JP2020202971A

JP2020202971A - Stress suppression system

Info

Publication number: JP2020202971A
Application number: JP2019112305A
Authority: JP
Inventors: さゆりシーセン; Sayuri Theisen; シング・マヤンク・クマール; Kumar Shing Mayank
Original assignee: Impute; Impute Co Ltd
Current assignee: Impute; Impute Co Ltd
Priority date: 2019-06-17
Filing date: 2019-06-17
Publication date: 2020-12-24

Abstract

To provide a stress suppression system for suppressing stress of a user.SOLUTION: There is provided a stress suppression system. The stress suppression system includes a wearable device including a measuring unit for measuring at least one parameter of a body temperature, a cardiac rate, blood pressure, an electrocardiogram, perspiration, and a blood glucose level of a user, an analyzing unit for analyzing data acquired by the measurement, and an output unit for generating a healing effect according to an analysis result by the analyzing unit.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本技術は、ストレス抑制システムに関する。 This technique relates to a stress suppression system.

従来、ユーザの生体情報を検出するウェアラブルデバイスが知られている。本明細書において、生体情報は、血圧や心拍数等の生体にとって重要なパラメータを意味する。これらパラメータを管理することは、生体の健康を維持する上で非常に重要である。 Conventionally, wearable devices that detect user's biological information have been known. In the present specification, biological information means important parameters for a living body such as blood pressure and heart rate. Managing these parameters is very important for maintaining the health of the living body.

例えば、特許文献１には、ユーザの手首又は他の体の部位に装着され、血圧や心拍数等の生体情報を検出するウェアラブルデバイスが開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses a wearable device that is worn on a user's wrist or other body part and detects biological information such as blood pressure and heart rate.

特開２０１８−１９２２４０号公報JP-A-2018-192240

ところで、血圧や心拍数等のパラメータが異常値を示している場合、ユーザはストレスや不安等を感じていることが多い。しかしながら、特許文献１に記載のウェアラブルデバイスでは、ユーザのストレスや不安等を抑制するのは困難であった。以下、不安、興奮、動揺等、各パラメータの検出値が平常時におけるユーザの各パラメータの値と異なる状態をまとめてストレスと呼ぶ。 By the way, when parameters such as blood pressure and heart rate show abnormal values, the user often feels stress or anxiety. However, with the wearable device described in Patent Document 1, it is difficult to suppress the stress and anxiety of the user. Hereinafter, a state in which the detected value of each parameter such as anxiety, excitement, and agitation is different from the value of each parameter of the user in normal times is collectively referred to as stress.

本技術は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザのストレスを抑制するストレス抑制システムを提供することを目的とする。 The present technology has been made in view of such a situation, and an object of the present invention is to provide a stress suppression system that suppresses user stress.

本技術の一実施形態に係るストレス抑制システムは、
ユーザの体温、心拍数、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定する測定部と、
上記測定により得られたデータを分析する分析部と、
上記分析部による分析結果に応じて癒し効果を発生させる出力部と
を含むウェアラブルデバイスを備える。 The stress suppression system according to one embodiment of the present technology is
A measuring unit that measures at least one of the user's body temperature, heart rate, blood pressure, electrocardiogram, sweat, and blood glucose level.
An analysis unit that analyzes the data obtained by the above measurements,
It is equipped with a wearable device including an output unit that generates a healing effect according to the analysis result by the analysis unit.

上記測定部は、様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。この場合、上記分析部は、上記様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータ基づいて、上記ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される閾値を設定してもよい。また、上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させてもよい。 The measuring unit may measure at least one parameter of the user in various situations. In this case, the analysis unit may set a threshold value set to suppress the user from becoming in a high stress state based on at least one parameter of the user in the various situations. In addition, the output unit may generate the healing effect when the current at least one parameter of the user is equal to or higher than the threshold value.

上記様々な状況は、
運動時及び興奮時を含むアクティブな状況と、
着座時、睡眠時、及び勉強時を含む非アクティブな状況と
を含んでもよい。 The above various situations
Active situations, including during exercise and excitement,
It may include inactive situations, including sitting, sleeping, and studying.

上記ウェアラブルデバイスは、上記アクティブな状況又は上記非アクティブな状況における上記ユーザの運動量を判定する判定部をさらに含んでもよい。
この場合、上記分析部は、上記判定部により判定された運動量のレベル毎に上記閾値を設定してもよい。また、上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが、上記ユーザの現在の運動量に対応する上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させてもよい。 The wearable device may further include a determination unit that determines the momentum of the user in the active or inactive situation.
In this case, the analysis unit may set the threshold value for each level of the amount of exercise determined by the determination unit. In addition, the output unit may generate the healing effect when the current at least one parameter of the user is equal to or more than the threshold value corresponding to the current momentum of the user.

上記癒し効果は、上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像、アニメーション、若しくは映像、又は上記出力部から出力される音声若しくは触覚刺激であってもよい。 The healing effect may be an image, animation, or video displayed on the display unit of the wearable device, or a voice or tactile stimulus output from the output unit.

上記癒し効果は、上記ユーザにより選択されてもよい。 The healing effect may be selected by the user.

上記ストレス抑制システムは、さらに
上記出力部が以前に出力した各効果の結果に基づいて癒し効果を選択する選択部
を含んでもよい。 The stress suppression system may further include a selection unit that selects a healing effect based on the results of each effect previously output by the output unit.

上記測定部は、第１の時間毎に上記少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。
この場合、上記第１の時間は、時間帯に応じて変更されてもよい。 The measuring unit may measure at least one of the above parameters every first time.
In this case, the first time may be changed according to the time zone.

上記測定部は、上記出力部が上記癒し効果を発生させた後第２の時間経過後に上記少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。
この場合、上記第２の時間は、上記第１の時間以下であってもよい。 The measuring unit may measure at least one parameter after a second time has elapsed after the output unit has generated the healing effect.
In this case, the second time may be less than or equal to the first time.

上記分析部は、クラウド上の人工知能であってもよい。
この場合、上記人工知能が、複数のユーザの上記少なくとも１つのパラメータに基づいて、上記閾値を設定してもよい。 The analysis unit may be artificial intelligence on the cloud.
In this case, the artificial intelligence may set the threshold value based on at least one parameter of the plurality of users.

本技術によれば、ユーザがストレスを感じる前に癒し効果を発生させることで、ユーザのストレスを抑制することができる。なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載された何れかの効果であってもよい。 According to the present technology, it is possible to suppress the stress of the user by generating a healing effect before the user feels stress. The effects described here are not necessarily limited, and may be any of the effects described in the present disclosure.

本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスのハードウェア構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the hardware configuration of the wearable device which concerns on one Embodiment of this technique. 上記ウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional configuration of the said wearable device. 上記ウェアラブルデバイスの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of the said wearable device. 上記ウェアラブルデバイスの動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of the said wearable device. 上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図面である。It is a drawing which shows typically an example of the image displayed on the display part of the wearable device. 上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図面である。It is a drawing which shows typically an example of the image displayed on the display part of the wearable device. 上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像の一例を模式的に示す図面である。It is a drawing which shows typically an example of the image displayed on the display part of the wearable device. 上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される文字の一例を模式的に示す図面である。It is a drawing which shows typically an example of the character displayed on the display part of the wearable device. 上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される映像の一例を模式的に示す図面である。It is a drawing which shows typically an example of the image which is displayed on the display part of the wearable device. 本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the wearable device which concerns on one Embodiment of this technique. 本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of the wearable device which concerns on one Embodiment of this technique. ユーザ情報の一例を示す表である。It is a table which shows an example of user information.

以下、図面を参照して、本技術の実施の形態について説明する。 Hereinafter, embodiments of the present technology will be described with reference to the drawings.

＜第１の実施形態＞
本技術の第１の実施形態に係るストレス抑制システム１は、ウェアラブルデバイス１０を含む。以下、ウェアラブルデバイスとして腕時計型のウェアラブルデバイスを用いた例について説明する。 <First Embodiment>
The stress suppression system 1 according to the first embodiment of the present technology includes a wearable device 10. Hereinafter, an example in which a wristwatch-type wearable device is used as the wearable device will be described.

（ウェアラブルデバイスのハードウェア構成）
図１は、本技術の一実施形態に係るウェアラブルデバイスのハードウェア構成を示すブロック図である。ウェアラブルデバイス１０は、典型的には、腕時計型ウェアラブルデバイスである。 (Hardware configuration of wearable device)
FIG. 1 is a block diagram showing a hardware configuration of a wearable device according to an embodiment of the present technology. The wearable device 10 is typically a wristwatch-type wearable device.

ウェアラブルデバイス１０は、制御部１１、操作部１２、記憶部１３、通信インターフェース１４、音声入力部１５、及び音声出力部１６を有する。制御部１１は、上記各部の動作制御を行う。また、制御部１１は、上記各部との間で信号又はデータを送受信する。 The wearable device 10 includes a control unit 11, an operation unit 12, a storage unit 13, a communication interface 14, a voice input unit 15, and a voice output unit 16. The control unit 11 controls the operation of each of the above units. In addition, the control unit 11 transmits and receives signals or data to and from each of the above units.

制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含む。制御部１１のＣＰＵは、ＲＯＭ（Read Only Memory）に記録されたプログラムをＲＡＭ（Random Access Memory）にロードして実行する。 The control unit 11 includes a CPU (Central Processing Unit) and the like. The CPU of the control unit 11 loads the program recorded in the ROM (Read Only Memory) into the RAM (Random Access Memory) and executes it.

操作部１２は、タッチパネル等のポインティングデバイスである。操作部１２は、ユーザによる操作に対応する信号を生成する。操作部１２は、生成した信号を制御部１１に出力する。操作部１２は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）又は有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等の表示部１２ａを含む。 The operation unit 12 is a pointing device such as a touch panel. The operation unit 12 generates a signal corresponding to the operation by the user. The operation unit 12 outputs the generated signal to the control unit 11. The operation unit 12 includes a display unit 12a such as an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electroluminescence) display.

記憶部１３は、ＲＯＭと、ＲＡＭと、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の大容量の記憶装置を含む。ＲＯＭは、制御部１１が実行するプログラム及びデータ等を格納する。ＲＡＭには、ＲＯＭに格納されたプログラムがロードされる。 The storage unit 13 includes a ROM, a RAM, and a large-capacity storage device such as an HDD (Hard Disk Drive). The ROM stores programs, data, and the like executed by the control unit 11. The program stored in the ROM is loaded into the RAM.

通信インターフェース１４は、ネットワークＮに接続するためのインターフェースである。 The communication interface 14 is an interface for connecting to the network N.

音声入力部１５は、マイクロフォン、増幅器、Ａ／Ｄ変換器等を含む。音声入力部１５は、ユーザが入力した音声のデータを受け付ける。音声入力部１５は、入力されたデータをデジタル音声データに変換して制御部１１に出力する。 The voice input unit 15 includes a microphone, an amplifier, an A / D converter, and the like. The voice input unit 15 receives voice data input by the user. The voice input unit 15 converts the input data into digital voice data and outputs it to the control unit 11.

音声出力部１６は、スピーカ等を含む。ただし、音声の出力が可能であれば、どのようなデバイスであってもよい。音声出力部１６は、制御部１１から供給された音声データに対応する音声を出力する。
（ウェアラブルデバイスの機能的構成）
図２は、ウェアラブルデバイスの機能的構成を示すブロック図である。 The audio output unit 16 includes a speaker and the like. However, any device may be used as long as it can output audio. The voice output unit 16 outputs the voice corresponding to the voice data supplied from the control unit 11.
(Functional configuration of wearable device)
FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of a wearable device.

ウェアラブルデバイス１０は、ＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することにより、測定部１１１、判定部１１２、分析部１１３、及び出力部１１４として機能する。 The wearable device 10 functions as a measurement unit 111, a determination unit 112, an analysis unit 113, and an output unit 114 by executing a program stored in the ROM.

測定部１１１は、ユーザの生体情報を測定する。 The measuring unit 111 measures the biometric information of the user.

判定部１１２は、アクティブな状況又は非アクティブな状況におけるユーザの運動量を判定する。 The determination unit 112 determines the amount of exercise of the user in an active or inactive situation.

分析部１１３は、ユーザの生体情報を分析する。 The analysis unit 113 analyzes the biometric information of the user.

出力部１１４は、分析部による分析結果に応じた癒し効果を発生させる。 The output unit 114 generates a healing effect according to the analysis result by the analysis unit.

（ウェアラブルデバイスの動作）
図３及び図４は、ウェアラブルデバイスの動作を示すフローチャートである。 (Operation of wearable device)
3 and 4 are flowcharts showing the operation of the wearable device.

本実施形態において、測定部１１１は、ユーザの心拍数を測定する（ステップＳ１０１）。具体的には、測定部１１１は、周知の検出方法により、第１の時間（後述する）毎にユーザの心拍数を検出する。また、測定部１１１は、様々な状況におけるユーザの心拍数を検出する。様々な状況としては、アクティブな状況と非アクティブな状況とがある。アクティブな状況とは、例えば、運動時及び興奮時である。非アクティブな状況とは、例えば、着座時、睡眠時、及び勉強時である。測定部１１１は、検出した心拍数を表す信号を生体情報として分析部１１３に送信する。 In the present embodiment, the measuring unit 111 measures the user's heart rate (step S101). Specifically, the measuring unit 111 detects the user's heart rate every first time (described later) by a well-known detection method. In addition, the measuring unit 111 detects the user's heart rate in various situations. Various situations include active situations and inactive situations. Active situations are, for example, during exercise and excitement. Inactive situations are, for example, sitting, sleeping, and studying. The measurement unit 111 transmits a signal representing the detected heart rate to the analysis unit 113 as biological information.

判定部１１２は、アクティブな状況又は非アクティブな状況におけるユーザの運動量を判定する（ステップＳ１０２）。判定部１１２は、例えば、３軸加速度センサー等を含み、３軸加速度データに基づいてユーザの運動量を判定する。ただし、分析部１１３は、その他の周知の方法により、ユーザの運動量を判定してもよい。また、分析部１１３は、判定した運動量を「多」、「中」、「少」等のようにレベル分けする（以下、レベル分けされた運動量を「運動レベル」と称する）。ただし、レベル分けの数はこれに限られず、任意の数にレベル分けしてもよい。判定部１１２は、判定した運動レベルを表す信号を運動情報として分析部１１３に送信する。なお、以下、ユーザの現在の運動レベルが「多」で、心拍数が「１７２」であると想定する。 The determination unit 112 determines the amount of exercise of the user in an active situation or an inactive situation (step S102). The determination unit 112 includes, for example, a 3-axis acceleration sensor and the like, and determines the amount of exercise of the user based on the 3-axis acceleration data. However, the analysis unit 113 may determine the amount of exercise of the user by another well-known method. In addition, the analysis unit 113 classifies the determined momentum into levels such as “high”, “medium”, “low”, etc. (hereinafter, the leveled momentum is referred to as “exercise level”). However, the number of levels is not limited to this, and may be divided into arbitrary numbers. The determination unit 112 transmits a signal representing the determined motion level to the analysis unit 113 as motion information. Hereinafter, it is assumed that the user's current exercise level is "many" and the heart rate is "172".

分析部１１３は、生体情報と運動情報とを分析する（ステップＳ１０３）。具体的には、分析部１１３は、測定部１１１から送信された生体情報（心拍数「１７２」）と判定部１１２から送信された運動情報（運動レベル「多」）とを受信する。分析部１１３は、受信した生体情報及び運動情報に基づいて、後述する出力部１１４に癒し効果を発生させるか否かを決定する。 The analysis unit 113 analyzes the biological information and the motor information (step S103). Specifically, the analysis unit 113 receives the biological information (heart rate “172”) transmitted from the measurement unit 111 and the exercise information (exercise level “many”) transmitted from the determination unit 112. The analysis unit 113 determines whether or not to generate a healing effect on the output unit 114, which will be described later, based on the received biological information and exercise information.

分析部１１３は、ユーザの現在の心拍数が、ユーザの現在の運動レベルに対応する閾値を上回った場合、出力部１１４に癒し効果を発生させることを決定する。具体的には、分析部１１３は、記憶部１３のテーブル１３ａに記憶された、判定部１１２から送信された運転情報が示す運動レベルに対応する閾値を参照し、当該閾値と、測定部１１１から送信された生体情報が示す心拍数とを比較する。
（閾値の算出方法） The analysis unit 113 determines that the output unit 114 is to generate a healing effect when the user's current heart rate exceeds the threshold value corresponding to the user's current exercise level. Specifically, the analysis unit 113 refers to the threshold value corresponding to the exercise level indicated by the driving information transmitted from the determination unit 112 stored in the table 13a of the storage unit 13, and the threshold value and the measurement unit 111 Compare with the heart rate indicated by the transmitted biometric information.
(Calculation method of threshold value)

ここで、上記閾値の算出方法について説明する。分析部１１３は、生体情報及び運動情報に基づいて、通常の状態のユーザのパラメータを示す基準値と、ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される閾値とをあらかじめ算出しておく。図２のテーブル１３ａに、各運動レベルに対する基準値及び閾値の一例を示す。なお、テーブル１３ａには、心拍数の他に、体温及び血圧も示されている。また、図示しないが、テーブル１３ａには、後述のように、年齢や性別毎に基準値及び閾値が記録される。 Here, the method of calculating the threshold value will be described. The analysis unit 113 calculates in advance a reference value indicating the parameters of the user in the normal state and a threshold value set to suppress the user from becoming in a high stress state based on the biological information and the exercise information. deep. Table 13a of FIG. 2 shows an example of a reference value and a threshold value for each exercise level. In addition to the heart rate, the body temperature and blood pressure are also shown on the table 13a. Although not shown, the table 13a records reference values and threshold values for each age and gender, as will be described later.

分析部１１３は、上記運動レベル毎に基準値を算出する。基準値は、例えば、各運動レベルに対するパラメータの平均値である。当該平均値は、各パラメータに関する統計データを基に、年齢や性別毎に算出される。
一方、閾値は、上述のとおり、ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される値である。具体的には、閾値は、基準値より５〜２０％程度高くなるように設定される。この値は、通常の状態のユーザのパラメータの平均値より高い値であるが、ユーザが高ストレス状態にあるときのパラメータの平均値より低い値である。そのため、ユーザの現在のパラメータ値が閾値以上となったときに出力部１１４に癒し効果を発生させることにより、ユーザが高ストレス状態になる前に心拍数等を低下させることができ、その結果、ユーザが高ストレス状態になるのを防止することができる。 The analysis unit 113 calculates a reference value for each of the exercise levels. The reference value is, for example, the average value of the parameters for each exercise level. The average value is calculated for each age and gender based on the statistical data for each parameter.
On the other hand, the threshold value is a value set to suppress the user from becoming in a high stress state as described above. Specifically, the threshold value is set to be about 5 to 20% higher than the reference value. This value is higher than the average value of the parameters of the user in the normal state, but lower than the average value of the parameters when the user is in the high stress state. Therefore, by generating a healing effect on the output unit 114 when the current parameter value of the user exceeds the threshold value, the heart rate and the like can be lowered before the user becomes in a high stress state, and as a result, the heart rate and the like can be lowered. It is possible to prevent the user from becoming in a high stress state.

分析部１１３は、テーブル１３ａから、ユーザの年齢や性別に対応する閾値を取得する。ユーザの年齢や性別等のユーザ情報は、例えば、操作部１２等を介してユーザが入力したものを用いればよい。あるいは、それらユーザ情報がウェアラブルデバイス１０に既に記録されている場合には、当該記録済みのユーザ情報を用いてもよい。 The analysis unit 113 acquires the threshold value corresponding to the age and gender of the user from the table 13a. As the user information such as the age and gender of the user, for example, the information input by the user via the operation unit 12 or the like may be used. Alternatively, when the user information is already recorded in the wearable device 10, the recorded user information may be used.

分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。分析部１１３は、上述のように、テーブル１３ａに記憶された閾値を参照し、当該閾値と、測定部１１１から送信された生体情報が示す心拍数とを比較する。その結果、当該心拍数が閾値以上である場合、分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させると判定する。分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させると判定した場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、癒し効果を発生するよう出力部１１４に通知する。本例の場合、ユーザの現在の心拍数が「１７２」であり、運動レベル「多」における閾値が「１６１」であるため、分析部１１３は、出力部１１４に上記通知を行う。
一方、上記心拍数が閾値未満である場合、分析部１１３は、出力部１１４に癒し効果を発生させないと判定する。分析部１１３が出力部１１４に癒し効果を発生させないと判定した場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、処理はステップＳ１０１に戻る。 The analysis unit 113 determines whether or not to generate a healing effect on the output unit 114 (step S104). As described above, the analysis unit 113 refers to the threshold value stored in the table 13a, and compares the threshold value with the heart rate indicated by the biological information transmitted from the measurement unit 111. As a result, when the heart rate is equal to or higher than the threshold value, the analysis unit 113 determines that the output unit 114 is to generate a healing effect. When the analysis unit 113 determines that the output unit 114 generates a healing effect (step S104: Yes), the analysis unit 113 notifies the output unit 114 to generate the healing effect. In the case of this example, since the user's current heart rate is "172" and the threshold value at the exercise level "many" is "161", the analysis unit 113 notifies the output unit 114 of the above.
On the other hand, when the heart rate is less than the threshold value, the analysis unit 113 determines that the output unit 114 does not generate a healing effect. When the analysis unit 113 determines that the output unit 114 does not generate a healing effect (step S104: No), the process returns to step S101.

出力部１１４は、所定の癒し効果を発生させる（ステップＳ１０５）。具体的には、出力部１１４は、分析部から上記通知を受ける。通知を受けた出力部１１４は、以下のようにして、癒し効果を発生させる。 The output unit 114 produces a predetermined healing effect (step S105). Specifically, the output unit 114 receives the above notification from the analysis unit. The output unit 114 that has received the notification generates a healing effect as follows.

例えば、出力部１１４は、ウェアラブルデバイス１０の表示部１２ａ上に、ユーザにより選択された画像、アニメーション、又は映像を出力する。図５〜図９は、ウェアラブルデバイス１０の表示部１２ａに表示される画像等の一例を模式的に示す図面である。図５や図６に示すように、癒し効果は、例えば、ユーザの好みの人物やキャラクター等、ユーザを落ち着かせる画像であってもよい。また、図７に示すように、ユーザに休憩を促すような文字であってもよい。また、図８に示すように、ユーザに休憩を促すような文字と画像を組み合わせてもよい。その他、図９に示すように、ユーザを落ち着かせる影像等であってもよい。 For example, the output unit 114 outputs an image, animation, or video selected by the user on the display unit 12a of the wearable device 10. 5 to 9 are drawings schematically showing an example of an image or the like displayed on the display unit 12a of the wearable device 10. As shown in FIGS. 5 and 6, the healing effect may be an image that calms the user, such as a user's favorite person or character. Further, as shown in FIG. 7, the characters may be characters that urge the user to take a break. Further, as shown in FIG. 8, characters and images that urge the user to take a break may be combined. In addition, as shown in FIG. 9, an image or the like that calms the user may be used.

あるいは、上記癒し効果は、癒し音や好みの音楽等の音声等であってもよい。この場合、出力部１１４は、音声出力部１６を介して、当該音声を出力すればよい。また、出力部１１４は、上記画像等を表示部１２ａに出力するとともに、この音声を音声出力部１６を介して出力してもよい。 Alternatively, the healing effect may be a healing sound, a voice of favorite music, or the like. In this case, the output unit 114 may output the audio via the audio output unit 16. Further, the output unit 114 may output the above image or the like to the display unit 12a and output this sound via the audio output unit 16.

その他、癒し効果は、リズミカルな触覚刺激であってもよい。ウェアラブルデバイス１０は、ユーザの体表に触覚刺激を与えるための各種振動子（不図示）等を備えているものとする。以下、本例において、ここで出力部１１４が発生する効果は、「画像」であるとする。 In addition, the healing effect may be a rhythmic tactile stimulus. It is assumed that the wearable device 10 is provided with various oscillators (not shown) for giving a tactile stimulus to the user's body surface. Hereinafter, in this example, the effect generated by the output unit 114 here is assumed to be an “image”.

このように、癒し効果は、大きく３つの種類に分けられる。すなわち、癒し効果は、画像等の視覚的効果、音楽等の聴覚的効果、及び触覚刺激等の触覚的効果に分けられる。これら効果は、後述のように、任意に組み合わせて発生させることができる。 In this way, the healing effect can be roughly divided into three types. That is, the healing effect is divided into a visual effect such as an image, an auditory effect such as music, and a tactile effect such as a tactile stimulus. These effects can be generated in any combination as described later.

ステップＳ１０６において、測定部１１１は、ユーザの心拍数を再び計測する。具体的には、測定部１１１は、癒し効果を発生させてから第２の時間経過後に、ユーザの心拍数を計測する。第２の時間は、上記第１の時間と同じか、又は、それより短い時間とする。 In step S106, the measuring unit 111 measures the user's heart rate again. Specifically, the measuring unit 111 measures the user's heart rate after a second time has elapsed since the healing effect was generated. The second time is the same as or shorter than the first time.

ステップＳ１０７において、判定部１１２は、アクティブな状況又は非アクティブな状況におけるユーザの運動量を判定する。ステップＳ１０７は、ステップＳ１０２と同様なので、詳細な説明を省略する。 In step S107, the determination unit 112 determines the amount of exercise of the user in an active or inactive situation. Since step S107 is the same as step S102, detailed description thereof will be omitted.

ステップＳ１０８において、分析部１１３は、生体情報と運動情報とを分析する。ステップＳ１０８は、ステップＳ１０３と同様なので、詳細な説明を省略する。 In step S108, the analysis unit 113 analyzes the biological information and the exercise information. Since step S108 is the same as step S103, detailed description thereof will be omitted.

ステップＳ１０９において、分析部１１３は、癒し効果により、ユーザの心拍数が低下したか否かを判定する。具体的には、分析部１１３は、テーブル１３ａに記憶された閾値を参照し、当該閾値と、測定部１１１から送信された生体情報が示す心拍数とを比較する。ユーザの心拍数が閾値未満である場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０１に戻る。ユーザの心拍数が閾値以上である場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、処理はステップＳ１１０に進む。 In step S109, the analysis unit 113 determines whether or not the user's heart rate has decreased due to the healing effect. Specifically, the analysis unit 113 refers to the threshold value stored in the table 13a, and compares the threshold value with the heart rate indicated by the biological information transmitted from the measurement unit 111. If the user's heart rate is below the threshold (step S109: Yes), the process returns to step S101. When the user's heart rate is equal to or higher than the threshold value (step S109: No), the process proceeds to step S110.

ステップＳ１１０において、分析部１１３は、癒し効果を追加するか否かを判断する。具体的には、分析部１１３は、出力部１１４に発生させた癒し効果に、異なる種類の癒し効果を追加して発生させるか否かを判断する。異なる種類の癒し効果とは、例えば、上述の視覚的効果を出力部１１４に発生させた場合、聴覚的効果又は触覚的効果が該当する。本例では、出力部１１４に癒し効果として「画像（視覚的効果）」を表示させていたので、追加する効果は、聴覚的効果又は触覚的効果とする。なお、癒し効果を追加する順序は、視覚的効果、視覚的効果＋聴覚的効果、視覚的効果＋聴覚的効果＋触覚的効果のように、デフォルトで設定されていてもよい。勿論、ユーザが任意に癒し効果を追加する順序を設定してもよい。 In step S110, the analysis unit 113 determines whether or not to add a healing effect. Specifically, the analysis unit 113 determines whether or not to add a different type of healing effect to the healing effect generated in the output unit 114. The different types of healing effects correspond to, for example, an auditory effect or a tactile effect when the above-mentioned visual effect is generated in the output unit 114. In this example, since the output unit 114 is displaying an "image (visual effect)" as a healing effect, the effect to be added is an auditory effect or a tactile effect. The order in which the healing effects are added may be set by default, such as visual effects, visual effects + auditory effects, visual effects + auditory effects + tactile effects. Of course, the user may arbitrarily set the order in which the healing effect is added.

分析部１１３は、出力部１１４が視覚的効果、聴覚的効果、及び触覚的効果全てを同時に発生していない場合、癒し効果を追加すると判断し（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ１１１に進む。ステップＳ１１１において、分析部１１３は、出力部１１４に決定した癒し効果を発生させ、処理は、ステップＳ１０６に戻る。
一方、分析部１１３は、出力部１１４が視覚的効果、聴覚的効果、及び触覚的効果全てを同時に発生した場合、癒し効果を追加しないと判断し（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、処理はステップＳ１１２に進む。 The analysis unit 113 determines that the healing effect is added when the output unit 114 does not generate all the visual effect, the auditory effect, and the tactile effect at the same time (step S110: Yes), and the process proceeds to step S111. move on. In step S111, the analysis unit 113 generates the determined healing effect on the output unit 114, and the process returns to step S106.
On the other hand, the analysis unit 113 determines that the healing effect is not added when the output unit 114 simultaneously generates all the visual effect, the auditory effect, and the tactile effect (step S110: No), and the process proceeds to step S112. move on.

上記のように、出力部１１４が視覚的効果、聴覚的効果、及び触覚的効果全てを同時に発生させたにもかかわらず、ユーザの心拍数が低下しない場合、設定した閾値に問題があったものと考えられる。すなわち、当該閾値が高すぎたために、ユーザが既に高ストレス状態にあり、十分な癒し効果が得られなかったと考えられる。そこで、ステップＳ１１２において、分析部１１３は、閾値を変更する。具体的には、分析部１１３は、テーブル１３ａに記録されている閾値より低い閾値を算出し、算出した閾値をテーブル１３ａに登録する。例えば、分析部１１３は、設定した閾値より所定の割合（例えば、５％）だけ低い値（本例の場合、１６１×（１−０．０５）≒１５３）を新たな閾値として算出する。分析部１１３は、算出した閾値を記憶部１３のテーブル１３ａに登録する。以下、処理はステップＳ１０１に戻り、同様の処理が繰り返される。
（第１の時間） As described above, if the user's heart rate does not decrease even though the output unit 114 simultaneously generates all the visual effect, auditory effect, and tactile effect, there is a problem with the set threshold value. it is conceivable that. That is, it is considered that the user was already in a high stress state because the threshold value was too high, and a sufficient healing effect could not be obtained. Therefore, in step S112, the analysis unit 113 changes the threshold value. Specifically, the analysis unit 113 calculates a threshold value lower than the threshold value recorded in the table 13a, and registers the calculated threshold value in the table 13a. For example, the analysis unit 113 calculates a value (161 × (1-0.05) ≈ 153 in this example) that is lower than the set threshold value by a predetermined ratio (for example, 5%) as a new threshold value. The analysis unit 113 registers the calculated threshold value in the table 13a of the storage unit 13. Hereinafter, the process returns to step S101, and the same process is repeated.
(First time)

第１の時間は、例えば、本システムの導入後一週間程度は、５分とする。この時間は、ユーザの生活リズムやストレスに敏感な時間帯等に応じて変更する。例えば、ユーザが登校時間になるとストレスを感じやすい場合、その時間帯においては第１の時間を短くする（例えば、１分）。夜８時以降はユーザがストレスを感じにくいと判断された場合、その時間帯は第１の時間を長くする（例えば、１０分）。勿論、本技術はこれに限定されず、例えば、ユーザのウェアラブルデバイス１０の使用頻度等に応じて、適宜調整することができる。 The first time is, for example, 5 minutes for about one week after the introduction of this system. This time is changed according to the user's life rhythm, stress-sensitive time zone, and the like. For example, if the user is likely to feel stress when it comes to school time, the first time is shortened (for example, 1 minute) during that time. If it is determined that the user is less likely to feel stress after 8 pm, the first time is lengthened (for example, 10 minutes). Of course, the present technology is not limited to this, and for example, it can be appropriately adjusted according to the frequency of use of the wearable device 10 of the user.

＜第２の実施形態＞
図１０は、第２の実施形態に係るストレス抑制システム２の構成を示す図面である。図１０に示すように、ストレス抑制システム２は、出力部１１４としての電気刺激デバイス２０１を含む点でストレス抑制システム１と異なる。他の構成についてはストレス抑制システム１と同様であるので同一の符号を付し、その説明を省略する。 <Second embodiment>
FIG. 10 is a drawing showing the configuration of the stress suppression system 2 according to the second embodiment. As shown in FIG. 10, the stress suppression system 2 differs from the stress suppression system 1 in that it includes an electrical stimulation device 201 as an output unit 114. Since the other configurations are the same as those of the stress suppression system 1, the same reference numerals are given and the description thereof will be omitted.

第２の実施形態に係るストレス抑制システム２は、ウェアラブルデバイス２０と、電気刺激デバイス２０１とを含む。電気刺激デバイス２０１は、ウェアラブルデバイス２０の通信インターフェース１４から信号を受信する無線通信部２０２と、生体に電気刺激信号を印加する電気刺激部２０３とを含む。 The stress suppression system 2 according to the second embodiment includes a wearable device 20 and an electrical stimulation device 201. The electrical stimulation device 201 includes a wireless communication unit 202 that receives a signal from the communication interface 14 of the wearable device 20, and an electrical stimulation unit 203 that applies an electrical stimulation signal to a living body.

無線通信部２０２は、通信インターフェース１４を介して、分析部１１３から癒し効果を発生させる通知を受ける。無線通信部２０２と通信インターフェース１４との間で行われる無線通信の規格としては、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）等の公知の規格を用いることができる。 The wireless communication unit 202 receives a notification from the analysis unit 113 to generate a healing effect via the communication interface 14. As a standard for wireless communication performed between the wireless communication unit 202 and the communication interface 14, known standards such as Bluetooth (registered trademark), ZigBee (registered trademark), and Wi-Fi (registered trademark) can be used. ..

無線通信部２０２が分析部１１３から通知を受けると、電気刺激部２０３は、電気刺激による癒し効果を発生させる。以下、当該電気刺激による癒し効果について説明する。 When the wireless communication unit 202 receives the notification from the analysis unit 113, the electrical stimulation unit 203 generates a healing effect by the electrical stimulation. Hereinafter, the healing effect of the electrical stimulation will be described.

電気刺激部２０３は、２つ以上の電気刺激用電極２０３ａを含む。電気刺激用電極２０３ａは、ユーザの体表面に互いに離間して配置される。電気刺激部２０３は、電気刺激用電極２０３ａを介して生体に電気刺激信号を印加する。一方の電気刺激用電極２０３ａに印加された電流がユーザの体内を通り、他の電気刺激用電極２０３ａへ流れる。これにより、ユーザの筋肉繊維や神経が刺激され、種々の感覚や、筋肉運動を引き起こす。その結果、リラックス効果やマッサージ効果が発生する。 The electrical stimulation unit 203 includes two or more electrical stimulation electrodes 203a. The electrical stimulation electrodes 203a are arranged apart from each other on the body surface of the user. The electrical stimulation unit 203 applies an electrical stimulation signal to the living body via the electrical stimulation electrode 203a. The current applied to one of the electrical stimulation electrodes 203a passes through the user's body and flows to the other electrical stimulation electrode 203a. As a result, the user's muscle fibers and nerves are stimulated, causing various sensations and muscle movements. As a result, a relaxing effect and a massage effect are generated.

第２の実施形態においては、以上のようにして、癒し効果を発生させる。ただし、電気刺激部２０３の構成は上記のものに限られず、電気刺激によりリラックス効果やマッサージ効果等を発生させるものであれば、公知の電気刺激デバイスを用いてもよい。 In the second embodiment, the healing effect is generated as described above. However, the configuration of the electrical stimulation unit 203 is not limited to the above, and a known electrical stimulation device may be used as long as it produces a relaxing effect, a massage effect, or the like by electrical stimulation.

＜第３の実施形態＞
図１１は、第３の実施形態に係るストレス抑制システム３の機能的構成を示すブロック図である。図１１に示すように、ストレス抑制システム３は、分析部１１３がクラウド上の人工知能３０１である点でストレス抑制システム１と異なる。他の構成についてはストレス抑制システム１と同様であるので同一の符号を付し、その説明を省略する。 <Third embodiment>
FIG. 11 is a block diagram showing a functional configuration of the stress suppression system 3 according to the third embodiment. As shown in FIG. 11, the stress suppression system 3 differs from the stress suppression system 1 in that the analysis unit 113 is an artificial intelligence 301 on the cloud. Since the other configurations are the same as those of the stress suppression system 1, the same reference numerals are given and the description thereof will be omitted.

第３の実施形態に係るストレス抑制システム３は、ウェアラブルデバイス３０と、人工知能３０１とを含む。人工知能３０１は、通信部３０２と、学習部３０３と、ＤＢ記憶部３０４と、閾値出力部３０５とを含む。 The stress suppression system 3 according to the third embodiment includes a wearable device 30 and an artificial intelligence 301. The artificial intelligence 301 includes a communication unit 302, a learning unit 303, a DB storage unit 304, and a threshold output unit 305.

学習部３０３は、ウェアラブルデバイス３０から、通信部３０２を介してユーザ情報を受信する。当該ユーザ情報には、上記生体情報及び運動情報の他、ユーザ名等のユーザを特定する情報が含まれる。学習部３０３は、受信した生体情報と運動情報をユーザ名等に関連付けてユーザ情報データベース（ＤＢ）３０４ａに記憶する。図１２に、ユーザ情報ＤＢ３０４ａに記憶されたユーザ情報の一例を示す。図１２の例では、ユーザの年齢や性別、疾患名等、各パラメータに影響を及ぼすと考えられる各種データも記憶されている。 The learning unit 303 receives user information from the wearable device 30 via the communication unit 302. In addition to the biometric information and exercise information, the user information includes information that identifies the user, such as a user name. The learning unit 303 associates the received biological information and exercise information with a user name or the like and stores them in the user information database (DB) 304a. FIG. 12 shows an example of user information stored in the user information DB 304a. In the example of FIG. 12, various data that are considered to affect each parameter such as the age, sex, and disease name of the user are also stored.

学習部３０３は、ユーザ情報ＤＢ３０４ａに記憶されたユーザ情報を学習データとして用いてサポートベクターマシン、ニューラルネットワーク等の教師あり機械学習を行い、分類モデルを構築する。学習部３０３は、構築した分類モデルをモデルＤＢ３０４Ｂに記憶する。なお、教師データとしては、例えば、ユーザが高ストレス状態になった回数が少なく（例えば、０）、癒し効果の発生頻度も少ない閾値を用いることができる。 The learning unit 303 uses the user information stored in the user information DB 304a as learning data to perform supervised machine learning such as a support vector machine and a neural network, and constructs a classification model. The learning unit 303 stores the constructed classification model in the model DB 304B. As the teacher data, for example, a threshold value can be used in which the number of times the user is in a high stress state is small (for example, 0) and the frequency of occurrence of the healing effect is low.

閾値出力部３０５は、ウェアラブルデバイス３０から受信したユーザ情報にモデルＤＢ３０４Ｂに記憶された分類モデルを適用することにより、上記基準値及び閾値を算出する。閾値出力部３０５は、ユーザ情報ＤＢ３０４ａに記憶された閾値を参照し、当該閾値と、生体情報が示す心拍数とを比較する。その結果、当該心拍数が閾値以上である場合、閾値出力部３０５は、癒し効果を発生するようウェアラブルデバイス３０に通知する。 The threshold value output unit 305 calculates the reference value and the threshold value by applying the classification model stored in the model DB 304B to the user information received from the wearable device 30. The threshold value output unit 305 refers to the threshold value stored in the user information DB 304a, and compares the threshold value with the heart rate indicated by the biological information. As a result, when the heart rate is equal to or higher than the threshold value, the threshold value output unit 305 notifies the wearable device 30 to generate a healing effect.

（変形例）
上記各実施形態では、測定部１１１は、ユーザの心拍数を測定した。しかし、本技術はこれに限られず、測定部１１１は、心拍数の他に、体温、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定してもよい。この場合、測定部１１１は、測定するパラメータに応じて、そのパラメータを測定するための各種デバイスを備えていてもよい。 (Modification example)
In each of the above embodiments, the measuring unit 111 measured the user's heart rate. However, the present technology is not limited to this, and the measuring unit 111 may measure at least one parameter of body temperature, blood pressure, electrocardiogram, sweat, and blood glucose level in addition to the heart rate. In this case, the measuring unit 111 may be provided with various devices for measuring the parameters according to the parameters to be measured.

上記各実施形態では、癒し効果は、ユーザにより選択された。しかし、本技術はこれに限られず、癒し効果が自動的に選択されてもよい。例えば、ウェアラブルデバイス１０は、出力部１１４が以前に出力した各効果の結果に基づいて癒し効果を選択する選択部をさらに含む。選択部は、ユーザにとって最も有効な癒し効果を選択する。癒し効果がどれほど有効であるかは、癒し効果によりどれだけ早くユーザのパラメータが基準値近くまで戻ったか（すなわち、癒し効果がどれだけ有効であったか）等に基づいて判定すればよい。 In each of the above embodiments, the healing effect was selected by the user. However, this technique is not limited to this, and the healing effect may be automatically selected. For example, the wearable device 10 further includes a selection unit that selects a healing effect based on the result of each effect previously output by the output unit 114. The selection unit selects the most effective healing effect for the user. How effective the healing effect may be determined based on how quickly the user's parameters return to near the reference value due to the healing effect (that is, how effective the healing effect is).

上記各実施形態では、分析部１１３は、生体情報及び運動情報に基づいて、基準値と閾値とを算出した。しかし、本技術はこれに限られず、分析部１１３は、生体情報及び運動情報の他に、環境情報（例えば、騒音レベル、光度、人混み、混雑、気候、活動内容（授業中、通勤中））に基づいて、基準値と閾値とを算出してもよい。また、当該環境情報に応じて、第１の時間を調節してもよい。例えば、騒音や光に対して感覚過敏のあるユーザに対しては、光度や騒音レベルに応じて、第１の時間を短くしてもよい。 In each of the above embodiments, the analysis unit 113 calculates the reference value and the threshold value based on the biological information and the exercise information. However, this technology is not limited to this, and the analysis unit 113 provides environmental information (for example, noise level, light intensity, crowd, congestion, climate, activity content (during class, commuting)) in addition to biological information and exercise information. The reference value and the threshold value may be calculated based on. In addition, the first time may be adjusted according to the environmental information. For example, for a user who is hypersensitive to noise or light, the first time may be shortened depending on the luminous intensity or noise level.

また、上記各実施形態におけるウェアラブルデバイスは、癒し効果を発生したことを、別のデバイスに通知してもよい。例えば、子供が当該ウェアラブルデバイスを着用している場合において、癒し効果を発生したときは、その旨を通知する電子メールを保護者の情報処理装置（携帯電話、ＰＣ等）に送信してもよい。 In addition, the wearable device in each of the above embodiments may notify another device that the healing effect has occurred. For example, when a child is wearing the wearable device and a healing effect occurs, an e-mail notifying the effect may be sent to a parent's information processing device (mobile phone, PC, etc.). ..

（まとめ）
近年、ユーザの生体情報を検出することができるウェアラブルデバイスの開発が進められている。当該ウェアラブルデバイスにより検出された血圧や心拍数等のパラメータが異常値を示している場合、ユーザはストレスを感じていることが多い。ユーザは、ウェアラブルデバイスを用いて心拍数を測定した時点において既にストレスを感じていることになる。したがって、従来のウェアラブルデバイスでは、ユーザのストレスを抑制するのは困難であった。これに対し、本技術によれば、ユーザがストレスを感じる前に癒し効果を発生させることにより、ユーザのストレスを抑制することができる。
例えば、自閉症の患者が、本技術を適用したウェアラブルデバイスを着用することで、高ストレス状態になってパニック障害を引き起こすのを抑制することができる。 (Summary)
In recent years, the development of wearable devices capable of detecting the biological information of users has been promoted. When parameters such as blood pressure and heart rate detected by the wearable device show abnormal values, the user is often stressed. The user is already stressed when the heart rate is measured using the wearable device. Therefore, it has been difficult for conventional wearable devices to suppress user stress. On the other hand, according to the present technology, the stress of the user can be suppressed by generating the healing effect before the user feels the stress.
For example, a patient with autism can be prevented from becoming highly stressed and causing panic disorder by wearing a wearable device to which the present technology is applied.

さらに、本技術は、以下の構成とすることも可能である。
（１）
ユーザの体温、心拍数、血圧、心電図、汗、及び血糖値のうち少なくとも１つのパラメータを測定する測定部と、
上記測定により得られたデータを分析する分析部と、
上記分析部による分析結果に応じて癒し効果を発生させる出力部と
を含むウェアラブルデバイスを具備する
ストレス抑制システム。
（２）
（１）に記載のストレス抑制システムであって、
上記測定部は、様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータを測定し、
上記分析部は、上記様々な状況における上記ユーザの上記少なくとも１つのパラメータ基づいて、上記ユーザが高ストレス状態になるのを抑制するために設定される閾値を設定し、
上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させる
ストレス抑制システム。
（３）
（２）に記載のストレス抑制システムであって、
上記様々な状況は、
運動時及び興奮時を含むアクティブな状況と、
着座時、睡眠時、及び勉強時を含む非アクティブな状況と
を含む
ストレス抑制システム。
（４）
（３）に記載のストレス抑制システムであって、
上記ウェアラブルデバイスは、上記アクティブな状況又は上記非アクティブな状況における上記ユーザの運動量を判定する判定部をさらに含み
上記分析部は、上記判定部により判定された運動量のレベル毎に上記閾値を設定し、
上記出力部は、上記ユーザの現在の上記少なくとも１つのパラメータが、上記ユーザの現在の運動量に対応する上記閾値以上である場合に、上記癒し効果を発生させる
ストレス抑制システム。
（５）
（１）〜（４）のいずれか１つに記載のストレス抑制システムであって、
上記癒し効果は、上記ウェアラブルデバイスの表示部に表示される画像、アニメーション、若しくは映像、又は上記出力部から出力される音声若しくは触覚刺激である
ストレス抑制システム。
（６）
（５）に記載のストレス抑制システムであって、
上記癒し効果は、上記ユーザにより選択される
ストレス抑制システム。
（７）
（５）に記載のストレス抑制システムであって、さらに
上記出力部が以前に出力した各効果の結果に基づいて癒し効果を選択する選択部
を含む
ストレス抑制システム。
（８）
（１）〜（７）のいずれか１つに記載のストレス抑制システムであって、
上記測定部は、第１の時間毎に上記少なくとも１つのパラメータを測定し、
上記第１の時間は、時間帯に応じて変更される
ストレス抑制システム。
（９）
（８）に記載のストレス抑制システムであって、
上記測定部は、上記出力部が上記癒し効果を発生させた後第２の時間経過後に上記少なくとも１つのパラメータを測定し、
上記第２の時間は、上記第１の時間以下である
ストレス抑制システム。
（１０）
（１）〜（９）のいずれか１つに記載のストレス抑制システムであって、
上記分析部は、クラウド上の人工知能であり、
上記人工知能が、複数のユーザの上記少なくとも１つのパラメータに基づいて、上記閾値を設定する
ストレス抑制システム。 Further, the present technology can also have the following configurations.
(1)
A measuring unit that measures at least one of the user's body temperature, heart rate, blood pressure, electrocardiogram, sweat, and blood glucose level.
An analysis unit that analyzes the data obtained by the above measurements,
A stress suppression system including a wearable device including an output unit that generates a healing effect according to the analysis result by the above analysis unit.
(2)
The stress suppression system according to (1).
The measuring unit measures at least one parameter of the user in various situations.
The analysis unit sets a threshold value set to suppress the user from becoming in a high stress state based on at least one parameter of the user in the various situations.
The output unit is a stress suppression system that generates the healing effect when the current at least one parameter of the user is equal to or higher than the threshold value.
(3)
The stress suppression system according to (2).
The above various situations
Active situations, including during exercise and excitement,
A stress control system that includes inactive situations, including sitting, sleeping, and studying.
(4)
The stress suppression system according to (3).
The wearable device further includes a determination unit for determining the momentum of the user in the active situation or the inactive situation, and the analysis unit sets the threshold value for each level of the momentum determined by the determination unit. ,
The output unit is a stress suppression system that generates the healing effect when the current at least one parameter of the user is equal to or more than the threshold value corresponding to the current momentum of the user.
(5)
The stress suppression system according to any one of (1) to (4).
The healing effect is an image, animation, or video displayed on the display unit of the wearable device, or a voice or tactile stimulus output from the output unit, which is a stress suppression system.
(6)
The stress suppression system according to (5).
The healing effect is a stress suppression system selected by the user.
(7)
The stress suppression system according to (5), further including a selection unit that selects a healing effect based on the result of each effect previously output by the output unit.
(8)
The stress suppression system according to any one of (1) to (7).
The measuring unit measures at least one of the above parameters every first time.
The first time is a stress suppression system that changes according to the time of day.
(9)
The stress suppression system according to (8).
The measuring unit measures at least one parameter after a second time elapses after the output unit generates the healing effect.
The second time is a stress suppression system that is equal to or less than the first time.
(10)
The stress suppression system according to any one of (1) to (9).
The above analysis department is artificial intelligence on the cloud,
A stress suppression system in which the artificial intelligence sets the threshold value based on at least one parameter of a plurality of users.

１ウェアラブルデバイス
１１１測定部
１１２判定部
１１３分析部
１１４出力部 1 Wearable device 111 Measuring unit 112 Judging unit 113 Analytical unit 114 Output unit

Claims

A measuring unit that measures at least one of the user's body temperature, heart rate, blood pressure, electrocardiogram, sweat, and blood glucose level.
An analysis unit that analyzes the data obtained by the measurement,
A stress suppression system including a wearable device including an output unit that generates a healing effect according to the analysis result by the analysis unit.

The stress suppression system according to claim 1.
The measuring unit measures at least one parameter of the user in various situations.
The analysis unit sets a threshold set to prevent the user from becoming highly stressed, based on the user's at least one parameter in the various situations.
The output unit is a stress suppression system that generates the healing effect when the current at least one parameter of the user is equal to or higher than the threshold value.

The stress suppression system according to claim 2.
The various situations mentioned above
Active situations, including during exercise and excitement,
A stress control system that includes inactive situations, including sitting, sleeping, and studying.

The stress suppression system according to claim 3.
The wearable device further includes a determination unit for determining the momentum of the user in the active or inactive situation, and the analysis unit sets the threshold value for each level of the momentum determined by the determination unit. ,
The output unit is a stress suppression system that generates the healing effect when the current at least one parameter of the user is equal to or more than the threshold value corresponding to the current momentum of the user.

The stress suppression system according to any one of claims 1 to 4.
The healing effect is an image, animation, or video displayed on the display unit of the wearable device, or a voice or tactile stimulus output from the output unit, which is a stress suppression system.

The stress suppression system according to claim 5.
The healing effect is a stress suppression system selected by the user.

The stress suppression system according to claim 5, further comprising a selection unit that selects a healing effect based on the result of each effect previously output by the previous term output unit.

The stress suppression system according to any one of claims 1 to 7.
The measuring unit measures at least one parameter every first time.
The first time is a stress suppression system that changes according to the time of day.

The stress suppression system according to claim 8.
The early measurement unit measures at least one parameter after a second time elapses after the output unit generates the healing effect.
The stress suppression system in which the second time is equal to or less than the first time.

The stress suppression system according to any one of claims 1 to 9.
The analysis unit is artificial intelligence on the cloud.
A stress suppression system in which the artificial intelligence sets the threshold value based on the at least one parameter of a plurality of users.