JP2018169861A - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】慢性的な健康問題をもつような利用者の生活行動の改善を図る。【解決手段】情報処理装置２は、利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を取得する測定情報取得部２２と、測定情報取得部２２により取得される生活習慣情報を用いて利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する疲労要素指標演算部２３と、疲労要素指標演算部２３により演算される要素指標に基づいて利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する行動改善処理部２５とを含むことを特徴とする。【選択図】図２

Description

本発明は、情報処理に関し、利用者に関する健康状態を判定する情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
情報処理装置として、利用者の運動、睡眠、及びストレスなどの活動度合いを表わすスコアを演算し、演算したスコアを用いて体重又は骨格筋率などの身体情報の短期的な変化を予測する身体情報予測装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１６−３１７０２号公報
上述の装置では、短期的な身体情報の変化を予測することはできるものの、生活習慣が乱れているような利用者に対し、例えば肥満度を示す身体情報の予測値が標準的な数値である場合には、その利用者の生活習慣の評価までは行われない。
このように短期的な身体情報の変化を予測する装置では、慢性的な健康問題をもつような利用者に対して生活行動の改善を図ることが困難な場合がある。
本発明は、このような問題点に着目してなされたものであり、慢性的な健康問題をもつような利用者の生活行動の改善を図る情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
本発明のある態様によれば、情報処理装置は、利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を取得する取得手段と、前記取得手段により取得される生活習慣情報を用いて利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する演算手段と、前記演算手段により演算される要素指標に基づいて、利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する判定手段と、を含むことを特徴とする。
また、ある態様によれば、前記取得手段は、前記利用者に関する属性情報をさらに取得し、前記判定手段は、前記属性情報に応じて前記要素指標又は前記要素指標に関する判定閾値を変更する。
また、ある態様によれば、前記演算手段は、前記要素指標として、前記利用者の疲労蓄積に寄与する蓄積要素指標と前記利用者の疲労回復に寄与する回復要素指標とを演算する。
また、ある態様によれば、前記判定手段は、前記蓄積要素指標と前記回復要素指標とを用いて前記生活習慣に関する疲労解消度を算出し、当該疲労解消度に基づいて前記生活行動の改善が必要であるか否かを判定する。
また、ある態様によれば、前記判定手段は、前記利用者の疲労に寄与する前記蓄積要素指標及び前記回復要素指標の各々の寄与度に応じて前記蓄積要素指標及び前記回復要素指標に重付けをする。
また、ある態様によれば、前記取得手段は、前記利用者の性別、年齢及び職業のうち少なくとも１つを属性情報として取得し、前記判定手段は、前記属性情報に応じて前記重付けを変更する。
また、ある態様によれば、前記判定手段は、前記疲労蓄積に関する複数の要素指標のバランスを求め、当該バランスに基づいて前記生活行動の改善が必要であるか否かを判定する。
また、ある態様によれば、前記判定手段は、前記複数の要素指標の各々を加算することにより前記生活習慣に起因する疲労解消度を算出し、当該疲労解消度及び前記バランスに基づいて前記生活行動の改善が必要であるか否かを判定する。
また、ある態様によれば、前記判定手段の判定結果に基づいて前記生活行動の改善を促す改善情報を報知する報知手段をさらに含む。
また、本発明のある態様のプログラムは、利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を処理するコンピュータに、前記生活習慣情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得される生活習慣情報を用いて前記利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する演算ステップと、前記演算ステップにより演算される要素指標に基づいて、前記利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する判定ステップと、を実行させる。
また、本発明のある態様によれば、情報処理方法は、利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得される生活習慣情報を用いて前記利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する演算ステップと、前記演算ステップにより演算される要素指標に基づいて、前記利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する判定ステップと、を含むことを特徴とする。
この態様によれば、利用者の疲労蓄積に関する要素指標を用いることにより、その利用者の疲労傾向を把握することが可能になるので、慢性的な健康問題をもつような利用者に対して生活行動の改善を図ることができる。
図１は、本発明の第１実施形態における情報処理装置を備える情報処理システムの構成例を示す図である。 図２は、情報処理装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 図３は、本実施形態における情報処理方法に関する処理手順例を示すフローチャートである。 図４は、利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する演算処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、要素指標を用いて生活行動を評価する評価処理の一例を示すフローチャートである。 図６は、要素指標を用いて総合的な疲労度を判定する判定処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、要素指標を用いて疲労バランスを判定する判定処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、総合的な疲労度と疲労バランスとの判定結果に基づいて特定される健康タイプを説明する図である。 図９は、健康タイプごとに生成される改善情報の一例を示す図である。 図１０は、情報表示装置により表示される改善情報の表示例を示す図である。 図１１は、本発明の第２実施形態における情報処理方法に関する処理手順例を示す図である。 図１２は、本発明の第３実施形態における慢性的な疲労状態を判定する手法の一例を説明する図である。 図１３は、本実施形態における情報処理方法に関する処理手順例を示すフローチャートである。
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態における情報処理システム１０の構成例を示す図である。
情報処理システム１０は、生体情報検出装置１と、情報処理装置２と、情報表示端末３とを備える。情報処理システム１０における生体情報検出装置１、情報処理装置２及び情報表示端末３の各々は、ネットワーク１０１を介して互いに通信を行う。ネットワーク１０１は、例えば、携帯電話網、公衆電話網、ＩＰ（Internet Protocol）網、又は無線ＬＡＮ（Local Area Network）などにより構成される。
生体情報検出装置１は、被測定者である利用者の健康に関する生体情報を検出する。生体情報には、生体情報検出装置１にて利用者を直接測定することにより得られる生体情報、利用者の入力操作により得られる生体情報、及び、これらの生体情報を所定の回帰式で演算することにより得られる生体情報などが含まれる。
例えば、生体情報検出装置１は、体組成計、呼気ガス測定器、自律神経測定器、血圧計、睡眠計、活動量計などの複数の計測機器の少なくとも１つにより構成される。生体情報検出装置１は、複数の測定機器を用いて生体情報を検出し、検出した生体情報を用いて利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を生成する。生体情報検出装置１は、１又は複数の測定機器から生体情報を受け取り、受け取った生体情報を用いて利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を生成する装置を含んでいてもよい。
生活習慣情報としては、例えば、食事量、食事バランス、疲労度、運動量、生活リズム、及び睡眠の質などが挙げられる。また生活習慣情報には、利用者の生活習慣に関する所定の生体情報自体、例えば血圧値などが含まれている。生体情報検出装置１は、ネットワーク１０１を介して、生体情報及び生活習慣情報を情報処理装置２に送信する。
情報処理装置２は、利用者の生活習慣情報を用いて利用者の健康状態を評価する。情報処理装置２は、所定の処理がプログラムされた中央演算処理装置（ＣＰＵ；Central Processing Unit）及び記憶装置を備えるマイクロコンピュータである。例えば、情報処理装置２は、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、又はタブレットＰＣ（Personal Computer）などの各種の携帯端末装置、カーナビゲーション、又はサーバなどにより実現される。
例えば、情報処理装置２は、生体情報検出装置１から生活習慣情報を受信し、受信した生活習慣情報を所定の回帰式、又は所定の対応テーブルなどに適用して利用者の疲労蓄積度合いを評価する。そして情報処理装置２は、疲労蓄積度合いの評価値に基づいて利用者の生活行動を改善する必要があるか否かを判定する。ここにいう生活行動には、利用者の１日の家庭、仕事及び趣味での活動、及び生活習慣などが含まれる。生活習慣としては、例えば、食事、運動、睡眠、喫煙、飲酒、及びストレスなどの習慣的な行動が含まれる。
そして情報処理装置２は、疲労蓄積度合いに関する評価結果、生活行動に関する判定結果、及び、その判定結果に対応するアドバイスなどを利用者の生活行動を改善するための行動改善情報として情報表示端末３に送信する。
情報表示端末３は、情報処理装置２から行動改善情報を受信し、その行動改善情報に基づいて表示画像を生成して画面に表示する。情報表示端末３は、例えば、利用者によって使用されるものであり、携帯電話機、スマートフォン、又はマイクロコンピュータなどにより実現される。
図２は、本実施形態における情報処理装置２の機能構成の一例を示すブロック図である。
情報処理装置２は、操作部２１と、測定情報取得部２２と、疲労要素指標演算部２３と、記憶部２４と、行動改善処理部２５と、改善情報伝達部２６と、報知部２７と、制御部２８とを備える。
操作部２１には、例えばタッチセンサ、キーボード、及びマウスなどが備えられており、これらを用いてユーザ操作によって入力された情報を受け付ける。例えば、生活行動に関する判定に必要となる情報が不足している場合に、操作部２１は、入力操作により利用者に関する情報を受け付ける。
測定情報取得部２２は、利用者の生活習慣情報を取得する取得手段を構成する。本実施形態の測定情報取得部２２は、生体情報検出装置１から送信された生活習慣情報を受信する。
疲労要素指標演算部２３は、利用者の生活習慣情報を用いて利用者の疲労蓄積の傾向（増加傾向）に関する疲労要素指標を演算する演算手段を構成する。本実施形態の疲労要素指標演算部２３は、利用者の生活習慣情報を用いて、疲労の回復に寄与する回復要素指標と、疲労の蓄積に寄与する蓄積要素指標とをそれぞれ算出する。
上述の回復要素指標としては、例えば、利用者の食事に起因する疲労回復を評価した指標であるエネルギ摂取内容、及び、利用者の睡眠に起因する疲労回復を評価した指標である疲労回復能力などが挙げられる。本実施形態の回復要素指標の評価値は、利用者に蓄積された疲労が解消するほど高くなる傾向を有する。
また、蓄積要素指標としては、例えば、利用者の運動により蓄積される疲労を評価した指標である生理的疲労度、及び、精神的な疲労を評価した指標である精神的疲労度などが挙げられる。本実施形態の蓄積要素指標の評価値は、利用者に疲労が蓄積されるほど、疲労が解消され難くなるため低くなる傾向を有する。
このように、上述の生理的疲労度、精神的疲労度、エネルギ摂取内容、及び疲労回復能力などの各疲労要素指標は、疲労要素指標どうしの間で均一な取り扱いができるように正規化されて算出される。
記憶部２４は、生活行動の判定結果に対応する行動改善情報を記憶する記憶手段を構成する。また、記憶部２４は、操作部２１及び測定情報取得部２２にて取得された生活習慣情報を記憶する。
記憶部２４は、不揮発性メモリ（ＲＯＭ；Read Only Memory）及び揮発性メモリ（ＲＡＭ；Random Access Memory）などにより構成される。記憶部２４には、情報処理装置２の動作を制御する制御プログラムが格納されている。すなわち、記憶部２４は、本実施形態の機能を実現するプログラムを格納する記録媒体である。
行動改善処理部２５は、疲労要素指標演算部２３により演算された疲労要素指標に基づいて、利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する判定手段を構成する。ここにいう判定手段は、利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定するものだけでなく、その判定に必要な演算処理を行うものも含む。
例えば、行動改善処理部２５は、疲労要素指標のうち蓄積要素指標に回復要素指標を加えることにより、総合的な疲労の解消度合いを示す疲労解消度を算出する。この疲労解消度は、利用者の蓄積疲労が減少するほど大きくなりやすい。行動改善処理部２５は、疲労解消度がトータル閾値を下回る場合には生活行動の改善が必要であると判定する。トータル閾値は、統計データ又は実験データなどを考慮してあらかじめ定められる。
または、行動改善処理部２５は、蓄積要素指標における生理的疲労及び精神的疲労と、回復要素指標におけるエネルギ摂取内容及び疲労回復能力とのうち、少なくとも２つの疲労要素指標に関するバランス度合いを示す疲労バランスを算出するようにしてもよい。そして疲労バランスがバランス閾値を上回る場合には、行動改善処理部２５が生活行動の改善が必要であると判定する。バランス閾値は、トータル閾値と同様、統計データ又は実験データなどを考慮してあらかじめ定められる。
行動改善処理部２５は、利用者を特定する識別情報、利用者の性別及び年齢などを示す属性情報、各疲労要素指標の数値、疲労蓄積度の数値、及び疲労バランスの数値などを用いて、生活行動の改善が必要である旨を示す行動改善情報を生成する。そして行動改善処理部２５は、生成した行動改善情報を記憶部２４に記憶させる。
改善情報伝達部２６は、利用者に対して生活行動の改善を促す目的で、記憶部２４に記憶された行動改善情報を、図１に示したネットワーク１０１を介して情報表示端末３に送信する。
報知部２７は、利用者の生活行動を改善する必要がある旨を報知する。例えば、複数の利用者の健康状態を管理するために、報知部２７は、利用者の識別情報ごとに行動改善情報をそれぞれ表示する。
また、生活行動の改善が必要であると判定された場合には、報知部２７は、ランプを点滅させたり、鳴動音を発生させたりしてもよい。なお、報知部２７が各疲労要素指標の数値に基づいて行動改善情報を生成するようにしてもよい。
制御部２８は、中央演算処理装置と入力インターフェースとこれらを相互に接続するバスとにより構成される。制御部２８は、記憶部２４に格納された制御プログラムを読み出して中央演算処理装置に実行させることにより、入力インターフェースを介して情報処理装置２の各部を制御する。代替的に、制御部２８を構成する中央演算処理装置が、測定情報取得部２２、疲労要素指標演算部２３、行動改善処理部２５、及び改善情報伝達部２６等として機能してもよい。
本実施形態における制御部２８は、操作部２１、測定情報取得部２２、疲労要素指標演算部２３、記憶部２４、行動改善処理部２５、改善情報伝達部２６及び報知部２７の各々を制御する。
制御部２８は、操作部２１及び測定情報取得部２２から生活習慣情報を取得し、生活習慣情報を用いて疲労要素指標を演算するように疲労要素指標演算部２３を制御し、疲労要素指標に基づいて生活行動の改善要否を判定するように行動改善処理部２５を制御する。
そして制御部２８は、行動改善処理部２５による判定結果に応じて記憶部２４から行動改善情報を抽出し、その行動改善情報を報知部２７に表示するとともに、改善情報伝達部２６を介して行動改善情報を情報表示端末３に送信する。
図３は、情報処理システム１０の情報処理方法に関する処理手順例を示すフローチャートである。
ステップＳ１０において、生体情報検出装置１は、体組成計、呼気ガス測定器、ストレス計、血圧計、睡眠計、及び活動量計などを用いて生体情報を検出する。さらに生体情報検出装置１は、利用者の入力操作により利用者の性別、年齢、及び職業などを示す属性情報を生体情報として取得する。
ステップＳ２０において生体情報検出装置１は、検出及び取得した生体情報を用いて、利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を演算する。
例えば、生体情報検出装置１は、体組成計、及び呼気ガス測定器などの計測機器を用いて食事量及び食事バランスを評価し、自律神経測定器、血圧計、及び睡眠計などの計測機器を用いて疲労度を評価する。さらに生体情報検出装置１は、活動量計などの計測機器を用いて運動量、生活リズム及び睡眠の質を評価する。
このように、生体情報検出装置１は、複数の測定機器を用いて食事量、食事バランス、疲労度、運動量、生活リズム及び睡眠の質をそれぞれ評価する。そして生体情報検出装置１は、評価した各値に加えて疲労要素指標の算出に必要となる生体情報が示された生活習慣情報を属性情報と共に情報処理装置２に送信する。
ステップＳ３０において情報処理装置２は、生活習慣情報を用いて疲労要素指標を演算する疲労要素指標演算処理を実行する。この疲労要素指標演算処理については図４を参照して後述する。
ステップＳ４０において情報処理装置２は、疲労要素指標に基づいて生活行動の改善要否を判定する生活行動評価処理を実行する。この生活行動評価処理については図５を参照して後述する。情報処理装置２は、判定結果に応じて行動改善情報を生成し、その行動改善情報を情報表示端末３に送信する。
ステップＳ５０において情報表示端末３は、情報処理装置２から行動改善情報を受信し、受信した行動改善情報に基づいて利用者の生活行動の改善を促す信号を報知する。本実施形態の情報表示端末３は、行動改善情報に含まれる疲労解消度に関する評価結果、生活行動に関する判定結果、及びこれらの結果に対応するアドバイスを画面に表示する。
ステップＳ５０の処理が終了すると、情報処理システム１０の情報処理方法についての一連の処理手順が終了する。なお、本実施形態では生体情報検出装置１が生活習慣情報を算出したが、情報処理装置２が生体情報検出装置１からの生体情報に基づいて生活習慣情報を算出するようにしてもよい。また、少なくともステップＳ２０乃至Ｓ４０の処理をコンピュータが実行可能なプログラムが情報処理装置２の記憶部２４には記憶されている。
図４は、ステップＳ３０の疲労要素指標演算処理に関する処理手順例を示すフローチャートである。
ステップＳ３１において情報処理装置２の疲労要素指標演算部２３は、生活習慣情報のうち食事量及び食事バランスなどの食事情報を用いて、回復要素指標であるエネルギ摂取内容Ｘ１を評価する。
例えば、疲労要素指標演算部２３は、食事情報のうち、疲労回復及び筋肉修復などに必要となる栄養素の摂取量、及びカロリーの摂取量などの数値を抽出し、これらの数値を所定の回帰式又は所定の対応テーブルに適用してエネルギ摂取内容Ｘ１を算出する。疲労回復に必要となる栄養素としては、例えば、アミノ酸を有するタンパク質などが挙げられる。このようにエネルギ摂取内容Ｘ１は、疲労回復及び筋肉修復に必要な栄養素がバランスよく摂取されているかなどを総合的に評価した指標である。
上述の食事情報については、例えば情報表示端末３で撮像された食事画像を解析することにより取得される。具体的には、複数の食事画像に関する辞書データを生体情報検出装置１にあらかじめ記憶しておき、生体情報検出装置１が情報表示端末３から食事画像を受信すると、その食事画像を画像解析して特徴量を抽出する。そして生体情報検出装置１は、辞書データに含まれる複数の食事画像の特徴量のうち、抽出した特徴量との一致度合が最も高い食事画像を特定し、その食事画像に対応するアミノ酸の種類、タンパク質の量、及びカロリーの量を辞書データから抽出して食事情報を生成する。
ステップＳ３２において疲労要素指標演算部２３は、生活習慣情報のうち睡眠の質を用いて、回復要素指標である疲労回復能力Ｘ２を評価する。例えば、疲労要素指標演算部２３は、所定の回帰式又は所定の対応テーブルを用いて、睡眠の質に関する評価値を疲労回復能力Ｘ２に変換する。例えば、睡眠の質に関する評価値が高くなるほど、疲労回復能力Ｘ２は大きくなる。
上述の睡眠の質については、例えば生体情報検出装置１の睡眠計を用いて取得することができる。睡眠計は、体動センサにより構成され、利用者の体動、呼吸及び脈拍による振動などを検出することにより、睡眠の時間、睡眠の深さ、及び睡眠のリズムなどを算出し、これらの数値から睡眠の質を評価する。
ステップＳ３３において疲労要素指標演算部２３は、生活習慣情報のうち、運動量、生活リズム、及び血圧値などを用いて、蓄積要素指標である生理的疲労度Ｘ３を評価する。例えば、疲労要素指標演算部２３は、運動量、生活リズム、及び血圧値などの数値を所定の回帰式又は所定の対応テーブルに適用して生理的疲労度Ｘ３を算出する。このように生理的疲労度Ｘ３は、過剰運動及び生活リズムの乱れなどを総合的に評価した指標である。
上述の運動量及び生活リズムについては、例えば生体情報検出装置１の活動量計を用いて取得することができる。活動量計は、加速度センサなどにより構成され、利用者に取り付けられた加速度センサの検出値の総和に基づいて利用者の運動量を算出することにより、１日の活動パターンを特定して生活リズムを評価する。
ステップＳ３４において疲労要素指標演算部２３は、生活習慣情報のうち、血圧値の変動量、及び、自律神経系の活動を表わす指標であるＬＦ／ＨＦ（Low-Frequency/High-Frequency）などを用いて、蓄積要素指標である精神的疲労度Ｘ４を評価する。例えば、疲労要素指標演算部２３は、血圧値の変動量及びＬＦ／ＨＦの各数値を所定の回帰式又は所定の対応テーブルに適用して精神的疲労度Ｘ４を算出する。このように精神的疲労度Ｘ４は、職場などの環境、及び、家族などの緩衝要因の有無などを総合的に評価した指標である。
上述のＬＦ／ＨＦは、交感・副交感神経系の両方の活動度合いを表わすＬＦ帯と、副交感神経系の活動度合いを表わすＨＦ帯とのパワー比であり、生体情報検出装置１の心拍センサ又は脈波センサなどから取得することができる。
ステップＳ３４の処理が終了すると、制御部２８は、ステップＳ３０の疲労要素指標演算処理についての一連の処理手順を終了して図３に示した制御方法の処理手順に戻り、ステップＳ４０の生活行動評価処理を実行する。
図５は、ステップＳ４０の生活行動評価処理に関する処理手順例を示すフローチャートである。
ステップＳ４１において情報処理装置２の行動改善処理部２５は、生活行動の評価を行うにあたり、利用者の性別、年齢、及び職業などの違いを考慮するために、利用者の属性情報を取得する。例えば、看護師、交代勤務従事者、及び長距離ドライバなどの勤務時間が不規則な職業は、デスクワークを主とする規則正しい職業に比べて疲労が蓄積しやすい。そのため、利用者の属性情報を用いることにより、利用者の業務内容を考慮した評価を行うことが可能になる。
ステップＳ４２において行動改善処理部２５は、ステップＳ３０で演算された各疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を用いて総合的な利用者の疲労度を判定するトータル疲労度判定処理を実行する。このトータル疲労度判定処理については図６を参照して後述する。
ステップＳ４３において行動改善処理部２５は、各疲労要素指標のバランスを判定する疲労バランス判定処理を実行する。この疲労バランス判定処理については図７を参照して後述する。
ステップＳ４４において行動改善処理部２５は、ステップＳ４２及びＳ４３の各処理での両者の判定結果に基づいて健康タイプを判定する。
ステップＳ４５において行動改善処理部２５は、ステップＳ４４で特定された健康タイプに基づいて行動改善情報を生成して記憶部２４に記憶する。行動改善情報については図９を参照して後述する。
ステップＳ４５の処理が終了すると、制御部２８は、ステップＳ４０の生活行動評価処理についての一連の処理手順を終了し、図３に示した制御方法の処理手順に戻ってステップＳ５０の処理に進む。
図６は、ステップＳ４２のトータル疲労度判定処理に関する処理手順例を示すフローチャートである。この例では、利用者の生活習慣の乱れに起因する疲労度を表わす健康指標として疲労解消度Ｚが演算される。
ステップＳ４２１において行動改善処理部２５は、エネルギ摂取内容Ｘ１、疲労回復能力Ｘ２、生理的疲労度Ｘ３及び精神的疲労度Ｘ４の各疲労要素指標に乗算する係数ａ１乃至ａ４を、ステップＳ４１で取得された属性情報に応じて算出する。
本実施形態では、利用者の疲労に寄与する寄与度に基づいて定められた係数ａ１乃至ａ４の基準値が記憶部２４にあらかじめ記憶されている。なお、係数ａ１乃至ａ４の基準値は、疲労解消度Ｚが例えば０から１００までの数値範囲に正規化されるように定められている。
例えば、生活習慣が不規則になり易い勤務規則が不規則な職業が属性情報に示されている場合には、勤務時間が規則正しい職業と比べて、疲労が蓄積しやすく且つ解消し難くなるため生理的疲労度Ｘ３が低くなりやすい。このような性質を考慮し、行動改善処理部２５は、利用者に対して厳しすぎる判定結果にならないよう生理的疲労度Ｘ３の係数ａ３を基準値よりも小さな値に設定する。
または、属性情報に示される年齢が２０代よりも高くなるほど、疲労回復能力Ｘ２が低くなりやすいため、行動改善処理部２５は、厳しすぎる判定結果にならないよう疲労回復能力Ｘ２の係数ａ２を基準値よりも大きな値に設定する。あるいは、会社の役職が高いほど、疲労が蓄積しやすく且つ解消し難くなるため精神的疲労度Ｘ４が低くなりやすい。このため、行動改善処理部２５は、属性情報に示される役職が高いほど、精神的疲労度Ｘ４の係数ａ４を基準値よりも小さな値に設定するようにしてもよい。
このように、利用者の性別、年齢、及び職業などの属性の違いによって疲労解消度Ｚの標準的な水準が変化することから、行動改善処理部２５は、利用者に関する属性情報に応じて疲労要素指標の各々に重付けをする。すなわち、行動改善処理部２５は、利用者の属性情報に応じて疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を変更する。これにより、利用者の身体的特性及び労働環境などが疲労解消度Ｚに反映されることになるので、利用者に対して無理の少ない現実的な生活習慣の改善を促すことが可能になる。
ステップＳ４２２において行動改善処理部２５は、ステップＳ４２１で算出された係数ａ１乃至ａ４をそれぞれ疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４に乗算し、乗算した各数値の総和を疲労解消度Ｚに設定する。このように、行動改善処理部２５は、利用者の疲労を構成する複数の要因を総合的に評価することにより、利用者の生活習慣の乱れ度合いに相関性を有する疲労解消度Ｚを算出する。
ステップＳ４２３において行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚが上述のトータル閾値Ｔｈ１を下回るか否かを判定する。すなわち、行動改善処理部２５は、生活習慣の乱れに起因して利用者の疲労が蓄積しやすい状態か否かを判定する。
トータル閾値Ｔｈ１は、生活習慣が乱れているか否かを判定するための閾値であり、例えば、疲労解消度Ｚの平均値、中央値、又は最頻度などの統計値、又は、統計値よりも小さな値に設定される。本実施形態ではトータル閾値Ｔｈ１は「５０」に設定される。
ステップＳ４２４において行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚがトータル閾値Ｔｈ１を下回る場合には、疲労が溜まりやすい状態であるため、生活習慣が乱れていると判定し、生活習慣改善フラグＦ１を「１」に設定する。
ステップＳ４２５において行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚがトータル閾値Ｔｈ１以上である場合には、生活習慣が乱れていないと判定し、生活習慣改善フラグＦ１を「０」に設定する。
ステップＳ４２４又はＳ４２５の処理が終了すると、制御部２８は、ステップＳ４２のトータル疲労度判定処理についての一連の処理手順を終了し、図５に示した生活行動評価処理の処理手順に戻ってステップＳ４３の処理に進む。
なお、本実施形態では利用者の属性情報に応じて疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を変更したが、属性情報に応じてトータル閾値Ｔｈ１を変更するようにしてもよい。例えば、属性情報が勤務時間の不規則な職業を示す場合には、疲労解消度Ｚが低くなりやすいため、トータル閾値Ｔｈ１を減少させる。
具体的には、職業ごとに定められたトータル閾値を示す閾値テーブルが記憶部２４にあらかじめ記憶される。そして行動改善処理部２５は、利用者の属性情報を取得すると、閾値テーブルを参照して、属性情報が示す職業に対応付けられたトータル閾値を取得する。これにより、簡易な演算処理により、現実的な生活習慣の改善を促すことが可能になる。
図７は、ステップＳ４３の疲労バランス判定処理に関する処理手順例を示すフローチャートである。この例では、疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の各々について、疲労要素指標の各数値範囲に対する人数の分布を示す統計データから得られた平均値が記憶部２４にあらかじめ記憶されている。
ステップＳ４３１において行動改善処理部２５は、エネルギ摂取内容Ｘ１、疲労回復能力Ｘ２、生理的疲労度Ｘ３及び精神的疲労度Ｘ４に関する各統計データの平均値を取得し、各疲労要素指標の平均値をステップＳ４１における属性情報に応じて変更する。
例えば、利用者の属性情報が勤務時間の不規則な職業を示す場合には、生理的疲労度Ｘ３の数値が平均値よりも低くなりやすい。このため、行動改善処理部２５は、生理的疲労度Ｘ３の平均値を記憶部２４の平均値よりも小さな値に変更する。
ステップＳ４３２において行動改善処理部２５は、４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４に関する疲労バランスＢを評価する。
本実施形態の行動改善処理部２５は、エネルギ摂取内容Ｘ１と疲労回復能力Ｘ２との乗算値、疲労回復能力Ｘ２と生理的疲労度Ｘ３との乗算値、生理的疲労度Ｘ３と精神的疲労度Ｘ４との乗算値、及び、精神的疲労度Ｘ４とエネルギ摂取内容Ｘ１との乗算値をそれぞれ算出する。行動改善処理部２５は、算出した４つの乗算値に関する分散値を疲労バランスＢとして算出する。
このため、４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のバラツキが大きくなるほど、すなわち４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のバランスが悪くなるほど、疲労バランスＢの評価値は大きくなる。このように疲労バランスＢとして上述の分散値を用いることにより、４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のうち特定の指標が他の指標よりも突出しているか否かを把握することが可能になる。
ステップＳ４３３において行動改善処理部２５は、疲労バランスＢがバランス閾値Ｔｈ２を上回るか否かを判定する。バランス閾値Ｔｈ２は、４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のうち悪い状態を示す指標が存在するか否かを判定するための閾値である。例えば、バランス閾値Ｔｈ２は、疲労バランスＢについての平均値、中央値、又は最頻度などの統計値を基準として設定される。
すなわち、行動改善処理部２５は、疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のうち少なくとも１つの指標が悪くなり得るか否かを判定する。
例えば、エネルギ摂取内容Ｘ１だけが平均値よりも高く、他の疲労回復能力Ｘ２、生理的疲労度Ｘ３及び精神的疲労度Ｘ４がいずれも平均値よりも低い場合は、食事が不規則になったり、食欲がなくなったりすることが原因でエネルギ摂取内容Ｘ１が悪くなるおそれがある。このように、１つの疲労要素指標だけが良い状態で他の疲労要素指標のいずれもが悪い状態では、良好な疲労要素指標が悪化するリスクがある。
または、疲労回復能力Ｘ２及び生理的疲労度Ｘ３だけが良い状態でエネルギ摂取内容Ｘ１及び精神的疲労度Ｘ４が悪い状態では、睡眠の質が悪くなったり、運動量が低下したりすることで疲労回復能力Ｘ２及び生理的疲労度Ｘ３のいずれかが悪くなるおそれがある。あるいは、精神的疲労度Ｘ４が悪い状態では、他の疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ３が良い状態であっても、いずれかの疲労要素指標に悪い影響を与える可能性がある。
以上のように、特定の疲労要素指標が悪い状態では、良好な疲労要素指標が悪くなり、疲労解消度Ｚがさらに悪化することが想定される。このため、疲労バランスＢのバラツキを評価することにより、疲労解消度Ｚがさらに悪くなるか否かを予測することが可能になる。
なお、１つの疲労要素指標が良い状態である場合には、他の疲労要素指標が悪い状態であっても、いずれかの疲労要素指標に良い影響を与える可能性がある。例えば、職場環境などの外的な要因が作用する精神的疲労度Ｘ４が良い状態では、他の疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ３が悪い状態であっても、いずれかの疲労要素指標に良い影響を与える可能性がある。このため、４つの疲労要素指標のうち精神的疲労度Ｘ４が良い状態であるときには、疲労改善度Ｚが良くなるよう、疲労バランスＢの評価値を小さな値に補正してもよい。
ステップＳ４３４において行動改善処理部２５は、疲労バランスＢがバランス閾値Ｔｈ２を上回る場合には、疲労バランスＢが悪いと判定し、各疲労要素指標のうち最も悪い指標の数値Ｍｉｎを抽出する。例えば、行動改善処理部２５は、疲労要素指標ごとに疲労要素指標の数値から平均値を減算した差分を算出し、算出した各差分の最小値、すなわち４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のうち最も小さな値を数値Ｍｉｎとして取得する。
ステップＳ４３５において行動改善処理部２５は、最も悪い指標の数値Ｍｉｎが、ステップＳ４３１における補正後の平均値を下回る場合には、疲労解消度Ｚがさらに悪くなり得ると判定し、バランス改善フラグＦ２を「１」に設定する。
一方、ステップＳ４３６において行動改善処理部２５は、疲労バランスＢがバランス閾値Ｔｈ２以下である場合、又は、最も悪い指標の数値Ｍｉｎが平均値以上である場合には、疲労バランスＢを改善する必要性が低いため、バランス改善フラグＦ２を「０」に設定する。
ステップＳ４３６又はＳ４３７の処理が終了すると、制御部２８は、ステップＳ４２の疲労バランス判定処理についての一連の処理手順を終了し、図５に示した生活行動評価処理の処理手順に戻ってステップＳ４３の処理に進む。
なお、本実施形態では互いに異なる疲労要素指標の乗算値に関する分散値を疲労バランスＢとして算出したが、これに限られるものではなく、各疲労要素指標のバラツキを把握することができればよい。
例えば、４つの疲労要素指標の数値を平均した値を算出し、その平均値に対する各疲労要素指標の差分を求め、その差分絶対値の最大値を疲労バランスＢとして算出してもよい。あるいは、疲労要素指標の各々について疲労要素指標の統計値との差分絶対値を算出し、各差分絶対値の総和を疲労バランスＢとして算出してもよい。
また、本実施形態では疲労バランスＢを良い状態と悪い状態の２段階で評価したが、疲労バランスＢを、かなり良い状態、良い状態、悪い状態、かなり悪い状態の４段階に分類するようにしてもよい。例えば、疲労バランスＢと疲労要素指標の悪化リスクとの間に相関関係がある場合には、その相関度に合わせて疲労バランスを複数の段階に分類してもよい。さらに、図７に示されるフローチャートにおいて、ステップＳ４３３で疲労バランスＢがバランス閾値Ｔｈ２を上回る場合には、ステップＳ４３４及びステップＳ４３５の処理を省略して、バランス改善フラグＦ２を「１」に設定してもよい。
図８は、疲労解消度Ｚ及び疲労バランスＢに関する判定結果と利用者の健康タイプとの関係を説明する図である。
生活習慣改善フラグＦ１が「１」を示すとともにバランス改善フラグＦ２が「１」を示す場合は、利用者の生活習慣が乱れており、健康状態がさらに悪化するリスクが高い。このため、行動改善処理部２５は、利用者の健康タイプを早期改善タイプＡに設定する。
生活習慣改善フラグＦ１が「１」を示すとともにバランス改善フラグＦ２が「０」を示す場合は、利用者の生活習慣が乱れているものの、健康状態がさらに悪化するリスクはそれほど高くない。このため、行動改善処理部２５は、健康タイプを底上げ改善タイプＢに設定する。
生活習慣改善フラグＦ１が「０」を示すとともにバランス改善フラグＦ２が「１」を示す場合は、利用者の生活習慣が乱れてはいないものの、健康状態が悪化するリスクがある。このため、行動改善処理部２５は、健康タイプをバランス注意タイプＣに設定する。
生活習慣改善フラグＦ１が「０」を示すとともにバランス改善フラグＦ２が「０」を示す場合は、利用者の生活習慣が乱れておらず、疲労が蓄積しにくい状況にある。このため、行動改善処理部２５は、利用者の健康タイプを現状維持タイプＤに設定する。
このように、行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚ及び疲労バランスＢの判定結果に基づいて利用者の健康タイプを判定する。
図９は、健康タイプごとに生成される行動改善情報の一例を説明する図である。
健康タイプが早期改善タイプＡ及び底上げ改善タイプＢである場合は、行動改善情報には、生活習慣が乱れている旨を示す情報が格納される。
そして、健康タイプが早期改善タイプＡである場合は、健康状態が悪化するリスクが高いため、行動改善情報には、生活習慣の早期改善が必要である旨を示す情報に加えて、最も悪い疲労要素指標の改善を促す情報が格納される。
一方、健康タイプが底上げ改善タイプＢである場合は、健康状態が悪化するリスクがあるため、行動改善情報には、生活習慣の各疲労要素指標の全体的な改善を促す情報とともに、取り組みやすい生活習慣の改善策を提案する情報が格納される。例えば、４つの疲労要素指標のうちエネルギ摂取内容Ｘ１及び生理的疲労度Ｘ３の改善を図るために、利用者の食事及び運動などの生活習慣の改善を促す情報が生成される。
また、健康タイプがバランス注意タイプＣ及び現状維持タイプＤである場合は、行動改善情報には、健康状態が良い旨を示す情報が格納される。
そして、健康タイプがバランス注意タイプＣである場合は、健康状態が悪化するリスクがあるため、行動改善情報には、最も悪い疲労要素指標の改善を促す情報が格納される。一方、健康タイプが現状維持タイプＤである場合は、疲労解消度Ｚ及び疲労バランスＢがともに良好であるため、行動改善情報には、生活習慣の現状維持を促す情報が格納される。
また、行動改善情報には、疲労解消度Ｚ、疲労バランスＢ、及び、４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の各評価値が格納されている。なお、行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚ及び疲労バランスＢの両者を点数化して合計点を行動改善情報に格納してもよい。
上述のとおり、行動改善処理部２５は、健康タイプごとに各疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を用いて行動改善情報を生成して記憶部２４に記憶させる。このように、４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を用いることにより、利用者の疲労の増加傾向又は減少傾向を把握することが可能になるので、今後の健康状態を考慮したうえで、利用者に対して生活習慣の改善を提案することができる。
図１０は、行動改善情報に基づいて情報表示端末３に表示される表示画像の一例を示す図である。
この例では、情報表示端末３が、疲労解消度Ｚを健康度として表示し、疲労バランスＢを健康バランスとして表示している。さらに情報表示端末３は、疲労要素指標ごとに、統計データの平均値が「０」となり、かつ、上限値及び下限値がそれぞれ「＋２」及び「−２」となるよう疲労要素指標の数値を正規化して表示している。
図１０（ａ）には、利用者が早期改善タイプＡであると判定された場合における情報表示端末３の表示画像３１Ａが示されている。
表示画像３１Ａにおいて、健康度の評価値４１は悪く、健康バランスも悪いため、コメント欄には、生活改善情報として、生活習慣の早期改善を促すアドバイスと、４つの疲労要素指標のうち最も悪いエネルギ摂取内容Ｘ１の具体的な改善策とが示されている。
また、レーダチャートに示された平均は、情報処理装置２により利用者の年齢及び性別を示す属性情報を用いて補正されているため、表示画像３１Ａのコメント欄には、同年代の男性と比較したことが示されている。
図１０（ｂ）には、利用者が現状維持タイプＤであると判定された場合における情報表示端末３の表示画像３１Ｂが示されている。
表示画像３１Ｂについては、健康度の評価値６３が良く、健康バランスも良い。このため、コメント欄には、生活改善情報として、生活習慣の現状維持を促すアドバイスと、最も悪いエネルギ摂取内容Ｘ１に対する注意喚起と、エネルギ摂取内容Ｘ１の具体的な改善策とがそれぞれ示されている。
このように、情報表示端末３は、利用者の健康タイプごとに生成される行動改善情報に基づいて生活改善の改善を促すような画像を表示する。したがって、利用者は、自己の生活習慣の良し悪しを把握することができるとともに、生活習慣の改善策を知ることができる。これにより、利用者の生活行動の改善を図ることができる。
なお、本実施形態では４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４をレーダチャートで表示したが、棒グラフ、円グラフ、又は帯グラフなどを用いて表示するようにしてもよい。本実施形態では情報表示端末３が行動改善情報を表示する例について説明したが、情報処理装置２の報知部２７についても、図９及び図１０に示したような行動改善情報を表示してもよい。
また、本実施形態では各疲労要素指標の良否判定に統計データの平均値を用いたが、統計データの頻出値又は中央値などの代表値を理想的な値として用いてもよく、あるいは、利用者自身が目指す目標値、又は利用者の会社で決められた目標値などを用いてもよい。
また、本実施形態では行動改善処理部２５が上述した４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を用いて疲労解消度Ｚを算出したが、行動改善処理部２５は４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４以外の要素指標を用いて疲労改善度Ｚを補正してもよい。
具体的には、生体情報検出装置１の体組成等にて取得される利用者のＢＭＩ（Body Mass Index）などの体格情報が、利用者の属する属性における体格情報の平均値からの乖離が大きくなるほど、行動改善処理部２５は補正値を大きくし、その補正値を疲労解消度Ｚに加算するようにしてもよい。このように、利用者の体格情報を用いて疲労解消度Ｚが補正されることにより、疲労の解消度合いに対して利用者の体格が与える影響を考慮した疲労解消度Ｚを得ることができる。
以下、本発明の第１実施形態の作用効果について説明する。
本実施形態によれば、情報処理装置２は、利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を取得する取得手段を構成する測定情報取得部２２及び操作部２１を備える。そして情報処理装置２は、その生活習慣情報を用いて利用者の疲労蓄積に関する疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の少なくとも１つの要素指標を演算する疲労要素指標演算部２３と、その要素指標に基づいて利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する行動改善処理部２５とを備える。
上述の疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４は、利用者に蓄積する疲労が増加傾向にあるのか減少傾向にあるのかを把握可能な指標である。例えば、少なくとも１つの疲労要素指標が極めて小さな値を示す場合には、利用者は異常な疲労状態であり、慢性的な健康問題をかかえることになり得ることが分かる。
したがって、疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の少なくとも１つの要素指標を用いることにより、その利用者の疲労傾向を把握することが可能になるので、慢性的な健康問題をもつような人の生活行動について改善を図ることができる。
また、本実施形態によれば、図６で述べたステップＳ４２１の処理のように、行動改善処理部２５は、利用者に関する属性情報に応じて疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を変更する。このように、利用者の年齢、性別、又は職業などによって疲労要素指標の標準的な値が変動するような属性情報を用いることにより、利用者の身体的特性及び労働環境などを考慮して生活行動の改善要否を適切に判定することが可能になる。したがって、利用者に対して無理の少ない現実的な生活行動の改善案を提示することができる。
なお、行動改善処理部２５は、生活行動の改善要否を判定するにあたり、疲労要素指標に関するパラメータと比較するための判定閾値として、図６のステップＳ４２３で述べたトータル閾値Ｔｈ１、又は、図７のステップＳ４３３で述べたバランス閾値Ｔｈ２などを属性情報に応じて変更してもよい。このような場合であっても、利用者の身体的特性及び労働環境などを考慮した現実的な判定を行うことが可能になる。なお、疲労要素指標に関するパラメータとしては、例えば、疲労解消度Ｚ、疲労バランスＢ、及び疲労要素指標自体が挙げられる。
また、本実施形態によれば、疲労要素指標演算部２３は、疲労要素指標として、利用者の疲労蓄積に寄与する蓄積要素指標Ｘ３及びＸ４と、利用者の疲労回復に寄与する回復要素指標Ｘ１及びＸ２とを演算する。蓄積要素指標Ｘ３及びＸ４と回復要素指標Ｘ１及びＸ２との両者を算出することにより、利用者の疲労が増加傾向にあるか否かを正確に判定することが可能になるとともに、きめ細かな生活行動の改善策を提供することが可能になる。
また、本実施形態によれば、行動改善処理部２５は、蓄積要素指標Ｘ３及びＸ４と、回復要素指標Ｘ１及びＸ２とを互いに加算することにより、生活習慣の乱れに相関性を有する疲労解消度Ｚを算出する。そして行動改善処理部２５は、算出した疲労解消度Ｚの大きさに基づいて生活習慣の改善が必要であるか否かを判定する。
このように、蓄積要素指標Ｘ３及びＸ４と回復要素指標Ｘ１及びＸ２とを互いに加算することにより、定常的に利用者の疲労が増加傾向にあるのか否かを推定できるので、生活習慣の乱れに起因する慢性的な健康問題の有無を判定することができる。それゆえ、生活習慣の改善が必要であるか否かを的確に判定することが可能になる。
また、本実施形態によれば、図６のステップＳ４２２で述べたように、行動改善処理部２５は、利用者の疲労に寄与する蓄積要素指標Ｘ３及びＸ４並びに回復要素指標Ｘ１及びＸ２の各々の寄与度に応じて、蓄積要素指標Ｘ３及びＸ４と回復要素指標Ｘ１及びＸ２とに重付けをする。これにより、疲労解消度Ｚを精度良く検出できるようになるので、生活習慣の改善が必要であるか否かを的確に判定することができる。
また、本実施形態によれば、操作部２１又は測定情報取得部２２は、利用者の性別、年齢及び職業のうち少なくとも１つを利用者の属性情報として取得する。そして行動改善処理部２５は、図６のステップＳ４２１で述べたように、疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の各々を重付けする係数ａ１乃至ａ４を属性情報に応じて変更する。
このように、疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の各々に対して重付けがなされるので、疲労解消度Ｚに対して利用者の身体的特性及び労働環境などの事情をきめ細かく反映することができる。したがって、疲労解消度Ｚをさらに精度良く検出することができるようになる。
また、本実施形態によれば、図７に示したように、行動改善処理部２５は、複数の疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４に関する疲労バランスＢを求め、その疲労バランスＢに基づいて生活習慣の改善が必要であるか否かを判定する。例えば、行動改善処理部２５は、複数の疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の各々に対して他の疲労要素指標を乗算し、乗算した各数値に関する分散値を疲労バランスＢとして算出する。
例えば、疲労バランスＢが悪くなると、良い状態を示す疲労要素指標も悪化する場合がある。このため、疲労バランスＢを求めることにより、今後の利用者の疲労傾向を把握することができる。さらに、悪い状態を示す疲労要素指標を特定することにより、他の良い状態を示す疲労要素指標の増減傾向を予測することが可能になる。このように、疲労バランスＢを用いることにより、生活習慣の改善策をより適切に提供することが可能になる。
また、本実施形態によれば、図８及び図９に示したように、行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚ及び疲労バランスＢの２つのパラメータに基づいて生活習慣の改善が必要であるか否かを判定する。これにより、今後の利用者の健康状態の傾向を考慮したうえで、生活習慣の改善の要否を的確に判定することが可能になる。
また、本実施形態によれば、情報処理装置２は、行動改善処理部２５の判定結果に基づいて生活行動の改善を促すための行動改善情報を報知する報知部２７を備える。行動改善情報は、行動改善処理部２５により疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４に基づいて生成される。行動改善情報としては、例えば、図１０に示したように、疲労解消度Ｚの評価値、疲労バランスＢの評価値、疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の評価値、及び、これらの評価値を改善するために必要となる生活行動を示すアドバイスなどが挙げられる。
このように、報知部２７が図９及び図１０に示したような行動改善情報を報知することにより、利用者は自己の生活行動の良し悪しを把握することができるので、利用者の生活行動の改善を図ることができる。
さらに本実施形態によれば、報知部２７は、複数の疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のうち最も悪い疲労要素指標についての改善策を報知する。これにより、利用者の生活習慣を効果的に改善することが可能になる。
（第２実施形態）
上述の実施形態では疲労解消度Ｚが良い人に対しても行動改善情報を表示したが、本発明の第２実施形態における情報処理装置２は、疲労解消度Ｚが悪い人に対してのみ行動改善情報を表示する。
図１１は、本実施形態におけるステップＳ４０の生活行動評価処理に関する処理手順例を示すフローチャートである。
本実施形態のステップＳ４０の処理には、図６に示したトータル疲労度判定処理のうち一部の処理Ｓ４２１乃至Ｓ４２３と、図７に示した疲労バランス判定処理のうち一部の処理Ｓ４３１乃至４３３とが含まれている。
さらにステップＳ４０の処理には、図５に示したステップＳ４４及びＳ４５の処理に代えてステップＳ５１及びＳ５２の処理が含まれている。本実施形態ではステップＳ５１及びＳ５２の処理についてのみ詳細に説明する。
ステップＳ５１において行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚがトータル閾値Ｔｈ１を下回る場合において疲労バランスＢがバランス閾値Ｔｈ２を上回るときには、生活習慣の早期改善を促す行動改善情報を生成する。すなわち、行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚと疲労バランスＢとの両者が悪い状態であるときには、疲労状態がさらに悪化しないよう、利用者の疲労が早期に回復するような生活習慣の改善策を提案する。
ステップＳ５２において行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚがトータル閾値Ｔｈ１を下回る場合において疲労バランスＢがバランス閾値Ｔｈ２以下であるときには、全体的な生活習慣の改善を促す行動改善情報を生成する。すなわち、行動改善処理部２５は、疲労解消度Ｚが悪く疲労バランスＢが良い状態であるときには、食事、活動、睡眠、及び環境などのうち取り組みやすいものから改善するよう提案する。
そしてステップＳ５１又はＳ５２の処理が終了すると、本実施形態における生活行動評価処理の一連の処理手順を終了する。
このように、本発明の第２実施形態によれば、第１実施形態と同様、疲労解消度Ｚが低い人、すなわち生活習慣が乱れているような人に対して生活習慣の改善を図ることができる。さらに、疲労バランスＢを用いることにより、生活習慣の改善についての緊急度を判定することができるので、利用者に対して今後の疲労状況を加味した無理の少ない改善策を提案することが可能になる。
（第３実施形態）
上述の実施形態では４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４のバラツキを評価したが、本発明の第３実施形態においては回復要素指標と蓄積要素指標との関係に応じて利用者の生活行動の改善を促す。
図１２は、利用者の回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との関係を説明する図である。回復能力Ｙ１及び疲労度合いＹ２は、互いに均一な取り扱いができるように規格化された指標である。
回復能力Ｙ１は、回復要素指標であるエネルギ摂取内容Ｘ１及び疲労回復能力Ｘ２の少なくとも一方の回復要素指標に基づいて算出される。疲労度合いＹ２は、蓄積要素指標である生理的疲労度Ｘ３及び精神的疲労度Ｘ４の少なくとも一方の蓄積要素指標に基づいて算出される。
危険領域Ｄは、回復能力Ｙ１が高くなるほど小さくなる疲労度合いＹ２についての閾値を疲労度合いＹ２が上回っている状態、すなわち、利用者が回復能力Ｙ１を備えているにもかかわらず疲労度合いＹ２が解消されない状態を表わす領域である。なお、通常は回復能力Ｙ１が高くなるほど疲労度合いＹ２が低くなるため、回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との関係性に矛盾の発生の判定基準として、回復能力Ｙ１が高くなるほど疲労度合いＹ２についての閾値を小さくしている。そのため、危険領域Ｄは、慢性的な疲労が原因となり、利用者が突発的な眠気を引き起こす等の体調不良が発生するほどの疲労を蓄積しているおそれがある領域である。本実施形態の危険領域Ｄは、回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との総和が０（ゼロ）を上回る領域である。そのため、回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との交点が危険領域Ｄに含まれる健康状態では自動車、飛行機、及び船舶などの運転を控えるのが望ましい。
図１３は、本実施形態におけるステップＳ４０の生活行動評価処理に関する処理手順例を示すフローチャートである。
ステップＳ４０１において行動改善処理部２５は、エネルギ摂取内容Ｘ１及び疲労回復能力Ｘ２を所定の回帰式又は所定の対応テーブルに適用して回復能力Ｙ１を算出する。
ステップＳ４０２において行動改善処理部２５は、生理的疲労度Ｘ３及び精神的疲労度Ｘ４を所定の回帰式又は所定の対応テーブルに適用して疲労度合いＹ２を算出する。
ステップＳ４０３において行動改善処理部２５は、回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との総和が０を上回るか否かを判定する。すなわち、行動改善処理部２５は、利用者の健康状態が慢性的な疲労状態か否かを判定する。そして回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との総和が０以下である場合には行動改善処理部２５は、生活行動評価処理を終了する。
ステップＳ４０４において行動改善処理部２５は、回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との総和が０を上回る場合には、利用者の健康状態が慢性的な疲労状態を示す危険領域Ｄに該当するため、事故を回避するための行動改善情報を生成する。例えば、行動改善処理部２５は、利用者の職業がドライバである場合には、自動車の運転を止める旨を示す警告情報を行動改善情報として生成する。
そしてステップＳ４０４の処理が終了すると、図３の処理に戻ってステップＳ５０の処理に進む。そして情報処理装置２は、例えば、利用者の職業がドライバである場合には、情報表示端末３を構成するカーナビゲーションに行動改善情報を送信する。そしてステップＳ５０において自動車の運転などを止める旨を示す警告情報がカーナビゲーションに表示される。
具体的には、回復能力Ｙ１と疲労度合いＹ２との総和が０を上回った場合に改善情報伝達部２６が、その利用者の識別情報を記憶部２４の識別情報テーブルから抽出し、その識別情報に示された端末の宛先に警告情報を送信する。その後、警告情報は、ネットワーク１０１を介して端末の宛先に従ってカーナビゲーションに転送されてカーナビゲーションにて受信される。
本発明の第３実施形態によれば、行動改善処理部２５は、蓄積要素指標Ｘ３及びＸ４と回復要素指標Ｘ１及びＸ２とを用いて、慢性的な疲労状態にあるような利用者に対して自動車の運転などの生活行動の改善を図る。これにより、自動車事故などを回避することができる。
なお、本実施形態では疲労度合いＹ２が回復能力Ｙ１を上回る場合に警告情報を表示したが、４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４の評価値を示す疲労情報、生活習慣情報、及び生体情報のうち少なくとも１つの情報を分析して具体的な生活行動の改善策を提案するようにしてもよい。
例えば、改善情報伝達部２６は、エネルギ摂取内容Ｘ１が平均値よりも低い場合には、疲労回復に必要な食事を採る旨の行動改善情報とともにカーナビゲーションに対して自己の近傍にあるコンビニエンスストア、及び飲食店などの表示を指示する指示情報を送信するようにしてもよい。
あるいは、改善情報伝達部２６は、疲労回復能力Ｘ２が平均値よりも低い場合には、行動改善情報として、自動車の長時間運転を止めることを促す警告情報を送信したり、所定時間ごとに運転を止めることを促す警告情報をカーナビゲーションに送信したりしてもよい。
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の適用例の一部を示したに過ぎず、本発明の技術的範囲を上記実施形態の具体的構成に限定する趣旨ではない。
例えば、属性情報に示された職業がドライバである場合は、自動車事故を回避する観点から食事の改善が重要である。そのため、行動改善処理部２５は、疲労バランスＢが悪いと判定した場合には、睡眠及び運動の改善よりも優先して食事の改善を促すようにしてもよい。具体的には、栄養バランスを改善すること、朝食を抜かないこと、又は、疲労回復又は筋肉修復に必要な栄養素が不足していることなどを提示することが挙げられる。
また、疲労バランスＢが悪いと判定された場合であっても利用者の疲労状態が改善するようなケースも想定される。例えば、エネルギ摂取内容Ｘ１及び精神的疲労度Ｘ４が良く疲労回復能力Ｘ２及び生理的疲労度Ｘ３が悪いケースについては、疲労回復能力Ｘ２及び生理的疲労度Ｘ３が改善する可能性がある。また、エネルギ摂取内容Ｘ１及び疲労回復能力Ｘ２が良く生理的疲労度Ｘ３及び精神的疲労度Ｘ４が悪いケースについても、血圧変動が改善して精神的疲労度Ｘ４が改善する可能性がある。
このように疲労バランスＢが悪いと判定された場合であっても利用者の疲労状態が改善するケースもあり得るため、疲労バランスＢが悪いと判定された場合には、さらに悪い疲労要素指標と良い疲労要素指標との組み合わせに応じて改善策を変更してもよい。あるいは、悪い疲労要素指標と良い疲労要素指標と組み合わせに応じて疲労バランスＢの評価値を補正するようにしてもよい。これにより、利用者に対してより適切な生活行動の改善策を提案することができるようになる。
また、上記実施形態では４つの疲労要素指標Ｘ１乃至Ｘ４を用いて疲労バランスＢを求めたが、エネルギ摂取内容Ｘ１と生理的疲労度Ｘ３との差分、又は、疲労回復能力Ｘ２と精神的疲労度Ｘ４との差分などを疲労バランスＢとして求めてもよい。この場合でも、利用者の今後の疲労状態の傾向を把握することは可能である。
また、生体情報検出装置１により検出される生体情報としては、例えば、全身及び全身の各部位ごとの脂肪率、脂肪量、除脂肪量、筋肉量、内臓脂肪量、内臓脂肪レベル、内臓脂肪面積、皮下脂肪量、基礎代謝量、骨量、体水分率、ＢＭＩ、細胞内液量、細胞外液量などの生体指標が含まれてもよい。このような生体情報を用いて行動改善情報をさらに生成するようにしてもよい。
１ 生体情報検出装置
２ 情報処理装置
３ 情報表示端末
２１ 操作部（取得手段）
２２ 測定情報取得部（取得手段）
２３ 疲労要素指標演算部（演算手段）
２４ 記憶部（プログラム）
２５ 行動改善処理部（判定手段）
２７ 報知部（報知手段）
Ｓ２０〜Ｓ４０（取得ステップ、演算ステップ、判定ステップ）

Claims (11)

  1. 利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を取得する取得手段と、
    前記取得手段により取得される生活習慣情報を用いて前記利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する演算手段と、
    前記演算手段により演算される要素指標に基づいて、前記利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する判定手段と、
    を含むことを特徴とする情報処理装置。
  2. 請求項１に記載の情報処理装置であって、
    前記取得手段は、前記利用者に関する属性情報をさらに取得し、
    前記判定手段は、前記属性情報に応じて前記要素指標又は前記要素指標に関する判定閾値を変更する、
    情報処理装置。
  3. 請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置であって、
    前記演算手段は、前記要素指標として、前記利用者の疲労蓄積に寄与する蓄積要素指標と前記利用者の疲労回復に寄与する回復要素指標とを演算する、
    情報処理装置。
  4. 請求項３に記載の情報処理装置であって、
    前記判定手段は、前記蓄積要素指標と前記回復要素指標とを用いて前記生活習慣に関する疲労解消度を算出し、当該疲労解消度に基づいて前記生活行動の改善が必要であるか否かを判定する、
    情報処理装置。
  5. 請求項３又は請求項４に記載の情報処理装置であって、
    前記判定手段は、前記利用者の疲労に寄与する前記蓄積要素指標及び前記回復要素指標の各々の寄与度に応じて前記蓄積要素指標及び前記回復要素指標に重付けをする、
    情報処理装置。
  6. 請求項５に記載の情報処理装置であって、
    前記取得手段は、前記利用者の性別、年齢及び職業のうち少なくとも１つを属性情報として取得し、
    前記判定手段は、前記属性情報に応じて前記重付けを変更する、
    情報処理装置。
  7. 請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
    前記判定手段は、前記疲労蓄積に関する複数の要素指標のバランスを求め、当該バランスに基づいて前記生活行動の改善が必要であるか否かを判定する、
    情報処理装置。
  8. 請求項７に記載の情報処理装置であって、
    前記判定手段は、前記複数の要素指標の各々を加算することにより前記生活習慣に起因する疲労解消度を算出し、当該疲労解消度及び前記バランスに基づいて前記生活行動の改善が必要であるか否かを判定する、
    情報処理装置。
  9. 請求項１から請求項８までのいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
    前記判定手段の判定結果に基づいて前記生活行動の改善を促す改善情報を報知する報知手段をさらに含む
    情報処理装置。
  10. 利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を処理するコンピュータに
    前記生活習慣情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにより取得される生活習慣情報を用いて前記利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する演算ステップと、
    前記演算ステップにより演算される要素指標に基づいて、前記利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する判定ステップと、
    を実行させるためのプログラム。
  11. 利用者の生活習慣に関する生活習慣情報を取得する取得ステップと、
    前記取得ステップにより取得される生活習慣情報を用いて前記利用者の疲労蓄積に関する要素指標を演算する演算ステップと、
    前記演算ステップにより演算される要素指標に基づいて、前記利用者の生活行動を改善することが必要であるか否かを判定する判定ステップと、
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
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