心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出表示する情報処理装置とで実行されるココロとカラダのバランス表示方法であって、前記制御手段によって、前記心拍センサーからRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得するステップと、前記心拍値と加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを、出力手段から出力させるステップと、前記情報処理装置において、前記心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出するステップと、前記加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行うステップと、前記行動判定結果からあらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出するステップと、前記行動判定結果の大小と、前記活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示するステップとからなるココロとカラダのバランス表示方法。心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出表示する情報処理装置とで実行されるココロとカラダのバランスの可視的表示システムであって、ヒューマンレコーダーにおいて、前記心拍センサーからRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得する制御手段と、前記心拍値と加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを前記情報処理装置に出力する出力手段と、前記情報処理装置において、前記心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出するとともに、前記加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行い、前記行動判定結果からあらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出する制御手段と、前記制御手段による計算結果から、行動判定結果の大小と、前記活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示する表示手段とからなるココロとカラダのバランスの可視的表示システム。心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出表示する情報処理装置とで実行される睡眠判定方法であって、前記制御手段によって、前記心拍センサーから一定時間のRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得し、前記RR間隔時系列データと加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを、出力手段から出力させ、前記情報処理装置において、前記心拍センサーから得られたRR間隔時系列データと、前記加速度情報に基づく行動判定結果とから入眠、覚醒または睡眠リズムの睡眠状態を判定する睡眠状態判定方法。前記睡眠状態は入眠であり、前記姿勢情報から体位の変動が所定値以下で、そのときの心拍センサーからのRR間隔時系列データの心拍標準偏差が25~75以下となったときに入眠を判定する請求項3記載の睡眠状態判定方法。前記睡眠状態は覚醒であり、前記姿勢情報から座位または立位となったことを検出する前45~135分以内で、かつ、前記心拍センサーから得られたRR間隔時系列データの標準偏差が所定の平均値を越えており、該脈拍標準偏差の前後の差傾きが0.1~0.3以内である時間が前後2分合計5分以上連続しており、かつ、前後10分の間で姿勢情報から得られる姿勢の変化が2回以上あったときに覚醒を判定する請求項3記載の睡眠状態判定方法。前記睡眠状態は睡眠周期リズムであり、前記RR時系列データから高速フーリエ変換を適用して得られた自律神経活動指標を所定時間単位でスムージングして睡眠グラフを生成し、前記睡眠リズムグラフから複数のピークを探索して、当該ピーク間隔で睡眠周期リズムを検出する請求項3記載の睡眠状態判定方法。しかし、上記のような心電計を用いた心電データの取得は、被測定者を10分以上安静状態に保って測定することが原則適であり、かつ医療施設に設置された高価かつ大がかりな心電計を用いなければならないため、被測定者が家庭内で普通に日常生活を過ごしている状態での交感神経活動指標副交感神経活動指標の算出は困難だった。本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、第1に、日常生活においても交感神経活動指標副交感神経活動指標以下、自律神経活動指標と総称するの取得が可能なヒューマンレコーダーの実現と、第2に、当該ヒューマンレコーダーから得られる自律神経活動指標に基づくココロとカラダのバランスの視覚的な出力を実現することを技術的課題とする。本発明は、前記課題を解決するために、以下の手段を採用した。本発明の請求項1は、ココロとカラダのバランス表示方法に関し、心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出表示する情報処理装置とで実行されるココロとカラダのバランス表示方法であって、前記制御手段によって、前記心拍センサーからRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得するステップと、前記心拍値と加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを、出力手段から出力させるステップと、前記情報処理装置において、前記心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出するステップと、前記加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行うステップと、前記行動判定結果からあらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出するステップと、前記行動判定結果の大小と、前記活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示するステップとからなるココロとカラダのバランス表示方法である。本発明の請求項2は、ココロとカラダのバランスの可視的表示システムに関するものであり、心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出表示する情報処理装置とで実行されるココロとカラダのバランスの可視的表示システムであって、ヒューマンレコーダーにおいて、前記心拍センサーからRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得する制御手段と、前記心拍値と加速度情報とを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを前記情報処理装置に出力する出力手段と、前記情報処理装置において、前記心拍センサーから得られたRR値から異常値を除去し、等間隔にサンプリングしてRR間隔時系列データを形成し、高速フーリエ変換を適用して自律神経活動指標を算出するとともに、前記加速度情報に基づいて少なくとも静止状態、歩行状態、早歩き状態等の行動判定を行い、前記行動判定結果からあらかじめ設定された運動係数と基礎代謝係数に基づいて消費カロリーを計算して活動量を算出する制御手段と、前記制御手段による計算結果から、行動判定結果の大小と、前記活動量算出結果の大小との組み合わせからココロとカラダのバランスの4つのタイプに分類わけして表示する表示手段とからなるココロとカラダのバランスの可視的表示システムである。本発明の請求項3は、睡眠判定方法に関するものであり、心拍センサーと、3軸加速度センサーと、制御手段と、時計手段と、記憶手段とを内蔵し被測定者の人体表面に装着されるヒューマンレコーダーと、当該ヒューマンレコーダーから得られる各手段の値から各種情報を算出表示する情報処理装置とで実行される睡眠判定方法であって、前記制御手段によって、前記心拍センサーから一定時間のRR間隔時系列データを取得し、前記3軸加速度センサーから被測定者の加速度情報を取得し、前記RR間隔時系列データとを一旦記憶手段に格納した後に、前記時計手段で同期されたRR間隔時系列データと加速度情報とを、出力手段から出力させ、前記情報処理装置において、前記心拍センサーから得られたRR間隔時系列データと、前記加速度情報に基づく行動判定結果とから入眠、覚醒または睡眠リズムの睡眠状態を判定する睡眠状態判定方法である。本発明の請求項4は、入眠判定に関するもので、前記姿勢情報から体位の変動が所定値以下で、そのときの心拍センサーからのRR間隔時系列データの心拍標準偏差が25~75以下となったときに入眠を判定する請求項3記載の睡眠状態判定方法である。本発明の請求項5は、覚醒判定に関するもので、前記姿勢情報から座位または立位となったことを検出する前45~135分以内で、かつ、前記心拍センサーから得られたRR間隔時系列データの標準偏差が所定の平均値を越えており、該心拍標準偏差の前後の差傾きが0.1~0.3以内である時間が前後2分合計5分以上連続しており、かつ、前後10分の間で姿勢情報から得られる姿勢の変化が2回以上あったときに覚醒を判定する請求項3記載の睡眠状態判定方法である。本発明の請求項6は、睡眠周期リズム判定に関するもので、前記RR時系列データから高速フーリエ変換を適用して得られた自律神経活動指標を所定時間単位でスムージングして睡眠グラフを生成し、前記睡眠リズムグラフから複数のピークを探索して、当該ピーク間隔で睡眠周期リズムを検出する請求項3記載の睡眠状態判定方法である。本発明によれば、日常生活においても自律神経活動指標の取得が可能なヒューマンレコーダーを実現することができる。また、当該ヒューマンレコーダーから得られる自律神経活動指標に基づくココロとカラダのバランスを視覚的に把握することができる。本発明を図に基づいて説明する。本実施形態のシステムは、ヒューマンレコーダーと、情報処理装置とで構成されている。図1は本実施形態に用いられるヒューマンレコーダーのブロック構成図であり、図4は情報処理装置のブロック構成図である。ヒューマンレコーダーHRは、中央処理装置CPUおよびメインメモリMMを中心に、バスBUSで接続されたユーザメモリUMEMを有しており、オペレーティングシステムOSとともに、アプリケーションプログラムAPLとデータベースDBが格納されている。バスBUSにはさらに、体表温度センサー、3軸加速度センサー、心拍センサーおよびインターフェースI/Oを介して心拍検出パッドPADが装着されている。ヒューマンレコーダーHRは外部との通信インターフェースとしてUSBインターフェースおよび無線インターフェースIFを備えており、その筐体は図2に示すようにその上面に電源スイッチSWを備えており、側面にUSBインターフェース、裏面図3に2カ所の電極ELTを備えている。前記2カ所の電極ELTにはそれぞれスナップ方式で心拍検出パッドPADが着脱自在に装着されている。前記ヒューマンレコーダーHRに接続される情報処理装置PCは、汎用のパーソナルコンピュータであり、図4に示すように中央処理装置CPUおよびバスBUSを中心に、大規模記憶装置HD、出力装置としてのディスプレイDISP、入力装置としてのキーボードKBD、補助入力装置としてのマウスMOU、外部との通信インターフェースとしてのUSBインターフェースUSBI/O、wifiまたはブルートゥース通信方式による無線インターフェースIFを備えている。大規模記憶装置HDには、オペレーティングシステムOSとともに、アプリケーションプログラムAPL、データベースDBおよび各種テーブルTBLが設けられている。前記ヒューマンレコーダーHRは被測定者の胸部に装着し、リアルタイムに心拍データRR間隔時系列データを取得する。この作業は具体的には、USBインターフェースUSBI/Oまたは無線インターフェースIFを介して心拍データを受信した情報処理装置は、当該心拍データを一端メモリMMに格納し、前記アプリケーションプログラムAPLにしたがって自律神経活動指標を算出する。この課程を以下に説明する。まず、ヒューマンレコーダーHRから取得されたRR間隔時系列データから異常値を除去する。この異常値の除去には、大規模記憶装置HDに格納された異常値除去フィルタテーブルを用いる。この異常値除去フィルタテーブルを示したものが図5である。ヒューマンレコーダーHRから得られたRR間隔時系列データから、8拍の平均心拍における瞬時心拍数H.Rを算出する。そして、以下の式1を満たすH.Rの8拍分でmeanH.R8を算出する。式1|60/tn60/tn1|≦15meanH.R8を移動平均で算出する。したがって、1拍毎にmeanH.R8は変化することになる。このmeanH.R8の算出後、比較すべき次の心拍との差分を求め、|meanH.R860/t|≧30のときその瞬時心拍数をエラー値として除去する。このようにして異常値が除外されたRR間隔時系列データは、不等間隔にサンプリングされたデータであるため、高速フーリエ変換に適用することができない。そこで、当該データに線形補間直線補間および3次スプライン補間曲線補間を適用して等間隔に再サンプリングする。このサンプリング間隔が短ければ計算結果の精度は高くなるが、パフォーマンスが下がるという弱点がある。一方、サンプリング間隔を長くした場合には計算結果の精度は下がるがパフォーマンスは上がる。本実施形態では、データの範囲は60秒とし、サンプリング間隔は0.25秒とした。その結果、点データは60×1/0.25=240点となる。これを2のべき乗個にするため、RR間隔値が0のデータを16個補い、256点のデータを作成する2^8=256240=16。図6は、このようにして得られたデータ範囲=60秒、サンプリング間隔=0.25行のRR間隔時系列データの例を示す。この対象データに対して、ハニング窓あるいはマミング窓等の窓関数を適用して高速フーリエ変換FFTを適用する。この適用結果を示したものが図7である。この変換結果から、低周波成分LFと、高周波成分HFと、交感神経活動指標LF/HFを算出する。低周波成分LFは、0.04~0.15Hzのパワースペクトルの積分値であり、高周波成分HFは、0.15~0.4Hzのパワースペクトルの積分値である。次に、情報処理装置は、ヒューマンレコーダーHRの3軸加速度センサーから得られたデータに基づいて行動判定を行う。まず前記3軸加速度センサーから得られた3次元方向のそれぞれの加速度データ3軸合成値から、被測定者の活動量を計算する。この活動量は具体的には、第1ステップとして3軸加速度センサーの3軸の合成値から静止状態、歩行状態、早歩き状態、ランニング状態のいずれの状態かを判定する。具体的には、3軸合成値が0~0.9Gは静止状態、0.9~1.2Gは静止状態、1.2~1.5Gは歩行状態、1.5~1.7Gは早歩き状態、1.7~1.9Gはジョギングランニング状態、1.9G以上はランニング状態と分類する。そして、3軸センサーの1分間のデータを用いて各レコードの3軸加速度の合成値がどの閾値内にあるかを振り分けて行動判定を行う。次に、前記で得られた行動判定から、カロリー消費計算を行う。具体的には以下の式で算出可能である。式2消費カロリー=運動係数×基礎代謝係数×体重kg×時間分運動の係数は、図9に示すようにそれぞれの行動に基づいて定められている日本体育協会スポーツ科学委員会。基礎代謝の係数は、図10に示すように年齢と性別によって定まっている。したがって、たとえば被測定者が56歳で体重60kgの男性であり、1.6G程度の状態が60分継続した場合には、早歩き状態であることが判定されるので、そのときの消費カロリーは、早歩きたとえば分速100mの運動係数が0.1083、56歳男性の基礎代謝係数が0.0153、体重=60、時間60分であるので、以下のように算出される。消費カロリー=0.1083×0.0153×60×60=5.97Kcalなお、図8~図10で示した表はテーブル化されて情報処理装置の大規模記憶装置HD内に格納されている。また、被測定者の年齢、体重等の個人情報もテーブル化して大規模記憶装置HD内に登録されている。つまり、情報処理装置の中央処理装置CPUは、3軸センサーからのデータが入力されると各テーブルを参照して行動判定を行い、上記式2の計算プログラムに基づいて活動量消費カロリーを算出する。この情報処理装置の中央処理装置CPUは、前記3軸センサーからのデータで算出された消費カロリーが0.02Kcal以下の状態のときに静止していると判定される。本発明者の実験によれば、このときに算出された交感神経活動指標LF/HFは、病院等の医療施設で心電計を用いた10分間の安静状態での交感神経活動指標LF/HFとほぼ一致した。本実施形態での最大の特徴は、このような静止状態安静状態のみならず日常生活において体を動かしている状態においても交感神経活動指標LF/HFの測定が可能で、かつこの値と活動量との関係からココロとカラダのバランスを視覚的に表示させることができる点にある。このような交感神経活動指標LF/HFと活動量との関係は1分毎のリアルタイムで表示してもよいし、交感神経活動指標LF/HFは1時間、数時間、1日または数日の平均値を適用してもよい。上記説明で得られた交感神経活動指標LF/HFと活動量とからココロとカラダのバランスを図11に示すような4つのタイプに分類分けすることができる。このような表示はそのまま情報処理装置のディスプレイDISPから出力されるものである。すなわち、タイプIは活動量が0.02以上、交感神経活動指標LF/HFが4以上の興奮エネルギッシュのタイプに属する。タイプIIは、活動量が0.02未満、交感神経活動指標LF/HFが4以上の集中神経質のタイプに属する。タイプIIIは、活動量が0.02以上、交感神経活動指標LF/HFが4未満で自然体行動的のタイプに属する。タイプIVは、活動量が0.02未満、交感神経活動指標LF/HFが4未満でリラックス充電のタイプに属する。このタイプ分けは、XY軸の中心軸から同軸上に1分毎に所定半径毎に外方に向かって決定されたタイプの円弧部分の象限が着色されて表示されるようになっている。このように、被測定者は自分自身の1分毎のタイプを知ることで、自分自身のココロとカラダのバランスを視覚的に認識するとともに、自分自身を客観的に把握することができる。なお、このタイプ分けでは、デスクワーク時の1分間あたりの活動量が0.02以下であったことから、この値を活動最小値静止時安静時としたがこれに限定される必要はない。被測定者として、30代の体重60kgの男性の24時間の通常生活におけるタイプ分けを説明する。ここでヒューマンレコーダーHRは24時間装着していたものとする。被測定者は仕事を12時間、睡眠を12時間とっていたものとする。そして交感神経活動指標LF/HFの1日の平均値は4.5であった。また、消費カロリーの大小のしきい値は暫定的に2000Kcalとした。まず、3軸加速度センサーからのデータに基づいて行動判定を行う。ここで仕事中は、常に加速度は0.9~1.2Gの範囲内だったので、静止状態と判定される。次に、行動判定毎の消費カロリーの合計は以下のように算出される。行動の消費カロリー=0.0304机上事務の場合の係数×0.955男性、30代の係数×60体重×720分0.0170睡眠の場合の係数×0.955男性、30代の係数×60体重×720分=1955Kcal以上の計算結果に基づき、交感神経活動指標LF/HFの平均が4以上、活動量消費カロリーが2000Kcal以下になるので、タイプIIに分類される。次に、本システムを用いた睡眠判定について説明する。本実施形態で用いられるヒューマンレコーダーHRと情報処理装置PCとは前述のものと同じでよい。ヒューマンレコーダーHRの心拍センサーから得られたRR時系列データと3軸加速度センサーから得られた加速度情報とから、情報処理装置CPUのプログラムに基づいて中央処理装置CPUが睡眠状態を判定する。入眠判定は、図12に示すように、3軸加速度センサーからの情報に基づく行動判定図8参照で静止した状態入床と判定されたタイミングでの心拍RR時系列データの標準偏差か半分になった時点を入眠と判定する。これで入眠判定ができなかった場合には、前記50の基準を60、70と10単位でしきい値を上げていき、検出されるまでかかる判定を繰り返す。なお、このしきい値は50を基準値としたが、20~80の範囲で可変にしてもよい。覚醒判定は、図13に示すように、3軸加速度センサーからの情報で被測定者がベッドから立ち上がったことを検出する。そして、Aその立ち上がり状態の前90分以内の心拍RR時系列データを取得して、Bこの標準偏差が平均値を越えており、かつ標準偏差の前後の差傾きが0.2以内の時間が前後2分合計5分以上連続しているグラフのヤマ部分を探す。このときの平均値は、入床時間立ち上がり時刻/2の時刻を中心に5割のデータを用いて計算する。このとき、計測開始時と最終時のぶれの大きなデータは採用しない。そして、C前後10分の間において3軸加速度センサーから得られた被測定者の姿勢が変化した状態が2回以上あったときに覚醒判定を行う。上記覚醒を判定できる候補が0だった場合には、上記A~Cの条件を緩和して覚醒判定を繰り返す。具体的には、Cの姿勢の変化状態の検出回数を1回以上とする。Cの条件を除外する。Bの標準偏差の傾き0.1~0.3の範囲で0.1単位で増減させていく、Aの検出時間範囲を90分から45~135分に拡大する、等を行い再度覚醒判定を行うようにすればよい。睡眠周期リズム判定は、図14に示すように、前記RR時系列データから高速フーリエ変換を適用して得られた交感神経活動指標LF/HFを所定時間単位でスムージングして睡眠グラフを生成し、前記睡眠リズムグラフから複数のピークを探索して、当該ピーク間隔で睡眠周期リズムを生成している。具体的には、1分単位で算出した交感神経活動指標LF/HFを5分平均でスムージングして、睡眠リズムグラフを作成する。ピークの検出は、睡眠リズムグラフの先頭からピークを探索して、最大ピークを採用する。そして前記で採用した最大ピークの前後50分のデータは除去する。次の最大ピークを探索する。ここでは前後30分のデータは除去する。最後尾までたどり着いたら睡眠リズムグラフの先頭に戻り、次のピークを探索する。そして採択したピークの前後30分のデータを除去する。このようにして検出するピークの個数は上限で6個までとする。このように被測定者の睡眠リズムを測定してグラフで出力することによって、自身の睡眠リズムを視覚的に把握することが可能となる。以上、本発明を実施形態に基づいて説明したが、本発明はこれに限定されるものではない。たとえば実施形態では自律神経活動指標として、交感神経活動指標LF/HFに基づく数値を主に用いて説明したが、副交感神経活動指標CVRR×LF/HFによる数値を用いて各種計算を行ってもよい。