(57)【要約】【課題】ユーザを覚醒させにくい枕装置を提供する。【解決手段】  枕装置１ａは、センサ群３００ａと、環境安眠算出部１１０と、温度算出部１２０と、温度調整部１２とを備える。センサ群３００ａは、周囲及びユーザの状態を検知する複数のセンサを含む。環境安眠算出部１１０は、センサ群３００ａの各センサの信号により、就寝中のユーザの周囲環境４１０及び安眠度４２０を判断する。温度算出部１２０は、周囲環境４１０及び安眠度４２０と、覚醒傾向データ４３０とにより、ユーザの覚醒を抑制するための非覚醒温度４４０を算出する。温度調整部１２は、温度調整部１２により算出された非覚醒温度４４０に温度を調整する。【選択図】図３
2019141358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周囲及びユーザの状態を検知するセンサ群（３００）の信号により、周囲環境（４１０）を検知し、ユーザの安眠度（４２０）を算出する環境安眠算出部（１１０）と、
前記周囲環境（４１０）及び前記安眠度（４２０）と、前記ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度（４４０）との関係を示す覚醒傾向のデータである覚醒傾向データ（４３０）により、前記環境安眠算出部（１１０）により検知された前記周囲環境（４１０）及び算出された前記安眠度（４２０）における前記非覚醒温度（４４０）を算出する温度算出部（１２０）と、
前記温度算出部（１２０）により算出された前記非覚醒温度（４４０）に温度を調整する温度調整部（１２）とを備え、
前記センサ群（３００）は、
温度センサ（３１０）、湿度センサ（３２０）、加速度センサ（３３０）、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、及びカメラからなる群の任意の組み合わせを含む
枕装置。
【請求項２】
前記センサ群（３００）は、
温度を検知する前記温度センサ（３１０）、
発汗を検知する前記湿度センサ（３２０）、及び
加速度を検知する前記加速度センサ（３３０）を含み、
前記環境安眠算出部（１１０）は、
前記温度センサ（３１０）と前記湿度センサ（３２０）とにより前記周囲環境（４１０）を検知し、
前記加速度センサ（３３０）により前記ユーザの身体の動きを検知して前記安眠度（４２０）を算出する
請求項１に記載の枕装置。
【請求項３】
前記温度算出部（１２０）は、
前記ユーザ個人に対応づけられた前記非覚醒温度（４４０）を算出する
請求項１又は２に記載の枕装置。
【請求項４】
前記覚醒傾向を学習し、前記覚醒傾向データ（４３０）に設定する学習部（１３０）を更に備える
請求項３に記載の枕装置。
【請求項５】
枕装置（１）と、前記枕装置（１）と接続する情報処理装置（２）と、周囲及びユーザの状態を検知するセンサ群（３００）とを備えた枕調整システムであって、
前記枕装置（１）は、
前記センサ群（３００）の信号に対応して、前記情報処理装置（２）から、前記ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度（４４０）を受信する温度受信部（１７０）と、
前記温度受信部（１７０）にて受信した前記非覚醒温度（４４０）に調整する温度調整部（１２）とを備え、
前記情報処理装置（２）は、
前記センサ群（３００）の信号を受信する信号受信部（１５０）と、
前記信号受信部（１５０）により受信された前記センサ群（３００）の信号により、周囲環境（４１０）を検知し、ユーザの安眠度（４２０）を算出する環境安眠算出部（１１０）と、
前記周囲環境（４１０）及び前記安眠度（４２０）と、前記非覚醒温度（４４０）との関係を示す覚醒傾向のデータである覚醒傾向データ（４３０）により、前記環境安眠算出部（１１０）により検知された前記周囲環境（４１０）及び算出された前記安眠度（４２０）における前記非覚醒温度（４４０）を算出する温度算出部（１２０）と、
前記温度算出部（１２０）により算出された前記非覚醒温度（４４０）を前記枕装置（１）へ送信する温度送信部（１６０）とを備え、
前記センサ群（３００）は、
温度センサ（３１０）、湿度センサ（３２０）、加速度センサ（３３０）、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、及びカメラからなる群の任意の組み合わせを含む
枕調整システム。
【請求項６】
枕装置（１）により実行される枕調整方法であって、
周囲及びユーザの状態を検知するセンサ群（３００）の信号により、周囲環境（４１０）を検知し、ユーザの安眠度（４２０）を算出し、
前記周囲環境（４１０）及び前記安眠度（４２０）と、前記ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度（４４０）との関係を示す覚醒傾向のデータである覚醒傾向データ（４３０）により、検知された前記周囲環境（４１０）及び算出された前記安眠度（４２０）における前記非覚醒温度（４４０）を算出し、
算出された前記非覚醒温度（４４０）に温度を調整し、
前記センサ群（３００）は、
温度センサ（３１０）、湿度センサ（３２０）、加速度センサ（３３０）、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、及びカメラからなる群の任意の組み合わせを含む
枕調整方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、枕装置、安眠システム、及び枕調整方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、枕の利用者（以下、「ユーザ」という。）が安眠できるように、当該枕自体を冷却する枕装置が存在する。
このような従来の枕装置として、種々のものが提供されている。たとえば、特許文献１を参照すると、就寝をスムーズにして良質の睡眠が確保できるような温度調節装置の付属した安眠枕が記載されている。温度調節装置は、頭部の皮膚表面温度を検知して枕の表面温度を制御するので、スムーズに深睡眠が確保できると記載されている。係る効果を奏するために、頭部の皮膚表面温度を検知する、一つのみ又は一種類のセンサを用いて、枕の温度が制御される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−２１７８５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の技術では、皮膚表面温度を検知するセンサは、一つのみ又は一種類のみなので、ユーザの状態を適切に把握して温度制御を行うには不十分だった。
【０００５】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであって、上述の問題点を解消し、周囲の環境及びユーザの安眠度を検知して温度を制御することで、より安眠させることができる枕装置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】
【０００６】
本発明の枕装置（１）は、周囲及びユーザの状態を検知するセンサ群（３００）の信号により、周囲環境（４１０）を検知し、ユーザの安眠度（４２０）を算出する環境安眠算出部（１１０）と、前記周囲環境（４１０）及び前記安眠度（４２０）と、前記ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度（４４０）との関係を示す覚醒傾向のデータである覚醒傾向データ（４３０）により、前記環境安眠算出部（１１０）により検知された前記周囲環境（４１０）及び算出された前記安眠度（４２０）における前記非覚醒温度（４４０）を算出する温度算出部（１２０）と、前記温度算出部（１２０）により算出された前記非覚醒温度（４４０）に温度を調整する温度調整部（１２）とを備え、前記センサ群（３００）は、温度センサ（３１０）、湿度センサ（３２０）、加速度センサ（３３０）、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、及びカメラからなる群の任意の組み合わせを含むことを特徴とする。
本発明の枕調整システム（Ｘ）は、枕装置（１）と、前記枕装置（１）と接続する情報処理装置（２）と、周囲及びユーザの状態を検知するセンサ群（３００）とを備えた枕調整システムであって、前記枕装置（１）は、前記センサ群（３００）の信号に対応して、前記情報処理装置（２）から、前記ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度（４４０）を受信する温度受信部（１７０）と、前記温度受信部（１７０）にて受信した前記非覚醒温度（４４０）に調整する温度調整部（１２）とを備え、前記情報処理装置（２）は、前記センサ群（３００）の信号を受信する信号受信部（１５０）と、前記信号受信部（１５０）により受信された前記センサ群（３００）の信号により、周囲環境（４１０）を検知し、ユーザの安眠度（４２０）を算出する環境安眠算出部（１１０）と、前記周囲環境（４１０）及び前記安眠度（４２０）と、前記非覚醒温度（４４０）との関係を示す覚醒傾向のデータである覚醒傾向データ（４３０）により、前記環境安眠算出部（１１０）により検知された前記周囲環境（４１０）及び算出された前記安眠度（４２０）における前記非覚醒温度（４４０）を算出する温度算出部（１２０）と、前記温度算出部（１２０）により算出された前記非覚醒温度（４４０）を前記枕装置（１）へ送信する温度送信部（１６０）とを備え、前記センサ群（３００）は、温度センサ（３１０）、湿度センサ（３２０）、加速度センサ（３３０）、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、及びカメラからなる群の任意の組み合わせを含むことを特徴とする。
本発明の枕調整方法は、枕装置（１）により実行される枕調整方法であって、周囲及びユーザの状態を検知するセンサ群（３００）の信号により、周囲環境（４１０）を検知し、ユーザの安眠度（４２０）を算出し、前記周囲環境（４１０）及び前記安眠度（４２０）と、前記ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度（４４０）との関係を示す覚醒傾向のデータである覚醒傾向データ（４３０）により、検知された前記周囲環境（４１０）及び算出された前記安眠度（４２０）における前記非覚醒温度（４４０）を算出し、算出された前記非覚醒温度（４４０）に温度を調整し、前記センサ群（３００）は、温度センサ（３１０）、湿度センサ（３２０）、加速度センサ（３３０）、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、及びカメラからなる群の任意の組み合わせを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、センサ群に含まれる各センサの任意の組み合わせを用いることで、従来よりもユーザの就寝時における周囲の環境や安眠度の個人差を考慮した温度の制御が可能となる。これにより、ユーザの状態を適切に把握して、より安眠させることが可能な枕装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の枕調整システムの第一実施形態に係るシステム構成図である。
【図２】図１に示す枕装置の全体構成を示す斜視説明図である。
【図３】図１に示す枕装置及び端末の枕装置の制御構成及び機能構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第一実施形態に係る枕調整処理のフローチャートである。
【図５】図４に示す温度算出処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】本発明の枕調整システムの第二実施形態に係る制御構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第二実施形態に係る枕調整処理のフローチャートである。
【図８】本発明の第三実施形態に係る枕装置の制御構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の第四実施形態に係る枕装置の制御構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
＜第一実施形態＞
〔枕調整システムＸａのシステム構成〕
まず、図１により、本発明の枕調整システムＸａの第一実施形態に係るシステム構成について説明する。
枕調整システムＸａは、枕装置１ａと端末２ａとを含み、これらが無線又は有線にて接続されて構成される。
ここで、各実施形態において、詳細の構成が異なる構成要素については、説明上、英小文字符号ａ、ｂ、ｃ……等を付加して示す。また、各実施形態で共通の構成要素を示す場合には、これらの英小文字符号は付さないで示す。すなわち、例えば、枕装置１ａは枕装置１についての、端末２ａは端末２についての本実施形態における構成を示す。
【００１０】
枕装置１ａは、ユーザの状態に応じて、表面の温度を制御することで、寝苦しさを除外する安眠枕である。
本実施形態の枕装置１ａは、ユーザの就寝中に、自装置の周囲の温度、ユーザの発汗、ユーザの頭部の動き等をセンサで検知し、最適な温度調整を行う。これにより、ユーザが非覚醒で深い眠りにつき、安眠できるように手助けする。
また、本実施形態の枕装置１ａは、端末２ａに接続され、ユーザの睡眠のログ（履歴）等を、専用アプリで閲覧可能である。
本実施形態の枕装置１ａは、自装置の温度制御については、自律的に行う。
【００１１】
端末２ａは、スマートフォン（Smart Phone）、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Data Assistant）、ＰＣ（Personal Computer）、家電機器、自動車等の情報処理装置である。本実施形態において、端末２ａは、枕装置１ａからの情報を受け取る専用のアプリケーション・ソフトウェア（Application Software、以下、単に「アプリ」という。）をインストールして実行することが可能である。
端末２ａは、この専用アプリにより、枕装置１ａと通信して、睡眠のログ（履歴）を取得することが可能である。これにより、端末２ａは、睡眠の質についてのアドバイスをユーザに提示することが可能である。また、端末２ａは、自動車と連携して、睡眠の質により、快適な仮眠を取った後でドライブを実行するようにアドバイスすることも可能である。
なお、本実施形態においては、端末２ａは、ユーザが就寝中に、枕装置１ａの温度調整の制御は行わない。
【００１２】
また、後述する第二乃至第四実施形態においても、主なシステム構成は同一であってもよく、制御や使用するデータやデバイスが異なっていてもよい。
枕装置１ａ及び端末２ａのいずれも、複数備えられていてもよい。また、専用アプリと連携する外部サーバを備えているような構成であってもよい。
【００１３】
〔枕装置１ａの全体構成〕
次に、図２により、本実施形態の枕装置１ａの全体構成について説明する。
枕装置１ａは、筐体１５内に、制御基板１０ａ、二次電池１１、温度調整部１２、ゲルシート１３、及び放熱部材１４を含んでいる。
【００１４】
制御基板１０ａは、枕装置１ａの全体制御用の各種回路を含む基板である。
【００１５】
二次電池１１は、制御基板１０ａに電源を供給する電池である。二次電池１１は、例えば、リチウムイオン電池、ナトリウム硫黄電池、シリコン硫黄電池、リチウムやアルミニウムやマグネシウムや亜鉛等の金属空気電池、ニッケル水素電池、ニッケルカドミウム電池等であってもよい。また、リチウムイオン電池は、例えば、難燃性溶媒のリチウムイオン電池、全固体リチウムイオン電池等であってもよい。
【００１６】
温度調整部１２は、冷却及び加熱が可能な素子又は機構と、この素子又は機構が設定された温度になるよう駆動し制御する制御回路とを含むデバイスである。この温度調整部１２の素子又は機構は、例えば、ペルチェ素子、磁気熱量効果素子、スターリング冷凍機、流体を利用した小型ヒートポンプ等（以下、「ペルチェ等」という。）であってもよい。また、温度調整部１２は、このペルチェ等により熱勾配を生じさせる、一対の面が設けられている。
【００１７】
ゲルシート１３は、温度調整部１２の熱勾配を生じさせる一面と接合され、温度を調整されるゲル等のシートである。ゲルシート１３は、比熱が高く、熱伝導率も比較的に高い親水性ゲル等であってもよい。このゲルシート１３としては、例えば、各種シリコーンハイドロゲル、各種樹脂のゲル、糖質のゲル、タンパク質ゲル等を用いてもよい。
また、ゲルシート１３は、ユーザの頭部の形状に沿って特定程度、変形可能であってもよく、適度なクッション性を備えていてもよい。これにより、温度調整部１２を介してゲルシート１３を冷却又は加熱して、ユーザの頭部を適切な温度に調整しやすくなる。
【００１８】
放熱部材１４は、温度調整部１２の熱勾配を生じさせる他面と密着するよう接合され、自装置の周囲に熱を放散又は取得するための部材である。放熱部材１４は、例えば、熱を放散又は取得し、熱移送が可能な金属板、ヒートシンク、ヒートポンプ等であってもよい。つまり、放熱部材１４は、温度調整部１２により冷却が行われた際に生じた熱を、自装置の周囲に放散させる。加えて、放熱部材１４は、温度調整部１２により加熱が行われた際に、自装置の周囲の熱を取得して供給することが可能であってもよい。
また、放熱部材１４とゲルシート１３との間に、断熱用の樹脂シート等の断熱部材が付着されていてもよい。また、放熱部材１４は、別途、送風ファンや超音波送風素子等が接合されていてもよい。
【００１９】
筐体１５は、ユーザの頭部と接触し、各部を保持する部材である。筐体１５は、例えば、形状の保持性と所定の弾性とを備えた樹脂や金属等を用いて形成されていてもよい。また、筐体１５は、他の各部に対して、嵌合されてもよい。この際、筐体１５は、ピンやネジ等の固定手段と共に、各部を保持してもよい。また、筐体１５は、両面粘着テープ又は面ファスナー等により、着脱可能なカバー状に形成されていてもよい。また、筐体１５のユーザと接触する部分は、比較的、熱を通しやすいカーボンや金属等を含む樹脂で形成されていてもよい。また、この筐体１５の外部には、別途、洗濯が可能な布等の枕カバーが付されていてもよい。
【００２０】
〔枕装置１ａの制御構成〕
次に、図３（ａ）により、枕装置１ａの制御構成について説明する。
枕装置１ａの電気信号により制御されるのは、上述した制御基板１０ａ、二次電池１１、温度調整部１２である。
このうち、枕装置１ａの制御基板１０ａは、制御部１００ａ、センサ群３００ａ、記憶部４００ａ、通信部５００を主要な構成要素として含んでいる。制御基板１０ａの各部は、制御部１００ａに接続され、制御部１００ａによって動作制御される。
【００２１】
制御部１００ａは、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＴＰＵ（Tensor Processing Unit）、ＤＦＰ（Data Flow Processor）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、その他のＡＳＩＣ（Application Specific Processor、特定用途向けプロセッサー）等を含む情報処理部である。
制御部１００ａは、記憶部４００ａの補助記憶部に記憶されている制御プログラムを読み出して、この制御プログラムを主記憶部に展開させて実行することで、後述する各機能部として動作させられる。また、制御部１００ａは、自装置の全体の制御を行う。
【００２２】
記憶部４００ａは、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の主記憶部、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＳＳＤ（Solid State Disk）、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、各種フラッシュメモリーカード等の補助記憶部を含んでいてもよい、非遷移的実体的記録媒体(non-transitory tangible storage media）である。
記憶部４００ａの補助記憶部には、枕装置１ａの動作制御を行うための制御プログラムが記憶されている。この制御プログラムは、枕装置１ａのＯＳ（Operating System）を含むファームウェア（firmware）であってもよい。また、記憶部４００ａは、各種データも格納している。
【００２３】
センサ群３００ａは、周囲及びユーザの状態を検知する複数種のセンサである。センサ群３００ａは、周囲環境４１０の検知及びユーザの状態の算出に用いられる。
センサ群３００ａは、例えば、温度センサ３１０、湿度センサ３２０、及び加速度センサ３３０を含んでいる。また、センサ群３００ａの各センサは、下記の他の実施の形態で説明するように、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、カメラ等であってもよい。これらのセンサの任意の組み合わせは、周囲環境４１０の検知、及び／又は安眠度４２０（図３）の算出のために使用される。
本実施形態では、センサ群３００ａが、温度センサ３１０、湿度センサ３２０、及び加速度センサ３３０を含む例について説明する。
【００２４】
通信部５００は、無線又は有線の送受信回路及びアンテナ等を含む通信接続部である。通信部５００は、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＷｉ−ＳＵＮ（Wireless Smart Utility Network）等の各種ＩｏＴ（Internet of Things）用の無線通信回路を含んでいてもよい。また、通信部５００は、Ｗｉｆｉ（登録商標）用の無線通信回路を含んでいてもよい。また、通信部５００は、ＮＦＣ（Near field communication）等の短距離無線通信用の回路等を含んでいてもよい。また、通信部５００は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）の通信回路を含んでいてもよい。
【００２５】
本実施形態のセンサ群３００ａは、温度センサ３１０と、湿度センサ３２０と、加速度センサ３３０とを含む。
【００２６】
温度センサ３１０は、自装置の周囲の温度を検知するセンサである。具体的には、温度センサ３１０は、自装置の外部の空気の温度（室温）を特定可能であってもよい。また、温度センサ３１０は、例えば、熱電対や赤外線センサ等と、Ａ／Ｄコンバータ等を含んでいてもよい。
また、本実施形態においては、温度センサ３１０は、ユーザ自体の体温は検知しなくてもよい。
【００２７】
湿度センサ３２０は、ユーザの発汗を検知するセンサである。ここで、ユーザの体感する「蒸し暑さ」は、部屋の湿度よりはユーザの基礎代謝、寝着や寝具の状態等で大きく異なる可能性がある。このため、本実施形態の湿度センサ３２０は、ユーザの発汗を検知することで、間接的にユーザの周囲環境４１０における湿度が高いことを検知する。
具体的には、湿度センサ３２０として、筐体１５部にユーザの汗を電極で捉えるような機構を備え、この電極間で変化する電気抵抗を測定して、発汗を検知してもよい。
また、本実施形態においては、湿度センサ３２０は、自装置の周囲にある部屋の実際の湿度等は検知しなくてもよい。
【００２８】
加速度センサ３３０は、自装置の加速度を検知するセンサである。加速度センサ３３０は、自装置の加速度により、ユーザの身体の動き、具体的にはユーザの頭部の動きを体動として検知するのに用いられる。このため、加速度センサ３３０は、例えば、各種三次元加速度センサであってもよい。
【００２９】
また、枕装置１ａは、上述の各部に加えて、他の構成要素を含んでもよく、各部が複数の構成要素を含んでいてもよい。
たとえば、制御基板１０ａは、上述の構成要素の他にも、温度の調整を開始したり、端末２ａと接続したりするためのスイッチやボタン等が、筐体１５から突出するように設けられていてもよい。また、制御基板１０ａは、各種設定を行うディップスイッチ等が含まれていてもよい。
制御基板１０ａは、二次電池１１の充電やデータ通信用のＵＳＢ、各種フラッシュメモリーカード、ＳＩＭカード用の回路及び端子等を備えていてもよい。
制御基板１０ａは、昇降圧、直流交流変換を行うインバータやＤＤコンバータ等を含んでいてもよい。これにより、充放電時やセンサ群３００ａ並びに温度調整部１２の駆動時等における電源を供給してもよい。
【００３０】
また、各部のいずれか及び任意の組み合わせのものが一体的に構成されていてもよく、例えば、制御部１００ａと記憶部４００ａとについても、メモリー内蔵ＭＰＵ等のように、一体的に形成されていてもよい。
【００３１】
〔枕装置１ａの機能構成〕
次に、枕装置１ａの機能構成について説明する。
制御部１００ａは、環境安眠算出部１１０、温度算出部１２０、及び学習部１３０を備えている。
記憶部４００ａは、周囲環境４１０、安眠度４２０、覚醒傾向データ４３０、及び非覚醒温度４４０を格納している。
【００３２】
環境安眠算出部１１０は、センサ群３００ａに含まれる各センサの信号により、就寝中のユーザの周囲環境４１０を検知し、安眠度４２０を算出する。
本実施形態においては、環境安眠算出部１１０は、温度センサ３１０と湿度センサ３２０とにより周囲環境４１０を検知してもよい。つまり、環境安眠算出部１１０は、自装置の周囲の温度が高い、ユーザが汗をかいている等の状態から、周囲環境４１０を検知することが可能である。具体的には、環境安眠算出部１１０は、例えば、温度センサ３１０の信号から自装置の周囲の温度を算出して、周囲環境４１０に設定する。また、環境安眠算出部１１０は、例えば、湿度センサ３２０の信号から、睡眠中のユーザの頭皮の発汗を検知したか否か検知して、ユーザの発汗を検知した場合は蒸し暑い状態であるとして、周囲環境４１０に設定する。
この周囲環境４１０に設定する値として、環境安眠算出部１１０は、例えば、ユーザの体感的な「暑い」「寒い」「ちょうど良い」といった状態の推測値を、数段階にて設定してもよい。
【００３３】
また、本実施形態において、環境安眠算出部１１０は、加速度センサ３３０によりユーザの体動を検知して、安眠度４２０を算出してもよい。つまり、環境安眠算出部１１０は、ユーザが寝返りをして頭の向きを変えている等のユーザの安眠の度合いを、安眠度４２０として算出する。
具体的には、環境安眠算出部１１０は、例えば、加速度センサ３３０から取得した加速度の時系列データをＦＦＴ（Fast Fourier Transform）等で処理し、特定の周波数成分の量から、ユーザの体動を算出してもよい。この際、環境安眠算出部１１０は、例えば、数十秒〜数十分の特定時間での体動を算出してもよい。また、この環境安眠算出部１１０は、頭部の向きが変化した頻度を求め、これに基づいて、安眠度４２０を算出してもよい。
また、環境安眠算出部１１０は、例えば、特定の閾値を基準として、体動がその閾値以上の場合には、ユーザが寝苦しく感じていると推測されるとして、安眠度４２０が低いと算出してもよい。すなわち、環境安眠算出部１１０は、ユーザが覚醒状態に近いと判断してもよい。
また、環境安眠算出部１１０は、例えば、特定の閾値より体動が少ない場合には、ユーザが安眠できているとして、安眠度４２０が高いと算出してもよい。すなわち、環境安眠算出部１１０は、ユーザがより安眠（熟睡）していると判断してもよい。
【００３４】
温度算出部１２０は、覚醒傾向データ４３０により、ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度４４０を算出する。
ここで、温度算出部１２０は、環境安眠算出部１１０により検知された周囲環境４１０と、環境安眠算出部１１０により算出された安眠度４２０とを入力として、覚醒傾向データ４３０の各パラメータを用いて、非覚醒温度４４０の値を出力するような演算を行う。この際、温度算出部１２０は、各種アルゴリズムにより、非覚醒温度４４０を算出することが可能である。以下では、温度算出部１２０は、各種アルゴリズムとして、エキスパートシステムのようなｉｆ−ｔｈｅｎ型のアルゴリズムで非覚醒温度４４０を算出する例について説明する。
これにより、温度算出部１２０は、単純に冷却するよりもユーザを安眠させることが期待される非覚醒温度４４０を算出する。
【００３５】
具体的には、温度算出部１２０は、覚醒傾向データ４３０に含まれる「平均化データ」のパラメータを用いて、非覚醒温度４４０を算出してもよい。この「平均化データ」は、多数のユーザが安眠可能であった温度の傾向である。
より具体的には、温度算出部１２０は、周囲環境４１０及び安眠度４２０において、その温度に調整すれば安眠が妨げられないと推定されるよう、非覚醒温度４４０を算出してもよい。この際に、後述するユーザの属性に対応した「平均化データ」のパラメータを用いてもよい。
【００３６】
また、温度算出部１２０は、ユーザ個人に対応づけられた覚醒温度を算出してもよい。ここでは、温度算出部１２０は、周囲環境４１０及び安眠度４２０と、ユーザ個人に対して学習された覚醒傾向が設定された覚醒傾向データ４３０とにより、非覚醒温度４４０を算出してもよい。つまり、温度算出部１２０は、枕装置１ａの所有者であるユーザ個人について、最適な温度になるよう学習された結果により、非覚醒温度４４０を算出してもよい。
具体的には、温度算出部１２０は、例えば、ユーザ個人の周囲環境４１０及び安眠度４２０に対応づけられた「カスタマイズデータ」のパラメータにより、非覚醒温度４４０を算出してもよい。この「カスタマイズデータ」は、ユーザ個人が安眠可能と学習された温度の傾向である。
【００３７】
学習部１３０は、周囲環境４１０及び安眠度４２０との関係である覚醒傾向を学習し、覚醒傾向データ４３０に設定する。
具体的には、学習部１３０は、温度算出部１２０で算出された非覚醒温度４４０に自装置が調整された際、実際にユーザの安眠度４２０が変化したか否かにより、算出された当該非覚醒温度４４０が適切であるか否かを判断する。学習部１３０は、この判断結果を覚醒傾向として学習傾向データにフィードバックすることで設定する。このフィードバックは、例えば、閾値の調整、バックプロパゲーション（誤差伝達）、仮説の肯定若しくは棄却、尤度計算等、各種アルゴリズムに対応した学習法により実行してもよい。これにより、ユーザ個人が安眠可能なカスタマイズデータを覚醒傾向データ４３０に設定可能となる。
【００３８】
また、本実施形態において、温度調整部１２は、ペルチェ等の温度を非覚醒温度４４０に調整する。具体的には、温度調整部１２は、例えば、ＰＩＤ制御等により、ペルチェ等の温度が非覚醒温度４４０になるように冷却又は加熱を行う。
【００３９】
周囲環境４１０は、センサ群３００に含まれるセンサの信号から、環境安眠算出部１１０により検知された周囲環境を示す値である。具体的には、周囲環境４１０は、各センサの信号から環境安眠算出部１１０が検知した、自装置及び／又はユーザの周囲環境の値を含んでいる。このため、周囲環境４１０は、例えば、各センサに対応した複数の値を含むベクトルやアレイ（Array）や構造体やクラスとして構成されてもよい。
また、本実施形態において、周囲環境４１０は、環境安眠算出部１１０により検知された自装置の周囲の温度、ユーザの発汗の有無、及び加速度センサ３３０の値等を含んでいる。また、周囲環境４１０は、実際の各センサで取得された値そのもの（センサデータ）を含んでいてもよい。
【００４０】
安眠度４２０は、環境安眠算出部１１０により算出された、就寝中のユーザの安眠の度合いを示す値である。この安眠度４２０は、例えば、特定範囲で、安眠している状態から、完全に覚醒している状態までに対応した値が設定されていてもよい。
【００４１】
覚醒傾向データ４３０は、周囲環境４１０及び安眠度４２０と、非覚醒温度４４０との関係を示す覚醒傾向のデータである。
具体的には、覚醒傾向データ４３０は、環境安眠算出部１１０により判断された周囲環境４１０及び安眠度４２０から、非覚醒温度４４０を算出するために用いられるパラメータ（パラメータ群）の値を含むデータである。また、覚醒傾向データ４３０の各パラメータは、温度算出部１２０の各種アルゴリズムに対応した値であってもよい。
【００４２】
また、覚醒傾向データ４３０は、例えば、ｉｆ−ｔｈｅｎ（条件式）型のアルゴリズムの場合、温度の閾値、及び安眠度の閾値等をパラメータとして含んでいてもよい。このうち、温度の閾値は、自装置の周囲の温度について判断される際の閾値である。また、安眠度の閾値は、安眠度４２０が高い安眠状態であるか、低い覚醒状態であるかについて判断される際の閾値である。また、この安眠度の閾値は、例えば、体動が数分〜数十分内に特定回数の頻度であるといった値であってもよい。
また、温度の閾値と、安眠度の閾値とは、覚醒傾向データ４３０のパラメータに含まれていてもよい。
【００４３】
また、覚醒傾向データ４３０は、「平均化データ」及び「カスタマイズデータ」のパラメータを含んでいてもよい。つまり、覚醒傾向データ４３０は、平均的なパラメータと、個人用のパラメータとを含んでいてもよい。
このうち、覚醒傾向データ４３０の「平均化データ」は、上述したように、多数のユーザが安眠可能であった温度の傾向を示す平均的なパラメータである。具体的には、「平均化データ」は、安眠度４２０が高くなった非覚醒温度４４０の傾向について、多数のユーザについて学習された学習結果等であってもよい。また、この「平均化データ」は、ユーザの属性毎に、複数のパラメータを用意してもよい。このユーザの属性は、年齢、性別、ＢＭＩ（Body Mass Index）や体脂肪率、出身地域、冷え性か暑がりか、平均睡眠時間、朝型か夜型か、睡眠時の周囲騒音、就寝時の明るさ（照度）、使用している寝具が布団かベッドか、就寝時の服装等、ユーザの安眠に関する属性であってもよい。つまり、「平均化データ」は、似た属性のユーザが起きているかどうかを示す複数のパラメータを含んでいてもよい。言い換えると、「平均化データ」は、属性毎に、その周囲環境４１０及び安眠度４２０で、その属性のユーザが起きるかどうかを示すパラメータを含んでいてもよい。このパラメータは、似た覚醒の兆候をもつユーザの安眠パターンである。
具体的に説明すると、ｉｆ−ｔｈｅｎ型のアルゴリズムの場合、例えば、温度の閾値は当該温度で、安眠度の閾値は当該安眠度４２０で、似た属性の人が起きたか否かに基づいて設定されていてもよい。また、覚醒傾向データ４３０は、上述のユーザの属性を示すデータ自体も含んでいてもよい。
【００４４】
また、覚醒傾向データ４３０の「カスタマイズデータ」は、上述したように、ユーザ個人が安眠可能と学習された温度の傾向、すなわちユーザ個人に対応づけられたパラメータである。具体的には、「カスタマイズデータ」は、「平均化データ」のユーザ個人の属性に設定されたパラメータを基にして、学習部１３０により学習されたユーザ個人の覚醒傾向のパラメータである。つまり、「カスタマイズデータ」は、その周辺環境及び安眠度４２０で過去目覚めた経験があるかについてフィードバックされた学習結果となる。つまり、「カスタマイズデータ」は、ユーザ個人の安眠パターンのパラメータである。また、この「カスタマイズデータ」は、学習部１３０により日々更新されてもよい。
具体的に説明すると、ｉｆ−ｔｈｅｎ型のアルゴリズムの場合、例えば、温度の閾値は当該温度で、安眠度の閾値は当該安眠度４２０で、ユーザ個人が過去起きた経験があるか否かに基づいて設定されていてもよい。
これに加えて、覚醒傾向データ４３０は、「カスタマイズデータ」の学習を行うか否かについての設定を含んでいてもよい。また、その他にも、「カスタマイズデータ」には、端末２ａの専用アプリ等から設定されたパラメータを含んでいてもよい。
【００４５】
非覚醒温度４４０は、温度算出部１２０により算出された、ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である。この非覚醒温度４４０は、ユーザの体温より数度以上低め又は高めになるように設定されてもよい。
ここで、周囲環境４１０及び安眠度４２０は多次元のデータになってもよく、非覚醒温度４４０との関係では、必ずしも線形の相関を示さないことが想定されてもよい。
【００４６】
ここで、枕装置１ａの制御部１００ａは、記憶部４００ａの補助記憶部に格納された制御プログラムを主記憶部に展開して実行することで、環境安眠算出部１１０、温度算出部１２０、及び学習部１３０等として機能させられる。
また、上述の枕装置１ａの各部は、本発明の方法を実行するハードウェア資源となる。
なお、制御部１００ａが実行する機能の一部又は全部を、一つ又は複数のＩＣ、プログラマブルロジック、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ等によりハードウェア的に構成してもよい。以下の実施形態の装置でも同様である。
【００４７】
〔端末２ａの機能構成〕
次に、図３（ｂ）により、端末２ａの機能構成について説明する。
本実施形態においては、端末２ａは、記憶部にインストールされた専用アプリを制御部にてアプリ実行部２００として実行し、枕装置１ａの通信部５００と通信してデータの送受信をすることが可能である。
また、専用アプリ実行部２００は、ユーザのＧＵＩ（Graphical User Interface）による指示を取得し、覚醒傾向データ４３０の「平均化データ」のユーザの属性の設定、「カスタマイズデータ」の初期化や設定等を行ってもよい。この際、専用アプリ実行部２００は、ＧＵＩにてユーザ個人に対して質問を行ってもよい。たとえば、専用アプリ実行部２００は、年齢、性別、ＢＭＩや体脂肪率等の属性そのものを直接的に設定するための質問をしてもよい。また、専用アプリ実行部２００は、属性を間接的に設定するための項目の質問をしてもよい。この項目は、例えば、ユーザに対して、就寝時に暑い若しくは寒いと感じているか、寝付きが良いか悪いか、過去の就寝中に眠りから覚醒してしまったかどうか等を判断可能なものであってもよい。これにより、枕装置１ａの非覚醒温度４４０は、ユーザが設定した値に対応して調整されてもよい。
また、専用アプリ実行部２００は、非覚醒温度４４０を算出する際に、覚醒傾向データ４３０の「平均化データ」のみを用いるのか、「カスタマイズデータ」を用いるのかについても、ユーザの指示により設定可能であってもよい。また、専用アプリ実行部２００は、学習を行うの否かについての設定も可能であってもよい。
【００４８】
また、枕装置１ａの学習部１３０は、端末２ａの専用アプリ実行部２００を介して、覚醒傾向データ４３０のカスタマイズデータを設定可能であってもよい。この際、学習部１３０は、端末２ａから、通信部５００を介して、上述の質問の回答等を取得し、覚醒傾向データ４３０に設定してもよい。
また、本実施形態の端末２ａは、下記で説明する枕調整処理においては、直接的に実時間（リアルタイム）での非覚醒温度４４０の調整を行わなくてもよい。
また、本実施形態の枕調整システムＸａは、そもそも端末２ａを含まないような構成も可能である。この場合、枕装置１ａ単体で、表示部や入力部を備えていたり、ボタンやディップスイッチ等により各種の設定が可能であってたりしてもよい。
【００４９】
〔枕装置１ａによる枕調整処理〕
次に、図４〜図５を参照して、本発明の第一実施形態に係る枕調整システムＸａの枕装置１ａによる枕調整処理の説明を行う。
本実施形態の枕調整処理は、センサ群３００の各センサの信号により、就寝中のユーザの周囲環境４１０を検知し、安眠度４２０を算出する。そして、検知された周囲環境４１０及び算出された安眠度４２０と、覚醒傾向データ４３０とを用いて、非覚醒温度４４０を算出する。その後、算出された非覚醒温度４４０に温度調整する。
本実施形態の枕調整処理は、主に、枕装置１ａの制御部１００ａが、記憶部４００ａに記憶されたプログラムを、各部と協働し、ハードウェア資源を用いて実行する。
以下で、図４のフローチャートを参照して、本実施形態の枕調整処理の詳細をステップ毎に説明する。
【００５０】
（ステップＳ１０１）
まず、環境安眠算出部１１０が、センサ信号取得処理を行う。
環境安眠算出部１１０は、ユーザによりスイッチやボタン等が押下されると、枕調整処理を開始する。
環境安眠算出部１１０は、センサ群３００の各センサの信号を取得して、記憶部４００ａに一時的に格納する。本実施形態においては、環境安眠算出部１１０は、温度センサ３１０、湿度センサ３２０、加速度センサ３３０の各値を取得する。
【００５１】
（ステップＳ１０２）
次に、環境安眠算出部１１０が、周囲環境安眠度算出処理を行う。
環境安眠算出部１１０は、温度センサ３１０の値から、自装置の周囲の温度を検知し、記憶部４００ａの周囲環境４１０に設定する。また、環境安眠算出部１１０は、湿度センサ３２０の値から、ユーザの発汗を検知して、記憶部４００ａの周囲環境４１０に設定する。また、環境安眠算出部１１０は、加速度センサ３３０によりユーザの体動を検知し、これにより安眠度４２０を算出して、記憶部４００ａに格納する。
【００５２】
（ステップＳ１０３）
次に、温度算出部１２０が、温度算出処理を行う。
温度算出部１２０は、記憶部４００ａから周囲環境４１０及び安眠度４２０を参照し、これらを覚醒傾向データ４３０に入力する。温度算出部１２０は、これらの入力を基に、各種アルゴリズムにより、非覚醒温度４４０を算出して、記憶部４００ａに出力する。
【００５３】
（ステップＳ１０４）
次に、温度算出部１２０が、温度調整制御処理を行う。
温度算出部１２０は、非覚醒温度４４０を温度調整部１２に設定し、ペルチェ等の温度が非覚醒温度４４０になるよう温度調整部１２に温度制御させる。
ここで、温度算出部１２０は、非覚醒温度４４０が自装置の周囲の温度と同じに設定されていた場合には、温度調整を行わなくてもよい。また、この場合、温度算出部１２０は、ペルチェ等の電源をオフにするよう、温度調整部１２を制御させてもよい。
【００５４】
（ステップＳ１０５）
次に、学習部１３０が、学習を行うか否かを判断する。学習部１３０は、例えば、覚醒傾向データ４３０において、学習する設定になっていた場合に、Ｙｅｓと判断する。学習部１３０は、それ以外の場合には、Ｎｏと判定する。
Ｙｅｓの場合、学習部１３０は、処理をステップＳ１０６に進める。
Ｎｏの場合、学習部１３０は、枕調整処理を終了する。
【００５５】
（ステップＳ１０６）
学習する場合、学習部１３０が、学習処理を行う。
学習部１３０は、非覚醒温度４４０に自装置が調整された際、ユーザの安眠度４２０を再度算出する。この際、学習部１３０は、安眠度４２０が変化したか否かにより覚醒傾向を算出する。そして、学習部１３０は、算出した覚醒傾向を、覚醒傾向データ４３０に設定する。
また、上述の学習処理において、学習部１３０は、学習をリアルタイムで実行しても、ユーザが起床して枕装置１ａの温度調整を終了してから実行してもよい。
また、学習部１３０は、「平均化データ」のパラメータを用いる設定であっても、ユーザの属性の「平均化データ」を基にした「カスタマイズデータ」を作成して、学習をしてもよい。
以上により、本発明の実施の形態に係る枕調整処理を終了する。
【００５６】
次に、図５を参照して、本実施形態のステップＳ１０３の温度算出処理の詳細について説明する。
この温度算出処理は、ｉｆ−ｔｈｅｎ型のアルゴリズムで非覚醒温度４４０を算出する一例である。
【００５７】
（ステップＳ１３１）
まず、温度算出部１２０は、ユーザの汗が検知されていたか否かを判断する。温度算出部１２０は、環境安眠算出部１１０によりユーザの発汗が検知され、周囲環境４１０に設定されていた場合に、Ｙｅｓと判断する。温度算出部１２０は、ユーザの発汗が検知されていなかった場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、温度算出部１２０は、処理をステップＳ１３４に進める。
Ｎｏの場合、温度算出部１２０は、処理をステップＳ１３２に進める。
【００５８】
（ステップＳ１３２）
ユーザの汗が検知されていた場合、温度算出部１２０が、温度が閾値以上であるか否かを判断する。
温度算出部１２０は、周囲環境４１０及び覚醒傾向データ４３０を参照する。この上で、温度算出部１２０は、自装置の周囲の温度が、例えば、温度の閾値以上である場合に、Ｙｅｓと判断する。また、温度算出部１２０は、それ以外の場合、例えば、自装置の周囲の温度が、温度の閾値未満では、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、温度算出部１２０は、処理をステップＳ１３３に進める。
Ｎｏの場合、温度算出部１２０は、処理をステップＳ１３５に進める。
【００５９】
（ステップＳ１３３）
温度が閾値以上の場合、温度算出部１２０が、安眠度４２０が低いか否かを判断する。温度算出部１２０は、例えば、ユーザの体動等の頻度が多く、安眠度４２０が安眠度の閾値未満である場合等に、Ｙｅｓと判断する。温度算出部１２０は、それ以外の場合、例えば、体動等の頻度が少なく、安眠度４２０が安眠度の閾値以上である場合には、Ｎｏと判断する。
Ｙｅｓの場合、温度算出部１２０は、処理をステップＳ１３４に進める。
Ｎｏの場合、温度算出部１２０は、処理をステップＳ１３５に進める。
【００６０】
（ステップＳ１３４）
ここで、温度算出部１２０が、非覚醒温度低下設定処理を行う。
温度算出部１２０は、例えば、ユーザの発汗が検知されるか、温度調整部１２の温度が温度の閾値以上であり、安眠度４２０が閾値未満の場合、非覚醒温度４４０を低く設定する。これは、ユーザが安眠できていない兆候を示しているからである。
【００６１】
（ステップＳ１３５）
ここで、温度算出部１２０が、非覚醒温度室温設定処理を行う。
温度算出部１２０は、例えば、ユーザの発汗が検知されず、温度調整部１２の温度が閾値未満であるか、安眠度４２０が閾値以上である場合、非覚醒温度４４０を自装置の周囲の温度そのものか、０．０１℃〜数度程度高い温度に設定する。これは、ユーザが安眠できており、適切な温度になっているか、又は、低すぎる温度であると考えられるからである。
以上により、本発明の実施の形態に係る温度算出処理を終了する。
【００６２】
以上のように構成することで、以下のような効果を得ることができる。
従来、特許文献１に記載されたような枕装置は、皮膚表面温度を検知する一つ又は一種類のみのセンサのみを用いて温度制御を行っていた。具体的には、特許文献１の枕装置は、一つ又は一種類の温度センサにより３５±０．５℃の固定範囲の温度になるように温度制御されていたため、かえって安眠を妨げられ、ユーザが覚醒されることがあった。つまり、一つの温度センサでユーザの頭皮温度を測定するだけでは、ユーザの就寝時の環境や個人差に対応した制御を行うことができなかった。たとえば、周囲が暑かったり湿度が高かったりすると、頭部の皮膚表面温度に関わらず、より枕が冷えていた方が、ユーザは安眠できる傾向があった。また、例えば、周囲が寒かったり湿度が低かったりする場合、頭部の皮膚表面温度に関わらず、枕を低い温度に調整するとユーザの身体が冷えて安眠を妨げるため、枕の温度を高くする必要があった。また、例えば、ユーザが寝返りをうつ等、安眠度が低くなっていた場合には、頭部の皮膚表面温度に関わらず、ユーザが覚醒しやすい傾向があった。
これに対して、本実施形態の枕装置１ａは、周囲及びユーザの状態を検知するセンサ群３００ａの信号により、周囲環境４１０を検知し、ユーザの安眠度４２０を算出する環境安眠算出部１１０と、周囲環境４１０及び安眠度４２０と、ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度４４０との関係を示す覚醒傾向のデータである覚醒傾向データ４３０により、環境安眠算出部１１０により検知された周囲環境４１０及び算出された安眠度４２０における非覚醒温度４４０を算出する温度算出部１２０と、温度算出部１２０により算出された非覚醒温度４４０に温度を調整する温度調整部１２とを備える。また、本実施形態において、センサ群３００ａは、温度センサ３１０、湿度センサ３２０、加速度センサ３３０、照度センサ、音センサ、脈波センサ、筋電センサ、呼気センサ、脳波センサ、及びカメラからなる群の任意の組み合わせを含む。
このように構成し、複数のセンサ群３００ａのセンサの任意の組み合わせを用いて、非覚醒温度４４０に調整することで、ユーザを覚醒されにくくする枕装置１を提供することができる。具体的には、環境安眠算出部１１０は、センサ群３００ａに含まれるセンサの組み合わせの信号を用いて、従来の枕装置に比べて、ユーザの就寝時における周囲の環境や安眠度の個人差を検知することができる。つまり、就寝中のユーザの周囲環境４１０及び安眠度４２０について適切に検知、算出することが可能となり、ユーザ個人が安眠できていない兆候を把握しやすくなる。これにより、従来のように一つのセンサを用いる場合よりも、よりユーザ個人に配慮した温度に制御することが可能となる枕装置１を提供できる。
また、温度算出部１２０は、ユーザにとって適切な温度として、周囲環境４１０及び安眠度４２０と、覚醒傾向データ４３０とを用いることで、従来のような３５±０．５℃の固定範囲の温度よりも適切な非覚醒温度４４０を算出することが可能となる。また、温度調整部１２は、この非覚醒温度４４０にて枕装置１ａの温度を制御することで、ユーザが寝苦しさを感じる可能性を減少させ、ユーザが覚醒されにくくすることができる。
【００６３】
また、従来、特許文献１の技術のようにユーザの頭部の皮膚温度を測定するだけでは、ユーザの状態を正確に把握するには不十分であった。また、特許文献１の技術は、周囲環境４１０は把握していなかった。
これに対して、本実施形態の枕装置１ａにおいて、複数のセンサであるセンサ群３００ａは、自装置の周囲の温度を検知する温度センサ３１０と、ユーザの発汗を検知する湿度センサ３２０と、自装置の加速度を検知する加速度センサ３３０とを含む。また、環境安眠算出部１１０は、温度センサ３１０及び湿度センサ３２０により周囲環境４１０を検知し、加速度センサ３３０によりユーザの身体の動きを検知して安眠度４２０を算出する。
このように構成することで、適切に周囲環境４１０の検知、及びユーザの安眠度４２０の算出をすることが可能となる。よって、非覚醒温度４４０を適切に算出することが可能となる。具体的には、自装置の周囲の温度を温度センサ３１０で検知し、ユーザの発汗を湿度センサ３２０で検知することで、ユーザの周囲環境４１０を、ユーザの体感に合わせて検知可能となる。つまり、周囲環境４１０として、ユーザの体感している「暑い」「寒い」「ちょうど良い」といった状態を、より正確に推測することができるようになる。また、加速度センサ３３０により、ユーザの寝返りを検知することが可能となり、安眠度４２０を正確に把握できる。つまり、周囲の温度が高い、汗をかいている、寝返りをしていて安眠できていない等の兆候を各センサで検知し、それに対してどう対処すれば安眠が妨げられないかを判断して、非覚醒温度４４０を算出可能となる。また、この非覚醒温度４４０に対応して、温度調整部１２のペルチェ等を冷やす、暖めるといった適切な温度制御を行うことが可能となる。これにより、従来の枕装置より、ユーザ個人に配慮した温度に制御することが可能となる。
また、加速度センサ３３０は安価であるため、枕装置１のコストを削減しつつ、ユーザの寝返りを検知することができる。
【００６４】
また、従来、特許文献１の技術では、ユーザ個人の属性には関係なく、３５±０．５℃の固定範囲の温度になるように制御していた。
これに対して、本実施形態の枕装置１ａにおいて、温度算出部１２０は、ユーザ個人に対応づけられた非覚醒温度４４０を算出する。
このように構成することで、より最適化された温度制御が可能となる。たとえば、上述の例に示したように、ユーザ個人の属性に対応した、似た属性のユーザの安眠パターンである「平均化データ」に基づく非覚醒温度４４０の算出と制御とを行うことが可能となる。さらに、ユーザ個人の温度制御の学習結果が反映された「カスタマイズデータ」を用いる温度制御も可能となる。また、例えば、「平均化データ」と「カスタマイズデータ」とを、設定により切り換えて最適に用いることも可能となる。
結果として、不適切な温度調整による「暑すぎ」「冷えすぎ」を防ぎ、より適切な温度制御が可能となる。よって、従来より、ユーザを安眠させる枕装置１ａを提供可能となる。
【００６５】
また、本実施形態の枕装置１ａは、周囲環境４１０及び安眠度４２０と非覚醒温度４４０との関係である覚醒傾向を学習し、覚醒傾向データ４３０に設定する学習部１３０を更に備える。
このように構成することで、学習部１３０により覚醒傾向を学習して、よりユーザ個人に適切な温度制御を実現可能となる。これにより、例えば、ユーザに合わせた「カスタマイズデータ」に基づく非覚醒温度４４０の温度制御にて、よりユーザを安眠させる可能性を高めることができる。
【００６６】
なお、上述の実施の形態において、二次電池１１として、必ずしも「電池」ではない、電力蓄積用の大容量キャパシター等を用いてもよい。
【００６７】
また、温度調整部１２は、ゲルシート１３の温度、又は、筐体１５のユーザの頭が配置された面の温度等が非覚醒温度４４０になるように、冷却又は加熱を行って温度制御してもよい。
また、温度調整部１２の制御回路は、制御基板１０ａに含まれていてもよい。また、温度調整部１２は、例えば、ペルチェ等と一体化され、設定された温度になるよう自律的に制御する内蔵温度センサを備えていてもよい。
【００６８】
また、センサ群３００ａの各センサは、制御基板１０ａ上ではなく筐体１５ａの内部又は外部に設けられていてもよい。このうち、湿度センサ３２０に関しては、ゲルシート１３と筐体１５との間に、ゲルシート１３の結露等を絶縁してユーザの汗のみを検知するようにして設けられていてもよい。
また、後述する他の実施形態で説明するように、センサ群３００ａの各センサは、枕装置１ａとは独立した他装置のセンサであり、通信部５００を介して接続可能であってもよい。
【００６９】
また、湿度センサ３２０は、例えば、自装置の筐体１５内部の湿度を、ゲルシート１３の結露の影響を除いて測定することで、ユーザの発汗を検知してもよい。
また、加速度センサ３３０は、必ずしも詳細な加速度を検知せず、自装置に特定の加速度が加わった場合に信号を発生するような種類のセンサであってもよい。
【００７０】
また、上述の温度算出処理においては、ｉｆ−ｔｈｅｎ型のアルゴリズムを用いなくてもよい。
たとえば、温度算出部１２０は、各種アルゴリズムとして、単純な線形式等を用いて、非覚醒温度４４０を算出してもよい。
また、温度算出部１２０は、各種アルゴリズムとして、ディープラーニング等を含む人工ニューラルネット、決定木、サポートベクターマシン、ファジー関数等を用いた各種ＡＩ（Artificial Intelligence）、ベイジアンネットワークや回帰分析等の各種統計手法を用いることが可能である。
また、温度算出部１２０は、ヒステリシスの演算、ホップフィールド型ニューラルネットワーク、マルコフ連鎖等を用いて、周囲環境４１０及び安眠度４２０の時間的変化についても考慮した上で、現時点での最適な非覚醒温度４４０を算出してもよい。この際、温度算出部１２０は、以前に算出した非覚醒温度４４０との温度差や温度変化速度、加速度等を考慮して非覚醒温度４４０を算出してもよい。
また、これらの各種アルゴリズムにおける覚醒傾向データ４３０のパラメータの値としては、線形式の指数や定数等のパラメータ、各種ＡＩの重み付けや分岐の設定値等のパラメータ、統計量のパラメータ等を用いてもよい。
温度算出部１２０は、これらの各種アルゴリズムにより、各種ＡＩや統計手法等を用いて、入力された周囲環境４１０及び安眠度４２０から、非覚醒温度４４０を算出してもよい。
【００７１】
＜第二実施形態＞
次に、図７により本発明の枕調整システムＸｂの第二実施形態について説明する。
本実施形態の枕調整システムＸｂは、上述の第一実施形態と同様に、枕装置１ｂ及び端末２ｂを含むものの、それぞれの装置で分担して、システム全体として温度制御を行う。この概略について説明すると、まず、枕装置１ｂにて、第一実施形態と同様の各センサの信号を取得して、端末２ｂに送信する。この上で、端末２ｂにより、周囲環境４１０の検知、及びユーザの安眠度４２０の算出をして、非覚醒温度４４０を算出し、枕装置１ｂへ送信する。これを受信した枕装置１ｂは、非覚醒温度４４０に温度を制御して、ユーザの寝苦しさ抑える。
【００７２】
〔枕調整システムＸｂの制御構成〕
まず、図６により、本発明の情報処理システムＸｂの第二実施形態に係る枕装置１ｂ及び端末２ｂの制御構成について説明する。
以下、第一実施形態と同じ符号は、同じ又は類似の構成を示すものであるため、先行する説明を参照する。他の実施形態においても同様である。
【００７３】
枕装置１２ｂは、本実施形態においては、制御基板１０ｂに、制御部１００ｂ、記憶部４００ｂ、センサ群３００ｂを含んでいる。各部は、制御部１００ｂに接続され、制御部１００ｂによって動作制御される。
端末２ｂは、制御部１０１ｂ、記憶部４０１ｂ、入力部６００、表示部７００、及び通信部５０１等を含む。各部は、制御部１０１ｂに接続され、制御部１０１ｂによって動作制御される。
【００７４】
ここで、制御部１００ｂ、制御部１０１ｂは、第一実施形態の制御部１００ａと同様の情報処理部である。
また、記憶部４００ｂ、記憶部４０１ｂは、第一実施形態の記憶部４００ａと同様の非遷移的実体的記録媒体である。
また、本実施形態において、センサ群３００ｂは、第一実施形態のセンサ群３００ａと同種の各センサを含んでいてもよい。
また、通信部５０１は、枕装置１ｂの通信部５００と同様の通信接続部である。
【００７５】
入力部６００は、タッチパネル、マウス等のポインティングデバイス、ボタン、キーボード、加速度センサ、視線センサ、生体認証センサ等である。入力部６００は、ユーザによる専用アプリのＧＵＩによる入力、各種指示等を取得する。
【００７６】
表示部７００は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等である。
また、入力部６００と表示部７００とは、一体的に形成されていてもよい。
【００７７】
なお、本実施形態においても、他の実施形態で示すのと同様に、センサ群３００ｂのいずれか又は全てのセンサが、枕装置１ｂとは独立した他装置として構成されていてもよい。この場合、これらの他装置から、枕装置１ｂ又は端末２ｂへセンサの信号を送信可能である。
【００７８】
〔枕調整システムＸｂの機能構成〕
次に、本実施形態の枕調整システムＸｂの枕装置１ｂ及び端末２ｂの機能構成について説明する。
制御部１００ｂは、信号送信部１４０、及び温度受信部１７０を備えている。
記憶部４００ｂは、非覚醒温度４４０、及びセンサデータ４５０を格納する。
制御部１０１ｂは、環境安眠算出部１１０、温度算出部１２０、学習部１３０、信号受信部１５０、及び温度送信部１６０を備えている。
記憶部４０１ｂは、周囲環境４１０、安眠度４２０、覚醒傾向データ４３０、及び非覚醒温度４４０を格納している。
【００７９】
信号送信部１４０は、センサデータ４５０を端末２ｂへ送信する。具体的には、信号送信部１４０は、ユーザの就寝時に、センサ群３００から取得された各センサの信号がまとめられたセンサデータ４５０を、通信部５０１を介して、端末２ｂへ特定時間間隔で送信する。この特定時間間隔としては、数ミリ秒〜数十分程度の時間であってもよい。また、信号送信部１４０は、センサデータ４５０の送信の際、端末２ｂとの接続を確立し、端末２ｂの専用アプリを起動させて、枕装置１ｂの温度制御を開始させてもよい。
【００８０】
信号受信部１５０は、枕装置１ｂから、通信部５００を介して、センサデータ４５０を受信する。信号受信部１５０は、受信したセンサデータ４５０を記憶部４００ｂに格納し、環境安眠算出部１１０に使用させる。
【００８１】
温度送信部１６０は、温度算出部１２０により算出された非覚醒温度４４０を、通信部５００を介して、枕装置１へ送信する。温度送信部１６０は、この送信を特定時間間隔で行ってもよい。
【００８２】
温度受信部１７０は、端末２ｂから、通信部５０１を介して、非覚醒温度４４０を受信する。本実施形態において、受信される非覚醒温度４４０は、信号送信部１４０により送信されたセンサデータ４５０に対応して、端末２ｂで算出されたものである。また、温度受信部１７０は、温度調整部１２の温度を、温度受信部１７０にて受信した非覚醒温度４４０に調整させる。
【００８３】
センサデータ４５０は、複数のセンサの信号の値がまとめられたデータである。本実施形態においては、センサデータ４５０は、センサ群３００ｂの実際の各センサで取得された値そのものを含んでいてもよい。
【００８４】
ここで、枕装置１ｂの制御部１００ｂは、記憶部４００ｂに格納された制御プログラムを実行することで、信号送信部１４０、及び温度受信部１７０等として機能させられる。
また、端末２ｂの制御部１０１ｂは、記憶部４０１ｂに格納された専用アプリ等を実行することで、環境安眠算出部１１０、温度算出部１２０、学習部１３０、信号受信部１５０、及び温度送信部１６０等として機能させられる。また、本実施形態において、制御部１０１ｂは、第一実施形態に係るアプリ実行部２００と同様に、専用アプリ等を実行する専用アプリ実行部として機能する。なお、制御部１０１ｂも、アプリ実行部２００と同様に、枕装置１ｂの各種設定が可能であってもよい。
また、上述の枕装置１ｂ及び端末２ｂの各部は、本発明の方法を実行するハードウェア資源となる。
【００８５】
〔枕調整システムＸｂによる枕調整処理〕
次に、図７を参照して、本発明の枕調整システムＸｂの第二実施形態に係る枕装置１ｂ及び端末２ｂによる枕調整処理の説明を行う。
本実施形態の枕調整処理は、枕装置１ｂのセンサ群３００の各センサの信号をセンサデータ４５０として、端末２ｂへ送信する。この上で、端末２ｂで、上述の第一実施形態と同様の周囲環境４１０の検知、及びユーザの安眠度４２０の算出と、非覚醒温度４４０の算出とを行う。端末２ｂで算出された非覚醒温度４４０は、枕装置１ｂへ送信される。枕装置１ｂは、温度調整部１２の温度を、受信した非覚醒温度４４０に調整する。
本実施形態の枕調整処理は、主に、枕装置１ｂの制御部１００ｂが、記憶部４００ｂに記憶されたプログラムを、端末２ｂの制御部１００ｂが、記憶部４００ｂに記憶されたプログラムを、各部と協働し、ハードウェア資源を用いて実行する。
以下で、図７のフローチャートを参照して、本実施形態の枕調整処理の詳細をステップ毎に説明する。
【００８６】
（ステップＳ２０１）
まず、枕装置１ｂの信号送信部１４０が、信号取得送信処理を行う。
信号送信部１４０は、ユーザによりスイッチやボタン等が押下されたり、端末２ｂの専用アプリ等で指示されたりしたことを検知し、信号取得送信処理を開始する。
信号送信部１４０は、まず、センサ群３００の各センサの信号を取得して、センサデータ４５０としてまとめ、記憶部４００ｂに一時的に格納する。
この上で、信号送信部１４０は、端末２ｂとの接続を確立して、センサデータ４５０を端末２ｂへ特定時間間隔で送信する。
【００８７】
（ステップＳ３０１）
ここで、端末２ｂの信号受信部１５０が信号受信処理を行う。
信号受信部１５０は、枕装置１ｂからセンサデータ４５０を受信し、記憶部４００ｂに格納する。
【００８８】
（ステップＳ３０２）〜（ステップＳ３０３）
本実施形態のステップＳ３０２は、図４に示す第一実施形態のステップＳ１０２と、ステップＳ３０３はステップＳ１０３と同様に行う。
【００８９】
（ステップＳ３０４）
次に、温度送信部１６０が、温度送信処理を行う。
温度送信部１６０は、記憶部４０１ｂに格納された非覚醒温度４４０を特定時間間隔で枕装置１ｂへ送信する。
【００９０】
（ステップＳ２０２）
ここで、枕装置１ｂの温度受信部１７０が、温度受信処理を行う。
温度受信部１７０は、非覚醒温度４４０を受信し、記憶部４０１ｂへ格納する。
【００９１】
（ステップＳ２０３）
次に、温度受信部１７０が、温度調整制御処理を行う。
温度受信部１７０は、記憶部４００ｂに格納された非覚醒温度４４０を温度調整部１２に設定し、温度調整部１２のペルチェ等の温度を非覚醒温度４４０に調整させる。この処理は、図４のステップＳ１０４と同様に行ってもよい。
さらに、温度受信部１７０は、温度調整部１２の温度が非覚醒温度４４０になった場合に、端末２ｂへ通知してもよい。
【００９２】
（ステップＳ３０５）
ここで、端末２ｂの学習部１３０が、学習を行うか否かを判断する。学習部１３０は、この判断を第一実施形態のステップＳ１０５と同様に行う。
Ｙｅｓの場合、学習部１３０は、処理をステップＳ３０６に進める。
Ｎｏの場合、学習部１３０は、枕調整処理の端末２ｂの処理を終了する。
【００９３】
（ステップＳ３０６）
学習を行う場合、学習部１３０は、学習処理を行う。
この学習処理も、第一実施形態のステップＳ１０６と同様に行う。そして、学習部１３０は、記憶部４０１ｂの覚醒傾向データ４３０にフィードバックを行う。
以上により、本発明の第二実施形態に係る枕調整処理を終了する。
【００９４】
以上のように構成することで、以下のような効果を得ることができる。
本実施形態の枕調整システムＸｂは、枕装置１ｂと、枕装置１ｂと接続する情報処理装置である端末２ｂとを備える。枕装置１ｂは、複数のセンサと、複数のセンサの信号を情報処理装置へ送信する信号送信部１４０と、信号送信部１４０により送信された複数のセンサの信号に対応して、情報処理装置から、ユーザの覚醒を抑制するように調整するための温度である非覚醒温度４４０を受信する温度受信部１７０と、温度受信部１７０にて受信した非覚醒温度４４０に調整する温度調整部１２とを備える。また、端末２ｂは、枕装置１から、複数のセンサの信号を受信する信号受信部１５０と、信号受信部１５０により受信された複数のセンサの信号により、周囲環境４１０を検知し、ユーザの安眠度４２０を算出する環境安眠算出部１１０と、環境安眠算出部１１０により算出された周囲環境４１０及びユーザの安眠度４２０とに対応する覚醒傾向データ４３０により、非覚醒温度４４０を算出する温度算出部１２０と、温度算出部１２０により算出された非覚醒温度４４０を枕装置１へ送信する温度送信部１６０とを備える。
このように構成することで、枕装置１ｂと端末２ｂとで処理を分担して、より安眠させるような温度制御を行うことが可能となる。また、枕装置１ｂが通信送信部及び温度受信部１７０を備えることで、枕装置１ｂにて周囲環境４１０の検知、及びユーザの安眠度４２０の算出、及び非覚醒温度４４０の算出をしなくてもよくなる。よって、枕装置１ｂの制御部１００ｂや記憶部４００ｂ等の構成等を簡素化でき、消費電力も削減でき、コストも削減できる。
また、端末２ｂが信号受信部１５０と温度送信部１６０とを備えることで、比較的高性能の制御部１０１ｂ及び記憶部４０１ｂを用いて、周囲環境４１０の検知、及びユーザの安眠度４２０の算出、及び非覚醒温度４４０の算出を行って、枕装置１ｂへ送信可能となる。このため、より高頻度及び高精度での温度制御が可能となる。また、端末２ｂは、汎用的な情報処理装置であるため、専用アプリを更新しやすく、各種アルゴリズムの改良や不具合の解消等もやりやすくなる。
結果として、システム全体のコストの削減も可能となるとともに、より適切な温度制御が可能となる。
【００９５】
＜第三実施形態＞
次に、図８を参照して、本発明の枕調整システムＸｃの第三実施形態に係る枕装置１ｃについて説明する。
上述した第一実施形態では、複数のセンサであるセンサ群３００ａとして、温度センサ３１０、湿度センサ３２０、及び加速度センサ３３０を含む例について説明した。また、第二実施形態のセンサ群３００ｂは、センサ群３００ａと同様の各センサを用いる例について説明した。
これについて、複数のセンサとして、他の種類のセンサを用いることも可能である。本実施形態の枕装置１ｃは、制御基板１０ｃのセンサ群３００ｃに、温度センサ３１０及び湿度センサ３２０に加えて、脳波センサ３４０を含む例である。
【００９６】
脳波センサ３４０は、例えば、筐体１５表面に設けられた電極及びアンプリファイアー等であって、特定のバイアスにより脳波を検出してもよい。また、脳波センサ３４０は、ユーザの頭部にベルト等で固定されて枕装置１ｃの制御基板１０ｃと接続され、ユーザの脳波を測定してもよい。
脳波センサ３４０により、上述の第一実施形態の加速度センサ３３０と同様に、ユーザの安眠度４２０を算出可能となる。すなわち、眠りが浅い脳波等、安眠できていない兆候を取得、判断可能となる。また、脳波センサ３４０を用いて、温度算出部１２０は、ユーザがレム睡眠やノンレム睡眠の状態であることを判断し、非覚醒温度４４０の値を出力してもよい。
これにより、ユーザの睡眠サイクル等に対応して、正確な温度制御が可能となる。
【００９７】
なお、本実施形態において、制御部１００ｃは第一実施形態の制御部１００ａと、記憶部４００ｃは第一実施形態の制御部１００ａと同様の機能構成にて、温度制御を自律的に行ってもよい。
また、制御部１００ｃは第二実施形態の制御部１００ｂと、記憶部４００ｃは第二実施形態の制御部１００ｂと同様の機能構成にて、枕装置１ｃと、専用アプリ等をインストールされた端末２とで分担して温度制御を行ってもよい。
これらの例においても、安眠度４２０を算出する際に脳波センサ３４０を用いてもよい。
【００９８】
また、上述の脳波センサ３４０は一例であり、その他のセンサが備えられていてもよい。
たとえば、照度センサにより、自装置の周囲の照度を測定してもよい。照度センサにより、ユーザの周囲環境４１０を検知することが可能となる。
音センサにより、自装置の周囲の音やユーザの寝言や歯ぎしりやいびき等を測定することも可能である。つまり、音センサにより、自装置の周囲の音をユーザの周囲環境４１０として算出したり、ユーザの寝言や歯ぎしりやいびき等から安眠度４２０を算出したりすることが可能となる。また、ユーザの寝具や被服の音を検出することで、ユーザの安眠度４２０を算出してもよい。
温度センサにより、ユーザの体温を計測することも可能である。この体温は、皮膚表面の体温及び／又は深部体温を計測してもよい。これにより、ユーザの安眠度４２０の算出の補助を行うことが可能となる。
脈波センサにより、ユーザの脈波を検知することも可能である。この脈波によっても、ユーザの安眠度４２０を算出可能となる。
筋電センサにより、ユーザの筋肉の活動電位（表面筋電位）の強度を測定することも可能である。筋電センサにより、ユーザの睡眠中の安眠度４２０を算出することが可能となる。
呼気センサにより、ユーザの呼吸を検知することも可能である。呼気センサによりユーザの呼気の状態から安眠度４２０を算出することも可能である。
【００９９】
なお、本実施形態の脳波センサ３４０として、必ずしも「脳波」ではなく、脳磁場を測定する磁気センサ等を用いてもよい。
さらに、その他のセンサ等も用いることが可能である。これらのセンサは、上述の第１乃至第三実施形態において、任意の組み合わせとして用いられてもよい。
【０１００】
＜第四実施形態＞
次に、図９を参照して、本発明の枕調整システムＸｄの第四実施形態に係る枕装置１ｄについて説明する。
本実施形態の枕装置１ｄは、制御基板１０ｄ上の通信部５００により、独立した他装置と連動して、温度制御を行う。
このため、本実施形態の枕装置１ｄは、複数のセンサとして、これらの他装置からの信号を受信してもよい。また、枕装置１ｄは、端末２ｄ以外の他装置と連動して、温度制御を行ってもよい。
【０１０１】
具体的には、本実施形態の枕装置１ｄは、枕装置１の制御用に公開された制御ＡＰＩ（Application Programming Interface）に対応したＩｏＴミドルウェア４６０を記憶部４００ｄに格納している。
また、制御部１００ｄは、上述の第一乃至第三実施形態の各機能部と同じ又は類似の機能に係る処理を実行するのに加えて、このＩｏＴミドルウェア４６０を実行する。これにより、制御部１００ｄは、制御ＡＰＩ実行部として機能する。つまり、枕装置１ｄは、他装置と連動して、温度制御を行うことが可能となる。
【０１０２】
本実施形態においては、例えば、室温計、睡眠計、呼気計、カメラ等のセンサ群３００に対応する装置、及び／又は情報処理装置である端末２ｄ、外部サーバ等と連動可能である。
【０１０３】
室温計は、例えば、自装置及びユーザのいる室内の室温を取得する温度センサを備えた温度計測装置である。室温計は、ＩｏＴ用の無線通信回路等により、取得した温度を枕装置１ｄへ送信する。これにより、枕装置１ｄは自装置の周囲の温度と同様の室温を取得可能となる。なお、この室温系と同様に、ＩｏＴ用の無線通信回路等を備えた湿度計や、これらを内蔵した空気清浄機等と連動することも可能である。
【０１０４】
睡眠計は、例えば、ユーザが睡眠中であることを検知可能な睡眠検知用の装置である。睡眠計は、例えば、ユーザの体動を検知することが可能な加速度センサを備えていてもよい。具体的には、睡眠計は、例えば、ベッドに備えられたバネに連動する機械的な加速度センサ等であってもよい。また、睡眠計は、ＩｏＴ用の無線通信回路等により、ユーザが睡眠中であるか覚醒しているか等を枕装置１ｄへ送信する。
【０１０５】
呼気計は、例えば、ユーザの呼吸の状態を測定する気圧計やＣＯ2計等の呼気センサを備えている装置である。呼気計もＩｏＴ用の無線通信回路等により、測定結果を送信する。
【０１０６】
カメラは、ユーザの撮像が可能なネットワークカメラ等であってもよい。また、カメラは、赤外線暗視装置等が含まれていてもよい。たとえば、カメラは、天井付近に設けられ、就寝中のユーザを撮像し、ユーザの頭や身体を認識し、ユーザの体動を検知可能である。これにより、加速度センサ３３０と同様に、ユーザの安眠度４２０を算出可能となる。また、カメラは、ユーザの顔を撮像して、汗の反射等を検知することも可能である。これにより、湿度センサ３２０と同様に、ユーザの発汗を検知することも可能となる。
【０１０７】
これらのセンサ群３００に対応する装置により、周囲環境４１０を検知し、ユーザの安眠度４２０を算出可能となる。
【０１０８】
また、本実施形態の端末２ｄは、上述の第一乃至第三実施形態と同様の情報処理装置である。端末２ｄは、上述の第一乃至第三実施形態と同じ又は類似の専用アプリ等を実行し、上述の機能部と同様の処理を実行する。これに加え、端末２ｄは、内蔵する各種センサの信号を枕装置１ｄへ送信してもよい。たとえば、端末２ｄは、内蔵する加速度センサ３３０により測定されたユーザの安眠度４２０を算出して、枕装置１ｄへ送信してもよい。また、端末２ｄは、上述のカメラと同様の処理を内蔵カメラで実現してもよい。
また、端末２ｄとして、ユーザの腕等に装着されたバンド端末、時計型端末、貼り付け型端末、体内埋め込み型端末、飲み込み型のロボット等を用いるような構成も可能である。
【０１０９】
また、外部サーバは、例えば、イントラネットのサーバや、いわゆる「クラウド」上のサーバ等の情報処理装置である。この外部サーバは、上述の第二実施形態の端末２ｂと同様に、枕装置１ｄと分担して温度制御を行ってもよい。
また、外部サーバは、多数のユーザの属性、覚醒傾向データ４３０の学習結果やカスタマイズデータ等を収集して、平均化データを作成してもよい。
また、外部サーバは、端末２用の専用アプリを配布したり、枕装置１ｄの制御プログラムであるファームウェアを提供したりしてもよい。
【０１１０】
以上のように構成し、外部の他装置と連携することで、本実施形態の枕装置１ｄは、より正確にユーザの覚醒を抑制する温度に調整可能となる。また、枕装置１ｄを、外部の情報処理装置から、ユーザの環境にあった最適な構成で、温度制御させることが可能となる。
また、枕装置１ｄは、複数のセンサを内蔵しなくてもよくなるため、構成を単純化して、コストを削減できる。
【０１１１】
＜他の実施形態＞
なお、上述の各実施形態では、センサ群３００において、二種以上のセンサが備えられている旨記載した。これについて、測定される物理量が同種であっても、配置、測定対象、測定方向等が異なるセンサが備えられているような構成も可能である。
たとえば、温度センサ３１０は、複数、備えられていてもよい。これにより、自装置の温度と、外部の温度差を測定可能であってもよい。また、ユーザの体温を検知するような温度センサ３１０も同時に使用可能であってもよい。
また、湿度センサ３２０も、複数、備えられていてもよい。この場合、湿度センサ３２０は、自装置の周囲の湿度を検知することが可能であってもよい。つまり、温度センサ３１０は、自装置の周囲の湿度と、ユーザの発汗とを同時に測定可能であってもよい。
また、加速度センサ３３０も、複数、備えられていてもよい。この場合、各加速度センサ３３０は、例えば、頭部、体幹部、手足等で別々の加速度を検知して、寝返りと不随意運動等を測定してもよい。
また、カメラについては、例えば、複数のアングルのカメラを配置してもよい。また、ユーザの就寝部屋の中央に配置したカメラ、ユーザの寝顔を映すカメラ等を別々に配置してもよい。
また、脳波センサ３４０も、例えば、脳の複数の部位についてのセンサを配置してもよい。また、脈波センサについては、例えば、深部（体幹）の脈波と、末梢の脈波とを比較してもよい。また、呼気センサについても、気圧計とＣＯ2計等の測定対象が異なる別種のセンサを用いてもよい。これらの差異等から、ユーザの安眠度４２０をより精度高く算出することも可能である。
また、照度センサ及び音センサについても、それぞれ、ユーザの寝ている場所と、外の照度とを比較して、周囲環境４１０を検知する手助けを行うことも可能である。
これらのセンサの組み合わせにより、周囲環境４１０の検知、及びユーザの安眠度４２０の算出を正確にすることができる。よって、よりユーザの個人差に配慮して、ユーザの覚醒を抑制して安眠させることが可能な非覚醒温度４４０を、正確に算出することができる。
【０１１２】
また、上述の各実施形態については、枕装置１について、ユーザがベッドや布団等で頭を乗せる典型的な枕である例について説明した。しかしながら、枕装置１は、必ずしも典型的な枕でなくてもよい。たとえば、枕装置１は、抱き枕、シーツ等の敷物、寝袋、掛布団、運転席シート、衣服等として構成されていてもよい。
【０１１３】
また、上述の各実施形態では、端末２で専用アプリ等を実行する例について説明した。しかしながら、枕装置１でウェブサーバーを実行し、端末２のウェブブラウザー等で設定するような構成も可能である。
【０１１４】
また、上述の各実施形態では、枕装置１に二次電池１１が内蔵されている例について説明した。しかしながら、枕装置１は、二次電池１１ではなく、交流電源を直流に変換するスイッチング電源等により、制御基板１０に電源が供給されてもよい。この場合、ＡＣ−ＤＣアダプターのような外部電源により、電源が枕装置１に供給されてもよい。また、一次電池により、枕装置１の各部に電源が供給されてもよい。また、上述の温度調整部１２によるペルチェ効果やスターリングエンジンの駆動、外部からの熱の付加による発電、化学的な燃料電池等での発電により、制御基板１０に電力を供給してもよい。
【０１１５】
また、上述の本発明の第一乃至第四実施形態においては、本発明の特徴を主要な構成に絞って説明した。しかしながら、これらの実施形態の機能部の構成の組み合わせは任意である。すなわち、第一乃至第四実施形態のいずれかの構成、任意の組み合わせの構成、又は、全ての構成要素及び機能部を備えた構成であってもよい。
また、枕装置１及び端末２は、上述の第一乃至第四実施形態で記載していない機能部を更に備えていてもよい。
【０１１６】
また、上記実施形態の構成及び動作は例であって、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更して実行することができることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１１７】
１，１ａ，１ｂ，１ｃ，１ｄ  枕装置、２，２ａ，２ｂ，２ｄ  端末、１０，１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄ，１０ａ  制御基板、１１  二次電池、１２  温度調整部、１３  ゲルシート、１４  放熱部材、１５  筐体、１００，１００ａ，１００ｂ，１０１ｂ，１００ｃ，１００ｄ  制御部、１１０  環境安眠算出部、１２０  温度算出部、１３０  学習部、１４０  信号送信部、１５０  信号受信部、１６０  温度送信部、１７０  温度受信部、２００  アプリ実行部、３００，３００ａ，３００ｂ，３００ｃ  センサ群、３１０  温度センサ、３２０  湿度センサ、３３０  加速度センサ、３４０  脳波センサ、４００，４００ａ，４００ｂ，４０１ｂ，４００ｃ，４００ｄ  記憶部、４１０  周囲環境、４２０  安眠度、４３０  覚醒傾向データ、４４０  非覚醒温度、４５０  センサデータ、４６０  ＩｏＴミドルウェア、５００，５０１  通信部、６００  入力部、７００  表示部、Ｘ，Ｘａ，Ｘｂ，Ｘｃ，Ｘｄ  枕調整システム
【図１】
2019141358.tif 000003
【図２】
2019141358.tif 000004
【図３】
2019141358.tif 000005
【図４】
2019141358.tif 000006
【図５】
2019141358.tif 000007
【図６】
2019141358.tif 000008
【図７】
2019141358.tif 000009
【図８】
2019141358.tif 000010
【図９】
2019141358.tif 000011