JP2019209128A - ストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ストレスの要因を判定できるストレス評価装置を提供する。【解決手段】ストレス評価装置１００は、被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを測定する第１センサ部１１ａと、（ｉ）心拍数の変化量及び（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する演算部１２と、（ｉ）心拍数の変化量及び（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量に基づいて被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定部１３と、を備える。心拍数の変化量は、被測定者の安静時の心拍数である基準からの第１センサ部１１ａによって測定された心拍数への変化量である。心拍揺らぎの変化量は、被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの第１センサ部１１ａによって測定された心拍揺らぎへの変化量である。判定部１３は、（Ｉ）心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係の比較及び（ＩＩ）心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係の比較を行うことによりストレスの要因を判定する。【選択図】図３

Description

本開示は、被測定者のストレスの要因を判定するストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムに関する。

近年のウエアラブルデバイスの発達により、日常生活での生体指標の測定が可能な生体指標測定装置が普及している。例えば、ストレスの評価用デバイスでは、デバイスに搭載した加速度センサによって被測定者の動きを検知し、安静時のストレス測定を行うことが試みられている。

例えば、特許文献１は、加速度センサの検出値を基に被測定者の活動強度等を算出し、心拍数、鼓動波形、血圧、血中酸素飽和度、体温、又は発汗度などの生体指標及び活動強度に基づいて、被測定者のストレス状態を判定できるシステムを開示している。

また、特許文献２は、被測定者の生体指標及び行動情報に基づいて被測定者のストレス状態を周囲の状況と併せて分析して判断することにより、被測定者にストレス解消方法などを提供する生活支援装置及び生活支援方法を開示している。

特開２００９−１４８３７２号公報 特開２００１−３４４３５２号公報

本開示は、被測定者のストレスの要因を判定することができるストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムを提供する。

本開示の一態様に係るストレス評価装置は、被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを測定する第１センサ部と、（ｉ）心拍数の変化量、及び、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する演算部と、（ｉ）前記心拍数の変化量及び（ｉｉ）前記心拍揺らぎの変化量に基づいて前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定部と、を備え、前記心拍数の変化量は、前記被測定者の安静時の心拍数である基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍数への変化量であり、前記心拍揺らぎの変化量は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍揺らぎへの変化量であり、前記判定部は、（Ｉ）前記心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係の比較、及び、（ＩＩ）前記心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係の比較を行うことにより、前記ストレスの要因を判定する。

また、本開示の一態様に係るストレス評価方法は、測定された被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを取得する取得ステップと、（ｉ）心拍数の変化量、及び、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する算出ステップと、前記心拍数の変化量及び前記心拍揺らぎの変化量に基づいて前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定ステップと、を含み、前記心拍数の変化量は、前記被測定者の安静時の心拍数である基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍数への変化量であり、前記心拍揺らぎの変化量は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍揺らぎへの変化量であり、前記判定ステップでは、（Ｉ）前記心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係を比較し、かつ、（ＩＩ）前記心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係を比較することにより、前記ストレスの要因を判定する。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本開示のストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムによれば、被測定者のストレスの要因を評価することができる。

図１は、被験者２０名それぞれのストレス要因毎の生体指標の変化量をプロットした図である。 図２は、図１でプロットされたストレスの要因毎の生体指標の変化量の平均値を示す図である。 図３は、実施の形態１に係るストレス評価装置の構成の一例を示す概略構成図である。 図４は、図３の構成に基づくストレス評価装置の具体例を示す構成図である。 図５は、実施の形態１に係るストレス評価方法を説明するフローチャートである。 図６は、実施の形態１に係るストレス評価装置で得られる心拍情報の一例を示す図である。 図７は、心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量を算出する手法を説明する図である。 図８は、実施の形態１に係るストレス評価装置の使用例を説明する図である。 図９Ａは、被験者２０名それぞれのストレス要因毎の生体指標の変化量をプロットした図である。 図９Ｂは、図９ＡをＲＲＩの変化量を示す軸のプラス側から見た図である。 図９Ｃは、図９ＡをＣｖＲＲの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。 図９Ｄは、図９ＡをＳＣの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。 図１０Ａは、図９Ａでプロットされたストレスの要因毎の生体指標の変化量の平均値を示す図である。 図１０Ｂは、図１０ＡをＲＲＩの変化量を示す軸のプラス側から見た図である。 図１０Ｃは、図１０ＡをＣｖＲＲの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。 図１０Ｄは、図１０ＡをＳＣの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。 図１１は、実施の形態に係るストレス評価装置の構成の一例を示す概略構成図である。 図１２は、図１１の構成に基づくストレス評価装置の具体例を示す構成図である。 図１３は、実施の形態２に係るストレス評価方法を説明するフローチャートである。 図１４は、実施の形態２に係るストレス評価装置の使用例を説明する図である。

（本開示の基礎となった第１の知見）
現代社会における鬱等のストレス障害は、日々の生活で蓄積されたストレスが原因で重症化することが多い。このような問題を回避するために、日常生活の中でストレスの蓄積を低減させることが重要となる。つまり、人々が自身のストレス状態をコントロールできることが望ましい。そのために、日常生活におけるストレスの状態をセンシングして、ストレスの強度及びストレスの要因に応じて適切なストレス解消方法及びストレス回避方法などのストレス低減策をユーザに提供することが望ましい。

例えば、特許文献１に記載のストレス判定システムは、加速度センサから得られた情報を基に被測定者の活動強度等を算出し、心拍数、鼓動波形、血圧、血中酸素飽和度、体温、発汗度などの生体指標及び活動強度に基づいて、被測定者のストレス状態を判定する。当該システムでは、活動強度が一定値以下の場合にのみ生体指標を測定することにより、被測定者の日常生活におけるストレス状態を判定している。

しかしながら、特許文献１に記載のストレス判定システムでは、ストレスの有無の判定は可能であるが、ストレスの要因についての情報が得られない。人がストレスを受ける要因、つまり、ストレスの要因は様々である。また、ストレスの要因に応じて最適なストレス解消方法及びストレス回避方法は異なる。特許文献１に記載のストレス判定システムでは、ストレスの要因についての情報が得られないため、ユーザに適切なストレス解消方法及びストレス回避方法を提供することができず、ユーザのストレスの制御を行うには不十分である。

また、特許文献２に記載の生活支援システムは、心電及び脈波等の生体情報だけではなく、被測定者の行動情報を取得して、被測定者の周囲の状況を分析して判断することにより、被測定者にストレス解消方法などを提供する。

しかしながら、特許文献２に記載の生活支援システムでは、被測定者の周囲の状況が同じであっても、被測定者によってストレスの要因が異なる場合があるため、被測定者が実際に感じているストレスの要因を判定することは難しい。そのため、特許文献２に記載の生活支援システムでは、被測定者に不適切なストレス解消方法及びストレス対処行動を提示する危険性がある。

本発明者らは、上記課題に鑑みて鋭意検討をした。検討内容を以下に記す。

本発明者らは、ストレスの要因と、心拍情報などの生体情報から得られる複数種類の生体指標との関連性を見出すために、以下のモニター試験を実施した。

［モニター試験］
２０名の被験者に対してストレスの要因が異なる４つのタスクを与え、タスクを実行している被験者の生体信号を測定した。

被験者は、２０代から３０代の社会人又は大学生の男女であり、健康状態及び精神状態に関するアンケ―トの結果が異常値を示さない２０名が選出された。

タスクは、［１］対人に関するストレス、［２］痛みに関するストレス、［３］思考による疲労（以下、思考疲労）に関するストレス１、［４］思考疲労に関するストレス２の４種類である。各タスクは各被験者に対して個別に実施された。タスクの詳細は、以下の通りである。

［１］対人に関するストレス
被験者と初対面の男性１名及び女性１名の合計２名のタスク説明者が、被験者にタスクの説明をした後、被験者にタスクを実行させ、タスク実行中の被験者の生体信号を測定した。具体的には、タスク説明者は、５分間後に模擬の就職面談を行うこと、及び、面談開始までの５分間で話す内容を決定することを被験者に伝えた。生体信号の測定は、会話による動き及びノイズを考慮し、被験者が話す内容を考える５分間に実施した。

［２］痛みに関するストレス
被験者が十分に痛みを感じる程度に調整した電気刺激を、被験者の前腕部に１０分間与えた。電気刺激は、約１分間に、ランダムに１０回程度実施した。これを１０分間繰り返した。生体信号の測定は、電気刺激を開始してから最初の５分間に実施した。

［３］思考疲労に関するストレス１
ディスプレイに表示された２桁又は３桁の掛け算の問題を制限時間内に被験者に解答させた。被験者は、掛け算の問題を暗算し、ディスプレイに表示された３つの選択肢から解答を選択した。問題の難易度及び１問当たりの制限時間は、被験者の暗算能力を事前に測定することにより、決定された。被験者は、このタスクを１５分間実行した。生体信号の測定は、被験者がタスクを開始してから最初の５分間に実施した。

［４］思考疲労に関するストレス２
スピーカーから指示されるじゃんけんの問題に対してディスプレイに表示された３つの選択肢から正しいものを制限時間内に被験者に選択させた。１問当たりの制限時間は、被験者の解答能力を事前に測定することにより、決定された。被験者は、このタスクを１５分間実行した。生体信号の測定は、被験者がタスクを開始してから最初の５分間に実施した。

上記のモニター試験は、日内変動を考慮し、被験者毎に別日の同時刻に実施した。

被験者の安静時の生体信号は、上記［１］〜［４］の各タスクを実施する前に、タスクを実行する姿勢と同じ姿勢で、５分間測定した生体信号である。この生体信号から生体指標を算出し、生体指標の変化量を算出するための基準値とした。生体指標の変化量は、被験者の安静時の生体指標を基準とするタスク実行中に測定された被験者の生体信号から算出された生体指標である。

測定された生体信号は、心電図（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＥＣＧ）、呼吸間隔、指先温度（Ｓｋｉｎ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ：ＳＫＴ）、及び、指先の皮膚コンダクタンス（Ｓｋｉｎ Ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ：ＳＣ）である。これらの生体信号は同時に測定された。そして、各生体信号から複数種類の生体指標を得た。以下、ＥＣＧを用いて検討した結果について説明する。

測定されたＥＣＧから、連続する２つの心拍のＲ波のピークの間隔である心拍間隔（Ｒ−Ｒ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ：ＲＲＩ）が算出された（図７の（ａ）参照）。ＲＲＩは、心拍数の指標の１つである。さらに、算出されたＲＲＩから、心拍変動の変動係数（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒ−Ｒ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ：ＣｖＲＲ）が算出された。ＣｖＲＲは、心拍揺らぎの指標の１つである。ＣｖＲＲは、下記式（１）に示すように、ＲＲＩから、任意時間帯におけるＲＲＩの標準偏差ＳＤを任意時間帯におけるＲＲＩの平均値で規格化することにより算出された。

ＣｖＲＲ＝任意時間帯における心拍間隔のＳＤ／任意時間帯における心拍間隔の平均 ・・・式（１）

また、連続する各ＲＲＩを、時間とＲＲＩとの２軸の関係に変換し、さらに、ＲＲＩの等間隔時系列データ（図７の（ｂ）参照）に変換した後に、高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ
Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）を用いて周波数解析した（図７の（ｃ）参照）。これにより、心拍変動の周波数成分を示す生体指標であるＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）とＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）とが算出された。ＨＦ及びＬＦは、心拍揺らぎの指標である。ＨＦは、０．１４Ｈｚ〜０．４Ｈｚの高周波数領域のパワースペクトルの積分値であり、副交感神経の活動量を反映していると考えられている。また、ＬＦは、０．０４Ｈｚ〜０．１４Ｈｚの低周波数領域のパワースペクトルの積分値であり、交感神経及び副交感神経の活動量を反映すると考えられている。なお、ＦＦＴを用いた周波数解析を行うデータは、６０秒間の心拍変動のデータであり、周波数変換は、５秒間隔で行われた。

被測定者の安静時の生体指標、及び、被測定者がタスクを実行している間に測定された生体指標は、それぞれ測定開始６０秒後から２４０秒間の生体指標の平均値である。また、生体指標の変化量は、被測定者の安静時の生体指標の平均値である基準からの被測定者がタスクを実行している間に測定された生体指標の平均値への変化量である。なお、変化量は、比又は差で表される。生体指標の変化量が比で表される場合、生体指標の変化量は、下記式（２）を用いて算出される。

生体指標の変化量＝（タスク実行中の生体指標の平均値−安静時の生体指標の平均値）／安静時の生体指標の平均値 ・・・式（２）

続いて、ストレスの要因を判定する性能の高い生体指標の変化量の組み合わせを検討した。具体的には、算出されたＲＲＩ、ＣｖＲＲ、ＬＦ、及び、ＨＦのそれぞれの変化量を用いて線形判別分析を行った。

ＲＲＩ及びＣｖＲＲの変化量を用いて線形判別分析を行った結果、判定精度は７５．０％であった。したがって、ＲＲＩの変化量及びＣｖＲＲの変化量を用いると、比較的高い精度でストレスの要因を判定できることが分かった。

また、ＲＲＩ、ＬＦ及びＨＦの変化量を用いて線形判別分析を行った結果、判定精度は６７．５％であった。したがって、ＲＲＩの変化量、ＬＦの変化量及びＨＦの変化量を用いると、比較的良好な精度でストレスの要因を判定できることが分かった。

一方、ＬＦ及びＨＦの変化量を用いて線形判別分析を行った結果、判定精度は４６．３％であった。したがって、ＬＦの変化量及びＨＦの変化量を用いると、ＲＲＩの変化量を含む組み合わせに比べて、判定精度が大きく低下した。以上の検討により、ＲＲＩの変化量及びＣｖＲＲの変化量を用いると、比較的高い精度でストレスの要因を判定できることが分かった。

そこで、生体指標の変化量としてＲＲＩの変化量及びＣｖＲＲの変化量を用いてストレスの要因を判定した。図１は、被験者２０名それぞれのストレスの要因毎の生体指標の変化量をプロットした図である。思考疲労に関するストレス１及び２は、ともに同様の結果を示したため、思考疲労に関するストレスとして図示した。図１から、生体指標の変化量は、実行されるタスクの種類によって変化の傾向が異なることが分かった。変化の傾向をより明確にするために、被験者２０名の生体指標の変化量の平均値を求めた。図２は、被験者２０名のストレス要因毎の生体指標の変化量の平均値を示す図である。図２から、ストレスの要因によって生体指標の変化量は、以下の特徴的な変化の傾向を有することが分かった。

ストレスの要因が対人に関する要因である場合、ＲＲＩの変化量はマイナス側に大きく移行し（すなわち、心拍数が大きくなり）、ＣｖＲＲの変化量はプラス側に移行する傾向がある。また、ストレスの要因が痛みである場合、ＲＲＩの変化量はプラス側に移行し（すなわち、心拍数が小さくなり）、ＣｖＲＲの変化量はマイナス側にわずかに移行する傾向がある。また、ストレスの要因が思考疲労である場合、ＲＲＩの変化量はマイナス側にごくわずかに移行し（すなわち、心拍数はあまり変化せず）、ＣｖＲＲの変化量はマイナス側に大きく移行する傾向があることが分かった。

以上の結果により、ＲＲＩの変化量とＣｖＲＲの変化量とを用いてストレスの要因を判定すると、比較的高い判定精度が得られることが分かった。また、ＲＲＩの変化量及びＣｖＲＲの変化量は、ストレスの要因によって変化の傾向があることが分かった。これらの変化量の変化の傾向に基づいて、被験者のストレスの要因を容易に、かつ、精度良く判定できることが分かった。

以上の検討結果から、本発明者らは、ストレスの要因によって各生体指標の変化量は所定の変化の傾向を有しており、特に、心拍数及び心拍揺らぎに関する生体指標の変化量の両方を判定の指標に用いることにより、いずれか一方を判定の指標に用いる場合よりも、より正確にストレスの要因を判定できるとの知見を得た。そして、この検討結果を基に、被測定者から得られる複数種類の生体指標の変化量と閾値とを比較することにより、被測定者のストレスの要因及びストレスの強度を判定する装置の発明に想到した。

そこで、本開示は、被測定者のストレスの要因を判定できるストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムを提供する。

本開示の一態様の概要は、以下の通りである。

本開示の一態様に係るストレス評価装置は、被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを測定する第１センサ部と、（ｉ）心拍数の変化量、及び、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する演算部と、（ｉ）前記心拍数の変化量及び（ｉｉ）前記心拍揺らぎの変化量に基づいて前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定部と、を備え、前記心拍数の変化量は、前記被測定者の安静時の心拍数である基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍数への変化量であり、前記心拍揺らぎの変化量は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍揺らぎへの変化量であり、前記判定部は、（Ｉ）前記心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係の比較、及び、（ＩＩ）前記心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係の比較を行うことにより、前記ストレスの要因を判定する。

上記構成によれば、被測定者の安静時の各生体指標を基準として各生体指標の変化量を算出するため、各生体指標の推移をより正確に把握することができる。したがって、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因を判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記心拍数の変化量は、第１の時間に測定された前記心拍数の変化量であり、前記心拍揺らぎの変化量は、第２の時間に測定された前記心拍揺らぎの変化量であり、前記第１の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍数を基準とする、前記第１及び前記第２の時間とは異なる任意の時間に測定された前記心拍数であり、前記第２の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎを基準とする、前記任意の時間に測定された前記心拍揺らぎであってもよい。

ここで、任意の時間とは、例えば、被測定者がストレスを感じる手前の状態にある時を指す。これにより、第１の閾値及び第２の閾値を正確に設定することができる。例えば、各生体指標の変化量と閾値との大小関係を比較する場合、被測定者の睡眠中又は就寝直前等の所定の時刻に測定した各生体指標を各生体指標の閾値に設定してもよい。これにより、被測定者が任意の時間を都度設定することなく女性の月経変動、又は、経年変動等を考慮した閾値を設定できるため、より正確にストレスの要因を判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記心拍揺らぎは、前記被測定者の心拍間隔を周波数分析して求められてもよい。

これにより、ストレス評価装置は、心拍揺らぎの周波数成分から呼吸間隔及び血圧の情報を得ることができる。したがって、ストレス評価装置は、被測定者の詳細な情報を含む生体指標をストレスの判定のための指標（判定指標）に用いることができるため、被測定者のストレスの要因をより正確に判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記判定部は、前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも大きい場合、前記ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定してもよい。

上記構成によれば、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因が対人に関する要因であると判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記判定部は、前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも小さい場合、前記ストレスの要因は、痛みであると判定してもよい。

上記構成によれば、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因が痛みであると判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記判定部は、前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも小さく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも大きい場合、思考による疲労であると判定してもよい。

上記構成によれば、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因が思考による疲労であると判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、さらに、前記判定部は、前記心拍数の変化量と前記第１の閾値との差、及び、前記心拍揺らぎの変化量と前記第２の閾値との差に応じて、前記ストレスの強度を判定し、判定結果を前記判定結果に基づく前記情報として出力してもよい。

これにより、被測定者は、自身のストレスの強度を知ることができる。これにより、ストレスの制御について意識を持ちやすくなり、自身のストレスに対する傾向を把握しやすくなる。例えば、被測定者は、複数種類のストレスの要因の中でも耐えうるストレスの強度が異なることを認識することができる。これにより、被測定者は、ストレスの状況に応じてストレスの制御がすぐに必要かどうかを判断することができるようになる。そのため、被測定者は、ストレスの制御を効率良く行うことができるため、ストレスの制御を継続して行うことができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置は、さらに、前記判定部によって出力された前記判定結果に基づく前記情報を提示する提示部を備え、前記情報は、前記ストレスの要因、前記ストレスの強度及び前記ストレスの低減策からなる群から選択される少なくとも１つを含んでもよい。

これにより、被測定者は、ストレスを受けた直後に、自身のストレスの状況及びストレスの制御方法を知ることができるため、ストレスの蓄積をより低減することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記提示部は、音声で提示してもよい。

これにより、被測定者は、日常生活を送りながら簡便に自身のストレスの状況及び制御方法を知ることができるため、自身のストレスの制御に対する意識を維持しやすくなる。そのため、被測定者は、自身のストレスの制御を継続して行うことができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記提示部は、画像で提示してもよい。

これにより、被測定者は、視覚的に自身のストレスの状況及び制御方法を知ることができるため、自身のストレスの制御について明確に意識することができる。そのため、被測定者は、自身のストレスの制御を継続して行うことができる。

また、本開示の一態様に係るストレス評価方法は、測定された被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを取得する取得ステップと、（ｉ）心拍数の変化量、及び、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する算出ステップと、前記心拍数の変化量及び前記心拍揺らぎの変化量に基づいて前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定ステップと、を含み、前記心拍数の変化量は、前記被測定者の安静時の心拍数である基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍数への変化量であり、前記心拍揺らぎの変化量は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍揺らぎへの変化量であり、前記判定ステップでは、（Ｉ）前記心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係を比較し、かつ、（ＩＩ）前記心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係を比較することにより、前記ストレスの要因を判定する。

上記方法によれば、被測定者の安静時の各生体指標を基準として各生体指標の変化量を算出するため、各生体指標の推移をより正確に把握することができる。そのため、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因を判定することができる。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化することがある。

（実施の形態１）
以下、本実施の形態に係るストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムについて具体例を挙げて説明する。

［ストレス評価装置の概要］
図３は、本実施の形態に係るストレス評価装置１００の概略構成図である。図３に示すように、ストレス評価装置１００は、第１センサ部１１ａと、演算部１２と、判定部１３と、提示部１４と、記憶部１５と、を備える。ストレス評価装置１００では、例えば、第１センサ部１１ａは、被測定者の生体信号を測定するウエアラブルの第１生体センサ１１１ａ（図４参照）を含む。第１センサ部１１ａは、第１生体センサ１１１ａで測定された生体信号から複数種類の生体指標を算出し、測定された生体指標として演算部１２に出力する。演算部１２は、被測定者の安静時の各生体指標の平均値（以下、基準値ともいう）及び各生体指標の閾値を算出し、記憶部１５に格納させる。また、演算部１２は、測定された各生体指標の平均値及び各生体指標の変化量を算出し、判定部１３に出力する。判定部１３は、各生体指標の変化量に基づいて被測定者のストレスの要因を判定する。より具体的には、判定部１３は、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因を判定する。また、判定部１３は、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との差に応じて、ストレスの強度を判定する。そして、判定部１３は、これらの判定結果に基づく情報を提示部１４に出力する。このとき、判定部１３は、判定結果に基づく情報を記憶部１５に格納させる。提示部１４は、判定結果に基づく情報を提示する。さらに、ストレス評価装置１００は、被測定者（ユーザ）の指示を入力する入力部１６（図４参照）を備えてもよい。判定部１３は、入力部１６に入力された被測定者の指示に基づいて判定結果の情報を提示部１４に提示させる。

［ストレス評価装置の構成］
本実施の形態に係るストレス評価装置１００の構成についてより具体的に説明する。図４は、図３の構成に基づくストレス評価装置の具体例を示す構成図である。

図４に示すように、ストレス評価装置１００は、第１生体センサ１１１ａと第１信号処理部１１２ａとを含む第１センサ部１１ａと、演算部１２と、判定部１３と、提示部１４と、記憶部１５と、入力部１６と、を備える。

第１生体センサ１１１ａは、被測定者の生体信号を測定する。生体信号は、生体情報の信号である。生体情報は、例えば、心拍、脈拍、呼吸数、血中酸素飽和度、血圧、又は、体温などのストレスにより影響を受ける生理学的な情報である。測定の容易性から、生体情報は、例えば、心拍情報である。心拍情報とは、心拍から得られる情報である。また、生体情報は、脈波情報であってもよい。

第１生体センサ１１１ａは、心拍情報又は脈波情報を取得するセンサである。第１生体センサ１１１ａが心拍情報を取得するセンサ（以下、心拍センサ）である場合、心拍センサは、例えば、被測定者の体の表面に接触する一対の検出電極を備えるセンサである。心拍センサにより得られる心拍情報は、心臓の拍動により得られる電気信号であり、例えば、心電図である。心拍センサは、導電性粘着ゲル電極であってもよく、導電性繊維などで構成されるドライ電極であってもよい。心拍センサの装着部位は、胸部であり、心拍センサの形状は、例えば、ウエアと電極とが一体となったウエア型である。

第１生体センサ１１１ａが脈波情報を取得するセンサ（以下、脈波センサ）である場合、脈波センサは、例えば、フォトトランジスタ及びフォトダイオードにより血管中の血液量の変化を反射光又は透過光により測定するセンサである。脈波センサは、ユーザの手首に装着され、当該装着された形状で脈波情報を測定する。脈波センサの装着部位は、足首、指、上腕などでもよい。脈波センサの形状は、バンド型（例えば、腕時計型）に限定されず、頸部等に貼り付ける貼付型、メガネ型などであってもよい。また、脈波センサは、顔又は手などの皮膚の色度の変化から脈波情報を測定して脈拍を算出する画像センサであってもよい。

第１生体センサ１１１ａで測定された生体信号は、第１信号処理部１１２ａに出力される。

第１信号処理部１１２ａは、第１生体センサ１１１ａで測定された１つの生体信号から複数種類の生体指標を算出する。本実施の形態では、生体指標１及び生体指標２の２種類の生体指標が算出される。上述したように、生体信号が心電図の場合、複数種類の生体指標は、ＲＲＩ、ＣｖＲＲ、ＨＦ及びＬＦなどである。ＲＲＩは、心拍数の指標であり、ＣｖＲＲ、ＨＦ及びＬＦは、心拍揺らぎの指標である。さらに、第１信号処理部１１２ａは、心拍揺らぎの周波数成分から呼吸数及び血圧の変動の生体指標を算出してもよい。また、これらの複数種類の生体指標のうち判定精度が比較的高い組み合わせは、ＲＲＩ及びＣｖＲＲである。したがって、本実施の形態では、生体指標１及び生体指標２は、それぞれＲＲＩ及びＣｖＲＲである例について説明する。なお、ＲＲＩ及びＣｖＲＲの算出方法については、モニター試験にて上述した通りである。第１信号処理部１１２ａは、算出された生体指標１及び生体指標２を演算部１２に出力する。

演算部１２は、第１信号処理部１１２ａが出力した生体指標１及び生体指標２を取得し、取得した生体指標１及び生体指標２から生体指標１の変化量及び生体指標２の変化量を算出する。生体指標の変化量は、被測定者の安静時に測定された生体指標（以下、基準値と称する場合がある。）を基準とする測定された生体指標であり、差又は比で表される。各生体指標の基準値は、記憶部１５に格納されている。演算部１２は、記憶部１５に格納された生体指標１及び生体指標２の基準値を読み出し、当該基準値に対する生体指標１及び生体指標２の変化量を算出する。演算部１２は、算出した各生体指標の変化量を判定部１３に出力する。なお、基準値は、季節又は被測定者の生理周期などにより変動する場合があるため、所定の期間毎に更新されてもよい。

また、演算部１２は、各生体指標の閾値を算出する。生体指標１が、例えば、心拍数である場合、心拍数の変化量は、第１の時間に測定された心拍数の変化量である。第１の閾値は、生体指標１の閾値であり、例えば、心拍数の指標であるＲＲＩの閾値である。第１の閾値は、被測定者の安静時の心拍数を基準とする、任意の時間に測定された心拍数である。また、生体指標２が、例えば、心拍揺らぎである場合、心拍揺らぎの変化量は、第２の時間に測定された心拍揺らぎの変化量である。第２の閾値は、生体指標２の閾値であり、例えば、心拍揺らぎの指標であるＣｖＲＲの閾値である。第２の閾値は、被測定者の安静時の心拍数を基準とする、任意の時間に測定された心拍揺らぎである。つまり、これらの閾値は、第１の時間及び第２の時間とは異なる任意の時間に測定された生体指標の測定値と基準値との差又は比である生体指標の変化量である。ここで、任意の時間とは、例えば、被測定者がストレスを感じる手前の状態にある時を指す。

以下、本実施の形態では、第１の時間及び第２の時間は、同じ時間である場合について説明するが、第１の時間及び第２の時間は異なる時間であってもよい。例えば、第１信号処理部１１２ａは、第１生体センサ１１１ａで測定された１つの生体信号から時分割で複数種類の心拍数及び心拍揺らぎを算出してもよい。このとき、演算部１２は、第１の時間に測定された心拍数の変化量を算出し、第１の時間とは異なる第２の時間に測定された心拍揺らぎの変化量を算出する。

演算部１２は、記憶部１５に格納された各生体指標の閾値を読み出し、各生体指標の変化量と閾値との大小関係を比較する。そして、演算部１２は、各生体指標の変化量の少なくとも１つが閾値を一定時間超えている期間をストレス発生期間と判定する。ストレス発生期間とは、被測定者がストレスを感じた期間である。演算部１２は、ストレス発生期間中の各生体指標の変化量から各生体指標の変化量の代表値を算出する。例えば、ストレス発生期間における各生体指標の変化量の代表値は、ストレス発生期間中の各生体指標の変化量の平均値を用いてもよく、基準値からの差分が最も大きい値（最大値）を用いてもよい。

判定部１３は、演算部１２が出力した生体指標１及び生体指標２の変化量の代表値を取得し、記憶部１５に格納された第１の閾値及び第２の閾値を読み出す。判定部１３は、ストレス発生期間における生体指標１の変化量の代表値と第１の閾値との大小関係を比較し、かつ、生体指標２の変化量の代表値と第２の閾値との大小関係を比較することにより、被測定者のストレスの要因を判定する。つまり、判定部１３は、ストレス発生期間毎にストレスの要因を判定する。生体指標の変化量の代表値は、生体指標の変化量の一例であると言えるため、以下、生体指標の変化量の代表値を単に生体指標の変化量とも呼ぶ。

具体的には、判定部１３は、生体指標１（ここでは、心拍数）の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、生体指標２（ここでは、心拍揺らぎ）の変化量が第２の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する。また、判定部１３は、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも小さい場合、ストレスの要因は、痛みであると判定する。また、判定部１３は、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも小さく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、思考による疲労であると判定する。

さらに、判定部１３は、生体指標１の変化量と第１の閾値との差、及び、生体指標２の変化量と第２の閾値との差に応じて、ストレスの強度を判定し、判定結果を当該判定結果に基づく情報として出力する。判定結果に基づく情報は、例えば、ストレスの要因、ストレスの強度及びストレスの低減策の少なくとも１つを含む。ストレスの低減策は、例えば、ストレスの解消方法又はストレスの回避方法などである。ストレスの低減策は、後述する提示情報テーブルに含まれる。判定部１３は、記憶部１５に格納された提示情報テーブルから適切なストレス低減策を読み出し、提示部１４に出力する。

また、判定部１３は、判定結果に基づく情報を記憶部１５に格納する。このとき、判定部１３は、被測定者がストレスを感じた時間の情報と上記判定結果に基づく情報とを紐づけして記憶部１５に格納してもよい。

提示部１４は、判定部１３によって出力された上記判定結果に基づく情報を提示する。提示部１４は、上記判定結果に基づく情報を音声で提示してもよく、画像で提示してもよい。提示部１４が上記情報を音声で提示する場合は、提示部１４は、例えば、スピーカーである。また、提示部１４が上記情報を画像で提示する場合は、提示部１４は、例えば、ディスプレイである。

記憶部１５は、各生体指標の基準値、各生体指標の閾値、及び、提示情報テーブルなどを格納する。提示情報テーブルは、ストレスの要因及び当該ストレスの強度に応じて提示されるストレス低減策などの提示情報のテーブルである。上述したように、各生体指標の基準値及び閾値は、所定の期間で更新されてもよい。なお、提示情報テーブルも同様に、所定の期間で更新されてもよい。

また、記憶部１５は、判定部１３が出力したストレスの要因、ストレスの強度及びストレス低減策などの判定結果に基づく情報を格納する。このとき、記憶部１５は、判定結果に基づく情報とストレス発生期間とを紐付けて格納してもよい。これにより、被測定者は、所望のタイミングで判定結果に基づく情報を呼び出すことができる。このとき、判定部１３は、入力部１６により入力された被測定者の操作に基づいて、判定結果に基づく情報を提示部１４に提示させる。

入力部１６は、被測定者による操作を示す操作信号を判定部１３に出力する。入力部１６は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、又は、マイクなどである。操作信号とは、判定結果に基づく情報の抽出方法又は提示部１４における提示方法などの設定を行う信号である。提示部１４には、入力部１６に入力された設定に基づき、様々な形式の判定結果が提示される。例えば、所定の期間におけるストレスの変化、被測定者が影響を受けやすいストレスの要因、及び、被測定者に適したストレス低減策などである。これにより、被測定者は、短期的なストレスの傾向を把握できるだけでなく、中期的及び長期的なストレスの傾向を把握することができる。このように、被測定者は、自己に適した効果的なストレス低減策を知ることができるため、中長期的なストレスを制御することができる。

［ストレス評価方法］
次に、本実施の形態に係るストレス評価方法について図５を用いて具体的に説明する。図５は、実施の形態に係るストレス評価方法を説明するフローチャートである。

本実施の形態に係るストレス評価方法は、測定された被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを取得する取得ステップＳ１０と、（ｉ）心拍数の変化量、及び、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する算出ステップＳ２０と、心拍数の変化量及び心拍揺らぎの変化量に基づいて被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定ステップＳ３０と、を含む。心拍数の変化量は、被測定者の安静時の心拍数である基準からの第１センサ部１１ａによって測定された心拍数への変化量であり、心拍揺らぎの変化量は、被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの第１センサ部１１ａによって測定された心拍揺らぎへの変化量である。判定ステップＳ３０では、（Ｉ）前記心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係を比較し、かつ、（ＩＩ）前記心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係を比較することにより、前記ストレスの要因を判定する。本実施の形態では、さらに、判定ステップＳ３０の判定結果に基づく情報を提示する提示ステップＳ４０を含む。

以下、各ステップについてより具体的に説明する。

まず取得ステップＳ１０では、演算部１２は、第１センサ部１１ａで測定された被測定者の複数種類の生体指標（ここでは、心拍数及び心拍揺らぎ）を取得する。第１センサ部１１ａでは、第１生体センサ１１１ａで心拍情報（ここでは、心電図）が測定され、第１信号処理部１１２ａで、心拍数の指標及び心拍揺らぎの指標などの生体指標が算出される。なお、上述した通り、生体情報は、心拍情報に限られず、脈波情報などのストレスで影響を受ける生理学的な情報であってもよい。特に、心拍情報は、ウエアラブルな生体センサを用いた場合、脈拍、呼吸数、血圧、及び血中酸素飽和度などの他の生体情報よりも被測定者の負担が少ない状態で簡便に、かつ、リアルタイムに測定することができる。そのため、生体情報として被測定者の心拍情報を用いることにより、被測定者のストレスの状態を適切に評価することができる。

心拍情報から得られる生体指標は、心拍数の指標であるＲＲＩ、心拍揺らぎの指標であるＣｖＲＲ、ＬＦ、ＨＦ、及び、ＬＦ／ＨＦなどである。このように１つの生体情報から複数種類の生体指標が得られる。また、上述したように、これらの生体指標の組み合わせにより、比較的高い判定精度でストレスの要因を判定することができるため、信頼性の高い評価が得られる。

図６は、本実施の形態に係るストレス評価装置１００の第１センサ部１１ａで得られる心拍情報の一例を示す図である。心拍情報は、例えば、心電図であり、図６に示す心電波形となる。心電波形は、心房の電気的興奮を反映するＰ波と、心室の電気的興奮を反映するＱ波、Ｒ波、及びＳ波と、興奮した心室の心筋細胞が再分極する過程を反映するＴ波とから構成されている。これらの心電波形のうち、Ｒ波の波高（電位差）が最も大きく、筋電位などのノイズに対して最も頑健である。そのため、これらの心電波形における連続する２つの心拍のＲ波のピークの間隔、つまり、心拍間隔（ＲＲＩ）を算出する。心拍数は、ＲＲＩの逆数に６０を乗じて算出される。

さらに、モニター試験で上述した通り、ＣｖＲＲは、上記式（２）を用いて、ＲＲＩから、任意時間帯におけるＲＲＩの標準偏差ＳＤを心拍間隔の平均値で規格化することにより算出される。

第１信号処理部１１２ａは、第１生体センサ１１１ａで得られた心拍情報から、左心室が急激に収縮して心臓から血液を送り出す際に発生する電気信号（Ｒ波）を検出し、ＲＲＩを算出する。なお、Ｒ波の検出には、例えば、Ｐａｎ＆Ｔｏｍｐｋｉｎｓ法などの公知の手法が用いられる。

次に、演算部１２において検出されたＲ波から心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量を算出する方法について説明する。

図７は、心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量を算出する手法を説明する図である。第１信号処理部１１２ａは、得られたＲ波の検出データから、以下のように、ＲＲＩの変動量を算出する。

図７の（ａ）に示すように、第１信号処理部１１２ａは、連続する２つの心拍のＲ波のピークの間隔であるＲＲＩを算出する。第１信号処理部１１２ａは、算出された各ＲＲＩを時間とＲＲＩとの２軸の関係に変換する。変換されたデータは不等間隔の離散的なデータであるため、演算部１２は、変換されたＲＲＩの時系列データを、図７の（ｂ）に示す等間隔時系列データに変換する。次いで、演算部１２は、この等間隔時系列データに対して、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて周波数解析することにより、図７の（ｃ）に示す心拍変動の周波数成分を求める。

心拍変動の周波数成分は、例えば、高周波成分ＨＦと低周波成分ＬＦとに分けることができる。モニター試験で上述した通り、ＨＦは、副交感神経活動量を反映していると考えられる。また、ＬＦは、交感神経及び副交感神経の活動量を反映すると考えられている。そのため、ＬＦとＨＦとの比であるＬＦ／ＨＦは、交感神経活動量を示すと考えられる。

このように、第１センサ部１１ａでは、心拍情報から複数種類の生体指標が算出される。

取得ステップＳ１０では、演算部１２にて、これらの生体指標から２種類の生体指標（ここでは、心拍数及び心拍揺らぎ）を取得する。

次いで、算出ステップＳ２０では、演算部１２にて、取得ステップＳ１０で取得された２種類の生体指標の変化量を算出する。各生体指標の変化量は、上述した通り、被測定者の安静時の各生体指標の値を基準値として、各生体指標の基準値と取得された各生体指標の値との比又は差を算出して得られる。演算部１２は、記憶部１５に格納された各生体指標の基準値を読み出して使用する。

なお、各生体指標の変化量は、例えば、変化量が差で表される場合は、取得ステップＳ１０で取得された各生体指標の値から各生体指標の基準値を差し引くことにより算出される。例えば、心拍数の変化量は、取得ステップＳ１０で取得された被測定者の心拍数の値から心拍数の基準値を差し引くことにより算出される。また、変化量が比で表される場合は、取得ステップＳ１０で取得された各生体指標の値を各生体指標の基準値で割ることにより算出される。例えば、心拍数の変化量は、取得ステップＳ１０で取得された被測定者の心拍数の値を心拍数の基準値で割ることにより算出される。

以上のように、算出ステップＳ２０では、演算部１２にて、各生体指標の変化量を算出する。

次いで、判定ステップＳ３０では、判定部１３にて、算出ステップＳ２０で算出された各生体指標の変化量に基づいてストレスの要因を判定する。判定部１３は、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、被測定者のストレスの要因を判定する。具体的には、判定ステップＳ３０では、判定部１３は、心拍数の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、心拍揺らぎの変化量が第２の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する。また、判定部１３は、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも小さい場合、ストレスの要因は、痛みであると判定する。また、判定部１３は、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも小さく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、思考による疲労であると判定する。

さらに、判定部１３は、生体指標１の変化量と第１の閾値との差、及び、生体指標２の変化量と第２の閾値との差に応じて、ストレスの強度を判定し、判定結果を当該判定結果に基づく情報として出力する。

なお、第１の閾値は、心拍数の閾値であり、被測定者の安静時の心拍数を基準とする、第１の時間及び第２の時間とは異なる任意の時間に測定された心拍数である。第２の閾値は、心拍揺らぎの閾値であり、被測定者の安静時の心拍揺らぎを基準とする、第１の時間及び第２の時間とは異なる任意の時間に測定された心拍揺らぎである。これらの閾値は、演算部１２にて算出され、記憶部１５に格納される。判定部１３は、記憶部１５に格納された各生体指標の閾値を読み出して使用する。上述したように、任意の時間とは、例えば、被測定者がストレスを感じる手前の状態にある時を指す。

各生体指標の閾値は、各生体指標の変化量が正の値である場合の閾値と、各生体指標の変化量が負の値である場合の閾値とが設定される。基準値は変化量のゼロ点である。各生体指標の変化量と閾値との大小関係は、以下のように比較される。生体指標の変化量が正の値である場合、生体指標の変化量と正の閾値との大小関係を比較する。また、生体指標の変化量が負の値である場合、生体指標の変化量の絶対値と負の閾値の絶対値との大小関係を比較する。なお、各生体指標の閾値は、固定値であってもよく、所定の期間で更新されてもよく、日々の測定に基づいて都度更新されてもよい。

なお、閾値は、線形判別又は決定木等の比較的単純な機械学習によって算出されてもよい。これにより、被測定者に適した判定基準値及び閾値を設定できるため、ストレスの要因をより精度良く判定することができる。

以上のように、判定ステップＳ３０では、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、被測定者のストレスの要因を判定する。

次いで、提示ステップＳ４０では、提示部１４にて、判定部１３で判定された判定結果に基づく情報を提示する。提示部１４は、判定結果に基づく情報を音声で提示してもよく、画像で提示してもよい。判定結果に基づく情報は、ストレスの要因、ストレスの強度及びストレスの低減策の少なくとも１つを含む。提示部１４は、被測定者が入力部１６で入力した設定に基づき、様々な形式の判定結果を表示する。

［ストレス評価装置の使用例］
次に、本実施の形態に係るストレス評価装置１００の使用例について具体的に説明する。図８は、本実施の形態に係るストレス評価装置１００の使用例を説明する図である。

図８に示すように、ストレス評価装置１００は、第１センサ部１１ａの一部である第１生体センサ１１１ａと、第１生体センサ１１１ａ以外の構成を含む評価端末２０とから構成される。被測定者は、第１生体センサ１１１ａを胸部の肌に接触するように装着し、心電図（ＥＣＧ）を測定する。第１生体センサ１１１ａは、導電性粘着ゲル電極であってもよく、導電性繊維などで構成されるドライ電極であってもよい。第１生体センサ１１１ａは、測定した心拍の電気信号を、通信により評価端末２０に送信する。通信方法は、Ｂｌｕｅｔｏｏｈ（登録商標）などの無線通信であってもよく、有線通信であってもよい。

評価端末２０は、第１センサ部１１ａの第１信号処理部１１２ａ、演算部１２、判定部１３、提示部１４、記憶部１５及び入力部１６を備える。第１信号処理部１１２ａは、第１生体センサ１１１ａから通信により送信された心拍の電気信号を受信する。第１信号処理部１１２ａは、受信した心拍の電気信号から心拍数の指標であるＲＲＩ及び心拍揺らぎの指標であるＣｖＲＲを算出し、これらの生体指標を演算部１２に出力する。

演算部１２は、第１信号処理部１１２ａが出力したＲＲＩ及びＣｖＲＲを取得し、記憶部１５に格納されたＲＲＩの基準値及びＣｖＲＲの基準値を読み出す。演算部１２は、読み出した基準値を基準とする、これらの生体指標である生体指標の変化量をそれぞれ算出する。生体指標の変化量は、差又は比で表される。本実施の形態では、当該変化量は、比で表される。

また、上述した通り、演算部１２は、各生体指標の閾値を算出し、記憶部１５に出力する。各生体指標の閾値は、各生体指標の変化量が正の値になる場合の閾値と、各生体指標の変化量が負の値になる場合の閾値とが設定される。基準値は変化量ゼロである。具体的には、各生体指標の変化量が正の値になる場合、正の閾値は、基準値よりも大きい値であり、変化量のグラフ１２０中の第１の閾値１ａ（以下、正の閾値１ａ）及び第２の閾値２ａ（以下、正の閾値２ａ）である。各生体指標の変化量が負の値になる場合、負の閾値は、基準値よりも小さい値であり、変化量のグラフ１２０中の第１の閾値１ｂ（以下、負の閾値１ｂ）及び第２の閾値２ｂ（以下、負の閾値２ｂ）である。また、演算部１２は、各生体指標の基準値を算出し、記憶部１５に出力する。各生体指標の基準値は、各生体指標の変化量がゼロである。例えば、変化量のグラフ１２０では、基準値は、正の閾値１ａ及び負の閾値１ｂの間の実線である。なお、正の閾値及び負の閾値は、基準値（変化量ゼロ）を挟んで等間隔に設定されてもよく、基準値を挟んで等間隔に設定されなくてもよい。これらの閾値は、各生体指標の変化量の大きさに応じて、適宜設定されてもよい。

判定部１３は、演算部１２が出力した各生体指標の変化量を取得し、記憶部１５に格納された各生体指標の閾値を読み出す。判定部１３は、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較し、ストレスの要因を判定する。例えば、各生体指標の変化量が正の値である場合、判定部１３は、各生体指標の変化量と正の閾値との大小関係を比較する。また、各生体指標の変化量が負の値である場合、判定部１３は、各生体指標の変化量の絶対値と負の閾値の絶対値との大小関係を比較する。以下、変化量のグラフ１２０及び判定表１３０を用いて、より具体的に説明する。

変化量のグラフ１２０に示すように、期間Ａ１では、ＲＲＩの変化量の絶対値は、負の閾値１ｂの絶対値よりも大きく、かつ、ＣｖＲＲの変化量は、正の閾値２ａよりも大きい。よって、判定部１３は、被測定者が期間Ａ１で感じたストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する。また、期間Ｂ１では、ＲＲＩの変化量は、正の閾値１ａよりも大きく、かつ、ＣｖＲＲの変化量の絶対値は、負の閾値２ｂの絶対値よりも小さい。よって、判定部１３は、被測定者が期間Ｂ１で感じたストレスの要因は、痛みであると判定する。また、期間Ｃ１では、ＲＲＩの変化量の絶対値は、負の閾値１ｂの絶対値よりも小さく、かつ、ＣｖＲＲの変化量の絶対値は、負の閾値２ｂの絶対値よりも大きい。よって、判定部１３は、被測定者が期間Ｃ１で感じたストレスの要因は、思考による疲労（思考疲労）であると判定する。

判定表１３０では、矢印の向き及び本数で、基準値（変化量ゼロ）に基づく各生体指標の変化量の推移を示している。横向きの矢印は、生体指標の変化量が閾値を超える変化を伴わないことを示している。

さらに、判定部１３は、ＲＲＩの変化量の絶対値と第１の閾値の絶対値との差、及び、ＣｖＲＲの変化量の絶対値と第２の閾値の絶対値との差に応じて、ストレスの強度を判定する。

判定部１３は、これらの判定結果に基づく情報を提示部１４に出力する。提示部１４は、例えば、スマートフォンのディスプレイである。また、判定部１３は、被測定者は、所望のタイミングで判定結果に基づく情報を呼び出すことができる。このとき、判定部１３は、タッチパネルなどの入力部１６により入力された被測定者の操作に基づいて、判定結果に基づく情報を提示部１４に提示させる。例えば、被測定者が評価端末２０の入力部１６で必要な情報を抽出する指示を入力すると、判定部１３は、被測定者の指示に基づいて提示部１４に提示情報１４０を提示する。提示情報１４０は、被測定者がストレスを感じた時間、ストレスの要因、及びストレスの低減策を含んでいる。ストレスの低減策は、例えば、ストレスの要因に応じたストレス解消方法又はストレス回避方法を提案するメッセージである。当該メッセージは、例えば、ストレスの要因が思考疲労である場合、少し休憩しましょう、又は、ストレッチをしましょう、などであり、対人に関わる要因である場合、少し瞑想しましょう、又は、深呼吸をしましょう、などである。

以上のように、本実施の形態によれば、被測定者が日常生活を送りながら簡便に、かつ、正確に、ストレスの要因を判定することができる。そのため、被測定者は、従来よりも正確に自身のストレス状態及び適切なストレス低減策を把握することができる。これにより、被測定者は、適切に、かつ、効率良く、自身のストレスの制御を行うことができるため、ストレスの制御を継続して行うことができる。

（本開示の基礎となった第２の知見）
本発明者らは、本開示の基礎となった第１の知見に記載の上記課題に鑑みて鋭意検討をした。検討内容を以下に記す。

本発明者らは、ストレスの要因と、心拍情報及び発汗情報などの生体情報から得られる生体指標との関連性を見出すために、以下のモニター試験を実施した。

［モニター試験］
２０名の被験者に対してストレスの要因が異なる４つのタスクを与え、タスクを実行している被験者の生体信号を測定した。

被験者は、２０代から３０代の社会人又は大学生の男女であり、健康状態及び精神状態に関するアンケ―トの結果が異常値を示さない２０名が選出された。

タスクは、［１］対人に関するストレス、［２］痛みに関するストレス、［３］思考による疲労（以下、思考疲労）に関するストレス１、［４］思考疲労に関するストレス２の４種類である。各タスクは各被験者に対して個別に実施された。タスクの詳細は、第１の知見に記載のモニター試験と同様であるため、ここでの記載を省略する。

上記のモニター試験は、日内変動を考慮し、被験者毎に別日の同時刻に実施した。

被験者の安静時の生体信号は、上記［１］〜［４］の各タスクを実施する前に、タスクを実行する姿勢と同じ姿勢で、５分間測定した生体信号である。この生体信号から生体指標を算出し、生体指標の変化量を算出するための基準値とした。生体指標の変化量は、被験者の安静時の生体指標を基準とするタスク実行中に測定された被験者の生体信号から算出された生体指標である。

測定された生体信号は、心電図（Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ：ＥＣＧ）、呼吸間隔、指先温度（Ｓｋｉｎ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ：ＳＫＴ）、及び、指先の皮膚コンダクタンス（Ｓｋｉｎ Ｃｏｎｄｕｃｔａｎｃｅ：ＳＣ）である。これらの生体信号は同時に測定された。そして、各生体信号から複数種類の生体指標を得た。

生体指標の算出方法は、各生体指標により様々である。例えば、生体指標がＳＫＴである場合、ＳＫＴは、指先の温度を任意の区間で平均化して得られる。なお、ＣｖＲＲ、ＨＦ、ＬＦについても、上述した通りであるため、ここでの記載を省略する。

続いて、ストレスの要因を判定する性能の高い生体指標の変化量の組み合わせを検討した。具体的には、算出されたＲＲＩ、ＣｖＲＲ、ＬＦ、ＨＦ、ＳＣ、及び、ＳＫＴのそれぞれの変化量を用いて線形判別分析を行った。これら全ての生体指標の変化量を用いて線形判別分析を行った結果、判定精度は約８１．３％であった。また、より単純な決定木による判別では、判定精度は７７．５％であった。

また、ＲＲＩ、ＣｖＲＲ、及びＳＣの変化量を用いて線形判別分析を行った結果、判定精度は８１．３％であり、決定木による判別では、判定精度は６６．３％であった。したがって、ストレス要因の判定に用いる生体指標の変化量の数を３つに減らしても、比較的高い判定精度を保つことが分かった。

一方、例えば心拍数の生体指標であるＲＲＩを除き、ＣｖＲＲ及びＳＣの変化量を用いて線形判別分析を行った結果、判定精度は６２．５％であった。したがって、ストレス要因の判定に用いる生体指標の変化量から心拍数の指標であるＲＲＩの変化量を除くと、判定精度が著しく低下することが分かった。

そこで、生体指標の変化量としてＲＲＩの変化量、ＣｖＲＲの変化量及びＳＣの変化量を用いてストレスの要因を判定した。図９Ａは、被験者２０名それぞれのストレスの要因毎の生体指標の変化量をプロットした図である。図９Ｂは、図９ＡをＲＲＩの変化量を示す軸のプラス側から見た図である。図９Ｃは、図９ＡをＣｖＲＲの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。図９Ｄは、図９ＡをＳＣの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。

図９Ａ〜図９Ｄから、生体指標の変化量は、実行されるタスクの種類によって変化の傾向が異なることが分かった。変化の傾向をより明確にするために、被験者２０名の生体指標の変化量の平均値を求めた。図１０Ａは、図９Ａにプロットした被験者２０名のストレス要因毎の生体指標の変化量の平均値を示す図である。図１０Ｂは、図１０ＡをＲＲＩの変化量を示す軸のプラス側から見た図である。図１０Ｃは、図１０ＡをＣｖＲＲの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。図１０Ｄは、図１０ＡをＳＣの変化量を示す軸のマイナス側から見た図である。図１０Ａ〜図１０Ｄから、ストレスの要因によって生体指標の変化量は、以下の特徴的な変化の傾向を有することが分かった。

ストレスの要因が対人に関する要因である場合、ＲＲＩの変化量はマイナス側に大きく移行し（すなわち心拍数が大きくなり）、ＣｖＲＲの変化量はプラス側に移行し、ＳＣの変化量はプラス側に移行する傾向がある。また、ストレスの要因が痛みである場合、ＲＲＩの変化量はプラス側に移行し（すなわち心拍数が小さくなり）、ＣｖＲＲの変化量はマイナス側にわずかに移行し、ＳＣの変化量はプラス側に大きく移行する傾向がある。また、ストレスの要因が思考疲労である場合、ＲＲＩの変化量はマイナス側にごくわずかに移行し（すなわち心拍数はあまり変化せず）、ＣｖＲＲの変化量はマイナス側に大きく移行し、ＳＣの変化量はプラス側に移行する傾向があることが分かった。

以上の結果により、ＲＲＩの変化量、ＣｖＲＲの変化量、及び、ＳＣの変化量を用いてストレスの要因を判定すると、比較的高い判定精度が得られることが分かった。また、これらの変化量は、ストレスの要因によって変化の傾向があることが分かった。これらの変化量の変化の傾向に基づいて、被験者のストレスの要因を容易に、かつ、精度良く判定できることが分かった。

以上の検討結果から、本発明者らは、ストレスの要因によって各生体指標の変化量は所定の変化の傾向を有しており、特に、（ｉ）心拍数、（ｉｉ）心拍揺らぎ、及び、（ｉｉｉ）皮膚コンダクタンス又は皮膚温度に関する生体指標の変化量を判定の指標に用いることにより、比較的高い精度でストレスの要因を判別できるとの知見を得た。そして、この検討結果を基に、被測定者から得られる複数種類の生体指標の変化量と閾値とを比較することにより、被測定者のストレスの要因を判定する装置の発明に結実した。

そこで、本開示は、被測定者のストレスの要因を判定できるストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムを提供する。

本開示の一態様の概要は、以下の通りである。

本開示の一態様に係るストレス評価装置は、さらに、前記被測定者の皮膚コンダクタンス又は皮膚温度の少なくとも一方を測定する第２センサ部を備え、前記演算部は、さらに、（ｉｉｉ）皮膚コンダクタンスの変化量、又は、皮膚温度の変化量を算出し、前記皮膚コンダクタンスの変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスである基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚コンダクタンスへの変化量であり、前記皮膚温度の変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚温度である基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚温度への変化量であり、前記判定部は、前記（Ｉ）及び前記（ＩＩ）に加えて、（ＩＩＩ）前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量と第３の閾値との大小関係の比較も行うことにより、前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する。

上記構成によれば、被測定者の安静時の各生体指標を基準として各生体指標の変化量を算出するため、各生体指標の推移をより正確に把握することができる。したがって、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因を判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記心拍数の変化量は、第１の時間に測定された前記心拍数の変化量であり、前記心拍揺らぎの変化量は、第２の時間に測定された前記心拍揺らぎの変化量であり、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量は、第３の時間に測定された皮膚コンダクタンス又は前記皮膚温度の変化量であり、前記第１の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍数を基準とする、前記第１、前記第２及び前記第３の時間とは異なる任意の時間に測定された前記心拍数であり、前記第２の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎを基準とする、前記任意の時間に測定された前記心拍揺らぎであり、前記第３の閾値は、前記被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスを基準とする、前記任意の時間に測定された前記皮膚コンダクタンス、又は、前記被測定者の安静時の皮膚温度を基準とする、前記任意の時間に測定された前記皮膚温度であってもよい。

ここで、任意の時間とは、例えば、被測定者がストレスを感じる手前の状態にある時を指す。これにより、第１の閾値、第２の閾値及び第３の閾値を正確に設定することができる。

例えば、各生体指標の変化量と閾値との大小関係を比較する場合、被測定者の睡眠中又は就寝直前等の所定の時刻に測定した各生体指標を各生体指標の閾値に設定してもよい。これにより、被測定者が任意の時間を都度設定することなく、女性の月経変動、又は、経年変動等を考慮した閾値を設定できるため、より正確にストレスの要因を判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記心拍揺らぎは、前記被測定者の心拍間隔を周波数分析して求められてもよい。

これにより、ストレス評価装置は、心拍揺らぎの周波数成分から呼吸間隔及び血圧の情報を得ることができる。これにより、ストレス評価装置は、被測定者の詳細な情報を含む生体指標を判定指標に用いることができるため、被測定者のストレスの要因をより正確に判定することができる。

これにより、ストレス評価装置は、心拍揺らぎの周波数成分から呼吸間隔及び血圧の情報を得ることができる。したがって、ストレス評価装置は、被測定者の詳細な状態を含む生体指標をストレスの判定のための指標（判定指標）に用いることができるため、被測定者のストレスの要因をより正確に判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記判定部は、前記心拍数の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が第２の閾値よりも大きく、かつ、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量が第３の閾値よりも大きい場合、前記ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定してもよい。

上記構成によれば、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因が対人に関する要因であると判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記判定部は、前記心拍数の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が第２の閾値よりも小さく、かつ、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量が第３の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、痛みであると判定してもよい。

上記構成によれば、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因が痛みであると判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記判定部は、前記心拍数の変化量が第１の閾値よりも小さく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が第２の閾値よりも大きく、かつ、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量が第３の閾値よりも小さい場合、ストレスの要因は、思考による疲労であると判定してもよい。

上記構成によれば、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因が思考による疲労であると判定することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、さらに、前記判定部は、前記心拍数の変化量と前記第１の閾値との差、前記心拍揺らぎの変化量と前記第２の閾値との差、及び、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量と前記第３の閾値との差に応じて、前記ストレスの強度を判定し、判定結果を前記判定結果に基づく前記情報として出力してもよい。

これにより、被測定者は、自身のストレスの強度を知ることができる。これにより、ストレスの制御について意識を持ちやすくなり、自身のストレスに対する傾向を把握しやすくなる。例えば、被測定者は、複数種類のストレスの要因の中でも耐えうるストレスの強度が異なることを認識することができる。これにより、被測定者は、ストレスの状況に応じてストレスの制御がすぐに必要かどうかを判断することができるようになる。そのため、被測定者は、ストレスの制御を効率良く行うことができるため、ストレスの制御を継続して行うことができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置は、さらに、前記判定部によって出力された前記判定結果に基づく前記情報を提示する提示部を備え、前記情報は、前記ストレスの要因、前記ストレスの強度及び前記ストレスの低減策からなる群から選択される少なくとも１つを含んでもよい。

これにより、被測定者は、ストレスを受けた直後に、自身のストレスの状況及びストレスの制御方法を知ることができるため、ストレスの蓄積をより低減することができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記提示部は、音声で提示してもよい。

これにより、被測定者は、日常生活を送りながら簡便に自身のストレスの状況及び制御方法を知ることができるため、自身のストレスの制御に対する意識を維持しやすくなる。そのため、被測定者は、自身のストレスの制御を継続して行うことができる。

例えば、本開示の一態様に係るストレス評価装置では、前記提示部は、画像で提示してもよい。

これにより、被測定者は、視覚的に自身のストレスの状況及び制御方法を知ることができるため、自身のストレスの制御について明確に意識することができる。そのため、被測定者は、自身のストレスの制御を継続して行うことができる。

また、本開示の一態様に係るストレス評価方法は、前記取得ステップは、さらに、前記被測定者の皮膚コンダクタンス又は皮膚温度の少なくとも一方を取得し、前記算出ステップは、さらに、（ｉｉｉ）皮膚コンダクタンスの変化量、又は、皮膚温度の変化量を算出し、前記皮膚コンダクタンスの変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスである基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚コンダクタンスへの変化量であり、前記皮膚温度の変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚温度である基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚温度であり、前記判定ステップは、前記（Ｉ）かつ前記（ＩＩ）かつ（ＩＩＩ）前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量と第３の閾値との大小関係を比較することにより、前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する。

上記方法によれば、被測定者の安静時の各生体指標を基準として各生体指標の変化量を算出するため、各生体指標の推移をより正確に把握することができる。そのため、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因を判定することができる。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、本開示の実施の形態２について、図面を参照しながら具体的に説明する。

（実施の形態２）
以下、本実施の形態に係るストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムについて具体例を挙げて説明する。

［ストレス評価装置の概要］
図１１は、本実施の形態に係るストレス評価装置１００ａの概略構成図である。図１１に示すように、ストレス評価装置１００ａは、第１センサ部１１ａと、第２センサ部１１ｂと、演算部１２ａと、判定部１３ａと、提示部１４ａと、記憶部１５ａと、を備える。ストレス評価装置１００ａでは、例えば、第１センサ部１１ａ及び第２センサ部１１ｂはそれぞれ、被測定者の生体信号を測定するウエアラブルの第１生体センサ１１１ａ及び第２生体センサ１１１ｂ（図１２参照）を含む。第１センサ部１１ａは、第１生体センサ１１１ａで測定された生体信号から複数種類の生体指標を算出し、測定された生体指標として演算部１２ａに出力する。第２センサ部１１ｂは、第２生体センサ１１１ｂで測定された生体信号から少なくとも１種類の生体指標を算出し、測定された生体指標として演算部１２ａに出力する。演算部１２ａは、被測定者の安静時の各生体指標の平均値（以下、基準値ともいう）及び各生体指標の閾値を算出し、記憶部１５ａに格納させる。また、演算部１２ａは、測定された各生体指標の平均値及び各生体指標の変化量を算出し、判定部１３ａに出力する。判定部１３ａは、各生体指標の変化量に基づいて被測定者のストレスの要因を判定する。より具体的には、判定部１３ａは、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因を判定する。また、判定部１３ａは、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との差に応じて、ストレスの強度を判定する。そして、判定部１３ａは、これらの判定結果に基づく情報を提示部１４ａに出力する。このとき、判定部１３ａは、判定結果に基づく情報を記憶部１５ａに格納させる。提示部１４ａは、判定結果に基づく情報を提示する。さらに、ストレス評価装置１００ａは、被測定者（ユーザ）の指示を入力する入力部１６ａ（図１２参照）を備えてもよい。判定部１３ａは、入力部１６ａに入力された被測定者の指示に基づいて判定結果の情報を提示部１４ａに提示させる。

［ストレス評価装置の構成］
本実施の形態に係るストレス評価装置１００ａの構成についてより具体的に説明する。図１２は、図１１の構成に基づくストレス評価装置の具体例を示す構成図である。

図１２に示すように、ストレス評価装置１００ａは、第１生体センサ１１１ａと第１信号処理部１１２ａとを含む第１センサ部１１ａと、第２生体センサ１１１ｂと第２信号処理部１１２ｂとを含む第２センサ部１１ｂと、演算部１２ａと、判定部１３ａと、提示部１４ａと、記憶部１５ａと、入力部１６ａと、を備える。

第１生体センサ１１１ａ及び第２生体センサ１１１ｂは、被測定者の生体信号を測定する。生体信号は、生体情報の信号である。生体情報は、例えば、心拍、脈拍、呼吸数、血中酸素飽和度、血圧、又は、体温などのストレスにより影響を受ける生理学的な情報である。測定の容易性から、生体情報は、例えば、心拍情報である。心拍情報とは、心拍から得られる情報である。また、生体情報は、脈波情報であってもよい。

第１生体センサ１１１ａ及び第２生体センサ１１１ｂ（以下、単に「生体センサ」と称する）は、各生体情報に応じたセンサを用いる。例えば、生体センサが心拍情報を取得するセンサ（心拍センサ）である場合、心拍センサは、例えば、被測定者の体の表面に接触する一対の検出電極を備えるセンサである。心拍センサにより得られる心拍情報は、心臓の拍動により得られる電気信号であり、例えば、心電図である。心拍センサは、導電性粘着ゲル電極であってもよく、導電性繊維などで構成されるドライ電極であってもよい。心拍センサの装着部位は、胸部であり、心拍センサの形状は、例えば、ウエアと電極とが一体となったウエア型である。

生体センサが脈波情報を取得するセンサ（以下、脈波センサ）である場合、脈波センサは、例えば、フォトトランジスタ及びフォトダイオードにより血管中の血液量の変化を反射光又は透過光により測定するセンサである。脈波センサは、ユーザの手首に装着され、当該装着された形状で脈波情報を測定する。脈波センサの装着部位は、足首、指、上腕などでもよい。脈波センサの形状は、バンド型（例えば、腕時計型）に限定されず、頸部等に貼り付ける貼付型、メガネ型などであってもよい。また、脈波センサは、顔又は手などの皮膚の色度の変化から脈波情報を測定して脈拍を算出する画像センサであってもよい。

また、生体情報が呼吸数である場合、生体センサは、例えば、胸部又は腹部に巻き付ける圧力センサを備えるベルト型のセンサ、又は、鼻の下に取り付ける温度センサである。

また、生体情報が血中酸素飽和度である場合、生体センサは、例えば、フォトトランジスタ及び２種類のフォトダイオードにより血管中の血液に含まれる飽和酸素濃度の変化を反射光又は透過光により測定するセンサである。

また、生体情報が血圧である場合、生体センサは、例えば、圧力センサが付いたベルトを上腕部と、指先又は橈骨と、に巻き付けるセンサである。

また、生体情報が体温である場合、生体センサは、例えば、掌又は鼻の頭などストレスにより毛細血管の収縮が起こりやすい部位に貼り付ける熱電対のセンサである。

また、生体情報が発汗である場合、生体センサは、例えば、掌又は顔などストレスにより発汗が起こりやすい部位に接触する一対の検出電極を備えるセンサである。

第１生体センサ１１１ａ及び第２生体センサ１１１ｂで測定された各生体信号は、第１信号処理部１１２ａ及び第２信号処理部１１２ｂに出力される。

第１信号処理部１１２ａは、第１生体センサ１１１ａで測定された１つの生体信号から複数種類の生体指標を算出する。本実施の形態では、第１センサ１１１ａは、心拍センサである。上述したように、心拍の生体信号が心電図の場合、複数種類の生体指標は、ＲＲＩ、ＣｖＲＲ、ＨＦ及びＬＦなどである。ＲＲＩは、心拍数の指標であり、ＣｖＲＲ、ＨＦ及びＬＦは、心拍揺らぎの指標である。さらに、第１信号処理部１１２ａは、心拍揺らぎの周波数成分から呼吸数及び血圧の変動の生体指標を算出してもよい。また、これらの複数種類の生体指標のうち判定精度が比較的高い組み合わせは、ＲＲＩ及びＣｖＲＲである。したがって、本実施の形態では、生体指標１及び生体指標２は、それぞれＲＲＩ及びＣｖＲＲである例について説明する。なお、ＲＲＩ及びＣｖＲＲの算出方法については、モニター試験にて上述した通りである。第１信号処理部１１２ａは、算出された生体指標１及び生体指標２を演算部１２ａに出力する。

また、第２信号処理部１１２ｂは、第２生体センサ１１１ｂで測定された１つの生体情報から少なくとも１種類の生体指標を算出する。本実施の形態では、生体指標３が算出される。上述したように、生体情報が発汗である場合、第２生体センサ１１１ｂは一対の検出電極を備えるセンサである。また、生体情報が体温である場合、第２生体センサ１１１ｂは、例えば、熱電対のセンサである。第２生体センサ１１１ｂは、例えば、被測定者の指に巻き付けて装着される。生体情報が発汗である場合、第２信号処理部１１２ｂは、皮膚コンダクタンスを算出する。また、第２生体センサ１１１ｂから出力された生体情報が体温である場合、第２信号処理部１１２ｂは、皮膚温度を算出する。したがって、本実施の形態では、生体指標３は、皮膚コンダクタンス又は皮膚温度である。第２信号処理部１１２ｂは、算出された生体指標３を演算部１２ａに出力する。

演算部１２ａは、第１信号処理部１１２ａが出力した生体指標１及び生体指標２を取得し、取得した生体指標１及び生体指標２から生体指標１の変化量及び生体指標２の変化量を算出する。また、演算部１２ａは、第２信号処理部１１２ｂが出力した生体指標３を取得し、取得した生体指標３から生体指標３の変化量を算出する。生体指標の変化量は、被測定者の安静時に測定された生体指標（以下、基準値と称する場合がある。）を基準とする測定された生体指標であり、差又は比で表される。各生体指標の基準値は、記憶部１５ａに格納されている。演算部１２ａは、記憶部１５ａに格納された各生体指標の基準値を読み出し、当該基準値に対する各生体指標の変化量を算出する。演算部１２ａは、算出した各生体指標の変化量を判定部１３ａに出力する。なお、基準値は、季節又は被測定者の生理周期などにより変動する場合があるため、所定の期間毎に更新されてもよい。

また、演算部１２ａは、各生体指標の閾値を算出する。生体指標１が、例えば、心拍数である場合、心拍数の変化量は、第１の時間に測定された心拍数の変化量である。第１の閾値は、生体指標１の閾値であり、例えば、心拍数の指標であるＲＲＩの閾値である。第１の閾値は、被測定者の安静時の心拍数を基準とする、任意の時間に測定された心拍数である。また、生体指標２が、例えば、心拍揺らぎである場合、心拍揺らぎの変化量は、第２の時間に測定された心拍揺らぎの変化量である。第２の閾値は、生体指標２の閾値であり、例えば、心拍揺らぎの指標であるＣｖＲＲの閾値である。第２の閾値は、被測定者の安静時の心拍数を基準とする、任意の時間に測定された心拍揺らぎである。また、生体指標３が、例えば、皮膚コンダクタンス又は皮膚温度である場合、皮膚コンダクタンス又は皮膚温度の変化量は、第３の時間に測定された皮膚コンダクタンス又は皮膚温度の変化量である。第３の閾値は、生体指標３の閾値であり、例えば、皮膚コンダクタンスの閾値又は皮膚温度の閾値である。第３の閾値は、被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスを基準とする、任意の時間に測定された皮膚コンダクタンス、又は、被測定者の安静時の皮膚温度を基準とする、任意の時間に測定された皮膚温度である。これらの閾値は、第１、第２及び第３の時間とは異なる任意の時間に測定された生体指標の測定値と基準値との差又は比である生体指標の変化量である。ここで、任意の時間とは、例えば、被測定者がストレスを感じる手前の状態にある時を指す。

以下、本実施の形態では、第１の時間、第２の時間、及び、第３の時間は、同じ時間である場合について説明するが、第１の時間、第２の時間、及び、第３の時間は、それぞれ異なる時間であってもよい。例えば、第１信号処理部１１２ａは、第１生体センサ１１１ａで測定された１つの生体信号から時分割で複数種類の心拍数及び心拍揺らぎを算出してもよい。このとき、演算部１２は、第１の時間に測定された心拍数の変化量を算出し、第１の時間とは異なる第２の時間に測定された心拍揺らぎの変化量を算出する。また、第２信号処理部１１２ｂは、第３の時間に、第２生体センサ１１２ｂで発汗又は皮膚温度を測定してもよい。このとき、演算部１２は、第３の時間に測定された皮膚コンダクタンスの変化量又は皮膚温度の変化量を算出する。なお、第３の時間は、第１の時間及び第２の時間のいずれかと同じ時間であってもよい。

演算部１２ａは、記憶部１５ａに格納された各生体指標の閾値を読み出し、各生体指標の変化量の値と各生体指標の閾値との大小関係を比較する。そして、演算部１２ａは、各生体指標の変化量の少なくとも１つが閾値を一定時間超えている期間をストレス発生期間と判定する。ストレス発生期間とは、被測定者がストレスを感じた期間である。演算部１２ａは、ストレス発生期間中の各生体指標の変化量の値から各生体指標の変化量の代表値を算出する。例えば、ストレス発生期間における各生体指標の変化量の代表値は、ストレス発生期間中の各生体指標の変化量の平均値を用いてもよく、基準値からの差分が最も大きい値（最大値）を用いてもよい。

判定部１３は、演算部１２ａが出力した各生体指標の変化量の代表値を取得し、記憶部１５ａに格納された第１の閾値、第２の閾値及び第３の閾値を読み出す。判定部１３ａは、生体指標１の変化量の代表値と第１の閾値との大小関係を比較し、かつ、生体指標２の変化量の代表値と第２の閾値との大小関係を比較し、かつ、生体指標３の変化量の代表値と第３の閾値との大小関係を比較することにより、被測定者のストレスの要因を判定する。つまり、判定部１３ａは、ストレス発生期間毎にストレスの要因を判定する。生体指標の変化量の代表値は、生体指標の変化量の一例であると言えるため、以下、生体指標の変化量の代表値を単に生体指標の変化量とも呼ぶ。

具体的には、判定部１３ａは、生体指標１（ここでは、心拍数）の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、生体指標２（ここでは、心拍揺らぎ）の変化量が第２の閾値よりも大きく、かつ、生体指標３（ここでは、皮膚コンダクタンス又は皮膚温度）の変化量が第３の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する。また、判定部１３ａは、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも小さく、かつ、生体指標３の変化量が第３の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、痛みであると判定する。また、判定部１３ａは、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも小さく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも大きく、かつ、生体指標３の変化量が第３の閾値よりも小さい場合、ストレスの要因は、思考による疲労であると判定する。

さらに、判定部１３ａは、生体指標１の変化量と第１の閾値との差、生体指標２の変化量と第２の閾値との差、及び、生体指標３の変化量と第３の閾値との差に応じて、ストレスの強度を判定し、判定結果を当該判定結果に基づく情報として出力する。判定結果に基づく情報は、例えば、ストレスの要因、ストレスの強度及びストレスの低減策の少なくとも１つを含む。ストレスの低減策は、例えば、ストレスの解消方法又はストレスの回避方法などである。ストレスの低減策は、後述する提示情報テーブルに含まれる。判定部１３ａは、記憶部１５ａに格納された提示情報テーブルから適切なストレス低減策を読み出し、提示部１４ａに出力する。

また、判定部１３ａは、判定結果に基づく情報を記憶部１５ａに格納する。このとき、判定部１３ａは、被測定者がストレスを感じた時間の情報と上記判定結果に基づく情報とを紐づけして記憶部１５ａに格納してもよい。

提示部１４ａは、判定部１３ａによって出力された上記判定結果に基づく情報を提示する。提示部１４ａは、上記判定結果に基づく情報を音声で提示してもよく、画像で提示してもよい。提示部１４ａが上記情報を音声で提示する場合は、提示部１４ａは、例えば、スピーカーである。また、提示部１４ａが上記情報を画像で提示する場合は、提示部１４ａは、例えば、ディスプレイである。

記憶部１５ａは、各生体指標の基準値、各生体指標の閾値、及び、提示情報テーブルなどを格納する。提示情報テーブルは、ストレスの要因及び当該ストレスの強度に応じて提示されるストレス低減策などの提示情報のテーブルである。上述したように、各生体指標の基準値及び閾値は、所定の期間で更新されてもよい。なお、提示情報テーブルも同様に、所定の期間で更新されてもよい。

また、記憶部１５ａは、判定部１３ａが出力したストレスの要因、ストレスの強度及びストレス低減策などの判定結果に基づく情報を格納する。このとき、記憶部１５ａは、判定結果に基づく情報とストレス発生期間とを紐付けて格納してもよい。これにより、被測定者は、所望のタイミングで判定結果に基づく情報を呼び出すことができる。このとき、判定部１３ａは、入力部１６ａにより入力された被測定者の操作に基づいて、判定結果に基づく情報を提示部１４に提示させる。

入力部１６ａは、被測定者による操作を示す操作信号を判定部１３ａに出力する。入力部１６ａは、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル、又は、マイクなどである。操作信号とは、判定結果に基づく情報の抽出方法又は提示部１４ａにおける提示方法などの設定を行う信号である。提示部１４ａには、入力部１６ａに入力された設定に基づき、様々な形式の判定結果が提示される。例えば、所定の期間におけるストレスの変化、被測定者が影響を受けやすいストレスの要因、及び、被測定者に適したストレス低減策などである。これにより、被測定者は、短期的なストレスの傾向を把握できるだけでなく、中期的及び長期的なストレスの傾向を把握することができる。このように、被測定者は、自己に適した効果的なストレス低減策を知ることができるため、中長期的なストレスを制御することができる。

［ストレス評価方法］
次に、本実施の形態に係るストレス評価方法について図１３を用いて具体的に説明する。図１３は、実施の形態に係るストレス評価方法を説明するフローチャートである。

本実施の形態に係るストレス評価方法は、測定された被測定者の（ｉ）心拍数、（ｉｉ）心拍揺らぎ、及び、（ｉｉｉ）皮膚コンダクタンス又は皮膚温度を取得する取得ステップＳ１００と、（ｉ）心拍数の変化量、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量、及び、（ｉｉｉ）皮膚コンダクタンスの変化量、又は、皮膚温度の変化量を算出する算出ステップＳ２００と、（ｉ）心拍数の変化量と、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量と、（ｉｉｉ）皮膚コンダクタンスの変化量又は皮膚温度の変化量の少なくとも一方の変化量と、に基づいて被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定ステップＳ３００と、を含む。心拍数の変化量は、被測定者の安静時の心拍数である基準からの第１センサ部１１ａによって測定された心拍数への変化量であり、心拍揺らぎの変化量は、被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの第１センサ部１１ａによって測定された心拍揺らぎへの変化量である。また、皮膚コンダクタンスの変化量は、被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスである基準からの第２センサ部１１ｂによって測定された皮膚コンダクタンスへの変化量であり、皮膚温度の変化量は、被測定者の安静時の皮膚温度である基準からの第２センサ部１１ｂによって測定された皮膚温度である。判定ステップＳ３００では、（Ｉ）心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係を比較し、かつ、（ＩＩ）心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係を比較し、かつ、（ＩＩＩ）皮膚コンダクタンスの変化量又は皮膚温度の変化量と第３の閾値との大小関係を比較することにより、ストレスの要因を判定する。本実施の形態では、さらに、判定ステップＳ３００の判定結果に基づく情報を提示する提示ステップＳ４００を含む。

以下、各ステップについてより具体的に説明する。

まず、取得ステップＳ１００では、演算部１２ａは、第１センサ部１１ａ及び第２センサ部１１ｂで測定された被測定者の複数の生体指標を取得する。第１センサ部１１ａでは、第１生体センサ１１１ａで心拍情報（ここでは、心電図）が測定され、第１信号処理部１１２ａで、心拍数の指標及び心拍揺らぎの指標が算出される。また、第２センサ部１１ｂでは、第２生体センサ１１１ｂで温度又は発汗の生体情報が測定され、第２信号処理部１１２ｂで、皮膚温度（ＳＫＴ）又は皮膚コンダクタンス（ＳＣ）が算出される。なお、上述した通り、生体情報は、例えば、心拍、脈拍、呼吸数、血中酸素飽和度、血圧、体温、発汗などのストレスで影響を受ける生理学的な情報であってもよい。特に、心拍情報は、ウエアラブルな生体センサを用いた場合、脈拍、呼吸数、血圧、及び血中酸素飽和度などの他の生体情報よりも被測定者の負担が少ない状態で簡便に、かつ、リアルタイムに測定することができる。そのため、生体情報として被測定者の心拍情報を用いることにより、被測定者のストレスの状態を適切に評価することができる。

例えば、心拍情報から得られる生体指標は、心拍数の指標であるＲＲＩ、心拍揺らぎの指標であるＣｖＲＲ、ＬＦ、ＨＦ、及び、ＬＦ／ＨＦ等などである。このように１つの生体情報から複数種類の生体指標が得られる。また、上述したように、これらの生体指標の組み合わせにより、比較的高い判定精度でストレスの要因を判定することができるため、信頼性の高い評価が得られる。

図６を再び参照する。心拍情報は、例えば、心電図であり、図６に示す心電波形となる。心電波形は、心房の電気的興奮を反映するＰ波と、心室の電気的興奮を反映するＱ波、Ｒ波、及びＳ波と、興奮した心室の心筋細胞が再分極する過程を反映するＴ波とから構成されている。これらの心電波形のうち、Ｒ波の波高（電位差）が最も大きく、筋電位などのノイズに対して最も頑健である。このため、これらの心電波形における連続する２つの心拍のＲ波のピークの間隔、つまり、心拍間隔（ＲＲＩ）を算出する。心拍数は、ＲＲＩの逆数に６０を乗じて算出される。

さらに、第１の知見におけるモニター試験で上述した通り、ＣｖＲＲは、上記式（２）を用いて、ＲＲＩから、任意時間帯におけるＲＲＩの標準偏差ＳＤを心拍間隔の平均値で規格化することにより算出される。

第１信号処理部１１２ａは、第１生体センサ１１１ａで得られた心拍情報から、左心室が急激に収縮して心臓から血液を送り出す際に発生する電気信号（Ｒ波）を検出し、ＲＲＩを算出する。なお、Ｒ波の検出には、例えば、Ｐａｎ＆Ｔｏｍｐｋｉｎｓ法などの公知の手法が用いられる。

次に、演算部１２ａにおいて検出されたＲ波から心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量を算出する方法について説明する。

図７を再び参照する。第１信号処理部１１２ａは、得られたＲ波の検出データから、以下のように、ＲＲＩの変動量を算出する。

図７の（ａ）に示すように、第１信号処理部１１２ａは連続する２つの心拍のＲ波のピークの間隔であるＲＲＩを算出する。第１信号処理部１１２ａは、算出された各ＲＲＩを時間とＲＲＩとの２軸の関係に変換する。変換されたデータは不等間隔の離散的なデータであるため、演算部１２ａは、変換されたＲＲＩの時系列データを、図７の（ｂ）に示す等間隔時系列データに変換する。次いで、演算部１２ａは、この等間隔時系列データに対して、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いて周波数解析することにより、図７の（ｃ）に示す心拍変動の周波数成分を求める。

心拍変動の周波数成分は、例えば、高周波成分ＨＦと低周波成分ＬＦとに分けることができる。モニター試験で上述した通り、ＨＦは、副交感神経活動量を反映していると考えられる。また、ＬＦは、交感神経及び副交感神経の活動量を反映すると考えられている。そのため、ＬＦとＨＦとの比であるＬＦ／ＨＦは、交感神経活動量を示すと考えられる。

このように、第１センサ部１１ａでは、心拍情報から複数種類の生体指標を算出される。

以上のように、取得ステップＳ１００では、演算部１２ａにて、第１センサ部１１ａから出力された２種類の生体指標（ここでは、心拍数及び心拍揺らぎ）及び第２センサ部１１ｂから出力された１種類の生体指標（ここでは、皮膚コンダクタンス）を取得する。

次いで、算出ステップＳ２００では、演算部１２ａにて、取得ステップＳ１００で取得された各生体指標の変化量を算出する。各生体指標の変化量は、上述した通り、例えば、被測定者に安静時の各生体指標の値を基準値として、各生体指標の基準値と取得された各生体指標の値との比又は差を算出して得られる。演算部１２ａは、記憶部１５ａに格納された各生体指標の基準値を読み出して使用する。

なお、各生体指標の変化量は、変化量が差で表される場合は、取得ステップＳ１００で取得された各生体指標の値から各生体指標基準値を差し引くことにより算出される。例えば、心拍数の変化量は、取得ステップＳ１００で取得された被測定者の心拍数の値から心拍数の基準値を差し引くことにより算出される。また、変化量が比で表される場合は、取得ステップＳ１００で取得された各生体指標の値を各生体指標の基準値で割ることにより算出される。例えば、心拍数の変化量は、取得ステップＳ１００で取得された被測定者の心拍数の値を心拍数の基準値で割ることにより算出される。

以上のように、算出ステップＳ２０では、演算部１２ａにて、各生体指標の変化量を算出する。

次いで、判定ステップＳ３００では、判定部１３ａにて、算出ステップＳ２００で算出された各生体指標の変化量に基づいてストレスの要因を判定する。判定部１３ａは、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、被測定者のストレスの要因を判定する。具体的には、判定ステップＳ３００では、判定部１３ａは、心拍数の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、心拍揺らぎの変化量が第２の閾値よりも大きく、かつ、皮膚コンダクタンスの変化量又は皮膚温度の変化量が第３の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する。また、判定部１３ａは、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも大きく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも小さく、かつ、皮膚コンダクタンスの変化量又は皮膚温度の変化量が第３の閾値よりも大きい場合、ストレスの要因は、痛みであると判定する。また、判定部１３ａは、生体指標１の変化量が第１の閾値よりも小さく、かつ、生体指標２の変化量が第２の閾値よりも大きく、かつ、皮膚コンダクタンスの変化量又は皮膚温度の変化量が第３の閾値よりも小さい場合、ストレスの要因は、思考による疲労であると判定する。

さらに、判定部１３ａは、生体指標１の変化量と第１の閾値との差、心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との差、及び、皮膚コンダクタンスの変化量又は皮膚温度の変化量と第３の閾値との差に応じて、ストレスの強度を判定し、判定結果を当該判定結果に基づく情報として出力する。

なお、第１の閾値は、心拍数の閾値であり、被測定者の安静時の心拍数を基準とする被測定者に対して任意の時間に測定された心拍数である。第２の閾値は、心拍揺らぎの閾値であり、被測定者の安静時の心拍揺らぎを基準とする任意の時間に測定された心拍揺らぎである。第３の閾値は、皮膚コンダクタンス又は皮膚温度の閾値であり、被測定者の安静時の皮膚コンダクタンス又は皮膚温度を基準とする任意の時間に測定された皮膚コンダクタンス又は皮膚温度である。これらの閾値は、演算部１２ａにて算出され、記憶部１５ａに格納される。判定部１３ａは、記憶部１５ａに格納された各生体指標の閾値を読み出して使用する。上述したように、任意の時間とは、例えば、被測定者がストレスを感じる手前の状態にある時を指す。

各生体指標の閾値は、各生体指標の変化量が正の値である場合の閾値と、各生体指標の変化量が負の値である場合の閾値とが設定される。基準値は変化量のゼロ点である。各生体指標の変化量と閾値との大小関係は、以下のように比較される。生体指標の変化量が正の値である場合、生体指標の変化量と正の閾値との大小関係を比較する。また、生体指標の変化量が負の値である場合、生体指標の変化量の絶対値と負の閾値の絶対値との大小関係を比較する。なお、各生体指標の閾値は、固定値であってもよく、所定の期間で更新されてもよく、日々の測定に基づいて都度更新されてもよい。

なお、閾値は、線形判別又は決定木等の比較的単純な機械学習によって算出されてもよい。これにより、被測定者に適した判定基準値及び閾値を設定できるため、ストレスの要因をより精度良く判定することができる。

以上のように、判定ステップＳ３００では、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較することにより、被測定者のストレスの要因を判定する。

次いで、提示ステップＳ４００では、提示部１４ａにて、判定部１３ａで判定された判定結果に基づく情報を提示する。提示部１４ａは、判定結果に基づく情報を音声で提示してもよく、画像で提示してもよい。判定結果に基づく情報は、ストレスの要因、ストレスの強度及びストレスの低減策の少なくとも１つを含む。提示部１４ａは、被測定者が入力部１６ａで入力した設定に基づき、様々な形式の判定結果を表示する。

［ストレス評価装置の使用例］
次に、本実施の形態にストレス評価装置１００ａの使用例について具体的に説明する。図１４は、本実施の形態に係るストレス評価装置１００ａの使用例を説明する図である。

図１４に示すように、ストレス評価装置１００ａは、第１センサ部１１ａの一部である第１生体センサ１１１ａ及び第２センサ部１１ｂの一部である第２生体センサ１１１ｂと、第１生体センサ１１１ａ及び第２生体センサ１１１ｂ以外の構成を含む評価端末２０とから構成される。被測定者は、第１生体センサ１１１ａを胸部の肌に接触するように装着し、心電図（ＥＣＧ）を測定する。第１生体センサ１１１ａは、導電性粘着ゲル電極であってもよく、導電性繊維などで構成されるドライ電極であってもよい。第１生体センサ１１１ａは、測定した心拍の電気信号を、通信により評価端末２０に送信する。

また、第２生体センサ１１１ｂは、腕時計型センサであり、掌に貼り付けて使用するセンサ電極を備える。第２生体センサ１１１ｂは、センサ電極で測定された掌の皮膚電位を測定し、通信により、評価端末２０に送信する。さらに、第２生体センサ１１１ｂは、指先に貼り付けて使用する熱電対型センサを備えてもよい。これにより、第２生体センサ１１１ｂは、熱電対型センサで指先の温度を測定することができる。なお、第１生体センサ１１１ａ及び第２生体センサ１１１ｂと評価端末２０との通信方法は、Ｂｌｕｅｔｏｏｈ（登録商標）などの無線通信であってもよく、有線通信であってもよい。

評価端末２０は、第１センサ部１１ａの第１信号処理部１１２ａ、第２センサ部１１ｂの第２信号処理部１１２ｂ、演算部１２ａ、判定部１３ａ、提示部１４ａ、記憶部１５ａ及び入力部１６ａを備える。第１信号処理部１１２ａ及び第２信号処理部１１２ｂは、それぞれ第１生体センサ１１１ａ及び第２生体センサ１１１ｂから通信により送信された生体信号を受信する。

第１信号処理部１１２ａは、受信した心拍の電気信号から心拍数の指標であるＲＲＩ及び心拍揺らぎの指標であるＣｖＲＲを算出しこれらの生体指標を演算部１２ａに出力する。第２信号処理部１１２ｂは、受信した皮膚電位の信号から発汗の指標である皮膚コンダクタンス（ＳＣ）を算出し、ＳＣを演算部１２ａに出力する。なお、第２信号処理部１１２ｂは、第２生体センサ１１１ｂが皮膚温度を測定した場合は、第２生体センサ１１１ｂから皮膚温度の信号を受信し、体温の指標である皮膚温度（ＳＫＴ）を算出し、ＳＫＴを演算部１２ａに出力する。

演算部１２ａは、第１信号処理部１１２ａが出力したＲＲＩ及びＣｖＲＲを取得し、記憶部１５に格納されたＲＲＩの基準値及びＣｖＲＲの基準値を読み出す。また、演算部１２ａは、第２信号処理部１１２ｂが出力したＳＣを取得し、記憶部１５ａに格納されたＳＣの基準値を読み出す。演算部１２ａは、読み出された基準値を基準とする、これらの生体指標それぞれの変化量を算出する。生体指標の変化量は、差又は比で表される。本実施の形態では、当該変化量は、比で表される。

また、上述した通り、演算部１２ａは、各生体指標の閾値を算出し、記憶部１５ａに出力する。各生体指標の閾値は、各生体指標の変化量が正の値になる場合の閾値と、各生体指標の変化量が負の値になる場合の閾値とが設定される。基準値は変化量ゼロである。具体的には、各生体指標の変化量が正の値になる場合、正の閾値は、基準値よりも大きい値であり、変化量のグラフ１２０ａ中の第１の閾値１ａ（以下、正の閾値１ａ）、第２の閾値２ａ（以下、正の閾値２ａ）及び第３の閾値３ａ（以下、正の閾値３ａ）である。各生体指標の変化量が負の値になる場合、負の閾値は、基準値よりも小さい値であり、変化量のグラフ１２０中の第１の閾値１ｂ（以下、負の閾値１ｂ）、第２の閾値２ｂ（以下、負の閾値２ｂ）及び第３の閾値３ｂ（以下、負の閾値３ｂ）である。また、演算部１２ａは、各生体指標の基準値を算出し、記憶部１５ａに出力する。各生体指標の基準値は、各生体指標の変化量がゼロである。例えば、変化量のグラフ１２０ａでは、基準値は、正の閾値１ａ及び負の閾値１ｂの間の実線で示される。なお、正の閾値及び負の閾値は、基準値（変化量ゼロ）を挟んで等間隔に設定されてもよく、基準値を挟んで等間隔に設定されなくてもよい。これらの閾値は、各生体指標の変化量の大きさに応じて、適宜設定されてもよい。

判定部１３ａでは、演算部１２ａが出力した各生体指標の変化量を取得し、記憶部１５ａに格納された各生体指標の閾値を読み出す。判定部１３ａは、各生体指標の変化量と各生体指標の閾値との大小関係を比較し、ストレスの要因を判定する。例えば、各生体指標の変化量が正の値である場合、判定部１３ａは、各生体指標の変化量と正の閾値との大小関係を比較する。また、各生体指標の変化量が負の値である場合、判定部１３ａは、各生体指標の変化量の絶対値と負の閾値の絶対値との大小関係を比較する。以下、変化量のグラフ１２０ａ及び判定表１３０ａを用いて、より具体的に説明する。

変化量のグラフ１２０ａに示すように、期間Ａ２では、ＲＲＩの変化量の絶対値は、負の閾値１ｂの絶対値よりも大きく、かつ、ＣｖＲＲの変化量は、正の閾値２ａよりも大きく、かつ、皮膚コンダクタンスの変化量は、正の閾値３ａよりも大きい。よって、判定部１３ａは、被測定者が期間Ａ２で感じたストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する。また、期間Ｂ２では、ＲＲＩの変化量は、正の閾値１ａよりも大きく、かつ、ＣｖＲＲの変化量の絶対値は、負の閾値２ｂの絶対値よりも小さく、かつ、皮膚コンダクタンスの変化量は、正の閾値３ａよりも大きい。よって、判定部１３ａは、被測定者が期間Ｂ２で感じたストレスの要因は、痛みであると判定する。また、期間Ｃ２では、ＲＲＩの変化量の絶対値は、負の閾値１ｂの絶対値よりも小さく、かつ、ＣｖＲＲの変化量の絶対値は、負の閾値２ｂの絶対値よりも大きく、かつ、皮膚コンダクタンスの変化量の絶対値は、負の閾値３ｂの絶対値よりも小さい。よって、判定部１３ａは、被測定者が期間Ｃ２で感じたストレスの要因は、思考による疲労（思考疲労）であると判定する。

判定表１３０ａでは、矢印の向き及び本数で、基準値（変化量ゼロ）に基づく各生体指標の変化量の推移を示している。横向きの矢印は、生体指標の変化量が閾値を超える変化を伴わないことを示している。

さらに、判定部１３ａは、ＲＲＩの変化量の絶対値と第１の閾値の絶対値との差、ＣｖＲＲの変化量の絶対値と第２の閾値の絶対値との差、及び、ＳＣの変化量の絶対値と第３の閾値の絶対値との差に応じて、ストレスの強度を判定する。

判定部１３ａは、これらの判定結果に基づく情報を提示部１４ａに出力する。提示部１４ａは、例えば、スマートフォンのディスプレイである。また、判定部１３ａは、判定結果に基づく情報を記憶部１５ａに格納する。これにより、被測定者は、所望のタイミングで判定結果に基づく情報を呼び出すことができる。このとき、判定部１３ａは、タッチパネルなどの入力部１６ａにより入力された被測定者の操作に基づいて、判定結果に基づく情報を提示部１４ａに提示させる。例えば、被測定者が評価端末２０の入力部１６ａで必要な情報を抽出する指示を入力すると、判定部１３ａは、被測定者の指示に基づいて提示部１４ａに提示情報１４０ａを提示する。提示情報１４０ａは、被測定者がストレスを感じた時間、ストレスの要因、及びストレスの低減策を含んでいる。ストレスの低減策は、例えば、ストレスの要因に応じたストレス解消方法又はストレス回避方法を提案するメッセージである。当該メッセージは、例えば、ストレスの要因が思考疲労である場合、少し休憩しましょう、又は、ストレッチをしましょう、などであり、対人に関わる要因である場合、少し瞑想しましょう、又は、深呼吸をしましょう、などである。

以上のように、本実施の形態によれば、被測定者が日常生活を送りながら簡便に、かつ、正確に、ストレスの要因を判定することができる。そのため、被測定者は、従来よりも正確に自身のストレス状態及び適切なストレス低減策を把握することができる。これにより、被測定者は、適切に、かつ、効率良く、自身のストレスの制御を行うことができるため、ストレスの制御を継続して行うことができる。

以上、本開示に係るストレス評価装置、ストレス評価方法及びプログラムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を実施の形態に施したものや、本実施の形態における一部の構成要素を組み合わせて構築される別の形態も、本開示の範囲に含まれる。

なお、上記実施の形態では、生体情報として心拍情報を用い、心拍情報から得られる複数種類の生体指標として、心拍数の指標及び心拍揺らぎの指標を用いる例を示したが、これに限られない。例えば、自律神経活動度であるエントロピーＥ及び自律神経バランスであるトーンＴを用いてもよい。また、上記実施の形態では、心拍数の指標として、ＲＲＩを用い、心拍揺らぎの指標としてＣｖＲＲ、ＬＦ及びＨＦを用いる例を説明したが、心拍揺らぎを示すこれら以外の指標を用いてもよい。

また、実施の形態１では、ストレス評価装置１００が生体センサ１１１と評価端末２０とから構成される例を示したが、例えば、第１センサ部１１ａと、第１センサ部１１ａ以外の構成を備える評価端末とから構成されてもよい。

また、実施の形態２では、ストレス評価装置１００ａが生体センサ１１１ａと評価端末２０とから構成される例を示したが、例えば、第１センサ部１１ａ及び第２センサ部１１ｂと、第１センサ部１１ａ及び第２センサ部１１ｂ以外の構成を備える評価端末とから構成されてもよい。

また、ストレス評価装置は、全ての構成が１つのデバイスに組み込まれた一体型の装置であってもよい。本実施の形態では、生体センサは心拍センサである例を示したが、生体センサは脈波センサであってもよい。この場合、ストレス評価装置は、ディスプレイを備える腕時計型の装置であってもよい。

また、実施の形態１では、評価端末２０はスマートフォン又はタブレット端末である例を示したが、スマートフォン又はタブレット端末は提示部１４と入力部１６とを備え、第１信号処理部１１２ａ、演算部１２、判定部１３及び記憶部１５をインターネットなどの通信ネットワークを介して接続されるサーバー上に設けてもよい。

また、実施の形態２では、評価端末２０はスマートフォン又はタブレット端末である例を示したが、スマートフォン又はタブレット端末は提示部１４ａと入力部１６ａとを備え、第１信号処理部１１２ａ、第２信号処理部１１２ｂ演算部１２ａ、判定部１３ａ及び記憶部１５ａをインターネットなどの通信ネットワークを介して接続されるサーバー上に設けてもよい。

また、各生体指標の基準値及び閾値が評価端末に設けられた記憶部に格納される形態を一例として示したが、上記基準値及び閾値がインターネット上のサーバーに格納され、評価端末に随時送られてくる形態でもよい。

また、本開示では、ストレスの要因を判定するための指標の１つとして、皮膚コンダクタンスを挙げたが、精神性発汗を測定できる指標であれば特に限定されない。例えば、皮膚抵抗など皮膚電位又は電流値を測定して得られる指標であってもよく、皮膚表面の湿度など水分量を測定して得られる指標であってもよい。

また、実施の形態２では、皮膚コンダクタンス又は皮膚温度を掌で測定する例を挙げたが、精神性発汗が生じやすい顔面の一部で測定してもよく、足の裏で測定してもよい。

また、本開示では、ストレスの要因の一つである対人に関する要因の具体例として、モニター試験における模擬の就職面談を挙げたが、これに限られない。例えば、対人に関する要因は、職場及びプライベートでの人間関係、人前で話をすること、又は、人との交渉など、人と関わる事柄で被測定者が不安又は緊張を感じる要因であればよい。

また、本開示では、ストレスの要因の一つである痛みの具体例として、電気刺激による痛みを挙げたが、これに限られない。例えば、痛みは、打撲、頭痛、歯痛、裂傷などの身体の痛み、又は、擦る、刺す、切る、打つなどの物理的な刺激に伴う痛みなど、恐怖又は我慢を感じる痛みであればよい。

また、本開示では、ストレスの要因の一つである思考による疲労の具体例として、思考が必要な作業として暗算及び音声によるじゃんけんの課題を挙げたが、これに限られない。例えば、思考による疲労は、思考が必要な作業として、パソコンでの作業、又は、集中力が必要な実験等の知的な活動など、思考する作業を続けることによって疲労を感じる要因であればよい。

本開示は、複数種類の生体指標から被測定者のストレスの要因を簡便に、かつ、正確に判定できるストレス評価装置として有用である。

１１ａ 第１センサ部
１１ｂ 第２センサ部
１２、１２ａ 演算部
１３、１３ａ 判定部
１４、１４ａ 提示部
１５、１５ａ 記憶部
１６、１６ａ 入力部
２０ 評価端末
１００、１００ａ ストレス評価装置
１１１ａ 第１生体センサ
１１１ｂ 第２生体センサ
１１２ａ 第１信号処理部
１１２ｂ 第２信号処理部
１２０、１２０ａ 変化量のグラフ
１３０、１３０ａ 判定表
１４０、１４０ａ 提示情報

Claims (19)

1. 被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを測定する第１センサ部と、
   （ｉ）心拍数の変化量、及び、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する演算部と、
   （ｉ）前記心拍数の変化量及び（ｉｉ）前記心拍揺らぎの変化量に基づいて前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定部と、
   を備え、
   前記心拍数の変化量は、前記被測定者の安静時の心拍数である基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍数への変化量であり、
   前記心拍揺らぎの変化量は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍揺らぎへの変化量であり、
   前記判定部は、
   （Ｉ）前記心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係の比較、及び、
   （ＩＩ）前記心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係の比較を行うことにより、前記ストレスの要因を判定する、
   ストレス評価装置。
2. 前記心拍数の変化量は、第１の時間に測定された前記心拍数の変化量であり、
   前記心拍揺らぎの変化量は、第２の時間に測定された前記心拍揺らぎの変化量であり、
   前記第１の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍数を基準とする、前記第１及び前記第２の時間とは異なる任意の時間に測定された前記心拍数であり、
   前記第２の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎを基準とする、前記任意の時間に測定された前記心拍揺らぎである、
   請求項１に記載のストレス評価装置。
3. 前記判定部は、
   前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも大きい場合、前記ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する、
   請求項１又は２に記載のストレス評価装置。
4. 前記判定部は、
   前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも小さい場合、前記ストレスの要因は、痛みであると判定する、
   請求項１又は２に記載のストレス評価装置。
5. 前記判定部は、
   前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも小さく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも大きい場合、前記ストレスの要因は、思考による疲労であると判定する、
   請求項１又は２に記載のストレス評価装置。
6. さらに、前記判定部は、前記心拍数の変化量と前記第１の閾値との差、及び、前記心拍揺らぎの変化量と前記第２の閾値との差に応じて、前記ストレスの強度を判定し、判定結果を前記判定結果に基づく前記情報として出力する、
   請求項１又は２に記載のストレス評価装置。
7. さらに、前記被測定者の皮膚コンダクタンス又は皮膚温度の少なくとも一方を測定する第２センサ部を備え、
   前記演算部は、さらに、
   （ｉｉｉ）皮膚コンダクタンスの変化量、又は、皮膚温度の変化量を算出し、
   前記皮膚コンダクタンスの変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスである基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚コンダクタンスへの変化量であり、
   前記皮膚温度の変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚温度である基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚温度への変化量であり、
   前記判定部は、前記（Ｉ）及び前記（ＩＩ）に加えて、
   （ＩＩＩ）前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量と第３の閾値との大小関係の比較も行うことにより、前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する、
   請求項１に記載のストレス評価装置。
8. 前記心拍数の変化量は、第１の時間に測定された前記心拍数の変化量であり、
   前記心拍揺らぎの変化量は、第２の時間に測定された前記心拍揺らぎの変化量であり、
   前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量は、第３の時間に測定された皮膚コンダクタンス又は前記皮膚温度の変化量であり、
   前記第１の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍数を基準とする、前記第１、前記第２及び前記第３の時間とは異なる任意の時間に測定された前記心拍数であり、
   前記第２の閾値は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎを基準とする、前記任意の時間に測定された前記心拍揺らぎであり、
   前記第３の閾値は、前記被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスを基準とする、前記任意の時間に測定された前記皮膚コンダクタンス、又は、前記被測定者の安静時の皮膚温度を基準とする、前記任意の時間に測定された前記皮膚温度である、
   請求項７に記載のストレス評価装置。
9. 前記判定部は、
   前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも大きく、かつ、前記皮膚コンダクタンス又は前記皮膚温度の変化量が前記第３の閾値よりも大きい場合、前記ストレスの要因は、対人に関する要因であると判定する、
   請求項７又は８に記載のストレス評価装置。
10. 前記判定部は、
    前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも大きく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも小さく、かつ、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量が前記第３の閾値よりも大きい場合、前記ストレスの要因は、痛みであると判定する、
    請求項７〜９のいずれか１項に記載のストレス評価装置。
11. 前記判定部は、
    前記心拍数の変化量が前記第１の閾値よりも小さく、かつ、前記心拍揺らぎの変化量が前記第２の閾値よりも大きく、かつ、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量が前記第３の閾値よりも小さい場合、前記ストレスの要因は、思考による疲労であると判定する、
    請求項７〜９のいずれか１項に記載のストレス評価装置。
12. さらに、前記判定部は、
    前記心拍数の変化量と前記第１の閾値との差、前記心拍揺らぎの変化量と前記第２の閾値との差、及び、前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量と前記第３の閾値との差に応じて、前記ストレスの強度を判定し、判定結果を前記判定結果に基づく前記情報として出力する、
    請求項７〜９のいずれか１項に記載のストレス評価装置。
13. 前記心拍揺らぎは、前記被測定者の心拍間隔を周波数分析して求められる、
    請求項１〜１２のいずれか１項に記載のストレス評価装置。
14. さらに、前記判定部によって出力された前記判定結果に基づく前記情報を提示する提示部を備え、
    前記情報は、前記ストレスの要因、前記ストレスの強度及び前記ストレスの低減策からなる群から選択される少なくとも１つを含む、
    請求項１〜１３のいずれか１項に記載のストレス評価装置。
15. 前記提示部は、音声で提示する、
    請求項１４に記載のストレス評価装置。
16. 前記提示部は、画像で提示する、
    請求項１４に記載のストレス評価装置。
17. 測定された被測定者の心拍数及び心拍揺らぎを取得する取得ステップと、
    （ｉ）心拍数の変化量、及び、（ｉｉ）心拍揺らぎの変化量を算出する算出ステップと、
    前記心拍数の変化量及び前記心拍揺らぎの変化量に基づいて前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する判定ステップと、
    を含み、
    前記心拍数の変化量は、前記被測定者の安静時の心拍数である基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍数への変化量であり、
    前記心拍揺らぎの変化量は、前記被測定者の安静時の心拍揺らぎである基準からの前記第１センサ部によって測定された前記心拍揺らぎへの変化量であり、
    前記判定ステップでは、
    （Ｉ）前記心拍数の変化量と第１の閾値との大小関係を比較し、かつ、（ＩＩ）前記心拍揺らぎの変化量と第２の閾値との大小関係を比較することにより、前記ストレスの要因を判定する、
    ストレス評価方法。
18. 前記取得ステップは、さらに、
    前記被測定者の皮膚コンダクタンス又は皮膚温度の少なくとも一方を取得し、
    前記算出ステップは、さらに、
    （ｉｉｉ）皮膚コンダクタンスの変化量、又は、皮膚温度の変化量を算出し、
    前記皮膚コンダクタンスの変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚コンダクタンスである基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚コンダクタンスへの変化量であり、
    前記皮膚温度の変化量は、前記被測定者の安静時の皮膚温度である基準からの前記第２センサ部によって測定された前記皮膚温度であり、
    前記判定ステップは、
    前記（Ｉ）かつ前記（ＩＩ）かつ（ＩＩＩ）前記皮膚コンダクタンスの変化量又は前記皮膚温度の変化量と第３の閾値との大小関係を比較することにより、前記被測定者のストレスの要因を判定し、判定結果に基づく情報を出力する、
    請求項１７に記載のストレス評価方法。
19. 請求項１７又は１８に記載のストレス評価方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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