WO2022181078A1 - 感染リスク対策効果度算出システム及び感染リスク対策提案方法 - Google Patents

感染リスク対策効果度算出システム及び感染リスク対策提案方法 Download PDF

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people
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雄也 鈴木
成記 安武
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • 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
    • G16H50/80—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics, e.g. flu

Definitions

  • the present invention relates to an infection risk countermeasure effectiveness calculation system and an infection risk countermeasure proposal method.
  • Patent Document 1 based on human infection information and human movement information between rooms, the strength of the relationship related to infection between rooms and the direction of infection between rooms are specified and identified.
  • a technique is disclosed for displaying on a map information indicating the strength of the relationship regarding infection between rooms and information indicating the direction of infection between the identified rooms in association with each other.
  • the present invention provides an infection risk countermeasure effectiveness calculation system and an infection risk countermeasure proposal method that allow users to grasp how much the risk of infectious disease is reduced when countermeasures against infectious diseases are not taken and when countermeasures are taken. intended to provide
  • a system for calculating the effectiveness of infection risk countermeasures includes a physical condition detection unit that detects the physical condition of a visitor to a facility, and whether or not the visitor is in poor physical condition based on the detection result of the physical condition detection unit. and a determination unit that prohibits a visitor whose determination result is unwell from entering the facility, and a storage unit that stores the number of visitors per predetermined time period and the determination result of each visitor. , Assuming that visitors who were judged to be in poor physical condition entered the facility, the degree of effectiveness of measures against infectious diseases was calculated based on the number of visitors who were judged to be in poor physical condition. and a calculation unit for calculating.
  • the storage unit of the infection risk countermeasure effectiveness calculation system stores the estimated number of people and the information of the facility at the time of estimating the estimated number of people in association with each other. Based on the estimated number of people and facility information stored in the storage unit, conditions for reducing the estimated number of people are found and proposed.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system and the like can allow a user to grasp how much the risk of infectious disease is reduced when countermeasures against infectious diseases are not taken and when countermeasures are taken. .
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of an installation mode of an infection risk countermeasure effectiveness calculation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a display example of the countermeasure effect degree on the display unit according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing a display example when a tablet terminal is employed as the display unit according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a block diagram when the infection control effectiveness calculation system according to the embodiment is realized by a server device.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Moreover, in each figure, the same code
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of an installation mode of an infection risk countermeasure effectiveness calculation system according to an embodiment.
  • FIG. 1 is a top view of a location in a facility 100 where an infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 is installed.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 is connected to a plurality of monitoring cameras 201 and 202 provided in a facility 100 so as to be able to communicate with each other.
  • the infection risk countermeasure effect degree calculation system 10 has a physical condition detection unit 11 for detecting the physical condition of the visitor P to the facility 100 .
  • the physical condition detector 11 is, for example, a thermo camera, and is arranged near the entrance of the facility 100 so as to detect the body temperature of the visitor P about to enter the facility 100 . Although the details will be described later, the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 determines whether or not the visitor P is in poor physical condition based on the detection result of the physical condition detection unit 11 .
  • a gate 110 that can be opened and closed is arranged at the entrance of the facility 100.
  • the gate 110 is closed. If so, the gate 110 is opened. As a result, even if the visitor P determined to be in poor physical condition tries to enter the facility 100, the gate 110 is closed, so that the entrance of the visitor P determined to be in poor physical condition can be restricted.
  • a visitor P who is judged to be in poor physical condition is hereinafter referred to as a person in poor physical condition, and a visitor P who is judged not to be in poor physical condition is referred to as a healthy person.
  • a person in poor physical condition may possess bacteria or viruses that cause an infectious disease, but if the entrance of the person in poor physical condition to the facility 100 is regulated, there is a risk of infection within the facility 100. can be reduced. In other words, in the present embodiment, entry into the facility 100 of a person who is in poor physical condition is restricted as a countermeasure against infectious diseases.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the functional configuration of the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 according to the embodiment.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 includes a physical condition detection unit 11, a determination unit 12, a density acquisition unit 13, a mask detection unit 14, a sterilization work detection unit 15, and a storage unit.
  • a unit 16, a calculation unit 17, and a display unit 18 are provided, and these are electrically connected.
  • the determination unit 12, the density acquisition unit 13, the mask detection unit 14, the sterilization work detection unit 15, the storage unit 16, the calculation unit 17, and the display unit 18 are housed in one housing 19. It is attached to the outer wall surface in the vicinity of the gate 110 in the retracted state (see FIG. 1).
  • the determination unit 12, the density acquisition unit 13, the mask detection unit 14, the sterilization work detection unit 15, and the calculation unit 17 are implemented by, for example, a microcomputer, but may be implemented by a processor.
  • the storage unit 16 is implemented by, for example, an HDD (Hard Disc Drive), but may be implemented by a semiconductor memory.
  • the determination unit 12 determines whether the visitor P is in poor physical condition based on the detection result of the physical condition detection unit 11, and prohibits the poor physical condition from entering the facility. Specifically, when the body temperature of the visitor P detected by the physical condition detection unit 11 is equal to or higher than a predetermined temperature (for example, 37.5° C.), the determination unit 12 determines that the visitor P is in poor physical condition and is less than the predetermined temperature. In that case, it is determined that the person is healthy. Determination unit 12 is electrically connected to gate 110 . The determination unit 12 outputs an instruction to close the gate 110 when determining that the person is in poor physical condition, and outputs an instruction to open the gate 110 when determining that the person is in good health. The gate 110 opens and closes based on the instruction from the determination unit 12 .
  • a predetermined temperature for example, 37.5° C.
  • the density acquisition unit 13 acquires the density of people within the facility 100 .
  • the density acquisition unit 13 is electrically connected to a monitoring camera 201 installed in the facility 10, for example.
  • the density acquisition unit 13 calculates (acquires) the density of people in the facility 100 based on the video of the facility 100 acquired from the monitoring camera 201 .
  • the density acquisition unit 13 recognizes the number of people currently present in the facility 100 by performing image processing on the video inside the facility 100 . Based on this number of people, the density of people in the facility 100 is calculated. As long as the density acquisition unit 13 can calculate the density of people in the facility 100, any calculation method may be used.
  • the density of people in the facility 100 can be calculated (acquired) by obtaining the output result of the counter. is also possible. Also, the density of people in the facility 100 may be calculated using a position information sensor installed in the facility 100 .
  • the mask detection unit 14 detects whether the visitor P is wearing a mask.
  • the mask detection unit 14 is electrically connected to a monitoring camera 202 arranged near the entrance of the facility 100 so as to photograph a visitor P about to enter the facility 100, for example.
  • the mask detection unit 14 detects whether or not the visitor P is wearing a mask based on the image of the visitor P acquired from the monitoring camera 202 .
  • the mask detection unit 14 performs image processing on the image of the visitor P to detect whether or not the visitor P is wearing a mask. As long as the mask detection unit 14 can detect whether or not the visitor P is wearing a mask, any detection method may be used.
  • the sterilization work detection unit 15 detects whether or not the visitor P has performed sterilization work on himself/herself.
  • the monitoring camera 202 also photographs the disinfectant provided near the entrance of the facility 100, it is possible to photograph the action of the visitor P disinfecting himself/herself with the disinfectant.
  • the sterilization work detection unit 15 is electrically connected to the surveillance camera 202 . Based on the image of the visitor P acquired from the monitoring camera 202, the sterilization work detection unit 15 detects whether or not the visitor P has performed his or her own sterilization work. Specifically, the sterilization work detection unit 15 performs image processing on the image of the visitor P, thereby detecting whether or not the visitor P has performed the sterilization work himself/herself. As long as the sterilization work detection unit 15 can detect the presence or absence of the sterilization work of the visitor P, any detection method may be used.
  • the storage unit 16 stores computer programs and the like. In addition, the storage unit 16 stores the number of visitors per predetermined time and the determination result of each visitor, the density acquired by the density acquisition unit 13, the detection result of the mask detection unit 14, and the sterilization work detection. The detection result of the unit 15 is stored. The storage unit 16 also stores the estimated number of close contacts estimated by the calculation unit 17, which will be described later, and the information of the facility 100 at the time of estimation of the estimated number of people, in association with each other.
  • the information on the facility 100 includes the spatial scale of the facility 100, the type of the facility 100, the layout of the facilities, and the like.
  • the spatial scale of the facility 100 includes the area, volume, and the like of the space.
  • the type of facility 100 includes, for example, the operation mode of facility 100 such as office, store, and residence.
  • the layout of the facility 100 includes the layout of the facility 100 and the arrangement of fixtures, fixtures, and the like installed in the facility 100 .
  • the calculation unit 17 calculates the degree of countermeasure effectiveness based on each piece of information stored in the storage unit 16 . Specifically, the calculation unit 17 calculates the effectiveness of countermeasures based on the number of persons in poor physical condition per predetermined time stored in the storage unit 16, assuming that persons in poor physical condition have entered the facility 100. .
  • the risk of infection is 0 when a person with poor physical condition does not enter the facility 100.
  • the calculation unit 17 increases the infection risk by 1 each time the number of sick persons increases by one. In reality, the sick person does not enter the facility 100 and the infection risk remains 0. Therefore, the cumulative number of infection risks calculated by the calculation unit 17 is It can be said that the risk of infection has been reduced, that is, the effectiveness of measures.
  • the calculation unit 17 may estimate the estimated number of people who have been in close contact with the person who is in poor physical condition, and calculate the effectiveness of the countermeasures including the estimated number of people. Specifically, the calculation unit 17 stores the average stay time per visitor P in the facility 100 and the average number of close contacts during the average stay time. Estimate the estimated number of people based on the numbers and For example, if the average stay time is 3 hours and the average number of close contacts is 3, assuming that 1 sick person enters the facility 100, the risk of infection in 3 hours is 1 person. The number of additions of 1 for those who are in poor physical condition and the number of additions of 3 for 3 close contacts will be added to the cumulative number of infection risks (measure effectiveness).
  • the number added by one person in poor physical condition and the number added by one close contact person are assumed to be the same value. However, depending on the infectious disease, it is also assumed that there will be a difference between the risk of infection due to poor health and the risk of infection due to close contact. Therefore, a difference may be made between the number of additions for one person in poor physical condition and the number of additions for one close contact person. For example, if the risk of infection due to close contact is half compared to the risk of infection due to unwell people, the additional number for one unwell person is set to 1, and the additional number for one close contact is set to 0. .5.
  • the calculation unit 17 may correct the estimated number of people in close contact based on the density acquired by the density acquisition unit 13 . Specifically, the calculation unit 17 increases the estimated number of people as the density increases.
  • the calculation unit 17 may correct so as to increase the estimated number of close contact persons. Specifically, it is possible to obtain the ratio of mask wearers and mask non-wearers in the facility 100 from the detection result of the mask detection unit 14 . Since the risk of infection increases if a mask is not worn, the calculation unit 17 increases the estimated number of close contacts as the ratio of mask wearers decreases.
  • the calculation unit 17 may correct the estimated number of people in close contact with the visitor P to increase. Specifically, the ratio of sterilization workers and sterilization non-workers in the facility 100 can be obtained from the detection result of the sterilization work detection unit 15 . Since the risk of infection increases if the sterilization work is not performed, the calculation unit 17 increases the estimated number of close contact persons as the ratio of sterilization workers decreases.
  • the display unit 18 is a display device such as a liquid crystal monitor that displays various information. Specifically, the display unit 18 displays the countermeasure effectiveness calculated by the calculation unit 17 .
  • FIG. 3 is a schematic diagram showing a display example of the countermeasure effect degree on the display unit 18 according to the embodiment. In FIG. 3, a wall-mounted display device is used as the display unit 18, and the display unit 18 displays the countermeasure effectiveness.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing a display example when a tablet terminal is employed as the display unit 18 according to the embodiment.
  • information of each element used to calculate the countermeasure effectiveness is also displayed.
  • each element includes the location, period, number of admission restrictions, estimated number of close contacts, and the like.
  • the display unit 18 is housed in one housing 19 and attached to the outer wall surface near the gate 110, so that the visitor P is prevented from entering the facility 100 by the countermeasure effect. It is possible to visually recognize the degree.
  • the display unit 18 may be arranged inside the facility 100 .
  • the infection risk countermeasure proposal method conditions for reducing the estimated number of people are found and proposed based on the estimated number of people stored in the storage unit 16 and the information of the facility 100 at the time of estimating the estimated number of people.
  • the storage unit 16 is connected to the server device 300 as shown in FIG.
  • the server device 300 accumulates past estimated number of people from a plurality of facilities 100 and information on facilities 100 linked to the estimated number of people.
  • the server device 300 performs simulation or machine learning based on the accumulated data to obtain conditions for reducing the estimated number of people in the facility 100 .
  • the server device 300 asks, for example, how to change at least one of the information on the facility 100 . More specifically, server device 300 presents an example of changing the layout of facility 100 that can reduce the estimated number of people.
  • the presented content can be viewed not only on the display unit 18 but also on a terminal (PC, smart phone, tablet terminal, etc.) communicably connected to the server device 300 .
  • the case where the server device makes a proposal is exemplified, but the infection risk countermeasure effect degree calculation system 10 may make a similar proposal.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 includes the physical condition detection unit 11 that detects the physical condition of the visitor P visiting the facility 100, and based on the detection result of the physical condition detection unit 11, A judgment unit 12 for judging whether or not a person P is in poor physical condition and prohibiting a visitor P who is judged to be in poor physical condition from entering a facility 100, and the number of visitors P per predetermined time. and a storage unit 16 for storing the determination result of each visitor P, and the visitor P determined to be in poor physical condition when it is assumed that the visitor P has entered the facility 100. and a calculating unit 17 for calculating the degree of effectiveness of countermeasures against infectious diseases based on the number of visitors P.
  • the calculation unit 17 calculates the number of visitors P who have been determined to be in poor physical condition when it is assumed that the visitors P who have been determined to be in poor physical condition have entered the facility 100. Calculate the effectiveness of measures against infectious diseases based on In this way, the degree of effectiveness of measures indicates how much the risk of infectious diseases is reduced when measures against infectious diseases are not taken and when measures are taken. It is possible to make the user grasp whether or not. This makes it possible to provide the user with a sense of security in the facility 100 .
  • the calculation unit 17 estimates the estimated number of people who have been in close contact with the visitor P when it is assumed that the visitor P who has been determined to be in poor physical condition has entered the facility 100, and the estimated number Calculate the effectiveness of countermeasures including
  • the calculation unit 17 calculates the degree of effect of countermeasures including the estimated number of people who have had close contact with visitor P, so it is possible to obtain the degree of effectiveness of countermeasures in consideration of people who have had close contact with visitor P. Therefore, it is possible to allow the user to more accurately grasp how much the risk of infection has been reduced by the infection countermeasures.
  • the calculation unit 17 estimates the estimated number of people based on the average number of close contacts in the average stay time per visitor P.
  • the calculation unit 17 estimates the estimated number of people based on the average number of close contacts in the average number of people staying per visitor P. It is possible to obtain an estimated number of persons As a result, it is possible to further improve the accuracy of the countermeasure effectiveness.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 includes a density acquisition unit 13 that acquires the density of people in the facility 100, and the calculation unit 17, based on the density acquired by the density acquisition unit 13, Correct the estimated number of people.
  • the calculation unit 17 corrects the estimated number of people based on the density acquired by the density acquisition unit 13, the estimated number of people can be set according to the density in the facility 100. As a result, the accuracy of the degree of countermeasure effectiveness is also enhanced.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 includes a mask detection unit 14 that detects whether the visitor P is wearing a mask. When the mask detection unit 14 detects it, the estimated number of people is corrected to increase.
  • the calculation unit 17 corrects the estimated number of people to be larger. can be As a result, the accuracy of the degree of countermeasure effectiveness is also enhanced.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 includes a sterilization work detection unit 15 that detects whether the visitor P has performed sterilization work. If the sterilization work detection unit 15 detects that the number of people is not present, the estimated number of people is corrected to increase.
  • the calculation unit 17 corrects the estimated number of people so as to increase. It can be an estimated number of people that reflects the As a result, the accuracy of the degree of countermeasure effectiveness is also enhanced.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 also includes a display unit 18 that displays the countermeasure effectiveness.
  • the display unit 18 displays the degree of countermeasure effectiveness, it is possible to make the visitor P visually recognize the degree of countermeasure effectiveness, for example. Therefore, the visitor P can be made aware of the safety of the facility 100 .
  • the storage unit 16 associates and stores the estimated number of people and the information of the facility 100 at the time of estimation of the estimated number of people.
  • the storage unit 16 stores the estimated number of people and the information of the facility 100 at the time of estimation in association with each other, even after the estimation, changes in the estimated number of people, factors, etc. are analyzed based on these information. It is possible to In addition, since this information can be provided to customers, it can be used for consulting services.
  • the method of proposing infection risk countermeasures obtains conditions for reducing the estimated number of people based on the estimated number of people and facility information stored in the storage unit 16 of the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10. suggest.
  • the calculation unit 17 may acquire the schedule in the facility 100 of the visitor P who was determined to be in poor physical condition, and correct the estimated number of people based on the number of people scheduled to be interviewed included in the schedule.
  • the calculation unit 17 is communicably connected to an external schedule management device, and acquires the schedule of the person in poor physical condition who is prohibited from entering from the schedule management device.
  • the calculation unit 17 corrects the estimated number of people in close contact based on the number of people scheduled to be interviewed included in the schedule of the sick person.
  • the estimated number of people can reflect the number of people scheduled to be interviewed, so the accuracy of the effectiveness of the countermeasures can be further enhanced.
  • thermo camera is exemplified as the physical condition detection unit 11 .
  • the physical condition detector 11 may be of any type as long as it can detect the physical condition of the visitor P.
  • Another example of the physical condition detector 11 is a vital sensor.
  • the physical condition of the visitor P may be detected by analyzing the images captured by the monitoring cameras 201 and 202 by image processing.
  • the calculation unit 17 calculates the effectiveness of countermeasures based on the number of people in poor physical condition and the estimated number of people who have been in close contact with the person in poor physical condition has been exemplified.
  • the calculation unit 17 may calculate the effectiveness of countermeasures based only on the number of persons in poor physical condition.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 was realized by a plurality of devices, but it may be realized as a single device.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system may be implemented as a single device in which all components are stored in the housing 19, for example.
  • the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 is implemented by a plurality of devices, how are the components (especially functional components) of the infection risk countermeasure effectiveness calculation system 10 allocated to the plurality of devices? may
  • FIG. 5 is a block diagram when the infection control effectiveness calculation system 10A according to the embodiment is realized by a server device. Parts equivalent to those of the above-described embodiment are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted. That is, the determination unit 12, the density acquisition unit 13, the mask detection unit 14, the sterilization work detection unit 15, and the calculation unit 17 are realized by a processor that constitutes the server device. Also, the storage unit 16 is implemented by an HDD provided in the server device.
  • each component may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory by a program execution unit such as a CPU or processor.
  • each component may be realized by hardware.
  • each component may be a circuit (or integrated circuit). These circuits may form one circuit as a whole, or may be separate circuits. These circuits may be general-purpose circuits or dedicated circuits.
  • general or specific aspects of the present invention may be implemented in a system, apparatus, method, integrated circuit, computer program, or recording medium such as a computer-readable CD-ROM.
  • any combination of systems, devices, methods, integrated circuits, computer programs and recording media may be implemented.
  • the present invention may be implemented as an infection risk determination method executed by a computer such as an infection risk determination system, or may be implemented as a program for causing a computer to execute such an infection risk determination method.
  • the present invention may be implemented as a computer-readable non-temporary recording medium in which such a program is recorded.

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Abstract

感染リスク対策効果度算出システム（１０）は、施設（１００）への来訪者（Ｐ）の体調を検出する体調検出部（１１）と、体調検出部（１１）の検出結果に基づき、来訪者（Ｐ）が体調不良であるか否かを判定し、判定結果が体調不良である来訪者（Ｐ）に対しては施設（１００）への入場を禁止する判定部（１２）と、所定時間あたりの来訪者（Ｐ）の人数及び各来訪者（Ｐ）の判定結果を記憶する記憶部（１６）と、体調不良であると判定されていた来訪者（Ｐ）が施設（１００）に入場していたと仮定した場合において、当該体調不良であると判定されていた来訪者（Ｐ）の人数に基づいて、感染症に対する対策効果度を算出する算出部（１７）とを備える。

Description

感染リスク対策効果度算出システム及び感染リスク対策提案方法
　本発明は、感染リスク対策効果度算出システム及び感染リスク対策提案方法に関する。
　インフルエンザなどの感染症の拡大を視覚化した技術が提案されている。例えば、特許文献１には、人の感染情報と人の部屋間の移動情報とに基づいて、部屋間の感染に関する関係性の強さと、部屋間の感染の方向とを特定し、特定された部屋間の感染に関する関係性の強さを示す情報と、特定された部屋間の感染の方向を示す情報とを対応付けてマップ上に表示する技術が開示されている。
特開２０１８－１６９９３８号公報
　近年、感染症に対する対策の効果を把握することが、感染症のリスク管理を向上させる観点で求められている。
　本発明は、感染症に対する対策を行っていない場合と行った場合とでどれだけ感染症のリスクが低減したかをユーザに把握させることができる感染リスク対策効果度算出システム及び感染リスク対策提案方法を提供することを目的とする。
　本発明の一態様に係る感染リスク対策効果度算出システムは、施設への来訪者の体調を検出する体調検出部と、体調検出部の検出結果に基づき、来訪者が体調不良であるか否かを判定し、判定結果が体調不良である来訪者に対しては前記施設への入場を禁止する判定部と、所定時間あたりの来訪者の人数及び各来訪者の判定結果を記憶する記憶部と、体調不良であると判定されていた来訪者が施設に入場していたと仮定した場合において、当該体調不良であると判定されていた来訪者の人数に基づいて、感染症に対する対策効果度を算出する算出部とを備える。
　本発明の一態様に係る感染リスク対策提案方法は、上記感染リスク対策効果度算出システムの記憶部が、前記推定人数と、当該推定人数の推定時における前記施設の情報とを関連付けて記憶しており、当該記憶部で記憶された推定人数と施設の情報とに基づいて、推定人数が減少する条件を求めて提案する。
　本発明の一態様に係る感染リスク対策効果度算出システムなどは、感染症に対する対策を行っていない場合と行った場合とでどれだけ感染症のリスクが低減したかをユーザに把握させることができる。
図１は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システムの設置態様の一例を示す模式図である。 図２は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システム１０の機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る表示部での対策効果度の表示例を示す模式図である。 図４は、実施の形態に係る表示部としてタブレット端末を採用した場合の表示例を示す模式図である。 図５は、実施の形態に係る感染対策効果度算出システムがサーバ装置で実現されている場合のブロック図である。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。
　（実施の形態）
　［構成］
　図１は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システムの設置態様の一例を示す模式図である。図１は、施設１００において、感染リスク対策効果度算出システム１０が設置された箇所を上方から見た図である。図１に示すように、感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００に備わる複数の監視カメラ２０１、２０２と通信可能に接続されている。感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００への来訪者Ｐの体調を検出するための体調検出部１１を有している。体調検出部１１は、例えばサーモカメラであり、これから施設１００内に入場しようとする来訪者Ｐの体温を検出できるように施設１００の入り口近傍に配置されている。詳細は後述するが、感染リスク対策効果度算出システム１０は、体調検出部１１の検出結果に基づいて、来訪者Ｐが体調不良であるか否かを判定する。
　施設１００の入り口には、開閉式のゲート１１０が配置されており、感染リスク対策効果度算出システム１０により来訪者Ｐが体調不良と判定された場合にはゲート１１０が閉鎖され、体調不良でないと判定された場合にはゲート１１０が開放されるようになっている。これにより、体調不良と判定された来訪者Ｐが施設１００内に入場しようとしたとしてもゲート１１０が閉鎖されるため、体調不良と判定された来訪者Ｐの入場を規制することができる。
　以降、体調不良と判定された来訪者Ｐを体調不良者と称し、体調不良でないと判定された来訪者Ｐを健康者と称する。体調不良者は、感染症を発症させる細菌やウイルスを保有している可能性があるが、体調不良者の施設１００内への入場が規制されていれば、施設１００内における感染症の感染リスクを低減できる。つまり、本実施の形態では、感染症に対する感染対策として、体調不良者の施設１００内への入場を規制している。
　以下に、感染リスク対策効果度算出システム１０の具体的構成について説明する。図２は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システム１０の機能構成を示すブロック図である。
　図２に示すように、感染リスク対策効果度算出システム１０は、体調検出部１１と、判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、記憶部１６と、算出部１７と、表示部１８とを備えており、これらが電気的に接続されている。なお、判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、記憶部１６と、算出部１７と、表示部１８とは、一つのハウジング１９内に格納された状態でゲート１１０の近傍の外壁面に取り付けられている（図１参照）。判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、算出部１７とは、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。記憶部１６は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｃ　Ｄｒｉｖｅ）によって実現されるが、半導体メモリによって実現されてもよい。
　判定部１２は、体調検出部１１の検出結果に基づき、来訪者Ｐが体調不良であるか否かを判定し、体調不良者に対しては施設への入場を禁止する。具体的には、判定部１２は、体調検出部１１が検出した来訪者Ｐの体温が所定温度（例えば３７．５℃）以上である場合には体調不良者と判定し、所定温度未満である場合には健康者と判定する。判定部１２は、ゲート１１０と電気的に接続されている。判定部１２は、体調不良者を判定するとゲート１１０に対して閉鎖指示を出力し、健康者を判定するとゲート１１０に対して開放指示を出力する。この判定部１２からの指示に基づきゲート１１０が開閉動作を行う。
　密集度取得部１３は、施設１００内における人の密集度を取得する。密集度取得部１３は、例えば施設１０内に設置された監視カメラ２０１に電気的に接続されている。密集度取得部１３は、監視カメラ２０１から取得した施設１００内の映像を基に当該施設１００内での人の密集度を算出（取得）する。具体的には、密集度取得部１３は、施設１００内の映像に対して画像処理を施すことで、現在施設１００内に存在する人数を認識する。この人数に基づいて施設１００内での人の密集度を算出する。なお、施設１００内の人の密集度を密集度取得部１３が算出できるのであればその算出手法は如何様でもよい。例えば、施設１００内の人数をカウントするカウンターが施設１００に設けられているのであれば、そのカウンターの出力結果を取得することで、施設１００内での人の密集度を算出（取得）することも可能である。また、施設１００内に設置された位置情報センサを活用して、施設１００内の人の密集度を算出してもよい。
　マスク検出部１４は、来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出する。マスク検出部１４は、例えば、これから施設１００内に入場しようとする来訪者Ｐを撮影できるように施設１００の入り口近傍に配置された監視カメラ２０２に電気的に接続されている。マスク検出部１４は、監視カメラ２０２から取得した来訪者Ｐの映像を基に、当該来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出する。具体的には、マスク検出部１４は、来訪者Ｐの映像に対して画像処理を施すことで、当該来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出する。なお、来訪者Ｐのマスクの装着有無をマスク検出部１４が検出できるのであれば、その検出手法は如何様でもよい。
　除菌作業検出部１５は、来訪者Ｐが自らに除菌作業を行ったか否かを検出する。ここで、監視カメラ２０２は、施設１００の入り口近傍に設けられた除菌剤も撮影しているので、来訪者Ｐが除菌剤により自らを除菌する動作も撮影できるようになっている。除菌作業検出部１５は、監視カメラ２０２に電気的に接続されている。除菌作業検出部１５は、監視カメラ２０２から取得した来訪者Ｐの映像を基に、当該来訪者Ｐが自らの除菌作業を行ったか否かを検出する。具体的には、除菌作業検出部１５は、来訪者Ｐの映像に対して画像処理を施すことで、当該来訪者Ｐが自らに除菌作業を行ったか否かを検出する。なお、来訪者Ｐの除菌作業の有無を除菌作業検出部１５が検出できるのであれば、その検出手法は如何様でもよい。
　記憶部１６は、コンピュータプログラムなどを記憶している。また、記憶部１６は、所定時間あたりの来訪者の人数及び各来訪者の判定結果を記憶するとともに、密集度取得部１３が取得した密集度、マスク検出部１４の検出結果、除菌作業検出部１５の検出結果を記憶する。また、記憶部１６は、後述する算出部１７が推定した濃厚接触者の推定人数と、当該推定人数の推定時における施設１００の情報も関連付けて記憶する。施設１００の情報としては、施設１００の空間規模、施設１００の種類、設備のレイアウトなどが含まれる。施設１００の空間規模には、当該空間の面積、容積などが含まれる。施設１００の種類には、例えば、オフィス、店舗、住居などの施設１００の運営形態が含まれる。設備１００のレイアウトには、施設１００の間取りと、施設１００内に設置された什器、備品などの配置とが含まれる。
　算出部１７は、記憶部１６に記憶された各情報に基づいて対策効果度を算出する。具体的には、算出部１７は、体調不良者が施設１００に入場していたと仮定した場合において、記憶部１６に記憶された所定時間あたりの体調不良者の人数に基づき対策効果度を算出する。
　例えば、体調不良者が施設１００に入場していない場合の感染リスクを０とする。施設１００内に入場した体調不良者の人数が増えるほど、施設１００の感染リスクは高まっていく。算出部１７は、体調不良者が一人増える毎に、感染リスクを１だけ増加させる。実際には、体調不良者は施設１００内に入場しておらず感染リスクは０のままであるので、算出部１７が算出した感染リスクの累積数は、体調不良者の入場を規制したことで低減された感染リスク、つまり対策効果度と言える。
　ここで、算出部１７は、体調不良者に対する濃厚接触者の推定人数を推定し、当該推定人数も含めて対策効果度を算出してもよい。具体的には、算出部１７は、施設１００に対する来訪者Ｐ一人あたりの平均滞在時間と、その平均滞在時間における平均濃厚接触者数とを記憶しており、この平均滞在時間と平均濃厚接触者数とに基づいて推定人数を推定する。例えば、平均滞在時間が３時間、平均濃厚接触者数が３人である場合には、施設１００に１人の体調不良者が仮に入場したとすると、その３時間での感染リスクは、１人の体調不良者による加算数１と、３人の濃厚接触者による加算数３とが感染リスク（対策効果度）の累積数に加わることになる。ここでは、１人の体調不良者による加算数と、１人の濃厚接触者による加算数とを同値としている。しかし、感染症によっては体調不良者による感染リスクと、濃厚接触者による感染リスクとに差が生じることも想定される。このため、１人の体調不良者による加算数と、１人の濃厚接触者による加算数とに差をつけてもよい。例えば、体調不良者による感染リスクと比べて、濃厚接触者による感染リスクが半分である場合には、１人の体調不良者による加算数を１とし、１人の濃厚接触者による加算数を０．５とする。
　また、算出部１７は、密集度取得部１３が取得した密集度に基づいて、濃厚接触者の推定人数を補正してもよい。具体的には、算出部１７は、密集度が大きくなるほど推定人数を増加させる。
　また、算出部１７は、来訪者Ｐがマスクを装着していないとマスク検出部１４が検出した場合には、濃厚接触者の推定人数を多くするように補正してもよい。具体的には、マスク検出部１４の検出結果によって、施設１００内におけるマスク装着者とマスク非装着者との割合を求めることができる。マスクを装着していないとそれだけ感染リスクが高まるため、算出部１７は、マスク装着者の割合が少なくなるほど、濃厚接触者の推定人数を増加させる。
　また、算出部１７は、来訪者Ｐが除菌作業を行っていないと除菌作業検出部１５が検出した場合には、濃厚接触者の推定人数を多くするように補正してもよい。具体的には、除菌作業検出部１５の検出結果によって、施設１００内における除菌作業者と除菌非作業者との割合を求めることができる。除菌作業をしていないとそれだけ感染リスクが高まるため、算出部１７は、除菌作業者の割合が少なくなるほど、濃厚接触者の推定人数を増加させる。
　表示部１８は、種々の情報を表示する例えば液晶モニタなどの表示デバイスである。具体的には、表示部１８は、算出部１７で算出された対策効果度を表示する。図３は、実施の形態に係る表示部１８での対策効果度の表示例を示す模式図である。図３では、壁掛け用の表示デバイスを表示部１８として用いており、この表示部１８が対策効果度を表示している。
　なお、人が保持する端末（ＰＣ、スマートホン、タブレット端末など）を表示部１８として用いることも可能である。図４は、実施の形態に係る表示部１８としてタブレット端末を採用した場合の表示例を示す模式図である。図４の表示部１８では、対策効果度に加えて、当該対策効果度を算出するために用いた各要素の情報も表示している。具体的には、各要素としては、場所、期間、入場規制人数、濃厚接触者推定人数などが挙げられる。
　また、前述したように、表示部１８は、一つのハウジング１９内に格納された状態でゲート１１０の近傍の外壁面に取り付けられているので、来訪者Ｐは施設１００に入場する前に対策効果度を視認することが可能である。なお、表示部１８は施設１００内に配置されていてもよい。
　［感染リスク対策提案方法］
　次に、実施の形態に係る感染リスク対策提案方法について説明する。感染リスク対策提案方法では、記憶部１６で記憶された推定人数と、当該推定人数の推定時における施設１００の情報とに基づいて、推定人数が減少する条件を求めて提案する。具体的には、図２に示すように記憶部１６はサーバ装置３００に接続されている。サーバ装置３００では、複数の施設１００からの過去の推定人数及び当該推定人数に紐付けられた施設１００の情報を集積する。サーバ装置３００では、集積したデータを基にシミュレーションまたは機械学習を行うことで、当該施設１００において、推定人数を減少させることができる条件を求める。サーバ装置３００は、例えば施設１００の情報のうち、少なくとも一つをどのように変更すればよいかを求める。より具体的には、サーバ装置３００は、推定人数を減少させることができる施設１００のレイアウトの変更例を提示する。この提示内容は、表示部１８だけでなく、サーバ装置３００に通信可能に接続された端末（ＰＣ、スマートホン、タブレット端末など）で閲覧可能である。なお、本実施の形態では、サーバ装置が提案を行う場合を例示したが、感染リスク対策効果度算出システム１０が同様の提案をしてもよい。
　［効果など］
　以上のように、本実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００への来訪者Ｐの体調を検出する体調検出部１１と、体調検出部１１の検出結果に基づき、来訪者Ｐが体調不良であるか否かを判定し、判定結果が体調不良である来訪者Ｐに対しては施設１００への入場を禁止する判定部１２と、所定時間あたりの来訪者Ｐの人数及び各来訪者Ｐの判定結果を記憶する記憶部１６と、体調不良であると判定されていた来訪者Ｐが施設１００に入場していたと仮定した場合において、当該体調不良であると判定されていた来訪者Ｐの人数に基づいて、感染症に対する対策効果度を算出する算出部１７とを備える。
　これによれば、算出部１７は、体調不良であると判定されていた来訪者Ｐが施設１００に入場していたと仮定した場合の、当該体調不良であると判定されていた来訪者Ｐの人数に基づいて感染症に対する対策効果度を算出する。このように、感染症に対する対策を行っていない場合と行った場合とでどれだけ感染症のリスクが低減したかが対策効果度で示されるので、感染対策によって感染症のリスクがどの程度低減したかをユーザに把握させることができる。これにより、施設１００の安心度をユーザに提供することができる。
　また、算出部１７は、体調不良であると判定された来訪者Ｐが施設１００に入場していたと仮定した場合において、当該来訪者Ｐに対する濃厚接触者の推定人数を推定し、当該推定人数も含めて対策効果度を算出する。
　これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐに対する濃厚接触者の推定人数も含めて対策効果度を算出しているので、濃厚接触者を考慮した対策効果度を求めることができる。したがって、感染対策によって感染症のリスクがどの程度低減したかをより正確にユーザに把握させることができる。
　また、算出部１７は、来訪者Ｐ一人あたりの平均滞在時間における平均濃厚接触者数に基づいて推定人数を推定する。
　これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐの一人あたりの平均滞在人数における平均濃厚接触者数に基づいて推定人数を推定しているので、当該施設１００の過去の傾向に応じて濃厚接触者の推定人数を求めることができる。これにより、対策効果度の正確性をより高めることができる。
　また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００内における人の密集度を取得する密集度取得部１３を備え、算出部１７は、密集度取得部１３が取得した密集度に基づいて、推定人数を補正する。
　これによれば、算出部１７は、密集度取得部１３が取得した密集度に基づいて推定人数を補正するので、施設１００内の密集度に応じた推定人数とすることができる。これにより、対策効果度の正確性もより高められる。
　また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出するマスク検出部１４を備え、算出部１７は、来訪者Ｐがマスクを装着していないとマスク検出部１４が検出した場合には、推定人数を多くするように補正する。
　これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐがマスクを装着していないとマスク検出部１４が検出した場合には推定人数を多くするように補正するので、マスクの有無を反映した推定人数とすることができる。これにより、対策効果度の正確性もより高められる。
　また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、来訪者Ｐが除菌作業を行ったか否かを検出する除菌作業検出部１５を備え、算出部１７は、来訪者Ｐが除菌作業を行っていないと除菌作業検出部１５が検出した場合には、推定人数を多くするように補正する。
　これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐが除菌作業を行っていないと除菌作業検出部１５が検出した場合には推定人数を多くするように補正するので、除菌作業の有無を反映した推定人数とすることができる。これにより、対策効果度の正確性もより高められる。
　また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、対策効果度を表示する表示部１８を備える。
　これによれば、表示部１８が対策効果度を表示するので、例えば来訪者Ｐに対策効果度を視認させることができる。したがって、来訪者Ｐに施設１００の安全性を把握させることができる。
　また、記憶部１６は、推定人数と、当該推定人数の推定時における施設１００の情報とを関連付けて記憶している。
　これによれば、記憶部１６が推定人数と、推定時における施設１００の情報とを関連付けて記憶しているので、推定後においても、これらの情報に基づいて推定人数の推移あるいは要因などを解析することが可能である。また、これらの情報を顧客に提供できるので、コンサルティングサービスに活用できる。
　本実施の形態に係る感染リスク対策提案方法は、上記感染リスク対策効果度算出システム１０の記憶部１６で記憶された推定人数と施設の情報とに基づいて、推定人数が減少する条件を求めて提案する。
　これによれば、施設１００において推定人数を減少させることができる条件を提案することができる。したがって、より感染対策に適した環境を施設１００内に構築することができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
　例えば、算出部１７は、体調不良であると判定されていた来訪者Ｐの施設１００内でのスケジュールを取得し、当該スケジュールに含まれる面談予定人数に基づいて推定人数を補正してもよい。具体的には、算出部１７は、外部のスケジュール管理装置と通信可能に接続されており、入場が禁止された体調不良者のスケジュールをスケジュール管理装置から取得する。算出部１７は、当該体調不良者のスケジュールに含まれる面談予定人数に基づいて濃厚接触者の推定人数を補正する。これにより、面談予定人数を反映した推定人数とすることができるので、対策効果度の正確性もより高められる。
　上記実施の形態では、体調検出部１１としてサーモカメラを例示した。しかしながら、体調検出部１１は、来訪者Ｐの体調を検出できるのであれば如何なるものであってもよい。体調検出部１１のその他の例としては、バイタルセンサ等が挙げられる。また、監視カメラ２０１、２０２が撮影した映像を、画像処理で解析することで来訪者Ｐの体調を検出してもよい。
　上記実施の形態では、算出部１７が、体調不良者の人数と、当該体調不良者に対する濃厚接触者の推定人数とに基づいて対策効果度を算出する場合を例示した。しかしながら、算出部１７は、体調不良者の人数のみから対策効果度を算出してもよい。
　また、上記実施の形態において、感染リスク対策効果度算出システム１０は、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。感染リスク対策効果度算出システムは、例えば全ての構成要素がハウジング１９に格納された単一の装置として実現されてもよい。感染リスク対策効果度算出システム１０が複数の装置によって実現される場合、感染リスク対策効果度算出システム１０が備える構成要素（特に、機能的な構成要素）は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
　また、感染リスク対策効果度算出システムはサーバ装置で実現されていてもよい。図５は、実施の形態に係る感染対策効果度算出システム１０Ａがサーバ装置で実現されている場合のブロック図である。上記実施の形態と同等の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。つまり、判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、算出部１７とは、サーバ装置を構成するプロセッサで実現されている。また、記憶部１６は、サーバ装置に備わるＨＤＤによって実現されている。
　また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（又は集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
　また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明は、感染リスク判定システムなどのコンピュータが実行する感染リスク判定方法として実行されてもよいし、このような感染リスク判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
１０　感染リスク対策効果度算出システム
１１　体調検出部
１２　判定部
１３　密集度取得部
１４　マスク検出部
１５　除菌作業検出部
１６　記憶部
１７　算出部
１８　表示部
１００　施設
Ｐ　来訪者

Claims (10)

  1. 　施設への来訪者の体調を検出する体調検出部と、
    　前記体調検出部の検出結果に基づき、前記来訪者が体調不良であるか否かを判定し、判定結果が体調不良である来訪者に対しては前記施設への入場を禁止する判定部と、
    　所定時間あたりの前記来訪者の人数及び各来訪者の判定結果を記憶する記憶部と、
    　前記体調不良であると判定されていた来訪者が前記施設に入場していたと仮定した場合において、当該体調不良であると判定されていた来訪者の人数に基づいて、感染症に対する対策効果度を算出する算出部とを備える
    　感染リスク対策効果度算出システム。
  2. 　前記算出部は、
    　前記体調不良であると判定された来訪者が前記施設に入場していたと仮定した場合において、当該来訪者に対する濃厚接触者の推定人数を推定し、当該推定人数も含めて前記対策効果度を算出する
    　請求項１に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  3. 　前記算出部は、前記来訪者一人あたりの平均滞在時間における平均濃厚接触者数に基づいて前記推定人数を推定する
    　請求項２に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  4. 　前記施設内における人の密集度を取得する密集度取得部を備え、
    　前記算出部は、前記密集度取得部が取得した前記密集度に基づいて、前記推定人数を補正する
    　請求項２または３に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  5. 　前記算出部は、前記体調不良であると判定されていた来訪者の前記施設内でのスケジュールを取得し、当該スケジュールに含まれる面談予定人数に基づいて、前記推定人数を補正する
    　請求項２～４のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  6. 　前記来訪者がマスクを装着しているか否かを検出するマスク検出部を備え、
    　前記算出部は、前記来訪者がマスクを装着していないと前記マスク検出部が検出した場合には、前記推定人数を多くするように補正する
    　請求項２～５のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  7. 　前記来訪者が除菌作業を行ったか否かを検出する除菌作業検出部を備え、
    　前記算出部は、前記来訪者が除菌作業を行っていないと前記除菌作業検出部が検出した場合には、前記推定人数を多くするように補正する
    　請求項２～６のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  8. 　前記対策効果度を表示する表示部を備える
    　請求項２～７のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  9. 　前記記憶部は、前記推定人数と、当該推定人数の推定時における前記施設の情報とを関連付けて記憶している
    　請求項２～８のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
  10. 　請求項９に記載の感染リスク対策効果度算出システムの前記記憶部で記憶された前記推定人数と前記施設の情報とに基づいて、前記推定人数が減少する条件を求めて提案する
    　感染リスク対策提案方法。
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