JP7459931B2 - ストレス管理装置、ストレス管理方法、及びプログラム - Google Patents

ストレス管理装置、ストレス管理方法、及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、人が周囲に与えるストレスを管理するための、ストレス管理装置及びストレス管理方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
人には、通常、外部からの様々な刺激によって、ストレスがかかっている。また、ストレスのうち、特に、労働に際して発生するストレスは、職業性ストレスと呼ばれている。職業性ストレスは、鬱病などの精神疾患の発症をもたらすことが多く、ひいては、生産性の低下、離職、休職等の原因となる。
職業性ストレスの主な原因としては、仕事上の人間関係が挙げられる。人間関係によるストレスを低減するためには、ストレスを受けた側だけでなく、ストレスを与える側（ストレッサー）による相手側のストレスの認識が重要である。このため、例えば、特許文献１は、ストレッサーに対して他者にストレスを与えたことを通知するシステムを開示している。
特開２０１８－０４５５４５号公報
しかしながら、特許文献１に開示されたシステムでは、ストレッサーの推定は音声データの音声認識結果から抽出されるキーワードに基づいて行われる。このため、特許文献１に開示されたシステムには、特定のキーワードを発することなく他者にストレスを与えるストレッサーの推定が難しいという問題がある。
本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、言葉によることなく相手にストレスを与えるストレッサーであっても、その推定を可能にし得る、ストレス管理装置、ストレス管理方法、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管理装置は、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出する、ストレス度算出部と、
前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する、人物特定部と、
算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出する、影響度算出部と、
算出された前記影響度に基づく管理情報を出力する、出力部と、
を備えることを特徴とする。
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管理方法は、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出する、ストレス度算出ステップと、
前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する、人物特定ステップと、
算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出する、影響度算出ステップと、
算出された前記影響度に基づく管理情報を出力する、出力ステップと、
を有することを特徴とする。
更に、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、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出する、ストレス度算出ステップと、
前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する、人物特定ステップと、
算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出する、影響度算出ステップと、
算出された前記影響度に基づく管理情報を出力する、出力ステップと、
を実行させる、ことを特徴とする。
以上のように本発明によれば、言葉によることなく相手にストレスを与えるストレッサーであっても、その推定が可能となる。
図１は、実施の形態におけるストレス管理装置の概略構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態におけるストレス管理装置の構成を具体的に示すブロック図である。 図３は、実施の形態におけるストレス管理装置の動作を示すフロー図である。 図４は、実施の形態におけるストレス管理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。
（実施の形態）
以下、実施の形態における、ストレス管理装置、ストレス管理方法、及びプログラムについて、図１～図4を参照しながら説明する。
［装置構成］
最初に、実施の形態におけるストレス管理装置の概略構成について図１を用いて説明する。図１は、実施の形態におけるストレス管理装置の概略構成を示すブロック図である。
図１に示す、実施の形態におけるストレス管理装置１０は、人が周囲に与えるストレスを管理するための装置である。図１に示すように、ストレス管理装置１０は、ストレス度算出部１１と、人物特定部１２と、影響度算出部１３と、出力部１４とを備えている。
この構成において、ストレス度算出部１１は、対象者の生体情報に基づいて、対象者のストレス度を算出する。人物特定部１２は、対象者の行動履歴に基づいて、算出されたストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する。
影響度算出部１３は、算出されたストレス度に基づいて、対象者に与えられたストレスに対する、特定された人物による影響の度合いを示す、影響度を算出する。出力部１４は、算出された前記影響度に基づいて得られる管理情報を出力する。
実施の形態では、対象者の行動履歴から、対象者のストレスの要因となった行動に関係する人物が特定され、そして、この人物がストレスに与えた影響が数値化される。よって、実施の形態によれば、言葉によることなく相手にストレスを与えるストレッサーの推定が可能となる。
続いて、図２を用いて、実施の形態におけるストレス管理装置１０の構成及び機能について具体的に説明する。図２は、実施の形態におけるストレス管理装置の構成を具体的に示すブロック図である。
図２に示すように、実施の形態では、ストレス管理装置１０は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク４０を介して、生体情報の取得元となる対象者３１ａ～３１ｄそれぞれの端末装置３０ａ～３０ｄに接続されている。対象者３１ａ～３１ｄは、例えば、組織の同じグループに属している。実施の形態では、対象者の数は、図２に例示した４人に限定されることはなく、対象者の数は何人であっても良い。
更に、図２に示すように、ストレス管理装置１０は、ネットワーク４０を介して、行動履歴管理装置５０にも接続されている。行動履歴管理装置５０は、対象者３１ａ～３１ｄの行動履歴を管理している。
ここで、行動履歴としては、対象者の過去の行動に関する情報、例えば、対象者が受信または送信した電子メールに関する情報（受信者、送信者、文書等）、対象者が出席した会議に関する情報（会議の議事録、出席者の名簿、会議の音声データ、着席位置等）が挙げられる。また、行動履歴管理装置５０は、メールサーバ、スケジュール管理サーバ等であっても良いし、これらの組合せであっても良い。
図２に示すように、ストレス管理装置１０は、上述した、ストレス度算出部１１、人物特定部１２、影響度算出部１３、及び出力部１４に加えて、生体情報取得部１５も備えている。
生体情報取得部１５は、各対象者の生体情報を取得する。具体的には、対象者の生体情報は、対象者の身体に取り付けたセンサ、ウェアラブル端末等を介して取得され、端末装置に取り込まれる。生体情報取得部１５は、ネットワーク４０を介して、端末装置３０ａ～３０ｄそれぞれから、各対象者の生体情報を取得する。
実施の形態において、生体情報としては、心拍数、皮膚電位、発汗量、顔画像、人の動作を示す加速度等が挙げられる。更に、生体情報は、これらのうちの１つのみであっても良いし、２つ以上の組合せであっても良い。
ストレス度算出部１１は、実施の形態では、生体情報取得部１５が取得した生体情報の種類に応じて、既存の手法、更には今後開発される手法を用いて、ストレス度を算出する。ストレス度は、ストレスの程度を示す尺度であり、ある時を基準としたストレスの増減の程度も含む。例えば、生体情報が、心拍数であるならば、ストレス度算出部１１は、心拍数の時系列変化から、特徴量を算出し、算出した特徴量を、ストレス度に変換する。また、生体情報が複数の種類の情報を含む場合は、ストレス度算出部１１は、複数種類の生体情報を用いて、ストレス度を推定することもできる。
例えば、生体情報が、人の動作を示す加速度である場合のストレス度の算出手法としては、後述の参考文献１又は２に開示された手法が挙げられる。
参考文献１：A. Sano et al., “Recognizing academic performance, sleep quality, stress level, and mental health using personality traits, wearable sensors and mobile phones,” in Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN), 2015 IEEE 12th International Conference on, 2015, pp. 1-6.
参考文献２：中島嘉樹，他２名, “全期間及び短期間双方の生体信号の使用による長期ストレスレベル認識精度の向上”, The 32nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2018.
人物特定部１２は、実施の形態では、行動履歴管理装置５０で管理されている行動履歴から、対象者３１ａ～３１ｄ毎に、各対象者のストレスの要因となる行動を特定し、そして特定した行動に関与している人物を更に特定する。また、このとき特定する人物は、同じグループに属する別の対象者であっても良いし、グループ外の人物であっても良い。
例えば、ストレス度が設定値を超えた時間帯に、対象者が電子メールを受信していたとする。この場合、人物特定部１２は、行動履歴管理装置５０から、ストレスの要因となる行動として、電子メールに対する行動を特定する。そして、人物特定部１２は、要因となった電子メールを取得し、取得した電子メールの受信者、送信者及び文中に登場する人物のうち、少なくとも１人を、人物として特定する。
また、例えば、ストレス度が設定値を超えた時間帯に、対象者が会議に出席していたとする。この場合、人物特定部１２は、行動履歴管理装置５０から、ストレスの要因となる行動として、会議に対する行動を特定する。そして、人物特定部１２は、特定した会議に関する情報を取得し、取得した情報から、会議に関与した人物を特定する。
具体的には、人物特定部１２は、会議の音声データに対して、既知の話者認識(speaker recognition)、話者照合(speaker verification)、話者識別(speaker identification)と呼ばれる技術を適用して、話者を特定する。そして、人物特定部１２は、話者を、ストレスの要因となる行動に関与する人物として特定する。
また、人物特定部１２によって特定された人物が複数である場合は、影響度算出部１３は、対象者について算出されたストレス度に基づいて、複数の人物それぞれ毎に影響度を算出する。
影響度算出部１３は、特定された人物と対象者との関係性に応じて、特定された人物に重みを設定し、設定した重みに応じて、影響度を算出することもできる。例えば、影響度算出部１３は、対象者が、特定された人物の上司である場合は、重みを比較的小さく設定し、対象者が、特定された人物の部下である場合は重みを比較的大きく設定する。更に、重みは、人の役職または役割に応じて設定されていても良い。
更に、ストレスの要因となる行動が、電子メールに対する行動であり、人物特定部１２が、電子メールの受信者、送信者及び文中に登場する人物のうち、少なくとも１人を特定しているとする。この場合、影響度算出部１３は、特定された人物の電子メールにおける役割に応じて、特定された人物に重みを設定し、設定した重みに応じて、影響度を算出する。
また、ストレスの要因となる行動が、会議に対する行動であり、人物特定部１２が、会議に関与した人物を特定しているとする。この場合、影響度算出部１３は、特定された人物の会議での振る舞いに応じて、特定された人物に重みを設定し、設定した重みに応じて、影響度を算出する。
具体的には、影響度算出部１３は、ストレスをもたらす様々な環境要因（因子）を説明変数とし、ストレス値を目的関数とした、回帰モデルを用いて、重みを設定することができる。そして、影響度算出部１３は、回帰モデルで設定した重みから、影響度を算出することができる。回帰モデルの一例は、下記の数１に示す通りである。
（数１）
S_Yi_j = f(X1_j,X2_j,...,Xn_j)
= w1*g1(x1_j) + w2*g2(x2_j) + ... wk*gk(xk_j) + wn*gn(x3_j)
上記数１において「S_Yi_j」は、: x_jのデータ(環境因子)が入力されたときの、対象者Yiの単位時間のストレス(推定)値（平均、累積、差分、max-minなど）である。「x_j」（={x1_j,x2_j,...,xn_j}）は、会議等のイベントにおいて、ストレスに影響を及ぼす環境因子のデータセットである。「f(X1_j,X2_j,...,Xn_j)」は、環境因子のデータセットx_jを入力としてストレス値を算出するモデル関数である。「g*(x_j)」は、環境因子のデータセットx_jの*番目の要素に関するストレス値を特徴量に変換(写像)するための関数である。「w*」は、環境因子のデータセットx_jのうちの*番目の要素に関する重みである。
そして、上記数１において、環境因子のデータセットx_jの具体例としては、例えば，行動が会議であるとすると、会議の場所、ある人物の参加の有無、ある人物の発言の有無、ある人物の発言量（時間）等が挙げられる。従って、訓練データとして、環境因子のデータセットx_jと、それに対応するストレス値S_Yi_jとを用い、機械学習等によって、重みw*を学習(最適化)することができる。
また、新たに算出されたストレス度と新たな行動履歴とから、新たな訓練データが得られるため、影響度算出部１３は、新たな訓練データを追加して学習することによって、重みを更新することができる。
このようにして重みが算出されると、影響度算出部１３は、設定した重みに応じて、特定された人物に対して影響度を算出する。例えば、人物Ｚの発言によって、対象者Ｙｉのストレス値が変化しているとする。この場合、影響度算出部１３は、回帰モデルの回帰係数から、人物Ｚの出席に関する因子の重みと、人物Ｚの発言量に関する因子の重みとを求め、対象者Ｙｉのストレス値に、求めた重みそれぞれを乗算する。そして、影響度算出部１３は、得られた乗算値の合計を、対象者Ｙｉに対する人物Ｚの影響度とする。
また、人物特定部１２によって特定された人物が、複数の対象者にストレスを与えているとする。この場合、影響度算出部１３は、複数の対象者それぞれのストレス度に基づいて、この人物の影響度を算出する。
更に、影響度算出部１３は、人物特定部１２によって特定された人物と各対象者との関係性に応じて、複数の対象者それぞれに重みを設定し、複数の対象者それぞれの重み及びストレス度に基づいて、この人物の影響度を算出することもできる。例えば、対象者が、特定された人物の上司と部下とで構成されている場合は、影響度算出部１３は、上司の重みを比較的小さく設定し、部下の重みを比較的大きく設定する。
出力部１４は、実施の形態では、管理情報として、例えば、影響度算出部１３によって算出された影響度を、特定された人物に通知する。例えば、ネットワーク４０上に、特定された人物の端末装置が存在している場合は、出力部１４は、特定された人物の端末装置に、影響度を示す電子メール又はショートメッセージを送信する。
また、出力部１４は、算出された影響度と関連付けられた、特定された人物の情報を、管理情報として、特定された人物を管理する管理者に通知することもできる。例えば、ネットワーク４０上に、管理者の端末装置が存在している場合は、出力部１４は、管理者の端末装置に、影響度を示す電子メール又はショートメッセージを送信する。
更に、出力部１４は、影響度に応じて、通知先を変更することもできる。例えば、出力部１４は、特定された人物の影響度が閾値以下の場合は、その人物の端末装置に通知を行い、特定された人物の影響度が閾値を超えた場合は、その人物の管理者の端末装置に通知を行う。出力部１４は、影響度に応じて、通知方法を変更することもできる。
また、出力部１４による管理情報の出力先は、上述の例に限定されるものではない。管理情報の出力先は、例えば、家族、親しい同僚など予め設定された出力先であっても良い。更に、出力部１４は、特定された人物が属するグループの構成員に対して、管理情報を出力することもできる。
［装置動作］
次に、実施の形態におけるストレス管理装置１０の動作について図３を用いて説明する。図３は、実施の形態におけるストレス管理装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１及び図２を参照する。また、実施の形態では、ストレス管理装置１０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、実施の形態におけるストレス管理方法の説明は、以下のストレス管理装置１０の動作説明に代える。
最初に、図３に示すように、生体情報取得部１５が、対象者３１ａ～３１ｄそれぞれの生体情報を取得する（ステップＡ１）。各対象者の生体情報は、実際には、対象者の身体に取り付けたセンサ、ウェアラブル端末等を介して取得され、端末装置に取り込まれている。従って、ステップＡ１では、生体情報取得部１５は、ネットワーク４０を介して、端末装置３０ａ～３０ｄそれぞれから、各対象者の生体情報を取得する。
次に、ストレス度算出部１１は、ステップＡ１で取得された対象者３１ａ～３１ｄそれぞれの生体情報に基づいて、対象者毎に、そのストレス度を算出する（ステップＡ２）。ステップＡ２において、ストレス度の算出は、生体情報の種類に応じて、既存の手法によって行われる。
次に、人物特定部１２は、行動履歴管理装置５０で管理されている行動履歴から、対象者３１ａ～３１ｄ毎に、各対象者のストレスの要因となる行動を特定する（ステップＡ３）。例えば、対象者のストレス度が設定値を超えた時間帯に、対象者が電子メールを受信してる場合は、人物特定部１２は、ストレスの要因となる行動として、電子メールの受信を特定する。例えば、対象者のストレス度が設定値を超えた時間帯に、対象者が会議に出席している場合は、人物特定部１２は、ストレスの要因となる行動として、会議への出席を特定する。
次に、人物特定部１２は、ステップＡ３で特定した行動に関与している人物を特定する（ステップＡ４）。例えば、行動が電子メールの受信である場合は、人物特定部１２は、要因となった電子メールから、受信者、送信者及び文中に登場する人物のうち、少なくとも１人を特定する。また、行動が会議への出席である場合は、人物特定部１２は、会議に関する情報から、会議に関与した人物を特定する。
次に、影響度算出部１３は、対象者３１ａ～３１ｄそれぞれ毎に、ステップＡ２で算出されたストレス度に基づいて、ステップＡ４で特定された人物による影響度を算出する（ステップＡ５）。ステップＡ５では、影響度算出部１３は、特定された人物と対象者との関係性に応じて、特定された人物に重みを設定し、設定した重みに応じて、影響度を算出することもできる。また、重みは、上述したように、例えば、回帰モデルによって、設定及び更新される。
出力部１４は、ステップＡ５で算出された影響度に基づく管理情報を、出力する（ステップＡ６）。ステップＡ６では、例えば、出力部１４は、ステップＡ５で算出された影響度を、ステップＡ４で特定された人物に通知する。更に、出力部１４は、ステップＡ５で算出された影響度に、ステップＡ４で特定された人物の情報を関連付け、これを管理情報として、ステップＡ４で特定された人物を管理する管理者に通知することもできる。
以上のように、実施の形態では、ストレス度の算出の対象となる対象者の行動履歴から、ストレスの要因に関係する人物が特定される。そして、人物の特定は、人物がキーワードを発話したことが条件とされることなく行われる。このため、実施の形態では、特定のキーワードを発することなく他者にストレスを与えるストレッサーの推定も可能となる。
［プログラム］
実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図３に示すステップＡ１～Ａ６を実行させるプログラムであれば良い。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、実施の形態におけるストレス管理装置１０とストレス管理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、ストレス度算出部１１、人物特定部１２、影響度算出部１３、出力部１４、及び生体情報取得部１５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、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、ストレス度算出部１１、人物特定部１２、影響度算出部１３、出力部１４、及び生体情報取得部１５のいずれかとして機能しても良い。
［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、ストレス管理装置１０を実現するコンピュータについて図４を用いて説明する。図４は、実施の形態におけるストレス管理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。
図４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。
また、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていても良い。この態様では、ＧＰＵ又はＦＰＧＡが、実施の形態におけるプログラムを実行することができる。
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、コード群で構成された実施の形態におけるプログラムをメインメモリ１１２に展開し、各コード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、実施の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、本実施の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良い。
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、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）等の磁気記録媒体、又はＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体が挙げられる。
なお、実施の形態におけるストレス管理装置１０は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、ストレス管理装置１０は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）～（付記３０）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）
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出する、ストレス度算出部と、
前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する、人物特定部と、
算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出する、影響度算出部と、
算出された前記影響度に基づく管理情報を出力する、出力部と、
を備えるストレス管理装置。
（付記２）
前記影響度算出部は、特定された前記人物が複数である場合に、算出された前記ストレス度に基づいて、前記複数の人物ごとの前記影響度を算出する、
付記１に記載のストレス管理装置。
（付記３）
前記影響度算出部は、特定された前記人物と前記対象者との関係性に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する
付記１または２に記載のストレス管理装置。
（付記４）
前記行動が電子メールに対する行動であり、
前記人物特定部は、前記電子メールの受信者、送信者及び文中に登場する人物のうち少なくとも１人を、前記人物として特定し、
前記影響度算出部は、特定された前記人物の前記電子メールにおける役割に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
付記３に記載のストレス管理装置。
（付記５）
前記行動が会議に対する行動であり、
前記人物特定部は、前記会議に関与した人物を、前記人物として特定し、
前記影響度算出部は、特定された前記人物の前記会議での振る舞いに応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
付記３に記載のストレス管理装置。
（付記６）
前記影響度算出部は、特定された前記人物が複数の対象者にストレスを与えている場合に、前記複数の対象者それぞれのストレス度に基づいて、前記影響度を算出する、
付記１～５のいずれか１項に記載のストレス管理装置。
（付記７）
前記影響度算出部は、特定された前記人物と前記複数の対象者それぞれとの関係性に応じて、前記複数の対象者それぞれに重みを設定し、前記複数の対象者それぞれの前記重み及びストレス度に基づいて、前記影響度を算出する
付記６に記載のストレス管理装置。
（付記８）
前記出力部は、前記管理情報として、算出された前記影響度を、特定された前記人物に通知する
付記１～７のいずれかに記載のストレス管理装置。
（付記９）
前記出力部は、算出された前記影響度と関連付けられた、特定された前記人物の情報を、前記管理情報として、特定された前記人物を管理する管理者に通知する
付記１～８のいずれかに記載のストレス管理装置。
（付記１０）
前記出力部は、算出された前記影響度の値に応じて、前記管理情報の通知先を変更する、
付記１～９のいずれかに記載のストレス管理装置。
（付記１１）
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出する、ストレス度算出ステップと、
前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する、人物特定ステップと、
算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出する、影響度算出ステップと、
算出された前記影響度に基づく管理情報を出力する、出力ステップと、
を有するストレス管理方法。
（付記１２）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物が複数である場合に、算出された前記ストレス度に基づいて、前記複数の人物ごとの前記影響度を算出する、
付記１１に記載のストレス管理方法。
（付記１３）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物と前記対象者との関係性に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する
付記１１または１２に記載のストレス管理方法。
（付記１４）
前記行動が電子メールに対する行動であり、
前記人物特定ステップにおいて、前記電子メールの受信者、送信者及び文中に登場する人物のうち少なくとも１人を、前記人物として特定し、
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物の前記電子メールにおける役割に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
付記１３に記載のストレス管理方法。
（付記１５）
前記行動が会議に対する行動であり、
前記人物特定ステップにおいて、前記会議に関与した人物を、前記人物として特定し、
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物の前記会議での振る舞いに応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
付記１３に記載のストレス管理方法。
（付記１６）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物が複数の対象者にストレスを与えている場合に、前記複数の対象者それぞれのストレス度に基づいて、前記影響度を算出する、
付記１１～１５のいずれか１項に記載のストレス管理方法。
（付記１７）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物と前記複数の対象者それぞれとの関係性に応じて、前記複数の対象者それぞれに重みを設定し、前記複数の対象者それぞれの前記重み及びストレス度に基づいて、前記影響度を算出する
付記１６に記載のストレス管理方法。
（付記１８）
前記出力ステップにおいて、前記管理情報として、算出された前記影響度を、特定された前記人物に通知する
付記１１～１７のいずれかに記載のストレス管理方法。
（付記１９）
前記出力ステップにおいて、算出された前記影響度と関連付けられた、特定された前記人物の情報を、前記管理情報として、特定された前記人物を管理する管理者に通知する
付記１１～１８のいずれかに記載のストレス管理方法。
（付記２０）
前記出力ステップにおいて、算出された前記影響度の値に応じて、前記管理情報の通知先を変更する、
付記１１～１９のいずれかに記載のストレス管理方法。
（付記２１）
コンピュータに、
対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出する、ストレス度算出ステップと、
前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する、人物特定ステップと、
算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出する、影響度算出ステップと、
算出された前記影響度に基づく管理情報を出力する、出力ステップと、
を実行させる、プログラム。
（付記２２）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物が複数である場合に、算出された前記ストレス度に基づいて、前記複数の人物ごとの前記影響度を算出する、
付記２１に記載のプログラム。
（付記２３）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物と前記対象者との関係性に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する
付記２１または２２に記載のプログラム。
（付記２４）
前記行動が電子メールに対する行動であり、
前記人物特定ステップにおいて、前記電子メールの受信者、送信者及び文中に登場する人物のうち少なくとも１人を、前記人物として特定し、
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物の前記電子メールにおける役割に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
付記２３に記載のプログラム。
（付記２５）
前記行動が会議に対する行動であり、
前記人物特定ステップにおいて、前記会議に関与した人物を、前記人物として特定し、
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物の前記会議での振る舞いに応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
付記２３に記載のプログラム。
（付記２６）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物が複数の対象者にストレスを与えている場合に、前記複数の対象者それぞれのストレス度に基づいて、前記影響度を算出する、
付記２１～２５のいずれか１項に記載のプログラム。
（付記２７）
前記影響度算出ステップにおいて、特定された前記人物と前記複数の対象者それぞれとの関係性に応じて、前記複数の対象者それぞれに重みを設定し、前記複数の対象者それぞれの前記重み及びストレス度に基づいて、前記影響度を算出する
付記２６に記載のプログラム。
（付記２８）
前記出力ステップにおいて、前記管理情報として、算出された前記影響度を、特定された前記人物に通知する
付記２１～２７のいずれかに記載のプログラム。
（付記２９）
前記出力ステップにおいて、算出された前記影響度と関連付けられた、特定された前記人物の情報を、前記管理情報として、特定された前記人物を管理する管理者に通知する
付記２１～２８のいずれかに記載のプログラム。
（付記３０）
前記出力ステップにおいて、算出された前記影響度の値に応じて、前記管理情報の通知先を変更する、
付記２１～２９のいずれかに記載のプログラム。
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願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。
以上のように本発明によれば、言葉によることなく相手にストレスを与えるストレッサーであっても、その推定が可能となる。本発明は、人のストレスの管理が必要な分野に有用である。
１０ ストレス管理装置
１１ ストレス度算出部
１２ 人物特定部
１３ 影響度算出部
１４ 出力部
１５ 生体情報取得部
３０ａ～３０ｄ 端末装置
３１ａ～３１ｄ 対象者
４０ ネットワーク
５０ 行動履歴管理装置
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 (11)

  1. 対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出する、ストレス度算出部と、
    前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定する、人物特定部と、
    算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出する、影響度算出部と、
    算出された前記影響度に基づく管理情報を出力する、出力部と、
    を備え、
    前記影響度算出部は、特定された前記人物と前記対象者との関係性に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
    ストレス管理装置。
  2. 前記影響度算出部は、特定された前記人物が複数である場合に、算出された前記ストレス度に基づいて、前記複数の人物ごとの前記影響度を算出する、
    請求項１に記載のストレス管理装置。
  3. 前記行動が電子メールに対する行動であり、
    前記人物特定部は、前記電子メールの受信者、送信者及び文中に登場する人物のうち少なくとも１人を、前記人物として特定し、
    前記影響度算出部は、特定された前記人物の前記電子メールにおける役割に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
    請求項１に記載のストレス管理装置。
  4. 前記行動が会議に対する行動であり、
    前記人物特定部は、前記会議に関与した人物を、前記人物として特定し、
    前記影響度算出部は、特定された前記人物の前記会議での振る舞いに応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
    請求項１に記載のストレス管理装置。
  5. 前記影響度算出部は、特定された前記人物が複数の対象者にストレスを与えている場合に、前記複数の対象者それぞれのストレス度に基づいて、前記影響度を算出する、
    請求項１に記載のストレス管理装置。
  6. 前記影響度算出部は、特定された前記人物と前記複数の対象者それぞれとの関係性に応じて、前記複数の対象者それぞれに重みを設定し、前記複数の対象者それぞれの前記重み及びストレス度に基づいて、前記影響度を算出する
    請求項５に記載のストレス管理装置。
  7. 前記出力部は、前記管理情報として、算出された前記影響度を、特定された前記人物に通知する
    請求項１に記載のストレス管理装置。
  8. 前記出力部は、算出された前記影響度と関連付けられた、特定された前記人物の情報を、前記管理情報として、特定された前記人物を管理する管理者に通知する
    請求項１に記載のストレス管理装置。
  9. 前記出力部は、算出された前記影響度の値に応じて、前記管理情報の通知先を変更する、
    請求項１に記載のストレス管理装置。
  10. 対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出し、
    前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定し、
    算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出し、
    算出された前記影響度に基づく管理情報を出力し、
    前記影響度の算出において、特定された前記人物と前記対象者との関係性に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
    ストレス管理方法。
  11. コンピュータに、
    対象者の生体情報に基づいて、前記対象者のストレス度を算出させ、
    前記対象者の行動履歴に基づいて、算出された前記ストレス度のストレスを受けた要因となる行動に関与する人物を特定させ、
    算出された前記ストレス度に基づいて、特定された前記人物による、前記対象者に与えられたストレスに対する影響の度合いを示す影響度を算出させ、
    算出された前記影響度に基づく管理情報を出力させ、
    前記影響度の算出において、特定された前記人物と前記対象者との関係性に応じて、特定された前記人物に重みを設定し、設定した前記重みに応じて、前記影響度を算出する、
    プログラム。
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