WO2017109919A1 - 電子機器、暑さ指数決定方法および暑さ指数決定プログラム - Google Patents

電子機器、暑さ指数決定方法および暑さ指数決定プログラム Download PDF

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WO2017109919A1
WO2017109919A1 PCT/JP2015/086128 JP2015086128W WO2017109919A1 WO 2017109919 A1 WO2017109919 A1 WO 2017109919A1 JP 2015086128 W JP2015086128 W JP 2015086128W WO 2017109919 A1 WO2017109919 A1 WO 2017109919A1
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WO
WIPO (PCT)
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heat
pulse rate
wbgt
difference
value
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/086128
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
笠間　晃一朗
Original Assignee
富士通株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士通株式会社 filed Critical 富士通株式会社
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Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A61B5/0245—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate by using sensing means generating electric signals, i.e. ECG signals

Definitions

  • the present invention relates to an electronic device, a heat index determination method, and a heat index determination program.
  • the heat index (WBGT (Wet Bulb Globe Temperature) has been used as a guideline for the work environment of people who work outdoors, as well as for the exercise environment of children playing in parks and elementary school children. : Wet bulb black bulb temperature) is known.
  • WBGT Weight Bulb Globe Temperature
  • Wet bulb black bulb temperature a technique for measuring a deep body temperature such as an eardrum temperature and measuring a WBGT in which a subject can be acclimatized with heat.
  • the above technique has a high degree of danger, is not particularly suitable for children, and is not convenient for the user.
  • the ear is closed when measuring the eardrum temperature, it is difficult to hear environmental sounds, which is dangerous.
  • the measuring instrument is put in the ear near the eardrum, it is dangerous for children with a lot of exercise and must be careful.
  • An object of the present invention is to provide an electronic device, a heat index determination method, and a heat index determination program that can improve user convenience.
  • the electronic device has a first calculation unit that calculates, for each of the plurality of heat indices, a resting pulse rate that is a pulse rate calculated when the amount of exercise is equal to or less than a predetermined value.
  • the electronic device includes a second calculation unit that calculates a difference between each of the resting pulse rates, and a determination unit that determines a heat index that can be adapted to heat based on each difference between the resting pulse rates. .
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of a system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the sensor terminal according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of a functional configuration example of the system according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of determining the WBGT.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information stored in the association DB.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information stored in the subtraction value DB.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the association process.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the flow of an adapted WBGT determination process.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the overall configuration of a system according to an embodiment.
  • a sensor terminal 10 a communication terminal 20, a user terminal 30, a platform 40, and a management server 50 are connected to be communicable with each other via a communication network such as the Internet.
  • this system is a cloud system in which the platform 40 and the management server 50 are installed on the cloud, and is a system that determines a heat index that allows a user using the sensor terminal 10 to acclimatize with heat.
  • the sensor terminal 10 is a wearable terminal worn on a user's arm or the like, and includes various sensors such as an acceleration sensor, a temperature / humidity sensor, and an optical sensor.
  • the sensor terminal 10 transmits sensor values measured by various sensors to the communication terminal 20 using near field communication such as Bluetooth (registered trademark) or NFC (Near Field Radio Communication).
  • the communication terminal 20 is a gateway for communication between the sensor terminal 10 and each server on the cloud, and is a mobile terminal such as a smartphone or a mobile phone.
  • the communication terminal 20 receives the sensor value from the sensor terminal 10 using short-range wireless communication and stores it in the platform 40.
  • the user terminal 30 is an electronic device such as a smartphone, a mobile phone, a personal computer, or a server.
  • the user terminal 30 accesses the platform 40 using a Web browser or the like, and browses a processing result by the management server 50 described later.
  • the platform 40 is a database server that is connected to various devices via a network and stores various data.
  • the platform 40 stores the sensor value transmitted from the communication terminal 20 in the DB, and stores the processing result by the management server 50 in the DB.
  • the management server 50 acquires various sensor values from the platform 40, determines a heat index (hereinafter, may be referred to as WBGT) that allows the user to acclimatize the heat, and stores the determined heat index in the platform 40.
  • WBGT heat index
  • the management server 50 calculates, for each of the plurality of WBGTs, a resting pulse rate that is a pulse rate calculated when the user's exercise amount is a predetermined value or less.
  • the management server 50 calculates the difference between the calculated resting pulse rates.
  • the management server 50 determines a heat index that has been acclimatized by heat based on the difference between the pulse rates at rest.
  • the management server 50 aggregates the pulse rate acquired by the sensor terminal worn by the user for each WBGT, and determines the range of the WBGT in which the user's pulse rate is stable below a threshold value. Determine the heat index that is acclimatized. Therefore, it is possible to determine the heat index that can be acclimated to the heat without measuring the deep body temperature such as the eardrum temperature. Can be improved.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the sensor terminal 10 according to the embodiment.
  • the sensor terminal 10 includes an optical sensor 10a, a temperature / humidity sensor 10b, an acceleration sensor 10c, a short-range communication unit 10d, a memory 10e, and a processor 10f.
  • the optical sensor 10a is a sensor that measures a user's pulse rate.
  • the optical sensor 10a emits light, periodically measures the pulse rate using the reflected wave, and outputs the pulse rate to the processor 10f.
  • the optical sensor 10a is exemplified as the sensor for measuring the pulse rate, but the present invention is not limited to this, and other sensors such as a pulse sensor capable of measuring the pulse can also be employed.
  • the temperature / humidity sensor 10b periodically measures indoor (outdoor) or outdoor temperature (air temperature) and humidity in which the user is present, and outputs the result to the processor 10f.
  • the acceleration sensor 10c is a sensor that detects an acceleration value (m / s 2 ), for example, a three-axis sensor.
  • the acceleration sensor 10c measures acceleration values (acceleration vectors) for the x-axis, y-axis, and z-axis, and outputs the measurement results to the processor 10f.
  • the near field communication unit 10d is a communication interface that performs near field communication such as Bluetooth (registered trademark) or NFC.
  • the memory 10e is a storage device that stores programs and data. Examples of the memory 10e include RAM (Random Access Memory) such as SDRAM (Synchronous Dynamic Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, and the like.
  • the processor 10f reads out and executes a program for executing processing to be described later from the memory 10e and starts various processes.
  • Examples of the processor 10f include a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), an FPGA (Field Programmable Gate Array), a PLD (Programmable Logic Device), and the like.
  • the communication terminal 20 has the same functional configuration as that of a general smartphone, and the user terminal 30 and the platform 40 have the same functional configuration as that of a general server device.
  • the sensor terminal 10 and the management server 50 will be described.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of a functional configuration example of the system according to the embodiment.
  • the sensor terminal 10 includes a sensor communication unit 11, a communication unit 12, a storage unit 13, and a control unit 14.
  • FIG. 3 shows the system configuration of FIG. 1 in a simplified manner.
  • the sensor communication unit 11 is a processing unit that controls communication with the optical sensor 10a, the temperature / humidity sensor 10b, and the acceleration sensor 10c of the sensor terminal 10, and is, for example, a sensor driver.
  • the sensor communication unit 11 receives sensor values from each sensor and outputs them to the control unit 14.
  • the communication unit 12 is a processing unit that controls communication with the communication terminal 20, and is, for example, a communication interface.
  • the communication unit 12 transmits various values generated by the control unit 14 to the platform 40.
  • the transmission timing can be periodically executed, can be executed by a user operation, and can be arbitrarily changed.
  • the storage unit 13 is a storage device that stores various types of information, and corresponds to the memory 10e in FIG.
  • the storage unit 13 stores various sensor values received by the sensor communication unit 11 and various values generated by the control unit 14.
  • the control unit 14 is a processing unit that controls the entire sensor terminal 10, and is, for example, a processor.
  • the control unit 14 includes a pulse calculation unit 15, a motion processing unit 16, and a temperature / humidity processing unit 17.
  • the pulse calculation unit 15, the motion processing unit 16, and the temperature / humidity processing unit 17 are an example of an electronic circuit such as a processor or an example of a process executed by the processor.
  • the pulse calculation unit 15 is a processing unit that calculates a resting pulse rate that is a pulse rate calculated when the amount of exercise is equal to or less than a predetermined value. Specifically, the pulse calculation unit 15 acquires the pulse rate measured by the optical sensor 10 a via the sensor communication unit 11. The pulse calculation unit 15 stores it in the storage unit 13 in association with the measured date and time.
  • the pulse calculation unit 15 receives information in which the date and time and the amount of exercise of the user are associated from the exercise processing unit 16. Then, for each date and time when the pulse rate is measured, the pulse calculation unit 15 extracts the pulse rate calculated at a timing when the amount of exercise is equal to or less than a predetermined value as a resting pulse rate. Thereafter, the pulse calculation unit 15 stores the date and time and the resting pulse rate in association with each other in a predetermined storage unit of the platform 40. The pulse calculation unit 15 can also store the measurement date and time of the pulse rate in association with the pulse rate in a predetermined storage unit of the platform 40.
  • the exercise processing unit 16 is a processing unit that identifies the user's exercise status. Specifically, the motion processing unit 16 acquires the acceleration value measured by the acceleration sensor 10 c via the sensor communication unit 11. Then, the motion processing unit 16 calculates an exercise intensity that is captured as the magnitude of the motion that occurred during the exercise from the acquired acceleration value. Thereafter, the exercise processing unit 16 stores the measurement date and time and the exercise intensity in the storage unit 13 in association with each other. In addition, the exercise processing unit 16 stores the measurement date and time and the exercise intensity in association with each other in a predetermined storage unit of the platform 40.
  • the motion processing unit 16 can use acceleration as the exercise intensity.
  • the exercise processing unit 16 can also use METs (Metabolic equivalents) indicating how many times the metabolism (calorie consumption) of the resting state is performed when performing an activity or exercise.
  • METs Metalabolic equivalents
  • the motion processing unit 16 can calculate METs by multiplying the acceleration by a predetermined coefficient.
  • the exercise processing unit 16 can use an activity amount as the exercise intensity.
  • the exercise processing unit 16 calculates the amount of activity (METs ⁇ time) as exercise intensity (METs) ⁇ time.
  • the temperature / humidity processing unit 17 is a processing unit that identifies temperature and humidity as user environment information. Specifically, the temperature / humidity processing unit 17 acquires the temperature and humidity measured by the temperature / humidity sensor 10 b via the sensor communication unit 11. Then, the temperature / humidity processing unit 17 corrects the acquired temperature and humidity by a general known method. Thereafter, the temperature / humidity processing unit 17 stores the measurement date and time and the measurement value (temperature or humidity) in the storage unit 13 in association with each other. The temperature / humidity processing unit 17 stores the measurement date and time and the measurement value (temperature or humidity) in a predetermined storage unit of the platform 40 in association with each other.
  • the temperature / humidity processing unit 17 calculates the WBGT of the measurement date / time using the measured temperature and humidity, stores the measurement date / time and the WBGT in association with each other in the storage unit 13, and stores the predetermined storage in the platform 40. Store in the department.
  • the temperature / humidity processing unit 17 can also use a table that uniquely identifies the WBGT from the temperature and humidity.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining an example of determining the WBGT.
  • the temperature / humidity processing unit 17 stores the association in which the humidity and the temperature are associated with each other in the storage unit 13 or the like, and can uniquely identify the WBGT from the measured humidity and temperature. .
  • the temperature / humidity processing unit 17 determines WBGT as X2. Note that numerical examples of WBGT are 23 and 25.
  • the management server 50 includes a communication unit 51, a storage unit 52, and a control unit 53.
  • the communication unit 51 is a processing unit that controls communication with other devices such as the platform 40, and is, for example, a communication interface.
  • the communication unit 51 receives various types of information from the platform 40 and transmits various types of information generated by the control unit 53 to the platform 40.
  • the storage unit 52 is a storage device that stores various types of information, such as a memory or a hard disk.
  • the storage unit 52 stores an association DB 52a and a subtraction value DB 52b.
  • the association DB 52a is a database that stores associations between WBGTs and resting pulse rates, and the information stored here is generated by the association unit 55 described later.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of information stored in the association DB 52a. As shown in FIG. 5, the association DB 52 a stores “date, WBGT, resting pulse rate” in association with each other.
  • the date” stored here is the date or date when the resting pulse rate was measured.
  • WBGT is a WBGT value calculated on the date.
  • Repsting pulse rate is a resting pulse rate calculated at the time of the WBGT. The example of FIG. 5 indicates that the resting pulse rate is “80” when the WBGT value is “20” on 2015/08/01.
  • the subtraction value DB 52b is a database that stores a difference between a resting pulse rate corresponding to each WBGT to be watched and a resting pulse rate corresponding to each WBGT to be not watched, and is generated by a subtracting unit 56 described later.
  • the FIG. 6 is a diagram illustrating an example of information stored in the subtraction value DB 52b. As illustrated in FIG. 6, the subtraction value DB 52 b stores “date, caution WBGT, non-caution WBGT, and subtraction value” in association with each other.
  • the “date” stored here is the date or date when the resting pulse rate or WBGT was measured.
  • “Caution WBGT” is a WBGT value to be a caution target calculated on the date.
  • Non-attention WBGT is a WBGT value that is not a caution target calculated on the date.
  • the “subtraction value” is a value obtained by subtracting the resting pulse rate corresponding to the non-attention WBGT from the resting pulse rate corresponding to the attention WBGT. In the example of FIG. 6, the difference between the resting pulse rate when the WBGT value is “25” and the resting pulse rate when the WBGT value is “20” is “5” on 2015/08/01. Indicates.
  • the control unit 53 is a processing unit that controls the entire management server 50, and is, for example, a processor.
  • the control unit 53 includes an acquisition unit 54, an association unit 55, a subtraction unit 56, a change specifying unit 57, and a determination unit 58.
  • the acquiring unit 54, the associating unit 55, the subtracting unit 56, the change specifying unit 57, and the determining unit 58 are an example of an electronic circuit such as a processor or an example of a process executed by the processor.
  • the acquisition unit 54 is a processing unit that acquires various data from the platform 40, outputs the data to each processing unit of the control unit 53, and stores the data in the storage unit 52. For example, when the acquisition unit 54 receives an instruction to start a heat acclimatization determination process from an administrator or the like, the information such as the pulse rate, resting pulse rate, exercise intensity, and WBGT generated by the sensor terminal 10 is received from the platform 40. get.
  • the association unit 55 generates an association between the WBGT and the resting pulse rate and stores it in the association DB 52a. For example, the associating unit 55 extracts a WBGT value having the same date and time as the date and time of the acquired pulse rate at rest. Then, the associating unit 55 associates “date, WBGT, resting pulse rate” and stores them in the associating DB 52a.
  • the associating unit 55 performs associating with the WBGT value for all the resting pulse rates for the past seven days from the processing start date (current day). Specifically, the associating unit 55 associates all data with the past seven days as one cycle. The association unit 55 adopts the minimum resting pulse rate when there are a plurality of resting pulse rates for the same WBGT on the same day.
  • the subtracting unit 56 calculates a difference between a resting pulse rate corresponding to each WBGT value to be a caution target and a resting pulse rate corresponding to each WBGT value to be a cautionless target, and associates each WBGT value with the difference.
  • it is a processing unit for storing in the subtraction value DB 52b.
  • the subtracting unit 56 sets the resting pulse rate of each WBGT value having a WBGT value of “25” or more on 2015/08/01, and each WBGT value having a WBG value T of “23” or less on 2015/08/01. The difference with each resting pulse rate is calculated. For example, the subtracting unit 56 compares the difference “X ⁇ between the resting pulse rate“ Y1 ”when the WBGT value is“ 23 ”with respect to the resting pulse rate“ X ”where the WBGT value is“ 25 ”.
  • the difference “X ⁇ Y2” from the resting pulse rate “Y2” when the Y1 ”and WBGT value is“ 22 ” is calculated, and the difference from the resting pulse rate“ Y3 ”when the WBGT value is“ 21 ” “XY3” is calculated.
  • the difference between the resting pulse rate “Y1” when the WBGT value is “23” and the resting pulse rate “Z” where the WBGT value is “26” is “Z ⁇ Y1”, and the WBGT value is “ The difference “Z ⁇ Y2” from the resting pulse rate “Y2” when “22” is calculated, and the difference “Z ⁇ Y3” from the resting pulse rate “Y3” when the WBGT value is “21” is calculated. To do.
  • the WBGT value “25” is an example of a dangerous WGBT that is a caution target
  • the WBGT value “23” is an example of a safe WGBT that is a non-caution target.
  • the subtraction unit 56 is executed for each date generated by the association unit 55. Moreover, the subtraction part 56 can also perform a subtraction process with respect to the data of 90 days which are preservation
  • the change specifying unit 57 is a processing unit that specifies a time series change of the subtraction value in each WBGT value.
  • the change specifying unit 57 refers to the subtraction value DB 52b generated by the subtraction unit 56, and specifies the time series change of each subtraction value in the past seven days. That is, the change specifying unit 57 displays the change of the WBGT value “25”, the change of the WBGT value “26”, the change of the WBGT value “27”, etc. for 7 days from “2015/07/26 to 2015/08/01”. Identify.
  • specification part 57 calculates
  • the change specifying unit 57 specifies the WBGT value of the most frequent days and notifies the determination unit 58 of the WBGT value.
  • the determination unit 58 is a processing unit that determines a WBGT value that is acclimatized to heat. Specifically, the determination unit 58 determines the WBGT value having the largest number of days in which the resting pulse rate is calculated from among the WBGT values in which the difference between the resting pulse rates for each day to be measured is equal to or less than the threshold value, WBGT is acclimated to heat.
  • the determination unit 58 specifies the minimum WBGT value for which the subtraction value is less than a threshold value (for example, +15) from the past two days of the association between the WBGT value and the subtraction value.
  • a threshold value for example, +15
  • the determination unit 58 obtains a WBGT value that is smaller (lower) than the +15 or less WBGT value and less than +15.
  • the determination unit 58 sets the WBGT value of the most frequent days to “current The acclimated WBGT value is determined.
  • the determination unit 58 determines the minimum WBGT value as the “currently acclimated WBGT value”. As a result, the determination unit 58 determines the range of the WBGT value that is equal to or less than the determined “currently acclimated WBGT value” as the currently acclimated WBGT value range, and stores it in the platform 40.
  • the determination unit 58 acquires the difference in the resting pulse rate for each WBGT value calculated on the specific day.
  • the determination part 58 is the WBGT value which can carry out the heat acclimation from the smallest WBGT value to the highest WBGT value among the WBGT values in which the difference from the resting pulse rate at the smallest WBGT value is equal to or less than the threshold value. It can also be determined within the range.
  • the subtracting unit 56 and the like calculate the difference in resting pulse rate between the WBGT values “27” and “20” as “20”, and calculate the difference in resting pulse rate between the WBGT values “25” and “20”. It is assumed that “9” is calculated and the difference between the resting pulse rates of the WBGT values “22” and “20” is calculated as “3”. Then, the determination unit 58 determines the WBGT value “25”, which is the maximum WBGT whose difference from the WBGT value “20” is equal to or less than the threshold (15), as the maximum WBGT. As a result, the determination unit 58 determines the WBGT value “20 to 25” as the range of the WBGT value that can be acclimated to the heat.
  • the subtracting unit 56 and the like can also calculate the difference between the resting pulse rates for the WBGT value equal to or higher than the lower limit value of the dangerous WBGT value. If the dangerous WBGT value is “24” in the above example, the subtracting unit 56 and the like calculate the difference between the resting pulse rates of the WBGT values “27” and “20”, and the WBGT values “25” and “20”. The difference in the resting pulse rate is calculated, and the difference in the resting pulse rate between the WBGT values “22” and “20” is omitted. As a result, the processing can be speeded up.
  • the determination unit 58 acquires the difference in the resting pulse rate for each WBGT value calculated for each day for each day of the target day. Then, the determination unit 58 counts the number of days for which the WBGT value is calculated for each WBGT value. Thereafter, the determination unit 58 identifies the WBGT value having the largest number of days for which the WBGT value has been calculated among the WBGT values for which the difference in the pulse rate at rest is equal to or less than the threshold value. As a result, the determination unit 58 can also determine the range from the calculated minimum WBGT value to the specified WBGT value as the range of the WBGT value that can be acclimated to the heat.
  • FIG. 7 is a flowchart showing the flow of the association process. As illustrated in FIG. 7, when the storage data is stored in the platform 40 (S101: Yes), the acquisition unit 54 of the management server 50 reads the storage data (S102). At this time, the data of seven days ago may be deleted.
  • the associating unit 55 selects one resting pulse rate (S104), and generates the associating DB 52a (S105). For example, the associating unit 55 acquires a WBGT value having a date and time close to the date and time of the selected resting pulse rate, and associates them. Note that the date and time are close, the setting can be arbitrarily changed, for example, the same date and the time difference is within 5 minutes.
  • the associating unit 55 associates the minimum resting pulse rate (S107). That is, when a plurality of resting pulse rates are calculated for the same WBGT value, the associating unit 55 selects the minimum resting pulse rate and discards the others. On the other hand, when there is no identical WBGT value in the associated data (S106: No), the associating unit 55 maintains the associated data and stores it in the storage unit 52 as it is (S108).
  • FIG. 8 is a flowchart showing the flow of an adapted WBGT determination process. As illustrated in FIG. 8, when the association process ends (S201: Yes), the subtraction unit 56 of the management server 50 determines whether or not the associated data is for a predetermined number of days (for example, 7 days) ( S202).
  • the subtraction unit 56 calculates a difference value for each measurement date (S203). For example, for each date, the subtracting unit 56 sets each resting pulse of each WBGT value equal to or less than the WBGT value “23” for each resting pulse rate of each WBGT value equal to or greater than the WBGT value “25” of the association data. The number is subtracted to generate a subtraction value DB 52b. When there is no WBGT value equal to or less than “23”, the minimum value among WBGT values equal to or greater than “24” is adopted. Moreover, the subtraction part 56 complete
  • the determination unit 58 extracts the subtraction values for the past two days in ascending order of the WBGT value (S204), initializes the reference WBGT value, and sets it to 0 (S205). Subsequently, the determination unit 58 selects the smallest WBGT value among the unprocessed WBGT values, and determines whether there is corresponding data (S206).
  • the determination unit 58 determines whether or not the subtraction value of the WBGT value is less than the threshold value (S207). Then, when the subtraction value of the WBGT value is less than the threshold (S207: Yes), the determination unit 58 changes the currently selected WBGT value to the reference WBGT value (S208), and repeats S206 and subsequent steps.
  • the change specifying unit 57 extracts data associated with the subtraction value for each WBGT value (S209). Subsequently, the determination unit 58 acquires, for each WBGT value, the number of days for which the subtraction value is less than the threshold value, and specifies the WBGT value with the most number of days (S210).
  • the determination unit 58 identifies the accustomed WBGT value (S211). For example, when the value of the reference WBGT value + 2 exceeds the WBGT value of the most frequent days, the determination unit 58 sets the reference WBGT value to an acclimated WBGT value; otherwise, the determination unit 58 sets the WBGT value of the most frequent days. Set to the acclimated WBGT value.
  • the management server 50 records the resting pulse rate at each WBGT value for the past plural days. And the management server 50 performs the trend analysis of three periods, a long-term medium-term short-term, about the resting pulse rate in the WBGT value below a predetermined threshold value for every day. And the management server 50 calculates
  • Each numerical value described in the above embodiment is an example, and can be arbitrarily changed.
  • all the resting pulse rates for the past nine days instead of the past seven days can be associated with the WBGT value.
  • Such a period can be changed according to the season or the like. For example, in summer when the WBGT value tends to increase, processing is performed at intervals of two days, so that the update frequency of the WBGT value that has been acclimatized by heat is accelerated, and the winter when the WBGT value tends to decrease is nine days By executing the processing at intervals, the update frequency of the WBGT value that has been acclimatized by heat is slowed down.
  • the process of determining the WBGT value that has been acclimated to the heat described in the above embodiment can be executed in a plurality of spans.
  • the determination process of the WBGT value performed using the sensor data for 90 days can be executed a plurality of times with a predetermined number of days, and the average of the WBGT values can be determined as the WBGT value that is acclimated to the heat.
  • all the resting pulse rates and WBGT values for the past 7 days, all the resting pulse rates and WBGT values for the past 9 days, Are associated with each other, and each is used to determine the WBGT value that is acclimated to heat.
  • the management server 50 can also determine the average value of each WBGT value as a WBGT value that has been acclimated to heat, and can also determine the WBGT value that has been acclimated to heat by selecting the smaller WBGT value. .
  • [system] 3 does not necessarily need to be physically configured as illustrated. That is, it can be configured to be distributed or integrated in arbitrary units.
  • the acquisition unit 54 and the association unit 55 can be integrated.
  • the sensor terminal 10 may have each process part which the management server 50 has, and the communication terminal 20 may have each process part which the management server 50 has, and each process part which the sensor terminal 10 has.
  • all or any part of each processing function performed in each device is realized by a CPU (Central Processing Unit) and a program analyzed and executed by the CPU, or hardware by wired logic. Can be realized as
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Abstract

管理サーバは、複数の暑さ指数それぞれについて、運動量が所定値以下の場合に算出された脈拍数である安静時脈拍数それぞれを算出する。続いて、管理サーバは、運動量が所定値以下の場合に算出された安静時脈拍数それぞれの差を算出する。その後、管理サーバは、算出された安静時脈拍数それぞれの差に基づいて、暑熱順化できている暑さ指数を決定する。例えば、管理サーバは、最も低い暑さ指数から上記差が閾値以下となる暑さ指数のうち最も高い暑さ指数までを、暑熱順化できている暑さ指数に決定する。

Description

電子機器、暑さ指数決定方法および暑さ指数決定プログラム
　本発明は、電子機器、暑さ指数決定方法および暑さ指数決定プログラムに関する。
　従来から、熱中症を予防するために、屋外で仕事する人の労働環境や、公園等で遊ぶ子供や体育中の小学生などの運動環境の指針として、暑さ指数（WBGT（Wet　Bulb　Globe　Temperature）：湿球黒球温度）が知られている。近年では、鼓膜温などの深部体温を測定して、対象者の暑熱順化できているＷＢＧＴを測定する技術が知られている。
特開２０１２－１７９２１３号公報
　しかしながら、上記技術では、危険度が高く、特に子供には不向きであり、ユーザの利便性がよくない。例えば、鼓膜温を測定する際に耳を塞ぐので、環境音が聞こえにくくなり、危険である。また、鼓膜に近い場所まで測定器を耳に入れるので、運動量が多い子供等には危険であり慎重にならざるを得ない。
　１つの側面では、ユーザの利便性を向上させることができる電子機器、暑さ指数決定方法および暑さ指数決定プログラムを提供することを目的とする。
　第１の案では、電子機器は、複数の暑さ指数それぞれについて、運動量が所定値以下の場合に算出された脈拍数である安静時脈拍数それぞれを算出する第１算出部を有する。電子機器は、前記安静時脈拍数それぞれの差を算出する第２算出部と、前記安静時脈拍数それぞれの差に基づいて、暑熱順化できている暑さ指数を決定する決定部とを有する。
　一実施形態によれば、ユーザの利便性を向上させることができる。
図１は、実施例にかかるシステムの全体構成例を示す図である。 図２は、実施例にかかるセンサ端末のハードウェア構成例を示す図である。 図３は、実施例にかかるシステムの機能構成例を示す機能ブロック図である。 図４は、ＷＢＧＴの決定例を説明する図である。 図５は、対応付けＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図６は、減算値ＤＢに記憶される情報の例を示す図である。 図７は、対応付け処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、順化したＷＢＧＴ決定処理の流れを示すフローチャートである。
　以下に、本発明にかかる電子機器、暑さ指数決定方法および暑さ指数決定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
［全体構成］
　図１は、実施例にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、センサ端末１０、通信端末２０、ユーザ端末３０、プラットフォーム４０、管理サーバ５０が、インターネットなどの通信網を介して相互に通信可能に接続される。すなわち、このシステムは、プラットフォーム４０や管理サーバ５０がクラウド上に設置されたクラウドシステムであり、センサ端末１０を使用するユーザが暑熱順化できている暑さ指数を決定するシステムである。
　センサ端末１０は、ユーザの腕等に装着されるウェアラブル端末などであり、加速度センサ、温湿度センサ、光センサなどの各種センサを有する。このセンサ端末１０は、各種センサで測定したセンサ値等を、ブルートゥース（登録商標）やＮＦＣ（Near　Field　radio　Communication）などの近距離通信などを用いて、通信端末２０に送信する。
　通信端末２０は、センサ端末１０とクラウド上の各サーバとの通信におけるゲートウェイであり、例えばスマートフォンや携帯電話などの移動体端末である。この通信端末２０は、近距離無線通信を用いてセンサ端末１０からセンサ値を受信し、プラットフォーム４０に格納する。
　ユーザ端末３０は、スマートフォン、携帯電話、パーソナルコンピュータ、サーバなどの電子機器であり、Ｗｅｂブラウザ等を用いてプラットフォーム４０にアクセスし、後述する管理サーバ５０による処理結果を閲覧する。
　プラットフォーム４０は、ネットワークを介して各種装置と接続され、各種データを記憶するデータベースサーバである。例えば、プラットフォーム４０は、通信端末２０から送信されたセンサ値をＤＢに記憶し、管理サーバ５０による処理結果をＤＢに記憶する。
　管理サーバ５０は、プラットフォーム４０から各種センサ値を取得し、ユーザが暑熱順化できている暑さ指数（以下、ＷＢＧＴと記載する場合がある）を決定し、決定した暑さ指数をプラットフォーム４０に格納するサーバ装置である。
　このような状態において、管理サーバ５０は、複数のＷＢＧＴそれぞれについて、ユーザの運動量が所定値以下の場合に算出された脈拍数である安静時脈拍数それぞれを算出する。管理サーバ５０は、算出した安静時脈拍数それぞれの差を算出する。その後、管理サーバ５０は、安静時脈拍数それぞれの差に基づいて、暑熱順化できている暑さ指数を決定する。
　例えば、管理サーバ５０は、ユーザが身に着けているセンサ端末によって取得された脈拍数をＷＢＧＴごとに集計し、ユーザの脈拍数が閾値以下で安定しているＷＢＧＴの範囲を決定することで、暑熱順化できている暑さ指数を決定する。したがって、鼓膜温などの深部体温を測定することなく、暑熱順化できている暑さ指数を決定することができるので、危険度が小さく、子供でも簡単に実行することができ、ユーザの利便性を向上させることができる。
［ハードウェア構成］
　次に、システムの各装置のハードウェア構成について説明する。なお、各装置は、プロセッサとメモリを有する点で共通していることから、ここでは、センサ端末１０を例にして説明する。
　図２は、実施例にかかるセンサ端末１０のハードウェア構成例を示す図である。図２に示すように、センサ端末１０は、光センサ１０ａ、温湿度センサ１０ｂ、加速度センサ１０ｃ、近距離通信部１０ｄ、メモリ１０ｅ、プロセッサ１０ｆを有する。
　光センサ１０ａは、ユーザの脈拍数を測定するセンサであり、例えば光を放射し、その反射波によって脈拍数を定期的に測定して、プロセッサ１０ｆに出力する。なお、ここでは、脈拍数を測定するセンサとして光センサ１０ａを例示したが、これに限定されるものではなく、脈拍を測定できる脈拍センサなど他のセンサを採用することもできる。
　温湿度センサ１０ｂは、ユーザがいる屋内または屋外の温度（気温）と湿度を定期的に測定して、プロセッサ１０ｆに出力する。加速度センサ１０ｃは、加速度値（ｍ／ｓ２）を検出するセンサであり、例えば３軸センサである。例えば、加速度センサ１０ｃは、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸それぞれの加速度値（加速度ベクトル）を測定して、プロセッサ１０ｆに測定結果を出力する。
　近距離通信部１０ｄは、ブルートゥース（登録商標）やＮＦＣなどの近距離通信を実行する通信インタフェースである。メモリ１０ｅは、プログラムやデータを記憶する記憶装置である。メモリ１０ｅの一例としては、ＳＤＲＡＭ（Synchronous　Dynamic　Random　Access　Memory）等のＲＡＭ（Random　Access　Memory）、ＲＯＭ（Read　Only　Memory）、フラッシュメモリ等が挙げられる。
　プロセッサ１０ｆは、後述する処理を実行するプログラムをメモリ１０ｅから読み出して実行して各種プロセスを起動する。プロセッサ１０ｆの一例としては、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）、ＤＳＰ（Digital　Signal　Processor）、ＦＰＧＡ（Field　Programmable　Gate　Array）、ＰＬＤ（Programmable　Logic　Device）等が挙げられる。
［機能構成］
　次に、システムの各装置の機能構成について説明する。なお、通信端末２０は、一般的なスマートフォン等と同様の機能構成を有し、ユーザ端末３０やプラットフォーム４０は、一般的なサーバ装置と同様の機能構成を有するので、詳細な説明は省略する。ここでは、センサ端末１０と管理サーバ５０について説明する。
（センサ端末１０の機能構成）
　図３は、実施例にかかるシステムの機能構成例を示す機能ブロック図である。図３に示すように、センサ端末１０は、センサ通信部１１、通信部１２、記憶部１３、制御部１４を有する。なお、説明上、図３は、図１のシステム構成を簡略化して示すこととする。
　センサ通信部１１は、センサ端末１０が有する光センサ１０ａ、温湿度センサ１０ｂ、加速度センサ１０ｃとの通信を制御する処理部であり、例えばセンサドライバなどである。このセンサ通信部１１は、各センサからセンサ値を受信して制御部１４に出力する。
　通信部１２は、通信端末２０との間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースである。この通信部１２は、制御部１４が生成した各種値をプラットフォーム４０に送信する。なお、送信するタイミングは、定期的に実行することもでき、ユーザ操作で実行することもでき、任意に設定変更することができる。
　記憶部１３は、各種情報を記憶する記憶装置であり、図２のメモリ１０ｅに対応する。例えば、記憶部１３は、センサ通信部１１が受信した各種センサ値や制御部１４が生成した各種値などを記憶する。
　制御部１４は、センサ端末１０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。制御部１４は、脈拍算出部１５、運動処理部１６、温湿度処理部１７を有する。例えば、脈拍算出部１５、運動処理部１６、温湿度処理部１７は、プロセッサなどの電子回路の一例やプロセッサなどが実行するプロセスの一例である。
　脈拍算出部１５は、運動量が所定値以下の場合に算出された脈拍数である安静時脈拍数を算出する処理部である。具体的には、脈拍算出部１５は、センサ通信部１１を介して、光センサ１０ａが測定した脈拍数を取得する。脈拍算出部１５は、測定された日時と対応付けて記憶部１３に格納する。
　また、脈拍算出部１５は、運動処理部１６から、日時とユーザの運動量とが対応付けられた情報を受信する。そして、脈拍算出部１５は、脈拍数が測定された各日時について、運動量が所定値以下のタイミングで算出された脈拍数を安静時脈拍数として抽出する。その後、脈拍算出部１５は、日時と安静時脈拍数とを対応付けてプラットフォーム４０の所定の記憶部に格納する。なお、脈拍算出部１５は、脈拍数の測定日時と脈拍数とを対応付けて、プラットフォーム４０の所定の記憶部に格納することもできる。
　運動処理部１６は、ユーザの運動状況を特定する処理部である。具体的には、運動処理部１６は、センサ通信部１１を介して、加速度センサ１０ｃが測定した加速度値を取得する。そして、運動処理部１６は、取得した加速度値から運動時に発生した動きの大きさとして捉える運動強度を算出する。その後、運動処理部１６は、測定日時と運動強度を対応付けて記憶部１３に格納する。また、運動処理部１６は、測定日時と運動強度とを対応付けて、プラットフォーム４０の所定の記憶部に格納する。
　例えば、運動処理部１６は、運動強度として加速度を用いることができる。また、運動処理部１６は、活動や運動を行った時に安静状態の何倍の代謝（カロリー消費）をしているかを表すＭＥＴｓ（Metabolic　equivalents）を用いることもできる。例えば、運動処理部１６は、加速度に所定係数を乗算することでＭＥＴｓを算出することができる。また、運動処理部１６は、運動強度として活動量を用いることができる。例えば、運動処理部１６は、運動強度（ＭＥＴｓ）×時間として活動量（ＭＥＴｓ・時間）を算出する。
　温湿度処理部１７は、ユーザの環境情報として温度や湿度を特定する処理部である。具体的には、温湿度処理部１７は、センサ通信部１１を介して、温湿度センサ１０ｂが測定した温度や湿度を取得する。そして、温湿度処理部１７は、取得した温度や湿度を、一般的な公知の手法により補正する。その後、温湿度処理部１７は、測定日時と測定値（温度または湿度）を対応付けて記憶部１３に格納する。また、温湿度処理部１７は、測定日時と測定値（温度または湿度）を対応付けて、プラットフォーム４０の所定の記憶部に格納する。
　また、温湿度処理部１７は、測定された温度および湿度を用いて、測定日時のＷＢＧＴを算出し、測定日時とＷＢＧＴとを対応付けて記憶部１３に格納するとともに、プラットフォーム４０の所定の記憶部に格納する。
　例えば、温湿度処理部１７は、予め指定した算出式を用いてＷＢＧＴを算出することができる。例を挙げると、温湿度処理部１７は、「ＷＢＧＴ＝α×温度＋β×湿度、（αとβは予め定めた計数）」で算出することができる。
　また、温湿度処理部１７は、温度と湿度から一意にＷＢＧＴを特定する表を用いることもできる。図４は、ＷＢＧＴの決定例を説明する図である。図４に示すように、温湿度処理部１７は、湿度と温度とを対応付けた対応付けを記憶部１３等に記憶し、測定された湿度と温度とからＷＢＧＴを一意に特定することもできる。図４の例では、湿度が７０％かつ温度が２０℃の場合、温湿度処理部１７は、ＷＢＧＴをＸ２と決定する。なお、ＷＢＧＴの数値例としては、２３や２５などである。
（管理サーバ５０の機能構成）
　図３に示すように、管理サーバ５０は、通信部５１、記憶部５２、制御部５３を有する。通信部５１は、プラットフォーム４０などの他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースである。この通信部５１は、プラットフォーム４０から各種情報を受信し、制御部５３が生成した各種情報をプラットフォーム４０に送信する。
　記憶部５２は、各種情報を記憶する記憶装置であり、例えばメモリやハードディスクなどである。この記憶部５２は、対応付けＤＢ５２ａと減算値ＤＢ５２ｂとを記憶する。
　対応付けＤＢ５２ａは、ＷＢＧＴと安静時脈拍数との対応付けを記憶するデータベースであり、ここで記憶される情報は、後述する対応付け部５５によって生成される。図５は、対応付けＤＢ５２ａに記憶される情報の例を示す図である。図５に示すように、対応付けＤＢ５２ａは、「日付、ＷＢＧＴ、安静時脈拍数」を対応付けて記憶する。
　ここで記憶される「日付」は、安静時脈拍数が測定された日付または日時である。「ＷＢＧＴ」は、当該日付で算出されたＷＢＧＴ値である。「安静時脈拍数」は、当該ＷＢＧＴのときに算出された安静時脈拍数である。図５の例では、2015/08/01においてＷＢＧＴ値が「２０」の時の安静時脈拍数が「８０」であることを示す。
　減算値ＤＢ５２ｂは、注意対象となる各ＷＢＧＴに対応する安静時脈拍数と非注意対象の各ＷＢＧＴに対応する安静時脈拍数との差分を記憶するデータベースであり、後述する減算部５６によって生成される。図６は、減算値ＤＢ５２ｂに記憶される情報の例を示す図である。図６に示すように、減算値ＤＢ５２ｂは、「日付、注意ＷＢＧＴ、非注意ＷＢＧＴ、減算値」を対応付けて記憶する。
　ここで記憶される「日付」は、安静時脈拍数やＷＢＧＴが測定された日付または日時である。「注意ＷＢＧＴ」は、当該日付で算出された注意対象となるＷＢＧＴ値である。「非注意ＷＢＧＴ」は、当該日付で算出された注意対象とならないＷＢＧＴ値である。「減算値」は、注意ＷＢＧＴに対応する安静時脈拍数から非注意ＷＢＧＴに対応する安静時脈拍数を減算した値である。図６の例では、2015/08/01において、ＷＢＧＴ値が「２５」の時の安静時脈拍数とＷＢＧＴ値が「２０」の時の安静時脈拍数との差分が「５」であることを示す。
　制御部５３は、管理サーバ５０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。制御部５３は、取得部５４、対応付け部５５、減算部５６、変化特定部５７、決定部５８を有する。例えば、取得部５４、対応付け部５５、減算部５６、変化特定部５７、決定部５８は、プロセッサなどの電子回路の一例やプロセッサなどが実行するプロセスの一例である。
　取得部５４は、プラットフォーム４０から各種データを取得して制御部５３の各処理部に出力し、記憶部５２に格納する処理部である。例えば、取得部５４は、暑熱順化の判定処理の開始指示を管理者等から受け付けると、センサ端末１０が生成した脈拍数、安静時脈拍数、運動強度、ＷＢＧＴなどの情報を、プラットフォーム４０から取得する。
　対応付け部５５は、ＷＢＧＴと安静時脈拍数との対応付けを生成して、対応付けＤＢ５２ａに格納する。例えば、対応付け部５５は、取得された安静時脈拍数の日時と同じ日時のＷＢＧＴ値を抽出する。そして、対応付け部５５は、「日付、ＷＢＧＴ、安静時脈拍数」を対応付けて対応付けＤＢ５２ａに格納する。
　例えば、対応付け部５５は、処理開始日（当日）から過去７日間分のすべての安静時脈拍数に対してＷＢＧＴ値との対応付けを実行する。具体的には、対応付け部５５は、過去７日間を１つの周期として、全データに対して対応付けを実行する。なお、対応付け部５５は、同日に同一のＷＢＧＴに対して複数の安静時脈拍数が存在する場合は、最小の安静時脈拍数を採用する。
　減算部５６は、注意対象となる各ＷＢＧＴ値に対応する安静時脈拍数と非注意対象の各ＷＢＧＴ値に対応する安静時脈拍数との差分を算出して、各ＷＢＧＴ値と差分とを対応付けて減算値ＤＢ５２ｂに格納する処理部である。
　例えば、減算部５６は、2015/08/01においてＷＢＧＴ値が「２５」以上の各ＷＢＧＴ値の各安静時脈拍数と、2015/08/01においてＷＢＧ値Ｔが「２３」以下の各ＷＢＧＴ値の各安静時脈拍数との差分を算出する。例を挙げると、減算部５６は、ＷＢＧＴ値が「２５」の安静時脈拍数「Ｘ」に対して、ＷＢＧＴ値が「２３」のときの安静時脈拍数「Ｙ１」との差「Ｘ－Ｙ１」、ＷＢＧＴ値が「２２」のときの安静時脈拍数「Ｙ２」との差「Ｘ－Ｙ２」を算出し、ＷＢＧＴ値が「２１」のときの安静時脈拍数「Ｙ３」との差「Ｘ－Ｙ３」を算出する。次に、ＷＢＧＴ値が「２６」の安静時脈拍数「Ｚ」に対して、ＷＢＧＴ値が「２３」のときの安静時脈拍数「Ｙ１」との差「Ｚ－Ｙ１」、ＷＢＧＴ値が「２２」のときの安静時脈拍数「Ｙ２」との差「Ｚ－Ｙ２」を算出し、ＷＢＧＴ値が「２１」のときの安静時脈拍数「Ｙ３」との差「Ｚ－Ｙ３」を算出する。
　ここで、ＷＢＧＴ値「２５」が注意対象である危険なＷＧＢＴの一例であり、ＷＢＧＴ値「２３」が非注意対象である安全なＷＧＢＴの一例である。なお、減算部５６は、対応付け部５５によって生成された日付ごとに実行する。また、減算部５６は、保存対象期間である９０日間のデータに対して減算処理を実行することもできる。
　変化特定部５７は、各ＷＢＧＴ値での減算値の時系列変化を特定する処理部である。例えば、変化特定部５７は、減算部５６によって生成された減算値ＤＢ５２ｂを参照し、過去７日間における各減算値の時系列変化を特定する。つまり、変化特定部５７は、「2015/07/26～2015/08/01」の７日間におけるＷＢＧＴ値「２５」の変化、ＷＢＧＴ値「２６」の変化、ＷＢＧＴ値「２７」の変化などを特定する。
　そして、変化特定部５７は、各ＷＢＧＴ値の各減算値の時系列変化のうち、減算値が閾値（例えば＋１５）未満となる日数を、各ＷＢＧＴ値ごとに求める。ここで、変化特定部５７は、最多日数のＷＢＧＴ値を特定し、決定部５８に通知する。
　決定部５８は、暑熱順化できているＷＢＧＴ値を決定する処理部である。具体的には、決定部５８は、測定対象の各日ごとの安静時脈拍数それぞれの差が閾値以下であるＷＢＧＴ値のうち、安静時脈拍数が算出された日数が最も多いＷＢＧＴ値を、暑熱順化できているＷＢＧＴに決定する。
　一例を挙げると、決定部５８は、ＷＢＧＴ値と減算値との対応付けのうち過去２日間の対応付けから、減算値が閾値（例えば＋１５）未満となる最小のＷＢＧＴ値を特定する。ここで、決定部５８は、＋１５以上のＷＢＧＴ値よりも大きいＷＢＧＴ値で＋１５未満となる場合は、＋１５以上のＷＢＧＴ値よりも小さい（低い）ＷＢＧＴ値で＋１５未満となるＷＢＧＴ値を求める。
　そして、決定部５８は、変化特定部５７が特定した最多日数のＷＢＧＴ値が、ここで決定した最小のＷＢＧＴ値よりも所定値（例えば２）以上小さい場合は、最多日数のＷＢＧＴ値を「現在順化しているＷＢＧＴ値」と決定する。一方、決定部５８は、所定値による条件を満たさない場合は、最小のＷＢＧＴ値を「現在順化しているＷＢＧＴ値」と決定する。この結果、決定部５８は、決定した「現在順化しているＷＢＧＴ値」以下のＷＢＧＴ値の範囲を、現在順化しているＷＢＧＴ値の範囲に決定し、プラットフォーム４０に格納する。
　なお、ここで説明した「現在順化しているＷＢＧＴ値の範囲」の決定手法は一例であり、これに限定されるものではない。例えば、決定部５８は、ある特定の日を対象として、当該特定の日で算出されたＷＢＧＴ値ごとの安静時脈拍数の差を取得する。そして、決定部５８は、最も小さいＷＢＧＴ値から、最も小さいＷＢＧＴ値時の安静時脈拍数との差が閾値以下となるＷＢＧＴ値のうち最も高いＷＢＧＴ値までを、暑熱順化できているＷＢＧＴ値の範囲に決定することもできる。
　例えば、2015/08/02において、ＷＢＧＴ値として「２０、２２、２５、２７」が算出されたとする。この場合、減算部５６等が、ＷＢＧＴ値「２７」と「２０」の安静時脈拍数の差を「２０」と算出し、ＷＢＧＴ値「２５」と「２０」の安静時脈拍数の差を「９」と算出し、ＷＢＧＴ値「２２」と「２０」の安静時脈拍数の差を「３」と算出したとする。すると、決定部５８は、ＷＢＧＴ値「２０」との差が閾値（１５）以下である最大のＷＢＧＴであるＷＢＧＴ値「２５」を最大ＷＢＧＴに決定する。この結果、決定部５８は、ＷＢＧＴ値「２０から２５」までを、暑熱順化できているＷＢＧＴ値の範囲に決定する。
　このとき、減算部５６等は、危険なＷＢＧＴ値の下限値以上のＷＢＧＴ値について、上記安静時脈拍数の差を算出することもできる。上記例において危険なＷＢＧＴ値が「２４」であるとすると、減算部５６等が、ＷＢＧＴ値「２７」と「２０」の安静時脈拍数の差を算出し、ＷＢＧＴ値「２５」と「２０」の安静時脈拍数の差を算出し、ＷＢＧＴ値「２２」と「２０」の安静時脈拍数の差については省略する。この結果、処理を高速化することができる。
　さらに別例を挙げると、決定部５８は、対象日の各日について、各日で算出されたＷＢＧＴ値ごとに安静時脈拍数の差を取得する。そして、決定部５８は、ＷＢＧＴ値ごとに、当該ＷＢＧＴ値が算出された日数を計数する。その後、決定部５８は、安静時脈拍数の差が閾値以下となるＷＢＧＴ値のうち、ＷＢＧＴ値が算出された日数が最も多いＷＢＧＴ値を特定する。この結果、決定部５８は、算出された最小のＷＢＧＴ値から、特定したＷＢＧＴ値までを、暑熱順化できているＷＢＧＴ値の範囲に決定することもできる。
［対応付け処理の流れ］
　図７は、対応付け処理の流れを示すフローチャートである。図７に示すように、管理サーバ５０の取得部５４は、プラットフォーム４０に蓄積データが格納されている場合（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、蓄積データを読み込む（Ｓ１０２）。このとき、７日前のデータを削除してもよい。
　続いて、対応付け部５５は、読み込まれたデータに安静時脈拍数がある場合（Ｓ１０３：Ｙｅｓ）、安静時脈拍数を１つ選択し（Ｓ１０４）、対応付けＤＢ５２ａを生成する（Ｓ１０５）。例えば、対応付け部５５は、選択した安静時脈拍数の日時と近い日時のＷＢＧＴ値を取得し、これらを対応付ける。なお、日時が近いとは、例えば同じ日付かつ時間の差が５分以内などのように、任意に設定変更することができる。
　そして、対応付け部５５は、対応付けたデータ内に同一ＷＢＧＴ値がある場合（Ｓ１０６：Ｙｅｓ）、最小の安静時脈拍数を対応付ける（Ｓ１０７）。つまり、対応付け部５５は、同一ＷＢＧＴ値に複数の安静時脈拍数が算出された場合は、最小の安静時脈拍数を選択し、その他を破棄する。一方、対応付け部５５は、対応付けたデータ内に同一ＷＢＧＴ値がない場合（Ｓ１０６：Ｎｏ）、対応付けたデータを維持し、そのまま記憶部５２に格納する（Ｓ１０８）。
　Ｓ１０７またはＳ１０８の処理が終了すると、Ｓ１０３に戻って以降の処理が繰り返される。なお、Ｓ１０３において、未処理の安静時脈拍数がない場合（Ｓ１０３：Ｎｏ）、対応付け処理が終了される。
［順化したＷＢＧＴ決定処理の流れ］
　図８は、順化したＷＢＧＴ決定処理の流れを示すフローチャートである。図８に示すように、管理サーバ５０の減算部５６は、対応付け処理が終了すると（Ｓ２０１：Ｙｅｓ）、対応付けられたデータが所定日数分（例えば７日間）あるか否かを判定する（Ｓ２０２）。
　そして、減算部５６は、対応付けられたデータが所定日数分（例えば７日間）ある場合（Ｓ２０２：Ｙｅｓ）、測定日ごとに差分値を算出する（Ｓ２０３）。例えば、減算部５６は、日付毎に、対応付けデータのＷＢＧＴ値「２５」以上の各ＷＢＧＴ値の各安静時脈拍数に対して、ＷＢＧＴ値「２３」以下の各ＷＢＧＴ値の各安静時脈拍数を減算し、減算値ＤＢ５２ｂを生成する。なお、「２３」以下のＷＢＧＴ値がない場合は、「２４」以上のＷＢＧＴ値のうち最小値を採用する。また、減算部５６は、対応付けられたデータが所定日数分（例えば７日間）ない場合（Ｓ２０２：Ｎｏ）、処理を終了する。
　続いて、決定部５８は、過去２日間の減算値をＷＢＧＴ値の昇順で抽出し（Ｓ２０４）、基準ＷＢＧＴ値を初期化して０に設定する（Ｓ２０５）。続いて、決定部５８は、未処理のＷＢＧＴ値のうち最も小さいＷＢＧＴ値を選択し、該当するデータがあるか否かを判定する（Ｓ２０６）。
　ここで、決定部５８は、該当するデータがある場合（Ｓ２０６：Ｙｅｓ）、当該ＷＢＧＴ値の減算値が閾値未満か否かを判定する（Ｓ２０７）。そして、決定部５８は、当該ＷＢＧＴ値の減算値が閾値未満である場合（Ｓ２０７：Ｙｅｓ）、選択中のＷＢＧＴ値を基準ＷＢＧＴ値に変更し（Ｓ２０８）、Ｓ２０６以降を繰り返す。
　一方、選択中のＷＢＧＴ値の減算値が閾値以上である場合（Ｓ２０７：Ｎｏ）、または、該当するデータがない場合（Ｓ２０６：Ｎｏ）、Ｓ２０９以降が実行される。
　具体的には、変化特定部５７は、減算値と対応付けたデータを、ＷＢＧＴ値ごとに抽出する（Ｓ２０９）。続いて、決定部５８は、減算値が閾値未満となる日数をＷＢＧＴ値ごとに取得し、最多日数のＷＢＧＴ値を特定する（Ｓ２１０）。
　その後、決定部５８は、順化しているＷＢＧＴ値を特定する（Ｓ２１１）。例えば、決定部５８は、基準ＷＢＧＴ値＋２の値が最多日数のＷＢＧＴ値を超える場合は、基準ＷＢＧＴ値を順化しているＷＢＧＴ値に設定し、それ以外の場合は、最多日数のＷＢＧＴ値を順化しているＷＢＧＴ値に設定する。
［効果］
　このように、管理サーバ５０は、各ＷＢＧＴ値における安静時脈拍数を過去複数日分記録する。そして、管理サーバ５０は、各日ごとに所定の閾値以下のＷＢＧＴ値における安静時脈拍数について、長期的中期的短期的の３つの期間のトレンド分析を実行する。そして、管理サーバ５０は、所定の閾値以上のＷＢＧＴ値における安静時脈拍数から減算した脈拍数上昇幅が所定の上限値を下回ったＷＢＧＴ値を求める。その後、管理サーバ５０は、このＷＢＧＴ値に基づいて対象者の暑熱順化できているＷＢＧＴ値を決定するので、体調も考慮された暑熱順化状態を、環境音を聞くのを阻害せずに鼓膜が破れる恐れもなく推定できる。
　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。
［数値］
　上記実施例で説明した各数値が一例であり、任意に設定変更することができる。例えば、過去７日間ではなく過去９日間分の全ての安静時脈拍数とＷＢＧＴ値との対応付けを実行することもできる。このような期間は、季節等によって変更することもできる。例えば、ＷＢＧＴ値が高くなる傾向になる夏場は２日間隔で処理を実行することにより、暑熱順化できているＷＢＧＴ値の更新頻度を早くし、ＷＢＧＴ値が低くなる傾向になる冬場は９日間隔で処理を実行することにより、暑熱順化できているＷＢＧＴ値の更新頻度を遅くする。
［処理順］
　また、上記実施例で説明した処理の順序は、矛盾のない範囲内で適宜変更することができる。例えば、図８のＳ２０４から２０８と、Ｓ２０９からＳ２１０とは、どちらを先に実行してもよく、順不同である。
［期間］
　また、上記実施例で説明した暑熱順化しているＷＢＧＴ値の決定処理を複数のスパンで実行することもできる。例えば、９０日間のセンサデータを用いて行うＷＢＧＴ値の決定処理を所定日数空けて複数回実行し、各ＷＢＧＴ値の平均を、暑熱順化しているＷＢＧＴ値と決定することができる。
　また、９０日間のセンサデータを用いて処理を行う際に、過去７日間の全ての安静時脈拍数とＷＢＧＴ値との対応付けと、過去９日間分の全ての安静時脈拍数とＷＢＧＴ値との対応付けを実行し、それぞれを用いて暑熱順化しているＷＢＧＴ値と決定する。そして、管理サーバ５０は、各ＷＢＧＴ値の平均値を暑熱順化しているＷＢＧＴ値と決定することもでき、小さい方のＷＢＧＴ値を選択して暑熱順化しているＷＢＧＴ値と決定することもできる。
　したがって、長いスパンや１つのスパンだけで判定すると、最近の体調不良の発生等により正確に暑熱順化を推定できないことが想定される。しかし、複数のスパンで測定することで、最近の体調も考慮することができ、正確性を向上させることができる。
［システム］
　また、図３に示した各装置の各構成は、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、任意の単位で分散または統合して構成することができる。例えば、取得部５４と対応付け部５５を統合することができる。また、管理サーバ５０が有する各処理部をセンサ端末１０が有していてもよく、管理サーバ５０が有する各処理部とセンサ端末１０が有する各処理部を通信端末２０が有していてもよい。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）および当該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。
　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また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また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。
　１０　センサ端末
　１１　センサ通信部
　１２　通信部
　１３　記憶部
　１４　制御部
　１５　脈拍算出部
　１６　運動処理部
　１７　温湿度処理部
　５０　管理サーバ
　５１　通信部
　５２　記憶部
　５２ａ　対応付けＤＢ
　５２ｂ　減算値ＤＢ
　５３　制御部
　５４　取得部
　５５　対応付け部
　５６　減算部
　５７　変化特定部
　５８　決定部

Claims (7)

  1. 　複数の暑さ指数それぞれについて、運動量が所定値以下の場合に算出された脈拍数である安静時脈拍数それぞれを算出する第１算出部と、
    　前記安静時脈拍数それぞれの差を算出する第２算出部と、
    　前記安静時脈拍数それぞれの差に基づいて、暑熱順化できている暑さ指数を決定する決定部と
    　を有することを特徴とする電子機器。
  2. 　前記第２算出部は、前記複数の暑さ指数のうち最も低い暑さ指数に対応する前記安静時脈拍数と、前記最も低い暑さ指数を除く他の暑さ指数それぞれに対応する前記安静時脈拍数それぞれとの差を算出し、
    　前記決定部は、前記最も低い暑さ指数から前記差が閾値以下となる暑さ指数のうち最も高い暑さ指数までを、前記暑熱順化できている暑さ指数に決定することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
  3. 　前記第２算出部は、前記複数の暑さ指数のうち、危険な暑さ指数の下限値以上の暑さ指数それぞれに対応する前記安静時脈拍数それぞれと、前記下限値未満の暑さ指数それぞれに対応する前記安静時脈拍数それぞれとの差を算出し、
    　前記決定部は、前記下限値に対応する暑さ指数から前記差が閾値以下のうち最も高い暑さ指数までを、前記暑熱順化できている暑さ指数に決定することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
  4. 　前記第１算出部は、測定対象の各日ごとに、前記複数の暑さ指数それぞれについて前記安静時脈拍数それぞれを算出し、
    　前記第２算出部は、前記測定対象の各日ごとに、前記安静時脈拍数それぞれの差を算出し、
    　前記決定部は、前記測定対象の各日ごとに前記差を算出し、前記差が閾値以下である前記暑さ指数のうち、前記安静時脈拍数が算出された日数が最も多い暑さ指数を、前記暑熱順化できている暑さ指数に決定することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
  5. 　前記第１算出部は、所定期間内に測定されて蓄積された前記脈拍数のうち、第１の期間内で測定された脈拍数について前記複数の暑さ指数それぞれにおける前記安静時脈拍数を算出するとともに、第２の期間内で測定された脈拍数について前記複数の暑さ指数それぞれにおける前記安静時脈拍数を算出し、
    　前記第２算出部は、前記第１の期間における前記安静時脈拍数それぞれの差を算出するとともに、前記第２の期間における前記安静時脈拍数それぞれの差を算出し、
    　前記決定部は、前記第１の期間について、最も低い暑さ指数から前記差が閾値以下となる暑さ指数のうち最も高い暑さ指数を特定するとともに、前記第２の期間について、最も低い暑さ指数から前記差が閾値以下となる暑さ指数のうち最も高い暑さ指数を特定し、特定された各最も高い暑さ指数の平均値または特定された各最も高い暑さ指数のうち低い方の暑さ指数を、前記暑熱順化できている暑さ指数に決定することを特徴とする請求項１に記載の電子機器。
  6. 　電子機器が
    　複数の暑さ指数それぞれについて、運動量が所定値以下の場合に算出された脈拍数である安静時脈拍数それぞれを算出し、
    　前記安静時脈拍数それぞれの差を算出し、
    　前記安静時脈拍数それぞれの差に基づいて、暑熱順化できている暑さ指数を決定する、
    　処理を実行することを特徴とする暑さ指数決定方法。
  7. 　電子機器に
    　複数の暑さ指数それぞれについて、運動量が所定値以下の場合に算出された脈拍数である安静時脈拍数それぞれを算出し、
    　前記安静時脈拍数それぞれの差を算出し、
    　前記安静時脈拍数それぞれの差に基づいて、暑熱順化できている暑さ指数を決定する、
    　処理を実行させることを特徴とする暑さ指数決定プログラム。
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