(57)【要約】少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、上記第２の時刻における上記睡眠深度が上記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように上記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、上記推移の時間的なパターンに応じて上記第１の時刻から上記第２の時刻までの区間における上記制御の時間的なパターンを決定する睡眠環境制御部を備える情報処理装置が提供される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、前記第２の時刻における前記睡眠深度が前記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように前記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、前記推移の時間的なパターンに応じて前記第１の時刻から前記第２の時刻までの区間における前記制御の時間的なパターンを決定する睡眠環境制御部を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記推移の時間的なパターンは、前記ユーザが覚醒しにくい第２の睡眠深度領域の下限であると推定される第２の睡眠深度閾値をまたぐ前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記制御の時間的なパターンは、前記睡眠深度が前記第２の睡眠深度閾値を超えると予測される複数の時刻に分散して前記睡眠環境を制御することを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記制御の時間的なパターンは、前記複数の時刻に均等に前記睡眠環境の制御を分散させることを含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記制御の時間的なパターンは、前記複数の時刻のうち、前記第１の時刻に近い時刻ほど大きな割合で前記睡眠環境の制御を分散させることを含む、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記睡眠環境の制御は、前記睡眠深度の推移の遅延をもたらす、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第２の睡眠深度閾値は、前記ユーザに対して睡眠環境の制御を実践したときに前記ユーザが覚醒したか否かに基づいて推定される、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第２の睡眠深度閾値は、前記ユーザに類似した他のユーザについて推定された値である、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記推移の時間的なパターンは、前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記制御の時間的なパターンは、前記第１の時刻から前記第２の時刻まで継続的に前記睡眠環境を制御することを含み、
前記睡眠環境の制御は、前記睡眠深度の変動周期の変化をもたらす、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記第１の睡眠深度閾値は、前記ユーザが覚醒した後に取得された前記ユーザからのフィードバックに基づいて推定される、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１の睡眠深度閾値は、前記ユーザに類似した他のユーザについて推定された値である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記推移の時間的なパターンは、前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記睡眠環境制御部は、前記睡眠深度の推移実績に基づいて推定された前記睡眠深度の変動周期に応じて前記制御の時間的なパターンを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記推移の時間的なパターンは、前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記睡眠環境制御部は、前記ユーザに類似した他のユーザについて推定された前記睡眠深度の変動周期に応じて前記制御の時間的なパターンを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記ユーザに類似した他のユーザは、前記ユーザと前記他のユーザとの属性、活動実績、または睡眠深度の特徴の共通性に基づいて抽出される、請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記睡眠深度の特徴は、前記第１の睡眠深度閾値、前記ユーザが覚醒しにくい第２の睡眠深度領域の下限であると推定される第２の睡眠深度閾値、または前記睡眠深度の変動周期のいずれかを含む、請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記睡眠環境制御部は、前記ユーザの状況に応じて前記制御の種類または前記制御の時間的なパターンを決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記睡眠環境制御部は、前記推移の時間的なパターンに応じて前記制御の種類を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
プロセッサが、少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、前記第２の時刻における前記睡眠深度が前記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように前記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、前記推移の時間的なパターンに応じて前記第１の時刻から前記第２の時刻までの区間における前記制御の時間的なパターンを決定することを含む、情報処理方法。
【請求項１８】
少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、前記第２の時刻における前記睡眠深度が前記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように前記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、前記推移の時間的なパターンに応じて前記第１の時刻から前記第２の時刻までの区間における前記制御の時間的なパターンを決定する機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、脳波を利用してユーザの睡眠状態に応じてユーザの起床を補助するための技術が記載されている。特許文献１にも記載されているように、脳波に限らず体動や脈拍といったさまざまな生体指標などにユーザの睡眠の状態を推定することが可能であり、そのような推定の結果を利用してユーザに起床の補助などのサービスを提供するための技術が種々提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１１０５３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような技術を利用して、ユーザが起床時刻に覚醒しやすくなるように、ユーザの睡眠環境を制御することも考えられる。しかしながら、例えばそのような睡眠環境の制御をどのようなタイミングで実行するのが適切かについては、まだ十分な提案がなされているとは言い難い。そこで、本開示では、ユーザが所定の時刻に容易に覚醒できるようにするための睡眠環境の制御を適切なタイミングで実行することを可能にする、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示によれば、少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、上記第２の時刻における上記睡眠深度が上記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように上記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、上記推移の時間的なパターンに応じて上記第１の時刻から上記第２の時刻までの区間における上記制御の時間的なパターンを決定する睡眠環境制御部を備える情報処理装置が提供される。【０００６】
また、本開示によれば、プロセッサが、少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、上記第２の時刻における上記睡眠深度が上記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように上記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、上記推移の時間的なパターンに応じて上記第１の時刻から上記第２の時刻までの区間における上記制御の時間的なパターンを決定することを含む情報処理方法が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、上記第２の時刻における上記睡眠深度が上記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように上記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、上記推移の時間的なパターンに応じて上記第１の時刻から上記第２の時刻までの区間における上記制御の時間的なパターンを決定する機能をコンピュータに実現させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
以上説明したように本開示によれば、ユーザが所定の時刻に容易に覚醒できるようにするための睡眠環境の制御を適切なタイミングで実行することができる。【０００９】
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の一実施形態に係るシステムの構成を概略的に示す図である。
【図２】本開示の一実施形態に係るシステムの機能構成を示すブロック図である。
【図３】本開示の一実施形態においてある時刻までに測定されたユーザの睡眠深度に基づいて予測された睡眠深度の当該時刻以降の推移の例を示す図である。
【図４】図３の例において睡眠深度の推移を変化させる第１の例を示す図である。
【図５】図３の例において睡眠深度の推移を変化させる第２の例を示す図である。
【図６】図３の例において睡眠深度の推移を変化させる第３の例を示す図である。
【図７】本開示の一実施形態において睡眠深度の推移を変化させるための処理の例を示すフローチャートである。
【図８】本開示の一実施形態に係るシステムにおいて類似ユーザの情報を利用するための付加的な機能構成を示すブロック図である。
【図９】本開示の一実施形態において提供されるユーザインターフェースの第１の例を示す図である。
【図１０】本開示の一実施形態において提供されるユーザインターフェースの第２の例を示す図である。
【図１１】本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１２】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．システム構成
２．睡眠深度の推移を変化させる例
３．類似ユーザの情報の利用
４．ユーザインターフェースの例
５．ハードウェア構成
６．補足
【００１３】
（１．システム構成）
図１は、本開示の一実施形態に係るシステムの構成を概略的に示す図である。図１に示された例において、システム１０は、ウェアラブル端末１００ａと、照明装置１００ｂと、モバイル端末２００と、サーバ３００とを含む。なお、本実施形態は、システム１０において提供される、ユーザの睡眠深度に基づいて睡眠環境を変化させるサービスに関する。従って、以下の説明では、システム１０の各構成要素が有するその他の機能については説明が省略されている。
【００１４】
ウェアラブル端末１００ａは、ユーザの睡眠深度を測定するための指標を計測するセンサを備える装置の例として図示されている。ユーザの睡眠深度は、例えば、体温、脈拍、呼吸、または血中成分などの生体指標に基づいて測定される。また、睡眠深度は、例えば、加速度によって示されるユーザの体動など、生体指標以外の指標に基づいて測定されてもよい。ウェアラブル端末１００ａは、例えば上記のような指標を計測するための各種のセンサを備える。センサの計測値は、必要に応じて前処理された上で、モバイル端末２００に送信される。さらに、ウェアラブル端末１００ａは、ユーザの睡眠環境を測定するための指標を計測するセンサを備えてもよい。ユーザの睡眠環境は、例えば、気温、湿度、音などの指標に基づいて測定される。
【００１５】
照明装置１００ｂは、ユーザの睡眠環境を変化させる機能を有する装置の例として図示されている。ユーザの睡眠環境は、例えば、部屋の明るさや温度、湿度、音、振動などを要素として含む。照明装置１００ｂは、このうち部屋の明るさを変化させる機能を有する。システム１０は、照明装置１００ｂに加えて、またはこれに代えて、他の睡眠環境の要素を変化させる装置を含んでもよい。例えば、システム１０は、部屋の温度や湿度を変化させる空調装置や、音を発生させるスピーカ、振動を発生させるバイブレータなどを含んでもよい。
【００１６】
なお、図示された例では、照明装置１００ｂに限らず、例えばウェアラブル端末１００ａやモバイル端末２００によってユーザの睡眠環境を変化させることも可能である。より具体的には、例えば、ウェアラブル端末１００ａまたはモバイル端末２００は、出力装置としてスピーカやバイブレータを備え、これらを用いて音声や振動を出力することによって、ユーザの睡眠環境を変化させてもよい。このように、本実施形態において、ウェアラブル端末１００ａ、照明装置１００ｂ、およびモバイル端末２００として図１に例示されているシステム１０の構成要素は、必ずしも互いに独立した装置でなくてよく、複数の構成要素の機能が共通の装置に集積されていてもよい。
【００１７】
モバイル端末２００は、ウェアラブル端末１００ａおよび照明装置１００ｂと通信する機能と、サーバ３００と通信する機能と、情報処理機能と、情報提示機能とを有する。モバイル端末２００とウェアラブル端末１００ａとは、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などで通信する。また、モバイル端末２００と照明装置１００ｂとは、例えば家庭内のＬＡＮ（Local  Area  Network）などを介して通信する。モバイル端末２００とサーバ３００とは、例えばインターネットなどを介して通信する。例えば、モバイル端末２００は、ウェアラブル端末１００ａからセンサの計測値を受信し、これを必要に応じて処理した上でサーバ３００に転送する。また、例えば、モバイル端末２００は、サーバ３００からユーザの睡眠環境の変化に関する情報を受信し、これを必要に応じて処理した上で照明装置１００ｂおよび／またはウェアラブル端末１００ａに転送する。
【００１８】
さらに、本実施形態において、モバイル端末２００は、ディスプレイなどの出力装置を介してユーザに情報を提示する機能、およびタッチパネルなどの入力装置を介してユーザの操作入力を受け付ける機能を有してもよい。これらの機能は、ユーザの睡眠深度に基づいて睡眠環境を変化させるサービスにおいて利用される。より具体的には、モバイル端末２００は、どのようにユーザの睡眠環境が変化させられたかをユーザに提示し、それに対するユーザのフィードバックを取得するために用いられてもよい。なお、提示される情報や取得されるフィードバックの具体的な例については後述する。
【００１９】
サーバ３００は、ネットワーク上の１または複数の情報処理装置によって実現される。サーバ３００は、モバイル端末２００、ウェアラブル端末１００ａ、および照明装置１００ｂを介してユーザにサービスを提供する。より具体的には、サーバ３００は、ウェアラブル端末１００ａからモバイル端末２００を介して受信されたセンサの計測値（例えば、ユーザの体温、脈拍、呼吸、血中成分、および／または加速度などを示す）に基づいて睡眠深度を測定し、測定された睡眠深度に基づいてユーザの睡眠環境をどのように変化させるかを決定する。さらに、サーバ３００は、ユーザの睡眠環境を変化させるための情報を、モバイル端末２００を介して照明装置１００ｂおよび／またはウェアラブル端末１００ａに送信する。なお、測定された睡眠深度に基づいて睡眠環境をどのように変化させるかを決定する処理の具体的な例については後述する。
【００２０】
上述したようなシステム１０では、例えば、サーバ３００の機能をモバイル端末２００、ウェアラブル端末１００ａ、または照明装置１００ｂに分散させることが可能である。例えば、モバイル端末２００が、サーバ３００の代わりにセンサの計測値に基づいて睡眠深度を測定してもよい。さらに、モバイル端末２００は、睡眠環境をどのように変化させるかを決定してもよい。このような場合、システム１０はサーバ３００を含まず、ウェアラブル端末１００ａ、照明装置１００ｂ、およびモバイル端末２００の間で処理が完結してもよい。
【００２１】
また、例えばウェアラブル端末１００ａの情報処理能力が高いような場合には、ウェアラブル端末１００ａ自身がセンサの計測値に基づいて睡眠深度を測定し、測定された睡眠深度をモバイル端末２００に送信してもよい。加えて、ウェアラブル端末１００ａは、睡眠深度に基づいて睡眠環境をどのように変化させるかを決定し、睡眠環境を変化させるための情報をモバイル端末２００を介して照明装置１００ｂに送信してもよい。この場合、モバイル端末２００は実質的な処理に関与せず、システム１０の処理はウェアラブル端末１００ａと照明装置１００ｂとの間で完結してもよい。さらに、ウェアラブル端末１００ａが出力装置として備えるスピーカやバイブレータを用いて自らユーザの睡眠環境を変化させるような場合には、システム１０はウェアラブル端末１００ａの内部で完結してもよい。このように、本実施形態を実現するためのシステム１０では、図１の例にかかわらず、当業者には明らかな範囲において機能の集積や分散などが可能である。
【００２２】
以上で説明したシステム１０において、モバイル端末２００、およびサーバ３００を構成する個々の情報処理装置は、後述する情報処理装置のハードウェア構成によって実現されうる。ウェアラブル端末１００ａや照明装置１００ｂも、情報処理機能を有する限りにおいて、後述する情報処理装置のハードウェア構成によって実現されうる。ただし、これらの装置については、例えば実質的な情報処理装置を実施しないような場合、ウェアラブル端末１００ａはセンサと通信回路、照明装置１００ｂは照明制御回路と通信回路といったように、より簡略化された回路構成によってそれぞれの装置が実現されてもよい。このような場合、それぞれの装置のハードウェア構成には、例えばウェアラブルセンサやネットワーク接続照明装置として当業者には明らかな構成を採用することができる。
【００２３】
図２は、本開示の一実施形態に係るシステムの機能構成を示すブロック図である。図２には、システム１０の機能構成として、起床時刻設定部１１〜不覚醒睡眠深度推定部２１が示されている。これらの機能構成は、例えば上記で図１に示したウェアラブル端末１００ａ、照明装置１００ｂ、モバイル端末２００、またはサーバ３００において、ＣＰＵなどのプロセッサがプログラムに従って動作することによって実現される。なお、以下の説明では、それぞれの機能構成が実現される装置の一例を示す場合があるが、それらの機能構成も、説明された例に関わらずシステム１０の他の装置で実現されてもよい。
【００２４】
起床時刻設定部１１は、ユーザの所望する起床時刻の設定を受け付ける。より具体的には、例えば、起床時刻設定部１１は、モバイル端末２００またはウェアラブル端末１００ａが備えるタッチパネルなどの入力装置による起床時刻の設定操作入力を受け付けるプログラムモジュールとして実装される。起床時刻設定部１１は、設定操作入力を受け付ける装置（例えば、モバイル端末２００またはウェアラブル端末１００ａ）、または設定操作入力の内容を他の装置から受信する装置（例えば、モバイル端末２００またはサーバ３００）において実装される。
【００２５】
睡眠深度測定部１２は、ユーザの睡眠深度を測定する。より具体的には、例えば、睡眠深度測定部１２は、ウェアラブル端末１００ａが備えるセンサによって取得されたセンサデータを受け付け、これに基づいて睡眠深度を測定するプログラムモジュールとして実装される。睡眠深度測定部１２は、センサを備える装置（例えば、ウェアラブル端末１００ａ）、またはセンサデータを受信する装置（例えば、モバイル端末２００またはサーバ３００）において実装される。なお、センサデータに含まれる生体指標（体温、脈拍、呼吸、または血中成分など）やその他の指標（体動を示す加速度など）に基づいてユーザの睡眠深度を測定する方法については、公知の様々な手法を利用することが可能である。睡眠深度測定部１２は、測定された睡眠深度を時系列データとしてメモリまたはストレージに格納する。
【００２６】
睡眠環境測定部１３は、ユーザの睡眠環境を測定する。より具体的には、例えば、睡眠環境測定部１３は、ウェアラブル端末１００ａが備えるセンサによって取得されたセンサデータを受け付け、これに基づいて睡眠環境を測定するプログラムモジュールとして実装される。睡眠環境測定部１３は、上記の睡眠深度測定部１２と同様に、センサを備える装置、またはセンサデータを受信する装置において実装される。なお、センサデータに含まれる各種の指標に基づいてユーザの睡眠環境を測定する方法については、公知の様々な手法を利用することが可能である。睡眠環境測定部１３は、測定された睡眠環境を時系列データとしてメモリまたはストレージに格納する。
【００２７】
睡眠深度周期学習部１４は、睡眠深度測定部１２によって測定されたユーザの睡眠深度と、睡眠環境測定部１３によって測定されたユーザの睡眠環境との時系列データに基づいて機械学習を実行し、ユーザの睡眠深度の変動周期を推定する。ユーザの睡眠深度は、例えば図３に例示するように、多くの場合において周期的に変動することが知られている。従って、学習によって睡眠深度の変動周期を推定することができれば、後述する睡眠深度予測部１５の処理のように、ユーザの睡眠深度の推移を予測することが可能になる。上記の通り、本実施形態において、ユーザの睡眠深度の変動周期は、実際に睡眠深度測定部１２によって測定されたユーザの睡眠深度の時系列データ、すなわち睡眠深度の推移実績に基づいて推定される。
【００２８】
ここで、ユーザの睡眠深度の変動周期は、例えば睡眠環境によって異なりうる。従って、睡眠深度周期学習部１４は、単に睡眠深度の時系列データに基づいて学習を実施してもよいし、さらに睡眠環境の時系列データに基づいて学習を実施することによって、推定の精度を向上させてもよい。なお、本実施形態では、学習の結果としてユーザの睡眠深度の推移が予測可能であればよく、その手法は必ずしも睡眠深度の変動周期を推定することには限定されない。従って、他の例では、睡眠深度の推移を予測するために、睡眠深度の他の時間的なパターンが抽出されてもよい。上述したような睡眠深度の周期的な変動は、睡眠深度の推移の時間的なパターンの一例である。
【００２９】
睡眠深度予測部１５は、睡眠深度測定部１２によって測定されたユーザの睡眠深度と、睡眠環境測定部１３によって測定されたユーザの睡眠環境と、睡眠深度周期学習部１４が学習の結果に基づいて推定した睡眠深度の周期とに基づいて、ユーザの睡眠深度の推移を予測する。より具体的には、例えば図３に示すように、睡眠深度予測部１５は、少なくとも第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測する。ここで、第２の時刻ｔ２は、例えば、起床時刻設定部１１によって設定が受け付けられた、ユーザが所望する起床時刻でありうる。
【００３０】
ここで、睡眠深度周期学習部１４が、睡眠環境測定部１３によって提供されるユーザの睡眠環境の時系列データにも基づいて学習を実施する場合、睡眠深度予測部１５は、睡眠環境測定部１３によって第１の時刻ｔ１までに測定されたユーザの睡眠環境にも基づいて、第１の時刻ｔ１以降のユーザの睡眠深度の推移を予測する。このとき、睡眠深度予測部１５は、第１の時刻ｔ１以降の睡眠環境は変化しない、または所定のパターンに従って変化する（例えば、空調装置が起動されていない場合に部屋の温度が少しずつ外気温に近づいたり、照明装置が起動されていない場合に部屋の明るさが日照の状態に応じて変化したりする）ものとみなしてもよい。あるいは、睡眠深度予測部１５は、空調装置や照明装置などの設定情報を取得し、これらに基づいて睡眠環境の推移を予測し、予測された睡眠環境に従って睡眠深度の推移を予測してもよい。
【００３１】
環境制御目標設定部１６は、睡眠深度予測部１５による予測の結果に基づいて、第２の時刻ｔ２（この例では、ユーザが所望する起床時刻）におけるユーザの睡眠深度が覚醒に適した範囲にあるか否かを判定し、予測睡眠深度が覚醒に適した範囲にない場合には、予測睡眠深度が覚醒に適した範囲になるように環境制御目標を設定する。
【００３２】
例えば、図３に示す場合において、第２の時刻ｔ２における予測睡眠深度は、ユーザが覚醒しやすい睡眠深度領域（以下、第１の睡眠深度領域、または覚醒睡眠深度領域ともいう）の上限であると推定される睡眠深度Ｄｅ（以下、第１の睡眠深度閾値ともいう）を超えている。そこで、環境制御目標設定部１６は、第２の時刻ｔ２におけるユーザの睡眠深度が第１の睡眠深度閾値Ｄｅを下回るように、睡眠環境制御の目標を設定する。なお、本明細書において、睡眠が深くなるにつれて睡眠深度の値は大きくなるものとする。
【００３３】
上記の場合、例えば、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの間に睡眠環境を変化させることによって、睡眠深度の推移を時間ｔｄだけ遅延させることができれば、第２の時刻ｔ２における予測睡眠深度が睡眠深度Ｄｅを下回り、覚醒睡眠深度領域に入ることになる。この場合、環境制御目標設定部１６は、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの間に睡眠深度の推移を時間ｔｄだけ遅延させることを、睡眠環境制御の目標にする。この場合、睡眠環境の制御では、睡眠深度の推移の遅延をもたらす制御方法が選択される。他の例では、環境制御目標設定部１６が睡眠深度の変動周期を変化させることを睡眠環境制御の目標にし、睡眠深度の変動周期の変化をもたらす制御方法が選択されてもよい。
【００３４】
睡眠環境制御部１７は、環境制御目標設定部１６によって設定された目標が達成されるように、ユーザの睡眠環境を制御する。上記の通り、本実施形態において、ユーザの睡眠環境は、例えば部屋の明るさや温度、湿度、音、振動などを要素として含む。このような睡眠環境の要素は、例えば部屋の明るさを変化させる照明装置１００ｂや、部屋の温度や湿度を変化させる空調装置、音を発生させるスピーカ、振動を発生させるバイブレータなどによって変化させることができる。従って、本実施形態において、睡眠環境制御部１７は、例えば照明装置１００ｂ、空調装置、スピーカ、および／またはバイブレータを制御することによって、ユーザの睡眠環境を変化させることができる。なお、睡眠環境制御部１７が、環境制御目標設定部１６によって設定された目標を達成するために、利用可能な被制御手段（例えば、照明装置１００ｂ、空調装置、スピーカ、および／またはバイブレータ）のどれを用いて、どの程度ユーザの睡眠環境を変化させるかについては、公知の様々な手法を利用して決定することができる。睡眠環境制御部１７は、このような睡眠環境の制御の種類を、予測されたユーザの睡眠深度の推移の時間的なパターンに応じて決定してもよい。
【００３５】
ここで、睡眠環境制御部１７は、睡眠深度予測部１５によって予測されたユーザの睡眠深度の推移の時間的なパターンに応じて、第１の時刻から第２の時刻までの区間における睡眠環境の制御の時間的なパターンを決定する。より具体的には、例えば、パターンは、睡眠環境の制御を、第１の時刻と第２の時刻との間の複数の時刻に分散させることを定義していてもよい。ここで、上記の複数の時刻は、ユーザの睡眠深度が、ユーザが覚醒しにくい睡眠深度領域（以下、第２の睡眠深度領域、または不覚醒睡眠深度領域ともいう）の下限値（図３に示されるである睡眠深度Ｄｈ。以下、第２の睡眠深度閾値ともいう）を超えると予測される時刻でありうる。あるいは、パターンは、第１の時刻から第２の時刻まで継続的に睡眠環境を制御することを定義してもよい。なお、睡眠環境の制御の時間的なパターンの具体的な例については後述する。
【００３６】
なお、システム１０は、第２の時刻（ユーザが所望する起床時刻）にユーザを確実に覚醒させるためのアラームを提供する機能構成を含みうる。アラームは、例えばスピーカから出力される音声や、バイブレータによって発生させられる振動によって提供されるが、その方式は特に限定されず、公知の様々なアラームを利用することが可能である。アラームは、睡眠環境制御部１７によって提供されてもよいし、図示していないそれ以外の機能構成によって提供されてもよい。いずれの場合も、アラームを提供するための構成は公知であるため、以下の説明では第２の時刻に提供されるアラームについての記述を省略する。従って、例えば睡眠環境制御部１７の動作についての説明に、第２の時刻にアラームを提供する動作が含まれないとしても、それは必ずしも睡眠環境制御部１７がアラームを提供しないことを意味しない。
【００３７】
フィードバック入力画面表示制御部１８は、ユーザが起床した後に、ユーザにフィードバックを入力してもらうための入力画面を表示する制御を実行する。入力画面は、上記の通り、例えばモバイル端末２００のディスプレイに表示される。入力画面には、例えばユーザの覚醒時の印象（覚醒しやすかったか、覚醒しにくかったか、など）を入力するための要素とともに、覚醒前に睡眠環境制御部１７による睡眠環境の制御が実行されたことや、実行された制御の詳細などを示す情報が含まれてもよい。他の例において、フィードバックを入力してもらうための情報は必ずしもディスプレイに表示されなくてもよく、例えば音声によって出力されてもよい。
【００３８】
フィードバック受信部１９は、フィードバック入力画面表示制御部１８の制御に従って表示された入力画面に対して、ユーザが与えたフィードバックを受信する。フィードバックは、例えば、入力画面を表示するディスプレイ上に設けられたタッチパネルや、操作ボタンなどの入力装置を介して取得される。あるいは、フィードバックは、モバイル端末２００やウェアラブル端末１００ａなどが備えるマイクロフォンによって音声として取得されてもよい。この場合、取得されたフィードバックは、ユーザの覚醒時の印象などを示す情報でありうる。
【００３９】
また、フィードバック受信部１９は、ユーザの操作入力もしくは音声などによるフィードバックに加えて、またはこれらに代えて、ウェアラブル端末１００ａが備えるセンサの計測値（例えば、ユーザの体温、脈拍、呼吸、血中成分、および／または加速度などを示す）を、フィードバックとして取得してもよい。上記の通り、これらの計測値はユーザの睡眠深度を測定するために利用されるが、覚醒時のアラームなどに対するユーザのフィードバックとして利用することも可能である。
【００４０】
覚醒睡眠深度推定部２０は、フィードバック受信部１９によって受信されたフィードバックに基づいて、ユーザが覚醒しやすい睡眠深度領域（上述した覚醒睡眠深度領域）を推定する。より具体的には、覚醒睡眠深度推定部２０は、覚醒睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値（図３の例では睡眠深度Ｄｅとして示される）を推定する。本実施形態において、覚醒睡眠深度推定部２０は、ユーザが覚醒した後に取得されたフィードバックに基づいて推定を実施する。例えば、フィードバックは、ユーザの操作入力または音声入力によって示される覚醒時の印象を含む。この場合、覚醒睡眠深度推定部２０は、フィードバックによってユーザの覚醒時の印象がよかった（寝覚めがよかった）ことが示されたときの覚醒前のユーザの睡眠深度が、第１の睡眠深度閾値を下回るものと推定する。また、例えば、フィードバックは、ユーザの覚醒後にセンサによって取得される生体情報などのセンサデータを含む。この場合、覚醒睡眠深度推定部２０は、センサデータによって覚醒後のユーザの活性が高かったことが示されたときの覚醒前のユーザの睡眠深度が、第１の睡眠深度閾値を下回るものと推定する。
【００４１】
不覚醒睡眠深度推定部２１は、ユーザに対して睡眠環境の制御を実践した結果に基づいて、ユーザが覚醒しにくい睡眠深度領域（上述した不覚醒睡眠深度領域）を推定する。より具体的には、不覚醒睡眠深度推定部２１は、不覚醒睡眠深度領域の下限であると推定される第２の睡眠深度閾値（図３の例では睡眠深度Ｄｈとして示される）を推定する。例えば、睡眠環境制御部１７によって睡眠環境の制御が実行されたときにユーザが意図せず覚醒してしまった場合（睡眠環境の制御としては失敗である）、不覚醒睡眠深度推定部２１は、睡眠環境の制御が実行されたときの睡眠深度が、第２の睡眠深度閾値を下回り不覚醒睡眠深度領域には含まれないものと推定する。なお、ユーザが覚醒したことは、例えば睡眠深度測定部１２による睡眠深度の測定結果から認識される。逆に、睡眠環境制御部１７によって睡眠環境の制御が実行された後もユーザの睡眠が継続した場合、不覚醒睡眠深度推定部２１は、睡眠環境の制御が実行されたときの睡眠深度が、第２の睡眠深度閾値を上回り不覚醒睡眠深度領域には含まれるものと推定する。
【００４２】
上記の覚醒睡眠深度推定部２０および不覚醒睡眠深度推定部２１によってそれぞれ推定された睡眠深度の範囲は、環境制御目標設定部１６や、睡眠環境制御部１７の処理に利用される。例えば、図３に示された例において、環境制御目標設定部１６は、第２の時刻ｔ２（ユーザが所望する起床時刻）に、予測睡眠深度が覚醒睡眠深度の範囲（睡眠深度Ｄｅを下回る）に含まれるように、睡眠環境制御の目標を設定する。また、睡眠環境制御部１７は、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの間のどの時刻で睡眠環境を変化させるための制御を実行するかを、睡眠深度と第２の睡眠深度閾値Ｄｈとの関係に応じて決定する。より具体的には、例えば、睡眠環境制御部１７は、睡眠深度が睡眠深度Ｄｈを超えると予測される時刻に睡眠環境の制御を実行する。
【００４３】
（２．睡眠深度の推移を変化させる例）
図３〜図６は、本開示の一実施形態において睡眠深度の推移を変化させる例について、概念的に説明するための図である。より具体的には、図３は、本開示の一実施形態において、ある時刻（第１の時刻ｔ１）において予測された睡眠深度の推移の例を示す。図４〜図６は、図３の例において睡眠深度の推移を変化させる第１〜第３の例を示す図である。
【００４４】
既に説明したように、図３では、システム１０に含まれる睡眠深度周期学習部１４における学習結果に基づいて、睡眠深度予測部１５によって第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの区間における睡眠深度の推移が予測されている。ここで、予測された睡眠深度の推移の時間的なパターンは、不覚醒睡眠深度領域の下限であると推定される睡眠深度Ｄｈをまたぐ睡眠深度の周期的な変動を含む。この予測に従えば、第２の時刻ｔ２（ユーザが所望する起床時刻）における睡眠深度は睡眠深度Ｄｅを超えており、ユーザが円滑に覚醒できない可能性がある。そこで、環境制御目標設定部１６は、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの間に、ユーザの睡眠深度の推移を時間ｔｄだけ遅延させ、第２の時刻ｔ２における予測睡眠深度を睡眠深度Ｄｅを下回る覚醒睡眠深度にすることを睡眠環境制御の目標として設定する。
【００４５】
図４は、図３に示す例において、時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの３つの時刻（時刻ｔ１を含む）に分散して睡眠環境の制御を実行する第１の例を示す図である。ここで、図４に示す例において睡眠環境の制御が実行される時刻ｔ１，ｔ３，ｔ４は、いずれも、睡眠深度または予測睡眠深度が睡眠深度Ｄｈを超え、不覚醒睡眠深度の範囲に入る時点である。これは、睡眠環境を変化させたことによってユーザが意図せず覚醒することを防ぐためである。例えば、睡眠深度の推移を時間ｔｄだけ遅延させることが目標である場合、図示された例では、睡眠環境の制御を均等に分散させ、３つの時刻ｔ１，ｔ３，ｔ４においてそれぞれｔｄ／３だけ睡眠深度の推移を遅延させるように睡眠環境を変化させるための制御が実行される。
【００４６】
なお、図４に示されているのは、時刻ｔ１の時点で決定される睡眠環境の変化のパターン、および当該パターンに従って睡眠環境が変化した場合の睡眠深度の推移の予測である。従って、時刻ｔ１以降に実際に睡眠環境を変化させ、時間が経過するにつれて、実際の睡眠深度の推移が図示された予測とは異なることがありうる。そのような場合のために、２回目以降の睡眠環境の変化を実行する時刻ｔ３，ｔ４が近づいたときに、再度、睡眠深度測定部１２がユーザの睡眠深度を測定し、睡眠深度予測部１５がユーザの睡眠深度の推移を予測し、環境制御目標設定部１６が環境制御の目標を設定し、睡眠環境制御部１７が目標に従って睡眠環境を変化させるパターンを決定してもよい。
【００４７】
より具体的には、例えば、時刻ｔ１においてｔｄ／３だけ睡眠深度の推移を遅延させるように睡眠環境の変化が実行された後、時刻ｔ３において上記のように睡眠深度の推移を再度予測したところ、睡眠環境の変化の影響が十分に現れておらず、睡眠深度の推移が図４に示した時刻ｔ１における予測よりも時間Δｔだけ早まっている（つまり、時間ｔｄだけ遅延させることが目標であったにもかかわらず、このままでは時間ｔｄ−Δｔしか遅延しない）場合、睡眠環境制御部１７は、時刻ｔ３，ｔ４において、それぞれｔｄ／３＋Δｔ／２だけ睡眠深度の推移と遅延させるように睡眠環境を変化させるための制御を実行する。同様に、時刻ｔ４においても、睡眠深度の推移を再度予測し、睡眠環境制御部１７が睡眠環境を変化させるパターンを修正することによって、より確実に、第２の時刻ｔ２におけるユーザの睡眠深度が睡眠深度Ｄｅを下回る覚醒睡眠深度になるように誘導することができる。
【００４８】
図５は、図３に示す例において、時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２までの３つの時刻（時刻ｔ１を含む）に分散して睡眠環境の制御を実行する第２の例を示す図である。図示された例では、上記で図４に示した例と同様に、睡眠深度または予測睡眠深度が睡眠深度Ｄｈを超え、不覚醒睡眠深度の範囲に入る時刻ｔ１，ｔ３，ｔ４に分散して、睡眠深度の推移を遅延させるための睡眠環境の制御が実行される。図４の例との違いとして、図５の例では、３つの時刻ｔ１，ｔ３，ｔ４に不均等に睡眠環境の変化が分散される。より具体的には、例えば、図示された例では、時刻ｔ１にｔｄ／２、時刻ｔ３にｔｄ／３、時刻ｔ４にｔｄ／６だけそれぞれ睡眠深度の推移を遅延させるように、睡眠環境を変化させるための制御が実行される。
【００４９】
このように、睡眠環境の変化を複数の時刻に不均等に分散させる場合、例えば、時刻ｔ１に近い時刻（時刻ｔ１自体を含む）ほど大きな割合で睡眠環境の変化を分散させることができる。例えば、睡眠環境の変化による睡眠深度の推移への影響に誤差の発生が見込まれるような場合、時刻ｔ１睡眠深度の推移により大きく影響するような大きな睡眠環境の変化を与えることによって、時刻ｔ３には最初の睡眠環境の変化で生じた影響の誤差をふまえた中程度の睡眠環境の変化を与え、時刻ｔ４にはなおも残っている誤差を調整するための最小限の睡眠環境の変化を与えることができる。睡眠環境の変化の程度が小さければ生じうる誤差も小さいとすれば、上記のような睡眠環境の変化の不均等な分散によって、誤差の影響を最小化し、より確実に、第２の時刻ｔ２におけるユーザの睡眠深度が睡眠深度Ｄｅを下回る覚醒睡眠深度になるように誘導することができる。
【００５０】
なお、上記で図４に示した睡眠環境の制御の例と、図５に示した同様の例とは、例えば、睡眠環境の変化による睡眠深度の推移の影響に生じる誤差の程度や、睡眠環境の変化による予期しない変化（ユーザが覚醒してしまうなど）の可能性などによって適宜使い分けられる。より具体的には、例えば、上記の通り、睡眠環境の変化による睡眠深度の推移の影響に誤差の発生が見込まれるような場合には、図５に示した例のように睡眠環境の変化を複数の時刻に不均等に分散させ、後の時刻ほど小さな睡眠環境の変化で睡眠深度の推移を調整できるようにしてもよい。また、例えば、睡眠環境の変化を長く続けることによって（たとえ不覚醒睡眠深度であったとしても）ユーザを覚醒させてしまう可能性があるような場合には、図４に示したように睡眠環境の変化を複数の時刻に均等に分散させ、それぞれの時刻における睡眠環境の変化を均等に最小化してもよい。
【００５１】
図６は、図３に示す例において、第１の時刻ｔ１から第２の時刻ｔ２まで継続的に睡眠環境の制御を実行する例を示す図である。図示された例では、上記で図４および図５を参照して説明した例とは異なり、連続的に睡眠環境が制御されることによって睡眠深度の変動周期が延び、結果として第２の時刻ｔ２における予測睡眠深度が睡眠深度Ｄｅを下回る。例えば、睡眠環境の変化によってユーザの睡眠深度の推移を遅延させる代わりに、図示されたように睡眠深度の変動周期を変化させることが可能である場合（そのように睡眠環境を変化させる手段が利用可能である場合）、図６に示した例のように睡眠環境の制御を実行することによって、睡眠環境の変化を緩やかにし、ユーザが覚醒するまでの間に快適に睡眠できるようにしてもよい。
【００５２】
図７は、本開示の一実施形態において睡眠深度の推移を変化させるための処理の例を示すフローチャートである。以下の説明では、現在時刻（第１の時刻）をｔｎ、設定された起床時刻（第２の時刻）をｔｗ、現在の睡眠深度をＤｎ、起床時刻における予測睡眠深度をＤｗとする。また、睡眠深度Ｄｈおよび睡眠深度Ｄｅについては、上記で図３などを参照して説明したものと同様である。
【００５３】
まず、起床時刻設定部１１が、ユーザが所望する起床時刻の設定を受け付け、これをメモリまたはストレージに記憶させる（Ｓ１０１）。次に、アラームを提供する機能構成（図２には明示していない）が、現在時刻ｔｎが起床時刻ｔｗになったか否かを判定する（Ｓ１０２）。ここで、現在時刻ｔｎが起床時刻ｔｗでなければ（ＮＯ）、睡眠深度測定部１２がユーザの睡眠深度を測定し、睡眠環境測定部１３がユーザの睡眠環境を測定する。測定された睡眠深度および睡眠環境は、時系列データとしてメモリまたはストレージに記憶される（Ｓ１０３）。
【００５４】
次に、睡眠深度予測部１５が、現在の睡眠深度Ｄｎが不覚醒睡眠深度の下限値と推定される睡眠深度Ｄｈを上回り、かつ直前の睡眠深度Ｄｎ−１が睡眠深度Ｄｈを下回っているか否かを判定する（Ｓ１０４）。この判定は、つまり、現在時刻ｔｎが、睡眠深度Ｄｎが睡眠深度Ｄｈを超えて不覚醒睡眠深度の範囲に入る時点であるか否かの判定である。従って、直前の睡眠深度Ｄｎ−１が既に不覚醒睡眠深度に入っていた場合（Ｄｎ−１≧Ｄｈ）、Ｓ１０４の判定結果はＮＯである。この場合、処理は次の時刻における上記のＳ１０１の判定に移る。
【００５５】
上記のＳ１０４の判定結果がＹＥＳであった場合、睡眠深度予測部１５が、睡眠深度周期学習部１４によるそれまでの睡眠深度の周期の学習結果に基づいて、現在時刻ｔｎ以降のユーザの睡眠深度の推移を予測する（Ｓ１０５）。上記の通り、睡眠深度予測部１５による睡眠深度の推移の予測には、睡眠深度の周期の学習結果に加えて、現在時刻ｔｎまでに睡眠深度測定部１２によって測定されたユーザの睡眠深度と、睡眠環境測定部１３によって測定されたユーザの睡眠環境とが用いられる。
【００５６】
次に、環境制御目標設定部１６が、上記のＳ１０５での睡眠深度の推移の予測の結果における起床時刻の予測睡眠深度Ｄｗが、覚醒睡眠深度の上限値と推定される睡眠深度Ｄｅを下回るか否かを判定する（Ｓ１０６）。ここで、予測睡眠深度Ｄｗが睡眠深度Ｄｅを下回る場合（ＹＥＳ）、睡眠深度の推移を変化させる必要はないため、処理は次の時刻における上記のＳ１０１の判定に移る。一方、予測睡眠深度Ｄｗが睡眠深度Ｄｅを下回らない場合（ＮＯ）、睡眠深度の推移を変化させる必要があるため、環境制御目標設定部１６は、睡眠環境の制御目標を設定する次の処理に進む。
【００５７】
この場合、環境制御目標設定部１６は、予測睡眠深度Ｄｗが睡眠深度Ｄｅを下回るように睡眠環境の制御目標を設定する。睡眠環境制御部１７は、ここで環境制御目標設定部１６によって設定された目標が達成されるように、ユーザの睡眠環境を制御する（Ｓ１０７）。睡眠環境の制御は、例えば上記で図４〜図６を参照して説明した例のように、第１の時刻（現在時刻ｔｎ）から第２の時刻（起床時刻ｔｗ）までの間に、睡眠深度の時間的なパターンに応じて決定される時間的なパターンに従って実行される。
【００５８】
上記のＳ１０７において睡眠環境の制御を実行する間に、不覚醒睡眠深度推定部２１は、睡眠深度Ｄｈの値を学習する（Ｓ１０８）。より具体的には、不覚醒睡眠深度推定部２１は、Ｓ１０７で睡眠環境を変化させてもユーザが覚醒することなく、例えばＳ１０５での予測の通りに睡眠深度が推移した場合、睡眠深度Ｄｈが、Ｓ１０３で測定された睡眠深度よりも低い値であると推定することができる。他の例では、不覚醒睡眠深度に関する学習は必ずしもリアルタイムで実行されなくてもよく、例えば後述するＳ１１０の睡眠深度の学習とともにユーザの覚醒後に実行されてもよいし、これらとは関係なく定期的に実行されてもよい。
【００５９】
なお、不覚醒睡眠深度の範囲は、例えば、Ｓ１０７で変化が加えられる前後の睡眠環境（部屋の明るさ、温度、湿度、騒音や振動の程度など）や、Ｓ１０７で加えられる睡眠環境の変化の種類（部屋の明るさを変化させるのか、温度や湿度を変化させるのか、音を発生させるのか、振動を発生させるのか、など）によっても異なりうる。従って、不覚醒睡眠深度推定部２１は、Ｓ１０３で測定された睡眠環境の情報、および／またはＳ１０７における睡眠環境の制御の内容を示す情報に関連付けて、睡眠深度Ｄｈを学習してもよい。
【００６０】
一方、上記のＳ１０３の判定において、現在時刻ｔｎが起床時刻ｔｗであった場合（ＹＥＳ）、アラームを提供する機能構成（図２には明示していない）が、ユーザを覚醒させる。上述のように、システム１０では、睡眠環境制御部１７によってアラームが提供されてもよい。図７に示された例では、睡眠環境制御部１７が、睡眠環境を制御することによってユーザを覚醒させる（Ｓ１０９）。なお、ここで実行される睡眠環境の制御の内容は、例えばＳ１０７で実行される睡眠環境の制御の内容とは異なりうる。
【００６１】
ユーザの覚醒後に、睡眠深度周期学習部１４が、ユーザの睡眠深度の変動周期を学習する（Ｓ１１０）。例えば、図７に示されたような処理をユーザの入眠から覚醒まで継続して実行した場合、繰り返し実行されたＳ１０３の処理によって、ユーザの睡眠深度および睡眠環境の時系列データが蓄積されている。睡眠深度周期学習部１４は、このようにして蓄積された時系列データ（睡眠深度の推移実績を含む）に基づいて、ユーザの睡眠深度の変動周期を学習する。なお、ユーザの睡眠深度の変動周期の学習は、必ずしも毎回のユーザの覚醒後に実行されなくてもよく、例えば所定の回数の睡眠が繰り返された後に実行されてもよい。あるいは、ユーザの睡眠深度の変動周期の学習は、ユーザの覚醒などのタイミングとは関係なく定期的に実行されてもよい。
【００６２】
さらに、ユーザの覚醒後には、覚醒睡眠深度推定部２０が、睡眠深度Ｄｅの値を学習する（Ｓ１１１）。より具体的には、覚醒睡眠深度推定部２０は、ユーザの覚醒後の操作入力または音声などによるフィードバックによって、覚醒時の印象がよかった（寝覚めがよかった）ことが示された場合、睡眠深度Ｄｅが、最後に実行されたＳ１０３において推定された睡眠深度（通常の場合、Ｓ１０１における起床時刻の設定後に最初に実行されるＳ１０２の判定で現在時刻ｔｎが起床時刻ｔｗであることはなく、少なくとも１回はＳ１０３が実行されるはずである）よりも高い値であると推定することができる。
【００６３】
同様に、覚醒睡眠深度推定部２０は、センサの検出値のフィードバックにおいて、覚醒後のユーザの活性が高いことが示された場合、睡眠深度Ｄｅが、最後に実行されたＳ１０３において推定された睡眠深度よりも高い値であると推定することができる。なお、Ｓ１１１での覚醒睡眠深度に関する学習も、Ｓ１０８での不覚醒睡眠深度に関する学習と同様に、必ずしもリアルタイムで実行されなくてもよく、例えば所定の回数の睡眠が繰り返された後に実行されてもよいし、ユーザの覚醒などのタイミングとは関係なく定期的に実行されてもよい。
【００６４】
（３．類似ユーザの情報の利用）
図８は、本開示の一実施形態に係るシステムにおいて類似ユーザの情報を利用するための付加的な機能構成を示すブロック図である。図７には、図２に示したシステム１０の付加的な機能構成として、ユーザ情報受信部２２〜情報送信部２６が示されている。これらの機能構成は、例えば上記で図１に示したサーバ３００において、ＣＰＵなどのプロセッサがプログラムに従って動作することによって実現される。なお、例えばユーザ間で情報を共有するための許諾が交わされているような場合には、上記の機能構成をサーバ３００以外の、例えばモバイル端末２００などで実現することも可能である。
【００６５】
ユーザ情報受信部２２は、ユーザ側機能（上記で図２を参照して説明した起床時刻設定部１１〜不覚醒睡眠深度推定部２１を含む）から、例えばユーザの年齢、性別、職業、身長、体重などの属性情報、日々の睡眠時間、就寝時刻、歩数、移動距離、食事内容、摂取カロリー、消費カロリーなどの活動実績情報、睡眠深度測定部１２によって測定された睡眠深度の記録、睡眠深度の周期、ならびに覚醒睡眠深度および不覚醒睡眠深度に関する学習結果などの情報を受信する。
【００６６】
より具体的には、例えば、ユーザ情報受信部２２は、サーバ３００で、モバイル端末２００から送信された上記のような情報を受信する通信装置、または通信装置によって受信された情報を受け付けるプログラムモジュールとして実装される。後述するように、図示された例では複数のユーザの中から類似ユーザが抽出されるため、ユーザ情報受信部２２は、複数のユーザについて上記のような情報を受信する。
【００６７】
ユーザ情報記録部２３は、ユーザ情報受信部２２によって受信された情報を、ユーザごとに記録する。より具体的には、ユーザ情報記録部２３は、サーバ３００のメモリまたはストレージによって実現される。あるいは、ユーザ情報記録部２３は、サーバ３００が利用可能な外部ストレージによって実現されてもよい。
【００６８】
ユーザ特徴抽出部２４は、ユーザ情報記録部２３に記録された情報から、各ユーザの特徴を抽出する。類似ユーザ抽出部２５は、ユーザ特徴抽出部２４によって抽出された各ユーザの特徴に従って、互いに類似するユーザを抽出する。例えば、ユーザ特徴抽出部２４は、ユーザ情報記録部２３に情報が記録されているユーザの全体について属性情報や活動実績情報などにおける特徴を抽出し、類似ユーザ抽出部２５は、抽出された特徴に従ってユーザの全体をクラスタリングしてもよい。この場合、予め類似ユーザ同士を同じクラスタに分類しておくことによって、ユーザ側機能から類似ユーザの情報がリクエストされたときに、容易に類似ユーザの情報を送信することができる。
【００６９】
あるいは、ユーザ特徴抽出部２４は、ユーザ情報受信部２２によって情報が受信されたユーザ（類似ユーザの情報がリクエストされているユーザでありうる）について特徴を抽出し、類似ユーザ抽出部２５は、当該ユーザの特徴に類似した特徴を示すデータを有するユーザをユーザ情報記録部２３から抽出してもよい。この場合、例えば、対象のユーザについて利用可能な情報に適応して類似ユーザを抽出することができる。例えば、対象のユーザについて睡眠深度の特徴（より具体的には、例えば第１の睡眠深度閾値Ｄｅ、第２の睡眠深度閾値Ｄｈ睡眠深度の変動周期のいずれか）が既に特定されている場合、ユーザ特徴抽出部２４は、ユーザ情報記録部２３に記録された情報から各ユーザの睡眠深度の特徴を抽出し、類似ユーザ抽出部２５は当該特徴が類似するユーザを類似ユーザとして抽出することができる。これによって、例えば、あるユーザの睡眠深度の特徴の一部（例えば睡眠深度の変動周期）がまだ学習されていない場合に、他の睡眠深度の特徴が類似する他のユーザについて既に学習された特徴でそれを補完することができる。
【００７０】
情報送信部２６は、類似ユーザ抽出部２５によって抽出された類似ユーザについての情報を、ユーザ情報記録部２３から読み出し、ユーザ側機能に送信する。より具体的には、情報送信部２６は、類似ユーザの睡眠深度の変動周期の学習結果、覚醒睡眠深度領域（第１の睡眠深度閾値Ｄｅ）、または不覚醒睡眠深度領域（第２の睡眠深度閾値Ｄｈ）などに関する情報を、ユーザ側機能に送信する。これらの情報が提供されたユーザ側機能では、睡眠環境制御部１７が、対象になるユーザに類似した他のユーザについて推定された睡眠深度の変動周期、第１の睡眠深度閾値Ｄｅ、または第２の睡眠深度閾値Ｄｈなどに基づいて、睡眠環境の制御の時間的なパターンを決定することになる。
【００７１】
このように、本実施形態において、ユーザ側機能では、睡眠深度周期学習部１４が対象のユーザについて睡眠深度の変動周期を推定するための十分な時系列データを集められていない場合でも、対象のユーザの類似ユーザについて推定された睡眠深度の変動周期のデータに基づいて、環境制御目標設定部１６や睡眠環境制御部１７の処理を実行することができる。また、覚醒睡眠深度や不覚醒睡眠深度についても同様に、覚醒睡眠深度推定部２０や不覚醒睡眠深度推定部２１が学習のための十分なデータを集められていない場合でも、対象のユーザの類似ユーザについて推定された覚醒睡眠深度や不覚醒睡眠深度のデータに基づいて、環境制御目標設定部１６や睡眠環境制御部１７の処理を実行することができる。
【００７２】
ここで、情報送信部２６によって提供された類似ユーザのデータに基づいて処理を実行する場合、睡眠深度周期学習部１４や覚醒睡眠深度推定部２０、不覚醒睡眠深度推定部２１によって対象のユーザのデータに基づいて推定された値に基づいて処理を実行するのに比べると精度は低下することが予想される。しかしながら、他の利用可能なデータに基づいて抽出された類似ユーザについてのデータは、ユーザ間の類似度が高いほど、対象のユーザのデータに近いと推定される。
【００７３】
また、本実施形態における他の付加的な構成として、睡眠環境制御部１７は、ユーザの状況に応じて、睡眠環境の制御の種類、または睡眠環境の制御の時間的なパターンを決定してもよい。より具体的には、例えば、睡眠環境制御部１７は、旅行中や出張中などといったユーザの状況によって、睡眠環境の変化（刺激）の方法や強度、刺激を与える時間の長さやタイミングを変更してもよい。ユーザの状況は、例えば、生体情報や活動情報に加えて、例えばモバイル端末２００のようなシステム１０内の装置、または情報を取得可能なシステム１０外の装置から提供されるユーザの位置情報やスケジュール、メッセージの内容などから特定することができる。
【００７４】
（４．ユーザインターフェースの例）
図９は、本開示の一実施形態において提供されるユーザインターフェースの第１の例を示す図である。図９には、例えばモバイル端末２００のディスプレイに表示される画面１１００が示されている。画面１１００は、睡眠深度推移予測グラフ１１０１と、睡眠環境制御予定リスト１１０３とを含む。グラフ１１０１には、ユーザの就寝時（睡眠深度＝０）を第１の時刻として睡眠深度予測部１５が予測した、ユーザの起床時刻（第２の時刻）までの間の睡眠深度の推移予測が示されている。ここで、推移予測は、環境制御目標設定部１６によって設定された目標に従って現在予定されている睡眠環境の制御（リスト１１０３によって表示されている）による睡眠深度の推移の変化を含んでいる。
【００７５】
画面１１００を参照したユーザは、グラフ１１０１およびリスト１１０３によって、睡眠中にどのような睡眠環境の制御が実行される予定であるかを把握することができる。さらに、図示された例ではリスト１１０３がユーザ操作によって変更可能であり、ユーザは睡眠環境の制御内容を変更することができる。より具体的には、ユーザは、リスト１１０３の要素１１０３ａによって示される睡眠環境の変化（刺激）の種類を変更しようとしている。図示された例では、刺激の種類が振動、音、照明、冷風の４種類から選択可能である。また、刺激の強度についても段階的に設定することができる。
【００７６】
上記のように、リスト１１０３の変更によって睡眠環境の制御内容が変更された場合、睡眠深度予測部１５による睡眠深度の推移の予測が再実行され、グラフ１１０１が更新される。これによって、ユーザは、睡眠環境の制御内容を変更したことによって睡眠深度の推移がどのように変化するかを確認することができる。このとき、起床時刻における予測睡眠深度が覚醒睡眠深度から外れるような場合にはアラートが出力され、ユーザに睡眠環境の制御内容を再変更するように促してもよい。
【００７７】
図１０は、本開示の一実施形態において提供されるユーザインターフェースの第２の例を示す図である。図１０には、例えばモバイル端末２００のディスプレイに表示される画面１２００が示されている。画面１２００は、睡眠深度推移結果グラフ１２０１と、睡眠環境制御結果リスト１２０３と、フィードバック入力ボタン１２０５とを含む。グラフ１２０１には、ユーザの就寝時から起床時刻までの睡眠深度の推移結果が示されている。また、リスト１２０３には、ユーザの就寝時から起床時刻までの間に実行された睡眠環境の制御が表示されている。
【００７８】
画面１２００を参照したユーザは、グラフ１２０１およびリスト１２０３によって、睡眠中にどのような睡眠環境の制御が実行され、その結果として睡眠深度がどのように推移したかを把握することができる。その上で、ユーザは、入力ボタン１２０５によって、覚醒時の印象を入力することができる。図示された例では、覚醒時の印象について、「よかった」、「どちらでもない」、「よくなかった」の３通りの入力ボタン１２０５が用意されている。上述の通り、画面１２００のようなフィードバックの入力画面は、システム１０に含まれるフィードバック入力画面表示制御部１８の制御によって表示される。また、入力ボタン１２０５などによって入力されたフィードバックは、フィードバック受信部１９によって受信され、覚醒睡眠深度推定部２０による覚醒睡眠深度の範囲の推定に利用される。
【００７９】
（５．ハードウェア構成）
次に、図１１を参照して、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成について説明する。図１１は、本開示の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図示された情報処理装置９００は、例えば、上記の実施形態においてシステム１０を構成する各装置を実現しうる。
【００８０】
情報処理装置９００は、ＣＰＵ（Central  Processing  unit）９０１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）９０３、およびＲＡＭ（Random  Access  Memory）９０５を含む。また、情報処理装置９００は、ホストバス９０７、ブリッジ９０９、外部バス９１１、インターフェース９１３、入力装置９１５、出力装置９１７、ストレージ装置９１９、ドライブ９２１、接続ポート９２３、通信装置９２５を含んでもよい。さらに、情報処理装置９００は、必要に応じて、撮像装置９３３、およびセンサ９３５を含んでもよい。情報処理装置９００は、ＣＰＵ９０１に代えて、またはこれとともに、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable  Gate  Array）などの処理回路を有してもよい。
【００８１】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、ＲＯＭ９０３、ＲＡＭ９０５、ストレージ装置９１９、またはリムーバブル記録媒体９２７に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置９００内の動作全般またはその一部を制御する。ＲＯＭ９０３は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラムや演算パラメータなどを記憶する。ＲＡＭ９０５は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータなどを一次記憶する。ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０３、およびＲＡＭ９０５は、ＣＰＵバスなどの内部バスにより構成されるホストバス９０７により相互に接続されている。さらに、ホストバス９０７は、ブリッジ９０９を介して、ＰＣＩ（Peripheral  Component  Interconnect/Interface）バスなどの外部バス９１１に接続されている。
【００８２】
入力装置９１５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチおよびレバーなど、ユーザによって操作される装置である。入力装置９１５は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、情報処理装置９００の操作に対応した携帯電話などの外部接続機器９２９であってもよい。入力装置９１５は、ユーザが入力した情報に基づいて入力信号を生成してＣＰＵ９０１に出力する入力制御回路を含む。ユーザは、この入力装置９１５を操作することによって、情報処理装置９００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりする。
【００８３】
出力装置９１７は、取得した情報をユーザに対して視覚や聴覚、触覚などの感覚を用いて通知することが可能な装置で構成される。出力装置９１７は、例えば、ＬＣＤ（Liquid  Crystal  Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイなどの表示装置、スピーカまたはヘッドフォンなどの音声出力装置、もしくはバイブレータなどでありうる。出力装置９１７は、情報処理装置９００の処理により得られた結果を、テキストもしくは画像などの映像、音声もしくは音響などの音声、またはバイブレーションなどとして出力する。
【００８４】
ストレージ装置９１９は、情報処理装置９００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置９１９は、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などの磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、または光磁気記憶デバイスなどにより構成される。ストレージ装置９１９は、例えばＣＰＵ９０１が実行するプログラムや各種データ、および外部から取得した各種のデータなどを格納する。
【００８５】
ドライブ９２１は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体９２７のためのリーダライタであり、情報処理装置９００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ９０５に出力する。また、ドライブ９２１は、装着されているリムーバブル記録媒体９２７に記録を書き込む。
【００８６】
接続ポート９２３は、機器を情報処理装置９００に接続するためのポートである。接続ポート９２３は、例えば、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Small  Computer  System  Interface）ポートなどでありうる。また、接続ポート９２３は、ＲＳ−２３２Ｃポート、光オーディオ端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）ポートなどであってもよい。接続ポート９２３に外部接続機器９２９を接続することで、情報処理装置９００と外部接続機器９２９との間で各種のデータが交換されうる。
【００８７】
通信装置９２５は、例えば、通信ネットワーク９３１に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置９２５は、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、またはＷＵＳＢ（Wireless  USB）用の通信カードなどでありうる。また、通信装置９２５は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Asymmetric  Digital  Subscriber  Line）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置９２５は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。また、通信装置９２５に接続される通信ネットワーク９３１は、有線または無線によって接続されたネットワークであり、例えば、インターネット、家庭内ＬＡＮ、赤外線通信、ラジオ波通信または衛星通信などを含みうる。
【００８８】
撮像装置９３３は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary  Metal  Oxide  Semiconductor）またはＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）などの撮像素子、および撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成する装置である。撮像装置９３３は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画を撮像するものであってもよい。
【００８９】
センサ９３５は、例えば、加速度センサ、角速度センサ、地磁気センサ、照度センサ、温度センサ、気圧センサ、または音センサ（マイクロフォン）などの各種のセンサである。センサ９３５は、例えば情報処理装置９００の筐体の姿勢など、情報処理装置９００自体の状態に関する情報や、情報処理装置９００の周辺の明るさや騒音など、情報処理装置９００の周辺環境に関する情報を取得する。また、センサ９３５は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）信号を受信して装置の緯度、経度および高度を測定するＧＰＳ受信機を含んでもよい。
【００９０】
以上、情報処理装置９００のハードウェア構成の一例を示した。上記の各構成要素は、汎用的な部材を用いて構成されていてもよいし、各構成要素の機能に特化したハードウェアにより構成されていてもよい。かかる構成は、実施する時々の技術レベルに応じて適宜変更されうる。
【００９１】
（６．補足）
本開示の実施形態は、例えば、上記で説明したような情報処理装置（ウェアラブル端末１００ａ、照明装置１００ｂ、モバイル端末２００、またはサーバ３００）、システム、情報処理装置またはシステムで実行される情報処理方法、情報処理装置を機能させるためのプログラム、およびプログラムが記録された一時的でない有形の媒体を含みうる。
【００９２】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９３】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００９４】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、前記第２の時刻における前記睡眠深度が前記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように前記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、前記推移の時間的なパターンに応じて前記第１の時刻から前記第２の時刻までの区間における前記制御の時間的なパターンを決定する睡眠環境制御部を備える、情報処理装置。
（２）前記推移の時間的なパターンは、前記ユーザが覚醒しにくい第２の睡眠深度領域の下限であると推定される第２の睡眠深度閾値をまたぐ前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記制御の時間的なパターンは、前記睡眠深度が前記第２の睡眠深度閾値を超えると予測される複数の時刻に分散して前記睡眠環境を制御することを含む、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記制御の時間的なパターンは、前記複数の時刻に均等に前記睡眠環境の制御を分散させることを含む、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記制御の時間的なパターンは、前記複数の時刻のうち、前記第１の時刻に近い時刻ほど大きな割合で前記睡眠環境の制御を分散させることを含む、前記（２）に記載の情報処理装置。
（５）前記睡眠環境の制御は、前記睡眠深度の推移の遅延をもたらす、前記（２）〜（４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（６）前記第２の睡眠深度閾値は、前記ユーザに対して睡眠環境の制御を実践したときに前記ユーザが覚醒したか否かに基づいて推定される、前記（２）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（７）前記第２の睡眠深度閾値は、前記ユーザに類似した他のユーザについて推定された値である、前記（２）〜（５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（８）前記推移の時間的なパターンは、前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記制御の時間的なパターンは、前記第１の時刻から前記第２の時刻まで継続的に前記睡眠環境を制御することを含み、
前記睡眠環境の制御は、前記睡眠深度の変動周期の変化をもたらす、前記（１）に記載の情報処理装置。
（９）前記第１の睡眠深度閾値は、前記ユーザが覚醒した後に取得された前記ユーザからのフィードバックに基づいて推定される、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１０）前記第１の睡眠深度閾値は、前記ユーザに類似した他のユーザについて推定された値である、前記（１）〜（８）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１１）前記推移の時間的なパターンは、前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記睡眠環境制御部は、前記睡眠深度の推移実績に基づいて推定された前記睡眠深度の変動周期に応じて前記制御の時間的なパターンを決定する、前記（１）〜（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１２）前記推移の時間的なパターンは、前記睡眠深度の周期的な変動を含み、
前記睡眠環境制御部は、前記ユーザに類似した他のユーザについて推定された前記睡眠深度の変動周期に応じて前記制御の時間的なパターンを決定する、前記（１）〜（１０）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１３）前記ユーザに類似した他のユーザは、前記ユーザと前記他のユーザとの属性、活動実績、または睡眠深度の特徴の共通性に基づいて抽出される、前記（７），（１０），（１２）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１４）前記睡眠深度の特徴は、前記第１の睡眠深度閾値、前記ユーザが覚醒しにくい第２の睡眠深度領域の下限であると推定される第２の睡眠深度閾値、または前記睡眠深度の変動周期のいずれかを含む、前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）前記睡眠環境制御部は、前記ユーザの状況に応じて前記制御の種類または前記制御の時間的なパターンを決定する、前記（１）〜（１４）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１６）前記睡眠環境制御部は、前記推移の時間的なパターンに応じて前記制御の種類を決定する、前記（１）〜（１５）のいずれか１項に記載の情報処理装置。
（１７）プロセッサが、少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、前記第２の時刻における前記睡眠深度が前記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように前記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、前記推移の時間的なパターンに応じて前記第１の時刻から前記第２の時刻までの区間における前記制御の時間的なパターンを決定することを含む、情報処理方法。
（１８）少なくとも第１の時刻から第２の時刻までの区間におけるユーザの睡眠深度の推移を予測した結果に基づいて、前記第２の時刻における前記睡眠深度が前記ユーザが覚醒しやすい第１の睡眠深度領域の上限であると推定される第１の睡眠深度閾値を下回るように前記ユーザの睡眠環境を制御するにあたり、前記推移の時間的なパターンに応じて前記第１の時刻から前記第２の時刻までの区間における前記制御の時間的なパターンを決定する機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【符号の説明】
【００９５】
１０    システム
１１    起床時刻設定部
１２    睡眠深度測定部
１３    睡眠環境測定部
１４    睡眠深度周期学習部
１５    睡眠深度予測部
１６    環境制御目標設定部
１７    睡眠環境制御部
１８    フィードバック入力画面表示制御部
１９    フィードバック受信部
２０    覚醒睡眠深度推定部
２１    不覚醒睡眠深度推定部
２２    ユーザ情報受信部
２３    ユーザ情報記録部
２４    ユーザ特徴抽出部
２５    類似ユーザ抽出部
２６    情報送信部
１００ａ    ウェアラブル端末
１００ｂ    照明装置
２００    モバイル端末
３００    サーバ
【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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【国際調査報告】
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