JP2017006597A - 判断装置、判断方法、及び判断プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】失禁を減少する。【解決手段】管理サーバ３０は、摂取した水分の量、及び水分の摂取時間に基づいて、生成される尿量を推定すると共に、生成される尿量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定する推定部３２を含む。また、管理サーバ３０は、前記推定部３２が推定した結果に応じて警告を通知する通知部３３を含む。【選択図】図１

Description

本発明は、判断装置、判断方法、及び判断プログラムに関する。

近年、発汗量、及び尿量といった生体情報を測定し、人又は動物の健康管理に利用する手法が提案されている。

生体情報を用いた健康管理の１つとして、例えば失禁の減少を支援する試みが行われている。従来の失禁減少手法では、例えば体に取り付けたセンサから膀胱に超音波を送信し、膀胱の前壁部及び後壁部の各々で反射した超音波の受信時間差を測定する。そして、超音波の受信時間差が閾値以上となった場合に、膀胱に尿が溜まっていると判定して警告を出力することで、排尿を促す。

特開２００６−２２６９１９号公報 特開平８−８０２８５号公報 特開平８−５２１３３号公報

しかしながら、従来の失禁減少手法では、膀胱内の尿量を計測する手法を用いるため、膀胱に溜められる尿の量が予め定めた量以上にならなければ、警告を出力しない。すなわち、膀胱に溜められる尿の量が予め定めた量未満の状況では、警告を出力して排尿を促すことができない。従って、例えば警告が出力された際に、ちょうどトイレに行くことのできない事情がある場合、失禁につながる可能性が考えられる。

このように、従来の方法では、膀胱に尿が溜まったことを検出した段階で警告を出力するため、予め対策をとることができない。

一つの側面として、本発明は、予め失禁の可能性があることを知らせる警告を通知することで失禁を減少することを目的とする。

一つの態様では、判断装置は、摂取した水分の量、及び水分の摂取時間に基づいて、水分の摂取時間以降に生成される尿量を推定し、生成される尿量に基づいて推定した膀胱内の尿量と、膀胱の容量と、から警告すべき容量値となる時間を推定する推定部を含む。また、判断装置は、推定部が推定した結果に応じて警告を通知する通知部を含む。

一つの側面として、予め失禁の可能性があることを知らせる警告を通知することで失禁を減少することができる、という効果を有する。

第１実施形態〜第５実施形態に係る失禁抑制システムの一例を示す図である。 ウェアラブルセンサの外観の一例を示す図である。 生活情報の入力画面の一例を示す図である。 個人特性ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 生活情報記録ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 排尿予定時間と失禁予定時間との対応の一例を示す図である。 第１実施形態〜第５実施形態に係る管理サーバをコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。 判断処理の流れの一例を示すフローチャートである。 個人特性・生活情報取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。 病型係数設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 アラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。 逐次膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 食物水分量テーブルの一例を示す図である。 個人特性・生活情報取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。 膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 アラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。 高速道路移動中における排尿制限時間の例を示す図である。 膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。 高速道路移動中における排尿制限時間の例を示す図である。 睡眠深度の変化の一例を示す図である。 第６実施形態に係る失禁抑制システムの構成の一例を示す図である。 第６実施形態に係る管理サーバをコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。 第６実施形態に係るアラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。 アラート通知時間帯算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。 レム睡眠時及びノンレム睡眠時における生理現象に関する状態例を示す図である。 第７実施形態に係る失禁抑制システムの構成の一例を示す図である。 第７実施形態に係る管理サーバをコンピュータで実現する場合の構成の一例を示す図である。 第７実施形態に係るアラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。 レム睡眠の検知方法の一例を説明する模式図である。

以下、図面を参照して開示の技術の実施形態の一例を詳細に説明する。なお、機能が同じ働きを担う構成要素及び処理には、全図面を通して同じ符号を付与し、重複する説明を適宜省略する場合がある。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態に係る失禁抑制システム１の一例を示す図である。失禁抑制システム１は、例えばウェアラブルセンサ１０、操作端末２０、及び管理サーバ３０を含む。そして、ウェアラブルセンサ１０及び操作端末２０は通信回線５０で接続され、操作端末２０及び管理サーバ３０は通信回線５１で接続される。

なお、通信回線５０及び通信回線５１の回線種別に制限はなく、例えばインターネット回線、イントラネット回線、又は専用線等、何れの回線種別であってもよく、更に、有線、無線、又は有線と無線との混在等、何れの接続形態であってもよい。

図２は、ウェアラブルセンサ１０の外観の一例を示す図である。

ウェアラブルセンサ１０は、失禁の頻度を減少させたい、すなわち失禁を抑制させたい対象者（以下、ユーザと称す）に装着又は携帯される。ウェアラブルセンサ１０は、ユーザの失禁状況及び単位時間あたりの平均発汗量を測定する機器であり、送信部１１、尿センサ１２、及び発汗センサ１３を含む。

尿センサ１２は、例えば下着表面等、失禁した場合に尿によって濡れることが予想される領域に設置されるプローブ１４と、送信部１１と、に接続される。

プローブ１４は、例えば尿に濡れることで抵抗値が変化する抵抗素子を含み、尿センサ１２は、プローブ１４の抵抗値を監視し、プローブ１４の抵抗値の変化からユーザが失禁したか否かを検知する。ユーザの失禁を検知した場合、尿センサ１２は、ユーザが失禁したとの情報、すなわち失禁発生情報を送信部１１に送信する。

一方、発汗センサ１３は、ユーザの皮膚等、発汗した場合に汗によって濡れることが予想される領域に貼り付けられるアタッチメント１５と、送信部１１と、に接続される。

アタッチメント１５もプローブ１４と同様に、例えば汗が付着することで抵抗値が変化する抵抗素子を含む。発汗センサ１３は、アタッチメント１５の抵抗値を監視し、アタッチメント１５の抵抗値からユーザの発汗量を推定する。そして、発汗センサ１３は、例えば１分といった単位時間あたりの平均発汗量（以下、単に「平均発汗量」と称す）を計測し、平均発汗量を送信部１１に送信する。

なお、尿センサ１２による尿検知方法、及び発汗センサ１３による平均発汗量の計測方法は一例であり、プローブ１４及びアタッチメント１５の抵抗値の変化を用いる方法に限らず、例えば湿度の変化を監視する方法等、公知の方法が適用できる。例えば、皮膚を覆うカプセルにガスを供給することで汗をガスで換気し、換気したガスの湿度変化から発汗量を測定する換気カプセル法等を用いてもよい。

また、尿センサ１２とプローブ１４との接続形態、及び発汗センサ１３とアタッチメント１５との接続形態は、有線又は無線の何れであってもよいが、ユーザの動きやすさを考慮すれば、無線での接続が好ましい。

送信部１１は、尿センサ１２から送信された失禁発生情報、及び発汗センサ１３から送信された平均発汗量を、操作端末２０に送信する。後述するように、平均発汗量はユーザの膀胱内尿量の推定に用いられる。従って、送信部１１は、失禁発生情報及び平均発汗量を定期的に操作端末２０に送信してもよいが、尿センサ１２及び発汗センサ１３からこれらの情報を受信する毎に、できるだけ遅延なく操作端末２０に送信する方が好ましい。

一方、操作端末２０は、例えば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、通信機能を備え、各種情報の入出力及び処理を実行する情報機器である。

例えば操作端末２０には、水分の摂取時間及び摂取量、排尿時間及び排尿量、就寝時間、並びに起床時間等といった、ユーザの生活行動に関する情報、すなわち生活情報が記録される。

生活情報はユーザが操作端末２０に記録してもよいが、ユーザの家族が記録するようにしてもよい。失禁は小学生以下の子供に見られる場合が多いが、子供による操作端末２０の操作は比較的困難であることが多いため、この場合には、ユーザに代わってユーザを監督する立場にある保護者が生活情報を操作端末２０に記録する方が好ましい。従って、一例として第１実施形態では、ユーザの保護者が操作端末２０に生活情報を入力するものとして説明を行う。なお、以降ではユーザの保護者のことを、単に「保護者」ということにする。

また、操作端末２０は、ウェアラブルセンサ１０から失禁発生情報及び平均発汗量を受信し、管理サーバ３０に送信する中継機能を備える。

更に、操作端末２０は、管理サーバ３０から指示されるタイミングで、振動及び音の少なくとも一方を発生させる警告機能を備える。

このような機能を備えた操作端末２０は、例えばセンサデータ受信部２１、センサデータ送信部２２、アラート受信部２３、バイブレータ２４、スピーカ２５、生活情報記録送信部２６、ディスプレイ２７、及び入力部２８を含む。

センサデータ受信部２１は、失禁発生情報及び平均発汗量をウェアラブルセンサ１０から受信する。そして、センサデータ受信部２１は、受信した失禁発生情報及び平均発汗量をセンサデータ送信部２２に送信する。

センサデータ送信部２２は、ユーザを一意に識別するため、管理サーバ３０の管理者によって予めユーザに割り当てられた識別子（以下、患者ＩＤと称す）、及び現在時刻情報を付加した上で、受信した失禁発生情報及び平均発汗量を管理サーバ３０に送信する。

なお、センサデータ受信部２１及びセンサデータ送信部２２は、失禁発生情報及び平均発汗量を定期的に送信先へ送信してもよい。しかし、上述したユーザの膀胱内尿量の推定の観点から見て、センサデータ受信部２１及びセンサデータ送信部２２は、失禁発生情報及び平均発汗量を受信する毎に、できるだけ遅延なく各々の送信先に送信する方が好ましい。

アラート受信部２３は、バイブレータ２４、スピーカ２５、及び管理サーバ３０に接続され、ユーザに排尿を促す警告を出力するように指示する通知であるアラート通知を管理サーバ３０から受信する。アラート受信部２３は、アラート通知を受信した場合、バイブレータ２４のスイッチをオンにして操作端末２０を振動させることで、振動の検知範囲内に存在する人に警告を出力する。また、アラート受信部２３は、アラート通知を受信した場合、スピーカ２５から音を出力して、音の到達範囲内に存在する人に警告を出力する。

なお、アラート受信部２３は、アラート通知を受信した場合、バイブレータ２４又はスピーカ２５の何れか一方から警告を出力するようにしてもよい。

生活情報記録送信部２６は、ディスプレイ２７、入力部２８、及び管理サーバ３０と接続され、保護者によって入力部２８から入力された生活情報を受け付け、ディスプレイ２７に表示すると共に、入力された生活情報を管理サーバ３０に送信する。この際、生活情報記録送信部２６は、ユーザに予め割り当てられた患者ＩＤを生活情報に付加して管理サーバ３０に送信する。

入力部２８は、保護者が操作端末２０に入力する生活情報を受け付ける。生活情報は、例えばタッチパネル、キーボード、又はマウス等で入力してもよく、音声で入力するようにしてもよい。

図３は、操作端末２０のディスプレイ２７に表示される、生活情報の入力画面の一例を示す図である。

図３の例では、ユーザの服薬時間、水分の摂取時間、就寝時間、着替え時間、排尿時間、起床時間等を操作端末２０に記録する。なお、水分の摂取時間を記録する際には、水分摂取量も操作端末２０に記録する。また、排尿時間を記録する際には、排尿量も操作端末２０に記録する。また、就寝時間とは、ユーザが目を閉じて就寝を開始した時間をいう。

一方、管理サーバ３０は、操作端末２０から失禁発生情報、平均発汗量、及び生活情報を受信し、予め管理サーバ３０に記憶されている、ユーザの生体に関する情報である個人特性情報を用いて、ユーザの失禁予定時間を推定する。そして、管理サーバ３０は、推定した失禁予定時間に基づいて、ユーザが就寝中に失禁しないようにするためには、ユーザがいつ排尿すればよいかを判定し、排尿を推奨する時間にアラート通知を操作端末２０に送信する。

そのため、管理サーバ３０は、例えばセンサ情報受信部３１、推定部３２、通知部３３、及び生活情報記録受信部３４の各機能部を含む。更に、推定部３２は、膀胱内尿量推定部３５、及び排尿予定時間計算部３６を含み、通知部３３は、アラート判定部３７、及びアラート通知部３８を含む。

また、管理サーバ３０は、例えば個人特性情報を管理する個人特性ＤＢ(DB：Database)３９、及び生活情報を管理する生活情報記録ＤＢ４０を含む。

センサ情報受信部３１は、例えば操作端末２０のセンサデータ送信部２２、膀胱内尿量推定部３５、個人特性ＤＢ３９を記憶する記憶部、及び生活情報記録ＤＢ４０を記憶する記憶部に接続される。

センサ情報受信部３１は、平均発汗量をセンサデータ送信部２２から受信した場合、平均発汗量に付加された患者ＩＤを参照し、個人特性ＤＢ３９で管理される患者ＩＤに対応する平均発汗量を、受信した平均発汗量へ更新する。

図４は、個人特性ＤＢ３９で管理される情報のデータ構造の一例を示す図である。

図４に示すように、個人特性ＤＢ３９には、例えば患者ＩＤ、特性名、及び特性情報が行方向に各々対応づけられ、患者ＩＤ毎に登録される。

ここで、特性名としては例えば、病型、排尿制限開始時間、排尿制限終了時間、平均発汗量、及び最大膀胱容量等の個人特性が登録され、特性情報には、特性名に登録された各個人特性に対応する情報が登録される。

病型とは、ユーザの失禁原因の特徴を示す個人特性であり、大きく分類して「膀胱型」、「多尿型」、及び「混合型」の３タイプが存在する。

膀胱型とは、膀胱容量が他の同年代のユーザの膀胱容量の平均値と比較して小さいため、失禁が起こりやすくなっている状態をいう。多尿型とは、夜間における尿生成速度が他の同年代のユーザの尿生成速度の平均値と比較して速いため、失禁が起こりやすくなっている状態をいう。また、混合型とは、膀胱型と多尿型の両方の失禁原因を有する状態をいう。

なお、病型は、例えば医師がユーザに対して膀胱容量検査、及び夜間に排出される尿量検査等を実施することで特定され、特定されたユーザの病型のタイプが個人特性ＤＢ３９に予め登録される。

排尿制限開始時間とは、ユーザが排尿を我慢しなければならない期間、すなわち排尿制限期間の開始時間を示す。具体的には、例えばユーザの就寝予定時間が排尿制限開始時間として個人特性ＤＢ３９に予め登録される。

排尿制限終了時間とは、排尿制限期間の終了時間を示す。具体的には、例えばユーザの起床予定時間が排尿制限終了時間として個人特性ＤＢ３９に予め登録される。なお、以降では、排尿制限開始時間をＴ_ｓ、排尿制限終了時間をＴ_ｅで表す。

平均発汗量には、既に説明したように、ウェアラブルセンサ１０で計測されたユーザの平均発汗量が登録され、センサ情報受信部３１が平均発汗量をセンサデータ送信部２２から受信する毎に、当該平均発汗量が更新される。

最大膀胱容量とは、ユーザが膀胱に溜めることができる最大の尿量を示す。最大膀胱容量は、例えば膀胱容量検査、又は排尿量の最大値を調べることで特定され、特定された最大膀胱容量が個人特性ＤＢ３９に予め登録される。

なお、個人特性ＤＢ３９に登録されるユーザ毎の個人特性の種類は、図４に例示した個人特性ＤＢ３９の特性名欄に記載される個人特性に限られず、状況に応じて年齢等、他の個人特性も登録するようにしてもよい。

また、センサ情報受信部３１は、失禁発生情報をセンサデータ送信部２２から受信した場合、失禁発生情報に付加された患者ＩＤを参照し、患者ＩＤに対応したユーザが失禁、すなわち「おねしょ」をしたことを生活情報記録ＤＢ４０に記録する。

図５は、生活情報記録ＤＢ４０のデータ構造の一例を示す図である。

図５に示すように、生活情報記録ＤＢ４０には、例えば患者ＩＤ、時刻、生活情報種別、及び水分量が行方向に各々対応づけられ、センサ情報受信部３１、又は後述する生活情報記録受信部３４によって、患者ＩＤ毎にユーザの生活行動に関する情報が記録される。

ここで、生活情報種別とは、ユーザの生活行動の種別を表す情報である。例えばユーザが水分を摂取すれば「水分摂取」、ユーザが排尿をすれば「排尿」、ユーザが就寝すれば「就寝」、ユーザが起床すれば「起床」といった情報が、操作端末２０で生活情報種別として記録される。

また、センサ情報受信部３１から通知される失禁発生情報等の生活情報、及び後述する生活情報記録受信部３４等から通知される生活情報には、時刻情報が付加される。従って、生活情報記録ＤＢ４０は、通知された生活情報に対応する生活情報種別を記録する際、生活情報に付加された時刻情報を、生活情報に対応する生活行動が行われた時刻として、生活情報記録ＤＢ４０の時刻の欄に記録する。

なお、生活情報種別が「水分摂取」の場合、生活情報記録ＤＢ４０は、後述する生活情報記録受信部３４によって受信された生活情報に含まれた水分摂取量の情報を、生活情報記録ＤＢ４０の水分量の欄に記録する。また、生活情報種別が「排尿」の場合、生活情報記録ＤＢ４０は、後述する生活情報記録受信部３４によって受信された生活情報に含まれた排尿量の情報を、生活情報記録ＤＢ４０の水分量の欄に記録する。逆に言えば、水分量と関係のない生活情報種別、例えば「就寝」及び「起床」等の場合には、対応する生活情報記録ＤＢ４０の水分量の欄は空欄となる。

なお、図５に示す生活情報記録ＤＢ４０には、一例として過去２４時間のユーザ毎の生活情報を記録するため、時刻の欄に時分情報しか記録されていない。しかし、生活情報記録ＤＢ４０には、時分情報に加えて更に日付情報も時刻の欄に記録するようにして、過去２４時間以前のユーザ毎の生活情報も記録するようにしてもよいことは言うまでもない。

生活情報記録受信部３４は、操作端末２０の生活情報記録送信部２６、個人特性ＤＢ３９を記憶する記憶部、及び生活情報記録ＤＢ４０を記憶する記憶部に接続され、生活情報記録送信部２６から受信した生活情報を患者ＩＤ毎に生活情報記録ＤＢ４０に記録する。

一方、膀胱内尿量推定部３５は、センサ情報受信部３１、排尿予定時間計算部３６、及び生活情報記録ＤＢ４０を記憶する記憶部に接続される。

膀胱内尿量推定部３５は、摂取した水分の量、当該水分の摂取時間、尿の生成率、水分を摂取した時間からの累積発汗量、及び、水分の摂取時間における膀胱内尿量を用いた算出式から、水分摂取以後のユーザの膀胱内尿量を推定する。

水分を摂取した時間を基準、すなわち“ｔ＝０”とした場合の、水分摂取以後の時間ｔにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)は、（１）式で示される。

ここで、Ｗ(ｔ)は、時刻ｔ＝０から時刻ｔまでに摂取した水分量（水分摂取量）、Ｎ(ｔ)は、各時刻ｔにおけるユーザの尿の生成率、及びＤ(ｔ)は、時刻ｔ＝０から時刻ｔまでの累積発汗量を表す。また、Ｂ(０)は、時刻ｔ＝０におけるユーザの膀胱内尿量を表す。

膀胱内尿量推定部３５は、水分摂取量Ｗ(ｔ)を、生活情報記録ＤＢ４０の生活情報種別が「水分摂取」と記録された行データに含まれる水分量の記録から取得する。

また、膀胱内尿量推定部３５は、以下に示す（２）式を用いて尿の生成率Ｎ(ｔ)を算出する。

ここで、“ｃ”はユーザの病型係数であり、ユーザの抗利尿ホルモンの働きを示す係数である。病型係数の値が小さい程、抗利尿ホルモンの働きが強く、尿の生成率Ｎ(ｔ)が抑制される。

例えばユーザが活動中、すなわち就寝していない時間帯では“ｃ＝１”となり、ユーザが就寝中であり、かつ、ユーザの病型が多尿型または混合型である場合も、ユーザが活動中の場合と同じく“ｃ＝１”となる。

本来であれば、就寝中に分泌される抗利尿ホルモンは、活動中に分泌される抗利尿ホルモンの約２倍となり、活動中に比べて尿の生成量が抑制される。しかし、ユーザの病型が多尿型または混合型である場合、就寝中であっても抗利尿ホルモンの分泌量が低下し、活動中と同程度の抗利尿ホルモンしか分泌されない場合があるため、同じ病型係数が適用される。

一方、ユーザが就寝中であり、かつ、ユーザの病型が膀胱型である場合には、“ｃ＝０．６”となる。これは、病型が膀胱型である場合、自律神経の働きによって膀胱の大きさを調整する機能に障害があることが多く、就寝中に分泌される抗利尿ホルモンの分泌量は正常であるからである。

また、（２）式においてａは尿生成の速さを表す。例えば時刻ｔ_１においてユーザが排尿したとすれば、時刻ｔ_１における排尿直前のユーザの膀胱内尿量Ｂ_ｔ1は、時刻ｔ_１におけるユーザの排尿量と同じになると考えられることから、（３）式で表される。

ここで、Ｗは、時刻ｔ＝０において摂取した水分量であり、生活情報記録ＤＢ４０から得られる値である。また、Ｔは、時刻ｔ＝０から時刻ｔ_１までの経過時間を表し、Ｄ_ｔ1は、時刻ｔ＝０から時刻ｔ_１までの累積発汗量であり、個人特性ＤＢ３９に記録されるユーザの単位時間あたりの平均発汗量と、時刻ｔ_１と、から得られる値である。また、既に説明したように、膀胱内尿量Ｂ_ｔ1は、時刻ｔ_１におけるユーザの排尿量とみなすことができるため、生活情報記録ＤＢ４０の排尿記録に対応する水分量から得られる値である。従って尿生成の速さａは、（３）式を変形して（４）式のように表すことができる。

なお、ユーザが排尿する毎に、ユーザの膀胱内尿量は０になるものとする。

従って、個人特性ＤＢ３９に含まれる病型の特性情報及び平均発汗量と、生活情報記録ＤＢ４０に含まれる水分摂取量、排尿量、及びこれらの時間情報と、から、尿の生成率Ｎ(ｔ)が得られる。

一方、累積発汗量Ｄ(ｔ)は、尿生成の速さａを取得する処理の過程で説明したように、個人特性ＤＢ３９に記録されるユーザの単位時間あたりの平均発汗量と、時刻ｔと、から得られる値である。また、Ｂ(０)は、（１）式を再帰的に算出することによって得られる。

従って、膀胱内尿量推定部３５は、（１）式を用いて、時刻ｔ＝０を推定開始時間とした、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。

更に、膀胱内尿量推定部３５は、直前に推定したユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定開始時間を、予め定めた単位時間Δｔだけずらして、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を繰り返し推定することで、各々の推定開始時間に対応した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を得る。

そして、膀胱内尿量推定部３５は、各々の推定開始時間に対応した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を、排尿予定時間計算部３６に出力する。

排尿予定時間計算部３６は、膀胱内尿量推定部３５、通知部３３に含まれるアラート判定部３７、及び個人特性ＤＢ３９を記憶する記憶部に接続される。

排尿予定時間計算部３６は、膀胱内尿量推定部３５から受信した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)と、個人特性ＤＢ３９から取得した最大膀胱容量と、を用いて、各々の推定開始時間に対応した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)毎に、失禁予定時間を算出する。ここで、失禁予定時間とは、ユーザが排尿してから、以降、一度も排尿しないと仮定した場合に、ユーザが失禁すると考えられる時間をいう。

また、排尿予定時間計算部３６は、算出した失禁予定時間に対応する直前の排尿時間、すなわち排尿予定時間を対応づける。なお、以降では排尿予定時間をｕ、失禁予定時間をＴ(ｕ)で表す。

具体的には、排尿予定時間計算部３６は、最大膀胱容量の９０％を、当該最大膀胱容量を有するユーザの膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈに設定する。そして、排尿予定時間計算部３６は、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を参照し、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超える時間を算出し、算出した時間を失禁予定時間Ｔ(ｕ)とする。また、排尿予定時間計算部３６は、失禁予定時間Ｔ(ｕ)の算出に用いた膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定開始時間を、排尿予定時間ｕとして設定する。

図６は、各々の推定開始時間に対応した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)毎の排尿予定時間ｕと失禁予定時間Ｔ(ｕ)との対応の一例を示す図である。

図６に示すように、排尿予定時間計算部３６は、膀胱内尿量推定部３５から受信した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)毎に、排尿予定時間ｕと失禁予定時間Ｔ(ｕ)とを対応づける。

更に、排尿予定時間計算部３６は、個人特性ＤＢ３９から対応するユーザの排尿制限終了時間を取得する。そして、排尿予定時間計算部３６は、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)毎に算出された複数の失禁予定時間Ｔ(ｕ)の中から、排尿制限終了時間以降で、かつ、排尿制限終了時間に最も近い失禁予定時間Ｔ(ｕ)を選択する。また、排尿予定時間計算部３６は、選択した失禁予定時間Ｔ(ｕ)に対応する排尿予定時間ｕを選択する。

更に、排尿予定時間計算部３６は、選択した排尿予定時間ｕをアラート判定部３７に出力する。

アラート判定部３７は、排尿予定時間計算部３６、アラート通知部３８、及び個人特性ＤＢ３９に接続される。

アラート判定部３７は、個人特性ＤＢ３９から対応するユーザの排尿制限開始時間Ｔ_ｓを取得する。そして、アラート判定部３７は、取得した排尿制限開始時間Ｔ_ｓと、排尿予定時間計算部３６から受信した排尿予定時間ｕと、現在時刻Ｔ_ｎと、を用いて、後述する予め定めたルールに従って、ユーザに警告を出力するタイミングを判定する。

その後、アラート判定部３７は、判定したタイミングでアラート通知指示をアラート通知部３８に出力する。

アラート通知部３８は、アラート判定部３７、及び操作端末２０のアラート受信部２３に接続され、アラート判定部３７からアラート通知指示を受信した場合、アラート通知をアラート受信部２３に出力する。

以上により、操作端末２０がアラート通知を受信すると、操作端末２０のバイブレータ２４及びスピーカ２５の少なくとも一方から、ユーザ及び保護者の少なくとも一方に向けて警告が出力される。なお、保護者が警告を認識した場合、ユーザに排尿するように注意喚起する。以降では、ユーザ及び保護者の少なくとも一方を、「ユーザ等」で表す。

次に、図７に、管理サーバ３０をコンピュータで実現する場合の構成図の例を示す。

コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び不揮発性の記憶部１０６を含む。ＣＰＵ１０２、メモリ１０４、及び不揮発性の記憶部１０６は、バス１０８を介して互いに接続される。また、コンピュータ１００は、入力装置１１２及び通信装置１１４とコンピュータ１００とを接続して互いにデータを送受信するためのＩ／Ｏ（Input/Output）１１０を備え、Ｉ／Ｏ１１０はバス１０８に接続される。

入力装置１１２は、例えばキーボード及びマウス等の、コンピュータ１００の管理者がコンピュータ１００に指示を与えるためのデバイスを含む。また、入力装置１１２は、例えばＣＤ−ＲＯＭ又はフラッシュメモリ等の記録媒体１１６に記録されるデータを読み取るための読み取り装置を含む。

通信装置１１４は、通信回線５１に接続するためのインターフェースを含み、通信回線５１に接続される操作端末２０とデータの送受信を行う。なお、記憶部１０６は、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等によって実現できる。

記憶部１０６には、コンピュータ１００を図１に示す管理サーバ３０として機能させるための判断プログラム１２０が記憶される。記憶部１０６に記憶される判断プログラム１２０は、センサ情報受信プロセス１２２、膀胱内尿量推定プロセス１２４、排尿予定時間計算プロセス１２６、アラート判定プロセス１２８、アラート通知プロセス１３０、及び生活情報記録受信プロセス１３２を含む。

ＣＰＵ１０２は、判断プログラム１２０を記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断プログラム１２０に含まれる各プロセスを実行する。

ＣＰＵ１０２が、判断プログラム１２０を記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断プログラム１２０を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す管理サーバ３０として動作する。

また、ＣＰＵ１０２がセンサ情報受信プロセス１２２を実行することで、コンピュータ１００が図１に示すセンサ情報受信部３１として動作する。また、ＣＰＵ１０２が膀胱内尿量推定プロセス１２４を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す膀胱内尿量推定部３５として動作する。また、ＣＰＵ１０２が排尿予定時間計算プロセス１２６を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す排尿予定時間計算部３６として動作する。また、ＣＰＵ１０２がアラート判定プロセス１２８を実行することで、コンピュータ１００が図１に示すアラート判定部３７として動作する。また、ＣＰＵ１０２がアラート通知プロセス１３０を実行することで、コンピュータ１００が図１に示すアラート通知部３８として動作する。更に、ＣＰＵ１０２が生活情報記録受信プロセス１３２を実行することで、コンピュータ１００が図１に示す生活情報記録受信部３４として動作する。

また、ＣＰＵ１０２が、個人特性情報格納領域１４０に格納された個人特性情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に個人特性ＤＢ３９が生成される。また、ＣＰＵ１０２が、生活情報格納領域１４２に格納された生活情報をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に生活情報記録ＤＢ４０が生成される。更に、ＣＰＵ１０２が、定数格納領域１４４に格納された値をメモリ１０４に展開することで、メモリ１０４に、コンピュータ１００で使用される各種閾値等の定数が記憶される。

なお、コンピュータ１００は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit)等で実現することも可能である。

次に、第１実施形態に係る管理サーバ３０の作用について説明する。第１実施形態に係る管理サーバ３０は、例えば操作端末２０から患者ＩＤと共に受け付けた指定時刻に、判断処理を実行する。

なお、ＣＰＵ１０２は、例えば現在時刻Ｔ_ｎを管理するカレンダ機能を備え、判断プログラム１２０に含まれる各プロセスは、例えば予め定めたＡＰＩ(Application Programming Interface)を用いることで、ＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを取得することができる。しかし、現在時刻Ｔ_ｎの取得方法はこれに限られず、例えば、現在時刻Ｔ_ｎを、通信回線５１に接続される時刻サーバ等から取得するようにしてもよい。

図８は、第１実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１００において、膀胱内尿量推定部３５は、メモリ１０４の予め定めた領域に予め記憶される終了フラグの値を、例えば“０”に初期化する。終了フラグは、例えば“０”又は“１”の値を取り、判断処理を終了するか否かを表す変数である。

ステップＳ２００において、膀胱内尿量推定部３５は、個人特性ＤＢ３９及び生活情報記録ＤＢ４０から、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定に用いる個人特性情報及び生活情報を取得する。ステップＳ２００の処理で、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定に用いる個人特性情報又は生活情報が取得できない場合、以降の処理を実行してもユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定が困難であるため、膀胱内尿量推定部３５は、終了フラグの値を“１”に設定する。なお、ステップＳ２００で実行される処理の詳細は後ほど説明する。

ステップＳ３００において、膀胱内尿量推定部３５は、メモリ１０４から終了フラグの値を取得し、終了フラグの値が“１”であるか否かを判定する。

終了フラグの値が“１”である場合、管理サーバ３０は、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定、及び膀胱内尿量Ｂ(ｔ)から推定される失禁予定時間Ｔ(ｕ)に対応した排尿予定時間ｕに基づくユーザ等へのアラート通知を行うことなく判断処理を終了する。

一方、終了フラグの値が“１”以外、すなわち“０”である場合、ステップＳ４００に移行し、以降の処理を実行する。

ステップＳ４００において、膀胱内尿量推定部３５は推定開始時間を変化させ、各々の推定開始時間毎にユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、排尿予定時間計算部３６は、推定された膀胱内尿量Ｂ(ｔ)毎に、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)と、ユーザの膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈと、を比較して、失禁予定時間Ｔ(ｕ)を算出すると共に、算出した失禁予定時間Ｔ(ｕ)に対応する排尿予定時間ｕを対応づける。

更に、排尿予定時間計算部３６は、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)毎に算出された複数の失禁予定時間Ｔ(ｕ)の中から、排尿制限終了時間Ｔ_ｅ以降で、かつ、排尿制限終了時間Ｔ_ｅに最も近い失禁予定時間Ｔ(ｕ)を選択する。

また、排尿予定時間計算部３６は、選択した失禁予定時間Ｔ(ｕ)に対応する排尿予定時間ｕを選択する。すなわち、排尿予定時間計算部３６は、ユーザが就寝中に失禁しないために推奨される排尿時間である排尿予定時間ｕを選択する。

なお、ステップＳ４００で実行される処理の詳細は後ほど説明する。

ステップＳ５００において、アラート判定部３７は、排尿制限開始時間Ｔ_ｓと、選択した排尿予定時間ｕと、現在時刻Ｔ_ｎと、を用いて、後述する予め定めたルールに従って、ユーザ等に警告を出力するタイミングを判定する。

そして、アラート通知部３８は、アラート判定部３７が判定したタイミングでアラート通知を操作端末２０に出力することで、失禁予定時間Ｔ(ｕ)になる前までに、尿の排出を促す警告をユーザ等に出力する。従って、ユーザが就寝中に失禁する頻度を減少すること、すなわち失禁を抑制することができる。なお、ステップ５００で実行される処理の詳細は後ほど説明する。

以上の処理により、判断処理が終了する。

次に、図８のステップＳ２００における処理の詳細について説明する。

図９は、ステップＳ２００における個人特性・生活情報取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１０５において、膀胱内尿量推定部３５は、個人特性ＤＢ３９から、ユーザ等から受け付けた患者ＩＤに関する各個人特性情報を取得する。そして、膀胱内尿量推定部３５は、取得した個人特性情報の各々をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

また、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報記録ＤＢ４０から、ユーザ等から受け付けた患者ＩＤに関する各生活情報を取得し、取得した生活情報の各々をメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ１１０において、膀胱内尿量推定部３５は、メモリ１０４の予め定めた領域からアラート通知可能期間を表す情報を取得し、現在時刻Ｔ_ｎがアラート通知可能期間内であるか否かを判定する。

例えば昼間等、ユーザが活動している時間帯に排尿を促す警告をユーザ等に出力しても、ユーザが就寝の準備に入る前に排尿を促す警告を出力する場合と比較して、就寝中の失禁を抑制する効果が低くなる場合がある。

従って、排尿制限開始時間Ｔ_ｓの例えば３時間前から、排尿制限終了時間Ｔ_ｅまでの期間をアラート通知可能期間と定義し、膀胱内尿量推定部３５は、現在時刻Ｔ_ｎがアラート通知可能期間内であるか否かを判定する。

なお、アラート通知可能期間の開始時刻を排尿制限開始時間Ｔ_ｓの３時間前とするのは一例であり、ユーザの状況に応じたアラート通知可能期間の開始時刻を、例えば個人特性ＤＢ３９に登録するようにしてもよい。

ステップＳ１１０の判定処理が肯定判定の場合にはステップＳ１１５に移行する。一方、否定判定の場合には、例えば、ユーザ等が警告の通知を希望する時間帯ではないため、現在時刻Ｔ_ｎがアラート通知可能期間内にはない。従って、ステップＳ１５５に移行し、膀胱内尿量推定部３５は、メモリ１０４に記憶される終了フラグの値を“１”に設定し、個人特性・生活情報取得処理を終了する。

ステップＳ１１５において、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域に、生活情報種別が「水分摂取」の記録が有るか否かを判定する。そして、肯定判定の場合にはステップＳ１２０に移行する。一方、否定判定の場合には、ユーザの水分摂取量が不明であることから、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が推定できないためステップＳ１５５に移行し、膀胱内尿量推定部３５は、メモリ１０４に記憶される終了フラグの値を“１”に設定する。

ステップＳ１２０において、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、生活情報種別が「水分摂取」に対応した水分量を、水分摂取量として取得する。また、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、水分の摂取時間を取得する。

ステップＳ１２５において、膀胱内尿量推定部３５は、ユーザが就寝中か否かに関する情報、及びユーザの病型に関する情報をメモリ１０４から取得して、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定に用いられる病型係数ｃを設定する病型係数設定処理を実行する。

図１０は、ステップＳ１２５の処理で実行される病型係数設定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１６０において、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域に、生活情報種別が「就寝」の記録が有るか否かを判定し、否定判定の場合にはステップＳ１６５に移行する。

メモリ１０４に生活情報種別が「就寝」の記録がないということは、現時点でユーザは活動中であることから、ステップＳ１６５において、膀胱内尿量推定部３５は、ユーザの病型係数ｃとして活動中の病型係数である“１”を選択する。

一方、ステップＳ１６０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ１７０に移行する。

ステップＳ１７０において、膀胱内尿量推定部３５は、個人特性情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、特性名が「病型」に対応した特性情報を取得する。

ステップＳ１７５において、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ１７０で取得した特性情報が膀胱型であるか否かを判定し、肯定判定の場合にはステップＳ１８０に移行し、否定判定の場合にはステップＳ１８５に移行する。

ステップＳ１８０において、膀胱内尿量推定部３５は、ユーザの病型が膀胱型であることから、ユーザの病型係数ｃとして膀胱型に対応する病型係数である“０．６”を選択する。

一方、ステップＳ１８５において、膀胱内尿量推定部３５は、ユーザの病型が多尿型又は混合型であることから、ユーザの病型係数ｃとして多尿型又は混合型に対応する病型係数である“１．０”を選択する。

以上により、図１０に示す病型係数設定処理が終了する。

引き続き、図９のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ１３０において、膀胱内尿量推定部３５は、個人特性情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、平均発汗量を取得する。

ステップＳ１３５において、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域に、生活情報種別が「排尿」の記録が有るか否かを判定する。

肯定判定の場合にはステップＳ１４０に移行する。一方、否定判定の場合には、ユーザの排尿量が不明であることから、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が推定できないためステップＳ１５５に移行する。そして、ステップＳ１５５において、膀胱内尿量推定部３５は、メモリ１０４に記憶される終了フラグの値を“１”に設定し、個人特性・生活情報取得処理を終了する。

ステップＳ１４０において、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、生活情報種別が「排尿」に対応した水分量を、排尿量として取得する。

ステップＳ１４５において、膀胱内尿量推定部３５は、ＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを取得し、ステップＳ１２０の処理で取得した水分の摂取時間から現在時刻Ｔ_ｎまでの経過時間Ｔを算出する。また、膀胱内尿量推定部３５は、算出した経過時間Ｔと、ステップＳ１３０の処理で取得した平均発汗量と、を用いて、水分の摂取時間から現在時刻Ｔ_ｎまでの累積発汗量Ｄを算出する。

また、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ１２０の処理で取得した水分摂取量を水分摂取量Ｗとし、ステップＳ１４０の処理で取得した排尿量を排尿量Ｂとする。

そして、膀胱内尿量推定部３５は、以上のようにして取得した経過時間Ｔ、病型係数ｃ、累積発汗量Ｄ、水分摂取量Ｗ、及び排尿量Ｂを（４）式に代入することで、ユーザの尿生成の速さａを算出する。なお、現在時刻Ｔ_ｎが（４）式の時刻ｔ_１に相当する時間となる。

膀胱内尿量推定部３５は、算出した尿生成の速さａをメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

更に、ステップＳ１５０において、膀胱内尿量推定部３５は、個人特性情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、排尿制限開始時間Ｔ_ｓ及び排尿制限終了時間Ｔ_ｅを取得する。

以上により、図９に示す個人特性・生活情報取得処理が終了する。

次に、図８のステップＳ４００における処理の詳細について説明する。

図１１は、ステップＳ４００における膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ４０５において、膀胱内尿量推定部３５は、ＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを取得し、取得した現在時刻Ｔ_ｎを排尿予定時間ｕに設定する。

ステップＳ４１０において、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ４０５で設定した排尿予定時間ｕを、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する際に用いる時間変数であるシミュレーション時刻ｖに設定する。なお、以降では、シミュレーション時刻ｖを単に「時刻ｖ」で表す。

ステップＳ４１５において、膀胱内尿量推定部３５は、時刻ｖにおける膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を算出する。

水分摂取以後の時刻ｖにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｖ)は（１）式で示され、ユーザの尿の生成率は（２）式で示されることから、微小時間に区切った単位時間あたりの膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)は（５）式のように示すことができる。

すなわち、微小時間に区切った単位時間あたりの膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)は、図９のステップＳ１４５の処理で算出した尿生成の速さａ、図９のステップＳ１２５の処理で設定した病型係数ｃ、及び時刻ｖにおける水分摂取量Ｗ(ｖ)から算出できる。なお、時刻ｖにおける水分摂取量Ｗ(ｖ)は、図９のステップＳ１２０の処理で取得した水分摂取量を用いることができる。

ステップＳ４２０において、膀胱内尿量推定部３５は、時刻ｖがシミュレーション終了時間より前か否かを判定する。シミュレーション終了時間は、どの程度の期間に亘ってユーザの膀胱内尿量増加量Ｂ(ｖ)を推定するかを決定する時間であり、一例として排尿予定時間ｕから２４時間後をシミュレーション終了時間に設定する。なお、シミュレーション終了時間の設定に制限はなく、他の時間を設定してもよいことは言うまでもない。

ステップＳ４２０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ４２５に移行する。そして、ステップＳ４２５において、膀胱内尿量推定部３５は、現在の時刻ｖに単位時間Δｔを加えた時間を新たな時刻ｖとした上でステップＳ４１５に移行し、ステップＳ４１５及びステップＳ４２０の処理を繰り返す。

すなわち、膀胱内尿量推定部３５は、排尿予定時間ｕからシミュレーション終了時間に達するまで、単位時間Δｔずつ増加する時刻ｖ毎の膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を算出する。

ステップＳ４３０において、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ４１５の処理で算出した、排尿予定時間ｕからシミュレーション終了時間までにおける膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を用いて、時刻ｔにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を算出する。ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)は、既に説明したように（１）式で示される。従って、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)は、（１）式を膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を用いて表した（６）式によって算出することができる。

ステップＳ４３５において、排尿予定時間計算部３６は、個人特性情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、最大膀胱容量を取得する。そして、排尿予定時間計算部３６は、例えば、取得した最大膀胱容量の９０％を膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈに設定する。なお、膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈとして設定する最大膀胱容量の割合に制限はない。

そして、排尿予定時間計算部３６は、ステップＳ４３０の処理で算出したユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を参照し、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超える際の時刻ｔ_ｔｈを算出する。時刻ｔ_ｔｈでは、ユーザの膀胱に溜められた尿が膀胱の容量の９０％を超え、ユーザが失禁する可能性が高まっていると推定されることから、排尿予定時間計算部３６は、時刻ｔ_ｔｈを失禁予定時間Ｔ(ｕ)としてメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

また、排尿予定時間計算部３６は、失禁予定時間Ｔ(ｕ)の算出に用いた膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の排尿予定時間ｕを、失禁予定時間Ｔ(ｕ)と対応づけてメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ４４０において、排尿予定時間計算部３６は、図９のステップＳ１５０で、膀胱内尿量推定部３５が取得した排尿制限終了時間Ｔ_ｅを参照し、ステップＳ４３５で算出した失禁予定時間Ｔ(ｕ)が排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前か否かを判定する。

仮に、失禁予定時間Ｔ(ｕ)が排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前である場合、ユーザが就寝中に失禁予定時間Ｔ(ｕ)に達してしまうということを意味する。従って、排尿予定時間計算部３６は、排尿予定時間ｕを後ろにずらした上で、更にユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定して失禁予定時間Ｔ(ｕ)を算出する。

そのため、ステップＳ４４０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ４４５に移行する。

ステップＳ４４５において、膀胱内尿量推定部３５は、排尿予定時間ｕが、ステップＳ４２０の判定処理で用いたシミュレーション終了時間より前か否かを判定し、肯定判定の場合には、ステップＳ４５０に移行する。

ステップＳ４５０において、膀胱内尿量推定部３５は、現在の排尿予定時間ｕに単位時間Δｔを加えた時間を新たな排尿予定時間ｕとした上でステップＳ４１０に移行し、ステップＳ４１０からステップＳ４４０までの各処理を繰り返す。ステップＳ４１０からステップＳ４４０までの各処理を繰り返すことで、図６に示したような排尿予定時間ｕと失禁予定時間Ｔ(ｕ)とを対応付けたデータが複数得られる。

一方、ステップＳ４４０、又はステップＳ４４５の判定処理で否定判定となった場合には、ステップＳ４５５に移行する。

ステップＳ４５５において、排尿予定時間計算部３６は、ステップＳ４３５の処理でメモリ１０４に記憶した複数の失禁予定時間Ｔ(ｕ)の中から、排尿制限終了時間Ｔ_ｅ以降で、かつ、排尿制限終了時間Ｔ_ｅに最も近い失禁予定時間Ｔ(ｕ)を選択する。更に、排尿予定時間計算部３６は、選択した失禁予定時間Ｔ(ｕ)に対応づけられた排尿予定時間ｕを選択する。

以上により、図１１に示す膀胱内尿量推定処理が終了する。

次に、図８のステップＳ５００における処理の詳細について説明する。

図１２は、ステップＳ５００におけるアラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ５０５において、アラート判定部３７は、例えばＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを取得する。そして、アラート判定部３７は、取得した現在時刻Ｔ_ｎが、図９のステップＳ１５０で膀胱内尿量推定部３５が取得した排尿制限開始時間Ｔ_ｓより前か否かを判定する。肯定判定の場合にはステップＳ５１０に移行する。

ステップＳ５１０において、アラート判定部３７は、ステップＳ５０５の処理で取得した現在時刻Ｔ_ｎが、図１１のステップＳ４５５の処理で選択した排尿予定時間ｕより前か否かを判定する。当該判定結果が否定判定、すなわち、現在時刻Ｔ_ｎが排尿予定時間ｕ以降である場合には、ステップＳ５１５に移行する。

ステップＳ５１５において、アラート判定部３７は、アラート通知指示をアラート通知部３８にできるだけ遅延なく出力する。また、アラート通知指示を受信したアラート通知部３８は、アラート通知を操作端末２０のアラート受信部２３にできるだけ遅延なく出力し、アラート通知処理を終了する。

アラート通知を受信した操作端末２０は、操作端末２０に備えられたバイブレータ２４及びスピーカ２５の少なくとも一方を起動して、ユーザ等に警告を出力する。このようにして、排尿を促す警告がユーザ等に出力される。

なお、アラート判定部３７は、アラート通知指示を現在時刻Ｔ_ｎが排尿制限開始時間Ｔ_ｓに達するまでにアラート通知部３８に出力するようにしてもよい。

このように、排尿予定時間ｕが排尿制限開始時間Ｔ_ｓより前であって、更に、現在時刻Ｔ_ｎが排尿予定時間ｕ以降で、かつ、排尿制限開始時間Ｔ_ｓより前である場合には、少なくとも排尿制限開始時間Ｔ_ｓに達する前までに警告がユーザ等に通知される。従って、ユーザが警告に気づいて排尿すれば、この場合の失禁予定時間Ｔ(ｕ)はユーザの排尿制限終了時間Ｔ_ｅ以降、すなわち起床後であることから、ユーザの失禁を抑制することができる。

一方、ステップＳ５１０の判定処理で肯定判定となった場合には、ステップＳ５２０に移行する。

ステップＳ５２０において、アラート判定部３７は、排尿予定時間ｕが排尿制限開始時間Ｔ_ｓより前か否かを判定し、肯定判定の場合にはステップＳ５２５に移行する。

ステップＳ５２５において、アラート判定部３７は、ＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを逐次取得し、現在時刻Ｔ_ｎが排尿予定時間ｕになったタイミングで、アラート通知指示をアラート通知部３８に出力する。また、アラート通知指示を受信したアラート通知部３８は、アラート通知を操作端末２０のアラート受信部２３にできるだけ遅延なく出力し、アラート通知処理を終了する。

このように、排尿予定時間ｕが排尿制限開始時間Ｔ_ｓより前であって、かつ、現在時刻Ｔ_ｎが排尿予定時間ｕより前である場合には、ユーザ等への警告が排尿予定時間ｕに通知される。従って、ユーザが警告に気づいて排尿すれば、この場合の失禁予定時間Ｔ(ｕ)はユーザの排尿制限終了時間Ｔ_ｅ以降、すなわち起床後であることから、ユーザの失禁を抑制することができる。

一方、ステップＳ５２０の判定処理で否定判定となった場合、すなわち、排尿予定時間ｕが排尿制限開始時間Ｔ_ｓ以降である場合には、ステップＳ５３０に移行する。

なお、排尿予定時間ｕが排尿制限開始時間Ｔ_ｓ以降であるため、ユーザの失禁を抑制するためには、管理サーバ３０は、ユーザが就寝する前までにユーザ等に警告を出力すると共に、更に、ユーザの就寝中にもユーザ等に警告を出力する必要がある。

そのため、ステップＳ５３０において、アラート判定部３７は、ＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを逐次取得し、現在時刻Ｔ_ｎが排尿制限開始時間Ｔ_ｓになる前までに、アラート通知指示をアラート通知部３８に出力する。また、アラート通知指示を受信したアラート通知部３８は、アラート通知を操作端末２０のアラート受信部２３にできるだけ遅延なく出力する。このステップＳ５３０の処理によって、ユーザが就寝する前に、ユーザに排尿を促すことができる。

なお、アラート判定部３７は、就寝中の排尿回数をできるだけ抑制させるには、できるだけ排尿制限開始時間Ｔ_ｓの直前に、アラート通知指示をアラート通知部３８に出力する方が好ましい。なお、排尿制限開始時間Ｔ_ｓの直前とは、排尿制限開始時間Ｔ_ｓから、排尿制限開始時間Ｔ_ｓの直前とみなすことができる予め定めた時間だけ前のタイミングをいい、この予め定めた時間は、例えば図７の定数格納領域１４４に記憶され、メモリ１０４に展開される。

次に、ステップＳ５３５において、膀胱内尿量推定部３５は、ユーザの就寝中における膀胱内尿量を逐次推定する逐次膀胱内尿量推定処理を実行する。

図１３は、ステップＳ５３５における逐次膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ５６０において、膀胱内尿量推定部３５は、ＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを取得し、図９のステップＳ１２０の処理で取得した水分の摂取時間から現在時刻Ｔ_ｎまでの経過時間Ｔを算出する。

そして、膀胱内尿量推定部３５は、算出した経過時間Ｔと、図９のステップＳ１３０の処理で取得した平均発汗量と、を用いて、水分の摂取時間から現在時刻Ｔ_ｎまでの累積発汗量Ｄを算出する。

ステップＳ５６５において、膀胱内尿量推定部３５は、水分の摂取時間をシミュレーション時刻ｖにおける膀胱内尿量の基準時間とするため、水分の摂取時間と時刻ｖ＝０と対応付ける。

ステップＳ５７０において、膀胱内尿量推定部３５は、図１１のステップＳ４１５で説明した処理を実行して、時刻ｖにおける単位時間あたりの膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を算出する。

ステップＳ５７５において、膀胱内尿量推定部３５は、時刻ｖが、ステップＳ５６０の処理で取得した現在時刻Ｔ_ｎに対応するシミュレーション時間上の時刻Ｖ_ｎより前であるか否かを判定する。肯定判定の場合には、現在時刻Ｔ_ｎにおける膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)の推定に用いられる単位時間あたりの膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)が、時刻ｖ＝０から時刻Ｖ_ｎまで算出されていないため、ステップＳ５８０に移行する。

ステップＳ５８０において、膀胱内尿量推定部３５は、現在の時刻ｖに単位時間Δｔを加えた時間を新たな時刻ｖとした上でステップＳ５７０に移行する。そして、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ５７０、Ｓ５７５、及びＳ５８０の処理を繰り返すことで、単位時間あたりの膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を時刻ｖ＝０から時刻Ｖ_ｎまで算出する。

一方、ステップＳ５７５の判定処理で否定判定となった場合には、ステップＳ５８５に移行する。

ステップＳ５８５において、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ５７０の処理で算出した、各々の時刻ｖにおける単位時間あたりの膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を用いて、現在時刻Ｔ_ｎにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)を算出する。

既に説明したように、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)は（１）式で表される。従って、現在時刻Ｔ_ｎにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)は、（１）式を膀胱内尿量増加量Ｂ'(ｖ)を用いて表した（７）式によって算出することができる。

以上により、図１３に示す逐次膀胱内尿量推定処理が終了する。

引き続き、図１２のフローチャートの説明に戻る。

ステップＳ５４０において、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ５３５の処理で推定した、現在時刻Ｔ_ｎにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)が、図１１のステップＳ４３５の処理で設定した膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈより大きいか否かを判定する。否定判定の場合には、現在時刻Ｔ_ｎにおいて、まだユーザは失禁する可能性が低いとみなすことができるため、ステップＳ５３５に移行する。すなわち、膀胱内尿量推定部３５は、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超えるまで逐次膀胱内尿量推定処理を繰り返し実行する。

一方、ステップＳ５４０の判定処理が肯定判定の場合には、ステップＳ５４５に移行する。

ステップＳ５４５において、アラート判定部３７は、アラート通知指示をアラート通知部３８にできるだけ遅延なく出力する。また、アラート通知指示を受信したアラート通知部３８は、アラート通知を操作端末２０のアラート受信部２３にできるだけ遅延なく出力し、アラート通知処理を終了する。

このように、排尿予定時間ｕが排尿制限開始時間Ｔ_ｓ以降であって、かつ、現在時刻Ｔ_ｎが排尿制限開始時間Ｔ_ｓより前である場合には、排尿制限開始時間Ｔ_ｓになる前までに、警告がユーザ等に通知される。更に、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超えた際にも、ユーザ等に警告が通知される。従って、ユーザが警告に気づいて就寝前及び就寝中に排尿すれば、就寝中の排尿に対応する失禁予定時間Ｔ(ｕ)は、ユーザの排尿制限終了時間Ｔ_ｅ以降、すなわち起床後であることから、ユーザの失禁を抑制することができる。

一方、ステップＳ５０５の判定処理が否定判定の場合、すなわち、現在時刻Ｔ_ｎが排尿制限開始時間Ｔ_ｓ以降である場合には、ステップＳ５３５に移行する。そして、既に説明したステップＳ５３５〜Ｓ５４５の各処理を実行することで、ユーザの就寝中にユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超えた際に、警告がユーザ等に通知される。従って、ユーザが警告に気づいて就寝中に排尿すれば、就寝中の排尿に対応する失禁予定時間Ｔ(ｕ)は、ユーザの排尿制限終了時間Ｔ_ｅ以降、すなわち起床後であることから、ユーザの失禁を抑制することができる。

以上により、図１２に示すアラート通知処理が終了する。

このように第１実施形態に係る管理サーバ３０によれば、管理サーバ３０は、生活情報及び個人特性情報に基づいてユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、管理サーバ３０は、ユーザが起床した後に失禁予定時間Ｔ(ｕ)がくるようにするためには、いつ排尿をすればよいか推定する。そして、管理サーバ３０は、推定した排尿時間、すなわち排尿予定時間ｕと、就寝予定時間である排尿制限開始時間Ｔ_ｓと、現在時刻Ｔ_ｎと、を用いて、失禁予定時間Ｔ(ｕ)になる前までにアラート通知を操作端末２０に送信して、ユーザ等に警告を出力させる。従って、ユーザの失禁を抑制し、失禁回数を減少させることができる。更に、ユーザの失禁回数を減少させることで、尿が付着した衣服等の洗濯回数を減少させることができる場合があるため、保護者が家事に費やす時間も減少させることができる。

なお、図１では、一例として、ウェアラブルセンサ１０と、操作端末２０と、を接続する通信回線５０、及び操作端末２０と、管理サーバ３０と、を接続する通信回線５１を異なる通信回線とした。しかし、通信回線を通信回線５１に共通化し、ウェアラブルセンサ１０を通信回線５１に直接接続するようにしてもよい。

また、図１では、一例として、操作端末２０はバイブレータ２４、スピーカ２５、ディスプレイ２７、及び入力部２８を含むものとして説明したが、これらは必ずしも、操作端末２０に含まれていなくてもよい。例えば、操作端末２０と接続される外部のバイブレータ２４、スピーカ２５、ディスプレイ２７、及び入力部２８を用いるようにしてもよい。

また、操作端末２０だけでなく、ウェアラブルセンサ１０にもバイブレータ２４及びスピーカ２５の少なくとも一方を備え、管理サーバ３０から直接、又は管理サーバ３０から操作端末２０を経由して、ウェアラブルセンサ１０にアラート通知を送信してもよい。ウェアラブルセンサ１０はユーザによって携帯されているため、操作端末２０から警告を出力するより、ユーザにおける警告の認識度合いが向上する場合がある。

（第２実施形態）
第１実施形態に係る管理サーバ３０では、ユーザが実際に摂取した水分量の記録からユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定し、失禁予定時間Ｔ(ｕ)になる前までにユーザ等に警告を出力することで、ユーザの失禁を抑制するようにした。

第２実施形態では、管理サーバ３０は、例えば就寝前等にユーザが水分を摂取すると仮定した場合の失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定する。そして、推定した失禁予定時間Ｔ(ｕ)が排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前、すなわち、起床前になる場合には、失禁の恐れがあるため、管理サーバ３０は、水分を摂取しないようにユーザ等に警告を出力する。

第２実施形態に係る失禁抑制システムには、図１に示した第１実施形態に係る失禁抑制システム１と同様のシステムが適用できる。従って、第２実施形態に係る管理サーバは、図７に示した第１実施形態に係る管理サーバ３０をコンピュータで実現する場合の構成例と同様の構成となる。

まず、第２実施形態に係る操作端末２０から、例えばユーザ等が、これからユーザが摂取しようとしている飲食物の名称を、飲食予定時間と共に図３に示した入力画面に入力する。この際、飲食物が飲み物でなく食物であっても、生活情報種別には「水分摂取」と登録し、摂取する食物の分量を記録する。例えば、食パンであれば枚数、スープであれば杯数、トマトであれば個数を摂取する食物の分量として記録する。

なお、飲食物が飲み物である場合には、ユーザ等は、摂取する水分量を入力画面から入力する。

入力部２８は、入力画面から入力された生活情報種別が「水分摂取」であるにも関わらず、摂取した水分量が記録されていない場合、ユーザが食物を摂取するものと判定し、入力部２８に予め備えられた食物水分量テーブルを参照する。

図１４は食物水分量テーブルの一例を示す図である。図１４に示すように、食物水分量テーブル６０は、様々な食物名と、食物に含まれる水分量と、を行方向に対応づけたテーブルである。図１４に示す食物水分量テーブル６０の例では、食パン１枚には約２６[ｍｌ]の水分が含まれ、ポタージュスープ１杯には約９８[ｍｌ]の水分が含まれていることが示されている。

従って、入力部２８は、食物水分量テーブル６０を参照して、入力画面に入力された食物名及び摂取する分量から食物に含まれる水分量を算出する。そして、入力部２８は、算出した水分量をユーザが摂取したものとして、生活情報種別が「水分摂取」の生活情報を生活情報記録送信部２６に送信する。

すなわち、ユーザがまだ摂取していない飲食物ではあるが、実際に水分を摂取した場合と同じ生活情報記録が、管理サーバ３０の生活情報記録ＤＢ４０に記録されることになる。

後は、第１実施形態で説明した、管理サーバ３０における水分摂取時からのユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定方法を利用して、飲食物を摂取した場合の失禁予定時間Ｔ(ｕ)が、排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前になるか否かを判断する。そして、失禁予定時間Ｔ(ｕ)が排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前であれば、ユーザが就寝中に失禁する可能性があると推測されるため、ユーザが飲食物を摂取する前に警告を出力して、ユーザに飲食物の摂取を控えるよう促すことで、失禁を抑制する。

第２実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れは、第１実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れの一例を示した図８のフローチャートと同様になる。

ただし、図８のステップ２００、ステップＳ４００、及びステップＳ５００の各処理内部が第１実施形態に係る管理サーバ３０と異なるため、以下に説明する。

図１５は、第２実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理における、ステップＳ２００での個人特性・生活情報取得処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１５に示す個人特性・生活情報取得処理が、図９に示した第１実施形態に係る個人特性・生活情報取得処理と異なる点は、ステップＳ１５２が追加された点である。なお、図１５のステップＳ１２０の処理で、膀胱内尿量推定部３５は、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から、ユーザがこれから摂取しようとしている飲食物（摂取予定飲食物）の水分量を水分摂取量として取得するものとする。

ステップＳ１５２において、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ１２０の処理で取得した水分摂取量に対応する水分摂取時間（以下、水分摂取予定時間Ｔ_０という）を、生活情報が記憶されたメモリ１０４の予め定めた領域から取得する。これは、以下に説明するステップＳ４００の膀胱内尿量推定処理において、ユーザが摂取予定飲食物を摂取した時点からのユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定するためである。

図１６は、第２実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理における、ステップＳ４００での膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１６に示す膀胱内尿量推定処理が、図１１に示した第１実施形態に係る膀胱内尿量推定処理と異なる点は、図１１のステップＳ４０５、及びステップＳ４４０からステップＳ４５５までの各処理が削除された点である。また、図１１のステップＳ４１０がステップＳ４１２に、図１１のステップＳ４３５がステップＳ４３６にそれぞれ置き換えられる。

ステップＳ４１２において、膀胱内尿量推定部３５は、図１５のステップＳ１５２の処理で取得した水分摂取予定時間Ｔ_０を、時刻ｖに設定する。この時刻ｖの設定により、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定開始時間が、ユーザが摂取予定飲食物を摂取する時点に設定される。

ステップＳ４１５からステップＳ４３０の処理により、水分摂取予定時間Ｔ_０からシミュレーション終了時間までの各時刻ｔにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が算出される。

従って、ステップＳ４３６において、排尿予定時間計算部３６は、ステップＳ４３０の処理で算出したユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を参照し、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超える際の時刻ｔ_ｔｈを算出する。そして、排尿予定時間計算部３６は、算出した時刻ｔ_ｔｈを失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)としてメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

ステップＳ４３６の処理によって、ユーザが仮に飲食物を摂取した場合の失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)が推定される。

図１７は、第２実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理における、ステップＳ５００でのアラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ５９０において、アラート判定部３７は、図１６のステップＳ４３６の処理で算出した失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)が、図１５のステップＳ１５０の処理で取得したユーザの排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前か否かを判定する。そして、肯定判定の場合にはステップＳ５９５に移行する。

ここで、ステップＳ５９０の判定処理が肯定判定であるということは、ユーザが飲食物を摂取した場合には、排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前に失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)を迎えることを意味する。

従って、ステップＳ５９５において、アラート判定部３７は、アラート通知指示をアラート通知部３８にできるだけ遅延なく出力する。また、アラート通知指示を受信したアラート通知部３８は、アラート通知を操作端末２０のアラート受信部２３にできるだけ遅延なく出力し、アラート通知処理を終了する。

一方、ステップＳ５９０の判定処理が否定判定の場合には、ユーザが飲食物を摂取しても、失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)は排尿制限終了時間Ｔ_ｅ以降であるため、ユーザ等に警告を出力することなく、アラート通知処理を終了する。

このように第２実施形態に係る管理サーバ３０によれば、生活情報及び個人特性情報に基づいて、仮に時刻Ｔ_０に飲食物を摂取した場合のユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、管理サーバ３０は、推定した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)から失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)を推定し、就寝中に失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)を迎える場合には、操作端末２０からユーザ等に警告を出力させ、飲食物の摂取をやめるよう促す。従って、ユーザの失禁を抑制することができる。

（第３実施形態）
第３実施形態では、第１実施形態に係るユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の推定処理を利用して、排尿できる時間が限定されているような状況であっても、どのタイミングで排尿すれば失禁を抑制できるかをユーザ等に通知する。

図１８は、第３実施形態におけるユーザの状況を示す図である。図１８に示すように、ユーザは車両６２で高速道路を移動中に、トイレ設備が備えられた休憩所である、例えばサービスエリアＳＡ１に立ち寄っているものとする。なお、休憩所はサービスエリアに限られず、パーキングエリアであってもよい。この際、ユーザは、サービスエリアＳＡ１で排尿しない場合、次のサービスエリアＳＡ２まで尿意を我慢することができるか否か判断に困ることがある。

そこで、第３実施形態に係る失禁抑制システムは、車両６２がサービスエリアＳＡ１を出発してからサービスエリアＳＡ２に到着するまでの期間を排尿制限期間として取り扱い、サービスエリアＳＡ２に到着した際のユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、失禁抑制システムは、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)から失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定し、失禁予定時間Ｔ(ｕ)がサービスエリアＳＡ２の到着時間より前であれば、サービスエリアＳＡ１で排尿するように促す警告を出力する。

なお、第３実施形態に係る失禁抑制システムには、図１に示した第１実施形態に係る失禁抑制システム１と同様のシステムが適用できる。従って、第３実施形態に係る管理サーバは、図７に示した第１実施形態に係る管理サーバ３０をコンピュータで実現する場合の構成例と同様の構成となる。

また、個人特性ＤＢ３９の排尿制限開始時間には、ユーザがサービスエリアＳＡ１を出発する時間が記憶され、個人特性ＤＢ３９の排尿制限終了時間には、ユーザがサービスエリアＳＡ２に到着する時間が記憶されているものとする。

なお、サービスエリアＳＡ２の到着時間は、例えば車両６２に備えられたカーナビゲーション、又は操作端末２０に実装されたカーナビゲーションソフトウェアを用いて取得することができる。

第３実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れは、第１実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れの一例を示した図８のフローチャートと同様になる。

ただし、図８のステップＳ４００、及びステップＳ５００の各処理内部が第１実施形態に係る管理サーバ３０と異なるため、以下に説明する。

図１９は、第３実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理における、ステップＳ４００での膀胱内尿量推定処理の流れの一例を示すフローチャートである。

図１９に示す膀胱内尿量推定処理が、図１１に示した第１実施形態に係る膀胱内尿量推定処理と異なる点は、図１１のステップＳ４４０からステップＳ４５５までの各処理が削除された点である。また、図１１のステップＳ４３５がステップＳ４３７に置き換えられる。

ステップＳ４０５からステップＳ４３０の処理により、膀胱内尿量推定部３５は、現在時刻Ｔ_ｎからシミュレーション終了時間までの各時刻ｔにおけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を算出する。

ステップＳ４３７において、膀胱内尿量推定部３５は、ステップＳ４３０の処理で算出したユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を参照し、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超える際の時刻ｔ_ｔｈを算出する。そして、排尿予定時間計算部３６は、算出した時刻ｔ_ｔｈを失禁予定時間Ｔ(ｕ)としてメモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

そして、管理サーバ３０は、図８に示したステップＳ５００のアラート通知処理に代えて、図１７に示した第２実施形態に係るアラート通知処理を実行する。

ただし、図１７のステップＳ５９０では、図１６のステップＳ４３６の処理で算出した失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)の代わりに、図１９のステップＳ４３７の処理で算出した失禁予定時間Ｔ(ｕ)を用いる。

そして、アラート判定部３７は、失禁予定時間Ｔ(ｕ)が、図９の第１実施形態に係るステップＳ１５０の処理で取得したユーザの排尿制限終了時間Ｔ_ｅ、すなわちサービスエリアＳＡ２の到着時間より前か否かを判定する。

ステップＳ５９０の処理が肯定判定、すなわち、サービスエリアＳＡ２に到着する前に失禁予定時間Ｔ(ｕ)を迎える場合には、ユーザ等に警告を出力してサービスエリアＳＡ１で排尿するように注意を喚起する。

一方、ステップＳ５９０の処理が否定判定の場合、ユーザはサービスエリアＳＡ１で排尿しなくても、サービスエリアＳＡ２で排尿すれば失禁が抑制できると考えられるため、ユーザ等に警告を出力することなく、アラート通知処理を終了する。

このように第３実施形態に係る管理サーバ３０によれば、サービスエリアＳＡ１を出発してからサービスエリアＳＡ２に到着するまでの移動期間を排尿制限期間とし、生活情報及び個人特性情報に基づいて、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、管理サーバ３０は、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)から失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定し、サービスエリアＳＡ２に到着する前に失禁予定時間Ｔ(ｕ)を迎える場合には、操作端末２０からユーザ等に警告を出力させ、ユーザにサービスエリアＳＡ１で排尿するように促す。従って、ユーザの失禁を抑制することができる。

（第４実施形態）
第４実施形態は第３実施形態の変形例であり、第３実施形態と同様に、例えばユーザが高速道路を移動している等、排尿できる時間が限定されているような状況にある場合であっても、どのタイミングで排尿すれば失禁を抑制できるかをユーザ等に通知する。

図２０は、第４実施形態におけるユーザの状況を示す図である。図２０に示すように、ユーザは車両６２に乗車して高速道路を移動しているものとする。この際、ユーザは、車両６２の進行方向に向かって最も近い場所にある次のサービスエリアＳＡ１を通過し、サービスエリアＳＡ１の先にあるサービスエリアＳＡ２まで尿意を我慢することができるか否か判断に困ることがある。

そこで、第４実施形態に係る失禁抑制システムは、現在時刻Ｔ_ｎからサービスエリアＳＡ２に到着するまでの期間を排尿制限期間として取り扱い、サービスエリアＳＡ２に到着した際のユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、失禁抑制システムは、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)から失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定し、失禁予定時間Ｔ(ｕ)がサービスエリアＳＡ２の到着時間より前であれば、サービスエリアＳＡ１で排尿するように促す警告を出力する。

なお、第４実施形態に係る失禁抑制システムには、図１に示した第１実施形態に係る失禁抑制システム１と同様のシステムが適用できる。従って、第４実施形態に係る管理サーバは、図７に示した第１実施形態に係る管理サーバ３０をコンピュータで実現する場合の構成例と同様の構成となる。

また、個人特性ＤＢ３９の排尿制限開始時間には、現在時刻Ｔ_ｎが記憶され、個人特性ＤＢ３９の排尿制限終了時間には、ユーザがサービスエリアＳＡ２に到着する時間が記憶されているものとする。

なお、サービスエリアＳＡ２の到着時間は、例えば車両６２に備えられたカーナビゲーション、又は操作端末２０に実装されたカーナビゲーションソフトウェアを用いて取得することができる。

第４実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れは、第３実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れと同じであり、サービスエリアＳＡ２の到着時間におけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、第４実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理は、推定した膀胱内尿量Ｂ(ｔ)と、膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈと、を比較することで、失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定する。

サービスエリアＳＡ２に到着する前に失禁予定時間Ｔ(ｕ)を迎える場合、管理サーバ３０は、ユーザ等に警告を出力して、サービスエリアＳＡ１で排尿するように注意を喚起する。

一方、サービスエリアＳＡ２に到着した後に失禁予定時間Ｔ(ｕ)を迎える場合には、ユーザはサービスエリアＳＡ１で排尿しなくても、サービスエリアＳＡ２で排尿すれば失禁が抑制できると考えられるため、管理サーバ３０は、ユーザ等に警告を出力しない。

このように第４実施形態に係る管理サーバ３０によれば、現在時刻Ｔ_ｎからサービスエリアＳＡ２に到着するまでの移動期間を排尿制限期間とし、生活情報及び個人特性情報に基づいて、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、管理サーバ３０は、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)から失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定し、サービスエリアＳＡ２に到着するまでに失禁予定時間Ｔ(ｕ)を迎える場合、操作端末２０からユーザ等に警告を出力させ、ユーザに次のサービスエリアＳＡ１で排尿するように促す。従って、ユーザの失禁を抑制することができる。

なお、サービスエリアＳＡ２は、車両６２の進行方向に向かって２番目に近いサービスエリアに限定されず、ｎ番目(ｎは２以上の整数)に近いサービスエリアであればよいことは言うまでもない。

（第５実施形態）
第５実施形態は、第４実施形態と同様に第３実施形態の変形例である。

例えば介護支援者(ヘルパー)が、１日のうち予め定めた時間毎に要介護者の自宅を訪問し、要介護者、すなわちユーザの身の回りの世話を行う訪問介護を実施しているとする。第５実施形態に係る失禁抑制システムは、ユーザが排尿できる時間がヘルパーのいる場合に限定されているような状況にある場合に、どのタイミングでユーザに排尿させれば失禁を抑制できるかをヘルパーに通知する。

なお、第５実施形態に係る失禁抑制システムには、図１に示した第１実施形態に係る失禁抑制システム１と同様のシステムが適用できる。従って、第５実施形態に係る管理サーバは、図７に示した第１実施形態に係る管理サーバ３０をコンピュータで実現する場合の構成例と同様の構成となる。

ただし、個人特性ＤＢ３９の排尿制限開始時間には、ヘルパーがユーザの自宅から退出する時間(退出時間)が記憶され、個人特性ＤＢ３９の排尿制限終了時間には、ヘルパーが次にユーザの自宅を訪問する時間(次回訪問時間)が記憶されているものとする。

第５実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れは、第３実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理の流れと同じであり、次回訪問時間におけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定し、膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈと比較することで失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定する。

次回訪問時間になる前に失禁予定時間Ｔ(ｕ)を迎える場合、管理サーバ３０は、ヘルパーに警告を出力して、ヘルパーがユーザの自宅を退出する前に、ユーザに排尿させるよう注意を喚起する。

一方、次回訪問時間以後に失禁予定時間Ｔ(ｕ)を迎える場合には、ヘルパーが今回の訪問でユーザに排尿させなくても、次回の訪問の際に排尿させればユーザの失禁が抑制できると考えられるため、管理サーバ３０は、ヘルパーに警告を出力しない。

このように第５実施形態に係る管理サーバ３０によれば、ヘルパーがユーザの自宅を退出してからユーザの自宅を再び訪問するまでの期間を排尿制限期間とし、生活情報及び個人特性情報に基づいて、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定する。そして、管理サーバ３０は、膀胱内尿量Ｂ(ｔ)から失禁予定時間Ｔ(ｕ)を推定し、失禁予定時間Ｔ(ｕ)が次回訪問時間の前であれば、操作端末２０からヘルパーに警告を出力させ、ユーザの排尿支援を行ってからユーザの自宅を退出するように注意喚起を促す。従って、ユーザの失禁を抑制することができる。

（第６実施形態）
先に説明した第１実施形態では、ユーザが就寝中の場合、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)を推定し、失禁予定時間Ｔ(ｕ)になる前までにユーザ等に警告を出力してユーザを起こすことで、ユーザの失禁を抑制するようにした。

第６実施形態では、ユーザの就寝中において、失禁予定時間Ｔ(ｕ)になる前までにユーザ等に警告を出力する際、ユーザの目覚めやすい時間帯を推定し、当該時間帯にユーザ等に警告を出力する失禁抑制システムについて説明する。

まず、図２１を用いて、ユーザの睡眠の深さ、すなわち睡眠深度について説明する。

図２１は、排尿制限開始時間Ｔ_ｓから排尿制限終了時間Ｔ_ｅまでの、就寝中におけるユーザの睡眠深度の変化の一例を示す図である。更に、図２１ではユーザの睡眠深度の変化の他に、就寝中におけるユーザの体温の変化、及び膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の変化の一例を示している。

図２１に示すように、人間の睡眠深度は深くなったり浅くなったりを周期的に繰り返す。睡眠深度が比較的浅い状態は「レム睡眠」と呼ばれ、身体の活動量は低下している一方、脳は活発に活動している。レム睡眠の間は既に脳が活動しているため、ユーザは尿意を感じ取り、トイレに行きたくなることがある。この際、睡眠深度が浅いため、ユーザは起床しやすく、しかも、脳が既に活動しているため、起床した場合の目覚めがよい。

一方、睡眠深度が比較的深い状態は「ノンレム睡眠」と呼ばれ、レム睡眠に比べて身体及び脳とも活動量が低下している。ノンレム睡眠は、レム睡眠と比較して脳の活動量が低下しているため、ノンレム睡眠中に起床させようとしても、ユーザは起床し難く、起床した後も、例えば残眠感及び疲労感等が認められ、目覚めが良くない状況が発生することがある。

図２１の例では、例えばハッチングを付したｔ_Ａ〜ｔ_Ｂ間、ｔ_Ｃ〜ｔ_Ｄ間、ｔ_Ｅ〜ｔ_Ｆ間、ｔ_Ｇ〜ｔ_Ｈ間、及びｔ_Ｉ〜Ｔ_ｅ間がレム睡眠の状態を表し、Ｔ_ｓ〜ｔ_Ａ間、ｔ_Ｂ〜ｔ_Ｃ間、ｔ_Ｄ〜ｔ_Ｅ間、ｔ_Ｆ〜ｔ_Ｇ、及びｔ_Ｈ〜ｔ_Ｉ間がノンレム睡眠の状態を表す。

また、図２１に示すように、ユーザの体温は、就寝開始に伴って就寝前の体温より低下し、排尿制限終了時間Ｔ_ｅ、すなわち起床時間が近づくに従って、体温が上昇する傾向が見られる。また、尿生成の速さａは（４）式で表されることから、ユーザが就寝中に排尿しなければ、就寝中におけるユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)は、指数関数的に増加する。

ユーザ毎の個人差はあるが、睡眠深度の周期は一般に約９０分であることが知られており、この約９０分のうち約１０〜２０分がレム睡眠、残りの約７０〜８０分がノンレム睡眠となっている。図２１の例では、例えばレム睡眠の開始時刻ｔ_Ａから次のレム睡眠の開始時刻ｔ_Ｃまでの期間Ｊ_１が約９０分であり、レム睡眠の期間を示すｔ_Ａ〜ｔ_Ｂ間が約１０〜２０分、ノンレム睡眠の期間を示すｔ_Ｂ〜ｔ_Ｃ間が約７０〜８０分となる。

従って、ユーザの就寝中において、失禁予定時間Ｔ(ｕ)になる前までにユーザ等に警告を出力する際、ユーザがレム睡眠となっている時間帯に警告を出力すれば、レム睡眠以外の時間帯に警告を出力する場合と比較して、容易にユーザを起床させることができる。

なお、後ほど第７実施形態で説明するように、睡眠深度は、例えば脳波、眼球運動、心拍等、様々な生体情報から計測することが可能である。

図２２は、第６実施形態に係る失禁抑制システム１Ａの構成の一例を示す図である。図２２に示す失禁抑制システム１Ａが、図１に示す失禁抑制システム１の構成と異なる点は、睡眠状態推定部４１及びアラート通知時間帯選択部４２が推定部３２に追加され、推定部３２が推定部３２Ａに置き換えられた点である。また、アラート判定部３７がアラート判定部３７Ａに置き換えられることに伴い、通知部３３が通知部３３Ａに置き換えられる。更に、推定部３２が推定部３２Ａ、及び通知部３３が通知部３３Ａに置き換えられることに伴い、管理サーバ３０も管理サーバ３０Ａに置き換えられる。

また、体温センサ５２のウェアラブルセンサ１０への追加に伴い、送信部１１が送信部１１Ａに置き換えられると共に、ウェアラブルセンサ１０がウェアラブルセンサ１０Ａに置き換えられる。なお、後ほど説明するが、本第６実施形態において、ウェアラブルセンサ１０Ａに体温センサ５２を追加することは必須ではなく、第１実施形態に係るウェアラブルセンサ１０をそのまま用いてもよい。

図２２では、個人特性ＤＢ３９及び生活情報記録ＤＢ４０が推定部３２Ａに接続されている。これは、推定部３２Ａに含まれる膀胱内尿量推定部３５、排尿予定時間計算部３６、睡眠状態推定部４１、及びアラート通知時間帯選択部４２の各々が、個人特性ＤＢ３９及び生活情報記録ＤＢ４０に接続されていることを示している。

睡眠状態推定部４１は、センサ情報受信部３１、アラート通知時間帯選択部４２、並びに、個人特性ＤＢ３９及び生活情報記録ＤＢ４０を記憶する記憶部に接続される。そして、睡眠状態推定部４１は、例えばセンサ情報受信部３１から受け付けたユーザの体温の変化からユーザの就寝を検知し、ユーザの就寝中にユーザがレム睡眠となる時間帯（レム睡眠時間帯）を推定する。睡眠状態推定部４１は、推定したレム睡眠時間帯をアラート通知時間帯選択部４２に出力する。

アラート通知時間帯選択部４２は、睡眠状態推定部４１、通知部３３Ａに含まれるアラート判定部３７Ａ、並びに、個人特性ＤＢ３９及び生活情報記録ＤＢ４０を記憶する記憶部に接続される。そして、アラート通知時間帯選択部４２は、睡眠状態推定部４１から受け付けたレム睡眠時間帯の中から、実際に警告を通知するレム睡眠時間帯、すなわち、アラート通知時間帯を選択し、選択したアラート通知時間帯をアラート判定部３７Ａに出力する。

アラート判定部３７Ａは、ユーザが就寝中で、かつ、失禁予定時間Ｔ(ｕ)になる前までにユーザ等に警告を出力する必要があると判定した場合、受け付けたアラート通知時間帯に、アラート通知指示をアラート通知部３８に出力する。

ウェアラブルセンサ１０Ａの送信部１１Ａは、尿センサ１２から送信される失禁発生情報、及び発汗センサ１３から送信される平均発汗量に加えて、更に体温センサ５２から送信される体温データを、操作端末２０に送信する。なお、体温センサ５２には測定素子１６が接続され、体温センサ５２は、測定素子１６を用いてユーザの体温を計測する。

次に、図２３に、管理サーバ３０Ａをコンピュータで実現する場合の構成図の例を示す。

図２３に示すコンピュータ１００Ａの構成が、図７に示した第１実施形態に係るコンピュータ１００の構成と異なる点は、睡眠状態推定プロセス１３４及びアラート通知時間帯選択プロセス１３６が記憶部１０６に新たに記憶された点である。また第１実施形態に係るアラート判定プロセス１２８がアラート判定プロセス１２８Ａに置き換えられた点である。また、上述の変更に伴い、第１実施形態に係る判断プログラム１２０が判断プログラム１２０Ａに置き換えられる。

ＣＰＵ１０２は、判断プログラム１２０Ａを記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断プログラム１２０Ａに含まれる各プロセスを実行する。

ＣＰＵ１０２が、判断プログラム１２０Ａを記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断プログラム１２０Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図２２に示す管理サーバ３０Ａとして動作する。

また、ＣＰＵ１０２がアラート判定プロセス１２８Ａを実行することで、コンピュータ１００Ａが図２２に示すアラート判定部３７Ａとして動作する。また、ＣＰＵ１０２が睡眠状態推定プロセス１３４を実行することで、コンピュータ１００Ａが図２２に示す睡眠状態推定部４１として動作する。また、ＣＰＵ１０２がアラート通知時間帯選択プロセス１３６を実行することで、コンピュータ１００Ａが図２２に示すアラート通知時間帯選択部４２として動作する。

なお、ＣＰＵ１０２が膀胱内尿量推定プロセス１２４、排尿予定時間計算プロセス１２６、睡眠状態推定プロセス１３４、及びアラート通知時間帯選択プロセス１３６を実行することで、コンピュータ１００Ａが図２２に示す推定部３２Ａとして動作する。また、ＣＰＵ１０２がアラート判定プロセス１２８Ａ及びアラート通知プロセス１３０を実行することで、コンピュータ１００Ａが図２２に示す通知部３３Ａとして動作する。

コンピュータ１００Ａは、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。

次に、第６実施形態に係る管理サーバ３０Ａの作用について説明する。管理サーバ３０Ａが実行する判断処理が、図８に示した第１実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理と異なる点は、ステップＳ５００におけるアラート通知処理が異なる点であり、他の処理については第１実施形態に係る管理サーバ３０と同様の処理を実行する。

なお、排尿予定時間計算部３６は、第２実施形態で説明した方法に従って、水分摂取予定時間Ｔ_０に対する失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)も予め算出し、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶しているものとする。

図２４は、第６実施形態に係る管理サーバ３０Ａが実行するアラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ここで、図２４に示すアラート通知処理が、図１２に示す第１実施形態に係るアラート通知処理と異なる点は、ステップＳ５３６〜Ｓ５３８の処理が追加された点であり、他の処理については図１２に示す第１実施形態に係るアラート通知処理と同じである。

ステップＳ５０５の判定処理が否定判定、またはステップＳ５２０の判定処理が否定判定の場合、すなわちユーザが既に就寝している場合には、ステップＳ５３５の逐次膀胱内尿量推定処理の後、ステップＳ５３６の処理が実行される。

ステップＳ５３６において、膀胱内尿量推定部３５は、ユーザの失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)が、ユーザの排尿制限終了時間Ｔ_ｅより前か否かを判定する。否定判定の場合にはステップＳ５３６に移行する。一方、肯定判定の場合には、ステップＳ５３７に移行し、アラート通知時間帯算出処理を実行する。

図２５は、ステップＳ５３７のアラート通知時間帯算出処理の流れの一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ６００において、睡眠状態推定部４１は、就寝中のユーザのレム睡眠時間帯を推定する。既に説明したように、レム睡眠は就寝後約９０分の周期で、約１０〜２０分間現れる。従って、睡眠状態推定部４１は、例えばユーザの就寝後から排尿制限終了時間Ｔ_ｅまで、９０分毎に現れる１５分間の各々の時間帯をレム睡眠時間帯として、その開始時刻及び終了時刻を各々算出する。

睡眠状態推定部４１は、推定した各々のレム睡眠時間帯の開始時刻及び終了時刻を、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

なお、９０分としたレム睡眠の周期、及び１５分間としたレム睡眠時間帯の長さは一例であり、他の値に設定しても良いことは言うまでもない。この予め定めたレム睡眠の周期及びレム睡眠時間帯の長さは、例えば図２３の定数格納領域１４４に記憶され、メモリ１０４に展開される。従って、睡眠状態推定部４１は、メモリ１０４からレム睡眠の周期及びレム睡眠時間帯の長さを取得し、取得した値に従って、入眠時刻からレム睡眠時間帯を推定することができる。ここで、入眠時刻とは、ユーザが実際に睡眠状態に入る際の時刻をいう。

なお、既に説明したように、ユーザの就寝後の体温は、就寝前の体温より低下する。従って、睡眠状態推定部４１は、例えば排尿制限開始時間Ｔ_ｓ以後、ユーザの体温が最初に閾値以下に低下した時刻、または体温の低下量が閾値以上になった時刻をユーザの入眠時刻とみなせば良い。

ステップＳ６０５において、アラート通知時間帯選択部４２は、ステップＳ６００の処理で睡眠状態推定部４１が推定した、各々のレム睡眠時間帯の開始時刻及び終了時刻を、メモリ１０４から取得する。

例えば入眠時刻から起床予定時間である排尿制限終了時間Ｔ_ｅまでの期間が、レム睡眠の周期の２倍（上記の例では１８０分）を超える場合、アラート通知時間帯選択部４２は、複数のレム睡眠時間帯を取得することになる。従って、アラート通知時間帯選択部４２は、取得したレム睡眠時間帯が複数あるか否かを判定する。肯定判定の場合にはステップＳ６１０に移行し、否定判定の場合にはステップＳ６１５に移行する。

ステップＳ６１０において、アラート通知時間帯選択部４２は、複数のレム睡眠時間帯のうち、例えば開始時刻が失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)から最も近いレム睡眠時間帯を選択する。そして、アラート通知時間帯選択部４２は、選択したレム睡眠時間帯をアラート通知時間帯として、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。アラート通知時間帯とは、就寝中のユーザに警告を通知する時間帯をいい、上述したように、アラート通知時間帯はレム睡眠時間帯に設定される。

なお、ステップＳ６１０の例では、複数のレム睡眠時間帯のうち、例えば開始時刻が失禁予定時間Ｔ(Ｔ_０)から最も近いレム睡眠時間帯をアラート通知時間帯に設定したが、アラート通知時間帯の設定方法はこれに限られない。例えば、アラート通知時間帯選択部４２は、生活情報記録ＤＢ４０に記録される失禁発生時刻を参照して、ユーザが失禁しやすい時間帯を算出し、当該時間帯に含まれるレム睡眠時間帯をアラート通知時間帯に設定する等しても良い。このように、ユーザの過去の失禁発生時刻に応じてアラート通知時間帯を設定することで、ユーザの失禁を更に抑制させることができる。

一方、ステップＳ６１５において、アラート通知時間帯選択部４２は、ステップＳ６００の処理で睡眠状態推定部４１が推定したレム睡眠時間帯が１つあるか否かを判定する。肯定判定の場合にはステップＳ６２０に移行し、否定判定の場合にはステップＳ６２５に移行する。

ステップＳ６２０において、アラート通知時間帯選択部４２は、推定されたレム睡眠時間帯が１つであることから、当該レム睡眠時間帯をアラート通知時間帯として、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。

また、ステップＳ６２５において、アラート通知時間帯選択部４２は、推定されたレム睡眠時間帯が存在しないことから、現在時刻Ｔ_ｎを含む予め定めた期間をアラート通知時間帯として、メモリ１０４の予め定めた領域に記憶する。本来であれば、アラート通知時間帯をレム睡眠時間帯にあわせて設定したいが、この場合、レム睡眠時間帯が存在しないことから、現在時刻Ｔ_ｎを含む予め定めた期間をアラート通知時間帯とする。

以上により、図２５に示すアラート通知時間帯算出処理が終了し、アラート通知時間帯が設定される。

ここで、再び図２４に示すアラート通知処理の説明に戻る。ステップＳ５３７のアラート通知時間帯算出処理が終了した後、アラート判定部３７Ａは、ステップＳ５３８の処理を実行する。

ステップＳ５３８において、アラート判定部３７Ａは、例えばＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを取得する。そして、現在時刻Ｔ_ｎが、ステップＳ５３７の処理で設定されたアラート通知時間帯に含まれるか否か、すなわち現在時刻Ｔ_ｎが、アラート通知時間帯の開始時刻以降、かつ、アラート通知時間帯の終了時刻以前であるか否かを判定する。肯定判定の場合、ステップＳ５４５に移行して、ステップＳ５４５の処理によってユーザ等に警告を出力する。

すなわち、管理サーバ３０Ａは、ユーザがレム睡眠となっている時間帯にユーザ等に警告を出力するため、レム睡眠以外の時間帯に警告を出力する場合と比較して、容易、かつ、目覚め良くユーザを起床させることができる。従って、ユーザの二度寝、またはユーザが警告に気づかず起床しないといった状況の発生を低減することができ、ユーザの失禁を抑制させることができる。

なお、ステップＳ６２５において、現在時刻Ｔ_ｎを含む予め定めた期間をアラート通知時間帯とした場合、ステップＳ５３８の判定処理は肯定判定となるため、即座にユーザ等に警告が出力される。

一方、ステップＳ５３８の判定処理が否定判定の場合、ステップＳ５４０に移行する。ステップＳ５４０の判定処理が否定判定の場合、ステップＳ５３５に移行することで、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超えるまで、現在時刻Ｔ_ｎがアラート通知時間帯に含まれるか否かの判定を継続する。

なお、第６実施形態に係る睡眠状態推定部４１は、体温センサ５２から送信されるユーザの体温の変化に基づいて、ユーザの入眠時刻を取得したが、ユーザの入眠時刻の取得方法はこれに限られない。一般に、各種実験等によって、就寝時間に目を閉じてから実際に睡眠状態に入るまでに要する時間の平均値は約３０分であることが知られている。

従って、睡眠状態推定部４１は、例えば排尿制限開始時間Ｔ_ｓから３０分経過した時刻をユーザの入眠時刻とみなして、就寝中におけるユーザのレム睡眠時間帯を推定してもよい。なお、睡眠状態に入るまでに要する時間として用いた３０分の値は一例であり、ユーザの年齢、性別等といった属性に基づいて、異なる値を用いても良い。また、ユーザ毎に実測した値を用いるようにしても良い。

この場合、体温の変化に基づいてユーザの入眠時刻を推定しなくてもよいため、ウェアラブルセンサ１０Ａに設けた体温センサ５２が不要となり、ウェアラブルセンサ１０Ａの代わりに第１実施形態に係るウェアラブルセンサ１０を使用することができる。

また、上述の例では、睡眠状態推定部４１は、例えばレム睡眠の周期を９０分、レム睡眠時間帯の長さを１５分として、就寝中におけるユーザのレム睡眠時間帯を推定した。しかし、ユーザ毎に実測したレム睡眠の周期及びレム睡眠時間帯の長さを用いて、ユーザのレム睡眠時間帯を推定しても良い。

このように第６実施形態に係る管理サーバ３０Ａによれば、管理サーバ３０Ａは、就寝中のユーザのレム睡眠時間帯を推定し、レム睡眠時間帯に合わせてユーザ等に警告を出力する。管理サーバ３０Ａは、ユーザが就寝中の他の時間帯に比べて目覚めやすいレム睡眠中に、ユーザ等に警告を出力するため、レム睡眠以外の時間帯に警告を出力する場合と比較して、容易、かつ、目覚め良くユーザを起床させることができる。従って、ユーザの二度寝、またはユーザが警告に気づかず起床しないといった状況の発生を低減することができ、ユーザの失禁を抑制させることができる。更に、ユーザがレム睡眠以外の時間帯に起床した場合に比べて、起床した後の残眠感及び疲労感等を低減することができるため、ユーザの睡眠の質の低下を抑制できる。

なお、ユーザが例えば子供である場合、恐怖心等から、レム睡眠時間帯に起床しても一人でトイレに行くことができない場合が考えられる。

そのため、例えば図３に示した生活情報の入力画面から、保護者の就寝時間及び起床時間を入力し、生活情報記録ＤＢ４０に、保護者の就寝時間及び起床時間を記憶する。そして、上述した処理に基づいて、睡眠状態推定部４１は、保護者の入眠時刻を生活情報記録ＤＢ４０に記憶された保護者の就寝時間から推定することで、保護者のレム睡眠時間帯を推定する。そして、アラート通知時間帯選択部４２は、ユーザのレム睡眠時間帯と、保護者のレム睡眠時間帯が重複する時間帯をアラート通知時間帯として選択すれば、ユーザ及び保護者が共にレム睡眠である時間帯に、ユーザ及び保護者を起床させることができる。

従って、保護者からユーザにトイレに行くよう促すようにしてもらえば、ユーザの失禁を更に抑制させることができる。この場合、管理サーバ３０Ａは、ユーザ及び保護者のレム睡眠時間帯に合わせて警告を出力することから、レム睡眠以外の時間帯に警告を出力する場合と比較して、ユーザに加えて保護者も容易、かつ、目覚め良く起床させることができる。

更に、第６実施形態に係るアラートの通知方法は上記の例に限られない。例えば、アラート判定部３７Ａは、生活情報記録ＤＢ４０に記録される失禁発生時刻を参照して、失禁回数が所定値以上となる、ユーザが失禁しやすい時間帯を推定する。そして、アラート判定部３７Ａは、ユーザが失禁しやすい時間帯と、ユーザのレム睡眠時間帯と、が重複する時間帯にアラートの通知を指示するようにしても良い。このように過去の失禁発生時刻に応じてアラートを通知することで、ユーザの失禁を更に抑制させることができる。

また、上記の態様は、ユーザが子供で監督者が保護者の組み合わせに限られるものではなく、例えば、ユーザが要介護者で監督者が介護者の組み合わせにも適用可能である。

なお、第６実施形態では、 睡眠状態推定部４１は、レム睡眠時間帯を推定するものとして説明したが、例えば、レム睡眠に限らず、患者の睡眠深度が浅い時間帯を推定するようにしても良い。

（第７実施形態）
第６実施形態では、推定したレム睡眠時間帯に合わせてアラート通知時間帯を設定した。第７実施形態では、例えばユーザの生理現象に関する情報である生体情報を計測するセンサ等を用いてユーザのレム睡眠時間帯を検知し、検知したレム睡眠時間帯に合わせてアラート通知時間帯を設定する例について説明する。

そのため、まず、人間の生理現象と睡眠の状態との関係について説明する。

図２６は、レム睡眠時及びノンレム睡眠時における、各種生理現象に関する状態の例を示す図である。図２６では、生理現象の例として、眼球運動、筋肉の緊張、心拍数、呼吸、血圧、発汗、脳波、活動量、心拍変動（ＨＦ）、及び体温が挙げられている。

眼球運動とは眼球の動きのことを表し、レム睡眠時は、ノンレム睡眠時に比べて眼球が急速、かつ、活発に動く傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて眼球の動きが少なく、しかも眼球の動きの速度が遅くなる傾向が見られる。

身体の姿勢を保つ筋肉、例えば抗重力筋及び姿勢筋等の緊張に関して、レム睡眠時は、ノンレム睡眠時に比べて著しく低下する傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、一時的にレム睡眠時と同程度の緊張度合いになる場合もあるが、多くの場合、レム睡眠時に比べて更に筋肉が緊張し、覚醒時における筋肉の緊張と、レム睡眠時における筋肉の緊張と、の中間程度の緊張となる傾向が見られる。

また、心拍数に関して、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて早くなると共に、心拍の間隔が乱れる傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて心拍数が低くなる傾向が見られる。

また、呼吸に関しても、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて早くなると共に、呼吸の間隔が乱れる傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて呼吸が遅くなる傾向が見られる。

また、血圧に関して、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて安定せず、上下に振れて乱れる傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて血圧が低下する傾向が見られる。

また、発汗に関して、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて発汗量が少なくなり、ほとんど発汗していないとみなせる程度の発汗量になる傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて発汗量が多くなる。

また、脳波に関して、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて、周波数が４Ｈｚを超え８Ｈｚ以下程度の脳波であるθ波が多く現れる傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて、周波数が約４Ｈｚ以下の脳波であるδ波が多く現れる傾向が見られる。

また、体の活動量に関して、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて多くなる傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて、体の活動量が少なくなる傾向が見られる。

また、心拍変動のＨＦ(High Frequency)に関して、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて低くなる傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて、心拍変動のＨＦが高くなる傾向が見られる。これは、心拍変動のＨＦは、体がリラックス状態になるに従って活発に働く副交感神経の活動を示すため、レム睡眠時に比べて体の活動量が少なくなるノンレム睡眠時には、心拍変動のＨＦが高くなるものと考えられる。

ここで、心拍変動のＨＦとは、心拍変動に対して周波数変換を行い、周波数変換の結果として得られる周波数のパワースペクトルのうち、０．１５Ｈｚを超え、０．４Ｈｚ以下程度の周波数のパワースペクトルの平均値のことをいう。なお、心拍変動のＨＦをパワースペクトルの平均値ではなく、例えばピーク値等、他の指標を用いて表すようにしても良い。

また、体温に関して、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて上昇する傾向が見られる。一方、ノンレム睡眠時は、レム睡眠時に比べて、体温が低下する傾向が見られる。

従って、例えば図２６に一例として示した、各種生体情報のうち少なくとも１つの生体情報をセンサで計測することで、就寝中にユーザがレム睡眠となるレム睡眠時間帯を検知することができる。

図２７は、第７実施形態に係る失禁抑制システム１Ｂの構成の一例を示す図である。図２７に示す失禁抑制システム１Ｂが、図１に示す失禁抑制システム１の構成と異なる点は、レム睡眠検知部４３が追加され、アラート判定部３７がアラート判定部３７Ｂに置き換えられた点である。また、アラート判定部３７がアラート判定部３７Ｂに置き換えられることに伴い、通知部３３が通知部３３Ｂに置き換えられる。更に、レム睡眠検知部４３が追加され、通知部３３が通知部３３Ｂに置き換えられることに伴い、管理サーバ３０も管理サーバ３０Ｂに置き換えられる。

レム睡眠検知部４３は、センサ情報受信部３１及び、通知部３３Ｂに含まれるアラート判定部３７Ｂに接続される。レム睡眠検知部４３は、ウェアラブルセンサ１０Ｂからリアルタイムに送信されてくる生体情報を、センサ情報受信部３１から取得して、ユーザがレム睡眠になっているか検知する。そして、レム睡眠検知部４３は、ユーザがレム睡眠になっていると検知した時点で、その旨をアラート判定部３７Ｂに通知する。

アラート判定部３７Ｂは、ユーザがレム睡眠になっていることをレム睡眠検知部４３から受け付けると、ユーザ等に警告を出力する指示をアラート通知部３８に通知する。

また、ウェアラブルセンサ１０Ｂには、図１に示すウェアラブルセンサ１０に対して、更に、体温センサ５２、心拍センサ５３、呼吸センサ５４、血圧センサ５５、脳波センサ５６、眼電位センサ５７、及び体動センサ５８が追加される。ここで、心拍センサ５３は、例えば単位時間おけるユーザの心拍数を計測すると共に、ユーザの心拍変動のＨＦを計測する。また、眼電位センサ５７は、ユーザの眼球の活動量を、眼球周辺の筋肉の収縮によって生じる電位差を計測することで検知する。また、体動センサ５８は、いわゆる加速度を計測する加速度センサの一種であり、体が動く際の加速度から、ユーザの活動量を計測する。

送信部１１Ｂは、尿センサ１２から送信される失禁発生情報、及び発汗センサ１３から送信される平均発汗量に加えて、更に体温センサ５２から送信される体温データ、及び心拍センサ５３から送信される心拍数データ及びＨＦデータを、操作端末２０に送信する。また、送信部１１Ｂは、呼吸センサ５４から送信される呼吸データ、血圧センサ５５から送信される血圧データ、脳波センサ５６から送信される脳波データ、及び眼電位センサ５７から送信される眼球運動データを操作端末２０に送信する。更に、送信部１１Ｂは、体動センサ５８から送信される活動量データを操作端末２０に送信する。

なお、体温センサ５２、心拍センサ５３、呼吸センサ５４、血圧センサ５５、脳波センサ５６、眼電位センサ５７、及び体動センサ５８には、例えば測定素子１６が接続され、上述した各センサは、測定素子１６を用いてユーザの生理現象を計測する。

次に、図２８に、管理サーバ３０Ｂをコンピュータで実現する場合の構成図の例を示す。

図２８に示すコンピュータ１００Ｂの構成が、図７に示した第１実施形態に係るコンピュータ１００の構成と異なる点は、レム睡眠検知プロセス１３８が記憶部１０６に新たに記憶された点である。また第１実施形態に係るアラート判定プロセス１２８がアラート判定プロセス１２８Ｂに置き換えられた点である。また、上述した変更に伴い、第１実施形態に係る判断プログラム１２０が判断プログラム１２０Ｂに置き換えられる。

ＣＰＵ１０２は、判断プログラム１２０Ｂを記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断プログラム１２０Ｂに含まれる各プロセスを実行する。

ＣＰＵ１０２が、判断プログラム１２０Ｂを記憶部１０６から読み出してメモリ１０４に展開し、判断プログラム１２０Ｂを実行することで、コンピュータ１００Ｂが図２７に示す管理サーバ３０Ｂとして動作する。

また、ＣＰＵ１０２がアラート判定プロセス１２８Ｂを実行することで、コンピュータ１００Ｂが図２７に示すアラート判定部３７Ｂとして動作する。また、ＣＰＵ１０２がレム睡眠検知プロセス１３８を実行することで、コンピュータ１００Ｂが図２７に示すレム睡眠検知部４３として動作する。

なお、ＣＰＵ１０２がアラート判定プロセス１２８Ｂ及びアラート通知プロセス１３０を実行することで、コンピュータ１００Ｂが図２７に示す通知部３３Ｂとして動作する。

コンピュータ１００Ｂは、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ等で実現することも可能である。

次に、第７実施形態に係る管理サーバ３０Ｂの作用について説明する。管理サーバ３０Ｂが実行する判断処理が、図８に示した第１実施形態に係る管理サーバ３０の判断処理と異なる点は、ステップＳ５００におけるアラート通知処理が異なる点であり、他の処理については第１実施形態に係る管理サーバ３０と同様の処理を実行する。

図２９は、第７実施形態に係る管理サーバ３０Ｂが実行するアラート通知処理の流れの一例を示すフローチャートである。

ステップＳ５０５の判定処理が否定判定、またはステップＳ５２０の判定処理が否定判定の場合、すなわちユーザが既に就寝している場合には、ステップＳ５３１の判定処理が実行される。

ステップＳ５３１において、レム睡眠検知部４３は、ウェアラブルセンサ１０Ｂで計測されたユーザの生体情報を、センサ情報受信部３１から取得する。そして、レム睡眠検知部４３は、取得した生体情報に基づいて、ユーザがレム睡眠になっているか否かを判定する。

具体的には、レム睡眠検知部４３は、図２８に示す定数格納領域１４４から展開され、メモリ１０４の予め定めた領域に予め記憶される生体情報毎の閾値を取得する。この閾値は、ユーザがレム睡眠の状態になっているとみなすことができる基準値を示しており、レム睡眠に関する実験等から得られた値である。

レム睡眠検知部４３は、センサ情報受信部３１から取得した生体情報に関する値と、閾値と、を比較することで、ユーザがレム睡眠になっているか否かを判定する。

図３０は、レム睡眠検知部４３におけるレム睡眠の検知方法の一例を示す図である。なお、図３０では説明の便宜上、生体情報として心拍数、呼吸数、及び心拍変動（ＨＦ）を用いてレム睡眠を検知する例を示しているが、更に血圧等、図２６に示す他の生体情報が含まれる場合も同様の検知方法が用いられる。

図３０は、排尿制限開始時間Ｔ_ｓから排尿制限終了時間Ｔ_ｅまでの就寝中における、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(ｔ)の変化、心拍数の変化、呼吸数の変化、及び心拍変動（ＨＦ）の変化の一例を示している。

レム睡眠検知部４３は、センサ情報受信部３１から取得したユーザの最新の心拍数データと、心拍数に対応する閾値Ｈ_ｔｈと、を比較し、心拍数が閾値Ｈ_ｔｈ以上の場合に、ユーザがレム睡眠になっている可能性があると判定する。これは、図２６を用いて既に説明したように、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて心拍数が早くなる傾向があるためである。

しかし、生体情報には個人差があり、レム睡眠になっても心拍数が閾値Ｈ_ｔｈ未満であるユーザが存在する場合も考えられる。すなわち、１種類の生体情報（この場合、心拍数）でユーザがレム睡眠になっていると判定すると、判定精度が低下することがある。

従って、レム睡眠検知部４３は、センサ情報受信部３１から取得したユーザの最新の呼吸データと、呼吸数に対応する閾値ＢＲ_ｔｈと、を更に比較し、呼吸数が閾値ＢＲ_ｔｈ以上の場合に、ユーザがレム睡眠になっている可能性があると判定する。これは、図２６を用いて既に説明したように、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて呼吸が早くなる傾向があるためである。

なお、例えば、過去の所定時間内の平均呼吸数に対する増加分または増加割合を閾値と比較して、ユーザがレム睡眠になっている可能性があるか判定しても良い。

また、レム睡眠検知部４３は、センサ情報受信部３１から取得したユーザの最新のＨＦデータと、心拍変動（ＨＦ）に対応する閾値ＨＦ_ｔｈと、を更に比較し、心拍変動（ＨＦ）が閾値ＨＦ_ｔｈ以下の場合に、ユーザがレム睡眠になっている可能性があると判定する。これは、図２６を用いて既に説明したように、レム睡眠時はノンレム睡眠時に比べて心拍変動（ＨＦ）が低くなる傾向があるためである。

なお、図３０において、ハッチングを施した領域が、ユーザがレム睡眠になっている可能性がある時間帯を示している。

以下、レム睡眠検知部４３は、ウェアラブルセンサ１０Ｂで計測される他の生体情報に対して、上述した処理と同様の処理を実行して、ユーザがレム睡眠になっている可能性があるか判定する。

そして、レム睡眠検知部４３は、例えばウェアラブルセンサ１０Ｂで計測される生体情報の全ての種類で、ユーザがレム睡眠になっている可能性があると判定した場合に、ユーザがレム睡眠になっていると判定する。

なお、レム睡眠検知部４３は、取得した全ての種類の生体情報ではなく、予め定めた数以上の生体情報の種類で、ユーザがレム睡眠になっている可能性があると判定した場合に、ユーザがレム睡眠になっていると判定しても良い。

このように複数種類の生体情報を用いてレム睡眠の判定を行うことで、１種類の生体情報でユーザがレム睡眠になっていると判定する場合と比較して、レム睡眠の判定精度を向上させることができる。

なお、レム睡眠の判定は複数種類の生体情報を用いて行うことに限られるものではなく、１種類の生体情報から判定してもよい。この場合、ウェアラブルセンサ１０Ｂの構成を簡略化できる。

次に、図２９のステップＳ５３３において、アラート判定部３７Ｂは、例えばＣＰＵ１０２から現在時刻Ｔ_ｎを取得する。そして、アラート判定部３７Ｂは、現在時刻Ｔ_ｎが、アラート通知時間帯に含まれるか否かを判定する。肯定判定の場合、ステップＳ５４５に移行して、ステップＳ５４５の処理によってユーザ等に警告を出力する。

すなわち、アラート通知部３８は、ユーザがレム睡眠になっていると検知された際にユーザ等に警告を出力するため、レム睡眠以外の時間帯に警告を出力する場合と比較して、容易、かつ、目覚め良くユーザを起床させることができる。

ここで、第７実施形態に係るアラート通知時間帯とは、例えばユーザの失禁予定時間Ｔ(ｕ)から、当該失禁予定時間Ｔ(ｕ)から予め定めた時間だけ前の時間ｔ_ｘまでの時間帯（図３０参照）をいう。このように、失禁予定時間Ｔ（ｕ）以前で、かつ、失禁予定時間Ｔ（ｕ）に隣接する時間帯をアラート通知時間帯に設定すれば、排尿制限開始時間Ｔ_ｓから警告でユーザが起床するまでの時間を長く取ることができ、ユーザの睡眠の質を向上させることができる。

なお、第７実施形態に係るアラートの通知方法はこれに限られない。例えば、アラート判定部３７Ｂは、生活情報記録ＤＢ４０に記録される失禁発生時刻を参照して、失禁回数が所定値以上となる、ユーザが失禁しやすい時間帯を推定する。そして、アラート判定部３７Ｂは、当該時間帯をアラート通知時間帯に設定する等、ユーザの過去の失禁発生時刻に応じて、アラート通知時間帯を設定しても良い。このようにアラート通知時間帯を設定することで、ユーザの失禁を更に抑制させることができる。

一方、ステップＳ５３３の判定処理が否定判定の場合、ステップＳ５３５に移行し、以下、第１実施形態と同じ処理を実行する。ただし、ステップＳ５４０の判定処理が否定判定の場合、ステップＳ５３５ではなくステップＳ５３１に移行することで、ユーザの膀胱内尿量Ｂ(Ｔ_ｎ)が膀胱内尿量閾値Ｂ_ｔｈを超えるまで、レム睡眠検知部４３は、ユーザがレム睡眠か否か検知する判定を継続する。

このように第７実施形態に係る管理サーバ３０Ｂによれば、管理サーバ３０Ｂは、ウェアラブルセンサ１０Ｂで計測されるユーザの生体情報に基づいて、就寝中のユーザがレム睡眠中か検知し、ユーザがレム睡眠中にユーザ等に警告を出力する。管理サーバ３０Ｂは、ユーザが就寝中の他の時間帯に比べて目覚めやすいレム睡眠となっている際に、ユーザ等に警告を出力するため、レム睡眠以外の時間帯に警告を出力する場合と比較して、容易、かつ、目覚め良くユーザを起床させることができる。従って、ユーザの二度寝、またはユーザが警告に気づかず起床しないといった状況の発生を低減することができ、ユーザの失禁を抑制させることができる。更に、ユーザがレム睡眠以外の時間帯に起床した場合に比べて、起床した後の残眠感及び疲労感等を低減することができるため、ユーザの睡眠の質の低下を抑制できる。

なお、第６実施形態において既に説明したように、ユーザが例えば子供である場合、恐怖心等から、レム睡眠の際に起床しても一人でトイレに行くことができない場合が考えられる。

そのため、例えば、ウェアラブルセンサ１０Ｂを保護者にも装着し、管理サーバ３０Ｂが、ユーザに加えて、更に保護者の生体情報を取得するようにしても良い。この場合、レム睡眠検知部４３では、ステップＳ５３１の処理で説明した判定方法により、保護者の生体情報に基づいて、保護者がレム睡眠になっているか否かを更に判定し、ユーザ及び保護者が共にレム睡眠になっている時間帯を検知する。

ユーザ及び保護者が共にレム睡眠になっている状況でユーザ及び保護者に警告を出力すれば、レム睡眠以外の時間帯に警告を出力する場合と比較して、容易にユーザ及び保護者を起床させることができる。

従って、保護者からユーザにトイレに行くよう促すようにしてもらえば、ユーザの失禁を更に抑制させることができる。なお、ユーザについては生体情報からレム睡眠を検知し、保護者等の監督者については、第６実施形態で説明したように、就寝からの経過時間に基づいてレム睡眠を推定するようにしても良い。なお、上記の態様は、ユーザが子供で監督者が保護者の組み合わせに限られるものではなく、例えば、ユーザが要介護者で監督者が介護者の組み合わせにも適用可能である。

なお、第６実施形態における睡眠状態推定部４１、及び第７実施形態におけるレム睡眠検知部４３は、開示の技術に係る取得部の一例である。

また、第７実施形態では、 レム睡眠検知部４３は、患者のレム睡眠状態を検知するものとして説明したが、例えば、レム睡眠に限らず、患者の睡眠深度が浅い状態を推定するようにしても良い。

以上、各実施形態を用いて開示の技術を説明したが、開示の技術は各々の実施形態に記載の範囲には限定されない。開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で各々の実施形態に多様な変更または改良を加えることができ、当該変更または改良を加えた形態も開示の技術の技術的範囲に含まれる。例えば、開示の技術の要旨を逸脱しない範囲で処理の順序を変更してもよい。

また、各実施形態では、判断プログラム１２０、１２０Ａ、及び１２０Ａが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されるものではない。開示の技術に係る判断プログラム１２０、１２０Ａ、及び１２０Ａは、コンピュータ読取可能な記録媒体１１６に記録されている形態で提供することも可能である。例えば、開示の技術に係る判断プログラム１２０、１２０Ａ、及び１２０Ａは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、及びＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体に記録されている形態で提供することも可能である。また、開示の技術に係る判断プログラム１２０、１２０Ａ、及び１２０Ａは、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等に記録されている形態で提供することも可能である。

なお、各実施形態では、ウェアラブルセンサ１０、１０Ａ、及び１０Ｂに含まれる発汗センサ１３でユーザの平均発汗量を計測するようにしたが、ユーザの平均発汗量の取得方法はこれに限られない。例えば、個人特性ＤＢ３９の平均発汗量に、一般的な人の平均発汗量を予め登録しておき、個人特性ＤＢ３９に登録された平均発汗量を用いるようにしてもよい。この場合、ウェアラブルセンサ１０、１０Ａ、及び１０Ｂの発汗センサ１３は不要となる。更に、各実施形態におけるウェアラブルセンサ１０、１０Ａ、及び１０Ｂに含まれる尿センサ１２で失禁の有無を検知せず、ユーザが失禁した場合に、ユーザ又は保護者が操作端末２０の入力画面から失禁した情報を登録するようにすれば尿センサ１２は不要となる。

また、例えば操作端末２０に含まれる各機能部をＧＰＳ(Global Positioning System)機能付き腕時計型端末に実装すれば、ユーザは運動しながらでもあっても失禁抑制システム１を利用することができる。従って、例えばマラソンの最中にトイレに行きたくなるといった事態が発生する前に、予め設けられたトイレで排尿した方がいいか判断することができる。

以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
摂取した水分の量、及び前記水分の摂取時間に基づいて、前記水分の摂取時間以降に生成される尿の量を推定すると共に、前記生成される尿の量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、前記生成される尿が溜められる前記膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定する推定部と、
前記推定部が推定した結果に応じて警告を通知する通知部と、
を含む判断装置。

（付記２）
前記推定部は、前記水分の摂取時間において前記膀胱に含まれる尿の量と、前記摂取した水分の量に前記水分の摂取時間からの経過時間に応じて変化する尿の生成率を乗じた値と、の合計から、前記水分の摂取時間からの累積発汗量を減じた値を、前記膀胱に含まれる尿量の推定値とする
付記１記載の判断装置。

（付記３）
前記推定部は、排尿が予定される複数の排尿予定時間の各々に対応する前記推定した時間のうち、排尿が制限される期間として予め定めた排尿制限期間の終了時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の終了時間に最も近い前記推定した時間に対応する前記排尿予定時間を更に推定する
付記１又は付記２記載の判断装置。

（付記４）
前記通知部は、前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間より前である場合、前記排尿予定時間に前記警告を通知する
付記３記載の判断装置。

（付記５）
前記通知部は、前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前であって、更に、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間までに前記警告を通知する
付記３記載の判断装置。

（付記６）
前記通知部は、前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間以降で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間より前までに前記警告を通知すると共に、前記推定部により推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、再度前記警告を通知する
付記３記載の判断装置。

（付記７）
前記通知部は、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間以降である場合、前記推定部により推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、前記警告を通知する
付記３記載の判断装置。

（付記８）
就寝期間の睡眠深度を取得する取得部を更に備え、
前記通知部は、前記取得部により睡眠深度が浅いと判断された期間に前記警告を通知する
付記１〜付記７の何れか１項に記載の判断装置。

（付記９）
前記取得部は、前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の睡眠深度を取得し、
前記通知部は、取得した睡眠深度が共に浅いと判断される期間に前記警告を通知する
付記８記載の判断装置。

（付記１０）
前記取得部は、睡眠深度が浅いことを検知し、
前記通知部は、前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが検知されている期間に前記警告を通知する
付記８又は付記９に記載の判断装置。

（付記１１）
前記取得部は、睡眠深度が浅いことを推定し、
前記通知部は、前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが推定されている期間に前記警告を通知する
付記８又は付記９に記載の判断装置。

（付記１２）
前記通知部は、睡眠深度が浅いと検知または推定された期間のうち、過去の失禁発生時刻に応じて予め設定された失禁の発生確度が所定値以上と推定される時間帯に前記警告を通知する
付記８〜付記１１の何れか１項に記載の判断装置。

（付記１３）
前記取得部は、レム睡眠状態を検知または推定し、
前記通知部は、前記取得部により患者の睡眠状態がレム睡眠状態であると判断された期間に前記警告を通知する
付記８〜付記１２の何れか１項に記載の判断装置。

（付記１４）
前記排尿制限期間は就寝期間である
付記３〜付記７の何れか１項に記載の判断装置。

（付記１５）
前記通知部は、前記警告を、前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の少なくとも一方に通知する
付記１〜付記１４の何れか１項に記載の判断装置。

（付記１６）
コンピュータに、
摂取した水分の量、及び前記水分の摂取時間に基づいて、前記水分の摂取時間以降に生成される尿の量を推定すると共に、前記生成される尿の量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、前記生成される尿が溜められる膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定し、
前記推定した結果に応じて警告を通知する
ことを含む処理を実行させる判断方法。

（付記１７）
前記膀胱に含まれる尿量を、前記水分の摂取時間において前記膀胱に含まれる尿の量と、前記摂取した水分の量に前記水分の摂取時間からの経過時間に応じて変化する尿の生成率を乗じた値と、の合計から、前記水分の摂取時間からの累積発汗量を減じた値として推定する
付記１６記載の判断方法。

（付記１８）
排尿が予定される複数の排尿予定時間の各々に対応する前記推定した時間のうち、排尿が制限される期間として予め定めた排尿制限期間の終了時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の終了時間に最も近い前記推定した時間に対応する前記排尿予定時間を更に推定する
付記１６又は付記１７記載の判断方法。

（付記１９）
前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間より前である場合、前記排尿予定時間に前記警告を通知する
付記１８記載の判断方法。

（付記２０）
前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前であって、更に、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間までに前記警告を通知する
付記１８記載の判断方法。

（付記２１）
前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間以降で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間より前までに前記警告を通知すると共に、推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、再度前記警告を通知する
付記１８記載の判断方法。

（付記２２）
前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間以降である場合、推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、前記警告を通知する
付記１８記載の判断方法。

（付記２３）
就寝期間の睡眠深度を取得し、
取得した睡眠深度が浅いと判断された期間に前記警告を通知する
付記１６〜付記２２の何れか１項に記載の判断方法。

（付記２４）
前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の睡眠深度を取得し、
取得した睡眠深度が共に浅いと判断される期間に前記警告を通知する
付記２３記載の判断方法。

（付記２５）
睡眠深度が浅いことを検知し、
前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが検知されている期間に前記警告を通知する
付記２３又は付記２４に記載の判断方法。

（付記２６）
睡眠深度が浅いことを推定し、
前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが推定されている期間に前記警告を通知する
付記２３又は付記２４に記載の判断方法。

（付記２７）
睡眠深度が浅いと検知または推定された期間のうち、過去の失禁発生時刻に応じて予め設定された失禁の発生確度が所定値以上と推定される時間帯に前記警告を通知する
付記２３〜付記２６の何れか１項に記載の判断方法。

（付記２８）
レム睡眠状態を検知または推定し、
患者の睡眠状態がレム睡眠状態であると判断された期間に前記警告を通知する
付記２３〜付記２７の何れか１項に記載の判断方法。

（付記２９）
前記排尿制限期間は就寝期間である
付記１８〜付記２２の何れか１項に記載の判断方法。

（付記３０）
前記警告を、前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の少なくとも一方に通知する
付記１６〜付記２９の何れか１項に記載の判断方法。

（付記３１）
コンピュータに、
摂取した水分の量、及び前記水分の摂取時間に基づいて、前記水分の摂取時間以降に生成される尿の量を推定すると共に、前記生成される尿の量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、前記生成される尿が溜められる膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定し、
前記推定した結果に応じて警告を通知する
ことを含む処理を実行させるための判断プログラム。

（付記３２）
前記膀胱に含まれる尿量を、前記水分の摂取時間において前記膀胱に含まれる尿の量と、前記摂取した水分の量に前記水分の摂取時間からの経過時間に応じて変化する尿の生成率を乗じた値と、の合計から、前記水分の摂取時間からの累積発汗量を減じた値として推定する
付記３１記載の判断プログラム。

（付記３３）
排尿が予定される複数の排尿予定時間の各々に対応する前記推定した時間のうち、排尿が制限される期間として予め定めた排尿制限期間の終了時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の終了時間に最も近い前記推定した時間に対応する前記排尿予定時間を更に推定する
付記３１又は付記３２記載の判断プログラム。

（付記３４）
前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間より前である場合、前記排尿予定時間に前記警告を通知する
付記３３記載の判断プログラム。

（付記３５）
前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前であって、更に、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間までに前記警告を通知する
付記３３記載の判断プログラム。

（付記３６）
前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間以降で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間より前までに前記警告を通知すると共に、推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、再度前記警告を通知する
付記３３記載の判断プログラム。

（付記３７）
前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間以降である場合、推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、前記警告を通知する
付記３３記載の判断プログラム。

（付記３８）
就寝期間の睡眠深度を取得し、
取得した睡眠深度が浅いと判断された期間に前記警告を通知する
付記３１〜付記３７の何れか１項に記載の判断プログラム。

（付記３９）
前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の睡眠深度を取得し、
取得した睡眠深度が共に浅いと判断される期間に前記警告を通知する
付記３８記載の判断プログラム。

（付記４０）
睡眠深度が浅いことを検知し、
前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが検知されている期間に前記警告を通知する
付記３８又は付記３９に記載の判断プログラム。

（付記４１）
睡眠深度が浅いことを推定し、
前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが推定されている期間に前記警告を通知する
付記３８又は付記３９に記載の判断プログラム。

（付記４２）
睡眠深度が浅いと検知または推定された期間のうち、過去の失禁発生時刻に応じて予め設定された失禁の発生確度が所定値以上と推定される時間帯に前記警告を通知する
付記３８〜付記４１の何れか１項に記載の判断プログラム。

（付記４３）
レム睡眠状態を検知または推定し、
患者の睡眠状態がレム睡眠状態であると判断された期間に前記警告を通知する
付記３８〜付記４２の何れか１項に記載の判断プログラム。

（付記４４）
前記排尿制限期間は就寝期間である
付記３３〜付記３７の何れか１項に記載の判断プログラム。

（付記４５）
前記警告を、前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の少なくとも一方に通知する
付記３１〜付記４４の何れか１項に記載の判断プログラム。

（付記４６）
コンピュータに、
摂取した水分の量、及び前記水分の摂取時間に基づいて、前記水分の摂取時間以降に生成される尿の量を推定すると共に、前記生成される尿の量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、前記生成される尿が溜められる膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定し、
前記推定した結果に応じて警告を通知する
ことを含む処理を実行させるための判断プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

１（１Ａ、１Ｂ）・・・失禁抑制システム、１０（１０Ａ、１０Ｂ）・・・ウェアラブルセンサ、１１（１１Ａ、１１Ｂ）・・・送信部、１２・・・尿センサ、１３・・・発汗センサ、１４・・・プローブ、１５・・・アタッチメント、２０・・・操作端末、２１・・・センサデータ受信部、２２・・・センサデータ送信部、２３・・・アラート受信部、２４・・・バイブレータ、２５・・・スピーカ、２６・・・生活情報記録送信部、２７・・・ディスプレイ、２８・・・入力部、３０（３０Ａ、３０Ｂ）・・・管理サーバ、３１・・・センサ情報受信部、３２（３２Ａ）・・・推定部、３３（３３Ａ、３３Ｂ）・・・通知部、３４・・・生活情報記録受信部、３５・・・膀胱内尿量推定部、３６・・・排尿予定時間計算部、３７（３７Ａ、３７Ｂ）・・・アラート判定部、３８・・・アラート通知部、３９・・・個人特性ＤＢ、４０・・・生活情報記録ＤＢ、４１・・・睡眠状態推定部、４２・・・アラート通知時間帯選択部、４３・・・レム睡眠検知部、５０(５１)・・・通信回線、５２・・・体温センサ、５３・・・心拍センサ、５４・・・呼吸センサ、５５・・・血圧センサ、５６・・・脳波センサ、５７・・・眼電位センサ、５８・・・体動センサ、６０・・・食物水分量テーブル、１００（１００Ａ、１００Ｂ）・・・コンピュータ、１０２・・・ＣＰＵ、１０４・・・メモリ、１０６・・・記憶部、１０８・・・バス、１１２・・・入力装置、１１４・・・通信装置、１１６・・・記録媒体、１２０（１２０Ａ、１２０Ｂ）・・・判断プログラム

Claims (17)

1. 摂取した水分の量、及び前記水分の摂取時間に基づいて、前記水分の摂取時間以降に生成される尿の量を推定すると共に、前記生成される尿の量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、前記生成される尿が溜められる前記膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定する推定部と、
   前記推定部が推定した結果に応じて警告を通知する通知部と、
   を含む判断装置。
2. 前記推定部は、前記水分の摂取時間において前記膀胱に含まれる尿の量と、前記摂取した水分の量に前記水分の摂取時間からの経過時間に応じて変化する尿の生成率を乗じた値と、の合計から、前記水分の摂取時間からの累積発汗量を減じた値を、前記膀胱に含まれる尿量の推定値とする
   請求項１記載の判断装置。
3. 前記推定部は、排尿が予定される複数の排尿予定時間の各々に対応する前記推定した時間のうち、排尿が制限される期間として予め定めた排尿制限期間の終了時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の終了時間に最も近い前記推定した時間に対応する前記排尿予定時間を更に推定する
   請求項１又は請求項２記載の判断装置。
4. 前記通知部は、前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間より前である場合、前記排尿予定時間に前記警告を通知する
   請求項３記載の判断装置。
5. 前記通知部は、前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間より前であって、更に、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿予定時間以降で、かつ、前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間までに前記警告を通知する
   請求項３記載の判断装置。
6. 前記通知部は、前記排尿予定時間が前記排尿制限期間の開始時間以降で、かつ、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間より前である場合、前記排尿制限期間の開始時間より前までに前記警告を通知すると共に、前記推定部により推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、再度前記警告を通知する
   請求項３記載の判断装置。
7. 前記通知部は、前記排尿予定時間を推定した時刻が前記排尿制限期間の開始時間以降である場合、前記推定部により推定される前記排尿制限期間の各時間における前記膀胱に含まれる尿量が前記膀胱の容量を超えた際に、前記警告を通知する
   請求項３記載の判断装置。
8. 就寝期間の睡眠深度を取得する取得部を更に備え、
   前記通知部は、前記取得部により睡眠深度が浅いと判断された期間に前記警告を通知する
   請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の判断装置。
9. 前記取得部は、前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の睡眠深度を取得し、
   前記通知部は、取得した睡眠深度が共に浅いと判断される期間に前記警告を通知する
   請求項８記載の判断装置。
10. 前記取得部は、睡眠深度が浅いことを検知し、
    前記通知部は、前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが検知されている期間に前記警告を通知する
    請求項８又は請求項９に記載の判断装置。
11. 前記取得部は、睡眠深度が浅いことを推定し、
    前記通知部は、前記就寝期間に前記警告を通知する場合に、前記就寝期間のうち、睡眠深度が浅いことが推定されている期間に前記警告を通知する
    請求項８又は請求項９に記載の判断装置。
12. 前記通知部は、睡眠深度が浅いと検知または推定された期間のうち、過去の失禁発生時刻に応じて予め設定された失禁の発生確度が所定値以上と推定される時間帯に前記警告を通知する
    請求項８〜請求項１１の何れか１項に記載の判断装置。
13. 前記取得部は、レム睡眠状態を検知または推定し、
    前記通知部は、前記取得部により患者の睡眠状態がレム睡眠状態であると判断された期間に前記警告を通知する
    請求項８〜請求項１２の何れか１項に記載の判断装置。
14. 前記排尿制限期間は就寝期間である
    請求項３〜請求項７の何れか１項に記載の判断装置。
15. 前記通知部は、前記警告を、前記膀胱に含まれる尿量が推定される失禁監視対象者、及び当該失禁監視対象者の監督者の少なくとも一方に通知する
    請求項１〜請求項１４の何れか１項に記載の判断装置。
16. コンピュータに、
    摂取した水分の量、及び前記水分の摂取時間に基づいて、前記水分の摂取時間以降に生成される尿の量を推定すると共に、前記生成される尿の量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、前記生成される尿が溜められる膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定し、
    前記推定した結果に応じて警告を通知する
    ことを含む処理を実行させる判断方法。
17. コンピュータに、
    摂取した水分の量、及び前記水分の摂取時間に基づいて、前記水分の摂取時間以降に生成される尿の量を推定すると共に、前記生成される尿の量に基づいて推定した膀胱に含まれる尿量と、前記生成される尿が溜められる膀胱の容量と、を比較して警告すべき容量値となる時間を推定し、
    前記推定した結果に応じて警告を通知する
    ことを含む処理を実行させるための判断プログラム。