JP7301186B2 - 感染リスク判定システム、感染リスク判定方法および感染リスク判定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、感染リスク判定システム、感染リスク判定方法および感染リスク判定プログラムに関する。

特許文献１には、「対象施設に設置された二酸化炭素センサと、前記対象施設内の就寝場所に設けられた生体センサとから夫々、前記対象施設内の二酸化炭素濃度と、前記就寝場所における対象者の生体信号とを取得し」と記載されている（段落０００６）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０２０－０７１６２１号公報

本発明の第１の態様においては、感染リスク判定システムを提供する。感染リスク判定システムは、二酸化炭素を含む気体が収容される内部空間を有する判定対象における二酸化炭素濃度と、判定対象における環境情報とに基づいて、判定対象に存在する一または複数の生体が、判定対象に存在する感染源に感染する感染リスク度合いを判定する判定部を備える判定装置と、判定部による感染リスク度合いの判定結果に基づいて、内部空間における気流、内部空間の温度、内部空間の湿度、内部空間における紫外線の強度、および、内部空間における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御するリスク制御部と、リスク制御部による制御状態を表示する表示部とを備える。環境情報は、生体の音情報、生体の数情報、生体の体温情報、生体の鼻または口の露出情報、複数の生体の間の距離情報、生体の位置情報、生体の滞留時間情報、および、生体の運動情報の少なくとも一つを含む。

感染リスク判定システムは、判定対象の画像を撮像する撮像部をさらに備えてよい。判定対象には、撮像部が配置されてよい。生体の数情報、生体の体温情報、生体の鼻または口の露出情報、複数の生体の間の距離情報、生体の位置情報、生体の滞在時間情報および生体の運動情報は、撮像部により撮像された判定対象の画像に基づく情報であってよい。

感染リスク判定システムは、生体の音を取得する音声取得部をさらに備えてよい。判定対象には、音声取得部が配置されてよい。生体の音情報は、音声取得部により取得された生体の音に基づく情報であってよい。判定部は、撮像部により撮像された判定対象の画像と、音声取得部により取得された生体の音とに基づいて、複数の生体のうち音情報の情報源である生体をさらに判定してよい。

生体の鼻または口の露出情報は、生体の鼻または口を覆うマスクの種類の情報を含んでよい。判定部は、マスクの種類の情報に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

生体は、人間であってよい。環境情報は、人間の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つをさらに含んでよい。判定部は、人間の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つに基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

環境情報は、生体の感染源への感染状況に関する統計情報をさらに含んでよい。判定部は、統計情報に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

判定部は、内部空間における気流情報および内部空間における生体の位置情報の少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

環境情報は、内部空間において予め定められた量を超える二酸化炭素を排出する二酸化炭素排出部の情報および気体に含まれる物質を捕捉する物質捕捉部の情報の少なくとも一方をさらに含んでよい。判定部は、二酸化炭素排出部の情報および物質捕捉部の情報の少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

感染リスク判定システムは、内部空間における二酸化炭素濃度を取得する二酸化炭素濃度取得部をさらに備えてよい。判定対象には、二酸化炭素濃度取得部が配置されてよい。判定部は、二酸化炭素濃度取得部により測定された二酸化炭素濃度の時間変化に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

感染リスク判定システムは、判定対象における二酸化炭素濃度の分布を取得する分布取得部をさらに備えてよい。判定対象において、複数の二酸化炭素濃度取得部が相互に異なる位置に配置されてよい。分布取得部は、複数の二酸化炭素濃度取得部により測定された複数の二酸化炭素濃度に基づいて、二酸化炭素濃度の分布を取得してよい。判定部は、二酸化炭素濃度の分布に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

環境情報は、内部空間の温度および湿度の少なくとも一方をさらに含んでよい。判定部は、内部空間の温度および湿度の少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正してよい。

表示部は、判定部による感染リスク度合いの判定結果をさらに表示してよい。

表示部は、生体の数情報がゼロである、判定対象の画像を取得してから予め定められた時間、感染リスク度合いの判定結果を表示してよい。

表示部は、環境情報のうち、感染リスク度合いの判定結果に最も寄与度の大きい環境情報を表示してよい。

感染リスク判定システムは、環境情報および二酸化炭素濃度が入力された場合、環境情報および二酸化炭素濃度に対する感染リスク度合いの判定結果を出力する判定推論モデルをさらに備えてよい。判定推論モデルに一の環境情報および一の二酸化炭素濃度の少なくとも一方が入力されている場合において、他の環境情報および他の二酸化炭素濃度の少なくとも一方が入力された場合、表示部は、感染リスク度合いの判定結果の変化を表示してよい。

本発明の第２の態様においては、感染リスク判定方法を提供する。感染リスク判定方法は、二酸化炭素濃度取得部が、二酸化炭素を含む気体が収容される内部空間を有する判定対象における二酸化炭素濃度を取得する二酸化炭素濃度取得段階と、環境情報取得部が、判定対象における環境情報を取得する環境情報取得段階と、判定部が、二酸化炭素濃度と環境情報とに基づいて、判定対象に存在する一または複数の生体が判定対象に存在する感染源に感染する感染リスク度合いを判定する判定段階と、リスク制御部が、判定部による感染リスク度合いの判定結果に基づいて、内部空間における気流、内部空間の温度、内部空間の湿度、内部空間における紫外線の強度、および、内部空間における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御するリスク制御段階と、表示部が、リスク制御部による制御状態を表示する表示段階とを備える。環境情報は、生体の音情報、生体の数情報、生体の体温情報、生体の鼻または口の露出情報、複数の生体の間の距離情報、生体の位置情報、生体の滞留時間情報、および、生体の運動情報の少なくとも一つを含む。

環境情報は、撮像部により撮像された判定対象の画像に基づく情報、および、音声取得部により取得された生体の音に基づく情報の少なくとも一方であってよい。

環境情報は、生体の音情報を含んでよい。判定段階は、判定部が、撮像部により撮像された判定対象の画像と、音声取得部により取得された生体の音とに基づいて、複数の生体のうち音情報の情報源である生体をさらに判定する段階であってよい。

判定対象において、複数の二酸化炭素濃度取得部が相互に異なる位置に配置されてよい。感染リスク判定方法は、分布取得部が、複数の二酸化炭素濃度取得部により測定された複数の二酸化炭素濃度に基づいて、判定対象における二酸化炭素濃度の分布を取得する分布取得段階と、判定部が、二酸化炭素濃度の分布に基づいて、感染リスク度合いの判定結果を補正する判定補正段階とをさらに備えてよい。

本発明の第２の態様においては、感染リスク判定プログラムを提供する。感染リスク判定プログラムは、コンピュータに感染リスク判定方法を実行させる。

なお、上記の発明の概要は、本発明の特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

本発明の一つの実施形態に係る判定対象５００の一例を示す図である。 図１に示される判定対象５００を天井部５０６から床部５０２への方向に見た場合の一例を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 図１に示される判定対象５００を天井部５０６から床部５０２への方向に見た場合の他の一例を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る判定対象５００の他の一例を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る判定対象５００の他の一例を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。 表示部３０における表示態様の一例を示す図である。 判定結果Ｒｄの導出方法の一例を示す図である。 携帯端末１１０における表示態様の一例を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る判定装置１００の一例を示す図である。 本発明の一つの実施形態に係る判定方法の一例を示すフローチャートである。 本発明の一つの実施形態に係る判定方法の他の一例を示すフローチャートである。 本発明の一つの実施形態に係る判定方法の他の一例を示すフローチャートである。 本発明の一つの実施形態に係る判定方法の他の一例を示すフローチャートである。 本発明の一つの実施形態に係る判定装置１００が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の一例を示す図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

図１は、本発明の一つの実施形態に係る判定対象５００の一例を示す図である。判定対象５００には、感染源（後述）が存在する。判定対象５００とは、当該感染源に感染する感染リスク度合いの判定の対象である対象物である。当該対象物とは、例えば屋内における部屋である。本例においては、判定対象５００は、床部５０２、壁部５０４および天井部５０６を備える部屋である。

判定対象５００には、一または複数の生体９０が存在する。本例においては、判定対象５００には４つの生体９０（生体９０－１～生体９０－４）が存在する。生体９０は、肺からの呼気および肺への吸気を繰り返す生命体である。本例においては、生体９０は人間である。本例においては、生体９０の鼻または口は、マスク９１で覆われている。

本例において、床部５０２、壁部５０４および天井部５０６で囲われた内部空間（後述）には、判定装置１００および表示部３０が配置されている。判定装置１００は、生体９０が、判定対象５００に存在する感染源（後述）に感染するリスク度合いを判定する。表示部３０は、例えばモニタ、ディスプレイ等である。判定装置１００および表示部３０は、床部５０２、壁部５０４および天井部５０６で囲われた内部空間の外部に配置されてもよい。

判定対象５００には、一または複数の二酸化炭素濃度取得部４００が配置されてよい。本例においては、二酸化炭素濃度取得部４００は机５０１に設けられている。本例において、机５０１には、判定装置１００および表示部３０が載置されている。二酸化炭素濃度取得部４００は、例えばＣＯ_２（二酸化炭素）センサである。二酸化炭素濃度取得部４００は、環境情報Ｉｅ（後述）から二酸化炭素濃度を取得してもよい。例えば、二酸化炭素濃度取得部４００は、撮像部８０（後述）により撮像された画像から二酸化炭素濃度を取得してもよい。当該画像から取得された二酸化炭素濃度は、二酸化炭素濃度の推定値であってよい。

図２は、図１に示される判定対象５００を天井部５０６から床部５０２への方向に見た場合の一例を示す図である。ただし、図２において、図１に示される生体９０、マスク９１、判定装置１００および表示部３０は、省略されている。本例において、判定対象５００は内部空間５０８を有する。内部空間５０８は、壁部５０４等により仕切られた空間であって、内部空間５０８の外部と隔離された空間である。本例の内部空間５０８は、床部５０２、壁部５０４および天井部５０６で囲われた閉空間である。

本例において、内部空間５０８にはＣＯ_２（二酸化炭素）５１０を含む気体が収容される。当該気体は、空気であってよい。当該空気は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０を含んでよい。二酸化炭素濃度取得部４００（図１参照）は、内部空間５０８におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度を測定する。

判定対象５００には、感染源５１２が存在する。本例においては、感染源５１２は内部空間５０８に存在する。図２において、感染源５１２が星印で示されている。感染源５１２は、例えばウイルス、細菌等である。感染源５１２は、内部空間５０８に収容される気体に含まれてよく、壁部５０４等に付着していてもよい。感染源５１２は、ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２ウイルスであってよい。ＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２ウイルスとは、所謂新型コロナウイルスである。生体９０（図１参照）が感染源５１２に感染している場合、生体９０の呼気により排出された感染源５１２が、判定対象５００に存在してもよい。

判定対象５００には、撮像部８０が配置されてよい。撮像部８０は、例えばカメラである。撮像部８０は、生体９０の体温を測定するサーモグラフィカメラであってもよい。本例においては、撮像部８０は壁部５０４に設けられている。撮像部８０は、判定対象５００の画像を撮像する。撮像部８０は、内部空間５０８の画像を撮像してよい。図１は、撮像部８０により撮像された画像であってよい。撮像部８０は、静止画像を撮像してよく、動画像を撮像してもよい。

判定対象５００には、音声取得部８２が配置されてよい。音声取得部８２は、例えばマイクロフォンである。本例においては、音声取得部８２は壁部５０４に設けられている。音声取得部８２は、内部空間５０８に配置された表示部３０（図１参照）に設けられていてもよい。音声取得部８２は、生体９０の音を取得する。

図３は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の一例を示すブロック図である。本例において、感染リスク判定システム２００は、判定装置１００、表示部３０、二酸化炭素濃度取得部４００および環境情報取得部１８０を備える。図３において、判定装置１００の範囲が一点鎖線枠にて示されている。

判定装置１００は、判定部１０を備える。判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、判定対象５００における環境情報Ｉｅ（後述）とに基づいて、生体９０（図１参照）が感染源５１２に感染する感染リスク度合いを判定する。当該感染リスク度合いを、感染リスク度合いＩｆｒとする。感染リスク度合いＩｆｒとは、判定対象５００における生体９０が、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０を含む気体の媒介により感染源５１２に感染するリスクの度合いであってよい。感染リスク度合いＩｆｒとは、判定対象５００における複数の生体９０が、当該気体の媒介により感染源５１２に集団（クラスター）感染するリスクの度合い（クラスターレベル）であってもよい。

本例において、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度は、二酸化炭素濃度取得部４００により測定される。本例において、判定対象５００における環境情報Ｉｅ（後述）は、環境情報取得部１８０により取得される。二酸化炭素濃度取得部４００により測定されたＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の情報、および、環境情報取得部１８０により取得された環境情報Ｉｅ（後述）は、無線により判定部１０に送信されてよい。

判定部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってよい。判定装置１００は、当該ＣＰＵ、メモリおよびインターフェース等を備えるコンピュータであってよい。判定装置１００は、タブレット等の携帯可能なコンピュータであってもよい。判定部１０は、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果を出力してよい。当該判定結果を、判定結果Ｒｄとする。

判定装置１００は、演算部１２を備えてよい。演算部１２は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、判定対象５００における環境情報Ｉｅ（後述）とを演算し、演算した結果を判定部１０に出力する。なお、演算部１２は、判定部１０に含まれていてもよい。演算部１２が判定部１０に含まれる場合、判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、判定対象５００における環境情報Ｉｅ（後述）とを演算し、演算した結果に基づいて感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。

演算部１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってよい。演算部１２が判定部１０に含まれる場合、判定部１０と演算部１２とは、１つのＣＰＵであってよい。

演算部１２は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、判定対象５００における環境情報Ｉｅとを、下記式１、式２または式３に示されるとおり演算してよい。演算した結果を判定部１０に出力してよい。

式１におけるＰは、判定対象５００において感染源５１２に感染する感染確率である。式２におけるＲは、判定対象５００において感染源５１２への感染者が１人いる場合に、新たに増える感染者数である。感染者数Ｒは、判定対象５００において１人の感染者から新たに再生産される感染者数である。感染者数Ｒは、判定対象５００に存在する生体９０の数に対して単調に増加するので、数情報Ｉｎに依存し得る。

式１におけるＰ_１ ^ｉは、ｉ番目の生体９０－iが感染源５１２に感染している確率である。確率Ｐ_１ ^ｉは、生体９０の感染源５１２への感染状況に関する統計情報Ｉｓｔ（後述）、感染情報Ｉｆｉ（後述）、体温情報Ｉｔ（後述）または音情報Ｉｖ（後述）等の環境情報Ｉｅ（後述）に依存し得る。

式１～式３におけるＰ_２ ^ｉｊは、感染源５１２に感染しているｉ番目の生体９０－ｉが、ｊ番目の生体９０－ｊに感染させる確率である。式３におけるｐ_ｉは、判定対象５００において感染源５１２への感染者が１人いる場合に、ｉ番目の生体９０－iが感染源５１２に感染している確率である。確率ｐ_ｉは、生体９０の感染源５１２への感染状況に関する統計情報Ｉｓｔ（後述）、感染情報Ｉｆｉ（後述）、体温情報Ｉｔ（後述）または音情報Ｉｖ（後述）等の環境情報Ｉｅ（後述）に依存し得る。

演算部１２は、確率Ｐ_２ ^ｉｊを下記式４に示されるとおり演算してよい。

式４におけるｎ^ｉｊは、ｉ番目の生体９０－ｉにより排出された感染性粒子ＩＰａをｊ番目の生体９０－ｊが吸入する量である。当該量は、試算量であってよい。

演算部１２は、式４におけるｎ^ｉｊを下記式５に示されるとおり演算してよい。

式５におけるｃ^ｉｊは、ｊ番目の生体９０－ｊの鼻または口の周囲の濃度の推定値であって、ｉ番目の生体９０－ｉにより排出される感染性粒子ＩＰａの濃度の推定値である。式５におけるＢ^ｊは、ｊ番目の生体９０－ｊの呼吸量である。生体９０の呼吸量とは、生体９０が単位時間当たりに吸入または排出する気体の量であってよい。生体９０の呼吸量の増加に伴い、生体９０が吸入する感染性粒子ＩＰａの量も増加するので、Ｂ^ｊは運動情報Ｉｍ（後述）または露出情報Ｉｐ（後述）に依存し得る。

式５におけるｍ_ｉｎ ^ｊは、ｊ番目の生体９０－ｊにより吸入される感染性粒子ＩＰａの量を補正する補正係数である。ｍ_ｉｎ ^ｊは、ｊ番目の生体９０－ｊのマスクにより、ｊ番目の生体９０－ｊが感染性粒子ＩＰａを吸入することを阻害されることによる補正係数であってよい。生体９０が吸入する感染性粒子ＩＰａの量はマスクの種類に依存し得るので、ｍ_ｉｎ ^ｊは露出情報Ｉｐに依存し得る。式５におけるｔ_ｊは、時刻を表す変数である。ｔ_ｊは、ｊ番目の生体９０－ｊが、判定対象５００において感染性粒子ＩＰａに晒される時間である。ｔ_ｊは、滞留時間情報Ｉｓ（後述）に依存し得る。

演算部１２は、式５におけるｃ^ｉｊを下記式６に示されるとおり演算してよい。

式６におけるＣ_Ｌ ^ｉｊは、ｉ番目の生体９０－ｉとｊ番目の生体９０－ｊとの間の距離、または、生体９０－ｉおよび生体９０－ｊのそれぞれの位置に依存する補正係数である。生体９０－ｉにより排出される感染性粒子ＩＰａの濃度は、生体９０－ｉと生体９０－ｊとの間の距離が大きいほど小さくなりやすい。このため、Ｃ_Ｌ ^ｉｊは、当該距離の増加に伴い減少する関数であってよい。このため、Ｃ_Ｌ ^ｉｊは、位置情報ＩＬ（後述）または距離情報Ｉｄ（後述）に依存し得る。

式６におけるＥ^ｉ _ｑは、単位時間当たりにｉ番目の生体９０－ｉにより排出される感染性粒子ＩＰａの量である。生体９０により単位時間当たりに排出される感染性粒子ＩＰａの量は、生体９０の発音量の増加または発音時間の増加に依存し得る。生体９０により単位時間当たりに排出される感染性粒子ＩＰａの量は、生体９０の運動量に依存し得る。このため、Ｅ^ｉ _ｑは、音情報Ｉｖまたは運動情報Ｉｍに依存し得る。

式６におけるＱ^ｊは、ｊ番目の生体９０－ｊが存在する判定対象５００において、当該判定対象５００の排出部５０９（後述）により単位時間当たりに排出される、内部空間５０８の気体の体積である。このため、Ｑ^ｊは気流情報Ｉａｆに依存し得る。式６におけるｍ_ｅｘ ^ｉは、ｊ番目の生体９０－ｊにより排出される感染性粒子ＩＰａの量を補正する補正係数である。ｍ_ｅｘ ^ｉは、ｊ番目の生体９０－ｊのマスクにより、ｊ番目の生体９０－ｊが感染性粒子ＩＰａを排出することを阻害されることによる補正係数であってよい。生体９０が排出する感染性粒子ＩＰａの量はマスクの種類に依存し得るので、ｍ_ｅｘ ^ｉは露出情報Ｉｐに依存し得る。

演算部１２は、式６におけるＱ^ｊを下記式７に示されるとおり演算してよい。

式７におけるΔＣ^ｊは、ｊ番目の生体９０－ｊの周囲におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、内部空間５０８の外部の気体に含まれるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度との差である。このため、ΔＣ^ｊは、内部空間５０８におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度または当該濃度の分布に依存し得る。なお、当該濃度の分布は、後述する分布取得部１４により取得されてよい。

式７におけるＮは、判定対象５００における生体９０の数である。このため、Ｎは数情報Ｉｎ（後述）に依存し得る。式７におけるＥ_ＣＯ２ ^ｊは、ｊ番目の生体９０－ｊにより単位時間当たりに排出されるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の排出量である。生体９０が単位時間当たりに排出するＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の排出量は、生体９０の肺活量に依存する。このため、生体９０が人間である場合、Ｅ_ＣＯ２ ^ｊは人間の性別、年齢、身長および体重の少なくとも一つに依存し得る。生体９０が単位時間当たりに排出するＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の排出量は、生体９０の運動量に依存し得る。このため、Ｅ_ＣＯ２ ^ｊは、運動情報Ｉｍ（後述）に依存し得る。

判定装置１００は、制御部２０を備えてよい。制御部２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であってよい。判定部１０、演算部１２および制御部２０は、１つのＣＰＵであってもよい。制御部２０は、表示部３０の表示を制御する制御信号を、表示部３０に送信してよい。

環境情報取得部１８０は、判定対象５００における環境情報を取得する。当該環境情報を、環境情報Ｉｅとする。環境情報Ｉｅとは、生体９０に係る情報であって、判定対象５００において感染源５１２に感染する感染リスク度合いの判定に影響を与え得る情報である。環境情報Ｉｅは、生体９０の音情報、生体９０の数情報、生体９０の体温情報、生体９０の鼻または口の露出情報、複数の生体９０の間の距離情報、生体９０の位置情報、生体９０の滞留時間情報、および、生体９０の運動情報の少なくとも一つを含んでよい。

生体９０は呼気によりＣＯ_２（二酸化炭素）を排出するので、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度は、内部空間５０８（図２参照）が小さいほど、高くなりやい。判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度は、内部空間５０８が、内部空間５０８の外部から隔離されている隔離度合いが大きいほど、高くなりやすい。感染リスク度合いＩｆｒは、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度に依存しやすい。このため、内部空間５０８が小さいほど、上述した隔離度合いが大きいほど、感染リスク度合いＩｆｒは大きくなりやすい。なお、隔離度合いが大きいとは、内部空間５０８における換気状態が劣悪であることを指す。

生体９０の音情報を、音情報Ｉｖとする。音情報Ｉｖとは、生体９０から発せられる音の情報を指す。生体から発せられる音とは、発音器官（主として口、喉）から発せられる音を指してよい。生体９０から発せられる音の情報には、生体９０から発せられる声の音、咳の音およびくしゃみの音の少なくとも一つが含まれてよい。音情報Ｉｖとは、生体９０から発せられる音の大きさおよび周波数の少なくとも一方を指してよく、生体９０の声紋を指してもよい。音情報Ｉｖは、生体９０の音の性別情報を含んでもよい。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、音情報Ｉｖとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。生体９０（図１参照）が感染源５１２に感染している場合、生体９０の呼気により排出される感染源５１２は、感染性粒子であり得る。当該感染性粒子を、感染性粒子ＩＰａとする。感染性粒子ＩＰａは、生体９０の発音により排出されやすい。生体９０の音の大きさが増加した場合、感染性粒子ＩＰａの増加率は、生体９０の音の大きさの増加率よりも大きくなりやすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と音情報Ｉｖとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

生体９０の数情報を、数情報Ｉｎとする。数情報Ｉｎとは、判定対象５００に存在する生体９０の数を指す。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、数情報Ｉｎとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。生体９０は呼気によりＣＯ_２（二酸化炭素）を排出するので、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度は、判定対象５００に存在する生体９０の数が多いほど、高くなりやい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と数情報Ｉｎとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

生体９０の体温情報を、体温情報Ｉｔとする。体温情報Ｉｔとは、判定対象５００に存在する生体９０の体表面温度の情報であってよく、体内温度の情報であってもよい。体温情報Ｉｔが体表面温度の情報である場合、体温情報Ｉｔは、当該体表面温度の分布が２次元状に表示された、体表面温度の分布情報であってもよい。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、体温情報Ｉｔとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。生体９０（図１参照）が感染源５１２に感染している場合、生体９０の体温は、高くなりやすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と体温情報Ｉｔとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

生体９０の鼻または口の露出情報を、露出情報Ｉｐとする。露出情報Ｉｐとは、生体９０の鼻および口の少なくとも一方が露出しているか否かの情報であってよい。露出情報Ｉｐとは、生体９０の鼻および口が露出していない場合における、生体９０の鼻および口からの呼気に基づく気流の情報であってもよい。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、露出情報Ｉｐとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。生体９０の鼻および口の少なくとも一方が露出している場合、生体９０が感染源５１２に感染している場合、当該生体９０は、発声により感染性粒子ＩＰａを排出しやすく、吸気により感染性粒子ＩＰａを吸入やすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と露出情報Ｉｐに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

複数の生体９０の間の距離情報を、距離情報Ｉｄとする。距離情報Ｉｄは、一の生体９０（例えば図１における生体９０－３）の鼻または口と、他の生体９０（例えば図１における生体９０－４）の鼻または口との距離を指してよい。判定対象５００に３つ以上の生体９０が存在する場合は、距離情報Ｉｄは、３つ以上の生体９０から選択される複数通りの２つの生体９０の間における、複数の距離Ｉｄを含んでよい。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、距離情報Ｉｄとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。一の生体９０が感染源５１２に感染している場合、一の生体９０と他の生体９０との距離が近いほど、他の生体９０は、吸気により、一の生体９０により排出された感染性粒子ＩＰａを吸入やすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と距離情報Ｉｄとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

生体９０の位置情報を、位置情報ＩＬとする。位置情報ＩＬとは、生体９０の判定対象５００における位置情報を指す。生体９０の判定対象５００における位置情報とは、生体９０の内部空間５０８（図２参照）における位置情報を指す。位置情報ＩＬとは、生体９０の鼻または口の位置情報を指してよい。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、位置情報ＩＬとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。内部空間５０８（図２参照）における空気は、壁部５０４の近傍において滞留しやすい。このため、感染源５１２に感染している生体９０の位置情報が、壁部５０４の近傍である場合、当該生体９０により排出された感染性粒子ＩＰａは、壁部５０４の当該近傍に滞留しやすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と位置情報ＩＬとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

生体９０の滞留時間情報を、滞留時間情報Ｉｓとする。滞留時間情報Ｉｓとは、生体９０の判定対象５００における滞留時間情報を指す。滞留時間情報Ｉｓとは、生体９０が内部空間５０８の外部から内部空間５０８に入った時点からの経過時間であってよく、内部空間５０８に入った時点から内部空間５０８の外部へ出た時点までの時間であってもよい。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、滞留時間情報Ｉｓとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。感染源５１２に感染している生体９０が判定対象５００に滞留している場合、当該生体９０により排出された感染性粒子ＩＰａの量は、当該生体９０が判定対象５００に滞留している時間に依存しやすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と滞留時間情報Ｉｓとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

生体９０の運動情報を、運動情報Ｉｍとする。運動情報Ｉｍとは、生体９０の判定対象５００における運動情報を指す。運動情報Ｉｍは、代謝当量（ＭＥＴｓ）または生体９０の動きの情報であってよい。代謝当量（ＭＥＴｓ）とは、生体９０が運動状態である場合に生体９０が消費するＯ_２（酸素）の量を、生体９０が安静状態である場合に生体９０が消費するＯ_２（酸素）の量で規格化した量である。生体９０の動きの情報とは、生体９０の身体の動きの情報であってよい。

判定部１０は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、運動情報Ｉｍとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。生体９０の運動量が増加すると、生体９０の呼気の周期は短くなりやすく、予め定められた時間における生体９０の呼気の総量は増加しやすい。運動情報Ｉｍは、生体９０の呼気の周期の情報であってもよい。生体９０の呼気の総量または呼気の周期が増加した場合、感染性粒子ＩＰａの排出量が増加しやすい。生体９０の運動量が増加した場合、感染性粒子ＩＰａの増加率は、生体９０の運動量の増加率よりも大きくなりやすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と運動情報Ｉｍとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

生体９０が感染源５１２に感染している場合、生体９０の音が多いほど、生体９０により排出される感染性粒子ＩＰａの量は、多くなりやすい。生体９０の運動量が増加し、且つ、生体９０から音が発せられている場合、感染性粒子ＩＰａの排出量は、さらに増加しやすい。このため、判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と、運動情報Ｉｍと、音情報Ｉｖに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

判定部１０は、音情報Ｉｖ、数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍから選択される複数の情報と、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度とに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してもよい。複数の当該情報とＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の当該濃度とに基づいて感染リスク度合いＩｆｒが判定されることにより、１つの当該情報とＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の当該濃度とに基づいて感染リスク度合いＩｆｒが判定される場合よりも、感染リスク度合いＩｆｒが正確に判定されやすくなる。

本例において、環境情報取得部１８０は、撮像部８０および音声取得部８２を含む。数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍは、撮像部８０により撮像された画像に基づく情報であってよい。演算部１２は、撮像部８０により撮像された画像に基づいて、数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍの少なくとも一つを演算してよい。判定部１０は、演算部１２による演算結果に基づいて、数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍの少なくとも一つを判定してよい。

音情報Ｉｖは、音声取得部８２により取得された、生体９０の音に基づく情報であってよい。生体９０の音に基づく情報とは、生体９０から発せられる音の情報を指してよい。上述したとおり、生体９０から発せられる音の情報には、生体９０から発せられる声の音、咳の音およびくしゃみの音の少なくとも一つが含まれてよい。演算部１２は、音声取得部８２により取得された、生体９０の音に基づいて、音情報Ｉｖを演算してよい。判定部１０は、演算部１２による演算結果に基づいて、音情報Ｉｖを判定してよい。

表示部３０は、判定結果Ｒｄを表示してよい。制御部２０は、判定結果Ｒｄを表示部３０に表示するように表示部３０を制御してよい。判定結果Ｒｄは、表示部３０に、可読性を有する情報で表示されてよく、視覚認知性を有する情報で表示されてもよい。可読性を有する情報とは、例えば文字、数字である。視覚認知性を有する情報とは、例えばグラフ、図形等である。判定結果Ｒｄが表示部３０に表示されることにより、判定結果Ｒｄは、感染リスク判定システム２００のユーザに認知される。判定結果Ｒｄは、判定装置１００が音声を出力するか、判定装置１００が振動するか、または、判定装置が匂いを発するかにより、感染リスク判定システム２００のユーザに認知されてもよい。

判定部１０は、音声取得部８２により取得された生体９０（図１参照）の音に基づいて、複数の生体９０のうち音情報Ｉｖの情報源である生体９０を判定してよい。図１に示される例において、生体９０－２が発声している場合、音声取得部８２は、生体９０－２の音が生体９０－２の方向からの音であることを取得し得る。このため、判定部１０は、音情報Ｉｖの情報源である生体９０は、生体９０－２であると判定できる。

判定部１０は、撮像部８０により撮像された判定対象５００の画像と、音声取得部８２により取得された生体９０（図１参照）の音とに基づいて、複数の生体９０のうち音情報Ｉｖの情報源である生体９０を判定してもよい。図１に示される例において、生体９０－２が発声している場合、音声取得部８２は、生体９０－２の音が生体９０－２の方向からの音であることを取得し得る。

音声取得部８２が、生体９０－２の音を生体９０－２の方向からの音であると取得した場合において、撮像部８０が、例えば生体９０－２の口の動きを撮像し、生体９０－３の口の動きを撮像しない場合、判定部１０は、音情報Ｉｖの情報源である生体９０は、生体９０－２であると判定できる。このため、判定部１０は、判定対象５００の画像に基づかず、生体９０（図１参照）の音に基づいて音情報Ｉｖの情報源である生体９０を判定する場合よりも、より正確に音情報Ｉｖの情報源である生体９０を判定できる。

図４は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例の感染リスク判定システム２００は、環境情報取得部１８０を備えず、入力部１８を備える点で、図３に示される感染リスク判定システム２００と異なる。入力部１８は、判定装置１００とは別途の携帯端末１１０に設けられていてよい。携帯端末１１０は、内部空間５０８の外部に配置されていてよい。携帯端末１１０は、無線により判定装置１００と接続されてよい。

環境情報Ｉｅは、入力部１８により入力されてもよい。感染リスク判定システム２００のユーザは、環境情報Ｉｅを入力部１８から入力してよい。環境情報Ｉｅは、撮像部８０により取得された画像、または、音声取得部８２により取得された音声に基づいて判定されるよりも、感染リスク判定システム２００のユーザにより判定される方が正確な場合がある。例えば、数情報Ｉｎは感染リスク判定システム２００のユーザにより容易に視認されるので、当該ユーザは、数情報Ｉｎを入力部１８から入力してよい。

図５は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。感染リスク判定システム２００は、複数の撮像部８０および複数の音声取得部８２を備えてよい。判定対象５００には、複数の撮像部８０および複数の音声取得部８２が配置されてよい。本例の感染リスク判定システム２００は、２つの撮像部８０（撮像部８０－１および撮像部８０－２）および２つの音声取得部８２（音声取得部８２－１および音声取得部８２－２）を備える。本例においては、判定対象５００には２つの撮像部８０および２つの音声取得部８２が配置されている。

判定部１０は、複数の撮像部８０により撮像された判定対象５００の複数の画像と、複数の音声取得部８２により取得された複数の生体９０（図１参照）の音とに基づいて、複数の生体９０のうち音情報Ｉｖの情報源である生体９０を判定してよい。複数の当該画像と複数の生体９０の音とに基づいて、音情報Ｉｖの情報源である生体９０を判定されることにより、一つの画像と一つの生体９０の音とに基づいて判定される場合よりも、音情報Ｉｖの情報源である生体９０が正確に判定されやすくなる。このため、感染リスク判定システム２００は、複数の撮像部８０および複数の音声取得部８２を備えることが好ましい。

環境情報Ｉｅは、生体９０が感染源５１２に感染しているかの感染情報をさらに含んでよい。当該感染情報を、感染情報Ｉｆｉとする。環境情報Ｉｅが、音情報Ｉｖの情報源である生体９０が感染源５１２に感染しているとの感染情報Ｉｆｉを含む場合、判定部１０は、音情報Ｉｖの情報源である生体９０の発音時間および発音量の少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定してよい。

生体９０の発音時間とは、生体９０が音を発している時間である。生体９０の発音時間とは、生体９０の発声時間であってよく、生体９０により咳の音またはくしゃみの音が発せられている時間であってもよい。生体９０の発音量とは、生体９０が発している音の大きさである。生体９０の発音量とは、生体９０の発声量であってよく、生体９０により発せられている咳の音量またはくしゃみの音量であってもよい。生体９０の発音量とは、生体９０が発している音波の振幅であってよく、当該振幅の最大値であってもよい。

音情報Ｉｖの情報源である生体９０が感染源５１２に感染している場合、当該生体９０が感染源５１２に感染していない場合よりも、当該生体９０は、発声により感染性粒子ＩＰａを排出しやすい。当該生体９０が感染源５１２に感染している場合、感染リスク度合いＩｆｒは、当該生体９０の発音時間および発音量の少なくとも一方に依存しやすい。このため、環境情報Ｉｅが上述した感染情報Ｉｆｉを含む場合、判定部１０は、音情報Ｉｖの情報源である生体９０の発音時間および発音量の少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定できる。

図６は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例においては、環境情報Ｉｅは露出情報Ｉｐを含み、露出情報Ｉｐは生体９０の鼻または口を覆うマスク９１（図１参照）の種類の情報を含む。マスク９１の種類とは、例えばマスク９１の材質、大きさ等である。判定部１０は、マスク９１の種類の情報に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。

生体９０の鼻または口がマスク９１で覆われている場合において、生体９０の口から排出される感染性粒子ＩＰａの排出量、および、生体９０の口または鼻を通じて吸引される感染性粒子ＩＰａの吸引量は、マスク９１の種類に依存しやすい。例えば、感染性粒子ＩＰａは、不織布のマスク９１よりもポリウレタン製のマスク９１を通過しやすい。例えば、マスク９１が生体９０の頬の全てを覆っている場合よりも、頬の一部を覆っている場合の方が、感染性粒子ＩＰａは内部空間５０８（図２参照）に排出されやすい。このため、判定部１０が、マスク９１の種類の情報に基づいて感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

生体９０の鼻または口を覆うマスク９１（図１参照）の種類の情報は、撮像部８０により撮像された、判定対象５００の画像に基づく情報であってよい。判定部１０は、撮像部８０により撮像された当該画像に基づいて、生体９０の鼻または口を覆うマスク９１の種類の情報を判定してよい。

図７は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例において、生体９０は人間である。本例においては、環境情報Ｉｅは、当該生体９０の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つをさらに含む。判定部１０は、生体９０（本例においては人間）の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。

生体９０が人間である場合、生体９０の感染リスク度合いＩｆｒは、当該生体９０の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴に依存しやすい。例えば、７０歳代の生体９０の感染リスク度合いＩｆｒは、３０歳代の生体９０の感染リスク度合いＩｆｒよりも高くなりやすい。例えば、持病履歴を有する生体９０の感染リスク度合いＩｆｒは、持病履歴を有さない生体９０の感染リスク度合いＩｆｒよりも高くなりやすい。このため、判定部１０が、生体９０の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つに基づいて感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

図８は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例においては、環境情報Ｉｅは、生体９０の感染源５１２への感染状況に関する統計情報をさらに含む。当該統計情報を、統計情報Ｉｓｔとする。判定部１０は、統計情報Ｉｓｔに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。

生体９０の感染源５１２への感染状況に関する統計情報Ｉｓｔとは、例えば、感染源５１２への直近の感染状況の推移、判定対象５００のエリアにおける、感染源５１２への現在の感染状況、等である。感染源５１２への直近の感染状況が高位の蔓延状態で推移している場合、当該感染状況が低位の蔓延状態で推移している場合よりも、判定対象５００に存在する生体９０が感染源５１２に感染している蓋然性が高い。このため、判定部１０が、統計情報Ｉｓｔに基づいて感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

図９は、図１に示される判定対象５００を天井部５０６から床部５０２への方向に見た場合の他の一例を示す図である。本例においては、判定対象５００には、供給部５０７および排出部５０９が設けられている。

供給部５０７は、内部空間５０８の外部の気体を内部空間５０８に供給する。供給部５０７は、例えば空調設備、空気清浄機、エアコン等である。排出部５０９は、内部空間５０８の気体を内部空間５０８の外部に排出する。排出部５０９は、例えば換気扇、換気口等である。

供給部５０７により内部空間５０８の外部の気体が内部空間５０８に供給され、排出部５０９により内部空間５０８の気体が外部に排出される場合、内部空間５０８の気体は、供給部５０７から排出部５０９への方向に移動しやすい。当該気体の当該方向への流路を、流路Ｃｈとする。

図１０は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。図１０は、判定対象５００が図９に示される例である場合におけるブロック図の一例である。本例においては、環境情報Ｉｅは気流情報をさらに含む。当該気流情報を、気流情報Ｉａｆとする。

気流情報Ｉａｆとは、内部空間の気流に影響を与える機器の情報である。気流情報Ｉａｆは、供給部５０７（図９参照）の情報および排出部５０９（図９参照）の情報の少なくとも一方であってよい。供給部５０７の情報とは、供給部５０７により単位時間当たりに供給される、内部空間５０８の外部の気体の体積または質量を指してよい。供給部５０７の情報とは、判定対象５００における供給部５０７の位置情報を指してもよい。排出部５０９の情報とは、排出部５０９により単位時間当たりに排出される、内部空間５０８の気体の体積または質量を指してよい。排出部５０９の情報とは、判定対象５００における排出部５０９の位置情報を指してもよい。

判定部１０は、気流情報Ｉａｆおよび生体９０の位置情報ＩＬの少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。排出部５０９により内部空間５０８の気体が排出され、供給部５０７により内部空間５０８の外部の気体が供給される場合、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度は低下しやすく、感染性粒子ＩＰａは内部空間５０８の外部に排出されやすい。このため、内部空間５０８の気体が排出されず、内部空間５０８の外部の気体が供給されない場合よりも、感染リスク度合いＩｆｒは低下しやすい。このため、判定部１０が、気流情報Ｉａｆに基づいて感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

内部空間５０８に感染性粒子ＩＰａが存在する場合、感染性粒子ＩＰａの内部空間５０８における分布は、内部空間５０８における生体９０の位置に依存しやすい。このため、判定部１０が、位置情報ＩＬに基づいて感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

排出部５０９により内部空間５０８の気体が排出され、供給部５０７により内部空間５０８の外部の気体が供給され、且つ、生体９０の位置情報ＩＬが流路Ｃｈ（図９参照）の近傍である場合、生体９０の位置情報ＩＬが流路Ｃｈから離隔している場合よりも、当該生体９０が感染源５１２に感染する感染リスク度合いＩｆｒは、低下しやすい。このため、判定部１０が、気流情報Ｉａｆおよび位置情報ＩＬに基づいて感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。なお、生体９０の位置情報ＩＬは、撮像部８０により撮像された画像に基づく情報であってよい。

図１１は、本発明の一つの実施形態に係る判定対象５００の他の一例を示す図である。本例においては、判定対象５００には、内部空間５０８において予め定められた量を超えるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０を排出するＣＯ_２（二酸化炭素）排出部５０５が配置されている。本例の判定対象５００は、係る点において図２に示される判定対象５００と異なる。ＣＯ_２（二酸化炭素）排出部５０５は、例えばストーブである。

判定対象５００には、複数の二酸化炭素濃度取得部４００が配置されていてよい。本例においては、判定対象５００には２つの二酸化炭素濃度取得部４００が配置されている。本例の判定対象５００は、係る点においても図２に示される判定対象５００と異なる。

本例において、二酸化炭素濃度取得部４００－１は机５０１に設けられ、二酸化炭素濃度取得部４００－２は机５０１の足に設けられている。二酸化炭素濃度取得部４００－１の床部５０２からの高さと、二酸化炭素濃度取得部４００－２の床部５０２からの高さとは、異なっていてよい。

判定対象５００には、温湿度センサ４０１および紫外線センサ４０３がさらに配置されていてよい。本例の判定対象５００は、係る点においても図２に示される判定対象５００と異なる。温湿度センサ４０１は、内部空間５０８の温度および湿度を測定する。紫外線センサ４０３は、内部空間５０８における紫外線を測定する。紫外線センサ４０３は、ＵＶＢ波およびＵＶＣ波の少なくとも一方を測定してよい。本例においては、温湿度センサ４０１は机５０１に設けられ、紫外線センサ４０３は壁部５０４に設けられている。

図１２は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。図１２は、判定対象５００が図１１に示される例である場合におけるブロック図の一例である。本例においては、環境情報Ｉｅは二酸化炭素排出部５０５の情報をさらに含む。当該情報を、排出部情報Ｉｄｃとする。

排出部情報Ｉｄｃは、ＣＯ_２（二酸化炭素）排出部５０５が稼働しているかの情報であってよい。排出部情報Ｉｄｃは、撮像部８０により撮像された、判定対象５００の画像に基づく情報であってよい。判定部１０は、撮像部８０により撮像された当該画像に基づいて、排出部情報Ｉｄｃを判定してよい。判定部１０は、無線または有線の通信ネットワークを介して排出部情報Ｉｄｃを判定してもよい。

判定部１０は、排出部情報Ｉｄｃに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。判定部１０は、排出部情報Ｉｄｃが、ＣＯ_２（二酸化炭素）排出部５０５が稼働しているとの情報である場合、稼働していないとの情報である場合よりも、感染リスク度合いＩｆｒが高いとの判定結果Ｒｄに補正してよい。

ＣＯ_２（二酸化炭素）排出部５０５が稼働している場合、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度は、予め定められた濃度以上になりやすい。当該予め定められた濃度とは、判定対象５００における生体９０が感染源５１２に感染するリスクが抑制され得る濃度であってよい。当該予め定められた濃度とは、例えば１０００ｐｐｍである。

判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の時間変化に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の時間変化率が、予め定められた閾値変化率を超えた場合、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。当該予め定められた閾値変化率を超えた場合とは、例えば二酸化炭素排出部５０５が稼働している場合である。ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の時間変化率が、予め定められた閾値変化率を超えた場合、感染リスク度合いＩｆｒは、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度以上に高くなりやすい。このため、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の時間変化率が、予め定められた閾値変化率を超えた場合、判定部１０が、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の時間変化率に基づいて感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

図１３は、本発明の一つの実施形態に係る判定対象５００の他の一例を示す図である。本例においては、判定対象５００には、ＣＯ_２（二酸化炭素）排出部５０５に代えて物質捕捉部５１１が配置されている。本例の感染リスク判定システム２００は、係る点で図１２に示される感染リスク判定システム２００と異なる。物質捕捉部５１１は、気体に含まれる物質を捕捉する。当該気体は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０を含み、且つ、内部空間５０８に収容されている。物質捕捉部５１１は、感染源５１２を捕捉してよい。物質捕捉部５１１により捕捉される物質とは、感染症に感染した生体９０の呼気に含まれる感染源５１２により、判定対象５００の空気を介して感染する感染リスク度合いＩｆｒの増減を支配している感染性物質または感染促進物質であってもよい。物質捕捉部５１１は、内部空間５０８に収容された気体を吸入することにより、当該気体に含まれる物質（チリ、ホコリ、ウィルス等）を捕捉してよい。本例の判定対象５００は、係る点において図２に示される判定対象５００と異なる。物質捕捉部５１１は、例えば空気清浄機、エアコン等である。

図１４は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例においては、環境情報Ｉｅは物質捕捉部５１１の情報をさらに含む。本例の感染リスク判定システム２００は、係る点で図１２に示される感染リスク判定システム２００と異なる。物質捕捉部５１１の情報を、捕捉部情報Ｉｄｔとする。

捕捉部情報Ｉｄｔは、物質捕捉部５１１が稼働しているかの情報であってよい。捕捉部情報Ｉｄｔは、撮像部８０により撮像された、判定対象５００の画像に基づく情報であってよい。判定部１０は、撮像部８０により撮像された当該画像に基づいて、捕捉部情報Ｉｄｔを判定してよい。判定部１０は、無線または有線の通信ネットワークを介して捕捉部情報Ｉｄｔを判定しても良い。捕捉部情報Ｉｄｔは、感染リスク度合いＩｆｒを変動させる情報を含んでもよい。

判定部１０は、捕捉部情報Ｉｄｔに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。判定部１０は、捕捉部情報Ｉｄｔが、物質捕捉部５１１が稼働しているとの情報である場合、稼働していないとの情報である場合よりも、感染リスク度合いＩｆｒが低いとの判定結果Ｒｄに補正してよい。

図１５は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例の感染リスク判定システム２００においては、判定装置１００が分布取得部１４をさらに備える。本例の感染リスク判定システム２００において、判定対象５００には２つの二酸化炭素濃度取得部４００が設けられている。本例の感染リスク判定システム２００は、これらの点で図１０に示される感染リスク判定システム２００と異なる。分布取得部１４は、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布を取得する。

判定対象５００において、複数の二酸化炭素濃度取得部４００は、相互に異なる位置に配置されてよい。判定対象５００において、複数の二酸化炭素濃度取得部４００は、相互に異なる高さに配置されてよい。図１２に示されるとおり、本例においては、２つの二酸化炭素濃度取得部４００が相互に異なる高さに設けられている。

分布取得部１４は、複数の二酸化炭素濃度取得部４００により測定された複数のＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度に基づいて、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布を取得してよい。判定部１０は、分布取得部１４により取得されたＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。

ＣＯ_２（二酸化炭素）の濃度は、内部空間５０８（図１１参照）における位置により異なる場合がある。このため、判定部１０が、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

ＣＯ_２（二酸化炭素）は空気より重いので、内部空間５０８における下方に滞留しやすい。このため、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度は、内部空間５０８における上方よりも下方において、高くなりやすい。このため、分布取得部１４が、相互に異なる位置に配置された複数の二酸化炭素濃度取得部４００により測定された複数のＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度に基づいて、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布を取得した場合、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の当該分布は、内部空間５０８における高さ方向の分布が反映されやすい。このため、判定部１０が、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の当該分布に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

感染性粒子ＩＰａはＣＯ_２（二酸化炭素）５１０よりも重いので、感染性粒子ＩＰａの拡散による移動度は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の拡散による移動度よりも小さくなりやすい。このため、内部空間５０８において、感染性粒子ＩＰａはＣＯ_２（二酸化炭素）５１０よりも気流に影響されやすい。このため、内部空間５０８において、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度分布と感染性粒子ＩＰａの濃度分布とが異なる場合がある。判定部１０は、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の当該分布と、気流情報Ｉａｆとに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してもよい。これにより、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度分布と感染性粒子ＩＰａの濃度分布とが異なる場合における感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

図１６は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例の感染リスク判定システム２００において、判定対象５００には温湿度センサ４０１および紫外線センサ４０３がさらに設けられている。本例の感染リスク判定システム２００は、係る点で図１５に示される感染リスク判定システム２００と異なる。図１２に示されるとおり、本例においては、温湿度センサ４０１は机５０１に設けられ、紫外線センサ４０３は壁部５０４に設けられている。

環境情報Ｉｅは、内部空間５０８（図１２参照）の温度および湿度の少なくとも一方をさらに含んでよい。当該温度を、温度Ｔとする。当該湿度を、湿度Ｈとする。温度Ｔおよび湿度Ｈは、温湿度センサ４０１により測定されてよい。

感染源５１２の生存期間は、温度Ｔおよび湿度Ｈの少なくとも一方に依存する場合がある。感染源５１２がＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２ウイルス（所謂新型コロナウイルス）である場合、当該感染源５１２の生存期間は、予め定められた温度Ｔの範囲からの乖離が大きいほど長くなりやすく、予め定められた湿度Ｈの範囲からの乖離が大きいほど長くなりやすい。

判定部１０は、内部空間５０８の温度Ｔおよび湿度Ｈの少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。これにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

判定部１０は、紫外線センサ４０３により測定された紫外線の強度に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正してよい。感染源５１２が、紫外線が照射される環境下に存在する場合、感染源５１２の活性度は、当該紫外線の強度に依存しやすい。感染源５１２の活性度とは、感染源５１２が生体９０に感染する度合いを指す。感染源５１２がＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２ウイルス（所謂新型コロナウイルス）である場合、当該感染源５１２は、紫外線が強いほど不活性化しやすい。このため、判定部１０が、紫外線センサ４０３により測定された紫外線の強度に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正することにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

図１７は、本発明の一つの実施形態に係る感染リスク判定システム２００の他の一例を示すブロック図である。本例の感染リスク判定システム２００において、判定対象５００には、空調部４２０、湿度調整部４２２、紫外線照射部４２４および音声取得部８２がさらに配置されている。本例の感染リスク判定システム２００は、リスク制御部１６をさらに備える。本例の感染リスク判定システム２００は、これらの点で図１６に示される感染リスク判定システム２００と異なる。

空調部４２０は、内部空間５０８における温度Ｔを調整する。空調部４２０は、例えばエアコンである。なお、空調部４２０が送風機能を有する場合、判定対象５００には、供給部５０７が配置されていなくてもよい。湿度調整部４２２は、内部空間５０８における湿度Ｈを調整する。湿度調整部４２２は、例えば加湿器であり、湿度調整機能を有するエアコンであってもよい。紫外線照射部４２４は、内部空間５０８に紫外線を照射する。紫外線照射部４２４は、ＬＥＤ方式またはランプ方式等の紫外線照射機であってよく、太陽光であってもよい。

リスク制御部１６は、判定部１０による感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄに基づいて、内部空間５０８（図１１参照）における気流、内部空間５０８の温度Ｔ、内部空間５０８の湿度Ｈ、内部空間５０８における紫外線の強度および内部空間５０８における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御する。リスク制御部１６は、当該判定結果Ｒｄに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒが減少するように、当該気流、温度Ｔ、湿度Ｈ、当該紫外線の強度および当該気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御してよい。これにより、判定部１０が感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを出力するだけでなく、感染リスク度合いＩｆｒが減少し得る。

判定部１０により、判定対象５００における感染リスク度合いＩｆｒが高いと判定された場合、リスク制御部１６は、供給部５０７による、内部空間５０８の外部の気体の供給量、および、排出部５０９による内部空間５０８の気体の排出量の少なくとも一方を増加させてよい。これにより、感染リスク度合いＩｆｒは低減しやすくなる。また判定部１０により、判定対象５００における感染リスク度合いＩｆｒが高いと判定された場合でも、外部状況によっては供給部５０７による、内部空間５０８の外部の気体の供給量、および、排出部５０９による内部空間５０８の気体の排出量の少なくとも一方を増加させなくても良い。外部状況とは例えば花粉の飛散量が多い状況である。

判定部１０により、判定対象５００における感染リスク度合いＩｆｒが高いと判定された場合、リスク制御部１６は、内部空間５０８の温度Ｔが予め定められた温度になるように、空調部４２０を制御してよい。これにより、感染リスク度合いＩｆｒは低減しやすくなる。感染源５１２がＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２ウイルス（所謂新型コロナウイルス）である場合、当該予め定められた温度は、例えば２０℃以上２５℃以下である。

判定部１０により、判定対象５００における感染リスク度合いＩｆｒが高いと判定された場合、リスク制御部１６は、内部空間５０８の湿度Ｈが予め定められた湿度になるように、湿度調整部４２２を制御してよい。これにより、感染リスク度合いＩｆｒは低減しやすくなる。感染源５１２がＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２ウイルス（所謂新型コロナウイルス）である場合、当該予め定められた湿度は、例えば４０％以上である。

判定部１０により、判定対象５００における感染リスク度合いＩｆｒが高いと判定された場合、リスク制御部１６は、紫外線照射部４２４をオンにしてよい。これにより、感染リスク度合いＩｆｒは低減しやすくなる。リスク制御部１６は、紫外線照射部４２４により照射される紫外線の強度を制御してもよい。紫外線照射部４２４が太陽光である場合、リスク制御部１６は、内部空間５０８における天井部５０６の開閉度合いを制御することにより、内部空間５０８に照射される太陽光の量を制御してもよい。これにより、感染源５１２がＳＡＲＳ－ＣｏＶ－２ウイルス（所謂新型コロナウイルス）である場合、感染源５１２は不活性化しやすくなる。これにより、感染リスク度合いＩｆｒは低減しやすくなる。またリスク制御部１６は人の不在を検知して紫外線照射部４２４を稼働してよい。

リスク制御部１６は、制御部２０に含まれていてもよい。判定装置１００がリスク制御部１６を有さず、制御部２０が内部空間５０８（図１１参照）における気流、内部空間５０８の温度Ｔ、内部空間５０８の湿度Ｈおよび内部空間５０８における紫外線の強度の少なくとも一つを制御してもよい。

図１８は、表示部３０における表示態様の一例を示す図である。本例の表示部３０は、入力部１８、出力部１９および画像表示部１７を有する。感染リスク判定システム２００のユーザは、入力部１８から環境情報Ｉｅを入力してよい。感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄは、出力部１９に出力されてよく、画像表示部１７に表示されてよい。本例においては、当該判定結果Ｒｄは、出力部１９に可読性のある情報（例えば文字、数字等）で表示され、画像表示部１７に視覚認知性のある情報（例えばグラフ、図形等）で表示される。なお、入力部１８および出力部１９は、画像表示部１７に含まれていてもよい。

入力部１８には、撮像部８０により撮像された画像に基づく環境情報Ｉｅが自動で入力されてもよい。例えば、「平均滞在時間」の項目には、滞留時間情報Ｉｓに基づく滞留時間が自動で入力されてよく、「ＣＯ_２濃度」の項目には、二酸化炭素濃度取得部４００により測定されたＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度が自動で表示されてもよい。

表示部３０は、リスク制御部１６による制御状態であって、内部空間５０８における気流、内部空間５０８の温度Ｔ、内部空間５０８の湿度Ｈ、内部空間５０８における紫外線の強度および内部空間５０８における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つの制御状態を表示してよい。これにより、リスク制御部１６の稼働状態が可視化される。リスク制御部１６の稼働状態が可視化されることにより、判定対象５００の実際の運用状況に合わせた収容人数の制御が可能となる。これにより、判定対象５００を経済的に運用することが可能となる。これにより、判定対象５００の資産価値が向上し得る。表示部３０には、紫外線照射部４２４が稼働されることによる効果が表示されてもよい。紫外線照射部４２４が稼働されることによる効果とは、紫外線照射部４２４が稼働される前と後とにおける、感染リスク度合いＩｆｒの変化であってよい。

画像表示部１７には、撮像部８０により撮像された画像が表示されてもよい。画像表示部１７には、当該画像と、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄとが合わせて表示されてもよい。画像表示部１７には、撮像部８０により撮像された、図１に示される画像が表示されてもよい。

表示部３０は、撮像部８０が、生体９０の数情報Ｉｎがゼロである、判定対象５００の画像を取得してから予め定められた時間、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを表示してよい。生体９０の数情報Ｉｎがゼロである、判定対象５００の画像とは、生体９０が撮像されていない画像を指す。数情報Ｉｎがゼロである画像を取得してから予め定められた時間とは、数情報Ｉｎがゼロでない画像から、数情報Ｉｎがゼロである画像に変化してからの時間であってよい。画像を取得してからの予め定められた時間とは、残存している感染源５１２による感染リスク度合いＩｆｒが残っている時間である。

本例においては、数情報Ｉｎがゼロである画像が取得されてから予め定められた時間、表示部３０に感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄが表示されるので、感染リスク判定システム２００は、内部空間５０８に新たに入ろうとしている生体９０に、判定対象５００における感染リスク度合いＩｆｒを知らせることができる。表示部３０は、数情報Ｉｎがゼロである画像が取得されてから予め定められた時間が経過後、判定結果Ｒｄの表示を停止してよい。内部空間５０８に新たに生体９０が入った場合、数情報Ｉｎが１以上である画像が取得され得る。数情報Ｉｎが１以上である画像が取得された場合、表示部３０は、判定結果Ｒｄを再度、表示してよい。

表示部３０は、環境情報Ｉｅのうち、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄに最も寄与度の大きい環境情報Ｉｅを表示してよい。表示部３０は、音情報Ｉｖ、数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍのうち、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄに最も寄与度の大きい環境情報Ｉｅを表示してよい。表示部３０は、環境情報Ｉｅのうち、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄに寄与している環境情報Ｉｅを表示し、且つ、最も寄与度の大きい環境情報Ｉｅを、他の環境情報とは異なる態様で表示してもよい。異なる態様とは、例えば文字を太字にする、文字の色を変える、文字を点滅させる、等である。

図１９は、判定結果Ｒｄの導出方法の一例を示す図である。判定推論モデル１２０は、環境情報ＩｅおよびＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度が入力された場合、環境情報ＩｅおよびＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度に対する感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを出力する。環境情報Ｉｅは、音情報Ｉｖ、数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍの少なくとも一つを含む。判定装置１００は、判定推論モデル１２０を備えてよい。判定推論モデル１２０は、環境情報ＩｅとＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度とを機械学習することにより、生成されてよい。

判定推論モデル１２０には現在、一の環境情報Ｉｅおよび一のＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の少なくとも一方が入力されているとする。判定推論モデル１２０に、一の環境情報Ｉｅおよび一のＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の少なくとも一方が入力されている場合において、他の環境情報Ｉｅおよび他のＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の少なくとも一方が入力された場合、表示部３０は、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄの変化を表示してよい。これにより、感染リスク判定システム２００のユーザは、環境情報Ｉｅの少なくとも一つおよびＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の少なくとも一方を、現在の環境情報ＩｅおよびＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度から変化させた場合における判定結果Ｒｄの変化を、認知できる。

図２０は、携帯端末１１０（図４参照）における表示態様の一例を示す図である。図２０においては、携帯端末１１０に設けられた入力部１８が示されている。感染リスク判定システム２００のユーザは、携帯端末１１０に設けられた入力部１８から、環境情報Ｉｅを入力してもよい。携帯端末１１０には、画像表示部１７が設けられていてよい。感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄは、画像表示部１７に表示されてよい。本例においては、画像表示部１７には、「現在のクラスターレベルは中程度です」との判定結果Ｒｄが表示されている。画像表示部１７には、紫外線照射部４２４が稼働されることによる効果が表示されてもよい。

図２１は、本発明の一つの実施形態に係る判定装置１００の一例を示す図である。本例においては、判定装置１００は、二酸化炭素濃度取得部４００、撮像部８０、音声取得部８２および紫外線センサ４０３を備える。判定対象５００に配置された判定装置１００（図１参照）が、二酸化炭素濃度取得部４００、撮像部８０、音声取得部８２および紫外線センサ４０３を備えていてもよい。判定装置１００は、温湿度センサ４０１（図１７参照）をさらに備えていてもよい。判定装置１００は、表示部３０をさらに備えていてもよい。

図２２は、本発明の一つの実施形態に係る判定方法の一例を示すフローチャートである。本発明の一つの実施形態に係る判定方法を、図３に示される感染リスク判定システム２００を例に説明する。二酸化炭素濃度取得段階Ｓ９０は、一または複数の二酸化炭素濃度取得部４００が、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度を測定する段階である。環境情報取得段階Ｓ９２は、環境情報取得部１８０が、判定対象５００における環境情報Ｉｅを取得する段階である。判定段階Ｓ１００は、判定部１０が、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度と環境情報Ｉｅとに基づいて、判定対象５００に存在する一または複数の生体９０が、判定対象５００に存在する感染源５１２に感染する感染リスク度合いＩｆｒを判定する段階である。

図２２に示される判定方法においては、判定段階Ｓ１００において、生体９０が感染源５１２に感染する感染リスク度合いＩｆｒが判定される。このため、感染リスク判定システム２００のユーザは、当該感染リスク度合いＩｆｒを認知できる。

環境情報Ｉｅは、音情報Ｉｖ、数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍの少なくとも一つであってよい。露出情報Ｉｐは、生体９０の鼻または口を覆うマスクの種類の情報を含んでよい。

環境情報Ｉｅは、撮像部８０（図２参照）により撮像された判定対象５００の画像に基づく情報、および、音声取得部８２（図２参照）により取得された生体９０の音に基づく情報の少なくとも一方であってよい。数情報Ｉｎ、体温情報Ｉｔ、露出情報Ｉｐ、距離情報Ｉｄ、位置情報ＩＬ、滞留時間情報Ｉｓおよび運動情報Ｉｍは、撮像部８０により撮像された画像に基づく情報であってよい。音情報Ｉｖは、音声取得部８２により取得された生体９０の音に基づく情報であってよい。

判定段階Ｓ１００は、判定部１０が、撮像部８０（図５参照）により撮像された判定対象５００の画像と、音声取得部８２（図５参照）により取得された生体９０の音とに基づいて、複数の生体９０のうち音情報Ｉｖの情報源である生体９０をさらに判定する段階であってよい。複数の生体９０のうち音情報Ｉｖの情報源である生体９０は、複数の撮像部８０により撮像された複数の画像と、複数の音声取得部により取得された複数の音声とに基づいて判定されることが好ましい。

環境情報Ｉｅは、生体９０が感染源５１２に感染しているかの感染情報Ｉｆｉを含んでよい。判定段階Ｓ１００は、環境情報Ｉｅが感染情報Ｉｆｉを含む場合、判定部１０が、音情報Ｉｖの情報源である生体９０の発音時間および発音量の少なくとも一方に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒを判定する段階であってよい。

生体９０は、人間であってよい。環境情報Ｉｅは、当該人間の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つをさらに含んでよい。環境情報Ｉｅは、生体９０の感染源５１２への感染状況に関する統計情報Ｉｓｔをさらに含んでよい。

環境情報Ｉｅは、内部空間５０８（図９参照）における気流情報Ｉａｆをさらに含んでよい。環境情報Ｉｅは、内部空間５０８において予め定められた量を超えるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０を排出するＣＯ_２（二酸化炭素）排出部５０５（図１１参照）の情報をさらに含んでよい。環境情報Ｉｅは、内部空間５０８（図９参照）の温度Ｔおよび湿度Ｈの少なくとも一方をさらに含んでよい。

図２３は、本発明の一つの実施形態に係る判定方法の他の一例を示すフローチャートである。本例の判定方法は、分布取得段階Ｓ１０２および判定補正段階Ｓ１０４をさらに備える点で、図２２に示される判定方法と異なる。図２３に示される判定方法を、図１５に示される感染リスク判定システム２００を例に説明する。

判定対象５００において、複数の二酸化炭素濃度取得部４００は相互に異なる位置に配置されてよい。複数の二酸化炭素濃度取得部４００は、相互に異なる高さに配置されることが好ましい。分布取得段階Ｓ１０２は、分布取得部１４が、複数の二酸化炭素濃度取得部４００により測定された複数のＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度に基づいて、判定対象５００におけるＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布を取得する段階である。判定補正段階Ｓ１０４は、判定部１０が、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正する段階である。

ＣＯ_２（二酸化炭素）の濃度は、内部空間５０８（図１１参照）における位置により異なる場合がある。このため、ＣＯ_２（二酸化炭素）５１０の濃度の分布に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄが補正されることにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

図２４は、本発明の一つの実施形態に係る判定方法の他の一例を示すフローチャートである。本例の判定方法は、紫外線取得段階Ｓ１０３および判定補正段階Ｓ１０４１をさらに備える点で、図２２に示される判定方法と異なる。図２４に示される判定方法を、図１６に示される感染リスク判定システム２００を例に説明する。

紫外線測定段階Ｓ１０３は、紫外線センサ４０３が、判定対象５００における紫外線を測定する段階である。判定補正段階Ｓ１０４１は、判定部１０が、紫外線センサ４０３により測定された紫外線の強度に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄを補正する段階である。

感染源５１２が、紫外線が照射される環境下に存在する場合、感染源５１２の活性度は、当該紫外線の強度に依存しやすい。感染源５１２の活性度とは、感染源５１２が生体９０に感染する度合いを指す。このため、紫外線センサ４０３により測定された紫外線の強度に基づいて、感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄが補正されることにより、感染リスク度合いＩｆｒは、より正確に判定されやすくなる。

図２５は、本発明の一つの実施形態に係る判定方法の他の一例を示すフローチャートである。本例の判定方法は、リスク制御段階Ｓ１０６をさらに備える点で、図２２に示される判定方法と異なる。図２５に示される判定方法を、図１７に示される感染リスク判定システム２００を例に説明する。

リスク制御段階Ｓ１０６は、リスク制御部１６が、判定部１０による感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄに基づいて、内部空間５０８（図９参照）における気流、内部空間５０８の温度Ｔ、内部空間５０８の湿度Ｈ、内部空間５０８における紫外線の強度および内部空間５０８における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御する段階である。リスク制御段階Ｓ１０６は、リスク制御部１６が、判定部１０による感染リスク度合いＩｆｒの判定結果Ｒｄに基づいて、感染リスク度合いＩｆｒが減少するように、内部空間５０８における気流、温度Ｔ、湿度Ｈ、紫外線の強度および内部空間５０８における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御する段階であってよい。これにより、生体９０が感染源５１２に感染する感染リスク度合いＩｆｒは、低減しやすくなる。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよい。本発明の様々な実施形態において、ブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。

特定の段階が、専用回路、プログラマブル回路またはプロセッサによって実行されてよい。特定のセクションが、専用回路、プログラマブル回路またはプロセッサによって実装されてよい。当該プログラマブル回路および当該プロセッサは、コンピュータ可読命令と共に供給されてよい。当該コンピュータ可読命令は、コンピュータ可読媒体上に格納されてよい。

専用回路は、デジタルハードウェア回路およびアナログハードウェア回路の少なくとも一方を含んでよい。専用回路は、集積回路（ＩＣ）およびディスクリート回路の少なくとも一方を含んでもよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲまたは他の論理操作のハードウェア回路を含んでよい。プログラマブル回路は、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでもよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよい。コンピュータ可読媒体が当該有形なデバイスを含むことにより、当該デバイスに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。

コンピュータ可読媒体は、例えば電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等であってよい。コンピュータ可読媒体は、より具体的には、例えばフロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等であってよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、ソースコードおよびオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。当該ソースコードおよび当該オブジェクトコードは、オブジェクト指向プログラミング言語および従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されてよい。オブジェクト指向プログラミング言語は、例えばＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等であってよい。手続型プログラミング言語は、例えば「Ｃ」プログラミング言語であってよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供されてよい。汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路は、図２２～図２５に示されるフローチャート、または、図３～図８、図１０、図１２、図１４～図１７および図２１に示されるブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサは、例えばコンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等であってよい。

図２６は、本発明の一つの実施形態に係る判定装置１００または感染リスク判定システム２００が全体的または部分的に具現化されてよいコンピュータ２２００の一例を示す図である。コンピュータ２２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ２２００に、本発明の実施形態に係る判定装置１００に関連付けられる操作または判定装置１００または感染リスク判定システム２００の１または複数のセクションとして機能させることができ、または当該操作または当該１または複数のセクションを実行させることができ、またはコンピュータ２２００に、本発明の判定方法に係る各段階（図２２～図２５参照）を実行させることができる。当該プログラムは、コンピュータ２２００に、本明細書に記載されたフローチャート（図２２～図２５）およびブロック図（図３～図８、図１０、図１２、図１４～図１７および図２１）におけるブロックのうちのいくつかまたはすべてに関連付けられた特定の操作を実行させるべく、ＣＰＵ２２１２によって実行されてよい。

本発明の一つの実施形態に係るコンピュータ２２００は、ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６およびディスプレイデバイス２２１８を含む。ＣＰＵ２２１２、ＲＡＭ２２１４、グラフィックコントローラ２２１６およびディスプレイデバイス２２１８は、ホストコントローラ２２１０によって相互に接続されている。コンピュータ２２００は、通信インターフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６およびＩＣカードドライブ等の入出力ユニットをさらに含む。通信インターフェース２２２２、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６およびＩＣカードドライブ等は、入出力コントローラ２２２０を介してホストコントローラ２２１０に接続されている。コンピュータは、ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２等のレガシの入出力ユニットをさらに含む。ＲＯＭ２２３０およびキーボード２２４２等は、入出力チップ２２４０を介して入出力コントローラ２２２０に接続されている。

ＣＰＵ２２１２は、ＲＯＭ２２３０およびＲＡＭ２２１４内に格納されたプログラムに従い動作することにより、各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ２２１６は、ＲＡＭ２２１４内に提供されるフレームバッファ等またはＲＡＭ２２１４の中に、ＣＰＵ２２１２によって生成されたイメージデータを取得することにより、イメージデータがディスプレイデバイス２２１８上に表示されるようにする。

通信インターフェース２２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ２２２４は、コンピュータ２２００内のＣＰＵ２２１２によって使用されるプログラムおよびデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６は、プログラムまたはデータをＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１から読み取り、読み取ったプログラムまたはデータを、ＲＡＭ２２１４を介してハードディスクドライブ２２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラムおよびデータをＩＣカードから読み取るか、または、プログラムおよびデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ２２３０は、アクティブ化時にコンピュータ２２００によって実行されるブートプログラム等、または、コンピュータ２２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ２２４０は、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ２２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのようなコンピュータ可読媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読媒体から読み取られ、コンピュータ可読媒体の例でもあるハードディスクドライブ２２２４、ＲＡＭ２２１４、またはＲＯＭ２２３０にインストールされ、ＣＰＵ２２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ２２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置または方法が、コンピュータ２２００の使用に従い、情報の操作または処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ２２００および外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェース２２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェース２２２２は、ＣＰＵ２２１２の制御下、ＲＡＭ２２１４、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１またはＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ処理領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、またはネットワークから受信された受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ処理領域等に書き込む。

ＣＰＵ２２１２は、ハードディスクドライブ２２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ２２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ２２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイルまたはデータベースの全部または必要な部分がＲＡＭ２２１４に読み取られるようにしてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４上のデータに対し、様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は、次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、およびデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理されてよい。ＣＰＵ２２１２は、ＲＡＭ２２１４から読み取られたデータに対し、本開示に記載された、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプの操作、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索または置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ２２１２は、結果をＲＡＭ２２１４に対しライトバックしてよい。

ＣＰＵ２２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ２２１２は、第１の属性の属性値が指定される、条件に一致するエントリを当該複数のエントリの中から検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、第２の属性値を読み取ることにより、予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

上述したプログラムまたはソフトウェアモジュールは、コンピュータ２２００上またはコンピュータ２２００のコンピュータ可読媒体に格納されてよい。専用通信ネットワークまたはインターネットに接続されたサーバーシステム内に提供されるハードディスクまたはＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読媒体として使用可能である。プログラムは、当該記録媒体によりコンピュータ２２００に提供されてよい。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０・・・判定部、１２・・・演算部、１４・・・分布取得部、１６・・・リスク制御部、１７・・・画像表示部、１８・・・入力部、１９・・・出力部、２０・・・制御部、３０・・・表示部、８０・・・撮像部、８２・・・音声取得部、９０・・・生体、９１・・・マスク、１００・・・判定装置、１１０・・・携帯端末、１２０・・・判定推論モデル、１８０・・・環境情報取得部、２００・・・感染リスク判定システム、４００・・・二酸化炭素濃度取得部、４０１・・・温湿度センサ、４０３・・・紫外線センサ、４２０・・・空調部、４２２・・・湿度調整部、４２４・・・紫外線照射部、５００・・・判定対象、５０１・・・机、５０２・・・床部、５０４・・・壁部、５０５・・・排出部、５０６・・・天井部、５０７・・・供給部、５０８・・・内部空間、５０９・・・排出部、５１０・・・ＣＯ_２（二酸化炭素）、５１１・・・物質捕捉部、５１２・・・感染源、２２００・・・コンピュータ、２２０１・・・ＤＶＤ－ＲＯＭ、２２１０・・・ホストコントローラ、２２１２・・・ＣＰＵ、２２１４・・・ＲＡＭ、２２１６・・・グラフィックコントローラ、２２１８・・・ディスプレイデバイス、２２２０・・・入出力コントローラ、２２２２・・・通信インターフェース、２２２４・・・ハードディスクドライブ、２２２６・・・ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、２２３０・・・ＲＯＭ、２２４０・・・入出力チップ、２２４２・・・キーボード

Claims (18)

1. 二酸化炭素を含む気体が収容される内部空間を有する判定対象における二酸化炭素濃度と、前記判定対象における環境情報とに基づいて、前記判定対象に存在する一または複数の生体が、前記判定対象に存在する感染源に感染する感染リスク度合いを判定する判定部を備える判定装置と、
   前記判定部による前記感染リスク度合いの判定結果に基づいて、前記内部空間における気流、前記内部空間の温度、前記内部空間の湿度、前記内部空間における紫外線の強度、および、内部空間における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御するリスク制御部と、
   前記リスク制御部による制御状態を表示する表示部と、
   前記判定対象における二酸化炭素濃度の分布を取得する分布取得部と、
   を備え
   前記環境情報は、前記生体の音情報、前記生体の数情報、前記生体の体温情報、前記生体の鼻または口の露出情報、前記複数の生体の間の距離情報、前記生体の位置情報、前記生体の滞留時間情報、および、前記生体の運動情報の少なくとも一つを含み、
   前記判定対象において、前記内部空間における前記二酸化炭素濃度を取得する複数の二酸化炭素濃度取得部が相互に異なる位置に配置され、
   前記分布取得部は、前記複数の二酸化炭素濃度取得部により測定された複数の二酸化炭素濃度に基づいて、前記二酸化炭素濃度の分布を取得し、
   前記判定部は、前記二酸化炭素濃度の分布に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、
   感染リスク判定システム。
2. 前記判定対象の画像を撮像する撮像部をさらに備え、
   前記判定対象には、前記撮像部が配置され、
   前記生体の数情報、前記生体の体温情報、前記生体の鼻または口の露出情報、前記複数の生体の間の距離情報、前記生体の位置情報、前記生体の滞在時間情報および前記生体の運動情報は、前記撮像部により撮像された前記判定対象の画像に基づく情報である、
   請求項１に記載の感染リスク判定システム。
3. 前記生体の音を取得する音声取得部をさらに備え、
   前記判定対象には、前記音声取得部が配置され、
   前記生体の音情報は、前記音声取得部により取得された前記生体の音に基づく情報であり、
   前記判定部は、前記撮像部により撮像された前記判定対象の画像と、前記音声取得部により取得された前記生体の音とに基づいて、前記複数の生体のうち前記音情報の情報源である生体をさらに判定する、
   請求項２に記載の感染リスク判定システム。
4. 前記生体の鼻または口の露出情報は、前記生体の鼻または口を覆うマスクの種類の情報を含み、
   前記判定部は、前記マスクの種類の情報に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
5. 前記生体は、人間であり、
   前記環境情報は、前記人間の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つをさらに含み、
   前記判定部は、前記人間の性別、年齢、身長、持病履歴および感染症への罹患履歴の少なくとも一つに基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
6. 前記環境情報は、前記生体の前記感染源への感染状況に関する統計情報をさらに含み、
   前記判定部は、前記統計情報に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、
   請求項１から５のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
7. 前記判定部は、前記内部空間における気流情報および前記内部空間における生体の位置情報の少なくとも一方に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、請求項１から６のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
8. 前記環境情報は、前記内部空間において予め定められた量を超える二酸化炭素を排出する二酸化炭素排出部の情報および前記気体に含まれる物質を捕捉する物質捕捉部の情報の少なくとも一方をさらに含み、
   前記判定部は、前記二酸化炭素排出部の情報および前記物質捕捉部の情報の少なくとも一方に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、
   請求項１から７のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
9. 前記判定部は、前記二酸化炭素濃度取得部により測定された前記二酸化炭素濃度の時間変化に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、請求項１から８のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
10. 前記環境情報は、前記内部空間の温度および湿度の少なくとも一方をさらに含み、
    前記判定部は、前記内部空間の温度および湿度の少なくとも一方に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する、
    請求項１から９のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
11. 前記表示部は、前記判定部による前記感染リスク度合いの判定結果をさらに表示する、請求項１から１０のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
12. 前記表示部は、前記生体の数情報がゼロである、前記判定対象の画像を取得してから予め定められた時間、前記感染リスク度合いの判定結果を表示する、請求項１から１１のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
13. 前記表示部は、前記環境情報のうち、前記感染リスク度合いの判定結果に最も寄与度の大きい前記環境情報を表示する、請求項１から１２のいずれか一項に記載の感染リスク判定システム。
14. 前記環境情報および前記二酸化炭素濃度が入力された場合、前記環境情報および前記二酸化炭素濃度に対する前記感染リスク度合いの判定結果を出力する判定推論モデルをさらに備え、
    前記判定推論モデルに一の前記環境情報および一の前記二酸化炭素濃度の少なくとも一方が入力されている場合において、他の前記環境情報および他の前記二酸化炭素濃度の少なくとも一方が入力された場合、前記表示部は、前記感染リスク度合いの判定結果の変化を表示する、
    請求項１３に記載の感染リスク判定システム。
15. 二酸化炭素濃度取得部が、二酸化炭素を含む気体が収容される内部空間を有する判定対象における二酸化炭素濃度を取得する二酸化炭素濃度取得段階と、
    環境情報取得部が、前記判定対象における環境情報を取得する環境情報取得段階と、
    判定部が、前記二酸化炭素濃度と前記環境情報とに基づいて、前記判定対象に存在する一または複数の生体が前記判定対象に存在する感染源に感染する感染リスク度合いを判定する判定段階と、
    リスク制御部が、前記判定部による前記感染リスク度合いの判定結果に基づいて、前記内部空間における気流、前記内部空間の温度、前記内部空間の湿度、前記内部空間における紫外線の強度、および、内部空間における気体に含まれる物質の量の少なくとも一つを制御するリスク制御段階と、
    表示部が、前記リスク制御部による制御状態を表示する表示段階と、
    を備え、
    前記環境情報は、前記生体の音情報、前記生体の数情報、前記生体の体温情報、前記生体の鼻または口の露出情報、前記複数の生体の間の距離情報、前記生体の位置情報、前記生体の滞留時間情報、および、前記生体の運動情報の少なくとも一つを含み、
    前記判定対象において、複数の前記二酸化炭素濃度取得部が相互に異なる位置に配置され、
    分布取得部が、複数の前記二酸化炭素濃度取得部により測定された複数の二酸化炭素濃度に基づいて、前記判定対象における二酸化炭素濃度の分布を取得する分布取得段階と、
    前記判定部が、前記二酸化炭素濃度の分布に基づいて、前記感染リスク度合いの判定結果を補正する判定補正段階と、
    をさらに備える、
    感染リスク判定方法。
16. 前記環境情報は、撮像部により撮像された前記判定対象の画像に基づく情報、および、音声取得部により取得された前記生体の音に基づく情報の少なくとも一方である、請求項１５に記載の感染リスク判定方法。
17. 前記環境情報は、前記生体の音情報を含み、
    前記判定段階は、前記判定部が、前記撮像部により撮像された前記判定対象の画像と、前記音声取得部により取得された前記生体の音とに基づいて、前記複数の生体のうち前記音情報の情報源である生体をさらに判定する段階である、
    請求項１６に記載の感染リスク判定方法。
18. コンピュータに、請求項１５から１７のいずれか一項に記載の感染リスク判定方法を実行させるための感染リスク判定プログラム。

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