JP6200490B2 - 疲労度推定方法、プログラム、及びプログラムの提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、洗濯機、掃除機、及びアイロン等の家電機器の操作履歴、動作履歴等の情報を利用し、ユーザの家事への疲労度を推定する技術に関するものである。

従来、ユーザの活動に対する疲労度を評価するシステムでは、活動センサで検出された活動頻度をカウントし、その活動頻度に応じた疲労レベルを判定し、疲労度が算出されていた。

特許文献１には、自動車運転中のハンドル操作や車測等のセンサ情報から自動車運転者の疲労度を推定する技術が開示されている。

また、特許文献２には、家電機器への操作回数を取得し、所定の時間間隔ごとにエントロピー値を算出し、基準エントロピーとの比較で得たユーザの生活活動度に基づき、ユーザの体調を判断する技術が開示されている。

しかし、疲労度の推定精度の向上のため、さらなる検討が必要とされていた。

特開２００５−２１０３６１号公報 特許第４８６５０４６号公報

上記課題を解決するために、本発明の一態様による疲労度推定方法は、利用者の家事に対する疲労度を推定する疲労度推定システムにおける疲労度推定方法であって、
前記利用者の機器への操作ログ及び前記機器の状態ログを含むログ情報を解析し、前記利用者の前記機器への直接的な操作と、前記操作に前後する前記利用者の動作とを解析する動作解析ステップと、
前記解析された前記直接的な操作と前記前後する動作とによる、前記利用者の部位別及び精神的な疲労度を推定する疲労度推定ステップとを備える。

この場合、利用者の機器への直接的な操作のみならず、その操作に前後する利用者の動作も考慮されて、利用者の家事に対する疲労度が部位別に推定されるため、詳細な疲労情報を利用者に提供できる。更に、精神的な疲労度も推定されているため、肉体面及び精神面の両面の疲労度を利用者に提供できる。

本発明の実施の形態における疲労度推定システムの全体像の一例を示す図である。 本発明の実施の形態におけるサービスの類型（自社データセンタ型）を示す図である。 本発明の実施の形態におけるサービスの類型（ＩａａＳ利用型）を示す図である。 本発明の実施の形態におけるサービスの類型（ＰａａＳ利用型）を示す図である。 本発明の実施の形態におけるサービスの類型（ＳａａＳ利用型）を示す図である。 本発明の実施の形態１における疲労度推定システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態１におけるログ情報のデータの分類を示した図である。 本発明の実施の形態１における動作解析部が解析する利用者の作業内容が、機器毎に纏められたテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における疲労度推定部が推定する利用者の疲労部位を、機器毎にまとめたテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における疲労度推定部が疲労度の算出に用いる算出パラメータと疲労度との関係の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１における算出パラメータと疲労度との関係の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における算出パラメータと疲労度との関係の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における算出パラメータと疲労度との関係の一例を示すである。 本発明の実施の形態１における算出パラメータと疲労度との関係の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における算出パラメータと疲労度との関係の一例である。 本発明の実施の形態１における算出パラメータと疲労度との関係の一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における洗濯機のログ情報から推定される疲労部位の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１における洗濯機のログ情報と算出パラメータとが対応付けられたテーブルの一例を示した図である。 本発明の実施の形態１における掃除機のログ情報から推定される疲労部位の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１における掃除機のログ情報と算出パラメータとが対応付けられたテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１におけるアイロンのログ情報から推定される疲労部位の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１におけるアイロンのログ情報と算出パラメータとが対応付けられたテーブルの一例を示した図である。 本発明の実施の形態１におけるログ情報ＤＢに蓄積されたある利用者のログ情報の一例を示した図である。 本発明の実施の形態１における洗濯機のログ情報について、今回と普段との比較を示した図である。 本発明の実施の形態１における「操作時間差」の算出パラメータについて、「過去平均との比率」を算出する際に用いられるテーブルの一例を示した図である。 本発明の実施の形態１における高所掃除及び低所掃除における疲労度の割り増しを決定する際に用いられるテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における掃除機の操作状態（持ち手）に関する疲労度の割り増しを決定するためのテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における各算出パラメータの部位毎の重み係数を規定するテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態１における家事の並列度と、割り増し値との関係が対応づけられたテーブルの一例を示した図である。 本発明の実施の形態１における利用者及び関係者の少なくとも一方に通知される、疲労度推定部による疲労度の推定結果の通知画像の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２における疲労度推定システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態２における疲労回復メッセージ生成部による処理の一例を示すフローチャートである。 図１８Ａの続きのフローチャートである。 本発明の実施の形態２におけるレベルのキーワードテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態２における癒し・労い・褒めのキーワードテーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態２における疲労度の確認画像の一例を示した図である。 本発明の実施の形態２における家事従事者本人の疲労度の通知画像の一例を示した図である。 本発明の実施の形態２における家事従事者の関係者が家事従事者の疲労度を確認した場合の疲労度の通知画像の一例を示した図である。 本発明の実施の形態３における疲労度推定システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態３における機器能力テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態３におけるマッサージチェアの設定テーブルの一例を示す図である。 本発明の実施の形態３における疲労回復案生成部の処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３における部位個別の疲労回復案の提示処理の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態３における疲労回復システムのユーザインターフェース（ＵＩ）処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態３における疲労回復案画像の一例を示す図である。 本発明の実施の形態４における疲労度推定システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態４における設定情報生成部による処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態４における部位個別の疲労回復の設定処理の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態４における疲労回復システムのＵＩ処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態４における疲労度推定システムの疲労回復の設定画像の一例を示した図である。 本発明の実施の形態４における利用者が所有するマッサージチェアのＵＩ画像の一例を示した図である。 本発明の実施の形態５における本発明の実施の形態５における疲労度推定システムの構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態５におけるパラメータ更新部による処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態５における利用者が図１３の洗濯機及び掃除機のログ情報で示された家事を行った後に、遠隔操作対応機器であるマッサージチェアを利用した際のログ情報の一例を示した図である。

（本発明の基礎となった知見）
家事労働における疲労は、家電機器の操作ボタンを押した後、機器が処理を終えるの待つだけの単純な作業と思われがちであるが、実際には、操作ボタンを押す操作以外に操作前後の人手による作業も少なくない。例えば、洗濯においては、洗濯機への操作の前後には、洗濯物の入れ、出し、干し、取り込み、たたみの作業が発生する。また、肉体面以外の疲労、例えば、複数の家事を掛け持つことによる多忙感や、普段の家事パターンとの相違から生じる違和感などから生じる精神的な疲労も考慮すべきである。従来、家事労働における疲労について、家電機器の操作情報及び動作履歴を用いて、操作情報や動作履歴に直接に現れることのない操作前後の肉体的な疲労と精神的な疲労とを推定する技術的な解決策に関して、検討はされていなかった。

このような課題を解決するために、本発明の一態様による疲労度推定システムは、利用者の家事に対する疲労度を推定する疲労度推定システムにおける疲労度推定方法であって、
前記利用者の機器への操作ログ及び前記機器の状態ログを含むログ情報を解析し、前記利用者の前記機器への直接的な操作と、前記操作に前後する前記利用者の動作とを解析する動作解析ステップと、
前記解析された前記直接的な操作と前記前後する動作とによる、前記利用者の部位別及び精神的な疲労度を推定する疲労度推定ステップとを備える。

この場合、利用者の機器への直接的な操作のみならず、その操作に前後する利用者の作業も考慮されて、利用者の家事に対する疲労度が部位別に推定される。そのため、家事全般の作業が考慮された利用者の疲労度を推定できる。更に、精神的な疲労度も推定されているため、肉体面及び精神面の両面の疲労度を利用者に提供できる。

また、上記態様において、前記推定された前記疲労度に応じて、癒し、労い、又は褒めのメッセージを生成し、前記利用者及び関係者の少なくともいずれか一方に通知するメッセージ通知ステップを更に備えてもよい。

家事従事者である利用者に対して、家事に対する癒し、労い、又は褒めのメッセージが通知されるため、精神的なアプローチから利用者の疲労を回復させることができる。

また、上記態様において、前記利用者が所有する１以上の疲労回復機器のそれぞれについての、前記部位別の疲労回復能力が規定された機器能力情報を用いて、前記推定された疲労度の回復に適した疲労回復機器を選択し、前記選択した疲労回復機器の、前記部位別の疲労度に適した設定内容を規定する設定情報を用いて、前記選択した疲労回復機器を利用した疲労回復方法を提案するメッセージを生成し、前記利用者に通知する提案メッセージ通知ステップを更に備えてもよい。

この場合、利用者が所有する疲労回復機器の中から、利用者の疲労回復に適した疲労回復機器が利用者に通知されるため、利用者が所有する疲労回復機器を利用者に有効に活用させることがきる。そのため、よりリーズナブルに利用者を疲労回復に導くことができる。

また、上記態様において、前記利用者が所有する遠隔操作が可能な疲労回復機器である１以上の遠隔操作対応機器のそれぞれについての、前記部位に応じた回復能力が規定された機器能力情報を用いて、前記推定された疲労度の回復に適した遠隔操作対応機器を選択し、前記部位別の疲労度に適した前記遠隔操作対応機器の設定内容が規定された１以上の設定情報の中から、前記推定された疲労度の回復に適した設定情報を選択し、前記選択した設定情報を前記遠隔操作対応機器に送信する設定情報生成ステップを更に備えてもよい。

この場合、利用者が所有する遠隔操作対応機器の中から、利用者の疲労回復に適した遠隔操作対応が選択される。よって、利用者は手間無く自身の疲労を回復をできる。

また、上記態様において、前記設定された設定情報を用いて前記遠隔操作対応機器が動作した際の、前記利用者による前記遠隔操作対応機器への操作を示すログ情報を用いて、前記利用者が体感する疲労を学習する学習ステップを更に備えてもよい。

この場合、利用者が疲労回復のために使用した遠隔操作対応機器のログ情報を用いて、利用者が実際に体感する疲労が学習されるため、利用者の疲労回復をより効果的に実現することができる。

また、上記態様において、前記動作解析ステップでは、前記ログ情報から、前記直接的な操作及び前記前後する動作に関連するログ情報であって、算出パラメータの設定対象となるログ情報を特定し、
また、上記態様において、前記疲労度推定ステップでは、前記特定されたログ情報に対して前記ログ情報の内容に応じた算出パラメータを設定し、前記設定した算出パラメータに精神及び部位に応じた重み係数を乗じ、前記重み係数が乗じられた算出パラメータを精神及び部位別に加算して、前記精神的及び部位別の疲労度を算出してもよい。

この場合、利用者の精神的及び部位別の疲労度を正確に算出できる。

また、上記態様において、前記関係者に通知するメッセージには、前記関係者が前記利用者にメッセージを入力するための入力欄が含まれ、
前記メッセージ通知ステップでは、前記入力欄にメッセージが入力された場合、前記入力されたメッセージを前記利用者に通知するメッセージに含めてもよい。

この場合、関係者のメッセージが家事従事者である利用者に通知されるため、利用者を精神的なアプローチから疲労回復に導くことができる。

また、上記態様において、前記提案メッセージ通知ステップでは、
前記部位別に、各疲労回復機器の前記回復能力の、前記推定された疲労度に対する余裕量を示す疲労回復余裕を算出し、
前記部位別に、疲労回復余裕が大きい順に１以上の疲労回復機器を特定し、前記特定した疲労回復機器を示す画像を前記疲労回復余裕の大きさに応じたサイズに設定し、
前記サイズを設定した画像を前記疲労回復余裕が大きい順に前記部位別に並べて、前記メッセージを生成してもよい。

この場合、疲労回復に適した疲労回復機器の画像が疲労回復効果の高い順に異なるサイズで並べられたメッセージが利用者に通知されるため、疲労回復効果の高い疲労回復機器を一目で利用者に認識させることができる。

また、上記態様において、前記提案メッセージ通知ステップでは、前記疲労回復機器を示す画像がユーザにより選択されると、前記選択された疲労回復機器において、前記利用者の疲労回復に適した設定情報を表示する前記メッセージを生成してもよい。

この場合、疲労回復に適した疲労回復機器の設定情報を含むメッセージが利用者に通知されるため、疲労回復に適切な疲労回復機器の設定情報を利用者に認識させることができる。

また、上記態様において、前記設定情報生成ステップでは、前記選択した設定情報をダウンロードさせるためのアイコンが前記選択した遠隔操作対応機器を示す画像に対応付けて表示されたメッセージを前記利用者の端末に通知し、前記利用者による前記アイコンの選択を検知すると、前記選択されたアイコンに対応する設定情報を前記遠隔操作対応機器に送信してもよい。

この場合、利用者は必要な設定情報のみを選択して自身の遠隔操作対応機器にダウンロードできるため、遠隔操作対応機器のメモリ消費量を抑制できる。

また、上記態様において、前記疲労度は、精神及び各部位に応じた重み係数を用いて算出され、
前記学習ステップでは、前記操作を示すログ情報が、前記設定情報を用いた前記遠隔操作対応機器の動作の途中で前記動作を中止させる操作を示す場合、前記遠隔操作対応機器が疲労回復を試みた部位の疲労度が低くなるように、前記重み係数を更新してもよい。

設定情報を用いた遠隔操作対応機器の動作が利用者に途中で中止されたということは、その設定情報が利用者の疲労に対して過大であったことが分かる。そこで、本態様では、この場合、遠隔操作対応機器が疲労回復を試みた部位の疲労度が低くなるように重み係数が更新される。よって、利用者の疲労度を正確に推定し、利用者を確実に疲労回復に導くことができる。

また、上記態様において、前記疲労度は、精神及び各部位に応じた重み係数を用いて算出され、
前記学習ステップでは、前記操作を示すログ情報が、前記設定情報を用いた前記遠隔操作対応機器の動作終了後に、特定部位の疲労回復のために追加の操作が入力されたことを示す場合、前記特定部位の疲労度が高くなるように、前記重み係数を更新してもよい。

設定情報を用いた遠隔操作対応機器の動作の終了後に、利用者が特定部位の疲労を回復させるための追加の操作を入力したということは、設定情報では特定部位の疲労回復が不十分であることを示す。本態様では、この場合、特定部位の疲労度が高くなるように、重み係数が更新される。そのため、利用者の疲労度を正確に推定し、利用者を確実に疲労回復に導くことができる。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることも出来る。

（提供するサービスの全体像）
図１（Ａ）には、本発明の実施の形態における疲労度推定システムの全体像が示されている。

グループ１００は、例えば企業、団体、家庭等であり、その規模を問わない。グループ１００には、複数の機器１０１である機器Ａ、機器Ｂ、及びホームゲートウェイ１０２が存在する。複数の機器１０１には、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、ＰＣ、ＴＶ等）もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器（例えば、照明、洗濯機、冷蔵庫等）も存在する。また、グループ１００には、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ホームゲートウェイ１０２を介してインターネットと接続可能となる機器１０１が存在してもよい。また、グループ１００には、複数の機器１０１を使用するユーザ１０が存在する。

データセンタ運営会社１１０には、クラウドサーバ１１１が存在する。クラウドサーバ１１１とは、インターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。クラウドサーバ１１１は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社１１０は、データ管理、クラウドサーバ１１１の管理、及びこれらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社１１０が行っている役務の詳細については後述する。ここで、データセンタ運営会社１１０は、データ管理やクラウドサーバ１１１の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば複数の機器１０１のうちの一つの機器を開発・製造している機器メーカが、併せてデータ管理やクラウドサーバ１１１の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社１１０に該当する（図１（Ｂ））。また、データセンタ運営会社１１０は一つの会社に限らない。

例えば、機器メーカ及び他の管理会社が共同若しくは分担してデータ管理やクラウドサーバ１１１の運営を行っている場合は、両者若しくはいずれか一方がデータセンタ運営会社１１０に該当するものとする（図１（Ｃ））。

サービスプロバイダ１２０は、サーバ１２１を保有している。ここで言うサーバ１２１とは、その規模は問わず例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダ１２０がサーバ１２１を保有していない場合もある。

なお、上記サービスにおいて、ホームゲートウェイ１０２は必須ではない。例えば、クラウドサーバ１１１が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ１０２は不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。

次に、上記サービスにおける情報の流れを説明する。

まず、グループ１００の機器Ａ又は機器Ｂは、各ログ情報をデータセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１に送信する。クラウドサーバ１１１は、機器Ａ又は機器Ｂのログ情報を集積する（図１（ａ））。ここで、ログ情報とは、複数の機器１０１の、例えば運転状況や動作日時等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴、レコーダーの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、又は冷蔵庫の開閉日時・開閉回数などがログ情報に該当する。但し、ログ情報は、これらのものに限らず、あらゆる機器から取得が可能なすべての情報が該当する。ログ情報は、インターネットを介して複数の機器１０１自体から直接クラウドサーバ１１１に提供される場合もある。また、複数の機器１０１から一旦ホームゲートウェイ１０２にログ情報が集積され、ホームゲートウェイ１０２からクラウドサーバ１１１に提供されてもよい。

次に、データセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１は、集積したログ情報を一定の単位でサービスプロバイダ１２０に提供する。ここで、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダ１２０に提供することの出来る単位でもいいし、サービスプロバイダ１２０が要求した単位でもいい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。前記ログ情報は、必要に応じてサービスプロバイダ１２０が保有するサーバ１２１に保存される（図１（ｂ））。

そして、サービスプロバイダ１２０は、ログ情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供する。提供するユーザは、複数の機器１０１を使用するユーザ１０でもよいし、外部のユーザ２０でもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダ１２０から直接、ユーザへ提供される方法であってもよい（図１（ｅ）、（ｆ））。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１を再度経由して、ユーザに提供される方法であってもよい（図１（ｃ）、（ｄ））。また、データセンタ運営会社１１０のクラウドサーバ１１１がログ情報を、ユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダ１２０に提供してもよい。

なお、ユーザ１０とユーザ２０とは、別でも同一でもよい。

（実施の形態１）
＜実施の形態１のシステム構成＞
図６は、本発明の実施の形態１における疲労度推定システム６００の構成の一例を示すブロック図である。

図６に示すように、疲労度推定システム６００は、機器６０１、サーバ６０２、及び端末６０３を備える。機器６０１としては、利用者が家事を行う際に使用する電気機器が採用され、例えば、洗濯機、掃除機、冷蔵庫、ＩＨ調理器、及びミシン等が挙げられる。

機器６０１は、機器ＩＤ管理部６１０、ログ情報取得部６１１、ログ情報蓄積部６１２、及び通信部６１３を備える。

機器ＩＤ管理部６１０は、例えば、フラッシュメモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性メモリで構成され、機器６０１を個別に識別するための固有識別子を記憶する。固有識別子としては、例えば、機器６０１の製造番号が採用できる。

ログ情報取得部６１１は、例えば、専用のハードウェア回路又はソフトウェアで構成され、家事を行う利用者が機器６０１に対して行った操作に関する操作ログ及び機器６０１の状態に関する状態ログを含むログ情報を取得する。機器６０１が電子レンジの場合、ログ情報としては、例えば、利用者が電子レンジに対して押下したボタンのコード番号、利用者が選択した選択機能の識別子である機能識別子、及び電子レンジのあたため時間などが採用できる。ログ情報蓄積部６１２は、例えば、不揮発性メモリで構成され、ログ情報取得部６１１によって取得されたログ情報を蓄積する。

通信部６１３は、機器６０１をインターネット等の公衆通信網に接続させるための通信装置で構成される。そして、通信部６１３は、ログ情報蓄積部６１２が蓄積するログ情報を、機器ＩＤ管理部６１０が記憶する固有識別子と対応付けて、インターネットを介してサーバ６０２に送信する。

サーバ６０２は、図１に示すデータセンタ運営会社１１０或いはサービスプロバイダ１２０により管理されるクラウドサーバである。ここで、サーバ６０２は、インターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバであり、１以上のコンピュータで構成される。また、サーバ６０２は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。

サーバ６０２は、ログ情報解析部６２０、動作解析部６２１、疲労度推定部６２２、ログ情報ＤＢ６２３、機器情報ＤＢ６２４、疲労度パラメータＤＢ６２５、疲労度ログ情報ＤＢ６２６、及び通信部６３０を備える。

通信部６３０は、例えば、サーバ６０２をインターネット等の公衆通信網に接続するための通信装置により構成され、機器６０１及び端末６０３との間で相互にデータを送受する。本実施の形態では、通信部６３０は、特に、機器６０１から送信されるログ情報を受信すると共に、端末６０３に疲労度の推定結果を送信する。

ログ情報解析部６２０は、機器６０１から、固有識別子と関連付けて送信されるログ情報を通信部６３０を介して取得する。そして、ログ情報解析部６２０は、受信したログ情報を利用者別に分類し、時系列順に並べてログ情報ＤＢ６２３に蓄積する。ここで、ログ情報解析部６２０は、例えば、機器情報ＤＢ６２４に保存された、利用者の識別子と利用者が所有する機器６０１の固有識別子とが関連付けられた機器ＤＢを参照することで、受信したログ情報がどの利用者のログ情報であるかを特定すればよい。また、ログ情報解析部６２０は、ログ情報に含まれる時刻に関する情報からログ情報を時系列順に並べればよい。

動作解析部６２１は、例えば、ソフトウェア又は専用のハードウェア回路で構成され、ログ情報ＤＢに蓄積されたログ情報から、利用者の機器６０１への直接的な操作と、操作前後の作業（動作）とを解析する。

疲労度推定部６２２は、例えば、ソフトウェア又は専用のハードウェア回路で構成され、動作解析部６２１の解析結果から、疲労度パラメータＤＢ６２５に蓄積された疲労度パラメータにしたがって、利用者の精神的及び部位別の疲労度を推定する。ログ情報ＤＢ６２３は、機器６０１ごとの操作シーケンスや動作情報を蓄積するＤＢ（データベース）である。機器情報ＤＢ６２４は、疲労度が推定される利用者の機器６０１の機器情報を蓄積するＤＢである。疲労度パラメータＤＢ６２５は、利用者の疲労度を算出する際に用いられる算出パラメータを蓄積するＤＢである。疲労度ログ情報ＤＢ６２６は、利用者の疲労度の推定結果を蓄積するＤＢである。

端末６０３は、本疲労度推定システムによるサービスが適用される利用者に所持される端末である。ここで、端末６０３としては、スマートフォン、タブレット端末、又はボタン式の携帯電話といった携帯可能な情報処理装置が採用されてもよいし、デスクトップパソコンのような据え置き型の情報処理装置が採用されてもよい。

＜ログ情報の解析＞
図７Ａは、ログ情報蓄積部６１２が記憶するログ情報のデータの分類を示した図である。ログ情報は、操作ログと状態ログとの２つに分類される。操作ログは、利用者が、直接、機器６０１に対して操作した内容を示す。状態ログは、機器６０１の内部状態及び出力状態を示す。出力状態としては、例えば、機器６０１が利用者に通知した表示情報、音、或いは光等が含まれる。

＜動作解析＞
図７Ｂは、動作解析部６２１が解析する利用者の作業内容が、機器６０１毎に纏められたテーブル７０Ｂの一例を示す図である。なお、テーブル７０Ｂは、例えば、機器情報ＤＢ６２４に格納されており、動作解析部６２１がログ情報を用いて利用者の動作を解析する際に用いられる。図７Ｂに示すように、家事での疲労は、各機器６０１に対する操作前の作業、操作中の作業、操作後の作業の３つの作業で生じるものとする。

図７Ｂの例では、洗濯機であれば、操作前の作業として洗濯物を洗濯機に入れる作業である「入れる」が規定されている。また、操作中の作業として洗濯機のスタートボタンを押す作業である「スタートボタンを押す」が規定されている。また、操作後の作業として、選択された洗濯物を洗濯機から取り出す作業である「出す」、選択物を物干し場まで運ぶ作業である「運ぶ」、干した洗濯物を取り込む作業である「取り込む」、及び取り込んだ洗濯物をたたむ作業である「畳む」が規定されている。

そのため、動作解析部６２１は、該当する利用者の洗濯に関するログ情報から「入れる」の作業に関するログ情報を抽出することで、洗濯に関する操作前の作業を解析する。具体的には、動作解析部６２１は、「入れる」の作業の開始タイミングや終了タイミング等を示すログ情報を、該当する利用者の洗濯に関するログ情報から抽出することで、洗濯に関する操作前の作業を解析する。

また、動作解析部６２１は、該当する利用者の洗濯に関するログ情報から「スタートボタンを押す」の作業を示すログ情報を抽出することで、洗濯に関する作業中の作業を解析する。また、動作解析部６２１は、「出す」、「運ぶ」等の各作業について作業の開始タイミングや終了タイミング等を示すログ情報を、該当する利用者の洗濯に関するログ情報から抽出することで、洗濯に関する操作後の作業を解析する。なお、各作業について抽出するべきログ情報の内容は予め定められているため、動作解析部６２１は、予め定められた内容にしたがってログ情報を抽出すればよい。

同様にして、洗濯機以外の掃除機、冷蔵庫等の機器６０１についても、動作解析部６２１は、洗濯機と同様にして、テーブル７０Ｂに定義された操作前の作業、操作中の作業、及び操作後の作業を解析すればよい。

＜疲労部位の推定＞
図８は、疲労度推定部６２２が推定する利用者の疲労部位を、機器毎にまとめたテーブル８０の一例を示す図である。このテーブル８０は、疲労度パラメータＤＢ６２５に記憶されており、疲労度推定部６２２が疲労度を推定する際に参照される。

図８に示すように、家事での疲労部位は、動作解析部６２１で推測された個々の作業毎に推測される。例えば、掃除機においては、掃除の前作業である片付けで、肩、腰の２箇所が疲労し、掃除機をかけている間は、腕、肩、腰の３箇所が疲労し、更に、掃除機本体を引く度に、腕と腰の２箇所が疲労する。

そのため、テーブル８０では、「掃除機」の「片付ける」に対して、「肩」及び「腰」が対応付けられている。したがって、疲労度推定部６２２は、動作解析部６２１において、掃除の片付けるの作業が解析されると、その作業に関するログ情報から「肩」及び「腰」の疲労度を推定する。掃除機以外の洗濯機、冷蔵庫等の機器６０１についても、疲労度推定部６２２は、掃除機の場合と同様にして、テーブル８０の規定にしたがって、該当する作業に対する疲労部位の疲労度を推定する。

図１０Ａは、洗濯機のログ情報から推定される疲労部位の一例を示した図である。図１０Ａでは、「ログ情報の内容」に対して推定対象となる「疲労部位」が規定されている。例えば、動作解析部６２１は、フタの開閉時間に関するログ情報を、洗濯物の「入れ」又は「出し」に関する作業の作業時間を示すログ情報として抽出し、疲労度推定部６２２は、この作業時間から「腰」、「肩」、「腕」の疲労度を推定する。また、動作解析部６２１は、洗濯量設定に関するログ情報が、「洗濯前の洗濯物の重さ」又は「洗濯物を取り込む量」に関するログ情報であるため、洗濯物の「入れ」又は「出し」の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、このログ情報から「腰」、「肩」、「腕」の疲労度を推定する。

図１１Ａは、掃除機のログ情報から推定される疲労部位の一例を示した図である。図１２Ａは、アイロンのログ情報から推定される疲労部位の一例を示した図である。図１１Ａ、図１２Ａに示す図の詳細は図１０Ａと同様である。

＜算出パラメータ＞
図９Ａは、疲労度推定部６２２が疲労度の算出に用いる算出パラメータと疲労度との関係の一例を示した図である。図９Ａに示すように、「算出パラメータ」としては、期間、物理量、数量、状態、並列度、操作頻度、操作時間差、操作効率差、及び操作入力差が規定されている。各算出パラメータと疲労度との関係は「疲労度へのマッピング」で規定されている。算出パラメータのうちで、期間、物理量、数量、及び状態は、実作業による肉体的な疲労度を推定する算出パラメータであり、並列度、操作頻度、操作時間差、操作効率差、及び操作入力差は、家事作業に伴う精神的な疲労度を推定する算出パラメータである。

例えば、「期間」の算出パラメータは、ある操作（例えば、洗濯機のフタを開ける）からある操作（例えば、洗濯機のフタを閉める）までの連続操作時間についての算出パラメータである。「期間」の算出パラメータは、「疲労度へのマッピング」に示すように、「期間」が増大するにつれて疲労度が増大するように定義されている。

また、「物理量」の算出パラメータは、処理対象物（例えば、洗濯物）の全体の重さ、長さ、面積、体積についての算出パラメータである。「物理量」の算出パラメータは、「疲労度へのマッピング」に示すように、物理量が増大するにつれて疲労度が増大するように定義されている。

また、「数量」の算出パラメータは、処理対象物（例えば、洗濯物）の全体を構成する枚数、個数、回数についての算出パラメータである。「数量」の算出パラメータは、数量が増大するにつれて疲労度が増大するように定義されている。

また、「状態」の算出パラメータは、機器６０１の操作場所、操作姿勢、及び操作設定についての算出パラメータである。「状態」の算出パラメータは、広さと高さに分けられる。「状態（広さ）」の算出パラメータは、図９Ｂに示される。「状態（広さ）」の算出パラメータは、狭くなるにつれて疲労度が増大するように定義されている。これは、掃除機を例に挙げると、狭い場所には掃除の邪魔になる物体が高密度で配置されており、狭い場所を掃除する場合、この物体を避けたりこの物体を移動させたりといった作業が発生し、疲労度が増大するという考えに基づいている。

「状態（高さ）」の算出パラメータは、図９Ｃに示される。「状態（高さ）」の算出パラメータは、高所になるにつれて又は低所になるにつれて疲労度が増大するように定義されている。これは、掃除機を例に挙げると、高所を掃除する場合、利用者は掃除機のノズルを頭上に持ち上げて作業する必要があり、身体への負担が増大し、低所を掃除する場合、利用者はかがんで作業する必要があり、身体への負担が増大するという考えに基づいている。

「並列度」の算出パラメータは、他の家事との並列度や、複数の家事を普段と異なる組み合わせ又は順序で並行して行った場合を考慮した算出パラメータである。「並列度」の算出パラメータは、同時に行う家事の個数を示す並列度が増大するにつれて、疲労度が増大するように定義されている。また、「並列度」の算出パラメータは、普段の家事の組み合わせと当日の家事の組み合わせとの差分が増大するにつれて疲労度が増大するように定義されている。また、「並列度」の算出パラメータは、普段の家事の順序と当日の家事の順序との差分が増大するにつれて疲労度が増大するように定義されている。

「操作頻度」の算出パラメータは、機器６０１の操作に対する利用者の慣れを考慮した算出パラメータである。「操作頻度」の算出パラメータは、図９Ｄに示される。「操作頻度」の算出パラメータは、操作頻度が低くなるにつれて疲労度が増大するように定義されている。これは、機器６０１の操作に慣れていない場合、利用者に与える精神的な負担が大きくなるという考えに基づいている。

「操作時間差」の算出パラメータは、機器６０１への操作時間について、普段と当日との差を考慮した算出パラメータである。「操作時間差」の算出パラメータは、図９Ｅに示される。「操作時間差」の算出パラメータは、操作時間差が増大するにつれて疲労度が段階的に増大するように定義されている。これは、機器６０１に対する当日の操作時間が普段の操作時間に比べて長いほど、利用者は疲れており、利用者に与える精神的な負担が大きくなるという考えに基づいている。

「操作効率差」の算出パラメータは、機器６０１への操作効率について、普段と当日との差を考慮した算出パラメータである。「操作効率差」の算出パラメータは、図９Ｆに示される。「操作効率差」の算出パラメータは、普段の操作効率に対する当日の操作効率の比率が低くなるにつれて疲労度が増大するように定義されている。これは、操作効率（例えば、操作指示の誤入力）が低いほど、利用者は疲れており、利用者の精神的な負担が大きくなるという考えに基づいている。

「操作入力差」の算出パラメータは、機器６０１への操作入力について、普段と当日との差を考慮した算出パラメータである。「操作入力差」の算出パラメータは、図９Ｇに示される。「操作入力差」の算出パラメータは、普段の操作入力に対する当日の操作入力の比率が１から離れるにつれて、疲労度が増大するように定義されている。これは、操作入力差が普段に比べて大きくなるにつれて、利用者は疲れており、精神的な負担が大きくなるという考えに基づいている。なお、操作入力としては、例えば、機器６０１のボタンを押す圧力やボタンを押すスピードやボタンを押す間隔などが挙げられる。

図１０Ｂは、洗濯機のログ情報と算出パラメータとが対応付けられたテーブル１００Ｂの一例を示した図である。このテーブル１００Ｂは、疲労度パラメータＤＢ６２５に記憶されており、疲労度推定部６２２が疲労度を推定する際に用いられる。このことは、後述するテーブル１００Ｃ、１００Ｄにおいても同じである。

テーブル１００Ｂでは、「ログ情報の内容」から導出される「算出パラメータ」が規定されている。疲労度は、「動作」に規定された内容毎に推定される。例えば、フタの開閉時間を示すログ情報から洗濯物を入れる又は出す作業の作業時間が算出され、算出された作業時間に対して「期間」の算出パラメータが設定され、疲労度が推定される。また、「洗濯量設定」のログ情報から洗濯前の洗濯物の重さが算出され、その重さに対して「物理量」の算出パラメータが設定され、疲労度が推定される。このように、疲労度推定部６２２は、洗濯機について、テーブル１００Ｂにしたがって算出パラメータを設定し、疲労度を推定する。

図１１Ｂは、掃除機のログ情報と算出パラメータとが対応付けられたテーブル１００Ｃの一例を示す図である。図１２Ｂは、アイロンのログ情報と算出パラメータとが対応付けられたテーブル１００Ｄの一例を示した図である。テーブル１００Ｃ、１００Ｄの構成は、テーブル１００Ｂと同じである。このように、疲労度推定部６２２は、掃除機について、テーブル１００Ｃにしたがって算出パラメータを設定し、疲労度を推定し、アイロンについて、テーブル１００Ｄにしたがって算出パラメータを設定し、疲労度を推定する。

その他、ログ情報から導出される疲労度の算出パラメータは、以下の通りである。
・冷蔵庫
食材・氷の取り出し回数から「数量」の算出パラメータが設定され、食材・氷の取り出し量から「物理量」の算出パラメータが設定される。
・ＩＨクッキングヒータ、電子レンジ
調理メニュー設定内容から「状態」の算出パラメータが設定され、調理時間から「期間」の算出パラメータが設定される。
・レンジフード
運転時間から「期間」の算出パラメータが設定される。
・食洗器
運転時間から「期間」の算出パラメータが設定され、食器の数量から「数量」の算出パラメータが設定される。
・テレビ
視聴時間及び３Ｄの視聴時間から「期間」の算出パラメータが設定される。
・ＢＤ・ＤＶＤレコーダー
動画編集の内容から「状態」の算出パラメータが設定され、編集時間から「期間」の算出パラメータが設定される。
・エアコン
フィルタ掃除の回数から「数量」の算出パラメータが設定される。
・活動量計、スマートフォン、スマートリスト
移動距離から「物理量」の算出パラメータが設定され、経路から「状態」の算出パラメータが設定され、時間から「期間」の算出パラメータが設定される。

＜疲労度の推定＞
ある機器６０１の操作に係る特定部位の疲労度は、以下の式（１）で示すように、算出パラメータ、算出パラメータ過去平均値、及び算出パラメータの重み係数から算出される。

Ｐ＿ｉｊｋ：機器ｉにおける部位ｊの算出パラメータｋの値
Ｐａｖｅ＿ｉｊｋ：機器ｉにおける部位ｊの算出パラメータｋの過去平均値
Ｗ＿ｉｊｋ：機器ｉにおける部位ｊの算出パラメータｋの重み係数

各部位の疲労度は、以下の式（２）に示すように、各機器６０１の操作による該当部位への疲労度の総和で算出される。

なお、式（１）において、部位ｊの算出パラメータｋの重み係数Ｗ＿ｉｊｋは、事前評価により決定された固定値が採用される。また、実施の形態１の式（１）では、機器６０１の操作による特定部位の疲労度は、各算出パラメータｋに関する疲労度の総和で算出されているが、以下の式（３）で示すように各算出パラメータｋに関する累積で算出されてもよい。

Ｐ＿ｉｊｋ：機器ｉにおける部位ｊの算出パラメータｋの値
Ｐａｖｅ＿ｉｊｋ：機器ｉにおける部位ｊの算出パラメータｋの過去平均値
Ｗ＿ｉｊｋ：機器ｉにおける部位ｊの算出パラメータｋの重み係数

＜動作の説明＞
図１３は、ログ情報ＤＢ６２３に蓄積されたある利用者のログ情報の一例を示した図である。図１３でのログ情報では、洗濯及び掃除に関するログ情報が示されている。以下、図１３のログ情報を用いて、疲労度の推定処理について説明する。図１３の例では、まず、時刻９：１０から洗濯機を用いた洗濯が開始され、洗濯の途中の時刻９：２５から時刻９：５２までの間、洗濯と掛け持ちで掃除機を用いた掃除が行われ、時刻１０：０８から時刻１０：１３の間に洗濯物が取り出されている。図１３のログ情報から導出される算出パラメータは、取得時刻順に挙げると、以下のようになる。

＜時刻９：１２＞洗濯開始時の操作時間差（Ｐ１）
動作解析部６２１は、「スタートボタンを押す」のログ情報を「洗濯開始」の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、スタートボタンが押された当日の時刻と普段の時刻との差を「操作時間差」の算出パラメータＰ１として設定する。

＜時刻９：１６＞洗濯物を洗濯槽に入れる作業時間（Ｐ２）
動作解析部６２１は、洗濯機の「フタを開ける」ことを示すログ情報と、「フタを閉める」ことを示すログ情報とを「洗濯物の入れ」（操作前の作業に相当）の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、抽出された両ログ情報の時間差を「洗濯物の入れ」の作業時間とし、この作業時間を「期間」の算出パラメータＰ２として設定する。

＜時刻９：１９＞洗濯前の洗濯物の重さ（Ｐ３）
動作解析部６２１は、「洗濯物の分量を測定」のログ情報を、「洗濯物の入れ」の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、このログ情報が示す「重さ（洗濯物の重さ）」を「物理量」の算出パラメータＰ３として設定する。

＜時刻９：１９＞洗濯物の枚数（Ｐ４）
動作解析部６２１は、「洗い運転中のモータへの負荷」のログ情報を、「洗濯物の入れ」の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、このログ情報が示す「数量（洗濯物の枚数）」を、「物理量」の算出パラメータＰ４として設定する。

＜時刻９：３０＞片づけ時間（Ｐ１０）
動作解析部６２１は、掃除機について、「コンセントに接続」のログ情報と、「電源オン」のログ情報とを、掃除機の「片付け」（操作前の作業に相当）の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、両ログ情報の時間差を「片付け」の作業時間とし、この作業時間を、「期間」の算出パラメータＰ１０として設定する。

＜時刻９：４５＞掃除機の操作時間（Ｐ５）
動作解析部６２１は、掃除機について、「電源オン」のログ情報と、「電源オフ」のログ情報とを、掃除機の操作に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、両ログ情報の時間差を、「期間」の算出パラメータＰ５として設定する。

＜時刻９：５２＞高所での利き手でない掃除機の操作時間（Ｐ６）
動作解析部６２１は、掃除機について、再度、掃除機の電源がオンされたことを示す「電源オン」のログ情報と、「電源オフ」のログ情報とを、掃除機の操作に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、両ログ情報の時間差を、「期間」の算出パラメータＰ６として設定する。

この場合、疲労度推定部６２２は、掃除機の状態が「高所掃除」を示すため、利用者は掃除機の吸い込み口を高所に向けて、掃除機を操作したため、疲労度の割り増しを行う。なお、高所掃除の判定は、例えば、掃除機のホースの先端と中央に高さセンサＨＳ１、ＨＳ２を設けると共に、掃除機の本体部に高さセンサＨＳ３を設け、高さセンサＨＳ１、ＨＳ３の測定値の差が規定値以上であれば高所掃除と判定できる。一方、高さセンサＨＳ１、ＨＳ２の測定値の差が規定値以下であれば低所掃除と判定できる。

＜時刻１０：０１＞脱水後の洗濯物の重さ（Ｐ７）
動作解析部６２１は、洗濯機について、「脱水後の洗濯物の重さを測定」のログ情報を、「洗濯物の出し」（操作後の作業に相当）の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、このログ情報が示す「重さ（洗濯物の重さ）」を「物理量」の算出パラメータＰ７として設定する。

＜時刻１０：０８＞洗濯終了ブザー通知から洗濯物取り出し開始までの時間（Ｐ８）
動作解析部６２１は、「運転終了、終了ブザー通知」のログ情報と、「フタを開ける」のログ情報とを、洗濯終了から洗濯物を出し始めるまでの時間のログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、洗濯終了から洗濯物を出し始めるまでの時間について、当日と普段との時間差を「操作時間差」の算出パラメータＰ８として設定する。

＜時刻１０：１３＞洗濯物の取り出し作業時間（Ｐ９）
動作解析部６２１は、洗濯機について、「フタを開ける」のログ情報と、「フタを閉める」のログ情報とを、「洗濯物の出し」（操作後の作業に相当）の作業に関するログ情報として抽出する。そして、疲労度推定部６２２は、抽出された両ログ情報の時間差を「洗濯物の出し」の作業時間とし、この作業時間を「期間」の算出パラメータＰ９として設定する。

図１３において、「算出パラメータの過去平均」は、ログ情報ＤＢ６２３に蓄積された過去のログ情報から算出される。また、図１３において、「過去平均との比率」は、「算出パラメータの過去平均」に対する当日の「算出パラメータ」の比率である。

＜Ｐ１の過去平均との比率の計算方法＞
図１４は、洗濯機のログ情報について、今回と普段との比較を示した図である。ここで普段の時刻としては、過去の作業時刻の平均値、或いは最も発生頻度の高い時刻など、過去に同じ作業を行った時刻の代表値が採用される。図１４では、上段が普段の洗濯作業の時間シーケンスを示し、下段が当日の洗濯作業の時間シーケンスを示している。

図１５Ａは、「操作時間差」の算出パラメータ（Ｐ１、Ｐ８）について、「過去平均との比率」を算出する際に用いられるテーブル１５０Ａの一例を示した図である。テーブル１５０Ａには、「算出パラメータ」、「算出パラメータの値」、及び「過去平均との比率」が規定されている。「算出パラメータ」には、算出パラメータの種類を示す「操作時間差」が規定されている。「算出パラメータの値」には、算出パラメータの値が属する階級が規定されている。ここでは、算出パラメータの値は、１分以下を示す「〜１分」、１分以上且つ１０分未満を示す「１分〜１０分」、１０分以上且つ６０分未満を示す「１０分〜６０分」、６０分以上を示す「６０分」の４つの階級に分けられる。

「過去平均との比率」には、算出パラメータの値の各階級に対応する「過去平均との比率」が規定されている。

図１５Ａの例では、「過去平均との比率」には、「１」、「１．１」、「１．５」、「２」というように１から２の範囲で段階的に増加する値が規定されている。これは、普段と当日との操作時間差が大きいほど、利用者にかかる精神的な負担が大きくなるという考えに基づいている。

洗濯開始時の「操作時間差」の算出パラメータＰ１は、図１４の例では、以下のように算出される。ポイントＤは、スタートボタンが押されたタイミングを示す。図１４の上段に示すように、普段でのポイントＤの時刻は１０：１４であるが、図１４の下段に示すように、当日でのポイントＤの時刻は９：１２である。よって、算出パラメータＰ１は、ポイントＤにおける普段と当日との時間差ｔ１の絶対値である６２分となる。この６２分は、図１５Ａにおいて、「６０分〜」の階級に該当する。そのため、疲労度推定部６２２は、「過去平均との比率」を「２」と算出する。

＜Ｐ２の過去平均との比率の計算方法＞
図１４を参照して説明する。「洗濯物の入れ」の作業時間に関する算出パラメータＰ２は、洗濯機のフタが開けられるポイントＡからフタが閉じられるポイントＥまでの時間となる。当日では、ポイントＡの時刻は９：１０であり、ポイントＥの時刻は９：１６であるため、当日におけるポイントＡからポイントＥまでの時間は６分となる。同様に、普段におけるポイントＡ（時刻１０：１２）からポイントＥ（時刻１０：１６）までの時間は４分となる。したがって、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ２に関する過去平均との比率を、１．５（＝６分／４分）と算出する。

＜Ｐ３の過去平均との比率の計算方法＞
図１３において、洗濯開始時の洗濯物の重さを示す算出パラメータＰ３は、値が「５ｋｇ」、過去平均が「６ｋｇ」である。そのため、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ３に関する過去平均との比率を、０．８３（＝５ｋｇ／６ｋｇ）と算出する。

＜Ｐ４の過去平均との比率の計算方法＞
洗濯物の枚数を示す算出パラメータＰ４は、洗い運転中のモーターへの負荷状態をログ情報から抽出することで決定される。図１３において、算出パラメータＰ４は、値が「０．６」、過去平均が「１」である。そのため、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ４の過去平均との比率を０．６（＝０．６／１）と算出する。

＜Ｐ５の過去平均との比率の計算方法＞
図１３において、掃除機の操作時間を示す算出パラメータＰ５の値は、掃除機の電源がオンされてから（時刻９：３０）、電源がオフされるまで（時刻９：４５）の時間であり、「１５分」である。一方、過去平均は「１０分」である。よって、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ５の過去平均との比率を１．５（＝１５分／１０分）と算出する。

＜Ｐ６の過去平均との比率の計算方法＞
図１３において、高所での掃除機の操作時間に関する算出パラメータＰ６の値は、掃除機の電源がオンされてから（時刻９：４６）、電源がオフされるまで（時刻９：５２）の時間であり、６分である。一方、過去平均も６分である。よって、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ６の過去平均との比率を１（＝６分／６分）と算出する。

ここで、掃除機のログ情報の状態が「高所掃除」であるため、掃除機を操作する場所が高いことが判る。そこで、疲労度推定部６２２は、高所掃除における疲労度の割り増しを行う。図１５Ｂは、高所掃除及び低所掃除における疲労度の割り増しを決定する際に用いられるテーブル１５０Ｂの一例を示す図である。テーブル１５０Ｂには、「割り増し対象の算出パラメータ」、「状態値」、及び「割り増し値」が規定されている。「割り増し対象の算出パラメータ」には、割り増し対象となる算出パラメータの種類を示す「操作時間」と、割り増しの要因となる「高さ」とが規定されている。「状態値」は、掃除機の操作についてのログ情報の状態値を規定する。ここでは、「低所掃除」、「通常」、及び「高所掃除」が規定されている。「割り増し値」には、状態値に対応する割り増し値が規定されている。テーブル１５０Ｂの例では、高所掃除及び低所掃除は、通常の高さでの掃除に比べ、疲労度が１．５倍に割り増しされる。

また、掃除機のログ情報の持ち手情報から、普段の使用頻度の低い利き手でないほうの手で作業していることが判かる。そこで、疲労度推定部６２２は、持ち手（腕）に対する疲労度に割り増しを行う。図１５Ｃは、掃除機の操作状態（持ち手）に関する疲労度の割り増しを決定するためのテーブル１５０Ｃの一例を示す図である。テーブル１５０Ｃには、「割り増し対象の算出パラメータ」、「状態値」、及び「割り増し値」が規定されている。「割り増し対象の算出パラメータ」には、割り増し対象となる算出パラメータの種類を示す「操作時間」と、割り増しの要因となる「持ち手」が規定されている。「状態値」には、掃除機の操作についてのログ情報の状態値が規定されている。ここでは、「状態値」として、掃除機が利用者の利き手で操作されたことを示す「利き手」と、掃除機が利用者の利き手でない方の手で操作されたことを示す「利き手でない」とが規定されている。「割り増し値」には、状態値に対応する割り増し値が規定されている。テーブル１５０Ｃの例では、利き手でない場合の作業は、利き手での作業に比べ、疲労度が２倍に設定される。なお、利用者の利き手は、例えば、掃除する利用者により把持される掃除機の箇所に複数の接触センサを設け、複数の接触センサの検知パターンから判断できる。

＜Ｐ７の過去平均との比率の計算方法＞
図１３において、脱水後の洗濯物の重さを示す算出パラメータＰ７の値は７ｋｇ、過去平均は９ｋｇである。そのため、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ７について、過去平均との比率は０．７８（＝７ｋｇ／９ｋｇ）と算出する。

＜Ｐ８の過去平均との比率の計算方法＞
洗濯終了ブザー通知から洗濯物取り出し開始までの時間を示す算出パラメータＰ８は、以下のように算出される。図１４に示すように、当日におけるポイントＩ（時刻１０：０７）から、ポイントＪ（時刻１０：０８）までの時間は１分である。一方、普段におけるポイントＩ（時刻１０：５４）から、ポイントＪ（時刻１０：５８）までの時間は４分である。よって、算出パラメータＰ８の値は３分（＝４−１）となる。

図１５Ａでは、「３分」は「１分〜１０分」の階級に属している。よって、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ８の過去平均との比率を「１．１」と算出する。

＜Ｐ９の過去平均との比率の計算方法＞
洗濯物の取り出し作業時間を示す算出パラメータＰ９は、洗濯終了後に洗濯機のフタを開けてからフタを閉じるまでの時間となる。図１４の例では、当日におけるポイントＪ（時刻１０：０８）からポイントＫ（時刻１０：１３）まで時間は５分である。一方、普段におけるポイントＪ（時刻１０：５８）からポイントＫ（時刻１１：０２）までの時間は４分となる。よって、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ９の過去平均との比率を１．２５（＝５分／４分）と算出する。

＜Ｐ１０の過去平均との比率の計算方法＞
掃除機を操作する前の片付けの作業時間を示す算出パラメータＰ１０は、掃除機をコンセントに接続してから、掃除機の電源がオンされるまでの時間となる。図１３において、この作業時間は５分である。一方、この作業時間の過去平均は、４分である。したがって、疲労度推定部６２２は、算出パラメータＰ１０の過去平均との比率を１．２５（＝５／４）と算出する。

＜部位毎の疲労度の計算＞
図１５Ｄは、各算出パラメータの部位毎の重み係数を規定するテーブル１５０Ｄの一例を示す図である。テーブル１５０Ｄには、算出パラメータＰ１〜Ｐ１０について、「腕（利き手）、「腕（利き手でない）」、「肩」、「腰」、「脚」、「精神」の重み係数が規定されている。なお、テーブル１５０Ｄにおいて、重み係数が規定されていないセルは、空欄となっている。

疲労度推定部６２２は、テーブル１５０Ｄに規定された重み係数に従って、各算出パラメータに重み付けを行い、各部位における疲労度を計算する。以下、図１３のログ情報における疲労度の計算例を示す。

（腕（利き腕）の疲労度）＝（Ｐ２の過去平均との比率）＊（Ｐ２の重み係数）＋
（Ｐ３の過去平均との比率）＊（Ｐ３の重み係数）＋
（Ｐ４の過去平均との比率）＊（Ｐ４の重み係数）＋
（Ｐ５の過去平均との比率）＊（Ｐ５の重み係数）＋
（Ｐ６の過去平均との比率）＊（Ｐ６の重み係数）＋
（Ｐ７の過去平均との比率）＊（Ｐ７の重み係数）＋
（Ｐ９の過去平均との比率）＊（Ｐ９の重み係数）＋
（Ｐ１０の過去平均との比率）＊（Ｐ１０の重み係数）
＝（１．５）＊（１／６）＋（０．８３）＊（１／６）＋
（０．６）＊（１／６）＋（１．５）＊（１／６）＋
（１＊１）＊（１／６）＋（０．７８）＊（１／６）＋
（１．２５）＊（１／６）＋（１．２５）＊（１／６）
＝１．４５

ここで、算出パラメータＰ６について、１に１が乗じられているのは、利用者が利き手で掃除機を操作しなかったからである。

（腕（利き腕でない）の疲労度）＝
（Ｐ２の過去平均との比率）＊（Ｐ２の重み係数）＋
（Ｐ３の過去平均との比率）＊（Ｐ３の重み係数）＋
（Ｐ４の過去平均との比率）＊（Ｐ４の重み係数）＋
（Ｐ５の過去平均との比率）＊（Ｐ５の重み係数）＋
（Ｐ６の過去平均との比率）＊（Ｐ６の重み係数）＋
（Ｐ７の過去平均との比率）＊（Ｐ７の重み係数）＋
（Ｐ９の過去平均との比率）＊（Ｐ９の重み係数）＋
（Ｐ１０の過去平均との比率）＊（Ｐ１０の重み係数）
＝（１．５）＊（１／６）＋（０．８３）＊（１／６）＋
（０．６）＊（１／６）＋（１．５＊０）＊（１／６）＋
（１＊１．５＊２）＊（１／６）＋（０．７８）＊（１／６）＋
（１．２５）＊（１／６）＋（１．２５）＊（１／６）
＝１．５３

ここで、算出パラメータＰ６について、１に１．５と２が乗じられているのは、利用者が高所掃除を利き腕でない腕で行ったことを考慮したためである。

（肩の疲労度）＝（Ｐ２の過去平均との比率）＊（Ｐ２の重み係数）＋
（Ｐ３の過去平均との比率）＊（Ｐ３の重み係数）＋
（Ｐ４の過去平均との比率）＊（Ｐ４の重み係数）＋
（Ｐ５の過去平均との比率）＊（Ｐ５の重み係数）＋
（Ｐ６の過去平均との比率）＊（Ｐ６の重み係数）＋
（Ｐ７の過去平均との比率）＊（Ｐ７の重み係数）＋
（Ｐ９の過去平均との比率）＊（Ｐ９の重み係数）＋
（Ｐ１０の過去平均との比率）＊（Ｐ１０の重み係数）
＝（１．５）＊（１／７）＋（０．８３）＊（１／７）＋
（０．６）＊（１／７）＋（１．５）＊（１／７）＋
（１）＊（１／７）＋（０．７８）＊（１／７）＋
（１．２５）＊（１／７）＋（１．２５）＊（１／７）
＝１．２４

（腰の疲労度）＝（Ｐ２の過去平均との比率）＊（Ｐ２の重み係数）＋
（Ｐ３の過去平均との比率）＊（Ｐ３の重み係数）＋
（Ｐ４の過去平均との比率）＊（Ｐ４の重み係数）＋
（Ｐ５の過去平均との比率）＊（Ｐ５の重み係数）＋
（Ｐ６の過去平均との比率）＊（Ｐ６の重み係数）＋
（Ｐ７の過去平均との比率）＊（Ｐ７の重み係数）＋
（Ｐ９の過去平均との比率）＊（Ｐ９の重み係数）＋
（Ｐ１０の過去平均との比率）＊（Ｐ１０の重み係数）
＝（１．５）＊（１／１０）＋（０．８３）＊（１／１０）＋
（０．６）＊（１／１０）＋（１．５）＊（２／１０）＋
（１）＊（２／１０）＋（０．７８）＊（２／１０）＋
（１．２５）＊（１／１０）＋（１．２５）＊（１／１０）
＝１．２０

（脚の疲労度）＝（Ｐ７の過去平均との比率）＊（Ｐ７の重み係数）
＝（０．７８）＊（１／１）
＝０．７８

計算の結果、普段に比べて脚を除いて全体的に疲労度が高く、とくに利き手でない腕の疲労度が高く、これは、高所掃除を利き手でない腕で行ったことが反映された結果である。

疲労度推定部６２２は、これらの部位別の疲労度の推定結果を、算出期間の情報、及び各算出パラメータの値と対応付けて疲労度ログ情報ＤＢ６２６に蓄積する。

＜部位毎の疲労度の計算＞
図１５Ｅは、家事の並列度と、割り増し値との関係が対応づけられたテーブル１５０Ｅの一例を示した図である。並列度は、家事の掛け持ち数を示す。図１５Ｅに示すように、２つの家事を掛け持ちしている場合、精神的な疲労度を単独の家事を行っている場合の１．５倍に割り増しする。図１３のログ情報では、精神的な疲労度は、以下のように計算される。

（精神的な疲労度）＝（Ｐ１の過去平均との比率）＊（Ｐ１の重み係数）＊
（並列度割り増し）＋
（Ｐ８の過去平均との比率）＊（Ｐ８の重み係数）＊
（並列度割り増し）
＝（２）＊（３／４）＊（１．５）＋（１．１）＊（１／４）＊（１．５）
＝２．６７

以上の計算の結果、精神的な疲労度が高いが、これは、家事を複数掛け持ちをしたことが反映された結果である。

＜疲労度の出力＞
図１６は、利用者及び関係者の少なくとも一方に通知される、疲労度推定部６２２による疲労度の推定結果の通知画像１６００の一例を示す図である。図１６の例では、部位別の疲労度が、ハッチングが付された円の大きさによって示されている。また、ハートマーク１６０１に対応付けられた円は精神的な疲労度を示している。疲労度が増大するにつれて、ハッチングが付された円の半径が段階的に増大されている。

疲労度推定部６２２は、通知画像１６００を生成すると、利用者及び関係者の少なくともいずれか一方の端末６０３に通知画像１６００を送信し、推定結果を通知すればよい。

なお、図１６の例では、ハッチングが付された円の大きさで疲労度を表したが、これは一例であり、疲労度に応じて円の色を変えたり、円の濃度を変えたりすることで疲労度が表されてもよい。

このように、実施の形態１による疲労度推定システム６００では、利用者の機器６０１への直接的な操作のみならず、その操作に前後する利用者の作業も考慮されて、利用者の家事に対する疲労度が部位別に推定されるため、詳細な疲労情報を利用者に提供できる。更に、精神的な疲労度も推定されているため、肉体面及び精神面の両面の疲労度を利用者に提供できる。

以上、実施の形態１について説明したが、ログ情報に加えて、家事従事者の個人情報、位置情報、発声情報、表情情報、及びスケジュール情報等を利用したり、疲労度の継続状態を収集したりすることにより、さらに精度の高い家事従事者の疲労度の推定が可能となる。

（実施の形態２）
実施の形態２による疲労度推定システムは、利用者に対して家事への癒し、労い、又は褒めのメッセージを通知することを特徴とする。

＜実施の形態２のシステム構成＞
図１７は、本発明の実施の形態２における疲労度推定システム１７００の構成の一例を示すブロック図である。

図１７に示すように、疲労度推定システム１７００は、機器１７０１、サーバ１７０２、及び端末１７０３を備える。

機器１７０１、及び端末１７０３は、実施の形態１の機器６０１及び端末６０３と同一構成である。サーバ１７０２は、実施の形態１のサーバ６０２に対して、更に、疲労回復メッセージ生成部１７２８及び疲労回復メッセージＤＢ１７２７を備える。サーバ１７０２において、これら以外のブロックは、サーバ６０２の同一名称のブロックと同じである。

疲労回復メッセージ生成部１７２８は、例えば、ソフトウェア又は専用のハードウェア回路で構成され、疲労度推定部１７２２の推定結果から、疲労回復メッセージＤＢ１７２７を検索し、利用者の疲労に関して癒し、労い、又は褒めのメッセージを生成し、通信部１７３０を介して、利用者及び関係者の少なくともいずれか一方に通知する。疲労回復メッセージＤＢ１７２７は、利用者の疲労に対する、癒し、労い、又は褒めのメッセージを蓄積するるＤＢである。具体的には、疲労回復メッセージＤＢ１７２７は、図１９Ａに示すレベルのキーワード及び図１９Ｂに示す、癒し・労い・褒めのキーワードを蓄積している。

＜疲労回復メッセージの生成処理＞
図１８Ａ、図１８Ｂは、疲労回復メッセージ生成部１７２８による処理の一例を示すフローチャートである。

まず、レベルが０に初期化される（ステップＳ１８０１）。次に、各家事の疲労度が集計され、全疲労度が計算される（ステップＳ１８０２）。ここで、各家事の疲労度は、例えば、掃除であれば掃除機のログ情報から得られる部位別の疲労度及び精神的な疲労度の合計値で規定され、洗濯であれば洗濯機のログ情報から得られる部位別の疲労度及び精神的な疲労度の合計値で規定される。よって、家事が掃除及び洗濯で構成されるとすると、掃除の疲労度の合計値と洗濯の疲労度の合計値とが全疲労度として計算される。

次に、当日の全疲労度が過去平均より大きいか否かが判定され（ステップＳ１８０３）、大きい場合は（ステップＳ１８０３でｙ）、癒し、労い又は褒めのメッセージの対象が、家事全般に設定される（ステップＳ１８０４）。そして、全疲労度から過去平均を引いた値がＭＡＸに設定され（ステップＳ１８０５）、レベルが１に設定される（ステップＳ１８０６）。

ステップＳ１８０３において、全疲労度が過去平均以下の場合は（Ｓ１８０３でｎ）、或いは、ステップＳ１８０６の処理の終了後において、全ての家事（ｉ）について、ステップＳ１８０８〜ステップＳ１８１３の処理が繰り返される（Ｓ１８０７）。

ステップＳ１８０７〜Ｓ１８１３の処理について説明する。まず、家事（ｉ）の疲労度が家事（ｉ）の過去平均より大きいか否かが判定され（ステップＳ１８０８）、家事（ｉ）の疲労度が過去平均より大きければ（ステップＳ１８０８でｙ）、家事（ｉ）の疲労度から家事（ｉ）の疲労度の過去平均を引いた値がＭＡＸ（ｉ）に設定される（ステップＳ１８０９）。

次に、ＭＡＸ（ｉ）がＭＡＸより大きければ（ステップＳ１８０８でｙ）、癒し、労い、又は褒めのメッセージの対象が家事（ｉ）に設定される（ステップＳ１８１１）。そして、ＭＡＸにＭＡＸ（ｉ）が設定され（ステップＳ１８１２）、レベルが２に設定される（ステップＳ１８１３）。

一方、ステップＳ１８０８において、家事（ｉ）の疲労度が家事（ｉ）の過去平均以下（ステップＳ１８０８でｎ）、又は、ステップＳ１８１０において、ＭＡＸ（ｉ）がＭＡＸ以下の場合（Ｓ１８１０でｎ）、処理がステップＳ１８０８に戻され、次の家事（ｉ＋１）に対して同様の処理が繰り返される。

全ての家事（ｉ）について、ステップＳ１８０７の処理が終了すると、レベルが０か否かが判定される（ステップＳ１８１４）。ステップＳ１８１４において、レベルが０でなければ（ステップＳ１８１４でｎ）、癒し、労い、又は褒めのメッセージの対象が家事全般か否かが判定される（ステップＳ１８１５）。この場合、レベルが１であればメッセージの対象が家事全般と判定され（Ｓ１８１５でｙ）、全ての家事内容がリスト形式で表されたテキストがメッセージとして設定される（ステップＳ１８１６）。

ステップＳ１８１５において、癒し、労い、又は褒めのメッセージの対象が家事全般でなければ（ステップＳ１８１５でｎ）、家事（ｉ）のテキストがメッセージとして設定される（ステップＳ１８１７）。ここで、レベルが２であれば、ステップＳ１８１５でｎと判定される。ここでは、ステップＳ１８１２でＭＡＸに設定された家事（ｉ）のテキストがメッセージとして設定される。例えば、家事として洗濯及び掃除があり、洗濯の家事（ｉ）がステップＳ１８１２でＭＡＸに設定されたとすると、洗濯のテキストがメッセージとして設定される。

ステップＳ１８１８において、図１９Ａに列記されたレベルのキーワードの中からランダムに１つのキーワードが抽出され、ステップＳ１８１６又はステップＳ１８１７で設定されたメッセージに追加される（ステップＳ１８１８）。図１９Ａは、レベルのキーワードの一例を示す図である。図１９Ａでは、「いつもより」、「よく」、「とても」といったレベルのキーワードが列記されている。

Ｓ１８１９において、図１９Ｂに列記された癒し・労い・褒めのキーワードの中からランダムに１つのキーワードが抽出され、メッセージに追加される（ステップＳ１８１９）。図１９Ｂは、癒し、労い、又は褒めのキーワードテーブルの一例を示す図である。図１９Ｂでは、「お疲れ様でした」、「がんばったね」、「ご苦労さま」といった癒し、労い、又は褒めのキーワードが列記されている。

ステップ１８１９の終了後、送信対象が本人であるか否かが判定され（ステップＳ１８２０）、送信対象が本人でなければ（ステップＳ１８２０でｙ）、癒し、労い、又は褒めのメッセージを発するタイミングや場所情報がメッセージに追加される。そして、設定されたメッセージが本人（家事従事者）に関係する関係者の端末１７０３に送信される（Ｓ１８２２）。

ここで、メッセージを発するタイミングとは、例えば、家事従事者が妻であり、関係者が夫であるとすると、夫が妻に対して癒し、労い、又は褒めのメッセージを実際に口に出して言うタイミングを指す。具体的には、夫が会社から帰宅した時や、夕食が終了した時がメッセージを発するタイミングとして設定される。このタイミングは、予め定められたタイミングの候補の中から例えばランダムに抽出される。

また、メッセージを発する場所情報は、夫が妻に対して癒し、労い、又は褒めのメッセージを実際に口に出して言うべき場所を指す。具体的には、廊下や玄関といった家の場所が採用される。この場所情報も、予め定められた場所情報の候補の中からランダムに抽出される。

ステップＳ１８２０において、送信対象が本人である場合（ステップＳ１８２０でｎ）、ステップＳ１８２１がスルーされて、本人にメッセージが送信される。

なお、ステップＳ１８１４において、レベルが０の場合（ステップＳ１８２４でｙ）、メッセージが送信されずに処理が終了されるが、メッセージが無い旨のメッセージが対象者に送信されてもよい。

＜ユーザへの結果通知＞
図２０は、本実施の形態２の疲労度推定システムにおける疲労度の確認画像２０００の一例を示した図である。図２０では、利用者がママである場合の確認画像２０００が示されている。よって、確認画像２０００には、「ママさん、こんばんは。だれの疲労度を確認しますか？」と表示されている。また、確認画像２０００には、ママの家族の一員が一覧表示されており、いずれかの一員を選択することで、選択した一員の疲労度をママが確認することもできる。

確認画像２０００において、利用者であるママが自身の欄を選択すると、ママの端末１７０３のディスプレイには、図２１に示すママの疲労度の推定結果の通知画像２１００が表示される。これにより、ママは、自身の家事による疲労度を確認できる。

図２１は、家事従事者本人の疲労度の通知画像２１００の一例を示した図である。図２１において、通知画像２１００の左側には、家事従事者の部位別の疲労度と、精神的な疲労度とが表示されている。疲労度の表示態様は、正面に加えて背後の疲労度も表示されている点以外は、図１６で示したものと同じである。また、通知画像２１００の右側には、癒し、労い、又は褒めのメッセージが表示されている。このメッセージは、図１８ＢのステップＳ１８１９で設定されたメッセージ又はこのメッセージに多少のアレンジが加えられたメッセージである。ここでは、「あなたへのメッセージ」として、例えば、「今日は大掃除ご苦労さまでした。高所の掃除で、左腕に疲労が溜まっていると思われます。お風呂に入って揉むとよいでしょう。」とのメッセージが表示されている。

また、「あなたへのメッセージ」の下側には、「パパからメッセージが届いています。」と表示され、関係者からの家事従事者に対する癒し、労い、又は褒めのメッセージが表示されている。この関係者からのメッセージは、関係者であるパパがママの通知画像２２００（図２２）を確認した際に入力されたものである。こうすることで、家事従事者への家事に対する癒し、労い、又は褒めの効果を増大させることができる。特に、精神的な疲労に関する効果が期待できる。

図２２は、家事従事者の関係者が家事従事者の疲労度を確認した場合の疲労度の通知画像２２００の一例を示した図である。この通知画像２２００は、関係者であるパパの端末１７０３のディスプレイに表示される。

図２２において、通知画像２２００の左側には、家事従事者であるママ（奥様）の部位別の疲労度と精神的な疲労度とが表示されている。この疲労度の表示態様は、図２１と同じである。また、通知画像２２００の右側には、関係者であるパパが家事従事者であるママに対して発すべき癒し、労い、又は褒めのメッセージと、そのメッセージを発すべき場所及び時間が表示されている。この場所及び時間は、図１８ＢのＳ１８２１で設定されたものである。

通知画像２２００において、メッセージの表示欄の下部には、関係者が家事従事者に通知するメッセージ入力欄２２０１が設けられている。関係者は、自身の端末１７０３を操作して、メッセージ入力欄２２０１に、家事従事者への、癒し、労い、又は褒めのメッセージを入力する。入力されたメッセージは図２１に示す家事従事者の通知画像２１００のメッセージの表示欄に表示される。これにより、関係者は家事従事者に対して即時に、癒し、労い、又は褒めのメッセージを発することが可能となる。

このように実施の形態２による疲労度推定システムでは、家事従事者に対して、家事に対する癒し、労い、又は褒めのメッセージが通知されるため、精神的なアプローチから家事従事者の疲労を回復させることができる。

（実施の形態３）
実施の形態３による疲労度推定システムは、利用者に対して疲労回復機器を用いた疲労回復方法を提案することを特徴とする。

＜実施の形態３のシステム構成＞
図２３は、本発明の実施の形態３における疲労度推定システム２３００の構成の一例を示すブロック図である。

図２３に示すように、疲労度推定システム２３００は、機器２３０１、サーバ２３０２、及び端末２３０３を備える。

機器２３０１及び端末２３０３は、実施の形態１の機器６０１及び端末６０３と同一構成である。サーバ２３０２は、実施の形態１のサーバ６０２に対して、更に、疲労回復案生成部２３２８及び疲労回復案ＤＢ２３２７を備える。サーバ２３０２において、これら以外のブロックは、サーバ６０２の同一名称のブロックと同じである。

疲労回復案ＤＢ２３２７は、利用者の疲労に対する疲労回復機器毎の疲労回復能力と、疲労回復機器毎の設定情報とを蓄積するＤＢである。具体的には、疲労回復案ＤＢ２３２７は、図２４Ａに示す機器能力テーブル２４０Ａ及び図２４Ｂに示す設定テーブル２４０Ｂを蓄積する。機器能力テーブル２４０Ａには、利用者が所有する疲労回復機器のそれぞれについての、部位別の疲労回復能力規定する機器能力情報が規定されている。

機器能力テーブル２４０Ａにおいて、機種ＩＤは、疲労回復機器に付与された固有識別子である。また、名称は疲労回復機器の名称である。そして、機器能力テーブル２４０Ａには、各疲労回復機器の部位別の疲労回復能力が規定されている。疲労回復能力の値は、その値以下の疲労度が示す疲労を回復できることを示す。例えば、疲労回復能力が「３」であれば、疲労度が「３」までの疲労を回復できる。

設定テーブル２４０Ｂには、身体部位別の疲労度に適した設定内容を規定する疲労回復機器の設定情報が登録されている。図２４Ｂでは、一例として、マッサージチェアの設定テーブル２４０Ｂが示されているが、実際には、疲労回復案ＤＢ２３２７には、機器能力テーブル２４０Ａに登録されている各疲労回復機器の設定テーブル２４０Ｂが登録されている。

設定テーブル２４０Ｂでは、マッサージチェアについて、Ａ〜Ｅの設定情報の各々における身体部位別の疲労回復能力が規定されている。例えば、Ａの設定情報が設定されると、マッサージチェアは、各身体部位について、疲労度が３以下の疲労を回復でき、Ｂの設定情報が設定されると、マッサージチェアは、各身体部位について、疲労度が２以下の疲労を回復できる。

＜疲労回復案の生成処理＞
図２５は、疲労回復案生成部２３２８の処理の一例を示すフローチャートである。まず、機器能力テーブル２４０Ａが参照され、全ての部位のそれぞれに対して、利用者の疲労度以上の疲労回復能力を有する１以上の疲労回復機器が検索される（ステップＳ２５０１）。

ステップＳ２５０１の結果、該当する疲労回復機器（対応機器）が検知されなければ（ステップＳ２５０２でｎ）、部位個別の疲労回復案の提示処理（ステップＳ２５０３）に処理が進められる。一方、該当する対応機器が検知されれば（ステップＳ２５０２でｙ）、検知され対応機器のそれぞれについて、以下の式（４）で示される全部位の疲労回復余裕が計算され、疲労回復余裕の大きさ順で対応機器がソートされる（ステップＳ２５０４）。ステップＳ２５０３の部位個別の疲労回復案の提示処理については、後述する。

ここで、部位（ｉ）の疲労回復余裕は、対応機器の部位（ｉ）の疲労回復能力の、利用者の部位（ｉ）の疲労度に対する余裕量を示す。また、全部位の疲労回復余裕は、各部位の疲労回復余裕の合計値である。よって、全部位の疲労回復余裕が大きい値を持つ対応機器ほど、利用者への疲労回復効果が高い。

ステップＳ２５０４の終了後、各部位（ｉ）について、ステップＳ２５０６、Ｓ２５０７の処理が繰り返される（ステップＳ２５０５）。まず、対応機器を示す画像が、ステップＳ２５０４でソートされた順に縮小され、部位（ｉ）に対応付けて指定個数（例えば、２個）分並べられ、疲労回復案画像２７００（図２７参照）が作成される（ステップＳ２５０６）。

図２７の例では、利用者の右腕において、疲労回復効果が高いのは、マッサージチェア、低周波治療器の順であったため、低周波治療器の画像がマッサージチェアの画像よりも小さく表示され、且つ、マッサージチェア及び低周波治療器の画像が右腕の部位と対応付けて横一列に並べて表示されている。

次に、疲労回復案画像２７００に並べられた対応機器のそれぞれについて、設定テーブル２４０Ｂから利用者の疲労度に適した設定情報が抽出され、その設定情報のテキストイメージが作成される（ステップＳ２５０７）。

図２４Ｂの例において、部位として左肩、右肩、及び腰のみがあると想定して、設定情報の抽出処理について説明する。利用者の左肩の疲労度が「２」であたったとすると、左肩について疲労回復能力が「２」以上であるのは、設定情報Ａ、Ｂ、Ｃであるため、これらの３つの設定情報が抽出される。次に、利用者の右肩の疲労度が「３」であったとすると、設定情報Ｂは、右肩の疲労回復能力が「２」であるため、除外される。次に、利用者の腰の疲労度が「２」であったとすると、設定情報Ｃは腰の疲労回復能力が「０」であるため、除外される。そして、最終的に設定情報Ａが抽出される。

このように、設定情報は、利用者の疲労度を回復できる部位が多い設定情報が優先的に抽出される。なお、利用者の全ての部位の疲労度を回復できる設定情報が複数ある場合、複数の設定情報が抽出されればよい。

全ての部位（ｉ）について、ステップＳ２５０５の処理が終了されると、疲労回復案画像２７００が疲労回復案として利用者の端末２３０３に送信され（ステップＳ２５０８）、処理が終了される。なお、ステップＳ２５０７で作成された設定情報のテキストイメージは、後述するように、疲労回復案画像２７００におけるユーザからのインタラクションに応じて送信される。但し、これは一例であり、Ｓ２５０８において、作成された設定情報のテキストイメージは、疲労回復案画像２７００と併せて利用者に送信されてもよい。

＜部位個別の疲労回復案の提示処理＞
図２６Ａは、部位個別の疲労回復案の提示処理（図２５におけるステップＳ２５０３）の一例を示すフローチャートである。

まず、各部位（ｉ）に対してＳ２６１０２〜Ｓ２６１０７の処理が繰返される（ステップＳ２６１０１）。

まず、図２４Ａに示す機器能力テーブル２４０Ａが参照され、部位（ｉ）について、疲労度以上の疲労回復能力を有する１以上の疲労回復機器が検索される（ステップＳ２６１０２）。ステップＳ２６１０２の結果、該当する疲労回復機器（対応機器）が検知されれば（ステップＳ２６１０３でｙ）、以下の式（５）で示すように、部位（ｉ）ごとに疲労回復余裕が計算され、疲労回復余裕の大きさ順に対応機器がソートされる（ステップＳ２６１０４）。次に、ソート順に対応機器の画像が縮小され、部位（ｉ）に対応付けて指定個数分並べられ、疲労回復案画像２７００が作成される（ステップＳ２６１０５）。次に、疲労回復案画像２７００に並べられた対応機器のそれぞれについて、設定テーブルから利用者の疲労度に適した設定情報が抽出され、その設定情報のテキストイメージが作成される（ステップＳ２６１０６）。

ここでは、該当する部位（ｉ）について利用者の疲労度以上の疲労回復能力を持つ設定情報が抽出される。例えば、図２４Ｂの例において、利用者の左肩の疲労度が「２」であったとすると、疲労回復能力が「２」以上である設定情報Ａ、Ｂ、Ｃが抽出される。

ステップＳ２６１０３で対応機器が検知されなければ（Ｓ２６１０３でｎ）、疲労を回復することができる疲労回復機器が無かったことを示す画像又はテキストイメージが作成される（ステップＳ２６１０７）。

全ての部位（ｉ）について、ステップＳ２６１０１の処理が終了されると、疲労回復案画像２７００又は疲労回復機器が無かったことを示す画像が疲労回復案として利用者の端末２３０３に送信され（ステップＳ２６１０８）、処理が終了される。なお、ステップＳ２６１０６で作成された設定情報のテキストイメージは、後述するように、疲労回復案画像２７００におけるユーザからのインタラクションに応じて送信される。但し、これは一例であり、Ｓ２６１０８において、作成された設定情報のテキストイメージは、疲労回復案画像２７００と併せて利用者に送信されてもよい。

＜ＵＩ処理フロー＞
図２６Ｂは、本実施の形態３における疲労回復システム２８００のユーザインターフェース（ＵＩ）処理の一例を示すフローチャートである。また、図２７は、本実施の形態３における疲労回復案画像２７００の一例を示した図である。図２７では、腰の疲労回復案の対応機器としてマッサージチェア２７０１が提示され、そのマッサージチェア２７０１が利用者に選択されている。そして、利用者の腰の疲労回復に適したマッサージチェアの設定情報のテキストイメージが表示されている。

以下、図２７を参照しながら、図２６Ｂのフローチャートを説明する。まず、図２７の各部位に対応付けて横一列に表示されている疲労回復機器の中から利用者により１の疲労回復機器が選択されると（ステップＳ２６２０１でｙ）、選択された疲労回復機器（対応機器）の設定情報のテキストイメージが、オーバラップ表示された疲労回復案画像２７００が作成され（ステップＳ２６２０２）、利用者に送信される（ステップＳ２６２０３）。

ステップＳ２６２０１において、利用者が対応機器を選択しなければ（ステップＳ２６２０１でｎ）、処理がステップＳ２６２０４に進められる。そして、利用者により設定情報を閉じる操作が入力されると（ステップＳ２６２０４でｙ）、対応機器の設定情報のテキストイメージが疲労回復案画像２７００から削除され（ステップＳ２６２０５）、利用者の端末２３０３に送信される（ステップＳ２６２０６）。

ステップＳ２６２０４において、利用者により設定情報を閉じる操作が入力されなければ（ステップＳ２６２０４でｎ）、処理がステップＳ２６２０７に進められる。

次に、利用者により、疲労度回復システムによるサービス終了の操作が入力されると（ステップＳ２６２０７でｙ）、処理が終了され、サービス終了の操作が入力されなければ（Ｓ２６２０７でｎ）、処理がＳ２６２０１に戻され、ＵＩ処理が継続される。

以上、実施の形態３における疲労度回復システムによれば、利用者が所有する疲労回復機器の中から、利用者の疲労回復に適した疲労回復機器が利用者に通知されるため、利用者が所有する疲労回復機器を利用者に有効に活用させることがきる。そのため、よりリーズナブルに利用者を疲労回復に導くことができる。また、疲労回復案画像２７００には疲労回復に適した疲労回復機器の画像が疲労回復効果の高い順に異なるサイズで並べられているため、疲労回復効果の高い疲労回復機器を一目で利用者に認識させることができる。

更に、疲労回復案画像２７００には、部位別に疲労回復に適した疲労回復機器が表示されているため、部位に応じた適切な疲労回復機器を利用者に選択させることができる。そのため、利用者が疲労回復にとって不適当な疲労回復機器を使用し、却って利用者の身体を痛める事態を回避できる。

更に、疲労回復案画像２７００において、疲労回復機器の画像が選択されると、その疲労回復機器の設定情報であって、利用者の疲労回復に適した設定情報のテキストイメージが表示されるため、利用者は疲労回復機器に対して適切な設定を行うことができる。その結果、利用者をよりスムーズに疲労回復に導くことができる。また、設定情報のテキストイメージは、ユーザからのインタラクションに応じて表示されているため、疲労回復案画像２７００において、最初から全ての疲労回復機器の設定情報のテキストイメージを表示させる態様を採用した場合に比べ、疲労回復案画像２７００の視認性を高めることができる。

なお、実施の形態３における疲労回復システムにおいては、疲労回復案画像２７００に、疲労回復機器の設定情報を含ませたが、これに限定されず、例えば、疲労回復機器の利用時間や疲労回復機器を使用した際の副作用等の情報が疲労回復案画像２７００に追加されてもよい。また、利用者が疲労回復に適した疲労回復機器を所有していない場合、疲労を回復できる疲労回復機器を紹介する情報が疲労回復案画像２７００に含まれてもよい。

（実施の形態４）
実施の形態４による疲労度推定システムは、利用者の疲労回復に適した疲労回復機器の設定情報を用いて疲労回復機器を遠隔操作することを特徴とする。

＜実施の形態４のシステム構成＞
図２８は、本発明の実施の形態４における疲労度推定システム２８００の構成の一例を示すブロック図である。

図２８に示すように、疲労度推定システム２８００は、機器２８０１、サーバ２８０２、遠隔操作対応機器２８０３、及び端末２８０４を備える。

機器２８０１及び端末２８０４は、実施の形態１の機器６０１及び端末６０３と同一構成である。

遠隔操作対応機器２８０３は、利用者が所有する遠隔操作が可能な疲労回復機器である。遠隔操作対応機器２８０３は、設定情報蓄積部２８３０、遠隔操作制御部２８３１、ＵＩ部２８３２、及び通信部２８３３を備える。

通信部２８３３は、例えば、遠隔操作対応機器２８０３をインターネット等の公衆通信網に接続するための通信回路により構成され、サーバ２８０２から送信される設定情報を受信し、設定情報蓄積部２８３０に蓄積する。

設定情報蓄積部２８３０は、例えば、不揮発性メモリで構成され、サーバ２８０２から送信される、利用者の疲労度に応じた設定情報を、利用者毎に区別して蓄積する。

遠隔操作制御部２８３１は、例えば、ソフトウェア又は専用のハードウェア回路で構成され、利用者の設定情報を設定情報蓄積部２８３０から読み出し、読み出した設定情報にしたがって、遠隔操作対応機器２８０３を制御する。

ＵＩ部２８３２は、例えば、ソフトウェア又は専用のハードウェア回路で構成され、図略のディスプレイにユーザインターフェースとなる画像（ＵＩ画像）を遠隔操作対応機器２８０３のディスプレイに表示する。また、ＵＩ部２８３２は、利用者からの操作を受け付け、遠隔操作制御部２８３１に通知する。

サーバ２８０２は、実施の形態１のサーバ６０２に対して、更に、設定情報生成部２８２８及び設定情報ＤＢ２８２７を備える。サーバ２８０２において、これら以外のブロックは、サーバ６０２の同一名称のブロックと同じである。

設定情報生成部２８２８は、ソフトウェア又は専用のハードウェア回路で構成される。そして、設定情報生成部２８２８は、疲労度推定部２８２２による疲労度の推定結果と、設定情報ＤＢ２８２７に蓄積された情報とを用いて、利用者の疲労回復に適した遠隔操作対応機器２８０３を選択すると共に、選択した遠隔操作対応機器２８０３において、利用者の疲労回復に適切な設定情報を生成する。そして、設定情報生成部２８２８は、生成した設定情報を、通信部２８２９を介して遠隔操作対応機器２８０３に送信する。

設定情報ＤＢ２８２７は、利用者の疲労に対する遠隔操作対応機器２８０３毎の疲労回復能力と、遠隔操作対応機器２８０３毎の設定情報とを蓄積するＤＢである。具体的には、設定情報ＤＢ２８２７は、図２４Ａに示す機器能力テーブル２４０Ａ及び図２４Ｂに示す設定テーブル２４０Ｂを蓄積する。本実施の形態において、機器能力テーブル２４０Ａは、実施の形態３の機器能力テーブル２４０Ａと同じデータ構成であるが、登録されている疲労回復機器が利用者が所有する遠隔操作対応機器２８０３である点が実施の形態３と相違する。

また、本実施の形態において、設定テーブル２４０Ｂは、実施の形態３の設定テーブル２４０Ｂと同じデータ構成である。

＜設定情報生成＞
図２９は、設定情報生成部２８２８による処理の一例を示すフローチャートである。まず、疲労回復のために遠隔操作対応機器２８０３を長時間利用することを希望しない旨の利用者からのコース選択が入力されると（ステップＳ２９０１でｎ）、機器能力テーブル２４０Ａが参照され、全ての部位のそれぞれに対して、利用者の疲労度以上の疲労回復能力を有する１以上の遠隔操作対応機器２８０３が検索される（ステップＳ２９０２）。

ステップＳ２９０２の結果、該当する遠隔操作対応機器２８０３（対応機器）が検知されなければ（ステップＳ２９０３でｎ）、部位個別の疲労回復の設定処理（ステップＳ２９０４）に処理が進められる。一方、対応機器が検知されれば（ステップＳ２９０３でｙ）、処理がステップＳ２９０５に進められる。

ステップＳ２９０５〜Ｓ２９０７の処理は、図２５のステップＳ２５０４〜２５０６と同じである。但し、本実施の形態では、ステップ２９０７において、図３１Ａに示す設定画像３１００Ａが作成される。

ステップＳ２９０８において、設定画像３１００Ａに並べられた対応機器のそれぞれについて、設定テーブル２４０Ｂから利用者の疲労度に適した設定情報が抽出される。なお、設定情報の抽出手法は、図２５のステップＳ２５０７で説明した手法を採用すればよい。そして、ステップＳ２９０８では、各対応機器について、設定情報のダウンロードが可能な状態であることを示すアイコンが対応機器の画像の近傍に表示される。

全ての部位（ｉ）について、ステップＳ２９０６の処理が終了されると、疲労回復の設定画像３１００Ａが疲労回復の設定情報としてユーザの端末２８０４に送信され（ステップＳ２９０９）、処理が終了される。

一方、ステップＳ２９０１において、疲労回復のために機器を長時間利用することを希望する旨のコース選択が入力されると（ステップＳ２９０１でｙ）、又は、ステップＳ２９０３で対応機器がないと判断されると（ステップＳ２９０３でｎ）、処理がステップＳ２９０４に進められる。

＜部位個別の疲労回復の設定処理＞
図３０Ａは、部位個別の疲労回復の設定処理（図２９のステップＳ２９０４）の一例を示すフローチャートである。

ステップＳ３０１０１〜Ｓ３０１０５の処理は、疲労回復機器を遠隔操作対応機器２８０３と読み替えれば、図２６ＡのステップＳ２６１０１〜Ｓ２６１０５と同じである。但し、ステップＳ３０１０５では、疲労回復案の画像ではなく、疲労回復の設定画像３１００Ａが作成される。

ステップＳ３０１０６において、疲労回復の設定画像３１００Ａに並べられた対応機器のそれぞれについて、設定テーブル２４０Ｂから利用者の疲労度に適した設定情報が抽出される。そして、ステップＳ３０１０６では、各対応機器について、設定情報のダウンロードが可能な状態であることを示すアイコンが対応機器の画像の近傍に表示される。

一方、ステップＳ３０１０３で対応機器が無ければ（ステップＳ３０１０３でｎ）、疲労を回復することができる遠隔操作対応機器２８０３が無かったことを示す画像又はテキストイメージが作成される（ステップＳ３０１０７）。

全ての部位（ｉ）について、ステップＳ３０１０１の処理が終了されると、作成された疲労回復の設定画像３１００Ａ又は疲労を回復することができる遠隔操作対応機器２８０３が無かったことを示す画像が、疲労回復の設定情報としてユーザの端末２８０４に送信され（ステップＳ３０１０８）、処理が終了される。

＜ＵＩ処理フロー＞
図３０Ｂは、本発明の実施の形態４における疲労回復システムのＵＩ処理の一例を示すフローチャートである。また、図３１Ａは、本発明の実施の形態４における疲労度推定システムの疲労回復の設定画像３１００Ａの一例を示した図である。また、図３１Ｂは、本発明の実施の形態４において、利用者が所有するマッサージチェア３１１０１のＵＩ画像３１２０３の一例を示した図である。

図３１Ａに示すように疲労回復の設定画像３１００Ａには、図１６と同様、部位別の疲労度及び精神的な疲労度が円の大きさによって示されている。また、疲労回復の設定画像３１００Ａには、図２７に示す疲労回復案画像２７００と同様、各部位に対応して、各部位の疲労を回復できる遠隔操作対応機器２８０３の画像が、疲労回復の効果が高い順に表示されている。また、各遠隔操作対応機器２８０３の近傍には、「ＤＬ」と表示されたアイコン３１１０１ａが表示されている。このアイコン３１１０１ａは、該当する部位の疲労を回復するのに適した、遠隔操作対応機器２８０３の設定情報をダウンロードするためのアイコンである。

図３１Ａの例では、右腕の疲労を回復できる遠隔操作対応機器２８０３としてマッサージチェア３１１０１の画像が表示されている。そして、マッサージチェア３１１０１に対応するアイコン３１１０１ａが利用者により選択されると、利用者の右腕の疲労回復に適したマッサージチェア３１１０１の設定情報がサーバ２８０２からマッサージチェア３１１０１にダウンロードされる。

マッサージチェア３１１０１に設定情報がダウンロードされると、図３１Ｂに示すように、マッサージチェア３１１０１のＵＩ画像３１２０３上には、ダウンロードされた設定情報（ＤＬ設定）を、マッサージチェア３１１０１に設定するための選択ボタン３１２０４が追加される。図３１Ｂの例では、ママとパパとがそれぞれ設定情報をマッサージチェア３１１０１にダウンロードしたため、ママとパパとのそれぞれの選択ボタン３１２０４が表示されている。そして、利用者であるママが、自身の選択ボタン３１２０４を選択すると、サーバ２８０２からダウンロードされた設定情報でマッサージチェア３１１０１が動作する。これにより、ママの右腕の疲労回復に適した設定情報でマッサージチェア３１１０１が動作する。

以下、図３１Ａを参照しながら、図３０Ｂに示すＵＩ処理に関するフローチャートを説明する。まず、図３１Ａの各部位に対応付けて横一列で表示された遠隔操作対応機器２８０３の中から利用者により１の遠隔操作対応機器２８０３（対象機器）のアイコン３１１０１ａが選択されると（ステップＳ３０２０１でｙ）、該当する利用者の機器情報が検索される（ステップＳ３１２０２）。次に、対象機器への接続認証処理（ステップＳ３０２０３）が行われ、図３０ＡのステップＳ３０１０６で抽出された疲労回復に適した対象機器の設定情報が、対象機器に転送される（ステップＳ３０２０４）。次に、ダウンロードの完了状態を示す疲労回復の設定画像３１００Ａが作成され、利用者の端末２８０４に送信される（ステップＳ３０２０５）。図３１Ａの例では、「ＤＬ」と表示されたアイコン３１１０１ａの色が網点で示す状態から白色で示す情報に変化されると共に、手のアイコンが消去されることでダウンロードの完了状態が示される。

ステップＳ３０２０１において、利用者による操作が入力されなければ（Ｓ３０２０１でｎ）、処理がステップＳ３０２０６に進められる。ステップＳ３０２０６において、利用者により、疲労度推定システムによるサービス終了の操作が入力されると（ステップＳ３０２０６でｙ）、処理が終了され、サービス終了の操作が入力されなければ（ステップＳ３０２０６でｎ）、処理がステップＳ３０２０１に戻され、ＵＩ処理が継続される。

このように、実施の形態４による疲労度推定システムによれば、利用者が所有する遠隔操作対応機器２８０３の中から、利用者の疲労回復に適した遠隔操作対応機器２８０３が選択される。そして、選択された遠隔操作対応機器２８０３の設定情報であって、利用者の疲労回復に適した設定情報のダウンロードの指示が利用者により入力されると、その設定情報が遠隔操作対応機器２８０３にダウンロードされる。そのため、利用者はダウンロードされた設定情報を選択するだけで、遠隔操作対応機器２８０３を疲労回復に適したモードで動作させることができる。よって、利用者は手間無く自身の疲労を回復をできる。

（実施の形態５）
実施の形態５による疲労度推定システムは、遠隔操作対応機器を遠隔操作した際の利用者による遠隔操作対応機器への操作を示すログ情報を用いて、利用者が体感する疲労を学習し、利用者に応じた疲労度を推定することを特徴とする。

＜実施の形態５のシステム構成＞
図３２は、本発明の実施の形態５における疲労度推定システム３２００の構成の一例を示すブロック図である。

図３２に示すように、疲労度推定システム３２００は、機器３２０１、サーバ３２０２、遠隔操作対応機器３２０３、及び端末３２０４を備える。

機器３２０１、及び端末３２０４は、実施の形態１の機器６０１、及び端末６０３と同一構成である。

遠隔操作対応機器３２０３は、実施の形態４の遠隔操作対応機器２８０３に対して、更に、機器ＩＤ管理部３２３４、ログ情報取得部３２３５、及びログ情報蓄積部３２３６を備える。遠隔操作対応機器３２０３において、これら以外のブロックは、遠隔操作対応機器２８０３の同一名称のブロックと同じである。

機器ＩＤ管理部３２３４は、例えば、フラッシュメモリや、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性メモリで構成され、遠隔操作対応機器３２０３を個別に識別するための固有識別子を記憶する。

ログ情報取得部３２３５は、例えば、専用のハードウェア回路又はソフトウェアで構成され、利用者が遠隔操作対応機器３２０３に対して行った操作ログ及び遠隔操作対応機器３２０３の状態ログを含むログ情報を取得する。ここで、ログ情報取得部３２３５は、ＵＩ部３２３２が検知した利用者により入力された操作を、利用者の識別子と対応付け、ログ情報としてログ情報蓄積部３２３６に蓄積する。また、ログ情報取得部３２３５は、利用者の入力に応じて遠隔操作制御部３２３１が設定された遠隔操作対応機器３２０３の状態をログ情報として、ログ情報蓄積部３２３６に蓄積する。

ログ情報としては、例えば、遠隔操作対応機器３２０３に対して利用者が押下したボタンのコード番号、利用者が選択した遠隔操作対応機器３２０３の選択機能に対応した機能識別子、及び利用者による遠隔操作対応機器３２０３の使用時間等が採用できる。

ログ情報蓄積部３２３６は、例えば、揮発性メモリで構成され、ログ情報取得部３２３５が取得したログ情報を蓄積する。

通信部３２３３は、サーバ２８０２の設定情報生成部２８２８からある利用者の識別子が指定された遠隔操作対応機器３２０３のログ情報へのアクセス要求を受信すると、該当する利用者のログ情報をログ情報蓄積部３２３６から読み出し、機器ＩＤ管理部３２３４が記憶する指定された遠隔操作対応機器３２０２の固有識別子と対応付けてサーバ３２０２に送信する。

サーバ３２０２は、実施の形態４のサーバ２８０２に対して、更に、パラメータ更新部３２２９を備える。サーバ３２０２において、これら以外のブロックは、サーバ２８０２の同一名称のブロックと同じである。

パラメータ更新部３２２９は、例えば、ソフトウェア又は専用のハードウェア回路で構成され、設定情報生成部３２２８により生成された設定情報で遠隔操作対応機器３２０３が遠隔操作されたときに、利用者が遠隔操作対応機器３２０３に入力した操作を示すログ情報を用いて、利用者が体感する疲労を学習し、学習結果を用いて算出パラメータの重み係数を更新する。具体的には、パラメータ更新部３２２９は、ある利用者が、遠隔操作対応機器３２０３に対して、特定部位の疲労を回復させるための追加の操作を入力すると、特定部位の疲労度が低く推定されていると判定し、特定部位の疲労度が増大するように算出パラメータの重み係数を更新する。一方、パラメータ更新部３２２９は、ある利用者が遠隔操作対応機器３２０３の動作を途中で中止させる操作を入力すると、該当する利用者に対して疲労度が高く推定されていると判定し、疲労していると推定した部位の疲労度が減少するように算出パラメータの重み係数を更新する。

そして、パラメータ更新部３２２９は、利用者の識別子と修正した重み係数とを対応付けて疲労度パラメータＤＢ３２２５に格納する。これにより、疲労度推定部３２２２は、該当する利用者については、パラメータ更新部３２２９で更新された重み係数を用いて疲労度を推定する。これにより、利用者に適した疲労度を推定できる。

＜算出パラメータの更新処理＞
図３３は、パラメータ更新部３２２９による処理の一例を示すフローチャートである。まず、機器ＩＤ管理部３２３４にアクセスされ、利用者の使用する疲労回復機器が遠隔操作対応機器２８０３であるか否かが判定される（ステップＳ３３０１）。そして、疲労回復機器が遠隔操作対応機器３２０３でなければ（ステップＳ３３０１でｎ）、処理が終了される。一方、疲労回復機器が遠隔操作対応機器３２０３であれば（ステップＳ３３０１でｙ）、処理がＳ３３０２に進められる。ここで、疲労回復機器が遠隔操作対応機器３２０３であるか否かは、疲労回復機器の固有識別子が遠隔操作対応機器３２０３であることを示す所定の記号列を持つか否かにより判定される。

利用者が、設定情報生成部３２２８で設定された疲労回復に適した設定情報を利用していなければ（ステップＳ３３０２でｎ）、処理が終了される。一方、利用者が設定情報を利用していれば（ステップＳ３３０２でｙ）、処理がステップＳ３３０３に進められる。

ここで、設定情報が利用されているか否かは、例えば、図３１ＢのＵＩ画像３１２０３に表示された選択ボタン３１２０４が利用者により選択されたか否かにより判定される。

ステップＳ３３０２での判定の結果、設定情報が利用されていなければ（ステップＳ３３０２でｎ）、処理が終了される。一方、設定情報が利用されていれば（ステップＳ３３０２でｙ）、設定情報にしたがって動作された遠隔操作対応機器３２０３の動作が中止されているか否かが判定される（ステップＳ３３０３）。

ここで、パラメータ更新部３２２９は、遠隔操作対応機器３２０３のログ情報蓄積部３２３６にアクセスし、該当する利用者のログ情報を参照することで、遠隔操作対応機器３２０３の動作が中止されているか否かを判定すればよい。

遠隔操作対応機器３２０３の動作が中止されていれば（ステップＳ３３０３でｙ）、疲労度ログ情報ＤＢ３２２６から疲労度が０でない部位（疲労部位）が検索される（ステップＳ３３０４）。

そして、各疲労部位（ｉ）について、ステップＳ３３０５〜Ｓ３３３０７の処理が繰り返えされ、処理が終了される。

疲労度ログ情報ＤＢ３２２６から１の疲労部位（ｉ）の算出パラメータが抽出される（ステップＳ３３０６）。例えば、図１５Ｄの例において、１の疲労部位（ｉ）が腕（利き手）であったとすると、算出パラメータＰ２〜Ｐ７、Ｐ９、Ｐ１０が抽出される。

次に、抽出された算出パラメータのうち、過去平均との比率が小さい算出パラメータの重み係数が増加され、且つ、過去平均との比率が大きい算出パラメータの重み係数が減少される（ステップＳ３３０７）。上記の腕（利き手）の例において、算出パラメータＰ２〜Ｐ７について過去平均との比率が小さく、且つ、算出パラメータＰ９、Ｐ１０について過去平均との比率が大きかったとする。この場合、算出パラメータＰ２〜Ｐ７、Ｐ９、Ｐ１０の合計値が更新の前後で同じ値となるように、算出パラメータＰ２〜Ｐ７の重み係数が所定値だけ増大され、残りの算出パラメータＰ９、Ｐ１０の重み係数が減少される。

ここで、算出パラメータについて過去平均との比率が大きいか否かは、例えば、当日の算出パラメータがその算出パラメータの過去平均よりも大きければ、大きいと判定されればよい。例えば、洗濯物を洗濯槽に入れる作業時間を示す算出パラメータＰ２において、当日が６分であり、過去平均が４分であったとすると、過去平均との比率が大きいと判定されればよい。

なお、更新された算出パラメータは、利用者の識別子と対応付けて疲労度パラメータＤＢ３２２５に保存される。

全ての疲労部位（ｉ）についてステップＳ３３０６〜Ｓ３３０７の処理が終了されると、図３３の処理は終了される。

一方、遠隔操作対応機器３２０３の動作が中止されていなければ（ステップＳ３３０３でｎ）、設定情報での遠隔操作対応機器３２０３の動作が終了した後、利用者により遠隔操作対応機器３２０３に対して追加操作が入力されたか否かが判定される。（ステップＳ３３０８）。なお、パラメータ更新部３２２９は、ログ情報蓄積部３２３６にアクセスし、該当する利用者のログ情報を解析することで、追加操作が入力されたか否かを判定すればよい。

追加操作が入力されていなければ（ステップＳ３３０８でｎ）、処理が終了される。一方、追加操作が入力されていれば（ステップＳ３３０８でｙ）、設定情報ＤＢ３２２７から追加操作による疲労回復部位が抽出される（ステップＳ３３０９）。ここで、追加操作による疲労回復部位とは、ユーザが遠隔操作対応機器３２０３を動作させて疲労回復を試みた部位を指す。図２４Ｂのマッサージチェアの例において、追加操作として設定情報Ｃが入力されたとすると、０より大きな疲労回復能力が規定されている、「左肩」、「右肩」が疲労回復部位として抽出される。

次に、疲労度ログ情報ＤＢ３２２６から、抽出された疲労回復部位の算出パラメータが抽出される（ステップＳ３３１０）。例えば、図１５Ｄの例において、「肩」が疲労回復部位として抽出されたとすると、算出パラメータＰ２〜Ｐ７、Ｐ９、Ｐ１０が抽出される。

次に、抽出された算出パラメータのうち、過去平均との比率の大きい算出パラメータの重み係数が増加され、且つ、過去平均との比率が小さい算出パラメータの重み係数が減少される（ステップＳ３３１１）。

上記の「肩」の例において、算出パラメータＰ２〜Ｐ７について過去平均との比率が大きく、且つ、算出パラメータＰ９、Ｐ１０について過去平均との比率が小さかったとする。この場合、算出パラメータＰ２〜Ｐ７、Ｐ９、Ｐ１０の合計値が更新の前後で同じ値になるように、算出パラメータＰ２〜Ｐ７の重み係数が所定値だけ増大され、且つ、算出パラメータＰ９、Ｐ１０が減少される。なお、ステップＳ３３１１の処理は、ステップＳ３３０９で疲労回復部位が複数抽出されれば、疲労回復部位毎に行われればよい。

また、図３３のフローチャートは、定期的に実行されてもよいし、ログ情報蓄積部３２３６に蓄積されるログ情報の個数が所定個数に到達する毎に実行されてもよい。

＜動作例＞
図３４は、利用者が図１３の洗濯機及び掃除機のログ情報で示された家事を行った後に、遠隔操作対応機器３２０３であるマッサージチェアを利用した際のログ情報の一例を示した図である。このログ情報は、ログ情報取得部３２３５が取得し、ログ情報蓄積部３２３６に蓄積されたものである。

図３４に示したログ情報から、利用者であるママが自身の疲労回復に適したダウンロード済みの設定情報を選択し（時刻２０：１３）、マッサージを受けた後（時刻２０：２５）、設定情報Ｅを指定するボタンを押して（時刻２０：２６）、追加でマッサージを受けている。設定情報Ｅは、図２４Ｂの例によると、左腕の疲労回復に有効な設定である。よって、利用者の左腕が疲労回復部位として抽出され、この疲労回復部位に対する設定情報Ｅの疲労回復能力が利用者に不足していると判断され、左腕に対する疲労度が増大される。図１５Ｄの例によると、利き手でない左腕の疲労度の算出パラメータは、Ｐ２（洗濯物を洗濯槽に入れる作業時間）、Ｐ３（洗濯前の洗濯物の重さ）、Ｐ４（洗濯物の枚数）、Ｐ５（掃除機の操作時間）、Ｐ６（高所での利き手でない掃除機の操作時間）、Ｐ７（脱水後の洗濯物の重さ）、Ｐ９（洗濯物の取り出し作業時間）、Ｐ１０（片づけ時間）である。

また、図１３の例によると、これらの算出パラメータの過去平均との比率は、各々、１．５（Ｐ２）、０．８３（Ｐ３）、０．６（Ｐ４）、１．５（Ｐ５）、１（Ｐ６）、０．７８（Ｐ７）、１．２５（Ｐ９）、１．２５（Ｐ１０）である。このうち、算出パラメータの過去平均との比率の大きいのは、算出パラメータＰ２、Ｐ９、Ｐ１０である。この場合、算出パラメータＰ２〜Ｐ７、Ｐ９、Ｐ８の総和が更新の前後で一定となるように、算出パラメータＰ２、Ｐ９、Ｐ１０の重み係数が所定値だけ増大され、他の算出パラメータの重み係数が減少される。これにより、疲労度が低く推定されている左腕について疲労度が増大し、以降の疲労度推定に反映される。その結果、以後、左腕に関して利用者に適した設定情報が設定され、利用者を疲労回復に導くことができる。

以上のように、実施の形態５の疲労度推定システム３２００では、利用者が疲労回復のために使用した遠隔操作対応機器３２０３のログ情報を用いて、利用者が実際に体感する疲労が学習されるため、利用者の疲労回復をより効果的に実現することができる。

（応用展開）
本発明は、推定した疲労度に基づき、以下のサービスに応用することが可能である。
・宿泊・保養・仮眠施設、治療所、サウナ、エステ等専門店、レストラン、及び娯楽施設の紹介や最適サービスの提案
・疲労回復を促す食事メニューの提案
・薬剤等の処方提案、薬剤店・医療機関の案内
・疲労状態に関連性の高いインターネット上の口コミ情報、コミュニティの紹介
上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。

（サービスの類型１：自社データセンタ型）
図２は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。本類型は、サービスプロバイダ１２０がグループ１００から情報を取得し、ユーザ２０４に対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ１２０が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダ１２０が、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ１１１（データセンタ２０３）を保有している。従って、データセンタ運営会社は存在しない。

本類型では、サービスプロバイダ１２０は、データセンタ２０３（クラウドサーバ１１１）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２０は、ＯＳ２０２及びアプリケーション２０１を管理する。サービスプロバイダ１２０は、サービスプロバイダ１２０が管理するＯＳ２０２及びアプリケーション２０１を用いてユーザ２０４にサービスを提供する。

（サービスの類型２：ＩａａＳ利用型）
図３は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１０がデータセンタ２０３（クラウドサーバ１１１）を運営及び管理している。また、サービスプロバイダ１２０は、ＯＳ２０２及びアプリケーション２０１を管理する。サービスプロバイダ１２０は、サービスプロバイダ１２０が管理するＯＳ２０２及びアプリケーション２０１を用いてユーザ２０４にサービスを提供する。

（サービスの類型３：ＰａａＳ利用型）
図４は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウェアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１０は、ＯＳ２０２を管理し、データセンタ２０３（クラウドサーバ１１１）を運営及び管理している。また、サービスプロバイダ１２０は、アプリケーション２０１を管理する。サービスプロバイダ１２０は、データセンタ運営会社が管理するＯＳ２０２及びサービスプロバイダ１２０が管理するアプリケーション２０１を用いてユーザ２０４にサービスを提供する。

（サービスの類型４：ＳａａＳ利用型）
図５は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。ここでＳａａＳとはソフトウェア・アズ・ア・サービスの略である。例えば、データセンタ２０３（クラウドサーバ１１１）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ２０３（クラウドサーバ１１１）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１０は、アプリケーション２０１及びＯＳ２０２を管理し、データセンタ２０３（クラウドサーバ１１１）を運営及び管理している。また、サービスプロバイダ１２０は、データセンタ運営会社１１０が管理するＯＳ２０２及びアプリケーション２０１を用いてユーザ２０４にサービスを提供する。

以上いずれの類型においても、サービスプロバイダ１２０がサービス提供行為を行ったものとする。また、例えば、サービスプロバイダ１２０若しくはデータセンタ運営会社１１０は、ＯＳ２０２、アプリケーション２０１、若しくはビックデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、第三者に外注させてもよい。

本発明の一態様に係る疲労度推定システムは、例えば、生活家電、及び、ＡＶ家電の操作履歴、動作履歴などの情報を利用し、家事労働等の疲労回復するシステムとして有用である。

Claims (14)

1. 利用者の家事に対する疲労度を推定する疲労度推定システムにおける疲労度推定方法であって、
   前記疲労度推定システムのコンピュータが、
   前記利用者が機器に対して直接操作した内容を示す操作ログまたは前記機器の内部状態および出力状態を示す状態ログが前記機器を識別する情報と対応付けられて時系列順に蓄積されたログ情報を受信し、
   前記機器の種類と前記機器の操作に伴って利用者が行う動作の内容とが対応づけられた第１テーブルを参照することにより、前記ログ情報において、前記利用者が前記機器に対して行った直接的な操作と、前記操作に伴って行った前記利用者の前記動作とを解析し、
   前記機器の種類、前記動作の内容、および前記動作による利用者の疲労部位が対応付けられた第２テーブルを参照することにより、前記解析された前記直接的な操作と前記操作に伴って行った動作とによる前記利用者の疲労部位を推定し、
   前記操作ログまたは前記状態ログが示す内容、前記利用者が行う動作、および疲労度の算出に用いるパラメータが対応付けられた第３テーブルを参照することにより、前記操作ログまたは前記状態ログが示す内容に対応する前記動作による前記疲労度を算出する際に用いる前記パラメータを特定し、
   前記推定された疲労部位ごとに、特定された前記パラメータを用いて前記機器の操作による前記疲労度を算出し、算出された前記疲労部位ごとの前記疲労度の総和を算出することにより、前記利用者の疲労度を推定する疲労度推定方法。
2. 更に、前記推定された前記疲労度に応じて、癒し、労い、又は褒めのメッセージを生成し、前記利用者及び関係者の少なくともいずれか一方に通知する請求項１記載の疲労度推定方法。
3. 更に、前記利用者が所有する１以上の疲労回復機器のそれぞれについての、前記疲労部位別の疲労回復能力が規定された機器能力情報を用いて、前記推定された疲労度の回復に適した疲労回復機器を選択し、前記選択した疲労回復機器の、前記疲労部位別の疲労度に適した設定内容を規定する設定情報を用いて、前記選択した疲労回復機器を利用した疲労回復方法を提案するメッセージを生成し、前記利用者に通知する請求項１記載の疲労度推定方法。
4. 更に、前記利用者が所有する遠隔操作が可能な疲労回復機器である１以上の遠隔操作対応機器のそれぞれについての、前記疲労部位に応じた疲労回復能力が規定された機器能力情報を用いて、前記推定された疲労度の回復に適した遠隔操作対応機器を選択し、前記疲労部位別の疲労度に適した前記遠隔操作対応機器の設定内容が規定された１以上の設定情報の中から、前記推定された疲労度の回復に適した設定情報を選択し、前記選択した設定情報を前記遠隔操作対応機器に送信する請求項１記載の疲労度推定方法。
5. 更に、前記選択された設定情報を用いて前記遠隔操作対応機器が動作した際の、前記利用者による前記遠隔操作対応機器への操作を示すログ情報を用いて、前記利用者が体感する疲労を学習する請求項４記載の疲労度推定方法。
6. 前記動作の解析では、前記ログ情報から、前記直接的な操作及び前記動作に関連するログ情報であって、前記パラメータの設定対象となるログ情報を特定し、
   前記パラメータの特定では、前記特定されたログ情報に対して前記ログ情報の内容に応じたパラメータを前記第３テーブルを参照することにより特定し、
   前記疲労度の推定では、前記特定したパラメータに精神及び疲労部位に応じた重み係数を乗じ、前記重み係数が乗じられたパラメータを精神及び疲労部位別に加算して、精神的及び疲労部位別の疲労度を算出する請求項１〜５のいずれか一項に記載の疲労度推定方法。
7. 前記関係者に通知するメッセージには、前記関係者が前記利用者にメッセージを入力するための入力欄が含まれ、
   前記メッセージの通知では、前記入力欄にメッセージが入力された場合、前記入力されたメッセージを前記利用者に通知するメッセージに含める請求項２記載の疲労度推定方法。
8. 前記提案するメッセージの通知では、
   前記疲労部位別に、各疲労回復機器の前記疲労回復能力の、前記推定された疲労度に対する余裕量を示す疲労回復余裕を算出し、
   前記疲労部位別に、疲労回復余裕が大きい順に１以上の疲労回復機器を特定し、前記特定した疲労回復機器を示す画像を前記疲労回復余裕の大きさに応じたサイズに設定し、
   前記サイズを設定した画像を前記疲労回復余裕が大きい順に前記疲労部位別に並べて、前記メッセージを生成する請求項３記載の疲労度推定方法。
9. 前記提案するメッセージの通知では、前記疲労回復機器を示す画像がユーザにより選択されると、前記選択された疲労回復機器において、前記利用者の疲労回復に適した設定情報を表示する前記メッセージを生成する請求項８記載の疲労度推定方法。
10. 前記設定情報の送信では、前記選択した設定情報をダウンロードさせるためのアイコンが前記選択した遠隔操作対応機器を示す画像に対応付けて表示されたメッセージを前記利用者の端末に通知し、前記利用者による前記アイコンの選択を検知すると、前記選択されたアイコンに対応する設定情報を前記遠隔操作対応機器に送信する請求項４記載の疲労度推定方法。
11. 前記疲労度は、精神及び各疲労部位に応じた重み係数を用いて算出され、
    前記学習では、前記操作を示すログ情報が、前記設定情報を用いた前記遠隔操作対応機器の動作の途中で前記動作を中止させる操作を示す場合、前記遠隔操作対応機器が疲労回復を試みた疲労部位の疲労度が低くなるように、前記重み係数を更新する請求項５記載の疲労度推定方法。
12. 前記疲労度は、精神及び各疲労部位に応じた重み係数を用いて算出され、
    前記学習では、前記操作を示すログ情報が、前記設定情報を用いた前記遠隔操作対応機器の動作終了後に、特定部位の疲労回復のために追加の操作が入力されたことを示す場合、前記特定部位の疲労度が高くなるように、前記重み係数を更新する請求項５記載の疲労度推定方法。
13. 利用者の家事に対する疲労度を推定する疲労度推定システムのコンピュータに対して、
    前記利用者が機器に対して直接操作した内容を示す操作ログまたは前記機器の内部状態および出力状態を示す状態ログが前記機器を識別する情報と対応付けられて時系列順に蓄積されたログ情報を受信させ、
    前記機器の種類と前記機器の操作に伴って利用者が行う動作の内容とが対応づけられた第１テーブルを参照することにより、前記ログ情報において、前記利用者が前記機器に対して行った直接的な操作と、前記操作に伴って行った前記利用者の前記動作とを解析させ、
    前記機器の種類、前記動作の内容、および前記動作による利用者の疲労部位が対応付けられた第２テーブルを参照することにより、前記解析された前記直接的な操作と前記操作に伴って行った動作とによる前記利用者の疲労部位を推定させ、
    前記操作ログまたは前記状態ログが示す内容、前記利用者が行う動作、および疲労度の算出に用いるパラメータが対応付けられた第３テーブルを参照することにより、前記操作ログまたは前記状態ログが示す内容に対応する前記動作による前記疲労度を算出する際に用いる前記パラメータを特定させ、
    前記推定された疲労部位ごとに、特定された前記パラメータを用いて前記機器の操作による前記疲労度を算出し、算出された前記疲労部位ごとの前記疲労度の総和を算出することにより、前記利用者の疲労度を推定させるプログラム。
14. 利用者の家事に対する疲労度を推定する疲労度推定システムのコンピュータに対して、
    前記利用者が機器に対して直接操作した内容を示す操作ログまたは前記機器の内部状態および出力状態を示す状態ログが前記機器を識別する情報と対応付けられて時系列順に蓄積されたログ情報を受信させ、
    前記機器の種類と前記機器の操作に伴って利用者が行う動作の内容とが対応づけられた第１テーブルを参照することにより、前記ログ情報において、前記利用者が前記機器に対して行った直接的な操作と、前記操作に伴って行った前記利用者の前記動作とを解析させ、
    前記機器の種類、前記動作の内容、および前記動作による利用者の疲労部位が対応付けられた第２テーブルを参照することにより、前記解析された前記直接的な操作と前記操作に伴って行った動作とによる前記利用者の疲労部位を推定させ、
    前記操作ログまたは前記状態ログが示す内容、前記利用者が行う動作、および疲労度の算出に用いるパラメータが対応付けられた第３テーブルを参照することにより、前記操作ログまたは前記状態ログが示す内容に対応する前記動作による前記疲労度を算出する際に用いる前記パラメータを特定させ、
    前記推定された疲労部位ごとに、特定された前記パラメータを用いて前記機器の操作による前記疲労度を算出し、算出された前記疲労部位ごとの前記疲労度の総和を算出することにより、前記利用者の疲労度を推定させるプログラムの提供方法。

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