JP2020032249A - プログラム及び情報端末 - Google Patents

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泰章 奥村
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Abstract

【課題】ユーザのストレス状態を客観的に把握し、ユーザの精神疾患を予防する。【解決手段】ユーザの皮膚表面から放出されるフルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）を検出するセンサにて取得された前記ユーザのフルフラール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、単位期間当たりの前記フルフラールの正常範囲の下限を表す情報を記憶するメモリから前記正常範囲の下限を表す情報を読み出し、前記取得した生体ガス情報に基づき、前記ユーザのフルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回る時間帯を判断し、前記判断された時間帯を示す情報を前記ユーザの情報端末に出力する。【選択図】図１１

Description

本開示は、プログラム及び情報端末に関する。
特許文献１は、発汗センサ、脈拍センサ及び血流センサを取り付けた腕時計型会話補助装置を開示する。
この腕時計型会話補助装置は、前記腕時計型会話補助装置を装着したユーザの感情を、発汗センサ、脈拍センサ及び血流センサにより測定し、その測定結果に基づいて情報処理をした結果を文字などで表示する。例えば、前記腕時計型会話補助装置は、発汗センサ、脈拍センサ及び血流センサによる測定の結果、ユーザが怒り気味である場合、「怒り気味」と表示する。加えて、例えば、ユーザが怒り気味である場合、「冷静な会話を」というメッセージを表示する。
また、特許文献１は、靴の内側に装着された発汗センサ及び血流センサによる計測結果を文字などで、腕時計型取得表示装置に表示するシステムを開示する。上記と同様に、発汗センサ及び血流センサによる測定の結果、ユーザが怒り気味である場合、「怒り気味」と表示する。
また、特許文献１は、１本または複数本の無痛針を有する血液センサを取り付けた腕時計型会話補助装置を開示する。血液を採取して血中物質を測定し、前記ユーザの感情の変化を測定する。そして、上記と同様の処理をする。
また、特許文献１は、小型カメラ及びアイカメラを埋め込んだ眼鏡型会話補助装置を開示する。前記小型カメラは、瞬目及び顔の表情を測定する。また、前記アイカメラは、眼球運動及び瞬目を測定する。前記眼鏡型会話補助装置は、前記小型カメラによる瞬目及び顔の表情の測定、及び、前記アイカメラによる眼球運動及び瞬目の測定に基づいた情報処理の結果を、前記眼鏡型会話補助装置のレンズの内側の透過型ディスプレイに文字などで表示する。
特開２００５−４６３０５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、
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フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）を検出するセンサにて取得された前記ユーザのフルフラールの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングにて、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、
単位期間当たりの前記フルフラールの濃度の正常範囲の下限を表す情報を記憶するメモリから前記正常範囲の下限を表す情報を読み出し、
前記取得した生体ガス情報に基づき、前記ユーザのフルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回る時間帯を判断し、
前記判断された時間帯を示す情報を前記ユーザの情報端末に出力し、
前記情報端末において前記情報が示した時間帯が表示される、ものである。
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（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）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。 リラックスタスク中に各被験者の手から回収された生体ガスをＧＣ／ＭＳで分析した時に得られたマススペクトルデータにおけるフルフラールのピーク面積を１としたときの、ストレスタスク中に各被験者の手から回収された生体ガスをＧＣ／ＭＳで分析した時に得られたマススペクトルデータにおけるフルフラールのピーク面積の相対値を示した一覧表である。 図４の一覧表における各ピーク面積の相対値の平均値および誤差範囲を表した棒グラフである。 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７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１０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１１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。 時間帯情報として、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。 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。 本開示の実施の形態２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。 本開示の変形例に係るセンサ３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、目に見えないストレスを客観的に把握する手法を研究している。
即ち、鬱病などの精神疾患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、鬱病などの精神疾患を発症する前にその兆候を把握して鬱病などの精神疾患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。また、妊婦に限らず、一般の人も、仕事のストレスなどによって、鬱病などの精神疾患を発症する可能性はある。
以上を踏まえ、本発明者らは、鬱病などの精神疾患を発症する前において、人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、鬱病などの精神疾患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ことで、ストレスを感じたときにフルフラールが皮膚から放出されにくくなることが確認された。上記フルフラール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が行われた期間である。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（ストレスタスク中およびリラックスタスク中）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、フルフラールが特定された。図２は、被験者の手から回収されたフルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）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ることが特定された。
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、フルフラールは、ストレスとの相関関係が明確に確認できた。フルフラールの化学式は以下の通りである。
Figure 2020032249
次に、上述の各条件においてＧＣ／ＭＳで得られたマススペクトルからフルフラールのピーク面積が算出された。図４に示す表は、リラックスタスク中に各被験者の手から回収された生体ガスをＧＣ／ＭＳで分析した時に得られたマススペクトルデータにおけるフルフラールのピーク面積を１としたときの、ストレスタスク中に各被験者の手から回収された生体ガスをＧＣ／ＭＳで分析した時に得られたマススペクトルデータにおけるフルフラールのピーク面積の比率を示した一覧表である。図５は、図４の一覧表における各ピーク面積の相対値の平均値および誤差範囲を表した棒グラフである。図４および図５に示されるように、リラックスタスク中に回収されたフルフラールのピーク面積を１とすると、ストレスタスク中に回収されたフルフラールのピーク面積の比率は１未満となっていた。
上記結果から、ストレスタスク中ではリラックスタスク中よりも被験者の手からフルフラールが放出されにくくなることが明らかとなった。この結果からフルフラールの放出量は、被験者のストレスと相関関係があると言える。したがって、フルフラールは、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。尚、本発明者らの認識によると、前記選定したフルフラールをストレスと関連づけて研究した論文などの事例は本出願前に存在していない。
上記実験結果に基づき、本発明者らはフルフラール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。
次に、フルフラール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フルフラールを、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。この場合、一日の中で、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人は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の時間変化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、最終目的である鬱病などの精神疾患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フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）を検出するセンサにて取得された前記ユーザのフルフラールの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングにて、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、
単位期間当たりの前記フルフラールの濃度の正常範囲の下限を表す情報を記憶するメモリから前記正常範囲の下限を表す情報を読み出し、
前記取得した生体ガス情報に基づき、前記ユーザのフルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回る時間帯を判断し、
前記判断された時間帯を示す情報を前記ユーザの情報端末に出力し、
前記情報端末において前記情報が示した時間帯が表示される、ものである。
特許文献１は、発汗、脈拍、血流、瞬目及び顔の表情などの情報を用いている。しかし、これらの情報が示す値は、人が階段を登り降りした場合、変化する。従って、これらの情報は、ストレスとは無関係ではないものの、ストレスとは無関係な要因によっても変化する。そのため、ストレス量を客観的に判断するための判断材料としては、必ずしも十分ではなく、誤判断の恐れがある。
これに対し、本態様では、フルフラールというストレスとの関係が推定される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。
その結果、前記生体ガス情報に基づき、前記ユーザのフルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回る時間帯を判断し、前記判断された時間帯を示す情報を前記ユーザの情報端末に出力する。これにより、その人自身のストレスの状態を本人が客観的に認識できるので、鬱病などの精神疾患の予防が期待できる。
さらに、ユーザは、何が自分にとってのストレッサー（ストレス要因）なのか把握していない場合も多い。前記情報端末において正常範囲の下限を下回る時間帯を表示させることで、例えば、一日を振り返って、その日にどれだけストレスを感じていたのかを客観的に把握でき、また、本態様では、正常範囲の下限を下回る時間帯にそのユーザに生じた出来事をヒントに、そのユーザのストレッサーを見つけ出すことができる。
このように、例えば、一日の中で、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ユーザは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、ストレスの客観的な把握が可能となり、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。
また、本態様では、前記単位期間当たりの前記フルフラールの濃度の正常範囲の下限は、
事前の設定期間において取得された前記生体ガス情報に基づき前記ユーザに個別の情報として設定されてもよい。
この場合、前記ユーザ自身のデータを基準値として用いることになる。フルフラールの放出量は、年齢、食べ物、体重などの影響を受け、個人差があるため、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、参照情報をどう持つかについて一切開示がない。
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ストレスの程度を判断する。そのため、一人一人に適した判断が可能となる。
また、本態様では、前記単位期間当たりの前記フルフラールの濃度の正常範囲の下限は、
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、前記情報端末において前記情報が示した時間帯は、
前記ユーザのスケジュール情報に重畳されて表示されてもよい。
この場合、ユーザはスケジュール情報とストレスが高い時間帯とを照合することで、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。
また、本態様では、前記フルフラール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、フルフラール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、本態様では、前記複数のタイミングの各時刻に対応する時間情報は、前記生体ガスを前記センサにて取得した各時刻に対応していてもよい。
この場合、生体ガスがセンサにて取得された時刻にフルフラールの濃度が正常範囲の下限を下回ったか否かの判定が行われているので、ユーザに対してストレスのあった時間帯を正確に通知できる。なお、本態様において、「前記生体ガスを前記取得した各時刻に対応する」とは、センサが生体ガス情報を計測した時刻を指してもよいし、サーバ等の処理装置がネットワークを介してセンサから生体ガス情報を取得した時刻を指してもよい。
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フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）を検出するセンサにて取得された前記ユーザのフルフラールの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングにて、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、
単位期間当たりの前記フルフラールの濃度の正常範囲の下限を表す情報を記憶するメモリから前記正常範囲の下限を表す情報を読み出し、
前記取得した生体ガス情報に基づき、前記ユーザのフルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回る時間帯を判断し、
前記判断された時間帯を示す情報を前記情報端末に出力し、
前記情報端末は、
前記情報が示した時間帯を前記情報端末のディスプレイに表示してもよい。
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ってもよい。
また、本開示の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フルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）を検出するセンサにて取得された前記ユーザのフルフラールの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングにて、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、
単位期間当たりの前記フルフラールの濃度の正常範囲の下限を表す情報を記憶するメモリから前記正常範囲の下限を表す情報を読み出し、
前記取得した生体ガス情報に基づき、前記ユーザのフルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回る時間帯を判断し、
前記判断された時間帯では前記ユーザのストレスが所定の正常範囲の下限を下回る旨の情報をディスプレイに表示するために出力する、ものである。
本態様によれば、フルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回った場合、ユーザのストレスが正常範囲を下回っている旨の情報がディスプレイに表示される。一方、フルフラールの濃度が前記正常範囲の下限以上の場合、ユーザのストレスは正常範囲内にある旨の情報がディスプレイに表示される。そのため、ユーザに対して、現在、ストレス状態にあるか否かの客観的な判断結果を知らせることができる。
（実施の形態１）
（予想データ）
図６Ａ、図６Ｂ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６Ａ、図６Ｂ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、あくまで、生体データを予測したデータである。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である。生体ガス濃度の単位は例えばμｇ／ｄＬである。
図６Ａでは、ストレスがないときのユーザの生体データの時間的な推移が示されており、図６Ｂでは、ストレスがあるときのユーザの生体データの時間的な推移が示されている。図６Ａに示されるように、ストレスがないときの生体データは、生体ガス濃度が正常範囲内にある。一方、図６Ｂに示されるように、ストレスがあるときの生体データは、生体ガス濃度が正常範囲の下限ＤＬを下回る頻度が高くなる。図６Ｂの例では、６時から２４時までの時間帯において、４回生体ガス濃度が下限ＤＬを下回っている。
本開示は、生体ガス濃度が下限ＤＬを下回る時間帯を判断し、判断された時間帯を示す情報をユーザに通知することで、鬱病などの精神疾患の予防を図る。
（センサ）
図７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７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（本開示ではフルフラール）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８は、図７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８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９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８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８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、フルフラール）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１０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の精神疾患に基づく病気を予防する。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（情報端末の一例）、センサ３を備える。
サーバ１及びユーザ端末２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。
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、生体ガス濃度が正常範囲内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。
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。
図１１は、図１０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から取得する。そして、データ解析部１１１は、メモリ１２から生体ガス濃度の正常範囲の下限ＤＬを示す情報を読み出し、生体データが示す生体ガス濃度が下限ＤＬを下回る時間帯を判定する。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１２）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、１週間、１ヶ月）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、生体ガス濃度が下限ＤＬを下回る時間帯を示す情報（以下、「時間帯情報」と記述する。）をユーザ端末２に通信部１３を介して送信する。
メモリ１２は、生体ガス濃度の正常範囲を示す情報を記憶する。本開示では、メモリ１２は、図１２に示すように、正常範囲データテーブルＴ２及び生体データテーブルＴ４を記憶する。図１２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。
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生体ガス濃度のストレスの正常範囲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られており、「ユーザＩＤ」、「計測日時」、及び「正常範囲」を対応付けて記憶する。
「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。「計測日時」フィールドには、正常範囲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。「正常範囲」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正常範囲が記憶されている。「正常範囲」フィールドには、正常範囲の下限ＤＬと上限ＤＨとが記憶されている。
例えば、ユーザＩＤ「Ｓ００００１」のユーザは、２０１７年１月２０日の２０時から２１時までの時間帯に計測された生体データを用いて正常範囲が算出されている。
このように、本開示では、ユーザ毎の正常範囲が算出されているので、各ユーザに適した正常範囲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、ユーザ毎の正常範囲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正常範囲の平均値が全ユーザの正常範囲として適用されてもよい。或いは、全ユーザの正常範囲の平均値が全ユーザの正常範囲として適用されてもよい。これらの場合、ユーザ毎に正常範囲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。
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、正常範囲データテーブルＴ２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、生体ガス濃度が正常範囲内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、生体ガス濃度が正常範囲内にあったので、「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、生体ガス濃度が正常範囲外であったので、「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１１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、時間帯情報をユーザ端末２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、時間帯情報を表示する。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から送信された時間帯情報を受信する。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。
（シーケンス）
図１３は、図１１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、ユーザの正常範囲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正常範囲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、ケアサービスを受ける１又は複数のユーザのユーザ情報を管理するユーザ情報テーブル（図略）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、ユーザの正常範囲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、センサを装着してしばらく安静にして下さい。」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、正常範囲を設定する（Ｓ１０６）。設定された正常範囲は、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、生体データを正常範囲と比較し、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、規定期間が経過すると、規定期間内において、生体ガス濃度が正常範囲の下限を下回った時間帯情報を、通信部１３を用いて、ユーザ端末２に送信する（Ｓ２０５）。
次に、ユーザ端末２において、通信部２４が時間帯情報を受信すると、制御部２１は、表示部２３に時間帯情報を表示する（Ｓ２０６）。
なお、規定期間に到達していなければ、Ｓ２０５以降の処理は実行されず、Ｓ２０１〜Ｓ２０４が繰り返される。
図１４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正常範囲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、初期フェーズの計測期間としては、生体データの計測間隔にもよるが、例えば、１時間、２時間、３時間、・・・、１日、２日、３日等が採用される。例えば、生体データの計測間隔が短ければ、短時間で多くの初期生体データが得られるので、その分、初期生体データの計測期間は短くされる。例えば、生体データの計測間隔として１時間が採用されるのであれば、初期生体データの計測期間は、例えば、半日、１日、２日、３日等が採用され、生体データの計測間隔として、１分や１秒が採用されるのであれば、初期生体データの計測期間は、例えば、１０分、２０分、１時間、２時間、３時間等が採用できる。但し、これらの数値はほんの一例であり、適宜変更される。
なお、初期生体データの計測期間は、事前の設定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正常範囲を設定する（Ｓ３０４）。例えば、図６Ａに示すような初期生体データが得られたとする。この場合、データ解析部１１１は、得られた初期生体データを解析し、生体ガス濃度の上限ピークと下限ピークとを抽出する。そして、データ解析部１１１は、上限ピークに所定のマージンを加えた値を上限ＤＨとして算出し、下限ピークに所定のマージンを差し引いた値を下限ＤＬとして算出すればよい。或いは、データ解析部１１１は、上側のピークの平均値に所定のマージンを加えた値を上限ＤＨとして算出し、下側のピークの平均値に所定のマージンを差し引いた値を下限ＤＬとして算出してもよい。以上により、ユーザ毎の正常範囲が設定される。
図１５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１５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。
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、生体データが示す生体ガス濃度を該当するユーザの正常範囲と比較して、ストレス状態が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を生体データテーブルＴ４に蓄積する（Ｓ４０２）。詳細には、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１２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。
本開示では、計測対象の生体ガスとしてフルフラールが採用されている。フルフラールは、ストレスの高さと負の相関がある。よって、データ解析部１１１は、生体ガス濃度が正常範囲の下限ＤＬを下回っていればストレス状態は異常と判定し、生体ガス濃度が下限ＤＬ以上であればストレス状態は正常と判定すればよい。
次に、データ解析部１１１は規定期間分（例えば、１日分）の生体データを取得すると（Ｓ４０３でＹＥＳ）、処理をＳ４０４に進め、１日分の生体データを取得していなければ（Ｓ４０３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、規定期間として１日が採用されるのであれば、「０：００」になった場合に、Ｓ４０３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、時間帯情報を通信部１３を用いてユーザ端末に送信する（Ｓ４０４）。ここで、データ解析部１１１は、規定期間で取得された生体ガス濃度の時間的推移を示すデータと、正常範囲を外れた時間帯とを時間帯情報に含めて送信すればよい。ここで、時間帯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。Ｓ４０４が終了すると処理はＳ４０１に戻る。
以上により、ストレスが正常範囲を下回ったか否かが判断される。
（時間帯情報）
図１６は、時間帯情報として、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及びメッセージ表示欄Ｇ１２を備える。
グラフＧ１１は、規定期間（ここでは、２月１９日の１日）に取得された生体データにおいて、ストレス度の時間的推移が示されている。グラフＧ１１において、縦軸はストレス度を示し、横軸は時間を示す。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、ストレス度が正常範囲の下限を下回った箇所に三角形のマーカが表示されている。これにより、生体ガス濃度が正常範囲の下限を下回った時間帯がユーザに示されている。これにより、ユーザは規定期間で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。
メッセージ表示欄Ｇ１２には、三角形のマーカがストレス度が高い時間帯であることをユーザに通知するためのメッセージが表示されている。
（スケジュール情報）
ここで、図１６に示す表示画面Ｇ１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、時間帯情報を送信する際、該当するユーザの規定期間でのスケジュール情報を時間帯情報に含ませて、ユーザ端末２に送信する。
ユーザ端末２は、このスケジュール情報を用いて表示画面Ｇ１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、フルフラールというストレスとの関係が推定される生体ガスを用いてストレス量が客観的に判断されている。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。
また、実施の形態１では、ユーザ端末２において正常範囲の下限を下回った時間帯を表示させることで、例えば、一日を振り返って、その日にどれだけストレスを感じていたのかをユーザは客観的に把握できる。また、実施の形態１では、正常範囲の下限を下回った時間帯にユーザに生じた出来事をヒントに、そのユーザのストレッサーを見つけ出すことができる。
（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１７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１７において、図１３との相違点はサーバ１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１３のＳ１０６と同じである。
Ｓ６０１〜Ｓ６０４は、通常フェーズに相当する。Ｓ６０１、Ｓ６０２は、図１３のＳ２０１、Ｓ２０２と同じである。Ｓ６０３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１３のＳ２０４と同じである。
Ｓ６０４では、ユーザ端末２の制御部２１は、Ｓ６０３の判定結果が異常であれば、ユーザのストレスが正常範囲外にある旨の情報を表示部２３に表示させる。一方、Ｓ６０４では、ユーザ端末２の制御部２１は、Ｓ６０３の判定結果が正常であれば、ユーザのストレスが正常範囲内である旨の情報を表示部２３に表示させる。
なお、実施の形態２において、初期フェーズのフローチャートは、図１４と同じである。図１８は、本開示の実施の形態２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、このフローチャートは、ユーザ端末２で実行される。
まず、通信部２４は、センサ３から生体データを受信する（Ｓ７０１）。次に、制御部２１は、生体データが示す生体ガス濃度を該当するユーザの正常範囲と比較して、ストレス状態が正常であるか異常であるかを判定し、判定結果を生体データテーブルＴ４に蓄積する（Ｓ７０２）。
次に、制御部２１は、Ｓ７０３の判定結果が異常であれば（Ｓ７０３でＹＥＳ）、ストレス度（生体ガス濃度）が正常範囲を外れた旨の情報を表示部２３に表示させる。ここで、ストレス度が正常範囲を外れた旨の情報としては、例えば、「ストレスが高いです。」といったメッセージが採用されればよい。
一方、Ｓ７０３の判定結果が異常でない、すなわち、正常であれば（Ｓ７０３でＮＯ）、ストレス度（生体ガス濃度）が正常範囲内である旨の情報を表示部２３に表示させる。ここで、正常範囲内である旨の情報としては、例えば、「ストレスは正常です。」といったメッセージが採用できる。
Ｓ７０４、Ｓ７０５が終了すると、処理はＳ７０１に戻る。
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、表示部２３にストレス度が正常範囲内であるか否かを示す情報が表示されるため、ユーザに対して、現在、ストレス状態にあるか否かの客観的な判断結果を知らせることができる。
本開示は、下記の変形例が採用できる。
（１）上記説明では、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１９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７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）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。
（２）実施の形態２において、ユーザ端末２はユーザを診察する医師が使用するコンピュータで構成されてもよい。この場合、診察時において医師はユーザにセンサ３を装着させて、生体データをユーザ端末２に取得させ、ユーザ端末２にユーザのストレスを判定させればよい。
或いは、医師は事前に規定期間（例えば、１、２、３日）、センサ３で計測された生体データをユーザ端末２に取得させることで、ユーザ端末２にユーザのストレスを判定させてもよい。この場合、ユーザは医師から事前にセンサ３を装着するように指示されている。センサ３は、規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、規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が示す生体ガス濃度が正常範囲の下限を下回っていれば、そのことを示す情報を表示部２３に表示させる。一方、ユーザ端末２は、取得した生体データが示す生体ガス濃度が正常範囲の上限以下であれば、そのことを示す情報を表示部２３に表示させる。
この変形例では、通院するユーザの状態を診察する医師に対して、精神疾患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。なお、この変形例は定期健康診断に適用されてもよい。
本開示によれば、ユーザの精神疾患の予防が期待できるので、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
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
１１１ データ解析部
ＮＴ ネットワーク
Ｔ２ 正常範囲データテーブル
Ｔ４ 生体データテーブル
Ｕ１ ユーザ

Claims (2)

  1. コンピュータにおいて実行されるプログラムであって、
    ユーザの皮膚表面から放出されるフルフラール（Ｆｕｒｆｕｒａｌ）を検出するセンサにて取得された前記ユーザのフルフラールの濃度を示す生体ガス情報を複数のタイミングにて、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する処理と、
    単位期間当たりの前記フルフラールの濃度の正常範囲の下限を表す情報を記憶するメモリから前記正常範囲の下限を表す情報を読み出す処理と、
    前記取得した生体ガス情報に基づき、前記ユーザのフルフラールの濃度が前記正常範囲の下限を下回る時間帯を判断する処理と、
    前記判断された時間帯では前記ユーザのストレスが所定の正常範囲の下限を下回る旨の情報をディスプレイに表示するために出力する処理と、を実行する
    プログラム。
  2. 請求項１記載のプログラムを搭載した情報端末。
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