WO2022180773A1 - 通知装置、通知方法およびプログラム - Google Patents

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WO2022180773A1
WO2022180773A1 PCT/JP2021/007285 JP2021007285W WO2022180773A1 WO 2022180773 A1 WO2022180773 A1 WO 2022180773A1 JP 2021007285 W JP2021007285 W JP 2021007285W WO 2022180773 A1 WO2022180773 A1 WO 2022180773A1
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WO
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time
information
measured
person
temperature
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Application number
PCT/JP2021/007285
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English (en)
French (fr)
Inventor
優生 橋本
和彦 高河原
Original Assignee
日本電信電話株式会社
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.)
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Publication date
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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the present invention relates to a notification device, a notification method, and a program that provide useful information for preventing heatstroke in a person to be measured.
  • WBGT Heat Index
  • the present invention has been made in order to solve the above problems, and it is intended to provide information useful for preventing heatstroke in a person to be measured without wearing a measurement device such as a wearable device on the person to be measured. aim.
  • the notification device of the present invention includes a calculation parameter acquisition unit configured to acquire information on the physical characteristics, work conditions, and environmental conditions of a person to be measured, and based on the information acquired by the calculation parameter acquisition unit, a biological information prediction unit configured to predict the biological information of the measurement subject at each time when the work is performed under the conditions specified by the work conditions and the environmental conditions, and the biological information prediction unit
  • a time prediction unit configured to predict a time when the predicted biological information exceeds a predetermined threshold, and notifies the work manager or the person to be measured of heat countermeasure information based on the time predicted by the time prediction unit. It is characterized by comprising a heat risk notification unit configured to do.
  • the information on the physical characteristics includes information on the height, weight, age, and sex of the person to be measured
  • the information on the work conditions is the information on the person to be measured.
  • Information on clothes and METs values is included, and the information on environmental conditions includes information on temperature and humidity on the day of work at the site where the person to be measured works.
  • the biological information is the core body temperature of the measurement subject, and the time prediction unit is configured such that the core body temperature predicted by the biological information prediction unit is a predetermined core body temperature.
  • the time when the threshold value is exceeded is predicted, and the heat countermeasure information includes information for notifying the time predicted by the time prediction unit as the time when the person to be measured will be exposed to an excessive thermal load.
  • the biological information is the amount of water loss of the person to be measured, and the time prediction unit predicts that the amount of water loss predicted by the biological information prediction unit is a predetermined amount.
  • the heat countermeasure information includes information for notifying the time predicted by the time prediction unit as the time when the person to be measured will be exposed to an excessive thermal load.
  • the biological information is the deep body temperature and the amount of water loss of the measurement subject
  • the time prediction unit is configured such that the deep body temperature predicted by the biological information prediction unit is Predicting a time when a predetermined deep body temperature threshold is exceeded and a time when the water loss amount predicted by the biological information prediction unit exceeds the predetermined water loss amount threshold, and the heat countermeasure information is predicted by the time prediction unit.
  • the heat countermeasure information includes biological information predicted by the biological information prediction unit in addition to information on the time at which the person to be measured is exposed to an excessive thermal load.
  • the notification method of the present invention comprises: a first step of acquiring information on physical characteristics of a person to be measured, working conditions, and environmental conditions; a second step of predicting the biological information of the person to be measured at each time when the work is performed under the conditions specified by the environmental conditions; and a fourth step of notifying the work manager or the person to be measured of heat countermeasure information based on the time predicted in the third step.
  • a program of the present invention is characterized by causing a computer to execute each of the steps described above.
  • the subject by providing the calculation parameter acquisition unit, the biological information prediction unit, the time prediction unit, and the heat risk notification unit, the subject can be measured without wearing a measuring device such as a wearable device. Predict the biological information of the person being measured before starting work, predict the time when the person being measured will be exposed to excessive heat load, and notify the work manager and the person being measured about heat countermeasure information based on the prediction results. can do. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to implement useful countermeasures for preventing heatstroke in the person to be measured.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the notification device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flow chart explaining the operation of the notification device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the biological information prediction section of the notification device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of a core body temperature prediction unit according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a core body temperature prediction unit according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing a two-part, two-layer model of the subject's body and the amount of heat flowing into and out of each part and each layer of the subject.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the notification device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flow chart explaining the operation of the notification device according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a
  • FIG. 7 is a flow chart for explaining the operation of the main body temperature prediction unit according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a flow chart for explaining the operation of the core body temperature prediction unit during preliminary calculation I according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a flow chart for explaining the operation of the core body temperature prediction unit in the preliminary calculation II according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a flow chart for explaining the operation of the core body temperature prediction unit in the preliminary calculation III according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a flow chart for explaining the operation of the third control section during the main calculation of the core body temperature prediction section according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of a computer that implements the notification devices according to the first to third embodiments of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the notification device according to the first embodiment of the present invention.
  • the notification device of this embodiment includes a calculation parameter acquisition unit 1, a biological information prediction unit 2, a time prediction unit 3, and a heat risk notification unit 4.
  • FIG. 2 is a flowchart explaining the operation of the notification device of this embodiment.
  • the calculation parameter acquisition unit 1 of the notification device pre-stores information on the physical characteristics of the measurement subject, information on the work conditions of the measurement subject, and information on the environmental conditions of the measurement subject, which are necessary for predicting biological information. (step S1 in FIG. 2).
  • Information on the physical characteristics of the person being measured includes height, weight, gender, age, and information on the presence or absence of heat acclimatization.
  • Information on the work conditions of the person to be measured includes information on clothing of the person to be measured, exercise load information (METs: Metabolic equivalents), and the like.
  • Information on the environmental conditions of the person to be measured includes the temperature, humidity, wind speed, and evaporation heat of water at the work site on the day of work.
  • the above information necessary for predicting biometric information may be input by the work manager or the operator of the notification device. Further, the calculation parameter acquisition unit 1 may acquire the information on the physical characteristics of the measurement subject from a terminal such as a smart phone of the measurement subject connected to the notification device of the present embodiment via a network. If a dedicated application is installed in advance in a terminal possessed by a person to be measured, information on the physical characteristics of the person to be measured can be obtained through this application.
  • the calculation parameter acquisition unit 1 may acquire information on the work conditions of the person being measured from the terminal of the person being measured.
  • the person to be measured may operate his or her own terminal to select clothes to wear on the day of the work and work content from options.
  • the content selected by the person to be measured is sent to the notification device.
  • the calculation parameter acquisition unit 1 may select information on work conditions corresponding to the content notified by the person to be measured from information prepared in advance.
  • the information on the environmental conditions of the person to be measured may be actually measured by a measuring unit provided in the biological information prediction unit 2 as described later, or the predicted temperature value, predicted humidity value, and predicted wind speed value may be obtained from an external device. You may make it acquire from a weather prediction system.
  • the biometric information prediction unit 2 of the notification device calculates the time of the person to be measured when the work is performed under the conditions specified by the work conditions and the environmental conditions. Predict the biometric information for each individual (step S2 in FIG. 2).
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the biometric information prediction unit 2. As shown in FIG.
  • the biological information prediction unit 2 is composed of a core body temperature prediction unit 20 and a water loss amount prediction unit 21 .
  • the core body temperature prediction unit 20 predicts the work to be performed under the conditions specified by the work conditions and the environmental conditions based on the information on the physical characteristics of the person to be measured, the work conditions, and the environmental conditions pre-stored in the calculation parameter acquisition unit 1. Predict the deep body temperature of the person to be measured for each time in the future. A specific example of the core body temperature prediction unit 20 will be described later.
  • the water loss amount prediction unit 21 performs work under conditions specified by the work conditions and the environmental conditions based on the information on the physical characteristics of the person to be measured, the work conditions, and the environmental conditions stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1. Predict the amount of water loss for each time in the future of the person to be measured when performing A specific example of the water loss amount prediction unit 21 will be described later.
  • the biological information prediction unit 2 may use the core body temperature prediction unit 20 to predict only the core body temperature of the measurement subject, or may use the water loss amount prediction unit 21 to predict only the water loss amount of the measurement subject. , may predict both core body temperature and water loss.
  • the time prediction unit 3 predicts the time when the biometric information predicted by the biometric information prediction unit 2 exceeds a predetermined threshold (step S3 in FIG. 2).
  • the core body temperature threshold is pre-stored in the calculation parameter acquisition unit 1.
  • the core body temperature prediction unit 20 of the biological information prediction unit 2 can obtain a predicted value of the core body temperature of the person to be measured for each time in the future. Therefore, the time prediction unit 3 can predict the time at which the core body temperature of the person to be measured exceeds the core body temperature threshold.
  • the calculation parameter acquisition unit 1 may store two types of core body temperature thresholds for heat unacclimated persons and heat acclimated persons.
  • the core body temperature threshold for heat-unacclimated people is 38°C
  • the core body temperature threshold for heat-acclimated people is 38.5°C.
  • the time prediction unit 3 responds according to the presence or absence of the measurement subject's acclimation to the heat.
  • the water loss amount threshold (limit perspiration rate) is stored in the calculation parameter acquisition unit 1 in advance.
  • the water loss amount prediction unit 21 of the biological information prediction unit 2 can obtain a predicted value of the water loss amount of the person to be measured at each time in the future. Therefore, the time prediction unit 3 can predict the time when the integrated value of the amount of water loss of the person to be measured exceeds the threshold value for the amount of water loss.
  • the calculation parameter acquisition unit 1 may store two types of water loss amount thresholds, the water loss amount threshold for heat unacclimated persons and the heat acclimated persons.
  • the threshold for water loss is 1 L/h for those who have not acclimatized to heat
  • the threshold for water loss is 1.25 L/h for those who have acclimatized to heat.
  • the time prediction unit 3 calculates the percentage obtained by dividing the value obtained by converting the water loss amount integrated value into the weight integrated value by the body weight of the person to be measured, and determines the time when the calculated value exceeds the water loss amount threshold per body weight. You can predict. According to Non-Patent Document 2, the threshold amount of water loss per body weight (weight loss rate) is 1.5%.
  • the heat risk notification unit 4 notifies the work manager or measurement subject of heat countermeasure information based on the time predicted by the time prediction unit 3 (step S4 in FIG. 2).
  • the heat countermeasure information includes information for notifying the time predicted by the time prediction unit 3 as the time when the person to be measured will be exposed to an excessive heat load.
  • the biological information prediction unit 2 predicts two times when the value exceeds the water loss amount threshold.
  • the heat risk notification unit 4 sets the earlier one of the two times predicted by the time prediction unit 3 as the time when the person to be measured is exposed to an excessive thermal load, and the work manager and the person to be measured You may make it notify the person himself/herself.
  • the heat risk notification unit 4 does not obtain the prediction result of the time from the time prediction unit 3, that is, when it is estimated that there is no time when the biological information of the measurement subject exceeds the threshold, the measurement subject The work manager or the person to be measured may be notified that there is no time to be exposed to an excessive thermal load.
  • the timing of prediction and notification is the timing before the start of work on the work day of the person being measured.
  • the heat countermeasure information to be notified includes, in addition to the above time, biological information such as core body temperature and water loss, a message indicating that the measurement target is exposed to excessive heat load, a message prompting the measurement target to take a break, The message may include a message prompting the person to be measured to rehydrate or evacuate to a cool place.
  • the heat risk notification unit 4 may transmit heat countermeasure information to a terminal such as a smartphone owned by a work manager or a smartphone owned by a person to be measured via a wired or wireless network.
  • the biological information of the person to be measured after the start of work is predicted before the start of work without wearing a measuring device such as a wearable device on the person to be measured, and the person to be measured is overweight. It is possible to predict the time of exposure to a large thermal load and notify the work manager and the person to be measured of heat countermeasure information based on the prediction result. Therefore, according to the present embodiment, it is possible to implement useful countermeasures for preventing heat stroke in the person to be measured during work.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the core body temperature prediction unit 20 of this embodiment.
  • the core body temperature prediction unit 20 of this embodiment is composed of a measurement unit 201 , a first calculation unit 202 and a second calculation unit 203 .
  • the measuring unit 201 measures the temperature in the vicinity of the person to be measured (air temperature of the person to be measured).
  • the first calculation unit 202 obtains the amount of heat Q [W] generated by the work of the person to be measured based on the information stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 .
  • the first calculation unit 202 acquires the METs of the measurement subject stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1, and calculates the heat quantity Q [W] as follows.
  • Q METs x 1.05 x weight x 4184/3600 (1)
  • the weight is the weight [kg] of the person to be measured, which is stored in the calculation parameter acquisition unit 1 .
  • the second calculation unit 203 calculates the distance between the atmosphere of the person to be measured and the person to be measured, which is obtained from the amount of heat Q [W] calculated by the first calculation unit 202 and the air temperature measured by the second measurement unit 102. and the amount of evaporation of sweat obtained from the amount of perspiration of the person to be measured.
  • the prediction of the core body temperature in the second calculation unit 203 will be described in more detail below.
  • the second calculation unit 203 predicts the core body temperature T [° C.] of the person to be measured at future time t using the following equation (2).
  • Q(t) [W] is the amount of heat calculated by the first calculator 202 .
  • Ta [°C] is the temperature measured by the measurement unit 201 .
  • sw(t) [W] is the amount of heat taken away by evaporation of perspiration of the subject at time t.
  • T 0 [°C] is the initial value of the core body temperature of the subject.
  • S[m 2 ] is the body surface area of the subject.
  • H [W/(m 2 ⁇ °C)] is the heat transfer coefficient between the skin of the person to be measured and the atmosphere.
  • C [J/(kg ⁇ °C)] is the specific heat of the subject.
  • T ⁇ 1 [° C.] is the core body temperature of the subject at the time ⁇ t [s] before the time t.
  • Equation (2) " ⁇ S H ⁇ (T ⁇ 1 ⁇ T 0 )+(30.0 ⁇ T a ) ⁇ dS" represents heat exchange with the atmosphere.
  • the second term on the right-hand side of Equation (2) corresponds to the increase in core body temperature of the measurement subject due to the lapse of ⁇ t.
  • the initial value T 0 [° C.] of the deep body temperature of the measurement subject is stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 as a value actually measured while the measurement subject is at rest.
  • the body surface area S [m 2 ] of the person to be measured is given by the following equation.
  • S height 0.725 ⁇ weight 0.425 ⁇ 7.184 ⁇ 10 -3 (3)
  • the formula for calculating the body surface area S in formula (3) is known as the Duboi formula.
  • height is the height [cm] of the person to be measured, which is stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 .
  • the heat transfer coefficient H [W/(m 2 ⁇ °C)] between the skin and the atmosphere of the measurement subject and the specific heat C [J/(kg ⁇ °C)] of the measurement subject are It is stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 as information.
  • the core body temperature prediction unit 20 of the present embodiment can predict the core body temperature T [°C] of the person to be measured for each future time.
  • the measurement unit 201 measures the temperature in the vicinity of the person to be measured. may be used.
  • the present embodiment describes a specific example of the core body temperature prediction unit 20 and the water loss amount prediction unit 21 of the first embodiment, and describes a configuration different from that of the second embodiment.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of the core body temperature prediction unit 20 of this embodiment.
  • the core body temperature prediction unit 20 of the present embodiment includes a first measurement unit 211 that measures the temperature near the measurement subject, a second measurement unit 212 that measures the humidity near the measurement subject, and first and second Based on the setting that the person to be measured is in a resting state during the preliminary calculation, calculate the amount of heat generated by the body trunk (first part) and extremities (second part) due to the movement of the person to be measured, and obtain calculation parameters at the time of the main calculation.
  • the calorific value calculation unit 213 that calculates the calorific value based on the information of the unit 1, and the skin temperature and the deep temperature at the immediately preceding time calculated by the temperature calculation unit 220 during the first and second preliminary calculations and during the main calculation.
  • a metabolic rate calculation unit 214 for calculating the metabolic rate of the body trunk skin layer, the metabolic rate of the trunk deep layer, the metabolic rate of the extremity skin layer, and the metabolic rate of the extremity deep layer of the measurement subject based on there is
  • the core body temperature prediction unit 20 calculates the body trunk and extremities of the person to be measured based on the temperature corresponding to the neutral temperature range and the skin temperature at the immediately preceding time calculated by the temperature calculation unit 220 at the time of the first preliminary calculation. Calculate the first heat exchange amount between the skin and the outside air in each of the parts, and calculate the information of the calculation parameter acquisition part 1 at the time of the second preliminary calculation and the main calculation and the skin temperature at the immediately preceding time calculated by the temperature calculation part 220 Based on the heat transfer/heat radiation amount calculation unit 215 (first heat exchange amount calculation unit) that calculates the first heat exchange amount, and the fixed value of the temperature corresponding to the neutral temperature range and the humidity at the time of the first preliminary calculation and the skin temperature and deep temperature at the immediately preceding time calculated by the temperature calculation unit 220, calculate the amount of skin transpiration in each of the trunk and extremities of the measurement subject, and at the time of the second preliminary calculation And a skin transpiration amount calculation unit 216 that calculates the skin transpiration amount based on the information of
  • the core body temperature prediction unit 20 includes an exhalation transpiration amount setting unit 217 (fourth heat exchange amount setting unit) that sets a fourth amount of heat exchange between the outside air and the deep part of the measurement subject, and first and second preliminary calculations.
  • exhalation transpiration amount setting unit 217 fourth heat exchange amount setting unit
  • the distance between the deep part and the skin in each of the trunk and extremities of the measurement subject is calculated.
  • the core body temperature prediction unit 20 sets the state of the subject to be measured to a resting state instead of using the information of the calculation parameter acquisition unit 1 at the time of the first preliminary calculation, and instead of using the information of the calculation parameter acquisition unit 1,
  • a first control unit 222 that sets a fixed temperature value and a fixed humidity value that correspond to a neutral temperature range, causes the heat amount calculation unit 221 to calculate the heat amount, and causes the temperature calculation unit 220 to calculate the skin temperature and the deep temperature.
  • the state of the person to be measured is set to a resting state, and the initial values of the skin temperature and deep temperature of the trunk and extremities are:
  • a second control unit 223 that sets the calculation result of the temperature calculation unit 220 at the time of the first preliminary calculation, causes the heat amount calculation unit 221 to calculate the heat amount, and causes the temperature calculation unit 220 to calculate the skin temperature and the deep temperature, and the main calculation
  • the calculation result of the temperature calculation unit 220 during the second preliminary calculation is set as the initial value of the skin temperature and the initial value of the deep temperature of each of the trunk and extremities, and based on the information of the calculation parameter acquisition unit 1
  • a third control unit 224 causes the heat amount calculation unit 221 to calculate the heat amount, and causes the temperature calculation unit 220 to calculate the skin temperature and the deep temperature.
  • a calorific value calculating unit 213, a metabolic amount calculating unit 214, a heat transfer/heat radiation amount calculating unit 215, a skin transpiration amount calculating unit 216, an exhalation amount setting unit 217, a heat exchange amount calculating unit 218, and a heat exchange amount calculating unit 219. constitutes a heat amount calculation unit 221 that calculates the amount of heat that flows into and out of the deep parts and skin of the first and second parts of the person to be measured.
  • the first measurement unit 211 measures the temperature in the vicinity of the person to be measured (air temperature of the person to be measured).
  • the second measuring unit 212 measures the humidity in the vicinity of the person to be measured (humidity of the atmosphere of the person to be measured).
  • the calorie calculation unit 221 calculates the trunk (first region) and extremities of the measurement subject based on the information stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1, the temperature near the measurement subject, and the humidity near the measurement subject. The amount of heat that flows into and out of the deep part of the (second part) and the skin is calculated.
  • the temperature calculator 220 calculates the skin temperature and the deep temperature of each of the trunk and extremities of the person to be measured based on the amount of heat calculated by the heat amount calculator 221 .
  • the first control unit 222 sets the state of the subject to be measured to a resting state during the first preliminary calculation, and instead of the information stored in the calculation parameter acquisition unit 1 or the measurement results of the measurement units 211 and 212, the temperature neutral A fixed value of temperature and a fixed value of humidity corresponding to the region are set, and the heat quantity calculation unit 221 is made to calculate the heat quantity, and the temperature calculation unit 220 is made to calculate the skin temperature and the deep temperature.
  • the second control unit 223 sets the state of the subject to be measured to a resting state during the second preliminary calculation, and sets the initial value of the skin temperature and the initial value of the deep temperature of each of the trunk and extremities during the first preliminary calculation.
  • the calculation result of the temperature calculation unit 220 is set, the heat amount calculation unit 221 is caused to calculate the heat amount, and the temperature calculation unit 220 is caused to calculate the skin temperature and the deep temperature.
  • the third control unit 224 sets the calculation result of the temperature calculation unit 220 during the second preliminary calculation as the initial value of the skin temperature and the initial value of the deep temperature of each of the trunk and extremities during the main calculation. Based on the information stored in the parameter acquisition unit 1 or the measurement results of the measurement units 211 and 212, the heat amount calculation unit 221 is caused to calculate the heat amount, and the temperature calculation unit 220 is caused to calculate the skin temperature and the deep temperature.
  • the body of the person to be measured is composed of two parts, the trunk U and the extremities L, and the two parts of the trunk U and the extremities L are the deep layer C and the skin layer, respectively.
  • S is considered to have two layers. That is, the body of the measurement subject is composed of a trunk deep layer UC, a trunk skin layer US, a limb deep layer LC, and a limb skin layer LS.
  • the amount of heat that flows into and out of each part and layer of the person to be measured is calculated, and the amount of heat is calculated. Based on the changes, the temperature changes of each part and each layer of the person to be measured are predicted.
  • the body of the person to be measured is considered to be composed of two parts, the trunk and the limbs, but the trunk is replaced with the upper body, The limbs may be replaced with the lower body. That is, the body of the person to be measured may be composed of arbitrary two parts, the first part and the second part.
  • Equations (5) to (8) show the temperature change in the trunk skin layer US, the temperature change in the deep trunk layer UC, the temperature change in the extremity skin layer LS, and the temperature in the extremity deep layer LC, respectively.
  • T US [t] is the temperature [°C] of the trunk skin layer US at time t
  • T UC [t] is the temperature [°C] of the deep trunk layer UC at time t
  • T LS [t] is the extremities at time t.
  • T LC [t] is the temperature [° C.] of the deep extremity layer LC at time t.
  • Q 1,U is the calorific value [W] of the torso U due to the work of the person to be measured
  • Q 1,L is the calorific value [W] of the extremities L due to the work.
  • Q2 ,US is the metabolic rate of the trunk skin layer US [W] of the measurement subject
  • Q2 ,UC is the metabolic rate of the deep trunk layer UC [W]
  • Q2 ,LS is the metabolism of the extremity skin layer LS Amount [W]
  • Q 2,LC is the metabolic amount [W] of the limb deep layer LC.
  • Q 3,U (first heat exchange amount) is the amount of heat transfer/heat radiation [W] between the skin and the outside air in the trunk U of the person to be measured
  • Q 3,L (first heat exchange amount) is the extremities
  • L is the amount of heat transfer/heat radiation [W] between the skin and the outside air in .
  • Q 4,U is the amount of skin transpiration in the trunk U of the measurement subject
  • Q 4,L is the amount of skin transpiration in the extremities L.
  • Q 5 (fourth heat exchange amount) is the expiratory transpiration amount [W] of the person to be measured.
  • Q 6,U (second heat exchange amount) is the heat exchange amount [W] between the deep part of the trunk U of the measurement subject and the skin
  • Q 6,L (second heat exchange amount) is the deep part and It is the amount of heat exchange [W] between skins.
  • Q 7 (third heat exchange amount) is the heat exchange amount [W] between the trunk and limbs in the deep part of the person to be measured.
  • WC US is the heat capacity of the body trunk skin layer US [J/°C]
  • WC UC is the heat capacity of the deep trunk layer UC [J/°C]
  • WC LS is the heat capacity of the extremity skin layer LS [J/°C].
  • WC LC is the heat capacity of the extremity deep layer LC [J/°C].
  • ⁇ t is a calculation step time, and is set to 1 [s] or less, for example.
  • the average skin temperature T sk [t+ ⁇ t] and core body temperature T[t+ ⁇ t] at time t+ ⁇ t are given by equations (9) and (10).
  • sf_conf_US is the ratio [%] of the surface area of the trunk U to the entire body surface of the subject
  • sf_conf_LS is the ratio [%] of the surface area of the extremities L to the entire body surface.
  • the heat capacities WC US , WC UC , WC LS , WC LC , the ratios sf_conf_US, sf_conf_LS are known values, respectively, and values that are practical may be used. 1 is stored in advance.
  • FIG. 7 is a flow chart for explaining the operation of the core body temperature prediction unit 20 of this embodiment at the time of the main calculation.
  • the first measurement unit 211 measures the temperature in the vicinity of the person to be measured (air temperature of the person to be measured) (step S101 in FIG. 7).
  • the second measuring unit 212 measures the humidity in the vicinity of the person to be measured (humidity of the atmosphere of the person to be measured) (step S102 in FIG. 7).
  • the calorific value calculation unit 213 calculates the calorific value Q 1,U [W] in the deep layer of the trunk U due to the work of the measurement subject based on the information stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1,
  • the calorific value Q 1,L [W] in the deep layer of the extremities L is calculated by the equations (11) and (12) respectively (step S103 in FIG. 7).
  • Equations (11) and (12) are derived from the document ""Exercise guidelines for health promotion 2006 -For prevention of lifestyle-related diseases-", Ministry of Health, Labor and Welfare, 2006, ⁇ https://www.mhlw.go. jp/shingi/2006/07/dl/s0719-3c.pdf>”.
  • ex_conf_U is the ratio [%] of the muscle mass of the trunk U to the whole body of the person to be measured
  • ex_conf_L is the ratio [%] of the muscle mass of the extremities L to the whole body.
  • the weight weight, the ratios ex_conf_U, ex_conf_L, and METs[t] are known values, and values that are practical may be used. ing.
  • the metabolic rate calculation unit 214 calculates the predicted value T sk [t] [°C] of the average skin temperature of the person to be measured at time t and the predicted value T [t] [ ° C], the metabolic rate Q 2,US [W] of the trunk skin layer US, the metabolic rate Q 2,UC [W] of the deep trunk layer UC, and the metabolism of the extremity skin layer LS
  • the amount Q 2,LS [W] and the metabolic rate Q 2,LC [W] in the deep layers of the extremities LC are calculated according to equations (13) to (16), respectively (step S104 in FIG. 7).
  • Equations (13) to (16) are based on the literature “Ronald J Spiegel, “A Review of Numerical Models for Predicting the Energy Deposition and Resultant Thermal Response of Humans Exposed to Electromagnetic Fields”, IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Volume 32, Issue 8, 1984.
  • volume_US is the volume of the trunk skin layer US of the measurement subject [m 3 ]
  • volume_LS is the volume of the extremity skin layer LS [m 3 ]
  • weight_U is the weight of the trunk U of the measurement subject. [kg]
  • weight_L is the weight [kg] of the extremities L.
  • the constant A skin , the volumes volume_US and volume_LS, the weights weight_U and weight_L are known values, respectively, and may be used in accordance with the actual values. It is
  • T sk0 is the reference temperature of the average skin temperature at which perspiration of the person to be measured begins
  • T 0 is the reference temperature of core body temperature at which perspiration begins.
  • the initial value T UC [0] of the limb skin layer LS, the initial value T LS [0] of the temperature of the limb deep layer LC, and the initial value T LC [0] of the temperature of the limb deep layer LC are obtained by the first controller 222, the second It is set by the control unit 223 and the third control unit 224 .
  • T sk [t] T sk [0]
  • T[t] T[0]
  • T US [t] T US [0]
  • T UC [t] T UC [0]
  • T LS [t] T LS [0]
  • T LC [t] T LC [0].
  • the metabolic rate calculation unit 214 calculates M in formulas (14) and (16) as in formula (17).
  • Formula (17) is disclosed in the document "AA Ganpule, et al., "Interindividual variability in sleeping metabolic rate in Japanese subjects", European Journal of Clinical Nutrition, volume 61, 2007".
  • weight_C is the deep weight [kg] of the measurement subject
  • height is the height [cm] of the measurement subject
  • age is the age of the measurement subject.
  • sexcoef is a constant that is 0.5473 when the measurement subject is male and 0.5473 ⁇ 2 when the measurement subject is female.
  • activity_level is a physical activity level
  • a coef is a parameter for metabolic adjustment.
  • the weight weight_C, the height height, the age age, the constant sexcoef, and the parameter A coef are known values. stored in advance. Also, the constant activity_level is pre-stored in the calculation parameter acquisition unit 1 as information on the work conditions of the person to be measured.
  • activity_level is about 1.5 if the person to be measured spends most of his/her life in a sitting position and mainly engages in static activities. If the person to be measured works mainly in a sitting position, but includes movement within the workplace, work in a standing position, customer service, etc., or includes any of commuting, shopping, housework, light sports, etc., Activity_level should be about 1.75. If the person to be measured is engaged in a job that requires a lot of movement or standing, or if he or she has a habit of active exercise in leisure such as sports, activity_level should be set to about 2.0. In this way, the activity_level may be appropriately set according to the work situation of the person to be measured.
  • the heat transfer/heat radiation amount calculation unit 215 calculates the temperature Ta [t] [°C] in the vicinity of the measurement subject measured by the first measurement unit 211, and the temperature calculated by the temperature calculation unit 220 at time t.
  • fcl_US is a constant representing the heat transfer efficiency of the trunk U by clothes
  • fcl_LS is a constant representing the heat transfer efficiency of the extremities L by clothes
  • coverage is the proportion [%] of the extremities L covered by the clothes.
  • the constants fcl_US, fcl_LS, and the ratio coverage are known values, and are pre-stored in the calculation parameter acquisition unit 1 as information on the work conditions of the person to be measured.
  • HS is the heat exchange coefficient [W/°C] with the air of the person to be measured.
  • the heat transfer/heat radiation amount calculation unit 215 calculates the heat exchange coefficient HS [W/° C.] using Equation (20).
  • the heat transfer/heat radiation amount calculation unit 215 can calculate the body surface area sf [m 2 ] from the weight [kg] and the height [m] of the person to be measured.
  • a formula for calculating the body surface area sf [m 2 ] there are prediction formulas such as the DuBois formula and the Fujimoto formula.
  • H cm is the convective heat transfer coefficient [W/°C/m 2 ]
  • H r is the radiant heat transfer coefficient [W/°C/m 2 ].
  • the heat transfer/heat radiation amount calculation unit 215 calculates the convective heat transfer coefficient H cm [W/°C/m 2 ] and the radiative heat transfer coefficient H r [W/°C/m 2 ] using equations (21) and ( 22).
  • Formulas (21) and (22) are disclosed in the document "D. Fiala, et al., "A computer model of human thermoregulation for a wide range of environmental conditions: the passive system", Journal of Applied Physiology, 1985". It is V air is wind velocity [m/s].
  • the heat transfer/heat radiation amount calculation unit 215 may use an actual value measured by an anemometer or the like as the wind speed V air [m/s], or may use a known wind speed in clothes disclosed in literature or the like. value may be used. In this embodiment, a value pre-stored in the calculation parameter acquisition unit 1 is used as the wind speed V air [m/s].
  • the skin evaporation calculation unit 216 calculates the temperature T a [t] [°C] near the measurement subject measured by the first measurement unit 211 and the temperature T a [t] [°C] near the measurement subject measured by the second measurement unit 212.
  • Relative humidity humidity [t] [%] predicted average skin temperature T sk [t] [°C] and predicted core body temperature T [t] [°C] calculated by temperature calculation unit 220 at time t
  • the amount of skin transpiration Q 4,U [W] in the trunk U of the measurement subject and the amount of skin transpiration Q 4,L [W] in the extremities L of the measurement subject are calculated by equations (23) and (24), respectively. (Step S106 in FIG. 7).
  • sw_conf_US is the ratio [%] of the amount of perspiration of the trunk U to the entire body surface of the subject
  • sw_conf_LS is the ratio [%] of the amount of perspiration of the extremities L to the entire body surface.
  • the ratios sw_conf_US and sw_conf_LS are known values, and may be used as actual values, which are stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 as information on the physical characteristics of the person to be measured.
  • sw is the skin transpiration amount [W] of the whole body.
  • the skin transpiration amount calculation unit 216 can calculate the skin transpiration amount sw [W] using Equation (25).
  • E is the sum [W] of insensible transpiration and sensible transpiration in the skin of the person to be measured.
  • the skin transpiration amount calculation unit 216 can calculate the sum E [W] of the insensible transpiration and the sensible transpiration according to Equation (26).
  • PI is the insensible transpiration [W] in the skin of the subject to be measured
  • Q ev is the heat of evaporation of water [J/g].
  • the insensible perspiration PI [W] is a known value, and an actual value may be used.
  • the heat of evaporation Q ev [J/g] of water is a known value, and is stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 as information on the environmental conditions of the person to be measured.
  • swrate is sensible transpiration [g/min].
  • the skin transpiration amount calculation unit 216 can calculate the perceptible transpiration swrate [g/min] by Equation (27).
  • Formula (27) is disclosed in the document "D. Fiala, et al., "Computer prediction of human thermoregulatory and temperature responses to a wide range of environmental conditions", International Journal of Biometeorology, volume 45, 2001".
  • Each of the perspiration coefficients aij and bij is a known value, and an actual value may be used according to the ease of perspiration of the measurement subject. 1 is stored in advance.
  • perspiration coefficients aij and bij may be set as shown in equation (28) according to three levels: low (hard to perspire), normal (normal), and high (easy to perspire). .
  • E max is the maximum heat of vaporization [W].
  • the first measurement unit 211 measures the temperature T a [t] [°C] outside the clothing of the measurement subject
  • the second measurement unit 212 measures the humidity outside the clothing of the measurement subject.
  • the maximum heat of vaporization E max [W] can be calculated by Equation (29).
  • fpcl_US is a constant representing the efficiency of heat transfer by clothes on the trunk U of the measurement subject
  • fpcl_LS is a constant representing the efficiency of heat transfer by clothes on the extremities L
  • Emax_coef is a constant relating to the maximum heat of vaporization.
  • the constants fpcl_US, fpcl_LS , and Emax_coef are known values, and may be used as actual values.
  • H c is heat transfer [W ⁇ m 2 /° C.] due to convection that depends on air velocity.
  • the skin transpiration amount calculation unit 216 can calculate the heat transfer H c [W ⁇ m 2 /° C.] by Equation (30).
  • Equations (29) and (30) are disclosed in the document “I.Laakso, et al., “Dominant factors affecting temperature rise in simulations of human thermoregulation during RF exposure”, Physics in Medicine and Biology, Volume 56, 2011”. It is P s is the saturated water vapor pressure [kPa] in the skin layer of the person to be measured.
  • the skin transpiration amount calculation unit 216 can calculate the saturated water vapor pressure P s [kPa] by Equation (31).
  • Pa is the saturated water vapor pressure [kPa] in the atmosphere whose humidity is being measured.
  • the skin transpiration amount calculation unit 216 can calculate the saturated water vapor pressure P a [kPa] using Equation (32).
  • the exhaled transpiration amount setting unit 217 sets the transpiration amount Q 5 [W] due to the exhalation of the person to be measured as shown in Equation (33) (step S107 in FIG. 7).
  • the expiratory transpiration amount Q 5 [W] corresponds to the amount of heat exchange between the outside air and the depth of the subject.
  • the heat exchange amount calculation unit 218 calculates the information stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 and the predicted value T US [t] of the temperature of the trunk skin layer US at time t, which is calculated by the temperature calculation unit 220 .
  • the trunk U Calculate the heat exchange amount Q 6,U [W] between the deep part and the skin in the limb L and the heat exchange amount Q 6,L [W] between the deep part and the skin in the extremity L using formulas (34) and (35), respectively. (Step S108 in FIG. 7).
  • hx is the heat exchange coefficient between the skin of the person to be measured and the deep part.
  • the heat exchange amount calculation unit 218 can calculate the heat exchange coefficient hx by Equation (36).
  • METs[t] is as described above.
  • a, b, e, hx0, hx1, and hx_max are parameters related to heat exchange coefficients.
  • the parameters a, b, e, hx0, hx1, and hx_max are known values, respectively, and values that are practical may be used. ing.
  • the heat exchange amount calculation unit 219 calculates the predicted value T UC [t] [°C] of the temperature of the core deep layer UC at the time t calculated by the temperature calculation unit 220 and the temperature T LC of the extremity deep layer LC. Based on [t] [°C], the predicted value T sk [t] [°C] of the average skin temperature, and the predicted value T [t] [°C] of the core body temperature, A heat exchange amount Q 7 [W] between the portions L is calculated by the equation (37) (step S109 in FIG. 7).
  • hcc is the heat exchange coefficient between the trunk U and the extremities L in the deep part of the person to be measured.
  • the heat exchange amount calculation unit 219 can calculate the heat exchange coefficient hcc by Equation (38).
  • f and hcc0 are parameters related to the heat exchange coefficient.
  • the parameters f and hcc0 are known values, and values that are practically used may be used, and are stored in advance in the calculation parameter acquisition unit 1 as information on the physical characteristics of the person to be measured.
  • hcc_T is the temperature contribution of the heat exchange coefficient hcc
  • hcc_M is the METs contribution of the heat exchange coefficient hcc.
  • the heat exchange amount calculation unit 219 can calculate the temperature contribution hcc_T of the heat exchange coefficient hcc by Equation (39).
  • hcc_Tmax is the specified upper limit of hcc_T.
  • the heat exchange amount calculation unit 219 can calculate the METs contribution hcc_M of the heat exchange coefficient hcc by Equation (40).
  • hcc_Mmax is the specified upper limit of hcc_M.
  • hcc1 is a parameter related to the heat exchange coefficient.
  • the upper limit values hcc_Tmax and hcc_Mmax and the parameter hcc1 are known values, and may be used in practice.
  • aveMETs[t] is the time average value of the METs number, and in this embodiment, the same value as METs[t] may be used. Parameters a and b are as described above.
  • the temperature calculation unit 220 calculates the predicted value T US [t] [°C] of the temperature of the trunk skin layer US of the measurement subject at time t, the metabolic rate Q 2,US [W] of the trunk skin layer US, Heat transfer/thermal radiation amount Q 3,U [W] between the skin and the outside air in the trunk U, skin transpiration amount Q 4,U [W] in the trunk U, and heat between the deep part and the skin in the trunk U Based on the amount of exchange Q 6,U [W], the predicted value T US [t+ ⁇ t] [° C.] of the temperature of the trunk skin layer US after ⁇ t is calculated by Equation (5) (step S110 in FIG. 7).
  • the temperature calculation unit 220 calculates a predicted value T UC [t] [°C] of the temperature of the deep layer UC of the torso of the measurement subject at time t, and the amount of heat generated Q 1,U [W] , the metabolic rate Q 2,UC [W] in the core deep layer UC, the expiratory transpiration rate Q 5 [W], the heat exchange rate Q 6,U [W] between the deep region and the skin in the core U, and the deep region Based on the amount of heat exchange Q [W] between the trunk U and the extremities L at the time, the predicted value T UC [t + ⁇ t] [°C] of the temperature of the trunk deep layer UC after ⁇ t is calculated by equation (6). Calculate (step S111 in FIG. 7).
  • the temperature calculation unit 220 calculates a predicted temperature value T LS [t] [°C] of the temperature of the extremity skin layer LS of the measurement subject at time t, a metabolic rate Q 2,LS [W] of the extremity skin layer LS, Heat transfer/thermal radiation Q 3,L [W] between the skin and the outside air in the extremities L, skin transpiration Q 4,L [W] in the extremities L, and heat between the deep part and the skin in the extremities L Based on the replacement amount Q 6,L [W], the predicted value T LS [t+ ⁇ t][° C.] of the temperature of the extremity skin layer LS after ⁇ t is calculated by the equation (7) (step S112 in FIG. 7).
  • the temperature calculation unit 220 calculates the predicted value T LC [t] [°C] of the temperature of the deep layers LC of the limbs L of the measurement subject at time t, and the amount of heat generated Q 1,L [W] in the deep layers of the limbs L. , the metabolic rate Q 2,LC [W] of the limb deep layer LC, the heat exchange rate Q 6,L [W] between the deep part and the skin in the limb L, and the deep part between the trunk U and the limb L Based on the amount of heat exchange Q 7 [W], the predicted value T LC [t+ ⁇ t] [° C.] of the temperature of the extremity deep layer LC after ⁇ t is calculated by equation (8) (step S113 in FIG. 7).
  • the predicted temperature values T US [t+ ⁇ t], T UC [t+ ⁇ t], T LS [t+ ⁇ t], and T LC [t+ ⁇ t] can be calculated sequentially.
  • the temperature calculation unit 220 calculates the predicted value T sk [t+ ⁇ t][° C.] of the average skin temperature after ⁇ t using Equation (9) (step S114 in FIG. 7). Further, the temperature calculator 220 calculates the predicted value T[t+ ⁇ t][° C.] of the core body temperature after ⁇ t using the equation (10) (step S115 in FIG. 7).
  • the core body temperature prediction unit 20 performs the processing of steps S101 to S115 for every ⁇ t.
  • T US [t + ⁇ t], T UC [t + ⁇ t], T LS [t + ⁇ t], T LC [t + ⁇ t], T sk [t + ⁇ t], T [t + ⁇ t] calculated in the previous round are , T US [t], T UC [t], T LS [t], T LC [t], T sk [t], and T [t], respectively, and steps S101 to S115 are performed. good.
  • the preliminary calculation performed before the main calculation in steps S101 to S115 will be described.
  • the main calculation described in steps S101 to S115 is performed to determine the future time of each ⁇ t. Predict a person's core body temperature.
  • FIG. 8 is a flow chart for explaining the operation of the core body temperature predicting unit 20 of the present embodiment at the time of preliminary calculation I.
  • preliminary calculation I first preliminary calculation
  • the core body temperature of the subject is constant, and the subject is at rest. Under the condition that the subject wears no clothes, the process of calculating the heat quantity and calculating the temperature of each part and each layer is performed for a certain period of time.
  • the initial value of the temperature of the trunk skin layer US T US [0] 35 [° C.]
  • the initial value of the temperature of the deep trunk layer UC T UC [0] 37.2 [° C.]
  • the temperature of the extremity skin layer LS initial value T LS [0] 35[° C.]
  • initial value T LC [0] 37.2 [° C.] of the temperature of the limb deep layer LC (step S200 in FIG. 8).
  • the first control unit 222 sets the values described in steps S103 to S115 for parameters other than the values set in step S200.
  • the operation of the temperature calculator 220 is the same as steps S103 to S115. Settings different from steps S103 to S115 are as described in step S200.
  • the calculation time t1 may be set to a value such that the average skin temperature prediction value T sk [t+ ⁇ t] [° C.] is in a steady state.
  • FIG. 9 is a flow chart for explaining the operation of the core body temperature predicting unit 20 of the present embodiment at the time of preliminary calculation II.
  • temperatures T US [t+ ⁇ t], T UC [t+ ⁇ t], T LS [t+ ⁇ t], T LC [t+ ⁇ t], T sk [t+ ⁇ t], T[ t + ⁇ t] is the initial value of the temperature of each part and each layer. is not worn, the process of calculating the heat amount and calculating the temperature of each part and each layer is performed for a certain period of time.
  • the final value of T US [t + ⁇ t] is the initial value T US [0] of the temperature of the trunk skin layer US of the subject
  • the final value of T UC [t + ⁇ t] in the preliminary calculation I is the deep trunk layer UC
  • the final value of T LS [t+ ⁇ t] in preliminary calculation I is the initial value of the temperature of limb skin layer LS T LS [0]
  • T LC [t+ ⁇ t] in preliminary calculation I. is set as the initial value T LC [0] of the temperature of the limb deep layer LC (step S300 in FIG. 9).
  • the first control unit 222 sets the values described in steps S103 to S115 for parameters other than the values set in step S300. Note that the reference temperatures T sk0 and T 0 are kept at the values set in step S200.
  • the operation of the temperature calculator 220 (steps S301 to S313 in FIG. 9) is the same as steps S103 to S115. Settings different from steps S103 to S115 are as described in step S300.
  • the calculation time t2 may be set to a value such that the predicted value T[t+ ⁇ t][° C.] of the core body temperature is in a steady state.
  • FIG. 10 is a flow chart for explaining the operation of the core body temperature prediction unit 20 of the present embodiment at the time of preliminary calculation III.
  • preliminary calculation III second preliminary calculation
  • the second control unit 223 converts the final value of T US [t+ ⁇ t] in preliminary calculation II to the initial value T US [0] of the temperature of the trunk skin layer US of the measurement subject, and
  • the final value of T UC [t + ⁇ t] is the initial value of the temperature of the core deep layer UC T UC [0]
  • the final value of T LS [t + ⁇ t] in the preliminary calculation II is the initial value of the temperature of the extremity skin layer LS.
  • the final value of T LS [0] and T LC [t+ ⁇ t] in the preliminary calculation II is set as the initial value T LC [0] of the temperature of the limb deep layer LC (step S400 in FIG. 10).
  • the first measuring unit 211 measures the temperature in the vicinity of the person to be measured (the ambient temperature of the person to be measured) (step S401 in FIG. 10).
  • the second measurement unit 212 measures the humidity in the vicinity of the person to be measured (humidity of the atmosphere of the person to be measured) (step S402 in FIG. 10).
  • the operation of the temperature calculator 220 (steps S403 to S415 in FIG. 10) is the same as steps S103 to S115. Settings different from steps S103 to S115 are as described in step S400.
  • the calculation time t3 may be set to a value such that the predicted value T[t+ ⁇ t][° C.] of the core body temperature is in a steady state.
  • Steps S101 to S115 are performed as the initial values of the temperature of the part and each layer.
  • FIG. 11 is a flow chart for explaining the operation of the third control unit 224 during the main calculation.
  • the third control unit 224 calculates the final value of T US [t+ ⁇ t] in the preliminary calculation III, the initial value T US [0] of the temperature of the trunk skin layer US of the measurement subject, the preliminary calculation III
  • the final value of T UC [t + ⁇ t] in the precalculation III is the initial temperature of the core deep layer UC T UC [0]
  • the final value of T LS [t + ⁇ t] in the preliminary calculation III is the initial temperature of the extremity skin layer LS.
  • the value T LS [0] and the final value of T LC [t+ ⁇ t] in the preliminary calculation III are set as the initial value T LC [0] of the temperature of the limb deep layer LC (step S500 in FIG. 11).
  • the reference temperatures T sk0 and T 0 are kept at the values set in step S400. Then, the third control unit 224 starts the processes of steps S101 to S115.
  • the core body temperature of the measurement subject is predicted from the calculated heat amount, so the core body temperature can be predicted with higher accuracy than in the second embodiment. Further, in this embodiment, by performing a preliminary calculation prior to the main calculation, it is possible to set the initial values of the temperature of each portion and each layer.
  • the skin transpiration amount calculation unit 216 may be used as the water loss amount prediction unit 21 described in the first embodiment. That is, the sum E [W] of the insensible transpiration and the sensible transpiration calculated by the skin transpiration calculation unit 216 is the water loss amount during the work of the measurement subject.
  • the first measurement unit 211 measures the temperature near the measurement subject
  • the second measurement unit 212 measures the humidity near the measurement subject. Even if the predicted value of the temperature Ta [t] [°C] in the vicinity of the person to be measured and the predicted value of the relative humidity [t] [%] in the vicinity of the person to be measured on the work day of the person are obtained and used good.
  • the calculation parameter acquisition unit 1, the biological information prediction unit 2, the time prediction unit 3, and the heat risk notification unit 4 of the first to third embodiments are a computer having a CPU (Central Processing Unit), a storage device, and an interface. , can be implemented by a program that controls these hardware resources.
  • a configuration example of this computer is shown in FIG.
  • the computer comprises a CPU 300 , a storage device 301 and an interface device (I/F) 302 .
  • the I/F 302 is connected to the hardware of the circuit section of the calculation parameter acquisition section 1, the hardware of the circuit section of the biological information prediction section 2, the hardware of the circuit section of the heat risk notification section 4, and the like.
  • a heat risk notification program for realizing the notification method of this embodiment is stored in the storage device 301 .
  • the CPU 300 executes the processes described in the first to third embodiments according to programs stored in the storage device 301 . It is also possible to provide the program through a network.
  • the present invention can be applied to technology for preventing heatstroke.

Abstract

通知装置は、測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得する計算パラメータ取得部（１）と、計算パラメータ取得部（１）によって取得された情報に基づいて、作業条件と環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の測定対象者の時刻毎の生体情報を予測する生体情報予測部（２）と、生体情報予測部（２）によって予測された生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測する時刻予測部（３）と、時刻予測部（３）によって予測された時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または測定対象者に通知する暑熱リスク通知部（４）とを備える。

Description

通知装置、通知方法およびプログラム
　本発明は、測定対象者の熱中症の予防に有用な情報を提供する通知装置、通知方法およびプログラムに関するものである。
　２０１９年の職場における熱中症による死傷者数は７９０人であり、過去１０年間（２０１０年～２０１９年）の発生状況と比較して、２０１８年の死傷者数１１７８人に次いで多い。業種別でみると、建設業が１４７人、製造業が１７２人であり、直射日光あるいは高温多湿な環境にさらされ易い業種での熱中症の発生件数が多いことが分かる（非特許文献１参照）。
　こうした作業現場では、作業者の自己管理、作業管理者による作業者の時間管理、および作業管理者の声掛けによる作業者の体調管理等を行うケースがある。しかしながら、自己申告のような主観的情報のみに頼った作業管理では、作業者が暑熱環境から受ける負荷等に起因する体調の変化を見逃す虞れがある。
　また、主観的な情報に頼らない体調管理手法として、暑さ指数ＷＢＧＴ（Wet Bulb Globe Temperature：湿球乾球温度）の数値を基に、作業管理者が水分・塩分の補給の声掛け、休憩の励行の声掛け等を行うといった手法がとられるケースもある。ただし、ＷＢＧＴは、あくまで特定の地域における屋外の観測点を基に算出した数値であり、作業者個人の行動に即した環境変化が反映されていない参考値である。したがって、ＷＢＧＴに基づく体調管理手法では、上記の主観的情報と同様に作業者の体調変化を見逃す虞れがあるといえる。
　一方で、個人の生体情報に着目した体調管理手法として、作業者の深部体温をモニタリングする手法が挙げられる。例えば、ＡＧＣＩＨ（American Conference of Governmental Industrial Hygienists：アメリカ合衆国産業衛生専門官会議）では、深部体温が暑熱順応者の場合で３８．５℃以上、暑熱非順応者の場合で３８℃以上のときを暑熱作業中止基準としている（非特許文献２参照）。
　生体情報に着目した指標は、個人ごとの熱中症発症リスクをモニタリングする上で有益である。しかしながら、生体情報を計測するには、個人ごとにウェアラブルデバイスのような計測機器を装着しなければならないという課題があった。
"２０１９年職場における熱中症による死傷災害の発生状況"，厚生労働省，［２０２０年１０月３０日検索］，＜https://www.mhlw.go.jp/content/11303000/000612135.pdf＞ "職場の熱中症対策徒然考（その２）"，独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所，［２０２０年１０月３０日検索］，＜https://www.jniosh.johas.go.jp/publication/mail_mag/2013/61-column.html＞
　本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、測定対象者にウェアラブルデバイスのような計測機器を装着することなく、測定対象者の熱中症の予防に有用な情報を提供することを目的とする。
　本発明の通知装置は、測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得するように構成された計算パラメータ取得部と、前記計算パラメータ取得部によって取得された情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測するように構成された生体情報予測部と、前記生体情報予測部によって予測された生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測するように構成された時刻予測部と、前記時刻予測部によって予測された時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知するように構成された暑熱リスク通知部とを備えることを特徴とするものである。
　また、本発明の通知装置の１構成例において、前記身体的特徴の情報は、前記測定対象者の身長と体重と年齢と性別の情報を含み、前記作業条件の情報は、前記測定対象者の衣服とＭＥＴｓ値の情報を含み、前記環境条件の情報は、前記測定対象者が作業を行う現場の作業当日の気温と湿度の情報を含む。
　また、本発明の通知装置の１構成例において、前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温であり、前記時刻予測部は、前記生体情報予測部によって予測された深部体温が所定の深部体温閾値を上回る時刻を予測し、前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含む。
　また、本発明の通知装置の１構成例において、前記生体情報は、前記測定対象者の水分損失量であり、前記時刻予測部は、前記生体情報予測部によって予測された水分損失量が所定の水分損失量閾値を上回る時刻を予測し、前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含む。
　また、本発明の通知装置の１構成例において、前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温と水分損失量であり、前記時刻予測部は、前記生体情報予測部によって予測された深部体温が所定の深部体温閾値を上回る時刻と、前記生体情報予測部によって予測された水分損失量が所定の水分損失量閾値を上回る時刻とをそれぞれ予測し、前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された２つの時刻のうち早い方の時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含む。
　また、本発明の通知装置の１構成例において、前記暑熱対策情報は、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻の情報に加えて、前記生体情報予測部によって予測された生体情報を含む。
　また、本発明の通知方法は、測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得する第１のステップと、前記第１のステップで取得した情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測する第２のステップと、前記第２のステップで予測した生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測する第３のステップと、前記第３のステップで予測した時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知する第４のステップとを含むことを特徴とするものである。
　また、本発明のプログラムは、前記の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
　本発明によれば、計算パラメータ取得部と生体情報予測部と時刻予測部と暑熱リスク通知部とを設けることにより、測定対象者にウェアラブルデバイスのような計測機器を装着することなく、作業開始以降の測定対象者の生体情報を作業開始前に予測し、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻を予測して、予測結果に基づく暑熱対策情報を作業管理者や測定対象者本人に通知することができる。したがって、本実施例によれば、測定対象者の熱中症の予防に有用な対策を実施することが可能になる。
図１は、本発明の第１の実施例に係る通知装置の構成を示すブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施例に係る通知装置の動作を説明するフローチャートである。 図３は、本発明の第１の実施例に係る通知装置の生体情報予測部の構成を示すブロック図である。 図４は、本発明の第２の実施例に係る深部体温予測部の構成を示すブロック図である。 図５は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の構成を示すブロック図である。 図６は、測定対象者の身体の２部位２層モデルと、測定対象者の各部位・各層に流入出する熱量を示す図である。 図７は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の本計算のときの動作を説明するフローチャートである。 図８は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の予備計算Iのときの動作を説明するフローチャートである。 図９は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の予備計算IIのときの動作を説明するフローチャートである。 図１０は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の予備計算IIIのときの動作を説明するフローチャートである。 図１１は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の本計算のときの第３制御部の動作を説明するフローチャートである。 図１２は、本発明の第１～第３の実施例に係る通知装置を実現するコンピュータの構成例を示すブロック図である。
［第１の実施例］
　以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施例に係る通知装置の構成を示すブロック図である。本実施例の通知装置は、計算パラメータ取得部１と、生体情報予測部２と、時刻予測部３と、暑熱リスク通知部４とを備えている。
　図２は本実施例の通知装置の動作を説明するフローチャートである。通知装置の計算パラメータ取得部１は、生体情報の予測に必要な、測定対象者の身体的特徴の情報と、測定対象者の作業条件の情報と、測定対象者の環境条件の情報とを予め取得する（図２ステップＳ１）。
　測定対象者の身体的特徴の情報としては、測定対象者の身長、体重、性別、年齢、暑熱順化の有無の情報などがある。測定対象者の作業条件の情報としては、測定対象者の衣服の情報、運動負荷情報（ＭＥＴｓ：Metabolic equivalents）などがある。測定対象者の環境条件の情報としては、作業当日の作業現場の気温、湿度、風速、水の蒸発熱などがある。
　生体情報の予測に必要な上記の情報は、作業管理者または通知装置のオペレータが入力してもよい。また、計算パラメータ取得部１は、測定対象者の身体的特徴の情報を、本実施例の通知装置とネットワークを介して接続された測定対象者のスマートフォン等の端末から取得してもよい。測定対象者が所持する端末に予め専用アプリケーションを実装しておけば、このアプリケーションを通じて測定対象者の身体的特徴の情報を取得することができる。
　同様に、計算パラメータ取得部１は、測定対象者の作業条件の情報を測定対象者の端末から取得してもよい。このとき、測定対象者は、自身が所持する端末を操作して、作業当日に着用する衣服や作業内容を選択肢の中から選ぶようにしてもよい。測定対象者が選択した内容は通知装置に送信される。計算パラメータ取得部１は、測定対象者から通知された内容に対応する作業条件の情報を、予め用意された情報の中から選ぶようにしてもよい。
　測定対象者の環境条件の情報は、後述のように生体情報予測部２に備えられた測定部によって実測してもよいし、気温の予測値、湿度の予測値、風速の予測値を外部の気象予測システムから取得するようにしてもよい。
　次に、通知装置の生体情報予測部２は、計算パラメータ取得部１によって取得された情報に基づいて、作業条件と環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の測定対象者の時刻毎の生体情報を予測する（図２ステップＳ２）。
　図３は生体情報予測部２の構成を示すブロック図である。生体情報予測部２は、深部体温予測部２０と、水分損失量予測部２１とから構成される。
　深部体温予測部２０は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報に基づいて、作業条件と環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の測定対象者の未来の時刻毎の深部体温を予測する。深部体温予測部２０の具体例については後述する。
　水分損失量予測部２１は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報に基づいて、作業条件と環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の測定対象者の未来の時刻毎の水分損失量を予測する。水分損失量予測部２１の具体例については後述する。
　生体情報予測部２は、深部体温予測部２０によって測定対象者の深部体温のみを予測してもよいし、水分損失量予測部２１によって測定対象者の水分損失量のみを予測してもよいし、深部体温と水分損失量の両方を予測してもよい。
　次に、時刻予測部３は、生体情報予測部２によって予測された生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測する（図２ステップＳ３）。
　深部体温閾値は、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。生体情報予測部２の深部体温予測部２０により、測定対象者の未来の時刻毎の深部体温の予測値を得ることができる。したがって、時刻予測部３は、測定対象者の深部体温が深部体温閾値を上回る時刻を予測可能である。
　なお、計算パラメータ取得部１には、暑熱未順化者の深部体温閾値と暑熱順化者の深部体温閾値の２種類が記憶されている場合がある。非特許文献２によれば、暑熱未順化者の深部体温閾値は３８℃、暑熱順化者の深部体温閾値は３８．５℃である。時刻予測部３は、測定対象者の身体的特徴の情報として、暑熱順化の有無の情報が計算パラメータ取得部１に記憶されている場合、測定対象者の暑熱順化の有無に応じて対応する深部体温閾値を採用すればよい。
　また、水分損失量閾値（限界発汗率）は、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。生体情報予測部２の水分損失量予測部２１により、測定対象者の未来の時刻毎の水分損失量の予測値を得ることができる。したがって、時刻予測部３は、測定対象者の水分損失量の積算値が水分損失量閾値を上回る時刻を予測可能である。
　深部体温の場合と同様に、計算パラメータ取得部１には、暑熱未順化者の水分損失量閾値と暑熱順化者の水分損失量閾値の２種類が記憶されている場合がある。非特許文献２によれば、暑熱未順化者の水分損失量閾値は１Ｌ／ｈ、暑熱順化者の水分損失量閾値は１．２５Ｌ／ｈである。時刻予測部３は、測定対象者の身体的特徴の情報として、暑熱順化の有無の情報が計算パラメータ取得部１に記憶されている場合、測定対象者の暑熱順化の有無に応じて対応する水分損失量閾値を採用すればよい。
　また、時刻予測部３は、水分損失量積算値を重量積算値に換算した値を測定対象者の体重で割った百分率を算出し、算出した値が体重当たりの水分損失量閾値を上回る時刻を予測してもよい。非特許文献２によれば、体重当たりの水分損失量閾値（体重減少率）は１．５％である。
　次に、暑熱リスク通知部４は、時刻予測部３によって予測された時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または測定対象者に通知する（図２ステップＳ４）。暑熱対策情報は、時刻予測部３によって予測された時刻を、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含む。
　上記のように、測定対象者の深部体温と水分損失量が生体情報予測部２によって予測される場合、測定対象者の深部体温が深部体温閾値を上回る時刻と測定対象者の水分損失量の積算値が水分損失量閾値を上回る時刻の２つが時刻予測部３によって予測されることになる。この場合、暑熱リスク通知部４は、時刻予測部３によって予測された２つの時刻のうち早い方の時刻を、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として、作業管理者や測定対象者本人に通知するようにしてもよい。
　なお、暑熱リスク通知部４は、時刻予測部３から時刻の予測結果が得られなかった場合、すなわち測定対象者の生体情報が閾値を超える時刻がないと推測される場合に、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻がないことを作業管理者や測定対象者本人に通知してもよい。
　予測および通知のタイミングの例としては、測定対象者の作業当日の作業開始前のタイミングが挙げられる。通知する暑熱対策情報としては、上記の時刻の他に、深部体温、水分損失量といった生体情報、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされることを表すメッセージ、測定対象者に休憩を促すメッセージ、測定対象者に水分補給や涼しい場所への退避を促すメッセージを含むものであってもよい。
　暑熱リスク通知部４は、有線ネットワークあるいは無線ネットワークを介して、作業管理者が所持するスマートフォンや測定対象者が所持するスマートフォン等の端末へ暑熱対策情報を送信すればよい。
　以上のように、本実施例では、測定対象者にウェアラブルデバイスのような計測機器を装着することなく、作業開始以降の測定対象者の生体情報を作業開始前に予測し、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻を予測して、予測結果に基づく暑熱対策情報を作業管理者や測定対象者本人に通知することができる。したがって、本実施例によれば、作業中の測定対象者の熱中症の予防に有用な対策を実施することが可能になる。
［第２の実施例］
　次に、本発明の第２の実施例について説明する。本実施例は、第１の実施例の深部体温予測部２０の具体例を説明するものであり、特開２０２０－０６５８２３号公報に開示された構成に基づくものである。
　図４は本実施例の深部体温予測部２０の構成を示すブロック図である。本実施例の深部体温予測部２０は、測定部２０１と、第１演算部２０２と、第２演算部２０３とから構成される。
　測定部２０１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する。第１演算部２０２は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報に基づいて測定対象者の作業により発生する熱量Ｑ［Ｗ］を求める。具体的には、第１演算部２０２は、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている測定対象者のＭＥＴｓを取得し、熱量Ｑ［Ｗ］を以下のように算出する。
　Ｑ＝ＭＥＴｓ×１．０５×ｗｅｉｇｈｔ×４１８４÷３６００　　・・・（１）
　ｗｅｉｇｈｔは測定対象者の重量［ｋｇ］であり、計算パラメータ取得部１に記憶されている。
　次に、第２演算部２０３は、第１演算部２０２によって算出された熱量Ｑ［Ｗ］と、第２測定部１０２が測定した気温から求められる測定対象者の雰囲気と測定対象者との間の熱交換量と、測定対象者の発汗量より求める汗の蒸発量とから測定対象者の深部体温を予測する。
　以下、第２演算部２０３における深部体温の予測について、より詳細に説明する。第２演算部２０３は、以下の式（２）により未来の時刻ｔにおける測定対象者の深部体温Ｔ［℃］を予測する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　Ｑ（ｔ）［Ｗ］は、第１演算部２０２によって算出された熱量である。Ｔa［℃］は、測定部２０１によって測定された気温である。ｓｗ（ｔ）［Ｗ］は、時刻ｔにおける測定対象者の発汗の蒸発で奪われる熱量である。Ｔ0［℃］は、測定対象者の深部体温の初期値である。Ｓ［ｍ2］は、測定対象者の体表面積である。Ｈ［Ｗ／（ｍ2・℃）］は、測定対象者の皮膚と雰囲気との間の熱伝達率である。Ｃ［Ｊ／（ｋｇ・℃）］は、測定対象者の比熱である。Ｔ-1［℃］は、時刻ｔよりΔｔ［ｓ］だけ前の時刻における測定対象者の深部体温である。
　式（２）において、「∫SＨ×｛（Ｔ-1－Ｔ0）＋（３０．０－Ｔa）｝ｄＳ」は、雰囲気との熱交換を示す。式（２）の右辺第２項は、Δｔの経過による測定対象者の深部体温の上昇値に相当する。測定対象者の深部体温の初期値Ｔ0［℃］は、測定対象者が安静にしている状態で実測した値として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。測定対象者の体表面積Ｓ［ｍ2］は、次式のようになる。
　Ｓ＝ｈｅｉｇｈｔ0.725×ｗｅｉｇｈｔ0.425×７．１８４×１０-3・・・（３）
　式（３）の体表面積Ｓの計算式は、Ｄｕｂｏｉの式として知られているものである。ｈｅｉｇｈｔは測定対象者の身長［ｃｍ］であり、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。また、測定対象者の皮膚と雰囲気との間の熱伝達率Ｈ［Ｗ／（ｍ2・℃）］、測定対象者の比熱Ｃ［Ｊ／（ｋｇ・℃）］についても、身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
　時刻ｔにおける測定対象者の発汗の蒸発で奪われる熱量ｓｗ（ｔ）［Ｗ］は、次式のようになる。
　ｓｗ（ｔ）＝［α11｛β11（Ｔ-1－Ｔ0）－β10｝＋α10］
　　　　　　　＋［α21ｔａｎｈ｛β21（Ｔ-1－Ｔ0）－β20｝＋α20］　　・・（４）
　式（４）において、定数α10，α11，α20，α21，β10，β11，β20，β21には、適切な値を与える。これら定数は、測定対象者の汗のかき易さによって設定され、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
　こうして、本実施例の深部体温予測部２０により、測定対象者の深部体温Ｔ［℃］を未来の時刻毎に予測することができる。
　なお、本実施例では、測定部２０１によって測定対象者近傍の温度を測定しているが、計算パラメータ取得部１から測定対象者の作業当日の気温Ｔa［℃］の予測値を取得して使用するようにしてもよい。
［第３の実施例］
　次に、本発明の第３の実施例について説明する。本実施例は、第１の実施例の深部体温予測部２０と水分損失量予測部２１の具体例を説明するものであり、第２の実施例と異なる構成を説明するものである。
　図５は本実施例の深部体温予測部２０の構成を示すブロック図である。本実施例の深部体温予測部２０は、測定対象者の近傍の温度を測定する第１測定部２１１と、測定対象者の近傍の湿度を測定する第２測定部２１２と、第１、第２予備計算時に測定対象者が安静状態という設定の基に測定対象者の運動による体幹部（第１部位）と四肢部（第２部位）のそれぞれの発熱量を算出し、本計算時に計算パラメータ取得部１の情報に基づいて発熱量を算出する発熱量算出部２１３と、第１、第２予備計算時と本計算時に温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の体幹部皮膚層の代謝量と体幹部深部層の代謝量と四肢部皮膚層の代謝量と四肢部深部層の代謝量を算出する代謝量算出部２１４とを備えている。
　また、深部体温予測部２０は、第１予備計算時に温度中性域に相当する温度と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度とに基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれにおける皮膚と外気間の第１熱交換量を算出し、第２予備計算時と本計算時に計算パラメータ取得部１の情報と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度とに基づいて、第１熱交換量を算出する熱伝達・熱放射量算出部２１５（第１熱交換量算出部）と、第１予備計算時に温度中性域に相当する温度の固定値と湿度の固定値と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれにおける皮膚蒸散量を算出し、第２予備計算時と本計算時に計算パラメータ取得部１の情報と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、皮膚蒸散量を算出する皮膚蒸散量算出部２１６とを備えている。
　また、深部体温予測部２０は、外気と測定対象者の深部間の第４熱交換量を設定する呼気蒸散量設定部２１７（第４熱交換量設定部）と、第１、第２予備計算時に測定対象者が安静状態という設定と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれにおける深部と皮膚間の第２熱交換量を算出し、本計算時に計算パラメータ取得部１の情報と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、第２熱交換量を算出する熱交換量算出部２１８（第２熱交換量算出部）と、第１、第２予備計算時と本計算時に温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の深部における体幹部と四肢部間の第３熱交換量を算出する熱交換量算出部２１９（第３熱交換量算出部）と、熱量算出部２２１によって算出される熱量に基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度および深部温度を算出する温度算出部２２０とを備えている。
　さらに、深部体温予測部２０は、第１予備計算時に計算パラメータ取得部１の情報を用いる代わりに前記測定対象者の状態を安静状態と設定し、計算パラメータ取得部１の情報を用いる代わりに、温度中性域に相当する温度の固定値と湿度の固定値を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる第１制御部２２２と、第２予備計算時に計算パラメータ取得部１の情報を用いる代わりに測定対象者の状態を安静状態と設定し、体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第１予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる第２制御部２２３と、本計算時に体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第２予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、計算パラメータ取得部１の情報に基づいて熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる第３制御部２２４とを備えている。
　発熱量算出部２１３と代謝量算出部２１４と熱伝達・熱放射量算出部２１５と皮膚蒸散量算出部２１６と呼気蒸散量設定部２１７と熱交換量算出部２１８と熱交換量算出部２１９とは、測定対象者の第１部位と第２部位の深部と皮膚とに流入出する熱量を算出する熱量算出部２２１を構成している。
　第１測定部２１１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する。第２測定部２１２は、測定対象者近傍の湿度（測定対象者の雰囲気の湿度）を測定する。
　熱量算出部２２１は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報と測定対象者近傍の温度と測定対象者近傍の湿度とに基づいて、測定対象者の体幹部（第１部位）と四肢部（第２部位）の深部と皮膚とに流入出する熱量を算出する。
　温度算出部２２０は、熱量算出部２２１によって算出された熱量に基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度および深部温度を算出する。
　第１制御部２２２は、第１予備計算時に測定対象者の状態を安静状態と設定し、計算パラメータ取得部１に記憶された情報または測定部２１１，２１２の測定結果の代わりに、温度中性域に相当する温度の固定値と湿度の固定値を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる。
　第２制御部２２３は、第２予備計算時に測定対象者の状態を安静状態と設定し、体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第１予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる。
　第３制御部２２４は、本計算時に体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第２予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、計算パラメータ取得部１に記憶された情報または測定部２１１，２１２の測定結果に基づいて熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる。
［深部体温予測方法：時間ステップごとの深部体温変化の計算方法］
　本実施例は、図６に示すように、測定対象者の身体が体幹部Ｕと四肢部Ｌの２部位で構成され、体幹部Ｕと四肢部Ｌの２部位がそれぞれ深部層Ｃと皮膚層Ｓの２層を有するものとみなす。すなわち、測定対象者の身体は、体幹部深部層ＵＣと、体幹部皮膚層ＵＳと、四肢部深部層ＬＣと、四肢部皮膚層ＬＳとからなる。本実施例は、取得する温湿度と計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報とを基に、測定対象者の各部・各層に流入出する、時々刻々と変化する熱量を算出し、熱量の変化から、測定対象者の各部位・各層の温度変化を予測する。
　本実施例では、時間ステップごとの深部体温変化の計算方法を説明する。本実施例では、上述のとおり、測定対象者の身体を体幹部と四肢部の２部位で構成されるものとみなした場合の計算例を記載しているが、体幹部を上半身に置き替え、四肢部を下半身に置き替えてもよい。つまり、測定対象者の身体を第１部位と第２部位の任意の２部位で構成されるものとしてよい。
　式（５）～式（８）に、それぞれ測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度変化、体幹部深部層ＵＣの温度変化、四肢部皮膚層ＬＳの温度変化、四肢部深部層ＬＣの温度変化を予測する式の例を示す。ＴUS［ｔ］は時刻ｔにおける体幹部皮膚層ＵＳの温度［℃］、ＴUC［ｔ］は時刻ｔにおける体幹部深部層ＵＣの温度［℃］、ＴLS［ｔ］は時刻ｔにおける四肢部皮膚層ＬＳの温度［℃］、ＴLC［ｔ］は時刻ｔにおける四肢部深部層ＬＣの温度［℃］である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　Ｑ1,Uは測定対象者の作業による体幹部Ｕの発熱量［Ｗ］、Ｑ1,Lは作業による四肢部Ｌの発熱量［Ｗ］である。Ｑ2,USは測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの代謝量［Ｗ］、Ｑ2,UCは体幹部深部層ＵＣの代謝量［Ｗ］、Ｑ2,LSは四肢部皮膚層ＬＳの代謝量［Ｗ］、Ｑ2,LCは四肢部深部層ＬＣの代謝量［Ｗ］である。Ｑ3,U（第１熱交換量）は測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量［Ｗ］、Ｑ3,L（第１熱交換量）は四肢部Ｌにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量［Ｗ］である。
　Ｑ4,Uは測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚蒸散量、Ｑ4,Lは四肢部Ｌにおける皮膚蒸散量である。Ｑ5（第４熱交換量）は測定対象者の呼気蒸散量［Ｗ］である。Ｑ6,U（第２熱交換量）は測定対象者の体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量［Ｗ］、Ｑ6,L（第２熱交換量）は四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量［Ｗ］である。Ｑ7（第３熱交換量）は測定対象者の深部における体幹と四肢間の熱交換量［Ｗ］である。
　ＷＣUSは測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの熱容量［Ｊ／℃］、ＷＣUCは体幹部深部層ＵＣの熱容量［Ｊ／℃］、ＷＣLSは四肢部皮膚層ＬＳの熱容量［Ｊ／℃］、ＷＣLCは四肢部深部層ＬＣの熱容量［Ｊ／℃］である。Δｔは計算ステップ時間であり、例えば１［ｓ］以下とする。
　また、時刻ｔ＋Δｔにおける平均皮膚温Ｔsk［ｔ＋Δｔ］、深部体温Ｔ［ｔ＋Δｔ］は式（９）、式（１０）のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳは測定対象者の体表面全体に対する体幹部Ｕの表面積の割合［％］、ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは体表面全体に対する四肢部Ｌの表面積の割合［％］である。熱容量ＷＣUS，ＷＣUC，ＷＣLS，ＷＣLC、割合ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
　本実施例の深部体温予測部２０の動作には、本計算と、本計算に先立って行われる予備計算とがあるが、まず基本となる本計算について説明する。図７は本実施例の深部体温予測部２０の本計算のときの動作を説明するフローチャートである。
　第１測定部２１１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する（図７ステップＳ１０１）。第２測定部２１２は、測定対象者近傍の湿度（測定対象者の雰囲気の湿度）を測定する（図７ステップＳ１０２）。
［作業による発熱量Ｑ1の算出］
　次に、発熱量算出部２１３は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報に基づいて、測定対象者の作業による体幹部Ｕの深部層における発熱量Ｑ1,U［Ｗ］、作業による四肢部Ｌの深部層における発熱量Ｑ1,L［Ｗ］をそれぞれ式（１１）、式（１２）のように算出する（図７ステップＳ１０３）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　式（１１）、式（１２）は、文献「“健康づくりのための運動指針２００６　～生活習慣病予防のために～”，厚生労働省，２００６年，＜https://www.mhlw.go.jp/shingi/2006/07/dl/s0719-3c.pdf＞」に開示されている。
　ｗｅｉｇｈｔは測定対象者の重量［ｋｇ］、ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｕは測定対象者の全身に対する体幹部Ｕの筋肉量の割合［％］、ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｌは全身に対する四肢部Ｌの筋肉量の割合［％］である。重量ｗｅｉｇｈｔ、割合ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｕ，ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｌ、ＭＥＴｓ［ｔ］は、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
［代謝量Ｑ2の算出］
　次に、代謝量算出部２１４は、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける測定対象者の平均皮膚温の予測値Ｔsk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの代謝量Ｑ2,US［Ｗ］、体幹部深部層ＵＣの代謝量Ｑ2,UC［Ｗ］、四肢部皮膚層ＬＳの代謝量Ｑ2,LS［Ｗ］、四肢部深部層ＬＣの代謝量Ｑ2,LC［Ｗ］をそれぞれ式（１３）～式（１６）のように算出する（図７ステップＳ１０４）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　式（１３）～式（１６）は、文献「Ronald J Spiegel，“A Review of Numerical Models for Predicting the Energy Deposition and Resultant Thermal Response of Humans Exposed to Electromagnetic Fields”，IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques，Volume32，Issue8，1984」に開示されている。
　Ａskinは代謝に関する定数、ｖｏｌｕｍｅ＿ＵＳは測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの体積［ｍ3］、ｖｏｌｕｍｅ＿ＬＳは四肢部皮膚層ＬＳの体積［ｍ3］、ｗｅｉｇｈｔ＿Ｕは測定対象者の体幹部Ｕの重量［ｋｇ］、ｗｅｉｇｈｔ＿Ｌは四肢部Ｌの重量［ｋｇ］である。定数Ａskin、体積ｖｏｌｕｍｅ＿ＵＳ，ｖｏｌｕｍｅ＿ＬＳ、重量ｗｅｉｇｈｔ＿Ｕ，ｗｅｉｇｈｔ＿Ｌは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
　Ｔsk0は測定対象者の発汗が始まる平均皮膚温の基準温度、Ｔ0は発汗が始まる深部体温の基準温度である。後述のように、平均皮膚温の初期値Ｔsk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］、体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値ＴUS［０］、体幹部深部層ＵＣの温度の初期値ＴUC［０］、四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値ＴLS［０］、四肢部深部層ＬＣの温度の初期値ＴLC［０］は、第１制御部２２２、第２制御部２２３、第３制御部２２４によって設定される。時刻ｔ＝０の初回の算出では、Ｔsk［ｔ］＝Ｔsk［０］、Ｔ［ｔ］＝Ｔ［０］、ＴUS［ｔ］＝ＴUS［０］、ＴUC［ｔ］＝ＴUC［０］、ＴLS［ｔ］＝ＴLS［０］、ＴLC［ｔ］＝ＴLC［０］である。
　また、代謝量算出部２１４は、式（１４）、式（１６）のＭを式（１７）のように算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　式（１７）は、文献「AA Ganpule，et al.，“Interindividual variability in sleeping metabolic rate in Japanese subjects”，European Journal of Clinical Nutrition，volume 61，2007」に開示されている。ｗｅｉｇｈｔ＿Ｃは測定対象者の深部の重量［ｋｇ］、ｈｅｉｇｈｔは測定対象者の身長［ｃｍ］、ａｇｅは測定対象者の年齢である。ｓｅｘｃｏｅｆは測定対象者が男性の場合に０．５４７３、測定対象者が女性の場合に０．５４７３×２となる定数である。
　ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌは身体活動レベル、Ａcoefは代謝調整用のパラメータである。重量ｗｅｉｇｈｔ＿Ｃ、身長ｈｅｉｇｈｔ、年齢ａｇｅ、定数ｓｅｘｃｏｅｆ、パラメータＡcoefは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。また、定数ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌは、測定対象者の作業条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
　ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌの設定例としては、測定対象者の生活の大部分が座位で、静的な活動が中心の場合は１．５程度とすればよい。測定対象者が座位中心の仕事をしているが、職場内での移動や立位での作業、接客等を含む場合、あるいは通勤、買物、家事、軽いスポーツ等のいずれかを含む場合は、ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌを１．７５程度とすればよい。測定対象者が移動や立位の多い仕事への従事者である場合、あるいはスポーツなど余暇における活発な運動習慣を持っている場合は、ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌを２．０程度とすればよい。このように、測定対象者の作業状況に応じてａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌを適宜設定すればよい。
［皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ3の算出］
　次に、熱伝達・熱放射量算出部２１５は、第１測定部２１１によって測定された測定対象者近傍の温度Ｔa［ｔ］［℃］と、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける測定対象者の平均皮膚温の予測値Ｔsk［ｔ］［℃］と体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値ＴUS［ｔ］［℃］と四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値ＴLS［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ3,U［Ｗ］、四肢部Ｌにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ3,L［Ｗ］を算出する（図７ステップＳ１０５）。第１測定部２１１が測定対象者の衣服外の気温Ｔa［ｔ］［℃］を測定する場合、熱伝達・熱放射量Ｑ3,U，Ｑ3,Lは式（１８）、式（１９）のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　割合ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳについては上記のとおりである。ｆｃｌ＿ＵＳは体幹部Ｕの衣服による伝熱効率を表す定数、ｆｃｌ＿ＬＳは四肢部Ｌの衣服による伝熱効率を表す定数、ｃｏｖｅｒａｇｅは四肢部Ｌを衣服が覆う割合［％］である。定数ｆｃｌ＿ＵＳ，ｆｃｌ＿ＬＳ、割合ｃｏｖｅｒａｇｅは、それぞれ既知の値であり、測定対象者の作業条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
　ＨＳは測定対象者の空気との熱交換係数［Ｗ／℃］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、熱交換係数ＨＳ［Ｗ／℃］を式（２０）により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　ｓｆは測定対象者の体表面積［ｍ2］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、体表面積ｓｆ［ｍ2］を測定対象者の重量ｗｅｉｇｈｔ［ｋｇ］と身長ｈｅｉｇｈｔ［ｍ］とから算出することができる。体表面積ｓｆ［ｍ2］の算出式としては、ＤｕＢｏｉｓの式や藤本の式等の予測式がある。
　Ｈcmは対流熱伝達係数［Ｗ／℃／ｍ2］、Ｈrは放射熱伝達係数［Ｗ／℃／ｍ2］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、対流熱伝達係数Ｈcm［Ｗ／℃／ｍ2］、放射熱伝達係数Ｈr［Ｗ／℃／ｍ2］を、それぞれ式（２１）、式（２２）により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
　式（２１）、式（２２）は、文献「D.Fiala，et al.，“A computer model of human thermoregulation for a wide range of environmental conditions：the passive system”，Journal of Applied Physiology，1985」に開示されている。Ｖairは風速［ｍ／ｓ］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、風速Ｖair［ｍ／ｓ］として、風速計等で測定された実測値を用いてもよいし、文献等で開示されている衣服内の風速の既知の値を用いてもよい。本実施例では、風速Ｖair［ｍ／ｓ］として、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている値を使用する。
［皮膚蒸散量Ｑ4の算出］
　次に、皮膚蒸散量算出部２１６は、第１測定部２１１によって測定された測定対象者近傍の温度Ｔa［ｔ］［℃］と、第２測定部２１２によって測定された測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］［％］と、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける平均皮膚温の予測値Ｔsk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚蒸散量Ｑ4,U［Ｗ］、四肢部Ｌにおける皮膚蒸散量Ｑ4,L［Ｗ］をそれぞれ式（２３）、式（２４）により算出する（図７ステップＳ１０６）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳは測定対象者の体表面全体に対する体幹部Ｕの発汗量の割合［％］、ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは体表面全体に対する四肢部Ｌの発汗量の割合［％］である。割合ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ｓｗは全身の皮膚蒸散量［Ｗ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、皮膚蒸散量ｓｗ［Ｗ］を式（２５）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　ｍｉｎ（Ｅ，Ｅmax）はＥとＥmaxのうちいずれか小さい方を採用することを意味する。Ｅは、測定対象者の皮膚における不感蒸散と有感蒸散の和［Ｗ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、不感蒸散と有感蒸散の和Ｅ［Ｗ］を式（２６）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　ＰＩは測定対象者の皮膚における不感蒸散［Ｗ］、Ｑevは水の蒸発熱［Ｊ／ｇ］である。不感蒸散ＰＩ［Ｗ］は、既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。また、水の蒸発熱Ｑev［Ｊ／ｇ］は、既知の値であり、測定対象者の環境条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ｓｗｒａｔｅは有感蒸散［ｇ／ｍｉｎ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、有感蒸散ｓｗｒａｔｅ［ｇ／ｍｉｎ］を式（２７）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　式（２７）は、文献「D.Fiala，et al.，“Computer prediction of human thermoregulatory and temperature responses to a wide range of environmental conditions”，International Journal of Biometeorology，volume 45，2001」に開示されている。ａｉｊ，ｂｉｊ（ｉ＝１，２，ｊ＝０，１）は、発汗係数である。発汗係数ａｉｊ，ｂｉｊは、それぞれ既知の値であり、測定対象者の汗のかき易さに応じて実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。具体的には、ｌｏｗ（汗をかき難い）、ｎｏｒｍａｌ（普通）、ｈｉｇｈ（汗をかき易い）の３水準に応じて、式（２８）に示すように発汗係数ａｉｊ，ｂｉｊを設定すればよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　一方、Ｅmaxは最大蒸発熱［Ｗ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、第１測定部２１１が測定対象者の衣服外の気温Ｔa［ｔ］［℃］を測定し、第２測定部２１２が測定対象者の衣服外の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］［％］を測定する場合、最大蒸発熱Ｅmax［Ｗ］を式（２９）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
　割合ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳ，ｃｏｖｅｒａｇｅについては上記のとおりである。ｆｐｃｌ＿ＵＳは測定対象者の体幹部Ｕにおける衣服による伝熱効率を表す定数、ｆｐｃｌ＿ＬＳは四肢部Ｌにおける衣服による伝熱効率を表す定数、Ｅmax＿coefは最大蒸発熱に関する定数である。定数ｆｐｃｌ＿ＵＳ，ｆｐｃｌ＿ＬＳ，Ｅmax＿coefは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の作業条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
　Ｈcは空気の風速に依存した対流による熱移動［Ｗ・ｍ2／℃］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、熱移動Ｈc［Ｗ・ｍ2／℃］を式（３０）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
　式（２９）、式（３０）は、文献「I.Laakso,et al.，“Dominant factors affecting temperature rise in simulations of human thermoregulation during RF exposure”，Physics in Medicine and Biology，Volume 56，2011」に開示されている。Ｐsは測定対象者の皮膚層での飽和水蒸気圧［ｋＰａ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、飽和水蒸気圧Ｐs［ｋＰａ］を式（３１）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
　Ｐaは湿度を計測している雰囲気中での飽和水蒸気圧［ｋＰａ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、飽和水蒸気圧Ｐa［ｋＰａ］を式（３２）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
［呼気蒸散量Ｑ5の決定］
　次に、呼気蒸散量設定部２１７は、測定対象者の呼気による蒸散量Ｑ5［Ｗ］を式（３３）のように設定する（図７ステップＳ１０７）。呼気蒸散量Ｑ5［Ｗ］は、外気と測定対象者の深部間の熱交換量に相当する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000030
［深部と皮膚間の熱交換量Ｑ6の算出］
　次に、熱交換量算出部２１８は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報と、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値ＴUS［ｔ］［℃］と体幹部深部層ＵＣの温度の予測値ＴUC［ｔ］［℃］と四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値ＴLS［ｔ］［℃］と四肢部深部層ＬＣの温度の予測値ＴLC［ｔ］［℃］と平均皮膚温の予測値Ｔsk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ6,U［Ｗ］、四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ6,L［Ｗ］をそれぞれ式（３４）、式（３５）により算出する（図７ステップＳ１０８）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000031
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000032
　割合ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳについては上記のとおりである。ｈｘは測定対象者の皮膚と深部間の熱交換係数である。熱交換量算出部２１８は、熱交換係数ｈｘを式（３６）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000033
　ＭＥＴｓ［ｔ］については上記のとおりである。ａ，ｂ，ｅ，ｈｘ０，ｈｘ１，ｈｘ＿ｍａｘは熱交換係数に関わるパラメータである。パラメータａ，ｂ，ｅ，ｈｘ０，ｈｘ１，ｈｘ＿ｍａｘは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。
［体幹部と四肢部間の熱交換量Ｑ7の算出］
　次に、熱交換量算出部２１９は、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける体幹部深部層ＵＣの温度の予測値ＴUC［ｔ］［℃］と四肢部深部層ＬＣの温度ＴLC［ｔ］［℃］と平均皮膚温の予測値Ｔsk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌ間の熱交換量Ｑ7［Ｗ］を式（３７）により算出する（図７ステップＳ１０９）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000034
　ｈｃｃは測定対象者の深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌの熱交換係数である。熱交換量算出部２１９は、熱交換係数ｈｃｃを式（３８）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000035
　ｆ，ｈｃｃ０は熱交換係数に関わるパラメータである。パラメータｆ，ｈｃｃ０は、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ｈｃｃ＿Ｔは熱交換係数ｈｃｃの温度寄与分、ｈｃｃ＿Ｍは熱交換係数ｈｃｃのＭＥＴｓ寄与分である。熱交換量算出部２１９は、熱交換係数ｈｃｃの温度寄与分ｈｃｃ＿Ｔを式（３９）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000036
　ｈｃｃ＿Ｔｍａｘはｈｃｃ＿Ｔの規定の上限値である。また、熱交換量算出部２１９は、熱交換係数ｈｃｃのＭＥＴｓ寄与分ｈｃｃ＿Ｍを式（４０）により算出することができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000037
　ｈｃｃ＿Ｍｍａｘはｈｃｃ＿Ｍの規定の上限値である。ｈｃｃ１は熱交換係数に関わるパラメータである。上限値ｈｃｃ＿Ｔｍａｘ，ｈｃｃ＿Ｍｍａｘ、パラメータｈｃｃ１は、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］は、メッツ数の時間平均値であり、本実施例ではＭＥＴｓ［ｔ］と同じ値を使用すればよい。パラメータａ，ｂについては上記のとおりである。
　こうして、発熱量算出部２１３と代謝量算出部２１４と熱伝達・熱放射量算出部２１５と皮膚蒸散量算出部２１６と呼気蒸散量設定部２１７と熱交換量算出部２１８と熱交換量算出部２１９とにより、各熱量Ｑ1,U，Ｑ1,L，Ｑ2,US，Ｑ2,UC，Ｑ2,LS，Ｑ2,LC，Ｑ3,U，Ｑ3,L，Ｑ4,U，Ｑ4,L，Ｑ5，Ｑ6,U，Ｑ6,L，Ｑ7を算出することができる。
　温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値ＴUS［ｔ］［℃］と、体幹部皮膚層ＵＳの代謝量Ｑ2,US［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ3,U［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける皮膚蒸散量Ｑ4,U［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ6,U［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値ＴUS［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（５）により算出する（図７ステップＳ１１０）。
　温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の体幹部深部層ＵＣの温度の予測値ＴUC［ｔ］［℃］と、体幹部Ｕの深部層における発熱量Ｑ1,U［Ｗ］と、体幹部深部層ＵＣの代謝量Ｑ2,UC［Ｗ］と、呼気蒸散量Ｑ5［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ6,U［Ｗ］と、深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌ間の熱交換量Ｑ7［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の体幹部深部層ＵＣの温度の予測値ＴUC［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（６）により算出する（図７ステップＳ１１１）。
　温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値ＴLS［ｔ］［℃］と、四肢部皮膚層ＬＳの代謝量Ｑ2,LS［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ3,L［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける皮膚蒸散量Ｑ4,L［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ6,L［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値ＴLS［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（７）により算出する（図７ステップＳ１１２）。
　温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の四肢部深部層ＬＣの温度の予測値ＴLC［ｔ］［℃］と、四肢部Ｌの深部層における発熱量Ｑ1,L［Ｗ］と、四肢部深部層ＬＣの代謝量Ｑ2,LC［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ6,L［Ｗ］と、深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌ間の熱交換量Ｑ7［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の四肢部深部層ＬＣの温度の予測値ＴLC［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（８）により算出する（図７ステップＳ１１３）。
　こうして、温度の予測値ＴUS［ｔ＋Δｔ］，ＴUC［ｔ＋Δｔ］，ＴLS［ｔ＋Δｔ］，ＴLC［ｔ＋Δｔ］をそれぞれ逐次計算することができる。
　そして、温度算出部２２０は、Δｔ後の平均皮膚温の予測値Ｔsk［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（９）により算出する（図７ステップＳ１１４）。また、温度算出部２２０は、Δｔ後の深部体温の予測値Ｔ［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（１０）により算出する（図７ステップＳ１１５）。
　深部体温予測部２０は、以上のステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理をΔｔ毎の時間について行う。Δｔ後の時間についての計算では、直前の回で算出したＴUS［ｔ＋Δｔ］，ＴUC［ｔ＋Δｔ］，ＴLS［ｔ＋Δｔ］，ＴLC［ｔ＋Δｔ］，Ｔsk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］を、それぞれＴUS［ｔ］，ＴUC［ｔ］，ＴLS［ｔ］，ＴLC［ｔ］，Ｔsk［ｔ］，Ｔ［ｔ］として、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理を行うようにすればよい。
　次に、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の本計算の前に行う予備計算について説明する。本実施例では、以下の予備計算により測定環境中での測定対象者の各部位・各層の初期温度を予測した後、ステップＳ１０１～Ｓ１１５で説明した本計算によりΔｔ毎の未来の時間について測定対象者の深部体温を予測する。
［各部位・各層の初期温度予測のための予備計算I］
　図８は本実施例の深部体温予測部２０の予備計算Iのときの動作を説明するフローチャートである。予備計算I（第１予備計算）では、温度中性域に相当する気温と湿度の等温・等湿度の温熱環境下において測定対象者の深部体温が一定で、測定対象者が安静状態で、測定対象者が衣服を着用していないという条件で、前記の熱量を算出して各部位・各層の温度を算出する処理を一定時間行う。
　具体的には、第１制御部２２２は、測定対象者近傍の温度Ｔa［ｔ］＝３０［℃］、測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］＝０．５、測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値ＴUS［０］＝３５［℃］、体幹部深部層ＵＣの温度の初期値ＴUC［０］＝３７．２［℃］、四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値ＴLS［０］＝３５［℃］、四肢部深部層ＬＣの温度の初期値ＴLC［０］＝３７．２［℃］と設定する（図８ステップＳ２００）。
　また、第１制御部２２２は、体幹部Ｕの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＬＳ、体幹部Ｕにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＬＳを全て１とし（ｆｃｌ＿ＵＳ＝ｆｃｌ＿ＬＳ＝ｆｐｃｌ＿ＵＳ＝ｆｐｃｌ＿ＬＳ＝１）、ＭＥＴｓ［ｔ］，ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］を１とする（図８ステップＳ２００）。
　さらに、第１制御部２２２は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔsk［０］［℃］、深部体温の初期値Ｔ［０］［℃］として設定し、基準温度Ｔsk0＝Ｔｓｋ［０］［℃］、Ｔ0＝Ｔ［０］［℃］と設定する（図８ステップＳ２００）。第１制御部２２２は、ステップＳ２００で設定した値以外のパラメータについては、ステップＳ１０３～Ｓ１１５で説明した値を設定する。
　発熱量算出部２１３、代謝量算出部２１４、熱伝達・熱放射量算出部２１５、皮膚蒸散量算出部２１６、呼気蒸散量設定部２１７、熱交換量算出部２１８、熱交換量算出部２１９、温度算出部２２０の動作（図８ステップＳ２０１～Ｓ２１３）は、ステップＳ１０３～Ｓ１１５と同様である。ステップＳ１０３～Ｓ１１５と異なる設定についてはステップＳ２００で説明したとおりである。
　第１制御部２２２は、ｔ＝０から一定の計算時間ｔ＝ｔ１に達するまで（図８ステップＳ２１４においてＹＥＳ）、ステップＳ２０１～Ｓ２１３の処理をΔｔ毎の時間について実行させる。計算時間ｔ１は、平均皮膚温の予測値Ｔsk［ｔ＋Δｔ］［℃］が定常状態になる程度の値に設定しておけばよい。
［各部位・各層の初期温度予測のための予備計算II］
　図９は本実施例の深部体温予測部２０の予備計算IIのときの動作を説明するフローチャートである。予備計算II（第１予備計算）では、予備計算Iにより計算した温度ＴUS［ｔ＋Δｔ］，ＴUC［ｔ＋Δｔ］，ＴLS［ｔ＋Δｔ］，ＴLC［ｔ＋Δｔ］，Ｔsk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］の最終値を各部位・各層の温度の初期値として、温度中性域に相当する気温と湿度の等温・等湿度の温熱環境下において測定対象者が安静状態で、測定対象者が衣服を着用していないという条件で、前記の熱量を算出して各部位・各層の温度を算出する処理を一定時間行う。
　具体的には、第１制御部２２２は、測定対象者近傍の温度Ｔa［ｔ］＝３０［℃］、測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］＝０．５とし、予備計算IでのＴUS［ｔ＋Δｔ］の最終値を測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値ＴUS［０］、予備計算IでのＴUC［ｔ＋Δｔ］の最終値を体幹部深部層ＵＣの温度の初期値ＴUC［０］、予備計算IでのＴLS［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値ＴLS［０］、予備計算IでのＴLC［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部深部層ＬＣの温度の初期値ＴLC［０］とする（図９ステップＳ３００）。
　また、第１制御部２２２は、体幹部Ｕの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＬＳ、体幹部Ｕにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＬＳを全て１とし（ｆｃｌ＿ＵＳ＝ｆｃｌ＿ＬＳ＝ｆｐｃｌ＿ＵＳ＝ｆｐｃｌ＿ＬＳ＝１）、ＭＥＴｓ［ｔ］，ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］を１とする（図９ステップＳ３００）。
　さらに、第１制御部２２２は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔsk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］として設定する（図９ステップＳ３００）。第１制御部２２２は、ステップＳ３００で設定した値以外のパラメータについては、ステップＳ１０３～Ｓ１１５で説明した値を設定する。なお、基準温度Ｔsk0，Ｔ0についてはステップＳ２００で設定した値のままとする。
　発熱量算出部２１３、代謝量算出部２１４、熱伝達・熱放射量算出部２１５、皮膚蒸散量算出部２１６、呼気蒸散量設定部２１７、熱交換量算出部２１８、熱交換量算出部２１９、温度算出部２２０の動作（図９ステップＳ３０１～Ｓ３１３）は、ステップＳ１０３～Ｓ１１５と同様である。ステップＳ１０３～Ｓ１１５と異なる設定についてはステップＳ３００で説明したとおりである。
　第１制御部２２２は、ｔ＝０から一定の計算時間ｔ＝ｔ２に達するまで（図９ステップＳ３１４においてＹＥＳ）、ステップＳ３０１～Ｓ３１３の処理をΔｔ毎の時間について実行させる。計算時間ｔ２は、深部体温の予測値Ｔ［ｔ＋Δｔ］［℃］が定常状態になる程度の値に設定しておけばよい。
［各部位・各層の初期温度予測のための予備計算III］
　図１０は本実施例の深部体温予測部２０の予備計算IIIのときの動作を説明するフローチャートである。予備計算III（第２予備計算）では、予備計算IIにより計算した温度ＴUS［ｔ＋Δｔ］，ＴUC［ｔ＋Δｔ］，ＴLS［ｔ＋Δｔ］，ＴLC［ｔ＋Δｔ］，Ｔsk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］の最終値を各部位・各層の温度の初期値として、測定対象者が安静状態で、測定対象者が衣服を着用しているという条件で、前記の熱量を算出して各部位・各層の温度を算出する処理を一定時間行う。
　具体的には、第２制御部２２３は、予備計算IIでのＴUS［ｔ＋Δｔ］の最終値を測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値ＴUS［０］、予備計算IIでのＴUC［ｔ＋Δｔ］の最終値を体幹部深部層ＵＣの温度の初期値ＴUC［０］、予備計算IIでのＴLS［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値ＴLS［０］、予備計算IIでのＴLC［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部深部層ＬＣの温度の初期値ＴLC［０］とする（図１０ステップＳ４００）。
　また、第２制御部２２３は、ＭＥＴｓ［ｔ］，ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］を１とする。さらに、第２制御部２２３は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔsk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］として設定し、基準温度Ｔsk0＝Ｔｓｋ［０］［℃］、Ｔ0＝Ｔ［０］［℃］と設定する（図１０ステップＳ４００）。第２制御部２２３は、ステップＳ４００で設定した値以外のパラメータについては、ステップＳ１０３～Ｓ１１５で説明した値を設定する。
　第１測定部２１１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する（図１０ステップＳ４０１）。第２測定部２１２は、測定対象者近傍の湿度（測定対象者の雰囲気の湿度）を測定する（図１０ステップＳ４０２）。
　発熱量算出部２１３、代謝量算出部２１４、熱伝達・熱放射量算出部２１５、皮膚蒸散量算出部２１６、呼気蒸散量設定部２１７、熱交換量算出部２１８、熱交換量算出部２１９、温度算出部２２０の動作（図１０ステップＳ４０３～Ｓ４１５）は、ステップＳ１０３～Ｓ１１５と同様である。ステップＳ１０３～Ｓ１１５と異なる設定についてはステップＳ４００で説明したとおりである。
　第２制御部２２３は、ｔ＝０から一定の計算時間ｔ＝ｔ３に達するまで（図１０ステップＳ４１６においてＹＥＳ）、ステップＳ４０１～Ｓ４１５の処理をΔｔ毎の時間について実行させる。計算時間ｔ３は、深部体温の予測値Ｔ［ｔ＋Δｔ］［℃］が定常状態になる程度の値に設定しておけばよい。
　なお、予備計算IIIでは、熱伝達・熱放射量算出部２１５は、本計算と同様に、第１測定部２１１が測定対象者の衣服外の気温Ｔa［ｔ］［℃］を測定する場合、式（１８）、式（１９）を用いるようにすればよい。
［本計算］
　本計算では、予備計算IIIにより計算した温度ＴUS［ｔ＋Δｔ］，ＴUC［ｔ＋Δｔ］，ＴLS［ｔ＋Δｔ］，ＴLC［ｔ＋Δｔ］，Ｔsk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］の最終値を各部位・各層の温度の初期値として、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理を行う。
　図１１は本計算のときの第３制御部２２４の動作を説明するフローチャートである。第３制御部２２４は、本計算に先立って、予備計算IIIでのＴUS［ｔ＋Δｔ］の最終値を測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値ＴUS［０］、予備計算IIIでのＴUC［ｔ＋Δｔ］の最終値を体幹部深部層ＵＣの温度の初期値ＴUC［０］、予備計算IIIでのＴLS［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値ＴLS［０］、予備計算IIIでのＴLC［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部深部層ＬＣの温度の初期値ＴLC［０］とする（図１１ステップＳ５００）。
　さらに、第３制御部２２４は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔsk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］として設定する（図１１ステップＳ５００）。基準温度Ｔsk0，Ｔ0についてはステップＳ４００で設定した値のままとする。
　そして、第３制御部２２４は、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理を開始させる。
　以上のように、本実施例では、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報と測定対象者近傍の温度だけでなく、測定対象者近傍の湿度を測定して、測定対象者の各部位・各層に流入出する熱量を算出し、算出した熱量から測定対象者の深部体温を予測するので、第２の実施例よりも高精度に深部体温を予測することができる。また、本実施例では、本計算に先立って予備計算を行うことにより、各部位・各層の温度の初期値を設定することができる。
　第１の実施例で説明した水分損失量予測部２１としては、皮膚蒸散量算出部２１６を利用すればよい。すなわち、皮膚蒸散量算出部２１６が算出する不感蒸散と有感蒸散の和Ｅ［Ｗ］が測定対象者の作業中の水分損失量である。
　なお、本実施例では、第１測定部２１１によって測定対象者近傍の温度を測定し、第２測定部２１２によって測定対象者近傍の湿度を測定しているが、計算パラメータ取得部１から測定対象者の作業当日の測定対象者近傍の温度Ｔa［ｔ］［℃］の予測値と測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］［％］の予測値を取得して使用するようにしてもよい。
　第１～第３の実施例の計算パラメータ取得部１と生体情報予測部２と時刻予測部３と暑熱リスク通知部４とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピュータの構成例を図１２に示す。
　コンピュータは、ＣＰＵ３００と、記憶装置３０１と、インタフェース装置（Ｉ／Ｆ）３０２とを備えている。Ｉ／Ｆ３０２には、計算パラメータ取得部１の回路部のハードウェア、生体情報予測部２の回路部のハードウェア、暑熱リスク通知部４の回路部のハードウェアなどが接続される。このようなコンピュータにおいて、本実施例の通知方法を実現させるための暑熱リスク通知プログラムは記憶装置３０１に格納される。ＣＰＵ３００は、記憶装置３０１に格納されたプログラムに従って第１～第３の実施例で説明した処理を実行する。プログラムをネットワークを通して提供することも可能である。
　本発明は、熱中症を予防する技術に適用することができる。
　１…計算パラメータ取得部、２…生体情報予測部、３…時刻予測部、４…暑熱リスク通知部、２０…深部体温予測部、２１…水分損失量予測部、２０１…測定部、２０２…第１演算部、２０３…第２演算部、２１１…第１測定部、２１２…第２測定部、２１３…発熱量算出部、２１４…代謝量算出部、２１５…熱伝達・熱放射量算出部、２１６…皮膚蒸散量算出部、２１７…呼気蒸散量設定部、２１８…熱交換量算出部、２１９…熱交換量算出部、２２０…温度算出部、２２１…熱量算出部、２２２…第１制御部、２２３…第２制御部、２２４…第３制御部。

Claims (8)

  1. 　測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得するように構成された計算パラメータ取得部と、
    　前記計算パラメータ取得部によって取得された情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測するように構成された生体情報予測部と、
    　前記生体情報予測部によって予測された生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測するように構成された時刻予測部と、
    　前記時刻予測部によって予測された時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知するように構成された暑熱リスク通知部とを備えることを特徴とする通知装置。
  2. 　請求項１記載の通知装置において、
    　前記身体的特徴の情報は、前記測定対象者の身長と体重と年齢と性別の情報を含み、
    　前記作業条件の情報は、前記測定対象者の衣服とＭＥＴｓ値の情報を含み、
    　前記環境条件の情報は、前記測定対象者が作業を行う現場の作業当日の気温と湿度の情報を含むことを特徴とする通知装置。
  3. 　請求項１または２記載の通知装置において、
    　前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温であり、
    　前記時刻予測部は、前記生体情報予測部によって予測された深部体温が所定の深部体温閾値を上回る時刻を予測し、
    　前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含むことを特徴とする通知装置。
  4. 　請求項１または２記載の通知装置において、
    　前記生体情報は、前記測定対象者の水分損失量であり、
    　前記時刻予測部は、前記生体情報予測部によって予測された水分損失量が所定の水分損失量閾値を上回る時刻を予測し、
    　前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含むことを特徴とする通知装置。
  5. 　請求項１または２記載の通知装置において、
    　前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温と水分損失量であり、
    　前記時刻予測部は、前記生体情報予測部によって予測された深部体温が所定の深部体温閾値を上回る時刻と、前記生体情報予測部によって予測された水分損失量が所定の水分損失量閾値を上回る時刻とをそれぞれ予測し、
    　前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された２つの時刻のうち早い方の時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含むことを特徴とする通知装置。
  6. 　請求項３乃至５のいずれか１項に記載の通知装置において、
    　前記暑熱対策情報は、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻の情報に加えて、前記生体情報予測部によって予測された生体情報を含むことを特徴とする通知装置。
  7. 　測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得する第１のステップと、
    　前記第１のステップで取得した情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測する第２のステップと、
    　前記第２のステップで予測した生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測する第３のステップと、
    　前記第３のステップで予測した時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知する第４のステップとを含むことを特徴とする通知方法。
  8. 　請求項７に記載の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
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