(57)【要約】【課題】使用者個人の現時期の睡眠状況を精度よく評価することができる睡眠評価システムを提供する。【解決手段】睡眠評価システムは、生体情報センサ１で検知された使用者個人の睡眠時における過去の生体情報に基づいて、使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて長期における長期睡眠傾向を取得する長期睡眠傾向取得手段と、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向に基づいて使用者個人の睡眠状況を評価する評価手段とを有する。【選択図】図３
2011067241.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
使用者個人の睡眠時における生体情報を検知する生体情報センサと、
前記生体情報センサで検知された睡眠時における前記使用者個人の生体情報を格納する記憶媒体と、
前記生体情報センサで検知された前記使用者個人の睡眠時における過去の生体情報に基づいて、前記使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて長期における長期睡眠傾向を取得する長期睡眠傾向取得手段と、
前記使用者個人の前記睡眠パラメータの前記長期睡眠傾向に基づいて前記使用者個人の睡眠状況を評価する評価手段とを具備する睡眠評価システム。
【請求項２】
使用者個人の睡眠時における生体情報を検知する生体情報センサと、
前記生体情報センサで検知された睡眠時における前記使用者個人の生体情報を格納する記憶媒体と、
前記生体情報センサで検知された前記使用者個人の睡眠時における過去の生体情報に基づいて、前記使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて長期における長期睡眠傾向を取得する長期睡眠傾向取得手段と、
前記生体情報センサで検知された前記使用者個人の睡眠時における生体情報に基づいて、前記使用者個人の前記睡眠パラメータについて、長期よりも短い短期における短期睡眠傾向を取得する短期睡眠傾向取得手段と、
前記使用者個人の睡眠に関する前記睡眠パラメータの長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方に基づいて、前記使用者個人の睡眠状況を評価する評価手段とを具備する睡眠評価システム。
【請求項３】
請求項１において、前記睡眠パラメータは、前記使用者個人に関して、入眠開始から入眠に達するまでの入眠時間、入眠から深い睡眠に達するまでの時間、最初の深い睡眠時間、正味の睡眠時間、睡眠開始時刻、睡眠の前半期と後半期とにおける深い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける浅い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける中途覚醒時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおけるレム睡眠時間の割合、深い睡眠から浅い睡眠へ移行する回数のうちの少なくとも一つである睡眠評価システム。
【請求項４】
請求項１または２において、睡眠時間帯は時間軸において複数に分割されており、前記睡眠パラメータは、睡眠時間全体のうち最終覚醒よりも入眠開始に近い側の一の時間帯における睡眠情報と、前記睡眠時間全体のうち入眠開始よりも最終覚醒に近い側の他の時間帯における前記睡眠情報との割合に基づいて規定されている睡眠評価システム。
【請求項５】
請求項１〜４のうちのいずれか一項において、使用者個人の前記長期睡眠傾向に対して前記使用者個人の前記短期睡眠傾向が相違するとき、前記評価手段は、前記使用者個人の睡眠に関する評価を報知部に報知する睡眠評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は使用者の睡眠状況を評価する睡眠評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、心拍情報と、予め記憶した基準心拍情報とを分析することにより睡眠状況を評価することにしている。そして各判定基準として睡眠時間、寝付きの良さ、寝起きの良さ、熟眠度等を統計データと比較して点数化する。しかしながら統計データとしてあるだけであり、統計データは多数の一般の健常者の平均化したデータであると考えられる。このため使用者個人の睡眠形態を考慮したものではないため、使用者個人の睡眠評価の精度は必ずしも高くない。
【０００３】
特許文献２は、レム睡眠出現の周期性、深いノンレム睡眠総量、レム総時間、中途覚醒回数またはその総時間等のパラメータのデータから平均値および標準偏差を求め、睡眠評価基準データを算出する。基準データと比較して、良い睡眠か、良くない睡眠かを判定する。しかしながら比較対象する基準データは、多数の一般的な健常者の母集団から平均的に算出されており、使用者個人の特有の睡眠傾向を考慮したものではない。このため使用者個人の睡眠評価の精度は必ずしも高くない。
【０００４】
特許文献３は、生体情報センサから得られた信号に基づいて脈波拍動成分データを抽出し、脈波拍動成分データからカオス解析し、カオス解析の結果からリアプノア指数から脳の眠り度を測定し、脈波拍動成分データから心拍数時系列データの心拍数変動性ＨＲＶ解析し、ＨＲＶ解析の結果からＬＦ／ＨＦ成分から眠り度を測定する睡眠評価システムを開示している。このものによれば、使用者個人の長期睡眠傾向を考慮していないため、使用者個人の現時点の睡眠を評価する睡眠評価の精度は必ずしも充分ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−７１２６３号公報
【特許文献２】特開２００７−３１９２３８号公報
【特許文献３】特開２００８−１０４５２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述したように上記した文献に係るシステムによれば、使用者個人の過去の睡眠傾向と現在の睡眠傾向とを比較することができないので、使用者個人の現時期の睡眠状況を必ずしも精度よく評価することができない。
【０００７】
本発明は上記した実情に鑑みてなされたものであり、一般人の睡眠傾向ではなく、使用身個人の過去の睡眠傾向と現在の睡眠傾向とを比較することで、使用者個人の現時期の睡眠状況を精度よく評価することができる睡眠評価システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（ｉ）様相１に係る睡眠評価システムは、使用者個人の睡眠時における生体情報を検知する生体情報センサと、生体情報センサで検知された睡眠時における使用者個人の生体情報を格納する記憶媒体と、生体情報センサで検知された使用者個人の睡眠時における過去の生体情報に基づいて、使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて長期における長期睡眠傾向を取得する長期睡眠傾向取得手段と、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向に基づいて使用者個人の睡眠状況を評価する評価手段とを具備する。
【０００９】
様相１によれば、長期睡眠傾向取得手段は、生体情報センサで検知された使用者個人の睡眠時における過去の生体情報に基づいて、使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて長期における長期睡眠傾向を取得する。長期睡眠傾向は、長期間における睡眠パラメータの数値が変動している傾向をいう。評価手段は、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向に基づいて使用者個人の睡眠状況を評価する。この場合、使用者個人の睡眠パラメータの数値が初期値よりも増加している傾向にあるか減少している傾向にあるかに基づいて、使用者個人の睡眠状況を評価することができる。仮に、多数の一般人について平均化した睡眠傾向と、使用者個人の睡眠傾向とを比較するときには、使用者個人の特有の睡眠傾向が事実上無視され易くなり、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常が評価されにくい傾向がある。
【００１０】
そこで本発明によれば、評価手段は、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向に基づいて、使用者個人の睡眠状況を評価する。このため使用者個人について睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。特に、使用者個人の活動環境（学業環境、職場環境等を含む）、睡眠環境、住居環境等の相違は、使用者個人ごとの睡眠傾向に大きな影響を与え易い。このため使用者個人の長期睡眠傾向に基づいて使用者個人の睡眠状況を評価すれば、使用者個人について睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。
【００１１】
なお、長期睡眠傾向は、短期睡眠傾向を求める期間である短期間よりも長い期間、例えば２０日間以上（例えば２０〜３６５日間、２５〜１００日間、２０〜５０日間における任意値）の長期における睡眠情報に基づくことが好ましい。期間が過剰に長いと、使用者個人の加齢に起因するノイズが含まれるため、長期の日数の上限を定めることが好ましい。一般的には、加齢に伴い、使用者個人の身体の体調に拘わらず、睡眠時間は短縮される傾向がある。
【００１２】
（ｉｉ）様相２に係る睡眠評価システムは、使用者個人の睡眠時における生体情報を検知する生体情報センサと、生体情報センサで検知された睡眠時における使用者個人の生体情報を格納する記憶媒体と、生体情報センサで検知された使用者個人の睡眠時における過去の生体情報に基づいて、使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて長期における長期睡眠傾向を取得する長期睡眠傾向取得手段と、生体情報センサで検知された使用者個人の睡眠時における生体情報に基づいて、使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて、長期よりも短い短期における短期睡眠傾向を取得する短期睡眠傾向取得手段と、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方に基づいて、使用者個人の睡眠状況を評価する評価手段とを具備する。
長期睡眠傾向は、長期間における睡眠パラメータの数値が変動している傾向をいう。短期睡眠傾向は、長期間よりも短い短期間における睡眠パラメータの数値が変動している傾向をいう。評価手段は、使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータの長期睡眠傾向および短期睡眠傾向とを比較して、長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方に基づいて、例えば両者の差分および／または比率に基づいて、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。
【００１３】
仮に、多数の一般人について平均化した睡眠傾向と、使用者個人の短期睡眠傾向とを比較するときには、使用者個人の特有の睡眠傾向が事実上無視され易く、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常が評価されにくい傾向がある。
【００１４】
そこで本発明によれば、評価手段は、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方に基づいて、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。使用者個人の長期睡眠傾向と短期睡眠傾向とを比較すると、使用者個人について、現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。特に、使用者個人の活動環境（学業環境、職場環境等を含む）、睡眠環境、住居環境等の相違は、使用者個人ごとの睡眠傾向に大きな影響を与え易い。このため使用者個人の長期睡眠傾向に基づいて短期睡眠傾向を評価すれば、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。長期睡眠傾向は２０日間以上（例えば２０〜３６５日間、２５〜１００日間、２０〜５０日間における任意値）の長期における睡眠情報に基づくことが好ましい。短期睡眠傾向は長期睡眠傾向よりも短期の睡眠傾向を意味し、２日間以上（例えば３〜１０日間、５〜８日間における任意値）の睡眠傾向に基づくことが好ましい。
【００１５】
（ｉｉｉ）様相３に係る睡眠評価システムは、上記様相において、睡眠パラメータは、使用者個人に関して、入眠開始から入眠に達するまでの入眠時間、入眠から深い睡眠に達するまでの時間、最初の深い睡眠時間、正味の睡眠時間、睡眠開始時刻、睡眠の前半期と後半期とにおける深い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける浅い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける中途覚醒時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおけるレム睡眠時間の割合、深い睡眠から浅い睡眠へ移行する回数のうちの少なくとも一つである。割合は変化割合という意味であり、差分および／または比率に相当する。上記した睡眠パラメータは、経験的にみると、使用者個人について、現時期の睡眠状況の異常を評価するのに、評価精度を高めることができる。
【００１６】
（ｉｖ）様相４に係る睡眠評価システムは、上記様相において、睡眠時間帯は時間軸において複数に分割されており、睡眠パラメータは、睡眠時間全体のうち最終覚醒よりも入眠開始に近い側の一の時間帯における睡眠情報と、睡眠時間全体のうち入眠開始よりも最終覚醒に近い側の他の時間帯における睡眠情報との割合に基づいて規定されている。経験的にみると、睡眠時間全体において、睡眠時間全体のうち最終覚醒よりも入眠開始に近い側の一の時間帯と、睡眠時間全体のうち入眠開始よりも最終覚醒に近い側の他の時間帯とでは、睡眠情報の値が異なることが多い。例えば、多数の一般人については、浅い睡眠は、起床に相当する最終覚醒に近い睡眠後半期に現れ易い。深い睡眠は睡眠前半期に現れ易い。ＲＥＭ睡眠は睡眠後半期に現れ易い等といった傾向がある。且つ、使用者個人によってばらつきが多い。このため、睡眠時間全体のうち最終覚醒よりも入眠開始に近い側の一の時間帯における睡眠情報と、睡眠時間全体のうち入眠開始よりも最終覚醒に近い側の他の時間帯における睡眠情報との割合に基づいて、睡眠パラメータを規定すれば、睡眠状況の評価精度を高めることができる。割合とは、差分および／または比率という意味である。
【００１７】
特に、使用者個人の活動環境、職業環境、睡眠環境等の相違は、使用者個人ごとの睡眠傾向に大きな影響を与え易い。このため、使用者個人の生体情報に基づいて把握された使用者個人の長期睡眠傾向に基づいて使用者個人の短期睡眠傾向を評価すれば、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。
【００１８】
ここで、睡眠時間全体を前半期および後半期のように２分割した場合には、一の時間帯は前半期となり、他の時間帯は後半期となる。睡眠時間全体を前半期、中間期および後半期のように３分割した場合には、一の時間帯は前半期にでき、他の時間帯は中間期または後半期のいずれかにできる。または一の時間帯は中間期にでき、他の時間帯は前半期または後半期のいずれかにできる。
【００１９】
（ｖ）様相５に係る睡眠評価システムは、上記様相において、使用者個人の長期睡眠傾向に対して使用者個人の短期睡眠傾向が相違するとき、評価手段は、使用者個人の睡眠に関する評価を報知部に報知する。睡眠に関するメッセージおよび／またはアドバイスを、使用者個人および／または関係者等に報知する。このように使用者個人の長期睡眠傾向に対する使用者個人の短期睡眠傾向が相違するときには、使用者個人の睡眠傾向に異常が発生しているおそれがある。このため評価手段は、睡眠に関する報知内容（警告、メッセージおよびアドバイスのうちの少なくとも１種）を使用者個人または関係者に報知する。
【００２０】
（ｖｉ）上記したように睡眠状況を評価する睡眠パラメータとしては複数用意することが好ましい。この場合、複数の睡眠パラメータのうち睡眠評価に大きな影響を与える睡眠パラメータについては、睡眠傾向を数値化した傾向度を演算値よりも大きめに補正できる。また、複数の睡眠パラメータのうち睡眠評価に大きな影響を与えない睡眠パラメータについては、睡眠傾向を数値化した傾向度を演算値よりも少なめに補正できる。この場合、睡眠傾向を数値化した傾向度を大きめにするにあたり、演算して求めた演算値に、相対的に大きな影響係数を補正値として乗算して補正することができる。睡眠傾向を数値化した傾向度を小さめにするにあたり、演算して求めた演算値に、相対的に小さな影響係数を補正値として乗算して傾向度を補正することができる。このようにすれば、睡眠状況の評価精度を高めることができる。例えば、睡眠パラメータのひとつであるレム睡眠時間は日々によって変化振れ幅が大きいため、評価精度を低下させる要因となり易い。そこで、レム睡眠時間の変化振れ幅が評価精度には影響を与えないように、レム睡眠時間を数値化した傾向度を本来値よりも小さめに補正する。
【発明の効果】
【００２１】
様相１によれば、評価手段は、多数の一般的な健常者の母集団から平均的に算出された睡眠傾向ではなく、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向に基づいて、使用者個人の睡眠状況を評価する。このため使用者個人について、現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。特に、使用者個人の活動環境（学業環境、職場環境等を含む）、睡眠環境、住居環境等の相違は、使用者個人ごとの睡眠傾向に大きな影響を与え易い。このため使用者個人の長期睡眠傾向に基づいて短期睡眠傾向を評価すれば、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。
【００２２】
また様相２によれば、評価手段は、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方に基づいて、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。使用者個人の長期睡眠傾向と短期睡眠傾向とを比較すると、使用者個人について、現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。特に、使用者個人の活動環境（学業環境、職場環境等を含む）、睡眠環境、住居環境等の相違は、使用者個人ごとの睡眠傾向に大きな影響を与え易い。このため使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向に基づいて短期睡眠傾向を評価すれば、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施形態１に係り、生体情報センサを模式的に示す図である。
【図２】実施形態１に係り、生体情報センサを示す断面図である。
【図３】実施形態１に係り、生体情報センサをベッドに装備している状態を示す図である。
【図４】実施形態１に係り、心拍信号、呼吸信号、体動信号を模式的に示す波形図である。
【図５】実施形態１に係り、制御系を示すプロック図である。
【図６】実施形態１に係り、一般的な睡眠状態を模式的に示すグラフ図である。
【図７】別の実施形態に係り、一般的な睡眠状態を模式的に示すグラフ図である。
【図８】他の実施形態に係り、制御部が実行するメインルーチンのフローチャートである。
【図９】他の実施形態に係り、制御部が実行するデータ取得処理のフローチャートである。
【図１０】他の実施形態に係り、制御部が実行する長期傾向取得処理のフローチャートである。
【図１１】他の実施形態に係り、制御部が実行する短期傾向取得処理のフローチャートである。
【図１２】他の実施形態に係り、制御部が実行する評価報知処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
（実施形態１）
図１〜図６は実施形態１の概念を示す。図１〜図３はシステムで用いられる生体情報センサ１の一例を示す。図１に示すように、生体情報センサ１は使用者個人の生体情報を検知するものであり、使用者が就寝する就寝環境に設置されるものであり、樹脂で形成された複数のベース部１０と、各ベース部１０に内臓された複数のセンサ部１１と、各ベース部１０のセンサ部１１に繋がる信号取出線１２と、各ベース部１０を繋ぐ連結線１３と、連結線１３の先端に設けられたコネクタ部１４とをもつ。各センサ部１１で検知した信号は、信号取出線１２および連結線１３を介してコネクタ部１４に至る。センサ部１１は圧電センサを用いることができる。生体情報センサ１は、ベッド２のマットレス２０の上面、下面または内部、あるいは、敷き布団の上面、下面または内部等に設置されても良い。単数のベース部１０につきセンサ部１１は複数個装備されている。このようなベース部１０が間隔ＬＡ隔てて複数個装備されている。このため、使用者が睡眠中にずれ移動したとしても、複数個のセンサ部１１のうち使用者の心臓や肺臓に最も近いセンサ部１１から使用者の生体情報を良好に得ることができる。図２に示すように、ベース部１０は弾性層１５（例えば多孔質層、非多孔質層）を積層させた積層体を表皮１６で被覆して形成されている。樹脂層１５にはセンサ部１１が挟まれている。図３は使用形態の一例を示す。図３に示すように、ベッド２のマットレス２０の上面、下面または内部に設置されている。生体情報センサ１はベッド２から独立しているため、使用者の身長等に応じて生体情報センサ１をベッド２に設置する位置を調整できる。ベッド２のマットレス２０ではなく、必要に応じて生体情報センサ１を敷き布団の下面、上面または内部に配置しても良い。
【００２５】
図４に示す信号処理部３は、生体情報センサ１のコネクタ部１４に接続される受信部４０と、生体情報センサ１のセンサ信号をフィルタリングしてノイズを除去するフィルタ回路４１１，４１２，４１３と、フィルタ回路４１１，４１２，４１３フィルタされたセンサ信号を増幅させるアンプ部４１５，４１６，４１７、増幅されたセンサ信号をサンプリングして周波数解析する周波数解析部４１８，４１９，４２０と有する。周波数解析部４１８，４１９，４２０で周波数解析した信号は、制御部３４で受信される。フィルタ回路４１１は呼吸の信号を選別する。フィルタ回路４１２は心拍の信号を選別する。フィルタ回路４１３は体動の信号を選別する。
【００２６】
生体情報センサ１で検知される生体情報は、使用者の心拍、呼吸、体動に関する物理量を含む。例えば、生体情報は、単位時間における心拍数、呼吸数、体動数、心拍の波形、呼吸数の波形、体動の波形、心拍の波形のピーク値、呼吸数の波形のピーク値、体動の波形のピーク値等を含むことができる。圧電センサは、使用者の身体から発生される圧力変動を検知できる。単位時間あたりの心拍数、呼吸数はかなり相違するため、両者の峻別は可能である。例えば、図４（Ａ）に示すように、呼吸を検知する信号波形Ｐ１に心拍の信号波形Ｐ２が合成される。この場合であっても、呼吸を検知する信号波形Ｐ１に比較して、心拍の信号波形Ｐ２は振動数が高いため、合成波形（Ｐ１＋Ｐ２）を処理すれば、図４（Ｂ）に示す呼吸波形Ｐ１と、図４（Ｃ）に示す心拍波形Ｐ２とに識別される。更に、体動は不規則的に発生し、且つ、図４（Ｄ）に示すように体動の信号波形Ｐ３は、振動数、振幅、波形が心拍および呼吸の場合とかなり異なり、体動の信号は心拍の信号および呼吸の信号に対して峻別が容易である。
【００２７】
図５に示すように、制御部３４は、生体情報信号が入力される入力処理回路３５と、ＣＰＵ３６と、出力処理回路３７と、メモリ３８と、表示部３９（報知部）とを有する。メモリ３８は、生体情報センサ１で検知された睡眠時における使用者個人の生体情報を格納する記憶媒体として機能する。従って、使用者個人の過去の睡眠時における過去の生体情報は、メモリ３８のエリアに格納される。表示部３９は視覚的または聴覚的に表示するものであり、プリンタ、ディスプレイを例示できる。使用者に操作されて睡眠開始を制御部３４に送信する睡眠開始スイッチ４１、使用者に操作されて睡眠終了を制御部３４に送信する睡眠終了スイッチ４２が設けられている。場合によっては、睡眠開始および睡眠終了は、生体情報センサ１からの睡眠情報に基づいて判定することにしても良い。
【００２８】
図６は人間の一般的な睡眠状態の一例を示す。図６に示すように、睡眠深度は、深度の浅い側から深い側に向けて、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠と大別される。ノンレム睡眠は、心拍、呼吸および体動に応じて、複数の睡眠深度、すなわち、ステージ１、ステージ２、ステージ３、ステージ４に大別されている。人間が入眠にすると、ステージ１、ステージ２、ステージ３、ステージ４と次第に睡眠深度が深くなる。しばらくすると、ステージ４、ステージ３、ステージ１、ステージ１のように睡眠深度が浅くなる。このように睡眠途中において深い睡眠から浅い睡眠またはＲＥＭ睡眠に移行する。このようなサイクルが睡眠中において所定時間（例えば９０分間）毎に複数回、最終覚醒（目覚め）まで繰り返される。なお、睡眠時間において中途覚醒（起床までの途中に目覚めること）が発生することもある。一般的には、睡眠時間の前半では深い睡眠が現れ易く、睡眠時間の後半期では、浅い睡眠とレム睡眠が多く現れ易く、最終覚醒（起床に相当する目覚め）する。睡眠深度は、例えば、心拍、呼吸、体動等の睡眠情報に基づいて判定することができる。
【００２９】
制御部３４は、メモリ３８に格納されている生体情報に基づいて、使用者個人の睡眠パラメータを数値化する。そして、使用者個人に関する睡眠パラメータについて、長期（例えば２０〜８０日間）における長期睡眠傾向を取得する（長期睡眠傾向取得手段）。更に、制御部３４は、生体情報センサ１で検知された使用者個人の過去の睡眠時における過去の生体情報に基づいて、使用者個人の睡眠に関する睡眠パラメータについて、長期睡眠傾向よりも短期（例えば３〜１０日間）における短期睡眠傾向を取得する（短期睡眠傾向取得手段）。
【００３０】
システムの制御部３４は、使用者個人の長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方に基づいて、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する（評価手段）。ここで、仮に、多数の一般人について平均化した睡眠傾向と、使用者個人の短期睡眠傾向とを比較するときには、使用者個人の特有の睡眠傾向が事実上無視され易くなり、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常が評価されにくい傾向がある。この点本実施形態によれば、制御部３４は、使用者個人の長期睡眠傾向を基準として短期睡眠傾向を比較し、使用者個人の長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方に基づいて、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。例えば、制御部３４は、使用者個人の睡眠パラメータの長期睡眠傾向を基準として短期睡眠傾向を比較し、使用者個人の睡眠パラメータに関して長期睡眠傾向および短期睡眠傾向の双方の差分および／または比率に基づいて、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。
【００３１】
このように使用者個人の長期睡眠傾向を基準として短期睡眠傾向を比較すれば、使用者個人について、現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。特に、使用者個人の活動環境（学業環境、職場環境等を含む）、睡眠環境、住居環境等の相違は、使用者個人ごとの睡眠傾向に大きな影響を与え易い。このため多数の一般人について平均化した睡眠傾向ではなく、使用者個人特有の長期睡眠傾向に基づいて短期睡眠傾向を評価すれば、つまり、使用者個人特有の長期睡眠傾向と短期睡眠傾向とを比較して短期睡眠傾向を評価すれば、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を更に高めることができる。
【００３２】
ここで、本実施形態によれば、睡眠パラメータとしては、使用者個人に関して、入眠開始から入眠に到達するまでの入眠時間、入眠から深い睡眠に達するまでの時間、最初の深い睡眠時間、正味の睡眠時間、睡眠開始時刻、睡眠の前半期と後半期とにおける深い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける浅い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける中途覚醒時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおけるレム睡眠時間の割合、深い睡眠から浅い睡眠へ移行する回数とすることができる。このうちの一個以上、２個以上、３個以上の睡眠パラメータを用いることができる。これらの睡眠パラメータは、経験的にみると、使用者個人について、現時期の睡眠状況の異常の有無を評価するのに、評価精度を高めるのに有利である。
【００３３】
（実施形態２）
本実施形態は実施形態１と基本的には同様の構成、同様の作用効果を有するため、同様な生体情報センサ１、信号処理部３、制御部３４を使用し、図１〜図６を準用する。以下相違する部分を中心として説明する。睡眠評価システムを構成する制御部３４は、使用者個人の睡眠時間全体を前半期および後半期に分割する（図７参照）。睡眠パラメータは、睡眠時間全体のうち入眠側の前半期（一の時間帯）における睡眠情報と、睡眠時間全部のうち最終覚醒側の後半期（他の時間帯）における睡眠情報との割合に基づいて規定されている。
【００３４】
経験的にみると、睡眠時間全体における前半期と後半期とでは、睡眠情報の値が異なることが多い。例えば、多数の健常な一般人については、浅い睡眠は、後半期に現れ易く、深い睡眠は前半期に現れ易く、ＲＥＭ睡眠は後半期に現れ易い等といった傾向がある。このため、使用者個人に関する同一の睡眠情報について、睡眠時間全体のうち前半期と後半期との割合（比率）に基づいて睡眠パラメータを規定すれば、睡眠評価の精度を一層高めることができる。
【００３５】
特に、使用者個人の活動環境、職業環境、睡眠環境等の相違は使用者個人ごとの睡眠傾向に大きな影響を与え易い。このため使用者個人の生体情報に基づいて把握された使用者個人の長期睡眠傾向に基づいて使用者個人の短期睡眠傾向を評価すれば、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。ＲＥＭ睡眠は、Rapid Eye Movement睡眠であり、身体は休息しているにも拘わらず、脳が覚醒に近いに活動している浅い睡眠状態を意味する。
【００３６】
使用者個人の長期睡眠傾向に対して使用者個人の短期睡眠傾向が相違するとき、制御部３４は、睡眠に関する報告内容を報知することが好ましい。報知内容としては、警告、メッセージおよびアドバイスのうちの少なくともひとつが好ましい。使用者個人の長期睡眠傾向に対して、使用者個人の短期睡眠傾向が相違するときには、使用者個人の現時期の睡眠傾向に異常が発生しているおそれがある。このため制御部３４は、睡眠に関する警告、メッセージおよびアドバイスのうちの少なくともひとつを使用者個人または関係者等に報知する。
【００３７】
なお、使用者個人の長期睡眠傾向が変化していない場合であっても、使用者個人の短期睡眠傾向が変化しているときには、制御部３４は、睡眠に関するメッセージおよびアドバイスのうちの少なくともひとつを使用者個人等に表示することが好ましい。その傾向が悪いときには、睡眠習慣を見直す表示を行うことが好ましい。その傾向が良い方向に向かっているときには、使用者を励ますような表示を行うことが好ましい。
【００３８】
殊に、睡眠傾向が悪い方向に進行している場合には、警告を表示部３９に表示する。睡眠傾向が良い方向に進行している場合には、励ましのメッセージを表示部３９に表示する。使用者個人の長期睡眠傾向に対して使用者個人の短期睡眠傾向が合致するとき、制御部３４は警告やアドバイスを表示しない。但しこれに限定されるものでなく、表示しても良い。
【００３９】
上記したように本実施形態によれば、毎日の睡眠の質を評価してアドバイスするのではなく、使用者個人の睡眠傾向を長期に、これを基準として警告、アドバイスおよびメッセージを表示する。このため突発的に発生する変化をキャンセルし易くなり、警告、アドバイスおよびメッセージを行うことができる。そのことで、使用者個人の悪い睡眠習慣、使用者個人の最近の生活リズムの変化の気づきや見直しを行うことができ、有効な対策を実行できる。
【００４０】
本実施形態によれば、単に睡眠パラメータを点数化して睡眠の質を評価するのではなく、睡眠深度に影響を与える睡眠パラメータを見いだし、睡眠パターンにより、使用者個人の睡眠の評価を行うことができる。
【００４１】
（実施形態３）
本実施形態は実施形態１，２と基本的には同様の構成、同様の作用効果を有するため、同様な生体情報センサ１、信号処理部３、制御部３４を使用し、図１〜図７を準用する。本実施形態においても、一般人について取得した睡眠傾向ではなく、使用身個人について取得した過去の睡眠傾向と現在の睡眠傾向とを比較することで、使用者個人の現時期の睡眠状況を精度よく評価することができる。
【００４２】
以下相違する部分を中心として説明する。表１は、本システムで採用した睡眠パラメータを縦欄として示すと共に、月単位の長期傾向に関するデータを横欄として示す。表１に示すように、睡眠パラメータとして、入眠開始時刻から入眠（ステージ１もしくはステージ２の状態）するまで時間を示す入眠時間、入眠から深い睡眠（ステージ３もしくはステージ４の状態）に達するまでの時間、最初の深い睡眠時間、正味の睡眠時間（全体の睡眠時間−中途覚醒時間）、睡眠開始時刻、睡眠の前半期と後半期とにおける深い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける浅い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける中途覚醒時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおけるレム睡眠時間の割合、深い睡眠から浅い睡眠へ移行する回数が採用されている。ここで、割合は後半期／前半期を意味する。場合によっては、割合は前半期／後半期を意味しても良い。
【００４３】
【表１】
2011067241.tif 000003
【００４４】
表１は前述したように１月単位の長期傾向の睡眠データを示す。このような睡眠パラメータについてのデータがメモリ３８の所定のエリアに格納される。表１の横欄には、『３ヶ月』、『２ヶ月』、『１ヶ月』、『傾向度α１２』、『傾向度α１３』、『影響係数』、『閾値』の項目が表されている。『３ヶ月』は、現時点から３ヶ月前の１月間平均値を示す。例えば現時点が８月２９日であれば、現時点から３ヶ月前である５月２９日から６月２８日までの１月間におけるその睡眠パラメータの平均値を示す。『２ヶ月』は、現時点から２ヶ月前の１ヶ月間平均値を示す。例えば現時点が８月２９日であれば、現時点から２ヶ月前である６月２９日から７月２８日まで１ヶ月間におけるその睡眠パラメータの平均値を示す。また、『１ヶ月』は、現時点から１ヶ月前の１月間平均値を示す。例えば現時点が８月２９日であれば、現時点から１ヶ月前である７月２９日から８月２８日までの１ヶ月間におけるその睡眠パラメータの平均値を示す。
【００４５】
更に、『傾向度α１２』は、［（１ヶ月前の１ヶ月間平均値−２ヶ月前の１ヶ月間平均値）／１ヶ月前の１ヶ月間平均値］×１００％を示す。これは、その睡眠パラメータについて、１ヶ月前の１ヶ月間平均値と２ヶ月前の１ヶ月間平均値とを比較し、２ヶ月前の１ヶ月間平均値に対して１ヶ月前の１ヶ月間平均値の割合を示す。また、『傾向度α１３』は、［（１ヶ月前の１ヶ月平均値−３ヶ月の１ヶ月平均値）／１ヶ月前の１ヶ月平均値］×１００％を示す。これは、その睡眠パラメータについて、１ヶ月前の１ヶ月間平均値と３ヶ月前の１ヶ月間平均値とを比較し、３ヶ月前に対して１ヶ月前の割合を示す。傾向度α１２，α１３の符号がプラスであれば、その睡眠パラメータは増加している。符号がマイナスであれば、その睡眠パラメータは減少している。
【００４６】
更に、『影響係数』は、その睡眠パラメータが睡眠傾向の評価に与える影響の大小を考慮した補正係数である。その睡眠パラメータが傾向度の評価に与える影響が大きいとき、影響係数は相対的に大きくなり、評価精度に関する経験を考慮して、例えば１として設定されている。その睡眠パラメータが睡眠傾向の評価に与える影響が小さいとき、影響係数は相対的に小さくなり、評価精度に関する経験を考慮して、例えば０．５として設定されている。影響係数としては１．０または０．５に限定されず、他の値でも良い。
【００４７】
『閾値』については、睡眠傾向度がその閾値以上であるとき、制御部３４はその睡眠パラメータについて使用者個人の睡眠傾向を評価する。睡眠傾向度が閾値以上であるときに評価すれば、評価精度を高くできるためである。これに対して、睡眠傾向度がその閾値未満であるとき、評価ノイズを考慮して、制御部３４は、その睡眠パラメータについて使用者個人の睡眠傾向を評価しない。これにより睡眠傾向の評価精度が良好に確保される。
【００４８】
【表２】
2011067241.tif 000004
【００４９】
さて表２は、表１において具体的データを格納した一例を示す。表２に示す内容が取得され、メモリ３８の所定のエリアに格納される。表２に示す数値は概算値である。表２から理解できるように、睡眠パラメータのひとつである『入眠時間』の睡眠パラメータによれば、『傾向度α１２』は現時点はプラス３７．６％とされている。つまり、現時点は２ヶ月前に比較して入眠時間が３７．６％増加している。また、『傾向度α１３』はプラス５０．６％とされており、現時点は３ヶ月前に比較して入眠時間が５０．６％増加している。従って、『入眠時間』の睡眠パラメータの長期傾向の全体としては、増加傾向にある。この場合、『傾向度α１２』および『傾向度α１３』のうちの少なくとも一方が、閾値５０％（所定値）を超えているため、制御部３４は、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。なお、『傾向度α１２』および『傾向度α１３』のうちの双方が閾値を超えているという条件が満足されるとき、制御部３４は、使用者個人の現時期の睡眠パラメータを評価することにしてもよい。
【００５０】
また、睡眠パラメータのひとつである『入眠から深い睡眠に達するまでの時間』の睡眠パラメータによれば、『傾向度α１２』はマイナス２４．８％とされている。つまり、現時点は２ヶ月前に比較して当該パラメータが２４．８％減少している。また、『傾向度α１３』はプラス３９．７％とされており、現時点は３ヶ月前に比較して当該パラメータが３９．７％増加している。このように長期傾向においてマイナス符号とプラス符号とが現れており、長期傾向における前半と後半とで符号が相違している。このような場合には、当該パラメータの評価安定性がまだ充分でないか、あるいは、生体情報センサ１で検知した生体情報にノイズが含まれているおそれがある。そこで傾向度α１２，α１３が閾値を超えているときであっても、制御部３４は、使用者個人の現時期の睡眠パラメータを評価することを停止する。これにより不適切な評価が回避され、使用者個人の現時期の睡眠パラメータについて評価精度を高めることができ、ひいては本システムに対する信頼性を高めることができる。
【００５１】
上記したように長期傾向について、後半期における『傾向度α１２』の符号と、前半期における『傾向度α１３』の符号とが合致するとき、制御部３４は、長期傾向の全体が同じ傾向になると推定し、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。このように長期傾向について、後半期における睡眠パラメータの符号と、前半期における睡眠パラメータの符号とが合致するとき、制御部３４は、長期傾向の全体が同じ傾向で推移していると推定し、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。
【００５２】
また、表２から理解できるように、睡眠パラメータのひとつである『最初の深い睡眠時間』のパラメータによれば、『傾向度α１２』はマイナス２２．６％とされている。つまり、現時点は２ヶ月前に比較して当該パラメータが２２．６％減少加している。また、『傾向度α１３』はプラス２２．６％とされており、現時点は３ヶ月前に比較して当該パラメータが２２．６％増加している。このように長期傾向において睡眠パラメータについてマイナス符号とプラス符号とが現れており、すなわち長期における睡眠パラメータについて前半期と後半期とで符号が相違している。このような場合、当該パラメータの評価安定性がまだ充分でないか、あるいは、生体情報センサ１で検知した生体情報にノイズが含まれているおそれがある。そこで、傾向度が閾値を超えているときであっても、制御部３４は『最初の深い睡眠時間』の睡眠パラメータについて評価することを停止する。これにより不適切な評価が回避され、使用者個人の現時期の睡眠状況について評価精度を高めることができ、ひいては本システムに対する信頼性を高めることができる。
【００５３】
また、表２から理解できるように、睡眠パラメータのひとつである『中途覚醒時間の割合』のパラメータによれば、『傾向度α１２』はプラス９４．３％とされている。つまり、現時点は２ヶ月前に比較して当該パラメータが９４．３％増加している。また、『傾向度α１３』はプラス５１．９％とされており、現時点は３ヶ月前に比較して当該パラメータが５１．９％増加している。このようにプラス符号とプラス符号とが現れており、長期における睡眠パラメータの前半期と後半期とで符号が合致している。このような場合には、当該パラメータの評価安定性が充分であると推定される。そこで制御部３４は傾向度α１２，α１３が閾値（５０％）を超えているため、制御部３４は使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。上記したように睡眠パラメータの長期傾向について、後半期における『傾向度α１２』の符号と、前半期である『傾向度α１３』の符号とが合致するとき、制御部３４は使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。
【００５４】
これに対して、睡眠パラメータの長期傾向について、前半期である『傾向度α１２』の符号と、後半期である『傾向度α１３』の符号とが合致しないとき、制御部３４は使用者個人の現時期の睡眠状況を評価しない。換言すれば、長期傾向の変化傾向において符号が合致し、長期傾向の前半期と後半期とで睡眠パラメータの変化傾向が共通するとき、制御部３４は使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。これに対して、長期傾向の前半期と後半期とにおいて変化傾向が合致しないとき、長期傾向の変化傾向の安定性が充分でないと推定し、制御部３４は使用者個人の現時期の睡眠状況を評価しない。これにより不適切な評価が回避され、使用者個人の現時期の睡眠状況について評価精度を高めることができる。
【００５５】
【表３】
2011067241.tif 000005
【００５６】
ところで、表３は１週間単位の短期傾向の睡眠データを示す。このデータもメモリ３８のエリアに格納されている。表３の横軸には、『１週間』、『２週間』、『３週間』、『傾向度β１２』、『傾向度β１３』、『影響係数』、『閾値』が表されている。『３週間』は、該当する睡眠パラメータについて、現時点から３週間前の７日間平均値を示す。例えば現時点が８月２９日（土曜日）であれば、現時点から３週間前である８月８日（土曜日）から８月１４日（金曜日）までの７日間におけるその睡眠パラメータの平均値を示す。『２週間』は、現時点から２週間前の７日間平均値を示す。例えば現時点が８月２９日（土曜日）であれば、現時点から２週間前である８月１５日（土曜日）から８月２１日（金曜日）までの７日間平均値を示す。『１週間』は、現時点から１週間前の７日間の平均値を示す。例えば現時点が８月２９日（土曜日）であれば、現時点から１週間前である８月２２日（土曜日）から８月２８日までの７日間におけるその睡眠パラメータの平均値を示す。
【００５７】
『傾向度β１２』は、［（１週間前の７日間平均値−２週間前の７日間平均値）／１週間前の７日間平均値］×１００％を示す。これは、その睡眠パラメータについて、１週間前の７日間平均値と２週間前の７日間平均値とを比較し、２週間前の７日間平均値に対して１週間前の７日間平均値の割合を示す。また、『傾向度β１３』は、［（１週間前の７日間平均値−３週間前の７日間平均値）／１週間前の７日間平均値］×１００％を示す。これは、その睡眠パラメータについて、１週間前の７日間平均値と３週間前７日間の平均値とを比較し、３週間前の７日間平均値に対して、１週間前の７日間平均値が変化している割合を示す。
【００５８】
【表４】
2011067241.tif 000006
【００５９】
さて、表４は、睡眠パラメータとして入眠時間を選択した場合における報知内容（警告、アドバイスおよびメッセージ）を示す。表４に示す内容はメモリ３８のエリアに格納されている。従って、長期傾向の符号と、短期傾向の符号とが特定されると、その睡眠パラメータについて警告、アドバイスおよびメッセージの内容が特定される。同様に、他の睡眠パラメータについての報知内容（警告、アドバイスおよびメッセージ）がメモリ３８のエリアに格納されている。他の睡眠パラメータについても、長期傾向の符号と短期傾向の符号とが特定されると、その睡眠パラメータについて警告、アドバイスおよびメッセージの内容が特定される。
【００６０】
表４において、長期傾向がマイナスとは、α１２，α１３のうちの双方の符号がマイナスであることを意味する。長期傾向がプラスとは、α１２，α１３のうちの双方の符号がプラスであることを意味する。長期傾向が変化なしは、α１２，α１３の符号としてプラスおよびマイナスの双方が現れていることを意味する。
【００６１】
表４から理解できるように、睡眠状況を報知する必要があるときには、使用者個人についての長期傾向および短期傾向の双方に基づいて、警告、アドバイスおよびメッセージが表示部３９に表示される。例えば、睡眠パラメータとして『入眠時間』を選択したときには、長期傾向がマイナス符号で、且つ、短期傾向がマイナス符号のときには、入眠時間は長期傾向および短期傾向において減少している。従って、メッセージとして、『入眠までの時間が短くなり、寝付きが良くなっています。』という内容を表示部３９で表示する。また、表４に示すように、長期傾向がマイマス符号で、且つ、短期傾向がプラス符号のときには、入眠時間は長期傾向では減少しているものの、短期傾向では増加している。従って、警告として、『これまでとは、逆に、寝付きが悪くなる傾向です。』という内容を表示する。アドバイスとして、『生活パターンが不規則になっていませんか？』という内容を表示する。
【００６２】
また表４に示すように、睡眠パラメータが『入眠時間』のとき、長期傾向がプラス符号で、且つ、短期傾向がマイナス符号のときには、入眠時間は長期傾向では増加しているものの、短期傾向では減少している。従って、メッセージとして、『これまでとは逆に、寝つきが良くなっています。この傾向を継続しましょう。』という内容を表示する。
【００６３】
長期傾向がプラス符号で、且つ、短期傾向がプラス符号のときには、入眠時間は長期傾向および短期傾向で増加している。従って、警告として、『寝付きが悪くなってきています。』という内容を表示する。更にアドバイスとして、『頭の形状に合わせた曲率の枕を使いましょう』という内容を表示する。更に、表４に示すように、長期傾向および短期傾向ともに変化なしの場合であっても、それが標準値外であるときには、それに対応する警告、アドバイスおよびメッセージが表示部３９に表示される。
【００６４】
（フローチャート）
ところで、上記した実施形態について制御部３４が実行する制御の一例を、図８〜図１２として示す。図８に示すように、まず、システムの起動スイッチのオンに伴い、制御部３４は、データ取得処理（ステップＳ２）、長期睡眠傾向取得処理（ステップＳ４）、短期睡眠傾向取得処理（ステップＳ６）を行い、報知する必要があれば（ステップＳ８のＹＥＳ）、使用者個人の睡眠状況の評価を表示部３９に表示して報知させる（ステップＳ９）。報知する必要がなければ（ステップＳ８のＮＯ）、使用者個人の睡眠状況の評価を表示部３９に表示して報知させる（ステップＳ９）。
【００６５】
図９はデータ取得処理を示す。図９に示すように、データ取得処理では、使用者により睡眠開始スイッチ４１がオンされて睡眠開始とされれば（ステップＳ２０２のＹＥＳ）、制御部３４は、生体情報センサ１から睡眠情報（心拍情報、呼吸情報、体動情報）を取得する（ステップＳ２０４）。各情報はメモリ３８の所定のエリアに格納される（ステップＳ２０６）。使用者により睡眠終了スイッチ４３がオンされるまで（ステップＳ２０８のＹＥＳ）まで、睡眠情報を取得する。睡眠終了スイッチ４３がオンされていれば（ステップＳ２０８のＹＥＳ）、制御部３４は睡眠情報の取得を中止する（ステップＳ２１０）。なお、スイッチのオンに限らず、睡眠情報から睡眠開始および睡眠終了を判定することにしても良い。
【００６６】
図１０は長期睡眠傾向取得処理（長期睡眠傾向取得手段）を示す。この場合、制御部３４は、複数の睡眠パラメータからひとつを選択する（ステップＳ４０２）。その選択した睡眠パラメータについて、現時点から３ヶ月前の１ヶ月間平均値を演算してメモリ３８に格納する（ステップＳ４０４）。制御部３４は、その選択した睡眠パラメータについて、現時点から２ヶ月前の１ヶ月間平均値を演算してメモリ３８に格納する（ステップＳ４０６）。その選択した睡眠パラメータについて、現時点から１ヶ月前の１ヶ月間平均値を演算してメモリ３８に格納する（ステップＳ４０８）。次に、制御部３４は傾向度α１２および傾向度α１３を演算してメモリ３８に格納する（ステップと４１０，Ｓ４１２）。傾向度α１２および傾向度α１３の双方が閾値以上であれば（ステップＳ４１４のＹＥＳ）、その睡眠パラメータを報知すべく、報知フラグを１とする（ステップＳ４１６）。場合によっては、傾向度α１２および傾向度α１３のうちの一方が閾値以上であるとき、報知フラグを１にしても良い。複数の睡眠パラメータの全部が終了していなければ（ステップＳ４１８のＮＯ）、ステップＳ４０２に戻り、次の睡眠パラメータを選択する。以下、次の睡眠パラメータについて同様に演算する。複数の睡眠パラメータの全部が終了していれば（ステップＳ４１８のＹＥＳ）、メインルーチンにリターンする。
【００６７】
図１１は短期睡眠傾向取得処理（短期睡眠傾向取得手段）を示す。この場合、制御部３４は複数の睡眠パラメータのうちひとつを選択する（ステップＳ６０２）。その選択した睡眠パラメータについて、現時点から３週間前の１週間平均値を演算してメモリ３８に格納する（ステップＳ６０４）。その選択した睡眠パラメータについて、現時点から２週間前の７日間平均値を演算してメモリ３８に格納する（ステップＳ６０６）。その選択した睡眠パラメータについて、現時点から１週間前の７日間平均値を演算してメモリ３８に格納する（ステップＳ６０８）。次に、傾向度β１２を演算する（ステップＳ６１０）。傾向度β１３を演算してメモリ３８に格納する（ステップＳ６１２）。傾向度β１２および傾向度β１３の双方が閾値以上であれば（ステップＳ６１４のＹＥＳ）、睡眠状況を報知すべく、報知フラグを１とする（ステップＳ６１６）。場合によっては、傾向度β１２および傾向度β１３の一方が閾値以上であれば、報知フラグを１としても良い。睡眠パラメータの全部が終了していなければ（ステップＳ６１８のＮＯ）、ステップＳ６０２に戻り、次の睡眠パラメータを選択する。以下、同様に演算する。睡眠パラメータの全部が終了していれば（ステップＳ６１８のＹＥＳ）、メインルーチンにリターンする。
【００６８】
図１２は評価報知処理を示す。長期睡眠傾向取得処理における報知フラグが１であること（ステップＳ９０２のＹＥＳ）。短期睡眠傾向取得処理における報知フラグが１であること（ステップＳ９０２のＹＥＳ）の条件が満足されたとき報知を行う。場合によっては、長期睡眠傾向取得処理において報知フラグが１であること、短期睡眠傾向取得処理において報知フラグが１であることのいずれか一方が満足されたとき報知を行っても良い。
【００６９】
次に、長期睡眠傾向取得処理における傾向度α１２，α１３の符号（プラス，マイナス）を求める（ステップＳ９０６）。短期睡眠傾向取得処理における傾向度β１２，β１３の符号（プラス，マイナス）を求める（ステップＳ９０８）。傾向度α１２，α１３の双方の符号がプラスであれば、表４における長期傾向はプラスとされる。傾向度α１２，α１３の双方の符号がマイナスであれば、表４における長期傾向はマイナスとされる。傾向度α１２，α１３の符号がマイナスおよびプラスの双方であれば、変化なしとされる。傾向度β１２，β１３についても同様である。
【００７０】
そして、得られた傾向度α１２，α１３、傾向度β１２，β１３の符号に該当する報知内容（警告、アドバイス、メッセージ）をメモリ３８のエリアから抽出する（ステップＳ９１０）。次に、該当する報知内容（警告、アドバイス、メッセージ）を表示部３９に表示して（ステップＳ９１２）使用者等に報知する。更に、各フラグを０に戻し（ステップＳ９１０）、メインルーチンにリターンする。
【００７１】
（実施形態４）
本実施形態は実施形態１〜３と基本的には同様の構成、同様の作用効果を有する。以下相違する部分を中心として説明する。本実施形態によれば、ある所定の睡眠パラメータについて、傾向部α１２および傾向部α１３に基づいて、その睡眠パラメータについて、使用者個人の睡眠状況を評価することができる。例えば、表２から理解できるように、睡眠パラメータのひとつである『入眠時間』のパラメータによれば、『傾向度α１３』はプラス５０．６％とされており、現時点は３ヶ月前に比較して入眠時間が５０．６％増加している。表２によれば、『傾向度α１２』は現時点はプラス３７．６％とされている。つまり、現時点は２ヶ月前に比較して入眠時間が３７．６％増加している。従って、入眠時間の長期傾向の全体としては増加傾向にある。この場合、傾向度が閾値を超えているかいないかに拘わらず、制御部３４は、使用者個人の現時期の睡眠パラメータ（入眠時間）について評価し、α１２，α１３の符号に基づいて、『入眠時間が時間が長くなり、寝付きが悪くなっています』というメッセージ（報知内容）をメモリ３８から抽出し、表示部３９に表示する。本実施形態によれば、睡眠状況に関する評価は、長期傾向を示すα１２，α１３に基づいて行われ、短期傾向β１２，β１３には基づかない。
【００７２】
また、睡眠パラメータのひとつである『入眠から深い睡眠に達するまでの時間』のパラメータによれば、『傾向度α１２』はマイマス２４．８％とされている。つまり、現時点は２ヶ月前に比較して当該パラメータが２４．８％減少している。また、『傾向度α１３』はプラス３９．７％とされており、現時点は３ヶ月前に比較して当該パラメータが３９．７％増加している。このように長期傾向においてマイナス符号とプラス符号とが現れており、長期傾向における前半と後半とで符号が相違している。このような場合には、当該パラメータの評価安定性がまだ充分でないか、あるいは、生体情報センサ１で検知した生体情報にノイズが含まれているおそれがある。そこで閾値の如何にかかわらず、制御部３４は、使用者個人の現時期の睡眠状況を評価することを停止する。これにより不適切な評価が回避され、使用者個人の現時期の睡眠状況について評価精度を高めることができ、ひいては本システムに対する信頼性を高めることができる。
【００７３】
本実施形態においても、睡眠の前半期と後半期とにおける睡眠パラメータの割合（後半／前半の割合、または、前半／後半の割合）を用いれば、評価精度を更に一層高めることができる。例えば、前述したように、浅い睡眠は、後半期に現れ易く、深い睡眠は前半期に現れ易く、ＲＥＭ睡眠は後半期に現れ易い等といった傾向があるため、使用者個人に関する同一の睡眠情報について、睡眠時間全体のうち前半期と後半期との割合に基づいて睡眠パラメータを規定すれば、睡眠評価の精度を一層高めることができる。
【００７４】
（実施形態５）
本実施形態は実施形態１〜３と基本的には同様の構成、同様の作用効果を有する。以下相違する部分を中心として説明する。本実施形態によれば、長期における長期睡眠傾向として、睡眠パラメータのデータの長期移動平均値を用いる。短期における短期睡眠傾向として、睡眠パラメータのデータの短期移動平均値を用いる。
【００７５】
移動平均値とは、所定日数における睡眠パラメータの数値を加算した合計値をその日数で除算した平均値をいう。１日が経過すると、最新日のデータを加算すると共に最古日のデータを除去した合計値を演算し、その合計値を日数で除算する。従って、長期移動平均値とは、Ｎlongの日数（例えば７０〜１２０日のうちの任意値）におけるデータ合計値をＮlongの日数で除算したものである。短期移動平均値とは、長期移動平均値における日数よりも短い日数に基づくものであり、Ｎshort（例えば２〜１０日のうちの任意値）の日数におけるデータ合計値をＮshortの日数で除算したものである。各睡眠パラメータについての傾向度としては次のように求めることができる。
【００７６】
傾向度γ＝［（短期移動平均値−長期移動平均値）／短期移動平均値］×１００％
本実施形態においても、使用者個人に関して、入眠時間、入眠から深い睡眠に達するまでの時間、最初の深い睡眠時間、正味の睡眠時間、睡眠開始時刻、睡眠の前半期と後半期とにおける深い睡眠時間の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける浅い睡眠の割合、睡眠の前半期と後半期とにおける中途覚醒の割合、睡眠の前半期と後半期とにおけるレム睡眠の割合、睡眠の前半期と後半期とにおけるノンレム睡眠の割合、深い睡眠から浅い睡眠へ移行する回数のうちの少なくとも一つの睡眠パラメータについて、使用者個人の長期睡眠傾向として現時点の長期移動平均値を演算し、且つ、使用者個人の短期睡眠傾向として現時点の短期移動平均値を求める。そして制御部３４は、長期睡眠傾向（長期移動平均値）および短期睡眠傾向（短期移動平均値）の双方に基づいて使用者個人の現時期の睡眠状況を評価する。この結果、使用者個人について現時期の睡眠状況の異常を評価する評価精度を高めることができる。
【００７７】
（その他）本発明は上記し且つ図面に示した実施形態のみに限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲内で適宜変更して実施できる。上記した実施形態によれば、ベッドに設置された生体情報センサ１で検知された生体情報を、ベッド付近の制御部３４で評価することにしているが、これに限らず、使用者の就寝環境に装備されている生体情報センサ１で検知された生体情報をインターネットでセンターサーバに送信し、センターサーバで使用者個人の睡眠状況を解析した後、センターサーバからインターネットで表示部３９に送信して表示することしても良い。この場合、センターサーバのメモリに生体情報等が格納されることが好ましい。長期傾向は、１ヶ月単位とするが、２ヶ月単位、３ヶ月単位としても良い。短期傾向は、１週間単位とするが、３日間単位、４日間単位、５日間単位としても良く、要するに長期傾向における時間よりも短い時間であれば良い。
【００７８】
表１は、前述したように１月単位の長期傾向の睡眠データを示す。これに限らず、表１は２ヶ月（６０日）単位の長期傾向の睡眠データを示すことにしても良い。表３は前述したように１週間単位の長期傾向の睡眠データを示す。これに限らず、表３は前述したように３日間単位の短期傾向の睡眠データを示すことにしても良い。それ以外としても良い。また、休日を考慮し、『傾向度β１２』は、［（１週間前の５日間平均値−２週間前の５日間平均値）／１週間前の５日間平均値］×１００％を示すことにしても良い。傾向度β１３についても同様である。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は使用者個人の睡眠の良否を評価する評価システムに利用することができる。
【符号の説明】
【００８０】
１は生体情報センサ、１０はベース部、２はベッド、２０はマットレス、３は信号処理部、３４は制御部（長期睡眠傾向取得手段，短期睡眠傾向取得手段，評価手段）、３８はメモリ（記憶媒体）、３９は表示部（報知部）を示す。
【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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