JP7388295B2 - 情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置に関する。

従来、組織の生産性の向上、または、組織の従業員の健康の維持の観点より、組織の従業員が、他の従業員との人間関係に起因し、どのようなストレスを受けているのかを把握することが望まれる。例えば、従業員が、他のいずれの従業員に起因し、どのようなストレスを受けているのかを把握すれば、人事部または健康管理部が、ストレスを受けた従業員に対して適切なサポートを実施することができる。

先行技術としては、例えば、ユーザのストレスレベルが閾値を超えた場合、ストレスレベルの増加に影響した生体データの検出時点に対応する、ユーザの行動履歴を表すデータを用いて、ユーザが抱えたストレスが対人ストレスであるか否かを推定するものがある。また、例えば、ユーザの内的状態を推定し、ユーザが対面している人物に関する対面人物情報を特定し、推定した内的状態と、特定した対面人物情報とを関連付ける技術がある。

特開２０１８－４５５４５号公報 特開２０２０－１０８３１号公報

しかしながら、従来技術では、ユーザがどのようなストレスを受けたのかを特定することは難しい。例えば、ユーザが受けたストレスが、ユーザが他ユーザ間の会話を聞いてしまったことに起因する、間接的なストレスであることを特定することは難しい。

１つの側面では、本発明は、ユーザが受けたストレスの種類を特定することを目的とする。

１つの実施態様によれば、第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出し、ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第１のユーザとは異なる第２のユーザに情報伝達した時点と、前記第１のユーザとは異なる第３のユーザが前記第１のユーザとは異なる第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定し、前記いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置が提案される。

一態様によれば、ユーザが受けたストレスの種類を特定することが可能になる。

図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、ストレス管理システム２００の一例を示す説明図である。 図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、行動情報テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、生体情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、ストレス有無判定テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、ストレス属性テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、直接的集計テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、間接的集計テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、端末装置２０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図１１は、検出装置２０４のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図１２は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図１３は、第１の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。 図１４は、ストレス管理システム２００の第１の動作例の流れを示す説明図である。 図１５は、ストレス管理システム２００の第１の動作例を示す説明図（その１）である。 図１６は、ストレス管理システム２００の第１の動作例を示す説明図（その２）である。 図１７は、ストレス管理システム２００の第１の動作例を示す説明図（その３）である。 図１８は、ストレス管理システム２００の第１の動作例を示す説明図（その４）である。 図１９は、検出処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２０は、記録処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２１は、判定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２２は、第２の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。 図２３は、ストレス管理システム２００の第２の動作例を示す説明図である。 図２４は、通知処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２５は、第３の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。 図２６は、第４の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。

以下に、図面を参照して、本発明にかかる情報処理プログラム、情報処理方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる情報処理方法の一実施例を示す説明図である。情報処理装置１００は、対象者が受けたストレスの種類を特定するためのコンピュータである。

対象者は、例えば、ストレスを受け得る人であり、どのようなストレスを受けているのかを調査する対象となる人である。対象者は、例えば、組織に属する人である。ストレスとは、例えば、外部の刺激により生じた心身の負担である。

ここで、組織においては、組織の生産性の向上、組織に属する人の組織に対する信頼性の向上、または、組織に属する人の健康の維持などが望まれる。このため、組織に属する人が、他の人との人間関係に起因し、どのようなストレスを受けているのかを把握することが望まれる。

例えば、人が、他のいずれの人に起因し、どのようなストレスを受けているのかを把握すれば、組織において、ストレスを受けた人に対してサポートを実施する管理者が、ストレスを受けた人に対して適切なサポートを実施することができる。管理者は、例えば、人事部または健康管理部に属する人である。管理者は、例えば、ストレスを受けた人の上司である人である。サポートは、例えば、ストレスコーピングを促すことである。

しかしながら、人が、どのようなストレスを受けたのかを特定することは難しい。例えば、人が、何らかのストレスを受けたことを検出したとしても、他のいずれの人に起因し、どのようなストレスを受けたのかを特定することは難しい。このため、組織において、管理者が、ストレスを受けた人に対して適切なサポートを実施することは難しい。

これに対し、人同士の会話量に基づき、人同士の関係性を推定し、いずれかの人が、他のいずれの人に起因したストレスを受けているのかを推定する手法が考えられる。この手法でも、人が、他のいずれの人に起因し、どのようなストレスを受けたのかを特定することは難しい。

例えば、人が、電子メールなどで、他の人に情報伝達したことに起因し、間接的なストレスを受ける場合が考えられる。具体的には、人は、悪印象を持つ他の人に情報伝達しようと考えた際に、間接的なストレスを受ける場合がある。この場合、上記手法では、人が受けたストレスが、人が他の人に情報伝達したことに起因する、間接的なストレスであることを特定することができない。

また、例えば、人が、他の人同士の会話を聞いてしまったことに起因し、間接的なストレスを受ける場合が考えられる。具体的には、人は、自身に無関係な話題であっても、他の人同士の口論などを聞いてしまうと、間接的なストレスを受ける場合がある。この場合、上記手法では、人が受けたストレスが、人が他の人同士の会話を聞いてしまったことに起因する、間接的なストレスであることを特定することができない。

そこで、本実施の形態では、対象者がストレスを受けた時点が、いずれの対象者からいずれの対象者へと情報伝達した時点に対応するのかに基づいて、対象者が受けたストレスの種類を特定することができる情報処理方法について説明する。

図１において、それぞれ異なる第１のユーザと、第２のユーザと、第３のユーザと、第４のユーザとが存在するとする。図１の例では、具体的には、第１のユーザとして、ユーザＡが存在する。第２のユーザとして、ユーザＢが存在する。第３のユーザとして、ユーザＣが存在する。第４のユーザとして、ユーザＤが存在する。

（１－１）情報処理装置１００は、第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出する。指標値は、例えば、第１のユーザの生体情報に基づき算出される。生体情報は、例えば、心拍情報である。心拍情報は、例えば、心拍間隔の大きさの時系列データである。条件は、例えば、指標値が閾値を超えたことである。情報処理装置１００は、例えば、ユーザＡが受けるストレスの強さを表す指標値が閾値を超えた時点を検出する。

（１－２）情報処理装置１００は、ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報を取得する。情報伝達は、例えば、会話のやり取り、メールの送受信、電話の受け答え、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）のやり取り、または、チャットのやり取りなどである。情報処理装置１００は、例えば、いずれのユーザ間でいつの時点に情報伝達したのかを特定可能にする情報を取得する。

（１－３）情報処理装置１００は、取得した情報に基づいて、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点と、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点との少なくともいずれかの時点を特定する。情報処理装置１００は、例えば、ケース１のように、ユーザＡがユーザＢに情報伝達した時点と、ケース２のように、ユーザＣがユーザＤに情報伝達した時点とを特定する。

（１－４）情報処理装置１００は、検出した時点が、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点と、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定する。情報処理装置１００は、例えば、検出した時点が、ユーザＡがユーザＢに情報伝達した時点と対応するか否かを判定する。情報処理装置１００は、例えば、検出した時点が、ユーザＣがユーザＤに情報伝達した時点と対応するか否かを判定する。

（１－５）情報処理装置１００は、検出した時点が、いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した時点において第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する。情報処理装置１００は、例えば、検出した時点が、ユーザＡがユーザＢに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、ユーザＡが受けたストレスの種類が、ユーザＢに起因する、間接的なストレスであると特定する。

また、情報処理装置１００は、例えば、検出した時点が、ユーザＣがユーザＤに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、ユーザＡが受けたストレスの種類が、ユーザＣに起因する、間接的なストレスであると特定する。これにより、情報処理装置１００は、第１のユーザがどのようなストレスを受けたのかを特定することができる。

情報処理装置１００は、例えば、第１のユーザがどのようなストレスを受けたのかを特定した結果を、自装置の利用者が参照可能に出力することができる。利用者は、例えば、ストレスを受けたユーザに対してサポートを実施する所定の管理者などである。管理者は、例えば、第１のユーザの上司、第１のユーザが属する組織の人事部に属する従業員、または、第１のユーザが属する組織の健康管理部に属する従業員などである。

管理者は、第１のユーザがどのようなストレスを受けたのかを特定した結果に基づいて、第１のユーザに対して適切なサポートを実施し、第１のユーザが受けるストレスの低減化を図ることができる。管理者は、具体的には、第１のユーザが、間接的なストレスを受けていれば、第１のユーザに、情動焦点型コーピングを促すことができ、第１のユーザの受けるストレスの低減化を図ることができる。情動焦点型コーピングは、例えば、ユーザが有する、ストレスの源に対する考え方または感じ方を変更することである。管理者は、第１のユーザの生産性の向上、第１のユーザの自身が属する組織に対する信頼性の向上、または、第１のユーザの健康の維持などを実現することができる。

ここでは、情報処理装置１００が、検出した時点が、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点と、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、検出した時点が、第１のユーザとは異なる第５のユーザが第１のユーザに情報伝達した時点と対応するか否かを判定する場合があってもよい。

この場合、情報処理装置１００は、検出した時点が、第５のユーザが第１のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定すると、第１のユーザが受けたストレスの種類が、直接的なストレスであると特定する。情報処理装置１００は、例えば、検出した時点が、ケース３のように、ユーザＥがユーザＡに情報伝達した時点と対応すると判定すると、ユーザＡが受けたストレスの種類が、直接的なストレスであると特定する。

ここでは、情報処理装置１００が、検出した時点が、いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、さらに、検出した時点が、いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、第１のユーザが受けたストレスの源を特定する場合があってもよい。

（ストレス管理システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した情報処理装置１００を適用した、ストレス管理システム２００の一例について説明する。

図２は、ストレス管理システム２００の一例を示す説明図である。図２において、ストレス管理システム２００は、情報処理装置１００と、行動情報収集装置２０１と、生体情報収集装置２０２と、１以上の端末装置２０３と、１以上の検出装置２０４とを含む。

ストレス管理システム２００において、情報処理装置１００と行動情報収集装置２０１とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

また、ストレス管理システム２００において、情報処理装置１００と生体情報収集装置２０２とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。また、ストレス管理システム２００において、行動情報収集装置２０１と端末装置２０３とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。また、ストレス管理システム２００において、生体情報収集装置２０２と検出装置２０４とは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。

情報処理装置１００は、対象者が受けるストレスを管理し、ストレスを受けた対象者に対してサポートを実施する管理者によって利用される。情報処理装置１００は、図４～図９に後述する各種テーブルを記憶する。

情報処理装置１００は、行動情報を取得する。行動情報は、対象者間で情報伝達した時点を特定可能にする情報である。行動情報は、例えば、いずれの対象者間で、いつの時点に情報伝達したのかを特定可能にする情報である。情報処理装置１００は、例えば、行動情報を、行動情報収集装置２０１から受信することにより取得する。情報処理装置１００は、行動情報を、図４に後述する行動情報テーブル４００を用いて記憶する。

情報処理装置１００は、生体情報を取得する。生体情報は、対象者が受けるストレスの強さを表すストレス値を算出可能にする情報である。生体情報は、例えば、対象者の心拍、脈拍、体温、または、発汗などの情報である。情報処理装置１００は、例えば、生体情報を、生体情報収集装置２０２から受信することにより取得する。情報処理装置１００は、生体情報を、図５に後述する生体情報テーブル５００を用いて記憶する。

情報処理装置１００は、取得した生体情報に基づいて、対象者が受けるストレスの強さを表すストレス値を算出し、対象者が一定以上に強いストレスを受けたか否かを判定する。情報処理装置１００は、対象者が一定以上に強いストレスを受けたか否かを判定した結果を、図６に後述するストレス有無判定テーブル６００を用いて記憶する。

情報処理装置１００は、対象者が一定以上に強いストレスを受けたと判定した場合、図４に後述する行動情報テーブル４００と、図６に後述するストレス有無判定テーブル６００とに基づいて、対象者が受けたストレスの種類および源を特定する。情報処理装置１００は、対象者が受けたストレスの種類および源を特定した結果を、図７に後述するストレス属性テーブル７００を用いて記憶する。種類は、直接的なストレス、または、間接的なストレスである。

情報処理装置１００は、対象者が直接的なストレスを受けた回数を、ストレスの源ごとに集計した結果を、図８に後述する直接的集計テーブル８００を用いて記憶する。情報処理装置１００は、対象者が間接的なストレスを受けた回数を、ストレスの源ごとに集計した結果を、図９に後述する間接的集計テーブル９００を用いて記憶する。

情報処理装置１００は、図８に後述する直接的集計テーブル８００と、図９に後述する間接的集計テーブル９００とに基づいて、対象者間のストレスの与え合いの関係を示す画面を生成し、管理者が参照可能に、ディスプレイに表示する。情報処理装置１００は、例えば、サーバ、または、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。

これにより、情報処理装置１００は、対象者間のストレスの与え合いの関係を、管理者に参照させることができる。管理者は、対象者間のストレスの与え合いの関係を把握し、それぞれの対象者に対して適切なサポートを実施し、それぞれの対象者が受けるストレスの低減化を図ることができる。

行動情報収集装置２０１は、対象者の行動情報を、端末装置２０３から収集し、情報処理装置１００に送信するコンピュータである。行動情報収集装置２０１は、例えば、サーバ、または、ＰＣなどである。生体情報収集装置２０２は、対象者の生体情報を、検出装置２０４から収集し、情報処理装置１００に送信するコンピュータである。生体情報収集装置２０２は、例えば、サーバ、または、ＰＣなどである。

端末装置２０３は、対象者によって利用されるコンピュータである。端末装置２０３は、例えば、対象者の行動情報を生成し、行動情報収集装置２０１に送信する。端末装置２０３は、具体的には、対象者の操作入力に基づき、対象者間の情報伝達を実現すると共に、いずれの対象者間でいつの時点に情報伝達したのかを特定可能にする行動情報を生成し、行動情報収集装置２０１に送信する。端末装置２０３は、例えば、ＰＣ、タブレット端末、または、スマートフォンなどである。

検出装置２０４は、対象者によって利用されるコンピュータである。検出装置２０４は、例えば、対象者の生体情報を取得し、生体情報収集装置２０２に送信する。検出装置２０４は、具体的には、対象者に装着され、対象者の生体情報を取得し、生体情報収集装置２０２に送信する。検出装置２０４は、スマートフォン、または、ウェアラブル端末などである。

ここでは、情報処理装置１００と、行動情報収集装置２０１とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、さらに、行動情報収集装置２０１としての機能を有する場合があってもよい。この場合、例えば、ストレス管理システム２００は、行動情報収集装置２０１を含まなくてもよい。

ここでは、情報処理装置１００と、生体情報収集装置２０２とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、さらに、生体情報収集装置２０２としての機能を有する場合があってもよい。この場合、例えば、ストレス管理システム２００は、生体情報収集装置２０２を含まなくてもよい。

ここでは、情報処理装置１００と、端末装置２０３とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、さらに、端末装置２０３としての機能を有する場合があってもよい。

ここでは、情報処理装置１００と、検出装置２０４とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、情報処理装置１００が、さらに、検出装置２０４としての機能を有する場合があってもよい。

ここでは、行動情報収集装置２０１と、端末装置２０３とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、行動情報収集装置２０１が、さらに、端末装置２０３としての機能を有する場合があってもよい。

ここでは、生体情報収集装置２０２と、検出装置２０４とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、生体情報収集装置２０２が、さらに、検出装置２０４としての機能を有する場合があってもよい。

ここでは、端末装置２０３と、検出装置２０４とが異なる装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、端末装置２０３が、さらに、検出装置２０４としての機能を有する場合があってもよい。

ここでは、検出装置２０４が、対象者によって利用されるコンピュータである場合について説明したが、これに限らない。例えば、検出装置２０４が、所定の場所に設けられたコンピュータである場合があってもよい。具体的には、検出装置２０４は、撮像装置を有し、対象者を撮像した画像に基づいて、対象者の生体情報を取得する場合があってもよい。

（情報処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。

図３は、情報処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。

記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、情報処理装置１００から着脱可能であってもよい。

情報処理装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、情報処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。

（行動情報テーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、行動情報テーブル４００の記憶内容の一例について説明する。行動情報テーブル４００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図４は、行動情報テーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、行動情報テーブル４００は、ユーザと、時刻と、アプリと、情報送受信と、Ｆｒｏｍと、Ｔｏとのフィールドを有する。行動情報テーブル４００は、時刻ごとに各フィールドに情報を設定することにより、行動情報がレコード４００－ａとして記憶される。ａは、任意の整数である。

ユーザのフィールドには、特定の対象者を識別する名称が設定される。時刻のフィールドには、上述した特定の対象者が、情報伝達に関わるアプリを用いた時点が設定される。アプリのフィールドには、上述した特定の対象者が用いた、情報伝達に関わるアプリを識別する名称が設定される。

情報送受信のフィールドには、上述したアプリに関して行われた情報伝達の種類が、送信であるか、または、受信であるかを識別する情報が設定される。情報送受信のフィールドには、上述したアプリに関して情報伝達が行われなかった場合、なしが設定される。

Ｆｒｏｍのフィールドには、上述したアプリに関して情報伝達が行われた際の送信側となった対象者を識別する名称が設定される。送信側となった対象者が、上述した特定の対象者であれば、Ｆｒｏｍのフィールドには、なしが設定される。Ｔｏのフィールドには、上述したアプリに関して情報伝達が行われた際の受信側となった対象者を識別する名称が設定される。受信側となった対象者が、上述した特定の対象者であれば、Ｔｏのフィールドには、なしが設定される。

行動情報テーブル４００は、例えば、アプリを用いず行われた情報伝達に関するレコードを記憶する場合があってもよい。この場合、アプリのフィールドには、なしが設定される。情報伝達は、例えば、会話である。この場合、ユーザのフィールドには、会話が行われた場所に居た対象者を識別する名称が設定される。また、Ｆｒｏｍのフィールドには、会話を行った話し手の対象者を識別する名称が設定され、Ｔｏのフィールドには、会話を行った聞き手の対象者を識別する名称が設定される。

（生体情報テーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、生体情報テーブル５００の記憶内容の一例について説明する。生体情報テーブル５００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図５は、生体情報テーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、生体情報テーブル５００は、ユーザと、時刻と、心拍とのフィールドを有する。生体情報テーブル５００は、時刻ごとに各フィールドに情報を設定することにより、生体情報がレコード５００－ｂとして記憶される。ｂは、任意の整数である。

ユーザのフィールドには、特定の対象者を識別する名称が設定される。時刻のフィールドには、上述した特定の対象者の生体情報を計測した時点が設定される。心拍のフィールドには、上述した特定の対象者の生体情報として、心拍間隔の大きさが設定される。心拍間隔の大きさは、例えば、ｍｓである。

（ストレス有無判定テーブル６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、ストレス有無判定テーブル６００の記憶内容の一例について説明する。ストレス有無判定テーブル６００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図６は、ストレス有無判定テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、ストレス有無判定テーブル６００は、ユーザと、時刻と、ＬＦ／ＨＦと、ストレスとのフィールドを有する。ストレス有無判定テーブル６００は、時刻ごとに各フィールドに情報を設定することにより、ストレス有無情報がレコード６００－ｃとして記憶される。ｃは、任意の整数である。

ユーザのフィールドには、特定の対象者を識別する名称が設定される。時刻のフィールドには、上述した特定の対象者のストレスの有無を判定した時点が設定される。ＬＦ／ＨＦのフィールドには、上述した特定の対象者のストレスの有無を判定する際に用いられる、上述した特定の対象者のストレスの強さを表すストレス値が設定される。ストレス値は、例えば、心拍変動の時間変化に関するＬＦ（Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）成分／ＨＦ（Ｈｉ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）成分である。ストレスのフィールドには、上述した特定の対象者のストレスの有無を示す情報が設定される。

（ストレス属性テーブル７００の記憶内容）
次に、図７を用いて、ストレス属性テーブル７００の記憶内容の一例について説明する。ストレス属性テーブル７００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図７は、ストレス属性テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、ストレス属性テーブル７００は、ユーザと、時刻と、作業と、Ｆｒｏｍと、Ｔｏと、ストレス源と、直接／間接とのフィールドを有する。ストレス属性テーブル７００は、対象者が受けたストレスごとに各フィールドに情報を設定することにより、ストレス種類情報がレコード７００－ｄとして記憶される。ｄは、任意の整数である。

ユーザのフィールドには、特定の対象者を識別する名称が設定される。時刻のフィールドには、上述した特定の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点が設定される。

作業のフィールドには、上述した特定の対象者が関連し、いずれかの対象者間で情報伝達が行われ、上述した特定の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた際に、上述した特定の対象者が行った作業の内容が設定される。上述した特定の対象者に関連する情報伝達は、例えば、上述した特定の対象者を含むいずれかの対象者間で行われた情報伝達、または、上述した特定の対象者が把握可能に、上述した特定の対象者を含まないいずれかの対象者間で行われた情報伝達などである。

Ｆｒｏｍのフィールドには、上述した特定の対象者が関連し、いずれかの対象者間で情報伝達が行われた際の送信側となった対象者を識別する名称が設定される。Ｔｏのフィールドには、上述した特定の対象者が関連し、いずれかの対象者間で情報伝達が行われた際の受信側となった対象者を識別する名称が設定される。

ストレス源のフィールドには、上述した特定の対象者が受けたストレスの源となる、いずれかの対象者を識別する名称が設定される。直接／間接のフィールドには、上述した特定の対象者が受けたストレスの種類が、直接的なストレスであるか、または、間接的なストレスであるかを示す情報が設定される。

（直接的集計テーブル８００の記憶内容）
次に、図８を用いて、直接的集計テーブル８００の記憶内容の一例について説明する。直接的集計テーブル８００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図８は、直接的集計テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８に示すように、直接的集計テーブル８００は、ストレスの源のユーザと、ストレスを受けたユーザと、回数とのフィールドを有する。直接的集計テーブル８００は、ストレスの源のユーザと、ストレスを受けたユーザとの組み合わせごとに各フィールドに情報を設定することにより、集計情報がレコード８００－ｅとして記憶される。ｅは、任意の整数である。

ストレスの源のユーザのフィールドには、ストレスの源の対象者を識別する名称が設定される。ストレスを受けたユーザのフィールドには、ストレスを受けた対象者を識別する名称が設定される。回数のフィールドには、上述したストレスの源の対象者から、上述したストレスを受けた対象者が、ストレスを受けた回数が設定される。

（間接的集計テーブル９００の記憶内容）
次に、図９を用いて、間接的集計テーブル９００の記憶内容の一例について説明する。間接的集計テーブル９００は、例えば、図３に示した情報処理装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図９は、間接的集計テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。図９に示すように、間接的集計テーブル９００は、ストレスの源のユーザと、ストレスを受けたユーザと、回数とのフィールドを有する。間接的集計テーブル９００は、ストレスの源のユーザと、ストレスを受けたユーザとの組み合わせごとに各フィールドに情報を設定することにより、情報処理情報がレコード９００－ｆとして記憶される。ｆは、任意の整数である。

ストレスの源のユーザのフィールドには、ストレスの源の対象者を識別する名称が設定される。ストレスを受けたユーザのフィールドには、ストレスを受けた対象者を識別する名称が設定される。回数のフィールドには、上述したストレスの源の対象者から、上述したストレスを受けた対象者が、ストレスを受けた回数が設定される。

（行動情報収集装置２０１のハードウェア構成例）
行動情報収集装置２０１のハードウェア構成例は、図３に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。

（生体情報収集装置２０２のハードウェア構成例）
生体情報収集装置２０２のハードウェア構成例は、図３に示した情報処理装置１００のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。

（端末装置２０３のハードウェア構成例）
次に、図１０を用いて、図２に示したストレス管理システム２００に含まれる端末装置２０３のハードウェア構成例について説明する。

図１０は、端末装置２０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１０において、端末装置２０３は、ＣＰＵ１００１と、メモリ１００２と、ネットワークＩ／Ｆ１００３と、記録媒体Ｉ／Ｆ１００４と、記録媒体１００５と、ディスプレイ１００６と、入力装置１００７とを有する。また、各構成部は、バス１０００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ１００１は、端末装置２０３の全体の制御を司る。メモリ１００２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ１００１のワークエリアとして使用される。メモリ１００２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ１００１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ１００１に実行させる。

ネットワークＩ／Ｆ１００３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ１００３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ１００３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。

記録媒体Ｉ／Ｆ１００４は、ＣＰＵ１００１の制御に従って記録媒体１００５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ１００４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ、ＵＳＢポートなどである。記録媒体１００５は、記録媒体Ｉ／Ｆ１００４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体１００５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体１００５は、端末装置２０３から着脱可能であってもよい。

ディスプレイ１００６は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ１００６は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。入力装置１００７は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置１００７は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

端末装置２０３は、上述した構成部のほか、例えば、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、端末装置２０３は、記録媒体Ｉ／Ｆ１００４や記録媒体１００５を複数有していてもよい。また、端末装置２０３は、記録媒体Ｉ／Ｆ１００４や記録媒体１００５を有していなくてもよい。

（検出装置２０４のハードウェア構成例）
次に、図１１を用いて、図２に示したストレス管理システム２００に含まれる検出装置２０４のハードウェア構成例について説明する。

図１１は、検出装置２０４のハードウェア構成例を示すブロック図である。図１１において、検出装置２０４は、ＣＰＵ１１０１と、メモリ１１０２と、ネットワークＩ／Ｆ１１０３と、ディスプレイ１１０４と、センサ類１１０５とを有する。また、各構成部は、バス１１００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ１１０１は、検出装置２０４の全体の制御を司る。メモリ１１０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ１１０１のワークエリアとして使用される。メモリ１１０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ１１０１にロードされることにより、コーディングされている処理をＣＰＵ１１０１に実行させる。

ネットワークＩ／Ｆ１１０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ１１０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

ネットワークＩ／Ｆ１１０３は、例えば、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）用のアンテナを有する通信回路やＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）用のアンテナを有する通信回路などである。ネットワークＩ／Ｆ１１０３は、Ｗｉ－Ｆｉ用のアンテナを有する通信回路であってもよい。Ｗｉ－Ｆｉは、登録商標である。

ディスプレイ１１０４は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ１１０４は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。

センサ類１１０５は、対象者の生体情報を検出する。センサ類１１０５は、例えば、生体情報として、対象者の心拍、脈拍、体温、または、発汗などに関する情報を取得する。センサ類１１０５は、具体的には、撮像装置を含み、撮像装置で撮像した対象者の画像に基づいて、対象者の心拍に関する情報を、生体情報として取得してもよい。センサ類１１０５は、具体的には、赤外線を用いた撮像装置を含み、撮像装置で撮像した対象者の画像に基づいて、対象者の体温に関する情報を、生体情報として取得してもよい。

検出装置２０４は、上述した構成部のほか、例えば、記憶媒体Ｉ／Ｆ、記憶媒体、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。

（情報処理装置１００の機能的構成例）
次に、図１２を用いて、情報処理装置１００の機能的構成例について説明する。

図１２は、情報処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、記憶部１２００と、取得部１２０１と、検出部１２０２と、判定部１２０３と、特定部１２０４と、出力部１２０５とを含む。

記憶部１２００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部１２００が、情報処理装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部１２００が、情報処理装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部１２００の記憶内容が情報処理装置１００から参照可能である場合があってもよい。

取得部１２０１～出力部１２０５は、制御部の一例として機能する。取得部１２０１～出力部１２０５は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。

記憶部１２００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部１２００は、対象者の生体情報を記憶する。生体情報は、例えば、対象者の心拍、脈拍、体温、または、発汗などに関する情報である。記憶部１２００は、具体的には、対象者の生体情報を、図５に示した生体情報テーブル５００を用いて記憶する。記憶部１２００は、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値を記憶する。指標値は、例えば、対象者の生体情報に基づいて算出される。記憶部１２００は、具体的には、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値を、図６に示したストレス有無判定テーブル６００を用いて記憶する。

記憶部１２００は、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たしたか否かを示す情報を記憶する。条件は、対象者が一定以上の強さのストレスを受けたことを示す。条件は、例えば、指標値が閾値を超えることである。記憶部１２００は、具体的には、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たしたか否かを示す情報を、図６に示したストレス有無判定テーブル６００を用いて記憶する。記憶部１２００は、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を記憶する。記憶部１２００は、具体的には、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を、図６に示したストレス有無判定テーブル６００を用いて記憶する。

記憶部１２００は、対象者間で情報伝達した時点を特定可能にする情報を記憶する。記憶部１２００は、例えば、いずれの対象者間でいつの時点に情報伝達したのかを特定可能にする情報を記憶する。記憶部１２００は、具体的には、対象者間で情報伝達した時点を記憶する。対象者間で情報伝達した時点は、例えば、上述した行動情報に含まれる。記憶部１２００は、具体的には、行動情報を、図４に示した行動情報テーブル４００を用いて記憶する。

記憶部１２００は、対象者が受けたストレスの種類を記憶する。種類は、直接的なストレス、または、間接的なストレスなどである。記憶部１２００は、具体的には、対象者が受けたストレスの種類を、ストレス属性テーブル７００を用いて記憶する。記憶部１２００は、対象者が受けたストレスの源を記憶する。源は、いずれかの対象者である。記憶部１２００は、具体的には、対象者が受けたストレスの源を、ストレス属性テーブル７００を用いて記憶する。

取得部１２０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得する。取得部１２０１は、取得した各種情報を、記憶部１２００に記憶し、または、各機能部に出力する。また、取得部１２０１は、記憶部１２００に記憶しておいた各種情報を、各機能部に出力してもよい。取得部１２０１は、例えば、管理者の操作入力に基づき、各種情報を取得する。取得部１２０１は、例えば、情報処理装置１００とは異なる装置から、各種情報を受信してもよい。

取得部１２０１は、生体情報を取得する。取得部１２０１は、例えば、生体情報を、生体情報収集装置２０２、または、検出装置２０４から受信することにより取得する。取得部１２０１は、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値を取得してもよい。取得部１２０１は、例えば、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値、生体情報収集装置２０２、または、検出装置２０４から受信することにより取得する。取得部１２０１は、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を取得してもよい。取得部１２０１は、例えば、対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を、生体情報収集装置２０２、または、検出装置２０４から受信することにより取得する。

取得部１２０１は、対象者間で情報伝達した時点を特定可能にする情報を取得する。取得部１２０１は、例えば、対象者間で情報伝達した時点を取得する。取得部１２０１は、具体的には、対象者間で情報伝達した時点を、行動情報収集装置２０１、または、端末装置２０３から受信することにより取得する。対象者間で情報伝達した時点は、例えば、上述した行動情報に含まれる。取得部１２０１は、具体的には、行動情報を、行動情報収集装置２０１、または、端末装置２０３から受信することにより取得する。

取得部１２０１は、いずれかの機能部の処理を開始する開始トリガーを受け付けてもよい。開始トリガーは、例えば、管理者による所定の操作入力があったことである。開始トリガーは、例えば、他のコンピュータから、所定の情報を受信したことであってもよい。開始トリガーは、例えば、いずれかの機能部が所定の情報を出力したことであってもよい。

検出部１２０２は、第１の対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出する。検出部１２０２は、例えば、取得した生体情報に基づいて、第１の対象者が受けるストレスの強さを表す指標値を算出する。そして、検出部１２０２は、例えば、第１の対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たしたか否かを判定することにより、第１の対象者が受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出する。これにより、検出部１２０２は、いずれのストレスの種類、または、いずれのストレスの源を特定すればよいのかを検出することができる。

判定部１２０３は、対象者間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定する。

判定部１２０３は、例えば、検出した時点と、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点との差分が閾値未満であるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、例えば、閾値未満であると判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、例えば、閾値以上であると判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

判定部１２０３は、例えば、検出した時点と、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点との差分が閾値未満であるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、例えば、閾値未満であると判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、例えば、閾値以上であると判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

判定部１２０３は、例えば、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点を基準とした所定の期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、例えば、含まれると判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、例えば、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。

判定部１２０３は、具体的には、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点より所定の時間前までの期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、具体的には、含まれると判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、具体的には、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

ここで、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達することに起因し、第１の対象者がストレスを受ける場合、第１の対象者は、第２の対象者に実際に情報伝達する前に、第２の対象者に情報伝達しようと考えた時点で、ストレスを受ける傾向がある。このため、第１の対象者がストレスを受けた時点は、第１の対象者がストレスを受けた時点に対応する、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点以前になる傾向がある。判定部１２０３は、この傾向を考慮し、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

判定部１２０３は、具体的には、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点から所定の時間後までの期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、具体的には、含まれると判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、具体的には、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

ここで、第１の対象者が、ストレスを受け、身体に影響が現れる場合、ストレスの原因となる出来事の後に、遅れて身体に影響が現れる場合がある。このため、第１の対象者がストレスを受けた時点は、第１の対象者がストレスを受けた時点に対応する、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点以降になる場合がある。判定部１２０３は、この場合を考慮し、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

また、判定部１２０３は、検出した時点と、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点を基準とした所定の期間を考慮することができる。このため、判定部１２０３は、第１の対象者がストレスを受けた時点と、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点との、検出のずれ、検出の遅れ、検出の精度、または、検出する間隔の差などを考慮することができる。判定部１２０３は、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

判定部１２０３は、例えば、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点を基準とした所定の期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、例えば、含まれると判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、例えば、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。

判定部１２０３は、具体的には、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点から所定の時間後までの期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、具体的には、含まれると判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、具体的には、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

ここで、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達したことに起因し、第１の対象者がストレスを受ける場合、第１の対象者は、第３の対象者が第４の対象者に実際に情報伝達したことを把握した後に、ストレスを受ける傾向がある。このため、第１の対象者がストレスを受けた時点は、第１の対象者がストレスを受けた時点に対応する、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点以降になる傾向がある。判定部１２０３は、この傾向を考慮し、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

判定部１２０３は、具体的には、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点より所定の時間前までの期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、具体的には、含まれると判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、具体的には、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

ここで、第１の対象者がストレスを受ける場合、第１の対象者は、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点として検出した時点より前に、ストレスを受ける場合がある。このため、第１の対象者がストレスを受けた時点は、第１の対象者がストレスを受けた時点に対応する、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点以前になる場合がある。判定部１２０３は、この場合を考慮し、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

また、判定部１２０３は、検出した時点と、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点を基準とした所定の期間を考慮することができる。このため、判定部１２０３は、第１の対象者がストレスを受けた時点と、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点との、検出のずれ、検出の遅れ、検出の精度、または、検出する間隔の差などを考慮することができる。判定部１２０３は、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

判定部１２０３は、対象者間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを判定する。

判定部１２０３は、例えば、検出した時点と、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点との差分が閾値未満であるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、例えば、閾値未満であると判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、例えば、閾値以上であると判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

判定部１２０３は、例えば、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点を基準とした所定の期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、例えば、含まれると判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、例えば、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。

判定部１２０３は、具体的には、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点から所定の時間後までの期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、具体的には、含まれると判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、具体的には、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

判定部１２０３は、具体的には、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点より所定の時間前までの期間に含まれるか否かを判定する。そして、判定部１２０３は、具体的には、含まれると判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定する。一方で、判定部１２０３は、具体的には、含まれないと判定した場合、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応しないと判定する。これにより、判定部１２０３は、第１の対象者が受けたストレスの種類、または、第１の対象者が受けたストレスの源を特定する際の手掛かりとなる情報を得ることができる。

ここで、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達したことに起因し、第１の対象者がストレスを受ける場合、第１の対象者は、第５の対象者から実際に情報伝達される前に、ストレスを受ける場合がある。第１の対象者は、例えば、第５の対象者から情報伝達される雰囲気を感じた時点で、ストレスを受ける場合がある。このため、第１の対象者がストレスを受けた時点は、第１の対象者がストレスを受けた時点に対応する、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点以前になる場合がある。判定部１２０３は、この場合を考慮し、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

また、判定部１２０３は、検出した時点と、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点を基準とした所定の期間を考慮することができる。このため、判定部１２０３は、第１の対象者がストレスを受けた時点と、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点との、検出のずれ、検出の遅れ、検出の精度、または、検出する間隔の差などを考慮することができる。判定部１２０３は、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

特定部１２０４は、検出した時点において第１の対象者が受けたストレスの種類を特定する。特定部１２０４は、例えば、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、第１の対象者が受けたストレスの種類を特定する。

特定部１２０４は、具体的には、いずれかの時点と対応すると判定した場合、検出した時点において第１の対象者が受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定する。間接的なストレスとは、例えば、他の対象者から第１の対象者に対する直接的な情報伝達に依らずに、第１の対象者が受けるストレスである。これにより、特定部１２０４は、ストレスを受けた第１の対象者がストレスに適切に対処するため、または、管理者がストレスを受けた第１の対象者に適切なサポートを実施するために参考となる情報を得ることができる。

特定部１２０４は、例えば、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定した場合、検出した時点において第１の対象者が受けたストレスの種類を、直接的なストレスと特定する。直接的なストレスとは、例えば、他の対象者から第１の対象者に対する直接的な情報伝達により、第１の対象者が受けるストレスである。これにより、特定部１２０４は、ストレスを受けた第１の対象者がストレスに適切に対処するため、または、管理者がストレスを受けた第１の対象者に適切なサポートを実施するために参考となる情報を得ることができる。

特定部１２０４は、いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した時点において第１の対象者が受けたストレスの源を特定する。特定部１２０４は、例えば、検出した時点が、第１の対象者が第２の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定した場合、第１の対象者が受けたストレスの源が、第２の対象者であると特定する。これにより、特定部１２０４は、ストレスを受けた第１の対象者がストレスに適切に対処するため、または、管理者がストレスを受けた第１の対象者に適切なサポートを実施するために参考となる情報を得ることができる。

特定部１２０４は、例えば、検出した時点が、第３の対象者が第４の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定した場合、第１の対象者が受けたストレスの源が、第３の対象者であると特定する。これにより、特定部１２０４は、ストレスを受けた第１の対象者がストレスに適切に対処するため、または、管理者がストレスを受けた第１の対象者に適切なサポートを実施するために参考となる情報を得ることができる。

特定部１２０４は、例えば、検出した時点が、第５の対象者が第１の対象者に情報伝達した時点と対応すると判定した場合、検出した時点において第１の対象者が受けたストレスの源が、第５の対象者であると特定する。これにより、特定部１２０４は、ストレスを受けた第１の対象者がストレスに適切に対処するため、または、管理者がストレスを受けた第１の対象者に適切なサポートを実施するために参考となる情報を得ることができる。

出力部１２０５は、いずれかの機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。これにより、出力部１２０５は、いずれかの機能部の処理結果を管理者に通知可能にし、情報処理装置１００の利便性の向上を図ることができる。

出力部１２０５は、特定した種類を示す情報を出力する。出力部１２０５は、例えば、特定した種類を示す情報を、第１の対象者を示す情報と対応付けて、管理者が参照可能に出力する。出力部１２０５は、例えば、特定した種類を示す情報を、第１の対象者が参照可能に出力してもよい。これにより、出力部１２０５は、第１の対象者、または、管理者が、第１の対象者がどのようなストレスを受けたのかを把握可能にすることができる。このため、出力部１２０５は、ストレスを受けた第１の対象者がストレスに適切に対処可能にし、または、管理者がストレスを受けた第１の対象者に適切なサポートを実施可能にすることができる。

出力部１２０５は、特定した源を示す情報を出力する。出力部１２０５は、例えば、特定した源を示す情報を、第１の対象者を示す情報と対応付けて、管理者が参照可能に出力する。出力部１２０５は、例えば、特定した源を示す情報を、第１の対象者が参照可能に出力してもよい。これにより、出力部１２０５は、第１の対象者、または、管理者が、第１の対象者がどのようなストレスを受けたのかを把握可能にすることができる。このため、出力部１２０５は、ストレスを受けた第１の対象者がストレスに適切に対処可能にし、または、管理者がストレスを受けた第１の対象者に適切なサポートを実施可能にすることができる。

（ストレス管理システム２００の第１の動作例）
次に、図１３～図１６を用いて、ストレス管理システム２００の第１の動作例について説明する。

図１３は、第１の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、ストレス取得部１３０１と、ストレス検出部１３０２と、作業状況取得部１３０３と、情報送受信検出部１３０４と、ストレス原因推定部１３０５と、推定結果保存部１３０６と、表示部１３０７とを有する。ストレス取得部１３０１～表示部１３０７は、例えば、図１２に示した取得部１２０１～出力部１２０５の機能を実現する。

ストレス取得部１３０１は、対象者ごとのストレス値を取得する。ストレス値は、心拍間隔の大きさの時系列データから算出されるＬＦ／ＨＦである。ＬＦは、低周波成分である。ＨＦは、高周波成分である。ストレス取得部１３０１は、例えば、対象者ごとの生体情報を、生体情報収集装置２０２から受信し、受信した対象者ごとの生体情報に基づいて、対象者ごとのストレス値を算出することにより取得する。ストレス検出部１３０２は、ストレス値が閾値以上であるか否かを判定することにより、対象者が一定以上の強さのストレスを受けたことを検出する。ストレス検出部１３０２は、対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点を検出する。

作業状況取得部１３０３は、対象者ごとの作業状況を取得する。作業状況取得部１３０３は、例えば、対象者ごとの作業状況を、行動情報収集装置２０１から受信することにより取得する。情報送受信検出部１３０４は、対象者ごとの作業状況に基づいて、いずれの対象者間でいつの時点に情報伝達が行われたのかを検出し、行動情報を生成して記憶する。

ストレス原因推定部１３０５は、第１の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点が、いずれの対象者間において情報伝達が行われた時点に対応するのかに基づいて、第１の対象者が受けたストレスの種類および源を推定する。推定結果保存部１３０６は、ストレスの種類および源を推定した結果を、直接的集計テーブル８００、または、間接的集計テーブル９００に反映する。表示部１３０７は、直接的集計テーブル８００、および、間接的集計テーブル９００に基づいて、対象者間のストレスの与え合いの状態を示す画面を表示する。次に、図１４の説明に移行する。

図１４は、ストレス管理システム２００の第１の動作例の流れを示す説明図である。図１４に示すように、情報処理装置１００は、対象者間で行われる情報伝達と、対象者が受けたストレスとを監視し、情報伝達の時点と、対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点との対応関係に基づき、ストレスの種類および源を特定する。種類は、例えば、直接的なストレス、または、間接的なストレスである。情報処理装置１００は、特定した結果に基づいて、対象者の人間関係を可視化した画面を表示する。

ここで、直接的なストレスとは、例えば、対象者が、ストレスの源となる他の対象者から情報を受け取った際に受ける対人ストレスである。間接的なストレスとは、例えば、対象者が、ストレスの源となる他の対象者へ情報を伝達する際に受ける対人ストレスである。間接的なストレスとは、例えば、対象者が、他の対象者間で情報を伝達している状況を把握した際に受ける対人ストレスである。

（１４－１）情報処理装置１００は、チームの対象者ごとに、情報伝達に関わる作業状況と、対象者が受けたストレスの強さとを監視し、対象者に関連する情報伝達の状況を特定する。情報伝達に関わる作業状況は、例えば、会話における話し手と聞き手との履歴、メールの送受信の履歴、ＳＮＳの送受信の履歴などである。会話における話し手と聞き手との履歴は、例えば、話し手または聞き手により、情報処理装置１００に登録される。

情報伝達の状況は、情報伝達を行った対象者と、情報伝達が行われた対象者との組み合わせと、情報伝達の時点とを含む。いずれかの対象者に関連する情報伝達の状況は、例えば、情報伝達を行った、当該いずれかの対象者と、他の対象者との組み合わせと、情報伝達の時点とを含む。いずれかの対象者に関連する情報伝達の状況は、例えば、当該いずれかの対象者が居る部屋などの場所で、会話などの情報伝達を行った他の対象者の組み合わせと、情報伝達の時点とを含む。いずれかの対象者に関連する情報伝達の状況は、例えば、当該いずれかの対象者が参加した物理的な会議または電子的な会議で、会話などの情報伝達を行った他の対象者の組み合わせと、情報伝達の時点とを含む。

情報処理装置１００は、例えば、Ａさんの作業状況１４０１を監視し、Ａさんに関連する情報伝達の状況１４０２を特定し、Ａさんが受けたストレスの強さを表す指標値の変化１４０３を監視する。指標値は、例えば、心拍間隔の大きさの一定時間分の時系列データから算出されるＬＦ／ＨＦである。

（１４－２）情報処理装置１００は、対象者が受けたストレスの強さが一定以上であれば、ストレスの種類および源を特定する。情報処理装置１００は、例えば、第１の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点が、第１の対象者への情報伝達の直後または最中であれば、ストレスの種類が直接的なストレスであり、ストレスの源が情報伝達の伝達元となる他の対象者であると特定する。

情報処理装置１００は、例えば、第１の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点が、第１の対象者からの情報伝達の直前または最中であれば、ストレスの種類が間接的なストレスであり、ストレスの源が情報伝達の伝達先となる他の対象者であると特定する。情報処理装置１００は、例えば、第１の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点が、他の対象者間での情報伝達の最中であれば、ストレスの種類が間接的なストレスであり、ストレスの源が情報伝達の伝達元となる他の対象者であると特定する。

図１４の例では、情報処理装置１００は、ＡさんのＬＦ／ＨＦが閾値以上になった時点においてＡさんが受けたストレスの種類および源を特定する。情報処理装置１００は、例えば、ＡさんのＬＦ／ＨＦが閾値以上になった時点１４０４～１４０７を特定する。情報処理装置１００は、例えば、それぞれの時点１４０４～１４０７における、情報伝達の状況１４０２に基づいて、それぞれの時点１４０４～１４０７において、Ａさんが受けたストレスの種類および源を特定する。

情報処理装置１００は、具体的には、時点１４０４における情報伝達の状況１４０２が、ＡさんからＢさんへの情報伝達の直前であると判定する。このため、情報処理装置１００は、時点１４０４におけるストレスの種類が、間接的なストレスであり、時点１４０４におけるストレスの源が、Ｂさんであると特定する。

情報処理装置１００は、具体的には、時点１４０５における情報伝達の状況１４０２が、ＢさんからＡさんへの情報伝達の最中であると判定する。このため、情報処理装置１００は、時点１４０５におけるストレスの種類が、直接的なストレスであり、時点１４０５におけるストレスの源が、Ｂさんであると特定する。

情報処理装置１００は、具体的には、時点１４０６における情報伝達の状況１４０２が、ＣさんからＤさんへの情報伝達の最中であると判定する。このため、情報処理装置１００は、時点１４０６におけるストレスの種類が、間接的なストレスであり、時点１４０６におけるストレスの源が、Ｃさんであると特定する。

情報処理装置１００は、具体的には、時点１４０７における情報伝達の状況１４０２が、ＢさんからＡさんへの情報伝達の直後であると判定する。このため、情報処理装置１００は、時点１４０７におけるストレスの種類が、直接的なストレスであり、時点１４０７におけるストレスの源が、Ｂさんであると特定する。

（１４－３）情報処理装置１００は、いずれの対象者がいずれの対象者にストレスを与えているのかの人間関係を可視化した画面１４０８を表示する。画面１４０８は、対象者をノードとし、ストレスを与える人間関係をエッジとするグラフを含む。画面１４０８は、間接的なストレスを与える人間関係を実線のエッジで表し、直接的なストレスを与える人間関係を点線のエッジで表す。

これにより、情報処理装置１００は、管理者が、いずれの対象者がいずれの対象者にストレスを与えているのかの人間関係を直感的に把握可能にすることができる。管理者は、人間関係を把握し、それぞれの対象者に対して適切なサポートを実施し、それぞれの対象者が受けるストレスの低減化を図ることができる。次に、図１５～図１８の説明に移行する。

図１５～図１８は、ストレス管理システム２００の第１の動作例を示す説明図である。図１５～図１８の例では、情報処理装置１００が、複数の対象者のうちのＡさんが受けたストレスの種類および源を特定する場合について説明する。

図１５において、情報処理装置１００は、Ａさんの心拍間隔の大きさの時系列データを含む生体情報テーブル５００を取得する。情報処理装置１００は、Ａさんの心拍間隔の大きさの時系列データに含まれる、１分間のＡさんの心拍間隔の大きさの時系列データごとに、Ａさんの心拍間隔の大きさに関するパワースペクトル密度を生成する。

情報処理装置１００は、１分間ごとに、パワースペクトル密度における、低周波成分ＬＦと、高周波成分ＨＦとを算出する。情報処理装置１００は、１分間ごとに、ＬＦ／ＨＦを、ストレス値として算出し、ストレス有無判定テーブル６００を用いて記憶する。

情報処理装置１００は、いずれかの１分間のＬＦ／ＨＦ＞閾値であれば、当該いずれかの１分間にＡさんが一定以上の強さのストレスを受けたと判定する。一方で、情報処理装置１００は、いずれかの１分間のＬＦ／ＨＦ≦閾値であれば、当該いずれかの１分間にＡさんが一定以上の強さのストレスを受けていないと判定する。

図１５の例では、情報処理装置１００は、１３：０３から１分間に、Ａさんが一定以上の強さのストレスを受けたと判定し、符号１５００に示す値を、ストレス有無判定テーブル６００を用いて記憶する。これにより、情報処理装置１００は、Ａさんが受けたいずれのストレスについて種類および源を特定すればよいかを判定することができる。次に、図１６の説明に移行する。

図１６において、情報処理装置１００は、行動情報テーブル４００に基づいて、対象者間で情報伝達した時点を特定する。情報処理装置１００は、対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点と、対象者間で情報伝達した時点とを比較した結果に基づいて、対象者が受けたストレスの種類および源を特定する。

情報処理装置１００は、例えば、特定の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点Ｔを取得する。情報処理装置１００は、例えば、Ｔ－ｔ１からＴ＋ｔ２までの期間に、特定の対象者から他の対象者への情報伝達が行われていれば、特定の対象者が受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定する。ｔ１は、例えば、３０秒である。ｔ２は、例えば、５分である。また、情報処理装置１００は、例えば、Ｔ－ｔ１からＴ＋ｔ２までの期間に、特定の対象者から他の対象者への情報伝達が行われていれば、特定の対象者が受けたストレスの源が、特定の対象者から情報伝達が行われた他の対象者であると特定する。情報処理装置１００は、ｔ１およびｔ２のマージンを利用し、特定の対象者が受けたストレスの種類および源を精度よく特定することができる。

情報処理装置１００は、例えば、Ｔ－ｔ３からＴ＋ｔ４までの期間に、他の対象者から特定の対象者への情報伝達が行われていれば、特定の対象者が受けたストレスの種類が、直接的なストレスであると特定する。ｔ３は、例えば、５分である。ｔ４は、例えば、３０秒である。また、情報処理装置１００は、例えば、Ｔ－ｔ３からＴ＋ｔ４までの期間に、他の対象者から特定の対象者への情報伝達が行われていれば、特定の対象者が受けたストレスの源が、他の対象者であると特定する。情報処理装置１００は、ｔ３およびｔ４のマージンを利用し、対象者が受けたストレスの種類および源を精度よく特定することができる。

情報処理装置１００は、例えば、Ｔ－ｔ３からＴ＋ｔ４までの期間に、他のいずれかの対象者間で情報伝達が行われていれば、特定の対象者が受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定する。また、情報処理装置１００は、例えば、Ｔ－ｔ３からＴ＋ｔ４までの期間に、他のいずれかの対象者間で情報伝達が行われていれば、特定の対象者が受けたストレスの源が、他の対象者であると特定する。情報処理装置１００は、ｔ３およびｔ４のマージンを利用し、対象者が受けたストレスの種類および源を精度よく特定することができる。

図１６の例では、情報処理装置１００は、行動情報テーブル４００のうち、符号１６００に示す情報に基づいて、ＡさんからＢさんへと情報伝達した時点１３：０５と、ＢさんからＣさんへと情報伝達した時点１３：３０とを特定する。

情報処理装置１００は、Ａさんが一定以上の強さのストレスを受けた時点１３：０３を基準に、３０秒前から５分後までの間に、ＡさんからＢさんへと情報伝達した時点１３：０５が含まれると判定する。このため、情報処理装置１００は、Ａさんが受けたストレスの種類が間接的なストレスであり、Ａさんが受けたストレスの源がＢさんであると特定する。このように、情報処理装置１００は、それぞれの対象者が受けたストレスの種類と源とを特定し、ストレス属性テーブル７００を用いて記憶する。次に、図１７の説明に移行する。

図１７において、情報処理装置１００は、ストレス属性テーブル７００に基づいて、対象者間の人間関係を可視化した画面１７００を表示する。画面１７００は、選択欄１７０１～１７０３を含み、管理者の操作入力に基づく選択欄１７０１～１７０３の選択結果に応じた人間関係グラフを含む。

選択欄１７０１は、いつの期間における対象者間のストレスの与え合いを、人間関係グラフに表すのかを指定するために、管理者の操作入力により、期間を選択可能にする選択欄である。選択欄１７０２は、いずれの種類の対象者間のストレスの与え合いを、人間関係グラフに表すのかを指定するために、管理者の操作入力により、直接的なストレスと間接的なストレスとの少なくともいずれかを選択可能にする選択欄である。

選択欄１７０３は、いずれの対象者間のストレスの与え合いを、人間関係グラフに表すのかを指定するために、管理者の操作入力により、対象者を選択可能にする選択欄である。選択欄１７０３において、「すべて」は、すべての対象者間のストレスの与え合いを、人間関係グラフに表すことを指定する選択肢である。選択欄１７０３において、「Ａ」と「Ｂ」と「Ｃ」とは、いずれの対象者を含む対象者間のストレスの与え合いを、人間関係グラフに表すことを指定する選択肢である。「Ａ」は、具体的には、Ａさんに対するストレスの与え合いを、人間関係グラフに表すことを指定する選択肢である。

図１７の例では、選択欄１７０３において、「すべて」が選択されている。このため、情報処理装置１００は、画面１７００において、すべての対象者間のストレスの与え合いを表す人間関係グラフ１７１０を表示する。

情報処理装置１００は、例えば、ストレス属性テーブル７００に基づいて、選択欄１７０１において指定された期間について、対象者間でストレスを受けた回数を集計し、直接的集計テーブル８００と、間接的集計テーブル９００とを生成する。情報処理装置１００は、例えば、直接的集計テーブル８００と、間接的集計テーブル９００とに基づいて、対象者をノードとし、ストレスを与える方向を有向エッジとし、ストレスを与えた回数をエッジの太さとした人間関係グラフ１７１０を表示する。

これにより、情報処理装置１００は、管理者が、複数の対象者全体の人間関係を俯瞰的に把握可能にすることができる。管理者は、例えば、人間関係グラフ１７１０を参照し、Ａさんが受けるストレスが比較的大きいことを把握することができ、Ａさんをサポートすることが好ましいことを把握することができる。このため、管理者は、選択欄１７０３において、「Ａ」を選択したとする。

図１８において、情報処理装置１００は、選択欄１７０３において、「Ａ」が選択されたため、画面１７００において、Ａさんを基準に、Ａさんに対するストレスの与え合いを表す人間関係グラフ１８１０を表示する。情報処理装置１００は、例えば、直接的集計テーブル８００と、間接的集計テーブル９００とに基づいて、人間関係グラフ１８１０を表示する。人間関係グラフ１８１０は、対象者をノードとし、ストレスを与える方向を有向エッジとし、ストレスを与えた回数をエッジの太さとし、Ａさんを基準とする。

これにより、情報処理装置１００は、管理者が、Ａさんを基準に、他の対象者との人間関係を把握可能にすることができる。管理者は、例えば、人間関係グラフ１８１０を参照し、Ａさんが、いずれの対象者から受けるストレスが比較的大きいのかを把握することができる。管理者は、具体的には、Ａさんが、Ｂさんから受ける間接的なストレスが比較的大きいことを把握することができ、Ａさんに、情動焦点コーピングを促すことが好ましいと判断することができる。

（検出処理手順）
次に、図１９を用いて、情報処理装置１００が実行する、検出処理手順の一例について説明する。検出処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。

図１９は、検出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９において、情報処理装置１００は、対象者の１分間の心拍間隔の大きさの時系列データを取得する（ステップＳ１９０１）。

次に、情報処理装置１００は、取得した心拍間隔の大きさの時系列データにおける、パワースペクトル密度を取得する（ステップＳ１９０２）。そして、情報処理装置１００は、取得したパワースペクトル密度における、低周波成分ＬＦを取得する（ステップＳ１９０３）。

次に、情報処理装置１００は、取得したパワースペクトル密度における、高周波成分ＨＦを取得する（ステップＳ１９０４）。そして、情報処理装置１００は、ＬＦ／ＨＦ＞閾値であるか否かを判定する（ステップＳ１９０５）。

ここで、ＬＦ／ＨＦ＞閾値ではない場合（ステップＳ１９０５：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ１９０１の処理に戻る。一方で、ＬＦ／ＨＦ＞閾値である場合（ステップＳ１９０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、対象者が一定以上の強さのストレスを受けたことを示す情報を出力する（ステップＳ１９０６）。そして、情報処理装置１００は、検出処理を終了する。

（記録処理手順）
次に、図２０を用いて、情報処理装置１００が実行する、記録処理手順の一例について説明する。記録処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。

図２０は、記録処理手順の一例を示すフローチャートである。図２０において、情報処理装置１００は、対象者に関するアプリ情報を取得する（ステップＳ２００１）。

次に、情報処理装置１００は、対象者に関するキー入力情報を取得する（ステップＳ２００２）。そして、情報処理装置１００は、対象者に関する音声入力情報を取得する（ステップＳ２００３）。

次に、情報処理装置１００は、対象者に関する作業情報を取得する（ステップＳ２００４）。そして、情報処理装置１００は、情報伝達において送信側となる対象者、および、受信側となる対象者を特定する（ステップＳ２００５）。

次に、情報処理装置１００は、作業情報と、情報伝達において送信側となる対象者、および、受信側となる対象者とを対応付けて、行動情報テーブル４００に記録する（ステップＳ２００６）。そして、情報処理装置１００は、記録処理を終了する。

（判定処理手順）
次に、図２１を用いて、情報処理装置１００が実行する、判定処理手順の一例について説明する。判定処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。

図２１は、判定処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１において、情報処理装置１００は、第１の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点Ｔを特定する（ステップＳ２１０１）。

次に、情報処理装置１００は、行動情報テーブル４００に基づいて、Ｔ－ｔ１からＴ＋ｔ２までの期間に、第１の対象者からの情報伝達が行われたか否かを判定する（ステップＳ２１０２）。ここで、第１の対象者からの情報伝達が行われている場合（ステップＳ２１０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０３の処理に移行する。一方で、第１の対象者からの情報伝達が行われていない場合（ステップＳ２１０２：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０５の処理に移行する。

ステップＳ２１０３では、情報処理装置１００は、第１の対象者が受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定する（ステップＳ２１０３）。次に、情報処理装置１００は、第１の対象者が受けたストレスの源が、第１の対象者から情報伝達が行われた他の対象者であると特定する（ステップＳ２１０４）。そして、情報処理装置１００は、判定処理を終了する。

ステップＳ２１０５では、情報処理装置１００は、行動情報テーブル４００に基づいて、Ｔ－ｔ３からＴ＋ｔ４までの期間に、他の対象者からの情報伝達が行われたか否かを判定する（ステップＳ２１０５）。ここで、他の対象者からの情報伝達が行われている場合（ステップＳ２１０５：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０７の処理に移行する。一方で、他の対象者からの情報伝達が行われていない場合（ステップＳ２１０５：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０６の処理に移行する。

ステップＳ２１０６では、情報処理装置１００は、第１の対象者が受けたストレスの種類が、対人的なストレスではないと特定する（ステップＳ２１０６）。そして、情報処理装置１００は、判定処理を終了する。

ステップＳ２１０７では、情報処理装置１００は、Ｔ－ｔ３からＴ＋ｔ４までの期間に、他の対象者からの情報伝達が行われた際、他の対象者から第１の対象者へと情報伝達が行われたか否かを判定する（ステップＳ２１０７）。ここで、第１の対象者へと情報伝達が行われている場合（ステップＳ２１０７：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１１０の処理に移行する。一方で、第１の対象者へと情報伝達が行われていない場合（ステップＳ２１０７：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２１０８の処理に移行する。

ステップＳ２１０８では、情報処理装置１００は、第１の対象者が受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定する（ステップＳ２１０８）。次に、情報処理装置１００は、第１の対象者が受けたストレスの源が、情報伝達が行われた他の対象者であると特定する（ステップＳ２１０９）。そして、情報処理装置１００は、判定処理を終了する。

ステップＳ２１１０では、情報処理装置１００は、第１の対象者が受けたストレスの種類が、直接的なストレスであると特定する（ステップＳ２１１０）。次に、情報処理装置１００は、第１の対象者が受けたストレスの源が、情報伝達を行った他の対象者であると特定する（ステップＳ２１１１）。そして、情報処理装置１００は、判定処理を終了する。

（ストレス管理システム２００の第２の動作例）
次に、図２２を用いて、ストレス管理システム２００の第２の動作例について説明する。図２２に示す要素のうち、図１３に示す要素と同一の要素については、同一の符号を付し、説明を省略する場合がある。

図２２は、第２の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。情報処理装置１００は、ストレス取得部１３０１と、ストレス検出部１３０２と、作業状況取得部１３０３と、情報送受信検出部１３０４と、ストレス原因推定部１３０５と、推定結果保存部１３０６と、通知部２２０１とを有する。ストレス取得部１３０１～推定結果保存部１３０６と、通知部２２０１とは、例えば、図１２に示した取得部１２０１～出力部１２０５の機能を実現する。

通知部２２０１は、直接的集計テーブル８００、および、間接的集計テーブル９００に基づいて、いずれかの対象者についてアラートを出力する。通知部２２０１は、例えば、ある期間Ｐにおいて、いずれかの対象者が、他の対象者から直接的なストレス、または、間接的なストレスを受けた回数が、閾値以上であるか否かを判定する。閾値は、例えば、５である。通知部２２０１は、例えば、閾値以上であると判定した場合、いずれかの対象者についてアラートを出力する。次に、図２３の説明に移行する。

図２３は、ストレス管理システム２００の第２の動作例を示す説明図である。図２３において、情報処理装置１００は、図１５および図１６と同様に、それぞれの対象者が受けたストレスの種類と源とを特定し、ストレス属性テーブル７００を用いて記憶したとする。情報処理装置１００は、ストレス属性テーブル７００に基づいて、現時点から一定時間前までの期間Ｐについて、対象者間でストレスを受けた回数を集計し、直接的集計テーブル８００と、間接的集計テーブル９００とを生成する。

情報処理装置１００は、直接的集計テーブル８００と、間接的集計テーブル９００とに基づいて、いずれかの対象者が、他の対象者から直接的なストレス、または、間接的なストレスを受けた回数が、閾値以上であるか否かを判定する。情報処理装置１００は、閾値以上であると判定した場合、いずれかの対象者についてアラートを出力する。図２３の例では、情報処理装置１００は、Ａさんが、Ｂさんから間接的なストレスを受けた回数が閾値以上であるため、Ａさんについてアラートを生成し、通知先に通知する。通知先は、例えば、Ａさんの上司、または、Ａさんが属する組織の人事部などである。

アラートは、例えば、通知内容２３００を含む。通知内容２３００は、例えば、期間Ｐとして「２０２０／２／１～２０２０／２／８」を含む。通知内容２３００は、例えば、ストレスを受けた回数が閾値以上であるＡさんを示す名称「Ａさん」を含む。通知内容２３００は、例えば、Ａさんにストレスを与えた回数が閾値以上であるＢさんを示す名称「Ｂさん」を含む。通知内容２３００は、Ａさんが受けたストレスの種類として「間接的」を含む。

これにより、情報処理装置１００は、管理者が、能動的に、複数の対象者全体の人間関係を把握せずとも、Ａさんをサポートすることが好ましいことを把握することができる。そして、管理者は、Ａさんが、Ｂさんから受ける間接的なストレスが比較的大きいことを把握することができ、Ａさんに、情動焦点コーピングを促すことが好ましいと判断することができる。

（通知処理手順）
次に、図２４を用いて、情報処理装置１００が実行する、通知処理手順の一例について説明する。通知処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、ネットワークＩ／Ｆ３０３とによって実現される。

図２４は、通知処理手順の一例を示すフローチャートである。図２４において、情報処理装置１００は、ある期間Ｐにおける、第１の対象者が受けたストレスの種類および源に基づいて、直接的集計テーブル８００と、間接的集計テーブル９００とを生成する（ステップＳ２４０１）。

次に、情報処理装置１００は、直接的集計テーブル８００と、間接的集計テーブル９００とに基づいて、ある期間Ｐにおいて、第１の対象者が、第２の対象者から直接的なストレス、または、間接的なストレスを受けた回数を算出する。そして、情報処理装置１００は、ある期間Ｐにおいて、第１の対象者が、第２の対象者から直接的なストレス、または、間接的なストレスを受けた回数が、Ｘ回以上であるか否かを判定する（ステップＳ２４０２）。

ここで、Ｘ回未満である場合（ステップＳ２４０２：Ｎｏ）、情報処理装置１００は、ステップＳ２４０１の処理に戻る。一方で、Ｘ回以上である場合（ステップＳ２４０２：Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、アラートを出力する（ステップＳ２４０３）。そして、情報処理装置１００は、通知処理を終了する。

（ストレス管理システム２００の第３の動作例）
次に、図２５を用いて、ストレス管理システム２００の第３の動作例について説明する。

図２５は、第３の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。図２５の例では、検出装置２０４が、情報処理装置１００としての機能を有し、ストレス管理システム２００が、情報処理装置１００に代わり、管理者によって用いられるサーバ２５１０を含むとする。検出装置２０４は、例えば、ウェアラブル端末である。

検出装置２０４は、ストレス取得部２５０１と、ストレス検出部２５０２と、作業状況取得部２５０３と、情報送受信検出部２５０４と、ストレス原因推定部２５０５と、送信部２５０６とを有する。サーバ２５１０は、受信部２５１１と、推定結果保存部２５１２と、表示部２５１３とを有する。

ストレス取得部２５０１は、検出装置２０４を用いる対象者のストレス値を取得する。ストレス値は、心拍間隔の時間の時系列から算出されるＬＦ／ＨＦである。ストレス取得部２５０１は、例えば、検出装置２０４を用いる対象者の生体情報を取得し、検出装置２０４を用いる対象者の生体情報に基づいて、検出装置２０４を用いる対象者のストレス値を算出することにより取得する。ストレス検出部２５０２は、検出装置２０４を用いるストレス値が閾値以上であるか否かを判定することにより、検出装置２０４を用いる対象者が一定以上の強さのストレスを受けたことを検出する。ストレス検出部２５０２は、検出装置２０４を用いる対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点を検出する。

作業状況取得部２５０３は、それぞれの対象者の作業状況を取得する。情報送受信検出部２５０４は、それぞれの対象者の作業状況に基づいて、いずれの対象者間でいつの時点に情報伝達が行われたのかを検出し、行動情報を生成して記憶する。ストレス原因推定部２５０５は、検出装置２０４を用いる対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点が、いずれの対象者間において情報伝達が行われた時点に対応するのかに基づき、検出装置２０４を用いる対象者が受けたストレスの種類および源を推定する。送信部２５０６は、ストレスの種類および源を推定した結果を、サーバ２５１０に送信する。

受信部２５１１は、ストレスの種類および源を推定した結果を受信する。推定結果保存部２５１２は、受信したストレスの種類および源を推定した結果を、直接的集計テーブル８００、または、間接的集計テーブル９００に反映する。表示部２５１３は、直接的集計テーブル８００、および、間接的集計テーブル９００に基づいて、対象者間のストレスの与え合いの状態を示す画面を表示する。これにより、ストレス管理システム２００は、それぞれの対象者のストレスを管理するための各種処理を、それぞれの検出装置２０４に分散することができる。

（ストレス管理システム２００の第４の動作例）
次に、図２６を用いて、ストレス管理システム２００の第４の動作例について説明する。

図２６は、第４の動作例における、情報処理装置１００の具体的な機能的構成例を示すブロック図である。検出装置２０４は、ストレス取得部２６０１と、ストレス検出部２６０２と、第１の送信部２６０３とを有する。端末装置２０３は、作業状況取得部２６１１と、情報送受信検出部２６１２と、第２の送信部２６１３とを有する。情報処理装置１００は、第１の受信部２６２１と、第２の受信部２６２２と、ストレス原因推定部２６２３と、推定結果保存部２６２４と、表示部２６２５とを有する。

ストレス取得部２６０１は、検出装置２０４を有する対象者のストレス値を取得する。ストレス取得部２６０１は、例えば、検出装置２０４を有する対象者の生体情報を取得し、取得した検出装置２０４を有する対象者の生体情報に基づいて、検出装置２０４を有する対象者のストレス値を算出することにより取得する。ストレス検出部２６０２は、ストレス値が閾値以上であるか否かを判定することにより、検出装置２０４を有する対象者が一定以上の強さのストレスを受けたことを検出する。ストレス検出部２６０２は、検出装置２０４を有する対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点を検出する。第１の送信部２６０３は、検出装置２０４を有する対象者を識別する情報と対応付けて、検出装置２０４を有する対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点を、情報処理装置１００に送信する。

作業状況取得部２６１１は、端末装置２０３を有する対象者の作業状況を取得する。情報送受信検出部２６１２は、端末装置２０３を有する対象者の作業状況に基づいて、端末装置２０３を有する対象者を含むいずれの対象者間でいつの時点に情報伝達が行われたのかを検出し、行動情報を生成して記憶する。第２の送信部２６１３は、端末装置２０３を有する対象者を含むいずれの対象者間でいつの時点に情報伝達が行われたのかを、情報処理装置１００に送信する。第２の送信部２６１３は、例えば、行動情報を、情報処理装置１００に送信する。

第１の受信部２６２１は、検出装置２０４を有する対象者を識別する情報と対応付けて、検出装置２０４を有する対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点を、検出装置２０４から受信する。第２の受信部２６２２は、端末装置２０３を有する対象者を含むいずれの対象者間でいつの時点に情報伝達が行われたのかを示す情報を、端末装置２０３から受信する。第２の受信部２６２２は、例えば、行動情報を、端末装置２０３から受信する。

ストレス原因推定部２６２３は、検出装置２０４を有する対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点を取得する。ストレス原因推定部２６２３は、行動情報を取得する。ストレス原因推定部２６２３は、行動情報に基づいて、第１の対象者が一定以上の強さのストレスを受けた時点が、いずれの対象者間において情報伝達が行われた時点に対応するのかに基づいて、第１の対象者が受けたストレスの種類および源を推定する。

推定結果保存部２６２４は、ストレスの種類および源を推定した結果を、直接的集計テーブル８００、または、間接的集計テーブル９００に反映する。表示部２６２５は、直接的集計テーブル８００、および、間接的集計テーブル９００に基づいて、対象者間のストレスの与え合いの状態を示す画面を表示する。これにより、情報処理装置１００は、それぞれの対象者のストレスを管理するための各種処理を、それぞれの検出装置２０４と、それぞれの端末装置２０３とに分散することができる。

以上説明したように、情報処理装置１００によれば、第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出することができる。情報処理装置１００によれば、検出した時点が、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点と、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定することができる。情報処理装置１００によれば、いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した時点において第１のユーザが受けたストレスの種類を特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１のユーザがどのようなストレスを受けたのかを特定することができ、第１のユーザにどのようなサポートを実施すればよいかを判断し易くすることができる。

情報処理装置１００によれば、いずれかの時点と対応すると判定した場合、検出した時点において第１のユーザが受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１のユーザに、間接的なストレスに対処するためのサポートを実施すればよいことを判断し易くすることができる。

情報処理装置１００によれば、検出した時点が、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、第１のユーザが受けたストレスの源が、第２のユーザであると特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、ストレスの源に基づいて、第１のユーザにどのようなサポートを実施すればよいかを判断し易くすることができる。

情報処理装置１００によれば、検出した時点が、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、第１のユーザが受けたストレスの源が、第３のユーザであると特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、ストレスの源に基づいて、第１のユーザにどのようなサポートを実施すればよいかを判断し易くすることができる。

情報処理装置１００によれば、検出した時点が、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点より所定の時間前までの期間に含まれる場合、検出した時点が、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定することができる。これにより、情報処理装置１００は、検出した時点が、第１のユーザが第２のユーザに情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

情報処理装置１００によれば、検出した時点が、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点から所定の時間後までの期間に含まれる場合、検出した時点が、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定することができる。これにより、情報処理装置１００は、検出した時点が、第３のユーザが第４のユーザに情報伝達した時点と対応するか否かを精度よく判定することができる。

情報処理装置１００によれば、特定した種類を示す情報を出力することができる。これにより、情報処理装置１００は、自装置を用いる管理者が、第１のユーザが受けたストレスの種類を把握可能にすることができる。

情報処理装置１００によれば、ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した時点が、第５のユーザが第１のユーザに情報伝達した時点と対応するか否かを判定することができる。情報処理装置１００によれば、検出した時点が、第５のユーザが第１のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、検出した時点において第１のユーザが受けたストレスの種類を、直接的なストレスと特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、第１のユーザに、直接的なストレスに対処するためのサポートを実施すればよいことを判断し易くすることができる。

情報処理装置１００によれば、検出した第１のユーザが受けたストレスの種類が、他のユーザから第１のユーザに対する直接的な情報伝達に依らずに、第１のユーザが受ける間接的なストレスであると特定することができる。これにより、情報処理装置１００は、他のユーザから第１のユーザに対する直接的な情報伝達に依らずに、第１のユーザが間接的なストレスを受けたことを把握可能にすることができる。

なお、本実施の形態で説明した情報処理方法は、予め用意されたプログラムをＰＣやワークステーションなどのコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。記録媒体は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などである。また、本実施の形態で説明した情報処理プログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出し、
ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第１のユーザとは異なる第２のユーザに情報伝達した時点と、前記第１のユーザとは異なる第３のユーザが前記第１のユーザとは異なる第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定し、
前記いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

（付記２）前記特定する処理は、
前記いずれかの時点と対応すると判定した場合、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定する、ことを特徴とする付記１に記載の情報処理プログラム。

（付記３）検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第２のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、前記第１のユーザが受けたストレスの源が、前記第２のユーザであると特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１または２に記載の情報処理プログラム。

（付記４）検出した前記時点が、前記第３のユーザが前記第４のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、前記第１のユーザが受けたストレスの源が、前記第３のユーザであると特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記５）前記判定する処理は、
ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第２のユーザに情報伝達した時点より所定の時間前までの期間に含まれる場合、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第２のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定する、ことを特徴とする付記１～４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記６）前記判定する処理は、
ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第３のユーザが前記第４のユーザに情報伝達した時点から所定の時間後までの期間に含まれる場合、検出した前記時点が、前記第３のユーザが前記第４のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定する、ことを特徴とする付記１～５のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記７）特定した前記種類を示す情報を出力する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～６のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記８）ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザとは異なる第５のユーザが前記第１のユーザに情報伝達した時点と対応するか否かを判定し、
検出した前記時点が、前記第５のユーザが前記第１のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を、直接的なストレスと特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１～７のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記９）間接的なストレスとは、他のユーザから前記第１のユーザに対する直接的な情報伝達に依らずに、前記第１のユーザが受けるストレスである、ことを特徴とする付記１～８のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。

（付記１０）第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出し、
ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第１のユーザとは異なる第２のユーザに情報伝達した時点と、前記第１のユーザとは異なる第３のユーザが前記第１のユーザとは異なる第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定し、
前記いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。

（付記１１）第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出し、
ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第１のユーザとは異なる第２のユーザに情報伝達した時点と、前記第１のユーザとは異なる第３のユーザが前記第１のユーザとは異なる第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定し、
前記いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

１００ 情報処理装置
２００ ストレス管理システム
２０１ 行動情報収集装置
２０２ 生体情報収集装置
２０３ 端末装置
２０４ 検出装置
２１０ ネットワーク
３００，１０００，１１００ バス
３０１，１００１，１１０１ ＣＰＵ
３０２，１００２，１１０２ メモリ
３０３，１００３，１１０３ ネットワークＩ／Ｆ
３０４，１００４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５，１００５ 記録媒体
４００ 行動情報テーブル
５００ 生体情報テーブル
６００ ストレス有無判定テーブル
７００ ストレス属性テーブル
８００ 直接的集計テーブル
９００ 間接的集計テーブル
１００６，１１０４ ディスプレイ
１００７ 入力装置
１１０５ センサ類
１２００ 記憶部
１２０１ 取得部
１２０２ 検出部
１２０３ 判定部
１２０４ 特定部
１２０５ 出力部
１３０１，２５０１，２６０１ ストレス取得部
１３０２，２５０２，２６０２ ストレス検出部
１３０３，２５０３，２６１１ 作業状況取得部
１３０４，２５０４，２６１２ 情報送受信検出部
１３０５，２５０５，２６２３ ストレス原因推定部
１３０６，２５１２，２６２４ 推定結果保存部
１３０７，２５１３，２６２５ 表示部
１４０１ 作業状況
１４０２ 状況
１４０３ 変化
１４０４～１４０７ 時点
１４０８，１７００ 画面
１５００，１６００ 符号
１７０１～１７０３ 選択欄
１７１０，１８１０ 人間関係グラフ
２２０１ 通知部
２３００ 通知内容
２５０６ 送信部
２５１０ サーバ
２５１１ 受信部
２６０３ 第１の送信部
２６１３ 第２の送信部
２６２１ 第１の受信部
２６２２ 第２の受信部

Claims (8)

1. 第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出し、
   ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第１のユーザとは異なる第２のユーザに情報伝達した時点と、前記第１のユーザとは異なる第３のユーザが前記第１のユーザとは異なる第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定し、
   前記いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
2. 前記特定する処理は、
   前記いずれかの時点と対応すると判定した場合、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類が、間接的なストレスであると特定する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理プログラム。
3. 検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第２のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、前記第１のユーザが受けたストレスの源が、前記第２のユーザであると特定する、
   処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理プログラム。
4. 検出した前記時点が、前記第３のユーザが前記第４のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定した場合、前記第１のユーザが受けたストレスの源が、前記第３のユーザであると特定する、
   処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
5. 前記判定する処理は、
   ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第２のユーザに情報伝達した時点より所定の時間前までの期間に含まれる場合、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第２のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定する、ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
6. 前記判定する処理は、
   ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第３のユーザが前記第４のユーザに情報伝達した時点から所定の時間後までの期間に含まれる場合、検出した前記時点が、前記第３のユーザが前記第４のユーザに情報伝達した時点と対応すると判定する、ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の情報処理プログラム。
7. 第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出し、
   ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第１のユーザとは異なる第２のユーザに情報伝達した時点と、前記第１のユーザとは異なる第３のユーザが前記第１のユーザとは異なる第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定し、
   前記いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報処理方法。
8. 第１のユーザが受けるストレスの強さを表す指標値が条件を満たした時点を検出し、
   ユーザ間で情報伝達した時点を特定可能にする情報に基づいて、検出した前記時点が、前記第１のユーザが前記第１のユーザとは異なる第２のユーザに情報伝達した時点と、前記第１のユーザとは異なる第３のユーザが前記第１のユーザとは異なる第４のユーザに情報伝達した時点とのいずれかの時点と対応するか否かを判定し、
   前記いずれかの時点と対応するか否かを判定した結果に基づいて、検出した前記時点において前記第１のユーザが受けたストレスの種類を特定する、
   制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

Images