JP2006129887A - 生活状態通知システム - Google Patents

Abstract

【課題】従来の技術では安全な状態か否かは把握できるものの、安全な状態でない場合にはどの程度安全でないかが判らないという問題があった。特に、安全な状態でない場合に、健康に問題がないかどうか判らないという問題があった。
【解決手段】脈波センサと温度センサと体動センサとを具備し生体に装着される装着型デバイスと、前記装着型デバイスの検出信号に基づいて前記生体のエネルギー消費量を表わす代謝量の指標を算出する代謝指数算出部と、前記生体の日常動作量を表わす活動量の指標を算出する活動指数算出部と、前記代謝指数と前記活動指数との比較に基づいて、生活状態を判定する生活状態判定部と、該生活状態判定部による判定結果を出力する判定結果出力部とを有することを特徴とする生活状態通知システムにより解決できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、居宅者の情報を収集し居宅者を見守る家族などへ居宅者の安否状態や健康状態等の生活状態を通知するシステムに関する。

近年、少子高齢化、長寿化とともに核家族化が進行している。特に、６０歳以上の夫婦もしくは独居者のみで構成される高齢者世帯が急増しており、家族が遠隔から両親や祖父母の安否状態を把握できる見守り支援が求められている。

このような見守り支援に関して従来、家庭内に設置された各種センサで居宅者の情報を検出し、安否状態を通知するシステムがある。
例えば、特開２００２−７３９６６号公報に記載の「生活モニターシステム」では、電気ポットの操作または動作を検出して蓄積し、所定時間毎にもしくは要求に応じて、蓄積した情報を加工して電子メールで送信する。
また、例えば特開２００２−３４２８６４号公報に記載の「モニタリングシステム」では、人感センサの出力信号の履歴情報を記憶し、電話の着信信号に応じて履歴情報を電子メールで送信する。
また、特開２００３−２３５８１３号公報に記載の「監視装置」では、検出された生体情報に対し、使用者毎に設定された判定基準に基づいて身体状態を判定し、報知信号を発生する。

特開２００２−７３９６６号公報

特開２００２−３４２８６４号公報 特開２００３−２３５８１４号公報

しかし、従来の技術では、安全な状態か否かは把握できるものの、安全な状態でない場合に、どの程度安全でないか判らないという問題があった。特に、安全な状態でない場合に、健康に問題がないかどうか判らないという問題があった。
本発明の目的は、居住者の身体に装着されたセンサ及び居宅内に設置されたセンサを用いて、安否状態や健康状態等の生活状態を通知する情報システムを提供することである。

上記の課題は、脈波センサと温度センサと体動センサとを具備し生体に装着される装着型デバイスと、前記装着型デバイスの検出信号に基づいて前記生体のエネルギー消費量を表わす代謝量の指標を算出する代謝指数算出部と、前記生体の日常動作量を表わす活動量の指標を算出する活動指数算出部と、前記代謝指数と前記活動指数との比較に基づいて、生活状態を判定する生活状態判定部と、該生活状態判定部による判定結果を出力する判定結果出力部とを有することを特徴とする生活状態通知システムにより解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、睡眠開始時刻と睡眠終了時刻から算出される睡眠時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの活動時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの安静時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時間までの食事時間、及び、体調異常を判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、前記生体が正常な状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、前記生体が正常な状態にない場合に、前記生体の異常状態を判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部が、前記生体が、安静状態、活動状態にあるかを判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、前記生体が、安静状態にある場合に、前記生体が睡眠状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、前記生体が、活動状態にある場合に、前記生体が食事状態にあるか否かを判定する判定することを特徴とする生活状態通知システム
により、解決できる。
また、上記の課題は、前記代謝指数算出部は、前記脈波センサ及び前記温度センサの出力信号に基づいて前記代謝指数を算出することを特徴とする生活状態通知システム
により、代謝指数の算出の正確性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記活動指数算出部は、前記体動センサの出力信号に基づいて前記活動指数を算出することを特徴とする生活状態通知システム
により、活動指数の算出の簡便性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記判定結果出力部は、前記生活状態判定部が睡眠状態を判定した場合に、前記生活状態判定部による判定結果を出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、利便性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記判定結果出力部は、前記生活状態判定部による判定結果を電子メールとして出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、利便性及び即時性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、前記生体が正常な状態にあるか否かを安否状態として判定し、前記判定結果出力部は、前記電子メールの主題に該安否状態を記述して出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、利便性を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記判定結果出力部は、前記活動指数と、前記代謝指数と、前記判定結果とで構成されるグラフを生成して、出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、詳細な生活状態の通知を簡易化しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記生体の存在の有無を検出する人感センサを具備する据置型デバイスとを有し、前記生活状態判定部が、前記人感センサの検出信号に基づいて、体調異常を出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、体調異常の判定精度を向上しつつ、解決できる。
また、上記の課題は、前記生活状態判定部は、体調異常を判定した場合に、判定した時点で即時、体調異常を判定したことを電子メールで出力することを特徴とする生活状態通知システム
により、体調異常の通知の即時性を向上しつつ、解決できる。

以上説明した生活状態通知システムにより、ユーザを見守る家族等は、ユーザの安否状態とともに、健康状態を簡易かつ詳細に把握できるので、大きな安心感を得つつ、遠隔からユーザを見守ることが可能となる。
また、ユーザは家族等から見守られているという意識を得られるので、毎日の生活を安心して生活することが可能となる。

図１に、本発明の実施例である生活状態通知システムの構成図を示す。本システムは、データサーバ１００と、ホームサーバ１２０と、ホームネットワーク１４０と、装着型デバイス１５０と、据置型デバイス１６０と、１つもしくは複数の無線中継器１７０と、宅外ネットワーク１８０と、入出力端末１９０と、前記入出力端末１９０に電子メールを中継するプロバイダー１９１と、で構成される。
前記入出力端末１９０が携帯電話の場合、前記プロバイダー１９１は、携帯電話のキャリアとなる。また、前記入出力端末１９０が家庭のパソコンの場合、前記プロバイダー１９１は、インターネットサービスプロバイダー（ＩＳＰ）となる。

本実施例では、前記入出力端末１９０は、携帯電話を想定しているが、パソコンでもよい。

本システムでは、前記ホームサーバ１２０と、前記据置型デバイス１６０と、前記無線中継器１７０と、をマンションなど集合住宅の１つの居宅に設置し、前記装着型デバイス１５０を、居宅の居住者（以下ユーザとする）が身体に装着して利用する。また、前記入出力端末１９０を、ユーザを見守る家族等（以下見守りユーザ）が利用する。また、前記データサーバ１００を、本システムの運用者であるカスタマーセンターが管理するデータセンターに設置する。
このように、前記データサーバ１００を、データセンターに設置することで、ユーザ及び見守りユーザの個人情報や、ユーザから收集される生体データなどのプライバシー情報を一元管理できるので、情報漏洩防止等のセキュリティ管理を簡易化できる。
前記ホームサーバ１２０を、マンション内に１つ設置し、前記据置型デバイス１６０を居宅毎に設置して、マンション内で１つのネットワークに接続する形式で利用しても良い。これにより、システムの導入コストを低減できる。
また、前記データサーバ１００は、マンション内に設置しても良い。これにより、システム構築を簡易化できる。

また、本システムでは、前記ホームサーバ１２０と、前記据置型デバイス１６０と、前記ホームネットワーク１４０と、戸建住宅（以下居宅とする）に設置し、前記装着型デバイス１５０を、居宅の居住者（以下ユーザとする）が身体に装着して利用してもよい。これにより、本システムを戸建住宅でも利用できる。
前記データサーバ１００は、ＤＳ制御部１０１と、ＤＳメモリ１０２と、活動指数算出部１０３と、代謝指数算出部１０４と、生活状態判定部１０５と、出力部１０６と、ＤＳ通信部１０８と、ユーザ情報データベース１１１と、データ蓄積データベース１１２と、知識ベース１１３と、で構成される。
前記ホームサーバ１２０は、ＨＳ制御部１２１と、ＨＳメモリ１２２と、ＨＳ宅内通信部１２３と、ＨＳ宅外通信部１２４と、で構成される。
前記装着型デバイス１５０は、ＷＤ制御部１５１と、ＷＤメモリ１５２と、装着型デバイスを識別する固有ＩＤであるＷＤ＿ＩＤを格納するＷＤ＿ＩＤ記憶部１５３と、ＷＤ演算部１５４と、ＷＤ無線通信部１５５と、生体の心臓の拍動に伴う血管内の血流量の変化を検出する脈波センサ１５６と、生体から発生する熱エネルギー量を検出する温度センサ１５８と、生体の活動を体動として検出する体動センサ１５９と、で構成される。

本実施例では、前記ＷＤ＿ＩＤ記憶部１５３に、「ｗｄ０１」が記憶されている。
前記装着型デバイス１５０は、前記無線中継器１７０及び、前記据置型デバイス１６０と無線通信を行う。
前記装着型デバイス１５０は、リストバンドに組み込まれており、ユーザは手首に装着して利用することを想定しているが、腕時計やロッカーキー、ペンダントや指輪、衣類、シューズ、帽子、眼鏡、など身体に装着するものに組み込まれていても良い。また、バンソウコウや湿布など、皮膚に直接貼りつけて利用してもよい。

図１８に、前記装着型デバイス１５０が、リストバンドに組み込まれているときの構成図を示す。前記脈波センサ１５６及び前記温度センサ１５８を、ユーザの皮膚に近接もしくは接触するように構成する。これにより、脈波及び体温を検出することが可能となる。また、体動センサ１５９を、手の甲と平行方向の動きを検出するようにリストバンドに組み込む。これにより、ユーザの体動を効率的に検出することが可能となる。
前記体動センサ１５９は、衝撃センサでもよい。これにより、消費電力を低減できる。また、前記体動センサ１５９は、加速度センサでもよい。これにより、体動を高精度に検出できる。
前記据置型デバイス１６０は、ＳＤ制御部１６１と、ＳＤメモリ１６２と、据置型デバイスを識別する固有ＩＤであるＳＤ＿ＩＤを格納するＳＤ＿ＩＤ記憶部１６３と、ＳＤ演算部１６４と、ＳＤ無線通信部１６５と、人感センサ１６６と、ＳＤ通信部１６７と、で構成される。

本実施例では、前記ＳＤ＿ＩＤ記憶部１６３に、「ｓｄ０１」が記憶されている。
前記人感センサ１６６は、圧力を検知して出力電圧が変化する圧電センサを想定しているが、生体から発生する熱エネルギーを検知して出力電圧が変化する焦電型赤外線センサや、他のセンサでもよい。また、圧電センサと焦電型赤外線センサ、及び他のセンサを組み合わせてもよい。
前記ホームネットワーク１４０は、前記ホームサーバ１２０と、前記据置型デバイス１６０と、前記無線中継器１７０と、が接続されている。前記ホームサーバ１２０は、前記ホームネットワーク１４０を介して、前記据置型デバイス１６０と、前記無線中継器１７０と、通信を行う。
前記ホームネットワーク１４０は、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）ケーブルによる有線通信を想定しているが、電力線通信（ＰＬＣ、Ｐｏｗｅｒ Ｌｉｎｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）や他の有線通信、または、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ等の無線通信の他、独自の通信方式でもよい。
前記据置型デバイス１６０は、ベッド等の家具に設置されることを想定しているが、居宅内のソファ、マッサージチェア、デスクチェア、床など、ユーザが安静状態を保持できる他の家具や、家電製品、住宅設備に設置されてもよい。

図１９に、前記据置型デバイス１６０が、ベッドに設置されているときの構成図を示す。前記人感センサ１６６を、ユーザに接触するように構成する。これにより、ユーザを検出することが可能となる。
本システムはハードウエア構成として記載されているが、本システムの機能の一部をソフトウエアで構成してもよい。

図２に、前記ユーザ情報データベース１１１の例２００を示す。前記データベース例２００は、ユーザの個人情報を管理するユーザ個人情報テーブル２１０と、見守りユーザの情報を管理する見守りユーザ情報テーブル２２０と、で構成される。前記ユーザ個人情報テーブル２１０は、ユーザを識別するユーザＩＤを格納するフィールド２１１と、ユーザがシステム利用時にユーザ認証を実施するときに使用するユーザパスワードを格納するフィールド２１２と、氏名、年齢、性別、体重、身長、安静時体温Ｔｓｔｂ、安静時脈拍数Ｐｓｔｂ等の個人情報を格納するフィールド２１３と、生活状態を判定するときに用いる体温係数ｔｆ及び脈拍係数ｐｆを格納するフィールド２１４と、ユーザが利用する装着型デバイスを識別するＷＤ＿ＩＤを格納するフィールド２１５と、で構成される。例えば、前記テーブル例２１０では、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」、氏名「Ｆ．Ｋｕｒｉ」のユーザは、年齢「７８」才、性別「Ｍ（男性）」、体重「６０．０」ｋｇ、身長「１．７０」ｍ、安静時体温Ｔｓｔｂ「３６．０」℃、安静時脈拍数Ｐｓｔｂ「７０」回／分であり、ＷＤ＿ＩＤ「ｗｄ０１」で識別される装着型デバイスを利用していることを示している。また、体温係数ｔｆ「０．１」、脈拍係数ｐｆ「１．０」であることを示していている。

前記見守りユーザ情報テーブル２２０は、ユーザを識別するユーザＩＤを格納するフィールド２２１と、見守りユーザを識別する見守りユーザＩＤを格納するフィールド２２２と、見守りユーザがシステム利用時にユーザ認証を実施するときに使用する見守りユーザパスワードを格納するフィールド２２３と、見守りユーザの氏名を格納するフィールド２２４と、ユーザの生活状態を電子メールで通知するときの通知先となる見守りユーザのメールアドレスを格納するフィールド２２５と、電子メールの主題に記述する主題キーワードを格納するフィールド２２６と、で構成される。
例えば、前記テーブル例２２０では、見守りユーザＩＤ「ｗｒ０００１」で識別される見守りユーザ「Ｈ．Ｋｕｒｉ」は、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」で識別されるユーザの生活状態を、メールアドレス「ｈ．ｋｕｒｉ＠ｄｏｍａｉｎ．ｃｏｍ」に、主題キーワード「ＧＲＡＮＤＰＡ」を含む主題として、通知してもらうように設定していることを示している。
前記フィールド２２５に格納されるメールアドレス及び、前記フィールド２２６に格納される主題キーワードは、見守りユーザがユーザ認証後に、自由に設定できる。

図３に、前記データ蓄積データベース１１２の例３００を示す。前記データ蓄積データベース１１２は、ユーザデータ履歴テーブル３１０と、通知履歴テーブル３２０と、で構成される。前記ユーザデータ履歴テーブル３１０は、前記ユーザＩＤを格納するフィールド３１１と、前記ホームサーバ１２０から送信されるユーザの生体データを含むＨＳデータを格納するフィールド３１２と、ユーザの生体データから算出される生活状態を格納するフィールド３１３と、前記ＨＳデータを受信した日時を格納するフィールド３１４と、で構成される。
前記通知履歴テーブル３２０は、ユーザＩＤを格納するフィールド３２１と、最後の通知日時を格納するフィールド３２２と、次回通知するまでのインターバル時間を格納するフィールド３２３と、で構成される。
前記テーブル３２０では、ユーザＩＤ「ｕｓｅｒ０００１」に関する生活状態を、通知日時「２００４／０４／０２ ２３：１０」に、最後に通知したことを示しており、次回はその１２時間後、すなわち「２００４／０４／０３ １１：１０」以降に通知するということを示している。

図４に、前記知識ベース１１３の例４００を示す。前記知識ベース１１４は、生活状態判定パラメータテーブル４１０と、生活状態判定知識テーブル４２０と、生活状態レベル判定知識テーブル４３０と、で構成される。前記生活状態判定パラメータテーブル４１０は、生活状態を判定するときに用いる活動指数ＡｃＩの下限値ＡｃＩ＿Ｌ、上限値ＡｃＩ＿Ｈ、極下限値ＡｃＩ＿ＬＬ、及び代謝指数ＭｔＩの下限値ＭｔＩ＿Ｌ、上限値ＭｔＩ＿Ｈ、極下限値ＭｔＩ＿ＬＬを格納する。
前記生活状態判定知識テーブル４２０は、既定の時間において、健康状態及び体調異常に関する生活状態を判定するための条件を格納する。例えば、健康状態の１つである生活状態「安静中（Ｓ＿ＳＴ）」を判定する場合、「活動指数ＡｃＩが下限値ＡｃＩ＿Ｌ以上かつ上限値ＡｃＩ＿Ｈ以下、かつ代謝指数ＭｔＩが下限値ＭｔＩ＿Ｌ以上かつ上限値ＭｔＩ＿Ｈ以下のとき」、という条件４２０Ａで判定することを示している。また、例えば、健康状態の１つである生活状態「活動中（Ｓ＿ＡＣ）」を判定する場合、「活動指数ＡｃＩが上限値ＡｃＩ＿Ｈより大きいとき」、という条件４２０Ｂで判定することを示している。また、例えば、健康状態の１つである生活状態「睡眠中（Ｓ＿ＳＬ）」を判定する場合、「活動指数ＡｃＩが下限値ＡｃＩ＿Ｌより小さいとき」、という条件４２０Ｃで判定することを示している。また、例えば、健康状態の１つである生活状態「食事中（Ｓ＿ＤＩ）」を判定する場合、「活動指数ＡｃＩが下限値ＡｃＩ＿Ｌ以上かつ上限値ＡｃＩ＿Ｈ以下、かつ代謝指数ＭｔＩが上限値ＭｔＩ＿Ｈより大きいとき」、という条件４２０Ｄで判定することを示している。

また、例えば体調異常の１つである生活状態「体調不良（Ｈ＿ＰＮ）」を判定する場合、「活動指数ＡｃＩが下限値ＡｃＩ＿Ｌより小さい、かつ代謝指数ＭｔＩが上限値ＭｔＩ＿Ｈより大きいとき」、という条件４２０Ｅで判定することを示している。また、例えば、体調異常の１つである生活状態「体調不良Ｓ（Ｈ＿ＰＳ）」を判定する場合、「活動指数ＡｃＩが上限値ＡｃＩ＿Ｈより大きい、かつ代謝指数ＭｔＩが下限値ＭｔＩ＿Ｌより小さいとき」、という条件４２０Ｅで判定することを示している。また、例えば、体調異常の１つである生活状態「体調極異常（Ｈ＿ＰＥ）」を判定する場合、「活動指数ＡｃＩが極下限値ＡｃＩ＿ＬＬより小さい、かつ代謝指数ＭｔＩが極下限値ＭｔＩ＿ＬＬより小さいのとき」、という条件４２０Ｇで判定することを示している。

前記生活状態レベル判定知識テーブル４３０は、１日の生活状態をレベル化して判定するための条件を格納する。例えば、生活状態「活動（ＡＣ）」のレベルを判定する場合、条件４３０Ｂをもとに、活動状態（Ｓ＿ＡＣ）を示す時間の総和ＡＣＴが４時間以上８時間未満のとき「レベルＡ（記号○で示す）」、４時間未満のとき「レベルＢ（記号△で示す）」、８時間より大きいとき「レベルＡＡ（記号◎で示す）」、と判定することを示している。また、例えば、生活状態「体調（ＨＰ）」のレベルを判定する場合、条件４３０Ｅをもとに、体調不良（Ｈ＿ＰＮ）及び体調不良Ｓ（Ｈ＿ＰＳ）及び体調極異常（Ｈ＿ＰＥ）を示す時間の総和ＨＰＴが１分以下のとき「レベルＡ（記号○で示す）」、１時間より大きいとき「レベルＢ（記号△で示す）」、と判定することを示している。
図５に、前記ＨＳメモリ１２２の例５００を示す。前記ＨＳメモリ１２２は、据置型デバイスの情報を格納するテーブル５１０で、構成される。前記テーブル５１０は、ＳＤ＿ＩＤを格納するフィールド５１１と、ユーザの所在を識別する所在コードを格納するフィールド５１２と、所在情報を格納するフィールド５１３と、で構成される。例えば、前記例５００の場合、前記ＳＤ＿ＩＤ「ｓｄ３０」で識別される据置型デバイスは、所在ＩＤ「ＢＥＤ」で識別されるベッドルームに設置されていることを示している。また同様に、前記ＳＤ＿ＩＤ「ｓｄ４０」で識別される据置型デバイスは、所在ＩＤ「ＬＤＫ」で識別されるリビングダイニングキッチンに設置されていることを示している。

図６に、前記ＤＳメモリ１０２の例６００を示す。前記ＤＳメモリ１０２は、活動指数ＡｃＩ算出パラメータ６１０と、代謝指数ＭｔＩ算出パラメータ６２０と、で構成される。
本実施例では、前記パラメータ６１０と前記パラメータ６２０は、前記ＤＳメモリ１０２に１つ格納されているが、ユーザ毎に格納されていても良い。これにより、ユーザ固有の行動的及び身体的特徴に応じて、活動指数ＡｃＩと代謝指数ＭｔＩを算出することができる。

次に、本システムの動作を、フローチャートを用いて説明する。
図７に、前記装着型デバイス１５０の動作を表わすフローチャートを示す。まず、前記装着型デバイス１５０が動作を開始すると、前記ＷＤ制御部１５１は、終了するか否かを判定するステップ７０１を実行する。前記ステップ７０１で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ７０１で、終了しないと判定した場合、前記ＷＤ制御部１５１は、待機時間Ｔｗの間待機するステップ７０２を実行する。本実施例では、待機時間Ｔｗを「６０秒」としているが、任意の時間でよい。

次に、前記ＷＤ制御部１５１は、前記装着型デバイス１５０をユーザが装着しているか否かを判定するステップ７０３を実行する。例えば、前記脈波センサ１５６の出力値が既定値より小さい場合に装着していると判定し、既定値以上の場合に装着していないと判定する。
前記ステップ７０３で、装着してないと判定した場合、前記ＷＤ制御部１５１は、前記ステップ７０１を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。
前記ステップ７０３で、装着していると判定した場合、前記ＷＤ制御部１５１は、前記ＷＤ演算部を起動し、前記脈波センサ１５６から脈拍数Ｐｓを、前記温度センサ１５８から体温ＢＴを、前記体動センサ１５９から体動Ａｃを、生体データとして算出するステップ７０４を実行する。
例えば、脈拍数Ｐｓを算出する場合、前記脈波センサ１５６の出力する脈波からピーク値を算出し、現在時刻から過去６０秒間のピーク値の回数をカウントし、脈拍数Ｐｓとして算出する。
また、例えば、体温ＢＴを算出する場合、前記温度センサ１５８の出力する電圧値をもとに、電圧値を体温に変換する変換式を用いて体温ＢＴを算出する。
また、例えば、体動Ａｃを算出する場合、前記体動センサ１５９の出力する体動の大きさに相当するスカラー値が、既定値以下の値から既定値より大きい値を示す回数と、既定値より大きい値から既定値以下を示す回数を合算し、体動Ａｃとして算出する。

次に、前記ＷＤ制御部１５１は、前記ＷＤ無線通信部１５５を起動し、前記ステップ７０４で算出した生体データを、前記ＷＤ＿ＩＤとともに、ＷＤデータとして、送信するステップ７０５を実行する。
例えば、生体データが脈拍数Ｐｓ「８０」、体温ＢＴ「３６．２」、体動Ａｃ「７０」の場合、ＷＤデータとして、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、Ｐｓ＝８０、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝７０」（ＷＤＤＡＴＡ０１とする）を送信することになる。
前記ステップ７０５で送信された前記ＷＤデータは、前記無線中継器１７０、もしくは前記据置型デバイスが受信する。

図８（１）に、前記ＷＤデータを前記無線中継器１７０が受信する場合の、前記無線中継器１７０の動作を表わすフローチャートを示す。
まず、前記無線中継器１７０が動作を開始すると、前記無線中継器１７０は、終了するか否かを判定するステップ８０１を実行する。前記ステップ８０１で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ８０１で、終了しないと判定した場合、前記無線中継器１７０は、前記装置型デバイス１５０が送信した前記ＷＤデータを受信するステップ８０２を実行する。

次に、前記無線中継器１７０は、受信した前記ＷＤデータに、前記無線中継器１７０を識別するＳＤ＿ＩＤ（本実施例ではＳＤ＿ＩＤ「ｔｄ１０」とする）を付加し、ＳＤデータとして送信するステップ８０３を実行する。
例えば、前記ＷＤＤＡＴＡ０１を受信した場合、ＳＤデータとして、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｔｄ１０、Ｐｓ＝８０、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝７０」（ＳＤＤＡＴＡ０１とする）を送信することになる。

本実施例では、前記装着型デバイス１５０の前記ＷＤ無線通信部１５５と、前記無線中継器１７０との無線通信、及び、前記装着型デバイス１５０の前記ＷＤ無線通信部１５５と、前記据置型デバイス１６０の前記ＳＤ無線通信部１６５との無線通信は、微弱無線を想定している。これにより、消費電力を低減することが可能となる。また、装着型デバイスを装着したユーザが、据置型デバイスに近付いたときのみ据置型デバイスは、装着型デバイスが送信するＷＤ＿ＩＤを受信できるので、ユーザの識別を簡易化することが可能となる。
また、前記無線通信は、Ｚｉｇｂｅｅ、特定小電力無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ等、他の無線通信でもよい。これにより、より汎用的なシステム構築が可能となる。

図８（２）に、前記据置型デバイス１６０の動作を表わすフローチャートを示す。まず、前記据置型デバイス１６０が動作を開始すると、前記ＳＤ制御部１６１は、終了するか否かを判定するステップ８０４を実行する。前記ステップ８０４で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ８０４で、終了しないと判定した場合、前記ＳＤ制御部１６１は、前記人感センサ１６６により、ユーザを検出しているか否かを判定するステップ８０５を実行する。
前記ステップ８０５で、ユーザを検出していないと判定した場合、前記ＳＤ制御部１６１は、前記ステップ８０４を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。
前記ステップ８０５で、ユーザを検出していると判定した場合、前記ＳＤ制御部１６１は、前記装着型デバイス１５０が送信した前記ＷＤデータを受信するステップ８０６を実行する。このとき、受信したＷＤデータからＷＤ＿ＩＤを抽出し、前記ＳＤメモリに格納する。

次に、前記ＳＤ制御部１６１は、ユーザを検出している状態を示す検出情報（ＬＯＣ＝ＯＮ）を、受信した前記ＷＤデータと前記ＳＤ＿ＩＤとともに、ＳＤデータとして送信するステップ８０７を実行する。
例えば、前記ＷＤＤＡＴＡ０１を受信した場合、ＳＤデータとして、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｓｄ３０、Ｐｓ＝８０、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝７０、ＬＯＣ＝ＯＮ」（ＳＤＤＡＴＡ０２とする）を送信することになる。

次に、前記ＳＤ制御部１６１は、前記ステップ８０５と同様に、ユーザを検出しているか否かを判定するステップ８０８を実行する。
前記ステップ８０８で、ユーザを検出していると判定した場合、前記ＳＤ制御部１６１は、前記ステップ８０６を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。
前記ステップ８０８で、ユーザを検出していないと判定した場合、ユーザを検出していない状態を示す検出情報（ＬＯＣ＝ＯＦＦ）を、前記ＳＤメモリに格納されているＷＤ＿ＩＤとともに、ＳＤデータとして送信するステップ８０９を実行する。
ここでは、ＳＤデータとして、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｓｄ３０、ＬＯＣ＝ＯＦＦ」（ＳＤＤＡＴＡ０３とする）を送信することになる。

前記ステップ８０９では、ＳＤデータ送信後、前記ＳＤメモリに格納されているＷＤ＿ＩＤを削除する。
前記ステップ８０７及び前記ステップ８０９で送信された前記ＳＤデータは、前記ホームネットワーク１４０を介して、前記ホームサーバ１２０が受信する。

図９に、前記ホームサーバ１２０の動作を表わすフローチャートを示す。まず、前記ホームサーバ１２０が動作を開始すると、前記ＨＳ制御部１２１は、終了するか否かを判定するステップ９０１を実行する。前記ステップ９０１で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ９０１で、終了しないと判定した場合、前記ＨＳ制御部１２１は、前記無線中継器１７０から送信された前記ＳＤデータ、もしくは前記据置型デバイス１６０から送信された前記ＳＤデータを受信するステップ９０２を実行する。

次に、前記ＨＳ制御部１２１は、受信したＳＤデータをもとに、所在情報を生成するステップ９０３を実行する。例えば、前記ＳＤデータに、ＳＤ＿ＩＤ「ｓｄ３０」、検出情報「ＬＯＣ＝ＯＮ」が含まれていた場合、前記ＨＳメモリ５００に格納されたレコード５１０Ａを抽出し、所在情報「ＬＯＣ＿ＢＥＤ＝ＯＮ」を生成することになる。

次に、前記ＨＳ制御部１２１は、前記ステップ９０２で受信したＳＤデータを、前記ステップ９０３で生成した所在情報とともに、ＨＳデータとして送信するステップ９０４を実行する。
例えば、前記ＳＤＤＡＴＡ０２を受信した場合、ＨＳデータとして、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｓｄ３０、Ｐｓ＝８０、ＢＴ＝３６．２、Ａｃ＝７０、ＬＯＣ＿ＢＥＤ＝ＯＮ」（ＨＤＤＡＴＡ０２とする）を送信することになる。
また、例えば、前記ＳＤＤＡＴＡ０３を受信した場合、ＨＳデータとして、「ＷＤ＿ＩＤ＝ｗｄ０１、ＳＤ＿ＩＤ＝ｓｄ３０、ＬＯＣ＿ＢＥＤ＝ＯＦＦ」（ＨＤＤＡＴＡ０３とする）を送信することになる。
前記ステップ９０４で送信された前記ＨＳデータは、前記宅外ネットワーク１８０を介して、前記データサーバ１００が受信する。

図１０に、前記データサーバ１００のデータ受信時の動作を表わすフローチャートを示す。まず、前記データサーバ１００が動作を開始すると、前記ＤＳ制御部１０１は、受信時の動作を終了するか否かを判定するステップ１００１を実行する。前記ステップ１００１で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ１００１で、終了しないと判定した場合、前記ＤＳ制御部１０１は、前記ホームサーバ１２０から送信された前記ＨＳデータを受信するステップ１００２を実行する。
次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記活動指数算出部１０３を起動し、前記ステップ１００２で受信したＨＳデータ及び、前記ＨＳメモリに格納されている活動指数ＡｃＩ算出パラメータ６１０をもとに、生体の日常動作量を表す活動量の指標を示す活動指数を算出するステップ１００３を実行する。

本実施例では、前記ステップ１００３において、以下の式により、対象時間ｔの活動指数ＡｃＩを算出する。

ｔ＋Ｔａｅ
ＡｃＩ（ｔ）＝ Σ ｛ ａｆ（ｉ−ｔ）× Ａｃ（ｉ） ｝／１０００
ｉ＝ｔ＋Ｔａｓ

但し、ｔ：対象時間［分］、
Ｔａｓ、Ｔａｅ：Ａｃ値の範囲を定める開始時間と終了時間
ａｆ（ｘ）：対象時間ｔに対する時間差ｘに関する係数、
Ａｃ（ｉ）：時間ｉにおけるＡｃ値
ＡｃＩ（ｔ）：対象時間ｔの活動指数（但し、小数点以下切り捨て）
例えば、前記パラメータ６１０が、Ｔａｓ＝−４、Ｔａｅ＝０、ａｆ（−４）＝１０６、ａｆ（−３）＝５４、ａｆ（−２）＝５８、ａｆ（−１）＝７６、ａｆ（０）＝２３０と設定されており、Ａｃ（Ｔ−４）＝１１１、Ａｃ（Ｔ−３）＝１０５、Ａｃ（Ｔ−２）＝１０６、Ａｃ（Ｔ−１）＝９０のとき、時間Ｔに前記ＨＳＤＡＴＡ０２を受信したとき、Ａｃ（Ｔ）＝７０であることから、時間Ｔの活動指数ＡｃＩは「４６」となる。

次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記代謝指数算出部１０４を起動し、前記ステップ１００２で受信したＨＳデータ及び、前記代謝指数ＡｃＩ算出パラメータ６２０及び、前記ユーザ個人情報２１０に格納されたデータをもとに、生体のエネルギー消費量を表す代謝量の指標を示す代謝指数を算出するステップ１００４を実行する。

本実施例では、前記ステップ１００４において、以下の式により、対象時間ｔの代謝指数ＭｔＩを算出する。

ＭｔＩ（ｔ）＝ ｍｆ×［ ｔｆ×｛ＢＴ（ｔ）−Ｔｓｔｂ｝ ＋
ｐｆ×｛Ｐｓ（ｔ）−Ｐｓｔｂ｝／｛（２２０−ＡＧＥ）−Ｐｓｔｂ｝］

但し、ｔ：対象時間［分］、
ｍｆ：調整係数
ｔｆ：体温−代謝量変換係数、
ｐｆ：脈拍−代謝量変換係数、
Ｔｓｔｂ：安静時体温、
Ｐｓｔｂ：安静時脈拍数、
ＡＧＥ：年齢
ＭｔＩ（ｔ）：対象時間ｔの代謝指数（但し、小数点以下切り捨て）
例えば、前記パラメータ６２０が、ｍｆ＝１００と設定されている場合、時間Ｔに前記ＨＳＤＡＴＡ０２を受信したとき、ＢＴ（Ｔ）＝３６．２、Ｐｓ（Ｔ）＝８０であることから、対象時間Ｔの代謝指数ＭｔＩは「１４」となる。

本実施例では、生体のエネルギー消費量を表す代謝量の指標である代謝指数を、安静時のエネルギー消費量を基準として相対的に算出したが、代謝量の絶対量をもとに、代謝指数を算出しても良い。その場合、例えば、以下の式により、対象時間ｔの代謝指数を算出する。

ＭｔＩ（ｔ）＝ ｍｆ×［ ｔｆ×ＢＴ（ｔ） ＋
ｐｆ×｛Ｐｓ（ｔ）−Ｐｓｔｂ｝／｛（２２０−ＡＧＥ）−Ｐｓｔｂ｝］

これにより、代謝指数と代謝量との相関をより明確化できる。
次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記生活状態判定部１０５を起動し、前記ステップ１００３で算出した活動指数ＡｃＩと、前記ステップ１００４で算出した代謝指数ＭｔＩをもとに、前記生活状態判定知識テーブル４２０に格納された知識ベースを用いて、健康状態及び体調異常に関する生活状態を判定するステップ１００５を実行する。

例えば、前記ＨＳＤＡＴＡ０２を受信した場合、活動指数ＡｃＩ「４６」、代謝指数ＭｔＩ「１４」となることから、生活状態は「安静中（Ｓ＿ＳＴ）」となる。
また、例えば、活動指数ＡｃＩ「６０」、代謝指数ＭｔＩ「３０」の場合、活動量が高く、代謝量も高いことから、生活状態は「活動中（Ｓ＿ＡＣ）」となる。
また、例えば、活動指数ＡｃＩ「１０」、代謝指数ＭｔＩ「−５」の場合、活動量が低く、代謝量も低いことから、生活状態は「睡眠中（Ｓ＿ＳＬ）」となる。
また、例えば、活動指数ＡｃＩ「４０」、代謝指数ＭｔＩ「２２」の場合、活動量が安静中と同じ程度で、代謝量が高いことから、生活状態は「食事中（Ｓ＿ＤＩ）」となる。
また、例えば、活動指数ＡｃＩ「１０」、代謝指数ＭｔＩ「３０」の場合、活動量が低いにもかかわらず、代謝量が高いことから、感染症やストレス等が原因で体調不良と考えられるので、生活状態は「体調不良（Ｈ＿ＰＮ）」となる。また、例えば、活動指数ＡｃＩ「５４」、代謝指数ＭｔＩ「−２」の場合、活動量が高いにもかかわらず、代謝量が低いことから、疲労や集中力低下等が原因で体調不良と考えられるので、生活状態は「体調不良Ｓ（Ｈ＿ＰＳ）」となる。また、例えば、活動指数ＡｃＩ「０」、代謝指数ＭｔＩ「−１０」の場合、活動量が低く、代謝量も著しく低いことから、体調が危険な状態に近いもしくは危険な状態であると考えられるので、生活状態は「体調極異常（Ｈ＿ＰＥ）」となる。

このように、活動量の指標である活動指数と代謝量の指標である代謝指数を算出して、両者を比較することにより、健康状態の基本的な要素である「安静」「活動」「睡眠」「食事」及び体調異常に関する生活状態を判定できる。
すなわち、代謝指数ＭｔＩのみで生活状態を判定しようとした場合、代謝量が高いとき、活動や食事をしていて代謝量が高いのか（すなわち体調は正常）、感染症やストレス等の体調不良で代謝量が高いのか（すなわち体調異常）、を区別できないが、代謝指数ＭｔＩと活動指数ＡｃＩを比較することで、両者の区別が可能となる。

また、代謝量が低いとき、睡眠していて代謝量が低いのか（すなわち体調は正常）、疲労や集中力低下等の体調不良で代謝量が低いのか（すなわち体調異常）、を区別できないが、代謝指数ＭｔＩと活動指数ＡｃＩを比較することで、両者の区別が可能となる。
このように、活動量の指標である活動指数と代謝量の指標である代謝指数を算出して、両者を比較することにより、体調異常に関する生活状態を正確に判定できる。

次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記ステップ１００２で受信したＨＳデータと、前記ステップ１００５で算出した生活状態を、前記ＨＳデータを受信した日時と、前記ＨＳデータに含まれるＷＤ＿ＩＤが前記ユーザ個人情報テーブル２１０の前記ＷＤ＿ＩＤフィールド２１５に一致するレコードのユーザＩＤとともに、前記データ蓄積データベース１１２に格納するステップ１００６を実行する。

例えば、２００４年４月３日２３時８分に、前記ＨＳＤＡＴＡ０２を受信した場合、前記ユーザデータ履歴テーブル３１０に、レコード３１０Ａが格納されることになる。
このように、受信したＨＳデータは全て、受信した日時とともに前記ユーザデータ履歴テーブル３１０に蓄積される。

図１１に、前記データサーバ１００の通知時の動作を表わすフローチャートを示す。まず、前記データサーバ１００が動作を開始すると、前記ＨＳ制御部１０１は、通知時の動作を終了するか否かを判定するステップ１１０１を実行する。前記ステップ１１０１で、終了すると判定した場合、本動作を終了する。

前記ステップ１１０１で、終了しないと判定した場合、前記ＨＳ制御部１０１は、前記データ蓄積データベース１１２の前記ユーザデータ履歴テーブル３１０を検索し、最新の生活状態を抽出するステップ１１０２を実行する。

次に、前記ＨＳ制御部１０１は、前記ステップ１１０２で抽出した生活状態が睡眠中を示す「Ｓ＿ＳＬ」か否かを判定するステップ１１０３を実行する。
前記ステップ１１０３で、否と判定した場合、前記ＤＳ制御部１０１は、前記ステップ１１０１を実行し、以降の処理を繰り返して実行する。
前記ステップ１１０３で、生活状態が「Ｓ＿ＳＬ」と判定した場合、前記ＤＳ制御部１０１は、前記データ蓄積データベース１１２の前記通知履歴テーブル３２０を検索し、最後の通知時間とインターバル時間を抽出して前記ＤＳメモリ１０２に格納するステップ１１０４を実行する。

次に、前記ＤＳ制御部１０１は、現在時刻と前記ＤＳメモリ１０２に格納された最後の通知時間を比較し、インターバル時間以上経過したか否かを判定するステップ１１０５を実行する。
前記ステップ１１０４で、否と判定した場合、前記ＤＳ制御部１０１は、前記ステップ１１０１を実行し、以降の処理を繰り返して実行する。
前記ステップ１１０４で、経過したと判定した場合、前記ＤＳ制御部１０１は、前記データ蓄積データベース１１２の前記ユーザデータ履歴テーブル３１０を検索し、前記ＤＳメモリ１０２に格納された最後の通知時間より経過した日時のユーザデータを抽出して前記ＤＳメモリ１０２に格納するステップ１１０６を実行する。

次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記生活状態判定部１０６を起動し、前記ＤＳメモリ１０２に格納されたユーザデータをもとに、前記知識ベース１１３の前記生活状態レベル判定知識テーブル４３０に格納された知識ベースを用いて、生活状態をレベル化して判定するステップ１１０７を実行する。
例えば、生活状態「安静中（Ｓ＿ＳＴ）」の合計時間が１２０分（＝２時間）の場合、生活状態「安静（ＳＴ）」はレベルＡ（記号○）と判定する。また、生活状態「活動中（Ｓ＿ＡＣ）」の合計時間が２４０分（＝４時間）の場合、生活状態「活動（ＡＣ）」はレベルＡＡ（記号◎）と判定する。また、生活状態「睡眠中（Ｓ＿ＳＬ）」の合計時間が４８０分（＝８時間）の場合、生活状態「睡眠（ＳＬ）」はレベルＡ（記号○）と判定する。また、生活状態「食事中（Ｓ＿ＤＩ）」の合計時間が１２０分（＝２時間）の場合、生活状態「食事（ＤＩ）」はレベルＡ（記号○）と判定する。また生活状態「体調不良（Ｈ＿ＰＮ）」及び「体調不良Ｓ（Ｈ＿ＰＳ）」及び「体調異常（Ｈ＿ＰＥ）」の合計時間が０分（＝０時間）の場合、生活状態「体調（ＨＰ）」はレベルＡ（記号○）と判定する。

このように、本システムにより、ユーザが拘束されないまま通常通り生活しているだけで、ユーザの生体データを常時収集でき、時間毎の生活状態の合計時間から生活状態をレベル化できるので、一日の生活状態のレベルを正確に判定することが可能となる。

次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記生活状態判定部１０５を起動し、前記ステップ１１０７で判定した複数の生活状態のレベルをもとに、安否状態ＳＳＴを判定するステップ１１０８を実行する。

図１２に、前記ステップ１１０８で、安否状態ＳＳＴを判定するときの動作を表わすフローチャートを示す。まず、前記生活状態判定部１０５は、初期設定として、安否状態が「安全」を意味する「ＳＳＴ＝レベルＡ」を前記ＤＳメモリ１０２に格納するステップ１２０１を実行する。次に、前記生活状態判定部１０５は、複数の生活状態のレベルについて「全てレベルＡ」か否かを判定するステップ１２０２を実行する。前記ステップ１２０２で、「全てレベルＡ」と判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ１２０２で、否と判定した場合、前記生活状態判定部１０５は、複数の生活状態について、「１つでもレベルＡＡ」か否かを判定するステップ１２０３を実行する。前記ステップ１２０３で、否と判定した場合、前記生活状態判定部１０５は、複数の生活状態のレベルについて、「１つでもレベルＢ」か否かを判定するステップ１２０５を実行する。

前記ステップ１２０３で、「１つでもレベルＡＡ」と判定した場合、前記生活状態判定部１０５は、安否状態が「安全かつ健康」を意味する「ＳＳＴ＝レベルＡＡ」を前記ＤＳメモリ１０２に格納するステップ１２０４を実行し、続いて前記ステップ１２０５を実行する。

前記ステップ１２０５で、否と判定した場合、本動作を終了する。
前記ステップ１２０５で、１つでもレベルＢと判定した場合、安否状態が「安全でない」を意味する「ＳＳＴ＝レベルＢ」を前記ＤＳメモリ１０２に格納するステップ１２０５を実行し、本動作を終了する。

このように、複数の生活状態のレベルが判定されているので、安否状態を簡易に判定できる。

次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記出力部１０６を起動し、電子メールを生成するステップ１１０９を実行する。

図１３に、前記ステップ１１０９で生成された電子メールの例１３００を示す。前記例１３００は、送信元（Ｆｒｏｍ）１３１０、主題（Ｓｕｂ）１３２０、メール本文１３３０で構成される。
主題（Ｓｕｂ）１３２０には、前記見守りユーザ情報テーブル２２０の前記フィールド２２６に格納されている主題キーワードに、前記安否状態ＳＳＴを示す記号（レベルＡ「○」、レベルＡＡ「◎」、レベルＢ「△」）を追加したテキストが記述されている。また、前記本文１３００には、ユーザ氏名１３３１と、生活状態のレベル１３３２と、生活状態の推移をグラフ化した画像を表示するリンク１３３３が記述されている。

次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記出力部１０６を起動し、前記ステップ１１０８で生成した電子メールを送信するステップ１１１０を実行する。このとき送信日時が前記テーブル３２０の前記フィールド３２２に格納される。
前記ステップ１１１０で送信された電子メールは、前記プロバイダー１９１を介して、前記入出力端末１９０に送信される。

図１４に、前記入出力端末１９０で、前記ステップ１１０９で送信された電子メールを受信したときの画面例１４００を示す。
画面例１４００では、前記ステップ１１０９で送信された電子メールの主題が、他の電子メールの主題とともに一覧で表示されている。
このように、主題に、見守りユーザ自身が設定した主題キーワードが表示されるので、本システムから送信された電子メールか否かを即時に確認できる。

また、安否状態が判るように主題が表示されるので、ユーザを見守る家族等は、ユーザの安否状態を即時に把握できるとともに、安心感を得ることが可能となる。
見守りユーザが、前記画面例１４００が表示されている前記入出力端末１９０を操作し、主題を１つ選択すると、前記入出力端末１９０の画面に、選択された主題で識別される電子メールが表示される。
例えば、見守りユーザが主題１４０１を選択した場合、前記例１３００の電子メールが、前記入出力端末１９０の画面に表示される。これにより、ユーザを見守る家族等は、ユーザの健康状態も確認できるので、より安心感を得ることが可能となる。
また、前記入出力端末１９０の画面に、ユーザ氏名が表示されるので、家族等の見守りユーザは、居宅者に関する情報であることを違和感なく認識できる。
ここで、見守りユーザが、前記入出力端末１９０の画面に表示された前記リンク１３３３を選択すると、前記入出力端末１９０は、生活状態の推移をグラフ形化した生活状態推移画像を表示する。

図１６に、前記生活状態推移画像を表示したときの前記入出力端末１９０の画面例１７００を示す。前記画面例１７００は、ユーザ氏名１７１０と、過去２５時間前から現在までのユーザデータの推移を示すグラフ１７２０と、据置型デバイスで検知されたユーザデータを示す画像１７４１と、で構成される。前記グラフ１７２０は、活動指数の推移を示す時系列グラフ１７２１と、代謝指数の推移を示す時系列グラフ１７２２と、生活状態「安静中（Ｓ＿ＳＴ）」「活動中（Ｓ＿ＡＣ）」「睡眠中（Ｓ＿ＳＬ）」「食事中（Ｓ＿ＤＩ）」の推移を示す棒グラフ１７３１〜１７３４と、で構成される。

これにより、見守りユーザは、ユーザの生活状態をきめ細かく確認できるので、より大きな安心感を得ることができる。
前記グラフ１７２０には表示されていないが、生活状態「体調不良（Ｈ＿ＰＮ）」「体調不良Ｓ（Ｈ＿ＰＳ）」「体調極異常（Ｈ＿ＰＥ）」を表示しても良い。これにより、ユーザを見守る家族等は、ユーザの体調異常も確認できる。
前記グラフ１７２０では、表示するユーザデータの項目を限定して表示してもよい。これにより、画面の閲覧性を向上することが可能となる。
本実施例では、ユーザの生活状態が睡眠になるときに１日の健康状態及び安否状態という生活状態を見守りユーザに通知できるので、通常、ユーザより遅い時間に睡眠する見守りユーザは、その日のうちにユーザの生活状態を確認できる。また、ユーザの生活状態が安全でない場合は、ユーザを訪問する等、迅速な対応が可能となる。

また、例えば、見守りユーザが、安否状態がレベルＢを示す主題１４０２を選択した場合、前記入出力端末１９０に、図１５に示す画面例１５００が表示される。ここでは、生活状態「活動（ＡＣ）」１５３２が「△（レベルＢ）」と表示されていることが判る。このように、ユーザを見守る家族等は、安全でない理由を即時に確認できるので、ユーザの安否状態が安全でない場合でも、安心感を得ることが可能となる。

図１０に戻り、前記ステップ１００６の終了後、次に、前記ＤＳ制御部１０１は、前記ステップ１００４で算出した生活状態が「体調極異常（Ｈ＿ＰＥ）」か否かを判定するステップ１００７を実行する。前記ステップ１００７で、否と判定した場合、前記ステップ１００１を実行し、以降の処理を繰り返し実行する。
前記ステップ１００７で、「体調極異常（Ｈ＿ＰＥ）」と判定した場合、前記ＤＳ制御部１０１は、前記出力部１０６を起動し、カスタマーセンターに電話や警報で通報するとともに、緊急通知用の電子メールを生成して通知するステップ１００８を実行する。

図１７に、前記ステップ１００８で生成される緊急通知用の電子メールの例１８００を示す。前記例１３００と同様に、主題（Ｓｕｂ）１８２０には、前記見守りユーザ情報テーブル２２０の前記フィールド２２６に格納されている主題キーワードに、ユーザの体調極異常を示す「緊急」を追加したテキストが記述されている。
このように、安否状態として、安全な状態ではなく、かつ異常な状態であると考えられる生活状況「体調異常（Ｈ＿ＰＥ）」を判定した場合、即時に通知するので、ユーザを見守る家族等は、ユーザに異常があった場合でも、即時に把握できる。
以上説明した生活状態通知システムにより、ユーザを見守る家族等は、ユーザの安否状態とともに、健康状態を簡易かつ詳細に把握できるので、大きな安心感を得つつ、遠隔からユーザを見守ることが可能となる。

また、ユーザは家族等から見守られているという意識を得られるので、毎日の生活を安心して生活することが可能となる。
なお、前記据置型デバイス１５０の前記人感センサ１６６が圧電センサの場合は、前記圧電センサの出力する電圧値を統計処理し、生体の心臓の拍動である心拍ＨＲ（脈拍Ｐｓと同等）や、体動Ａｃなどの生体データを検出できる。また、前記人感センサ１６６が焦電型赤外線センサの場合は、前記焦電型赤外線センサの出力する電圧値から体温に変換する変換式を用いて、体温ＢＴを検出できる。
このように、前記据置型デバイス１５０の前記人感センサ１６６として、圧電センサと焦電型赤外線センサを組み合わせて利用することで、装着型デバイスを装着していない場合、例えば、前記据置型デバイス１５０をベッドに設置し、ユーザがベッドで就寝するときに装着型デバイスを外した場合でも、装着型デバイスを装着している場合と同様に、前記装着型デバイス１５０の出力する心拍ＨＲ、体動Ａｃ、体温ＢＴを用いて生活状態を判定できる。

本発明の実施例である生活状態通知システムの構成図。 ユーザ情報データベースの例。 データ蓄積データベースの例。 知識ベースの例。 ＨＳメモリの例。 ＤＳメモリの例。 装着型デバイスの動作を表すフローチャート。 （１）無線中継器の動作を表すフローチャート。（２）据置型デバイスの動作を表すフローチャート。 ホームサーバの動作を表すフローチャート。 データ受信時のデータサーバの動作を表すフローチャート。 通知時のデータサーバの動作を表すフローチャート。 安否状態判定時のデータサーバの動作を表すフローチャート。 生成された電子メールの例。 受信メール一覧表示時の入出力端末の画面例。 電子メール表示時の入出力端末の画面例。 生活状態の推移をグラフ化した画像表示時の入出力端末の画面例。 緊急用の電子メール表示時の入出力端末の画面例。 装着型デバイスがリストバンドに組み込まれているときの構成図。 据置型デバイスがベッドに設置されるときの構成図。

符号の説明

１００ データサーバ、１２０ ホームサーバ、１４０ ホームネットワーク、１５０ 装着型デバイス、１６０ 据置型デバイス、１７０ 無線中継器、１８０ 宅外ネットワーク、１９０ 入出力端末、１９１ プロバイダー、１０１ ＤＳ制御部、１０２ ＤＳメモリ、１０３ 活動指数算出部、１０４ 代謝指数算出部、１０５ 生活状態判定部、１０６ 出力部、１０８ ＤＳ通信部、１１１ ユーザ情報データベース、１１２ データ蓄積データベース、１１３ 知識ベース、 １２１ ＨＳ制御部、１２２ ＨＳメモリ、１２３ ＨＳ宅内通信部、１２４ ＨＳ宅外通信部、１５１ ＷＤ制御部、１５２ ＷＤメモリ、１５３ ＷＤ＿ＩＤ記憶部、１５４ ＷＤ演算部、１５５ ＷＤ無線通信部、１５６ 脈波センサ、１５８ 温度センサ、１５９ 体動センサ、１６１ ＳＤ制御部、１６２ ＳＤメモリ、１６３ ＳＤ＿ＩＤ記憶部、１６４ ＳＤ演算部、１６５ ＳＤ無線通信部、１６６ 人感センサ、１６７ ＳＤ通信部、２００ ユーザ情報データベース１１１の例、２１０ ユーザ個人情報テーブル、２２０ 見守りユーザ情報テーブル、２１１ ユーザＩＤを格納するフィールド、２１２ ユーザパスワードを格納するフィールド、２１３ 個人情報を格納するフィールド、２１４ 体温係数ｔｆ及び脈拍係数ｐｆを格納するフィールド、２１５ ＷＤ＿ＩＤを格納するフィールド、 ２２１ ユーザＩＤを格納するフィールド、２２２ 見守りユーザＩＤを格納するフィールド、２２３ 見守りユーザパスワードを格納するフィールド、２２４ 見守りユーザの氏名を格納するフィールド、２２５ 見守りユーザのメールアドレスを格納するフィールド、２２６ 主題キーワードを格納するフィールド、３００ データ蓄積データベース１１２の例、 ３１０ ユーザデータ履歴テーブル、３２０ 通知履歴テーブル、３１１ ユーザＩＤを格納するフィールド、３１２ ＨＳデータを格納するフィールド、３１３ 生活状態を格納するフィールド、３１４ ＨＳデータを受信した日時を格納するフィールド、３２１ ユーザＩＤを格納するフィールド、３２２ 最後の通知日時を格納するフィールド、３２３ インターバル時間を格納するフィールド、４００ 知識ベース１１３の例、４１０ 生活状態判定パラメータテーブル、４２０ 生活状態判定知識テーブル、４３０ 生活状態レベル判定知識テーブル、４２０Ａ〜４２０Ｇ 生活状態判定知識ベースの条件、４３０Ａ〜４３０Ｅ 生活状態レベル判定知識ベースの条件、５００ ＨＳメモリ１２２の例、５１０ 据置型デバイスの情報を格納するテーブル、５１１ ＳＤ＿ＩＤを格納するフィールド、５１２ 所在コードを格納するフィールド、５１３ 所在情報を格納するフィールド、６００ ＤＳメモリ１０２の例、 ６１０ 活動指数ＡｃＩ算出パラメータ、６２０ 代謝指数ＭｔＩ算出パラメータ、７０１〜７０５ 装着型デバイス１５０の動作を表わすフローチャートの各ステップ、８０１〜８０３ 無線中継器１７０の動作を表すフローチャートの各ステップ、８０４〜８０９ 据置型デバイス１６０の動作を表わすフローチャートの各ステップ、、９０１〜９０４ ホームサーバ１２０の動作を表わすフローチャートの各ステップ、１００１〜１００８ データサーバ１００のデータ受信時の動作を表わすフローチャートの各ステップ、１１０１〜１１１０ データサーバ１００の通知時の動作を表わすフローチャートの各ステップ、１２０１〜１２０６ データサーバ１００の安否状態ＳＳＴを判定するときの動作を表わすフローチャートの各ステップ、１３００ 電子メールの例、１３１０ 送信元（Ｆｒｏｍ）、１３２０ 主題（Ｓｕｂ）、１３３０ メール本文、１３３１ ユーザ氏名、１３３２ 生活状態のレベル、１３３３ 生活状態の推移をグラフ化した画像を表示するリンク、１４００ 電子メールを受信したときの入出力端末１９０の画面例、１４０１〜１４０２ 主題、１５００ 電子メールを表示したときの入出力端末１９０の画面例、１５３２ 生活状態「活動（ＡＣ）」の例、１７００ 生活状態推移画像を表示したときの前記入出力端末１９０の画面例、１７１０ ユーザ氏名、１７２０ ユーザデータの推移を示すグラフ、１７４１ 据置型デバイスで検知されたユーザデータを示す画像、１７２１ 活動指数の推移を示す時系列グラフ、１７２２ 代謝指数の推移を示す時系列グラフ、１７３１〜１７３４ 生活状態の推移を示す棒グラフ、１８００ 緊急通知用の電子メールの例、１８２０ 主題（Ｓｕｂ）。

Claims (15)

1. 脈波センサと温度センサと体動センサとを具備し生体に装着される装着型デバイスと、前記装着型デバイスの検出信号に基づいて前記生体のエネルギー消費量を表わす代謝量の指標を算出する代謝指数算出部と、前記生体の日常動作量を表わす活動量の指標を算出する活動指数算出部と、前記代謝指数と前記活動指数との比較に基づいて、生活状態を判定する生活状態判定部と、該生活状態判定部による判定結果を出力する判定結果出力部とを有することを特徴とする生活状態通知システム。
2. 請求項１に記載の生活状態通知システムにおいて、前記代謝指数算出部は、前記脈波センサ及び前記温度センサの出力信号に基づいて前記代謝指数を算出することを特徴とする生活状態通知システム。
3. 請求項１に記載の生活状態通知システムにおいて、前記活動指数算出部は、前記体動センサの出力信号に基づいて前記活動指数を算出することを特徴とする生活状態通知システム。
4. 請求項１に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、睡眠開始時刻と睡眠終了時刻から算出される睡眠時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの活動時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時刻までの安静時間、睡眠終了時刻から睡眠開始時間までの食事時間、及び、体調異常を判定することを特徴とする生活状態通知システム。
5. 請求項１に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、前記生体が正常な状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム。
6. 請求項５に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、前記生体が正常な状態にない場合に、前記生体の異常状態を判定することを特徴とする生活状態通知システム。
7. 請求項５に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、前記生体が、安静状態、活動状態にあるかを判定することを特徴とする生活状態通知システム。
8. 請求項７に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、前記生体が、安静状態にある場合に、前記生体が睡眠状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム。
9. 請求項７に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は、前記生体が、活動状態にある場合に、前記生体が食事状態にあるか否かを判定することを特徴とする生活状態通知システム。
10. 請求項１に記載の生活状態通知システムにおいて、前記判定結果出力部は 、前記生活状態判定部が睡眠状態を判定した場合に 、前記生活状態判定部による判定結果を出力することを特徴とする生活状態通知システム。
11. 請求項１に記載の生活状態通知システムにおいて、前記判定結果出力部は 、前記生活状態判定部による判定結果を電子メールとして出力することを特徴とする生活状態通知システム。
12. 請求項１１に記載の生活状態通知システムにおいて、前記生活状態判定部は前記生体が正常な状態にあるか否かを安否状態として判定し、前記判定結果出力部は前記電子メールの主題に該安否状態を記述して出力することを特徴とする生活状態通知システム。
13. 請求項１に記載の生活状態通知システムであって、前記判定結果出力部は、前記活動指数と 、前記代謝指数と 、前記判定結果とで構成されるグラフを生成して 、出力することを特徴とする生活状態通知システム。
14. 請求項１に記載の生活状態通知システムであって、前記生体の存在の有無を検出する人感センサを具備する据置型デバイスとを有し 、前記生活状態判定部が 、前記人感センサの検出信号に基づいて 、体調異常を出力することを特徴とする生活状態通知システム。
15. 請求項１に記載の生活状態通知システムであって、前記生活状態判定部は 、体調異常を判定した場合に 、判定した時点で 、体調異常を判定したことを電子メールで出力することを特徴とする生活状態通知システム。
    

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