(57)【要約】【課題】睡眠状態を予測する学習モデルを学習することを課題とする。【解決手段】学習装置は、複数のユーザそれぞれの睡眠に関する複数の睡眠データを取得し、複数の睡眠データから、非ストレス状態のときに測定された、複数の非ストレス状態の睡眠データを抽出する。学習装置は、複数の非ストレス状態の睡眠データそれぞれに対応するユーザの睡眠状態を特定し、特定した睡眠状態の比率に基づき、属性または状態を示す指標を算出する。学習装置は、非ストレス状態の睡眠データそれぞれに、算出された指標を対応付けた複数の学習データを生成する。学習装置は、複数の学習データを用いて学習モデルを学習する。【選択図】図５
2020129188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
複数のユーザそれぞれの睡眠に関する複数の睡眠データを取得し、
前記複数の睡眠データから、非ストレス状態のときに測定された、複数の非ストレス状態の睡眠データを抽出し、
前記複数の非ストレス状態の睡眠データそれぞれに対応するユーザの睡眠状態を特定し、
特定した睡眠状態の比率に基づき、属性または状態を示す指標を算出し、
前記非ストレス状態の睡眠データそれぞれに、算出された前記指標を対応付けた複数の学習データを生成し、
前記複数の学習データを用いて学習モデルを学習する
処理を実行することを特徴とする学習方法。
【請求項２】
前記複数の睡眠データそれぞれに含まれる入眠時間、途中覚醒および起床時間の少なくとも一つを用いて、前記複数の睡眠データそれぞれに対応する各ユーザの年齢層を推定する処理を、前記コンピュータが実行し、
前記特定する処理は、前記複数の非ストレス状態の睡眠データから、学習対象のユーザの年齢層が対応付けられる複数の学習対象の睡眠データを抽出し、抽出された前記複数の学習対象の睡眠データそれぞれに対して、前記ユーザの睡眠状態を特定し、
前記生成する処理は、前記複数の学習対象の睡眠データそれぞれを用いて、前記複数の学習データを生成することを特徴とする請求項１に記載の学習方法。
【請求項３】
前記抽出する処理は、前記入眠時間の長さ、前記途中覚醒の回数、前記起床時間の長さの少なくとも一つを用いて、前記非ストレス状態のときに測定された睡眠データか否かを判定することを特徴とする請求項２に記載の学習方法。
【請求項４】
前記複数の非ストレス状態の睡眠データそれぞれについて、当該睡眠データが測定された空間の蓄熱因子を算出する処理を、前記コンピュータが実行し、
前記生成する処理は、前記複数の学習対象の睡眠データそれぞれに、前記指標および前記蓄熱因子を対応付けて、前記複数の学習データを生成することを特徴とする請求項２に記載の学習方法。
【請求項５】
前記特定する処理は、前記複数の学習対象の睡眠データそれぞれに対して、各睡眠データに含まれる前記途中覚醒に関する情報から、前記各睡眠データに対応するユーザが途中覚醒の状態か否かを判定し、
前記算出する処理は、前記指標として、前記ユーザが途中覚醒の状態か否かを示す覚醒情報を算出し、
前記生成する処理は、前記複数の学習対象の睡眠データそれぞれから、当該睡眠データおよび前記ユーザの年齢層を説明変数、前記覚醒情報を目的変数とする前記複数の学習データを生成し、
前記学習する処理は、前記複数の学習データを用いて、前記途中覚醒が発生するか否かを予測する前記学習モデルを学習することを特徴とする請求項２に記載の学習方法。
【請求項６】
前記学習対象のユーザから予測対象の睡眠データである予測データを取得し、
前記予測データを学習済みの学習モデルに入力し、
前記学習済みの学習モデルの出力結果に応じて、前記学習対象のユーザに対する空調制御を実行する処理を、前記コンピュータが実行することを特徴とする請求項５に記載の学習方法。
【請求項７】
コンピュータに、
複数のユーザそれぞれの睡眠に関する複数の睡眠データを取得し、
前記複数の睡眠データから、非ストレス状態のときに測定された、複数の非ストレス状態の睡眠データを抽出し、
前記複数の非ストレス状態の睡眠データそれぞれに対応するユーザの睡眠状態を特定し、
特定した睡眠状態の比率に基づき、属性または状態を示す指標を算出し、
前記非ストレス状態の睡眠データそれぞれに、算出された前記指標を対応付けた複数の学習データを生成し、
前記複数の学習データを用いて学習モデルを学習する
処理を実行することを特徴とする学習プログラム。
【請求項８】
複数のユーザそれぞれの睡眠に関する複数の睡眠データを取得する取得部と、
前記複数の睡眠データから、非ストレス状態のときに測定された、複数の非ストレス状態の睡眠データを抽出する抽出部と、
前記複数の非ストレス状態の睡眠データそれぞれに対応するユーザの睡眠状態を特定する特定部と、
特定した睡眠状態の比率に基づき、属性または状態を示す指標を算出する算出部と、
前記非ストレス状態の睡眠データそれぞれに、算出された前記指標を対応付けた複数の学習データを生成する生成部と、
前記複数の学習データを用いて学習モデルを学習する学習部と
を有することを特徴とする学習装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習方法、学習プログラムおよび学習装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
手軽に所持したり、腕に装着したりするウェアラブル機器の性能が向上し、様々なユーザが、自分の睡眠データを記録し、簡単に入手することができる。このような睡眠データは、規則正しく安眠できるように、睡眠の改善などに利用されている。近年では、睡眠データから抽出した特徴量を用いて、睡眠状態や睡眠段階を推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１６９８８４号公報
【特許文献２】特開２０１６−１０６８２４号公報
【特許文献３】特開２００６−６１２７０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、機械学習が普及し、睡眠データを教師データとして用いて、睡眠状態等を予測する学習モデルを学習することも考えられる。この場合、自分の睡眠データだけでは学習に適する十分な量のデータを収集するのに長時間かかることから、クラウドサーバで蓄積される他人の睡眠データから自分と類似するデータを取得して用いることが考えられる。
【０００５】
しかし、クラウドサーバに蓄積される睡眠データには、年齢やストレス状態など、利用者に関する詳細な情報は含まれないことから、自分と類似する睡眠データを選択して取得することが難しい。また、睡眠データは、ストレス状態に影響を受けやすいことから、ストレスが少ない睡眠データを学習データとして用いたいが、ストレスが少ない睡眠データを選択して取得することが難しい。このように、現状では、睡眠状態等を予測する学習モデルの学習に用いる教師データを収集することが難しく、学習モデルを学習することが難しい。
【０００６】
一つの側面では、睡眠状態を予測する学習モデルを学習することができる学習方法、学習プログラムおよび学習装置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】
【０００７】
第１の案では、学習方法は、コンピュータが、複数のユーザそれぞれの睡眠に関する複数の睡眠データを取得し、前記複数の睡眠データから、非ストレス状態のときに測定された、複数の非ストレス状態の睡眠データを抽出する処理を実行する。学習方法は、コンピュータが、前記複数の非ストレス状態の睡眠データそれぞれに対応するユーザの睡眠状態を特定し、特定した睡眠状態の比率に基づき、属性または状態を示す指標を算出する。学習方法は、コンピュータが、前記非ストレス状態の睡眠データそれぞれに、算出された前記指標を対応付けた複数の学習データを生成する処理を実行する。学習方法は、コンピュータが、前記複数の学習データを用いて学習モデルを学習する処理を実行する。
【発明の効果】
【０００８】
一実施形態によれば、睡眠状態を予測する学習モデルを学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１にかかるシステムの全体構成例を示す図である。
【図２】図２は、年齢別の睡眠データの例を示す図である。
【図３】図３は、睡眠データによる年齢誤認識を説明する図である。
【図４】図４は、ストレスによる年齢誤認識の一連の流れを説明する図である。
【図５】図５は、実施例１にかかる学習サーバの機能構成を示す機能ブロック図である。
【図６】図６は、収集データＤＢに記憶される情報の例を示す図である。
【図７】図７は、ストレス判定を説明する図である。
【図８】図８は、年齢推定を説明する図である。
【図９】図９は、蓄熱因子を説明する図である。
【図１０】図１０は、蓄熱因子の算出を説明する図である。
【図１１】図１１は、学習処理を説明する図である。
【図１２】図１２は、予測処理を説明する図である。
【図１３】図１３は、実施例１にかかる空調制御処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】図１４は、学習サーバのハードウェア構成例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本願の開示する学習方法、学習プログラムおよび学習装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。
【実施例１】
【００１１】
［全体構成］
図１は、実施例１にかかるシステムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、このシステムは、学習サーバ１０と、各空間１から３のそれぞれのユーザが手首などに装着するウェアラブル端末１ｂから３ｂとがネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、有線や無線を問わず、インターネットや専用線などの各種通信網を採用することができる。
【００１２】
同様の構成を有する空間１、空間２、空間３のそれぞれには、暖房や冷房などの空調制御を行う空調機１ａ、２ａ、３ａのそれぞれが設置される。また、各空間１から３で睡眠中の各ユーザは、心拍数、睡眠データ、気温、体温などを測定できるウェアラブル端末１ｂから３ｂを装着し、各ウェアラブル端末は、測定した睡眠データなどを定期的に学習サーバ１０に送信する。
【００１３】
学習サーバ１０は、各空間で睡眠する各ユーザのウェアラブル端末から睡眠データを受信し、各睡眠データを学習データ（訓練データ）として、教師有学習を実行して学習モデル（快眠モデル）を生成するクラウド上のコンピュータ装置の一例である。例えば、学習サーバ１０は、５分間隔ごとの睡眠データを収集し、睡眠中のユーザが覚醒したか否かを教師ラベル（正解情報）として学習することで、５分後に覚醒するか否かを予測する快眠モデルを生成する。
【００１４】
ここで、睡眠データについて説明する。睡眠データは、一般的に利用される睡眠情報を含んだデータであり、例えば睡眠の深度を示す睡眠段階、レム睡眠（ＲＥＭ）、ノンレム睡眠、脳が活動し睡眠でできていない状態を示す睡眠途中の覚醒（途中覚醒）などの各種情報が含まれる。図２は、年齢別の睡眠データの例を示す図である。図２に示すように、一晩の睡眠データにおいて、２０歳未満の子供、２０歳以上６０歳未満の成人、６０歳以上の高齢者の各睡眠データを比較すると、子供では睡眠中の途中覚醒の回数が少なく、成人では途中覚醒の間隔が長く、高齢者ではノンレム睡眠が浅くなるとともに途中覚醒の間隔が短い。
【００１５】
このように、睡眠データは、年齢層（年代）により傾向が異なる。このため、学習サーバ１０は、収集した全睡眠データを学習データとして機械学習を行うと、生成される快眠モデルの精度劣化に繋がることから、各ユーザの年齢層に対応する睡眠データを選択して学習することが要求される。
【００１６】
一方、学習サーバ１０のようにクラウド上に設置されるサーバは、睡眠データ以外のユーザの年齢、性別、居住地域、居住環境などの個人情報を収集することが難しい。したがって、睡眠データのみを用いて年齢推定を行うことが要求されるが、睡眠データは、ストレスによる影響を受けやすいので、睡眠データからの年齢推定だけでは誤認識が発生する可能性が高い。
【００１７】
図３は、睡眠データによる年齢誤認識を説明する図である。図３に示す各睡眠データは、同一人物かつ成人の睡眠データである。また、図３の（ａ）は、ストレスがある状態で測定された2018年7月16日の睡眠データであり、図３の（ｂ）は、ストレスがなくなった状態で測定された翌日（2018年7月17日）の睡眠データである。図３の（ａ）と（ｂ）とを比較すると、ストレスがある状態では、ストレスがない状態（非ストレス状態）に比べて、途中覚醒の間隔が長くなり、深い眠りの時間も少なくなる。つまり、同一ユーザの睡眠データにも関わらず、ストレスがある図２の（ａ）は、成人の睡眠データよりも高齢者の睡眠データに類似する。このため、学習サーバ１０は、図２の（ａ）の睡眠データからはユーザの年齢層を高齢者と推定する一方で、図２の（ｂ）の睡眠データからはユーザの年齢層を成人と推定する可能性が高く、年齢の誤認識が発生する。
【００１８】
図４は、ストレスによる年齢誤認識の一連の流れを説明する図である。図４に示すように、ストレスが通常よりも多い成人は、睡眠障害が起こって途中覚醒の間隔が長くなる。ストレスが多い成人ユーザの睡眠データは、途中覚醒の発生間隔に基づき、成人ではなく高齢者と誤認識される。したがって、ある成人ユーザに対して快眠モデルを学習する場合に、成人と正確に認識したユーザの睡眠データに加え、誤認識したユーザの各睡眠データを含んだ学習データで学習することになるので、快眠モデルの精度が劣化する。そこで、実施例１の学習サーバ１０は、ストレスを考慮したユーザの年齢層を推定することで、学習対象の年齢層に該当する睡眠データのみを正確に抽出して、睡眠状態を精度よく予測できる快眠モデルを学習する。
【００１９】
［機能構成］
次に、学習サーバ１０の機能構成について説明する。なお、ウェアラブル端末１ｂから３ｂは、睡眠データを収集して送信することができる一般的なウェアラブル端末と同様の構成を有するので、詳細な説明は省略する。
【００２０】
図５は、実施例１にかかる学習サーバ１０の機能構成を示す機能ブロック図である。図５に示すように、学習サーバ１０は、通信部１１、記憶部１２、制御部２０を有する。
【００２１】
通信部１１は、他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば通信インタフェースなどである。例えば、通信部１１は、各ウェアラブル端末１ｂ〜３ｂから、睡眠データを受信する。また、通信部１１は、各空調機１ａから３ａに空調制御の内容を送信したり、各空間１〜３内に設置される通信機を介して、各空調機１ａから３ａに空調制御の内容を送信したりする。
【００２２】
記憶部１２は、データや制御部２０が実行するプログラムなどを記憶する記憶装置の一例であり、例えばメモリやハードディスクなどである。例えば、記憶部１２は、収集データＤＢ１３、処理済みデータＤＢ１４、学習結果ＤＢ１５を記憶する。
【００２３】
収集データＤＢ１３は、各ウェアラブル端末１ｂ〜３ｂから受信された睡眠データを記憶するデータベースである。すなわち、収集データＤＢ１３は、各ウェアラブル端末の測定結果を記憶する。図６は、収集データＤＢ１３に記憶される情報の例を示す図である。図６に示すように、収集データＤＢ１３は、「時刻、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠、現在の室温、５分前の室温、エアコン制御、外気温」などを含む睡眠データを記憶する。
【００２４】
ここで記憶される「時刻」は、睡眠データの測定時刻である。「覚醒」は、測定時刻における途中覚醒の発生有無であり、覚醒時には「〇（まる）」が設定され、非覚醒時には「×（ばつ）」が設定される。「レム睡眠」は、測定時刻におけるレム睡眠の発生有無であり、発生時には「〇（まる）」が設定され、非発生時には「×（ばつ）」が設定される。「ノンレム睡眠」は、測定時刻におけるノンレム睡眠の発生有無であり、発生時には「〇（まる）」が設定され、非発生時には「×（ばつ）」が設定される。
【００２５】
「現在の室温」は、測定時刻の空間（室内）の温度であり、「５分前の室温」は、測定時刻の５分前の空間の温度である。「エアコン制御」は、測定時刻における空調機の起動有無であり、起動時には「〇」が設定され、停止時には「×」が設定される。「外気温」は、測定時刻の室外の温度である。図６の例は、２：００時に測定された睡眠データであり、この睡眠データは、途中覚醒とノンレム睡眠が発生しており、室温が３０度、５分前の室温が２９℃、エアコン制御はなし、外気温が３２度であることを示している。なお、収集元すなわち測定元の空間を識別する識別子や空調機が設定する設定温度をさらに対応付けて管理することもできる。
【００２６】
処理済みデータＤＢ１４は、後述するデータ処理部３０によって処理された処理済みの睡眠データを記憶するデータベースである。例えば、処理済みデータＤＢ１４は、図６に示す睡眠データに対して、年齢層や蓄熱因子（パラメータ）などが付加された処理済みの睡眠データを記憶する。なお、詳細は後述する。
【００２７】
学習結果ＤＢ１５は、快眠モデルの学習結果を記憶するデータベースである。例えば、学習結果ＤＢ１５は、制御部１１０による学習データの判別結果（分類結果）、機械学習などによって学習された快眠モデルの各種パラメータなどを記憶する。
【００２８】
制御部２０は、学習サーバ１０全体を司る処理部であり、例えばプロセッサなどである。この制御部２０は、データ処理部３０、学習処理部４０、予測部５０を有する。
【００２９】
データ処理部３０は、収集部３１、ストレス判定部３２、年齢推定部３３、パラメータ算出部３４を有し、睡眠データから処理済みの睡眠データを生成して、処理済みデータＤＢ１４に格納する処理部である。
【００３０】
収集部３１は、各ユーザの各ウェアラブル端末から睡眠データを収集する処理部である。例えば、収集部３１は、各ウェアラブル端末から睡眠データを受信し、睡眠データが図６の形式と異なる場合、図６の形式に変換して、収集データＤＢ１３に格納する。収集するタイミングは、定期的に収集するなど任意に設定することができ、収集部３１主導で取得してもよく、ウェアラブル端末主導で送信することもできる。また、各ウェアラブル端末は、ユーザが睡眠中に送信することもでき、ユーザの起床後に送信することもできる。
【００３１】
ストレス判定部３２は、睡眠データを用いて、ストレスの有無を判定する処理部である。具体的には、ストレス判定部３２は、収集データＤＢ１３に記憶される各睡眠データに対して、入眠時間の長さ、途中覚醒の回数、起床までにかかる時間の少なくとも１つを用いた閾値判定により、ストレスがある状態で測定された睡眠データか否かを判定する。そして、ストレス判定部３２は、ストレスがある状態で測定された睡眠データを破棄し、ストレスがない状態で測定された睡眠データを年齢推定部３３に出力する。
【００３２】
ここで、ストレス判定について具体的に説明する。図７は、ストレス判定を説明する図である。図７に示すように、ストレス判定部３２は、入眠時間が閾値以上であればストレス有りと判定する（図７の（ａ）参照）。同様に、ストレス判定部３２は、一晩の睡眠において途中覚醒の発生回数が閾値以上であればストレス有りと判定し（図７の（ｂ）参照）、起床までにかかる時間が閾値以上であればストレス有りと判定する（図７の（ｃ）参照）。
【００３３】
ストレス判定に用いる各情報の閾値は、図２で説明した子供、成人、高齢者のいずれにも該当しないことを判定できる閾値を設定することが好ましい。例えば、途中覚醒の回数だけでは、高齢者との区別が難しい場合、途中覚醒の回数に加えて、睡眠の深さやレム睡眠の回数などを組み合わせることもできる。より詳細には、途中覚醒の回数が閾値以上、かつ、一晩で閾値以上の深さの睡眠が一回以上発生していれば、ストレス有りと判定する。同様に、途中覚醒の回数が閾値以上、かつ、レム睡眠の回数が閾値（子供や成人の正常回数）未満であれば、ストレス有りと判定する。
【００３４】
年齢推定部３３は、ストレス判定部３２によってストレスなし状態の睡眠データに対して、年齢層を推定する処理部である。具体的には、年齢推定部３３は、ストレス判定部３２により入力された睡眠データに対して、総睡眠時間からのパラメータに基づく判定と、睡眠波形からのパラメータに基づく判定との少なくとも一つを用いて、睡眠データの年齢層を推定する。そして、年齢推定部３３は、睡眠データと推定結果とを対応付けて、パラメータ算出部３４に出力する。
【００３５】
図８は、年齢推定を説明する図である。ここでは、一般技術ではストレスの多い成人が高齢者と推定する誤認識が多いことを考慮して、成人と高齢者とを判定する例で説明する。図８の（ａ）に示すように、総睡眠時間からのパラメータに基づく判定では、ノンレム睡眠の回数、レム睡眠の割合、覚醒（途中覚醒）の回数により判定することができる。例えば、年齢推定部３３は、睡眠データにおけるノンレム睡眠の回数が閾値以上で多い場合には、当該睡眠データに該当するユーザを成人と判定する。同様に、年齢推定部３３は、睡眠データにおけるレム睡眠の割合が18.9％から22％の間の場合には、成人と判定する。また、年齢推定部３３は、睡眠データにおける覚醒の回数が閾値未満で少ない場合には、成人と判定する。なお、上記３項目は、いずれか一つだけを判定に用いることもでき、任意に組み合わせることもできる。
【００３６】
また、図８の（ｂ）に示すように、睡眠波形からのパラメータに基づく判定では、途中覚醒の間隔や睡眠周期の時間などにより判定することができる。例えば、途中覚醒の間隔が閾値以上で長い場合には、成人と判定し、途中覚醒の間隔が閾値未満で短い場合には、高齢者と判定する。同様に、睡眠データから睡眠周期が検出できる場合は、成人と判定し、睡眠周期が検出できない場合は、高齢者と判定する。なお、レム睡眠にはおよそ90分ごとに出現する周期があり、ノンレム睡眠とそれに続くレム睡眠までを１つの睡眠単位として、睡眠周期（sleep  cycle）と言う。一晩の睡眠ではこの周期が４〜５回繰り返されることが一般的であることから、睡眠周期が４回未満の場合に高齢者と判定することもできる。なお、上記２項目は、いずれか一つだけを判定に用いることもでき、両方を組み合わせて用いることもできる。
【００３７】
パラメータ算出部３４は、年齢層が推定された睡眠データに対して、当該睡眠データが測定された空間の蓄熱因子を算出する処理部である。具体的には、パラメータ算出部３４は、空調機の電源がＯＮの状態の温度変化からＯＮ時の蓄熱因子を算出し、空調機の電源がＯＦＦの状態の温度変化からＯＦＦ時の蓄熱因子を算出する。
【００３８】
例えば、パラメータ算出部３４は、年齢が推定された睡眠データを収集し、空間ごとに分類する。そして、パラメータ算出部３４は、空間ごとに、空調機の起動有無、設定温度、室温、外気温などの各項目の時間変化を特定し、特定した情報に基づいて蓄熱因子を算出する。図９は、蓄熱因子を説明する図である。図９の例では、一例として冬季の上記各項目の時間変化を示している。図９に示すように、電源がＯＮのときの蓄熱因子は、電源がＯＮのときの空調機のエアコン性能と対象空間における室温の上がる速度とから算出することができる。また、電源がＯＦＦのときの蓄熱因子は、電源がＯＦＦのときに外気温の影響による、対象空間における室温の下がる速度から算出することができる。
【００３９】
ここで、蓄熱因子の算出について具体的に説明する。図１０は、蓄熱因子の算出を説明する図である。図１０に示すように、室外の温度（外気温）をθ１、室内（空間）の温度をθ２、空調機の設定温度をθ３とし、θ１＞θ２、θ２＞θ３とする。ただし、外気温θ１は熱の移動によっても変化しない。室内（空間）の温度θ２は、場所に依らず一定とする。空調機の運転によって単位時間辺りに放出される熱量ｑ２はθ２に依存せずに一定とする。なお、ｑ１は、室外から室内（空間）への熱量であり、また、対象空間（部屋）から屋外への熱流出は考えないものとする。
【００４０】
このような状態において、空調機の単位時間当たりのエアコン能力（βＷ）は、式（１）にように定義でき、蓄熱因子は、式（２）のように定義できる。そこで、パラメータ算出部３４は、ウェアラブル端末で収集できる図９の（ａ）の情報と式（２）を用いて、電源ＯＮ時の蓄熱因子を算出し、ウェアラブル端末で収集できる図９の（ｂ）の情報と式（２）を用いて、電源ＯＦＦ時の蓄熱因子を算出する。
【００４１】
【数１】
2020129188.tif 000003
【数２】
2020129188.tif 000004
【００４２】
このようにして、パラメータ算出部３４は、年齢推定部３３から入力された睡眠データが測定された空間に対応付けられる各蓄熱因子を算出する。その後、パラメータ算出部３４は、ストレスがない睡眠データに、年齢推定部３３により推定された年齢層と各蓄熱因子とを対応付けた処理済みの睡眠データを生成して、処理済みデータＤＢ１４に格納する。また、パラメータ算出部３４は、空間、または、ウェアラブル端末ごとに、推定した年齢層と各蓄熱因子とを対応付けて記憶部１２に格納することもできる。
【００４３】
なお、蓄熱因子を算出するための各種情報は、睡眠データから抽出することもでき、ウェアラブル端末から睡眠データとは別に収集することもでき、空間に設置される別の通信機から収集することもできる。また、各蓄熱因子は、空間毎に予め算出しておくこともできる。
【００４４】
図５に戻り、学習処理部４０は、選択部４１と学習部４２を有し、快眠モデルの学習を実行する処理部である。なお、快眠モデルは、学習モデルの一例であり、公知の様々な機械学習技術を採用することができる。
【００４５】
選択部４１は、処理済みの睡眠データから学習データを選択する処理部である。例えば、選択部４１は、ある対象ユーザ（もしくはある対象空間）に対して快眠モデルを学習する場合に、対象ユーザの年齢層と対象ユーザの空間の蓄熱因子とを、パラメータ算出部３４の処理結果などを用いて特定する。
【００４６】
ここで、選択部４１によって、年齢層「成人」、ＯＮ時の蓄熱因子（0.75）、ＯＦＦ時の蓄熱因子（0.25）が特定されたとする。この場合、選択部４１は、年齢層「成人」、ＯＮ時の蓄熱因子（0.75）、ＯＦＦ時の蓄熱因子（0.25）をすべて含む処理済みの睡眠データを、処理済みデータＤＢ１４から選択する。その後、選択部４１は、選択した処理済みの睡眠データを、学習部４２に出力する。すなわち、年齢層が「成人」で、ＯＮ時の蓄熱因子が（0.75）、かつ、ＯＦＦ時の蓄熱因子（0.25）である睡眠データが学習データとして選択される。
【００４７】
学習部４２は、選択部４１により選択された処理済みの睡眠データを、学習データとして快眠モデルを学習する処理部である。また、学習部４２は、学習が完了すると、学習済みの快眠モデルを構築するための各種パラメータを、学習結果として学習結果ＤＢ１５に格納する。
【００４８】
図１１は、学習処理を説明する図である。図１１に示すように、学習部４２は、処理済みデータＤＢ１４から選択された、年齢層「成人」、ＯＮ時の蓄熱因子（0.75）、ＯＦＦ時の蓄熱因子（0.25）をすべて含む処理済みの睡眠データを取得する。そして、学習部４２は、処理済みの睡眠データのうち、「覚醒」を目的変数、「時刻、推定した年齢、レム睡眠、ノンレム睡眠、現在室温、５分前の室温、エアコン制御、蓄熱因子（ＯＦＦ時）、蓄熱因子（ＯＮ時）」を説明変数として、機械学習を実行して、快眠モデルを生成する。
【００４９】
すなわち、学習部４２は、年齢層「成人」、ＯＮ時の蓄熱因子（0.75）、ＯＦＦ時の蓄熱因子（0.25）の状況下で、５分後に途中覚醒が発生するか否かを予測する快眠モデルを生成する。
【００５０】
予測部５０は、快眠モデルを用いて、対象ユーザの途中覚醒の発生を予測する処理部である。具体的には、予測部５０は、学習結果ＤＢ１５に記憶される各種パラメータを読み出して、学習済みの快眠モデルを構築する。そして、予測部５０は、対象ユーザのウェアラブル端末が測定したリアルタイムな睡眠データを受信すると、当該睡眠データに基づく入力データを生成して、学習済みの快眠モデルに入力する。その後、予測部５０は、学習済みの快眠モデルが出力する出力結果、すなわち予測結果に応じて空調制御を実行する。
【００５１】
図１２は、予測処理を説明する図である。図１２に示すように、予測部５０は、対象ユーザのウェアラブル端末から取得した睡眠データに対して、当該ユーザもしくは空間に対応する「推定した年齢」、「蓄熱因子（ＯＦＦ）、「蓄熱因子（ＯＮ）」を、パラメータ算出部３４の処理結果などを用いて特定する。そして、予測部５０は、取得した睡眠データに、特定した上記項目を付加した入力データを生成する。このとき、予測部５０は、睡眠データに「覚醒」が付加されている場合は削除する。
【００５２】
その後、予測部５０は、入力データを学習済みの快眠モデルに入力して、出力結果として「覚醒する」を取得すると、対象ユーザの睡眠が「５分後に覚醒する」と推定する。そして、予測部５０は、現在の室温、エアコン制御から最適なエアコン制御を行う。例えば、予測部５０は、「現在の室温が30度以上かつ空調機がオフ」の場合、「暑いので設定温度を下げる」制御を実行し、「現在の室温が28度以下かつ空調機がオン」の場合、「寒いので設定温度を上げる」制御を実行する。
【００５３】
空調制御の手法としては、予測部５０が空調機を直接制御することもでき、空調機のリモコンなどに送信してリモコンを介して制御することもでき、無線通信を含むネットワーク状況など対象空間の環境に応じて、適宜設定変更することができる。なお、予測部５０は、学習済みの快眠モデルの出力結果が「覚醒しない」場合、空調制御を行わない。予測部５０による予測と空調制御は、学習完了後、対象ユーザのリアルタイムな睡眠データを受信するたびに実行される。
【００５４】
［処理の流れ］
図１３は、実施例１にかかる空調制御処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、学習処理、予測処理、空調制御処理の一連の流れを説明するが、各処理は、別々のフローで実行することができる。
【００５５】
図１３に示すように、データ処理部３０は、管理者等により処理開始が指示されると（Ｓ１０１：Ｙｅｓ）、各空間内の各ユーザの各ウェアラブル端末から、睡眠データを収集する（Ｓ１０２）。なお、データ処理部３０は、学習処理の開始指示に関係なく、定期的に受信して保持しておくこともできる。
【００５６】
続いて、データ処理部３０は、収集した睡眠データの１つを選択し（Ｓ１０３）、図７に示した情報などを用いて、ストレスがあるか否かを判定する（Ｓ１０４）。ここで、データ処理部３０は、ストレスがあると判定された場合（Ｓ１０４：Ｙｅｓ）、当該睡眠データを破棄して、Ｓ１０３以降を繰り返す。
【００５７】
一方、データ処理部３０は、ストレスがないと判定された場合（Ｓ１０４：Ｎｏ）、図８に示した情報などを用いて、当該睡眠データのユーザの年齢層を推定する（Ｓ１０５）。続いて、データ処理部３０は、当該睡眠データが測定された空間の蓄熱因子を算出する（Ｓ１０６）。
【００５８】
その後、データ処理部３０は、測定された睡眠データに、年齢層と蓄熱因子とを付加した処理済みの睡眠データを生成して、処理済みデータＤＢ１４に蓄積する（Ｓ１０７）。そして、データ処理部３０は、全睡眠データに対してＳ１０４からＳ１０７についての処理が完了したか否かを判定し（Ｓ１０８）、完了していない場合（Ｓ１０８：Ｎｏ）、Ｓ１０３以降を実行する。
【００５９】
一方、全睡眠データに対してＳ１０４からＳ１０７についての処理が完了した場合（Ｓ１０８：Ｙｅｓ）、学習処理部４０は、快眠モデルの学習対象であるユーザ（対象ユーザ）の年齢層を推定する（Ｓ１０９）。例えば、学習処理部４０は、図８に示した情報などを用いて、ウェアラブル端末が測定したリアルタイムの睡眠データから推定する。
【００６０】
続いて、学習処理部４０は、対象ユーザに対応する蓄熱因子を算出する（Ｓ１１０）。例えば、学習処理部４０は、当該対象ユーザのウェアラブル端末から取得した各睡眠データと、図１０等により説明した手法とを用いて、ユーザが存在する空間の蓄熱因子を算出する。
【００６１】
そして、学習処理部４０は、処理済みの睡眠データのうち、対象ユーザの年齢層および蓄熱因子に対応する処理済みの睡眠データを学習データとして抽出する（Ｓ１１１）。続いて、学習処理部４０は、抽出した学習データを用いて機械学習を実行し、対象ユーザ用の睡眠モデルを生成する（Ｓ１１２）。
【００６２】
学習完了後、予測部５０は、対象ユーザのウェアラブル端末から予測対象データである睡眠データを受信すると（Ｓ１１３：Ｙｅｓ）、その睡眠データに、Ｓ１０９やＳ１１０で特定された年齢層や蓄熱因子を付加した入力データを生成して、学習済みの快眠モデルに入力する（Ｓ１１４）。
【００６３】
そして、予測部５０は、学習済みの快眠モデルの出力結果、すなわち予測結果を取得し（Ｓ１１５）、予測結果に応じた空調制御を実行する（Ｓ１１６）。
【００６４】
［効果］
上述したように、学習サーバ１０は、クラウドに蓄積されている情報から対象とするユーザと整合性の高い類似ユーザを推定し、推定された類似ユーザの情報を用いて覚醒の要因を推定することができるので、高精度な予測および空調制御を実現することができる。  また、学習サーバ１０は、ユーザごとに、類似ユーザの睡眠データを学習データとして学習することで、ユーザごとの快眠モデルを生成することができる。したがって、学習サーバ１０は、各ユーザに対して適切な覚醒予測を実現することができる。
【実施例２】
【００６５】
さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００６６】
［ストレスの有無］
例えば、非ストレス状態とは、ストレスが全くないか否かを示す情報に限らない。例えば、ストレスがある状態とは、ストレスが通常よりも多い場合を示し、ストレスが無い状態（非ストレス状態）とは、ストレスが通常と同じか通常よりも少ない状態を含む。なお、通常とは、一般に公表されている各種指標を採用することができる。
【００６７】
［空間］
上記実施例の空間は、会社などの部屋に限定されるものではなく、例えば、電車や車などの車内、マシンルーム、飛行機の機内など様々な空間を対象とすることができる。また、実施例で説明した学習手法は、暖房と冷房のいずれにも適用することができる。
【００６８】
［指標］
上記例では、睡眠状態の比率の一例として、途中覚醒の有無をラベルとして用いる例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、睡眠状態の比率により特定される年齢もしくは年代を、ラベル（年齢ラベル）として用いることもできる。なお、年齢ラベルは、属性の一例であり、年代ラベルなどを用いることもできる。また、途中覚醒の有無（覚醒度合）は、状態の一例であり、途中覚醒の回数などを用いることもできる。
【００６９】
［対象］
上記実施例では、睡眠データを用いた空調制御を例にして説明したが、学習サーバ１０は、様々な分野に応用することができる。例えば、上記学習方法は、歩測データを用いた心拍数の増加、心拍数のデータを用いた体調不良の検出などに適用することができる。
【００７０】
［数値］
上記実施例で説明した睡眠データの項目、数値などは、図示したものに限定されず、一般的なウェアラブル端末で収集可能な情報を用いることができる。また、各蓄熱因子と年齢層を用いずに、非ストレス状態の睡眠データのみを用いて学習することもでき、非ストレス状態の睡眠データと、各蓄熱因子または年齢層のいずれかを組み合わせて学習データとすることもできる。また、学習データや予測対象データから蓄熱因子を除外することもできる。また、各蓄熱因子やユーザの年齢層が予め取得可能なデータである場合には、算出することなく、取得できるデータを用いることもできる。
【００７１】
［エッジ制御］
例えば、学習サーバが、学習した快眠モデルを、空間内のコンピュータ、通信機器、空調機のリモコンなどのエッジ端末に配信して、エッジ端末が、快眠モデルを用いて予想処理および空調制御を行うことができる。
【００７２】
［システム］
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００７３】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、データ処理部３０、学習処理部４０、予測部５０を別々の装置で実現することもできる。
【００７４】
さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００７５】
［ハードウェア］
図１４は、学習サーバ１０のハードウェア構成例を説明する図である。図１４に示すように、学習サーバ１０は、通信装置１０ａ、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１０ｂ、メモリ１０ｃ、プロセッサ１０ｄを有する。また、図１４に示した各部は、バス等で相互に接続される。
【００７６】
通信装置１０ａは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他のサーバとの通信を行う。ＨＤＤ１０ｂは、図５に示した機能を動作させるプログラムやＤＢを記憶する。
【００７７】
プロセッサ１０ｄは、図５に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出してメモリ１０ｃに展開することで、図５等で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。すなわち、このプロセスは、学習サーバ１０が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、プロセッサ１０ｄは、データ処理部３０、学習処理部４０、予測部５０等と同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１０ｂ等から読み出す。そして、プロセッサ１０ｄは、データ処理部３０、学習処理部４０、予測部５０等と同様の処理を実行するプロセスを実行する。
【００７８】
このように学習サーバ１０は、プログラムを読み出して実行することで学習方法を実行する情報処理装置として動作する。また、学習サーバ１０は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、学習サーバ１０によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用することができる。
【符号の説明】
【００７９】
１０  学習サーバ
１１  通信部
１２  記憶部
１３  収集データＤＢ
１４  処理済みデータＤＢ
１５  学習結果ＤＢ
２０  制御部
３０  データ処理部
３１  収集部
３２  ストレス判定部
３３  年齢推定部
３４  パラメータ算出部
４０  学習処理部
４１  選択部
４２  学習部
５０  予測部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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