JP7106463B2 - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ユーザの身体データに基づいて異常を判断するための技術に関する。

工場や工事現場等で作業等に従事している作業員が体調不良や怪我等により異常な事態になった場合に、その旨を緊急通報するような仕組みが提案されている。例えば特許文献１には、脈拍数の変化と心拍数の変化との関係を定義した将来予測モデルと、脈拍数の履歴値とに基づいて心拍数の将来傾向を予測し、その心拍数の将来傾向が正常でない場合に報知を行う仕組みが開示されている。

特開２０１６－１２２２６９号公報

このようにユーザの身体に関するデータに基づいて異常を判断するときに、その判断の精度はより高いほうが望ましい。

そこで、本発明は、ユーザの身体に関するデータに基づいて異常を判断するときの精度を従来に比べて向上させることを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、ユーザの身体に関して計測されたデータを含む計測データを取得する取得部と、取得された前記計測データと、当該計測データから前記ユーザの心拍数を推定するためにユーザごとに生成されたモデルとを用いて、将来の時点における当該ユーザの心拍数と、当該将来の時点において当該ユーザにとって正常な心拍数の範囲である正常範囲とを推定する推定部と、推定された前記将来の時点における心拍数、又は、前記将来の時点が到来したときに計測された前記ユーザの心拍数が、推定された前記将来の時点における心拍数の正常範囲外となる場合に、報知を行う報知部と、取得された前記計測データを用いて前記モデルを更新する更新部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。

前記推定部は、第１の時期において計測された第１の計測データと、当該第１の時期よりも前の第２の時期において計測された第２の計測データとを用いて、前記推定を行い、前記第１の計測データは、前記第２の計測データと同じ種類の計測データと、前記第２の計測データとは異なる種類の計測データとを含むようにしてもよい。

前記第１の計測データは、前記ユーザの心拍数と、当該ユーザの行動に関して計測されたデータ又は当該ユーザの周囲の環境に関して計測されたデータとを含み、前記第２の計測データは、前記ユーザの心拍数を含むようにしてもよい。

前記推定部は、前記ユーザの活動レベルを推定し、当該活動レベルごとに異なる前記正常範囲を推定するようにしてもよい。

前記推定部は、計測された前記ユーザの心拍数が閾値以上である場合には、当該ユーザが作業中という活動レベルであると判断し、計測された前記ユーザの心拍数が前記閾値未満であり、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっていない場合は、当該ユーザが休憩時における活動中という活動レベルであると判断し、計測された前記ユーザの心拍数が前記閾値未満であり、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっている場合は、当該ユーザが休憩中という活動レベルであると判断するようにしてもよい。

前記推定部は、前記正常範囲を、将来の時点において或る確率以上で発生し得る心拍数の範囲として推定する場合に、変動する前記或る確率を用いた推定を行うようにしてもよい。

前記推定部は、前記モデルにおいて考慮されていないパラメータに応じて変動する前記或る確率を用いるようにしてもよい。

前記更新部は、過去に計測されて取得された前記計測データに加えて、前記将来の時点において予測されるデータを用いて、前記モデルを更新するようにしてもよい。

前記報知部は、前記ユーザの心拍数の変化が所定の条件を満たす場合には、当該ユーザと第１の距離離れた第１の通信装置に比べて、当該ユーザと第１の距離よりも小さい第２の距離離れた第２の通信装置を優先して、当該第２の通信装置に対して報知を行うようにしてもよい。

本発明は、コンピュータに、ユーザの身体に関して計測されたデータを含む計測データを取得する取得部と、取得された前記計測データと、当該計測データから前記ユーザの心拍数を推定するためにユーザごとに生成されたモデルとを用いて、将来の時点における当該ユーザの心拍数と、当該将来の時点において当該ユーザにとって正常な心拍数の範囲である正常範囲とを推定する推定部と、推定された前記将来の時点における心拍数、又は、前記将来の時点が到来したときに計測された前記ユーザの心拍数が、推定された前記将来の時点における心拍数の正常範囲外となる場合に、報知を行う報知部と、取得された前記計測データに応じて前記モデルを更新する更新部とを実現させるためのプログラムを提供する。

本発明によれば、ユーザの身体に関するデータに基づいて異常を判断するときの精度を従来に比べて向上させることができる。

本発明の一実施形態に係る通報システムの構成を例示する図である。 サーバ装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 サーバ装置の機能構成の一例を示すブロック図である。 心拍数に基づく異常判断の考え方を説明する図である。 心拍数に基づく異常判断の考え方を説明する図である。 サーバ装置の動作を例示するフローチャートである。 サーバ装置の動作を例示するフローチャートである。

［構成］
図１は、本実施形態の通報システム１の一例を示す図である。通報システム１は、身体状態の監視対象となるユーザ（本実施形態では例えば、工場で作業に従事する作業者とする）の身体に装着された計測装置１０と、そのユーザが携帯する通信装置２０と、そのユーザの身体の状態を把握するサーバ装置３０と、そのユーザに対して業務上の管理を行う管理者が携帯する管理者端末４０と、これらを通信可能に接続するネットワーク２とを備える。通報システム１において、ユーザの身体に関するデータが計測装置１０から通信装置２０経由でサーバ装置３０に送信され、サーバ装置３０によってユーザの身体に異常が発生したと判断されると、その旨が管理者端末４０へと報知されるようになっている。

計測装置１０は、例えばウェアラブルデバイスやＩｏＴ（Internet of Things）デバイスと呼ばれる装置であり、ユーザの身体に関するデータを計測する。本実施形態では、ユーザの身体に関するデータを「心拍数」とする。

通信装置２０は、スマートホン等の携帯可能な通信装置である。通信装置２０は、例えばブルートゥース（登録商標）等の通信規格に従って計測装置１０と無線通信を行う一方、例えばＬＴＥ等の通信規格に従ってネットワーク２と無線通信を行う。

管理者端末４０は、スマートホン等の携帯可能な通信装置である。管理者端末４０は、例えばＬＴＥ等の通信規格に従ってネットワーク２と無線通信を行う。

ネットワーク２は、例えばＬＴＥ（Long Term Evolution）等の通信規格の無線通信網であり、図示せぬ無線基地局やその上位装置を含んでいる。図１には、計測装置１０、通信装置２０、サーバ装置３０及び管理者端末４をそれぞれ１つのみ示しているが、これらは複数であってもよい。

図２は、サーバ装置３０のハードウェア構成を示す図である。サーバ装置３０は、物理的には、プロセッサ３００１、メモリ３００２、ストレージ３００３、通信装置３００４、入力装置３００５、出力装置３００６及びこれらを接続するバスなどを含むコンピュータ装置として構成されている。なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。サーバ装置３０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。

サーバ装置３０における各機能は、プロセッサ３００１、メモリ３００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ３００１が演算を行い、通信装置３００４による通信を制御したり、メモリ３００２及びストレージ３００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。

プロセッサ３００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ３００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。また、例えばベースバンド信号処理部や呼処理部などがプロセッサ３００１によって実現されてもよい。

プロセッサ３００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ３００３及び通信装置３００４の少なくとも一方からメモリ３００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、後述する動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。サーバ装置３０の機能ブロックは、メモリ３００２に格納され、プロセッサ３００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。各種の処理は、１つのプロセッサ３００１によって実行されてもよいが、２以上のプロセッサ３００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ３００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワーク２からサーバ装置３０に送信されてもよい。

メモリ３００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ３００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ３００２は、本実施形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。

ストレージ３００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ３００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。

通信装置３００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置３００４は、例えば周波数分割複信（ＦＤＤ：Frequency Division Duplex）及び時分割複信（ＴＤＤ：Time Division Duplex）の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、送受信アンテナ、アンプ部、送受信部、伝送路インターフェースなどは、通信装置３００４によって実現されてもよい。送受信部は、送信部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。

入力装置３００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、スイッチなど）である。出力装置３００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイなど）である。なお、入力装置３００５及び出力装置３００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。

プロセッサ３００１、メモリ３００２などの各装置は、情報を通信するためのバスによって接続される。バスは、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。

サーバ装置３０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ３００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。

図３は、通報システム１の機能構成の一例を示すブロック図である。計測装置１０において、身体データ計測部１１は、ユーザの身体に関するデータ（ここでは心拍数）を計測する。

通信装置２０において、受信部２１は、身体データ計測部１１によって計測された心拍数やその計測時刻を計測装置１０から受信する。通信装置２０において、送信部２２は、受信部２１により受信された心拍数やその計測時刻に加え、周囲の気温やユーザの位置、歩数等を含む計測データをサーバ装置３０に送信する。なお、これらの気温やユーザの位置、歩数は通信装置２０が取得又は計測したものであってもよいし、計測装置１０が取得又は計測したものであってもよい。

サーバ装置３０において、取得部３１は、通信装置２０の送信部２２から送信されてくる計測データを取得する。

サーバ装置３０において、推定部３２は、取得部３１により取得された計測データと、当該計測データからユーザの心拍数を推定するためにユーザごとに生成された推定モデルとを用いて、将来の或る時点における当該ユーザの心拍数と、その将来の或る時点において当該ユーザにとって正常な心拍数の範囲である正常範囲とを推定する。このとき用いられる推定モデルはいわゆる重回帰分析に基づくモデルであるが、これについては後で詳述する。

このとき、推定部３２は、ユーザの活動レベルを推定し、当該活動レベルごとに異なる正常範囲を推定する。ここでいう活動レベルとは、例えば、作業中（工場において所定の作業を行っている状態）、休憩中（工場において所定の作業から離れ、休憩をとっている状態）、休憩時における活動中（工場において所定の作業から離れているが、例えばレクリエーション等の所定強度以上の運動を行っている状態）という３種類のレベルを含む。推定部３２は、計測されたユーザの心拍数が閾値以上である場合には、当該ユーザが作業中という活動レベルであると判断し、計測されたユーザの心拍数が閾値未満であり、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっていない場合は、当該ユーザが休憩時における活動中という活動レベルであると判断し、計測されたユーザの心拍数が閾値未満であり、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっている場合は、当該ユーザが休憩中という活動レベルであると判断する。

さらに、推定部３２は、第１の時期において計測された第１の計測データと、当該第１の時期よりも前の第２の時期において計測された第２の計測データとを用いて、上記の推定を行う。第１の計測データは、第２の計測データと同じ種類の計測データと、第２の計測データとは異なる種類の計測データとを含む。

より具体的には、第１の計測データは、ユーザの心拍数と、当該ユーザの行動に関して計測されたデータ又は当該ユーザの周囲の環境に関して計測されたデータとを含み、第２の計測データは、ユーザの心拍数を含んでいる。例えば、推定部３２は、或る時点における心拍数を推定する場合、その時点よりも１分前に計測されたユーザの心拍数、その時点よりも１分前のユーザの活動レベル（つまり、ユーザの行動に関して計測されたデータ）、その時点よりも１分前に集計されたユーザの歩数（つまり、ユーザの行動に関して計測されたデータ）、その時点よりも１分前の気温（つまり、周囲の環境に関して計測されたデータ）、その時点よりも１分前のユーザの位置（つまり、ユーザの行動に関して計測されたデータ）を含む第１の計測データと、その時点よりも２分前に計測された心拍数を含む第２の計測データとを用いる。

上記の推定アルゴリズムの具体的な数式の一例を、以下に示す。まず、各パラメータを定義する。
α_i,d,t：ユーザｉのｄ日のｔ時点での心拍数の偏差
β_i,d,t：休憩効果
γ_i,d,t：各種効果（歩数、気温、位置）
ｋ_j,i：ユーザｉの自己回帰係数（j＝１，２）
ｙ_i,d,t：ユーザｉのd日のｔ時点での心拍数
μ_i：ユーザｉの心拍数の平均
η_i：ユーザｉの観測攪乱項
ε_i： ユーザｉの状態攪乱項
ξ_i： ユーザｉの心拍数平均の攪乱項
ｗ_j,i： ユーザｉの作業時間外効果（j＝１，２）
x_all：パラメータxの全体平均
σ_x：パラメータｘの分散
ε_i～Ｎ（ε_all，σ_ε ²）
η_i～Ｎ（η_all，σ_η ²）
μ_i～Ｎ（μ_all，σ_μ ²）
ξ_i～Ｎ（ξ_all，σ_ξ ²）
ｗ_j,i～Ｎ（ε_all，σ_wj ²）

ユーザｉのｄ日のｔ時点での心拍数の偏差は次式で表される。
α_i,d,t＝ｋ_1,iα_i,d,t-1＋ｋ_2,iα_i,d,t-1＋β_i,d,t＋γ_i,d,t＋ε_i
なお、
ｙ_i,d,t＝μ_i＋α_i,d,t＋η_i
μ_i＝μ_all＋ξ_i
β_i,d,t＝β_i,d,t-1＋ｗ_1,i（休憩中の場合）
β_i,d,t＝β_i,d,t-1＋ｗ_2,i（休憩時活動中の場合）
β_i,d,t＝０（作業中の場合）
である。
なお、歩数や気温は当然にユーザの心拍数に影響を与える。位置については、工場内の位置に応じて、その位置にて行われる作業に必要とされる運動量や運動強度が異なるから、これもユーザの心拍数に影響を与える。

推定部３２は、以上に例示した数式を用いて、ユーザｉのｄ日のｔ時点での心拍数の偏差を算出する。これにより、推定部３２は、ｔ時点での期待値となる心拍数をｔ時点における心拍数として推定する。また、推定部３２は、ｔ時点で閾値（例えば９０％）以上の確率で発生し得る心拍数の範囲を、ｔ時点での心拍数の正常範囲をして決めることができる。これにより、ｔ時点において、９０％以上の確率で発生し得る心拍数の範囲が特定される。換言すれば、この正常範囲外となる心拍数は、そのユーザにとって１０％未満でしか発生し得ないから、何らかの身体的な異常が生じているとみなしてもよいと言える。

なお、上述したように或る時点における心拍数を推定する場合に、その時点よりも１分前に計測されたユーザの心拍数、ユーザの活動レベル、ユーザの歩数、気温、ユーザの位置と、その時点よりも２分前に計測された心拍数とを用いている。その理由は、発明者らがこの推定モデルを用いた推定の精度を検証した結果、２分前に計測された心拍数は推定精度に有意な影響を与えたが、２分前のユーザの活動レベル、ユーザの歩数、気温、ユーザの位置は推定精度に有意差を生じさせない程度の小さな影響しか及ぼさなかったからである。

サーバ装置３０において、報知部３３は、推定部３２により推定された将来の時点における心拍数、又は、将来の時点が到来したときに計測されたユーザの心拍数が、推定された将来の時点における心拍数の正常範囲外となる場合に、報知を行う。

ここで、図４，５は、心拍数に基づく異常判断の考え方を説明する図である。図４において、推定部３２による推定処理の時点が時刻t0であり、推定処理の対象となる将来の時点がt1である。また、曲線ｇｕ，ｇｄで囲まれた心拍数の範囲が、各時点で確率が閾値（例えば９０％）以上となる範囲（つまり上述した正常範囲）である。報知部３３は、将来の時点t1における心拍数（推定された心拍数）が正常範囲に収まる場合には（心拍数が点hcの場合）報知を行わないが、将来の時点t1における心拍数（推定された心拍数）が正常範囲に収まらない場合には（心拍数が点heの場合）報知を行う。

そして、時刻t1が到来したとき、図５に示すように、報知部３３は、現時点t1における心拍数（計測された心拍数）が、過去toの時点において現時点t1を将来時点として推定した正常範囲に収まる場合には（心拍数が点hg’の場合）報知を行わないが、現時点t1における心拍数（計測された心拍数）が上記正常範囲に収まらない場合には（心拍数が点he’の場合）報知を行う。

サーバ装置３０において、更新部３４は、取得部３１により取得された計測データを用いて推定モデルを更新する。この推定モデルは、例えば、或る時点よりも１分前に計測されたユーザの心拍数、その時点よりも１分前のユーザの活動レベル、その時点よりも１分前に集計されたユーザの歩数、その時点よりも１分前の気温、その時点よりも１分前のユーザの位置を含む第１の計測データと、その時点よりも２分前に計測された心拍数を含む第２の計測データとを説明変数とし、上記或る時点におけるユーザの心拍数を目的変数とした重回帰分析に基づくモデルである。よって、これら説明変数及び目的変数のセットが多いほど、その推定精度は向上する。このため、更新部３４は、取得部３１により計測データが取得されると、その計測データに基づいて推定モデルを更新する。

そして、管理者端末４０において、出力部４１は、上記報知に応じた情報（例えば身体の異常がある旨）を、例えば表示や放音或いは振動等を用いて出力する。

［動作］
次に図６，７を参照して、本実施形態の動作を説明する。図６において、サーバ装置３０の取得部３１は、通信装置２０の送信部２２から送信されてくる計測データを取得する（ステップＳ１１）。

次に、サーバ装置３０の推定部３２は、取得部３１により取得された計測データと推定モデルとを用いて、将来の或る時点における当該ユーザの心拍数と、その将来の或る時点において当該ユーザにとって正常な心拍数の範囲である正常範囲とを推定する推定処理を実行する（ステップＳ１２）。

このとき、推定部３２は、ユーザの活動レベルを推定し、当該活動レベルごとに異なる正常範囲を推定する。具体的には、図７に示すように、推定部３２は、計測されたユーザの心拍数が閾値（そのユーザにとっての最頻値とする）以上である場合には（ステップＳ２１；ＮＯ）、当該ユーザが作業中という活動レベルであると判断する（ステップＳ２５）。また、推定部３２は、計測されたユーザの心拍数が閾値未満であり（ステップＳ２１；ＹＥＳ）、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっていない場合は（ステップＳ２２；ＮＯ）、当該ユーザが休憩時における活動中という活動レベルであると判断する（ステップＳ２４）。また、推定部３２は、計測されたユーザの心拍数が閾値未満であり（ステップＳ２１；ＹＥＳ）、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっている場合は（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、当該ユーザが休憩中という活動レベルであると判断する（ステップＳ２３）。

図６に戻り、報知部３３は、推定部３２により推定された将来の時点における心拍数（推定値）が推定された将来の時点における心拍数の正常範囲外となるか否か、又は、現時点において計測されたユーザの心拍数（実測値）が過去において現時点を将来として推定された心拍数の正常範囲外となるか否かを判断する（ステップＳ１３）。

報知部３３は、推定部３２により推定された将来の時点における心拍数、又は、将来の時点が到来したときに計測されたユーザの心拍数が、推定された将来の時点における心拍数の正常範囲外となる場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、報知処理を行う（ステップＳ１４）。

そして、更新部３４は、取得部３１により取得された計測データを用いて推定モデルを更新する（ステップＳ１５）。

以上の実施形態によれば、将来時点の心拍数の推測値が正常範囲にあるか否かに加えて、心拍数の実測値が正常範囲にあるか否かをも判断するので、心拍数に基づいて異常を判断するときの精度を従来に比べて向上させることが可能となる。また、ユーザごとに生成された推定モデルを用いるので、この点においても、心拍数に基づいて異常を判断するときの精度を高めることができる。

［変形例］
本発明は、上述した実施形態に限定されない。上述した実施形態を以下のように変形してもよい。また、以下の２つ以上の変形例を組み合わせて実施してもよい。

［変形例１］
身体に関するデータは、心拍数に限らず、身体に関するものであればどのようなものであってもよい。また、心拍数の推定に用いるパラメータとして、実施形態に例示したものに限らず、例えばユーザの皮膚温度、ユーザの周囲の気温変化、ユーザに対する報知部３３による報知履歴、又はそのユーザの作業内容等を用いてもよい。

［変形例２］
心拍数の正常範囲は、正常とされる心拍数の上限（図４，５のｇｕ）と下限（図４，５のｇｄ）の差は変化せずに、その上限と下限の値そのものが変化する場合と、正常とされる心拍数の上限と下限の差と、上限及び下限の値そのものの双方が変化する場合とが考えられる。実施形態に係る推定モデルに含まれるパラメータの値が変化した場合、正常とされる心拍数の上限と下限の差と、上限及び下限の値そのものの双方が変化する。これに対し、推定モデルに含まれるパラメータが変化しても、正常とされる心拍数の上限と下限の差が変化しないような設計としている場合には、推定部３２は、推定モデルに含まれないパラメータに応じてその差を変更する処理を別途行うようにしてもよい。例えば、推定部３２は、推定モデルの信頼度が低いと考えられる場合には、正常とされる心拍数の上限と下限の差を、例えば９９％以上の確率で発生し得る心拍数の範囲とし、推定モデルの信頼度が高いと考えられる場合には、正常とされる心拍数の上限と下限の差を、例えば９０％以上の確率で発生し得る心拍数の範囲としてもよい。また、例えばユーザの作業内容が大きく変化した場合には、推定部３２は、正常とされる心拍数の上限と下限の差を、例えば９０％以上の確率で発生し得る心拍数の範囲から９９％以上の確率で発生し得る心拍数の範囲に変更してもよい。ただし、これは一例であって、推定部３２は、推定モデルの信頼度が低いと考えられる場合には、正常とされる心拍数の上限と下限の差を、例えば９０％以上の確率で発生し得る心拍数の範囲とし、推定モデルの信頼度が高いと考えられる場合には、正常とされる心拍数の上限と下限の差を、例えば９９％以上の確率で発生し得る心拍数の範囲としてもよい。

このように、推定部３２は、正常範囲を将来の時点において或る確率以上で発生し得る心拍数の範囲として推定する場合に、変動する上記或る確率（例えば上述したように９０％と９９％とで変動する）を用いた推定を行うようにしてもよい。また、この場合、推定部３２は、推定モデルにおいて考慮されていないパラメータに応じて変動する上記或る確率を用いるようにしてもよい。推定モデルにおいて考慮されていないパラメータとは、例えば、前述したような推定モデルの信頼度やユーザの作業内容の変化度などである。

［変形例３］
例えば天気や気温は心拍数等の計測データに影響を与える。そこで、将来の天気予報等に基づいて推定モデルを更新するようにしてもよい。つまり、更新部３４は、過去に計測されて取得された計測データに加えて、将来の時点において予測されるデータを用いて、モデルを更新するようにしてもよい。

［変形例４］
ユーザにおいて急激な心拍数の変化が表れた場合は、そのユーザに近い位置に居る管理者の管理者端末４０に対して報知を行うようにしてもよい。つまり、報知部３３は、ユーザの心拍数の変化が所定の条件を満たす場合（例えばユーザの心拍数の単位時間当たりの変化率が閾値以上の場合）には、当該ユーザの通信装置２０と第１の距離だけ離れた第１の通信装置（或る管理者端末４０）に比べて、当該ユーザの通信装置２０と第１の距離よりも小さい第２の距離だけ離れた第２の通信装置（別の管理者端末４０）を優先して、当該第２の通信装置に対して報知を行う。通信装置２０や管理者端末４０の位置は、それぞれが例えばＧＰＳ（Global Positioning System）等による測位を行って特定し、サーバ装置３０に通知すればよい。

［そのほかの変形例］
上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＬＴＥ－Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ ３Ｇ、ＩＭＴ－Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future Radio Access）、Ｗ－ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra Mobile Broadband）、ＩＥＥＥ ８０２．１１（Ｗｉ－Ｆｉ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。

本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。

本明細書で使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。

本明細書で説明した情報又はパラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。

本明細書で使用する「判定（determining）」、「決定（determining）」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判定」、「決定」は、例えば、判定（judging）、計算（calculating）、算出（computing）、処理（processing）、導出（deriving）、調査（investigating）、探索（looking up）（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認（ascertaining） した事を「判定」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判定」、「決定」は、受信（receiving） （例えば、情報を受信すること）、送信（transmitting）（例えば、情報を送信すること）、入力（input）、出力（output）、アクセス（accessing）（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判定」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判定」、「決定」は、解決（resolving）、選択（selecting）、選定（choosing）、確立（establishing）、比較（comparing）などした事を「判定」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判定」「決定」は、何らかの動作を「判定」「決定」したとみなす事を含み得る。

本発明は、サーバ装置３０において行われる処理のステップを備える情報処理方法として提供されてもよい。また、本発明は、サーバ装置３０において実行されるプログラムとして提供されてもよい。かかるプログラムは、光ディスク等の記録媒体に記録した形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、これをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されたりすることが可能である。

ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。

本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。

本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。

本明細書で使用する「第１」、「第２」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１及び第２要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、又は何らかの形で第１要素が第２要素に先行しなければならないことを意味しない。

「含む(ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ)」、「含んでいる（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、及びそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。

本開示の全体において、例えば、英語でのa、an、及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、これらの冠詞は、文脈から明らかにそうではないことが示されていなければ、複数のものを含むものとする。

以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び決定態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。

１…通報システム、１０…計測装置、２０…通信装置、３０…サーバ装置、４０…管理者端末、３１…取得部、３２…推定部、３３…報知部、３４…更新部、３００１…プロセッサ、３００２…メモリ、３００３…ストレージ、３００４…通信装置、３００５…入力装置、３００６…出力装置。

Claims (10)

1. ユーザの身体に関して計測されたデータを含む計測データを取得する取得部と、
   取得された前記計測データと、当該計測データから前記ユーザの心拍数を推定するためにユーザごとに生成されたモデルとを用いて、将来の時点における当該ユーザの心拍数と、当該将来の時点において当該ユーザにとって正常な心拍数の範囲である正常範囲とを推定する推定部と、
   推定された前記将来の時点における心拍数、又は、前記将来の時点が到来したときに計測された前記ユーザの心拍数が、推定された前記将来の時点における心拍数の正常範囲外となる場合に、報知を行う報知部と、
   取得された前記計測データを用いて前記モデルを更新する更新部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記推定部は、
   第１の時期において計測された第１の計測データと、当該第１の時期よりも前の第２の時期において計測された第２の計測データとを用いて、前記推定を行い、
   前記第１の計測データは、
   前記第２の計測データと同じ種類の計測データと、前記第２の計測データとは異なる種類の計測データとを含む
   ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
3. 前記第１の計測データは、前記ユーザの心拍数と、当該ユーザの行動に関して計測されたデータ又は当該ユーザの周囲の環境に関して計測されたデータとを含み、
   前記第２の計測データは、前記ユーザの心拍数を含む
   ことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
4. 前記推定部は、前記ユーザの活動レベルを推定し、当該活動レベルごとに異なる前記正常範囲を推定する
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記推定部は、
   計測された前記ユーザの心拍数が閾値以上である場合には、当該ユーザが作業中という活動レベルであると判断し、
   計測された前記ユーザの心拍数が前記閾値未満であり、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっていない場合は、当該ユーザが休憩時における活動中という活動レベルであると判断し、
   計測された前記ユーザの心拍数が前記閾値未満であり、且つ、当該心拍数が時間経過に伴って少なくなっている場合は、当該ユーザが休憩中という活動レベルであると判断する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記推定部は、
   前記正常範囲を、将来の時点において或る確率以上で発生し得る心拍数の範囲として推定する場合に、変動する前記或る確率を用いた推定を行う
   ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
7. 前記推定部は、
   前記モデルにおいて考慮されていないパラメータに応じて変動する前記或る確率を用いる
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記更新部は、過去に計測されて取得された前記計測データに加えて、前記将来の時点において予測されるデータを用いて、前記モデルを更新する
   ことを特徴とする請求項１～７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記報知部は、
   前記ユーザの心拍数の変化が所定の条件を満たす場合には、当該ユーザと第１の距離離れた第１の通信装置に比べて、当該ユーザと第１の距離よりも小さい第２の距離離れた第２の通信装置を優先して、当該第２の通信装置に対して報知を行う
   ことを特徴とする請求項１～８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
10. コンピュータに、
    ユーザの身体に関して計測されたデータを含む計測データを取得する取得部と、
    取得された前記計測データと、当該計測データから前記ユーザの心拍数を推定するためにユーザごとに生成されたモデルとを用いて、将来の時点における当該ユーザの心拍数と、当該将来の時点において当該ユーザにとって正常な心拍数の範囲である正常範囲とを推定する推定部と、
    推定された前記将来の時点における心拍数、又は、前記将来の時点が到来したときに計測された前記ユーザの心拍数が、推定された前記将来の時点における心拍数の正常範囲外となる場合に、報知を行う報知部と、
    取得された前記計測データに応じて前記モデルを更新する更新部と
    を実現させるためのプログラム。

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