JP2021060221A - 健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】日々の生活の中での体調のわずかな変化を検出し、企業における従業員の健康管理に有効に利用することができる健康モニタリングシステムを提供する。【解決手段】本発明の健康モニタリングシステムは、ユーザの排尿から尿成分を分析する尿成分分析部と、尿成分分析部により分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する健康状態判定部と、健康状態判定部により判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体の管理部門に提供する健康情報提供部と、を備えている。【選択図】図１

Description

本発明は、健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法、および健康モニタリングプログラムに関する。

企業等の団体における経営のリスク管理として、従業員の健康管理を適切に行うことが求められている。このような健康管理方法として、健康診断の定期健診を受診させる方法がある。
例えば、下記特許文献１には、定期健診の結果を用いて、企業における従業員の健康管理を行う健康管理システムが開示されている。

特開２０１３−３６８１７号公報

しかしながら、年に一回のように、一定の期間毎に行われる定期健診では、日々の生活の中での体調の変化を検出しにくいという問題があった。

そこで、本発明は、日々の生活の中での体調の変化を検出し、企業における従業員の健康管理に有効に利用することができる健康モニタリングシステム、健康モニタリング方法および健康モニタリングプログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る健康モニタリングシステムは、ユーザの排尿から尿成分を分析する尿成分分析部と、尿成分分析部により分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する健康状態判定部と、健康状態判定部により判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体の管理部門に提供する健康情報提供部と、を備えている。

また、ユーザが使用する便器に設置され、ユーザの排尿が掛かった際に生じる電位差を測定するとともに、尿成分分析部に、電位差の測定データを提供する測定装置を備え、測定装置は、団体の管轄する建屋のトイレに設けられた便器に設置されてもよい。

また、健康状態判定部は、尿成分値の経時的変化を検知し、尿成分の理想値からの乖離傾向を把握することで、ユーザの健康状態を判定してもよい。

また、尿成分値とは、少なくとも尿中電解質の分析結果、および尿流量の測定結果のうちの少なくとも一方を含んでもよい。

また、健康状態判定部は、団体における組織毎に、所属するユーザの健康状態を判定することにより、各組織の健康状態を判定してもよい。

また、本発明の健康モニタリング方法は、コンピュータが、ユーザの排尿から尿成分を分析する尿成分分析ステップと、尿成分分析ステップにより分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する健康状態評価ステップと、健康状態評価ステップにより判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体の管理部門に提供する健康情報提供ステップと、を実行する。

また、本発明の健康モニタリングプログラムは、コンピュータに、ユーザの排尿から尿成分を分析する尿成分分析機能と、尿成分分析機能により分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する健康状態評価機能と、健康状態評価機能により判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体の管理部門に提供する健康情報提供機能と、を実現させる。

本発明に係る健康モニタリングシステムでは、尿成分分析部が、ユーザの排尿から尿成分を分析し、健康状態判定部が、分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する。そして、健康情報提供部が、健康状態判定部により判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体の管理部門に提供する。これにより、ユーザの日常的に行われる排尿行為を利用して、日々の生活の中での体調の変化を検出し、例えば企業における従業員の健康管理に有効に利用することができる。

健康モニタリングシステムの構成の一例を示すシステム図である。 健康モニタリングシステムの実施形態の構成の一例を示すブロック図である。 健康モニタリングシステムにおける測定装置の使用時の外観図である。 ユーザが所属する団体の組織全体における健康状態の評価結果を示す図である。 ユーザが所属する団体の一部署における健康状態の評価結果を示す図である。 健康モニタリングシステムにおける評価結果のうち、アラート数の月次推移を示す図である。 団体に所属するユーザのうち、健康モニタリングシステムにより処理の人数を示す図である。 測定装置の測定部における（ａ）斜視図、（ｂ）平面図である。 健康モニタリングシステムが記憶するデータベースのデータ構成例を示すデータ概念図である。 健康モニタリングシステムが実行する処理の全体を示すフローチャートである。 健康モニタリングシステムが実行する処理のうち、尿成分分析ステップを詳述するフローチャートである。 健康モニタリングシステムの測定・分析結果と疾病などの情報の対応付けのデータ構成の例を示すデータ概念図である。

以下、本発明の一実施態様について、図面を参照しながら説明する。
＜概要＞
図１は、本発明に係る健康モニタリングシステム５００の構成の一例を示すシステム図である。

図１に示すように、本発明の健康モニタリングシステム５００は、会社等の団体１５０が、所属する複数のユーザの健康管理を円滑に行うために用いるシステムである。このような団体１５０としては会社に限られず、学校や病院、その他各種の非営利団体等であってもよい。

健康モニタリングシステム５００は、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００を備えている。サーバ１００は、ネットワーク４００を介して測定装置２００およびユーザ端末３００に接続されている。
なお、図１において、説明を簡単にするためにサーバ１００、測定装置２００は各々１台だけ示してあるが、それぞれ複数台設けてもよい。

ユーザ端末３００の具体的な機器は、図示のように、スマートフォンやパーソナルコンピュータに限定されず、少なくとも通信機能と表示機能とを備えている各種の機器、例えば、タブレット端末、その他の電子機器であってもよい。また、ユーザ端末３００は、ユーザ個人が使用する端末３００Ａにより実現されてもよいし、ユーザが所属する団体１５０の管理部門が使用する端末３００Ｂとして実現されてもよい。
さらに、当該システムは、クラウドサービス（パブリッククラウド、プライベートクラウドいずれも含む）を用いてもよいし、対象となる団体１５０が管理する建屋設内に、共用または専用サーバを設けて健康モニタリングを行ってもよい。

ユーザ端末３００は、本発明の一実施形態による健康モニタリングシステム５００の一部である健康状態のモニタリング結果（分析結果、推測結果含む）を表示するアプリケーション（以降、「ヘルスモニタリングアプリ」という）を搭載している。
図３に示すように、ユーザ端末３００におけるヘルスモニタリングアプリの表示を閲覧して自身の健康状態をチェックすることができる。

健康モニタリングシステム５００は、一例として、図３に示すように、測定装置２００の測定部２１０を既設の小便器に設置し、測定部２１０に掛かる小便器の使用者の排尿に関する尿成分値を測定し、サーバ１００において当該測定された尿成分値に基づいて、使用者の疾病を推測する。
ここで、「尿成分値」とは、使用者の排尿に関する種々の情報をいい、排尿の尿量、尿温、尿成分等を含んで構成してもよい。

すなわち、健康モニタリングシステム５００は、仕事場で、ユーザが普段と変わらないタイミングで、通常の排尿行為を行うだけで、疾病の兆候や陽性陰性等を判定することができる。
これにより、簡易的で使い勝手がよく、持続可能性の高い健康モニタリングサービスを提供する。ここで、疾病の兆候とは未だ疾病に罹患していないが、症状が進むと疾病に罹患することが予見される特徴を指す。疾病の陽性陰性とは、疾病に罹患している（陽性）か、罹患していない（陰性）か、の判断を指す。

また、健康モニタリングシステム５００は、仕事場への適用に限定されず、介護施設や病院においても、職員や患者の健康管理に利用することもでき、運営側のリスク軽減を図ることができる。
なお、本例では、クラウドコンピューティング形式を用いた例を示したが、これに限定されず、例えば、測定装置２００単体または測定装置２００およびユーザ端末３００で健康モニタリングシステム５００を構成してもよい。すなわち、測定装置２００あるいはユーザ端末３００にサーバ１００の機能を持たせてもよい。

また、以下の説明では、クラウドサービスを用いたサービスの例を示したが、人工知能（例えば、ディープラーニングや機械学習などによるもの）を用いたクラウドドクターサービス（例えば、ネットワーク越しに患者の健康状態や体調の診療するサービス）やクラウドマザーサービス（例えば、ネットワーク越しに子供の健康状態や体調のモニタリングするサービス）に用いることもできる。

＜構成＞
以下、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００の構成について説明する。図２は、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００の機能構成の一例を示すブロック図である。
なお、各機器の動作環境および状況等に応じて、サーバ１００、測定装置２００、ユーザ端末３００間で、各機能部の配置を適宜変更してもよい。例えば、サーバ１００の補正部１２１Ａ、分析部１２１Ｂ、推測部１２１Ｃのうちの少なくともいずれかを、測定装置２００の制御部２３０に配置してもよいし、ユーザ端末３００の制御部３２０に配置してもよい。また、各機能部の機能を任意に併合、分離してもよい。

図２に示すように、サーバ１００は、通信部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０を含んで構成される。
サーバ１００は、多段構成とすることができ、例えば、施設内に設置するサーバ（中継サーバ）と、複数の施設を含む特定のエリアまたは全てのエリアを包括するサーバから構成してもよい。
中継サーバが所定の情報を送信するタイミングとしては、（１）周期的に（例えば、記憶部１３０のキャパシティ等を考慮して定めた一定時間ごとに）、（２）記憶部２５０の記憶容量に閾値を設定して当該閾値に達した際などを送信するタイミングとしてもよい。なお、送信するタイミングは、どのようなタイミングであってもよく、これらの例に限定されない。例えば、ユーザが所定の情報を送信するタイミングを指定してもよい。

通信部１１０は、受信部１１１および送信部１１２を備え、ネットワーク４００を介して、測定装置２００およびユーザ端末３００との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。

受信部１１１は、ネットワーク４００を介して、制御部１２０の制御に従って、各測定装置２００および各ユーザ端末３００から測定データ等を受信し、当該測定データを制御部１２０に伝達する機能を有する。具体的には、受信部１１１は、電圧情報、および使用者を識別するユーザ識別情報を受信し、制御部１２０に伝達する。

送信部１１２は、ネットワーク４００を介して、制御部１２０の制御に従って、各測定装置２００に制御データ等および各ユーザ端末３００にモニタリング結果データ等を送信する機能を有する。
具体的には、例えば、送信部１１２は、ユーザ識別部２２０の制御のための記憶部１３０に記憶する使用者情報（例えば、ＩＤ情報など）、測定部２１０の測定およびユーザ識別部２２０の識別に必要な動的パラメータデータ等を測定装置２００に送信する。使用者情報とは、排尿を行ったユーザを特定することができる情報を指す。
また、送信部１１２は、分析した尿成分に係る分析結果、推測された疾病の陽性および陰性に係る推測結果等のモニタリング結果を表す表示データを、ユーザ端末３００に送信する。

制御部１２０は、サーバ１００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。制御部１２０は、尿成分分析部１２１、健康状態判定部１２２、および健康情報提供部１２３を備えている。
尿成分分析部１２１は、補正部１２１Ａ、分析部１２１Ｂおよび推測部１２１Ｃを含んで構成されている。尿成分分析部１２１は、ユーザの排尿から尿成分を分析する。

また、制御部１２０は、分析部１２１Ｂが分析結果を出力すると、ユーザ端末３００の表示部３３０にテキスト、表またはグラフで表示するための表示データを生成する。
また、制御部１２０は、推測部１２１Ｃが推測結果を出力すると、ユーザ端末３００の表示部３３０にテキスト、表またはグラフで表示するための表示データを生成する。
制御部１２０は、当該生成した表示データをユーザ端末３００に送信するために、送信部１１２に伝達する。

補正部１２１Ａは、測定装置２００が便器に設置されてからの経過した時間に基づいて、電圧情報を補正する。
測定装置２００の測定部２１０に含まれる電極部２１１、温度測定部２１２は、時間経過とともに、測定の精度が劣化する可能性がある。例えば、電極部２１１は、排尿が掛かった二つの電極間の電位差を計測するが、当該測定する電位差の精度は時間経過とともに劣化する。そこで、補正部１２１Ａは、電極部２１１が便器に設置されてからの経過時間に基づいて、当該電極部２１１が計測した電位差を補正する。

補正部１２１Ａが、経過時間に基づいて補正する場合の補正量は、予め設定されていてもよい。補正部１２１Ａは、予め設定された補正量に基づいて、測定部２１０が便器に設定されてからの経過時間に基づいて、測定結果（例えば、電圧情報）を補正する。
例えば、補正部１２１Ａは、所定の時間が経過することで劣化する電極の測定精度に基づいて予め設定された精度補正量を用いて、電極部２１１が計測した電位差を補正する。
また、補正部１２１Ａは、測定部２１０が設置される環境により、予め設定された環境補正量に基づいて、電極部２１１が計測した電位差を補正してもよいし、精度補正量と環境補正量との双方を用いて補正を行ってもよい。

例えば、補正部１２１Ａは、測定部２１０が設置される地域に基づいて、測定結果（例えば、電圧情報）を補正するための補正モデルを作成する。
なお、補正部１２１Ａが作成する補正モデルは、必ずしも地域や形状情報に限られず、便器の使用頻度や使用環境など、種々の情報に基づいて作成してもよい。ここで、使用環境とは、小便器に使用される水質、薬液などの含有量、小便器の形状、小便器や測定部２１０の使用に伴う経年劣化等を意味する。

また、補正部１２１Ａは、測定部２１０の経時劣化に関する過去の履歴に基づいて、補正モデルを作成してもよい。例えば、補正部１２１Ａは、複数の測定部２１０の経時劣化に関する過去の履歴に基づいて、当該複数の測定部２１０の経時劣化の平均値を算出し、当該平均値に基づいて、補正モデルを作成してもよい。
そして、補正部１２１Ａは、作成した補正モデルに基づいて、測定部２１０が測定した測定結果を補正する。

ここで、測定部２１０の経時劣化は、例えば同じ地域で使用されている場合であっても、便器の使用頻度や使用環境、測定装置２００の装置間の装置差などに応じて、互いに異なる場合がある。
例えば、一の測定装置２００の測定部２１０の経時劣化は、他の測定装置２００の測定部２１０の経時劣化に比べて、劣化のスピードが遅い（又は早い）ことがある。そのため、複数の測定装置２００に対して、同じ補正モデルを用いて測定結果を補正すると、当該測定結果を過度に補正してしまう、あるいは、当該測定結果の補正の補正量が少なくなってしまうおそれがある。従って、それぞれの測定装置２００に対して、補正モデルを各別に設けることが望ましい。

分析部１２１Ｂは、電圧情報または補正した電圧情報（以降、補正後の電圧情報という）に基づいて、尿成分を分析する機能を有する。分析部１２１Ｂは、具体的には、例えば、補正後の電圧情報に基づいて、尿中の塩化物、ブドウ糖、カリウム、ナトリウム、尿素等の成分の分子濃度を分析する。

分析部１２１Ｂは、測定部２１０が生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を複数回にわたって学習した成分分析モデルを用いた機械学習により、電圧情報に基づいて尿成分を分析する。
成分分析モデルとしては、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等のニュートラルネットワーク（パーセプトロン）や、ＳＶＭ（support Vector Machine）等を用いることができる。また、その他の学習モデルを用いてもよい。

また、分析部１２１Ｂは、温度測定部２１２が生成した複数の温度情報と、複数の温度情報それぞれと対応する尿量と、の関係を学習した尿量推定モデルを用いた機械学習により、温度情報に基づいて尿量を算出する。
尿量推定モデルとしては、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等のニュートラルネットワーク（パーセプトロン）や、ＳＶＭ（support Vector Machine）等を用いることができる。また、その他の学習モデルを用いてもよい。
また、分析部１２１Ｂは、ｐｈ値を分析することもできる。そして、分析部１２１Ｂは、当該分析結果をユーザ端末３００に表示させる表示データを生成するために、制御部１２０に伝達する。

推測部１２１Ｃは、解析された排尿の尿成分値に基づいて、使用者の疾病を推測する機能を有する。推測部１２１Ｃは、具体的には、例えば、分析された尿中の特定成分（具体的には、例えば、当該成分の濃度等）に基づいて、使用者の疾病を推測する。
一例として、図１２に示すように、尿中のブドウ糖の濃度を分析することで尿糖値を算出し、糖尿病が陽性であるか、または陰性であるかを推測する。

また、推測部１２１Ｃは、解析された排尿の尿成分値に基づいて、生活習慣の歪みを推測してもよい。推測部１２１Ｃは、生活習慣の歪みとして、例えば、食習慣の偏りや、ストレスの浮き沈み（起伏）を推測してもよい。なお、生活習慣の歪みは、これらの例に限られず、どのようなものであってもよい。

また、図１２には、その他の測定部２１０の測定または分析部１２１Ｂの分析結果（「測定・分析結果」という）と、当該測定・分析結果から推測される疾病や生活習慣の歪みなどの情報との対応付けの例を示している。
推測部１２１Ｃの推測にあたって、解析結果に基づいて抽出された成分から、当該対応付けの例に表記された推測結果を含めてもよい。また、推測部１２１Ｃは、当該推測結果をユーザ端末３００に表示させる表示データを生成するために、制御部１２０に伝達する。

推測部１２１Ｃによる推測にあたっては、（１）閾値による推測、（２）機械学習による推測を用いることができる。推測部１２１Ｃは、一例として、（１）の推測においては、測定結果と記憶部１３０に記憶する複数の閾値の比較によって、例えば、当該複数の閾値内であれば正常（または陰性）、当該閾値を超過している場合は異常（または陽性）と判定して、疾病を推測する。仮に閾値が一つの場合には、閾値との大小を比較して、疾病を推測する。
（２）の推測においては、測定結果の特徴量を抽出し、当該特徴量に基づいて特徴ベクトルを作成する。作成した特徴ベクトルは、辞書データ（測定値と当該測定値に紐づく検査結果（分析結果および推測結果に基づく、疾病の陽性か陰性か等の結果）のセットを複数ケース用いて作成したデータで、機械学習における訓練データ（教師データ）として用いるデータ）を基準に識別が行われ、当該識別結果により疾病を推測する。
なお、当該機械学習の技法としては、ＬＳＴＭ（Long short-term memory）等のニュートラルネットワーク（パーセプトロン）、ＳＶＭ等を用いてもよい。これにより、機械学習の学習効果により推測部１２１Ｃの推測精度を向上させていくことができる。

健康状態判定部１２２は、図４に示すように、尿成分分析部１２１により分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する。この際、健康状態判定部１２２は、例えば、生活習慣病リスク、高ストレス（メンタルヘルス）、離職リスクについて、尿成分値に対して予め設定された理想値との比較を行い、どの程度離れているかを示す乖離の程度を把握することにより、正常、注意、要注意の３段階で評価する。ここで、尿成分値は、少なくとも尿中電解質の分析結果、および尿流量の測定結果のうちの少なくとも一方を含んでいる。そして、例えば要注意を示した場合には、当該項目についてアラートを出すことができる。なお、理想値からの乖離の程度や評価の段階は、任意に設定することができる。

また、健康状態判定部１２２は、尿成分値の経時的変化を検知し、尿成分の理想値からの乖離傾向を把握することで、ユーザの健康状態を判定する。

また、健康状態判定部１２２は、図４および図５に示すように、団体１５０の組織全体、および組織毎に、所属するユーザの健康状態を判定することにより、各組織の健康状態を判定する。また、健康状態判定部１２２は、図６に示すように、組織全体において、健康状態判定部１２２による判定が要注意を示した数（アラート数）を集計して、表示することができる。また、組織毎のアラート数を比較するように表示することで、団体を構成する組織毎の評価に利用することができる。

また、図７に示すように、健康状態判定部１２２は、当該団体１５０において、健康状態の判定を受けた人数、および受けていない人数を、評価項目毎に表示する。これにより、例えば組織の管理職者に対して、本システムによる健康状態の判定を受けるように、ユーザを促すことができる。

健康情報提供部１２３は、健康状態判定部１２２により判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体１５０の管理部門が使用するユーザ端末３００Ｂに提供する。すなわち、健康情報提供部１２３は、ユーザが属する会社の人事部門が使用するユーザ端末３００Ｂに、健康情報として、例えば前述した図４から図７の表を提供する。そして、当該会社の人事担当者は、これらの情報を確認することで、会社の従業員の健康状態をユーザ毎、および組織毎に把握する。

記憶部１３０は、サーバ１００が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。
具体的には、例えば、記憶部１３０は、尿成分値、重量情報、ユーザ識別情報並びに通信部１１０、制御部１２０および記憶部１３０の動作に必要なパラメータを記憶する。

記憶部１３０は、一例として、図９に示すように、解析や分析等に必要な情報および測定結果や検査結果（分析結果、推測結果）を各種データベース（以降、「ＤＢ」という）に保存して記憶する。
なお、データの記憶、管理方法は、ＤＢに限らず、定義ファイル、パラメータファイル、テンポラリファイルなどの各種設定ファイル（以降、「設定ファイル」という）に保存して記憶してもよい。記憶部２５０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ（ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード）等各種の記録媒体により実現される。各種ＤＢについては、後述の＜データ＞で示す。以上が、サーバ１００の構成である。

次に測定装置２００の構成について説明する。測定装置２００は、ユーザが所属する団体１５０の管轄する建屋のトイレに設けられ、ユーザが使用する便器に設置される。
測定装置２００は、ユーザの排尿が掛かった際に生じる電位差を測定するとともに、尿成分分析部１２１に、電位差の測定データを提供する。
図２に示すように、測定装置２００は、測定部２１０、ユーザ識別部２２０、制御部２３０、通信部２４０、記憶部２５０を含んで構成される。また、測定装置２００は、各部を複数の機器に配置することができる。

測定部２１０は、小便器の使用者の排尿が掛かった際に生じる電位差を測定する少なくとも２つの電極を有し、電位差の変化を示す電圧情報を生成する。電圧情報の生成に際しては、取得した電圧波形のデータに対して、Savitzky-Golayフィルタや一般的な移動平均、メディアンフィルタなどを使用して平滑化して、特徴量を抽出してもよい。

測定部２１０は、２つの電極を有する電極部２１１、および温度測定部２１２を含んで構成される。測定部２１０は、例えば、図３に示すように小便器の壁面に取付けられる。
測定部２１０は、使用者から制御部２３０に備える入力手段で測定開始が入力されたことを伝達された場合は、当該伝達をトリガーに電極部２１１、および温度測定部２１２に各測定を開始させることができる。

測定部２１０は、温度測定部２１２が生成する温度情報、または電極部２１１が生成する電圧情報（例えば、電位差）の少なくともいずれか一つが所定の閾値を跨ぐ変化をした際に、測定部２１０を構成する各部の各測定を自動で開始または終了することもできる。ここで、所定の閾値として、開始と対応する第１閾値、および終了と対応する第２閾値のように複数の閾値を設定してもよい。

これにより、使用者は測定開始または測定終了都度、開始または終了の選択操作行為をすることなく、通常の排尿行為において測定を開始することができ、使い勝手のよい測定装置２００を提供することができる。

また、測定部２１０は、ユーザ識別部２２０が使用者の識別処理を完了しことをトリガーに自動で測定を開始してもよい。さらに、測定部２１０は、測定項目ごとに閾値を設け、当該閾値に達するデータを取得したことをトリガーに測定を終了させてもよい。
さらに、測定部２１０は、ユーザ端末３００の表示部３３０からの操作入力により手動で測定を開始または終了してもよい。さらに、測定装置２００に人感センサ（不図示）を設けて、当該人感センサのセンシングにより人の気配を検知したことをトリガーに測定を開始し、または、人の気配が無くなったことを検知したことをトリガーに測定を終了させてもよい。人感センサとしては、赤外線センサや超音波センサを用いることができるが、これらに限定されるものではない。

電極部２１１は、電解質である尿中の特定成分について、当該電解質による起電力（電位差、電圧値）および排尿が掛かった際に電極間を流れる電流値を、二以上の電極を使用して測定し、電圧情報を生成する機能を有する。
具体的には、例えば、電極部２１１は、尿中の特定成分の濃度を測定するために、二以上の電極、電位差計、電流計から構成される。

電極部２１１は、例えば、一つを参照電極とし、別の電極を作用電極とすることで、これらの電極に排尿が掛かり、排尿含有水の分析目的の尿成分の濃度（活量）に応答する作用電極と参照電極の起電力差を電位差計で尿成分値として測定する。
測定結果に基づいて電圧情報を生成し、当該生成した電圧情報を、サーバ１００に送信するために、制御部２３０を介して、送信部２４２に伝達する。

ここで「電圧情報」とは、電極部２１１の電極を用いて発生する尿中の特定成分（電解質）による起電力（電位差、電圧値）に係る情報をいう。なお、イオン選択性電極法を用いた例を示したが、酵素電極法（ＧＯＤ（Ｇｌｕｃｏｓｅ ＯｘｉＤａｓｅ））を用いてもよく、また、対極となる電極を追加して、三極による電極法を用いてもよい。
これにより、生成した電圧情報に基づいて尿中の特定成分の濃度等を測ることができる。

一例として、電圧情報としての電位差Ｅと、参照電極のｐＨ値ｐＨ_iと、尿中の特性成分として水素イオン濃度であるｐＨ値ｐＨ_oとを次式（１）のように表すことができる。通常ｐＨ_i≒７となり、αは感度を、ｅは不斉電位を指定する。例えば、水温２５℃の理想的な電極では、α＝１、ｅ＝０となる。

温度測定部２１２は、排尿の温度を測定し、排尿の温度の変化を示す温度情報を生成する機能を有する。温度測定部２１２は、例えば、サーミスタ、発振器およびカウンタから構成される。
サーミスタで温度変化による抵抗値の変化を出力し、当該抵抗値の変化を発振器によって周波数に変換し、当該周波数をカウンタが測定して、温度を測定する。当該水温情報は、サーバ１００に送信するため、制御部２３０を介して送信部２４２に伝達する。

ユーザ識別部２２０は、便器を使用して健康モニタリングシステム５００によってモニタリングする対象の使用者を識別する機能を有する。
ユーザ識別部２２０は、例えば、測定部２１０とケーブル等の有線で接続されていて、洗浄水を貯留するタンクに備え付けるようタンク等の陶器製の機器に対する吸着手段を備えてもよいし、他の取り付け手段を備えてもよい。

ユーザ識別部２２０は、具体的には、例えば、当該使用者が所有するユーザ端末３００に搭載するヘルスモニタリングアプリが出力する使用者を一意に識別する情報（例えば、ＱＲコード（登録商標））（当該使用者を識別する情報を、以降「ユーザ識別情報」という）、当該使用者が所有するＩＣ（Integrated Circuit）カードの使用者を一意に識別する磁気情報、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）やＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの使用者を一意に識別する情報（例えば、受信信号強度情報、電波受信強度情報等）を受信又は読み取り、使用者を識別する。なお、ユーザ識別部２２０は顔や指紋等の生体認証を用いてもよい。

これにより、使用者の識別を、ユーザ端末３００またはＩＣカードをユーザ識別部２２０にかざすだけで使用者の識別を自動的に行うことができる。
また、ユーザ識別部２２０により、自動的にネットワークを識別し、ひいては特定の機関（例えば、会社、病院、学校など）にユーザが属することを識別することができる。
このようにして、使用者が便器の使用都度、使用者を識別する情報、特定の機関であることを識別する情報を操作入力することなく、簡易的に識別することができる。

また、ユーザ識別部２２０は、計測部２２１を含んで構成されてもよい。計測部２２１は、例えば、洋式便器の場合に便座が受ける使用者の重量（Ｋｇ重）を計測し、当該計測した使用者ごとの重量の情報（以降、「重量情報」という）を記憶部２５０に記憶する。
ユーザ識別部２２０は、重量情報に基づいて、使用者を識別し、ユーザ識別情報を生成する。他にも、ユーザ識別部２２０は、顔認識センサを備えて顔認証、姿勢検知センサを備えて姿勢検出、脈拍測定手段を備えて使用者の脈拍測定、血圧測定手段を備えて、使用者の血圧測定、体脂肪率測定手段を備えて使用者の体脂肪率測定、筋肉量測定手段を備えて使用者の筋肉量測定による使用者の識別をしてもよい。

また、ユーザ識別部２２０は、赤外線センサを備えて、使用者の身長を推定し、当該推定した身長により使用者を識別してもよい。なお、使用者の身長を推定するのは、赤外線センサに限られず、身長を推定できるのであればどのようなセンサであってもよい。
さらに、ユーザ識別部２２０は、赤外線センサを備えて、使用者の動作パターンを測定し、当該測定した動作パターンから使用者を識別して、ユーザ識別情報を生成してもよい。

ユーザ識別部２２０は、例えば、測定した動作パターンに、使用者ごとに特徴的な動作パターンが含まれているか否かを判定し、当該判定結果に基づいて使用者を識別してもよい。なお、使用者の動作パターンを測定するのは、赤外線センサに限られず、どのようなセンサであってもよい。

また、ユーザ識別部２２０は、計測した複数の測定結果（重量や顔、姿勢、脈拍、血圧、体脂肪率、筋肉量、身長、動作パターンなどの少なくとも２以上）に基づいて、使用者を識別してもよい。
また、ユーザ識別部２２０が測定可能な使用者に関する情報は、これらの例に限られず、どのような情報であってもよく、当該ユーザ識別部２２０は、測定した使用者に関する情報に基づいて、使用者の識別を自動的に行うことが可能である。

これらのユーザ識別情報は、セットとなる電圧情報、ユーザ識別情報と併せてサーバ１００に送信してもよいし、識別したタイミングで送信してもよい。
ユーザ識別部２２０はサーバ１００に送信するため、制御部２３０を介して送信部２４２に伝達する。これにより、使用者の識別を通常の排尿行為の一環において自動的に行うことができ、使用者が便器の使用都度、使用者を識別する情報を入力することなく、簡易的に識別することができる。

制御部２３０は、測定装置２００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。また、制御部２３０は、使用者が排尿に係る各測定の開始を手動で選択できる入力手段を備えることができる（不図示）。
制御部２３０は、当該入力手段で測定開始が入力されたことを測定部２１０に伝達する。

通信部２４０は、受信部２４１および送信部２４２を備え、ネットワーク４００を介して、サーバ１００および各ユーザ端末３００との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線（例えば、Ｗｉ-Ｆｉ（Wireless Fidelity）、ＢＬＥ（Bluetooth Low Energy）、ＺｉｇＢｅｅなどの通信方式）のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。

受信部２４１は、ネットワーク４００を介して、制御部２３０の制御に従って、各サーバ１００および各ユーザ端末３００から制御データ等を受信し、当該制御データ等を制御部１２０に伝達する機能を有する。
具体的には、受信部２４１は、サーバ１００からユーザ識別部２２０の制御のための記憶部１３０に記憶する使用者情報（例えば、ＩＤ情報など）、測定部２１０の測定およびユーザ識別部２２０の識別に必要な動的パラメータデータ等を受信し、制御部２３０に伝達する。

送信部２４２は、ネットワーク４００を介して、制御部２３０の制御に従って、サーバ１００および各ユーザ端末３００に測定データ等を送信する機能を有する。具体的には、例えば、送信部２４２は、水温情報、電圧情報、およびユーザ識別情報（計測情報含む）を、サーバ１００または各ユーザ端末３００に送信する。
なお、送信部２４２の送信タイミングとしては、（１）測定後即時（例えば、測定データが測定部２１０から伝達されたことをトリガーとするなど）、（２）周期的に（例えば、使用者の生活リズムや記憶部２５０のキャパシティ等を考慮して定めた一定時間ごとに）、（３）記憶部２５０の記憶容量に閾値を設定して当該閾値に達した際などを送信タイミングとしてもよい。

記憶部２５０は、測定装置２００が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。具体的には、例えば、記憶部２５０は、使用者情報および測定部２１０、ユーザ識別部２２０、制御部２３０および通信部２４０の動作に必要なパラメータを記憶する。記憶部２５０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ（ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード）等各種の記録媒体により実現される。
以上が、測定装置２００の構成である。

次にユーザ端末３００の構成について説明する。
図２に示すように、ユーザ端末３００は、通信部３１０、制御部３２０、表示部３３０、記憶部３４０を含んで構成される。ユーザ端末３００の各部はヘルスモニタリングアプリに含んで構成してもよいし、ユーザ端末３００の回路に組み込んでもよい。

通信部３１０は、受信部３１１および送信部３１２を備え、ネットワーク４００を介して、サーバ１００および各測定装置２００との通信を実行する機能を有する。当該通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。

受信部３１１は、ネットワーク４００を介して、制御部３２０の制御に従って、各サーバ１００および各測定装置２００から表示データ等を受信し、当該表示データ等を制御部３２０に伝達する機能を有する。
受信部３１１は、具体的には、例えば、サーバ１００から尿の検査結果を含む表示情報を受信し、ユーザ識別部２２０の制御のための記憶部１３０に記憶する使用者情報（例えば、ＩＤ情報など）、測定部２１０の測定およびユーザ識別部２２０の識別に必要な動的パラメータデータ等を受信し、制御部２３０に伝達する。

送信部３１２は、ネットワーク４００を介して、制御部３２０の制御に従って、サーバ１００および各測定装置２００に、表示部３３０から使用者が入力した入力情報、ＱＲコード（登録商標）情報等のユーザ識別情報等を送信する機能を有する。

制御部３２０は、ユーザ端末３００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。また、制御部３２０は、表示部３３０から入力結果を伝達されると、また、推測部１２１Ｃから推測結果を伝達されると、ユーザ端末３００の表示部３３０にテキスト、表またはグラフで表示するための表示データを生成する。
制御部１２０は、当該生成した表示データをユーザ端末３００に送信するために、送信部１１２に伝達する。

表示部３３０は、サーバ１００または測定装置２００から受信した表示データ等を表示する機能を有する。具体的には、例えば、表示部３３０は、図３に示すように、測定した排尿に係る測定値および正常か異常か等の測定結果、分析した尿成分に係る分析結果、推測された疾病の陽性か陰性か等の推測結果等のモニタリング結果を表す表示データをテキスト、表またはグラフ等を用いて表示する。
当該結果については、日単位、週単位、月単位等ユーザが指定した表示単位表示してもよい。また、表示部３３０は、使用者に対し入力手段を備えて、例えば、ユーザ識別情報（例えば、氏名、年齢、性別、身長、体重など）を入力させてもよい。

記憶部３４０は、ユーザ端末３００が動作するうえで必要とする各種プログラム、データおよびパラメータを記憶する機能を有する。具体的には、例えば、記憶部３４０は、ユーザ識別情報並びに通信部３１０、制御部３２０、表示部３３０および記憶部３４０の動作に必要なパラメータを記憶する。記憶部２５０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ（ＳＤ（Secure Digital）メモリーカード）等各種の記録媒体により実現される。以上が、ユーザ端末３００の構成である。

（構造例）
次に、構造例に係る健康モニタリングシステム５００について、図３を用いて説明する。図３は、構造例に係る健康モニタリングシステム５００の外観図である。
図３に示すように、測定装置２００の測定部２１０は、小便器の壁面に固定され、小便器内に設置する必要がない他の部品（例えば、ユーザ識別部２２０、制御部２３０、通信部２４０）は別の機器に配置して、例えば、当該機器はタンクに備え付けるよう設置してもよい。

ユーザ識別部２２０が配置される機器は、使用者の保有するユーザ端末３００の出力するＱＲコード情報およびＩＣカードが出力する情報を当該機器が読み取れるよう、ユーザ端末３００等がかざせる位置に配置できる機器とするのが好ましい。
これにより、使用者が使用ごとに測定装置２００にユーザ識別情報を使用都度入力することなく、使用者を識別した上で測定することができる。

次に、本実施形態に係る測定部２１０の構成について図８を用いて説明する。図８（ａ）は、測定装置の測定部における斜視図、図８（ｂ）は、測定装置の測定部における平面図である。
図８に示すように、測定部２１０は、電極部２１１が内蔵された測定部本体２１３を備えている。測定部本体２１３は、小便器の壁面に取付けられる取付け部２１４と、取付け部２１４に対して、壁面が向く前方に配置され、電極部２１１を覆うカバー２１５と、を備えている。以下の説明において、小便器の壁面に取付けられた状態を基準にして、カバー２１５の前後方向、左右方向、および上下方向と定義する。

カバー２１５は、上下方向に延びるとともに、上方に向かうに従って、前後方向の大きさが大きくなる形状をなしている。図８（ｂ）に示すように、カバー２１５は、左右方向の中央部が、前方に向けて張り出した形状をなしている。
カバー２１５の左右方向の中心部には、前方に向けて突出するとともに、上下方向に延びるエッジ部２１５Ａが形成されている。エッジ部２１５Ａは、カバー２１５の左右方向の中心部において、下端部を除く全域に形成されている。

図８（ａ）に示すように、カバー２１５には、電極部２１１につながる開口部２１６が形成されている。
開口部２１６は、カバー２１５のうち、壁面に取付けられた状態で下方に位置する下端部に、カバー２１５を前後方向に貫くように形成されている。
開口部２１６から、電極部２１１の一部が外部に露出している。開口部２１６は、カバー２１５のエッジ部２１５Ａの下方に位置している。このため、エッジ部２１５Ａの近傍を流下した排尿は、開口部２１６に流れ込みやすくなっている。

カバー２１５における左右方向の両側縁部それぞれには、上下方向に延びるとともに、開口部２１６に向けて滑らかに連なる曲面で形成された案内面２１５Ｂが形成されている。
案内面２１５Ｂはカバー２１５の両側縁部に一対形成されている。一対の案内面２１５Ｂは、開口部２１６における左右両側の縁部に、それぞれ接続されている。このため、案内面２１５Ｂを流れた排尿は、開口部２１６内に流れ込みやすくなっている。
取付け部２１４は、本実施形態では合成樹脂材料で形成された吸盤部材が使用されている。

以上説明したように、本実施形態に係る健康モニタリングシステム５００によれば、尿成分分析部１２１が、ユーザの排尿から尿成分を分析し、健康状態判定部１２２が、分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する。そして、健康情報提供部１２３が、健康状態判定部１２２により判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体１５０の管理部門に提供する。これにより、ユーザの日常的に行われる排尿行為を利用して、日々の生活の中での体調の変化を検出し、例えば、企業における従業員の健康管理に有効に利用することができる。

また、測定装置２００が、ユーザが所属する団体１５０の管轄する建屋のトイレに設けられた便器に設置されているので、健康診断の定期健診を受診するような方法と比較して、日常生活の中で習慣的に行う排尿行為を利用して健康管理を行うことができる。これにより、モニタリングのサンプリング周期を短くすることで、ユーザの体調変化を素早く把握することができる。

また、健康状態判定部１２２が、尿成分値の経時的変化を検知し、尿成分の理想値からの乖離傾向を把握する。このため、体調の変化を時系列に沿って確認することができ、精度の高い健康モニタリングを行うことができる。

また。尿成分値として、少なくとも尿の水素イオン指数を示すｐＨ値、および尿量のうちの少なくとも一方を含むので、これらの尿成分値から様々な病気や体調変化を検出することができる。

また、健康状態判定部１２２が、団体１５０における組織毎に、所属するユーザの健康状態を判定することにより、各組織の健康状態を判定するので、例えば団体１５０の各組織を管理する人事部門において、従業員への健康管理の啓蒙活動等を行う際に、対象となる組織毎に、最適なコンテンツを検討することができる。

＜データ＞
ここで、一例として、記憶部１３０に記憶される各種ＤＢのデータ構成の例について図９を用いて説明する。なお、各種ＤＢはそれぞれ、サーバ１００の記憶部１３０を記憶先として限定せず、測定装置２００の記憶部２５０でもよいし、ユーザ端末３００の記憶部３４０でもよい。また、当該データ構成は、サーバ１００の機能構成、処理内容等によって適宜変更してもいいことは言うまでもない。

先ずトイレ情報ＤＢは、便器に係る情報を保存するＤＢであり、例えば、一例として、便器型番、洗浄済の有無、設置場所（緯度・経度情報、住所、建物名等）、使用開始時期（便器の使用開始時期）等の情報を含んで構成される。
また、トイレ情報ＤＢは、加えて、洗剤等の量情報または洗剤等の成分情報等のトイレ環境に関する情報（不図示）を含んで構成してもよい。トイレ情報ＤＢは、便器単位でレコードを保持している。
なお、便器型番に紐づく情報（例えば、便器のボウルの形状情報、便器の水量情報等）は、当該ＤＢに保持してもよいし、当該ＤＢに保持せず都度インターネット等のネットワークシステムを用いて検索して取得してもよい。

次に、閾値ＤＢは、測定結果が陽性か陰性か、正常か異常か等の判断基準となる閾値を保存するＤＢであり、例えば、一例として、測定項目、測定項目ごとの閾値（絶対）（測定項目ごとの絶対的な指標としての基準値）、測定項目ごとの閾値（ユーザ毎）（測定項目ごとのユーザ毎のパーソナライズな指標としての基準値）等の情報を含んで構成される。

次に、測定・検査結果ＤＢは、ユーザごとの測定結果および検査結果を保存するＤＢであり、例えば、一例として、ユーザＩＤ（ユーザ識別情報）、測定項目、測定値、検査項目、検査結果（分析結果、推測結果）、測定日時（年月日、時分秒）、検査日時（年月日、時分秒）等の情報を含んで構成される。

次に、辞書データＤＢは、辞書データを保存するＤＢであり、例えば、一例として、測定値、検査結果（分析結果、推測結果）等の情報を含んで構成される。当該辞書データＤＢは、機械学習におけるいわゆる教師データとして、測定値から作成された特徴ベクトルの識別を行う。なお、辞書データＤＢに保存する辞書データは、設定ファイルで定義、保存してもよい。設定ファイルを用いると、ＤＢを用いるより、辞書データの読み込み、更新処理速度は向上すると考えられる。

次に、ユーザＤＢは、ユーザを一意に識別するための情報を保存するＤＢであり、例えば、一例として、ユーザＩＤ（ユニークに付与された英数字の情報）、ユーザの氏名、性別、身長、体重、測定装置２００によって計測された質量情報、ユーザに対応づけられた1以上の便器の便器ＩＤ等の情報を含んで構成される。
以上、各種ＤＢのデータ構成である。

次に、健康モニタリングシステム５００の測定・分析結果と疾病などの情報の対応付けのデータ構成例について図１２を用いて説明する。図１２は、健康モニタリングシステムの測定・分析結果と疾病などの情報の対応付けのデータ構成の例を示すデータ概念図である。
図１２に示すように、測定・分析結果の情報と、推測される疾病なとの情報と、が対応付けられているので、測定・分析結果に基づいて、疾病を推測することができる。

＜動作＞
図１０は、健康モニタリングシステム５００が実行する処理の全体を示すフローチャートである。図１１は、健康モニタリングシステム５００が実行する処理のうち、尿成分分析ステップを詳述するフローチャートである。
健康モニタリングシステム５００における処理では、まず、尿成分分析部１２１が、ユーザの排尿から尿成分を分析する（Ｓ１；尿成分分析ステップ）。この内容については、後述する。

次に、健康状態判定部１２２が、尿成分分析ステップにより分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する（Ｓ２；健康状態判定ステップ）。
そして最後に、健康状態評価ステップにより判定した健康状態に関する健康情報を、ユーザが属する団体１５０の管理部門に提供する（Ｓ３；健康情報提供ステップ）。

次に、尿成分分析ステップの詳細について図１１を用いて説明する。
図１１に示すように、まず、各種のパラメータの取得（ステップＳ１０）として、補正部１２１Ａが、トイレのパラメータとして、環境に関する情報を取得する。また、ユーザ識別部２２０は、ＩＣカード、ユーザ端末３００等を用いて使用者を識別する。
測定部２１０は、使用者から手動で制御部２３０に備える入力手段で測定開始が入力されたことを伝達された場合は、各測定を開始してもよい（ステップＳ１３）。なお、当該ステップは、電極部２１１、および温度測定部２１２が測定開始を自動で行う場合は省略することができる。

また、測定部２１０が、電圧のゆらぎを観測する（ステップＳ１１）。測定部２１０は、測定する電極間の電位差が一定の閾値を跨いだときに、使用者の排泄開始を検知する（ステップＳ１２）。これにより、測定部２１０が電圧情報の測定を開始する（測定ステップＳ１３）。ここで、電圧情報の測定を開始するとは、電圧情報の生成に用いる電圧値を取得して、電圧情報の生成を開始するという意味である。すなわち、測定部２１０は、電圧のゆらぎを観測しているときから既に電位差を観測しているが、使用者の排泄開始を検知した時からの電圧値を用いて、電圧情報の生成に用いる電圧値の取得を開始する。

次に、温度測定部２１２が温度情報の測定を開始する（ステップＳ１４）。温度情報の測定を開始するとは、温度情報の生成に用いる排尿の温度値を取得して、温度情報を生成するという意味である。
そして測定部２１０は、測定する電極間の電位差が一定の閾値を跨いだときに、使用者の排泄終了を検知する（ステップＳ１５）。これにより、測定部２１０により電圧の測定、および温度測定部２１２により温度の測定が終了する（ステップＳ１６）。
ここで、補正部１２１Ａが、測定装置２００が便器に設置されてからの経過時間に基づいて、電圧情報の測定結果を補正してもよい。

次に、分析部１２１Ｂは、電圧情報および温度情報を用いて、尿成分を分析する（分析ステップＳ１７）。
ここで、分析部１２１Ｂは、電圧情報のみを用いて、尿成分を分析してもよい。分析部１２１Ｂは、電圧情報のみを用いる場合には、測定部２１０が生成した電圧情報と、当該電圧情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を学習した成分分析モデルを用いて、尿成分を分析する。
仮に、温度情報も用いる場合には、温度測定部２１２が測定した温度情報と、および当該温度情報を測定した際の尿に含まれる尿成分を示す尿成分情報と、の関係を学習した成分分析モデルを併用して尿成分を分析する。

また、分析部１２１Ｂは、温度情報に基づいて、尿量を算出する（ステップＳ１８）。分析部１２１Ｂは、温度測定部２１２が生成した複数の温度情報と、複数の温度情報それぞれと対応する尿量と、の関係を学習した尿量推定モデルを用いた機械学習により、温度情報に基づいて尿量を算出する。
そして最後に、推測部１２１Ｃが、解析された排尿の尿成分値（例えば、分析された尿成分）に基づいて、使用者の疾病や体調、生活習慣を推測する（推測ステップＳ１９）。

（その他）
本発明に係る健康モニタリングシステム５００は、医療機関等と連動して、遠隔医療の一環として利用することができる。
例えば、記憶部１３０に記憶するユーザＤＢの中に各ユーザが係る医療機関、医師等の情報を記憶し、測定・検査結果ＤＢの更新の際等に当該ＤＢの測定値および検査結果データを上記医療機関等に送信し、医師等は、当該送信されたデータに基づいて、患者が自宅にいても遠隔から健康に関する診察、指導等を行うことができる。

また、上記実施形態では、分析部１２１Ｂが、温度測定部２１２が生成した複数の温度情報と、複数の温度情報それぞれと対応する尿量と、の関係を学習した尿量推定モデルを用いた機械学習により、温度情報に基づいて尿量を算出する解析方法を説明したが、解析方法は任意に変更することができる。他の解析方法としては、例えば、便器の貯留部に排尿が流れ込むことでの貯留部内の温度変化を検知し、予め準備した熱流体モデル用いて、尿量を推定してもよい。

さらに、本発明に係る健康モニタリングシステム５００は、同様に医師や薬剤師、製薬会社等による遠隔での投薬観察（処方した薬をのんでいるか）や薬物代謝チェック（処方された薬が効くかどうかのチェック）、薬局から健康状態や医師の処方に合わせて処方された薬を配達するサービスや遠くにいる家族の健康チェック等にも利用することもできる。

本発明に係る健康モニタリングシステム５００は、製薬会社や健康保険組合のシステムと連携して、本発明に係る健康モニタリングシステム５００の記憶部１３０に記憶する測定・検査結果情報から生成した時系列のバイタルデータをデータマーケティング事業に利用することもできる。
同様に、保険会社や健康保険組合のシステムと連携して、どうやったら医療費を削減できるかのシミュレーションにもバイタルデータを利用することができる。

また、当該生成したバイタルデータと、健康モニタリングシステム５００と連携するウェアラブル機器で記録される日々のライフログを結びつけることによって、より個別具体的な健康および美容アドバイスを提供するサービスに利用することも出来る。
また、バイタルデータとライフログを結びつけることで、例えば、どういう健康状態の人間がどういう生活していくのかのモデリングにも利用することができる。

例えば、食事に関するライフログと結び付ける場合、バイタルデータから足りない栄養素等を抽出し、抽出した栄養素をユーザ端末３００の表示部３３０に表示することもできる。
また、当該抽出した栄養素に基づいて食事メニュー（摂取すべき野菜など食材情報も含め）およびサプリメントをユーザ端末３００の表示部３３０に表示し提案することもできる。

同様に、バイタルデータをタイプ分けして、当該タイプごとに身体に不足する栄養素を補うサプリメントを提案することもできる。
当該サービスの提供対象は、一般家庭や個人に留まらず、例えばアスリート等の健康管理にも適用することができる。美容面でも同様に、パーソナライズドされた化粧品を、特に、肌や髪にトラブルがあると予想される使用者に対して提案することもできる。

また、本発明に係る健康モニタリングシステム５００は、バイタルデータとライフログに加え、ゲノム解析結果を結び付けて、例えば、どういうゲノムの人間がどういう健康状態で生活していくのかのモデリングにも利用することができる。

さらに、これらのモデリング情報は、当該モデリングによって予想した健康状態の情報を保険会社等に提供し、保険会社等は当該予想情報に基づき、加入可否や保険料などを検討、決定する際の情報として利用することができる。

サーバ１００、測定装置２００およびユーザ端末３００の各機能部は、集積回路（ＩＣ（IntegratedCircuit）チップ、ＬＳＩ（LargeScaleIntegration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよいし、ＣＰＵ（CentralProcessingUnit）およびメモリを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
また、各機能部は、１または複数の集積回路により実現されてよく、複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。
なお、ここで「回路」は、コンピュータによるデジタル処理、すなわち、ソフトウェアによる機能的処理としての意味合いを含んでもよい。また、当該回路は、再構築可能な回路（例えば、ＦＰＧＡ：FieldProgrammableGateAway）により実現されてもよい。

サーバ１００、測定装置２００およびユーザ端末３００の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、サーバ１００、測定装置２００またはユーザ端末３００の各機能部は、各機能を実現するソフトウェアである表示情報生成プログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記健康モニタリングプログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（ReadOnlyMemory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記健康モニタリングプログラムを展開するＲＡＭ（RandomAccessMemory）などを備えている。
そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記健康モニタリングプログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。

また、上記健康モニタリングプログラムは、当該健康モニタリングプログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。本発明は、上記健康モニタリングプログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

なお、上記健康モニタリングプログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。
なお上記実施形態では、測定部２１０が小便器と別体である構成を示したが、このような態様に限られない。例えば、小便器内に測定部２１０が内蔵されている構成としてもよい。

１００サーバ
１２０制御部
１２１尿成分分析部
１２２健康状態判定部
１２３健康情報提供部
２００測定装置
３００ユーザ端末

Claims (7)

1. ユーザの排尿から尿成分を分析する尿成分分析部と、
   前記尿成分分析部により分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する健康状態判定部と、
   前記健康状態判定部により判定した健康状態に関する健康情報を、前記ユーザが属する団体の管理部門に提供する健康情報提供部と、を備えている健康モニタリングシステム。
2. ユーザが使用する便器に設置され、ユーザの排尿が掛かった際に生じる電位差を測定するとともに、前記尿成分分析部に、前記電位差の測定データを提供する測定装置を備え、
   前記測定装置は、前記団体の管轄する建屋のトイレに設けられた便器に設置されることを特徴とする請求項１に記載の健康モニタリングシステム。
3. 前記健康状態判定部は、前記尿成分値の経時的変化を検知し、尿成分の理想値からの乖離傾向を把握することで、ユーザの健康状態を判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の健康モニタリングシステム。
4. 前記尿成分値とは、少なくとも尿中電解質の分析結果、および尿流量の測定結果のうちの少なくとも一方を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の健康モニタリングシステム。
5. 前記健康状態判定部は、団体における組織毎に、所属するユーザの健康状態を判定することにより、各組織の健康状態を判定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の健康モニタリングシステム。
6. コンピュータが、
   ユーザの排尿から尿成分を分析する尿成分分析ステップと、
   前記尿成分分析ステップにより分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する健康状態評価ステップと、
   前記健康状態評価ステップにより判定した健康状態に関する健康情報を、前記ユーザが属する団体の管理部門に提供する健康情報提供ステップと、を実行する健康モニタリングシステム。
7. コンピュータに、
   ユーザの排尿から尿成分を分析する尿成分分析機能と、
   前記尿成分分析機能により分析した尿成分値を用いて、ユーザの健康状態を判定する健康状態評価機能と、
   前記健康状態評価機能により判定した健康状態に関する健康情報を、前記ユーザが属する団体の管理部門に提供する健康情報提供機能と、を実現させる健康モニタリングシステム。

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