JP2021122581A - 生体情報処理方法、および、生体情報処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】被評価者の生体情報を取得する生体情報取得部として、複数の形態のものからのデータを処理可能な生体情報処理方法、ならびに、複数の形態の生体情報取得部を採用することができる生体情報取得システムを提供する。
【解決手段】生体情報取得部で被評価者の生体情報を取得する工程と、取得された前記生体情報に基づいて当該被評価者の状態を表す指標を算出する工程とを備え、異なる２種類以上の前記生体情報取得部により取得された前記生体情報を、共通パラメータに変換して前記指標を算出する。
【選択図】図１

Description

本願は、被評価者から得られた生体情報に基づいて、当該被評価者の体調評価などを行う生体情報処理方法、および、生体情報処理システムに関する。

近年、無線ＬＡＮなどインターネットへの接続環境が整備されるとともに、ブルートゥース（登録商標）などの近距離での情報伝達を可能とする手段の発達、さらに、スマートフォンなどの高性能のモバイル機器や、体温や心拍数、発汗量などの身体データを測定することができる小型センサ機器の普及により、センサ機器で取得された被評価者の生体情報に基づいてその体調を評価する評価システムや、評価結果に基づいて被評価者の健康状態を管理して近年問題化している熱中症の発症リスクを軽減させる体調管理システムが実用化されている。

このような体調の評価管理を行う生体情報処理システムの例として、被評価者の身体の動きを把握する三次元加速度センサと心拍を検出する生体情報取得部とを備えたウェアラブルな生体信号を検出する検出装置を用いて、被評価者が熱中症を発症するリスクを常に評価して、そのリスクを低減させる方策を採れるようにした熱中症リスク管理システムが提案されている（特許文献１参照）。

特開２０１８−１３０５３１号公報

上記従来の熱中症リスク管理システムでは、アンダーシャツの胸元に、着用者の心拍検知する電位計と、着用者の身体の動きを検出可能な３次元加速度センサ、服内温度を検出可能な温度センサを有する生体情報取得部が配置され、この生体情報取得部で取得された生体情報を被測定者が所持するスマートフォンなどの通信機器を介してインターネット上のクラウドサーバの情報処理部に送信される。情報処理部では、各人ごとに、さらには、同じ環境で作業する作業者の集団について、熱中症を発症するリスクを評価して、熱中症を発症するリスクが高くなっている作業者に対して休憩を取ることを指示することで、熱中症の発症リスクを低減する。

被測定者の脈拍、身体の動き、体温などを検出するセンサを備えた生体情報取得部としては、上記従来の熱中症リスク管理システムで用いられたような、被測定者の身体にシャツ等を用いて電位計などを付着させるウェアラブルな衣服タイプ以外にも、着脱の容易性や生体情報取得部を装着していることの違和感を低減することができる、振動または光学方式によって脈拍を検出する腕時計型のタイプや、耳たぶや指先に装着して被測定者の脈拍を光学的に検出するタイプなど、生体情報を取得する方式や装置の形状、装着方法などが異なる各種のものが提案されている。

これら各種の生体情報取得部では、その構成上の制約から取得される生体情報の種類やその精度が異なる。また、これらの生体情報取得部は、それぞれが固有の生体情報処理システムに組み込まれていて、生体情報のデータを検出する頻度やデータ送信の頻度の設定が異なっている。さらに、それぞれの生体情報取得部の形状や装着場所、採用されているシステム内でのデータ転送能力、生体情報取得部内に組み込まれているデータ処理機能の違いから、取得されたデータを生体情報取得部から送出されるまでにどの程度データ処理が行われているかという、データ処理仕様も異なる。このため、従来、生体情報取得部を用いた生体情報処理システムでは、被評価者が装着する生体情報取得部はそのシステムに固有のものに限定されていた。

しかし、生体情報処理システムにおいては、より多くの被測定者の生体情報が集まることによって、生体情報に基づいて判断される体調評価などの評価結果の精度が向上する。このように取得される生体情報の数を増やして評価結果の精度向上を図ることや、より安価に生体情報処理システムを構築すること、また、被測定者の置かれた環境や、運動や仕事の種類など被測定者の動作の種類や激しさ等の違いに応じてより適切な形態で生体情報を取得すること、さらに、個々の被測定者の好みなどに応じてより負担の少ない状態での生体情報の取得を目指す上では、タイプの異なる各種の生体情報取得部からの生体情報を使用することがでる生体情報処理システムとすることが好ましい。

本願は、上記従来技術の有する課題を解決することを目的とするものであり、被評価者の生体情報を取得する生体情報取得部として、複数の形態のものからのデータを処理可能な生体情報処理方法、ならびに、複数の形態の生体情報取得部を採用することができる生体情報処理システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本願で開示する生体情報処理方法は、生体情報取得部で被評価者の生体情報を取得する工程と、取得された前記生体情報に基づいて当該被評価者の状態を表す指標を算出する工程とを備え、異なる２種類以上の前記生体情報取得部により取得された前記生体情報を、共通パラメータに変換して前記指標を算出することを特徴とする。

また、本願で開示する生体情報処理システムは、被評価者の生体情報を取得する異なる２種類以上の生体情報取得部と、取得された前記生体情報に基づいて、当該被評価者の状態を表す指標を算出するデータ処理部とを備え、前記データ処理部は、前記生体情報取得部が取得した前記生体情報を共通パラメータに変換して前記指標を算出することを特徴とする。

上記構成により、本願で開示する生体情報処理方法は、２種類以上の生体情報取得部で取得された被評価者の生体情報を用いて、当該被評価者の状態を表す各種の指標を算出すること、すなわち、異なる種類の生体情報取得部から取得した生体情報を共通のパラメータに変換することで、データ精度やデータ仕様の違いを吸収することができる。このため、多くの被評価者の生体情報を用いて高い精度で被評価者の状態を表す指標を算出することができるとともに、被評価者がより好ましいタイプの生体情報取得部を選択することが可能となる。

また、上記構成とすることで、本願で開示する生体情報処理システムは、システムとして採用する生体情報処理部の選択肢が広がり、より低コストで、かつ、精度が高く、被評価者に受け入れられやすい生体情報処理システムを実現することができる。

図１は、実施形態として説明する熱中症発症リスク管理システムの各部の構成を示すブロック図である。 図２は、本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムに用いられる、第１の生体情報取得部の構成を説明する図である。 図３は、本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムに用いられる、第２の生体情報取得部を説明する図である。 図４は、本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムに用いられる、第３の生体情報取得部を説明する図である。 図５は、本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムにおける、熱中症発症リスクの評価方法を説明するフローチャートである。 図６は、加速度偏差に対する心拍応答を示す標準心拍応答の測定結果を示す図である。図６（ａ）は、約３００万点のデータをすべてプロットした図を、図６（ｂ）は、加速度データに対する心拍応答の中央値を用いて得られた標準心拍応答を示す。 図７は、本実施形態にかかる生体情報処理方法における、心拍指数と体力指数との推定方法を説明する図である。 図８は、本実施形態において説明する作業負担推定方法において、作業負担指数を求める第１の補正マップを説明する図である。 図９は、本実施形態において説明する作業負担推定方法において、作業負担指数を求める第２の補正マップを説明する図である。

本願で開示する生体情報処理方法は、生体情報取得部で被評価者の生体情報を取得する工程と、取得された前記生体情報に基づいて当該被評価者の状態を表す指標を算出する工程とを備え、異なる２種類以上の前記生体情報取得部により取得された前記生体情報を、共通パラメータに変換して前記指標を算出する。

上記の構成を有することで、本願で開示する生体情報処理方法は、被評価者が装着する生体情報取得部の選択の幅が広がってより多くの被評価者の生体情報を、被評価者の負担が少ない方法で取得することができ、取得された生体情報を用いて正確な指標を算出することができる。

上記生体情報処理方法において、前記指標が、前記被評価者が受けている負荷の影響度合いを示す作業負担指数、前記被評価者の体調の平常状態からの変化度合いを示す体調評価指数、および、前記被評価者が熱中症を発症するリスクの度合いを示す熱中症発症リスク指数のうちの少なくともいずれか一つであることが好ましい。このようにすることで、多くの被評価者の状態を表す実用的な指標を得ることができる。

また、前記生体情報が、心拍データ、加速度データ、および、ＭＥＴｓ（代謝当量の推定値）のうちの少なくともいずれか一つであることが好ましい。このようにすることで、個人ごとの特性の違いや、生体情報取得部の仕様の違いを補正し、被評価者の状態を的確に判断する上で必要な生体情報を得ることができ、被評価者の状態を表す指標を正確に算出することができる。なお、心拍データには、心拍数や心拍時間間隔を含む。また、生体情報には、エネルギー消費量の推定値を含んでいても良い。

さらに、前記心拍データに用いられる前記共通パラメータが中央心拍数であることが好ましい。このようにすることで、生体情報取得部における心拍データの取得方法やデータ処理仕様にかかわらず、被評価者の正確な心拍データを得ることができる。

さらにまた、前記加速度データ、または、前記ＭＥＴｓ（代謝当量の推定値）に用いられる前記共通パラメータが加速度偏差であることが好ましい。このようにすることで、生体情報取得部における被評価者の身体の動きを把握する方法やデータ処理方法にかかわらず、被評価者の動作を正確に把握することができる。

本願で開示する生体情報処理システムは、被評価者の生体情報を取得する異なる２種類以上の生体情報取得部と、取得された前記生体情報に基づいて、当該被評価者の状態を表す指標を算出するデータ処理部とを備え、前記データ処理部は、前記生体情報取得部が取得した前記生体情報を共通パラメータに変換して前記指標を算出することを特徴とする。

上記の構成を有することで、本願で開示する生体情報処理システムは、生体情報取得部の選択の余地が広がり、被評価者が自己の好みや測定中の身体の状態に対応した生体情報取得部を選択でき、容易により多くの被評価者の生体情報を用いてその状態を表す指標を算出することができ、低コストで正確な評価結果が得られる生体情報管理システムを実現することができる。

以下、本願で開示する生体情報処理方法、および、生体情報処理システムの実施形態について、図面を用いて説明する。

（実施の形態）
［システムの全体構成］
まず、本願で開示する生体情報処理システムの一例についてその全体構成を説明する。

本実施形態では、作業者の動作や環境温度、心拍数などに基づいて、作業によって受ける負担の大きさを示す作業負担指数と、作業者の熱的負荷の大きさを示す熱的負荷指数とに基づいて、当該作業者の体調を評価して熱中症発症リスクを評価・管理する熱中症発症リスク管理システムについて例示する。本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムは、例えば、一つの建設現場で働く複数の作業者を被評価者として好適に用いられるものであり、各作業者から得られた生体情報に基づいて熱中症を発症するリスクを評価し、熱中症の発症リスクが高まっている作業者には警告を与えて適宜の休憩を取らせるなどの対策を施すことによって、建設現場での熱中症の発症リスクを低減させることを目的とするシステムである。

図１は、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムの各部の構成例を示すブロック図である。

図１に示すように、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムは、被評価者である作業者１０と、作業者１０の生体情報に基づいてその体調評価を行うとともに、熱中症の発症リスクを評価するインターネット２０上のクラウドサーバ２１と、被評価者である作業者１０と一定数の作業者１０が含まれる作業グループを監督する管理者である現場監督３０と、さらに、複数の現場監督３０をその管理下に置いて全体を把握し、熱中症発症リスク評価システムの運用と維持管理等を行う事業所４０とによって構成されている。なお、上記は一般的な建設現場を想定した汎用例であって、一人の現場監督３０が管理する作業者１０が一人の場合や、現場監督と事業所が不可分の状態となっている場合、事業所が複数含まれてより大規模に建設現場全体を管理する場合など、実際に本実施形態の熱中症発症リスク管理システムが導入される現場の構成に応じて、適宜異なる形態を採り得ることは言うまでもない。

本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムでは、作業者１０は、自身の心拍データや、身体の動きを示す加速度データ、環境温度としての服内温度データといった生体情報の少なくとも一つ以上を検出可能な、生体情報取得部である測定装置１１をそれぞれ装着している。そして、この測定装置１１は、少なくとも２種類が用いられている。

例えば、一部の作業者は、第１の測定装置として、服内温度を検出する温度センサと、心拍データを検出する電位計と、体の動きを検出するための３次元加速度センサとを備えた生体センサ１１ａが胸部に装着されたアンダーシャツを着用している。また、他の作業者は、第２の測定装置として、耳たぶに装着して光学的に脈拍を測定する測定部と着衣の身体の中心に近い位置に装着する３次元加速度センサを内蔵する本体部とを備えたワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂを装着している。さらに別の作業者は、第３の測定装置として、微細な振動として脈拍を検知可能な脈センサと３次元加速度センサ、さらに、気温と湿度を検出するセンサが内蔵された腕時計タイプのセンシングユニット１１ｃを装着している。

なお、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムにおいて採用可能な生体情報取得部は、上記例示したものに限られず、被評価者の心拍データ、身体の動きを示す加速度センサ、環境温度測定する温度センサなどを備えた各種の生体情報取得部を採用することができる。

なお、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムで採用した第１の生体情報取得部である生体センサ１１ａを作業者１０の胸部または身体の中心に使い部分の体表面に密着させる手段としては、生体センサ１１ａをベルトを用いて固定するベルト方式や、生体センサ１１ａを粘着性を有するシート上に配置した測定パッチ方式など、各種の手段を採用することができる。なお、生体情報取得部である測定装置１１の具体的な構成や、それぞれの測定装置１１により取得された作業者１０の生体情報データのデータ処理の詳細については、後に詳述する。

本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムでは、作業者１０はそれぞれ携帯端末としてのスマートフォン１２を所持している。測定装置１１と作業者１０が所持するスマートフォン１２とは、ブルートゥース（登録商標）などの短距離間通信によって常時接続されていて、測定装置１１が取得する生体情報は、随時スマートフォン１２に送られている。

スマートフォン１２は、データ受信部１５とデータ送信部１６とを備えていて、無線ＬＡＮや携帯電話の情報キャリアを介して常時ネットワーク環境としてのインターネット２０に接続されている。本実施形態の熱中症発症リスク管理システムでは、スマートフォン１２によって各作業者１０の識別データと紐つけられるとともに、スマートフォン１２が被評価者情報送信部１３を有していて、スマートフォン１２のデータ送信機能を利用して、作業者の識別情報とリンクした状態での生体情報をインターネット２０上に配置されたクラウドサーバ２１に送信している。

なお、作業者が装着する測定装置と作業自体を識別するＩＤなどとの紐付けは、作業者がスマートフォンに使用する測定装置の名称や管理番号を入力する方法、スマートフォンの画像認識機能を利用して測定装置に添付された２次元、または、３次元の識別コードを読み込む方法、スマートフォンと測定装置との間の短距離通信における識別コードを利用する方法、その他作業者がスマートフォン上のアプリケーションを利用して選択する方法など、各種の方法が利用できる。また、スマートフォン自体が、作業者個人の所有物ではなくシステム利用の一環として貸し出す場合には、作業者の認識を、スマートフォンを用いたデータ入力、識別コードの読み込み、顔認証システムの利用、その他の方法が採用できる。

また、スマートフォン１２は、データを受信したり、音声を発したり、画像を表示したりすることができるため、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムでは、作業者１０に対して熱中症の発症リスクを伝達して休憩すること促す警告報知機能を果たすための警告報知部１４や、各作業者１０自身やその作業者１０が属するグループ全体についての熱中症発症リスク評価結果を見やすく表示する機能を果たすための画像表示部１７を備えている。

クラウドサーバ２１は、内部にデータ受信部２３とデータ送信部２６とを備えていて、インターネット２０を介した情報の授受を行う。また、クラウドサーバ２１は、データ処理部としての評価判定部２２を備えていて、熱中症発症リスク管理システムの対象となる作業者１０全員の生体情報データを取得し、それぞれの作業者１０について、作業により受けている負荷の影響度合いを示す作業負担指数、体調が当該作業者の普段の平常状態からどの程度変化しているかを示す体調評価指数を算出し、これらの指数に基づいて、各作業者１０が熱中症を発症するリスクの度合いを示す熱中症発症リスク指数を算出する。また、評価判定部２２では、作業内容や作業環境の共通性などによって形成された作業者１０のグループに対しての熱中症の発症リスクを管理することができる。

本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムでは、個々の作業者１０の熱中症発症リスクを管理して、特に熱中症発症リスクが高いと判断された場合には、その情報を伝達して当該作業者が熱中症発症リスクを低減する対策を採ることを促す。このため、クラウドサーバ２１は、熱中症発症リスクを評価、判定し、熱中症の発症リスクが高まっている場合にはその旨を当該作業者に警告する警告情報を作成する。

また、クラウドサーバ２１は、気象情報取得部２５を有していて、インターネット２０を介して気象情報を提供する情報サイトから気象情報を取得して、作業者１０が作業している地域での気温や湿度、日照量などの現在時刻での気象条件や、今後数時間内における変化を見込んだ気象予報を取得することができ、熱中症の発症リスクの評価に気象条件を加味することができる。

さらに、クラウドサーバ２１はデータ記録部２４を備えていて、熱中症発症リスク管理システムに登録されている作業者１０それぞれからの測定データ、警告情報の作成履歴などを時系列に記録することができる。これにより、例えば、各作業者１０への当日の現時点までの体調評価や、前日までの体調評価の結果を踏まえて熱中症の発症リスクを管理したり、過去の同じような気象条件における熱中症発症リスクの評価結果を踏まえて、より正確な熱中症の発症リスク評価を行ったりすることができる。

クラウドサーバ２１は、インターネット２０を介して、被評価者である作業者１０の作業を建築現場で監督する管理者である現場監督３０が使用する管理者情報端末としてのパソコン３１と接続されている。このため、作業者１０が作業する作業現場にいる現場監督３０は、パソコン３１のデータ受信部３３によって、クラウドサーバ２１から随時送信される作業者１０の生体情報のデータや、評価判定部２２によって警告情報が生成されたか否かなどを把握することができる。

クラウドサーバ２１の評価判定部２２は、作業者１０が装着する測定装置１１から得られた心拍データ、加速度データ、服内温度データに基づいて、作業者１０の体調を評価し、さらに、作業負担指数を算出して、服内温度情報と、インターネットを経由して取得した作業地の環境温度情報とを加味して、作業者１０の熱中症発症リスク指数を算出する。

なお、評価判定部２２で行われる、作業者１０の作業負担推定や熱中症発症リスク評価の具体的な内容については、後に説明する。

クラウドサーバ２１は、データ記録部２４に記録された判定対象の作業者１０の過去の履歴情報としての履歴データや、気象情報取得部２５で取得した作業地域の気象情報、さらには、判定対象の作業者と同じ現場で働いている、判定対象の作業者以外の作業者から取得された各種情報の変化などの環境情報に基づいて、作業者１０個人の熱中症発症リスクの評価結果を補正して、より現実に即した熱中症発症リスクの管理を行うことができる。

なお、本実施形態で例示する熱中症発症リスク管理システムにおいて、評価判定部２２を備えるのはクラウドサーバ２１に限られない。例えば、管理者情報端末や事業所の管理コンピュータ上に、クラウドサーバ２１の各種機能を実装してもよく、その機能が実現できるのであれば、評価判定部が実装される場所や機器は問わない。

現場監督３０のパソコン３１は、作業者１０を含めた当該現場監督３０が監督する作業現場に所属する作業者１０についての測定装置１１で得られた各種の情報や警告情報が生成されたか否かを管理する情報管理部３２を備えている。情報管理部３２は、クラウドサーバ２１から送信された情報に基づいて、それぞれの作業者１０から得られた情報や警告情報が生成されたか否かの熱中症発症リスク評価の基準となる情報を常に最新情報として把握している。また、情報管理部３２は、取得した各作業者１０の熱中症発症リスクの評価判定結果やその他の環境情報を表示画像処理部３５へと出力し、表示画像処理部３５で液晶モニタなどの表示デバイス３６上に表示される画面内容が調整される。

このようにして、現場監督３０は、自分が監督する作業現場で働く作業者１０の情報や熱中症発症リスクなどを、全体として一元的に、または、作業者個々の詳細情報として見やすい画面で把握することができる。なお、表示画像処理部３５で処理された表示デバイス３６に表示される具体的な画面内容については、適宜形成されるシステムによって求められる情報を見やすく表示できればよいため、本明細書での具体的な詳細の説明は省略する。

さらに、現場監督３０のパソコン３１では、警告情報を通知した後に当該作業者１０から得られる生体情報の変化や、作業者１０からの警告情報の受領確認を受け取ることで、作業者１０が熱中症の発症を予防するための対策を行ったか否かを確認することができ、作業者１０が熱中症の発症を予防するための対応をとっていない場合には、対象の作業者１０に繰り返して警告情報を伝達するなど、作業者１０のさらなる注意喚起を行うことができる。

なお、上記説明では、作業者１０に熱中症を発症するリスクが高くなっていることを報知する警告情報を、クラウドサーバ２１の評価判定部２２で生成する例を説明したが、警告情報を、現場監督３０のパソコン３１に設置された情報管理部３２で生成することができる。また、評価判定部２２と、情報管理部３２の双方で警告情報を生成するように設定することもできる。このようにすることで、作業現場を実際に監督している現場監督３０のパソコン３１から、評価判定部２２での判定結果に先んじて警告情報を生成して対象となる作業者１０に伝達することで、作業現場の実情に応じて熱中症の発症リスクをより低減することができる場合がある。

クラウドサーバ２１の評価判定部２２、または、現場監督３０のパソコン３１で生成された警告情報は、現場監督３０のパソコン３１のデータ送信部３４から、無線ＬＡＮなどのローカルネットワークや携帯電話の情報キャリアを含めたネットワークを介して作業者１０が装備するスマートフォン１２に送信される。警告情報を受け取ったスマートフォン１２の警告報知部１４は、音声、画面表示、ランプの点灯または点滅、振動などの各種の情報伝達手段を用いて、作業者１０に対して、自分が熱中症を発症するリスクが高まっていることを報知する。警告情報を確認した作業者１０は、スマートフォン１２のタッチパネルまたは操作ボタンなどを通じて警告情報を受け取った旨を報告するとともに、作業を中断して休息をとるなど熱中症を予防するための対策を実行する。

作業者１０のスマートフォン１２は、作業者１０が警告情報を確認して作業を中断したことを監督者３０のパソコン３１に送信し、監督者３０は、作業者１０が熱中症の発症を予防する対策をとったことを確認できる。

さらに、本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムでは、現場監督３０が把握している作業現場での熱中症発症リスクデータを、作業者１０のスマートフォン１２に送信して、作業者１０が、自分が働いている作業現場での熱中症発症リスクの現状を確認することができる。例えば、自分以外の作業者の熱中症発症リスクが高くなっていることが確認できれば、各作業者自身が熱中症の発症を積極的に予防する対応を採ることが可能となる。また、他に熱中症発症リスクの警告情報を受け取って作業を中断した作業者がいることがわかれば、現場監督３０からの自分宛の警告情報により素直に応じることが期待できる。

さらに、作業者１０が所有するスマートフォン１２で、当該作業者１０の現在までの熱中症発症リスクの変化や、生体センサ１１で取得された自身の心拍数、加速度データから計算された体調評価指数の変化や、消費カロリーなどの関連情報を画面に表示して、作業者１０自身が参照することができる。これら、作業者１０が所有するスマートフォンでの表示画面についても、それぞれの目的に応じて必要事項を見やすく表示することができればよいため、本明細書での詳細な説明は省略する。

クラウドサーバ２１は、インターネット２０を通じて作業者１０が所属する会社や事業所４０内の管理コンピュータ４１にも接続されていて、現場監督３０のパソコン３１に送信された作業者１０の測定結果情報や、クラウドサーバ２１が熱中症の発症リスクを判断するために用いた各種の情報を、リアルタイムで、事業所４０の管理コンピュータ４１に対して送信する。事業所４０の管理コンピュータ４１は、自身のデータ受信部４２とデータ送信部４３とを備えているため、インターネットを介して現場監督３０のパソコン３１とも接続されていて、現場監督３０から作業者１０に対して警告情報が正しく伝達されたか、作業者１０が熱中症の予防対策をとったか、などの情報を確認し、必要に応じて所定の指示を行うことができる。このため、作業者１０の熱中症発症リスクの回避を効果的にバックアップすることができる。

また、クラウドサーバ２１、現場監督３０のパソコン３１、および、事業所４０の管理コンピュータ４０は、インターネット２０環境上で接続されているため、パソコン３１や管理コンピュータ４０の側からクラウドサーバ２１にアクセスすることができ、クラウドサーバ２１でのデータ処理内容を制御したり、評価判定部２２での判定プログラムを更新したり、クラウドサーバ２１から熱中症予防管理に必要な情報を適宜取り出したりすることができる。

なお、上記説明においては、作業者が装備する携帯端末としてスマートフォンを例示したが、作業者の携帯端末はスマートフォンには限られず、携帯電話機やタブレット機器、さらには、熱中症発症リスク管理システムに特化した、情報の送受信が可能な専用の小型端末機器を用いることができる。また、現場監督が操作する管理者情報端末としては、例示したパソコンとして、デスクトップパソコン、ノートパソコン、タブレット型パソコン、小型サーバ機器などの、ネットワークを通じた情報の送受信とデータ表示、データ記録などが可能な各種の情報機器を採用することができる。

さらに、上記説明では、現場監督の管理者情報端末から作業者の携帯端末に警告情報を送信する形態を説明したが、警告情報がクラウドサーバの評価判定部で生成される場合には、クラウドサーバから直接作業者の携帯端末に警告情報を送信するようにシステムを構成することもできる。

さらに、作業者、現場監督、事業所内の管理部門を結ぶ情報伝達手段としては、上記例示したものに限られず、データの送受信を行う各種の情報通信手段を利用できることは言うまでもない。

［生体情報取得部］
（第１の測定装置）
まず、生体情報取得部としての測定装置１１の第１の形態について、被評価者である作業者の胸部に密着させて生体情報を取得するタイプの生体センサについて説明する。

図２は、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムで作業者が着用する、第１の生体情報取得部である生体センサが装着されたアンダーシャツの構成例を示す図である。図２（ａ）が、生体センサが装着されたアンダーシャツの表面を示し、図２（ｂ）がアンダーシャツの裏面、すなわち、作業者の体表面に対向して接触する側を示している。

図２に示すように、作業者１０が着用するアンダーシャツ１８の胸部には、生体センサ１１ａが配置されている。より具体的には、生体センサ１１ａは、アンダーシャツ１８の表面１８ａの胸部中央部分に配置された、データ取得送信ユニット１１ａ１と、このデータ取得送信ユニット１１ａ１に接続され、アンダーシャツ１８の裏面１８ｂ、つまり、皮膚に接する側の部分に左右方向に延在して配置された電極部１１ａ２とから構成されている。

本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムで第１の生体情報取得部を装着した作業者１０は、生体センサ１１ａによって作業者１０の心拍、服内温度、動作を検出するものであり、アンダーシャツ１８の裏面に配置された心拍検出手段である電極が胸部に接触することで、表面電位の変化から作業者１０の心拍を検出することができるようになっている。また、服内温度を検出する温度センサ（図示省略）と、３次元方向の加速度を検出する加速度センサチップ（図示省略）は、データ取得送信ユニット１１ａ１内に収容されている。前述したように、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムでは、各作業者が所持するスマートフォン１２を測定された生体情報の中継器として使用するため、データ取得送信ユニット１１ａ１は、最低限のデータ処理回路、短距離通信を行うデータ送信部と各センサを含めたこれらの電子回路を駆動するための電源のみが含まれていればよく、データ取得送信ユニット１１ａ１を小型軽量化して、胸部に装着されたアンダーシャツ１８を着用する作業者１０の違和感を軽減することができる。

なお、上述したとおり、本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムにおいて、作業者１０の胸部等に接触して心拍データ、服内温度データ、動作により生じる加速度データを取得する生体センサ１１ａを装着するための各種の方法が知られているが、測定用パッチとして胸部に直接貼り付ける方法や伸縮性のある装着ベルトを用いル方法などと比較して、図２に示したように生体センサ１１ａを作業者１０が着用するアンダーシャツ１８に固着する方法によれば、作業者１０が、生体センサ１１ａを装着することに対する特別な意識を緩和して必要な情報を取得することができる。また、仮に作業者１０の発汗や作業中の体のひねりなどが生じた場合でも、アンダーシャツ１８に固着された生体センサ１１ａが、作業者１０の体表面から最終的に外れてしまうことはなく、その装着位置も実質的に変化しない状態を維持することができる。このため、生体センサ１１ａが作業者１０の胸部から離れた瞬間は、心拍の一部を心拍データとして取得できないことがあるものの、心拍データが全く取得できない状況が継続して続く事態は回避することができる。

なお、作業者１０の心拍データを取得するための生体センサ１１ａの配置場所としては、上記した作業者の胸部以外にも、作業者の腰部、背中、上腕部や脚部などを採用することができる。ただし、生体センサ１１ａに内蔵される加速度センサや温度センサが良好な測定データを取得できる範囲に限ることが好ましいことは言うまでも無い。また、本実施形態で説明したような、工事現場で働く作業者を被評価者として熱中症の発症リスクを管理するシステムとしてではなく、たとえば、トレーニングを行うスポーツ選手などの体調評価として熱中症の発症リスクの評価を行う場合などでは、被評価者がスポーツウェアを着用することが考えられ、この場合も上半身に着用されるウェアの胸部に生体センサを配置することが最も合理的である。

（第２の測定装置）
次に、生体情報取得部としての測定装置１１の第２の形態の一例として、光学的に血管の収縮を検出して作業者の脈拍を心拍データとして検出するとともに、３次元加速度センサによって作業者の身体の動きを検出するタイプのセンサについて説明する。

図３は、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムで作業者の生体情報を取得する、第２の測定装置であるワイヤレスタイプの脈拍計を装着している状態を示す図である。

図３に示すように、ワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂは、バネなどで付勢された一対の測定片１１ｂ１、１１ｂ２で耳たぶを挟むようにして装着する脈拍検知部分と、この脈拍検知部分と有線接続された本体部１１ｂ３とから構成されている。

脈拍検知部分では、一対の測定片１１ｂ１、１１ｂ２の一方にＬＥＤなどの光源が、他方にＣＣＤなどの受光素子が互いに対向するように配置されていて、バネなどの付勢手段によって耳たぶに密着、固定できるようになっている。ＣＣＤにより撮影された耳の血管の収縮から、作業者１１の脈拍を検出する。本体部１１ｂ３には、脈拍検知部で検知された血管の収縮画像から適宜ノイズ成分を除外して脈拍数のデータを出力する制御回路や、脈拍計全体の動作電源、３次元加速度センサ、データ送信部などが内蔵されている。

図３に示すタイプのワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂでは、被評価者である作業者１１の身体の動きをより正確に把握するために、３次元加速度センサが配置されている本体部１１ｂ３を、作業者１０の体幹に近い上半身に固着することが好ましく、図示するように、作業者１０の身体の動きとは異なる動きが生じにくい衿の後方部分に装着することが好ましいとされている。

図３に示した市販されているワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂは、環境温度を測定する機能を備えていないが、図示するように衿の後方側に本体部１１ｂ３を装着するようにすれば、被評価者である作業者１０が本体部１１ｂ３を装着することについて感じる違和感は、図２で示した生体センサ１１ａを胸部に装着する場合と比較して小さい。このため、本体部１１ｂ３内部に、温度計や湿度計などの環境条件を把握する各種のセンサを内蔵することが可能である。また、同様の理由から、本体部１１ｂ３の内部にインターネット環境に生体情報を直接送信可能な送信部を備えることができ、この場合には、作業者１０が被評価者情報送信部１３を備えていたスマートフォン１２を所持する必要がなくなる。作業者１０にスマートフォン１２を所持させない場合には、スマートフォン１２が果たしていた警告報知部１４の機能を発揮させるために、ワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂの本体部１１ｂ３内部に、音声による警告報知機能を内蔵すれば良い。

なお、図３に示した第２の測定装置としてのワイヤレスタイプの脈拍計では、耳たぶの血管の収縮を測定して心拍データを取得したが、耳たぶ以外の個所、例えば指先部分などでも、光学的に脈拍を検知することができる。また、図３に示すワイヤレスタイプの脈拍計では、脈拍検知部分と本体部とが有線接続されたものを例示したが、脈拍測定部分の動作電源が容易に確保できるのであれば、短距離間の無線接続によって脈拍測定部分と本体部とを接続することも可能である。

（第３の測定装置）
続いて、生体情報取得部としての測定装置１１の第３の形態について、脈拍を検知する振動センサと、動作を検出する加速度センサ、気温、湿度などの環境条件を測定するセンサを内部に備えた装置本体を、ベルトを用いて手首に装着する腕時計タイプのセンサを説明する。

図４は、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムで作業者の生体情報を取得する、第３の測定装置である腕時計タイプのセンシングユニットを示す図である。

図４に示すように、センシングユニット１１ｃは、手首に接触させて装着する装置本体１１ｃ１と時計バンド型の固着ベルト１１ｃ２とから構成されていて、外観は腕時計と同様のものである。なお、図４に例示するセンシングユニット１１ｃは、メンテナンスが容易に行えることなどを目的として、装置本体１１ｃ１は、固定ベルト１１ｃ２に対して着脱可能とされている。

腕時計型のセンシングユニット１１ｃは、装置本体１１ｃ１が手首の外側（手の甲側）になるように装着され、手首と接触する側（固定ベルト１１ｃ２の内側）には、被評価者である作業者１０の手首外側に押しつけられて脈拍を検出可能な、パルス検知部が配置されている（図示省略）。また、装置本体１１ｃ１の内部には、温度や湿度、気圧などの環境情報を測定するセンサや、作業者１０の動作を検知する３次元加速度センサが配置されていて、装置本体１１ｃ１の外側表面には、図示するように、これらセンサに対応した部分に小さな開口部が形成されている。また、装置本体の側面部分には、装置本体内部に配置された２次電池に電力を供給し、内部のメモリ素子との間のデータ交換が可能となる接続電極が配置されていて（図示省略）、専用のクレイドルに載置してセンシングユニット１１ｃの動作電池の充電とパソコンなどとのデータ交換が可能となっている。

また、腕時計型の測定装置としては、装置本体部分の表面に画像表示デバイスが配置されて現在時間を表示する時計機能を有する、いわゆるスマートウォッチと称されるものが含まれる。スマートウォッチには、赤外線の吸収に基づいて心拍数を測定する光学式心拍センサを搭載し、かつキャリア通信機能を有するタイプも存在する。このようなスマートウォッチを用いることで、測定装置で取得した心拍情報等の生体情報をインターネット経由でクラウドサーバに直接送信可能である。

本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムに使用される、図４に例示したセンシングユニット１１ｃのような腕時計型の測定装置では、装置本体１１ｃ１の内部に、作業者１０が所持するスマートフォン１２に測定された生体情報を送信する送信部を有している。なお、第３の測定装置も、被評価者の手首部分外側に装着されるものであるため、第２の測定装置であるワイヤレス脈拍計と同様に、作業者１０が装置本体１１ｃ１を装着することについて感じる違和感は、図２で示した生体センサ１１ａを胸部に装着する場合と比較して小さい。このため、図４に示すセンシングユニット１１ｃにおいても、装置本体１１ｃ１の内部に、インターネット環境に生体情報を直接送信可能な送信部を備えることができる。また、作業者１０が被評価者情報送信部１４を有するスマートフォン１２を所持しない場合には、装置本体１１ｃ１が警告報知部１４の機能を発揮することになるが、スマートウォッチの場合を含めて、作業者１０への警告報知機能や、熱中症発症リスクのデータを画像等で示す構成は採用しやすい。

［熱中症発症リスク評価方法］
次に、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムにおける暑熱環境評価について、作業者個人についての熱中症発症リスク評価の具体的内容について説明する。

本実施形態にかかる熱中症発症リスク評価方法は、被評価者が装着する測定装置が備える心拍検出手段によって検出された被評価者の心拍データと、３次元の加速度センサにより取得された加速度データとに基づいて被評価者の行った作業の強度を示す作業負担指数を算出する。また、測定装置から得られた被評価者の服内温度と、被評価者が作業している現場の環境温度とに基づいて、被評価者の暑熱負荷指数を算出する。そして、これら算出された作業負担指数と暑熱負荷指数とに基づいて、熱中症を発症するリスクを示す熱中症発症リスク指数を算出する。

なお、以下の熱中症発症リスク評価方法の説明に当たっては、図１を用いて説明した本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムの各構成部分を適宜例示して説明する。

図５は、本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムでの、評価判定部における熱中症発症リスク評価の流れを示すフローチャートである。

本実施形態にかかる熱中症発症リスク評価システムでは、インターネット上のクラウドサーバ２１が備える制御手段である評価判定部２２が、被評価者である作業者１０が装着している生体情報取得部としての第１の測定装置である生体センサ１１ａから得られたデータと、クラウドサーバ２１内の各構成部分から取得されたデータに基づいて、作業者１０の作業負担指数と暑熱負荷指数とを算出して熱中症発症リスク指数を算出する。

図５に示すように、評価判定部２２での評価が始まる（ＳＴＡＲＴ）と、評価判定部２２は、被評価者の作業負担指数の算出を開始する。

なお、評価判定部２２での評価の開始（ＳＴＡＲＴ）は、作業者１０自身、または、管理者である現場監督３０などが測定装置である生体センサ１１ａの電源スイッチを「ＯＮ」にする、タイマーによって作業開始時間となると自動的に生体センサ１１の動作が開始するように設定されている、生体センサ１１ａを備えたアンダーシャツ１８を作業者が着用したことを生体センサ１１ａ自体が検出して動作を開始する、などの各種方法で設定することができる。

作業負担指数の算出を行うために、評価判定部２２は、まず、データ記録部２４に評価対象の作業者１０の過去のデータとして心拍データと加速度データである履歴データが記録されているか否かを確認する（ステップＳ１０１）。

当該作業者１０が過去に本実施形態で説明する熱中症発症リスク管理システムでの評価対象となって、データ記録部２４に作業者１０の履歴データが記録されている場合（ステップＳ１０１で「Ｙｅｓ」の場合）は、その履歴データの集合から、加速度に対して心拍数が線形に変化する線形区間を求め、その線形区間に含まれる履歴データに対して回帰直線を求める。この履歴データから求めた回帰直線は、当該作業者の心拍応答の特徴（個性）を表している。この回帰直線の傾きを心拍応答係数αｒ、切片を切片心拍数βｒと定義し算出する（ステップＳ１０２）。

その後、評価判定部２２は、生体センサ１１ａで測定された作業者１０の心拍データの検出を行う（ステップＳ１０３）。

一方、当該作業者１０の履歴データが存在していない場合、また、データは存在しているが前回のデータが記録されてから一定の期間（一例として１ヶ月）が経過している場合は、評価判定部２２は当該作業者１０の正しい標準化心拍数を算出できないと判断して、心拍データに基づかず加速度データのみから当該作業者１０の作業負担指数を算出する。評価判定部２２は、作業者１０の動作を示す数値である加速度偏差を算出（ステップＳ１１０）し、加速度偏差のみに基づいて、作業者１０の作業負担指数を算出する（ステップＳ１１１）。この場合、加速度偏差に適当な係数を掛ける等、所定の数式を用いて作業負担指数に変換すればよい。

データ記録部２４に作業者１０の履歴データが記録されている場合（ステップＳ１０１で「Ｙｅｓ」の場合）、心拍データを検出するに当たって評価判定部２２は心拍データの信頼性を確保する。本実施形態の熱中症発症リスク管理システムでは、上述したように被評価者である作業者１０の心拍データをより良好に取得できるよう、作業者１０が着用するアンダーシャツ１８の裏面１８ｂに生体センサ１１ａの電極部１１ａ２が配置されている。しかし、作業者の体の動きや体表面の発汗などの影響で、心拍を正しく検出できないことがある。このため、本実施形態の熱中症発症リスク管理システムでは、被評価者である作業者１０の心拍データを正しく測定できていない場合に、誤ったデータで作業負担指数を算出して熱中症の発症リスク評価を誤ることがないように、心拍データが正しく取得できているか否かを確認している。

まず、評価判定部２２は、心拍データの信頼性を評価するために心拍波形検出率を算出する（ステップＳ１０４）。

生体センサからサンプリングした生データは、被評価者の皮膚と電極との接触不良等の影響で、一定割合のノイズ（異常な心拍データ）が含まれている可能性がある。そこで１拍ごとのデータ（心拍間隔）に対して、例えば、心拍間隔が０．３３秒以上かつ１．３３秒以下であって、かつ、１つ前のデータとの差（差分心拍間隔）が０．１５秒以下のデータを正常と判定してラベリングする。

正常／異常を判定する閾値は、任意に設定可能であるが、生理学的な見地に基づいて有り得ない心拍間隔のデータを除去できるように適当な数値を設定すればよい。そして、測定データを所定の時間幅でｋ個 の部分区間に分け、各部分区間ごとに正常とラベリングされたデータが区間全データ中に何割含まれているかを心拍波形検出率Ｑとして計算する。

次に、評価判定部２２は、各部分区間ごとに心拍波形検出率を判定する（ステップＳ１０５）。

心拍波形検出率が基準値（例えば５０％）以上であれば当該区間について信頼性があると判断し（ステップＳ１０５で「Ｙｅｓ」の場合）、心拍データを用いて作業負担指数を算出する（ステップＳ１０６）。

一方、心拍波形検出率が基準値（５０％）未満であれば信頼性がないと判断し（ステップＳ１０５で「Ｎｏ」の場合）、当該区間については加速度データを用いて作業負担指数を算出するステップＳ１１０に進む。

なお、上記説明において基準値は一例であり、生体センサの性能や対象者の職種等によって適宜調整すればよい。例えば、動作の激しい職種では閾値を低く、動作の少ない職種では閾値を高く設定してもよい。

心拍波形検出率が５０％以上である場合（ステップＳ１０５で「Ｙｅｓ」の場合）には、評価判定部２２は、得られた心拍データから中央心拍数を算出する（ステップＳ１０６）。ここでは、ステップＳ１０４で設定した部分区間に対して、各部分区間ごとの代表値（中央値）をもって中央心拍数データとする。代表値は区間平均値であってもよいが、好ましくは、区間中央値である。測定装置から取得したデータにイレギュラーな値が少数含まれていても、その影響を排除できるからである。

さらに、評価判定部２２は、同時に生体センサ１１ａから得られた加速度データから、作業者１０の動作状況を示す数値である加速度偏差を算出する（ステップＳ１０７）。

次に、履歴データと予め作成した標準心拍応答モデルとに基づいて、中央心拍数を補正し、標準化心拍数を求める（ステップＳ１０８）。

具体的には、心拍応答係数および切片心拍数、ならびに、標準心拍応答モデルのパラメータである標準心拍応答係数および標準切片心拍数を用いて、中央心拍数データを以下の数式（式１）で標準化心拍数に変換する。

ＨＲ_S［ｋ］＝（αｓ／αｒ）（ＨＲ［ｋ］−βｒ）＋βｓ （式１）
ここで、
・中央心拍数データ ：ＨＲ［ｋ］
・標準化心拍数 ：ＨＲ_S［ｋ］
・心拍応答係数 ：αｒ
・切片心拍数 ：βｒ
・標準心拍応答係数 ：αｓ
・標準切片心拍数 ：βｓ
である。なお、ここでｋは、部分区間の番号を表す。

標準心拍応答モデルとは、大人数を測定対象として得られた大規模データを基に作成された心拍応答モデルである。加速度（身体の動き）に対するヒトの標準的な心拍応答を表したモデルで、各種パラメータ及び所定の数式で表現できる。

標準心拍応答モデルを求めるための測定結果の一例を、図６に示す。

図６（ａ）は大規模データの全て（約３００万点）をプロットしたもので、濃淡はデータの密度を表している。図６（ａ）中に示す線５１が５％のデータラインを、線５２が２５％のデータラインを、線５３が５０％のデータラインを、線５４が７５％のデータラインを、線５５が９５％のデータラインを示している。

これに対して各区間の中央値を求めたものが図６（ｂ）の×印であり、各中央値に対して当てはめた近似曲線Ｆ_HR（符号５６）が標準心拍応答モデルを表している。

近似曲線Ｆ_HRは種々の曲線あてはめ手法によって求めることができ、加速度偏差Ａ_RMSを与えたとき、推定標準化心拍数Ｆ_HRを与える関数Ｆ_HR（Ａ_RMS）として表現できる。また、Ｆ_HRの直線的に変化している部分（加速度が０．０５あたり〜０．４５あたりの区間）の傾きが標準心拍応答係数に相当し、近似曲線の切片が標準切片心拍数に相当する。

なお、大規模データは、当該現場における複数の作業員の過去数日間のデータであってもよいし、別の現場で予めサンプリングしておいた蓄積データであってもよい。好ましくは、当該作業者と同様の作業に従事する大人数の作業者を測定対象として得られた大規模データを基に、標準心拍応答モデルを作成するのがよい。これは当該作業に最適化された心拍応答モデルであり、その作業に従事する作業者の典型的な心拍応答を表すと考えられる。大規模データの基になる人数に特に決まりはないが、サンプリング数が多い方がより高精度に心拍応答を近似できる。好ましくは５人以上、より好ましくは５０人以上である。蓄積期間についても特に決まりはないが、好ましくは同じ現場で２日以上、より好ましくは５日以上のデータを取得することが好ましい。

このようにして得られた標準化心拍数と加速度偏差とに基づいて、評価判定部２２は作業者１０の作業負担指数を算出する（ステップＳ１０９）。

このとき、評価判定部２２は、標準化心拍数を用いるか、それとも推定標準化心拍数を用いるかを、標準化心拍応答モデルに基づいて作成された補正マップを利用して判定する。測定装置である生体センサ１１から得られた心拍データと３次元加速度センサの数値から、中央心拍数と加速度偏差とを求める具体的方法、補正マップを用いた心拍データの選択基準等については、後に詳述する。

一方、心拍波形検出率Ｑが基準値（上記例では５０％）以上ではない場合（ステップＳ１０５で「Ｎｏ」の場合）には、評価判定部２２は、得られた心拍データの信憑性が低いと判断して中央心拍数の算出は行わずに、生体センサ１１ａから得られた加速度データから作業者１０の動作状況を示す数値である加速度偏差を算出する（ステップＳ１１０）。この場合には、加速度偏差のみに基づいて、評価判定部２２は作業者１０の作業負担指数を算出する（ステップＳ１１１）。

ステップＳ１１１で得られた作業負担指数は、ステップＳ１０９で得られた作業負担の数値と比較して、心拍データが反映されていない分精度が劣ると考えられるが、作業者１０の動作が連続して行われていることから、心拍データが得られていないことを理由としてその間の作業負担指数を算出しないよりも連続して作業負担指数が得られていることが好ましい。

さらに評価判定部２２は、生体センサ１１ａから得られた作業者１０の服内温度データと、作業者１０が作業する現場での環境温度データとに基づいて、作業者１０の暑熱負荷指数を算出する（ステップＳ１１２）。作業現場の環境温度データは、クラウドサーバ２１の気象情報取得部２５により取得された作業現場の周囲の気温データ、作業者が屋内で作業している場合などではその作業場に配置された温度センサから得られる温度情報などに基づいて、取得することができる。

なお、作業者１０の服内温度データと環境温度データとに基づいて暑熱負荷指数を算出する具体的な手順については、追って詳述する。

そして、評価判定部２２は、得られた作業負担指数と暑熱負荷指数とに基づいて、当該作業者１０の熱中症発症リスクを熱中症発症リスク指数として算出する（ステップＳ１１３）。

本実施形態に示す熱中症発症リスク評価システムにおける熱中症発症リスク指数は、作業負担指数と暑熱負荷指数との線形和として判断できる。このため、熱中症発症リスク指数の値が大きいほど、当該作業者が熱中症を発症するリスクが高くなり、熱中症発症リスク指数の大きさを領域として規定することで、熱中症発症リスクが、高い（＝危険）な状態にあるのか、やや高い（＝注意）な状態にあるのか、それとも低い（＝安全）な状態にあるのかをランク付けすることができる。このため、評価判定部２２で算出された熱中症発症リスク指数のランクに応じて、作業者１０自身が、または、監督者である現場監督３０が、作業を停止して休憩する、作業負担を減らす、または、服内温度を下げるなどして暑熱負荷を低減する、などの対応を採ることができ、熱中症の発症を効果的に回避することが可能となる。

［熱中症発症リスクの評価方法］
ここで、本実施形態にかかる熱中症発症リスク評価システムにおいて行われる、個々の作業者についての熱中症発症リスク評価指標である、熱中症発症リスク指数を算出するアルゴリズムについて説明する。

（作業負担の推定）
＜ａ．前処理＞
まず、心拍データと加速度データについて、作業負担指数を算出する前処理を行う。

心拍データの前処理は、図５のフローチャートを用いて説明したとおり、作業者１０が装着している生体センサ１１ａが検出した心拍データから、中央心拍数を算出する（図５におけるステップＳ１０６）ことで行われる。

より具体的には、部分区間の心拍波形検出率が５０％以上であった場合に、部分区間に含まれる心拍データの取得間隔から部分区間あたり（例えば、過去１分間あたり）の心拍数に換算して中央心拍数ＨＲを得る。

一方、加速度センサによって得られた加速度データについては、以下の手続きによって過去１分間の平均値ΔＡを求める。

１）不等時間間隔データの指数移動平均
ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの方向の加速度データ｛Ａｘ（ｔ）｝、｛Ａｙ（ｔ）｝、｛Ａｚ（ｔ）｝について、時定数を１０ｓｅｃとして、統計学の手法である指数移動平均法を用いてそれぞれの軸方向における加速度データの指数移動平均を求める。時定数は特に限定されないが、例えば５〜１０ｓｅｃの範囲で加速度センサの性能に応じて適宜決定すればよい。

ここでは、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの方向の指数移動平均を、それぞれ｛Ｓｘ（ｔ）｝、｛Ｓｙ（ｔ）｝、｛Ｓｚ（ｔ）｝とする。

２）指数移動平均の除去
各軸の加速度データから、上述の指数移動平均を除去し、トレンド除去された時系列加速度を求める
たとえば、ｘ軸の場合は、「Ａｘ（ｔ）−Ｓｘ（ｔ）」となる。

３）２乗和の計算
トレンド除去された時系列加速度について、以下の式（式２）を用いて各時刻での２乗を計算して和を求める

４）１分ごとの加速度の平均
上記求めた２乗和「ΔＡ²（ｔ）」の１分ごとの平均値「ΔＡ² _ave」を計算する。ここでは、データ点数の数で割って平均値とする。また、加速度の２乗平均「ΔＡ² _ave」の平方根「ΔＡ_ave」を計算する。ここで、ΔＡ_aveは加速度偏差Ａ_RMSである。

＜ｂ．異常値の除去＞
心拍データから得られた心拍数のデータについて、非数値データと、心拍数が４０以下のものと１８０以上のものとを異常値として除去する。

また、加速度データについては、非数値データと、「ΔＡが０．０５以下、もしくは、０．５５以上のデータを異常値として除外する。

＜ｃ．切片心拍数と心拍応答係数の計算＞
履歴データの集合に関して、加速度偏差に対して中央心拍数が線形に変化する線形応答区間を設定し、その線形応答区間に含まれるデータに対して回帰直線を求める。この回帰直線の傾きが心拍応答係数αｒ、切片が切片心拍数βｒとなる。

回帰直線の当てはめ方法については、特に限定しない。例えば、加速度偏差が０．０５〜０．４の区間を線形応答区間と設定し、その間をｍ個の部分区間（ｍは例えば３〜７）に分ける。次に、各部分区間に関して中央心拍数と加速度偏差の中央値をそれぞれ求める。そして、求めたｍ点の中央値座標に対して回帰直線をあてはめる（図７参照）。

＜ｄ．作業負担指数の計算＞
図５において、ステップＳ１０８で示したように、被測定者である作業者１０の履歴データがある場合は、この履歴データと標準心拍応答モデルとに基づいて、標準化心拍数ＨＲ_Sが計算される。標準化心拍数ＨＲ_Sを算出することで、被測定者個々の特性による心拍データから作業負担指数を算出する上での個人差を補正することができる。

一方、推定標準化心拍数は、標準心拍応答モデルの近似式Ｆ_HR（Ａ_RMS）を用いて、被測定者の加速度偏差Ａ_RMSから標準的な心拍数を推定するものである。実際の作業負担指数算出においては、標準化心拍数と推定標準化心拍数のどちらを信頼するかがポイントとなる。本実施例では、標準心拍応答モデルに基づいて作成した補正マップを用いて、どちらの心拍数を選択するかを判定し、補正心拍数ＨＲ_sを得る。

図８は、補正マップの第１の例である。

図８に示すように、補正マップには、標準切片心拍数βｓをｙ軸切片とし直線部分の傾きが標準心拍応答係数αｓである近似曲線Ｆ_HR７１が記載されている。ここで近似曲線Ｆ_HR７１を判定線とする。なお、加速度偏差が０．４５を超える部分からは、図７に示すように判定線７１は直線ではなくなり、加速度偏差に対する中央心拍数の上昇度合いが低下していくことが判明している。

図８に示す補正マップでは、被測定者である作業者の動作を示す加速度偏差が０．２である部分に境界線７２が設けられている。加速度偏差が０．２よりも小さい領域では、動作による心拍数の変化よりも情動による影響が大きく現れ、加速度偏差が０．２よりも大きい領域では、体が動くことによる心拍数の変動が大きいと考えられるからである。

図８に示す補正マップでは、心拍数と加速度偏差との関係がマップ中ハッチングで示された領域７３および領域７７の範囲となるように補正される。たとえば、加速度偏差が０．２までの範囲では、標準化心拍数が大きく判定線７１よりも上側に位置する場合には、図中矢印７４として示すように判定線７１の数値、すなわち推定標準化心拍数が補正心拍数ＨＲ_sとして用いられ、標準化心拍数が標準切片心拍数βｓよりも小さい場合には、標準切片心拍数βｓの値を補正心拍数ＨＲ_sとして採用する。また、標準化心拍数が判定線７１以下かつ標準切片心拍数βｓ以上の場合は、標準化心拍数をそのまま補正心拍数ＨＲ_sとして採用する。このようにすることで、加速度偏差が０．２よりも小さな領域では、推定標準化心拍数よりも大きな標準化心拍数が検出された場合は情動による影響としてこれを排除することができる。

一方、加速度偏差が０．２よりも大きな領域では、前述の標準心拍応答係数αｓと同じ傾き、すなわち、近似曲線Ｆ_HRの直線部分と平行に、心拍数値が大きすぎると判断される領域を規定する平行線７６を引いて、この平行線７６と判定線７１とで挟まれた領域７７内が正しい心拍数が検出できたと判断する。この領域７７に該当する場合には、そのままの標準化心拍数を補正心拍数ＨＲ_sとして用いて作業負担指数が計算される。標準化心拍数が、上限を示す平行線７６よりも大きい場合は、図中矢印７８として示すように、平行線７６上の値を補正心拍数ＨＲ_sとして採用することでエラーの影響を排除する。また、判定線７１よりも下側の領域に現れた数値は、図中矢印７９として示すように判定線７１上の数値、すなわち推定標準化心拍数を補正心拍数ＨＲ_sとして採用することで、被測定者が一定以上の動きをしているにもかかわらず低すぎる心拍数値が作業負担指数の算出に用いられることを回避できる。

図９に示す補正マップは、検出された心拍データの信頼性がより高いと判断される場合に使用される補正マップである。

心拍データの信頼性が高い場合としては、生体センサ１１より取得された心拍データの検出率が判定基準（一例として５０％）よりも高く、例えば、８０％を超える状態が続いているような場合が想定できる。

図９に示す補正マップは、基本的には図７に示した補正マップと同様であるが、加速度偏差が０．２以上であって、標準化心拍数が判定線８１よりも低い領域にある場合が異なっている。図９に示す、心拍データの信頼性が高い場合には、判定線８１の下方に、加速度偏差０．２における標準切片心拍数βｓの位置から判定線８１に平行な下限を規定する境界線８８を引いて、境界線８８と判定線８１との間の領域８９の標準化心拍数を補正心拍数ＨＲ_sとしてそのまま用いるとともに、標準化心拍数が境界線８８よりも小さい場合には、図中矢印９１として示すように境界線８８上の値が補正心拍数ＨＲ_sとして採用される。

このようにすることで、広い範囲で標準化心拍数を採用して、より精度の高い作業負担指数を算出することができる。

＜ｅ．作業負担の評価＞
補正マップを用いて得られた補正心拍数ＨＲ_cに基づいて、以下のように作業負担指数Ｗを計算する。

まず、以下の数式（式３）を用いて補正心拍数ＨＲ_cを代謝当量ＭＥＴｓ（Metabolic equivalents）に変換する。

ＭＥＴｓ＝ａ_METs×ＨＲ_c＋ｂ_METs （式３）
ここで、ａ_METsとｂ_METsは所定のパラメータであり、呼吸計測実験に基づいて決定することができる。

次に、以下の数式（式４）を用いて代謝当量ＭＥＴｓを作業負担指数Ｗに変換する。

Ｗ＝ａ_W×ＭＥＴｓ＋ｂ_W （式４）
ここで、ａ_Wとｂ_Wは所定のパラメータである。

例えば、ａ_W＝０，２、ｂ_W＝−０．２と設定した場合、作業負担の評価としては、作業負担指数Ｗが０．６以上であれば高代謝率の作業、すなわち、負担が大きい作業、Ｗの数値が１以上の場合は、きわめて代謝率の高い作業、すなわち作業者への負担がとても大きな作業とすることができる。

（暑熱負荷の評価）
測定装置１１により得られた服内温度Ｔｉと、環境温度として得られた外気温Ｔｏとを用いて、暑熱負荷指数Ｈを以下の式（式５）によって求める。

なお、暑熱負荷指数Ｈが０より小さい場合は、Ｈ＝０とする。

暑熱負荷指数Ｈが０．６以上の場合は、暑熱負荷が比較的高い状態、暑熱負荷指数Ｈが１以上である場合は、暑熱負荷が極めて高い状態であると評価することができる。

（熱中症発症リスクの評価）
上記計算によって得られた作業負担指数Ｗと暑熱負荷指数Ｈとを用いて、下記式（式６）として示すように、評価対象の作業者１０の熱中症発症リスク評価指数Ｒを求める。

ここで、ａは、評価対象の作業者の暑熱順化に対応して規定される数値であり、暑熱順化ありの場合ａ＝−１．８、暑熱順化なしの場合ａ＝−１．３とする。

以上のようにして求めた熱中症発症リスク評価数値Ｒについて、Ｒが０．６未満の場合は発症リスクが低リスク、Ｒが０．６以上で１．０未満の場合は要注意の警戒レベル、Ｒが１．０以上の場合は高リスクであり熱中症発症の危険レベル、と判定することができる。

なお、実際に熱中症の発生まで検証することはできないため、熱中症の発症リスクの判断基準を定めるに当たっては、熱中症の発症リスクをより厳しく判断できるように、すなわち、より安全サイドにたって決定すべきである。

（熱中症発症リスクの連続評価）
作業者１０が装着する測定装置である生体センサ１１から得られる測定結果などに基づいて、当該作業者の熱中症発症リスクを連続的に評価する場合には、暑熱負荷指数Ｈと作業負担指数Ｗそれぞれの指数移動平均値を、サンプリングの間隔を１分間として以下の式（式７）、（式８）から求める。

なお、ここでｗ₁＝２／３１、ｗ₂＝２／１１とする。

さらに以下の式（式９）から、熱中症発症リスク指数Ｒの指数移動平均値が求まる。

たとえば、熱中症発症リスク指数Ｒの指数移動平均値が１以上の状態が３０分以上続いた場合には、熱中症を発症するリスクが極めて高い状態であると判断されて、作業者に休憩を促すなどの熱中症を発症しないように対応策を採る。

（２次元マップでの表示）
上記の式（式６）からわかるように、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムにおいて熱中症発症リスクを表す指数Ｒは、作業者１０に対する暑熱負荷指数Ｈと、作業負担指数Ｗとの線形和として表現される。

このことを利用して、熱中症発症リスク指数を、暑熱負荷指数と作業負担指数とをそれぞれ軸とする２次元のマップ上に熱中症発症リスク指標として表示することができる。たとえば、２次元のマップ上に、管理者である現場監督３０が管理する複数人の作業者１０それぞれにおける、現在時点での熱中症発症リスク指数に応じた記号を表示することで、 現場監督３０は、管理対象の作業者の全体的なリスク指標を一目で把握することができる。なお、作業者１０の熱中症発症リスクの程度を表示する表示画像について、具体的な説明は省略する。

［第１の測定装置以外で得られた生体情報の取り扱い］
以上のように、本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムでは、図２に示したアンダーシャツの胸部に装着された第１の測定装置である生体センサ１１ａによって取得された生体情報に基づいて、各作業者の体調評価を行い熱中症の発症リスク評価が行われる。したがって、上述した第２の測定装置としてのワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂや、第３の測定装置としてのセンシングユニット１１ｃで得られた生体情報を、第１の測定装置で得られた生体情報に換算することで、異なる種類の生体情報取得部を装着した作業者を熱中症発症リスク管理システムで共通して管理することができる。

本実施形態にかかる熱中症発症リスク管理システムでは、心拍データの共通のパラメーとして中央心拍数を、加速度データの共通のパラメータとしての加速度偏差を用いることで、異なる測定装置によって得られた生体情報の統合を行う。

（第２の測定装置により取得された生体情報の処理方法）
ワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂでは、心拍データとして計測された脈波間隔が毎秒出力されている。この点において、心拍ごとに心拍間隔が出力されていた生体センサ１１ａとデータ出力のタイミングが異なる。

生体センサ１１ａでは、上述のように心拍データの信頼性を心拍波形検出率を推定することで判断し、正常な心拍データであると判断できたもののみを用いて中央心拍数ＨＲを求めた。これに対応させて、ワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂの脈拍データにおいても、各秒ごとに出力される脈拍データの内、信頼性が低いものは切り捨てて信頼性が高いと考えられる数値のみを用いた。

より具体的には、値が０であるデータ、４５ｂｐｍ未満または１８０bpmより大きなデータは、信頼性が低いとして切り捨てた。また、同じ脈拍が連続することは生理学的にも不自然であることから、同じ脈拍データが５回以上連続した場合は、５拍目以降のデータは不良データとして切り捨てた。

このようにして、信頼性の高いデータのみを用いて、３０秒ごとに窓幅６０秒の中央心拍数の１分間中央値を、中央心拍数ＨＲとした。

加速度データについては、ワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂでは図３に示したように衿の後方部分などの頭部または首部の周辺や上半身で測定されることから、加速度データの内の高周波成分のみを抽出した。一例として、０．１Ｈｚ以下の低周波数成分をカットオフ周波数とするハイパスフィルタを通過させることで、被評価者である作業者１０の動作ではないノイズ成分が除去されるものと考えられる。

そして、ハイパスフィルタを通過した加速度データに対して、ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向それぞれのデータの１分間における２乗偏差を求める。

このようにして求めた、中央心拍数と加速度偏差の値は、第１の測定装置である生体センサ１１ａにより取得された中央心拍数と加速度偏差と同じであると考えられるため、以下、上述のようにして、作業負担指数を算出できる。

なお、上述したように、市販されているワイヤレスタイプの脈拍計１１ｂは、温度や湿度などの環境条件を測定するセンサを有していないものも存在する。このため、暑熱負荷指数を算出するに当たっては、クラウドサーバ２１の気象情報取得部２５で取得されたデータなどを用いて、作業者１０の置かれている環境条件を推定することが好ましい。なお、この場合において、服内温度センサのデータと、ＷＢＧＴとの比較などについての研究資料（一例として信州大学での実験データ等）が公開されているため、適宜その内容を参酌することで、より精度の高い暑熱負荷指数の算出につながると期待できる。

（第３の測定装置により取得された生体情報の処理方法）
センシングユニット１１ｃとして、心拍データとして計測された脈波間隔が一定の間隔で（例えば毎分）出力されている。また、被測定者の動作状況については、ＭＥＴｓ推定値が、同様に一定の間隔で（例えば毎分）出力される。

この場合、１分間の脈拍間隔データを、所定の係数、一例として０．９８４を掛けることによって生体センサ１１ａで出力される心拍間隔との対応がとれ、中央心拍値が求められる。この係数は、心拍間隔の統計分布の非対称性、および、脈波測定機器の特性により、１分間の心拍間隔の中央値と平均値に差が生じることを補正するためのものである。

また、ＭＥＴｓデータと加速度データとが、歩行や軽度のジョギングなどにおいては線形に対応することを用いて、例えば、実際に２つの測定装置によるデータを同時に取得することで相関係数を求めて、出力されるＭＥＴｓデータを加速度データに変換することができる。その結果の得られた変換された加速度データから、生体センサ１１ａで求めた場合と同様にして加速度変位を求める。

なお、センシングユニット１１ｃは、被評価者である作業者１０の腕に装着されるため、作業者１０の身体全体の動きの他に、装着された腕の細かな動作を加速度データとして検出する。このため、例えば作業現場においても、大きな部材を運んで組み立てるような作業と、細かな部品を取り扱う手先を使用する細かな作業とでは測定結果としての加速度データが異なる。このような場合には、同じような作業を行っている作業者１０を適宜グループ化して、グループごとに判定基準を異ならせるなどの対策を施すことにより、測定データの信憑性を向上させることができる。

このようにして、センシングユニット１１ｃにより取得された心拍データとＭＥＴｓデータとを用いて、中央心拍数と加速度偏差とを求めることで、生体センサ１１ａで得られたデータと同様にして、作業負担指数を算出できる。

なお、センシングユニット１１ｃは、温度や湿度などの環境条件を測定するセンサを有している。ただし、測定個所が手首部分であり、生体センサ１１ａが測定する服内温度とは当然に異なる。このため、暑熱負荷指数を算出するに当たっては、上述のワイヤレス脈拍計１１ｂの場合と同様に、クラウドサーバ２１の気象情報取得部２５で取得されたデータなどを用いて、作業者１０の置かれている環境条件を推定したり、別途服内温度と露出した体表部分の温度との相関を取るなどして、適宜温度データを補正して暑熱負荷指数を算出することが好ましい。

以上説明したように、本願で開示する生体情報処理方法、生体情報処理システムでは、異なる生体情報取得部により取得された被評価者の生体情報について、共通の指標を用いて相互に変換することで、生体情報取得部の形態により制限されることなく、被評価者を共通したシステム内に含めた評価、管理を行うことができる。

この結果、例えば、被評価者がより好ましいと思うタイプの生体情報を選択して使用することや、既に所有している生体情報取得部をそのまま利用することが可能となるなど、顧客のニーズに合わせて、より多くの被評価者を評価対象とする生体情報処理システムをより安価に構築することができる。被評価者の数が増えることで、生体情報処理システムにおけるデータ処理例が増加するため、過去のデータを用いた補正が可能となり、生体情報から得られる評価結果の精度をより向上させることができる。

また、測定装置の違いによる取得データの精度の相違についても、多くのデータを参照することでその傾向を把握することが可能となるため、異なる生体情報取得部により取得されたデータの変換の精度を向上させることができる。

なお、上記実施形態では、心拍データの共通のパラメータとして中央心拍数を用いた場合を示したが、中央心拍数以外にも、平均心拍数などをパラメータとして用いることができる。

また、上記実施形態では、加速度データの共通のパラメータとして加速度偏差を用いたが、加速度偏差以外にも、合成加速度の２乗偏差平方根などをパラメータとして用いることができる。

また、上記実施形態では、本願で開示する生体情報処理システムとして、建設現場などで働く作業者を被評価者とした熱中症発症リスク管理システムを例示したが、上記例示したものには限られず、複数の被評価者の生体情報を取得することができ、取得された生体情報に基づいてそれぞれの被評価者の作業負担指数、体調評価指数、暑熱負荷指数、運動負荷指数、その他の各指数を評価する生体情報処理システムとして利用することができる。

例えば、運動選手のトレーニング時における体調管理や、高齢者施設での入所者の体調管理システムなど、被評価者や測定される生体情報、その評価目的が異なる幅広い内容での生体情報処理を行うシステムに利用できる。

本願で開示する生体情報処理方法、生体情報処理システムは、被評価者が装着する生体情報取得部が限定されないため、より大人数を被評価者とする生体情報の処理方法を実現でき、汎用性の高い生体情報処理システムを安価に構成でき、極めて有用である。

１０ 作業者（被評価者）
１１ａ 生体センサ（第１の測定装置、生体情報取得部）
１１ｂ ワイヤレスタイプ脈拍計（第２の測定装置、生体情報取得部）
１１ｃ センシングユニット（第３の測定装置、生体情報取得部）
２２ 評価判定部（データ処理部）

Claims (6)

1. 生体情報取得部で被評価者の生体情報を取得する工程と、
   取得された前記生体情報に基づいて当該被評価者の状態を表す指標を算出する工程とを備え、
   異なる２種類以上の前記生体情報取得部により取得された前記生体情報を、共通パラメータに変換して前記指標を算出することを特徴とする、生体情報処理方法。
2. 前記指標が、前記被評価者が受けている負荷の影響度合いを示す作業負担指数、前記被評価者の体調の平常状態からの変化度合いを示す体調評価指数、および、前記被評価者が熱中症を発症するリスクの度合いを示す熱中症発症リスク指数のうちの少なくともいずれか一つである、請求項１に記載の生体情報処理方法。
3. 前記生体情報が、心拍データ、加速度データ、および、ＭＥＴｓのうちの少なくともいずれか一つである、請求項１または２に記載の生体情報処理方法。
4. 前記心拍データに用いられる前記共通パラメータが中央心拍数である、請求項３に記載の生体情報処理方法。
5. 前記加速度データ、または、前記ＭＥＴｓに用いられる前記共通パラメータが加速度偏差である、請求項３または４に記載の生体情報処理方法。
6. 被評価者の生体情報を取得する異なる２種類以上の生体情報取得部と、
   取得された前記生体情報に基づいて、当該被評価者の状態を表す指標を算出するデータ処理部とを備え、
   前記データ処理部は、前記生体情報取得部が取得した前記生体情報を共通パラメータに変換して前記指標を算出することを特徴とする、生体情報処理システム。

Images