JP2021019977A - 情報処理装置、ヒヤリハット検出方法およびヒヤリハット検出システム - Google Patents

Abstract

【課題】ヒヤリハットの検出精度の向上を図ること。【解決手段】情報処理装置１０１は、心電測定部１０２によって測定された結果を取得する。情報処理装置１０１は、皮膚電気活動測定部１０３によって測定された結果を取得する。情報処理装置１０１は、心電測定部１０２によって測定された結果に基づいて、対象者Ｐの心電データのピークを検出して、検出した心電データのピークに対応する心電振幅を算出する。情報処理装置１０１は、算出した心電振幅が閾値αを超えた場合に、皮膚電気活動測定部１０３によって測定された結果に基づいて、心電データのピークが検出されてから所定の時間内に対象者Ｐの皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する。情報処理装置１０１は、皮膚電気活動データのピークが存在すると判定した場合に、対象者Ｐのヒヤリハットを検出する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、ヒヤリハット検出方法およびヒヤリハット検出システムに関する。

ハインリッヒの法則によると、１件の重大な事故の背後に、２９件の軽微な事故があり、３００件のヒヤリハットがあるといわれている。重大な事故を防ぐためには、ヒヤリハット事例を収集して防止に努めることが重要であり、大量収集のためにヒヤリハットを自動検出する技術が求められている。

先行技術としては、例えば、測定対象者の２つの部位にそれぞれ電極をはめ、コードで相互接続された両電極の生体抵抗値に反比例した電圧を測定するストレス検出装置がある。また、発汗センサにより取得される発汗データに含まれるノイズを、発汗センサとは異なる種類のセンサにより取得されたセンサデータに基づいて特定し、発汗データからノイズを除去する技術がある。

また、ユーザのストレス（とりわけ、長期のストレス）のレベルを決定するためのストレス測定デバイスがある。また、診療対象の患者から複数の生体情報を計測し、複数の生体情報の中から抽出した特定の生体情報に基づいて患者のストレスの判定レベルを設定する技術がある。また、ユーザの１つ以上の生理学的パラメータをモニタリングするシステムがある。

特開２００８−２１２３９１号公報 特開２０１７−２２５４８９号公報 特表２０１４−５１４０８０号公報 特開２０１１−９２６２７号公報 特表２００８−５３２５８７号公報

しかしながら、従来技術では、ヒヤリハットを精度よく検出することが難しい。例えば、ウェアラブル生体センサにより対象者の皮膚電気活動を測定して、急激な上昇を検出する方法の場合、手を動かすなどの身体動作でも値が変動するため、ヒヤリハットを誤検出することがある。

一つの側面では、本発明は、ヒヤリハットの検出精度の向上を図ることを目的とする。

１つの実施態様では、対象者の心電データのピークを検出して、検出した前記心電データのピークに対応する心電振幅を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記心電振幅が所定の閾値を超えた場合に、前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する判定部と、前記判定部によって前記皮膚電気活動データのピークが存在すると判定された場合に、前記対象者のヒヤリハットを検出する検出部と、を有する情報処理装置が提供される。

本発明の一側面によれば、ヒヤリハットの検出精度の向上を図ることができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態にかかるヒヤリハット検出方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、ヒヤリハット検出システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、生体センサ２０１の第１の構成例を示す説明図である。 図５は、生体センサ２０１の第２の構成例を示す説明図である。 図６は、生体センサ２０１の第３の構成例を示す説明図である。 図７は、心電データの具体例を示す説明図である。 図８は、皮膚電気活動データの具体例を示す説明図である。 図９は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１０は、情報処理装置１０１のヒヤリハット検出処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、ヒヤリハット有無判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１２は、ヒートマップ情報の具体例を示す説明図である。

以下に図面を参照して、本発明にかかる情報処理装置、ヒヤリハット検出方法およびヒヤリハット検出システムの実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかるヒヤリハット検出方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１０１は、対象者Ｐのヒヤリハットを検出するコンピュータである。対象者Ｐは、ヒヤリハットの検出対象となる者である。対象者Ｐは、例えば、タクシー、運送業などのドライバーや、組み立て工場、建築現場などの作業員である。

ヒヤリハットとは、危険な目に遭いそうになって、ヒヤリとしたり、はっとしたりすることである。ヒヤリハットの自動検出方法としては、例えば、ウェアラブル生体センサにより対象者の皮膚電気活動を測定して、急激な上昇を検知することで、ヒヤリハットのような一過性のストレス反応を検出するものがある。

ところが、この従来方法では、手を動かすなどの身体動作でも、皮膚電気活動の値が変動するため、ヒヤリハットを誤検出しやすい。例えば、身体動作がある状態（歩行状態など）では、電極ずれや発汗により急峻な反応を示すケースがあり、ヒヤリハットでない状況でもヒヤリハットと誤検出されるリスクがある。

そこで、本実施の形態では、ウェアラブル生体センサを用いたヒヤリハット検出システムにおいて、身体動作時などの皮膚電気活動の急峻な変化が起こり得る状況下であっても、ヒヤリハットの誤検出を低減して検出精度の向上を図るヒヤリハット検出方法について説明する。

ここで、ヒヤリハット発生時は、皮膚電気活動と比べて短い時間で、心電振幅が瞬間的に増大するという特徴がある。すなわち、ヒヤリハットが発生したときは、皮膚電気活動の急峻な変化の直前に、心電振幅が瞬間的に増大する。一方、ヒヤリハットが発生していない状況では、たとえ皮膚電気活動の急峻な変化があっても、その直前に心電振幅の瞬間的な増大はない。

このため、本実施の形態では、ヒヤリハット発生時の心電振幅と皮膚電気活動との関係性を利用して、心電振幅の急激な上昇をトリガとして、その直後に皮膚電気活動データのピーク検出を行って、ヒヤリハットの有無を判定する。以下、情報処理装置１０１の処理例について説明する。

（１）情報処理装置１０１は、心電測定部１０２によって測定された結果を取得する。また、情報処理装置１０１は、皮膚電気活動測定部１０３によって測定された結果を取得する。ここで、心電測定部１０２は、対象者Ｐの心電データを測定する。心電データは、心臓の拍動に伴う心筋の活動電位（または、活動電流）を示す情報である。皮膚電気活動測定部１０３は、対象者Ｐの皮膚電気活動データを測定する。皮膚電気活動データは、精神活動状態を示す情報であり、例えば、発汗に対応する皮膚の電気的変化を示す。

図１の例では、対象者Ｐの心電データ１１１と皮膚電気活動データ１１２とが取得された場合を想定する。

（２）情報処理装置１０１は、心電測定部１０２によって測定された結果に基づいて、対象者Ｐの心電データのピークを検出して、検出した心電データのピークに対応する心電振幅を算出する。ここで、心電振幅は、ピーク前後の振幅であり、例えば、ＱＲＳ波振幅である。

また、ピークの検出方法としては、任意の方法を用いることができる。例えば、情報処理装置１０１は、心電データを一定時間で区切って、平均と標準偏差を求め、（平均＋標準偏差）を超える最大値を探索することにより、心電データのピークを検出することにしてもよい。

図１の例では、心電データ１１１のピークｐ１が検出され、ピークｐ１に対応する心電振幅Ｘが算出された場合を想定する。

（３）情報処理装置１０１は、算出した心電振幅が閾値αを超えた場合に、皮膚電気活動測定部１０３によって測定された結果に基づいて、心電データのピークが検出されてから所定の時間内に対象者Ｐの皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する。

ここで、閾値αは、任意に設定可能であり、例えば、対象者Ｐの安静状態における心電振幅の標準偏差σをもとに設定される。また、所定の時間は、任意に設定可能であり、例えば、１０秒程度の値に設定される。また、皮膚電気活動データのピークは、例えば、閾値βを超えるピークである。閾値βは、任意に設定可能であり、例えば、対象者Ｐの安静状態における皮膚電気活動の平均値をもとに設定される。

図１の例では、心電振幅Ｘが閾値αを超えた場合を想定し、心電データ１１１のピークｐ１が検出されてから所定の時間内に対象者Ｐの皮膚電気活動データ１１２のピークｐ２が存在すると判定された場合を想定する。

（４）情報処理装置１０１は、皮膚電気活動データのピークが存在すると判定した場合に、対象者Ｐのヒヤリハットを検出する。すなわち、情報処理装置１０１は、ヒヤリハット発生時は、皮膚電気活動の急峻な変化の直前に、心電振幅が瞬間的に増大するという関係性を利用して、対象者Ｐのヒヤリハットを検出する。

図１の例では、皮膚電気活動データ１１２のピークｐ２が存在すると判定されたため、対象者Ｐのヒヤリハットが検出される。

このように、情報処理装置１０１によれば、心電振幅の急激な上昇をトリガとして、皮膚電気活動によるヒヤリハット判定を行うことができる。換言すれば、情報処理装置１０１は、心電振幅の急激な上昇がないときは、皮膚電気活動によるヒヤリハット判定を行わない。

これにより、身体動作時の電極ずれや発汗による皮膚電気活動の変化によりヒヤリハットが誤検出されるのを防ぐことができる。このため、身体動作時などの皮膚電気活動の急峻な変化が起こり得る状況下であっても、ヒヤリハットの誤検出を低減して検出精度を向上させることができる。

（ヒヤリハット検出システム２００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態にかかるヒヤリハット検出システム２００のシステム構成例について説明する。ヒヤリハット検出システム２００は、例えば、タクシーや運送業のドライバーのヒヤリハットを検出したり、組み立て工場のライン作業を行う作業員のヒヤリハットを検出するシステムに適用される。

図２は、ヒヤリハット検出システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、ヒヤリハット検出システム２００は、情報処理装置１０１と、生体センサ２０１と、サーバ２０２と、を含む。ヒヤリハット検出システム２００において、情報処理装置１０１およびサーバ２０２は、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

情報処理装置１０１は、例えば、対象者Ｐが有するスマートフォン、携帯電話、タブレットＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。

生体センサ２０１は、対象者Ｐに装着されるウェアラブルセンサであり、対象者Ｐの心電データおよび皮膚電気活動データを測定する。生体センサ２０１は、近距離無線通信可能である。近距離無線通信としては、例えば、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを利用した通信が挙げられる。

生体センサ２０１によって測定された結果は、例えば、一旦内蔵メモリに記録され、生体センサ２０１から情報処理装置１０１に近距離無線通信により送信される。なお、生体センサ２０１は、図１に示した心電測定部１０２および皮膚電気活動測定部１０３の一例である。また、生体センサ２０１の構成例については、図４〜図６を用いて後述する。

サーバ２０２は、情報処理装置１０１によって検出されたヒヤリハットの検出結果に基づいて、各種サービスを提供するコンピュータである。サービスとしては、例えば、タクシードライバーや組み立て工場のライン作業を行う作業員のヒヤリハットの発生頻度を示す情報を地図上にマッピングして提供するものがある。サーバ２０２は、例えば、クラウドコンピューティングのサーバである。

なお、図２の例では、情報処理装置１０１および生体センサ２０１をそれぞれ１台のみ表示したが、これに限らない。情報処理装置１０１および生体センサ２０１は、例えば、対象者Ｐごとに設けられる。

（情報処理装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、情報処理装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、情報処理装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、カメラ３０５と、公衆網Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０６と、近距離無線Ｉ／Ｆ３０７と、ディスプレイ３０８と、入力装置３０９と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）ユニット３１０と、を有する。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、情報処理装置１０１の全体の制御を司る。ＣＰＵ３０１は、複数のコアを有していてもよい。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する記憶部である。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

カメラ３０５は、画像（静止画または動画）を撮影して画像データを出力する撮影装置である。カメラ３０５は、例えば、情報処理装置１０１に内蔵されたカメラであってもよく、また、情報処理装置１０１に接続されたウェブカメラやウェアラブルカメラであってもよい。なお、カメラ３０５は、画像とともに音声を記録する機能を有していてもよい。

公衆網Ｉ／Ｆ３０６は、無線通信回路とアンテナを有し、ネットワーク２１０（図２参照）に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータ（例えば、図２に示したサーバ２０２）に接続される。そして、公衆網Ｉ／Ｆ３０６は、ネットワークと内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

近距離無線Ｉ／Ｆ３０７は、無線通信回路とアンテナを有し、無線ネットワークに接続され、無線ネットワークを介して他のコンピュータ（例えば、図２に示した生体センサ２０１）に接続される。そして、近距離無線Ｉ／Ｆ３０７は、無線ネットワークと内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。

ディスプレイ３０８は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ３０８としては、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。

入力装置３０９は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置３０９は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

ＧＰＳユニット３１０は、ＧＰＳ衛星からの電波を受信し、情報処理装置１０１の位置情報を出力する。位置情報は、例えば、緯度、経度などの地球上の１点を特定する情報である。また、情報処理装置１０１は、ＤＧＰＳ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ ＧＰＳ）により、ＧＰＳユニット３１０から出力される位置情報を補正することにしてもよい。また、衛星として、例えば、準天頂衛星システムの衛星を用いることにしてもよい。

なお、情報処理装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ３０３、ディスク３０４などを有さないことにしてもよい。また、情報処理装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、可搬型記録媒体Ｉ／Ｆ、可搬型記録媒体などを有することにしてもよい。

また、図２に示したサーバ２０２についても、情報処理装置１０１と同様のハードウェア構成により実現することができる。ただし、サーバ２０２は、例えば、ディスプレイ３０８や入力装置３０９を有さないことにしてもよい。

（生体センサ２０１の構成例）
つぎに、図４〜図６を用いて、生体センサ２０１の構成例について説明する。

図４は、生体センサ２０１の第１の構成例を示す説明図である。図４において、生体センサ２０１は、心電センサ４１０と、皮膚電気センサ４２０とを含む。なお、生体センサ２０１は、ＧＰＳユニットを有することにしてもよい。

心電センサ４１０は、対象者Ｐの胸部に装着されて心電データを測定するセンサであり、図１に示した心電測定部１０２の一例である。心電センサ４１０は、マイコン４１１と、ＡＤ（Ａｎａｌｏｇｕｅ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ）変換回路４１２と、無線通信回路４１３とを含む。心電センサ４１０は、正電極、負電極およびＧＮＤを用いて心電データを取得する。心電センサ４１０において、マイコン４１１は、ＡＤ変換回路４１２により変換された心電データを、無線通信回路４１３を介して情報処理装置１０１に送信する。心電センサ４１０は、例えば、皮膚貼り付け型であってもよいし、衣類組み込み型であってもよい。

皮膚電気センサ４２０は、対象者Ｐの手首に装着されて皮膚電気活動データを測定するセンサであり、図１に示した皮膚電気活動測定部１０３の一例である。皮膚電気センサ４２０は、マイコン４２１と、ＡＤ変換回路４２２と、無線通信回路４２３とを含む。皮膚電気センサ４２０は、電極１および電極２を用いて皮膚電気活動データを取得する。皮膚電気センサ４２０において、マイコン４２１は、ＡＤ変換回路４２２により変換された皮膚電気活動データを、無線通信回路４２３を介して情報処理装置１０１に送信する。皮膚電気センサ４２０は、例えば、リストバンド型であってもよいし、皮膚貼り付け型であってもよい。

図５は、生体センサ２０１の第２の構成例を示す説明図である。図５において、生体センサ２０１は、心電センサ５１０と、皮膚電気センサ５２０とを含む。

心電センサ５１０は、対象者Ｐの胸部に装着されて心電データを測定するセンサであり、図１に示した心電測定部１０２の一例である。心電センサ５１０は、マイコン５１１と、ＡＤ変換回路５１２と、無線通信回路５１３とを含む。心電センサ５１０は、正電極、負電極およびＧＮＤを用いて心電データを取得する。心電センサ５１０において、マイコン５１１は、ＡＤ変換回路５１２により変換された心電データを、無線通信回路５１３を介して情報処理装置１０１に送信する。心電センサ５１０は、例えば、皮膚貼り付け型であってもよいし、衣類組み込み型であってもよい。

皮膚電気センサ５２０は、対象者Ｐの足に装着されて皮膚電気活動データを測定するセンサであり、図１に示した皮膚電気活動測定部１０３の一例である。皮膚電気センサ５２０は、マイコン５２１と、ＡＤ変換回路５２２と、無線通信回路５２３とを含む。皮膚電気センサ５２０は、電極１および電極２を用いて皮膚電気活動データを取得する。皮膚電気センサ５２０において、マイコン５２１は、ＡＤ変換回路５２２により変換された皮膚電気活動データを、無線通信回路５２３を介して情報処理装置１０１に送信する。皮膚電気センサ５２０は、例えば、靴型（足裏接触部に電極）であってもよいし、靴下組み込み型であってもよい。

図６は、生体センサ２０１の第３の構成例を示す説明図である。図６において、生体センサ２０１は、自動車のハンドル６００に設置され、ドライバーの両手が触れる部分に各種電極が設けられる。生体センサ２０１は、マイコン６０１と、ＡＤ変換回路６０２と、無線通信回路６０３とを含む。

生体センサ２０１は、正電極、負電極およびＧＮＤを用いて心電データを取得し、電極１および電極２を用いて皮膚電気活動データを取得する。生体センサ２０１において、マイコン６０１は、ＡＤ変換回路６０２により変換された心電データと皮膚電気活動データを、無線通信回路６０３を介して情報処理装置１０１に送信する。

図４〜図６に示した生体センサ２０１のうち、図４および図５に示した生体センサ２０１は、例えば、組み立て工場のライン作業を行う作業員のヒヤリハットを検出する場合に用いられる。また、図６に示した生体センサ２０１は、例えば、タクシーや運送業のドライバーのヒヤリハットを検出する場合に用いられる。

（心電データの具体例）
つぎに、図７を用いて、生体センサ２０１から情報処理装置１０１に送信される心電データの具体例について説明する。

図７は、心電データの具体例を示す説明図である。図７において、心電データ７００は、日付、時刻およびＥＣＧの項目を有し、心臓の拍動に伴う心筋の活動電位（ＥＣＧ）の時間的変化を示す（単位：ｍＶ）。日付、時刻は、活動電位（ＥＣＧ）が測定された日時を示す。図７中、グラフ７１０は、心電データ７００が示すＥＣＧの時間的変化を表した折れ線グラフである。

（皮膚電気活動データの具体例）
つぎに、図８を用いて、生体センサ２０１から情報処理装置１０１に送信される皮膚電気活動データの具体例について説明する。

図８は、皮膚電気活動データの具体例を示す説明図である。図８において、皮膚電気活動データ８００は、日付、時刻およびＥＤＡの項目を有し、発汗に対応する皮膚の電気的変化（ＥＤＡ）を示す（単位：μｓ）。日付、時刻は、ＥＤＡが測定された日時を示す。図８中、グラフ８１０は、皮膚電気活動データ８００が示すＥＤＡの時間的変化を表した折れ線グラフである。

（情報処理装置１０１の機能的構成例）
図９は、情報処理装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図９において、情報処理装置１０１は、取得部９０１と、算出部９０２と、判定部９０３と、検出部９０４と、出力部９０５と、記憶部９１０と、を含む。具体的には、例えば、取得部９０１〜出力部９０５は、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、公衆網Ｉ／Ｆ３０６、近距離無線Ｉ／Ｆ３０７により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。記憶部９１０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。

取得部９０１は、対象者Ｐの心電データを取得する。具体的には、例えば、取得部９０１は、生体センサ２０１によって測定された心電データ（例えば、図７に示した心電データ７００）を生体センサ２０１から受信することにより、対象者Ｐの心電データを取得する。

また、取得部９０１は、対象者Ｐの皮膚電気活動データを取得する。具体的には、例えば、取得部９０１は、生体センサ２０１によって測定された皮膚電気活動データ（例えば、図８に示した皮膚電気活動データ８００）を生体センサ２０１から受信することにより、対象者Ｐの皮膚電気活動データを取得する。

取得された対象者Ｐの心電データおよび皮膚電気活動データは、記憶部９１０に記憶される。なお、取得部９０１は、対象者Ｐの心電データおよび皮膚電気活動データを、生体センサ２０１から一括して取得してもよいし、別々に取得してもよい。

また、取得部９０１は、対象者Ｐの位置を示す位置情報を取得することにしてもよい。具体的には、例えば、取得部９０１は、図３に示したＧＰＳユニット３１０により出力された位置情報を、対象者Ｐの位置を示す位置情報として取得する。位置情報の取得は、例えば、定期的（例えば、数秒ごと）に行われる。

取得された位置情報は、例えば、当該位置情報が測定された時刻を表すタイムスタンプとともに、記憶部９１０に記憶される。なお、ＧＰＳユニットが生体センサ２０１に設けられている場合には、取得部９０１は、生体センサ２０１から位置情報を取得することにしてもよい。

また、取得部９０１は、対象者Ｐに対応するカメラによって撮影された画像情報を取得することにしてもよい。具体的には、例えば、取得部９０１は、図３に示したカメラ３０５によって撮影された画像情報を取得する。画像情報の取得は、例えば、定期的（例えば、数秒ごと）に行われる。

取得された画像情報は、例えば、当該画像情報が撮影された時刻を表すタイムスタンプとともに、記憶部９１０に記憶される。

算出部９０２は、取得された対象者Ｐの心電データのピークを検出して、検出した心電データのピークに対応する心電振幅を算出する。心電振幅は、例えば、ＱＲＳ波振幅である。具体的には、例えば、算出部９０２は、記憶部９１０を参照して、取得された心電データを一定時間で区切って、ＥＣＧの平均と標準偏差を算出する。

つぎに、算出部９０２は、一定時間分の心電データから、「平均＋標準偏差」を超える最大値を探索することにより、心電データのピークを検出する。そして、算出部９０２は、検出したピーク前後の心電振幅（ＱＲＳ波振幅）を算出する。図７の例では、心電データ７００のピーク７１１が検出され、ピーク７１１前後の心電振幅「０．９２［ｍＶ］」が算出される。

判定部９０３は、算出された心電振幅が閾値αを超えたか否かを判定する。ここで、閾値αは、任意に設定可能であり、例えば、対象者Ｐの安静状態における心電振幅の標準偏差σをもとに設定される。一例として、閾値αを６秒間分の心電データにおける心電振幅の標準偏差σの幅の１．５倍とし、標準偏差σを「σ＝０．１１［ｍＶ］」とする。この場合、閾値αは、「０．３３［ｍＶ］＝｛＋０．１１−（−０．１１）｝＊１．５」となる。

また、判定部９０３は、心電振幅が閾値αを超えた場合に、心電データのピークが検出されてから所定時間Ｔ内に対象者Ｐの皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する。ここで、所定時間Ｔは、任意に設定可能であり、例えば、１０秒程度の値に設定される。

具体的には、例えば、判定部９０３は、記憶部９１０を参照して、心電データのピークが検出された時刻ｔから所定時間Ｔ分の皮膚電気活動データを取得する。つぎに、判定部９０３は、取得した皮膚電気活動データから、閾値βを超えるピークを探索する。ここで、閾値βを超えるピークが探索された場合、判定部９０３は、皮膚電気活動データのピークが存在すると判定する。一方、閾値βを超えるピークが探索されなかった場合、判定部９０３は、皮膚電気活動データのピークが存在しないと判定する。

閾値βは、任意に設定可能であり、例えば、対象者Ｐの皮膚電気活動の平均値をもとに設定される。一例として、閾値βを６０秒間分の皮膚電気活動データの平均値の１．２倍とし、平均値を「９．０［μＳ］」とする。この場合、閾値βは、「１０．８［μＳ］＝９．０＊１．２」となる（図８中、点線）。

検出部９０４は、皮膚電気活動データのピークが存在すると判定された場合に、対象者Ｐのヒヤリハットを検出する。また、検出部９０４は、皮膚電気活動データのピークが存在しないと判定された場合には、対象者Ｐのヒヤリハットを検出しない。

また、検出部９０４は、対象者Ｐのヒヤリハットを検出した場合に、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際の対象者Ｐの位置を示す位置情報を取得することにしてもよい。ここで、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際の対象者Ｐの位置を示す位置情報は、例えば、心電データのピークが検出された時刻ｔの対象者Ｐの位置を示す位置情報である。

具体的には、例えば、検出部９０４は、記憶部９１０に記憶された位置情報のうち、心電データのピークが検出された時刻ｔに対応する位置情報を取得する。これにより、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際の対象者Ｐの位置情報を取得することができる。

また、検出部９０４は、対象者Ｐのヒヤリハットを検出した場合に、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際に対象者Ｐに対応するカメラによって撮影された画像情報を取得することにしてもよい。ここで、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際に対象者Ｐに対応するカメラによって撮影された画像情報は、例えば、心電データのピークが検出された時刻ｔにカメラ３０５によって撮影された画像情報である。画像情報（例えば、動画）には、音声が含まれていてもよい。

具体的には、例えば、検出部９０４は、記憶部９１０に記憶された画像情報のうち、心電データのピークが検出された時刻ｔに対応する画像情報を取得する。これにより、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際にカメラ３０５によって撮影された画像情報を取得することができる。

出力部９０５は、検出された結果を出力する。出力部９０５の出力形式としては、例えば、公衆網Ｉ／Ｆ３０６による他のコンピュータ（例えば、サーバ２０２）への送信、ディスプレイ３０８への表示、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置への記憶などがある。

具体的には、例えば、出力部９０５は、検出部９０４によって取得された位置情報を、対象者Ｐのヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて出力する。また、出力部９０５は、検出部９０４によって取得された画像情報を、対象者Ｐのヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて出力する。

より詳細に説明すると、例えば、出力部９０５は、対象者Ｐのヒヤリハットが検出されたことを示すヒヤリハット情報をサーバ２０２に送信することにしてもよい。ヒヤリハット情報には、例えば、検出部９０４によって取得された位置情報や、検出部９０４によって取得された画像情報が含まれる。

また、ヒヤリハット情報には、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した時刻を特定する情報が含まれていてもよい。対象者Ｐのヒヤリハットが発生した時刻は、例えば、心電データのピークが検出された時刻ｔである。また、ヒヤリハット情報には、対象者Ｐを特定する情報が含まれていてもよい。

これにより、サーバ２０２において、情報処理装置１０１からのヒヤリハット情報に基づいて、各種サービスを提供することができる。

例えば、対象者Ｐが、タクシーや運送業のドライバーであるとする。この場合、サーバ２０２は、例えば、ヒヤリハット情報に含まれる位置情報に基づいて、地図を区切って分割した領域ごとに、ヒヤリハットの発生頻度を算出する。ヒヤリハットの発生頻度は、例えば、所定期間内のヒヤリハットの発生回数（検出回数）によって表される。

つぎに、サーバ２０２は、算出した各領域のヒヤリハットの発生頻度に応じて、地図上の領域を色付けしたヒートマップ情報を生成する。そして、サーバ２０２は、生成したヒートマップ情報を提供する。より具体的には、例えば、サーバ２０２は、タクシーや運送業のドライバーの情報処理装置１０１やナビゲーション装置にヒートマップ情報を表示することにしてもよい。

なお、ヒートマップ情報の具体例については、図１２を用いて後述する。

また、例えば、対象者Ｐが、組み立て工場のライン作業を行う作業員であるとする。この場合、サーバ２０２は、例えば、ヒヤリハット情報に含まれる画像情報に基づいて、作業ごとに、ヒヤリハットの発生頻度を算出する。そして、サーバ２０２は、各作業員が携帯する情報処理装置１０１のカメラ３０５により撮影される画像情報から実施中の作業を判断し、実施中の作業がヒヤリハット高頻度発生作業である場合に、注意喚起を促すことにしてもよい。

各作業員への注意喚起は、例えば、各作業員に対応するスピーカからの音声出力や、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）を点滅させるなどして行われる。スピーカやＬＥＤは、例えば、各作業員が携帯する情報処理装置１０１が有していてもよい。また、サーバ２０２は、新規作業者向けの講習において、ヒヤリハットの発生頻度が高い作業の映像を提供することにしてもよい。

（情報処理装置１０１のヒヤリハット検出処理手順）
つぎに、図１０を用いて、情報処理装置１０１のヒヤリハット検出処理手順について説明する。ヒヤリハット検出処理は、例えば、情報処理装置１０１のユーザの操作入力に応じて開始・終了する。なお、ヒヤリハット検出システム２００において、生体センサ２０１による対象者Ｐの心電データおよび皮膚電気活動データの測定は開始されているものとする。

図１０は、情報処理装置１０１のヒヤリハット検出処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、ＧＰＳユニット３１０による位置情報の測定を開始する（ステップＳ１００１）。つぎに、情報処理装置１０１は、カメラ３０５による画像情報の撮影を開始する（ステップＳ１００２）。

そして、情報処理装置１０１は、ヒヤリハット有無判定処理を実行する（ステップＳ１００３）。なお、ヒヤリハット有無判定処理の具体的な処理手順については、図１１を用いて後述する。

つぎに、情報処理装置１０１は、ヒヤリハット有無判定処理においてヒヤリハットありと判定されたか否かを判断する（ステップＳ１００４）。ここで、ヒヤリハットなしと判定された場合（ステップＳ１００４：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１００８に移行する。

一方、ヒヤリハットありと判定された場合（ステップＳ１００４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、測定された位置情報のうち、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際の対象者Ｐの位置を示す位置情報を取得する（ステップＳ１００５）。つぎに、情報処理装置１０１は、撮影された画像情報のうち、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際に撮影された画像情報を取得する（ステップＳ１００６）。

そして、情報処理装置１０１は、対象者Ｐのヒヤリハットが検出されたことを示すヒヤリハット情報をサーバ２０２に送信する（ステップＳ１００７）。ヒヤリハット情報には、ステップＳ１００５において取得された位置情報と、ステップＳ１００６において取得された画像情報とが含まれる。

つぎに、情報処理装置１０１は、ヒヤリハット検出処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１００８）。ここで、ヒヤリハット検出処理を終了しない場合（ステップＳ１００８：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１００３に戻る。一方、ヒヤリハット検出処理を終了する場合（ステップＳ１００８：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

これにより、対象者Ｐのヒヤリハットを検出して、ヒヤリハットが発生した際の対象者Ｐの位置情報やカメラ３０５によって撮影された画像情報とともに、サーバ２０２にアップロードすることができる。

なお、ヒヤリハットが発生した際の対象者Ｐの位置情報をアップロードしない場合には、情報処理装置１０１は、ステップＳ１００１およびステップＳ１００５は行わなくてもよい。また、ヒヤリハットが発生した際のカメラ３０５の画像情報をアップロードしない場合には、情報処理装置１０１は、ステップＳ１００２およびステップＳ１００６は行わなくてもよい。

図１１は、ヒヤリハット有無判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１のフローチャートにおいて、まず、情報処理装置１０１は、生体センサ２０１から対象者Ｐの心電データを取得する（ステップＳ１１０１）。

例えば、情報処理装置１０１は、時刻ｔ１からγ時間分の心電データを取得する。時刻ｔ１は、任意に設定可能であり、例えば、現在時刻から少なくとも（Ｔ＋γ）時間前の時刻である。Ｔは、上述した所定時間Ｔに相当し、１０秒程度の時間である。γは、例えば、数秒程度の時間である。

そして、情報処理装置１０１は、取得した心電データを記録する（ステップＳ１１０２）。つぎに、情報処理装置１０１は、記録した心電データのピークを検出する（ステップＳ１１０３）。そして、情報処理装置１０１は、心電データのピークが検出されたか否かを判断する（ステップＳ１１０４）。

ここで、心電データのピークが検出されなかった場合（ステップＳ１１０４：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１１１１に移行する。

一方、心電データのピークが検出された場合（ステップＳ１１０４：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、検出した心電データのピークに対応する心電振幅を算出する（ステップＳ１１０５）。そして、情報処理装置１０１は、算出した心電振幅が閾値αより大きいか否かを判定する（ステップＳ１１０６）。

ここで、心電振幅が閾値α以下の場合（ステップＳ１１０６：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ステップＳ１１１１に移行する。

一方、心電振幅が閾値αより大きい場合（ステップＳ１１０６：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、対象者Ｐの皮膚電気活動データを取得する（ステップＳ１１０７）。例えば、情報処理装置１０１は、時刻ｔ１から（Ｔ＋γ）時間分の皮膚電気活動データを取得する。

そして、情報処理装置１０１は、取得した皮膚電気活動データを記録する（ステップＳ１１０８）。つぎに、情報処理装置１０１は、記録した皮膚電気活動データを参照して、心電データのピークが検出された時刻ｔから所定時間Ｔ内に閾値βを超える皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する（ステップＳ１１０９）。

ここで、皮膚電気活動データのピークが存在する場合（ステップＳ１１０９：Ｙｅｓ）、情報処理装置１０１は、ヒヤリハットありと判定して（ステップＳ１１１０）、ヒヤリハット有無判定処理を呼び出したステップに戻る。

一方、皮膚電気活動データのピークが存在しない場合（ステップＳ１１０９：Ｎｏ）、情報処理装置１０１は、ヒヤリハットなしと判定して（ステップＳ１１１１）、ヒヤリハット有無判定処理を呼び出したステップに戻る。

これにより、心電振幅の急激な上昇をトリガとして、皮膚電気活動によるヒヤリハット判定を行うことができる。

（ヒートマップ情報の具体例）
つぎに、ヒヤリハットの発生頻度に応じて、地図上の領域を色付けしたヒートマップ情報の具体例について説明する。

図１２は、ヒートマップ情報の具体例を示す説明図である。図１２において、ヒートマップ情報１２００は、ヒヤリハットの発生頻度に応じて、地図ＭＰ上の点線で区切った領域を色付けした情報である。色が濃い部分ほど、ヒヤリハットの発生頻度が高いことを示している。

ヒートマップ情報１２００は、タクシーや運送業のドライバーの情報処理装置１０１やナビゲーション装置に表示される。マーク１２０１は、ドバイバーの現在位置を示す。ヒートマップ情報１２００によれば、タクシーや運送業のドライバーは、ヒヤリハットの発生頻度が高い箇所を把握することが可能となり、安全運転につなげることができる。

また、ドライバーの現在位置が、ヒヤリハットの発生頻度が高い領域（例えば、領域１２０２）やその周辺領域であった場合に、スピーカからの音声出力等により警告を行うことにしてもよい。これにより、ヒヤリハットの発生頻度が高い領域やその周辺領域を運転中であることをドライバーに知らせることができる。

以上説明したように、実施の形態にかかる情報処理装置１０１によれば、対象者Ｐの心電データのピークを検出して、検出した心電データのピークに対応する心電振幅を算出し、算出した心電振幅が閾値αを超えた場合に、心電データのピークが検出されてから所定の時間Ｔ内に対象者Ｐの皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定することができる。そして、情報処理装置１０１によれば、皮膚電気活動データのピークが存在すると判定した場合に、対象者Ｐのヒヤリハットを検出することができる。

これにより、対象者Ｐの心電振幅の急激な上昇をトリガとして、皮膚電気活動によるヒヤリハット判定を行うことができ、身体動作時の電極ずれや発汗による皮膚電気活動の変化によりヒヤリハットが誤検出されるのを防ぐことができる。このため、身体動作時などの皮膚電気活動の急峻な変化が起こり得る状況下であっても、ヒヤリハットの誤検出を低減して検出精度を向上させることができる。また、心電振幅もノイズを含むものの、ヒヤリハットの検出条件を、２条件（心電振幅の瞬間的な増大、皮膚電気活動のピーク検出）とすることで、ロバスト性を高めて検出精度を向上させることができる。

また、情報処理装置１０１によれば、検出した結果を出力することができる。

これにより、対象者Ｐのヒヤリハットが発生したか否かを示す情報をサーバ２０２等にアップロードすることができる。

また、情報処理装置１０１によれば、対象者Ｐのヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際の対象者Ｐの位置を示す位置情報を出力することができる。

これにより、ヒヤリハットが発生した際の位置を特定可能な情報をサーバ２０２等にアップロードして、ヒヤリハットの頻度分析等に役立てることができる。

また、情報処理装置１０１によれば、対象者Ｐのヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した際にカメラ３０５によって撮影された画像情報を出力することができる。

これにより、ヒヤリハットが発生した際の状況を特定可能な画像情報をサーバ２０２等にアップロードすることができる。例えば、画像情報から実施中の作業を特定して、ヒヤリハットの発生頻度分析の結果と組み合わせることで、ヒヤリハットの発生頻度が高い作業についての映像等の提示を行うことが可能となる。

また、情報処理装置１０１によれば、対象者Ｐのヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、対象者Ｐのヒヤリハットが発生した時刻を特定する情報をさらに出力することができる。

これにより、ヒヤリハットが発生した際の時刻を特定可能な情報をサーバ２０２等にアップロードして、期間別（例えば、時間帯、週、月）のヒヤリハットの頻度分析等に役立てることができる。

これらのことから、実施の形態にかかる情報処理装置１０１およびヒヤリハット検出システム２００によれば、身体動作時などの皮膚電気活動の急峻な変化が起こり得る状況下であっても、ヒヤリハットを高精度に検出して、例えば、ドライバーの安全運転や作業員の安全作業の実現に役立てることができる。

なお、本実施の形態で説明したヒヤリハット検出方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本ヒヤリハット検出プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本ヒヤリハット検出プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）対象者の心電データのピークを検出して、検出した前記心電データのピークに対応する心電振幅を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記心電振幅が所定の閾値を超えた場合に、前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記皮膚電気活動データのピークが存在すると判定された場合に、前記対象者のヒヤリハットを検出する検出部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。

（付記２）前記検出部によって検出された結果を出力する出力部を、さらに有することを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。

（付記３）前記対象者の位置を示す位置情報を取得する取得部を、さらに有し、
前記出力部は、
前記対象者のヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、前記取得部によって取得された位置情報のうち、前記対象者のヒヤリハットが発生した際の前記対象者の位置を示す位置情報を出力する、ことを特徴とする付記２に記載の情報処理装置。

（付記４）前記対象者に対応するカメラによって撮影された画像情報を取得する取得部を、さらに有し、
前記出力部は、
前記対象者のヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、前記取得部によって取得された画像情報のうち、前記対象者のヒヤリハットが発生した際に前記カメラによって撮影された画像情報を出力する、ことを特徴とする付記２または３に記載の情報処理装置。

（付記５）前記出力部は、
前記対象者のヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、前記対象者のヒヤリハットが発生した時刻を特定する情報をさらに出力する、ことを特徴とする付記３または４に記載の情報処理装置。

（付記６）前記判定部は、
前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データの所定の閾値を超えるピークが存在するか否かを判定する、ことを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の情報処理装置。

（付記７）対象者の心電データのピークを検出して、検出した前記心電データのピークに対応する心電振幅を算出し、
算出した前記心電振幅が所定の閾値を超えた場合に、前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定し、
前記皮膚電気活動データのピークが存在すると判定した場合に、前記対象者のヒヤリハットを検出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするヒヤリハット検出方法。

（付記８）対象者の心電データを測定する心電測定部と、
前記対象者の皮膚電気活動データを測定する皮膚電気活動測定部と、
前記心電測定部によって測定された結果に基づいて、前記対象者の心電データのピークを検出して、検出した前記心電データのピークに対応する心電振幅を算出する算出部と、
前記算出部によって算出された前記心電振幅が所定の閾値を超えた場合に、前記皮膚電気活動測定部によって測定された結果に基づいて、前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記皮膚電気活動データのピークが存在すると判定された場合に、前記対象者のヒヤリハットを検出する検出部と、
を含むことを特徴とするヒヤリハット検出システム。

１０１ 情報処理装置
１０２ 心電測定部
１０３ 皮膚電気活動測定部
１１１，７００ 心電データ
１１２，８００ 皮膚電気活動データ
２００ ヒヤリハット検出システム
２０１ 生体センサ
２０２ サーバ
２１０ ネットワーク
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５ カメラ
３０６ 公衆網Ｉ／Ｆ
３０７ 近距離無線Ｉ／Ｆ
３０８ ディスプレイ
３０９ 入力装置
３１０ ＧＰＳユニット
４１０，５１０ 心電センサ
４１１，４２１，５１１，５２１，６０１ マイコン
４１２，４２２，５１２，５２２，６０２ ＡＤ変換回路
４１３，４２３，５１３，５２３，６０３ 無線通信回路
４２０，５２０ 皮膚電気センサ
６００ ハンドル
９０１ 取得部
９０２ 算出部
９０３ 判定部
９０４ 検出部
９０５ 出力部
９１０ 記憶部
１２００ ヒートマップ情報

Claims (6)

1. 対象者の心電データのピークを検出して、検出した前記心電データのピークに対応する心電振幅を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記心電振幅が所定の閾値を超えた場合に、前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部によって前記皮膚電気活動データのピークが存在すると判定された場合に、前記対象者のヒヤリハットを検出する検出部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記検出部によって検出された結果を出力する出力部を、さらに有することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記対象者の位置を示す位置情報を取得する取得部を、さらに有し、
   前記出力部は、
   前記対象者のヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、前記取得部によって取得された位置情報のうち、前記対象者のヒヤリハットが発生した際の前記対象者の位置を示す位置情報を出力する、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記対象者に対応するカメラによって撮影された画像情報を取得する取得部を、さらに有し、
   前記出力部は、
   前記対象者のヒヤリハットが検出されたことを示す情報と対応付けて、前記取得部によって取得された画像情報のうち、前記対象者のヒヤリハットが発生した際に前記カメラによって撮影された画像情報を出力する、ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 対象者の心電データのピークを検出して、検出した前記心電データのピークに対応する心電振幅を算出し、
   算出した前記心電振幅が所定の閾値を超えた場合に、前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定し、
   前記皮膚電気活動データのピークが存在すると判定した場合に、前記対象者のヒヤリハットを検出する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とするヒヤリハット検出方法。
6. 対象者の心電データを測定する心電測定部と、
   前記対象者の皮膚電気活動データを測定する皮膚電気活動測定部と、
   前記心電測定部によって測定された結果に基づいて、前記対象者の心電データのピークを検出して、検出した前記心電データのピークに対応する心電振幅を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記心電振幅が所定の閾値を超えた場合に、前記皮膚電気活動測定部によって測定された結果に基づいて、前記心電データのピークが検出されてから所定の時間内に前記対象者の皮膚電気活動データのピークが存在するか否かを判定する判定部と、
   前記判定部によって前記皮膚電気活動データのピークが存在すると判定された場合に、前記対象者のヒヤリハットを検出する検出部と、
   を含むことを特徴とするヒヤリハット検出システム。

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