被検者に課題を呈示する呈示手段と、当該被検者からの応答を受付ける入力手段と、当該被験者の脳活動信号を計測する脳活動計測手段と、課題シーケンスと、該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、疲労度の演算処理を行う計算手段と、疲労度の評価結果を出力する出力手段と、制御手段とを有し、前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、前記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、前記制御手段は、前記課題シーケンスを前記呈示手段に呈示させ、当該課題シーケンスに対する前記応答としての回答と反応時間、および当該課題シーケンスに対する脳活動値とを前記記憶手段に記憶させ、当該回答および反応時間および脳活動値から前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段に算出させ、当該疲労指標に基づく疲労度の評価結果を前記出力手段に出力することを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記脳活動計測手段は、被検体に光を照射する光源と、前記光源から照射され前記被検体内を伝播した光を検出する検出器と、前記検出器で検出された光から前記被検体内部の酸素化ヘモグロビンおよび脱酸素化ヘモグロビンの濃度変化に依存するヘモグロビン信号および前記課題シーケンスに対するヘモグロビン信号の代表値を脳活動値として算出する演算部とを有することを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記注意課題が、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、前記認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件の、少なくとも2つの条件から成ることを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記反応時間を用いており、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間との差分を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記反応時間を用いており、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記反応時間との比率を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記脳活動値を用いており、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値との差分を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記記憶課題に対する前記脳活動値を用いており、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値と、前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記脳活動値との比率を利用して前記疲労度を評価することを特徴とする疲労度評価システム。請求項2において、前記ヘモグロビン信号の代表値である脳活動値は、前記課題シーケンスに対応して設定した所定の活動期間におけるヘモグロビン信号の平均値であることを特徴とする疲労度評価システム。請求項2において、前記ヘモグロビン信号の代表値である脳活動値は、前記課題シーケンスに対応して設定した所定の活動期間におけるヘモグロビン信号の最大値あるいは最小値であることを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記記憶課題は、図形の位置や形、言語などを記憶させるターゲット刺激と、所定時間後にその記憶をテストするプローブ刺激とを有し、前記入力手段からの応答に基づき前記プローブ刺激に対する前記反応時間を取得することを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記記憶課題は、記憶するために音韻ループを用いる言語性記憶課題と、記憶するために音韻ループを用いない空間性記憶課題の、いずれか一方あるいは両方を備えることを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記記憶課題は、図形の色や形状を記憶する図形形状記憶課題と、図形の位置を記憶する空間性記憶課題の、いずれか一方あるいは両方を備えることを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する反応時間の差分と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する反応時間の差分の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する脳活動値の差分と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する脳活動値の差分の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する反応時間の比率と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する反応時間の比率の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。請求項3において、前記疲労指標算出式は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する脳活動値の比率と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する反応時間の比率の、両方を含むことを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記疲労指標は、前記記憶課題および前記注意課題に対する正答率または反応時間が所定範囲の値だったときのデータのみを用いて算出することを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記記憶課題および前記注意課題は、視覚刺激により呈示することを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記記憶課題および前記注意課題は、聴覚刺激により呈示することを特徴とする疲労度評価システム。請求項1において、前記入力手段、前記呈示手段及び前記出力手段は、GUI機能を備えた共通の表示画面を有することを特徴とする疲労度評価システム。前述した従来の疲労度評価方法については以下の課題がある。上記1の、質問紙などを利用した疲労度評価方法は、被験者のバイアスや主観的な操作が入るという欠点がある。これは、例えば疲れている振りをしたいとき、あるいは疲労を隠したいときなど、被験者により評価結果を操作できるということを示す。すなわち、被験者のバイアスや意図的な操作が入り得るため、客観的および定量的な評価が難しい。また、被験者が自覚していない疲労に関しては検出することが難しく、潜在的な疲労によるヒューマンエラーを未然に防ぐような予防的利用には適さない。上記2の、心拍数変化などの生理反応を利用した疲労度評価方法は、肉体的な疲労度評価には向いているが、事務作業などに従事している労働者の心理的な疲労度評価には適さないという課題がある。また、測定のために計測機器を装着する必要があり、日常的な疲労度モニタとしては使いづらい。更に、上記3の、作業量や行動データを利用した疲労度評価方法についても、断続光から連続光に見える境界は被験者の報告ボタン押しのタイミングにより同定されるため、上記1の方法と同様に意図的な操作が入る可能性がある。特許文献1、2に開示された方法も、単純な作業量や反応時間だけを指標にした場合は、他の方法と同様に被験者の意図的操作が入る余地がある。知覚情報から自覚していない疲労まで検出できる可能性はあるものの、上記1の方法と同様に主観的な操作が入る余地があるという課題があった。本発明の目的は、上記の課題を解決し、心理的疲労度の評価技術を提供することである。すなわち、被験者による意図的な操作ができない方法で、職場等におけるヒューマンエラーの防止、メンタルヘルスの向上などに有効な、心理的な疲労度を表す客観的かつ定量的な指標を簡便に計測表示することを可能にするシステムおよび方法を提供することを目的とする。本発明の代表的な構成の一例を示すと次の通りである。本発明の疲労度評価システムは、被検者に課題を呈示する呈示手段と、当該被検者からの応答を受付ける入力手段と、当該被検者の脳活動を計測する脳機能計測手段と、課題シーケンスと、該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、疲労度の演算処理を行う計算手段と、疲労度の評価結果を出力する出力手段と、制御手段とを有し、前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、前記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、前記制御手段は、前記課題シーケンスを前記呈示手段に呈示させ、当該課題シーケンスに対する前記応答としての行動データ回答と反応時間および当該課題シーケンスに対応する脳活動データを前記記憶手段に記憶させ、当該行動データおよび脳活動データから前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段において算出することを特徴とする。本発明では、拮抗した複数の認知課題に対する反応時間および脳活動信号の微妙な差を用いて、心理的疲労度の指標を算出する。この方法では、被験者が意図的に疲労度指標を操作することは極めて難しく、より客観的な疲労度評価が可能である。また、反応時間指標による心理的疲労度だけを算出する場合、パーソナルコンピュータPCや携帯型情報通信端末などの既存の機器、設備上でも簡便に計測できるため、特別な装置を必要とせず低コストで導入できる。また、同時に脳機能計測を実施することにより、脳活動データを利用した疲労度指標を算出し、より客観性のある疲労度評価を表示することができる。脳機能計測装置を導入するコストがかかるものの、行動データによる疲労度指標と合わせて表示することによって、より詳細に疲労の種類や程度を評価することができる。本発明は、認知課題に対する行動指標および脳活動指標を計測し、被験者の疲労度を算出表示するシステム及び方法を提供する。本発明では、被験者に、課題シーケンスとして、少なくとも記憶を要する課題と注意を要する課題の2種類の認知課題を組み合わせて呈示する。つまり、ターゲット刺激記憶するよう教示された刺激を呈示してから所定時間経過後の前記被験者の記憶をテストする記憶課題と、前記記憶課題で記憶を保持している期間に挿入される注意課題との組み合わせを呈示する。本願の発明者は、前記注意課題の負荷による前記記憶課題に対する反応時間の差を指標化することによって、被験者の疲労度を定量的に評価できることを実験により示した。また、前記の認知課題を実行中の脳活動信号を計測し、同様の脳活動指標を作成することによっても、被験者の疲労度を評価できることを見出した。そこで、本発明の一例においては、被験者に記憶を要する記憶課題および注意を要する注意課題を組み合わせて呈示し、各認知課題に対する被験者の回答およびその反応時間を回答データとして、また課題実行中の脳活動信号を脳活動データとして取得し、該回答データおよび該脳活動データを用いて被験者の疲労指標を算出する。なお、注意を要する課題は、不一致条件と一致条件のように注意負荷の異なる課題の組み合わせがより好ましい。上記のような例によれば、拮抗した複数の認知課題に対する反応時間および脳活動信号の微妙な差を利用して疲労度指標を算出するため、被験者の意図的な操作を防ぐことができる。すなわち、被験者が、疲労度の値を意図的に操作することを防止することができる。また、上記のような例によれば、反応時間あるいは脳活動信号の一方だけでも、疲労度指標を算出できるため、利用環境や目的に応じて、計測形態を選択することが出来る。例えば、できるだけ低コストで簡便かつ日常的に疲労度を測定したい場合は、すでに社会インフラとなりつつあるパーソナルコンピュータ以下、PCや携帯型情報通信端末などを利用して、反応時間指標だけを測定することができる。すなわち、既存の電子機器上で動作するソフトウェアにより、認知課題に対する反応を記録し、客観的定量的に疲労度を測定、フィードバックすることができる。この場合、PC上で簡便に計測できるため、特別な装置を必要とせず低コストで導入できる。あるいは、より正確かつ詳細に疲労状態を把握したい場合は、PCと脳機能計測装置の両方を用いて、反応時間指標および脳活動指標の両方を測定する。この場合、両方の指標を合せて参照することにより、何らかの誤差により生じる誤検知の確率を低減することが出来る。また、脳活動指標により、顕在化する前の潜在的な疲労感を検出できる可能性がある。また、両指標とも疲労に関係した画像や語句を使用せずに実施できるため、自然な気分状態における疲労度指標が得られるという利点がある。以下、本発明の実施形態について説明する。本発明の第一の実施例になる疲労度評価システムについて、図1~図12を用いて説明する。本実施例の全体的なシステム構成を図1に示した。疲労度評価システム100は、被験者120あるいは実験者からの入力を受付ける入力手段101、被験者120の脳活動信号を計測する計測システム102、および本システムが実行する記憶処理、計算処理、呈示処理、入出力処理などの処理全般を制御する制御手段103、被験者120への課題呈示や表示を行う呈示手段表示手段104、疲労指標などを算出する計算手段105、疲労度評価プログラム、認知課題の情報を格納するとともに被験者からの回答データおよび疲労指標の算出に必要な情報などをテーブル形式等で格納する記憶手段106、評価結果やコメントなどを出力表示する出力手段107および通信手段108を有する。入力手段101と呈示手段104及び出力手段107として、GUI機能を備えた共通の表示画面図6A~図6C参照を用いてもよい。記憶手段106は各種メモリやハードディスクなどで構成され、測定パラメータやコメント等の情報も格納される。本実施例のシステムで実施する認知課題、すなわち課題シーケンスは、少なくとも、図形の位置や言語などを記憶させるターゲット刺激と、所定時間後にその記憶をテストするプローブ刺激から成る記憶課題と、矢印の向きを判断する注意を要する注意課題の2つの課題から成り、記憶手段106に格納されている複数の課題シーケンスの中の1種類の課題シーケンス、あるいは2種類の課題シーケンスの組み合わせを用いて、評価が実施される。本発明の課題シーケンスは、第1の認知課題として所定時間経過後の被験者の記憶をテストする記憶課題と、第2の認知課題として前記第1の認知課題の間に挿入される注意課題とで構成されている。本発明では、このように一つの認知課題に挿入する形で別の認知課題を実施するものをブランチング課題と定義する。脳機能計測手段の代表例として、生体光計測装置の構成を図2に示す。この生体光計測装置は、異なる波長にピーク波長を持つ2つのレーザダイオード205、206と、前記2つのレーザダイオードを異なった周波数で変調するための信号を生成する発振器203と204と、前記ピーク波長の異なる2つの光を混合する光混合器207と、前記光混合器207からの光を光ファイバ経由で被検体上の光照射位置に照射する光照射手段と、前記光照射手段から適度に離れた光検出位置本実施例では約3cm離れた点から混合光を検出する光検出器208と、前記発振器からの変調周波数が参照信号として入力されたロックインアンプ202と、ロックインアンプの出力である各波長帯の光の透過光信号をアナログ信号からデジタル信号へ変換するアナログ-デジタル変換器201を備える。前記光照射位置と光検出位置の略中点を計測位置とし、ブランチング課題に関連する脳機能部位前頭極、ブロードマンエリア10野付近、ワーキングメモリを担う脳機能部位前頭前野、ブロードマンエリア46野付近、また、本発明で示す疲労度が反映される領域下前頭回、ブロードマンエリア44野、45野、47野が計測できる位置に装着させる。図2では、計測位置を1つのみ記したが、発振器を用いて複数の光信号を分離することが可能であるため、実際には複数の光照射位置と光検出位置を配列した生体光計測装置を用いて、複数の位置を計測することが出来る。最小限、前頭葉の1点を計測すれば実行が可能であるが、より詳細な情報を得るためには、左右の相同部位に複数の計測点を備えることが望ましい。本実施例では発振器を用いて複数の光信号を分離しているが、発振器は使わずにパルス光を用いて点灯タイミングで光信号を分離することも可能である。また、光源にはレーザーダイオードだけでなく、LEDなど他の種類も用いることができる。各波長帯の光の透過光信号はアナログ-デジタル変換器201でアナログ-デジタル変換された後、制御手段103に入力され、記憶手段106に記憶される。図3に、本発明の第一の実施例の処理の全体を示すフローチャートを示す。最初に、疲労度評価システム100は、疲労度測定のために必要な情報についての初期設定を受付けるS300。初期設定事項の例を図4に示す。例えば、測定項目が、行動データ正答率、反応時間だけなのか、脳活動データも含むのか、設定するチェックボックス401、402を示した。また、認知課題記憶課題、注意課題の呈示回数や種類の設定を行う403~406。これらは、予め設定された初期値等を用いてもよく、呈示手段104の表示画面を操作して被験者自身が設定してもよい。あるいは、疲労度評価システムについての知識を有する実験者が初期値等を入力してもよい。ここでは、記憶課題として空間性ワーキングメモリ課題1と、注意課題としてフランカー課題矢印の組み合わせが設定されたものとする。なお、課題シーケンスの具体的な例については、後で詳細に説明する。本実施例の疲労度評価システムは、主に、行動記録処理S302、課題呈示処理S304、脳活動計測処理S306の3つの処理システムから成る。ここでは、課題呈示方法に特徴があるため、課題呈示処理を中心に説明する。課題呈示処理は、設定された課題シーケンスを呈示手段104に呈示して実行する。この例では、S308で記憶課題のターゲット刺激を呈示した後、注意課題一致条件を呈示するS314。この注意課題は、設定した記憶保持時間が経過するまで、あるいは所定の回数に達するまで繰り返すS318。その後、記憶課題のプローブ課題を呈示するS322。注意課題呈示および記憶課題のプローブ課題呈示に伴い、被験者はボタン押しなどで反応するよう教示されており、行動記録処理では、入力手段101を介して回答および反応時間を記録するS312、S320、S330、S338。また、脳活動データの解析に必要となるため、脳活動計測処理S306では、記憶課題および注意課題の呈示タイミングを記録するS310、S316、S324、S328、S334、S342、マーク入力。次に、注意課題不一致条件の場合を同様に実行する。S326で記憶課題のターゲット刺激を呈示した後、注意課題不一致条件を呈示するS332。この注意課題は、設定した記憶保持時間が経過するまで、あるいは所定の回数に達するまで繰り返すS336。その後、記憶課題のプローブ課題を呈示するS340。所定の課題シーケンスが終了したら、行動記録出力処理S344および脳活動信号出力処理S348により出力されたデータに基づく疲労指標算出処理S350を計算手段105で実行し、評価結果を表示するS352。図5に、課題シーケンスAの構成例を示す。矢印の方向は時間経過を示す。記憶課題では、注視点を有する背景画面500を提示したのち、はじめに4つの四角が表示されたターゲット刺激501を1500ms表示し、その位置を被験者に記憶させる空間性記憶課題を用いた。ターゲット刺激501の呈示後、矢印の向きを被験者に判断させる注意課題502~504を呈示した。図6Aに、第一の実施例における、被験者への記憶課題の呈示を行う表示画面600の例を示す。図6Aにおいて、602は課題シーケンスの呈示画面、604は課題シーケンスに関する被験者へのメッセージ、606は、被験者の回答操作用のアイコン、608は操作ボタン、610はテンキーである。また、図6Bに、被験者への注意課題の呈示画面の例を示す。図5に戻って、ターゲット刺激501の呈示後7000ms経過してからプローブ刺激505を表示し、その中の四角の位置が、記憶したターゲット刺激501中の四角の位置のいずれかと一致しているか否かを被験者のボタン押しにより判断させる。図6Cに、被験者へのターゲット刺激呈示の画面の例を示す。また、プローブ刺激505が表示されてからボタンが押されるまでの時間を被験者の反応時間として記録する。ここでは記憶させるターゲット刺激として4つの四角を表示したが、図形は何でもよく、また覚える図形の数も1から10くらいまで適切に選んでよい。必要なポイントは、記憶できる空間的な位置情報を含むことである。呈示時間も1500msに限定するものではなく、被験者が記憶すべき情報を認識できる長さがあればよい。同様に、ターゲット刺激の呈示からプローブ刺激の呈示までの時間記憶保持時間も7000msに限定するものではない。上記のパラメータ図形の種類および数、呈示時間、記憶保持時間は、該被験者あるいは該被験者群の平均的な記憶能力を参考にした難易度で調整する。例えば、集中しなければ遂行できないが、集中すれば一定以上の確率で被験者が正解できる程度の難易度が望ましい。本認知課題では、上記の記憶課題に矢印の向きを判断させる注意課題を挿入して実施する。すなわち、ブランチング課題を実施する。ターゲット刺激501の次に注視点を500ms表示した後、注意課題502を最長1900ms表示して被験者の反応が入力され次第、注視点に切り替わる。この例では、注意課題を2000ms毎に3回繰り返した。注意課題の呈示時間および繰り返し回数も、この例に限定するものではなく、記憶課題の長さ、全体の難易度などを参考に調節する。この例で用いた注意課題は、横に5つ並んだ矢印の中央の矢印の向きを左か右で回答するもので、認知心理学の分野ではフランカー課題と呼ばれる。課題シーケンスAの注意課題502~504は、5つの矢印が同じ向きを向いている一致congruent条件と呼ばれるものである。全ての矢印が同じ向きを向いているため、被験者は比較的迷うことなく向きを判断することができる。これに対し、図7に、図5の課題シーケンスAとほぼ同じであるが、注意課題の条件だけが異なる課題シーケンスBの例を示した。課題シーケンスBにおける注意課題703~704では、中央の矢印と、それ以外の4つが逆の方向を向いている。これを不一致incongruent条件と呼ぶ。この場合、周囲の矢印の向きが異なるため、中央の矢印の向きを判断するのが難しく、反応時間が遅くなることが知られている。ここでは注意課題の例として矢印の向きを判断させるフランカー課題を用いたが、本発明で用いる注意課題はフランカー課題に限定するものではなく、何らかを判断をさせる認知課題において、その判断を邪魔する認知的干渉を起こす要素を含む不一致条件とその判断を邪魔する認知的干渉を起こす要素を含まない一致条件の2条件を設定できることを必須事項として満たせばよい。なお、注意課題は、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件との2つの条件に加えて、中立的な条件を加えた3つの条件で構成しても良く、あるいは、不一致条件及び一致条件について各々多段階に難易度を変えるようにしたより多層レベルの条件で構成しても良い。図7に示した課題シーケンスBの記憶課題701、705は、課題シーケンスAと全く同じであり、課題シーケンスAとBの相違点は、並行して実施する注意課題の条件一致条件/不一致条件だけである。本発明は、課題シーケンスA一致条件における記憶課題に対する反応時間と、課題シーケンスB不一致条件における記憶課題に対する反応時間の差あるいは比率を用いて、疲労度を表す指標を算出することを特徴とする。また、図形の位置を記憶する空間性記憶課題ではなく、音韻などの言語情報を記憶する言語性記憶課題、あるいは図形の色や形、文字などの形状情報を記憶する図形形状記憶課題を併用あるいは単独で用いることも有用である。言語性記憶課題を利用した課題シーケンスの例を図8Aの課題シーケンスC、図9の課題シーケンスDに示した。ここでは、801、901に示すように、ひらがな4文字をターゲットターゲット刺激として覚えさせ、プローブ刺激805、905として表示したカタカナ1文字実施例では、ノと同じ音声の文字が、その前に覚えたひらがな4文字の中にあったかなかったかを判断させる。記憶課題における記憶する情報の種類以外は、注意課題802~804、902~904を含めて、図5の課題シーケンスAおよび図7の課題シーケンスBと同じ構造になっている。言語性記憶課題を利用した課題シーケンスC、Dの組み合わせとして、アルファベットの大文字A、B、C、-と小文字A、B、C、-、数字と1、2、3、-と英文one、two、three、-など、同じ音声を有する異種の文字の組み合わせを用いても良い。異なる条件のブランチング課題に対する反応時間および脳活動信号の違いを利用することによって、疲労度が評価できる根拠について下記に示す。上記のように、空間性記憶ブランチング課題一致条件図5、課題シーケンスA、空間性記憶ブランチング課題不一致条件図7、課題シーケンスB、言語性記憶ブランチング課題一致条件図8A、課題シーケンスC、言語性記憶ブランチング課題不一致条件図9、課題シーケンスDの4条件を設定し、29人の被験者に対し実験を行った。各課題で用いる四角の位置や文字の種類、回答の正誤などは疑似的にランダム化し、同じ画像や回答に偏らないように工夫した。図10に、各被験者において各条件5回ずつ実験し、全被験者の平均反応時間を算出した結果を示す。空間性記憶ブランチング課題においては、不一致条件課題シーケンスBにおける反応時間の方が一致条件課題シーケンスAにおける反応時間より長くなることが分かった。これは、挿入した不一致条件の注意課題が難しいため、記憶課題に対する反応が遅くなったと解釈できる自然な結果である。一方、言語性記憶ブランチング課題においては、一致条件課題シーケンスCにおける反応時間の方が不一致条件課題シーケンスDにおける反応時間より長くなることが分かった。難易度としては難しいはずの不一致条件を挿入した場合の方が、記憶課題に対する反応が速くなるという現象は今まで知られていない新しい知見である。これは、本実験で用いた注意課題の不一致条件が、言語記憶課題における何らかの処理を高める効果を持っていたことを示す。本実験からはその処理を特定できないが、音声ループを用いた音声言語の記憶処理、あるいは、ターゲットとして表示されるカタカナの形状の認知処理が、その候補として挙げられる。11A、図11Bに、この注意課題が一致条件であるか不一致条件であるか、の違いにより生じる記憶課題に対する反応時間の差を反応時間指標として不一致条件―一致条件、その時の被験者の疲労度との相関関係を検討した結果を示す。ここでは、被験者の気分を評価する標準化された質問紙POMS短縮版横山和仁編著、POMS短縮版手引きと事例解説、金子書房、2005により評価した疲労スコア、POMS疲労を疲労度として用いた。空間性記憶ブランチングにおいては、不一致条件における反応時間が一致条件における反応時間より遅くなるほど、疲労度が小さくなることが示された。つまり、反応時間指標と疲労度は負の相関を示す相関係数054。一方、言語性記憶ブランチングにおいては、不一致条件における反応時間が一致条件における反応時間より速くなるほど、疲労度が小さくなることが示された。つまり、反応時間指標と疲労度は正の相関を示す相関係数053。空間性記憶ブランチング課題においては、不一致条件課題シーケンスBにおける反応時間の方が一致条件課題シーケンスAにおける反応時間より遅くなる傾向があり、この傾向が弱まるほど疲労度が高い。これは、疲れていない状態では、不一致条件に対して強く注意を向けることが可能となり、その結果として、次のターゲット刺激に対する反応が遅くなったと考えられる。つまり注意課題の一致か不一致かの違いに応じたメリハリのある注意コントロールができているか否かを示すと考えられた。一方、言語性記憶ブランチング課題においては、不一致条件課題シーケンスCにおける反応時間の方が不一致条件課題シーケンスDにおける反応時間より早くなる傾向があり、この傾向が弱まるほど疲労度が高い。この結果から、言語性記憶ブランチング課題では、挿入した注意課題の不一致条件に対する注意の強さが、言語性記憶課題の処理を促進する方向に作用したと推測される。その原因は特定できないが、結果としては空間性記憶ブランチング課題と同様に、注意課題の条件一致か不一致かの違いによって生じる注意コントロールのメリハリを反映している可能性が高い。本実験から分かった一般傾向をまとめると、図形の向きを判断させる注意課題不一致条件を挿入することによって、図形の位置を記憶する空間性記憶課題に対する反応時間は遅くなる。一方、言語の音韻情報を記憶する言語性記憶課題では、反応時間が速くなる。そして、疲労度が高ければ高いほど、これらの一般傾向が弱まることが示された。ここで、本実験で用いた言語性記憶課題は、文字カタカナの形状認識過程が関わっているため、図形の形状を記憶する図形記憶ブランチング課題においても言語性記憶ブランチング課題と同様の結果が得られると考えられる。いずれにしても、上記のように、各ブランチング課題の反応時間指標不一致条件と一致条件を利用することによって、被験者の疲労度を定量的に評価することができる。空間性記憶ブランチング課題の場合は、指標値が小さくなるほど疲労度が高く、言語性ブランチング課題の場合は、指標値が大きくなるほど疲労度が高い。図11Cは、空間性記憶課題と言語性記憶課題の反応時間指標の差と、質問紙で測定した疲労スコアの相関図である。いずれかの課題を単独で使用しても疲労度を評価できるが、より精度を上げるためには、2つのブランチング課題を使用して、複合的な指標を作成することが有効である。図11Cに示したように、言語性記憶ブランチング課題における反応時間指標から空間性記憶ブランチング課題における反応時間指標を引いて新たな反応時間指標を作成した場合、疲労度との相関がより高くなる相関係数068。一方、前記のブランチング課題を実行中の脳活動信号を図12に示す。このデータは、各被験者において各条件5回ずつ実験して得た、外背側前頭前野における被験者29名の平均波形である。この脳活動信号は、脳機能計測手段102から入力された透過光信号、および記憶手段106にある課題シーケンスなどの情報を利用して、計算手段105が算出した。基本的な計算処理としては、LambertBeer則に基づき、酸素化Hb信号と脱酸素化Hb信号を算出し非特許文献1、以下の処理を行った。ブロックごとに信号を分離する例えば、記憶課題のターゲット画像が呈示されてから、プローブ画像が呈示されるまでの85秒間をタスク期間と考え、タスク前の1秒間およびタスク後の16秒間を加えた255秒間をひとつのブロックとして分離する。各ブロックデータに対し、バンドパスフィルタリングや、線形フィッティングなどを用いて、ベースライン補正、ノイズ除去を行う。ここで、課題の回答が間違っていたブロックを、エラーブロックとして除去してもよい。ブロックを空間性記憶課題、言語性記憶課題に分類し、それぞれの群で平均する。本実施例では、酸素化Hb信号のみを使用したが、脱酸素化Hb信号および酸素化Hb信号と脱酸素化Hb信号の総和総Hb信号を用いることも可能である。図12に示したように、各条件とも、ターゲット画像を呈示した直後から酸素化Hb信号が増加を始め、プローブ画像の呈示直前に1つ目のピークを示した。また、プローブ画像の呈示から7~8秒後には2つ目のピークを示した。ここで、1つ目のピークターゲット画像の呈示から75秒後を中心とする5秒間を活動期間1、2つ目のピークプローブ画像の呈示から75秒後を中心とする5秒間を活動期間2とする。活動期間1の増加は、ターゲット画像の情報を保持しながら注意課題を実行している時の脳活動信号、活動期間2の増加は、プローブ画像を認識判断した時の脳活動信号を反映していると考えられた。活動期間1および活動期間2における酸素化Hb信号の平均値を脳活動値として、以降の解析を行った。脳活動値を算出するための平均期間は限定する必要はなく、得られた脳活動信号の特徴によって設定してよい。また、ある期間の平均値だけでなく、ある期間の最大値や微分値、積分値、テンプレートとした活動波形との一致度相関係数などを利用することも可能である。全被験者の平均データでは有意な課題条件間の差は見られなかったが図12、反応時間データと同様に、個人毎に注意負荷の影響を表す一致条件と不一致条件の差を脳活動指標として脳活動値から作成し空間性:OTSIC、言語性:OTVIC、POMS疲労スコアとの相関関係を検討した。その結果、活動期間1と活動期間2の両方に共通して、空間性記憶課題の脳活動指標は、広い領域でPOMS疲労スコアと正の相関を示した。活動期間1における相関が強く、中前頭回の中央部および右の下前頭回で有意な相関が見られた。特に、右の下前頭回における相関が強く、相関係数051p0005を示した図13a。一方、言語性記憶課題の脳活動指標については、負の相関傾向が見られた。有意な相関係数を示した部位は、左右の下前頭回から側頭葉にかけての領域であり、活動期間2において有意な相関係数を示したr045、p005。また、OTSからOTVを引いて作成した記憶の種類と注意負荷の交互作用を示す脳活動指標OTSVは、OTSと同様に広い領域で正の相関を示した。特に活動期間2における左の下前頭回が強い相関を示した図13b、r052、p0005。本発明では、上記の知見を利用し、認知課題に対する回答反応時間および脳活動データを取得し解析することにより、被験者の疲労度を算出表示する。空間性記憶ブランチング課題一致条件の反応時間あるいは脳活動値をA、空間性記憶ブランチング課題不一致条件の反応時間あるいは脳活動値をB、言語性記憶ブランチング課題一致条件の反応時間あるいは脳活動値をC、言語性記憶ブランチング課題不一致条件の反応時間あるいは脳活動値をDとおくと、疲労度指標Fの計算式としては下記の数式数1~数11の例がある。F=B-A数1F=B-A/BA数2F=D-C数3F=D-C/DC数4F=D-C-B-A数5F=D-C-B-A/D-CB-A数6F=B/A数7F=D/C数8F=D/C/B/A数9F=D/C-B/A数10F=D-C/B-A数11上記数式1~6や式11に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合の値と、一致条件の注意課題を挿入した場合の値との差分に基づいている。上記数式7~10に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合の値と、一致条件の注意課題を挿入した場合の値との比率に基づいている。上記数式5、6や式11に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する値の差分と、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する値の差分の、両方を含んでいる。また、上記数式2、4、6に示した疲労指標算出式では、値の差分を値の和で除算した値に基づいている。上記数式9、10に示した疲労指標算出式は、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の言語性記憶課題に対する値の比率と、不一致条件の注意課題を挿入した場合および一致条件の注意課題を挿入した場合の空間性記憶課題に対する値の比率の、両方を含んでいる。基準データで標準化するなど、上記の各式をさらに変形することにより、他にも有効な指標を作成することができる。重要な点は、一致条件と不一致条件の差を抽出することである。認知課題の種類や難易度、被験者の状況と、望ましい計算式の関係をあらかじめ記憶手段に記憶しておき、初期設定の段階で測定パラメータが与えられたとき、複数の候補を表示画面に呈示し、被験者や実験者が計算式を選択できるようにしてもよい。例えば、与えられた測定パラメータから、測定範囲内の反応時間の差分が比較的小さいと想定される場合は反応時間の差分に基づく式を用い、応時間の差分が比較的大きいと想定される場合は、比率に基づく式、あるいは差分と比率の組み合わせに基づく式を用いることが考えられる。図14は、計算式として上記数式5のF=D-C-B-A、すなわち、図11Cに示した相関図の結果を利用して、空間性記憶課題と言語性記憶課題の反応時間指標の差に基づき、被験者の疲労度の状態を、元気、軽度疲労、重度疲労に区分して判定する例を示している。なお、記憶課題および注意課題は、視覚により呈示する場合に限られるものではなく、聴覚刺激により呈示するようにしてもよい。例えば、上記各例の記憶課題および注意課題に相当するものを、聴覚刺激に変換して呈示するようにしてもよい。本発明によると、PCや携帯電話など既存の電子機器上で動作するソフトウェアにより、認知課題に対する反応時間を記録し、客観的定量的に疲労度を測定、フィードバックすることができる。すなわち、微妙な反応時間の差を利用することにより、疲労度の値を被験者が意図的に操作することを防止することができる。また、脳機能計測手段を併用することにより、認知課題に対する脳活動信号を記録し、客観的定量的な疲労度指標を算出、フィードバックすることも可能である。脳活動信号に基づく指標を表示することにより、より客観性の高い生物学的指標を提供できる。反応時間指標と脳活動指標を合わせて表示することにより、誤検出率を低減させ、ユーザーに対する説得力が向上するという利点がある。また、疲労の初期状態では、反応時間指標のみで検出される場合、および脳活動指標のみで検出される場合の両方があり得る。どちらの指標が優位になっているかを表示することにより、より詳細に疲労の種類程度をフィードバックすることも可能である。本発明の方法は、シンプルな課題を用いて短時間に実施できるため、被験者は日常のオフィスワーク中に、あるいは家庭で、気軽に疲労度チェックをすることができる。さらに、疲労に関係した画像や語句を使用せずに実施できるため、被験者の自然な気分状態における疲労度指標が得られる。本発明の第二の実施例になる疲労度評価システムについて、図15~図21を用いて説明する。本実施例のシステム構成の基本形態は実施例1と同様であり、図1に示したように、認知課題および被験者からの回答データおよび疲労指標の算出に必要な情報などを格納する記憶手段、各処理を制御する制御手段、疲労指標などを算出する計算手段、被験者への課題呈示などを行う呈示手段、被験者あるいは実験者からの入力を受け付ける入力手段を有する。以下、システムの処理について説明する。本システムの全体フローチャートを図15に示す。最初に、疲労度測定のために必要な情報についての初期設定を受付けるS1500。実施にあたり、予め設定したパラメータを自動的に使用する場合もあるが、実験者が入力手段を通してパラメータを設定することもできる。設定画面1600の例を図16A~図16Cに示す。はじめに、設定画面1600における刺激呈示パラメータの設定項目の例を図16Aに記した。起動タイミング:疲労度評価を実施するタイミングプログラムを起動するタイミングを設定する。1601手動ボタンを選択した場合、実験者もしくは被験者が開始ボタンを押すなどの行動を行うことによって、本システムが起動する。また、1602自動ボタンを選択した場合、1603に設定した時間間隔この例では120分間隔で自動的に起動する。記憶課題:記憶課題の種類、難易度、繰り返し回数を設定する。記憶課題の種類は、1604のプルダウンメニューを用いて、あらかじめ記憶手段に格納されている記憶課題から選択する。次に、選択した記憶課題の難易度を、1605~1607の低、中、高ボタンのいずれかを選択して設定する。1608は記憶課題の繰り返し回数の入力部である。ここでは難易度を、低、中、高から選択する例を示しているが、5段階や10段階、あるいは課題条件毎になどより細かく設定させることも可能である。課題が難しくて出来ない場合、あるいは簡単すぎてあまり考えなくてよい場合、目的とする疲労度指標が得られないことが予想されるため、被験者のレベルに合わせて適切な難易度に調整することは重要である。また、予備テストを実施することにより、最適な難易度に自動調整する方法も有効である。その場合、正答率が所定の値以上になる、あるいは反応時間の平均値が所定の範囲に入る、などの基準により難易度を設定する。難易度の調整は、例えば、記憶課題のターゲット刺激となる図形の種類や数、記憶時間の長さなどを変えて実施する。最後に、記憶課題の繰り返し回数を1613に入力して設定する。これは、各条件の記憶課題を何回実行するかを決定するものである。理論的には、繰り返し回数が多いほど安定した信頼性の高いデータが取得できるが、繰り返しが多くなると所要時間も長くなり被験者への負荷が増すという問題も生じる。反応時間のばらつきが一定範囲内に収まるまで繰返しを続けるなど、最適な繰り返し回数を自動設定することも可能である。注意挿入課題:記憶課題に挿入する注意課題の種類、難易度、繰り返し回数を設定する。注意課題の種類は、1609のプルダウンメニューを用いて、あらかじめ記憶手段に格納されている注意課題から選択する。次に、選択した注意課題の難易度を、記憶課題と同様に、1610~1612の低中高ボタンのいずれかを選択して設定する。最後に、注意課題の繰り返し回数を1613に入力して設定する。注意課題の繰り返し回数は、記憶課題の記憶時間によって限界があるため、実行できない数値は入力できないように工夫する場合がある。次に、図16Bに、反応取得パラメータの設定項目を記した。データとして採用する反応時間の有効範囲である有効反応時間は、入力部1614に最小値、1615に最大値を入力して設定する。また、課題間の反応時間差の有効範囲である有効時間差は、入力部1616に最大値を入力することにより設定する。これは、当てずっぽうで押した可能性がある速い反応時間データや、うまく課題の解答に到達できずに失敗した可能性がある遅い反応時間のデータを採用しないことにより、より信頼性の高い結果を得るための工夫である。また、意図的な反応時間の操作を検出する役割も持つ。最後に、被験者にフィードバックする項目の選択画面を図12Cに記した。ここでは、疲労指標点数のみを表示するボタン1617と、疲労指標から判定するコメントを表示するボタン1618のいずれかを選択する例を示した。疲労指標の算出式および疲労指標値からコメントへの変換表は、1619に入力した設定ファイルから読み込む図17。図17の設定ファイル例では、図11Cおよび図14で効果を示した反応時間指標を指標算出式として用いて、算出した疲労度指標に応じて3段階の疲労度コメントを表示する設定ファイルの例を示した。すなわち、疲労度指標が-500未満を元気、250以上を重疲労、それらの間を軽疲労と判定し、対応したコメントを表示する。なお、これらの区分の数や、区分のための指標値は一例であり、用途に応じて適宜設定すればよい。図15に戻り、疲労度評価システムは、起動タイミングが手動に設定されている場合、開始ボタンの押下あるいは所定の操作が行われた直後に課題呈示を開始するS1502、S1506、S1508。起動タイミングが自動に設定されている場合、設定した時間図16の例では120分が経過すると課題呈示を開始するS1502、S1504、S1508。図18に、課題呈示処理S1510の例を示した。実施する認知課題は、図形の位置や言語などを記憶させるターゲット刺激S1512と所定時間後にその記憶をテストするプローブ刺激S1524から成る記憶課題と、矢印の向きなど呈示刺激の特徴を判断する注意課題S1514~1522の2種類の課題から成るブランチング課題である。注意課題に対する反応回答および反応時間は注意記憶データS1518へ、記憶課題に対する反応回答および反応時間は記憶課題データS1528へ記録する。ブランチング課題記憶課題の実施回数をn、各ブランチング課題内で実施される注意課題の実施回数をmとしてカウントし、それぞれ規定回数に達するまで繰返し実施するS1530、S1532。疲労指標の算出に用いるブランチング課題の実施回数nは、各条件で安定した平均値を得るために複数回とする。1回でも実行できるが、偶発的に反応時間が遅くなったり速くなったりする場合があるので、少なくとも3回以上繰り返すことが望ましい。ただし、繰り返し回数が多くなると計測時間の長くなり被験者の負担が増えるため、本発明の利点である簡便さを失わない程度に回数を抑える必要がある。一方、注意課題の実施回数mは、基本的に記憶課題において記憶を保持している期間の長さに依存する。一般に、記憶した情報を再認させる遅延マッチング課題では記憶の保持時間を1~12秒程度に設定することが多い。記憶する情報あるいは被験者によって、難易度を最適にする保持期間は異なるため、最適な設定時間を一概に決めることは難しいが、ここでは7秒間として実施する。7秒間あれば、矢印の向きを判断する注意課題を3回程度実施することが可能である。このように注意課題の回数は、記憶課題の保持時間、記憶課題および注意課題の難易度、設定条件などを考慮して総合的に設定する。注意課題は、呈示された刺激の特徴に関して何らかの判断をさせる認知課題において、その判断を邪魔する認知的干渉を起こす要素を含む不一致条件とその判断を邪魔する認知的干渉を起こす要素を含まない一致条件の2条件を有する。それぞれの条件を同頻度で、かつ不規則な順序で実施することが望ましい。実施例2の変形例として、図19に、図18と同様の課題呈示処理のフローチャートを記した。図18との違いは、ブランチング課題の実施回数nを成功した試行数を基準に決められる点にあるS1534~S1538。ここでの成功した試行とは、被験者の反応が予め設定されていた回答と一致しており、かつ反応時間が設定した範囲内であった場合である。回答を間違ったり、通常より遅く反応したりした場合のデータは、疲労指標の算出に不適であると考えられるため、成功した試行だけで規定回数分のデータを取得し、疲労度を算出することは有効である。もちろん、誤答など失敗試行のデータを疲労指標の算出に活用することも可能である。図15に戻り、疲労度評価システムは、課題呈示処理S1510が終わると、次に疲労指標算出処理S1540を実行する。疲労指標算出処理の例を図20に示した。はじめに設定ファイル図17から疲労度算出式を読み込むS1542~S1544。次に、課題呈示処理で取得した記憶課題データを1行ずつ1試行ごとに読み込むS1546~S1548。その回答が正解かつ反応時間が設定範囲内である場合S1550~S1562、A~Dの条件毎に分類して各条件データに追加する図5、7、8、9。A:空間性記憶課題と一致条件の注意課題のブランチング課題B:空間性記憶課題と不一致条件の注意課題のブランチング課題C:言語性記憶課題と一致条件の注意課題のブランチング課題D:言語性記憶課題と不一致条件の注意課題のブランチング課題最後のデータ行まで読み込んだ後、各条件における反応時間の平均値を算出し、その値を用いて疲労度算出式に従った疲労指標を算出するS1564~S1566。図15に戻り、疲労度評価システムは、フィードバックの設定S1570に従い、結果を表示する。フィードバックが疲労指標のみの場合は、そのまま疲労指標を数値、色、グラフなどで表示するS1572。疲労指標とコメントの両方、あるいはコメントのみをフィードバックする場合は、設定ファイルに従い疲労指標をコメントに変換して表示するS1574~S1580。図21A~21Cに、フィードバックの表示画面例を示す。図21Aのa、bは疲労指標のみを表示する場合で、数字および/もしくはグラフや色などで疲労指標をフィードバックする。図21Bのa、bは、疲労指標から変換したコメントを表示する場合で、変換表から得たコメントや図形、絵などをフィードバックする。図21Cのa、bは、疲労指標およびコメントの両方を表示する場合を示した。本実施例によれば、実施例1と同様な効果がある。本発明の第三の実施例になる疲労度評価システムについて、図22を用いて説明する。本実施例の基本形態は実施例1、2と同様であり、このシステムを、PCや携帯電話など既存の電子機器上および簡易型脳機能計測装置で実現し、被験者の疲労度を評価、フィードバックする。この実施例では、実施例1、2で述べた疲労度評価システム100が、同一被験者の疲労指標を経時的に記録しログを取り、時系列変化として表示する機能を備えている。特に、本発明で示した疲労指標と合わせて、その他の生体情報前日の睡眠時間、食事時間、血圧、心拍、生体ゆらぎ情報を計測、表示するとともに、残業時間その他特別なイベントなども合わせ記録する機能を備えている。これらは、個人の疲労度をモニタする上で有効である。本実施例によれば、個人の疲労度をモニタすることにより、日々の疲れやミスを犯す確率などを見積もり、今後の作業内容の調整などに活用できる効果がある。企業における労務管理の一環として、産業医もしくはそれに相当する企業内の健康管理の責任者、以下単に産業医が従業員の勤務状態の管理に関与する場合がある。例えば、産業医が個々の従業員の健康状態や勤務状況を把握し、長時間労働者に対して健康指導を行うことが考えられる。本発明の第四の実施例として、産業医が企業内の従業員の精神的な疲労度を算出評価するための疲労度評価システムを、図23、図24で説明する。図23は、本発明の第四の実施例になる企業内疲労度評価システムの構成を示す模式図である。企業内疲労度評価システム2300は、健康管理サーバ2301、勤務管理サーバ2302、社内組織データベース2303と、産業医の端末2304、従業員端末2305A~N、職場の管理者端末2306とが、社内通信ネットワーク2307で相互に接続可能に構成されている。端末2304~2306は、夫々、カメラ2308や音声入出力手段図示略を備え、産業医と従業員やその管理者との間で、Eメールによる相互連絡や、写真や映像の送受信が可能に構成されているものとする。また、健康管理サーバ2301の記憶手段には、実施例1~3で説明した疲労度評価プログラムやこのプログラムを実行するのに必要な各種データが格納されており、このプログラムに産業医、個々の従業員、及び管理者がアクセスし実行可能となっている。健康管理サーバ2301には、実施例3で述べた個人の血圧、残業時間等の情報を含めてもよい。また、産業医や個々の従業員、管理者は、各々、所定のレベルのアクセス権限に基づき、健康管理サーバ2301、勤務管理サーバ2302、社内組織データベース2303の各種データベースにアクセス可能である。図24は、本発明の第四の実施例の、処理の全体を示すフローチャートである。産業医は、従業員からの診断要求S2410、管理者からの診断要求S2411、あるいは、産業医自身の抽出処理S2412などにより、疲労度の診断の対象者を選定するS2420。そして、Eメールやカメラを使用して従業員に診断を打診しS2421、従業員から肯定的な応答があった場合S2422、疲労度の診断を行う。まず、対象となる従業員に関する情報に基づき、診断のために最適なパラメータを設定しS2423、その設定に基づいて、従業員に対して疲労度評価プログラムによる診断を行うS2424。なお、診断処理を円滑に行うためには、診断専用の部屋で端末を使用するのが望ましい。産業医は、診断結果に基づき、重度疲労と診断される場合は、アドバイスを生成し、従業員や管理者に連絡し、必要な処置を講ずるS2425とともに、その結果を健康管理サーバ2301に記録するS2426。このように、本発明の疲労度評価プログラムを企業内システムとして構成し、従業員のデータを一括管理し、産業医による健康管理に利用することは効果的である。本実施例によれば、簡便安価なシステムにより、日常的に従業員の疲労度を客観的定量的に評価することができ、疲労指標および/もしくは評価結果を従業員にフィードバックすることにより、適切に休憩を促すなど、効率よく業務を進める支援に役立てることができる。また、職場におけるヒューマンエラーの防止、メンタルヘルスの向上などに有効な、精神的な疲労度を表す客観的かつ定量的な指標を簡便に計測表示することを可能にするシステムを提供できる。すなわち、本実施例によれば、簡単な装置構成で客観的かつ定量的な指標を提供できるので、産業医が従業員の精神的な疲労の状況を的確に把握し、必要な処置を講ずることができる。疲労度評価プログラムの利用を個々の従業員の自己判断に任せると、仕事に追われ精神的な疲労を認識しないまま重症化する事態も考えられるが、企業内システムとし、個々の従業員を組織的に管理、支援できる体制とすることで、そのような事態の発生を予防することができる。本実施例の内容を一例としていかにまとめる。社内通信ネットワークで相互に接続可能に構成された健康管理サーバと、産業医端末と、従業員端末と、管理者端末とを備え、前記各端末は、課題を呈示する呈示手段と、該課題の呈示に対する応答を受付ける入力手段と、該課題実行中の被験者の脳活動を計測する脳活動計測手段と、課題シーケンスと該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、疲労度の演算処理を行う計算手段と、疲労度の評価結果を出力する出力手段と、制御手段とを有し、前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、前記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、前記産業医端末は、前記健康管理サーバのデータベースにアクセスして従業員の健康管理に関する情報を抽出すると共に、疲労度の診断の対象者を選定する機能を備えており、前記産業医端末の前記制御手段は、前記従業員の診断のために最適なパラメータを設定し、前記課題シーケンスを前記従業員端末の前記呈示手段に呈示させ、当該課題シーケンスに対する前記従業員の応答としての回答と反応時間と脳活動値とを前記記憶手段に記憶させ、当該回答および反応時間および脳活動値から前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段に算出させ、当該疲労指標に基づく前記従業員の疲労度の評価結果を健康管理サーバに記録するとともに、前記評価結果を前記従業員端末及び前記管理者端末に出力可能に構成されていることを特徴とする企業内疲労度評価システム。上記の企業内疲労度評価システムにおいて、前記注意課題が、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、前記認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件の、少なくとも2つの条件から成ることを特徴とする企業内疲労度評価システム。また、上述してきた疲労度評価に関する評価方法の一例を以下にまとめる。疲労度評価システムを用いた疲労度評価方法であって、前記疲労度評価システムは、被検者に課題を呈示する呈示手段と、当該被検者からの応答を受付ける入力手段と、当該被験者の脳活動信号を計測する脳活動計測手段と、課題シーケンスと、該課題シーケンスに基づく疲労指標算出式とを格納する記憶手段と、疲労度の演算処理を行う計算手段と、疲労度の評価結果を出力する出力手段と、制御手段とを有しており、前記課題シーケンスは、少なくとも、記憶を要する記憶課題と、前記記憶課題の呈示の間に挿入され注意を要する注意課題との組み合わせで構成されており、前記課題シーケンスを前記呈示手段に呈示し、当該課題シーケンスに対する前記被検者の応答としての回答と反応時間および当該課題シーケンスに対する前記被験者の脳活動値とを前記記憶手段に記憶し、当該回答および反応時間および脳活動値から前記疲労指標算出式に基づき疲労指標を前記計算手段により算出し、当該疲労指標に基づく疲労度の評価結果を前記出力手段に出力することを特徴とする疲労度評価方法。上記疲労度評価方法において、前記記憶課題は、記憶を要するターゲット刺激と、所定時間後に該ターゲット刺激に関する記憶をテストするプローブ刺激とを有しており、前記注意課題が、認知的干渉を生じさせるよう設計された不一致条件と、前記認知的干渉を生じさせないよう設計された一致条件の、少なくとも2つの条件から成り、前記ターゲット刺激を呈示した後、前記注意課題を呈示し、当該注意課題に対する前記被検者の応答としての回答と反応時間とを前記記憶手段に記憶し、前記所定時間後に前記プローブ刺激を呈示し、当該注プローブ刺激に対する前記被検者の応答としての回答と反応時間とを前記記憶手段に記憶し、前記ターゲット刺激の呈示とプローブ刺激の呈示のタイミングによって設定された活動期間における脳活動信号の代表値を脳活動値として前記記憶手段に記憶し、前記記憶課題に対する前記反応時間および前記脳活動値を用いて前記疲労指標算出式により、前記疲労指標を算出することを特徴とする疲労度評価方法。上記の疲労度評価方法において、前記疲労指標は、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記言語性記憶課題に対する反応時間の差分あるいは比率と、前記不一致条件の注意課題を挿入した場合および前記一致条件の注意課題を挿入した場合の前記空間性記憶課題に対する反応時間の差分あるいは比率の、両方を用いて算出されることを特徴とする疲労度評価方法。上記のように本発明の実施形態の一例をまとめたが、必ずしも上記構成を全て具備する必要は無く、これに限られるものではないことは云うまでもない。