JP2014079506A - 膀胱内尿量推定装置、膀胱内尿量推定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 ユーザの膀胱内尿量を簡易な構成で推定することができる膀胱内尿量推定装置及び膀胱内尿量推定方法等の提供。
【解決手段】 膀胱内尿量推定装置は、ユーザの手に装着される加速度センサと、前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する処理装置とを備える。
【選択図】 図１

Description

本開示は、膀胱内尿量を推定する膀胱内尿量推定装置及び膀胱内尿量推定方法等に関する。

従来から、飲食物と接触する飲食物接触部と、使用者が保持するための保持部とを備えた食事用器具であって、前記食事用器具の動きを検知する動き検知手段と、時間情報を計測する計時手段とを備え、動き検知手段により検知された食事用器具の動きと計時手段により計測された食事に関する時間情報とを用いて、食べ方の指標となる情報を求める技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開2006-239272号公報

ところで、ユーザの膀胱内尿量の推定するためには、腹部超音波検査や皮膚抵抗計測法を用いた手法等が考えられるが、より簡易な構成で推定できると有用である。

そこで、開示の技術は、ユーザの膀胱内尿量を簡易な構成で推定することができる膀胱内尿量推定装置及び膀胱内尿量推定方法等の提供を目的とする。

本開示の一局面によれば、ユーザの手に装着される加速度センサと、
前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する処理装置とを備える、膀胱内尿量推定装置が提供される。

本開示の技術によれば、ユーザの膀胱内尿量を簡易な構成で推定することができる膀胱内尿量推定装置及び膀胱内尿量推定方法等が得られる。

膀胱内尿量推定装置１の一例を示す図である。 センサデバイス１０の概略構成の一例を示す図である。 加速度センサ１２の軸方向の定義の一例を示す図である。 処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。 処理装置１００の機能の一例を示す機能ブロック図である。 ユーザプロファイル生成部１１０により実行されるユーザプロファイル生成処理の一例を示すフローチャートである。 飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の一例を示す図である。 図７における波形ＧＸを抜き出した図である。 図７における波形ＧＹを抜き出した図である。 飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の他の一例を示す図である。 図１０における波形ＧＹを抜き出した図である。 飲料行動時におけるジャイロセンサ１４からの角速度信号波形の一例を示す図である。 少ない量（５０ｍｌ）の飲料が入った容器による飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の一例を示す図である。 多い量（１０００ｍｌ）の飲料が入った容器による飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の一例を示す図である。 図１３Ａに示す加速度信号波形の３軸合成加速度に基づく振動積算値を示す図である。 図１３Ｂに示す加速度信号波形の３軸合成加速度に基づく振動積算値を示す図である。 振動積算値の増加パターンの指標となる面積Ｓの一例を示す図である。 経口水分摂取量推定部１１２により実行される経口水分摂取量推定処理の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１６に示す経口水分摂取量推定処理の続きを示すフローチャート（その２）である。 排尿量推定部１１４により実行される排尿量推定処理の一例を示すフローチャートである。 環境温湿度記録部１１６により実行される環境温湿度記録処理の一例を示すフローチャートである。 膀胱内尿量推定部１１８により実行される膀胱内尿量推定処理の一例を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照しながら各実施例について詳細に説明する。

図１は、膀胱内尿量推定装置１の一例を示す図である。

膀胱内尿量推定装置１は、処理装置１００と、センサデバイス１０とを含む。

処理装置１００は、任意の形態のコンピューターで構成されてもよい。処理装置１００の各種機能（以下で説明する機能を含む）は、任意のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせにより実現されてもよい。例えば、処理装置１００の機能の任意の一部又は全部は、特定用途向けＡＳＩＣ（application-specific integrated circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等により実現されてもよい。また、処理装置１００は、複数の処理装置により実現されてもよい。尚、図１に示す例では、処理装置１００は、クラウド２上に位置するサーバ（ホストコンピューター）の形態である。

センサデバイス１０は、ユーザの手首に装着可能な任意の形態を有する。図示の例では、センサデバイス１０は、腕時計の形態を有し、ベルトによりユーザの手首に装着することができる。センサデバイス１０は、処理装置１００と無線通信網を介して通信可能である。例えば、センサデバイス１０は、処理装置１００とBluetooth(登録商標)やWiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access）などの規格に基づいて無線通信を行うものであってよい。

センサデバイス１０は、後述の如く、ユーザの日常行動データを取得し、取得した日常行動データを処理装置１００に送信する。センサデバイス１０は、図１に示すように、日常行動データを処理装置１００に直接送信してもよいし、スマートフォンのような他の通信端末３０を介して処理装置１００に送信してもよい。

膀胱内尿量推定装置１は、その他、管理コンピューター２０を含んでよい。管理コンピューター２０は、ユーザの行動等を管理・監視すべき管理者により使用されるコンピューターである。管理コンピューター２０は、任意の形態のコンピューターで構成されてもよい。尚、以下で説明する処理装置１００は、管理コンピューター２０により実現されてもよい。即ち、管理コンピューター２０が処理装置１００として機能することも可能である。

尚、以下では、一例として、ユーザは、老人ホーム等の介護施設に居住する老人であるものとする。この場合、管理コンピューター２０は、介護施設に配置され、管理者としては、医師や介護者が想定される。

図２は、センサデバイス１０の概略構成の一例を示す図である。

センサデバイス１０は、図２に示すように、加速度センサ１２と、ジャイロセンサ１４と、通信部１６とを含む。

加速度センサ１２は、好ましくは３軸方向の加速度、即ち互いに直交する３軸方向の加速度を検出する。加速度センサ１２の３軸は、センサデバイス１０の筐体に対して固定であってもよいし、可変であってもよい。加速度センサ１２は、センサデバイス１０の内部に配置されてよい。

ジャイロセンサ１４は、加速度センサ１２と共通の座標系で角速度を検出してよい。即ち、ジャイロセンサ１４は、加速度センサ１２と共通の３軸の各軸まわりの角速度を検出してよい。ジャイロセンサ１４は、センサデバイス１０の内部に配置されてよい。

通信部１６は、加速度センサ１２及びジャイロセンサ１４からの各出力信号（日常行動データ）を処理装置１００に送信する。加速度センサ１２及びジャイロセンサ１４からの各出力信号は、リアルタイムで処理装置１００に送信されてよい。尚、この際、加速度センサ１２及びジャイロセンサ１４からの各出力信号は、所定の処理を受けた後（例えばフィルタ処理等）、処理装置１００に送信されてもよい。

図３は、加速度センサ１２の軸方向の定義の一例を示す図である。ここでは、一例として、図３に示すように、Ｘ軸は、ユーザの手の長手方向（肘から手首に向かう方向が正方向）に対応し、Ｙ軸は、手のひらを開いたときの手のひらに略平行で且つ手を正面に真っ直ぐ伸ばしたときの上下方向（親指から小指に向かう向き、即ち下向きが正方向）に対応し、Ｚ方向は、手のひらをひらいたときの手のひらに対して略垂直な方向に対応する。ここでは、加速度センサ１２の３軸は、ユーザに手首に対して固定された関係である。但し、加速度センサ１２は、手の状態に無関係に、Ｙ軸が常に重力方向に向くような機構を備えてもよい。即ち、加速度センサ１２の３軸は、ユーザに手首に対してＺ軸まわりの回転（ＸＹ平面内の回転）のみが可能であってもよい。

図４は、処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す図である。

図４に示す例では、処理装置１００は、制御部１０１、主記憶部１０２、補助記憶部１０３、ドライブ装置１０４、ネットワークＩ／Ｆ部１０６、入力部１０７を含む。

制御部１０１は、主記憶部１０２や補助記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行する演算装置であり、入力部１０７や記憶装置からデータを受け取り、演算、加工した上で、記憶装置などに出力する。

主記憶部１０２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などであり、制御部１０１が実行する基本ソフトウェアであるＯＳやアプリケーションソフトウェアなどのプログラムやデータを記憶又は一時保存する記憶装置である。

補助記憶部１０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などであり、アプリケーションソフトウェアなどに関連するデータを記憶する記憶装置である。

ドライブ装置１０４は、記録媒体１０５、例えばフレキシブルディスクからプログラムを読み出し、記憶装置にインストールする。

記録媒体１０５は、所定のプログラムを格納する。この記録媒体１０５に格納されたプログラムは、ドライブ装置１０４を介して処理装置１００にインストールされる。インストールされた所定のプログラムは、処理装置１００により実行可能となる。

ネットワークＩ／Ｆ部１０６は、有線及び／又は無線回線などのデータ伝送路により構築されたネットワークを介して接続された通信機能を有する周辺機器（例えば、センサデバイス１０等）と処理装置１００とのインターフェースである。

入力部１０７は、カーソルキー、数字入力及び各種機能キー等を備えたキーボード、マウスやスライスパット等を有する。

尚、図４に示す例において、以下で説明する膀胱内尿量推定処理等は、プログラムを処理装置１００に実行させることで実現することができる。また、プログラムを記録媒体１０５に記録し、このプログラムが記録された記録媒体１０５を処理装置１００に読み取らせて、以下で説明する膀胱内尿量推定処理等を実現させることも可能である。なお、記録媒体１０５は、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。なお、記録媒体１０５には、搬送波は含まれない。

図５は、処理装置１００の機能の一例を示す機能ブロック図である。

処理装置１００は、図５に示すように、ユーザプロファイル生成部１１０と、経口水分摂取量推定部１１２と、排尿量推定部１１４と、環境温湿度記録部１１６と、膀胱内尿量推定部１１８とを含む。

尚、処理装置１００で実行されるプログラムは、これらの各部１１０，１１２，１１４，１１６，１１８を含むモジュール構成となっていてもよい。この場合、実際のハードウェアとしては、制御部１０１が補助記憶部１０３からプログラムを読み出して実行することにより上記各部１１０，１１２，１１４，１１６，１１８のうち１又は複数の各部が主記憶部１０２上にロードされ、１又は複数の各部が主記憶部１０２上に生成されてよい。

ユーザプロファイル生成部１１０は、ユーザプロファイルを生成し、登録する。ユーザプロファイルは、ユーザ毎に生成され、登録される。ユーザプロファイルは、例えば処理装置１００の補助記憶部１０３に記憶され、データベース化されてよい。このユーザプロファイル生成処理は、新たなユーザを登録する際に、１回だけ実行されてよく、定期的に更新のために再実行されてもよい。尚、老人ホーム等の介護施設の場合は、ユーザプロファイルは、動的に変化せず、基本的に固定である。

図６は、ユーザプロファイル生成部１１０により実行されるユーザプロファイル生成処理の一例を示すフローチャートである。

ステップ６００では、ユーザ属性がユーザプロファイルとして登録される。ユーザ属性は、例えばユーザの身長、体重、性別、生年月日等であってよい。

ステップ６０２では、ユーザの膀胱容量が算出され、ユーザプロファイルとして登録される。ユーザの膀胱容量は、任意の方法で算出されてもよい。例えば、ユーザ属性に基づいて、平均的な膀胱容量が算出されてもよい。また、ユーザ属性を参考に、下腹部（恥骨下部近傍）のGSR（皮膚電気抵抗：Galvanic Skin Resistance）センサ値または経腹的超音波診断法を用いた超音波画像からユーザの膀胱容量を概算してもよい。

ステップ６０４では、ユーザが水分の入った容器（コップやボトル等）を持つ利き手が確認され、ユーザプロファイルとして登録される。

ステップ６０６では、ユーザが水分摂取に使用する容器の属性（例えば容量、飲料種別、質量）がユーザプロファイルとして登録される。

尚、ユーザプロファイルとして他の情報が登録されてもよい。例えば、老人ホームのような特定施設などのように予め決められた食事献立や水分補給場所、飲料種別がある場合には、それら生活環境の情報がユーザプロファイルとして登録されてもよい。

経口水分摂取量推定部１１２は、ユーザの手首に装着されるセンサデバイス１０の加速度センサ１２からの加速度信号に基づいて、ユーザの経口水分摂取量を推定する。経口水分摂取量とは、ユーザが水分を口から摂取する際の摂取量である。ここで、一般的に、飲料を飲むとき、ユーザの手の動きとしては、飲料の入った容器を取ろうと手を伸ばし、手に掴んだ容器を口元へと上方に持ち上げ、その手の状態を維持して（但し、容器を徐々に傾け）飲料を飲む。飲料を飲み終えると、容器を下方に下げる。このように、一般的に、飲料行動を行う際には、ユーザは、容器を持つために手を前に突き出す「突出し行動」と、容器を持った手を上げる「持ち上げ行動」と、容器を持った手を下げる「持ち下げ行動」とを行う。ここでは、主に、この３つの行動が加速度信号にある特徴として表れること（図７等を参照して後述）に着目し、経口水分摂取量推定部１１２は、加速度センサ１２からの加速度信号に基づいて、先ず、飲料行動を検出する。次いで、経口水分摂取量推定部１１２は、飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号に基づいて、ユーザの経口水分摂取量を推定する。ここで、一般的に、容器に入っている飲料の量に応じて、飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号に変化が生じる（図１３等を参照して後述）。この点に着目し、経口水分摂取量推定部１１２は飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号に基づいて、ユーザの経口水分摂取量を推定する。

図７は、飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の一例を示す図である。図７において、縦軸は加速度の値であり、横軸は時間である。波形ＧＸは、Ｘ軸方向の加速度波形を表し、波形ＧＹは、Ｙ軸方向の加速度波形を表し、波形ＧＺは、Ｚ軸方向の加速度波形を表す。

図７に示すように、飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号は、「突出し行動」と、「持ち上げ行動」と、「持ち下げ行動」のそれぞれに対応して、それぞれ特徴的な波形（加速度変化）が発生する。即ち、「突出し行動」は、Ａ１部の波形に対応し、「持ち上げ行動」は、Ａ２部の波形に対応し、「持ち下げ行動」は、Ａ３部の波形に対応する。尚、Ａ４部の波形は、ユーザが容器から手を離して手前側に手を引く行動に対応する。尚、ここでは主に上記の３つの行動を検知するが、この手を引く行動をも検出することで、飲料行動の検出精度を高めることも可能である。

図８は、図７における波形ＧＸを抜き出した図である。図８には、Ａ１１，Ａ１２，Ａ２，Ａ３の波形部分に対応したユーザの手の状態を模式的に示す絵が挿入されている。この模式的な絵に付された矢印（実線）は、Ｘ軸方向における加速度成分を模式的に示す。

図８に示すように、「突出し行動」時には、Ａ１１にて示すように、正方向の加速度が生じる。また、「突出し行動」は、突出した手を止める行動（減速させる行動）を伴うので、直後に、Ａ１２にて示すように、負方向の加速度が生じる。「持ち上げ行動」が開始すると、図８に模式的な絵で示すように、加速度センサ１２のＸ軸の正方向は、水平方向から鉛直方向の上向き方向に変化する。即ち、絶対座標系でＸ軸が約９０度回転する。従って、「持ち上げ行動」時には、図８に模式的な絵で示すように、加速度センサ１２は、Ｘ軸方向で手の動きによる正方向の加速度が生じると共に、Ｘ軸方向で重力加速度を受けることになるので、Ｘ軸成分の加速度は、Ａ２にて示すように、重力加速度に対応する正方向の加速度（１Ｇ）まで増加する。「持ち上げ行動」後、「持ち下げ行動」までの間（即ち経口水分摂取中）は、重力加速度に対応する正方向の加速度（１Ｇ）が維持される。「持ち下げ行動」は、「持ち上げ行動」の逆であり、加速度センサ１２のＸ軸は、「持ち上げ行動」開始前の方向（水平方向）に変化する。従って、「持ち下げ行動」が開始すると、図８に模式的な絵で示すように、加速度センサ１２は、Ｘ軸方向で手の動きによる負方向の加速度が生じると共に、Ｘ軸方向で重力加速度から解放されるので、Ａ３にて示すように、Ｘ軸成分の加速度は「持ち上げ行動」開始前の値まで減少する。

図８から分かるように、飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号のＸ軸成分には、「突出し行動」と、「持ち上げ行動」と、「持ち下げ行動」のそれぞれに対応して、それぞれ特徴的な波形が発生する。従って、この特徴的な波形を検出することで、飲料行動を精度良く検出することができる。

図９は、図７における波形ＧＹを抜き出した図である。図８には、Ａ１，Ａ２，Ａ３，Ａ４の波形部分に対応したユーザの手の状態を模式的に示す絵が挿入されている。この模式的な絵に付された矢印（実線）は、Ｙ軸方向における加速度成分を模式的に示す。

図９に示すように、正面に手を真っ直ぐ伸ばした静止状態では、重力加速度に対応する負方向の加速度が発生する。「突出し行動」時には、Ａ１にて示すように、容器を持つ行為に起因してＹ軸成分の加速度の変動が生じる。「持ち上げ行動」が開始すると、図９に模式的な絵で示すように、加速度センサ１２のＹ軸は、鉛直方向から水平方向に変化する。即ち、絶対座標系でＹ軸が約９０度回転する。従って、「持ち上げ行動」時には、図９に模式的な絵で示すように、加速度センサ１２はＹ軸方向で重力加速度から解放されるので、Ｙ軸成分の加速度は、Ａ２にて示すように、重力加速度に対応する加速度（−１Ｇ）からゼロ付近まで増加する。「持ち上げ行動」後、「持ち下げ行動」までの間（即ち経口水分摂取中）は、Ｙ軸成分の加速度は、ゼロ付近で維持される。「持ち下げ行動」は、「持ち上げ行動」の逆であり、加速度センサ１２のＹ軸は、「持ち上げ行動」開始前の方向（鉛直方向）に変化する。従って、「持ち下げ行動」が開始すると、図９に模式的な絵で示すように、加速度センサ１２はＹ軸方向で重力加速度を受けることになるので、Ｙ軸成分の加速度は、Ａ２にて示すように、重力加速度に対応する値（−１Ｇ）まで減少する。尚、Ａ４部の波形は、ユーザが容器から手を離して手前側に手を引く行動に対応する。かかる行動時は、容器を放す行為に起因してＹ軸成分の加速度の変動が生じる。

図９から分かるように、飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号のＸ軸成分には、「突出し行動」と、「持ち上げ行動」と、「持ち下げ行動」のそれぞれに対応して、それぞれ特徴的な波形が発生する。従って、この特徴的な波形を検出することで、飲料行動を精度良く検出することができる。

尚、図８及び図９に示すように、「突出し行動」と、「持ち上げ行動」と、「持ち下げ行動」のそれぞれに対応した特徴的な波形は、加速度センサ１２からの加速度信号のＸ軸成分及びＹ軸成分の双方に表れる。従って、加速度センサ１２からの加速度信号のＸ軸成分及びＹ軸成分のいずれか一方のみに基づいて、飲料行動を精度良く検出することも可能である。但し、加速度センサ１２からの加速度信号のＸ軸成分及びＹ軸成分の双方を用いる場合（更には加速度センサ１２からの加速度信号のＺ軸成分）は、より高い精度で飲料行動を検出することが可能となる。

図１０は、飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の他の一例を示す図である。図１０において、縦軸は加速度の値であり、横軸は時間である。波形ＧＸは、Ｘ軸方向の加速度波形を表し、波形ＧＹは、Ｙ軸方向の加速度波形を表し、波形ＧＺは、Ｚ軸方向の加速度波形を表す。

図１０に示す加速度波形は、容器内の飲料を飲み干した場合の波形である点が、図７に示した加速度波形と主に異なる。即ち、図７に示した飲料行動は、容器内の飲料を全て飲み干さない行動であったのに対して、図１０に示す飲料行動は、容器内の飲料を全て飲み干す行動である。

図１０に示すように、容器内の飲料を全て飲み干す飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号は、「持ち上げ行動」と「持ち下げ行動」の間（即ち経口水分摂取中）に、「飲み干し行動」に対応する特徴的な波形が発生する。即ち、「飲み干し行動」は、Ａ５部の波形に対応する。

図１１は、図１０における波形ＧＹを抜き出した図である。図１１には、Ａ５の波形部分に対応したユーザの手の状態を模式的に示す絵が挿入されている。この模式的な絵に付された矢印（実線）は、Ｙ軸方向における加速度成分を模式的に示す。

経口水分摂取中は、上述の如く、ゼロ付近の加速度が維持される。しかしながら、「飲み干し行動」の際には、ユーザが手で容器を大きく傾ける行動（それに伴い手首が返る行動）を行う。この間、従って、「飲み干し行動」時には、図１１に模式的な絵で示すように、加速度センサ１２はＹ軸方向で重力加速度を受けることになるので（図中、重力加速度のＹ軸方向の成分Ｇｙ参照）、Ｙ軸成分の加速度は、Ａ５にて示すように、ゼロよりも大きくなる。

このように図１０及び図１１に示すように、Ｙ軸方向の加速度波形において、「持ち上げ行動」と「持ち下げ行動」の間の「飲み干し行動」の特徴の有無を判断することによって、飲料行動における飲み干しの有無を精度良く判定することができる。

図１２は、飲料行動時におけるジャイロセンサ１４からの角速度信号波形の一例を示す図である。図１２において、縦軸は角速度の値であり、横軸は時間である。波形ＧＹＸは、Ｘ軸まわりの角速度波形を表し、波形ＧＹＹは、Ｙ軸まわりの角速度波形を表し、波形ＧＹＺは、Ｚ軸まわりの角速度波形を表す。

図１２に示すように、飲料行動時におけるジャイロセンサ１４からの角速度信号は、「突出し行動」と、「持ち上げ行動」と、「持ち下げ行動」のそれぞれに対応して、それぞれ特徴的な波形が発生する。即ち、「突出し行動」は、Ａ１部の波形に対応し、「持ち上げ行動」は、Ａ２部の波形に対応し、「持ち下げ行動」は、Ａ３部の波形に対応し、「飲み干し行動」は、Ａ５部の波形に対応する。この特徴的な波形を検出することで、飲料行動を精度良く検出することができる。但し、ジャイロセンサ１４からの角速度信号波形は、上述した加速度センサ１２からの加速度信号波形ほど顕著には特徴的な波形が現れない。従って、ジャイロセンサ１４からの角速度信号は、好ましくは、単独ではなく、加速度センサ１２からの加速度信号と共に使用されてよい。

図１３Ａは、少ない量（５０ｍｌ）の飲料が入った容器による飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の一例を示し、図１３Ｂは、多い量（１０００ｍｌ）の飲料が入った容器による飲料行動時における加速度センサ１２からの加速度信号波形の一例を示す。図１３Ａ及び図１３Ｂにおいても、同様に、縦軸は加速度の値であり、横軸は時間である。波形ＧＸは、Ｘ軸方向の加速度波形を表し、波形ＧＹは、Ｙ軸方向の加速度波形を表し、波形ＧＺは、Ｚ軸方向の加速度波形を表す。

図１３Ａ及び図１３Ｂを対比すると明らかなように、少ない量（５０ｍｌ）の飲料が入った容器の場合と、多い量（１０００ｍｌ）の飲料が入った容器の場合とでは、加速度センサ１２からの加速度信号波形が大きく異なる。特に、少ない量（５０ｍｌ）の飲料が入った容器の場合では、振動成分が少ないのに対して、多い量（１０００ｍｌ）の飲料が入った容器の場合では、振動成分が多くなっている。これは、重いものを手に持つ際に力が必要となり、手に震えが生じるためである。このような振動成分の差異は、特に「持ち上げ行動」及び「持ち下げ行動」において顕著になる。従って、このような差異に着目することにより、ユーザの経口水分摂取量を推定することが可能である。

図１４Ａは、図１３Ａに示す加速度信号波形の３軸合成加速度に基づく振動積算値Ｖ_ｇを示す図であり、図１４Ｂは、図１３Ｂに示す加速度信号波形の３軸合成加速度に基づく振動積算値Ｖ_ｇを示す図である。図１４Ａ及び図１４Ｂにおいて、縦軸は振動積算値Ｖ_ｇであり、横軸は時間である。

３軸合成加速度Ｖ_ｇは、以下の式で算出される。
Ｖ_ｇ＝√（Ｇｘ^２＋Ｇｙ^２＋Ｇｚ^２）
Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚは、それぞれ、Ｘ軸成分の加速度、Ｙ軸成分の加速度及びＺ軸成分の加速度を表す。

振動積算値は、３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分（絶対値）を取り、各差分を積算したものである。３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分は、例えば以下の通りである。
３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分＝３軸合成加速度Ｖ_ｇ（ｔ）−３軸合成加速度Ｖ_ｇ（ｔ−Δｔ）
ここで、ｔはある時刻であり、Δｔは、微小時間である。３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分は、例えばΔｔ毎に算出され、積算されていく。従って、振動積算値は、３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分を所定時間で積分した値となる。

図１４Ａ及び図１４Ｂを対比すると明らかなように、少ない量（５０ｍｌ）の飲料が入った容器の場合と、多い量（１０００ｍｌ）の飲料が入った容器の場合とでは、振動積算値の増加態様が大きく異なる。例えば、少ない量（５０ｍｌ）の飲料が入った容器の場合では、振動成分が少ないため、振動積算値の増加態様が比較的緩やかであるのに対して、多い量（１０００ｍｌ）の飲料が入った容器の場合では、振動成分が多いため、振動積算値の増加態様が比較的急峻である。このような振動成分の差異は、図１４Ａ及び図１４ＢにてＡ１部及びＡ２部で示すように、特に「持ち上げ行動」及び「持ち下げ行動」において顕著になる。従って、振動積算値の増加態様（パターン）に着目することにより、ユーザの経口水分摂取量を推定することが可能である。

具体的には、容器内の飲料の量（水分容量）を変化させ、複数の容器内の水分容量に対して振動積算値の増加態様（増加パターン）を試験により導出し、水分容量毎に振動積算値の増加パターンを（各水分容量に紐付けして）記憶する。振動積算値の増加パターンは、図１５に示すように、振動積算値の波形を積分した面積Ｓで評価されてもよい。この場合、面積Ｓは、「持ち上げ行動」に対応する区間と、「持ち下げ行動」に対応する区間とで別々に算出されてよい。即ち、３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分は、「持ち上げ行動」に対応する区間と、「持ち下げ行動」に対応する区間とで、独立に積分されてよい。これは、「持ち上げ行動」と「持ち下げ行動」との間に、経口水分摂取に起因して容器内の水分容量が変化する可能性があるためである。

尚、水分容量毎の振動積算値の増加パターンは、ユーザ毎に異なりうるので、ユーザ毎に試験により導出されてもよい。この場合、水分容量毎の振動積算値の増加パターンは、ユーザ毎に紐付けされた態様で、ユーザプロファイルとして登録されてもよい。また、試験により導出されていない水分容量については、補間等により振動積算値の増加パターンが推定されて登録されてもよい。

このように図１４Ａ及び図１４Ｂを参照して説明した方法によれば、加速度信号波形の３軸合成加速度に基づく振動積算値Ｖ_ｇを考慮することで、ユーザの経口水分摂取量を精度良く推定することが可能である。

尚、図１４Ａ及び図１４Ｂを参照して説明した方法では、３軸合成加速度Ｖ_ｇが使用されているが、Ｘ軸成分の加速度、Ｙ軸成分の加速度及びＺ軸成分の加速度のうちの任意の２つの加速度の合成が使用されてもよいし、いずれか１つの加速度が使用されてもよい。例えば、３軸合成加速度Ｖ_ｇに代えて、例えばＸ軸成分の加速度とＹ軸成分の加速度との合成加速度（＝√（Ｇｘ^２＋Ｇｙ^２））が使用されてもよい。また、３軸合成加速度Ｖ_ｇに代えて、Ｙ軸成分の加速度が使用される場合、Ｙ軸成分の加速度の差分は、Ｙ軸成分の加速度の絶対値の差分であってよい。

図１６は、経口水分摂取量推定部１１２により実行される経口水分摂取量推定処理の一例を示すフローチャート（その１）である。図１７は、図１６に示す経口水分摂取量推定処理の続きを示すフローチャート（その２）である。尚、図１６及び図１７に示す処理中、ユーザの手首に装着されるセンサデバイス１０の加速度センサ１２からの加速度信号がリアルタイムで処理装置１００に供給されているものとする。

ステップ１６００では、センサデバイス１０の加速度センサ１２からの加速度信号（加速度センサ値）に基づいて、重力方向の軸を判別する。重力方向は、およそ大きさが１Ｇの加速度が発生している軸である。ここでは、便宜上、Ｙ軸方向が重力方向に対応しているものとする。

ステップ１６０２では、ユーザプロファイルから利き手情報を抽出する。尚、ユーザプロファイルは、図６を参照して上述した方法で生成・登録されたものであってよい。

ステップ１６０４では、重力方向の軸と利き手情報とに基づいてセンサデバイス１０の装着の向きを判別する。センサデバイス１０の装着の向きは、手首の内側に付けるか外側に付けるかである。例えば、図３に示した例では、左手の手首の外側にセンサデバイス１０が装着されている。この場合、重力方向はＹ軸方向の正方向となる。他方、左手の手首の内側にセンサデバイス１０が装着された場合、図３に示した例からセンサデバイス１０を回した状態となるので、重力方向はＹ軸方向の負方向となる。ここでは、以下、便宜上、センサデバイス１０の装着の向きは、重力方向がＹ軸方向の正方向に対応する向きであるとする。

ステップ１６０６では、Ｘ軸とＺ軸の合成加速度Ｖ（＝√（Ｇｙ^２＋Ｇｚ^２））が０より大きく０．５Ｇよりも小さいか否かを判定する。合成加速度Ｖが０より大きく０．５Ｇよりも小さい場合は、ユーザの手が水平面内で大きく動いていない状態（休止状態）と推定することができる。例えば、ユーザがテーブルの上に手を置いていて動かしていない状態などに該当する。この場合、待ち状態となる。他方、合成加速度Ｖが０より大きく０．５Ｇよりも大きい場合は、ユーザの手が水平面内で動いたと推定することができる。例えば、上述の「突出し行動」を行うときなどに該当する。従って、この場合、ステップ１６０８に進み、「突出し行動」であるか否かが判定される。

ステップ１６０８では、Ｘ軸とＺ軸の合成加速度Ｖが０．５Ｇよりも大きいか否かを判定する。これは、「突出し行動」の場合、図７等に示したように、合成加速度Ｖが０．５Ｇよりも大きくなるためである。尚、合成加速度Ｖに代えて、Ｘ軸成分の加速度が０．５Ｇよりも大きいか否かを判定してもよい。また、Ｘ軸とＺ軸の合成加速度Ｖが０．５Ｇよりも大きい場合には、「突出し行動」があったと判断して、ステップ１６１０に進む。Ｘ軸とＺ軸の合成加速度Ｖが０．５Ｇ以下である場合は、待ち状態となる。

ステップ１６１０では、Ｘ軸成分の加速度の変化量ΔＸが負であり且つＹ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負であるか否かを判定する。これは、「持ち上げ行動」開始時のモーションを検出するための判定条件の一例である。即ち、図７等にＡ２部にて示したように、「持ち上げ行動」開始時には、その時のモーションに起因してＸ軸成分の加速度及びＹ軸成分の加速度が瞬間的に減少する。従って、このような加速度変化の特徴を利用して、「持ち上げ行動」を精度良く検出することができる。Ｘ軸成分の加速度の変化量ΔＸが負であり且つＹ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負である場合は、「持ち上げ行動」の開始があったと判断して、ステップ１６１２に進み、それ以外の場合は、待ち状態となる。尚、この待ち状態において、一定時間、Ｘ軸成分の加速度の変化量ΔＸが負となり且つＹ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負となることがなかった場合に、ステップ１６０６に戻ることとしてよい。

ステップ１６１２では、現在時刻Ｔ_０を記録する。時刻Ｔ_０は、「持ち上げ行動」開始時に対応する時刻となる。

ステップ１６１４では、所定の閾値時間Ｈ１以上、Ｙ軸成分の加速度が−１Ｇより大きく且つ０Ｇより小さく、且つ、Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが正である状態が継続したか否かを判定する。これは、「持ち上げ行動」開始後のモーション（手を持ち上げる動作）を検出するための判定条件の一例である。図７等にＡ２部にて示して上述したように、「持ち上げ行動」時は、Ｙ軸成分の加速度が増加していき、Ｙ軸成分の加速度が−１Ｇより有意に大きくなるためである。所定の閾値時間Ｈ１は、「持ち上げ行動」に要する時間の取りうる範囲の最小時間に対応してよい。所定の閾値時間Ｈ１は、所定の固定値であってもよいし、試験結果に基づいて、ユーザ毎に設定されてもよい。所定の閾値時間Ｈ１以上、Ｙ軸成分の加速度が−１Ｇより大きく且つ０Ｇより小さく、且つ、Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが正である状態が継続した場合は、「持ち上げ行動」があったと判断して、ステップ１６１６に進み、それ以外の場合は、ステップ１６０８に戻る。

ステップ１６１６では、Ｙ軸成分の加速度が−０．４Ｇよりも大きく且つＸ軸成分の加速度が０．８Ｇよりも大きいか否かを判定する。これは、「持ち上げ行動」の終了状態、即ち容器の口元への移動の完了状態を検出するための判定条件の一例である。図７等にＡ２部にて示して上述したように、「持ち上げ行動」の終了状態では、絶対座標系でＸ軸及びＹ軸が約９０度回転する（重力方向がＹ軸方向からＸ軸方向へと変化する）。このため、Ｙ軸成分の加速度が−０．４Ｇよりも大きく且つＸ軸成分の加速度が０．８Ｇよりも大きくなる。従って、このような加速度変化の特徴を利用して、「持ち上げ行動」の終了状態を精度良く検出することができる。Ｙ軸成分の加速度が−０．４Ｇよりも大きく且つＸ軸成分の加速度が０．８Ｇよりも大きい場合は、「持ち上げ行動」が終了したと判断して、ステップ１６１８に進み、それ以外の場合は、待ち状態となる。尚、この待ち状態において、一定時間、Ｙ軸成分の加速度が−０．４Ｇよりも大きくなり且つＸ軸成分の加速度が０．８Ｇよりも大きくなることがなかった場合に、ステップ１６０６に戻ることとしてよい。

ステップ１６１８では、現在時刻Ｔ_１を記録する。時刻Ｔ_１は、「持ち上げ行動」終了時に対応する時刻となる。

ステップ１６２０では、時刻Ｔ_０から時刻Ｔ_１までの区間（即ち「持ち上げ行動」の区間）における３軸の加速度信号に基づいて、３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分の積分値（振動積算値）Ｓ_０１を算出する。ステップ１６２０の処理が終了すると、ステップ１７００に進む。

ステップ１７００では、所定の閾値時間Ｈ２以上、Ｙ軸成分の加速度が−０．２５Ｇより大きく且つ０Ｇより小さく、且つ、Ｘ軸とＺ軸の合成加速度Ｖ（＝√（Ｇｙ^２＋Ｇｚ^２））が０．８Ｇより大きく１．２Ｇよりも小さい状態が継続したか否かを判定する。これは、「持ち上げ行動」終了後の飲み動作（経口水分摂取動作）を検出するための判定条件の一例である。図７等に示したように、経口水分摂取中は、Ｙ軸成分の加速度が−０．２５Ｇより大きく且つ０Ｇより小さく、且つ、合成加速度Ｖが０．８Ｇより大きく１．２Ｇよりも小さい状態が形成されるためである。所定の閾値時間Ｈ２は、経口水分摂取に要する時間の取りうる範囲の最小時間に対応してよい。所定の閾値時間Ｈ２は、所定の固定値であってもよいし、試験結果に基づいて、ユーザ毎に設定されてもよい。Ｙ軸成分の加速度が−０．２５Ｇより大きく且つ０Ｇより小さく、且つ、合成加速度Ｖが０．８Ｇより大きく１．２Ｇよりも小さい状態が所定の閾値時間Ｈ２以上継続した場合には、経口水分摂取中であると判断して、ステップ１７０２に進み、それ以外の場合には、経口水分摂取を行わなかった（例えば、容器を口に付けただけで元に戻した場合等）と判断して、ステップ１６００に戻る。尚、ステップ１６００に戻るのに代えて、ステップ１６０６に戻ることとしてもよい。

ステップ１７０２では、Ｙ軸成分の加速度が０Ｇよりも大きくなったか否かを判定する。これは、「飲み干し行動」を検出するための判定条件の一例である。「飲み干し行動」時には、図１０等にＡ５部にて示して上述したように、Ｙ軸成分の加速度がゼロよりも大きくなるためである。Ｙ軸成分の加速度が０Ｇよりも大きくなった場合には、「飲み干し行動」があったと判断して、ステップ１７０４に進む。他方、Ｙ軸成分の加速度が０Ｇよりも大きくならない場合には、ステップ１７０６に進む。

ステップ１７０４では、現在の容器内の水分容量（飲料の量）が０であるとして、今回の飲料行動時の経口水分摂取量を算出（推定）する。即ち、「飲み干し行動」が検出されたため、現在の容器内には飲料が入っていないと推定し（即ち、後述の第２水分容量Ｗ_１が０であると推定し）、この推定に基づいて、今回の飲料行動時の経口水分摂取量を算出する。この際、今回の飲料行動時の経口水分摂取量は、今回の飲料行動前の容器内の水分容量（第１水分容量）となる。第１水分容量は、後述の方法（ステップ１７１６参照）により算出されてもよいし、容器内の初期の水分容量から前回までの総経口水分摂取量を差し引くことで算出されてもよい。初期の水分容量は、容器の容量に応じた固定値であってもよいし、ユーザ毎に設定されてもよい。尚、容器内の初期の水分容量から前回までの総経口水分摂取量を差し引く方法は、「飲み干し行動」が生じるまでは飲料の継ぎ足しがないことを前提としている。ステップ１７０４の処理が終了すると、ステップ１７２２に進む。

ステップ１７０６では、所定の閾値時間Ｈ３以上、Ｙ軸成分の加速度が−１Ｇより大きく且つ０Ｇより小さく、且つ、Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負である状態が継続したか否かを判定する。これは、「持ち下げ行動」開始時を検出するための判定条件の一例である。図７等にＡ３部にて示して上述したように、「持ち下げ行動」開始時は、Ｙ軸成分の加速度が０Ｇ付近から−１Ｇへと減少していくためである。所定の閾値時間Ｈ３は、「持ち下げ行動」の開始と判断できる最小時間に対応してよい。所定の閾値時間Ｈ３以上、Ｙ軸成分の加速度が−１Ｇより大きく且つ０Ｇより小さく、且つ、Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負である状態が継続した場合には、ステップ１７０８に進み、それ以外の場合は、待ち状態となる。尚、この待ち状態中、ステップ１７０２の条件が満たされた場合は、ステップ１７０４に進むこととしてもよい。

ステップ１７０８では、現在時刻Ｔ_２を記録する。時刻Ｔ_２は、「持ち下げ行動」の開始時に対応する時刻となる。

ステップ１７１０では、時刻Ｔ_１から時刻Ｔ_２までの時間（Ｔ_２−Ｔ_１）を水分摂取時間として記憶する。

ステップ１７１２では、Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負となった後のＹ軸成分の加速度の変化量ΔＹの絶対値が１Ｇであり、同Ｘ軸成分の加速度の変化量ΔＸの絶対値が１Ｇであり、且つ、Ｙ軸成分の加速度＜Ｘ軸成分の加速度＜Ｚ軸成分の加速度が成立するか否かを判定する。これは、「持ち下げ行動」終了時を検出するための判定条件の一例である。図７等にＡ３部にて示して上述したように、「持ち下げ行動」が終了すると、「持ち下げ行動」開始前に比べて絶対座標系でＸ軸及びＹ軸が約９０度回転し（重力方向がＹ軸方向からＸ軸方向へと変化し）、重力加速度に相当する分の変化がＹ軸成分の加速度及びＸ軸成分の加速度に生じるためである。また、図７等にＡ３部にて示したように、「持ち下げ行動」の終了状態では、Ｙ軸成分の加速度＜Ｘ軸成分の加速度＜Ｚ軸成分の加速度となるためである。Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負となった後のＹ軸成分の加速度の変化量ΔＹの絶対値が１Ｇであり、同Ｘ軸成分の加速度の変化量ΔＸの絶対値が１Ｇであり、且つ、Ｙ軸成分の加速度＜Ｘ軸成分の加速度＜Ｚ軸成分の加速度が成立する場合は、ステップ１７１３に進み、それ以外の場合は、待ち状態となる。

ステップ１７１３では、現在時刻Ｔ_３を記録する。時刻Ｔ_３は、「持ち下げ行動」の終了時に対応する時刻となる。

ステップ１７１４では、時刻Ｔ_２から時刻Ｔ_３までの区間（即ち「持ち下げ行動」の区間）における３軸の加速度信号に基づいて、３軸合成加速度Ｖ_ｇの差分の積分値（振動積算値）Ｓ_２３を算出する。

ステップ１７１６では、予め登録された複数の登録振動積算値Ｓ_０１の集合と、今回の振動積算値Ｓ_０１（ステップ１６２０で算出された振動積算値Ｓ_０１）とを比較して、今回の飲料行動前の容器内の飲料の量（第１水分容量）、即ち飲む前の容器内の水分容量Ｗ_０を推定する。これは、図１４Ａ及び図１４Ｂを参照して上述した如く、振動積算値Ｓ_０１は、容器内の飲料の量（水分容量）に応じて変化するためである。複数の登録振動積算値Ｓ_０１の集合は、所定の水分容量毎に得られた振動積算値Ｓ_０１の集合であり、過去の実測データから生成されてもよい。今回の振動積算値Ｓ_０１と一致する登録振動積算値Ｓ_０１が存在する場合は、第１水分容量Ｗ_０は、当該登録振動積算値Ｓ_０１が得られたときの水分容量とされる。また、今回の振動積算値Ｓ_０１と一致する登録振動積算値Ｓ_０１が存在しない場合は、例えば今回の振動積算値Ｓ_０１に近接する２つの登録振動積算値Ｓ_０１を用いて補間により第１水分容量Ｗ_０が推定されてもよい。尚、第１水分容量Ｗ_０は、振動積算値Ｓ_０１を利用する方法（加速度信号から推定する方法）に代えて、容器内の初期の水分容量から前回までの総経口水分摂取量を差し引くことで算出されてもよい。初期の水分容量は、容器の容量に応じた固定値であってもよいし、ユーザ毎に設定されてもよい。尚、容器内の初期の水分容量から前回までの総経口水分摂取量を差し引く方法は、「飲み干し行動」が生じるまでは飲料の継ぎ足しがないことを前提としている。

ステップ１７１８では、ステップ１７１６と同様、予め登録された複数の登録振動積算値Ｓ_２３の集合と、今回の振動積算値Ｓ_２３（ステップ１７１４で算出された振動積算値Ｓ_２３）とを比較して、今回の飲料行動後の容器内の飲料の量（第２水分容量）、即ち飲んだ後の水分容量Ｗ_１を推定する。これは、図１４Ａ及び図１４Ｂを参照して上述した如く、振動積算値Ｓ_２３は、容器内の飲料の量（水分容量）に応じて変化するためである。複数の登録振動積算値Ｓ_２３の集合は、所定の水分容量毎に得られた振動積算値Ｓ_２３の集合であり、過去の実測データから生成されてもよい。今回の振動積算値Ｓ_２３と一致する登録振動積算値Ｓ_２３が存在する場合は、第２水分容量Ｗ_１は、当該登録振動積算値Ｓ_２３が得られたときの水分容量とされる。また、今回の振動積算値Ｓ_２３と一致する登録振動積算値Ｓ_２３が存在しない場合は、例えば今回の振動積算値Ｓ_２３に近接する２つの登録振動積算値Ｓ_２３を用いて補間により第２水分容量Ｗ_１が推定されてもよい。

ステップ１７２０では、上記ステップ１７１６及びステップ１７１８で得られた第１水分容量Ｗ_０と第２水分容量Ｗ_１とに基づいて、今回の飲料行動時の経口水分摂取量を算出（推定）する。具体的には、今回の飲料行動時の経口水分摂取量は、第１水分容量Ｗ_０から第２水分容量Ｗ_１を差し引くことで算出されてよい。

ステップ１７２２では、今回検出された飲料行動に係る水分摂取時刻Ｔ_１（ステップ１６１８）、水分摂取時間（ステップ１７１０）及び推定した水分摂取量（ステップ１７０４又はステップ１７２０）を記憶する。尚、この際、摂取した飲料の種別が判別できた場合には、摂取した飲料の種別についても記憶することとしてもよい。飲料の種類を表した飲料種別情報は、ユーザプロファイルとして登録されたものであってもよい。

このように図１６及び図１７に示す処理によれば、３軸の加速度データに基づいてリアルタイムにユーザの飲料行動を精度良く検出することができる。即ち、センサとしてセンサデバイス１０を用いるだけの簡易な構成で、ユーザの飲料行動を精度良く検出することができる。特に、「突出し行動」、「持ち上げ行動」及び「持ち下げ行動」を検出する場合に限り、ユーザの飲料行動を検出するので、かかる行動を伴わない他の行為（飲料行動に似た行動）を排除することができ、飲料行動を精度良く検出することができる。

また、図１６及び図１７に示す処理によれば、センサとしてセンサデバイス１０を用いるだけの簡易な構成で、ユーザの飲料行動時の経口水分摂取量を精度良く検出することができる。即ち、振動積算値（振動積算値Ｓ_２３等）が容器内の水分容量（重量）に応じて変化する点に着目して、振動積算値に基づいて容器内の水分容量（第２水分容量Ｗ_１等）及びそれに伴い経口水分摂取量を精度良く推定することができる。また、「飲み干し行動」の有無を検出し、その検出結果に応じて、飲料行動時の経口水分摂取量の推定方法（第２水分容量Ｗ_１の推定方法）を変更するので、「飲み干し行動」の有無に応じて精度良く経口水分摂取量を推定することができる。

尚、図１６及び図１７に示す処理は、あくまで一例であり、他の判定条件が付加されてもよいし、一部の判定条件が省略されてもよいし、一部の判定条件が修正・変更されてもよい。例えば、うがい行動を排除するために、経口水分摂取直後に、例えば身体に装着した加速度センサに基づいて、「（液体を吐き出すための）頭を下げる動作」が検出された場合は、飲料行動で無いと判定することとしてもよい。また、「持ち上げ行動」や「持ち下げ行動」時には、ユーザの手首が肘を軸とした円弧軌道を描いて口の付近に移動する点を考慮してもよい。また、「飲み干し行動」時の手首の返し動作については、ジャイロセンサ１４からの角速度信号（Ｚ軸周りの角速度）に基づいて検出されてもよい。また、例えば、ステップ１７１２に関して、Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負となった後のＹ軸成分の加速度の変化量ΔＹの絶対値が１Ｇであり、同Ｘ軸成分の加速度の変化量ΔＸの絶対値が１Ｇであり、且つ、Ｙ軸成分の加速度＜Ｘ軸成分の加速度＜Ｚ軸成分の加速度が成立するか否かを判定するのに代えて、Ｙ軸成分の加速度が−１Ｇまで減少し、且つ、Ｘ軸成分の加速度が０Ｇ付近（又は「持ち上げ行動」開始時の値付近）まで減少したか否かを判定することで、「持ち下げ行動」の終了時を判定（検出）してもよい。

また、図１６及び図１７に示す処理では、便宜上、センサデバイス１０の装着の向きは、重力方向がＹ軸方向の正方向に対応する向きであるとしている。しかしながら、利き手の相違や装着方向の相違に応じて上記の各種判定条件は変更されてよい。例えば、センサデバイス１０の装着の向きが上記の前提と異なり、重力方向がＹ軸方向の負方向に対応する向きである場合には、図７に示すＹ軸成分の加速度は正負が反転する。従って、例えばステップ１６１４については、所定の閾値時間Ｈ１以上、Ｙ軸成分の加速度が１Ｇより小さく且つ０Ｇより大きく、且つ、Ｙ軸成分の加速度の変化量ΔＹが負である状態が継続したか否かを判定することとしてよい。また、例えばステップ１７０２については、Ｙ軸成分の加速度が０Ｇよりも小さくなったか否かを判定することとしてよい。

また、図１６及び図１７に示す処理では、振動積算値（振動積算値Ｓ_２３等）に基づいて容器内の水分容量（第２水分容量Ｗ_１等）及びそれに伴い経口水分摂取量を推定しているが、今回の飲料行動時の水分摂取時間（ステップ１７１０）に基づいて今回の飲料行動時の経口水分摂取量を推定することも可能である。この場合、水分摂取時間と経口水分摂取量との関係は、ユーザ毎に予め試験等で導出されてもよいし、所定の平均的な関係が利用されてもよい。或いは、飲料行動前後の手首の軌道の差を用いて水分摂取量を推定することとしてもよい。

排尿量推定部１１４は、ユーザの排尿量を推定する。ユーザの排尿量の推定方法は、任意の方法であってよい。例えば、トイレの出入口に設けられてよいセンサ（例えばカメラやＲＦセンサ（ＲＦタグ）等）によりユーザのトイレの滞在時間を算出し、滞在時間に基づいてユーザの排尿量を推定してもよい。或いは、３０代の健康な成人男性の場合、全排尿の５２％で排尿量が２７０ｍｌ以下であるという統計データに基づいて、排尿量を固定値（例えば２７０ｍｌ）として推定してもよい。或いは、ユーザ毎に、過去の排尿量の平均値を導出し、かかる平均値を排尿量として推定してもよい。これらの場合、追加のセンサ（後述の加速度センサ２０２及び温湿度センサ２０４等）は不要である。或いは、ユーザの深部温度の変化によって排泄時間を推定し、排尿の場合は排尿量を算出することとしてもよい。

図１８は、排尿量推定部１１４により実行される排尿量推定処理の一例を示すフローチャートである。尚、図１８に示す処理では、ユーザの着衣に装着される加速度センサ２０２と、ユーザに携帯される温湿度センサ２０４とを必要とする（図１参照）。温湿度センサ２０４は、加速度センサ２０２と一体化されて第２センサデバイス２００として構成されてもよいし、センサデバイス１０に組み込まれてもよい。尚、第２センサデバイス２００は、クリップ状の形態であってよく、ユーザの着衣（ズボン等）に挟むことで装着されてよい。加速度センサ２０２及び温湿度センサ２０４からの各出力信号は、センサデバイス１０からの出力信号と同様、処理装置１００にリアルタイムで送信されてよい。

ステップ１８００では、加速度センサ２０２からの加速度信号（加速度センサ値）に基づいて、着衣の着脱行動（ここでは脱衣行動）を検知したか否かを判定する。尚、加速度センサ２０２は、ユーザの着衣に装着されるので、ユーザが着衣を脱ぐ行動を行うと、それに対応した波形特徴（例えば重力方向正方向の変化）が発生する。着衣の着脱行動（ここでは脱衣行動）は、かかる波形特徴に基づいて容易に検出することができる。着衣の着脱行動が検知された場合には、ステップ１８０６に進み、着衣の着脱行動が検知されない場合は、ステップ１８０２に進む。

ステップ１８０２では、加速度センサ２０２からの加速度信号に基づいて、ユーザの離席と短時間の歩行（又は離席に伴う立ち上がり行動と、短い距離の歩行後の静止状態）を検知したか否かを判定する。尚、加速度センサ２０２は、ユーザの着衣に装着されるので、ユーザが離席と短時間の歩行を行うと、それに対応した波形特徴が発生する。ユーザの離席と短時間の歩行は、かかる波形特徴に基づいて容易に検出することができる。尚、加速度センサ２０２からの離席や歩行の検知は、既存技術（大久保らによる、"加速度センサーを利用した集中度合推定システムの提案, WISS2008,"や池谷らによる、"3軸加速度センサを用いた移動状況推定方式, 2008-UBI-19(14), pp.75-80"）などを用いて実現してもよい。また、短時間とは、ユーザの滞在する施設に応じて決定されるべきパラメータであってよく、例えば食堂からトイレまで歩く時間に対応してよく、例えば４分であってよい。尚、ある環境では、全排尿の９６％は離席時間が４分以内であるという統計データが存在する。このことから利用する環境に応じた時間を設定するのが望ましい。ユーザの離席と短時間の歩行を検知した場合には、排尿を行うためにトイレに向かった可能性が高いと判断して、ステップ１８０４に進む。

ステップ１８０４では、温湿度センサ２０４からの出力信号（温湿度センサ値）に基づいて、ユーザが水周り環境（例えばトイレ）に入ったことを検知したか否かを判定する。例えば、温湿度センサ値に基づいて、ユーザの周囲の温度が閾値以下に下降し、また湿度が閾値以上に上昇した場合に、使用者が水回り環境に入ったと判定してもよい。ユーザが水周り環境に入ったことを検知した場合に、ステップ１８０６に進み、それ以外の場合は、ステップ１８０２に戻る。尚、ユーザが水周り環境に入ったことが検知されないまま、歩行状態が検知されなくなった場合、ステップ１８００に戻ってもよい。尚、水周り環境（例えばトイレ）への入室は、水周り環境の出入口に設けられてよいセンサ（例えばカメラやＲＦセンサ等）により検出されてもよい。

ステップ１８０６では、現在時刻Ｔ_４を記録する。時刻Ｔ_４は、排尿開始時に対応する時刻となる。

ステップ１８０８では、加速度センサ２０２からの加速度信号に基づいて、着衣の着脱行動（ここでは着衣行動）を検知したか否かを判定する。同様に、加速度センサ２０２は、ユーザの着衣に装着されるので、ユーザが着衣を着ける行動を行うと、それに対応した波形特徴（例えば重力方向負方向の変化）が発生する。着衣の着脱行動（ここでは着衣行動）は、かかる波形特徴に基づいて容易に検出することができる。着衣の着脱行動が検知された場合には、ステップ１８１４に進み、着衣の着脱行動が検知されない場合は、ステップ１８１０に進む。

ステップ１８１０では、温湿度センサ２０４からの出力信号（温湿度センサ値）に基づいて、ユーザが水周り環境（例えばトイレ）から出たことを検知したか否かを判定する。例えば、温湿度センサ値に基づいて、ユーザの周囲の温度と湿度が水回り環境に移動する前と同等まで戻った場合に、ユーザが水周り環境から出たことを検知することとしてよい。ユーザが水周り環境から出たことを検知した場合に、ステップ１８１２に進み、それ以外の場合は、ステップ１８０８に戻る。尚、水周り環境（例えばトイレ）からの退室は、水周り環境の出入口に設けられてよいセンサ（例えばカメラやＲＦセンサ等）により検出されてもよい。

ステップ１８１２では、上記のステップ１８０２と同様、加速度センサ２０２からの加速度信号に基づいて、ユーザの短時間の歩行と着席を検知したか否かを判定する。ユーザの短時間の歩行と着席を検知した場合には、ステップ１８１４に進み、それ以外の場合は、ステップ１８１０に戻る。

ステップ１８１４では、現在時刻Ｔ_５を記録する。時刻Ｔ_５は、排尿終了時に対応する時刻となる。

ステップ１８１６では、排尿開始時刻Ｔ_４と排尿終了時刻Ｔ_５との時間差（差分時間＝Ｔ_５−Ｔ_４）を算出する。

ステップ１８１８では、上記のステップ１８１６で算出した差分時間が５分未満であるか否かを判定する。差分時間が５分未満である場合は、ステップ１８２０に進み、それ以外の場合は、排尿が行われなかったと判断して、そのまま終了する。

ステップ１８２０では、排泄種別が排尿であると判定する。

ステップ１８２２では、今回の排尿時の排尿量を算出（推定）する。排尿量は、例えば以下の式で算出されてもよい。
排尿量（ｍｌ）＝差分時間（分）×９０
環境温湿度記録部１１６は、温湿度センサ２０４からの出力信号（温湿度センサ値）に基づいて、ユーザの周囲の温度と湿度の変化を検出し、記録する。例えば、環境温湿度記録部１１６は、環境温湿度記録部は、ユーザ周囲の環境温度または環境湿度若しくはその両方が、所定閾値を超えて変化した場合に、現在の時刻とそのときの変化した値を記録する。

図１９は、環境温湿度記録部１１６により実行される環境温湿度記録処理の一例を示すフローチャートである。

ステップ１９００では、環境温度及び環境湿度のそれぞれの変化検知用の閾値（Ｔｔ，Ｔｈ）をセットする。閾値（Ｔｔ，Ｔｈ）は、ユーザ毎に設定されてもよい。

ステップ１９０２では、温湿度センサ２０４からの出力信号（温湿度センサ値）に基づいて、環境温度の変化量が閾値Ｔｔを超えたか否かを判定する。環境温度の変化量が閾値Ｔｔを超えた場合には、ステップ１９０６に進み、それ以外の場合は、ステップ１９０４に進む。

ステップ１９０４では、温湿度センサ２０４からの出力信号（温湿度センサ値）に基づいて、環境湿度の変化量が閾値Ｔｈを超えたか否かを判定する。環境湿度の変化量が閾値Ｔｈを超えた場合には、ステップ１９０６に進み、それ以外の場合は、ステップ１９０２に戻る。即ち、環境温度の変化量が閾値Ｔｔを超えるか、又は、環境湿度の変化量が閾値Ｔｈを超えるまで待ち状態となる。

ステップ１９０６では、現在の時刻と変化した値（環境温度又は環境湿度）を記録する。

尚、図１９に示す処理では、環境温度及び環境湿度の双方の変化を記録しているが、環境温度の変化のみを記録することとしてもよい。

膀胱内尿量推定部１１８は、経口水分摂取量推定部１１２により推定された経口水分摂取量と、排尿量推定部１１４により推定された排尿量と、環境温湿度記録部１１６により記録された環境温度とに基づいて、ユーザの膀胱内尿量を推定する。膀胱内尿量の推定方法は、任意であってよい。例えば、膀胱内尿量推定部１１８は、経口水分摂取量推定部１１２にて「飲料行動」が検出されると、飲料行動ごとに水分摂取時刻とそのときの飲料種別と環境温度を抽出する。次に、水分摂取時刻と現在時刻を用いて温度ごとの経過時間を算出する。次に、全ての飲料行動について積算膀胱内尿量を算出・加算する。ただし、途中に排尿行動があった場合は、その時に排尿量推定部１１４により推定される排尿量を減算する。膀胱内尿量推定部１１８は、このような加減算処理を行ない、残った積算膀胱内尿量を現在の膀胱内尿量として出力する。

図２０は、膀胱内尿量推定部１１８により実行される膀胱内尿量推定処理の一例を示すフローチャートである。図２０に示す処理は、定期的（例えば、1分おきや５分おき）に呼び出され、実行されるものであってよい。

ステップ２０００では、上述の如く記録されている水分摂取時刻Ｔ_１（ステップ１７２２参照）と飲料種別（ステップ１７２２参照）と環境温度（図２０参照）を抽出する。

ステップ２００２では、水分摂取時刻Ｔ_１と現在時刻とを用いて温度（所定温度温度範囲）毎の経過時間を算出する。所定温度範囲は、図２０に示した処理の閾値Ｔｔに対応した幅を有する範囲であってよい。例えば閾値Ｔｔが５度である場合、０−５度、５−１０度、１０−１５度、１５−２０度、２０−２５度、２５−３０度、３０−３５度、３５−４０度、４０−４５度といったように、複数の所定温度範囲が規定される。水分摂取時刻Ｔ_１から現在時刻までの時間について、どの温度範囲にどのくらいの時間滞在していたかを算出する。例えば、水分摂取時刻Ｔ_１から現在時刻までの時間が１時間であるとき、２０−２５度の温度範囲には、２０分間、２５−３０度の温度範囲には、４０分間といった具合である。

ステップ２００４では、積算膀胱内尿量に未だ加算されていない飲料行動（その際の経口水分摂取量）が存在するか否かを判定する。積算膀胱内尿量に未だ加算されていない飲料行動が存在する場合は、ステップ２００６に進み、それ以外の場合は、ステップ２００８に進む。

ステップ２００６では、現在の積算膀胱内尿量に、未だ加算されていない飲料行動に起因した増分が加算される。飲料行動に起因した増分ΔＶは、例えば以下の式で算出されてもよい。
ΔＶ（ｍｌ）＝（１＋１／（−Ｔ×α×ｅ（Δｔ）））×Ｌ 式（１）
ここで、Ｔは、環境温度による重みであり、αは利尿率であり、Ｌは経口水分摂取量である。経口水分摂取量Ｌは、経口水分摂取量推定部１１２により上述の如く算出（推定）された値であってよい。利尿率αは、飲料種別に応じて決定されてよい。Δｔは、上記ステップ２００２で算出される経過時間である。ΔＶ（ｍｌ）は、環境温度毎（即ち上記ステップ２００２で得られる所定温度範囲毎）に算出され、これらが合計されてよい。尚、ｅは、エクスポネンシャル(exp)を表す。

尚、式（１）からも分かるように、飲料行動に起因した膀胱内尿量の増分ΔＶは、経過時間に応じて変化する。従って、積算膀胱内尿量に既に加算されている過去の飲料行動についても、再度、膀胱内尿量の増分ΔＶが算出（更新）され、現在の積算膀胱内尿量に反映されてもよい。即ち、過去の飲料行動に起因した膀胱内尿量の増分ΔＶについては、膀胱内尿量の増分ΔＶが、略Ｌ（当該飲料行動の際に推定された経口水分摂取量）になるまで、時間の経過と共に更新されてもよい。

ステップ２００８では、前回の膀胱内尿量の推定時以降、排尿があったか否かを判定する。排尿があったか否かは、排尿量推定部１１４からの情報に基づいて判断されてよい。前回の膀胱内尿量の推定時以降、排尿があった場合には、ステップ２０１０に進む。他方、前回の膀胱内尿量の推定時以降、排尿がない場合は、そのまま終了する。この場合、現在の積算膀胱内尿量が、現在のユーザの膀胱内尿量として推定されたことになる。

ステップ２０１０では、現在の積算膀胱内尿量から、排尿量推定部１１４により推定される排尿量を減算する。

ステップ２０１２では、現在の積算膀胱内尿量（排尿量を減算した後の積算膀胱内尿量）を現在のユーザの膀胱内尿量として推定する。

尚、図２０に示す処理により推定された現在の積算膀胱内尿量（現在のユーザの膀胱内尿量）が所定閾値尿量に到達した場合には、管理コンピューター２０にその旨の連絡がなされてもよい。所定閾値尿量は、ユーザ毎に設定されてよく、例えば各ユーザの膀胱容量に基づいて設定されてもよい。管理コンピューター２０を介して連絡を受けた介護者等は、現在の積算膀胱内尿量が所定閾値尿量に到達したユーザに排尿を促す等の対応を取ることができる。

また、図２０に示す処理では、積算膀胱内尿量に対する減少因子は排尿量のみであったが、他の減少因子、例えば不感蒸泄や有感蒸泄等が考慮されてもよい。不感蒸泄は、肺からの呼気によって失われる水分であり、一日約1リットルである。不感蒸泄は、気温と体重と発熱の関係から算出されてもよい。有感蒸泄は、発汗などである。有感蒸泄は、快適性指標PWV(Predicted Mean Vote)または皮膚抵抗で推定されてもよい。PMVは、温度環境に関する6要素（空気温度、平均輻射温度、風速、相対湿度、着衣量、代謝量）を用いて算出されてよい。また、他の減少因子として排便が考慮されてもよい。尚、一般成人の一日当たりの平均的な排泄される水分量は尿から1300ml、便から100mlである。従って、例えば図１８のステップ１８１８において差分時間が５分より大きい場合は、排便であると判断して、その際の排水量（排尿量として扱う）を１００ｍｌの固定値としてもよい。

また、図２０に示す処理では、積算膀胱内尿量に対する増加因子は、経口水分摂取量のみであったが、他の増加因子、例えば代謝水が考慮されてもよい。代謝水は、体内での物質代謝によって生じる水分である。尚、一般成人の場合、代謝水は、約300ml/日である。また、食事で摂取される経口水分摂取量が考慮されてもよい。尚、一般的に、一般成人の場合、2000mlが経口摂取水分量であり、そのうち、約500〜700mlが食事で摂取される。従って、飲料水による水分摂取量は1300〜1500mlとなる。

以上、各実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、前述した実施例の構成要素を全部又は複数を組み合わせることも可能である。

例えば、上述した実施例では、センサデバイス１０は、ジャイロセンサ１４を備えているが、ジャイロセンサ１４は、必ずしも必須ではなく、省略されてもよい。また、センサデバイス１０の加速度センサ１２は、３軸であったが、２軸又は１軸であってよい。例えば２軸の場合は、Ｙ軸とＸ軸の２軸であれば、比較的高い精度の検出（推定）を維持することができる。また、精度が落ちるものの、１軸としてＹ軸又はＸ軸を用いることも可能である。

また、上述した実施例では、特に飲料行動の検出にセンサデバイス１０のみ（究極的にはセンサデバイス１０の加速度センサ１２のみ）を用いることで、簡易な構成を実現している。しかしながら、補助的に他のセンサを用いることも可能である。例えば、容器内にＲＦタグを埋め込み、センサデバイス１０が当該ＲＦタグを検出することにより、ユーザが容器を手に持ったこと（即ち上述の「突出し行動」）を検出することとしてもよい。また、人は、重量があるものを持ち上げる際に手首付近の筋肉を使う点を考慮し、ユーザの筋電値（例えば筋電計による計測値）が閾値以上変化した場合に、「持ち上げ行動」を検出することとしてもよい。

また、上述した実施例では、センサデバイス１０は、ユーザの手首に装着されているが、ユーザの手首以外の手の部分、例えば手の甲や、手首と肘の間の部分、指等に装着されてもよい。

また、上述した実施例において、上述した処理装置１００の機能の一部又は全部は、センサデバイス１０に内蔵されてもよい。尚、当然ながら、処理装置１００の機能の全部がセンサデバイス１０に内蔵される場合、センサデバイス１０と処理装置１００との間の無線通信は不要となる。

また、上述した実施例において、飲料は、液体であってもよいし、ゼリー状など、粘性を有する流体であってもよい。

なお、以上の実施例に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
ユーザの手に装着される加速度センサと、
前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する処理装置とを含む、膀胱内尿量推定装置。
（付記２）
前記処理装置は、前記加速度センサとの無線通信を介して前記加速度センサの出力信号を取得する、付記１に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記３）
前記処理装置は、前記検出した飲料行動の際の前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量を推定する、付記２に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記４）
前記処理装置は、前記ユーザが手で前記容器を持ち上げる行動の際の前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記容器内の第１水分容量を推定すると共に、前記ユーザが手で前記容器を持ち下げる行動の際の前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記容器内の第２水分容量を推定し、前記第１水分容量からの前記第２水分容量の差に基づいて、前記飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量を推定する、付記２又は３に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記５）
前記処理装置は、前記ユーザが手で前記容器を持ち上げる行動の際の前記加速度センサの出力信号の振動成分の積算値に基づいて、前記容器内の第１水分容量を推定すると共に、前記ユーザが手で前記容器を持ち下げる行動の際の前記加速度センサの出力信号の振動成分の積算値に基づいて、前記容器内の第２水分容量を推定する、付記４に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記６）
前記処理装置は、前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザの飲料行動中における前記容器内の水分を飲み干す行動の有無を判定し、該判定結果に基づいて、前記飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量を推定する、付記２に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記７）
前記処理装置は、前記ユーザの飲料行動中に前記容器内の水分を飲み干す行動があったと判定した場合には、前記ユーザの飲料行動前の前記容器内の水分容量を、前記飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量として推定する、付記６に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記８）
前記処理装置は、検出した飲料行動時からの経過時間と、前記検出した飲料行動に対して前記推定した経口水分摂取量とに基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、付記２に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記９）
前記処理装置は、排尿量を推定し、前記推定した経口水分摂取量と、前記推定した排尿量とに基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、付記２に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１０）
前記処理装置は、前記加速度センサにより検出される加速度であって、前記ユーザの手の長手方向（肘から手首に向かう方向）の加速度（Ｘ軸成分）の大きさが所定閾値以上変化した場合に、前記ユーザが手を前に突き出す行動を検出する、付記２〜９のうちのいずれか１つに記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１１）
前記処理装置は、前記加速度センサにより検出される加速度であって、前記ユーザの手の長手方向（肘から手首に向かう方向）の加速度（Ｘ軸成分）と、前記ユーザが手のひらをひらいたときの手のひらに対して略垂直な方向の加速度（Ｚ軸成分）との合成加速度（＝√（Ｇｙ^２＋Ｇｚ^２））が所定閾値（例えば０．５Ｇ）以上変化した場合に、前記ユーザが手を前に突き出す行動を検出する、付記２〜９のうちのいずれか１つに記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１２）
前記処理装置は、前記加速度センサにより検出される加速度であって、前記ユーザの手の長手方向（肘から手首に向かう方向）の加速度（Ｘ軸成分）の大きさが１Ｇに向かって増加した場合に、前記ユーザが手で前記容器を持ち上げる行動を検出する、付記２〜１１のうちのいずれか１つに記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１３）
前記処理装置は、前記加速度センサにより検出される加速度であって、前記ユーザが手のひらを開いたときの手のひらに略平行で且つ手を正面に真っ直ぐ伸ばしたときの上下方向の加速度（Ｙ軸成分）の大きさが０Ｇに向かって減少した場合に、前記ユーザが手で前記容器を持ち上げる行動を検出する、付記２〜１２のうちのいずれか１つに記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１４）
前記処理装置は、前記加速度センサにより検出される加速度であって、前記ユーザの手の長手方向（肘から手首に向かう方向）の加速度（Ｘ軸成分）の大きさが０Ｇに向かって減少した場合に、前記ユーザが手で前記容器を持ち下げる行動を検出する、付記２〜１３のうちのいずれか１つに記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１５）
前記処理装置は、前記加速度センサにより検出される加速度であって、前記ユーザが手のひらを開いたときの手のひらに略平行で且つ手を正面に真っ直ぐ伸ばしたときの上下方向の加速度（Ｙ軸成分）の大きさが１Ｇに向かって増加した場合に、前記ユーザが手で前記容器を持ち下げる行動を検出する、付記２〜１４のうちのいずれか１つに記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１６）
前記処理装置は、前記加速度センサにより検出される加速度であって、前記ユーザが手のひらを開いたときの手のひらに略平行で且つ手を正面に真っ直ぐ伸ばしたときの上下方向の加速度（Ｙ軸成分）の大きさが１Ｇまで増加し、且つ、その後、加速度（Ｙ軸成分）の大きさが１Ｇ付近のままで加速度（Ｙ軸成分）の正負が反転した場合には、前記ユーザの飲料行動中における前記容器内の水分を飲み干す行動を検出する、付記６又は７に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１７）
前記処理装置は、前記加速度センサの出力信号の振動成分の積算値に関する前記ユーザの過去の実測データと、今回検出された飲料行動時の振動成分の積算値との関係に基づいて、前記第１水分容量及び前記第２水分容量を推定する、付記５に記載の膀胱内尿量推定装置。
（付記１８）
ユーザの手に装着される加速度センサの出力信号を取得し、
取得した前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、
前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、膀胱内尿量推定方法。
（付記１９）
ユーザの手に装着される加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、
前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、
処理をコンピューターに実行させるプログラム。
（付記２０）
ユーザの手に装着される加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、
前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、
処理をコンピューターに実行させるプログラムが記憶された記憶媒体。
（付記２１）
ユーザの手に装着される加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、処理装置。
（付記２２）
ユーザの手に装着される加速度センサと、
前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する処理装置とを含む、膀胱内尿量推定装置と、
前記加速度センサの出力信号を前記処理装置に無線通信で伝送するための無線通信網とを備える、システム。
（付記２３）
付記１〜２２のうちのいずれか１つにおいて、前記加速度センサは、ユーザの手首に装着される。

１ 膀胱内尿量推定装置
１０ センサデバイス
１２ 加速度センサ
１４ ジャイロセンサ
２０ 管理コンピューター
１００ 処理装置
１１０ ユーザプロファイル生成部
１１２ 経口水分摂取量推定部
１１４ 排尿量推定部
１１６ 環境温湿度記録部
１１８ 膀胱内尿量推定部
２００ 第２センサデバイス
２０２ 加速度センサ
２０４ 温湿度センサ

Claims (8)

1. ユーザの手に装着される加速度センサと、
   前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する処理装置とを備える、膀胱内尿量推定装置。
2. 前記処理装置は、前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが手を前に突き出す行動と、前記ユーザが手で前記容器を持ち上げる行動と、前記ユーザが手で前記容器を持ち下げる行動とを検出した場合に、前記ユーザの飲料行動を検出し、前記検出した飲料行動の際の前記加速度センサの出力信号に基づいて、該飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量を推定する、請求項１に記載の膀胱内尿量推定装置。
3. 前記処理装置は、前記ユーザが手で前記容器を持ち上げる行動の際の前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記容器内の第１水分容量を推定すると共に、前記ユーザが手で前記容器を持ち下げる行動の際の前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記容器内の第２水分容量を推定し、前記第１水分容量からの前記第２水分容量の差に基づいて、前記飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量を推定する、請求項２に記載の膀胱内尿量推定装置。
4. 前記処理装置は、前記ユーザが手で前記容器を持ち上げる行動の際の前記加速度センサの出力信号の振動成分の積算値に基づいて、前記容器内の第１水分容量を推定すると共に、前記ユーザが手で前記容器を持ち下げる行動の際の前記加速度センサの出力信号の振動成分の積算値に基づいて、前記容器内の第２水分容量を推定する、請求項３に記載の膀胱内尿量推定装置。
5. 前記処理装置は、前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザの飲料行動中における前記容器内の水分を飲み干す行動の有無を判定し、該判定結果に基づいて、前記飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量を推定する、請求項２に記載の膀胱内尿量推定装置。
6. 前記処理装置は、前記ユーザの飲料行動中に前記容器内の水分を飲み干す行動があったと判定した場合には、前記ユーザの飲料行動前の前記容器内の水分容量を、前記飲料行動時の前記ユーザの経口水分摂取量として推定する、請求項５に記載の膀胱内尿量推定装置。
7. ユーザの手に装着される加速度センサの出力信号を取得し、
   取得した前記加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、
   前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、膀胱内尿量推定方法。
8. ユーザの手に装着される加速度センサの出力信号に基づいて、前記ユーザが容器に入った水分を口から摂取する際の経口水分摂取量を推定し、
   前記推定した経口水分摂取量に基づいて、前記ユーザの膀胱内尿量を推定する、
   処理をコンピューターに実行させるプログラム。