JP6945127B2 - ストレスマネジメントシステム、ストレスマネジメント方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本開示は、ユーザの精神的ストレスを管理するストレスマネジメントシステム及びストレスマネジメント方法に関する。

従来から、心拍数や血圧等の生体データを用いてユーザが精神的ストレスを抱えている度合い（以降、ストレスレベル）を算出し、当該算出したストレスレベルを用いて、ユーザの精神的ストレスを管理する技術が知られている。

例えば、特許文献１には、被観測者の心拍数、体温、血圧及び発汗量を所定の係数を用いて重み付け加算した結果を被観測者のストレス値として算出することが開示されている。また、被観測者が行っていた行動と、そのときの被観測者のストレス値と、行動をしている被観測者を撮像した画像と、を関連付けて時系列に記憶することが開示されている。そして、一日のうちの最大のストレス値等の所定条件を満たすストレス値に関連付けられた行動と画像とを表示することが開示されている。

特開２０１２−２４９７９７号公報

しかし、上記の従来技術では、他者と接触する行動が原因で生じる対人ストレスを抱えていることを、ユーザだけでなく、ユーザと接触する関係にある他者にも気付かせるには、更なる改善が必要とされていた。

本開示は、上記の課題を解決するためになされたものであり、対人ストレスを抱えていることを、ユーザだけでなく、ユーザと接触する関係にある他者にも気付かせることができるストレスマネジメントシステム及びストレスマネジメント方法を提供することを目的とする。

本開示の一態様は、ユーザの精神的ストレスを管理するストレスマネジメントシステムであって、ユーザの生体データを検出する第１のセンサと、ユーザの行動履歴を表すライフログデータを検出する第２のセンサと、前記生体データを用いてユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成する生成部と、前記ストレスデータに含まれるストレスレベルが所定の第１の閾値を超えた場合に、当該ストレスレベルの増加に影響を及ぼした前記生体データの検出時点に対応する前記ライフログデータを用いて、ユーザが抱えているストレスが他者と接触する行動が原因で生じる対人ストレスであるか否かを推定する推定部と、前記推定の結果をユーザに通知し、且つ、前記推定の結果を用いて決定した通知内容を、前記推定の結果を用いて決定した、ユーザと接触する関係にある通知対象者に通知する通知部と、を備える。

本開示によれば、対人ストレスを抱えていることを、ユーザだけでなく、ユーザと接触する関係にある他者にも気付かせることができる。

本開示の第１の実施形態に係るストレスマネジメントシステムの全体像を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係るストレスマネジメントシステムの機能構成の一例を示すブロック図である。 生体データ検出処理及び生体データ記憶処理の動作を示すフローチャートである。 生体データ記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。 ライフログデータ検出処理及びライフログデータ記憶処理の動作を示すフローチャートである。 ライフログ記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。 ストレス推定処理の動作を示すフローチャートである。 原因推定処理の動作を示すフローチャートである。 対人ストレス用語テーブルの一例を示す図である。 スケジュール記憶部に記憶されているデータの一例を示す図である。 専門種類決定テーブルの一例を示す図である。 専門用語テーブルの一例を示す図である。 一般用語テーブルの一例を示す図である。 通知内容決定処理の動作を示すフローチャートである。 通知処理の動作を示すフローチャートである。 通知履歴記憶部に記憶されたデータの一例を示す図である。 警告通知処理の動作を示すフローチャートである。 段階通知処理の動作を示すフローチャートである。 関係判断処理の動作を示すフローチャートである。 人間マップ記憶部に記憶されたデータの一例を示す図である。

（本開示の基礎となった知見）
近年、企業において、パワハラやセクハラ等、他者と接触する行動が原因で生じる対人ストレスが原因で、離職する社員が増加する傾向にあることが問題となっている。また、学校においても、いじめや仲間はずれ等による対人ストレスが原因で、登校を拒否する生徒が増加する傾向にあることが問題となっている。

一方、近年、ウェアラブル端末を用いて非侵襲で生体データを測定することが可能となってきている。このため、生体データからユーザのストレスレベルを把握することが従来よりも容易となってきている。また、社員や生徒の行動履歴を表す所謂ライフログデータを、スマートフォン等の携帯端末、会議室、及び教室に備えられたカメラやマイクによって画像データや音声データとして記憶することが容易となってきている。

そこで、これらの技術を上記特許文献１に開示の技術に適用し、生体データから把握したユーザのストレスレベルとライフログデータとを関連付けて記憶することが考えられる。そして、ストレスレベルが所定の閾値を超えるという条件を満たし、ユーザが何らかのストレスを抱えていると考えられるときのユーザの行動と画像とを表示することが考えられる。

しかし、この場合、ユーザは、ストレスレベルの増加に影響を与えた行動に気づくことはできても、自身が抱えているストレスが、当該行動時の緊張や不安等、自身の気持ちが原因で生じたストレスであるのか、当該行動時に接触した他者の発言や態度等、他者と接触した行動が原因で生じた対人ストレスであるのかを判断することができない。このため、ユーザは、対人ストレスを抱えているにも関わらず、自身の気持ちが原因で生じるストレスを抱えていると誤って判断する虞がある。また、ユーザと接触する関係にある他者は、上記の表示されたユーザの行動と画像とを視認したとしても、ユーザが対人ストレスを抱えているか否かは到底判断できない。その結果、ユーザは、抱えている対人ストレスを緩和することができず、上記問題を解決できない虞がある。

上記の知見に基づき、本願発明者らは、対人ストレスを抱えていることをユーザ及びユーザと接触する関係にある他者に如何に気付かせるべきかについて鋭意検討を行った結果、本開示を完成した。

本開示の一態様に係るストレスマネジメントシステムは、ユーザの精神的ストレスを管理するストレスマネジメントシステムであって、ユーザの生体データを検出する第１のセンサと、ユーザの行動履歴を表すライフログデータを検出する第２のセンサと、前記生体データを用いてユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成する生成部と、前記ストレスデータに含まれるストレスレベルが所定の第１の閾値を超えた場合に、当該ストレスレベルの増加に影響を及ぼした前記生体データの検出時点に対応する前記ライフログデータを用いて、ユーザが抱えているストレスが他者と接触する行動が原因で生じる対人ストレスであるか否かを推定する推定部と、前記推定の結果をユーザに通知し、且つ、前記推定の結果を用いて決定した通知内容を、前記推定の結果を用いて決定した、ユーザと接触する関係にある通知対象者に通知する通知部と、を備える。

本態様によれば、生体データを用いて生成されたユーザのストレスレベルが第１の閾値を超えた場合、当該ストレスレベルの増加に影響を及ぼした生体データの検出時点に対応するライフログデータを用いて、ユーザが抱えているストレスが対人ストレスであるか否かが推定される。そして、ユーザが抱えているストレスが対人ストレスであると推定された場合、当該推定の結果がユーザに通知される。更に、当該推定の結果を用いて決定され得る、ユーザが対人ストレスを抱えていることに関する通知内容が、ユーザと接触する関係にある通知対象者にも通知される。これにより、ストレスレベルが第１の閾値を超える程度にまで対人ストレスを抱えていることをユーザ及びユーザと接触する関係にある他者に気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、前記推定部は、前記ストレスが前記対人ストレスであると推定した場合、当該推定に用いた前記ライフログデータを用いて、当該対人ストレスの種類と当該対人ストレスの原因である加害者を更に推定し、前記通知部は、前記ストレスが前記対人ストレスであると推定された場合、前記推定の結果に含まれる前記加害者を前記通知対象者として決定し、前記加害者が原因で前記推定の結果に含まれる前記対人ストレスの種類のストレスを抱えている匿名の被害者が存在することを前記通知内容として決定してもよい。

本態様によれば、ユーザが抱えている対人ストレスの種類と、当該対人ストレスの原因である加害者と、を推定した結果がユーザに通知される。これにより、ユーザが抱えている対人ストレスがどの人物と接触した行動が原因で生じた、どのような種類の対人ストレスであるのかを、ユーザに更に気付かせることができる。その結果、ユーザは、自身が抱えている対人ストレスを低下させるための適切な対処を行い易くなる。

また、本態様によれば、当該対人ストレスの原因である加害者に、当該加害者が原因で当該対人ストレスの種類のストレスを抱えている被害者が存在することが通知される。これにより、当該対人ストレスの種類のストレスを他者に与えるような行動を控える必要があることを、当該加害者に気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、前記通知部は、前記推定の結果を第１のユーザに通知し、且つ、前記通知内容を前記加害者へ通知した時点から第１の所定時間が経過した第１の時点において、前記第１のユーザのストレスレベルが前記第１の閾値よりも低下していなかった場合、前記被害者が前記第１のユーザであることを前記加害者に更に通知してもよい。

前記推定の結果に含まれる種類の対人ストレスを抱えている被害者が存在することが加害者に通知されてから第１の所定時間が経過した第１の時点において、第１のユーザが抱えている対人ストレスが、第１のユーザのストレスレベルが第１の閾値よりも低下する程度にまで緩和していなかったとする。この場合、本態様によれば、当該被害者が第１のユーザであることが加害者に更に通知される。

これにより、前記推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを第１のユーザに与えるような行動を控える必要があることを、当該加害者に気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、前記通知部は、前記第１の時点から第２の所定時間が経過した第２の時点において、前記第１のユーザのストレスレベルが前記第１の閾値よりも低下していなかった場合、前記加害者が原因で前記推定の結果に含まれる前記対人ストレスの種類のストレスを前記第１のユーザが抱えていることを、前記加害者に予め対応付けられた第三者に更に通知してもよい。

前記推定の結果に含まれる種類の対人ストレスを抱えている被害者が第１のユーザであることが加害者に通知されてから第２の所定時間が経過した第２の時点において、第１のユーザが抱えている対人ストレスが、第１のユーザのストレスレベルが第１の閾値よりも低下する程度にまで緩和していなかったとする。この場合、本態様によれば、当該加害者が原因で前記推定の結果に含まれる種類の対人ストレスを第１のユーザが抱えていることが、当該加害者に予め対応付けられた第三者に通知される。

これにより、前記推定の結果に含まれる種類の対人ストレスを第１のユーザに与える行動を控えるよう加害者に忠告する必要があることを、当該第三者に気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、前記通知部は、前記検出時点に対応する時点の前記加害者のストレスレベルが前記第１の閾値を超えている場合、前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザと前記加害者とが互いに険悪な関係にあることを、前記対象ユーザ及び前記加害者のそれぞれに予め対応付けられた第三者に更に通知してもよい。

対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にある場合、対象ユーザと加害者とが接触すると、対象ユーザ及び加害者のストレスレベルは増大すると考えらえれる。本態様によれば、対象ユーザ及び加害者の前記検出時点に対応する時点のストレスレベルが第１の閾値を超えている場合、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることが、対象ユーザ及び加害者のそれぞれに予め対応付けられた第三者に通知される。これにより、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることを適切に判断し、当該判断の結果を、当該通知を受けた第三者に気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、複数のユーザ間の人間関係を記憶する人間マップ記憶部を更に備え、前記通知部は、前記検出時点に対応する時点の前記加害者のストレスレベルが前記第１の閾値を超えている場合、前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザと前記加害者とが互いに険悪な関係にあることを、前記人間マップ記憶部に記憶してもよい。

対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にある場合、対象ユーザと加害者とが接触すると、対象ユーザ及び加害者のストレスレベルは増大すると考えらえれる。本態様によれば、対象ユーザ及び加害者の前記検出時点に対応する時点のストレスレベルが第１の閾値を超えている場合、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることが、人間マップ記憶部に記憶される。これにより、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることを適切に判断し、当該判断の結果を、人間マップ記憶部に記憶されているデータを参照したユーザに気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、前記推定部は、前記ストレスが前記対人ストレスであると推定されなかった場合、当該推定に用いた前記ライフログデータを用いて当該ストレスの種類を更に推定し、前記通知部は、前記ストレスが前記対人ストレスであると推定されなかった場合、前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザが、前記推定の結果に含まれる前記ストレスの種類のストレスを抱えていることを前記通知内容として決定し、前記対象ユーザに予め対応付けられた第三者を前記通知対象者として決定してもよい。

本態様によれば、対象ユーザが抱えているストレスの種類を推定した結果が対象ユーザに通知される。これにより、対象ユーザが抱えているストレスがどのような種類のストレスであるのかを対象ユーザに気付かせることができる。その結果、対象ユーザは、自身が抱えているストレスを低下させるための適切な対処を行い易くなる。

また、本態様によれば、対象ユーザに予め対応付けられた第三者に、対象ユーザが前記推定の結果に含まれる種類のストレスを抱えていることが通知される。これにより、当該通知された種類のストレスの原因となる行動を控えるよう対象ユーザに忠告する必要があることを、当該第三者に気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、前記推定部は、前記ストレスが前記対人ストレスであるか否かの推定に用いた前記ライフログデータを用いて当該ストレスの種類を更に推定し、前記通知部は、前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザの前記第１の閾値を超えたときのストレスレベルが、前記推定の結果に含まれる前記ストレスの種類に予め対応付けられた第２の閾値を超えていない場合、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行わなくてもよい。

対象ユーザが抱えているストレスの種類によっては、当該種類のストレスを抱えていることを対象ユーザに気付かせることで、かえって対象ユーザのストレスレベルを増加させる虞があると考えられる。しかし、本態様によれば、対象ユーザのストレスレベルが、第１の閾値を超えているが、ストレスの種類に予め対応付けられた第２の閾値を超えていない場合、前記推定の結果及び前記通知内容の通知が行われない。

つまり、本態様によれば、ストレスの種類に応じて適宜第２の閾値を定めることで、対象ユーザ及び通知対象者に、第２の閾値に対応する種類のストレスを抱えていることを通知するか否かを柔軟に切り替えることができる。これにより、上記のような対象ユーザのストレスレベルを増加させる虞を軽減することができる。

また、上記態様において、例えば、前記通知部は、前記推定部が前記推定に用いた前記ライフログデータが表す第１の行動に参加した参加者であって、前記推定の結果に含まれる前記加害者とは異なる参加者の前記第１の行動時に対応するストレスレベルの中で、所定条件を満たすストレスレベルの総和が所定の第３の閾値を超えている場合、当該加害者が原因で前記第１の行動の参加者の少なくとも一部が前記推定の結果に含まれる前記対人ストレスの種類の対人ストレスを抱える虞があることを前記加害者に更に通知してもよい。

第１の行動に参加した加害者とは異なる参加者の第１の行動時に対応するストレスレベルの中で、所定条件を満たすストレスレベルの総和が第３の閾値を超えているとする。この場合、当該所定条件を満たすストレスレベルの参加者は、加害者と共に第１の行動と同様の行動に参加することを繰り返すうちに、前記推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを何れ抱えるようになる虞があると考えられる。

しかし、本態様によれば、このような場合に、加害者が原因で第１の行動の参加者の少なくとも一部が、前記推定の結果に含まれる対人ストレスの種類の対人ストレスを抱える虞があることが当該加害者に通知される。これにより、当該加害者が参加している行動の参加者が前記推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを抱えることにならないよう、第１の行動時に加害者が行った行動を控える必要があることを、事前に当該加害者に気付かせることができる。

また、上記態様において、例えば、前記第２のセンサは、ユーザが行動している時の会話を表す音声データを前記ライフログデータとして検出し、前記通知部は、前記推定部が前記推定に用いた前記ライフログデータに含まれる前記音声データから認識した前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の感情を示す場合、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行わなくてもよい。

推定部が前記推定に用いたライフログデータに含まれる音声データから認識した対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の感情を示す場合、対象ユーザはストレスを抱えていないと考えられるので、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行う必要はないと考えられる。本態様によれば、このような場合に不要に当該通知を行うことを回避することができる。

また、上記態様において、例えば、前記第２のセンサは、ユーザが行動している時の様子を表す画像データを前記ライフログデータとして検出し、前記通知部は、前記推定部が前記推定に用いた前記ライフログデータに含まれる前記画像データから認識した前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザの表情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の表情を示す場合、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行わなくてもよい。

推定部が前記推定に用いたライフログデータに含まれる画像データから認識した対象ユーザの表情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の表情を示す場合、対象ユーザはストレスを抱えていないと考えられるので、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行う必要はないと考えられる。本態様によれば、このような場合に不要に当該通知を行うことを回避することができる。

また、本開示は、以上のような特徴的な構成を備えるストレスマネジメントシステムとして実現することができるだけでなく、ストレスマネジメントシステムが備える特徴的な構成に対応する特徴的な処理を実行するストレスマネジメント方法などとして実現することもできる。したがって、以下の他の態様でも、上記のストレスマネジメントシステムと同様の効果を奏することができる。

本開示の他の態様に係るストレスマネジメント方法は、ユーザの精神的ストレスを管理するストレスマネジメントシステムにおけるストレスマネジメント方法であって、ユーザの生体データを検出し、ユーザの行動履歴を表すライフログデータを検出し、前記生体データを用いてユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成し、前記ストレスデータに含まれるストレスレベルが所定の第１の閾値を超えた場合に、当該ストレスレベルの増加に影響を及ぼした前記生体データの検出時点に対応する前記ライフログデータを用いて、ユーザが抱えているストレスが、他者と接触する行動が原因で生じる対人ストレスであるか否かを推定し、前記推定の結果をユーザに通知し、且つ、前記推定の結果を用いて決定した通知内容を、前記推定の結果を用いて決定した、ユーザと接触する関係にある通知対象者に通知する。

また、上記のストレスマネジメント方法に含まれる特徴的な処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現してもよい。そして、このようなコンピュータプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体又はインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

尚、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示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、本開示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できる。

（第１の実施形態）
（システムの全体像）
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。図１は、本開示の第１の実施形態に係るストレスマネジメントシステムの全体像を示す図である。図１に示すように、ストレスマネジメントシステム１００は、ユーザが携帯する携帯端末２（端末）、会議室や教室等の所定の部屋に設置された監視装置３、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネット等のネットワーク９及びサーバ１を備える。

携帯端末２には、ウェアラブル端末２１、スマートフォン２２、個人識別カード２３等が含まれる。

ウェアラブル端末２１及びスマートフォン２２は、生体センサ、不揮発性メモリ及び無線通信回路を備える。生体センサは、ユーザの心拍数、体温、血圧、発汗量等の生体データを検出する。不揮発性メモリには、ユーザの識別情報（以降、ユーザＩＤ）等が記憶されている。

ウェアラブル端末２１の無線通信回路は、生体センサが検出した生体データ及び不揮発性メモリに記憶されているユーザＩＤを無線通信によってスマートフォン２２へ送信する。尚、ウェアラブル端末２１の無線通信回路が、生体データ及びユーザＩＤを、無線通信によってネットワーク９を介してサーバ１へ送信してもよい。

スマートフォン２２の無線通信回路は、ウェアラブル端末２１から受信した生体データ及びユーザＩＤを、無線通信によってネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。また、スマートフォン２２の無線通信回路は、自身が検出した生体データ及び自身の不揮発性メモリに記憶されているユーザＩＤを、無線通信によってネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。

スマートフォン２２は、更に、スマートフォン２２の周囲の音声を収音するマイク及びスマートフォン２２の周囲の画像を撮影するカメラを備える。スマートフォン２２の無線通信回路は、マイクによって収音された音声を表す音声データ、カメラによって撮影された画像を表す画像データ、不揮発性メモリに記憶されているユーザＩＤ、及び当該集音及び撮影が行われた日付及び時間帯とを、ネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。

個人識別カード２３は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）チップが内蔵された所謂ＩＣカードである。個人識別カード２３の表面には、ユーザのプロファイル（特徴）が印字されている。ユーザのプロファイルには、ユーザＩＤ、ユーザの顔を表す画像、氏名、及び所属部署等が含まれる。個人識別カード２３には、メモリチップ及び無線通信回路が内蔵されている。メモリチップには、ユーザのプロファイルを表すデータ（以降、プロファイルデータ）等が記憶されている。無線通信回路は、個人識別カード２３が後述するカードリーダ３３に近接したとき、或いは、接触したときに、後述するカードリーダ３３と無線通信を行う。例えば、無線通信回路は、メモリチップに記憶されているプロファイルデータを後述のカードリーダ３３に送信する。

尚、個人識別カード２３の無線通信回路が、メモリチップに記憶されているプロファイルデータを、無線通信によってネットワーク９を介してサーバ１へ送信するようにしてもよい。また、個人識別カード２３に生体データを検出する生体センサを設けてもよい。これに合わせて、個人識別カード２３の無線通信回路が、当該生体センサが検出した生体データを、後述のカードリーダ３３へ送信するようにしてもよい。また、個人識別カード２３の無線通信回路が、当該生体センサが検出した生体データを、ネットワーク９を介してサーバ１へ送信するようにしてもよい。

監視装置３には、収音マイク３１、監視カメラ３２、カードリーダ３３等が含まれる。

収音マイク３１は、当該収音マイク３１が設置された部屋の室内の音声を収音し、当該収音した音声を表す音声データ及び当該収音を行った日付及び時間帯を、ネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。

監視カメラ３２は、当該監視カメラ３２が設置された部屋の室内全体の画像を撮影し、当該撮影した画像を表す画像データ及び当該撮影を行った日付及び時間帯を、ネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。

カードリーダ３３は、当該カードリーダ３３が設置される部屋の扉付近等に設置されている。カードリーダ３３は、ユーザが入室する場合等に、ユーザが携帯する個人識別カード２３がカードリーダ３３に近接したとき、或いは、個人識別カード２３がカードリーダ３３に接触されたとき、個人識別カード２３内の無線通信回路と無線通信を行う。カードリーダ３３は、当該無線通信によって、個人識別カード２３内のメモリチップに記憶されているプロファイルデータを取得する。そして、カードリーダ３３は、当該取得したプロファイルデータに含まれる所定の情報（例えば、ユーザＩＤ）を、ネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。

サーバ１は、携帯端末２及び監視装置３から送信されたデータを、ネットワーク９を介して受信し、当該受信したデータを用いて所定の処理を実行する。サーバ１が実行する処理の詳細については後述する。

（機能構成）
次に、本開示の第１の実施形態に係るストレスマネジメントシステム１００の機能構成について説明する。図２は、本開示の第１の実施形態に係るストレスマネジメントシステム１００の機能構成の一例を示すブロック図である。ストレスマネジメントシステム１００は、生体データ検出部４（第１のセンサ）、ライフログ検出部５（第２のセンサ）及びサーバ１として機能する。

生体データ検出部４は、図１に示したウェアラブル端末２１やスマートフォン２２によって構成される。生体データ検出部４は、ウェアラブル端末２１やスマートフォン２２に備えられた生体センサによってユーザの生体データを検出する。生体データ検出部４は、当該検出した生体データと、ウェアラブル端末２１やスマートフォン２２の不揮発性メモリに記憶されているユーザＩＤとを、ネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。

ライフログ検出部５は、図１に示したスマートフォン２２、個人識別カード２３及び監視装置３によって構成される。ライフログ検出部５は、ユーザの行動履歴を示すライフログデータを検出し、当該検出したライフログデータと、ユーザＩＤと、ユーザの行動が行われた日付及び時間帯と、を、ネットワーク９を介してサーバ１へ送信する。

具体的には、ライフログ検出部５は、ユーザが外食等の行動を行っているときに、スマートフォン２２が備えるマイクによって収音した会話を表す音声データやスマートフォン２２が備えるカメラによって撮影した当該行動の様子を表す画像データをライフログデータとして検出する。そして、ライフログ検出部５は、当該ライフログデータと、スマートフォン２２が備える不揮発性メモリに記憶されているユーザＩＤと、当該収音や当該撮影が行われた日付及び時間帯と、をサーバ１へ送信する。

また、ライフログ検出部５は、監視装置３が設置された室内でユーザが会議等の行動を行っているときに、収音マイク３１によって収音した会話を表す音声データや、監視カメラ３２によって撮影した当該行動の様子を表す画像データをライフログデータとして検出する。そして、ライフログ検出部５は、当該ライフログデータと、カードリーダ３３によって、当該室内で行動する全ユーザの個人識別カード２３から読み出した（検出した）プロファイルデータに含まれる全ユーザのユーザＩＤと、当該収音や当該撮影が行われた日付及び時間帯と、をサーバ１へ送信する。

サーバ１は、制御部１０、記憶部１５、表示部１６、入力部１７、及び通信部１８として機能する。

制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性メモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の不揮発性メモリを備えたマイクロコンピュータによって構成される。制御部１０は、不揮発性メモリに記憶された制御プログラムをＣＰＵに実行させることにより、サーバ１の各部の動作を制御する。制御部１０は、生成部１１、推定部１２、及び通知部１３として動作する。生成部１１、推定部１２及び通知部１３の詳細については後述する。

記憶部１５は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置によって構成される。記憶部１５が有する記憶領域は、生体データ記憶部１５１、ライフログ記憶部１５２、通知履歴記憶部１５３、人間マップ記憶部１５４及びスケジュール記憶部１５５として使用される。生体データ記憶部１５１、ライフログ記憶部１５２、通知履歴記憶部１５３、人間マップ記憶部１５４及びスケジュール記憶部１５５の詳細については後述する。

表示部１６は、例えば、液晶ディスプレイによって構成され、制御部１０が行った処理の結果を表示する。尚、表示部１６は、ネットワーク９（図１）を介してサーバ１と通信可能に接続されるタブレット端末等の表示装置で構成してもよい。

入力部１７は、例えばタッチパネルやハードウェアボタン等を備え、ユーザによるサーバ１に対する指示や情報の入力を受け付ける。

通信部１８は、サーバ１が外部装置とネットワーク９を介して通信するための各種通信インターフェイス回路によって構成される。外部装置には、上記携帯端末２、上記監視装置３、メールサーバーやウェブサーバー等の不図示の外部サーバが含まれる。

（生体データ記憶処理）
以下、ストレスマネジメントシステム１００の動作について説明する。生体データ検出部４は、定期的（例えば１時間毎）に、ユーザの生体データを検出する生体データ検出処理を実行する。一方、サーバ１では、制御部１０が生体データ記憶処理を実行する。生体データ記憶処理とは、生体データ検出処理において検出された生体データを時系列に生体データ記憶部１５１に記憶する処理である。図３は、生体データ検出処理及び生体データ記憶処理の動作を示すフローチャートである。図４は、生体データ記憶部１５１に記憶されているデータの一例を示す図である。

具体的には、図３に示すように、生体データ検出部４は、生体データ検出処理を開始すると、ユーザの生体データを検出する（ＳＵ１１）。そして、生体データ検出部４は、ＳＵ１１で検出した生体データとユーザＩＤとをサーバ１へ送信する（ＳＵ１２）。本実施形態では、生体データ検出部４は、ＳＵ１１において、心拍数、体温、血圧、及び発汗量を生体データとして検出するとする。尚、生体データ検出部４は、これら４つの項目に限らず、脈拍等の他の項目を生体データとして検出してもよい。

一方、サーバ１の起動後、制御部１０は生体データ記憶処理を開始する。その後、生体データ検出部４が送信した生体データ及びユーザＩＤが通信部１８によって受信される度に（ＳＳ１１；ＹＥＳ）、制御部１０は、図４に示すように、当該ユーザＩＤ（例：「Ａ」）と、当該生体データ及びユーザＩＤが受信された日付（例：「２０１６／８／２」）及び時刻（例：「１０：３０」）と、当該生体データ（例：「心拍数Ｂａ１１、体温Ｂａ１２、血圧Ｂａ１３、発汗量Ｂａ１４」）と、を対応付けて生体データ記憶部１５１に記憶する（ＳＳ１２）。そして、制御部１０は、処理をＳＳ１１に戻す。以降、ＳＳ１１以降の処理が行われる。

通信部１８によって、生体データ検出部４が送信した生体データ及びユーザＩＤが受信されなかった場合（ＳＳ１１；ＮＯ）、制御部１０は、処理をＳＳ１１に戻す。以降、ＳＳ１１以降の処理が行われる。

（ライフログデータ記憶処理）
ライフログ検出部５は、ユーザが行動を終えたタイミングで、ユーザのライフログデータを検出するライフログデータ検出処理を実行する。一方、サーバ１では、制御部１０がライフログデータ記憶処理を実行する。ライフログデータ記憶処理とは、ライフログデータ検出処理において検出されたライフログデータをライフログ記憶部１５２に記憶する処理である。図５は、ライフログデータ検出処理及びライフログデータ記憶処理の動作を示すフローチャートである。図６は、ライフログ記憶部１５２に記憶されているデータの一例を示す図である。

具体的には、図５に示すように、ライフログ検出部５は、ライフログデータ検出処理を開始すると、ユーザのライフログデータを検出する（ＳＵ２１）。本実施形態では、ライフログ検出部５は、ＳＵ２１において、ユーザが行動しているときの音声を表す音声データをライフログデータとして検出するとする。そして、ライフログ検出部５は、当該検出したライフログデータとユーザＩＤと当該音声を収音した日付及び時間帯とをサーバ１へ送信する（ＳＵ２２）。

一方、サーバ１の起動後、制御部１０はライフログデータ記憶処理を開始する。その後、ライフログ検出部５が送信したライフログデータ、ユーザＩＤ、及び日付及び時間帯が通信部１８によって受信される度に（ＳＳ２１；ＹＥＳ）、制御部１０は、図６に示すように、当該ユーザＩＤ、当該日付及び時間帯と、当該ライフログデータと、を対応付けてライフログ記憶部１５２に記憶する（ＳＳ２２）。そして、制御部１０は、処理をＳＳ２１に戻す。以降、ＳＳ２１以降の処理が行われる。

例えば、図６における第１行目のデータは、ＳＵ２２において、ユーザＩＤ「Ａ」で識別されるユーザが携帯するスマートフォン２２のマイクによって検出されたライフログデータ「音声データＡ１」と当該ユーザＩＤ「Ａ」と当該マイクによって音声が収音された日付「２０１６／８／２」及び時間帯「１０：００−１２：００」とが送信された場合に、ＳＳ２２において記憶されたデータを示している。

また、図６における第４行目のデータは、ＳＵ２２において、収音マイク３１によって検出されたライフログデータ（「音声データＡ４」）と、ユーザＩＤ「Ｃ」で識別されるユーザ及びユーザＩＤ「Ｄ」で識別されるユーザが携帯する個人識別カード２３から読み出したユーザＩＤ「Ｃ、Ｄ」と、収音マイク３１によって音声が収音された日付「２０１６／８／２」及び時間帯「１６：００−１７：００」とが送信された場合に、ＳＳ２２において記憶されたデータを示している。

（ストレス推定処理）
そして、サーバ１では、夜間の所定時刻（例えば午前０時）や定期的に（例えば２時間毎）等の所定のタイミングで、制御部１０によってストレス推定処理が行われる。ストレス推定処理とは、生体データを用いてユーザがストレスを抱えていると判定した場合に、ライフログデータを用いてストレスの種類等を推定し、当該推定の結果をユーザに通知し、且つ、当該推定の結果を用いて決定した通知内容を、当該推定の結果を用いて決定した、ユーザと接触する関係にある通知対象者に通知する処理である。以下、ストレス推定処理の動作について説明する。図７は、ストレス推定処理の動作を示すフローチャートである。

図７に示すように、ストレス推定処理が開始されると、生成部１１は、生体データ記憶部１５１に記憶されている各ユーザの生体データを用いて、各ユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成する（Ｓ１００）。

以下、Ｓ１００について詳述する。例えば、生体データ記憶部１５１には、図４に示すデータが記憶されているとする。この場合、Ｓ１００において、生成部１１は、生体データ記憶部１５１に記憶されている一のユーザＩＤ「Ａ」を取得する。

次に、生成部１１は、生体データ記憶部１５１から、当該取得した一のユーザＩＤ「Ａ」に対応付けられている一以上の生体データ「心拍数Ｂａ１１、体温Ｂａ１２、血圧Ｂａ１３、発汗量Ｂａ１４」、「心拍数Ｂａ３１、体温Ｂａ３２、血圧Ｂａ３３、発汗量Ｂａ３４」を、各生体データに対応付けられた日付及び時刻が示す、当該各生体データの検出時点（「２０１６／８／２ １０：３０」、「２０１６／８／２ １１：３０」）が古いものから順に一つずつ参照する。

そして、生成部１１は、参照した一の生体データ「心拍数Ｂａ１１、・・・」に含まれる心拍数Ｂａ１１、体温Ｂａ１２、血圧Ｂａ１３及び発汗量Ｂａ１４を用いて、当該一の生体データ「心拍数Ｂａ１１、・・・」の検出時点「２０１６／８／２ １０：３０」におけるストレスレベルを算出する。

具体的には、生成部１１は、心拍数Ｂａ１１と所定の第１係数の積と、体温Ｂａ１２と所定の第２係数の積と、血圧Ｂａ１３と所定の第３係数の積と、発汗量Ｂａ１４と所定の第４係数の積と、を算出し、これら４つの積の総和をストレスレベルとして算出する。尚、生成部１１による生体データを用いたストレスレベルの算出方法は、これに限らず、生体データ検出部４が生体データとして検出する項目に応じて適宜変更してもよい。

同様にして、生成部１１は、上記取得した生体データのうち、他の生体データ「心拍数Ｂａ３１、・・・」を用いて、当該他の生体データ「心拍数Ｂａ１１、・・・」の検出時点「２０１６／８／２ １１：３０」におけるストレスレベルを算出する。

そして、生成部１１は、算出した各ストレスレベルを算出順に並べたデータを、一のユーザＩＤ「Ａ」で識別されるユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータとして生成する。同様にして、生成部１１は、生体データ記憶部１５１に記憶されている他のユーザＩＤを取得し、取得した他のユーザＩＤで識別されるユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成する。

図７に参照を戻す。次に、推定部１２は、Ｓ１００で算出した各ユーザのストレスデータに含まれるストレスレベルが所定の第１の閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ２００）。推定部１２は、ある一のユーザのストレスレベルが第１の閾値を超えていると判定した場合（Ｓ２００；ＹＥＳ）、当該一のユーザがストレスを抱えている状態であると判断し、当該一のユーザを対象ユーザとして、当該ストレスの原因を推定する原因推定処理を実行する（Ｓ３００）。

具体的には、推定部１２は、Ｓ３００の原因推定処理において、対象ユーザのストレスレベルの増加に影響を及ぼした生体データの検出時点に対応するライフログデータを用いて、対象ユーザが抱えているストレスの種類を推定する。また、推定部１２は、対象ユーザが抱えているストレスが他者と接触する行動が原因で生じる対人ストレスであると推定した場合、当該推定に用いたライフログデータを用いて、当該対人ストレスの原因である加害者を更に推定する。Ｓ３００の原因推定処理の詳細は後述する。

Ｓ３００の後、通知部１３は、通知内容決定処理を実行する（Ｓ４００）。通知部１３は、Ｓ４００の通知内容決定処理において、Ｓ３００における推定の結果を用いて、ユーザと接触する関係にある人物の中から通知対象者を決定し、また、当該推定の結果を用いて当該通知対象者に通知する通知内容を決定する。Ｓ４００の通知内容決定処理の詳細は後述する。

Ｓ４００の後、通知部１３は、通知処理を実行する（Ｓ５００）。通知部１３は、Ｓ５００の通知処理において、Ｓ３００における推定の結果を対象ユーザに通知し、Ｓ４００において決定した通知内容を、Ｓ４００において決定した通知対象者に通知する（Ｓ５００）。Ｓ２００でストレスレベルが第１の閾値を超えると判定された各ユーザを対象ユーザとして、それぞれ、Ｓ３００、Ｓ４００及びＳ５００が行われた後、ストレス推定処理は終了する。これにより、ストレスレベルが第１の閾値を超える程度にまで対人ストレスを抱えていることを各ユーザ及び各ユーザと接触する関係にある通信対象者に気付かせることができる。

（原因推定処理）
以下、Ｓ３００（図７）の原因推定処理について詳述する。図８は、原因推定処理の動作を示すフローチャートである。図８に示すように、推定部１２は、原因推定処理を開始すると、ストレスレベルの増加に影響を及ぼした生体データの検出時点に対応するライフログデータを取得する（Ｓ３０１）。

具体的には、Ｓ３０１において、推定部１２は、生体データ記憶部１５１（図４）から、Ｓ２００で第１の閾値を超えていると判定したストレスレベルの算出に用いられた生体データ（例：「心拍数Ｂａ１１、・・・」）に対応付けられた日付（例：「２０１６／８／２」）及び時刻（例：「１０：３０」）を取得する。これにより、推定部１２は、当該取得した日付及び時刻が示す時点（例：「２０１６／８／２ １０：３０」）を、ストレスレベルの増加に影響を及ぼした生体データの検出時点として把握する。

そして、推定部１２は、ライフログ記憶部１５２（図６）において、対象ユーザのユーザＩＤ（例：「Ａ」）に対応付けられているライフログデータ（例：「音声データＡ１」、「音声データＡ３」）のうち、当該把握した生体データの検出時点（例：「２０１６／８／２ １０：３０」）を含む日付及び時間帯（例：「２０１６／８／２」「１０：００−１２：００」）に対応付けられたライフログデータ（例：「音声データＡ１」）を取得する。これにより、推定部１２は、ストレスレベルの増加に影響を及ぼした生体データの検出時点に対応するライフログデータを取得する。

次に、推定部１２は、ライフログデータに含まれる音声データ（例：「音声データＡ１」）を対象ユーザが行動しているときの会話の内容を表すテキストデータに変換する（Ｓ３０２）。具体的には、Ｓ３０２において、推定部１２は、公知の音声認識処理を実行することにより、Ｓ３０１で取得したライフログデータに含まれる音声データが表す音声に含まれている人物の会話の音声を認識し、当該会話の内容を表すテキストデータを生成する。

次に、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、パワーハラスメント（以降、パワハラ）に関連する用語が含まれているか否かを判定する（Ｓ３０３）。推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、パワハラに関連する用語が含まれていないと判定した場合（Ｓ３０３；ＮＯ）、当該テキストデータに、セクシャルハラスメント（以降、セクハラ）に関連する用語が含まれているか否かを判定する（Ｓ３０５）。

以下、Ｓ３０３、Ｓ３０５について詳述する。図９は、対人ストレス用語テーブルの一例を示す図である。例えば、図９に示すように、記憶部１５には、対人ストレスの種類と、当該種類の対人ストレスに関連する用語と、を対応付けた対人ストレス用語テーブルが予め記憶されている。

つまり、Ｓ３０３において、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、対人ストレス用語テーブル（図９）において、対人ストレスの種類「パワハラ」に対応付けられた用語（「無能」、「給料泥棒」、・・・）が含まれているか否かを判定する。同様に、Ｓ３０５において、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、対人ストレス用語テーブル（図９）において対人ストレスの種類「セクハラ」に対応付けられた用語（「食事に行かない？」、「遊びに行かない？」、・・・）が含まれているか否かを判定する。

Ｓ３０３において、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータにパワハラに関連する用語が含まれていると判定した場合（Ｓ３０３；ＹＥＳ）、対象ユーザが対人ストレスを抱えていると推定する。更に、推定部１２は、当該対人ストレスの種類が「パワハラ」であると推定する。更に、推定部１２は、Ｓ３０２でテキストデータに変換する前の音声データ（以降、変換前音声データ）及び前記テキストデータを用いて、当該対人ストレスの原因である加害者を推定する（Ｓ３０４）。そして、推定部１２は、原因推定処理を終了する。

Ｓ３０５において、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータにセクハラに関連する用語が含まれていると判定した場合（Ｓ３０５；ＹＥＳ）、対象ユーザが対人ストレスを抱えていると推定する。更に、推定部１２は、当該対人ストレスの種類が「セクハラ」であると推定する。更に、推定部１２は、変換前音声データ及び前記テキストデータを用いて、当該対人ストレスの原因である加害者を推定する（Ｓ３０６）。そして、推定部１２は、原因推定処理を終了する。

以下、Ｓ３０４及びＳ３０６における対人ストレスの原因である加害者の推定方法について詳述する。記憶部１５には、各ユーザのユーザＩＤと各ユーザの声を表す音声データ（以降、ユーザ音声データ）とが予め対応付けて記憶されている。

推定部１２は、Ｓ３０３において、Ｓ３０２で変換したテキストデータにパワハラに関連する用語が含まれていると判定した場合、Ｓ３０４において、変換前音声データから、Ｓ３０３でテキストデータに含まれていると判断したパワハラに関連する用語に対応する音声データを抽出する。同様に、推定部１２は、Ｓ３０５において、Ｓ３０２で変換したテキストデータにセクハラに関連する用語が含まれていると判定した場合、Ｓ３０４において、変換前音声データから、Ｓ３０６でテキストデータに含まれていると判断したセクハラに関連する用語に対応する音声データを抽出する。

そして、推定部１２は、Ｓ３０４及びＳ３０６において、公知の声紋認識処理を実行することにより、記憶部１５に記憶されているユーザ音声データの中で、上記抽出した音声データの声紋と一致する声紋のユーザ音声データを特定する。そして、推定部１２は、記憶部１５から、当該特定したユーザ音声データに対応付けられているユーザＩＤを取得する。推定部１２は、当該取得したユーザＩＤで識別されるユーザを、対人ストレスの原因である加害者として推定する。

一方、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータにセクハラに関連する用語が含まれていないと判定した場合（Ｓ３０５；ＮＯ）、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、専門用語が含まれているか否かを判定する（Ｓ３０７）。

以下、Ｓ３０７について詳述する。図１０は、スケジュール記憶部１５５に記憶されているデータの一例を示す図である。図１１は、専門種類決定テーブルの一例を示す図である。図１２は、専門用語テーブルの一例を示す図である。

図１０に示すように、スケジュール記憶部１５５（図２）には、ユーザが携帯するスマートフォン２２やユーザが使用する不図示のパーソナルコンピュータ等におけるアプリケーションによって、ネットワーク９を介して、当該ユーザのユーザＩＤ（例：「Ａ」）と当該ユーザの行動予定を表すスケジュールデータとが対応付けて記憶される。スケジュールデータには、ユーザが行動する予定の日付（例：「２０１６／８／２」）及び時間帯(例：「１０：００−１２：００」）と、予定している行動の内容（以降、行動内容）（例：「出張」）とが含まれる。

また、図１１に示すように、記憶部１５には、専門用語の種類（例：「業務」）と、スケジュールデータに含まれる行動内容として使用され得る用語（例：「出張」、「打ち合わせ」、「事務処理」、・・・）と、を対応付けた専門種類決定テーブルが予め記憶されている。

また、図１２に示すように、記憶部１５には、専門用語の種類（例：「業務」）と、専門用語の種類の詳細（以降、専門用語の詳細種類）（例：「交渉」）と、専門用語（例：「取引」、「決裂」、・・・）と、を対応付けた専門用語テーブルが予め記憶されている。

Ｓ３０７において、推定部１２は、先ず、スケジュール記憶部１５５（図１０）において、対象ユーザのユーザＩＤ（例：「Ａ」）に対応付けられたスケジュールデータのうち、Ｓ３０１で把握した生体データの検出時点（例：「２０１６／８／２ １０：３０」）の日付（例：「２０１６／８／２」）と、当該検出時点の時刻（例：「１０：３０」）を含む時間帯（例：「１０：００−１２：００」）と、を含むスケジュールデータを取得する。これにより、推定部１２は、Ｓ３０１で把握したストレスレベルの増加に影響を及ぼした生体データの検出時点に対応するスケジュールデータを取得する。

そして、推定部１２は、専門用語テーブル（図１１）において、当該取得したスケジュールデータに含まれる行動内容（例：「出張」）に対応付けられた専門用語の種類（例：「業務」）を取得する。これにより、推定部１２は、当該取得した専門用語の種類を、前記生体データの検出時点に行われた行動時の会話に含まれている可能性がある専門用語の種類として把握する。

そして、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、専門用語テーブル（図１２）において当該取得した専門用語の種類（例：「業務」）に対応付けられている専門用語（例：「取引」、「決裂」、・・・、「コンプライアンス」、・・・、「進捗」、「議事録」、「議題」、・・・）が含まれているか否かを判定する。

Ｓ３０７において、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに専門用語（例：「決裂」）が含まれていると判定した場合（Ｓ３０７；ＹＥＳ）、専門用語テーブル（図１２）において当該専門用語（例：「決裂」）に対応付けられている専門用語の詳細種類（例：「交渉」）を、対象ユーザが抱えているストレスの種類として推定する。更に、推定部１２は、変換前音声データ及び当該テキストデータを用いて、当該ストレスの原因である加害者の有無を推定する（Ｓ３０８）。そして、推定部１２は、原因推定処理を終了する。

具体的には、Ｓ３０８において、推定部１２は、Ｓ３０４及びＳ３０６と同様に、変換前音声データから、Ｓ３０７でテキストデータに含まれていると判断した専門用語に対応する音声データを抽出する。そして、推定部１２は、公知の声紋認識処理を実行することにより、記憶部１５において、上記抽出した音声データの声紋と一致する声紋のユーザ音声データが存在するか否かを判定する。推定部１２は、上記抽出した音声データの声紋と一致する声紋のユーザ音声データが存在すると判定した場合、記憶部１５から当該ユーザ音声データに対応付けられたユーザＩＤを取得する。そして、推定部１２は、当該取得したユーザＩＤによって識別されるユーザを、ストレスの原因である加害者として推定する。

推定部１２は、Ｓ３０８において、ストレスの原因である加害者を推定した場合、ユーザが対人ストレスを抱えていると推定する。この場合、推定部１２は、専門用語テーブル（図１２）において上記専門用語に対応付けられている専門用語の詳細種類（例：「交渉」）を、当該対人ストレスの種類として推定する。

尚、Ｓ３０４、Ｓ３０６及びＳ３０８において、推定部１２は、ライフログ記憶部１５２（図６）に、Ｓ３０１で取得したライフログデータ（例：「音声データＡ３」）に対応付けられたユーザＩＤ（例：「Ａ、Ｂ」）が複数存在する場合、当該複数のユーザＩＤのうち、対象ユーザのユーザＩＤ（例：「Ａ」）とは異なるユーザＩＤ（例：「Ｂ」）を取得してもよい。そして、推定部１２は、当該取得したユーザＩＤ（例：「Ｂ」）によって識別されるユーザを、対人ストレスの原因である加害者として推定してもよい。

一方、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに専門用語が含まれていないと判定した場合（Ｓ３０８；ＮＯ）、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、一般用語が含まれているか否かを判定する（Ｓ３０９）。

以下、Ｓ３０９について詳述する。図１３は、一般用語テーブルの一例を示す図である。図１３に示すように、記憶部１５には、一般用語の種類（例：「ゴルフ」）と、当該種類の一般用語（例：「ダボ」、・・・）と、を対応付けた一般用語テーブルが予め記憶されている。Ｓ３０９において、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに、一般用語テーブル（図１３）に記憶されている一般用語（例：「ダボ」、・・・、「阪神」、・・・、「ガンバ」、・・・）が含まれているか否かを判定する。

Ｓ３０９において、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに一般用語（例：「ダボ」）が含まれていると判定した場合（Ｓ３０９；ＹＥＳ）、対象ユーザが、対人ストレスではなく、自身の気持ちが原因で生じたストレスを抱えていると推定する。そして、推定部１２は、一般用語テーブル（図１３）において当該一般用語に対応付けられている一般用語の種類（例：「ゴルフ」）を、ユーザが抱えているストレスの種類として推定する（Ｓ３１０）。そして、推定部１２は、原因推定処理を終了する。

一方、推定部１２は、Ｓ３０２で変換したテキストデータに一般用語が含まれていないと判定した場合（Ｓ３０９；ＹＥＳ）、対象ユーザが、種類が不明のストレスを抱えていると推定する（Ｓ３１１）。そして、推定部１２は、原因推定処理を終了する。

このように、推定部１２は、原因推定処理において、対象ユーザが対人ストレスを抱えていると推定した場合、当該推定に用いたライフログデータを用いて、当該対人ストレスの種類と当該対人ストレスの原因である加害者を推定する。このため、Ｓ５００（図７）において、対象ユーザが抱えている対人ストレスの種類と、当該対人ストレスの原因である加害者と、を推定した結果が対象ユーザに通知される。これにより、対象ユーザが抱えている対人ストレスがどの人物と接触した行動が原因で生じた、どのような種類の対人ストレスであるのかを、対象ユーザに気付かせることができる。その結果、対象ユーザは、自身が抱えている対人ストレスを低下させるための適切な対処を行い易くなる。

（通知内容決定処理）
以下、Ｓ４００（図７）の通知内容決定処理について詳述する。図１４は、通知内容決定処理の動作を示すフローチャートである。図１４に示すように、通知部１３は、通知内容決定処理を開始すると、先ず、Ｓ３００（図７）の原因推定処理において、対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスであると推定されたか否かを判断する（Ｓ４０１）。

そして、通知部１３は、Ｓ３００の原因推定処理においてＳ３０４、Ｓ３０６又はＳ３０６（図８）が行われ、対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスであると推定されたと判断したとする（Ｓ４０１；ＹＥＳ）。この場合、通知部１３は、Ｓ３００における推定の結果に含まれる加害者を通知対象者として決定する。また、通知部１３は、当該加害者が原因で当該推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを抱えている匿名の被害者が存在することを通知内容として決定し、当該通知内容を示すメッセージ（例：「あなたが原因でパワハラのストレスを抱えているユーザが存在します。」）を生成する（Ｓ４０２）。

一方、通知部１３は、Ｓ３００の原因推定処理においてＳ３１０又はＳ３１１（図８）が行われ、対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスではないと推定されたと判断したとする（Ｓ４０１；ＮＯ）。この場合、通知部１３は、対象ユーザに予め対応付けられた第三者を通知対象者として決定する。また、通知部１３は、対象ユーザが前記推定の結果に含まれるストレスの種類のストレスを抱えていることを通知内容として決定し、当該通知内容を示すメッセージを生成する（Ｓ４０３）。

以下、Ｓ４０３について詳述する。記憶部１５には、ユーザが携帯するスマートフォン２２やユーザが使用する不図示のパーソナルコンピュータ等におけるアプリケーションによって、ネットワーク９を介して、当該ユーザのユーザＩＤと、当該ユーザのプロファイルを表すプロファイルデータと、当該ユーザと接触する関係にある一以上のユーザ（第三者）のユーザＩＤ（以降、接触ユーザＩＤ）と、が予め対応付けて記憶されている。

ユーザのプロファイルには、当該ユーザの特徴である氏名（例：「Ａさん」）、年齢（例：「４５」）、性別（例：「男」）、業種１（例：「製造業」）、業種２（例：「電機」）、職種（例：「技術」）、役職（例：「課長」）、及び趣味（例：「ゴルフ、野球、飲酒」）が含まれる。尚、ユーザのプロファイルは、これらに限らず、例えば、最終学歴、出身地等が含まれていてもよい。

Ｓ４０３において、通知部１３は、記憶部１５から、対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられている接触ユーザＩＤを取得し、当該取得した接触ユーザＩＤのうち、加害者のユーザＩＤとは異なる接触ユーザＩＤで識別されるユーザを通信対象者として決定する。そして、通知部１３は、対象ユーザが前記推定の結果に含まれるストレスの種類のストレスを抱えていることを通知内容として決定する。そして、通知部１３は、記憶部１５において対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられているプロファイルデータから対象ユーザの氏名を取得する等して、当該通知内容を示すメッセージ（例：「Ａさんが「交渉」のストレスを抱えています。」）を生成する。

Ｓ４０２又はＳ４０３の後、通知部１３は、Ｓ２００（図７）で第１の閾値を超えていると判定された対象ユーザのストレスレベル（以降、判定ストレスレベル）が、前記推定の結果に含まれるストレスの種類に予め対応付けられた第２の閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ４０４）。

ストレスの種類に予め対応付けられた第２の閾値とは、ユーザに当該種類のストレスを抱えていることを通知する必要があるか否かの判定基準となるストレスレベルである。記憶部１５には、前記推定の結果として含まれ得る各ストレスの種類とそれぞれ対応付けて第２の閾値が予め記憶されている。

前記推定の結果として含まれ得るストレスの種類には、Ｓ３０４及びＳ３０６（図８）で推定され得る対人ストレス用語テーブル（図９）に記憶されている各対人ストレスの種類（例：「パワハラ」、「セクハラ」）、Ｓ３０８で推定され得る専門用語テーブル（図１２）に記憶されている専門用語の詳細種類（例：「交渉」、「契約」、・・・）、及びＳ３１０で推定され得る、一般用語テーブル（図１３）に記憶されている一般用語の種類（例：「ゴルフ」、「野球」）が含まれる。また、記憶部１５には、Ｓ３１１（図８）で推定され得る種類が不明のストレスを抱えていることをユーザに通知する必要があるか否かの判定基準となるストレスレベルである第２の閾値も予め記憶されている。

つまり、Ｓ４０４において、通知部１３は、記憶部１５から、前記推定の結果に含まれるストレスの種類に予め対応付けられた第２の閾値を取得し、判定ストレスレベルが当該取得した第２の閾値を超えているか否かを判定する。尚、Ｓ３１１（図８）が行われ、前記推定の結果に含まれるストレスの種類が不明であったとする。この場合、Ｓ４０４において、通知部１３は、記憶部１５から、種類が不明のストレスを抱えていることをユーザに通知する必要があるか否かの判定基準となるストレスレベルである第２の閾値を取得する。

そして、Ｓ４０４において、通知部１３は、判定ストレスレベルが第２の閾値を超えていないと判定した場合（Ｓ４０４；ＮＯ）、Ｓ５００の通知処理（図７）を行わない。

対象ユーザが抱えているストレスの種類によっては、当該種類のストレスを抱えていることを対象ユーザに気付かせることで、かえって対象ユーザのストレスレベルを増加させる虞があると考えられる。しかし、本態様によれば、対象ユーザのストレスレベルが、第１の閾値を超えているが、ストレスの種類に予め対応付けられた第２の閾値を超えていない場合、Ｓ５００の通知処理（図７）が行われない。

つまり、本態様によれば、ストレスの種類に応じて適宜第２の閾値を定めることで、対象ユーザ及び通知対象者に、第２の閾値に対応する種類のストレスを抱えていることを通知するか否かを柔軟に切り替えることができる。これにより、上記のような対象ユーザのストレスレベルを増加させる虞を軽減することができる。

一方、Ｓ４０４において、通知部１３は、判定ストレスレベルが第２の閾値を超えていると判定した場合（Ｓ４０４；ＹＥＳ）、Ｓ３０１で取得したライフログデータに含まれている音声データから認識した対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の感情を示すか否かを判定する（Ｓ４０５）。

例えば、Ｓ４０５において、通知部１３は、公知の音声認識による感情推定処理を実行することにより、Ｓ３０１で取得したライフログデータに含まれている音声データから対象ユーザの喜怒哀楽の感情の度合をそれぞれ認識する。そして、通知部１３は、当該認識した怒り及び悲しみの度合よりも、当該認識した喜び及び楽しみの度合が大きければ、対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていない感情であると判定する。尚、Ｓ４０５の実現方法は、これに限らず、他の方法で実現してもよい。

Ｓ４０５において、通知部１３は、対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す感情であると判定した場合（Ｓ４０５；ＹＥＳ）、Ｓ５００の通知処理（図７）を行わない。

Ｓ３０１で取得したライフログデータに含まれる音声データから認識した対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の感情を示す場合、対象ユーザはストレスを抱えていないと考えられるので、Ｓ５００の通知処理（図７）を行う必要はないと考えられる。本態様によれば、このような場合に不要にＳ５００の通知処理（図７）を行うことを回避することができる。

一方、Ｓ４０５において、通知部１３は、対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す感情ではないと判定した場合（Ｓ４０５；ＮＯ）、通知内容決定処理を終了する。

（通知処理）
以下、Ｓ５００（図７）の通知処理について詳述する。図１５は、通知処理の動作を示すフローチャートである。図１５に示すように、通知部１３は、通知処理を開始すると、先ず、Ｓ３００（図７）における推定の結果を対象ユーザに通知する（Ｓ５０１）。

以下、Ｓ５０１について詳述する。記憶部１５には、ストレスマネジメントシステム１００のユーザが利用可能な宛先が、ユーザのユーザＩＤと対応付けて予め記憶されている。宛先には、メールアドレスやユーザが使用するパソコンのＩＰアドレス等が含まれる。

Ｓ５０１において、通知部１３は、記憶部１５から、対象ユーザのユーザＩＤに対応付けられている宛先を取得する。そして、通知部１３は、通信部１８によって、Ｓ３００における推定の結果とＳ４００において探索したストレス緩和方法とを含むメッセージを、取得した宛先へ送信させる。

これにより、対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスであると推定された場合、対象ユーザが抱えている対人ストレスの種類と、当該対人ストレスの原因である加害者と、を推定した結果が対象ユーザに通知される。その結果、対象ユーザが抱えている対人ストレスがどの人物と接触した行動が原因で生じた、どのような種類の対人ストレスであるのかを、対象ユーザに気付かせることができる。このため、当該対象ユーザは、自身が抱えている対人ストレスを低下させるための適切な対処を行い易くなる。

また、対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスであると推定されなかった場合、対象ユーザが抱えているストレスの種類を推定した結果が対象ユーザに通知される。これにより、対象ユーザが抱えているストレスがどのような種類のストレスであるのかを対象ユーザに気付かせることができる。その結果、対象ユーザは、自身が抱えているストレスを低下させるための適切な対処を行い易くなる。

次に、通知部１３は、Ｓ４００（図７）において決定した通知内容を、Ｓ４００（図７）において決定した通知対象者に通知する（Ｓ５０２）。具体的には、Ｓ５０２において、通知部１３は、記憶部１５から、通知対象者のユーザＩＤに対応付けられている宛先を取得する。そして、通知部１３は、通信部１８によって、Ｓ４０２又はＳ４０３（図１４）において生成された通知内容を示すメッセージを、当該取得した宛先へ送信させる。

これにより、Ｓ４０２で生成されたメッセージがＳ４０２で通知対象者として決定された加害者に通知される。つまり、対象ユーザが抱えている対人ストレスの原因である加害者に、当該加害者が原因で当該対人ストレスの種類のストレスを抱えている被害者が存在することが通知される。これにより、当該対人ストレスの種類のストレスを他者に与えるような行動を控える必要があることを、当該加害者に気付かせることができる。

また、Ｓ４０３で生成されたメッセージがＳ４０３で通知対象者として決定された接触ユーザＩＤで識別されるユーザに通知される。つまり、接触ユーザＩＤで識別されるユーザに、対象ユーザがＳ３００における推定の結果に含まれる種類のストレスを抱えていることが通知される。これにより、当該通知された種類のストレスの原因となる行動を控えるよう対象ユーザに忠告する必要があることを、当該接触ユーザＩＤで識別されるユーザに気付かせることができる。

次に、通知部１３は、対象ユーザ及び通知対象者への通知の履歴を示すデータを通知履歴記憶部１５３に記憶する（Ｓ５０３）。

以下、Ｓ５０３について詳述する。図１６は、通知履歴記憶部１５３（図２）に記憶さたデータの一例を示す図である。Ｓ５０３において、通知部１３は、図１６に示すように、通知履歴記憶部１５３に、Ｓ５０１で対象ユーザに前記推定の結果の通知を行った日付（以降、通知日付、例：「２０１６／７／３０」）及び時刻（以降、通知時刻、例：「０：００」）と、Ｓ５０１及びＳ５０２で行った通知の内容を表す通知履歴データと、緩和情報と、人間関係情報と、を対応付けて記憶する。

通知履歴データには、対象ユーザのユーザＩＤ（以降、対象ユーザＩＤ、例：「Ｃ」）と、Ｓ３０１（図８）において把握された当該対象ユーザのストレスレベルの増加に影響を及ぼした生体データの検出時点を示す日付（以降、検出日付、例：「２０１６／７／２９」）及び時刻（以降、検出時刻、例：「１１：００」）と、Ｓ３００における推定の結果に含まれるストレスの種類（例：「パワハラ」）及び加害者のユーザＩＤ（以降、加害者ＩＤ、例：「Ａ」）と、が含まれる。

また、通知履歴データには、Ｓ４００（図７）において決定した通知対象者のユーザＩＤ（以降、通信対象者ＩＤ）及びＳ５０２における通知の種類（以降、通知種類、例：「匿名通知」）が含まれる。

例えば、Ｓ５０２において、通知部１３は、Ｓ４０２（図１４）で生成された、匿名の被害者が存在することを示すメッセージを、Ｓ４０２で通知対象者として決定された加害者に通知したとする。この場合、Ｓ５０３において、通知部１３は、匿名の被害者が存在することを加害者に通知したことを示す通知種類「匿名通知」を記憶する。

一方、Ｓ５０２において、通知部１３は、Ｓ４０３（図１４）で生成されたメッセージを、Ｓ４０３で通知対象者として決定された、対象ユーザに予め対応付けられた第三者に通知したとする。この場合、Ｓ５０３において、通知部１３は、第三者にメッセージを通知したことを示す通知種類「第三者通知」を記憶する。

緩和情報は、当該緩和情報に対応付けられている通知履歴データに含まれている対象ユーザＩＤによって識別される対象ユーザが、当該通知履歴データに含まれている種別のストレスを緩和させたか否かを示す情報である。緩和情報は、後述する段階通知処理において用いられる。

具体的には、Ｓ５０３において、通知部１３は、緩和情報の初期値として、対象ユーザが抱えているストレスが緩和していないことを示す緩和情報「未緩和」を通知履歴記憶部１５３（図１６）に記憶する（例：図１６における第２行目乃至第５行目のデータ）。

人間関係情報は、当該人間関係情報に対応付けられている通知履歴データに含まれている対象ユーザＩＤによって識別される対象ユーザと、当該通知履歴データに含まれている加害者ＩＤによって識別される加害者と、の人間関係を判断したか否かを示す情報である。人間関係情報は、後述する関係判断処理において用いられる。

具体的には、Ｓ５０３において、通知部１３は、人間関係情報の初期値として、対象ユーザと加害者との人間関係を判断していないことを示す人間関係情報「未判断」を通知履歴記憶部１５３（図１６）に記憶する（例：図１６における第２行目乃至第５行目のデータ）。

Ｓ５０３の後、通知部１３は、警告通知処理を行う（Ｓ６００）。警告通知処理とは、Ｓ３００における推定で用いられたライフログデータが表す対象ユーザの行動に参加したＳ３００で推定された加害者とは異なる参加者の少なくとも一部が、Ｓ３００で推定された種類のストレスを抱える虞があることを示す警告を当該加害者に通知する処理である。

（警告通知処理）
以下、Ｓ６００の警告通知処理について詳述する。図１７は、警告通知処理の動作を示すフローチャートである。図１７に示すように、通知部１３は、警告通知処理を開始すると、先ず、Ｓ３００における推定の結果に加害者が含まれているか否かを判断する（Ｓ６０１）。

通知部１３は、Ｓ６０１において加害者が含まれていないと判断した場合（Ｓ６０１；ＮＯ）、前記警告を通知する対象の加害者が存在しないので、警告通知処理を終了する。

一方、通知部１３は、Ｓ６０１において加害者が含まれていると判断した場合（Ｓ６０１；ＹＥＳ）、Ｓ３０１で取得されたライフログデータを用いて、当該ライフログデータが表す対象ユーザの行動（第１の行動）に参加した当該加害者とは異なる参加者を特定する（Ｓ６０２）。

以下、Ｓ６０２について詳述する。Ｓ６０２において、通知部１３は、公知の声紋認識処理を実行することにより、記憶部１５に記憶されているユーザ音声データの中で、Ｓ３０１で取得されたライフログデータに含まれる音声データに含まれている声紋と一致する声紋のユーザ音声データが存在するか否かを判定する。

通知部１３は、一致する声紋のユーザ音声データが存在すると判定した場合、記憶部１５から、当該ユーザ音声データに対応付けられたユーザＩＤのうち、当該加害者のユーザＩＤとは異なるユーザＩＤを取得する。これにより、通知部１３は、当該取得したユーザＩＤによって識別されるユーザを、対象ユーザの行動に参加した当該加害者とは異なる参加者として特定する。一方、通知部１３は、一致する声紋のユーザ音声データが存在しないと判定した場合、又は、前記異なるユーザＩＤを取得できなかった場合、対象ユーザの行動に参加した当該加害者とは異なる参加者を特定しない。

Ｓ６０２において、通知部１３は、対象ユーザの行動に参加した当該加害者とは異なる参加者を特定したとする（Ｓ６０２；ＹＥＳ）。この場合、通知部１３は、当該特定した参加者の当該行動時に対応するストレスレベルの中で、所定条件を満たすストレスレベルの総和が所定の第３の閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ６０３）。

以下、Ｓ６０３について詳述する。Ｓ６０３において、通知部１３は、先ず、ライフログ記憶部１５２（図６）から、Ｓ３０１で取得されたライフログデータ（例：「音声データＡ１」）に対応付けられた日付（例：「２０１６／８／２」）及び時間帯（例：「１０：００−１２：００」）を取得する。これにより、通知部１３は、当該取得した日付及び時間帯が示す期間（例：「２０１６／８／２ １０：００−１２：００」）を、当該ライフログデータが表す対象ユーザの行動が行われた期間（以降、行動期間）として把握する。

そして、通知部１３は、Ｓ６０２で特定した各参加者の当該把握した行動期間におけるストレスレベルの時系列変化を表すストレスデータ（以降、参加者ストレスデータ）を生成部１１に生成させる。具体的には、通知部１３は、生成部１１に、Ｓ１００（図７）と同様にして、生体データ記憶部１５１（図４）において、Ｓ６０２で特定した各参加者のユーザＩＤと前記把握した行動期間に含まれる日付及び時刻とに対応付けられた生体データを用いて、各参加者の参加者ストレスデータを生成させる。

次に、通知部１３は、当該生成された各参加者の参加者ストレスデータに含まれているストレスレベルの中で、所定の条件を満たすストレスレベルを取得する。本実施形態では、所定の条件を満たすストレスレベルとは、各参加者の参加者ストレスデータに含まれている最大値のストレスレベルであるとする。つまり、通知部１３は、当該各参加者の参加者ストレスデータから、ストレスレベルの最大値をそれぞれ取得する。そして、通知部１３は、取得した所定の条件を満たすストレスレベルの総和が第３の閾値を超えているか否かを判定する。

尚、所定の条件を満たすストレスレベルは、これに限らず、例えば、各参加者の参加者ストレスデータに含まれている、前記検出時点に最も近い生体データを用いて生成されたストレスレベル等であってもよい。また、所定の条件を満たすストレスレベルは、各参加者の参加者ストレスデータに含まれている最大値のストレスレベルの中で、大きいものから順に所定数のストレスレベルを取得するようにしてもよい。

Ｓ６０３において、通知部１３は、前記総和が第３の閾値を超えていると判定したとする（Ｓ６０３；ＹＥＳ）。この場合、通知部１３は、Ｓ３００における推定の結果に含まれている加害者が原因で、Ｓ３０１で取得されたライフログデータが表す対象ユーザの行動の参加者の少なくとも一部が、当該推定の結果に含まれる対人ストレスの種類の対人ストレスを抱える虞があることを示す警告を当該加害者へ通知する（Ｓ６０４）。

例えば、Ｓ６０４において、通知部１３は、Ｓ３００における推定の結果に含まれている対人ストレスの種類及びＳ６０３で把握した行動期間（例：「２０１６／８／２ １０：００−１２：００」）を用いる等して、前記警告を示すメッセージ（例：「あなたが原因で２０１６／８／２ １０：００−１２：００の行動の参加者の少なくとも一部が、パワハラのストレスを抱える虞があります。」）を生成する。そして、通知部１３は、Ｓ５０２（図１５）と同様にして、当該生成した警告を示すメッセージを当該加害者へ通知する。

Ｓ３０１で取得されたライフログデータが表す対象ユーザの行動に参加した加害者とは異なる参加者の当該行動時に対応するストレスレベルの中で、所定条件を満たすストレスレベルの総和が第３の閾値を超えているとする。この場合、当該所定条件を満たすストレスレベルの参加者は、加害者と共に当該行動と同様の行動に参加することを繰り返すうちに、前記推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを何れ抱えるようになる虞があると考えられる。

しかし、本態様によれば、このような場合に、加害者が原因で前記行動の参加者の少なくとも一部が、前記推定の結果に含まれる対人ストレスの種類の対人ストレスを抱える虞があることが当該加害者に通知される。これにより、当該加害者が参加している行動の参加者が前記推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを抱えることにならないよう、前記行動時に加害者が行った行動を控える必要があることを、事前に当該加害者に気付かせることができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、Ｓ３００（図７）の原因推定処理において対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスであると推定された場合、Ｓ５０２（図１５）において、Ｓ４０２（図１４）で生成した匿名の被害者が存在することを示すメッセージをＳ４０２で通知対象者として決定された加害者に通知していた。しかし、通知部１３が、図１８に示す段階通知処理を実行することによって、対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスであると推定された場合の通知方法を段階的に変更してもよい。図１８は、段階通知処理の動作を示すフローチャートである。

具体的には、通知部１３は、夜間の所定時刻（例えば午前１時）等の所定のタイミングで、段階通知処理を開始する。図１８に示すように、通知部１３は、段階通知処理を開始すると、先ず、通知履歴記憶部１５３（図１６）から、緩和情報「未緩和」と対応付けられている通知履歴データであって、加害者ＩＤが含まれている通知履歴データ（例：図１６における第３行目乃至第５行目の通知履歴データ）を取得する（Ｓ７０１）。これにより、通知部１３は、対象ユーザが抱えている対人ストレスの緩和に寄与していないと考えられる、加害者に対する通知の履歴を表す通知履歴データを取得する。

そして、通知部１３は、当該取得した各通知履歴データを用いて、通知履歴記憶部１５３（図１６）において当該各通知履歴データと対応付けられている通知日付及び通知時刻が示す時点（以降、通知時点）以降における、当該各通知履歴データに含まれている対象ユーザＩＤで識別される対象ユーザのストレスデータ（以降、通知後ストレスデータ）を生成部１１に生成させる（Ｓ７０２）。

具体的には、Ｓ７０２において、通知部１３は、生成部１１に、Ｓ１００（図７）と同様、生体データ記憶部１５１（図４）において、各通知履歴データに含まれている対象ユーザＩＤと同じユーザＩＤと前記通知時点以降の日付及び時刻とに対応付けられている生体データを用いて、当該対象ユーザＩＤで識別される対象ユーザの通知後ストレスデータを生成させる。

そして、通知部１３は、Ｓ７０１で取得した各通知履歴データを対象にしてＳ７０３以降の処理を行う。以降、Ｓ７０３以降の処理の対象となる通知履歴データを対象通知履歴データと記載する。

具体的には、通知部１３は、対象通知履歴データに含まれている通知種類が「匿名通知」である場合（Ｓ７０３；「匿名通知」）、Ｓ７０２で当該対象通知履歴データを用いて生成させた通知後ストレスデータに含まれている、前記通知時点から第１の所定の時間が経過した第１の時点までのストレスレベルの中で、第１の閾値よりも低下したストレスレベルが存在するか否かを判定する（Ｓ７１１）。

これにより、通知部１３は、Ｓ５０１（図１５）においてＳ３００における推定の結果を対象ユーザ（第１のユーザ）に通知し、且つ、Ｓ５０２（図１５）においてＳ４０２（図１４）で決定された通知内容を加害者へ通知した時点から第１の所定時間が経過した第１の時点において、対象ユーザのストレスレベルが第１の閾値よりも低下していたか否かを判定する。

Ｓ７１１において、通知部１３は、第１の閾値よりも低下したストレスレベルが存在しないと判定した場合（Ｓ７１１；ＮＯ）、第１の時点において対象ユーザのストレスレベルが第１の閾値よりも低下していなかったと判定する。この場合、通知部１３は、前回通知した匿名の被害者が対象ユーザであることを加害者に通知する（Ｓ７１２）。

具体的には、Ｓ７１２において、通知部１３は、記憶部１５において、対象通知履歴データに含まれている対象ユーザＩＤと同じユーザＩＤに対応付けられているプロファイルデータから対象ユーザの氏名等を取得する。そして、通知部１３は、前回通知した匿名の被害者が、当該取得した氏名等で表される対象ユーザであることを示すメッセージ（例：「前回通知した被害者は、Ｄさんです。」）を生成する。そして、通知部１３は、Ｓ５０２（図１５）と同様にして、当該生成したメッセージを、当該対象通知履歴データに含まれている加害者ＩＤで識別される加害者に通知する。

これにより、Ｓ３００における推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを対象ユーザに与えるような行動を控える必要があることを、当該加害者に気付かせることができる。

そして、通知部１３は、通知履歴記憶部１５３（図１６）において、対象通知履歴データに含まれている通知種類を、被害者名を通知したことを示す「被害者名通知」に更新する（Ｓ７１３、例：図１６における第４行目のデータ）。これにより、通知部１３は、当該対象通知履歴データを対象としたＳ７０３以降の処理を終了する。

一方、通知部１３は、対象通知履歴データに含まれている通知種類が「被害者名通知」である場合（Ｓ７０３；「被害者名通知」）、Ｓ７１１と同様にして、Ｓ７０２で当該対象通知履歴データを用いて生成させた通知後ストレスデータに含まれている、第１の時点から第２の所定の時間が経過した第２の時点までのストレスレベルの中で、第１の閾値よりも低下したストレスレベルが存在するか否かを判定する（Ｓ７２１）。これにより、通知部１３は、第１の時点から第２の所定時間が経過した第２の時点において、対象ユーザ（第１のユーザ）のストレスレベルが第１の閾値よりも低下していたか否かを判定する。

Ｓ７２１において、通知部１３は、第１の閾値よりも低下しているストレスレベルが存在しないと判定した場合（Ｓ７２１；ＮＯ）、第２の時点において対象ユーザのストレスレベルが第１の閾値よりも低下していなかったと判定する。この場合、通知部１３は、当該加害者が原因で、Ｓ３００における推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを対象ユーザが抱えていることを、当該加害者に予め対応付けられた第三者に通知する（Ｓ７２２）。

具体的には、Ｓ７２２において、通知部１３は、記憶部１５において、対象通知履歴データに含まれている対象ユーザＩＤと同じユーザＩＤに対応付けられているプロファイルデータから対象ユーザの氏名等を取得する。同様に、通知部１３は、記憶部１５において、対象通知履歴データに含まれている加害者ユーザＩＤと同じユーザＩＤに対応付けられているプロファイルデータから加害者の氏名等を取得する。そして、通知部１３は、当該取得した加害者の氏名等で表される加害者が原因で、当該取得した対象ユーザの氏名等で表される対象ユーザが、Ｓ３００における推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを抱えていることを示すメッセージ（例：「Ａさんが原因で、Ｄさんがパワハラのストレスを抱えています。」）を生成する。

そして、通知部１３は、Ｓ４０３（図１５）と同様にして、記憶部１５から、対象通知履歴データに含まれている加害者ユーザＩＤと同じユーザＩＤに対応付けられている接触ユーザＩＤを取得する。通知部１３は、当該取得した接触ユーザＩＤのうち、加害者ユーザＩＤとは異なる接触ユーザＩＤで識別されるユーザを、加害者に予め対応付けられた第三者として把握する。そして、通知部１３は、Ｓ５０２（図１５）と同様にして、当該生成したメッセージを当該第三者に通知する。

これにより、Ｓ３００（図７）における推定の結果に含まれる種類の対人ストレスを対象ユーザに与える行動を控えるよう加害者に忠告する必要があることを、当該加害者に予め対応付けられた第三者に気付かせることができる。

そして、通知部１３は、通知履歴記憶部１５３（図１６）において、当該対象通知履歴データに含まれている通知種類を、第三者に通知を行ったことを示す「第三者通知」に更新する（Ｓ７２３、例：図１６における第３行目のデータ）。これにより、通知部１３は、当該対象通知履歴データを対象としたＳ７０３以降の処理を終了する。

また、通知部１３は、Ｓ７０３において、対象通知履歴データに含まれている通知種類が「第三者通知」であると判断した場合（Ｓ７０３；「第三者通知」）、Ｓ７１１やＳ７２１と同様にして、Ｓ７０２で当該対象通知履歴データを用いて生成させた通知後ストレスデータに含まれている、第２の時点から現時点までのストレスレベルの中で、第１の閾値よりも低下したストレスレベルが存在するか否かを判定する（Ｓ７３１）。これにより、通知部１３は、現時点において、対象ユーザのストレスレベルが第１の閾値よりも低下しているか否かを判定する。

Ｓ７３１において、通知部１３は、第１の閾値よりも低下しているストレスレベルが存在しないと判定した場合（Ｓ７３１；ＮＯ）、現時点において、対象ユーザのストレスレベルが第１の閾値よりも低下していないと判定する。この場合、通知部１３は、Ｓ７２２と同様、当該加害者が原因で、Ｓ３００における推定の結果に含まれる対人ストレスの種類のストレスを対象ユーザが抱えていることを、当該加害者に予め対応付けられた第三者に再通知する（Ｓ７３２）。これにより、通知部１３は、当該対象通知履歴データを用いたＳ７０３以降の処理を終了する。この場合、Ｓ３００（図７）における推定の結果に含まれる種類の対人ストレスを対象ユーザに与える行動を控えるよう加害者に忠告する必要があることを、当該加害者に予め対応付けられた第三者に再び気付かせることができる。

一方、Ｓ７１１、Ｓ７２１及びＳ７３１において、通知部１３は、第１の閾値よりも低下しているストレスレベルが存在すると判定したとする（Ｓ７１１；ＹＥＳ、Ｓ７２１；ＹＥＳ、Ｓ７３１；ＹＥＳ）。これらの場合、通知部１３は、対象ユーザのストレスレベルは既に第１の閾値よりも低下していると判定し、対象ユーザの抱えているストレスは既に緩和したと判定する。これらの場合、通知部１３は、通知履歴記憶部１５３（図１６）において、対象通知履歴データに対応付けられている緩和情報を、対象ユーザが抱えているストレスが緩和したことを示す「緩和」に更新する（Ｓ７４１）。これにより、通知部１３は、当該対象通知履歴データを対象としたＳ７０３以降の処理を終了する。

通知部１３は、Ｓ７０１で取得した各通知履歴データを対象としたＳ７０３以降の処理を終了すると、段階通知処理を終了する。

（第３の実施形態）
第１及び第２の実施形態に示した構成において、通知部１３が、更に、図１９に示す関係判断処理を実行することによって、Ｓ３００（図７）の原因推定処理において対人ストレスを抱えていると推定された対象ユーザと当該対人ストレスの原因であると推定された加害者とが互いに険悪な関係にあるか否かを判断するようにしてもよい。図１９は、関係判断処理の動作を示すフローチャートである。

具体的には、通知部１３は、夜間の所定時刻（例えば午前２時）等の所定のタイミングで関係判断処理を開始する。図１９に示すように、通知部１３は、関係判断処理を開始すると、通知部１３は、先ず、通知履歴記憶部１５３（図１６）から、人間関係情報「未判断」と対応付けられている通知履歴データであって、加害者ＩＤが含まれている通知履歴データ（例：図１６における第３行目乃至第５行目の通知履歴データ）を取得する（Ｓ８０１）。これにより、通知部１３は、対人ストレスを抱えている対象ユーザとの人間関係が判断されていない加害者への通知の履歴を表す通知履歴データを取得する。

そして、通知部１３は、Ｓ８０１で取得した各通知履歴データを対象にしてＳ８０２以降の処理を行う。以降、Ｓ８０２以降の処理の対象となる通知履歴データを対象通知履歴データと記載する。

具体的には、通知部１３は、先ず、対象通知履歴データを用いて、Ｓ２００（図７）で第１の閾値を超えていると判定された対象ユーザのストレスレベルの算出に用いられた生体データの検出時点を把握する。そして、通知部１３は、当該把握した検出時点に対応する時点における加害者のストレスレベルを生成部１１に生成させる（Ｓ８０２）。これにより、通知部１３は、当該対象ユーザのストレスレベルの増加に影響を与えたと考えられる時点における当該加害者のストレスレベルを生成部１１に生成させる。

以下、Ｓ８０２について詳述する。Ｓ８０２において、通知部１３は、先ず、対象通知履歴データ（図１６）に含まれている対象ユーザＩＤ、検出日付、検出時刻、及び加害者ＩＤを取得する。これにより、通知部１３は、当該検出日付及び検出時刻が示す時点を、Ｓ２００（図７）で第１の閾値を超えていると判定された、当該対象ユーザＩＤで識別される対象ユーザのストレスレベルの算出に用いられた生体データの検出時点として把握する。

そして、通知部１３は、生体データ記憶部１５１（図４）から、当該加害者ＩＤと同じユーザＩＤに対応付けられている生体データの中で、当該把握した検出時点に最も近い時点の生体データを取得する。そして、通知部１３は、生成部１１に、Ｓ１００（図７）と同様の算出方法で、当該取得した生体データを用いて当該加害者ＩＤで識別される加害者のストレスレベルを算出させる。これにより、通知部１３は、前記検出時点に対応する時点における当該加害者のストレスレベルを生成部１１に算出させる。

尚、Ｓ８０２における前記検出時点に対応する時点における加害者のストレスレベルの算出方法はこれに限らない。例えば、通知部１３は、ライフログ記憶部１５２（図６）において、対象ユーザＩＤと同じユーザＩＤに対応付けられている日付及び時間帯のうち、前記検出時点を含む日付及び時間帯を、前記検出時点に対応する時点として把握してもよい。これに合わせて、通知部１３は、生体データ記憶部１５１（図４）から、加害者ＩＤと同じユーザＩＤに対応付けられている生体データの中で、当該取得した日付及び時間帯に含まれる日付及び時刻に対応付けられた生体データを取得してもよい。そして、通知部１３は、生成部１１によって、当該取得した生体データを用いて加害者ＩＤで識別される加害者のストレスレベルを算出させてもよい。

次に、通知部１３は、Ｓ８０２で生成した加害者のストレスレベルが、第１の閾値を超えているか否かを判定する（Ｓ８０３）。これにより、通知部１３は、前記検出時点に対応する時点における当該加害者のストレスレベルが第１の閾値を超えているか否かを判定する。

Ｓ８０３において、通知部１３は、Ｓ８０２で生成した加害者のストレスレベルが、第１の閾値を超えていると判定したとする（Ｓ８０３；ＹＥＳ）。この場合、通知部１３は、加害者が対象ユーザに対人ストレスを与えているが、当該加害者もストレスを抱えていると判断する。この場合、通知部１３は、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあると判断し、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることを、対象ユーザ及び加害者のそれぞれに予め対応付けられた第三者へ通知する（Ｓ８０４）。

具体的には、Ｓ８０４において、通知部１３は、記憶部１５において対象ユーザ及び加害者のユーザＩＤに対応付けられているプロファイルデータから対象ユーザ及び加害者の氏名を取得する等して、対象ユーザと加害者とが互いに険悪関係にあることを示すメッセージ（例：「ＤさんとＡさんは、互いに険悪な関係です。」）を生成する。そして、通知部１３は、Ｓ７２２（図１８）と同様にして、対象ユーザ及び加害者のそれぞれに予め対応付けられた第三者を把握し、当該把握した第三者へ上記の生成したメッセージを通知する。

対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にある場合、対象ユーザと加害者とが接触すると、対象ユーザ及び加害者のストレスレベルは増大すると考えらえれる。本態様によれば、対象ユーザ及び加害者の前記検出時点に対応する時点のストレスレベルが第１の閾値を超えている場合、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることが、対象ユーザ及び加害者のそれぞれに予め対応付けられた第三者に通知される。これにより、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることを適切に判断し、当該判断の結果を、当該通知を受けた第三者に気付かせることができる。

次に、通知部１３は、通知履歴記憶部１５３（図１６）において、対象通知履歴データに対応付けられている人間関係情報を、対象ユーザと加害者との人間関係を判断したことを示す人間関係情報「判断済」に更新する（Ｓ８０５）。

更に、通知部１３は、Ｓ８０４における判断結果、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることを、人間マップ記憶部１５４（図２）に記憶する（Ｓ８０６）。これにより、通知部１３は、当該対象通知履歴データを対象としたＳ８０２以降の処理を終了する。

以下、Ｓ８０６について詳述する。図２０は、人間マップ記憶部１５４に記憶されたデータの一例を示す図である。具体的には、図２０に示すように、人間マップ記憶部１５４には、複数のユーザＩＤで識別される複数のユーザの人間関係を判断した日付（以降、判断日）と、当該複数のユーザＩＤと、当該複数のユーザ間の人間関係を示す関係情報（例：「険悪」）と、が対応付けて記憶される。

具体的には、Ｓ８０６において、通知部１３は、対象通知履歴データに含まれている対象ユーザＩＤ及び加害者ＩＤを複数のユーザＩＤ（例：「Ｄ、Ａ」）とし、Ｓ８０４において当該複数のユーザＩＤで識別される対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることを判断した判断日（例：「２０１６／８／２」）と、当該複数のユーザＩＤ（例：「Ｄ、Ａ」）と、当該対象ユーザと当該加害者とが互いに険悪な関係にあることを示す関係情報「険悪」と、を対応付けて人間マップ記憶部１５４に記憶する。

本態様によれば、対象ユーザ及び加害者の前記検出時点に対応する時点におけるストレスレベルが第１の閾値を超えている場合、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることが、人間マップ記憶部１５４に記憶される。これにより、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にあることを適切に判断し、当該判断の結果を、人間マップ記憶部１５４に記憶されているデータを参照したユーザに気付かせることができる。

一方、Ｓ８０３において、通知部１３は、Ｓ８０２で生成した加害者のストレスレベルが、第１の閾値を超えていないと判定したとする（Ｓ８０３；ＮＯ）。この場合、通知部１３は、加害者がストレスを抱えていない状態で対象ユーザに対人ストレスを与えていると判断し、対象ユーザと加害者とが互いに険悪な関係にはなっていないと判断する。

この場合、通知部１３は、通知履歴記憶部１５３（図１６）において、対象通知履歴データに対応付けられている人間関係情報を、対象ユーザと加害者との人間関係を判断したことを示す人間関係情報「判断済」に更新する（Ｓ８０７）。これにより、通知部１３は、当該対象通知履歴データを対象としたＳ８０２以降の処理を終了する。

通知部１３は、Ｓ８０１で取得した各通知履歴データを対象としたＳ８０２以降の処理を終了すると、関係判断処理を終了する。

尚、上記第１乃至第３の実施形態は、本開示に係る実施形態の例示に過ぎず、本開示を上記第１乃至第３の実施形態に限定する趣旨ではない。例えば、以下に示す変形実施形態であってもよい。

（第１の変形実施形態）
第１乃至第３の実施形態では、ライフログデータに、ユーザが行動しているときの音声を表す音声データのみが含まれるものとして説明した。しかし、これに限らず、ライフログデータに、ユーザが行動しているときの様子を表す画像データが含まれていてもよい。

この場合、記憶部１５に、各ユーザのユーザＩＤと各ユーザの顔を表す画像データ（以降、ユーザ画像データ）とを予め対応付けて記憶してもよい。そして、Ｓ３０４、Ｓ３０６及びＳ３０８（図８）において、推定部１２が、ストレスの原因となる加害者を推定するときに、公知の画像認識処理を行うことで、ライフログデータに含まれている画像データから人物の顔を表す画像を認識するようにしてもよい。そして、推定部１２が、記憶部１５から、当該認識した人物の顔を表す画像と特徴量が略一致する画像を表すユーザ画像データに対応付けられたユーザＩＤのうち、対象ユーザのユーザＩＤとは異なるユーザＩＤを取得するようにしてもよい。そして、推定部１２が、当該取得したユーザＩＤによって識別されるユーザをストレスの原因となる加害者として推定するようにしてもよい。

また、この場合、Ｓ４０５（図１４）において、通知部１３は、Ｓ３０１で取得したライフログデータに含まれている音声データから認識した対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の感情を示すか否かを判定することに代えて、当該ライフログデータに含まれている画像データから認識した対象ユーザの表情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の表情を示すか否かを判定するようにしてもよい。

具体的には、当該Ｓ４０５において、通知部１３は、公知の画像認識処理を実行することにより、Ｓ３０１で取得したライフログデータに含まれている画像データから対象ユーザの顔を表す画像を認識するようにしてもよい。そして、通知部１３は、公知の画像認識処理を実行することにより、当該認識した画像が表す対象ユーザの表情を表す特徴量が、怒り及び悲しみの表情を表す特徴量よりも、喜び及び楽しみの表情を表す特徴量に近い場合に、対象ユーザの表情がストレスを抱えていない表情であると判定するようにしてもよい。尚、当該Ｓ４０５の実現方法は、これに限らず、他の方法で実現してもよい。

この場合、当該Ｓ４０５において、通知部１３は、対象ユーザの表情がストレスを抱えていないことを表す表情であると判定したとき（Ｓ４０５；ＹＥＳ）、Ｓ５００の通知処理（図７）を行わない。当該Ｓ４０５において、対象ユーザの表情がストレスを抱えていないことを表す表情であると判定された場合、対象ユーザはストレスを抱えていないと考えられるので、Ｓ３００（図７）における推定の結果及びＳ４０２又はＳ４０３で決定された通知内容の通知を行う必要はないと考えられる。本態様によれば、このような場合に不要に当該通知を行うことを回避することができる。

（第２の変形実施形態）
ストレスマネジメントシステム１００に監視装置３を備えないようにし、生体データ検出部４及びライフログ検出部５（図２）を、生体センサを備えたスマートフォン２２のみによって構成してもよい。

（第３の変形実施形態）
記憶部１５（図２）が有する記憶領域をスケジュール記憶部１５５として使用しないようにし、Ｓ３０７及びＳ３０８（図８）を省略してもよい。

（第４の変形実施形態）
カードリーダ３３（図１）と同様の機能を有するカードリーダが、個人識別カード２３（図１）に内蔵されていてもよい。この場合、当該個人識別カードを有するユーザに、個人識別カード２３を有する他のユーザが接近した場合に、当該個人識別カードに内蔵されたカードリーダが、当該他のユーザの個人識別カード２３内のメモリチップに記憶されているプロファイルデータを取得してもよい。そして、当該カードリーダが、当該取得したプロファイルデータに含まれる所定の情報（例えば、ユーザＩＤ）をサーバ１へ送信するようにしてもよい。

例えば、前記カードリーダを内蔵した個人識別カードを有するユーザが、対人ストレスを抱えているとする。この場合、当該ユーザに個人識別カード２３を有する当該対人ストレスの加害者が接近したときに、当該ユーザが加害者が接近したことに気付いていなくても、当該ユーザの個人識別カード内のメモリチップに記憶されているプロファイルデータに含まれるユーザＩＤと、加害者の個人識別カードから取得した加害者のユーザＩＤと、をサーバ１へ送信することができる。これにより、サーバ１では、当該ユーザと加害者とが近づいたことを把握することができる。

そこで、サーバ１では、Ｓ３００（図７）において当該ユーザが対人ストレスを抱えているユーザであると推定していた場合には、加害者が近づいたことを示すメッセージをＳ５０１（図７）と同様にして当該ユーザに送信するようにしてもよい。これにより、当該ユーザに加害者が近づいていることを気付かせるようにしてもよい。

（第５の変形実施形態）
Ｓ４０５（図１４）を省略してもよい。

（第６の変形実施形態）
Ｓ６００（図１５）を省略してもよい。

（第７の変形実施形態）
Ｓ４０４（図１４）を省略してもよい。

（第８の変形実施形態）
Ｓ４０２（図１４）において、通知部１３は、Ｓ３００の原因推定処理において対象ユーザの抱えているストレスが対人ストレスではないと推定されたと判断した場合（Ｓ４０１；ＮＯ）、Ｓ４０３及びＳ５００の通知処理（図７）を行わないようにしてもよい。

（第９の変形実施形態）
Ｓ３０４、Ｓ３０６、Ｓ３０８（図８）において、推定部１２がストレスの種類及びストレスの原因である加害者を推定しないようにしてもよい。これに合わせて、Ｓ４０２を省略してもよい。

本開示によれば、企業や学校等の団体の構成員が対人ストレスを抱え続けることを低減させる点で有用である。

１ サーバ
２ 携帯端末
３ 監視装置
４ 生体データ検出部
５ ライフログ検出部
９ ネットワーク
１０ 制御部
１１ 生成部
１２ 推定部
１３ 通知部
１５ 記憶部
１６ 表示部
１７ 入力部
１８ 通信部
２１ ウェアラブル端末
２２ スマートフォン
２３ 個人識別カード
３１ 収音マイク
３２ 監視カメラ
３３ カードリーダ
１００ ストレスマネジメントシステム
１５１ 生体データ記憶部
１５２ ライフログ記憶部
１５３ 通知履歴記憶部
１５４ 人間マップ記憶部
１５５ スケジュール記憶部

Claims (16)

1. ユーザの生体データを検出する第１のセンサと、
   ユーザと他者との会話を表す音声データを検出する第２のセンサと、
   制御部と、
   対人ストレスに関連する用語を記憶する記憶部と、
   を備え、
   前記制御部は、
   前記生体データを用いてユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成し、
   前記ストレスデータに含まれるストレスレベルが所定の第１の閾値を超えた場合に、ユーザがストレスを抱えている状態であると推定し、
   当該ストレスレベルの増加に影響を及ぼした前記生体データの検出時点に対応する前記音声データと、前記記憶部に記憶された前記対人ストレスに関連する前記用語を用いて、ユーザの前記ストレスが前記対人ストレスであるか否かを推定し、
   前記音声データを用いて当該対人ストレスの要因となっている加害者を推定し、
   前記推定の結果をユーザに通知し、
   前記推定の結果を用いて決定した通知内容を前記加害者に通知する、
   ストレスマネジメントシステム。
2. 前記制御部は、前記ストレスが前記対人ストレスであると推定された場合、前記加害者が原因でストレスを抱えている匿名の被害者が存在することを前記通知内容として決定する
   請求項１に記載のストレスマネジメントシステム。
3. 前記制御部は、前記ストレスが前記対人ストレスであると推定した場合、当該推定に用いた前記音声データを用いて、当該対人ストレスの種類を更に推定し、
   前記通知内容は、前記加害者が原因で前記推定の結果に含まれる前記対人ストレスの種類のストレスを、前記被害者が抱えていることを示す、
   請求項２に記載のストレスマネジメントシステム。
4. 前記制御部は、前記推定の結果を第１のユーザに通知し、且つ、前記通知内容を前記加害者へ通知した時点から第１の所定時間が経過した第１の時点において、前記第１のユーザのストレスレベルが前記第１の閾値よりも低下していなかった場合、前記被害者が前記第１のユーザであることを前記加害者に更に通知する
   請求項３に記載のストレスマネジメントシステム。
5. 前記制御部は、前記第１の時点から第２の所定時間が経過した第２の時点において、前記第１のユーザのストレスレベルが前記第１の閾値よりも低下していなかった場合、前記加害者が原因で前記推定の結果に含まれる前記対人ストレスの種類のストレスを前記第１のユーザが抱えていることを、前記加害者に予め対応付けられた第三者に更に通知する
   請求項４に記載のストレスマネジメントシステム。
6. 前記制御部は、前記検出時点に対応する時点の前記加害者のストレスレベルが前記第１の閾値を超えている場合、前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザと前記加害者とが互いに険悪な関係にあることを、前記対象ユーザ及び前記加害者のそれぞれに予め対応付けられた第三者に更に通知する
   請求項３に記載のストレスマネジメントシステム。
7. 複数のユーザ間の人間関係を記憶する人間マップ記憶部を更に備え、
   前記制御部は、前記検出時点に対応する時点の前記加害者のストレスレベルが前記第１の閾値を超えている場合、前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザと前記加害者とが互いに険悪な関係にあることを、前記人間マップ記憶部に記憶する
   請求項３に記載のストレスマネジメントシステム。
8. 前記制御部は、前記ストレスが前記対人ストレスであると推定されなかった場合、当該推定に用いた前記音声データを用いて当該ストレスの種類を更に推定し、
   前記ストレスが前記対人ストレスであると推定されなかった場合、前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザが、前記推定の結果に含まれる前記ストレスの種類のストレスを抱えていることを前記通知内容として決定し、前記対象ユーザに予め対応付けられた第三者に前記通知内容を通知する
   請求項１に記載のストレスマネジメントシステム。
9. 前記制御部は、前記ストレスが前記対人ストレスであるか否かの推定に用いた前記音声データを用いて当該ストレスの種類を更に推定し、
   前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザの前記第１の閾値を超えたときのストレスレベルが、前記推定の結果に含まれる前記ストレスの種類に予め対応付けられた第２の閾値を超えていない場合、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行わない
   請求項１に記載のストレスマネジメントシステム。
10. 前記制御部は、前記推定に用いた前記音声データが表す第１の行動に参加した参加者であって、前記推定の結果に含まれる前記加害者とは異なる参加者の前記第１の行動時に対応するストレスレベルの中で、所定条件を満たすストレスレベルの総和が所定の第３の閾値を超えている場合、当該加害者が原因で前記第１の行動の参加者の少なくとも一部が前記推定の結果に含まれる前記対人ストレスの種類の対人ストレスを抱える虞があることを前記加害者に更に通知する
    請求項３に記載のストレスマネジメントシステム。
11. 前記制御部は、前記推定に用いた前記音声データから認識した前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザの感情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の感情を示す場合、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行わない
    請求項１に記載のストレスマネジメントシステム。
12. 前記第２のセンサは、ユーザが行動している時の様子を表す画像データをさらに検出し、
    前記制御部は、前記画像データから認識した前記推定の結果を通知する対象の対象ユーザの表情が、ストレスを抱えていないことを表す所定の表情を示す場合、前記推定の結果及び前記通知内容の通知を行わない
    請求項１に記載のストレスマネジメントシステム。
13. 前記制御部は、
    前記音声データに基づいて、ユーザの会話の内容を表すテキストデータを生成し、
    前記テキストデータに基づいて、ユーザの前記対人ストレスの有無を推定する
    請求項１に記載のストレスマネジメントシステム。
14. 前記記憶部は、前記対人ストレスの種類と、前記対人ストレスに関連する前記用語と、を対応付けたテーブルを記憶し、
    前記制御部は、前記音声データと前記テーブルに基づいて、ユーザの前記対人ストレスの有無を推定する、
    請求項１に記載のストレスマネジメントシステム。
15. コンピュータが実行する方法であって、
    ユーザの生体データを検出し、
    ユーザと他者との会話を表す音声データを検出し、
    前記生体データを用いてユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成し、
    前記ストレスデータに含まれるストレスレベルが所定の第１の閾値を超えた場合に、ユーザがストレスを抱えている状態であると推定し、
    当該ストレスレベルの増加に影響を及ぼした前記生体データの検出時点に対応する前記音声データと対人ストレスに関連する用語を用いて、ユーザの前記ストレスが前記対人ストレスであるか否かを推定し、
    前記音声データを用いて当該対人ストレスの要因となっている加害者を推定し、
    前記推定の結果をユーザに通知し、
    前記推定の結果を用いて決定した通知内容を前記加害者に通知する
    ストレスマネジメント方法。
16. コンピュータを、
    第１のセンサにユーザの生体データを検出させ、
    第２のセンサにユーザと他者との会話を表す音声データを検出させ、
    前記生体データを用いてユーザのストレスレベルの時系列変化を示すストレスデータを生成し、
    前記ストレスデータに含まれるストレスレベルが所定の第１の閾値を超えた場合に、ユーザがストレスを抱えている状態であると推定し、
    当該ストレスレベルの増加に影響を及ぼした前記生体データの検出時点に対応する前記音声データと対人ストレスに関連する用語を用いて、ユーザの前記ストレスが前記対人ストレスであるか否かを推定し、
    前記音声データを用いて当該対人ストレスの要因となっている加害者を推定し、
    前記推定の結果をユーザに通知し、
    前記推定の結果を用いて決定した通知内容を前記加害者に通知するように機能させる
    コンピュータプログラム。

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