メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積部と、メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積する不調者発生情報蓄積部と、当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出する職場状況解析部と、前記リスク値を蓄積するリスク値蓄積部と、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知する状況異常通知部と、を備えるメンタルヘルス管理支援システムであって、前記職場状況解析部は、前記リスク値を第1閾値と比較し、前記リスク値と前日のリスク値との差分を第2閾値と比較し、前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第3閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とするメンタルヘルス管理支援システム。前記ライフログの種別毎の重み付け係数を蓄積する設定情報蓄積部を更に備え、前記職場状況解析部は、前記種別毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとの差分を求め、前記種別毎に前記差分と前記重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、全ての前記種別の前記重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、前記重み付きリスク値と第4閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする請求項1に記載のメンタルヘルス管理支援システム。前記設定情報蓄積部は、平常日と、前記重み付け係数の補正値と、前記種別毎に設定された差分閾値とを蓄積し、前記職場状況解析部は、新たな不調者発生日を検出すると、前記種別毎に前記平常日のライフログと前記新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応する前記種別の前記差分閾値以下である場合に、対応する前記種別の前記重み付け係数を前記補正値により修正することを特徴とする請求項2に記載のメンタルヘルス管理支援システム。前記ライフログ蓄積部は、複数種類のライフログを蓄積し、前記職場状況解析部は、前記複数種類のライフログの組み合わせ毎に、前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関する前記リスク値を算出してメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか一項に記載のメンタルヘルス管理支援システム。前記設定情報蓄積部は、プロファイル毎に設定された前記第1閾値を蓄積し、前記ライフログ蓄積部は、前記ライフログを前記プロファイル毎に蓄積し、前記職場状況解析部は、前記プロファイル毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づき前記リスク値を算出し、当該リスク値と対応する前記プロファイルの前記第1閾値とを比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載のメンタルヘルス管理支援システム。メンタルヘルス管理支援システムを用いたメンタルヘルス管理支援方法であって、前記メンタルヘルス管理支援システムによる処理手順は、メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積ステップと、メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積するステップと、当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出するステップと、前記リスク値を蓄積するステップと、前記リスク値に基づきメンタルヘルスに関する異常を判定する判定ステップと、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知するステップと、を含むメンタルヘルス管理支援方法であって、前記判定ステップは、前記リスク値を第1閾値と比較し、前記リスク値と前日のリスク値との差分を第2閾値と比較し、前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第3閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とするメンタルヘルス管理支援方法。前記ライフログの種別毎の重み付け係数を蓄積する設定情報蓄積ステップを更に含み、前記算出ステップは、前記種別毎に前記当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとの差分を求め、前記種別毎に前記差分と前記重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、全ての前記種別の前記重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、前記判定ステップは、前記重み付きリスク値と第4閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする請求項6に記載のメンタルヘルス管理支援方法。平常日と、前記重み付け係数の補正値と、前記種別毎に設定された差分閾値とを蓄積するステップと、新たな不調者発生日を検出すると、前記種別毎に前記平常日のライフログと前記新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応する前記種別の前記差分閾値以下である場合に、対応する前記種別の前記重み付け係数を前記補正値により修正するステップと、を更に含むことを特徴とする請求項7に記載のメンタルヘルス管理支援方法。しかしながら、従業員の端末の使用情報及び操作情報によれば、従業員の状況を詳細に把握することができるが、作業履歴に基づく様子の変化は上司などの関係者がチェックする必要があり、関係者の負担が大きくなるという問題がある。本発明の課題は、このような問題に鑑み、メンタルヘルスに関するライフログを解析し、メンタルヘルスに関するリスク値が高い場合に、状況異常を関係者に通知することが可能なメンタルヘルス管理支援システム及びメンタルヘルス管理支援を実現することにある。本発明に係るメンタルヘルス管理支援システムは、メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積部と、メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積する不調者発生情報蓄積部と、当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出する職場状況解析部と、前記リスク値を蓄積するリスク値蓄積部と、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知する状況異常通知部と、を備えるメンタルヘルス管理支援システムであって、前記職場状況解析部は、前記リスク値を第1閾値と比較し、前記リスク値と前日のリスク値との差分を第2閾値と比較し、前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第3閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする。また、本発明に係るメンタルヘルス管理支援方法は、メンタルヘルス管理支援システムを用いたメンタルヘルス管理支援方法であって、前記メンタルヘルス管理支援システムによる処理手順は、メンタルヘルス管理に関するライフログを蓄積するライフログ蓄積ステップと、メンタルヘルスの不調者発生日を蓄積するステップと、当日のライフログと前記不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出するステップと、前記リスク値を蓄積するステップと、前記リスク値に基づきメンタルヘルスに関する異常を判定する判定ステップと、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルス管理の関係者に異常を通知するステップと、を含むメンタルヘルス管理支援方法であって、前記判定ステップは、前記リスク値を第1閾値と比較し、前記リスク値と前日のリスク値との差分を第2閾値と比較し、前記リスク値と指定日前のリスク値との差分を第3閾値と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定することを特徴とする。本発明に係るメンタルヘルス管理支援システム及びメンタルヘルス管理支援方法によれば、メンタルヘルスに関するライフログを解析し、メンタルヘルスに関するリスク値が高い場合に、状況異常を関係者に通知することが可能となる。以降、諸図面を参照しながら、本発明の実施態様を詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係るメンタルヘルス管理支援システムの概略構成を示す図である。メンタルヘルス管理支援システムは、メンタルヘルス管理サーバ1と、メンタルヘルス管理DB2と、従業員ユーザ端末31及び環境計測センサ32を有するライフログ送信機能部3と、ADMINユーザ端末4と、関係者端末5とを備える。メンタルヘルス管理支援システムの各構成要素はNWを介して接続されており、NWは、LANのような社内ネットワークでも、インターネットのような社外ネットワークでも良い。なお、図1において、ライフログ送信機能部3の従業員ユーザ端末31及び環境計測センサ32、ADMINユーザ端末4、関係者端末5を各1台の端末センサとして図示しているが、それぞれ複数の端末センサであっても良い。例えば、一般的に、従業員ユーザ端末31は、従業員の数に応じて複数の端末がメンタルヘルス管理支援システム上に存在するものである。ADMINユーザ端末4は、メンタルヘルス管理支援システムの管理者が使用する端末であり、メンタルヘルス管理に関する設定情報や、うつ病などのメンタルヘルスの不調者が発生した際の情報不調者発生情報をメンタルヘルス管理DB2に送信する。なお、メンタルヘルス管理に関する設定情報や、不調者発生情報の詳細については後述するものとする。ライフログ送信機能部3は、メンタルヘルス管理に関するライフログをメンタルヘルス管理DB2に送信するものである。ここで、ライフログとは、人間の生活行動の記録を意味するものであり、ライフログには、従業員の職場での業務状況に関わる情報である社内ライフログ、職場の業務実施環境に関わる情報である環境ライフログという職場におけるライフログの他に、従業員の生活習慣に関わる情報である一般ライフログという種類がある。社内ライフログ、環境ライフログ、一般ライフログの詳細は後述する。ライフログ送信機能部3は、従業員ユーザ端末31及び環境計測センサ32を備え、従業員ユーザ端末31及び環境計測センサ32それぞれが測定したライフログをメンタルヘルス管理DB2に送信する。従業員ユーザ端末31は従業員が使用するPC等の端末であり、環境計測センサ32は温度センサ等の職場の環境情報を測定するセンサである。これ以降、従業員ユーザ端末31が取得するライフログを社内ライフログと称し、環境計測センサ32が取得するライフログを環境ライフログと称するものとする。なお、社内ライフログ及び環境ライフログの詳細については後述するものとする。メンタルヘルス管理DB2は、ADMINユーザ端末4から送信されたメンタルヘルス管理に関する設定情報と、不調者発生情報とを蓄積する。また、メンタルヘルス管理DB2は、ライフログ送信機能部3の従業員ユーザ端末31及び環境計測センサ32それぞれから送信された社内ライフログ及び環境ライフログを蓄積する。また、メンタルヘルス管理DB2は、メンタルヘルス管理サーバ1が算出するメンタルヘルスに関するリスク値を蓄積する。なお、メンタルヘルスに関するリスク値の詳細については後述するものとする。メンタルヘルス管理サーバ1は、例えば1日に1回程度、メンタルヘルス管理DB2を参照し、メンタルヘルス管理に関する設定情報、不調者発生情報、及びライフログ社内ライフログ及び環境ライフログに基づいて、メンタルヘルスに関するリスク値を算出する。メンタルヘルスに関するリスク値とは、うつ病等のメンタルヘルスの不調者が発生する可能性を示す指標である。なお、リスク値算出の詳細については後述するものとする。メンタルヘルス管理サーバ1は、算出したリスク値をメンタルヘルス管理DB2に蓄積するとともに、算出したリスク値が所定の閾値より高い場合、関係者端末5にメンタルヘルスに関する状況が異常である旨状況異常を通知する。関係者端末5は、職場の上長や産業保健スタッフ等、メンタルヘルス管理の関係者が使用する端末であり、メンタルヘルス管理サーバ1から状況異常を受信すると、例えば表示画面に警告画面を表示する等により、メンタルヘルス関係者に対して状況異常を報知する。これにより、メンタルヘルスに関するリスク値の高い部署や従業員に対して、関係者による早期対応が可能となる。図2は、図1に示すメンタルヘルス管理支援システムの構成をより詳細に示す機能ブロック図である。メンタルヘルス管理サーバ1は、メンタルヘルスに関するリスク値を算出してメンタルヘルスの異常を判定する職場状況解析部11と、メンタルヘルスに関する異常がある場合にメンタルヘルスの状況異常を通知する状況異常通知部12とを備える。メンタルヘルス管理DB2は、メンタルヘルス管理に関する設定情報を蓄積する設定情報蓄積部21と、不調者発生情報を蓄積する不調者発生情報蓄積部22と、ライフログを蓄積するライフログ蓄積部23と、メンタルヘルスに関するリスク値を蓄積するリスク値蓄積部24と、を備える。ライフログ送信機能部3では、従業員ユーザ端末31は、社内ライフログを取得する社内ライフログ取得部311と、社内ライフログをメンタルヘルス管理DB2に送信する社内ライフログ送信部312とを備える。また、環境計測センサ32は、環境ライフログを取得する環境ライフログ取得部321と、環境ライフログをメンタルヘルス管理DB2に送信する環境ライフログ送信部322とを備える。ADMINユーザ端末4は、メンタルヘルス管理に関する設定情報をメンタルヘルス管理DB2に送信する設定情報送信部41と、不調者発生情報をメンタルヘルス管理DB2に送信する不調者発生情報送信部42とを備える。関係者端末5は、メンタルヘルス管理サーバ1から状況異常を受信する状況異常受信部51を備える。これ以降、図2に示す各機能ブロックの動作の詳細を、職場状況解析部11が算出するメンタルヘルスに関するリスク値の算出パターン別に説明する。算出パターン1算出パターン1は、職場状況解析部11による基本的なリスク値の算出態様であり、職場の部署グループ単位にメンタルヘルスに関するリスク値を算出するものである。算出パターン1に関し設定情報蓄積部21が蓄積する設定情報について説明する。図3~図6は、設定情報蓄積部21が蓄積する設定情報の一例を示す図である。なお、図3~図6に示す設定情報は、ADMINユーザ端末4の設定情報送信部41から設定情報蓄積部21に送信されるものである。ADMINユーザ端末4を操作する管理者は、例えば手入力や設定ファイルを読み込むことにより、各設定情報を設定することができる。図3は、職場の従業員従業員ユーザ端末31に関する設定情報であって、従業員のIDUserID、部署GroupID、各種属性職務内容/年齢/性別、及び利用する従業員ユーザ端末31PCの情報を含むものである。これ以降、図3に示す従業員に関する設定情報を、従業員設定情報と称するものとする。図4は、職場の環境計測センサ32に関する設定情報であって、各センサのIDSensorID、設置された部署GroupID、センサ種別、データ形式、取得間隔を含むものである。これ以降、図4に示す環境計測センサ32に関する設定情報を、環境設定情報と称するものとする。図5は、メンタルヘルスに関するリスク値に関する設定情報を示すものである。指定日はリスク値変化の監視の基準となる日数、閾値1は当日のリスク値に関する閾値、閾値2は前日から当日にかけてのリスク値の変化差分に関する閾値、閾値3は、指定日から当日にかけてのリスク値の変化差分に関する閾値である。これ以降、図5に示すリスク値に関する設定情報をリスク値設定情報と称するものとする。図6は、関係者端末5の連絡先に関する情報を示すものである。図6の場合、関係者にはメールで状況異常が通知されることになる。なお、メールアドレス以外に、電話番号を設定することも可能である。これ以降、図6に示す関係者端末5の連絡先に関する設定情報を関係者設定情報と称するものとする。算出パターン1に関しライフログ蓄積部23が蓄積する社内ライフログについて説明する。図7は、ライフログ蓄積部23が蓄積する社内ライフログの一例を示す図である。社内ライフログの各レコードには、日付、時間、従業員ユーザ端末31の識別子PCID、操作の種別、データ及びオプションデータが記録されている。社内ライフログの各レコードは、従業員ユーザ端末31の社内ライフログ取得部311により取得され、社内ライフログ送信部312によりライフログ蓄積部23に送信される。社内ライフログ取得部311は、社内ライフログとして、各従業員のPCの操作情報を記録し、例えば、PCが電源ONになった時刻又はログイン時刻、電源OFFになった時刻又はログアウト時刻、メールの送受信時刻及び送受信サイズ、ファイル作成時間及びファイルサイズなどを取得し、社内ライフログ送信部312を通じてライフログ蓄積部23に送信する。また、社内ライフログ取得部311は、図6に示すPCの操作情報に加え、社内ライフログとして、各従業員の打合せ予定、出張予定、有給休暇予定等の情報を含むスケジュール情報を取得し、社内ライフログ送信部312を通じてライフログ蓄積部23に送信する。なお、社内ライフログ取得部311は、オペレーティングシステムやアプリケーションの機能により、PCの操作情報やスケジューラの情報を取得することができる。ライフログ蓄積部23は、社内ライフログ送信部312から社内ライフログを受信すると、図7のように蓄積すると共に、社内ライフログを加工したデータの蓄積も行う。図8は、社内ライフログを加工したデータの一例を示す図である。ライフログ蓄積部23は、社内ライフログを加工することにより、PC稼働時間、メール受信回数、メール受信サイズ、メール送信回数、メール送信サイズ、打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数、ファイル作成数、ファイルサイズといった、様々なライフログ種別のデータを取得して蓄積している。図8の右列に示す数値は、職場のある部署GroupID1の全従業員のライフログ種別の数値の平均を取った値である。なお、ライフログ蓄積部23は、設定情報蓄積部21の従業員設定情報例えば図3を参照することにより、どの部署にどの従業員従業員ユーザ端末31が所属するかという情報を取得することができる。これ以降、ライフログ蓄積部23が社内ライフログから各ライフログ種別の数値を取得する処理について詳述する。PC稼働時間の取得ライフログ蓄積部23は、図7に示す社内ライフログのうち、PCの電源ON/OFFに関するレコードを基に、各従業員の従業員ユーザ端末31のPC稼働時間を算出する。例えば、図7のレコードID1において、PCID00301の電源がONとなり、レコードID1222において、PCID00301の電源がOFFとなっている。ライフログ蓄積部23は、このように、PCID毎に電源ON/OFFのレコード間の時刻の差分を取ることにより、各従業員ユーザ端末31のPC稼働時間を算出することができる。ライフログ蓄積部23は、同じ部署GroupIDに属する各従業員の従業員ユーザ端末31のPC稼働時間を算出した後、各PC稼働時間の平均値を算出して図8に示すPC稼働時間として蓄積する。なお、PC稼働時間の計算には、電源のON/OFF時刻の代わりに、PCへのログイン/ログアウト時刻を利用しても良い。メール送受信回数、送受信データサイズの取得ライフログ蓄積部23は、図7に示す社内ライフログのうち、メールの送受信に関するレコードを基に、各従業員の従業員ユーザ端末31のメール送受信回数及び送受信データサイズを算出する。例えば、ライフログ蓄積部23は、図7のレコードID471011に基づき、PCID00301のメール受信回数及び受信データサイズを算出することができる。また、ライフログ蓄積部23は、図7のレコードID912に基づき、PCID00301のメール送信回数及び送信データサイズを算出することができる。ライフログ蓄積部23は、同じ部署GroupIDに属する各従業員の従業員ユーザ端末31のメール送受信回数、送受信データサイズを算出した後、それぞれの平均値を算出して、図8に示すメール受信回数、メール受信サイズ、メール送信回数、及びメール送信サイズとして蓄積する。打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数の取得ライフログ蓄積部23は、各従業員の従業員ユーザ端末31から受信した、打合せ予定、出張予定、有給休暇予定等の情報を含むスケジュール情報から、各従業員の打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数を集計する。ライフログ蓄積部23は、同じ部署GroupIDに属する各従業員の打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数を算出した後、それぞれの平均値を算出して、図8に示す打合せ回数、打合せ時間、出張回数、及び有給休暇取得回数として蓄積する。ファイル作成数、ファイルサイズの取得ライフログ蓄積部23は、図7に示す社内ライフログのうち、ファイル処理に関するレコードを基に、各従業員の従業員ユーザ端末31のファイル作成数及びファイルサイズを算出する。例えば、ライフログ蓄積部23は、図7のレコードID23に基づき、PCID00301の現在のファイル数及びファイルサイズを取得することができる。ライフログ蓄積部23は、PCID00301の現在のファイル数及びファイルサイズと、前日のファイル数及びファイルサイズの差分を求めることにより、ファイル作成数及びファイルサイズの変化量を取得することができる。ライフログ蓄積部23は、同じ部署GroupIDに属する各従業員の従業員ユーザ端末31のファイル作成数及びファイルサイズの変化量を算出した後、それぞれの平均値を算出して、図8に示すファイル作成数及びファイルサイズとして蓄積する。算出パターン1に関しライフログ蓄積部23が蓄積する環境ライフログについて説明する。図9は、ライフログ蓄積部23が蓄積する環境ライフログの一例を示す図である。環境ライフログの各レコードには、日付、時間、環境計測センサ32の識別子SensorID、及びデータが記録されている。環境ライフログの各レコードは、環境計測センサ32の環境ライフログ取得部321により取得され、環境ライフログ送信部322によりライフログ蓄積部23に送信される。ここで、環境計測センサ32は、職場におかれた各種センサであって、例えば、図4に示すとおり、温度計、湿度計、及び騒音計である。環境計測センサ32が温度計である場合、環境ライフログ取得部321は環境ライフログとして職場の居室等の温度を取得し、環境ライフログ送信部322を通じて温度情報をライフログ蓄積部23に送信する。環境計測センサ32が湿度計である場合、環境ライフログ取得部321は環境ライフログとして居室等の湿度を取得し、環境ライフログ送信部322を通じて湿度情報をライフログ蓄積部23に送信する。環境計測センサ32が騒音計である場合、環境ライフログ取得部321は環境ライフログとして居室等の騒音を取得し、環境ライフログ送信部322を通じて騒音情報をライフログ蓄積部23に送信する。ライフログ蓄積部23は、環境ライフログ送信部322から環境ライフログを受信すると、図9のように蓄積すると共に、環境ライフログを加工したデータの蓄積も行う。図10は、環境ライフログを加工したデータの一例を示す図である。ライフログ蓄積部23は、環境ライフログを加工することにより、温度、湿度、騒音といった、様々なライフログ種別のデータを取得して蓄積している。図10の右列に示す数値は、職場のある部署GroupID1の各ライフログ種別の数値の平均を取った値である。なお、ライフログ蓄積部23は、設定情報蓄積部21の環境設定情報例えば図4を参照することにより、どの部署にどの環境計測センサ32が設置されているかという情報を取得することができる。算出パターン1に関し不調者発生情報蓄積部22が蓄積する不調者発生情報について説明する。図11は、不調者発生情報蓄積部22が蓄積する不調者発生情報の一例を示す図である。不調者発生情報の各レコードには、不調者が発生した日付と、不調者が属する部署GroupIDが記録されている。不調者発生情報の各レコードは、ADMINユーザ端末4の不調者発生情報送信部42から不調者発生情報蓄積部22に送信されるものである。ADMINユーザ端末4を操作する管理者は、メンタルヘルスの不調者が発生した場合、適宜、不調者発生情報を設定することになる。算出パターン1に関し職場状況解析部11によるメンタルヘルスに関するリスク値の算出方法について説明する。メンタルヘルス管理サーバ1の職場状況解析部11は、メンタルヘルス管理DB2の設定情報蓄積部21に蓄積された各種設定情報、不調者発生情報蓄積部22に蓄積された不調者発生情報、ライフログ蓄積部23に蓄積された社内ライフログ及び環境ライフログを参照してメンタルヘルスに関するリスク値を算出する。算出パターン1では、職場状況解析部11は、不調者発生情報蓄積部22及びライフログ蓄積部23を参照し、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれについて、当日今日の各ライフログ種別の数値LL1と、不調者発生日の各ライフログ種別の数値LL2とを取得する。図12は、不調者発生日2008年4月15日の社内ライフログの各ライフログ種別の数値LL2の一例を示す図である。職場状況解析部11は、社内ライフログと同様に、環境ライフログについても、当日今日の各ライフログ種別温度、湿度、騒音の数値LL1と、不調者発生日の各ライフログ種別の数値LL2とを取得する。職場状況解析部11は、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出する。具体的には、職場状況解析部11は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれについて、ライフログ種別毎に当日のライフログLL1と不調者発生日のライフログLL2との距離を計算し、全てのライフログ種別の距離の総和を算出する。職場状況解析部11は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれの距離の総和を合計し、最新のメンタルヘルスに関するリスク値Rtodayとする。数1は、職場状況解析部11による各ライフログに含まれるライフログ種別の距離の総和の計算式である。ここで、iは社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の番号を表すものであり、nは社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の数である。例えば、図12に示す社内ライフログについては、ライフログ種別の数nは11となり、i=1の場合、LL1iには当日のPC稼働時間の数値、LL2iには不調者発生日のPC稼働時間の数値が入ることになる。また、例えば、図10に示す環境ライフログについては、ライフログ種別の数nは3となり、i=1の場合、LL1iには当日の温度の数値、LL2iには不調者発生日の温度の数値が入ることになる。なお、当業者であれば、ライフログ種別毎に数値の単位や絶対値が異なることを考慮し、例えば特定のライフログ種別の距離が他のライフログ種別の距離に比べて極端に大きな小さな値とならないように、数1による計算の前に、ライフログ種別毎の数値のレベル合わせ正規化を適宜行うことができる点に留意されたい。職場状況解析部11は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれの距離の総和を合計し、最新のリスク値Rtodayを算出すると、リスク値Rtodayをリスク値蓄積部24に蓄積する。図13は、リスク値蓄積部24が蓄積するリスク値の一例を示す図である。リスク値蓄積部24は、部署毎に日々のリスク値を蓄積しており、職場状況解析部11は、リスク値蓄積部24を参照して過去のリスク値を取得することができる。次に、職場状況解析部11は、設定情報蓄積部21を参照しリスク値設定情報に含まれる閾値1、閾値2、閾値3及び指定日の情報を取得する。職場状況解析部11は、まず、リスク値Rtodayと閾値1とを比較する。リスク値Rtodayが閾値1より高い場合、状況異常通知部12は、設定情報蓄積部21の関係者設定情報を参照して関係者端末5にメンタルヘルスの状況異常を通知する。リスク値Rtodayが閾値1以下である場合、職場状況解析部11は、リスク値蓄積部24を参照して前日のリスク値Ryesterdayを取得し、リスク値Rtodayとリスク値Ryesterdayとの差分を求める。職場状況解析部11は、当該差分と閾値2とを比較する。差分が閾値2より高い場合、状況異常通知部12は、設定情報蓄積部21の関係者設定情報を参照して関係者端末5にメンタルヘルスの状況異常を通知する。差分が閾値2以下である場合、職場状況解析部11は、リスク値蓄積部24を参照して指定日前のリスク値Rdesignatedを取得し、リスク値Rtodayとリスク値Rdesignatedとの差分を求める。職場状況解析部11は、当該差分と閾値3とを比較する。差分が閾値3より高い場合、状況異常通知部12は、設定情報蓄積部21の関係者設定情報を参照して関係者端末5にメンタルヘルスの状況異常を通知する。差分が閾値3以下である場合、職場状況解析部11は、メンタルヘルスの状況異常は発生していないものとして処理を終了する。関係者端末5の状況異常受信部51は、メンタルヘルス管理サーバ1の状況異常通知部12からメンタルヘルスの状況異常を受信すると、例えば表示画面に警告画面を表示する等により、メンタルヘルス関係者に対して状況異常を報知する。これにより、メンタルヘルスに関するリスク値の高い部署や従業員に対して、関係者による早期対応が可能となる。図14は、算出パターン1におけるメンタルヘルス管理支援システムの動作を示すフローチャートである。設定情報蓄積部21は、ADMINユーザ端末4の設定情報送信部41から受信したメンタルヘルスに関する各種設定情報を蓄積するステップS101。ライフログ蓄積部23は、ライフログ送信機能部3の従業員ユーザ端末31及び環境計測センサ32から受信したメンタルヘルス管理に関するライフログ社内ライフログ及び環境ライフログを蓄積するステップS102。不調者発生情報蓄積部22は、ADMINユーザ端末4の不調者発生情報送信部42から受信したメンタルヘルスの不調者発生日を蓄積するステップS103。なお、ステップS101~S103は、説明の便宜上時系列的に記載しているが、適宜、順不同に実行されるものである点に留意されたい。職場状況解析部11は、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値Rtodayを算出するステップS104。リスク値蓄積部24は、算出されたリスク値を蓄積するステップS105。次いで、職場状況解析部11は、メンタルヘルスに関する状況の異常を判定するステップS106。図15は、ステップS106の詳細を示す図である。職場状況解析部11は、まず、リスク値Rtodayと閾値1とを比較するステップS201。リスク値Rtodayが閾値1より高い場合、状況異常通知部12は、関係者端末5にメンタルヘルスの状況異常を通知するステップS204。リスク値Rtodayが閾値1以下である場合、職場状況解析部11は、リスク値Rtodayと前日のリスク値Ryesterdayとの差分と、閾値2とを比較するステップS202。差分が閾値2より高い場合、状況異常通知部12は、関係者端末5にメンタルヘルスの状況異常を通知するステップS204。差分が閾値2以下である場合、職場状況解析部11は、リスク値Rtodayと指定日前のリスク値Rdesignatedとの差分と、閾値3とを比較するステップS203。差分が閾値3より高い場合、状況異常通知部12は、関係者端末5にメンタルヘルスの状況異常を通知するステップS204。差分が閾値3以下である場合、職場状況解析部11は、メンタルヘルスの状況異常は発生していないものとして処理を終了する。このように、算出パターン1に係る実施形態によれば、職場状況解析部11は、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出し、リスク値を閾値1と比較し、リスク値と前日のリスク値との差分を閾値2と比較し、リスク値と指定日前のリスク値との差分を閾値3と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、メンタルヘルスに関するリスク値が高い場合に、状況異常を関係者に通知することが可能となる。即ち、メンタルヘルス管理者は、異常通知を契機に従業員の業務内容や職場環境を改善し、メンタルヘルスの不調者の発生や再発を防止することが可能になる。算出パターン2メンタルヘルス不調の原因は、複数の原因が重なることが知られており、職場に関するライフログだけではなく、生活習慣に関するライフログ睡眠時間、体重、歩数、歩行速度なども考慮することが好ましい。そのため、算出パターン2は、職場状況解析部11によるリスク値の算出に関し、複数種類のライフログの組み合わせ毎に、ライフログ種別毎の重み付けを考慮したリスク値を算出するものである。なお、以降の説明において、各機能ブロックの処理のうち、算出パターン1と同等の処理については記載を省略する。これ以降、複数種類のライフログの組み合わせをライフログセットと称するものとする。算出パターン2では、まず、ライフログセット1として、算出パターン1で説明した社内ライフログと環境ライフログとの組み合わせを用いる。また、ライフログセット2として、社内ライフログと環境ライフログと一般ライフログとの組み合わせを用いる。一般ライフログとは、従業員の生活習慣を表すログデータであって、睡眠時間、体重、歩数、歩行速度などを含むものである。図16は、算出パターン2に係るメンタルヘルス管理支援システムの機能ブロックを示す図である。算出パターン2では、ライフログ送信機能部3は、従業員ユーザ端末31及び環境計測センサ32に加え、生活習慣計測センサ33を備えている。生活習慣計測センサ33は、従業員の生活習慣データを取得する一般ライフログ取得部331と、取得した生活習慣データをメンタルヘルスDB2に送信する一般ライフログ送信部332とを備える。算出パターン2に関し設定情報蓄積部21が蓄積する設定情報について説明する。設定情報蓄積部21は、算出パターン1で述べた設定情報に加え、生活習慣計測センサ33に関する設定情報を蓄積する。図17は、設定情報蓄積部21が蓄積する生活習慣計測センサ33に関する設定情報の一例を示す図である。図17に示す設定情報は、各センサのIDSensorID、設置された部署GroupID、センサ種別、データ形式、取得間隔を含むものである。これ以降、図17に示す生活習慣計測センサ33に関する設定情報を、生活習慣設定情報と称するものとする。算出パターン2に関しライフログ蓄積部23が蓄積する一般ライフログについて説明する。図18は、ライフログ蓄積部23が蓄積する一般ライフログの一例を示す図である。一般ライフログの各レコードには、日付、時間、生活習慣計測センサ33の識別子SensorID、データが記録されている。一般ライフログの各レコードは、生活習慣計測センサ33の一般ライフログ取得部331により取得され、一般ライフログ送信部332によりライフログ蓄積部23に送信される。ここで、生活習慣計測センサ33は、従業員の生活習慣を計測する各種センサであって、例えば、図17に示すとおり、睡眠計、体重計、歩数計、及び加速度計である。生活習慣計測センサ33が睡眠計である場合、一般ライフログ取得部331は一般ライフログとして従業員の睡眠時間を取得し、一般ライフログ送信部332を通じて睡眠時間情報をライフログ蓄積部23に送信する。生活習慣計測センサ33が体重計である場合、一般ライフログ取得部331は一般ライフログとして従業員の体重を取得し、一般ライフログ送信部332を通じて体重情報をライフログ蓄積部23に送信する。生活習慣計測センサ33が歩数計である場合、一般ライフログ取得部331は一般ライフログとして従業員の歩数を取得し、一般ライフログ送信部332を通じて歩数情報をライフログ蓄積部23に送信する。生活習慣計測センサ33が加速度計である場合、一般ライフログ取得部331は一般ライフログとして従業員の歩行時速度情報である加速度を取得し、一般ライフログ送信部332を通じて加速度情報をライフログ蓄積部23に送信する。ライフログ蓄積部23は、一般ライフログ送信部332から一般ライフログを受信すると、図18のように蓄積すると共に、一般ライフログを加工したデータの蓄積も行う。図19は、一般ライフログを加工したデータの一例を示す図である。ライフログ蓄積部23は、一般ライフログを加工することにより、睡眠時間、体重、歩数、歩行速度といった、様々なライフログ種別のデータを取得して蓄積している。図19の右列に示す数値は、職場のある部署GroupID1の各従業員の各ライフログ種別の数値の平均を取った値である。なお、ライフログ蓄積部23は、設定情報蓄積部21の生活習慣設定情報例えば図17を参照することにより、どの部署のどの従業員がどの生活習慣計測センサ33を保持しているかという情報を取得することができる。なお、算出パターン2では、設定情報蓄積部21は、算出パターン1で述べたリスク値設定情報より詳細なリスク値設定情報を蓄積する。図20及び図21は、設定情報蓄積部21が蓄積するリスク値設定情報の一例を示す図である。算出パターン2で用いるリスク値設定情報は、重み付けを考慮したリスク値に関する閾値である閾値4と、ライフログ種別毎の重み付け係数であるα1~αnを含むものである。なお、nは社内ライフログ、環境ライフログ、及び一般ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の数である。設定情報蓄積部21は、ライフログセット毎にリスク値設定情報を保持する。図20はライフログセット1社内/環境ライフログに関するリスク値設定情報の一例を示す図であり、図21はライフログセット2社内/環境/一般ライフログに関するリスク値設定情報の一例を示す図である。算出パターン3に関し職場状況解析部11によるメンタルヘルスに関するリスク値の算出方法について説明する。算出パターン2では、職場状況解析部11は、ライフログセット1及びライフログセット2それぞれについて、ライフログ種別毎の重み付け係数を考慮したリスク値を算出する。職場状況解析部11は、ライフログセット1では、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれについて、ライフログ種別毎に当日のライフログLL1と不調者発生日のライフログLL2との距離差分を計算し、各ライフログ種別の距離に重み付け係数を乗じた値重み付け差分の総和を算出する。職場状況解析部11は、社内ライフログ及び環境ライフログそれぞれの総和を合計し、最新のメンタルヘルスに関するリスク値重み付けリスク値Rtodayとする。職場状況解析部11は、ライフログセット2では、社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれについて、ライフログ種別毎に当日のライフログLL1と不調者発生日のライフログLL2との距離差分を計算し、各ライフログ種別の距離に重み付け係数を乗じた値重み付け差分の総和を算出する。職場状況解析部11は、社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれの総和を合計し、最新のメンタルヘルスに関するリスク値重み付けリスク値Rtodayとする。数2は、重み係数を考慮したライフログ種別の距離の総和の計算式である。ここで、iは社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の番号を表すものであり、nは社内ライフログ、環境ライフログ及び一般ライフログそれぞれに含まれるライフログ種別の数である。なお、ライフログ種別毎の重み付け係数であるαは、ライフログセット1及びライフログセット2のそれぞれのリスク値設定情報例えば図20及び図21の値が用いられる。図22は、算出パターン2に係るメンタルヘルス管理サーバ1の異常判定処理のフローチャートである。職場状況解析部11は、ライフログセット1及びライフログセット2のそれぞれについて、リスク値Rtodayと対応するリスク値設定情報の閾値4とを比較するステップS301。ライフログセット1及びライフログセット2の少なくとも一方についてリスク値Rtodayが閾値4より高い場合、状況異常通知部12は、関係者設定情報を参照して関係者端末5に状況異常を通知するステップS302。なお、算出パターン2で用いるライフログ種別毎の重み付け係数は、新たな不調者が発生した際に修正することも考えられる。図23は、重み付け係数の修正に関する設定情報の一例を示す図である。図23に示す設定情報は、平常日と、重み付け係数の補正値である重み付け加算値と、各種別に設定された平常値と不調時との各種別の差分に関する差分閾値とを有している。図23に示す設定情報は、設定情報蓄積部21に蓄積される。職場状況解析部11は、不調者発生情報蓄積部22を参照して新たな不調者の発生を検知すると、ライフログ蓄積部23を参照し、平常日のライフログと、新たな不調日のライフログとを取得する。職場状況解析部11は、ライフログ種別毎に平常日のライフログと不調日のライフログとの差分を計算して、当該差分を対応するライフログ種別の差分閾値と比較する。計算した差分が差分閾値以下である場合、対応するライフログ種別の重み付け係数に対して、重み付け加算値に記載された値を加算することにより、重み付け係数を修正する。これは、計算した差分が差分閾値以下である場合、対応するライフログ種別の値が、不調時の値と近いことを意味するため、よりリスク判定における重要度が高まるためである。職場状況解析部11は、重み付け係数の修正後、設定情報蓄積部21のリスク値設定情報を更新する。このように、算出パターン2に係る実施形態によれば、職場状況解析部11は、ライフログ種別毎に当日のライフログと不調者発生日のライフログとの差分を求め、種別毎に当該差分と重み付け係数とを乗じて重み付き差分を求め、全ての種別の重み付き差分の総和を重み付けリスク値として算出し、重み付きリスク値と閾値4と比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、ライフログ種別の重み付けを考慮してリスク値を算出することが可能になり、より正確に状況異常を判定することが可能になる。また、算出パターン2に係る実施形態によれば、職場状況解析部11は、新たな不調者発生日を検出すると、ライフログ種別毎に平常日のライフログと新たな不調者発生日のライフログとの差分を求め、当該差分が対応するライフログ種別の差分閾値以下である場合に、対応する種別の重み付け係数を補正値重み付け加算値により修正する。これにより、不調者の発生に併せて重み付け係数が適宜修正されるため、ライフログ種別の重み付けを考慮したリスク値をより精度良く算出することが可能になり、より正確に状況異常を判定することが可能になる。また、算出パターン2に係る実施形態によれば、職場状況解析部11は、複数種類のライフログの組み合わせであるライフログセット毎に、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきメンタルヘルスに関するリスク値を算出してメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、職場に関するライフログだけではなく、生活習慣など、複数の原因が重なったメンタルヘルスの不調に対しても、リスク値の算出及び異常判定が可能となる。パターン3メンタルヘルス不調の発生は、年齢、性別などによって傾向が異なることが知られており、年齢や性別によって規定されるプロファイル毎にリスク値を計算することが好ましい。そのため、パターン3は、職場状況解析部11によるリスク値の算出及び状況異常の判定を、部署単位ではなく、従業員のプロファイル単位で行うものである。なお、以降の説明において、各機能ブロックの処理のうち、算出パターン1と同等の処理については記載を省略する。算出パターン3に関し不調者発生情報蓄積部22が蓄積する不調者発生情報について説明する。図24は、不調者発生情報蓄積部22が蓄積する不調者発生情報の一例を示す図である。不調者発生情報の各レコードには、不調者が発生した日付と、不調者が属する部署GroupIDと、不調者の年代、性別、職位、及び職務内容とが記録されている。算出パターン3に関しライフログ蓄積部23が蓄積する社内ライフログについて説明する。ライフログ蓄積部23は、社内ライフログ送信部312から社内ライフログを受信すると、図7のように蓄積するほかに、プロファイル毎に、社内ライフログを加工したデータの蓄積も行う。即ち、ライフログ蓄積部23は、プロファイル毎に、PC稼働時間、メール受信回数、メール受信サイズ、メール送信受信回数、メール送信サイズ、打合せ回数、打合せ時間、出張回数、有給休暇取得回数、ファイル作成数、ファイルサイズといった、様々な種別以下、ライフログ種別のデータを取得して蓄積する。なお、ライフログ蓄積部23は、設定情報蓄積部21の従業員設定情報例えば図3を参照することにより、どのプロファイルにどの従業員どの従業員ユーザ端末31が所属するかという情報を取得することができる。算出パターン3に関し、設定情報蓄積部21が蓄積する設定情報について説明する。算出パターン3の場合、設定情報蓄積部21が蓄積するリスク値設定情報は、プロファイル毎に設定されることになる。すなわち、設定情報蓄積部21は、プロファイル毎に設定された閾値1を蓄積している。算出パターン3に関し職場状況解析部11によるメンタルヘルスに関するリスク値の算出方法について説明する。算出パターン3では、職場状況解析部11は、プロファイル毎に当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づきリスク値Rtodayを算出する。なお、リスク値Rtodayの計算については、計算処理が部署単位であるかプロファイル単位であるかを除き、算出パターン1と同様に計算することができる。職場状況解析部11は、プロファイル毎にリスク値Rtodayを算出すると、リスク値Rtodayをリスク値蓄積部24に蓄積する。図25は、リスク値蓄積部24が蓄積するプロファイル毎のリスク値の一例を示す図である。リスク値蓄積部24は、例えば年代と性別によりプロファイルを規定し、プロファイル毎に日々のリスク値を蓄積している。図26は、算出パターン3に係るメンタルヘルス管理サーバ1の異常判定処理のフローチャートである。職場状況解析部11は、プロファイル毎に、リスク値Rtodayと閾値1とを比較するステップS401。なお、上述の通り、閾値1はプロファイル毎に個毎に設定されるものである。リスク値Rtodayが閾値1より高い場合、状況異常通知部12は、関係者設定情報を参照して関係者端末5に状況異常を通知するステップS402。このように、算出パターン3に係る実施形態によれば、職場状況解析部11は、プロファイル毎に、当日のライフログと不調者発生日のライフログとに基づき前記リスク値を算出し、当該リスク値と対応するプロファイルの閾値1とを比較することによりメンタルヘルスに関する異常を判定する。これにより、年齢や性別など、個別のプロファイル毎にメンタルヘルスの異常を判定することが可能になり、より精度良くメンタルヘルス不調者の発生及び再発を防止することができる。本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各構成部、各ステップなどに含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能であり、複数の構成部やステップなどを1つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。例えば、上述の実施形態では、従業員ユーザ端末31、ADMINユーザ端末4、及び関係者端末5を個別の端末として記載しているが、例えば職場の上長の端末など、従業員ユーザ端末31、ADMINユーザ端末4、及び関係者端末5それぞれの機能を1つの端末で備えることも可能である。また、上述の実施形態では、メンタルヘルス管理サーバ1とメンタルヘルス管理DB2とを個別の装置として記載しているが、メンタルヘルス管理サーバ1及びメンタルヘルス管理DB2の機能を1台のサーバ装置で備えることも可能である。また、社内ライフログとして、パソコンのキーボードとマウスの操作情報を用いることができる。例えば、各従業員のキーボードの入力数、マウスのクリック数、マウスの移動量、キーボードの入力ミス回数として、DELキー、BSBackSpaceキーの入力数などを社内ライフログとして用いてもよい。また、環境計測センサとして、温度計、湿度計、及び騒音計以外の種々のセンサを利用することができ、例えば、明度計、風速計などを利用することができる。また、職場状況解析部11は、数1及び数2に示す距離に基づく計算ではなく、相関解析に基づいてリスク値を算出することができる。図27及び図28は相関解析による状況異常検出の一例を示す図である。職場状況解析部11は、当日のライフログLL1と、不調発生日のライフログLL2との相関を、数3により求めることができる。ここで、iはライフログ種別の番号であり、nはライフログ種別の数である。LL1ave及びLL2aveは、それぞれ、当日のライフログLL1及び不調発生日のライフログLL2の全ライフログ種別の平均値である。図27の場合、不調者発生日と12月13日、不調者発生日と10月4日の相関を計算すると、12月13日は、0.99、10月4日は0.76となる。例えば、閾値として0.8を設定した場合、12月13日には状況の異常を通知することができる。図28は、あるライフログ種別に着目し、過去数日間のデータにより、当日のライフログLL1と、不調発生日のライフログLL2との相関を求めている。図29の場合、不調者発生日と12月13日、不調者発生日と10月4日の相関を計算すると、12月13日は、0.90、10月4日は0.46となる。例えば、閾値として0.8を設定した場合、12月13日には状況の異常を通知することができる。