(57)【要約】【課題】睡眠と活動との関係性を活かして、睡眠改善及び活動パフォーマンス向上を可能にする適切な睡眠アドバイス及び活動アドバイスを提示する。【解決手段】睡眠時におけるユーザの睡眠データを収集する睡眠データ収集部12,14と、睡眠データを蓄積する睡眠データ蓄積部18と、活動時におけるユーザの活動データを収集する活動データ収集部10,14と、活動データを蓄積する活動データ蓄積部16と、睡眠データ及び活動データに対応する睡眠アドバイス情報及び活動アドバイス情報を記憶したアドバイス情報記憶部22と、ユーザの睡眠データと活動データを分析してユーザの活動時における活動アドバイス情報をアドバイス情報記憶部22から抽出するとともに、ユーザの睡眠データと活動データを分析してユーザの睡眠時における睡眠アドバイス情報をアドバイス情報記憶部22から抽出するデータ分析部20と、活動アドバイス情報及び睡眠アドバイス情報をユーザに提示するアドバイス情報出力部24とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠時におけるユーザの睡眠データを収集する睡眠データ収集部と、
収集された睡眠データを蓄積する睡眠データ蓄積部と、
活動時における前記ユーザの活動データを収集する活動データ収集部と、
収集された活動データを蓄積する活動データ蓄積部と、
前記睡眠データ及び前記活動データに対応する睡眠アドバイス情報を記憶したアドバイス情報記憶部と、
前記ユーザの睡眠データ及び活動データを分析して前記ユーザの睡眠時における睡眠アドバイス情報を前記アドバイス情報記憶部から抽出するデータ分析部と、
抽出された睡眠アドバイス情報を前記ユーザに提示するアドバイス情報提示部と、を備える情報提示システム。
【請求項２】
睡眠時におけるユーザの睡眠データを収集する睡眠データ収集部と、
収集された睡眠データを蓄積する睡眠データ蓄積部と、
活動時における前記ユーザの活動データを収集する活動データ収集部と、
収集された活動データを蓄積する活動データ蓄積部と、
前記睡眠データ及び前記活動データに対応する活動アドバイス情報を記憶したアドバイス情報記憶部と、
前記ユーザの睡眠データ及び活動データを分析して前記ユーザの活動時における活動アドバイス情報を前記アドバイス情報記憶部から抽出するデータ分析部と、
抽出された活動アドバイス情報を前記ユーザに提示するアドバイス情報提示部と、を備える情報提示システム。
【請求項３】
前記データ分析部は、前記ユーザに提示された活動アドバイス情報に基づいて前記ユーザが活動した結果がその後における活動データにどのように影響しているかを分析するとともに、
前記データ分析部の分析結果から新たなアドバイス情報を生成してアドバイス情報記憶部に記憶させるアドバイス情報学習部、を更に備える請求項１又は２に記載の情報提示システム。
【請求項４】
前記データ分析部は、前記ユーザに提示された睡眠アドバイス情報に基づいて前記ユーザが睡眠した結果がその後における睡眠データにどのように影響しているかを分析するとともに、
前記データ分析部の分析結果から新たなアドバイス情報を生成してアドバイス情報記憶部に記憶させるアドバイス情報学習部、を更に備える請求項１又は２に記載の情報提示システム。
【請求項５】
前記アドバイス情報提示部から提示されたアドバイス情報に基づいてユーザから入力された行動目標を設定して保存する行動目標設定部と、
前記行動目標設定部に設定された行動目標が睡眠データ蓄積部又は活動データ蓄積部に蓄積されているデータとを比較評価する行動目標評価部と、
を更に備える、請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報提示システム。
【請求項６】
前記アドバイス情報提示部から提示されるアドバイス情報には、設定された前記行動目標に関連する付加情報が含まれる、請求項５に記載の情報提示システム。
【請求項７】
前記アドバイス情報提示部は、アドバイス情報の提示に代えて、活動データ蓄積部の活動データ又は睡眠データ蓄積部の睡眠データをユーザに提示する、請求項１又は２に記載の情報提示システム。
【請求項８】
睡眠時におけるユーザの睡眠データを蓄積する睡眠データ蓄積部と、
活動時における前記ユーザの活動データを蓄積する活動データ蓄積部と、
前記睡眠データと前記活動データとから前記ユーザの最適な睡眠を推定した分析結果を生成するデータ分析部と、を備えるデータ分析装置。
【請求項９】
睡眠時におけるユーザの睡眠データを蓄積する睡眠データ蓄積部と、
活動時における前記ユーザの活動データを蓄積する活動データ蓄積部と、
前記睡眠データと前記活動データとから前記ユーザの最適な活動を推定した分析結果を生成するデータ分析部と、を備えるデータ分析装置。
【請求項１０】
前記アドバイス情報提示部は、アドバイス情報の提示に代えて、前記データ分析部の分析結果をユーザに提示する、請求項８又は９に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
データ収集手段により、睡眠時におけるユーザの睡眠データを収集して睡眠データ蓄積部に蓄積するとともに、活動時における前記ユーザの活動データを収集して活動データ蓄積部に蓄積し、
データ分析部により前記ユーザの睡眠データと活動データとを分析して、前記ユーザの活動アドバイス情報を、アドバイス情報記憶部から抽出し、
抽出した活動アドバイス情報を前記ユーザに提示する、情報提示方法。
【請求項１２】
データ収集手段により、睡眠時におけるユーザの睡眠データを収集して睡眠データ蓄積部に蓄積するとともに、活動時における前記ユーザの活動データを収集して活動データ蓄積部に蓄積し、
データ分析部により前記ユーザの睡眠データと活動データとを分析して、前記ユーザの睡眠アドバイス情報を、アドバイス情報記憶部から抽出し、
抽出した睡眠アドバイス情報を前記ユーザに提示する、情報提示方法。
【請求項１３】
睡眠時におけるユーザの睡眠データを入力して蓄積し、
活動時における前記ユーザの活動データを入力して蓄積し、
前記睡眠データと前記活動データとから前記ユーザの最適な睡眠を推定した分析結果を生成する、データ分析方法。
【請求項１４】
睡眠時におけるユーザの睡眠データを入力して蓄積し、
活動時における前記ユーザの活動データを入力して蓄積し、
前記睡眠データと前記活動データとから前記ユーザの最適な活動を推定した分析結果を生成する、データ分析方法。
【請求項１５】
請求項１乃至７の何れか1項に記載の情報提示システム、又は請求項８乃至１０の何れか１項に記載のデータ分析装置をコンピュータで構成するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠データ及び活動データに基づいて適切な睡眠アドバイス及び活動アドバイスを提示する情報提示システム、データ分析装置、情報提示方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、日常の活動状態や睡眠状態を検知してその結果を提示する装置が知られている。日常活動の一例として、学習の最適化のために、リアルタイムな生体情報から覚醒度を推定し、学習活動内容を切り替えるシステムがある（特許文献１）。また、最適な睡眠を評価するために、ユーザの主観を活用したアルゴリズムも知られている（特許文献２）。
【０００３】
一方で、学習や仕事、スポーツ等の活動の基礎となる認知パフォーマンスは、多くの研究事例から睡眠による影響が示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−７８７４３号公報
【特許文献２】特開２０１６−１２２３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１のシステムは、ある時点での学習パフォーマンスを最適化するものである。学習や運動、仕事などの活動においては、当日のある時点で完結することはなくその後も継続する場合が多い。このような継続的な活動においては、ある時点の最適化に加えて、ある期間で最適化していくことも望まれる。ある期間での活動パフォーマンス最適化には、多くの事例で影響が示されている睡眠を考慮するのが有効と考えられる。
【０００６】
また、特許文献２のシステムでは、最適な睡眠を評価するために主観を用いた評価を行う。一方で、睡眠負債の蓄積により人間の主観である眠気は変化がないが、認知パフォーマンスは低下したとの研究事例がある。そのため、より精確に最適な睡眠を評価するためには認知パフォーマンスやその影響を受ける活動パフォーマンスの推移に基づき推定するシステム及びアルゴリズムが有効と考えられる。
【０００７】
上述のように、睡眠と認知パフォーマンスの関係性は示されているにも関わらず、睡眠と活動を相互に最適化していくシステム及びアルゴリズムについては提案されていないのが現状である。
【０００８】
本発明は上記事情に鑑み、睡眠と活動との関係性を活かした睡眠改善及び活動パフォーマンス向上を可能にする睡眠アドバイス及び活動アドバイスを提示する情報提示システム、データ分析装置、情報提示方法、データ分析方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するための第１の態様は、睡眠時におけるユーザの睡眠データを収集する睡眠データ収集部と、収集された睡眠データを蓄積する睡眠データ蓄積部と、活動時における前記ユーザの活動データを収集する活動データ収集部と、収集された活動データを蓄積する活動データ蓄積部と、前記睡眠データ及び前記活動データに対応する睡眠アドバイス情報及び活動アドバイス情報を記憶したアドバイス情報記憶部と、前記ユーザの睡眠データと活動データを分析して前記ユーザの活動時における活動アドバイス情報を前記アドバイス情報記憶部から抽出するとともに、前記ユーザの睡眠データと活動データを分析して前記ユーザの睡眠時における睡眠アドバイス情報を前記アドバイス情報記憶部から抽出するデータ分析部と、抽出された活動アドバイス情報及び睡眠アドバイス情報を前記ユーザに提示するアドバイス情報提示部と、を備える情報提示システムである。
【００１０】
第２の態様は、睡眠時におけるユーザの睡眠データを蓄積する睡眠データ蓄積部と、活動時における前記ユーザの活動データを蓄積する活動データ蓄積部と、前記睡眠データと前記活動データとから前記ユーザの最適な睡眠を推定し、又は最適な活動を推定するデータ分析部と、を備えるデータ分析装置である。
【００１１】
第３の態様は、データ収集手段により、睡眠時におけるユーザの睡眠データを収集して睡眠データ蓄積部に蓄積するとともに、活動時における前記ユーザの活動データを収集して活動データ蓄積部に蓄積し、データ分析部により前記ユーザの睡眠データと活動データを分析して前記ユーザの活動時における活動アドバイス情報を、前記睡眠データ及び前記活動データに対応する睡眠アドバイス情報及び活動アドバイス情報を記憶したアドバイス情報記憶部から抽出するとともに、前記ユーザの睡眠データと活動データを分析して前記ユーザの睡眠時における睡眠アドバイス情報を前記アドバイス情報記憶部から抽出し、抽出した活動アドバイス情報及び睡眠アドバイス情報を前記ユーザに提示する、情報提示方法である。
【００１２】
第４の態様は、前記情報提示システム又はデータ分析装置をコンピュータで構成するためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、睡眠と活動との関係性を活かした睡眠改善及び活動パフォーマンス向上を可能にする。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
睡眠データ及び活動データに基づいて適切な睡眠アドバイス及び活動アドバイスを提示する情報提示システム（以下、「睡眠／活動アドバイス提示システム」と記載する）
【図１】本発明に係る睡眠／活動アドバイス提示システムの第１実施形態を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る睡眠／活動アドバイス提示システムの処理手順を示すフローチャートである。
【図３】収集された運動データ（活動データ）の総合データ例を示す説明図である。
【図４】収集された運動データ（活動データ）の内容毎のデータ例を示す説明図である。
【図５】収集された仕事データ（活動データ）の総合データ例を示す説明図である。
【図６】収集された仕事データ（活動データ）の内容毎のデータ例を示す説明図である。
【図７】収集された睡眠データの概要データ例を示す説明図である。
【図８】収集された睡眠データの詳細データ例を示す説明図である。
【図９】本発明に係る睡眠／活動アドバイス提示システムの処理を示す説明図である。
【図１０】本発明に係る睡眠／活動アドバイス提示システムの第２実施形態を示すブロック図である。
【図１１】本発明に係る睡眠／活動アドバイス提示システムの第３実施形態を示すブロック図である。
【図１２】本発明に係る睡眠／活動アドバイス提示システムの第３実施形態の他の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜第１実施形態＞
睡眠／活動アドバイス提示システム２ａは、データ収集手段４と、データ処理手段６ａと、アドバイス情報提示手段８とを備えている。
【００１６】
データ収集手段４は、活動入力装置１０と、睡眠入力装置１２とで構成されている。
【００１７】
活動入力装置１０は、スポーツの活動状態を収集する際には、ユーザがポケット等に入れて携帯するタイプや着用型のウェア式、スマートウォッチと称される腕時計タイプ等のセンサがある。具体的には、３軸加速度センサを内蔵し、加速度に基づいてユーザの活動エネルギーや消費カロリー等を計測することができる。また、光学式の心拍センサを内蔵することで、ユーザの心拍数を測定することができ、運動強度を求めることができる。また、センサ以外にも、トレーニング種別や量、競技タイム、乳酸値などを取得し、また、これらの基礎データから運動量、速度、安定性、反射性などの総合指標を算出するトレーニングシステムやコーチやユーザ自身による手動によるデータ入力手段も含む。
【００１８】
また、学習の活動状態を収集する際には、加速度や心拍数計測可能なセンサの他に、問題回答数や回答速度、正答率、休憩時間/回数、滞留時間/回数、回答した問題の教科、ジャンル、難易度などの学習時の時系列データを取得し、また、これらの基礎データから学習量、学習効率、持続性、注意力などの総合指標を算出する学習システムや指導者やユーザ自身による手動によるデータ入力手段も含む。
【００１９】
仕事の活動状態を収集する際には、加速度や心拍数計測可能なセンサの他に、プログラミング時のステップ数や資料作成の作業進捗を抽出可能な作業用端末や打合せでの発言数、アイディア数などを入力可能な音声・映像入力装置、及びこれらの基礎データから仕事量、効率性、持続性、注意力などの総合指標を算出する作業管理システムや管理者、プロジェクトメンバ、ユーザ自身による手動によるデータ入力手段も含む。
【００２０】
睡眠入力装置１２は、睡眠状態を示す睡眠時間、中途覚醒、就寝時刻、起床時刻、入眠潜時などの値と寝床に関する環境パラメタである温度、湿度、音、明るさ、空気の質などを計測可能な一つ、若しくは複数のセンサである。なお、活動入力装置１０により、簡易的に睡眠状態を判断することもできるため、詳細な睡眠データが不要な場合は、活動入力装置１０のみでデータ収集手段４を構成することもできる。
【００２１】
データ処理手段６ａは、ユーザの活動データ及び睡眠データを収集する。その機能上、データ入力部１４と、活動データ蓄積部１６と、睡眠データ蓄積部１８と、データ分析部２０と、アドバイス情報記憶部２２と、アドバイス情報出力部２４とを備えている。活動データ蓄積部１６と、睡眠データ蓄積部１８と、データ分析部２０によりデータ分析装置が構成されている。また、アドバイス情報提示手段８は、画面出力部２６と、音声出力部２８とを備えている。
【００２２】
データ入力部１４は、活動入力装置１０及び睡眠入力装置１２で収集されたデータを仕分けして活動データ及び睡眠データに分類して活動データ蓄積部１６及び睡眠データ蓄積部１８に供給する。
【００２３】
活動データ蓄積部１６は、データ入力部１４で仕分けされた時間毎、例えば、３０分〜１時間毎の活動データを蓄積するデータベースである。
【００２４】
睡眠データ蓄積部１８は、データ入力部１４で仕分けされた時間毎、例えば、３０分〜１時間毎の睡眠データを蓄積するデータベースである。
【００２５】
データ分析部２０は、活動データ及び睡眠データに基づいてアドバイス情報記憶部２２に記憶されているアドバイス情報を抽出し、アドバイス情報の中から睡眠状況に応じた活動アドバイス、もしくは、活動状況に応じた睡眠アドバイスを選択して、個人毎の最適なアドバイス情報をアドバイス情報出力部２４に出力する。
【００２６】
データ分析部２０は、睡眠と活動パフォーマンス（活動パラメタ）の関係性をモデル化し、最適な睡眠や活動を推定することで、アドバイス情報を選択する。具体的には、個人ｉのある時点ｔにおける活動パフォーマンスの対数値を被説明変数ｙｉｔとして、活動の総合パフォーマンスや活動内容毎のパフォーマンスを下記モデル式で定義する。
【００２７】
［数１］
ｙｉｔ＝β１＋β２ｘｉｔ＋ｒｉｔ
先行研究で示されているとおり、認知パフォーマンスは睡眠による影響を受けることを活用して、説明変数ｘｉｔは、時点ｔにおける睡眠パラメタ（睡眠パフォーマンス）であり、睡眠状態を示す睡眠時間、中途覚醒、就寝時刻、起床時刻、入眠潜時などの値と寝床に関する環境パラメタである温度、湿度、音、明るさ、空気の質などを含むものとする。ｒｉｔは個人差を示す値である。個人差とは、時点ｔにおける年齢、必要睡眠時間、活動拠点における気候や日照時間の差を考慮するための変数である。
【００２８】
活動を学習として扱う際には、活動の総合パフォーマンスは、学習量、効率性、持続性、注意力などとし、活動内容毎のパフォーマンスは、英語の読解問題や数学の図形問題などを示す。活動を運動として扱う際には、活動の総合パフォーマンスは、運動量、速度、安定性、反射性などとし、活動内容毎のパフォーマンスは、競技の内容として、短距離、長距離、筋力トレーニング等のパフォーマンスを示す。活動を仕事として扱う際には、活動の総合パフォーマンスは、仕事量、効率性、持続性、注意力などとし、活動内容毎のパフォーマンスは、仕事の内容としてクリエイティブ、事務処理、コミュニケーション等のパフォーマンスを示す。
【００２９】
データ分析部２０による睡眠アドバイスの選択については、初期段階では、たとえば、管理者、もしくは、ユーザによりプリセットされた睡眠の理想値Xiを基準とする。ある時点 tの睡眠パラメタｘｉｔと与えられた理想値Xiを比較して、理想値よりもある一定値小さいことをアドバイスの発生条件とする。アドバイスの発生条件を満たす際には、説明変数ｘｉｔのうちXiと差分が大きいパラメタを一つ、もしくは、複数選択し、選ばれたパラメタに基づき、予め対応付けされた睡眠アドバイスを選択する。睡眠アドバイスのタイミングについては、当日の起床時刻からある一定時間経過後、または、就寝時刻からある一定時間前を指定する。
【００３０】
一定のデータが取得されると、活動パフォーマンスｙｉｔをユーザごとに推定し、睡眠状態や環境に関するパラメタの改善を促すアドバイスを実行する。まず、時点ｔの睡眠パラメタｘｉｔから活動パフォーマンスｙｉｔを推定する。アドバイスの発生有無は、時点ｔの活動パフォーマンスｙｉｔとプリセットされた閾値Ｙｉとの大小比較により判断する。アドバイスの発生条件を満たす際には、活動パフォーマンスｙｉｔを最大化するために、ある時点tの睡眠パラメタｘｉｔから相対的に改善効果の大きいパラメタを一つ、もしくは、複数選択し、選ばれたパラメタに基づき、予め対応付けされた睡眠アドバイスを選択する。
【００３１】
データ分析部２０による活動アドバイスの選択については、初期段階では、たとえば、ある一人、もしくは複数の他ユーザIにより得られた睡眠パラメタｘｉｔと活動パラメタｙiｔで得られたモデルを活用して、ユーザiの活動内容毎のパフォーマンスの値ｙiｔを推定する。ここで、他ユーザIのモデルを活用可能な理由としては、睡眠と活動内容毎のパフォーマンスの関係性については類似の傾向を示すことが考えられるためである。推定された活動内容毎のパフォーマンスの値ｙiｔの大小を比較することで、値の大きいパラメタを一つ、もしくは、複数選択し、選ばれたパラメタに基づき、予め対応付けされた活動アドバイスを選択する。
【００３２】
また、一定のデータが取得されると、ある時点ｔにおける活動内容毎のパフォーマンスの値ｙｉｔを個人ごとに推定する。推定された活動内容毎のパフォーマンスの値ｙiｔの大小を比較し、値の大きいパラメタを一つ、もしくは、複数選択し、選ばれたパラメタに基づき、予め対応付けされた活動アドバイスを選択する。
【００３３】
アドバイス情報記憶部２２には、活動アドバイス情報と、睡眠アドバイス情報が記憶されている。
【００３４】
アドバイス情報出力部２４は、データ分析部２０によりアドバイス情報記憶部２２から抽出された活動アドバイス情報、又は抽出された睡眠アドバイス情報をアドバイス情報提示手段８に出力する。
【００３５】
アドバイス情報提示手段８は、画面出力部２６や音声出力部２８等で構成され、ユーザに対する適切なアドバイス情報を画面出力部２６に表示させ、また、音声出力部２８で音声出力する。これらの画面出力や音声出力情報を基に活動におけるユーザの指導者がユーザに対してコーチングを行うことも含む。
【００３６】
次に、第１実施形態の動作を図２のフローチャートに基づいて説明する。
【００３７】
ユーザは常時、もしくは、活動時に活動入力装置１０により時々刻々、もしくは離散的な活動データが活動入力装置１０により収集される（ＳＴ２，ＳＴ４）。収集された活動データは活動データ蓄積部１６に蓄積される（ＳＴ６）。
【００３８】
図３〜図６は収集された活動データの一例を示す。図３は、活動データの一例としての運動の総合データを示しており、日にち毎に運動の開始時刻、終了時刻、運動量、速度、安定性、反射性等が項目として収集され蓄積される。図４は、運動データの内容毎のデータを示しており、日にち毎に長距離、短距離、筋力トレーニング、基礎トレーニングの各項目の運動データが収集され蓄積される。図５は、活動データの一例としての仕事の総合データを示しており、日にち毎に仕事の開始時刻、終了時刻、仕事量、効率性、持続性、注意力の各項目が収集され蓄積される。図６は、仕事データの内容毎のデータを示しており、日にち毎にクリエイティブ、事務処理、コミュニケーション、資料作成の各項目の仕事データが収集され蓄積される。活動データの総合データ、及び内容毎のデータについては、たとえば、ユーザにおける偏差値等で表現する。
【００３９】
ユーザの睡眠時においては、睡眠入力装置１２により時々刻々、もしくは離散的な睡眠データが収集される（ＳＴ１２）。収集された睡眠データは睡眠データ蓄積部１８に蓄積される（ＳＴ１４、図７、図８の睡眠データ参照）。
【００４０】
また、図７は睡眠の概要データ例を示し、図８は睡眠の詳細データ例を示している。図7に示すように睡眠の概要データでは、就床時刻、入眠時刻、起床時刻、睡眠時間、入眠潜時、中途覚醒数、湿度、気温、空気の質、音、明るさ等のデータが収集され蓄積される。また、図８に示すように、睡眠詳細データは就寝中の各区時刻におけるレム睡眠の時間、ステージごとのノンレム睡眠の時間等が収集され、保存される。
【００４１】
ユーザの起床を検出する（ＳＴ１６）と、データ分析部２０は、睡眠データ蓄積部１８から新たに得られた睡眠データと過去のデータを読み出し、活動データ蓄積部１６から活動データを読み出す。データ分析部２０は、睡眠データと活動データに応じたその日の活動アドバイスをアドバイス情報記憶部２２から抽出する（ＳＴ２０）。
【００４２】
抽出された活動アドバイスは、アドバイス情報出力部２４を介してアドバイス情報提示手段８に出力され、画面出力部２６上に表示される。また、アドバイスの音声出力等があれば、音声出力部２８から出力し、警報等があれば音声出力部２８から警報音や警報音声が出力される（ＳＴ１８）。
【００４３】
ある任意の時刻になると（ＳＴ２）、データ分析部２０は、活動データ蓄積部１６から新たに得られた活動データを含む過去のデータを読み出し、睡眠データ蓄積部１８から睡眠データを読み出す。データ分析部２０は、睡眠データと活動データに応じたその日の睡眠アドバイスをアドバイス情報記憶部２２から抽出する（ＳＴ８）。抽出された睡眠アドバイスは、アドバイス情報出力部２４を介してアドバイス情報提示手段８に出力され、画面出力部２６上に表示される。また、アドバイスの音声出力等があれば、音声出力部２８から出力し、警報等があれば音声出力部２８から警報音声が出力される（ＳＴ１０）。
【００４４】
次に、具体的な例を挙げて実施形態を説明する。
【００４５】
図９には、３月１日、２日、３日の三日間における、睡眠パターンと活動パターンを例示している。ただし、本発明において、期間を三日間に限定されるものではない。
【００４６】
３月１日、２日における活動パフォーマンスが活動入力装置１０により収集され、活動データ蓄積部１６に蓄積される。また、３月１日、２日における睡眠データが睡眠入力装置１２により収集され、睡眠データ蓄積部１８に蓄積される。
【００４７】
３月２日の睡眠アドバイス時には、３月１日及び２日の睡眠データと活動データに基づき、翌３月３日の活動パフォーマンスを最適化する睡眠アドバイスを提示する。
【００４８】
また、３月３日には、当日までの睡眠状態と活動状態を分析し、当日の活動パフォーマンスを最適化する活動アドバイス（推奨する活動内容）を提示する。
【００４９】
＜第２実施形態＞
図１２に示すように、第２実施形態における睡眠／活動アドバイス提示システム２ｂは、データ処理手段６ｂとして、アドバイス情報学習部３０を備えている。
【００５０】
アドバイス情報学習部３０は、データ分析部２０の分析結果から新たなアドバイス情報を生成してアドバイス情報記憶部２２に記憶させる機能を有する。
【００５１】
第２実施形態におけるデータ分析部２０では、ユーザに提示された活動アドバイス情報がその後の活動データにどのように影響しているか、また、ユーザに提示された睡眠アドバイス情報がその後の睡眠データにどのように影響しているかを分析する。
【００５２】
睡眠アドバイスについては、データ分析部２０は、アドバイス情報と対応付けられたパラメタのアドバイス前後変化を算出する。アドバイス情報学習部３０は、データ分析部２０による比較結果から、睡眠アドバイスによって、睡眠状態を示すパラメタ、環境パラメタの変化がある一定の値以上あるか比較することで、アドバイスの有効性の有無を判断する。パラメタ変化がある閾値よりも小さいときに、有効性無と判断し、アドバイスの諸条件（アドバイスの発生条件、アドバイス内容、タイミング）を変化させた新たなアドバイス情報を生成し、アドバイス情報記憶部２２に記憶させる。
【００５３】
また、活動アドバイスについても、データ分析部２０は、活動レコメンドによって、提示された活動内容の変化があったかを所要時間で算出する。アドバイス情報学習部３０は、活動アドバイスによって、推奨された活動内容の所要時間がある一定の値以上あるか比較することで、アドバイスの有効性の有無を判断する。有効性無と判断された際には、アドバイスの諸条件（アドバイスの発生条件、アドバイス内容、タイミング）を変化させてアドバイス情報記憶部２２に記録する。
【００５４】
以上の手続きに基づき、新たなアドバイス情報をアドバイス情報学習部３０が生成しアドバイス情報記憶部２２に記憶させる処理を繰り返すことにより、最適なアドバイス情報を蓄積させることができる。
【００５５】
このように第２実施形態によれば、第１実施形態の効果に加えて、より一層、睡眠改善及び活動パフォーマンスの向上が期待できる。
【００５６】
以上の睡眠／活動アドバイス提示システム２ａ，２ｂにおけるデータ処理手段６ａ，６ｂは、睡眠／活動アドバイス提示プログラムをコンピュータにインストールすることで構成することができる。
【００５７】
＜第３実施形態＞
図１１に示すように、第３実施形態の睡眠／活動アドバイス提示システム２ｃは、第1実施形態の構成に対して、行動目標入力部３１と、データ処理手段６ｃとして、行動目標設定部３２及び行動目標評価部３３とを備えている。
【００５８】
行動目標入力部３１は、アドバイス情報提示手段８からユーザに提示された複数のアドバイスに基づいて、ユーザ側で行動目標を設定して入力する。もしくは、予め用意された行動目標リストから選択して入力してもよい。
【００５９】
行動目標設定部３２は、行動目標入力部３１から入力された行動目標を記憶する。
【００６０】
行動目標評価部３３は、行動目標設定部３２に記憶されている行動目標と活動データ蓄積部１６や睡眠データ蓄積部１８にある客観的なデータ、もしくは、自ら入力する行動の振り返り情報とを比較して、行動目標が実施されているか否かを評価し、その評価結果をアドバイス情報提示手段８に出力する。
【００６１】
次に第３実施形態の動作を説明する。
【００６２】
データ分析部２０によって分析され、アドバイス情報が提示されるとユーザは、そのアドバイス情報に基づいて自分の行動目標を決定する。例えば、睡眠時間が少なく、睡眠負債が増大しているとのアドバイス情報がアドバイス情報提示手段８から提示された場合には、ユーザは、行動目標として、1日8時間の睡眠を確保するといった行動目標を行動目標入力部３１から入力して行動目標設定部３２に記憶させる。入力された行動目標が睡眠データ蓄積部１８にある情報と比較し、条件に合致している場合には、行動目標評価部３３は評価結果としては、「優秀」を意味する評価Ａを提示することとなる。また、“入力された行動目標は達成されました。”というメッセージをアドバイス情報提示手段８から出力させるようにしてもよい。
【００６３】
第３実施形態では、複数のアドバイス情報について提示を受け、ユーザ自身がアドバイスに沿った行動目標を設定し、実施できているか否かのレビューを受けることができるので、ユーザは確実に自身の現在の睡眠及び活動のパフォーマンスを把握することができ、睡眠及び活動のパフォーマンスを向上させることができる。
【００６４】
なお、図１２に示すように、第３実施形態の睡眠／活動アドバイス提示システム２ａの構成に対して、行動目標入力部３１と、データ処理手段６ｃとして行動目標設定部３２及び行動目標評価部３３とを加えて睡眠／活動アドバイス提示システム２ｄを構成するようにしてもよい。
【００６５】
＜さらに他の実施形態＞
なお、上記各実施形態に対して以下のような構成を付加することもできる。
【００６６】
一例として、睡眠改善のために、「なぜその目標設定が重要なのか」などの関連情報をアドバイス情報に付加するようにしてもよい。ユーザはアドバイス情報について提示を受け、実施できていない場合について、なぜそのアドバイスを実行すべきなのかなど、睡眠学の基礎知識や概念、エビデンスといった関連情報の提示を受けるようにする。
【００６７】
また、他の一例として、アドバイスがなくとも客観データを用いて、自分自身もしくは人手によるサポートで振り返りができるように、活動データ蓄積部１６や睡眠データ蓄積部１８のデータをユーザに提示するように構成してもよい。その際には、アドバイス情報記憶部２２やアドバイス情報出力部２４を省略する構成でもよい。
【００６８】
さらに、アドバイス情報がなくとも客観データと分析結果を用いて、自分自身もしくは人手によるサポートで振り返りができるように、データ分析部２０のデータ分析結果をユーザに提示するように構成してもよい。その際には、アドバイス情報記憶部２２やアドバイス情報出力部２４を省略する構成でもよい。
【００６９】
以上、上記実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していないことは勿論である。
【符号の説明】
【００７０】
２ａ，２ｂ…睡眠／活動アドバイス提示システム（情報提示システム）、４…データ収集手段と、６ａ，６ｂ…データ処理手段、８…アドバイス情報提示手段、１０…活動入力装置、１２…睡眠入力装置、１４…データ入力部、１６…活動データ蓄積部、１８…睡眠データ蓄積部、２０…データ分析部、２２…アドバイス情報記憶部、２４…アドバイス情報出力部、２６…画面出力部、２８…音声出力部、３０…アドバイス情報学習部、３１…行動目標入力部、３２…行動目標設定部、３３…行動目標評価部。
【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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