JP2023044283A - 熱中症発症リスク判定システム、熱中症発症リスク判定プログラム及び熱中症発症リスク判定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 従来の熱中症発症リスクの判定方法と比べてより信頼性が高い熱中症発症リスク判定システム、熱中症発症リスク判定プログラム及び熱中症発症リスク判定装置を提供することを目的とする。
【解決手段】 対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報に基づいて前記対象者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定部と、前記熱中症発症リスクが高い旨を前記対象者に報知する警告報知部と、を備え、前記熱中症発症リスク判定部は、前記生体情報と、生体情報閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記生体情報閾値を継続して超過する第１継続時間を算出し、前記第１継続時間が第１継続時間閾値を超え、かつ、前記対象者を対象としたWBGTが所定時間継続してWBGT閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが高い旨を判定することを特徴とする熱中症発症リスク判定システム。
【選択図】 図２

Description

本願発明は、熱中症の発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定システム、熱中症発症リスク判定プログラム及び熱中症発症リスク判定装置に関する。

近年、地球温暖化の影響で、平均気温の上昇や夏日・真夏日・猛暑日の増加が著しい。そのため、従来と比較して熱中症を発症するリスクが高まっている。

熱中症とは、高温多湿の環境下において生じる、人体の適応障害である。熱中症は、初期段階では筋肉のけいれんや立ち眩みなどの症状が出る。熱中症が進行すると、頭痛や強い疲労感、嘔吐、下痢などの症状が出る。熱中症がさらに進行すると、高熱、意識障害、内臓機能障害などの症状が出る。このように、熱中症は、死に至る可能性のある危険な症状である。そのため、熱中症が発症するリスクが高まった時点で、機器等による警告を行うことにより、熱中症の発症を防止することが大切である。

熱中症が発症するリスクを管理するシステムとして、特許文献１には、作業者の体に装着されて作業者の生体情報を取得する生体情報取得部と、取得された生体情報に基づいて作業者の熱中症発症リスクを判断する熱中症発症リスク判定部と、熱中症発症リスクが高い場合にその旨を作業者に報知する警告報知部と、を備えた熱中症発症リスク管理システムが提案されている。

特開２０１８－１３０５３１号公報

特許文献１に提案されている熱中症発症リスク管理システムによれば、熱中症発症リスク判定部において、作業者の安静時に取得された生体情報（安静時データ）から、熱中症発症リスクが高まったか否かを判定するための閾値を生成し、作業に従事している状態で取得された生体情報（作業時データ）と、当該閾値と、を比較することで、当該作業者の熱中症発症リスクを判定することができる。

しかしながら、この判定システムでは、作業時データの数値が閾値を瞬間的に超えた場合であっても「熱中症発症リスクが高い」と判定する。そのため、システムの誤作動や作業者の瞬間的動作などによって、作業時データの数値が一時的に上がった場合であっても、作業者に「熱中症発症リスクが高い」旨が通知されることとなり、作業者に混乱を生じさせる恐れがある。

上記点に鑑み、本願は、従来の熱中症発症リスクの判定方法と比べてより信頼性が高い熱中症発症リスク判定システム、熱中症発症リスク判定プログラム及び熱中症発症リスク判定装置を提供することを目的とする。

以下の構成はそれぞれ、上記課題を解決するための手段である。

＜構成１＞
対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報に基づいて前記対象者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定部と、前記熱中症発症リスクが高い旨を前記対象者に報知する警告報知部と、を備え、前記熱中症発症リスク判定部は、前記生体情報と、生体情報閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記生体情報閾値を継続して超過する第１継続時間を算出し、前記第１継続時間が第１継続時間閾値を超え、かつ、前記対象者を対象としたWBGTが所定時間継続してWBGT閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが高い旨を判定することを特徴とする熱中症発症リスク判定システム。

＜構成２＞
前記熱中症発症リスク判定部は、前記生体情報が前記生体情報閾値を超過する時点である第１基準時を判定し、前記所定時間は、前記第１基準時から前記第１継続時間閾値の間であることを特徴とする構成１に記載の熱中症発症リスク判定システム。

＜構成３＞
前記熱中症発症リスク判定システムは、さらに、温度データを取得する温度情報取得部と、湿度データを取得する湿度情報取得部と、前記対象者を対象としたWBGTを、前記温度情報取得部で取得された温度データと、前記湿度情報取得部で取得された湿度データと、に基づいて算出するWBGT算出部と、を備えることを特徴とする構成１または２に記載の熱中症発症リスク判定システム。

＜構成４＞
前記熱中症発症リスク判定システムは、さらに、複数の前記温度情報取得部と、複数の前記湿度情報取得部と、前記対象者の現在位置を取得する位置情報取得部と、を備え、前記WBGT算出部は、前記位置情報取得部で取得された前記対象者の現在位置に基づいて、複数の前記温度情報取得部で取得された複数の温度データと、複数の前記湿度情報取得部で取得された複数の湿度データと、から、WBGTの算出に用いる温度データ及び湿度データを選択することを特徴とする構成３に記載の熱中症発症リスク判定システム。

＜構成５＞
前記熱中症発症リスク判定システムは、さらに、前記生体情報閾値を算出する生体情報閾値算出部を備え、前記生体情報閾値算出部は、前記生体情報から生体情報分布を作成し、前記生体情報分布における確率密度の総和を１００％としたとき、前記生体情報分布における上位Ｘ％と下位（１００－Ｘ）％との境界値を、前記生体情報閾値として算出することを特徴とする構成１ないし４のいずれか１つに記載の熱中症発症リスク判定システム。

＜構成６＞
前記熱中症発症リスク判定部は、前記生体情報と、回復閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記回復閾値を継続して超過する第２継続時間を算出し、前記第２継続時間が第２継続時間閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが十分に低まった旨を判定し、前記警告報知部は、前記対象者に対する、前記熱中症発症リスクが高い旨の報知を停止することを特徴とする構成１ないし５のいずれか１つに記載の熱中症発症リスク判定システム。

＜構成７＞
前記生体情報は、脈拍数であることを特徴とする構成１ないし６のいずれか１つに記載の熱中症発症リスク判定システム。

＜構成８＞
対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、前記生体情報に基づいて前記対象者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定部と、前記熱中症発症リスクが高い旨を前記対象者に報知する警告報知部と、を備え、前記熱中症発症リスク判定部は、前記生体情報と、生体情報閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記生体情報閾値を継続して超過する第１継続時間を算出し、前記第１継続時間が第１継続時間閾値を超え、かつ、前記対象者を対象としたWBGTが所定時間継続してWBGT閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが高い旨を判定することを特徴とする熱中症発症リスク判定装置。

＜構成９＞
コンピュータに、生体情報取得手段によって取得された対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定手段と、前記熱中症発症リスクが高い旨を前記対象者に報知する警告報知手段と、を実行させ、前記熱中症発症リスク判定手段は、前記生体情報と、生体情報閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記生体情報閾値を継続して超過する第１継続時間を算出し、前記第１継続時間が第１継続時間閾値を超え、かつ、前記対象者を対象としたWBGTが所定時間継続してWBGT閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが高い旨を判定することを特徴とする熱中症発症リスク判定プログラム。

上記各構成によれば、システムの誤作動や作業者の瞬間的動作などによって、作業時データの数値が一時的に上がった（または下がった）場合であっても、熱中症発症リスクに関する誤った判定をする可能性を低減することができ、従来の熱中症発症リスク判定方法よりも信頼性の高い判定を行うことができる。

本実施形態に係る熱中症発症リスク判定システムの概略構成を示すイメージ図である。 本実施形態に係る熱中症発症リスク判定システムの機能的構成を示すブロック図である。 作業者が作業を行う工場の平面図の例である。 ある作業者の脈拍数分布の一例を示す。 生体情報取得部（脈拍センサー）で測定された作業者の脈拍数と、WBGTと、の経時変化の一例である。 本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおけるウェアラブルデバイスの処理を説明するフローチャートである。 本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおけるクラウドサーバの処理を説明するフローチャートである。データ受信部でデータを受信してからウェアラブルデバイスに警告信号を送信するまでのフローを示す。 本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおけるクラウドサーバの処理を説明するフローチャートである。ウェアラブルデバイスに警告信号を送信した後、ウェアラブルデバイスに警告停止信号を送信するまでのフローを示す。 本実施形態の熱中症発症リスク判定システムに係る熱中症判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す。

以下、本願発明の実施形態を、図面を参照して説明する。

［熱中症発症リスク判定システム］
図１は、本実施形態に係る熱中症発症リスク判定システムの概略構成を示すイメージ図である。図２は、本実施形態に係る熱中症発症リスク判定システムの機能的構成を示すブロック図である。図１及び図２では、一例として、工場で作業する作業者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定システムを示す。

（ウェアラブルデバイス３０について）
図１を参照して、工場１０で作業する作業者２０は、ウェアラブルデバイス３０を身に着けている。図２を参照して、ウェアラブルデバイス３０は、生体情報取得部３１と、位置情報取得部３２と、通信部３３と、警告報知部３４と、を備える。

生体情報取得部３１は、作業者２０の生体情報を取得する。ここで「生体情報」とは、作業者の生体現象に関する情報であり、脈拍数、体温、発汗量などを含む用語である。

位置情報取得部３２は、作業者２０の現在位置を取得する。位置情報取得部３２としては、一般的に、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）やＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈは登録商標）、赤外線や可視光を利用したものが用いられるが、これに限られず、種々の位置検出方法を用いたものを採用することができる。

通信部３３は、インターネット５０を介して、ウェアラブルデバイス３０を、後述するクラウドサーバ６０に接続し、生体情報取得部３１で検出された作業者２０の生体情報データと、位置情報取得部３２で検出された作業者２０の位置データと、をクラウドサーバ６０に送信する。インターネット５０との接続方法としては、無線ＬＡＮなどが用いられるが、これに限られず、種々の接続方法を用いることができる。

警告報知部３４は、クラウドサーバ６０の熱中症発症リスク判定部６４（後述）が「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定した場合、熱中症発症リスクが高まっている旨を作業者２０に報知する。また、警告報知部３４は、熱中症発症リスク判定部６４（後述）が「作業者の熱中症発症リスクが十分に低まった」と判定した場合、作業者２０に対する報知を停止する。報知の開始／停止のタイミングについては、後述する。

警告報知を行うことにより、作業者２０に、自身の熱中症発症リスクが高まっていることを気づかせ、作業を中止して休息を取ることを促すことができる。その結果、作業者２０の熱中症リスクを低めることができる。また、警告報知を停止することにより、作業者２０に、自身の熱中症発症リスクが十分に低まったことを気づかせ、休息を終えて作業を再開することを促すことができる。

警告報知部３４が行う報知手段としては、例えば、ウェアラブルデバイス３０の表面に設けた液晶の表示を変更させ、かつウェアラブルデバイス３０を振動させることによって作業者２０に報知する方法が採用されるが、これに限られない。例えば、ウェアラブルデバイス３０に設けたランプを点灯させて作業者２０に報知してもよい。また、警告報知部３４が備えるスピーカー（不図示）からの音声や、圧電ブザー（不図示）からのアラーム音など、音声や音を通じて作業者２０に報知してもよい。

（温湿度測定デバイス４０について）
図１を参照して、工場１０には、複数の温湿度測定デバイス４０が設けられている。図２を参照して、温湿度測定デバイス４０は、温度情報取得部４１と、湿度情報取得部４２と、通信部４３と、を備える。なお、温度情報取得部４１及び湿度情報取得部４２は、温湿度情報取得部として１つの筐体に収めることができる。

温度情報取得部４１は、該温度情報取得部４１を備える温湿度測定デバイス４０の周辺の温度データを取得（測定）する。温度情報取得部４１としては、種々の温度センサーを用いることができる。

湿度情報取得部４２は、該湿度情報取得部４２を備える温湿度測定デバイス４０の周辺の湿度データを取得（測定）する。湿度情報取得部４２としては、種々の湿度センサーを用いることができる。

通信部４３は、インターネット５０を介して、温湿度測定デバイス４０を、後述するクラウドサーバ６０に接続し、温度情報取得部４１で測定された温度データと、湿度情報取得部４２で測定された湿度データと、をクラウドサーバ６０に送信する。インターネット５０との接続方法については、通信部３３において記載した方法と同様のため、説明を省略する。

（クラウドサーバ６０について）
図１を参照して、インターネット５０上には、クラウドサーバ６０が設けられている。クラウドサーバ６０は、インターネット５０を介して、ウェアラブルデバイス３０および温湿度測定デバイス４０と接続されている。図２を参照して、クラウドサーバ６０は、データ受信部６１と、WBGT算出部６２と、生体情報閾値算出部６３と、熱中症発症リスク判定部６４と、信号生成部６５と、記憶部６６と、データ送信部６７と、を備える。

データ受信部６１は、インターネット５０を介して、各ウェアラブルデバイス３０の通信部３３から送られてくる生体情報データ及び位置データと、各温湿度測定デバイス４０の通信部４３から送られてくる温度データ及び湿度データと、を受信する。

WBGT算出部６２は、データ受信部６１で受信した、温度データ及び湿度データに基づいて、各作業者２０を対象としたWBGTを算出する。「WBGT」とは、湿球黒球温度を意味する「Wet-Bulb Globe Temperature」の略称であり、「暑さ指数」とも呼ばれる。算出方法としては、例えば、温度データ及び湿度データと、WBGTと、の対応関係を予め求めておき、該対応関係に基づいて、温湿度測定デバイス４０の温度データ及び湿度データに対応するWBGTを算出する方法を採用することができる。ただし、WBGTの算出方法はこれに限られない。

WBGT算出部６２は、作業者２０ごとに、WBGTの算出に用いる温度データ及び湿度データを、データ受信部６１で受信した複数の温度データ及び湿度データから選択する。この選択方法について、図３を参照して、以下に説明する。図３は、作業者が作業を行う工場の平面図の例である。上述の通り、工場１０には、複数の温湿度測定デバイス４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄが設けられている。例えば、作業者２０ａを対象としたWBGTを算出する場合、WBGT算出部６２は、作業者２０ａが身に着けているウェアラブルデバイス３０の位置データと、予め規定された各温湿度測定デバイス４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄの位置データと、に基づき、作業者２０ａから各温湿度測定デバイス４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄまでの距離を算出する。この算出結果に基づき、WBGT算出部６２は、「工場１０に設けられた温湿度測定デバイス４０のうち、温湿度測定デバイス４０ｃが最も作業者２０ａに近い位置にある」と判定し、温湿度測定デバイス４０ｃの温度データ及び湿度データを用いてWBGTを算出する。このように、WBGT算出部６２は、各作業者２０のウェアラブルデバイス３０の位置データと、各温湿度測定デバイス４０の位置データと、に基づき、WBGTの算出に用いる温度データ及び湿度データを選択する。

ここで、WBGTの算出に用いる温度データ及び湿度データを選択する選択方法は、作業者２０から各温湿度測定デバイス４０までの距離を算出する方法に限られない。図３に示すように、工場１０の平面図を適宜な領域Ｓで区切って（図３に示す破線）、各領域Ｓ１～Ｓ４の境界を示す境界データを予め規定し、作業者２０が位置する領域Ｓに対応する温湿度測定デバイス４０の温度データ及び湿度データを、WBGTの算出に用いてもよい。例えば、作業者２０ａを対象としたWBGTを算出する場合、WBGT算出部６２は、作業者２０ａが身に着けているウェアラブルデバイス３０の位置データと、予め規定した各領域Ｓ１～Ｓ４の境界データと、に基づき、「作業者２０ａが領域Ｓ３内に位置する」と判定し、領域Ｓ３に対応した温湿度測定デバイスである温湿度測定デバイス４０ｃの温度データ及び湿度データを用いて、WBGTを算出する。この場合、作業者２０ａから各温湿度測定デバイス４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄまでの距離をそれぞれ算出する必要がなく、作業者２０ａが位置する領域を判定するだけでよいため、WBGTの算出に用いる温度データ及び湿度データの選択が、より簡便となる。

また、上述の温度データ及び湿度データの選択方法では、各温湿度測定デバイス４０が固定されているものとして、各温湿度測定デバイス４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄの位置データを予め規定したが、これに限られない。すなわち、温湿度測定デバイス４０にも別途位置情報取得部を設け（不図示）、各作業者２０のウェアラブルデバイス３０の位置データと、各温湿度測定デバイス４０の位置データと、に基づき、WBGTの算出に用いる温度データ及び湿度データを選択してもよい。

生体情報閾値算出部６３は、ウェアラブルデバイス３０から送られてくる作業者２０の生体情報データに基づいて、該作業者２０の生体情報閾値を算出する。生体情報閾値の算出方法については、後述する。

熱中症発症リスク判定部６４は、WBGT算出部６２で算出されたWBGTと、ウェアラブルデバイス３０の生体情報データと、生体情報閾値算出部６３で算出された生体情報閾値と、記憶部６６（後述）に予め記憶されたWBGT閾値及び第１継続時間閾値と、に基づいて、作業者２０が熱中症を発症するリスクが高まっているか否かを判定する。また、熱中症発症リスク判定部６４は、上記判定において「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定した場合、引き続き受信したウェアラブルデバイス３０の生体情報データと、記憶部６６（後述）に予め記憶された回復閾値及び第２継続時間閾値と、に基づいて、作業者２０が熱中症を発症するリスクが十分に低まったか否かを判定する。熱中症発症リスクの判定方法については、後述する。

信号生成部６５は、熱中症発症リスク判定部６４において「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定された場合に、ウェアラブルデバイス３０（警告報知部３４）における警告報知のトリガー信号となる警告信号を生成する。また、信号生成部６５は、熱中症発症リスク判定部６４において「作業者の熱中症発症リスクが十分に低まった」と判定された場合には、ウェアラブルデバイス３０（警告報知部３４）における警告報知を停止するトリガー信号となる警告停止信号を生成する。

記憶部６６は、データ受信部６１で受信した、各温湿度測定デバイス４０の温度データ及び湿度データを記憶する。また、記憶部６６は、データ受信部６１で受信した各ウェアラブルデバイス３０の生体情報データ及び位置データ、WBGT算出部６２で算出されたWBGT、生体情報閾値算出部６３で算出された生体情報閾値、及び熱中症発症リスク判定部６４での判定結果を、作業者２０ごとに記憶する。記憶部６６には、熱中症発症リスク判定部６４で用いられるWBGT閾値、回復閾値、第１継続時間閾値及び第２継続時間閾値が、予め記憶されている。

データ送信部６７は、インターネット５０を介して、ウェアラブルデバイス３０の通信部３３に、信号生成部６５で生成された警告信号を送信する。また、データ送信部６７は、インターネット５０を介して、監督者端末７０（後述）に、記憶部６６に記憶された、各作業者２０の生体情報データ及び熱中症発症リスク判定部６４での判定結果を送信する。

（監督者端末７０について）
図１を参照して、クラウドサーバ６０のデータ（各作業者２０の生体情報データ及び熱中症発症リスク判定部６４での判定結果）は、インターネット５０を介して、監督者が有する監督者端末７０へと送られる。図２を参照して、監督者端末７０は、通信部７１と、情報管理部７２と、を備える。

通信部７１は、インターネット５０を介して、監督者端末７０をクラウドサーバ６０に接続する。これにより、監督者端末７０は、クラウドサーバ６０から、作業者２０の生体情報データ及び熱中症発症リスク判定部６４での判定結果を受信する。インターネット５０との接続方法については、通信部３３において記載した方法と同様のため、説明を省略する。

情報管理部７２は、工場１０内の各作業者２０の状況を管理する。具体的には、情報管理部７２は、クラウドサーバ６０から受信した、作業者２０の生体情報データ及び熱中症発症リスク判定部６４での判定結果に基づき、各作業者２０の生体情報や熱中症発症リスクの高低についての一覧表示データを作成し、監督者端末７０のモニターに表示させる。これにより、監督者（不図示）が、各作業者２０の熱中症発症リスクの高低や、各作業者２０が適切な休憩を取れているかを、確認することができる。例えば、「熱中症発症リスクが高い」と判定されているにも関わらず生体情報に変化が見られない作業者２０を監督者が発見した場合、「熱中症の対策を行っていない」と判断し、該作業者２０に対して監督者から警告を行うことができる。該警告を行う方法としては、例えば、作業者２０が保有しているスマートフォン、携帯電話機またはタブレット機器などの携帯端末（不図示）に連絡して、作業者に直接警告を行う方法を採用できる。また、警告を行う他の方法として、例えば、監督者端末７０に別途信号生成部（不図示）を設け、ウェアラブルデバイス３０の通信部３３と監督者端末７０の通信部７１とを接続して、監督者端末７０からウェアラブルデバイス３０に警告信号を送信する方法を採用できる。

（生体情報閾値算出部６３における生体情報閾値の算出方法）
生体情報は、性別や年齢などによって個人で異なる。また、個人に着目しても、暑熱順化の度合いや体調などによって、生体情報は日ごと、時間ごとに大きく異なる。したがって、生体情報閾値を固定値として熱中症発症リスクを判定すると、実際には熱中症発症リスクが低い作業者を「熱中症発症リスクが高い」と判定するなど、作業者に対する熱中症発症リスクの判定結果に誤りが生じる可能性がある。

上記点を考慮し、本実施形態におけるクラウドサーバ６０は、生体情報閾値算出部６３によって、各作業者２０の生体情報に応じた適切な生体情報閾値を算出する。生体情報閾値算出部６３における生体情報閾値の算出方法について、生体情報として脈拍数を用いて、図４を参照して説明する。図４は、ある作業者の脈拍数分布の一例を示す。横軸は脈拍数（パルス）を表し、縦軸は脈拍数の確率密度を表す。図４に示すグラフＡとグラフＢは、それぞれ異なる時間に測定された脈拍数分布であり、グラフＡ→グラフＢの順に作成されたものとする。

図４を参照して、生体情報閾値算出部６３は、記憶部６６に記憶された作業者２０の脈拍数を所定時間ごとに読み出して、最新の脈拍数分布を作成し、この脈拍数分布に対する上位Ｘ％と下位（１００－Ｘ）％との境界値を、生体情報閾値として算出する。具体的には、生体情報閾値算出部６３は、記憶部６６から脈拍数を読み出して脈拍数分布（グラフＡ）を作成し、確率密度の総和を１００％としたときの、グラフＡにおける上位Ｘ％と下位（１００－Ｘ）％との境界値Ｄ１を、脈拍数閾値（生体情報閾値）として算出する。記憶部６６は、脈拍数閾値（生体情報閾値）として、Ｄ１を記憶する。グラフＡ作成時の脈拍数の読み出しから所定時間が経過すると、生体情報閾値算出部６３は、記憶部６６から新たに脈拍数を読み出して脈拍数分布（グラフＢ）を作成し、グラフＢにおける上位Ｘ％と下位（１００－Ｘ）％との境界値Ｄ２を、新たな脈拍数閾値（生体情報閾値）として算出する。記憶部６６は、脈拍数閾値（生体情報閾値）として、Ｄ２を新たに記憶する。

なお、「Ｘ」には任意の数値を用いることができるが、脈拍数閾値の場合、０．５≦Ｘ≦５であることが好ましい。Ｘ＜０．５の場合、脈拍数閾値が過度に高くなるため、実際は熱中症発症リスクが十分に高いにも関わらず、「熱中症発症リスクが高い」と判定されない可能性がある。Ｘ＞５の場合、脈拍数閾値が過度に低くなるため、実際は熱中症発症リスクが十分に低いにも関わらず、「熱中症発症リスクが低い」と判定されない可能性がある。そのため、脈拍数閾値を算出するためには、０．５≦Ｘ≦５であることが好ましい。

このように、最新の生体情報分布に基づいて、上位Ｘ％と下位（１００－Ｘ）％との境界値を、生体情報閾値として算出することにより、最新の生体情報に基づいて動的に生体情報閾値を設定することができるため、現在の作業者に適した生体情報閾値を算出することができる。

なお、生体情報閾値の算出方法は、上述のものに限られず、例えば、記憶部６６から読み出した作業者の生体情報から平均値を算出し、該平均値を用いて生体情報閾値を算出してもよい。該平均値は、相加平均のみならず、加重平均や移動平均などを用いて算出してもよい。また、記憶部から読み出した作業者の生体情報から最頻値や中央値を抽出して、生体情報閾値を算出してもよい。

また、生体情報閾値の算出には、機械学習を用いることができる。例えば、作業者ごとに、過去の生体情報分布や熱中症に関する情報（例えば、立ち眩みがした、嘔吐をした等）を機械学習させ、生体情報閾値を算出してもよい。機械学習は、上述の「Ｘ」の値を決定する際にも用いることができる。

（熱中症発症リスクの判定方法）
熱中症発症リスク判定部６４での熱中症発症リスクの判定方法について、図５を参照して以下に説明する。以下の説明では、生体情報として脈拍数を用いている。図５は、生体情報取得部（脈拍センサー）で測定された作業者の脈拍数と、WBGTと、の経時変化の一例である。横軸は時間を表し、縦軸は、上のグラフではWBGTを表し、下のグラフでは脈拍数（パルス）を表す。

熱中症発症リスク判定部６４は、（１）作業者の脈拍数が一定時間継続して脈拍数閾値を超えているかを判定するとともに、（２）該作業者を対象としたWBGTが該一定時間継続してWBGT閾値を超えているかを判定することによって、作業者の熱中症発症リスクが高まっているか否かを判定する。図５を参照して、熱中症発症リスク判定部６４は、記憶部６６に記憶された脈拍数を読み出し、脈拍数が、記憶部６６に記憶された脈拍数閾値Ｄ２（図４参照）を超える時点（第１基準時）ｔ１を判定する。そして、ｔ１をスタートとして、脈拍数が脈拍数閾値Ｄ２（図４参照）を継続して超過する第１継続時間Ｔ１を算出する。この第１継続時間Ｔ１が、記憶部６６に予め記憶された第１継続時間閾値Ｔｓ１を超えた場合（図５のｔａを超過した場合）、WBGT算出部６２で算出されたWBGT及び予め記憶されていたWBGT閾値Ｗを記憶部６６から読み出し、この第１継続時間閾値Ｔｓ１の間（すなわち、ｔ１～ｔaの間）で、WBGTが継続してWBGT閾値Ｗを超過しているか否か（WBGTがWBGT閾値Ｗを下回らないか否か）を判定する。ｔ１～ｔaの間、WBGTが継続してWBGT閾値Ｗを超過している場合（WBGTがWBGT閾値Ｗを下回らない場合）には、熱中症発症リスク判定部６４は「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定する。なお、図５では、第１継続時間Ｔ１はｔ１～ｔ２まで継続している。

さらに、熱中症発症リスク判定部６４は、「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定した場合、作業者２０の脈拍数が一定時間継続して回復閾値Ｄ０を下回るか否かを判定することによって、作業者２０の熱中症発症リスクが十分に低まったか否かを判定する。図５を再び参照して、熱中症発症リスク判定部６４は、記憶部６６に記憶された脈拍数を読み出し、脈拍数が、記憶部６６に予め記憶された回復閾値Ｄ０を下回る時点（第２基準時）ｔ３を判定する。そして、ｔ３をスタートとして、脈拍数が回復閾値Ｄ０を継続して下回る第２継続時間Ｔ２を算出する。この第２継続時間Ｔ２が、記憶部６６に予め記憶された第２継続時間閾値Ｔｓ２を超えた場合（図５のｔｂを超過した場合）、熱中症発症リスク判定部６４は「作業者の熱中症発症リスクが十分に低まった」と判定する。なお、図５では、第２継続時間Ｔ２はｔ３～ｔ４まで継続している。

なお、作業者の熱中症発症リスクが十分に低まったか否かを判定する際に、「作業者を対象としたWBGTが一定時間継続してWBGT閾値を下回っているか」の判定処理を追加してもよい。ここでいう「一定時間」は、上述の実施形態における「第２継続時間閾値Ｔｓ２の間（すなわち、ｔ３～ｔｂの間）」に相当する。また、ここでいう「WBGT閾値」は、上述のWBGT閾値Ｗであってもよいし、WBGT閾値Ｗとは別に、新たなWBGT閾値（WBGT第２閾値）を設定して記憶部６６に予め記憶させてもよい。

このように、熱中症発症リスク判定部６４では、「作業者の熱中症発症リスクが高まっているか否か」「作業者の熱中症発症リスクが十分に低まったか否か」を判定する際、生体情報及びWBGTが閾値を瞬間的に超過する（または下回る）か否かではなく、生体情報及びWBGTが一定時間継続して閾値を超過する（または下回る）か否かを判定する。したがって、システムの誤作動や作業者の瞬間的動作などによって、作業時データの数値が一時的に上がった（または下がった）場合であっても、熱中症発症リスクに関する誤った判定をする可能性を低減することができ、従来の熱中症発症リスク判定方法よりも信頼性の高い判定を行うことができる。

（作業者の熱中症発症リスクの管理方法）
次に、本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおける処理のフローについて説明する。

（ウェアラブルデバイス３０のフローチャート）
まず、本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおけるウェアラブルデバイス３０での処理について、図６を参照して説明する。図６は、本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおけるウェアラブルデバイス３０の処理を説明するフローチャートである。ウェアラブルデバイス３０は、電源（不図示）がＯＮ状態になることで、処理を開始する。ウェアラブルデバイス３０の電源は、作業者２０の操作または所定時間に設定されたタイマーによって、ＯＮ状態とすることができる。

図６を参照して、ウェアラブルデバイス３０は、生体情報取得部３１によって作業者２０の生体情報を検出するとともに（Ｓ１０１）、位置情報取得部３２によって作業者２０の現在位置を検出する（Ｓ１０２）。検出された作業者２０の生体情報データ及び位置データは、通信部３３から、インターネット５０を介してクラウドサーバ６０に送信される（Ｓ１０３）。送信された生体情報データ及び位置データは、クラウドサーバ６０（熱中症発症リスク判定部６４）において、作業者２０の熱中症発症リスクが高まっているか否かを判定するために利用される。クラウドサーバ６０（熱中症発症リスク判定部６４）において「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定した場合、クラウドサーバ６０（信号生成部６５）で警告信号が生成され、インターネット５０を介してウェアラブルデバイス３０に送信される。

ウェアラブルデバイス３０は、通信部３３でクラウドサーバ６０からの警告信号を受信した場合には（Ｓ１０４ Ｙｅｓ）、警告報知部３４によって、熱中症発症リスクが高まっている旨を作業者２０に報知する（Ｓ１０５）。ウェアラブルデバイス３０から警告報知を行うことによって、作業者２０が作業を中止して休憩を取ることを促し、該作業者２０の熱中症発症リスクを下げることができる。警告報知部３４の報知方法については、上述したため、説明を省略する。一方、ウェアラブルデバイス３０がクラウドサーバ６０からの警告信号を受信するまで（警告信号を受信していない状態、Ｓ１０４ Ｎｏ）は、警告報知部３４による報知は行われず、作業者２０の生体情報及び現在位置を検出して、検出された生体情報データ及び位置データをクラウドサーバ６０に送信する処理（Ｓ１０１～Ｓ１０３）が引き続き行われる。

ウェアラブルデバイス３０は、警告報知部３４における警告報知（Ｓ１０５）を継続しつつ、再度、生体情報取得部３１によって作業者２０の生体情報を検出するとともに（Ｓ１０６）、位置情報取得部３２によって作業者２０の現在位置を検出する（Ｓ１０７）。検出された作業者２０の生体情報データ及び位置データは、通信部３３から、インターネット５０を介してクラウドサーバ６０に送信される（Ｓ１０８）。送信された生体情報データ及び位置データは、クラウドサーバ６０（熱中症発症リスク判定部６４）において、作業者２０の熱中症発症リスクが十分に低まったか否かを判定するために利用される。クラウドサーバ６０（熱中症発症リスク判定部６４）において「作業者の熱中症発症リスクが十分に低まった」と判定した場合、クラウドサーバ６０（信号生成部６５）で警告停止信号が生成され、インターネット５０を介してウェアラブルデバイス３０に送信される。

ウェアラブルデバイス３０は、クラウドサーバ６０からの警告停止信号を受信した場合には（Ｓ１０９ Ｙｅｓ）、警告報知部３４による作業者２０への報知を停止する（Ｓ１１０）。警告報知を停止することによって、該作業者２０が休息を終了して作業を再開することを促すことができる。一方、ウェアラブルデバイス３０がクラウドサーバ６０からの警告停止信号を受信するまで（警告停止信号を受信していない状態、Ｓ１０９ Ｎｏ）は、警告報知部３４による報知が引き続き行われるとともに（Ｓ１０５）、作業者２０の生体情報及び現在位置を検出して、検出された生体情報データ及び位置データをクラウドサーバ６０に送信する処理（Ｓ１０６～１０８）が引き続き行われる。

（クラウドサーバ６０のフローチャート）
次に、本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおけるクラウドサーバ６０での処理について、図７及び図８を参照して説明する。図７及び８は、本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムにおけるクラウドサーバ６０の処理を説明するフローチャートである。なお、クラウドサーバ６０は、インターネット５０の環境上で常に処理状態にあるが、ここでは、本実施形態に係る熱中症発症リスク管理システムとしての処理を開始してから処理が終了するまでのフローを説明する。図７は、データ受信部６１でデータを受信してからウェアラブルデバイス３０に警告信号を送信するまでのフローを示すものであり、図８は、ウェアラブルデバイス３０に警告信号を送信した後、ウェアラブルデバイス３０に警告停止信号を送信するまでのフローを示すものである。

図７を参照して、クラウドサーバ６０は、データ受信部６１によって、インターネット５０を介して、各ウェアラブルデバイス３０から送信される生体情報データ及び位置データ（図６のＳ１０３）と、各温湿度測定デバイス４０から送信される温度データ及び湿度データと、を受信する（Ｓ２０１）。クラウドサーバ６０は、受信した各データを記憶部６６に記憶するとともに、インターネット５０を介して、監督者端末７０に、各作業者２０の生体情報データを送信する（Ｓ２０２）。

クラウドサーバ６０は、データ受信部６１で受信した温度データ及び湿度データに基づいて、WBGT算出部６２によって、各作業者２０を対象としたWBGTを算出する（Ｓ２０３）。WBGTの算出に際して、作業者２０の位置データも用いられるが、WBGTの算出方法は上述したため、説明を省略する。算出したWBGTは、作業者２０ごとに記憶部６６に記憶される。

クラウドサーバ６０は、データ受信部６１で受信した各作業者２０の生体情報データに基づいて、生体情報閾値算出部６３によって、各作業者２０の生体情報閾値を算出する（Ｓ２０４）。生体情報閾値の算出方法は、上述したため、説明を省略する。算出した生体情報閾値は、作業者２０ごとに記憶部６６に記憶される。

クラウドサーバ６０は、熱中症発症リスク判定部６４によって、各作業者２０の熱中症発症リスクが高まっているか否かを判定する。熱中症発症リスク判定部６４は、記憶部６６から各作業者２０の生体情報及び生体情報閾値を読み出し、各作業者２０の生体情報が生体情報閾値を超えているかを判定する（Ｓ２０５）。作業者２０の生体情報が生体情報閾値を超えていないと判定された場合には（Ｓ２０５ Ｎｏ）、引き続き、データ受信部６１でデータ受信を行い（Ｓ２０１）、Ｓ２０２～Ｓ２０４までの処理を繰り返す。一方、作業者２０の生体情報が生体情報閾値を超えていると判定された場合には（Ｓ２０５ Ｙｅｓ）、熱中症発症リスク判定部６４は、該作業者２０の生体情報が生体情報閾値を超過する時点（第１基準時）ｔ１を判定し（Ｓ２０６ａ）、ｔ１をスタートとして、該作業者２０の生体情報が継続して生体情報閾値を超過する第１継続時間Ｔ１を算出する（Ｓ２０６ｂ）。そして、熱中症発症リスク判定部６４は、この第１継続時間Ｔ１が、記憶部６６から読み出した第１継続時間閾値Ｔｓ１を超えているか否かを判定する（Ｓ２０７）。

第１継続時間Ｔ１が第１継続時間閾値Ｔｓ１を超えていないと判定された場合には（Ｓ２０７ Ｎｏ）、引き続き、データ受信部６１でデータ受信を行い（Ｓ２０１）、Ｓ２０２～Ｓ２０６ｂの処理を繰り返す。一方、第１継続時間Ｔ１が第１継続時間閾値Ｔｓ１を超えていると判定された場合には（Ｓ２０７ Ｙｅｓ）、熱中症発症リスク判定部６４は、WBGT算出部６２で算出されたWBGT及び予め記憶されていたWBGT閾値Ｗを記憶部６６から読み出し、第１基準時ｔ１から第１継続時間閾値Ｔｓ１の間で、WBGTが継続してWBGT閾値Ｗを超過しているか否かを判定する（Ｓ２０８）。

第１継続時間閾値Ｔｓ１の間、WBGTが継続してWBGT閾値Ｗを超過していないと判定された場合（Ｓ２０８ Ｎｏ）、引き続き、データ受信部６１でデータ受信を行い（Ｓ２０１）、Ｓ２０２～Ｓ２０７の処理を繰り返す。一方、第１継続時間閾値Ｔｓ１の間、WBGTが継続してWBGT閾値Ｗを超過していると判定された場合（Ｓ２０８ Ｙｅｓ）、熱中症発症リスク判定部６４において「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定され、クラウドサーバ６０は、信号生成部６５によって警告信号を生成する（Ｓ２０９）。生成された警告信号は、データ送信部６７によって、インターネット５０を介して、ウェアラブルデバイス３０の通信部３３に送信され（Ｓ２１０）、ウェアラブルデバイス３０（警告報知部３４）における警告報知のトリガー信号として機能する。また、データ送信部６７によって、熱中症発症リスク判定部６４での「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」との判定結果が、監督者端末７０に送信される。

警告信号を受信したウェアラブルデバイス３０は、警告報知部３４によって、熱中症発症リスクが高まっている旨を作業者２０に報知して、作業者２０が作業を中止して休憩を取ることを促す（図６のＳ１０５）。

その後、図８を参照して、クラウドサーバ６０は、再度、データ受信部６１によって、インターネット５０を介して、各ウェアラブルデバイス３０から送信される生体情報データ及び位置データと、各温湿度測定デバイス４０から送信される温度データ及び湿度データと、を受信する（Ｓ２１１）。クラウドサーバ６０は、受信した各データを記憶部６６に記憶するとともに、インターネット５０を介して、監督者端末７０に、各作業者２０の生体情報データを送信する（Ｓ２１２）。

クラウドサーバ６０は、熱中症発症リスク判定部６４によって、各作業者２０の熱中症発症リスクが十分に低まっているか否かを判定する。熱中症発症リスク判定部６４は、記憶部６６から各作業者２０の生体情報及び予め記憶されていた回復閾値Ｄ０を読み出し、作業者２０の生体情報が回復閾値Ｄ０を下回っているか否かを判定する（Ｓ２１３）。作業者２０の生体情報が回復閾値Ｄ０を下回っていないと判定された場合には（Ｓ２１３ Ｎｏ）、引き続き、データ受信部６１でデータ受信を行い（Ｓ２１１）、Ｓ２１２の処理を繰り返す。一方、作業者２０の生体情報が回復閾値Ｄ０を下回っていると判定された場合には（Ｓ２１３ Ｙｅｓ）、生体情報が回復閾値Ｄ０を下回る時点（第２基準時）ｔ３を判定し（Ｓ２１４ａ）、ｔ３をスタートとして、該作業者２０の生体情報が継続して回復閾値Ｄ０を下回る第２継続時間Ｔ２を算出する（Ｓ２１４ｂ）。そして、この第２継続時間Ｔ２が、記憶部６６から読み出した第２継続時間閾値Ｔｓ２を超えているか否かを判定する（Ｓ２１５）。

第２継続時間Ｔ２が第２継続時間閾値Ｔｓ２を超えていないと判定された場合には（Ｓ２１５ Ｎｏ）、引き続き、データ受信部６１でデータ受信を行い（Ｓ２１１）、Ｓ２１２～２１４ｂの処理を繰り返す。一方、第２継続時間Ｔ２が第２継続時間閾値Ｔｓ２を超えていると判定された場合には（Ｓ２１５ Ｙｅｓ）、熱中症発症リスク判定部６４において「作業者の熱中症発症リスクが十分に低まっている」と判定され、クラウドサーバ６０は、信号生成部６５によって警告停止信号を生成する（Ｓ２１６）。生成された警告停止信号は、データ送信部６７によって、インターネット５０を介して、ウェアラブルデバイス３０の通信部３３に送信され、ウェアラブルデバイス３０（警告報知部３４）における警告報知を停止するトリガー信号として機能する。

警告停止信号を受信したウェアラブルデバイス３０は、警告報知部３４による作業者２０に対する警告報知を停止することによって、該作業者２０に作業の再開を促すことができる（図６のＳ１１０）。

［熱中症発症リスク判定プログラム］
上述の熱中症発症リスク判定システムを構成する各機能は、プログラムによって実現可能であり、各機能を実現するために予め用意されたコンピュータプログラムが補助記憶装置に格納され、制御部が補助記憶装置に格納されたプログラムを主記憶装置に読み出し、主記憶装置に読み出された該プログラムを制御部が実行することで、各部の機能を動作させることができる。そこで、図９を用いて、上述の熱中症発症リスク判定システムと同様の機能を有する熱中症発症リスク判定プログラムを実行するコンピュータの一例について、以下に説明する。

図９は、本実施形態の熱中症発症リスク判定システムに係る熱中症判定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す。図９に示すように、コンピュータ１０００は、操作部１１００と、スピーカー１２００と、カメラ１３００と、ディスプレイ１４００と、通信部１５００と、を有する。さらに、コンピュータ１０００は、ＣＰＵ（制御部）１６００と、ＨＤＤ（補助記憶装置）１７００と、ＲＡＭ（主記憶装置）１８００と、を有する。これらの各部は、バス１９００を介して接続される。

ＨＤＤ１７００には、図９に示すように、上述の実施形態で示した各機能部と同様の機能を発揮する熱中症発症リスク判定プログラムが予め記憶される。この熱中症発症リスク判定プログラムについては、図２に示した各々の機能部の各構成要素と同様に、適宜統合又は分離しても良い。すなわち、ＨＤＤ１７００に格納される各データは、常に全てのデータがＨＤＤ１７００に格納される必要はなく、処理に必要なデータのみがＨＤＤ１７００に格納されれば良い。

そして、ＣＰＵ１６００が、熱中症発症リスク判定プログラムをＨＤＤ１７００から読み出してＲＡＭ１８００に展開する。これによって、図９に示すように、熱中症発症リスク判定プログラムは、熱中症発症リスク判定プロセスとして機能する。この熱中症発症リスク判定プロセスは、ＨＤＤ１７００から読み出した各種データを適宜ＲＡＭ１８００上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。なお、熱中症発症リスク判定プロセスは、図２に示した各機能部にて実行される処理、例えば図６～図８に示す処理を含む。また、ＣＰＵ１６００上で仮想的に実現される各処理部は、常に全ての処理部がＣＰＵ１６００上で動作する必要はなく、処理に必要な処理部のみが仮想的に実現されれば良い。

なお、上述の熱中症発症リスク判定プログラムについては、必ずしも最初からＨＤＤ１７００に記憶させておく必要はなく、「コンピュータ読取可能な記録媒体」に各プログラムを記憶させ、コンピュータ１０００がこの「コンピュータ読取可能な記録媒体」から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。「コンピュータ読取可能な記録媒体」としては、ＣＤ－ＲＯＭ等の光ディスク、ＤＶＤ－ＲＯＭ等の相変化型光ディスク、ＭＯ（Magnet Optical）やＭＤ(Mini Disk)などの光磁気ディスク、フロッピー（登録商標）ディスクやリムーバブルハードディスクなどの磁気ディスク、コンパクトフラッシュ（登録商標）、スマートメディア、SDメモリカード、メモリスティック等のメモリカードが挙げられる。また、本発明の目的のために特別に設計されて構成された集積回路（ICチップ等）等のハードウェア装置も記録媒体として含まれる。さらに、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておいてもよい。その場合、コンピュータ１０００が他のコンピュータまたはサーバ装置から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。

（変形例）
上述の実施形態において、WBGT算出部６２と、生体情報閾値算出部６３と、熱中症発症リスク判定部６４と、信号作成部６５と、記憶部６６と、をクラウドサーバ６０が備えている。しかしながら、これに限られず、WBGT算出部６２と、生体情報閾値算出部６３と、熱中症発症リスク判定部６４と、信号作成部６５と、記憶部６６と、をウェアラブルデバイス３０が備える構成であってもよい。この構成においては、各温湿度測定デバイス４０の通信部から送られてくる温度データ及び湿度データを、ウェアラブルデバイス３０の通信部３３で受信し、ウェアラブルデバイス３０が備える熱中症発症リスク判定部６４によって、作業者２０の熱中症発症リスクに関する判定を行う。すなわち、この構成では、ウェアラブルデバイス３０は、熱中症発症リスク判定装置として機能する。

（変形例）
上述の実施形態に係る熱中症発症リスク判定システムは、工場１０で作業する作業者２０を対象としている。しかしながら、本発明は、例えば建築現場や倉庫で作業する作業者を対象とすることもでき、また、作業者以外にも、例えば高齢者や学校内の学生などを対象とすることもできる。なお、熱中症発症リスク判定システムの対象者が活動する場所に応じて、WBGT算出部において用いられる算出式などを適宜変更してもよい。

（変形例）
上述の実施形態では、温湿度測定デバイス４０は、工場（作業現場）１０に配置されている。しかしながら、これに限られず、例えば、温湿度測定デバイス４０（温度情報取得部４１及び湿度情報取得部４２）をウェアラブルデバイス３０に収容した構成であってもよい。
この場合、工場１０内の作業者のみならず、工場１０の外で作業する作業者の熱中症発症リスクも判定することができる。また、学生など、一定以上の屋外活動時間を有する者を対象として、熱中症発症リスクを判定することができる。

（変形例）
上述の実施形態では、熱中症発症リスク判定部６４は、（１）作業者の生体情報が一定時間継続して生体情報閾値を超えているかを判定した後で、（２）該作業者を対象としたWBGTが一定時間継続してWBGT閾値を超えているかを判定することによって、該作業者の熱中症発症リスクが高まっているか否かを判定する構成について説明した。しかしながら、これらの判定の順序は、入れ替えることもでき、また、互いに並行して処理を実行することもできる。また、フローチャートにおける（１）（２）の判定は、各々の判定が実行されればよく、判定処理の実行順序は、図７に示す順序に限定されない。
また、上述の実施形態では、（２）における「一定時間」を、（１）における「一定時間」と同じく「第１基準時から第１継続時間閾値の間」に設定したが、これに限られない。（２）における「一定時間」を「第１継続時間閾値Ｔｓ１」より長くまたは短く設定してもよく、（２）における「一定時間」の開始時点を「第１基準時」より早くまたは遅く設定してもよい。
ただし、（２）における「一定時間」を、（１）における「一定時間」と同じく「第１基準時から第１継続時間閾値の間」に設定することにより、熱中症発症リスクが高まっているか否かの判定がさらに正確となるほか、設定が簡易となって熱中症発症リスク判定の煩雑化を抑制することができる。

（変形例）
上述の実施形態において、各作業者２０を対象としたWBGTは、クラウドサーバ６０が備えるWBGT算出部６２によって、温度情報取得部４１で取得した温度データ及び湿度情報取得部４２で取得した湿度データに基づいて算出されている。しかしながら、これに限られず、各作業者２０を対象としたWBGTは、例えば、インターネット５０を介して取得した、各作業者２０が存する地域の気象情報に含まれるWBGTを採用してもよい。また、各作業者２０を対象としたWBGTは、例えば、インターネット５０を介して取得した、各作業者２０が存する地域の気象情報に含まれる温度データ及び湿度データに基づいて、算出されてもよい。
ただし、温度情報取得部４１で取得した温度データ及び湿度情報取得部４２で取得した湿度データを用いることにより、作業者が存する環境を考慮した、より正確なWBGTを算出することができる。

（変形例）
上述の実施形態において、熱中症発症リスク判定部６４は、「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定した場合、作業者２０の生体情報が一定時間継続して回復閾値Ｄ０を下回るか否かを判定する。しかしながら、これに限られず、熱中症発症リスク判定部６４の「作業者２０の生体情報が一定時間継続して回復閾値Ｄ０を下回るか否か」の判定処理を省略することができる。
ただし、熱中症発症リスク判定部６４が、「作業者の熱中症発症リスクが高まっている」と判定した場合に、作業者２０の生体情報が一定時間継続して回復閾値Ｄ０を下回るか否かを判定することにより、作業者２０の熱中症発症リスクが十分に低まったか否かを判定することができる。したがって、熱中症発症リスクの判定をより正確に行うことができる。

（変形例）
上述の実施形態に係る熱中症発症リスク判定システムは、監督者端末７０を備える。しかしながら、これに限られず、熱中症発症リスク判定システムが監督者端末７０を備えない構成とすることもできる。

１０ 工場
２０ 作業者
３０ ウェアラブルデバイス
３１ 生体情報取得部
３２ 位置情報取得部
３３ 通信部
３４ 警告報知部
４０ 温湿度測定デバイス
４１ 温度情報取得部
４２ 湿度情報取得部
４３ 通信部
５０ インターネット
６０ クラウドサーバ
６１ データ受信部
６２ WBGT算出部
６３ 生体情報閾値算出部
６４ 熱中症発症リスク判定部
６５ 信号作成部
６６ 記憶部
６７ データ送信部
７０ 監督者端末
７１ 通信部
７２ 情報管理部
１０００ コンピュータ

Claims (9)

1. 対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報に基づいて前記対象者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定部と、
   前記熱中症発症リスクが高い旨を前記対象者に報知する警告報知部と、
   を備え、
   前記熱中症発症リスク判定部は、
   前記生体情報と、生体情報閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記生体情報閾値を継続して超過する第１継続時間を算出し、
   前記第１継続時間が第１継続時間閾値を超え、かつ、前記対象者を対象としたWBGTが所定時間継続してWBGT閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが高い旨を判定する
   ことを特徴とする熱中症発症リスク判定システム。
2. 前記熱中症発症リスク判定部は、
   前記生体情報が前記生体情報閾値を超過する時点である第１基準時を判定し、
   前記所定時間は、前記第１基準時から前記第１継続時間閾値の間である
   ことを特徴とする請求項１に記載の熱中症発症リスク判定システム。
3. 前記熱中症発症リスク判定システムは、さらに、
   温度データを取得する温度情報取得部と、
   湿度データを取得する湿度情報取得部と、
   前記対象者を対象としたWBGTを、前記温度情報取得部で取得された温度データと、前記湿度情報取得部で取得された湿度データと、に基づいて算出するWBGT算出部と、
   を備える
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の熱中症発症リスク判定システム。
4. 前記熱中症発症リスク判定システムは、さらに、
   複数の前記温度情報取得部と、
   複数の前記湿度情報取得部と、
   前記対象者の現在位置を取得する位置情報取得部と、
   を備え、
   前記WBGT算出部は、
   前記位置情報取得部で取得された前記対象者の現在位置に基づいて、複数の前記温度情報取得部で取得された複数の温度データと、複数の前記湿度情報取得部で取得された複数の湿度データと、から、WBGTの算出に用いる温度データ及び湿度データを選択する
   ことを特徴とする請求項３に記載の熱中症発症リスク判定システム。
5. 前記熱中症発症リスク判定システムは、さらに、
   前記生体情報閾値を算出する生体情報閾値算出部を備え、
   前記生体情報閾値算出部は、
   前記生体情報から生体情報分布を作成し、前記生体情報分布における確率密度の総和を１００％としたとき、前記生体情報分布における上位Ｘ％と下位（１００－Ｘ）％との境界値を、前記生体情報閾値として算出する
   ことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の熱中症発症リスク判定システム。
6. 前記熱中症発症リスク判定部は、
   前記生体情報と、回復閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記回復閾値を継続して超過する第２継続時間を算出し、
   前記第２継続時間が第２継続時間閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが十分に低まった旨を判定し、
   前記警告報知部は、前記対象者に対する、前記熱中症発症リスクが高い旨の報知を停止する
   ことを特徴とする請求項１ないし５のいずれか１つに記載の熱中症発症リスク判定システム。
7. 前記生体情報は、脈拍数であることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか１つに記載の熱中症発症リスク判定システム。
8. 対象者の生体情報を取得する生体情報取得部と、
   前記生体情報に基づいて前記対象者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定部と、
   前記熱中症発症リスクが高い旨を前記対象者に報知する警告報知部と、
   を備え、
   前記熱中症発症リスク判定部は、
   前記生体情報と、生体情報閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記生体情報閾値を継続して超過する第１継続時間を算出し、
   前記第１継続時間が第１継続時間閾値を超え、かつ、前記対象者を対象としたWBGTが所定時間継続してWBGT閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが高い旨を判定する
   ことを特徴とする熱中症発症リスク判定装置。
9. コンピュータに、
   生体情報取得手段によって取得された対象者の生体情報に基づいて、前記対象者の熱中症発症リスクを判定する熱中症発症リスク判定手段と、
   前記熱中症発症リスクが高い旨を前記対象者に報知する警告報知手段と、
   を実行させ、
   前記熱中症発症リスク判定手段は、
   前記生体情報と、生体情報閾値と、に基づいて、前記生体情報が前記生体情報閾値を継続して超過する第１継続時間を算出し、
   前記第１継続時間が第１継続時間閾値を超え、かつ、前記対象者を対象としたWBGTが所定時間継続してWBGT閾値を超える場合に、前記対象者の熱中症発症リスクが高い旨を判定する
   ことを特徴とする熱中症発症リスク判定プログラム。
   

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