JP6663004B2 - 発汗状態推定装置、発汗状態推定方法、および発汗状態推定プログラム - Google Patents

Description

以下の開示は、発汗状態推定装置等に関する。

近年、ヒートアイランド現象または地球温暖化などの影響により、高温の日が連続する日数、または気温が異常に高い日などが増加している。これに伴い、一般環境における熱ストレスが増大し、熱中症による救急搬送数が増加し、社会問題となっている。

熱中症のリスクを非侵襲で知るためには、生体における唯一の熱放散の手段である発汗が大きな手掛かりとなる。発汗を利用して熱中症のリスクを把握する方法として、ユーザの体重に対する水分減少率の検出が挙げられる。

体重に対する水分減少率を求めるためには、全身における発汗量を知る必要がある。一方、発汗量を検出するセンサは、ユーザの装着感を考慮すると、可能な限り小さいことが好ましい。この場合、身体の一部分で測定された局所的な発汗量に基づいて、全身の発汗量を推定することとなる。

特許文献１には、ユーザ（被験者）の身体における単位面積当たりの発汗量を調べることによって、全身の発汗量を調べることができる発汗量測定パッチが記載されている。当該パッチは、被験者の身体の測定部位に張り付けられ、当該測定部位における発汗量を測定する。そして、得られた発汗量に所定の係数を乗じることで、全身における発汗量（全身発汗量）を求めることができる。

日本国公開特許公報「特開２０１０−０４６１９６号公報（２０１０年３月４日公開）」

特許文献１には、上述した所定の係数について、皮膚の表面積、体重、その他の因子によりばらつきがあり、正確に計算することが困難であることが記載されている。特許文献１においては、より正確な発汗量の測定のために、上記パッチのユーザがスポーツなどの前後における体重の減少量を測定し、測定部位における発汗量と上記減少量との比率を求めることで、適切な係数を算出する方法が記載されている。特許文献１には、上記係数を求めるユーザの因子について、性別、年齢、体重および身長が記載されている。

しかし、発汗が開始するタイミングおよび発汗量は、身体の部位によって異なる。このため、同一のユーザであっても、発汗が生じる環境下にユーザがおかれてからの経過時間により、上記所定の係数の適切な値は変化する可能性がある。また、ユーザの周囲の環境、または体格などによっても、局所と全身との発汗量との関係は変化する可能性がある。このため、特許文献１に記載されている発汗量測定パッチによっては、全身発汗量を精度よく推定することは困難な場合がある。

以下の開示は、前記の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、発汗状態を測定した局所とは異なる部分を少なくとも含む生体の箇所における発汗状態を、精度よく推定することが可能な発汗状態推定装置を実現することにある。

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る発汗状態推定装置は、生体の局所の発汗状態を示す局所発汗データを取得する局所発汗データ取得部と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部と、に通信可能に接続することができ、（１）上記局所発汗データ取得部が取得した上記局所発汗データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、上記局所における発汗状態の経時的な推移を示す第１発汗パターンと、を照合する照合部と、上記照合部の照合結果と、少なくとも上記局所とは異なる部分を含む生体の箇所における発汗状態の経時的な推移を示す第２発汗パターンを示す推移関連パターン、または上記第１発汗パターンと上記第２発汗パターンとの関係を示す推移関連パターンと、に基づいて、当該箇所の発汗状態を推定する推定部と、を備える。

また、本発明の一態様に係る発汗状態推定方法は、生体の局所の発汗状態を示す局所発汗データを取得する局所発汗データ取得工程と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得工程と、（１）上記局所発汗データ取得工程において取得した上記局所発汗データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得工程において取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、上記局所における発汗状態の経時的な推移を示す第１発汗パターンと、を照合する照合工程と、上記照合工程における照合結果と、少なくとも上記局所とは異なる部分を含む生体の箇所における発汗状態の経時的な推移を示す第２発汗パターンを示す推移関連パターン、または上記第１発汗パターンと上記第２発汗パターンとの関係を示す推移関連パターンと、に基づいて、当該箇所の発汗状態を推定する推定工程と、を含む。

本発明の一態様に係る発汗状態推定装置または発汗状態推定方法によれば、発汗状態を測定した局所とは異なる部分を少なくとも含む生体の箇所における発汗状態を、精度よく推定することができるという効果を奏する。

実施形態１に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。 （ａ）は、記憶部に格納されている発汗パターンの一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示した第２発汗パターンに対する、第１発汗パターンの比率を示す図であり、（ｃ）は、発汗状態推定装置における、発汗状態の推定について説明するための図である。 実施形態１に係る発汗状態の推定方法の一例を示すフローチャートである。 実施形態２に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。 実施形態２に係る発汗状態推定装置における、発汗状態の推定について説明するための図である。 実施形態２の変形例に係る発汗パターン特定部が特定した発汗パターンの一例を示す図である。 実施形態２の変形例に係る発汗状態の予測方法の一例を示すフローチャートである。 実施形態３に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。 実施形態４に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。 （ａ）は、温度が２０℃である場合における第１発汗パターンおよび第２発汗パターンを示すグラフであり、（ｂ）は、温度が２０℃である場合における第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すグラフであり、（ｃ）は、温度が２５℃である場合における第１発汗パターンおよび第２発汗パターンを示すグラフであり、（ｄ）は、温度が２５℃である場合における、第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すグラフであり、（ｅ）は、パターン生成部が生成した、温度が２３℃である場合における第１発汗パターンおよび第２発汗パターンを示すグラフであり、（ｆ）は、温度が２３℃である場合における第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すグラフである。 実施形態４に係る発汗状態の予測方法の一例を示すフローチャートである。 実施形態５に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。 （ａ）は、ＭＥＴｓが所定の値である場合における発汗パターンの一例を示す図であり、（ｂ）は、（ａ）に示した発汗パターンにおける、第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比を示す図である。 実施形態５に係る発汗状態の予測方法の一例を示すフローチャートである。 実施形態６に係るユーザ支援システムの構成の一例を示す図である。 実施形態６に係る発汗状態推定装置における、発汗状態の推定について説明するための図である。 実施形態６に係る発汗状態の推定方法の一例を示すフローチャートである。

〔実施形態１〕
以下、本発明の実施の形態について、図１〜図３に基づいて説明する。

＜ユーザ支援システム＞
図１は、本実施形態に係るユーザ支援システム１の構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１は、ユーザ（生体）の発汗状態としての発汗量を推定し、推定結果に基づいてユーザの体調管理を支援する。図１に示すように、ユーザ支援システム１は、発汗データ推定装置１０（発汗状態推定装置）、環境センサ２０（環境データ取得部）、発汗センサ３０（局所発汗データ取得部）および表示装置４０を備える。発汗データ推定装置１０は、環境センサ２０、発汗センサ３０および表示装置４０と通信可能に接続されている。なお、発汗データ推定装置１０については後述する。

環境センサ２０は、ユーザを含む環境における温度および湿度の少なくともいずれかを示すデータを環境データとして取得し、発汗データ推定装置１０に送信する。本実施形態の環境センサ２０としては、温度センサまたは湿度センサが挙げられる。また、環境センサ２０は、ユーザに照射される紫外線量を測定するＵＶ（Ultra Violet）センサ、またはユーザに照射される照度量を測定する照度センサであってもよい。以降、環境センサ２０が温度センサであるものとして説明する。

なお、発汗データ推定装置１０は、環境センサ２０の代わりに、環境データを取得可能な受信装置（不図示）（環境データ取得部）に接続されていてもよい。この場合、受信装置は、環境データを格納する外部装置から環境データを取得する。環境データは、例えば、ユーザが存在する環境（地域）の天候情報であってよく、受信装置は、ネットワーク回線を介して、外部装置から環境データを取得する。

発汗センサ３０は、ユーザの局所の発汗量を示す局所発汗データを取得する。本実施形態では、発汗センサ３０がユーザの左前腕における発汗量を取得する発汗量センサであるものとして、すなわち局所発汗データを取得する部位である「局所」がユーザの身体の左前腕であるものとして説明する。なお、「左前腕」とは、左手の手首から肘までの部位を表わす。

表示装置４０は、発汗データ推定装置１０が生成した全身の発汗量を示す発汗状態データ、およびユーザに体調変化が生じる可能性を低減させるための対策を示す支援データを表示する。ユーザ支援システム１は、発汗状態データおよび支援データが示す内容をユーザに提示することが可能な提示装置を備えていればよく、表示装置４０の代わりに、例えば当該内容を音声として出力するスピーカを提示装置として備えていてもよい。

＜発汗状態推定装置＞
次に、発汗データ推定装置１０について、図１および図２を用いて説明する。発汗データ推定装置１０は、ユーザの全身における発汗量を推定するものであり、図１に示すように、制御部１１および記憶部１２を備えている。また、発汗データ推定装置１０は、図１に示すように、発汗センサ３０および環境センサ２０に接続することができる。

制御部１１は、発汗データ推定装置１０を統括的に制御するものであり、発汗パターン特定部１１１（特定部）、照合部１１２、発汗状態推定部１１３（推定部）、発汗状態推移予測部１１４、および支援データ生成部１１５を備えている。制御部１１の具体的構成については後述する。

記憶部１２は、制御部１１が実行する各種の制御プログラム等を記憶するものであり、例えばハードディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置によって構成される。記憶部１２には、例えば、発汗パターン特定部１１１が特定対象とする発汗パターン、および当該特定時に参照する属性データが格納されている。属性データとは、ユーザの体格、年齢、性別および衣服情報の少なくともいずれかを含むユーザの属性を示すデータである。ユーザの体格とは、身長、体重または体脂肪率等のユーザの身体の状態に関連する属性である。また、衣服情報とは、長袖または半袖などの、ユーザが着用している衣服に関連する属性である。発汗パターンについては後述する。

なお、発汗パターンおよび属性データは、記憶部１２に予め記憶されている必要は必ずしもなく、発汗パターン特定部１１１による発汗パターンの特定処理が行われるときに存在していればよい。この場合、発汗パターンおよび属性データは、例えば、上記特定処理時に、ユーザによる入力を受け付ける入力部（不図示）から入力されればよい。

（制御部の構成）
発汗パターン特定部１１１は、照合部１１２が局所発汗データとの照合に用いる第１発汗パターン、および発汗状態推定部１１３が全身の発汗量の推定に用いる第２発汗パターン（推移関連パターン）を特定するものである。本実施形態における第１発汗パターンは、ユーザの左前腕における発汗量の経時的な推移を示すものである。また、第２発汗パターンは、ユーザの全身における発汗量の経時的な推移を示すものである。以下の説明では、必要に応じて第１発汗パターンと第２発汗パターンとを併せて単に発汗パターンと称する。

なお、第１発汗パターンはこの例に限らず、ユーザの身体のいずれかの局所における発汗量の経時的な推移を示すものであればよい。すなわち、第１発汗パターンは、左前腕以外の部分、例えば右前腕、左脚首、右脚首、左大腿部、右大腿部等の各部位における発汗量の経時的な推移を示すものであってよい。また、第２発汗パターンは、少なくとも上記局所とは異なる部分を含むユーザの身体の箇所（上記局所と同一でないユーザの身体の箇所）における発汗量の経時的な推移を示すものであってよい。すなわち、第１発汗パターンが左前腕を示すものである場合、第２発汗パターンは、全身の他、左前腕以外の上記各部位、または当該各部位のうちの複数の部位における発汗量の経時的な推移を示すものであってよい。

発汗パターン特定部１１１は、具体的には、（１）予め設定された属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中から、ユーザの属性データに対応する第１発汗パターン、および（２）予め設定された、所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中から環境センサ２０が取得した環境データに対応する第１発汗パターン、の少なくともいずれかの第１発汗パターンを特定する。

すなわち、（１）属性データのみに対応付けられた発汗パターンが準備されている場合には、発汗パターン特定部１１１は、属性データのみを用いて、当該属性データに対応する発汗パターンを特定する。また、（２）環境データのみに対応付けられた発汗パターンが準備されている場合には、発汗パターン特定部１１１は、環境データのみを用いて、当該環境データに対応する発汗パターンを特定する。また、（３）属性データおよび環境データの両方に対応付けられた発汗パターンが準備されている場合には、発汗パターン特定部１１１は、属性データおよび環境データの両方を用いて、当該属性データおよび環境データに対応する発汗パターンを特定する。なお、本実施形態では、上記（３）の場合について説明する。

発汗パターン特定部１１１が特定する発汗パターンの一例について、図２を用いて説明する。図２の（ａ）は、記憶部１２に格納されている発汗パターンの一例を示す。第１発汗パターンは、図２の（ａ）において破線で示されている。また、第２発汗パターンは、図２の（ａ）において実線で示されている。また、図２の（ａ）に示す第１および第２発汗パターンは、各属性値および／または各環境値に対応付けられた、発汗パターン特定部１１１による特定対象となる一群の発汗パターンである。

図２の（ｂ）は、（ａ）に示した第２発汗パターンに対する、第１発汗パターンの比率を示す。上記比率は、図２の（ｂ）に示すように、経時的な推移を示すものであり、測定開始時からの経過時間（便宜上、時刻と称する）によって変化する。これは、身体の部位によって、発汗が生じる環境下におかれてからの、発汗開始のタイミングおよび発汗量が異なるからである。

記憶部１２には、予め設定された複数の環境値に対応付けられて、発汗パターンが複数格納されている。例えば、温度が２０℃、３０℃および４０℃のときの発汗パターンが準備されている。当然ながら、これ以外の温度における発汗パターンが複数準備されていてもよい。また、準備されていない温度については、発汗パターン特定部１１１が、準備されている発汗パターンを用いて補間処理（内挿または外挿）を行うことにより、発汗パターンを生成してもよい。または、後述する実施形態のように、発汗パターンは、ユーザの活動データを加味して拡張されてもよい。

また、記憶部１２には、予め設定されたユーザの属性を示す属性値に対応付けられた発汗パターンが複数準備されている。例えば、属性「年齢」に対して複数の属性値（例えば、１０代、２０代、…）のそれぞれに対応付けられた発汗パターンが準備されていてよい。また、属性「性別」に対して属性値「男性」または「女性」が対応付けられた発汗パターンが準備されていてよい。さらに、属性「体脂肪率」に対して複数の属性値（例えば、体脂肪率が１０％、２０％、…）のそれぞれに対応付けられた発汗パターンが準備されていてよい。また、さらに別の属性に対応付けられた発汗パターンが準備されていてよい。なお、年齢または体脂肪率等の属性値については、環境値に対応付けられた発汗パターンと同様、上述のような補間処理、または活動データによる拡張を行うことができる。

なお、発汗パターンは、複数の属性を示す属性値に対応付けられている必要はなく、１つの属性（例えば年齢）のみを示す属性値に対応付けられていてもよい。

そして、発汗パターン特定部１１１は、例えば環境センサ２０が取得した環境データが示す温度（例えば２５℃）、および、記憶部１２に格納された属性データが示す値（年齢：４５歳、性別：男性、体脂肪率：２０％）に対応する発汗パターンを特定する。

なお、本実施形態では、予め発汗パターンが記憶部１２に準備されており、発汗パターン特定部１１１は、その中から属性データおよび環境データを用いて発汗パターンを特定するが、予め発汗パターンが準備されていなくてもよい。この場合、発汗パターンを算出するための数式が記憶部１２に準備されている。発汗パターン特定部１１１は、属性データおよび／または環境データが示す値を当該数式に代入することで、照合部１１２および発汗状態推定部１１３が用いる発汗パターンを特定してもよい。

照合部１１２は、発汗センサ３０が取得した局所発汗データと、発汗パターン特定部１１１が特定した第１発汗パターンとを照合する。本実施形態では、照合に用いられる第１発汗パターンは、属性データおよび環境データの両方に対応付けられたものである。上述のように、第１発汗パターンは、属性データのみに対応付けられたものとなる場合も、環境データのみに対応付けられたものとなる場合もある。

図２の（ｃ）は、発汗データ推定装置１０における、全身の発汗量の推定について説明するための図である。照合部１１２は、発汗センサ３０が取得した局所発汗データを、発汗センサ３０から取得し、当該局所発汗データが示す値（図２の（ｃ）における値Ａ）に対応する、特定された第１発汗パターンにおける時刻Ｔｏを特定する。第１および第２発汗パターンを示すグラフの横軸は、第１および第２発汗パターンに示される発汗量の測定開始時からの経過時間を示している。そのため、時刻Ｔｏは、上記測定開始時からの経過時間のうちの１点である。

発汗状態推定部１１３は、第２発汗パターンと、照合部１１２が照合により特定した、第１発汗パターンにおける局所発汗データが示す値に対応する時刻とに基づいて、ユーザの全身の発汗量を推定する。具体的には、図２の（ｃ）において、上記照合結果としての時刻Ｔｏに対応する第２発汗パターンにおける発汗量Ｂを、全身の発汗量として推定する。

なお、記憶部１２は、ユーザの全身における発汗量の経時的な推移に関連する推移関連パターンとして、第２発汗パターンに代えて、第１発汗パターンに対応する、第１発汗パターンと第２発汗パターンとの関係を示す推移関連パターンを記憶していてもよい。そのような推移関連パターンの例として、第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比の経時的な推移を示すパターン（例えば、図２の（ｂ）に示すようなパターン）が挙げられる。当該パターンは、第１発汗パターンと、当該第１発汗パターンが対応付けられている属性データおよび／または環境データと同じ属性データおよび／または環境データに対応付けられている第２発汗パターンとの比の、経時的な推移を示すパターンである。この場合、発汗状態推定部１１３は、局所発汗データに時刻Ｔｏにおける上記比を乗じることで、全身の発汗量を推定する。

また、発汗状態推定部１１３は、例えば、発汗状態データが示す、推定した時刻Ｔｏにおける全身の発汗量を、表示装置４０に表示させる。なお、発汗状態推定部１１３は、下記に説明する累積値（ここでは、時刻Ｔｏまでの全身の発汗量の累積値）を算出し、算出した累積値を表示装置４０に表示させてもよい。

発汗状態推移予測部１１４は、照合部１１２における照合結果と第２発汗パターンとに基づいて、発汗センサ３０が局所発汗データを取得した後の、全身における発汗量の経時的な推移を予測する。すなわち、発汗状態推移予測部１１４は、図２の（ａ）に示す時刻Ｔｏ以降（すなわち、時刻Ｔｏから見て将来）の全身の発汗量の経時的な推移を予測する。

例えば、発汗状態推移予測部１１４は、発汗パターン特定部１１１が特定した発汗パターンから、（１）時刻Ｔｏから何分後にどれくらいの発汗量になるのか、（２）所定の発汗量（所定値）に達するのは何分後か（所定の発汗量に達する時期はいつ頃か）、等の予測を行う。

所定の発汗量との比較対象となる発汗量は、第２発汗パターンが示す、単位時間当たりの発汗量（例えば毎分の発汗量）であってもよいし、第２発汗パターンが示す、時刻０（すなわち測定開始時）からの発汗量の累積値であってもよい。この累積値は、時間軸（横軸；ｙ＝０）と、発汗パターンを示すグラフの横軸上の所定の時刻Ｔｐ（ｘ＝Ｔｐ）と、上記第２発汗パターンと、によって囲まれる部分（図２の（ｃ）における灰色部分）の面積として算出される。

一般に、体内に含まれる水分量が所定量減少すると、体調に異変が生じる。具体的には、体内から脱水した水分量が体重の２％未満であれば、ユーザはのどの渇きを感じる程度であるが、２％以上、特に３〜４％程度となると、食欲不振または疲労等の異変を感じるようになる可能性がある。また、脱水量が体重の５％以上となると、言語障害またはけいれん等の重篤な異変が現れる可能性がある。

そこで、発汗データ推定装置１０は、属性としてユーザの体重を取得している場合には、例えばユーザの体重の２％の水分量を閾値として設定する。この場合、発汗状態推移予測部１１４は、特定された第２発汗パターンにおいて、上記横軸上の各時刻における時刻０からの発汗量の累積値（上記面積）を算出する。そして、当該累積値が上記閾値以上となった時刻Ｔｐを特定する。つまり、発汗状態推移予測部１１４は、現在の環境にユーザが居続けた場合には、Ｔｐ−Ｔｏ分後に体調に異変が生じ得ると予測することができる。

支援データ生成部１１５は、発汗状態推移予測部１１４が予測した全身の発汗量の経時的な推移に基づいて支援データを生成し、表示装置４０に表示させる。支援データ生成部１１５が生成する支援データの内容としては、熱中症の可能性が高まる時期、または飲料水を取るべき時期のお知らせ、等が挙げられる。

支援データ生成部１１５は、例えば、発汗状態推移予測部１１４がＴｐ−Ｔｏ分後にユーザの体調に異変が生じ得ると予測している場合には、「Ｔｐ−Ｔｏ分後に熱中症になる虞があります。それまでに水分補給を行って下さい。」といった内容を示す支援データを生成する。

＜発汗状態推定方法＞
次に、全身の発汗量の推定方法について、図３を用いて説明する。図３は、本実施形態に係る発汗量の推定方法（発汗データ推定装置１０等の制御方法）の一例を示すフローチャートである。

図３に示すように、発汗パターン特定部１１１は、ユーザの属性データを記憶部１２から読み出す（Ｓ１）。次に、環境センサ２０は環境データを取得し、発汗パターン特定部１１１は、当該環境データを環境センサ２０から取得する（Ｓ２；環境データ取得工程）。環境センサ２０は、例えば、発汗パターン特定部１１１からの要求によって環境データを取得して発汗パターン特定部１１１に送信してもよいし、蓄積している環境データのうち、要求時に直近する環境データを発汗パターン特定部１１１に送信してもよい。

発汗パターン特定部１１１は、記憶部１２に格納されている複数の発汗パターンから、読み出した属性データと、環境センサ２０から取得した環境データとに対応付けられた発汗パターンを特定する（Ｓ３）。発汗パターン特定部１１１が特定した発汗パターンは、照合部１１２で第１発汗パターンとして、または発汗状態推定部１１３で第２発汗パターンとして用いられる。

次に、発汗センサ３０が局所発汗データを取得する（Ｓ４；局所発汗データ取得工程）。そして、照合部１１２は、当該局所発汗データを発汗センサ３０から取得する。発汗センサ３０は、環境センサ２０と同様、例えば、照合部１１２からの要求によって局所発汗データを取得して照合部１１２に送信してもよいし、蓄積している局所発汗データのうち、要求時に直近する局所発汗データを照合部１１２に送信してもよい。そして、照合部１１２は、取得した局所発汗データと、特定された第１発汗パターンとの照合を行い、照合結果（例えば図２の（ｃ）に示す時刻Ｔｏ）を発汗状態推定部１１３に送信する（Ｓ５；照合工程）。そして、発汗状態推定部１１３は、上記照合結果と、第２発汗パターンとに基づいて、ユーザの全身の発汗量を示すデータ（全身発汗データ）を推定する（Ｓ６；推定工程）。

発汗状態推移予測部１１４は、上記照合結果と上記第２発汗パターンとに基づき、局所発汗データ取得後の、全身の発汗量の経時的な推移を予測し、予測結果を支援データ生成部１１５に送信する（Ｓ７）。支援データ生成部１１５は、上記予測結果に基づき支援データを生成し（Ｓ８）、表示装置４０に表示させる（Ｓ９）。また、このとき、発汗状態推定部１１３は、推定した発汗状態データを表示装置４０に表示させる。その後、制御部１１は、例えばユーザの指示に基づき、Ｓ２〜Ｓ９の処理を再度行う場合（Ｓ１０でＹＥＳ）にはＳ２の処理に戻り、当該処理を行わない場合（Ｓ１０でＮＯ）には処理を終了する。

なお、（１）Ｓ２およびＳ３の処理と（２）Ｓ４の処理と、は並行して行われてもよいし、（２）の処理後に（１）の処理が行われてもよい。また、（３）Ｓ６の処理と（４）Ｓ７およびＳ８の処理とは、並行して行われてもよいし、（４）の処理後に（３）の処理が行われてもよい。

＜主たる効果＞
発汗データ推定装置１０によれば、発汗センサ３０が取得した局所発汗データと、発汗パターン特定部１１１が特定した第１発汗パターンとの照合を行うことにより、第１発汗パターンにおける時刻Ｔｏを特定する。さらに、特定した時刻Ｔｏと第２発汗パターンとに基づいて、時刻Ｔｏにおける全身の発汗量を推定する。したがって、発汗センサ３０が取得対象とするユーザの局所における発汗量から、ユーザの全身の発汗量を精度よく推定することができる。さらに、発汗データ推定装置１０によれば、局所発汗データを取得した時刻Ｔｏ以降における全身の発汗量を予測することもできる。

また、発汗データ推定装置１０によれば、発汗パターン特定部１１１は、現状のユーザの属性を示す属性データ、および／またはユーザを含む環境の状態を示す環境データに対応付けられた発汗パターンを特定する。このため、発汗パターン特定部１１１は、ユーザの個体差、および／またはユーザが存在する環境に合わせた発汗パターンを特定することができる。そのため、発汗データ推定装置１０は、上記個体差および／または環境に合わせて全身の発汗量を推定することができる。

また、発汗データ推定装置１０によれば、上記全身の発汗量に基づき支援データを生成し、ユーザに提示する。すなわち、発汗データ推定装置１０は、体調不良が生じるといった健康上の問題が発生する前に、その問題が発生する可能性が高い時期をユーザに提示することができる。それゆえ、ユーザは、体調変化が生じないための予防を適切な時期に講じることが可能となる。

〔実施形態２〕
本発明の実施形態２について、図３〜図５に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、前記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。

＜発汗状態推定装置の構成＞
まず、図４を用いて、本実施形態に係る発汗データ推定装置１０Ａ（発汗状態推定装置）の一例について説明する。図４は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ａの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ａは、発汗データ推定装置１０Ａを備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。また、図５は、発汗データ推定装置１０Ａにおける、全身の発汗量の推定について説明するための図である。

具体的には、実施形態１の発汗データ推定装置１０では、照合部１１２が発汗センサ３０によって取得された局所発汗データを取得し、当該局所発汗データと、発汗パターン特定部１１１によって特定された第１発汗パターンとの照合を行う。一方、本実施形態の発汗データ推定装置１０Ａでは、発汗センサ３０が局所発汗データを複数の時刻において取得し、照合部１１２が、発汗センサ３０が取得した複数の局所発汗データと、第１発汗パターンとの照合を行う。

より具体的には、発汗データ推定装置１０Ａでは、発汗センサ３０が複数の時刻（図５の例では、発汗パターンを示すグラフの横軸上の時刻Ｔおよびそれより前の時刻Ｔ−ｘに対応する時刻を含む、当該時刻間における複数の時刻）において取得した複数の局所発汗データを記憶部１２に一時的に格納する。照合部１１２は、発汗センサ３０によって上記複数の時刻において取得された複数の局所発汗データについて、例えば最小二乗法を用いて近似曲線（複数の局所発汗データから得られる経時的な特性）を算出する。そして、照合部１１２は、算出した近似曲線と、発汗パターン特定部１１１によって特定された第１発汗パターンとの照合（フィッティング）を行う。なお、図５の例のように局所発汗データの数が２である場合には、それら２つのデータを結ぶ直線を近似曲線の代わりに用いてもよい。

照合部１１２は、第１発汗パターンにフィッティングされた近似曲線のうち、最も良くフィッティングしている上記横軸上の時刻（一致度が最も高い上記横軸上の時刻、すなわち第１発汗パターンと近似曲線との交点における上記横軸上の時刻）を時刻Ｔｏとする。図５の例では、時刻Ｔが最も一致度が高かったものとして、当該時刻Ｔを時刻Ｔｏとしている。この場合、発汗状態推定部１１３は、照合部１１２が特定した時刻Ｔｏ（図５の例では時刻Ｔ）に対応する第２発汗パターンにおける発汗量Ｂを、全身の発汗量として推定する。時刻Ｔｏの特定方法はこれに限らず、例えば、フィッティング後の近似曲線において最も大きい値を示す上記横軸上の時刻または最も小さい値を示す上記横軸上の時刻を時刻Ｔｏとしてもよい。

なお、照合部１１２は、複数の局所発汗データについて近似曲線を算出し、当該近似曲線を用いて上記照合を行う必要は必ずしもなく、例えば、複数の局所発汗データが示す発汗量の平均値を算出し、当該平均値を上記照合に用いてもよい。

＜生体状態予測方法＞
次に、発汗データ推定装置１０Ａによる全身の発汗量の予測方法について、図３を用いて説明する。図３において、Ｓ１〜Ｓ３、およびＳ６以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。

発汗データ推定装置１０Ａでは、図３のＳ４において、発汗センサ３０は局所発汗データを複数の時刻に亘り取得する。発汗データ推定装置１０Ａは当該複数の局所発汗データを記憶部１２に格納する。照合部１１２は、記憶部１２に格納された複数の局所発汗データを取得し、例えば近似曲線を算出する。そして、Ｓ５において、照合部１１２は、算出した近似曲線を、発汗パターン特定部１１１によって特定された第１発汗パターンにフィッティングさせ、局所発汗データを取得した当該第１発汗パターン上の時刻（すなわち、局所発汗データに対応する第１発汗パターンにおける時刻）である時刻Ｔｏを特定する。その後、全身の発汗量の推定、全身の発汗量の経時的な予測および支援データの生成が行われる。

＜主たる効果＞
発汗センサ３０が取得する局所発汗データが示す値には、例えば発汗センサ３０の製造ばらつきに伴う測定誤差が生じる可能性がある。１つの局所発汗データが示す値を用いて上記照合を行った場合、測定誤差が生じている場合には、時刻Ｔｏの特定にもその測定誤差が影響してしまう可能性がある。特に、発汗量の経時的な変化が小さい時間帯においては、上記測定誤差の影響が大きくなる虞がある。

発汗データ推定装置１０Ａによれば、複数の時刻における局所発汗データを上記照合に用いることにより、上記測定誤差が生じている場合でも、当該測定誤差が時刻Ｔｏの特定に与え得る影響を抑制することができる。そのため、取得する局所発汗データにばらつきがある場合であっても、時刻Ｔｏをより正確に特定することができる。それゆえ、全身の発汗量の推定精度を向上させることができる。

＜変形例＞
次に、実施形態２の変形例について、図４、６および７を用いて説明する。図６は、実施形態２の変形例に係る発汗パターン特定部１１１が特定した発汗パターンの一例を示す図である。図７は、実施形態２の変形例に係る全身の発汗量の予測方法の一例を示すフローチャートである。

（発汗状態推定装置の構成）
本変形例においても、発汗センサ３０が複数の時刻において取得した複数の局所発汗データを用いて上記照合を行うが、以下の処理を行う点で上述した実施形態２の発汗データ推定装置１０Ａと異なる。すなわち、照合部１１２は、発汗センサ３０が取得した複数の局所発汗データを用いて、複数特定された第１発汗パターンの中から１つの発汗パターンを選択する。そして、発汗状態推定部１１３は、照合部１１２が選択した第１発汗パターンに対応する第２発汗パターンを用いて、全身の発汗量を推定する。第１発汗パターンと、当該第１発汗パターンに対応する第２発汗パターンとは、各属性値および／または各環境値に対応付けられた一群の発汗パターンを指す。また、発汗状態推移予測部１１４は、照合部１１２が選択した第１発汗パターンに対応する第２発汗パターンを用いて、局所発汗データ取得後の全身の発汗量の経時的な推移を予測する。

具体的には、発汗パターン特定部１１１は、記憶部１２に格納されている複数の発汗パターンのうち、取得した属性データが示す値および環境データが示す値に対応付けられた発汗パターンとして第１および第２発汗パターンをそれぞれ複数特定する。

図６は、本変形例の発汗パターン特定部１１１が特定する第１発汗パターンの例を示す図である。図６の例では、３つの第１発汗パターンＰ１、Ｐ２およびＰ３が特定されている。また、それぞれの第１発汗パターンＰ１、Ｐ２およびＰ３に対応する第２発汗パターンも併せて特定されている。発汗パターン特定部１１１は、上記複数の第１発汗パターンを例えば以下のように特定する。

発汗パターン特定部１１１は、実施形態１と同様、属性データおよび環境データに対応付けられた第１発汗パターンを１つ特定する。属性データおよび環境データと合致する第１発汗パターンが無い場合には、実施形態１と同様、補間処理を行うことで第１発汗パターンを１つ特定する。

その後、発汗パターン特定部１１１は、特定した１つの第１発汗パターンと類似した特性を有する複数の第１発汗パターン（３つの第１発汗パターンを特定する場合には２つの第１発汗パターン）を特定する。上記類似した特性を有する第１発汗パターンが存在しない場合には、発汗パターン特定部１１１は、所定の条件を満たす補間処理を行うことにより当該第１発汗パターンを生成する。すなわち、上記属性データが示す値を含む所定範囲内の属性値、および／または上記環境データが示す値を含む所定範囲内の環境値に対応付けられた第１発汗パターンを特定する。例えば、取得した属性データが示す年齢が２０歳であり、取得した環境データが示す温度が３０℃の場合には、発汗パターン特定部１１１は、温度を２９．９℃または３０．１℃としたときの第１発汗パターンを生成する。

照合部１１２は、発汗センサ３０が複数の時刻において取得した複数の局所発汗データを用いて、発汗パターン特定部１１１によって複数特定された第１発汗パターンの中から１つの第１発汗パターンを選択する。そして、照合部１１２は、当該第１発汗パターンに対応する第２発汗パターンを特定する。具体的には、照合部１１２は、上述したように複数の局所発汗データから算出した近似曲線と、発汗パターン特定部１１１によって複数特定された第１発汗パターンとの照合を行い、最も一致度の高い第１発汗パターンを選択する。そして、照合部１１２は、選択した第１発汗パターンに対応する第２発汗パターンを、発汗状態推定部１１３が推定処理に用いる第２発汗パターンとして特定する。また、照合部１１２は、選択した第１発汗パターンについて時刻Ｔｏを特定する。

なお、上記では、発汗パターン特定部１１１は、取得した属性データが示す値および環境データが示す値に対応付けられた第１および第２発汗パターンを複数特定している（上記例では３つずつ特定）。これに限らず、発汗パターン特定部１１１は、第１発汗パターンのみを複数特定してもよい。この場合、発汗パターン特定部１１１は、特定した複数の第１発汗パターンの中から１つの第１発汗パターンを選択した後に、記憶部１２に格納されている複数の第２発汗パターンの中から、当該第１発汗パターンに対応する１つの第２発汗パターンを特定する。

発汗状態推定部１１３は、照合部１１２が特定した第２発汗パターンおよび時刻Ｔｏを用いて、ユーザの全身の発汗量を推定する。図６の例では、照合部１１２は、発汗パターンを示すグラフの横軸上の前の時刻Ｔｂおよび時刻Ｔｏに対応する時刻を含む複数の時刻における局所発汗データについて近似曲線を算出し、当該近似曲線との一致度が最も高い第１発汗パターンとして第１発汗パターンＰ２を選択している。そして、発汗状態推定部１１３は、第１発汗パターンＰ２に対応する第２発汗パターンを用いて、上記近似曲線と第１発汗パターンＰ２との一致度が最も高い時刻（例えば時刻Ｔｏ）における（すなわち、局所発汗データ取得時の）、ユーザの全身の発汗量を推定する。また、発汗状態推移予測部１１４は、第１発汗パターンＰ２に対応する第２発汗パターンを用いて、局所発汗データ取得後の全身の発汗量の経時的な推移を予測する。

（発汗状態推定方法）
次に、全身の発汗量の推定方法について、図７を用いて説明する。図７は、本変形例に係る全身の発汗量の推定方法の一例を示すフローチャートである。図７において、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ４、およびＳ６以降の処理は、実施形態１または２と同様であるため説明は省略する。

本変形例では、図７に示すＳ３において、発汗パターン特定部１１１は、上述のように、記憶部１２に格納されている複数の発汗パターンの中から、照合部１１２の選択処理の対象となる第１発汗パターンを複数特定する。Ｓ４において、照合部１１２は、発汗センサ３０が取得した複数の時刻における複数の局所発汗データを取得する。Ｓ１１において、照合部１１２は、複数の局所発汗データについて近似曲線を算出し、当該近似曲線を、発汗パターン特定部１１１によって特定された複数の第１発汗パターンとフィッティングさせ、１つの第１発汗パターンを選択するとともに、当該第１発汗パターンに対応する第２発汗パターンを特定する（照合工程）。そして、照合部１１２は、局所発汗データを取得した当該第１発汗パターン上の時刻である時刻Ｔｏを特定する。その後、特定された時刻Ｔｏおよび第２発汗パターンを用いて、全身の発汗量の推定および予測、ならびに支援データの生成が行われる。

（主たる効果）
環境データおよび属性データが同じである場合（例えば同じ気温、同じ年齢）であっても、能動汗腺数（働いている汗腺数）、体表面積、汗腺あたりの発汗量などには、個人差が存在し得る。このため、環境データおよび／または属性データに対応付けられた発汗パターンを特定しても、全身の発汗量を精度よく求められない場合がある。

本変形例の発汗データ推定装置１０Ａにおいては、発汗パターン特定部１１１が、取得した属性データおよび環境データに対応付けられた複数の発汗パターンを特定しておく。照合部１１２は、その中から、複数の局所発汗データを用いて１つの第１発汗パターンを選択する。そのため、照合部１１２は、よりユーザの状態（実体）に適合した発汗パターンを選択することができる。それゆえ、全身の発汗量の推定精度を向上させることができる。

〔実施形態３〕
本発明の実施形態３について、図３および図８に基づいて説明すれば、以下のとおりである。

＜発汗状態推定装置の構成＞
まず、図８を用いて、本実施形態に係る発汗データ推定装置１０Ｂ（発汗状態推定装置）の一例について説明する。図８は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｂの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｂは、発汗データ推定装置１０Ｂを備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。

具体的には、本実施形態の発汗データ推定装置１０Ｂでは、環境センサ２０が環境データを複数の時刻において取得する。照合部１１２は、環境センサ２０が取得した複数の環境データを用いて特定された第１発汗パターンを用いて照合を行う。

より具体的には、発汗データ推定装置１０Ｂでは、環境センサ２０が複数の時刻において取得した環境データを記憶部１２に一時的に格納する。発汗パターン特定部１１１は、環境センサ２０によって複数の時刻において取得された複数の環境データについて、例えば複数の環境データが示す値の平均値（温度の場合、取得した複数の温度の平均温度）を算出する。そして、発汗パターン特定部１１１は、環境データとして算出した平均値を用いて発汗パターンを特定する。

なお、所定期間内において取得した複数の環境データが示す値の平均値を、当該所定期間以降における環境データの値として用いてもよい。すなわち、所定期間以降については、期間の長さをそのままにして、当該期間毎に上記平均値をシフトさせて用いてもよい。

＜生体状態予測方法＞
次に、全身の発汗量の推定方法について、図３を用いて説明する。図３において、Ｓ１、およびＳ４以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。

図３のＳ２において、環境センサ２０は、環境データを複数の時刻に亘り取得し、記憶部１２に格納する。Ｓ３において、発汗パターン特定部１１１は、記憶部１２に格納された複数の環境データが示す値の平均値を算出する。そして、発汗パターン特定部１１１は、算出した平均値を環境データが示す値として用いることにより、記憶部１２に格納された複数の発汗パターンの中から、第１および第２発汗パターンを特定する。その後、第１発汗パターンと取得した局所発汗データとの照合が行われ、全身の発汗量が推定される。さらに、全身の発汗量の経時的な予測および支援データの生成が行われる。

＜主たる効果＞
環境センサ２０が取得する環境データが示す値には、例えば環境センサ２０の製造ばらつきなどに伴う測定誤差が生じる可能性がある。１つの環境データが示す値を用いて発汗パターンの特定を行った場合、測定誤差が生じている場合には、上記照合に不適切な発汗パターンが特定されてしまう可能性がある。

発汗データ推定装置１０Ｂによれば、複数の時刻における環境データを考慮して発汗パターンを特定するため、上記測定誤差が生じている場合でも、当該測定誤差の影響を抑制した形で発汗パターンを特定することができる。すなわち、取得する環境データにばらつきがある場合であっても、そのばらつきを低減した状態で発汗パターンを特定し、上記照合に用いることができる。したがって、発汗データ推定装置１０Ｂは、全身の発汗量の推定精度を向上させることができる。

〔実施形態４〕
本発明の実施形態４について、図９〜図１１に基づいて説明すれば、以下のとおりである。

まず、図９および図１０を用いて、本実施形態に係る発汗データ推定装置１０Ｃ（発汗状態推定装置）の一例について説明する。図９は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｃの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｃは、発汗データ推定装置１０Ｃを備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。

また、図１０の（ａ）は、温度が２０℃である場合における第１発汗パターン（破線）および第２発汗パターン（実線）を示すグラフである。図１０の（ｂ）は、温度が２０℃である場合における第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すグラフである。図１０の（ｃ）は、温度が２５℃である場合における第１発汗パターン（破線）および第２発汗パターン（実線）を示すグラフである。図１０の（ｄ）は、温度が２５℃である場合における、第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すグラフである。

図１０の（ａ）および（ｃ）に示すように、上記温度が２０℃である場合と２５℃である場合とで、第１発汗パターンおよび第２発汗パターンはそれぞれ互いに異なる。また、図１０の（ｂ）および（ｄ）に示すように、第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率も、温度が２０℃である場合と２５℃である場合とで異なる。これは一般に、温度によって発汗量の推移が異なる（温度が高いほど、発汗量の測定開始時から急激に発汗する）ためである。

このように、温度毎に、第１発汗パターン、第２発汗パターン、およびそれらの比も異なる。したがって、例えば温度が２３℃の場合の第１発汗パターン、第２発汗パターン、およびそれらの比は、温度が２０℃および２５℃の場合とは異なる。しかし、環境値の細かい差に対応するように複数の発汗パターンを記憶部１２に格納すると、データ量が膨大になるため好ましくない。

そこで、発汗データ推定装置１０Ｃにおいては、制御部１１の発汗パターン特定部１１１は、パターン判定部１１１ａおよびパターン生成部１１１ｂを備えている。パターン判定部１１１ａは、予め設定された属性を示す属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中に、環境センサ２０が取得した環境データに対応する第１発汗パターンが存在するか否かを判定する。パターン生成部１１１ｂは、環境センサ２０が取得した環境データに対応する第１発汗パターンが存在しないとパターン判定部１１１ａが判定した場合に、環境データが示す値と近似する環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターンを用いて、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンを生成する。また、パターン判定部１１１ａおよびパターン生成部１１１ｂは、発汗状態推定部１１３および発汗状態推移予測部１１４が全身の発汗量の予測に用いる第２発汗パターンについても同様に処理する。

図１０の（ｅ）は、パターン生成部１１１ｂが生成した、温度が２３℃である場合における第１発汗パターン（破線）および第２発汗パターン（実線）を示すグラフである。具体例として、環境データが示す値が２３℃であり、かつ２３℃と近似する環境値２０℃および２５℃に対応する発汗パターンが記憶部１２に存在する場合を考える。この場合、（１）環境データが示す値２３℃と、当該値に近似する環境値２０℃との温度差と、（２）環境データが示す値２３℃と、当該値に近似する環境値２５℃との温度差と、の比率は３：２である。したがって、パターン生成部１１１ｂは、図１０の（ｅ）に示すように、それぞれの時刻（すなわち、発汗パターンを示すグラフの横軸上の時刻）において、温度が２０℃である場合の第１発汗パターンからの距離と温度が２５℃である場合の第１発汗パターンからの距離との比が３：２になる点の集合（軌跡）を、温度が２３℃である場合における第１発汗パターンとして生成する。同様に、パターン生成部１１１ｂは、それぞれの時刻において、温度が２０℃である場合の第２発汗パターンからの距離と温度が２５℃である場合の第２発汗パターンからの距離との比が３：２になる点の集合を、温度が２３℃である場合における第２発汗パターンとして生成する。

図１０の（ｆ）は、温度が２３℃である場合における第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すグラフである。温度が２０℃および２５℃である場合における第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すパターンが記憶部１２に存在する場合、パターン生成部１１１ｂは、上述した距離の比に基づいて、温度が２３℃である場合における第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率の経時的な推移を示すパターンを生成してもよい。

なお、パターン判定部１１１ａおよびパターン生成部１１１ｂは、発汗パターン特定部１１１とは独立して設けられていてもよい。

また、パターン判定部１１１ａは、予め設定された環境を示す環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中に、ユーザの属性値に対応する第１発汗パターンが存在するか否かを判定してもよい。この場合、パターン生成部１１１ｂは、ユーザの属性データに対応する第１発汗パターンが存在しないとパターン判定部１１１ａが判定した場合に、ユーザの属性データと近似する属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターンを用いて、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンを生成する。

例えば、環境値に対応付けられた第１発汗パターンとして、２０歳および２５歳という属性値に対応する第１発汗パターンが存在する場合を考える。この場合において、ユーザの年齢が２３歳である場合には、パターン判定部１１１ａは、ユーザの属性データに対応する第１発汗パターンが存在しないと判定する。そして、パターン生成部１１１ｂは、ユーザの属性データに近似する、２０歳および２５歳という属性値に対応する第１発汗パターンを用いて、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンを生成する。

さらに、パターン生成部１１１ｂは、ユーザの属性データおよび環境データの両方について対応する第１発汗パターンが存在しない場合にも、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンを生成してもよい。

＜発汗状態推定方法＞
次に、全身の発汗量の予測方法について、図１１を用いて説明する。図１１は、本実施形態に係る全身の発汗量の予測方法の一例を示すフローチャートである。図１１において、Ｓ１、Ｓ２、およびＳ４以降の処理は、実施形態１などと同様であるため説明は省略する。

図１１のＳ４１において、パターン判定部１１１ａは、環境センサ２０が取得した環境データが示す値に対応する発汗パターンが、記憶部１２に存在するか判定する。存在しない場合（Ｓ４１でＮＯ）、パターン生成部１１１ｂは、上記環境データが示す値に対応する発汗パターンを生成する（Ｓ４２）。

Ｓ３において、発汗パターン特定部１１１は、Ｓ４１でＹＥＳであった場合には、記憶部１２に存在する、上記環境データに対応する第１発汗パターンを、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンとして特定する。一方、発汗パターン特定部１１１は、Ｓ４１でＮＯであった場合には、Ｓ４２において生成された発汗パターンを、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンとして特定する。その後、特定された発汗パターンを用いて、全身の発汗量の推定および予測、ならびに支援データの生成が行われる。

＜主たる効果＞
このように、パターン生成部１１１ｂは、属性データまたは環境データに対応する発汗パターンが記憶部１２に存在しない場合に、当該属性データまたは環境データに対応する発汗パターンを生成することができる。そのため、発汗データ推定装置１０Ｃは、膨大な属性データおよび環境データに対応する発汗パターンを記憶部１２に準備しておかずとも、準備されている発汗パターンが対応付けられている属性値または環境値と、実際の属性データまたは環境データが示す値との細かい差異にも対応して、全身の発汗量を精度よく推定することができる。

〔実施形態５〕
本発明の実施形態５について、図１２〜図１４に基づいて説明すれば、以下のとおりである。

まず、図１２を用いて、本実施形態に係る発汗データ推定装置１０Ｄ（発汗状態推定装置）の一例について説明する。図１２は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｄの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｄは、発汗データ推定装置１０Ｄおよび活動量計５０（活動データ取得部）を備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。

活動量計５０は、発汗データ推定装置１０Ｄに通信可能に接続されており、ユーザの活動状態を示す活動データを取得する。活動量計５０は、取得した活動データを発汗データ推定装置１０Ｄに送信する。

活動量計５０には加速度センサが内蔵されており、活動量計５０は、加速度センサが検知するユーザの動きに伴う加速度に基づき、ユーザの運動量または消費カロリー等を算出する。本実施形態では、活動量計５０は、この運動量または消費カロリー等を身体活動の強さ（活動量）を示す指標であるＭＥＴｓ（Metabolic equivalents）に換算することで、当該ＭＥＴｓを活動データとして算出する。

ＭＥＴｓは、安静時を１とし、安静時と比較して何倍のエネルギーを消費するかといった生体の活動量を示す指標である。すなわち、ＭＥＴｓの値が高くなればなるほど、ユーザは激しい運動を行っているといえる。

なお、活動データを取得する活動データ取得部は、活動量計５０に限らず、例えば歩数計であってもよい。歩数計の場合、歩数計に内蔵される加速度センサが検知した加速度に基づき、歩行速度、または一歩に要する時間等が算出される。そして、歩数計は、この歩行速度または一歩に要する時間等を上記ＭＥＴｓに換算することで、活動データを取得する。すなわち活動データ取得部は、ユーザの動きを検知可能なセンサ（例えば加速度センサ）を備え、活動データを取得可能な構成となっていればよい。

また、本実施形態では、活動データの一例としてＭＥＴｓを挙げて説明するが、これに限らず、活動データは、活動量計５０が取得するユーザの運動量または消費カロリー、歩数計が取得する歩行速度または一歩に要する時間等を示すものであってもよい。また、ＭＥＴｓの算出は、発汗パターン特定部１１１において行われてもよい。この場合、活動量計５０または歩数計が取得したこれらのデータが発汗パターン特定部１１１に送信される。

また、活動量計５０には、加速度センサの他、例えば脈拍計または心拍計が内蔵されており、それらの計測結果を活動データとして取得してもよい。

発汗データ推定装置１０Ｄでは、記憶部１２に格納されている発汗パターンは、上記環境データおよび／または上記属性データだけではなく、予め設定されたユーザの活動状態を示す複数の活動値（本実施形態では活動量を示すＭＥＴｓ）に対応付けられている。

図１３の（ａ）は、ＭＥＴｓが所定の値である場合における発汗パターンの一例を示す図である。図１３の（ｂ）は、（ａ）に示した発汗パターンにおける、第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比を示す図である。

図２の（ａ）に示した発汗パターン、および図２の（ｂ）に示した第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率は、ＭＥＴｓが上記所定の値より大きい、別の所定の値である場合におけるものということができる。図１３の（ａ）および（ｂ）に示すように、ＭＥＴｓが所定の値である場合における発汗パターン、および第１発汗パターンと第２発汗パターンとの比率は、例えば図２の（ａ）および（ｂ）に示した例とは大きく異なる。このように、活動データは、環境データおよび属性データと同様、発汗パターンに影響する。したがって、発汗パターンを活動データと対応付けることで、全身の発汗量の推定精度を向上させることができる。

発汗パターン特定部１１１は、上記活動値にも対応付けられた複数の発汗パターンの中から、活動量計５０が取得した活動データをも用いて、照合部１１２が照合に用いる発汗パターンを特定する。すなわち、照合部１１２が照合に用いる発汗パターンは、さらに活動量計５０が取得した活動データに対応付けられたものである。

なお、実施形態１と同様、発汗パターンを算出するための数式が記憶部１２に準備されており、発汗パターン特定部１１１は、（１）属性データおよび／または環境データが示す値と（２）活動データが示す値とを当該数式に代入することで、照合部１１２が用いる発汗パターンを特定してもよい。

また、発汗データ推定装置１０Ｄは、実施形態４と同様に、活動量に経時的な変化がある場合に当該変化を考慮した発汗パターンを生成するためのパターン判定部およびパターン生成部を備えていてもよい。この場合、例えば、パターン判定部１１１ａは、上記活動値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中に、活動量計５０が取得した活動データに対応する第１発汗パターンが存在するか否かを判定する。そして、パターン生成部１１１ｂは、上記第１発汗パターンが存在しないと判定された場合に、活動データが示す値と近似する活動値に対応付けられた複数の第１発汗パターンを用いて、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンを生成する。

さらに、パターン生成部１１１ｂは、属性データ、環境データおよび活動データのうち、２つ以上のデータについて対応する第１発汗パターンが存在しない場合にも、照合部１１２が照合に用いる第１発汗パターンを生成してもよい。

＜生体状態予測方法＞
次に、全身の発汗量の予測方法について、図１４を用いて説明する。図１４は、本実施形態に係る発汗量の予測方法の一例を示すフローチャートである。図１４において、Ｓ１、Ｓ２、およびＳ４以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。

図１４のＳ５１において、活動量計５０は活動データを取得する。活動量計５０は、例えば、発汗パターン特定部１１１からの要求によって活動データを取得して発汗パターン特定部１１１に送信してもよいし、蓄積している活動データのうち、要求時に直近する活動データを発汗パターン特定部１１１に送信してもよい。

発汗パターン特定部１１１は、記憶部１２に格納されている複数の発汗パターンから、（１）読み出した属性データと、（２）環境センサ２０から取得した環境データと、（３）活動量計５０から取得した活動データと、に対応付けられた発汗パターンを、照合部１１２で用いる発汗パターンとして特定する（Ｓ５２）。その後、特定された第１発汗パターンと取得した局所発汗データとの照合が行われ、この照合結果と特定された第２発汗パターンとを用いて、全身の発汗量の推定および予測、ならびに支援データの生成が行われる。

なお、（１）Ｓ２、Ｓ５１およびＳ５２の処理と（２）Ｓ４の処理とは並行して行われてもよいし、（２）の処理後に（１）の処理が行われてもよい。また、Ｓ２およびＳ５１の処理も、並行して行われても逆の順序で行われてもよい。

＜主たる効果＞
発汗データ推定装置１０Ｄによれば、照合部１１２は、ユーザの活動状態を考慮した発汗パターンを用いて照合を行うので、全身の発汗量の推定精度を向上させることができる。

〔実施形態６〕
本発明の実施形態６について、図１５〜図１７に基づいて説明すれば、以下のとおりである。

まず、図１５を用いて、本実施形態に係る発汗データ推定装置１０Ｅ（発汗状態推定装置）の一例について説明する。図１５は、本実施形態に係るユーザ支援システム１Ｅの構成の一例を示す図である。ユーザ支援システム１Ｅは、発汗データ推定装置１０Ｅおよび計時部６０を備える点で、実施形態１のユーザ支援システム１とは異なる。

計時部６０は、発汗データ推定装置１０Ｅに通信可能に接続されており、時刻を計時する。計時部６０は、計時した時刻を示す計時データを発汗データ推定装置１０Ｅに送信する。

図１６は、発汗データ推定装置１０Ｅにおける、全身の発汗量の推定について説明するための図である。まず、発汗データ推定装置１０Ｅにおいて、照合部１１２は少なくとも１回、実施形態１の発汗データ推定装置１０と同様にして、局所発汗データが示す値を取得して、当該値に対応する第１発汗パターンにおける時刻Ｔを特定する。このとき、照合部１１２は、この時刻Ｔを特定した時の実際の時刻を示す計時データを計時部６０から取得し、記憶部１２に格納する。

時刻Ｔが特定されている場合、発汗データ推定装置１０Ｅでは、局所発汗データを取得しなくても全身の発汗量を推定することができる。全身の発汗量を推定する場合、発汗状態推定部１１３は、照合部１１２が特定した時刻Ｔから所定時間経過した時点での、全身の発汗量を推定する。具体的には発汗状態推定部１１３は、当該推定を行う時刻（例えば、時刻Ｔを特定したときの実際の時刻後に計時された時刻）を示す計時データを計時部６０から取得する。そして、計時データが示す時刻が時刻Ｔに対応する実際の時刻からどの程度経過しているのかを特定することにより、第２発汗パターンにおける、時刻Ｔの時点から所定時間ｘ経過した時点（すなわち、図１６に示す時刻Ｔ＋ｘ）での全身の発汗量Ｂを推定する。

＜生体状態予測方法＞
次に、全身の発汗量の推定方法について、図１７を用いて説明する。図１７は、本実施形態に係る発汗量の推定方法の一例を示すフローチャートである。図１７において、Ｓ１〜Ｓ３、およびＳ５以降の処理は、実施形態１と同様であるため説明は省略する。

Ｓ３の処理の後、制御部１１のデータ取得判定部（不図示）は、発汗センサ３０が局所発汗データを取得したか判定する（Ｓ６１）。局所発汗データを取得している場合（Ｓ６１でＹＥＳ）、実施形態１などと同様の処理により、照合部１１２は、照合により、第１発汗パターンにおける局所発汗データが示す値に対応する時刻Ｔを特定する。その後、全身の発汗量の推定、全身の発汗量の推移の予測および支援データの生成が行われる。ただしその場合、Ｓ５において、照合部１１２は、計時部６０から計時データ（時刻Ｔに対応する実際の時刻を示すデータ）を取得する。また本実施形態では、Ｓ６の処理については省略してもよい。

一方、局所発汗データを取得していない場合（Ｓ６１でＮＯ）、計時部６０は時刻Ｔから所定時間経過した時刻（時刻Ｔ＋ｘに対応する時刻）を計時する。そして、発汗状態推定部１１３は、当該時刻を示す計時データを計時部６０から取得する（Ｓ６２）。計時部６０は、例えば、発汗状態推定部１１３からの要求によって計時データを取得して発汗状態推定部１１３に送信する。そして、発汗状態推定部１１３は、Ｓ５において特定された時刻Ｔと、Ｓ６２において計時部６０から取得した時刻を示す計時データとに基づいて、時刻Ｔ＋ｘにおける全身の発汗量を推定する（Ｓ６３）。その後、全身の発汗量の推移の予測および支援データの生成が行われる。

なお、時刻Ｔが特定されていない場合、すなわちＳ６１においてＹＥＳの処理が１度も実行されていない場合には、Ｓ６２およびＳ６３の処理（すなわち、全身の発汗量を推定する処理）は行われない。このため、データ取得判定部は、時刻Ｔが特定されていない場合においてＳ６１での判定がＮＯとなった場合には、Ｓ６２以降の処理をスキップする。この場合、次に実行される処理は、例えばＳ１０であってよい。

また、時刻Ｔが一度特定された後については、所定の時間ごとに発汗センサ３０により取得された局所発汗データと第１発汗パターンとを照合し、時刻Ｔを再度特定してもよい。

また、Ｓ６１では、発汗センサ３０が局所発汗データを取得したか否かをデータ取得判定部が判定し、局所発汗データを取得していた場合に上記照合を行うと説明した。しかし、所定の時間ごとに上記照合を行う場合、発汗センサ３０は、照合を行った時刻から次に照合を行う時刻までの間に局所発汗データを取得してもよい。この場合、データ取得判定部は、取得した局所発汗データを照合に用いるか否かを時刻によって決定する機能を有していてもよい。この場合、照合部１１２が照合を行う時間間隔を、発汗センサ３０が局所発汗データを取得する時間間隔より長くすることができる。

＜主たる効果＞
発汗データ推定装置１０Ｅでは、発汗センサ３０が一度局所発汗データを取得して時刻Ｔを特定した後であれば、発汗センサ３０が局所発汗データを取得する時間間隔を、発汗状態推定部１１３が全身の発汗量を推定する時間間隔より長くすることができる。または、発汗センサ３０が局所発汗データを再度取得せずとも発汗状態推定部１１３が全身の発汗量を推定することができる。このため、発汗センサ３０が局所発汗データを取得する処理による、発汗データ推定装置１０Ｅへの負荷を低減することができる。

〔実施形態７〕
上述した実施形態においては、発汗パターンは予め記憶部１２に記憶され、発汗パターン特定部１１１により読み出される。このような発汗パターンは、所定のデータベースを用いて更新されてもよい。また、記憶部１２に記憶されている発汗推定データと対応付けられていない条件（例えばある温度または属性）における発汗パターンが、所定のデータベースを用いて新たに追加されてもよい。上記データベースは、例えばクラウド上に存在していてもよい。

上記の更新または追加により、本実施形態の発汗状態推定装置は、より正確な、またはより多様な環境値に対応した発汗パターンに基づいて全身の発汗量を推定することができる。このため、発汗状態推定装置による全身の発汗量の推定精度を向上させることができる。

また、上記の追加により、補間処理の回数を減少させることができるので、制御部１１の処理負担を軽減することができる。さらに、データベースをクラウド上に持たせることで、記憶部１２の記憶容量を有効に活用することができる。

〔ソフトウェアによる実現例〕
発汗データ推定装置１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ、および１０Ｅの制御ブロック（特に制御部１１）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いてソフトウェアによって実現してもよい。

後者の場合、発汗データ推定装置１０、１０Ａ〜１０Ｅは、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するＣＰＵ、上記プログラムおよび各種データがコンピュータ（またはＣＰＵ）で読み取り可能に記録されたＲＯＭ（Read Only Memory）または記憶装置（これらを「記録媒体」と称する）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。そして、コンピュータ（またはＣＰＵ）が上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の一態様の目的が達成される。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

〔まとめ〕
本発明の態様１に係る発汗状態推定装置（発汗データ推定装置１０、１０Ａ〜１０Ｅ）は、生体の局所の発汗状態を示す局所発汗データを取得する局所発汗データ取得部（発汗センサ３０）と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部（環境センサ２０）と、に通信可能に接続され、（１）上記局所発汗データ取得部が取得した上記局所発汗データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、上記局所における発汗状態の経時的な推移を示す第１発汗パターンと、を照合する照合部（１１２）と、上記照合部の照合結果と、少なくとも上記局所とは異なる部分を含む生体の箇所における発汗状態の経時的な推移を示す第２発汗パターンを示す推移関連パターン、または上記第１発汗パターンと上記第２発汗パターンとの関係を示す推移関連パターンと、に基づいて、当該箇所の発汗状態を推定する推定部（発汗状態推定部１１３）と、を備える。

上記の構成によれば、照合部は、局所発汗データ取得部が取得した局所発汗データと、上記第１発汗パターンと、を照合する。推定部は、照合部の照合結果と、上記推移関連パターンとに基づいて、少なくとも局所発汗データ取得部が局所発汗データを取得した生体の局所とは異なる部分を少なくとも含む当該生体の箇所の発汗データを推定する。

つまり、上記局所の発汗状態から上記生体の箇所の発汗状態を推定する場合に、発汗状態推定装置は、上記局所における発汗状態の経時的な推移を示す第１発汗パターン、および上記生体の箇所における発汗状態の経時的な推移に関連する推定関連パターンを用いて、上記生体の箇所の発汗状態を推定する。発汗状態推定装置は、この経時的な２つのパターンを用いているため、局所毎に異なる発汗状態（例えば、発汗の開始タイミングおよび／または発汗量）を考慮した、上記生体の箇所の発汗状態を推定することができる。それゆえ、発汗状態推定装置は、生体の局所の発汗状態に基づき、上記生体の箇所の発汗状態を精度良く推定することができる。

本発明の態様２に係る発汗状態推定装置は、上記態様１において、上記推定部は、（１）上記推移関連パターンとしての第２発汗パターンと、上記照合部が照合により特定した、上記第１発汗パターンにおける上記局所発汗データが示す値に対応する時刻（Ｔｏ）と、に基づいて、上記箇所の発汗状態を推定することが好ましい。

上記の構成によれば、推定部は、照合部が特定した時刻における、第２発汗パターンにおける上記生体の箇所の発汗状態を推定することができる。これにより、照合部が特定した時刻における上記生体の箇所の発汗状態を精度良く推定することができる。

本発明の態様３に係る発汗状態推定装置は、上記態様１または２において、（１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中から上記属性データに対応する第１発汗パターン、および（２）予め設定された、所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中から上記環境データに対応する第１発汗パターン、の少なくともいずれかの第１発汗パターンを特定する特定部（発汗パターン特定部１１１）をさらに備え、上記照合部は、上記特定部が特定した第１発汗パターンを上記照合に用いることが好ましい。

上記の構成によれば、属性データと環境データとを取得するだけで、予め準備された複数の第１発汗パターンの中から、照合に用いる第１発汗パターンを特定することができる。

本発明の態様４に係る発汗状態推定装置（発汗データ推定装置１０Ａ）は、上記態様１から３のいずれかにおいて、上記局所発汗データ取得部は、上記局所発汗データを複数の時刻において取得し、上記照合部は、上記局所発汗データ取得部が取得した複数の局所発汗データを用いて照合を行うことが好ましい。

上記の構成によれば、取得する局所発汗データにばらつきがある場合であっても、当該ばらつきが上記照合に与え得る影響を抑制することができる。それゆえ、生体の箇所の発汗状態の推定精度を向上させることができる。

本発明の態様５に係る発汗状態推定装置は、上記態様４において、上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンは複数特定され、上記照合部は、上記複数の局所発汗データを用いて、複数特定された上記第１発汗パターンの中から１つの第１発汗パターンを選択し、上記推定部は、上記照合部が選択した上記第１発汗パターンに対応する上記推移関連パターンを用いて、上記生体の箇所の発汗状態を推定することが好ましい。

上記の構成によれば、推定部は、よりユーザの状態に適合した第１発汗パターンに対応する推移関連パターンを用いて、生体の箇所の発汗状態を推定する。したがって、生体の箇所の発汗状態の推定精度を向上させることができる。

本発明の態様６に係る発汗状態推定装置（発汗データ推定装置１０Ｂ）は、上記態様１から５のいずれかにおいて、上記環境データ取得部は、上記環境データを複数の時刻において取得し、上記照合部は、上記環境データ取得部が取得した複数の環境データを用いて特定された第１発汗パターンを用いて照合を行うことが好ましい。

上記の構成によれば、照合部は、取得する環境データにばらつきがある場合であっても、そのばらつきを低減した状態で第１発汗パターンを上記照合に用いることができる。

本発明の態様７に係る発汗状態推定装置（発汗データ推定装置１０Ｄ）は、上記態様１から６のいずれかにおいて、上記生体の活動状態を示す活動データを取得する活動データ取得部（活動量計５０）をさらに備え、上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンは、さらに上記活動データ取得部が取得した上記活動データに対応付けられたものであることが好ましい。

上記の構成によれば、照合部は、生体の活動状態を考慮した第１発汗パターンを用いて照合を行うので、発汗状態の推定精度を向上させることができる。

本発明の態様８に係る発汗状態推定装置（発汗データ推定装置１０Ｃ）は、上記態様１から６のいずれかにおいて、（１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、または（２）予め設定された、所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、の少なくともいずれかの第１発汗パターンの中に、上記生体の属性データまたは上記環境データ取得部が取得した環境データに対応する第１発汗パターンが存在するか否かを判定するパターン判定部（１１１ａ）と、上記属性データまたは上記環境データに対応する第１発汗パターンが存在しないと上記パターン判定部が判定した場合に、上記属性データが示す値と近似する属性値、または上記環境データが示す値と近似する環境値の少なくともいずれかに対応付けられた複数の第１発汗パターンを用いて、上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンを生成するパターン生成部（１１１ｂ）と、を備えることが好ましい。

上記の構成によれば、属性データまたは環境データに対応する第１発汗パターンが存在しない場合には、照合部が照合に用いる第１発汗パターンをパターン生成部が生成する。したがって、属性データまたは取得した環境データに対応する第１発汗パターンが存在しない場合であっても、発汗状態を精度よく推定することができる。また、上記のように第１発汗パターンが生成されるので、膨大な属性データおよび環境データに対応する発汗パターンを準備しておかずとも、準備されている発汗パターンが対応付けられている属性値または環境値と、実際の属性データまたは環境データが示す値との細かい差異にも対応して、発汗状態を精度よく推定することができる。

本発明の態様９に係る発汗状態推定装置は、上記態様７において、（１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、（２）予め設定された、所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、または（３）予め設定された、所定の生体の活動状態を示す複数の活動値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、の少なくともいずれかの第１発汗パターンの中に、上記生体の属性を示す属性データ、上記環境データ取得部が取得した環境データ、または上記活動データ取得部が取得した上記活動データに対応する第１発汗パターンが存在するか否かを判定するパターン判定部（１１１ａ）と、上記属性データ、上記環境データ、または上記活動データに対応する第１発汗パターンが存在しないと上記パターン判定部が判定した場合に、上記属性データが示す値と近似する属性値、上記環境データが示す値と近似する環境値、または上記活動データが示す値と近似する活動値の少なくともいずれかに対応付けられた複数の第１発汗パターンを用いて、上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンを生成するパターン生成部（１１１ｂ）と、を備える。

上記の構成によれば、属性データ、環境データ、または活動データに対応する第１発汗パターンが存在しない場合には、照合部が照合に用いる第１発汗パターンをパターン生成部が生成する。したがって、属性データ、取得した環境データ、または取得した活動データに対応する第１発汗パターンが存在しない場合であっても、発汗状態を精度よく推定することができる。また、上記のように第１発汗パターンが生成されるので、膨大な属性データ、環境データおよび活動データに対応する発汗パターンを準備しておかずとも、準備されている発汗パターンが対応付けられている属性値、環境値または活動値と、実際の属性データ、環境データまたは活動データが示す値との細かい差異にも対応して、発汗状態を精度よく推定することができる。

本発明の態様１０に係る発汗状態推定装置（発汗データ推定装置１０Ｅ）は、上記態様１から９のいずれかにおいて、上記照合部は、照合により、上記第１発汗パターンにおける上記局所発汗データが示す値に対応する時刻を特定し、上記推定部は、上記照合結果としての上記照合部が特定した時刻から所定時間経過した時点での、上記生体の箇所の発汗状態を推定することが好ましい。

上記の構成によれば、局所発汗データを取得した時刻から所定時間経過した時点での発汗状態については、照合部が特定した時刻と所定時間とに基づいて、すなわち局所発汗データを取得せずに推定することができる。このため、局所発汗データを取得する時間間隔を、発汗状態を推定する時間間隔より長くすることができる。したがって、局所発汗データを取得する処理による負荷を低減することができる。

本発明の態様１１に係る発汗状態推定装置は、上記態様１から１０のいずれかにおいて、上記環境データ取得部は、上記環境データとして、上記環境の温度および湿度の少なくともいずれかを示すデータを取得することが好ましい。

上記の構成によれば、上記環境の温度および湿度の少なくともいずれかに対応付けられた第１発汗パターンを用いて、発汗状態を推定することができる。

本発明の態様１２に係る発汗状態推定装置は、上記態様１から１１のいずれかにおいて、上記属性は、上記生体の体格、年齢、性別および衣服情報の少なくともいずれかを含むことが好ましい。

上記の構成によれば、ユーザの体格、年齢、性別および衣服情報の少なくともいずれかに対応付けられた第１発汗パターンを用いて、発汗状態を推定することができる。

本発明の態様１３に係る発汗状態推定方法は、生体の局所の発汗状態を示す局所発汗データを取得する局所発汗データ取得工程と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得工程と、（１）上記局所発汗データ取得工程において取得した上記局所発汗データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得工程において取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、上記局所における発汗状態の経時的な推移を示す第１発汗パターンと、を照合する照合工程と、上記照合工程における照合結果と、少なくとも上記局所とは異なる部分を含む生体の箇所における発汗状態の経時的な推移を示す第２発汗パターンを示す推移関連パターン、または上記第１発汗パターンと上記第２発汗パターンとの関係を示す推移関連パターンと、に基づいて、当該箇所の発汗状態を推定する推定工程と、を含む。

上記の構成によれば、態様１と同様の効果を奏する。

本発明の態様１４に係る発汗状態推定プログラムは、上記態様１に記載の発汗状態推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記照合部および上記推定部としてコンピュータを機能させる。

本発明の各態様に係る発汗状態推定装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記発汗状態推定装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより上記発汗状態推定装置をコンピュータにて実現させる発汗状態推定プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の一態様の範疇に入る。

本発明の一態様は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の一態様の技術的範囲に含まれる。さらに、各実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を組み合わせることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
（関連出願の相互参照）
本出願は、2016年6月3日に出願された日本国特許出願：特願2016-112254に対して優先権の利益を主張するものであり、それを参照することにより、その内容の全てが本書に含まれる。

１０、１０Ａ、１０Ｂ、１０Ｃ、１０Ｄ、１０Ｅ 発汗データ推定装置（発汗状態推定装置）
１１１ 発汗パターン特定部（特定部）
１１１ａ パターン判定部
１１１ｂ パターン生成部
１１２ 照合部
１１３ 発汗状態推定部（推定部）
２０ 環境センサ（環境データ取得部）
３０ 発汗センサ（局所発汗データ取得部）
５０ 活動量計（活動データ取得部）

Claims (14)

1. 生体の局所の発汗状態を示す局所発汗データを取得する局所発汗データ取得部と、上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得部と、に通信可能に接続することができ、
   （１）上記局所発汗データ取得部が取得した上記局所発汗データと、
   （２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得部が取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、上記局所における発汗状態の経時的な推移を示す第１発汗パターンと、を照合する照合部と、
   上記照合部の照合結果と、少なくとも上記局所とは異なる部分を含む生体の箇所における発汗状態の経時的な推移を示す第２発汗パターンを示す推移関連パターン、または上記第１発汗パターンと上記第２発汗パターンとの関係を示す推移関連パターンと、に基づいて、当該箇所の発汗状態を推定する推定部と、を備えることを特徴とする発汗状態推定装置。
2. 上記推定部は、（１）上記推移関連パターンとしての第２発汗パターンと、（２）上記照合部が照合により特定した、上記第１発汗パターンにおける上記局所発汗データが示す値に対応する時刻と、に基づいて、上記箇所の発汗状態を推定することを特徴とする請求項１に記載の発汗状態推定装置。
3. （１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中から上記属性データに対応する第１発汗パターン、および（２）予め設定された、所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターンの中から上記環境データに対応する第１発汗パターン、の少なくともいずれかの第１発汗パターンを特定する特定部をさらに備え、
   上記照合部は、上記特定部が特定した第１発汗パターンを上記照合に用いることを特徴とする請求項１または２に記載の発汗状態推定装置。
4. 上記局所発汗データ取得部は、上記局所発汗データを複数の時刻において取得し、
   上記照合部は、上記局所発汗データ取得部が取得した複数の局所発汗データを用いて照合を行うことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の発汗状態推定装置。
5. 上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンは複数特定され、
   上記照合部は、上記複数の局所発汗データを用いて、複数特定された上記第１発汗パターンの中から１つの第１発汗パターンを選択し、
   上記推定部は、上記照合部が選択した上記第１発汗パターンに対応する上記推移関連パターンを用いて、上記生体の箇所の発汗状態を推定することを特徴とする請求項４に記載の発汗状態推定装置。
6. 上記環境データ取得部は、上記環境データを複数の時刻において取得し、
   上記照合部は、上記環境データ取得部が取得した複数の環境データを用いて特定された第１発汗パターンを用いて照合を行うことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の発汗状態推定装置。
7. 上記生体の活動状態を示す活動データを取得する活動データ取得部をさらに備え、
   上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンは、さらに上記活動データ取得部が取得した上記活動データに対応付けられたものであることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の発汗状態推定装置。
8. （１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、または（２）予め設定された、所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、の少なくともいずれかの第１発汗パターンの中に、上記生体の属性データまたは上記環境データ取得部が取得した環境データに対応する第１発汗パターンが存在するか否かを判定するパターン判定部と、
   上記属性データまたは上記環境データに対応する第１発汗パターンが存在しないと上記パターン判定部が判定した場合に、上記属性データが示す値と近似する属性値、または上記環境データが示す値と近似する環境値の少なくともいずれかに対応付けられた複数の第１発汗パターンを用いて、上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンを生成するパターン生成部と、を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の発汗状態推定装置。
9. （１）予め設定された上記属性を示す複数の属性値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、（２）予め設定された、所定の環境の状態を示す複数の環境値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、または（３）予め設定された、所定の生体の活動状態を示す複数の活動値に対応付けられた複数の第１発汗パターン、の少なくともいずれかの第１発汗パターンの中に、上記生体の属性を示す属性データ、上記環境データ取得部が取得した環境データ、または上記活動データ取得部が取得した上記活動データに対応する第１発汗パターンが存在するか否かを判定するパターン判定部と、
   上記属性データ、上記環境データ、または上記活動データに対応する第１発汗パターンが存在しないと上記パターン判定部が判定した場合に、上記属性データが示す値と近似する属性値、上記環境データが示す値と近似する環境値、または上記活動データが示す値と近似する活動値の少なくともいずれかに対応付けられた複数の第１発汗パターンを用いて、上記照合部が照合に用いる第１発汗パターンを生成するパターン生成部と、を備えることを特徴とする請求項７に記載の発汗状態推定装置。
10. 上記照合部は、照合により、上記第１発汗パターンにおける上記局所発汗データが示す値に対応する時刻を特定し、
    上記推定部は、上記照合結果としての上記照合部が特定した時刻から所定時間経過した時点での、上記生体の箇所の発汗状態を推定することを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の発汗状態推定装置。
11. 上記環境データ取得部は、上記環境データとして、上記環境の温度および湿度の少なくともいずれかを示すデータを取得することを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の発汗状態推定装置。
12. 上記属性は、上記生体の体格、年齢、性別および衣服情報の少なくともいずれかを含むことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１項に記載の発汗状態推定装置。
13. 生体の局所の発汗状態を示す局所発汗データを取得する局所発汗データ取得工程と、
    上記生体を含む環境の状態を示す環境データを取得する環境データ取得工程と、
    （１）上記局所発汗データ取得工程において取得した上記局所発汗データと、（２）上記生体の属性を示す属性データおよび上記環境データ取得工程において取得した上記環境データの少なくともいずれかに対応付けられた、上記局所における発汗状態の経時的な推移を示す第１発汗パターンと、を照合する照合工程と、
    上記照合工程における照合結果と、少なくとも上記局所とは異なる部分を含む生体の箇所における発汗状態の経時的な推移を示す第２発汗パターンを示す推移関連パターン、または上記第１発汗パターンと上記第２発汗パターンとの関係を示す推移関連パターンと、に基づいて、当該箇所の発汗状態を推定する推定工程と、を含むことを特徴とする発汗状態推定方法。
14. 請求項１に記載の発汗状態推定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記照合部および上記推定部としてコンピュータを機能させるための発汗状態推定プログラム。

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