JP2016165387A - 体調推定システム、及びそれを用いた体調推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】睡眠中の脈拍数を測定し、脈拍数と脈拍数閾値との差とその推移とから、起床時点のユーザーの体調状態やその原因を推定する体調推定システムおよび体調推定方法を提供する。【解決手段】体調推定システム１００は、ユーザーの脈波情報を取得する脈波情報取得部１１０、体動情報を取得する体動情報取得部１２０、脈拍数情報や基底脈拍数を算出する脈拍数算出部１３０、体調推定部１４０を含み、体調推定部１４０は、睡眠中の脈拍数と基底脈拍数から算出した脈拍数閾値とを比較して、その推移を確認することにより、起床時のユーザーの体調状態が悪いか否か、また、体調が悪いと判定された場合、それが飲酒起因によるものか否かの判定を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、体調推定システム、及びそれを用いた体調推定方法に関する。

従来、たとえば特許文献１に記載されているように、ユーザーの心拍数や心拍間隔を取得し、取得した心拍における高周波成分と低周波成分の相対関係に基づいて、ユーザーの飲酒状態や、飲酒後の体調状態を検出する体調推定装置としての飲酒検出装置が知られていた。

特開２００９−２１９５４１号公報

しかしながら、特許文献１に記載の飲酒状態判定装置では、心拍数や脈拍数の個人差によるばらつきが考慮されていないため、ユーザーごとの体質の個人差によって飲酒状態が誤判定される虞があった。また、特許文献１に記載の体調状態の検出においては、アルコールが残っているか否かの判定に基づいた飲酒に起因する体調状態の検出に限られており、例えば風邪などの別の原因による体調状態の検出は考慮されていないという課題があった。

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。

［適用例１］ 本適用例にかかる体調推定システムは、ユーザーの脈波信号を出力する脈波検出部と、前記脈波信号に基づいて、脈拍数を算出する脈拍数算出部と、前記脈拍数に基づいて、前記ユーザーの体調を推定する体調推定部と、を備えたことを特徴とする。

本適用例によれば、ユーザーの脈拍数を計測し、その計測された脈拍数に基づいてユーザーの体調を推定するので、ユーザーごとの脈拍数の個人差によるばらつきによって起こり得る体調推定の誤差が抑えられ、より適切に体調を推定することができる。

［適用例２］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記脈波検出部が出力する前記脈波信号は、前記ユーザーの睡眠状態における前記脈波信号を含むことを特徴とする。

本出願人は、睡眠状態における脈波信号の大きさが所与の閾値を越えた場合にユーザーの体調が悪いと判定できること、および、ユーザーが睡眠状態から覚醒状態になるまでの脈波信号の変化の仕方により、ユーザーの体調の悪さの原因が、飲酒に起因するものか否かを判定できることを見出した。本適用例によれば、ユーザーの睡眠状態における脈波信号の大きさや変化の仕方に基づいて、ユーザーが睡眠状態から覚醒状態となったときに、ユーザーの体調の良し悪しを的確に判定するとともに、体調が悪いと判定された場合に、その原因が飲酒に起因するものか、飲酒とは異なる別の原因によるものかを判別してユーザーに示すことができる。
また、睡眠状態との判定がされた場合にのみ体調を推定することにより、ユーザーが覚醒中であるときの、例えば体動に起因する脈波信号の増減に起因する体調の誤判定を防ぐことができる。

［適用例３］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記体調推定部は、基底脈拍数に基づいて決定された閾値と、前記脈拍数との比較結果に基づいて前記体調を推定することを特徴とする。

基底脈拍数は、深睡眠状態における脈拍数のことであり、ユーザーが睡眠中の最も低い脈拍数といえる。本適用例によれば、ユーザーの基底脈拍数を閾値として用いることによって、当該ユーザーごとの基本的な状態の脈波数に基づいた体調推定が可能となり、各ユーザーごとの体調状態の判定をより正確に行うことができる。

［適用例４］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記体調推定部は、前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に体調不良と判定することを特徴とする。

本適用例によれば、脈拍数と閾値とを比較することで、ユーザーが体調不良であることを容易に判定することができる。

［適用例５］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記ユーザーの前記睡眠状態と覚醒状態とを判定する状態判定手段をさらに有し、前記体調推定部は、前記状態判定手段が前記ユーザーの状態が前記睡眠状態から前記覚醒状態になったと判定した時点に最も近い測定タイミングにおける前記脈拍数と前記閾値とを比較し、前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に前記体調不良と判定することを特徴とする。

本適用例によれば、状態判定手段によりユーザーが睡眠状態であるか覚醒状態であるかを判定し、ユーザーが覚醒した段階に最も近い測定タイミングでの脈拍数と閾値とを比較することにより、ユーザーが目覚めたときに体調不良であることを容易、且つ、より正確に判定することができる。

［適用例６］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な減少傾向がある場合には飲酒に起因する前記体調不良と判定し、前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な変化がない場合には飲酒とは異なる原因による前記体調不良と判定することを特徴とする。

本出願人は、睡眠中の脈拍数が閾値よりも大きかった場合に、その脈拍数と閾値との差の経時変化を確認して、その差に減少傾向があり、且つ、覚醒時点で脈拍数が閾値を超えていた場合は、例えば二日酔いなどの飲酒起因の体調不良であると判定でき、また、脈拍数と閾値との差に減少傾向がなく、且つ、閾値を超えていた場合は、例えば風邪などの、飲酒とは異なる他の原因による体調不良と判断できることを見出した。本適用例によれば、ユーザーが目覚めたときの体調不良が検出された場合に、その体調不良が飲酒に起因するものか、または他の原因によるものかを、容易に、且つ、より正確に判定することができる。

［適用例７］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記基底脈拍数を、前記睡眠状態における前記脈拍数に基づいて更新する基底脈拍数更新部をさらに有することを特徴とする。

本適用例によれば、睡眠中の脈拍数に基づいて基底脈拍数を更新することによって、そのユーザーのより正確な基底脈拍数を得ることができる。したがって、基底脈拍数に基づいて決定された閾値は、そのユーザーにより適合した値となり、体調状態の判定精度がより向上するという効果を得ることができる。

［適用例８］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記ユーザーの体動情報を取得する体動情報取得部をさらに有し、前記状態判定手段は、前記体動情報に基づいて前記ユーザーの前記睡眠状態と前記覚醒状態とを判定することを特徴とする。

本適用例によれば、体動情報取得部により取得した体動情報から、ユーザーが睡眠中であるか覚醒中であるかをより正確に判定することができる。したがって、睡眠中または覚醒中の脈拍数を適切に算出して、ユーザーの体調状態をより的確に推定することができるという効果が得られる。

［適用例９］ 上記適用例にかかる体調推定システムにおいて、前記体調推定部による推定結果を前記ユーザーに知らせる報知手段をさらに有することを特徴とする。

本適用例によれば、ユーザーが覚醒した段階で、自身の体調状態が悪いということや、悪い体調状態の原因が飲酒に起因するものであるか、または他の原因であるかなどの判定結果をユーザーに報知することができる。従って、ユーザーはその判定結果の報知によって自身の体調状態やその原因を認識し、休息を取るなどの適切な対応をとることができる。

［適用例１０］ 本適用例にかかる体調推定方法は、ユーザーの脈波信号を出力する脈波検出部と、前記脈波信号に基づいて、脈拍数を算出する脈拍数算出部と、前記脈拍数に基づいて、前記ユーザーの体調を推定する体調推定部と、を備えた体調推定システムを用いた体調推定方法であって、前記ユーザーの睡眠状態の前記脈拍数を取得することと、前記ユーザーの覚醒状態の前記脈拍数を取得することと、基底脈拍数に基づいて決定された閾値と、前記脈拍数との比較結果に基づいて前記体調を推定することと、を含むことを特徴とする。

本適用例によれば、ユーザーの脈拍数を計測し、その計測された脈拍数に基づいてユーザーの体調を推定するので、ユーザーごとの脈拍数の個人差によるばらつきによる誤差が抑えられ、より適切に体調を推定することができる。また、ユーザーが睡眠状態の脈拍数と、覚醒状態の脈拍数とをそれぞれ取得し、それら睡眠状態の脈拍数および覚醒状態の脈拍数と、基底脈拍数に基づいた閾値とを比較し、その比較結果に基づいて体調を推定することによって、各ユーザーに適合した正確な体調状態の判定を行うことができる。

［適用例１１］ 上記適用例にかかる体調推定方法において、前記体調を推定するときに、前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に体調不良と判定することを特徴とする。

本適用例によれば、脈拍数と閾値を比較することによって、ユーザーが体調不良であることを容易に判定することができる。

［適用例１２］ 上記適用例にかかる体調推定方法において、前記ユーザーの状態が前記睡眠状態から前記覚醒状態になったと判定した時点に最も近い測定タイミングにおける前記脈拍数と前記閾値とを比較し、前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に前記体調不良と判定することを特徴とする。

本適用例によれば、ユーザーが睡眠状態であるか覚醒状態であるかを判定し、ユーザーが覚醒した段階にもっとも近い測定タイミングでの脈拍数と閾値とを比較し、その脈拍数が閾値よりも大きい場合に、ユーザーが体調不良であると容易に、且つ、正確に判定することができる。

［適用例１３］ 上記適用例にかかる体調推定方法において、前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な減少傾向がある場合には飲酒に起因する前記体調不良と判定し、前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な変化がない場合には飲酒とは異なる原因による前記体調不良と判定することを特徴とする。

本適用例によれば、睡眠中の脈拍数が閾値よりも大きかった場合に、その脈拍数と閾値との差に経時変化を確認して、その差に減少傾向があり、且つ、覚醒時点で脈拍数が閾値を超えていた場合は、例えば二日酔いなどの飲酒起因の体調不良であると判定でき、また、脈拍数と閾値との差に減少傾向が無く、且つ、閾値を超えていた場合は、例えば風邪などの、飲酒とは異なる他の原因による体調不良と判定できることを、本出願人は見出した。したがって、ユーザーが目覚めたときの体調不良が検出された場合に、その体調不良が飲酒に起因するものか、または他の原因によるものかを、容易に、且つ、より正確に判定することができる。

実施形態１に係る体調推定システムの構成例を示す説明図。 図１の体調推定システムを含むシステムの構成例を示す説明図。 （Ａ）、（Ｂ）は、図２のシステムに含まれるウェアラブル装置の外観の一例を別々の方向からみて示す説明図。 図３のウェアラブル装置の外観の一例を、さらに別の方向からみて示す説明図。 ユーザーの体調が正常状態であるときの睡眠中およびその前後の脈拍数および加速度の推移を説明する図。 ユーザーが飲酒起因とは異なる原因による体調不調状態であるときの睡眠中およびその前後の脈拍数および加速度の推移を説明する図。 ユーザーが飲酒起因の体調不調状態であるときの睡眠中の脈拍数および加速度の推移を説明する図。 実施形態１に係る体調推定方法を説明するフローチャート。 実施形態２に係る生体情報測定機器の従来例を示す断面図。 実施形態２に係る生体情報測定機器を示す斜視図。 実施形態３に係る生体情報測定機器を示す断面図。 実施形態４に係る生体情報測定機器を示す斜視図。 実施形態５に係る生体情報測定機器を示す断面図。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、各層や各部材を認識可能な程度の大きさにするため、各層や各部材の尺度を実際とは異ならせしめている。

（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る体調推定システムの構成例である。
まず、実施形態１に係る体調推定システム１００の概略構成について説明する。

図１に示したように、本実施形態に係る体調推定システム１００は、脈波情報取得部１１０、体動情報取得部１２０、脈拍数算出部１３０、体調推定部１４０、および報知手段２３０を含む。
脈波情報取得部１１０は、脈波検出部としての脈波センサー２１０が検出した脈波情報（脈波信号）を取得する。脈波情報取得部１１０は、脈波センサー２１０のセンサー情報そのものを取得して脈波等の情報を求めてもよいし、センサー情報に基づいて他の機器で求められた情報（脈拍数等）を取得してもよい。詳細については後述するが、脈波センサー２１０は、体調推定システム１００に含まれてもよいし、含まれなくてもよい。

脈波センサー２１０は、脈波信号を検出するためのセンサーであり、例えば発光部と受光部とを含む光電センサーを用いることができる。光電センサーや、その他の形態のセンサー（例えば超音波センサー）等、脈波センサー２１０は種々のセンサーにより実現できることが知られており、本実施形態の脈波センサーはそれらのセンサーを広く適用可能である。

同様に、体動センサー２２０から体動情報を取得する体動情報取得部１２０は、体動センサー２２０のセンサー情報そのものを取得して加速度等の体動情報を求めてもよいし、センサー情報に基づいて他の機器で求められた加速度等の体動情報を取得してもよい。なお、例えば３軸加速度センサーであればｘｙｚ各軸についての加速度値が求められるため、体動情報取得部１２０では、３つの加速度値から１つの加速度値を求める処理や、当該処理に付随してノイズ低減処理、移動平均を求める処理等を行ってもよく、またそれらの処理後の情報を取得してもよい。また、センサー情報そのものを加速度（広義には体動情報）としてもよい。また、体動センサー２２０は、体調推定システム１００に含まれてもよいし、含まれなくてもよい。

脈拍数算出部１３０は、脈波情報取得部１１０で求められた脈波情報に基づいて脈拍数を算出するとともに、体動情報取得部１２０で求められた体動情報に基づいて、ユーザーが睡眠状態であるか、覚醒状態であるかを判定する。即ち、本実施形態では、脈拍数算出部１３０が、ユーザーが睡眠状態であるか、覚醒状態であるかを体動情報に基づいて判定する状態判定手段を含んでいる。また、脈拍数算出部１３０は、睡眠状態と判定された期間の脈拍数情報から、ユーザーの睡眠中における最も低い脈拍数である基底脈拍数を決定する。
基底脈拍数更新部１５０は、脈拍数算出部１３０により決定された基底脈拍数を、所定の更新条件の判定に基づいて更新して記憶部２５０に記憶する。

体調推定部１４０は、ユーザーが睡眠状態と判定されている間の脈拍数を脈拍数算出部１３０から取得するとともに、基底脈拍数更新部１５０から取得した最新の基底脈拍数に基づいて脈拍数閾値を算出し、その脈拍数と脈拍数閾値とを比較してユーザーの体調を推定する。具体的には、睡眠中の脈拍数と閾値との差の変化の傾向や、覚醒段階での脈拍数と脈拍数閾値の差の有無や大きさにより、体調が通常の状態か、体調不良かを判定する。

報知手段２３０は、体調推定部１４０より体調が通常の状態か、または体調不良かを判定した結果や、体調不良であると判定された場合の体調不良の原因等をユーザーへ報知する。報知手段２３０としては、例えば、文字や図表により報知する表示部、音声やブザー音などにより報知する音出力部、光の色や点滅により報知する発光手段、およびユーザーに振動を伝えることにより報知する振動部などを用いることができる。

図２に、図１の体調推定システム１００を含むシステム（以下、体調推定システムとも記す）１０１の詳細な構成例を示す。ただし、体調推定システム１０１は図２の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。図２の体調推定システム１０１の例では、ウェアラブル装置２００が、脈波センサー２１０、体動センサー２２０、および報知手段２３０を含み、体調推定システム１００の脈波情報取得部１１０及び体動情報取得部１２０は、ウェアラブル装置２００から、脈波情報及び体動情報を取得する。なお、ここでの脈波情報とは、睡眠状態の判定に用いる情報（例えば脈拍数や脈拍間隔）と、当該情報の演算に用いられる情報（例えばセンサー情報）の両方を含むものであり、上述したように脈波情報取得部１１０は、いずれの形態の情報を取得してもよい。体動情報についても、睡眠状態の判定に用いる情報（例えば加速度値）と、当該情報の演算に用いられる情報（例えばセンサー情報）の両方を含む。

図３（Ａ），（Ｂ）、および図４は、図２の体調推定システム１０１に含まれるウェアラブル装置２００の外観の一例を別々の方向からみて示す説明図である。本実施形態のウェアラブル装置２００は、バンド部１０とケース部３０とセンサー部４０を有する。ケース部３０はバンド部１０に取り付けられる。センサー部４０は、ケース部３０に設けられる。

バンド部１０はユーザーの手首に巻き付けてウェアラブル装置２００を装着するためのものである。バンド部１０はバンド穴１２、バックル部１４を有する。バックル部１４はバンド挿入部１５と突起部１６を有する。ユーザーは、バンド部１０の一端側を、バックル部１４のバンド挿入部１５に挿入し、バンド部１０のバンド穴１２にバックル部１４の突起部１６を挿入することで、ウェアラブル装置２００を手首に装着する。

ケース部３０は、ウェアラブル装置２００の本体部に相当するものである。ケース部３０の内部には、センサー部４０や不図示の回路基板等のウェアラブル装置２００の種々の構成部品が設けられる。即ち、ケース部３０は、これらの構成部品を収納する筐体である。なお、図３および図４におけるセンサー部４０には、脈波センサー２１０（図２を参照）が配置され、体動センサー２２０（図２を参照）は、ケース部３０内に配置される（不図示）。

ケース部３０には発光窓部３２が設けられている。発光窓部３２は透光部材により形成されている。そしてケース部３０には、フレキシブル基板に実装されたインターフェイスとしての発光部が設けられており、この発光部からの光が、発光窓部３２を介してケース部３０の外部に射出される。この発光窓部３２による光の色や点滅を、本実施形態の報知手段２３０（図２を参照）として用いることもできる。

次に、ユーザーの睡眠中あるいは覚醒時の脈波情報から取得した脈拍数と基底脈拍数から求めた脈拍数閾値とを用いた体調推定処理の詳細について説明する。

図５は、ユーザーの体調が正常状態であるときの睡眠中の脈拍数および加速度の推移を説明する図である。図５において、体動センサー２２０（図２を参照）により得られるユーザーの体動情報により、ユーザーの体動が一定時間安定的に低下状態にある場合には睡眠状態であると推定される。図５の例では、例えば加速度などの体動情報の値が、ある期間において継続的に加速度閾値Ｔｈａを下回っており、この期間はユーザーが睡眠状態にあった睡眠時間と推定される。ここで、加速度が加速度閾値Ｔｈａを下回った時刻を睡眠開始時刻、加速度閾値Ｔｈａを上回った時刻を起床時刻と推定することができる。これにより、本実施形態では、ユーザーの脈拍数を、睡眠中の脈拍数と、覚醒中の脈拍数とに区別して取得することが可能になる。

また、図５において、ユーザーの睡眠時間と推定された期間に取得された脈拍数の最低値は、ユーザー個人の基準となる脈拍数である基底脈拍数として取得される。この基底脈拍数に基づいて、ユーザーの脈拍数およびその推移からユーザーの体調を推定するときに用いる脈拍数閾値を決定することにより、そのユーザーの脈拍数に適合する脈拍数閾値を取得することができる。

このように、ユーザーが睡眠状態と判定されている睡眠時間に取得される脈拍数と、基底脈拍数に基づいて取得される脈拍数閾値とを比較することによって、ユーザーの体調が通常状態であるか、体調不良であるかを判定する体調推定をより高精度にて行うことが可能になる。

図６は、ユーザーが体調不良状態であるとき、特に、ユーザーが飲酒起因とは異なる原因による体調不良状態であるときの、睡眠中およびその前後の脈拍数および加速度の推移を説明する図である。図６において、ユーザーが睡眠状態であると判定された睡眠時間およびその前後の脈拍数を所定のタイミングで取得していき、その脈拍数の推移を、基底脈拍数に基づいて設定された脈拍数閾値Ｔｈｐと比較しながらみていく。図６では、Ｄｉｆ１が１回目の計測での脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差を表わし、Ｄｉｆ２は２回目の計測での脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差、Ｄｉｆ３は３回目の計測での脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差、以降、Ｄｉｆｎはｎ回目の計測での脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差を表わしている。

本実施形態では、ユーザーが睡眠状態から覚醒状態になったと判定された時刻（起床時刻）に最も近い測定タイミングにおける脈拍数が、脈拍数閾値Ｔｈｐよりも大きいことにより、起床時において体調不良と判定することができる。図６では、Ｄｉｆｎが起床時刻に最も近いタイミングで取得された脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差に相当し、このＤｉｆｎの差だけ脈拍数が脈拍数閾値Ｔｈｐよりも大きいので、ユーザーは起床時において体調不良であると判定する。
また、睡眠時間におけるユーザーの脈拍数は、睡眠開始時刻付近のタイミングで取得された脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差Ｄｉｆ１から、起床時刻に最も近いタイミングで取得された脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差Ｄｉｆｎまで、睡眠時間を通して脈拍数閾値Ｔｈｐに対して高いまま推移していくことがわかる。しかも、安定睡眠に入ったと考えられるタイミングで取得された脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差Ｄｉｆ２からＤｉｆ３、そして起床時刻に近いＤｉｆｎまで、脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差にほとんど変化がない（後述する飲酒起因の体調不良の場合のような減少傾向がない）。このように、起床時刻に取得される脈拍数が、脈拍数閾値Ｔｈｐに対して高く、且つ、睡眠時間中の脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差に変化がない、具体的には減少傾向にない場合は、ユーザーは、例えば風邪などの、飲酒起因とは異なる体調不良の状態だと判定することができる。

図７は、ユーザーが飲酒起因の体調不良状態にあるときの、睡眠中およびその前後の脈拍数の推移を示すものである。図７では、図６と同様に、ユーザーの睡眠時間およびその前後の脈拍数を所定のタイミングで取得していき、その脈拍数の推移を、基底脈拍数に基づいて設定された脈拍数閾値Ｔｈｐと比較しながらみていく。
まず、ユーザーが睡眠状態から覚醒状態になったと判定された時刻（起床時刻）に最も近い測定タイミングにおける脈拍数が、脈拍数閾値Ｔｈｐよりも差Ｄｉｆｎだけ大きいことにより、起床時において体調不良と判定する。
また、睡眠時間におけるユーザーの脈拍数は、睡眠開始時刻付近のタイミングで取得された脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差Ｄｉｆ１から、起床時刻に最も近いタイミングで取得された脈拍数と閾値Ｔｈｐとの差Ｄｉｆｎまで、睡眠時間を通して脈拍数閾値Ｔｈｐに対して高いまま推移していくが、その脈拍数と脈拍数閾値との差が、睡眠開始時刻付近の差Ｄｉｆ１から起床時刻に最も近い差Ｄｉｆｎにかけて徐々に小さくなる減少傾向にあることがわかる。このように、起床時刻に取得される脈拍数が、脈拍数閾値Ｔｈｐに対して高く、且つ、睡眠時間中の脈拍数と脈拍数閾値Ｔｈｐとの差に減少傾向がみられる場合は、ユーザーは、例えば二日酔いなどの、飲酒起因による体調不良の状態だと判定することができることを本出願人は見出した。

図８に、本実施形態の体調の判定処理（体調推定方法）を説明するフローチャートを示す。この処理が開始されると、まず処理対象タイミング（狭義には現タイミング）の体動情報としての加速度が加速度睡眠閾値以下であるかを確認し、ユーザーが睡眠を開始したかどうかの判定を行う（Ｓ１０１）。ここでの加速度閾値とは、上述した加速度閾値Ｔｈａに対応する。

Ｓ１０１でＮＯの場合、睡眠は開始していないと判定できるため、特に処理を行わずにＳ１０１の処理をループする。一方、Ｓ１０１でＹＥＳの場合には、ユーザーが睡眠状態になったと判定されるため、最寄りのタイミングで検出された脈波情報（脈波信号）に基づいて脈拍数を算出し（Ｓ１０２）、その時点での脈拍数が、脈拍数閾値よりも大きいかどうかの判定を行う（Ｓ１０３）。ここでの脈拍数閾値とは、上述した脈拍数閾値Ｔｈｐに対応する。

Ｓ１０３でＮＯの場合、体調は通常の状態と判定されるため、起床と判定されるまで（Ｓ１０７でＮＯ）の間は特に処理を行わない。一方、Ｓ１０３でＹＥＳの場合には、体調は通常の状態ではないと判定され、所定の時間経過後の次の脈波情報検出のためにＳ０４に進む。

Ｓ１０４では、次の脈波情報検出タイミングの直前に、加速度が加速度睡眠閾値以下であるか否かを確認し、ユーザーが睡眠継続中であるか否かの判定を行う。Ｓ１０４でＮＯの場合、ユーザーが覚醒状態になったと判定されるため、Ｓ１０８へ進む。Ｓ１０４でＹＥＳの場合には、ユーザーが睡眠状態を継続中と判定されるため、次の最寄りのタイミングで検出された脈波情報（脈波信号）に基づいて脈拍数を算出し（Ｓ１０５）、その時点の脈拍数が脈拍数閾値よりも大きいかどうかの判定を行う（Ｓ１０６）。なお、この処理ステップ以降では、前回実施した脈拍数と脈拍数閾値との差分の値と、今回実施した脈拍数と脈拍数閾値との差分の値を比較して、時間経過に伴う変化の傾向（例えば、減少傾向の有無）を把握しておく。
Ｓ１０６でＮＯの場合、体調は通常の状態に回復したと判定されるため、起床と判定されるまで（Ｓ１０７でＹＥＳ）の間は特に処理を行わない。Ｓ１０６でＹＥＳの場合には、体調不良の状態が継続していると判定され、所定の時間経過後の次の脈波情報検出のためにＳ１０７に進む。Ｓ１０７では、次の脈波情報検出タイミングの直前に、加速度が加速度睡眠閾値以下であるか否かを確認し、ユーザーが睡眠状態を継続中であるか否かの判定を行う。Ｓ１０７でＹＥＳの場合、ユーザーは睡眠状態を継続中であると判定されるので、Ｓ１０５に戻り、ユーザーが覚醒状態に移行した（起床した）と判定されるまで（Ｓ１０７でＮＯ）の間は、Ｓ１０５からＳ１０７までの処理を繰り返す。

Ｓ１０７でＮＯの場合、ユーザーは睡眠状態から覚醒状態に移行した（起床した）と判定され、Ｓ１０８に進む。Ｓ１０８では、ユーザーが起床したと判定された時刻、即ち起床時刻に最も近いタイミングで取得した脈波情報（脈波信号）に基づいて脈拍数が算出される。そして、その起床時刻に最も近いタイミングで取得された脈拍数の値が、脈拍数閾値に対して大きいか否かを判定する（Ｓ１０９）。

Ｓ１０９でＮＯの場合、起床時の脈拍数が脈拍数閾値を超えていないため、ユーザーは体調不良ではない通常状態の判定がされ（Ｓ１１１ａ）、体調推定処理を終了する。なお、Ｓ１０９でＮＯの場合に、ユーザーの起床時の体調に異常がなく通常状態であることをＳ１１２でユーザーに報知することとしてもよい。
一方、Ｓ１０９でＹＥＳの場合、起床時の脈拍数が脈拍数閾値を超えているため体調不良であると判定される。

次に、Ｓ１０９で体調不良と判定された場合（Ｓ１０９でＹＥＳ）は、ユーザーが睡眠中の脈拍数の推移、即ち、Ｓ１０３およびＳ１０６にて算出された脈拍数、または、脈拍数と脈拍数閾値との差の推移を確認し、その脈拍数の推移に減少傾向が有るか否かを確認する（Ｓ１１０）。

Ｓ１１０でＮＯの場合、ユーザーの起床時の体調不良は、飲酒起因とは異なる原因、例えば風邪などによる体調不良と判定され（Ｓ１１１ｃ）、その旨が報知手段２３０によりユーザーに報知されて（Ｓ１１２）、体調推定処理を終了する。一方Ｓ１１０でＹＥＳの場合、ユーザーの体調不良は飲酒起因の、例えば二日酔いであると判定され（Ｓ１１１ｂ）、その旨が報知手段２３０によりユーザーに報知され（Ｓ１１２）、一連の体調不良判定処理を終了する。

以上述べたように、実施形態１の体調推定システム１００、および、それを用いた体調推定方法によれば、以下の効果を得ることができる。
まず、本実施形態の体調推定システム１００は、脈拍数算出部１３０において、脈波情報取得部１１０にて取得した脈波情報と、体動情報取得部１２０にて取得した体動情報から、ユーザーが睡眠状態であるか、覚醒状態であるかを判定することができ、睡眠中と覚醒中のそれぞれの脈拍数の数値を記録することができる。
これにより、体調推定部１４０は、ユーザーが睡眠状態と判定されている間の脈拍数と脈拍数閾値との差、睡眠中の脈拍数変化の傾向と、ユーザーが覚醒状態に移ったと判定された時の脈拍数とを比較することで、ユーザーが体調不良状態であるか、体調不良状態である場合、その体調不良状態の原因が飲酒に起因するものかどうかを判定することができる。
ユーザーの脈波信号を検出して出力する脈波センサー２１０と、脈波センサー２１０から取得される脈波信号に基づいて脈拍数を算出する脈拍数算出部１３０と、算出された脈拍数と、ユーザーの基底脈拍数に基づいて算出された脈拍数閾値との比較結果に基づいて、ユーザーの体調を推定する体調推定部１４０と、を含む構成とした。
この構成によれば、ユーザーの脈拍数を計測し、その脈拍数と、ユーザーの最も安定した体調状態における基底脈拍数との比較結果に基づいてユーザーの体調を推定するので、ユーザーごとの脈拍数の個人差によるばらつきによって起こり得る体調推定の誤差が抑えられ、より適切に体調を推定することができる。

また、上記実施形態の体調推定システム１０１は、ユーザーの体動情報を検出する体動センサー２２０を含み、体動センサー２２０により取得される体動情報に基づいてユーザーの睡眠状態、および覚醒状態を検出して、睡眠状態における脈拍数と脈拍数閾値との比較結果とその推移を確認するとともに、ユーザーが睡眠状態から覚醒状態に移行した（起床した）ことを検出して、その起床時刻に最も近いタイミングで検出された脈波信号に基づいて算出された脈拍数と脈拍数閾値とを比較することにより、ユーザーの状態を推定する。
これにより、起床時刻に最も近いタイミングで取得される脈拍数と脈拍数閾値との比較をすることにより、起床時のユーザーの体調状態の良し悪しをより適切に推定することができるとともに、ユーザーの起床時の体調状態が体調不良と判定された場合に、その体調不良の原因が、飲酒起因によるものか、例えば風邪などの、飲酒起因とは異なる原因による体調不良なのかを適切に推定することができる。

また、上記実施形態の体調推定システム１０１は、体調推定部１４０による体調推定結果をユーザーに知らせる報知手段２３０をさらに有する構成とした。
これにより、ユーザーが覚醒した段階で、自身の体調状態が悪い体調不良の状態であることや、悪い体調状態の原因が飲酒に起因するものであるか、または風邪などの他の原因であるかなどの判定結果をユーザーに報知することができる。従って、ユーザーは、その判定結果の報知によって自身の体調状態やその原因を認識し、休息を取るなどの適切な対応をとることができる。

（実施形態２）
次に、本発明の実施形態２について図面を用いて説明する。
実施形態２に係る生体情報測定機器は、前述の実施形態１のウェアラブル装置２００と同様に、生体情報を測定される生体（例えば人体）に装着され、脈拍（心拍数）等の生体情報を測定する心拍数監視装置である。なお、以下に示す各図においては、各構成要素を図面上で認識され得る程度の大きさとするため、各構成要素の寸法や比率を実際の構成要素とは適宜に異ならせて記載する場合がある。

まず、実施形態２に係るウェアラブル装置（生体情報測定機器）としての心拍数監視装置１０１０について説明する前に、図９を用いて実施形態２に係る生体情報測定機器としての心拍数監視装置の従来例について説明する。

図９は、心拍数監視装置を装着しているユーザー（被験者、同図では、ユーザーの腕を示す）の、生理的パラメーター（生体情報）を測定する従来例の生体情報測定機器としての心拍数監視装置１０１０を示す断面図である。心拍数監視装置１０１０は、ユーザーの少なくとも一つの生理的パラメーターとしての心拍数を計測するセンサー１０１２と、センサー１０１２を収納しているケース１０１４を備えている。心拍数監視装置１０１０は、固定部１０１６（例えばバンド）によって、ユーザーの腕１に装着される。

このセンサー１０１２は、二つのセンサーエレメントである発光部としての発光素子１１２１および受光部としての受光素子１１２２を備え、心拍数を測定するかまたはモニターするための心拍数監視センサーである。しかし、一つ以上の生理的パラメーター（例えば心拍数、血圧、呼気量、皮膚伝導率、皮膚湿度など）を測定するセンサーであってもよい。また、ケース１０１４が、バンドタイプのハウジングを備えている場合は、例えばスポーツにおいて使われる腕時計型の監視装置として用いることができる。なお、ケース１０１４の形は、主にユーザー（図中、ユーザーの腕１）に関して所望の位置でセンサー１０１２を保持することができればよく、任意に電池、処理ユニット、表示、ユーザー・インターフェイスなどのような更なる要素を収納することができてもよい。

従来例の生体情報測定機器は、ユーザーの心拍数をモニターするための心拍数監視装置１０１０である。そして、センサー１０１２は発光素子１１２１および受光素子１１２２から成る光学センサーである。光学センサーを用いた光学的心拍数モニターは、皮膚に光をあてる光源としての発光素子１１２１（通常ＬＥＤが用いられる）に依存する。発光素子１１２１から皮膚に照射された光は、皮膚下の血管を流れる血液によって一部が吸収されるが、残りの光は反射され皮膚を出る。そして、反射された光は、受光素子１１２２（通常フォトダイオードが用いられる）によって、捕捉される。受光素子１１２２からの受光信号は、血管を流れる血液量に相当する情報を含む信号である。血管を流れる血液量は、心臓の脈動によって変化する。そして、このように、受光素子１１２２上の信号は心臓の拍動に対応して変化する。つまり、受光素子１１２２の信号の変化は、心拍数のパルスに相当するものである。そして、単位時間当たりパルス数を計数することによって（例えば１０秒当たり）、心臓が１分間に打つ数（即ち心拍数）が得られる。

以下、図１０を用いて実施形態２に係るウェアラブル装置（生体情報測定機器）としての心拍数監視装置１０２０について説明する。図１０は、実施形態２に係る心拍数監視装置を示す斜視図である。実施形態２に係る心拍数監視装置１０２０は、図１０では図示していないが、前述の実施形態１と同様に、バンドなどの固定部によって、ユーザーの腕に装着される。

実施形態２に係る心拍数監視装置１０２０は、複数（本例では二つ）の発光部としての発光素子１２２１，１２２３と、一つの受光部としての受光素子１２２２とが、一列に並び配置されている。具体的には、少なくとも二つのセンサーエレメントを備えたセンサー１０２２（本例では、三つのセンサーエレメントとして、第１の発光部および第２の発光部としての二つの発光素子１２２１，１２２３と、受光部としての受光素子１２２２とを用いている）を有している。なお、図示しないが、受光素子１２２２と発光素子１２２１との間、および受光素子１２２２と発光素子１２２３との間に、各々を囲むように設けられた第１のフレームと、第２のフレームとを備えていることが望ましい。

そして、第１の発光部および第２の発光部としての二つの発光素子１２２１，１２２３の間に受光部としての受光素子１２２２が配置されている。また、第１の発光部および第２の発光部としての二つの発光素子１２２１，１２２３は、受光部としての受光素子１２２２の中心を通る仮想線に対して線対称の位置に配置されている。発光素子１２２１，１２２３および受光素子１２２２を、このような配置とすることにより、デッドスペースが減少し、省スペース化を図ることができる。また、線対称位置にある第１の発光部、および第２の発光部を併せた光が受光部に集まり、より正確な検出を行うことができる。

センサーエレメントは、センサー信号を検出する。センサー１０２２は、ユーザーの皮膚に対して発光するための二つのＬＥＤを用いた発光素子１２２１，１２２３から成る光学センサーと、皮膚から反射した光を受信するための少なくとも一つの受光素子１２２２（フォトダイオード）とを備えている。さらに、心拍数監視装置１０２０は、ケースまたはハウジング（図示せず）を有している。ケースまたはハウジングは、図９に示されるケース１０１４と類似、あるいは同一でもよいし、上述の実施形態１におけるケース部３０と類似、あるいは同一でもよい。

そして、センサー１０２２は、キャリア（基板）１０２６の一面に担持されている。ここで、キャリア（基板）１０２６と、キャリア（基板）１０２６上に担持されたセンサー１０２２とを含む構成が生体情報測定モジュールに該当する。なお、以下の実施形態３〜５においても同様である。発光素子１２２１，１２２３から射出された光は、皮膚などに吸収されずに反射され、受光素子１２２２に直接到達することができる。心拍数監視装置１０２０において、キャリア１０２６と発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａとの間の距離は、キャリア１０２６と受光素子１２２２の上面１２２２ａとの間の距離より小さい。即ち、キャリア１０２６と発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａとの間の距離と、キャリア１０２６と受光素子１２２２の上面１２２２ａとの間の距離との差が、Δｈである。そして、受光素子１２２２は、一番上の表層であるその上面１２２２ａから光を受信する。それらの構成によれば、発光素子１２２１，１２２３から射出された光の大部分は皮膚に向かい、反射光は、空気層などの介入なしに直接受光素子１２２２に入射される効果がある。換言すれば、受光素子１２２２が皮膚に密着する構造であるため、受光素子１２２２の上面（受光面）１２２２ａと皮膚との間に隙間が生じにくい構造とすることができ、これにより外光などのノイズ源となる光が上面１２２２ａに入射することを抑制することができる。また、皮膚を通過しない発光素子１２２１，１２２３からの光、例えば発光素子１２２１，１２２３から直接受光素子１２２２に入射する光は、受光素子１２２２の上面１２２２ａに到達することができない。

（実施形態３）
次に、図１１を参照して実施形態３に係るウェアラブル装置（生体情報測定機器）としての心拍数監視装置１０３０について説明する。図１１は、実施形態３に係る心拍数監視装置を示す断面図である。なお、実施形態３に係る心拍数監視装置１０３０は、図１１では図示していないが、前述の実施形態１と同様に、バンドなどの固定部によって、ユーザーの腕に装着される。

図１１に示すように、発光部としての発光素子１２２１，１２２３および受光部としての受光素子１２２２の電気的接続端子１０３４は、電気的要素の保護のために絶縁性材料（例えばエポキシ樹脂）１０３２で、好ましくは覆われていなければならない。また、絶縁性材料１０３２が発光素子１２２１，１２２３や受光素子１２２２を覆わないように構成することができる。具体的には、発光素子１２２１と受光素子１２２２との間の領域、発光素子１２２３と受光素子１２２２との間の領域を絶縁性材料１０３２で埋めるように構成することができる。換言すれば、少なくとも受光素子１２２２の上面１２２２ａ、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａが絶縁性材料１０３２に覆われないように構成することができる。このように構成することで、皮膚と発光素子１２２１，１２２３との間のエアギャップによる妨害を抑制することができる。さらに、絶縁性材料１０３２が発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａや受光素子１２２２の上面１２２２ａを覆うように構成しても良い。このように構成することで、皮膚と接触する受光素子１２２２の上面１２２２ａや、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａを保護することができるので、受光素子１２２２の上面１２２２ａや、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａの損傷を防ぐことができる。この場合、絶縁性材料１０３２は保護膜とみなすこともできる。

本実施形態３に係る心拍数監視装置１０３０では、一般に可能性がある実施例として、エポキシ樹脂を用いた絶縁性材料１０３２を設けている。図１１においては、絶縁性材料１０３２は、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａを覆うことなく配置され、電気的接続端子１０３４を保護する。発光素子１２２１，１２２３から射出されている光は、矢印にて表される。

このように、絶縁性材料１０３２の配置は、心拍数監視装置１０３０の正しい機能を妨げない程度の最小限で行うことにより、発光素子１２２１，１２２３および受光素子１２２２の電気的接続端子１０３４を保護することで、この心拍数監視装置１０３０は更に改良されることができる。なお、図示しないが、受光素子１２２２と発光素子１２２１との間、および受光素子１２２２と発光素子１２２３との間に、各々を囲むように設けられた第１のフレームと、第２のフレームとを備えていることがさらに好適である。

なお、本実施形態３におけるエポキシ樹脂を注入する構成に変えて、図１２に示すような実施形態４に係る生体情報測定機器としての心拍数監視装置１０４０とすることがさらに好適である。

（実施形態４）
次に、実施形態４に係るウェアラブル装置（生体情報測定機器）としての心拍数監視装置１０４０について、図１２を参照して説明する。図１２は、実施形態４に係る心拍数監視装置を示す斜視図である。なお、実施形態４に係る心拍数監視装置１０４０は、図１２では図示していないが、前述の実施形態１と同様に、バンドなどの固定部によって、ユーザーの腕に装着される。

実施形態４に係る心拍数監視装置１０４０は、作成されたフレーム１０４１，１０４２，１０４３が配置される。フレーム１０４１，１０４２，１０４３は、発光部としての発光素子１２２１，１２２３および受光部としての受光素子１２２２の周囲に配置され、フレーム１０４１，１０４２，１０４３と、発光素子１２２１，１２２３および受光素子１２２２との間の隙間１０３６が形成される。そして、フレーム１０４１，１０４２，１０４３をガイドとして絶縁性材料（図１２では図示されない）が注入され、発光素子１２２１，１２２３および受光素子１２２２の電気的接続端子１０３４を覆う。

実施形態４に示す例では、発光素子１２２１，１２２３および受光素子１２２２は、個々のフレーム１０４１，１０４２，１０４３によって囲まれる。なお、他の例としては、すべてのフレーム１０４１，１０４２，１０４３は、互いに結合されてもよく、または、すべてのセンサーエレメントは一体のフレームによって囲まれてもよい。なお、フレーム１０４１，１０４２，１０４３を遮光部の一例としての遮光壁として用いることができる。フレーム１０４１，１０４２，１０４３を遮光壁として用いることにより、発光素子１２２１，１２２３から射出された光が、直接受光素子１２２２に入ることを防止することができる。

心拍数監視装置１０４０の機能に影響を及ぼさないための改善点として、発光素子１２２１，１２２３のまわりのフレーム１０４１，１０４３の上部エッジ１０４１ａ，１０４３ａは、好ましくは発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａより低いことが好ましい。換言すれば、個別のフレーム１０４１，１０４３の上部エッジ１０４１ａ，１０４３ａとキャリア１０２６との距離ｈＦＲ−ＬＥＤは、個別のフレーム１０４１，１０４３で囲まれている発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａとキャリア１０２６との距離ｈＬＥＤと、同じか小さい（ｈＦＲ−ＬＥＤ≦ｈＬＥＤ）。
好ましくは、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａとキャリア１０２６との距離ｈＬＥＤと、フレーム１０４１，１０４３の上部エッジ１０４１ａ，１０４３ａとキャリア１０２６との距離ｈＦＲ−ＬＥＤとの差は、０．１ｍｍから０．８ｍｍの範囲に設定する。なお、さらに好ましくは、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａとキャリア１０２６との距離ｈＬＥＤと、フレーム１０４１，１０４３の上部エッジ１０４１ａ，１０４３ａとキャリア１０２６との距離ｈＦＲ−ＬＥＤとの差は、０．２ｍｍから０．５ｍｍの範囲に設定する。

また、受光素子１２２２のまわりのフレーム（レシーバーフレーム）１０４２の上部エッジ１０４２ａは、好ましくは受光素子１２２２の上面１２２２ａより高いことが好ましい。換言すれば、フレーム１０４２の上部エッジ１０４２ａとキャリア１０２６との距離ｈＦＲ−ＰＤは、フレーム１０４２で囲まれている受光素子１２２２の上面１２２２ａとキャリア１０２６との距離ｈＰＤより大きい（ｈＦＲ−ＰＤ＞ｈＰＤ）。
好ましくは、受光素子１２２２の上面１２２２ａとキャリア１０２６との距離ｈＰＤと、フレーム１０４２の上部エッジ１０４２ａとキャリア１０２６との距離ｈＦＲ−ＰＤの差は、０ｍｍから０．５ｍｍの範囲に設定する。なお、さらに好ましくは、受光素子１２２２の上面１２２２ａとキャリア１０２６との距離ｈＰＤと、フレーム１０４２の上部エッジ１０４２ａとキャリア１０２６との距離ｈＦＲ−ＰＤの差は、０．１ｍｍから０．２ｍｍの範囲に設定する。
さらに、フレーム１０４２の上部エッジ１０４２ａとキャリア１０２６との距離ｈＦＲ−ＰＤは、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａとキャリア１０２６との距離ｈＬＥＤよりも大きい（ｈＦＲ−ＰＤ＞ｈＬＥＤ）。

なお、例えば、受光素子１２２２および発光素子１２２１，１２２３が間近である場合、受光素子１２２２と発光素子１２２１，１２２３との間に、１枚のフレーム壁だけが存在する構成であってもよい。これは、製造容易性の理由で発生する場合がある。その１枚のフレーム壁がケースである場合、受光素子１２２２および発光素子１２２１，１２２３で両方のフレームのフレーム壁は一致する。これは、発光素子１２２１，１２２３のフレーム壁がより高くなることを意味する、詳述すると、発光素子１２２１，１２２３を囲むフレーム１０４１，１０４３の内の、受光素子１２２２がある側のフレーム壁が高くなり、他のフレーム壁は発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａより低くなる。
さらに、フレーム１０４１，１０４２，１０４３に代えて、受光素子１２２２と発光素子１２２１、あるいは発光素子１２２３との間に第１の壁部を設け、発光素子１２２１，１２２３の外側、つまり受光素子１２２２に対して第１の壁部とは反対側に第２の壁部を設けるように構成しても良い。
このように構成した場合、キャリア１０２６と第１の壁部の上面との距離は、キャリア１０２６と第２の壁部の上面との距離よりも大きくなるように構成しても良い。このように構成することで、図１２のように発光素子や受光素子を囲うように構成した場合に比べ、より少ない部材でフレームの機能を実現することができる。

なお、本実施形態４のようにフレーム１０４１，１０４３やフレーム１０４２を用いることにより、注入されるエポキシ樹脂などの絶縁性材料が流れ出すことを防ぐことができる。またこのように、追加構造を作成してエポキシ樹脂などの絶縁性材料を区切ることは、高い量産性を可能にするオプションである。なお、フレーム１０４１，１０４３やフレーム１０４２は、キャリア１０２６と同じ材料によって構成されても良い。例えばエポキシ系樹脂やポリカーボネイト系樹脂を用いて射出成型でフレームが形成されても良い。

前述したように、絶縁性材料１０３２（図１１参照）は、センサーエレメント（発光素子１２２１，１２２３および受光素子１２２２）の電気的接続端子１０３４を保護する。しかしながら、これらの電気的接続端子１０３４は他の要素である追加電子機器（例えばドライバー、検出エレクトロニクス、プロセッサーまたは電源）と、さらに接触しなければならない。そして、キャリア１０２６（プリント基板（ＰＣＢ）でもよい）に、これらの追加電子機器とのなんらかの電気接続があることを意味する。また、本実施形態に係る心拍数監視装置の構造は、心拍数のみならず、脈波、脈拍の計測装置にも適用できる。

（実施形態５）
図１３を参照して、実施形態５に係るウェアラブル装置（生体情報測定機器）としての心拍数監視装置１０５０を説明する。図１３は、実施形態５に係る心拍数監視装置を示す断面図である。なお、実施形態５に係る心拍数監視装置１０５０は、図１３では図示していないが、前述の実施形態１と同様に、バンドなどの固定部によって、ユーザーの腕に装着される。

実施形態５に係る心拍数監視装置１０５０は、前述した追加電子機器（例えばプロセッサー１０５２およびドライバー１０５４）を備えている。外部電気接続端子（図示せず）は、センサーエレメント（発光部としての発光素子１２２１および受光部としての受光素子１２２２）と同じキャリア１０２６に配置されない。つまり、追加電子機器は、センサーエレメントとは別のキャリアあるいは基板に配置されている。このように構成することで、皮膚とセンサーエレメント（発光素子１２２１および受光素子１２２２）との良好な接触を維持しつつ、必要な追加電子機器を心拍数監視装置１０５０に搭載することができる。例えば、外部電気接続端子は、キャリア１０２６の側面に配置されることができる。

上述したように、異なる種類のセンサーが、本発明に係る生体情報測定機器において用いられることが可能である。例えば、上述の受光素子１２２２が電気センサーである場合は、ユーザーの皮膚に接触して、ユーザーの伝導率を測定するための２本の皮膚コンダクタンス電極（例えば、センサーエレメント（図１０に示される発光素子１２２１、受光素子１２２２））は、皮膚でおおわれる。なお、さらなる、二つ以上の種類のセンサーが、この種の生体情報測定機器において、用いられることが可能である、さらに、センサーエレメントの数は問わない。

次に、実施形態２〜５において、提唱される生理的パラメーターを測定する生体情報測定機器を製造する方法について説明する。
まず、第１ステップにおいて、センサー信号を検出するための少なくとも二つのセンサーエレメント（発光素子１２２１および受光素子１２２２）から成るセンサー１０２２は、キャリア１０２６上に配置される。次に、第２ステップにおいて、上記センサーエレメントの電気的接触をキャリア１０２６に形成する。次に、第３ステップにおいて、一つ以上のフレーム１０４１，１０４２は、センサー１０２２および／または個々のセンサーエレメント（発光素子１２２１および受光素子１２２２）周辺で、キャリア１０２６の上に形成される。次に、第４ステップにおいて、キャリア１０２６に備えられているセンサーエレメント（発光素子１２２１および受光素子１２２２）の上面１２２１ａ，１２２２ａを覆わない、それぞれのフレーム１０４１，１０４２によって囲まれる領域に絶縁性材料１０３２が注入され満たされる。

上記実施形態２〜５によれば、生体情報測定機器の性能に負の影響を及ぼすことのない電気的接触の保護を成し遂げる方法が提案される。そして、センサーの性能を保つような方法で形成される。例えば、これらのフレーム１０４１，１０４３の少なくとも一つは、皮膚に対するセンサーの位置がシフトすることを防ぐ。さらに、これらのフレーム１０４１，１０４３の少なくとも一つは、射出された直射的な光が受光素子１２２２に入射するのを防止するのに役立つことができる。好ましくは、受光素子１２２２の向きになっている側の、発光素子１２２１，１２２３のまわりのフレーム１０４１，１０４３の高さは、発光素子１２２１，１２２３の上面１２２１ａ，１２２３ａの高さより小さくなければならない。加えて、受光素子１２２２のまわりのフレーム１０４２は、受光素子１２２２の上面１２２２ａより高くてもよい。

以上、発明者によってなされた本発明の実施の形態について具体的に説明したが、本発明は上記した実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の変更を加えることが可能である。

例えば、上記実施形態では、ユーザーの睡眠開始、覚醒の判定を、加速度センサーより取得した値をもとに自動で判定しているが、ボタンなどを利用して、ユーザーが手動で睡眠開始、覚醒のタイミングを入力させるようにすることも可能である。

さらには、上記実施形態では、ユーザーの体調不良の判定に脈拍数の値と推移を用いているが、内蔵の温度センサーを用い、ユーザーの体温や皮膚温度を測定し、体調不良の判定に用いることも可能である。

なお、以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また体調推定システム、ウェアラブル装置（生体情報検出装置）の構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。

１０…バンド部、１２…バンド穴、１４…バックル部、１５…バンド挿入部、１６…突起部、３０…ケース部、３２…発光窓部、４０…センサー部、１００，１０１…体調推定システム（システム）、１１０…脈波情報取得部、１２０…体動情報取得部、１３０…脈拍数算出部、１４０…体調推定部、１５０…基底脈拍数更新部、２００…ウェアラブル装置、２１０…脈波検出部としての脈波センサー、２２０…体動センサー、２３０…報知手段、Ｔｈａ…加速度閾値、Ｔｈｐ…脈拍数閾値。

Claims (13)

1. ユーザーの脈波信号を出力する脈波検出部と、
   前記脈波信号に基づいて、脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
   前記脈拍数に基づいて、前記ユーザーの体調を推定する体調推定部と、を備えたことを特徴とする体調推定システム。
2. 請求項１に記載の体調推定システムにおいて、
   前記脈波検出部が出力する前記脈波信号は、前記ユーザーの睡眠状態における前記脈波信号を含むことを特徴とする体調推定システム。
3. 請求項１または２に記載の体調推定システムにおいて、
   前記体調推定部は、基底脈拍数に基づいて決定された閾値と、前記脈拍数との比較結果に基づいて前記体調を推定することを特徴とする体調推定システム。
4. 請求項３に記載の体調推定システムにおいて、
   前記体調推定部は、前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に体調不良と判定することを特徴とする体調推定システム。
5. 請求項３または４に記載の体調推定システムにおいて、
   前記ユーザーの前記睡眠状態と覚醒状態とを判定する状態判定手段をさらに有し、
   前記体調推定部は、前記状態判定手段が前記ユーザーの状態が前記睡眠状態から前記覚醒状態になったと判定した時点に最も近い測定タイミングにおける前記脈拍数と前記閾値とを比較し、前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に前記体調不良と判定することを特徴とする体調推定システム。
6. 請求項５に記載の体調推定システムにおいて、
   前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な減少傾向がある場合には飲酒に起因する前記体調不良と判定し、前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な変化がない場合には飲酒とは異なる原因による前記体調不良と判定することを特徴とする体調推定システム。
7. 請求項３〜６のいずれか一項に記載の体調推定システムにおいて、
   前記基底脈拍数を、前記睡眠状態における前記脈拍数に基づいて更新する基底脈拍数更新部をさらに有することを特徴とする体調推定システム。
8. 請求項５〜７のいずれか一項に記載の体調推定システムにおいて、
   前記ユーザーの体動情報を取得する体動情報取得部をさらに有し、
   前記状態判定手段は、前記体動情報に基づいて前記ユーザーの前記睡眠状態と前記覚醒状態とを判定することを特徴とする体調推定システム。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の体調推定システムにおいて、
   前記体調推定部による推定結果を前記ユーザーに知らせる報知手段をさらに有することを特徴とする体調推定システム。
10. ユーザーの脈波信号を出力する脈波検出部と、
    前記脈波信号に基づいて、脈拍数を算出する脈拍数算出部と、
    前記脈拍数に基づいて、前記ユーザーの体調を推定する体調推定部と、を備えた体調推定システムを用いた体調推定方法であって、
    前記ユーザーの睡眠状態の前記脈拍数を取得することと、
    前記ユーザーの覚醒状態の前記脈拍数を取得することと、
    基底脈拍数に基づいて決定された閾値と、
    前記脈拍数との比較結果に基づいて前記体調を推定することと、を含むことを特徴とする体調推定方法。
11. 請求項１０に記載の体調推定方法において、
    前記体調を推定するときに、前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に体調不良と判定することを特徴とする体調推定方法。
12. 請求項１０または１１に記載の体調推定方法において、
    前記ユーザーの状態が前記睡眠状態から前記覚醒状態になったと判定した時点に最も近い測定タイミングにおける前記脈拍数と前記閾値とを比較し、
    前記脈拍数が前記閾値よりも大きい場合に前記体調不良と判定することを特徴とする体調推定方法。
13. 請求項１２に記載の体調推定方法において、
    前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な減少傾向がある場合には飲酒に起因する前記体調不良と判定し、
    前記睡眠状態における前記脈拍数に経時的な変化がない場合には飲酒とは異なる原因による前記体調不良と判定することを特徴とする体調推定方法。

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