ホーム > 特許ランキング > パラマウントベッド株式会社
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-11-15
(45)【発行日】2022-11-24
(54)【発明の名称】評価システム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/00 20060101AFI20221116BHJP
G06Q 40/08 20120101ALI20221116BHJP
【ＦＩ】
A61B5/00 102C
G06Q40/08
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2021040951
(22)【出願日】2021-03-15
(62)【分割の表示】P 2017144888の分割
【原出願日】2017-07-26
(65)【公開番号】P2021094419
(43)【公開日】2021-06-24
【審査請求日】2021-03-15
(73)【特許権者】
【識別番号】390039985
【氏名又は名称】パラマウントベッド株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100108062
【弁理士】
【氏名又は名称】日向寺 雅彦
(74)【代理人】
【識別番号】100168332
【弁理士】
【氏名又は名称】小崎 純一
(74)【代理人】
【識別番号】100146592
【弁理士】
【氏名又は名称】市川 浩
(72)【発明者】
【氏名】石川 隆史
(72)【発明者】
【氏名】堀口 浩
【審査官】増渕 俊仁
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１７－１０７４１１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００２－１０９０６３（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／０３５４０２７（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１６－１３４１３１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平０８－２３４８０５（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１４／００２４１８（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特表２０１６－５０５２８３（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／００－５／３９８
Ａ６１Ｂ ９／００－１０／０６
Ｇ１６Ｈ １０／００－８０／００
Ｇ０６Ｑ ２０／００
Ｇ０６Ｑ ４０／０８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
第１検出器と、前記第１検出器と異なる第２検出器と、
使用者が第１状態または前記第１状態に対応する状態である第１期間に前記第１検出器で取得した第１生体情報に基づいて、前記使用者が前記第１状態または前記第１状態に対応する状態であって前記第１期間と異なる第２期間に前記第２検出器で取得した第２生体情報を評価する制御部と、
を備え、
前記第１生体情報及び前記第２生体情報は、同種の生体情報である、評価システム。
【請求項2】
前記制御部は、前記第２生体情報の評価結果に基づいて、前記使用者の保険料を算出する、請求項１記載の評価システム。
【請求項3】
前記第１及び第２検出器と異なる第３検出器をさらに備え、前記制御部は、前記第１期間に前記第３検出器で取得した第３生体情報と、前記第１生体情報と、前記第１及び第３検出器の信頼性と、に基づいて、前記第２生体情報を評価する、請求項１または請求項２記載の評価システム。
【請求項4】
使用者が第１状態または前記第１状態に対応する状態である第１期間に第１検出器で取得した第１生体情報に基づいて、前記使用者が前記第１状態または前記第１状態に対応する状態であって前記第１期間と異なる第２期間に前記第１検出器と異なる第２検出器で取得した第２生体情報を評価する制御部を備え、前記第１生体情報及び前記第２生体情報は、同種の生体情報である評価システム。
【請求項5】
前記第２生体情報の評価結果に基づいて、前記使用者の保険料が算出される、請求項４記載の評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
実施形態は、評価システムに関する。
【背景技術】
【0002】
身体に装着するウェアラブルデバイスが開発されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１６－１０３２７５号公報
【文献】特許第４７５９６３３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
実施形態は、使用者の情報をより有効に利用できる評価システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態の評価システムは、第１～第３システムを含む。前記第１システムは、第１検出器と、第２検出器と、前記第１検出器及び前記第２検出器のそれぞれと通信可能な通信端末と、を含む。前記第２システムは、前記第１検出器及び前記第２検出器のいずれとも異なる検出器を含む。前記第３システムは、前記第１システム及び前記第２システムと通信可能である。前記第３システムは、前記第１検出器から取得した第１生体情報、及び、前記第２検出器から取得され前記第１生体情報と同種の第２生体情報に基づいて基準情報に変換し、前記第２システムに含まれる前記検出器から取得した第２生体情報を前記基準情報と比較する。
【発明の効果】
【0006】
実施形態は、使用者の情報をより有効に利用できる評価システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図2】第１実施形態に係る評価システムの評価方法を示すフローチャートである。
【図3】第１実施形態に係る評価システムにおける評価結果を例示する模式図である。
【図4】第２実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
【図5】第２実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
【図6】第２実施形態に係る評価システムの評価方法を示すフローチャートである。
【図7】実施形態に係る評価システムにおける動作を示すフローチャートである。
【図8】実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
【図11】実施形態に係る保険を例示する模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下に、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【0009】
【0010】
（１ 評価システム１１０の全体構成）
図１（ａ）～図１（ｃ）は、第１実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
評価システム１１０は、第１ユーザシステム１０（第１システム）と、第２ユーザシステム２０（第２システム）と、演算システム３０（第３システム）と、を含む。
図１（ａ）～図１（ｃ）は、第１実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
評価システム１１０は、第１ユーザシステム１０（第１システム）と、第２ユーザシステム２０（第２システム）と、演算システム３０（第３システム）と、を含む。
【0011】
評価システム１１０は、複数のユーザシステムから得られた生体情報等に基づいて、使用者の状態を評価する。例えば、評価システム１１０は、運転しているときの使用者の生体情報を取得する。評価システム１１０は、その生体情報を、従前に複数のユーザシステムから得られた生体情報等と比較して、運転しているときの使用者の状態を評価する。具体的には、評価システム１１０は、あるタイミングで運転している使用者の状態が、他のタイミングで運転している使用者の状態、または運転している状態に近い状態の場合の使用者の状態に対してどれほど相違するかを評価する。
【0012】
本実施形態は、使用者が運転している場合に限定して適用されない。実施形態は、使用者が１つまたは複数の処理を含む一連の作業を行う場合に適用できる。
【0013】
第１ユーザシステム１０は、検出器ＳＮ（例えばセンサ）と、通信端末１１と、を含む。検出器ＳＮは、例えば、第１～第ｎ検出器（ｎは２以上の自然数であり、本実施形態では第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６）を含む。検出器ＳＮの数は任意である。検出器ＳＮ（第ｉ検出器ＳＮｉ）は、使用者の生体情報、及び、使用者の行動に関する情報の少なくともいずれかを検出する。検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）の例については、後述する。
【0014】
例えば、検出器ＳＮのそれぞれ（例えば第ｉ検出器ＳＮｉ）は、通信端末１１と有線または無線で通信できる。第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６は、取得した使用者の生体情報及び行動に関する情報を、第１ユーザシステム１０内の図示せぬメモリに一時的に保存できる。
【0015】
第１ユーザシステム１０は、通信端末１１を介して、有線または無線で演算システム３０と通信できる。例えば、演算システム３０の要求に応じて、第１ユーザシステム１０は、取得した、使用者の生体情報及び使用者の行動に関する情報を、演算システム３０に、通信端末１１を介して送信する。
【0016】
通信端末１１は、例えば、コンピュータを含む。通信端末１１は、例えばスマートフォンを含む。通信端末１１は、例えば、電気回路を含む。
【0017】
第２ユーザシステム２０は、例えば乗り物２８（移動体）に設けられる。乗り物２８は、例えば、自動車などである。第２ユーザシステム２０は、検出器ＳＮ（第ｉ検出器ＳＮｉ、この例では、第７検出器ＳＮ７）を含む。第７検出器ＳＮ７は、例えば、乗り物２８の座席２７に設けられる。例えば、第７検出器ＳＮ７は、座席２７に座った使用者８１の生体情報を検出する。第７検出器ＳＮ７は、使用者８１の体（例えば顔などの頭部）を撮像しても良い。撮像結果に基づく情報が、使用者８１に関する情報の少なくとも一部となっても良い。この場合、第７検出器ＳＮ７は、乗り物２８のウインドシールド部に設けられても良い。
【0018】
図１（ａ）の例では、第２ユーザシステム２０に１つの検出器ＳＮ（第ｉ検出器ＳＮｉ、この例では、第７検出器ＳＮ７）が設けられている。実施形態において、第２ユーザシステム２０に設けられる検出器ＳＮの数は、任意である。１つの例において、第２ユーザシステム２０に設けられる検出器ＳＮは、第１ユーザシステム１０に設けられる複数の検出器ＳＮのいずれとも異なる。
【0019】
第２ユーザシステム２０は、例えば、乗り物２８を運転している者の呼気に含まれるアルコール濃度を検出する検出器ＳＮを含んでも良い。
【0020】
第２ユーザシステム２０は、例えば、乗り物２８に関する情報（乗り物２８の移動状況／運転状況を示す情報）を検出する検出器を含んでも良い。第２ユーザシステム２０は、例えば、乗り物２８の角速度を検出する検出器を含んでも良い。
【0021】
第２ユーザシステム２０は、通信部２１及びサーバ２２を含んでも良い。第２ユーザシステム２０は、例えば、図示せぬ制御部を含んでも良い。第２ユーザシステム２０は、通信部２１を介して、有線または無線で演算システム３０と通信できる。制御部は、第７検出器ＳＮ７で取得された使用者８１の生体情報を、通信部２１を介して、演算システム３０に送信する。サーバ２２は、コンピュータを含んでも良い。サーバ２２は、メモリを含んでも良い。サーバ２２は、例えば、電気回路を含む。
【0022】
第１ユーザシステム１０及び第２ユーザシステム２０により、使用者８１の生体情報等が取得される。演算システム３０は、使用者８１の生体情報等を、第１ユーザシステム１０及び第２ユーザシステムから取得して、乗り物２８を運転しているときの使用者８１を評価する。
【0023】
演算システム３０は、例えば、通信部３１、サーバ３２及び制御部３３を含む。通信部３１は、第１ユーザシステム１０及び第２ユーザシステム２０の少なくともいずれかからデータを受け取る。データは、使用者８１の生体情報または使用者８１の行動情報を含む。通信部３１は、第１ユーザシステム１０及び第２ユーザシステム２０と通信できる。例えば、通信部３１は、必要に応じて制御信号を送信し、データを授受してもよい。制御部３３は、例えば、通信部３１及びサーバ３２の動作を制御する。例えば、制御部３３は、サーバ３２などに演算プログラムを実行させる。制御部３３は、例えば、演算システム３０に設けられるＲＡＭ３４に演算プログラムを設定させても良い。
【0024】
この演算プログラムは、第１ユーザシステム１０から取得した使用者８１の生体情報または使用者８１行動に関する情報から、使用者８１の生体情報を、使用者８１の状態ごとに分類する。演算プログラムは、例えば、乗り物２８を運転しているときの使用者８１の状態に対応する使用者８１の生体情報を抽出する。演算プログラムは、抽出された使用者８１の生体情報を基に、基準分布（または基準データ）を生成する。演算プログラムは、第２ユーザシステム２０から取得した使用者８１の生体情報が基準分布に対してどのような相対的な関係にあるかを評価して、使用者８１を評価する。
【0025】
図１（ｂ）及び図１（ｃ）は、検出器ＳＮを例示している。
図１（ｂ）に示すように、第１検出器ＳＮ１は、例えば、ベッド７０に設けられる。ベッド７０は、例えば、ボトム７１及びマットレス６０を含む。第１検出器ＳＮ１は、例えば、ボトム７１とマットレス６０との間に設けられる。第１検出器ＳＮ１に、マットレス６０を介して、使用者８１による力（圧力及び音波の少なくともいずれか）が加わる。例えば、第１検出器ＳＮ１で検出された力に基づく信号は、生体情報及び行動情報の少なくとも一部を含む。信号（力）の大きさ及び信号（力）の大きさの時間的な変化の少なくともいずれかに基づいて、第１検出器ＳＮ１は、使用者８１の生体情報や行動に関する情報を検出する。例えば、使用者８１の状態に応じた振動が、第１検出器ＳＮ１に加わる。振動は、例えば、使用者８１の体動に応じている。振動が、第１検出器ＳＮ１において検出される。振動は、音を含んでも良い。
図１（ｂ）に示すように、第１検出器ＳＮ１は、例えば、ベッド７０に設けられる。ベッド７０は、例えば、ボトム７１及びマットレス６０を含む。第１検出器ＳＮ１は、例えば、ボトム７１とマットレス６０との間に設けられる。第１検出器ＳＮ１に、マットレス６０を介して、使用者８１による力（圧力及び音波の少なくともいずれか）が加わる。例えば、第１検出器ＳＮ１で検出された力に基づく信号は、生体情報及び行動情報の少なくとも一部を含む。信号（力）の大きさ及び信号（力）の大きさの時間的な変化の少なくともいずれかに基づいて、第１検出器ＳＮ１は、使用者８１の生体情報や行動に関する情報を検出する。例えば、使用者８１の状態に応じた振動が、第１検出器ＳＮ１に加わる。振動は、例えば、使用者８１の体動に応じている。振動が、第１検出器ＳＮ１において検出される。振動は、音を含んでも良い。
【0026】
第１検出器ＳＮ１は、例えば、心拍、脈拍、呼吸、体温、体重、睡眠、覚醒、入眠、離床、起上り及び端座位（例えば離床準備状態）の少なくとも１つを検出できる。例えば、第１検出器ＳＮ１で検出された力及び力の時間的な変化の少なくともいずれかに基づいて、使用者８１の状態が推定されても良い。
【0027】
図１（ｂ）に示すように、第２検出器ＳＮ２は、使用者８１の体（この例では、腕）に取り付けられる。第２検出器ＳＮ２は、例えば、腕時計型のウェアラブルデバイスである。第２検出器ＳＮ２は、例えば、使用者８１の、脈拍、筋電図（心電図を含む）、及び、血中酸素濃度の少なくとも１つを含む生体情報を取得できる。第２検出器ＳＮ２は、例えば、使用者８１の心拍を検出可能でも良い。第２検出器ＳＮ２は、例えば、使用者８１の、睡眠、覚醒、入眠、立位、座位、臥位、歩行及び運動の少なくともいずれかを含む行動情報を取得できても良い。
【0028】
図１（ｂ）に示すように、第３検出器ＳＮ３は、枕７２などに設けられる。使用者８１の状態に応じた振動が、第３検出器ＳＮ３に加わる。振動は、例えば、使用者８１の体動に応じている。第３検出器ＳＮ３は、例えば、使用者８１の、心拍、脈拍、呼吸、体温、筋電図（心電図を含む）、脳波、血圧、及び、血中酸素濃度（例えば、経皮的動脈血酸素飽和度を含む）の少なくとも１つを含む生体情報を取得できても良い。
【0029】
図１（ｃ）に示すように、第４検出器ＳＮ４は、例えば、使用者８１の頭部に取り付けることが可能である。第４検出器ＳＮ４は、例えば、使用者８１の脈拍、体温、及び、脳波の少なくとも１つを含む生体情報を取得できる。第４検出器ＳＮ４は、使用者８１の、睡眠、覚醒、立位、座位、臥位、歩行及び運動の少なくともいずれかを含む行動情報を取得できても良い。
【0030】
図１（ｃ）に示すように、第５検出器ＳＮ５は、例えば、眼鏡形状のウェアラブルデバイスである。使用者８１は、例えば、第５検出器ＳＮ５を眼鏡と同様に装着して使用する。第５検出器ＳＮ５は、例えば、使用者８１の、脈拍、体温及び血中酸素濃度の少なくとも１つを含む生体情報を取得できる。第５検出器ＳＮ５は、睡眠、覚醒、立位、座位、臥位、歩行及び運動の少なくともいずれかを含む行動情報を取得できても良い。
【0031】
図１（ｃ）に示すように、第６検出器ＳＮ６は、使用者８１の足部に取り付けられる。第６検出器ＳＮ６は、例えば、使用者８１の靴に設けられても良い。第６検出器ＳＮ６は、例えば、使用者８１の、体重を含む生体情報を取得できる。第６検出器ＳＮ６は、使用者８１の、歩行及び運動の少なくともいずれかを含む行動情報を取得できても良い。
【0032】
例えば、使用者８１の生体情報は、心拍、脈拍、呼吸、体温、体重、脈拍、筋電図（心電図を含む）、脳波、及び、血中酸素濃度（例えば、経皮的動脈血酸素飽和度を含む）に分類できる。
例えば、使用者８１の行動情報は、睡眠、覚醒、入眠、離床、起上り、端座位（例えば離床準備状態）、立位、座位、臥位、歩行及び運動に分類できる。
例えば、使用者８１の状態は、寝ている状態、座っている状態、立っている状態、歩いている状態、走っている状態、食事中の状態、食後の状態、排泄中の状態、排泄後の状態、入浴中の状態、入浴後の状態、喫煙中の状態、及び、喫煙後の状態に分類できる。
例えば、使用者８１の行動情報は、睡眠、覚醒、入眠、離床、起上り、端座位（例えば離床準備状態）、立位、座位、臥位、歩行及び運動に分類できる。
例えば、使用者８１の状態は、寝ている状態、座っている状態、立っている状態、歩いている状態、走っている状態、食事中の状態、食後の状態、排泄中の状態、排泄後の状態、入浴中の状態、入浴後の状態、喫煙中の状態、及び、喫煙後の状態に分類できる。
【0033】
（２ 評価システムにおける評価方法）
以下、図２を用いて、評価システム１１０における評価方法を説明する。以下の例では、評価システム１１０は、乗り物２８を運転しているときの使用者８１を評価する。
以下、図２を用いて、評価システム１１０における評価方法を説明する。以下の例では、評価システム１１０は、乗り物２８を運転しているときの使用者８１を評価する。
【0034】
図２は、第１実施形態に係る評価システムの評価方法を示すフローチャートである。
乗り物２８を運転しているときの使用者８１を評価するときには、例えば、事故等のリスクの可能性が高いかどうかが評価される。運転しているときの使用者８１において、例えば、体調が優れない、または、興奮状態にある、または、注意が散漫である、などの状況がある。このような状況において、事故等のリスクの可能性が高いかどうかが評価される。
乗り物２８を運転しているときの使用者８１を評価するときには、例えば、事故等のリスクの可能性が高いかどうかが評価される。運転しているときの使用者８１において、例えば、体調が優れない、または、興奮状態にある、または、注意が散漫である、などの状況がある。このような状況において、事故等のリスクの可能性が高いかどうかが評価される。
【0035】
評価システム１１０は、複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６）から、使用者８１の生体情報または使用者８１の行動に関する情報を取得する。評価システム１１０は、これらの情報に基づいて、使用者８１を評価する。例えば、自動車保険事業者等の金融機関は、使用者８１の評価結果に基づいて、例えば保険料を算定する。
【0036】
複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）のそれぞれは、例えば、使用者８１（及び衣服なども含む）と接触する部分を有する。複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６）のそれぞれにおいて、使用者８１の異なる位置から生体情報が取得される場合がある。
【0037】
使用者８１が、複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）を使用しているときに、取得できる生体情報の種類が、互いに異なる場合がある。例えば、１つの検出器ＳＮ（例えば第１検出器ＳＮ１）は、脈拍を取得できる。他の検出器ＳＮ（例えば第６検出器ＳＮ６）は、脈拍を取得できない場合がある。
【0038】
例えば、使用者８１が複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）を同時に使用していない場合がある。例えば、１つの検出器ＳＮは、朝に装着され、夜に外される。別の検出器ＳＮが、夜に装着される場合がある。複数の検出器（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）が取得する生体情報の精度が、互いに異なる場合もある。
【0039】
例えば、乗り物２８を運転しているときの使用者８１の生体情報を検出器ＳＮ７で取得して使用者８１を評価する場合に、複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）で取得した生体情報を利用する。例えば、複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）で取得した生体情報を用いて、保険料の算定の基礎となる基準データ（または基準分布）が作成される。これにより、例えば、正確な保険料を算定できる。
【0040】
例えば、使用者８１が運転している１つの期間（評価期間、タイミング）において、使用者８１の生体情報が検出器ＳＮ７で取得される。一方、例えば、複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）は、この評価期間とは別の、運転している期間（非評価期間）に、使用者８１の生体情報を取得する。例えば、複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）は、非評価期間に使用者８１が運転しているときに生体情報を取得する。例えば、評価システム１１０は、複数の検出器ＳＮ（第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６など）が取得した生体情報から、非評価期間の生体情報を抽出する。評価システム１１０は、抽出された生体情報に基づいて、基準データ（または基準分布）を導出する。
【0041】
評価システム１１０における評価方法の具体的なフローの例を、以下説明する。評価システム１１０における評価方法は、例えば人工知能ＡＩ（Artificial Intelligence）で実現してもよい。
【0042】
説明の便宜上、使用者８１の脈拍（生体情報）は、第１検出器ＳＮ１、第２検出器ＳＮ２、第３検出器ＳＮ３及び第７検出器ＳＮ７で取得できるものとする。以下の例では、使用者８１の脈拍に基づいて評価が行われる。実施形態において、他の生体情報（例えば血圧など）に基づいて評価が行われても良い。評価システム１１０が評価する前に、複数の検出器ＳＮ（例えば第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３）により、使用者８１の脈拍（生体情報）、及び、使用者８１の行動に関する情報が取得される。取得された情報は、評価システム１１０のサーバ３２に既に保持されている。使用者８１は、例えば、第２検出器ＳＮ２を実質的に常時使用している。使用者８１は、例えば、第１検出器ＳＮ１及び第３検出器ＳＮ３を、就寝中に使用する。
【0043】
（ステップＳ１）
演算システム３０は、使用者８１の評価を開始するときに、評価を開始する指示を第２ユーザシステム２０に送信する。具体的には、制御部３３は、通信部３１を介してコマンドＣＭＤを送信する。第２ユーザシステム２０の制御部は、通信部２１を介して、このコマンドＣＭＤを受信する。第２ユーザシステム２０の制御部は、第７検出器ＳＮ７をアクティブにする。
演算システム３０は、使用者８１の評価を開始するときに、評価を開始する指示を第２ユーザシステム２０に送信する。具体的には、制御部３３は、通信部３１を介してコマンドＣＭＤを送信する。第２ユーザシステム２０の制御部は、通信部２１を介して、このコマンドＣＭＤを受信する。第２ユーザシステム２０の制御部は、第７検出器ＳＮ７をアクティブにする。
【0044】
（ステップＳ２）
第２ユーザシステム２０は、第７検出器ＳＮ７で、使用者８１の生体情報、使用者８１の行動に関する情報、及び、その他の情報を取得する。第２ユーザシステム２０は、これらの情報を、例えばサーバ２２に保持する。
第２ユーザシステム２０は、第７検出器ＳＮ７で、使用者８１の生体情報、使用者８１の行動に関する情報、及び、その他の情報を取得する。第２ユーザシステム２０は、これらの情報を、例えばサーバ２２に保持する。
【0045】
（ステップＳ３）
第２ユーザシステム２０は、通信部２１を介して、ステップＳ２で取得した情報を演算システム３０に送信する。例えば、第２ユーザシステム２０は、一定期間の生体情報等を検出した後に、検出結果を演算システム３０に送信してもよい。例えば、第２ユーザシステム２０は、生体情報等を検出しながら、検出結果を、任意の時に、演算システム３０に送信してもよい。例えば、これらの情報を含むデータＤＡＴＡ１が、第２ユーザシステム２０から演算システム３０に送信される。
第２ユーザシステム２０は、通信部２１を介して、ステップＳ２で取得した情報を演算システム３０に送信する。例えば、第２ユーザシステム２０は、一定期間の生体情報等を検出した後に、検出結果を演算システム３０に送信してもよい。例えば、第２ユーザシステム２０は、生体情報等を検出しながら、検出結果を、任意の時に、演算システム３０に送信してもよい。例えば、これらの情報を含むデータＤＡＴＡ１が、第２ユーザシステム２０から演算システム３０に送信される。
【0046】
（ステップＳ４）
演算システム３０は、第７検出器ＳＮ７で取得された使用者８１の生体情報（例えば脈拍を含む）、使用者８１の行動に関する情報、及び、その他の情報を取得する。
演算システム３０は、第７検出器ＳＮ７で取得された使用者８１の生体情報（例えば脈拍を含む）、使用者８１の行動に関する情報、及び、その他の情報を取得する。
【0047】
（ステップＳ５）
演算システム３０は、ステップＳ４で取得した情報から、使用者８１の状態を特定する。具体的には、制御部３３は、ステップＳ４で取得した情報から、例えば、第７検出器ＳＮ７が、乗り物２８（車）の座席２７（運転席）に設けられた検出器であることのフラグを読み取る。制御部３３は、例えば、使用者８１が運転している状態であることを特定する。
演算システム３０は、ステップＳ４で取得した情報から、使用者８１の状態を特定する。具体的には、制御部３３は、ステップＳ４で取得した情報から、例えば、第７検出器ＳＮ７が、乗り物２８（車）の座席２７（運転席）に設けられた検出器であることのフラグを読み取る。制御部３３は、例えば、使用者８１が運転している状態であることを特定する。
【0048】
（ステップＳ６）
制御部３３は、使用者８１が、評価中の運転している状態と、同じ状態であるときのデータ（生体情報及び行動に関する情報）を、サーバ３２から抽出する。
制御部３３は、使用者８１が、評価中の運転している状態と、同じ状態であるときのデータ（生体情報及び行動に関する情報）を、サーバ３２から抽出する。
【0049】
サーバ３２は、複数の検出器ＳＮ（第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３）から取得した生体情報等を保持している。サーバ３２に、これらの生体情報が、使用者８１の状態とともに保持されている。使用者８１の状態は、例えば、寝ている状態か否か、座位（座っているか）か否か、起立している（立っている）状態か否か、歩いているか否か、走っているか否か、食事中か否か、食後か否か、排泄中か否か、排泄後か否か、入浴中か否か、入浴後か否か、喫煙中か否か、または、喫煙後か否か等によって、分類される。
【0050】
例えば、使用者８１の状態Ｓｔ０は、使用者が寝ている状態に対応する。使用者８１の状態Ｓｔ１は、使用者８１が座っている状態であることに対応する。使用者８１の状態Ｓｔ２は、使用者８１が立っている状態であることに対応する。
【0051】
制御部３３が使用者８１の「同じ状態」のデータを抽出することの例について説明する。制御部３３は、使用者８１がある行動をした場合に、使用者８１の状態がサーバ３２に保存された上記のいずれの分類に該当するか判定する。サーバ３２に保存された分類は、有限である。制御部３３は、使用者８１の状態がサーバ３２に保存された分類に該当しない場合には、サーバ３２に保存された分類の中で、使用者８１の状態に近い状態を「同じ状態」として選ぶ。例えば、サーバ３２に保存されている使用者８１の状態の分類には、「運転をしている状態」は含まれない。例えば、制御部３３は、使用者８１が運転しているときに使用者８１が乗り物２８の座席２７に座っていると判断して、使用者８１が座っている状態Ｓｔ１が、使用者８１が運転している状態と「同じ状態」とする。その結果、制御部３３は、使用者８１の状態Ｓｔ１のデータをステップＳ６で抽出する。
【0052】
図１（ｂ）に示すベッド７０に、重量センサまたは角度センサが設けられる場合がある。この場合、これらのセンサを用いて取得された情報に基づいて、使用者８１が、状態Ｓｔ０または状態Ｓｔ１のいずれかであるか、が特定される。第１～第６検出器ＳＮ１～ＳＮ６、及び、その他の検出器ＳＮから取得される情報に基づいて、使用者８１の状態が認識できないとき、または、不明なときは、例えば、使用者８１が自分の状態を通信端末などから入力してもよい。
【0053】
制御部３３は、例えば「運転している状態」は、使用者８１の状態Ｓｔ１に該当すると判定する。そして、制御部３３は、サーバ３２に保持されている脈拍に関する情報から、使用者８１の状態Ｓｔ１に該当する、脈拍に関する情報を抽出する。制御部３３は、抽出された脈拍に関する情報を、ＲＡＭ３４に導入する。
【0054】
（ステップＳ７）
制御部３３は、使用者８１の状態に該当する「脈拍の情報」を複数の検出器ＳＮごとに分類する。例えば、制御部３３は、使用者８１の状態に該当する「脈拍の情報」が、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３のいずれで取得されたものかを分類する。そして、制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３ごとに、脈拍の分布を生成する。例えば、制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３で取得した脈拍の離散データから、脈拍の分布X[ei,t,σi,t](iは、検出器ＳＮの番号、tは、時刻、または所定の時間)を作成する。脈拍の分布の平均は、「ei,t」である。脈拍の分布の分散は、「σi,t」である。
制御部３３は、使用者８１の状態に該当する「脈拍の情報」を複数の検出器ＳＮごとに分類する。例えば、制御部３３は、使用者８１の状態に該当する「脈拍の情報」が、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３のいずれで取得されたものかを分類する。そして、制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３ごとに、脈拍の分布を生成する。例えば、制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３で取得した脈拍の離散データから、脈拍の分布X[ei,t,σi,t](iは、検出器ＳＮの番号、tは、時刻、または所定の時間)を作成する。脈拍の分布の平均は、「ei,t」である。脈拍の分布の分散は、「σi,t」である。
【0055】
（ステップＳ８）
制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３の信頼性を考慮して、脈拍の基準分布（または基準データ）を生成する。制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３に対応した重み付け関数Fk,t(kは検出器の番号)を用いて、基準分布CS１tを生成する。重み付け関数Fk,tは、例えば、自然数である。または、重み付け関数Fk,tは、ある関数でもよい。基準分布CS１tは、以下の第１式で表される。
制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３の信頼性を考慮して、脈拍の基準分布（または基準データ）を生成する。制御部３３は、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３に対応した重み付け関数Fk,t(kは検出器の番号)を用いて、基準分布CS１tを生成する。重み付け関数Fk,tは、例えば、自然数である。または、重み付け関数Fk,tは、ある関数でもよい。基準分布CS１tは、以下の第１式で表される。
【0056】
【数1】
【0057】
この例では、第１～検出器ＳＮ１～ＳＮ３が使用されているため、i及びkに、１～３が入力され、以下の第２式、第３式が得られる。
【0058】
【数2】
【0059】
【数3】
【0060】
第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３で取得される生体情報等が更新されるたびに、制御部３３は、再計算してもよい。
【0061】
以下、制御部３３がある期間t1の基準分布CS１,t１を生成した後に、制御部３３が別の期間t2における生体情報を取得して基準分布を更新する例について説明する。
【0062】
このとき、制御部３３は、期間t2の生体情報に基づいて、上記と同様のステップで基準分布CS1,t2を算出する。そして、制御部３３は、期間「t1＋t2」の基準分布を重み付け関数Ｇti(iは、期間の番号)を用いて更新する。基準分布CS１,t1+t2は、以下の第４式で表される。
【0063】
【数4】
【0064】
重み付け関数Ｇtiは、例えば、複数の期間の間での重み付けのための関数である。この重み付け関数Ｇtiは、例えば、自然数でも良い。重み付け関数Ｇtiは、ある関数でもよい。
【0065】
（ステップＳ９）
制御部３３は、使用者８１の評価を行う。具体的には、制御部３３は、ステップＳ４で取得した脈拍の情報が、例えば、基準分布CSｌ,t1+t2の分布の±１σの範囲に属するものなのか、±２σの範囲に属するものなのか、±３σの範囲に属するものなのか、±３σの範囲に属しないものであるのか、などを判定する。その結果に基づいて、制御部３３は、乗り物２８を運転している使用者８１のリスクを評価する。
制御部３３は、使用者８１の評価を行う。具体的には、制御部３３は、ステップＳ４で取得した脈拍の情報が、例えば、基準分布CSｌ,t1+t2の分布の±１σの範囲に属するものなのか、±２σの範囲に属するものなのか、±３σの範囲に属するものなのか、±３σの範囲に属しないものであるのか、などを判定する。その結果に基づいて、制御部３３は、乗り物２８を運転している使用者８１のリスクを評価する。
【0066】
（３ 自動車保険の保険料の算定）
図３は、第１実施形態に係る評価システムにおける評価結果を例示する模式図である。 図３に示すように、例えば、評価値Ｅｖ１の値（この例では１～９）に対応して、自動車保険の保険料の値Ｉｖ１が定められる。評価値Ｅｖ１は、使用者８１のリスクに対応した分類である。
図３は、第１実施形態に係る評価システムにおける評価結果を例示する模式図である。 図３に示すように、例えば、評価値Ｅｖ１の値（この例では１～９）に対応して、自動車保険の保険料の値Ｉｖ１が定められる。評価値Ｅｖ１は、使用者８１のリスクに対応した分類である。
【0067】
制御部３３は、図３に示すように、使用者８１を使用者８１のリスクに応じて分類分けして評価する。制御部３３は、分類分けに応じて、使用者８１の自動車保険の保険料を算定する。
【0068】
図３に示すように、例えば、複数の評価値Ｅｖ１のそれぞれに対応して、自動車保険の保険料の値Ｉｖ１が定められる。例えば、評価値Ｅｖ１が「１」のときの保険料の値Ｉｖ１は、１１，０００円である。例えば、評価値Ｅｖ１が「９」のときの保険料の値Ｉｖ１は、５５，０００円である。
【0069】
本実施形態に係る評価システム１１０では、運転している使用者８１の生体情報と、その使用者８１の状態と同じ状態にあったときの使用者８１の生体情報と、を演算システム３０が比較する。そして、評価システム１１０は、運転している使用者８１のリスクを評価することで、使用者８１を評価する。そして、その評価の結果に基づいて、保険料の値Ｉｖ１が出力される。実施形態においては、使用者８１が作業を実施する際のリスクが、使用者８１の情報（例えば生体情報）に基づいている。このため、使用者８１を正確に評価できる。この使用者８１の評価を使用することにより、使用者８１の情報をより有効に利用して適切な自動車保険の保険料の算定ができる。
【0070】
使用者８１の評価の結果は、使用者８１の自動車保険料のランクを含んでも良い。
【0071】
（その他の例）
上記の例では、乗り物２８を運転している使用者８１が評価される。実施形態において、他の作業をしているときの使用者８１が評価されてもよい。
上記の例では、乗り物２８を運転している使用者８１が評価される。実施形態において、他の作業をしているときの使用者８１が評価されてもよい。
【0072】
作業は、例えば、使用者８１の仕事でも良い。仕事は、使用者８１が生計を立てるために行うことを含む。
【0073】
制御部３３が、例えば、立って行われる仕事であると判定した場合、制御部３３は上記のステップＳ６で、使用者８１の状態Ｓｔ２に対応する生体情報等を抽出する。その結果に基づいて、制御部３３は、使用者８１を評価する。これにより、仕事を実施しているときの使用者８１のリスク（例えば、健康の阻害の可能など）が評価できる。作業が仕事である場合に、例えば、使用者８１の将来の健康のリスクが予測できる。これらの評価の結果は、例えば、生命保険及び医療保険料の少なくともいずれかの条件（例えばランク）を含んでも良い。
【0074】
このように、実施形態によれば、使用者８１の将来のリスクをより正確に評価できる。この結果を用いて、例えば、保険の条件を提示することで、より正確な保険の条件を定めることができる。
【0075】
さらに、実施形態は、使用者８１が将来に「ある作業」を実施したときの状態を予測できる。例えば、「ある作業」を実際に実施したときにおける使用者８１の状態だけではなく、その使用者８１が「ある作業」を将来実施したときに生じやすい状態（症状）を予測できる。この予測は、評価結果情報に含まれても良い。
【0076】
この予測に基づいて、使用者８１が適切な変更を行うことで、将来のリスクを減らすことができる。演算システム３０（及び評価システム１１０など）は、使用者８１の訓練システムとして用いることができる。
【0077】
実施形態において、作業は、例えば、乗り物２８の運転、仕事、または、スポーツなどを含んでも良い。
【0078】
（第２実施形態）
図４は、第２実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
図４に示すように、第２実施形態に係る評価システム１１１は、第１実施形態の評価システム１１０に対して出力システム４０をさらに追加した点で相違し、その他の構成は第１実施形態と同様である。第１実施形態では、制御部３３が、図３に示すような保険料の算定を行う。第２実施形態では、制御部３３は使用者８１がいずれの評価値Ｅｖ１に該当するかを判定する。第２実施形態においては、制御部３３は、例えば、保険料の算定はしない。
図４は、第２実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
図４に示すように、第２実施形態に係る評価システム１１１は、第１実施形態の評価システム１１０に対して出力システム４０をさらに追加した点で相違し、その他の構成は第１実施形態と同様である。第１実施形態では、制御部３３が、図３に示すような保険料の算定を行う。第２実施形態では、制御部３３は使用者８１がいずれの評価値Ｅｖ１に該当するかを判定する。第２実施形態においては、制御部３３は、例えば、保険料の算定はしない。
【0079】
出力システム４０は、図３に示すような保険料の算定を行うプログラムを有する。そのプログラムによって、出力システム４０は、使用者８１の保険料を算定する。
【0080】
出力システム４０は、例えば、情報端末４１及びサーバ４２を含む。この例では、制御部４３がさらに設けられている。情報端末４１は、サーバ４２と接続される。制御部４３は、情報端末４１及びサーバ４２と接続される。これらの接続は、有線または無線の任意の方法により行われる。情報端末４１、サーバ２２及び制御部４３は、コンピュータを含んでも良い。情報端末４１、サーバ２２及び制御部４３は、メモリを含んでも良い。情報端末４１、サーバ２２及び制御部４３は、例えば、電気回路を含む。情報端末４１は、例えば、スマートフォンなどを含んでも良い。
【0081】
情報端末４１は、例えば、演算システム３０の通信部３１と通信を行う。通信は、データの授受を含む。例えば、演算システム３０の通信部３１から、使用者８１の評価の結果が、出力システム４０の情報端末４１に送られる。情報端末４１は、評価の結果に基づいて使用者８１の保険料の算定を行う。サーバ４２に使用者８１ごとに評価の結果や保険料が記憶される。制御部４３は、例えば、情報端末４１及びサーバ４２の動作を制御する。制御部４３は、省略されても良い。
【0082】
必要に応じて、情報端末４１は、サーバ４２から情報（評価の結果）を読み出す。情報端末４１は、評価結果情報を出力可能である。
【0083】
出力システム４０の１つの例において、出力システム４０は、例えば保険提供者（例えば保険会社）により使用される。保険提供者は、使用者８１の評価の結果に基づいて、その使用者８１の保険の条件を定めても良い。
【0084】
（第３実施形態）
第３実施形態の評価システムの構成は、第１実施形態または第２実施形態の評価システムの構成に対して、サーバ３２が、以下に説明するテーブルを保持している点で相違する。
第３実施形態の評価システムの構成は、第１実施形態または第２実施形態の評価システムの構成に対して、サーバ３２が、以下に説明するテーブルを保持している点で相違する。
【0085】
（１ 評価システムの構成）
例えば、ある１種類の生体情報（例えば、脈拍）が複数の検出器ＳＮで取得される場合、複数の検出器ＳＮの取得精度が考慮される。演算システム３０のサーバ３２は、複数の生体情報ごとに、複数の検出器ＳＮのそれぞれの信頼度に関するテーブルを保持する。制御部３３は、これらのテーブルに基づいて基準分布（または基準データ）を生成する。
例えば、ある１種類の生体情報（例えば、脈拍）が複数の検出器ＳＮで取得される場合、複数の検出器ＳＮの取得精度が考慮される。演算システム３０のサーバ３２は、複数の生体情報ごとに、複数の検出器ＳＮのそれぞれの信頼度に関するテーブルを保持する。制御部３３は、これらのテーブルに基づいて基準分布（または基準データ）を生成する。
【0086】
図５は、第３実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
図５に示すように、サーバ３２は、テーブルを保持する。このテーブルにおいて、例えば、複数の生体情報（例えば、脈拍）ごとに、複数の検出器ＳＮに対する信頼度ＣＥが定めされる。例えば、信頼度ＣＥの値が大きいと、その検出器ＳＮによる評価結果（情報）の信頼度は高い。図５は、脈拍に関するテーブルを示す。
図５に示すように、サーバ３２は、テーブルを保持する。このテーブルにおいて、例えば、複数の生体情報（例えば、脈拍）ごとに、複数の検出器ＳＮに対する信頼度ＣＥが定めされる。例えば、信頼度ＣＥの値が大きいと、その検出器ＳＮによる評価結果（情報）の信頼度は高い。図５は、脈拍に関するテーブルを示す。
【0087】
この例では、第１検出器ＳＮ１において信頼度ＣＥは、１０である。第２検出器ＳＮ２において信頼度ＣＥは、３である。第３検出器ＳＮ３において信頼度ＣＥは、７である。第５検出器ＳＮ５において信頼度ＣＥは、５である。他の検出器ＳＮにおいては、信頼度ＣＥは、０である。任意の検出器ＳＮｉは、信頼度ＣＥｉを有する。
【0088】
（２ 評価システムにおける評価方法）
第３実施形態に係る評価システムにおける評価方法は、第１実施形態の評価方法と、ステップＳ７とステップＳ８との間にステップＳＳ１及びステップＳＳ２が設けられる点で相違する。第３実施形態における他のステップは、第１実施形態と同様である。
第３実施形態に係る評価システムにおける評価方法は、第１実施形態の評価方法と、ステップＳ７とステップＳ８との間にステップＳＳ１及びステップＳＳ２が設けられる点で相違する。第３実施形態における他のステップは、第１実施形態と同様である。
【0089】
【0090】
図６は、第３実施形態に係る評価システムの評価方法を示すフローチャートである。
第３実施形態においては、第１実施形態に関して説明したステップＳ７を実行した後に、ステップＳＳ１を実行する。
第３実施形態においては、第１実施形態に関して説明したステップＳ７を実行した後に、ステップＳＳ１を実行する。
【0091】
（ステップＳＳ１）
制御部３３は、図５に示す信頼度ＣＥに関するテーブルを、サーバ３２から、ＲＡＭに導入する。前述したように、ステップＳ７では、制御部３３は、使用者８１の状態Ｓｔ１に該当する脈拍の情報を、複数の検出器ＳＮごとに分類する。制御部３３は、この検出器に対応する信頼度ＣＥを抽出する。
制御部３３は、図５に示す信頼度ＣＥに関するテーブルを、サーバ３２から、ＲＡＭに導入する。前述したように、ステップＳ７では、制御部３３は、使用者８１の状態Ｓｔ１に該当する脈拍の情報を、複数の検出器ＳＮごとに分類する。制御部３３は、この検出器に対応する信頼度ＣＥを抽出する。
【0092】
制御部３３は、信頼度の合計が所定の値（例えば「１１」）を超えているかどうか、を判定する。
【0093】
制御部３３が、合計の信頼度ＣＥが所定の値を超えていると判定したときには（ステップＳＳ１、「Ｙｅｓ」）、ステップＳ８へ進む。第３実施形態では、第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３を使用しており、それぞれの検出器ＳＮの信頼度ＣＥの合計は、２０（＝１０＋３＋７）である。したがって、制御部３３は、ステップＳ８へ進む処理を行う。
【0094】
（ステップＳＳ２）
制御部３３が、合計の信頼度ＣＥが所望の値を超えていないと判定したときには（ステップＳＳ１、「Ｎｏ」）、ステップＳＳ２へ進む。
制御部３３が、合計の信頼度ＣＥが所望の値を超えていないと判定したときには（ステップＳＳ１、「Ｎｏ」）、ステップＳＳ２へ進む。
【0095】
例えば、第１検出器ＳＮ１から脈拍の情報が取得できず、第２検出器ＳＮ２及び第３検出器ＳＮ３で脈拍の情報を取得した場合には、信頼度ＣＥの合計は１０（＝３＋７）である。このときは、制御部３３は、ステップＳＳ２へ進む処理を行う。
【0096】
ステップＳＳ２では、制御部３３は、基準分布（または基準データ）を推定する。
【0097】
具体的には、制御部３３は、例えば、第１検出器ＳＮ１で取得した脈拍の分布と、第２検出器ＳＮ２または第３検出器ＳＮ３で取得した脈拍の分布と、の相関関係に基づいて、基準分布（または基準データ）を算出する。
【0098】
以下、第１実施形態の評価方法で説明した前提をベースにして、例を説明する。ただし、以下の例では、演算システム３０は、第１検出器ＳＮ１から使用者８１の状態Ｓｔ１に対応する脈拍の情報を取得できない。以下の例では、演算システム３０は、使用者８１の状態Ｓｔ０に対応する脈拍に関する情報を第２検出器ＳＮ２及び第３検出器ＳＮ３から取得できたものとする。
【0099】
このとき、制御部３３は、使用者８１の状態Ｓｔ０における第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３で取得した生体情報の相関関係を算定する。その相関関係を用いて、制御部３３は、使用者８１の状態Ｓｔ１に対応する、第２検出器ＳＮ２及び第３検出器ＳＮ３から取得した脈拍の情報から、第１検出器ＳＮ１で取得されたであろう脈拍の情報を推定する。
【0100】
制御部３３は、推定された、第１検出器ＳＮ１からの脈拍の情報と、第２検出器ＳＮ２及び第３検出器ＳＮ３からの脈拍の情報と、に基づいて、基準分布（または基準データ）を生成する。
【0101】
第１～第３検出器ＳＮ１～ＳＮ３を用いる場合には、信頼度ＣＥの合計が所望の値を超えるためである。
【0102】
第３実施形態においては、演算システム３０（例えば制御部３３）は、複数の検出器ＳＮから取得された情報（生体情報及び行動情報の少なくともいずれか）に基づいて、使用者８１の評価を行う。例えば、評価の結果を得る際に複数の検出器ＳＮから得られた複数の情報（データ）を整合させることができる。より正確な使用者８１の評価結果を出力できる。
【0103】
このような評価結果情報を、例えば、保険条件の決定（例えば保険料の算定）の基礎となる基準として用いることができる。より正確に保険条件を決定することができる。生体情報をより有効に利用できる評価装置及び評価システムが提供できる。
【0104】
図７は、実施形態に係る評価システムにおける動作を示すフローチャートである。
図７に示すように、例えば、ステップＳ９において、演算システム３０（第３システム）の制御部３３において、使用者８１の評価が行われる。使用者８１の評価結果が、所定のランクよりも上の場合は、終了する。一方、使用者８１の評価が、所定のランク以下の場合には、制御部３３は、自動運転切替指示を行う。自動運転切替指示のコマンドＣＭＤ等が、例えば、第２ユーザシステム２０（第２システム）に送信される。第２ユーザシステム２０は、自動運転切替指示のコマンドＣＭＤ等に基づいて、自動運転を開始する。例えば、第２ユーザシステム２０のサーバ２２等により、乗り物２８の自動運転が開始される。
図７に示すように、例えば、ステップＳ９において、演算システム３０（第３システム）の制御部３３において、使用者８１の評価が行われる。使用者８１の評価結果が、所定のランクよりも上の場合は、終了する。一方、使用者８１の評価が、所定のランク以下の場合には、制御部３３は、自動運転切替指示を行う。自動運転切替指示のコマンドＣＭＤ等が、例えば、第２ユーザシステム２０（第２システム）に送信される。第２ユーザシステム２０は、自動運転切替指示のコマンドＣＭＤ等に基づいて、自動運転を開始する。例えば、第２ユーザシステム２０のサーバ２２等により、乗り物２８の自動運転が開始される。
【0105】
使用者８１の評価結果が所定のランク以下のときには、運転している使用者８１が異常な状態と判断できる。このような場合に、例えば、マニュアル運転から自動運転への切り替えが行われる。例えば、自動運転のためプログラムは、乗り物２８が有している。この自動運転のプログラムの実行の指令が、例えば、第２ユーザシステム２０のサーバ２２等を介して、演算システム３０から第２ユーザシステム２０に提供される。
【0106】
図８は、実施形態に係る評価システムを例示する模式図である。
図８は、演算システム３０のハードウェアの構成の例を示す。演算システム３０は、例えば、通信部３１（通信インタフェース）、サーバ３２（例えば外部メモリなどとのインタフェース）、制御部３３（例えばＣＰＵ）、ＲＡＭ３４ａ及びＲＯＭ３４ｂなどを含む。演算システム３０は、例えば、入力部３５ａ及び出力部３５ｂなどをさらに含んでも良い。
図８は、演算システム３０のハードウェアの構成の例を示す。演算システム３０は、例えば、通信部３１（通信インタフェース）、サーバ３２（例えば外部メモリなどとのインタフェース）、制御部３３（例えばＣＰＵ）、ＲＡＭ３４ａ及びＲＯＭ３４ｂなどを含む。演算システム３０は、例えば、入力部３５ａ及び出力部３５ｂなどをさらに含んでも良い。
【0107】
上記の種々の情報（データ）の処理（指示）は、例えば、プログラム（ソフトウェア）に基づいて実行される。例えば、コンピュータが、このプログラムを記憶し、このプログラムを読み出すことにより、上記の種々の情報の処理が行われる。
【0108】
上記の種々の情報の処理は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク及びハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、または、他の記録媒体に記録されても良い。
【0109】
例えば、記録媒体に記録された情報は、コンピュータ（または組み込みシステム）により読み出されることが可能である。記録媒体において、記録形式（記憶形式）は任意である。例えば、コンピュータは、記録媒体からプログラムを読み出し、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させる。コンピュータにおいて、プログラムの取得（または読み出し）は、ネットワークを通じて行われても良い。
【0110】
記録媒体からコンピュータ（または組み込みシステム）にインストールされたプログラムに基づいてコンピュータ上で稼働している種々のソフトウェアにおいて、上記の情報の処理の少なくとも一部が実施されても良い。このソフトウェアは、例えば、ＯＳ（オペレーティングシステム）などを含む。このソフトウェアは、例えば、ネットワーク上で動作するミドルウェアなどを含んでも良い。
【0111】
実施形態における記録媒体は、ＬＡＮまたはインターネットなどにより得られたプログラムをダウンロードして記憶された記録媒体も含まれる。複数の記録媒体に基づいて、上記の処理が行われても良い。
【0112】
実施形態に係るコンピュータは、１つまたは複数の装置（例えばパーソナルコンピュータなど）を含む。実施形態に係るコンピュータは、ネットワークにより接続された複数の装置を含んでも良い。
【0113】
【0114】
評価システム１１０（例えば演算システム３０）は、例えば、使用者８１に関する第１情報と、その使用者８１に関する第２情報と、を入手する。この第１情報は、１つの作業（第１作業）をしている第１状態における、使用者８１の生体情報及び行動情報の少なくともいずれかを含む。一方、第２情報は、その作業（第１作業）をしていない第２状態における、使用者８１の生体情報及び行動情報の少なくともいずれかを含む。そして、評価システム１１０は、上記の第１情報及び第２情報に基づいて、使用者８１の第１作業に関する評価結果情報を出力することが可能である。本実施形態において、使用者８１は、評価の対象者である。
【0115】
以下、評価システム１１０における使用者８１の評価の例について説明する。
【0116】
以下の例では、使用者８１の作業（第１作業）は、乗り物２８の運転である。乗り物２８の運転に関する可能性（例えばリスクなど）について、使用者８１が評価される。
【0117】
例えば、使用者８１の状態が、第１検出器ＳＮ１及び第２検出器ＳＮ２により評価される。既に説明したように、第１検出器ＳＮ１は、ベッド７０に設けられる。第１検出器ＳＮ１により、使用者８１の就寝中及びその前後の状態が検出される。第１検出器ＳＮ１により、例えば、使用者８１の、心拍、脈拍、呼吸、睡眠及び覚醒などが検出される。
【0118】
既に説明したように、第２検出器ＳＮ２は、例えば、使用者８１の体（例えば腕）に取り付けられる。第２検出器ＳＮ２は、例えば、一日以上連続して使用者８１の状態を検出できても良い。第２検出器ＳＮ２は、例えば、使用者８１の、心拍、脈拍、睡眠、覚醒、入眠、立位、座位、臥位、歩行及び運動などの状態を検出できる。
【0119】
使用者８１の作業（第１作業）が乗り物２８の運転である場合、上記の第７検出器ＳＮ７により、使用者８１の状態が検出される。第７検出器ＳＮ７は、乗り物２８の運転中（乗り物２８に乗っている期間）の使用者８１の状態を検出できる。第７検出器ＳＮ７は、例えば、心拍、脈拍、呼吸、睡眠及び覚醒などを検出できる。
【0120】
以下では、説明を簡単にするために、これらの検出器ＳＮで得られた種々のデータのうちで、脈拍に関する情報が用いられる場合について説明する。そして、以下では、検出器ＳＮで得られた情報（例えばデータ）をモデル化して説明する。
【0121】
図９（ａ）～図９（ｃ）は、第４実施形態に係る評価システムにおける情報を例示する模式図である。
これらの図の横軸は、時間ｔｍである。図９（ａ）～図９（ｃ）のそれぞれの縦軸は、第１検出器ＳＮ１、第２検出器ＳＮ２及び第７検出器ＳＮ７のそれぞれにより得られた第１信号ＳＧ１、第２信号ＳＧ２及び第７信号ＳＧ７である。脈拍が検出される場合、例えば、１分間における脈拍数が、これらの信号の強度に対応する。
これらの図の横軸は、時間ｔｍである。図９（ａ）～図９（ｃ）のそれぞれの縦軸は、第１検出器ＳＮ１、第２検出器ＳＮ２及び第７検出器ＳＮ７のそれぞれにより得られた第１信号ＳＧ１、第２信号ＳＧ２及び第７信号ＳＧ７である。脈拍が検出される場合、例えば、１分間における脈拍数が、これらの信号の強度に対応する。
【0122】
これらの信号は、使用者８１に関する情報の少なくとも一部となる。または、これらの信号が処理されて得られた情報が、使用者８１に関する情報の一部となる。これらの図には、第１日Ｄ１～第８日Ｄ８までの検出結果（信号）が例示されている。
【0123】
図９（ａ）に示すように、第１検出器ＳＮ１により得られる第１信号ＳＧ１の強度は、使用者８１の就寝中及びその前後（すなわち、例えば、夜）において、強くなる。例えば、昼間は、第１検出器ＳＮ１による検出が行われないため、第１信号ＳＧ１が得られない。使用者８１の就寝中において、使用者８１の睡眠状態に応じて、脈拍が変化する。これに応じて、第１信号ＳＧ１の強度が変化する。
【0124】
図９（ｂ）に示すように、第２検出器ＳＮ２により、第１日Ｄ１～第８日Ｄ８まで、実質的に連続して、使用者８１の状態が検出される。第２信号ＳＧ２は、第１日Ｄ１～第８日Ｄ８まで、実質的に連続している。この例では、それぞれの日の昼間において、第２信号ＳＧ２の強度が高く、夜間においては、第２信号ＳＧ２の強度が低い。夜間における第２信号ＳＧ２の強度は、第１信号ＳＧ１の強度に対応している場合が多い。
【0125】
図９（ｃ）に示すように、第７信号ＳＧ７は、使用者８１が乗り物２８に乗っているときの、使用者８１の脈拍に対応する。この例では、第５日Ｄ５及び第７日Ｄ７において、使用者８１は、乗り物２８を運転している。
【0126】
この例では、評価の対象の作業（第１作業ＯＰ１）が、乗り物２８の運転である。第５日Ｄ５及び第７日Ｄ７に、使用者８１が第１作業ＯＰ１（乗り物２８の運転）を行う第１状態ＳＴ１がある。第１状態ＳＴ１を除く期間が、第２状態ＳＴ２となる。
【0127】
例えば、第５日Ｄ５の第１期間（第１時刻を含む期間）において、使用者８１が第１作業ＯＰ１（乗り物２８の運転）を行っている。他の日（この例では第１日Ｄ１～第４日Ｄ４、第６日Ｄ６及び第８日Ｄ８）にも、その第１期間（第１時刻を含む期間）がある。
【0128】
１つの例において、第５日Ｄ５の第１期間（第１時刻を含む期間）における第２信号ＳＧ２と、他の日（この例では第１日Ｄ１～第４日Ｄ４、第６日Ｄ６及び第８日Ｄ８）の第１期間（第１時刻を含む期間）における第２信号ＳＧ２と、が比較される。この場合、第１作業ＯＰ１の有無の違いに対応して、第２信号ＳＧ２に違いが生じる。例えば、第１作業ＯＰ１（運転）を行っているときの第２信号ＳＧ２の強度（脈拍数）と、第１作業ＯＰ１（運転）を行っていないときの第２信号ＳＧ２の強度（脈拍数）と、の間において、違いが生じる。例えば、前者は、後者よりも強い。
【0129】
このように、第１作業ＯＰ１の実施の有無により、使用者８１の生体情報が変化する。この生体情報の変化は、使用者８１が第１作業ＯＰ１（運転）を行うときの第１作業ＯＰ１において生じる可能性（例えばリスクの程度）に関係する。第１作業ＯＰ１の実施の有無に基づく使用者８１の生体情報の変化を評価することで、第１作業ＯＰ１に関して使用者８１を評価することができる。
【0130】
第４実施形態においては、第１作業ＯＰ１をしている第１状態ＳＴ１における使用者８１の生体情報及び行動情報の少なくともいずれかを含む第１情報と、第１作業ＯＰ１をしていない第２状態ＳＴ２における使用者８１の生体情報及び行動情報の少なくともいずれかを含む第２情報と、の間の相対的な関係（例えば差）に基づいて、使用者８１の第１作業ＯＰ１に関する評価が行われる。
【0131】
この例では、第１作業ＯＰ１を行わない別の日における使用者８１の情報（この例では、第２信号ＳＧ２）が、第２状態ＳＴ２の第２情報として用いられる。例えば、第２情報は、第５日Ｄ５において第１作業ＯＰ１が行われる時刻（第１期間）と同じ時刻（第１期間）に対応する、他の日の情報である。
【0132】
第４実施形態において、第２情報として、第１作業ＯＰ１が行われる第５日Ｄ５における他の時刻（期間）における情報（例えば第２信号ＳＧ２）が用いられても良い。
【0133】
この例では、第７日Ｄ７の第２期間（第２時刻を含む期間）において、使用者８１が第１作業ＯＰ１（乗り物２８の運転）を行っている。第５日Ｄ５に第１作業ＯＰ１を実施しているときの第２信号ＳＧ２と、第７日Ｄ７における第１作業ＯＰ１を実施しているときの第２信号ＳＧ２と、が、第１情報として用いられても良い。これらの２日のそれぞれの信号から、例えば、平均値が導出される。平均値を含む情報が、第１情報として用いられても良い。
【0134】
上記の例では、１つの検出器（第２検出器ＳＮ２）により、上記の第１情報（第１作業ＯＰ１を行っているときの状態）と、上記の第２情報（第１作業ＯＰ１を行っていないときの状態）と、における状態が検出される。
【0135】
第４実施形態において、第１情報と第２情報とが、互いに異なる検出器で得られても良い。例えば、第１情報（第１作業ＯＰ１を行っているときの状態）が、第７検出器ＳＮ７で得られても良い。一方、第２情報（第１作業ＯＰ１を行っていないときの状態）が、第１検出器ＳＮ１で得られても良い。これらの検出器から得られた情報を基に、使用者８１の第１作業ＯＰ１に関する評価が行われても良い。
【0136】
第１情報及び第２情報が、互いに異なる検出器ＳＮで得られる場合がある。このとき、これらの検出器ＳＮの間で、導出されるデータ（情報）の関係が求められ、使用者８１の状態が同じときに得られる結果が、互いに異なる場合がある。この場合に、互いに異なる検出器ＳＮで得られる結果が、適切に補正されても良い。
【0137】
１つの例において、第２情報が得られる第２状態ＳＴ２の少なくとも一部において、使用者８１は睡眠状態でも良い。睡眠状態である場合に得られる第２情報は、比較的変動が小さい。例えば、異なる日においても、比較的均一な第２情報が得られる。このため、第１情報との差が安定して得られる。
【0138】
例えば、第１情報及び第２情報が、使用者８１の、心拍、脈拍、呼吸及び血圧の少なくとも１つを含む場合に、比較的安定したデータが得られる。
【0139】
例えば、第１情報が使用者８１の心拍であり、第２情報も使用者８１の心拍である。第１情報が使用者８１の脈拍であり、第２情報も使用者８１の脈拍である。第１情報が使用者８１の呼吸であり、第２情報も使用者８１の呼吸である。第１情報が使用者８１の体温であり、第２情報も使用者８１の体温である。第１情報が使用者８１の体重であり、第２情報も使用者８１の体重である。第１情報が使用者８１の筋電図（心電図を含む）であり、第２情報も使用者８１の筋電図（心電図を含む）である。第１情報が使用者８１の脳波であり、第２情報も使用者８１の脳波である。第１情報が使用者８１の血圧であり、第２情報も使用者８１の血圧である。第１情報が使用者８１の血中酸素濃度であり、第２情報も使用者８１の血中酸素濃度である。第１情報が使用者８１の呼気中ガスであり、第２情報も使用者８１の呼気中ガスである。
【0140】
第４実施形態において、第１情報及び第２情報が、互いに異なる種類の情報（例えば生体情報）でも良い。例えば、第１情報が使用者８１の心拍であるとき、第２情報が使用者８１の、脈拍、呼吸、体温、体重、筋電図（心電図を含む）、脳波、血圧、血中酸素濃度（例えば、経皮的動脈血酸素飽和度を含む）、及び、呼気中ガスの少なくともいずれかを含んでも良い。例えば、異なる種類の生体情報が互いに関係する場合がある。例えば、脈拍の変化が、心拍の変化と連動する場合がある。このようなとき、例えば、第１検出器ＳＮ１で脈拍が検出され、第７検出器ＳＮ７で心拍が検出されても良い。
【0141】
第１作業の種類によって、取得できる情報の種類が適切に変更されても良い。１つの例では、１つの検出器ＳＮで、第１種類の第１情報と、第１種類の第２情報が取得されても良い。別の例では、１つの検出器ＳＮで第１種類の第１情報が取得され、別の検出器ＳＮで第１種類の第２情報が取得されても良い。別の例では、１つの検出器ＳＮで第１種類の第１情報が取得され、別の検出器ＳＮで第２種類の第２情報が取得されても良い。さらに、別の例では、１つの検出器ＳＮで第１種類の第１情報が取得され、第２種類の第２情報が取得されても良い。
【0142】
上記のように、１つの実施形態においては、使用者８１の評価結果は、第１作業ＯＰ１を実施している使用者８１の第１情報と、第１作業ＯＰ１を実施していない使用者８１の第２情報との間の相対的な関係に基づいて、導出される。相対的な関係は、例えば、第１情報と第２情報との差を含む。そして、使用者８１の評価結果が、評価結果情報として出力される。
【0143】
例えば、第１作業ＯＰ１が乗り物２８の運転を含む場合、評価結果情報は、例えば、使用者８１における、運転のリスクに関する情報である。例えば、運転中の脈拍が、安静時の脈拍よりも過度に高くなる場合がある。このような場合、その使用者８１は、冷静に運転することが困難である、と推定できる。このような場合、その使用者８１は、運転中に事故などを起こす可能性が高いと推定できる。推定された結果が、評価結果情報となる。
【0144】
第４実施形態によれば、例えば、使用者８１の情報（生体情報及び行動情報の少なくともいずれか）をより有効に利用できる評価システムが提供できる。
【0145】
以下、使用者８１の評価の例について説明する。
図１０（ａ）～図１０（ｃ）は、第４実施形態に係る評価結果情報を例示する模式図である。
図１０（ａ）は、使用者８１の評価結果の１つの指標ｘｖ１を例示している。指標ｘｖ１は、例えば、第１情報（使用者８１が第１作業ＯＰ１を実施しているときの情報）と、第２情報（使用者８１が第１作業ＯＰ１を実施していないときの情報）と、の間の相対的な関係（例えば差）に対応した値である。例えば、指標ｘｖ１が大きいと、第１情報と第２情報との差が大きい。例えば、指標ｘｖ１が大きいときには、第１作業ＯＰ１（例えば運転）におけるリスクが高い。
図１０（ａ）～図１０（ｃ）は、第４実施形態に係る評価結果情報を例示する模式図である。
図１０（ａ）は、使用者８１の評価結果の１つの指標ｘｖ１を例示している。指標ｘｖ１は、例えば、第１情報（使用者８１が第１作業ＯＰ１を実施しているときの情報）と、第２情報（使用者８１が第１作業ＯＰ１を実施していないときの情報）と、の間の相対的な関係（例えば差）に対応した値である。例えば、指標ｘｖ１が大きいと、第１情報と第２情報との差が大きい。例えば、指標ｘｖ１が大きいときには、第１作業ＯＰ１（例えば運転）におけるリスクが高い。
【0146】
例えば、指標ｘｖ１は、脈拍に関する。例えば、指標ｘｖ１は、脈拍の時間的な変化などに関しても良い。
【0147】
指標ｘｖ１の値に応じて、複数の範囲が定められる。この例では、５ずつの間隔で、範囲が定められる。１つの範囲において、指標ｘｖ１の差は５である。複数の範囲のそれぞれに対して、評価値Ｅｖ１が定められる。この例では、指標ｘｖ１の値が大きいと、評価値Ｅｖ１が大きい。
【0148】
例えば、評価値Ｅｖ１が大きい場合に、第１作業ＯＰ１（例えば運転）におけるリスクが高い、ということが分かる。第４実施形態においては、このような評価値Ｅｖ１が、評価結果情報の少なくとも一部となる。
【0149】
この例では、指標ｘｖ１に関する複数の範囲は、等間隔で区分される。実施形態において、非等間隔で、区分されても良い。
【0150】
図１０（ｂ）に示すように、１つの例においては、指標ｘｖ１が３０～４０までの間において、細かい幅で、範囲が区分されている。目的とする第１作業ＯＰ１、及び、用いられる情報の種類に応じて、指標ｘｖ１の範囲を適切に区分することができる。
【0151】
図１０（ｃ）に示すように、別の指標ｘｖ２の値に応じて、複数の範囲が定められる。指標ｘｖ２は、例えば、血圧に関する。例えば、指標ｘｖ２は、血圧の時間的な変化などに対応しても良い。この例でも、複数の範囲のそれぞれに対して、評価値Ｅｖ２が定められる。この例では、指標ｘｖ２の値が大きいと、評価値Ｅｖ２が大きい。
【0152】
例えば、このような評価値Ｅｖ１及び評価値Ｅｖ２少なくとも一方を用いて、評価が行われても良い。例えば、評価値Ｅｖ１及び評価値Ｅｖ２の和により、評価が行われても良い。例えば、評価値Ｅｖ１及び評価値Ｅｖ２の和の値が、評価結果情報として出力される。
【0153】
この例では、評価値Ｅｖ２の範囲の方が、評価値Ｅｖ１の範囲よりも大きい。例えば、指標ｘｖ２の評価結果の方が、指標ｘｖ１の評価結果よりも、目的とする第１作業ＯＰ１（例えば運転）における生体情報の変化をより適正に表現している場合がある。このような場合に、評価値Ｅｖ２の範囲を、評価値Ｅｖ１の範囲よりも大きくする。例えば、重み付けを行う。これにより、複数の評価値を用いたときに、より適正な評価が行われる。
【0154】
実施形態において、上記の評価結果情報は、任意の方法で出力される。例えば、ディスプレイなどでの表示、印刷、または、音声信号の提供などの任意の方法を用いることができる。
【0155】
このように、第４実施形態において、評価結果情報は、分類された複数のランクの１つを含む。分類された複数のランクは、例えば、上記の評価値Ｅｖ１または評価値Ｅｖ２などである。分類された複数のランクは、例えば、複数の評価値（例えば、評価値Ｅｖ１及び評価値Ｅｖ２など）の処理結果（例えば、和、積、重み付けされた和など）でも良い。例えば、複数のランクのうちの１つが、任意の手法により、出力される。
【0156】
上記の第４実施形態は、評価システム１１１（図４参照）により実施されても良い。
出力システム４０（例えば、評価結果出力システム）の１つの例において、出力システム４０は、例えば保険提供者（例えば保険会社）により使用される。保険提供者は、使用者８１の評価結果情報に基づいて、その使用者８１の保険の条件を定めても良い。
出力システム４０（例えば、評価結果出力システム）の１つの例において、出力システム４０は、例えば保険提供者（例えば保険会社）により使用される。保険提供者は、使用者８１の評価結果情報に基づいて、その使用者８１の保険の条件を定めても良い。
【0157】
例えば、１つの例において、使用者８１が乗り物２８を運転すること（第１作業ＯＰ１）について、保険が設定される。この場合、第１作業ＯＰ１に関してのその使用者８１の評価結果情報に基づいて、自動車保険の保険条件の少なくとも一部が定められても良い。
【0158】
例えば、図１０（ａ）～図１０（ｃ）に例示したような、指標ｘｖ１に関する評価値Ｅｖ１などが用いられる。例えば、評価値Ｅｖ１に応じて、保険の条件などが設定されても良い。保険の条件は、例えば、保険料及び保険金の少なくともいずれかを含む。
【0159】
図３に示すように、例えば、複数の評価値Ｅｖ１のそれぞれに対応して、保険料の値Ｉｖ１が定められる。例えば、評価値Ｅｖ１が「１」のときの保険料の値Ｉｖ１は、１１，０００円である。例えば、評価値Ｅｖ１が「９」のときの保険料の値Ｉｖ１は、５５，０００円である。
【0160】
このように、使用者８１が第１作業ＯＰ１（例えば運転）を実施することに関して、使用者８１が評価される。そして、その評価結果に基づいて、保険料の値Ｉｖ１が出力される。これにより、使用者８１が第１作業ＯＰ１（例えば運転）を実施する際のリスクに基づいて保険料の値Ｉｖ１を定めることができる。第４実施形態においては、使用者８１が第１作業ＯＰ１（例えば運転）を実施する際のリスクが、使用者８１の情報（例えば生体情報）に基づいている。このため、使用者８１の評価結果は、より正確である。保険料の値Ｉｖ１を、使用者８１の実態に基づいてより正確に定めることができる。
【0161】
このように、評価結果情報は、使用者８１の自動車保険料のランクを含んでも良い。
【0162】
上記の例では、第１作業ＯＰ１が、乗り物２８の運転を含む。実施形態において、第１作業ＯＰ１は、任意である。
【0163】
第１作業ＯＰ１は、例えば、使用者８１の仕事でも良い。仕事は、使用者８１が生計を立てるために行うことを含む。例えば、使用者８１が仕事をしている期間の長さは比較的長い。このため、例えば、仕事の実施状態は、使用者８１の健康状態と、関係する場合が多い。
【0164】
例えば、仕事を実施している期間において、使用者８１の生体情報（例えば血圧など）は、仕事を実施していない期間に比べて著しく異なる場合がある。この場合、例えば、使用者８１は、仕事の実施により、心身に大きな負担が加わっていると推定される。例えば、過度の負荷が使用者８１に加わると、使用者８１の健康が損なわれる場合がある。
【0165】
例えば、第１作業ＯＰ１として仕事が設定される。そして、上記の評価を行う。これにより、仕事を実施しているときの使用者８１のリスク（例えば、健康の阻害の可能など）が評価できる。例えば、第１作業ＯＰ１を仕事として上記の評価を行うことにより、使用者８１の将来の健康のリスクが予測できる。このような場合、評価結果情報は、例えば、生命保険及び医療保険料の少なくともいずれかの条件（例えばランク）を含んでも良い。
【0166】
このように、第４実施形態によれば、使用者８１の将来のリスクをより正確に評価できる。この結果を用いて、例えば、保険の条件を提示することで、より正確な保険の条件を定めることができる。
【0167】
さらに、第４実施形態において、使用者８１が将来に第１作業ＯＰ１を実施したときの状態を出力できる。例えば、第１作業ＯＰ１を実際に実施したときにおける使用者８１の状態だけではなく、その使用者８１が第１作業ＯＰ１を将来実施したときに生じやすい状態（症状）を予測して出力できる。この予測された出力が、評価結果情報に含まれても良い。
【0168】
この予測された出力に基づいて、使用者８１が適切な変更を行うことで、将来のリスクを減らすことができる。例えば、評価結果情報は、使用者８１への助言となり得る。使用者８１は、よりリスクが低い状態で第１作業ＯＰ１を実施できるようになる。例えば、演算システム３０（及び評価システム１１０など）は、使用者８１の訓練システムとして用いることができる。
【0169】
実施形態において、第１作業ＯＰ１は、例えば、乗り物２８の運転、仕事、または、スポーツなどを含んでも良い。
【0170】
第４実施形態においては、例えば、１日以上の長さの期間における使用者８１の情報（生体情報及び行動情報）に基づいて、使用者８１に関する、複数の分類されたランクの１つを含む評価結果情報が出力される。
【0171】
例えば、定期的な健康診断などが行われる。この場合、健康診断が行われるそのとき（一日未満）における、使用者８１の状態が検出される。健康診断により得られる情報は、そのときの使用者８１の健康状態が検出される。しかし、健康診断において検出された健康状態によってその使用者８１が第１作業ＯＰ１を行うときの状態の可能性（例えばリスク）についての評価を行うことは困難である。
【0172】
例えば、健康診断においては、評価項目（例えば血圧など）について、標準範囲が定められる。例えば、血圧の正常範囲が定められ、その範囲を超えると、例えば、疾患状態であると判断される。すなわち、使用者８１から得られた情報（例えば生体情報）は、別に定められた標準値（例えば正常範囲）と比較される。比較結果に基づいて、使用者８１の健康状態などが判断される。
【0173】
一方、病院または介護施設などにおいて、使用者８１（例えば、患者または被介護者）の生体情報が取得される。例えば、生体情報として脈拍などが検出される。そして、検出された脈拍が、別に定められた標準値（例えば正常範囲）と比較される。その結果に基づいて、例えば、アラームが発生され、適切な処置が行われる。しかし、病院または介護施設などにおける生体情報の取得結果から、その使用者８１の将来の可能性（例えば、第１作業ＯＰ１行うときのリスクなど）が評価されることはない。
【0174】
これに対して、第４実施形態においては、使用者８１についての第１情報及び第２情報に基づいて、使用者８１の将来の可能性が評価される。例えば、評価結果が、分類された複数のランクの１つとして出力される。これにより、使用者８１の将来の可能性（リスク）を客観的に知ることができる。
【0175】
第４実施形態において、使用者８１の情報を取得する期間は、例えば、２日以上でも良い。例えば、期間が１日である場合には、昼夜の条件の変化が１回生じる。このため、得られた情報のばらつきが大きい場合がある。使用者８１の情報を取得する期間が２日以上である場合には、昼夜の条件が複数回生じる。複数回の条件により得られた情報が、例えば、平均化される。これにより、より高い精度で、使用者８１を評価することができる。
【0176】
使用者８１の情報を取得する期間は、例えば、３日以上、または、５日以上でも良い。これにより、より高い精度の評価結果が得られる。
【0177】
第４実施形態において、例えば、第１作業ＯＰ１を行わない第２状態ＳＴ２における第２情報は、その使用者８１の過去の対応する情報でも良い。例えば、第１作業ＯＰ１を実施しているとき使用者８１の評価の１か月前における状態が、第２状態ＳＴ２とされても良い。例えば、第１作業ＯＰ１を実施しているときの脈拍が第１情報である場合、その１か月前の就寝中の脈拍のデータが、第２情報として用いられても良い。
【0178】
第４実施形態において、使用者８１の評価結果情報は、保険の条件（例えば保険料及び保険金の少なくともいずれかなど）、預貯金の条件（例えば、利率など）、及び、各種のサービスの提供を受ける際の条件（例えば、サービスの内容など）の少なくともいずれかを含んでも良い。
【0179】
（第５実施形態）
第５実施形態においても、例えば、演算システム３０（例えば、演算装置、図１（ａ）または図４参照）が設けられる。演算システム３０は、使用者８１の生体情報を含む第１情報と、使用者８１の行動情報を含む第２情報と、を入手する。これらの情報は、例えば、第１検出システム１０または第２検出システム２０などにより検出される。例えば、第２情報は、使用者８１などにより入力されても良い。
第５実施形態においても、例えば、演算システム３０（例えば、演算装置、図１（ａ）または図４参照）が設けられる。演算システム３０は、使用者８１の生体情報を含む第１情報と、使用者８１の行動情報を含む第２情報と、を入手する。これらの情報は、例えば、第１検出システム１０または第２検出システム２０などにより検出される。例えば、第２情報は、使用者８１などにより入力されても良い。
【0180】
演算システム３０は、第１情報（生体情報）と第２情報（行動情報）とに基づいて、使用者８１に関する評価結果情報を出力することが可能である。
【0181】
例えば、寝ているときと、運動しているときと、の間で、生体情報（例えば、脈拍など）が異なる。この異なりの程度などに基づいて、使用者８１の将来の状態の可能性（例えば、傷病の可能性）を評価（推定）することができる。評価結果が評価結果情報として出力される。
【0182】
例えば、使用者８１の睡眠の開始時間及び終了時間は、行動情報（第２情報）の１つに含まれる。一方、睡眠中の生体情報（脈拍の変化など）、または、昼間の生体情報（脈拍の変化など）などが、使用者８１の生体情報（第１情報）として、取得される。このような第１情報及び第２情報に基づいて、使用者８１の将来の状態の可能（例えば、傷病の可能性）を評価（推定）することができる。評価結果が評価結果情報として出力される。
【0183】
第５実施形態においても、使用者の情報をより有効に利用できる評価システムを提供することができる。
【0184】
第５実施形態においても評価結果情報は、例えば、分類された複数のランクの１つを含む。評価結果情報が、複数の分類の１つとして出力される。これにより、使用者８１の評価結果が明確になる。評価結果情報は、例えば、生命保険及び医療保険料の少なくともいずれかの条件（例えばランク）を含んでも良い。
【0185】
（第６実施形態）
第６実施形態においても、例えば、演算システム３０（図１（ａ）または図４参照）が設けられる。演算システム３０は、使用者８１の、生体情報を含む情報を入手する。この情報は、例えば、第１検出システム１０または第２検出システム２０などにより検出される。
第６実施形態においても、例えば、演算システム３０（図１（ａ）または図４参照）が設けられる。演算システム３０は、使用者８１の、生体情報を含む情報を入手する。この情報は、例えば、第１検出システム１０または第２検出システム２０などにより検出される。
【0186】
演算システム３０は、この情報に基づいて、使用者８１の将来の可能性（例えばリスクなど）に関する分類された複数のランクの１つを出力することができる。さらに、この評価結果情報に基づいて、例えば、生命保険及び医療保険料の少なくともいずれかの条件（例えばランク）が出力されても良い。
【0187】
例えば、健康診断または病院など（介護施設を含む）において、使用者８１（例えば、患者または被介護者）の生体情報（例えば、血圧など）が検出される。そして、検出された生体情報が、別に定められた標準値（例えば正常範囲）と比較される。その結果に基づいて、例えば、使用者８１の健康が診断される。または、アラームが発生され、適切な処置が行われる。しかし、健康診断または病院などにおける生体情報の取得結果から、その使用者８１の将来の可能性（例えばリスクなど）に関して、分類された複数のランクとして、評価されることはない。そして、将来の可能性（例えばリスクなど）が、分類された複数のランクの１つとして出力されることもない。
【0188】
これに対して、第６実施形態においては、使用者８１の生体情報を含む情報に基づいて、使用者８１の将来の可能性（例えばリスクなど）が、評価され、評価結果が、分類された複数のランクの１つとして出力される。使用者８１の将来の可能性（リスク）を客観的に知ることができる。
【0189】
第６実施形態において、使用者８１の生体情報を取得する期間は、例えば、１日以上である。この期間は、２日以上でも良い。例えば、期間が１日である場合には、昼夜の条件の変化が１回生じる。このため、得られた情報のばらつきが大きい場合がある。使用者８１の情報を取得する期間が２日以上である場合には、昼夜の条件が複数回生じる。複数回の条件により得られた情報が、例えば、平均化される。これにより、より高い精度で、使用者８１を評価することができる。使用者８１の情報を取得する期間は、例えば、３日以上、または、５日以上でも良い。これにより、より高い精度の評価結果が得られる。
【0190】
第６実施形態においても、使用者の情報をより有効に利用できる評価システムが提供できる。
【0191】
上記の第４～第６実施形態に係る処理は、図８に関して説明した演算システム３０（演算装置）により実施されても良い。
【0192】
図１１は、実施形態に係る保険を例示する模式図である。
実施形態において、保険は、将来起こるかもしれない危険に対し、予測される事故発生の確率に見合った一定の保険料を加入者が公平に分担し、万一の事故に対して備える相互扶助の精神から生まれた助け合いの制度である。保険は、リスクの対象を基準として分類すると、ヒトに関する保険（例えば人の死亡やけが、病気に対する保険）、モノに関する保険（例えば物の損傷に対する保険）、カネに関する保険（例えば収入の減少に対する保険）、コトに関する保険（例えば賠償責任の負担に対する保険）に分類できる。
実施形態において、保険は、将来起こるかもしれない危険に対し、予測される事故発生の確率に見合った一定の保険料を加入者が公平に分担し、万一の事故に対して備える相互扶助の精神から生まれた助け合いの制度である。保険は、リスクの対象を基準として分類すると、ヒトに関する保険（例えば人の死亡やけが、病気に対する保険）、モノに関する保険（例えば物の損傷に対する保険）、カネに関する保険（例えば収入の減少に対する保険）、コトに関する保険（例えば賠償責任の負担に対する保険）に分類できる。
【0193】
図１１に示すように、ヒト－カネに関する保険として、例えば、生命保険及び傷害保険がある。保険の例示として、火災保険、地震保険、自動車保険、自賠責保険、交通事故傷害保険、普通傷害保険、海外旅行傷害保険、医療保障保険、介護保険、及び、年金保険等も挙げられる。これらの保険に対しても、本発明を適宜設計変更の上、適用してもよい。
【0194】
実施形態によれば、生体情報をより有効に利用できる評価システムが提供できる。
【0195】
以上、具体例を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、評価システムに含まれる演算装置、通信部、サーバ、制御部、検出器及びシステムなどの各要素の具体的な構成に関しては、当業者が公知の範囲から適宜選択することにより本発明を同様に実施し、同様の効果を得ることができる限り、本発明の範囲に包含される。
【0196】
各具体例のいずれか２つ以上の要素を技術的に可能な範囲で組み合わせたものも、本発明の要旨を包含する限り本発明の範囲に含まれる。
【0197】
その他、本発明の実施形態として上述した評価システムを基にして、当業者が適宜設計変更して実施し得る全ての評価システムも、本発明の要旨を包含する限り、本発明の範囲に属する。
【0198】
その他、本発明の思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の範囲に属するものと了解される。
【符号の説明】
【0199】
１０…第１ユーザシステム、 １１…通信端末、 ２０…第２ユーザシステム、 ２１…通信部、 ２２…サーバ、 ２７…座席、 ２８…乗り物、 ３０…演算システム、 ３１…通信部、 ３２…サーバ、 ３３…制御部、 ３４…ＲＡＭ、 ３４ａ…ＲＡＭ、 ３４ｂ…ＲＯＭ、 ３５ａ…入力部、 ３５ｂ…出力部、 ４０…出力システム、 ４１…情報端末、 ４２…サーバ、 ４３…制御部、 ６０…マットレス、 ７０…ベッド、 ７１…ボトム、 ７２…枕、 ８１…使用者、 １１０、１１１…評価システム、 ＣＥ、ＣＥｉ…信頼度、 ＣＭＤ…コマンド、 Ｄ１～Ｄ８…第１～第８日、 ＤＡＴＡ１…データ、 Ｅｖ１…評価値、 Ｉｖ１…値、 ＯＰ１…第１作業、 Ｓ１～Ｓ８…ステップ、 ＳＧ１…第１信号、 ＳＧ２…第２信号、 ＳＧ７…第７信号、 ＳＮ、ＳＮｉ…検出器、 ＳＮ１～ＳＮ７…第１～第７検出器、 ＳＴ１、ＳＴ２…状態、 ｔ１～ｔ５、ｔｋ…期間、 ｔｍ…時間、 ｘｖ１、ｘｖ２…指標
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】