(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の身体の状態を示す身体データの変動傾向を予測する傾向予測装置であって、
前記利用者の睡眠に関する情報であって前記身体データに影響を与える要因を定量化した第１判定用パラメータを１つ以上取得する第１パラメータ取得部と、
前記利用者の非睡眠時の行動において前記身体データに影響を与える要因を定量化した第２判定用パラメータを１つ以上取得する第２パラメータ取得部と、
予測対象となる前記身体データの種別と、パラメータ抽出部が抽出すべき前記身体データに影響を与える要因である前記第１判定用パラメータの種別及び前記第２判定用パラメータとを対応付けた使用パラメータテーブルに基づき、前記予測対象となる前記身体データの種別に応じて、前記第１パラメータ取得部によって得られた前記第１判定用パラメータの少なくとも１つと、前記第２パラメータ取得部によって得られた前記第２判定用パラメータの少なくとも１つとを、前記使用パラメータテーブルに示された種別に対応して抽出するパラメータ抽出部と、
前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第１判定用パラメータを、前記利用者の過去パラメータから算出した第１基準パラメータと比較し、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第２判定用パラメータを、前記利用者の過去パラメータから算出した第２基準パラメータと比較するパラメータ比較部と、
前記第１判定用パラメータと前記第１基準パラメータとの比較結果と、前記第２判定用パラメータと前記第２基準パラメータとの比較結果との両方に基づいて、前記身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかを判定する傾向判定部と、
前記傾向判定部による判定結果に基づいて、前記使用パラメータテーブル中のパラメータ以外も含めた前記第１判定用パラメータ及び前記第２判定用パラメータの中から、前記身体データの傾向が変動した要因となる要因パラメータを検出する要因検出部と、
前記要因検出部によって検出された要因パラメータを用いて、前記使用パラメータテーブルにおいて前記第１判定用パラメータ及び前記第２判定用パラメータをそれぞれ更新するテーブル更新部と
を備える傾向予測装置。
【請求項２】
前記第１判定用パラメータは、寝具に設置される睡眠センサによって検出されるデータであるセンサデータを変換して得られるパラメータである請求項１に記載の傾向予測装置。
【請求項３】
前記パラメータ比較部は、前記第１基準パラメータと前記第１判定用パラメータとの比率と、前記第２基準パラメータと前記第２判定用パラメータとの比率を算出し、
前記傾向判定部は、
前記パラメータ比較部によって算出された全ての比率の平均値を算出する平均値算出部と、
前記平均値算出部によって算出された平均値に応じて、前記身体データが上昇傾向である度合い又は下降傾向である度合いを判定する度合い判定部と
を備える請求項１又は２に記載の傾向予測装置。
【請求項４】
前記第１パラメータ取得部によって得られた前記第１判定用パラメータ、及び前記第２パラメータ取得部によって得られた前記第２判定用パラメータを蓄積するパラメータ蓄積部と、
前記パラメータ蓄積部によって蓄積された過去の前記第１判定用パラメータの代表値を前記第１基準パラメータとして算出し、前記パラメータ蓄積部によって蓄積された過去の前記第２判定用パラメータの代表値を前記第２基準パラメータとして算出する基準パラメータ算出部と
をさらに備える請求項１〜３のいずれか１項に記載の傾向予測装置。
【請求項５】
利用者の身体の状態を示す身体データの変動傾向を予測する傾向予測システムであって、
前記利用者の睡眠に関する情報であって前記身体データに影響を与える要因を定量化した第１判定用パラメータを１つ以上取得する第１パラメータ取得部と、
前記利用者の非睡眠時の行動において前記身体データに影響を与える要因を定量化した第２判定用パラメータを１つ以上取得する第２パラメータ取得部と、
予測対象となる前記身体データの種別と、パラメータ抽出部が抽出すべき前記身体データに影響を与える要因である前記第１判定用パラメータの種別及び前記第２判定用パラメータとを対応付けた使用パラメータテーブルに基づき、前記予測対象となる前記身体データの種別に応じて、前記第１パラメータ取得部によって得られた前記第１判定用パラメータの少なくとも１つと、前記第２パラメータ取得部によって得られた前記第２判定用パラメータの少なくとも１つとを、前記使用パラメータテーブルに示された種別に対応して抽出するパラメータ抽出部と、
前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第１判定用パラメータを、前記利用者の過去パラメータから算出した第１基準パラメータと比較し、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第２判定用パラメータを、前記利用者の過去パラメータから算出した第２基準パラメータと比較するパラメータ比較部と、
前記第１判定用パラメータと前記第１基準パラメータとの比較結果と、前記第２判定用パラメータと前記第２基準パラメータとの比較結果との両方に基づいて、前記身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかを判定する傾向判定部と、
前記傾向判定部による判定結果に基づいて、前記使用パラメータテーブル中のパラメータ以外も含めた前記第１判定用パラメータ及び前記第２判定用パラメータの中から、前記身体データの傾向が変動した要因となる要因パラメータを検出する要因検出部と、
前記要因検出部によって検出された要因パラメータを用いて、前記使用パラメータテーブルにおいて前記第１判定用パラメータ及び前記第２判定用パラメータをそれぞれ更新するテーブル更新部と
を備える傾向予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、利用者の身体の状態を示す身体データの変動傾向を予測する傾向予測装置及び傾向予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、我が国における高齢化の進行や疾病構造の変化に伴い、健康の増進の重要性が増大しており、健康づくりや疾病予防を積極的に推進するための環境整備が要請されている。このような事情から、利用者の睡眠中における生体データ（例えば、呼吸、心拍、体動など）を検出及び管理する技術が注目されている。
【０００３】
利用者の睡眠中における生体データを検出する技術として、寝具に設置された振動センサが得た振動周波数をフーリエ変換によって分析することで、利用者の生体データを検出する手法が提案されている（特許文献１参照）。
【０００４】
また、特許文献１では、振動周波数の分析結果から、ベッドと人体で構成される振動モデルの共振周波数を求めるとももに、ベッドのバネ定数を用いて利用者の体重を算出している。そして、算出した体重の履歴から、利用者の体重が上昇傾向であるか下降傾向であるかを判定している。
【特許文献１】特許第３４５３８７７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１の手法では、利用者の体重が上昇傾向であるか下降傾向あるかを判定するためには、実際に利用者の体重を計測することが必要である。すなわち、特許文献１に記載の体重の傾向予測手法は、バネ定数が既知であるベッドについてのみ有効であり、汎用性が低い問題があった。
【０００６】
また、利用者の身体状態（例えば、血圧、血糖値、体重、体脂肪率など）の傾向は、利用者の非睡眠時における行動（食事や運動）によっても変化すると考えられる。しかし、特許文献１の手法では、利用者の睡眠時に検出される生体データのみによって利用者の身体状態の傾向を予測しており、予測精度が低い問題があった。
【０００７】
そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、汎用性が高く、かつ利用者の身体状態の変動傾向を予測する精度を向上させることが可能な傾向予測装置及び傾向予測システム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】
【０００８】
本発明の特徴は、利用者の身体の状態を示す身体データの傾向を予測する傾向予測装置（傾向予測装置１００Ａ，１００Ｂ）であって、前記利用者の睡眠に関する情報であって前記身体データに影響を与える要因を定量化した第１判定用パラメータ（睡眠パラメータＰ１）を取得する第１パラメータ取得部（センサデータ変換部１１１）と、前記利用者の非睡眠時の行動において前記身体データに影響を与える要因を定量化した第２判定用パラメータ（生活習慣パラメータＰ２）を取得する第２パラメータ取得部（パラメータ取得部１１２）と、前記第１判定用パラメータを第１基準パラメータ（基準パラメータＰ３）と比較し、前記第２判定用パラメータを第２基準パラメータ（基準パラメータＰ３）と比較するパラメータ比較部（パラメータ比較部１１７）と、前記第１判定用パラメータと前記第１基準パラメータとの比較結果、及び前記第２判定用パラメータと前記第２基準パラメータとの比較結果に応じて、前記身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかを判定する傾向判定部（平均値算出部１１８、判定用テーブル記憶部１１９及び予測部１２０）とを備えることを要旨とする。
【０００９】
このような傾向予測装置によれば、利用者の睡眠に関する情報であって身体データに影響を与える要因を定量化した第１判定用パラメータに加え、利用者の非睡眠時の行動において身体データに影響を与える要因を定量化した第２判定用パラメータを用いて、利用者の身体の状態を示す身体データの傾向判定が行われる。
【００１０】
したがって、利用者の睡眠時の状態と非睡眠時の状態の両方を考慮した身体データの傾向判定が可能となり、身体データの変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００１１】
また、第１判定用パラメータと第１基準パラメータとの比較結果、及び第２判定用パラメータと第２基準パラメータとの比較結果に応じて、身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかが判定され、寝具に関する情報も不要であるので、汎用性も高い。
【００１２】
上記の特徴に係る傾向予測装置において、前記第１判定用パラメータは、寝具に設置される睡眠センサ（睡眠センサ２００）によって検出されるデータであるセンサデータを変換して得られるパラメータであることが好ましい。
【００１３】
このような傾向予測装置によれば、センサデータを変換することで第１判定用パラメータが得られるため、第１判定用パラメータの精度を高めることができ、その結果、予測精度を高めることができる。
【００１４】
上記の特徴に係る傾向予測装置において、前記傾向判定部による判定結果を利用者に通知する判定結果通知部（表示部１２１）をさらに備えることが好ましい。
【００１５】
このような傾向予測装置によれば、身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかを利用者に通知することによって、利用者の健康づくりや疾病予防を積極的に推進することができる。
【００１６】
上記の特徴に係る傾向予測装置において、前記パラメータ比較部は、前記第１基準パラメータと前記第１判定用パラメータとの比率（比率Ｒ）と、前記第２基準パラメータと前記第２判定用パラメータとの比率（比率Ｒ）を算出し、前記傾向判定部は、前記パラメータ比較部によって算出された全ての比率の平均値（平均値Ａ）を算出する平均値算出部（平均値算出部１１８）と、前記平均値算出部によって算出された平均値に応じて、前記身体データが上昇傾向である度合い又は下降傾向である度合いを判定する度合い判定部（予測部１２０）とを備えることが好ましい。
【００１７】
このような傾向予測装置によれば、身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかだけではなく、身体データが上昇傾向である度合い又は下降傾向である度合いをも判定することによって、身体データの変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００１８】
上記の特徴に係る傾向予測装置において、前記第１パラメータ取得部によって得られた前記第１判定用パラメータ、及び前記第２パラメータ取得部によって得られた前記第２判定用パラメータを蓄積するパラメータ蓄積部（パラメータ蓄積部１１３）と、前記パラメータ蓄積部によって蓄積された過去の前記第１判定用パラメータの代表値を前記第１基準パラメータとして算出し、前記パラメータ蓄積部によって蓄積された過去の前記第２判定用パラメータの代表値を前記第２基準パラメータとして算出する基準パラメータ算出部（基準パラメータ算出部１１４）とをさらに備え、前記代表値は、平均値、中央値、又は最頻値のいずれかであることが好ましい。
【００１９】
このような傾向予測装置によれば、過去のパラメータから基準パラメータを算出することによって、基準パラメータを利用者に適応化させることができ、汎用性を高めることができる。また、利用者に適応した基準パラメータを使用することによって、身体データの変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００２０】
上記の特徴に係る傾向予測装置において、前記第１パラメータ取得部によって得られた複数の前記第１判定用パラメータの少なくとも１つと、前記第２パラメータ取得部によって得られた複数の前記第２判定用パラメータの少なくとも１つとを、予測対象となる前記身体データの種別に応じて抽出するパラメータ抽出部（パラメータ抽出部１１６）をさらに備え、前記パラメータ比較部は、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第１判定用パラメータを前記第１基準パラメータと比較し、前記パラメータ抽出部によって抽出された前記第２判定用パラメータを前記第２基準パラメータと比較することが好ましい。
【００２１】
このような傾向予測装置によれば、身体データの種別に応じて、使用するパラメータを抽出するので、各身体データのそれぞれに適したパラメータを用いることが可能となり、身体データの変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００２２】
上記の特徴に係る傾向予測装置において、予測対象となる前記身体データの種別と、前記パラメータ抽出部が抽出すべき前記身体データに影響を与える要因である前記第１判定用パラメータが示す要因及び前記第２判定用パラメータが示す要因とを対応付けた使用パラメータテーブル（使用パラメータテーブルＴ１）を保持するテーブル保持部（使用パラメータテーブル記憶部１１５）と、前記傾向判定部による判定結果に基づいて、複数の前記第１判定用パラメータ及び複数の前記第２判定用パラメータの中から、前記身体データの傾向が変化した要因となる要因パラメータ（要因パラメータＰ４）を検出する要因検出部（要因検出部１３１）と、前記要因検出部によって検出された要因パラメータを用いて、前記使用パラメータテーブルを更新するテーブル更新部（テーブル更新部１３２）とをさらに備えることが好ましい。
【００２３】
このような傾向予測装置によれば、身体データの傾向が変化した要因となる要因パラメータを検出して使用パラメータテーブルを更新することによって使用パラメータテーブルを最適化可能となり、汎用性を高めるとともに、身体データの傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００２４】
上記の特徴に係る傾向予測装置において、前記要因検出部によって検出された要因パラメータを利用者に通知する要因通知部（表示部１２１）をさらに備えることが好ましい。
【００２５】
このような傾向予測装置によれば、前記身体データの傾向が変化した要因となる要因パラメータを利用者に通知するので、利用者の健康づくりや疾病予防を積極的に推進することができる。
【００２６】
本発明の他の特徴は、利用者の身体の状態を示す身体データの変動傾向を予測する傾向予測装置とを備える傾向予測システムであって、前記利用者の睡眠に関する情報であって前記身体データに影響を与える要因を定量化した第１判定用パラメータを取得する第１パラメータ取得部と、前記利用者の非睡眠時の行動において前記身体データに影響を与える要因を定量化した第２判定用パラメータを取得する第２パラメータ取得部と、前記第１判定用パラメータを第１基準パラメータと比較し、前記第２判定用パラメータを第２基準パラメータと比較するパラメータ比較部と、前記第１判定用パラメータと前記第１基準パラメータとの比較結果、及び前記第２判定用パラメータと前記第２基準パラメータとの比較結果に応じて、前記身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかを判定する傾向判定部とを備えることを要旨とする。
【００２７】
このような傾向予測システムによれば、汎用性が高く、かつ利用者の身体状態の変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、汎用性が高く、かつ利用者の身体状態の変動傾向を予測する精度を向上させることが可能な傾向予測装置及び傾向予測システムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
次に、図面を参照して、本発明の第１及び第２実施形態を説明する。以下の第１及び第２実施形態における図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。
【００３０】
［第１実施形態］
本実施形態では、（１）傾向予測システムの概略構成、（２）傾向予測装置の構成、（３）傾向予測装置の動作、（４）効果、の順に説明する。
【００３１】
（１）傾向予測システムの概略構成
図１は、本実施形態に係る傾向予測システム１０の全体概略構成図である。図１に示すように、傾向予測システム１０は、睡眠センサ２００、及び睡眠センサ２００に接続される傾向予測装置１００Ａを有する。
【００３２】
睡眠センサ２００は、薄型の非拘束センサであり、寝具Ｂに設置される。睡眠センサ２００は、睡眠センサ２００に加えられる圧力（振動など）を検出し、検出結果を示す電気信号（以下、「センサデータ」）を傾向予測装置１００Ａに送信する。
【００３３】
傾向予測装置１００Ａは、ＣＰＵやメモリを有する情報処理装置であり、利用者の身体の状態を示す身体データの変動傾向（上昇傾向、下降傾向）を予測する。本実施形態において、身体データとは、例えば利用者の健康状態の判断要因となる血圧、血糖値、体重、体脂肪率である。
【００３４】
傾向予測装置１００Ａは、睡眠センサ２００から入力されるセンサデータを睡眠パラメータＰ１に変換し、睡眠パラメータＰ１を用いて、身体データの傾向を予測する。本実施形態では、睡眠パラメータＰ１として、入床時刻、起床時刻、入眠時刻、覚醒時刻、睡眠潜時、睡眠時間、睡眠深度、睡眠時無呼吸症候群（ＳＡＳ）の要因を定量化した値を用いる。
【００３５】
ここで、入床時刻とは、利用者が寝具Ｂに入った時刻であり、起床時刻とは、利用者が寝具Ｂから出た時刻である。入眠時刻とは、利用者が寝具Ｂに入って実際に睡眠を開始した時刻であり、覚醒時刻とは、利用者が睡眠を終了した時刻である。睡眠潜時とは、入床時刻から入眠時刻までの時間である。睡眠時間とは、入眠時刻から覚醒時刻までの時間である。睡眠深度とは、利用者の睡眠の深さである。
【００３６】
また、傾向予測装置１００Ａは、睡眠パラメータＰ１に加え、利用者の非睡眠時の行動において身体データの傾向を変化させ得る要因を定量化した生活習慣パラメータＰ２を用いて、身体データの変動傾向を予測する。本実施形態では、生活習慣パラメータＰ２として、カロリー摂取量、脂肪分摂取量、塩分摂取量、糖分摂取量、アルコール摂取量、喫煙量、運動量の要因を定量化した値を用いる。
【００３７】
（２）傾向予測装置の構成
次に、図２〜図５を用いて、傾向予測装置１００Ａの構成について説明する。
【００３８】
（２．１）傾向予測装置の機能ブロック構成
図２は、傾向予測装置１００Ａの機能ブロック構成図である。以下においては、本発明に関連する点を主として説明する。
【００３９】
図２に示すように、傾向予測装置１００Ａは、センサデータ変換部１１１、パラメータ取得部１１２、パラメータ蓄積部１１３、基準パラメータ算出部１１４、使用パラメータテーブル記憶部１１５、パラメータ抽出部１１６、パラメータ比較部１１７、平均値算出部１１８、判定用テーブル記憶部１１９、予測部１２０、及び表示部１２１を有する。
【００４０】
センサデータ変換部１１１は、センサデータを睡眠パラメータＰ１に変換する。具体的には、センサデータ変換部１１１は、センサデータから、利用者の体動の状態や呼吸の状態を判定し、判定結果に応じて睡眠パラメータＰ１を生成する。
【００４１】
パラメータ取得部１１２は、利用者の非睡眠時の行動において身体データの傾向を変化させ得る要因を定量化した生活習慣パラメータＰ２を取得する。本実施形態では、パラメータ取得部１１２は、キーボードやマウスなどの入力デバイスがユーザから受付けた入力情報から生活習慣パラメータＰ２を取得する。
【００４２】
パラメータ蓄積部１１３は、センサデータ変換部１１１によって得られた睡眠パラメータＰ１、及びパラメータ取得部１１２によって得られた生活習慣パラメータＰ２を蓄積する。
【００４３】
基準パラメータ算出部１１４は、パラメータ蓄積部１１３によって蓄積された過去の睡眠パラメータＰ１の代表値と、パラメータ蓄積部１１３によって蓄積された過去の生活習慣パラメータＰ２の代表値とを基準パラメータＰ３として算出する。ここで、代表値とは、平均値、中央値、又は最頻値のいずれかである。
【００４４】
パラメータ抽出部１１６は、センサデータ変換部１１１によって得られた複数の睡眠パラメータＰ１の少なくとも１つと、パラメータ取得部１１２によって得られた複数の生活習慣パラメータＰ２の少なくとも１つとを、予測対象となる身体データの種別に応じて抽出する。
【００４５】
使用パラメータテーブル記憶部１１５は、予測対象となる身体データの種別と、パラメータ抽出部１１６が抽出すべき睡眠パラメータＰ１及び生活習慣パラメータＰ２の種別とを対応付けた使用パラメータテーブルＴ１を保持する。
【００４６】
図３は、使用パラメータテーブルＴ１の一例を示すテーブル構成図である。図３に示すように、使用パラメータテーブルＴ１は、予測対象の身体データの種別と、当該身体データの傾向予測に使用するパラメータの種別とを対応付けている。
【００４７】
例えば血圧の傾向予測では、睡眠パラメータＰ１である睡眠時間、睡眠深度、覚醒時刻、ＳＡＳと、生活習慣パラメータＰ２である塩分摂取量、喫煙量とが使用される。なお、図３に示す使用パラメータテーブルＴ１は初期状態を示しており、第２実施形態で述べるように使用パラメータテーブルＴ１は更新可能であることに留意すべきである。
【００４８】
パラメータ比較部１１７は、パラメータ抽出部１１６によって抽出された睡眠パラメータＰ１及び生活習慣パラメータＰ２を基準パラメータＰ３と比較する。具体的には、パラメータ比較部１１７は、図４に示すように、過去の睡眠パラメータＰ１の代表値と新たな睡眠パラメータＰ１との比率Ｒを算出し、過去の生活習慣パラメータＰ２の代表値と新たな生活習慣パラメータＰ２との比率Ｒを算出する。
【００４９】
例えば体重の傾向予測の場合において、睡眠パラメータＰ１の１つである睡眠潜時については、過去の睡眠潜時の代表値に対して当日の睡眠潜時が１．１倍であるといったように比率Ｒが算出される。また、生活習慣パラメータＰ２の１つであるカロリー摂取量については、過去のカロリー摂取量の代表値に対して当日のカロリー摂取量が０．９倍であるといったように比率Ｒが算出される。
【００５０】
平均値算出部１１８は、パラメータ比較部１１７によって算出された全ての比率Ｒの平均値Ａを算出する。例えば、体重の傾向予測の際に、睡眠時間についての比率Ｒが１．１倍、睡眠潜時についての比率Ｒが１．８倍、覚醒時刻についての比率Ｒが０．８倍、カロリー摂取量についての比率Ｒが１．１倍、脂肪分摂取量についての比率Ｒが１．２倍、アルコール摂取量についての比率Ｒが１倍である場合には、平均値Ａが１．２倍（小数第２位で四捨五入）となる。
【００５１】
判定用テーブル記憶部１１９は、図５に示すように、平均値Ａと、上昇／下降傾向度合いとを対応付けた判定用テーブルＴ２を予め記憶している。図５の例では、平均値“１．１倍”に上昇（上昇度合い“低”）が対応付けられ、平均値“１．２倍”に上昇（上昇度合い“中”）が対応付けられ、平均値“１．３倍”に上昇（上昇度合い“高”）が対応付けられている。また、平均値“０．９倍”に下降（下降度合い“低”）が対応付けられ、平均値“０．８倍”に下降（下降度合い“中”）が対応付けられ、平均値“０．７倍”に下降（下降度合い“高”）が対応付けられている。平均値Ａが１倍である場合には、変化無しと判断される。平均値Ａが１．３倍以上、０．７倍以下である場合には、“高”として判断される。
【００５２】
予測部１２０は、判定用テーブルＴ２に基づいて、平均値算出部１１８によって算出された平均値Ａに対応する傾向及びその度合いを判定する度合い判定部として機能する。表示部１２１は、予測部１２０による予測結果を表示する。例えば、体重の傾向予測の際に平均値Ａが１．２倍であれば、表示部１２１上には、「体重が“増加”傾向。増加レベルは“中”です。」といったメッセージが表示される。
【００５３】
なお、本実施形態において、平均値算出部１１８、判定用テーブル記憶部１１９及び予測部１２０は、身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかを判定する傾向判定部として機能する。また、本実施形態において、表示部１２１は、傾向判定部による判定結果を利用者に通知する判定結果通知部として機能する。
【００５４】
（３）傾向予測装置の動作
次に、図６〜図１３を用いて、傾向予測装置１００Ａの動作について説明する。
【００５５】
（３．１）傾向予測装置の概略動作
図６は、傾向予測装置１００Ａの概略動作を示すフローチャートである。
【００５６】
ステップＳ１００において、傾向予測装置１００Ａのパラメータ取得部１１２は、生活習慣パラメータＰ２を取得する。
【００５７】
ステップＳ２００において、傾向予測装置１００Ａのセンサデータ変換部１１１は、睡眠センサ２００によって得られたセンサデータを睡眠パラメータＰ１に変換する。ステップＳ２００の詳細については後述する。
【００５８】
なお、ステップＳ２００の処理は、ステップＳ１００の前又はステップＳ１００と同時でも良いことに留意すべきである。
【００５９】
ステップＳ３００において、傾向予測装置１００Ａは、身体データの変動傾向の予測処理を実行する。ステップＳ３００の詳細については後述する。
【００６０】
ステップＳ４００において、傾向予測装置１００Ａの表示部１２１は、ステップＳ３００で得られた予測結果を表示する。なお、表示部１２１の表示を用いた通知に限らず、スピーカ（音声）によって利用者に通知しても良いことに留意すべきである。
【００６１】
（３．２）パラメータ変換処理フロー
図７〜図１０は、センサデータ変換部１１１によって実行されるパラメータ変換処理の処理手順を示すフローチャートである。以下において、図７〜図１０に示すパラメータ変換処理の処理手順を、図１１及び図１２の波形図例を参照しつつ簡単に説明する。
【００６２】
図７のステップＳ２０１，Ｓ２０２において、センサデータ変換部１１１は、センサデータを取得し、取得したセンサデータをフィルタ処理することでノイズ成分を除去する。
【００６３】
ステップＳ２０３〜ステップＳ２０８において、センサデータ変換部１１１は、利用者が入床したか否かを判定する。具体的には、図１１に示す波形図において、体動を示す振幅が一定時間（m_sust_time）継続し、その後に体動を示す振幅のピーク値が閾値以下となった場合に、利用者が入床したと判定する。そして、睡眠パラメータＰ１の１つである入床時刻が記録される。なお、振幅が体動を示すか否かは、振幅のピーク値（peak）が閾値（m_thre）よりも大きいか否かによって特定できる。
【００６４】
ステップＳ２０９〜ステップＳ２１５において、センサデータ変換部１１１は、利用者が睡眠を開始したか否かを判定する。具体的には、図１１に示す波形図において、ピーク値（peak）が閾値（m_thre）を下回り、かつ、振幅の変動（peak-peak）が小さい状態が一定時間（b_stab_time）継続した場合に、利用者が睡眠を開始したとして、入眠時刻を記録する。また、入床時刻と入眠時刻との差が、睡眠潜時として記録される。
【００６５】
図８のステップＳ２１６〜ステップＳ２２８において、センサデータ変換部１１１は、利用者の睡眠深度を判定する。ステップＳ２１７体動が小さいほど大きい睡眠深度が設定され、次いで呼吸量が大きいほど大きい睡眠深度が設定される。ここで、ステップＳ２２０の呼吸積分値とは、図１２に示すように呼吸波形の面積値を意味する。また、ステップＳ２２６において呼吸下限値が閾値よりも大きければ、図９に示すＳＡＳ処理に進む。
【００６６】
図９のステップＳ２３７〜ステップＳ２４１において、センサデータ変換部１１１は、呼吸積分値に基づき無呼吸の期間を判定し、当該期間を記録する。
【００６７】
図８のステップＳ２２９〜ステップＳ２３６においては、センサデータ変換部１１１は、睡眠深度の記録処理を行う。
【００６８】
図１０のステップＳ２４２〜ステップＳ２５０において、センサデータ変換部１１１は、利用者の覚醒状態及び起床状態を判定し、起床時刻や睡眠時間を記録する。
【００６９】
（３．３）傾向予測処理フロー
図１３は、傾向予測装置１００Ａによって実行される傾向予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００７０】
ステップＳ３０１において、基準パラメータ算出部１１４は、パラメータ蓄積部１１３に蓄積された過去の睡眠パラメータＰ１の代表値及び過去の生活習慣パラメータＰ２の代表値を基準パラメータＰ３として算出する。ここでは、代表値として平均値を用いるものとする。
【００７１】
ステップＳ３０２において、パラメータ抽出部１１６は、使用パラメータテーブルＴ１を参照して、予測対象の身体データ種別に対応する睡眠パラメータＰ１及び生活習慣パラメータＰ２と、これらの基準パラメータＰ３とを抽出する。
【００７２】
ステップＳ３０３において、パラメータ比較部１１７は、パラメータ抽出部１１６によって抽出された睡眠パラメータＰ１及び生活習慣パラメータＰ２と、これらの基準パラメータＰ３との比率Ｒを算出する。
【００７３】
ステップＳ３０４において、平均値算出部１１８は、パラメータ比較部１１７によって算出された比率Ｒの平均値Ａを算出する。
【００７４】
ステップＳ３０５において、予測部１２０は、判定用テーブルＴ２を参照して、平均値算出部１１８によって算出された平均値Ａに対応する傾向及びその度合いを示す情報を取得し、取得した情報を表示部１２１に渡す。
【００７５】
（４）効果
本実施形態によれば、睡眠パラメータＰ１に加え、生活習慣パラメータＰ２を用いて、身体データの傾向判定が行われる。したがって、利用者の睡眠時の状態と非睡眠時の状態の両方を考慮して身体データの変動傾向を予測することが可能となり、身体データの変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００７６】
また、睡眠パラメータＰ１と基準パラメータＰ３との比較結果、及び生活習慣パラメータＰ２と基準パラメータＰ３との比較結果に応じて、身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかが判定され、寝具Ｂに関する情報も不要であるので、汎用性も高い。
【００７７】
本実施形態によれば、表示部１２１が、身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかを示す情報を表示するので、利用者の健康づくりや疾病予防を積極的に推進することができる。
【００７８】
また、本実施形態によれば、身体データが上昇傾向であるか下降傾向であるかだけではなく、身体データが上昇傾向である度合い又は下降傾向である度合いをも判定することによって、身体データの変動傾向を予測する精度をさらに向上させることができる。
【００７９】
本実施形態によれば、過去の睡眠パラメータＰ１及び過去の生活習慣パラメータＰ２から基準パラメータＰ３を算出することによって、基準パラメータＰ３を利用者に適応させることができ、汎用性を高めることができる。また、利用者に適応した基準パラメータＰ３を使用することによって、身体データの変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００８０】
本実施形態によれば、利用者の血圧、血糖値、体重、又は体脂肪率のいずれの傾向を予測するかに応じて使用する睡眠パラメータＰ１及び生活習慣パラメータＰ２を抽出するので、血圧、血糖値、体重、又は体脂肪率のそれぞれに適した使用パラメータを選択可能となり、身体データの変動傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００８１】
［第２実施形態］
本実施形態では、上述した第１実施形態と異なる点を主として説明し、重複する説明を省略する。また、本実施形態では、（１）傾向予測装置の機能ブロック構成、（２）要因分析処理、（３）効果、の順に説明する。
【００８２】
（１）傾向予測装置の機能ブロック構成
図１４は、本実施形態に係る傾向予測装置１００Ｂの機能ブロック構成図である。傾向予測装置１００Ｂは、比較結果記憶部１３０、要因検出部１３１、及びテーブル更新部１３２を備える点において、上述した第１実施形態とは異なっている。
【００８３】
比較結果記憶部１３０は、図１５に示すように、パラメータ比較部１１７によって算出された過去の比率Ｒを記憶している。ここで、比率Ｒは、睡眠パラメータＰ１及び生活習慣パラメータＰ２の全てについて記録されている。図１５の例では、過去１４日間の比率Ｒが記録されている。
【００８４】
要因検出部１３１は、予測部１２０による予測結果に基づいて、全ての睡眠パラメータＰ１及び全ての生活習慣パラメータＰ２の中から、身体データの傾向が変化した要因となる要因パラメータＰ４を検出する。ここで、要因パラメータについては、既存の重回帰分析手法を利用して、身体データの傾向の変化との関連性が高いパラメータを検出することで実現可能である。図１５において、身体データの傾向をＹ、各パラメータをX1，X２，・・・とすると、式（１）が成り立つ。
Y=X1×A1+X2×A2+X3×A3+…+X15×A15+B      ・・・（１）
【００８５】
ここで、Ａ1，Ａ２，・・・は、各パラメータに固有の重み付け係数であり、Ｂは、補正値である。
【００８６】
要因検出部１３１によって検出された要因パラメータＰ４の情報は表示部１２１において表示される。すなわち、本実施形態において、表示部１２１は、要因検出部１３１によって検出された要因パラメータＰ４を利用者に通知する要因通知部として機能する。
【００８７】
テーブル更新部１３２は、要因検出部１３１によって検出された要因パラメータＰ４を用いて、使用パラメータテーブルＴ１を更新する。ある身体データの変動と、使用パラメータテーブルＴ１中のパラメータ以外のパラメータ変動との関連性が高ければ、当該パラメータが使用パラメータテーブルＴ１に追加される。また、テーブル更新部１３２は、使用パラメータテーブルＴ１中のパラメータであっても、その身体データの変動との関連性が低いパラメータであれば、使用パラメータテーブルＴ１中から削除することも可能である。
【００８８】
（２）要因分析処理フロー
図１６は、傾向予測装置１００Ｂによって実行される要因分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【００８９】
ステップＳ３１１において、要因検出部１３１は、身体データの傾向及びその度合いを示す情報を予測部１２０から取得する。
【００９０】
ステップＳ３１２において、要因検出部１３１は、比較結果記憶部１３０に記憶されている過去及び当日の比率Ｒを取得する。
【００９１】
ステップＳ３１３において、要因検出部１３１は、身体データの傾向及びその度合いと、過去及び当日の比率Ｒとに基づいて、式（１）に従った重回帰分析を実行する。
【００９２】
ステップＳ３１４において、要因検出部１３１は、要因パラメータＰ４を検出するとともに、要因パラメータＰ４を関連性が高い順に順位付けする。
【００９３】
ステップＳ３１５において、表示部１２１は、要因検出部１３１によって検出された要因パラメータＰ４を関連性が高い順に表示する。
【００９４】
ステップＳ３１６において、テーブル更新部１３２は、要因検出部１３１によって検出された要因パラメータＰ４を用いて、使用パラメータテーブルＴ１を更新する。
【００９５】
（３）効果
本実施形態によれば、身体データの傾向が変化した要因となる要因パラメータＰ４を検出して使用パラメータテーブルＴ１を更新することによって、使用パラメータテーブルＴ１を最適化可能となり、汎用性を高めるとともに、身体データの傾向を予測する精度を向上させることができる。
【００９６】
本実施形態によれば、要因パラメータＰ４を利用者に通知するので、利用者の健康づくりや疾病予防を積極的に推進することができる。
【００９７】
［その他の実施形態］
上記のように、本発明は第１及び第２実施形態によって記載したが、この開示の一部をなす論述及び図面はこの発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなる。
【００９８】
上述した実施形態では、基準パラメータＰ３を過去の睡眠パラメータＰ１及び過去の生活習慣パラメータＰ２から生成する一例を説明した。しかしながら、図１７に示すように、基準パラメータＰ３が予め定められ、変更されない構成であっても良い。図１７（ａ）は、睡眠パラメータ用の基準パラメータＰ３を示している。図１７（ｂ）は、生活習慣パラメータ用の基準パラメータＰ３を示している。
【００９９】
上述した実施形態では、パラメータ取得部１１２は、ユーザ入力から生活習慣パラメータＰ２を取得していたが、ユーザ入力に限らず、睡眠センサ２００以外のセンサが検出した情報から生活習慣パラメータＰ２を取得しても良い。
【０１００】
また、上述した実施形態では、センサデータを変換することで睡眠パラメータＰ１が得られていたが、ユーザ入力によって睡眠パラメータＰ１を得る構成でも良い。
【０１０１】
上述した第２実施形態は、予測部１２０による予測結果に基づくテーブル更新方法について説明したが、予測部１２０による予測結果だけではなく、身体データの実測値から得られた傾向の情報を用いて使用パラメータテーブルＴ１を更新しても良い。
【０１０２】
上述した実施形態では、睡眠センサ２００と傾向予測装置１００Ａ，１００Ｂが直接接続されていたが、睡眠センサ２００と傾向予測装置１００Ａ，１００Ｂがネットワーク経由で接続されていても良い。
【０１０３】
このように本発明は、ここでは記載していない様々な実施形態等を包含するということを理解すべきである。したがって、本発明はこの開示から妥当な特許請求の範囲の発明特定事項によってのみ限定されるものである。
【図面の簡単な説明】
【０１０４】
【図１】本発明の第１実施形態に係る傾向予測システムの全体概略構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る傾向予測装置の機能ブロック構成図である。
【図３】本発明の第１実施形態に係る使用パラメータテーブルの一例を示すテーブル構成図である。
【図４】本発明の第１実施形態に係るパラメータ比較部の機能を説明するための説明図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る判定用テーブルの一例を示すテーブル構成図である。
【図６】本発明の第１実施形態に係る傾向予測装置の概略動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１実施形態に係るセンサデータ変換部によって実行されるパラメータ変換処理の処理手順を示すフローチャートである（その１）。
【図８】本発明の第１実施形態に係るセンサデータ変換部によって実行されるパラメータ変換処理の処理手順を示すフローチャートである（その２）。
【図９】本発明の第１実施形態に係るセンサデータ変換部によって実行されるパラメータ変換処理の処理手順を示すフローチャートである（その３）。
【図１０】本発明の第１実施形態に係るセンサデータ変換部によって実行されるパラメータ変換処理の処理手順を示すフローチャートである（その４）。
【図１１】本発明の第１実施形態に係るセンサデータ変換部によって実行されるパラメータ変換処理を説明するための波形図である（その１）。
【図１２】本発明の第１実施形態に係るセンサデータ変換部によって実行されるパラメータ変換処理を説明するための波形図である（その２）。
【図１３】本発明の第１実施形態に係る傾向予測装置によって実行される傾向予測処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第２実施形態に係る本実施形態に係る傾向予測装置の機能ブロック構成図である。
【図１５】本発明の第２実施形態に係る比較結果記憶部に記憶されている情報の一例を示すテーブル構成図である。
【図１６】本発明の第２実施形態に係る傾向予測装置１００Ｂによって実行される要因分析処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】その他の実施形態に係る基準パラメータテーブルの構成例を示すテーブル構成図である。
【符号の説明】
【０１０５】
１０…傾向予測システム、１００Ａ，１００Ｂ…傾向予測装置、１１１…センサデータ変換部、１１２…パラメータ取得部、１１３…パラメータ蓄積部、１１４…基準パラメータ算出部、１１５…使用パラメータテーブル記憶部、１１６…パラメータ抽出部、１１７…パラメータ比較部、１１８…平均値算出部、１１９…判定用テーブル記憶部、１２０…予測部、１２１…表示部、１３０…比較結果記憶部、１３１…要因検出部、１３２…テーブル更新部、２００…睡眠センサ
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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