JP2020103431A

JP2020103431A - 生理日推定装置及びプログラム

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Publication number: JP2020103431A
Application number: JP2018243141A
Authority: JP
Inventors: 景子小俣; Keiko OMATA; 久美廣瀬; Hisami Hirose
Original assignee: Toppan Forms Co Ltd
Current assignee: Toppan Edge Inc
Priority date: 2018-12-26
Filing date: 2018-12-26
Publication date: 2020-07-09
Anticipated expiration: 2038-12-26
Also published as: JP7098517B2

Abstract

【課題】その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定する。【解決手段】現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断部３４と、判断された生理周期に基づいて次回の排卵日や生理日を推定する推定部３５とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、低温期の日数と高温期の日数とから定まる第１の生理周期または第２の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置に関する。

一般に、女性の排卵日や生理日を推定するための手段として、生理周期や基礎体温から高温期及び低温期の日数を判断することで、排卵日や生理日を推定する方法が知られている。生理周期や高温期の日数が安定している女性は、生理日と生理周期と高温期の日数とを用いて次回の生理日や排卵日を推定することができる。例えば、単純な方法として、生理周期と高温期の日数について過去数回分の平均値を算出しておくことで、次回生理日＝最終生理日＋生理周期（平均値）、次回排卵日＝最終生理日＋生理周期（平均値）−高温期の日数（平均値）として推定することができる。しかしながら、若年者や出産後あるいは閉経が近づいた女性においては、生理周期が安定しない場合があり、その場合、排卵日や生理日の推定精度が低下してしまうことになる。

ここで、月経周期日数が予め定められた範囲に入るか否か、及び高温期の日数が予め定められた範囲に入るか否かに基づいて、月経周期日数が不安定であり且つ高温期の日数が安定している特定タイプと、特定タイプ以外の１以上のタイプとに分類し、分類したタイプが特定タイプの場合には、最後の排卵日に高温期の日数に基づいた日数を加えて月経開始予定日を算出し、分類したタイプが特定タイプ以外のタイプであった場合には、最後の月経開始日と月経周期日数に基づいて月経開始予定日を算出する技術が、特許文献１に開示されている。

この技術によれば、生理周期が安定しない場合でも、高温期の日数が安定している場合に生理日予測精度を上げることができる。

特開２０１４−２１２９７７号公報

ところで、生理周期は卵巣内での卵胞の育ち方等によってばらつくとも考えられており、その場合、左右の卵巣で卵胞の育ち方が互いに異なると、生理周期も、その生理が左の卵巣による場合と右の卵巣による場合とで互いに異なることになる。そのため、全ての生理周期や高温期の日数について算出された平均値に基づいて次回の生理日や排卵日を推定した場合、高い精度で生理日や排卵日を推定することができないという問題点がある。

本発明は、上述したような従来の技術が有する問題点に鑑みてなされたものであって、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる生理日推定装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために本発明は、
低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第１の生理周期または第２の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置であって、
体温データと、現在の生理周期における生理開始日を示す生理開始日データとを取得するデータ取得手段と、
前記体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データを算出する排卵日算出手段と、
前記生理開始日データと前記排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が前記第１の生理周期と前記第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された現在の生理周期と前記排卵日データとから次回の生理日を推定する推定手段とを有する。

上記のように構成された本発明においては、データ取得手段において、体温データと、現在の生理周期における生理開始日を示す生理開始日データとが取得されると、排卵日算出手段において、体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データが算出され、周期判断手段において、データ取得手段にて取得された生理開始日データと排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断され、推定手段において、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と排卵日データとから次回の生理日が推定される。

このように、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて排卵日データから次回の生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。

また、過去の生理周期に基づいて第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段を有し、周期判断手段が、規則性判断手段にて判断された規則性と現在の生理周期とに基づいて、次回の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかを判断し、推定手段が、現在の生理周期と、周期判断手段にて判断された次回の生理周期と、現在の生理周期における排卵日データとから次回の排卵日を推定すれば、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。

また、低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第１の生理周期または第２の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置であって、
現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手段と、
過去の生理周期に基づいて前記第１の生理周期と前記第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段と、
前回の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が前記第１の生理周期と前記第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された生理周期と前記生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手段とを有する。

上記のように構成された本発明においては、データ取得手段において、現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データが取得され、また、規則性判断手段において、過去の生理周期に基づいて第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性が判断され、周期判断手段において、前回の生理周期と規則性判断手段にて判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断される。その後、推定手段において、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、次回の生理日が推定される。

このように、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて生理開始日データから次回の生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。

また、推定手段が、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、現在の生理周期における排卵日を推定すれば、現在の生理周期に基づいて生理開始日データから現在の生理周期における排卵日が推定されるので、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。

本発明によれば、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて排卵日データから次回の生理日が推定される構成としたため、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。

また、過去の生理周期に基づいて第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段を有し、周期判断手段が、規則性判断手段にて判断された規則性と現在の生理周期とに基づいて、次回の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかを判断し、推定手段が、現在の生理周期と、周期判断手段にて判断された生理周期と、現在の生理周期における排卵日データとから次回の排卵日を推定するものにおいては、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。

また、過去の生理周期に基づいて第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段と、前回の生理周期と規則性判断手段にて判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手段と、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手段とを有するものにおいても、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて生理開始日データから次回の生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる生理日を高い精度で推定することができる。

また、推定手段が、周期判断手段にて判断された現在の生理周期と、データ取得手段にて取得された生理開始日データとから、現在の生理周期における排卵日を推定するものにおいては、現在の生理周期に基づいて生理開始日データから現在の生理周期における排卵日が推定されることとなり、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日も高い精度で推定することができる。

本発明の生理日推定装置を用いた体温データ管理システムの実施の一形態を示す図である。図１に示した管理サーバが有する演算部の構成を示す図である。図１に示した体温測定デバイスの装着状態の一例を示す図である。図１に示した体温測定デバイスにおける測定処理を説明するためのフローチャートである。生理周期の一例を説明するための図である。図１及び図２に示した管理サーバにおいて新たに取得された生理周期が２つのグループによる生理周期のうちいずれかであるかを判断する際の処理を説明するためのフローチャートである。管理サーバにおいて現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。管理サーバにおいて現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。２つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバにおいて現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。２つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバにおいて現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。２つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバにおいて現在の生理周期における生理日と現在の生理周期とから次回の生理日や排卵日を推定する処理を説明するための図である。２つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバにおいて現在の生理周期における生理日と現在の生理周期とから次回の生理日や排卵日を推定する処理を説明するための図である。本発明の生理日推定装置を用いた体温データ管理システムの他の実施の形態を示す図であり、（ａ）はシステム全体の構成を示す図、（ｂ）は（ａ）に示した演算部の構成を示す図である。

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

図１は、本発明の生理日推定装置を用いた体温データ管理システムの実施の一形態を示す図である。図２は、図１に示した管理サーバ５０が有する演算部３０の構成を示す図である。

本形態は図１に示すように、体温測定デバイス１０と、利用者端末２０、管理サーバ５０とを有して構成され、管理サーバ５０が本願発明の生理日推定装置となる。

体温測定デバイス１０は、人体に着用される衣類に装着され、人体の体温を測定するデバイスであって、筐体内に、体温センサ１１と、外部温度センサ１２と、日時タイマ１３と、アラームランプ１４と、メモリ１５と、ＢＬＥ通信部１６と、処理部１７とを有している。

体温センサ１１は、筐体にその表面から表出するように取り付けられ、体温測定デバイス１０が装着された衣類を着用した人体の皮膚に接することで、皮膚の温度を体温として測定する。

外部温度センサ１２は、筐体にその表面から表出するように取り付けられ、体温測定デバイス１０の外部温度を測定する。

日時タイマ１３は、日時を計測するタイマである。

アラームランプ１４は、体温測定デバイス１０の充電時や充電不足時、あるいは体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた温度測定時に点滅または点灯する。

メモリ１５には、体温測定デバイス１０固有のデバイスＩＤが記憶されているとともに、体温センサ１１にて測定された体温データと外部温度センサ１２にて測定された外部温度データとが記憶される。さらに、メモリ１５には、体温センサ１１及び外部温度センサ１２における体温データや外部温度データの測定や、メモリ１５に記憶された体温データ及び外部温度データの利用者端末２０への送信時間等についての条件が記憶されている。

ＢＬＥ通信部１６は、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標） Low Energy）規格に従って、利用者端末２０との間にて近距離無線通信を行う。

処理部１７は、メモリ１５に記憶された測定条件に基づく時刻にて、体温センサ１１にて体温を測定するとともに、外部温度センサ１２にて体温測定デバイス１０の外部温度を測定する。また、処理部１７は、体温センサ１１にて測定された体温と、外部温度センサ１２にて測定された外部温度とを体温データ及び外部温度データとしてメモリ１５に記憶させ、メモリ１５に記憶された体温データ及び外部温度データを、メモリ１５に記憶された送信時刻等の条件に従ってＢＬＥ通信部１６を介して利用者端末２０に送信する。さらに、処理部１７は、アラームランプ１４における警告の出力も制御する。

利用者端末２０は、スマートフォン等の通信ネットワーク４０に接続可能なモバイル端末であって、ＢＬＥ通信部２１と、ネット通信部２２と、操作部２３と、日時タイマ２４と、アラーム出力部２５と、メモリ２６と、表示部２７と、データ取得部２８とを有している。

ＢＬＥ通信部２１は、ＢＬＥ規格に従って、体温測定デバイス１０との間にて近距離無線通信を行う。

ネット通信部２２は、通信ネットワーク４０に接続可能に構成され、通信ネットワーク４０を介して管理サーバ５０との間にて通信を行う。

操作部２３は、例えば、表示部２７上に積層されたタッチパネル等から構成され、情報を入力したり、表示部２７に表示された情報を選択したりするためのものである。

日時タイマ２４は、日時を計測するタイマである。

アラーム出力部２５は、ＢＬＥ通信部２１を介した体温測定デバイス１０との通信状態等に応じてエラーメッセージ等の警告を出力する。

メモリ２６は、利用者端末２０固有の端末ＩＤの他、体温測定デバイス１０のデバイスＩＤを記憶している。体温測定デバイス１０のデバイスＩＤは、体温測定デバイス１０の初期設定時に利用者端末２０とペアリングする際に、体温測定デバイス１０から取得され、メモリ２６に記憶される。また、メモリ２６には、体温測定デバイス１０から取得した体温データ及び外部温度データが一時的に記憶されている。

表示部２７は、メモリ２６に記憶された情報やネット通信部２２を介して受信した情報を表示する。

データ取得部２８は、利用者端末２０の全体の動作を制御する制御部の一部として構成されている。データ取得部２８は、体温測定デバイス１０から送信された体温データ及び外部温度データをＢＬＥ通信部２１を介して取得してメモリ２６に一時的に記憶させる。また、データ取得部２８は、操作部２３を介して入力された生理開始日を示す生理開始日データを取得し、メモリ２６に一時的に記憶させる。

管理サーバ５０は、ネット通信部５１と、日時タイマ５２と、データ取得部５３と、演算部３０と、データベース５４と、データ提供部５５とを有している。

ネット通信部５１は、通信ネットワーク４０に接続可能に構成され、通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０との間にて通信を行う。

日時タイマ５２は、日時を計測するタイマである。

データ取得部５３は、利用者端末２０のデータ取得部２８にて取得されてメモリ２６に一時的に記憶された体温データ及び外部温度データや生理開始日データを、ネット通信部５３を介して取得する。

演算部３０は、利用者端末２０から送信された体温データ及び外部温度データや生理開始日データがデータ取得部５３にて取得された場合、取得されたデータを用いた所定の演算を行うことで、利用者端末２０のユーザに提供する提供データを生成してデータベース５４に登録する。

データベース５４には、本システムによるサービスの利用者の生年月日や身長、体重等の属性情報の他、初期設定時に利用者が利用者端末２０を介して入力した情報が登録されている。また、データベース５４には、利用者端末２０の端末ＩＤが、この利用者端末２０とペアリングされた体温測定デバイス１０のデバイスＩＤと対応づけて登録されている。さらに、データベース５４には、データ取得部５３にて利用者端末２０から取得された体温データ及び外部温度データと、演算部３０にて生成された提供データが登録されている。

データ提供部５５は、利用者端末２０からのログインに応じて、データベース５４に登録された提供データを検索し、検索した提供データを、ネット通信部５１を介して利用者端末２０に送信する。

管理サーバ５０の演算部３０は図２に示すように、排卵日算出部３１と、日数算出部３２と、規則性判断部３３と、周期判断部３４と、推定部３５とを有している。

排卵日算出部３１は、データ取得部５３にて利用者端末２０から取得された体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データを算出する。

日数算出部３２は、利用者端末２０の操作部２３を介して入力されてデータ取得部５３にて取得された生理開始日データと、排卵日算出部３１にて算出された排卵日データとから現在の生理周期における低温期の日数を算出する。

規則性判断部３３は、過去の生理周期に基づいて、周期が互いに異なる第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する。

周期判断部３４は、日数算出部３２にて算出された低温期の日数から、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるか判断する。また、周期判断部３４は、規則性判断部３４にて規則性が判断されている場合は、その規則性と前回の生理周期とに基づいて、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるか判断する。また、周期判断部３４は、現在の生理周期が判断されているとともに、規則性判断部３４にて規則性が判断されている場合は、現在の生理周期と規則性とに基づいて、次回の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるか判断する。

推定部３５は、排卵日算出部３１にて算出された排卵日データと、周期判断部３４にて判断された現在の生理周期とから次回の生理日を推定し、データベース５４に格納する。また、推定部３５は、排卵日算出部３１にて算出された排卵日データと、周期判断部３４にて判断された現在及び次回の生理周期とから次回の排卵日を推定し、データベース５４に格納する。また、推定部３５は、利用者端末２０の操作部２３を介して入力されてデータ取得部５３にて取得された生理開始日データと、周期判断部３４にて判断された現在の生理周期とから、次回の生理日や現在の生理周期における排卵日を推定し、データベース５４に格納する。

以下に、上記のように構成された体温データ管理システムにおける処理について説明する。

まず、図１に示した体温測定デバイス１０の装着方法について説明する。

図３は、図１に示した体温測定デバイス１０の装着状態の一例を示す図である。

図１に示した体温データ管理システムにおけるサービスを利用する場合は、サービスの利用者の就寝時において、例えば図３に示すように、利用者２が着用する下着１に体温測定デバイス１０を装着する。その際、体温測定デバイス１０はクリップ等によって下着１に装着することが考えられるが、体温センサ１１が、利用者２の皮膚の温度を測定するものであるため、下着１の裏側において体温センサ１１が利用者２の皮膚に接するように体温測定デバイス１０を下着１に装着する。

次に、図１に示した体温測定デバイス１０における測定処理について説明する。

図４は、図１に示した体温測定デバイス１０における測定処理を説明するためのフローチャートである。

図１に示した体温測定デバイス１０においては、日時タイマ１３にて計測される日時が、メモリ１５に記憶された測定開始時刻の例えば２時間前になると（ステップ１）、処理部１７において、第１の間隔である例えば３０分間隔で体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた測定が行われる（ステップ２）。例えば、メモリ１５に記憶された測定開始時刻が午後１０時である場合は、午後８時になると上記測定が開始される。なお、測定開始時刻としては、一般的な就寝時刻がメモリ１５に予め記憶されているが、利用者が体温測定デバイス１０を初期設定する際に、利用者端末２０を操作することで利用者の就寝時刻を指定して体温測定デバイス１０に送信することで、指定した就寝時刻を測定開始時刻としてメモリ１５に記憶させることも考えられる。

処理部１７においては、体温センサ１１にて測定された皮膚温度が、例えば３４℃以上であるかどうかが確認され（ステップ３）、体温センサ１１にて測定された皮膚温度が３４℃以上である場合は、利用者が体温測定デバイス１０を装着していると判断される。

体温センサ１１にて測定された皮膚温度が３４℃以上である場合、すなわち、利用者が体温測定デバイス１０を装着していると判断された場合は、処理部１７において、第１の間隔よりも短い第２の間隔である例えば５分間隔で体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた測定が行われる（ステップ４）。第２の間隔で体温センサ１１及び外部温度センサ１２にて測定された温度は、逐次測定時刻とともにメモリ１５に記憶されていく。

その後、ステップ４における測定開始時刻から、メモリ１５に記憶された時間である、例えば６時間が経過すると（ステップ５）、処理部１７における体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた測定が終了する（ステップ６）。例えば、午後１０時から測定が行われた場合は、次の日の午前４時になると、測定が終了することになる。

なお、体温測定デバイス１０は、体温センサ１１及び外部温度センサ１２を用いた測定、メモリ１５に記憶された体温データ及び外部温度データの利用者端末２０への送信、並びに、体温データ及び外部温度データを利用者端末２０に送信するためにデバイスＩＤを送信するタイミング以外の期間においては、スリープ状態となっており、それにより、電源（不図示）の無駄な消耗が回避されている。

このようにして測定された皮膚温度を示す体温データ及び外部温度を示す外部温度データは、メモリ１５に記憶された条件に従ってＢＬＥ通信部１６を介して利用者端末２０に送信される。

体温測定デバイス１０から送信された体温データ及び外部温度データが、利用者端末２０のＢＬＥ通信部２１を介してデータ取得部２８にて受信されると、取得された体温データ及び外部温度データが利用者端末２０のメモリ２６に一時的に記憶される。これにより、体温測定デバイス１０にて測定された体温データ及び外部温度データが利用者端末２０にて自動的に取得されることになる。

その後、利用者端末２０においては、メモリ２６に一時的に記憶された体温データ及び外部温度データが読み出され、その測定時刻と利用者端末２０の端末ＩＤ及び体温測定デバイス１０のデバイスＩＤとともにネット通信部２２を介して送信される。

これにより、利用者が就寝時に図３に示したように体温測定デバイス１０を下着１に装着し、利用者端末２０を、例えば、枕元等の体温測定デバイス１０のＢＬＥ通信部１６と利用者端末２０のＢＬＥ通信部２１とが通信可能な距離に置いておくことで、利用者が起床した時には、就寝中に体温測定デバイス１０にて測定された体温データ及び外部温度データの利用者端末２０への送信が完了していることになる。

利用者端末２０からその測定時刻と利用者端末２０の端末ＩＤ及び体温測定デバイス１０のデバイスＩＤとともに送信された体温データ及び外部温度データは、通信ネットワーク４０を介して管理サーバ５０にて受信される。そして、管理サーバ５０において、生理日や排卵日が推定されることになる。

ここで、生理周期について説明する。

図５は、生理周期の一例を説明するための図である。

上述したように、生理周期は、その生理が左の卵巣による場合と右の卵巣による場合とで互いに異なる場合がある。その場合、生理周期は大きく２つのグループに分類することができる。

例えば図５に示すものにおいては、奇数回の生理周期と偶数回の生理周期とが互いに大きく異なっている。そのため、奇数回と偶数回を全て含めた生理周期の標準偏差は３．１１となっている一方、奇数回のみの生理周期の標準偏差は０．８２となっており、偶数回のみの生理周期の標準偏差も０．８２となっている。また、高温期の日数においても、奇数回と偶数回を全て含めた高温期の日数の標準偏差は１．７１となっている一方、奇数回のみの高温期の日数の標準偏差は０．８２となっており、偶数回のみの高温期の日数の標準偏差も０．８２となっている。この際、生理周期については標準偏差が２．９以下であれば安定であるとし、高温期の日数については標準偏差が１．６以下であれば安定であるとした場合、奇数回と偶数回を全て含めた生理周期や高温期の日数は安定していないものの、奇数回のみや偶数回のみの生理周期や高温期の日数は安定したものとなる。また、平均値においては、奇数回と偶数回を全て含めた生理周期の平均値は２６日となっているため、例えば、１回目の生理周期の２２日との差が４日もあり、１回目の生理周期において、この平均値を用いて次回の生理日や排卵日を推定した場合、大きな誤差が生じてしまう。一方、奇数回の生理周期の平均値は２３日となっており、奇数回である１回目の生理周期の２２日との差が１日しかなく、１回目の生理周期において、奇数回の平均値を用いて次回の生理日や排卵日を推定した場合、それほど大きな誤差は生じない。

このように、全体では生理周期が大きくばらつく場合であっても、生理周期を２つのグループに分類した場合、それぞれのグループ内においては、生理周期のばらつきが小さくなるため、現在の生理周期が２つのグループのいずれに分類される生理周期であるかを判断し、その生理周期に基づいて生理日や排卵日を推定することで、高い精度で生理日や排卵日を推定することができるようになる。

以下に、図１及び図２に示した管理サーバ５０における処理について説明する。

まず、１周期分の生理周期が新たに取得された場合に、取得された生理周期が２つのグループによる生理周期のうちいずれかであるかを判断する際の処理について説明する。なお、以下の説明においては、わかりやすいように、２つのグループを第１の生理周期となる第１グループと第２の生理周期となる第２グループと称する。

図６は、図１及び図２に示した管理サーバ５０において新たに取得された生理周期が２つのグループによる生理周期のうちいずれかであるかを判断する際の処理を説明するためのフローチャートである。体温測定デバイス１０からデータ取得部２８にて取得された皮膚温度と外部温度とから算出された生理周期を含む生理周期データや、操作部２３を介して入力された生理開始日等の情報を用いて算出された生理周期を含む生理周期データが、周期判断部３４にて取得されると（ステップ１１）、まず、周期判断部３４において、過去に設定された第１及び第２グループによる生理周期の平均値が参照され、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第１及び第２グループにおける生理周期の平均値との偏差がそれぞれ算出される。なお、第１グループと第２グループとは、生理周期が最初に取得された際に、その日数が所定の日数を基準として長いか短いかによって暫定的にその生理周期が分類されることで予め設定することが考えられる。

そして、第１及び第２グループのうち、取得された生理周期データに含まれる生理周期との偏差が、例えば２．９日以下となる平均値を有する生理周期がある場合（ステップ１２）、例えば、第１グループにおける生理周期の平均値と、取得された生理周期データに含まれる生理周期との偏差が２．９日以下である場合、次に、周期判断部３４において、第１グループの生理周期における高温期の日数の平均値が参照され、取得された生理周期データに含まれる高温期の日数と、第１グループの生理周期における高温期の日数の平均値との偏差が算出される。

第１グループの生理周期における高温期の日数の平均値と、取得された生理周期データに含まれる高温期の日数との偏差が、例えば１．６日以下である場合（ステップ１３）、次に、周期判断部３４において、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第２グループにおける生理周期との差が、例えば６日以上であるかが判断される（ステップ１４）。

そして、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第２グループにおける生理周期の差が、例えば６日以上である場合、取得された生理周期データが第１グループに分類される（ステップ１５）。

その後、取得された生理周期データが分類された第１グループについて、取得された生理周期データも含めて生理周期や高温期の日数の平均値が算出され、第１グループの生理周期や高温期の日数の平均値が更新される（ステップ１６）。

また、ステップ１２において、第１及び第２のグループのうち、取得された生理周期との偏差が、２．９日以下となる平均値を有する生理周期のグループがない場合や、ステップ１３において、第１グループの生理周期における高温期の日数の平均値と、取得された生理周期データに含まれる高温期の日数との偏差が１．６日以下ではない場合や、ステップ１４において、取得された生理周期データに含まれる生理周期と、第２グループにおける生理周期との差が６日以上ではない場合は、取得された生理周期データは第１グループと第２グループのいずれにも分類されない。

なお、本形態においては、生理周期及び高温期の日数についての偏差を算出することで、取得された生理周期データによる生理周期が、第１及び第２グループにおける生理周期のいずれであるかを判断しているが、高温期の日数についての偏差を用いるのは、一般に、高温期の日数が低温期の日数に比べてばらつきが小さいためであり、低温期の日数の偏差を用いた構成としても構わない。

次に、管理サーバ５０において生理日や排卵日を推定する処理について説明する。

まず、現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理について説明する。

図７及び図８は、管理サーバ５０において現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。

図８に示すように、図６に示した一連の処理によって、生理周期の平均値が２３日、低温期の日数の平均値が１１日、高温期の日数の平均値が１２日となる第１の生理周期と、生理周期の平均値が２９日、低温期の日数の平均値が１４日、高温期の日数の平均値が１５日となる第２の生理周期とがデータベース５４に格納されているものとする。

管理サーバ５０においては、体温測定デバイス１０にて測定された体温データと、利用者端末２０の操作部２３を介して入力された生理開始日データとがデータ取得部５３にて取得されると（ステップ２１）、まず、排卵日算出部３１において、データ取得部５３にて利用者端末２０を介して体温測定デバイス１０から取得された体温データに基づいて、例えば、体温が急激に上昇したタイミングが検出されることで現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データが算出される（ステップ２２）。

次に、日数算出部３２において、データ取得部５３にて取得された生理開始日データと、排卵日算出部３１にて算出された排卵日データとから現在の生理周期における低温期の日数が算出される（ステップ２３）。

次に、周期判断部３４において、日数算出部３２にて算出された低温期の日数から、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断される（ステップ２４）。日数算出部３２にて算出された低温期の日数が図８に示すように１０日である場合、周期判断部３４においては、第１の生理周期と第２の生理周期とのうち現在の生理周期が第１の生理周期であると判断される。この判断は、第１及び第２の生理周期のうち、その低温期の日数の平均値と日数算出部３２にて算出された低温期の日数との偏差が所定日数以下となる生理周期を現在の生理周期と判断することが考えられる。

その後、推定部３５において、排卵日算出部３１にて算出された排卵日データと、周期判断部３４にて判断された現在の生理周期とから次回の生理日が推定される（ステップ２５）。図８に示す例においては、現在の生理周期が第１の生理周期と判断されているため、操作部２３を介して入力された生理開始日から２２日後、排卵日から１２日後が次回の生理日であると推定されることになる。

推定部３５にて推定された生理日は、その後、データベース５４に格納されるとともに、通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０に送信されて表示部２７に表示され、それにより、利用者は、次回の生理日を認識することができる。

次に、第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序に規則性がある場合に、現在の生理周期における排卵日と現在及び次回の生理周期とから次回の排卵日を推定する処理について説明する。

図９及び図１０は、２つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバ５０において現在の生理周期における排卵日と現在の生理周期とから次回の生理日を推定する処理を説明するための図である。

図１０に示すように、図６に示した一連の処理によって、生理周期の平均値が２３日、低温期の日数の平均値が１１日、高温期の日数の平均値が１２日となる第１の生理周期と、生理周期の平均値が２９日、低温期の日数の平均値が１４日、高温期の日数の平均値が１５日となる第２の生理周期とがデータベース５４に格納されているものとする。

管理サーバ５０においては、体温測定デバイス１０にて測定された体温データと、利用者端末２０の操作部２３を介して入力された生理開始日データとがデータ取得部５３にて取得されると（ステップ３１）、まず、排卵日算出部３１において、データ取得部５３にて利用者端末２０を介して体温測定デバイス１０から取得された体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データが算出される（ステップ３２）。

次に、日数算出部３２において、データ取得部５３にて取得された生理開始日データと、排卵日算出部３１にて算出された排卵日データとから現在の生理周期における低温期の日数が算出される（ステップ３３）。

次に、周期判断部３４において、日数算出部３２にて算出された低温期の日数から、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断される（ステップ３４）。日数算出部３２にて算出された低温期の日数が図１０に示すように１０日である場合、周期判断部３４においては、第１の生理周期と第２の生理周期とのうち現在の生理周期が第１の生理周期であると判断される。

また、規則性判断部３３において、データベース５４に格納された過去の生理周期に基づいて、第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性があるかどうかが判断される（ステップ３５）。データベース５４には、図６に示した処理によって第１の生理周期と第２の生理周期とに分類された過去の生理周期が時系列に記憶されており、規則性判断部３３においては、それを参照することで、第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性があるかどうかが判断されることになる。

第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序の規則性がある場合は、周期判断部３４において、その規則性と現在の生理周期とに基づいて、次回の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断される（ステップ３６）。例えば、第１の生理周期と第２の生理周期とが交互に発生している規則性を有する場合は、図１０に示す例においては、現在の生理周期が第１の生理周期であるため、次回の生理周期が第２の生理周期であると判断されることになる。

その後、推定部３５において、排卵日算出部３１にて算出された排卵日データと、周期判断部３４にて判断された現在及び次回の生理周期とから次回の排卵日が推定される（ステップ３７）。図１０に示す例においては、現在の生理周期が第１の生理周期と判断され、次回の生理周期が第２の生理周期と判断されているため、操作部２３を介して入力された生理開始日から３６日後、現在の生理周期における排卵日から２６日後が次回の排卵日であると推定されることになる。

推定部３５にて推定された排卵日は、その後、データベースに格納されるとともに、通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０に送信されて表示部２７に表示され、それにより、利用者は、次回の排卵日を認識することができる。

このように、現在及び次回の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて排卵日データから次回の排卵日が推定されるので、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日を高い精度で推定することができる。

次に、第１の生理周期と第２の生理周期との発生順序に規則性がある場合に、現在の生理周期における生理日と現在の生理周期とから次回の生理日や排卵日を推定する処理について説明する。

図１１及び図１２は、２つの生理周期の発生順序に規則性がある場合に管理サーバ５０において現在の生理周期における生理日と現在の生理周期とから次回の生理日や排卵日を推定する処理を説明するための図である。

図１２に示すように、図６に示した一連の処理によって、生理周期の平均値が２３日、低温期の日数の平均値が１１日、高温期の日数の平均値が１２日となる第１の生理周期と、生理周期の平均値が２９日、低温期の日数の平均値が１４日、高温期の日数の平均値が１５日となる第２の生理周期とがデータベース５４に格納されているものとする。

管理サーバ５０においては、利用者端末２０の操作部２３を介して入力された生理開始日データがデータ取得部５３にて取得されると（ステップ４１）、まず、データベース５４に記憶された前回の生理周期と、規則性判断部３３にて判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断される（ステップ４２）。例えば、第１の生理周期と第２の生理周期とが交互に発生している規則性を有し、前回の生理周期が第２の生理周期である場合は、図１２に示すように、現在の生理周期が第１の生理周期であると判断されることになる。なお、規則性判断部３３における規則性の判断は、図９を用いて説明した処理と同様にして行う。

その後、推定部３５において、利用者端末２０の操作部２３を介して入力された生理開始日データと、周期判断部３４にて判断された現在の生理周期とから次回の排卵日となる現在の生理周期における排卵日や、次回の生理日が推定される（ステップ４３）。図１２に示す例においては、現在の生理周期が第１の生理周期と判断されているため、利用者端末２０の操作部２３を介して入力された生理開始日から１１日後が次回の排卵日、２３日後が次回の生理日であると推定されることになる。

推定部３５にて推定された生理日や排卵日は、その後、データベース５４に格納されるとともに、通信ネットワーク４０を介して利用者端末２０に送信されて表示部２７に表示され、それにより、利用者は、次回の生理日や排卵日を認識することができる。

このように、現在の生理周期が第１の生理周期と第２の生理周期とのいずれであるかが判断され、判断された生理周期に基づいて生理開始日データから次回の排卵日や生理日が推定されるので、その周期が互いに異なる２つの生理周期のいずれか一方で定まる排卵日や生理日を高い精度で推定することができる。

なお、上述した実施の形態においては、第１及び第２の生理周期のうち現在や次回の生理周期であると判断された生理周期に基づいて推定された次回の生理日や排卵日のみが利用者端末２０の表示部２７が表示される構成を例に挙げて説明したが、第１及び第２の生理周期のうち現在や次回の生理周期であると判断されなかった生理周期に基づいて生理日や排卵日を推定し、これら現在や次回の生理周期であると判断された生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日と、現在や次回の生理周期であると判断されなかった生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日とを区別して表示してもよい。その場合、現在や次回の生理周期であると判断された生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日が、現在や次回の生理周期であると判断されなかった生理周期に基づいて推定された生理日や排卵日よりも優先順位が高いものとして表示すれば、利用者は、推定された生理日や排卵日のうち、いずれの方が可能性が高いかを認識することができる。

また、現在の生理周期における排卵日を特定できない場合や、生理周期の規則性を判断できない場合に、第１の生理周期に基づく次回の生理日や排卵日と、第２の生理周期に基づく生理日や排卵日とをそれぞれ推定し、これらを利用者端末２０の表示部２７に並べて表示する構成としてもよい。

また、本発明の管理サーバ５０にて行われる上述した一連の処理は、コンピュータに実行させるためのプログラムに適用してもよい。また、そのプログラムを記憶媒体に格納することも可能であり、ネットワークを介して外部に提供することも可能である。

（他の実施の形態）
図１３は、本発明の生理日推定装置を用いた体温データ管理システムの他の実施の形態を示す図であり、（ａ）はシステム全体の構成を示す図、（ｂ）は（ａ）に示した演算部３０の構成を示す図である。

本形態は図１３に示すように、図１及び図２に示したものに対して、本発明の生理日推定装置が利用者端末１２０によって構成されている点が異なるものである。

本形態における利用者端末１２０は、図１に示した利用者端末２０に対して、ネット通信部２２を有していないとともに、図１に示した管理サーバ５０の演算部３０を有している。演算部３０は、図２に示した構成を有し、上述したものと同様の処理を行うことになるが、本形態の場合は、演算部３０は、データ取得部２８にて取得されたデータを用いた所定の演算を行うことで、利用者端末２０のユーザに提供する提供データを生成することになる。

なお、本発明の生理日推定装置は、上述した管理サーバ５０や利用者端末１２０にて実現されることになるが、体温測定デバイス１０にて測定された体温データに限らず、一般的な体温計等によって測定された口内温度等を取得し、取得した口内温度等を用いて生理日や排卵日を推定する構成としてもよい。

１下着
２利用者
１０体温測定デバイス
１１体温センサ
１２外部温度センサ
１３，２４，５２日時タイマ
１４アラームランプ
１５，２６メモリ
１６，２１ＢＬＥ通信部
１７処理部
２０，１２０利用者端末
２２，５１ネット通信部
２３操作部
２５アラーム出力部
２７表示部
２８，５３データ取得部
３０演算部
３１排卵日算出部
３２日数算出部
３３規則性判断部
３４周期判断部
３５推定部
５４データベース
５５データ提供部

Claims

低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第１の生理周期または第２の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置であって、
体温データと、現在の生理周期における生理開始日を示す生理開始日データとを取得するデータ取得手段と、
前記体温データに基づいて、現在の生理周期における排卵日を示す排卵日データを算出する排卵日算出手段と、
前記生理開始日データと前記排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が前記第１の生理周期と前記第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された現在の生理周期と前記排卵日データとから次回の生理日を推定する推定手段とを有する、生理日推定装置。
請求項１に記載の生理日推定装置において、
過去の生理周期に基づいて前記第１の生理周期と前記第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段を有し、
前記周期判断手段は、現在の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、次回の生理周期が前記第１の生理周期と前記第２の生理周期とのいずれであるかを判断し、
前記推定手段は、現在の生理周期と、前記判断された次回の生理周期と、現在の生理周期における排卵日データとから次回の排卵日を推定する、生理日推定装置。
低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第１の生理周期または第２の生理周期によって定まる生理日を推定する生理日推定装置であって、
現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手段と、
過去の生理周期に基づいて前記第１の生理周期と前記第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手段と、
前回の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が前記第１の生理周期と前記第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手段と、
前記判断された生理周期と前記生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手段とを有する、生理日推定装置。
請求項３に記載の生理日推定装置において、
前記推定手段は、前記判断された現在の生理周期と前記生理開始日データとから、現在の生理周期における排卵日を推定する、生理日推定装置。
低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第１の生理周期または第２の生理周期によって定まる生理日を推定するコンピュータに、
生理開始日を示す生理開始日データと排卵日を示す排卵日データとを取得するデータ取得手順と、
前記生理開始日データと前記排卵日データとから算出される日数に基づいて現在の生理周期が前記第１の生理周期と前記第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手順と、
前記判断された現在の生理周期と前記排卵日データとから次回の生理日を推定する推定手順とを実行させるプログラム。
低温期の日数と高温期の日数とから定まり周期が互いに異なる第１の生理周期または第２の生理周期によって定まる生理日を推定するコンピュータに、
過去の生理周期に基づいて前記第１の生理周期と前記第２の生理周期との発生順序の規則性を判断する規則性判断手順と、
前回の生理周期と前記判断された規則性とに基づいて、現在の生理周期が前記第１の生理周期と前記第２の生理周期とのいずれであるかを判断する周期判断手順と、
現在の生理周期における、生理開始日を示す生理開始日データを取得するデータ取得手順と、
前記判断された生理周期と前記生理開始日データとから、次回の生理日を推定する推定手順とを実行させるプログラム。