JP2016099768A - 電子機器 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに装着されるセンサ部から得られるデータを有効活用することができる。
【解決手段】電子機器（５０）は、ユーザに装着されて前記ユーザの生活に関する情報を取得するセンサ部（２０）からデータを受信する受信部（５１）と、前記受信部が受信したデータに基づいて、前記ユーザの介護に関する情報を生成する生成部（５２）と、を備えている。
【選択図】図２

Description

本発明は、電子機器に関する。

従来、装着型のセンサを用いて生体情報を取得し、携帯電話に送信する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００４−１４７７０５号公報

しかしながら、従来においては、装着型のセンサにおいて得られる情報を十分に活用できているとはいえなかった。

本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、ユーザに装着されるセンサ部から得られるデータを有効活用することが可能な電子機器を提供する。

本発明の電子機器は、ユーザに装着されて前記ユーザの生活に関する情報を取得するセンサ部（２０）からデータを受信する受信部（５１）と、前記受信部が受信したデータに基づいて、前記ユーザの介護に関する情報を生成する生成部（５２）と、を備えている。

この場合において、前記生成部が生成した情報に基づいて、介護認定を行う認定部（５２）を備えていてもよい。また、前記受信部は、前記センサ部から前記ユーザの食事、排泄、歩行及び機器操作の少なくとも一つのデータを受信することとしてもよい。また、前記受信部は、複数の日数に渡り前記センサ部からデータを受信することとしてもよい。

本発明の電子機器は、ユーザに装着されて前記ユーザの生活に関する情報を取得するセンサ部（２０）からデータを受信する受信部（５１）と、前記受信部が受信したデータに基づいて、前記ユーザの生活に関する提案を行う提案部（５２）と、を備えている。

この場合において、前記受信部は、前記センサ部がデータを取得した時刻を取得し、前記提案部は、前記受信部が受信したデータと前記時刻とに基づいて、前記ユーザの生活のリズムに関する提案を行うこととしてもよい。また、前記受信部は、前記センサ部から前記ユーザの食事、排泄、歩行及び機器操作の少なくとも一つのデータを受信することとしてもよい。また、前記受信部は、複数の日数に渡り前記センサ部からデータを受信することとしてもよい。また、前記提案部は、前記ユーザの運動と睡眠との少なくとも一方に関する提案を行うこととしてもよい。また、前記提案部は、前記ユーザが生活において実行すべき行動に関する提案を行うこととしてもよい。また、前記提案部は、前記ユーザの日光浴、前記ユーザの液体摂取、前記ユーザが服用する薬の少なくとも１つに関する提案を行うこととしてもよい。更に、前記提案部は、前記ユーザのケアプラン、前記ユーザが居住する空間のリフォーム又はユーザを補助する道具の調達に関する提案を行うこととしてもよい。また、前記提案部の提案を前記センサ部に送信する送信部（５１）を備えていてもよい。また、本発明では、前記ユーザの居住空間の環境を制御する機器（４０）と通信する通信部（５１）を備えていてもよい。

本発明の電子機器は、ユーザに装着された第１センサ（２０）から前記ユーザの生体情報を取得する取得部（５１，５４）と、生体情報を取得する第２センサ（３０）を用いて、前記第１センサの出力を調整する調整部（５２）と、調整した前記第１センサの出力を外部機器（１０、４０）に送信する送信部（５１）と、を備えている。

この場合において、前記調整部は、前記第２センサによる前記ユーザの生体情報の取得結果に基づいて、前記第１センサの出力を調整することとしてもよい。

なお、本発明をわかりやすく説明するために、上記においては一実施形態を表す図面の符号に対応つけて説明したが、本発明は、これに限定されるものではなく、後述の実施形態の構成を適宜改良しても良く、また、少なくとも一部を他の構成物に代替させても良い。更に、その配置について特に限定のない構成要件は、実施形態で開示した配置に限らず、その機能を達成できる位置に配置することができる。

第１の実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。 図１の情報処理システムの機能ブロック図である。 第１の実施形態に係るセンサ・機器一覧の一例を示す図である。 第１の実施形態における処理部の処理を示すフローチャート（その１）である。 第１の実施形態における処理部の処理を示すフローチャート（その２）である。 第１の実施形態に係る介護認定チェックリストの一例を示す図である。 第２の実施形態に係る対処法一覧の一例を示す図である。 第２の実施形態のサーバの処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る機器の制御リストを示す図である。 第２の実施形態の変形例の処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態のサーバの処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態の変形例の処理を示すフローチャートである。

《第１の実施形態》
以下、第１の実施形態に係る情報処理システムについて、図１〜図６に基づいて詳細に説明する。

図１には、本第１の実施形態に係る情報処理システム１００の構成が概略的に示されている。本第１の実施形態の情報処理システム１００は、携帯端末１０と、装着型センサ２０と、据え置き型センサ３０と、生活機器４０と、サーバ５０とを備える。携帯端末１０とサーバ５０とは、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク８０に接続されている。また、携帯端末１０と、装着型センサ２０、据え置き型センサ３０、生活機器４０それぞれとの間においては、無線通信や近接通信（例えばBluetooth（登録商標）、RFID(Radio Frequency Identification)、TransferJet（登録商標）など）が可能となっている。

（携帯端末１０）
携帯端末１０は、スマートフォンや携帯電話などの端末であり、図２に示すように、表示部１３と、入力部１４と、記憶部１１と、第１通信部１２ａと、第２通信部１２ｂと、制御部１５と、を備える。

表示部１３は、液晶ディスプレイ等を含み、制御部１５の指示の下、各種情報を表示する。

入力部１４は、タッチパネル、キーボード、入力ボタン等を含み、携帯端末１０のユーザの操作に応じた入力を受け付ける。

記憶部１１は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性の半導体メモリであり、他の装置から送信されてきた測定データ等を記憶する。

第１通信部１２ａは、他の装置と無線通信（携帯電話回線や無線ＬＡＮ（Local Area Network）等を用いた通信）を行う。本第１の実施形態では、第１通信部１２ａは、装着型センサ２０、据え置き型センサ３０、生活機器４０それぞれとの間で通信し、各装置から送信されてくる測定データを受信する。

第２通信部１２ｂは、ネットワーク８０を介してサーバ５０と通信を行うネットワークインタフェースを含む。本第１の実施形態では、制御部１５は、第２通信部１２ｂを介して、記憶部１１に記憶された測定データをサーバ５０（通信部５１）に対して送信する。

制御部１５は、携帯端末１０全体を統括的に制御する。制御部１５は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、アプリケーションやプログラムや各種データが記憶されているＲＯＭ等を備える。

なお、携帯端末１０は、通話機能、インターネット接続機能、電子メール送受信機能等を有する。また、携帯端末１０には、ユーザが円滑に通話をしているかを判定したり、円滑に電子メールを作成し、送受信しているかを判定するためのアプリケーションがインストールされているものとする。このアプリケーションによる判定結果は、サーバ５０に通知される。

なお、本第１の実施形態においては、携帯端末１０に代えて、携帯端末１０と同一又は同等の機能を有するホームサーバやＰＣ（Personal Computer）等の機器を採用してもよい。

（装着型センサ２０）
装着型センサ２０は、ユーザ（例えば、お年寄り）に装着可能なセンサであり、図３のセンサ・機器一覧に示す、濡れセンサ、脈拍計、血圧計、音声マイク、運動計、体組成計、体温計、アクティビティ・トラッカー等のうち、少なくとも１つを含む。濡れセンサは、衣服やオムツに設けられるセンサであり、尿漏れや汗の量などの体液を検出するためのセンサである。脈拍計は、ユーザの脈拍を計測するセンサであり、血圧計は、ユーザの血圧を計測するセンサである。脈拍計や血圧計は、例えばユーザの腕等に装着されるセンサであるものとする。音声マイクは、ユーザの音声を収音するマイクであり、例えば、ユーザが装着する眼鏡型の端末等に内蔵されているものとする。運動計は、加速度センサを含む歩数計機能やＧＰＳを用いた歩行距離測定機能等を含む。運動計は、例えばユーザの腕等に装着されたり眼鏡型の端末に内蔵されたりする。体組成計は、ユーザの体に微弱な電流を流し、その際の電気の流れやすさ（電気抵抗値：インピーダンス）を計測することで体組成を測定（推定）するセンサである。体温計は、ユーザの体温を測定するセンサであり、ユーザの腕に装着されたり、脇の下に貼付されるセンサである。アクティビティ・トラッカーは、各種センサを複数備える装置であり、心拍数、歩数、生体インピーダンス等のほか、肌や大気の温度、ガルバニック皮膚反応、睡眠の質等を計測する。なお、脈拍計、血圧計、運動計は、ユーザが装着する腕時計に設けるようにしてもよい。

装着型センサ２０は、図２に示すように、測定部２２、記憶部２４、通信部２６を有する。測定部２２は、各センサの機能に応じた測定処理を実行する。記憶部２４は、フラッシュメモリ等であり、測定部２２が測定した値（測定データ）を一時記憶する。通信部２６は、携帯端末１０の第１通信部１２ａとの間で無線通信、近接通信等を行う。通信部２６は、記憶部２４に記憶された測定データを適宜又は所定タイミングで、第１通信部１２ａを介して携帯端末１０の制御部１５に送信する。

（据え置き型センサ３０）
据え置き型センサ３０は、ユーザ（お年寄りや被介護者）が生活する居住空間（部屋）内に設けられるセンサである。なお、据え置き型センサ３０は、部屋内に固定されるものに限らず、ユーザが常時装着しないセンサであれば移動可能（持ち運び可能）であってもよい。据え置き型センサ３０としては、例えば、図３のセンサ・機器一覧に示すように、血圧計、睡眠計、体温計、体組成計、ジェスチャーセンサ、部屋内各所に設けられるタッチセンサ、等が含まれる。

血圧計は、電子式、水銀式、アネロイド型のいずれでもよく、また、上腕式、指式、手首式のいずれでもよい。睡眠計は、ベッド近傍に設置することで、ユーザの眠り（眠りが浅いか深いか、寝つき時刻及び目覚め時刻、夜中に目覚めてないかなど）を測定する。体温計は、電子式体温計や耳式体温計のいずれでもよい。体組成計は、例えば、体脂肪率や筋肉量、内臓脂肪などの体の組成を測定する。ジェスチャーセンサは、赤外光発光部から照射した光のうち、検知対象物（ユーザ）にあたった反射光の変化を受光部で捉えることにより、検知対象物（ユーザ）の動きを検出するセンサである。なお、ジェスチャーセンサは、顔認識あるいは人物認証等の手段により、ユーザ（お年寄りや被介護者）とその他の人とを区別し、誰が動いているかを識別することができるものとする。タッチセンサは、部屋内の各所（壁や手すり、ドアノブや、スイッチなど）に設けられ、ユーザが移動していることや、ユーザが部屋内のどこに触れたかなどを検出する。

据え置き型センサ３０は、図２に示すように、測定部３２、記憶部３４、通信部３６を有する。測定部３２は、各センサの機能に応じた測定処理を実行する。記憶部３４は、フラッシュメモリ等であり、測定部３２が測定した値（測定データ）を一時記憶する。通信部３６は、携帯端末１０の第１通信部１２ａとの間で無線通信、近接通信等を行う。通信部３６は、記憶部３４に記憶された測定データを適宜又は所定タイミングで、第１通信部１２ａを介して携帯端末１０の制御部１５に送信する。

（生活機器４０）
生活機器４０は、ユーザが生活する空間（部屋）内に設けられている機器である。生活機器４０は、例えば、図３のセンサ・機器一覧に示すように、エアコン、電気ポット、風呂（ジェスチャーセンサ）、トイレ（ジェスチャーセンサ）、照明器具、ラジオ、テレビ（ジェスチャーセンサ）、服薬管理装置、冷蔵庫、ベッド、掃除機、洗濯機等を含む。

エアコンは、ユーザの操作等に応じて、部屋内の温度や湿度を調整する。また、エアコンには、温度センサ、湿度センサ、人感センサ等が設けられている。温度センサや湿度センサは部屋内の温度や湿度を測定するのに用いられ、人感センサは、部屋内の人の位置を測定するのに用いられる。電気ポットは、お湯を沸かす装置である。電気ポットには、ユーザが電気ポットを使用したことを検出することが可能なセンサが設けられている。風呂（ジェスチャーセンサを含む）、トイレ（ジェスチャーセンサを含む）は、風呂やトイレの通常の機能の他、風呂やトイレに設けられたジェスチャーセンサを含み、ユーザが風呂に１人で入ることができるか、１人でトイレを利用できるか等を検出する。照明器具は、ユーザの操作等に応じて、部屋内を照明する器具であり、ユーザが照明器具を使用しているか否かや、照度を検出するセンサを有している。

ラジオは、ラジオ局からの電波を受信し、音声情報を出力する機器である。ラジオは、電源がオンであるか、音量がどの程度であるか等を検出するセンサを有している。テレビ（ジェスチャーセンサを含む）は、通常のテレビ機能の他、ユーザがテレビの前に存在するか、ユーザがテレビの前でどのような動きをしているか等を検出するジェスチャーセンサを有する。服薬管理装置は、ユーザが服用すべき量の薬を、予め定められた時刻に提供する装置であり、ユーザの適切な服薬を支援する。服薬管理装置は、ユーザが服用した薬の量や時刻を検出する。なお、服薬管理装置は、例えば特開２０１４−３６７３１号に開示されている構成を適用することができる。

冷蔵庫は、内部の食材を冷蔵、冷凍等するための機器であり、ユーザが冷蔵庫の扉を開け閉めしたことを検出するセンサを有する。ベッドは、一例として電動リクライニング機能を有するベッドであるものとする。ベッドは、リクライニング角度を検出するセンサ等を有する。掃除機や洗濯機は、掃除や洗濯に用いられる装置であり、ユーザの操作情報（どのような設定で操作したか、どのボタンを押したかなど）を検出するセンサを有する。

生活機器４０は、図２に示すように、機能部４８、測定部４２、記憶部４４、通信部４６を有する。機能部４８は、生活機器４０のうち本来の機能を発揮するための部分であり、例えばエアコンであれば、気温や湿度を調整する機能、電気ポットであれば、お湯を沸かす機能を発揮する。測定部４２は、センサ等であり、上述した各機器の測定や検出に関する機能を実現する。記憶部４４は、フラッシュメモリ等であり、測定部４２が測定した値（測定データ）を一時記憶する。通信部４６は、携帯端末１０の第１通信部１２ａとの間で無線通信、近接通信等を行う。通信部４６は、記憶部４４に記憶された測定データを適宜又は所定タイミングで（例えば１日ごとに）、第１通信部１２ａを介して携帯端末１０の制御部１５に送信する。

（サーバ５０）
サーバ５０は、図２に示すように、通信部５１と、処理部５２と、記憶部５３と、制御部５４と、を備える。

通信部５１は、ネットワーク８０を介して携帯端末１０と通信を行うネットワークインタフェースを含む。

処理部５２は、携帯端末１０から受信した測定データ、すなわち、装着型センサ２０、据え置き型センサ３０、生活機器４０において収集された測定データを処理して、各種処理に必要なデータを作成する。

記憶部５３は、例えば、フラッシュメモリ等の不揮発性の半導体メモリであり、携帯端末１０から送信されてきたデータ等を記憶する。なお、記憶部５３には、複数の日数にわたるデータが記憶されるものとする。

制御部５４は、携帯端末１０全体を統括的に制御する。制御部５４は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、アプリケーションやプログラムや各種データが記憶されているＲＯＭ等を備える。

（サーバ５０の処理について）
介護保険制度の下では、寝たきりや痴呆等で常時介護を必要とする状態（要介護状態）や、家事や身支度等の日常生活に支援が必要な状態（要支援状態）、になった場合に、介護サービスを受けることができる。この要介護状態や要支援状態にあるかどうか、要介護状態にあるとすればどの程度であるかの判定を行うのが要介護認定であり、市町村に設置される介護認定審査会で判定される。要介護認定は介護サービスの給付額に結びつくことから、その基準については全国一律に客観的に定められている。

本第１の実施形態では、サーバ５０は、介護認定審査会がユーザの介護認定を行う際に利用できる情報（介護認定において参照できるチェックリスト）を、装着型センサ２０、据え置き型センサ３０、生活機器４０で収集されたデータから生成して、提供する。以下、サーバ５０の処理について、具体的に説明する。なお、図４、図５の処理が実行される段階では、装着型センサ２０等によりユーザの測定データが長期（複数の日）に渡り測定され、サーバ５０の記憶部５３に格納されているものとする。

図４、図５には、サーバ５０の処理がフローチャートにて示されている。図４、図５の処理は、介護認定審査会の１人（以下、担当者と呼ぶ）が、ネットワーク８０に接続されている端末上で、ユーザ（お年寄り）を指定し、情報提供要求（チェックリスト作成要求）を出した段階で開始される。なお、図４、図５の処理の結果としては、図６に示すようなチェックリストが出力されるものとする。

図４、図５の処理では、まず、ステップＳ１０において、処理部５２は、記憶部５３を参照して、記憶部５３に格納されている指定されたユーザの測定データのうち、直近の所定期間において収集された測定データを抽出する。なお、所定期間とは、１ヶ月や数ヶ月などを採用することができる。このように直近の所定期間において収集された測定データを抽出するのは、チェックリストを作成する際には、ユーザの最新のデータに基づいてユーザの最新の状態（介護が必要かどうか）を判定する必要があるからである。

次いで、ステップＳ１２では、処理部５２は、抽出された測定データに基づいて、ユーザが適切な時刻に適切な服薬を１人でできるか否かを判断する。この場合、処理部５２は、例えば、ユーザが生活機器４０として服薬管理装置を用いている場合に、ユーザが正しい時刻に適切な種類、適切な量の薬を服薬できたか否かを、服薬管理装置のセンサや部屋内に設けられたジェスチャーセンサなどの測定データに基づいて判断する。あるいは、ユーザが装着型のカメラ（メガネのフレームに設けられたユーザの視線と同一方向を撮像可能なカメラ）を装着している場合には、当該カメラの画像に基づいて、ユーザが正しい時刻に適切な種類、適切な量の薬を服用できたかを判断してもよい。このステップＳ１２の判断が肯定された場合、すなわち、ユーザが適切な時刻に適切な服薬を１人でできる場合には、ステップＳ１４に移行し、処理部５２は、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、ステップＳ１６に移行する。一方、ステップＳ１２の判断が否定された場合には、ステップＳ１６に直接移行する。

ステップＳ１６に移行すると、処理部５２は、ユーザが排泄を１人でできるか否かを判断する。この場合、処理部５２は、ジェスチャーセンサ、トイレ（ジェスチャーセンサ）、衣服やオムツに設けられた濡れセンサ、脈拍計、発汗量を測定するセンサ（例えば、ユーザが装着する体組成計やアクティビティ・トラッカーなど）の測定データに基づいて、ユーザが排泄を１人でできるか否かを判断する。例えば、濡れセンサが濡れを検出せず、ジェスチャーセンサがユーザ１人でトイレに入ったことを検出し、脈拍計や発汗量からユーザが排泄を行ったことが検出できた場合には、ステップＳ１６の判断は肯定される。ステップＳ１６の判断が肯定された場合には、ステップＳ１８に移行し、処理部５２は、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、ステップＳ２０に移行する。一方、ステップＳ１６の判断が否定された場合には、ステップＳ２０に直接移行する。

ステップＳ２０に移行すると、処理部５２は、ユーザが歩行や起き上がりなどの日常生活上の基本動作を自分で行うことが可能か否かを判断する。この場合、処理部５２は、ベッドの角度を検出するセンサや、部屋内に設けられたジェスチャーセンサ、アクティビティ・トラッカー、運動計（加速度センサやＧＰＳ）などの測定データに基づいて、ユーザが日常生活上の基本動作を自分で行うことが可能か否かを判断する。なお、この場合にも、ユーザが装着型のカメラを装着している場合には、処理部５２は、当該カメラの画像に基づいて、基本動作を自分で行うことが可能か否かを判断するようにしてもよい。ステップＳ２０の判断が肯定された場合には、ステップＳ２２に移行し、処理部５２は、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、ステップＳ２４に移行する。一方、ステップＳ２０の判断が否定された場合には、ステップＳ２４に直接移行する。

ステップＳ２４に移行すると、処理部５２は、ユーザが電話を利用できるか否かを判断する。この場合、処理部５２は、携帯端末１０にインストールされているアプリケーションの判定結果（ユーザが円滑に通話できるか、電子メールを円滑に利用できるかなどの判定結果）に基づいて、ユーザが電話を利用できるか否かを判断する。ステップＳ２４の判断が肯定された場合には、ステップＳ２６に移行し、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、ステップＳ２８に移行する。一方、ステップＳ２４の判断が否定された場合には、ステップＳ２８に直接移行する。

ステップＳ２８に移行すると、処理部５２は、ユーザが入浴を１人でできるか否かを判断する。この場合、処理部５２は、ジェスチャーセンサ、風呂（ジェスチャーセンサ）、衣服に設けられた濡れセンサ、脈拍計、発汗量を測定するセンサ（例えば、ユーザが装着する体組成計やアクティビティ・トラッカーなど）の測定データに基づいて、ユーザが入浴を１人でできるか否かを判断する。例えば、ジェスチャーセンサによりユーザ１人で風呂に入ったことが検出されたり、脈拍計によりユーザが入浴を行った可能性が高いことが検出された場合には、ステップＳ２８の判断は肯定される。ステップＳ２８の判断が肯定された場合には、ステップＳ３０に移行し、処理部５２は、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、図５のステップＳ４０に移行する。一方、ステップＳ２８の判断が否定された場合には、図５のステップＳ４０に直接移行する。

図５のステップＳ４０に移行すると、処理部５２は、ユーザが洗濯、掃除などの家事を１人でできるか否かを判断する。この場合、処理部５２は、ジェスチャーセンサの測定データや、掃除機や洗濯機で検出されるユーザの動作に基づいて、ユーザが洗濯、掃除などの家事を１人でできるか否かを判断する。このステップＳ４０の判断が肯定された場合には、ステップＳ４２に移行し、処理部５２は、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、ステップＳ４４に移行する。一方、ステップＳ４０の判断が否定された場合には、ステップＳ４４に直接移行する。

ステップＳ４４に移行すると、処理部５２は、ユーザが移動、歩行に何かの支えが必要か否かを判断する。この場合、処理部５２は、ジェスチャーセンサ、アクティビティ・トラッカー、運動計（加速度センサやＧＰＳ）などの測定データに基づいて、歩行に何かの支えが必要か否かを判断する。ただし、これに限らず、処理部５２は、ユーザが装着型のカメラを装着している場合には、当該カメラの画像に基づいて、歩行に何かの支えが必要か否かを判断してもよい。あるいは、処理部５２は、部屋内の手すりや壁等にタッチセンサが設けられている場合には、タッチセンサへのユーザの接触があったか否かに基づいて、歩行に何かの支えが必要か否かを判断してもよい。ステップＳ４４の判断が否定された場合（支えが必要でない場合）には、ステップＳ４６に移行し、処理部５２は、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、ステップＳ４８に移行する。一方、ステップＳ４４の判断が肯定された場合には、ステップＳ４８に直接移行する。

ステップＳ４８に移行すると、処理部５２は、ユーザが食事に介助が必要か否かを判断する。この場合、処理部５２は、ジェスチャーセンサ、アクティビティ・トラッカー、などの測定データに基づいて、食事に介助が必要か否かを判断する。ただし、これに限らず、処理部５２は、ユーザが装着型のカメラを装着している場合には、当該カメラの画像に基づいて、食事に介助が必要か否かを判断してもよい。また、国際公開第２０１４／０９７６７１号に記載されているように検出部が設けられた箸やフォークを用いてユーザの食事の状況を検出するようにしてもよい。ステップＳ４８の判断が否定された場合（介助が必要でない場合）には、ステップＳ５０に移行し、処理部５２は、チェックリストの当該項目（図６参照）にチェックをして、ステップＳ５２に移行する。一方、ステップＳ４８の判断が肯定された場合には、ステップＳ５２に直接移行する。

ステップＳ５２に移行すると、処理部５２は、ユーザの適度な運動量を算出し、チェックリストに記録する。この場合、処理部５２は、ユーザの実際の運動量と、そのときのユーザの状態とに基づいて、適度な運動量を算出する。運動量は、アクティビティ・トラッカーや運動計によって測定されるデータから得られ、ユーザの状態は、脈拍計や血圧計、アクティビティ・トラッカーなどによって測定されるデータから得られる。

次いで、ステップＳ５４では、処理部５２は、ユーザに徘徊、認知症、心身不安定など、日常生活に支障を来す症状があれば、チェックリストに記録する。この場合、処理部５２は、ユーザに日常生活に支障を来す症状があるか否かを、ジェスチャーセンサ、アクティビティ・トラッカー、音声マイクで得られる測定データなどに基づいて判断することができる。ただし、これに限らず、処理部５２は、ユーザが装着型のカメラを装着している場合には、当該カメラの画像に基づいて、日常生活に支障を来す症状があるか否かを判断してもよい。

次いで、ステップＳ５６では、処理部５２は、介護認定審査会の担当者が利用する端末に対して、図６のチェックリスト（該当項目への入力がなされたもの）を出力（表示等）する。これにより、担当者は、チェックリストに記録された情報を利用することで、ユーザを要介護と認定するか否かを適切に判断することができる。また、要介護と認定する場合にはその等級を適切に判断することが可能となる。

以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、通信部５１は、携帯端末１０を介して、ユーザに装着されてユーザの生活に関する情報（測定データ）を取得する装着型センサ２０等から測定データを受信し、処理部５２は、受信した測定データに基づいて、ユーザの介護認定に関する情報（チェックリスト）を生成する。これにより、ユーザが実際に生活している間に取得される測定データに基づいてチェックリストを生成するので、ユーザの生活の一部を担当者が断片的に見て確認したり、近親者からヒアリングを行うなどして介護認定を行う場合と比べて、適切なチェックリストを用いて適切な介護認定を行うことが可能となる。

また、本第１の実施形態では、通信部５１は、装着型センサ２０からユーザの食事、排泄、歩行及び機器操作の少なくとも一つのデータを受信するので、これらのデータに基づく適切なチェックリストの作成が可能となる。また、本第１の実施形態では、通信部５１は、複数の日数に渡り装着型センサ２０から測定データを受信するので、長時間の間に得られた測定データを用いて、ユーザの真の状態をチェックリストに反映させることができる。

なお、上記第１の実施形態では、処理部５２は、図６のようなチェックリストを作成し、介護認定審査会が当該チェックリストを参照して、介護認定を行う場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、処理部５２が、図６のチェックリストを作成し、当該チェックリストに基づいて、介護認定を行うようにしてもよい。この場合、処理部５２は、人がチェックリストを用いて行う手順と同様の手順で、介護認定を行うようにしてもよい。これにより、介護認定の手間を低減することができる。なお、介護認定審査会は、処理部５２が実行した介護認定の結果をチェックし、処理部５２の判断を採用するか否かを審査するようにしてもよい。

《第２の実施形態》
以下、第２の実施形態に係る情報処理システムについて、図７〜図９に基づいて、詳細に説明する。なお、本第２の実施形態の情報処理システムの構成は、第１の実施形態と同様であるので、詳細な説明は省略する。

一般的に、認知症の患者は睡眠が浅いため、症状としてさまざまな睡眠障害が現れることが知られている。例えば、重度の認知症患者はわずか１時間程度の短時間でさえ連続して眠ることができなくなるといわれている。また、認知症患者は夜間の不眠のために昼寝（午睡）が増えてしまい、昼夜逆転の不規則な睡眠・覚醒リズムに陥ったり、しっかりと目が覚めきれず、せん妄といわれる朦朧状態にしばしば陥ったりする。このようなときには認知症患者は不安感から興奮しやすく、攻撃的になる。更に、認知症患者の一部では、睡眠・覚醒リズムの異常のために、夕方から就床の時間帯に徘徊・焦燥・興奮・奇声などの異常行動が目立つ日没症候群という現象がみられる。また、ケアマネージャのような介護をする人が時間通りに食事を配膳して立ち去った場合などは、ユーザが時間通りに食事をしたかどうかがわからない。

一方、認知症患者の睡眠障害に対する有効な薬物療法は知られていないため、認知症患者の睡眠障害への対処法としては、生活リズムを改善することが重要である。具体的には、図７の対処法一覧に示すような対処法がある。しかしながら、図７のような対処法の実践は、介護者等にとって著しい負担となる。

本第２の実施形態では、このような睡眠障害となっている患者に装着された装着型センサ２０や患者の部屋内に存在する据え置き型センサ３０、生活機器４０から患者の生活に関する情報（測定データ）を取得し、取得した情報に基づいて、患者に対する生活提案（睡眠障害に対処するための提案）を携帯端末１０や生活機器４０を介して行うものである。

図８は、第２の実施形態に係るサーバ５０の処理部５２が実行する処理を示すフローチャートである。なお、図８の処理が実行される前提として、装着型センサ２０等によりユーザの測定データが長期（複数の日）に渡り測定され、サーバ５０の記憶部５３に格納されているものとする。

図８のステップＳ２１０では、処理部５２は、測定データに基づいて、生活リズムを作成する。なお、測定データには、当該測定データを装着型センサ２０等が取得した時刻の情報（タイムスタンプ）も付加されている。処理部５２は、具体的には、ユーザ（認知症患者）が装着する脈拍計や血圧計、運動計、アクティビティ・トラッカーの測定データや、睡眠計の測定データ（起床時刻、就寝時刻など）、ジェスチャーセンサの測定データ等に基づいて、ユーザの生活リズムをデータ化する。生活リズムとしては、例えば、起床時刻、就寝時刻、睡眠波形、活動時刻、食事時刻などをデータ化することができる。なお、食事時刻の検出は、装着型のカメラが食事を撮像した時刻や、国際公開第２０１４／０９７６７１号に記載されている箸やフォークを用いた時刻から検出するようにすればいい。

次いで、ステップＳ２１２では、処理部５２は、生活リズムに基づいて所定時刻に実施すべき機器の制御リストを決定する。この場合、処理部５２は、ステップＳ２１０でデータ化した生活リズムに基づいて、睡眠障害にならないようにするために改善すべき点を特定し、正しい生活リズムに矯正するために必要な、所定時刻に実施すべき機器の制御を決定しリスト化する。なお、処理部５２は、改善すべき点を特定する際に、図７の対処法一覧等を参照するものとする。図９には、ステップＳ２１２で決定される、機器の制御リストの一例が示されている。図９の機器の制御リストには、機器を制御する時刻と、制御対象の機器と、実施すべき制御の内容が格納されている。

次いで、ステップＳ２１４では、処理部５２は、機器の制御リストに存在する時刻（所定時刻）になるまで待機する。この場合、処理部５２は、所定時刻になった段階で、ステップＳ２１６に移行する。なお、ここでは、時刻“２１：００”になったとして以下説明する。

ステップＳ２１６に移行すると、処理部５２は、図９の機器の制御リストに基づいて、実施すべき機器の制御を実施する。具体的には、図９の“２１：００”のリストに基づいて、処理部５２は、携帯端末１０に対して、就寝時刻である旨を通知する。携帯端末１０においては、制御部１５が表示部１３等を介して、就寝時刻である旨を出力（表示等）する。また、処理部５２は、携帯端末１０に対してエアコンを制御することにより室温を自動調整するよう通知する。この場合、携帯端末１０の制御部１５は、第１通信部１２ａを介してエアコンと通信し、エアコンの機能部４８を制御して、室温を就寝に適した温度となるように調整する。また、処理部５２は、携帯端末１０に対して照明器具を制御することにより室内が薄暗くなるように自動調整するよう通知する。この場合、携帯端末１０の制御部１５は、第１通信部１２ａを介して照明器具と通信し、照明器具の機能部４８を制御して、就寝に適した照度となるように調整する。

また、処理部５２は、テレビやラジオの電源がオンになっている場合には、携帯端末１０に対してテレビやラジオを制御するよう通知する。この場合、携帯端末１０の制御部１５は、第１通信部１２ａを介してテレビやラジオと通信し、テレビやラジオの機能部４８を制御して、音量が徐々に小さくなるようにしたり、所定時間後に電源が切れるようにオフタイマーをセットする。また、処理部５２は、ベッドの角度が起き上がった状態になっていた場合には、携帯端末１０に対してベッドの角度を制御するよう通知する。この場合、携帯端末１０の制御部１５は、第１通信部１２ａを介してベッドと通信し、ベッドの機能部４８を制御して、ベッドの角度を就寝に適した角度に調整する。

以上のような機器の制御により、ユーザの生活に関する提案を行うことで、時刻２１：００になったタイミングで、自然に就寝環境を整えることができる。なお、処理部５２は、就寝時刻になったことを携帯端末１０を介してユーザに通知した後に、ユーザが就寝準備を終了するまで待機し、就寝準備が整った段階で、生活機器の制御を実行することとしてもよい。就寝準備には、歯磨きや、入れ歯外し、排泄、ベッド近傍への飲料水の準備等が含まれるので、処理部５２は、就寝準備が整ったか否かをジェスチャーセンサ等を用いて確認するようにすればよい。

図８に戻り、ステップＳ２１８に移行すると、所定日数が経過したか否かを判断する。なお、所定日数とは、生活リズムがさほど変化しない日数を意味し、一例として、１〜数週間程度であるものとする。ここでの判断が否定された場合には、ステップＳ２１４に戻る。一方、ステップＳ２１８の判断が肯定された場合には、ステップＳ２１０に戻り、新たに収集された測定データに基づいて、生活リズムや機器の制御リストを再度作成する。

なお、ステップＳ２１４の判断が肯定されたときに、時刻が“６：００”であった場合には、図９に示すように、処理部５２は、携帯端末１０の表示部１３に起床時刻になった旨を表示等する。また、処理部５２は、携帯端末１０を介して、カーテン駆動装置を制御してカーテンを自動的に開放したり、テレビに体操番組を表示したり、ベッドの角度を、ユーザが体を起こし易い程度に制御したりする。

また、ステップＳ２１４の判断が肯定されたときに、時刻が“１３：００”であった場合には、図９に示すように、処理部５２は、ユーザが午前中に外出したか否かを装着型センサ２０（例えばアクティビティ・トラッカーなど）から判断し、外出していなかった場合には、携帯端末１０やテレビなどを介して外出するように促す。このようにして、ユーザに日光を浴びるよう促すことで、睡眠障害の発生を抑制することができる（図７の番号２参照）。

また、ステップＳ２１４の判断が肯定されたときに、時刻が“１６：００”であった場合には、図９に示すように、処理部５２は、ユーザが起床以降に運動を適度に行ったか否かを装着型センサ２０（例えばアクティビティ・トラッカーなど）の測定データから判断する。そして、ユーザが適度な運動を行っていなかった場合には、携帯端末１０やテレビなどを介して運動をするように促す。このようにして、ユーザに適度な運動を促すことで、睡眠障害の発生を抑制することができる（図７の番号６参照）。

また、ステップＳ２１４の判断が肯定されたときに、時刻が“１７：００”であった場合には、図９に示すように、処理部５２は、携帯端末１０や冷蔵庫に設けられた表示部などを介して、以降の水分の過剰摂取や、アルコール、カフェイン、ニコチンの摂取を控えるよう通知する。このようにして、ユーザに通知を行うことで、睡眠障害の発生を抑制することができる（図７の番号７，８参照）。

なお、図７の番号１０に示すように、認知症治療薬（コリンエステラーゼ阻害薬）の午後以降の服薬が睡眠障害に影響すると考えられるので、処理部５２は、ユーザが午後以降において認知症治療薬を服薬しようとしていることをジェスチャーセンサの測定データ等から検出した場合には、服薬をしないよう、携帯端末１０等を介して警告するようにしてもよい。

なお、サーバ５０において、多数の患者の管理を行う場合（図８の処理を同時並行的に多数のユーザに関して実行する場合）には、長期間の運用により、どのようなタイミングで機器を制御すれば効果が生じるか（生活リズムが改善され、睡眠障害の発生が低減するか）が明らかになると考えられる。このため、サーバ５０では、睡眠障害の発生が低減した場合の機器の制御パターンが明らかになった場合には、睡眠障害が改善されないユーザに対して当該制御パターンを適用するなどしてもよい。

以上、詳細に説明したように、本第２の実施形態によると、通信部５１は、ユーザに装着されてユーザの生活に関する情報（測定データ）を取得する装着型センサ２０からデータを受信し、処理部５２は、通信部５１が受信した測定データに基づいて、機器を制御することで、ユーザの生活に関する提案を行う。これにより、ユーザは、自然に生活リズムを改善することができ、睡眠障害等の発生を抑制することが可能となる。

また、本第２の実施形態では、通信部５１は、装着型センサ２０が測定データを取得した時刻を取得し、処理部５２は、通信部５１が受信した測定データと該測定データを取得した時刻とに基づいて、ユーザの生活リズムを改善するための提案（機器の制御リストに基づいた機器制御）を行う。このように、測定データに基づくユーザの実際の生活リズムに基づいて、生活リズムを改善するための提案を行うことで、睡眠障害等の発生を適切に低減することができる。また、処理部５２は、ユーザの運動と睡眠に関する提案、実行すべき行動に関する提案を行うので、生活リズムを効果的に改善することができる。

なお、上記第２の実施形態では、ユーザに対する通知を、携帯端末１０やテレビなどを用いて行う場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、ユーザが眼鏡型の端末を装着している場合には、当該眼鏡型の端末が有する表示部やスピーカからユーザに対して通知を行うようにしてもよい。また、ユーザが装着する装着型センサ２０に付随して表示部等が設けられている場合には、当該表示部等を用いて通知を行うようにしてもよい。

（変形例：ケアプランの立案）
なお、上記第２の実施形態では、ユーザの生活リズムに基づいて機器の制御を行う場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、処理部５２は、装着型センサ２０等の測定データに基づいて、ユーザ（被介護者）のケアプランの提案を行うこととしてもよい。具体的には、処理部５２は、図１０に示すような処理を実行する。

なお、図１０の処理が開始される前提として、被介護者（ユーザ）以外（介護業者、役所、ケアマネージャ、医師、家族等）が、ネットワーク８０に接続された端末を介して、被介護者を指定するとともに、指定した被介護者のケアプラン立案（策定）を実行する旨を入力したものとする。

図１０の処理では、処理部５２は、まず、ステップＳ２３０において、記憶部５３に記憶されている、指定された被介護者（ユーザ）の測定データのうち、所定期間内（例えば、直近の１ヶ月間）に得られた測定データを取得する。

次いで、ステップＳ２３２では、処理部５２は、取得した測定データに基づいて、指定されたユーザのケアプランを立案（策定）する。ケアプランの立案方法としては、例えば、以下のような方法を採用することができる。

（服薬支援の必要性）
処理部５２は、例えば、ユーザが生活機器４０として服薬管理装置を用いている場合に、ユーザが正しい時刻に適量の薬を服薬できたか否かを、服薬管理装置のセンサや部屋内に設けられたジェスチャーセンサなどの測定データに基づいて判断する。あるいは、ユーザが装着型のカメラ（メガネのフレームに設けられたユーザの視線と同一方向を撮像可能なカメラ）を装着している場合には、当該カメラの画像に基づいて、ユーザが正しい時刻に適量の薬を服用できたかを判断してもよい。そして、処理部５２は、判断結果に基づいて、ユーザの服薬を支援する必要があるのかを判定し、ユーザのケアプランを立案する。

（排泄支援の必要性）
処理部５２は、ユーザが排泄を１人でできるか否かを、ジェスチャーセンサ、トイレ（ジェスチャーセンサ）、衣服やオムツに設けられた濡れセンサ、脈拍計、発汗量を測定するセンサ（例えば、ユーザが装着する体組成計やアクティビティ・トラッカーなど）の測定データに基づいて判断する。この結果、１人で排泄をできない場合には、処理部５２は、ヘルパーによる排泄支援が必要であると判定する。なお、測定データから、排泄を行う凡その時間帯が特定できるような場合には、処理部５２は、ヘルパーを何時頃派遣すればよいかを判断し、ケアプランを立案する。

（リハビリの必要性）
処理部５２は、ユーザが歩行や起き上がりなどの日常生活上の基本動作を自分で行うことが可能か否かを、ベッドの角度を検出するセンサや、部屋内に設けられたジェスチャーセンサ、アクティビティ・トラッカー、運動計（加速度センサやＧＰＳ）などの測定データに基づいて、判断する。なお、この場合にも、ユーザが装着型のカメラを装着している場合には、処理部５２は、当該カメラの画像に基づいて、基本動作を自分で行うことが可能か否かを判断するようにしてもよい。この結果、ユーザが日常生活上の基本動作を自分で行うことができないと判断された場合には、処理部５２は、例えば、理学療法士や作業療法士が訪問してリハビリや機能訓練をするようケアプランを立案する。

（寝返り支援の必要性）
処理部５２は、ユーザが寝返りを打てるか否かを、ベッドの角度を検出するセンサや、部屋内に設けられたジェスチャーセンサ、アクティビティ・トラッカー、運動計（加速度センサやＧＰＳ）、睡眠計、音声マイク（呼吸情報）などの測定データに基づいて、判断する。この結果、ユーザが寝返りを打てないと判断された場合には、処理部５２は、床ずれ等を防止するため、寝返り支援を行う必要があると判定し、ケアプランを立案する。なお、処理部５２は、ベッドに寝ている時間や、浅い睡眠が何時ごろにおとずれるか等に基づいて、寝返り支援が必要な時刻を決定し、ケアプランを立案してもよい。

（介助の必要性）
処理部５２は、ユーザが入浴や、掃除、洗濯、食事を１人でできるか否かを、ジェスチャーセンサやアクティビティ・トラッカー、生活機器等の測定データに基づいて判断する。ユーザがこれらの動作を１人で行えないと判断された場合には、処理部５２は、介護士による介護が必要であると判断し、ケアプランを立案する。また、ジェスチャーセンサの測定データ等から、ユーザが爪切りを所定期間以上行っていないことが検出された場合には、処理部５２は、爪切りの介助が所定時間間隔で必要であると判断し、ケアプランを立案するようにしてもよい。

以上のように、処理部５２が、上述した各判定、判断結果に基づいて、ユーザ毎の状況に応じてケアプランを立案することで、介護士の適切な訪問スケジュール、適切な介助スケジュール等を立案することが可能である。なお、処理部５２は、記憶部５３に記憶されている他のユーザのケアプランから当該ユーザのケアプランを立案したり、ケアプランの一部を変更するようにすればよい。この場合、処理部５２は、性別、年齢、病歴、アクテビティ、認定された介護レベル、地域などの近いユーザのケアプランを利用したり、効果が確認されているケアプランを利用するようにすればよい。

図１０に戻り、ステップＳ２３４では、処理部５２は、立案したケアプランを出力する。この場合、ユーザ以外（介護業者等）が利用する端末の表示部上にケアプランが表示等される。

次いで、ステップＳ２３６では、処理部５２は、ケアプランを立案した後、所定日数が経過するまで待機する。なお、所定日数とは、立案したケアプランを見直す必要が生じる程度の日数を意味する。ステップＳ２３６の判断が肯定された場合には、ステップＳ２３０に戻り、処理部５２は、上述したステップＳ２３０〜Ｓ２３４の処理を繰り返す。なお、処理部５２は、ステップＳ２３６の判断を省略し、ステップＳ２３０〜Ｓ２３４の処理を１度だけ行うこととしてもよい。

以上のように、本変形例によると、処理部５２は、装着型センサ２０等の測定データに基づいてユーザのケアプランを立案するので、ユーザの生活の一部を担当者が断片的に見て確認したり、近親者からヒアリングを行うなどしてケアプランを立案する場合と比べ、適切なケアプランを生成することができる。

なお、処理部５２は、測定データからユーザが生活するうえで不便なことや、部屋内の不便な箇所等を特定することができる。この場合、処理部５２は、例えば、特定された不便なことに基づいて、不便なことを解消できる道具を特定できた場合には、当該道具を調達すべきという提案情報をネットワーク８０に接続された端末（介護業者等が利用する端末）に対して出力してもよい。また、処理部５２が、部屋内の不便な箇所を特定できた場合には、当該不便な箇所を解消するためのリフォームの提案情報を端末に対して出力するようにしてもよい。これにより、被介護者が自立した生活を送るための支援を行うことができる。また、被介護者にとって必要最小限の道具を調達したり、最小限のリフォームを行うことで、被介護者の自立した生活を支援できるので、コストの低減等を図ることが可能である。

なお、装着型センサ２０、据え置き型センサ３０、生活機器４０の測定データは、ユーザが日々の生活を通常通り行っているかを監視するためにも用いることができる。例えば、ある生活機器４０（例えば電気ポットなど）を所定日数使用していない場合や、アクティビティ・トラッカーの測定値が得られない場合には、ユーザに異常が生じているか、孤独死している可能性があるため、処理部５２は、その旨を介護業者等が利用する端末等に出力するようにすればよい。

《第３の実施形態》
次に、第３の実施形態について、図１１に基づいて詳細に説明する。本第３の実施形態では、装着型センサ２０のうち、据え置き型センサ３０と同種の測定データが得られるセンサ（例えば、血圧計）において得られる測定データの信頼性を高めるための処理について説明する。

図１１は、サーバ５０により実行される、装着型センサ２０の測定データを処理するフローチャートの一例である。

図１１の処理では、まず、ステップＳ３１０において、制御部５４が、装着型センサ２０から測定データを取得する。本第３の実施形態では、制御部５４は、装着型センサ２０の血圧計の測定データのほか、その他のセンサ（装着型センサ２０のほか、据え置き型センサ３０や生活機器４０が有するセンサも含む）において同一タイミングで取得された測定データも取得するものとする。なお、血圧計の測定データと同一タイミングで取得された測定データとは、同一時刻に取得された測定データのほか、当該時刻の前後所定時間内に得られた測定データであってもよい。これは、装着型センサ２０は、装着状態においては常にユーザの生体データを測定できるというメリットがある一方、測定データの信頼性には改善の余地があるからである。

次いで、ステップＳ３１２では、制御部５４は、測定データを記憶部５３に格納する。ここでは、制御部５４は、同一タイミングで取得された各測定データを関連付けて記憶部５３に格納するものとする。

次いで、ステップＳ３１４では、処理部５２は、ユーザの状態に基づいて、記憶した測定データが適切なタイミングで測定されたデータであるかを判定する。ここで、ユーザの状態は、血圧計以外の測定データから判定可能なユーザの状態（安静にしている状態か否か、食事や排泄、入浴している状態か否かなど）を意味する。

次いで、ステップＳ３１６では、処理部５２は、ステップＳ３１４の判定結果が、適切なタイミングであったか否かを判断する。このステップＳ３１６の判断が否定された場合には、ステップＳ３１０に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ３１８に移行する。ここでは、ユーザが安静にしており、イス等に腰掛けた状態であれば、適切なタイミングであったと判断される。

ステップＳ３１６の判断が肯定され、ステップＳ３１８に移行すると、処理部５２は、ステップＳ３１０で取得された測定データを、信頼性の高い測定データとする。具体的には、処理部５２は、記憶部５３において、当該測定データに信頼性が高いことを示すフラグを付すなどする。

次いで、ステップＳ３２０では、処理部５２は、据え置き型センサ３０において同一タイミングで、同種の測定データが得られたか否かを判断する。すなわち、据え置き型センサ３０の血圧計において、装着型センサ２０の血圧計の測定データ（フラグが付されたデータ）と同一タイミングで測定データが得られたか否かを判断する。ここでの判断が肯定された場合には、ステップＳ３２２に移行し、処理部５２は、装着型センサ２０の測定データを同種の測定データで較正する式（又は較正係数）を特定する。具体的には、装着型センサ２０（血圧計）の測定データを、据え置き型センサ３０（血圧計）の測定データと同一の値にするための式又は係数を特定する。また、処理部５２は、ユーザのいる環境（温度、湿度など）に応じて測定データに補正係数を適用するようにしてもよい。なお、処理部５２は、医師などがユーザの血圧や、脈拍を測定した際の策定データに基づいて装着型センサ２０の測定データを較正するようにすれば、より信頼性を向上することができる。

次いで、ステップＳ３２４では、処理部５２は、測定データを較正し、携帯端末１０等に出力する。その後は、ステップＳ３１０に戻る。

一方、ステップＳ３２０の判断が否定された場合には、ステップＳ３２１に移行し、処理部５２は、直近のタイミングで特定された較正する式（又は較正係数）を用いて測定データを較正し、携帯端末１０等を用いて出力する。ステップＳ３２１の後は、ステップＳ３１０に戻る。

以上、詳細に説明したように、本第３の実施形態によると、サーバ５０の制御部５４は、ユーザに装着された装着型センサ２０からユーザの血圧値などの生体情報（測定データ）を取得し、処理部５２は、血圧値などの生体情報（測定データ）を取得する据え置き型センサ３０を用いて、装着型センサ２０の出力を較正し、較正した装着型センサ２０の出力を携帯端末１０等に送信し、出力する。これにより、装着型センサ２０の測定データの精度がさほど良くない（信頼度が低い）場合であっても、据え置き型センサ３０用いて較正することで、装着型センサ２０の測定データとしての信頼度を高めることができる。

（変形例）
なお、上記第３の実施形態では、装着型センサ２０による測定データを、据え置き型センサ３０の測定データ（同一ユーザの測定データ）を用いて較正する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、サーバ５０において収集される多数ユーザの測定データを用いて、処理部５２が、装着型センサ２０の測定データを較正してもよい。本処理について、図１２のフローチャートに沿って、説明する。

図１２の処理では、まず、ステップＳ３３０において、サーバ５０の制御部５４が、装着型センサ２０（血圧計）や、装着型センサ２０（血圧計以外）、据え置き型センサ３０、生活機器４０から同一タイミングで測定された測定データを取得する。

次いで、ステップＳ３３２では、処理部５２は、装着型センサ２０（血圧計）以外の測定データに基づいて、ユーザの状態を判定する。この場合、ユーザの状態としては、例えば、ユーザの体調、動脈硬化の進行度合い、血管の形態や形状などを判定する。

次いで、ステップＳ３３４では、処理部５２は、ユーザの状態に対応する過去データを参照し、測定データを較正する。ここで、サーバ５０の記憶部５３には、過去において多数の人において測定された装着型センサ２０（血圧計）の測定データと、同一タイミングで据え置き型センサ３０（血圧計）で得られた測定データと、測定時のユーザの状態に関する情報とが、関連付けて格納されているものとする。したがって、処理部５２は、記憶部５３を参照して、ステップＳ３３０で取得された装着型センサ２０（血圧計）の測定データと、ステップＳ３３２で判定されたユーザの状態とに基づいて、据え置き型センサ３０（血圧計）で得られるであろう値を予測する。

ここで、膨大な量のデータから一つの分析結果を導き出す場合、データやユーザをグループ化し、測定データに対応するグループのデータを用いることが好ましい。また、グループ化する場合には、グループの数や、各グループの分け方、各グループの性質に応じた適切な予測モデルなどが重要である。たとえば、異種混合型データをマイニングする場合、異種混合学習技術が知られている。この技術を用いることで、データ分割や予測モデルの組み合わせ爆発の問題を回避して高速に最適化することができる。（例えば、http://jpn.nec.com/techrep/journal/g12/n02/pdf/120219.pdf参照）。なお、ベイズ推論や、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やニューラルネットワークによる機械学習なども有用な手段である。

次いで、ステップＳ３３６では、処理部５２は、ステップＳ３３４における予測結果を携帯端末１０等に出力する。また、処理部５２は、予測結果を記憶部５３に記憶する。その後は、ステップＳ３３０に戻る。

以上のように、本変形例によれば、ユーザが据え置き型センサ（血圧計）で測定していない場合であっても、装着型センサ２０（血圧計）の値から血圧の値を精度良く予測することができる。これにより、装着型センサ２０により、血圧等の信頼性の高い測定データを得ることができるため、被介護者や介護者、医療従事者の負担を増やすことなく、定常的に信頼性の高い血圧等の測定を行うことが可能となる。

なお、上記第３の実施形態及び変形例では、血圧計を例にとり説明したが、これに限らず、その他の装着型センサ２０（例えば、体温計、脈拍計など）の測定データを較正したり、その他の装着型センサ２０（例えば、体温計、脈拍計など）の測定データに基づいて据え置き型センサ３０で得られるであろう値を予測するようにしてもよい。

なお、上記第３の実施形態及び変形例では、測定データが携帯端末１０に一旦蓄積され、蓄積された測定データが所定時間毎にサーバ５０に送信されるようにしてもよい。

なお、上記各実施形態では、サーバ５０の処理部５２が各種処理を行う場合について説明したが、これに限らず、上記各実施形態で説明した処理部５２の各種処理のうちの少なくとも一部を携帯端末１０の制御部１５が実行するようにしてもよい。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、第１の実施形態〜第３の実施形態および変形例を適宜組み合わせてもよく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。

１０ 携帯端末
２０ 装着型センサ
３０ 据え置き型センサ
４０ 生活機器
５０ サーバ
５１ 通信部
５２ 処理部
５４ 制御部

Claims (16)

1. ユーザに装着されて前記ユーザの生活に関する情報を取得するセンサ部からデータを受信する受信部と、
   前記受信部が受信したデータに基づいて、前記ユーザの介護に関する情報を生成する生成部と、を備えた電子機器。
2. 前記生成部が生成した情報に基づいて、介護認定を行う認定部を備えた請求項１記載の電子機器。
3. 前記受信部は、前記センサ部から前記ユーザの食事、排泄、歩行及び機器操作の少なくとも一つのデータを受信する請求項１又は２記載の電子機器。
4. 前記受信部は、複数の日数に渡り前記センサ部からデータを受信する請求項１〜３のいずれか一項記載の電子機器。
5. ユーザに装着されて前記ユーザの生活に関する情報を取得するセンサ部からデータを受信する受信部と、
   前記受信部が受信したデータに基づいて、前記ユーザの生活に関する提案を行う提案部と、を備えた電子機器。
6. 前記受信部は、前記センサ部がデータを取得した時刻を取得し、
   前記提案部は、前記受信部が受信したデータと前記時刻とに基づいて、前記ユーザの生活のリズムに関する提案を行う請求項５に記載の電子機器。
7. 前記受信部は、前記センサ部から前記ユーザの食事、排泄、歩行及び機器操作の少なくとも一つのデータを受信する請求項５又は６記載の電子機器。
8. 前記受信部は、複数の日数に渡り前記センサ部からデータを受信する請求項５から７のいずれか一項に記載の電子機器。
9. 前記提案部は、前記ユーザの運動と睡眠との少なくとも一方に関する提案を行う請求項５から８のいずれか一項に記載の電子機器。
10. 前記提案部は、前記ユーザが生活において実行すべき行動に関する提案を行う請求項５から９のいずれか一項に記載の電子機器。
11. 前記提案部は、前記ユーザの日光浴、前記ユーザの液体摂取、前記ユーザが服用する薬の少なくとも１つに関する提案を行う請求項５から９のいずれか一項に記載の電子機器。
12. 前記提案部は、前記ユーザのケアプラン、前記ユーザが居住する空間のリフォーム又はユーザを補助する道具の調達に関する提案を行う請求項５から１１のいずれか一項に記載の電子機器。
13. 前記提案部の提案を前記センサ部に送信する送信部を備えた請求項５から１２のいずれか一項に記載の電子機器。
14. 前記ユーザの居住空間の環境を制御する機器と通信する通信部を備えた請求項１から１３のいずれか一項に記載の電子機器。
15. ユーザに装着された第１センサから前記ユーザの生体情報を取得する取得部と、
    生体情報を取得する第２センサを用いて、前記第１センサの出力を調整する調整部と、
    調整した前記第１センサの出力を外部機器に送信する送信部と、を備えた電子機器。
16. 前記調整部は、前記第２センサによる前記ユーザの生体情報の取得結果に基づいて、前記第１センサの出力を調整する請求項１５記載の電子機器。

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