(57)【要約】【課題】最適な睡眠開始時刻を予め予測する。【解決手段】体温センサー３２と、基準体温履歴から、睡眠中の最小体温の時刻である基準睡眠最小体温時刻、及び、覚醒中の極小体温の時刻である基準覚醒極小体温時刻を算出し、実体温履歴から、睡眠中の最小体温の時刻である実睡眠最小体温時刻、及び、覚醒中の極小体温の時刻である実覚醒極小体温時刻を算出する体温解析プログラム２２ｃと、前記実睡眠最小体温時刻と前記基準睡眠最小体温時刻との差分時間である睡眠最小体温差分時間、及び、前記実覚醒極小体温時刻と前記基準覚醒極小体温時刻との差分時間である覚醒極小体温差分時間を算出する差分時間算出プログラム２２ｅと、睡眠最小体温差分時間、及び、覚醒極小体温差分時間に基づいて、前記人の最適睡眠開始時刻時間を予測する最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆを有する。【選択図】図２
2010227469.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人の睡眠開始時刻を予測する睡眠開始時刻予測方法であって、
前記人の基準となる、睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報の履歴である基準生体情報履歴を測定して記憶部に記憶させる基準生体情報履歴記憶工程と、
睡眠開始時刻を予測する日及び前日の、前記人の睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報の履歴である実生体情報履歴を測定して記憶部に記憶させる実生体情報履歴記憶工程と、
前記記憶部に記憶された前記基準生体情報履歴から睡眠中の最小生体情報の時刻である基準睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である基準覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴解析工程と、
前記記憶部に記憶された実生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である実睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である実覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴解析工程と、
前記人の基準となる睡眠開始時刻である基準睡眠開始時刻を前記記憶部に記憶させる基準睡眠開始時間記憶工程と、
前記実睡眠最小生体情報時刻と前記基準睡眠最小生体情報時刻との差分時間である睡眠最小生体情報差分時間、及び、前記実覚醒極小生体情報時刻と前記基準覚醒極小生体情報時刻との差分時間である覚醒極小生体情報差分時間を算出し前記記憶部に記憶させる差分時間算出工程と、
前記記憶部に記憶された睡眠最小生体情報差分時間、及び、覚醒極小生体情報差分時間に基づいて、前記人の睡眠開始時刻を予測する睡眠開始時刻予測工程と、
を有することを特徴とする睡眠開始時刻予測方法。
【請求項２】
睡眠開始時刻予測工程は、
睡眠最小生体情報差分時間と覚醒極小生体情報差分時間が略等しい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも小さい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引き、更に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも大きい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻から覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から睡眠最小生体情報差分時間及び覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測することを特徴とする請求項１に記載の睡眠開始時刻予測方法。
【請求項３】
生体情報は体温であることを特徴とする請求項１又請求項２に記載の睡眠開始時刻予測システム。
【請求項４】
人の睡眠開始時刻を予測して前記人に報知する睡眠開始時刻予測システムであって、
前記人の睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報を測定する生体情報測定手段と、
前記生体情報測定手段が取得した前記人の生体情報履歴が記憶される記憶部と、
前記人の基準となる生体情報の履歴である基準生体情報履歴を、前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴記憶手段と、
睡眠開始時刻を予測する日及び前日の前記人の生体情報の履歴である実生体情報履歴を、前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴記憶手段と、
前記記憶部に記憶された基準生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である基準睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である基準覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴解析手段と、
前記記憶部に記憶された実生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である実睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である実覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴解析手段と、
前記人の基準となる睡眠開始時刻である基準睡眠開始時刻を前記記憶部に記憶させる睡眠開始時刻記憶手段と、
前記実睡眠最小生体情報時刻と前記基準睡眠最小生体情報時刻との差分時間である睡眠最小生体情報差分時間、及び、前記実覚醒極小生体情報時刻と前記基準覚醒極小生体情報時刻との差分時間である覚醒極小生体情報差分時間を算出し前記記憶部に記憶させる差分時間算出手段と、
前記記憶部に記憶された睡眠最小生体情報差分時間、及び、覚醒極小生体情報差分時間に基づいて、前記人の睡眠開始時刻時間を予測する睡眠開始時刻予測手段と、
前記睡眠時刻予測手段が予測した睡眠開始時刻時間を、前記人に報知する報知手段と、
を有することを特徴とする睡眠開始時刻予測システム。
【請求項５】
睡眠開始時刻予測手段は、
睡眠最小生体情報差分時間と覚醒極小生体情報差分時間が略等しい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも小さい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引き、更に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも大きい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻から覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から睡眠最小生体情報差分時間及び覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測することを特徴とする請求項４に記載の睡眠開始時刻予測システム。
【請求項６】
生体情報は体温であることを特徴とする請求項４又請求項５に記載の睡眠開始時刻予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の最適な睡眠開始時間を予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人は、固有のリズムとして、２４時間周期のサーカディアンリズムと、１２時間周期のサーカセミディアンリズムを持っている。人の体温履歴は、図９に示されるように、前記サーカディアンリズムと前記サーカセミディアンリズムの合成波となっていて、通常は一定の周期性をもっていて、この周期性が一般的に体内時計といわれている。人は体温が低い状態の時に眠たくなる。図９に示されるように、人の体温履歴には１３時〜１５時に極小値があり、この時間帯に人は眠たくなる。昼間に人が眠たくなるのは、前記サーカセミィアンリズムの影響である。
【０００３】
人は、体温の低下に伴い眠気が強くなり、体温が最低値に到る前に睡眠開始するのが一般的である。前記体内時計は周期性を持っているため、毎日ほぼ決まった時刻に眠たくなり入眠し、起床する。一般的に、人は起床時に朝日を浴びることで、体内時計がリセットされ、通常は体内時計がずれることがない。しかし、夜遅くまで仕事をする等、夜間に強い光を浴びる生活が継続すると、体内時計のリセット力が弱くなり、睡眠開始時間が３〜４時間ほど遅くなったところで固定されてしまう。
【０００４】
そこで、特許文献１や特許文献２に示されるように、人体の生体情報等を、各種センサーを用いて検出し、それらのデータから睡眠・覚醒のリズムを求める装置がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−２２５０４２号公報
【特許文献２】特開２００４−３５８１７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１や特許文献２に示される方法では、リアルタイムに生体情報を測定しておき、ある時点での状態が睡眠か覚醒かの判断はできるが、それは、その時点若しくは事後のことであり、最適な睡眠開始時刻を予測することはできなかった。本発明は、上記問題を解決し、最適な睡眠開始時刻を予測することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するためになされた請求項１に記載の発明は、
人の睡眠開始時刻を予測する睡眠開始時刻予測方法であって、
前記人の基準となる、睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報の履歴である基準生体情報履歴を測定して記憶部に記憶させる基準生体情報履歴記憶工程と、
睡眠開始時刻を予測する日及び前日の、前記人の睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報の履歴である実生体情報履歴を測定して記憶部に記憶させる実生体情報履歴記憶工程と、
前記記憶部に記憶された前記基準生体情報履歴から睡眠中の最小生体情報の時刻である基準睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である基準覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴解析工程と、
前記記憶部に記憶された実生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である実睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である実覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴解析工程と、
前記人の基準となる睡眠開始時刻である基準睡眠開始時刻を前記記憶部に記憶させる基準睡眠開始時間記憶工程と、
前記実睡眠最小生体情報時刻と前記基準睡眠最小生体情報時刻との差分時間である睡眠最小生体情報差分時間、及び、前記実覚醒極小生体情報時刻と前記基準覚醒極小生体情報時刻との差分時間である覚醒極小生体情報差分時間を算出し前記記憶部に記憶させる差分時間算出工程と、
前記記憶部に記憶された睡眠最小生体情報差分時間、及び、覚醒極小生体情報差分時間に基づいて、前記人の睡眠開始時刻を予測する睡眠開始時刻予測工程とを有することを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、
睡眠開始時刻予測工程は、
睡眠最小生体情報差分時間と覚醒極小生体情報差分時間が略等しい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも小さい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引き、更に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも大きい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻から覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から睡眠最小生体情報差分時間及び覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測することを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、請求項１又は請求項２に記載の発明において、生体情報は体温であることを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、
人の睡眠開始時刻を予測して前記人に報知する睡眠開始時刻予測システムであって、
前記人の睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報を測定する生体情報測定手段と、
前記生体情報測定手段が取得した前記人の生体情報履歴が記憶される記憶部と、
前記人の基準となる生体情報の履歴である基準生体情報履歴を、前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴記憶手段と、
睡眠開始時刻を予測する日及び前日の前記人の生体情報の履歴である実生体情報履歴を、前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴記憶手段と、
前記記憶部に記憶された基準生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である基準睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である基準覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴解析手段と、
前記記憶部に記憶された実生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である実睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である実覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴解析手段と、
前記人の基準となる睡眠開始時刻である基準睡眠開始時刻を前記記憶部に記憶させる睡眠開始時刻記憶手段と、
前記実睡眠最小生体情報時刻と前記基準睡眠最小生体情報時刻との差分時間である睡眠最小生体情報差分時間、及び、前記実覚醒極小生体情報時刻と前記基準覚醒極小生体情報時刻との差分時間である覚醒極小生体情報差分時間を算出し前記記憶部に記憶させる差分時間算出手段と、
前記記憶部に記憶された睡眠最小生体情報差分時間、及び、覚醒極小生体情報差分時間に基づいて、前記人の睡眠開始時刻時間を予測する睡眠開始時刻予測手段と、
前記睡眠時刻予測手段が予測した睡眠開始時刻時間を、前記人に報知する報知手段と、
を有することを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、
睡眠開始時刻予測手段は、
睡眠最小生体情報差分時間と覚醒極小生体情報差分時間が略等しい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも小さい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引き、更に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、
睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも大きい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻から覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から睡眠最小生体情報差分時間及び覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測することを特徴とする。
【００１２】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は請求項５に記載の発明において、
生体情報は体温であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
請求項１に記載の発明は、人の基準となる、睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報の履歴である基準生体情報履歴を測定して記憶部に記憶させる基準生体情報履歴記憶工程と、睡眠開始時刻を予測する日及び前日の、前記人の睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報の履歴である実生体情報履歴を測定して記憶部に記憶させる実生体情報履歴記憶工程と、前記記憶部に記憶された前記基準生体情報履歴から睡眠中の最小生体情報の時刻である基準睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である基準覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴解析工程と、前記記憶部に記憶された実生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である実睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である実覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴解析工程と、前記人の基準となる睡眠開始時刻である基準睡眠開始時刻を前記記憶部に記憶させる基準睡眠開始時間記憶工程と、前記実睡眠最小生体情報時刻と前記基準睡眠最小生体情報時刻との差分時間である睡眠最小生体情報差分時間、及び、前記実覚醒極小生体情報時刻と前記基準覚醒極小生体情報時刻との差分時間である覚醒極小生体情報差分時間を算出し前記記憶部に記憶させる差分時間算出工程と、前記記憶部に記憶された睡眠最小生体情報差分時間、及び、覚醒極小生体情報差分時間に基づいて、前記人の睡眠開始時刻を予測する睡眠開始時刻予測工程とを有することを特徴とする。
このため、最適な睡眠開始時刻を予測することが可能となった。
【００１４】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の発明において、睡眠開始時刻予測工程は、睡眠最小生体情報差分時間と覚醒極小生体情報差分時間が略等しい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも小さい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引き、更に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも大きい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻から覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から睡眠最小生体情報差分時間及び覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測することを特徴とする。
このため、より正確に最適な睡眠開始時刻を予測することが可能となった。
【００１５】
請求項３に記載の発明は、請求項１又請求項２に記載の発明において、生体情報は体温であることを特徴とする。
このため、体温を測定することにより、最適な睡眠開始時刻を予測することが可能となった。
【００１６】
請求項４に記載の発明は、人の睡眠開始時刻を予測して前記人に報知する睡眠開始時刻予測システムであって、前記人の睡眠・覚醒のリズムと同調する生体情報を測定する生体情報測定手段と、前記生体情報測定手段が取得した前記人の生体情報履歴が記憶される記憶部と、前記人の基準となる生体情報の履歴である基準生体情報履歴を、前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴記憶手段と、睡眠開始時刻を予測する日及び前日の前記人の生体情報の履歴である実生体情報履歴を、前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴記憶手段と、前記記憶部に記憶された基準生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である基準睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である基準覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる基準生体情報履歴解析手段と、前記記憶部に記憶された実生体情報履歴から、睡眠中の最小生体情報の時刻である実睡眠最小生体情報時刻、及び、覚醒中の極小生体情報の時刻である実覚醒極小生体情報時刻を算出し前記記憶部に記憶させる実生体情報履歴解析手段と、前記人の基準となる睡眠開始時刻である基準睡眠開始時刻を前記記憶部に記憶させる睡眠開始時刻記憶手段と、前記実睡眠最小生体情報時刻と前記基準睡眠最小生体情報時刻との差分時間である睡眠最小生体情報差分時間、及び、前記実覚醒極小生体情報時刻と前記基準覚醒極小生体情報時刻との差分時間である覚醒極小生体情報差分時間を算出し前記記憶部に記憶させる差分時間算出手段と、前記記憶部に記憶された睡眠最小生体情報差分時間、及び、覚醒極小生体情報差分時間に基づいて、前記人の睡眠開始時刻時間を予測する睡眠開始時刻予測手段と、前記睡眠時刻予測手段が予測した睡眠開始時刻時間を、前記人に報知する報知手段とを有することを特徴とする。
このため、最適な睡眠開始時刻を予測することが可能となった。
【００１７】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の発明において、睡眠開始時刻予測手段は、睡眠最小生体情報差分時間と覚醒極小生体情報差分時間が略等しい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも小さい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から前記睡眠最小生体情報差分時間を引き、更に覚醒極小生体情報差分時間と睡眠最小生体情報差分時間との差分時間を加えた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が覚醒極小生体情報差分時間よりも大きい場合において、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間よりも小さい場合には、前記基準睡眠開始時刻から覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測し、睡眠最小生体情報差分時間が基準睡眠最小生体情報時刻と基準睡眠開始時刻との差分時間以上である場合には、前記基準睡眠最小生体情報時刻から睡眠最小生体情報差分時間及び覚醒極小生体情報差分時間を引いた時刻を睡眠開始時刻と予測することを特徴とする。
このため、より正確に最適な睡眠開始時刻を予測することが可能となった。
【００１８】
請求項６に記載の発明は、請求項４又は請求項５に記載の発明において、生体情報は体温であることを特徴とする。
このため、体温を測定することにより、最適な睡眠開始時刻を予測することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施の形態を示す睡眠開始時刻予測システムの全体図である。
【図２】睡眠開始時刻予測システムのブロック図である。
【図３】メインルーチンのフロー図である。
【図４】基準体温履歴取得処理のフロー図である。
【図５】睡眠時刻予測処理のフロー図である。
【図６】基準体温履歴と実体温履歴を表したグラフである。（補正条件１）
【図７】基準体温履歴と実体温履歴を表したグラフである。（補正条件２）
【図８】基準体温履歴と実体温履歴を表したグラフである。（補正条件３）
【図９】人の体温履歴を表したグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（本発明の概要）
図６〜図８に、規則正しい生活を行っている人の体温履歴を実線で示す。通常時よりも睡眠開始時刻が遅れた場合には、睡眠開始時刻の遅れに伴って、基準体温履歴に対して体温履歴（図で点線で示される実体温履歴）が遅れてしまう。実体温履歴の遅れは、人の睡眠欲求に関係している。前述したように体温が低下すると人は、眠たくなり、睡眠欲求が高まる。図８に示されるように、実体温履歴の遅れが、睡眠開始時刻の遅れよりも小さい場合、つまり、睡眠開始時刻の遅れよりも早く体温の低下が始まる場合には、睡眠余力（睡眠欲求に対する余裕度）が余りなく、人は早く眠たくなり、すなわちこれは睡眠欲求が強いことを表している。一方で、図７に示されるように、実体温履歴の遅れが、睡眠開始時刻の遅れよりも大きい場合、つまり、睡眠開始時刻の遅れよりも遅く体温の低下が始まる場合には、睡眠余力があり、人は遅く眠たくなり、すなわちこれは睡眠欲求が弱いことを表している。
【００２１】
本発明の発明者は、上記知見に基づき、睡眠開始時刻の遅れよりも早く体温の低下が始まり、睡眠欲求が強く、睡眠余力がない場合には、通常時よりも早い時間を、最適睡眠開始時間と予測し、睡眠開始時刻の遅れよりも遅く体温の低下が始まり、睡眠欲求が弱く、睡眠余力がある場合には、通常時よりも遅い時間を最適睡眠開始時間と予測する睡眠予測方法を発明した。以下に、定量的に最適睡眠開始時間を予測する方法を説明する。
【００２２】
図６に示されるように、基準体温履歴に対する実体温履歴の最小値の遅れ時間（Δｔ１）が基準体温履歴に対する実体温履歴の極小値の遅れ時間（Δｔ２）と、所定の誤差（例えば３０分）をもって等しい場合には、人の睡眠欲求は通常である。この場合において、Δｔ１が以下の式１を満たす場合には、式２に示されるように、最適睡眠開始時刻（ｔｒ）を、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）と予測する。
０≦Δｔ１＜ｔｓｍ―ｔｓｓ…（式１）
ｔｒ＝ｔｓｓ…（式２）
つまり、遅れている実体温履歴を、通常時の体温履歴に戻すために、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）を、最適睡眠開始時刻（ｔｒ）と予測する。
一方で、Δｔ１が以下の式３を満たす場合には、式４に示されるように最適睡眠開始時刻（ｔｒ）を予測する。
ｔｓｍ―ｔｓｓ≦Δｔ１…（式３）
ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１…（式４）
つまり、通常時の体温履歴の最低時刻（ｔｓｍ）と通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）との差分時間（ｔｓｍ―ｔｓｓ）よりもΔｔ１が大きい場合には、実体温履歴が最低体温となる時刻が大きく遅れているので、式1の状態に比べて睡眠欲求が強いと考えられる。このため、式４に示されるように、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）よりも前の時刻である（ｔｓｍ−Δｔ１）（言い換えると、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）よりもΔｔ１と（ｔｓｍ―ｔｓｓ）との差分だけ早い時刻）を最適睡眠開始時刻（ｔｒ）と予測する。
【００２３】
図７に示されるように、基準体温履歴に対する実体温履歴の極小値の遅れ時間（Δｔ２）が、基準体温履歴に対する実体温履歴の最小値の遅れ時間（Δｔ１）よりも大きい場合には、人は睡眠余力がある状態であり、人の睡眠欲求は弱い状態である。このように、Δｔ２がΔｔ１よりも大きくなるのは、人が十分に睡眠を取ることにより（つまり睡眠時間が長い）、睡眠余力がある状態である。この場合において、Δｔ１が以下の式５を満たす場合には、式６に示されるように、最適睡眠開始時刻（ｔｒ）を予測する。
０≦Δｔ１＜ｔｓｍ―ｔｓｓ…（式５）
ｔｒ＝ｔｓｓ＋（Δｔ２―Δｔ１）…（式６）
つまり、睡眠余力が（Δｔ２―Δｔ１）だけあるので、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）よりも、睡眠余力分（Δｔ２―Δｔ１）だけ遅い時刻を、最適睡眠開始時刻（ｔｒ）と予測する。
一方で、Δｔ１が以下の式７を満たす場合には、式８に示されるように最適睡眠開始時刻（ｔｒ）を予測する。
ｔｓｍ―ｔｓｓ≦Δｔ１…（式７）
ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１＋（Δｔ２―Δｔ１）…（式８）
つまり、通常時の体温履歴の最低時刻（ｔｓｍ）と通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）との差分時間（ｔｓｍ―ｔｓｓ）よりもΔｔ１が大きい場合には、実体温履歴が最低体温となる時刻が大きく遅れているので、式５の状態に比べて睡眠欲求が強いと考えられる。このため、式８に示されるように、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）よりもΔｔ１と（ｔｓｍ―ｔｓｓ）との差分だけ早く、睡眠余力分（Δｔ２―Δｔ１）だけ遅い時刻を、最適睡眠開始時刻（ｔｒ）と予測する。
【００２４】
図８に示されるように、基準体温履歴に対する実体温履歴の極小値の遅れ時間（Δｔ２）が、基準体温履歴に対する実体温履歴の最小値の遅れ時間（Δｔ１）よりも小さい場合には、人は睡眠余力がない状態であり、人の睡眠欲求は強い状態である。このように、Δｔ２がΔｔ１よりも小さくなるのは、人が睡眠不足の状態であり（つまり睡眠時間が短い）睡眠余力がない状態である。この場合において、Δｔ１が以下の式９を満たす場合には、式１０に示されるように最適睡眠開始時刻（ｔｒ）を予測する。
０≦Δｔ１＜ｔｓｍ―ｔｓｓ…（式９）
ｔｒ＝ｔｓｓ―Δｔ２…（式１０）
つまり、遅れている体温履歴を、通常時の体温履歴に戻すために、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）よりも、基準体温履歴に対する実体温履歴の極小値の遅れ時間（Δｔ２）だけ早い時刻を、最適睡眠開始時刻（ｔｒ）と予測する。
一方で、Δｔ１が以下の式１１を満たす場合には、式１２に示されるように最適睡眠開始時刻（ｔｒ）を予測する。
ｔｓｍ―ｔｓｓ≦Δｔ１…（式１１）
ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１―Δｔ２…（式１２）
つまり、通常時の体温履歴の最低時刻（ｔｓｍ）と通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）との差分時間（ｔｓｍ―ｔｓｓ）よりもΔｔ１が大きい場合には、実体温履歴が最低体温となる時刻が大きく遅れているので、式９の状態に比べて睡眠欲求がより強いと考えられる。このため、式１２に示されるように、通常時の睡眠開始時刻（ｔｓｓ）よりもΔｔ１と（ｔｓｍ―ｔｓｓ）との差分だけ早く、更に、Δｔ２だけ早い時刻を、最適睡眠開始時刻（ｔｒ）と予測する。
【００２５】
（睡眠開始時刻予測システムの構造）
以下、上記睡眠予測方法を具現化するための、一つの実施形態である睡眠開始時刻予測システム５０を説明する。図１に示されるように、本実施形態では、睡眠開始時刻予測システム５０は、リストバンド型であり、ユーザーの腕に装着される。図２に睡眠開始時刻予測システム５０のブロック図を示す、以下当該ブロック図を示す。睡眠開始時刻予測システム５０は、ＣＰＵ２０、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２、記憶部２３、パーソナルコンピュータ用インターフェース２４、インターフェース２５、体温センサー３２、報知部コントローラ３５を有していて、これらは相互にバス３９で接続されている。インターフェース２５には、操作部２６が接続している。また、報知部コントローラ３５には、報知部３６が接続している。睡眠開始時刻予測システム５０は、一次電池や二次電池等の電源４９を有していて、当該電源４９から睡眠開始時刻予測システム５０を構成する各要素に電流が供給されるようになっている。
【００２６】
ＣＰＵ２０は、ＲＡＭ２１、ＲＯＭ２２と協動して、各種演算、処理を行う。ＲＡＭ２１は、ＣＰＵ２０で処理されるプログラムや、ＣＰＵ２０が処理するデータ、ＣＰＵ２０で処理されたデータを、そのアドレス空間に一時的に記憶する。
【００２７】
ＲＯＭ２２には、睡眠判定装置７０を制御する各種プログラムが記憶されている。ＲＯＭ２２には、体温記憶プログラム２２ａ、時刻記憶プログラム２２ｂ、体温解析プログラム２２ｃ、報知プログラム２２ｄ、差分時間算出プログラム２２ｅ、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆ等のプログラムが記憶されている。当該各種プログラムが、ＣＰＵ２０で処理されることにより、各種機能を実現している。
【００２８】
体温記憶プログラム２２ａは、体温センサー３２が測定した、ユーザーの体温を記憶部２３に記憶するプログラムである。
【００２９】
時刻記憶プログラム２２ｂは、ユーザーが、睡眠を開始する際に、操作部２６を操作することにより、「睡眠開始時刻取得信号」が、インターフェース２５に入力された場合に、ユーザーの睡眠開始時刻を記憶部２３に記憶するプログラムである。
【００３０】
体温解析プログラム２２ｃは、後述する「基準体温履歴」や「実体温履歴」から、体温の最小値ａ、Ａの時刻及び体温の極小値ｂ、Ｂの時刻を算出するプログラムである。
【００３１】
報知プログラム２２ｄは、報知部コントローラ３５に「報知信号」を出力し、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが予測した最適睡眠開始時刻等を報知部３６で報知させるプログラムである。
【００３２】
差分時間算出プログラム２２ｅは、実睡眠最小体温時刻（Ｔｓｍ）と基準睡眠最小体温時刻（ｔｓｍ）の差分時間である、睡眠最小体温差分時間（Δｔ１）を算出し、実覚醒極小体温時刻（Ｔｗｓｓ）と基準覚醒極小体温時刻（ｔｗｓｓ）の差分時間である覚醒極小体温差分時間（Δｔ２）を算出するプログラムである。詳しくは、図５に示されるＳ５４の処理で説明する。
【００３３】
最適睡眠開始時刻算出プログラム２２ｆは、記憶部２３に記憶された睡眠最小生体情報差分時間、及び、覚醒極小生体情報差分時間に基づいて、ユーザーの最適な睡眠開始時刻を予測するプログラムである。詳しくは、図５に示されるフローで詳細に説明する。
【００３４】
なお、体温記憶プログラム２２ａ、時刻記憶プログラム２２ｂ、体温解析プログラム２２ｃ、報知プログラム２２ｄ、差分時間算出プログラム２２ｅ、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆを、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）として構成することとしても差し支えない。
【００３５】
記憶部２３は、後述する「基準体温履歴」や「実体温履歴」等が記憶される。記憶部２３には、不揮発性メモリー、ハードディスク等の記憶装置が含まれる。
【００３６】
パーソナルコンピュータ用インターフェース２４は、睡眠開始時刻予測システム５０とパーソナルコンピュータ９９とを無線又は有線で接続するためのインターフェースであり、ＵＳＢ（Ｕｎｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＩＥＥＥ８０２に規定されている所謂無線ＬＡＮ等が含まれる。なお、本発明において、パーソナルコンピュータ用インターフェース２４は、必ずしも必須ではない。
【００３７】
操作部２６は、睡眠開始時刻予測システム５０を操作するためのコントローラである。操作部２６には、睡眠判定装置７０に電源を投入・遮断するボタン、ユーザーの睡眠開始時刻を記憶させるためのボタン、後述するモードを選択するボタンが設けられている。インターフェース２５は、操作部２６が出力する信号の物理的又は論理的な形式を変換し、「操作信号」として、バス３９に出力する。
【００３８】
体温センサー３２は、ユーザーの体温を検出するセンサーであり、「温度データ」を生成する。体温センサー３２は、サーミスタや熱電対により測定するセンサーが含まれる。
【００３９】
報知部３６は、ユーザーに情報を報知するためのものであり、ＬＣＤ等の表示装置や、スピーカーが含まれる。
【００４０】
報知部コントローラ３５は、報知部３６が画像表示装置である場合には、画像処理回路及びビデオＲＡＭを有し、画像表示装置である報知部３６に画像信号を出力する。報知部コントローラ３５は、報知部３６がスピーカーである場合には、Ｄ／Ａコンバータやオペアンプを有し、スピーカーである報知部３６に音声信号を出力する。
【００４１】
（メインルーチンの説明）
ユーザーが操作部２６を操作することにより、睡眠開始時刻予測システム５０に電源を投入する操作を行うと、Ｓ１１「モード選択信号入力？」の判断処理に進む。Ｓ１１の判断処理において、ユーザーが操作部２６を操作することにより「モード選択信号」がインターフェース２５に入力されると、Ｓ１２「基準体温履歴取得処理モード選択？」の判断処理に進み、「モード選択信号」が、基準体温履歴取得処理を選択する信号である場合には（Ｓ１２がＹＥＳ）、Ｓ１３の処理に進み、一方で、基準体温履歴取得処理を選択する信号でない場合には（Ｓ１２がＮＯ）、Ｓ１６の処理に進む。
【００４２】
Ｓ１３「基準体温履歴取得処理」は、ユーザーの基準となる体温履歴を取得する処理である。詳しくは、図４に示される基準体温履取得処理のフローで説明する。Ｓ１３の処理が終了すると、Ｓ１４の判断処理に進む。
【００４３】
Ｓ１６「睡眠時刻予測処理」は、ユーザーの最適な睡眠時刻を予測する処理である。詳しくは、図５に示される睡眠時刻予測処理のフローで説明する。Ｓ１６の処理が終了すると、Ｓ１４の判断処理に進む。
【００４４】
Ｓ１４「終了？」の判断処理において、ユーザーが操作部２６を操作することにより、睡眠開始時刻予測システム５０を終了させる操作を行うと、Ｓ１８の処理に進む。一方で、ユーザーが睡眠開始時刻予測システム５０を終了させる操作を行わない場合には、Ｓ１１の判断処理に戻る。
【００４５】
Ｓ１８「終了処理」において、ＣＰＵ２０は、起動中の処理（Ｓ１３「基準体温取得処理」、Ｓ１６「睡眠時刻予測処理」）を終了させて、メインフローが終了する。
【００４６】
（基準体温履歴取得処理の説明）
図４に基準体温履歴取得処理のフロー図を示し、以下、当該フローについて説明をする。基準体温履歴取得処理が開始すると、Ｓ２１「体温センサーＯＮ」の処理に進み、体温センサー３２がＯＮ状態になる。Ｓ２１の処理が終了すると、Ｓ２２の判断処理に進む。
【００４７】
Ｓ２２「基準体温履歴取得開始信号入力？」の判断処理において、ユーザーが操作部２６を操作することにより、インターフェース２５に、ユーザーの基準体温履歴の取得を開始させる信号が入力されると、Ｓ２３の処理に進む。
【００４８】
Ｓ２３「基準体温履歴処理タイマー計時開始」の処理において、「基準体温履歴処理タイマー」の計時が開始される。これと同時に、体温記憶プログラム２２ａが起動されるとともに、体温センサー３２によるユーザーの体温の測定が開始される。体温記憶プログラム２２ａは、体温センサー３２で測定されたユーザーの体温のデータである「温度データ」を、所定間隔（例えば１分）をおいて、記憶部２３に記憶する。このように、所定間隔をおいて記憶されたユーザーの体温が、図６〜８に示される「基準体温履歴」である。Ｓ２３の処理が終了すると、Ｓ２４の処理に進む。
【００４９】
Ｓ２４「睡眠開始時刻取得信号入力？」の判断処理において、ユーザーが睡眠開始する際に操作部２６を操作することにより、「睡眠開始時刻取得信号」がインターフェース２５に入力された場合には、Ｓ２５の処理に進む。
【００５０】
Ｓ２５「睡眠開始時刻“ｔｓｓ”記憶」の処理において、時刻記憶プログラム２２ｂは、「睡眠開始時刻取得信号」がインターフェース２５に入力された時刻を、通常時の睡眠開始時刻である基準睡眠開始時刻（ｔｓｓ）として記憶部２３に記憶する。Ｓ２５の処理が終了すると、Ｓ２８の判断処理に進む。
【００５１】
Ｓ２８「基準体温履歴処理２４ｈｒ経過？」の判断処理において、ＣＰＵ２０がＳ２３の処理で開始させた「基準体温履歴処理タイマー」が２４時間経過したと判断した場合には、Ｓ２９の判断処理に進む。
【００５２】
Ｓ２９「体温最小値及び体温極小値あり？」の判断処理において、体温解析プログラム２２ｃは、「基準体温履歴」を解析し、図６〜８に示されるように、睡眠時の体温の最小値ａ及び、覚醒時の体温の極小値ｂがあるか否かを判断する。体温解析プログラム２２ｃが、「基準体温履歴」を解析して睡眠時の体温の最小値ａ及び、覚醒時の体温の極小値ｂの両方があると判断した場合には、Ｓ３５の処理に進む。一方で、体温解析プログラム２２ｃが、「基準体温履歴」を解析して、睡眠時の体温の最小値ａ及び、覚醒時の体温の極小値ｂの両方若しくは一方がないと判断した場合には、Ｓ３１の処理に進む。
【００５３】
Ｓ３１「エラー報知」の処理において、報知プログラム２２ｄは、正しく「基準体温履歴」が取得されていないことを、報知部３６で報知させため、報知部コントローラ３５に「エラー信号」を出力する。Ｓ３１の処理が終了すると、Ｓ２２の判断処理に戻る。
【００５４】
Ｓ３５「ｔｓｍ、ｔｗｓｓを記憶」の処理において、体温解析プログラム２２ｃは、「基準体温履歴」から、睡眠時の体温の最小値ａをとる時刻である基準最小体温時刻（ｔｓｍ）及び覚醒時の体温の極小値ｂをとる時刻である基準覚醒極小体温時刻（ｔｗｓｓ）を算出し、記憶部２３に記憶する。Ｓ３５の処理が終了すると、基準体温履歴取得処理が終了する。
【００５５】
（睡眠時刻予測処理）
図５に睡眠時刻予測処理のフロー図を示して、以下、当該フローについて説明する。睡眠時刻予測処理が開始すると、Ｓ５１「体温センサーＯＮ」の処理に進み、体温記憶プログラム２２ａが起動されるとともに、体温センサー３２がＯＮ状態になる。体温記憶プログラム２２ａは、体温センサー３２で測定されたユーザーの体温のデータである「温度データ」を、所定間隔（例えば１分）をおいて、記憶部２３に記憶する。このように、所定間隔をおいて記憶されたユーザーの体温が、図６〜８に示される「実体温履歴」（最適な睡眠時刻を予測する日及び前日のユーザーの体温履歴）である。Ｓ５１の処理が終了すると、Ｓ５２の判断処理に進む。
【００５６】
Ｓ５２「体温最小値及び体温極小値あり？」の判断処理において、体温解析プログラム２２ｃは、「実体温履歴」を解析し、図６〜８に示されるように、睡眠時の体温の最小値Ａ及び、覚醒時の体温の極小値Ｂがあるか否かを判断する。体温解析プログラム２２ｃが、「実体温履歴」を解析して睡眠時の体温の最小値Ａ及び、覚醒時の体温の極小値Ｂの両方があると判断した場合には、Ｓ５３の処理に進む。
【００５７】
Ｓ５３「Ｔｓｍ、Ｔｗｓｓを記憶」の処理において、体温解析プログラム２２ｃは、「実体温履歴」から、睡眠時の体温の最小値Ａをとる時刻である実睡眠最小体温時刻（Ｔｓｍ）及び覚醒時の体温の極小値Ｂをとる時刻である実覚醒極小体温時刻（Ｔｗｓｓ）を算出し、記憶部２３に記憶する。Ｓ５３の処理が終了すると、Ｓ５４の処理に進む。
【００５８】
Ｓ５４「Δｔ１及びΔｔ２を記憶」の処理において、体温解析プログラム２２ｃは、Ｓ３５の処理で記憶部２３に記憶された、基準睡眠最小体温時刻（ｔｓｍ）及び基準覚醒極小体温時刻（ｔｗｓｓ）と、Ｓ５３の処理で記憶部２３に記憶された、実睡眠最小体温時刻（Ｔｓｍ）及び実覚醒極小体温時刻（Ｔｗｓｓ）から、睡眠最小体温差分時間（Δｔ１）、覚醒極小体温差分時間（Δｔ２）を算出し、記憶部２３に記憶する。
Δｔ１＝Ｔｓｍ−ｔｓｍ…（式１３）
Δｔ２＝Ｔｗｓｓ−Ｔｗｓｓ…（式１４）
Ｓ５４の処理が終了すると、Ｓ５５の判断処理に進む。
【００５９】
Ｓ５５「Δｔ１≒Δｔ２？」の判断処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Ｓ５４の処理で算出したΔｔ１とΔｔ２が、所定の誤差（例えば３０分）をもって等しいか否かを判断する。最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１とΔｔ２が所定の誤差をもって等しいと判断した場合には（Ｓ５５がＹＥＳ）、Ｓ６５の判断処理に進む。一方で、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１とΔｔ２が所定の誤差をもって等しいと判断しない場合には（Ｓ５５がＮＯ）、Ｓ５６の判断処理に進む。
【００６０】
Ｓ５６「Δｔ１＜Δｔ２？」の判断処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Ｓ５４の処理で算出した、Δｔ１がΔｔ２より小さいが否かを判断する。最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Ｓ５４の処理で算出した、Δｔ１がΔｔ２より小さいと判断した場合には（Ｓ５６がＹＥＳ）、Ｓ７１の処理に進む。一方で、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Ｓ５４の処理で算出した、Δｔ１がΔｔ２より小さいと判断しない場合には（Ｓ５６がＮＯ）、Ｓ５７の処理に進む。
【００６１】
Ｓ５７「Δｔ１＞Δｔ２と判断」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１がΔｔ２より大きいと判断し、当該判断結果をＲＡＭ２１に記憶し、Ｓ５８の判断処理に進む。
【００６２】
Ｓ５８「０≦Δｔ１＜ｔｓｍ−ｔｓｓ？」の判断処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいか否かを判断する。最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断した場合には（Ｓ５８がＹＥＳ）、Ｓ６３の処理に進む。一方で、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断しない場合には（Ｓ５８がＮＯ）、Ｓ５９の処理に進む。
【００６３】
Ｓ５９「ｔｓｍ−ｔｓｓ≦Δｔ１と判断」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断し、当該判断結果をＲＡＭ２１に記憶し、Ｓ６０の処理に進む。
【００６４】
Ｓ６０「ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１−Δｔ２」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、最適睡眠開始時刻ｔｒを下記のように算出し、ＲＡＭ２１に記憶する。
ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１−Δｔ２…（式１２）
Ｓ６０の処理が終了すると、Ｓ８１の処理に進む。
【００６５】
Ｓ６３「ｔｒ＝ｔｓｓ−Δｔ２」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、最適睡眠開始時刻ｔｒを下記のように算出し、ＲＡＭ２１に記憶する。
ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ２…（式１０）
Ｓ６３の処理が終了すると、Ｓ８１の処理に進む。
【００６６】
Ｓ６５「０≦Δｔ１＜ｔｓｍ―ｔｓｓ？」の判断処理において、最適睡眠時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいか否かを判断する。最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断した場合には（Ｓ６５がＹＥＳ）、Ｓ６８の処理に進む。一方で、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断しない場合には（Ｓ６５がＮＯ）、Ｓ６６の処理に進む。
【００６７】
Ｓ６６「ｔｓｍ−ｔｓｓ≦Δｔ１と判断」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断し、当該判断結果をＲＡＭ２１に記憶し、Ｓ６７の処理に進む。
【００６８】
Ｓ６７「ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、最適睡眠開始時刻ｔｒを下記のように算出し、ＲＡＭ２１に記憶する。
ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１…（式４）
Ｓ６７の処理が終了すると、Ｓ８１の処理に進む。
【００６９】
Ｓ６８「ｔｒ＝ｔｓｓ」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、最適睡眠開始時刻ｔｒを下記のように算出し、ＲＡＭ２１に記憶する。
ｔｒ＝ｔｓｓ…（式２）
Ｓ６８の処理が終了すると、Ｓ８１の処理に進む。
【００７０】
Ｓ７１「０≦Δｔ１＜ｔｓｍ―ｔｓｓ？」の判断処理において、最適睡眠時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいか否かを判断する。最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断した場合には（Ｓ７１がＹＥＳ）、Ｓ７５の処理に進む。一方で、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が０以上であり、且つ、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断しない場合には（Ｓ７１がＮＯ）、Ｓ７２の処理に進む。
【００７１】
Ｓ７２「ｔｓｍ−ｔｓｓ≦Δｔ１と判断」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１がｔｓｍ−ｔｓｓより小さいと判断し、当該判断結果をＲＡＭ２１に記憶し、Ｓ７３の処理に進む。
【００７２】
Ｓ７３「ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１＋（Δｔ２−Δｔ１）」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、最適睡眠開始時刻ｔｒを下記のように算出し、ＲＡＭ２１に記憶する。
ｔｒ＝ｔｓｍ−Δｔ１＋（Δｔ２−Δｔ１）…（式８）
Ｓ６７の処理が終了すると、Ｓ８１の処理に進む。
【００７３】
Ｓ７５「ｔｒ＝ｔｓｓ＋（Δｔ２−Δｔ１）」の処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、最適睡眠開始時刻ｔｒを下記のように算出し、ＲＡＭ２１に記憶する。
ｔｒ＝ｔｓｓ＋（Δｔ２−Δｔ１）…（式６）
Ｓ７５の処理が終了すると、Ｓ８１の処理に進む。
【００７４】
Ｓ８１「睡眠時刻報知」の処理において、報知プログラム２２ｄは、ＲＡＭ２１に記憶された、最適睡眠開始時刻ｔｒを報知部３６で報知させる信号を、報知部コントローラ３５に出力する。Ｓ８１の処理が終了すると、Ｓ８２の処理に進む。
【００７５】
Ｓ８２「実睡眠最小体温時刻を経過？」の判断処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、実睡眠最小体温時刻（Ｔｓｍ）を経過したか否か判断する。最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、実睡眠最小体温時刻（Ｔｓｍ）を経過したと判断した場合には（Ｓ８２がＹＥＳ）、Ｓ８３の処理に進む。
【００７６】
Ｓ８３「Δｔ１を算出」の処理において、体温解析プログラム２２ｃは、「実体温履歴」から、睡眠時の体温の最小値Ａをとる時刻である実睡眠最小体温時刻（Ｔｓｍ）を算出し、当該ＴｓｍからＳ３５の処理で記憶部２３に記憶された、基準睡眠最小体温時刻（ｔｓｍ）を引いて、睡眠最小体温差分時間（Δｔ１）を算出し、ＲＡＭ２１に記憶する。Ｓ８３の処理が終了すると、Ｓ８４の判断処理に進む。
【００７７】
Ｓ８３「Δｔ１≒０」の判断処理において、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆは、Δｔ１が、所定の誤差（例えば３０分）をもって、０であるか否かを判断する。最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が、所定の誤差をもって、０であると判断した場合には（Ｓ８４がＹＥＳ）、Ｓ８５の処理に進む。一方で、最適睡眠開始時刻予測プログラム２２ｆが、Δｔ１が、所定の誤差をもって、０であると判断しない場合には（Ｓ８４がＮＯ）、Ｓ５２の判断処理に戻らせて、もう一度、最適な睡眠時刻を予測させて、最適な生活リズムに戻させる。
【００７８】
Ｓ８５「生活リズムが回復したと報知」の処理において、報知プログラム２２ｄは、生活リズムが回復したと報知部３６で報知させる信号を、報知部コントローラ３５に出力する。Ｓ８５の処理が終了すると、睡眠時刻予測処理が終了する。
（総括）
【００７９】
心拍数、血圧等もまた、体温と同様に、サーカディアンリズム及びサーカセミディアンリズムを持っている。以上説明した実施形態では、人が元来もっている、睡眠・覚醒のリズムと同調する「生体情報」として、体温を測定することにより、最適な睡眠開始時刻を予測することにしたが、本発明の技術思想は、「生体情報」として、心拍数、血圧等を測定することにより、最適な睡眠開始時刻を予測することにしても差し支えない。
【００８０】
以上、現時点において、もっとも、実践的であり、かつ好ましいと思われる実施形態に関連して本発明を説明したが、本発明は、本願明細書中に開示された実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲および明細書全体から読み取れる発明の要旨あるいは思想に反しない範囲で適宜変更可能であり、そのような変更を伴う最適睡眠開始時刻予測方法及び最適睡眠開始時刻予測システムもまた技術的範囲に包含されるものとして理解されなければならない。      
【符号の説明】
【００８１】
２０    ＣＰＵ
２１    ＲＡＭ
２２    ＲＯＭ
２２ａ  体温記憶プログラム
２２ｂ  時刻記憶プログラム
２２ｃ  体温解析プログラム
２２ｄ  報知プログラム
２２ｅ  差分時間算出プログラム
２２ｆ  最適睡眠開始時刻算出プログラム
２３    記憶部
２４    パーソナルコンピュータ用インターフェース
２５    インターフェース
２６    操作部
３２    体温センサー
３５    報知部コントローラ
３６    報知部
３９    バス
４９    電源
５０    睡眠開始時刻予測システム
ａ      睡眠時における基準体温履歴の最小値
ｂ      覚醒時における基準体温履歴の極小値
Ａ      睡眠時における実体温履歴の最小値
Ｂ      覚醒時における実体温履歴の極小値
ｔｓｓ    基準睡眠開始時刻（通常時の睡眠開始時刻）
ｔｓｍ    基準睡眠最小体温時刻（通常時の体温履歴の最低時刻）
ｔｗｓｓ  基準覚醒極小体温時刻
Ｔｓｍ    実睡眠最小体温時刻
Ｔｗｓｓ  実覚醒極小体温時刻
Δｔ１    睡眠最小体温差分時間（基準体温履歴に対する実体温履歴の最小値の遅れ時間）
Δｔ２    覚醒極小体温差分時間（基準体温履歴に対する実体温履歴の極小値の遅れ時間）
ｔｒ      最適睡眠開始時刻
【図１】
2010227469.tif 000003
【図２】
2010227469.tif 000004
【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】
2010227469.tif 000009
【図８】
2010227469.tif 000010
【図９】
2010227469.tif 000011