JP2019030389A - 自律神経状態評価装置、自律神経状態評価システム、自律神経状態評価方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被測定者の自律神経機能の状態を行動情報と容易に関連付けて評価できる自律神経状態評価装置を提供する。【解決手段】自律神経状態評価装置１００は、センサ装置１０から被測定者の生体情報を取得する第１通信部１１と、被測定者のイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置２００から、スケジュールを取得する第２通信部１２と、生体情報及びスケジュールに基づいて被測定者の自律神経の状態を評価する制御部１３と、記憶部１８とを備え、制御部１３は、生体情報に基づいて、被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出する自律神経指標算出部１４と、自律神経指標算出部１４で算出された自律神経指標の時間変化から、スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した自律神経指標とイベントとを対応付けて記憶部１８に保存することで自律神経の状態を評価する対応付け部１６とを有する。【選択図】図１

Description

本開示は、被測定者の自律神経の状態を評価する自律神経状態評価装置、自律神経状態評価システム、自律神経状態評価方法及びプログラムに関する。

近年のウエアラブルデバイスの発達により、日常生活での生体情報の測定が可能な生体情報測定装置が普及している。例えば、ストレスの日常測定用ウエアラブルデバイスでは、デバイスに搭載した加速度センサによって被測定者の動きを検知し、安静時のストレス測定を行うことが試みられている。

例えば、特許文献１は、加速度センサの検出値を基に被測定者の活動強度等を算出し、心拍数、鼓動波形、血圧、血中酸素飽和度、体温、又は発汗度などの生体情報及び活動強度に基づいて、被測定者のストレス状態を判定できるシステムを開示している。

また、特許文献２は、心電及び脈波等の生体情報から、交感神経及び副交感神経の機能強度及びバランス、つまり、自律神経の強さ及びバランスを算出し、被測定者の疲労の度合い及びストレス状態を総合的に診断できるシステムを開示している。

また、特許文献３は、被測定者のストレスの度合いと行動情報とを、対応する時間とともに関連付けて評価できるシステムを開示している。

特開２００９−１４８３７２号公報 特開２０１５−５４００２号公報 特開２０１２−２４９７９７号公報

本開示は、被測定者の自律神経の状態を行動情報と容易に関連付けて評価できる自律神経状態評価装置、自律神経状態評価システム、自律神経状態評価方法及びプログラムを提供する。

本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置は、被測定者に装着されたセンサ装置から、通信により、前記被測定者の生体情報を取得する第１通信部と、前記被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置から、通信により、前記スケジュールを取得する第２通信部と、前記第１通信部で取得された前記生体情報及び前記第２通信部で取得された前記スケジュールに基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を評価する制御部と、記憶部とを備え、前記制御部は、前記生体情報に基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出する自律神経指標算出部と、前記自律神経指標算出部で算出された前記自律神経指標の時間変化から、前記スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した前記自律神経指標と前記イベントとを対応付けて前記記憶部に保存することにより前記被測定者の自律神経の状態を評価する対応付け部とを有する。

また、本開示の一態様に係る自律神経状態評価システムは、被測定者に装着され、前記被測定者の生体情報を検出して送信するセンサ装置と、前記センサ装置から送信される前記生体情報に基づいて前記被測定者の自律神経の状態を評価する上記のいずれかの自律神経状態評価装置とを備える。

また、本開示の一態様に係る自律神経状態評価方法は、被測定者に装着されたセンサ装置から、通信により、前記被測定者の生体情報を取得する第１通信ステップと、前記被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置から、通信により、前記スケジュールを取得する第２通信ステップと、前記第１通信ステップで取得された前記生体情報及び前記第２通信ステップで取得された前記スケジュールに基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を評価する制御ステップとを含み、前記制御ステップは、前記生体情報に基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出する自律神経指標算出ステップと、前記自律神経指標算出ステップで算出された前記自律神経指標の時間変化から、前記スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した前記自律神経指標と前記イベントとを対応付けて記憶部に保存することにより前記被測定者の自律神経の状態を評価する対応付けステップとを含む。

また、本開示の一態様に係るプログラムは、上記の自律神経状態評価方法をコンピュータに実行させる。

本開示によれば、被測定者の自律神経の状態を行動情報と容易に関連付けて評価できる自律神経状態評価装置、自律神経状態評価システム、自律神経状態評価方法及びプログラムを提供することができる。

図１は、実施の形態に係る自律神経状態評価システムの構成を示すブロック図である。 図２は、心拍センサで得られる心拍情報の一例を示す図である。 図３は、心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量を算出する手法を説明する図である。 図４は、実施の形態に係る自律神経状態評価システムの一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る自律神経状態評価方法における算出ステップを説明するフローチャートである。 図６は、実施の形態に係る自律神経状態評価方法における関連付けステップを説明するフローチャートである。 図７は、自律神経状態の評価結果の表示例を示す図である。

（本開示の基礎となった知見）
現代社会における鬱等のストレス障害は、本人が症状を感じた時点で重症化していることが多いため、普段の生活でストレスを測定することが重要となる。また、被測定者が測定の際に感じる緊張等の精神的な要因が、ストレスの測定結果に影響を及ぼす場合がある。そのため、ストレスの測定は、被測定者が自身のストレスを評価されていることを意識しない状態、つまり、無意識下で行われることが好ましい。一方、近年のウエアラブルデバイスの発達により、被測定者が測定装置を装着したまま日常生活を行うことができ、被測定者の日常の生体情報を測定可能な生体情報測定装置が普及している。例えば、日常のストレスの測定を行うウエアラブルデバイスでは、デバイスに搭載した加速度センサによって被測定者の動きを検知し、安静時のストレスの測定を行うことが試みられている。

例えば、特許文献１に記載のストレス判定システムは、加速度センサから得られた情報を基に被測定者の活動強度等を算出し、心拍数、鼓動波形、血圧、血中酸素飽和度、体温、発汗度などの生体情報及び活動強度に基づいて、被測定者のストレス状態を判定する。当該システムでは、一定値以下の活動強度の時のみ生体情報を測定することにより、被測定者のストレス状態を判定している。

しかしながら、特許文献１に記載のストレス判定システムでは、一定値以下の活動強度の時のみ生体情報が測定されるが、加速度情報から得られた情報だけでは、被測定者の全ての行動情報を得ることはできない。

また、特許文献２に記載の疲労・ストレス検診システムは、心電及び脈波等の生体情報から交感神経及び副交感神経の機能強度及びバランスを算出し、被測定者の疲労の度合い及びストレス状態を総合的に診断している。

しかしながら、特許文献２に記載の疲労・ストレス検診システムは、加速度センサを備えていないため、被測定者の活動による心拍及び脈拍等への影響を排除できていないだけでなく、被測定者の活動情報を得ることもできない。

また、被測定者の生体情報は、日々の変動が大きい。例えば、被測定者の生体情報は、ストレスだけでなく、気象条件などの環境要因によっても左右される。このように、ストレスの測定は、測定環境により影響を受けやすいため、過去のデータと比較するだけでは被測定者のストレス状態を正確に判定できない場合がある。そのため、測定環境に関わらず被測定者のストレス状態を適切に判定するためには、被測定者の行動情報と関連付けて評価するとよい。例えば、特許文献３に記載のストレス解析システムは、行動センサとして例えば被測定者を撮像するカメラ及び被測定者の音声を取得するマイクなどを用い、被測定者のストレスの度合いと行動情報とを、対応する時間とともに関連付けて評価している。

特許文献３に記載のストレス解析システムでは、被測定者のストレスの測定結果と行動情報とを対応する時間とともに関連付けるために、上記の行動センサによる行動情報が必要になる。しかしながら、このような行動センサを備えるシステムは、被測定者が日常生活の中で簡便に使用することは難しい。

一方、行動センサを備えないシステムの場合、被測定者のストレスの測定結果と行動情報とを対応する時間とともに関連付けて評価するためには、被測定者が自分自身の詳細な行動情報をシステムに入力する必要がある。しかしながら、被測定者がシステムに自分自身の行動情報を詳細に入力することにストレスを感じる場合があるため、行動情報の入力の手間をできるだけ簡易にすることが望ましい。

本発明者は上記課題に鑑みて鋭意検討をした。この結果、被測定者がシステムに自分自身の行動情報を入力する手間を省くことができ、ストレスの要因及び中長期的な傾向を解析することができる自律神経状態評価装置及びシステムに想到した。

そこで、本開示では、被測定者の自律神経の状態を行動情報と容易に関連付けて評価できる自律神経状態評価装置、自律神経状態評価システム、自律神経状態評価方法及びプログラムを提供する。

本開示の一態様の概要は、以下の通りである。

本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置は、被測定者に装着されたセンサ装置から、通信により、前記被測定者の生体情報を取得する第１通信部と、前記被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置から、通信により、前記スケジュールを取得する第２通信部と、前記第１通信部で取得された前記生体情報及び前記第２通信部で取得された前記スケジュールに基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を評価する制御部と、記憶部とを備え、前記制御部は、前記生体情報に基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出する自律神経指標算出部と、前記自律神経指標算出部で算出された前記自律神経指標の時間変化から、前記スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した前記自律神経指標と前記イベントとを対応付けて前記記憶部に保存することにより前記被測定者の自律神経の状態を評価する対応付け部とを有する。

このように、自律神経状態評価装置は、被測定者のスケジュールをサーバ装置から取得して使用するため、被測定者が測定のために自分のスケジュールを入力する手間を省くことができる。また、取得したスケジュールに対応する被測定者の自律神経指標を抽出して評価することができるため、被測定者の自律神経の状態と行動情報とを容易に関連付けて評価することができる。よって、被測定者のスケジュール入力の手間を省き、簡便に、被測定者のストレスの要因及び中長期的なストレスの傾向を解析することができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置では、前記スケジュールには、複数の前記イベントが含まれ、前記複数のイベントのそれぞれの予定には、当該イベントの開始日時及び終了日時が含まれ、前記対応付け部は、前記複数のイベントのそれぞれについて、前記自律神経指標の時間変化から、当該イベントの前記開始日時から前記終了日時までの自律神経指標を切り出し、切り出した自律神経指標を統計処理することで、自律神経指標の代表値を算出し、算出した前記自律神経指標の代表値と前記イベントとを対応付けて前記記憶部に保存してもよい。

このように、イベント毎の自律神経指標の代表値が算出され、イベントと対応付けて保存されるため、被測定者は、イベント毎の自身の自律神経の状態を知ることができる。そのため、被測定者は、イベント毎の自律神経の状態からストレス度合いを知ることができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置では、前記制御部は、さらに、前記自律神経指標算出部で算出された前記自律神経指標から前記被測定者のストレス状態を示すストレス指数を算出するストレス算出部を有してもよい。

これにより、被測定者の自律神経の状態とストレス状態とを対応付けることができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置では、前記生体情報は、前記被測定者の心拍情報であってもよい。

心拍情報は、例えば、ウエアラブルなセンサ装置を用いた場合、脈拍、呼吸数、血圧、及び血中酸素飽和度などの他の生体情報よりも被測定者の負担が少ない状態で、簡便に、かつ、リアルタイムに自律神経の状態を測定することができる。そのため、生体情報として被測定者の心拍情報を用いることにより、被測定者の自律神経の状態を適切に評価することができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置では、前記イベントは、一定周期で繰り返して行われる予定行事であってもよい。

一定周期で繰り返して行われるイベントは、例えば、定例会議のように時間、場所、及び被測定者の姿勢などの行動情報が一定である場合が多い。そのため、一定周期で繰り返して行われるイベントにおける自律神経の状態を比較することにより、比較的正確に、自律神経状態の変化を把握することができる。これにより、比較的正確に、被測定者の自律神経状態及びストレス状態を解析することができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置は、前記第１通信部は、さらに、前記センサ装置から、通信により、前記被測定者の動きを示す加速度情報を取得し、前記対応付け部は、前記第１通信部で取得された前記加速度情報を、前記イベントに対応付けて前記記憶部に保存してもよい。

これにより、例えば、被測定者がイベント内で生体情報に変化が生じる程度の動作を行った場合、その動作を行った期間を自律神経状態の評価対象から除外することができる。これにより、被測定者の自律神経の状態を適切に評価することができる。また、例えば、スケジュールが変更になった場合、被測定者の加速度情報から、イベントの開始時間及び終了時間を予測し、イベントに対応する自律神経指標を抽出することができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置では、さらに、表示部を備え、前記対応付け部は、対応する前記イベントと前記自律神経指標及び前記加速度情報とを前記表示部に表示してもよい。

これにより、被測定者は、イベント毎のストレスの度合い及び活動量を知ることができる。例えば、会議又は打合せなどの活動量が少ないイベントではストレス度合いが高く、ボランティア活動などの運動量が多いイベントではストレス度合いが低いなど、被測定者は、イベント毎の活動強度からも自分自身のストレスの傾向及び要因を把握することができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置では、前記制御部は、さらに、対応する前記イベントと前記自律神経指標とを前記第２通信部を介して前記サーバ装置に送信することで、前記サーバ装置における前記イベントの表示態様を変更させるイベント表示変更部を有してもよい。

上記イベントの表示態様の変更では、例えば、被測定者がストレスを感じるイベントの表示を赤色に変更するなど、視覚的に被測定者のストレス度合いを認識できるようにイベントの表示態様を変更する。これにより、被測定者が自分自身のストレスの要因を認識することができるため、ストレスを感じにくくする、及び、適度にストレス発散を行うなど、ストレスに対する自己管理を行うことができる。

例えば、本開示の一態様に係る自律神経状態評価装置では、前記制御部は、さらに、前記記憶部に保存された複数の前記イベントと前記自律神経指標との対応付けの中から、特定のイベントについての対応付けを抽出してもよい。

このように、特定のイベントについて自律神経指標を抽出することにより、被測定者は、当該イベントにおける自分自身のストレス度合いを把握することができる。これにより、被測定者は、また、例えば、特定のイベントについての対応付けを時系列で抽出した場合、被測定者は、当該イベントにおける自身のストレス度合いの推移を把握することができる。これにより、被測定者は、ストレスの要因及び中長期的なストレスの傾向を解析することができる。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化することがある。

（実施の形態）
図１は、本実施の形態に係る自律神経状態評価システムの構成を示すブロック図である。なお、本図には、本実施の形態に係る自律神経状態評価システムの構成には含まれないサーバ装置２００も図示されている。

本実施の形態に係る自律神経状態評価システムは、センサ装置１０から得られた被測定者の生体情報と、当該システムとネットワークで接続されたサーバ装置２００から取得された被測定者の行動情報とを関連付けて、被測定者の自律神経機能の状態、すなわち、自律神経の状態を評価するシステムである。当該システムは、センサ装置１０と自律神経状態評価装置１００とを備える。

自律神経の状態とは、自律神経機能の状態であって、具体的には、交感神経の活動と副交感神経の活動とのバランスであり、一般に、被測定者のストレスの度合いにより影響を受ける。自律神経状態の評価は、自律神経機能の指標に基づいて評価される。自律神経機能の指標とは、自律神経の活性度を表す指標であり、自律神経活動における交感神経の活動と副交感神経の活動とのバランスを表す。また、自律神経の状態は、被測定者のストレス度合いにより影響を受けるため、被測定者の自律神経の状態を評価することにより、被測定者のストレス度合いを判定することができる。

生体情報は、例えば、心拍、脈拍、呼吸数、血中酸素飽和度、血圧、又は体温などの自律神経により影響を受ける生理的な情報であればよいが、測定の容易性から、生体情報は、被測定者の心拍情報であってもよい。心拍情報とは、心拍から得られる情報である。心拍情報は、胸による心電図（ＥＣＧ：Ｅｌｅｃｔｒｏｃａｒｄｉｏｇｒａｍ）の測定、又は手首による光電式容積脈波計脈波（ＰＰＧ：Ｐｈｏｔｏｐｌｅｔｈｙｓｍｏｇｒａｐｈ）の測定で取得することができるため、被測定者の行動を制限することが少なく、被測定者が日常生活を行いながら生体情報を取得できる点で有利である。

センサ装置１０は、被測定者に装着され、被測定者の生体情報（ここでは、心拍情報）を検出し、自律神経状態評価装置１００に送信する。また、センサ装置１０は、被測定者の動きを示す加速度情報を検出し、自律神経状態評価装置１００に送信してもよい。センサ装置１０は、例えば、被測定者に装着されるウエアラブルデバイスであり、心拍センサ１、心拍検出部２、加速度センサ３及び通信部４を備える。

心拍センサ１は、被測定者の心拍情報を取得するセンサであり、例えば、被測定者の体の表面に接触する一対の検出電極を備える。心拍センサ１により得られる心拍情報とは、心臓の拍動により得られる電気信号である。

心拍検出部２は、心拍センサ１で得られた心拍情報から、左心室が急激に収縮して心臓から血液を送り出す際に発生する電気信号（Ｒ波）を検出し、隣り合うＲ波とＲ波との間隔、つまり、心拍の間隔を計測する。これをＲＲ間隔（ＲＲＩ：ＲＲ Ｉｎｔｅｒｖａｌ）という。

なお、心拍センサ１を用いた測定方法としては、導電性粘着ゲル電極を被測定者の胸部に貼り付けて電気的に心拍を測定する方法と、腕又は指先などの血管に照射した光の反射又は光の透過によって脈波を測定する方法が一般的である。しかし、本開示は、心拍の情報を検出することを目的としているため、上記の方法に限定されることなく、他の測定方法でもよい。

加速度センサ３は、被測定者の体に加わる加速度を検出するセンサであり、被測定者の動きを示す加速度情報を取得する。

加速度センサ３で得られた加速度情報は、通信部４を介して自律神経状態評価装置１００の第１通信部１１に送信される。第１通信部１１で受信された加速度情報は、対応付け部１６で、イベントに対応付けて記憶部１８に保存される。対応付け部１６では、加速度センサ３で得られた加速度情報（加速度の値）から運動量を算出する。

運動量は、加速度のデータを時間積分して求めることができる。例えば３軸加速度センサの場合、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の３方向に対する加速度の値が出力される。運動量は、これらの３方向に対する加速度の二乗平均値を時間積分して求められる。なお、これらの３方向に対する加速度の二乗平均値は、被測定者が活動したか否かを判定するための指標として用いられてもよい。また、上記３方向に対する加速度の二乗平均値を、被測定者が所定の運動量を超える運動を開始したとき（活動開始時）から所定の運動量を超える運動を止めたとき（活動終了時）までの時間で積分した値、すなわち、被測定者の運動量の総和は、被測定者の活動の大きさを示す活動強度として用いられてもよい。

なお、加速度センサは、角速度センサであってもよい。被測定者の動きを示す加速度情報として、角速度センサが出力する各軸の角速度を合成した合成角速度を、３軸加速度センサが出力する各軸の加速度を合成した合成加速度の代わりに使用してもよい。

通信部４は、心拍検出部２及び加速度センサ３で得られた心拍の間隔などの生体情報及び運動量を示す加速度情報を、通信にて、自律神経状態評価装置１００に送信する。例えば、通信部４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ、又はＷｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線通信インターフェースである。

自律神経状態評価装置１００は、センサ装置１０から送信される生体情報に基づいて被測定者の自律神経の状態を評価する。例えば、自律神経状態評価装置１００は、スマートフォン又はタブレット端末などの携帯端末装置であり、第１通信部１１、第２通信部１２、制御部１３、記憶部１８、表示部１９及び入力部２０を備える。

第１通信部１１は、被測定者に装着されたセンサ装置１０から、通信により、被測定者の生体情報を取得する。また、第１通信部１１は、さらに、センサ装置１０から、通信により、被測定者の動きを示す加速度情報を取得してもよい。例えば、第１通信部１１は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩｒＤＡ、又はＷｉ−Ｆｉ（登録商標）などの無線通信インターフェースである。

第２通信部１２は、被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置２００から、通信により、スケジュールを取得する。例えば、第２通信部１２は、第１通信部１１と同様、無線通信インターフェースであってもよく、有線通信インターフェースであってもよい。

なお、被測定者が日常業務又は個人で使用しているスケジューラーソフトと被測定者の行動情報を共有する機能を追加したソフトウェアを、自律神経状態評価装置１００にインストールすることにより、スケジュールの取得が可能となる。これにより、被測定者が日常使用しているスケジューラーソフトを用いてサーバ装置２００から、被測定者のイベントなどの行動情報を取得することができ、取得した行動情報を被測定者の自律神経の状態及びストレス状態の評価に使用することができる。そのため、被測定者が測定のために自身の行動情報を入力する手間を省くことができる。被測定者のイベントなどの行動情報は、被測定者がパソコン、タブレット端末、又はスマートフォンなどを用いて入力される。行動情報には、被測定者が参加するイベントの名称、開始時間及び終了時間が含まれる。サーバ装置２００に保存された行動情報は、例えば、インターネットを通じて、自律神経状態評価装置１００と共有される。

制御部１３は、第１通信部１１で取得された生体情報及び第２通信部１２で取得されたスケジュールに基づいて、被測定者の自律神経の状態を評価する。制御部１３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）及びその補助回路を含み、自律神経指標算出部１４とストレス算出部１５と対応付け部１６とイベント表示変更部１７とを備える。

制御部１３は、記憶部１８に格納されたプログラム及びデータに従って所定の処理を実行する。また、制御部１３は、第１通信部１１、第２通信部１２及び入力部２０から入力されたデータを処理し、処理したデータを記憶部１８に保存し、表示部１９に表示させる。

また、制御部１３は、記憶部１８に保存された複数のイベントと自律神経指標との対応付けの中から、特定のイベントについての対応付けを抽出してもよい。これにより、被測定者は、特定のイベントについて、被測定者が感じるストレス度合いの変化及びストレスの傾向を把握することができる。そのため、被測定者が自己のストレスの要因及び傾向を把握した上で、ストレスを軽減する方法又はストレスを解消する方法を考えることができる。

自律神経指標算出部１４は、第１通信部１１で取得された生体情報に基づいて、被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出することにより前記被測定者の自律神経の状態を評価する。自律神経指標の時間変化とは、各時点における自律神経指標であり、経時的な自律神経指標の算出結果をいう。

ストレス算出部１５は、自律神経指標算出部１４で算出された自律神経指標から被測定者のストレス状態を示すストレス指数を算出する。ストレス指数は、例えば、０〜１００などの数値で算出されてもよく、Ａ〜Ｅ又は１〜５などの５段階評価で表されてもよい。

対応付け部１６は、自律神経指標算出部１４で算出された自律神経指標の時間変化から、スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した自律神経指標とイベントとを対応付けて記憶部１８に保存する。

スケジュールには、複数のイベントが含まれ、複数のイベントのそれぞれの予定には、当該イベントの開始日時及び終了日時が含まれている。

対応付け部１６は、複数のイベントのそれぞれについて、自律神経指標の時間変化から、当該イベントの開始日時から終了日時までの自律神経指標を切り出し、切り出した自律神経指標を統計処理することで、自律神経指標の代表値を算出し、算出した自律神経指標の代表値とイベントとを対応付けて記憶部１８に保存する。このようにして、記憶部１８には、自律神経状態評価装置１００とサーバ装置２００との間で共有された被測定者の行動情報のイベント毎に、自律神経指標及び当該指標から算出されたストレス指数がイベントの名称及び時間と紐付けられて保存される。なお、イベント毎に保存される自律神経指標及びストレス指数は、イベントの開始時間から終了時間までの各時点の自律神経指標及びストレス指数の平均値でもよい。

また、対応付け部１６は、第１通信部１１で取得された加速度情報を、イベントに対応付けて記憶部１８に保存してもよい。これにより、被測定者がイベント中に被測定者の生体情報に変化が生じる程度の動作を行った場合、つまり、被測定者がイベント中に所定の運動量を超える運動を行った場合に、その期間を自律神経状態の評価対象から除外することができる。つまり、対応付け部１６は、自律神経指標算出部１４で算出された自律神経指標から、被測定者の活動情報及び心拍情報の欠損等を基に、信頼性の低い指標を間引く処理を行う。そのため、被測定者が安定した状態で適切に自律神経の状態を評価することができる。

対応付け部１６は、被測定者の加速度情報をイベントに対応付けて記憶部１８に保存することにより、例えば、活動強度の高いスケジュールが変更になった場合、被測定者の加速度情報から、イベントの開始時間及び終了時間を予測することができる。これにより、スケジュールが変更になった場合でも、当該イベントに対応する自律神経指標を抽出することができる。

対応付け部１６は、対応するイベントと自律神経指標及び加速度情報とを表示部１９に表示する。例えば、対応付け部１６は、加速度センサ３から得られた加速度の値から運動量を算出し、イベント毎の運動量又は活動強度として、加速度情報を表示部１９に表示する。これにより、被測定者は、イベント毎の活動強度からも自分自身のストレスの傾向及び要因を把握することができる。

なお、本実施の形態では、生体情報と紐付ける行動情報は特に限定されないが、一定周期で繰り返して行われる予定行事であるイベントであるとよい。例えば、定例会議のように、一定周期、つまり、定期的に繰り返されるイベントでは、時間、場所、及び被測定者の体勢が同じである場合が多い。そのため、一定周期で繰り返して行われるイベントにおける自律神経の状態を比較することで、比較的正確に、自律神経状態の変化及びストレスの傾向を把握することができる。これにより、一定周期で行われないイベントよりも、比較的正確に、被測定者の自律神経の状態及びストレスの状態を解析することができる。

イベント表示変更部１７は、対応するイベントと自律神経指標とを第２通信部１２を介してサーバ装置２００に送信することで、サーバ装置２００におけるイベントの表示態様を変更させる。例えば、ストレス度合いが高いと評価されたイベントについて、スケジュールでの表示を太文字にする、文字の色を変える、又は、ハイライト表示にするなど、表示態様を変更する。これにより、被測定者が視覚的にイベントとストレス度合いとの関係を認識することができ、ストレスに対して対処しやすくなる。

入力部２０は、被測定者（ユーザ）による操作を示す操作信号を制御部１３に入力する。例えば、入力部２０は、タッチパネル、キーボード又はマウスなどである。操作信号とは、自律神経状態の評価結果の抽出方法又は表示部１９での評価結果の表示方法などの設定を行う信号である。

記憶部１８は、制御部１３でプログラムを実行するために必要な作業領域と、制御部１３で実行するために基本的なプログラムを記憶するための領域とを含み、例えば、読み書き可能な不揮発性メモリである。制御部１３は、記憶部１８に、イベントに対応する自律神経指標、ストレス指数及び加速度情報を保存する。

表示部１９は、制御部１３により制御され、イベントに対応付けられた自律神経状態の評価結果を表示する。つまり、表示部１９は、対応するイベントと自律神経指標及び加速度情報とを表示する。例えば、表示部１９は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどである。

図２は、心拍センサ１で得られる心拍情報の一例を示す図である。ここでは、心電波形が示されている。図２に示すように、心電波形は、心房の電気的興奮を反映するＰ波と、心室の電気的興奮を反映するＱ波、Ｒ波、及びＳ波と、興奮した心室の心筋細胞が再分極する過程を反映するＴ波とから構成されている。

このうち、Ｒ波の波高（電位差）が最も大きく、筋電位などのノイズに対して最も頑健である。そのため、これらの心電波形のうち、Ｒ波ピークとＲ波ピークとの間隔を心拍間隔（ＲＲＩ）と呼び、心拍間隔の逆数に６０を乗じると心拍数が算出される。

心拍検出部２は、心拍センサ１により取得された心拍情報により示される心電波形からＲ波を検出する。なお、Ｒ波の検出には、例えば、Ｐａｎ＆Ｔｏｍｐｋｉｎｓ法などの公知の手法が用いられる。

次に、心拍検出部２において検出されたＲ波から心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量を算出する方法について説明する。

図３は、心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量を算出する手法を説明する図である。制御部１３の自律神経指標算出部１４は、センサ装置１０の心拍検出部２で得られたＲ波の検出データから、以下のように、ＲＲＩの変動量を算出する。

自律神経指標算出部１４は、図３の（ａ）に示すように、連続する２つの心拍それぞれに対応するＲ波間の間隔であるＲＲＩを算出する。図３の（ｂ）に示すＲＲＩの時系列データは、図３の（ａ）に示すＲＲＩが不等間隔の離散的なデータであるため、等間隔の時系列となるように補間されたものである。このように、自律神経指標算出部１４は、ＲＲＩの時系列データを等間隔時系列に変換する。次いで、自律神経指標算出部１４は、図３の（ｂ）に示されるＲＲＩの等間隔時系列データに対して、例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて周波数解析することにより、図３の（ｃ）に示す心拍変動の周波数成分を求める。

心拍変動の周波数成分は、例えば、高周波成分（ＨＦ：Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）と低周波成分（ＬＦ：Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）とに分けることができる。高周波成分ＨＦは、０．１４Ｈｚ〜０．４Ｈｚの高周波数領域のパワースペクトルの積分値であり、副交感神経活動量を反映する。また、低周波成分ＬＦは、０．０４Ｈｚ〜０．１４Ｈｚの低周波数領域のパワースペクトルの積分値であり、交感神経及び副交感神経の活動量を反映する。そのため、低周波成分ＬＦと高周波成分ＨＦとの比であるＬＦ／ＨＦが交感神経活動量を反映する。

本実施の形態では、上記心拍変動の高周波数成分であるＨＦ及び低周波数成分であるＬＦ、並びに、これらの周波数成分の比であるＬＦ／ＨＦ及び和であるＬＦ＋ＨＦのうちの少なくとも１つが、被測定者の自律神経機能を評価する指標（自律神経指標）として使用される。

さらに、任意時間帯における心拍間隔の標準偏差ＳＤを心拍間隔の平均値で規格化する下記の変動係数ＣｖＲＲ（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒ−Ｒ ｉｎｔｅｒｖａｌｓ）も自律神経指標として使用されてもよい。

ＣｖＲＲ＝任意時間帯における心拍間隔のＳＤ／任意時間帯における心拍間隔の平均

なお、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を用いた周波数変換を行うデータは、例えば、活動時間及び回復時間を除外した後の６０秒間以上１８０秒間以下の心拍変動のデータである。そして、周波数変換を繰り返す場合には、周波数変換は、例えば、５秒おきに行う。

以上のように、心拍間隔（ＲＲＩ）の変動量から、上記自律神経指標を算出することにより、自律神経状態を評価することができる。また、自律神経の状態は、ストレスにより影響を受けるため、自律神経の状態を評価することにより、被測定者のストレスの度合いを判定することができる。例えば、被測定者のストレス度合いを判定する指標として、ストレス指数を使用する。ストレス指数は、自律神経状態の評価から被測定者のストレスの度合いを判定できるものであればよく、例えば、０〜１００などの数値で算出されてもよく、Ａ〜Ｅ又は１〜５などの５段階評価で表されてもよい。

次に、本実施の形態に係る自律神経状態評価方法について具体的に説明する。図４は、本実施の形態に係る自律神経状態評価システムの一例を示す図である。

図４に示すように、本実施の形態に係る自律神経状態評価システムは、被測定者に装着され、被測定者の生体情報を検出して送信するセンサ装置１０と、センサ装置から送信される生体情報に基づいて被測定者の自律神経の状態を評価する自律神経状態評価装置１００と、を備える。

また、自律神経状態評価装置１００は、被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置２００から、通信により、スケジュールを取得する。

自律神経状態評価装置１００は、サーバ装置２００から取得された被測定者のスケジュールと、センサ装置１０から取得された生体情報及び加速度情報から解析された結果とを対応付けて、記憶部１８に保存する。なお、自律神経状態評価装置１００は、例えば、インターネットに接続されることで、サーバ装置２００との間でイベント及びイベントに対応する解析結果を共有してもよい。これにより、被測定者は、サーバ装置２００においても自己の自律神経状態及びストレス状態を確認することができる。

また、本実施の形態に係る自律神経状態評価システムで実施される自律神経状態評価方法は、以下の２つのステップを含む。１つは、自律神経状態評価装置１００がセンサ装置１０から被測定者の生体情報及び加速度情報を取得し、被測定者の自律神経指標及びストレス指数を算出して、加速度情報とともに、記憶部１８に保存する算出ステップである。もう１つは、自律神経状態評価装置１００がサーバ装置２００から被測定者のスケジュールを取得し、対応するイベントと自律神経指標及び加速度情報とを表示部１９に表示する関連付けステップである。

まず、算出ステップについて説明する。図５は、本実施の形態に係る自律神経状態評価方法における算出ステップを説明するフローチャートである。図５に示すように、本実施の形態に係る自律神経状態評価方法は、第１通信ステップＳ１と、制御ステップＳ２と、保存ステップＳ３とを含む。制御ステップＳ２は、自律神経指標算出ステップＳ２ａとストレス算出ステップＳ２ｂとを含む。

まず、第１通信ステップＳ１では、第１通信部１１は、被測定者に装着されたセンサ装置１０から、通信により、被測定者の生体情報及び被測定者の動きを示す加速度情報を取得する。

次に、制御ステップＳ２では、制御部１３は、第１通信ステップＳ１で取得された生体情報及び加速度情報に基づいて、被測定者の自律神経の状態を評価する。本実施の形態では、生体情報は、例えば、心拍情報である。

自律神経指標算出ステップＳ２ａでは、自律神経指標算出部１４は、第１通信部１１で取得された生体情報に基づいて、被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出することにより被測定者の自律神経の状態を評価する。

ストレス算出ステップＳ２ｂでは、ストレス算出部１５は、自律神経指標算出部１４で算出された自律神経指標から被測定者のストレス状態を示すストレス指数を算出する。

保存ステップＳ３では、制御部１３は、加速度情報と自律神経指標とストレス指数とを記憶部１８に保存する（図４の記憶部１８の「評価結果」参照）。

次に、関連付けステップについて説明する。図６は、本実施の形態に係る自律神経状態評価方法における関連付けステップを説明するフローチャートである。図６に示すように、本実施の形態に係る自律神経状態評価方法は、第２通信ステップＳ１１と、対応付けステップＳ１２とを含む。

まず、第２通信ステップＳ１１では、第２通信部１２は、被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置２００から、通信により、スケジュールを取得する。

次に、対応付けステップＳ１２では、対応付け部１６は、自律神経指標算出ステップＳ２ａで算出された自律神経指標の時間変化から、スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した自律神経指標とイベントとを対応付けする（Ｓ１２ａ）。そして、対応付け部１６は、対応付けられた自律神経指標とイベントとを記憶部１８に保存し（Ｓ１２ｂ）、記憶部１８に保存された、対応するイベントと自律神経指標及び加速度情報とを表示部１９に表示する（Ｓ１２ｃ）。

図７は、自律神経状態の評価結果の表示例を示す図である。表示部１９は、例えば、自律神経状態評価装置１００に設けられた液晶ディスプレイである。制御部１３の対応付け部１６は、例えば、入力部２０に入力された操作信号に基づき、表示部１９に評価結果を表示させる。例えば、図７に示すように、表示部１９には、対応付け部１６で対応付けられた各イベントと、自律神経指標と、ストレス指数と、活動強度とが表示される。表示部１９には、入力部２０に入力された設定に基づき、様々な形式の評価結果が表示される。例えば、１日のイベントでの比較１９ａ、１日のストレス推移１９ｂと平均値１９ｃ、及びキーワードで抽出したイベント比較１９ｄなどである。

図７に示すように、１日のイベントでの比較１９ａでは、イベントの開始時間及び終了時間、イベント名が表示され、イベント毎に、ＬＦ及びＨＦなどの自律神経指標、ストレス指数、及び活動強度が時系列で表示される。これにより、被測定者は、ストレスの要因がどのイベントにあるかを把握することができる。

また、１日のストレス推移１９ｂは、横軸に時間、縦軸にストレス指数を示す。これにより、被測定者は、１日のストレス指数の変化からストレスの変化を視覚的に把握することができる。

１日のストレスの平均値１９ｃは、低周波数成分であるＬＦ、高周波数成分であるＨＦ、低周波数成分と高周波数成分の比であるＬＦ／ＨＦ、低周波数成分と高周波数成分の和であるＬＦ＋ＨＦなどの自律神経指標、ストレス指数、及び活動強度の平均値を示す。これにより、被測定者は、イベントの数又は特定のイベントの有無などによるストレス度合いの変化を把握することができる。

イベント比較１９ｄは、例えば、定例会議のように、イベント名に共通なキーワードを入力すると、キーワードを含むイベント、例えば、第何回又は何月度定例会議などを抽出し、それらのイベントに対応する評価結果を時系列で並べて表示する。これにより、被測定者は、測定環境や測定時間の近いイベントでのストレスの推移を知ることができるため、ストレスの中期的な傾向を知ることができる。

以上のように、本実施の形態に係る自律神経状態評価システムによれば、被測定者が日常使用しているスケジュールソフトから被測定者の行動情報を取得して、被測定者の自律神経指標、ストレス指数及び活動強度などの算出結果と紐付けて保存することができる。これにより、被測定者は測定のために自身のスケジュールを入力する手間を省くことができ、簡便に、被測定者のストレスの要因や中期的な傾向を把握することができる。

以上、本開示に係る自律神経状態評価装置、自律神経状態評価システム、自律神経状態評価方法及びプログラムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の主旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を実施の形態に施したものや、実施の形態における一部の構成要素を組み合わせて構築される別の形態も、本開示の範囲に含まれる。

なお、上記実施の形態では、自律神経の状態を評価するために、生体情報として心拍情報を用いたが、これに限らず、例えば交感神経の亢進を示す精神的発汗を示す掌での皮膚コンダクタンスであってもよいし、毛細血管の拡張を示す指先の温度変化であってもよい。

また、本実施の形態では、センサ装置１０に加速度センサ３を備える例を示したが、加速度センサ３の代わりに角速度センサを備えてもよいし、被測定者の動きを感知するセンサを備えなくてもよい。但し、センサ装置１０が加速度センサ３を備えることで、被験者がイベント内のどのタイミングで所定の運動量を超える動作を行ったか判断できる。そのため、被測定者が所定の運動量を超える動作を行った期間の測定データを、自律神経状態の評価対象から除くことで、より信頼性が高い測定が可能となる。

また、被測定者の行動情報である各イベントは、延長又は中止等の変更が発生する可能性が高い。しかしながら、本実施の形態に係る自律神経状態評価装置１００は、自律神経状態評価装置１００とサーバ装置２００とで共有された被測定者の行動情報に対して、生体情報及び加速度情報を用いることにより、イベントの開始時間及び終了時間を予測することができる。また、このような予測に基づき、サーバ装置２００に保存されているスケジュールのイベントの開始時刻及び終了時刻を変更することができる。これにより、被測定者がサーバ装置２００に保存されているスケジュールを修正する手間が省くことができる。

また、測定者がサーバ装置２００のスケジュールからも自身の自律神経の状態及びストレスの状態を確認できるように、サーバ装置２００と自律神経状態評価装置１００とが同期されていてもよい。これにより、被測定者は、例えば、サーバ装置２００とインターネットを介して接続されるパソコン等でイベント毎の自律神経の状態及びストレスの状態を表示して確認することができる。また、被測定者は、設定により様々な形式の評価結果をパソコンに表示することができる。例えば、設定は、自律神経状態評価装置１００の入力部２０を介して行われてもよく、上記パソコンに直接入力して行われてもよい。このように、被測定者が入力方法及び表示方法を自由に選択することができるため、被測定者がよりストレスの自己管理をしやすくする利点がある。

また、自律神経状態評価装置１００に保存された被測定者の自律神経状態などの評価データを被測定者以外と共有してもよい。これにより、例えば、被測定者の家族、上司、又は医療関係者などの健康管理者が被測定者のストレス状態を把握することができるため、被測定者がさらにストレスを感じる状態になること、つまり、ストレスを感じるイベントに参加することを未然に防ぐことができる。そのため、被測定者がストレスを自己管理できない場合であっても、周囲の協力を得て、被測定者の健康管理の維持に役立てることができる。

また、自律神経状態評価装置１００は、記憶部１８に保存された被測定者の自律神経状態などの評価データを、他のソフトウェアに送る機能を有してもよい。これにより、被験者への警告又はストレスの緩和を促進することが可能となり、被測定者の健康管理の維持に役立てることが可能となる。

なお、上記実施の形態では、自律神経指標としてＬＦ及びＨＦを用いたが、他の指標として、心拍間隔の変動係数であるＣｖＲＲを用いてもよいし、自律神経活動度であるエントロピーＥ及び自律神経バランスであるトーンＴを用いてもよい。

また、上記実施の形態に係る自律神経状態評価システムは、センサ装置１０と自律神経状態評価装置１００とを備え、自律神経状態評価装置１００は、第１通信部１１、第２通信部１２、制御部１３、記憶部１８、表示部１９及び入力部２０を備える例である。しかしながら、本開示の自律神経状態評価システムはこれに限定されない。例えば、センサ装置１０が制御部１３及び記憶部１８を備え、自律神経状態評価装置１００が表示部１９及び入力部２０を備えてもよいし、センサ装置１０が表示部１９及び入力部２０までを備える１つのウエアラブルデバイスであってもよい。

本開示は、自律神経状態評価装置及び自律神経状態評価システムとして、特に、被測定者のストレスの要因及び中期的な傾向を簡易な行動情報の入力で解析することができる自律神経状態評価システムに有用である。例えば、自律神経状態評価システムは、ウエアラブルデバイスと携帯端末装置とで構成される。

１ 心拍センサ
２ 心拍検出部
３ 加速度センサ
４ 通信部
１１ 第１通信部
１２ 第２通信部
１３ 制御部
１４ 自律神経指標算出部
１５ ストレス算出部
１６ 対応付け部
１７ イベント表示変更部
１８ 記憶部
１９ 表示部
２０ 入力部
１００ 自律神経状態評価装置
２００ サーバ装置

Claims (12)

1. 被測定者に装着されたセンサ装置から、通信により、前記被測定者の生体情報を取得する第１通信部と、
   前記被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置から、通信により、前記スケジュールを取得する第２通信部と、
   前記第１通信部で取得された前記生体情報及び前記第２通信部で取得された前記スケジュールに基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を評価する制御部と、
   記憶部とを備え、
   前記制御部は、
   前記生体情報に基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出する自律神経指標算出部と、
   前記自律神経指標算出部で算出された前記自律神経指標の時間変化から、前記スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した前記自律神経指標と前記イベントとを対応付けて前記記憶部に保存することにより前記被測定者の自律神経の状態を評価する対応付け部とを有する
   自律神経状態評価装置。
2. 前記スケジュールには、複数の前記イベントが含まれ、
   前記複数のイベントのそれぞれの予定には、当該イベントの開始日時及び終了日時が含まれ、
   前記対応付け部は、前記複数のイベントのそれぞれについて、前記自律神経指標の時間変化から、当該イベントの前記開始日時から前記終了日時までの自律神経指標を切り出し、切り出した自律神経指標を統計処理することで、自律神経指標の代表値を算出し、算出した前記自律神経指標の代表値と前記イベントとを対応付けて前記記憶部に保存する
   請求項１記載の自律神経状態評価装置。
3. 前記制御部は、さらに、前記自律神経指標算出部で算出された前記自律神経指標から前記被測定者のストレス状態を示すストレス指数を算出するストレス算出部を有する
   請求項２記載の自律神経状態評価装置。
4. 前記生体情報は、前記被測定者の心拍情報である
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の自律神経状態評価装置。
5. 前記イベントは、一定周期で繰り返して行われる予定行事である
   請求項１〜４のいずれか１項に記載の自律神経状態評価装置。
6. 前記第１通信部は、さらに、前記センサ装置から、通信により、前記被測定者の動きを示す加速度情報を取得し、
   前記対応付け部は、前記第１通信部で取得された前記加速度情報を、前記イベントに対応付けて前記記憶部に保存する
   請求項１〜５のいずれか１項に記載の自律神経状態評価装置。
7. さらに、表示部を備え、
   前記対応付け部は、対応する前記イベントと前記自律神経指標及び前記加速度情報とを前記表示部に表示する
   請求項６記載の自律神経状態評価装置。
8. 前記制御部は、さらに、対応する前記イベントと前記自律神経指標とを前記第２通信部を介して前記サーバ装置に送信することで、前記サーバ装置における前記イベントの表示態様を変更させるイベント表示変更部を有する
   請求項１〜７のいずれか１項に記載の自律神経状態評価装置。
9. 前記制御部は、さらに、前記記憶部に保存された複数の前記イベントと前記自律神経指標との対応付けの中から、特定のイベントについての対応付けを抽出する
   請求項１〜８のいずれか１項に記載の自律神経状態評価装置。
10. 被測定者に装着され、前記被測定者の生体情報を検出して送信するセンサ装置と、
    前記センサ装置から送信される前記生体情報に基づいて前記被測定者の自律神経の状態を評価する請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の自律神経状態評価装置とを備える
    自律神経状態評価システム。
11. 被測定者に装着されたセンサ装置から、通信により、前記被測定者の生体情報を取得する第１通信ステップと、
    前記被測定者のスケジュールであって、最小単位の予定行事であるイベントの予定を含むスケジュールを管理するサーバ装置から、通信により、前記スケジュールを取得する第２通信ステップと、
    前記第１通信ステップで取得された前記生体情報及び前記第２通信ステップで取得された前記スケジュールに基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を評価する制御ステップとを含み、
    前記制御ステップは、
    前記生体情報に基づいて、前記被測定者の自律神経の状態を示す自律神経指標の時間変化を算出する自律神経指標算出ステップと、
    前記自律神経指標算出ステップで算出された前記自律神経指標の時間変化から、前記スケジュールに含まれるイベントに対応する自律神経指標を抽出し、抽出した前記自律神経指標と前記イベントとを対応付けて記憶部に保存することにより前記被測定者の自律神経の状態を評価する対応付けステップとを含む
    自律神経状態評価方法。
12. 請求項１１記載の自律神経状態評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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