JP7696097B2 - 感染リスク対策効果度算出システム - Google Patents

Description

本発明は、感染リスク対策効果度算出システムに関する。

インフルエンザなどの感染症の拡大を視覚化した技術が提案されている。例えば、特許文献１には、人の感染情報と人の部屋間の移動情報とに基づいて、部屋間の感染に関する関係性の強さと、部屋間の感染の方向とを特定し、特定された部屋間の感染に関する関係性の強さを示す情報と、特定された部屋間の感染の方向を示す情報とを対応付けてマップ上に表示する技術が開示されている。

特開２０１８－１６９９３８号公報

近年、感染症に対する対策の効果を把握することが、感染症のリスク管理を向上させる観点で求められている。

本発明は、感染症に対する対策を行っていない場合と行った場合とでどれだけ感染症のリスクが低減したかをユーザに把握させることができる感染リスク対策効果度算出システムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る感染リスク対策効果度算出システムは、施設への来訪者の体調を検出する体調検出部と、体調検出部の検出結果に基づき、来訪者が体調不良であるか否かを判定し、判定結果が体調不良である来訪者に対しては前記施設への入場を禁止する判定部と、所定時間あたりの来訪者の人数及び各来訪者の判定結果を記憶する記憶部と、体調不良であると判定されていた来訪者が施設に入場していたと仮定した場合において、当該体調不良であると判定されていた来訪者の人数に基づいて、感染症に対する対策効果度を算出する算出部とを備える。

本発明の一態様に係る感染リスク対策効果度算出システムなどは、感染症に対する対策を行っていない場合と行った場合とでどれだけ感染症のリスクが低減したかをユーザに把握させることができる。

図１は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システムの設置態様の一例を示す模式図である。 図２は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システム１０の機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る表示部での対策効果度の表示例を示す模式図である。 図４は、実施の形態に係る表示部としてタブレット端末を採用した場合の表示例を示す模式図である。 図５は、実施の形態に係る感染対策効果度算出システムがサーバ装置で実現されている場合のブロック図である。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。

（実施の形態）
［構成］
図１は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システムの設置態様の一例を示す模式図である。図１は、施設１００において、感染リスク対策効果度算出システム１０が設置された箇所を上方から見た図である。図１に示すように、感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００に備わる複数の監視カメラ２０１、２０２と通信可能に接続されている。感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００への来訪者Ｐの体調を検出するための体調検出部１１を有している。体調検出部１１は、例えばサーモカメラであり、これから施設１００内に入場しようとする来訪者Ｐの体温を検出できるように施設１００の入り口近傍に配置されている。詳細は後述するが、感染リスク対策効果度算出システム１０は、体調検出部１１の検出結果に基づいて、来訪者Ｐが体調不良であるか否かを判定する。

施設１００の入り口には、開閉式のゲート１１０が配置されており、感染リスク対策効果度算出システム１０により来訪者Ｐが体調不良と判定された場合にはゲート１１０が閉鎖され、体調不良でないと判定された場合にはゲート１１０が開放されるようになっている。これにより、体調不良と判定された来訪者Ｐが施設１００内に入場しようとしたとしてもゲート１１０が閉鎖されるため、体調不良と判定された来訪者Ｐの入場を規制することができる。

以降、体調不良と判定された来訪者Ｐを体調不良者と称し、体調不良でないと判定された来訪者Ｐを健康者と称する。体調不良者は、感染症を発症させる細菌やウイルスを保有している可能性があるが、体調不良者の施設１００内への入場が規制されていれば、施設１００内における感染症の感染リスクを低減できる。つまり、本実施の形態では、感染症に対する感染対策として、体調不良者の施設１００内への入場を規制している。

以下に、感染リスク対策効果度算出システム１０の具体的構成について説明する。図２は、実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システム１０の機能構成を示すブロック図である。

図２に示すように、感染リスク対策効果度算出システム１０は、体調検出部１１と、判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、記憶部１６と、算出部１７と、表示部１８とを備えており、これらが電気的に接続されている。なお、判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、記憶部１６と、算出部１７と、表示部１８とは、一つのハウジング１９内に格納された状態でゲート１１０の近傍の外壁面に取り付けられている（図１参照）。判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、算出部１７とは、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。記憶部１６は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｃ Ｄｒｉｖｅ）によって実現されるが、半導体メモリによって実現されてもよい。

判定部１２は、体調検出部１１の検出結果に基づき、来訪者Ｐが体調不良であるか否かを判定し、体調不良者に対しては施設への入場を禁止する。具体的には、判定部１２は、体調検出部１１が検出した来訪者Ｐの体温が所定温度（例えば３７．５℃）以上である場合には体調不良者と判定し、所定温度未満である場合には健康者と判定する。判定部１２は、ゲート１１０と電気的に接続されている。判定部１２は、体調不良者を判定するとゲート１１０に対して閉鎖指示を出力し、健康者を判定するとゲート１１０に対して開放指示を出力する。この判定部１２からの指示に基づきゲート１１０が開閉動作を行う。

密集度取得部１３は、施設１００内における人の密集度を取得する。密集度取得部１３は、例えば施設１０内に設置された監視カメラ２０１に電気的に接続されている。密集度取得部１３は、監視カメラ２０１から取得した施設１００内の映像を基に当該施設１００内での人の密集度を算出（取得）する。具体的には、密集度取得部１３は、施設１００内の映像に対して画像処理を施すことで、現在施設１００内に存在する人数を認識する。この人数に基づいて施設１００内での人の密集度を算出する。なお、施設１００内の人の密集度を密集度取得部１３が算出できるのであればその算出手法は如何様でもよい。例えば、施設１００内の人数をカウントするカウンターが施設１００に設けられているのであれば、そのカウンターの出力結果を取得することで、施設１００内での人の密集度を算出（取得）することも可能である。また、施設１００内に設置された位置情報センサを活用して、施設１００内の人の密集度を算出してもよい。

マスク検出部１４は、来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出する。マスク検出部１４は、例えば、これから施設１００内に入場しようとする来訪者Ｐを撮影できるように施設１００の入り口近傍に配置された監視カメラ２０２に電気的に接続されている。マスク検出部１４は、監視カメラ２０２から取得した来訪者Ｐの映像を基に、当該来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出する。具体的には、マスク検出部１４は、来訪者Ｐの映像に対して画像処理を施すことで、当該来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出する。なお、来訪者Ｐのマスクの装着有無をマスク検出部１４が検出できるのであれば、その検出手法は如何様でもよい。

除菌作業検出部１５は、来訪者Ｐが自らに除菌作業を行ったか否かを検出する。ここで、監視カメラ２０２は、施設１００の入り口近傍に設けられた除菌剤も撮影しているので、来訪者Ｐが除菌剤により自らを除菌する動作も撮影できるようになっている。除菌作業検出部１５は、監視カメラ２０２に電気的に接続されている。除菌作業検出部１５は、監視カメラ２０２から取得した来訪者Ｐの映像を基に、当該来訪者Ｐが自らの除菌作業を行ったか否かを検出する。具体的には、除菌作業検出部１５は、来訪者Ｐの映像に対して画像処理を施すことで、当該来訪者Ｐが自らに除菌作業を行ったか否かを検出する。なお、来訪者Ｐの除菌作業の有無を除菌作業検出部１５が検出できるのであれば、その検出手法は如何様でもよい。

記憶部１６は、コンピュータプログラムなどを記憶している。また、記憶部１６は、所定時間あたりの来訪者の人数及び各来訪者の判定結果を記憶するとともに、密集度取得部１３が取得した密集度、マスク検出部１４の検出結果、除菌作業検出部１５の検出結果を記憶する。また、記憶部１６は、後述する算出部１７が推定した濃厚接触者の推定人数と、当該推定人数の推定時における施設１００の情報も関連付けて記憶する。施設１００の情報としては、施設１００の空間規模、施設１００の種類、設備のレイアウトなどが含まれる。施設１００の空間規模には、当該空間の面積、容積などが含まれる。施設１００の種類には、例えば、オフィス、店舗、住居などの施設１００の運営形態が含まれる。設備１００のレイアウトには、施設１００の間取りと、施設１００内に設置された什器、備品などの配置とが含まれる。

算出部１７は、記憶部１６に記憶された各情報に基づいて対策効果度を算出する。具体的には、算出部１７は、体調不良者が施設１００に入場していたと仮定した場合において、記憶部１６に記憶された所定時間あたりの体調不良者の人数に基づき対策効果度を算出する。

例えば、体調不良者が施設１００に入場していない場合の感染リスクを０とする。施設１００内に入場した体調不良者の人数が増えるほど、施設１００の感染リスクは高まっていく。算出部１７は、体調不良者が一人増える毎に、感染リスクを１だけ増加させる。実際には、体調不良者は施設１００内に入場しておらず感染リスクは０のままであるので、算出部１７が算出した感染リスクの累積数は、体調不良者の入場を規制したことで低減された感染リスク、つまり対策効果度と言える。

ここで、算出部１７は、体調不良者に対する濃厚接触者の推定人数を推定し、当該推定人数も含めて対策効果度を算出してもよい。具体的には、算出部１７は、施設１００に対する来訪者Ｐ一人あたりの平均滞在時間と、その平均滞在時間における平均濃厚接触者数とを記憶しており、この平均滞在時間と平均濃厚接触者数とに基づいて推定人数を推定する。例えば、平均滞在時間が３時間、平均濃厚接触者数が３人である場合には、施設１００に１人の体調不良者が仮に入場したとすると、その３時間での感染リスクは、１人の体調不良者による加算数１と、３人の濃厚接触者による加算数３とが感染リスク（対策効果度）の累積数に加わることになる。ここでは、１人の体調不良者による加算数と、１人の濃厚接触者による加算数とを同値としている。しかし、感染症によっては体調不良者による感染リスクと、濃厚接触者による感染リスクとに差が生じることも想定される。このため、１人の体調不良者による加算数と、１人の濃厚接触者による加算数とに差をつけてもよい。例えば、体調不良者による感染リスクと比べて、濃厚接触者による感染リスクが半分である場合には、１人の体調不良者による加算数を１とし、１人の濃厚接触者による加算数を０．５とする。

また、算出部１７は、密集度取得部１３が取得した密集度に基づいて、濃厚接触者の推定人数を補正してもよい。具体的には、算出部１７は、密集度が大きくなるほど推定人数を増加させる。

また、算出部１７は、来訪者Ｐがマスクを装着していないとマスク検出部１４が検出した場合には、濃厚接触者の推定人数を多くするように補正してもよい。具体的には、マスク検出部１４の検出結果によって、施設１００内におけるマスク装着者とマスク非装着者との割合を求めることができる。マスクを装着していないとそれだけ感染リスクが高まるため、算出部１７は、マスク装着者の割合が少なくなるほど、濃厚接触者の推定人数を増加させる。

また、算出部１７は、来訪者Ｐが除菌作業を行っていないと除菌作業検出部１５が検出した場合には、濃厚接触者の推定人数を多くするように補正してもよい。具体的には、除菌作業検出部１５の検出結果によって、施設１００内における除菌作業者と除菌非作業者との割合を求めることができる。除菌作業をしていないとそれだけ感染リスクが高まるため、算出部１７は、除菌作業者の割合が少なくなるほど、濃厚接触者の推定人数を増加させる。

表示部１８は、種々の情報を表示する例えば液晶モニタなどの表示デバイスである。具体的には、表示部１８は、算出部１７で算出された対策効果度を表示する。図３は、実施の形態に係る表示部１８での対策効果度の表示例を示す模式図である。図３では、壁掛け用の表示デバイスを表示部１８として用いており、この表示部１８が対策効果度を表示している。

なお、人が保持する端末（ＰＣ、スマートホン、タブレット端末など）を表示部１８として用いることも可能である。図４は、実施の形態に係る表示部１８としてタブレット端末を採用した場合の表示例を示す模式図である。図４の表示部１８では、対策効果度に加えて、当該対策効果度を算出するために用いた各要素の情報も表示している。具体的には、各要素としては、場所、期間、入場規制人数、濃厚接触者推定人数などが挙げられる。

また、前述したように、表示部１８は、一つのハウジング１９内に格納された状態でゲート１１０の近傍の外壁面に取り付けられているので、来訪者Ｐは施設１００に入場する前に対策効果度を視認することが可能である。なお、表示部１８は施設１００内に配置されていてもよい。

［感染リスク対策提案方法］
次に、実施の形態に係る感染リスク対策提案方法について説明する。感染リスク対策提案方法では、記憶部１６で記憶された推定人数と、当該推定人数の推定時における施設１００の情報とに基づいて、推定人数が減少する条件を求めて提案する。具体的には、図２に示すように記憶部１６はサーバ装置３００に接続されている。サーバ装置３００では、複数の施設１００からの過去の推定人数及び当該推定人数に紐付けられた施設１００の情報を集積する。サーバ装置３００では、集積したデータを基にシミュレーションまたは機械学習を行うことで、当該施設１００において、推定人数を減少させることができる条件を求める。サーバ装置３００は、例えば施設１００の情報のうち、少なくとも一つをどのように変更すればよいかを求める。より具体的には、サーバ装置３００は、推定人数を減少させることができる施設１００のレイアウトの変更例を提示する。この提示内容は、表示部１８だけでなく、サーバ装置３００に通信可能に接続された端末（ＰＣ、スマートホン、タブレット端末など）で閲覧可能である。なお、本実施の形態では、サーバ装置が提案を行う場合を例示したが、感染リスク対策効果度算出システム１０が同様の提案をしてもよい。

［効果など］
以上のように、本実施の形態に係る感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００への来訪者Ｐの体調を検出する体調検出部１１と、体調検出部１１の検出結果に基づき、来訪者Ｐが体調不良であるか否かを判定し、判定結果が体調不良である来訪者Ｐに対しては施設１００への入場を禁止する判定部１２と、所定時間あたりの来訪者Ｐの人数及び各来訪者Ｐの判定結果を記憶する記憶部１６と、体調不良であると判定されていた来訪者Ｐが施設１００に入場していたと仮定した場合において、当該体調不良であると判定されていた来訪者Ｐの人数に基づいて、感染症に対する対策効果度を算出する算出部１７とを備える。

これによれば、算出部１７は、体調不良であると判定されていた来訪者Ｐが施設１００に入場していたと仮定した場合の、当該体調不良であると判定されていた来訪者Ｐの人数に基づいて感染症に対する対策効果度を算出する。このように、感染症に対する対策を行っていない場合と行った場合とでどれだけ感染症のリスクが低減したかが対策効果度で示されるので、感染対策によって感染症のリスクがどの程度低減したかをユーザに把握させることができる。これにより、施設１００の安心度をユーザに提供することができる。

また、算出部１７は、体調不良であると判定された来訪者Ｐが施設１００に入場していたと仮定した場合において、当該来訪者Ｐに対する濃厚接触者の推定人数を推定し、当該推定人数も含めて対策効果度を算出する。

これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐに対する濃厚接触者の推定人数も含めて対策効果度を算出しているので、濃厚接触者を考慮した対策効果度を求めることができる。したがって、感染対策によって感染症のリスクがどの程度低減したかをより正確にユーザに把握させることができる。

また、算出部１７は、来訪者Ｐ一人あたりの平均滞在時間における平均濃厚接触者数に基づいて推定人数を推定する。

これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐの一人あたりの平均滞在人数における平均濃厚接触者数に基づいて推定人数を推定しているので、当該施設１００の過去の傾向に応じて濃厚接触者の推定人数を求めることができる。これにより、対策効果度の正確性をより高めることができる。

また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、施設１００内における人の密集度を取得する密集度取得部１３を備え、算出部１７は、密集度取得部１３が取得した密集度に基づいて、推定人数を補正する。

これによれば、算出部１７は、密集度取得部１３が取得した密集度に基づいて推定人数を補正するので、施設１００内の密集度に応じた推定人数とすることができる。これにより、対策効果度の正確性もより高められる。

また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、来訪者Ｐがマスクを装着しているか否かを検出するマスク検出部１４を備え、算出部１７は、来訪者Ｐがマスクを装着していないとマスク検出部１４が検出した場合には、推定人数を多くするように補正する。

これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐがマスクを装着していないとマスク検出部１４が検出した場合には推定人数を多くするように補正するので、マスクの有無を反映した推定人数とすることができる。これにより、対策効果度の正確性もより高められる。

また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、来訪者Ｐが除菌作業を行ったか否かを検出する除菌作業検出部１５を備え、算出部１７は、来訪者Ｐが除菌作業を行っていないと除菌作業検出部１５が検出した場合には、推定人数を多くするように補正する。

これによれば、算出部１７は、来訪者Ｐが除菌作業を行っていないと除菌作業検出部１５が検出した場合には推定人数を多くするように補正するので、除菌作業の有無を反映した推定人数とすることができる。これにより、対策効果度の正確性もより高められる。

また、感染リスク対策効果度算出システム１０は、対策効果度を表示する表示部１８を備える。

これによれば、表示部１８が対策効果度を表示するので、例えば来訪者Ｐに対策効果度を視認させることができる。したがって、来訪者Ｐに施設１００の安全性を把握させることができる。

また、記憶部１６は、推定人数と、当該推定人数の推定時における施設１００の情報とを関連付けて記憶している。

これによれば、記憶部１６が推定人数と、推定時における施設１００の情報とを関連付けて記憶しているので、推定後においても、これらの情報に基づいて推定人数の推移あるいは要因などを解析することが可能である。また、これらの情報を顧客に提供できるので、コンサルティングサービスに活用できる。

本実施の形態に係る感染リスク対策提案方法は、上記感染リスク対策効果度算出システム１０の記憶部１６で記憶された推定人数と施設の情報とに基づいて、推定人数が減少する条件を求めて提案する。

これによれば、施設１００において推定人数を減少させることができる条件を提案することができる。したがって、より感染対策に適した環境を施設１００内に構築することができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、算出部１７は、体調不良であると判定されていた来訪者Ｐの施設１００内でのスケジュールを取得し、当該スケジュールに含まれる面談予定人数に基づいて推定人数を補正してもよい。具体的には、算出部１７は、外部のスケジュール管理装置と通信可能に接続されており、入場が禁止された体調不良者のスケジュールをスケジュール管理装置から取得する。算出部１７は、当該体調不良者のスケジュールに含まれる面談予定人数に基づいて濃厚接触者の推定人数を補正する。これにより、面談予定人数を反映した推定人数とすることができるので、対策効果度の正確性もより高められる。

上記実施の形態では、体調検出部１１としてサーモカメラを例示した。しかしながら、体調検出部１１は、来訪者Ｐの体調を検出できるのであれば如何なるものであってもよい。体調検出部１１のその他の例としては、バイタルセンサ等が挙げられる。また、監視カメラ２０１、２０２が撮影した映像を、画像処理で解析することで来訪者Ｐの体調を検出してもよい。

上記実施の形態では、算出部１７が、体調不良者の人数と、当該体調不良者に対する濃厚接触者の推定人数とに基づいて対策効果度を算出する場合を例示した。しかしながら、算出部１７は、体調不良者の人数のみから対策効果度を算出してもよい。

また、上記実施の形態において、感染リスク対策効果度算出システム１０は、複数の装置によって実現されたが、単一の装置として実現されてもよい。感染リスク対策効果度算出システムは、例えば全ての構成要素がハウジング１９に格納された単一の装置として実現されてもよい。感染リスク対策効果度算出システム１０が複数の装置によって実現される場合、感染リスク対策効果度算出システム１０が備える構成要素（特に、機能的な構成要素）は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。

また、感染リスク対策効果度算出システムはサーバ装置で実現されていてもよい。図５は、実施の形態に係る感染対策効果度算出システム１０Ａがサーバ装置で実現されている場合のブロック図である。上記実施の形態と同等の部分については、同一の符号を付してその説明を省略する。つまり、判定部１２と、密集度取得部１３と、マスク検出部１４と、除菌作業検出部１５と、算出部１７とは、サーバ装置を構成するプロセッサで実現されている。また、記憶部１６は、サーバ装置に備わるＨＤＤによって実現されている。

また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。例えば、各構成要素は、回路（又は集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明は、感染リスク判定システムなどのコンピュータが実行する感染リスク判定方法として実行されてもよいし、このような感染リスク判定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、又は、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１０ 感染リスク対策効果度算出システム
１１ 体調検出部
１２ 判定部
１３ 密集度取得部
１４ マスク検出部
１５ 除菌作業検出部
１６ 記憶部
１７ 算出部
１８ 表示部
１００ 施設
Ｐ 来訪者

Claims (9)

1. 施設への来訪者の体調を検出する体調検出部と、
   前記体調検出部の検出結果に基づき、前記来訪者が体調不良であるか否かを判定し、判定結果が体調不良である来訪者に対しては前記施設への入場を禁止する判定部と、
   所定時間あたりの前記来訪者の人数及び各来訪者の判定結果を記憶する記憶部と、
   前記体調不良であると判定されていた来訪者が前記施設に入場していたと仮定した場合において、当該体調不良であると判定されていた来訪者の人数に基づいて、感染症に対する対策効果度を算出する算出部とを備える
   感染リスク対策効果度算出システム。
2. 前記算出部は、
   前記体調不良であると判定された来訪者が前記施設に入場していたと仮定した場合において、当該来訪者に対する濃厚接触者の推定人数を推定し、当該推定人数も含めて前記対策効果度を算出する
   請求項１に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
3. 前記算出部は、前記来訪者一人あたりの平均滞在時間における平均濃厚接触者数に基づいて前記推定人数を推定する
   請求項２に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
4. 前記施設内における人の密集度を取得する密集度取得部を備え、
   前記算出部は、前記密集度取得部が取得した前記密集度に基づいて、前記推定人数を補正する
   請求項２または３に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
5. 前記算出部は、前記体調不良であると判定されていた来訪者の前記施設内でのスケジュールを取得し、当該スケジュールに含まれる面談予定人数に基づいて、前記推定人数を補正する
   請求項２～４のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
6. 前記来訪者がマスクを装着しているか否かを検出するマスク検出部を備え、
   前記算出部は、前記来訪者がマスクを装着していないと前記マスク検出部が検出した場合には、前記推定人数を多くするように補正する
   請求項２～５のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
7. 前記来訪者が除菌作業を行ったか否かを検出する除菌作業検出部を備え、
   前記算出部は、前記来訪者が除菌作業を行っていないと前記除菌作業検出部が検出した場合には、前記推定人数を多くするように補正する
   請求項２～６のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
8. 前記対策効果度を表示する表示部を備える
   請求項２～７のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。
9. 前記記憶部は、前記推定人数と、当該推定人数の推定時における前記施設の情報とを関連付けて記憶している
   請求項２～８のいずれか一項に記載の感染リスク対策効果度算出システム。

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