JP2017196314A - 健康推定装置、健康推定プログラム、健康推定方法および健康推定システム - Google Patents

Abstract

【課題】 対象者がアンケートに対して真実を回答しない場合でも、対象者の健康状態を正確に推定することを目的とする。【解決手段】 検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、対象者における健康の度合いを示す健康値を算出する第１算出部と、ストレスに関するアンケートに対する対象者の回答を含む回答データを用い、対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出する第２算出部と、健康値とストレス値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する推定部とを有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、健康推定装置、健康推定プログラム、健康推定方法および健康推定システムに関する。

人が患う病気には、心の健康状態が損なわれる疾病（以下、“精神疾患”とも称される）と、身体の健康状態が損なわれる疾病（以下、“身体の疾病”とも称される）とに分けられる。精神疾患には、例えば、大うつ病性障害（うつ病）、双極性障害（躁うつ病）、パーソナリティ障害等がある。また、身体の疾病には、例えば、感染症、虚血性心疾患、脳血管疾患、糖尿病、悪性腫瘍等がある。

身体の疾病については、発病の原因、発生機序等が解明されつつあり、診断方法や治療方法も進歩している。一方、精神疾患については、ｆＭＲＩ（機能的核磁気共鳴画像）や光トポグラフィー等を用いた診断により、脳の活動状態との関連性が見出されている（例えば、非特許文献１、２参照）。しかしながら、精神疾患の原因や機序については、依然として不明な部分が存在する。

そこで、医師は、精神障害の診断と統計マニュアル第５版（ＤＳＭ−５）、または疾病及び関連保健問題の国際統計分類第１０版（ＩＣＤ−１０）等の精神医療の規格を基準にして、患者における“重度の抑うつ状態”という症状と、性格、既往歴および家族歴等の情報とを考慮し、大うつ病性障害等の精神疾患の診断を行う。

しかしながら、例えば、大うつ病性障害と双極性障害等のように、精神疾患の各々は、互いに症状が類似する部分がある。このため、医師は、患者の精神疾患が大うつ病性障害等とする確定的な診断を行うことが困難な場合がある。また、確定的な診断を行ったとしても、大うつ病性障害における重度の抑うつ状態を引き起こす原因は、例えば、心理的なストレスや葛藤（心因性）、体質や遺伝（内因性）、あるいは身体的疾患（身体因性）等があり、原因の違いにより治療法も異なる。

また、精神疾患は、重度になると治りにくく、治療法も限定されるため、未病段階または早期の段階での発見が求められる。しかしながら、精神疾患は、通常の健康診断では見つけ難く、精神疾患の初期症状は、患者の性格（例えば、甘えや怠惰等）によるものと、周囲の人から見られる場合があり、重度になるまで患者本人も周囲の人も気づかないことが多い。

さらに、職場のストレスを原因とする精神疾患は、患者本人が辛い状況となるのみならず、職場の組織の生産性が低下するという問題がある。そして、精神疾患に対する職場の周囲の人の偏見や無理解等により、職場の環境が改善され難く、患者の重症化が進んでしまう。

そこで、ストレス問診結果と健診結果を用いて健康状態の良否を判定し、判定された健康状態を提示する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、人が発話した音声を解析することにより、感情や心的状態を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献２、３参照）。

特開２０１６−４５０７号公報 特開２００７−２９６１６９号公報 国際公開第２００６／１３２１５９号

長谷川 澄、山縣 文、岩波 明、"精神疾患におけるＭＲＩ画像検査"、昭和学士会誌、第７４巻、第６号、pp.609-613、2014 "First do no harm"、Nature、469、132、2011

ストレス問診等のアンケートでは、診断の対象となる対象者が回答した時点において、対象者が受けているストレスの負荷や対象者の心理状況を把握することができる。しかしながら、アンケートが、対象者に対する仕事の評価が伴う場所（例えば、会社等）で実施される場合、昇進や給与等への影響を恐れて、対象者は、アンケートに対して真実を回答しないことがある。

一つの側面では、本発明は、対象者がアンケートに対して真実を回答しない場合でも、対象者の健康状態を正確に推定することを目的とする。

一つの観点による健康推定装置は、検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、対象者における健康の度合いを示す健康値を算出する第１算出部と、ストレスに関するアンケートに対する対象者の回答を含む回答データを用い、対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出する第２算出部と、健康値とストレス値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する推定部とを有する。

別の観点による健康推定プログラムは、検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、対象者における健康の度合いを示す健康値を算出し、ストレスに関するアンケートに対する対象者の回答を含む回答データを用い、対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出し、健康値とストレス値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する処理をコンピュータに実行させる。

別の観点による健康推定方法では、検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、対象者における健康の度合いを示す健康値を算出し、ストレスに関するアンケートに対する対象者の回答を含む回答データを用い、対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出し、健康値とストレス値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する。

別の観点による健康推定システムは、少なくとも１つの通信端末と、ネットワークを介して通信端末に接続されるサーバとを有する健康推定システムであって、通信端末は、検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、対象者における健康の度合いを示す健康値を算出する第１算出部と、ストレスに関するアンケートに対する対象者の回答を含む回答データを用い、対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出する第２算出部と、健康値およびストレス値をサーバに送信する第１送信部と、送信した健康値およびストレス値に基づいて推定された対象者の健康状態を含む情報をサーバから受信する第１受信部とを有し、サーバは、健康値およびストレス値を通信端末から受信する第２受信部と、健康値とストレス値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する推定部と、推定部により推定された対象者の健康状態を含む情報を通信端末に送信する第２送信部とを有する。

別の観点による健康推定システムは、少なくとも１つの通信端末と、ネットワークを介して通信端末に接続されるサーバとを有する健康推定システムであって、通信端末は、検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを取得する第１取得部と、ストレスに関するアンケートに対する対象者の回答を含む回答データを取得する第２取得部と、音声データおよび回答データをサーバに送信する第１送信部と、送信した音声データおよび回答データに基づいて推定された対象者の健康状態を示す情報をサーバから受信する第１受信部とを有し、サーバは、音声データおよび回答データを通信端末から受信する第２受信部と、受信した音声データを用いて、対象者における健康の度合いを示す健康値を算出する第１算出部と、受信した回答データを用いて、対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出する第２算出部と、健康値とストレス値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する推定部と、推定部により推定された対象者の健康状態を含む情報を通信端末に送信する第２送信部とを有する。

本発明は、対象者がアンケートに対して真実を回答しない場合でも、対象者の健康状態を正確に推定することができる。

健康推定装置の一実施形態を示す図である。 健康推定システムの別の実施形態を示す図である。 図２に示した第１算出部により算出された元気圧の一例を示す図である。 図２に示した第１算出部により算出された活量値の一例を示す図である。 図２に示した推定部における推定処理の一例を示す図である。 図２に示した推定部における推定処理の別例を示す図である。 図２に示した健康推定システムにおける対象者の健康状態の推定処理の一例を示す図である。 健康推定システムの別の実施形態を示す図である。 図８に示した健康推定システムにおける対象者の健康状態の推定処理の一例を示す図である。

以下、図面を用いて実施形態について説明する。

図１は、健康推定装置の一実施形態を示す。

図１に示した健康推定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置と、ハードディスク装置やメモリ等の記憶装置とを有するコンピュータ装置、あるいはスマートフォン等の携帯通信端末である。健康推定装置１００は、第１算出部１０、第２算出部２０および推定部３０を有する。例えば、健康推定装置１００の演算処理装置は、記憶装置に記憶される健康推定プログラムを実行することにより、第１算出部１０、第２算出部２０および推定部３０として機能する。なお、第１算出部１０、第２算出部２０および推定部３０は、健康推定装置１００に搭載されるハードウェアにより実現されてもよい。

なお、健康推定プログラムは、例えば、光ディスク等に記録して頒布することができる。また、健康推定プログラムは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記憶媒体に記録して頒布されてもよい。あるいは、健康推定装置１００は、健康推定プログラムを、健康推定装置１００に含まれるネットワークインタフェースを介して、ネットワークを通じてダウンロードし、記憶装置に格納してもよい。

第１算出部１０は、健康推定装置１００に含まれるマイクロホンを介して、推定の対象である対象者が発話した音声を含む音声データを取得する。第１算出部１０は、例えば、特許文献３と同様に、取得した音声データを用いて、音声のピッチ周波数や基本周波数等を算出し、怒り、喜び、悲しみ、平常等の各感情が出現している度合いを発話単位毎に求める。そして、第１算出部１０は、例えば、求めた各感情の度合いに基づいて、対象者の元気の度合いを示す元気圧を、対象者における健康の度合いとして算出する。第１算出部１０は、算出した元気圧を推定部３０に出力する。元気圧は、健康値の一例である。

なお、対象者の音声データは、健康推定装置１００の記憶装置に予め記憶されてもよく、ネットワーク等を介して、サーバ等の外部の装置から取得されてもよい。

第２算出部２０は、ストレスに関するアンケート、例えば、厚生労働省版ストレスチェック実施プログラムで示される職業性ストレス簡易調査票の設問を、健康推定装置１００に含まれる液晶等のディスプレイに表示させる。そして、第２算出部２０は、健康推定装置１００に含まれるキーボードやタッチパネル等を介して、アンケートに対する対象者の回答を回答データとして取得する。第２算出部２０は、アンケートに応じて定義される対象者の回答データに対する採点の処理を実行し、対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレスリスク値を算出する。第２算出部２０は、算出したストレスリスク値を推定部３０に出力する。ストレスリスク値は、ストレス値の一例である。

推定部３０は、第１算出部１０が算出した元気圧と、第２算出部２０が算出したストレスリスク値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する。例えば、推定部３０は、元気圧とストレスリスク値とに対してクロス集計等の処理を実行し、対象者の健康状態を推定する。そして、健康推定装置１００は、推定部３０により推定された結果を健康推定装置１００のディスプレイに表示する。

図１に示した実施形態では、第１算出部１０は、対象者が発話した音声データを用いて対象者における怒り等の複数の感情の度合いを算出し、算出した各感情の度合いに基づいて対象者の元気の度合いを示す元気圧を算出する。そして、推定部３０は、対象者の感情状態を考慮して算出された対象者の元気圧を、ストレスリスク値と合わせて用いることにより、アンケートの回答時における対象者の心理的な影響を補正でき、被験者の健康状態を客観的に推定できる。この結果、健康推定装置１００は、対象者がアンケートに対して真実を回答しない場合でも、対象者の健康状態を正確に推定することができる。

図２は、健康推定システムの別の実施形態を示す。

図２に示した健康推定システムＳＹＳは、例えば、携帯通信端末２００およびサーバ３００を有する。携帯通信端末２００は、携帯電話通信網またはＷｉ−Ｆｉ（Wireless Fidelity）（登録商標）等の通信規格に基づいて、ネットワークＮＴを介してサーバ３００に接続される。これにより、健康推定システムＳＹＳは、携帯通信端末２００とサーバ３００との協働により、健康推定装置として動作する。

なお、健康推定システムＳＹＳの一部、例えば、サーバ３００は、会社等の組織内のイントラネットで構成されていてもよく、インターネット上にクラウドとして構築されていてもよい。

また、図２では、１つの携帯通信端末２００がサーバ３００に接続されるが、複数の携帯通信端末２００がサーバ３００に接続されてもよい。

図２に示した携帯通信端末２００は、スマートフォンやタブレット型端末等であり、マイク部２１０、入力部２２０、表示部２３０、通信部２４０、第１算出部２５０および第２算出部２６０を有する。例えば、携帯通信端末２００に含まれるＣＰＵ等の演算処理装置は、携帯通信端末２００に含まれるメモリ等の記憶装置に記憶される健康推定プログラムを実行することにより、第１算出部２５０および第２算出部２６０として機能する。なお、第１算出部２５０および第２算出部２６０は、携帯通信端末２００に搭載されるハードウェアにより実現されてもよい。

マイク部２１０は、マイクロホン等であり、対象者が発話する音声を受信し、受信した音声をアナログの電気信号に変換する。マイク部２１０は、例えば、マイク部２１０に含まれるＡＤ（Analog-to-Digital）変換回路を用いて、アナログからデジタルの電気信号に変換し、デジタルの電気信号を第１算出部２５０に出力する。

入力部２２０は、例えば、表示部２３０の表面に配置されるタッチパネル等であり、対象者からの入力指示を受ける。入力部２２０は、例えば、アンケートに対する回答を対象者からの入力指示として受け、受けた回答を第２算出部２６０に出力する。

表示部２３０は、液晶等のディスプレイであり、アンケート等を表示するとともに、サーバ３００から受信したデータを表示する。

通信部２４０は、例えば、携帯電話通信網またはＷｉ−Ｆｉ等の通信規格に基づいて、データを含む信号を、ネットワークＮＴを介して、携帯通信端末２００からサーバ３００に送信する。また、通信部２４０は、ネットワークＮＴを介して、サーバ３００からのデータを含む信号を受信する。通信部２４０は、第１送信部および第１受信部の一例である。

第１算出部２５０は、マイク部２１０を介して、対象者が発話した音声のデジタルの電気信号を、音声データとして取得する。第１算出部２５０は、例えば、図１に示した第１算出部１０と同様に、取得した音声データから、音声のピッチ周波数や基本周波数等を算出し、怒り、喜び、悲しみ、平常等の各感情が出現している度合いを発話単位毎に求める。そして、第１算出部２５０は、例えば、求めた各感情の度合いに基づいて、対象者の元気の度合いを示す元気圧を算出する。

また、第１算出部２５０は、例えば、元気圧を算出した時点を基準にして、所定の期間（例えば、１４日間等）前までに算出した元気圧を用いて、所定の期間における元気圧の平均値と分散値とを算出する。そして、第１算出部２５０は、算出した分散値で平均値を重み付けした値を、活量値（すなわち、平均的な元気圧）として算出する。第１算出部２５０は、算出した元気圧および活量値を通信部２４０に出力するとともに、携帯通信端末２００の記憶装置に記憶する。所定の期間は、第１期間の一例である。

なお、第１算出部２５０は、対象者が発話した音声を取得するために、例えば、表示部２３０に所定の定型文を表示し、対象者に表示された所定の定型文を発話させてもよい。これにより、第１算出部２５０は、定期的に、対象者の音声データを取得でき、対象者の元気圧を算出できる。また、表示部２３０に表示される所定の定型文は、特定の感情を含まない“いろはにほへと”や“ＡＢＣＤＥＦＧ”等でもよく、“あなたのお名前は”や“あなたの誕生日はいつですか”等の質問でもよい。そして、所定の定型文を含むデータは、携帯通信端末２００の記憶装置に記憶されてもよく、サーバ３００に記憶されてもよい。なお、所定の定型文のデータがサーバ３００に記憶される場合、第１算出部２５０は、ネットワークＮＴを介して、所定の定型文のデータをサーバ３００から取得する。

また、第１算出部２５０は、算出した元気圧および活量値を、対象者を示す情報と対応付けして、サーバ３００に記憶してもよい。

第２算出部２６０は、ストレスに関するアンケートとして、例えば、厚生労働省版ストレスチェック実施プログラムで示される職業性ストレス簡易調査票を、表示部２３０に表示する。第２算出部２６０は、入力部２２０を介して、職業性ストレス簡易調査票に対する対象者の回答を回答データとして取得する。なお、第２算出部２６０は、職業性ストレス簡易調査票を用いたが、他の形式のアンケートを用いてもよい。アンケートのデータは、携帯通信端末２００の記憶装置またはサーバ３００に予め記憶され、第２算出部２６０は、アンケートのデータを携帯通信端末２００の記憶装置またはサーバ３００から読み出し、表示部２３０に表示する。

また、アンケートの回答は、マークシート方式等のアンケートの紙面を用いて行われてもよい。この場合、対象者の回答の結果は、マークシートを読み取る装置を用いて読み取られ、対象者の携帯通信端末２００毎に送信されてもよく、サーバ３００に対象者毎に記憶されてもよい。あるいは、ネットワークＮＴに接続されたコンピュータ装置等の端末装置を用いて、アンケートに対する回答を対象者に行わせてもよい。この場合、例えば、ｅ−ラーニングのような、社内向けまたは一般向けにネットワーク上に供されたアンケートに回答する形式であれば、利便性の点から好ましい。

また、アンケートの回答は、対象者毎にスタンドアローンの状態で行い、採点も対象者自身で計算し、採点結果（ストレスリスク値）のみをオンラインで入力する方法としてもよい。この場合、回答内容の詳細については、携帯通信端末２００またはサーバ３００上に記録されない。

第２算出部２６０は、例えば、職業性ストレス簡易調査票等のアンケートに応じて定義される採点の処理を、対象者の回答データに実行し、対象者が受けているストレスに関する情報を取得する。ストレスに関する情報には、例えば、対象者が受けるストレス強度の尺度、対象者の自覚症状の尺度、対象者のストレスに対する耐性の尺度、対象者のストレス状態からの回復性の尺度、および対象者に対する周囲のサポートの尺度の少なくとも１つが含まれる。

対象者が受けているストレス強度の尺度は、対象者が質問に回答する時点で対象者が受けているストレスの強度を示す。ストレス強度の尺度は、例えば、職業性ストレス簡易調査票の場合、全５７問のうち領域「Ａ」に含まれる１７問に対する回答から求められる。なお、ストレス強度の尺度は、職業性ストレス簡易調査票等のように職場における心理的な負担の原因だけでなく、私生活一般におけるストレス要因と合わせて求められてもよい。また、例えば、対人ストレスイベント尺度（橋本剛、“大学生における対人ストレスイベント分類の試み”、社会心理学研究、第１３巻第１号、pp.64-75、1997）等を用いて、ストレス強度の尺度が求められてもよい。

対象者の自覚症状の尺度は、対象者が回答している時点における心理状態を示すもので、例えば、職業性ストレス簡易調査票の場合、領域「Ｂ」に含まれる２９問に対する回答から求められる。自覚症状の尺度は、心理的な負担による心身の自覚症状をチェックするものであり、ストレスを受けた結果の状態を表す。なお、自覚症状の原因となるストレスの要因は、仕事に限らない。また、自覚症状の尺度は、例えば、Beck Depression Inventory （Beck et al.、“An Inventory for measuring depression”、Arch. Gen. Psychiatry、Vol.4、pp.561-571、1961）や、Self-Rating Depression Scale（Zunk et al.、“Self-Rating DeppressionScale in an Outpatient Further Validation of the SDS”、Arch. Gen. Psychiatry、Vol.13、pp.508-515、1965）等のうつ状態を測る尺度を用いて、求められてもよい。

対象者への周囲のサポートの尺度は、職場の上司や同僚、家族、友人、近隣の人々等、対象者と接する人による協力の体制の状況を示す。対象者への周囲のサポートの尺度は、例えば、職業性ストレス簡易調査票の場合、領域「Ｃ」に含まれる９問の回答から求められる。周囲のサポートの尺度は、周囲のサポートが大きくなるに従って、対象者が受けるストレスが緩和されやすいことを示し、対象者のストレス耐性が高まる。なお、周囲のサポートの尺度は、大学生用ソーシャルサポート尺度（片受靖、大貫尚子、“大学生用ソーシャルサポート尺度の作成と信頼性・妥当性の検討”、立正大学心理学研究年報、第５号、pp.37-46、2014）等を用いて求められてもよい。

対象者のストレスに対する耐性の尺度は、同じ程度のストレスを受けた場合に、精神的な障害を招きやすいかどうかを示す尺度であり、例えば、職業性ストレス簡易調査票の場合、領域「Ａ」から領域「Ｃ」の設問の一部の回答を用いて求められる。なお、ストレスの耐性の尺度を求めるにあたり、どの設問の回答を用いて求めるかについては、適宜決定されることが好ましい。すなわち、ストレスの耐性の尺度については、ストレス脆弱性モデルで説明されているように、同じストレスを受けても発症する人と発症しない人が存在し、対象者がストレスに対する脆弱性が大きければ（耐性が小さければ）、小さいストレスでも発症する可能性が高くなる。そこで、第２算出部２６０は、ストレスの負荷と同時に、対象者のストレス耐性を算出することにより、病気に罹る危険度をより正確に求めることができる。

なお、ストレス耐性は、脆弱性（バルナラビリティ）と回復性（レジリエンス）との２つの要素を含み、２つの要素が互いに重なる部分もあると考えられている。ストレスの耐性の尺度を求めるにあたり、２つの要素のうち一方の要素が用いられてもよく、両方の要素が用いられてもよい。発症の過程では複数のリスク要因が関連することから、ストレスの耐性の尺度のうち、脆弱性の尺度を求めることについて、様々なリスク要因の観点から検討されている。例えば、脆弱性の尺度として、自己愛的脆弱性尺度短縮版（上地雄一郎、宮下一博、“対人恐怖傾向の要因としての自己愛的脆弱性，自己不一致，自尊感情の関連性”、パーソナリティ研究、第１７巻、pp.280-291、2009）がある。また、別の脆弱性の尺度として、Rumination-Reflection Questionnaire 日本語版（高野慶輔、丹野義彦、“Rumination-Reflection Questionnaire 日本語版作成の試み”、パーソナリティ研究、第１６巻、pp.259-261、2008）や、日本語版Brief Core Schema Scale（山内貴史、須藤杏寿、丹野義彦、“日本語版Brief Core Schema Scaleの信頼性・妥当性”、心理学研究、第７９巻、pp.498-505、2009）等がある。

また、レジリエンス（回復性）は、心理学においては通常ストレスに対する防衛因子を意味しており、ストレスへの抵抗力と病気に罹った場合の回復力を示す。レジリエンスには、生来備わっている資質的レジリエンスと、生まれた後に獲得される獲得的レジリエンスとがあると考えられている。レジリエンスの尺度については、例えば、二次元レジリエンス要因尺度（平野真理、“レジリエンスの資質的要因・獲得的要因の分類の試み”、パーソナリティ研究、第１９巻、pp.94-106、2010）等がある。なお、資質的レジリエンスは、楽観性、統御力、社交性、行動力の４因子、獲得的レジリエンスは、問題解決志向、自己理解、他者心理の理解の３要因がそれぞれ下位尺度として捉えられている。レジリエンスも対象者により異なることから、ストレスの負荷と同時に対象者のレジリエンスを合わせて測ることにより、病気に罹る危険度をより正確に求めることができる。

このような、セルフチェック方式は、様々な観点から必要に応じて質問を設定することができ、また特にコンピュータ上で記入する方式であれば、サーバ３００上に保存し、これを他の指標と合わせて解析することが可能である。

第２算出部２６０は、例えば、求めた対象者が受けるストレス強度の尺度、対象者の自覚症状の尺度、対象者のストレスに対する耐性の尺度、対象者のストレス状態からの回復性の尺度、および対象者に対する周囲のサポートの尺度の少なくとも１つを用いて、対象者のストレスリスク値を算出する。なお、ストレスリスク値を算出するのに用いる尺度は、アンケートの内容や、対象者が置かれている状況等に応じて、適宜決定されることが好ましい。そして、第２算出部２６０は、算出した対象者のストレスリスク値を、通信部２４０に出力する。

図２に示したサーバ３００は、ＣＰＵ等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶部３２０とを有するコンピュータ装置等である。サーバ３００は、通信部３１０、記憶部３２０および推定部３３０を有する。例えば、サーバ３００の演算処理装置は、記憶部３２０に記憶された健康推定プログラムを実行することにより、推定部３３０として機能する。なお、推定部３３０は、サーバ３００に搭載されるハードウェアにより実現されてもよい。

通信部３１０は、例えば、インターネットの通信規格に基づいて、データを含む信号を、ネットワークＮＴを介して、サーバ３００から携帯通信端末２００に送信する。また、通信部３１０は、ネットワークＮＴを介して、携帯通信端末２００からのデータを含む信号を受信する。通信部３１０は、第２送信部および第２受信部の一例である。

記憶部３２０は、ハードディスク装置等であり、健康推定プログラムを記憶する。また、記憶部３２０は、携帯通信端末２００から受信する元気圧、活量値およびストレスリスク値を、対象者毎に対応付けて記憶する。なお、記憶部３２０は、対象者に発話させる所定の定型文のデータ、および職業性ストレス簡易調査票等のアンケートのデータを記憶してもよい。

推定部３３０は、携帯通信端末２００から受信した対象者の活量値とストレスリスク値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する。推定部３３０の動作については、図５および図６で説明する。

図３は、図２に示した第１算出部２５０により算出された元気圧の一例を示す。図３に示す横軸は日時を示し、縦軸は元気圧を示す。また、図３は、健康な（すなわち、少なくとも精神疾患を患っていない）対象者の元気圧を示す。

図３に示すように、元気圧は、対象者が発話し、マイク部２１０を介して音声データが取得される度に、第１算出部２５０により算出される。図３に示すように、元気圧は、１日のうちでも、対象者がいる周囲の環境に応じて大きく変化する。例えは、対象者が友達や家族等と会話する場合、対象者はリラックスすることにより、元気圧は大きな値となる。一方、対象者が上司や顧客等と会話する場合、対象者は緊張感等を感じるため、元気圧は小さな値になる。なお、対象者が精神疾患を患っている場合、元気圧は、図３に示した元気圧と比べて全体的に小さな値になる傾向があり、元気圧の変動幅も図３の場合と比べて小さくなる傾向がある。

図３に示すように、元気圧の値は、会話の内容や会話の相手、その時の気分によって変動する。そこで、携帯通信端末２００は、例えば、図３に示したグラフを表示部２３０に表示し、対象者に対して、対象者自身が感じる元気の度合いと表示された元気圧の値とを比較させる。これにより、例えば、対象者は、元気があると思っていたが、表示された元気圧が低い場合、仕事等の緊張状態の連続により、思っている以上に疲れていることに気付くことができる。すなわち、携帯通信端末２００は、元気圧をモニタリングすることで、元気圧を上げるための休憩や運動等の気分転換を図ろうとする意識を、対象者に対して起こさせることができる。すなわち、毎日体重計に乗って体重を測るのと同様に、自己の健康維持のための意識を向上させ、精神疾患等の病気を未然に防ぐことができる。

図４は、図２に示した第１算出部２５０により算出された活量値の一例を示す。図４に示す横軸は月日を示し、縦軸は活量値を示す。なお、図４は、図３に示した対象者の活量値を示す。また、図４に示した活量値は、所定の期間を１４日間とした場合の値を示す。

図４に示すように、活量値は、１４日間という期間における元気圧の平均値と分散値とに基づいて算出されることにより、図３に示した元気圧と比べて、ほぼ一定の値を示す。しかしながら、対象者が長期に亘ってストレスの影響を受けている、あるいは風邪等の身体的不調を患っている場合、図４に示すように、活量値も徐々に減少する傾向を示す。一方、対象者に影響を与えていたストレスが緩和された、あるいは風邪等から回復した場合、活量値は徐々に上昇する傾向を示す。

図５は、図２に示した推定部３３０における推定処理の一例を示す。すなわち、図５は、推定部３３０における推定処理に用いられる、横軸が活量値、縦軸がストレスリスク値のクロス集計を示す。

図２に示した第２算出部２６０が算出するストレスリスク値は、例えば、職業性ストレス簡易調査票の場合、領域「Ｂ」の合計点数、または領域「Ａ」、「Ｃ」の合計点数のいずれかで表される。例えば、ストレスリスク値が、領域「Ｂ」の合計点数が７７点以上、あるいは領域「Ａ」、「Ｃ」の合計点数が７６点以上、かつ領域「Ｂ」の合計点数が６３点以上の場合、対象者は“高ストレス者”と選定される。そこで、図５では、対象者が高ストレス者と選定されるストレスリスク値を、閾値αで示す。そして、推定部３３０は、ストレスリスク値が閾値α以上の場合、対象者を高ストレス者と推定し、ストレスリスク値が閾値αより小さい場合、対象者を高ストレス者でないと推定する。閾値αは、第２閾値の一例である。

なお、図５では、推定部３３０は、１つの閾値αを用いて、対象者が高ストレス者か否かを推定したが、複数の閾値が設定され、設定された複数の閾値と対象者のストレスリスク値との比較に基づいて、対象者が受けているストレスの負荷の大きさを推定してもよい。そして、設定される閾値の数は、対象者の職種、年齢、性別、対象者の属する組織の特性により適宜決定されることが好ましく、１から９個程度（すなわち、２から１０個の区分程度）が好ましい。さらには、設定される閾値の数は、１から６個（すなわち、２から７個の区分）が好ましく、１から４個（すなわち、２から５個の区分）が最も好ましい。例えば、図５に示すように、１つの閾値αを設定した場合（すなわち、２つの区分の場合）、高ストレス者の領域には、３％から２０％の対象者が、好ましくは５％から１０％の対象者が分類されるものと推定される。

しかしながら、ストレスリスク値は、職業性ストレス簡易調査票等のアンケートの回答に基づいて、第２算出部２６０により算出される値であり、対象者の主観的な影響が含まれる。例えば、対象者の主観的な影響には、回答の内容により、会社等の組織において自己の評価を下げるのではないか等の不安等が含まれ、必ずしも対象者がアンケートに対して正直に回答しない場合がある。また、ストレスの負荷の大きさは、対象者の日々における仕事量や、対人関係における質等により変化するため、アンケートを回答する時期により、第２算出部２６０が算出するストレスリスク値は、大きく変化してしまう。

そこで、推定部３３０は、図５に示すように、対象者の音声データを用いて第１算出部２５０により算出された活量値と、ストレスリスク値とのクロス集計に基づいて、対象者の主観的な影響を補正し、対象者の健康状態を推定する。例えば、図５に示すように、推定部３３０は、活量値と閾値βとの比較に基づいて、対象者における健康状態を推定する。例えば、対象者の活量値が閾値β（例えば、３５等の値）以上の場合、推定部３３０は、対象者の健康状態は良い、すなわち抑うつ症状等の精神疾患を患っていないと推定する。一方、対象者の活量値が閾値βより小さい場合、推定部３３０は、対象者の健康状態は悪い、すなわち抑うつ症状等の精神疾患を患っていると推定する。閾値βは、第１閾値の一例である。

なお、図５では、推定部３３０は、１つの閾値βを用いて、対象者の健康状態を推定したが、複数の閾値が設定され、設定された複数の閾値と対象者の活量値との比較に基づいて、対象者の健康状態を推定してもよい。そして、設定される閾値の数は、対象者の職種、年齢、性別、対象者の属する組織の特性により適宜決定されることが好ましく、１から９個程度（すなわち、２から１０個の区分程度）が好ましい。さらには、設定される閾値の数は、１から６個（すなわち、２から７個の区分）が好ましく、１から４個（すなわち、２から５個の区分）が最も好ましい。例えば、図５に示すように、３５等の値の閾値βを設定した場合（すなわち、２つの区分の場合）、活量値が閾値βより小さい領域には、５％から１０％の対象者が分類され、活量値が閾値β以上の領域には、９０％から９５％の対象者が分類されるものと推定される。

推定部３３０は、活量値が閾値βより小さく、かつストレスリスク値が閾値α以上（すなわち、図５に示したクロス集計の左上の領域）の場合、対象者の健康状態は不良で、強いストレスにより対象者の心が疲弊している可能性があると推定する。また、推定部３３０は、活量値が閾値β以上、かつストレスリスク値が閾値α以上（すなわち、図５に示したクロス集計の右上の領域）の場合、対象者は実際よりもストレスを過剰に感じている（偽陽性）の可能性があると推定する。また、推定部３３０は、活量値が閾値βより小さく、かつストレスリスク値が閾値αより小さい、図５に示したクロス集計の左下の領域の場合、対象者は実際のストレスを知覚していない（偽陰性）の可能性があると推定する。また、推定部３３０は、活量値が閾値β以上、かつストレスリスク値が閾値αより小さい、図５に示したクロス集計の右下の領域の場合、対象者の健康状態は良いと推定する。そして、推定部３３０は、推定の結果を、通信部３１０に出力する。

なお、推定部３３０は、推定の結果に対する助言等を示す情報を、推定の結果に付加してもよい。例えば、推定部３３０は、健康状態が良好と推定した対象者に対して、年齢や性別等の属性が類似し、健康状態が良好と推定された他の対象者と同様の行動を提案する等の助言を示す情報を、推定の結果に付加する。この場合、サーバ３００は、対象者の日頃の生活習慣、趣味、仕事等に関する情報を予め取得し、記憶部３２０に記憶することが好ましい。また、サーバ３００は、推定の結果に応じた助言を示す情報のデータを、個別フィードバックのデータとして記憶部３２０に記憶していることが好ましい。

また、推定部３３０は、健康状態が不良と推定した対象者に対して、保健師や産業医等との面談、人間ドック等詳細な健康診断を勧める等の助言を示す情報を、推定の結果に付加する。この場合、推定部３３０は、必要に応じて、対象者に関する情報を産業医等のコンピュータ装置等に通知し、認知行動療法等の心理的介入を行うことが好ましい。

また、推定部３３０は、実際よりもストレスを過剰に感じている（偽陽性）の可能性があると推定した対象者に対して、他罰傾向が強く、上司や同僚との人間関係が上手くいっていない等の社会一般に対する不満が溜まっている可能性があり、何らかの認知の歪みを有している可能性があるため、カウンセリングを勧める等の助言を示す情報を、推定の結果に付加する。また、推定部３３０は、偽陽性と推定した対象者に対して、必要に応じてアサーショントレーニングや交流分析等の心理教育を受けるよう勧める助言を示す情報を付加してもよい。

また、推定部３３０は、実際のストレスを知覚していない（偽陰性）の可能性があると推定した対象者に対して、自罰的傾向が強く、他人の要求を断れずに無理をする等、何らかの認知の歪みを有している可能性があるため、カウンセリングや産業医等との面談を勧める助言を示す情報を、推定の結果に付加する。この場合、推定部３３０は、必要に応じて、対象者に関する情報を産業医等のコンピュータ装置等に通知し、認知行動療法等の心理的介入を行うことが好ましい。

図６は、図２に示した推定部３３０における推定処理の別例を示す。すなわち、図６は、推定部３３０における推定処理に用いられる、横軸が活量値の変化量、縦軸がストレスリスク値のクロス集計を示す。なお、ストレスリスク値および閾値αについては、図５の場合と同一または同様であり、詳細な説明は省略する。

活量値の変化量は、図４に示すように、７日間や１４日間等の期間において、活量値の変化の傾向を示す。すなわち、活量値は、対象者において、特段の環境の変化や体調の変化がない限り、安定した値を示す。しかしながら、対象者において、職場の環境の変化や体調の変化が生じた場合、図４に示すように、活量値は、緩やかな減少等の変化を示す。このため、活量値そのものよりも、活量値が示す変化を見ることにより、将来における対象者の健康状態を推定することが可能となる。そこで、７日間や１４日間等の期間において、活量値の変化量が、−１０等のマイナスの値γ以上減少した場合は、“減少”と定義する。また、活量値の変化量が、マイナスの値γからプラスの値γの範囲内の場合は、“維持”と定義し、１０等のプラスの値γ以上増加した場合は、“増加”と定義する。すなわち、図６に示したクロス集計では、活量値の変化量を３つに区分する。なお、区分の数は、対象者の職種、年齢、性別、対象者の属する組織の特性により適宜決定されることが好ましい。７日間や１４日間等の期間は、第２期間の一例である。

また、“減少”、“維持”、“増加”の各区分は、７日間や１４日間等の期間における活量値の変化率（または変化の傾き）に基づいて定義されてもよい。

そして、推定部３３０は、図６に示したクロス集計に基づいて、例えば、活量値の変化量が“減少”、かつストレスリスク値が閾値α以上の場合、対象者の健康状態は悪化していると推定する。この場合、推定部３３０は、図５に示したクロス集計と合わせることで、例えば、対象者の活量値が閾値β付近の値の場合、近い将来、対象者は抑うつ症状等の精神疾患を発症する可能性があり、要注意と推定してもよい。

また、推定部３３０は、図６に示したクロス集計に基づいて、活量値の変化量が“増加”、かつストレスリスク値が閾値α以上の場合、対象者の健康状態は快方に向かっている、あるいは偽陽性の可能性があると推定する。また、推定部３３０は、活量値の変化量が“維持”、かつストレスリスク値が閾値α以上の場合、対象者の健康状態は維持されていると推定する。

一方、推定部３３０は、活量値の変化量が“増加”、かつストレスリスク値が閾値αより小さい場合、対象者の健康状態は良好、あるいは良化していると推定する。また、推定部３３０は、活量値の変化量が“維持”、かつストレスリスク値が閾値αより小さい場合、対象者の健康状態は維持されていると推定する。また、推定部３３０は、活量値の変化量が“減少”、かつストレスリスク値が閾値αより小さい場合、対象者の健康状態は悪化しており注意が必要である、あるいは偽陰性の可能性があると推定する。そして、推定部３３０は、推定の結果を通信部３１０に出力する。

なお、推定部３３０は、図５の場合と同様に、推定の結果に対する助言等を示す情報を、推定の結果に付加してもよい。

また、活量値の変化量が“増加”または“減少”の場合、転職や昇進、または結婚等の大きなライフイベントがあったと考えられ、産業医やカウンセラーによるヒアリングが行われることが有効である。また、活量値の変化量が“増加”または“減少”の原因が、会社内かそれ以外か、あるいは人間関係かそれ以外か等により対処法が異なる場合がある。また、推定部３３０による推定の結果が、偽陰性または偽陽性の可能性がある場合、うつ病尺度や非定型うつ病尺度等のテストを対象者に対して行い、対象者の病態をより正確に判別するのが好ましい。

このように、ストレスリスク値と活量値の変化量とのクロス集計を行うことにより、対象者がメンタルヘルスを含めた健康管理を強く意識させることができ、対象者の健康状態を維持させることができる。また、産業医等との連携により、会社等における組織全体のメンタルヘルスの意識を高めさせることで、対象者が無理なく発症前に産業医等を受診させる、あるいは心理教育を受けさせることができ、組織全体の活力や生産性を高めることができる。

図７は、図２に示した健康推定システムＳＹＳにおける対象者の健康状態の推定処理の一例を示す。図７に示した処理は、携帯通信端末２００およびサーバ３００の演算処理装置が健康推定プログラムを実行することにより実現される。すなわち、図７は、健康推定プログラムおよび健康推定方法の別の実施形態を示す。

ステップＳ１００では、第１算出部２５０は、マイク部２１０を介して、対象者が発話した音声のデジタルの電気信号を、音声データとして取得する。

次に、ステップＳ１１０では、第１算出部２５０は、ステップＳ１００で取得された音声データから、対象者の元気圧を算出する。また、第１算出部２５０は、元気圧を算出した時点を基準にして、所定の期間（例えば、１４日間等）前までに算出した元気圧を用いて、平均的な元気圧である活量値を算出する。

次に、ステップＳ１２０では、第２算出部２６０は、入力部２２０を介して、職業性ストレス簡易調査票等のアンケートに対する対象者の回答を回答データとして取得する。

次に、ステップＳ１３０では、第２算出部２６０は、職業性ストレス簡易調査票等のアンケートに応じて定義される採点の処理を、ステップＳ１２０で取得された回答データに実行し、対象者のストレスリスク値を算出する。

なお、ステップＳ１００−Ｓ１１０の処理のセットと、ステップＳ１２０−Ｓ１３０の処理のセットとは、直列に実行されてもよく、並列に実行されてもよい。

次に、ステップＳ１４０では、通信部２４０は、ステップＳ１１０で算出された元気値および活量値と、ステップＳ１３０で算出されたストレスリスク値とを、ネットワークＮＴを介して、サーバ３００に送信する。

次に、ステップＳ１５０では、通信部２４０は、ネットワークＮＴを介して、サーバ３００から対象者の健康状態に対する推定の結果を受信する。そして、通信部２４０は、受信した推定の結果を表示部２３０に出力し、表示部２３０は、推定の結果を表示する。なお、受信した推定の結果に、推定された対象者の健康状態に対する助言等を示す情報が付加されている場合、表示部２３０は、推定の結果とともに、助言等を示す情報も表示する。

一方、ステップＳ２００では、通信部３１０は、ステップＳ１４０で送信された対象者の元気圧、活量値およびストレスリスク値を、ネットワークＮＴを介して、携帯通信端末２００から受信する。

次に、ステップＳ２１０では、推定部３３０は、ステップＳ２００で受信した対象者の活量値およびストレスリスク値に、図５および図６に示した少なくとも１つの推定処理を実行し、対象者の健康状態を推定する。また、記憶部３２０が推定の結果に対する助言等を示す情報のデータを記憶する場合、推定部３３０は、推定の結果に対応する助言を示す情報を読み出し、読み出した情報を推定の結果に付加する。

次に、ステップＳ２２０では、通信部３１０は、ネットワークＮＴを介して、対象者の健康状態の推定の結果を携帯通信端末２００に送信する。

そして、健康推定システムＳＹＳは、携帯通信端末２００が対象者の音声データおよび回答データを取得する度に、ステップＳ１００からステップＳ１５０の処理、およびステップＳ２００からステップＳ２２０の処理を繰り返し実行する。

図２から図７に示した実施形態では、第１算出部２５０は、対象者が発話した音声データを用いて対象者における怒り等の複数の感情の度合いを算出し、算出した各感情の度合いに基づいて対象者の元気の度合いを示す元気圧、および平均的な元気圧である活量値を算出する。そして、推定部３３０は、対象者の感情状態を考慮して算出された活量値を、ストレスリスク値と合わせて用いることにより、ストレスリスク値に含まれるアンケートの回答時における対象者の心理的な影響を補正でき、被験者の健康状態を客観的に推定できる。この結果、健康推定システムＳＹＳは、対象者がアンケートに対して真実を回答しない場合でも、対象者の健康状態を正確に推定することができる。

また、健康推定システムＳＹＳは、対象者の元気圧をモニタリングすることで、元気圧を上げるための休憩や運動等の気分転換を図ろうとする意識を、対象者に対して起こさせることができる。これにより、毎日体重計に乗って体重を測るのと同様に、自己の健康維持のための意識を向上させ、精神疾患等の病気を未然に防ぐことができる。

また、図２に示した健康推定システムＳＹＳは、音声データおよび回答データと、血液検査、尿検査等の対象者の健康診断の結果を示す診断データと合わせて、対象者の健康状態を推定してもよい。これにより、対象者の総合的な健康管理を行うことができる。なお、対象者の診断データは、例えば、サーバ３００の記憶部３２０に予め記憶されていることが好ましい。

また、診断データには、ＡＬＴ、γ−ＧＴＰ、総蛋白、アルブミン、アルブミン対グロブリン比、コレステロール、グリコアルブミン、赤血球数、ヘモグロビン量、ヘマトクリット量、平均赤血球容積、平均赤血球ヘモグロビン量、平均赤血球ヘモグロビン濃度、白血球数、血小板数等が含まれることが好ましい。さらに、診断データには、Ｘ線検査、心電図、眼底検査等が含まれてもよい。

また、診断データの代わりに、呼吸数、脈拍、血圧、体温等のバイタルデータや、喫煙、睡眠、食事、運動量等の生活習慣に関するデータが、記憶部３２０に記憶され、対象者の健康状態の推定に用いられてもよい。なお、バイタルデータや生活習慣のデータの一部は、例えば、対象者にウエアラブル端末が装着されることにより、取得されてもよい。そして、ウエアラブル端末は、ネットワークＮＴを介して、取得したデータをサーバ３００に送信し、サーバ３００は、受信したデータを記憶部３２０に記憶してもよい。

また、携帯通信端末２００が、会社の従業員の各々に配布されることにより、部署ごと、年齢ごと等、属性ごとにメンタルヘルスを含めた健康管理を行うことができ、これら属性ごとにリスクの出現状況を把握することができる。例えば、メンタル的に高リスクな部署等を把握することができ、心理教育や心理療法等の心理的介入を迅速に行うことができる。

また、産業医等の健康管理者（ストレスチェック制度においては実施者）が、ネットワークＮＴを介して接続されたコンピュータ装置等を用いて、サーバ３００の記憶部３２０に記憶された対象者ごとの元気圧、活量値、ストレスリスク値、回答データ等の情報を閲覧できるようにしてもよい。産業医等は、対象者の情報を閲覧することにより、対象者に対するカウンセリング、心理的介入等が必要と判断した場合、対象者の携帯通信端末２００にその旨を通知してもよく、産業医と面談するよう指示してもよい。

また、産業医等は、対象者の健康状態の推定結果から、ストレスが高いと判定した場合、対象者に対していくつかの尺度によるテストを、対象者の携帯通信端末２００に出力し、対象者による回答の結果から、ストレスが高い原因や障害の程度等を判定してもよい。また、産業医等は、ストレスが高い原因や障害の程度等の判定結果に基づいて、対象者それぞれに適切な介入プログラムを施してもよい。あるいは、産業医等は、対象者との面談の結果、精神疾患のリスクがあると認められた場合、その程度に応じて、対象者に心理教育や心理療法を行ってもよく、精神科や心療内科等の医師を紹介してもよい。さらに、産業医等は、高リスクの対象者がいる部署に対しても心理教育を行うことにより、メンタルヘルスに関する正しい認知と理解の向上とを図ってもよい。

また、健康推定システムＳＹＳは、大うつ病や、抑うつ状態を伴う障害や病気、例えば気分変調症、双極II型障害、非定型うつ病、適応障害、パーソナリティ障害、内分泌疾患、糖尿病、がん、睡眠時無呼吸症候群、認知症などを早い段階で、可能な限り未病の段階で捉えることを第一の目的とする。しかしながら、対象者が精神疾患にり患していると推定された場合、健康推定システムＳＹＳは、産業医等に通知してもよく、対象者に精神科医や心療内科医を紹介してもよい。これにより、産業医等は、適切な心理療法や薬物療法を対象者に対して迅速に行うことができる。特に、健康推定システムＳＹＳを用いたコンピュータ認知行動療法は、未病段階でセルフヘルプとして取り組むことができる。

図８は、健康推定システムの別の実施形態を示す。図２で説明した要素と同一または同様の機能を有する要素については、同一または同様の符号を付し、これらについては、詳細な説明を省略する。

図８に示した健康推定システムＳＹＳ１は、例えば、携帯通信端末２００、サーバ３００および端末装置４００を有する。携帯通信端末２００は、携帯電話通信網またはＷｉ−Ｆｉ等の通信規格に基づいて、ネットワークＮＴを介してサーバ３００および端末装置４００に接続される。そして、健康推定システムＳＹＳ１は、携帯通信端末２００とサーバ３００との協働により、健康推定装置として動作する。

なお、図８では、１つの携帯通信端末２００がサーバ３００および端末装置４００に接続されるが、複数の携帯通信端末２００がサーバ３００および端末装置４００に接続されてもよい。

図８に示した携帯通信端末２００は、スマートフォンやタブレット型端末等であり、マイク部２１０、入力部２２０、表示部２３０ａ、通信部２４０ａ、第１取得部２７０および第２取得部２８０を有する。例えば、携帯通信端末２００の演算処理装置は、携帯通信端末２００の記憶装置に記憶される健康推定プログラムを実行することにより、第１取得部２７０および第２取得部２８０として機能する。なお、第１取得部２７０および第２取得部２８０は、携帯通信端末２００に搭載されるハードウェアにより実現されてもよい。

表示部２３０ａは、液晶等のディスプレイであり、アンケート等を表示するとともに、サーバ３００や端末装置４００から受信したデータを表示する。

通信部２４０ａは、例えば、携帯電話通信網またはＷｉ−Ｆｉ等の通信規格に基づいて、データを含む信号を、ネットワークＮＴを介して、携帯通信端末２００からサーバ３００または端末装置４００に送信する。また、通信部２４０ａは、ネットワークＮＴを介して、サーバ３００および端末装置４００からのデータを含む信号を受信する。通信部２４０ａは、第１送信部および第１受信部の一例である。

第１取得部２７０は、マイク部２１０を介して、対象者が発話した音声のデジタルの電気信号を、音声データとして取得する。第１算出部２５０は、取得した対象者の音声データを通信部２４０ａに出力する。

なお、第１取得部２７０は、対象者が発話した音声を取得するために、例えば、表示部２３０ａに所定の定型文を表示し、対象者に表示された所定の定型文を発話させてもよい。これにより、第１取得部２７０は、定期的に、対象者の音声データを取得できる。また、所定の定型文を含むデータは、携帯通信端末２００の記憶装置に記憶されてもよく、サーバ３００に記憶されてもよい。なお、所定の定型文のデータがサーバ３００に記憶される場合、第１取得部２７０は、ネットワークＮＴを介して、所定の定型文のデータをサーバ３００から取得する。

第２取得部２８０は、ストレスに関するアンケートとして、例えば、厚生労働省版ストレスチェック実施プログラムで示される職業性ストレス簡易調査票を、表示部２３０ａに表示する。第２取得部２８０は、入力部２２０を介して、職業性ストレス簡易調査票に対する対象者の回答を回答データとして取得する。なお、第２取得部２８０は、職業性ストレス簡易調査票を用いたが、他の形式のアンケートを用いてもよい。また、アンケートのデータは、携帯通信端末２００の記憶装置またはサーバ３００に予め記憶され、第２取得部２８０は、アンケートのデータを携帯通信端末２００の記憶装置またはサーバ３００から読み出し、表示部２３０ａに表示する。そして、第２取得部２８０は、取得した対象者の回答データを通信部２４０ａに出力する。

サーバ３００は、例えば、通信部３１０、記憶部３２０、推定部３３０ａ、第１算出部３４０および第２算出部３５０を有する。例えば、サーバ３００の演算処理装置は、記憶部３２０に記憶された健康推定プログラムを実行することにより、推定部３３０ａ、第１算出部３４０および第２算出部３５０として機能する。なお、推定部３３０ａ、第１算出部３４０および第２算出部３５０は、サーバ３００に搭載されるハードウェアにより実現されてもよい。

第１算出部３４０は、例えば、図２に示した第１算出部２５０と同様に、通信部３１０を介して、携帯通信端末２００から受信した対象者の音声データから、音声のピッチ周波数や基本周波数等を算出し、怒り等の各感情が出現している度合いを発話単位毎に求める。そして、第１算出部３４０は、例えば、求めた各感情の度合いに基づいて、対象者の元気圧を算出する。また、第１算出部３４０は、例えば、元気圧を算出した時点を基準にして、所定の期間（例えば、１４日間等）前までに算出した元気圧を用いて、所定の期間における元気圧の平均値と分散値とを算出する。第１算出部３４０は、算出した分散値で平均値を重み付けした値を、活量値（すなわち、平均的な元気圧）として算出する。第１算出部３４０は、算出した元気圧および活量値を推定部３３０ａに出力するとともに、対象者を示す情報と対応付けして記憶部３２０に記憶する。

第２算出部３５０は、図２に示した第２算出部２６０と同様に、職業性ストレス簡易調査票等のアンケートに応じて定義される採点の処理を、携帯通信端末２００から受信した対象者の回答データに実行し、対象者が受けているストレスに関する情報を取得する。そして、第２算出部３５０は、例えば、取得したストレスに関する情報のうち、対象者が受けるストレス強度の尺度、対象者の自覚症状の尺度、対象者のストレスに対する耐性の尺度、対象者のストレス状態からの回復性の尺度、および対象者に対する周囲のサポートの尺度の少なくとも１つを用いて、対象者のストレスリスク値を算出する。第２算出部３５０は、算出した対象者のストレスリスク値を推定部３３０ａに出力する。

推定部３３０ａは、図２に示した推定部３３０と同様に、第１算出部３４０により算出された対象者の活量値と、第２算出部３５０により算出されたストレスリスク値とに基づいて、対象者の健康状態を推定する。

端末装置４００は、ＣＰＵ等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶装置と、キーボード等の入力装置と、液晶等のディスプレイとを有するコンピュータ装置である。端末装置４００は、例えば、産業医等の健康管理者（ストレスチェック制度においては実施者）により使用され、サーバ３００の記憶部３２０に記憶された各対象者の元気圧、活量値、ストレスリスク値、回答データ等の情報を閲覧できる。また、端末装置４００は、産業医等による操作に基づいて、各対象者の情報を表示するとともに、産業医等により対象者に対するカウンセリングや心理的介入等が必要と判断された場合、対象者の携帯通信端末２００にその旨を通知する。

図９は、図８に示した健康推定システムＳＹＳ１における対象者の健康状態の推定処理の一例を示す。図９に示した処理は、携帯通信端末２００およびサーバ３００の演算処理装置が健康推定プログラムを実行することにより実現される。すなわち、図９は、健康推定プログラムおよび健康推定方法の別の実施形態を示す。

なお、図９に示したステップの処理のうち、図７に示したステップと同一または同様の処理を示すものについては、同一のステップ番号を付す。

ステップＳ１００では、第１取得部２７０は、マイク部２１０を介して、対象者が発話した音声のデジタルの電気信号を、音声データとして取得する。

次に、ステップＳ１２０では、第２取得部２８０は、入力部２２０を介して、職業性ストレス簡易調査票等のアンケートに対する対象者の回答を回答データとして取得する。

なお、ステップＳ１００の処理およびステップＳ１２０の処理は、直列に実行されてもよく、並列に実行されてもよい。

次に、ステップＳ１４５では、通信部２４０ａは、ステップＳ１００で取得された音声データと、ステップＳ１２０で取得された回答データとを、ネットワークＮＴを介して、サーバ３００に送信する。

次に、ステップＳ１５０では、通信部２４０ａは、ネットワークＮＴを介して、サーバ３００から対象者の健康状態に対する推定の結果を受信する。そして、通信部２４０ａは、受信した推定の結果を表示部２３０ａに出力し、表示部２３０ａは、推定の結果を表示する。なお、受信した推定の結果に、推定された対象者の健康状態に対する助言等を示す情報が付加されている場合、表示部２３０ａは、推定の結果とともに、助言等の情報も表示する。

一方、ステップＳ２０１では、通信部３１０は、ステップＳ１４５で送信された対象者の音声データおよび回答データを、ネットワークＮＴを介して、携帯通信端末２００から受信する。

次に、ステップＳ２０３では、第１算出部３４０は、ステップＳ２０１で受信された音声データから、対象者の元気圧を算出する。また、第１算出部３４０は、元気圧を算出した時点を基準にして、所定の期間（例えば、１４日間等）前までに算出した元気圧を用いて、平均的な元気圧である活量値を算出する。

次に、ステップＳ２０５では、第２算出部３５０は、職業性ストレス簡易調査票等のアンケートに応じて定義される採点の処理を、ステップＳ２０１で受信された回答データに実行し、対象者のストレスリスク値を算出する。

次に、ステップＳ２１０では、推定部３３０ａは、ステップＳ２０３で算出された対象者の活量値と、ステップＳ２０５で算出された対象者のストレスリスク値とに、図５および図６に示した少なくとも１つの推定処理を実行し、対象者の健康状態を推定する。また、記憶部３２０が推定の結果に対する助言等を示す情報のデータを記憶する場合、推定部３３０ａは、推定の結果に対応する助言を示す情報を読み出し、読み出した情報を推定の結果に付加する。

次に、ステップＳ２２０では、通信部３１０は、ネットワークＮＴを介して、対象者の健康状態の推定の結果を携帯通信端末２００に送信する。

そして、健康推定システムＳＹＳ１は、携帯通信端末２００が対象者の音声データおよび回答データを取得する度に、ステップＳ１００からステップＳ１５０の処理、およびステップＳ２０１からステップＳ２２０の処理を繰り返し実行する。

また、ステップＳ２２０において、通信部３１０は、ネットワークＮＴを介して、対象者の健康状態の推定の結果を端末装置４００に出力してもよい。これにより、産業医等の健康管理者は、健康状態が不良の対象者、または近い将来に健康状態が不良になると推定される対象者に対する処置を迅速に行うことができる。この場合、産業医等は、例えば、端末装置４００を用いて、サーバ３００の記憶部３２０に記憶された各対象者の元気圧、活量値、ストレスリスク値、回答データ等の情報を閲覧することが好ましい。そして、産業医等は、対象者に対するカウンセリングや心理的介入等が必要と判断した場合、端末装置４００を用いて、対象者の携帯通信端末２００にその旨を通知、あるいは産業医等と面談するよう指示することが好ましい。

また、産業医等は、対象者の健康状態の推定結果から、ストレスが高いと判定した場合、端末装置４００を用いて、対象者に対していくつかの尺度によるテストを、対象者の携帯通信端末２００に出力し、対象者による回答の結果から、ストレスが高い原因や障害の程度等を判定し、対象者それぞれに適切な介入プログラムを施してもよい。あるいは、産業医等は、対象者との面談の結果に基づいて、精神疾患のリスクがあると認められた場合、端末装置４００を用いて、リスクの程度に応じて、対象者に心理教育や心理療法等を行ってもよく、精神科や心療内科等の医師を紹介してもよい。さらに、産業医等は、端末装置４００を用いて、高リスクの対象者がいる部署に対しても心理教育を行うことにより、メンタルヘルスに関する正しい認知と理解の向上とを図ってもよい。

図８および図９に示した実施形態では、第１算出部３４０は、対象者が発話した音声データを用いて対象者における怒り等の複数の感情の度合いを算出し、算出した各感情の度合いに基づいて対象者の元気の度合いを示す元気圧、および平均的な元気圧である活量値を算出する。そして、推定部３３０ａは、対象者の感情状態を考慮して算出された活量値を、ストレスリスク値と合わせて用いることにより、ストレスリスク値に含まれるアンケートの回答時における対象者の心理的な影響を補正でき、被験者の健康状態を客観的に推定できる。この結果、健康推定システムＳＹＳ１は、対象者がアンケートに対して真実を回答しない場合でも、対象者の健康状態を正確に推定することができる。

また、健康推定システムＳＹＳ１は、対象者の元気圧をモニタリングすることで、元気圧を上げるための休憩や運動等の気分転換を図ろうとする意識を、対象者に対して起こさせることができる。これにより、毎日体重計に乗って体重を測るのと同様に、自己の健康維持のための意識を向上させ、精神疾患等の病気を未然に防ぐことができる。

また、図８に示した健康推定システムＳＹＳ１は、音声データおよび回答データと、血液検査、尿検査等の対象者の健康診断の結果を示す診断データと合わせて、対象者の健康状態を推定してもよい。これにより、対象者の総合的な健康管理を行うことができる。なお、対象者の診断データは、例えば、サーバ３００の記憶部３２０に予め記憶されていることが好ましい。

また、診断データには、ＡＬＴ、γ−ＧＴＰ、総蛋白、アルブミン、アルブミン対グロブリン比、コレステロール、グリコアルブミン、赤血球数、ヘモグロビン量、ヘマトクリット量、平均赤血球容積、平均赤血球ヘモグロビン量、平均赤血球ヘモグロビン濃度、白血球数、血小板数等が含まれることが好ましい。さらに、診断データには、Ｘ線検査、心電図、眼底検査等が含まれてもよい。

また、診断データの代わりに、呼吸数、脈拍、血圧、体温等のバイタルデータや、喫煙、睡眠、食事、運動量等の生活習慣に関するデータが、記憶部３２０に記憶され、対象者の健康状態の推定に用いられてもよい。なお、バイタルデータや生活習慣のデータの一部は、例えば、対象者にウエアラブル端末が装着されることにより、取得されてもよい。そして、ウエアラブル端末は、ネットワークＮＴを介して、取得したデータをサーバ３００に送信し、サーバ３００は、受信したデータを記憶部３２０に記憶してもよい。

また、携帯通信端末２００が、会社の従業員の各々に配布されることにより、部署ごと、年齢ごと等、属性ごとにメンタルヘルスを含めた健康管理を行うことができ、これら属性毎にリスクの出現状況を把握することができる。例えば、メンタル的に高リスクな部署等を把握することができ、心理教育や心理療法等の心理的介入を迅速に行うことができる。

また、健康推定システムＳＹＳ１は、大うつ病や、抑うつ状態を伴う障害や病気、例えば気分変調症、双極II型障害、非定型うつ病、適応障害、パーソナリティ障害、内分泌疾患、糖尿病、がん、睡眠時無呼吸症候群、認知症などを早い段階で、可能な限り未病の段階で捉えることを第一の目的とする。しかしながら、対象者が精神疾患にり患していると推定された場合、健康推定システムＳＹＳ１は、産業医等に通知してもよく、対象者に精神科医や心療内科医を紹介してもよい。これにより、産業医等は、適切な心理療法や薬物療法を対象者に対して迅速に行うことができる。特に、健康推定システムＳＹＳ１を用いたコンピュータ認知行動療法は、未病段階でセルフヘルプとして取り組むことができる。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。

１０，２５０，３４０…第１算出部；２０，２６０，３５０…第２算出部；３０，３３０，３３０ａ…推定部；１００…健康推定装置；２００…携帯通信端末；２１０…マイク部；２２０…入力部；２３０，２３０ａ…表示部；２４０，２４０ａ，３１０…通信部；２７０…第１取得部；２８０…第２取得部；３００…サーバ；４００…端末装置；ＮＴ…ネットワーク；ＳＹＳ，ＳＹＳ１…健康推定システム

Claims (13)

1. 検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、前記対象者における健康の度合いを示す健康値を算出する第１算出部と、
   ストレスに関するアンケートに対する前記対象者の回答を含む回答データを用い、前記対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出する第２算出部と、
   前記健康値と前記ストレス値とに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する推定部と
   を備えることを特徴とする健康推定装置。
2. 請求項１に記載の健康推定装置において、
   前記第１算出部は、前記健康値を算出した時点を基準にして、第１期間に算出した健康値を用いて平均的な健康値を示す活量値を算出し、
   前記推定部は、前記活量値と前記ストレス値とに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する
   ことを特徴とする健康推定装置。
3. 請求項２に記載の健康推定装置において、
   前記推定部は、前記活量値が第１閾値以上、かつ前記ストレス値が第２閾値より小さい場合、前記対象者の健康状態は良いと推定することを特徴とする健康推定装置。
4. 請求項２に記載の健康推定装置において、
   前記推定部は、前記活量値が第１閾値より小さく、かつ前記ストレス値が第２閾値以上の場合、前記対象者の健康状態は不良と推定することを特徴とする健康推定装置。
5. 請求項２に記載の健康推定装置において、
   前記推定部は、前記活量値が第１閾値より小さく、かつ前記ストレス値が第２閾値より小さい場合、前記対象者はストレスを知覚していない、あるいは偽陰性の可能性があると推定することを特徴とする健康推定装置。
6. 請求項２に記載の健康推定装置において、
   前記推定部は、前記活量値が第１閾値以上、かつ前記ストレス値が第２閾値以上の場合、前記対象者はストレスを過剰に感じている、あるいは偽陽性の可能性があると推定することを特徴とする健康推定装置。
7. 請求項１記載の健康推定装置において、
   前記第１算出部は、前記健康値を算出した時点を基準にして、第１期間に算出した健康値を用いて平均的な健康値を示す活量値を算出し、
   前記推定部は、第２期間における前記活量値の変化量と、前記ストレス値とに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する
   ことを特徴とする健康推定装置。
8. 請求項１に記載の健康推定装置において、
   前記対象者の健康診断を含む診断データを記憶する記憶部を備え、
   前記推定部は、前記健康値と前記ストレス値と前記診断データとに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する
   ことを特徴とする健康推定装置。
9. 請求項１ないし請求項８のいずれか１項に記載の健康推定装置において、
   前記推定部による推定の結果を表示する表示部を備え、
   前記推定部は、前記推定の結果に応じた情報を前記表示部に表示する
   ことを特徴とする健康推定装置。
10. 検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、前記対象者における健康の度合いを示す健康値を算出し、
    ストレスに関するアンケートに対する前記対象者の回答を含む回答データを用い、前記対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出し、
    前記健康値と前記ストレス値とに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する
    処理をコンピュータに実行させる健康推定プログラム。
11. 検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、前記対象者における健康の度合いを示す健康値を算出し、
    ストレスに関するアンケートに対する前記対象者の回答を含む回答データを用い、前記対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出し、
    前記健康値と前記ストレス値とに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する
    ことを特徴とする健康推定方法。
12. 少なくとも１つの通信端末と、ネットワークを介して前記通信端末に接続されるサーバとを有する健康推定システムであって、
    前記通信端末は、
    検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを用い、前記対象者における健康の度合いを示す健康値を算出する第１算出部と、
    ストレスに関するアンケートに対する前記対象者の回答を含む回答データを用い、前記対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出する第２算出部と、
    前記健康値および前記ストレス値を前記サーバに送信する第１送信部と、
    送信した前記健康値および前記ストレス値に基づいて推定された前記対象者の健康状態を含む情報を前記サーバから受信する第１受信部とを備え、
    前記サーバは、
    前記健康値および前記ストレス値を前記通信端末から受信する第２受信部と、
    前記健康値と前記ストレス値とに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する推定部と、
    前記推定部により推定された前記対象者の健康状態を含む情報を前記通信端末に送信する第２送信部とを備える
    ことを特徴とする健康推定システム。
13. 少なくとも１つの通信端末と、ネットワークを介して前記通信端末に接続されるサーバとを有する健康推定システムであって、
    前記通信端末は、
    検査の対象の対象者が発話した音声を含む音声データを取得する第１取得部と、
    ストレスに関するアンケートに対する前記対象者の回答を含む回答データを取得する第２取得部と、
    前記音声データおよび前記回答データを前記サーバに送信する第１送信部と、
    送信した前記音声データおよび前記回答データに基づいて推定された前記対象者の健康状態を示す情報を前記サーバから受信する第１受信部とを備え、
    前記サーバは、
    前記音声データおよび前記回答データを前記通信端末から受信する第２受信部と、
    受信した前記音声データを用いて、前記対象者における健康の度合いを示す健康値を算出する第１算出部と、
    受信した前記回答データを用いて、前記対象者においてストレスの影響を受けている度合いを示すストレス値を算出する第２算出部と、
    前記健康値と前記ストレス値とに基づいて、前記対象者の健康状態を推定する推定部と、
    前記推定部により推定された前記対象者の健康状態を含む情報を前記通信端末に送信する第２送信部とを備える
    ことを特徴とする健康推定システム。

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