JP2019013467A - 情報提供方法、情報処理システム、情報端末、及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザのストレス状態を客観的に把握し、産後鬱を防止する。【解決手段】ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサ３にて取得されたユーザの所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を、ネットワークを介して取得する。単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリ１２から前記参照変化勾配を表す情報を読み出す。前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を前記ユーザの情報端末２に出力する。【選択図】図２０

Description

本開示は、情報提供方法等に関する。

特許文献１は、母子健康手帳に記載されている項目の内容を解析し、利用者の要望するまたは利用者にあった自治体サービス内容を通知し、情報提供する母子健康手帳電子化システムを開示する。

日本では、母子健康手帳が、妊娠判明時に自治体から妊婦に交付される。妊婦、医療機関及び自治体は、母子健康手帳に、出産までの妊婦の健康状態、及び、出産時・出産後の子供の健康状態、予防接種の有無、成長状態に関する情報等を記入する。母子健康手帳は成長の記録を保存する役割を果たす。母子健康手帳は紙媒体であるが、母子健康手帳を電子化したシステムも検討されている。

特許文献１のシステムは、電子化された母子健康手帳のデータベースから、妊婦の情報又は子供の情報を抽出し、予め登録された基準値と比較する。妊婦の情報は、利用者ＩＤ、利用者名、子供の氏名、妊婦情報、子供の情報、質問事項及び相談内容を含む。例えば、１歳になる子供の体重が、乳幼児発育曲線の範囲外になった場合、子供の情報は基準値外と判断する。子供の健康状態に問題がある可能性がある旨のアラート情報及び保健士との面談を推奨する推奨情報を利用者の端末に通知する。これにより、鬱症状及び児童虐待等を未然に防止する。

特開２０１４−１９１４６７号公報

しかし、上記の従来技術では、更なる改善が必要であった。

本開示にかかる発明の一態様は、情報処理システムにおける情報提供方法であって、
ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサにて取得されたユーザにおける前記所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングで、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報と共にネットワークを介して取得し、
単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリから前記参照変化勾配を表す情報を読み出し、
前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断し、
前記ユーザにおいて前記生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を情報端末に出力し、
前記所定の生体ガスは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６−Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである。

上記の態様によると、更なる改善を図ることができる。

ストレスタスク前後およびリラックスタスク前後の上記被験者の唾液中のコルチゾールの濃度の時間変化を示すグラフである。 ある被験者の手から回収されたフルフラールのマススペクトルデータである。 ＮＩＳＴデータベースのＦｕｒｆｕｒａｌのマススペクトルデータである。 ある被験者の手から回収されたアセトフェノンのマススペクトルデータである。 ＮＩＳＴデータベースのＡｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅのマススペクトルデータである。 ある被験者の手から回収された６−メチル−５−へプテン−２−オンのマススペクトルデータである。 ＮＩＳＴデータベースの５−Ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ，６−ｍｅｔｈｙｌ−のマススペクトルデータである。 ある被験者の手から回収されたナフタレンのマススペクトルデータである。 ＮＩＳＴデータベースのＮａｐｈｔｈａｌｅｎｅのマススペクトルデータである。 ストレスタスク中およびリラックスタスク中における各被験者（被験者Ｎｏ．１〜２０）の手から放出された所定の生体ガスをＧＣ／ＭＳで分析した時に得られたマススペクトルデータのピーク面積に対し、ストレスタスク後およびリラックスタスク後における各被験者の手から放出された生体ガスをＧＣ／ＭＳで分析した時に得られたマススペクトルデータのピーク面積の相対値（変化勾配）の一覧表である。 ストレスタスク中・後およびリラックスタスク中・後におけるフルフラールの放出量の変化勾配を表したグラフである。 ストレスタスク中・後およびリラックスタスク中・後におけるアセトフェノンの放出量の変化勾配を表したグラフである。 ストレスタスク中・後およびリラックスタスク中・後における６−メチル−５−ヘプテン−２−オンの放出量の変化勾配を表したグラフである。 ストレスタスク中・後およびリラックスタスク中・後におけるナフタレンの放出量の変化勾配を表したグラフである。 本開示の実施の形態１において取り扱われる生体データの予想データを示すグラフである。 本開示の実施の形態１において取り扱われる生体データの予想データを示すグラフである。 本開示の実施の形態１において、生体データを測定するセンサの構成の一例を示すブロック図である。 図１６に示すセンサの動作をより詳細に説明する図である。 電場の強度及びイオン移動度の比の関係を示すグラフである。 本開示の実施の形態１に係る情報処理システムのネットワーク構成の一例を示す図である。 図１９に示す情報処理システムの詳細な構成の一例を示すブロック図である。 メモリが記憶するテーブルのデータ構成の一例を示す図である。 図２０に示す生体情報システムの処理の一例を示すシーケンス図である。 本開示の実施の形態１に係る初期フェーズの処理の詳細を示すフローチャートである。 本開示の実施の形態１に係る通常フェーズの処理の詳細を示すフローチャートである。 ストレスに関連する情報として、ユーザ端末に表示される表示画面の一例を示す図である。 ストレスに関連する情報として、事業者端末に表示される表示画面の一例を示す図である。 本開示の実施の形態２に係る情報処理システムの処理を示すシーケンス図である。 本開示の変形例に係るセンサの一例を示す図である。

（本開示にかかる一態様を発明するに至った経緯）
まず、本開示に係る一態様の着眼点を説明する。

本発明者らは、産後鬱の予防を研究している。

即ち、産後鬱を発症すると精神科医による治療に委ねることになるが、産後鬱を発症する前にその兆候を把握して産後鬱を予防することを研究している。

本発明者らは、ストレスと鬱との間には一応の因果関係があるという仮説を置いている。即ち、ストレスは、必ずしも心身に有害とは限らない。しかし、ストレスが蓄積すると、心身に悪影響を与える傾向にあり、その悪影響の一つに鬱が含まれると考えている。

鬱は、原因別に、（１）「身体因性」、（２）「内因性」、（３）「心因性」という三つに分類される。「身体因性」の鬱とは、脳または身体の器官の特質または薬物を原因とする鬱である。「内因性」の鬱とは、遺伝子レベルに原因がある鬱、または、生来脳内に精神疾患を引き起こす原因がある鬱である。「心因性」の鬱とは、心理的なストレスを経験したことを原因とする鬱である。これらの三つを厳密に分けることが難しく、三つが相互に作用し発症する可能性が高いとも言われている（日本国内閣府「平成２０年版国民生活白書」第１章 第３節「２.ストレス社会と現代的病理」 ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ５．ｃａｏ．ｇｏ．ｊｐ／ｓｅｉｋａｔｓｕ／ｗｈｉｔｅｐａｐｅｒ／ｈ２０／１０＿ｐｄｆ／０１＿ｈｏｎｐｅｎ／ｐｄｆ／０８ｓｈ＿０１０３＿０３．ｐｄｆ）。妊婦について考えると、上記の（１）〜（３）のすべての原因を満たしやすい環境下にあると言える。妊娠期間は、薬が飲めず、運動にも制約があるため、ストレスを解消しにくい。そのため、妊婦は、鬱病などの精神疾患を発症する可能性がある。

また、産後鬱は、出産後２週間以内に発症しやすいという報告がある（平成２５年度総会学会・特別講演「妊産婦の精神面の問題の把握と育児支援」、吉田敬子， 沖縄の小児保健 第４１号（２０１４）ｐ．３−８，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｏｓｈ．ｏｒ．ｊｐ／ｉｎ＿ｏｋｉ／ｐｄｆ／４１ｇｏｕ／ｋｏｕｅｎ．ｐｄｆ）。そのため、妊娠期間中に産後鬱の兆候を把握して産後鬱を予防することが重要になる。

以上を踏まえ、本発明者らは、出産前において妊婦のストレスの蓄積の程度を客観的に把握するツールを開発し、産後鬱を予防することを研究している。

ここで、ストレスとの関係で、一般によく知られているコルチゾールに言及する。コルチゾールは、過度なストレスを受けると分泌量が増加するホルモンである。このため、コルチゾールの濃度を検査することで、検査時点におけるストレス量を把握することができる。コルチゾールの濃度は、唾液の採取、採血又は尿検査によって測定することができる。例えば、２４時間にわたって蓄尿を行うことで１日のコルチゾールの累積分泌量を測定でき、１日のストレス量を評価することもできる。

コルチゾールの濃度が高値の場合、クッション症候群、ストレス、鬱病、神経性食欲不振症などが疑われる。一方、コルチゾールの濃度が低値の場合、アジソン病、先天性副腎皮質過形成、ＡＣＴＨ不心症、下垂体性副腎皮質機能低下症などが疑われる。

このようにコルチゾールの濃度は、ストレスを評価する上で有効ではあるが、唾液の採取、採血又は尿検査を連続して行うことは現実的ではないので、上記コルチゾールの濃度の時間変化を把握することは困難である。このため、被験者のストレスの時間変化を把握することも難しい。

そこで、本発明者らは、上記コルチゾールに代わるストレスの評価指標として、心身にストレスがかかったときに、人の皮膚表面から放出される生体ガスが存在すると仮説を置いた。その仮説を実験によって証明するため、本発明者らはストレスと相関関係がみられる生体ガスを特定する実験を行った。

具体的には、本発明者らは、３０人の被験者に対してそれぞれストレスを感じさせるためのタスクを実行させ、そのタスクを実行する前後の一定期間において、所定の時間間隔で各被験者から唾液が採取されるとともに各被験者の脇および手から生体ガスが採取された。そして、本発明者らは、上記で採取された唾液からコルチゾール濃度の時間変化をグラフ化し、コルチゾール濃度の時間変化が顕著に見られた被験者を特定した。ここで特定された被験者は、上記タスクでストレスを感じていると認定された。

次に、本発明者らは、上記実験でストレスを感じた被験者の手から採取された約３００種類の生体ガスを分析することで、ストレスと相関がありそうな複数の生体ガスを選定した。ここで選定された生体ガスにおいて、タスクを実行している最中およびタスク実行後の生体ガスの放出量を調べると、ストレスを感じたときに４種類の生体ガスの手からの放出量が相対的に減ることが確認された。上記生体ガスを特定するまでの実験の手順を以下に詳述する。

まず、本発明者らは心理実験室を作った。この心理実験室は、隔離された狭い部屋を内部に有している。この隔離された部屋は、外部から内部を観察できるガラス張りの窓を唯一有している。また、この隔離された部屋は、ストレスタスク実施時に被験者に心理的圧迫を与えるよう設計されている。

本発明者らは、２０〜４０代の３０名の日本人女性を被験者とし、一人ずつ上記心理実験室内に案内した。そして、心理実験室内で被験者の唾液が採取された。被験者の唾液が採取されてから１０分後に、被験者は計算問題やスピーチ等のストレスタスクを２０分間取り組んだ。上記ストレスタスクの終了直後から３０分間、１０分ごとに１回ずつ計４回、被験者の唾液が採取された。ここで採取した唾液に対し、唾液コルチゾール定量キット（サリメトリックス社）を用いて各唾液中のコルチゾールの濃度が測定された。

また、上記唾液の採取と平行して、ストレスタスク中の２０分間と、ストレスタスクを終えた後１０〜３０分後の２０分間とにおいて、被験者の手と脇の下の２箇所から生体ガスが回収された。手からの生体ガスの捕集は、ガスサンプリング用のバックを被験者の手に被せて手首部分をゴムバンドで固定し、このバック内に生体ガスを吸着する吸着剤を投入することによって行われた。脇の下からの生体ガスの捕集は、被験者の脇の下に吸着剤を挟むことによって行われた。脇の下に挟まれた吸着剤は、コットンに包まれており、吸着剤の位置が脇の下でずれないように包袋で固定された。このように生体ガスの捕集箇所を手および脇とした理由は、手および脇に汗腺が集中しているからである。生体ガスを捕集する部位は、上述の手および脇に限られず、皮膚の表面であればいずれの部位であってもよい。

上記ストレスタスクを行った日とは別の日に、ストレスタスクに代えてリラックスタスクを行ったことが異なる他は、上記ストレスタスクを行った日と同様の手順で被験者の唾液および生体ガスがそれぞれ回収された。ここでのリラックスタスクは、被験者が自然風景ＤＶＤを鑑賞するだけの作業とした。

図１は、ストレスタスク前後およびリラックスタスク前後の上記被験者の唾液中のコルチゾールの濃度の時間変化を示すグラフである。縦軸はコルチゾールの濃度（μｇ／ｄＬ）を示し、横軸はストレスタスク又はリラックスタスクを開始してからの時間（分）を示す。図１の縦軸の上側ほどコルチゾールの濃度が高いことを示し、上述の通り、コルチゾールの濃度が高いほど被験者がストレスを感じていることを示す。図１のグラフ中の網掛けを付した部分（横軸の０分〜２０分）がストレスタスクまたはリラックスタスクを行った期間である。なお、公知の事実として、被験者がストレスを感じてから１５分程度で唾液中のコルチゾールの濃度が高まることが知られている。

図１のグラフでは、ストレスタスクを開始してから２０分後（つまりストレスタスク終了直後）にコルチゾールの濃度が急上昇しているのに対し、リラックスタスクの前後では、コルチゾールの濃度に変化がほとんど見られない。このことから、図１のコルチゾールの濃度の時間変化を示す被験者は、ストレスタスクによってストレスを感じていたと考えられる。

一方、図１のようなコルチゾールの濃度の時間変化を示さない被験者も存在した。このような被験者は、ストレスタスクによってストレスを感じなかったため、唾液中にコルチゾールが分泌されなかったものと考えられる。このようにストレスを感じなかった被験者の生体ガスを評価しても、ストレスと生体ガスとの因果関係を把握することはできない。このため、ストレスを感じなかった被験者は、生体ガスの評価対象から除外された。このようにして被験者３０人のうち、ストレスタスク前後でコルチゾールの濃度が顕著に上昇した上位２０人（被験者Ｎｏ．１〜２０）の被験者が特定された。

上記で特定された各被験者の手から回収された各吸着剤（ストレスタスク中、ストレスタスク後、リラックスタスク中、リラックスタスク後）をそれぞれ加熱することによって各吸着剤に吸着された被験者の生体ガスが脱離された。ここで脱離された生体ガスをガスクロマトグラフィー質量分析装置（Ｇａｓ Ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ−Ｍａｓｓ ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ：ＧＣ／ＭＳ（アジレントテクノロジー社製））で分析することによって生体ガスのマススペクトルデータが得られた。

このマススペクトルデータを同社の解析ソフトを用いてアメリカ国立標準技術研究所（ＮＩＳＴ：Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）データベースと比較することで、皮膚から放出される生体ガスが特定された。例えば図２は、フルフラールのマススペクトルデータであり、図３は、ＮＩＳＴデータベースのＦｕｒｆｕｒａｌのマススペクトルデータである。図２および図３におけるマススペクトルを対比すると、ほぼ同一の質量電荷（ｍ／ｚ）において同様のスペクトルピークが観察された。このようにしてフルフラールが生体ガスとして含まれていることが特定された。同様の手法によりアセトフェノン、６−メチル−５−ヘプテン−２−オンおよびナフタレンがそれぞれ、生体ガスとして含まれていることが特定された。

参考までに、図４、図６および図８はそれぞれ、アセトフェノン、６−メチル−５−へプテン−２−オンおよびナフタレンのマススペクトルデータであり、図５、図７および図９はそれぞれ、ＮＩＳＴデータベースのＡｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ、５−Ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ，６−ｍｅｔｈｙｌ−およびＮａｐｈｔｈａｌｅｎｅのマススペクトルデータである。

次に、本発明者らは、上記２０人の被験者それぞれにおいて、ストレスタスク中およびその後、並びにリラックスタスク中およびその後における各被験者（被験者Ｎｏ．１〜２０）の手から放出された各生体ガスのマススペクトルのピーク面積を算出し、各生体ガスのピーク面積をストレスタスク中・後とリラックスタスク中・後とでそれぞれ対比し、３００を超える生体ガス成分の中から、ストレスと関連する候補として複数の物質が選定された。これらの候補物質の中で、上述のフルフラール、アセトフェノン、６−メチル−５−ヘプテン−２−オンおよびナフタレンは、ストレスとの相関関係が明確に確認できた。フルフラール、アセトフェノン、６−メチル−５−ヘプテン−２−オンおよびナフタレンの化学式はそれぞれ以下の化１〜化４に示される通りである。

次に、上記生体ガスの放出量とストレスとの関係をより詳細に把握するために、ストレスタスクの中・後での上記各生体ガスの放出量の相対変化と、リラックスタスクの中・後での各生体ガスの放出量の相対変化とをそれぞれ調べた。具体的には、ストレスタスク後の各生体ガスのピーク面積をストレスタスク中の各生体ガスのピーク面積で除することにより、ストレスタスク中の各生体ガスのピーク面積に対するストレスタスク後の各生体ガスのピーク面積の相対値が算出された。ここで算出された相対値を「ストレスタスク中・後の変化勾配」と記す。同様に、リラックスタスク後の各生体ガスのピーク面積をリラックスタスク中の各生体ガスのピーク面積で除することにより、リラックスタスク中の各生体ガスのピーク面積に対するリラックスタスク後の各生体ガスのピーク面積の比率が算出された。ここで算出された相対値を、「リラックスタスク中・後の変化勾配」と記す。

図１０に示す表は、各被験者（被験者Ｎｏ．１〜２０）の手から放出された上記４種の各生体ガスのストレスタスク中・後の変化勾配およびリラックスタスク中・後の変化勾配を示す一覧表である。図１１〜図１４は、図１０の一覧表に示す変化勾配の生体ガスごとの平均値をそれぞれグラフ化することによって得られたグラフである。図１０の一覧表における各変化勾配の平均値が１に近いほど、図１１〜図１４のグラフの変化勾配が緩やかとなる（横軸に平行に近づく）。図１０に示す一覧表における各変化勾配の平均値が０に近いほど図１１〜図１４の折れ線グラフの変化勾配が急峻となる（横軸に垂直に近づく）。また各変化勾配が１を超える場合は、図１１〜図１４のグラフが時間の経過とともに上昇する。逆に、図１０の表中の各変化勾配が１未満の場合、図１１〜図１４のグラフが時間の経過とともに下降する。

図１１〜図１４において、ストレスタスク中・後の変化勾配とリラックスタスク中・後の変化勾配とを比較すると、上記４種の生体ガスの全てにおいてストレスタスク中・後の方が、リラックスタスク中・後よりも変化勾配が緩やかになっている。この結果から、被験者がストレスを感じたときに上記各生体ガスの放出量の変化勾配が緩やかになる傾向があると言える。したがって、上記各生体ガスのタスク中・後の変化勾配は、被験者のストレス量を客観的に評価する指標になり得る。

上記実験結果に基づき、本発明者らは、フルフラール、アセトフェノン、６−メチル−５−ヘプテン−２−オンおよびナフタレンがストレス由来の生体ガスであることを特定した。これらの知見は、本出願前にはなかったと本発明者らは信じている。また、ストレス由来の生体ガスは、年齢、食べ物、及び人種により、異なると考えられるため、いずれか１つに絞ることはせず、それぞれが有力な候補であると考えている。

次に、上記生体ガスのいずれかを検知するデバイスを開発し、これにより、これまで主観的に感じていたストレスを、客観的に捉えることに成功した。すなわち、人の皮膚表面から放出される各生体ガスを、センサなどのデバイスにて測定する方法によると継続測定が可能となる。この継続測定により上記生体ガスの放出量の時間変化を把握することができる。この放出量の時間変化をグラフ化し、そのグラフの変化勾配から被験者のストレスを把握することができる。

この場合、一日の中で、被験者にいつストレス反応が生じたのか、ストレス反応を生じたときにその被験者が何をしていたのか等も把握できるようになる。これによりストレスを感じた時間を客観的に把握することができ、ストレスをコントロールできるようになることが期待される。

さらに、本発明者らは、ストレス由来の生体ガスを測定し、ストレスを客観的に把握できるようにしたことを、最終目的である産後鬱の予防につなげなければならない。本開示に係る発明の各態様はそのことに関わるものである。

以上のような、本発明者らの鋭意研究の結果得られた新規な知見に基づき、本発明者らは以下のような各態様に係る発明を想到するに至った。

本開示に係る発明の一態様は、
情報処理システムにおける情報提供方法であって、
ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサにて取得されたユーザにおける前記所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングで、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報及び前記ユーザのユーザＩＤと共にネットワークを介して取得し、
単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリから前記参照変化勾配を表す情報を読み出し、
前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断し、
前記ユーザにおいて前記生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を情報端末に出力し、
前記所定の生体ガスは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６-メチル-５-ヘプテン-２-オン（６Ｍｅｔｈｙｌ-５-ｈｅｐｔｅｎ-２-ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである。

特許文献１は、母子健康手帳の情報を用いている。母子健康手帳の情報は、妊婦、医師、自治体の保健士などが主観的に筆記したもので、客観的な判断材料とはなりにくい。例えば、ストレスがかかっていても、ストレスを感じていないと記述する場合もあり得る。同様に、ストレスがかかっていなくても、大きなストレスを感じていると記述する場合もあり得る。また、例えば、常時、ストレスにさらされている環境下では、ストレスを感じていることに鈍感になることも考えられる。

これに対し、本態様では、ストレスとの関係が推定される所定の生体ガスを用いてストレス量を客観的に判断している。そのため、人の主観的な感覚に左右されず、ストレスの累積度合いを客観的に把握できる。ここで、所定の生体ガスとは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つを指す。

その結果、前記ユーザにおいて前記生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を情報端末に出力する。これにより、妊娠期間中において産後鬱の兆候を妊婦自身が客観的に認識できるので、産後鬱の予防を期待できる。

また、本態様では、前記単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配は、
前記ユーザの妊娠初期の所定期間内において取得された前記ユーザの生体ガス情報に基づき前記ユーザに個別の情報として算出されてもよい。

この場合、前記ユーザ自身のデータが基準値として用いられることになる。生体ガスの放出量は、年齢、食べ物、体重などの影響を受け、固体差があるため、正確な判断をするためには前記ユーザ自身のデータを用いることが好ましい。

これに対し、特許文献１では、全ての利用者に共通する基準値を用いている。

本態様によると、前記ユーザ自身のデータを基準値として産後鬱の予兆を判断する。そのため、一人一人の妊婦に適した判断が可能となる。

また、本態様では、前記単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配は、
前記ユーザを含む複数のユーザに共通して使用される情報として前記メモリに予め記憶されていてもよい。

この場合、基準値が複数のユーザに共通して使用されるので、ユーザ毎に基準値を生成及び管理する手間が省かれる。

また、本態様では、前記情報処理システムにおける情報提供方法は、
前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断しない場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を情報端末に出力しなくてもよい。

この場合、産後鬱の予兆が見られない場合において、ストレスに関連する情報が情報端末に出力されることを防止できる。

また、本態様では、前記情報端末は、前記ユーザの第１情報端末であってもよい。

この場合、情報端末はユーザの第１情報端末で構成されるので、妊娠期間中において産後鬱の兆候が見られる場合、妊婦自身がそのことを客観的に認識でき、産後鬱の予防を期待できる。

また、本態様では、前記情報端末は、前記ユーザの第１情報端末以外の相談事業者の第２情報端末であってもよい。

この場合、情報端末は相談事業者の第２情報端末で構成されるので、妊娠期間中において産後鬱の兆候が見られる場合、相談事業者にそのことを客観的に認識させ、相談事業者に対して妊婦をケアさせる等の措置を採らせることができる。その結果、産後鬱の予防が期待できる。

また、本態様では、前記情報端末は、前記ユーザの第１情報端末であり、
前記情報処理システムにおける情報提供方法は、
前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記第１情報端末の宛先情報及び相談事業者の宛先情報を記憶するメモリから前記第１情報端末の宛先情報及び前記相談事業者の宛先情報を取得して、前記第１情報端末及び前記第１情報端末とは異なる前記相談事業者の第２情報端末の双方に、前記ユーザのストレスに関連する情報を出力してもよい。

この場合、妊娠期間中において産後鬱の予兆が見られる場合、妊婦及び相談事業者の双方にストレスに関連する情報が出力されるので、産後鬱の予兆があることを妊婦へ認識させると共に相談事業者に妊婦をケアさせることが可能となる。その結果、より産後鬱の予防が期待できる。

また、本態様では、前記第１情報端末に出力される情報には、前記相談事業者から前記ユーザへのアクセスを受け入れるか否かを前記ユーザに選択させるための表示情報が含まれてもよい。

ユーザによっては相談事業者からのケアを望まない者もいる。本態様では、相談事業者からのアクセスを受け入れるか否かをユーザは選択できるので、ユーザのニーズに対して柔軟に対応することができる。

また、上記態様では、前記ユーザのストレスに関連する情報は、
前記ユーザに蓄積されたストレスが注意を要する状態にあることを示す情報であってもよい。

この場合、ストレスが注意を要する状態にあることを示す情報がユーザに通知されるので、ユーザにストレスが蓄積されていることを早期に認識させ、産後鬱になることを未然に防ぐことができる。

また、上記態様では、前記ユーザのストレスに関連する情報は、
前記ユーザのストレスが所定の正常範囲を超えている旨の情報であってもよい。

この場合、ストレスが所定の正常範囲を超えている旨の情報がユーザに通知されるので、ユーザに対してストレスが蓄積されていることを客観的に示す情報をユーザに通知することができ、ユーザに産後鬱の予兆があることをより効果的に認識させることができる。

また、上記態様では、前記所定の生体ガスを検出するセンサは、
前記ユーザの腕に装着されるデバイスに内蔵されていてもよい。

この場合、所定の生体ガスを検出するセンサが、ユーザが腕に装着するデバイスに内蔵されているので、例えば、ユーザが日常生活において腕に装着する物体にセンサの機能を持たせることができる。その結果、センサを装着することに対するユーザの煩わしさを低減できる。

また、上記態様では、前記情報処理システムにおいて、
前記ユーザのユーザＩＤと共に、前記生体ガス情報を取得し、
前記ユーザのユーザＩＤに関連する前記情報端末に、前記ユーザのストレスに関連する情報を出力してもよい。

この場合、生体ガス情報がユーザＩＤと共に取得されるので、ユーザ別に生体ガス情報を管理でき、他のユーザの生体ガス情報を用いてあるユーザの産後鬱の兆候が判定されることを防止できる。また、ストレスに関連する情報がユーザＩＤに関連する情報端末に送信されるので、ユーザＩＤに関連付けられていない情報端末にストレスに関連する情報が送信されることを防止でき、ユーザのプライバシーを保護できる。

また、本開示の別の一態様に係る情報処理システムは、サーバ装置と情報端末とを含む情報処理システムであって、
前記サーバ装置は、
ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサにて取得されたユーザにおける前記所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングで、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報と共にネットワークを介して取得し、
単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリから前記参照変化勾配を表す情報を読み出し、
前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断し、
前記ユーザにおいて前記生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を前記情報端末に出力し、
前記情報端末は、
前記ユーザのストレスに関連する情報を、前記情報端末のディスプレイに表示し、
前記所定の生体ガスは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである。

また、本開示の別の一態様に係る情報端末は、上記情報処理システムに使用されるものである。

また、本開示の更に別の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータを用いた情報処理方法であって、
ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサにて取得されたユーザにおける前記所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングで、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報と共に取得し、
単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリから前記参照変化勾配を表す情報を読み出し、
前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断し、
前記ユーザにおいて前記生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報をディスプレイに表示するために出力し、
前記所定の生体ガスは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６-メチル-５-ヘプテン-２-オン（６Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである。

本態様は、例えば、ローカルのコンピュータで処理を行う態様を想定したものである。

（実施の形態１）
（予想データ）
図１５Ａ、図１５Ｂは、本開示の実施の形態１において取り扱われる生体データの予想データを示すグラフである。図１５Ａ、図１５Ｂにおいて、縦軸は生体ガス濃度（生体ガス情報の一例）を示し、横軸は時間を示している。この予想データは実際に測定された生体データの測定値を示すものではなく、上記の実験結果の知見から予想される生体データの時間的推移を示したデータである。生体データとは、後述するようにユーザに装着されたセンサによって測定された生体データである。生体データは、ユーザの皮膚表面から放出される生体ガスのうち計測対象の生体ガスの濃度（生体ガス濃度）の計測値を示す。本開示では、計測対象となる生体ガスはフルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである。生体ガス濃度の単位は例えばμｇ／ｄＬである。

図１５Ａでは、ストレスがないときの起床から就寝するまでの覚醒状態にあるユーザの生体データの時間的な推移が示されており、図１５Ｂでは、ストレスがあるときの起床から就寝するまでの覚醒状態にあるユーザの生体データの時間的な推移が示されている。

ストレスと相関があることがよく知られているコルチゾールの分泌量は、ユーザがストレスを感じていなければ、図１５Ａに示すような時間的推移を示すことが知られている。すなわち、起床直後の一定の増加時間帯ＴＡ（例えば、３０分、１時間程度の時間）は上昇するが、増加時間帯ＴＡを過ぎると減少に転じ、就寝するまでの減少時間帯ＴＢではほぼ一定の変化勾配で減少することが知られている。

したがって、上記４種の生体ガス濃度も、ストレスとの相関があるので、図１５Ａに示されるように、ユーザがストレスを感じていなければ、増加時間帯ＴＡでは上昇し、増加時間帯ＴＡを過ぎると減少に転じ、就寝するまでの減少時間帯ＴＢではほぼ一定の変化勾配で減少すると予想される。

一方、上述の実験結果から、上記４種の生体ガスの変化勾配は、ユーザがストレスを感じている場合、ユーザがストレスを感じていない場合に比べて緩やかになるとの知見が得られた。

したがって、図１５Ｂの時間帯ＴＢ１，ＴＢ２，ＴＢ３に示されるように、ユーザがストレスを感じた場合の生体ガス濃度の変化勾配は、ユーザがストレスを感じた場合の生体ガス濃度の変化勾配に比べて緩やかになると予想される。

そこで、本開示は、ユーザがストレスを感じていないときの上記４種の生体ガスの濃度の変化勾配を参照変化勾配として予め設定しておく。そして、本開示は、センサで検出された上記４種の生体ガス濃度の変化勾配が、参照変化勾配と比較して緩やかな時間帯を検出する。そして、本開示は、検出した時間帯が増加傾向にあれば、ユーザは産後鬱の予兆があると判断し、産後鬱の予兆があることをユーザに認識させたり、相談事業者に対してユーザのケアを促したりすることで、ユーザが産後鬱になることを防止する。

（センサ）
図１６は、本開示の実施の形態１において、生体データを測定するセンサ３の構成の一例を示すブロック図である。

本開示では、センサ３として、例えば、電界非対称性イオン移動度分光計（ＦＡＩＭＳ：Ｆｉｅｌｄ Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｉｏｎ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ）の技術を利用するセンサが採用される。電界非対称性イオン移動度分光計は、２種類以上の物質を含有する混合物から少なくとも１種類の物質を選択的に分離するために用いられる。

センサ３は、検出部３３、制御部３１、及び通信部３４を備える。検出部３３は、イオン化装置３０１、フィルタ３０２、検出器３０３、電源３０４、及び高周波アンプ３０５を備える。なお、図１６において、矢印線は電気信号の流れを示し、イオン化装置３０１、フィルタ３０２、及び検出器３０３を繋ぐ線は生体ガスの流れを示す。

電源３０４及び高周波アンプ３０５はそれぞれイオン化装置３０１及びフィルタ３０２を駆動するために用いられる。イオン化装置３０１を用いてイオン化された生体ガスの中から、所望の生体ガス（本開示では上記４種の生体ガスのいずれか１つ）のみをフィルタ３０２によって分離し、フィルタ３０２を通過したイオン量を検出器３０３で検出することによって生体ガス濃度を示す情報を取得する。取得された情報は通信部３４を介して出力される。センサ３の駆動は制御部３１によって制御される。

図１７は、図１６に示すセンサ３の動作をより詳細に説明する図である。イオン化装置３０１に供給される混合物は、ユーザの皮膚表面から放出された生体ガスである。イオン化装置３０１は、ユーザの皮膚表面から放出された生体ガスを取り込む取込口を備えていてもよい。また、この取込口には生体ガスを吸着する吸着剤が設けられてもよい。更に、吸着剤に吸着した生体ガスを吸着剤から脱離させるヒータが設けられてもよい。図１７の例では、説明の便宜上、混合物は、３種類のガス２０２〜２０４を含有することとする。ガス２０２〜２０４は、イオン化装置３０１を用いてイオン化される。

イオン化装置３０１は、コロナ放電源や、放射線源などを含み、ガス２０２〜２０４をイオン化させる。イオン化されたガス２０２〜２０４は、イオン化装置３０１に隣接して配置されたフィルタ３０２に供給される。なお、イオン化装置３０１を構成するコロナ放電源や放射線源は、電源３０４から供給される電圧によって駆動される。

フィルタ３０２は、互いに平行に配置された平板状の第１電極２０１ａ及び平板状の第２電極２０１ｂを備える。第１電極２０１ａは接地されている。一方、第２電極２０１ｂは、高周波アンプ３０５に接続されている。

高周波アンプ３０５は、非対称な交流電圧を生成する交流電圧源２０５ａと、直流電圧である補償電圧ＣＶを生成する可変電圧源２０５ｂとを備える。交流電圧源２０５ａは、非対称な交流電圧を生成し、第２電極２０１ｂに印加する。可変電圧源２０５ｂは、一端が第２電極２０１ｂに接続され、他端が接地されている。これにより、交流電圧源２０５ａで生成された非対称な交流電圧は、補償電圧ＣＶが重畳され、第２電極２０１ｂに供給される。

第１電極２０１ａ及び第２電極２０１ｂ間には、イオン化された３種類のガス２０２〜２０４が供給される。３種類のガス２０２〜２０４は、第１電極２０１ａ及び第２電極２０１ｂの間で生じた電場の影響を受ける。

図１８は、電場の強度及びイオン移動度の比の関係を示すグラフであり、縦軸はイオン移動度の比を示し、横軸は電場の強度（Ｖ／ｃｍ）を示す。αはイオンの種類によって決まる係数である。イオン移動度の比は、低電界極限での移動度に対する高電界中での移動度の比を示す。

曲線７０１に示されるように、係数α＞０のイオン化されたガスは、電場の強度が増すと、より活発に移動する。３００未満の質量電荷比（ｍａｓｓ−ｔｏ−ｃｈａｒｇｅ ｒａｔｉｏ）を有するイオンは、このような動きを示す。

曲線７０２に示されるように、係数αがほぼ０のイオン化されたガスは、電場の強度が増すと、より活発に移動するが、さらに電場の強度を増すと、移動度が低下する。

曲線７０３に示されるように、係数αが負のイオン化されたガスは、電場の強度が増すと、移動度が低下する。３００以上の質量電荷比（ｍａｓｓ−ｔｏ−ｃｈａｒｇｅ ｒａｔｉｏ）を有するイオンは、このような動きを示す。

このような移動度の特性の違いのため、図１７に示されるように、３種類のガス２０２〜２０４がフィルタ３０２の内部で異なる方向に進行する。図１７の例では、ガス２０３のみがフィルタ３０２から排出される一方、ガス２０２は第１電極２０１ａの表面にトラップされ、かつガス２０４は第２電極２０１ｂの表面にトラップされる。このようにして、３種類のガス２０２〜２０４からガス２０３のみが選択的に分離され、フィルタ３０２から排出される。すなわち、センサ３は、電場の強度を適切に設定することで、所望のガスをフィルタ３０２から排出させることができる。なお、電場の強度は、補償電圧ＣＶの電圧値及び交流電圧源２０５ａが生成する非対称な交流電圧の波形により決定される。そのため、センサ３は、補償電圧ＣＶの電圧値及び非対称な交流電圧の波形を計測対象となる生体ガスの種類（本開示は、上記４種の生体ガスのいずれか１つ）に応じて予め定められた電圧値及び波形に設定することで、計測対象となる生体ガスをフィルタ３０２から排出させることができる。

検出器３０３は、フィルタ３０２に隣接して配置される。すなわち、フィルタ３０２は、イオン化装置３０１及び検出器３０３間に配置される。検出器３０３は、電極３１０及び電流計３１１を備え、フィルタ３０２を通り抜けたガス２０３を検出する。

検出器３０３に到達したガス２０３は、電極３１０に電荷を受け渡す。受け渡された電荷の量に比例して流れる電流の値が電流計３１１によって測定される。電流計３１１によって測定された電流の値から、ガス２０３の濃度が測定される。

（ネットワーク構成）
図１９は、本開示の実施の形態１に係る情報処理システムのネットワーク構成の一例を示す図である。情報処理システムは、ユーザＵ１のストレスをケアするケアサービスを提供する。このケアサービスは、例えば、ユーザＵ１が加入する保険会社等によって提供される。なお、ケアサービスの実際の運用は、例えば、保険会社から委託を受けたセンサ３を製造するメーカが行ってもよい。また、このケアサービスは、ケアサービス自身を提供する保険会社とは異なるサービスプロバイダによって提供されてもよい。

保険会社は、例えば、生命保険や医療保険等の保険サービスをユーザＵ１に提供する。そして、保険会社は、例えば、ユーザＵ１にセンサ３を貸与し、ユーザＵ１の生体データを取得して、ユーザＵ１のストレス状態を管理することで、ユーザＵ１の産後鬱を防止する。これにより、保険会社は保険金の支出の節約を図る。このケアサービスは、ユーザＵ１に、センサ３の装着を強いるものなので、負担と感じるユーザＵ１もいる。そこで、保険会社は、このケアサービスの見返りとして、ユーザＵ１が負担する保険料を割り引くといった保険プランを提供することもできる。

情報処理システムは、サーバ１（サーバ装置の一例）、ユーザ端末２（第１情報端末の一例）、センサ３、事業者サーバ４、及び事業者端末５（第２情報端末の一例）を備える。

サーバ１、ユーザ端末２、及び事業者サーバ４は、ネットワークＮＴを介して相互に通信可能に接続されている。ネットワークＮＴとしては、インターネット通信網、携帯電話通信網、及び公衆電話回線網を含むネットワークで構成される。センサ３及びユーザ端末２は、例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂの無線ＬＡＮや、ブルーツース（登録商標：ＩＥＥＥ８０２．１５．１）等の近距離無線通信を介して通信可能に接続されている。また、事業者サーバ４及び事業者端末５間は、例えば、有線ＬＡＮ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．３）や無線ＬＡＮ（例えば、ＩＥＥＥ８０２．１１ｂ）等で通信可能に接続されている。

サーバ１は、例えば、１又は複数のコンピュータを含むクラウドサーバで構成されている。サーバ１は、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ等のプロセッサとメモリとを含む。サーバ１は、センサ３で測定されたユーザＵ１の生体データをユーザ端末２及びネットワークＮＴを介して取得し、生体ガス濃度の変化勾配が緩やかな時間帯が増加傾向にあるか否かを判定する。

ユーザ端末２は、例えば、スマートフォン、タブレット端末等の携帯可能な情報処理装置で構成されている。なお、ユーザ端末２は、据え置き型のコンピュータで構成されてもよい。ユーザ端末２は、ユーザＵ１によって所持される。本開示では、ユーザＵ１は、例えば、ケアサービスを受ける妊婦である。

事業者サーバ４は、例えば、１又は複数のコンピュータを含むクラウドサーバで構成されている。事業者サーバ４は、ＣＰＵ、ＦＰＧＡ等のプロセッサとメモリとを含む。事業者サーバ４は、事業者端末５をネットワークＮＴに接続させ、事業者端末５を管理する。

事業者サーバ４は、例えば、ユーザＵ１を事業者端末５を通じてケアする担当者Ａ１が所属する相談事業者によって管理されている。相談事業者は、例えば保険会社から委託を受けた法人であってもよいし、保険会社であってもよい。担当者Ａ１は、電話等を通じてユーザＵ１から保険サービスやケアサービスに関する相談を受ける。特に、本開示では、担当者Ａ１は、ユーザＵ１に産後鬱の予兆が表れた場合、ユーザＵ１の許可の下、ユーザＵ１とのコミュニケーションを図り、ユーザＵ１をケアする。

センサ３は、ユーザＵ１の例えば腕に装着され、ユーザＵ１の手から放出される生体ガスの濃度を検出する。センサ３は、例えば、装着ベルトを備え、ユーザはこの装着ベルトを手首（腕の一例）に巻くことで、センサ３を手の近傍に取り付ける。これにより、センサ３は手から放出される生体ガスを検出できる。但し、これは一例である。例えば、センサ３は、例えば、腕時計型のウェアラブル端末に内蔵されても良い。この腕時計型のウェアラブル端末は、ユーザに装着されるデバイスの一例である。

事業者端末５は、例えば、相談事業者が所有する据え置き型のコンピュータで構成され、担当者Ａ１によって使用される。なお、事業者端末５は、スマートフォン、タブレット端末等の携帯可能な情報処理装置で構成されてもよい。

図２０は、図１９に示す情報処理システムの詳細な構成の一例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、メモリ１２、及び通信部１３を備える。制御部１１は、プロセッサで構成され、データ解析部１１１を備える。データ解析部１１１は、例えば、プロセッサがメモリ１２に記憶された本開示の情報提供方法をコンピュータに実行させるプログラムを実行することで実現される。なお、本開示の情報提供方法をコンピュータに実行させるプログラムは、ネットワークを通じてダウンロードすることで提供されてもよいし、コンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体に記憶させることで提供されてもよい。

データ解析部１１１は、センサ３が取得した生体データを通信部１３が受信すると、その生体データを通信部１３から取得し、取得した生体データから生体ガス濃度の変化勾配を算出する。そして、データ解析部１１１は、メモリ１２から参照変化勾配を表す情報を読み出し、算出した変化勾配が参照変化勾配に比べて緩やかになった時間帯があるか否かを判定する。そして、データ解析部１１１は、その生体データを判定結果と対応付けてメモリ１２が記憶する生体データテーブルＴ４（図２１）に登録する。更に、データ解析部１１１は、規定期間（例えば、１日、半日、２日）の生体データが蓄積されると規定期間の生体データにおいて、生体ガス濃度の変化勾配が参照変化勾配に比べて緩やかになった時間帯の回数をカウントする。そして、データ解析部１１１は、１又は複数の連続する過去の規定期間でのカウント数と、今回の規定期間でのカウント数とを比較して、生体ガス濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあるか否かを判定する。そして、データ解析部１１１は、増加傾向にあると判断した場合、ストレスに関連する情報をユーザ端末２及び事業者端末５に通信部１３を介して送信する。

メモリ１２は、生体ガス濃度の参照変化勾配を示す情報を記憶する。本開示では、メモリ１２は、図２１に示すように、ユーザ情報テーブルＴ１、正常範囲データテーブルＴ２、事業者情報テーブルＴ３、及び生体データテーブルＴ４を記憶する。図２１は、メモリ１２が記憶するテーブルのデータ構成の一例を示す図である。

ユーザ情報テーブルＴ１は、ケアサービスを受ける１又は複数のユーザの個人情報を記憶するテーブルである。ユーザ情報テーブルＴ１は、１のユーザに対して１つのレコードが割り当てられており、「ユーザＩＤ」、「電話番号」、「メールアドレス」、及び「ＳＮＳアカウント」を対応付けて記憶する。なお、「電話番号」、「メールアドレス」、及び「ＳＮＳアカウント」は、宛先情報の一例である。

「ユーザＩＤ」フィールドには、ケアサービスを受けるユーザを一意的に識別するための識別子が記憶されている。「電話番号」フィールドには、ユーザの自宅やユーザ端末２の電話番号が記憶されている。「メールアドレス」フィールドには、各ユーザのユーザ端末２のメールアドレスが記憶されている。「ＳＮＳアカウント」フィールドには、各ユーザが開設したＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）サイトにログインするためのアカウント情報が記憶されている。

正常範囲データテーブルＴ２は、ケアサービスを受ける１又は複数のユーザのストレスが正常範囲にあるか否かの指標となる参照変化勾配を記憶するテーブルである。正常範囲データテーブルＴ２は、１のユーザに対して１つのレコードが割り当てられており、「ユーザＩＤ」、「計測日時」、及び「参照変化勾配」を対応付けて記憶する。

「ユーザＩＤ」フィールドには、ユーザ情報テーブルＴ１のユーザＩＤと同じユーザＩＤが記憶されている。「計測日時」フィールドには、参照変化勾配の算出に使用された生体データの計測日時の時間帯が記憶されている。「参照変化勾配」フィールドには「計測日時」フィールドに記憶された生体データを用いて算出された参照変化勾配が記憶されている。図２１の例では、「参照変化勾配」フィールドには、各ユーザの覚醒状態における参照変化勾配の時間的推移を示すデータ群が記憶されている。詳細には、図１５Ａに示すグラフにおいて、減少時間帯ＴＢの開始時刻を基準としたときの、減少時間帯ＴＢにおける、複数の時刻と、各時刻に対応する参照変化勾配とが対応付けられたデータ群が「参照変化勾配」フィールドに記憶されている。

例えば、ユーザＩＤ「Ｓ００００１」のユーザは、２０１７年１月２０日から２０１７年１月２２日の３日間の時間帯に計測された生体データを用いて参照変化勾配が算出されている。

このように、本開示では、ユーザ毎の参照変化勾配が算出されているので、各ユーザに適した参照変化勾配を用いて各ユーザのストレスを判定することができ、判定精度を高めることができる。本開示では、ユーザ毎の参照変化勾配が算出されているが、これは一例であり、全ユーザの中の一部のユーザにおいて算出された参照変化勾配の平均値が全ユーザの参照変化勾配として適用されてもよい。或いは、全ユーザの参照変化勾配の平均値が全ユーザの参照変化勾配として適用されてもよい。これらの場合、ユーザ毎に参照変化勾配を記憶及び算出する必要がないので、メモリ消費量の節約及び処理ステップの低減を図ることができる。

事業者情報テーブルＴ３は、１又は複数の相談事業者の情報を記憶するテーブルである。事業者情報テーブルＴ３は、１つの相談事業者に対して１つのレコードが割り当てられている。事業者情報テーブルＴ３は、「相談事業者」、「担当者」、及び「連絡先」を対応付けて記憶する。「相談事業者」フィールドには、相談事業者の名称が記憶されている。「担当者」フィールドには、相談事業者に所属する担当者の氏名が記憶されている。「連絡先」フィールドには、担当者の連絡先が記憶されている。担当者の連絡先としては、担当者の事業者端末５のメールアドレスや電話番号が採用できる。なお、「連絡先」は宛先情報の一例である。

生体データテーブルＴ４は、センサ３が取得した生体データを記憶するテーブルである。生体データテーブルＴ４は、１の生体データに対して１つのレコードが割り当てられており、「ユーザＩＤ」、「日」、「時間」、「濃度」、及び「判定結果」を対応付けて記憶する。

「ユーザＩＤ」フィールドには、ユーザ情報テーブルＴ１が記憶するユーザＩＤと同じユーザＩＤが記憶されている。「日」フィールドには、生体データの測定日が記憶されている。「時間」フィールドには、生体データが測定された時間帯が記憶されている。「濃度」フィールドには、生体データが示す生体ガス濃度が記憶されている。「判定結果」フィールドには、生体ガス濃度の変化勾配が参照変化勾配に対して緩やかであるか否かの判定結果が記憶されている。なお、「時間」フィールドには、生体データをサーバ１が取得した時間帯が記憶されてもよい。

例えば、生体データテーブルＴ４において１行目のレコードには、ユーザＩＤ「Ｓ００００１」のユーザの２０１７年２月１５日の１０時〜１１時の時間帯に測定された、生体ガス濃度「○○」の生体データが記憶されている。また、この１行目のレコードには、生体ガス濃度の変化勾配が参照変化勾配に比べて緩やかでなかったので、「判定結果」フィールドには「正常」が記憶されている。一方、２行目のレコードでは、生体ガス濃度の変化勾配が参照変化勾配に比べて緩やかであったので、「判定結果」フィールドには、「異常」が記憶されている。

なお、生体データテーブルＴ４では、ユーザＩＤ「Ｓ００００１」のユーザのみの生体データが示されているが、これは一例であり、生体データテーブルＴ４には、ケアサービスを受ける全ユーザの生体データが記憶されている。

図２０に参照を戻す。通信部１３は、例えば、サーバ１をネットワークＮＴに接続させる通信回路で構成され、センサ３で計測された生体データを受信したり、ストレスに関連する情報をユーザ端末２及び事業者端末５に送信したりする。

ユーザ端末２は、制御部２１、メモリ２２、表示部２３（ディスプレイの一例）、及び通信部２４を備える。制御部２１は、ＣＰＵ等のプロセッサで構成され、ユーザ端末２の全体制御を司る。メモリ２２は、種々のデータを記憶する。本開示では、メモリ２２は、特に、ユーザＵ１にケアサービスを受けさせるためにユーザ端末２で実行されるアプリケーションを記憶する。また、メモリ２２は、生体データに対応付けて送信されるユーザＩＤを記憶する。

表示部２３は、例えば、タッチパネルを備えるディスプレイで構成され、種々の情報を表示する。本開示では、表示部２３は、特に、ストレスに関連する情報を表示する。通信部２４は、ユーザ端末２をネットワークＮＴに接続させると共に、ユーザ端末２をセンサ３と通信させるための通信回路で構成される。本開示では、通信部２４は、特に、センサ３から送信された生体データを受信し、受信した生体データにメモリ２２に記憶されたユーザＩＤを対応付けてサーバ１に送信する。また、本開示では、通信部２４は、特に、サーバ１から送信されたストレスに関連する情報を受信する。なお、表示部２３は、タッチパネルで構成されなくてもよい。この場合、ユーザ端末２は、ユーザからの操作を受け付ける操作部を備えればよい。

センサ３は、制御部３１、メモリ３２、検出部３３、及び通信部３４を備える。制御部３１は、ＣＰＵやＤＳＰ等のプロセッサで構成され、センサ３の全体制御を司る。メモリ３２は、例えば、検出部３３が計測した生体データを一時的に記憶する。また、メモリ３２は、交流電圧源２０５ａが非対称な交流電圧を生成するために必要になるデータ（例えば、周波数やプラス側の振幅、及びマイナス側の振幅）を記憶する。また、メモリ３２は、補償電圧ＣＶの電圧値を記憶する。

通信部３４は、無線ＬＡＮやブルーツース（登録商標）等の通信回路で構成され、検出部３３が計測した生体データをユーザ端末２に送信する。この生体データは、ユーザ端末２の通信部２４によって受信され、ネットワークＮＴを介してサーバ１に送信される。

事業者サーバ４は、制御部４１、メモリ４２、及び通信部４３を備える。制御部４１は、ＣＰＵやＦＰＧＡ等のプロセッサで構成され、事業者サーバ４の全体制御を司る。メモリ４２は、コンピュータを事業者サーバ４として機能させるためのコンピュータ読取可能なプログラムを記憶する。

通信部４３は、事業者サーバ４をネットワークＮＴに接続させると共に、事業者サーバ４を事業者端末５と通信させるための通信回路で構成される。本開示では、通信部４３は、特に、ストレスに関連する情報を受信し、事業者端末５に送信する。

事業者端末５は、制御部５１、メモリ５２、表示部５３、及び通信部５４を備える。制御部５１は、ＣＰＵ等のプロセッサで構成され、事業者端末５の全体制御を司る。メモリ５２は、コンピュータを事業者端末５として機能させるためのコンピュータ読取可能なプログラムを記憶する。表示部５３は、制御部５１の制御の下、種々の画像を表示する。本開示では、表示部５３は、特に、サーバ１から送信されるストレスに関連する情報を表示する。通信部５４は、例えば、無線ＬＡＮや有線ＬＡＮの通信回路で構成される。本開示では、通信部５４は、特に、ストレスに関連する情報を受信する。

（シーケンス）
図２２は、図２０に示す生体情報システムの処理の一例を示すシーケンス図である。このシーケンス図は、Ｓ１０１からＳ１０６までの初期フェーズと、Ｓ２０１以降の通常フェーズとに分けられる。初期フェーズは、ユーザの参照変化勾配を算出するためのフェーズであり、ケアサービスの導入直後に行われる。通常フェーズは、初期フェーズで算出された参照変化勾配を用いてユーザのストレス状態を監視するフェーズである。

初期フェーズは、例えば、ケアサービスを受けるためのユーザ端末２用のアプリケーションをユーザがユーザ端末２において初めて起動させたときに実行される。

まず、ユーザ端末２の表示部２３は、ユーザ情報の入力を受け付ける（Ｓ１０１）。ここで、表示部２３は、ユーザＩＤ、電話番号、メールアドレス、及びＳＮＳアカウント等のユーザ情報をユーザに入力させるための登録画面を表示することで、ユーザ情報をユーザに入力させればよい。ここで、ユーザＩＤは、例えば、ユーザが保険会社と保険契約を結んだ際に発行されたユーザＩＤが採用されてもよい。或いは、ユーザＩＤは、サーバ１が後述のＳ１０２でユーザ情報を受信した際にユーザＩＤを発行し、ユーザ端末２に通知されるものであってもよい。この場合、ユーザは、登録画面においてユーザＩＤを入力する必要はない。

次に、ユーザ端末２の制御部２１は入力されたユーザ情報を通信部２４を用いてサーバ１に送信する（Ｓ１０２）。送信されたユーザ情報は、サーバ１の制御部４１によってユーザ情報テーブルＴ１に記憶される。

次に、センサ３の検出部３３は、ユーザの初期生体データを計測する（Ｓ１０３）。次に、センサ３の制御部３１は、計測した初期生体データを通信部３４を用いてユーザ端末２に送信する（Ｓ１０４）。

ユーザ端末２において、通信部２４が初期生体データを受信すると、制御部２１は、初期生体データをユーザＩＤと対応付けてサーバ１に送信する（Ｓ１０５）。

初期生体データは、ユーザの参照変化勾配を算出するために用いられるので、ユーザはストレス状態にないことが前提となる。そこで、ユーザ端末２は、ユーザ情報の送信（Ｓ１０２）が終了すると、例えば、「生体データを計測しますので、センサを装着して数日間、ゆったりとして過ごして下さい。」というようなメッセージを表示部２３に表示させてもよい。サーバ１のデータ解析部１１１は、参照変化勾配を設定する（Ｓ１０６）。設定された参照変化勾配は、サーバ１のデータ解析部１１１によって、ユーザＩＤと対応付けて正常範囲データテーブルＴ２に記憶される。

以上で、初期フェーズが終了される。以降、通常フェーズが実行される。

まず、センサ３において、検出部３３は生体データを計測し（Ｓ２０１）、制御部３１は、生体データを通信部３４を用いてユーザ端末２に送信する（Ｓ２０２）。

次に、ユーザ端末２において、通信部２４が生体データを受信すると、制御部２１は生体データをユーザＩＤと対応付けて通信部２４を用いてサーバ１に送信する（Ｓ２０３）。

次に、サーバ１において、通信部１３が生体データを受信すると、データ解析部１１１は、生体データから生体ガス濃度の変化勾配を算出し、算出した変化勾配を参照変化勾配と比較し、判定結果を蓄積する（Ｓ２０４）。ここで、判定結果は、ユーザＩＤをキーにして、正常範囲データテーブルＴ２の該当するユーザのレコードの「判定結果」フィールドに蓄積される。

次に、データ解析部１１１は、ユーザがストレス状態にあると判定したならば（Ｓ２０５）、ストレスに関連する情報を、アクセス受入可否要求と合わせて、ユーザ端末２に送信する（Ｓ２０６）。更に、データ解析部１１１は、ストレスに関連する情報を通信部１３を用いて事業者端末５にも送信する（Ｓ２０７）。

次に、ユーザ端末２において、通信部２４がストレスに関連する情報を受信すると、制御部２１は、表示部２３を用いてアクセス受入可否をユーザに問い合わせ、ユーザからの判断結果を受け付ける（Ｓ２０８）。ここで、制御部２１は、相談事業者からの連絡を許可する「ＹＥＳ」ボタンと、許可しない「ＮＯ」ボタンとを含む画像を表示部２３に表示させればよい。そして、制御部２１は、「ＹＥＳ」ボタンがユーザにより選択されるとユーザは相談事業者からのアクセスを許可したとする判断し、アクセス許可の判断結果を送信すればよい。一方、「ＮＯ」ボタンがユーザにより選択されると、制御部２１は、ユーザは相談事業者からのアクセスを許可しなかったと判断し、アクセス不許可の判断結果を送信すればよい。

次に、ユーザ端末２において、通信部２４は判断結果をサーバ１に送信する（Ｓ２０９）。次に、サーバ１において、通信部１３は、判断結果を受信し、その判断結果を事業者端末５に送信する（Ｓ２１０）。

次に、事業者端末５において、通信部５４が判断結果を受信すると、制御部５１は、判断結果がアクセス許可であれば、該当するユーザのユーザ端末２に電話、電子メール、又はＳＮＳを通じて連絡する（Ｓ２１１）。電話で連絡する場合、例えば、相談事業者の担当者がユーザに直接電話して、ユーザを気遣うメッセージを伝えればよい。電子メールで連絡する場合、例えば、相談事業者の担当者が事業者端末５を用いてユーザを気遣うメッセージを記載した電子メールを作成し、該当するユーザのメールアドレスに送信すればよい。ＳＮＳで連絡する場合、例えば、相談事業者の担当者が事業者端末５を用いて該当するユーザのＳＮＳサイトにログインしてユーザを気遣うメッセージを送信すればよい。

ここで、ユーザを気遣うメッセージとしては、「最近お体の具合はどうですか」、「何か悩み事でもありますか」といったメッセージが採用できる。このメッセージを受けたユーザは、メッセージに対する回答を担当者に行う。担当者とユーザとは、このようなやりとりをユーザがある程度満足するまで行う。これにより、ユーザは担当者とのコミュニケーションを通じて、不安や悩みを聞いて貰ったといった安心感が得られ、ストレス状態が軽減される。

なお、Ｓ２０５でストレス状態と判定されなければ、Ｓ２０６、Ｓ２０７、Ｓ２０８、Ｓ２０９、Ｓ２１０、Ｓ１１１の処理は実行されない。サーバ１と事業者端末５との通信には事業者サーバ４が介在するが、図２２では事業者サーバ４は図示が省略されている。但し、これは一例であり、サーバ１と事業者端末５とは、事業者サーバ４を介することなく、直接通信を行ってもよい。

図２３は、本開示の実施の形態１に係る初期フェーズの処理の詳細を示すフローチャートである。このフローチャートはサーバ１で行われる。まず、通信部１３は、ユーザ端末２から送信されたユーザ情報を受信する（Ｓ３０１）。

次に、通信部１３は、ユーザ端末２から送信された初期生体データを受信する（Ｓ３０２）。次に、データ解析部１１１は、初期生体データの取得が完了していなければ（Ｓ３０３でＮＯ）、処理をＳ３０２に戻す。一方、データ解析部１１１は、初期生体データの取得が完了すれば（Ｓ３０３でＹＥＳ）、処理をＳ３０４に進める。ここで、データ解析部１１１は、受信した初期生体データの個数が参照変化勾配を算出するのに十分な所定個数に到達した場合、或いは、初期生体データの計測を開始してから所定の計測期間が経過したときに初期生体データの取得を完了すればよい。本開示では、１又は複数の日での生体ガス濃度の変化勾配から参照変化勾配が算出されるので、初期フェーズの計測期間としては、例えば、１日、２日、３日等が採用される。

なお、本開示では、妊娠初期において、ユーザ情報の登録が行われるので、初期生体データの計測期間は、ユーザの妊娠初期の所定期間の一例に相当する。生体データの計測間隔は、単位期間の一例に相当する。

次に、データ解析部１１１は、取得した初期生体データを用いて参照変化勾配を設定する（Ｓ３０４）。データ解析部１１１は、例えば、下記の処理により参照変化勾配を設定すればよい。まず、データ解析部１１１は、初期生体データの計測日時から初期生体データを日毎に分類する。そして、初期フェーズにおいてユーザに常時、センサ３を装着させる態様が採用されるのであれば、データ解析部１１１は、日毎に分類した初期生体データから覚醒状態のうち減少時間帯ＴＢ（図１５Ａ参照）での初期生体データを抽出する。

ここで、データ解析部１１１は、ユーザに起床したことを示す起床信号と就寝したことを示す就寝信号とを送信させることで、起床時刻と就寝時刻とを特定し、特定した起床時刻から就寝時刻までの初期生体データを覚醒状態での初期生体データとして抽出すればよい。そして、データ解析部１１１は、覚醒状態での初期生体データのうち予め定められた初期の一定の時間帯で計測された初期生体データを増加時間帯ＴＡで計測された初期生体データとして除去することで減少時間帯ＴＢでの初期生体データを抽出すればよい。

起床信号及び送信信号を送信させる一例としては、例えば、ユーザ端末２の表示部２３に起床ボタン及び就寝ボタンを表示させ、これらのボタンをユーザに押させる態様が採用できる。

また、他の一例としては、ユーザの目覚まし時計と連動させて起床信号と就寝信号とを送信する態様が採用されてもよい。この態様では、ユーザの目覚まし時計とユーザ端末２とがブルーツース（登録商標）等により通信可能に接続されている。そして、起床時にユーザが目覚まし時計に設けられた目覚まし音の消音ボタンを押すと、起床信号がユーザ端末２を介してサーバ１に送信され、データ解析部１１１は起床時刻を認識すればよい。また、この態様では、就寝時にユーザが目覚まし時計に起床時刻をセットすると、就寝信号がユーザ端末２を介してサーバ１に送信され、データ解析部１１１は就寝時刻を認識すればよい。

また、更に他の一例として、センサ３に加速度センサやジャイロセンサ等のセンサ要素を内蔵させ、初期生体データと合わせてセンサ３にセンサ要素の計測値を送信させる態様が採用されてもよい。この態様では、データ解析部１１１は、初期生体データと合わせて送信されたセンサ要素の計測値が起床したことを示す閾値以上の値を一定時間以上示せば、計測値が閾値以下になったときの初期生体データの計測時刻をユーザの起床時刻と判定すればよい。また、この態様では、データ解析部１１１は、センサ要素の計測値が閾値以下である状態が一定時間以上継続すれば、計測値が閾値以下になったときの初期生体データの計測時刻をユーザの就寝時刻として判定してもよい。

センサ要素としては、ミリ波センサ等の生体センサが採用されてもよい。この場合、データ解析部１１１は、ミリ波センサの計測値からユーザの呼吸数や心拍数や体動値等を抽出し、抽出結果からユーザが覚醒状態にある時間帯を特定すればよい。

なお、これらの態様において、就寝信号の送信は省かれても良い。この場合、データ解析部１１１は、起床時刻からユーザが就寝することが想定される一定時間が経過した時刻を就寝時刻として判定すればよい。

更に別の一例として、初期生体データが示す生体ガス濃度の値からデータ解析部１１１は、ユーザが覚醒状態にある時間帯を特定してもよい。図１５Ａに示すように、就寝中は低い値を示すと予想される。そこで、データ解析部１１１は、生体ガス濃度が所定の閾値以上になった時刻を起床時刻と判定し、生体ガス濃度が閾値未満になった時刻を就寝時刻と判定してもよい。

また、就寝時にはユーザがセンサ３を取り外す対象が採用されるのであれば、データ解析部１１１は、ユーザがセンサ３が装着した時刻を起床時刻、ユーザがセンサ３を取り外した時刻を就寝時刻と判定してもよい。この場合、データ解析部１１１は、センサ３から初期生体データの送信が開始された時刻を起床時刻、初期生体データの送信が停止された時刻を就寝時刻と判定すればよい。

次に、データ解析部１１１は、日毎に抽出した減少時間帯ＴＢの初期生体データを用いて、各時刻での生体ガス濃度の変化勾配を算出する。

ある時刻ｔ（ｉ）で取得された初期生体データが示す生体ガス濃度をＤ（ｉ）とする。ｉは時刻ｔを特定するためのインデックスであり、１以上、ｎ以下の整数値を採る。ｔ（１）は減少時間帯ＴＢにおいて１番最初に取得された初期生体データを示し、ｔ（ｎ）は減少時間帯ＴＢの最後に取得された初期生体データを示す。

データ解析部１１１は、時系列に隣接する生体ガス濃度同士の差分を算出する、すなわち、Ｄ（ｉ）−Ｄ（ｉ−１）の演算を行うことで、時刻ｔ（ｉ）での変化勾配Ｋ（ｉ）を算出する。なお、データ解析部１１１は、初期生体データの計測間隔をΔｔ＝ｔ（ｉ）−ｔ（ｉ−１）とすると、（Ｄ（ｉ）−Ｄ（ｉ−１））／Δｔの演算により時刻ｔ（ｉ）の変化勾配Ｋ（ｉ）を算出してもよい。データ解析部１１１は、このような処理を日毎に実行し、日毎の時刻ｔ（ｉ）における生体ガス濃度の変化勾配Ｋ（ｉ）を算出する。

次に、データ解析部１１１は、１又は複数の日における時刻（ｉ）についての１又は複数の変化勾配Ｋ（ｉ）の平均値を算出し、時刻ｔ（ｉ）の参照変化勾配Ｋ０（ｉ）を算出する。そして、データ解析部１１１は、算出した参照変化勾配Ｋ０（ｉ）を正常範囲データテーブルＴ２の「参照変化勾配」フィールドに記憶させる。以上により、各ユーザの参照変化勾配の時間的推移を示すデータ群が算出される。

図２４は、本開示の実施の形態１に係る通常フェーズの処理の詳細を示すフローチャートである。なお、図２４のフローチャートは、センサ３による生体データの計測間隔でサーバ１において周期的に実行される。以下の説明では、前記規定期間として１日が採用された場合を例示する。

まず、通信部１３は、ユーザ端末２から生体データを受信する（Ｓ４０１）。次に、データ解析部１１１は、受信した生体データが減少時間帯ＴＢの生体データであれば（Ｓ４０２でＹＥＳ）、処理をＳ４０３に進め、受信した生体データが減少時間帯ＴＢの生体データでなければ（Ｓ４０２でＮＯ）、処理をＳ４０１に戻す。

ここで、データ解析部１１１は、上述した減少時間帯ＴＢの初期生体データを抽出する手法を用いて、Ｓ４０２の処理を行えばよい。例えば、データ解析部１１１は、ユーザ端末２から起床信号が送信された時刻を基準に減少時間帯ＴＢの開始時刻を決定し、減少時間帯ＴＢの開始時刻から就寝信号が送信されるまでの時間帯（減少時間帯ＴＢ）において、センサ３から送信された生体データを減少時間帯ＴＢの生体データと判定すればよい。

次に、データ解析部１１１は、生体データが示す生体ガス濃度から変化勾配を算出し、算出した変化勾配が参照変化勾配に対して緩やかであるか否かを判定し、緩やかであれば、「異常」の判定結果を、緩やかでなければ「正常」の判定結果を生体データテーブルＴ４に蓄積する（Ｓ４０３）。

ここで、生体データにおける変化勾配の算出手法は、上述した初期生体データにおける参照変化勾配の算出手法が採用されればよい。すなわち、減少時間帯ＴＢにおいてｉ番目に取得された時刻ｔ（ｉ）における、生体ガス濃度をＤｘ（ｉ）、変化勾配をＫｘ（ｉ）とすると、データ解析部１１１は、Ｄｘ（ｉ）−Ｄｘ（ｉ−１）の演算により時刻ｔ（ｉ）の変化勾配Ｋｘ（ｉ）を算出すればよい。なお、変化勾配Ｋｘ（ｉ）は（Ｄｘ（ｉ）−Ｄｘ（ｉ−１））／Δｔの演算で算出されてもよい。そして、データ解析部１１１は、変化勾配Ｋｘ（ｉ）を時刻ｔ（ｉ）の参照変化勾配Ｋ０（ｉ）と比較し、Ｋｘ（ｉ）＜Ｋ０（ｉ）であれば、変化勾配が参照変化勾配よりも緩やかであるので、判定結果を「異常」と判定すればよい。一方、データ解析部１１１は、Ｋｘ（ｉ）≧Ｋ０（ｉ）であれば、変化勾配が参照変化勾配よりも緩やかでないので、判定結果を「正常」と判定すればよい。

なお、データ解析部１１１は、参照変化勾配Ｋ０（ｉ）に一定のマージンδｋを設定してもよい。この場合、データ解析部１１１は、Ｋｘ（ｉ）＜Ｋ０（ｉ）＋δｋ、或いは、Ｋｘ（ｉ）＜Ｋ０（ｉ）−δｋならば、変化勾配は参照変化勾配よりも緩やかと判定してもよい。

なお、参照変化勾配Ｋ０（ｉ）として時系列データではなく１つの固定値（参照変化勾配Ｋ０）が採用されてもよい。この場合、データ解析部１１１は、変化勾配Ｋｘ（ｉ）を参照変化勾配Ｋ０と比較すればよい。

そして、データ解析部１１１は、判定結果を、ユーザＩＤ、計測日時、及び生体ガス濃度と対応付けて生体データテーブルＴ４に記憶させればよい。図２１の生体データテーブルＴ４を参照する。１行目のレコードには、「日」フィールドに「２０１７．２．１５」、「時間」フィールドに「１０：００−１１：００」と記載されている。これは、生体データの計測間隔が１時間に設定されており、この生体データは、２０１７年２月１５日の１０時台に計測されたからである。ここで、生体データテーブルＴ４において、「判定結果」フィールドに「異常」と記憶された生体データの「時間」フィールドに記憶された時間帯が、生体ガス濃度の変化勾配が緩やかな時間帯となる。例えば、２行目の生体データは判定結果「フィールド」に「異常」が記憶され、「時間」フィールドに「１１：００−１２：００」が記憶されているので、「１１：００−１２：００」の時間帯が変化勾配が緩やかな時間帯となる。

次に、データ解析部１１１は１日分の生体データを取得すると（Ｓ４０４でＹＥＳ）、処理をＳ４０５に進め、１日分の生体データを取得していなければ（Ｓ４０４でＮＯ）、処理をＳ４０１に戻し、次に計測される生体データを取得する。

ここで、データ解析部１１１は、「０：００」になった場合に、Ｓ４０４でＹＥＳと判定し、前日に取得された１日分の生体データを処理対象である対象日の生体データとして取り扱えばよい。

次に、データ解析部１１１は、生体データテーブルＴ４から該当するユーザの対象日の生体データを抽出し、抽出した生体データの異常回数をカウントする（Ｓ４０５）。ここで、データ解析部１１１は、生体データテーブルＴ４において、該当するユーザの対象日の生体データのうち、「判定結果」フィールドに「異常」と記載された生体データの個数をカウントすればよい。

次に、データ解析部１１１は、対象日の異常回数のカウント値と過去一定日数分の異常回数のカウント値とを比較し、ストレスが増加傾向にあるか否かを判定する（Ｓ４０６）。例えば、過去一定日数が２日とする。また、各日の異常回数のカウント値をＥとする。この場合、データ解析部１１１は、例えば、ΔＥ１＝Ｅ（対象日）−Ｅ（前日）＞基準差分値、且つ、ΔＥ２＝Ｅ（前日）−Ｅ（前々日）＞基準差分値ならば、増加傾向にあると判断すればよい。一方、ΔＥ１＝Ｅ（対象日）−Ｅ（前日）≦基準差分値なら増加傾向にないと判断すればよい。基準差分値としては、例えば、１以上の整数が採用できる。或いは、カウント値が計測誤差等に起因して増加するような事象を無視するべく、基準差分値は２以上の整数が採用されてもよい。ここでは、過去一定日数として２日を例示したが、これは一例であり、１日であってもよいし、３日以上であってもよい。

次に、データ解析部１１１は、ストレスが増加傾向にあれば（Ｓ４０７でＹＥＳ）、通信部１３を用いて、ストレスに関連する情報をアクセス受入可否要求と対応付けてユーザ端末２に送信すると共に、ストレスに関連する情報を事業者端末５に送信する（Ｓ４０８）。ストレスに関連する情報の送信するタイミングとしては、例えば、翌朝の所定時刻（例えば７時）が採用されてもよい。

一方、ストレスが増加傾向になければ（Ｓ４０７でＮＯ）、データ解析部１１１は、ストレスに関連する情報を送信せず（Ｓ４１１）、処理をＳ４０１に戻す。

次に、通信部１３は、ユーザ端末２からアクセス受入可否の判断結果を受信する（Ｓ４０９）。次に、通信部１３は、アクセス受入可否の判断結果を事業者端末５に送信する（Ｓ４１０）。Ｓ４１０の処理が終了すると、処理はＳ４０１に戻る。

以上により、生体ガス濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあるか否かが判断される。

（ストレスに関連する情報）
ストレスに関連する情報は、ユーザが初めてストレス状態にあると判定されてから所定回数目までの出力では、ユーザに蓄積されたストレスが注意を要する状態にあることを示す情報が出力される。また、ストレスに関連する情報は、所定回数目の次回以降の出力では、ユーザのストレスが所定の正常範囲を超えている旨の情報が出力される。このようにストレスに関連する情報は、通知の強度が段階的に変更される。

図２５は、ストレスに関連する情報として、ユーザ端末２に表示される表示画面Ｇ１の一例を示す図である。表示画面Ｇ１は、グラフＧ１１、グラフＧ１２、メッセージ表示欄Ｇ１３、及び入力欄Ｇ１４を備える。

グラフＧ１２は、対象日（ここでは、２月１９日）と、対象日から過去一定日数（ここでは、２月１４日から２月１８日までの５日）とにおける高ストレス回数との関係を示す。グラフＧ１２において、高ストレス回数とは、各日において生体ガス濃度の変化勾配が参照変化勾配よりも緩やかになった時間帯の回数を指す。グラフＧ１２の例では、２月１６日から２月１９日にかけて高ストレス回数が増加傾向にあるので、ストレスが増加傾向と判断され、表示画面Ｇ１がユーザ端末２に表示されている。

グラフＧ１１は、ストレスが増加傾向と判断された日（ここでは、２月１９日）の所定期間（ここでは、６時から２４時まで）における、ストレス度の時間的推移を示す。グラフＧ１１に示すストレス度は、生体ガス濃度に対応している。グラフＧ１１では、ストレス度の変化勾配が参照変化勾配よりも緩やかになった時間帯の箇所に三角形のマーカが表示されており、ストレス度が高い箇所をユーザが容易に認識可能に構成されている。

ここで、ユーザ端末２は、ユーザがグラフＧ１２において所望の日を選択する操作を検出すると、選択された日のグラフＧ１１を表示画面Ｇ１に表示させてもよい。これにより、ユーザは過去数日の自身の生活を振り返り、ストレスが高くなった原因（ストレッサー）を確認することができる。

なお、グラフＧ１１，Ｇ１２は、ユーザのストレスが所定の正常範囲を超えている旨の情報の一例である。

メッセージ表示欄Ｇ１３には、ストレスが高いことをユーザに通知するためのメッセージが表示される。ここでは、「ストレス度が高くなっています」とのメッセージが表示されている。図２５の表示画面Ｇ１は、ユーザが初めてストレス状態にあると判定されてから所定回数目までの出力なので、メッセージ表示欄Ｇ１３には、「ストレス度が高くなっています」と表示されている。このメッセージは、ユーザに蓄積されたストレスが注意を要する状態にあることを示す情報の一例である。なお、所定回数目の次回以降では、メッセージ表示欄Ｇ１３には、ユーザのストレスが所定の正常範囲を超えている旨の情報が表示される。この場合、メッセージ表示欄Ｇ１３には、例えば、「ストレスが所定の正常範囲を超えているので、気をつけて下さい。」といったメッセージが表示される。

入力欄Ｇ１４は、ユーザがアクセス受入可否の判断結果を入力する欄である。入力欄Ｇ１４には、「相談会社からのアクセスを受け入れますか？」と記載されたメッセージ、「ＹＥＳ」ボタン、「ＮＯ」ボタン、「電話」ボタン、「メール」ボタン、及び「ＳＮＳ」ボタンが表示されている。相談会社とは、前記相談事業者である。

「ＹＥＳ」ボタンは、ユーザがアクセス受入可否を許可する場合に選択するボタンである。「ＮＯ」ボタンは、ユーザがアクセス受入可否を不許可にする場合に選択するボタンである。ユーザが「ＹＥＳ」ボタンを選択すると、三角形のカーソルが「ＹＥＳ」ボタンの左横に表示される。ユーザが「ＮＯ」ボタンを選択すると、三角形のカーソルが「ＮＯ」ボタンに左横に表示される。これにより、ユーザはどのボタンを選択したのかを容易に確認できる。

ユーザが「ＹＥＳ」ボタンを選択すると、アクセス受入可否が「許可」の判断結果がユーザ端末２からサーバ１に送信され、ユーザが「ＮＯ」ボタンを選択すると、アクセス受入可否が「不許可」の判断結果がユーザ端末２からサーバ１を介して事業者端末５に送信される。

「電話」ボタンは、ユーザが電話でのアクセスを許可する場合に選択するボタンである。「メール」ボタンは、ユーザが電子メールでのアクセスを許可する場合に選択するボタンである。「ＳＮＳ」ボタンは、ユーザがＳＮＳでのアクセスを許可する場合に選択するボタンである。「電話」ボタン、「メール」ボタン、「ＳＮＳ」ボタンのうちいずれかのボタンをユーザが選択すると選択したボタンの左横には三角形のカーソルが表示される。これにより、ユーザはどのボタンを選択したのかを容易に確認できる。

ユーザが「電話」ボタン、「メール」ボタン、「ＳＮＳ」ボタンのいずれかを選択すると、選択結果がユーザ端末２からサーバ１を介して事業者端末５に送信される。したがって、相談事業者の担当者は、アクセス受入可否を許可するユーザについては、ユーザが選択したボタンに対応するアクセス方法を用いてユーザにアクセスする。

ここでは、ユーザは電話、電子メール、ＳＮＳのいずれか１つを選択する態様が示されたが、本開示はこれに限定されず、ユーザは電話、電子メール、ＳＮＳのうちのいずれか複数を選択することも可能な態様が採用されてもよい。なお、入力欄Ｇ１４は、相談事業者からユーザへのアクセスを受け入れるか否かをユーザに選択させるための表示情報の一例である。

図２６は、ストレスに関連する情報として、事業者端末５に表示される表示画面Ｇ２の一例を示す図である。表示画面Ｇ２は、グラフＧ２１、グラフＧ２２、メッセージ表示欄Ｇ２３、アクセス可否表示欄Ｇ２４、アクセス履歴表示欄Ｇ２５、及びユーザ情報表示欄Ｇ２６を備える。

グラフＧ２１、グラフＧ２２、及びメッセージ表示欄Ｇ２３は、図２５のグラフＧ１１、グラフＧ１２、及びメッセージ表示欄Ｇ１３と同じである。

アクセス可否表示欄Ｇ２４は、該当するユーザが選択したアクセス受入可否の判断結果及びアクセス方法が表示されている。ここでは、ユーザはアクセス受入可否の判断結果として「許可」を選択し、アクセス方法として「ＳＮＳ」を選択した。そのため、アクセス可否表示欄Ｇ２４には、「アクセス受け入れ可否：可、ＳＮＳを希望」が表示されている。これにより、ユーザは該当するユーザにアクセスして良いか否かを判断できる。また、アクセス可否表示欄Ｇ２４には、「２０１７．２．２０ ９：３０」と記載され、ユーザがアクセス受入可否の判断結果を入力した時刻も表示されている。

アクセス履歴表示欄Ｇ２５には、該当するユーザに対して担当者がアクセスした履歴が表示されている。アクセス履歴表示欄Ｇ２５には、１つの行に１つのアクセスが割り当てられており、「日時」欄、「手段」欄、「担当者」欄、及び「コメント」欄が含まれている。「日時」欄には担当者がユーザにアクセスした日時が表示され、「手段」欄にはアクセス方法（例えば、電話）が表示され、「担当者」欄にはユーザにアクセスした担当者の氏名が表示され、「コメント」欄にはアクセスした担当者のコメントが表示される。「コメント」欄には、例えば、担当者がユーザに対して感じた印象等が記載される。例えば、ユーザが担当者の問いかけに対して積極的に回答してくれたといった内容等が「コメント」欄に記載される。

なお、アクセス履歴表示欄Ｇ２５に示すアクセス履歴は、例えば、事業者サーバ４においてデータベース化されており、事業者端末５は、このデータベースを用いてアクセス履歴を表示すればよい。

ユーザ情報表示欄Ｇ２６には、アクセス対象となるユーザ情報が表示されている。ここでは、「ユーザＩＤ」、「氏名」、「妊娠期間」、及び「連絡先」が表示されている。これらの情報は、サーバ１によりデータベース化され、管理されている。なお、このデータベースは図２１に示すユーザ情報テーブルＴ１に含まれていてもよい。この場合、図２１に示すユーザ情報テーブルＴ１において、「氏名」及び「妊娠期間」が追加されればよい。

図２６の例では、アクセス可否表示欄Ｇ２４には、「アクセス可、ＳＮＳを希望」と記載されているので、担当者は、ユーザ情報表示欄Ｇ２６のＳＮＳの連絡先に事業者端末５を用いてアクセスし、ユーザとコミュニケーションを図る。

このように、表示画面Ｇ２には、アクセス対象となるユーザのユーザ情報に加えて、ストレス度の変動パターンや、高ストレス回数の変動傾向が表示されるので、担当者はアクセス対象のユーザの人物像やストレスの程度を把握して、円滑なコミュニケーションを図ることができる。

（スケジュール情報）
ここで、図２５、図２６に示す表示画面Ｇ１、Ｇ２において、該当するユーザのスケジュール情報が表示されてもよい。この場合、サーバ１は、ユーザのスケジュール情報を管理するデータベースを備えればよい。

スケジュール情報を管理するデータベースは、例えば、「ユーザＩＤ」と、「予定」と、「日時」等の情報を対応付けて記憶する。「予定」は、ユーザの行動予定（例えば、「会議」等）であり、例えば、ユーザ端末２を介してユーザに入力される。「日時」は「予定」に記載された行動予定が行われる予定日時であり、ユーザ端末２を介してユーザに入力される。

サーバ１は、ストレスに関連する情報を送信する際、該当するユーザの過去一定日数分のスケジュール情報をこの情報に含ませて、ユーザ端末２及び事業者端末５に送信する。

ユーザ端末２及び事業者端末５は、このスケジュール情報を用いて表示画面Ｇ１及びＧ２を生成すればよい。スケジュール情報の表示態様としては、グラフＧ１１及びＧ２１にユーザのスケジュール情報を時間帯と関連付けて表示させる態様が採用できる。例えば、グラフＧ１１及びＧ２１が示す時間に対応付けてユーザの予定を表示する態様が採用されればよい。これにより、ユーザはストレスと自身の行動との因果関係を容易に確認できる。

このように、実施の形態１によれば、ストレス量と相関のあるフルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６−Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つを用いてストレス量が客観的に判断されているので、妊婦の主観に左右されることなく、産後鬱の予兆を客観的に判断できる。そして、これら４種の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にある場合、ストレスに関連する情報がユーザ端末２に送信される。そのため、妊娠期間中において産後鬱の兆候を妊婦自身が客観的に認識でき、産後鬱の予防が期待できる。更に、この場合、ストレスに関連する情報が事業者端末５に送信されるので、担当者もユーザの産後鬱の兆候を客観的に判断でき、ユーザとのコミュニケーションを通じてユーザのストレスを軽減させ、産後鬱の予防が期待できる。

（実施の形態２）
実施の形態２は、サーバ１の機能をユーザ端末２に組み込んだものである。なお、実施の形態２において実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、説明を省く。図２７は、本開示の実施の形態２に係る情報処理システムの処理を示すシーケンス図である。

図２７において、図２２との相違点はサーバ１及び事業者端末５が省かれ、情報処理システムがセンサ３とユーザ端末２とで構成されている点にある。Ｓ５０１〜Ｓ５０４は初期フェーズに相当する。

Ｓ５０１、Ｓ５０２、Ｓ５０３は、図１３のＳ１０１、Ｓ１０３、Ｓ１０４と同じである。Ｓ５０４は、処理主体がサーバ１ではなくユーザ端末２である点以外は図２２のＳ１０６と同じである。

Ｓ６０１〜Ｓ６０５は、通常フェーズに相当する。Ｓ６０１、Ｓ６０２は、図２２のＳ２０１、Ｓ２０２と同じである。Ｓ６０３、Ｓ６０４は、処理主体がサーバ１ではなくユーザ端末２である点以外は図２２のＳ２０４、Ｓ２０５と同じである。

Ｓ６０５では、ユーザ端末２の制御部２１は、ストレスに関連する情報を表示部２３に表示させる。

なお、図２７の例では、Ｓ５０２は１回しか示されていないが、参照変化勾配を算出するのに必要な個数の生体データを取得するために、複数回実行される。Ｓ６０１は１回しか示されていないが、生体ガス濃度の変化勾配が緩やかになった時間帯の発生頻度が増加傾向にあることを判断するために、複数回実行される。

このように、実施の形態２に係る情報処理システムによれば、サーバ１の機能をユーザ端末２に組み込んだ態様においても、実施の形態１と同様、産後鬱を予防できる。

本開示は、下記の変形例が採用できる。

（１）上記説明では、ストレスに関連する情報は、ユーザ端末２と事業者端末５とに送信されたが、本開示では、ユーザ端末２及び事業者端末５の一方に送信されればよい。

（２）上記説明では、センサ３は一体構成されているが、本開示はこれに限定されない。図２８は、本開示の変形例に係るセンサ３の一例を示す図である。変形例に係るセンサ３は、ユーザに装着される装着部３Ａと、本体部３Ｂとが別体で構成されている。装着部３Ａは、ユーザの手首に取り外し可能な装着バンドで構成されている。装着部３Ａは、生体ガスを吸着する吸着剤が取り付けられている。

装着部３Ａは、本体部３Ｂに対しても着脱自在に構成されている。本体部３Ｂは、図１６で示す検出部３３、制御部３１、及び通信部３４を備えている。本体部３Ｂは、装着部３Ａが装着されると、例えば、ヒータで吸着剤を加熱することで吸着剤から生体ガスを脱離させ、その生体ガスを分析し、計測対象の生体ガス（ここでは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つ。）を抽出し、生体ガス濃度を測定する。そして、本体部３Ｂは、測定した生体ガス濃度を含む生体データをユーザ端末２に送信する。この変形例では、装着部３Ａがコンパクト化されるので、ユーザの負担を軽減できる。

（３）実施の形態２は、例えば、ユーザが病院で医師の診察を受けるケースにも適用可能である。この場合、ユーザ端末２としてユーザを診察する医師のコンピュータが採用される。

このケースでは、例えば、ユーザは病院に定期的（例えば、１週間、２週間、１ヶ月等）に通院しており、医師から、来院する直前の一定期間（例えば、１、２、３日）、センサ３を装着するように指示されている。センサ３は、この一定期間に測定された生体データを計測時刻と対応付けてメモリ３２に記憶させておく。ここで、メモリ３２は、センサ３に対して着脱可能なメモリである。

ユーザは来院時にメモリ３２を病院に持って行く。医師はこのメモリ３２をユーザ端末２に接続し、この一定期間内に取得された生体データをユーザ端末２に取得させる。そして、ユーザ端末２は、取得した生体データから生体ガス濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあるか否かを判定し、表示部２３にストレスに関連する情報を表示させる。一方、ユーザ端末２は、増加傾向にないと判定した場合は、ストレスに関連する情報を表示部２３に表示させない。この場合、ユーザ端末２は、例えば、ユーザのストレスが正常であることを示す情報を表示部２３に表示させてもよい。この変形例では、通院する妊婦の状態を診察する医師に対して、産後鬱を防止するための有用なデータを提供することができる。

本開示によれば、産後鬱の防止が期待できるので、ユーザのストレスを管理する情報処理システムにおいて有用である。

１ サーバ
２ ユーザ端末
３ センサ
４ 事業者サーバ
５ 事業者端末
１１ 制御部
１２ メモリ
１３ 通信部
２１ 制御部
２２ メモリ
２３ 表示部
２４ 通信部
３１ 制御部
３２ メモリ
３３ 検出部
３４ 通信部
４１ 制御部
４２ メモリ
４３ 通信部
５１ 制御部
５２ メモリ
５３ 表示部
５４ 通信部
１１１ データ解析部
ＮＴ ネットワーク
Ｔ１ ユーザ情報テーブル
Ｔ２ 正常範囲データテーブル
Ｔ３ 事業者情報テーブル
Ｔ４ 生体データテーブル
Ｕ１ ユーザ

Claims (18)

1. 情報処理システムにおける情報提供方法であって、
   ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサにて取得されたユーザにおける前記所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングで、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報と共にネットワークを介して取得し、
   単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリから前記参照変化勾配を表す情報を読み出し、
   前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断し、
   前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を情報端末に出力し、
   前記所定の生体ガスは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６−Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである、
   情報提供方法。
2. 前記単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配は、
   前記ユーザの妊娠初期の所定期間内において取得された前記ユーザの生体ガス情報に基づき前記ユーザに個別の情報として算出される、
   請求項１記載の情報提供方法。
3. 前記単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配は、
   前記ユーザを含む複数のユーザに共通して使用される情報として前記メモリに予め記憶されている、
   請求項１記載の情報提供方法。
4. 前記情報処理システムにおける情報提供方法は、
   前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断しない場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を情報端末に出力しない、
   請求項１記載の情報提供方法。
5. 前記情報端末は、前記ユーザの第１情報端末である、
   請求項１記載の情報提供方法。
6. 前記情報端末は、前記ユーザの第１情報端末以外の相談事業者の第２情報端末である、
   請求項１記載の情報提供方法。
7. 前記情報端末は、前記ユーザの第１情報端末であり、
   前記情報処理システムにおける情報提供方法は、
   前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記第１情報端末の宛先情報及び相談事業者の宛先情報を記憶するメモリから前記第１情報端末の宛先情報及び前記相談事業者の宛先情報を取得して、前記第１情報端末及び前記第１情報端末とは異なる前記相談事業者の第２情報端末の双方に、前記ユーザのストレスに関連する情報を出力する、
   請求項１記載の情報提供方法。
8. 前記第１情報端末に出力される情報には、前記相談事業者から前記ユーザへのアクセスを受け入れるか否かを前記ユーザに選択させるための表示情報が含まれる、
   請求項７記載の情報提供方法。
9. 前記ユーザのストレスに関連する情報は、
   前記ユーザに蓄積されたストレスが注意を要する状態にあることを示す情報である、
   請求項１記載の情報提供方法。
10. 前記ユーザのストレスに関連する情報は、
    前記ユーザのストレスが所定の正常範囲を超えている旨の情報である、
    請求項１記載の情報提供方法。
11. 前記所定の生体ガスを検出するセンサは、
    前記ユーザの腕に装着されるデバイスに内蔵されている、
    請求項１記載の情報提供方法。
12. 前記情報処理システムにおいて、
    前記ユーザのユーザＩＤと共に、前記生体ガス情報を取得し、
    前記ユーザのユーザＩＤに関連する前記情報端末に、前記ユーザのストレスに関連する情報を出力する、
    請求項１記載の情報提供方法。
13. サーバ装置と情報端末とを含む情報処理システムであって、
    前記サーバ装置は、
    ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサにて取得されたユーザにおける前記所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングで、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報と共にネットワークを介して取得し、
    単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリから前記参照変化勾配を表す情報を読み出し、
    前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断し、
    前記ユーザにおいて前記生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報を前記情報端末に出力し、
    前記情報端末は、
    前記ユーザのストレスに関連する情報を、前記情報端末のディスプレイに表示し、
    前記所定の生体ガスは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである、
    情報処理システム。
14. 請求項１３記載の情報処理システムにおける情報端末。
15. コンピュータを用いた情報処理方法であって、
    ユーザの皮膚表面から放出される所定の生体ガスを検出するセンサにて取得されたユーザにおける前記所定の生体ガスの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングで、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報と共に取得し、
    単位期間における前記所定の生体ガスの正常な濃度の参照変化勾配を表す情報を記憶するメモリから前記参照変化勾配を表す情報を読み出し、
    前記ユーザの妊娠期間において取得した前記生体ガス情報に基づき、前記参照変化勾配と比較して、前記ユーザにおいて前記所定の生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯を判断し、
    前記ユーザにおいて前記生体ガスの濃度の変化勾配が緩やかな時間帯の発生頻度が増加傾向にあると判断した場合、前記ユーザのストレスに関連する情報をディスプレイに表示するために出力し、
    前記所定の生体ガスは、フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）、アセトフェノン（Ａｃｅｔｏｐｈｅｎｏｎｅ）、６−メチル−５−ヘプテン−２−オン（６Ｍｅｔｈｙｌ−５−ｈｅｐｔｅｎ−２−ｏｎｅ）、または、ナフタレン（Ｎａｐｈｔｈａｌｅｎｅ）、のいずれか一つである、
    情報処理方法。
16. 前記ディスプレイは、前記ユーザの情報端末に設けられている、
    請求項１５記載の情報処理方法。
17. 前記ユーザのストレスに関連する情報は、
    前記ユーザに蓄積されたストレスが注意を要する状態にあることを示す情報である、
    請求項１５記載の情報処理方法。
18. 前記ユーザのストレスに関連する情報は、
    前記ユーザのストレスが所定の正常範囲を超えている旨の情報である、
    請求項１５記載の情報処理方法。

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