特許 7605287 通知装置、通知方法およびプログラム

(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】2024-12-16

(45)【発行日】2024-12-24

(54)【発明の名称】通知装置、通知方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/30 20180101AFI20241217BHJP

【ＦＩ】

G16H50/30

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2023501944

(86)(22)【出願日】2021-02-26

(86)【国際出願番号】 JP2021007285

(87)【国際公開番号】W WO2022180773

(87)【国際公開日】2022-09-01

【審査請求日】2023-06-07

(73)【特許権者】

【識別番号】000004226

【氏名又は名称】日本電信電話株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100098394

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 茂樹

(74)【代理人】

【識別番号】100153006

【弁理士】

【氏名又は名称】小池 勇三

(74)【代理人】

【識別番号】100064621

【弁理士】

【氏名又は名称】山川 政樹

(74)【代理人】

【識別番号】100121669

【弁理士】

【氏名又は名称】本山 泰

(72)【発明者】

【氏名】橋本 優生

(72)【発明者】

【氏名】高河原 和彦

【審査官】吉田 誠

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１７／１９９６６３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１６－０５７０５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２７１２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－５７０５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１０４３２７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００ － ８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得するように構成された計算パラメータ取得部と、
前記計算パラメータ取得部によって取得された情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測するように構成された生体情報予測部と、
前記生体情報予測部によって予測された生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測するように構成された時刻予測部と、
前記時刻予測部によって予測された時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知するように構成された暑熱リスク通知部とを備え、
前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温であり、
前記時刻予測部は、予め記憶されている暑熱未順化者の深部体温閾値と暑熱順化者の深部体温閾値のうち、前記測定対象者の身体的特徴の情報に含まれる暑熱順化の有無の情報に応じて、対応する深部体温閾値を採用し、前記生体情報予測部によって予測された深部体温が前記採用した深部体温閾値を上回る時刻を予測し、
前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含むことを特徴とする通知装置。

【請求項2】

請求項１記載の通知装置において、
前記身体的特徴の情報は、前記測定対象者の身長と体重と年齢と性別の情報と前記暑熱順化の有無の情報とを含み、
前記作業条件の情報は、前記測定対象者の衣服とＭＥＴｓ値の情報を含み、
前記環境条件の情報は、前記測定対象者が作業を行う現場の作業当日の気温と湿度の情報を含むことを特徴とする通知装置。

【請求項3】

請求項１記載の通知装置において、
前記暑熱対策情報は、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻の情報に加えて、前記生体情報予測部によって予測された生体情報を含むことを特徴とする通知装置。

【請求項4】

ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータによって測定対象者の熱中症の予防のための情報を提供する通知方法であって、
測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得する第１のステップと、
前記第１のステップで取得した情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測する第２のステップと、
前記第２のステップで予測した生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測する第３のステップと、
前記第３のステップで予測した時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知する第４のステップとを、前記記憶装置に格納されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、
前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温であり、
前記第３のステップは、予め記憶されている暑熱未順化者の深部体温閾値と暑熱順化者の深部体温閾値のうち、前記測定対象者の身体的特徴の情報に含まれる暑熱順化の有無の情報に応じて、対応する深部体温閾値を採用し、前記第２のステップによって予測された深部体温が前記採用した深部体温閾値を上回る時刻を予測するステップを含み、
前記暑熱対策情報は、前記第３のステップによって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含むことを特徴とする通知方法。

【請求項5】

請求項４に記載の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、測定対象者の熱中症の予防に有用な情報を提供する通知装置、通知方法およびプログラムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

２０１９年の職場における熱中症による死傷者数は７９０人であり、過去１０年間（２０１０年～２０１９年）の発生状況と比較して、２０１８年の死傷者数１１７８人に次いで多い。業種別でみると、建設業が１４７人、製造業が１７２人であり、直射日光あるいは高温多湿な環境にさらされ易い業種での熱中症の発生件数が多いことが分かる（非特許文献１参照）。

【0003】

こうした作業現場では、作業者の自己管理、作業管理者による作業者の時間管理、および作業管理者の声掛けによる作業者の体調管理等を行うケースがある。しかしながら、自己申告のような主観的情報のみに頼った作業管理では、作業者が暑熱環境から受ける負荷等に起因する体調の変化を見逃す虞れがある。

【0004】

また、主観的な情報に頼らない体調管理手法として、暑さ指数ＷＢＧＴ（Wet Bulb Globe Temperature：湿球乾球温度）の数値を基に、作業管理者が水分・塩分の補給の声掛け、休憩の励行の声掛け等を行うといった手法がとられるケースもある。ただし、ＷＢＧＴは、あくまで特定の地域における屋外の観測点を基に算出した数値であり、作業者個人の行動に即した環境変化が反映されていない参考値である。したがって、ＷＢＧＴに基づく体調管理手法では、上記の主観的情報と同様に作業者の体調変化を見逃す虞れがあるといえる。

【0005】

一方で、個人の生体情報に着目した体調管理手法として、作業者の深部体温をモニタリングする手法が挙げられる。例えば、ＡＧＣＩＨ（American Conference of Governmental Industrial Hygienists：アメリカ合衆国産業衛生専門官会議）では、深部体温が暑熱順応者の場合で３８．５℃以上、暑熱非順応者の場合で３８℃以上のときを暑熱作業中止基準としている（非特許文献２参照）。

【0006】

生体情報に着目した指標は、個人ごとの熱中症発症リスクをモニタリングする上で有益である。しかしながら、生体情報を計測するには、個人ごとにウェアラブルデバイスのような計測機器を装着しなければならないという課題があった。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0007】

【文献】“２０１９年職場における熱中症による死傷災害の発生状況”，厚生労働省，［２０２０年１０月３０日検索］，＜https://www.mhlw.go.jp/content/11303000/000612135.pdf＞

【文献】“職場の熱中症対策徒然考（その２）”，独立行政法人労働者健康安全機構労働安全衛生総合研究所，［２０２０年１０月３０日検索］，＜https://www.jniosh.johas.go.jp/publication/mail_mag/2013/61-column.html＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、測定対象者にウェアラブルデバイスのような計測機器を装着することなく、測定対象者の熱中症の予防に有用な情報を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本発明の通知装置は、測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得するように構成された計算パラメータ取得部と、前記計算パラメータ取得部によって取得された情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測するように構成された生体情報予測部と、前記生体情報予測部によって予測された生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測するように構成された時刻予測部と、前記時刻予測部によって予測された時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知するように構成された暑熱リスク通知部とを備え、前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温であり、前記時刻予測部は、予め記憶されている暑熱未順化者の深部体温閾値と暑熱順化者の深部体温閾値のうち、前記測定対象者の身体的特徴の情報に含まれる暑熱順化の有無の情報に応じて、対応する深部体温閾値を採用し、前記生体情報予測部によって予測された深部体温が前記採用した深部体温閾値を上回る時刻を予測し、前記暑熱対策情報は、前記時刻予測部によって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含むことを特徴とするものである。
また、本発明の通知装置の１構成例において、前記身体的特徴の情報は、前記測定対象者の身長と体重と年齢と性別の情報と前記暑熱順化の有無の情報とを含み、前記作業条件の情報は、前記測定対象者の衣服とＭＥＴｓ値の情報を含み、前記環境条件の情報は、前記測定対象者が作業を行う現場の作業当日の気温と湿度の情報を含む。

【0010】

また、本発明の通知装置の１構成例において、前記暑熱対策情報は、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻の情報に加えて、前記生体情報予測部によって予測された生体情報を含む。

【0011】

また、本発明は、ＣＰＵと記憶装置とを備えたコンピュータによって測定対象者の熱中症の予防のための情報を提供する通知方法であって、測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報を取得する第１のステップと、前記第１のステップで取得した情報に基づいて、前記作業条件と前記環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の前記測定対象者の時刻毎の生体情報を予測する第２のステップと、前記第２のステップで予測した生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測する第３のステップと、前記第３のステップで予測した時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または前記測定対象者に通知する第４のステップとを、前記記憶装置に格納されたプログラムに従って前記ＣＰＵに実行させ、前記生体情報は、前記測定対象者の深部体温であり、前記第３のステップは、予め記憶されている暑熱未順化者の深部体温閾値と暑熱順化者の深部体温閾値のうち、前記測定対象者の身体的特徴の情報に含まれる暑熱順化の有無の情報に応じて、対応する深部体温閾値を採用し、前記第２のステップによって予測された深部体温が前記採用した深部体温閾値を上回る時刻を予測するステップを含み、前記暑熱対策情報は、前記第３のステップによって予測された時刻を、前記測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含むことを特徴とするものである。
また、本発明のプログラムは、前記の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、計算パラメータ取得部と生体情報予測部と時刻予測部と暑熱リスク通知部とを設けることにより、測定対象者にウェアラブルデバイスのような計測機器を装着することなく、作業開始以降の測定対象者の生体情報を作業開始前に予測し、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻を予測して、予測結果に基づく暑熱対策情報を作業管理者や測定対象者本人に通知することができる。したがって、本実施例によれば、測定対象者の熱中症の予防に有用な対策を実施することが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】図１は、本発明の第１の実施例に係る通知装置の構成を示すブロック図である。

【図2】図２は、本発明の第１の実施例に係る通知装置の動作を説明するフローチャートである。

【図3】図３は、本発明の第１の実施例に係る通知装置の生体情報予測部の構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、本発明の第２の実施例に係る深部体温予測部の構成を示すブロック図である。

【図5】図５は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の構成を示すブロック図である。

【図6】図６は、測定対象者の身体の２部位２層モデルと、測定対象者の各部位・各層に流入出する熱量を示す図である。

【図7】図７は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の本計算のときの動作を説明するフローチャートである。

【図8】図８は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の予備計算Iのときの動作を説明するフローチャートである。

【図9】図９は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の予備計算IIのときの動作を説明するフローチャートである。

【図10】図１０は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の予備計算IIIのときの動作を説明するフローチャートである。

【図11】図１１は、本発明の第３の実施例に係る深部体温予測部の本計算のときの第３制御部の動作を説明するフローチャートである。

【図12】図１２は、本発明の第１～第３の実施例に係る通知装置を実現するコンピュータの構成例を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

［第１の実施例］
以下、本発明の実施例について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施例に係る通知装置の構成を示すブロック図である。本実施例の通知装置は、計算パラメータ取得部１と、生体情報予測部２と、時刻予測部３と、暑熱リスク通知部４とを備えている。

【0015】

図２は本実施例の通知装置の動作を説明するフローチャートである。通知装置の計算パラメータ取得部１は、生体情報の予測に必要な、測定対象者の身体的特徴の情報と、測定対象者の作業条件の情報と、測定対象者の環境条件の情報とを予め取得する（図２ステップＳ１）。

【0016】

測定対象者の身体的特徴の情報としては、測定対象者の身長、体重、性別、年齢、暑熱順化の有無の情報などがある。測定対象者の作業条件の情報としては、測定対象者の衣服の情報、運動負荷情報（ＭＥＴｓ：Metabolic equivalents）などがある。測定対象者の環境条件の情報としては、作業当日の作業現場の気温、湿度、風速、水の蒸発熱などがある。

【0017】

生体情報の予測に必要な上記の情報は、作業管理者または通知装置のオペレータが入力してもよい。また、計算パラメータ取得部１は、測定対象者の身体的特徴の情報を、本実施例の通知装置とネットワークを介して接続された測定対象者のスマートフォン等の端末から取得してもよい。測定対象者が所持する端末に予め専用アプリケーションを実装しておけば、このアプリケーションを通じて測定対象者の身体的特徴の情報を取得することができる。

【0018】

同様に、計算パラメータ取得部１は、測定対象者の作業条件の情報を測定対象者の端末から取得してもよい。このとき、測定対象者は、自身が所持する端末を操作して、作業当日に着用する衣服や作業内容を選択肢の中から選ぶようにしてもよい。測定対象者が選択した内容は通知装置に送信される。計算パラメータ取得部１は、測定対象者から通知された内容に対応する作業条件の情報を、予め用意された情報の中から選ぶようにしてもよい。

【0019】

測定対象者の環境条件の情報は、後述のように生体情報予測部２に備えられた測定部によって実測してもよいし、気温の予測値、湿度の予測値、風速の予測値を外部の気象予測システムから取得するようにしてもよい。

【0020】

次に、通知装置の生体情報予測部２は、計算パラメータ取得部１によって取得された情報に基づいて、作業条件と環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の測定対象者の時刻毎の生体情報を予測する（図２ステップＳ２）。

【0021】

図３は生体情報予測部２の構成を示すブロック図である。生体情報予測部２は、深部体温予測部２０と、水分損失量予測部２１とから構成される。

【0022】

深部体温予測部２０は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報に基づいて、作業条件と環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の測定対象者の未来の時刻毎の深部体温を予測する。深部体温予測部２０の具体例については後述する。

【0023】

水分損失量予測部２１は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された測定対象者の身体的特徴と作業条件と環境条件の情報に基づいて、作業条件と環境条件で特定される条件下で作業を行った場合の測定対象者の未来の時刻毎の水分損失量を予測する。水分損失量予測部２１の具体例については後述する。

【0024】

生体情報予測部２は、深部体温予測部２０によって測定対象者の深部体温のみを予測してもよいし、水分損失量予測部２１によって測定対象者の水分損失量のみを予測してもよいし、深部体温と水分損失量の両方を予測してもよい。

【0025】

次に、時刻予測部３は、生体情報予測部２によって予測された生体情報が所定の閾値を超える時刻を予測する（図２ステップＳ３）。

【0026】

深部体温閾値は、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。生体情報予測部２の深部体温予測部２０により、測定対象者の未来の時刻毎の深部体温の予測値を得ることができる。したがって、時刻予測部３は、測定対象者の深部体温が深部体温閾値を上回る時刻を予測可能である。

【0027】

なお、計算パラメータ取得部１には、暑熱未順化者の深部体温閾値と暑熱順化者の深部体温閾値の２種類が記憶されている場合がある。非特許文献２によれば、暑熱未順化者の深部体温閾値は３８℃、暑熱順化者の深部体温閾値は３８．５℃である。時刻予測部３は、測定対象者の身体的特徴の情報として、暑熱順化の有無の情報が計算パラメータ取得部１に記憶されている場合、測定対象者の暑熱順化の有無に応じて対応する深部体温閾値を採用すればよい。

【0028】

また、水分損失量閾値（限界発汗率）は、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。生体情報予測部２の水分損失量予測部２１により、測定対象者の未来の時刻毎の水分損失量の予測値を得ることができる。したがって、時刻予測部３は、測定対象者の水分損失量の積算値が水分損失量閾値を上回る時刻を予測可能である。

【0029】

深部体温の場合と同様に、計算パラメータ取得部１には、暑熱未順化者の水分損失量閾値と暑熱順化者の水分損失量閾値の２種類が記憶されている場合がある。非特許文献２によれば、暑熱未順化者の水分損失量閾値は１Ｌ／ｈ、暑熱順化者の水分損失量閾値は１．２５Ｌ／ｈである。時刻予測部３は、測定対象者の身体的特徴の情報として、暑熱順化の有無の情報が計算パラメータ取得部１に記憶されている場合、測定対象者の暑熱順化の有無に応じて対応する水分損失量閾値を採用すればよい。

【0030】

また、時刻予測部３は、水分損失量積算値を重量積算値に換算した値を測定対象者の体重で割った百分率を算出し、算出した値が体重当たりの水分損失量閾値を上回る時刻を予測してもよい。非特許文献２によれば、体重当たりの水分損失量閾値（体重減少率）は１．５％である。

【0031】

次に、暑熱リスク通知部４は、時刻予測部３によって予測された時刻に基づく暑熱対策情報を作業管理者または測定対象者に通知する（図２ステップＳ４）。暑熱対策情報は、時刻予測部３によって予測された時刻を、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として通知する情報を含む。

【0032】

上記のように、測定対象者の深部体温と水分損失量が生体情報予測部２によって予測される場合、測定対象者の深部体温が深部体温閾値を上回る時刻と測定対象者の水分損失量の積算値が水分損失量閾値を上回る時刻の２つが時刻予測部３によって予測されることになる。この場合、暑熱リスク通知部４は、時刻予測部３によって予測された２つの時刻のうち早い方の時刻を、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻として、作業管理者や測定対象者本人に通知するようにしてもよい。

【0033】

なお、暑熱リスク通知部４は、時刻予測部３から時刻の予測結果が得られなかった場合、すなわち測定対象者の生体情報が閾値を超える時刻がないと推測される場合に、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻がないことを作業管理者や測定対象者本人に通知してもよい。

【0034】

予測および通知のタイミングの例としては、測定対象者の作業当日の作業開始前のタイミングが挙げられる。通知する暑熱対策情報としては、上記の時刻の他に、深部体温、水分損失量といった生体情報、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされることを表すメッセージ、測定対象者に休憩を促すメッセージ、測定対象者に水分補給や涼しい場所への退避を促すメッセージを含むものであってもよい。

【0035】

暑熱リスク通知部４は、有線ネットワークあるいは無線ネットワークを介して、作業管理者が所持するスマートフォンや測定対象者が所持するスマートフォン等の端末へ暑熱対策情報を送信すればよい。

【0036】

以上のように、本実施例では、測定対象者にウェアラブルデバイスのような計測機器を装着することなく、作業開始以降の測定対象者の生体情報を作業開始前に予測し、測定対象者が過剰な温熱負荷にさらされる時刻を予測して、予測結果に基づく暑熱対策情報を作業管理者や測定対象者本人に通知することができる。したがって、本実施例によれば、作業中の測定対象者の熱中症の予防に有用な対策を実施することが可能になる。

【0037】

［第２の実施例］
次に、本発明の第２の実施例について説明する。本実施例は、第１の実施例の深部体温予測部２０の具体例を説明するものであり、特開２０２０－０６５８２３号公報に開示された構成に基づくものである。

【0038】

図４は本実施例の深部体温予測部２０の構成を示すブロック図である。本実施例の深部体温予測部２０は、測定部２０１と、第１演算部２０２と、第２演算部２０３とから構成される。

【0039】

測定部２０１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する。第１演算部２０２は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報に基づいて測定対象者の作業により発生する熱量Ｑ［Ｗ］を求める。具体的には、第１演算部２０２は、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている測定対象者のＭＥＴｓを取得し、熱量Ｑ［Ｗ］を以下のように算出する。
Ｑ＝ＭＥＴｓ×１．０５×ｗｅｉｇｈｔ×４１８４÷３６００ ・・・（１）

【0040】

ｗｅｉｇｈｔは測定対象者の重量［ｋｇ］であり、計算パラメータ取得部１に記憶されている。
次に、第２演算部２０３は、第１演算部２０２によって算出された熱量Ｑ［Ｗ］と、第２測定部１０２が測定した気温から求められる測定対象者の雰囲気と測定対象者との間の熱交換量と、測定対象者の発汗量より求める汗の蒸発量とから測定対象者の深部体温を予測する。

【0041】

以下、第２演算部２０３における深部体温の予測について、より詳細に説明する。第２演算部２０３は、以下の式（２）により未来の時刻ｔにおける測定対象者の深部体温Ｔ［℃］を予測する。

【0042】

【数1】

【0043】

Ｑ（ｔ）［Ｗ］は、第１演算部２０２によって算出された熱量である。Ｔ_a［℃］は、測定部２０１によって測定された気温である。ｓｗ（ｔ）［Ｗ］は、時刻ｔにおける測定対象者の発汗の蒸発で奪われる熱量である。Ｔ₀［℃］は、測定対象者の深部体温の初期値である。Ｓ［ｍ²］は、測定対象者の体表面積である。Ｈ［Ｗ／（ｍ²・℃）］は、測定対象者の皮膚と雰囲気との間の熱伝達率である。Ｃ［Ｊ／（ｋｇ・℃）］は、測定対象者の比熱である。Ｔ_-1［℃］は、時刻ｔよりΔｔ［ｓ］だけ前の時刻における測定対象者の深部体温である。

【0044】

式（２）において、「∫_SＨ×｛（Ｔ_-1－Ｔ₀）＋（３０．０－Ｔ_a）｝ｄＳ」は、雰囲気との熱交換を示す。式（２）の右辺第２項は、Δｔの経過による測定対象者の深部体温の上昇値に相当する。測定対象者の深部体温の初期値Ｔ₀［℃］は、測定対象者が安静にしている状態で実測した値として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。測定対象者の体表面積Ｓ［ｍ²］は、次式のようになる。
Ｓ＝ｈｅｉｇｈｔ^0.725×ｗｅｉｇｈｔ^0.425×７．１８４×１０^-3・・・（３）

【0045】

式（３）の体表面積Ｓの計算式は、Ｄｕｂｏｉの式として知られているものである。ｈｅｉｇｈｔは測定対象者の身長［ｃｍ］であり、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。また、測定対象者の皮膚と雰囲気との間の熱伝達率Ｈ［Ｗ／（ｍ²・℃）］、測定対象者の比熱Ｃ［Ｊ／（ｋｇ・℃）］についても、身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0046】

時刻ｔにおける測定対象者の発汗の蒸発で奪われる熱量ｓｗ（ｔ）［Ｗ］は、次式のようになる。
ｓｗ（ｔ）＝［α₁₁｛β₁₁（Ｔ_-1－Ｔ₀）－β₁₀｝＋α₁₀］
＋［α₂₁ｔａｎｈ｛β₂₁（Ｔ_-1－Ｔ₀）－β₂₀｝＋α₂₀］ ・・（４）

【0047】

式（４）において、定数α₁₀，α₁₁，α₂₀，α₂₁，β₁₀，β₁₁，β₂₀，β₂₁には、適切な値を与える。これら定数は、測定対象者の汗のかき易さによって設定され、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0048】

こうして、本実施例の深部体温予測部２０により、測定対象者の深部体温Ｔ［℃］を未来の時刻毎に予測することができる。

【0049】

なお、本実施例では、測定部２０１によって測定対象者近傍の温度を測定しているが、計算パラメータ取得部１から測定対象者の作業当日の気温Ｔ_a［℃］の予測値を取得して使用するようにしてもよい。

【0050】

［第３の実施例］
次に、本発明の第３の実施例について説明する。本実施例は、第１の実施例の深部体温予測部２０と水分損失量予測部２１の具体例を説明するものであり、第２の実施例と異なる構成を説明するものである。

【0051】

図５は本実施例の深部体温予測部２０の構成を示すブロック図である。本実施例の深部体温予測部２０は、測定対象者の近傍の温度を測定する第１測定部２１１と、測定対象者の近傍の湿度を測定する第２測定部２１２と、第１、第２予備計算時に測定対象者が安静状態という設定の基に測定対象者の運動による体幹部（第１部位）と四肢部（第２部位）のそれぞれの発熱量を算出し、本計算時に計算パラメータ取得部１の情報に基づいて発熱量を算出する発熱量算出部２１３と、第１、第２予備計算時と本計算時に温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の体幹部皮膚層の代謝量と体幹部深部層の代謝量と四肢部皮膚層の代謝量と四肢部深部層の代謝量を算出する代謝量算出部２１４とを備えている。

【0052】

また、深部体温予測部２０は、第１予備計算時に温度中性域に相当する温度と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度とに基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれにおける皮膚と外気間の第１熱交換量を算出し、第２予備計算時と本計算時に計算パラメータ取得部１の情報と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度とに基づいて、第１熱交換量を算出する熱伝達・熱放射量算出部２１５（第１熱交換量算出部）と、第１予備計算時に温度中性域に相当する温度の固定値と湿度の固定値と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれにおける皮膚蒸散量を算出し、第２予備計算時と本計算時に計算パラメータ取得部１の情報と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、皮膚蒸散量を算出する皮膚蒸散量算出部２１６とを備えている。

【0053】

また、深部体温予測部２０は、外気と測定対象者の深部間の第４熱交換量を設定する呼気蒸散量設定部２１７（第４熱交換量設定部）と、第１、第２予備計算時に測定対象者が安静状態という設定と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれにおける深部と皮膚間の第２熱交換量を算出し、本計算時に計算パラメータ取得部１の情報と温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、第２熱交換量を算出する熱交換量算出部２１８（第２熱交換量算出部）と、第１、第２予備計算時と本計算時に温度算出部２２０によって算出された直前の時刻の皮膚温度と深部温度とに基づいて、測定対象者の深部における体幹部と四肢部間の第３熱交換量を算出する熱交換量算出部２１９（第３熱交換量算出部）と、熱量算出部２２１によって算出される熱量に基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度および深部温度を算出する温度算出部２２０とを備えている。

【0054】

さらに、深部体温予測部２０は、第１予備計算時に計算パラメータ取得部１の情報を用いる代わりに前記測定対象者の状態を安静状態と設定し、計算パラメータ取得部１の情報を用いる代わりに、温度中性域に相当する温度の固定値と湿度の固定値を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる第１制御部２２２と、第２予備計算時に計算パラメータ取得部１の情報を用いる代わりに測定対象者の状態を安静状態と設定し、体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第１予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる第２制御部２２３と、本計算時に体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第２予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、計算パラメータ取得部１の情報に基づいて熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる第３制御部２２４とを備えている。

【0055】

発熱量算出部２１３と代謝量算出部２１４と熱伝達・熱放射量算出部２１５と皮膚蒸散量算出部２１６と呼気蒸散量設定部２１７と熱交換量算出部２１８と熱交換量算出部２１９とは、測定対象者の第１部位と第２部位の深部と皮膚とに流入出する熱量を算出する熱量算出部２２１を構成している。

【0056】

第１測定部２１１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する。第２測定部２１２は、測定対象者近傍の湿度（測定対象者の雰囲気の湿度）を測定する。

【0057】

熱量算出部２２１は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報と測定対象者近傍の温度と測定対象者近傍の湿度とに基づいて、測定対象者の体幹部（第１部位）と四肢部（第２部位）の深部と皮膚とに流入出する熱量を算出する。
温度算出部２２０は、熱量算出部２２１によって算出された熱量に基づいて、測定対象者の体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度および深部温度を算出する。

【0058】

第１制御部２２２は、第１予備計算時に測定対象者の状態を安静状態と設定し、計算パラメータ取得部１に記憶された情報または測定部２１１，２１２の測定結果の代わりに、温度中性域に相当する温度の固定値と湿度の固定値を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる。

【0059】

第２制御部２２３は、第２予備計算時に測定対象者の状態を安静状態と設定し、体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第１予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる。

【0060】

第３制御部２２４は、本計算時に体幹部と四肢部のそれぞれの皮膚温度の初期値および深部温度の初期値として、第２予備計算時の温度算出部２２０の算出結果を設定して、計算パラメータ取得部１に記憶された情報または測定部２１１，２１２の測定結果に基づいて熱量算出部２２１に熱量を算出させ、温度算出部２２０に皮膚温度および深部温度を算出させる。

【0061】

［深部体温予測方法：時間ステップごとの深部体温変化の計算方法］
本実施例は、図６に示すように、測定対象者の身体が体幹部Ｕと四肢部Ｌの２部位で構成され、体幹部Ｕと四肢部Ｌの２部位がそれぞれ深部層Ｃと皮膚層Ｓの２層を有するものとみなす。すなわち、測定対象者の身体は、体幹部深部層ＵＣと、体幹部皮膚層ＵＳと、四肢部深部層ＬＣと、四肢部皮膚層ＬＳとからなる。本実施例は、取得する温湿度と計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報とを基に、測定対象者の各部・各層に流入出する、時々刻々と変化する熱量を算出し、熱量の変化から、測定対象者の各部位・各層の温度変化を予測する。

【0062】

本実施例では、時間ステップごとの深部体温変化の計算方法を説明する。本実施例では、上述のとおり、測定対象者の身体を体幹部と四肢部の２部位で構成されるものとみなした場合の計算例を記載しているが、体幹部を上半身に置き替え、四肢部を下半身に置き替えてもよい。つまり、測定対象者の身体を第１部位と第２部位の任意の２部位で構成されるものとしてよい。

【0063】

式（５）～式（８）に、それぞれ測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度変化、体幹部深部層ＵＣの温度変化、四肢部皮膚層ＬＳの温度変化、四肢部深部層ＬＣの温度変化を予測する式の例を示す。Ｔ_US［ｔ］は時刻ｔにおける体幹部皮膚層ＵＳの温度［℃］、Ｔ_UC［ｔ］は時刻ｔにおける体幹部深部層ＵＣの温度［℃］、Ｔ_LS［ｔ］は時刻ｔにおける四肢部皮膚層ＬＳの温度［℃］、Ｔ_LC［ｔ］は時刻ｔにおける四肢部深部層ＬＣの温度［℃］である。

【0064】

【数2】

【0065】

【数3】

【0066】

【数4】

【0067】

【数5】

【0068】

Ｑ_1,Uは測定対象者の作業による体幹部Ｕの発熱量［Ｗ］、Ｑ_1,Lは作業による四肢部Ｌの発熱量［Ｗ］である。Ｑ_2,USは測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの代謝量［Ｗ］、Ｑ_2,UCは体幹部深部層ＵＣの代謝量［Ｗ］、Ｑ_2,LSは四肢部皮膚層ＬＳの代謝量［Ｗ］、Ｑ_2,LCは四肢部深部層ＬＣの代謝量［Ｗ］である。Ｑ_3,U（第１熱交換量）は測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量［Ｗ］、Ｑ_3,L（第１熱交換量）は四肢部Ｌにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量［Ｗ］である。

【0069】

Ｑ_4,Uは測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚蒸散量、Ｑ_4,Lは四肢部Ｌにおける皮膚蒸散量である。Ｑ₅（第４熱交換量）は測定対象者の呼気蒸散量［Ｗ］である。Ｑ_6,U（第２熱交換量）は測定対象者の体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量［Ｗ］、Ｑ_6,L（第２熱交換量）は四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量［Ｗ］である。Ｑ₇（第３熱交換量）は測定対象者の深部における体幹と四肢間の熱交換量［Ｗ］である。

【0070】

ＷＣ_USは測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの熱容量［Ｊ／℃］、ＷＣ_UCは体幹部深部層ＵＣの熱容量［Ｊ／℃］、ＷＣ_LSは四肢部皮膚層ＬＳの熱容量［Ｊ／℃］、ＷＣ_LCは四肢部深部層ＬＣの熱容量［Ｊ／℃］である。Δｔは計算ステップ時間であり、例えば１［ｓ］以下とする。
また、時刻ｔ＋Δｔにおける平均皮膚温Ｔ_sk［ｔ＋Δｔ］、深部体温Ｔ［ｔ＋Δｔ］は式（９）、式（１０）のようになる。

【0071】

【数6】

【0072】

【数7】

【0073】

ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳは測定対象者の体表面全体に対する体幹部Ｕの表面積の割合［％］、ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは体表面全体に対する四肢部Ｌの表面積の割合［％］である。熱容量ＷＣ_US，ＷＣ_UC，ＷＣ_LS，ＷＣ_LC、割合ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0074】

本実施例の深部体温予測部２０の動作には、本計算と、本計算に先立って行われる予備計算とがあるが、まず基本となる本計算について説明する。図７は本実施例の深部体温予測部２０の本計算のときの動作を説明するフローチャートである。

【0075】

第１測定部２１１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する（図７ステップＳ１０１）。第２測定部２１２は、測定対象者近傍の湿度（測定対象者の雰囲気の湿度）を測定する（図７ステップＳ１０２）。

【0076】

［作業による発熱量Ｑ₁の算出］
次に、発熱量算出部２１３は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報に基づいて、測定対象者の作業による体幹部Ｕの深部層における発熱量Ｑ_1,U［Ｗ］、作業による四肢部Ｌの深部層における発熱量Ｑ_1,L［Ｗ］をそれぞれ式（１１）、式（１２）のように算出する（図７ステップＳ１０３）。

【0077】

【数8】

【0078】

【数9】

【0079】

式（１１）、式（１２）は、文献「“健康づくりのための運動指針２００６ ～生活習慣病予防のために～”，厚生労働省，２００６年，＜https://www.mhlw.go.jp/shingi/2006/07/dl/s0719-3c.pdf＞」に開示されている。

【0080】

ｗｅｉｇｈｔは測定対象者の重量［ｋｇ］、ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｕは測定対象者の全身に対する体幹部Ｕの筋肉量の割合［％］、ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｌは全身に対する四肢部Ｌの筋肉量の割合［％］である。重量ｗｅｉｇｈｔ、割合ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｕ，ｅｘ＿ｃｏｎｆ＿Ｌ、ＭＥＴｓ［ｔ］は、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0081】

［代謝量Ｑ₂の算出］
次に、代謝量算出部２１４は、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける測定対象者の平均皮膚温の予測値Ｔ_sk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの代謝量Ｑ_2,US［Ｗ］、体幹部深部層ＵＣの代謝量Ｑ_2,UC［Ｗ］、四肢部皮膚層ＬＳの代謝量Ｑ_2,LS［Ｗ］、四肢部深部層ＬＣの代謝量Ｑ_2,LC［Ｗ］をそれぞれ式（１３）～式（１６）のように算出する（図７ステップＳ１０４）。

【0082】

【数10】

【0083】

【数11】

【0084】

【数12】

【0085】

【数13】

【0086】

式（１３）～式（１６）は、文献「Ronald J Spiegel，“A Review of Numerical Models for Predicting the Energy Deposition and Resultant Thermal Response of Humans Exposed to Electromagnetic Fields”，IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques，Volume32，Issue8，1984」に開示されている。

【0087】

Ａ_skinは代謝に関する定数、ｖｏｌｕｍｅ＿ＵＳは測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの体積［ｍ³］、ｖｏｌｕｍｅ＿ＬＳは四肢部皮膚層ＬＳの体積［ｍ³］、ｗｅｉｇｈｔ＿Ｕは測定対象者の体幹部Ｕの重量［ｋｇ］、ｗｅｉｇｈｔ＿Ｌは四肢部Ｌの重量［ｋｇ］である。定数Ａ_skin、体積ｖｏｌｕｍｅ＿ＵＳ，ｖｏｌｕｍｅ＿ＬＳ、重量ｗｅｉｇｈｔ＿Ｕ，ｗｅｉｇｈｔ＿Ｌは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0088】

Ｔ_sk0は測定対象者の発汗が始まる平均皮膚温の基準温度、Ｔ₀は発汗が始まる深部体温の基準温度である。後述のように、平均皮膚温の初期値Ｔ_sk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］、体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値Ｔ_US［０］、体幹部深部層ＵＣの温度の初期値Ｔ_UC［０］、四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値Ｔ_LS［０］、四肢部深部層ＬＣの温度の初期値Ｔ_LC［０］は、第１制御部２２２、第２制御部２２３、第３制御部２２４によって設定される。時刻ｔ＝０の初回の算出では、Ｔ_sk［ｔ］＝Ｔ_sk［０］、Ｔ［ｔ］＝Ｔ［０］、Ｔ_US［ｔ］＝Ｔ_US［０］、Ｔ_UC［ｔ］＝Ｔ_UC［０］、Ｔ_LS［ｔ］＝Ｔ_LS［０］、Ｔ_LC［ｔ］＝Ｔ_LC［０］である。

【0089】

また、代謝量算出部２１４は、式（１４）、式（１６）のＭを式（１７）のように算出する。

【0090】

【数14】

【0091】

式（１７）は、文献「AA Ganpule，et al.，“Interindividual variability in sleeping metabolic rate in Japanese subjects”，European Journal of Clinical Nutrition，volume 61，2007」に開示されている。ｗｅｉｇｈｔ＿Ｃは測定対象者の深部の重量［ｋｇ］、ｈｅｉｇｈｔは測定対象者の身長［ｃｍ］、ａｇｅは測定対象者の年齢である。ｓｅｘｃｏｅｆは測定対象者が男性の場合に０．５４７３、測定対象者が女性の場合に０．５４７３×２となる定数である。

【0092】

ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌは身体活動レベル、Ａ_coefは代謝調整用のパラメータである。重量ｗｅｉｇｈｔ＿Ｃ、身長ｈｅｉｇｈｔ、年齢ａｇｅ、定数ｓｅｘｃｏｅｆ、パラメータＡ_coefは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。また、定数ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌは、測定対象者の作業条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0093】

ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌの設定例としては、測定対象者の生活の大部分が座位で、静的な活動が中心の場合は１．５程度とすればよい。測定対象者が座位中心の仕事をしているが、職場内での移動や立位での作業、接客等を含む場合、あるいは通勤、買物、家事、軽いスポーツ等のいずれかを含む場合は、ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌを１．７５程度とすればよい。測定対象者が移動や立位の多い仕事への従事者である場合、あるいはスポーツなど余暇における活発な運動習慣を持っている場合は、ａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌを２．０程度とすればよい。このように、測定対象者の作業状況に応じてａｃｔｉｖｉｔｙ＿ｌｅｖｅｌを適宜設定すればよい。

【0094】

［皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ₃の算出］
次に、熱伝達・熱放射量算出部２１５は、第１測定部２１１によって測定された測定対象者近傍の温度Ｔ_a［ｔ］［℃］と、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける測定対象者の平均皮膚温の予測値Ｔ_sk［ｔ］［℃］と体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値Ｔ_US［ｔ］［℃］と四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値Ｔ_LS［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ_3,U［Ｗ］、四肢部Ｌにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ_3,L［Ｗ］を算出する（図７ステップＳ１０５）。第１測定部２１１が測定対象者の衣服外の気温Ｔ_a［ｔ］［℃］を測定する場合、熱伝達・熱放射量Ｑ_3,U，Ｑ_3,Lは式（１８）、式（１９）のようになる。

【0095】

【数15】

【0096】

【数16】

【0097】

割合ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳについては上記のとおりである。ｆｃｌ＿ＵＳは体幹部Ｕの衣服による伝熱効率を表す定数、ｆｃｌ＿ＬＳは四肢部Ｌの衣服による伝熱効率を表す定数、ｃｏｖｅｒａｇｅは四肢部Ｌを衣服が覆う割合［％］である。定数ｆｃｌ＿ＵＳ，ｆｃｌ＿ＬＳ、割合ｃｏｖｅｒａｇｅは、それぞれ既知の値であり、測定対象者の作業条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0098】

ＨＳは測定対象者の空気との熱交換係数［Ｗ／℃］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、熱交換係数ＨＳ［Ｗ／℃］を式（２０）により算出する。

【0099】

【数17】

【0100】

ｓｆは測定対象者の体表面積［ｍ²］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、体表面積ｓｆ［ｍ²］を測定対象者の重量ｗｅｉｇｈｔ［ｋｇ］と身長ｈｅｉｇｈｔ［ｍ］とから算出することができる。体表面積ｓｆ［ｍ²］の算出式としては、ＤｕＢｏｉｓの式や藤本の式等の予測式がある。

【0101】

Ｈ_cmは対流熱伝達係数［Ｗ／℃／ｍ²］、Ｈ_rは放射熱伝達係数［Ｗ／℃／ｍ²］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、対流熱伝達係数Ｈ_cm［Ｗ／℃／ｍ²］、放射熱伝達係数Ｈ_r［Ｗ／℃／ｍ²］を、それぞれ式（２１）、式（２２）により算出する。

【0102】

【数18】

【0103】

【数19】

【0104】

式（２１）、式（２２）は、文献「D.Fiala，et al.，“A computer model of human thermoregulation for a wide range of environmental conditions：the passive system”，Journal of Applied Physiology，1985」に開示されている。Ｖ_airは風速［ｍ／ｓ］である。熱伝達・熱放射量算出部２１５は、風速Ｖ_air［ｍ／ｓ］として、風速計等で測定された実測値を用いてもよいし、文献等で開示されている衣服内の風速の既知の値を用いてもよい。本実施例では、風速Ｖ_air［ｍ／ｓ］として、計算パラメータ取得部１に予め記憶されている値を使用する。

【0105】

［皮膚蒸散量Ｑ₄の算出］
次に、皮膚蒸散量算出部２１６は、第１測定部２１１によって測定された測定対象者近傍の温度Ｔ_a［ｔ］［℃］と、第２測定部２１２によって測定された測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］［％］と、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける平均皮膚温の予測値Ｔ_sk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部Ｕにおける皮膚蒸散量Ｑ_4,U［Ｗ］、四肢部Ｌにおける皮膚蒸散量Ｑ_4,L［Ｗ］をそれぞれ式（２３）、式（２４）により算出する（図７ステップＳ１０６）。

【0106】

【数20】

【0107】

【数21】

【0108】

ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳは測定対象者の体表面全体に対する体幹部Ｕの発汗量の割合［％］、ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは体表面全体に対する四肢部Ｌの発汗量の割合［％］である。割合ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ｓｗは全身の皮膚蒸散量［Ｗ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、皮膚蒸散量ｓｗ［Ｗ］を式（２５）により算出することができる。

【0109】

【数22】

【0110】

ｍｉｎ（Ｅ，Ｅ_max）はＥとＥ_maxのうちいずれか小さい方を採用することを意味する。Ｅは、測定対象者の皮膚における不感蒸散と有感蒸散の和［Ｗ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、不感蒸散と有感蒸散の和Ｅ［Ｗ］を式（２６）により算出することができる。

【0111】

【数23】

【0112】

ＰＩは測定対象者の皮膚における不感蒸散［Ｗ］、Ｑ_evは水の蒸発熱［Ｊ／ｇ］である。不感蒸散ＰＩ［Ｗ］は、既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。また、水の蒸発熱Ｑ_ev［Ｊ／ｇ］は、既知の値であり、測定対象者の環境条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ｓｗｒａｔｅは有感蒸散［ｇ／ｍｉｎ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、有感蒸散ｓｗｒａｔｅ［ｇ／ｍｉｎ］を式（２７）により算出することができる。

【0113】

【数24】

【0114】

式（２７）は、文献「D.Fiala，et al.，“Computer prediction of human thermoregulatory and temperature responses to a wide range of environmental conditions”，International Journal of Biometeorology，volume 45，2001」に開示されている。ａｉｊ，ｂｉｊ（ｉ＝１，２，ｊ＝０，１）は、発汗係数である。発汗係数ａｉｊ，ｂｉｊは、それぞれ既知の値であり、測定対象者の汗のかき易さに応じて実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。具体的には、ｌｏｗ（汗をかき難い）、ｎｏｒｍａｌ（普通）、ｈｉｇｈ（汗をかき易い）の３水準に応じて、式（２８）に示すように発汗係数ａｉｊ，ｂｉｊを設定すればよい。

【0115】

【数25】

【0116】

一方、Ｅ_maxは最大蒸発熱［Ｗ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、第１測定部２１１が測定対象者の衣服外の気温Ｔ_a［ｔ］［℃］を測定し、第２測定部２１２が測定対象者の衣服外の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］［％］を測定する場合、最大蒸発熱Ｅ_max［Ｗ］を式（２９）により算出することができる。

【0117】

【数26】

【0118】

割合ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｗ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳ，ｃｏｖｅｒａｇｅについては上記のとおりである。ｆｐｃｌ＿ＵＳは測定対象者の体幹部Ｕにおける衣服による伝熱効率を表す定数、ｆｐｃｌ＿ＬＳは四肢部Ｌにおける衣服による伝熱効率を表す定数、Ｅ_max＿_coefは最大蒸発熱に関する定数である。定数ｆｐｃｌ＿ＵＳ，ｆｐｃｌ＿ＬＳ，Ｅ_max＿_coefは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の作業条件の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0119】

Ｈ_cは空気の風速に依存した対流による熱移動［Ｗ・ｍ²／℃］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、熱移動Ｈ_c［Ｗ・ｍ²／℃］を式（３０）により算出することができる。

【0120】

【数27】

【0121】

式（２９）、式（３０）は、文献「I.Laakso,et al.，“Dominant factors affecting temperature rise in simulations of human thermoregulation during RF exposure”，Physics in Medicine and Biology，Volume 56，2011」に開示されている。Ｐ_sは測定対象者の皮膚層での飽和水蒸気圧［ｋＰａ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、飽和水蒸気圧Ｐ_s［ｋＰａ］を式（３１）により算出することができる。

【0122】

【数28】

【0123】

Ｐ_aは湿度を計測している雰囲気中での飽和水蒸気圧［ｋＰａ］である。皮膚蒸散量算出部２１６は、飽和水蒸気圧Ｐ_a［ｋＰａ］を式（３２）により算出することができる。

【0124】

【数29】

【0125】

［呼気蒸散量Ｑ₅の決定］
次に、呼気蒸散量設定部２１７は、測定対象者の呼気による蒸散量Ｑ₅［Ｗ］を式（３３）のように設定する（図７ステップＳ１０７）。呼気蒸散量Ｑ₅［Ｗ］は、外気と測定対象者の深部間の熱交換量に相当する。

【0126】

【数30】

【0127】

［深部と皮膚間の熱交換量Ｑ₆の算出］
次に、熱交換量算出部２１８は、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報と、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値Ｔ_US［ｔ］［℃］と体幹部深部層ＵＣの温度の予測値Ｔ_UC［ｔ］［℃］と四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値Ｔ_LS［ｔ］［℃］と四肢部深部層ＬＣの温度の予測値Ｔ_LC［ｔ］［℃］と平均皮膚温の予測値Ｔ_sk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ_6,U［Ｗ］、四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ_6,L［Ｗ］をそれぞれ式（３４）、式（３５）により算出する（図７ステップＳ１０８）。

【0128】

【数31】

【0129】

【数32】

【0130】

割合ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＵＳ，ｓｆ＿ｃｏｎｆ＿ＬＳについては上記のとおりである。ｈｘは測定対象者の皮膚と深部間の熱交換係数である。熱交換量算出部２１８は、熱交換係数ｈｘを式（３６）により算出することができる。

【0131】

【数33】

【0132】

ＭＥＴｓ［ｔ］については上記のとおりである。ａ，ｂ，ｅ，ｈｘ０，ｈｘ１，ｈｘ＿ｍａｘは熱交換係数に関わるパラメータである。パラメータａ，ｂ，ｅ，ｈｘ０，ｈｘ１，ｈｘ＿ｍａｘは、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。

【0133】

［体幹部と四肢部間の熱交換量Ｑ₇の算出］
次に、熱交換量算出部２１９は、温度算出部２２０が算出した、時刻ｔにおける体幹部深部層ＵＣの温度の予測値Ｔ_UC［ｔ］［℃］と四肢部深部層ＬＣの温度Ｔ_LC［ｔ］［℃］と平均皮膚温の予測値Ｔ_sk［ｔ］［℃］と深部体温の予測値Ｔ［ｔ］［℃］とに基づいて、測定対象者の深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌ間の熱交換量Ｑ₇［Ｗ］を式（３７）により算出する（図７ステップＳ１０９）。

【0134】

【数34】

【0135】

ｈｃｃは測定対象者の深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌの熱交換係数である。熱交換量算出部２１９は、熱交換係数ｈｃｃを式（３８）により算出することができる。

【0136】

【数35】

【0137】

ｆ，ｈｃｃ０は熱交換係数に関わるパラメータである。パラメータｆ，ｈｃｃ０は、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ｈｃｃ＿Ｔは熱交換係数ｈｃｃの温度寄与分、ｈｃｃ＿Ｍは熱交換係数ｈｃｃのＭＥＴｓ寄与分である。熱交換量算出部２１９は、熱交換係数ｈｃｃの温度寄与分ｈｃｃ＿Ｔを式（３９）により算出することができる。

【0138】

【数36】

【0139】

ｈｃｃ＿Ｔｍａｘはｈｃｃ＿Ｔの規定の上限値である。また、熱交換量算出部２１９は、熱交換係数ｈｃｃのＭＥＴｓ寄与分ｈｃｃ＿Ｍを式（４０）により算出することができる。

【0140】

【数37】

【0141】

ｈｃｃ＿Ｍｍａｘはｈｃｃ＿Ｍの規定の上限値である。ｈｃｃ１は熱交換係数に関わるパラメータである。上限値ｈｃｃ＿Ｔｍａｘ，ｈｃｃ＿Ｍｍａｘ、パラメータｈｃｃ１は、それぞれ既知の値であり、実際に即した値を用いればよく、測定対象者の身体的特徴の情報として計算パラメータ取得部１に予め記憶されている。ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］は、メッツ数の時間平均値であり、本実施例ではＭＥＴｓ［ｔ］と同じ値を使用すればよい。パラメータａ，ｂについては上記のとおりである。

【0142】

こうして、発熱量算出部２１３と代謝量算出部２１４と熱伝達・熱放射量算出部２１５と皮膚蒸散量算出部２１６と呼気蒸散量設定部２１７と熱交換量算出部２１８と熱交換量算出部２１９とにより、各熱量Ｑ_1,U，Ｑ_1,L，Ｑ_2,US，Ｑ_2,UC，Ｑ_2,LS，Ｑ_2,LC，Ｑ_3,U，Ｑ_3,L，Ｑ_4,U，Ｑ_4,L，Ｑ₅，Ｑ_6,U，Ｑ_6,L，Ｑ₇を算出することができる。

【0143】

温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値Ｔ_US［ｔ］［℃］と、体幹部皮膚層ＵＳの代謝量Ｑ_2,US［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ_3,U［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける皮膚蒸散量Ｑ_4,U［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ_6,U［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の体幹部皮膚層ＵＳの温度の予測値Ｔ_US［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（５）により算出する（図７ステップＳ１１０）。

【0144】

温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の体幹部深部層ＵＣの温度の予測値Ｔ_UC［ｔ］［℃］と、体幹部Ｕの深部層における発熱量Ｑ_1,U［Ｗ］と、体幹部深部層ＵＣの代謝量Ｑ_2,UC［Ｗ］と、呼気蒸散量Ｑ₅［Ｗ］と、体幹部Ｕにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ_6,U［Ｗ］と、深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌ間の熱交換量Ｑ₇［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の体幹部深部層ＵＣの温度の予測値Ｔ_UC［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（６）により算出する（図７ステップＳ１１１）。

【0145】

温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値Ｔ_LS［ｔ］［℃］と、四肢部皮膚層ＬＳの代謝量Ｑ_2,LS［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける皮膚と外気間の熱伝達・熱放射量Ｑ_3,L［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける皮膚蒸散量Ｑ_4,L［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ_6,L［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の四肢部皮膚層ＬＳの温度の予測値Ｔ_LS［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（７）により算出する（図７ステップＳ１１２）。

【0146】

温度算出部２２０は、時刻ｔにおける測定対象者の四肢部深部層ＬＣの温度の予測値Ｔ_LC［ｔ］［℃］と、四肢部Ｌの深部層における発熱量Ｑ_1,L［Ｗ］と、四肢部深部層ＬＣの代謝量Ｑ_2,LC［Ｗ］と、四肢部Ｌにおける深部と皮膚間の熱交換量Ｑ_6,L［Ｗ］と、深部における体幹部Ｕと四肢部Ｌ間の熱交換量Ｑ₇［Ｗ］とに基づいて、Δｔ後の四肢部深部層ＬＣの温度の予測値Ｔ_LC［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（８）により算出する（図７ステップＳ１１３）。

【0147】

こうして、温度の予測値Ｔ_US［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_UC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LS［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LC［ｔ＋Δｔ］をそれぞれ逐次計算することができる。
そして、温度算出部２２０は、Δｔ後の平均皮膚温の予測値Ｔ_sk［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（９）により算出する（図７ステップＳ１１４）。また、温度算出部２２０は、Δｔ後の深部体温の予測値Ｔ［ｔ＋Δｔ］［℃］を式（１０）により算出する（図７ステップＳ１１５）。

【0148】

深部体温予測部２０は、以上のステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理をΔｔ毎の時間について行う。Δｔ後の時間についての計算では、直前の回で算出したＴ_US［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_UC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LS［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_sk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］を、それぞれＴ_US［ｔ］，Ｔ_UC［ｔ］，Ｔ_LS［ｔ］，Ｔ_LC［ｔ］，Ｔ_sk［ｔ］，Ｔ［ｔ］として、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理を行うようにすればよい。

【0149】

次に、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の本計算の前に行う予備計算について説明する。本実施例では、以下の予備計算により測定環境中での測定対象者の各部位・各層の初期温度を予測した後、ステップＳ１０１～Ｓ１１５で説明した本計算によりΔｔ毎の未来の時間について測定対象者の深部体温を予測する。

【0150】

［各部位・各層の初期温度予測のための予備計算I］
図８は本実施例の深部体温予測部２０の予備計算Iのときの動作を説明するフローチャートである。予備計算I（第１予備計算）では、温度中性域に相当する気温と湿度の等温・等湿度の温熱環境下において測定対象者の深部体温が一定で、測定対象者が安静状態で、測定対象者が衣服を着用していないという条件で、前記の熱量を算出して各部位・各層の温度を算出する処理を一定時間行う。

【0151】

具体的には、第１制御部２２２は、測定対象者近傍の温度Ｔ_a［ｔ］＝３０［℃］、測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］＝０．５、測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値Ｔ_US［０］＝３５［℃］、体幹部深部層ＵＣの温度の初期値Ｔ_UC［０］＝３７．２［℃］、四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値Ｔ_LS［０］＝３５［℃］、四肢部深部層ＬＣの温度の初期値Ｔ_LC［０］＝３７．２［℃］と設定する（図８ステップＳ２００）。

【0152】

また、第１制御部２２２は、体幹部Ｕの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＬＳ、体幹部Ｕにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＬＳを全て１とし（ｆｃｌ＿ＵＳ＝ｆｃｌ＿ＬＳ＝ｆｐｃｌ＿ＵＳ＝ｆｐｃｌ＿ＬＳ＝１）、ＭＥＴｓ［ｔ］，ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］を１とする（図８ステップＳ２００）。

【0153】

さらに、第１制御部２２２は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔ_sk［０］［℃］、深部体温の初期値Ｔ［０］［℃］として設定し、基準温度Ｔ_sk0＝Ｔｓｋ［０］［℃］、Ｔ₀＝Ｔ［０］［℃］と設定する（図８ステップＳ２００）。第１制御部２２２は、ステップＳ２００で設定した値以外のパラメータについては、ステップＳ１０３～Ｓ１１５で説明した値を設定する。

【0154】

発熱量算出部２１３、代謝量算出部２１４、熱伝達・熱放射量算出部２１５、皮膚蒸散量算出部２１６、呼気蒸散量設定部２１７、熱交換量算出部２１８、熱交換量算出部２１９、温度算出部２２０の動作（図８ステップＳ２０１～Ｓ２１３）は、ステップＳ１０３～Ｓ１１５と同様である。ステップＳ１０３～Ｓ１１５と異なる設定についてはステップＳ２００で説明したとおりである。

【0155】

第１制御部２２２は、ｔ＝０から一定の計算時間ｔ＝ｔ１に達するまで（図８ステップＳ２１４においてＹＥＳ）、ステップＳ２０１～Ｓ２１３の処理をΔｔ毎の時間について実行させる。計算時間ｔ１は、平均皮膚温の予測値Ｔ_sk［ｔ＋Δｔ］［℃］が定常状態になる程度の値に設定しておけばよい。

【0156】

［各部位・各層の初期温度予測のための予備計算II］
図９は本実施例の深部体温予測部２０の予備計算IIのときの動作を説明するフローチャートである。予備計算II（第１予備計算）では、予備計算Iにより計算した温度Ｔ_US［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_UC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LS［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_sk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］の最終値を各部位・各層の温度の初期値として、温度中性域に相当する気温と湿度の等温・等湿度の温熱環境下において測定対象者が安静状態で、測定対象者が衣服を着用していないという条件で、前記の熱量を算出して各部位・各層の温度を算出する処理を一定時間行う。

【0157】

具体的には、第１制御部２２２は、測定対象者近傍の温度Ｔ_a［ｔ］＝３０［℃］、測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］＝０．５とし、予備計算IでのＴ_US［ｔ＋Δｔ］の最終値を測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値Ｔ_US［０］、予備計算IでのＴ_UC［ｔ＋Δｔ］の最終値を体幹部深部層ＵＣの温度の初期値Ｔ_UC［０］、予備計算IでのＴ_LS［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値Ｔ_LS［０］、予備計算IでのＴ_LC［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部深部層ＬＣの温度の初期値Ｔ_LC［０］とする（図９ステップＳ３００）。

【0158】

また、第１制御部２２２は、体幹部Ｕの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌの衣服による伝熱効率を表す定数ｆｃｌ＿ＬＳ、体幹部Ｕにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＵＳ、四肢部Ｌにおける衣服による伝熱効率を表す定数ｆｐｃｌ＿ＬＳを全て１とし（ｆｃｌ＿ＵＳ＝ｆｃｌ＿ＬＳ＝ｆｐｃｌ＿ＵＳ＝ｆｐｃｌ＿ＬＳ＝１）、ＭＥＴｓ［ｔ］，ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］を１とする（図９ステップＳ３００）。

【0159】

さらに、第１制御部２２２は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔ_sk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］として設定する（図９ステップＳ３００）。第１制御部２２２は、ステップＳ３００で設定した値以外のパラメータについては、ステップＳ１０３～Ｓ１１５で説明した値を設定する。なお、基準温度Ｔ_sk0，Ｔ₀についてはステップＳ２００で設定した値のままとする。

【0160】

発熱量算出部２１３、代謝量算出部２１４、熱伝達・熱放射量算出部２１５、皮膚蒸散量算出部２１６、呼気蒸散量設定部２１７、熱交換量算出部２１８、熱交換量算出部２１９、温度算出部２２０の動作（図９ステップＳ３０１～Ｓ３１３）は、ステップＳ１０３～Ｓ１１５と同様である。ステップＳ１０３～Ｓ１１５と異なる設定についてはステップＳ３００で説明したとおりである。

【0161】

第１制御部２２２は、ｔ＝０から一定の計算時間ｔ＝ｔ２に達するまで（図９ステップＳ３１４においてＹＥＳ）、ステップＳ３０１～Ｓ３１３の処理をΔｔ毎の時間について実行させる。計算時間ｔ２は、深部体温の予測値Ｔ［ｔ＋Δｔ］［℃］が定常状態になる程度の値に設定しておけばよい。

【0162】

［各部位・各層の初期温度予測のための予備計算III］
図１０は本実施例の深部体温予測部２０の予備計算IIIのときの動作を説明するフローチャートである。予備計算III（第２予備計算）では、予備計算IIにより計算した温度Ｔ_US［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_UC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LS［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_sk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］の最終値を各部位・各層の温度の初期値として、測定対象者が安静状態で、測定対象者が衣服を着用しているという条件で、前記の熱量を算出して各部位・各層の温度を算出する処理を一定時間行う。

【0163】

具体的には、第２制御部２２３は、予備計算IIでのＴ_US［ｔ＋Δｔ］の最終値を測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値Ｔ_US［０］、予備計算IIでのＴ_UC［ｔ＋Δｔ］の最終値を体幹部深部層ＵＣの温度の初期値Ｔ_UC［０］、予備計算IIでのＴ_LS［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値Ｔ_LS［０］、予備計算IIでのＴ_LC［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部深部層ＬＣの温度の初期値Ｔ_LC［０］とする（図１０ステップＳ４００）。

【0164】

また、第２制御部２２３は、ＭＥＴｓ［ｔ］，ａｖｅＭＥＴｓ［ｔ］を１とする。さらに、第２制御部２２３は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔ_sk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］として設定し、基準温度Ｔ_sk0＝Ｔｓｋ［０］［℃］、Ｔ₀＝Ｔ［０］［℃］と設定する（図１０ステップＳ４００）。第２制御部２２３は、ステップＳ４００で設定した値以外のパラメータについては、ステップＳ１０３～Ｓ１１５で説明した値を設定する。

【0165】

第１測定部２１１は、測定対象者近傍の温度（測定対象者の雰囲気の気温）を測定する（図１０ステップＳ４０１）。第２測定部２１２は、測定対象者近傍の湿度（測定対象者の雰囲気の湿度）を測定する（図１０ステップＳ４０２）。

【0166】

発熱量算出部２１３、代謝量算出部２１４、熱伝達・熱放射量算出部２１５、皮膚蒸散量算出部２１６、呼気蒸散量設定部２１７、熱交換量算出部２１８、熱交換量算出部２１９、温度算出部２２０の動作（図１０ステップＳ４０３～Ｓ４１５）は、ステップＳ１０３～Ｓ１１５と同様である。ステップＳ１０３～Ｓ１１５と異なる設定についてはステップＳ４００で説明したとおりである。

【0167】

第２制御部２２３は、ｔ＝０から一定の計算時間ｔ＝ｔ３に達するまで（図１０ステップＳ４１６においてＹＥＳ）、ステップＳ４０１～Ｓ４１５の処理をΔｔ毎の時間について実行させる。計算時間ｔ３は、深部体温の予測値Ｔ［ｔ＋Δｔ］［℃］が定常状態になる程度の値に設定しておけばよい。

【0168】

なお、予備計算IIIでは、熱伝達・熱放射量算出部２１５は、本計算と同様に、第１測定部２１１が測定対象者の衣服外の気温Ｔ_a［ｔ］［℃］を測定する場合、式（１８）、式（１９）を用いるようにすればよい。

【0169】

［本計算］
本計算では、予備計算IIIにより計算した温度Ｔ_US［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_UC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LS［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_LC［ｔ＋Δｔ］，Ｔ_sk［ｔ＋Δｔ］，Ｔ［ｔ＋Δｔ］の最終値を各部位・各層の温度の初期値として、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理を行う。

【0170】

図１１は本計算のときの第３制御部２２４の動作を説明するフローチャートである。第３制御部２２４は、本計算に先立って、予備計算IIIでのＴ_US［ｔ＋Δｔ］の最終値を測定対象者の体幹部皮膚層ＵＳの温度の初期値Ｔ_US［０］、予備計算IIIでのＴ_UC［ｔ＋Δｔ］の最終値を体幹部深部層ＵＣの温度の初期値Ｔ_UC［０］、予備計算IIIでのＴ_LS［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部皮膚層ＬＳの温度の初期値Ｔ_LS［０］、予備計算IIIでのＴ_LC［ｔ＋Δｔ］の最終値を四肢部深部層ＬＣの温度の初期値Ｔ_LC［０］とする（図１１ステップＳ５００）。

【0171】

さらに、第３制御部２２４は、式（９）、式（１０）においてｔ＋Δｔ＝０として計算した値を平均皮膚温の初期値Ｔ_sk［０］、深部体温の初期値Ｔ［０］として設定する（図１１ステップＳ５００）。基準温度Ｔ_sk0，Ｔ₀についてはステップＳ４００で設定した値のままとする。
そして、第３制御部２２４は、ステップＳ１０１～Ｓ１１５の処理を開始させる。

【0172】

以上のように、本実施例では、計算パラメータ取得部１に予め記憶された情報と測定対象者近傍の温度だけでなく、測定対象者近傍の湿度を測定して、測定対象者の各部位・各層に流入出する熱量を算出し、算出した熱量から測定対象者の深部体温を予測するので、第２の実施例よりも高精度に深部体温を予測することができる。また、本実施例では、本計算に先立って予備計算を行うことにより、各部位・各層の温度の初期値を設定することができる。

【0173】

第１の実施例で説明した水分損失量予測部２１としては、皮膚蒸散量算出部２１６を利用すればよい。すなわち、皮膚蒸散量算出部２１６が算出する不感蒸散と有感蒸散の和Ｅ［Ｗ］が測定対象者の作業中の水分損失量である。

【0174】

なお、本実施例では、第１測定部２１１によって測定対象者近傍の温度を測定し、第２測定部２１２によって測定対象者近傍の湿度を測定しているが、計算パラメータ取得部１から測定対象者の作業当日の測定対象者近傍の温度Ｔ_a［ｔ］［℃］の予測値と測定対象者近傍の相対湿度ｈｕｍｉｄｉｔｙ［ｔ］［％］の予測値を取得して使用するようにしてもよい。

【0175】

第１～第３の実施例の計算パラメータ取得部１と生体情報予測部２と時刻予測部３と暑熱リスク通知部４とは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。このコンピュータの構成例を図１２に示す。

【0176】

コンピュータは、ＣＰＵ３００と、記憶装置３０１と、インタフェース装置（Ｉ／Ｆ）３０２とを備えている。Ｉ／Ｆ３０２には、計算パラメータ取得部１の回路部のハードウェア、生体情報予測部２の回路部のハードウェア、暑熱リスク通知部４の回路部のハードウェアなどが接続される。このようなコンピュータにおいて、本実施例の通知方法を実現させるための暑熱リスク通知プログラムは記憶装置３０１に格納される。ＣＰＵ３００は、記憶装置３０１に格納されたプログラムに従って第１～第３の実施例で説明した処理を実行する。プログラムをネットワークを通して提供することも可能である。

【産業上の利用可能性】

【0177】

本発明は、熱中症を予防する技術に適用することができる。

【符号の説明】

【0178】

１…計算パラメータ取得部、２…生体情報予測部、３…時刻予測部、４…暑熱リスク通知部、２０…深部体温予測部、２１…水分損失量予測部、２０１…測定部、２０２…第１演算部、２０３…第２演算部、２１１…第１測定部、２１２…第２測定部、２１３…発熱量算出部、２１４…代謝量算出部、２１５…熱伝達・熱放射量算出部、２１６…皮膚蒸散量算出部、２１７…呼気蒸散量設定部、２１８…熱交換量算出部、２１９…熱交換量算出部、２２０…温度算出部、２２１…熱量算出部、２２２…第１制御部、２２３…第２制御部、２２４…第３制御部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】