熱中症による体調不良、事故は近年増加しており、対策が求められている。熱中症のリスクレベルや屋内外での作業負荷程度を計測する手法は多数報告されているが、ユーザの状態に応じて適切に対処できるユーザ、管理者は多くなく、判断スピード・正確さ向上を支援する手法の開発が期待される。本研究ではユーザの状態に応じて熱中症対策を推薦する手法の開発を目的とした。健常作業員を対象にウェアラブルセンサを装着させ、作業中の生体データ（加速度、心拍、温湿度）と気温等の環境データを取得した。取得したデータをモデル開発用と評価用に分け、開発用データから現状の環境で作業を継続した場合の熱中症のリスク予測モデルと予測に応じた対策推薦モデルを開発した。推薦モデルは実施のタイミング判定を重視したため、推薦される対策は水分補給と休憩（5分、10分、15分）のみとした。評価用データでの検証の結果、熱中症対策管理に長けた熟練者が管理した条件と比較して、熱中症のリスクが低い状態での作業可能時間が8％向上した。この結果から、本手法が熱中症の発生率低減につながる可能性が示唆された。
