JP2019022540A - プログラム、情報処理装置およびストレス評価方法 - Google Patents

Abstract

【課題】介護者の作業に対するストレスを客観的に把握する。【解決手段】情報処理装置１は、ウェアラブルセンサを用いて検知した評価対象者の脳波データを取得し、あらかじめ正常値か異常値であるかを特定した脳波データを記憶する記憶部２０を参照して、取得した脳波データが正常値か異常値であるかを判定する。情報処理装置１は、脳波データが異常値であると判定した場合には、評価対象者に対応する情報処理端末２へストレス有無の問い合わせを送信する。情報処理装置１は、送信した問い合わせに対する応答を受信した場合には、応答に応じて脳波データの判定結果を補正する。【選択図】図２

Description

本発明は、プログラムなどに関する。

近年、要介護状態にある要介護者が増加しているのに対して、要介護者を介護する介護者が不足している。そこで、介護者の確保と介護者の介護職からの離職の抑止への対応が望まれている。介護職からの離職の一つの要因はストレスであることが知られている。

ここで、ユーザの健康状態の中で認識できない情報をユーザに質問し、ユーザの健康状態を正確に把握する技術が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。かかる技術では、ユーザの身体に装着したセンサ群により得られたデジタル信号を元にユーザの状況を認識する。認識結果をユーザに呈示し、認識できない情報をユーザに質問する。呈示された認識結果、および質問に対する回答に基づいてユーザの健康状態を正確に把握する。

また、主観的な心身状態に対する評価と測定による客観的な心身状態の判定を用いて、被験者の心身状態に対する自覚を促す技術が開示されている（例えば、特許文献２を参照）。かかる技術では、被験者の心拍相当データを測定し、拍動間隔からストレス度を算出し、客観的心身状態の良否を判定する。提示された肉体的疲労度および精神的活動度に関するアンケートに対して、被験者が答えたアンケート結果に基づいて、主観的心身状態の良否を判定する。客観的心身状態の良否と主観的心身状態の良否を比較し、比較結果を表示装置へ出力し、被験者の心身状態に対する自覚を促す。ここでいう心身状態は、ストレスを含む。

特開２００１−３２７４７２号公報 特開平１１−１６９３６２号公報

しかしながら、従来の技術では、介護者の作業に対するストレスを客観的に把握することが難しいという問題がある。すなわち、介護者が作業を行っている際のストレスは、例えば共に作業している相手との相性、プライベートの悩み事や体調から現れるストレスを含む。したがって、介護者の作業そのものに対するストレスを客観的に把握することが難しい。

例えば、ユーザの健康状態を正確に把握する技術では、ユーザの身体に装着したセンサ群により得られたデジタル信号を元にユーザの状況を認識し、認識できない情報をユーザに質問する。ところが、認識できない情報は、病歴や性格等の情報であり、ユーザの作業そのものに対するストレスに関する情報でなく、むしろ、ユーザの作業そのものに対するストレスに関する情報のノイズとなる。したがって、ユーザの健康状態を正確に把握する技術では、介護者の作業に対するストレスを客観的に把握することが難しい。

また、被験者の心身状態に対する自覚を促す技術では、客観的心身状態として被験者の心拍相当データを測定し、主観的心身状態として被験者が答えたアンケートを利用する。ところが、心拍相当データは、例えば共に作業している相手との相性、プライベートの悩み事や体調から現れるストレスを含むデータであるので、介護者の作業に対するストレスを客観的に把握することができない。アンケートは、単なる主観であるので、介護者の作業に対するストレスを客観的に把握することができない。

１つの側面では、介護者の作業に対するストレスを客観的に把握することを目的とする。

１つの態様では、プログラムは、センサを用いて検知した評価対象者の脳波データを取得し、あらかじめ正常値か異常値であるかを特定した脳波データを記憶する記憶部を参照して、取得した前記脳波データが正常値か異常値であるかを判定し、前記脳波データが異常値であると判定した場合には、前記評価対象者に対応する情報処理端末へストレス有無の問い合わせを送信し、送信した前記問い合わせに対する応答を受信した場合には、前記応答に応じて前記脳波データの判定結果を補正する、処理をコンピュータに実行させる。

１つの態様によれば、介護者の作業に対するストレスを客観的に把握することができる。

図１は、実施例に係る情報処理装置を含むストレス評価システムの構成を示す機能ブロック図である。 図２は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。 図３は、教育内容ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、教育受講者ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、作業内容ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図７は、通常脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図８は、ポジティブ脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図９は、ネガティブ脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図１０は、実施例に係る補正処理の一例を示す図である。 図１１は、実施例に係る分析処理の一例を示す図である。 図１２は、実施例に係る分析処理の結果を視覚的に表した図である。 図１３は、実施例に係る補正処理のフローチャートの一例を示す図である。 図１４は、実施例に係る分析処理の用途の一例を示す図である。 図１５は、実施例に係る分析処理の用途の別の例を示す図である。 図１６は、ストレス評価プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下に、本願の開示するプログラム、情報処理装置およびストレス評価方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例によりこの発明が限定されるものではない。

［ストレス評価システムの構成］
図１は、実施例に係る情報処理装置を含むストレス評価システムの構成を示す機能ブロック図である。実施例に係る情報処理装置１は、要介護者を介護する介護者のストレスを評価し、介護者の作業に対するストレスを客観的に把握する。なお、実施例では、介護事業者が介護者に対して介護作業を教育する場合について説明する。

図１に示すように、ストレス評価システム９は、情報処理装置１と、情報処理端末２と、ウェアラブルセンサ３とを有する。

情報処理装置１は、情報処理端末２とネットワーク４を介して相互に通信可能に接続される。ここでいうネットワーク４は、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）であるが、これに限定されず、キャリア網などその他の通信網であっても良い。また、情報処理端末２は、ウェアラブルセンサ３とネットワーク５を介して相互に通信可能に接続される。ここでいうネットワーク５は、例えば、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）などのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）であるが、これに限定されず、近距離無線通信であれば良い。

情報処理端末２は、評価対象者である介護者の端末の一例である。情報処理端末２は、例えば、スマートフォンなどの携帯電話機であるが、これに限定されず、ＰＤＡ（Personal Digital Assistants）、携帯可能なパーソナルコンピュータなどの端末であっても良い。一例として、情報処理端末２は、後述するウェアラブルセンサ３から脳波データを受信し、受信した脳波データを情報処理装置１へ送信する。情報処理端末２は、情報処理装置１からストレス有無の問い合わせを受信し、問い合わせに対する応答を情報処理装置１へ返信する。

ウェアラブルセンサ３は、評価対象者である介護者の頭部に装着され、介護者の脳波データを検出する。また、ウェアラブルセンサ３は、検出した脳波データを介護者の情報処理端末２へ送信する。

［情報処理装置の構成］
図２は、実施例に係る情報処理装置の構成を示す機能ブロック図である。図２に示すように、情報処理装置１は、制御部１０と、記憶部２０とを有する。

制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの電子回路に対応する。そして、制御部１０は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部１０は、収集部１１と、判定部１２と、問い合わせ部１３と、補正部１４と、分析部１５とを有する。なお、収集部１１は、取得部の一例である。判定部１２は、判定部の一例である。問い合わせ部１３は、問い合わせ部の一例である。補正部１４は、補正部の一例である。

記憶部２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。記憶部２０は、教育内容ＤＢ（DataBase）２１と、教育受講者ＤＢ２２と、作業内容ＤＢ２３と、脳波ＤＢ２４と、通常脳波ＤＢ２５と、ポジティブ脳波ＤＢ２６と、ネガティブ脳波ＤＢ２７とを有する。

教育内容ＤＢ２１は、介護作業の教育における教育内容を記憶する。教育受講者ＤＢ２２は、介護作業の教育を受講する受講者の情報を記憶する。受講者は、評価対象者である介護者を示す。作業内容ＤＢ２３は、作業内容の情報を記憶する。

脳波ＤＢ２４は、受講者の脳波データを記憶する。通常脳波ＤＢ２５は、受講者の通常の脳波データを記憶する。言い換えれば、通常脳波ＤＢ２５は、あらかじめポジティブの値かネガティブの値であるかを特定することが可能な脳波データを記憶する。ポジティブ脳波ＤＢ２６は、受講者の脳波データのうちポジティブな脳波データを記憶する。ネガティブ脳波ＤＢ２７は、受講者の脳波データのうちネガティブな脳波データを記憶する。

ここでいう通常の脳波データとは、例えば、感情のレベルがポジティブでもなくネガティブでもないリラックスに相当する脳波データのことをいう。ここでいうポジティブな脳波データとは、例えば、感情のレベルが集中、興味、興奮した状態の脳波データのことをいう。ここでいうネガティブな脳波データとは、例えば、感情のレベルが負荷状態の脳波データのことをいう。また、ポジティブな脳波データの値は、例えば、通常の脳波データの値（または範囲）より大きい値であるとする。ネガティブな脳波データの値は、例えば、通常の脳波データの値（または範囲）より小さい値であるとする。

なお、感情のレベルは、脳波データから感情データを分析するいかなる既存技術によって取得されても良い。感情のレベルは、一例として、ニューロスカイ社の脳波解析用のアルゴリズムを用いて取得できる。したがって、通常の脳波データの値の範囲、ポジティブな脳波データの値の範囲やネガティブな脳波データの値の範囲は、感情のレベルの取得に用いられるアルゴリズムによって定められれば良い。

ここで、記憶部２０に記憶された各種ＤＢのデータ構造の一例を、図３〜図９を参照して説明する。図３は、教育内容ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。なお、教育内容ＤＢ２１は、管理者がストレス評価システム９を実施する前に、あらかじめ定められれば良い。図３に示すように、教育内容ＤＢ２１は、教育Ｎｏ２１ａに対応付けて、教育名２１ｂ、定員２１ｃ、期間２１ｄを記憶する。加えて、教育内容ＤＢ２１は、教育Ｎｏ２１ａに対応付けて、教育内容ＩＤ１（２１ｅ）、教育内容ＩＤ２（２１ｆ）、教育内容ＩＤ３（２１ｇ）、教育内容ＩＤ４（２１ｈ）、教育内容ＩＤ５（２１ｉ）を記憶する。教育Ｎｏ２１ａは、教育を一意に識別する番号を示す。教育名２１ｂは、教育の名称を示す。定員２１ｃは、教育を受講する受講者の定員を示す。期間２１ｄは、教育の期間を示す。作業内容ＩＤ１（２１ｅ）は、教育で行われる作業内容を一意に識別するＩＤである。ここでは、作業内容ＩＤ１（２１ｅ）には、教育で実施される作業内容のＩＤが設定されるとともに、作業内容を行う期間が括弧の中に設定される。作業内容を行う期間は、例えば、月日を示すが、これに限定されず、月日時の範囲であっても良い。作業内容ＩＤ２（２１ｆ）〜作業内容ＩＤ５（２１ｉ）は、作業内容ＩＤ１（２１ｅ）と同様であるので、その説明を省略する。

一例として、教育Ｎｏ２１ａが「１」である場合に、教育名２１ｂとして「介助基礎」、定員２１ｃとして「２０」、期間２１ｄとして「１４」と記憶している。加えて、作業内容ＩＤ１（２１ｅ）として「Ｓ１（６月１日）」、作業内容ＩＤ１（２１ｆ）として「Ｓ３（６月２日）」、作業内容ＩＤ１（２１ｇ）として「Ｓ４（６月３日）」、作業内容ＩＤ１（２１ｈ）として「Ｓ２（６月４日）」、作業内容ＩＤ１（２１ｇ）として「Ｓ５（６月５日）」と記憶している。

図４は、教育受講者ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。なお、教育受講者ＤＢ２２は、管理者がストレス評価システム９を実施する前に、あらかじめ定められれば良い。図４に示すように、教育受講者ＤＢ２２は、受講者Ｎｏ２２ａに対応付けて、教育Ｎｏ２２ｂ、氏名２２ｃ、年齢２２ｄおよび実務経験年数２２ｅを記憶する。受講者Ｎｏ２２ａは、受講者を一意に識別する番号を示す。教育Ｎｏ２２ｂは、教育を一意に識別する番号を示す。氏名２２ｃは、受講者の氏名を示す。年齢２２ｄは、受講者の年齢を示す。実務経験年数２２ｅは、受講者の実務経験の年数を示す。

一例として、受講者Ｎｏ２２ａが「１２３」である場合に、教育Ｎｏ２２ｂとして「１」、氏名２２ｃとして「Ａ」、年齢２２ｄとして「２５」、実務経験年数２２ｅとして「３」と記憶している。

図５は、作業内容ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。なお、作業内容ＤＢ２３は、管理者がストレス評価システム９を実施する前に、あらかじめ定められれば良い。図５に示すように、作業内容ＤＢ２３は、作業内容ＩＤ２３ａに対応付けて、作業名２３ｂおよび具体的作業内容２３ｃを記憶する。作業内容ＩＤ２３ａは、教育で行われる作業内容を一意に識別するＩＤである。なお、作業内容ＩＤ２３ａは、教育内容ＤＢ２１の作業内容ＩＤ１（２１ｅ）〜作業内容ＩＤ５（２１ｉ）に対応する。作業内容２３ｂは、作業内容の作業の名称である。具体的作業内容２３ｃは、具体的な作業内容の説明である。

一例として、作業内容ＩＤ２３ａが「Ｓ１」である場合に、作業内容２３ｂとして「入浴介助」、具体的作業内容２３ｃとして「要介護度１の場合に入浴介助」と記憶している。

図６は、脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、脳波ＤＢ２４は、受講者Ｎｏ２４ａ、教育Ｎｏ２４ｂ、作業内容ＩＤ２４ｃ、脳波検知年月日時２４ｄおよび脳波数値２４ｅを対応付けて記憶する。受講者Ｎｏ２４ａは、受講者を一意に識別する番号を示す。教育Ｎｏ２４ｂは、教育を一意に識別する番号を示す。作業内容ＩＤ２４ｃは、教育で行われる作業内容を一意に識別するＩＤである。なお、作業内容ＩＤ２４ｃは、教育内容ＤＢ２１の作業内容ＩＤ１（２１ｅ）〜作業内容ＩＤ５（２１ｉ）に対応する。脳波検知年月日時２４ｄは、受講者の脳波検知した年月日時を示す。脳波数値２４ｅは、受講者の脳波データの脳波数値を示す。

一例として、受講者Ｎｏ２４ａが「１２３」である場合に、教育Ｎｏ２４ｂとして「１」、作業内容ＩＤ２４ｃとして「Ｓ１」、脳波検知年月日時２４ｄとして「２０１７０６０２」、脳波数値２４ｅとして「ＮＨ１１１１１１−３」と記憶している。

図７は、通常脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、通常脳波ＤＢ２５は、受講者Ｎｏ２５ａに対応付けて、通常脳波数値２５ｂおよび通常脳波取得年月日２５ｃを記憶する。受講者Ｎｏ２５ａは、受講者を一意に識別する番号を示す。通常脳波数値２５ｂは、通常の脳波データの脳波数値を示す。通常脳波取得年月日２５ｃは、受講者の脳波データを取得した年月日を示す。

一例として、受講者Ｎｏ２５ａが「１２３」である場合に、通常脳波数値２５ｂとして「ＮＨ１１１１１１−３」、通常脳波取得年月日２５ｃとして「２０１７０６０１」と記憶している。

図８は、ポジティブ脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図８示すように、ポジティブ脳波ＤＢ２６は、受講者Ｎｏ２６ａ、教育Ｎｏ２６ｂ、作業内容ＩＤ２６ｃ、脳波検知年月日時２６ｄおよび脳波数値２６ｅを対応付けて記憶する。受講者Ｎｏ２６ａは、受講者を一意に識別する番号を示す。教育Ｎｏ２６ｂは、教育を一意に識別する番号を示す。作業内容ＩＤ２６ｃは、教育で行われる作業内容を一意に識別するＩＤである。なお、作業内容ＩＤ２６ｃは、教育内容ＤＢ２１の作業内容ＩＤ１（２１ｅ）〜作業内容ＩＤ５（２１ｉ）に対応する。脳波検知年月日時２６ｄは、受講者のポジティブな脳波データを検知した年月日時を示す。脳波数値２６ｅは、受講者のポジティブな脳波データの脳波数値を示す。

一例として、受講者Ｎｏ２６ａが「１２３」である場合に、教育Ｎｏ２６ｂとして「１」、作業内容ＩＤ２６ｃとして「Ｓ１」、脳波検知年月日時２６ｄとして「２０１７０６０２」、脳波数値２６ｅとして「ＮＨ１１１１１１−４」と記憶している。

図９は、ネガティブ脳波ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。図９に示すように、ネガティブ脳波ＤＢ２７は、受講者Ｎｏ２７ａ、教育Ｎｏ２７ｂ、作業内容ＩＤ２７ｃ、脳波検知年月日時２７ｄおよび脳波数値２７ｅを対応付けて記憶する。加えて、通知年月日時２７ｆ、返信年月日時２７ｇ、返信結果２７ｈおよび補正後数値２７ｉを対応付けて記憶する。受講者Ｎｏ２７ａは、受講者を一意に識別する番号を示す。教育Ｎｏ２７ｂは、教育を一意に識別する番号を示す。作業内容ＩＤ２７ｃは、教育で行われる作業内容を一意に識別するＩＤである。なお、作業内容ＩＤ２７ｃは、教育内容ＤＢ２１の作業内容ＩＤ１（２１ｅ）〜作業内容ＩＤ５（２１ｉ）に対応する。脳波検知年月日時２７ｄは、受講者のネガティブな脳波データを検知した年月日時を示す。脳波数値２７ｅは、受講者のネガティブな脳波データの脳波数値を示す。通知年月日時２７ｆは、ストレス有無の問い合わせを通知した年月日時を示す。返信年月日時２７ｇは、ストレス有無の問い合わせが返信された年月日時を示す。返信結果２７ｈは、問い合わせに対する返信結果を示す。ここでは、返信結果２７ｈには、例えば、ストレスが有る場合には「Ｙ」、ストレスが無い場合には「Ｎ」が設定される。補正後数値２７ｉは、補正後の脳波データの脳波数値を示す。

一例として、受講者Ｎｏ２７ａが「１２３」である場合に、教育Ｎｏ２７ｂとして「１」、作業内容ＩＤ２７ｃとして「Ｓ１」、脳波検知年月日時２７ｄとして「２０１７０６０２１１００」、脳波数値２７ｅとして「ＮＨ１１１１１１−２」と記憶している。通知年月日時２７ｆとして「２０１７０６０２１１０１」、返信年月日時２７ｇとして「２０１７０６０２１２１０」、返信結果２７ｈとして「Ｎ」、補正後数値２７ｉとして「ＮＨ１１１１１１−２．５」と記憶している。

図２に戻って、収集部１１は、対象の受講者の脳波データを収集する。例えば、収集部１１は、情報処理端末２から対象の受講者の受講者Ｎｏとともに脳波データを検知すると、教育内容ＤＢ２１および教育受講者ＤＢ２２を参照して、受講者Ｎｏが示す受講者が現に教育中の作業内容を取得する。そして、収集部１１は、検知した脳波データ、教育Ｎｏおよび作業内容を受講者Ｎｏと対応付けて脳波ＤＢ２４に格納する。

判定部１２は、通常脳波ＤＢ２５を参照して、対象の受講者の脳波データがポジティブデータかネガティブデータであるかを判定する。判定部１２は、対象の受講者の脳波データがポジティブデータであると判定した場合には、当該受講者の脳波データと脳波データを検知した日時とを含む情報をポジティブ脳波ＤＢ２６に格納する。判定部１２は、対象の受講者の脳波データがネガティブデータであると判定した場合には、当該受講者の脳波データと脳波データを検知した日時とを含む情報をネガティブ脳波ＤＢ２７に格納する。

問い合わせ部１３は、対象の受講者の脳波データがネガティブデータであると判定された場合には、対象の受講者に対応する情報処理端末２へストレス有無の問い合わせを送信する。

ここで、問い合わせのタイミングは、受講者の脳波データが検知され、且つ、ネガティブデータであると判定されたリアルタイムのタイミングであれば良い。また、問い合わせのタイミングは、リアルタイムに限定されず、作業内容の区切りのタイミングであっても良い。かかる場合には、問い合わせ部１３は、教育受講者ＤＢ２２の受講者に対応する教育Ｎｏ２２ｂと教育内容ＤＢ２１の教育Ｎｏ２２ｂに対応する作業内容とを参照して、作業内容の区切りを特定し、特定した作業内容の区切りに問い合わせすれば良い。また、問い合わせのタイミングは、１日に複数の作業内容が有る場合には、全ての作業内容が終了したタイミングで有っても良い。かかる場合には、問い合わせ部１３は、対象のネガティブデータについて一纏めに問い合わせても良い。

また、問い合わせ部１３は、問い合わせを送信すると、ネガティブ脳波ＤＢ２７の、対象の受講者に対応するレコードに問い合わせを通知した日時を更新する。また、問い合わせ部１３は、問い合わせに対する返信を受信すると、ネガティブ脳波ＤＢ２７の、対象の受講者に対応するレコードに問い合わせが返信された日時を追加する。

補正部１４は、ストレス有無の問い合わせに対する返信結果に応じて、受講者の脳波データを補正する。例えば、補正部１４は、ストレス有無の問い合わせに対する返信結果がストレス有りである場合には、ネガティブデータの脳波数値から規定値を減算して脳波数値を補正する。また、補正部１４は、ストレス有無の問い合わせに対する返信結果がストレス無しである場合には、ネガティブデータの脳波数値に規定値を加算して脳波数値を補正する。規定値は、あらかじめ実験等で調べられ、その情報は記憶部２０に記憶される。

また、補正部１４は、補正した脳波数値および返信結果を、ネガティブ脳波ＤＢ２７の対象の受講者に対応するレコードに追加する。

ここで、実施例に係る補正処理の一例を、図１０を参照して説明する。図１０は、実施例に係る補正処理の一例を示す図である。図１０では、便宜上、脳波データの数値は５段階の数値であり、通常の脳波データの数値は「３」であるとする。また、補正に用いられる規定値は、０．５であるとする。

受講者Ａが、作業内容として「入浴介助」の教育を受講しているとする。

まず、ストレス有無の問い合わせに対してストレス無しの返信結果であった場合を説明する。かかる場合に、収集部１１は、脳波データを検知する。ここでは、脳波データの数値として「２」が検知される。そして、判定部１２は、通常脳波ＤＢ２５を参照して、対象の受講者の脳波データがポジティブデータかネガティブデータであるかを判定する。ここでは、検知された脳波データの数値が「２」であり、通常の脳波データの数値「３」より小さいので、判定部１２は、ネガティブデータであると判定する。そして、判定部１２は、受講者Ａの脳波データと脳波データを検知した日時とを含む情報をネガティブ脳波ＤＢ２７に格納する。ここでは、脳波数値２７ｅとして「２」、脳波検知年月日時２７ｄとして「２０１７／３／２３，１１：２９」が記憶されている。

そして、問い合わせ部１３は、受講者Ａの脳波データがネガティブデータであると判定されたので、受講者Ａに対応する情報処理端末２へストレス有無の問い合わせを送信する。そして、補正部１４は、ストレス有無の問い合わせに対する返信を受信すると、ストレス有無の問い合わせに対する返信結果に応じて、受講者の脳波データを補正する。ここでは、返信結果が、ストレスが無いことを示す「Ｎ」であるとする。すると、補正部１４は、ネガティブデータの脳波数値に規定値を加算して脳波数値を補正する。ここでは、脳波数値２７ｅは、「２」であるので、補正部１４は、脳波数値「２」に規定値「０．５」を加算して脳波数値を補正する（ａ１）。補正後の脳波数値は、「２．５」である。

そして、補正部１４は、ネガティブ脳波ＤＢ２７の受講者Ａに対応するレコードについて、補正した脳波数値「２．５」を補正後数値２７ｅに、返信結果「Ｎ」を返信結果２７ｈに追加する。これにより、補正部１４は、検知された脳波数値から推定されるストレスほどあまりストレスを感じていない方向に、脳波数値を補正することができる。

次に、ストレス有無の問い合わせに対してストレス有りの返信結果であった場合を説明する。かかる場合に、収集部１１は、脳波データを検知する。ここでは、脳波データの数値として「１」が検知される。そして、判定部１２は、通常脳波ＤＢ２５を参照して、対象の受講者の脳波データがポジティブデータかネガティブデータであるかを判定する。ここでは、検知された脳波データの数値が「１」であり、通常の脳波データの数値「３」より小さいので、判定部１２は、ネガティブデータであると判定する。そして、判定部１２は、受講者Ａの脳波データと脳波データを検知した日時とを含む情報をネガティブ脳波ＤＢ２７に格納する。ここでは、脳波数値２７ｅとして「１」、脳波検知年月日時２７ｄとして「２０１７／３／２４，１５：３０」が記憶されている。

そして、問い合わせ部１３は、受講者Ａの脳波データがネガティブデータであると判定されたので、受講者Ａに対応する情報処理端末２へストレス有無の問い合わせを送信する。そして、補正部１４は、ストレス有無の問い合わせに対する返信を受信すると、ストレス有無の問い合わせに対する返信結果に応じて、受講者の脳波データを補正する。ここでは、返信結果が、ストレスが有ることを示す「Ｙ」であるとする。すると、補正部１４は、ネガティブデータの脳波数値から規定値を減算して脳波数値を補正する。ここでは、脳波数値２７ｅは、「１」であるので、補正部１４は、脳波数値「１」から規定値「０．５」を減算して脳波数値を補正する（ａ２）。補正後の脳波数値は、「０．５」である。

そして、補正部１４は、ネガティブ脳波ＤＢ２７の受講者Ａに対応するレコードについて、補正した脳波数値「０．５」を補正後数値２７ｉに、返信結果「Ｙ」を返信結果２７ｈに追加する。これにより、補正部１４は、検知された脳波数値から推定されるストレスよりもっとストレスを感じている方向に、脳波数値を補正することができる。

図２に戻って、分析部１５は、ネガティブ脳波ＤＢ２７、ポジティブ脳波ＤＢ２６、教育内容ＤＢ２１および作業内容ＤＢ２３を参照して、受講者の作業内容に対するストレスを分析する。例えば、分析部１５は、受講者ごとの作業内容の分析の依頼を受け付けると、作業内容ＤＢ２３を参照し、指定された作業内容に対応する作業内容ＩＤ２３ａを取得する。そして、分析部１５は、教育内容ＤＢ２１を参照して、取得した作業内容ＩＤ２３ａに対応する期間を取得する。そして、分析部１５は、ポジティブ脳波ＤＢ２６を参照し、受講者ごとに、取得した期間に検知された脳波数値を取得する。分析部１５は、受講者ごとに、ネガティブ脳波ＤＢ２７を参照し、受講者ごとに、取得した期間に検知された脳波数値２７ｅ、返信結果２７ｈおよび補正後数値２７ｉを取得する。

そして、分析部１５は、指定された作業内容について、受講者ごとに、脳波数値がポジティブである場合の検出回数、脳波数値がネガティブである場合の検出回数および返信結果が「Ｎ」の返信回数を出力する。

そして、分析部１５は、ポジティブの脳波数値、ネガティブの脳波数値および補正後数値を出力する。

そして、分析部１５は、補正前について、数値と回数とを乗算した値の合計点と、補正後について、数値と回数とを乗算した値の合計点とを計算する。そして、分析部１５は、補正前の合計点と、補正後の合計点とを比較して、補正前と補正後との大小関係に基づいて、受講者の作業内容に対するストレスを分析する。一例として、分析部１５は、補正後の合計点が補正前の合計点より小さい場合には、実際には、脳波データから推定されるストレスよりもっとストレスを感じていると分析できる。分析部１５は、補正後の合計点が補正前の合計点より大きい場合には、実際には、脳波データから推定されるストレスほどあまりストレスを感じていないと分析できる。これにより、分析部１５は、受講者の作業内容に対するストレスを客観的に把握することができる。

［分析処理の一例］
ここで、実施例に係る分析処理の一例を、図１１を参照して説明する。図１１は、実施例に係る分析処理の一例を示す図である。図１１では、便宜上、脳波データの数値は５段階の数値であり、通常の脳波データの数値は「３」であるとする。また、補正に用いられる規定値は、０．５であるとする。

図１１上図に示すように、分析部１５は、受講者Ａにおける、入浴介助、排せつ介助および家事援助を含む作業内容の分析の依頼を受け付けたとする。分析部１５は、作業内容ＤＢ２３および教育内容ＤＢ２１を参照し、それぞれの作業内容に対応する期間を取得する。ここでは、教育内容ＤＢ２１には、期間２１ｄが１４日間であること、それぞれの作業内容が前半７日間の中のどの期間および後半７日間の中のどの期間で実施されるのかが記憶されているとする。

そして、分析部１５は、ポジティブ脳波ＤＢ２６を参照し、それぞれの作業内容について、前半７日間に検知された脳波数値を取得し、後半７日間に検知された脳波数値を取得する。分析部１５は、ネガティブ脳波ＤＢ２７を参照し、それぞれの作業内容について、前半７日間に検知された脳波数値を取得するとともに返信結果および補正後数値を取得する。分析部１５は、ネガティブ脳波ＤＢ２７を参照し、それぞれの作業内容について、後半７日間に検知された脳波数値を取得するとともに返信結果および補正後数値を取得する。そして、分析部１５は、それぞれの作業内容について、前半７日間と後半７日間とに分けて、脳波数値がポジティブである場合の検出回数、脳波数値がネガティブである場合の検出回数および返信結果が「Ｙ」の返信回数を出力する。なお、返信結果が「Ｙ」であるとは、ストレス有無の返信がストレス有りであることを示す。ここでは、作業内容が入浴介助である場合に、前半７日について、ポジティブの検知回数として「４」が出力され、ネガティブの検知回数として「１２」が出力されている（ｂ１）。さらに、ネガティブの場合に、返信結果が「Ｙ」の返信回数として「１０」が出力されている。一方、作業内容が入浴介助である場合に、後半７日について、ポジティブの検知回数として「１０」が出力され、ネガティブの検知回数として「６」が出力されている（ｂ２）。さらに、ネガティブの場合に、返信結果が「Ｙ」の返信回数として「４」が出力されている。

これにより、分析部１５は、受講者Ａの入浴介助に関し、一例として、ポジティブの検出回数が前半７日の４回から後半７日の１０回に増えたので、入浴介助に適用してきていると分析することができる。

図１１下図に示すように、分析部１５は、さらに、それぞれの作業内容について、ポジティブの脳波数値、ネガティブの脳波数値および補正後数値を出力する。ここでは、作業内容が入浴介助である場合に、前半７日について、ネガティブの検知回数「１２」の内訳として、ネガティブの脳波数値である「２」の検知回数が８回、ネガティブの脳波数値である「１」の検知回数が４回であることが出力されている（ｂ３）。そして、返信結果が「Ｙ」の返信回数「１０」の内訳として、補正後の脳波数値である「１．５」の検知回数が６回、補正後の脳波数値である「０．５」の検知回数が４回であることが出力されている（ｂ４）。一方、作業内容が入浴介助である場合に、後半７日について、ネガティブの検知回数「６」の内訳として、ネガティブの脳波数値である「２」の検知回数が２回、ネガティブの脳波数値である「１」の検知回数が４回であることが出力されている（ｂ５）。そして、返信結果が「Ｙ」の返信回数「４」の内訳として、補正後の脳波数値である「１．５」の検知回数が０回、補正後の脳波数値である「０．５」の検知回数が４回であることが出力されている（ｂ６）。

そして、分析部１５は、補正前について、脳波数値と回数とを乗算した値の合計点と、補正後について、脳波数値と回数とを乗算した値の合計点とを比較して、補正前と補正後との大小関係に基づいて、受講者の作業内容に対するストレスを分析する。ここでは、前半７日について、補正前では、脳波数値と回数とを乗算した値の合計点は、３６点であり、補正後では、脳波数値と回数とを乗算した値の合計点は、３２点である。これにより、分析部１５は、補正後の合計点（３２点）が補正前の合計点（３６点）より小さいので、実際には、脳波データから推定されるストレスよりもっとストレスを感じていると分析できる。一方、後半７日について、補正前では、脳波数値と回数とを乗算した値の合計点は、５２点であり、補正後では、脳波数値と回数とを乗算した値の合計点は、５１点である。これにより、分析部１５は、補正後の合計点（５１点）が補正前の合計点（５２点）より小さいがほぼ同数であるので、実際には、脳波データから推定されるストレスほどあまりストレスを感じなくなったと分析できる。

図１２は、実施例に係る分析処理の結果を視覚的に表した図である。なお、図１２では、図１１で表わした受講者Ａの入浴介助における分析処理の結果をグラフに表した図である。なお、図１２では、分析処理の結果を、脳波検知年月をＸ座標とし、脳波数値をＹ座標として視覚的にグラフで表したものである。なお、前半７日が６／１〜６／７であり、後半７日が６／８〜６／１４であるとする。

図１２に示すように、分析部１５は、作業内容ＤＢ２３および教育内容ＤＢ２１を参照し、受講者Ａの入浴介助に対応する期間を取得する。そして、分析部１５は、ポジティブ脳波ＤＢ２６を参照し、取得した期間に検知された脳波数値を取得し、グラフにプロットする。分析部１５は、ネガティブ脳波ＤＢ２７を参照し、取得した期間に検知された脳波数値および補正後数値を取得し、脳波数値および補正後数値を区別してグラフにプロットする。ここでは、脳波データがネガティブデータである場合に、脳波データの補正前の脳波数値を菱形とし、補正後の数値を四角形とする。なお、脳波データがポジティブデータである場合に、脳波データの脳波数値を丸形とする。

これにより、分析部１５は、一例として、受講者Ａは、教育期間の前半では脳波データから推定されるストレスよりもっとストレスを感じていたが、教育期間の後半ではあまりストレスを感じなくなったと分析できる。

［補正処理のフローチャート］
次に、実施例に係る補正処理のフローチャートの一例を、図１３を参照して説明する。図１３は、実施例に係る補正処理のフローチャートの一例を示す図である。なお、対象の受講者は、ウェアラブルセンサ３を装着し、情報処理端末２を携帯し、教育内容ＤＢ２１に定義された作業内容を定義された期間に受講している。

収集部１１は、対象の受講者の脳波データを検知したか否かを判定する（ステップＳ１１）。対象の受講者の脳波データを検知していないと判定した場合には（ステップＳ１１；Ｎｏ）、収集部１１は、対象の受講者の脳波データを検知するまで、判定処理を繰り返す。

一方、対象の受講者の脳波データを検知したと判定した場合には（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、収集部１１は、検知した脳波データを対象の受講者に対応付けて脳波ＤＢ２４に蓄積する（ステップＳ１２）。例えば、収集部１１は、教育内容ＤＢ２１および教育受講者ＤＢ２２を参照して、受講者が現に教育中の作業内容２１ｅ〜２１ｉを取得する。収集部１１は、検知した脳波データ、教育Ｎｏおよび作業内容を受講者の受講者Ｎｏに対応付けて脳波ＤＢ２４に格納する。

続いて、判定部１２は、通常脳波ＤＢ２５を参照して、検知した脳波データがネガティブデータであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。例えば、判定部１２は、通常脳波ＤＢ２５を参照して、脳波データの検知元である対象の受講者の受講者Ｎｏに対応する通常脳波数値２５ｂを取得する。判定部１２は、検知した脳波データの脳波数値が通常脳波数値２５ｂより小さいか否かを判定する。一例として、検知した脳波データの脳波数値が通常脳波数値２５ｂより小さい場合には、ネガティブデータであると判定され、検知した脳波データの脳波数値が通常脳波数値２５ｂより大きい場合には、ポジティブデータであると判定される。

検知した脳波データがネガティブデータでないと判定した場合には（ステップＳ１３；Ｎｏ）、判定部１２は、検知した脳波データがポジティブデータであると判断し、検知した脳波データをポジティブ脳波ＤＢ２６に蓄積する（ステップＳ１４）。そして、判定部１２は、補正処理を終了する。

一方、検知した脳波データがネガティブデータであると判定した場合には（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、判定部１２は、検知した脳波データをネガティブ脳波ＤＢ２６に蓄積する（ステップＳ１５）。そして、問い合わせ部１３は、検知した脳波データについて、対象の受講者に対応する情報処理端末２へストレス有無を問い合わせる（ステップＳ１６）。

続いて、問い合わせ部１３は、検知した脳波データについて、問い合わせに対する返信を受信したか否かを判定する（ステップＳ１７）。問い合わせに対する返信を受信していないと判定した場合には（ステップＳ１７；Ｎｏ）、問い合わせ部１３は、検知した脳波データについて、問い合わせに対する返信を受信するまで、判定処理を繰り返す。

一方、問い合わせに対する返信を受信したと判定した場合には（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、補正部１４は、返信結果がストレス有りであるか否かを判定する（ステップＳ１８）。返信結果がストレス有りであると判定した場合には（ステップＳ１８；Ｙｅｓ）、補正部１４は、ネガティブデータの脳波数値から規定値を減算して脳波数値を補正する（ステップＳ１９）。そして、補正部１４は、ネガティブ脳波ＤＢ２７を更新すべく、ステップＳ２１に移行する。

一方、返信結果がストレス無しであると判定した場合には（ステップＳ１８；Ｎｏ）、補正部１４は、ネガティブデータの脳波数値に規定値を加算して脳波数値を補正する（ステップＳ２０）。そして、補正部１４は、ネガティブ脳波ＤＢ２７を更新すべく、ステップＳ２１に移行する。

ステップＳ２１において、補正部１４は、補正後の脳波数値を返信結果とともに、ネガティブ脳波ＤＢ２７の対象の受講者に対応するレコードに追加する（ステップＳ２１）。そして、補正部１４は、補正処理を終了する。

［分析処理の用途］
図１４は、実施例に係る分析処理の用途の一例を示す図である。図１４では、分析部１５は、対象の受講者において、作業内容ごとの、脳波数値の推移を分析する。脳波数値の推移は、教育期間の前半から後半への推移であるとする。

例えば、分析部１５は、対象の受講者における、入浴介助、排せつ介助および家事援助を含む作業内容の分析の依頼を受け付けたとする。そして、分析部１５は、対象の受講者における、それぞれの作業内容について、ポジティブの脳波数値、ネガティブの補正後数値を出力する。そして、分析部１５は、それぞれの作業内容について、教育期間の前半の平均の脳波数値を計算する。分析部１５は、それぞれの作業内容について、教育期間の後半の平均の脳波数値を計算する。そして、分析部１５は、作業内容ごとの脳波数値の推移をグラフに表示する。なお、図１４のグラフでは、家事援助が「家」と表され、入浴介助が「入」と表され、排せつ介助が「排」と表されている。

これにより、分析部１５は、グラフを分析することで、教育を重ねるうちに対象の受講者の意識がどのように変化したかを分析することができる。したがって、分析部１５は、前半から後半への脳波数値の増減に応じて、教育訓練の教育計画の見直しをさせることができる。例えば、対象の受講者の前半から後半への脳波数値が増加した場合には、分析部１５は、教育訓練の教育計画を１ランク高いものに進行させることができる。対象の受講者の前半から後半への脳波数値が減少した場合には、分析部１５は、苦手を克服する訓練を追加させることができる。また、分析部１５は、前半から後半への脳波数値の増減に応じて、配属の参考にさせることもできる。

図１５は、実施例に係る分析処理の用途の別の例を示す図である。図１５では、図１２と同様に、対象の受講者において、作業内容ごとの分析処理の結果をグラフに表したものである。

これにより、分析部１５は、グラフを分析することで、対象の受講者がネガティブ期間に、ネガティブになる何らかの要因が存在しないかを分析することができる。例えば、分析部１５は、教育受講者ＤＢ２２を参照し、同じ教育を受講している受講者を探索し、探索できた受講者が対象の受講者と同じ組であれば、相性が悪いと分析することもできる。また、分析部１５は、教育内容ＤＢ２１を参照し、ネガティブ期間が教育期間の中間であれば、ネガティブの要因が中だるみと分析したり、ネガティブ期間が教育期間の終盤であれば、ネガティブの要因が疲労であると分析したりすることができる。

［実施例の効果］
上記実施例によれば、情報処理装置１は、ウェアラブルセンサ３を用いて検知した評価対象者の脳波データを取得し、あらかじめ正常値か異常値であるかを特定した脳波データを記憶する記憶部２０を参照して、取得した脳波データが正常値か異常値であるかを判定する。情報処理装置１は、脳波データが異常値であると判定した場合には、評価対象者に対応する情報処理端末へストレス有無の問い合わせを送信する。そして、情報処理装置１は、送信した問い合わせに対する応答を受信した場合には、応答に応じて脳波データの判定結果を補正する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、評価対象者のストレス有無の応答を用いて異常値と判定された脳波データを補正することで、評価対象者が作業中の作業に対するストレスを客観的に把握することができる。すなわち、情報処理装置１は、評価対象者のプライベートの悩み事や体調から現れるストレスを除外した、評価対象者の作業そのものに対するストレスを客観的に把握することを実現できる。

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、脳波データが異常値であると判定したタイミングで、評価対象者に対応する情報処理端末２へストレス有無の問い合わせを送信する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、脳波データが異常値であると判定されたときのストレス有無の感情を得られる可能性があり、精度良く、評価者が作業中の作業に対するストレスを客観的に把握することができる。

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、脳波データが異常値であると判定した際の評価対象者の状態に応じて、評価対象者に対応する情報処理端末２へストレス有無の問い合わせを送信する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、評価対象者のビジー状態のタイミングで問い合わせることを避けることができる。この結果、情報処理装置１は、評価対象者にストレス有無の感情を落ち着いて判断させることができ、精度良く、評価者が作業中の作業に対するストレスを客観的に把握することができる。

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、問い合わせに対する応答がストレス有である場合に、脳波データの判定結果をストレスの度合いが高い方向に補正する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、評価者が作業中の作業に対するストレスの度合いを客観的に把握することができる。

また、上記実施例によれば、情報処理装置１は、補正した脳波データの判定結果、補正する前の前記脳波データおよび脳波データを検知したときの作業内容を用いて、作業内容に対するストレスを分析する。かかる構成によれば、情報処理装置１は、補正した脳波データの判定結果を用いることで、機械的に取得された脳波データよりも実際の感情に応じた脳波データを求めることができ、作業内容そのものに対するストレスを分析できる。

［その他］
なお、情報処理装置１は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置に、上記した制御部１０および記憶部２０などの各機能を搭載することによって実現することができる。

また、上記実施例では、図示した装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、装置の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、収集部１１と判定部１２とを統合しても良い。また、分析部１５をポジティブとネガティブの検知回数を用いた分析処理部とポジティブとネガティブの検知回数と脳波数値とを用いた分析処理部とに分散しても良い。記憶部２０を情報処理装置１の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。

また、上記実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図２に示した情報処理装置１と同様の機能を実現するストレス評価プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１６は、ストレス評価プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１６に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０３と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置２１５と、表示装置２０９を制御する表示制御部２０７とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラムなどを読取るドライブ装置２１３と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行う通信制御部２１７とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するメモリ２０１と、ＨＤＤ２０５を有する。そして、メモリ２０１、ＣＰＵ２０３、ＨＤＤ２０５、表示制御部２０７、ドライブ装置２１３、入力装置２１５、通信制御部２１７は、バス２１９で接続されている。

ドライブ装置２１３は、例えばリムーバブルディスク２１１用の装置である。ＨＤＤ２０５は、ストレス評価プログラム２０５ａおよびストレス評価関連情報２０５ｂを記憶する。

ＣＰＵ２０３は、ストレス評価プログラム２０５ａを読み出して、メモリ２０１に展開し、プロセスとして実行する。かかるプロセスは、情報処理装置１の各機能部に対応する。ストレス評価関連情報２０５ｂは、教育内容ＤＢ２１、教育受講者ＤＢ２２、作業内容ＤＢ２３、脳波ＤＢ２４、通常脳波ＤＢ２５、ポジティブ脳波ＤＢ２６およびネガティブ脳波ＤＢ２７に対応する。そして、例えばリムーバブルディスク２１１が、ストレス評価プログラム２０５ａなどの各情報を記憶する。

なお、ストレス評価プログラム２０５ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ２０５に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ２００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に当該プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ２００がこれらからストレス評価プログラム２０５ａを読み出して実行するようにしても良い。

１ 情報処理装置
１０ 制御部
１１ 収集部
１２ 判定部
１３ 問い合わせ部
１４ 補正部
１５ 分析部
２０ 記憶部
２１ 教育内容ＤＢ
２２ 教育受講者ＤＢ
２３ 作業内容ＤＢ
２４ 脳波ＤＢ
２５ 通常脳波ＤＢ
２６ ポジティブ脳波ＤＢ
２７ ネガティブ脳波ＤＢ
２ 情報処理端末
３ ウェアラブルセンサ
４，５ ネットワーク
９ ストレス評価システム

Claims (7)

1. センサを用いて検知した評価対象者の脳波データを取得し、
   あらかじめ正常値か異常値であるかを特定した脳波データを記憶する記憶部を参照して、取得した前記脳波データが正常値か異常値であるかを判定し、
   前記脳波データが異常値であると判定した場合には、前記評価対象者に対応する情報処理端末へストレス有無の問い合わせを送信し、
   送信した前記問い合わせに対する応答を受信した場合には、前記応答に応じて前記脳波データの判定結果を補正する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
2. 前記送信する処理は、前記脳波データが異常値であると判定したタイミングで、前記評価対象者に対応する情報処理端末へストレス有無の問い合わせを送信する
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
3. 前記送信する処理は、前記脳波データが異常値であると判定した際の前記評価対象者の状態に応じて、前記評価対象者に対応する情報処理端末へストレス有無の問い合わせを送信する
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
4. 前記補正する処理は、前記問い合わせに対する応答がストレス有である場合に、前記脳波データの判定結果をストレスの度合いが高い方向に補正する
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
5. 補正した前記脳波データの判定結果および前記脳波データを検知したときの作業内容を用いて、前記作業内容に対するストレスを分析する
   ことを特徴とする請求項１に記載のプログラム。
6. センサを用いて検知した評価対象者の脳波データを取得する取得部と、
   あらかじめ正常値か異常値であるかを特定した脳波データを記憶する記憶部を参照して、取得した前記脳波データが正常値か異常値であるかを判定する判定部と、
   前記判定部によって前記脳波データが異常値であると判定された場合には、前記評価対象者に対応する情報処理端末へストレス有無の問い合わせを送信する問い合わせ部と、
   前記問い合わせ部によって送信された前記問い合わせに対する応答を受信した場合には、前記応答に応じて前記脳波データの判定結果を補正する補正部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
7. センサを用いて検知した評価対象者の脳波データを取得し、
   あらかじめ正常値か異常値であるかを特定した脳波データを記憶する記憶部を参照して、取得した前記脳波データが正常値か異常値であるかを判定し、
   前記脳波データが異常値であると判定した場合には、前記評価対象者に対応する情報処理端末へストレス有無の問い合わせを送信し、
   送信した前記問い合わせに対する応答を受信した場合には、前記応答に応じて前記脳波データの判定結果を補正する
   処理をコンピュータが実行することを特徴とするストレス評価方法。

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