WO2018016459A1

WO2018016459A1 - 心身状態測定装置、心身状態測定方法、心身状態測定プログラムおよび記憶媒体

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Publication number: WO2018016459A1
Application number: PCT/JP2017/025853
Authority: WO
Inventors: 旭美梅松; 剛範辻川; 亮輔磯谷; 祥史大西
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2016-07-22
Filing date: 2017-07-18
Publication date: 2018-01-25
Also published as: JPWO2018016459A1; JP7006597B2

Abstract

測定対象者を測定のために安静状況にすることなく、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ること。　心身状態測定装置（１０００）は、状況判定部（２０）と、状態値算出部（３０）とを備えている。状況判定部（２０）は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する。特定安静状況とは、安静状況または準安静状況のいずれかの状況である。安静状況とは、測定対象者の心身が安静である状況といい、準安静状況とは、安静状況に準じる状況である。状態値算出部（３０）は、センサ情報のうち、状況判定部（２０）により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する。

Description

心身状態測定装置、心身状態測定方法、心身状態測定プログラムおよび記憶媒体

　本発明は、心身状態測定装置等に関し、例えば、慢性ストレス値など、測定対象者の身体状態に関する状態値を出力する心身状態測定装置等に関する。

　特許文献１には、疲労度の判定処理システムの技術が開示されている。この技術では、測定対象者のＬＦ（Low Frequency）値と、測定対象者のＨＦ（High Frequency）値からＬＦ／ＨＦ値を算出する。そして、ＬＦ／ＨＦ値の算出値と、ＬＦ／ＨＦ値の基準値とを比較した結果に基づいて、測定対象者の客観的疲労度を判定する。

　なお、ＬＦ値は、測定対象者の交感神経の働き値であって、血圧の変動と同期した脳幹の周期的活動（０．０４～０．１５Ｈｚ、約１０秒周期）に代表される周期的活動に関する値をいう。ＨＦ値とは、測定対象者の副交感神経の働き値であって、呼吸と同期した脳幹の周期的活動（０．１５～０．４Ｈｚ、約４秒周期）に代表される周期的活動に関する値をいう。測定対象者のＬＦ値およびＨＦ値は、測定対象者の生体情報、特に心電図や脈波から周波数解析により算出される。

　また、本発明に関連する技術が、特許文献２～８および非特許文献１～５にも、開示されている。

特許５４９１７４９号公報特開２００８－２３４００９号公報特開２００３－２０４９４２号公報特許４３４１９８４号公報特開２０１４－１９８２００号公報特開２００７－２８３０４１号公報特開平９－２２３１４号公報特開２０１４－２００３８９号公報

大野雅樹、和田美帆子、松井香織　共著「唾液中ストレスマーカーによる女子大生のストレス耐性の評価」、「京都女子大学発達教育学部紀要」、６９頁～７６頁、２０１４年２月１０日発行織田弥生、中村実、龍田周、小泉祐貴子、阿部恒之　共著「就労者の唾液中・尿中コルチゾール標準値作成の試みとその有用性の検討－高速液体クロマトグラフィーを用いて－」、「人間工学」３６巻５６号、２８７頁～２９７頁、２０１０年３月１２日発行「数値基準に基づいて「高ストレス者」を選定する方法（ストレスチェック制度実施マニュアルの解説）」、［online］、厚生労働省、［２０１６年７月８日検索］、インターネット＜URL：http://www.mhlw.go.jp/bunya/roudoukijun/anzeneisei12/pdf/150803-1.pdf/＞松尾直司、早川昭二、原田将治　著、「音声からのストレス状態検出技術」、雑誌ＦＵＪＩＴＳＵ２０１４年７月号（６５巻４号）　４６頁～５２頁、２０１４年７月発行中野敦行、山口昌樹　著「唾液アミラーゼによるストレスの評価」、三林浩二　監修「スマート・ヒューマンセンシング～健康ビッグデータ時代のためのセンサ・情報・エネルギー技術」、シーエムシー出版、６８頁～７６頁、２０１４年３月２７日出版

　しかしながら、特許文献１に記載の発明では、ＬＦ値やＨＦ値など、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出する度に、測定対象者を安静状況にしてから、測定対象者の生体情報を測定する必要があった。

　このため、長期間（たとえば、１か月以上）に亘り、測定対象者の客観的疲労の継続的変化を見たい場合に、ＬＦ値およびＨＦ値を算出する度に、測定対象者を安静状況にすることは、測定対象者および測定者にとって負荷が高い。

　本発明は、このような事情を鑑みてなされたものであり、本発明の目的は、測定のために，測定対象者を安静状況にすることなく、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ることができる心身状態測定装置等を提供することにある。

　本発明の心身状態測定装置は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する状況判定手段と、前記センサ情報のうち、前記状況判定手段により前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する状態値算出手段とを備えている。

　本発明の心身状態測定方法は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する状況判定ステップと、前記センサ情報のうち、前記状況判定手段により前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する状態値算出ステップとを含んでいる。

　本発明の記憶媒体は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定し、前記センサ情報のうち、前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する処理をコンピュータに行わせる心身状態測定プログラムを記憶する。

　本発明にかかる心身状態測定装置等によれば、測定のために測定対象者を安静状況にすることなく、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ることができる。

本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置の構成を示す図である。本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置で利用するセンサに関する情報内容を示す図である。本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置で利用するセンサに関する情報内容を示す図である。本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置で利用するセンサに関する情報内容を示す図である。本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置の動作フローを示す図である。本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置の具体例を説明するための図である。本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置の具体例を説明するための図である。本発明の第２の実施の形態における心身状態測定装置の構成を示す図である。本発明の第２の実施の形態における心身状態測定装置の動作フローを示す図である。本発明の第１および第２の実施形態における心身状態測定装置等を実現する情報処理装置の一例を示す図である。

＜第１の実施の形態＞
　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００の構成について説明する。図１は、心身状態測定装置１０００の構成を示す図である。図２～図４は、心身状態測定装置１０００で利用するセンサ１０に関する情報内容を示す図である。

　図１に示されるように、心身状態測定装置１０００は、センサ１０と、状況判定部２０と、状態値算出部３０と、保存選択部４０と、報知部５０とを備えている。

　図１に示されるように、センサ１０は、状況判定部２０および状態値算出部３０に接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。センサ１０は、測定対象者に関するセンサ情報を取得し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。測定対象者に関するセンサ情報とは、たとえば、顔画像や、測定対象者の移動速度や、会社のデスク周辺の音量や、会社のデスクのキーボードまたはマウス周辺の音量などである。

　センサ１０は、図２～図４に示されるように、たとえば、カメラや、マイクや、加速度センサや、圧力センサや、ウェアラブルセンサや、脳波計である。センサ１０は、状況判定部２０による判定用に少なくとも１つと、状態値算出部３０による状態値算出用に少なくとも１つが、設けられていればよい。状況判定部２０、状態算出部３０に用いるセンサ１０はそれぞれ異なるセンサでも良いし、同じセンサを用いても良い。以下、具体例を挙げて説明する。

　図２に示されるように、カメラＡは、センサ１０として、会社の入場ゲートに設置されている。カメラＡは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の顔画像と、測定対象者の移動速度を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　カメラＢは、センサ１０として、会社の居室出入り口に設置されている。カメラＢは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の顔画像と、測定対象者の移動速度を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　カメラＣは、センサ１０として、会社のデスクに設置されている。カメラＣは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の顔画像を検出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　カメラＤは、センサ１０として、会社のエレベータ前に設置されている。カメラＤは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の顔画像を検出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　カメラＥは、センサ１０として、会社のトイレに設置されている。カメラＥは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の顔画像を検出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　図３に示されるように、マイクＡは、センサ１０として、会社のデスクに設置されている。マイクＡは、測定対象者に関するセンサ情報として、会社のデスク周辺の音量を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　マイクＢは、センサ１０として、会社のデスクのキーボードまたはマウスに設置されている。マイクＢは、測定対象者に関するセンサ情報として、会社のデスクのキーボード周辺またはマウス周辺の音量を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　加速度センサは、センサ１０として、測定対象者の身体に取り付けられている。加速度センサは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の身体の特定部位（たとえば、腕）の移動加速度を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　圧力センサＡは、センサ１０として、会社のデスクの椅子の座面に設置されている。圧力センサＡは、測定対象者に関するセンサ情報として、会社のデスクの椅子の座面に加わる圧力値を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　圧力センサＢは、センサ１０として、会社のデスクのキーボードまたはマウスに設置されている。圧力センサＢは、測定対象者に関するセンサ情報として、会社のデスクのキーボードまたはマウスに加わる圧力値を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　図４に示されるように、ウェアラブルセンサＡは、センサ１０として、測定対象者の身体に取り付けられている。ウェアラブルセンサＡは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の脈波、心拍数または心電位等を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　唾液アミラーゼモニターは、センサ１０として、測定対象者の身体などに取り付けられている。唾液アミラーゼモニターは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の唾液中のアミラーゼの量を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。唾液アミラーゼモニターはたとえば非特許文献５に紹介されている。

　ウェアラブルセンサＣは、センサ１０として、測定対象者の身体に取り付けられている。ウェアラブルセンサＣは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の皮膚電位を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　ウェアラブルセンサＤは、センサ１０として、測定対象者の身体に取り付けられている。ウェアラブルセンサＤは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の身体の特定部位（たとえば、腕）の加速度を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　ウェアラブルセンサＥは、センサ１０として、測定対象者の身体に取り付けられている。ウェアラブルセンサＥは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の身体の皮膚温度を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　マイクＣは、センサ１０として、測定対象者の身体に取り付けられている。マイクＣは、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の音声のトーンと、測定対象者の話速を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　脳波計は、センサ１０として、測定対象者の頭に取り付けられている。脳波計は、測定対象者に関するセンサ情報として、測定対象者の脳波（所定の周波数における電圧値）を算出し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　図１に示されるように、状況判定部２０は、センサ１０および状態値算出部３０に接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。状況判定部２０は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、測定対象者が特定安静状況か否かを第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定する。

　ここで、特定安静状況とは、安静状況または準安静状況のいずれかの状況である。安静状況とは、測定対象者の心身が安静である状況をいう。より具体的には、安静状況とは、体を動かさないで静かにしている状況をいい、たとえば１０分間椅子に座って深呼吸を行った後の状況が該当する。また、準安静状況は、安静状況に準じる状況であって、たとえば、測定対象者の活動中に起こりうる状況のうち、比較的安静状況に近い状況をいう。

　状況判定部２０は、図２～図４に示されるように、測定対象者が特定安静状況か否かを判定する。なお、状況判定部２０は、少なくとも１以上のセンサ情報に基づいて、測定対象者が特定安静状況か否かを第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定する。以下、具体例を挙げて説明する。

　図２に示されるように、状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、カメラＡのセンサ情報に基づいて、顔画像から測定対象者が入場ゲートを通過したことを認識し、且つ、測定対象者の移動速度が所定値（たとえば、２ｋｍ／時間）以下の場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、カメラＢのセンサ情報に基づいて、顔画像から測定対象者が会社の居室に入室したことを認識し、且つ、測定対象者の移動速度が所定値（たとえば、２ｋｍ／時間）以下の場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、カメラＣのセンサ情報に基づいて、顔画像から測定対象者が会社のデスクの椅子に座って一定時間（たとえば、３０分）が経過したことを認識した場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、カメラＤのセンサ情報に基づいて、顔画像から測定対象者が会社のエレベータ前で待っていることを認識した場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、カメラＥのセンサ情報に基づいて、顔画像から測定対象者がトイレの鏡を見ていることを認識した場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　図３に示されるように、状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、マイクＡのセンサ情報に基づいて、会社のデスク周辺の測定対象者の音声を除く音量値が所定値（例えば５０ｄＢ)、かつ、測定対象者の音声が発話されていない場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。ここで、測定対象者の音声が発声されていないことの判定については、状況判定部２０は、一般的な音声区間検出技術により、音声区間を検出する。また、状況判定部２０は、当該区間の音量値が一定値以下（例えば６０ｄＢ)であった場合、もしくは音声区間検出において音声区間を検出できなかった場合に、測定対象者の音声が発声されていないと判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、マイクＢのセンサ情報に基づいて、会社のデスクのキーボード周辺またはマウス周辺の音量が所定値（たとえば、５０ｄＢ）以下である場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、加速度センサのセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体の特定部位（たとえば、腕）の移動加速度が所定値（たとえば、３ｍ／ｓ^２）以下である場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、圧力センサＡのセンサ情報に基づいて、会社のデスクの椅子の座面に加わる圧力値が所定値（たとえば、３７５ｋｇ／ｍ^２）以下である場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、圧力センサＢのセンサ情報に基づいて、会社のデスクのキーボードまたはマウスに加わる圧力値が所定値（たとえば、１０００ｋｇ／ｍ^２）以下である場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　状態値算出部３０は、センサ１０、状況判定部２０および保存選択部４０に接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。

　状態値算出部３０は、センサ１０により取得されたセンサ情報のうち、状況判定部２０により安定状況または準安定状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して、保存選択部４０へ出力する。

　具体的には、まず、状態値算出部３０は、センサ１０により取得されたセンサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報を取得する。すなわち、状況判定部２０が、測定対象者が特定安静状況であると判定した時間を特定し、この時間に対応するセンサ情報を取得する。そして、状態値算出部３０は、取得したセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を第１の所定の時間毎に算出して、保存選択部４０へ出力する。

　なお、測定対象者の身体状態に関する状態値とは、測定対象者の身体状態を表す値等であり、たとえば、慢性ストレス値、急性ストレス値、集中度等である。

　ここで、慢性ストレス値とは、測定対象者に慢性的に蓄積したストレスの度合を示す値である。なお、慢性ストレス値は、疲労度とも呼ばれる。急性ストレス値とは、測定対象者が受ける一過性のストレスの度合を示す値である。集中度とは、測定対象者が所定の作業に集中する度合を示す値である。

　状態値算出部３０は、例えば、図４に示されるように、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、状態値を算出する。ただし、状態値の算出に用いるセンサは、図４のセンサに限定されない。以下、具体例を挙げて説明する。

　状態値算出部３０は、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１５時～１６時）に対応するウェアラブルセンサＡのセンサ情報である測定対象者の心拍数から、ＬＦ／ＨＦ値を算出する。そして、状態値算出部３０は、ＬＦ／ＨＦ値の算出結果を用いて、慢性ストレス値を算出して、これを保存選択部４０へ出力する。状態値算出部３０は、例えば特許文献１に記載の技術を用いて、測定対象者の心拍数からＬＦ／ＨＦ値を算出し、ＬＦ／ＨＦ値の算出結果を用いて慢性ストレス値を算出することができる。このとき、特許文献１に記載の客観的疲労度を、慢性ストレス値とする。

　また、例えば、状態値算出部３０は、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１５時～１６時）に対応する唾液アミラーゼモニターのセンサ情報として、唾液中のアミラーゼの量を用いて、急性ストレス値を算出する。具体的には、状態値算出部３０は、特許文献４に記載の技術を用いて、唾液中のアミラーゼ値に基づいて、急性ストレス値を算出する。このとき、特許文献４に記載のアミラーゼ値を急性ストレス値とする。唾液中のアミラーゼは、交感神経の活性（急性ストレス）に伴って分泌されるものである。したがって、唾液中のアミラーゼをそのまま急性ストレス値とすることができる。この急性ストレス値によって、ストレスの度合いを判定できる。ここでは、たとえば、以下の基準を設定することができる（非特許文献１を参照）。唾液アミラーゼの測定値が３０ＫＵ／Ｌ（キロユニットパーリットル）未満のとき、「ストレスがない」。唾液アミラーゼの測定値が３０～４５ＫＵ／Ｌのとき、「ややストレスがある」。唾液アミラーゼの測定値が４６～６０ＫＵ／Ｌのとき、「ストレスがある」。唾液アミラーゼの測定値が６１ＫＵ／Ｌ以上のとき、「ストレスがかなりある」。

　前述と同様に、たとえば、コルチゾールの量を用いて急性ストレス値を算出する場合については、コルチゾールの絶対値（ｐｍｏｌ／ｍｌ）を急性ストレス値とする。このとき、唾液アミラーゼの場合と同様に数値を設けて、ストレスが高いか、低いかを判定する（具体的な数値は、非特許文献２を参照）。

　また、例えば、状態値算出部３０は、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１５時～１６時）に対応するウェアラブルセンサＣのセンサ情報として、精神性発汗を電気的に測定する指標である皮膚電気活動の一つである皮膚電位を用いて、集中度を算出する。一般的に、集中度が高まると、精神性発汗が増加し、皮膚電気抵抗値が低くなる。例えば、閾値を設け、皮膚電気抵抗値が下回った場合に集中度が高いと判定する。

　また、例えば、状態値算出部３０は、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１５時～１６時）に対応するウェアラブルセンサＤのセンサ情報として、測定対象者の身体の特定部位（たとえば、腕）の加速度を用いて、慢性ストレス値または集中度を算出する。状態値算出部３０は、慢性ストレス値または集中度の算出値を、保存選択部４０へ出力する。

　状態値算出部３０は、測定対象者の身体の特定部位（たとえば、腕）の加速度の値に基づいて慢性ストレス値を算出する。具体的には、状態値算出部３０は、特定安静状況であると判断された時間の活動量の合計値や動きの鈍さを加速度から、慢性ストレス値を計算する。ここで、特定安静状況であると判断された時間の活動量の合計値には、加速度計の数値の合計値を用いる。また、動きの鈍さには、瞬時加速度の平均値を用いる。これらの値を直前の計測値と比較して、低下傾向にある場合には慢性ストレスが増加したと判断する。慢性ストレス値は、直前の測定値に対する低下率に基づいて、事前に予め定めた基準に基づいて算出される。たとえば、前の測定値に対する低下率が１０％の低下率であった場合、慢性ストレス値を１０とする。前の測定値に対する低下率が２０％の低下率であった場合、慢性ストレス値を２０とする。

　また、状態値算出部３０は、測定対象者の身体の特定部位（たとえば、腕）の加速度（加速度計の計測値）に基づいて算出される測定対象者の活動量から、集中度を算出する。活動量として、特定安静状況であると判断された時間のうちの特定時間の活動量の合計値を用いても良いし、瞬時値を用いても良い。このとき、たとえば、腕の加速度計の計測値は、腕の動きを反映した数値のため、就業中であれば作業者の作業量に比例していることが多い。作業量は作業への集中度に対応するため、活動量に対して複数の閾値を設けて、あらかじめ閾値に対して集中度を定義しておき、その閾値に対応する集中度を判定する。状態値算出部３０は、活動量に対応する集中度を出力する。

　また、例えば、状態値算出部３０は、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１５時～１６時）に対応するウェアラブルセンサＥのセンサ情報として、測定対象者の体温（皮膚温度）を用いて、集中度を算出する。負荷の大きい作業に集中した際には、体温上昇がみられるため、体温が閾値以上になった場合には、集中度が高いと判定する。また、一定温度（人間の体温の平熱等）より高い温度が続く際、例えば平熱を３６度とすると、３７．５度程度が続く際には、体の不調であることが多い。このように、一定時間、高体温が続く際には、集中度が低下していると判定する。状態値算出部３０は、温度上昇具合や高温の継続時間を集中度として算出する。

　また、例えば、状態値算出部３０は、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１５時～１６時）に対応するマイクＣのセンサ情報として、測定対象者の音声トーンや、測定対象者の話速を用いて、慢性ストレス値を算出する（非特許文献４を参照）。ここでは、音声の基本的な高さの分布を示すピッチの分散と音声の強さの分布を示すレベルの分散を特徴量として、慢性ストレス値を推測する。ピッチの分散とレベルの分散の両方の値が小さい場合には、慢性ストレス値が高いとする。

　例えば、状態値算出部３０は、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１５時～１６時）に対応する脳波計のセンサ情報として、脳波（所定の周波数における電圧値）を用いて、急性ストレス値や、慢性ストレス値や、集中度を算出する（特許文献７を参照）。脳波から集中度を算出する方法としては、脳波については、α波（周波数が８～１３Ｈｚの脳波）のパワーが増加すると眠たくなって作業に対する集中度が低下することが知られている。また、ＦＭ（Frequency Modulation）θ波（頭頂から若干前の位置から算出される周波数が４～７Ｈｚの脳波）のパワーが増加すると、集中度が増加することが知られている。脳波から急性ストレスを算出する方法としては、例えば、周波数が８～１３Ｈｚ(α波)の脳波のパワーの増減や、周波数４～７Ｈｚの脳波のパワーの増減や、周波数が１３～２０Ｈｚ(β波)の脳波のパワー増減により、ストレスレベルを算出する。また、α波とβ波の比を急性ストレス値としてもよい。例えば、リラックスしている際にはα波が優位で、緊張状態ではβ波が優位になると言われている。このため、α波/β波の値を急性ストレス値として用いて、閾値を設け、閾値以下になった場合に急性ストレスが増加していると判定しても良い。脳波から慢性ストレス値を算出する方法としては、例えば、急性ストレス値の単位時間当たりの積算値を慢性ストレス値とする。

　図１に示されるように、保存選択部４０は、状態値算出部３０および報知部５０に、接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。保存選択部４０は、状態値算出部３０より算出された状態値等を、保存、選択する。

　図１に示されるように、報知部５０は、保存選択部４０に、接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。報知部５０は、保存選択部４０により出力される状態値に基づいて、状態値の適否を報知する。具体的には、保存選択部４０は状態値算出部３０により出力される状態値と、予め状態値毎に設定された閾値とに基づいて、状態値を選択する。保存選択部４０により出力される状態値に基づいて、報知部５０は状態値の適否を報知する。たとえば、保存選択部４０により出力される状態値が、閾値よりも大きい場合に、報知部５０は、状態値の適否として、警告音や警告表示を出力する。なお、報知部５０は、たとえば、情報を画面表示する表示部や、情報を音声出力するスピーカ部などにより、構成される。

　以上、心身状態測定装置１０００の構成について説明した。

　次に、心身状態測定装置１０００の動作について説明する。図５は、心身状態測定装置１０００の動作フローを示す図である。

　図５に示されるように、各センサ１０は、測定対象者に関するセンサ情報（図２～図４を参照）を取得する（ステップ（Ｓｔｅｐ：以下、単にＳと称する）１０１）。また、各センサ１０は、取得したセンサ情報を状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　次に、状況判定部２０は、各センサ１０により入力されたセンサ情報に基づいて、測定対象者が特定安静状況か否かを第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定する（Ｓ１０２）。

　測定対象者が特定安静状況であると状況判定部２０により判定された場合（Ｓ１０２、Ｙｅｓ）、状況判定部２０は、特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１６時５分から１６時８分）を、状態値算出部３０へ出力する。そして、状態値算出部３０は、測定対象者の身体状態に関する状態値を、算出する（Ｓ１０３）。具体的には、状態値算出部３０は、センサ１０により取得されたセンサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１６時５分から１６時８分）に対応するセンサ情報に基づいて、状態値を算出する。そして、状態値算出部３０は、状態値の算出結果を保存選択部４０へ出力する。

　一方、測定対象者が特定安静状況であると状況判定部２０により判定されなかった場合（Ｓ１０２、Ｎｏ）、心身状態測定装置１０００はＳ１０１以降の処理を繰り返す。

　次に、保存選択部４０は、状態値算出部３０により出力された状態値を保存する（Ｓ１０４）。

　保存選択部４０は、状態値算出部３０により出力される状態値が、閾値よりも大きいか否かを判断する（Ｓ１０５）。また、保存選択部４０に保存されている状態値と状態値算出部３０により出力される状態値を比較し、最低値か否かを判断し、最低値の状態値を選択する。

　状態値算出部３０により出力される状態値が保存選択部４０により、閾値よりも大きいと判断された場合（Ｓ１０５、Ｙｅｓ）、報知部５０は、状態値の適否として、警告音や警告表示を出力する（Ｓ１０６）。これにより、測定対象者の身体状態が良くないことを知らせることができる。

　一方、保存選択部４０により出力される状態値が閾値よりも大きいと判断されなかった場合（Ｓ１０５、Ｎｏ）、報知部５０は何も行わず、処理が終了する。

　以上で、心身状態測定装置１０００の処理が終了する。

　以下、例１、例２にはセンサ１０の選択例を例示する。例３には状態値の補正方法について、例４、例５には複数種の特定安静状況が検出された場合の状態値の選択例について説明する。

　＜例１＞
　例１では、状況判定部２０により特定安静状況に該当するか否かを判断する際に用いられるセンサ１０と、状態値算出部３０により状態値を算出する際に用いられるセンサ１０が、共通する場合について、例示する。

　状況判定部２０は、第１の所定の時間毎に、カメラＡのセンサ情報に基づいて、顔画像から測定対象者が入場ゲートを通過したことを認識し、且つ、測定対象者の移動速度が所定値（たとえば、２ｋｍ／時間）以下の場合、測定対象者が特定安静状況であると判定する。

　また、状態値算出部３０は、カメラＡのセンサ情報に基づいて、たとえば特許文献５および特許文献８に記載の技術を用いて、測定対象者の顔画像から脈波や心拍数を算出する。また、状態値算出部３０は、心拍数から、ＬＦ／ＨＦ値を算出する。ここでは、まず、状態値算出部３０は、カメラＡのセンサ情報として、顔画像から脈波データを取得する。つぎに、状態値算出部３０は、脈波データに基づいて、ＲＲ間隔（心電位のピーク間の時間）を算出する。次に、状態値算出部３０は、ＲＲ間隔に基づいて、心拍変動を算出する。状態値算出部３０は、例えば、ＲＲ間隔の３００秒程度のデータ（波形）を周波数分析し、その波形の周波数の割合（パワースペクトル密度、ＰＳＤ（Power Spectral Density）)を分析する。そして、状態値算出部３０は、得られた周波数の中で、低周波数成分をＬＦとし、高周波成分をＨＦとし、その比であるＬＦ／ＨＦ値を求める。なお、ＬＦ、ＨＦはＬＦ（０．０４～０．１５Ｈｚ、約１０秒周期）、ＨＦ（０．１５～０．４Ｈｚ、約４秒周期）の周波数帯域から算出するのが一般的である。そして、状態値算出部３０は、例えば特許文献１に記載の技術を用いて、ＬＦ／ＨＦ値を慢性ストレス値として算出する。

　ここでは、保存選択部４０には、特定安静状況となった時刻（測定対象者が入場ゲートを通過した時間に対応）と、慢性ストレス値と、絶対時刻が、保存される。

　例１では、測定対象者を測定のために安静状況にすることなく、測定対象者に負担をかけずに、測定対象者の身体状態に関する状態値として、慢性ストレス値を得ることができる。

なお、測定対象者の特定には、あらかじめ保存した顔画像データベースから既存の顔認証技術を用いて個人を特定しても良いし、個人が特定できれば、この方法に限定されない。

　＜例２＞
　例２では、状況判定部２０により特定安静状況に該当するか否かを判断する際に用いられるセンサ１０と、状態値算出部３０により状態値を算出する際に用いられるセンサ１０が、異なる場合について、例示する。

　また、状態値算出部３０は、例えば特許文献１に記載の技術を用いて、ウェアラブルセンサＡのセンサ情報である測定対象者の心拍数を基に、心拍数の逆数をＲＲ間隔とし、ＬＦ／ＨＦ値を算出し、ＬＦ／ＨＦ値の算出結果を用いて慢性ストレス値を算出する。

　例２では、測定対象者を測定のために安静状況にすることなく、測定対象者に負担をかけずに、測定対象者の身体状態に関する状態値として、慢性ストレス値を得ることができる。また、状況判定部２０により特定安静状況に該当するか否かを判断する際に用いるセンサ１０と、状態値算出部３０により状態値を算出する際に用いるセンサ１０を異なるセンサにすることで、特定安静状況判定に適したセンサ、測定対象者の身体状態に関連する状態値を算出するのに適したセンサを各々用いることができる。そのため、例1より、精度良く特定安静状況の判定と、測定対象者の心身状態の状態値を算出することができる。

　なお、測定対象者の特定には、あらかじめ保存した顔画像データベースから既存の顔認証技術を用いて個人を特定しても良いし、入場ゲートや居室入退場時にＩＤ（identification）カードを用いる場合には、カードリーダーで得られたIDカードの情報から個人を識別してもよい。このように、本発明と他から得られる個人が特定できる情報とを組み合わせることで、個人が特定してもよい。

　＜例３＞
　例３では、慢性ストレス値に対して、確実性の高い情報で補正を行う場合について、例示する。例３では、例１または例２で例示した技術内容を適用することを、前提とする。ここでは、特定安静状況と１０回判定される度に、「数値基準に基づいて「高ストレス者」を選定する方法（ストレスチェック制度実施マニュアルの解説）」（非特許文献３を参照）を用いた「厚生労働省のストレスチェック」で得られた結果を用いて、例１または例２で算出された慢性ストレス値を保存選択部４０で補正する。ここで、非特許文献３のストレスチェックで得られるデータにおいて、心身のストレスの要因に関する項目、心身のストレス反応に関する項目、周囲のサポートに関する項目の点数が出る。例えば、これらの値を慢性ストレス値とする。心身のストレスの要因に関する項目、心身のストレス反応に関する項目、周囲のサポートに関する項目の各点数と、本発明の慢性ストレス値と比較をして、本発明により算出した慢性ストレス値が閾値より離れている場合には、保存選択部４０でその際の特定安静状況での慢性ストレス値は参照しないように選択する。

　とくに、「数値基準に基づいて「高ストレス者」を選定する方法（ストレスチェック制度実施マニュアルの解説）」（非特許文献３を参照）を用いて行われる「厚生労働省のストレスチェック」で得られた結果に加えて、定期健康診断等で採取した血液の検査結果を、慢性ストレス値の補正に用いることが望ましい。「数値基準に基づいて「高ストレス者」を選定する方法（ストレスチェック制度実施マニュアルの解説）」を用いて実施される厚生労働省のストレスチェックは、労働安全衛生法に基づいて義務化されており、定期健康診断も義務化されている。厚生労働省のストレスチェックでは、測定対象者本人に直接回答してもらうため、ある程度の精度が担保できる。また、血液検査は身体の情報を正確に反映しているもので、より確度の高い情報になる。したがって、「厚生労働省のストレスチェック」および定期健康診断等で採取した血液の検査結果の双方を保存選択部４０での慢性ストレス値の補正に用いると、慢性ストレス値の精度をより高めることができる。なお、「厚生労働省のストレスチェック」および定期健康診断等で採取した血液の検査結果の双方を取得できない場合、「厚生労働省のストレスチェック」または定期健康診断等で採取した血液の検査結果のいずれか一方のみを用いて、慢性ストレス値を補正することもできる。

　例１または例２では、測定対象者が無意識のうちにセンサ情報を取得でき、測定対象者への負担を小さくすることができていた。これに対して、例３では、測定対象者が意識してストレスチェックを行う必要がある。しかし、測定対象者が意識的にストレスチェックを行った結果が例１または例２で計測した慢性ストレス値に補正値として反映できるため、慢性ストレス値の最終値はより正確な値となる。すなわち、例３では、測定対象者が意識的にストレスチェックを行った内容を補正値とすることで、より確度の高い慢性ストレス値の変化を継続的に観測していくことができる。なお、ストレスチェックに限らず、測定対象者のアンケート回答等を代わりに用いるのでもよい。

　特に、血液検査の場合には、測定対象者の体内の慢性ストレス値を、高精度で算出できる。例えば、血液採取には、半年に１回の定期健康診断などの機会を活用する。血液中のコルチゾールなどから得られる慢性ストレス値を信頼性の高い補正値として、用いる。これにより、日々の特定安静状況での慢性ストレス値に対して、測定対象者の身体状態をより正確に反映した補正を行うことができる。

　＜例４＞
　例４では、状況判定部２０により判定された特定安静状況が複数種あり、慢性ストレス値が変わらない程度の時間（たとえば1日）に複数回の慢性ストレス値が算出される場合について、説明する。

　図６は、心身状態測定装置１０００の具体例を説明するための図であって、保存選択部４０に記憶されている情報を示す。なお、図６において、「特定安静状況の条件」は、紙面スペースの関係で、一部を省略している。実際の「特定安静状況の条件」は、図２～４の「特定安静状況の条件」に対応するものとする。

　ここでは、図６に示されるように、測定対象者Ｍさんについて、状況判定部２０が、カメラＡ、カメラＢおよびカメラＣのそれぞれのセンサ情報に基づいて、第１の所定の時間毎に対応する特定の日時に、特定安静状況Ａ、特定安静状況Ｂおよび特定安静状況Ｃに該当すると判定したものとする。

　すなわち、状況判定部２０は、測定対象者が特定安静状況か否かを第１の所定の時間毎に判定するとともに、特定安静状況と判定されたセンサ情報を特定安静状況の種別毎に分類する。

　また、状態値算出部３０は、特定安静状況の種別毎に分類されたセンサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値（たとえば、慢性ストレス値）を算出して出力する。

　図６に示されるように、特定安静状況Ａ、特定安静状況Ｂおよび特定安静状況Ｃの各々は、状況判定部２０により、７回、１回および２回検出されている。また、図６に示されるように、慢性ストレス値が、状態値算出部３０により、特定安静状況の種別（特定安静状況Ａ、特定安静状況Ｂおよび特定安静状況Ｃ）毎に、算出されている。また、図６に示されるように、絶対時刻も合わせて、保存選択部４０に保存されている。

　このとき、保存選択部４０は、特定安静状況Ａ～Ｃのうちで、継続して評価すべき特定安静状況を決定する。継続して評価すべきと決定された特定安静状況での慢性ストレス値のみ出力する。

　図６に示されるように、測定対象者Ｍさんの場合、測定期間（たとえば、５月２３日を選択した場合、５月２３日の１日間）のうちに測定したデータにおいて、特定安静状況Ａの慢性ストレス値が１０と最も低い（2016/5/23 08:01分）。ここで、特定安静状況Ａのような準安静状況において計測したストレス値は、上記の慢性ストレス値と瞬時的な急性ストレス値の合計のストレス値となるため、状態値算出部３０は、そこから慢性ストレス値のみを算出する。慢性ストレスが変わらない程度の時間(少なくとも1日程度)で測定した値の最小値は測定対象者の慢性ストレス値を正確に反映している値となる。慢性ストレス値をある程度長い期間（たとえば月単位以上）の継続変化を観測する場合、慢性ストレスが変わらない程度の時間（たとえば1日）で測定した値は1つ以上あればよい。そこで、保存選択部４０は、慢性ストレスが変わらない程度の時間（たとえば1日）で測定した値の最小値を当該日における慢性ストレス値をして選択する。
　また、最小値に限らず、計測された状態値のうち、たとえば、下位１０%の慢性ストレス値を当該日における慢性ストレス値としてもよい。最低値や下位１０％の値は、1日間のうちで安静状況に近い状態で測定した値であると考えられる。そのため、継続評価する際には、慢性ストレス値の最低値や下位１０％の値を含む特定安静状況を継続評価することで、より正確な慢性ストレス値の算出が可能になる。保存選択部４０は、慢性ストレス値の最低値を含む特定安静状況Ａを、継続評価の対象として、選択する。

　たとえば、Ｍさんは入場ゲートを通過した時に特定安静状況の中でも安静状況に近い状態になるが、居室入退場時は特定安静状況の中でも準安静状況に近い場合を想定する。この場合には、入場ゲート通過時には、居室入退場時より慢性ストレス値が低い。このように、複数の慢性ストレス値が算出されていても活動状況が異なる場合、より低い値の慢性ストレス値を評価することで、測定対象者にとって正確な慢性ストレス値を算出することが可能になる。
　また、測定対象者により、活動は異なるため、継続して測定すべき特定安静状況も異なる。この例４のように構成することで、より精度よく、安定した測定を可能にすることができる。また、評価すべき特定安静状況を人ごとに個別に変更や設定をすることができる。

　＜例５＞
　例５では、状況判定部２０により判定された特定安静状況が複数種あるものの、慢性ストレスが変わらない程度の期間より長い期間で、同じ特定安静状況が測定対象者に継続的に生じない場合について、説明する。

　図７は、心身状態測定装置１０００の具体例を説明するための図であって、保存選択部４０に記憶されている情報を示す。なお、図７において、「特定安静状況の条件」は、紙面スペースの関係で、一部を省略している。実際の「特定安静状況の条件」は、図２～４の「特定安静状況の条件」に対応するものとする。

　ここでは、図７に示されるように、測定対象者Ｎさんについて、状況判定部２０が、カメラＡ、カメラＢおよびカメラＣのそれぞれのセンサ情報に基づいて、第１の所定の時間毎に対応する特定の日時に、特定安静状況Ａ、特定安静状況Ｂおよび特定安静状況Ｃに該当すると判定したものとする。

　図７に示されるように、特定安静状況Ａ、特定安静状況Ｂおよび特定安静状況Ｃの各々は、状況判定部２０により、３回、３回および３回検出されている。また、図７に示されるように、慢性ストレス値が、状態値算出部３０により、特定安静状況の種別（特定安静状況Ａ、特定安静状況Ｂおよび特定安静状況Ｃ）毎に、算出されている。また、図７に示されるように、絶対時刻も合わせて、保存選択部４０に保存されている。

　ここで、例５では、同じ特定安静状況が一定期間、継続的に続かない場合について、説明する。具体的には、慢性ストレスが変わらない程度の時間（たとえば、１日程度）より長い期間（たとえば３日間）で、同じ特定安静状況が測定対象者に継続的に生じない例となっている。すなわち、図７に示されるように、2016/3/23 08:01～2016/5/27 09:41の期間に、特定安静状況Ａは３回、特定安静状況Ｂは３回、特定安静状況Ｃは３回生じているが、各特定安静状況が生じてから３日以内に同じ特定安静状況が生じていない。特定安静状況Ａは、１回目として2016/3/23 08:01に、２回目として2016/4/15 08:03に、３回目として2016/4/23 11:40に、生じている。１回目と２回目の間、２回目と３回目の間のいずれもが、３日以上空いているため、特定安静状況Ａは３日以内に継続的に生じていない。特定安静状況Ｂは、１回目として2016/4/8 08:28に、２回目として2016/5/12 13:28に、３回目として2016/5/17 15:50に、生じている。１回目と２回目の間、２回目と３回目の間のいずれもが、３日以上空いているため、特定安静状況Ｂは３日以内に継続的に生じていない。特定安静状況Ｃは、１回目として2016/4/11 08:30に、２回目として2016/4/30 08:29に、３回目として2016/5/27 09:41に、生じている。１回目と２回目の間、２回目と３回目の間のいずれもが、３日以上空いているため、特定安静状況Ｃは３日以内に継続的に生じていない。この場合において、保存選択部４０は、特定安静状況Ａ～Ｃのうちで、継続して評価すべき特定安静状況を、次の通り、決定する。

　図７に示されるように、測定対象者Ｎさんの場合、測定期間（たとえば、３月２３日から５月２７日）のうちに測定したデータにおいて、特定安静状況Ａの慢性ストレス値が８と最も低い（2016/4/15　08:03分）。

　そこで、保存選択部４０は、慢性ストレス値の最小値を含む特定安静状況Ａに加えて、慢性ストレス値が当該特定安静状況Ａの慢性ストレス値に近い特定安静状況も、継続評価の対象として決定する。

　ここで、慢性ストレス値が特定安静状況Ａの慢性ストレス値に近いか否かは、保存選択部４０により、判定される。すなわち、保存選択部４０は、判定対象の特定安静状況の慢性ストレス値が特定安静状況Ａの慢性ストレス値を基準に所定範囲内に含まれる場合に、判定対象の特定安静状況が特定安静状況に近いと判定する。具体的には、たとえば、次のように、保存選択部４０は、特定安静状況Ａに加えて継続評価の対象とする特定安静状況を決定する。まず、保存選択部４０は、各特定安静状況の平均値を算出する。図７の例では、特定安静状況Ａ、Ｂ、Ｃの慢性ストレス値の平均値は、それぞれ約１１．３、１１、約１５．６である。ここで、上記所定範囲が±３であるとする。
この場合、保存選択部４０は、判定対象の特定安静状況の慢性ストレス値が「（特定安静状況Ａの慢性ストレス値）±３」の範囲内に含まれる場合に、判定対象の特定安静状況が特定安静状況に近いと判定する。図７の例では、特定安静状況Ａおよび特定安静状況Ｂの間の慢性ストレス値の平均値の差分は、約０．３であり、「（特定安静状況Ａの慢性ストレス値）±３」の範囲内である。一方、特定安静状況Ａおよび特定安静状況Ｃの間の慢性ストレス値の平均値の差分は、約４．３であり、「（特定安静状況Ａの慢性ストレス値）±３」の範囲外である。したがって、保存選択部４０は、特定安静状況Ａに加えて継続評価の対象とする特定安静状況として、特定安静状況Ｂを決定する。

　また、例３で示したストレスチェックや血液検査の結果などの情報がある場合には、ストレスチェックや血液検査の結果に最も近い数値が継続的にとれている特定安静状況を、評価すべき特定安静状況として決定するのでもよい。

　この例５によれば、次のような効果を主張しうる。たとえば、例４で示したＭさんが入場ゲートを通過した時に特定安静状況になるが、Ｎさんは毎日急いで出社しており特定安静状況にならない場合を想定する。このように、人によって活動状況が異なる場合、一律に１つの特定安静状況の種別を使って、慢性ストレス値を評価することはできない。ある１つの特定安静状況のみを評価対象としてしまうと、その特定安静状況になる頻度が低い人は、慢性ストレス値の継続評価が難しくなる。このため、たとえば、Ｍさんで利用できる特定安静状況Ａに慢性ストレス値が近い特定安静状況Ｂ（居室入退場時）も、評価対象に加えることで、Ｎさんの評価も行える。このようにして、人によって活動状況が異なる場合にも、継続して測定対象者にとって適切な慢性ストレス値を算出することが可能になる。

　以上の通り、本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００は、状況判定部２０と、状態値算出部３０とを備えている。状況判定部２０は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定する。特定安静状況とは、安静状況または準安静状況のいずれかの状況である。安静状況とは、測定対象者の心身が安静である状況といい、準安静状況とは、安静状況に準じる状況である。状態値算出部３０は、センサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する。

　このように、状況判定部２０は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する。したがって、測定対象者が特定安静状況か否かを第１の所定時間毎に知ることができる。すなわち、測定対象者をわざわざ特定安静状況にすることなく、測定対象者が特定安静状況にあった時間を知ることができる。また、状態値算出部３０は、センサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値（たとえば、慢性ストレス値）を算出して出力する。したがって、測定対象者が特定安静状況にあるときの時間についてのみ、センサ情報に基づいた状態値を取得することができる。

　よって、本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００によれば、測定対象者を測定のために安静状況にすることなく、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ることができる。すなわち、測定対象者が安静状況になるまで待つことなく、測定対象者が準安静状況であっても、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ることができる。この結果、測定対象者が安静状況になるまで待機する必要がなくなり、測定対象者の負荷が軽減される。

　また、本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、状況判定部２０は、特定安静状況か否かを前記第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定するとともに、特定安静状況と判定されたセンサ情報を特定安静状況の種別毎に分類する。状態値算出部３０は、特定安静状況の種別毎に、センサ情報のうち、状況判定部により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する。これにより、特定安静状況の種別毎に、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ることができる。また、測定対象者によって、特定安静状況の種別を変更して、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ることができる。

　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、状態値は、慢性ストレス値、急性ストレス値、集中度のいずれか１つである。慢性ストレス値は、測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す値である。急性ストレス値は、測定対象者が急性的に受けるストレスの度合を示す値である。集中度は、測定対象者が所定の作業に集中する度合を示す値である。このように、状態値として、複数種類のパラメータを用いることができる。

　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、状態値は、測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値である。状態値算出部３０は、慢性ストレスの算出値を測定対象者に対するアンケート結果を用いて補正した値、慢性ストレスの算出値を測定対象者の血液の検査結果を用いて補正した値、もしくは前記慢性ストレスの算出値を前記測定対象者に対するアンケート結果および前記測定対象者の血液の検査結果を用いて補正した値を出力する。

　厚生労働省のストレスチェック等のアンケートでは、測定対象者本人に直接回答してもらうため、ある程度の精度が担保できる。また、血液検査は身体の情報を正確に反映しているもので、より確度の高い情報になる。したがって、測定対象者のアンケート結果や測定対象者の血液の検査結果を慢性ストレス値の補正に用いると、慢性ストレス値の精度をより高めることができる。とくに、測定対象者が意識的に行うアンケート結果を慢性ストレス値の補正値とすることで、より確度の高い慢性ストレス値の変化を継続的に観測していくことができる。
また、測定対象者の血液の検査結果を慢性ストレス値の補正値とすることで、日々の特定安静状況での慢性ストレス値に対して、測定対象者の身体状態をより正確に反映した補正を行うことができる。

　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、状態値は、測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値である。状態値算出部３０は、所定期間内に複数の前記慢性ストレス値を算出した場合、複数の前記慢性ストレス値のうち最小値を出力する。

　これにより、複数の慢性ストレス値が算出されていても活動状況が異なる場合、より低い値の慢性ストレス値を評価することで、測定対象者にとって適切な慢性ストレス値を算出することが可能になる。

　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、状態値は、測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値である。状態値算出部３０は、特定安静状況の種別毎に検出された慢性ストレス値の算出値のうち、最小値を含む特定安静状況の慢性ストレス値と、最小値を含む前記特定安静状況に近い特定安静状況の慢性ストレス値を、出力する。

　たとえば、人によって活動状況が異なる場合、一律に１つの特定安静状況の種別を使って、慢性ストレス値を評価することはできない。ある１つの特定安静状況のみを評価対象としてしまうと、その特定安静状況になる頻度が低い人は、慢性ストレス値の継続評価が難しくなる。このため、たとえば、最小値を含む特定安静状況に近い特定安静状況も、評価対象に加えることで、最小値を含む特定安静状況にある測定対象者に加えて、最小値を含む特定安静状況に近い特定安静状況にある別の測定対象者の評価も行える。このようにして、人によって活動状況が異なる場合にも、継続して測定対象者にとって適切な慢性ストレス値を算出することが可能になる。
　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、状態値は、測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値である。状態値算出部３０は、急性ストレス値および慢性ストレス値の合計値から、慢性ストレス値のみを算出して出力してもよい。慢性ストレスが変わらない程度の期間に算出される複数の合計値の中での最小値を、慢性ストレス値として算出する。

　ここで、安静状況で測定したストレス値は慢性ストレスを反映している。慢性ストレスは、測定対象者の身体に常に残っているストレスである。人間は通常ストレスを受けたのちに、コーピングと言われる対処を行うことで、ストレスを解消する。しかし、コーピングで解消できなかったストレスに関しては、慢性ストレスとして蓄積していく。他のストレスがかかっていない状態(急性ストレス値が０とみなせる状態）でのストレス値は、蓄積した慢性ストレスと考えられる。一方、準安静状況において計測したストレス値は、上記の慢性ストレス値と瞬時的な急性ストレス値の合計のストレス値となるため、そこから慢性ストレス値のみを算出する。

　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、状況判定部２０は、センサ情報に加えて、センサ情報を取得するセンサの位置情報、および当該状況判定部がセンサ情報を取得した時刻情報のうち、少なくとも１つをさらに用いて、特定安静状況か否かを第１の所定の時間毎に判定してもよい。これにより、測定対象者が特定安静状況となった際のセンサの位置情報または時刻情報を得ることができる。

本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００は、保存選択部４０を更に備えている。保存選択部４０は、状態値算出部３０により出力される状態値を保存する。また、保存選択部４０は、状態値算出部３０により出力される状態値に基づいて、状態値の適否を選択する。これにより、心身状態測定装置１０００は、測定対象者の心身の状態を日々測定し、ある程度長い期間(月単位以上)の継続変化を観測できる。例えば、心身状態測定装置１０００は、測定対象者の慢性ストレスを日々半年間継続して計測、保存し、そのデータを基に、健康リスクを算出し、健康リスク低減や健康増進を促すように働きかけ、心身の健康管理を行うことができる。

　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００は、報知部５０を更に備えている。報知部５０は、状態値算出部３０により出力される状態値に基づいて、状態値の適否を報知する。これにより、測定対象者の身体状態を知らせることができる。なお、報知部５０は、たとえば、音声または画像を出力することにより、状態値の適否を報知する。

　本発明の第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００において、報知部５０は、保存選択部４０により出力される状態値の最小値を閾値にして、状態値の適否を報知してもよい。報知部５０は、通常、瞬時値として、その蓄積した慢性ストレスと、瞬時的な急性ストレスの合計ストレス値を計測することができる。この瞬時値を継続して記録していると、ある瞬間には急性ストレスのない瞬間（リラックス等による）を計測することができる。この値は、ストレス値としては、最小値になり、この値そのものは慢性ストレスを反映している値になる。そのため、最小値を慢性ストレスの値として、設定できる。この結果、慢性ストレスのみにアラートを上げることができる。

　また、本発明の第１の実施の形態における心身状態測定方法は、状況判定ステップと、状態値算出ステップとを含む。状況判定ステップでは、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、測定対象者の心身が安静である安静状況、または安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する。状態値算出ステップでは、センサ情報のうち、状況判定ステップにより特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する。このような測定方法によっても、心身状態測定装置１０００と同様の効果を奏することができる。

　また、本発明の第１の実施の形態における心身状態測定プログラムは、前記状況判定ステップと、前記状態値算出ステップとを含む処理をコンピュータに行わせる。このようなプログラムによっても、心身状態測定装置１０００と同様の効果を奏することができる。

　また、本発明の第１の実施の形態における記憶媒体は、前記状況判定ステップと、前記状態値算出ステップとを含む処理をコンピュータに行わせる心身状態測定プログラムを記憶する。このような記憶媒体によっても、心身状態測定装置１０００と同様の効果を奏することができる。

　＜第２の実施の形態＞
　本発明の第２の実施の形態における心身状態測定装置１０００Ａの構成について説明する。図８は、心身状態測定装置１０００Ａの構成を示す図である。

　図８に示されるように、心身状態測定装置１０００は、センサ１０と、状況判定部２０と、状態値算出部３０とを備えている。

　ここで、第１の実施の形態における心身状態測定装置１０００と、第２の実施の形態における心身状態測定装置１０００Ａを対比する。

　図１および図８に示されるように、心身状態測定装置１０００Ａでは、保存選択部４０および報知部５０を備えていない点で、心身状態測定装置１０００と相違する。なお、図８では、図１～図７で示した各構成要素と同等の構成要素には、図１～図７に示した符号と同等の符号を付している。

　図１に示されるように、センサ１０は、状況判定部２０および状態値算出部３０に接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。センサ１０は、測定対象者に関するセンサ情報を取得し、これを状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　測定対象者に関するセンサ情報およびセンサ１０は、図２～図４を用いて説明したように、第１の実施の形態に準じる。

　図８に示されるように、状況判定部２０は、センサ１０および状態値算出部３０に接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。状況判定部２０は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、測定対象者が特定安静状況か否かを第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定する。状況判定部２０は、図２～図４を用いて第１の実施の形態で説明したように、測定対象者が特定安静状況か否かを判定する。

　図８に示されるように、状態値算出部３０は、センサ１０および状況判定部２０に接続されている。この接続には、無線または有線が用いられる。状態値算出部３０は、センサ１０により取得されたセンサ情報のうち、状況判定部２０により安定状況または準安定状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出する。

　具体的には、まず、状態値算出部３０は、センサ１０により取得されたセンサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報を取得する。すなわち、たとえば、状況判定部２０が、測定対象者が特定安静状況であると判定した時間を特定し、この時間に対応するセンサ情報を取得する。そして、状態値算出部３０は、取得したセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を第１の所定の時間毎に算出する。

　なお、測定対象者の身体状態に関する状態値とは、第１の実施の形態で説明したように、測定対象者の身体状態を表す値等であり、たとえば、慢性ストレス値、急性ストレス値、集中度等である。

　状態値算出部３０は、図４を用いて第１の実施の形態で説明したように、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、状態値を算出する。

　以上、心身状態測定装置１０００Ａの構成について説明した。

　次に、心身状態測定装置１０００Ａの動作について説明する。図９は、心身状態測定装置１０００Ａの動作フローを示す図である。

　図９に示されるように、各センサ１０は、測定対象者に関するセンサ情報（図２～図４を参照）を取得する（Ｓ２０１）。また、各センサ１０は、取得したセンサ情報を状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力する。

　次に、状況判定部２０は、各センサ１０により入力されたセンサ情報に基づいて、測定対象者が特定安静状況か否かを第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定する（Ｓ２０２）。

　測定対象者が特定安静状況であると状況判定部２０により判定された場合（Ｓ２０２、Ｙｅｓ）、状況判定部２０は、特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１６時５分から１６時８分）を、状態値算出部３０へ出力する。そして、状態値算出部３０は、測定対象者の身体状態に関する状態値を、算出する（Ｓ２０３）。具体的には、状態値算出部３０は、センサ１０により取得されたセンサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間（たとえば、１６時５分から１６時８分）に対応するセンサ情報に基づいて、状態値を算出する。

　一方、測定対象者が特定安静状況であると状況判定部２０により判定されなかった場合（Ｓ２０２、Ｎｏ）、心身状態測定装置１０００ＡはＳ２０１以降の処理を繰り返す。

　以上で、心身状態測定装置１０００Ａの処理が終了する。

　以上の通り、本発明の第２の実施の形態における心身状態測定装置１０００Ａは、状況判定部２０と、状態値算出部３０とを備えている。状況判定部２０は、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間（たとえば、１分）毎に判定する。特定安静状況とは、安静状況または準安静状況のいずれかの状況である。安静状況とは、測定対象者の心身が安静である状況といい、準安静状況とは、安静状況に準じる状況である。状態値算出部３０は、センサ情報のうち、状況判定部２０により特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する。

　よって、本発明の第２の実施の形態における心身状態測定装置１０００Ａによれば、測定対象者を特定安静状況にすることなく、測定対象者の身体状態に関する状態値を得ることができる。この結果、測定対象者が特定安静状況になるまで待機する必要がなくなり、測定対象者の負荷が軽減される。

　また、本発明の第２の実施の形態における心身状態測定方法は、状況判定ステップと、状態値算出ステップとを含む。状況判定ステップでは、測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、測定対象者の心身が安静である安静状況、または安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する。状態値算出ステップでは、センサ情報のうち、状況判定ステップにより特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する。このような測定方法によっても、心身状態測定装置１０００Ａと同様の効果を奏することができる。

　また、本発明の第２の実施の形態における心身状態測定プログラムは、前記状況判定ステップと、前記状態値算出ステップとを含む処理をコンピュータに行わせる。このようなプログラムによっても、心身状態測定装置１０００Ａと同様の効果を奏することができる。

　また、本発明の第２の実施の形態における記憶媒体は、前記状況判定ステップと、前記状態値算出ステップとを含む処理をコンピュータに行わせる心身状態測定プログラムを記憶する。このような記憶媒体によっても、心身状態測定装置１０００Ａと同様の効果を奏することができる。

　なお、各センサ１０は、測定対象者に関するセンサ情報と合わせて、測定対象者を識別するための識別情報を、状況判定部２０および状態値算出部３０へ出力してもよい。

　状況判定部２０は、特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に、状況ラベルを付して、これを状態値算出部３０へ出力してもよい。これにより、状態値算出部３０は、センサに付された状況ラベルを確認するだけで、特定安静状況であると判断された時間を認識することができる。

　また、各装置又はシステムの各構成要素の一部又は全部は、例えば図１０に示すような情報処理装置２０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現される。図１０は、心身状態測定装置１０００、１０００Ａ等を実現する情報処理装置の一例を示す図である。
情報処理装置２０００は、一例として、以下のような構成を含む。

　　・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）２００１
　　・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）２００２
　　・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）２００３
　　・ＲＡＭ２００３にロードされるプログラム２００４
　　・プログラム２００４を格納する記憶装置２００５
　　・記録媒体２００６の読み書きを行うドライブ装置２００７
　　・通信ネットワーク２００９と接続する通信インターフェース２００８
　　・データの入出力を行う入出力インターフェース２０１０
　　・各構成要素を接続するバス２０１１
　各実施形態における各装置の各構成要素は、これらの機能を実現するプログラム２００４をＣＰＵ２００１が取得して実行することで実現される。各装置の各構成要素の機能を実現するプログラム２００４は、例えば、予め記憶装置２００５やＲＡＭ２００３に格納されており、必要に応じてＣＰＵ２００１が読み出す。なお、プログラム２００４は、通信ネットワーク２００９を介してＣＰＵ２００１に供給されてもよいし、予め記録媒体２００６に格納されており、ドライブ装置２００７が当該プログラムを読み出してＣＰＵ２００１に供給してもよい。

　各装置の実現方法には、様々な変形例がある。例えば、各装置は、構成要素毎にそれぞれ別個の情報処理装置２０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。また、各装置が備える複数の構成要素が、一つの情報処理装置２０００とプログラムとの任意の組み合わせにより実現されてもよい。

　また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、プロセッサ等を含む汎用または専用の回路（ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）や、これらの組み合わせによって実現される。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組み合わせによって実現されてもよい。

　各装置の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントアンドサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。

　また、前述の各実施の形態の一部または全部は、以下のようにも記載されうるが、以下に限定されない。
［付記１］
　測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する状況判定部と、
　前記センサ情報のうち、前記状況判定部により前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する状態値算出部とを備えた心身状態測定装置。
［付記２］
　前記状況判定部は、前記特定安静状況か否かを前記第１の所定の時間毎に判定するとともに、前記特定安静状況と判定されたセンサ情報を前記特定安静状況の種別毎に分類し、
　前記状態値算出部は、前記特定安静状況の種別毎に、前記センサ情報のうち、前記状況判定部により前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する付記１に記載の心身状態測定装置。
［付記３］
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値、前記測定対象者が急性的に受けるストレスの度合を示す急性ストレス値、前記測定対象者の疲労の度合を示す疲労度、および前記測定対象者が所定の作業に集中する度合を示す集中度のいずれか１つである付記１または２に記載の心身状態測定装置。
［付記４］
　前記状態値算出部により出力される前記状態値に基づいて、前記状態値の保存と前記状態値の選択を行う保存選択部をさらに備えた付記１～３のいずれか１項に記載の心身状態測定装置。
［付記５］
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値であって、
　前記状態値算出部は、所定期間内に複数の前記慢性ストレス値を算出した場合、複数の前記慢性ストレス値のうち最小値を出力する付記１または２に記載の心身状態測定装置。
［付記６］
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値であって、
　前記状態値算出部は、前記特定安静状況の種別毎に検出された前記慢性ストレス値の算出値のうち、最小値を含む前記特定安静状況の前記慢性ストレス値と、前記最小値を含む前記特定安静状況に近い他の前記特定安静状況の前記慢性ストレス値を、出力する付記１または２に記載の心身状態測定装置。
［付記７］
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値であって、
　前記状態値算出部は、前記慢性ストレス値の算出値を前記測定対象者に対するアンケート結果を用いて補正した値、もしくは前記慢性ストレス値の算出値を前記測定対象者の血液の検査結果を用いて補正した値、もしくは前記慢性ストレス値の算出値を前記測定対象者に対するアンケート結果および前記測定対象者の血液の検査結果を用いて補正した値を出力する付記１または２に記載の心身状態測定装置。
［付記８］
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値と、前記測定対象者が急性的に受けるストレスの度合を示す急性ストレス値であって、
　前記状態値算出部は、前記急性ストレス値および前記慢性ストレス値の合計値から前記慢性ストレス値を算出して出力することを特徴とした付記１または２に記載の心身状態測定装置。
［付記９］
前記状況判定部は、前記センサ情報に加えて、前記センサ情報を取得するセンサの位置情報、および当該状況判定部が前記センサ情報を取得した時刻情報のうち、少なくとも１つをさらに用いて、前記特定安静状況か否かを前記第１の所定の時間毎に判定する付記１～８のいずれか１項に記載の心身状態測定装置。
［付記１０］
　前記状態値算出部により出力される前記状態値に基づいて、前記状態値の適否を報知する報知部をさらに備えた付記１～９のいずれか１項に記載の心身状態測定装置。
［付記１１］
　測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する状況判定ステップと、
　前記センサ情報のうち、前記状況判定ステップにより前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する状態値算出ステップとを含む心身状態測定方法。
［付記１２］
　測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する状況判定ステップと、
　前記センサ情報のうち、前記状況判定ステップにより前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する状態値算出ステップとを含む処理をコンピュータに行わせる心身状態測定プログラム。
［付記１３］
　測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する状況判定ステップと、
　前記センサ情報のうち、前記状況判定ステップにより前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する状態値算出ステップとを含む処理をコンピュータに行わせる心身状態測定プログラムを記憶する記憶媒体。

　以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　この出願は、２０１６年７月２２日に出願された日本出願特願２０１６－１４４８３９を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

　１０　　センサ
　２０　　状況判定部
　３０　　状態値算出部
　４０　　保存選択部
　５０　　報知部
　１０００、１０００Ａ　　心身状態測定装置

Claims

　測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定する状況判定手段と、
　前記センサ情報のうち、前記状況判定手段により前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する状態値算出手段とを備えた心身状態測定装置。
　前記状況判定手段は、前記特定安静状況か否かを前記第１の所定の時間毎に判定するとともに、前記特定安静状況と判定されたセンサ情報を前記特定安静状況の種別毎に分類し、
　前記状態値算出手段は、前記特定安静状況の種別毎に、前記センサ情報のうち、前記状況判定手段により前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する請求項１に記載の心身状態測定装置。
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値、前記測定対象者が急性的に受けるストレスの度合を示す急性ストレス値、前記測定対象者の疲労の度合を示す疲労度、および前記測定対象者が所定の作業に集中する度合を示す集中度のいずれか１つである請求項１または２に記載の心身状態測定装置。
　前記状態値算出手段により出力される前記状態値に基づいて、前記状態値の保存と前記状態値の選択を行う保存選択手段をさらに備えた請求項１～３のいずれか１項に記載の心身状態測定装置。
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値であって、
　前記状態値算出手段は、所定期間内に複数の前記慢性ストレス値を算出した場合、複数の前記慢性ストレス値のうち最小値を出力する請求項１または２に記載の心身状態測定装置。
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値であって、
　前記状態値算出手段は、前記特定安静状況の種別毎に検出された前記慢性ストレス値の算出値のうち、最小値を含む前記特定安静状況の前記慢性ストレス値と、前記最小値を含む前記特定安静状況に近い他の前記特定安静状況の前記慢性ストレス値を、出力する請求項１または２に記載の心身状態測定装置。
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値であって、
　前記状態値算出手段は、前記慢性ストレス値の算出値を前記測定対象者に対するアンケート結果を用いて補正した値、もしくは前記慢性ストレス値の算出値を前記測定対象者の血液の検査結果を用いて補正した値、もしくは前記慢性ストレス値の算出値を前記測定対象者に対するアンケート結果および前記測定対象者の血液の検査結果を用いて補正した値を出力する請求項１または２に記載の心身状態測定装置。
　前記状態値は、前記測定対象者に慢性的に蓄積するストレスの度合を示す慢性ストレス値と、前記測定対象者が急性的に受けるストレスの度合を示す急性ストレス値であって、
　前記状態値算出手段は、前記急性ストレス値および前記慢性ストレス値の合計値から前記慢性ストレス値を算出して出力することを特徴とした請求項１または２に記載の心身状態測定装置。
　前記状況判定手段は、前記センサ情報に加えて、前記センサ情報を取得するセンサの位置情報、および当該状況判定手段が前記センサ情報を取得した時刻情報のうち、少なくとも１つをさらに用いて、前記特定安静状況か否かを前記第１の所定の時間毎に判定する請求項１～８のいずれか１項に記載の心身状態測定装置。
　前記状態値算出手段により出力される前記状態値に基づいて、前記状態値の適否を報知する報知手段をさらに備えた請求項１～９のいずれか１項に記載の心身状態測定装置。
　測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定し、
　前記センサ情報のうち、前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する心身状態測定方法。
　測定対象者に関するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の心身が安静である安静状況、または前記安静状況に準じる状況である準安静状況のいずれかの状況である特定安静状況に該当するか否かを第１の所定の時間毎に判定し、
　前記センサ情報のうち、前記特定安静状況であると判断された時間に対応するセンサ情報に基づいて、前記測定対象者の身体状態に関する状態値を算出して出力する処理をコンピュータに行わせる心身状態測定プログラムを記憶する記憶媒体。