JP7416215B2 - ストレス発散度算出装置、ストレス発散度算出方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ストレス発散度算出装置、ストレス発散度算出方法、及びプログラムに関する。

近年、過剰なストレスにより交感神経が活発になり、心身が疲労して健康を害することが問題となっている。そこで、自身のストレス状態を管理し、また、定期的にストレス解消を行うことが望まれる。特許文献１には、歌唱によるストレス解消を支援する、カラオケシステムが開示されている。特許文献１では、カラオケ利用者の心拍から、利用者のストレス値を検出して、歌唱によるストレス解消値を算出している。

特開２０１５－１７２７０１号公報

特許文献１では、利用者によるログイン操作時とログアウト操作時とでストレス値を検出して、その差分をストレス解消値として算出している。この場合、２つのタイミングの期間内でのストレス解消値は把握できる。しかしながら、日常生活では、ストレスが発散されるタイミングは不明である。このため、特許文献１の発明では、日常生活中でのストレス発散度が精度よく算出できないおそれがある。

そこで、本発明の目的の一例は、日常生活中でのストレス発散度を精度よく算出する、ストレス発散度算出装置、ストレス発散度算出方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるストレス発散度算出装置は、
第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出する短期ストレス算出部と、
前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出する長期ストレス算出部と、
異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出する短期ストレス変化量算出部と、
異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出する長期ストレス変化量算出部と、
前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出するストレス発散度算出部と、
を備える。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるストレス発散度算出方法は、
第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出するステップと、
前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出するステップと、
前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出するステップと、
を備える。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出するステップと、
前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出するステップと、
前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出するステップと、
を実行させる命令を含む。

本発明によれば、日常生活中でのストレス発散度を精度よく算出できる。

図１は、短期ストレス及び長期ストレスを時間軸上に表した図である。 図２は、短期ストレス及び長期ストレスを概念的に示した図である。 図３は、ストレス発散度算出装置の概略構成を示すブロック図である。 図４は、ストレス発散度算出装置の具体的構成を示すブロック図である。 図５は、ストレス発散度と、短期ストレス変化量及び長期ストレス変化量との関係を示す図である。 図６は、短期ストレス許容量を算出する方法を説明するための図である。 図７は、ストレス度を算出する際に参照される対応表の一例を示す図である。 図８は、ストレス発散度を通知する際の表示画面の一例を示す図である。 図９は、ストレス発散度に応じたメッセージの一例を示す図である。 図１０は、ストレス許容残量を通知する際の表示画面の一例を示す図である。 図１１は、ストレス度に応じたストレス解消法の表示画面の一例を示す図である。 図１２は、ストレスに関する各種情報を通知する際の表示画面の一例を示す図である。 図１３は、ストレス発散度算出装置の主要な動作を示すフロー図である。 図１４は、短期ストレス値、及び短期ストレス変化量を算出する際の動作を示すフロー図である。 図１５は、長期ストレス値、及び長期ストレス変化量を算出する際の動作を示すフロー図である。 図１６は、ストレス発散度を算出する際の動作を示すフロー図である。 図１７は、ストレス許容量を算出する際の動作を示すフロー図である。 図１８は、短期ストレス許容残量、長期ストレス許容残量、及びストレス度を算出する際の動作を示すフロー図である。 図１９は、ストレス発散度算出装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

以下、本発明の実施形態におけるストレス発散度算出装置の構成について、図１～図１９を参照しながら説明する。ストレス発散度算出装置は、対象者のストレスを管理する装置であり、以下では、その対象者を被測定者と言う。ストレス発散度算出装置は、被測定者が抱える、短期的なストレス刺激である短期ストレスと、長期的なストレス刺激である長期ストレスとを算出することができる。

［定義の説明］
先ず、図１及び図２を用いて、短期ストレス及び長期ストレスの定義について説明する。

図１は、短期ストレス及び長期ストレスを時間軸上に表した図である。短期ストレスは、第１期間で被測定者が抱えるストレスである。第１期間は、例えば、数時間または１日の期間である。長期ストレスは、第２期間で被測定者が抱えるストレスである。第２期間は、第１期間より長く、かつ、第１期間を含む期間であって、例えば、数日間、数週間または数ヶ月間である。第２期間が第１期間を含むとは、例えば、第１期間が、タイミングＡからタイミングＢまでの期間である場合、第２期間は、少なくとも、タイミングＡ以前から、タイミングＢ以降までの期間であることを意味する。

図２は、短期ストレス及び長期ストレスを概念的に示した図である。図２を用いて、被測定者がストレスを溜めるメカニズムについて、概念的に説明する。この説明では、被測定者は、短期ストレス１０２を溜め込む短期ストレス用容器１０４と、長期ストレス１０３を溜め込む長期ストレス用容器１０５と、を有しているものとする。

被測定者が、例えば数秒間または数分間のストレス刺激（以下、急性ストレスと言う）１０１を感じると、その急性ストレス１０１は、まず、短期ストレス用容器１０４に溜まる。つまり、被測定者は、急性ストレス１０１を短期ストレス用容器１０４に溜め続けることで、短期ストレス１０２を抱えるようになる。

短期ストレス用容器１０４が短期ストレス１０２を溜め込むことができる量は、被測定者が、短期ストレス１０２を抱えることができる量であり、「短期ストレス許容量」と言う。被測定者は、短期ストレス１０２を溜め続けると、短期ストレス１０２の量は短期ストレス許容量を超過する。そうすると、短期ストレス１０２は短期ストレス用容器１０４から溢れ出る。この溢れ出た短期ストレス１０２は、長期ストレス用容器１０５に溜まるようになる。つまり、被測定者は、短期ストレス１０２を短期ストレス用容器１０４に抱え込めなくなったときに、長期ストレス１０３を抱えるようになる。

なお、現時点での短期ストレス１０２の量から短期ストレス許容量に達するまでの量を、「短期ストレス許容残量」と言う。また、被測定者が、例えばコーピング（ストレス対処）を行うと、コーピングにより発散されるストレス１０６が、短期ストレス用容器１０４から排出される。

長期ストレス用容器１０５が長期ストレス１０３を溜め込むことができる量は、被測定者が、長期ストレス１０３を抱えることができる量であり、「長期ストレス許容量」と言う。被測定者は、長期ストレス１０３を溜め続けると、長期ストレス１０３の量は長期ストレス許容量を超過する。そうすると、長期ストレス１０３は長期ストレス用容器１０５から溢れ出る。この場合、被測定者は、精神疾患など、日常生活に支障が出る症状を患う可能性がある。

なお、長期ストレス１０３が長期ストレス許容量に達するまでの量を、「長期ストレス許容残量」と言う。また、被測定者が、例えばコーピングを行うと、発散に応じたストレス１０７が、長期ストレス用容器１０５から排出される。

次に、本実施形態のストレス発散度算出装置について説明する。

［構成の説明］
図３は、ストレス発散度算出装置１５の概略構成を示すブロック図である。

ストレス発散度算出装置１５は、短期ストレス算出部１と、長期ストレス算出部２と、短期ストレス変化量算出部３と、長期ストレス変化量算出部４と、ストレス発散度算出部５とを備えている。

短期ストレス算出部１は、第１期間で被測定者が抱えるストレスである短期ストレス値を算出する。短期ストレス値は、図２を用いて概念的に説明すると、第１期間に、短期ストレス用容器１０４に溜まった短期ストレス１０２の量である。

長期ストレス算出部２は、第１期間よりも長く、かつ、第１期間を含む第２期間で被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出する。長期ストレス値は、図２を用いて概念的に説明すると、第２期間に、長期ストレス用容器１０５に溜まった長期ストレス１０３の量である。

短期ストレス変化量算出部３は、異なるタイミングで算出された短期ストレス値の差分に基づいて、被測定者の短期ストレスの変化量を算出する。

長期ストレス変化量算出部４は、異なるタイミングで算出された長期ストレス値の差分に基づいて、被測定者の長期ストレスの変化量を算出する。

ストレス発散度算出部５は、短期ストレスの変化量及び長期ストレスの変化量に基づいて、被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出する。

このストレス発散度算出装置１５は、日常生活中でのストレス発散度を精度よく算出できる。被測定者は、算出されたストレス発散度から、自身のストレス状況を把握することができる。

続いて、図４～図１８を用いて、本実施形態におけるストレス発散度算出装置１５の構成及び機能について具体的に説明する。

図４は、ストレス発散度算出装置１５の具体的構成を示すブロック図である。

ストレス発散度算出装置１５は、短期ストレス算出部１、長期ストレス算出部２、短期ストレス変化量算出部３、長期ストレス変化量算出部４及びストレス発散度算出部５に加えて、短期ストレス許容量算出部６、長期ストレス許容量算出部７、ストレス度算出部８、許容残量算出部９、生体情報取得部１０及び通知部１１を備えている。

生体情報取得部１０は、被測定者の生体情報を取得する。生体情報としては、被測定者の発汗量、皮膚温度、体動、心拍、心電、脈波、脈拍、血圧、呼吸、瞳孔、脳波、筋電または胃電の情報などが挙げられる。生体情報は、これらのうちの１つの情報であってもよいし、２以上組み合わせた情報であってもよい。

生体情報は、被測定者に装着されるウェアラブル端末２０により検出される。ウェアラブル端末２０は、被測定者の生体信号を検出するセンサを備えている。センサとしては、例えば、生体情報が心拍数であれば、心電図を測定するための電極、または、血液の動きを光学的に検出する光学センサが挙げられる。ウェアラブル端末２０は、センサが出力した生体信号を取得すると、生体信号を用いて、心拍数、皮膚温度、皮膚電気反応、加速度といった生体情報を算出し、算出した生体情報を、ストレス発散度算出装置１５に送信する。生体情報取得部１０は、ウェアラブル端末２０から送信されてきた生体情報を取得する。なお、生体情報取得部１０は、ウェアラブル端末２０から生体信号を受信し、受信した生体信号から、生体情報を算出する構成であってもよい。

短期ストレス算出部１は、生体情報取得部１０が取得した生体情報から、機械学習を用いて短期ストレス値を算出する。算出手法としては、例えば、「T. Umematsu , A.Sano, S.Taylor, R.Picard, “Improving Students' Daily Life Stress Forecasting using LSTM Neural Networks.” p.1-4., 2019 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI) , 2019.」、または、「S. A. Taylor et al., “Personalized Multitask Learning for Predicting Tomorrow’s Mood, Stress, and Health,” IEEE Transactions on Affective Computing, no. 99, pp. 1-14, 2017」に記載の方法が挙げられる。

長期ストレス算出部２は、生体情報、または、事前に実施されたアンケートから、長期ストレス値を算出する。生体情報から算出する手法は、短期ストレス値の算出手法と同じ手法が例として挙げられる。また、そのほかの生体情報から長期ストレス値を算出する手法の具体例としては、「A. Sano, “Measuring College Students’ Sleep, Stress, Mental Health and Wellbeing with Wearable Sensors and Mobile Phones”, Massachusetts Institute of Technology, 2015.」、または、「Y. Nakashima et al.,” An Effectiveness Comparison between the Use of Activity State Data and That of Activity Magnitude Data in Chronic Stress Recognition,” ACII workshop, 2019」に記載の方法が挙げられる。また、アンケートの具体例としては、Perceived Stress Scale(PSS)アンケート（URL：http://www.shinyo.pro/blog/upload-images/20165218835.jpg）が挙げられる。アンケート結果は、例えば、ストレス発散度算出装置１５がストレス管理を開始するタイミングで、ストレス発散度算出装置１５に入力される。

ＰＳＳアンケートから長期ストレス値を算出する場合、長期ストレス算出部２は、ＰＳＳアンケートのスコアを算出し、そのスコアから長期ストレス値として算出する。ＰＳＳアンケートのスコアの算出手法の具体例としては、「S. Cohen, R. C. Kessler, and L. U. Gordon, “Measuring Stress: A Guide for Health and Social Scientists,” Oxford University Press, 1997.」に記載の方法が挙げられる。

短期ストレス変化量算出部３は、異なるタイミングで算出された短期ストレス値の差分に基づいて、被測定者の短期ストレスの変化量を算出する。詳しくは、短期ストレス変化量算出部３は、短期ストレス値の変化量が減少量である場合、短期ストレス変化量を、被測定者が短期ストレスを発散した量である短期ストレス発散量として算出する。また、短期ストレス変化量算出部３は、短期ストレス値の変化量が増加量である場合、短期ストレス変化量を、被測定者が短期ストレスを蓄積した量である短期ストレス蓄積量して算出する。

長期ストレス変化量算出部４は、異なるタイミングで算出された長期ストレス値の差分に基づいて、被測定者の長期ストレスの変化量を算出する。詳しくは、長期ストレス変化量算出部４は、長期ストレス値の変化量が減少量である場合、長期ストレス変化量を、被測定者が長期ストレスを発散した量である長期ストレスの発散量として算出する。また、長期ストレス変化量算出部４は、長期ストレス値の変化量が増加量である場合、長期ストレス変化量を、被測定者の長期ストレスが蓄積された量である長期ストレス蓄積量として算出する。

ストレス発散度算出部５は、短期ストレス変化量算出部３が算出した短期ストレスの変化量、及び、長期ストレス変化量算出部４が算出した長期ストレスの変化量に基づいて、被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出する。

以下に、短期ストレスの変化量、長期ストレスの変化量、及び、ストレス発散度について説明する。

本実施形態では、ストレス発散度を１～９段階で表すこととし、数値が高いほどストレスがよく発散できているとする。ストレス発散度は、長期ストレス変化量Δｌと、短期ストレス変化量Δｓとの関係で算出される。

長期ストレス変化量Δｌは、あるタイミングＴの長期ストレス値Ｌ_Ｔと、タイミングＴと隣接する次のタイミングＴ＋１の長期ストレス値Ｌ_Ｔ＋１から、
Δｌ＝Ｌ_Ｔ＋１－Ｌ_Ｔ
により求めることができる。長期ストレス変化量Δｌが減少している場合（Δｌ＜０の場合）、長期ストレスは発散されており、長期ストレス変化量Δｌは、長期ストレス発散量である。長期ストレス発散量は、被測定者が長期ストレスを発散した量である。長期ストレス変化量Δｌが増加している場合（Δｌ＞０の場合）、長期ストレスは蓄積されており、長期ストレス変化量Δｌは長期ストレス蓄積量である。長期ストレス蓄積量は、被測定者の長期ストレスが蓄積された量である。

短期ストレス変化量Δｓは、あるタイミングＴの短期ストレス値Ｓ_Ｔと、タイミングＴと隣接する次のタイミングＴ＋１の短期ストレス値Ｓ_Ｔ＋１から、
Δｓ＝Ｓ_Ｔ＋１－Ｓ_Ｔ
により求めることができる。短期ストレス変化量Δｓが減少している場合（Δｓ＜０の場合）、短期ストレスは発散されており、短期ストレス変化量Δｓは短期ストレス発散量である。短期ストレス発散量は、被測定者が短期ストレスを発散した量である。短期ストレス変化量Δｓが増加している場合（Δｓ＞０の場合）、短期ストレスは蓄積されており、短期ストレス変化量Δｓは短期ストレス蓄積量である。短期ストレス発散量は、被測定者が短期ストレスを蓄積した量である。なお、タイミングＴと隣接しない異なるタイミングＴ＋Ｎ（Ｎは任意）でΔｓを算出してもよい。このときのΔｓ=Ｓ_Ｔ＋Ｎ－Ｓ_Ｔは、長期ストレスを算出する第２期間より短い期間でのΔｓである。

長期ストレス変化量Δｌ及び短期ストレス変化量Δｓが発散量であり、発散量Δｌ、Δｓが大きいほど、ストレス発散度は高い。また、長期ストレス変化量Δｌ及び短期ストレス変化量Δｓが蓄積量であり、蓄積量Δｌ、Δｓが大きいほど、ストレス発散度は低くなる。

図５は、ストレス発散度と、短期ストレス変化量Δｓ及び長期ストレス変化量Δｌとの関係を示す図である。上記のように、ストレス発散度は（１）～（９）の９段階で表している。図５の（１）は、ストレス発散度が最も低く、図５の（９）は、ストレス発散度が最も高い。

図２で説明したように、長期ストレスが長期ストレス許容量を超過すると、被測定者は、精神疾患など、日常生活に支障が出る症状を患う可能性がある。つまり、短期ストレスよりも長期ストレスを発散した方が、被測定者のストレス発散度が高くなる。したがって、短期ストレス発散量Δｓ又は短期ストレス蓄積量Δｓよりも、長期ストレス発散量Δｌのほうが大きいほど、ストレス発散度は高くなる。さらに、短期ストレス発散量Δｓ又は短期ストレス蓄積量Δｓよりも、長期ストレス蓄積量Δｌのほうが大きいほど、ストレス発散度は低くなる。

なお、図５は、ストレス発散度算出部５が算出するストレス発散度の一例であり、ストレス発散度は、これに限定されない。ストレス発散度は、９段階以上に分かれていてもよいし、より少ない段階に分かれていてもよい。

ストレス発散度を算出することで、被測定者は、自身に合ったストレス発散法を見つけやすくなり、メンタルヘルスの管理を行いやすくなる。また、被測定者は、短期ストレスが発散されたか、長期ストレスが発散されたかを把握できることで、より効果的なストレス発散法を見つけやすくなる。

図４に戻る。短期ストレス許容量算出部６は、短期ストレス値、及び、長期ストレス値に基づいて、被測定者が許容できる短期ストレス量を示す短期ストレス許容量を算出する。

短期ストレス許容量算出部６による短期ストレス許容量の算出方法について説明する。短期ストレス許容量算出部６は、長期ストレス値の上昇前に、短期ストレス算出部１が算出した短期ストレス値のなかで、最大値を短期ストレス許容量として算出する。

図６は、短期ストレス許容量を算出する方法を説明するための図である。図６に示すグラフの横軸は時間、縦軸はストレス値を表す。図６の実線の折れ線は、長期ストレス値の推移を示し、一点鎖線の折れ線は、短期ストレス値の推移を示す。

図２で説明したように、短期ストレス値が短期ストレス許容量を超過すると、長期ストレス値は上昇する。このため、短期ストレス許容量算出部６は、長期ストレス値が上昇するタイミングに基づいて、短期ストレス許容量を算出する。例えば、短期ストレス許容量算出部６は、あるタイミングで算出された長期ストレス値から、その直後に算出された長期ストレス値への上昇量が所定量におさまっている期間（図６では期間Ａ）での短期ストレス値の最大値（図６で、実線で示す直線）を、短期ストレス許容量として算出する。

なお、図６の期間Ａを決める方法は、これに限定されない。例えば、減少、または、変化せずに推移している長期ストレス値が上昇するまでの期間を、図６の期間Ａとしてもよい。また、期間Ａでの短期ストレス値の最大値を短期ストレス許容量としているが、これに限定されない。例えば、期間Ａでの短期ストレス値の積算値、平均値または中央値を、短期ストレス許容量としてもよい。

また、ある期間において、長期ストレス値が得られなかった場合には、短期ストレス許容量の算出を、長期ストレス値を算出する程度の長さの期間での短期ストレス値の最大値、積算値、平均値または中央値を、短期ストレス許容量としてもよい。

このような算出方法で短期ストレス許容量を算出することで、被測定者は、現在の状況に応じた、ストレス許容量を把握できる。つまり、被測定者は、同じイベントで感じたストレスでも、状況によって心身への影響度合いが異なることを推測でき、ストレス過多を防ぎやすくなる。

図４に戻る。長期ストレス許容量算出部７は、被測定者の健康状態に問題がないと判定される場合の長期ストレス値に基づいて、被測定者が許容できる長期ストレス量を示す長期ストレス許容量を算出する。

長期ストレス許容量算出部７による、長期ストレス許容量の算出方法について説明する。長期ストレス許容量算出部７は、例えば、健康状態と判定できる長期ストレス値を検出し、それらの最大値、平均値または中央値を、長期ストレス許容量として算出する。この長期ストレス値は、生体情報から算出されたものであってもよいし、ＰＳＳアンケートのスコアから算出されたものであってもよい。健康状態とは、例えば、勤務実績、健康診断実績、診療実績などの過去の実績から、心身に問題がない状態を言う。また、勤務実績とは、大幅な遅刻がなく、通常と同様の時間で勤務できている状態を言う。健康診断実績とは、前回実績と比較して、健康状態が悪化していない状態、または、ＢＭＩが正常値以内である状態をいう。診療実績とは、通院記録がない、または、減少した状態を言う。その他、長期ストレス許容量は、病院にかかる直前の長期ストレス値、健康を害する直前の長期ストレス値でもよい。直前に限らず、それまでのある一定期間での最大値の長期ストレス値でもよい。

許容残量算出部９は、図２を用いて上述した長期ストレス許容残量及び短期ストレス許容残量を算出する。具体的には、許容残量算出部９は、短期ストレス許容量に達するまでの短期ストレスの残量、つまり、現時点での短期ストレス値と、短期ストレス許容量との差分を、短期ストレス許容残量として算出する。また、許容残量算出部９は、長期ストレス許容量に達するまでの長期ストレスの残量、つまり、現時点での長期ストレス値と、長期ストレス許容量との差分を、長期ストレス許容残量として算出する。

なお、許容残量算出部９は、ストレス値がストレス許容量を超過している場合、ストレス値と、ストレス許容量との差分を、ストレス超過量として算出する。詳しくは、短期ストレス値が短期ストレス許容量を超過している場合、許容残量算出部９は、短期ストレス値と、短期ストレス許容量との差分を、短期ストレス超過量として算出する。また、長期ストレス値が長期ストレス許容量を超過している場合、許容残量算出部９は、長期ストレス値と、長期ストレス許容量との差分を、長期ストレス超過量として算出する。

ストレス許容量またはストレス許容残量を算出することで、被測定者は、どの程度のストレスを抱えられるかを把握できる。その結果、被測定者は、自身のメンタルヘルスを管理しつつ、自身のスケジュール管理を適切に行うことができる。

ストレス度算出部８は、短期ストレス許容量に達するまでの短期ストレスの残量、及び、長期ストレス許容量に達するまでの長期ストレスの残量、に基づいて、被測定者のストレス度合いを示すストレス度を算出する。詳しくは、許容残量算出部９が、短期ストレス許容残量及び長期ストレス許容残量を算出した後、ストレス度算出部８は、例えば、長期ストレス算出部２が長期ストレス値を算出するタイミングで、図７に示す対応表から、被測定者のストレスに対するストレス度を算出する。

図７は、ストレス度を算出する際に参照される対応表の一例を示す図である。図７は、長期ストレス許容残量及び短期ストレス許容残量と、ストレス度との対応関係を示している。Ｈ（３１－１００％）、Ｍ（６－３０％）、Ｌ（０－５％）の順に、ストレス許容残量が多く、例えばＨ（３１－１００％）は、ストレス許容残量がストレス許容量の３１～１００％であることを表す。なお、図７では、ストレス許容残量の単位の一例として、「％」を用いている。

ストレス度算出部８は、Ａ－Ｉの９段階で、ストレス度を算出する。「Ａ」が最もストレス度が低く、「Ｉ」が最もストレス度が高い。例えば、ストレス度算出部８は、短期ストレス許容残量及び長期ストレス許容残量それぞれが多い「Ｈ（３１－１００％）」の場合、ストレス度が低い「Ａ」と算出する。

図４に戻る。通知部１１は、長期ストレス値及び短期ストレス値に基づく管理情報を、例えば表示装置２１に表示する。表示装置２１は、例えば、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末などである。また、表示装置２１はウェアラブル端末２０の表示部であって、通知部１１は、ウェアラブル端末２０に通知してもよい。

通知部１１は、管理情報として、ストレス発散度及びストレス発散度に基づく情報の少なくともいずれか一方を、表示装置２１に表示する。

図８は、ストレス発散度を通知する際の表示画面の一例を示す図である。図８では、ストレス発散度を顔マークで表示している。

この図では、イベントに対して、ストレスが蓄積されるか、発散されるかを表示している。例えば、８／２０での「会議」のイベントでは、ストレスが蓄積されていることを表している。また、通知部１１は、ストレス発散度に基づく情報として、図８の四角で囲ったメッセージのように、現在のストレス発散度に応じてユーザにストレス発散を促すメッセージを表示する。

また、図８において、例えば、ストレス発散度に応じて、「今までの履歴では、８／２０に取得した休息がストレス発散に特に有効でした。ストレスを感じたときは、同様の発散を心がけると心身の健康に良い影響をもたらします。」など、ストレスの発散方法を提案するメッセージを表示するようにしてもよい。また、ストレスの蓄積が多い場合には、「８／２３の会議ではストレスを多く感じたようです。次回は、会議後にリフレッシュする、もしくは会議への考え方を少し変えてみるなど、ストレスに対する対処を心がけて行動しましょう！一般的には質の高い睡眠はストレス低減に大きな効果があります。会議が終わった日は十分な睡眠をとってみましょう。」などのメッセージを表示するようにしてもよい。

なお、図８では、ストレス発散度に基づく時系列のグラフに、「会議」、「外出」などのイベント情報を紐づけて表示しているが、ストレス発散度に基づく時系列のみ表示して、イベント情報を表示しなくてもよい。

また、通知部１１は、図９に示すような、ストレス発散度に基づく情報として、ストレス発散度に応じたメッセージを表示するようにしてもよい。

図９は、ストレス発散度に応じたメッセージの一例を示す図である。図９の発散度１～９は、図５での（１）～（９）に相当し、図９の発散度１が、図５の（１）に相当する。

さらに、通知部１１は、管理情報として、短期ストレス許容量に達するまでの短期ストレスの残量である短期ストレス許容残量、及び、長期ストレス許容量に達するまでの長期ストレスの残量である長期ストレス許容残量、の少なくともいずれか一方を、表示装置２１に表示するようにしてもよい。

図１０は、ストレス許容残量を通知する際の表示画面の一例を示す図である。図１０に示すように、電池の充電残量をイメージする画像で表示して、ストレスの許容残量を表示するようにしてもよい。図１０のストレス許容残量は、短期ストレス許容残量であってもよいし、長期ストレス許容残量であってもよい。なお、水がめに、水が溜まるイメージ画像を表示して、ストレスの許容残量を表示するようにしてもよい。

また、通知部１１は、管理情報として、ストレス度、及び、ストレス度に基づく情報、の少なくともいずれか一方を、表示装置２１に表示するようにしてもよい。ストレス度に基づく情報としては、例えば、被測定者のストレスを解消するための情報である。

図１１は、ストレス度に応じたストレス解消法の表示画面の一例を示す図である。

図７で説明したＡ－Ｉのストレス度に応じて、メッセージを表示して、被測定者にストレスの対処案を提案する。この場合、ストレス度に応じて、テキストの表示の色を変える、例えば、ストレス度が高いほど、注意を促す赤色などで表示してもよい。また、ストレス度が低い場合、例えば、「Ｂ」の場合には、「少し疲れを感じていませんか？適度な休憩で健康を保ちましょう！」など、被測定者を励ます内容を表示してもよい。

また、通知部１１は、管理情報として、短期ストレス値、及び、長期ストレス値を示す時系列と、被測定者のイベントと、を紐づけて表示装置２１に表示する。

図１２は、ストレスに関する各種情報を通知する際の表示画面の一例を示す図である。

図１２では、ストレス値の時系列グラフと、ストレス蓄積イベントと、ストレス発散イベントとを連動させて表示している。

イベントの情報は会議、外出などであって、例えば、被測定者個人に紐づいたスケジューラの情報から取り出される。スケジュール情報は自動で取り出してもよいし、被測定者がイベントを手動で入力、自由記述してもよい。また、運動または休息は、ウェアラブル端末２０の生体情報（加速度など）から人の動きの情報を推定することで、運動しているか、休息しているかが判定される。

判定の具体例としては、以下が挙げられる。
（ｉ）加速度ｘ、ｙ、ｚの３軸に対して、a=√(x^2+y^2+z^2)を計算する（4Hzのサンプリングなら4Hzごと）。
（ｉｉ）そのaに対して、ある一定時間（例えば、１０分間）の合計値a_sum、平均値などの統計値を算出する。
（ｉｉｉ）閾値を定め、a_sumがある一定以上なら「運動」（=動きの量が大きかった）、小さかったら「休息」(=動いていなかった)とする。
（ｉｖ）閾値の定め方は、何名かの人に、実際に「運動」「休息」してもらい、その時のa_sumの平均値で決定する。

なお、図１２に示すように、画面に、許容残量表示例を表示させたり、ストレス度、ストレス対処法等を表示させたりしてもよいが、この一部のみが表示されていてもよい。

また、図１２では、実績値だけでなく、現在を示す「Ｎｏｗ」以降の予測値を表示している。この予測値の算出方法としては、例えば、生体情報から得られるストレスに関する特徴量を入力とし、正解を翌日以降のストレス値として学習したモデルを用いる方法がある。この予測値は、表示しなくてもよい。

また、図１２中の「十分に睡眠がとれた場合の予測」の予測値の算出方法としては、以下の例が挙げられる。

一般に望ましいとされる７－８時間の睡眠を数日とれた場合、図５で説明した（１）～（９）の９段階のストレス発散度の段階において、現在のストレス発散度から１段階上げた場合のストレス値を算出する。例えば、現在のストレス発散度が（５）であった場合、十分な睡眠が取れれば、ストレス発散度を（６）にする。そして、過去にストレス発散度が（６）だった時のストレス値を表示する。一方、過去にストレス発散度が（６）だったことがない場合には、数日間のストレス平均値の１０％を減少させたストレス値を予測値とする。なお、１０％は一例である。過去の情報が何もない場合には、例えば、現状のストレス値を１０％減少させたストレス値を予測値とする。

なお、図１２では、イベントの情報を紐づけて表示しているが、短期ストレス値、及び、長期ストレス値を示す時系列のみを表示するようにしてもよい。

被測定者は、図８～図１２などの表示画面により、自身のストレス状況を把握できる。被測定者は、ストレス発散度が把握できることで、自分に合ったストレス発散方法を見つけやすくなる。また、被測定者は、どのイベントに対してどれだけのストレスを抱えるようになるかを把握でき、自身のスケジューリングを管理することができる。さらに、被測定者は、ストレス許容残量を把握することで、あとどの程度のストレスが抱えても問題ないか（心身に悪影響がでないか）を把握できる。また、被測定者は、メッセージを確認することで、自身のストレス状態を段階的に把握することができる。

なお、本実施形態では、ストレス発散度算出装置１５は、短期ストレス許容量算出部６、長期ストレス許容量算出部７、ストレス度算出部８、許容残量算出部９、及び通知部１１を備えるものとして説明しているが、これら各部を備えていなくてもよい。すなわち、ストレス発散度算出装置１５は、少なくとも、短期ストレス値及び長期ストレス値に基づいて、ストレス発散度を算出する機能を備えていればよい。

［装置動作］
次に、ストレス発散度算出装置１５の動作について説明する。図１３～図１８は、ストレス発散度算出装置１５の動作を示すフロー図である。本実施形態では、ストレス発散度算出装置１５を動作させることによって、ストレス管理方法が実施される。よって、本実施形態におけるストレス管理方法の説明は、以下のストレス発散度算出装置１５の動作説明に代える。

まず、図１３を参照して、ストレス発散度算出装置１５の主要な動作について説明する。図１３は、ストレス発散度算出装置１５の主要な動作を示すフロー図である。

短期ストレス算出部１は、第１期間で被測定者が抱えるストレスである短期ストレス値を算出する（Ｓ０－１）。長期ストレス算出部２は、第２期間で被測定者が抱えるストレスである長期ストレス値を算出する（Ｓ０－２）。

短期ストレス変化量算出部３は、Ｓ０－１の処理が異なるタイミングで実行されて、異なるタイミングで算出された短期ストレス値の差分に基づいて、被測定者の短期ストレスの変化量を算出する（Ｓ０－３）。長期ストレス変化量算出部４は、Ｓ０－２の処理が異なるタイミングで実行されて、異なるタイミングで算出された長期ストレス値の差分に基づいて、被測定者の長期ストレスの変化量を算出する（Ｓ０－４）。

ストレス発散度算出部５は、Ｓ０－３で算出された短期ストレスの変化量、及び、Ｓ０－４で算出された長期ストレスの変化量に基づいて、被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出する（Ｓ０－５）。

以下に、図１４～図１６を参照して、短期ストレス値、長期ストレス値、短期ストレス変化量、長期ストレス変化量、及びストレス発散度を算出する際のストレス発散度算出装置１５の具体的な動作について説明する。

図１４は、短期ストレス値、及び短期ストレス変化量を算出する際の動作を示すフロー図である。

短期ストレス算出部１は、第１期間が経過したかを判定する（Ｓ１）。Ｓ１を最初に実行する場合には、短期ストレス算出部１は、ストレス管理を開始してから、第１期間が経過したかを判定する。また、Ｓ１の実行が二回目以降である場合には、短期ストレス算出部１は、直前に短期ストレス値を算出してから、第１期間が経過したかを判定する。

なお、第１期間分の生体情報があれば短期ストレス値の算出が可能である。したがって、定期的に生体情報を取得している場合、直前に短期ストレス値を算出してから一定期間（第１期間）が経過していなくても、短期ストレス値を算出するタイミングからさかのぼり第１期間の生体情報が取得できていれば、短期ストレス値を算出する。

第１期間が経過していないと（Ｓ１：ＮＯ）、本フローは終了する。第１期間が経過すると（Ｓ１：ＹＥＳ）、短期ストレス算出部１は、生体情報取得部１０が取得した生体情報から、上記した方法により短期ストレス値を算出する（Ｓ２）。生体情報取得部１０は、短期ストレス値を算出するタイミングで生体情報を取得してもよいし、定期的に取得してもよい。

短期ストレス変化量算出部３は、上記の方法により、短期ストレス変化量を算出する（Ｓ３）。このとき、短期ストレス値が一回しか算出されていないために、短期ストレス変化量を算出できない場合には、Ｓ３は実行されない。また、Ｓ３では、短期ストレス変化量算出部３は、Ｓ２で算出された短期ストレス値が、その直前に算出された短期ストレス値よりも減少している場合には、短期ストレス発散量を算出し、増加している場合には、短期ストレス蓄積量を算出する。

なお、図１４では、短期ストレス値、及び、短期ストレス変化量を一連の処理で算出しているが、各処理は、それぞれ独立したフローで実行されてもよい。

図１５は、長期ストレス値、及び長期ストレス変化量を算出する際の動作を示すフロー図である。

長期ストレス算出部２は、第２期間が経過したかを判定する（Ｓ１１）。長期ストレス算出部２は、Ｓ１１を最初に実行する場合、ストレス管理を開始してから、第２期間が経過したかを判定する。また、長期ストレス算出部２は、Ｓ１１の実行が二回目以降である場合、直前に長期ストレス値を算出してから、第２期間が経過したかを判定する。

なお、第２期間分の生体情報があれば長期ストレス値は算出が可能である。したがって、定期的に生体情報を取得している場合、直前に長期ストレス値を算出してから一定期間（第２期間）が経っていなくとも、長期ストレス値を算出するタイミングからさかのぼり第２期間の生体情報が取得できていれば、長期トレス値を算出する。

第２期間が経過していないと（Ｓ１１：ＮＯ）、本フローは終了する。第２期間が経過すると（Ｓ１１：ＹＥＳ）、長期ストレス算出部２は長期ストレス値を算出する（Ｓ１２）。長期ストレス算出部２は、生体情報取得部１０が取得した生体情報、または、事前に実施されたアンケートのスコアから、上記した方法により、長期ストレス値を算出する。アンケートのスコアは、長期ストレス値を算出するタイミングで算出されてもよいし、アンケート結果がストレス発散度算出装置１５に入力されたときに、算出されてもよい。

長期ストレス変化量算出部４は、上記の方法により、長期ストレス変化量を算出する（Ｓ１３）。このとき、長期ストレス値が一回しか算出されていないために、長期ストレス発散量を算出できない場合には、Ｓ１３は実行されない。また、Ｓ１３では、長期ストレス変化量算出部４は、Ｓ１２で算出された長期ストレス値が、その直前に算出された長期ストレス値よりも減少している場合、長期ストレス発散量を算出し、増加している場合、長期ストレス蓄積量を算出する。

なお、図１５では、長期ストレス値、及び長期ストレス変化量を一連の処理で算出しているが、各処理は、それぞれ独立したフローで実行されてもよい。

図１６は、ストレス発散度を算出する際の動作を示すフロー図である。

ストレス発散度算出部５は、短期ストレス変化量及び長期ストレス変化量が算出されたかを判定する（Ｓ２１）。算出された場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、図５で説明したように、短期ストレス変化量及び長期ストレス変化量からストレス発散度を算出する（Ｓ２２）。算出されていない場合（Ｓ２１：ＮＯ）、ストレス発散度を算出することなく、本フローは終了する。

上記のように、ストレス発散度算出装置１５は、日常生活中でのストレス発散度を精度よく算出できることで、被測定者に対して、どの程度ストレスが発散されているかを把握させることができる。例えば、算出した、短期ストレス値、長期ストレス値、ストレス発散度を、管理情報として、被測定者に通知することで、被測定者は、自身が抱えるストレス状態を把握することができる。通知する方法としては、図８、図９、図１２などで説明した画面出力、または音声出力などが挙げられる。

次に、図１７及び図１８を参照して、ストレス許容量、ストレス許容残量、及びストレス度を算出する際のストレス発散度算出装置１５の動作について、さらに説明する。

図１７は、ストレス許容量を算出する際の動作を示すフロー図である。

短期ストレス許容量算出部６は、長期ストレス値が上昇したかを判定する（Ｓ２３）。例えば、短期ストレス許容量算出部６は、あるタイミングで算出された長期ストレス値から、その直後に算出された長期ストレス値への上昇量が所定量におさまっているかを判定する。長期ストレス値が上昇した場合（Ｓ２３：ＹＥＳ）、短期ストレス許容量算出部６は、長期ストレス値の上昇量が所定量におさまっている期間（図６での期間Ａ）での短期ストレス値の最大値を検出し（Ｓ２４）、その最大値を短期ストレス許容量として算出する（Ｓ２５）。

長期ストレス許容量算出部７は長期ストレス許容量を算出する（Ｓ２６）。例えば、長期ストレス許容量算出部７は、健康状態と判定できる長期ストレス値を検出し、それらの最大値、平均値または中央値を、長期ストレス許容量として算出する。長期ストレス許容量を算出した後、本フローは終了する。長期ストレス値が上昇していない場合（Ｓ２３：ＮＯ）、長期ストレス許容量を算出するタイミングで過去一定期間での最大値又は平均値をとることで算出できるため、長期ストレス許容量算出部７は長期ストレス許容量を算出する（Ｓ２６）。なお、Ｓ２６の長期ストレス許容量の算出処理は、本処理とは別のフローであってもよい。

図１８は、短期ストレス許容残量、長期ストレス許容残量、及びストレス度を算出する際の動作を示すフロー図である。ストレス発散度算出装置１５は、図１８に示すフローを定期的に実行してもよいし、被測定者によるストレス度算出の開始する操作を受け付けたときに実行してもよい。

許容残量算出部９は、短期ストレス許容残量を算出する（Ｓ３１）。具体的には、許容残量算出部９は、短期ストレス許容量に達するまでの短期ストレスの残量、つまり、現時点での短期ストレス値と、短期ストレス許容量との差分を、短期ストレス許容残量として算出する。次に、許容残量算出部９は、長期ストレス許容残量を算出する（Ｓ３２）。具体的には、許容残量算出部９は、長期ストレス許容量に達するまでの長期ストレスの残量、つまり、現時点での長期ストレス値と、長期ストレス許容量との差分を、長期ストレス許容残量として算出する。

ストレス度算出部８は、Ｓ３１で算出された短期ストレス許容残量、及び、Ｓ３２で算出された長期ストレス許容残量に基づいて、ストレス度を算出する（Ｓ３３）。ストレス度算出部８は、例えば、長期ストレス算出部２が長期ストレス値を算出するタイミングで、図７に示す対応表から、被測定者のストレスに対するストレス度を算出する。

なお、図１８では、短期ストレス許容残量、長期ストレス許容残量、及びストレス度を一連の処理で算出しているが、各処理はそれぞれ独立したフローとしてもよい。

ストレス発散度算出装置１５は、ストレス許容量、ストレス許容残量、ストレス度をさらに算出して、これらを管理情報として被測定者に通知することで、被測定者は、自身が抱えるストレス状態をさらに詳しく把握することができる。通知する方法としては、図１０～図１２などで説明した画面出力、または音声出力などが挙げられる。

［プログラム］
本実施形態におけるプログラムは、コンピュータに、図１３～図１８に示す各ステップを実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施形態におけるストレス発散度算出装置１５とストレス発散度算出方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、短期ストレス算出部１と、長期ストレス算出部２と、短期ストレス変化量算出部３と、長期ストレス変化量算出部４と、ストレス発散度算出部５、短期ストレス許容量算出部６、長期ストレス許容量算出部７、ストレス度算出部８、許容残量算出部９、生体情報取得部１０及び通知部１１として機能し、処理を行なう。

また、コンピュータとしては、汎用のＰＣの他に、スマートフォン、タブレット型端末装置が挙げられる。

また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されても良い。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、短期ストレス算出部１と、長期ストレス算出部２と、短期ストレス変化量算出部３と、長期ストレス変化量算出部４と、ストレス発散度算出部５、短期ストレス許容量算出部６、長期ストレス許容量算出部７、ストレス度算出部８、許容残量算出部９、生体情報取得部１０及び通知部１１のいずれかとして機能してもよい。

［装置の物理構成］
ここで、本実施形態におけるプログラムを実行することによって、ストレス発散度算出装置１５を実現するコンピュータについて図１９を用いて説明する。図１９は、ストレス発散度算出装置１５を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図１９に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、またはＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、またはＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。

上述した実施形態の一部または全部は、以下に記載する（付記１）～（付記２４）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出する短期ストレス算出部と、
前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出する長期ストレス算出部と、
異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出する短期ストレス変化量算出部と、
異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出する長期ストレス変化量算出部と、
前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出するストレス発散度算出部と、
を備える、ストレス発散度算出装置。

（付記２）
付記１に記載のストレス発散度算出装置であって、
前記短期ストレス変化量算出部は、
前記短期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記短期ストレス変化量を、前記被測定者が短期ストレスを発散した量である短期ストレス発散量として算出し、
前記短期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記短期ストレス変化量を、前記被測定者が短期ストレスを蓄積した量である短期ストレス蓄積量して算出し、
前記長期ストレス変化量算出部は、
前記長期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記長期ストレス変化量を、前記被測定者が長期ストレスを発散した量である長期ストレス発散量として算出し、
前記長期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記長期ストレス変化量を、前記被測定者の長期ストレスが蓄積された量である長期ストレス蓄積量として算出する、
ストレス発散度算出装置。

（付記３）
付記２に記載のストレス発散度算出装置であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
ストレス発散度算出装置。

（付記４）
付記２または付記３に記載のストレス発散度算出装置であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
ストレス発散度算出装置。

（付記５）
付記２から付記４のいずれか一つに記載のストレス発散度算出装置であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
ストレス発散度算出装置。

（付記６）
付記２から付記５のいずれか一つに記載のストレス発散度算出装置であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
ストレス発散度算出装置。

（付記７）
付記１から付記６のいずれか一つに記載のストレス発散度算出装置であって、
前記被測定者の生体情報を取得する生体情報取得部、
をさらに備え、
前記短期ストレス算出部は、前記生体情報に基づいて前記短期ストレスを算出する、
ストレス発散度算出装置。

（付記８）
付記７に記載のストレス発散度算出装置であって、
前記生体情報は、前記被測定者の発汗量、皮膚温度、体動、心拍、心電、脈波、脈拍、血圧、呼吸、瞳孔、脳波、筋電または胃電の情報の少なくとも一つを含む、
ストレス発散度算出装置。

（付記９）
第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出するステップと、
前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出するステップと、
前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出するステップと、
を備える、ストレス発散度算出方法。

（付記１０）
付記９に記載のストレス発散度算出方法であって、
前記短期ストレスの変化量を算出するステップでは、
前記短期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記短期ストレス変化量を、前記被測定者が短期ストレスを発散した量である短期ストレス発散量として算出し、
前記短期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記短期ストレス変化量を、前記被測定者が短期ストレスを蓄積した量である短期ストレス蓄積量して算出し、
前記長期ストレスの変化量を算出するステップでは、
前記長期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記長期ストレス変化量を、前記被測定者が長期ストレスを発散した量である長期ストレス発散量として算出し、
前記長期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記長期ストレス変化量を、前記被測定者の長期ストレスが蓄積された量である長期ストレス蓄積量として算出する、
ストレス発散度算出方法。

（付記１１）
付記１０に記載のストレス発散度算出方法であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
ストレス発散度算出方法。

（付記１２）
付記１０または付記１１に記載のストレス発散度算出方法であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
ストレス発散度算出方法。

（付記１３）
付記１０から付記１２のいずれか一つに記載のストレス発散度算出方法であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
ストレス発散度算出方法。

（付記１４）
付記１０から付記１３のいずれか一つに記載のストレス発散度算出方法であって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
ストレス発散度算出方法。

（付記１５）
付記１０から付記１４のいずれか一つに記載のストレス発散度算出方法であって、
前記被測定者の生体情報を取得するステップ、
をさらに備え、
前記短期ストレスを算出するステップでは、前記生体情報に基づいて前記短期ストレスを算出する、
ストレス発散度算出方法。

（付記１６）
付記１５に記載のストレス発散度算出方法であって、
前記生体情報は、前記被測定者の発汗量、皮膚温度、体動、心拍、心電、脈波、脈拍、血圧、呼吸、瞳孔、脳波、筋電または胃電の情報の少なくとも一つを含む、
ストレス発散度算出方法。

（付記１７）
コンピュータに、
第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出するステップと、
前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出するステップと、
異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出するステップと、
前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出するステップと、
を実行させる命令を含むプログラム。

（付記１８）
付記１７に記載のプログラムであって、
前記短期ストレスの変化量を算出するステップでは、
前記短期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記短期ストレス変化量を、前記被測定者が短期ストレスを発散した量である短期ストレス発散量として算出し、
前記短期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記短期ストレス変化量を、前記被測定者が短期ストレスを蓄積した量である短期ストレス蓄積量して算出し、
前記長期ストレスの変化量を算出するステップでは、
前記長期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記長期ストレス変化量を、前記被測定者が長期ストレスを発散した量である長期ストレス発散量として算出し、
前記長期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記長期ストレス変化量を、前記被測定者の長期ストレスが蓄積された量である長期ストレス蓄積量として算出する、
プログラム。

（付記１９）
付記１８に記載のプログラムであって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
プログラム。

（付記２０）
付記１８または付記１９に記載のプログラムであって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
プログラム。

（付記２１）
付記１８から付記２０のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
プログラム。

（付記２２）
付記１８から付記２１のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
プログラム。

（付記２３）
付記１８から付記２２のいずれか一つに記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記被測定者の生体情報を取得するステップ、
を実行させる命令を含み、
前記短期ストレスを算出するステップでは、前記生体情報に基づいて前記短期ストレスを算出する、
プログラム。

（付記２４）
付記２３に記載のプログラムであって、
前記生体情報は、前記被測定者の発汗量、皮膚温度、体動、心拍、心電、脈波、脈拍、血圧、呼吸、瞳孔、脳波、筋電または胃電の情報の少なくとも一つを含む、
プログラム。

以上、実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１ 短期ストレス算出部
２ 長期ストレス算出部
３ 短期ストレス変化量算出部
４ 長期ストレス変化量算出部
５ ストレス発散度算出部
６ 短期ストレス許容量算出部
７ 長期ストレス許容量算出部
８ ストレス度算出部
９ 許容残量算出部
１０ 生体情報取得部
１１ 通知部
１５ ストレス発散度算出装置
２０ ウェアラブル端末
２１ 表示装置
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (10)

1. 第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出する短期ストレス算出手段と、
   前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出する長期ストレス算出手段と、
   異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出する短期ストレス変化量算出手段と、
   異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出する長期ストレス変化量算出手段と、
   前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出するストレス発散度算出手段と、
   を備える、ストレス発散度算出装置。
2. 請求項１に記載のストレス発散度算出装置であって、
   前記短期ストレス変化量算出手段は、
   前記短期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記短期ストレスの変化量を、前記被測定者が短期ストレスを発散した量である短期ストレス発散量として算出し、
   前記短期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記短期ストレスの変化量を、前記被測定者が短期ストレスを蓄積した量である短期ストレス蓄積量して算出し、
   前記長期ストレス変化量算出手段は、
   前記長期ストレス値の変化量が減少量である場合、前記長期ストレスの変化量を、前記被測定者が長期ストレスを発散した量である長期ストレス発散量として算出し、
   前記長期ストレス値の変化量が増加量である場合、前記長期ストレスの変化量を、前記被測定者の長期ストレスが蓄積された量である長期ストレス蓄積量として算出する、
   ストレス発散度算出装置。
3. 請求項２に記載のストレス発散度算出装置であって、
   前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
   ストレス発散度算出装置。
4. 請求項２または請求項３に記載のストレス発散度算出装置であって、
   前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス発散量が大きいほど、高くなる、
   ストレス発散度算出装置。
5. 請求項２から請求項４のいずれか一つに記載のストレス発散度算出装置であって、
   前記ストレス発散度は、前記短期ストレス発散量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
   ストレス発散度算出装置。
6. 請求項２から請求項５のいずれか一つに記載のストレス発散度算出装置であって、
   前記ストレス発散度は、前記短期ストレス蓄積量よりも前記長期ストレス蓄積量が大きいほど、低くなる、
   ストレス発散度算出装置。
7. 請求項１から請求項６のいずれか一つに記載のストレス発散度算出装置であって、
   前記被測定者の生体情報を取得する生体情報取得手段、
   をさらに備え、
   前記短期ストレス算出手段は、前記生体情報に基づいて前記短期ストレスを算出する、
   ストレス発散度算出装置。
8. 請求項７に記載のストレス発散度算出装置であって、
   前記生体情報は、前記被測定者の発汗量、皮膚温度、体動、心拍、心電、脈波、脈拍、血圧、呼吸、瞳孔、脳波、筋電または胃電の情報の少なくとも一つを含む、
   ストレス発散度算出装置。
9. 第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出し、
   前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出し、
   異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出し、
   異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出し、
   前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出する、
   ストレス発散度算出方法。
10. コンピュータに、
    第１期間で被測定者が抱えたストレスである短期ストレス値を算出させ、
    前記第１期間よりも長く、かつ、前記第１期間を含む第２期間で前記被測定者が抱えたストレスである長期ストレス値を算出させ、
    異なるタイミングで算出された前記短期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の短期ストレスの変化量を算出させ、
    異なるタイミングで算出された前記長期ストレス値の差分に基づいて、前記被測定者の長期ストレスの変化量を算出させ、
    前記短期ストレスの変化量及び前記長期ストレスの変化量に基づいて、前記被測定者のストレス発散度合いを示すストレス発散度を算出させる、
    命令を含むプログラム。

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