WO2023175877A1 - 健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体 - Google Patents

健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体 Download PDF

Info

Publication number
WO2023175877A1
WO2023175877A1 PCT/JP2022/012522 JP2022012522W WO2023175877A1 WO 2023175877 A1 WO2023175877 A1 WO 2023175877A1 JP 2022012522 W JP2022012522 W JP 2022012522W WO 2023175877 A1 WO2023175877 A1 WO 2023175877A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
information
authentication
user
health
factor
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/012522
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
栞 杉本
Original Assignee
日本電気株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電気株式会社 filed Critical 日本電気株式会社
Priority to PCT/JP2022/012522 priority Critical patent/WO2023175877A1/ja
Publication of WO2023175877A1 publication Critical patent/WO2023175877A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons

Definitions

  • the present disclosure relates to a health care support device, system, method, and program.
  • the health management support device includes: a first acquisition means for acquiring basic health information of the first user measured by a measurement terminal attached to the first user; a second acquisition means for acquiring authentication history information including a personal authentication result and an authentication location of the first user; Deriving means for deriving factor-related information regarding factors that influenced the health condition of the first user based on the basic health information and the authentication history information; Equipped with
  • the health management support method disclosed herein is: The computer is Obtain basic health information of the first user measured by a measurement terminal attached to the first user, obtaining authentication history information including the first user's personal authentication result and authentication location; Based on the basic health information and the authentication history information, factor-related information regarding factors that influenced the health condition of the first user is derived.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a health management support device according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the health management support method according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a health management support system according to a second embodiment.
  • 2 is a block diagram showing the configuration of an authentication device according to a second embodiment.
  • FIG. FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a health management support device according to a second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing the flow of user information registration processing according to the second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing the flow of face information registration processing by the authentication device according to the second embodiment.
  • 7 is a sequence diagram showing the flow of basic health information registration processing according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a sequence diagram showing the flow of authentication history information registration processing according to the second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing the flow of face authentication processing by the authentication device according to the second embodiment.
  • 7 is a flowchart showing the flow of analysis processing according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-1 according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-2 according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-3 according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-4 according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-5 according to the second embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-6 according to the second embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a health care support device 1 according to the first embodiment.
  • the health management support device 1 is an information processing device for supporting health management of a predetermined user.
  • the first user as the predetermined user is wearing a measurement terminal capable of measuring basic health information from the body.
  • the measurement terminal transmits basic health information such as measured values to the health management support device 1 periodically, at a predetermined timing, or in response to a request from the health management support device 1.
  • the basic health information includes the user's skin temperature, pulse rate, number of steps, amount of conversation, sleeping time, etc.
  • the first user performs personal authentication for identity verification (identification) using the authentication terminal.
  • personal authentication includes biometric authentication such as face authentication, authentication for identity verification using electronic identification information, and the like.
  • the authentication terminal records the authentication history including the personal authentication result (first user's identification information and authentication time) and the authentication location (information indicating the installation location of the authentication terminal, etc.) Send the information to the health management support device 1.
  • the authentication terminal may register the authentication history information in the health management support device 1 or another storage device.
  • FIG. 2 is a flowchart showing the flow of the health management support method according to the first embodiment.
  • the first acquisition unit 11 acquires basic health information of the first user measured by a measurement terminal attached to the first user (S11).
  • the second acquisition unit 12 acquires authentication history information including the first user's personal authentication result and authentication location (S12).
  • the deriving unit 13 derives factor-related information regarding factors that influenced the first user's health condition based on the basic health information and the authentication history information (S13).
  • the health care support device 1 includes a processor, a memory, and a storage device as components not shown. Further, the storage device stores a computer program in which the processing of the health management support method according to the present embodiment is implemented. Then, the processor loads a computer program or the like from the storage device into the memory, and executes the computer program. Thereby, the processor realizes the functions of the first acquisition section 11, the second acquisition section 12, and the derivation section 13.
  • each component of the health care support device 1 may be realized by dedicated hardware. Further, a part or all of each component of each device may be realized by a general-purpose or dedicated circuit, a processor, etc., or a combination thereof. These may be configured by a single chip or multiple chips connected via a bus. A part or all of each component of each device may be realized by a combination of the circuits and the like described above and a program. Further, as the processor, a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), an FPGA (Field-Programmable Gate Array), a quantum processor (a quantum computer control chip), etc. can be used.
  • a CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • FPGA Field-Programmable Gate Array
  • quantum processor a quantum computer control chip
  • each component of the health care support device 1 may be realized by a plurality of information processing devices, circuits, etc.
  • the plurality of information processing devices, circuits, etc. may be centrally arranged. , may be distributed.
  • information processing devices, circuits, etc. may be realized as a client server system, a cloud computing system, or the like, in which each is connected via a communication network.
  • the functions of the health management support device 1 may be provided in a SaaS (Software as a Service) format.
  • Embodiment 2 shows an example of a health management support system for supporting health management of members (users) of an organization such as a company.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a health management support system 1000 according to the second embodiment.
  • the facility 200 is a building that serves as a base for activities, work, work, breaks, etc. in the organization.
  • the facility 200 has various areas 210, 220, etc., and authentication terminals 120-1, 120-2, etc. are installed in each area. Furthermore, it is assumed that within the facility 200 there are users U1 to U3 who are subjects of health management, and an administrator UA who manages the health of the user U1 and the like.
  • the user U1 and the like and the administrator UA may spend time outside the facility 200, for example, at their home, etc., outside of their working hours at the organization.
  • the facility 200 may be each user's home.
  • the health management support system 1000 includes measurement terminals 110-1 to 110-3, authentication terminals 120-1 and 120-2, a management terminal 300, an authentication device 400, and a health management support device 500.
  • the measurement terminal 110-1, etc., the authentication terminal 120-1, etc., the management terminal 300, the authentication device 400, and the health care support device 500 are each connected to be communicable via the network N.
  • the network N is a wired or wireless communication line or communication network, such as a LAN (Local Area Network), the Internet, a wireless communication network, a mobile phone network, or the like.
  • the type of communication protocol used by the network N does not matter.
  • the measurement terminal 110 is a wearable device worn on the user U's body.
  • the measurement terminal 110 measures measurement information, which is information indicating the physical health condition of the user U to whom it is worn, as basic health information. Furthermore, the measurement terminal 110 transmits a basic health information registration request including the measurement terminal ID, measurement time, and measurement information to the health management support device 500.
  • the measurement terminal 110 may be equipped with a microphone, and in that case, the volume of sound collected by the microphone may be detected, and the time during which the sound was collected may be calculated as the conversation time.
  • the measurement terminal 110 determines from the collected sound whether it is the wearer's own voice or the voice of another person (conversation partner, etc.), and determines the conversation time uttered by the wearer and the conversation time uttered by the other person. may be aggregated separately.
  • the measurement terminal 110 may measure the above-mentioned basic health information using a known technique.
  • Authentication terminal 120-1 is installed in area 210, and authentication terminal 120-2 is installed in area 220.
  • the authentication terminals 120-1 and 120-2 have equivalent functions, and may be collectively referred to as “authentication terminal 120" below.
  • the authentication terminal 120 performs face authentication as personal authentication.
  • the authentication terminal 120 uses a built-in or connected camera to photograph an area including the user's face, and sends a face authentication request including the photographed face image and the authentication terminal ID to the authentication device 400 or the like via the network N. It is transmitted to the health management support device 500.
  • the face authentication request may include time information such as a photographing time and a sending time.
  • the face authentication request may include location information indicating the installation location of the authentication terminal 120, etc.
  • the authentication terminal 120 may be a user terminal operated by the user U.
  • the user terminal may transmit an image of the user captured by a built-in or connected camera and a request for face authentication based on the location information of the user terminal to the authentication device 400 or the health care support device 500 via the network N.
  • the user terminal may be a mobile terminal carried by the user U.
  • the user terminal may perform a process of registering the user's facial image (facial feature information) in the authentication device 400 in advance.
  • the user terminal transmits to the health management support device 500 a request to register user information including a facial image, personal information, and the measurement terminal ID of the measurement terminal worn by the user. In that case, the health management support device 500 registers the user's face information in the authentication device 400.
  • the authentication device 400 is an information processing device that manages a user's facial feature information and performs facial authentication. In addition, in response to a face authentication request received from the outside, the authentication device 400 matches the facial image or facial feature information included in the request with the facial feature information of each user, and requests the matching result (authentication result). Reply to original.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of an authentication device 400 according to the second embodiment.
  • the authentication device 400 includes a face information DB (DataBase) 410, a face detection section 420, a feature point extraction section 430, a registration section 440, and an authentication section 450.
  • the face information DB 410 stores a user ID 411 and facial feature information 412 of the user ID in association with each other.
  • Facial feature information 412 is a set of feature points extracted from facial images.
  • the authentication device 400 may delete the facial feature information 412 in the facial information DB 410 in response to a request from a user or the like corresponding to the facial feature information 412. Alternatively, the authentication device 400 may delete the facial feature information 412 after a certain period of time has passed since registration.
  • the face detection unit 420 detects a face area included in a registration image for registering face information, and outputs it to the feature point extraction unit 430.
  • the feature point extraction unit 430 extracts feature points from the face area detected by the face detection unit 420 and outputs facial feature information to the registration unit 440. Further, the feature point extraction unit 430 extracts feature points included in the facial image received from the health care support device 500 or the like, and outputs facial feature information to the authentication unit 450.
  • the registration unit 440 issues a new user ID 411 when registering facial feature information.
  • the registration unit 440 associates the issued user ID 411 with the facial feature information 412 extracted from the registered image and registers it in the facial information DB 410.
  • Authentication unit 450 performs face authentication using facial feature information 412. Specifically, the authentication unit 450 compares the facial feature information extracted from the facial image with the facial feature information 412 in the facial information DB 410. If the verification is successful, the authentication unit 450 identifies the user ID 411 associated with the verified facial feature information 412. The authentication unit 450 returns whether or not the facial feature information matches to the request source as a facial authentication result. Whether or not the facial feature information matches corresponds to the success or failure of authentication. Note that facial feature information matches (match exists) when the matching degree is equal to or higher than a threshold value. Further, the face authentication result shall include the specified user ID when the face authentication is successful.
  • the health care support device 500 is an example of the health care support device 1 described above.
  • the health management support device 500 is an information processing device that derives factor-related information regarding factors that influenced the health condition of a specific user based on basic health information and authentication history information, and outputs it to the management terminal 300 or the like.
  • the health care support device 500 may be configured redundantly with multiple servers, and each functional block may be implemented with multiple computers.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a health care support device 500 according to the second embodiment.
  • the health care support device 500 includes a storage section 510, a memory 520, a communication section 530, and a control section 540.
  • the storage unit 510 is an example of a storage device such as a hard disk or flash memory.
  • the storage unit 510 stores a program 511, user information 512, authentication terminal information 513, basic health information 514, and authentication history information 515.
  • the program 511 is a computer program (health management support program) in which health management support processing including user information registration processing, basic health information registration processing, authentication history information registration processing, and analysis processing according to the second embodiment is implemented. It is.
  • the user information 512 is information for managing users who are subjects of health management or related parties.
  • User information 512 is information in which a user ID 5121, personal information 5122, and measurement terminal ID 5123 are associated with each other.
  • User ID 5121 is user identification information.
  • the user ID 5121 is information that is the same as or uniquely corresponds to the user ID 411 that is managed in association with the facial feature information 412 in the facial information DB 410 of the authentication device 400. Therefore, the user information 512 can be said to be information associated with user registration characteristic information (biometric information, personal authentication information, personal identification information, etc.) via the user ID 5121.
  • the personal information 5122 includes name, age, gender, address, payment information, medical history, medical examination history, health examination history, and the like. Note that the payment information includes credit card information, bank debit account information, and the like.
  • the measurement terminal ID 5123 is identification information of the measurement terminal 110 worn by the user.
  • the authentication terminal information 513 is information for managing the authentication terminal 120.
  • Authentication terminal information 513 is information that associates authentication terminal ID 5131 and installation location 5132.
  • Authentication terminal ID 5131 is identification information of authentication terminal 120.
  • the authentication terminal ID 5131 is information that is set in advance in each authentication terminal 120 and is transmitted in a face authentication request.
  • the installation location 5132 is information indicating the installation location of the authentication terminal 120, for example, information that can specify the area, room, etc. Alternatively, the installation location 5132 may be location information. Therefore, the authentication terminal ID 5131 can be said to be information that can specify the associated installation location 5132, that is, the authentication location.
  • the basic health information 514 is information for managing measurement information measured by the measurement terminal 110 attached to the user U.
  • the basic health information 514 is information in which a user ID 5141, measurement time 5142, and measurement information 5143 are associated with each other.
  • the user ID 5141 is user identification information, and is information that is the same as or uniquely corresponds to the user ID 5121 described above.
  • Measurement time 5142 is time information indicating the time when measurement information 5143 was measured at measurement terminal 110.
  • the measurement information 5143 is a measurement value etc. measured by the user U who is the wearer at the measurement terminal 110.
  • the measurement information 5143 is, for example, the user U's skin temperature, pulse rate, number of steps, amount of conversation, sleeping time, etc. as described above, but is not limited thereto.
  • the measurement information 5143 may be one or more types per user. In other words, the measurement information 5143 may include multiple types of measurement values for each user. Further, the type of measurement value may be different for each user.
  • the authentication history information 515 is information for managing the authentication history when the user U is authenticated by the authentication terminal 120.
  • Authentication history information 515 is information that associates a user ID 5151, authentication time 5152, and authentication location 5153.
  • the user ID 5151 is identification information of a user who has succeeded in face authentication, which will be described later, and is information that is the same as or uniquely corresponds to the user ID 5121 described above.
  • the authentication time 5152 is time information such as the photographing time or transmission time included in the above-mentioned face authentication request, or the time when authentication was successful in the face authentication process described later.
  • the authentication location 5153 is information indicating the installation location 5132 of the authentication terminal 120 when authentication is successful.
  • the authentication location 5153 may be location information.
  • the storage unit 510 only needs to store at least the program 511. Therefore, some or all of the user information 512, authentication terminal information 513, basic health information 514, and authentication history information 515 may be stored in an external storage device connected to the health management support device 500.
  • the memory 520 is a volatile storage device such as a RAM (Random Access Memory), and is a storage area for temporarily holding information when the control unit 540 operates.
  • Communication unit 530 is a communication interface with network N.
  • the control unit 540 is a processor that controls each component of the health care support device 500, that is, a control device.
  • the control unit 540 loads the program 511 from the storage unit 510 into the memory 520 and executes the program 511. Thereby, the control unit 540 realizes the functions of the acquisition unit 541, the registration unit 542, the derivation unit 543, and the output unit 544.
  • the acquisition unit 541 is an example of the first acquisition unit 11 and second acquisition unit 12 described above.
  • the acquisition unit 541 acquires the above-mentioned user information registration request from the above-mentioned user terminal or the like.
  • the acquisition unit 541 also acquires a basic health information registration request from the measurement terminal 110.
  • the acquisition unit 541 also acquires a face authentication request from the authentication terminal 120.
  • the registration unit 542 performs registration processing in response to a user information registration request. Specifically, the registration unit 542 registers facial feature information in the authentication device 400 for the facial image included in the user information registration request, and acquires the user ID issued at the time of registration. Then, the registration unit 542 generates user information 512 by associating the user ID with the personal information and measurement terminal ID included in the registration request, and registers it in the storage unit 510.
  • the registration unit 542 also performs basic health information registration processing in response to a basic health information registration request. Specifically, the registration unit 542 identifies, from the user information 512, the user ID 5121 associated with the measurement terminal ID 5123 included in the basic health information registration request. Then, the registration unit 542 generates basic health information 514 by associating the specified user ID 5141 with the measurement time 5142 and measurement information 5143 included in the basic health information registration request, and registers it in the storage unit 510.
  • the registration unit 542 performs registration processing of authentication history information in response to a face authentication request. Specifically, the registration unit 542 extracts the face area of the person as a face image from the face image included in the face authentication request, and transmits the face authentication request including the face image to the authentication device 400. The registration unit 542 then receives the face authentication result from the authentication device 400. Furthermore, the registration unit 542 identifies the installation location 5132 associated with the authentication terminal ID 5131 included in the face authentication request from the authentication terminal information 513. When the face authentication result indicates successful authentication, the registration unit 542 generates authentication history information 515 by associating the user ID 5151, authentication time 5152, and authentication location 5153 included in the face authentication result, and registers it in the storage unit 510.
  • the derivation unit 543 is an example of the derivation unit 13 described above.
  • the derivation unit 543 performs the analysis processing described above.
  • the deriving unit 543 derives factor-related information regarding factors that influenced the health condition of a specific user based on the basic health information 514 and the authentication history information 515.
  • the factor-related information is information that is a candidate for a factor that has influenced the health condition of a specific user.
  • the factor-related information includes time of day, location, other users, daily rhythm, work situation, etc. that may have affected the health condition of a specific user.
  • the factor-related information may be other users who can contribute to the analysis of factors that influenced the health condition of a specific user.
  • the factor-related information may be a countermeasure against the factor, such as an improvement plan.
  • the deriving unit 543 derives the factor-related information based on the authentication location 5153 corresponding to the specific authentication time 5152 included in the authentication history information 515 and the basic health information 514 corresponding to the specific authentication time 5152. Derive. This makes it possible to support factor analysis based on the correlation between the location where a specific user was staying at a specific time and basic health information at that time.
  • the derivation unit 543 preferably derives the factor-related information from the authentication history information 515 based on the transition of the authentication location 5153 for each authentication time 5152 and the transition of the basic health information 514 for each authentication time 5152.
  • the derivation unit 543 may derive a time period or place that may have affected the health condition of a specific user as factor-related information. This makes it easier to identify the cause.
  • the derivation unit 543 may calculate time information regarding the specific user's labor from the authentication history information 515, and derive factor-related information based on the calculated time information and the transition of the basic health information 514.
  • the time information related to work includes work hours, working hours, overtime hours, private time outside working hours, and the like. Thereby, it is possible to easily determine whether or not there is an influence on work, such as whether the factor is during working hours or outside working hours, or whether there is overtime.
  • the derivation unit 543 may derive the first user's behavior as factor-related information.
  • actions include collaborative work performed by multiple people (meetings, conversations), work performed by individuals, smoking, actions outside of working hours (sleeping, eating), and the like. This makes it easier to analyze the factors.
  • the derivation unit 543 may identify a time period in which the basic health information 514 satisfies a predetermined condition, and derive the factor-related information based on the authentication history information 515 corresponding to the specified time period. As a result, for example, it is possible to identify a place where a person stayed during a time period when the health condition was relatively poor, a person related to that time period, etc., and it becomes easier to analyze the factors.
  • the deriving unit 543 derives the factor-related information by taking into consideration the authentication history information 515 of the plurality of second users. This makes it possible to identify candidates for people who may have affected the health condition of a specific user or who may have knowledge of the situation, making it easier to analyze the factors.
  • the deriving unit 543 preferably derives users who may have influenced the health condition of the first user from among the plurality of second users as factor-related information. Candidates for people who may have influenced the health condition of a specific user can be identified, making it easier to analyze the factors.
  • the deriving unit 543 may derive users who can contribute to the analysis of the factor from among the plurality of second users as the factor-related information. This makes it possible to identify candidates for people who may be able to know about the circumstances surrounding the change in the health condition of a specific user, and facilitates analysis of the cause by interviewing the person.
  • the derivation unit 543 may derive countermeasures for the factors as factor-related information. This makes it easier to consider measures to improve the health condition of a specific user.
  • the output unit 544 outputs the factor-related information derived by the derivation unit 543 to the outside.
  • the output unit 544 transmits the factor-related information to the management terminal 300 via the network N.
  • the factor-related information is an analysis result
  • the administrator UA looks at the factor-related information (analysis result) displayed on the management terminal 300 and understands the factors that may have affected the user's health condition. can.
  • the factor-related information is information that can contribute to factor analysis
  • the administrator UA takes into account the factor-related information displayed on the management terminal 300 to determine whether the specific user's health condition has been affected. It becomes easier to analyze possible factors.
  • the factor-related information is a countermeasure for the factor, the administrator UA can easily consider measures to improve the health condition of a specific user by taking into account the factor-related information displayed on the management terminal 300.
  • FIG. 8 is a sequence diagram showing the flow of basic health information registration processing according to the second embodiment.
  • the measurement terminal 110 measures physical measurement information from the user U who is the wearer (S301). Then, the measurement terminal 110 transmits a basic health information registration request including the measurement terminal ID, measurement time, and measurement information to the health management support device 500 via the network N (S302). In response, health management support device 500 receives a basic health information registration request from measurement terminal 110 via network N.
  • FIG. 10 is a flowchart showing the flow of face authentication processing by the authentication device 400 according to the second embodiment.
  • the authentication device 400 receives a face authentication request from the health care support device 500 via the network N (S211).
  • the authentication device 400 extracts facial feature information from the facial image included in the facial authentication request, similarly to steps S202 and S203 described above.
  • the authentication unit 450 of the authentication device 400 compares the facial feature information extracted from the facial image included in the face authentication request with the facial feature information 412 of the facial information DB 410 (S212), and calculates the degree of matching.
  • the authentication unit 450 determines whether the degree of matching is greater than or equal to the threshold (S213).
  • the face authentication result includes the fact that the face authentication was successful and the user ID of the user U1.
  • the health management support device 500 identifies the installation location 5132 associated with the authentication terminal ID 5131 included in the face authentication request received from the authentication terminal 120-1 from the authentication terminal information 513 (S316). Then, the health management support device 500 associates the user ID 5151, authentication time 5152, and authentication location 5153 included in the face authentication result and registers them in the storage unit 510 as authentication history information 515 (S317).
  • the measurement information 5143 of the basic health information 514 is the pulse rate.
  • the deriving unit 543 identifies, from the basic health information 514, a time period in which the pulse rate of the user U1 continues to be equal to or higher than a predetermined value for a predetermined period of time or more.
  • the derivation unit 543 refers to the authentication history information 515 and identifies the user U2 who was staying at the same place (for example, a conference room) as the user U1 during the identified time period.
  • the derivation unit 543 separately performs collaborative work with the user U1 during the specified time period for users who have participated in the same remote conference based on the remote conference history etc. It may also be specified as a user who was holding a meeting (such as a meeting). In other words, the derivation unit 543 identifies at least the user U2 who has had contact with the user U1 in some work. Then, the derivation unit 543 may derive the degree of possibility that the user U2 influenced the health condition of the user U1 from the date, time, number of times of contact, and the pulse rate of the user U1 at that time.
  • the deriving unit 543 identifies the user U2 whose degree is equal to or greater than a predetermined value as factor-related information. Thereafter, the output unit 544 outputs the derived factor-related information and measurement information in the specified time period to the management terminal 300.
  • the administrator UA can analyze the cause of the abnormal health condition of the user U1 as a candidate for the person who may have influenced the health condition of the user U1. For example, analysis of possible stress factors such as user U2 being the boss of user U1 can be supported.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-2 according to the second embodiment.
  • the measurement information 5143 of the basic health information 514 is the amount of conversation.
  • the derivation unit 543 identifies the user U3 who has had contact with the user U1 through some work, similar to the above-described specific example 2-2.
  • the derivation unit 543 calculates the speaking time of the user U1 and the speaking time of other users from the measurement information 5143 of the user U1, and calculates the speaking time of the user U3 and the speaking time of other users from the measurement information 5143 of the user U2. It may be calculated.
  • the derivation unit 543 may identify the user U3 based on the degree of coincidence of the time slots of the utterance times. Then, the derivation unit 543 determines from the basic health information 514 whether or not the amount of conversation between the users U1 and U3 is longer than a predetermined time period during the time period during which the contact occurred. The derivation unit 543 derives the user U3, who has been talking with the user U1 for a predetermined amount of time or more, as a person who can contribute to the analysis of factors that influenced the health condition of the user U1. . Accordingly, the administrator UA can make the user U2 a candidate for interviewing the user U1 about the circumstances surrounding the deterioration of his/her physical condition.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-3 according to the second embodiment.
  • the measurement information 5143 of the basic health information 514 is the number of steps and sleeping time.
  • the derivation unit 543 identifies the business hours and flow line of the user U1 from the transition of the authentication location 5153 for each authentication time 5152 associated with the user ID 5151 of the user U1 in the authentication history information 515.
  • the business hours may include details such as office hours (working hours) and meeting times.
  • the derivation unit 543 analyzes the cause of the poor health condition of the user U1 from the specified work hours and flow line and the number of steps and sleeping hours in the basic health information 514 of the user U1. For example, the derivation unit 543 determines that if the number of steps is less than a predetermined value, lack of exercise, if the average sleep time for a certain period is less than a predetermined time, lack of sleep, and if working hours or overtime hours are long, fatigue, etc. may be derived as a candidate. These make it easier for the administrator UA to analyze the possibility of the cause of the user U1's poor physical condition due to factors such as lifestyle rhythm and work situation.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-4 according to the second embodiment.
  • the measurement information 5143 of the basic health information 514 is pulse rate and sleep time.
  • the derivation unit 543 identifies the work hours and flow line of the user U1, as in the above-mentioned specific example 2-4.
  • the derivation unit 543 may determine whether the user U1 stays in a specific area for a predetermined time or more.
  • the derivation unit 543 analyzes the cause of the poor health condition of the user U1 from the specified work hours and flow line and the pulse rate and sleep time in the basic health information 514 of the user U1.
  • the derivation unit 543 determines that if the sleeping time is short and the time at work is short, the life cycle after leaving work is disrupted, the time at work is short and the time spent in the smoking area is long, the amount of smoking is excessive, If the pulse rate is above a predetermined value, problems outside of work may be derived as factor-related information.
  • the derivation unit 543 determines the degree of possibility that the work content is influencing the factor, or the fact that the factor is less relevant during work hours and the factor is more relevant during private time, etc. It may be derived as information.
  • the administrator UA can easily analyze the possibility of the cause of the user U1's poor physical condition based on the degree of influence of work hours, lifestyle habits, and the like.
  • FIG. 16 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-5 according to the second embodiment.
  • the user U1 is an employee who requires special consideration in the course of work, such as when she is pregnant.
  • a countermeasure for a factor that may have influenced a health condition is derived as factor-related information.
  • the measurement information 5143 of the basic health information 514 includes skin temperature, pulse rate, number of steps, and sleeping time.
  • the derivation unit 543 identifies the work hours and flow line of the user U1, as in the above-mentioned specific example 2-4.
  • the derivation unit 543 determines the health status of the user U1 at the workplace (organization to which he or she belongs) and work based on the identified work hours and flow line and the skin temperature, pulse rate, number of steps, and sleep time in the basic health information 514 of the user U1. Determine whether the impact is significant. For example, when the pulse rate and the number of steps are equal to or higher than a predetermined value during work hours, the derivation unit 543 determines that the physical load on the user U1 is high at the workplace or the like. Furthermore, if the sleeping hours and working hours vary greatly from day to day, the derivation unit 543 determines that the user U1's daily rhythm is disrupted.
  • FIG. 17 is a diagram for explaining the concept of specific example 2-6 according to the second embodiment.
  • the health management support device 500 may further include a third acquisition unit that acquires meal history information indicating the history of the first user's meal contents.
  • the derivation unit may derive the factor-related information by taking into account the meal history information. This makes it easier for the administrator UA to analyze the factors in more detail, formulate more appropriate health management indicators, and propose more accurate countermeasures.
  • the processing of the derivation unit described above may use an AI (Artificial Intelligence) model that inputs basic health information and authentication history information and outputs factor-related information for a specific user.
  • AI Artificial Intelligence
  • the AI model may be machine learned using a combination of basic health information, authentication history information, and factor-related information for a specific user as training data.
  • the derivation unit may use an AI model that has undergone machine learning.
  • biometric authentication identity verification authentication, person authentication, person identification processing, etc.
  • biometric authentication and biometric information other techniques that use captured images of people can be applied.
  • the biometric information may be data (feature amounts) calculated from physical characteristics unique to an individual, such as fingerprints, voiceprints, veins, retinas, iris of the eyes, and patterns on the palm of the hand.
  • feature information indicating a person's physical characteristics is extracted from a photographed image of a part of the user's body, and the extracted feature information is compared with pre-registered feature information to determine the match.
  • the authentication device 400 and the health management support device 500 are described as separate information processing devices, but they may be the same.
  • the health management support device 500 may further associate and register facial feature information with the user ID 5121 of the user information 512.
  • the control unit 540 may further include the functions of the face detection unit 420, feature point extraction unit 430, registration unit 440, and authentication unit 450 shown in FIG.
  • the program includes instructions (or software code) that, when loaded into a computer, cause the computer to perform one or more of the functions described in the embodiments.
  • the program may be stored on a non-transitory computer readable medium or a tangible storage medium.
  • computer readable or tangible storage media may include random-access memory (RAM), read-only memory (ROM), flash memory, solid-state drive (SSD) or other memory technology, CD - Including ROM, digital versatile disc (DVD), Blu-ray disc or other optical disc storage, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disc storage or other magnetic storage device.
  • the program may be transmitted on a transitory computer-readable medium or a communication medium.
  • transitory computer-readable or communication media includes electrical, optical, acoustic, or other forms of propagating signals.
  • the deriving means is The health management support device according to appendix A1 or A2, wherein the factor-related information is derived from the authentication history information based on the transition of the authentication location for each authentication time and the transition of the basic health information for each authentication time.
  • the deriving means is The health management support device according to appendix A3, wherein a time period or place that may have affected the health condition of the first user is derived as the factor-related information.
  • the deriving means is Calculating time information regarding work of the first user from the authentication history information, The health management support device according to appendix A1 or A2, wherein the factor-related information is derived based on the time information and the transition of the basic health information.
  • Appendix A9 The health management according to appendix A8, wherein the deriving means derives a user who may have influenced the health condition of the first user from among the plurality of second users as the factor-related information. Support equipment.
  • Appendix A10 The health management support device according to appendix A8 or A9, wherein the deriving means derives a user who can contribute to the analysis of the factor from among the plurality of second users as the factor-related information.
  • Appendix A11 The health management support device according to any one of appendices A1 to A10, wherein the deriving means derives a countermeasure for the factor as the factor-related information.
  • Appendix A12 further comprising a third acquisition means for acquiring meal history information indicating a history of meal contents of the first user,
  • the health management support device according to any one of appendices A1 to A11, wherein the deriving means derives the factor-related information by taking the meal history information into consideration.
  • the health management support device includes: a first acquisition means for acquiring basic health information of the first user measured by a measurement terminal attached to the first user; a second acquisition means for acquiring authentication history information including a personal authentication result of the first user by the authentication terminal and an authentication location; Deriving means for deriving factor-related information regarding factors that influenced the health condition of the first user based on the basic health information and the authentication history information; A health management support system equipped with (Appendix B2)
  • the deriving means is Health management support according to appendix B1, wherein the factor-related information is derived based on the authentication location corresponding to a specific authentication time included in the authentication history information and the health basic information corresponding to the specific authentication time.
  • the computer is Obtain basic health information of the first user measured by a measurement terminal attached to the first user, obtaining authentication history information including the first user's personal authentication result and authentication location;
  • a health management support method comprising deriving factor-related information regarding factors that influenced the health condition of the first user based on the basic health information and the authentication history information.
  • Appendix D1 a first acquisition process of acquiring basic health information of the first user measured by a measurement terminal attached to the first user; a second acquisition process of acquiring authentication history information including a personal authentication result and an authentication location of the first user; a derivation process of deriving factor-related information regarding factors that influenced the health condition of the first user based on the basic health information and the authentication history information;
  • a non-transitory computer-readable medium that stores a health care support program that causes a computer to execute.
  • Health management support device 11 First acquisition unit 12 Second acquisition unit 13 Derivation unit 1000 Health management support system N Network U User U1 User U2 User U3 User UA Administrator 200 Facility 210 Area 220 Area 300 Management terminal 110 Measurement terminal 110-1 Measuring terminal 110-2 Measuring terminal 110-3 Measuring terminal 120 Authentication terminal 120-1 Authentication terminal 120-2 Authentication terminal 400 Authentication device 410 Face information DB 411 User ID 412 Facial feature information 420 Face detection unit 430 Feature point extraction unit 440 Registration unit 450 Authentication unit 500 Health management support device 510 Storage unit 511 Program 512 User information 5121 User ID 5122 Personal information 5123 Measurement terminal ID 513 Authentication terminal information 5131 Authentication terminal ID 5132 Installation location 514 Basic health information 5141 User ID 5142 Measurement time 5143 Measurement information 515 Authentication history information 5151 User ID 5152 Authentication time 5153 Authentication location 520 Memory 530 Communication unit 540 Control unit 541 Acquisition unit 542 Registration unit 543 Derivation unit 544 Output unit

Abstract

健康管理支援装置（１）は、第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得部（１１）と、第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得部（１２）と、健康基礎情報と認証履歴情報とに基づいて、第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出部（１３）と、を備える。これにより、健康状態を管理するために様々な種類の情報を収集及び分析して健康管理を支援することができる。

Description

健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体
　本開示は、健康管理支援装置、システム、方法、及び、プログラムに関する。
　近年、労働環境を考慮して労働者の健康管理を行うことの重要性が高まっている。特許文献１には、認証結果から出退勤時刻を算出する技術が開示されている。特許文献２には、ウェアラブルデバイスからの収集情報から在席時間を求め、在席時間が閾値を超える場合、健康管理勧告を行う技術が開示されている。
特開２０２１－０８９６３８号公報 特開２０１７－１７００６６号公報
　ここで、人間の健康状態を管理するためには、様々な種類の情報を収集及び分析することが求められる。しかしながら、健康状態に異常が発生した場合のストレス要因等を特定するための様々な種類の情報を収集及び分析することは煩雑であり、その原因を特定することが困難であることが多い、という問題点がある。
　本開示の目的は、上述した課題を鑑み、健康状態を管理するために様々な種類の情報を収集及び分析して健康管理を支援するための健康管理支援装置、システム、方法、及び、プログラムを提供することにある。
　本開示にかかる健康管理支援装置は、
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得手段と、
　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得手段と、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出手段と、
　を備える。
　本開示にかかる健康管理支援システムは、
　ユーザの個人認証を行う認証端末と、
　健康管理支援装置と、を備え、
　前記健康管理支援装置は、
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得手段と、
　前記認証端末による前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得手段と、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出手段と、
　を備える。
　本開示にかかる健康管理支援方法は、
　コンピュータが、
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得し、
　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得し、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する。
　本開示にかかる健康管理支援プログラムは、
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得処理と、
　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得処理と、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出処理と、
　をコンピュータに実行させる。
　本開示により、健康状態を管理するために様々な種類の情報を収集及び分析して健康管理を支援するための健康管理支援装置、システム、方法、及び、プログラムを提供することができる。
本実施形態１にかかる健康管理支援装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態１にかかる健康管理支援方法の流れを示すフローチャートである。 本実施形態２にかかる健康管理支援システムの構成を示すブロック図である。 本実施形態２にかかる認証装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態２にかかる健康管理支援装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態２にかかるユーザ情報登録処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態２にかかる認証装置による顔情報登録処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態２にかかる健康基礎情報の登録処理の流れを示すシーケンス図である。 本実施形態２にかかる認証履歴情報の登録処理の流れを示すシーケンス図である。 本実施形態２にかかる認証装置による顔認証処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態２にかかる分析処理の流れを示すフローチャートである。 本実施形態２にかかる具体例２－１の概念を説明するための図である。 本実施形態２にかかる具体例２－２の概念を説明するための図である。 本実施形態２にかかる具体例２－３の概念を説明するための図である。 本実施形態２にかかる具体例２－４の概念を説明するための図である。 本実施形態２にかかる具体例２－５の概念を説明するための図である。 本実施形態２にかかる具体例２－６の概念を説明するための図である。
　以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。
＜実施形態１＞
　図１は、本実施形態１にかかる健康管理支援装置１の構成を示すブロック図である。健康管理支援装置１は、所定のユーザの健康管理を支援するための情報処理装置である。ここで、所定のユーザとしての第１のユーザは、身体から健康基礎情報を測定可能な測定端末を装着しているものとする。そして、測定端末は、定期的、所定のタイミング、又は、健康管理支援装置１からの要求に応じて、測定値等の健康基礎情報を、健康管理支援装置１へ送信する。ここで、健康基礎情報とは、ユーザの皮膚温度、脈拍数、歩数、会話量、睡眠時間等である。
　また、第１のユーザは、認証端末に対して本人確認（本人特定）のための個人認証を行う。ここで、個人認証は、顔認証等の生体認証、電子的な身分証明情報を用いた本人確認のための認証等である。認証端末は、第１のユーザの個人認証に成功した場合、個人認証結果（第１のユーザの識別情報及び認証時刻）と、認証場所（認証端末の設置場所を示す情報等）を含む認証履歴情報を健康管理支援装置１へ送信する。尚、認証端末は、認証履歴情報を健康管理支援装置１又は他の記憶装置に登録してもよい。
　健康管理支援装置１は、第１の取得部１１、第２の取得部１２及び導出部１３を備える。第１の取得部１１は、第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する。第２の取得部１２は、第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する。導出部１３は、健康基礎情報と認証履歴情報とに基づいて、第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する。
　図２は、本実施形態１にかかる健康管理支援方法の流れを示すフローチャートである。まず、第１の取得部１１は、第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する（Ｓ１１）。次に、第２の取得部１２は、第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する（Ｓ１２）。そして、導出部１３は、健康基礎情報と認証履歴情報とに基づいて、第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する（Ｓ１３）。
　このように、本実施形態１では、第１のユーザの健康基礎情報と認証履歴情報とを収集し、これらを総合的に考慮して健康状態に影響を与えた要因やその要因の分析に寄与し得る情報を要因関連情報として導出できる。そのため、第１のユーザの健康管理を行う管理者は、要因関連情報により、第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因そのものを容易に把握し易くなる。または、管理者は、要因関連情報を用いて、様々な分析を行うことや分析結果から健康管理における指標を策定し易くなる。つまり、健康状態を管理するために様々な種類の情報を収集及び分析して健康管理を支援することができる。
　尚、健康管理支援装置１は、図示しない構成としてプロセッサ、メモリ及び記憶装置を備えるものである。また、当該記憶装置には、本実施形態にかかる健康管理支援方法の処理が実装されたコンピュータプログラムが記憶されている。そして、当該プロセッサは、記憶装置からコンピュータプログラム等を前記メモリへ読み込ませ、当該コンピュータプログラムを実行する。これにより、前記プロセッサは、第１の取得部１１、第２の取得部１２及び導出部１３の機能を実現する。
　または、健康管理支援装置１の各構成要素は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されてもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、量子プロセッサ（量子コンピュータ制御チップ）等を用いることができる。
　また、健康管理支援装置１の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、健康管理支援装置１の機能がＳａａＳ（Software as a Service）形式で提供されてもよい。
＜実施形態２＞
　本実施形態２は、上述した実施形態１の具体例である。本実施形態２は、会社等の組織の所属員（ユーザ）の健康管理を支援するための健康管理支援システムの例を示す。図３は、本実施形態２にかかる健康管理支援システム１０００の構成を示すブロック図である。施設２００は、組織における活動、作業、業務、休憩等を行う拠点となる建物である。施設２００は、様々なエリア２１０、２２０等を有し、各エリアに認証端末１２０－１、１２０－２等が設置されている。また、施設２００内には、健康管理の対象者であるユーザＵ１からＵ３と、ユーザＵ１等の健康管理を行う管理者ＵＡとが存在しているものとする。尚、ユーザＵ１等と管理者ＵＡとは、組織での活動時間外には、施設２００の外、例えば、自宅等で過ごす場合があるものとする。または、施設２００は、複数存在しても良く、各ユーザ等は、異なる複数の拠点に存在していてもよい。また、施設２００は、各ユーザ等の自宅であっても良い。
　健康管理支援システム１０００は、測定端末１１０－１から１１０－３、認証端末１２０－１及び１２０－２、管理端末３００、認証装置４００及び健康管理支援装置５００を備える。測定端末１１０－１等、認証端末１２０－１等、管理端末３００、認証装置４００及び健康管理支援装置５００のそれぞれは、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。ここで、ネットワークＮは、有線又は無線の通信回線又は通信ネットワークであり、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット、無線通信回線網、携帯電話回線網等である。また、ネットワークＮは、通信プロトコルの種別を問わない。
　ユーザＵ１は測定端末１１０－１を装着し、ユーザＵ２は測定端末１１０－２を装着し、ユーザＵ１及びＵ２はエリア２１０内に滞在しているものとする。また、ユーザＵ３は測定端末１１０－３を装着し、エリア２２０内に滞在しているものとする。尚、各ユーザが滞在しているエリアはある時点における一例に過ぎない。ここで、測定端末１１０－１から１１０－３は、同等の機能を有し、以下ではこれらを総称して「測定端末１１０」と呼ぶ場合がある。また、ユーザＵ１からＵ３は、上述した組織の所属員、例えば、企業に勤務する労働者、社員等である。以下では、ユーザＵ１からＵ３を総称して「ユーザＵ」と呼ぶ場合がある。また、ユーザＵには、管理者ＵＡが含まれても良い。
　測定端末１１０は、ユーザＵの身体に装着されるウェアラブルデバイスである。測定端末１１０は、装着されたユーザＵの身体的な健康状態を示す情報である測定情報を健康基礎情報として測定する。また、測定端末１１０は、測定端末ＩＤ、測定時刻及び測定情報を含めた健康基礎情報登録要求を、健康管理支援装置５００へ送信する。尚、測定端末１１０は、マイクを備えていてもよく、その場合、マイクにより収音された音量を検出し、収音された時間を会話時間として算出してもよい。または、測定端末１１０は、収音された音から装着者本人の音声か、他者（会話相手等）の音声かを判別し、装着者が発話した会話時間と、他者が発話した会話時間とを別々に集計してもよい。その他、測定端末１１０は、公知の技術を用いて上述した健康基礎情報を測定してもよい。
　認証端末１２０－１はエリア２１０に設置され、認証端末１２０－２はエリア２２０に設置されている。ここで、認証端末１２０－１及び１２０－２は同等の機能を有し、以下ではこれらを総称して「認証端末１２０」と呼ぶ場合がある。
　認証端末１２０は、この例では、個人認証として顔認証を行うものとする。認証端末１２０は、内蔵された又は接続されたカメラにより、ユーザの顔を含む領域を撮影した、撮影した顔画像と認証端末ＩＤを含めた顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置４００又は健康管理支援装置５００へ送信する。尚、顔認証要求には、撮影時刻や送信時刻等の時刻情報が含まれていても良い。また、顔認証要求には、認証端末１２０の設置場所を示す位置情報等が含まれていても良い。
　尚、認証端末１２０は、ユーザＵが操作するユーザ端末であってもよい。ユーザ端末は、内蔵された又は接続されたカメラによるユーザの撮影画像とユーザ端末の位置情報顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置４００又は健康管理支援装置５００へ送信してもよい。また、ユーザ端末は、ユーザＵが携帯するモバイル端末であってもよい。また、ユーザ端末は、予めユーザの顔画像（顔特徴情報）を認証装置４００に登録する処理を行っても良い。例えば、ユーザ端末は、顔画像、個人情報及び装着している測定端末の測定端末ＩＤを含むユーザ情報の登録要求を、健康管理支援装置５００へ送信する。その場合、健康管理支援装置５００は、当該ユーザの顔情報を認証装置４００に登録する。
　認証装置４００は、ユーザの顔特徴情報を管理し、顔認証を行う情報処理装置である。また、認証装置４００は、外部から受信した顔認証要求に応じて、当該要求に含まれる顔画像又は顔特徴情報について、各ユーザの顔特徴情報と照合を行い、照合結果（認証結果）を要求元へ返信する。
　図４は、本実施形態２にかかる認証装置４００の構成を示すブロック図である。認証装置４００は、顔情報ＤＢ（DataBase）４１０と、顔検出部４２０と、特徴点抽出部４３０と、登録部４４０と、認証部４５０とを備える。顔情報ＤＢ４１０は、ユーザＩＤ４１１と当該ユーザＩＤの顔特徴情報４１２とを対応付けて記憶する。顔特徴情報４１２は、顔画像から抽出された特徴点の集合である。尚、認証装置４００は、顔特徴情報４１２に対応するユーザ等からの要望に応じて、顔情報ＤＢ４１０内の顔特徴情報４１２を削除してもよい。または、認証装置４００は、登録から一定期間経過後に顔特徴情報４１２を削除してもよい。
　顔検出部４２０は、顔情報を登録するための登録画像に含まれる顔領域を検出し、特徴点抽出部４３０に出力する。特徴点抽出部４３０は、顔検出部４２０が検出した顔領域から特徴点を抽出し、登録部４４０に顔特徴情報を出力する。また、特徴点抽出部４３０は、健康管理支援装置５００等から受信した顔画像に含まれる特徴点を抽出し、認証部４５０に顔特徴情報を出力する。
　登録部４４０は、顔特徴情報の登録に際して、ユーザＩＤ４１１を新規に発行する。登録部４４０は、発行したユーザＩＤ４１１と、登録画像から抽出した顔特徴情報４１２とを対応付けて顔情報ＤＢ４１０へ登録する。認証部４５０は、顔特徴情報４１２を用いた顔認証を行う。具体的には、認証部４５０は、顔画像から抽出された顔特徴情報と、顔情報ＤＢ４１０内の顔特徴情報４１２との照合を行う。認証部４５０は、照合に成功した場合、照合された顔特徴情報４１２に対応付けられたユーザＩＤ４１１を特定する。認証部４５０は、顔特徴情報の一致の有無を顔認証結果として要求元に返信する。顔特徴情報の一致の有無は、認証の成否に対応する。尚、顔特徴情報が一致する（一致有）とは、一致度が閾値以上である場合をいうものとする。また、顔認証結果は、顔認証に成功した場合、特定されたユーザＩＤを含むものとする。
　図３に戻り説明を続ける。
　健康管理支援装置５００は、上述した健康管理支援装置１の一例である。健康管理支援装置５００は、健康基礎情報と認証履歴情報に基づいて、特定のユーザにおける健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出し、管理端末３００等へ出力する情報処理装置である。健康管理支援装置５００は、複数台のサーバに冗長化されてもよく、各機能ブロックが複数台のコンピュータで実現されてもよい。
　図５は、本実施形態２にかかる健康管理支援装置５００の構成を示すブロック図である。健康管理支援装置５００は、記憶部５１０、メモリ５２０、通信部５３０及び制御部５４０を備える。記憶部５１０は、ハードディスク、フラッシュメモリ等の記憶装置の一例である。記憶部５１０は、プログラム５１１、ユーザ情報５１２、認証端末情報５１３、健康基礎情報５１４及び認証履歴情報５１５を記憶する。プログラム５１１は、本実施形態２にかかるユーザ情報登録処理、健康基礎情報の登録処理、認証履歴情報の登録処理及び分析処理を含む健康管理支援処理等が実装されたコンピュータプログラム（健康管理支援プログラム）である。
　ユーザ情報５１２は、健康管理の対象者や関係者であるユーザを管理するための情報である。ユーザ情報５１２は、ユーザＩＤ５１２１、個人情報５１２２及び測定端末ＩＤ５１２３を対応付けた情報である。ユーザＩＤ５１２１は、ユーザの識別情報である。ユーザＩＤ５１２１は、認証装置４００の顔情報ＤＢ４１０内で顔特徴情報４１２に対応付けて管理されるユーザＩＤ４１１と同一又は一意に対応する情報である。そのため、ユーザ情報５１２は、ユーザＩＤ５１２１を介してユーザの登録用の特徴情報（生体情報、本人認証情報、本人特定情報等）と対応付けられた情報といえる。個人情報５１２２は、氏名、年齢、性別、住所、決済情報、既往歴、診察履歴、健康診断履歴等である。尚、決済情報は、クレジットカードの情報や銀行の引き落とし口座情報等である。測定端末ＩＤ５１２３は、ユーザに装着された測定端末１１０の識別情報である。
　認証端末情報５１３は、認証端末１２０を管理する情報である。認証端末情報５１３は、認証端末ＩＤ５１３１及び設置場所５１３２を対応付けた情報である。認証端末ＩＤ５１３１は、認証端末１２０の識別情報である。認証端末ＩＤ５１３１は、各認証端末１２０に予め設定され、顔認証要求に含めて送信される情報である。設置場所５１３２は、認証端末１２０の設置場所を示す情報、例えば、エリア、部屋等を特定可能な情報である。または、設置場所５１３２は、位置情報であってもよい。そのため、認証端末ＩＤ５１３１は、対応付けられた設置場所５１３２、つまり、認証場所を特定可能な情報といえる。
　健康基礎情報５１４は、ユーザＵに装着された測定端末１１０により測定された測定情報を管理するための情報である。健康基礎情報５１４は、ユーザＩＤ５１４１、測定時刻５１４２及び測定情報５１４３を対応付けた情報である。ユーザＩＤ５１４１は、ユーザの識別情報であり、上述したユーザＩＤ５１２１と同一又は一意に対応する情報である。測定時刻５１４２は、測定端末１１０において測定情報５１４３が測定された時刻を示す時刻情報である。測定情報５１４３は、測定端末１１０において装着者であるユーザＵから測定された測定値等である。測定情報５１４３は、例えば、上述したようなユーザＵの皮膚温度、脈拍数、歩数、会話量、睡眠時間等であるが、これらに限定されない。また、測定情報５１４３は、ユーザあたり、１種類以上であればよい。逆に言うと、測定情報５１４３は、ユーザあたり、複数種類の測定値等を含んでも良い。また、ユーザごとに測定値の種類が異なっていても良い。
　認証履歴情報５１５は、ユーザＵが認証端末１２０により認証された際の認証履歴を管理するための情報である。認証履歴情報５１５は、ユーザＩＤ５１５１、認証時刻５１５２及び認証場所５１５３を対応付けた情報である。ユーザＩＤ５１５１は、後述する顔認証に成功したユーザの識別情報であり、上述したユーザＩＤ５１２１と同一又は一意に対応する情報である。認証時刻５１５２は、上述した顔認証要求に含まれる撮影時刻もしくは送信時刻、または、後述する顔認証処理により認証に成功した時刻等の時刻情報である。認証場所５１５３は、認証に成功した際の認証端末１２０の設置場所５１３２を示す情報である。認証場所５１５３は、位置情報であってもよい。
　尚、記憶部５１０は、少なくともプログラム５１１を記憶していれば良い。そのため、ユーザ情報５１２、認証端末情報５１３、健康基礎情報５１４及び認証履歴情報５１５の一部又は全ては、健康管理支援装置５００と接続された外部の記憶装置に保存されていてもよい。
　メモリ５２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性記憶装置であり、制御部５４０の動作時に一時的に情報を保持するための記憶領域である。通信部５３０は、ネットワークＮとの通信インタフェースである。
　制御部５４０は、健康管理支援装置５００の各構成を制御するプロセッサつまり制御装置である。制御部５４０は、記憶部５１０からプログラム５１１をメモリ５２０へ読み込ませ、プログラム５１１を実行する。これにより、制御部５４０は、取得部５４１、登録部５４２、導出部５４３及び出力部５４４の機能を実現する。
　取得部５４１は、上述した第１の取得部１１及び第２の取得部１２の一例である。取得部５４１は、上述したユーザ端末等から、上述したユーザ情報の登録要求を取得する。また、取得部５４１は、測定端末１１０から健康基礎情報登録要求を取得する。また、取得部５４１は、認証端末１２０から顔認証要求を取得する。
　登録部５４２は、ユーザ情報の登録要求に応じて登録処理を行う。具体的には、登録部５４２は、ユーザ情報の登録要求に含まれる顔画像について、認証装置４００へ顔特徴情報を登録し、登録時に発行されたユーザＩＤを取得する。そして、登録部５４２は、ユーザＩＤと、登録要求に含まれる個人情報及び測定端末ＩＤを対応付けてユーザ情報５１２を生成し、記憶部５１０に登録する。
　また、登録部５４２は、健康基礎情報登録要求に応じて健康基礎情報の登録処理を行う。具体的には、登録部５４２は、ユーザ情報５１２の中から、健康基礎情報登録要求に含まれる測定端末ＩＤ５１２３に対応付けられたユーザＩＤ５１２１を特定する。そして、登録部５４２は、特定したユーザＩＤ５１４１、健康基礎情報登録要求に含まれる測定時刻５１４２及び測定情報５１４３を対応付けて健康基礎情報５１４を生成し、記憶部５１０に登録する。
　また、登録部５４２は、顔認証要求に応じて認証履歴情報の登録処理を行う。具体的には、登録部５４２は、顔認証要求に含まれる顔画像から人物の顔領域を顔画像として抽出し、顔画像を含めた顔認証要求を認証装置４００へ送信する。そして、登録部５４２は、認証装置４００から顔認証結果を受信する。また、登録部５４２は、認証端末情報５１３の中から、顔認証要求に含まれる認証端末ＩＤ５１３１に対応付けられた設置場所５１３２を特定する。顔認証結果が認証成功を示す場合、登録部５４２は、顔認証結果に含まれるユーザＩＤ５１５１、認証時刻５１５２及び認証場所５１５３を対応付けて認証履歴情報５１５を生成し、記憶部５１０に登録する。
　導出部５４３は、上述した導出部１３の一例である。導出部５４３は、上述した分析処理を行う。導出部５４３は、健康基礎情報５１４と認証履歴情報５１５とに基づいて、特定のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する。ここで、要因関連情報とは、特定のユーザの健康状態に影響を与えた要因の候補となる情報である。例えば、要因関連情報とは、特定のユーザの健康状態に影響を与えた可能性のある時間帯、場所、他のユーザ、生活リズム、勤務状況等である。または、要因関連情報とは、特定のユーザの健康状態に影響を与えた要因の分析に寄与し得る他のユーザであってもよい。または、要因関連情報とは、要因に対する対応策、例えば改善案等であってもよい。
　具体的には、導出部５４３は、認証履歴情報５１５に含まれる特定の認証時刻５１５２に対応する認証場所５１５３と、特定の認証時刻５１５２に対応する健康基礎情報５１４とに基づいて、要因関連情報を導出する。これにより、特定のユーザが特定の時刻に滞在していた場所と、その時刻における健康基礎情報との相関により、要因を分析することを支援できる。特に、導出部５４３は、認証履歴情報５１５から認証時刻５１５２ごとの認証場所５１５３の推移と、認証時刻５１５２ごとの健康基礎情報５１４の推移とに基づいて、要因関連情報を導出するとよい。これにより、特定のユーザにおける一定期間の滞在場所の遷移や移動経路（動線）と、体調の変化の傾向との相関により、要因を分析することを支援できる。
　また、導出部５４３は、特定のユーザの健康状態に影響を与えた可能性がある時間帯又は場所を、要因関連情報として導出してもよい。これにより、要因の特定をし易くすることができる。
　また、導出部５４３は、認証履歴情報５１５から特定のユーザの勤労に関する時間情報を算出し、算出した時間情報と健康基礎情報５１４の推移とに基づいて、要因関連情報を導出してもよい。ここで、勤労に関する時間情報とは、出勤時間、勤務時間、残業時間、又は、勤務時間外であるプライベートな時間等である。これにより、要因が勤務時間内か、勤務時間外か、残業時間の多寡等、業務の影響の有無を判定し易くすることができる。
　また、導出部５４３は、第１のユーザの行動を要因関連情報として導出してもよい。ここで、行動とは、複数人で連携して行う協調作業（会議、会話）、個人で行う業務、喫煙、勤務時間外の行動（睡眠、食事）等である。これにより、要因を分析し易くなる。
　また、導出部５４３は、健康基礎情報５１４が所定条件を満たす時間帯を特定し、特定した時間帯に対応する認証履歴情報５１５に基づいて、要因関連情報を導出してもよい。これにより、例えば、健康状態が相対的に悪い時間帯に滞在した場所やその時間帯に関係する人物等を特定でき、要因を分析し易くなる。
　また、導出部５４３は、複数の第２のユーザの認証履歴情報５１５を加味して、要因関連情報を導出することが望ましい。これにより、特定のユーザの健康状態に影響を与えたか、事情を知り得る可能性のある人物の候補を特定でき、要因を分析し易くなる。
　また、導出部５４３は、複数の第２のユーザの中から、第１のユーザの健康状態に影響を与えた可能性のあるユーザを、要因関連情報として導出するとよい。特定のユーザの健康状態に影響を与えた可能性のある人物の候補を特定でき、要因を分析し易くなる。
　さらに、導出部５４３は、複数の第２のユーザの中から、要因の分析に寄与し得るユーザを、要因関連情報として導出してもよい。これにより、特定のユーザの健康状態が変化した事情を知り得る可能性のある人物の候補を特定でき、当該人物へヒアリングするなどして、要因を分析し易くなる。
　さらに、導出部５４３は、要因に対する対応策を、要因関連情報として導出してもよい。これにより、特定のユーザの健康状態の改善策を検討し易くなる。
　出力部５４４は、導出部５４３により導出した要因関連情報を外部へ出力する。例えば、出力部５４４は、要因関連情報を、ネットワークＮを介して管理端末３００へ送信する。例えば要因関連情報が分析結果である場合、管理者ＵＡは、管理端末３００に表示された要因関連情報（分析結果）を見て、ユーザの健康状態に影響を与えた可能性のある要因を把握できる。また、要因関連情報が要因の分析に寄与し得る情報である場合、管理者ＵＡは、管理端末３００に表示された要因関連情報を加味することで、特定のユーザの健康状態に影響を与えた可能性のある要因を分析し易くなる。また、要因関連情報が要因の対応策である場合、管理者ＵＡは、管理端末３００に表示された要因関連情報を加味することで、特定のユーザの健康状態の改善策を検討し易くなる。
　図６は、本実施形態２にかかるユーザ情報登録処理の流れを示すフローチャートである。まず、ユーザ端末は、ユーザＵから個人情報及び測定端末ＩＤの入力操作を受け付け、カメラによりユーザＵの顔を撮影する。そして、ユーザ端末は、ユーザＵの顔画像、個人情報及び測定端末ＩＤを含むユーザ情報の登録要求を、ネットワークＮを介して健康管理支援装置５００へ送信する。これに応じて、健康管理支援装置５００は、ユーザ端末からネットワークＮを介して、ユーザ情報の登録要求を受信する（Ｓ２１）。
　次に、健康管理支援装置５００は、受信した登録要求から顔画像を抽出する。そして、健康管理支援装置５００は、抽出した顔画像を含めた顔情報登録要求を、ネットワークＮを介して認証装置４００へ送信する（Ｓ２２）。これに応じて、認証装置４００は、顔情報登録処理を行う。
　図７は、本実施形態２にかかる認証装置４００による顔情報登録処理の流れを示すフローチャートである。まず、認証装置４００は、顔情報登録要求を受信する（Ｓ２０１）。例えば、認証装置４００は、健康管理支援装置５００からネットワークＮを介して顔情報登録要求を受信する。次に、顔検出部４２０は、顔情報登録要求に含まれる顔画像から顔領域を検出する（Ｓ２０２）。そして、特徴点抽出部４３０は、ステップＳ２０２で検出した顔領域から特徴点（顔特徴情報）を抽出する（Ｓ２０３）。そして、登録部４４０は、ユーザＩＤ４１１を発行する（Ｓ２０４）。そして、登録部４４０は、抽出した顔特徴情報４１２と発行したユーザＩＤ４１１を対応付けて顔情報ＤＢ４１０に登録する（Ｓ２０５）。その後、登録部４４０は、発行したユーザＩＤ４１１を要求元（例えば、健康管理支援装置５００）へ返信する（Ｓ２０６）。尚、認証装置４００は、任意の情報登録端末から受信した顔情報登録要求に応じて顔情報登録処理を行っても良い。例えば、情報登録端末は、パーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット端末等の情報処理装置である。
　図６に戻り説明を続ける。
　健康管理支援装置５００は、認証装置４００からネットワークＮを介して顔情報登録結果（ユーザＩＤ）を受信する（Ｓ２３）。そして、健康管理支援装置５００は、ステップＳ２１で受信した登録要求から個人情報及び測定端末ＩＤを抽出する。そして、健康管理支援装置５００は、受信したユーザＩＤ５１２１、個人情報５１２２及び測定端末ＩＤ５１２３を対応付けたユーザ情報５１２を記憶部５１０に登録する（Ｓ２４）。
　図８は、本実施形態２にかかる健康基礎情報の登録処理の流れを示すシーケンス図である。まず、測定端末１１０は、装着者であるユーザＵから身体的な測定情報を測定する（Ｓ３０１）。そして、測定端末１１０は、測定端末ＩＤ、測定時刻及び測定情報を含めた健康基礎情報登録要求を、ネットワークＮを介して健康管理支援装置５００へ送信する（Ｓ３０２）。これに応じて、健康管理支援装置５００は、測定端末１１０からネットワークＮを介して、健康基礎情報登録要求を受信する。
　続いて、健康管理支援装置５００は、受信した健康基礎情報登録要求から測定端末ＩＤを抽出する。そして、健康管理支援装置５００は、ユーザ情報５１２の中から、抽出した測定端末ＩＤ５１２３に対応付けられたユーザＩＤ５１２１を特定する（Ｓ３０３）。その後、健康管理支援装置５００は、特定したユーザＩＤ５１４１、健康基礎情報登録要求に含まれる測定時刻５１４２及び測定情報５１４３を対応付けて健康基礎情報５１４として記憶部５１０に登録する（Ｓ３０４）。尚、健康基礎情報の登録処理は、定期的、所定のタイミング、又は、健康管理支援装置５００からの要求のいずれかに応じて、実行される。そのため、健康管理支援装置５００又は外部の記憶装置には、ユーザＵ１等のそれぞれについて、複数の健康基礎情報５１４が蓄積される。
　図９は、本実施形態２にかかる認証履歴情報の登録処理の流れを示すシーケンス図である。ここでは、エリア２１０に滞在するユーザＵ１の認証履歴情報を登録する場合について説明する。まず、認証端末１２０－１は、ユーザＵ１の顔を撮影する（Ｓ３１１）。そして、認証端末１２０－１は、ステップＳ３１１で撮影したユーザＵ１の顔画像及び認証端末１２０－１の認証端末ＩＤを含めた認証要求を、ネットワークＮを介して健康管理支援装置５００へ送信する（Ｓ３１２）。これに応じて、健康管理支援装置５００は、認証端末１２０－１からネットワークＮを介して認証要求を受信し、認証要求に含まれる顔画像を含めた顔認証要求を、ネットワークＮを介して認証装置４００へ送信する（Ｓ３１３）。これに応じて、認証装置４００は、顔認証処理を行う（Ｓ３１４）。
　図１０は、本実施形態２にかかる認証装置４００による顔認証処理の流れを示すフローチャートである。まず、認証装置４００は、健康管理支援装置５００からネットワークＮを介して、顔認証要求を受信する（Ｓ２１１）。次に、認証装置４００は、顔認証要求に含まれる顔画像に対して、上述したステップＳ２０２及びＳ２０３と同様に、顔特徴情報を抽出する。そして、認証装置４００の認証部４５０は、顔認証要求に含まれる顔画像から抽出した顔特徴情報を、顔情報ＤＢ４１０の顔特徴情報４１２と照合し（Ｓ２１２）、一致度を算出する。そして、認証部４５０は、一致度が閾値以上か否かを判定する（Ｓ２１３）。顔特徴情報が一致した場合、つまり、顔特徴情報の一致度が閾値以上である場合、認証部４５０は、顔特徴情報４１２に対応付けられたユーザＩＤ４１１を特定する（Ｓ２１４）。そして、認証部４５０は、顔認証に成功した旨と特定したユーザＩＤ４１１とを含めた顔認証結果を、ネットワークＮを介して健康管理支援装置５００へ返信する（Ｓ２１５）。ステップＳ２１３で一致度が閾値未満である場合、認証部４５０は、顔認証に失敗した旨を含めた顔認証結果を、ネットワークＮを介して健康管理支援装置５００へ返信する（Ｓ２１６）。
　図９に戻り説明を続ける。
　健康管理支援装置５００は、認証装置４００からネットワークＮを介して、顔認証結果を受信する。そして、健康管理支援装置５００は、顔認証に成功したか否かを判定する。具体的には、健康管理支援装置５００は、顔認証結果を参照し、顔認証結果にユーザＩＤが含まれていれば、顔認証に成功したと判定する。尚、顔認証に失敗したと判定した場合、健康管理支援装置５００は、ユーザが顔認証に失敗した旨を、ネットワークＮを介して認証端末１２０－１へ返信してもよい。
　ここでは、顔認証結果に顔認証に成功した旨とユーザＵ１のユーザＩＤが含まれていたものとして説明を続ける。健康管理支援装置５００は、認証端末情報５１３の中から、認証端末１２０－１から受信した顔認証要求に含まれる認証端末ＩＤ５１３１に対応付けられた設置場所５１３２を特定する（Ｓ３１６）。そして、健康管理支援装置５００は、顔認証結果に含まれるユーザＩＤ５１５１、認証時刻５１５２及び認証場所５１５３を対応付けて認証履歴情報５１５として記憶部５１０に登録する（Ｓ３１７）。
　図１１は、本実施形態２にかかる分析処理の流れを示すフローチャートである。まず、管理端末３００は、管理者ＵＡから分析対象のユーザの指定を受け付け、ネットワークＮを介して健康管理支援装置５００へ分析対象ユーザの指定を送信する。これに応じて、健康管理支援装置５００は、管理端末３００からネットワークＮを介して分析対象ユーザの指定を受け付ける（Ｓ３２１）。そして、健康管理支援装置５００は、指定されたユーザに対応する健康基礎情報５１４及び認証履歴情報５１５を分析し、要因関連情報を導出する（Ｓ３２２）。その後、健康管理支援装置５００は、要因関連情報を、ネットワークＮを介して管理端末３００へ出力する（Ｓ３２３）。これに応じて、管理端末３００は、受信した要因関連情報を画面に表示する。これにより、管理者ＵＡは、組織における健康管理指標を検討し易くなる。
　続いて、本実施形態にかかる具体例について説明する。以下の説明では、健康管理対象のユーザがユーザＵ１であり、ユーザＵ１の健康状態に異常があった場合に、管理者ＵＡがその要因を分析する際に、健康管理支援装置５００を用いたものとする。
　＜具体例２－１＞
　この例では、要因関連情報として健康状態に影響を与えた可能性がある場所、時間帯の候補を導出する場合について説明する。この場合、健康基礎情報５１４の測定情報５１４３は、皮膚温度や脈拍数とする。そして、導出部５４３は、認証履歴情報５１５のうち、ユーザＵ１のユーザＩＤ５１５１に対応付けられた認証時刻５１５２ごとの認証場所５１５３の推移から、ユーザＵ１の動線を特定する。例えば、導出部５４３は、認証時刻ごとの認証場所から、各滞在場所での滞在時間、エリア間や他の場所への移動経路、移動経路における経由地点等をユーザＵ１の動線として特定するとよい。次に、導出部５４３は、特定した動線から滞在場所の特性や属性を判定し、各滞在場所や経由地点の傾向を分析する。例えば、導出部５４３は、休憩場所、喫煙所、会議室、施設２００の外部（例えば、ユーザＵ１の自宅等）等を滞在場所の属性として判定する。また、導出部５４３は、滞在場所や経由地点について、滞在又は経由する頻度の多少を分析してもよい。続いて、導出部５４３は、健康基礎情報５１４の中から、ユーザＵ１における上記特定した時間帯ごとの測定情報５１４３を特定し、特定した測定情報５１４３が所定値以上である時間帯又は滞在場所を特定する。そして、導出部５４３は、特定した時間帯もしくは滞在場所、又は、利用頻度が高いもしくは滞在時間が長い滞在場所を、要因関連情報として導出する。その後、出力部５４４は、導出した要因関連情報と、特定した時間帯における測定情報を管理端末３００へ出力する。これらにより、ユーザＵ１の健康状態に異常があった場合、管理者ＵＡは、ユーザＵ１の健康状態に影響を与えた可能性がある場所や時間帯を手掛かりに、ユーザＵ１の健康状態の異常の要因を分析することができる。図１２は、本実施形態２にかかる具体例２－１の概念を説明するための図である。
　＜具体例２－２＞
　この例では、要因関連情報として健康状態に影響を与えた可能性がある人物の候補を導出する場合について説明する。この場合、健康基礎情報５１４の測定情報５１４３は、脈拍数とする。そして、導出部５４３は、健康基礎情報５１４の中から、ユーザＵ１における脈拍数が所定値以上であることが、一定時間以上継続した時間帯を特定する。そして、導出部５４３は、認証履歴情報５１５を参照し、特定した時間帯にユーザＵ１と同じ場所（例えば会議室）に滞在していたユーザＵ２を特定する。尚、ユーザＵ１と認証場所５１５３が異なっていたとしても、別途、リモート会議履歴等から同一のリモート会議に参加していたユーザについては、導出部５４３は、特定した時間帯にユーザＵ１と協調作業（会議等）を行っていたユーザとして特定してもよい。つまり、導出部５４３は、少なくともユーザＵ１と何らかの作業で接点のあったユーザＵ２を特定する。そして、導出部５４３は、接点のあった日時、時間、回数とその時のユーザＵ１の脈拍数から、ユーザＵ２がユーザＵ１の健康状態に影響を与えた可能性の度合いを導出してもよい。そして、導出部５４３は、度合いが所定値以上であるユーザＵ２を、要因関連情報として特定する。その後、出力部５４４は、導出した要因関連情報と、特定した時間帯における測定情報を管理端末３００へ出力する。これらにより、管理者ＵＡは、ユーザＵ２がユーザＵ１の健康状態に影響を与えた可能性がある人物の候補として、ユーザＵ１の健康状態の異常の要因を分析することができる。例えば、ユーザＵ２がユーザＵ１の上司であるなど、ストレス要因の可能性を分析することを支援できる。図１３は、本実施形態２にかかる具体例２－２の概念を説明するための図である。
　＜具体例２－３＞
　この例では、要因関連情報として健康状態に影響を与えた要因の分析に寄与し得る人物の候補を導出する場合について説明する。この場合、健康基礎情報５１４の測定情報５１４３は、会話量とする。そして、導出部５４３は、上述した具体例２－２と同様に、ユーザＵ１と何らかの作業で接点のあったユーザＵ３を特定する。または、導出部５４３は、ユーザＵ１の測定情報５１４３からユーザＵ１の発話時間と他のユーザの発話時間を算出し、ユーザＵ２の測定情報５１４３からユーザＵ３の発話時間と他のユーザの発話時間を算出してもよい。その場合、導出部５４３は、発話時間の時間帯の一致度合いによりユーザＵ３を特定してもよい。そして、導出部５４３は、接点のあった時間帯において、健康基礎情報５１４からユーザＵ１及びＵ３の会話量が所定時間以上か否かを判定する。導出部５４３は、ユーザＵ１との会話量が所定時間以上であるユーザＵ３を、ユーザＵ１の健康状態に影響を与えた要因の分析に寄与し得る人物として導出する。。これらにより、管理者ＵＡは、ユーザＵ２がユーザＵ１の体調悪化の事情をヒアリングする相手の候補とすることができる。例えば、ユーザＵ３は、業務上、ユーザＵ１とは関連がなかったとしても、休憩場所等での会話が多いなど、組織体制からは見えてこない近しい人物をヒアリング候補として導出できる。管理者ＵＡは、このような組織外の人間関係を手掛かりに、ユーザＵ１の健康状態に影響を与えた要因の分析を行うこともできる。図１４は、本実施形態２にかかる具体例２－３の概念を説明するための図である。
　＜具体例２－４＞
　この例では、要因関連情報として健康状態に影響を与えた可能性がある生活リズムや勤務状況を導出する場合について説明する。この場合、健康基礎情報５１４の測定情報５１４３は、歩数や睡眠時間とする。そして、導出部５４３は、認証履歴情報５１５のうち、ユーザＵ１のユーザＩＤ５１５１に対応付けられた認証時刻５１５２ごとの認証場所５１５３の推移から、ユーザＵ１の業務時間や動線を特定する。ここで、業務時間は、在社時間（勤務時間）や会議時間等の内訳を含んでも良い。そして、導出部５４３は、特定した業務時間や動線と、ユーザＵ１の健康基礎情報５１４における歩数や睡眠時間とから、ユーザＵ１の健康状態の不調の要因を分析する。例えば、導出部５４３は、歩数が所定値以下の場合、運動不足、一定期間の平均の睡眠時間が所定時間以下の場合、睡眠不足、勤務時間や残業時間が長い場合には、疲労等を要因の候補として導出してもよい。これらにより、管理者ＵＡは、生活リズムや勤務状況等の要因により、ユーザＵ１の体調不良の要因の可能性を分析し易くなる。図１５は、本実施形態２にかかる具体例２－４の概念を説明するための図である。
　＜具体例２－５＞
　この例では、要因関連情報として健康状態に影響を与えた可能性がある業務時間外の生活習慣等を導出する場合について説明する。この場合、健康基礎情報５１４の測定情報５１４３は、脈拍数や睡眠時間とする。そして、導出部５４３は、上述した具体例２－４のように、ユーザＵ１の業務時間や動線を特定する。特に、導出部５４３は、ユーザＵ１が特定のエリアへの滞在時間が所定時間以上であるかを判定してもよい。そして、導出部５４３は、特定した業務時間や動線と、ユーザＵ１の健康基礎情報５１４における脈拍数や睡眠時間とから、ユーザＵ１の健康状態の不調の要因を分析する。例えば、導出部５４３は、睡眠時間が短く、在社時間も短い場合、退勤後のライフサイクルの乱れ、在社時間が短く、喫煙所の滞在時間が長い場合、喫煙量が過多、退社後の脈拍数が所定値以上の場合、業務外での課題を要因関連情報として導出してもよい。または、導出部５４３は、業務内容が影響している可能性の度合い、又は、業務時間内には要因への関連性が低く、プライベートな時間が要因への関連性が高いこと等を要因関連情報として導出してもよい。これらにより、管理者ＵＡは、ユーザＵ１の体調不良の要因の可能性を、業務時間の影響度合いや生活習慣等により分析し易くなる。図１６は、本実施形態２にかかる具体例２－５の概念を説明するための図である。
　＜具体例２－６＞
　この例では、ユーザＵ１が妊娠中など業務上、特別な配慮が必要な社員等であるとする。そして、要因関連情報として健康状態に影響を与えた可能性がある要因に対する対応策を導出する場合について説明する。この場合、健康基礎情報５１４の測定情報５１４３は、皮膚温度、脈拍数、歩数や睡眠時間とする。そして、導出部５４３は、上述した具体例２－４のように、ユーザＵ１の業務時間や動線を特定する。そして、導出部５４３は、特定した業務時間や動線と、ユーザＵ１の健康基礎情報５１４における皮膚温度、脈拍数、歩数や睡眠時間とから、職場（所属組織）や業務においてユーザＵ１の健康状態への影響が大きいか否かを判定する。例えば、業務時間において脈拍数や歩数が所定値以上である場合、導出部５４３は、職場等においてユーザＵ１に身体的負荷が高いと判定する。また、睡眠時間と業務時間が日によってばらつきが大きい場合、導出部５４３は、ユーザＵ１の生活リズムが乱れていると判定する。そして、職場等においてユーザＵ１の健康状態への影響が大きい場合、導出部５４３は、ユーザＵ１に対して職場等において適切な配慮ができていないことが要因と判定する。そこで、導出部５４３は、ユーザＵ１の業務をデスクワークへ配置転換することや、シフトの見直し等の対応策（改善案）を要因関連情報として導出する。これにより、管理者ＵＡは、業務上、特別な配慮が必要な社員等や上長に対して、適切な対応策を提案し易くなる。図１７は、本実施形態２にかかる具体例２－６の概念を説明するための図である。
　ここで、本実施形態が解決しようとする課題と効果の一側面を説明する。例えば、ウェアラブルデバイス単体であってもＧＰＳ（Global Positioning System）情報を取得可能だが、精度の限界により建屋内の正確な位置を特定することが難しい。また、認証履歴情報では、ユーザが存在した場所と時刻が特定可能であるため、勤務時間や残業時間等の分析は可能である。しかし、健康基礎情報や認証履歴情報の単独の情報だけでは、ある健康状態である場合にユーザが存在した正確な場所（部屋など）、他者との関係（会話量）、組織外の人間関係（休憩時に会話する友人）といったことを総合的に分析することが困難である。そこで、本実施形態では、特定のユーザにおける健康基礎情報と認証履歴情報を組み合わせて総合的に分析することで、健康状態に影響を与え得る要因に関する要因関連情報を導出する。例えば、企業の健康管理課の職員（例えば管理者ＵＡ）に要因関連情報を提供することで、職員は、企業の健康管理指標の策定がし易くなる。つまり、労働環境の影響に特化した健康管理指標を提供できる。また、健康状態に異常をきたした社員が出た場合、特定の人物と一緒にいる場合に脈拍数が高くなるなど、ストレス要因の可能性のある人物を特定し易くなる。また、ストレス要因でない人物であっても、休憩時に同席することが多い人物を特定することで、ヒアリングを行うべき関係者のリストアップができるよって、健康管理をより支援できる。
　特に、他のユーザの認証履歴と併せて分析することで、同時間帯に近くの場所にいた人物（上司、同僚、後輩、友人、家族）、対面（又はリモート会議）で協調作業（業務、会議等）を行った人物等を特定可能である。そのため、ストレス要因が会社かプライベートかを判別し易くなる。
＜その他の実施形態＞
　尚、上述した実施形態にかかる健康管理支援装置５００は、第１のユーザの食事内容の履歴を示す食事履歴情報を取得する第３の取得部をさらに備えるとよい。その場合、導出部は、食事履歴情報を加味して、要因関連情報を導出するとよい。これにより、管理者ＵＡは、より詳細に要因を分析でき、より適切な健康管理指標を策定でき、より的確な対応策を提案し易くなる。
　また、上述した導出部の処理には、健康基礎情報及び認証履歴情報が入力されて特定のユーザにおける要因関連情報を出力するＡＩ（Artificial Intelligence）モデルを用いても良い。その場合、ＡＩモデルは、健康基礎情報及び認証履歴情報と、特定のユーザにおける要因関連情報との組合せを教師データとして、機械学習されるとよい。そして、導出部は、機械学習済みのＡＩモデルを用いるとよい。
　尚、上述した実施形態では、個人認証（本人確認の認証、本人認証、本人特定処理等）を顔認証として説明したが、生体情報を用いた他の生体認証であってもよい。生体認証及び生体情報は、人物の撮影画像を利用する他の技術を適用可能である。例えば、生体情報には、指紋、声紋、静脈、網膜、瞳の虹彩、手のひらの模様（パターン）といった個人に固有の身体的特徴から計算されるデータ（特徴量）を用いても構わない。また、生体認証には、ユーザの身体の一部の撮影画像から人物の身体的特徴を示す特徴情報を抽出し、予め登録された特徴情報と抽出された特徴情報との照合を行い、一致度が閾値以上である場合に認証に成功したとみなすものとしてもよい。例えば、生体認証は、人物の外観形状に基づく認証であってもよい。その場合、特徴情報は、人物の外観形状に関する情報、例えば、体形、身長、服装等の特徴を示す情報となる。また、生体認証の代わりに、他の本人認証を適用してもよく、生体情報も他の本人認証情報であってもよい。例えば、本人認証情報としては、ユーザＩＤ、ＩＤ及びパスワードの組合せ、マイナンバーや運転免許証等の身分証明書の記載内容（識別番号等やパスワード）、電子証明書、コード情報等が挙げられるが、これらに限定されない。尚、コード情報は、二次元コード例えば、ＱＲコード（登録商標）であってもよい。
　尚、上述した実施形態２において、認証装置４００と健康管理支援装置５００とは別の情報処理装置として説明したが、同一であってもよい。例えば、健康管理支援装置５００は、ユーザ情報５１２のユーザＩＤ５１２１に顔特徴情報をさらに対応付けて登録してもよい。その場合、制御部５４０は、図４の顔検出部４２０、特徴点抽出部４３０、登録部４４０及び認証部４５０の機能をさらに備えていれば良い。
　上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、非一時的なコンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、コンピュータ可読媒体又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なコンピュータ可読媒体又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
　なお、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。また、本開示は、それぞれの実施形態を適宜組み合わせて実施されてもよい。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
　（付記Ａ１）
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得手段と、
　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得手段と、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出手段と、
　を備える健康管理支援装置。
　（付記Ａ２）
　前記導出手段は、
　前記認証履歴情報に含まれる特定の認証時刻に対応する認証場所と、当該特定の認証時刻に対応する前記健康基礎情報とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
　付記Ａ１に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ３）
　前記導出手段は、
　前記認証履歴情報から認証時刻ごとの認証場所の推移と、当該認証時刻ごとの前記健康基礎情報の推移とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
　付記Ａ１又はＡ２に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ４）
　前記導出手段は、
　前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた可能性がある時間帯又は場所を、前記要因関連情報として導出する
　付記Ａ３に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ５）
　前記導出手段は、
　前記認証履歴情報から前記第１のユーザの勤労に関する時間情報を算出し、
　前記時間情報と前記健康基礎情報の推移とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
　付記Ａ１又はＡ２に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ６）
　前記導出手段は、
　前記第１のユーザの行動を前記要因関連情報として導出する
　付記Ａ５に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ７）
　前記導出手段は、
　前記健康基礎情報が所定条件を満たす時間帯を特定し、
　前記特定した時間帯に対応する前記認証履歴情報に基づいて、前記要因関連情報を導出する
　付記Ａ１から付記Ａ６までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ８）
　前記導出手段は、複数の第２のユーザの前記認証履歴情報を加味して、前記要因関連情報を導出する
　付記Ａ１から付記Ａ７までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ９）
　前記導出手段は、前記複数の第２のユーザの中から、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた可能性のあるユーザを、前記要因関連情報として導出する
　付記Ａ８に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ１０）
　前記導出手段は、前記複数の第２のユーザの中から、前記要因の分析に寄与し得るユーザを、前記要因関連情報として導出する
　付記Ａ８又はＡ９に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ１１）
　前記導出手段は、前記要因に対する対応策を、前記要因関連情報として導出する
　付記Ａ１から付記Ａ１０までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ａ１２）
　前記第１のユーザの食事内容の履歴を示す食事履歴情報を取得する第３の取得手段をさらに備え、
　前記導出手段は、前記食事履歴情報を加味して、前記要因関連情報を導出する
　付記Ａ１から付記Ａ１１までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
　（付記Ｂ１）
　ユーザの個人認証を行う認証端末と、
　健康管理支援装置と、を備え、
　前記健康管理支援装置は、
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得手段と、
　前記認証端末による前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得手段と、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出手段と、
　を備える健康管理支援システム。
　（付記Ｂ２）
　前記導出手段は、
　前記認証履歴情報に含まれる特定の認証時刻に対応する認証場所と、当該特定の認証時刻に対応する前記健康基礎情報とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
　付記Ｂ１に記載の健康管理支援システム。
　（付記Ｃ１）
　コンピュータが、
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得し、
　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得し、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する
　健康管理支援方法。
　（付記Ｄ１）
　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得処理と、
　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得処理と、
　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出処理と、
　をコンピュータに実行させる健康管理支援プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
　以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
　１　健康管理支援装置
　１１　第１の取得部
　１２　第２の取得部
　１３　導出部
　１０００　健康管理支援システム
　Ｎ　ネットワーク
　Ｕ　ユーザ
　Ｕ１　ユーザ
　Ｕ２　ユーザ
　Ｕ３　ユーザ
　ＵＡ　管理者
　２００　施設
　２１０　エリア
　２２０　エリア
　３００　管理端末
　１１０　測定端末
　１１０－１　測定端末
　１１０－２　測定端末
　１１０－３　測定端末
　１２０　認証端末
　１２０－１　認証端末
　１２０－２　認証端末
　４００　認証装置
　４１０　顔情報ＤＢ
　４１１　ユーザＩＤ
　４１２　顔特徴情報
　４２０　顔検出部
　４３０　特徴点抽出部
　４４０　登録部
　４５０　認証部
　５００　健康管理支援装置
　５１０　記憶部
　５１１　プログラム
　５１２　ユーザ情報
　５１２１　ユーザＩＤ
　５１２２　個人情報
　５１２３　測定端末ＩＤ
　５１３　認証端末情報
　５１３１　認証端末ＩＤ
　５１３２　設置場所
　５１４　健康基礎情報
　５１４１　ユーザＩＤ
　５１４２　測定時刻
　５１４３　測定情報
　５１５　認証履歴情報
　５１５１　ユーザＩＤ
　５１５２　認証時刻
　５１５３　認証場所
　５２０　メモリ
　５３０　通信部
　５４０　制御部
　５４１　取得部
　５４２　登録部
　５４３　導出部
　５４４　出力部

Claims (16)

  1. 　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得手段と、
    　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得手段と、
    　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出手段と、
    　を備える健康管理支援装置。
  2. 　前記導出手段は、
    　前記認証履歴情報に含まれる特定の認証時刻に対応する認証場所と、当該特定の認証時刻に対応する前記健康基礎情報とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
    　請求項１に記載の健康管理支援装置。
  3. 　前記導出手段は、
    　前記認証履歴情報から認証時刻ごとの認証場所の推移と、当該認証時刻ごとの前記健康基礎情報の推移とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
    　請求項１又は２に記載の健康管理支援装置。
  4. 　前記導出手段は、
    　前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた可能性がある時間帯又は場所を、前記要因関連情報として導出する
    　請求項３に記載の健康管理支援装置。
  5. 　前記導出手段は、
    　前記認証履歴情報から前記第１のユーザの勤労に関する時間情報を算出し、
    　前記時間情報と前記健康基礎情報の推移とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
    　請求項１又は２に記載の健康管理支援装置。
  6. 　前記導出手段は、
    　前記第１のユーザの行動を前記要因関連情報として導出する
    　請求項５に記載の健康管理支援装置。
  7. 　前記導出手段は、
    　前記健康基礎情報が所定条件を満たす時間帯を特定し、
    　前記特定した時間帯に対応する前記認証履歴情報に基づいて、前記要因関連情報を導出する
    　請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
  8. 　前記導出手段は、複数の第２のユーザの前記認証履歴情報を加味して、前記要因関連情報を導出する
    　請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
  9. 　前記導出手段は、前記複数の第２のユーザの中から、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた可能性のあるユーザを、前記要因関連情報として導出する
    　請求項８に記載の健康管理支援装置。
  10. 　前記導出手段は、前記複数の第２のユーザの中から、前記要因の分析に寄与し得るユーザを、前記要因関連情報として導出する
    　請求項８又は９に記載の健康管理支援装置。
  11. 　前記導出手段は、前記要因に対する対応策を、前記要因関連情報として導出する
    　請求項１から請求項１０までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
  12. 　前記第１のユーザの食事内容の履歴を示す食事履歴情報を取得する第３の取得手段をさらに備え、
    　前記導出手段は、前記食事履歴情報を加味して、前記要因関連情報を導出する
    　請求項１から請求項１１までのいずれか１項に記載の健康管理支援装置。
  13. 　ユーザの個人認証を行う認証端末と、
    　健康管理支援装置と、を備え、
    　前記健康管理支援装置は、
    　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得手段と、
    　前記認証端末による前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得手段と、
    　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出手段と、
    　を備える健康管理支援システム。
  14. 　前記導出手段は、
    　前記認証履歴情報に含まれる特定の認証時刻に対応する認証場所と、当該特定の認証時刻に対応する前記健康基礎情報とに基づいて、前記要因関連情報を導出する
    　請求項１３に記載の健康管理支援システム。
  15. 　コンピュータが、
    　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得し、
    　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得し、
    　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する
    　健康管理支援方法。
  16. 　第１のユーザに装着された測定端末により測定された当該第１のユーザの健康基礎情報を取得する第１の取得処理と、
    　前記第１のユーザの個人認証結果と認証場所とを含む認証履歴情報を取得する第２の取得処理と、
    　前記健康基礎情報と前記認証履歴情報とに基づいて、前記第１のユーザの健康状態に影響を与えた要因に関する要因関連情報を導出する導出処理と、
    　をコンピュータに実行させる健康管理支援プログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
PCT/JP2022/012522 2022-03-18 2022-03-18 健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体 WO2023175877A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/012522 WO2023175877A1 (ja) 2022-03-18 2022-03-18 健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/012522 WO2023175877A1 (ja) 2022-03-18 2022-03-18 健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023175877A1 true WO2023175877A1 (ja) 2023-09-21

Family

ID=88022672

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/012522 WO2023175877A1 (ja) 2022-03-18 2022-03-18 健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2023175877A1 (ja)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016504057A (ja) * 2012-10-23 2016-02-12 セラノス， インコーポレイテッド 支援された医学的および関連したライフスタイルの意思決定
JP2016209404A (ja) * 2015-05-12 2016-12-15 アルプス電気株式会社 ストレス検知システム
JP2017111559A (ja) * 2015-12-15 2017-06-22 大和ハウス工業株式会社 健康サポートシステム
JP2017170066A (ja) * 2016-03-25 2017-09-28 東芝情報システム株式会社 健康管理システム及び健康管理用プログラム
JP2018047166A (ja) * 2016-09-23 2018-03-29 株式会社Ｍｓｄ ストレスモニタシステムおよびプログラム
WO2019031257A1 (ja) * 2017-08-08 2019-02-14 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP2021097878A (ja) * 2019-12-23 2021-07-01 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置及びプログラム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016504057A (ja) * 2012-10-23 2016-02-12 セラノス， インコーポレイテッド 支援された医学的および関連したライフスタイルの意思決定
JP2016209404A (ja) * 2015-05-12 2016-12-15 アルプス電気株式会社 ストレス検知システム
JP2017111559A (ja) * 2015-12-15 2017-06-22 大和ハウス工業株式会社 健康サポートシステム
JP2017170066A (ja) * 2016-03-25 2017-09-28 東芝情報システム株式会社 健康管理システム及び健康管理用プログラム
JP2018047166A (ja) * 2016-09-23 2018-03-29 株式会社Ｍｓｄ ストレスモニタシステムおよびプログラム
WO2019031257A1 (ja) * 2017-08-08 2019-02-14 ソニー株式会社 情報処理装置および方法、並びにプログラム
JP2021097878A (ja) * 2019-12-23 2021-07-01 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 情報処理装置及びプログラム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9391986B2 (en) Method and apparatus for providing multi-sensor multi-factor identity verification
US10275671B1 (en) Validating identity and/or location from video and/or audio
KR101881630B1 (ko) 사용자 단말로부터 수집된 데이터를 이용한 유형 정보 및 평가 정보 제공 방법 및 시스템
CN108711207A (zh) 基于区块链的机房管理系统及方法
AU2016201953A1 (en) System and method for candidate profile screening
US20210320997A1 (en) Information processing device, information processing method, and information processing program
US9760767B1 (en) Rating applications based on emotional states
WO2023175877A1 (ja) 健康管理支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体
KR20220009088A (ko) 고객 만족도 조사 수행 시스템
US11948365B2 (en) Frictionless authentication and monitoring
US20220037034A1 (en) System and method for tracking and tracing persons with selected medical conditions
US20220414087A1 (en) Method and system for generating digital identity information on blockchain
WO2022014062A1 (ja) 価値譲渡装置、価値譲渡システム、価値譲渡方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
JP6838689B1 (ja) 通行許可装置、システム、方法及びプログラム
US11481732B1 (en) Onboarding platform for performing dynamic mitigation analysis
JP2022117025A (ja) 本人確認方法、プログラム、及び情報システム
JP6303781B2 (ja) 情報管理サーバ、情報管理システム、および、情報管理方法
WO2023175968A1 (ja) 施設管理装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体
KR102433178B1 (ko) 심리 상태 분류 방법 및 심리 상태 분류 서버
US20230153409A1 (en) Authentication system, authentication method, and program recording medium
WO2024084659A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法及びプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体
WO2022185542A1 (ja) サーバ装置、端末、システム、サーバの制御方法及び記憶媒体
JP7459911B1 (ja) 勤務管理装置
WO2023181094A1 (ja) 会議支援装置、システム及び方法、並びに、コンピュータ可読媒体
KR102430406B1 (ko) 체온 정보 기반의 출입 관리 시스템 및 그를 이용한 출입 관리 방법

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22932150

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1