JP2016007372A - 生体情報測定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】登録済みユーザのなかから測定者をより精度良く特定する装置を提供する。
【解決手段】目的とする測定対象の測定結果に加え、予め登録されている各ユーザが測定する際の測定習慣（測定時に先に乗せた足の情報、測定時刻等）を測定習慣情報を利用して測定者を特定する。生体情報測定装置では、体重や生体インピーダンス（ＢＩ）の測定に加えて測定習慣を検出すると共に、各登録ユーザに対する測定結果履歴として測定習慣情報を保存しておく。そして、測定結果に対し、過去の測定結果履歴と比較し、従来の識別条件であるＢＩ、体重の他に、測定習慣が一致しているかを判断し、一致した測定履歴の割合が最も多い登録番号を測定者として認識することで測定者を識別する精度を向上させる。このように、測定に際しての各登録ユーザによる異なる行動の癖を考慮した測定者識別をすることができ、体型が近い測定者を高い精度で認識することが可能となる。
【選択図】図９

Description

本発明は、体重や体組成等の生体情報を測定する生体情報測定装置に係り、詳細には、測定者を識別する技術に関する。

自己の健康や体調の管理等を目的として体重を測定することが従来から行われている。近年では体重に加えて生体インピーダンスを測定し、その値から体脂肪率や基礎代謝等の各種体組成も算出する生体情報測定装置が存在している。このような生体情報測定装置では、各種体組成を算出するために測定者の身長や性別等の基礎情報が必要になることから、例えば家庭内における複数人が測定するような場合を想定し、各ユーザ毎に基礎情報を予め登録できるようになっている。
ユーザ登録が可能な生体情報測定装置の場合、測定ユーザを特定する必要があり、特許文献１では生体インピーダンスを判断条件とし測定者を特定し、また、特許文献２では生体インピーダンスの他に体重を判断条件に使い、測定結果に対して一定の範囲の生体インピーダンス、一定範囲の体重にあてはまるユーザ登録者から測定者を特定するようにしている。

しかし、登録済みユーザのなかから、生体インピーダンスや体重が測定値に近いユーザを測定者と特定する場合、生体インピーダンスや体重が近い登録ユーザ間では正確に測定者を特定できないという問題がある。
特に、家族間で生体情報測定装置を使用する場合には、親と子や兄弟間では同じような体型である場合があるため測定者の特定を誤る場合があった。
そして、測定結果を生体情報測定装置内部に保存したり、外部出力（送信を含む）することで、測定者の定期的、長期的な体調管理等に使用するようにした生体情報測定装置にあっては、測定者の特定誤りは特に問題となる。

特開２００１−２０４７０５号公報 特開２００２−３４５７７４号公報

本発明は、登録済みユーザのなかから測定者をより精度良く特定することを目的とする。

（１）請求項１に記載の発明では、測定者の体重を測定する体重測定手段と、測定者の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、測定者が測定する際の測定習慣を検出する測定習慣検出手段と、測定者のユーザ登録をするユーザ登録手段と、前記測定した体重と生体インピーダンスの少なくとも一方、及び前記検出した測定習慣を前記各ユーザ毎の測定履歴として保存する測定履歴保存手段と、前記測定した体重と生体インピーダンスの少なくとも一方、及び前記検出した測定習慣と、前記測定履歴保存手段に保存された各ユーザ毎の測定履歴とを比較することで、ユーザを認識するユーザ認識手段と、を具備したことを特徴とする生体情報測定装置を提供する。
（２）請求項２に記載の発明では、前記ユーザ登録手段は、各ユーザ毎の基礎情報として性別、年齢特定情報、身長が保存され、前記測定した体重と生体インピーダンス、及び前記認識したユーザに対応する前記保存された基礎情報から、当該ユーザの体組成を算出する体組成算出手段と、前記測定した体重と、前記算出した体組成又は生体インピーダンスとを出力する出力手段と、を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置を提供する。
（３）請求項３に記載の発明では、前記測定習慣検出手段は、測定の際に最初に乗せた側の足、及び、最初に降ろした側の足の少なくとも一方を測定習慣として検出する、ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の生体情報測定装置を提供する。
（４）請求項４に記載の発明では、前記測定習慣検出手段は、測定者の足の左右前後の４カ所について、測定の際に乗せた順番、及び降ろした順番の少なくとも一方を測定習慣として検出する、ことを特徴とする請求項１又は、請求項２に記載の生体情報測定装置を提供する。
（５）請求項５に記載の発明では、前記測定習慣検出手段は、測定時刻を測定習慣として検出する、ことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１の請求項に記載の生体情報測定装置を提供する。

発明によれば、測定した体重と生体インピーダンスの少なくとも一方だけでなく、測定者が測定する際の測定習慣使用してユーザを認識するので、登録済みユーザのなかから測定者をより精度良く特定することができる。

生体情報測定装置の外観構成図である。 生体情報測定装置の機能ブロック図である。 ユーザ情報記憶部、測定結果履歴データの記憶データの内容を概念的に表した説明図である。 表示部の表示画面の詳細を表した説明図である。 制御部と、重量センサ、Ａ／Ｄ変換部を測定習慣検出手段として機能させる場合の構成図である。 制御部と、測定用電極、Ａ／Ｄ変換部を測定習慣検出手段として機能させる場合の構成図である。 制御部とプッシュスイッチを測定習慣検出手段として機能させる場合の構成図である。 測定処理動作の全体を表したフローチャートである。 登録済みの各ユーザの各履歴データに対応する、必須条件、判定条件について表した説明図である。 測定者認識処理について表したフローチャートである。 第２実施形態における、登録済みの各ユーザの各履歴データに対応する、必須条件、判定条件について表した説明図である。 第２実施形態における測定者識別処理の詳細について表したフローチャートである。 変形例における測定結果履歴の保存内容を表した説明図である。

以下、本発明の生体情報測定装置における好適な実施の形態について、図１から図１３を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態の生体情報測定装置では、目的とする測定対象の測定結果だけでなく、予め登録されている各ユーザが測定する際の測定習慣、例えば、測定時に先に乗せた足（左右いずれか）の情報、先に下ろした足の情報、測定時刻等の１、又は複数の測定習慣情報を利用して測定者を特定する。
そのため、生体情報測定装置では、体重や生体インピーダンス（Ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｉｍｐｅｄａｎｃｅ）の測定に加えて測定習慣を検出すると共に、各登録ユーザに対する測定結果の履歴データとして測定習慣情報を保存しておく。
そして、測定結果に対し、過去の測定結果履歴と比較し、従来の識別条件である生体インピーダンス、体重の他に、測定習慣、例えば乗り始めの足が一致しているかを判断し、一致した測定履歴の割合が最も多い登録番号を測定者として認識することで測定者を識別する精度を向上させる。
このように、測定に際しての各登録ユーザによる異なる行動の癖（測定習慣）を考慮した測定者識別をすることができ、体型が近い測定者を高い精度で認識することが可能となる。

（２）実施形態の詳細…第１実施形態
図１は本実施形態が適用される生体情報測定装置の外観構成を表したもので、（ａ）は平面図、（ｂ）は正面図、（ｃ）は背面図である。
図１（ａ）に示されるように、本実施形態の生体情報測定装置１は装置本体１０を備えており、装置本体１０の上面には、表示部１１、足の配置に合わせた左右上下の４カ所に測定用電極１２、操作部１３が配置されている。
装置本体１０の裏側には、図１（ａ）で点線で示され、図１（ｂ）、（ｃ）に示されるように、４隅に重量センサ１５Ｌｆ、１５Ｌｂ、１５Ｒｆ、１５Ｒｂが配設され、更に、装置本体１０の前側の両隅にはプッシュスイッチ１６Ｌ、１６Ｒが配置されている。
また、図１（ｂ）に示すように、装置本体１０の後方側面に電源スイッチ１４が配設されている。

装置本体１０は、被測定者が乗る面が平らな筐体である。
装置本体１０の内部には、図示しない電子回路、電源、電源保持部などが設けられている。

表示部１１は、液晶ディスプレイで構成されている。
本実施形態の表示部１１は、セグメント方式が採用されているが、ドットマトリクス方式の液晶ディスプレイを採用することも可能である。
表示部１１は、ユーザ登録の際に入力される入力情報や、体重や体脂肪率等の測定結果等が表示されるようになっている。
表示部１１の各表示項目と表示領域については後述する。

測定用電極１２Ｌｆ、１２Ｌｂ、１２Ｒｆ、１２Ｒｂは、装置本体１０に乗った被測定者の生体インピーダンスを測定するためのものであり、前後左右の合計４つが配設されている。
測定用電極１２Ｌｆ、１２Ｌｂ、１２Ｒｆ、１２Ｒｂにより、各電極間の抵抗値が測定されることで、測定者の生体インピーダンスが算出されるようになっている。
実際には、１の電極から高周波の微弱定電流が印加され、他の１の電極で電圧降下分が測定され、この電圧降下分から両電極間の抵抗値が測定される。

測定用電極１２Ｌｆ、１２Ｌｂ、１２Ｒｆ、１２Ｒｂは、その配置箇所により、左右に対するＬ、Ｒ、及び、前後に対するｆ、ｂの添え字により区別して表示している。
測定に際して測定者は、左右の両足について、土踏まずを挟んだつま先側と踵側のそれぞれの箇所を、各測定用電極１２Ｌｆ、１２Ｌｂ、１２Ｒｆ、１２Ｒｂ上に乗せる。
なお、以下の説明では、測定用電極を指定する場合の符号として、前後は問わず左右のいずれかを指定する場合には１２Ｌ、１２Ｒと表記し、左右は問わず前後のいずれかを指定する場合には１２ｆ、１２ｂと表記し、前後左右のいずれも問わずに測定用電極のいずれか１つ又は全体を指定する場合には１２と表記することとする。
この添字の表記については、重量センサ１５Ｌｆ、１５Ｌｂ、１５Ｒｆ、１５Ｒｂ、プッシュスイッチ１６Ｌ、Ｒについても同様である。

測定用電極１２は、測定者の測定習慣を検出する測定習慣検出手段の一部として機能することが可能である。
即ち、測定用電極１２では、各電極間の抵抗値が検出されるが、その検出順序から、測定者が左右の足のいずれを先に乗せたのか、又は／及び、左右の足のいずれを先に下ろしたのかといった、乗り降りの際の足の順番を測定習慣情報として検出され、保存される。

操作部１３は、上キー１３ａ、下キー１３ｂ、クリアキー１３ｃ、設定キー１３ｄを備えている。
上下キー１３ａ、１３ｂは、設定項目が無い表示画面において他の画面に遷移させ、設定項目がある表示画面において設定項目の内容（数値、項目）を変化させるためのキーである。
クリアキー１３ｃは、表示中の各項目、値をクリアして１つ前の画面に戻るためのキーである。
設定キー１３ｄは、設定項目がある表示画面において設定された項目を確定させ、次の設定項目、次の表示画面に遷移させるためのキーである。
この操作部１３の各キー操作により、各ユーザ（測定者）毎の基礎情報（身長、性別、生年月日）の入力、ユーザの選択、各種モードの選択等の各種選択が行われる。

生体情報測定装置１は、測定完了後、操作部１３の無操作状態が所定時間（例えば１分）経過すると省電力状態に移行し、表示部１１の液晶ディスプレイがオフ状態となるように構成されている。この省電力状態において、操作部１３のいずれかのキーが押下されると、省電力状態が解除されキャリブレーションが開始されるように構成されている。

電源スイッチ１４は、電源から表示装置１１や後述する制御部等の各部に対するすべての電源供給を切断するスイッチである。

重量センサ１５Ｌｆ、１５Ｌｂ、１５Ｒｆ、１５Ｒｂは、生体情報測定装置１に乗った測定者の体重を測定するためのセンサであり、本実施形態では４つのロードセルにより構成されている。
各重量センサ１５からは、測定者の重量値に対応する物理量がそれぞれ出力され、各出力値に基づいて測定者の体重が算出されるようになっている。
重量センサ１５の各検出値から算出された測定者の体重は、当該測定者に対して登録された基礎情報と共に、体組成であるＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）と基礎代謝の算出に使用される。また、測定者の体重は、測定用電極１２の検出値から算出された生体インピーダンス、及び基礎情報と共に、体組成である体脂肪率、内蔵脂肪レベル（率）、身体年齢、骨レベル、骨格筋レベル、水分量が算出される。

各重量センサ１５は、測定の際に加わる荷重を１０ｇ単位で測定する。
なお、本実施形態では、後述する測定結果履歴への保存、及び体脂肪率等の生体情報の算出には、１０ｇ単位で算出された体重が使用され、表示装置１１には四捨五入された１００ｇ単位で表示されるが、すべて１０ｇ単位とし、またすべて１００ｇ単位とすることも可能である。
但し、以下の説明では簡略化するため、保存、算出、表示において１００ｇ単位である場合について説明することとする。

重量センサ１５は、測定者の測定習慣を検出する測定習慣検出手段の一部として機能することが可能である。
即ち、重量センサ１５では、各センサに加わる荷重が検出されるが、その検出順序から、測定者が左右の足のいずれを先に乗せたのか、又は／及び、左右の足のいずれを先に下ろしたのかといった乗り降りの際の足の左右の順番や前後左右の順番を測定習慣情報として検出され、保存される。

プッシュスイッチ１６Ｌ、１６Ｒは、装置本体１０の裏側、前方の左右２カ所に配設されており、測定者が生体情報測定装置１に乗ったこと（ステップオン）を検出するスイッチである。
生体情報測定装置１が省電力状態にある場合において、プッシュスイッチ１６によりステップオンが検出されると、省電力状態から復帰し測定が開始される。

プッシュスイッチ１６は、測定者の測定習慣を検出する測定習慣検出手段の一部として機能することが可能である。
即ち、左右に配置されたプッシュスイッチ１６Ｌ、１６Ｒのうち、測定者が生体情報測定装置１に乗った際に、先に押された側（先にスイッチがオンした側）を、乗り始めの足と判断し、又は／及び、測定後に先にオフした側を先に下ろした側の足と判断することで、乗り降りの際の足の順番を測定習慣情報として検出され、保存される。

なお、本実施形態の生体情報測定装置１では、２つのプッシュスイッチ１６Ｌ、１６Ｒが前方左右に配置される場合について説明するが、後方左右に配置するようにしてもよく、また前後左右の４カ所に配置するようにしてもよい。
特に、プッシュスイッチ１６を測定習慣検出手段の一部として機能させる場合には、４カ所に配置することで、前後左右についての乗る順番及び／又は降りる順番を検出することが可能になるので、測定者の測定慣習をより精度よく検出することができる。

図２は、生体情報測定装置１の機能ブロックを表したものである。
生体情報測定装置１は、測定結果に基づく生体情報の算出とその表示制御、測定結果履歴への保存、入力操作に対応する制御等の装置全体を各種制御する制御部２０を備えている。
この制御部２０には、表示部１１、操作部１３、プッシュスイッチ１６、Ａ／Ｄ変換部３１、３２、日時情報計測部３３、通信部３４、音声出力部３５、記憶装置として機能する不揮発メモリ４０が接続されている。

Ａ／Ｄ変換部３１は、各重量センサ１５から入力されるアナログの検出値を、それぞれデジタル値に変換して制御部２０に供給する。
Ａ／Ｄ変換部３２は、各測定用電極１２から入力されるアナログの検出値を、それぞれデジタル値に変換して制御部２０に供給する。

日時情報計測部３３は、日時情報として現在の日時を年月日時分秒の単位で計測する計時手段として機能し、計測した日時情報を制御部２０に供給する。日時情報については所定タイミング毎に供給するようにしてもよく、制御部２０からの要求に応じて供給するようにしてもよい。

通信部３４は、生体情報測定装置１による各種測定結果を外部に出力するための出力手段として機能している。
通信部３４による測定結果は、本実施形態では無線により出力されるようになっているが、有線により出力するようにしてもよい。
有線による場合の例としては、例えば、ＵＳＢメモリ等の各種記憶媒体への出力、各種ケーブルを介してのパソコンや携帯端末等の外部機器への出力が可能である。
通信部３４による無線通信による測定結果の出力方法として、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標））、赤外線通信、ＮＦＣ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、ＷｉＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ（登録商標））、Ｗｉ−Ｆｉ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｆｉｄｅｌｉｔｙ（登録商標））等の近距離無線通信、３Ｇ方式、４Ｇ方式等の各種無線通信が使用可能である。
本実施形態の通信部３４では、これら有線、無線による各種通信のうち、１または複数の方式によるデータの入出力が可能に構成される。

音声出力部３５は、入力操作時において各入力操作画面に対応した操作案内用のガイダンス音声を出力し、また、測定完了後のビープ音を出力する出力装置である。
音声出力部３５による音声や音については、デフォルトの設定として出力するオン設定になっているが、ユーザ操作によりオフ設定に変更することが可能である。なお、デフォルトの設定を逆にしてもよい。

不揮発メモリ４０は、各種データを保存する記憶媒体で構成され、ユーザ情報記憶部４１、測定結果履歴データ４２、その他のデータが記憶されている。
図３は、ユーザ情報記憶部４１、測定結果履歴データ４２の記憶データの内容を概念的に表したものである。
図３（ａ）に示すように、ユーザ情報記憶部４１には、各ユーザ（測定者）毎の基礎情報として、ユーザ番号、性別、身長、年齢特定情報が保存される。年齢特定情報は、測定時におけるユーザの年齢を算出可能な情報であればよく、登録時のユーザの年齢と登録日、生年月日等が該当する。

測定結果履歴データ４２は、登録された各ユーザのユーザ番号毎にユーザ１履歴４２１、ユーザ２履歴４２２、…が保存される。
測定結果履歴データ４２の各ユーザ履歴は、図３（ｂ）に示すように、体重（ｋｇ）、生体インピーダンス（Ω）、測定日時（年月日時分）、及び、測定習慣情報が保存される。測定習慣情報として、本実施形態では、測定の際に先に乗せた側の足を特定するデータが保存される。
本実施形態では、ユーザ登録可能な数が４である場合について説明しているが、５人家族を想定した５人等、測定者の認識が必要な複数であれば登録可能な人数は何人でも可能であり、無制限とすることも可能である。
なお、図３において、生体インピーダンス（Ｂｉｏｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｉｍｐｅｄａｎｃｅ）はＢＩで表記している。他の図面についても同様に表記する。

図４は、表示部１１の表示画面の詳細を表したものである。
図４は、測定終了後における、体重と体脂肪率を表した状態の表示画面である。
表示部１１は、測定結果を表示する出力手段として機能している。
図４に示すように表示部１１は、第１表示部１１１から第６表示部１１６までの、６カ所の表示領域で構成されている。
第１表示部１１１と第２表示部１１２は、測定結果や入力操作における入力値が表示される領域である。
測定結果が表示される場合、第１表示部１１１には体重が表示され、第２表示部１１２には算出された体組成の値が、所定時間（例えば、２秒）の経過ごとに順次切り替えられながら表示される。第２表示部１１２には、体脂肪率、ＢＭＩ、基礎代謝、骨格筋レベル、骨レベル、内臓脂肪レベル、水分量、身体年齢、体脂肪率の順に、順次表示される。第２表示部１１２において、これら体組成が順次切り替え表示されている間、第１表示部１１１には体重が継続的に表示される。

一方、入力操作において入力値が表示される場合、日時設定やユーザの生年月日設定の入力操作において、第１表示部１１１に年が、第２表示部１１２に月日が表示される。また、日時設定において、年月日の入力後において、第１表示部１１１に入力時刻（時、分）が表示される。

第１表示部１１１、第２表示部１１２は、測定値や入力値が表示されると共に、各表示内容に対応して、表示中項目の単位（ｋｇ、ｃｍ、％、Ｋｃａｌ）や、表示項目に対する補助文字（年、月、日、時、分、才、）が表示される。
図４では、測定後における測定結果として、体重（６１．３ｋｇ）と体脂肪率（１５．５％）が表示されている。

第３表示部１１３は、第２表示部１１２に表示されている各体組成が、標準値に対してどの程度離れているかをグラフ表示したものである。標準の３段階と、低い側の３段階、及び、高い側の３段階の合計９段階のレベル表示がされる。

第４表示部１１４は、第１表示部１１１と第２表示部１１２に表示中の項目の項目名が表示される。図４では、第１表示部１１１の表示に対する項目名「体重」が表示され、第２表示部１１２の表示に対する項目名「体脂肪率」が表示されている。
図４では表示されていないが、測定中において第４表示部１１４には「測定中」と表示される。

第５表示部１１５は、ユーザ番号と、性別が表示される。
第５表示部１１５に表示されるユーザ番号については、測定開始前にユーザが指定されている場合には指定されたユーザ番号が表示され、自動認識モードの場合には測定結果から自動認識したユーザ番号が表示される。
第５表示部１１５に表示される性別には、指定又は自動認識されたユーザ番号に対応して、ユーザ情報記憶部４１に保存されている性別が、図４に示されるように「男」又は、「女」として表示される。

第６表示部１１６は、生体情報測定装置１についての各種状態が表示される表示領域で、電池の残量表示、電波の受信状態等が表示される。

図２に戻り、制御部２０は、プログラムに従って各種演算処理を行うＣＰＵ、プログラムが保存されるＲＯＭ、作業領域としてのＲＡＭ等を備えている。
制御部２０は、各種記憶媒体に保存された測定処理プログラムに従って、生体情報の算出、表示、保存等の各処理を行うと共に、本実施形態における測定者識別処理を行う。これらの各処理をプログラムに従って行う機能ブロックとして、制御部２０は、体重算出部２１、生体インピーダンス算出部２２、乗降判定部２３、体組成演算部２４、測定者識別部２５、測定結果記憶制御部２６を備えている。

体重算出部２１は各重量センサ１５で検出され、Ａ／Ｄ変換部３１でデジタル信号に変換された各重量値から測定者の体重を算出する。具体的には、各重量値を合計することで測定者の体重が算出される。
体重算出部２１は、算出した測定者の体重を体組成演算部２４に供給する。

生体インピーダンス算出部２２は、各測定用電極１２で検出され、Ａ／Ｄ変換部３２でデジタル信号に変換された測定用電極１２Ｌと測定用電極１２Ｒ間の抵抗値（左足−体−右足間の抵抗値）から、測定者の生体インピーダンスを算出する。生体インピーダンスの算出については、公知の計算方法が採用され、他の体組成についても公知の計算式や統計データにもとづいて算出される。
生体インピーダンス算出部２２は、算出した測定者の生体インピーダンスを体組成演算部２４に供給する。

乗降判定部２３は、プッシュスイッチ１６から供給される信号（スイッチのオン信号）に基づいて、測定者のステップオンを判定する。上述したように、省電力状態においてステップオンが検出されると、省電力状態が解除され測定が開始される。

体組成演算部２４は、体重算出部２１から供給される体重、生体インピーダンス算出部２２から供給される生体インピーダンス、及び、指定されたユーザ番号又は測定者識別部２５で識別されたユーザ番号に対応してユーザ情報記憶部４１に記録されたユーザ情報（性別、身長、生年月日から算出した年齢）を使用して、測定者の各体組成を算出する。
測定された体重、及び、算出された各体組成については表示部１１に表示される。

測定者識別部２５は、今回の測定により得られた体重、生体インピーダンス、測定習慣情報と、測定結果履歴データ４２に保存されている各ユーザ毎の測定履歴とを比較することで、測定者の識別、即ち、測定者のユーザ番号の特定を行う。
具体的には、体重、生体インピーダンスの両測定値と履歴値との差が共に所定範囲内あることを条件に、測定習慣が一致しているか否かを判断し、一致の度合いから測定者のユーザ番号を認識する。一致の度合いとしては、一致している履歴の割合が最も高いユーザ番号を測定者のユーザ番号として認識する。
本実施形態では、従来行われていた体重と生体インピーダンスによる測定者の識別に加え、更に、測定習慣の一致度合を含めて測定者の識別を行うことで、測定者の認識をより精度良く行うことができる。

本実施形態では、測定習慣として、測定の際に先に乗せた側の足の区別（右足か左足か）を対象とするが、他の測定習慣を対象とすることも可能である。
例えば、より詳細な測定習慣として、乗る際の足に加えて降りる際の足（右足で乗って、左足で降りる等）の乗り降りの順番を測定習慣とすることも可能である。
更に、左右の足のそれぞれについて爪先側（前側）、踵側（後側）を区別することで、最初に乗せる箇所、４箇所の乗せる順番、及び／又は、下ろす順番を測定習慣情報とすることも可能である。
また、詳細は第２実施形態で説明するが、測定時間も測定習慣として判断対象とすることも可能である。

測定結果記憶制御部２６は、今回の測定結果（測定習慣情報を含む）と測定時間を、測定者識別部２５で識別した測定者のユーザ番号、又は、測定前に指定された測定者のユーザ番号に対応するユーザ履歴４２１〜４２４に保存する。

次に、測定習慣検出手段の構成について説明する。
生体情報測定装置１は、測定者を自動認識するための情報として体重及び／又は生体インピーダンスに加えて、測定習慣情報を使用する。本実施形態では、測定習慣情報として、測定の際にどちらの足を先に乗せる習慣があるか、即ち、先に乗せた足を測定習慣情報として検出、及び履歴保存する。
測定習慣検出手段は、制御部２０と共に、重量センサ１５とＡ／Ｄ変換部３１、測定用電極１２とＡ／Ｄ変換部３２、及びプッシュスイッチ１６のうちの１又は複数により構成される。

図５は、制御部２０と、重量センサ１５、Ａ／Ｄ変換部３１を測定習慣検出手段として機能させる場合の構成図である。
図５に示すように、制御部２０の体重算出部２１には、Ａ／Ｄ変換部３１を介して、各重量センサ１５Ｌｆ、１５Ｌｂ、１５Ｒｆ、１５Ｒｂで検出した左側前重量値、左側後重量値、右側前重量値、右側後重量値が供給される。
制御部２０では、重量値が左側の重量センサ１５Ｌ（１５Ｌｆ又は、１５Ｌｂ）から先に供給された場合には左足を、右側の重量センサ１５Ｒ（１５Ｒｆ又は、１５Ｒｂ）から先に供給された場合には右足を、測定習慣情報として検出する。

なお、重量センサ１５は、体重算出用に左右の前後の合計４箇所で体重を測定するようになっている。そこで、左足、右足のいずれかを測定習慣情報として検出するだけでなく、左足前側、左足後側、右足前側、右足後側の４箇所のうち、最初に乗せた箇所を測定習慣情報として検出するようにしてもよい。最初に乗せた箇所は、最初に重量値が供給された重量センサ１５により決定される。
更に、最初に乗せた側の足や、最初に乗せた箇所だけで無く、測定者が足の前後左右４箇所を生体情報測定装置１に乗せる順番を測定習慣情報とし、各重量センサ１５から供給される重量値の順番により検出するようにしてもよい。
また、搭乗の際に最初に乗せた側の足や箇所（部位）の順番だけで無く、生体情報測定装置１から降りる際に先に下ろす足や、離れた箇所、離れた順番も測定習慣情報として検出するようにしてもよい。
このように、前後左右の箇所や順番、更に降りる際の足、箇所、順番も測定習慣情報として検出することで、測定習慣を詳細に判定し、測定者の認識精度をより高めることが可能になる。

図６は、制御部２０と、測定用電極１２、Ａ／Ｄ変換部３２を測定習慣検出手段として機能させる場合の構成図である。
図６に示すように、制御部２０の生体インピーダンス算出部２２には、Ａ／Ｄ変換部３２を介して、各測定用電極１２Ｌｆ、１２Ｌｂ、１２Ｒｆ、１２Ｒｂで検出した、左前・左後間の抵抗値ａ、左前・右前間の抵抗値ｂ、左後・右後間の抵抗値ｃ、右前・右後間の抵抗値ｄが供給される。
制御部２０では、左前・左後間の抵抗値ａが先に供給された場合には左足を、右前・右後間の抵抗値ｄが先に供給された場合には右足を、先に乗せた側の足とする測定習慣情報として検出する。

なお、各測定用電極１２の検出に基づいてＡ／Ｄ変換部３２からは、ａ〜ｄの抵抗値が生体インピーダンス算出部２２に供給されるので、生体情報測定装置１に最初に乗せた側の足だけでなく、上述の各抵抗値ａ〜ｄに基づいて、左右前後４箇所のうち最初に乗せた箇所の組を測定習慣情報としてもよい。更に、各抵抗値ａ〜ｄが供給される順番から、足を乗せる箇所の組の順番を測定習慣情報とすることも可能である。
また、重量センサ１５の場合と同様に、生体情報測定装置１から降りる
際の足、足の箇所の組、組の順番を測定習慣情報に加えて又は代えてもよい。

図７は、制御部２０とプッシュスイッチ１６を測定習慣検出手段として機能させる場合の構成図である。
図７に示すように、制御部２０の乗降判定部２３には、左右のプッシュスイッチ１６Ｌ、１６Ｒで測定者の搭乗を検出したステップオン信号がそれぞれ左側の値、右側の値として供給される。
制御部２０では、先にステップオン信号が供給された側のプッシュスイッチ１６の側の足を、先に乗せた側の足とする測定習慣情報として検出する。

なお、上述したようにプッシュスイッチ１６を、各重量センサ１５に合わせた４箇所に配置することで、重量センサ１５を測定習慣検出手段として使用する場合と同様に、４つのプッシュスイッチ１６Ｌｆ、１６Ｌｂ、１６Ｒｆ、１６Ｒｂによるステップオン信号の供給順から、最初に乗せる箇所や、足の左右前後の箇所の順番（乗り、降り）を測定習慣情報としてもよい。

次に、以上のように構成された生体情報測定装置１による測定処理の動作について説明する。
図８は、測定処理動作の全体を表したフローチャートである。
測定者の操作に対応して、制御部２０は測定モードの切り替えを行う（ステップ１０）。測定モードとしては、測定者を自動認識する自動認識モード、ユーザを指定して測定を行うユーザ指定モード、登録済みユーザ以外の測定者が測定するゲストモード、体重だけを測定する体重のみ測定モードなどの各種の測定モードが存在する。
測定モードは、測定者が操作部１３を操作することで選択され、制御部２０は選択された測定モードに切り替える。
なお、測定者によるモード選択が行われずに生体情報測定装置１に乗った場合、制御部２０はデフォルトのモードとして自動認識モードを選択する。

制御部２０は、切り替えた測定モードがゲストモードか否かを判断する（ステップ１１）。
ゲストモードであれば（ステップ１１；Ｙ）、制御部２０は、測定者によって操作部１３から入力されるゲスト情報（年齢、身長、性別）を取得してＲＡＭに記憶する（ステップ１２）。
この測定者によるゲスト情報の入力操作において、制御部２０は、表示部１１の必要な入力項目のガイダンス表示を行うと共に、入力されたゲスト情報を表示する。

ゲスト情報の入力後、又は、ゲストモードでない場合（ステップ１１；Ｎ）、制御部２０は、体重測定を行う（ステップ１３）。すなわち制御部２０は、４つの重量センサ１５からＡ／Ｄ変換部３１を介して供給される重量値を合計することで測定者の体重を算出する。

そして制御部２０は、体重測定が完了したか否かを判断する（ステップ１４）。
測定が完了していない場合（ステップ１４；Ｎ）、制御部２０は、測定エラーか否かを判断する（ステップ１５）。測定エラーである場合（ステップ１５；Ｙ）、制御部２０は、表示部１１の所定領域にエラー表示を行い（ステップ１６）、処理を終了する。
ここで、測定エラーと判断される場合として、例えば、測定者が片足だけのせた後に降りてしまった場合などがあり、この場合制御部２０は、４つの重量センサ１５からの重量値が供給される前に重量値がゼロになったこと等から測定エラーと判断する。
一方、測定エラーでなければ（ステップ１５；Ｎ）、制御部２０はステップ１３に戻り測定を継続する。

次に制御部２０は、ステップ１０で切り替えたモードが体重のみ測定モードか否かを判断し（ステップ１７）、体重のみ測定モードであれば（ステップ１７；Ｙ）、制御部２０は、測定した体重を表示部１１に表示し（ステップ１８）、処理を終了する。

なお、体重のみ測定モードである場合（ステップ；Ｙ）、測定結果を表示した後ステップ２２に移行することで、指定された又は自動認識した測定者（ユーザ）に対する測定履歴として測定した体重を保存するようにしても良い。
体重のみ測定モードで測定者の自動認識をする場合には、生体インピーダンスは判断対象から外して認識することになる。このため、自動認識の精度が下がる可能性があるので、必ず自動認識したユーザが正しいか否かを、表示部１１への確認表示と測定者の確認操作がされたことを条件に、測定履歴として保存するようにしてもよい。

一方、体重のみ測定モードでなければ（ステップ１７；Ｎ）、制御部２０は、生体インピーダンス（ＢＩ）を測定する（ステップ１９）。
すなわち、制御部２０は、測定用電極１２からＡ／Ｄ変換部３２を介して供給される各抵抗値から測定者の生体インピーダンスを算出する。

そして制御部２０は、生体インピーダンスの測定が完了したか否かを判断する（ステップ２０）。
測定が完了していない場合（ステップ２０；Ｎ）、制御部２０は、測定エラーか否かを判断する（ステップ２１）。測定エラーである場合（ステップ２１；Ｙ）、制御部２０は、ステップ１６に移行して表示部１１の所定領域にエラー表示を行い処理を終了する。測定エラーと判断される場合としては体重測定の場合と同様である。
一方、測定エラーでなければ（ステップ２１；Ｎ）、制御部２０はステップ１９に戻り測定を継続する。

次に制御部２０は、ステップ１０で切り替えたモードが自動認識モードであるか否かを判断する（ステップ２２）。
自動認識モードではない場合（ステップ２２；Ｎ）、すなわち、ユーザ指定モードとゲストモードである場合、制御部２０は自動認識の必要がないためステップ２６に移行する。
一方、自動認識モードである場合（ステップ２２；Ｙ）、制御部２０は、測定した体重、生体インピーダンス、及び測定習慣情報を使用して測定者を自動で識別する測定者識別処理を行う（ステップ２３）。測定者識別処理の詳細については後述する。

測定者の識別が完了した後、制御部２０は測定者確定処理を行う（ステップ２４）。
すなわち、制御部２０は、自動認識した測定者に対応するユーザ番号を表示部１１の第５表示部１１５（図４参照）に表示する。測定者確認は、表示されたユーザ番号を確認し、合っている場合には設定キー１３ｄを押下し、間違っている場合には上キー１３ａか下キー１３ｂで表示されているユーザ番号を変更した後に設定キー１３ｄを押下することで測定者を確定させる。
制御部２０は、測定者が設定キー１３ｄを押した際に第５表示部１１５に表示しているユーザ番号から、測定者を確定させる。
なお、制御部２０は、自動識別した測定者（ユーザ番号）を第５表示部１１５に表示した後、所定時間内に操作部１３の操作がされない場合、及び、測定者が生体情報測定装置１から降りた場合には、表示中のユーザ番号の測定者に確定する。

制御部２０は、測定者が確定したか判断する（ステップ２５）。
測定者が確定しない場合（ステップ２５；Ｎ）、すなわち、クリアキー１３ｃが押下された場合、制御部２０は処理を終了する。
一方、測定者が確定した場合（ステップ２５；Ｙ）、及び、ユーザ指定モードである場合（ステップ２２；Ｎ）、制御部２０は、今回の測定結果を保存する（ステップ２６）。すなわち、制御部２０は、確定した測定者のユーザ番号に対応する測定結果履歴データ４２に、体重、生体インピーダンス、測定日時、測定習慣情報を保存する。

また制御部２０は、測定結果の保存と並行して、測定結果を表示部１１に表示し（ステップ２７）、処理を終了する。
測定結果の表示において、制御部２０は、図４に例示したように、測定した体重の値を第１表示部１１１に、体重と生体インピーダンス、ユーザ情報から算出した体脂肪率の値を第２表示部１１２に、体脂肪率のレベル表示を第３表示部１１３に表示する。
また、第４表示部１１４には、第１表示部１１１と第２表示部１１２に表示中の項目の項目名を表示し、第５表示部１１５には、確定した測定者のユーザ番号と性別が表示される。
なお、第２表示部１１２は、最初に体脂肪率の値が表示され、その後所定時間（本実施形態では２秒）毎に、体脂肪率、ＢＭＩ、基礎代謝、骨格筋レベル、骨レベル、内臓脂肪レベル、水分量、身体年齢、体脂肪率の順に、順次表示される。第２表示部１１２の切り替えに合わせて第３表示部１１３のレベル表示、と第４表示部１１４の項目名も切り替えて表示される。
第２表示部１１２に表示する、体脂肪率等の各体組成については、体重、生体インピーダンス、基礎情報から算出され、第三表示部１１３のレベル表示については当該表示項目の統計等から求めた標準値を規準に算出される。

次に、測定者識別処理（ステップ２３）の詳細について説明する。
本実施形態の測定者識別処理では、測定結果の各要素（体重、ＢＩ、測定習慣情報）を、登録済み各ユーザの各履歴情報と比較して、各測定履歴データとの一致度合いを点数化し、そのユーザ毎の平均点が最も高いユーザを測定者に認識する。
すなわち、測定した体重と履歴データの体重との差が所定範囲内であり、且つ、測定したＢＩと履歴データのＢＩとの差が所定範囲内であること（従来の条件）を必須条件とし、更に、今回の測定習慣情報と履歴データの測定習慣情報とが一致しているか否かを判定条件とする。そして、両必須条件を満たし、且つ、判定条件を満たす履歴情報に対して点数ｎ（本実施形態ではｎ＝１点）を付ける。
そして、各ユーザ毎の全履歴データに対する合計点と平均点を求め、平均点が最も高いユーザを今回の測定者と認識する。

具体例で説明する。いま、測定者に対する測定の結果として、体重が５８．６ｋｇ、生体インピーダンス（ＢＩ）が５２５Ω、測定習慣情報（乗り始めの足）が左足であったものとする。
そして、必須条件は、体重差が±２ｋｇ以内、ＢＩ差が±１００Ω以内とする。
また、判定条件は、測定習慣情報（乗り始めの足）が一致するか否かとし、判定条件を満たしている場合を＋１点とする。

従って、体重が５６．６ｋｇ〜６０．６ｋｇの範囲内で、且つ、生体インピーダンスが４２５Ω〜６２５Ωの範囲内である測定履歴が必須条件を満たしていることになる。
また、測定習慣情報として、乗り始めの足が左足である測定履歴の点数が１点となる。

図９は、登録済みの各ユーザ１〜４の各履歴データに対応する、必須条件、判定条件について表したものである。
図９（ａ）〜（ｄ）は各ユーザ１〜４に対応し、それぞれ過去の測定（履歴データ）毎の履歴データ（測定日時を除く）と、判定内容を表している。
図９に示すように、上述の必須条件（体重、ＢＩ）を満たす場合を○、満たさない場合を×で表し、判定条件を満たす場合に１点、満たさない場合に０点を表示している。
なお、図９では、両必須条件を満たしているか否かにかかわらず、判定条件に応じた点数が記載されているが（（ｂ）参照）、測定者の識別処理では両必須条件を満たしている測定履歴の点数のみが加算の対象となる。

そして、各ユーザ毎に２つの必須条件を満たす全履歴データの合計点（平均点）を求めると、ユーザ１は合計点が５点、平均点が１点、ユーザ２は合計点、平均点共に０点、ユーザ３は合計点が３点、平均点が０．６点、ユーザ４は合計点、平均点共に０点となる。
なお、ここでの平均点は、当該ユーザの全履歴数データに対する平均点である。すなわち、合計点を除する値は、両必須条件を満たす件数ではなく、全履歴データ数である。
以上の結果から、必須条件を満たす全履歴データの合計点（又は、平均点）が最も高いユーザ１（合計点５点、平均点１点）を、今回の測定者であると識別する。

図９に示されるように、従来のように体重とＢＩが所定範囲内にあるか否かだけで測定者を認識する場合には、ユーザ１、ユーザ３、ユーザ４の３者が候補者となり１名に特定することができない。そして、家族で生体情報測定装置１を使用する場合などでは、２人の子供を区別できなかったり、母親と成人した娘、父親と成人した息子などのように、体重や生体インピーダンスが近似するために測定者を認識できなかったり、正確に認識できない場合がある。
これに対して、本発明の生体情報測定装置１によれば、各測定者によって異なる測定の際の習慣を測定習慣として検出及び保存することにより、過去の測定履歴に保存した測定習慣とどの程度一致しているか否かに基づいて測定者を認識しているので、測定者の認識をより正確に行うことができる。

図１０は、測定者識別処理について表したフローチャートである。
図１０の測定者識別処理は、２つの必須条件だけでなく、判定条件（測定習慣情報の一致）を満たす測定履歴データの数に基づいて、測定者（ユーザ）を認識する処理である。

なお、図１０のフローチャートで使用した各文字の意味は次の通りである。
Ｘ：ユーザ登録済のユーザ数
Ｎ：ユーザＸの測定履歴数
Ｗ：今回の測定結果（体重）
ＷＨ：ユーザＸによる測定履歴体重
ＷＲ：体重識別許容重量
Ｉ：今回の測定結果（生体インピーダンス）
ＩＨ：ユーザＸの測定履歴インピーダンス
ＩＲ：生体インピーダンス識別許容値
Ｆ：今回の測定結果（測定習慣情報）
ＦＨ：ユーザＸの履歴測定習慣情報

制御部２０は、最初に識別用の許容範囲と点数を取得する（ステップ３０）。
すなわち、制御部２０は、体重識別許容重量（ＷＲ）を±２ｇ、生体インピーダンス識別許容値（ＩＲ）を±１００Ωとする。また、判定条件として、測定習慣情報が一致する場合を＋１点とする。

制御部２０は、ステップ３１〜３１−２の第１ループを登録ユーザ数（Ｘ）だけ繰り返す。この第１ループにおいて、制御部２０は、対象となる登録ユーザＸの測定履歴数（Ｎ）だけ第２ループによる評価点数化処理（ステップ３２〜３２−２）を繰り返す。
まず制御部２０は、今回の測定結果（体重）Ｗが、ＷＨ±ＷＲ（ｋｇ）の範囲内か否かを判断する（ステップ３３）。すなわち、制御部２０は、測定結果履歴データ４２から、ユーザＸのＮ番目の測定履歴を読み出し、測定履歴体重ＷＨに体重識別許容重量ＷＲを加算した値と減算した値（ＷＨ±ＷＲ（ｋｇ））を求め、今回の測定結果（体重）Ｗが、求めた両値の範囲内（体重許容範囲内）であるか否かを判断する。

今回の測定結果（体重）Ｗが体重許容範囲外であれば（ステップ３３；Ｎ）、制御部２０は、必須条件を満たしていないので加点対象外とし、次の測定履歴についての加点判断を行う。
一方、体重許容範囲内である場合（ステップ３３；Ｙ）、制御部２０は、当該測定履歴に対し、今回の測定結果（生体インピーダンス）Ｉが、ＩＨ±ＩＲ（Ω）の範囲内か否かを判断する（ステップ３４）。すなわち、制御部２０は、当該ループ対象における測定履歴（ユーザＸのＮ番目の測定履歴）の測定履歴インピーダンスＩＨに、生体インピーダンス識別許容値ＩＲを加算した値と減算した値（ＩＨ±ＩＲ（Ω））を求め、今回の測定結果（生体インピーダンス）Ｉが、求めた両値の範囲内（生体インピーダンス許容範囲内）であるか否かを判断する。

なお、本実施形態では、今回の測定結果（体重）Ｗが、ＷＨ±ＷＲの範囲内か否かについて判断する場合（ステップ３３）について説明したが、ユーザＸによる測定履歴体重ＷＨが、今回の測定結果（体重）Ｗに体重識別許容重量ＷＲを加減算した両値（Ｗ±ＷＲ）の範囲内にあるか否かを判断するようにしてもよい。
また、今回の測定結果（体重）ＷとユーザＸによる測定履歴体重ＷＨとの差分を算出し、この差分の絶対値が体重識別許容重量ＷＲ以下であるか否かにより判断するようにしてもよい。
また、今回の測定値Ｗ、Ｉをそのまま測定結果として測定結果履歴４２に保存するのではなく、Ｗ±ＷＲの値を保存しておき、次回以降における測定者認識処理において、測定値Ｗが保存済みのＷ±ＷＲの範囲内か否かを判断するようにしてもよい。
以上の判断については、今回の測定結果（生体インピーダンス）Ｉが、Ｉ±ＩＲの範囲内か否かについての判断（ステップ３４）についても同様に変形することが可能である。

今回の測定結果（生体インピーダンス）Ｉが生体インピーダンス許容範囲外であれば（ステップ３４；Ｎ）、制御部２０は、必須条件を満たしていないので加点対象外として、次の測定履歴についての加点判断を行う。
一方、生体インピーダンスが許容範囲内である場合（ステップ３４；Ｙ）、当該測定履歴は両必須条件を満たしているので、制御部２０は、測定習慣情報が一致しているか否かを判断する（ステップ３５）。すなわち、制御部２０は、今回の測定結果（測定習慣情報）Ｆと、当該測定履歴におけるユーザＸの履歴測定習慣情報ＦＨとが一致しているか否かを判断する。
なお、今回の測定結果（測定習慣情報）ＦとユーザＸの履歴測定習慣情報ＦＨについては、図５から図７で説明した測定習慣検出手段のいずれか１の構成により検出するものとする。

測定習慣情報が一致していない場合（ステップ３５；Ｎ）、制御部２０は、加点対象外として、次の測定履歴についての加点判断を行う。
一方、測定習慣情報が一致している場合（ステップ３５；Ｙ）、両必須条件と共に判定条件を満たしているので、制御部２０は、当該測定履歴（Ｎ）を加点対象とし、当該ユーザＸの判定点に１点を加算する（ステップ３６）。

以上のステップ３３〜３６の評価点数化処理を、当該ユーザＸに対する測定履歴数（Ｎ）だけ繰り返した後、制御部２０は、当該ユーザＸの平均点数を計算する（ステップ３７）。すなわち、制御部２０は、ユーザＸに対する評価点数化処理による加点合計値を、当該測定履歴数（Ｎ）で除することで、ユーザＸに対する平均点を評価点として算出する。

制御部２０は、同様にして全てのユーザに対する、評価点（平均点）を算出し（ステップ３１〜ステップ３１−２）、全ユーザの評価点から測定者の可能性があるユーザがいるか否かを判断する（ステップ３８）。すなわち、制御部２０は、全ユーザの平均点が０点である場合には、測定者の可能性がある登録ユーザはいない（該当ユーザ無し）と判断する。なお、全ユーザの平均点が所定の規準点以下である場合に該当ユーザ無しと判断するようにしてもよい。

該当ユーザ無しである場合（ステップ３８；Ｎ）、制御部２０は、今回の測定者は登録ユーザではなく、ゲストであると判断し（ステップ３９）、メインルーチンにリターンする。
一方、該当ユーザがいる場合（ステップ３８；Ｙ）、制御部２０は、評価点（平均点）が最も高いユーザを、今回の測定者と判定し（ステップ４０）、メインルーチンにリターンする。

次に第２実施形態について説明する。
説明した第１実施形態では、生体情報測定装置１に最初に乗せた側の足（左右）を測定習慣情報として、測定習慣情報が一致している測定履歴の割合が最も多い登録ユーザを今回の測定の測定者として認識する場合について説明した。
これに対し、第２実施形態では、最初に乗せた側の足に加え、測定結果履歴保存される測定日時（のうちの測定時刻）も測定習慣情報として使用することで、測定者の自動認識の精度をより高くしたものである。
この第２実施形態は、例えば、朝測定する場合、就寝前に測定する場合、入浴前に測定する場合、昼間に測定する場合など、各登録ユーザは、ほぼ同様な時間帯に測定する場合が多いという各人の生活習慣を考慮したものである。
第２実施形態による生体情報測定装置１の構成については、第１実施形態と同様である。

図１１は、第２実施形態における、登録済みの各ユーザ１〜４の各履歴データに対応する、必須条件、判定条件について表したものである。
図１１（ａ）〜（ｄ）は各ユーザ１〜４に対応し、それぞれ過去の測定（履歴データ）毎の、測定日時を含めた履歴データと、測定日時と乗り始めの足を測定習慣情報とする判定内容を表している。
図１１では、図９で説明したのと同様に、必須条件（体重、ＢＩ）を満たす場合を○、満たさない場合を×で表し、判定条件に対する点数を表記している。

第２実施形態における必須条件と判定条件は次の通り規定されている。
すなわち、必須条件は、体重差が±２ｋｇ以内、ＢＩ差が±１００Ω以内である。
判定条件として、測定習慣情報として、乗り始めの足が一致する場合には＋４点が規定されている。
また、判定条件の測定日時として、測定時刻の時間差がｔ１＝０．２５時間以内（±０．２５時間の範囲）の場合の＋４点、時間差がｔ２＝０．５時間以内（±０．５時間の範囲）の場合（時間差０．２５時間以内を除く）を＋２点、時間差がｔ３＝１時間以内（±１時間の範囲）の場合（時間差０．２５時間以内を除く）を＋１点が規定されている。
なお、測定時刻の時間差については、今回の測定時刻と測定履歴の測定時刻との時間差に応じて、時間差が小さいほど点数が大きくなるように、他の点数を規定するようにしてもよい。この場合の時間差として、例えば、ｔ１＝１時間、ｔ２＝２時間、ｔ３＝３時間等、他の時間差を設定することが可能である。

この判定条件のもと、図１１では、測定者に対する測定の結果として、体重が５８．６ｋｇ、生体インピーダンス（ＢＩ）が５２５Ωで、測定習慣情報として、測定日時が２０１４年０３月０９日２０時３５分、乗り始めの足が左足であった場合を例に、必須条件、判定条件に対する判定結果及び点数を表示している。
従って図１１の例では、体重が５６．６ｋｇ〜６０．６ｋｇの範囲内で、且つ、生体インピーダンスが４２５Ω〜６２５Ωの範囲内である測定履歴が必須条件を満たしていることになる。
また、判定条件については、乗り始めの足が左足である測定履歴が４点、一方、測定時刻２０時２０分〜２０時５０分である測定履歴が４点、測定時刻が２０時０５分〜２１時０５分（２０時２０分〜２０時５０分を除く）である測定履歴が２点、測定時刻が１９時３５分〜２１時３５分（２０時０５分〜２１時０５分を除く）である測定履歴が１点となる。

そして、各ユーザ毎に２つの必須条件を満たす全履歴データの合計点（平均点）を求めると、ユーザ１は合計点が３２点、平均点が６．５点、ユーザ２は合計点、平均点共に０点、ユーザ３は合計点が２０点、平均点が４．０点、ユーザ４は合計点が１１点、平均点が２．２点となる。
以上の結果から、必須条件を満たす全履歴データの合計点（又は、平均点）が最も高いユーザ１（合計点３２点、平均点６．５点）を、今回の測定者であると識別する。

図１１に示されるように、第１実施形態で説明した乗り始めの足だけを判定条件とした場合にはユーザ３の得点がユーザ１を上回り誤認識になるのに対し、本実施形態では判定条件として更に測定日時（時刻）という生活習慣を考慮することで、測定者（ユーザ１）をより正確に認定することが可能になる。

図１２は、第２実施形態における測定者識別処理の詳細について表したフローチャートである。
なお、図１２では、図１０で説明した第１実施形態における処理と同様の箇所については同じステップ番号を付してその説明を適宜省略することとする。
また、図１２で使用した各文字については、Ｔが今回の測定結果（測定時刻）、ＴＨがユーザＸの測定履歴時刻を表し、他の文字については図１０と同じである。

制御部２０は、最初に識別用の許容範囲と点数を取得する（ステップ３０）。すなわち、制御部２０は、第２実施形態に対して規定されている必須条件の内容と、判定条件の点数を取得する。
そして、制御部２０は、ステップ３１〜３１−２の第１ループを登録ユーザ数（Ｘ）だけ繰り返す。この第１ループにおいて、制御部２０は、対象となる登録ユーザＸの測定履歴数（Ｎ）だけ第２ループによる評価点数化処理（ステップ３２〜３２−２）を繰り返す。

制御部２０は、第１実施形態と同様に、今回の測定結果（体重）Ｗと今回の測定結果（生体インピーダンス）Ｉが、共に許容範囲内か否かを判断する（ステップ３３、ステップ３４）。
今回測定の体重と生体インピーダンス共に許容範囲内である場合（ステップ３３；Ｙ、ステップ３４；Ｙ）、制御部２０は、今回の測定結果（測定時刻）ＴとユーザＸの測定履歴時刻ＴＨとの差分ΔＴを求め、その差分の程度を判断する（ステップ３４１）。
制御部２０は、求めた差分ΔＴが±１５分以内であれば４点を加算し（ステップ３４２）、±３０分以内であれば２点加算し（ステップ３４３）、±１時間以内であれば１点を加算する（ステップ３４４）。

測定時刻による加点処理（ステップ３４１〜３４４）の後、制御部２０は、測定習慣情報が一致しているか否かを判断し（ステップ３５）、一定していれば（ステップ３５；Ｙ）、当該ユーザＸの測定履歴Ｎに４点を加算する（ステップ３６）。

以上のステップ３３〜３６の評価点数化処理を、当該ユーザＸに対する測定履歴数（Ｎ）だけ繰り返した後、制御部２０は、当該ユーザＸの平均点数を計算する（ステップ３７）。
制御部２０は、同様にして全てのユーザに対する、評価点（平均点）を算出し（ステップ３１〜ステップ３１−２）、全ユーザの評価点から測定者の可能性があるユーザがいるか否か判断する（ステップ３８）。

制御部２０は、該当ユーザ無しであれば（ステップ３８；Ｎ）測定者はゲストと判断し（ステップ３９）、該当ユーザがいれば（ステップ３８；Ｙ）評価点（平均点）が最も高いユーザを、今回の測定者と判定し（ステップ４０）、メインルーチンにリターンする。

以上説明したように、第１実施形態、第２実施形態によれば、体重や生体インピーダンスの履歴だけでなく、ユーザが測定する際の特徴となる測定習慣を含めて測定者の認識を行うようにしたので、より正確に測定者を認識することが可能になる。

以上、本発明における各実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態や説明した変形に限定されるものではなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
例えば、説明した実施形態、変形では、測定結果履歴４２には、図３に示すように測定結果である体重、生体インピーダンス（ＢＩ）、測定日時を保存し、今回の各測定値と履歴値とのいずれか一方に許容値を加えた値に、他方の値が含まれるか否かにより、又は、差分の絶対値が許容値以下であるか否かにより、必須条件を満たすか否かを判断する場合について説明した。
このように、実施形態では測定値に所定幅を持たせる場合について説明したが、履歴データに保存する際に幅を持たせて保存し（例えば、４２５Ω〜６２５Ω）、測定値が履歴データの中にあるか否かを判断するようにしてもよい。

図１３は、変形例における測定結果履歴４２の保存内容を表したものである。
この変形例では、図１３に示すように、今回の測定値Ｗ、Ｉに許容値±ＷＲ、±ＩＲを加算した値を保存し、また、今回の測定時刻Ｔに許容時間±ｔ１時間（＝０．２５時間）、±ｔ２時間（＝０．５時間）、±ｔ３時間（＝１時間）をそれぞれ保存するものである。
このように、測定履歴として、測定値そのものの値を保存するのではなく各測定値に許容値、許容時間を予め加減した値を保存しておくことで、処理を容易にすることができる。
但し、測定時刻Ｔに許容時間を加減算した値を保存するのは、第２実施形態に対応して、測定時刻を含めて測定者を認識する場合であり、第１実施形態に対応する場合には測定時刻Ｔそのものを保存する。
なお、後に測定値を必要とする場合には、加減算した両値の中央値（平均値）を求めることで容易に知ることが可能である。

図１０、図１２で説明した両実施形態の測定者識別処理では、各ユーザ毎の各測定履歴に対する点数の平均値を算出し（ステップ３７）、平均値が最も大きいユーザを測定者と認識する場合について説明した。
これに対して、各ユーザ毎の測定履歴データの数が同じである場合、合計点が最も大きいユーザを測定者として認識するようにしてもよい。
また、第１実施形態では、各測定履歴に対する加点が０点と１点の２値なので、２つの必須条件を満たし、測定習慣情報が一致している履歴データの数が多いユーザを測定者として認識するようにしてもよい。

また、説明した両実施形態の測定者識別処理では、各ユーザにおける全測定履歴データを対象として測定者の認識を行う場合について説明した。
これに対して、今回の測定日時（又は、測定日）から所定期間内に測定された測定履歴データを対象とするようにしてもよい。すなわち、古い履歴（例えば、今回の測定からｍヶ月よりも前に測定された履歴データ）を対象外としてもよい。
古い履歴データを対象外とすることで、より認識精度を高めることができる。
この場合、今回の測定からｍヶ月以内に測定された履歴数が各ユーザ毎に異なる可能性が高いので、合計点ではなく、平均点が最も高いユーザを測定者と認識する。

また、各ユーザの測定履歴データのうち、最後に測定（保存）された履歴データ１件を対象として測定者の認識を行うようにしてもよい。

また説明した両実施形態では、測定習慣情報の先に乗せた足に対する判定条件を満たす場合（一致している場合）を加点対象とする場合について説明した。
これに対し、左右前後の４箇所を乗せた順番を測定習慣とし、順番が一致している程度により点数を代えるようにしてもよい。
例えば、乗せた順番の全てが一致している場合を最も高く（例えば、５点）、最初に乗せた箇所が一致し順番が異なる場合を次ぎに高く（例えば、２点）、最初に乗せた側の足が一致し箇所や順番が異なる場合を次に高い点（例えば、１点）、それ以外の場合を０点としてもよい。
以上の各変形例の場合においても、対象となる履歴データの数が同じであれば合計点が最も高いユーザを測定者と認識し、対象期間の限定等によって履歴データ数が異なる場合には平均点が最も高いユーザを測定者と認識する。

また、説明した両実施形態及び各変形例では、測定した体重と履歴データの体重との差が所定範囲内であること、及び測定したＢＩと履歴データのＢＩとの差が所定範囲内であることの両者を必須条件としたが、いずれか一方のみを必須条件として比較判断するようにしてもよい。

また、第２実施形態では、先に乗せた足と測定時刻を測定習慣情報とする場合について説明したが、測定時刻だけを測定習慣情報として検出、保存し、必須条件と測定時刻（判定条件）から測定者を認識するようにしてもよい。

なお、ステップ４０において、評価点（合計点、平均点＞０点）の最高点である登録ユーザが複数存在する場合がある。
このような場合には、生体インピーダンスの測定履歴に対する評価が今回の測定値に最も近いユーザを測定者として認識する。具体的には、次の（ａ）〜（ｃ）のいずれか１の方法により測定者を認定する。
このように、評価点の最高点だけでは測定者を識別できない場合、必須条件のうち体重ではなくて生体インピーダンスを使用して測定者を認定するのは次の理由による。すなわち、体重は、食事の前後の測定タイミングや暴飲暴食の有無などの条件によって短期的な変化幅が大きいのに対し、生体インピーダンスは、このような条件によっては変化しにくい値であるためである。

（ａ）必須条件のうち、体重の許容範囲は満たさないが、生体インピーダンスの許容範囲を満たしている測定履歴数が最も多い登録ユーザを測定者に認定する。
（ｂ）必須条件のうち、体重の許容範囲は満たさないが、生体インピーダンスは許容範囲を満たしている測定履歴を判定条件の加点対象とした場合の評価点（合計点、平均点）が最も高い登録ユーザを測定者と認定する。
（ｃ）各ユーザに対する、測定履歴の生体インピーダンスの平均値と、今回測定の生体インピーダンスとの差分（絶対値）が最も小さい登録ユーザを測定者と認定する。
なお、（ｃ）による認定については、（ａ）、（ｂ）で認定できない場合に行うようにしてもよい。

１ 生体情報測定装置
１０ 装置本体
１１ 表示部
１２ 測定用電極
１３ 操作部
１３ａ 上キー
１３ｂ 下キー
１３ｃ クリアキー
１３ｄ 設定キー
１４ 電源スイッチ
１５ 重量センサ
１６ プッシュスイッチ
３１、３２ Ａ／Ｄ変換部
３３ 日時情報計測部
３４ 通信部
３５ 音声出力部
４０ 不揮発メモリ

Claims (5)

1. 測定者の体重を測定する体重測定手段と、
   測定者の生体インピーダンスを測定する生体インピーダンス測定手段と、
   測定者が測定する際の測定習慣を検出する測定習慣検出手段と、
   測定者のユーザ登録をするユーザ登録手段と、
   前記測定した体重と生体インピーダンスの少なくとも一方、及び前記検出した測定習慣を前記各ユーザ毎の測定履歴として保存する測定履歴保存手段と、
   前記測定した体重と生体インピーダンスの少なくとも一方、及び前記検出した測定習慣と、前記測定履歴保存手段に保存された各ユーザ毎の測定履歴とを比較することで、ユーザを認識するユーザ認識手段と、
   を具備したことを特徴とする生体情報測定装置。
2. 前記ユーザ登録手段は、各ユーザ毎の基礎情報として性別、年齢特定情報、身長が保存され、
   前記測定した体重と生体インピーダンス、及び前記認識したユーザに対応する前記保存された基礎情報から、当該ユーザの体組成を算出する体組成算出手段と、
   前記測定した体重と、前記算出した体組成又は生体インピーダンスとを出力する出力手段と、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の生体情報測定装置。
3. 前記測定習慣検出手段は、測定の際に最初に乗せた側の足、及び、最初に降ろした側の足の少なくとも一方を測定習慣として検出する、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の生体情報測定装置。
4. 前記測定習慣検出手段は、測定者の足の左右前後の４カ所について、測定の際に乗せた順番、及び降ろした順番の少なくとも一方を測定習慣として検出する、
   ことを特徴とする請求項１又は、請求項２に記載の生体情報測定装置。
5. 前記測定習慣検出手段は、測定時刻を測定習慣として検出する、
   ことを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１の請求項に記載の生体情報測定装置。

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