JP2012194808A - 感染通知方法及び感染通知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】接触者による感染症の拡大の防止が図れる。
【解決手段】サーバ３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、通信相手先の移動端末との接触平均距離と、移動端末２の利用者ＩＤとを含む移動端末毎の接触情報を移動端末２から収集する収集部５１を有する。サーバは、収集された接触情報を記憶する接触テーブル４２を有する。サーバは、利用者の感染を検知すると、感染者の移動端末の利用者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を記憶された接触情報から特定する特定部５３を有する。サーバは、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通知部５４を有する。
【選択図】図５

Description

本発明は、感染通知方法及び感染通知装置に関する。

近年、例えば、インフルエンザウィルス等の感染症の拡大阻止を図るために様々な予防策が講じられている。そこで、感染症の拡大を阻止する策として、感染者の早期発見は勿論のこと、感染者と接触した接触者に対して接触相手の感染症の発症を早期に知らせることで、接触者への感染予防が図れる感染症予防システムが知られている。

感染症予防システムは、感染者と接触した接触者の携帯電話機の電話番号、接触日時及びメールアドレスを対応付けて管理するデータベースを備えたサーバを有する。そして、サーバは、医療機関等で陽性と判断された感染者と接触した接触者のメールアドレスをデータベースから読み出し、読み出された接触者のメールアドレスを使用して警告メールを発信する。その結果、感染者と接触した接触者は、警告メールを見て感染者との接触を認識し、その感染に対する予防、ひいては第三者への感染拡大の予防が図れる。

特開２００９−２１７６４９号公報

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。

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２は、移動端末内部の一例を示す機能ブロック図である。 図３は、移動端末による接触情報の取得範囲の一例を示す説明図である。 図４は、接触情報履歴テーブルの管理内容の一例を示す説明図である。 図５は、サーバ内部の一例を示す機能ブロック図である。 図６は、利用者テーブルのテーブル内容の一例を示す説明図である。 図７は、接触テーブルのテーブル内容の一例を示す説明図である。 図８は、感染期間の一例を示す説明図である。 図９は、感染状況テーブルのテーブル内容の一例を示す説明図である。 図１０は、感染危険度履歴テーブルのテーブル内容の一例を示す説明図である。 図１１は、統計カテゴリテーブルのテーブル内容の一例を示す説明図である。 図１２は、利用者別カテゴリテーブルのテーブル内容の一例を示す説明図である。 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。 図１４は、移動端末の通知内容の一例を示す説明図である。 図１５は、接触情報取得処理に関わる移動端末側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１６は、接触情報収集処理に関わるサーバ側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１７は、体温情報通知処理に関わる移動端末側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１８は、感染者登録処理に関わるサーバ側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１９は、感染者登録処理に関わるサーバ側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図２０は、感染率算出処理に関わるサーバ側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図２１は、感染危険度算出処理に関わるサーバ側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図２２は、感染時感染危険度設定処理に関わるサーバ側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図２３は、感染危険度通知処理に関わるサーバ側の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 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。

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“ＡＡＡＡ＠ｎｅｔ.ｎｅ．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Ｍ（Ｑ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Ｍ（Ｑ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Ｎ（Ｓ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“２０１０／１／２ １２:００:００”、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１＋１８＋１＝２０となる。その結果、感染率算出部６３は、１８／（１＋１８＋１）×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｝）／（２＋３＋４＋５＋３＋１）×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ＵＷＢ（Ultra Wide Band）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：http://www2.nict.go.jp/pub/ursi-f/doc/URSI_F_2007Sep21_takaya.pdf）

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、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）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、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１１０、ＲＡＭ(Random Access Memory)１２０、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３０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。

１ 感染通知システム
２ 移動端末
３ サーバ
１５ 近距離無線部
１７ 制御部
３４ 記憶部
３５ 制御部
４２ 接触テーブル
４３ 感染状況テーブル
４４ 危険度履歴テーブル
４５ 統計カテゴリテーブル
４６ 利用者別カテゴリテーブル
５１ 収集部
５２ 取得部
５３ 特定部
５４ 通知部
６１ 登録部
６２ 分析部
６３ 感染率算出部
６４ 危険度算出部
６５ 判定部

Claims (6)

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。
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
   ことを特徴とする請求項１に記載の感染通知方法。
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請求項１に記載の感染通知方法。
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請求項３に記載の感染通知方法。
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
   ことを特徴とする請求項４に記載の感染通知方法。
6. 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。

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