コンピュータが実行する感染通知方法であって、端末装置間の無線通信の開始日時及び終了日時と、当該無線通信で得た通信相手先の端末装置との距離に関わる距離情報と、当該無線通信を実行した端末装置の識別子とを含む前記端末装置毎の接触情報を前記端末装置から収集して記憶部に記憶し、前記端末装置の利用者の病気感染を検知すると、当該感染者の端末装置の識別子及び所定期間に基づき、当該所定期間内に、前記感染者の端末装置と指定距離内に指定時間以上、前記無線通信を実行した前記端末装置の識別子を前記記憶部に記憶された前記接触情報から特定し、特定された前記識別子の前記端末装置宛に感染情報を通知することを特徴とする感染通知方法。病気種別毎に前記指定距離及び前記指定時間を予め記憶しておき、前記端末装置の利用者の病気感染及び、病気感染の病気種別を検知すると、当該病気種別に対応した前記指定距離及び前記指定時間に基づき、前記感染者の端末装置と当該指定距離内に当該指定時間以上、前記無線通信を実行した前記端末装置の識別子を前記記憶部に記憶された前記接触情報から特定することを特徴とする請求項1に記載の感染通知方法。前記指定距離内を区分する距離区分及び前記指定時間内を区分する時間区分に対応したカテゴリ毎に、当該カテゴリに該当する接触事例数及び感染発症事例数を記憶し、前記カテゴリ内の前記接触事例数に対する前記感染発症事例数の割合に応じて当該カテゴリに対応した感染率を算出することを特徴とする請求項1に記載の感染通知方法。前記距離区分及び前記時間区分に対応した各カテゴリの利用者個人の前記感染者との接触事例数を記憶し、各カテゴリの前記感染者との接触事例数及び前記カテゴリ毎の感染率に基づき、前記利用者個人の感染危険度を算出することを特徴とする請求項3に記載の感染通知方法。前記算出された前記利用者個人の前記感染危険度を記憶して、前記利用者個人の病気感染時の感染危険度を感染時感染危険度として記憶し、前記利用者個人の現在の感染危険度が管理済み全利用者の感染時感染危険度の平均値を超えた場合に、当該利用者の端末装置宛に当該利用者の現在の感染危険度を含む前記感染情報を通知することを特徴とする請求項4に記載の感染通知方法。端末装置間の無線通信の開始日時及び終了日時と、当該無線通信で得た通信相手先の端末装置との距離に関わる距離情報と、当該無線通信を実行した端末装置の識別子とを含む前記端末装置毎の接触情報を前記端末装置から収集する収集部と、前記収集部にて収集された前記接触情報を記憶する記憶部と、前記端末装置の利用者の病気感染を検知すると、当該感染者の端末装置の識別子及び所定期間に基づき、当該所定期間内に、前記感染者の端末装置と指定距離内に指定時間以上、前記無線通信を実行した前記端末装置の識別子を前記記憶部に記憶された前記接触情報から特定する特定部と、前記特定部にて特定された前記識別子の前記端末装置宛に感染情報を通知する通知部とを有することを特徴とする感染通知装置。しかしながら、上記システムでは、データベース側で管理する接触者の情報が感染者自身の自己申告に委ねられるため、感染者と接触したにもかかわらず、管理漏れの接触者には警告メールが報知できず、接触者に感染者との接触ありを報知できない。しかも、例えば、満員電車のような閉塞空間で感染者が不特定多数の乗客と空気接触した場合に感染者に全ての接触者の情報を申告させることは困難である。その結果、接触者への感染、ひいては接触者による第三者への感染を招き、感染症の拡大を招く。一つの側面では、接触者への感染による感染症の拡大を防止できる感染通知方法及び感染通知装置を提供することを目的とする。開示の方法は一つの態様において、コンピュータが実行する感染通知方法であって、端末装置間の無線通信の開始日時及び終了日時と、通信相手先の端末装置との距離に関わる距離情報と、端末装置の識別子とを含む端末装置毎の接触情報を端末装置から収集する。更に、感染通知方法は、端末装置から収集して記憶部に記憶し、端末装置の利用者の病気感染を検知する。更に、感染通知方法は、利用者の病気感染を検知すると、感染者の端末装置の識別子及び所定期間に基づき、所定期間内に、感染者の端末装置と指定距離内に指定時間以上、無線通信を実行した端末装置の識別子を記憶部に記憶された接触情報から特定する。更に、感染通知方法は、特定された識別子の端末装置宛に感染情報を通知する。開示の方法では、接触者への感染による感染症の拡大を防止できる。以下、図面に基づいて、本願の開示する感染通知方法及び感染通知装置の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。図1は、本実施例の感染通知システムの一例を示す説明図である。図1に示す感染通知システム1は、複数の利用者の移動端末2と、利用者の感染情報を管理するサーバ3と、医療機関の通信端末4とを有し、移動端末2、サーバ3及び通信端末4は通信網5を通じて接続している。通信網5は、例えば、無線網、専用線網やインターネット網等を含む通信網である。通信端末4は、医療機関に配置され、例えば、医師の診断結果を入力する、例えば、パソコン等である。図2は、移動端末2内部の一例を示す機能ブロック図である。図2に示す移動端末2は、無線部11と、操作部12と、表示部13と、記憶部14と、近距離無線部15と、検温部16と、制御部17とを有する。無線部11は、無線網等の通信網5を使用して無線通信を実行する。操作部12は、操作内容に対応した各種コマンドを入力する。表示部13は、各種情報を表示する。近距離無線部15は、例えば、ブルートゥースBluetooth、登録商標、以下同様通信機能を使用して近距離無線通信範囲内の他の移動端末2との近距離無線通信を実行する。近距離無線部15は、近距離無線通信範囲内の他の移動端末2との近距離無線通信を実行することで、通信情報を取得する。通信情報は、通信相手先の移動端末2を識別する接触相手IDと、当該移動端末2と近距離無線通信を実行した接触日時と、当該移動端末2との近距離無線通信で得た接触距離とを有する。検温部16は、移動端末2の利用者の体温を計測する。検温部16は、移動端末2の通話状態である通話モード中、又は体温を計測する体温モード中に、図示せぬ受話部付近に備えたセンサで利用者の耳内の温度を体温として計測する。そして、検温部16は、計測した体温及び、その体温計測日時を含む体温情報を取得する。記憶部14は、通信情報履歴テーブル18と、接触情報履歴テーブル19と、条件テーブル20とを有する。通信情報履歴テーブル18には、近距離無線部15で取得した、飛沫感染距離範囲内の接触距離を含む通信情報が順次格納される。接触情報履歴テーブル19には、通信情報履歴テーブル18の通信情報に基づき生成された接触情報が順次格納される。条件テーブル20には、接触情報の取得条件として、病気種別に対応した指定距離及び指定時間の条件が格納される。尚、病気種別としては、例えば、各種インフルエンザ、ライノウイルスやノロウイルス等である。制御部17は、移動端末2全体を制御する。更に、制御部17は、取得部17Aと、生成部17Bとを有する。取得部17Aは、近距離無線部15の近距離無線通信で通信情報を取得し、取得された通信情報の内、条件テーブル20に格納済みの病気種別に対応した飛沫感染距離範囲、すなわち指定距離の通信情報を通信情報履歴テーブル18に格納する。生成部17Bは、通信情報履歴テーブル18に格納済みの同一接触相手の通信情報で接触情報を生成する。生成部17Bは、同一接触時間内における同一接触相手の通信情報内の最長の接触距離と最短の接触距離とで接触平均距離を算出する。更に、生成部17Bは、同一接触時間内における同一接触相手の通信情報内の接触日時の内、最古の接触日時を接触開始日時とし、最新の接触日時を接触終了日時とする。そして、生成部17Bは、当該移動端末の利用者ID、接触相手ID、接触日時及び接触平均距離を含む接触情報を生成する。生成部17Bは、生成された接触情報を接触情報履歴テーブル19に格納する。ここで、同一接触時間とは、同一の接触相手の移動端末2との距離が飛沫感染距離内であり、かつ距離区分が同一である状態が継続している時間を一区切りとした時間である。図3は、移動端末2による通信情報の取得範囲の一例を示す説明図である。図3に示す移動端末2の近距離無線通信範囲M1内で取得された通信情報の内、飛沫感染距離範囲M2内で取得された通信情報のみを有効データとする。図4は、接触情報履歴テーブル19の管理内容の一例を示す説明図である。移動端末2の制御部17は、近距離無線部15を通じて近距離無線通信範囲内で通信相手先の移動端末2との通信情報を取得し、取得した通信情報を通信情報履歴テーブル18に格納する。更に、制御部17の生成部17Bは、通信情報履歴テーブル18内の通信情報の内、病気種別に対応した指定距離、すなわち飛沫感染距離範囲内の接触距離を含む通信情報を取得する。生成部17Bは、最初の接触日時の通信情報を取得すると、最初の接触日時の接触距離と次の同一接触相手の現在の接触日時の接触距離とで同一接触相手に関わる接触情報の生成を開始する。生成部17Bは、最初の接触日時の接触距離と現在の接触日時の接触距離との差が0.5mを超えたか否かを判定する。生成部17Bは、最初の接触日時の接触距離と現在の接触日時の接触距離との差が0.5mを超えなかった場合、最初の接触日時と現在の接触日時との間の接触距離の内、最長接触距離と最短接触距離との平均値を接触平均距離として算出する。更に、生成部17Bは、同一接触相手の接触平均距離と現在の接触日時の接触距離との差が0.5mを超えたか否かを判定する。生成部17Bは、接触平均距離と現在の接触距離との差が0.5mを超えなかった場合、最初の接触日時と現在の接触日時との間の接触距離の内、最短接触距離及び最長接触距離との平均値を接触平均距離として算出する。また、制御部17は、接触平均距離と現在の接触距離との差が0.5mを超えた場合、接触平均距離、接触相手ID、利用者ID、接触開始日時及び接触終了日時を含む1個の接触情報を生成し、この接触情報を接触情報履歴テーブル19に登録する。そして、制御部17は、接触情報を接触情報履歴テーブル19内に登録すると、登録された接触情報をサーバ3に送信すると共に、次の接触情報の生成動作を開始する。図5は、サーバ3内部の一例を示す機能ブロック図である。図5に示すサーバ3は、通信部31と、操作部32と、表示部33と、記憶部34と、制御部35とを有する。通信部31は、例えば、インターネット等の通信網5と通信する。操作部32は、操作内容に対応した各種コマンドを入力する。表示部33は、各種情報を表示する。記憶部34は、利用者テーブル41と、接触テーブル42と、感染状況テーブル43と、危険度履歴テーブル44と、統計カテゴリテーブル45と、利用者別カテゴリテーブル46とを有する。図6は、利用者テーブル41のテーブル内容の一例を示す説明図である。図6に示す利用者テーブル41は、利用者ID41A、氏名41B、性別41C及び通知用アドレス41Dを対応付けた利用者情報を管理する。利用者ID41Aは、利用者の移動端末2を識別する識別子である。氏名41Bは、利用者の氏名である。性別41Cは、利用者の性別である。通知用アドレス41Dは、例えば、利用者の通知先のメールアドレスである。尚、通知用アドレス41Dは、電話番号等であっても良い。制御部35は、図6の利用者テーブル41を参照して、利用者ID41AがUID001の場合、その氏名41Bが利用者A、性別41Cが男、通知用アドレス41DがAAAAnetne.jpを認識できる。図7は、接触テーブル42のテーブル内容の一例を示す説明図である。図7に示す接触テーブル42は、利用者ID42A、接触相手ID42B、接触開始日時42C、接触終了日時42D、接触平均距離42E、接触事例42F及び接触状態カテゴリ番号42Gを対応付けた接触情報を管理する。利用者ID42Aは、利用者の移動端末2を識別する識別子である。接触相手ID42Bは、利用者の移動端末2と近距離通信した接触相手の移動端末2を識別する識別子である。接触開始日時42Cは、利用者の移動端末2と接触相手の移動端末2との間の近距離通信を開始した日時、すなわち無線通信の開始日時に相当する。接触終了日時は、利用者の移動端末2と接触相手の移動端末2との間の近距離通信を終了した日時、すなわち無線通信の終了日時に相当する。接触平均距離42Eは、接触開始日時から接触終了日時までの移動端末2間の平均距離等の距離情報である。接触事例42Fは、非感染接触、感染接触及び、その他接触の3種類の接触事例である。尚、図8は、感染期間の定義を説明する説明図である。図8に示す感染期間Lは、潜伏期間Mと症状期間Nとを含む所定期間である。潜伏期間Mは、発症日Pを起点に過去Q日前の感染日Rまでの期間とする。症状期間Nは、発症日Pを起点にS日後の回復日Tまでの期間とする。非感染接触は、感染期間Lの利用者、すなわち感染者と接触して潜伏期間MQ日経過後も発症しなかった接触事例である。感染接触は、感染期間Lにある利用者、すなわち感染者と接触し、接触日から潜伏期間MQ日内に発症した接触事例である。その他接触は、感染期間L外にある利用者健常者との接触事例、又は、感染者同士の接触事例である。接触状態カテゴリ番号42Gは、移動端末2間の近距離通信で得た接触平均距離の距離区分A~D図11参照及び接触時間の時間区分1~9:図11参照に対応したカテゴリを識別する番号である。制御部35は、図7の接触テーブル42を参照して、利用者ID42AがUID001の場合、接触相手ID42BがUID003、接触開始日時42Cが2010/1/1/12:44:00と認識できる。更に、制御部35は、接触終了日時42Dが2010/1/1/12:50:00、接触平均距離42Eが1.0m、接触事例42Fがその他接触、接触状態カテゴリ番号42GがB4と認識できる。図9は、感染状況テーブル43のテーブル内容の一例を示す説明図である。図9に示す感染状況テーブル43は、利用者ID43A、体温43B、第1感染有無43C、第2感染有無43D、発症日43E、感染時感染危険度43F及び現在感染危険度43Gを対応付けた感染状況情報を管理する。利用者ID43Aは、利用者の移動端末2を識別する識別子である。体温43Bは、利用者の体温である。第1感染有無43Cは、移動端末2からの体温情報に基づく感染有無の判定結果である。第2感染有無43Dは、医療機関において通信端末4に入力された感染有無の診断結果に基づく感染有無の判定結果である。発症日43Eは、第1感染有無43C又は第2感染有無43Dの内、感染あり、すなわち有と判定された年月日である。尚、第1感染有無43Cの場合の発症日43Eは、体温情報内の検温日時に相当し、第2感染有無43Dの場合の発症日43Eは、診断結果の診断日時に相当する。第1感染有無43C及び第2感染有無43Dの有は、発症日43Eから症状期間NS日経過すると、感染有無43C及び43Dを無に設定し、発症日43Eをクリアする。また、第1感染有無43C及び第2感染有無43Dの両方が有の場合、直近に有と判断された日時を発症日として設定する。現在感染危険度43Gは、利用者の接触情報が更新される度に算出される利用者の現在の感染危険度である。感染時感染危険度43Fは、利用者の発症日から潜伏期間前の過去に遡った感染時点の感染危険度である。制御部35は、図9に示す感染状況テーブル43を参照して、利用者ID43AがUID002の場合、体温43Bの37.2、第1感染有無43Cが無、第2感染有無43Dが有、発症日43Eが2010/1/1と認識できる。更に、制御部35は、その感染時感染危険度43Fが65、現在感染危険度43Gが80と認識できる。図10は、危険度履歴テーブル44のテーブル内容の一例を示す説明図である。図10に示す危険度履歴テーブル44は、履歴ID44A、利用者ID44B、日時44C及び感染危険度44Dを対応付けた履歴情報を管理する。履歴ID44Aは、情報を識別するIDである。利用者ID44Bは、利用者の移動端末2を識別するIDである。感染危険度44Dは、該当日時の利用者の感染危険度である。制御部35は、図10の危険度履歴テーブル44を参照して、履歴ID44AがREC001の場合、利用者ID44BがUID001、日時44Cが2010/1/2120000、感染危険度が50と認識できる。図11は、統計カテゴリテーブル45のテーブル内容の一例を示す説明図である。図11に示す統計カテゴリテーブル45は、接触情報内の接触平均距離指定距離の距離区分A~Dと、接触開始日時と接触終了日時との間の接触時間の時間区分1~9とを対応付けたカテゴリ毎に接触事例の事例数を管理する。統計カテゴリテーブル45は、カテゴリ毎に、非感染接触の事例数、感染接触の事例数及び、その他接触の事例数を管理する。尚、制御部35は、後述する感染率算出部63を使用して、カテゴリ毎の非感染接触の事例数、感染接触の事例数及び、その他接触の事例数の延べ数と、感染接触の事例数とで感染率を算出する。尚、距離区分及び時間区分は、操作部32のユーザ操作で適宜変更可能である。図12は、利用者別カテゴリテーブル46のテーブル内容の一例を示す説明図である。図12に示す利用者別カテゴリテーブル46は、接触距離指定距離の距離区分と、接触時間の時間区分とを対応付けたカテゴリ毎に、感染率及び、当該利用者が感染者と接触した接触回数を管理する。尚、制御部35は、後述する危険度算出部64を使用して利用者別カテゴリテーブル46内の感染率及び接触回数に基づき利用者別の感染危険度を算出する。尚、距離区分及び時間区分は、操作部32のユーザ操作で適宜変更可能である。図5に示すサーバ3の制御部35は、収集部51と、取得部52と、特定部53と、通知部54とを有する。収集部51は、通信部31を通じて各移動端末2から収集した接触情報を収集し、収集された接触情報を接触テーブル42に格納する。取得部52は、通信部31を通じて移動端末2からの体温情報を取得すると共に、通信部31を通じて医療機関の通信端末4からの診断結果を取得する。特定部53は、取得部52の取得結果に応じて利用者の病気感染を識別すると、感染状況テーブル43から感染者の移動端末2の利用者IDを特定する。更に、特定部53は、感染者の移動端末2の利用者IDを特定すると、この移動端末2と指定距離内に指定時間以上、近距離無線通信を実行した通信相手の移動端末2の利用者ID、すなわち接触相手IDを接触テーブル42から特定する。特定部53は、移動端末2の接触相手IDを特定することで、感染者と接触した接触相手を特定する。特定部53は、登録部61と、分析部62と、感染率算出部63と、危険度算出部64と、判定部65とを有する。登録部61は、取得部52にて取得された体温情報又は診断結果に基づき利用者の感染有無を判定する。登録部61は、利用者の感染有無に基づき、利用者ID43A、体温43B、第1感染有無43C、第2感染有無43D、発症日43E、感染時感染危険度43F及び現在感染危険度43Gを感染状況情報として感染状況テーブル43に登録する。分析部62は、接触テーブル42に管理された接触情報を分析し、分析結果に基づき、接触情報内の接触距離指定距離の距離区分及び接触時間の時間区分に対応した統計カテゴリテーブル45を作成する。感染率算出部63は、統計カテゴリテーブル45の接触距離の距離区分及び接触時間の時間区分に対応したカテゴリ毎に感染率を算出する。感染率算出部63は、カテゴリ毎の非感染接触の事例数、感染接触の事例数及び、その他接触の事例数の延べ事例数に対する感染接触の事例数の割合を感染率として算出する。図11に示す距離区分A:0m≦X<0.5m及び時間区分1:3秒≦Y<30秒間のカテゴリに着目した場合、非感染接触の事例数が1、感染接触の事例数が18、その他接触の事例数が1である。従って、その延べ事例数は1181=20となる。その結果、感染率算出部63は、18/1181×100で感染率が90となる。危険度算出部64は、接触距離指定距離の距離区分及び接触時間の時間区分に対応した利用者別カテゴリテーブル46内のカテゴリ毎の感染者との接触回数及び感染率を取得する。危険度算出部64は、カテゴリ毎の感染者との接触回数及び感染率に基づき利用者の感染危険度を算出する。尚、危険度算出部64は、接触回数がカウントアップする都度、利用者の感染危険度を現在感染危険度として算出する。そして、危険度算出部64は、利用者の現在感染危険度を算出すると、当該利用者の利用者ID44B、日時44C及び現在感染危険度44Dを危険度履歴テーブル44に格納する。図12に示す利用者別カテゴリテーブル46に着目した場合、{90×2}{80×3}{70×4}{60×5}{52×3}{1×1}/234531×100で当該利用者の感染危険度が65となる。更に、登録部61は、利用者ID43A、体温43B、第1感染有無43C、第2感染有無43D、発症日43Eを感染状況テーブル43に登録する。更に、登録部61は、感染者の利用者IDに対応する危険度履歴テーブル44内の最新の感染危険度44Dを現在感染危険度43Gとして感染状況テーブル43に登録する。図13は、感染時感染危険度の登録動作の一例を示す説明図である。更に、登録部61は、図13に示すように感染者の利用者IDに対応する危険度履歴テーブル44内の発症日43Eから該当病気種別の潜伏期間前の日時に対応する感染危険度44Dを検索する。そして、登録部61は、感染危険度44Dを検索すると、その感染危険度を感染時感染危険度43Fとして感染状況テーブル43に登録する。更に、判定部65は、感染状況テーブル43に登録済みの各利用者IDの全ての感染時感染危険度43Fの平均値を算出する。判定部65は、危険度算出部64にて感染者と接触した利用者の現在感染危険度を算出すると、当該利用者の現在感染危険度が感染時感染危険度の平均値を超えたか否かを判定する。通知部54は、判定部65にて現在感染危険度が感染時感染危険度の平均値を超えた場合、当該利用者の感染危険度が高いと判断し、利用者の通知用アドレスを使用して当該感染危険度を含む感染警告等の感染情報を接触者の移動端末2に送信する。利用者の移動端末2は、サーバ3からの感染危険度を含む感染警告を受信し、図14に示すように、感染警告を表示部33に画面表示する。その結果、移動端末2の利用者は、表示部33に画面表示中の感染警告を視認して、現在の感染危険度を認識できる。次に本実施例の感染通知システム1の動作について説明する。図15は、接触情報取得処理に関わる移動端末2側の制御部17の処理動作の一例を示すフローチャートである。図15に示す接触情報取得処理では、他の移動端末2との近距離無線通信を使用して取得した接触情報をサーバ3に送信する処理である。図15の移動端末2側の制御部17の取得部17Aは、近距離無線部15を通じて他の利用者の移動端末2との現在の空間的な接触距離を取得するステップS11。制御部17は、現在の接触距離が飛沫感染距離の最大値Xm以内であるか否かを判定するステップS12。制御部17は、現在の接触距離が飛沫感染距離の最大値Xm以内である場合にステップS12肯定、近距離無線通信で取得した通信情報を通信情報履歴テーブル18に登録するステップS13。尚、通信情報は、近距離無線通信の接触相手の移動端末2の利用者ID、接触日時及び接触距離を含む。制御部17の生成部17Bは、同一接触相手の最初の接触日時と現在の接触日時との間の接触距離の内、最長接触距離及び最短接触距離を抽出し、最長接触距離及び最短接触距離の平均値として接触平均距離を算出するステップS14。尚、生成部17Bは、接触日時間の最長接触距離及び最短接触距離の平均値で接触平均距離を算出したが、同一接触相手の通信情報のレコード数分の合計接触距離に対して同一接触相手のレコード数で除算して接触平均距離を算出するようにしても良い。生成部17Bは、接触平均距離の距離区分が同一であるか否かを判定するステップS15。生成部17Bは、接触平均距離の距離区分が同一でない場合ステップS15否定、同一接触相手の通信情報の内、最古の接触日時を接触開始日時とするステップS16。更に、生成部17Bは、同一接触相手の通信情報の内、最新の接触日時を接触終了日時とするステップS17。更に、生成部17Bは、自分の利用者ID、接触相手の利用者IDである接触相手ID、接触開始日時、接触終了日時及び接触平均距離を含む接触情報を生成し、生成した接触情報を接触情報履歴テーブル19に登録する。更に、生成部17Bは、その接触情報をサーバ3に送信するステップS18。尚、制御部17は、接触情報の内、病気種別に対応した指定距離、すなわち飛沫感染距離範囲の近距離無線通信を実行した移動端末2の接触情報のみをサーバ3に送信することになる。更に、制御部17は、接触情報を送信すると、送信済みの接触情報を接触情報履歴テーブル19から消去すると共に、送信済みの接触情報に関わる通信情報を通信情報履歴テーブル18から消去するステップS19。更に、制御部17は、通信情報及び接触情報を消去すると、近距離無線通信を継続するか否かを判定するステップS20。尚、近距離無線通信を継続するか否かは、自分の移動端末2が電源ON状態で通信相手先が近距離無線通信範囲内に存在する場合に継続とする。制御部17は、近距離無線通信を継続する場合ステップS20肯定、ステップS11に移行する。また、制御部17は、近距離無線通信を継続しない場合ステップS20否定、図15に示す処理動作を終了する。また、制御部17は、他の利用者の移動端末2との接触距離が飛沫感染距離範囲の最大値Xm以内でない場合ステップS12否定、サーバ3へ未送信の接触情報等のデータがあるか否かを判定するステップS21。制御部17は、サーバ3へ未送信のデータがある場合ステップS21肯定、最古の接触日時を接触開始日時とすべく、ステップS16に移行する。また、制御部17は、サーバ3へ未送信のデータがない場合ステップS21否定、接触距離を取得すべく、ステップS11に移行する。また、制御部17は、接触平均距離の距離区分が同一である場合ステップS15肯定、ステップS11に移行する。図15に示す接触情報取得処理では、近距離無線通信で利用者及び接触相手の移動端末2同士の接触情報として、同一接触時間、即ち同一の接触相手の移動端末2との距離が飛沫感染距離内であり、かつ距離区分が同一である状態が継続している時間を一区切りとした時間ごとの接触情報を利用者及び接触相手が意識することなく自動的に取得できる。更に、接触情報取得処理では、近距離無線通信で取得した接触情報の内、指定距離、すなわち飛沫感染距離範囲内で近距離無線通信を実行した移動端末2との接触情報のみをサーバ3に送信する。その結果、飛沫感染距離範囲の有効な接触情報のみをサーバ3に提供できる。更に、接触情報取得処理では、利用者ID、接触相手ID、接触開始日時、接触終了日時、接触平均距離を含む接触情報を自動的にサーバ3に送信するので、サーバ3は、各利用者の接触状況を管理できる。図16は、接触情報収集処理に関わるサーバ3側の制御部35の処理動作の一例を示すフローチャートである。図16に示す接触情報収集処理は、各移動端末2から収集した接触情報を接触テーブル42に格納する処理である。図16においてサーバ3側の制御部35の収集部51は、通信部31を通じて移動端末2から接触情報を受信したか否かを判定するステップS31。収集部51は、接触情報を受信した場合にステップS31肯定、接触情報を図7に示す接触テーブル42に格納しステップS32、図16に示す処理動作を終了する。また、収集部51は、接触情報を受信しない場合ステップS31否定、図16に示す処理動作を終了する。図16に示す接触情報収集処理では、各移動端末2から収集した接触情報を接触テーブル42内に格納したので、サーバ3は、接触テーブル42を参照して、各移動端末2の利用者同士の接触状況を把握できる。図17は、体温情報通知処理に関わる移動端末2側の制御部17の処理動作の一例を示すフローチャートである。図17に示す体温情報通知処理は、移動端末2を使用した利用者の体温情報をサーバ3に通知する処理である。図17において移動端末2の制御部17は、現在、移動端末2自体が通話中状態であるか否かを判定するステップS41。制御部17は、移動端末2が通話中状態である場合ステップS41肯定、検温部16を通じて利用者の体温情報として、利用者ID、検温日時及び体温を取得するステップS42。更に、制御部17は、体温情報を取得すると、体温情報をサーバ3に送信しステップS43、図17に示す処理動作を終了する。また、制御部17は、現在、移動端末2自体が通話中状態でない場合ステップS41否定、移動端末2自体が検温モード中であるか否かを判定するステップS44。尚、検温モードは、操作部12の操作に応じて設定される。制御部17は、移動端末2自体が検温モード中である場合ステップS44肯定、体温情報を取得すべく、ステップS42に移行する。また、制御部17は、移動端末2自体が検温モード中でない場合ステップS44否定、図17に示す処理動作を終了する。図17に示す体温情報通知処理では、移動端末2の通話中若しくは検温モード中の場合に、検温部16を通じて移動端末2の利用者の体温情報を取得し、取得した体温情報をサーバ3に自動的に通知できる。図18は、感染者登録処理に関わるサーバ3側の制御部35の処理動作の一例を示すフローチャートである。図18に示す感染者登録処理とは、体温情報に基づき、利用者が感染者として判定された場合に、感染者として感染状況テーブル43に登録する処理である。図18においてサーバ3側の制御部35の取得部52は、通信部31を通じて移動端末2から体温情報を受信したか否かを判定するステップS51。制御部35の登録部61は、体温情報を受信した場合ステップS51肯定、感染状況テーブル43内に同一利用者ID43Aの前回の体温43Bが登録済みであるか否かを判定するステップS52。登録部61は、感染状況テーブル43内に同一利用者ID43Aの前回の体温が登録済みの場合ステップS52肯定、この利用者ID43Aの前回体温を抽出するステップS53。そして、登録部61は、今回の体温が感染閾値体温を超えたか否か、又は、今回の体温が前回体温までの特定閾値を超えた上昇であるか否かを判定するステップS54。尚、感染閾値体温とは、病気発症と推定できる体温、例えば、37.5度等に相当する。また、特定閾値は、急激な体温上昇の現象で病気発症と推定できる体温変化値に相当する。これら感染閾値体温及び特定閾値は、病気種別に応じて異なるようにしても良い。登録部61は、今回の体温が感染閾値体温を超えた、又は今回の体温が前回体温までの特定閾値を超えた上昇である場合ステップS54肯定、感染状況テーブル43内の当該利用者ID43Aの第1感染有無43Cを有に更新登録するステップS55。更に、登録部61は、今回の体温の今回体温日時を感染状況テーブル43内の当該利用者ID43Aの発症日43Eとして登録するステップS56。更に、登録部61は、今回の体温を感染状況テーブル43内の当該利用者ID43Aの今回体温として更新しステップS57、図18に示す処理動作を終了する。また、制御部35の取得部52は、体温情報を受信しなかった場合ステップS51否定、図18に示す処理動作を終了する。登録部61は、感染状況テーブル43内に同一利用者ID43Aの前回の体温が登録済みでない場合ステップS52否定、今回の体温を今回体温として更新すべく、ステップS57に移行する。また、登録部61は、今回の体温が感染閾値体温を超えていない場合ステップS54否定、今回の体温を今回体温として更新すべく、ステップS57に移行する。図18に示す感染者登録処理では、移動端末2の体温情報に基づき、利用者に感染の体温異常を検知した場合、当該利用者を感染者として感染状況テーブル43に登録する。図19は、感染者登録処理に関わるサーバ3側の制御部35の処理動作の一例を示すフローチャートである。図19に示す感染者登録処理では、医療機関の通信端末4からの診断結果に基づき、利用者が感染者と判定された場合に感染者として感染状況テーブル43に登録する処理である。図19においてサーバ3側の制御部35の取得部52は、通信部31を通じて医療機関の通信端末4から診断結果を受信したか否かを判定するステップS61。制御部35の登録部61は、診断結果を受信した場合ステップS61肯定、診断結果が感染ありであるか否かを判定するステップS62。尚、診断結果は、利用者ID、診察日時、感染有無及び体温等を含む。登録部61は、診断結果が感染ありの場合ステップS62肯定、感染状況テーブル43内の当該利用者ID43Aの第2感染有無43Dを有に更新登録するステップS63。更に、登録部61は、診察日時を感染状況テーブル43内の当該利用者ID43Aの発症日43Eとして登録しステップS64、図19に示す処理動作を終了する。また、制御部35の取得部52は、医療機関の通信端末4から診断結果を受信していない場合ステップS61否定、図19に示す処理動作を終了する。また、制御部35の登録部61は、受信した診断結果が感染なしの場合ステップS62否定、図19に示す処理動作を終了する。図19に示す感染者登録処理では、医療機関の通信端末4からの診断結果に基づき、診断結果が感染ありの場合、当該利用者を感染者として感染状況テーブル43に登録する。図20は、感染率算出処理に関わるサーバ3側の制御部35の処理動作の一例を示すフローチャートである。図20に示す感染率算出処理では、飛沫感染距離範囲M1内の距離区分及び接触時間の時間区分に対応したカテゴリ毎に統計的な感染率を算出する処理である。図20においてサーバ3側の制御部35の分析部62は、接触テーブル42内の接触情報のレコードを取得するステップS71。分析部62は、感染状況テーブル43を参照して、取得された接触情報のレコード内の利用者ID42A及び接触相手ID42Bの移動端末2の利用者双方の何れか一方が感染者であるか否かを判定するステップS72。分析部62は、利用者ID42A及び接触相手ID42Bの移動端末2の利用者双方の何れか一方が感染者である場合ステップS72肯定、接触相手が利用者と接触して潜伏期間内に感染したか否か判定するステップS73。制御部35の登録部61は、接触相手が利用者と接触して潜伏期間内に感染した場合ステップS73肯定、この接触情報に対応した接触事例42Fを感染接触として接触テーブル42に更新するステップS74。分析部62は、接触情報の接触平均距離、接触開始時刻及び接触終了時刻に基づき、接触平均距離及び接触時間に対応した統計カテゴリテーブル45内のカテゴリを識別する。そして、登録部61は、識別されたカテゴリの接触状態カテゴリ番号42Gを接触テーブル42内の該当利用者ID42Aに対応付けて更新するステップS75。更に、登録部61は、統計カテゴリテーブル45内の該当カテゴリ内の該当接触事例数を1カウントアップしステップS76、接触テーブル42内の接触情報の内、接触事例が未分類の接触情報レコードがあるか否かを判定するステップS77。また、登録部61は、接触相手が利用者と接触して潜伏期間内に感染しなかった場合ステップS73否定、当該接触情報に対応した接触事例42Fを非感染接触として接触テーブル42に更新するステップS78。更に、登録部61は、該当利用者ID42Aに対応した接触状態カテゴリ番号42Gを更新すべく、ステップS75に移行する。登録部61は、利用者ID42A及び接触相手ID42Bの移動端末2の利用者の何れか一方が感染者でない場合ステップS72否定、接触情報に対応した接触事例をその他の接触として接触テーブル42に更新するステップS79。更に、登録部61は、該当利用者ID42Aに対応した接触状態カテゴリ番号42Gを更新すべく、ステップS75に移行する。また、分析部62は、接触テーブル42内の接触情報の内、接触事例が未分類の接触情報レコードがある場合ステップS77肯定、未分類の接触情報レコードを取得すべく、ステップS71に移行する。また、感染率算出部63は、未分類の接触情報レコードがない場合ステップS77否定、カテゴリ毎の各接触事例の事例数及び感染接触の事例数に基づき、カテゴリ毎の感染率を算出しステップS80、図20に示す処理動作を終了する。つまり、感染率算出部63は、カテゴリ毎の感染接触の事例数、非感染接触の事例数、その他接触の事例数の合計事例数に対する感染接触の事例数の割合に応じて感染率を算出する。図20に示す感染率算出処理では、飛沫感染距離範囲の距離区分及び接触時間の時間区分のカテゴリ毎に感染率を算出し、カテゴリ毎の感染率を統計的に判断できる。図21は、感染危険度算出処理に関わるサーバ3側の制御部35の処理動作の一例を示すフローチャートである。図21に示す感染危険度算出処理では、カテゴリ毎の感染率及び感染者との接触回数に基づき利用者個人の感染危険度を算出する処理である。図21においてサーバ3側の制御部35の分析部62は、接触テーブル42内の接触情報のレコードを取得するステップS91。分析部62は、取得された接触情報のレコードが、接触事例が感染接触、接触情報内の接触相手IDに対応した感染状況テーブル43内の第1感染有無43C又は第2感染有無43Dが有の接触情報であるか否かを判定するステップS92。分析部62は、接触事例が感染接触、接触相手の感染有無が有の接触情報である場合ステップS92肯定、当該接触情報の接触平均距離、接触開始日時及び接触終了日時の接触時間に対応したカテゴリを識別するステップS93。更に、分析部62は、当該接触情報のカテゴリに対応した接触回数を1カウントアップしステップS94、未処理の接触情報のレコードがあるか否かを判定するステップS95。分析部62は、未処理の接触情報のレコードがある場合にステップS95肯定、未処理の接触情報のレコードを取得すべく、ステップS91に移行する。また、分析部62は、未処理の接触情報のレコードがない場合ステップS95否定、利用者IDに対応した利用者別カテゴリテーブル46内の全カテゴリ内の感染者との接触回数及び感染率を取得するステップS96。制御部35の危険度算出部64は、利用者ID毎の全カテゴリ内の感染者との接触回数及び感染率に基づき、当該利用者の感染危険度を算出するステップS97。尚、危険度算出部64は、Σ{カテゴリの感染率×カテゴリの感染者との接触回数}/Σ{カテゴリの感染者との接触回数}×100で利用者個人の感染危険度を算出する。登録部61は、危険度算出部64にて利用者の感染危険度を算出すると、算出された感染危険度を、感染状況テーブル43内の当該利用者ID43Aに対応した現在感染危険度43Gとして登録するステップS98。また、登録部61は、危険度算出部64にて感染危険度を算出すると、利用者ID44Bの感染危険度履歴として日時44C及び感染危険度44Dを危険度履歴テーブル44に登録する。分析部62は、未処理の利用者別カテゴリテーブル46があるか否かを判定するステップS99。分析部62は、未処理の利用者別カテゴリテーブル46がある場合ステップS99肯定、未処理の利用者別カテゴリテーブル46を取得すべく、ステップS96に移行する。また、分析部62は、未処理の利用者別カテゴリテーブル46がない場合ステップS99否定、図21に示す処理動作を終了する。図21に示す感染危険度算出処理では、利用者別カテゴリテーブル46内の各カテゴリ内の接触回数及び感染率に基づき、利用者個人の現在感染危険度として算出する。図22は、感染時感染危険度設定処理に関わるサーバ3側の制御部35の処理動作の一例を示すフローチャートである。図22に示す感染時感染危険度設定処理では、危険度履歴テーブル44に登録済みの利用者の感染者との接触日時及び感染危険度を参照し、発症日から潜伏期間前の感染危険度を検索することで、感染時感染危険度として設定する処理である。図22においてサーバ3側の制御部35は、感染状況テーブル43から感染状況レコードを取得しステップS111、取得された感染状況レコード内の第1感染有無43C又は第2感染有無43Dが有であるか否かを判定するステップS112。制御部35は、有である場合ステップS112肯定、感染状況のレコード内の発症日43Eから潜伏期間Q日前、すなわち感染日の利用者に関わる感染危険度44Dを危険度履歴テーブル44から検索するステップS113。制御部35は、感染日の利用者の感染危険度を検索すると、感染危険度を感染状況テーブル43内の利用者ID43Aに対応した感染時感染危険度43Fとして登録するステップS114。更に、制御部35は、感染時感染危険度43Fとして登録すると、未処理の感染状況レコードがあるか否かを判定するステップS115。制御部35は、未処理の感染状況レコードがある場合ステップS115肯定、未処理の感染状況レコードを取得すべく、ステップS111に移行する。また、制御部35は、未処理の感染状況レコードがない場合ステップS115否定、図22に示す処理動作を終了する。制御部35は、第1感染有無43C又は第2感染有無43Dが有でない場合ステップS112否定、未処理の感染状況レコードがあるか否かを判定すべく、ステップS115に移行する。図22に示す感染時感染危険度設定処理では、利用者の感染発症が発覚すると、利用者の発症日から潜伏期間前の感染危険度を危険度履歴テーブル44から検索し、その感染危険度を感染時感染危険度として感染状況テーブル43内に登録できる。図23は、感染警報通知処理に関わるサーバ3側の制御部35の処理動作の一例を示すフローチャートである。図23に示す感染警報通知処理では、現在の感染危険度が感染時感染危険度の平均値を超えた場合に、利用者IDの通知先に現在の感染危険度を含む感染警報を通知する処理である。図23においてサーバ3側の制御部35は、感染状況テーブル43内の各利用者の感染時感染危険度の合計を感染時感染危険度を登録済みの有効利用者数で除算して感染時感染危険度の平均値を算出するステップS121。制御部35は、感染時感染危険度の平均値を算出すると、感染状況テーブル43から未処理の感染状況のレコードを抽出するステップS122。制御部35の判定部65は、感染状況のレコードを抽出すると、感染状況のレコード内の現在感染危険度43Gが平均値を超えたか否かを判定するステップS123。制御部35の通知部54は、感染状況のレコード内の現在感染危険度43Gが平均値を超えた場合ステップS123肯定、感染状況のレコード内の利用者ID43Aの移動端末2宛に現在感染危険度を含む感染警報を通知するステップS124。更に、制御部35は、未処理の感染情報のレコードがあるか否かを判定するステップS125。制御部35は、未処理の感染情報のレコードがある場合ステップS125肯定、未処理の感染状況のレコードを抽出すべく、ステップS122に移行する。また、制御部35は、未処理の感染情報のレコードがない場合ステップS125否定、図23に示す処理動作を終了する。図23に示す感染警報通知処理では、感染状況テーブル43に登録済みの全ての感染時感染危険度の平均値を算出し、現在の感染危険度が平均値を超えた場合に、当該利用者IDの通知先アドレスに現在の感染危険度を含む感染警報を通知する。その結果、利用者は、例えば、表示部13の感染警報の現在感染危険度を見て利用者個人の感染危険性を認識できる。本実施例では、移動端末2間の近距離無線通信の接触開始日時及び接触終了日時、接触平均距離及び利用者IDを含む接触情報を収集し、収集された接触情報をサーバ3に格納する。本実施例では、移動端末2の利用者の感染を検知すると、感染者の移動端末2の利用者ID及び感染期間に基づき、感染期間内に感染者の移動端末2と飛沫感染範囲内に指定時間以上、近距離無線通信を実行した移動端末2の利用者IDを接触情報から特定する。本実施例では、特定された利用者IDの移動端末2宛に感染警告を通知する。その結果、移動端末2の利用者は、通知された感染警告に基づき、感染者との接触を認識して感染症の拡大を防止できる。本実施例では、病気種別毎に飛沫感染範囲及び指定時間を予め登録し、移動端末2の利用者の感染の病気種別を検知する。本実施例では、利用者の病気種別を検知すると、病気種別に対応した飛沫感染範囲及び指定時間に基づき、感染者の移動端末2と飛沫感染範囲内に指定時間以上、近距離無線通信を実行した移動端末2の利用者IDを特定する。その結果、病気種別に応じて飛沫感染範囲や指定時間を変更できる。本実施例では、飛沫感染範囲を区分する距離区分及び指定時間を区分する時間区分に対応したカテゴリ毎の接触事例数及び感染発症事例数に基づきカテゴリ毎の感染率を算出する。その結果、利用者は、距離区分及び時間区分に対応したカテゴリ毎の感染率を統計的に認識できる。本実施例では、距離区分及び時間区分に対応した各カテゴリの利用者個人の感染者との接触事例数及び感染率に基づき、利用者個人の感染危険度を算出する。その結果、利用者は、病気感染に対する利用者個人の感染危険度を認識できる。本実施例では、利用者個人の病気感染時の感染危険度を感染時感染危険度として管理し、利用者個人の現在の感染危険度が管理済み全利用者の感染時感染危険度の平均値を超えた場合、利用者の移動端末2宛に利用者の現在の感染危険度を含む感染警告を通知する。その結果、利用者は、感染警告に基づき自分の感染危険度を認識し、感染の予防措置を図ることができる。本実施例では、移動端末2が、接触情報の内、飛沫感染範囲内に指定時間以上、近距離無線通信を実行した移動端末2の接触情報のみをサーバ3に送信する。その結果、移動端末2では、近距離無線通信範囲内でも飛沫感染範囲以外の接触情報の送信を回避することで通信トラヒックを抑制できる。本実施例では、移動端末2の利用者の体温が感染閾値体温を超えると、又は、前回体温から特定閾値を超えて上昇すると、移動端末2の利用者の病気感染として検知する。その結果、利用者は、移動端末2側で取得した体温情報で利用者の病気感染を検知できる。本実施例では、移動端末2の利用者の病気感染の診断結果を検知すると、当該移動端末2の利用者の病気感染として検知できる。その結果、利用者は、医療機関と連携して利用者の病気感染を検知できる。本実施例では、各利用者が感染警告に基づき感染発症前に感染危険度を認識できるため、感染に対する自己管理及び周囲の人への感染の予防措置が図れる。また、本実施例では、感染危険度の高い人が所属する組織では部門毎に隔離する等の予防措置が図れる。また、本実施例では、社会全体の感染率や感染危険度の変化推移に基づき感染危険度の高い人物の増減推移を予測できる。尚、上記実施例では、近距離無線通信で移動端末2間の距離を計測するようにしたが、移動端末2間の受信電界強度に応じて距離を推定する方法を使用しても良い。また、上記実施例では、ブルートゥース通信機能を使用して移動端末2間の距離を計測するようにしたが、赤外線通信やUWBUltraWideBand通信等を使用しても良い。また、例えば、無線通信を用いた距離測定に関する屋内環境における実験的特性評価に開示されている距離測定方法を使用しても良い。第517回URSI-F会合資料:httpwww2nictgojppubursifdocURSIF2007Sep21takayapdfまた、上記実施例では、指定距離として病気種別毎の飛沫感染範囲として説明したが、飛沫に限らず、病気種別毎の空気感染範囲飛沫核感染範囲としても良い。また、上記実施例では、サーバ3側で感染率や感染危険度を算出するようにしたが、接触事例数を収集できる機能を備えたスマートフォンやモバイル端末等に実行させるようにしても良い。また、上記実施例では、利用者の現在の感染危険度が感染時感染危険度の平均値を超えた場合にのみ、感染危険度を含む感染警告を当該利用者の通知用アドレスの移動端末2宛に通知した。しかしながら、現在の感染危険度が感染時感染危険度の平均値を超えなくても、飛沫感染範囲内に指定時間以上、近距離無線通信を実行した移動端末2の利用者IDを特定した場合に、当該利用者の通知アドレスの移動端末2宛に感染警告を通知しても良い。また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散統合して構成することができる。更に、各装置で行われる各種処理機能は、CPUCentralProcessingUnit又はMPUMicroProcessingUnit、MCUMicroControllerUnit等のマイクロコンピュータ上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、CPU又はMPU、MCU等のマイクロコンピュータで解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。ところで、本実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することによって実現できる。そこで、以下では、図24を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図24は、感染通知プログラムを実行するコンピュータを示す説明図である。図24に示すように、感染通知プログラムとしてのコンピュータ100では、HDDHardDiskDrive110、RAM120、ROMReadOnlyMemory130及びCPU140がバス150を介して接続される。そして、ROM130若しくはHDD110には、上記の実施例と同様の機能を発揮する感染通知プログラムが予め記憶されている。感染通知プログラムとしては、図24に示すように、収集プログラム131、管理プログラム132、特定プログラム133及び通知プログラム134である。尚、プログラム131~134については、図5に示したサーバ3の各構成要素と同様、適宜統合又は分散してもよい。そして、CPU140が、これらのプログラム131~134をROM130から読み出して実行する。そして、図24に示すように、各プログラム131~134は、収集プロセス141、管理プロセス142、特定プロセス143及び通知プロセス144として機能するようになる。CPU140は、移動端末2間の近距離無線通信の開始日時及び終了日時と、当該近距離無線通信で得た通信相手先の移動端末2との距離に関わる距離情報と、当該近距離無線通信を実行した移動端末2の利用者IDとを含む移動端末2毎の接触情報を収集する。CPU140は、収集された接触情報を管理する。CPU140は、移動端末2の利用者の病気感染を検知すると、感染者の移動端末2の利用者ID及び感染者の感染期間に基づき、当該感染期間内に、感染者の移動端末2と指定距離内に指定時間以上、近距離無線通信を実行した移動端末2の利用者IDを特定する。更に、CPU140は、特定された利用者IDの移動端末2宛に感染警告を通知する。その結果、感染者との接触者は、感染警告に基づき、接触者への感染、ひいては接触者による第三者への感染の予防措置を図ることで感染症の拡大を防止できる。以上、本実施例を含む実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。付記1コンピュータが実行する感染通知方法であって、端末装置間の無線通信の開始日時及び終了日時と、当該無線通信で得た通信相手先の端末装置との距離に関わる距離情報と、当該無線通信を実行した端末装置の識別子とを含む前記端末装置毎の接触情報を前記端末装置から収集して記憶部に記憶し、前記端末装置の利用者の病気感染を検知すると、当該感染者の端末装置の識別子及び所定期間に基づき、当該所定期間内に、前記感染者の端末装置と指定距離内に指定時間以上、前記無線通信を実行した前記端末装置の識別子を前記記憶部に記憶された前記接触情報から特定し、特定された前記識別子の前記端末装置宛に感染情報を通知することを特徴とする感染通知方法。付記2病気種別毎に前記指定距離及び前記指定時間を予め記憶しておき、前記端末装置の利用者の病気感染及び、病気感染の病気種別を検知すると、当該病気種別に対応した前記指定距離及び前記指定時間に基づき、前記感染者の端末装置と当該指定距離内に当該指定時間以上、前記無線通信を実行した前記端末装置の識別子を前記記憶部に記憶された前記接触情報から特定することを特徴とする付記1に記載の感染通知方法。付記3前記指定距離内を区分する距離区分及び前記指定時間内を区分する時間区分に対応したカテゴリ毎に、当該カテゴリに該当する接触事例数及び感染発症事例数を記憶し、前記カテゴリ内の前記接触事例数に対する前記感染発症事例数の割合に応じて当該カテゴリに対応した感染率を算出することを特徴とする付記1に記載の感染通知方法。付記4前記距離区分及び前記時間区分に対応した各カテゴリの利用者個人の前記感染者との接触事例数を記憶し、各カテゴリの前記感染者との接触事例数及び前記カテゴリ毎の感染率に基づき、前記利用者個人の感染危険度を算出することを特徴とする付記3に記載の感染通知方法。付記5前記算出された前記利用者個人の前記感染危険度を記憶して、前記利用者個人の病気感染時の感染危険度を感染時感染危険度として記憶し、前記利用者個人の現在の感染危険度が管理済み全利用者の感染時感染危険度の平均値を超えた場合に、当該利用者の端末装置宛に当該利用者の現在の感染危険度を含む前記感染情報を通知することを特徴とする付記4に記載の感染通知方法。付記6前記端末装置は、前記接触情報の内、前記指定距離内に前記指定時間以上、前記無線通信を実行した当該端末装置の前記接触情報を前記コンピュータに送信することを特徴とする付記1に記載の感染通知方法。付記7前記端末装置の利用者の体温が所定閾値を超えると、当該端末装置の利用者の病気感染として検知することを特徴とする付記1に記載の感染通知方法。付記8前記端末装置の利用者の病気感染の診断結果を検知すると、当該端末装置の利用者の病気感染として検知することを特徴とする付記1に記載の感染通知方法。付記9端末装置間の無線通信の開始日時及び終了日時と、当該無線通信で得た通信相手先の端末装置との距離に関わる距離情報と、当該無線通信を実行した端末装置の識別子とを含む前記端末装置毎の接触情報を前記端末装置から収集する収集部と、前記収集部にて収集された前記接触情報を記憶する記憶部と、前記端末装置の利用者の病気感染を検知すると、当該感染者の端末装置の識別子及び所定期間に基づき、当該所定期間内に、前記感染者の端末装置と指定距離内に指定時間以上、前記無線通信を実行した前記端末装置の識別子を前記記憶部に記憶された前記接触情報から特定する特定部と、前記特定部にて特定された前記識別子の前記端末装置宛に感染情報を通知する通知部とを有することを特徴とする感染通知装置。