JP2003319921A

JP2003319921A - 集団状態における心身状態の評価方法，同評価装置，同評価システムおよびプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Info

Publication number: JP2003319921A
Application number: JP2002129045A
Authority: JP
Inventors: Mitsuru Yoneyama; 満米山; Atsushi Noumoto; 淳納本
Original assignee: Mitsubishi Chemical Corp
Current assignee: Mitsubishi Chemical Corp
Priority date: 2002-04-30
Filing date: 2002-04-30
Publication date: 2003-11-11

Abstract

(57)【要約】【課題】集団の１人が他の者から受ける心身状態の変
化を、定量的，簡便，迅速，客観的かつ非侵襲的に計測
でき、更に、単独状態と集団状態との両状態間における
身状態を評価できる、集団状態における心身状態の評価
方法を提供する。【解決手段】解析者が被験者Ａの単独状態における単
独生体リズムを検出し（単独生体リズム検出ステップ：
Ｑ１）、その被験者Ａを含む２人の被験者Ａ，Ｂの集団
状態において被験者Ａに関する集団生体リズムを検出し
（集団生体リズム検出ステップ：Ｑ２）、そして、単独
生体リズム検出ステップにて検出された単独生体リズム
を処理して得られた単独生体リズム情報と集団生体リズ
ム検出ステップにて検出された集団生体リズムを処理し
て得られた集団生体リズム情報とに基づいて、被験者Ａ
の集団状態における心身状態を評価する（評価ステッ
プ：Ｑ３）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、リラック
ス状態／ストレス状態を示す心身状態の測定又は評価に
関し、特に単独時（単独状態）における生体リズムと集
団時（集団状態）における生体リズムとのリズム変化に
より心身状態の測定又は評価に用いて好適な、集団状態
における心身状態の評価方法，同評価装置，同評価シス
テムおよびプログラムが記録されたコンピュータ読み取
り可能な記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、国民の健康に対する関心は高ま
り、国民は自己の責任において病気の早期発見に努めて
いる。また、多くの者が健康を維持又は増進させるため
に運動を取り入れており、国民は自分自身の健康を管理
し、身体的又は心理的な自覚症状をチェックするよう求
められている。最近では、セラピーおよびヒーリングに
よって、身体的および精神的な健康度を上昇させること
も多くなっている。この健康度は、各人の心身状態を反
映するものであり、また、心身状態の変化の影響を受け
易い。この心身状態の変化の指標としては、リラックス
度（リラックス）およびストレス度（ストレス）が用い
られることが多い。ここで、リラックスとは硬直性の解
消度を表し、適度なストレスは制御性向上と関連があ
る。

【０００３】ストレスの発生要因の一つは、学校，職場
又は家庭等における対人関係である。人は、自分１人の
単独状態（独立状態）のときと、他人と一緒の集団状態
（２人以上からなるグループが形成されている状態）の
ときとによって、ストレスの受ける度合いが異なる。多
くの人は、集団状態のほうが単独状態のほうよりも強い
ストレスを感じる。また、集団状態においても、その集
団を形成する者が自分の家族である場合、又は仲のよい
友人である場合、各人はさほど強いストレスを感じな
い。

【０００４】この半面、集団を形成する者が見識のない
者又は職場の人である場合、各個人は強いストレスを感
じる。さらに、集団の中に特定の人又は集団がいること
によりストレスを感じることもある。すなわち、心身状
態は、単独状態であるか集団状態であるかによって異な
り、また、集団状態の場合はその集団を形成する他の者
によって異なるのである。

【０００５】ところで、自分自身のストレスを自覚して
いない人も多く、また、本人が意識しているストレスの
原因と、実際に本人に影響を与えているストレスとが異
なることもある。このため、精神面および身体面から、
各人は自分自身の心身状態について知ることは重要であ
る。一方、ストレスの解消方法は多様であって、ウォー
キング，ジョギング又は自転車走行等を行なっている人
が多く、また、運動時においては、例えば、万歩計（登
録商標），心拍数計測器が用いられる。ここで、万歩計
は身体の振動によって累積歩数を記録し、また、心拍数
計測器は所定の測定時間内の心拍回数を記録しその回数
を測定時間で除算して得るものである。これらの計測装
置は、いずれも、簡便であるが、主に、身体の外部に表
れる変化を計測するものであり、従って、リラックス状
態等の心身状態までをも計測するものではない。このた
め、各人が自分自身のストレスを自覚でき、また、個人
の心身状態を定量的に計測できるものが求められてい
る。

【０００６】この心身状態を計測するための一つとし
て、１／ｆ揺らぎ（自然界に見出される変化又はリズム
であって不規則に変化する自然現象を意味する。）を用
いる方法がよく知られている。最近の研究により、豊か
な自然を愛でながらリラックスして歩行するときの歩行
ステッブのリズムは、長期にわたって正の相関を有する
１／ｆ揺らぎを示すことが明らかになっている。すなわ
ち、人のリラックス状態が、歩行リズムとして表れるの
である。

【０００７】生体リズムを抽出しリラックス状態の有無
を定量的にうる装置は、例えば、脳波又は心電図等が知
られている。また、心身状態の一側面を計測する装置と
してポリグラフが知られている。このポリグラフは、心
身状態の測定，計測を受ける者（以下、被験者と称す
る。）の心理的な変化を、汗および皮膚の電気的な抵抗
値を用いて検出するものである。生体リズムを検出し心
身状態を解析する者（以下、解析者と称する。）は、計
測のために被験者に電極を取り付け、その状態で被験者
に対して質問する。その質問方法は、通常の会話とは異
なる形式である。このため、被験者は、電極および口頭
による質問によって、いかにも自分自身が計測されてい
るという状況を強く意識する。従って、このポリグラフ
も、侵襲的な計測器であり、被験者はストレスを感じて
いる状態であって全く通常時の状態で計測を受けている
ものではない。また、計測中に、被験者が解析者から話
かけられるので、ポリグラフ計測時における心理状態
は、日常的な心理状態とは異なることが多い。この結
果、ポリグラフが計測するデータは、被験者の緊張感が
含まれる状態におけるデータなのである。すなわち、被
験者の心身状態を測定するために、ポリグラフを用いて
も、解析者は、被験者の心理変化と身体の変化との関係
を外部から正確に知ることはできない。

【０００８】ここで、人がリラックス状態であるか否か
を知るために、運動テストを実施する等の方法が考えら
れるが、これらの方法は解析者の主観および経験に依存
するところが多く、客観的かつ定量的なものではない。
また、ペーパーテスト又はペーパーアンケートは、元
々、定量的なデータを得るものではないので、リラック
ス状態の有無を知ることはできない。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の装置を用いてデータを得る場合、被験者は頭部又は身
体に電極を取り付けてベッドに長時間寝ている必要があ
り、また、被験者は、測定のときに予め、外的処置され
ることもある。すなわち、日常生活の場において、リラ
ックス状態の有無等の生体リズムを定量的，簡便かつ迅
速に計測又はモニタできないという第１の課題がある。

【００１０】また、脳波等の計測装置を用いると、被験
者は、身体を拘束され、かつ動くことが許されない等の
条件下で、心身状態を測定又は評価される（このような
測定等は、侵襲的な測定等と呼ばれる。）。従って、被
験者は電極等の取り付けによって違和感を伴い、侵襲的
な装置を用いて、被験者に違和感を起こさせず、無意識
的、かつ身体を拘束されずに、測定等ができないという
第２の課題がある。

【００１１】さらに、被験者が集団状態にいることによ
って発生するストレスを解消するためには、解析者は、
ストレスの原因を調査しその原因を取り除く必要があ
る。この調査を心電図計測装置又は脳波計測装置を用い
て行なうためには、解析者は、多くの時間を要し現実的
ではない。すなわち、解析者は、集団の各人が、特定の
者と一緒にいることによってどの程度の心理的変化が生
じるかを簡便に知ることができないという第３の課題が
ある。例えば被験者Ａ〜Ｅの各人が属する集団におい
て、被験者Ａが感じるストレスが、集団内の誰によって
引き起こされるかをデータ化するに当たり、解析者は、
各人について他の者との相性を定量的に計測できない。
従って、解析者は、特定個人の間における相性の適否に
ついて判定できない。

【００１２】本発明は、このような課題に鑑み創案され
たもので、集団の１人が他の者から受ける心身状態の変
化を、定量的，簡便，迅速，客観的かつ非侵襲的に計測
でき、さらに、単独状態と集団状態との両状態間におけ
る身状態を評価できる、集団状態における心身状態の評
価方法，同評価装置，同評価システムおよびプログラム
が記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提
供することを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】このため、本発明の集団
状態における心身状態の評価方法は、少なくとも一個の
生体の第１状態における第１生体リズムを検出する第１
生体リズム検出ステップと、一個の生体を含む一個以上
の生体の第２状態における第２生体リズムを検出する第
２生体リズム検出ステップと、第１生体リズム検出ステ
ップにて検出された第１生体リズムに起因する第１生体
リズム情報と第２生体リズム検出ステップにて検出され
た第２生体リズムに起因する第２生体リズム情報とに基
づいて、一個の生体の集団状態における心身状態を評価
する評価ステップとをそなえて構成されたことを特徴と
している（請求項１）。

【００１４】また、本発明の集団状態における心身状態
の評価方法は、一個の生体の単独状態における単独生体
リズムを検出する単独生体リズム検出ステップと、一個
の生体を含む複数の生体の集団状態における一個の生体
に関する集団生体リズムを検出する集団生体リズム検出
ステップと、単独生体リズム検出ステップにて検出され
た単独生体リズムに起因する単独生体リズム情報と集団
生体リズム検出ステップにて検出された集団生体リズム
に起因する集団生体リズム情報とに基づいて、一個の生
体の集団状態における心身状態を評価する評価ステップ
とをそなえて構成されたことを特徴としている（請求項
２）。

【００１５】さらに、本発明の集団状態における心身状
態の評価方法は、一個の生体を含む複数の生体の集団状
態における一個の生体の第１集団生体リズムを検出する
第１集団生体リズム検出ステップと、一個の生体を含む
複数の生体の集団状態における一個の生体の第２集団生
体リズムを検出する第２集団生体リズム検出ステップ
と、第１集団生体リズム検出ステップにて検出された第
１集団生体リズムに起因する第１集団生体リズム情報と
第２集団生体リズム検出ステップにて検出された第２集
団生体リズムに起因する第２集団生体リズム情報とに基
づいて、一個の生体の集団状態における心身状態を評価
する評価ステップとをそなえて構成されたことを特徴と
している（請求項３）。

【００１６】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価方法は、一個の生体の単独状態における単独生
体リズムを検出する単独生体リズム検出ステップと、単
独生体リズム検出ステップにて検出された単独生体リズ
ムに起因する単独生体リズム情報を第１記録部に記録す
る第１記録ステップと、一個の生体を含む複数の生体の
集団状態における一個の生体に関する集団生体リズムを
検出する集団生体リズム検出ステップと、集団生体リズ
ム検出ステップにて検出された集団生体リズムに起因す
る集団生体リズム情報を第２記録部に記録する第２記録
ステップと、第１記録ステップにて記録された単独生体
リズム情報と第２記録ステップにて記録された集団生体
リズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態におけ
る心身状態を評価する評価ステップとをそなえて構成さ
れたことを特徴としている（請求項４）。

【００１７】また、本発明の集団状態における心身状態
の評価方法は、一個の生体を含む複数の生体の集団状態
における一個の生体の第１生体リズムを検出する第１生
体リズム検出ステップと、第１生体リズム検出ステップ
にて検出された第１生体リズムに起因する第１生体リズ
ム情報を第１記録部に記録する第１記録ステップと、一
個の生体を含む複数の生体の集団状態における一個の生
体の第２生体リズムを検出する第２生体リズム検出ステ
ップと、第２生体リズム検出ステップにて検出された第
２生体リズムに起因する第２生体リズム情報を第２記録
部に記録する第２記録ステップと、第１記録ステップに
て記録された第１生体リズム情報と第２記録ステップに
て記録された第２生体リズム情報とに基づいて、一個の
生体の集団状態における心身状態を評価する評価ステッ
プとをそなえて構成されたことを特徴としている（請求
項５）。

【００１８】さらに、本発明の集団状態における心身状
態の評価方法は、一個の生体の単独状態における単独生
体リズム情報を第１記録部から読み出す単独生体リズム
情報読み出しステップと、一個の生体を含む複数の生体
の集団状態における一個の生体に関する集団生体リズム
情報を第２記録部から読み出す集団生体リズム情報読み
出しステップと、単独生体リズム情報読み出しステップ
にて読み出された単独生体リズム情報と集団生体リズム
情報読み出しステップにて読み出された集団生体リズム
情報とに基づいて、一個の生体の集団状態における心身
状態を評価する評価ステップとをそなえて構成されたこ
とを特徴としている（請求項６）。

【００１９】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価方法は、一個の生体を含む複数の生体の集団状
態における一個の生体の第１生体リズム情報を第１記録
部から読み出す第１生体リズム情報読み出しステップ
と、一個の生体を含む複数の生体の集団状態における一
個の生体の第２生体リズム情報を第２記録部から読み出
す第２生体リズム情報読み出しステップと、第１生体リ
ズム情報読み出しステップにて読み出された第１生体リ
ズム情報と第２生体リズム情報読み出しステップにて読
み出された第２生体リズム情報とに基づいて、一個の生
体の集団状態における心身状態を評価する評価ステップ
とをそなえて構成されたことを特徴としている（請求項
７）。

【００２０】また、本発明の集団状態における心身状態
の評価方法は、一個の生体を含む複数の生体の集団状態
における一個の生体に関する集団生体リズムを検出する
集団生体リズム検出ステップと、集団生体リズム検出ス
テップにて検出された集団生体リズムに起因する集団生
体リズム情報を記録部に記録する記録ステップと、記録
ステップにて記録された集団生体リズム情報についてフ
ラクタル解析を用いてデータ解析する解析ステップとを
そなえて構成されたことを特徴としている（請求項
８）。

【００２１】加えて、本発明の集団状態における心身状
態の評価方法は、一個の生体の生体リズムを検出する生
体リズム検出ステップと、生体リズム検出ステップにて
検出された生体リズムに起因する生体リズム情報につい
てフラクタル解析を用いてデータ解析する解析ステップ
をそなえて構成されたことを特徴としている（請求項
９）。

【００２２】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価装置は、生体の生体リズムを検出する生体リズ
ム検出部と、生体リズム検出部にて検出された第１生体
リズムに起因する第１生体リズム情報と生体リズム検出
部にて検出された第２生体リズムに起因する第２生体リ
ズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態における
心身状態を評価する評価部とをそなえて構成されたこと
を特徴としている（請求項１０）。

【００２３】また、本発明の集団状態における心身状態
の評価装置は、一個の生体の単独状態における単独生体
リズムと、一個の生体を含む複数の生体の集団状態にお
ける一個の生体に関する集団生体リズムとを検出する生
体リズム検出部と、生体リズム検出部にて検出された単
独生体リズムに起因する単独生体リズム情報と生体リズ
ム検出部にて検出された集団生体リズムに起因する集団
生体リズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態に
おける心身状態を評価する評価部とをそなえて構成され
たことを特徴としている（請求項１１）。

【００２４】さらに、本発明の集団状態における心身状
態の評価装置は、一個の生体を含む複数の生体の集団状
態における一個の生体に関する第１集団生体リズムと、
一個の生体を含む複数の生体の集団状態における一個の
生体に関する第２集団生体リズムとを検出する生体リズ
ム検出部と、生体リズム検出部にて検出された第１生体
リズムに起因する第１生体リズム情報と生体リズム検出
部にて検出された第２生体リズムに起因する第２生体リ
ズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態における
心身状態を評価する評価部とをそなえて構成されたこと
を特徴としている（請求項１２）。

【００２５】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価装置は、生体の生体リズムを検出する生体リズ
ム検出部と、生体リズム検出部が検出した生体の単独状
態における単独生体リズムに起因する単独生体リズム情
報を記録する第１記録部と、生体リズム検出部が検出し
た生体の集団状態における集団生体リズムに起因する集
団生体リズム情報を記録する第２記録部と、第１記録部
に記録された単独生体リズム情報と第２記録部に記録さ
れた集団生体リズム情報とに基づいて、生体の集団状態
における心身状態を評価する評価部とをそなえて構成さ
れたことを特徴としている（請求項１３）。

【００２６】また、生体リズム検出部は、繰り返しリズ
ム運動時における筋肉の動きの加速度を用いて生体リズ
ムを生成し生体リズムを検出するように構成されてもよ
く（請求項１４）、繰り返しリズム運動時における筋肉
の動きを非侵襲的に計測することにより、生体リズムを
検出するように構成されてもよい（請求項１５）。さら
に、本発明の集団状態における心身状態の評価装置は、
生体の生体リズムを検出する生体リズム検出部と、生体
リズム検出部にて検出された生体リズムに起因する生体
リズム情報についてフラクタル解析を用いてデータ解析
する解析部とをそなえて構成されたことを特徴としてい
る（請求項１６）。

【００２７】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価システムは、生体の生体リズムを検出可能な端
末と、端末と網を介してデータ送受信可能なサーバとを
そなえ、サーバが、端末が検出した生体の単独状態にお
ける単独生体リズムに起因する単独生体リズム情報を記
録する第１記録部と、端末が検出した生体の集団状態に
おける集団生体リズムに起因する集団生体リズム情報を
記録する第２記録部と、第１記録部に記録された単独生
体リズム情報と第２記録部に記録された集団生体リズム
情報とに基づいて、生体の集団状態における心身状態を
評価する評価部とをそなえて構成されたことを特徴とし
ている（請求項１７）。

【００２８】加えて、本発明のコンピュータ読み取り可
能な記録媒体は、コンピュータを、生体の生体リズムを
検出する生体リズム検出部にて検出された第１生体リズ
ムに起因する第１生体リズム情報とその生体リズム検出
部にて検出された第２生体リズムに起因する第２生体リ
ズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態における
心身状態を評価する評価部として機能させるためのプロ
グラムが記録されたことを特徴としている（請求項１
８）。

【００２９】また、本発明のコンピュータ読み取り可能
な記録媒体は、コンピュータを、生体の生体リズムを検
出する生体リズム検出部にて検出された生体リズムに起
因する生体リズム情報についてフラクタル解析を用いて
データ解析する解析部として機能させるためのプログラ
ムが記録されたことを特徴としている（請求項１９）。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。（Ａ）本発明の一実施形態の説明図１は本発明の一実施形態に係る集団状態における心身
状態の評価システム（以下、評価システムと称する。）
の構成例を示す図である。この図１に示す評価システム
３２は、単独状態と集団状態との間における個人の生体
リズムの変化を用いてその個人の心身状態の測定および
評価を行ない、特定個人の間における相性の適否を判定
するサービスを提供するものであって、集団状態におけ
る心身状態の評価装置１０ａ，１０ｂと、無線基地局３
０と、ネットワーク３３と、配信センター３１とをそな
えて構成されている。

【００３１】この評価システム３２は、例えばインター
ネットのウェブページにおいて、携帯端末等を用いてア
クセスしてきたユーザ（電話加入者）とそのユーザが指
定した他のユーザとの間の相性の適否を判定（以下、相
性判定と称する。）するようになっている。本実施形態
においては、主に、ユーザ数が２人の場合について説明
する。ユーザ数が３人以上の場合は、後述する変形例に
おいて説明する。

【００３２】これらの集団状態における心身状態の評価
装置１０ａ，１０ｂは、ともに、集団状態で歩行してい
るときの各人の心身状態を評価することによって相性判
定に必要なデータを生成するものであって、生体リズム
を検出可能な携帯端末，携帯電話又はＰＤＡ（Personal
Digital Assistants）等である。具体的には、集団状
態を形成し、そして、集団状態における心身状態の評価
装置１０ａ，１０ｂが、集団状態における心身状態を計
測し、さらに、この集団状態における心身状態と、予め
記録した単独状態における心身状態とを評価するのであ
る。

【００３３】ここで、心身状態の評価とは、次に示す
（１−１），（１−２）の２種類の意味を有する。すな
わち、（１−１）フラクタル解析を用いて心身状態の相
対的な変化を評価すること、（１−２）およびフラクタ
ル解析結果を示す曲線が１／ｆ揺らぎ特性と比較して、
絶対的にどの程度近似しているかを評価することとの双
方が、心身状態の評価になる。

【００３４】また、集団，集団時および集団状態とは被
験者を含む２人以上の場合を意味し、単独，単独時およ
び単独状態とは被験者本人だけの場合を意味する。集団
状態における心身状態の評価装置１０ａは、例えば図２
に示すように、被験者Ａの心身状態を評価する心身状態
の評価装置９ａと、この心身状態の評価装置９ａから出
力されたデータを無線信号に変換出力するとともに無線
信号を受信してデータを復号出力する送受信部１１ａ
と、送受信部１１ａから出力された復号データに含まれ
る相性判定の結果を例えばハートマークの数によって表
示する表示ウィンドウ１３とをそなえて構成されてい
る。

【００３５】これにより、心身状態の評価装置９ａにお
いて、被験者の生体リズム（後述する歩行リズム）が検
出，解析および評価され、送受信部１１ａにおいて、出
力されたデータが配信センター３１（図１参照）に送信
される。そして、配信センター３１にて相性判定が行な
われてその結果が送信され、心身状態の評価装置９ａの
送受信部１１ａを介して表示ウィンドウ１３にてその結
果が表示されるのである。なお、集団状態における心身
状態の評価装置１０ｂも、この集団状態における心身状
態の評価装置１０ａと同一又は同様の機能を有する。

【００３６】また、無線基地局３０（図１参照）はこれ
らの集団状態における心身状態の評価装置１０ａ，１０
ｂと無線接続するとともにネットワーク３３と有線接続
してデータ通信するものであり、ネットワーク３３は集
団状態における心身状態の評価装置１０ａ，１０ｂをユ
ーザとして有する移動通信網およびインターネットであ
ってデータを送受信するものである。

【００３７】さらに、配信センター３１は、集団状態に
おける心身状態の評価装置１０ａ，１０ｂとネットワー
ク３３を介してデータ送受信可能な１又は複数のサーバ
（図示省略）を有する。この配信センター３１は、相性
判定サービスの提供に当たり、予め、各ユーザの生体リ
ズム情報を複数のサーバに登録しておく。図５は本発明
の一実施形態に係る相性判定サービスのシーケンス例を
示す図であり、心身状態の評価装置（個人端末側）１０
ａ，１０ｂと配信センター３１との間にて送受信される
メッセージ例が表示されている。

【００３８】ここで、被験者Ａ，Ｂはそれぞれ一緒に歩
行して集団時における歩行データを収集し、この集団時
における歩行データと被験者Ａ，Ｂの個人ＩＤ（Identi
fication：識別子）とを含むメッセージを配信センター
３１に対して通知する。配信センター３１は、そのメッ
セージを受信すると、集団時における歩行データをいっ
たん保持するとともに、被験者Ａ，Ｂの個人ＩＤに基づ
いてデータベース部（個人ＤＢ［Data-base］部又はデ
ータベース）５０に記録された被験者Ａ，Ｂの単独時に
おける歩行データを抽出する。そして、配信センター３
１は、抽出した単独時における歩行データと、集団時に
おける歩行データとを比較し、被験者Ａ，Ｂの相性を判
定し、その判定結果を被験者Ａ，Ｂの集団状態における
心身状態の評価装置１０ａ，１０ｂに送信して、受信待
ちの状態に戻る。

【００３９】また、集団状態における心身状態の評価装
置１０ａ，１０ｂは、その判定結果を受信すると、被験
者Ａ，Ｂ間の相性がよいときは表示ウィンドウ１３にハ
ートマークを多く表示し、また、その相性が悪いときは
ハートマークを少なく表示する。これにより、被験者
Ａ，Ｂは、いずれも、自分の心身状態を簡便な方法で知
ることができる。

【００４０】また、生体リズムとは、被験者Ａ，Ｂの身
体に生じ外部から観察できるリズム運動であって、以下
の説明においては、被験者Ａらが歩行している状態にお
いて生ずる歩行ステップのリズム（歩行リズム）を意味
する。この生体リズムは、被験者Ａ，Ｂがそれぞれ単独
で歩行しているときの単独時の単独生体リズム（単独歩
行リズム）と、被験者Ａ，Ｂが一緒に歩行しているとき
の集団時の集団生体リズム（集団歩行リズム）との両方
の意味で使用する。なお、生体リズムとして観察できる
ものは、歩行リズムのほかに、足踏みのリズム、指のタ
ッピングリズム、拍手のリズム、食物を噛むリズム、貧
乏ゆすりのリズム、眼球運動のリズム、又は、まばたき
のリズム等があって、本発明は、生体リズムのうちの一
つを選択して用いてもよく、又は複数の生体リズムを組
み合わせて評価することも可能である。

【００４１】従って、図５において、本発明の集団状態
における心身状態の評価方法は、解析者が被験者Ａの単
独状態における単独生体リズムを検出し（単独生体リズ
ム検出ステップ：Ｑ１参照）、その被験者Ａを含む２人
の被験者Ａ，Ｂの集団状態における被験者Ａに関する集
団生体リズムを検出し（集団生体リズム検出ステップ：
Ｑ２参照）、そして、単独生体リズム検出ステップにて
検出された単独生体リズムを処理して得られた単独生体
リズム情報と集団生体リズム検出ステップにて検出され
た集団生体リズムを処理して得られた集団生体リズム情
報とに基づいて、被験者Ａの集団状態における心身状態
を評価するのである（評価ステップ：Ｑ３参照）。

【００４２】なお、図５において、上述したものと同一
符号を有するものは同一のもの又は同様の機能を有する
ものであり更なる説明を省略する。また、無線データに
関する処理の表示は省略している。次に、図１，図５に
示す配信センター３１について更に詳述する。配信セン
ター３１は、送受信部３１ａと、データベース部５０
と、比較部１７と、評価部１６ｂとをそなえて構成され
ている。この送受信部３１ａはネットワーク３３と接続
され生体リズム情報を含むメッセージを送受信するもの
である。

【００４３】また、データベース部５０は、検索可能な
状態でデータを保持するものであって、集団状態におけ
る心身状態の評価装置１０ａが検出した被験者Ａの単独
状態における単独生体リズムを処理して得られた単独生
体リズム情報を記録する第１記録部５１ａと集団状態に
おける心身状態の評価装置１０ｂが検出した被験者Ａの
集団状態における集団生体リズムを処理して得られた集
団生体リズム情報を記録する第２記録部５１ｂとをそな
えて構成されている。

【００４４】このデータベース部５０が保持するデータ
は、例えば、生波形データ，歩行ステップ間隔又はフラ
クタル解析されたデータ等である。具体的には、データ
ベース部５０には、予め、被験者Ａ，Ｂを含む多数のユ
ーザについて、単独時における歩行リズム情報（歩行リ
ズム情報データ）と、予め被験者Ａ，Ｂがともに歩行し
て計測した集団時の歩行リズム情報を保持している。こ
のデータベース部５０の機能は、例えば、ハードディス
ク又は記憶媒体等により実現される。

【００４５】さらに、比較部１７は、被験者Ａ，Ｂにつ
いてそれぞれ単独時と集団時との心身状態の相対的変化
をフラクタル解析結果により評価するとともに、被験者
Ａ，Ｂが一緒に歩行したときの測定データを加算しその
加算データの特性が１／ｆ揺らぎ特性にどの程度、絶対
的に近似しているかを評価するようになっている。すな
わち、比較部１７は、データベース部５０に記録された
被験者Ａ，Ｂの単独時におけるフラクタル解析結果を読
み出して、被験者Ａ，Ｂの集団時におけるフラクタル解
析結果の曲線の平均曲線と、被験者Ａ，Ｂの単独時にお
けるフラクタル解析結果の曲線の平均曲線とを比較する
のである。

【００４６】さらに、評価部１６ｂは、第１記録部５１
ａに記録された単独生体リズム情報と第２記録部５１ｂ
に記録された集団生体リズム情報とに基づいて、被験者
Ａ，Ｂを含む多数のユーザの集団状態における心身状態
を評価するものである。具体的には、評価部１６ｂは、
各個人の単独時および集団時におけるフラクタル解析に
よる差分又は相違点を得て、被験者Ａ，Ｂの心身状態に
ついて、相対的な変化の有無を評価するのである。ま
た、評価部１６ｂは、比較対象として、データベース部
５０に予め登録した被験者Ａ，Ｂについてのフラクタル
解析結果を用いて相対的に評価する。

【００４７】ここで、図３（ａ），（ｂ）を用いて単独
状態における生体リズムの検出態様を説明し、図４
（ａ），（ｂ）を用いて集団状態における生体リズムの
検出態様を説明する。図３（ａ）は本発明の一実施形態
に係る集団状態における心身状態の評価装置１０ａ，１
０ｂの単独状態における使用態様を説明するための図で
あり、この図３（ａ）に示す被験者Ａは、集団状態にお
ける心身状態の評価装置１０ａを腰部（又は腰背部中央
部）に取り付けて歩行している。

【００４８】また、図３（ｂ）は本発明の一実施形態に
係る単独状態における使用方法を説明するためのフロー
チャートである。この図３（ｂ）に示すステップＳ１に
て、集団状態における心身状態の評価装置１０ａは、被
験者Ａの単独状態における単独生体リズムを検出する
（単独生体リズム検出ステップ又は生体リズム検出ステ
ップ）。ここで、単独生体リズムは、繰り返しリズム運
動時における筋肉の動きを非侵襲的に計測することによ
り、検出するようになっている。そして、ステップＳ２
にて、この単独生体リズム検出ステップにて検出された
単独生体リズムを処理して得られた単独生体リズム情報
に基づいて後述するフラクタル解析を用いてデータ解析
する（解析ステップ）。そして、ステップＳ３にて、単
独生体リズム検出ステップにて検出された単独生体リズ
ムを処理して得られた単独生体リズム情報をデータベー
ス部５０の第１記録部５１ａに記録するのである（第１
記録ステップ）。

【００４９】これにより、被験者Ａについて単独時およ
び集団時における生体リズムが得られる。また、被験者
Ｂについても、集団状態における心身状態の評価装置１
０ｂを用いて被験者Ａと同様に生体リズムが検出され
る。また、集団状態における心身状態の評価装置１０ｂ
は、被験者Ｂの単独状態における単独生体リズムを検出
し（ステップＳ１）、この検出された単独生体リズムを
処理して得られた単独生体リズム情報に基づいてフラク
タル解析を用いてデータ解析し（ステップＳ２）、そし
て、この検出された単独生体リズムを処理して得られた
単独生体リズム情報をデータベース部５０に記録する
（ステップＳ３）。

【００５０】これにより、各生体リズム情報がデータベ
ース部５０の第１記録部５１ａ，第２記録部５１ｂに記
録され、配信センター３１において生体リズムの解析者
は、相性判定を実行するのである。次に、図４（ａ）は
本発明の一実施形態に係る集団状態における集団状態に
おける心身状態の評価装置１０ａ，１０ｂの使用態様を
説明するための図である。この図４（ａ）に示す２人の
被験者Ａ，Ｂは、それぞれ、集団状態における心身状態
の評価装置１０ａ，１０ｂを腰部又は腰背部中央部に取
り付けて一緒に歩行しており、集団状態における心身状
態の評価装置１０ａ，１０ｂが被験者Ａ，Ｂの心身状態
に関する生体リズムを独立して測定するようになってい
る。

【００５１】この２人が一緒に歩行している場合におい
て、本発明の集団状態における心身状態の評価方法は、
集団状態における心身状態の評価装置１０ａが、図４
（ｂ）に示すステップＳ４にて、被験者Ａを含む２人の
被験者Ａ，Ｂの集団状態における被験者Ａに関する集団
生体リズムを検出し（集団生体リズム検出ステップ）、
この集団生体リズム検出ステップにて検出された集団生
体リズムを処理して得られた集団生体リズム情報をいっ
たんデータベース部（第２記録部）５０に記録する（第
２記録ステップ）。そして、ステップＳ５にて、記録ス
テップにて記録された集団生体リズム情報について、フ
ラクタル解析を用いてデータ解析し（解析ステップ）、
ステップＳ６にて、その解析されたデータがデータベー
ス部５０に記録されるのである。

【００５２】また、集団状態における心身状態の評価装
置１０ｂは、被験者Ｂに関し、被験者Ａ，Ｂの集団状態
における被験者Ｂに関する集団生体リズムを検出し（ス
テップＳ７）、検出された集団生体リズムを処理して得
られた集団生体リズム情報をいったんデータベース部５
０に記録する。そして、集団状態における心身状態の評
価装置１０ｂは、その記録された集団生体リズム情報に
ついてフラクタル解析を用いてデータ解析し（ステップ
Ｓ８）、その解析されたデータをデータベース部５０に
記録する（ステップＳ６）。

【００５３】そして、ステップＳ９にて、配信センター
３１は、記録ステップにて記録された単独生体リズム情
報と集団生体リズム検出ステップにて検出された集団生
体リズムを処理して得られた集団生体リズム情報との変
化を評価するのである（評価ステップ）。この評価の具
体的な手法は、集団状態における心身状態の評価装置１
０ａ，１０ｂが、被験者Ａ，Ｂのそれぞれが単独で歩行
したときの心身状態がリラックス状態又はストレス状態
であるかを評価し、また、２人で集団を形成した状態に
おいて歩行したときの被験者Ａ，Ｂの心身状態がリラッ
クス状態又はストレス状態であるかを評価する。従っ
て、被験者Ａが１人のとき（各人が個別歩行していると
き）よりも、被験者Ｂと一緒にいるときのほうが、健康
度（被験者Ａ，Ｂの心身状態を反映するものを表す。）
が高い場合には、その被験者Ａは被験者Ｂと相性がよい
と判定される一方、その健康度が低い場合は、被験者Ａ
および被験者Ｂ間の相性が低いと判定される。

【００５４】これにより、解析者は、被験者Ａ，Ｂのそ
れぞれについて、単独状態および集団状態の両状態にお
ける心身状態の変化を得ることができ、被験者Ａ，Ｂの
両人が、単独および集団のときのそれぞれにおいて、リ
ラックスしているか否かを判定できる。また、配信セン
ター３１は、被験者Ａ，Ｂが、相性がよい又は相性が悪
い等の判定結果を回答することにより、相性判定サービ
スを提供できる。

【００５５】そして、これにより、被験者Ａが配信セン
ター３１のウェブページにアクセスすると、配信センタ
ー３１がデータベース部５０に基づいて、被験者Ａ，Ｂ
間の相性を判定しその判定結果を被験者Ａ，Ｂに通知
し、それらの表示ウィンドウ１３（図２参照）にハート
マークが表示され、外観的には知ることができない相性
についての情報を得ることができる。

【００５６】なお、この相性判定サービスは、被験者を
３人以上の場合でも同様に実施できる。また、配信セン
ター３１は、被験者Ａ，Ｂについての心身状態を通知す
るようにもでき、このようにすれば、被験者Ａ，Ｂは、
ストレス原因を知り、ストレスを除去に寄与できる。こ
のように、２人からなる集団を形成する被験者Ａ，Ｂが
相互に他の被験者Ｂ，Ａから受ける心身状態の変化につ
いて、解析者は、定量的，簡便，迅速，客観的かつ非侵
襲的に計測でき、さらに、単独状態と集団状態との両状
態間における心身状態を評価できる。

【００５７】また、このように、被験者Ａ，Ｂが相互に
どの程度の大きさのストレスを相手に与えるかについて
定量的にかつ簡便に明らかにできる。次に、図６等を用
いて、評価システム３２（集団状態における心身状態の
評価装置１０ａ，１０ｂおよび配信センター３１）にお
ける評価方法を詳述する。図６は本発明の一実施形態に
係る評価システムのデータの流れを説明するための図で
ある。この図６に示す集団状態における心身状態の評価
システム３２は、配信センター３１と、心身状態の評価
装置９ａ，９ｂをそれぞれ有する集団状態における心身
状態の評価装置１０ａ，１０ｂとをそなえて構成されて
いる。なお、図１に示す無線基地局３０、ネットワーク
３３、送受信部３１ａおよび送受信部１１ａ（１１
ｂ）、表示ウィンドウ１３については、その表示を省略
している。

【００５８】ここで、心身状態の評価装置９ａ，９ｂ
は、被験者Ａ，Ｂについてパラレルに評価できるように
設けられており、被験者の数が３人以上のときにはその
人数に応じて接続段数を増加させるようになっている。
この心身状態の評価装置９ａ，９ｂは、それぞれ、生体
リズム情報に基づいて被験者Ａ，Ｂの心身状態を評価す
るものであって、生体リズム検出部１２と、データロガ
ー１２ａと、情報収集部１４と、情報処理部１６と、情
報出力部１８ｂとをそなえて構成されている。

【００５９】心身状態の評価装置９ａの生体リズム検出
部１２は、被験者Ａの生体リズムを検出するものであ
る。この生体リズム検出部１２は、被験者Ａの単独状態
（第１状態）における単独生体リズム（第１生体リズ
ム）と、被験者Ａを含む例えば被験者Ａ，Ｂの２人の集
団状態における被験者Ａに関する集団生体リズム（第２
生体リズム）とを検出する。そして、生体リズム検出部
１２は、検出した単独生体リズム，集団生体リズムをそ
れぞれ、単独生体リズム情報，集団生体リズム情報とし
て出力する。すなわち、被験者Ａの単独歩行時の歩行リ
ズムと被験者Ａの集団歩行時の歩行リズムとが、それぞ
れ、単独生体リズム情報，集団生体リズム情報として出
力されてデータベース部５０に記録されるのである。

【００６０】また、心身状態の評価装置９ｂの生体リズ
ム検出部１２は、心身状態の評価装置９ａの生体リズム
検出部１２と同一又は同様の機能を有し、被験者Ｂの単
独状態における単独生体リズムと被験者Ａ，Ｂの２人の
集団状態における被験者Ｂに関する集団生体リズムとを
検出するものである。記録手法に関しては、生体リズム
検出部１２は、繰り返しリズム運動時における筋肉の動
きの加速度を用いて生体リズムを生成しその生体リズム
を記録するようになっている。この記録は、被験者Ａ，
Ｂの随意運動による繰り返しリズム運動時における筋肉
の動きを非侵襲的に計測するセンサー（例えば小型の加
速度センサー：図示省略）によって行なわれる。ここ
で、非侵襲的とは、装置を身体に取り付けることが、被
験者の身体を物理的に拘束するのみならず、心理的な意
味でも被験者Ａ，Ｂを拘束しないことを意味する。すな
わち、被験者Ａ，Ｂが自然な状況で計測できるようにな
っている。

【００６１】随意運動による筋肉の動きは、個人の心理
的な変化に起因して特徴的に表れるので、この動きを計
測するのである。被験者Ａ，Ｂは、随意運動による筋肉
の繰り返しリズム運動を検知できる身体の部位に、その
加速度センサーを取り付け又は装着し、そして、この加
速度センサーが、繰り返しリズム運動に伴う加速度を測
定し、測定した加速度データの波形データを、随意運動
時の生体リズム情報として生成する。この加速度センサ
ーは、ピエゾ素子を有するセンサーであってピエゾ素子
のピエゾ効果を利用しており、３次元空間における加速
度のｘ軸，ｙ軸，ｚ軸の３成分データ（加速度信号）を
それぞれ検出するようになっている。この加速度信号
は、電圧信号に変換され、情報収集部１４の入力側（後
述する図８（ａ）に示す入力部２０ａ〜２０ｃ等）に設
けられたＡ／Ｄ変換器（Analogue/Digital変換器：アナ
ログ／ディジタル変換器）により、原生体リズム波形を
再現するのに十分なサンプリング周期で情報収集部１４
に設けられたメモリ（図８（ａ）に示す記憶部２４等）
にいったん記録される。

【００６２】また、加速度センサーを取り付ける位置
は、腰背部に限定されずそれ以外の位置であって被験者
に違和感を与えることなく取り付けられる部位であれ
は、その取り付け場所又は情報収集部１４の接続形態に
ついて特に制限はない。なお、歩行等のように、長距離
にわたる全身の空間的移動を伴う随意運動の計測時は、
携帯性の観点から、望ましくは、生体リズム検出部１２
（又は生体リズム検出部１２および情報収集部１４が一
体となったもの）を、被験者Ａ，Ｂが普段身につけてい
るもの、例えば、眼鏡，帽子，服，靴，ベルト，時計，
鞄，アクセサリー，携帯端末又は携帯オーディオ機器等
に装着し、接続し、又は格納するようにして取り付ける
ようにする。

【００６３】また、被験者Ａ，Ｂの移動を伴う随意運動
による繰り返しリズム運動とは、被験者Ａ，Ｂがある程
度まで意識的に制御可能な身体運動を意味し、その運動
中に運動していることを常に意識する必要がないレベル
の身体運動である。好ましくは、繰り返しリズム運動
は、歩行，走行，水泳又は自転車走行（サイクリング）
等の移動を伴うものである。その主な理由は、以下に示
す４種類の内容に基づく。

【００６４】（２−１）本発明は、単独時の心身状態と
集団時の心身状態とを比較することを目的としている。
ここで、繰り返しリズム運動は、日常的な運動であり、
また健康づくりの手法として定期的に行なう習慣のある
ものなので、そのような目的に最適である。（２−２）本発明に係るデータ解析方法は、集団状態又
は単独状態における心身状態について高い信頼性で評価
する必要があり、心身状態の評価装置９ａ，９ｂは、所
定長以上の長さを有するデータ（例えば１００回以上の
繰り返しリズム運動）を用いることが好ましい。繰り返
しリズム運動は、被験者が日頃から慣れ親しんだ運動で
あり、被験者に特別な努力を要することなく、ある程度
長時間にわたって持続させることが可能なので、高い健
康度を維持できる。

【００６５】（２−３）運動は身体全体を使うので、例
えば指先を使う指タッピング等の測定に比べて、生体リ
ズム検出部１２の取り付け箇所に制限がなく、より非侵
襲的な計測が可能である。（２−４）随意運動により発生する生体リズムは、脊髄
を含む脳神経系回路に存在するＣＰＧ（Central Patter
n Generator）によって制御されており、脳神経系の健
康状態を反映すると同時に身体全体を使うものでもあ
る。従って、広範囲にわたる心身の状態、例えばストレ
スやリラックスの度合い、局所的な身体の疲労や痛み等
に対しても敏感に反映する。

【００６６】本発明は、生体の移動を伴う随意運動によ
る繰り返しリズム運動を測定するが、この生体の移動と
は、生体と周囲の環境との相対的な移動を意味する。具
体的には、身体自身が移動する通常の歩行，走行，水泳
又は自転車走行（サイクリング）等の運動の他に、トレ
ッドミル等の歩行面が移動する歩行装置，同様の走行装
置，自転車走行装置又は流水プール等を用いた運動があ
げられる。

【００６７】このように、被験者Ａ，Ｂは、歩行により
随意運動の繰り返しリズム運動を行ない、計測される。
次に、図６に示す生体リズム検出部１２の出力側には、
検出された原波形データを一時的に保持するデータロガ
ー１２ａが設けられている。このデータロガー１２ａ
は、不揮発性のメモリを用いて脱着可能あるいはデータ
送受信可能なものを用いることができ、これにより、被
験者Ａ，Ｂは取得した原波形データを記録媒体に記録し
て、その記録媒体を配信センター３１に持ち込むことも
でき、あるいは、データ転送することが可能となる。

【００６８】すなわち、本発明の集団状態における心身
状態の評価方法は、被験者Ａの単独状態における単独生
体リズム情報をデータベース部５０に設けられた第１記
録部５１ａから読み出し（単独生体リズム情報読み出し
ステップ）、被験者Ａを含む例えば２人の集団状態にお
ける被験者Ａに関する集団生体リズム情報をデータベー
ス部５０に設けられた第２記録部５１ｂから読み出し
（集団生体リズム情報読み出しステップ）、そして、単
独生体リズム情報と集団生体リズム情報とに基づいて、
被験者Ａの集団状態における心身状態を評価する（評価
ステップ）。

【００６９】従って、生体リズム検出部１２が設けられ
ることにより、被験者Ａ，Ｂの身体に測定用の電極の取
り付けが不要となる。また、これにより、評価装置の大
きさを小型化でき、解析者は、被験者Ａ，Ｂから原波形
データを容易に得ることができる。次に、情報収集部１
４は、生体リズム検出部１２又はデータロガー１２ａに
保持されたデータを信号処理して、測定された生体リズ
ムに基づく生体リズム信号（生体リズム情報）を生成し
て出力するものである。この出力された生体リズム情報
は、情報処理部１６を介してデータベース部５０に記録
されるようになっている。この情報収集部１４の機能は
例えばＣＰＵ（Central Processing Unit），ＲＯＭ（R
ead Only Memory）およびＲＡＭ（Random Access Memor
y）等が協働することにより実現される。

【００７０】図８（ａ），（ｂ）はそれぞれ本発明の一
実施形態に係る情報収集部１４（１４′）のブロック図
である。この図８（ａ）に示す情報収集部１４は、入力
部（入力装置）２０ａ，２０ｂおよび２０ｃと、中央演
算部２２と、記憶部２４と、情報出力部１８ａとをそな
えて構成されている。なお、図８（ａ），（ｂ）におい
て、上述したものと同一符号を有するものは同一のもの
又は同様の機能を有する。

【００７１】ここで、入力部２０ａ〜２０ｃは、それぞ
れ、生体リズム検出部１２から出力された原波形デー
タ、又は原波形データに基づいて処理が容易な所定形式
に変換されたデータを入力されて一時的に保持するもの
である。なお、この図８（ａ）に示す入力部２０ａ〜２
０ｃの代わりに、図８（ｂ）に示す情報収集部１４′の
ように、データロガー１２ａを直接入力側に設けてデー
タを一時的に保持するようにもできる。

【００７２】また、記憶部２４は、プログラムを格納し
演算途中のデータ又は生体リズム情報等を一時的に保持
するためのものであって、ＲＯＭおよびＲＡＭからな
る。そして、中央演算部２２は入力部２０ａ〜２０ｃの
それぞれに接続され、予め記憶部２４に格納したプログ
ラムを用いて生体リズム情報を生成し、その生成した生
体リズム情報（生体リズム情報データ）を情報処理部１
６に入力するものである。さらに、情報出力部１８ａ
は、この情報収集部１４にて得られた演算結果を出力す
るものである。

【００７３】これにより、生体リズム検出部１２にて検
出された生体リズム情報は、情報収集部１４の記憶部２
４に記録又は保持され、情報処理部１６にて、記憶部２
４に記録された生体リズム情報がデータ解析される。そ
して、情報処理部１６にて心身状態が評価されると、そ
の解析結果が情報出力部１８ａから出力されるのであ
る。

【００７４】また、生体リズム検出部１２と情報収集部
１４とは一体形成してもよく、あるいは、生体リズム検
出部１２と情報収集部１４との間を無線接続してもよ
い。これらが一体的に形成されると、入力部２０ａを不
要とでき計測されたデータがすべてデータロガー１２ａ
に保持されるので、部材の共用化が可能となり、製造の
原価を低廉にできる。

【００７５】また、無線接続する場合には、情報収集部
１４は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（Bluetooth-SIG
[Bluetooth-Special Interest Group] 社Bluetoothの技
術標準化や仕様の策定を推進する業界団体の登録商
標。）等の無線通信プロトコルを用いて接続し、これに
より、構成機器を減らして全体として携帯性を向上させ
ることもできる。すなわち、生体リズム検出部１２に微
弱電波等を用いた無線送受信回路（図示省略）を接続
し、生体リズム検出部１２が検出したデータを無線送受
信回路にて無線信号に変換し、その無線信号を情報収集
部１４に逐次送信するように構成することもでき、この
ようにすれば、生体リズム検出部１２が検出したデータ
が、生体リズム検出部１２と離れた場所に設けられた情
報収集部１４に送信されるようにできる。

【００７６】従って、被験者Ａ，Ｂは、生体リズム検出
部１２の機能を有する装置を携帯すればよく、また、集
団状態における心身状態の評価装置１０又は心身状態の
評価装置９ａ，９ｂを構成する機器の減少を図ることが
でき、装置全体として携帯性を向上できる。次に、情報
処理部１６は、データのフラクタル解析機能と、生体リ
ズム情報生成機能と、被験者の心身状態の変化を評価す
る機能とを有し、解析部１６ａをそなえて構成されてい
る。この情報処理部１６の機能は、例えば、ＣＰＵ，Ｒ
ＯＭおよびＲＡＭ（いずれも図示省略）等が協働するこ
とにより実現される。

【００７７】ここで、解析部１６ａは、生体リズム検出
部１２にて検出された集団生体リズムを処理して得られ
た集団生体リズム情報についてフラクタル解析を用いて
データ解析するものである。そして、解析部１６ａは、
例えば、被験者Ａ，Ｂのそれぞれについて単独時と集団
時とにおけるフラクタル解析結果をデータベース部５０
に記録するようになっている。すなわち、各被験者の単
独時および集団時の２種類の生体リズム情報がフラクタ
ル解析されてデータベース部５０に記録されるのであ
る。

【００７８】これにより、各生体リズム検出部１２にて
検出された原波形データは、所定の周期でサンプリング
され、それらのサンプリングデータは、情報収集部１４
にてフラクタル解析され、それらのフラクタル解析結果
は、いずれも、データベース部５０に記録されるのであ
る。従って、被験者Ａ，Ｂは、自分自身の生体リズムを
測定するに当たり、電極等の取り付けが不要となり、ま
た、ベッドに一定時間寝ている必要がなくなり、さら
に、測定用の外的処置から解放される。従って、被験者
Ａ，Ｂは、身体的な煩わしさ又は身体の拘束を受けず、
違和感を覚えず、無意識的かつ身体が自由な状態で生体
リズムを測定できるようになる。

【００７９】このように、本発明の集団状態における心
身状態の評価方法は、一個の生体の第１状態における第
１生体リズム情報を検出し（第１生体リズム検出ステッ
プ）、一個の生体を含む一個以上の生体の第２状態にお
ける第２生体リズム情報を検出し（第２生体リズム検出
ステップ）、そして、第１生体リズム検出ステップにて
検出された第１生体リズム情報を処理して得られた第１
生体リズム情報と第２生体リズム検出ステップにて検出
された第２生体リズム情報を処理して得られた第２生体
リズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態におけ
る心身状態を評価する（評価ステップ）。

【００８０】このように、集団を形成する人数が多数で
あっても、各人のデータを簡便に取得できかつ定量的に
データ解析でき、これにより、心身状態を把握し、スト
レスの原因を除去するとともに、各個人について的確な
リラックス状態を与えることができる。また、このよう
に、無線もしくは電話線，光ファイバー等の有線を用い
て情報処理部１６に送信するように構成することもでき
る。

【００８１】次に、情報出力部１８ｂ（図７参照）は、
情報処理部１６における処理結果と、比較部１７におけ
る比較結果とを出力するものである。これにより、被験
者Ａ，Ｂ又は解析者は、データベース部５０に記録され
るデータを容易にモニタできる。なお、この情報出力部
１８ｂと、図８（ａ），（ｂ）に示す情報出力部１８ａ
とは、データの出力機能を共用化するようにもできる。

【００８２】このように、被験者Ａの生体リズムは集団
状態における心身状態の評価装置１０ａ（図６参照）に
て検出され、検出されたデータは配信センター３１に送
信され、配信センター３１において処理されてデータベ
ース部５０に記録される。次に、図６に示す心身状態の
評価装置９ｂは、主に被験者Ｂについての評価をするも
のであって、心身状態の評価装置９ａとほぼ同一の機能
を有する。また、これらの心身状態の評価装置９ａ，９
ｂにて同一符号を付したものは同一のものである。そし
て、心身状態の評価装置９ｂの生体リズム検出部１２に
おいて、被験者Ｂの単独時および集団時のそれぞれにお
ける生体リズムが検出され、検出された生体リズムはフ
ラクタル解析されて、配信センター３１に送信される。

【００８３】従って、被験者Ａ，Ｂは、心身状態の評価
装置９ａ，９ｂの携帯性により、容易にかつ場所にかか
わらず、非侵襲的に生体リズムを検出でき、また、各心
身状態の変化を客観的、定量的に評価でき、各自の健康
度をチェックできるようになる。次に、図６に示す配信
センター３１は、比較部１７における比較結果等のデー
タを出力するモニタ出力部１９を有する。ここで、配信
センター３１に含まれるもののうちの上述したものと同
一符号を有するものは同一のもの又は同様の機能を有す
るものなので、更なる説明を省略する。

【００８４】これにより、集団状態における心身状態の
評価装置１０ａ，１０ｂからのデータは比較部１７に入
力され、比較部１７からの比較結果は、心身状態の評価
装置９ａ，９ｂの各情報出力部１８ｂとモニタ出力部１
９とに入力される。従って、本評価システム３２が端末
（集団状態における心身状態の評価装置１０ａ，１０
ｂ）側およびサーバ（配信センター３１）側を分離して
設けている場合には、端末側の情報出力部１８ｂには、
本人単独時のデータと２人以上からなる集団時のデータ
との評価結果が表示され、また、配信センター３１側の
モニタ出力部１９には、全個人単独時のデータと集団時
のデータとが表示される。一方、本評価システム３２
は、配信センター３１の比較部１７から出力する同一内
容を、端末側の表示ウィンドウ１３と配信センター３１
側のモニタ出力部１９との双方でモニタするようにもで
きる。

【００８５】なお、被験者Ａ，Ｂが、複数回数にわたっ
て相性判定サービスを受けることによって、ユーザの過
去に計測した単独時および集団時の生体リズム情報の履
歴が残るので、より詳細で精度の高い生体リズム情報が
得られる。このように、解析者は、例えば被験者Ａ，Ｂ
の双方について、相互に相手と一緒にいることの影響等
を、簡便な方法で知ることができる。また、このよう
に、生体リズム情報が予めデータベース部５０に記録さ
れることにより、集団状態における心身状態の評価装置
１０ａ，１０ｂが、繰り返しリズム運動時における筋肉
の動きを非侵襲的に計測でき、生体リズム情報が簡便に
生成でき、評価が著しく簡便になる。

【００８６】そして、このように、被験者は、１／ｆ揺
らぎが現れるリラックス状態を維持すべく、揺らぎ（リ
ラックス）と規則性（ストレス）とのバランスをとりな
がら、健康的なリズムを自己管理していくことにより、
更に効果的な自己管理が可能となる。なお、図６の配信
センター３１の評価部１６ｂは、端末側に設けることも
できる。

【００８７】図７は本発明の一実施形態に係る集団状態
における心身状態の評価システムの他の構成例を示す図
である。この図７に示す集団状態における心身状態の評
価システム（以下、評価システムと略称する。）３２ａ
は、上記の評価システム３２とほぼ同一の機能を有し、
配信センター３１に設けられた評価部１６ｂが、心身状
態の評価装置９ａ，９ｂの情報処理部１６に設けられて
いる。これ以外のものは、上述したものと同一の機能を
有する。

【００８８】これにより、予め、データベース部５０
に、心身状態の評価装置９ａ，９ｂの情報収集部１４に
て処理された被験者Ａの過去のデータ又は被験者Ｂのデ
ータが予め保持され、あるいは新たに外部から転送され
たものが保持される。そして、被験者Ａについての生体
リズム情報（例えば筋肉の動きの加速度データ）が情報
収集部１４から情報処理部１６に入力される。情報処理
部１６の評価部１６ｂは、配信センター３１の比較部１
７を介してデータベース部５０に記録されたデータを取
得し、情報収集部１４の記憶部２４に記録された被験者
Ａの生体リズム情報と、データベース部５０に記録され
た被験者Ａの過去のデータ又は被験者Ｂのデータとを比
較する。さらに、解析部１６ａにてフラクタル解析が行
なわれ、評価部１６ｂにてその解析結果の比較に基づい
て、心身状態の変化が判定されるのである。また、心身
状態の評価装置９ｂについても、この心身状態の評価装
置９ａとほぼ同一のデータ処理が実行される。

【００８９】これにより、ネットワーク３３および配信
センター３１の負担が軽減され、輻輳が発生したときに
も、評価計算が各携帯端末において実行される。従っ
て、配信センター３１がサポート可能な携帯端末の数が
増加し、より多くの加入者に対して本サービスを提供す
ることができる。さらに、これにより、集団状態におけ
る心身状態の評価装置１０ａ，１０ｂのいずれも、フラ
クタル解析結果を配信センター３１に送信する必要がな
くなるので迅速な評価が可能となり、被験者Ａ，Ｂに対
して相性判定結果を短時間で通知できる。

【００９０】次に、歩行リズムの計測とフラクタル解析
を用いたデータ解析とについて説明する。フラクタル解
析が用いられる理由は、被験者Ａ，Ｂの周囲にある環境
変化の影響を低減させるためである。すなわち、随意運
動によって発生する生体リズムの周期は常時一定ではな
いので、被験者Ａ，Ｂの周囲にある環境変化の影響を受
けて変化する。この変化を定量的に解析する手法の一つ
がフラクタル解析なのである。

【００９１】被験者Ａ，Ｂの歩行リズムの計測条件に関
し、生体リズムの測定は随意運動を歩行とする。さら
に、被験者Ａ，Ｂは、小型のひずみゲージ式加速度セン
サー（上下、左右、前後の３軸測定、測定樋囲は±５
Ｇ）を、被験者Ａ，Ｂの腰背部中央部に違和感を与えず
に取り付けて、歩行時の腰背部における加速度を１ｋＨ
ｚのサンプリング周期で計測する。ここで、被験者Ａ，
Ｂの歩行場所は、階段等の激しい上り下りがない場所で
あることが望ましく、その場所に多少の起伏又は段差が
あってもよい。歩行場所の一例として、公園内，自宅、
又はオフィス周辺の道路等を利用する。被験者Ａ，Ｂの
靴は日頃履き慣れたものを使用し、また、被験者Ａ，Ｂ
には約５分間歩行させて、その間の歩行リズムを測定す
る。

【００９２】さらに、この測定により、加速度波形のビ
ーク間隔から、右足−右足間又は左足−左足間の歩行間
隔の時系列データが得られる。解析者は、その加速度波
形が最も急激に変化する個所を抽出しその間隔を求め
て、その間隔を被験者Ａ，Ｂの歩行間隔とするようにも
できる。その後、解析者は、この歩行間隔の時系列に対
して、フラクタル解析を行なう。

【００９３】次に、図９（ａ）〜図９（ｃ）と図１０
（ａ），（ｂ）とをそれぞれ参照して測定データの処理
方法について説明する。図９（ａ）〜図９（ｃ）はいず
れも本発明の一実施形態に係る歩行リズムの計測方法を
説明するための図である。図９（ａ）は被験者に課せら
れる測定条件を説明するための図であり、例えば被験者
Ａ（又は被験者Ｂ）は、身体に集団状態における心身状
態の評価装置１０ａ（又は１０ｂ）を取り付けた状態で
数分間歩行する。ここで、生体リズム検出部１２の測定
周波数は、１００〜１０００Ｈｚ（ヘルツ）であり、測
定時間は５〜６０（分［又はｍｉｎ］）に設定されてい
る。典型的には１０００Ｈｚのサンプリングが、５分間
行なわれるのである。この測定により、原波形を表す原
波形データが、データロガー１２ａに蓄積される。

【００９４】図９（ｂ）はピーク間隔を説明するための
図である。この図９（ｂ）に示すグラフの横軸は時間で
あり、縦軸はｘ軸（又はｙ軸又はｚ軸）の加速度信号を
変換した電圧信号である。この原波形データは、ピーク
を有し、そのピーク間隔は以下の（３−１）〜（３−
４）に示すようにして計算される。（３−１）１０００Ｈｚで５分間測定し、原波形データ
を計測してメモリーカードに蓄積する。従って、データ
の個数は３０００００個である。

【００９５】（３−２）次に、「始点」として波形のス
タート地点近辺において、最大値となるデータ点（ピー
ク点）を得る。（３−３）前記（３−２）で求めたピーク点から、およ
そ１秒後（約１歩に要する時間に相当する。）の近辺に
おいて、再び最大値になる点を探す。その点が２番目の
ピーク点になる。

【００９６】（３−４）以上の操作を繰り返してピーク
点の時系列データを得る。（３−５）隣接するピーク点の時間差を計算してピーク
間隔の時系列を得る。従って、原波形データは、十分な
サンプリング周期間隔でサンプリングされて、この図９
（ｂ）に示す生体リズムの加速度変化が得られる。図９（ｃ）は時系列データの一例を示す図である。この
図９（ｃ）に示す時系列データの横軸，縦軸は、それぞ
れ、歩数，時間（秒）を表す。ここで、加速度変換は、
ピークをもつ繰り返し波形である。これにより、解析者
は、そのピーク間の時間間隔を計算することにより、生
体リズムの周期変化を抽出できる。

【００９７】そして、計算により得られたピーク間隔を
用いて、原波形データはサンプリングされて生体リズム
信号が検出され、この検出された生体リズム信号の変化
が抽出され、その変化の時間間隔が計算される。これに
より、生体リズムの周期が例えば１ミリ秒と得られるの
である。次に、図１０（ａ），（ｂ）を用いて、歩行時
系列データとフラクタル性とについて詳述する。

【００９８】図１０（ａ）は歩行時系列データの一例を
示す図であり、健常歩行の場合のほかに、老化，疾病
（パーキンソン病等）の場合や、規則歩行（メトロノー
ム歩行）等の場合の３種類が例示されている。これらの
歩行時系列データは、いずれも、条件によって特徴のあ
る波形を示す。この図１０（ａ）に示す時系列データを
ＤＦＡ（Derivative Fractal Analysis）を用いて揺ら
ぎ解析すると、図１０（ｂ）に示すデータが得られる。

【００９９】図１０（ｂ）は歩数と揺らぎとの関係を示
す図であり、縦軸および横軸はともにＬｏｇプロット
（常用対数Ｌｏｇ₁₀プロットを意味する。以下、同様で
ある。）である。この図１０（ｂ）に示す３種類の直線
（直線的にプロットされるもの）又は曲線は、それぞ
れ、図１０（ａ）に示す３種類の歩行時系列データに対
応するものである。ここで、各プロット形状は、以下に
述べるように、健常歩行時は傾きがほぼ１の直線が得ら
れ、この場合は１／ｆ揺らぎと呼ばれる状態である。ま
た、老化，疾病時の場合は傾きが０．５の直線が得ら
れ、この場合は白色雑音と呼ばれる状態である。さら
に、規則歩行時は傾きが０に近い直線が得られる。

【０１００】従って、揺らぎ解析を用いることにより、
特徴的な直線的な形態が得られるので、解析者は被験者
の歩行状態を知ることができる。この揺らぎ解析に関し
フラクタル解析についてさらに詳述する。随意運動によ
り発生する生体リズムは、脊髄を含む脳神経回路に存在
するＣＰＧにより制御されていると考えられている。そ
の周期は常に一定ではなく、生体状態又は周囲の環境変
化の影響を受けて、微妙に変化する。その変化を定量的
に解析する予法の一つが、フラクタル解析である。

【０１０１】このフラクタル解析方法は、まず、原デー
タを再現するために十分なサンプリング周期でサンプリ
ングされた生体リズム信号の変化から、生体リズムの周
期を抽出する。そして、信号変化がピークをもった繰り
返し波形であるならば、そのピーク間の時間間隔を計算
することにより、生体リズムの周期の変化を抽出する。

【０１０２】さらに、図１１（ａ）〜図１１（ｄ）を参
照して、生体リズムの周期の時系列データに対して、フ
ラクタル解析が行なわれる。図１１（ａ）〜図１１
（ｄ）はそれぞれフラクタル解析方法の一例を説明する
ための図である。以下の説明は、集団状態における心身
状態の評価装置１０ｂも同様であるので、重複した説明
を省略する。

【０１０３】（４）データ解析（４−１）時系列データの取得集団状態における心身状態の評価装置１０ａは、この図
１１（ａ）に示す被験者Ａに取り付けられ被験者Ａから
歩行ステップ時間ごとの時系列データを取得するように
なっている。被験者Ａが歩行中に腰背部中央部にて計測
される上下方向の加速度波形には、片方の足の踵が地面
に接触した瞬間に、身体が地面から受ける反力のピーク
が現れる。このため、そのビーク間隔から、集団状態に
おける心身状態の評価装置１０ａは、右足−右足間、又
は左足−左足間の歩行間隔の時系列データを得るように
している。

【０１０４】この時系列データは、一般に、生体信号リ
ズムを多く含み、かつ平均値や分散値等の統計量が時間
とともに変化する非定常的な信号データである。このた
め、解析者Ａは、まず、生体信号からノイズとトレンド
（時間的推移）とを除去する。更に詳述すると、このト
レンドとは、１つの時間波形が有する平均値，分散値等
の２次の統計量が時間とともに、徐々に増加（減少）す
ることを意味する。よく知られているように、解析者
は、多人数からステップ時間のサンプル波形データを得
た後に、正確を期すため、それらのサンプル波形データ
の統計量についてのアンサンブル平均を得るべきであ
る。ところが、この作業は困難なので、統計量を得るた
めに、一個のサンプル波形データから統計量を得て近似
値として使用する。しかし、このサンプル波形データ
は、非定常であって、近似値を使用できる条件は、弱定
常性（又は強定常性）である。従って、解析者は、これ
を満たすように原波形データからトレンド成分を除去す
る必要がある。

【０１０５】なお、他の取得方法として、そのピーク位
置に対応して前後方向の加速度波形に急激な変化が現れ
ることを利用して、その加速度波形が最も急激に変化す
る個所を抽出しその間隔を求めて歩行間隔としてもよ
い。（４−２）揺らぎの計算解析者は、その後、図１１（ｂ）に示すように、時間軸
方向にサイズ可変な（時間幅ｎが可変な）ウィンドウを
設定し、そのウィンドウ内における信号の揺らぎの大き
さを計算する。ここで、ｎは時間軸のウィンドウ幅（ウ
ィンドウサイズ）を表す（自然数又は実数）。具体例と
して、次の式（５−１）により、ノイズを除去して、式
（５−２）によりトレンド除去後の揺らぎの計算を実行
する。

【０１０６】

【数１】

【０１０７】

【数２】

【０１０８】この式（５−１）において、ｇ（ｋ）は平
均ゼロの周期時系列データの積算値、ｋは２以上の自然
数、ｊはｋ以下の自然数、Ｘ（ｉ）は生体リズムの周期
（間隔）の時系列データ、Ｘ_avgはその平均値をそれぞ
れ表す。また、式（５−２）において、Ｓ（ｎ）はトレ
ンド除去後の摘らぎの大きさ、Ｎはデータの総数、ｇ _n
（ｋ）は時間軸のウィンドウ幅をｎとしたときの直線ト
レンドをそれぞれ表し、Σは総和を表す。

【０１０９】なお、式（５−１）および式（５−２）は
一例であって、Ｌｏｇ₁₀（ｎ）プロットの傾きが所定値
にあるときの横軸の範囲（後述するＳＬ，ＳＨ）につい
て、例えばべき乗又は係数を乗じて演算する等の数値処
理を行なって実施することもできる。得られた揺らぎ成
分Ｓ（ｎ）と、ウィンドウ幅ｎとのＬｏｇ−Ｌｏｇプロ
ットは、データが長期の相関をもった時系列データであ
れば、傾き０．５〜１．０の直線であり、ホワイトノイ
ズであれば、傾き０．５の直線であり、また、ブラウン
ノイズであるときは、傾き１．５の直線となることが知
られている。そして、理想的な１／ｆ揺らぎの場合に
は、直線の傾きは１．０となる。

【０１１０】一般に生体リズムの場合、このプロットが
完璧な直線になることはないので、局所的な傾きを得る
ために、解析者は、揺らぎ成分Ｓ（ｎ）と、ウィンドウ
幅ｎのＬｏｇ−Ｌｏｇプロットの微分プロットとを作成
し、フラクタル性を評価するようにしている。例えば、
生体リズムが何らかの規則性を有する場合は、その微分
プロットは、その周期に相当するウィンドウ幅ｎの近辺
における局所的傾きが減少し、０に近づくようになって
いる。

【０１１１】この１／ｆ揺らぎは、ハイキング時にリラ
ックス状態になったときに表れるものであって快適感と
関連が深く、また、同一環境において、大人と子供とが
一緒に歩行するときは子供がリラックス状態になる。特
に、人が１／ｆ揺らぎを有する音楽を聴くと、身体に癒
し（いやし）効果を与えることも知られている。ところ
で、歩行自体はハイキングの場合と異なり、人は他人か
ら「１，２」と声をかけられながら歩行すると、人はス
トレスを感じることが知られている。このため、人が活
動するときは、リラックス状態と所定の程度を有するス
トレスを感じた状態とのバランスが必要である。

【０１１２】（４−３）歩行間隔の時系列に対するフラ
クタル解析解析者は、歩行間隔の時系列に対して、フラクタル解析
を行ない、その結果を揺らぎ成分Ｓ（ｎ）とウィンドウ
幅ｎとのＬｏｇ−Ｌｏｇプロットとして表示する。例え
ば、図１１（ｃ）および後述する図１６，図１７にそれ
ぞれ示すプロットが得られる。この図１１（ｃ）に符号
１を付したものは例えば被験者Ａの歩行時におけるプロ
ットであり、また、符号２，３を付したものはいずれも
被験者Ａが集団状態において、歩行したときのプロット
であり、これらのプロットは、傾きが直線的になってい
る範囲を含んでいる。

【０１１３】（４−４）硬直性の解消度および制御性の
向上度の評価図１１（ｄ）は図１１（ｃ）に示す曲線のＬｏｇ（Ｓ
（ｎ））の微分値をプロットした図である。解析者は、
この曲線の、軸Ｌｏｇ₁₀（ｎ）の値が、０．６〜１．０
の領域における平均の傾きをＳＬとし、また、１．２〜
１．５の領域における平均の傾きをＳＨとする。そし
て、被験者が単独時と集団時時との両状態において、心
身状態の変化の指標として、硬直性の解消度（＝リラッ
クス度）と制御性の向上度（＝ストレス度）とを、次の
式（５−３）および式（５−４）のように定義する。

【０１１４】硬直性の解消度＝（集団時のＳＬ−単独時のＳＬ）÷（１−単独時のＳＬ）（５−３）制御性の向上度＝（集団時のＳＨ−単独時のＳＨ）÷（単独時のＳＨ）（５−４）このようにして、原波形データから、揺らぎ成分Ｓ
（ｎ）が得られ、また、揺らぎ成分Ｓ（ｎ）のＬｏｇプ
ロットの微分値を計算することによって、単独時と集団
時とにおける心身状態が得られ、これらの内容が比較さ
れるのである。

【０１１５】上述のごとく構成された評価システム３２
を用いた集団状態における心身状態の評価方法につい
て、図１２〜図１５を参照して詳述する。図１２は本発
明の一実施形態に係る心身状態の算出方法の一例を説明
するためのフローチャートである。被験者Ａ，Ｂは例え
ば歩行リズム等の運動リズムを測定され（ステップＡ
１）、その運動リズムを用いてフラクタル解析され（ス
テップＡ２）、そして、心身状態が算出される（ステッ
プＡ３）。

【０１１６】この心身状態の算出により、「リラックス
している」，「ストレスを感じている」等の心身状態又
は健康度を細分化したデータが得られる。各心身状態は
段階的に数値化され、被験者がどの段階の心身状態にあ
るかが計測される。具体的には、解析者は、予め心身状
態について、「リラックスしている」は段階１、「やや
リラックスしている」は段階２、「ややストレスを感じ
ている」は段階３、「ストレスを感じている」は段階４
であると割り当てて分類できる。なお、この分類は一例
であって、分類をさらに細分化する等、種々変更して実
施できる。

【０１１７】そして、解析者は、この算出された心身状
態を用いて、以下の図１３〜図１５に示す心身状態の測
定のためのデータを得る。次に、解析者は、例えば被験
者Ａ，Ｂについて、それぞれ、個別に心身状態を計測
し、また、被験者Ａ，Ｂからなる集団（以下、集団１と
称する。）との心身状態を計測する。図１３は例えば被
験者Ａ，Ｂについて単独時と集団時との心身状態変化の
測定方法を説明するためのフローチャートである。被験
者Ａは、単独で歩行（通常歩行）している状態において
運動リズムを測定され（ステップＹ１）、その運動リズ
ムを用いてフラクタル解析等が行なわれ（ステップＹ
２）、心身状態が算出される（ステップＹ３）。なお、
これらのステップＹ１〜ステップＹ３は、図１２に示す
処理フローを各被験者Ａ，Ｂについて実行したものに相
当し、以下、処理Ｙと称する。

【０１１８】一方、解析者は、同一の被験者Ａについ
て、被験者Ｂと一緒に歩行している集団状態において運
動リズムを測定し（ステップＺ１）、このステップＺ１
にて得られた運動リズムを用いてフラクタル解析し（ス
テップＺ２）、心身状態を算出する（ステップＺ３）。
なお、これらのステップＺ１〜ステップＺ３は、図１２
に示す処理フローを集団状態で実行したものに相当し、
以下、処理Ｚと称する。このフラクタル解析により、生
体リズムの周期が、被験者Ａ，Ｂの周囲の環境が変化し
ても、解析者は、安定して心身状態の変化を解析でき
る。

【０１１９】そして、ステップＣ１において、解析者
は、被験者Ａについて単独時と集団時との心身状態を比
較し、差異があるときは「差あり」と付されたルートを
通り、「変化あり」と認定する（ステップＣ２）。一
方、ステップＣ１において、差異がないときは「差な
し」と付されたルートを通り「変化なし」と認定される
（ステップＣ３）。また、解析者は、被験者Ａについ
て、先に集団時の心身状態を測定した後に単独時の心身
状態を測定し、心身状態を比較することもできる。

【０１２０】従って、解析者は、被験者Ａ，Ｂのそれぞ
れについて単独時および集団時における心身状態の変化
を非侵襲的に得ることができる。これにより、解析者
は、被験者Ａ，Ｂの各個人について、集団時における心
身状態が単独時におけるそれと比較し、どの程度変化す
るかを評価できる。なお、「個人の変化」の評価方法
は、単独時および集団時の変化を用いるほかにも、例え
ば、被験者Ａが集団１、集団２，…，集団Ｎ（Ｎは正の
整数を表す。）の別個の集団の一員として歩行したとき
のＮ個の心身状態を収集する手法もあり、後述する第１
の変形例において説明する。

【０１２１】加えて、評価方法は、被験者Ａが集団１に
属した状態で、４月１日、２日，…，１０日の各日に得
たＮ個の心身状態を収集する手法、あるいは、被験者Ａ
が集団１に属した状態で朝８時、１０時、１２時，…，
１８時の各時刻に得たＮ個の心身状態を収集する手法
等、種々のバリエーションを用いて心身状態の変化を評
価することもできる。

【０１２２】次に、以下の図１４に示すように、解析者
は、被験者Ａが集団１（被験者Ａ，Ｂと一緒に歩行した
とき）にて得たデータと、被験者Ｂが集団１で得たデー
タとを収集し、これらの収集したデータが全体としてど
の程度、１／ｆ揺らぎの特性に近似しているかを評価す
る。図１４は歩行者数が２人のときの１／ｆ揺らぎ特性
の評価方法を説明するためのフローチャートである。解
析者は、被験者Ａについて処理Ｚを実行し、集団時の運
動リズムの計測、フラクタル解析および心身状態の算出
を行なう（処理Ｚ）。また、解析者は、被験者Ｂについ
て、集団時の運動リズムの計測、フラクタル解析および
心身状態の算出を行なう（ステップＺ４〜ステップＺ
６）。これらの被験者Ａ，Ｂについて得たデータは、収
集されて単純加算され、ステップＣ４にて、加算データ
の特性が、１／ｆ揺らぎ特性に全体としてどの程度近似
しているかが判定される。具体的には、比較部１７（図
６，図７参照）が、被験者Ａ，Ｂの集団時におけるフラ
クタル解析結果が１／ｆ揺らぎ特性と絶対的にどの程度
近似しているかについて評価するのである。このステッ
プＣ４にて、加算データの特性が１／ｆ揺らぎ特性に近
似していないときは、Ｎｏルートを通り不良と判定され
る（ステップＣ５）。また、加算データが、１／ｆ揺ら
ぎ特性に近似しているときは、Ｙｅｓルートを通り、良
好と判定される（ステップＣ６）。

【０１２３】このように、解析者は、集団時における心
身状態が全体としてどの程度、１／ｆ揺らぎの特性に近
似しているかを評価できる。また、このように、解析者
は、被験者Ａ，Ｂの心身状態を、身体を拘束しないで評
価でき、その効果を客観的、定量的に評価できる。な
お、被験者Ａについて計測されたデータは、所定の重み
付け係数を乗算されその乗算されたデータを加算するよ
うにもできる。配信センター３１側は、単純加算又は重
み付け加算のいずれをも使用できる。また、被験者Ｂに
ついても同様であるので重複した説明を省略する。

【０１２４】次に、以下に示す図１５を参照して、集団
１の全体としての心身状態の変化が測定される場合につ
いて説明する。図１５は被験者数が２人の場合における
全体としての心身状態の比較方法を説明するためのフロ
ーチャートである。解析者は、被験者Ａ，Ｂについて、
それぞれ、処理Ｙを実行し２種類の単独時の心身状態を
得るとともに（ステップＤ１）、被験者Ａ，Ｂについ
て、それぞれ、処理Ｚを実行し２種類の集団時の心身状
態を得る（ステップＤ２）。そして、２種類の単独時の
心身状態と２種類の集団時の心身状態とは、それぞれ、
加算平均され（ステップＤ３，ステップＤ４）、ステッ
プＤ５において、加算平均された２種類のデータが比較
され、差異があるときは「差あり」と付されたルートを
通り、「変化あり」と認定される（ステップＤ７）。ま
た、差異がないときは「差なし」と付されたルートを通
り、「変化なし」と判定される（ステップＤ６）。

【０１２５】従って、解析者は、個別に得た心身状態と
集団状態で得た心身状態とのそれぞれを加算平均して比
較するので、単独時と集団時との間において全体として
の心身状態がどの程度変化するかを評価できる。このよ
うにして、解析者は、被験者Ａ，Ｂの各個人について集
団時と単独時との心身状態の変化を評価できる（図１３
参照）。また、解析者は、単独時と集団時との間におい
て全体としての心身状態の変化を評価できる（図１５参
照）。従って、解析者は、個別の心身状態と全体として
の心身状態との変化を評価できる。

【０１２６】さらに、このようにして、解析者は、集団
時における心身状態が全体としてどの程度、１／ｆ揺ら
ぎの特性に近似しているかを評価できる（図１４参
照）。また、解析者は、もとより、各個人の心身状態が
どの程度１／ｆ揺らぎの特性に近似しているかを評価で
きるので、解析者は、個別の心身状態の特性と、全体と
しての心身状態の特性との変化を評価できる。

【０１２７】以上は、被験者が２人であったが、３人以
上の場合でも同様である。図１８は本発明の一実施形態
の第１の変形例に係る集団状態における心身状態の評価
システムの構成例を示す図である。この図１８に示す評
価システム３２ｂは、評価システム３２とほぼ同一のも
のであり、例えばＷ（Ｗは３以上の整数を表す。）パラ
レルに設けられた集団状態における心身状態の評価装置
１０ａ（又は１０ｂ）を有する。なお、その他のもので
あって上述したものと同一符号を有するものは、同一又
は同様の機能を有するものなので、更なる説明を省略す
る。

【０１２８】図１９は集団時における１／ｆ揺らぎ特性
の評価方法を説明するためのフローチャートであり、こ
の図１９に示すもので上述したものと同一符号を有する
ものは同一のもの又は同様の機能を有するものである。
複数の被験者Ａ，Ｂ，…，Ｗは、それぞれ、処理Ｚを実
行される。ここで、被験者Ｗは、集団時の運動リズムの
計測、フラクタル解析および心身状態の算出が行なわれ
る（ステップＺ７〜ステップＺ９）。そして、被験者
Ａ，…，Ｗについて得たデータは、収集されて単純加算
され、加算データの特性が、１／ｆ揺らぎ特性に全体と
してどの程度近似しているかが判定される（ステップＣ
７）。すなわち、加算データの特性と１／ｆ揺らぎ特性
とが近似又は非近似かによって、それぞれ、ＹＥＳルー
ト又はＮｏルートを通り、良好又は不良と判定される
（ステップＣ８，Ｃ９）。

【０１２９】このように、被験者が３人以上の場合にお
いても、やはり非侵襲的に心身状態を測定し加算データ
特性と１／ｆ揺らぎ特性とがどの程度近似しているかを
評価できる。とりわけ、被験者数が多い場合は、簡便に
健康度を知ることができ、著しく利便性が向上する。す
なわち、各被験者の身体に電極等を取り付けて測定する
煩雑さを回避できる。

【０１３０】また、図２０は被験者数が３人以上の場合
における全体としての心身状態の比較方法を説明するた
めのフローチャートである。この図２０に示すもので、
上述したものと同一符号を有するものは同一のもの又は
同様の機能を有する。解析者は、被験者Ａ，…，Ｗにつ
いて、それぞれ、単独時のＷ個の心身状態を得て（ステ
ップＤ１０）、さらに、集団時のＷ個の心身状態を得る
（ステップＤ１１）。そして、単独時と集団時との心身
状態とは、それぞれ、加算平均され（ステップＤ１２，
ステップＤ１３）、ステップＤ１４〜ステップＤ１６に
おいて、加算平均された２種類のデータが比較され、差
異の有無を判定される。

【０１３１】これにより、単独時と集団時との間におい
て全体としての心身状態の変化を評価でき、とりわけ、
被験者数が増加するほど著しい利便性を有する。このよ
うに、被験者数にかかわらず、誰もが容易に、かつ、環
境を選択せずに非侵襲的に、心身状態を評価できる。ま
た、このようにして、評価システム３２（３２ａおよび
３２ｂ）によれば、生体リズムの変化を用いることによ
り、各個人の心身状態を多角的に評価でき、特定個人の
間における相性の適否を判定できる。

【０１３２】そして、評価システム３２（３２ａおよび
３２ｂ）によれば、非侵襲的に心身状態を評価できるの
で、ユーザに対して相性判定サービスを簡便に提供でき
る。

【０１３３】

【実施例】以下、随意運動を歩行とし、測定対象を歩行
リズムとして、生体リズムを測定する手法を説明する。
被験者は、小型のひずみゲージ式加速度センサー（上下
・左右・前後の３軸測定、測定範囲は±５Ｇ）を、被験
者の腰背部中央部に違和感を与えずに取り付けて、歩行
時の腰背部における加速度を１ｋＨｚのサンプリング周
期で計測する。

【０１３４】被験者の歩行場所は、階段等の激しい上り
下りがないことが望ましく、その場所に多少の起伏や段
差があってもよい。歩行場所の一例として、公園内、自
宅、あるいはオフィス周辺の道路等を利用する。被験者
の靴は日頃履きなれたものを使用し、また被験者には約
１０分間歩行させて、その間の歩行リズムを測定する。
さらに、解析者は、複数の被験者を同時に歩行させる場
合は、談話しながら歩行してもらう。

【０１３５】データ解析に当たり、上述したように加速
度波形のピークの間隔から、右足−右足間、あるいは左
足−左足間の歩行間隔の時系列データが得られる。又
は、その加速度波形が最も急激に変化する個所を抽出し
て、その間隔を求めて歩行間隔としてもよい。この歩行
間隔の時系列に対して、フラクタル解析を行なう。以
下、集団歩行が単独歩行よりもやや健康的な例について
図１６（ａ），（ｂ）を用いて説明し、また、集団歩行
が単独歩行よりもやや不健康な例について図１７
（ａ），（ｂ）を用いて説明する。特に微分プロットで
ある図１６（ｂ）および図１７（ｂ）については、特に
横軸の値が０．６〜１．５の領域に着目して説明する。

【０１３６】図１６（ａ），（ｂ）はそれぞれ２人の被
験者Ａ，Ｂが歩行したときの結果を示す図であり、被験
者Ａ，Ｂについて単独時（実線）と２人歩行時（一点鎖
線）との２種類（全部で４本）の結果が表示されてい
る。また、図１６（ａ）は揺らぎ成分Ｓ（ｎ）とウィン
ドウ幅ｎとのＬｏｇ−Ｌｏｇプロットを示し、横軸，縦
軸はそれぞれ、Ｌｏｇ₁₀（ｎ），Ｌｏｇ₁₀Ｓ（ｎ）であ
る。図１６（ｂ）は図１６（ａ）に示すプロットの微分
値を示したものであり、横軸，縦軸はそれぞれ、Ｌｏｇ
₁₀（ｎ），ｄ（Ｌｏｇ₁₀Ｓ（ｎ））／ｄ（Ｌｏｇ
₁₀（ｎ））である。

【０１３７】図１６（ｂ）に示す４本の曲線の縦軸の値
（微分値）に着目すると、被験者Ａ，Ｂが２人で一緒に
歩行した場合（２本の一点鎖線）の方が、被験者がそれ
ぞれ単独で歩行した場合（２本の実線）のものに比べて
大きい。これは２人一緒に歩行したことにより、被験者
Ａ，Ｂのリラックス度が上昇しているからである。この
２人の被験者Ａ，Ｂは、長年仕事のパートナーとして友
好関係にあり、そのような相性の良さが歩行に反映され
たと考えられる。

【０１３８】このように、集団歩行時の健康度が、単独
歩行時の健康度よりもややよい場合が示された。これに
対して、集団歩行時の健康度が、単独歩行時の健康度よ
りもよくない場合について、図１７（ａ），（ｂ）を用
いて説明する。図１７（ａ），（ｂ）はそれぞれ３人の
被験者Ａ〜Ｃが歩行したときの結果を示す図であり、被
験者Ａ〜Ｃについて単独時（実線）と３人歩行時（一点
鎖線）との２種類（全部で６本）の結果が表示されてい
る。また、図１７（ａ）は揺らぎ成分Ｓ（ｎ）とウィン
ドウ幅ｎとのＬｏｇ−Ｌｏｇプロットを示し、横軸，縦
軸はそれぞれ、Ｌｏｇ₁₀（ｎ），Ｌｏｇ₁₀Ｓ（ｎ）であ
る。図１７（ｂ）は図１７（ａ）に示すプロットの微分
値を示したものであり、横軸，縦軸はそれぞれ、Ｌｏｇ
₁₀（ｎ），ｄ（Ｌｏｇ₁₀Ｓ（ｎ））／ｄ（Ｌｏｇ
₁₀（ｎ））である。

【０１３９】図１７（ｂ）に示す６本の曲線の縦軸の値
（微分値）に着目すると、被験者Ａ〜Ｃが３人で一緒に
歩行した場合（３本の一点鎖線）の方が、被験者Ａ〜Ｃ
がそれぞれ単独で歩行した場合（３本の実線）のものに
比べて小さい。これは３人一緒に歩行することで、各被
験者Ａ〜Ｃのリラックス度が低下していることを示す。
この３人の被験者は、顔見知りではあるが懇意ではない
関係にあり、そのような相性の不具合が歩行に反映され
たと考えられる。

【０１４０】そして、これらの図１６（ｂ）および図１
７（ｂ）に示すように、各被験者の相性が、曲線の微分
値を用いることによって明らかにできる。また、これら
の値に加えて、各被験者間の関係について個別に、親し
さを表すデータ（非表示）を加算することにより、さら
に信頼性の高いデータを得ることができる。このよう
に、配信センター３１（図１参照）は、被験者Ａ，Ｂに
ついての健康度を定量的に得て、（５−５）〜（５−
８）の４種類のパターンについて検討する。

【０１４１】被験者Ａ，Ｂがともに、健康度が上昇する。（５−５）被験者Ａ，Ｂがともに、健康度が下降する。（５−６）被験者Ａは健康度が上昇するが被験者Ｂは健康度が下降する。（５−７）被験者Ａは健康度が下降するが被験者Ｂは健康度が上昇する。（５−８）そして、配信センター３１は、これらのうちの一種類を
被験者Ａ，Ｂに通知し、これにより、相性判定サービス
が完結するのである。

【０１４２】このように、解析者は、被験者Ａだけのと
きの健康度と、被験者Ａ，Ｂが一緒に歩行しているとき
との健康度とが、どの程度異なるかを明らかにできる。
なお、本発明は上述した実施態様に限定されるものでは
なく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、種々変形して
実施できる。（Ａ１）第１の変形例の説明第１の変形例においては、１人の被験者Ａについて、こ
の被験者Ａが所属する集団によってどの程度、身状態の
変化を生じるかが評価される。このため、被験者Ａ等の
心身状態は、集団ごとに異なると予想される。このた
め、解析者は、被験者Ａの単独時および集団時における
心身状態をそれぞれ計測する代わりに、被験者Ａが集団
１に属するときと、集団１と異なる別個の集団に属する
ときとのそれぞれにおいて、被験者Ａ等の心身状態を解
析するのである。

【０１４３】図２１（ａ），（ｂ）はそれぞれ本発明の
第１の変形例に係る集団状態における心身状態の評価方
法を説明するための図である。解析者は、被験者Ａが４
人の集団１に属するとき（図２１（ａ）参照）と、被験
者Ａが８人の集団２に属するとき（図２１（ｂ）参照）
とのそれぞれの場合の結果を用いて、被験者Ａ（又は被
験者Ｂ）の心身状態の変化を評価するのである。ここ
で、例えば、集団１の各人は被験者Ａの家族であり、集
団２の各人は被験者Ａおよびこの被験者Ａと全く面識が
ない者である。解析者は、被験者Ａだけを固定し被験者
Ａ以外の者を変更して、別集団を作り、そして、解析お
よび評価を行なって被験者Ａに関して、更に詳細なデー
タを収集する。ここで、集団１，２は、例えば、以下の
（６−１），（６−２）に示すように選択される。

【０１４４】集団１＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ｝（６−１）集団２＝｛Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ，Ｇ，Ｈ｝（６−２）この場合、集団１の場合が集団２の場合よりも健康度が
高いと推定されるので、解析者は、この健康度に関する
推定を定量化することにより明確にするのである。な
お、集団１の場合において、集団１の各人が歩行すると
ころの周囲の環境が特別な場合には、被験者Ａは非常に
強いストレスを感じることがあり得る。このため、正確
な計測をするために、解析者は、集団１，２が、とも
に、同一の環境になるように設定する必要がある。

【０１４５】ここで、生体リズム検出部１２は、被験者
Ａを含む例えば４人の集団状態における被験者Ａに関す
る集団生体リズムと、被験者Ａを含む例えば８人の集団
状態における被験者Ａに関する集団生体リズムとを検出
するようになっており、また、評価部１６ｂは、生体リ
ズム検出部１２にて検出された生体リズムを処理して得
られる生体リズム情報と生体リズム検出部１２にて検出
された生体リズムを処理して得られる生体リズム情報と
に基づいて、被験者Ａの集団状態における心身状態を評
価するようになっている。

【０１４６】本発明の集団状態における心身状態の評価
方法は、集団状態における心身状態の評価装置１０ａ
（又は１０ｂ）が、被験者Ａを含む４人からなる集団１
の集団状態における被験者Ａの生体リズム情報をデータ
ベース部５０から読み出し（第１生体リズム情報読み出
しステップ）、被験者Ａを含む８人の集団２の集団状態
における被験者Ａの生体リズム情報をデータベース部５
０から読み出し（第２生体リズム情報読み出しステッ
プ）、そして、それら２種類の生体リズム情報に基づい
て、被験者Ａの集団状態における心身状態を評価する
（評価ステップ）。

【０１４７】これにより、例えば被験者Ａについて、被
験者Ａが被験者Ｅと２人だけの場合はその被験者Ｅによ
ってはストレスを受けない一方、被験者Ａが被験者Ｃと
一緒の場合はその被験者Ｃによって強いストレスを感じ
る等の因果関係を得ることができる。さらに、この方法
を用いることにより、集団の人数が例えば１０人の場合
において、解析者は、１人の被験者が他の９人の被験者
によってどの程度の心身状態の変化があるかについて、
組み合わせ的に相性に関するデータを得ることができ
る。

【０１４８】そして、このような構成によって、解析者
は、被験者Ａを含む４人の被験者の集団状態（図２１
（ａ）参照）において被験者Ａの生体リズムを検出する
（第１集団生体リズム検出ステップ）。ここで、第１集
団生体リズム検出ステップは、解析者が繰り返しリズム
運動時における筋肉の動きを非侵襲的に計測することに
より、集団生体リズムを検出する。また、被験者Ａを含
む８人の被験者の集団状態（図２１（ｂ）参照）におい
て被験者Ａの生体リズムを検出する（第２集団生体リズ
ム検出ステップ）。そして、解析者は、第１集団生体リ
ズム検出ステップにて検出された生体リズムを処理して
得られた生体リズム情報と第２集団生体リズム検出ステ
ップにて検出された生体リズムを処理して得られた生体
リズム情報とに基づいて、被験者Ａの集団状態における
心身状態を評価する（評価ステップ）。

【０１４９】さらに、得られた被験者の生体リズム情報
をデータベース部５０に記録されるときも同様である。
すなわち、解析者は、被験者Ａを含む４人の集団状態に
おける被験者Ａの生体リズムを検出し（第１集団生体リ
ズム検出ステップ）、第１集団生体リズム検出ステップ
にて検出された生体リズムを処理して得られた生体リズ
ム情報をデータベース部５０（第１記録部５１ａ）に記
録する（第１記録ステップ）。次に、被験者Ａを含む８
人の集団状態における被験者Ａの生体リズムを検出し
（第２集団生体リズム検出ステップ）、第２集団生体リ
ズム検出ステップにて検出された生体リズムを処理して
得られた生体リズム情報をデータベース部５０（第２記
録部５１ｂ）に記録する（第２記録ステップ）。さら
に、解析者は、第１記録ステップにて記録された生体リ
ズム情報と第２記録ステップにて記録された生体リズム
情報とに基づいて、被験者Ａの集団状態における心身状
態を評価する（評価ステップ）。

【０１５０】また、被験者は、ネットワーク３３を介さ
ずに、直接、配信センター３１に測定データを渡すこと
もできる。具体的には、被験者Ａは、集団状態における
心身状態の評価装置１０ａ（又は１０ｂ）に記録された
原波形データを変換して記録媒体に記録しその記録媒体
を配信センター３１に持ち込むようにしてもよく、ある
いは、被験者Ａは、集団状態における心身状態の評価装
置１０ａ（又は１０ｂ）から読み出した原波形データを
配信センター３１に転送するようにもできる。そして、
配信センター３１は、その被験者Ａからのデータに基づ
いて被験者Ａの心身状態を評価する。

【０１５１】従って、例えば被験者Ａが集団１，集団
２，…，集団Ｍ（Ｍは正の整数を表す。）の別個の集団
で歩行したときのＭ個の心身状態を収集される。これに
より、解析者は、被験者Ａが単独で活動しているとき
と、被験者Ａが集団で活動しているときとにおいて、そ
れぞれ、非侵襲的に心理状態又は健康度を計測でき、か
つ被験者Ａの健康度を数値化し比較できる。

【０１５２】また、このように、被験者Ａが集団１と集
団２とに属しているときに、解析者は各集団における心
身状態の変化が、定量的に評価できる。このようにし
て、被験者Ａのストレスの大きさが、集団内の被験者
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの各人からどの程度受けるかの情報が簡
便に得られるので、迅速かつ的確に、各被験者について
の心身状態の改善に寄与できる。

【０１５３】（Ａ２）第２の変形例の説明更に別個の集団として、例えば、被験者Ａを含む職場ご
とに、上記の処理を行なうことによって、解析者は健康
度を計測することもできる。例えば、解析者は、集団３
として、（６−３）に示す者から編成する。ここで、集
団３は被験者Ａと被験者Ａのデスク周辺に位置する者と
から構成されている。そして、解析者は、被験者Ａに関
し集団１と集団３とを比較し被験者Ａの健康度の高低を
解析するのである。

【０１５４】集団３＝｛Ａ，Ｉ，Ｊ，Ｋ，Ｌ，Ｍ，Ｎ，Ｏ｝（６−３）これにより、集団３における健康度が集団１と比較して
著しく低い場合は、解析者は、被験者Ａと職場の他の者
とは、ともに、表面的には仲良く仕事をしているように
みえるが、相互に協調して仕事をしていないあるいは協
調性に欠ける等を判定できる。一方、集団３における健
康度が集団１における健康度よりも大きい場合、解析者
は、被験者Ａと職場の他の者とは、相互に信頼して仕事
をしている可能性が高いと判定できる。

【０１５５】このように、いわゆる職場の雰囲気が定量
化され、各人が協調して仕事をしているか否か等を判定
すべく、外見的には判定しにくい自分と他人との人間関
係について、解析者はチェックすることができる。ま
た、この解析結果を用いて、職場の雰囲気に関する調査
資料として使用することもできる。加えて、軍隊等の集
団規律が厳格な職場等に用いることができる。

【０１５６】さらに、解析者は、被験者Ａを単独歩行さ
せて計測したときと、被験者Ａを含む集団で集団歩行さ
せて計測したときとを比較する。ここで、被験者Ａを集
団歩行させたときのほうが被験者Ａについて高い健康度
を計測できた場合、解析者は、被験者Ａは単独時よりも
結集したときのほうが、高い健康度を得られ、より高い
効果が得られることを客観的に明らかにできる。

【０１５７】また、解析者は、被験者Ａ単独で歩行させ
たときに計測した後に、被験者Ａと被験者Ａの上司とを
一緒に歩行させた状態における被験者の健康度を計測
し、また、被験者Ａと被験者Ａに気を許した仲間との２
人で歩行させた状態で健康度を計測する。そして、この
状態において、解析者は、両状態において計測したデー
タを定量的に比較し評価する。

【０１５８】このように、この解析結果は、組織を作る
ときの参考資料として用いることができる。この解析結
果は、集団としての規律を重んじる職場（例えば、軍
隊）において使用することもできる。（Ａ３）第３の変形例の説明本発明は、被験者が集団の各人から影響を受ける状態の
健康度のみならず、人が動物（ペット：図示省略）と一
緒にいるときの健康度を計測することもできる。例え
ば、本発明はアニマルセラピーのために用いることも可
能である。このアニマルセラピーとは、人が動物との触
れ合いを通じて心を癒すことをいい、人が犬，馬と一緒
に散歩することにより人がリラックス状態になることを
いう。

【０１５９】さらに、本発明は、人が複数の盲導犬又は
犯罪捜査に協力するための訓練犬の中からパートナー犬
を決定する場合や、複数の馬の中から相性のよい馬を決
定する場合にも使用できる。具体的には、人が多数の犬
からパートナー犬を選択する場合は、被験者と多数の犬
とを一緒に歩行させて、客観的なデータを計測すること
ができる。

【０１６０】そして、解析者は、被験者を多数の犬と一
緒に歩行させ、これにより、複数の犬等の中より、最も
リラックス状態に近づけるパートナー犬を判定するので
ある。従って、個人は、簡便な計測器を取り付けて、パ
ートナー犬を容易に選択できる。これにより、多数の犬
の中からその被験者と相性のよい犬を選択するための一
つの基準となる資料を提供できる。

【０１６１】また、これにより、人とパートナー犬との
相性の良否を知るために要する期間を大幅に短縮でき、
加えて、その解析結果が定量化されているので、客観的
な評価が可能となる。以上は、人対人についてのもので
あるが、人対複数の犬又は人対馬等の組み合わせを考慮
する需要も大きい。例えば、盲導犬を必要とする人が盲
導犬を選択するための情報を得られることも望まれてい
る。

【０１６２】（Ａ４）第４の変形例の説明なお、情報収集部１４と情報処理部１６とについても、
一体に構成することができ、情報収集部１４にて生体リ
ズム情報が記録された後に、この記録された生体リズム
情報が情報処理部１６に接続されるようにしてもよい、
そして、この接続のために、メモリーカードのような取
り外し可能な記録媒体を用いて、情報処理部１６にデー
タを伝送するようにもできる。

【０１６３】この記録媒体は、パーソナルコンピュータ
やワークステーション等のコンピュータを、上記の機能
が実現するためのプログラムが記録されたコンピュータ
読み取り可能なものであって、例えば、ＣＤ−Ｒ（CD-R
ecordable），ＣＤ−ＲＷ（CD-Rewritable）等である。
この記録媒体は、コンピュータを、生体の生体リズムを
検出する生体リズム検出部にて検出された第１生体リズ
ムを処理して得られた第１生体リズム情報と、第２生体
リズムを処理して得られた第２生体リズム情報とに基づ
いて、１人以上の被験者の集団状態における心身状態を
評価する評価部として機能させるためのプログラムが記
録されたものである。

【０１６４】さらに、記録媒体は、コンピュータを、生
体の生体リズムを検出する生体リズム検出部にて検出さ
れた生体リズムを処理して得られた生体リズム情報につ
いてフラクタル解析を用いてデータ解析する解析部とし
て機能させるためのプログラムが記録されている。これ
らの記録媒体によれば、上記の効果に加えて、譲渡が容
易となり、例えば、データメモリ等を用いて、より詳細
な測定および評価が可能なソフトウェアを用いることも
できる。

【０１６５】また、これにより、評価システム３２の拡
張および変更が比較的容易にできる。

【０１６６】

【発明の効果】以上、詳述したように、本発明の集団状
態における心身状態の評価方法によれば、少なくとも一
個の生体の第１状態における第１生体リズムを検出する
第１生体リズム検出ステップと、一個の生体を含む一個
以上の生体の第２状態における第２生体リズムを検出す
る第２生体リズム検出ステップと、第１生体リズム検出
ステップにて検出された第１生体リズムに起因する第１
生体リズム情報と第２生体リズム検出ステップにて検出
された第２生体リズムに起因する第２生体リズム情報と
に基づいて、一個の生体の集団状態における心身状態を
評価する評価ステップとをそなえて構成されているの
で、２人からなる集団を形成する被験者Ａ，Ｂが相互に
他の被験者Ｂ，Ａから受ける心身状態の変化について、
解析者は、定量的，簡便，迅速，客観的かつ非侵襲的に
計測でき、さらに、単独状態と集団状態との両状態間に
おける心身状態を評価できる（請求項１）。

【０１６７】また、本発明の集団状態における心身状態
の評価方法によれば、一個の生体を含む複数の生体の集
団状態における一個の生体の第１集団生体リズムを検出
する第１集団生体リズム検出ステップと、一個の生体を
含む複数の生体の集団状態における一個の生体の第２集
団生体リズムを検出する第２集団生体リズム検出ステッ
プと、第１集団生体リズム検出ステップにて検出された
第１集団生体リズムに起因する第１集団生体リズム情報
と第２集団生体リズム検出ステップにて検出された第２
集団生体リズムに起因する第２集団生体リズム情報とに
基づいて、一個の生体の集団状態における心身状態を評
価する評価ステップとをそなえて構成されているので、
解析者および被験者は、いずれも、外観的には知ること
ができない各個人の相性についての情報を得ることがで
きる（請求項２，３）。

【０１６８】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価方法によれば、一個の生体の単独状態における
単独生体リズムを検出する単独生体リズム検出ステップ
と、単独生体リズム検出ステップにて検出された単独生
体リズムに起因する単独生体リズム情報を第１記録部に
記録する第１記録ステップと、一個の生体を含む複数の
生体の集団状態における一個の生体に関する集団生体リ
ズムを検出する集団生体リズム検出ステップと、集団生
体リズム検出ステップにて検出された集団生体リズムに
起因する集団生体リズム情報を第２記録部に記録する第
２記録ステップと、第１記録ステップにて記録された単
独生体リズム情報と第２記録ステップにて記録された集
団生体リズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態
における心身状態を評価する評価ステップとをそなえて
構成されているので、例えば解析者および被験者は、い
ずれも、外観的には知ることができない各個人の相性に
ついての情報を得ることができる（請求項４〜７）。

【０１６９】また、本発明の集団状態における心身状態
の評価方法によれば、一個の生体を含む複数の生体の集
団状態における一個の生体に関する集団生体リズムを検
出する集団生体リズム検出ステップと、集団生体リズム
検出ステップにて検出された集団生体リズムに起因する
集団生体リズム情報を記録部に記録する記録ステップ
と、記録ステップにて記録された集団生体リズム情報に
ついてフラクタル解析を用いてデータ解析する解析ステ
ップとをそなえて構成されているので、生体リズムの周
期が、被験者の周囲の環境が変化しても、安定して、心
身状態の変化を解析できる（請求項８，９，１６）。

【０１７０】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価装置は、生体の生体リズムを検出する生体リズ
ム検出部と、生体リズム検出部にて検出された第１生体
リズムに起因する第１生体リズム情報と生体リズム検出
部にて検出された第２生体リズムに起因する第２生体リ
ズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態における
心身状態を評価する評価部とをそなえて構成されている
ので、解析者は測定時に被験者の身体を拘束されずに心
身状態を評価でき、被験者はリラックスでき、心身状態
を向上でき、また、その効果を客観的かつ定量的に評価
できる（請求項１０）。

【０１７１】また、本発明の集団状態における心身状態
の評価装置は、一個の生体の単独状態における単独生体
リズムと、一個の生体を含む複数の生体の集団状態にお
ける一個の生体に関する集団生体リズムとを検出する生
体リズム検出部と、生体リズム検出部にて検出された単
独生体リズムに起因する単独生体リズム情報と生体リズ
ム検出部にて検出された集団生体リズムに起因する集団
生体リズム情報とに基づいて、一個の生体の集団状態に
おける心身状態を評価する評価部とをそなえて構成され
ているので、例えば職場等において、外見的には判定で
きない協調性をチェックでき、これにより、職場の雰囲
気に関する調査資料として使用することもできる（請求
項１１〜１３）。

【０１７２】さらに、生体リズム検出部は、繰り返しリ
ズム運動時における筋肉の動きの加速度を用いて生体リ
ズムを生成し生体リズムを記録するように構成されても
よく、繰り返しリズム運動時における筋肉の動きを非侵
襲的に計測することにより、生体リズムを検出するよう
に構成されてもよく、このようにすれば、被験者は身体
的かつ心理的にも非侵襲的な状態で計測でき、また、筋
肉の動きは個人の心理的な変化に対応して特徴的に表れ
る的確な計測が可能となる（請求項１４，１５）。

【０１７３】そして、本発明の集団状態における心身状
態の評価システムは、生体の生体リズムを検出可能な端
末と、端末と網を介してデータ送受信可能なサーバとを
そなえ、サーバが、端末が検出した生体の単独状態にお
ける単独生体リズムに起因する単独生体リズム情報を記
録する第１記録部と、端末が検出した生体の集団状態に
おける集団生体リズムに起因する集団生体リズム情報を
記録する第２記録部と、第１記録部に記録された単独生
体リズム情報と第２記録部に記録された集団生体リズム
情報とに基づいて、生体の集団状態における心身状態を
評価する評価部とをそなえて構成されているので、解析
者および被験者は、ともに、既存の設備を利用して自分
自身の心身状態を得ることができるので、比較的低廉な
設備投資でサービスの提供又はサービスの利用が可能と
なる（請求項１７）。

【０１７４】加えて、本発明のコンピュータ読み取り可
能な記録媒体は、コンピュータを、生体の生体リズムを
検出する生体リズム検出部にて検出された第１生体リズ
ムに起因する第１生体リズム情報と生体リズム検出部に
て検出された第２生体リズムに起因する第２生体リズム
情報とに基づいて、一個の生体の集団状態における心身
状態を評価する評価部として機能させるためのプログラ
ムが記録されているので、例えばデータメモリ等を用い
て、より詳細な測定および評価が可能なソフトウェアを
利用でき、さらに、例えば評価システムの拡張および変
更が比較的容易にできる（請求項１８，１９）。

【０１７５】加えて、人が、複数の動物と一緒にいる場
合に、特定の動物といるときが最もリラックス状態に近
づけるかについて、簡便かつ定量的に知ることができ、
選択する動物がパートナーとして最適であるか否かに関
する情報を得ることができる。また、頒布が容易とな
り、例えば、データメモリ等を用いて、より詳細な測定
および評価が可能なソフトウェアを用いることもでき
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る集団状態における心
身状態の評価システムの構成例を示す図である。

【図２】本発明の一実施形態に係る集団状態における心
身状態の評価装置の構成部分の要部を示す図である。

【図３】（ａ）は本発明の一実施形態に係る集団状態に
おける心身状態の評価装置の単独状態における使用態様
を説明するための図であり、（ｂ）は本発明の一実施形
態に係る単独状態における使用方法を説明するためのフ
ローチャートである。

【図４】（ａ）は本発明の一実施形態に係る集団状態に
おける集団状態における心身状態の評価装置の使用態様
を説明するための図であり、（ｂ）は本発明の一実施形
態に係る集団状態における使用方法を説明するためのフ
ローチャートである。

【図５】本発明の一実施形態に係る相性判定サービスの
シーケンス例を示す図である。

【図６】本発明の一実施形態に係る評価システムのデー
タの流れを説明するための図である。

【図７】本発明の一実施形態に係る集団状態における心
身状態の評価システムの他の構成例を示す図である。

【図８】（ａ），（ｂ）はそれぞれ本発明の一実施形態
に係る情報収集部のブロック図である。

【図９】（ａ）〜（ｃ）はいずれも本発明の一実施形態
に係る歩行リズムの計測方法を説明するための図であ
る。

【図１０】（ａ）は歩行時系列データの一例を示す図で
あり、（ｂ）は歩数と揺らぎとの関係を示す図である。

【図１１】（ａ）〜（ｄ）はそれぞれフラクタル解析方
法の一例を説明するための図である。

【図１２】本発明の一実施形態に係る心身状態の算出方
法の一例を説明するためのフローチャートである。

【図１３】各個人について単独時と集団時との心身状態
変化の測定方法を説明するためのフローチャートであ
る。

【図１４】歩行者数が２人のときの１／ｆ揺らぎ特性の
評価方法を説明するためのフローチャートである。

【図１５】被験者数が２人の場合における全体としての
心身状態の比較方法を説明するためのフローチャートで
ある。

【図１６】（ａ），（ｂ）はそれぞれ２人の被験者が歩
行したときの結果を示す図である。

【図１７】（ａ），（ｂ）はそれぞれ３人の被験者が歩
行したときの結果を示す図である。

【図１８】本発明の一実施形態の第１の変形例に係る集
団状態における心身状態の評価システムの構成例を示す
図である。

【図１９】集団時における１／ｆ揺らぎ特性の評価方法
を説明するためのフローチャートである。

【図２０】被験者数が３人以上の場合における全体とし
ての心身状態の比較方法を説明するためのフローチャー
トである。

【図２１】（ａ），（ｂ）はそれぞれ本発明の第１の変
形例に係る集団状態における心身状態の評価方法を説明
するための図である。

【符号の説明】

９ａ，９ｂ心身状態の評価装置１０ａ，１０ｂ集団状態における心身状態の評価装
置（携帯端末）１１ａ，１１ｂ，３１ａ送受信部１２生体リズム検出部１２ａデータロガー１３表示ウィンドウ１４，１４′ 情報収集部（情報処理装置）１６情報処理部１６ａ解析部１６ｂ評価部１７比較部１８ａ，１８ｂ情報出力部１９モニタ出力部２０ａ〜２０ｃ入力部２２中央演算部２４記憶部３０無線基地局３１配信センター３２，３２ａ，３２ｂ集団状態における心身状態の
評価システム（評価システム）５０データベース部（データベース）５１ａ第１記録部５１ｂ第２記録部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】少なくとも一個の生体の第１状態におけ
る第１生体リズムを検出する第１生体リズム検出ステッ
プと、該一個の生体を含む一個以上の生体の第２状態における
第２生体リズムを検出する第２生体リズム検出ステップ
と、該第１生体リズム検出ステップにて検出された第１生体
リズムに起因する第１生体リズム情報と該第２生体リズ
ム検出ステップにて検出された第２生体リズムに起因す
る第２生体リズム情報とに基づいて、該一個の生体の集
団状態における心身状態を評価する評価ステップとをそ
なえて構成されたことを特徴とする、集団状態における
心身状態の評価方法。
【請求項２】一個の生体の単独状態における単独生体
リズムを検出する単独生体リズム検出ステップと、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態における該一
個の生体に関する集団生体リズムを検出する集団生体リ
ズム検出ステップと、該単独生体リズム検出ステップにて検出された単独生体
リズムに起因する単独生体リズム情報と該集団生体リズ
ム検出ステップにて検出された集団生体リズムに起因す
る集団生体リズム情報とに基づいて、該一個の生体の集
団状態における心身状態を評価する評価ステップとをそ
なえて構成されたことを特徴とする、集団状態における
心身状態の評価方法。
【請求項３】一個の生体を含む複数の生体の集団状態
における該一個の生体の第１集団生体リズムを検出する
第１集団生体リズム検出ステップと、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態における該一
個の生体の第２集団生体リズムを検出する第２集団生体
リズム検出ステップと、該第１集団生体リズム検出ステップにて検出された第１
集団生体リズムに起因する第１集団生体リズム情報と該
第２集団生体リズム検出ステップにて検出された第２集
団生体リズムに起因する第２集団生体リズム情報とに基
づいて、該一個の生体の集団状態における心身状態を評
価する評価ステップとをそなえて構成されたことを特徴
とする、集団状態における心身状態の評価方法。
【請求項４】一個の生体の単独状態における単独生体
リズムを検出する単独生体リズム検出ステップと、該単独生体リズム検出ステップにて検出された単独生体
リズムに起因する単独生体リズム情報を第１記録部に記
録する第１記録ステップと、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態における該一
個の生体に関する集団生体リズムを検出する集団生体リ
ズム検出ステップと、該集団生体リズム検出ステップにて検出された集団生体
リズムに起因する集団生体リズム情報を第２記録部に記
録する第２記録ステップと、該第１記録ステップにて記録された単独生体リズム情報
と該第２記録ステップにて記録された集団生体リズム情
報とに基づいて、該一個の生体の集団状態における心身
状態を評価する評価ステップとをそなえて構成されたこ
とを特徴とする、集団状態における心身状態の評価方
法。
【請求項５】一個の生体を含む複数の生体の集団状態
における該一個の生体の第１生体リズムを検出する第１
生体リズム検出ステップと、該第１生体リズム検出ステップにて検出された第１生体
リズムに起因する第１生体リズム情報を第１記録部に記
録する第１記録ステップと、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態における該一
個の生体の第２生体リズムを検出する第２生体リズム検
出ステップと、該第２生体リズム検出ステップにて検出された第２生体
リズムに起因する第２生体リズム情報を第２記録部に記
録する第２記録ステップと、該第１記録ステップにて記録された第１生体リズム情報
と該第２記録ステップにて記録された第２生体リズム情
報とに基づいて、該一個の生体の集団状態における心身
状態を評価する評価ステップとをそなえて構成されたこ
とを特徴とする、集団状態における心身状態の評価方
法。
【請求項６】一個の生体の単独状態における単独生体
リズム情報を第１記録部から読み出す単独生体リズム情
報読み出しステップと、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態における該一
個の生体に関する集団生体リズム情報を第２記録部から
読み出す集団生体リズム情報読み出しステップと、該単独生体リズム情報読み出しステップにて読み出され
た単独生体リズム情報と該集団生体リズム情報読み出し
ステップにて読み出された集団生体リズム情報とに基づ
いて、該一個の生体の集団状態における心身状態を評価
する評価ステップとをそなえて構成されたことを特徴と
する、集団状態における心身状態の評価方法。
【請求項７】一個の生体を含む複数の生体の集団状態
における該一個の生体の第１生体リズム情報を第１記録
部から読み出す第１生体リズム情報読み出しステップ
と、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態における該一
個の生体の第２生体リズム情報を第２記録部から読み出
す第２生体リズム情報読み出しステップと、該第１生体リズム情報読み出しステップにて読み出され
た第１生体リズム情報と該第２生体リズム情報読み出し
ステップにて読み出された第２生体リズム情報とに基づ
いて、該一個の生体の集団状態における心身状態を評価
する評価ステップとをそなえて構成されたことを特徴と
する、集団状態における心身状態の評価方法。
【請求項８】一個の生体を含む複数の生体の集団状態
における該一個の生体に関する集団生体リズムを検出す
る集団生体リズム検出ステップと、該集団生体リズム検出ステップにて検出された集団生体
リズムに起因する集団生体リズム情報を記録部に記録す
る記録ステップと、該記録ステップにて記録された集団生体リズム情報につ
いてフラクタル解析を用いてデータ解析する解析ステッ
プとをそなえて構成されたことを特徴とする、集団状態
における心身状態の評価方法。
【請求項９】一個の生体の生体リズムを検出する生体
リズム検出ステップと、該生体リズム検出ステップにて検出された生体リズムに
起因する生体リズム情報についてフラクタル解析を用い
てデータ解析する解析ステップをそなえて構成されたこ
とを特徴とする、集団状態における心身状態の評価方
法。
【請求項１０】生体の生体リズムを検出する生体リズ
ム検出部と、該生体リズム検出部にて検出された第１生体リズムに起
因する第１生体リズム情報と該生体リズム検出部にて検
出された第２生体リズムに起因する第２生体リズム情報
とに基づいて、一個の生体の集団状態における心身状態
を評価する評価部とをそなえて構成されたことを特徴と
する、集団状態における心身状態の評価装置。
【請求項１１】一個の生体の単独状態における単独生
体リズムと、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態
における該一個の生体に関する集団生体リズムとを検出
する生体リズム検出部と、該生体リズム検出部にて検出された単独生体リズムに起
因する単独生体リズム情報と該生体リズム検出部にて検
出された集団生体リズムに起因する集団生体リズム情報
とに基づいて、該一個の生体の集団状態における心身状
態を評価する評価部とをそなえて構成されたことを特徴
とする、集団状態における心身状態の評価装置。
【請求項１２】一個の生体を含む複数の生体の集団状
態における該一個の生体に関する第１集団生体リズム
と、該一個の生体を含む複数の生体の集団状態における
該一個の生体に関する第２集団生体リズムとを検出する
生体リズム検出部と、該生体リズム検出部にて検出された第１生体リズムに起
因する第１生体リズム情報と該生体リズム検出部にて検
出された第２生体リズムに起因する第２生体リズム情報
とに基づいて、該一個の生体の集団状態における心身状
態を評価する評価部とをそなえて構成されたことを特徴
とする、集団状態における心身状態の評価装置。
【請求項１３】生体の生体リズムを検出する生体リズ
ム検出部と、該生体リズム検出部が検出した該生体の単独状態におけ
る単独生体リズムに起因する単独生体リズム情報を記録
する第１記録部と、該生体リズム検出部が検出した該生体の集団状態におけ
る集団生体リズムに起因する集団生体リズム情報を記録
する第２記録部と、該第１記録部に記録された単独生体リズム情報と該第２
記録部に記録された集団生体リズム情報とに基づいて、
該生体の集団状態における心身状態を評価する評価部と
をそなえて構成されたことを特徴とする、集団状態にお
ける心身状態の評価装置。
【請求項１４】該生体リズム検出部が、繰り返しリズム運動時における筋肉の動きの加速度を用
いて該生体リズムを生成し該生体リズムを検出するよう
に構成されたことを特徴とする、請求項１０〜請求項１
３のいずれか一項記載の集団状態における心身状態の評
価装置。
【請求項１５】該生体リズム検出部が、繰り返しリズム運動時における筋肉の動きを非侵襲的に
計測することにより、該生体リズムを検出するように構
成されたことを特徴とする、請求項１０〜請求項１４の
いずれか一項記載の集団状態における心身状態の評価装
置。
【請求項１６】生体の生体リズムを検出する生体リズ
ム検出部と、該生体リズム検出部にて検出された生体リズムに起因す
る生体リズム情報についてフラクタル解析を用いてデー
タ解析する解析部とをそなえて構成されたことを特徴と
する、集団状態における心身状態の評価装置。
【請求項１７】生体の生体リズムを検出可能な端末
と、該端末と網を介してデータ送受信可能なサーバとをそな
え、該サーバが、該端末が検出した生体の単独状態における単独生体リズ
ムに起因する単独生体リズム情報を記録する第１記録部
と、該端末が検出した該生体の集団状態における集団生体リ
ズムに起因する集団生体リズム情報を記録する第２記録
部と、該第１記録部に記録された単独生体リズム情報と該第２
記録部に記録された集団生体リズム情報とに基づいて、
該生体の集団状態における心身状態を評価する評価部と
をそなえて構成されたことを特徴とする、集団状態にお
ける心身状態の評価システム。
【請求項１８】コンピュータを、生体の生体リズムを検出する生体リズム検出部にて検出
された第１生体リズムに起因する第１生体リズム情報と
該生体リズム検出部にて検出された第２生体リズムに起
因する第２生体リズム情報とに基づいて、一個の生体の
集団状態における心身状態を評価する評価部として機能
させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み
取り可能な記録媒体。
【請求項１９】コンピュータを、生体の生体リズムを検出する生体リズム検出部にて検出
された生体リズムに起因する生体リズム情報についてフ
ラクタル解析を用いてデータ解析する解析部として機能
させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み
取り可能な記録媒体。