JPH0428338A - ストレス度判定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、精神科や神経利、心療内利等の医療分野や、
ストレスマネージメント等ストレスや健康・スポーツ関
連産業において、ヒトのストレス度や健康度の計測・評
価を行なうストレス度判定装置に関するものである。

［従来の技術］ 従来のヒトのストレス度や健康度の計測・評価法には、
■質問紙による方法、■血液や尿中の生化学物質の分析
による方法、■生理指標による方法等がある。このうち
、■■が客観的評価法であるが、■は、血液に対しては
非侵襲計測ではなく、また測定が簡便ではなく経時的測
定が難しい、被測定対象者を煩わずことがストレス負荷
となる等の欠点があった。■の生理指標は、非侵襲計測
で、経時的測定が比較的簡便に行えるという利点がある
。このような生理指４票よりストレス度や健康度の判定
を行うものとして、従来、例えは特開平１２０１２３０
号公報において示された「健康管理装置」があり、第１
７図はその構成図である。図において、　（９１）は測
定機器（９１１）と表示部（９１２）を備えた端末装置
、（９２）は測定機器（９１１，）より測定されたデー
タファイル（９２１）　　より２変量解析手段（９２２
）　　を介して健康度の判定を行う判定手段（９２３）
を備えた判定部である。

次に動作について説明する。

健康度の指標となる１対の測定データ、例えば血圧と心
電図は、端末装置（９１）の測定機器（９１１）より測
定され、これと結合された判定部（９２）において、デ
ータファイル（９２１）　　として記憶される。判定部
（９２）は、この１対の測定データファイル（９２１）
　　に基づき、各々の平均値・標準偏差等を求め、ざら
に相関係数を算出する２変量解析手段（９２２）　　に
て相関係数が求められる。２変量解析手段（９２２）　
　で求められた相関係数等は、判定手段（９２３）　　
において設定値と大小比較され、健康度が判定され、端
末装置（９１）における表示部（９１２）により、被測
定対象者に表示される。

また、他の従来例として、生理指標に加えて疲労などス
トレス度の主観データを測定し評価するものに、例えば
特開平２−１２３３号公報に示された「誘発電位測定装
置ｊがあり、第１８図はその構成図である。図において
、（９５１）は文字列など検査項目を提示する文字列提
示部、（９５２）はこれを記憶する文字列データ記憶部
、（９５３）はこの提示制御を行う文字列提示制御部、
（９６１）は脳波の誘発電位を測定する誘発電位計測部
、（９６２）はこれを記録する誘発電位記録部、（、９
６３）はその記録制御を行う誘発電位記録制御部、（９
６４）は記録された誘発電位を解析する誘発電位解析部
、（９６５）は測定手続きを制御する誘発電位測定手続
き制御部である。（９７１）は提示された文字に対する
主観量を入力する主観重入力部、（９７２）はこれを収
集する主観量データ収集部、（９７３）はさらにこれを
解析する主観量データ解析部、（９７４）は解析された
誘発電位による客観量と主観データの関係を解析する客
観量・主観量関係解析部である。

次に動作について説明する。

まず誘発電位測定手続き制御部（９６５）　　により誘
発電位が測定され、文字列提示制御部（９５３）　　は
文字列データ記憶部（、９５２）　　の文字列データを
文字列提示部（９５１）　　に提示し、被測定対象者か
ら誘発電位計測部（９６１）　　により誘発電位が計測
され、誘発電位記録制御部（９６３）　　を介して誘発
電位記録部（９６２）　　！こ一定時間分記録され、誘
発電位解析部（９６Ｕ　　Ｉこより加算などの信号処理
が行われ、振幅や潜時などの客観量が求められる。−方
、文字列に対する被測定対象者の主観データが主観量入
力部（９７１）　　より入力され、主観量データ収集部
（９７２）　　にて収集され、主観量データ解析部（９
７３）　　で解析され、さらに誘発電位より求めた客観
量との相関係数などが客観量・主観量関係解析部（９７
４）　　で算出される。

［発明が解決しようとする課題］ 以、」二のように、従来の生理指標によるストレス度や
健康度の判定装置は、単一の指標を用い、単にその大小
の結果を表示するものが多く、これらは生理指標の個人
差の観点、即ぢ心拍が速くなる人や血圧が」−かりやす
い人など、人によりストレス度や健康度を反映する指標
は異なることが多いことから、ストレス度や健康度の過
小評価、もしくは過大評価をする危険性が多分にあった
。また、複数の指標を用いたものも、単に各指標の結果
を並列に表示するに過ぎないものが多く、これは」−記
の過誤はやや防げるものの、単なる表示装置と変わらな
い。さらに、前述の従来例においても単ここ１対の測定
データの相関関係を見、ているに過きないなど、判定ア
ルゴリズムか単純なものや、最終判定結果は被測定対象
者、もしくは測定者に委ねられているものが多く、測定
条件も不明確であるなどの問題点があった。しかし、生
理指標なストレス度や健康度の評価に用いる際には、個
人差などの特性や背景メカニズムを十分考慮する必要が
ある。

さらに、生理指標に加えて、ストレスに関する質問項目
への回答情報を取り扱った他の従来例におけるストレス
度や健康度判定装置は、単に主観データを測定し、生理
指標との相関などの関係をみるにすぎず、生理指標と共
に回答パタンを評価してストレス度を判定するものはな
かった。

この発明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、 （１）まず、ストレス度の判定材料として、ストレス度
を反映する複数の生理指標を用い、そのパタンからスト
レス生理反応タイプを判定するなど、生理指標を評価に
用いる際の個人差の問題を加味し、より多面的に捉えて
正確にストレス度を判定するストレス度判定装置を得る
ことを第１の目的とする。

（２）さらに、ストレス度の判定材料として、複数のス
トレスに関する質問項目に刻する回答情報である項目デ
ータを用い、そのパタンからストレス項目反応タイプを
判定することにより、より多面的、かつ正確にストレス
度を判定するストレス度判定装置を得ることを第２の目
的とする。

（３）さらに、ストレス度の判定材料として、複数の生
理指標及び項目データを用い、その両者のパタンからス
トレス総合反応タイプを判定することにより、より多面
的、かつ正確にストレス度を判定するストレス度判定装
置を得ることを第３の目的とする。

（４）さらに、上記１〜３の目的に加えて、各測定デー
タの代表値に対し、さらに被測定対象者の年齢や性別な
どの属性を考慮してその属性集団における個人得点の算
出を行い、そのパタンからタイプ判定を行うなど、より
信頼性の高い評価が行えるストレス度判定装置を得るこ
とを第４の目的とする。

（５）さらに、上記１〜３の目的ここ加えて、測定条件
を明確化して、安静時などの定常状態とストレス負荷時
のデータ測定を行うための課題提示及び課題に対する被
測定対象者の応答入力ができ、個々の測定データの代表
値を求める際には、定常状態のみならず、ストレス時、
及びストレス負荷に対する反応性も評価できるストレス
度判定装置を得ることを第５の目的とする。

［課題を解決するた、めの手段］ 本発明に係わるストレス度判定装置（以下、第１の発明
と記す）は、ストレス度を反映する複数の生理指標を測
定する生理指標測定手段、測定された各生理指標データ
の代表値を求める代表値決定手段、ストレス生理反応タ
イプ判定用基準パタン群、上記各代表値より作られるパ
タンと丑記基準パタン群の各基準パタンとを比較照合し
てストレス項目反応タイプの判定を行う判定手段、判定
結果を出力する出力手段、及びこれらの動作を制御する
制御手段を備えたものである。

また、本発明の別の発明に係わるストレス度判定装置（
以下、第２の発明と記す）は、ストレスに関する複数の
質問項目の提示を行う項目提示手段、上記質問項目に対
する各回答情報を入力する項目データ入力手段、入力さ
れた項目データの各代表値を求める代表値決定手段、ス
トレス項目反応パタン判定用基準パタン群、上記各代表
値より作られるパタンと上記基準パタン群の各基準パタ
ンとを比較照合してストレス項目反応タイプの判定を行
う判定手段、判定結果を出力する出力手段、及びこれら
の動作を制ｔ；ｉＵする制御手段を備えたものである。

また、本発明のさらに別の発明に係わるストレス度判定
装置（以下、第３の発明と記す）は、ストレス度を反映
する複数の生理指標を測定する生理指標測定手段、スト
レスに関する複数の質問項目の提示を行う項目提示手段
、上記質問項目に対する各回答情報を入力する項目デー
タ入力手段、測定された各生理指標データの代表値を求
める代表値決定手段１、入力された項目データの各代表
値を求める代表値決定手段２、ストレス総合反応タイプ
判定用基準パタン群、上記各代表値より作られるパタン
と上記基準パタン群の各基準パタンとを比較照合してス
トレス総合反応タイプの判定を行う判定手段、判定結果
を出力する出力手段、及びこれらの動作を制御する制御
手段を備えたものである。

また、上記各ストレス度判定装置に対して、被測定対象
者の属性情報を入力する属性入力手段、並びに属性ごと
に予め作成された標準値及び集団の中の個人の得点を求
める個人得点演算手段を設け、各代表値について上記被
測定対象者の属性を考慮したスコア化を行い個人得点を
求め、この得点に基づいて作られたパタンを用いてタイ
プ判定を行うとよい（以下、第４の発明と記す）。

また、上記各ストレス度判定装置に対して、ストレス課
題の提示を行う課題提示手段、上記ストレス課題に対す
る応答を入力する反応入力手段、及びストレス負荷に対
する反応性として定常状態からストレス時への変化デー
タを算出する反応性演算手段を設け、定常状態とストレ
ス時の各測定データについて、定常状態、ストレス時、
及び反応性の３種類の代表値を算出し、これら代表値よ
り作られるパタンを用いてタイプ判定を行うようにする
とよい（以下、第５ｑ′）発明と記す）。

［作用］ 本発明におけるストレス度判定装置において、第１の発
明に係るストレス度判定装置は、単一の指標ではなく複
数の生理指標を測定し、これを反応パタンとして捉え、
基準パタンと比較照合し、ストレス度は生理反応パタン
のタイプとして判定されるので、生理指標をストレス度
や健康度評価に用いる際に問題となる個人差、例えばス
トレス負荷時に負荷効果の高い指標は個人ごとに異なる
ことが多いなどの特性を十分考慮した評価が可能となる
。さらにストレスにおける生理反応をより多面的に捉え
ることができ、従来よりも信頼性の高いストレス評価が
可能となる。

また、第２の発明に係るストレス度判定装置は、ストレ
スに関する複数の質問項目への回答情報である項目デー
タを測定し　これを反応パタンとして捉え、スｊ・レス
度をストレス項目反応パタンのタイプとして判定するこ
とにより、項目データのみからの、より多面的で正確な
判定が行える。

また、第３の発明に係るストレス度判定装置は、ストレ
ス度の判定材料として、複数の生理指標、並びに複数の
項目データを用い、ストレス度を判定するので、第１の
発明と第２の発明の作用に加えて、ストレス生理反応タ
イプとストレス項目反応タイプを加味したストレス総合
反応タイプ判定が行え、ストレスをより多面的に捉える
ことができ、従来よりも信頼性の高いストレス評価が可
能となる。

また、第４の発明に係るストレス度判定装置は、第１〜
第３の発明の作用に加えて、予め属性集団ごとに求めら
れた標準値を、被測定対象者の属性に応じて用い、スコ
ア化を行う。個々の測定データの代表値について、さら
に集団における個人の位置付けとしてスコア化を行うこ
とてより適切な！４− 評価値が得られる。例えは血圧等測定データによっては
加齢や性差等を反映するので、これらの要因を加味する
必要がある。第４の発明は、これを踏オＳえたスコア化
を行い、その個人得点パタンによるタイプ判定を行うの
で、より信頼性の高い評価が行える。

また、第５の発明に係るストレス度判定装置は、第１〜
第３の発明の作用に加えて、定常状態課題やストレス課
題の提示機能とこれに対する応答の入力機能を備え、安
静時なと定常状態の他、ストレス課題負荷時のデータが
測定でき、さらにストレス負荷に対する反応性として定
常状態からストレス時への変化値が算出される。反応性
は、定常状態とストレス負荷時双方の関係で決まるので
、定常状態からストレス時への変化を踏まえた評価を行
うことが必要であるが、第５の発明はこれらを考慮し、
測定条件を明確化し、定常状態、ストレス時、反応性の
３種類の代表値算出を行うので、より信頼性の高い代表
値が求められる。

［実施例］ 以下、本発明の実施例について説明する。

第１の発明においては複数の生理指標の測定を行なうが
、この複数の生理指標の測定において、中枢系を反映す
る指標として脳波α帯域パワー　骨格筋系を反映する指
標として前頭肋筋電図、自律系を反映する指標として指
尖皮膚温を用いた場合の一実施例について説明する。

この３つの系を代表する指標を用いた理由は、ス！・レ
ス度の評価における我々の研究成果に基づいている。即
ち、健康成人男女約７０名による安静時及びストレスと
しての暗算課題負荷時の多次元生理指標の因子分析結果
より６つの因子が得られ、その因子構造は約３週間後の
再測定においても安定して得られた。１回めの測定にお
ける因子分析結果を表１に示す。表１において、上段は
安静時のデータ、下段は安静時から課題負荷時への変化
データであり、安静時と負荷時の差または比をとってい
る。表１より、ストレス負荷時の多次元生理指標は、安
静時データ（上段）と変化データ（下段）を糾み合わせ
ることにより、 ■中枢系を反映する脳波α帯域パワー ■中枢系を反映する脳波周波数 ■骨格筋系を反映する前頭筋電図 ■自律系の特にストレス時に賦活する交感系を反映する
皮膚温と脈波波高 ■自律系の特に副交感系の活動性（ストレス時抑制性）
を反映する脈波間隔変動 ■自律系を反映する脈波間隔 の６つの因子から評価することができる（なお、■〜■
は表１の■〜■に対応する）。このうち■■は中枢系、
■は骨格筋系、■■■は自律系を反映するものであり、
これより少なくとも中枢系、骨格筋系、自律系を反映す
る因子が独立であり、この３つの系を反映する指標セッ
トを選ぶことにより、ストレス課題イプ・分類が可能な
ことがボされている。

さらに、第２及び第３の発明においては、ストレスに関
連した質問項目に対する回答を測定データとして取り扱
うが、ストレスに関連した質問項目の回答データによる
主観評価は、ストレス時にお（）る生理反応と行動に影
響を及ぼす因子として重要である。我々の研究成果にお
いて、複数の質問項目に対する回答データの因子分析の
結果、１５の独立した因子が抽出された。その結果を表
２に示す。これより、少なくともこれらの因子を反映す
る質問項目に対する回答を測定することによって、その
パタンからストレス度を定量的に評価・分類することが
可能であることを示している。また、前述の複数の生理
指標に、上記ストレス関連質問項目回答パタンをストレ
ス度の判定材料に加えることによって、より適切なスト
レス度判定が行えることが期待できる。表２では１５因
子が抽出されているが、実施例ではこのうち１個の上位
項目を反映する下位項目、１個ずつ（ＩＸＪ個）を質問
項目に用いた例について説明する。

第１図は、本発明の一実施例に係るストレス度判定装置
を示す構成図であり、第１の発明に第４及び第５の発明
を加えたものである。第２図は他の実施例で、第２の発
明に第４及び第５の発明を加えた構成図、第３図はさら
に他の実施例で、第３の発明に第４及び第５の発明を加
えた構成図である。これらの図において、第１〜３の発
明において必須の構成要素を２蓋線で、第４の発明に係
る構成を点線で、第５の発明に係る構成を一点鎖線で、
その他の構成要素を実線で図中に示した。

まず、第１の発明と、これに第４及び第５の発明を加え
た場合について説明する。

第１図において、　（１）は複数の生理指標を測定する
生理指標測定部、　（２）は入力部、　（３）は各測定
データより、平均値等の代表値を求める代表値決定部、
　（４）は代表値より作られるパタンと基準パタンとを
比較照合してストレス度を判定し判定結果を出力する判
定部、　（５）は判定結果の表示を行う出力部、　（６
）は制御部である。

各部の構成について、以下に説明する。

生理指標測定部′（１）において、　（１１）は複数の
生理反応を検出するセンサ群、　（１２）は増幅器、特
徴抽出フィルタ、積分器等を用いて構成され、センサ群
で検出された脳波、筋電図、皮膚温等の生理反応より、
各々α帯域パワー　筋電位の積分１１α、温度等、目的
に応じた生理指標データを抽出する生体信号処理部であ
る。

また、入力部（２）において、　（２１）は測定開始等
の合図を制御部（６）に送る制御入力部である。さらに
、　（２２）は第４の発明において被測定対象者の年齢
・性別等の属性情報を入力する属性入力部、　（２３）
は第５の発明において課題に対する応答を入力する反応
入力部である。

また、代表値決定部（３）において、　（３１）は各生
理指標データから平均値などの代表値を求める代表値演
算手段１、　（３４）は求められた代表値を記録する代
表値ファイルである。さらに、（３３）は第５の発明に
おいて変化データ（安静時とストレス時の差または比）
を求める反応性演算手段である。

また、判定部（４）において、　（４４）は複数の代表
値より合成変量を求め、データの圧縮を行なう合成変量
演算手段、（４５１）はレベル分は基準値とストレス生
理反応タイプ判定用基準パタン群を記憶する基準値ファ
イル１、　（４６）は基準値ファイルＩ　（４５１）の
レベル基準値より、各代表値や合成変量のレベル分は演
算を行い、レベル分けされた判定値を求め、ざらにその
判定値が作るパタンと基準値ファイル１　（４５１）　
　の基準パタン群の各基準パタンとを比較照合してスト
レス生理反応タイプを判定する判定手段、　（４７）は
この判定結果を出力する判定結果出力部、　（４８）は
判定結果を記憶する判定結果ファイル、　（４１）は属
性入力部（２２）より入力された被測定対象者の属性情
報と検索用コードからなるＩＤコード、　（４２）は年
齢や性別等の属性ごとに予め求められた標準値を記憶す
る標準値ファイル、　（４３）はＩＤコード（４＋）　
＊用いて検索された標準値を基に、代表値決定部で作成
された個々の代表値より個人得点を求める個人得点演算
手段で、これら（４−１）　　（４２）　　（４３）が
付加され、第４の発明を構成する。

また、出力部（５）において、　（５１）は測定の開始
・終了合図のメツセージや判定結果出力部からの判定結
果を表示する表示部である。さらに、（５２）は第５の
発明において課題の提示を行う課題提示部である。

さらに、制御部（６）は生理指標測定部（１）での信号
処理の開始・終了と生理指標データの測定、入力部（２
）からの入力処理、代表値決定部（３）における演算と
ファイル作成、判定部（４）における演算とファイルの
入出力、出力部（５）における判定結果の表示、ストレ
ス課題提示、質問項目提示など、これらの動作の制御を
行う。

次に、第１図により、第１の発明における動作について
説明する。

第１図の制御部（６）は、出力部（５）の表示部（５１
）に測定開始の合図を表示し、入力部（２）の制御入力
部（２１）、例えば反応キーからのスタート合図により
生理指標測定部（１）における処理を開始し、生理指標
データ測定を行う。即ち、センサ群（１１）にて検出さ
れた複数の生理反応、例えば脳波、筋電図、皮膚温など
について、生体信号処理部（１２）において目的とした
生理指標データが抽出される。次に、抽出された生理指
標データは、代表値決定部（３）の代表値演算手段１（
３１）に一定時間分取り込まれ、外れ値やノイズが除か
れるなどの外れ値演算後、例えは平均値なとの代表値が
求められる。以上が１（回（ｋ≧１）繰り返された後、
各指標の代表値（ＭＸｋ回；但しＭは指標数でここでは
３）は各々代表値ファイル（３４）に記憶される。次に
制御部（６）の制御のもとに、判定部（４）に各代表値
データが取り込まれ、目的に応じて合成変量が合成変量
演算手段（４４）にて算出される。これは例えば複数の
部位の筋電図の平均値を求めて全体の筋緊張度を求める
等、２変量以上のデータが対象となり、情報圧縮に用い
られる。次に、判定手段（４６）は、基準値ファイル１
　（４５＋）のレベル基準値を用いて、各代表値や合成
変量のレベル分は演算を行い判定値を求め、その判定値
が作るパタンと基準値ファイルｌ　（４５＋）　　の基
準パタン群の各基準パタンとを比較照合して、ストレス
生理反応タイプを判定する。即ち、判定手段（４６）　
！こおいて、基準値ファイル１　（４５＋）よりレベル
基し＄値が抽出され、これを基に各代表値との大小比較
が行われ、レベル分けが行われ、ｐ個のレベルに分割さ
れた判定値が求められる。判定値は例えはり＝３でり、
、Ｍ、Ｈ（７）　３段階点とするとそのコートが求めら
れる。

さらに基準値ファイル１　（４５１）より、ストレス生
理反応タイプ判定用基準パタン群の各基準パタンか抽出
され、求められた判定値が作るパタンと各基準パタンと
か比較照合され、基準パタンと一致するとそれに該当す
るタイプが抽出され、例えばパタンがＬ　Ｌ　Ｌならは
、ストレス生理反応タイプＡなとのようにタイプ判定さ
れる。次に、制御部（６）の制御のもとに判定結果出力
部（４７）より判定値及びタイプ判定結果が出力部（５
）の表示部（５１）、例えは゛プリンターやＣＲＴデイ
スプレィに出力され、判定されたタイプに対応したメツ
セージなどが被測定対象者に表示される。さらにこれら
の結果は、判定結果ファイル（４８）に記憶される。

以上が１シーケンスとして、１回の測定が行われた後、
制御部（６）を介して測定終了メツセージが表示部（５
１）に表示され、被測定対象者の制御入力部（２１）か
らの終了合図により測定が終了する。

第１図において、ざらに、点線で示された構成が加えら
れることにより、第４の発明のものが得られる。即ち、
生理指標データ測定に先立ち、入力部（２）の属性入力
部（２２）、例えばキーホードより被測定対象者の年齢
・性別等の属性情報及びファイル入出力等、検索用コー
ドが入力され、判定部（４）のＩＤコード（４１）に−
時貯蔵される。

さらに、判定部（４）での判定値演算に先立ち、ＩＤコ
ード（４■）と標準値ファイル（４２）を用いて、個人
得点演算手段（４３）にて、被測定対象者の属性に対応
した集団における個人の相対的位置を示す個人得点が算
出される。即ち、まず代表値決定部（３）で求められた
各代表値が個人得点演算手段（４３）に取り込まれる。

また、年齢や性別等の各属性集団ことに予め算出されて
いる標準値を記憶する標準値ファイル（４２）より、Ｉ
Ｄコード（４１）を用いて被測定対象者の属性に対応し
た標準値が検索される。個人得点演算手段（４３）はこ
れら代表値と標準値を用いてスコア化を行い、個人得点
が求められる。さらに、新たに得られた代表値よりＩＤ
コート（４１）を用いて対応する標準値が更新される。

スコア化は、例えは標準値が平均値と標準偏差より構成
されているとすると、以下のような個人得点算出が行わ
れる。即ぢ、個人得点演算手段（４３）において、標準
値平均μと標準値標準偏差σをもとに、 個人得点Ｄ＝ＳＤ（代表値−標準値平均μ）／標準値標
準偏差σ十Ｍｅａｎ として個人得点が算出される。但し、ＳＤは個人得点の
標準偏差、Ｍｅａｎは個人得点平均で、ＳＤ＝ＩＯ５Ｍ
ｅａｎ＝５０で２得点、ＳＤ＝　１４、Ｍｅａｎ＝　５
０でｒ］得点が得られる。前者なら正規分布の場合２０
〜８０の間、後者なら８〜９２の間に９９．７４％（±
３５Ｄ）のデータが含まれる。さらに、かなり外れた個
人得点が得られた時（例えは±３ＳＤ以」−を越える場
合）は、予め定められた上限値、叉は下限値にするとよ
い。

スコア化に用いられる標準値ファイル（４２）を構成す
る標準値データは、年齢や性別等の属性ごとの集団（１
１人）におけるデータの平均及び標準偏差が必要だが、
ｎ、　　ｎ人のデータの総和、及び２乗和の形で持つ方
がよい（ｎ、ΣＸ１、ΣＸＩ２、但し、ｎは人数、Ｘｌ
は集団を構成する各人の代表値データ）。即ち標準値フ
ァイル（４２）より抽出後、 μ：標準値平均＝ΣＸｉ／。

σ：標準値標準偏差＝（（ΣＸｉ２／ｎ）−（ΣＸｉ／
ｎ）”）し２ のように求めればよい。

また、標準値更新を行う場合、単に各々、ｎ＋１、ΣＸ
　ｉ　＋　Ｘ　ｉ　＋１、ΣＸ　ｉ２＋Ｘ　ｉ＋１２（
Ｘ　ｉ＋１は新たに得られた代表値）とすればよい。

また、判定手段（４６）でのタイプ判定は、個人得点パ
タンについて行われる。

ざらに、第１図において、−点鎖線で示された構成が加
えられることにより、第５の発明のものが得られる。即
ち、生理指標データ測定に際してまず、定常状態として
安静時データの測定が行われる。制御入力部（２１）か
らのスタート合図にょり、制御部（６）を介して課題提
示部（５２）、例えばＣＲＴデイスプレィに安静課題が
提示されると共に、生理指標測定部（１）における処理
が開始され、生理指標データが抽出され、代表値決定部
（３）の代表値演算手段１　（３＋）に取り込まれ、外
れ値演算後、定常状態代表値として安静時代表値が求め
られる。次ここ、ストレス課題時データの測定が行われ
る。同様に、制御入力部（２１）により、制ｆ＆１１部
（６）を介して課題提示部（５２）にストレス課題が提
示されると共に、生理指標測定部（１）における処理が
開始され、生理指標データが抽出され、代表値演算手段
１　（３１）に取り込まれ、外れ値演算後、ストレス時
代表値が求められる。なお、ストレス課題時、課題に対
する被測定対象者の応答は、入力部（２）の反応久方部
（２３）より入力される。ストレス課題としては、暗算
課題の他、間違い（エラー）検出、レターキャンセレー
ション（ある特定文字例えばｅを検出）、スＩ・ループ
課Ｍ（色文字提示）、反応時間課題、クイズ課題等が上
げられる。次に、定常状態及びストレス時データより反
応性代表値として、例えばストレス時と安静時との差、
もしくは比なとの変化データが反応性演算手段（３３）
で算出される。

以」二が１（回り１（≧１）繰り返された後、Ｍ指標×
１（回Ｘ３種類の代表値データ（定常状態代表値、スト
レス時代表値、反応性代表値）が、代表値ファイル（３
／ｌ）に記憶される。判定部（４）の判定手段（４６）
におけるタイプ判定は、３種類の代表値パタン各々に対
応した基準パタン（定常状態パタン、ストレス時パタン
、反応性パタン）が基準パタン群より抽出されて比較ｊ
！ａ合され、３種類各々についてのタイプ、及びこれら
を総合したタイプが判定される。

以＝ヒ、第１の発明による動作の流れ図を第４図（ａ　
）　（ｌ］　）　（ｃ　）に、第４の発明が加えられた
場合の動作の流れ図を第５図に、第５の発明が加えられ
た場合の動作の流れ図を第６図（ａ）（ｈ）に、第４及
び第５の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第７図
に示す。

即ち、ステップ（７１）では生理指標の代表値が算出さ
れたかどうかを調べ、まだてあれば、ステップ（７１０
）に行き、ステップ（７２）で代表値の算出を行なう。

ステップ（７３）では測定の可否を見る。測定できてい
ればステップ（７４）にて代表値ファイルを作成する。

測定ができていない時、例えば被測定対象者の体動によ
るノイズ混入など、外れ値が多い時は再度測定する。ス
テップ（７Ｉ）で生理指標の代表値が算出されていれば
、ステップ（８０）で代表値を読み込む。ステップ（８
９）では判定終了を見る。判定が終了していなければ、
ステップ（８３）で合成変量の算出を見、必要ならステ
ップ（８４）で算出し、ステップ（８５）でレベル分け
した判定値を求め、パタンを作る。ステップ（８６）で
は基準パタンとの照合を行い、タイプ判定を行なう。ス
テ・ンブ（８７）で判定結果をファイルするとともに、
過去のデータも取り出し、ステップ（８８）で判定結果
を過去のデータと共に表示する。第５図では、ステップ
（７ｏ）で属性情報を入力し、以下、同一符号は第４図
と同様の動作を行なう。′なお、ステップ（８１）は属
性に対応した標準値を検索して、これをセットし、ステ
ップ（８２）ではこの標準値と代表値よりスコア化を行
なう。また、図中、Ａ、　　ａ、　　及びＢＳ　ｂは、
各々第４図（ｂ）及び（ｃ）と同じ動作を示す。さらに
、第６図（ｂ）のステップ（７１１）は定常状態として
安静時の生理指標測定を示し、ステップ（７２＋、）は
安静時の生理指標代表値算出を示す。また、ステップ（
７１２）　　はストレス時の生理指標測定を示し、ステ
ップ（７２２）　　はストレス時の生理指標代表値算出
を示す。ステップ（７２３）　　は生理指標反応性代表
値の算出を行なう。さらに、第７図において、Ｃ，ｃは
第６図（ｂ　）と同様の動作を示す。

次に、第２の発明と、これに第４、及び第５の発明を加
えた場合について説明する。

第２図において、第２の発明は入力部（２）、代表値決
定部（３）、判定部（４）、出力部（５）、及び制御部
（６）より構成される。さらに、入力部（２）において
、第１の発明における制御入力部（２１）の他、　（２
４）はストレスに関する複数の質問項目に対する回答情
報である項目データな入力する項目データ入力部である
。また、代表値決定部（３）において、第１の発明にお
ける代表値ファイル（３４）の他、　（３２）は各項目
データから上位項目ことに平均値などの代表値を求める
代表値演算手段２である。また、判定部（４）において
、第１の発明における合成変量演算手段（４４）、判定
手段（４６）、判定結果出力部（４７）、判定結果ファ
イル（４８）の他、（４５２）はレベル分は基準値とス
トレス項目反応タイプ判定用基準パタン群を記憶する基
準値ファイル２である。さらに、出力部（５）において
、第１の発明における表示部（５１）の他、　（５３）
はストレスに関連する複数の質問項目の提示を行う項目
提示部である。さらに、第１の発明と同様、第４の発明
に対しては、これに属性入力部（２２）、ＩＤコード（
４１）、標準値ファイル（４２）、個人得点演算手段（
４３）が付加され、さらに、第５の発明に対しては、反
応入力部（２３）、反応性演算手段（３３）、課題提示
部（５２）が付加される。

次に、第２の発明における動作について説明す第２図の
制御部（６）は表示部（５１）に測定開始の合図を表示
し、制御入力部（２１）からのスタート合図により項目
データの測定を開始する。項目提示部（５３）は、制御
部（６）の制御のもとてストレスに関する複数の質問項
目（丁ＸＪ個、　■は上位項目数、Ｊは下位項目数）を
発生させ提示する。被測定対象者からの質問項目に対す
る回答情報は、入力部（２）の項目データ入力部（２４
）より入力され、ざらに代表値演算手段２　（３２）に
取り込まれ、入力ミスや回答漏れチエツク等の外れ値演
算後、上位項目ごとに、例えば平均値等の代表値が算出
され、代表値ファイル（３４）に記憶される。

次に判定部（４）に各代表値が取り込まれ、目的に応じ
て、合成変量が合成変量演算手段（４４）にて算出され
る。さらに、判定手段（４６）は、基準値ファイル２　
（４５２）　　のレベル基準値を用いて各項目データの
代表値や合成変量のレベル分は演算を行い判定値を求め
、その判定値が作るパタンと基準値ファイル２　（４５
２）　　の基準パタン群の各基準パタンとを比較照合し
て、項目データが作るパタンからのストレス項目反応タ
イプを判定する。

次に、判定結果出力部（４７）より判定結果が出力され
、表示部（５１）に表示されると共に、判定結果ファイ
ル゛（４８）に記憶される。以上が１シーケンスとして
、１回の測定が終了する。

第２図において、さらに、点線で示された構成が加え、
られることにより、第１の発明における場合と同様に、
被測定対象者の属性情報に応じた項目データの個人得点
が算出される（第４の発明）。

項目データ測定に先立ち、入力部（２）の属性入力部（
２２）より被測定対象者の属性情報と検索用コードが入
力され、ＩＤコート（１１３）に−時貯蔵され、ざらに
、判定部（４）での判定値演算に先立ち、ＩＤココ−”
（／ＩＩ）と標準値ファイル（４２）を用い、個人得点
演算手段（４３）にて項目データの個人得点が算出され
、タイプ判定はこの個人得点パタンについて行われる。

さらに、第２図において、−点鎖線で示された構成が加
えられることにより、前記項目データに加え、課題中な
ど特定条件下でのテンポラリな状態の項目データが求め
られる。まず、前述のように項目データの測定が行われ
、項目データ代表値が求められ、代表値ファイル（３４
）に記憶される。

次に、定常状態における状態項目データの収集が行われ
、制御入力部（２１）からのスタート合図により課題提
示部（５２）に安静課題が提示され、項目提示部（５３
）に質問項目が次に提示され、回答情報が項目データ入
力部（２１）より入力され、さらに代表値演算手段（３
２）に取り込まれ、定常状態として安静時代表値が求め
られる。次に、ストレス課題時の＃λ態項目データの収
集が行われ、同様に課題提示部（５２）にストレス課題
が提示され、項目提示部（５３）に質問項目が提示され
、回答情報が項目データ入力部（２１）より入力され、
ストレス時代表値が求められる。次に求められた定常状
態及びストレス時の状態項目データより反応性代表値が
算出され、以」二が■（回繰り返された後、代表値ファ
イル（３４）に記憶される。判定部（４）とこおけるタ
イプ判定は、項目データの代表値パタンここ加え、定常
状態、ストレス時、反応性外々のパタンζこついで、及
びこれらの総合パタンｔこつぃて行われる。

以上、第２の発明による動作の流れ図を第８図（ａ　）
　（ｒ））に、第４の発明が加えられた場合の動作の流
れ図を第９図に、第５の発明が加えられた場合の動作の
流れ図を第】０図（ａ　）（１１）に、第４−１及び第
５の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第１１図ζ
こ示す。

即ち、ステップ（７５）では項目データの代表値が算出
されたかどうかを調べ、まだであれば、ステップ（７５
０）に行き、ステップ（７６）で項目代表値の算出を行
なう。以下、同一符号は第４図ないし第７図と同様の動
作を行なう。なお、ステップ（７７）は状態項目データ
の代表値が算出されたがどうかを調べ、まだであれは、
ステップ（７５１）に行き、ステップ（７６１）で安静
時項目代表値の算出を行ない、ステップ（７５２）　　
（７６２）でストレス時項目代表値の算出を行なう。ま
たステップ（’７６３）は項目反応性代表値の算出を行
なう。各図において、■）、ｄ５　　及びＥ、　　ｅは
、各々第８図（１１）、及び第１０図（ｂ）と同様の動
作を示す。

次に、第３の発明と、これに第４、及び第５の発明を加
えた場合について説明する。

第３図において、第３の発明は、生理指標測定部（１）
、入力部（２）、代表値決定部（３）、判定部（４）、
出力部（５）、制御部（６）より構成され、さらに第１
、及び第２の発明と同様、生理指標測定部（１）はセン
サ群（１１）、生体信号処理部（１２）、入力部（２）
は制御入力部（２１）、項目データ入力部（２４）、代
表値決定部（３）は代表値演算手段１　（３］）　、代
表値演算手段２（３２）、代表値ファイル（３４）より
構成され、判定部（４）は合成変量演算手段（４４）、
判定手段（４６）、判定結果出力部（４７）、判定結果
ファイル（４８）、出力部（５）は、表示部（５１）　
、項目提示部（５３）より構成される他、判定部（４）
において（４５３）はレベル分は基準値とストレス総合
反応タイプ判定用基準パタン群を記憶する基準値ファイ
ル３である。さらに、第１、及び第２の発明と同様、第
４の発明ここ対しては、これに属性入力部（２２）、Ｄ
ツー１’（４＋）、標準値ファイル（４２）、個人得点
演算手段（４３）が付加され、さらに第５の発明に対し
ては、反応入力部（２３）、反応性演算手段（３３）、
課題提示部（５２）が付加される。

次に、第３の発明における動作について説明する。

第１の発明と同様、まず生理指標データが測定される。

表示部（５１）に測定開始の合図が表示され、制御入力
部（２１）の合図より生理指標測定部（１）の処理が開
始され、生理指標データが測定され、代表値演算手段１
　（３］）にて各生理指標代表値が求められ、以上がｌ
（回繰り返された後、代表値ファイル（３４）に記憶さ
れる。次に、第２の発明と同様、項目データ測定が行わ
れる。制御入力部（２１）の合図より項目データの測定
が開始され、項目提示部（５３）に質問項目が提示され
、・　回答情報が項目データ入力部（２４）より入力さ
れ、代表値演算手段２（３２）にて項目代表値が算出さ
れ、代表値ファイル（３４）に記憶される。次に各代表
値が判定部（４）に取り込まれ、目的でこより合成変量
が算出された後、判定手段（４６）は、生理指標と項目
データを込みにした基準値ファイル３　（４５３）のレ
ヘル基準値を用い、各代表値や合成変量のレベル分は演
算を行い判定値を求め、ざらにその生理指標及び項目デ
ータによる判定値が作るパタンと、基準値ファイル３　
（４５３）の基準パタン群の各基準パタンとを比較照合
し、ストレス生理反応タイプ、項目反応タイプのみなら
ず、生理指標と項目データを共に判定材料とし、その組
合ぜパタンを判定材料としたストレス総合反応タイプ判
定を行い、これらの判定結果を判定結果出力部（４７）
より表示部（５１）、及び判定結果ファイル（４８）に
出力する。以上が１シーケンスとして、１回の測定が終
了する。

第３図において、ざらに、点線で示された構成が加えら
れることにより、第１、及び第２の発明における場合と
同様に、ＩＤコード（４１）と標準値ファイル（４２）
を用いて、被測定対象者の属性情報に応じた生理指標、
及び項目データ代表値の個人得点が個人得点演算手段（
４３）にて算出される（第４の発明）。

さらに、第３図において、−点鎖線で示された構成が加
えられることにより、第１、及び第２の発明における場
合と同様に、代表値算出において定常状態、ストレス時
、及び反応性代表値が求められる。まず、定常状態デー
タの収集が行われる。

制御入力部（２１）の合図により課題提示部（５１）に
安静課題が提示され、生理指標測定部（１）にて生理指
標データが測定され、代表値演算手段ｌ（：Ｎ）にて生
理指標データの定常状態代表値として安静時代表値が求
められる。安静課題終了後、項目提示部（５２）に質問
項目が提示され、回答情報が項目データ入力部（２４）
より入力され、代表値演算手段２（３２）にて状態項目
データの安静時代表値が求められる。次に、ストレス課
題時データの収集が行われる。同様に制御入力部（２１
）の合図により課題提示部（５１）にストレス課題が提
示され、課題に対する応答が反応入力部（２３）より入
力され、生理指標測定部（１）にて生理指標が測定され
、生理指標のストレス時代表値が求められる。課題終了
後項目提示部（５２）に質問項目が提示され、回答情報
が項目データ入力部（２４）より入力され、状態項目デ
ータのストレス時代表値が求められる。次に、反応性代
表値が生理指標及び状態項目データについて算出され、
以」二が１（回繰り返された後、生理指標代表値、及び
状態項目代表値が代表値ファイル（３４）に記憶される
。

次に、第２の発明と同様、項目データ測定が行われ、項
目代表値が求められ、代表値ファイル（３４）に記憶さ
れる。ざらに、判定部（４）におけるタイプ判定は、生
理指標及び状態項目データの定、密状態、ストレス時、
反応性各々のパタン、及び項目データ代表値パタンにつ
いて、及びこれらの総合パタンについて行われる。

以上、第３の発明による動作の流れ図を第１２図に、第
４の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第１３図に
、第５の発明が加えられた場合の動作の流れ図を第１４
図（ａ）（ｂ）に、第４、及び第５の発明が加えられた
場合の動作の流れ図を第１５図に示す。

なお、ステップ（７８）では生理指標と状態項目データ
の代表値が算出されたかどうかを調べる。

また、第１５図中、Ｆ、　　Ｆは第１４図（１〕）と同
様の動作を示す。

さらに、第１６図は第１の発明に第４、及び第５の発明
を付加した出力結果例としての生理指標データ判定値と
生理反応タイプ判定結果、第２の発明に第４、及び第５
の発明を付加した出力結果例としての項目データ判定値
と項目反応タイプ判定結果、及び第３の発明に第４、及
び第５の発明を付加した出力結果例としての生理指標と
項目データ判定値、及び総合タイプ判定結果を示すもの
で第１６図（ａ）は判定値がり、　　Ｍ、　　Ｈ等のレ
ベル分けされた場合、第１６図（ｂ）は判定値がアナロ
グ表示される場合である。

なお、上記実施例では、生理指標測定部（１）において
、測定する生理指標として、中枢系を反映する脳波α帯
域パワー　骨格筋系を反映する前頭筋筋電図、自律系を
反映する皮膚温の３つを検出した場合について述べたが
、その他中枢系を反映するものとしては、脳波の周波数
等でもよく或はパワーと周波数の絹合せでもよく、複数
部位を検出してもよい。α帯域パワーの抽出方法として
、特徴抽出フィルタ（α帯域抽出フィルタ）の他、ＦＦ
Ｔ　（高速フーリエ変換）演算を行い、帯域内パワース
ペクトルを算出してもよい。周波数に間しても、α帯域
内をさらに細かく分けた特徴抽出フィルタを並列に複数
個並へ、その出力比を各フィルタの中心周波数に乗じた
代用値や、ＦＦＴ演算を行いパワースペクトルを求め、
ピークや重心周波数を求めてもよい。骨格筋系において
も、複数部位（前頭筋の他肩、前腕等）の筋電図を用い
てもよい。自律系においても、皮膚温の他脈拍数、脈波
の波高、脈拍（心拍）間隔変動、皮膚電位活動、血圧、
呼吸等が考えられ、これらを組み合わせて複数個検出し
てもよい。また、心電図のように１つの反応より複数の
指標が求められる場合（心拍、心拍変動、Ｔ波波高等）
は、１個のセンサと複数の生体信号処理部（１２）より
構成されてもよい。

また、」−記実施例では、質問項目データの測定に際し
、質問項目は複数の−Ｅ位項目とそれを構成する複数の
下位項目で構成する例を説明したが、単に複数の項目で
もよく、また各り位項目を構成する下位項目数は等しく
なくてもよい。また、第５の発明が加えられた場合、状
態項目データと共に測定する例を説明したが、状態項目
データのみの測定でもよい。

また、第４の発明において用いられる被測定対象者の属
性情報は、氏名やその省略コードと共にＩＤコード（４
３）として−時貯蔵され、標準値検索やファイル作成等
に用いられるようにしたが、複数回測定する場合は、属
性情報ファイルを作成し、Ｄコード（４３）で検索する
ようにしてもよい。属性情報は年齢、性別の他、身長・
体重・体脂肪量・血糖値等の生理データ、運動量、役職
、労働時間等が考えられる。

さらに、代表値決定部（３）の代表値演算手段（３１）
における生理指標データの外れ値演算は、最大値、最小
値を設定し、これを越えたデータを自動的に除外する他
、筋電図にてモニターし、あるレベル以上を越えた場合
は体動によるノイズ混入を考慮して脳波も除外する等、
個々の指標別のみならず、ある１つ以」−の指標が規定
値を外れた場合、他の指標のデータも除外するようにし
てもよい。また、代表値演算手段（３２）における項目
データの外れ値演算は、項目回答漏れや回答得点範囲を
越えたデータや無反応（０）データの検出など、入力ミ
スの確認を行うようにするとよい。

ざらに外れ値が一定以上混入した場合などは必要に応じ
て再度測定をやり直すよう表示部（５１）にメツセージ
を表示するとよい。

また、第５の発明が加えられた場合、定常状態、ストレ
ス時、及び反応性の３つの代表値で評価することを説明
したが、場合によっては、求める代表値はその一部（定
常状態とストレス時、定常状態と反応性、ストレス時と
反応性、反応性のみ）としてもよい。但し、定常状態及
びストレス時データの収集はこれに関わらず必要である
。

さらに、反応性の評価において、定常状態として安静時
データを用いたが、その他の課題時データでもよく、ま
たストレス課題後の安静時との差・比による回復度やス
トレス課題内での回復度を評価してもよい。

さらに項目データも生理指標と同様、第５の発明の付加
により状態項目データの定常状態、ストレス時及び反応
性代表値を求められるようにしたが、課題は提示せずに
日常、ストレス時などの質問項目の条件設定のみでの変
化でもよく、ストレス課題時直後に課題に関する主観評
価データ収集を含めてもよい。また、第３の発明に第５
の発明を加えた場合において、課題終了後に状態項目デ
ータを入力する例について説明したが、その他課題中で
の測定や、また生理指標のみ測定し、状態項目データは
測定しない場合などが目的に応じて選択できるようにし
てもよい。また、代表値ファイル（３４）を作成する例
で説明したが、他の記憶手段でもよい。

また、上記実施例では、第４の発明による判定部（／Ｌ
）での個人得点演算において、標準値を更新するように
した。これにより、）ｖす足回数が増すごとに標準値の
信頼性が向上し、初期設定時に標準値を求めているｎ数
が少ない場合にも対処できるが、予め十分なｎ数で得ら
れた標準値が用意されている時は更新しなくてもよい。

また、属性情報は、単に検索用に用いるのみならず、例
えば性別に抽出した標準値に年齢係数や身長・体重比を
乗する等、各属性集団の標準値をさらに修正・補正する
係数として用いてもよい。

また、代表値データの分布が正規型でない時は、各デー
タの特性に応じて、対数変換や開平変換等変数変換をス
コア化時に行うようにすると、さらに信頼性の高い個人
得点が得られる。

また、合成変量演算は複数の代表値の他、第４の発明が
加えられている場合は個人得点データも対象となり、生
理指標全体の覚醒に関する総合得点を求める場合に個人
得点平均値を求めるなど情報圧縮や総合評価得点算出に
用いられる。また、単に複数の代表値もしくは個人得点
の平均の他、必要に応じて重みづけ係数を乗じた平均や
総和、２変量の相関係数、因子分析による因子得点など
が行われる。なお、合成変量が相関係数や因子得点等の
場合は合成変量用の標準値は不用である。

ざらに判定値演算に用いるレベル基準値は、律にｐレベ
ルに分割する時や、第４の発明の付加により求められた
個人得点をそのまま用いるときは、特に設けなくてもよ
いが、データごとに異なるレベル分けをする時や個人得
点の中に因子得点等性質の異なるスコアが混在する時は
、設けた方がよい。また、属性ごとに異なるレベル基準
値を設けたい場合や、属性情報より修正等を行ないたい
場合は、標準値と同様属性検索を行うようにしてもよい
。さらに、基準パタンか代表値パタンの時はレベル分は
演算は不要である。

さらにタイプ判定は、レベル分けされた判定値のコード
のパタン（、Ｌ　Ｍ　ＮＳＬ　Ｌ　Ｌ、　　ＨＨＨ等）
と、予め用意された基準パタン群の各コードパタンとを
比較照合してタイプ判定を行う例で説明したが（例えば
Ｌ　Ｌ　ＬパタンはタイプＡ型等）、判定値そのままで
もよく、また東にレベル分は判定値をパタン・データと
して出力するのみでもよい。

Ｊ′、た、判定結果ファイルに記憶するデータは、判定
値と判定結果を記憶するようにしたが、第４の発明が加
えられている場合は、個人得点を含めてもよく、またフ
ァイル検索に１０コート　（４１）を用いてもよい。

また、上記実施例では、判定結果の出力と表示ｔこおい
て、判定タイプに対応したメツセージやグラフ表示を示
したが、その他の画像情報や聴覚情報でもよい。また、
過去のデータがある場合はこれを検索して一緒に表示す
る例を流れ図で説明した。この方が前回データと比較で
きるためより詳細なデータを被測定対象者に伝達できる
が、初回時や特に必要としない場合は行わなくてもよく
、後者の場合、判定結果ファイルは設けなくてもよい。

また、課題の提示において、提示される内容は、測定の
開始・終了合図　処理選択メニュー　属性情報入力指示
、項目データ入力指示と質問項目、生理指標安静データ
測定時の安静の指示と課題提示、ストレス時データ測定
での指示と課題提示である。

なお、安静時課題は単に目を開けて、または閉じて安静
にしているよう指示する他、より安静をはかるためＢＧ
Ｍ等、音楽提示や画像情報提示等を行ってもよい。これ
らの課題に対して反応入力部（２３）より、被測定対象
者の応答を入力をさせるようにしたが、なくてもよく、
また課題に対する回答データもファイルにして記憶して
もよい。

また、課題中にエラー時に警告音や警告音を発したり、
課Ｍ後にエラー数のフィードバックを行ってもよい。こ
れによりストレス負荷がより適切に行われ、また負荷の
程度のチエツクが行える。

なお、入力部（２）の各構成要素は１台のキーボードに
て実現してもよい。

さらに、出力部（５）の各構成要素は１台のＣＲＴデイ
スプレィで実現してもよい。

また、第４の発明が加えられた場合の属性情報入力は、
データ測定に先だって行う例を説明したが、各データ測
定後でもよい。また、第３の発明において生理指標デー
タ測定、項目データ測定の順に説明したが、この２者の
順番はどちらが先行してもよい。また、第５の発明が加
えられた場合のデータ測定においては、安静課題→スト
レス課題の順番で説明したが、初回データは被測定対象
者の緊張等が考えられるので、安静課題を複数回繰り返
した後、ストレス時データを測定したり、安静課題→ス
トレス課題を複数回繰り返す等するとよい。また、反応
性の評価に回復度を算出する場合は、ストレス課題→安
静課題とすれはよい。

これらの設定は指定が可変なようにするとよい。

なお、上記実施例は、ストレス度について説明したが、
その他のストレス度や健康度、例えば疲労度や負のスト
レス度としての快適度についても適用できる。

［発明の効果］ 以−にのように、本発明の第１の発明によれば、ストレ
ス負荷反映する複数の生理指標を測定する生理指標測定
手段、測定された各生理指標データの代表値を求める代
表値決定手段、ストレス生理反応タイプ判定用基準パタ
ン群、上記各代表値より作られるパタンと上記基準パタ
ン群の各基準パタンとを比較１ａ合してストレス生理反
応タイプの判定を行う判定手段、判定結果を出力する出
力手段、及びこれらの動作を制御する制御手段によりス
トレス度判定装置を構成したので、生理指標の個人差に
対処した、より多面的かつ信頼性の高いストレス度判定
を行える効果がある。

また、本発明の第２の発明によれば、ストレスに関する
複数の質問項目の提示を行う項目提示手段、上記質問項
目に対する各回答情報を入力する項目データ入力手段、
入力された項目データの各代表値を求める代表値決定手
段、ストレス項目反応パタン判定用基準パタン群、上記
各代表値より作られるパタンと上記基準パタン群の各基
準パタンとを比較照合してストレス項目反応タイプの判
定を行う判定手段、判定結果を出力する出力手段、及び
これらの動作を制御する制御手段によりストレス度判定
装置を構成したので、ストレスに関する複数の質問項目
に対する回答パタンのみを判定材料として、多面的、か
つ正確にストレス度を判定できる効果がある。

また、本発明の第３の発明によれば、ストレス度を反映
する複数の生理指標を測定する生理指標測定手段、スト
レスに関する複数の質問項目の提示を行う項目提示手段
、上記質問項目に対する各回答情報を入力する項目デー
タ入力手段、測定された各生理指標データの代表値を求
める代表値決定手段１、入力された項目データの各代表
値を求める代表値決定手段２、ストレス総合反応タイプ
判定用基準パタン群、上記各代表値より作られるパタン
と上記基準パタン群の各基準パタンとを比較照合してス
トレス総合反応タイプの判定を行う判定手段、判定結果
を出力する出力手段、及びこれらの動作を制御する制御
手段によりストレス度判定装置を構成したので、ストレ
ス度を反映する複数の生理指標パタンと、ストレスに関
する複数の質問項目の回答パタンを判定材料として、ス
トレス度をストレス総合反応タイプとして判定するなど
、生理指標の個人差に対処し、かつ項目反応タイプも評
価対象にする、より多面的、かつ信頼性高いストレス度
判定を行える効果がある。

また、本発明の第４の発明によれば、第１ないし第３の
発明に加えて、被測定対象者の属性情報を入力する属性
入力手段、並びに属性ごとに予め作成された標準値及び
集団の中の個人の得点を求める個人得点演算手段を設け
、各代表値について上記被測定対象者の属性を考慮した
スコア化を行い個人得点を求め、この得点に基づいて作
られたパタンを用いてタイプ判定を行うようにしたので
、年齢や性別等、被測定対象者の属性要因を考慮してタ
イプ判定を行なえ、より信頼性の高いストレス度判定が
行える効果がある。

また、本発明の第５の発明によれば、第１ないし第３の
発明に加えて、ストレス課題の提示を行う課題提示手段
、上記ストレス課題に対する応答を入力する反応入力手
段、及びストレス負荷に対する反応性として定常状態か
らストレス時への変化データを算出する反応性演算手段
を設け、定常状態とストレス時の各測定データについて
、定常状態、ストレス時、及び反応性の３種類の代表値
を算出し、これら代表値より作られるパタンを用いてタ
イプ判定を行うようにしたので、背景メカニズムも考慮
した、より正確な測定と信頼性の高い代表値算出が行え
る効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例で、第１の発明に第４、及び
第５の発明が加えられた場合のストレス度判定装置を示
す構成図、第２図は本発明の他の実施例で、第２の発明
に第４、及び第５の発明が加えられた場合のストレス度
判定装置を示す構成図、第３図は本発明のさらに他の実
施例で、第３の発明に第４、及び第５の発明が加えられ
た場合のストレス度判定装置を示す構成図、　第４図（
ａ）（１））（Ｃ）は第１の発明における動作を示す流
れ図、第５図は第１の発明に第４の発明が加えられた場
合の動作を示す流れ図、第６図（ａ）（ｂ）は第１の発
明に第５の発明が加えられた場合の動作を示す流れ図、
第７図は第１の発明に第４、及び第５の発明が加えられ
た場合の動作を示す流れ図、第８図（ａ）（ｈ）は第２
の発明における動作を示す流れ図、第９図は第２の発明
に第４の発明が加えられた場合の動作を示す流れ図、第
１０図（ａ）（ｂ）は第２の発明に第５の発明が加えら
れた場合の動作を示す流れ図、第１１図は第２の発明に
第４、及び第５の発明が加えられた場合の動作を示す流
れ図、第１２図は第３の発明における動作を示す流れ図
、第１３図は第３の発明に第４の発明が加えられた場合
の動作を示す流れ図、第１４図（ａ）（ｂ）は第３の発
明に第５の発明が加えられた場合の動作を示す流れ図、
第１５図は第３の発明に第４、及び第５の発明が加えら
れた場合の動作を示す流れ図、第１６図（ａ　）　（ｂ
　）は各々本発明の一実施例及び他の実施例に係わる出
力結果を示す説明図、第１７図は従来のストレス度判定
装置を示す構成図、並びに第１８図は従来の他のストレ
ス度判定装置を示す構成図である。 図において、　（１）は生理指標測定部、　（２）は入
力部、　（２２）は属性入力部、　（２３）は反応入カ
部、　（２４）は項目データ入力部、　（３）は代表（
ｉへ決定部、（３１）は代表値演算手段１（３２）は代
表値演算手段２、（３３）は反応性演算手段、（３４）
は代表値ファイル、　（４）は判定部、　（４２）は標
準値ファイル、（４３）は個人得点演算手段、（４５１
）〜（４５３）は基準値ファイル１〜３、（４６）は判
定手段、　（４７）は判定結果出力部、　（５）は出力
部、（５２）は課題提示部、　（５３）は項目提示部、
（６）は制御部である。 なお、図中、同一符号は同一または相当部分を示す。

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. （１）ストレス度を反映する複数の生理指標を測定する
   生理指標測定手段、測定された各生理指標データの代表
   値を求める代表値決定手段、ストレス生理反応タイプ判
   定用基準パタン群、上記各代表値より作られるパタンと
   上記基準パタン群の各基準パタンとを比較照合してスト
   レス生理反応タイプの判定を行う判定手段、判定結果を
   出力する出力手段、及びこれらの動作を制御する制御手
   段を備えたストレス度判定装置。
2. （２）ストレスに関する複数の質問項目の提示を行う項
   目提示手段、上記質問項目に対する各回答情報を入力す
   る項目データ入力手段、入力された項目データの各代表
   値を求める代表値決定手段、ストレス項目反応パタン判
   定用基準パタン群、上記各代表値より作られるパタンと
   上記基準パタン群の各基準パタンとを比較照合してスト
   レス項目反応タイプの判定を行う判定手段、判定結果を
   出力する出力手段、及びこれらの動作を制御する制御手
   段を備えたストレス度判定装置。
3. （３）ストレス度を反映する複数の生理指標を測定する
   生理指標測定手段、ストレスに関する複数の質問項目の
   提示を行う項目提示手段、上記質問項目に対する各回答
   情報を入力する項目データ入力手段、測定された各生理
   指標データの代表値を求める代表値決定手段１、入力さ
   れた項目データの各代表値を求める代表値決定手段２、
   ストレス総合反応タイプ判定用基準パタン群、上記各代
   表値より作られるパタンと上記基準パタン群の各基準パ
   タンとを比較照合してストレス総合反応タイプの判定を
   行う判定手段、判定結果を出力する出力手段、及びこれ
   らの動作を制御する制御手段を備えたストレス度判定装
   置。
4. （４）被測定対象者の属性情報を入力する属性入力手段
   、並びに属性ごとに予め作成された標準値及び集団の中
   の個人の得点を求める個人得点演算手段を備え、各代表
   値について上記被測定対象者の属性を考慮したスコア化
   を行い個人得点を求め、この得点に基づいて作られたパ
   タンを用いてタイプ判定を行う請求項１ないし３記載の
   ストレス度判定装置。
5. （５）ストレス課題の提示を行う課題提示手段、上記ス
   トレス課題に対する応答を入力する反応入力手段、及び
   ストレス負荷に対する反応性として定常状態からストレ
   ス時への変化データを算出する反応性演算手段を備え、
   定常状態とストレス時の各測定データについて、定常状
   態、ストレス時、及び反応性の３種類の代表値を算出し
   、これら代表値より作られるパタンを用いてタイプ判定
   を行う請求項１ないし４記載のストレス度判定装置。