WO2016194151A1 - 状態管理方法、状態管理装置、状態管理プログラム及び状態管理システム - Google Patents

Abstract

状態管理装置（２００）は、時間帯と、当該時間帯において第１の装置により測定された測定値と、当該時間帯において第１の装置と第２の装置とが近接しているか否かを示す近接情報とを対応付けた測定情報（２２２）から、近接情報を参照して、第１の装置と第２の装置とが近接している時間帯である近接時間帯又は第１の装置と第２の装置とが近接していない時間帯である非近接時間帯を抽出する抽出部（２３２）と、抽出された近接時間帯又は非近接時間帯に対応づけられる測定値を用いて、第１の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、判定した結果を出力する出力部（２３５）とを有する。

Description

状態管理方法、状態管理装置、状態管理プログラム及び状態管理システム

　本発明は、状態管理方法、状態管理装置、状態管理プログラム及び状態管理システムに関する。

　空前のペットブームが続いている。主たる理由は、犬を飼う敷居が低くなってきたことである。犬を飼うことが許されるマンション等の集合住宅の増加、少子化や核化の加速で癒し需要が家庭内で顕在化してきており、国内の飼犬数は２０１４年には１０００万頭を超え、犬を飼う個人も珍しくなくなっている。

　犬等のペットを飼う場合、例えば、留守中のペットの状態を知りたいという要望がある。ペットの状態を知るために、ペットを飼っている飼い主に対して、ペットの状態を示す絵図を表示することで、ペットの状態を視覚的に分り易く知らせる技術が知られている。また、ペットの歩数や加速度を計測して運動状態を評価して異常を検出する技術や、体温計や心拍計等の複数のセンサを組み合わせてペットの健康状態を監視する技術も知られている。

特開２０１３－７７１１３号公報 特開２００５－２８７７０８号公報 特開２００６－４２６７０号公報

　ところで、犬等のペットの歩数や震え回数は、散歩の有無や、人との遊びの有無等、飼い主との触れ合いの度合いに応じて増減する。また、犬等の多頭飼いで、かつ、同じ場所で飼育している場合、一頭が動き回ると他の一頭も動き回ることが多い状況がある。特に、ペット自体の体調が悪くても、我慢してしまう習性をもつタイプがあり、その場合、飼い主の意思により散歩へ出かけたりすることで歩数や震え回数は増加してしまうことがある。このため、動作状態の変動が飼い主や他の犬の影響によるものか、犬そのものの健康状態の変化によるものかを特定しにくく、ペットの体調の変化が判り難い場合がある。

　１つの側面では、ペットの状態変化を精度よく検出することができる状態管理方法、状態管理装置、状態管理プログラム及び状態管理システムを提供することを目的とする。

　１つの側面では、状態管理装置は、時間帯と、当該時間帯において第１の装置により測定された測定値と、当該時間帯において第１の装置と第２の装置とが近接しているか否かを示す近接情報とを対応付けた測定情報から、近接情報を参照して、第１の装置と第２の装置とが近接している時間帯である近接時間帯又は第１の装置と第２の装置とが近接していない時間帯である非近接時間帯を抽出する抽出部と、抽出された近接時間帯又は非近接時間帯に対応づけられる測定値を用いて、第１の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、判定した結果を出力する出力部とを有する。

　１つの側面によれば、ペットの状態変化を精度よく検出することができる。

図１は、実施例１の状態管理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。 図２は、実施例１のセンサの分析結果記憶部の一例を示す図である。 図３は、実施例１の通知情報に基づく画面遷移の一例を示す図である。 図４は、実施例１の通知情報に基づく画面の一例を示す図である。 図５は、実施例１の通知情報に基づく画面の別の一例を示す図である。 図６は、実施例１の通知情報に基づく画面のさらに別の一例を示す図である。 図７は、実施例１の状態管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、実施例１の分析処理の流れを示すフローチャートである。 図９は、実施例１の比較処理の流れを示すフローチャートである。 図１０は、実施例２の状態管理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。 図１１Ａは、実施例２のセンサＡの分析結果記憶部の一例を示す図である。 図１１Ｂは、実施例２のセンサＢの分析結果記憶部の一例を示す図である。 図１２は、実施例２のサーバ装置の蓄積記憶部の一例を示す図である。 図１３は、実施例２のサーバ装置の蓄積記憶部の他の一例を示す図である。 図１４は、実施例２のサーバ装置の蓄積記憶部に記憶される情報の一例を示すグラフである。 図１５は、実施例２の通知情報に基づく画面遷移の一例を示す図である。 図１６Ａは、実施例２の犬Ａに関する通知情報に基づく画面の一例を示す図である。 図１６Ｂは、実施例２の犬Ｂに関する通知情報に基づく画面の一例を示す図である。 図１７は、実施例２の状態管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 図１８は、実施例２の比較処理の流れを示すフローチャートである。 図１９は、実施例３の状態管理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。 図２０は、実施例３のセンサの分析結果記憶部の一例を示す図である。 図２１は、実施例３のサーバ装置の蓄積記憶部の一例を示す図である。 図２２Ａは、犬Ａの震え回数の分布の一例を示す図である。 図２２Ｂは、犬Ｂの震え回数の分布の一例を示す図である。 図２３Ａは、平均を用いて算出した閾値と測定値の比較結果の一例を示す図である。 図２３Ｂは、分位数を用いて算出した閾値と測定値の比較結果の一例を示す図である。 図２４は、実施例３のサーバ装置における処理の一例を示すフローチャートである。 図２５は、センサのハードウェア構成の一例を示す図である。 図２６は、ステーション装置、携帯端末又は閲覧端末のハードウェア構成の一例を示す図である。 図２７は、サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

　以下に、本願の開示する状態管理方法、状態管理装置、状態管理プログラム及び状態管理システムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。

［全体構成］
　実施例１は、犬と飼い主との近接状態に基づいて、単独状態にある犬の状態の変化を特定する状態管理システムの一例である。図１は、実施例１の状態管理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、実施例１の状態管理システム１は、センサ１０と、ステーション装置１００と、サーバ装置２００と、携帯端末３００とを有する。なお、ここでは説明を簡略化するために、センサ１０と、ステーション装置１００と、サーバ装置２００と、携帯端末３００とが、それぞれ１台ずつである場合を例にして説明する。

　状態管理システム１の構成の一例としては、犬の首輪等に取り付けられるセンサ１０が、犬の歩数、犬がぶるぶると震えた回数である震え回数、及び飼い主が所持する携帯端末３００との無線通信状態に基づき特定される近接状態を取得する。取得されるデータは、センサ１０から、ステーション装置１００を経由してサーバ装置２００に送信される。サーバ装置２００は、受信したデータを用いて処理を行い、処理結果に基づいて携帯端末３００に通知情報を送信し、表示させる。

　センサ１０は、無線通信により、ステーション装置１００及び携帯端末３００と通信可能である。センサ１０は、センサ１０とステーション装置１００及び携帯端末３００との間を、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信手段にて、近接時は自動接続を行うように事前設定しておき、センサ１０は、定期的に無線通信の状態を判定する。無線通信としては、可視光通信等の光を用いる方式でもよい。

　ステーション装置１００は、無線通信を通じて、センサ１０から歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を取得する。ステーション装置１００は、一定のタイミングで、又は飼い主による指示若しくはサーバ装置２００から受信した指示に基づき、ネットワークＮを通じて、取得した歩数、震え回数、近接状態及び時間帯をサーバ装置２００に送信する。ステーション装置１００は、接続装置の一例である。

　サーバ装置２００は、ネットワークＮを通じて、ステーション装置１００及び携帯端末３００と通信可能である。かかるネットワークＮには、有線又は無線を問わず、インターネット（Internet）を始め、ＬＡＮ（Local　Area　Network）やＶＰＮ（Virtual　Private　Network）等の任意の種類の通信網を採用できる。

　サーバ装置２００は、一定期間分、例えば、数日分又は数十日分の飼い主が近接状態にない場合における歩数又は震え回数を基に算出される閾値を記憶する。サーバ装置２００は、例えば、飼い主が近接状態にない場合における震え回数の２４時間換算の日平均に、所定の値を乗算して閾値を予め求める。なお、飼い主が閾値を任意に設定するような構成であってもよい。サーバ装置２００は、受信したデータを閾値と比較し、閾値を超える場合は携帯端末３００にその旨を通知し、飼い主に注意喚起する。この比較するデータは歩数でも他の情報であってもよい。

　携帯端末３００は、飼い主が所持する携帯端末であり、例えば、携帯電話機、スマートフォンやタブレット端末等の一例である。本実施例における携帯端末３００は、センサ１０と近接している場合にセンサ１０との間で接続を確立する。また、携帯端末３００は、サーバ装置２００から通知を受信して表示することにより、飼い主に注意喚起する。

　このように本実施例における状態管理システム１は、飼い主が近接していない状態での犬の歩数や震え回数を判定することで、飼い主が近接していることにより増加する歩数や震え回数を除外した、犬自体の活動状況を検出する。状態管理システム１は、普段の活動状況と著しい差分がある場合、その情報を携帯端末３００に通知し、表示させることで、携帯端末３００のユーザである犬の飼い主に、犬の体調について注意喚起するシステムとなる。

［センサの構成］
　センサ１０の構成について説明する。図１に示すように、センサ１０は、第１通信部１１－１と、第２通信部１１－２と、記憶部１２と、加速度センサ１４と、制御部１５とを有する。なお、センサ１０は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば動作状態を表す表示部や音声出力デバイスや入力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。

　第１通信部１１－１は、ステーション装置１００と無線で接続され、ステーション装置１００との間での情報の通信を司る処理部である。第１通信部１１－１は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）モジュール、ＷＵＳＢ（Wireless　Universal　Serial　Bus）モジュール、ＮＦＣ（Near　Field　Communication）モジュール等によって実現される。また、第１通信部１１－１に、無線ＬＡＮモジュールを用いるような構成であってもよい。

　第１通信部１１－１は、ステーション装置１００との通信の設定情報が、制御部１５から入力されると、設定情報に従って自身を設定する。第１通信部１１－１は、ステーション装置１００から接続要求を受信すると、受信した接続要求を制御部１５に出力し、ステーション装置１００との通信を開始する。

　第２通信部１１－２は、携帯端末３００と無線で接続され、携帯端末３００との間での情報の通信を司る処理部である。第２通信部１１－２は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）モジュール、ＷＵＳＢモジュール、ＮＦＣモジュール等によって実現され、無線ＬＡＮモジュールを用いてもよい。第２通信部１１－２は、携帯端末３００との通信の設定情報が、制御部１５から入力されると、設定情報に従って自身を設定する。

　記憶部１２は、制御部１５での処理に用いる情報を記憶する。例えば、記憶部１２は、加速度センサ１４から取得される検出値を記憶する。記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）、フラッシュメモリ（Flash　Memory）等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。

　記憶部１２は、分析結果記憶部１３を有する。分析結果記憶部１３は、後述する分析部１７による処理により算出される歩数及び震え回数、並びに後述する取得部１６により取得される近接状態を、検出値及び近接状態が取得された時間帯と対応付けて記憶する。

　分析結果記憶部１３の内容について、図２を用いて説明する。図２は、実施例１のセンサの分析結果記憶部の一例を示す図である。図２に示すように、分析結果記憶部１３は、「時間帯」、「歩数」、「震え回数」、「近接状態」及び「送信日時」を対応付けて記憶する。分析結果記憶部１３は、予め定められた時間帯ごとに１レコードが生成される。図２では、１０分ごとに１レコードが作成される例を図示する。

　図２において、「時間帯」は、加速度センサ１４の検出値を分析する時間帯を示し、例えば、１つの時間帯を「１０分間」とすることができる。図２の例では、簡便のために時間のみ示すが、年月日を合わせて記憶するようにしてもよい。なお、時間帯は、１０分間に限らず、任意の時間でもよい。

　図２において、「歩数」は、後述する制御部１５の分析部１７により、時間帯ごとに算出される歩数を示す。「震え回数」は、後述する制御部１５の分析部１７により、時間帯ごとに算出される震え回数を示す。例えば、図２の時間帯「２１：１０～２１：２０」において測定される検出値に基づき算出される歩数は「６６」であり、震え回数は「１」である。

　図２において、「近接状態」は、犬と飼い主とが近接状態であるか否かを示す。例えば、第２通信部１１－２と携帯端末３００との無線通信状態が接続中である場合、近接状態であることを示す「１」が記憶され、切断中である場合は、近接状態にないことを示す「０」が記憶される。各時間帯における無線通信状態は、例えば当該時間帯の中央の時間において確認される。例えば、分析結果記憶部１３の時間帯「２１：１０～２１：２０」のレコードの近接状態の欄には、「２１：１５」における無線通信状態が記憶される。なお、近接状態を特定する方法はこれに限られず、後に説明する実施例３に示すような構成により特定してもよい。

　「送信日時」は、当該レコードの歩数、震え回数、近接状態及び時間帯をステーション装置１００に送信した日時を示す。なお、送信日時は、当該レコードの歩数、震え回数、近接状態及び時間帯をステーション装置１００に未送信である場合には空欄とする。図２において、例えば時間帯「２１：１０～２１：２０」のレコードの歩数、震え回数、近接状態及び時間帯は「２０１４／６／１４」の「２１：３５」に送信されたことが記憶される。一方、例えば時間帯「２３：２０～２３：３０」のレコードの送信日時は空欄となっており、当該レコードの歩数、震え回数、近接状態及び時間帯がまだ送信されていないことを示す。

　図１の説明に戻って、加速度センサ１４は、例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸の各軸方向の加速度を検出する３軸加速度センサであり、各軸の加速度を検出することで、センサ１０にかかる加速度を検出する。加速度センサ１４は、例えば、静電容量型、ピエゾ抵抗型又はガス温度分布型等のＭＥＭＳ（Micro　Electro　Mechanical　Systems）を用いた加速度センサを用いることができる。加速度センサ１４は、例えば、１５．６２５ｍｓごとに加速度を検出し、検出した加速度を検出値として制御部１５に出力する。なお、加速度の検出頻度の１５．６２５ｍｓは、６４回／秒であるが、これは、小型犬の歩数を検出するためのものであり、対象となる動物に応じて適宜変更してもよい。

　制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）やＭＰＵ（Micro　Processing　Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１５は、例えば、ＡＳＩＣ（Application　Specific　Integrated　Circuit）やＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部１５は、例えば、第１通信部１１－１に対してステーション装置１００と通信するための設定を行う処理部である。制御部１５は、ステーション装置１００との通信の設定情報を第１通信部１１－１に出力する。

　また、制御部１５は、ステーション装置１００から第１通信部１１－１を介して接続要求を受信した場合に、分析結果記憶部１３から未送信の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を読み出す。制御部１５は、読み出したデータを、第１通信部１１－１を介してステーション装置１００に送信し、分析結果記憶部１３に送信日時を記憶する。なお、制御部１５は、分析結果記憶部１３に未送信の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯が記憶されていない場合には、その旨をステーション装置１００に送信してもよい。また、送信済の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯のうち最新のもののみをステーション装置１００に再送信するようにしてもよい。

　制御部１５は、取得部１６と、分析部１７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部１５の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

　取得部１６は、加速度センサ１４の検出値及び近接状態を取得する処理部である。取得部１６は、例えば、図示しないスイッチ等により、近接状態及び加速度センサ１４の検出値の取得を指示されると、取得部１６は近接状態及び加速度センサ１４から検出値の取得を開始する。取得部１６は、取得した検出値を記憶部１２に記憶する。

　また、取得部１６は、例えば１０分間等の所定時間分の検出値を取得済か否かを判定する。なお、所定時間は、例えば１０分間とした場合、「０９：００～０９：１０」のように時間帯を特定する。取得部１６は、所定時間の検出値を取得済でない場合、すなわち、検出値の取得期間が所定時間に満たない場合には、引き続き、近接状態と検出値の取得を行う。

　また、取得部１６は、第２通信部１１－２に接続状態の確認要求を出力する。取得部１６は、第２通信部１１－２と携帯端末３００とが接続状態であることが確認される場合、犬と飼い主とが近接状態であると判断し、その時間帯は”近接状態”として分析結果記憶部１３に記憶する。本実施例においては、取得部１６は、図２に示す分析結果記憶部１３の当該時間帯のレコードにおける「近接状態」の欄に、近接状態であることを示す「１」を記憶する。

　なお、第２通信部１１－２にて、携帯端末３００との接続状態を確認できない場合、取得部１６は第２通信部１１－２と携帯端末３００との通信が切断中であると判断し、その時間帯は”近接状態でない”として分析結果記憶部１３に記憶する。本実施例においては、取得部１６は、図２に示す分析結果記憶部１３の当該時間帯のレコードにおける「近接状態」の欄に、近接状態にないことを示す「０」を記憶する。なお、上で述べたように、取得部１６は、各時間帯における近接状態を、例えば当該時間帯の中央の時間において確認する。

　また、取得部１６は、例えば、図示しないスイッチ等により、近接状態及び加速度センサ１４の検出値の取得の停止を指示された場合、近接状態及び検出値の取得を停止する。

　分析部１７は、記憶部１２から所定時間の検出値を読み出し、所定時間内で発生した歩数及び震え回数を算出する処理部である。まず、分析部１７は、所定時間内の検出値に周期性があるか否かを判定する。分析部１７は、所定時間内の検出値に周期性がある場合には、上下方向に対応する検出値に基づいて歩数を算出する。分析部１７は、例えば、加速度の方向が周期的に上、下、上、下・・・と変化する場合には、１回の上下の動作を１歩として歩数を算出する。

　次に、分析部１７は、所定時間内の歩数を算出した後、所定時間内の検出値に周期性がない期間、一定期間、例えば数百ｍｓ以上の期間における検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間があるか否かを判定する。これにより、犬が歩行していない期間についての震えの有無を特定できる。

　そして、分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がある場合には、すなわち、センサ１０が所定値以上の振れでランダムに動く場合には、当該期間を１回の震えとして震え回数を算出する。分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がない場合には、震え回数を「０」とする。

　分析部１７は、所定時間内の検出値に周期性がない場合には、一定期間、例えば数百ｍｓ以上の期間における検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間があるか否かを判定する。

　分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がある場合には、当該期間を１回の震えとして震え回数を算出する。分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がない場合には、震え回数を「０」とする。

　その後、分析部１７は、算出した歩数及び震え回数を分析結果として、所定時間の開始時刻及び終了時刻に基づく時間帯と対応付けて、分析結果記憶部１３に記憶する。このような処理の結果、例えば図２に示すようなレコードが、分析結果記憶部１３に記憶される。

［ステーション装置の構成］
　次に、ステーション装置１００について説明する。図１に示すように、ステーション装置１００は、第１通信部１１０と、第２通信部１１１と、表示操作部１１２と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、ステーション装置１００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。

　第１通信部１１０は、センサ１０と無線で接続され、センサ１０との間での情報の通信を司る処理部である。第１通信部１１０は、制御部１３０からセンサ１０との通信の設定情報が入力されると、設定情報に従って自身を設定する。第１通信部１１０は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）モジュール、ＷＵＳＢモジュール、ＮＦＣモジュール等によって実現され、無線ＬＡＮモジュールを用いてもよい。

　第２通信部１１１は、ネットワークＮを介してサーバ装置２００と有線又は無線で接続され、サーバ装置２００との間での情報の通信を司る処理部である。第２通信部１１１は、ネットワークＮと有線で接続される場合には、例えば、ＮＩＣ（Network　Interface　Card）等によって実現される。また、第２通信部１１１は、ネットワークＮと無線で接続される場合には、例えば、携帯電話回線及び無線ＬＡＮ等に対応する無線通信モジュールによって実現される。第２通信部１１１は、無線通信モジュールによって実現される場合には、図示しない無線基地局を介してネットワークＮと接続される。

　表示操作部１１２は、各種情報を表示するための表示デバイス、及び、飼い主から各種操作を受け付ける入力デバイスである。表示操作部１１２は、飼い主によって入力された操作を操作情報として制御部１３０に出力する。また、表示操作部１１２は、制御部１３０から入力された表示画面を表示する。なお、表示操作部１１２は、表示デバイスと入力デバイスとを個別に設けてもよい。

　記憶部１２０は、センサ１０から、第１通信部１１０を介して受信される歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を対応付けて記憶する。記憶部１２０は、例えば、図２に示すセンサ１０の分析結果記憶部１３と同様の内容を記憶する。また、記憶部１２０は、制御部１３０での処理に用いる情報を記憶する。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。

　制御部１３０は、センサ１０から歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を取得して記憶部１２０に記憶し、サーバ装置２００に送信する処理部である。制御部１３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部１３０は、例えば飼い主の操作に基づく分析開始を指示する操作情報が表示操作部１１２から入力されると、第１通信部１１０についてセンサ１０との通信が設定済か否かを判定する。制御部１３０は、センサ１０との通信が設定済でない場合には、飼い主に対してセンサ１０とステーション装置１００との通信の設定を求めるメッセージを表示操作部１１２に表示させる。その後、制御部１３０は、飼い主による指示に基づいて、センサ１０とステーション装置１００との間の通信の設定を行う。

　制御部１３０は、センサ１０との通信の設定情報を第１通信部１１０に出力する。通信の設定は、具体的には、例えば、第１通信部１１０としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュールを用いて、かつ、ペアリングを行う場合、まず、飼い主の操作によりセンサ１０を探索可能状態に設定する。次に、ステーション装置１００では、飼い主の操作により探索操作が行われ、表示操作部１１２に接続相手として表示されるセンサ１０が選択される。これにより、ステーション装置１００は、センサ１０とペアリングされ、更に自動接続の設定を行うことで、センサ１０と自動接続による通信が可能となる。ペアリングを行わない場合、このペアリングの操作は不要となる。

　制御部１３０は、センサ１０との通信が設定済である場合、又は、上述の通信の設定動作が完了した場合に、第１通信部１１０を介してセンサ１０に接続要求を送信する。制御部１３０は、センサ１０から第１通信部１１０を介して歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を受信する。制御部１３０は、受信した歩数、震え回数、近接状態及び時間帯並びに当該データを受信した受信日時を記憶部１２０に記憶するとともに、第２通信部１１１及びネットワークＮを介して、サーバ装置２００に送信する。

［サーバの構成］
　続いて、サーバ装置２００の構成について説明する。図１に示すように、サーバ装置２００は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを有する。なお、サーバ装置２００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。

　通信部２１０は、ステーション装置１００及び携帯端末３００との通信を司る処理部である。通信部２１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。通信部２１０は、ネットワークＮを介してステーション装置１００及び携帯端末３００と有線又は無線で接続される。

　記憶部２２０は、制御部２３０での処理に用いる情報を記憶する。記憶部２２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。記憶部２２０は、条件記憶部２２１と、蓄積記憶部２２２とを有する。蓄積記憶部２２２は、測定情報を記憶する。

　条件記憶部２２１は、判定部２３３が処理に用いる条件を記憶する。条件記憶部２２１は、犬の歩数や震え回数の測定値の比較に用いる閾値を記憶する。条件記憶部２２１は、例えば、飼い主が近接していない状態における、直近２１日の一日毎の２４時間換算の震え回数の平均の２倍である「３２回」を、犬の震え回数の測定値の比較に用いる閾値として記憶する。閾値は、例えば後述する実施例３における算出部８３６による処理により算出される。なお、飼い主が閾値を任意に設定するような構成であってもよい。

　なお、閾値の算出に、歩数や震え回数の２４時間換算の平均を用いることにより、一日当たりの飼い主が近接していない状態の時間の長さに影響されずに閾値を超過するか否かを判定できる。例えば、飼い主が近接していない状態の時間が１日当り２時間であり、その震え回数の平均が２回、閾値を２倍の４回で、注意喚起される条件は４回を超過した場合、つまり、５回以上の場合であったとする。この場合、直近の１日の飼い主が近接していない状態の時間が６時間で、震え回数が６回とした場合、６回は閾値を超過しており、飼い主に注意喚起される対象となる。しかしながら、６時間で６回は１時間当り１回であり、これは、閾値を算出した２時間当り２回と同じとなり、本来は、飼い主に注意喚起が不要となる値となってしまい、注意喚起する意味をなさない。言い換えれば、閾値及び比較対象の歩数又は震え回数を２４時間換算にすることで、注意喚起の精度が高くなる。

　蓄積記憶部２２２は、センサ１０から送信される、歩数、震え回数及び近接状態と、当該データを受信した受信日時とを対応付けて記憶する。なお、蓄積記憶部２２２は、「受信日時」の欄を除き、図２に示すセンサ１０の分析結果記憶部１３と同様の内容を記憶するので、その詳細な説明は省略する。

　制御部２３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　図１に示すように、制御部２３０は、取得部２３１と、抽出部２３２と、判定部２３３と、生成部２３４と、通知部２３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部２３０の内部構成は、図１に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

　取得部２３１は、ネットワークＮ及び通信部２１０を介して、センサ１０により取得されるデータを受信し、蓄積記憶部２２２に記憶する処理部である。

　抽出部２３２は、蓄積記憶部２２２から、条件に合致するレコードを抽出する処理部である。抽出部２３２は、蓄積記憶部２２２を参照し、例えば、直近の「近接状態」の欄に「０」が記憶されるレコードを抽出し、判定部２３３又は生成部２３４に出力する。なお、例えば蓄積記憶部２２２に蓄積されるレコードが、閾値を算出できる一定期間分、例えば、数日分又は数十日分のレコード長を満たさず、条件記憶部２２１に閾値が記憶されていない場合、抽出部２３２は、データ不足であることを示す情報を生成部２３４に出力する。閾値は、例えば後述する実施例３における算出部８３６による処理により算出される。

　図２の例においては、抽出部２３２は、「近接状態」の欄が「０」であるレコード、すなわち「２１：４０～２１：５０」、「２１：５０～２２：００」及び「２２：００～２２：１０」のレコード以外のレコードを抽出する。なお、抽出部２３２が、比較対象として、「近接状態」の欄に「１」（飼い主が近接している状態）が記憶されるレコードを読み出すような構成であってもよい。

　判定部２３３は、抽出されるレコードの値と閾値とを比較する処理部である。本実施例において、判定部２３３は、一定のタイミングで、又は管理者による指示に基づき、抽出部２３２から入力されるレコードに含まれる歩数又は震え回数等が、条件記憶部２２１から読み出した閾値を超えるかを判定する。

　判定部２３３は、歩数又は震え回数等が閾値を超える場合には、歩数又は震え回数等が閾値を超えることを示す判定情報を、生成部２３４に出力する。判定部２３３は、歩数又は震え回数等が閾値以下である場合には、異常がないことを示す判定情報を、生成部２３４に出力する。例えば、２４時間換算した震え回数の閾値が「３２回」である場合において、ある一日における震え回数の合計が「３３回」である場合、震え回数が閾値を超えるため、判定部２３３は、震え回数が閾値を超えることを示す判定情報を生成部２３４に出力する。

　生成部２３４は、携帯端末３００に表示させる通知情報を生成する処理部である。生成部２３４は、抽出部２３２から抽出された測定値の入力を受け、判定部２３３から判定情報の入力を受け、又は抽出部２３２からデータ不足であることを示す情報の入力を受けて通知情報を生成し、生成した通知情報を通知部２３５に出力する。

　例えば、判定部２３３から震え回数が閾値を超えることを示す判定情報の入力を受けた場合には、生成部２３４は図３に示すような通知情報を生成する。図３は、実施例１の通知情報に基づく画面遷移の一例を示す図である。図３の符号５０２に示すように、生成部２３４は、特定の日や時間帯における震え回数が、平均の震え回数と比べて多いことを警告する画面を生成する。

　また、生成部２３４は、異常がないことを示す判定情報の入力を受けた場合には、例えば、「○時○○分～△時△△分の間、特に注意喚起する情報はありません」等の通知情報を生成する。生成部２３４は、抽出部２３２からデータ不足であることを示す情報を入力されると、例えば、「分析に必要なデータが不足しています」等、必要なデータが記憶されていない旨の通知情報を生成する。

　なお、生成部２３４が、所定のタイミングで、又は飼い主若しくは管理者による指示に応じて、犬の状態の変化を示すグラフ等の通知情報を生成するような構成であってもよい。生成部２３４が、抽出部２３２から入力される測定値を用いて生成するその他の通知情報について、図４乃至図６を用いて説明する。

　図４は、実施例１の通知情報に基づく画面の一例を示す図である。図４は、生成部２３４が算出した、１日ごとの飼い主が近接していない状態での歩数及び震え回数を示す例であり、符号６０１は、生成部２３４が算出した、最近の２１日間の日毎の２４時間換算の歩数及び震え回数の平均を示す例である。符号６０１に示すように、最近の２１日間の日毎の２４時間換算の歩数の平均は「６５３４歩」であり、同じく震え回数の平均は「１６回」である。

　図４において、例えば「６月７日」には、歩数が「６５１３歩」、震え回数が「１３回」であり、６月１０日には歩数が「３２３３歩」、震え回数が「３３回」であることが記録されている。図４の例においては、６月１０日の震え回数が、符号６０１に示す２４時間換算の震え回数の平均である「１６回」と比べて著しく増えていることがわかる。このような場合、例えば図３に示すように、飼い主に体調不良の可能性について注意喚起が可能となる。

　なお、図４においては、飼い主が近接していない状態での歩数及び震え回数を示す画面の一例を示したが、本実施例はこれに限られない。例えば、抽出部２３２が、蓄積記憶部２２２から、「近接状態」の欄に「１」が記憶されるレコードを読み出し、生成部２３４が、飼い主が近接している状態での歩数及び震え回数を示す画面を生成するような構成であってもよい。また、判定部２３３が、「近接状態」の欄に「１」が記憶されるレコードに含まれる歩数又は震え回数を閾値と比較し、閾値を超える場合に生成部２３４が図３に示すような画面を生成するような構成であってもよい。これにより、飼い主が近接している状態における、犬の状態変化を検出することができる。

　図５は、実施例１の通知情報に基づく画面の別の一例を示す図である。図５は、飼い主が近接している場合の歩数及び震え回数と、飼い主が近接していない場合の歩数及び震え回数とを、１０分単位のグラフで比較して表示する画面の一例である。なお、図２の分析結果格納部１３に例示されるように、飼い主が近接状態であるか否かは１０分単位で判定される。図５においても、１つの時間帯を「１０分間」としている。

　図５の例において、「２１：１０～」の時間帯は、飼い主が近接していない場合であり、震え回数は「１回」であることが示される。また、「２１：５０～」の時間帯は、飼い主が近接している場合であり、震え回数は「４回」であることが示される。

　図６は、実施例１の通知情報に基づく画面のさらに別の一例を示す図である。図６は、図５の表示画面において、１時間単位の歩数及び震え回数を、飼い主が近接している場合の歩数及び震え回数と、飼い主が近接していない場合の歩数及び震え回数とに区分けしてグラフで表示する画面の一例である。図６においては、１つの時間帯は「１時間」としている。

　例えば、図６は、飼い主が近接していない状態において、「２０：００～」の時間帯には、歩数が「６７２歩」、震え回数が「３回」であり、「２２：００～」の時間帯には、歩数が「７５０歩」、震え回数は「無し」であることを示す。また、図６は、飼い主が近接している状態において、「２１：００～」の時間帯には、歩数が「２９９４歩」、震え回数が「５回」であり、「２２：００～」の時間帯には、歩数が「１０１１歩」、震え回数が「１回」であることも示す。

　図６の例によれば、「２１：００～」の時間帯で震え回数が合計「６回」であったことが記録されているが、このうち５回は飼い主が近接している状態における震えであることを特定できる。これにより、歩数や震え回数が大きく変動した場合においても、それが飼い主の影響によるものか否かを容易に視認できる。

　図１に戻って、通知部２３５は、生成部２３４から通知情報の入力を受けて、通信部２１０及びネットワークＮを介して携帯端末３００に通知情報を送信する処理部である。なお、実施例１における通知部２３５は、携帯端末３００に対して通知情報を送信するが、これに限定されず、予め設定された他の電子機器に送信することもできる。

［携帯端末の構成］
　続いて、携帯端末３００の構成について説明する。図１に示すように、携帯端末３００は、第１通信部３０１と、第２通信部３０２と、記憶部３０３と、表示操作部３０４と、制御部３０５とを有する。なお、携帯端末３００は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有する構成であってもよい。携帯端末３００の一例としては、タブレット端末、スマートフォン等の移動体通信端末等を採用できる。さらに、携帯端末３００の他の一例としては、携帯用ゲーム端末等を採用してもよい。

　第１通信部３０１は、センサ１０と無線で接続され、センサ１０との間での情報の通信を司る処理部である。第１通信部３０１は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール、ＦｅｌｉＣａ（登録商標）モジュール、ＷＵＳＢモジュール、ＮＦＣモジュール等によって実現される。第１通信部３０１は、制御部３０５からセンサ１０との通信の設定情報が入力されると、設定情報に従って自身を設定する。

　第２通信部３０２は、ネットワークＮを介してサーバ装置２００と有線又は無線で接続され、サーバ装置２００との間での情報の通信を司る処理部である。第２通信部３０２は、ネットワークＮと有線で接続される場合には、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。また、第２通信部３０２は、ネットワークＮと無線で接続される場合には、例えば、携帯電話回線及び無線ＬＡＮ等に対応する無線通信モジュールによって実現される。第２通信部３０２は、無線通信モジュールによって実現される場合には、図示しない無線基地局を介してネットワークＮと接続される。

　記憶部３０３は、制御部３０５での処理に用いる情報を記憶する。記憶部３０３は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。また、記憶部３０３は、サーバ装置２００から受信した通知情報を記憶する。

　表示操作部３０４は、各種情報を表示するための表示デバイス、及び、飼い主から各種操作を受け付ける入力デバイスである。例えば、表示操作部３０４は、表示デバイスとして液晶ディスプレイ等によって実現される。また、例えば、表示操作部３０４は、入力デバイスとして、タッチパネル等によって実現される。つまり、表示操作部３０４は、表示デバイスと入力デバイスとが一体化される。なお、表示操作部３０４は、表示デバイスと入力デバイスとを個別に設けてもよい。

　表示操作部３０４は、飼い主によって入力される操作を操作情報として制御部３０５に出力する。また、表示操作部３０４は、制御部３０５から入力される表示画面を表示する。

　制御部３０５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３０５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部３０５は、センサ１０との通信が設定済でない場合には、飼い主に対してセンサ１０と携帯端末３００との通信の設定を求めるメッセージを表示操作部３０４に表示させ、センサ１０と携帯端末３００との通信の設定を行う。制御部３０５は、センサ１０との通信の設定情報を第１通信部３０１に出力する。通信の設定は、具体的には、例えば、第１通信部３０１としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュールを用いて、かつ、ペアリングを行う場合、まず、飼い主の操作によりセンサ１０を探索可能状態に設定する。次に、携帯端末３００では、飼い主の操作により探索操作が行われ、表示操作部３０４に接続相手として表示されるセンサ１０が選択される。これにより、携帯端末３００は、センサ１０とペアリングされ、更に自動接続の設定を行うことで、センサ１０と自動接続による通信が可能となる。ペアリングを行わない場合、このペアリングの操作は不要となる。

　制御部３０５は、センサ１０との通信が設定済である場合、又は、上述の通信の設定動作が完了した場合に、第１通信部３０１を介してセンサ１０に接続要求を送信し、センサ１０との通信を開始する。

　制御部３０５は、第２通信部３０２及びネットワークＮを介してサーバ装置２００から通知情報を受信する。制御部３０５は、受信した通知情報を含む表示画面を生成し、生成した表示画面を表示操作部３０４に出力して表示させ、飼い主に犬の活動状況に関する情報を通知する。なお、制御部３０５は、通知情報を記憶部３０３に記憶し、飼い主の求めに応じて履歴情報として表示操作部３０４に出力して表示させてもよい。

　制御部３０５は、例えば図３に示されるような画面を、表示操作部３０４に出力して表示させる。例えば、制御部３０５は、サーバ装置２００から通知情報を受信すると、図３に示されるようなアイコン５０１を表示させる。飼い主が表示操作部３０４を通じてアイコン５０１を選択すると、符号５０２に示されるようなメッセージが表示され、飼い主は犬の体調に変化があったことを知ることができる。その後、例えば画面が上にスクロールされたことを検出すると、制御部３０５は、符号５０３に示されるように元の画面を表示させる。

　このほか、制御部３０５は、サーバ装置２００から通知情報を受信すると、例えば図４乃至図６に示されるような画面を、表示操作部３０４に出力して表示させる。

［センサによる処理の流れ］
　次に、実施例１の状態管理システム１の動作について説明する。図７は、実施例１の状態管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。まず、センサ１０の制御部１５は、例えば、図示しないスイッチ等により、加速度センサの検出値及び近接状態の取得を指示されると、通信の設定情報を第１通信部１１－１及び第２通信部１１－２に出力する（ステップＳ１０１）。第１通信部１１－１は、制御部１５から指示を受けて、ステーション装置１００と通信するための設定を行う。また、第２通信部１１－２は、制御部１５から指示を受けて、携帯端末３００と通信するための設定を行う（ステップＳ１０２）。

　センサ１０の取得部１６は、加速度センサ１４から検出値を取得するとともに、近接状態の取得を開始し、取得される検出値を記憶部１２に記憶し、近接状態を分析結果記憶部１３に記憶する（ステップＳ１０３）。分析部１７は、取得部１６にて取得される検出値の分析処理を実行する（ステップＳ１０４）。

　ここで、分析処理について、図８を用いて詳細に説明する。図８は、実施例１の分析処理の流れを示すフローチャートである。分析部１７は、記憶部１２から検出値を読み出し（ステップＳ４０１）、単位時間（例えば１０分間）分以上の検出値が記憶されているかを確認する（ステップＳ４０２）。単位時間分以上の検出値が記憶されていない場合は、ステップＳ４０１に戻り、処理を繰り返す（ステップＳ４０２：Ｎｏ）。

　単位時間分以上の検出値が記憶されている場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、単位時間内の検出値に周期性があるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。分析部１７は、単位時間内の検出値に周期性がある場合には（ステップＳ４０３：Ｙｅｓ）、上下方向に対応する検出値に基づいて歩数を算出する（ステップＳ４０４）。

　次に、分析部１７は、単位時間内の検出値に周期性がない期間について、一定期間、例えば「数百ｍｓ」以上の期間における検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間があるか否かを判定する（ステップＳ４０５）。

　分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がある場合には（ステップＳ４０５：Ｙｅｓ）、当該期間を１回の震えとして震え回数を算出する（ステップＳ４０６）。その後、分析部１７は、算出した歩数及び震え回数を分析結果記憶部１３に記憶し（ステップＳ４０８）、処理を終了する。

　一方、分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がない場合には（ステップＳ４０５：Ｎｏ）、震え回数を「０」と算出して、算出した歩数及び震え回数を分析結果記憶部１３に記憶し（ステップＳ４０８）、処理を終了する。

　ステップＳ４０３の説明に戻って、分析部１７は、単位時間内の検出値に周期性がない場合には（ステップＳ４０３：Ｎｏ）、歩数を「０」と算出する。また、分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間があるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。

　分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がある場合には（ステップＳ４０７：Ｙｅｓ）、当該期間を１回の震えとして震え回数を算出する（ステップＳ４０６）。その後、分析部１７は、算出した歩数及び震え回数を分析結果記憶部１３に記憶し（ステップＳ４０８）、処理を終了する。

　分析部１７は、検出値のベクトルの大きさの差分の総和が所定値以上となる期間がない場合には（ステップＳ４０７：Ｎｏ）、震え回数を「０」と算出して、算出した歩数及び震え回数を分析結果記憶部１３に記憶し（ステップＳ４０８）、処理を終了する。

　以上のとおり説明した分析処理により、センサ１０は、加速度センサ１４により取得される検出値に基づいて、歩数及び震え回数を算出することができる。

　図７の処理に戻って、制御部１５は、分析結果記憶部１３から未送信の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を読み出して、ステーション装置１００と通信可能な状態ならば第１通信部１１－１を介して送信する（ステップＳ１０５）。その後、制御部１５は、分析結果記憶部１３に送信日時を記憶し、ステップＳ１０６に進む。

　制御部１５は、ステーション装置１００と通信可能な状態でない場合、又は未送信の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯が無い場合には、ステップＳ１０６に進む。なお、未送信の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯が無い場合に、制御部１５は、送信するデータが無い旨をステーション装置１００に送信してもよい。

　その後、センサ１０の制御部１５は、例えば、図示しないスイッチ等により取得停止の指示を受けたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。制御部１５は、取得停止の指示を受けた場合は（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、センサ１０の処理を終了する。制御部１５は、取得停止の指示を受けていない場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、ステップＳ１０３に戻る。

［ステーション装置による処理の流れ］
　次に、ステーション装置１００の処理について、図７を用いて説明する。ステーション装置１００の制御部１３０は、センサ１０から第１通信部１１０を介して歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を受信し、記憶部１２０に記憶する（ステップＳ２０１）。

　制御部１３０は、所定のタイミングで、又は飼い主若しくは管理者による指示を受けて、歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を記憶部１２０から読み出して、第２通信部１１１を介してサーバ装置２００に送信する（ステップＳ２０２）。その後、ステップＳ２０１に戻る。

［サーバ装置による処理の流れ］
　次に、サーバ装置２００の処理について、図７を用いて説明する。サーバ装置２００の取得部２３１は、通信部２１０を介して、ステーション装置１００から歩数、震え回数、近接状態及び時間帯を受信し、蓄積記憶部２２２に記憶する（ステップＳ３０１）。

　抽出部２３２は、所定のタイミングで、又は管理者による指示を受けて、蓄積記憶部２２２に記憶されるある期間分の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯のうち、近接状態にない時間帯におけるレコードを読み出す（ステップＳ３０２）。

　次に、抽出部２３２は、閾値が算出済みであるか否か、つまり蓄積記憶部２２２に蓄積されるレコードが、閾値を算出できる一定期間分、例えば、数日分又は数十日分のレコード長を満たさず、条件記憶部２２１に閾値が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ３０３）。条件記憶部２２１に閾値が記憶されていない場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、抽出部２３２は、「データ不足」の通知情報を生成するよう、生成部２３４に指示を出力する。生成部２３４は指示を受けて「データ不足」の通知情報を生成し、通知部２３５に出力する。通知部２３５は、通信部２１０を通じて、携帯端末３００に、「データ不足」の通知情報を送信し（ステップＳ３０５）、ステップＳ３０１に戻る。

　一方、条件記憶部２２１に閾値が記憶されている場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、判定部２３３は比較処理を行い（ステップＳ３０４）、ステップＳ３０１に戻る。

　ここで、比較処理について、図９を用いて詳細に説明する。図９は、実施例１の比較処理の流れを示すフローチャートである。まず、判定部２３３は、直近の近接状態にない時間帯があるかを判定する（ステップＳ５０１）。直近の近接状態にない時間帯がない場合（ステップＳ５０１：Ｎｏ）、判定部２３３は生成部２３４に判定情報を出力する。生成部２３４は判定情報の入力を受けると、「該当データ無し」の通知情報を生成し、通知部２３５に出力する（ステップＳ５０３）。その後、ステップＳ５０６に進む。

　直近の近接状態にない時間帯がある場合（ステップＳ５０１：Ｙｅｓ）、判定部２３３は、当該時間帯における歩数又は震え回数と、条件記憶部２２１に記憶される閾値とを比較する（ステップＳ５０２）。

　歩数又は震え回数が閾値以下の場合（ステップＳ５０２：Ｎｏ）、判定部２３３は生成部２３４に判定情報を出力する。生成部２３４は判定情報の入力を受けると、「異常無し」である通知情報を生成し、通知部２３５に出力する（ステップＳ５０４）。その後、ステップＳ５０６に進む。

　一方、歩数又は震え回数が閾値を超える場合（ステップＳ５０２：Ｙｅｓ）、判定部２３３は生成部２３４に判定情報を出力する。生成部２３４は判定情報の入力を受けると、例えば図３に示すような警告の通知情報を生成し、通知部２３５に出力する（ステップＳ５０５）。その後、ステップＳ５０６に進む。

　通知部２３５は、生成部２３４から出力を受けた通知情報を、通信部２１０を通じて携帯端末３００に送信する（ステップＳ５０６）。なお、条件記憶部２２１に閾値が記憶されていない場合や、直近の近接状態にない時間帯がない場合、歩数又は震え回数が閾値以下の場合に、通知情報を生成しないような構成であってもよい。

　携帯端末３００は、第２通信部３０２を介してサーバ装置２００から通知情報を受信すると、受信した通知情報を表示操作部３０４に出力して、飼い主に情報を通知する。これにより、飼い主は犬の状態の変化を知ることができる。

　実施例１によれば、飼い主との触れ合い、例えば、散歩等に起因して増減する歩数や震え回数の比較により体調を確認するのではなく、飼い主が近接していない状態での歩数や震え回数を比較できる。これにより、犬等のペットの体調の変化を精度よく検出し、飼い主に注意喚起を行うことができる。検出された体調の変化が病気の予兆である場合は、病気の早期発見が可能となり、医療費の軽減や、犬自身への投薬等の加療に対する負担軽減を実現できる。

　ところで、実施例１においては、犬と飼い主との近接状態を特定して、単独状態における犬の状態の変化を検出する例を示したが、実施例は、これに限定されるものではなく、犬同士の近接状態を特定するような構成であってもよい。例えば、犬等の多頭飼いで、かつ、同じ場所で飼育している場合、犬同士が近接しているときと単独状態にあるときとで歩数や震え回数が異なる場合があることも判っている。

　そこで、実施例２における状態管理システム２においては、センサを複数の犬の首輪等に取り付け、各センサの近接状態を取得し、取得した近接状態を用いて、犬同士が近接した状態における歩数等を分析する。

　なお、実施例２においては犬が歩いている時間の割合、つまり歩数が記憶される時間の割合を分析する例について説明するが、実施例２において分析するデータはこれに限られない。例えば、歩数が記憶される時間の割合以外に、歩数又は震え回数でも、他の情報を用いてもよい。また、実施例２においては、各センサの近接状態を、各センサが同一のステーション装置に接続しているか否かによって特定する例を示すが、近接状態の特定方法はこれに限られず、後述するように、他の構成によって近接状態を特定してもよい。

［全体構成］
　実施例２における状態管理システム２を、図１０を用いて説明する。図１０は、実施例２の状態管理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。図１０に示すように、実施例２における状態管理システム２は、センサＡ２０と、センサＢ３０と、ステーション装置４００と、サーバ装置５００と、閲覧端末６００とを有する。なお、ここでは説明を簡略化するために、ステーション装置４００と、サーバ装置５００と、閲覧端末６００とが、それぞれ１台ずつである場合を例にして説明する。

　また、実施例２においては、犬に取り付けられるセンサがセンサＡ２０及びセンサＢ３０の２台である例について説明するが、実施例はこれに限られず、３台以上のセンサを含むような構成であってもよい。なお、実施例２においては、センサＡ２０は犬Ａに取り付けられ、センサＢ３０は犬Ｂに取り付けられる例について説明する。

［センサの構成］
　センサＡ２０の構成について説明する。図１０に示すように、センサＡ２０は、通信部２１と、記憶部２２と、加速度センサ２４と、制御部２５とを有する。なお、通信部２１及び加速度センサ２４は、それぞれセンサ１０の第１通信部１１－１及び加速度センサ１４と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　記憶部２２は、制御部２５での処理に用いる情報を記憶する。例えば、記憶部２２は、加速度センサ２４から取得される検出値を記憶する。記憶部２２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。

　記憶部２２は、分析結果記憶部２３を有する。分析結果記憶部２３は、分析部２７による処理により算出される歩数、並びに取得部２６により取得される接続状態を、検出値及び接続状態が取得される時間帯と対応付けて記憶する。

　分析結果記憶部２３の内容について、図１１Ａを用いて説明する。図１１Ａは、実施例２のセンサＡの分析結果記憶部の一例を示す図である。図１１Ａに示すように、分析結果記憶部２３は、「時間帯」、「歩数」、「接続状態」及び「送信日時」を対応付けて記憶する。分析結果記憶部２３は、実施例１における分析結果記憶部１３と同様に、予め定められた時間帯ごとに１レコードが生成される。図１１Ａでは、１０分ごとに１レコードが作成される例を図示する。

　図１１Ａにおいて、「時間帯」及び「送信日時」は、実施例１における分析結果記憶部１３と同様の内容を記憶するため、詳細な説明は省略する。図１１Ａにおいて、「歩数」が記憶されている場合は、その時間においてセンサＡ２０を取り付けられる犬Ａが歩行していると判断される。また、図１１Ａの「０８：１０～０８：２０」のレコードのように、「歩数」が「０」である場合、すなわち「歩数」が記憶されていない場合は、その時間において犬Ａは歩行していないと判断される。

　図１１Ａにおいて、「接続状態」は、犬Ａに取り付けられるセンサＡ２０が、ステーション装置４００と接続状態であるか否かを示す。図１１Ａにおいては、センサＡ２０の通信部２１とステーション装置４００との無線通信状態が接続中である場合、接続状態であることを示す「１」が記憶され、切断中である場合は、接続状態にないことを示す「０」が記憶される。

　通信部２１とステーション装置４００との無線通信状態が接続中である場合は、センサＡ２０を取り付けられる犬Ａが、ステーション装置４００の通信可能範囲内にいる、すなわちステーション装置４００と近接していると判断できる。なお、各時間帯における無線通信状態は、分析結果記憶部１３の説明において述べたのと同様に、例えば当該時間帯の中央の時間において確認される。

　制御部２５は、センサ１０の制御部１５と同様に、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部２５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部２５は、通信部２１に対してステーション装置４００と通信するための設定を行う処理部である。制御部２５は、ステーション装置４００との通信の設定情報を通信部２１に出力する。

　また、制御部２５は、ステーション装置４００から第１通信部２１を介して接続要求を受信した場合に、分析結果記憶部２３から未送信の歩数、接続状態及び時間帯を読み出す。制御部２５は、読み出したデータを、通信部２１を介してステーション装置４００に送信し、分析結果記憶部２３に送信日時を記憶する。なお、制御部２５は、分析結果記憶部２３に未送信の歩数、接続状態及び時間帯が記憶されていない場合には、その旨をステーション装置４００に送信してもよい。また、送信済の歩数、接続状態及び時間帯のうち最新のもののみをステーション装置４００に再送信するようにしてもよい。

　制御部２５は、取得部２６と、分析部２７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部２５の内部構成は、図１０に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

　取得部２６は、加速度センサ２４の検出値、及びステーション装置４００とセンサＡ２０との間の接続状態を取得する処理部である。例えば、図示しないスイッチ等により、接続状態及び加速度センサ２４の検出値の取得を指示されると、取得部２６は接続状態及び加速度センサ２４から検出値の取得を開始する。なお、取得部２６は、センサ１０の取得部１６と同様の処理により検出値を取得し、記憶するので、検出値を取得し、記憶する処理についての詳細な説明は省略する。

　取得部２６は、通信部２１に接続状態の確認要求を出力する。取得部２６は、通信部２１とステーション装置４００とが接続状態であることが確認された場合、その時間帯は”接続状態”として分析結果記憶部２３に記憶する。なお、通信部２１にて、ステーション装置４００との接続状態を確認できない場合、その時間帯は”接続状態でない”として分析結果記憶部２３に記憶する。なお、上で述べたように、取得部２６は、各時間帯における接続状態を、例えば当該時間帯の中央の時間において確認する。

　また、取得部２６は、例えば、図示しないスイッチ等により、接続状態及び加速度センサ２４の検出値の取得の停止を指示された場合、近接状態及び検出値の取得を停止する。

　分析部２７は、記憶部２２から所定時間の検出値を読み出し、所定時間内で発生した歩数を算出する処理部である。分析部２７は、センサ１０の分析部１７と同様の処理により歩数を算出するので、詳細な説明は省略する。なお、分析部１７と同様に、歩数に加えて震え回数も算出するような構成であってもよい。

　なお、センサＡ２０は、図１０に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば動作状態を表す表示部や音声出力デバイスや入力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。

　次に、センサＢ３０の構成について説明する。図１０に示すように、センサＢ３０は、通信部３１と、記憶部３２と、加速度センサ３４と、制御部３５とを有する。制御部３５は、取得部３６と、分析部３７とをさらに有する。なお、通信部３１、加速度センサ３４、制御部３５、取得部３６及び分析部３７は、それぞれセンサＡ２０の通信部２１、加速度センサ２４、制御部２５、取得部２６及び分析部２７と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　記憶部３２は、分析結果記憶部３３を有する。分析結果記憶部３３は、分析結果記憶部２３と同様に、歩数及び接続状態を、取得された時間帯と対応付けて記憶する。

　分析結果記憶部３３の内容について、図１１Ｂを用いて説明する。図１１Ｂは、実施例２のセンサＢの分析結果記憶部の一例を示す図である。図１１Ｂに示すように、分析結果記憶部３３は、分析結果記憶部２３と同様に、「時間帯」、「歩数」、「接続状態」及び「送信日時」を対応付けて記憶する。なお、本実施例においては、センサＡ２０の分析結果記憶部２３も、センサＢ３０の分析結果記憶部３３も、ともに時間帯が「１０分間」である例を示したが、実施例はこれに限られない。例えば、センサＡ２０の分析結果記憶部２３も、センサＢ３０の分析結果記憶部３３も、ともに時間帯が「１５分間」であるような構成であってもよい。

［ステーション装置の構成］
　次に、実施例２におけるステーション装置４００について説明する。図１０に示すように、ステーション装置４００は、実施例１におけるステーション装置１００と同様に、第１通信部４１０と、第２通信部４１１と、表示操作部４１２と、記憶部４２０と、制御部４３０とを有する。なお、ステーション装置４００は、図１０に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。また、ステーション装置４００は、据置型の装置ではなく、携帯可能な装置であってもよい。実施例２における第２通信部４１１及び表示操作部４１２は、実施例１における第２通信部１１１及び表示操作部１１２と同様の処理を行うため、詳細な説明は省略する。

　記憶部４２０は、センサＡ２０及びセンサＢ３０から、第１通信部４１０を介して受信される歩数、接続状態及び時間帯を対応付けて記憶する。記憶部４２０は、例えば、図１１Ａに示すセンサＡ２０の分析結果記憶部２３、及び図１１Ｂに示すセンサＢ３０の分析結果記憶部３３と同様の内容を記憶する。また、記憶部４２０は、制御部４３０での処理に用いる情報を記憶する。記憶部４２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。

　制御部４３０は、センサＡ２０及びセンサＢ３０から歩数、接続状態及び時間帯を取得して記憶部４２０に記憶し、サーバ装置５００に送信する処理部である。制御部４３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部４３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部４３０は、例えば飼い主の操作に基づく分析開始を指示する操作情報が表示操作部４１２から入力されると、第１通信部４１０についてセンサＡ２０及びセンサＢ３０との通信が設定済か否かを判定する。制御部４３０は、センサＡ２０及びセンサＢ３０との通信が設定済でない場合には、飼い主に対してセンサＡ２０及びセンサＢ３０とステーション装置４００との通信の設定を求めるメッセージを表示操作部４１２に表示させる。その後、制御部４３０は、飼い主による指示に基づいて、センサＡ２０及びセンサＢ３０とステーション装置４００との間の通信の設定を行う。

　制御部４３０は、センサＡ２０及びセンサＢ３０との通信の設定情報を第１通信部４１０に出力する。通信の設定は、具体的には、例えば、第１通信部４１０としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュールを用いて、かつ、ペアリングを行う場合、まず、飼い主の操作によりセンサＡ２０及びセンサＢ３０を探索可能状態に設定する。次に、ステーション装置４００では、飼い主の操作により探索操作が行われ、表示操作部４１２に接続相手として表示されるセンサＡ２０及びセンサＢ３０が選択される。これにより、ステーション装置４００は、センサＡ２０及びセンサＢ３０とペアリングされ、更に、自動接続の設定を行うことで、センサＡ２０及びセンサＢ３０と自動接続による通信が可能となる。ペアリングを行わない場合、このペアリングの操作は不要となる。

　制御部４３０は、センサＡ２０及びセンサＢ３０との通信が設定済である場合、又は、上述の通信の設定動作が完了した場合に、第１通信部４１０を介してセンサＡ２０及びセンサＢ３０に接続要求を送信する。制御部４３０は、センサＡ２０及びセンサＢ３０から第１通信部４１０を介して歩数、接続状態及び時間帯を受信する。制御部４３０は、受信した歩数、接続状態及び時間帯、並びに当該データを受信した受信日時を記憶部４２０に記憶するとともに、第２通信部４１１及びネットワークＮを介して、サーバ装置５００に送信する。

［サーバの構成］
　続いて、サーバ装置５００の構成について説明する。図１０に示すように、サーバ装置５００は、通信部５１０と、記憶部５２０と、制御部５３０とを有する。なお、サーバ装置５００は、図１０に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。実施例２における通信部５１０は、実施例１における通信部２１０と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　記憶部５２０は、制御部５３０での処理に用いる情報を記憶する。記憶部５２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。記憶部５２０は、条件記憶部５２１と、蓄積記憶部５２２とを有する。

　条件記憶部５２１は、判定部５３３が処理に用いる条件を記憶する。条件記憶部５２１は、犬の歩数が記憶されている時間の割合の比較に用いる閾値を記憶する。閾値は、例えば上限閾値と下限閾値とを含む。閾値は、例えば、他の犬と近接している時間帯のうち、歩数が記憶されている時間の割合を平均したものを用いて算出される。閾値は、例えば後述する実施例３における算出部８３６による処理により算出される。

　例えば、センサＡ２０を取り付けられる犬Ａと、センサＢ３０を取り付けられる犬Ｂとが近接している時間のうち、歩数が記憶されている時間の割合の平均が、犬Ａの場合は「７５％」、犬Ｂの場合は「６２％」とする。仮に近接している時間が「２時間」であり、当該時間において歩数が記憶されている時間の割合が平均の通りであるとすると、犬Ａが歩行している時間は「１２０分×７５％＝約９０分」、犬Ｂが歩行している時間は「１２０分×６２％＝約７５分」となる。

　この場合、各犬の歩数が記憶されている時間の割合の平均の比率を求め、当該比率を一定倍した数を、閾値として条件記憶部５２１に記憶する。上で述べた例であれば、犬Ａの歩数が記憶されている時間の割合の平均と、犬Ｂの歩数が記憶されている時間の割合の平均との比率は、「７５％／６２％＝１．２１」となる。例えばこれを１．２倍した値である「１．４５」を上限閾値として記憶し、０．８倍した値である「０．９７」を下限閾値として記憶する。なお、各犬の歩数が記憶されている時間の割合の平均の比率を用いて閾値が算出される代わりに、実施例３において説明するように、各犬の歩数が記憶されている時間の割合の分布の分位数を閾値として用いるような構成であってもよい。

　蓄積記憶部５２２は、センサＡ２０及びセンサＢ３０から送信される、歩数と、接続状態と、センサＡ２０及びセンサＢ３０の近接状態とを対応付けて記憶する。図１２は、実施例２のサーバ装置の蓄積記憶部の一例を示す図である。図１２に示すように、蓄積記憶部５２２は、「時間帯」と、センサＡ２０から取得した「歩数」及び「接続状態」と、センサＢ３０から取得した「歩数」及び「接続状態」と、センサ間の「近接状態」とを対応付けて記憶する。「時間帯」、並びに各センサから取得した「歩数」及び「接続状態」については、それぞれ図１１Ａ及び図１１Ｂに示す内容と同様であるので、詳細な説明は省略する。

　「近接状態」の欄は、センサＡ２０とセンサＢ３０とが近接状態であるか否かを示す。実施例２において、特定の時間帯においてセンサＡ２０とセンサＢ３０とが近接状態であるか否かは、例えば、センサＡ２０とセンサＢ３０とが、同一のステーション装置４００に接続しているか否かにより特定する。つまり、特定の時間帯において、センサＡ２０の接続状態が接続中を示す「１」であり、かつセンサＢ３０の接続状態も「１」であるときに、「近接状態」の欄には、センサＡ２０とセンサＢ３０とが近接状態であることを示す「１」が記憶される。

　図１２に示すように、例えば、時間帯が「０８：２０～０８：３０」であるレコードにおいては、センサＡ２０の接続状態が「１」であるが、センサＢ３０の接続状態は「０」である。この場合、近接状態の欄には、センサＡ２０とセンサＢ３０とが近接状態にないことを示す「０」が記憶される。一方、時間帯が「０８：３０～０８：４０」であるレコードにおいては、センサＡ２０の接続状態も、センサＢ３０の接続状態も「１」であるため、近接状態の欄には「１」が記憶される。

　なお、ステーション装置４００を複数台含む構成である場合、「接続状態」の欄に、接続中であることを示す「１」ではなく、例えばステーション装置４００を識別する情報を記憶するような構成であってもよい。この場合、センサＡ２０の「接続状態」の欄の情報と、センサＢ３０の「接続状態」の欄の情報とが一致する場合、すなわちセンサＡ２０とセンサＢ３０とが同一のステーション装置４００に接続している場合に限り、「近接状態」の欄に「１」が記憶される。

　また、蓄積記憶部５２２は、センサＡ２０及びセンサＢ３０における近接状態での歩数が記憶されている時間の割合、並びに歩数が記憶されている時間の割合の比率をさらに記憶する。当該近接状態での歩数が記憶されている時間の割合は、所定の期間を単位として、例えば一日単位で算出される。

　図１２の例においては、「近接状態」の欄が「１」である、「０８：３０～０８：４０」から「１０：２０～１０：３０」までの１２個のレコードのうち、歩数が記憶されている時間の割合の比率を特定する。センサＡ２０においては、１２のレコード全てについて歩数が記憶されているため、「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」は「１００％」である。

　また、センサＢ３０においては、「０８：３０～０８：４０」、「０９：２０～０９：３０」及び「１０：００～１０：１０」乃至「１０：２０～１０：３０」の５個のレコードについては、歩数が「０」である、すなわち歩数が記憶されていない。すなわち、１２のレコードのうち７のレコードについて歩数が記憶されているため、「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」は「約５８％」である。

　この場合、センサＡ２０とセンサＢ３０との「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」の比率は「１００％／約５８％＝１．７２」となる。当該算出された「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」、及び「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」の比率も、蓄積記憶部５２２に記憶される。

　図１３は、実施例２のサーバ装置の蓄積記憶部の他の一例を示す図である。図１３に示されるように、蓄積記憶部５２２は、センサＡ２０及びセンサＢ３０のそれぞれにおける一日あたりの「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」、並びに「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」を、年月日と対応付けて記憶する。なお、蓄積記憶部５２２に、簡便のために月日のみ記憶するような構成であってもよい。

　例えば、図１３の「２０１４／６／１１」のレコードにおいて、センサＡ２０の「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」は「８０％」であり、センサＢ３０の「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」は「６３％」である。また、当該レコードにおける「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」は、「８０％／６３％＝１．２７」となる。

　図１３に示す情報を、グラフに基づいて説明する。図１４は、実施例２のサーバ装置の蓄積記憶部５２２に記憶される情報の一例を示すグラフである。図１４においては、「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」の平均である「１．２１」、条件記憶部５２１に記憶される上限閾値である「１．４５」、及び条件記憶部５２１に記憶される下限閾値である「０．９７」が示されている。

　図１４の１４０１に示されるように、「６／１５」における「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」は「０．７０」と、下限閾値「０．９７」を下回ることがわかる。また、図１４の１４０２に示されるように、「６／１７」における「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」は「１．９０」と、上限閾値「１．４５」を超えることがわかる。

　「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」が上限閾値を超える場合には、犬Ｂが歩行していない時間が、犬Ａが歩行していない時間に比べて多いことがわかる。一方、「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」が下限閾値を下回る場合には、犬Ａが歩行していない時間が、犬Ｂが歩行していない時間に比べて多いことがわかる。なお、「センサＡ２０とセンサＢ３０との割合の比率」が上限閾値と下限閾値との間に収まる場合は、犬Ａが歩行していない時間と、犬Ｂが歩行していない時間とに、大きな違いがないことがわかる。

　図１０の説明に戻って、制御部５３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部５３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部５３０は、取得部５３１と、抽出部５３２と、判定部５３３と、生成部５３４と、通知部５３５とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部５３０の内部構成は、図１０に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。実施例２における通知部５３５は、実施例１における通知部２３５と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　取得部５３１は、ネットワークＮ及び通信部５１０を介して、センサＡ２０及びセンサＢ３０により取得される歩数、接続状態及び時間帯を受信し、蓄積記憶部５２２に記憶する処理部である。また、取得部５３１は、センサＡ２０の接続状態とセンサＢ３０の接続状態とを用いて、センサＡ２０とセンサＢ３０との近接状態を特定し、蓄積記憶部５２２に記憶する。これにより、図１２に示すレコードが蓄積記憶部５２２に記憶される。

　また、取得部５３１は、センサＡ２０及びセンサＢ３０のそれぞれについて、「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」、並びに「近接状態での歩数が記憶されている時間の割合」の比率を、所定の期間を単位として算出し、蓄積記憶部５２２に記憶する。これにより、図１３に示すレコードが蓄積記憶部５２２に記憶される。

　抽出部５３２は、蓄積記憶部５２２から、条件に合致するレコードを抽出する処理部である。抽出部５３２は、蓄積記憶部５２２を参照し、例えば「近接状態」の欄に「１」が記憶されるレコードを抽出し、判定部５３３に出力する。

　図１２の例においては、抽出部５３２は、「近接状態」の欄が「１」である、「０８：３０～０８：４０」から「１０：２０～１０：３０」までの間のレコードを抽出する。なお、抽出部５３２は、条件記憶部５２１に閾値が記憶されていない場合は、データ不足であることを示す情報を生成部５３４に出力する。

　判定部５３３は、抽出されるレコードの値と閾値とを比較する処理部である。判定部５３３は、一定のタイミングで、又は管理者による指示に基づき、抽出部５３２から入力されるレコードと、条件記憶部５２１から読み出した閾値とを比較する。判定部５３３は、例えば、抽出されるレコードに対応する時間帯のうち、歩数が記憶されている時間の割合の比率が上限閾値を超えるか、又は下限閾値を下回るかを判定する。

　歩数が記憶されている時間の割合の比率が上限閾値を超える場合には、判定部５３３は、生成部５３４に、犬Ｂが元気が無い可能性があることを示す判定情報を出力する。一方、歩数が記憶されている時間の割合の比率が下限閾値を下回る場合には、判定部５３３は、生成部５３４に、犬Ａが元気が無い可能性があることを示す判定情報を出力する。なお、歩数が記憶されている時間の割合の比率が上限閾値と下限閾値との範囲内に収まる場合には、判定部５３３は、生成部５３４に、異常がないことを示す判定情報を出力する。

　生成部５３４は、閲覧端末６００に送信し、表示させる情報を生成する処理部である。生成部５３４は、判定部５３３から判定情報の入力を受け、又は抽出部５３２からデータ不足であることを示す情報の入力を受けて通知情報を生成し、生成した通知情報を通知部５３５に出力する。

　例えば、判定部５３３から、犬Ａ又は犬Ｂが元気が無い可能性があることを示す判定情報の入力を受けた場合には、生成部５３４は図１５に示すような通知情報を生成する。図１５は、実施例２の通知情報に基づく画面遷移の一例を示す図である。図１５の符号１５０２に示すように、生成部５３４は、特定の日や時間帯において、犬Ａ又は犬Ｂが元気が無い可能性があることを警告する画面を生成する。

　また、生成部５３４は、異常がないことを示す判定情報の入力を受けた場合、又は抽出部５３２からデータ不足であることを示す情報の入力を受けた場合、実施例１と同様に通知情報を生成する。

　なお、実施例１と同様に、生成部５３４が、所定のタイミングで、又は飼い主による指示に応じて、犬の状態の変化を示すグラフ等の通知情報を生成するような構成であってもよい。生成部５３４が生成するその他の通知情報について、図１６Ａ及び図１６Ｂを用いて説明する。

　図１６Ａは、実施例２の犬Ａに関する通知情報に基づく画面の一例を示す図である。図１６Ａは、犬Ａが、犬Ｂと近接している時間帯における、歩数が記憶された時間の割合の変動を１日単位でグラフ化した例である。この例では、割合の平均が「７５％」であるのに対し、「６／１５」には「４５％」と大きく落ち込んでいることがわかる。このような場合、例えば図１５に示すように、飼い主に犬Ａの体調不良の可能性について注意喚起が可能となる。

　図１６Ｂは、実施例２の犬Ｂに関する通知情報に基づく画面の一例を示す図である。図１６Ｂは、犬Ｂが、犬Ａと近接している時間帯における、歩数が記憶された時間の割合の変動を１日単位でグラフ化した例である。図１６Ａの場合と同様に、割合の平均が「６２％」であるのに対し、「６／１７」には「４２％」と大きく落ち込んでいることがわかる。このような場合も、例えば図１５に示すように、飼い主に犬Ｂの体調不良の可能性について注意喚起が可能となる。

［閲覧端末の構成］
　続いて、閲覧端末６００の構成について説明する。図１０に示すように、閲覧端末６００は、通信部６０２と、記憶部６０３と、表示操作部６０４と、制御部６０５とを有する。なお、閲覧端末６００は、図１０に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有する構成であってもよい。また、通信部６０２及び表示操作部６０４は、実施例１における携帯端末３００の第２通信部３０２及び表示操作部３０４と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　閲覧端末６００の一例としては、タブレット端末、スマートフォン等の移動体通信端末等を採用できる。さらに、閲覧端末６００の他の一例としては、携帯用ゲーム端末等を採用してもよい。また、閲覧端末６００は、移動体通信端末だけでなく、例えば据置型の端末であってもよい。

　記憶部６０３は、制御部６０５での処理に用いる情報を記憶する。記憶部６０３は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。記憶部６０３は、サーバ装置５００から受信した通知情報を記憶する。

　制御部６０５は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部６０５は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部６０５は、通信部６０２及びネットワークＮを介してサーバ装置５００から通知情報を受信する。制御部６０５は、受信した通知情報を含む表示画面を生成し、生成した表示画面を表示操作部６０４に出力して表示させ、飼い主に犬の活動状況に関する情報を通知する。なお、制御部６０５は、通知情報を記憶部６０３に記憶し、飼い主の求めに応じて履歴情報として表示操作部６０４に出力して表示させてもよい。

　制御部６０５は、例えば図１５に示されるような画面を、表示操作部６０４に出力して表示させる。例えば、制御部６０５は、サーバ装置５００から通知情報を受信すると、図１５に示されるようなアイコン１５０１を表示させる。飼い主が表示操作部６０４を通じてアイコン１５０１を選択すると、符号１５０２に示されるようなメッセージが表示され、飼い主は犬の体調に変化があったことを知ることができる。その後、例えば画面が上にスクロールされたことを検出すると、制御部６０５は、符号１５０３に示されるように元の画面を表示させる。

　このほか、制御部６０５は、サーバ装置５００から通知情報を受信すると、例えば図１６Ａ及び図１６Ｂに示されるような画面を、表示操作部６０４に出力して表示させる。

［センサによる処理の流れ］
　次に、実施例２の状態管理システム２の動作について説明する。図１７は、実施例２の状態管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下ではセンサＡ２０における処理について説明するが、センサＢ３０についても、これと同様の処理を行う。

　センサＡ２０の制御部２５は、例えば、図示しないスイッチ等により、加速度センサ２４の検出値及び接続状態の取得を指示されると、通信の設定情報を通信部２１に出力する（ステップＳ６０１）。通信部２１は、制御部２５から指示を受けて、ステーション装置４００と通信するための設定を行う（ステップＳ６０２）。

　センサＡ２０の取得部２６は、加速度センサ２４から検出値を取得するとともに、近接状態の取得を開始し、取得される検出値と接続状態とを記憶部２２に記憶する（ステップＳ６０３）。分析部２７は、取得部２６にて取得される検出値の分析処理を実行する（ステップＳ６０４）。分析処理は、実施例１における分析処理のステップＳ４０１乃至Ｓ４０４及びＳ４０８における、犬の歩数を算出し、記憶する処理と同様の処理であるので、詳細な説明は省略する。

　制御部２５は、分析結果記憶部２３から未送信の歩数、接続状態及び時間帯を読み出して、ステーション装置４００と通信可能な状態ならば通信部２１を介して送信する（ステップＳ６０５）。その後、制御部２５は、分析結果記憶部２３に送信日時を記憶し、ステップＳ６０６に進む。

　制御部２５は、ステーション装置４００と通信可能な状態でない場合、又は未送信の歩数、接続状態及び時間帯が無い場合には、ステップＳ６０６に進む。なお、未送信の歩数、接続状態及び時間帯が無い場合に、制御部２５は、送信するデータが無い旨をステーション装置４００に送信してもよい。

　その後、センサＡ２０の制御部２５は、例えば、図示しないスイッチ等により取得停止の指示を受けたか否かを判定する（ステップＳ６０６）。制御部２５は、取得停止の指示を受けた場合は（ステップＳ６０６：Ｙｅｓ）、センサＡ２０の処理を終了する。制御部２５は、取得停止の指示を受けていない場合（ステップＳ６０６：Ｎｏ）、ステップＳ６０３に戻る。

［ステーション装置による処理の流れ］
　次に、ステーション装置４００の処理について、図１７を用いて説明する。ステーション装置４００の制御部４３０は、センサＡ２０から第１通信部４１０を介して歩数、接続状態及び時間帯を受信し、記憶部４２０に記憶する（ステップＳ７０１）。なお、制御部４３０は、センサＡ２０に加えて、センサＢ３０からも歩数、接続状態及び時間帯を受信し、記憶部４２０に記憶する。

　制御部４３０は、所定のタイミングで、又は飼い主若しくは管理者による指示を受けて、歩数、接続状態及び時間帯を記憶部４２０から読み出して、第２通信部４１１を介してサーバ装置５００に送信する（ステップＳ７０２）。その後、ステップＳ７０１に戻る。

［サーバ装置による処理の流れ］
　次に、サーバ装置５００の処理について、図１７を用いて説明する。サーバ装置５００の取得部５３１は、通信部５１０を介して、ステーション装置４００から歩数、接続状態及び時間帯を受信し、蓄積記憶部５２２に記憶する（ステップＳ８０１）。また、取得部５３１は、受信した接続状態を用いて、センサＡ２０とセンサＢ３０との近接状態を特定し、あわせて蓄積記憶部５２２に記憶する（ステップＳ８０２）。

　次に、抽出部５３２は、蓄積記憶部５２２に記憶されるレコードのうち、ある期間分、センサＡ２０とセンサＢ３０とが近接状態である時間帯におけるレコードを読み出す（ステップＳ８０３）。そして、抽出部５３２は、閾値が算出済みであるか否か、つまり条件記憶部５２１に一定期間分のレコードから算出された閾値が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ８０４）。

　条件記憶部５２１に閾値が記憶されていない場合（ステップＳ８０４：Ｎｏ）、抽出部５３２は、「データ不足」の通知情報を生成するよう、生成部５３４に指示を出力する。生成部５３４は指示を受けて「データ不足」の通知情報を生成し、通知部５３５に出力する。通知部５３５は、通信部５１０を通じて、閲覧端末６００に、「データ不足」の通知情報を送信し（ステップＳ８０６）、ステップＳ８０１に戻る。

　一方、条件記憶部５２１に閾値が記憶されている場合（ステップＳ８０４：Ｙｅｓ）、判定部５３３は比較処理を行い（ステップＳ８０５）、ステップＳ８０１に戻る。

　ここで、比較処理について、図１８を用いて詳細に説明する。図１８は、実施例２の比較処理の流れを示すフローチャートである。まず、判定部５３３は、直近の近接状態である時間帯があるかを判定する（ステップＳ９０１）。直近の近接状態である時間帯がない場合（ステップＳ９０１：Ｎｏ）、判定部５３３は生成部５３４に判定情報を出力する。生成部５３４は判定情報の入力を受けると、「該当データ無し」の通知情報を生成し、通知部５３５に出力する（ステップＳ９０３）。その後、ステップＳ９０６に進む。

　直近の近接状態である時間帯がある場合（ステップＳ９０１：Ｙｅｓ）、判定部５３３は、当該時間帯における、センサＡ２０とセンサＢ３０との歩数が記憶されている時間の割合の比率と、条件記憶部５２１に記憶される閾値とを比較する（ステップＳ９０２）。

　時間の割合の比率が上限閾値と下限閾値との範囲内に収まる場合（ステップＳ９０２：Ｎｏ）、判定部５３３は生成部５３４に判定情報を出力する。生成部５３４は判定情報の入力を受けると、「異常無し」である通知情報を生成し、通知部５３５に出力する（ステップＳ９０４）。その後、ステップＳ９０６に進む。

　一方、時間の割合の比率が上限閾値を超え、又は下限閾値を下回る場合（ステップＳ９０２：Ｙｅｓ）、判定部５３３は生成部５３４に判定情報を出力する。生成部５３４は判定情報の入力を受けると、例えば図１５に示すような警告の通知情報を生成し、通知部５３５に出力する（ステップＳ９０５）。その後、ステップＳ９０６に進む。

　次に、通知部５３５は、生成部５３４から出力を受けた通知情報を、通信部５１０を通じて携帯端末６００に送信する（ステップＳ９０６）。なお、条件記憶部５２１に閾値が記憶されていない場合や、直近の近接状態である時間帯がない場合に、通知情報を生成しないような構成であってもよい。

　携帯端末６００は、通信部６０２を介してサーバ装置５００から通知情報を受信すると、受信した通知情報を表示操作部６０４に出力して、飼い主に情報を通知する。これにより、飼い主は犬の状態を知ることができる。

　実施例２によれば、多頭飼いの場合の犬同士が近接している時間帯に限定して、歩数が記録された時間の比率の比較を行う。２頭の犬が近接している場合において、一方が活動した際に、他方が活動する時間の割合に基づいて下限閾値と上限閾値が算出され、一方が活動した際に、他方が活動する時間の割合と、各閾値とを比べる。当該時間の割合が上限閾値を超え、又は下限閾値を下回る場合は、どちらかの犬に体調不良の可能性がある旨を飼い主に通知することで、精度よく犬の体調の変化を検出できる。

　なお、実施例２においても、犬同士の近接状態を特定する構成に加えて、実施例１において開示したような、飼い主と犬との近接状態を特定する構成を含んでもよい。これにより、飼い主と近接しているが他の犬とは近接していない状況等、さらに状況を細かく分けて犬の体調の変化を検出することができる。

　実施例１においては、犬と飼い主との近接状態を、犬に取り付けられるセンサ１０と、飼い主が所持する携帯端末３００との接続状態を用いて特定する例を示した。また、実施例２においては、犬と他の犬との近接状態を、犬Ａに取り付けられるセンサＡ２０と、犬Ｂに取り付けられるセンサＢ３０とが、同一のステーション装置４００に接続しているか否かにより特定する例を示した。しかし、犬と飼い主、又は犬と他の犬との近接状態を特定する構成は、これに限定されるものではなく、その他の構成によって近接状態を特定してもよい。

　また、飼い主が近接している状態であっても、飼い主が活動していない場合、例えば飼い主が就寝中である場合は、犬が飼い主から受ける影響は小さいと考えられる。そこで、例えば飼い主が就寝中であるとして設定された時間においては、たとえ飼い主が犬に近接していても、近接状態にはないと判断するような構成であってもよい。また、消灯中で所定の明るさに満たない場合にも、飼い主が活動しておらず、犬と飼い主とが近接状態にはないと判断するような構成であってもよい。

　そこで、実施例３における状態管理システム３においては、犬に対する飼い主の影響を特定するさらに別の構成について説明する。なお、以下では飼い主による犬への影響について説明するが、これに限られず、実施例２で説明したような他の犬との関係に適用してもよい。

　また、以下に説明する実施例３においては、図１９のサーバ装置８００の条件記憶部８２１に記憶される閾値を算出する構成についても説明する。

［全体構成］
　実施例３における状態管理システム３を、図１９を用いて説明する。図１９は、実施例３の状態管理システムの構成の一例を示す機能ブロック図である。図１９に示すように、実施例３における状態管理システム３は、センサ４０と、ステーション装置７００と、サーバ装置８００と、携帯端末９００とを有する。なお、ここでは説明を簡略化するために、ステーション装置７００と、サーバ装置８００と、携帯端末９００とが、それぞれ１台ずつである場合を例にして説明する。なお、携帯端末９００は、実施例１における携帯端末３００と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

［センサの構成］
　まず、センサ４０の構成について説明する。図１９に示すように、センサ４０は、第１通信部４１－１と、第２通信部４１－２と、記憶部４２と、加速度センサ４４と、制御部４５と、明度センサ４８とを有する。

　なお、センサ４０は、図１９に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば動作状態を表す表示部や音声出力デバイスや入力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。第１通信部４１－１、第２通信部４１－２及び加速度センサ４４は、それぞれ実施例１におけるセンサ１０の第１通信部１１－１、第２通信部１１－２及び加速度センサ１４と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　記憶部４２は、制御部４５での処理に用いる情報を記憶する。例えば、記憶部４２は、加速度センサ４４及び明度センサ４８から取得される検出値を記憶する。記憶部４２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。

　記憶部４２は、分析結果記憶部４３を有する。分析結果記憶部４３は、分析部４７による処理により算出される歩数及び震え回数、並びに後述する取得部４６により取得される近接状態及び明度を、検出値、近接状態及び明度が取得された時間帯と対応付けて記憶する。

　分析結果記憶部４３の内容について、図２０を用いて説明する。図２０は、実施例３のセンサの分析結果記憶部の一例を示す図である。図２０に示すように、分析結果記憶部４３は、「時間帯」、「歩数」、「震え回数」、「近接状態」、「明度」及び「送信日時」を対応付けて記憶する。分析結果記憶部４３は、実施例１における分析結果記憶部１３と同様に、予め定められた時間帯ごとに１レコードが生成される。なお、「時間帯」、「歩数」、「震え回数」、「近接状態」及び「送信日時」については分析結果記憶部１３と同様の内容を記憶するので、その詳細な説明は省略する。

　図２０において、「明度」の欄は、取得部４６が明度センサ４８から取得した検出値を記憶する。例えば、時間帯「２３：００～２３：１０」以前の欄には、所定以上の明度であることを示す「１」が記憶され、時間帯「２３：１０～２３：２０」以降の欄には、明度が所定未満であることを示す「０」が記憶される。各時間帯における明度は、例えば当該時間帯の中央の時間において確認される。

　実施例３において明度を記憶するのは、所定の明度未満である場合は、飼い主が就寝中である可能性が高く、犬が飼い主から受ける影響は小さいと考えられるためである。本実施例においては、後述するように、所定の明度未満である場合は、たとえ犬が飼い主と近接状態であっても、犬が単独状態にある場合と同様に取り扱うものとする。

　図１９の説明に戻って、制御部４５は、ステーション装置７００から第１通信部４１－１を介して接続要求を受信した場合に、分析結果記憶部４３から未送信の歩数、震え回数、近接状態、明度及び時間帯を読み出す。制御部４５は、読み出したデータを、第１通信部４１－１を介してステーション装置７００に送信し、分析結果記憶部４３に送信日時を記憶する。なお、制御部４５は、分析結果記憶部４３に未送信の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯が記憶されていない場合には、その旨をステーション装置７００に送信してもよい。また、送信済の歩数、震え回数、近接状態及び時間帯のうち最新のもののみをステーション装置７００に再送信するようにしてもよい。

　制御部４５は、取得部４６と、分析部４７とをさらに有する。なお、制御部４５の内部構成は、図１９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。なお、分析部４７は、センサ１０の分析部１７と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　取得部４６は、加速度センサ４４及び明度センサ４８の検出値、並びに近接状態を取得する処理部である。取得部４６は、加速度センサ４４から取得した検出値を記憶部４２に記憶し、明度センサ４８から取得した検出値及び近接状態を分析結果記憶部４３に記憶する。なお、近接状態を取得し、記憶する処理は、センサ１０の取得部１６と同様の処理であるので、詳細な説明は省略する。

　明度センサ４８は、センサ周囲の明度を検出し、検出した明度を検出値として制御部４５に出力する。明度センサ４８は、例えば飼い主が設定した明度以上である場合に「１」を出力する。

［ステーション装置の構成］
　次に、実施例３におけるステーション装置７００について説明する。図１９に示すように、ステーション装置７００は、実施例１におけるステーション装置１００と同様に、第１通信部７１０と、第２通信部７１１と、表示操作部７１２と、記憶部７２０と、制御部７３０とを有する。なお、ステーション装置７００は、センサ４０から受信し、サーバ装置８００に送信する情報の内容を除き、ステーション装置１００と同様の処理を行うため、詳細な説明は省略する。

［サーバの構成］
　続いて、サーバ装置８００の構成について説明する。図１９に示すように、サーバ装置８００は、通信部８１０と、記憶部８２０と、制御部８３０とを有する。なお、サーバ装置８００は、図１９に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有するような構成であってもよい。なお、実施例３における通信部８１０は、実施例１における通信部２１０と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　記憶部８２０は、制御部８３０での処理に用いる情報を記憶する。記憶部８２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。記憶部８２０は、条件記憶部８２１と、蓄積記憶部８２２とを有する。

　条件記憶部８２１は、判定部８３３が処理に用いる条件を記憶する。条件記憶部８２１は、犬の歩数や震え回数の測定値の比較に用いる閾値を記憶する。なお、閾値は、例えば、後に説明する処理により算出される。

　条件記憶部８２１は、飼い主により設定される、近接状態にないと判定する設定時間をさらに記憶する。例えば、条件記憶部８２１は、飼い主により設定される時間帯である、「２３：００～翌日０５：００」を、犬と飼い主とが近接状態にないと判定する時間帯として記憶する。

　実施例３において設定時間を記憶するのは、例えば飼い主が就寝中である時間については、犬が飼い主から受ける影響は小さいと考えられるため、予め犬が単独状態にあるものと同様に取り扱えるよう設定するためである。本実施例においては、後述するように、設定時間内においては、たとえ犬が飼い主と近接状態であっても、犬が単独状態にある場合と同様に取り扱うものとする。

　蓄積記憶部８２２は、センサ４０から送信される、「時間帯」、「歩数」、「震え回数」、「近接状態」、「明度」及び当該データを受信した「受信日時」に、「設定時間」と、「影響状態」とをさらに対応付けて記憶する。

　図２１は、実施例３のサーバ装置の蓄積記憶部の一例を示す図である。図２１において、「時間帯」、「歩数」、「震え回数」、「明度」、「近接状態」及び「受信日時」は、実施例１における蓄積記憶部２２２と同様の内容を記憶するため、詳細な説明は省略する。

　図２１において、「設定時間」の欄は、当該時間帯が条件記憶部８２１に記憶される設定時間帯に含まれるか否かを示す。図２１において、時間帯「２３：００～２３：１０」より前の時間帯においては、当該時間帯が設定時間に含まれないことを示す「１」が記憶される。また、「２３：００～２３：１０」から「２３：４０～２３：５０」までの時間帯においては、当該時間帯が設定時間に含まれることを示す「０」が記憶される。

　図２１において、「影響状態」の欄は、犬が飼い主の影響を受けるか否かを示す。「影響状態」の欄には、「近接状態」の欄と、「設定時間」の欄と、「明度」の欄の全てに「１」が記憶される時間帯に限り、「１」が記憶され、それ以外の時間帯においては「０」が記憶される。

　上で述べたように、明度が所定未満である場合、又は事前に飼い主により設定された設定時間内である場合は、飼い主が就寝中であるとみなし、犬が飼い主から受ける影響が小さいと考えられる。このため、「影響状態」の欄が「０」である場合は、たとえ犬と飼い主とが近接状態である場合においても、単独状態にある場合と同様に取り扱うものとする。つまり、本実施例においては、飼い主が近接状態ではない場合に加えて、近接状態であるか否かにかかわらず飼い主が就寝中などで行動が制限されている場合も、犬が飼い主から受ける影響が小さい状態として取り扱うものとする。

　制御部８３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、内部の記憶装置に記憶されるプログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部８３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

　制御部８３０は、取得部８３１と、抽出部８３２と、判定部８３３と、生成部８３４と、通知部８３５と、算出部８３６とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。なお、制御部８３０の内部構成は、図１９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。実施例３における生成部８３４及び通知部８３５は、実施例１における生成部２３４及び通知部２３５と同様の処理を行うので、詳細な説明は省略する。

　取得部８３１は、ネットワークＮ及び通信部８１０を介して、センサ４０により取得される歩数、震え回数、近接状態、明度及び時間帯を受信し、蓄積記憶部８２２に記憶する処理部である。また、取得部８３１は、条件記憶部８２１から「設定時間」を読み出し、蓄積記憶部８２２の該当する時間帯の「設定時間」を記憶する。

　抽出部８３２は、蓄積記憶部８２２から、条件に合致するレコードを抽出する処理部である。抽出部８３２は、蓄積記憶部８２２を参照し、例えば「影響状態」の欄に「０」が記憶されるレコードを抽出し、判定部８３３に出力する。なお、抽出部８３２は、条件記憶部８２１に閾値が無い場合は、データ不足であることを示す情報を生成部８３４に出力するような構成であってもよい。

　図２１の例においては、抽出部８３２は、「影響状態」の欄が「０」であるレコード、すなわち「２１：４０～２１：５０」、「２１：５０～２２：００」及び「２２：００～２２：１０」のレコード以外のレコードを抽出する。なお、抽出部８３２が、比較対象として、「影響状態」の欄に「１」が記憶されるレコードを読み出すような構成であってもよい。

　図１９に戻って、判定部８３３は、抽出されるレコードの値と閾値とを比較する処理部である。判定部８３３は、条件記憶部８２１を参照し、比較に用いる閾値が記憶されているか否かを判定する。閾値が記憶されていない場合、判定部８３３は、算出部８３６に閾値を算出するよう指示を出力する。閾値が記憶されている場合、判定部８３３は、実施例１における判定部２３３と同様の処理を行う。なお、条件記憶部８２１に閾値が記憶されている場合であっても、新たに閾値を算出するような構成であってもよい。これにより、例えば犬が成長期にある場合等に、成長に合わせて最新の閾値を算出することができる。

　算出部８３６は、蓄積記憶部８２２を参照して閾値を算出し、条件記憶部８２１に記憶する処理部である。算出部８３６は、判定部８３３から指示を受け付けると、蓄積記憶部８２２に閾値の算出に必要な所定の量のレコード、例えば直近２１日分のレコードが記憶されているかを確認する。

　所定の量のレコードが記憶されていない場合、算出部８３６は、生成部８３４に、「閾値算出用のデータが不足している」旨の通知情報を生成するための指示を出力する。なお、所定の量のレコードが記憶されていない場合であっても、記憶されているレコードだけを用いて仮の閾値を算出するような構成であってもよい。また、飼い主又は管理者が予め指定した値を閾値として用いてもよい。

　所定の量のレコードが記憶されている場合、算出部８３６は、記憶されている歩数又は震え回数を用いて閾値を算出し、条件記憶部８２１に保存する。算出部８３６は、例えば、飼い主と近接していない時間帯における、直近２１日の一日毎の２４時間換算の震え回数の平均に、所定の値を乗算することにより、実施例１において例示される閾値を算出することができる。また、算出部８３６は、例えば、他の犬と近接している時間帯のうち、歩数が記憶されている時間の割合を平均に所定の値を乗算したものを用いることにより、実施例２において例示される閾値を算出することができる。

　なお、算出部８３６は、平均の代わりに、四分位数や十分位数を基準とした値を閾値として算出してもよい。平均を基準として算出する場合と、分位数を基準として算出する場合の比較結果の違いについて、図２２Ａ、図２２Ｂ、図２３Ａ及び図２３Ｂを用いて説明する。

　まず、犬の震え回数の分布の一例について説明する。図２２Ａは、犬Ａの震え回数の分布の一例を示す図である。また、図２２Ｂは、犬Ｂの震え回数の分布の一例を示す図である。図２２Ａ及び図２２Ｂは、１５０日分、すなわち１５０件の１回の留守番（６時間）あたりの震え回数の測定値の分布を示す。図２２Ａ及び図２２Ｂにおいて、横軸は震え回数を示しており、右に行くほど、１回の留守番（６時間）あたりの震え回数が多いことを示す。縦軸は当該震え回数に該当する測定値の出現頻度を示し、グラフが高いほど、当該震え回数に該当する測定値の件数が多いことを示す。

　図２２Ａに示すように、犬Ａの１５０日分の震え回数は、「６回」から「２２回」の間に集中して分布している。一方、図２２Ｂに示すように、犬Ｂの１５０日分の震え回数は、「１回」から「３３回」まで幅広く分布している。

　次に、図２２Ａ及び図２２Ｂに示す震え回数の分布に基づいて閾値を算出する例について、図２３Ａ及び図２３Ｂを用いて説明する。図２３Ａは、平均を用いて算出した閾値と測定値の比較結果の一例を示す図である。図２３Ａに示すように、犬Ａの２４時間換算の震え回数の平均は「１２．６回」であり、犬Ｂの２４時間換算の震え回数の平均は「１３．９回」である。

　図２３Ａは、震え回数の平均を一定倍した値を閾値として用いた場合に、閾値を超過する測定値が何件出現するかを示している。例えば、震え回数の平均を閾値として用いた場合、閾値を超過する測定値は、犬Ａの測定値においては「７９件」出現し、犬Ｂの測定値においては「７８件」出現する。この場合の測定値の出現率は、犬Ａの測定値においては「５３％」であり、犬Ｂの測定値においては「５２％」となり、犬Ａの測定値と犬Ｂの測定値とで大きな差異はない。

　一方、閾値を「平均の１．２倍」から「平均の２．０倍」まで変動させた場合について説明する。犬Ａにおいては、符号２３０１に示されるように、「１７％」から急激に出現率が低下し、「平均の１．６倍」の時点で既に出現率が「０％」となる。これに対して、犬Ｂにおいては、符号２３０２に示されるように、「２９％」から「１％」まで緩やかに出現率が低下する。

　すなわち、測定値の平均の一定倍を閾値として用いた場合、個体ごとの閾値を超過する測定値の出現率が大きく異なってくる場合がある。

　次に、測定値の平均の一定倍の代わりに、測定値の分布の分位数を閾値の算出に用いる例について説明する。図２３Ｂは、分位数を用いて算出した閾値と測定値の比較結果の一例を示す図である。

　例えば、震え回数の分布の第６十分位数を閾値として用いた場合、閾値を超過する測定値は、犬Ａの測定値においては「５７件」出現し、犬Ｂの測定値においては「５５件」出現する。この場合の測定値の出現率は、犬Ａの測定値においては「３８％」であり、犬Ｂの測定値においては「３７％」となり、犬Ａの測定値と犬Ｂの測定値とで大きな差異はない。

　次に、閾値を「第７分位数」から「第９分位数」まで変動させた場合について説明する。犬Ａにおいては、符号２３０３に示されるように、「２３％」、「１７％」、「１０％」と変動する。これに対して、犬Ｂにおいては、符号２３０４に示されるように、「２９％」、「１７％」、「１０％」と変動する。このように、分位数を閾値として用いた場合、「第７分位数」では若干出現率が異なるものの、概ね個体ごとの閾値を超過する測定値の出現率の差異は小さい。

　このように、閾値に分位数を用いると、データ分布に応じた閾値となるため、平均の一定倍を閾値として用いる場合と比べて、個体ごとの閾値を超過する出現率の差分を少なくすることができる。

［サーバ装置による処理の流れ］
　次に、実施例３におけるサーバ装置８００による処理の流れについて説明する。なお、実施例３におけるセンサ４０及びステーション装置７００による処理の流れについては、図７に示す実施例１における処理と同様の処理を行うため、詳細な説明は省略する。図２４は、実施例３のサーバ装置における処理の一例を示すフローチャートである。図２４に示す処理は、図７に示すＳ３０３、Ｓ３０４、Ｓ３０５の各処理に代えて実行されるものである。すなわち、実施例１においては、閾値が記憶されていない場合にデータ不足を通知する構成について説明したが、これに限られず、閾値が記憶されていない場合に閾値を算出する処理を実行するような構成であってもよい。なお、図７に示すＳ３０３、Ｓ３０４、Ｓ３０５の各処理以外の処理については、実施例１と同様の処理を行うため、詳細な説明は省略する。また、図２４においては、一例として、閾値を算出してから、震え回数が当該閾値を超えているかを判定する構成について説明するが、処理の流れはこれに限られない。例えば、判定部８３３が、閾値を算出する処理と、震え回数を判定する処理とを別々に実施するような構成であってもよい。

　図２４を用いて、実施例３におけるサーバ装置８００による処理の流れを説明する。まず、サーバ装置８００の判定部８３３は、条件記憶部８２１に閾値が記憶されているか否かを判定する（ステップＳ５１１）。閾値が記憶されていない場合（ステップＳ５１１：Ｎｏ）、判定部８３３は算出部８３６に指示を出力する。指示を受けた算出部８３６は、蓄積記憶部８２２に、「閾値算出用データ」、つまり閾値の算出に必要な所定の量のレコードが記憶されているかを確認する（ステップＳ５１２）。

　閾値算出用データが記憶されていない場合（ステップＳ５１２：Ｎｏ）、算出部８３６は、生成部８３４に判定情報を出力する。生成部８３４は判定情報の入力を受けると、「閾値算出用データ不足」の通知情報を生成し、通知部８３５に出力する（ステップＳ５１３）。その後、ステップＳ５２０に進む。

　閾値算出用データが記憶されている場合（ステップＳ５１２：Ｙｅｓ）、算出部８３６は閾値算出用データを用いて閾値を算出する（ステップＳ５１４）。その後、ステップＳ５１５に進む。

　一方、条件記憶部８２１に閾値が記憶されている場合（ステップＳ５１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ５１５に進む。なお、ステップＳ５１５乃至ステップＳ５２０における処理は、図９におけるステップＳ５０１乃至ステップＳ５０６における処理と同様の処理であるため、詳細な説明は省略する。

　図２４に示すような処理により、サーバ装置８００は、犬の体調の変化の検出する処理に必要な閾値を特定することができる。なお、本実施例における閾値の算出方法については、この方法に限定されない。例えば、監視対象である犬が成長期にある場合は、閾値が、数ヶ月ごとに直近のデータを用いて算出されるような構成でもよい。また、算出された閾値が、犬の犬種、性別、年齢、季節、地域等のプロフィールに基づいて変更されるような構成であってもよい。

　なお、犬と飼い主との近接状態を特定する構成はこれらに限られず、例えばセンサ４０及び携帯端末９００が図示しないＧＰＳセンサを具備し、センサ４０の位置情報と携帯端末９００の位置情報とを比較するような構成であってもよい。また、実施例２と同様に、センサ４０と携帯端末９００とが、同一のステーション装置７００に接続中であるか否かにより近接状態を特定するような構成であってもよい。

　また、例えば携帯端末９００が図示しない加速度センサや音声マイクを具備し、携帯端末９００を所持する飼い主の活動状態を特定するような構成であってもよい。これにより、飼い主が安静にしているときは、たとえ飼い主が犬に近接していても、飼い主の影響を受ける状態にはないと判断することもできる。

　実施例３によれば、犬が飼い主から受ける影響の有無を、より条件を細分化して特定することができる。これにより、犬等のペットの体調の変化を精度よく検出できる。また、蓄積されたデータに応じて、効率よく閾値を算出することができる。

　さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した各実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。例えば、図７乃至図９、図１７、図１８又は図２４に示す各処理は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。また、実施例１又は２においては、閾値が記憶されていない場合にデータ不足を通知する構成を説明したが、実施例３において説明したような、閾値が記憶されていない場合に閾値を算出する構成であってもよい。

　また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的におこなうこともできる。あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

　また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、サーバ装置２００がステーション装置１００の機能を統合するような構成や、携帯端末３００がステーション装置１００の機能を統合するような構成であってもよい。また、センサ１０が加速度センサ１４を含まない構成であったり、図示しない温度計やＧＰＳセンサを含むような構成としたりすることもできる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

　実施例１乃至３においては、測定対象として加速度センサを用いた歩数、震え回数等を用いた例を示したが、測定対象はこれらに限られない。例えば、センサ１０が図示しない温度計や音声マイクを具備し、犬の体温や鳴き声を測定対象とするような構成であってもよい。これにより、より詳しく健康状態の変化を把握することができる。

　また、上記実施例では、センサ１０は、例えば、犬の首輪やハーネスに装着する装着機器である例を示したが、これに限定されない。例えば、センサ１０は、首輪やハーネスに内蔵してもよい。これにより、飼い主による取り扱いが行い易くなり、また、取り付けられる動物が気になることを抑えることができる。

　また、上記実施例では、検出した健康状態を携帯端末３００の表示操作部３０４等に表示する例を示したが、これに限定されない。例えば、健康状態に応じたアラーム音やバイブレーション等によって通知してもよいし、他の情報処理装置にメール等を送信するようにしてもよい。これにより、飼い主の好みに応じた通知方法とすることができる。

　なお、飼い主と近接していない時間が短い場合、例えば３０分未満の場合、飼い主との遊び等の余韻から歩数等が増えたりする可能性がある。この場合、当該時間を比較対象から除外してもよい。

　また、上記実施例では、センサ１０とステーション装置１００との無線通信を設定した上で、歩数、震え回数、飼い主近接状態及び時間帯の取得を開始する例を説明したが、これに限定されない。例えば、センサ１０等単体で歩数、震え回数及び時間帯の取得を開始し、所定量のデータがセンサ１０等に蓄積された時点で、ステーション装置１００とセンサ１０との無線通信を設定するようにしてもよい。これにより、ステーション装置１００が稼働していない状態であっても、センサ１０でデータを取得し、ステーション装置１００の稼働時にデータを送信することができる。

　さて、これまで開示のシステムに関する各実施例について説明したが、各実施例におけるセンサ、ステーション装置、サーバ装置、携帯端末及び閲覧端末のハードウェア構成の一例について説明する。各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ（Micro　Controller　Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよいことは言うまでもない。上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現できる。そこで、以下では、ハードウェア構成の一例として、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。

　図２５は、センサのハードウェア構成の一例を示す図である。図２５に示すように、センサ４０００は、各種演算処理を実行するプロセッサ４００１と、加速度センサ４００２と、明度センサ４００３と、時刻を出力するＲＴＣ（Real　Time　Clock）４００４とを有する。また、センサ４０００は、携帯端末及びステーション装置と通信を行う近距離無線通信装置４００５と、各種情報を一時記憶するＲＡＭ４００６と、フラッシュメモリ４００７を有する。また、各装置４００１～４００７は、バス４００９に接続される。なお、センサ４０００が、図示しないＧＰＳセンサ等その他のセンサを含むような構成であってもよい。

　フラッシュメモリ４００７には、上記各実施例で示した取得部１６、２６、３６又は４６、及び、分析部１７、２７、３７又は４７の各処理部と同様の機能を有するプログラムが記憶される。また、フラッシュメモリ４００７には、分析結果記憶部１３、２３、３３又は４３、及び各プログラムを実現するための各種データが記憶される。

　プロセッサ４００１はフラッシュメモリ４００７に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ４００６に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、センサ４０００を上記各実施例で示した取得部１６、２６、３６又は４６、及び、分析部１７、２７、３７又は４７として機能させることができる。なお、上記の各プログラムは、必ずしもフラッシュメモリ４００７に記憶されている必要はない。例えば、センサ４０００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、センサ４０００が読み出して実行するようにしてもよい。

　図２６は、ステーション装置、携帯端末又は閲覧端末のハードウェア構成の一例を示す図である。ステーション装置、携帯端末及び閲覧端末は、図２６に示すコンピュータ６０００と同様のハードウェア構成により実現できる。

　図２６に示すように、コンピュータ６０００は、各種演算処理を実行するプロセッサ６００１と、各種情報を一時記憶するＲＡＭ６００２と、サーバ装置等と接続するための通信装置６００３と、センサと通信を行う近距離無線通信装置６００４とを有する。また、コンピュータ６０００は、入出力装置６００５と、フラッシュメモリ６００６とを有する。なお、コンピュータ６０００が、図示しないＧＰＳセンサ等その他のセンサを含むような構成であってもよい。また、各装置６００１～６００６は、バス６００７に接続される。

　フラッシュメモリ６００６には、上記各実施例で示したステーション装置の制御部１３０、４３０若しくは７３０、携帯端末の制御部３０５若しくは９０５、又は閲覧端末の制御部６０５と同様の機能を有するプログラムが記憶される。また、フラッシュメモリ６００６には、各プログラムを実現するための各種データが記憶される。また、フラッシュメモリ６００６には、上記各実施例で示したステーション装置の記憶部１２０、４２０若しくは７２０、携帯端末の記憶部３０３若しくは９０３、又は閲覧端末の記憶部６０３、及び各プログラムを実現するための各種データが記憶される。

　プロセッサ６００１はフラッシュメモリ６００６に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ６００２に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ６０００を上記各実施例で示したステーション装置の制御部１３０、４３０若しくは７３０、携帯端末の制御部３０５若しくは９０５、又は閲覧端末の制御部６０５として機能させることができる。なお、上記の各プログラムは、必ずしもフラッシュメモリ６００６に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ６０００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ６０００が読み出して実行するようにしてもよい。

　図２７は、サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２７に示すように、サーバ装置７０００は、各種演算処理を実行するプロセッサ７００１と、入出力装置７００２と、携帯端末及びステーション装置と有線又は無線により接続するための通信装置７００３とを有する。また、サーバ装置７０００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ７００４と、ハードディスク装置７００５とを有する。また、各装置７００１～７００５は、バス７００６に接続される。

　ハードディスク装置７００５には、上記各実施例で示した取得部２３１、５３１又は８３１、抽出部２３２、５３２又は８３２及び判定部２３３、５３３又は８３３の各処理部と同様の機能を有する状態管理プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置７００５には、上記各実施例で示した生成部２３４、５３４又は８３４、通知部２３５、５３５又は８３５及び算出部８３６の各処理部と同様の機能を有する状態管理プログラムが記憶される。ハードディスク装置７００５には、条件記憶部２２１、５２１又は８２１及び蓄積記憶部２２２、５２２又は８２２が記憶される。ハードディスク装置７００５には、状態管理プログラムを実現するための各種データが記憶される。

　プロセッサ７００１は、ハードディスク装置７００５に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ７００４に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、サーバ装置７０００を上記各実施例で示した取得部２３１、５３１又は８３１、抽出部２３２、５３２又は８３２、判定部２３３、５３３又は８３３及び生成部２３４、５３４又は８３４として機能させることができる。また、これらのプログラムは、サーバ装置７０００を上記各実施例で示した通知部２３５、５３５又は８３５及び算出部８３６として機能させることができる。なお、上記の各プログラムは、必ずしもハードディスク装置７００５に記憶されている必要はない。例えば、サーバ装置７０００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、サーバ装置７０００が読み出して実行するようにしてもよい。

　１、２、３　状態管理システム
　１０、４０　センサ
　２０　センサＡ
　３０　センサＢ
　１００、４００、７００　ステーション装置
　２００、５００、８００　サーバ装置
　３００、９００　携帯端末
　６００　閲覧端末

Claims (12)

1. 　コンピュータが、
   　時間帯と、当該時間帯において第１の装置により測定された測定値と、当該時間帯において前記第１の装置と第２の装置とが近接しているか否かを示す近接情報とを対応付けた測定情報から、前記近接情報を参照して、前記第１の装置と前記第２の装置とが近接している時間帯である近接時間帯又は前記第１の装置と前記第２の装置とが近接していない時間帯である非近接時間帯を抽出し、
   　抽出された前記近接時間帯又は前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値を用いて、前記第１の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、判定した結果を出力する
   　処理を実行することを特徴とする状態管理方法。
2. 　過去に検出された前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値を用いて閾値を算出する処理を前記コンピュータがさらに実行し、
   　前記出力する処理は、測定された前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値が前記閾値を超えるか否かを判定した結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の状態管理方法。
3. 　前記算出する処理は、前記過去に検出された前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値の分布の分位数、又は、当該測定値の平均に、所定の割合を乗じた値を前記閾値として算出することを特徴とする請求項２に記載の状態管理方法。
4. 　前記抽出する処理は、前記第２の装置が装着される対象者の行動が制限される所定の時間帯及び前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値を抽出することを特徴とする請求項１に記載の状態管理方法。
5. 　前記出力する処理は、前記近接時間帯と、前記非近接時間帯と、前記非近接時間帯のうち前記閾値を超える時間帯とのそれぞれを区別した情報を出力することを特徴とする請求項２に記載の状態管理方法。
6. 　前記出力する処理は、前記近接時間帯における前記第１の装置により前記測定値が測定された時間帯の割合である第１の割合、及び、前記近接時間帯における前記第２の装置により前記測定値が測定された時間帯の割合である第２の割合に基づいて、前記第１の装置が装着される監視対象の状態変化及び前記第２の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、各判定結果を出力することを特徴とする請求項１に記載の状態管理方法。
7. 　前記出力する処理は、前記第１の割合と前記第２の割合との比率を用いて、前記第１の装置が装着される監視対象の状態変化又は前記第２の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、判定結果又は前記比率を示す情報を出力することを特徴とする請求項６に記載の状態管理方法。
8. 　前記抽出する処理は、前記第１の装置と前記第２の装置とが同一の接続装置へ接続されている時間帯を前記近接時間帯として抽出し、前記第１の装置と前記第２の装置とが同一の接続装置へ接続されていない時間帯を前記非近接時間帯として抽出することを特徴とする請求項１に記載の状態管理方法。
9. 　時間帯と、当該時間帯において第１の装置により測定された測定値と、当該時間帯において前記第１の装置と第２の装置とが近接しているか否かを示す近接情報とを対応付けた測定情報から、前記近接情報を参照して、前記第１の装置と前記第２の装置とが近接している時間帯である近接時間帯又は前記第１の装置と前記第２の装置とが近接していない時間帯である非近接時間帯を抽出する抽出部と、
   　抽出された前記近接時間帯又は前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値を用いて、前記第１の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、判定した結果を出力する出力部と
   　を有することを特徴とする状態管理装置。
10. 　コンピュータに、
    　時間帯と、当該時間帯において第１の装置により測定された測定値と、当該時間帯において前記第１の装置と第２の装置とが近接しているか否かを示す近接情報とを対応付けた測定情報から、前記近接情報を参照して、前記第１の装置と前記第２の装置とが近接している時間帯である近接時間帯又は前記第１の装置と前記第２の装置とが近接していない時間帯である非近接時間帯を抽出し、
    　抽出された前記近接時間帯又は前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値を用いて、前記第１の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、判定した結果を出力する
    　処理を実行させることを特徴とする状態管理プログラム。
11. 　第１の装置と、状態管理装置とを含む状態管理システムにおいて、
    　前記第１の装置は、
    　センサを用いて測定された測定値と、前記第１の装置が第２の装置と近接しているか否かを示す近接情報と、前記測定値が測定された時間帯とを対応付けた測定情報を生成する生成部と、
    　前記生成部によって生成された前記測定情報を前記状態管理装置に対して送信する送信部とを有し、
    　前記状態管理装置は、
    　前記測定情報を前記第１の装置から受信する受信部と、
    　前記受信部によって受信された前記測定情報に含まれる前記近接情報に基づいて、前記第１の装置と前記第２の装置とが近接している時間帯である近接時間帯又は前記第１の装置と前記第２の装置とが近接していない時間帯である非近接時間帯を抽出する抽出部と、
    　抽出された前記近接時間帯又は前記非近接時間帯に対応付けられる前記測定値を用いて、前記第１の装置が装着される監視対象の状態変化を判定し、判定した結果を出力する出力部とを有する
    　ことを特徴とする状態管理システム。
12. 　第１の測定装置と、第２の測定装置と、状態管理装置とを含む状態管理システムにおいて、
    　前記第１の測定装置は、
    　センサを用いて測定された第１の測定値と、前記第１の測定装置が接続装置へ接続中であるか否かを示す第１の接続情報と、前記第１の測定値が生成された第１の時間帯とを対応付けた第１の測定情報を生成する生成部と、
    　前記生成部によって生成された前記第１の測定情報を前記状態管理装置に対して送信する送信部とを有し、
    　前記第２の測定装置は、
    　センサを用いて測定された第２の測定値と、前記第２の測定装置が前記接続装置へ接続中であるか否かを示す第２の接続情報と、前記第２の測定値が生成された第２の時間帯と対応付けた第２の測定情報を生成する生成部と、
    　前記生成部によって生成された前記第２の測定情報を前記状態管理装置に対して送信する送信部とを有し、
    　前記状態管理装置は、
    　前記第１の測定情報を前記第１の測定装置から受信し、前記第２の測定情報を前記第２の測定装置から受信する受信部と、
    　前記受信部によって受信された前記第１の測定情報に含まれる前記第１の接続情報と前記第２の測定情報に含まれる前記第２の接続情報に基づいて、前記第１の接続情報および前記第２の接続情報が前記接続装置と接続中であることを示す時間帯である近接時間帯を抽出する抽出部と、
    　抽出された前記近接時間帯に対応付けられる前記第１の測定値及び前記第２の測定値を用いて、前記第１の測定装置が装着される第１の監視対象又は前記第２の測定装置が装着される前記第２の監視対象の状態変化を判定し、判定した結果を出力する出力部とを有する
    　ことを特徴とする状態管理システム。

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