(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠改善に取り組むユーザに対して睡眠改善を促す睡眠改善システムであって、
外部環境情報及び室内環境情報を含む環境情報が格納された気象情報データベースと、ユーザの睡眠情報が格納された睡眠情報データベースと、ユーザの日中の生活の質の評価を示すＱＯＬ評価データが格納された日中ＱＯＬ評価データベースと、ユーザの日中の活動を含む行動情報が格納された日中活動情報データベースと、
上記各データベースから、ユーザの睡眠関連情報を抽出する睡眠関連情報抽出手段及びユーザの生活関連情報を抽出する生活関連情報抽出手段と、
上記睡眠関連情報抽出手段によって抽出された情報に基づいて、ユーザの睡眠状態を予測する睡眠状態予測手段、ユーザの最適な睡眠状態を算出する最適睡眠状態算出手段、及びユーザの睡眠状態を検出する睡眠状態検出手段と、
上記生活関連情報抽出手段によって抽出された情報に基づいて、ユーザの生活習慣情報を検出する生活習慣検出手段、及び生活状況情報を検出する生活状況検出手段を具備しており、        
ユーザの実際の睡眠についての評価を行う睡眠状態評価手段と、この睡眠状態評価手段の評価結果に基づいて睡眠改善メッセージを作成するとともに当該メッセージの種類を選定するメッセージの種類選定手段と、このメッセージを出力するタイミングを選定するメッセージのタイミング選定手段と、このメッセージのタイミング選定手段によって選定されたタイミングで、当該メッセージを出力するメッセージ出力手段とを、更に具備しており、
上記睡眠状態予測手段は、ユーザの過去における睡眠情報に基づいて、ユーザの睡眠の指標となる将来の睡眠情報を予測するとともに、
上記睡眠状態評価手段は、上記睡眠状態検出手段によって検出された睡眠情報と、上記生活習慣検出手段によって検出された生活習慣情報、上記生活状況検出手段によって検出された生活状況情報のいずれかの情報に基づいて生活習慣パターンを作成し、上記睡眠状態予測手段によって予測された睡眠情報と上記最適睡眠状態算出手段によって算出されたユーザの最適とされる睡眠情報との乖離と、実際のユーザの睡眠情報と上記ユーザの最適とされる睡眠情報との乖離とをそれぞれ算出し、これらの算出結果と、上記生活習慣パターンに基づいてユーザの睡眠を評価すること、
を特徴とする睡眠改善システム。
【請求項２】
請求項１に記載の睡眠改善システムにおいて、
睡眠情報は、起床時間、就床時間、総睡眠時間、総就床時間、睡眠効率、中途覚醒時間、中途覚醒回数、入眠潜時の少なくとも１つを含むこと、
を特徴とする睡眠改善システム。
【請求項３】
請求項１または２に記載の睡眠改善システムにおいて、
上記メッセージ出力手段によって出力された睡眠改善メッセージに関する内容及びタイミング情報が格納されるメッセージ履歴データベースを具備すること、
を特徴とする睡眠改善システム。
【請求項４】
睡眠改善に取り組むユーザに対して睡眠改善を促す睡眠改善方法であって、
外部環境情報及び室内環境情報を含む環境情報が格納された気象情報データベースと、ユーザの睡眠情報が格納された睡眠情報データベースと、ユーザの日中の生活の質の評価を示すＱＯＬ評価データが格納された日中ＱＯＬ評価データベースと、ユーザの日中の活動を含む行動情報が格納された日中活動情報データベースを含むデータベースから、
睡眠関連情報抽出手段が、ユーザの睡眠関連情報を抽出するステップ、
生活関連情報抽出手段が、ユーザの生活関連情報を抽出するステップ、
上記睡眠関連情報抽出手段によって抽出された情報に基づいて、
睡眠状態予測手段が、ユーザの過去における睡眠情報に基づいて、ユーザの睡眠の指標となる将来の睡眠情報を予測するステップ、
最適睡眠状態算出手段が、ユーザの最適な睡眠状態を算出するステップ、
睡眠状態検出手段が、ユーザの睡眠状態を検出するステップ、
上記生活関連情報抽出手段によって抽出された情報に基づいて、
生活習慣検出手段が、ユーザの生活習慣情報を検出するステップ、
生活状況検出手段が、生活状況情報を検出するステップ、      
睡眠状態評価手段が、上記睡眠状態検出手段によって検出された睡眠情報と、上記生活習慣検出手段によって検出された生活習慣情報、上記生活状況検出手段によって検出された生活状況情報のいずれかの情報に基づいて生活習慣パターンを作成し、上記睡眠状態予測手段によって予測された睡眠情報と上記最適睡眠状態算出手段によって算出されたユーザの最適とされる睡眠情報との乖離と、実際のユーザの睡眠情報と上記ユーザの最適とされる睡眠情報との乖離とをそれぞれ算出し、これらの算出結果と、上記生活習慣パターンに基づいてユーザの睡眠を評価するステップ、
メッセージの種類選定手段が、上記睡眠状態評価手段の評価結果に基づいて睡眠改善メッセージを作成するとともに当該メッセージの種類を選定するステップ、
メッセージのタイミング選定手段が、上記メッセージを出力するタイミングを選定するステップ、
メッセージ出力手段が、上記メッセージのタイミング選定手段によって選定されたタイミングで、当該メッセージを出力するステップ、
から構成される睡眠改善方法。
【請求項５】
請求項４に記載の睡眠改善方法において、
睡眠情報を、起床時間、就床時間、総睡眠時間、総就床時間、睡眠効率、中途覚醒時間、中途覚醒回数、入眠潜時の少なくとも１つを含むように構成されることを特徴とする睡眠改善方法。
【請求項６】
請求項４または５に記載の睡眠改善方法において、
上記データベースにメッセージ履歴データベースを含み、
上記メッセージ出力手段が、上記出力した睡眠改善メッセージに関する内容及びタイミング情報を上記メッセージ履歴データベースに格納することを特徴とする睡眠改善方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、睡眠を改善するためのシステム及びその方法に関する。ここでは、睡眠改善に取り組んでいる人を総称してユーザという。
【背景技術】
【０００２】
従来、良い睡眠状態を得ることができるようアドバイスを行う技術が知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ユーザが良い睡眠状態を得ることができる活動状態に関する情報を算出し、この算出された活動状態に関する情報をユーザに報知するシステムが開示されている。
【０００４】
また、特許文献２には、ユーザの睡眠状態を検出し、睡眠状態とこの睡眠状態に基づいた生活リズムとを判定評価し、睡眠状態を改善するためのアドバイスを出力する睡眠状態評価装置が開示されている。
【０００５】
一方、このようなユーザに対する情報提供に関して、特許文献３には、ユーザの生活パターンから最適な報告時間帯を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−３０４９４号公報
【特許文献２】特開２０１３−４５３３６号公報
【特許文献３】特開２０１４−７１７８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来技術においては、例えば、特許文献１では、例えば、歩数データといった一つのデータに基づく評価とされており、一側面のみによる評価しかなされていない。すなわち、ユーザの認知・心理状態や、平日／休日などの生活状況が反映されたものではないため、提供される改善情報が、ユーザにとって必ずしも実施しやすい納得性の高い情報ではなかった。
【０００８】
また、特許文献２に示す睡眠改善に関する技術では、睡眠の良し悪しは集団を対象とした情報を基準とした評価が行われており、その基準は必ずしも個人に当てはまるとは限らない。さらに、ユーザに提供されるアドバイスも、獲得した点数による画一的な内容とならざるをえない。こうしたことからユーザにとって必ずしも納得性が高い情報提供にはなっていない可能性があった。
【０００９】
また、アドバイスなどの情報提供を行うタイミングについては、従来では、例えば特許文献３のように、ユーザの生活パターンから報告時間が決定されており、ユーザの生活状況の変化を考慮して決定されるものではなかった。
【００１０】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、ユーザの睡眠における問題点、ユーザが受ける環境変化による影響、ユーザの生活習慣や生活状況を考慮し、睡眠改善に関する情報の受け取りやすさを高めて、ユーザの睡眠改善を促すことができる睡眠改善システム及びその方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る睡眠改善システムは、睡眠改善に取り組むユーザに対して睡眠改善を促す睡眠改善システムであって、外部環境情報及び室内環境情報を含む環境情報が格納された気象情報データベースと、ユーザの睡眠情報が格納された睡眠情報データベースと、ユーザの日中の生活の質の評価を示すＱＯＬ評価データが格納された日中ＱＯＬ評価データベースと、ユーザの日中の活動を含む行動情報が格納された日中活動情報データベースと、
上記各データベースから、ユーザの睡眠関連情報を抽出する睡眠関連情報抽出手段及びユーザの生活関連情報を抽出する生活関連情報抽出手段と、上記睡眠関連情報抽出手段によって抽出された情報に基づいて、ユーザの睡眠状態を予測する睡眠状態予測手段、ユーザの最適な睡眠状態を算出する最適睡眠状態算出手段、及びユーザの睡眠状態を検出する睡眠状態検出手段と、上記生活関連情報抽出手段によって抽出された情報に基づいて、ユーザの生活習慣情報を検出する生活習慣検出手段、及び生活状況情報を検出する生活状況検出手段を具備しており、ユーザの実際の睡眠についての評価を行う睡眠状態評価手段と、この睡眠状態評価手段の評価結果に基づいて睡眠改善メッセージを作成するとともに当該メッセージの種類を選定するメッセージの種類選定手段と、このメッセージを出力するタイミングを選定するメッセージのタイミング選定手段と、このメッセージのタイミング選定手段によって選定されたタイミングで、当該メッセージを出力するメッセージ出力手段とを、更に具備しており、上記睡眠状態予測手段は、ユーザの過去における睡眠情報に基づいて、ユーザの睡眠の指標となる将来の睡眠情報を予測するとともに、上記睡眠状態評価手段は、上記睡眠状態検出手段によって検出された睡眠情報と、上記生活習慣検出手段によって検出された生活習慣情報、上記生活状況検出手段によって検出された生活状況情報のいずれかの情報に基づいて生活習慣パターンを作成し、上記睡眠状態予測手段によって予測された睡眠情報と上記最適睡眠状態算出手段によって算出されたユーザの最適とされる睡眠情報との乖離と、実際のユーザの睡眠情報と上記ユーザの最適とされる睡眠情報との乖離とをそれぞれ算出し、これらの算出結果と、上記生活習慣パターンに基づいてユーザの睡眠を評価することによって特徴付けられる。
【００１２】
ここで、生活習慣情報とは、日々のルーチン化された行動とされる生活習慣を示す情報である。
【００１３】
また、生活状況情報とは、ユーザがおかれている状況を示す情報であり、例えば、忙しい、出張が多い、長期休暇である、夜勤などがあり不規則な生活であるといった状況を示す情報がある。
【００１４】
本発明に係る睡眠改善システムは、上記構成において、上記睡眠情報は、起床時間、就床時間、総睡眠時間、総就床時間、睡眠効率、中途覚醒時間、中途覚醒回数、入眠潜時の少なくとも１つを含んでいてもよい。
【００１５】
起床時間とは床を出た時刻、就床時間とは床に就いた時刻、総睡眠時間とは一晩の実際に眠っている時間の合計、総就床時間とは一晩の床に就いている（布団に入っている）時間の合計をいう。
【００１６】
また、睡眠効率とは布団に入っている時間のうちの眠っている時間の割合であり、下記（１）式で求められる。
【００１７】
睡眠効率[%]＝（総睡眠時間/総就床時間）×１００・・・（１）
さらに、中途覚醒時間とは睡眠途中に起きた時間、中途覚醒回数とは睡眠途中に起きた回数、入眠潜時とは床に就いてから眠るまでにかかった時間をいう。
【００１８】
本発明の睡眠改善システムは、上記構成において、上記メッセージ出力手段によって出力された睡眠改善メッセージに関する内容及びタイミング情報が格納されるメッセージ履歴データベースを具備することが好ましい。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の睡眠改善システムの構成によれば、睡眠情報と、ユーザの生活習慣情報とユーザの生活状況情報の少なくとも１つから生活習慣パターンを生成することから、個人によって異なる指標、例えば、ユーザの睡眠における問題点、ユーザが受ける環境変化による影響、ユーザの生活習慣や生活状況といった指標を考慮したシステムの構築が可能になる。
【００２０】
上記睡眠改善メッセージの種類選定部と、当該睡眠改善メッセージのタイミング選定部と、睡眠改善メッセージ出力部を含む構成とした場合は、提供されるメッセージの種類やメッセージを送信するタイミングを、上記指標を考慮して変化させることができる。
【００２１】
その結果、ユーザのメッセージの受け取りやすさを高めることができ、ユーザに対し睡眠改善を効果的に促すことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施形態に係る睡眠改善システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る睡眠改善システムの処理を示すフローチャートである。
【図３】気温と睡眠効率との関連性を説明するための図である。
【図４】本発明の実施形態に係る睡眠改善システムにおける最適睡眠時間及び最適睡眠リズムの抽出方法を説明するための図であり、ユーザの平日と週末における起床、就床の発生頻度の時刻に伴う変化を示す確率分布図である。
【図５】本発明の実施形態に係る睡眠改善システムにおける最適睡眠時間及び最適睡眠リズムの抽出方法を説明するための図であり、１週間の睡眠リズム及び最適起床時間ゾーン、最適就床時間ゾーンを示す図である。
【図６】本実施形態の睡眠改善システムである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
［実施形態に係る睡眠改善システムの構成］
図１は、本発明の実施形態に係る睡眠改善システムの構成を示すブロック図である。
【００２４】
本実施形態の睡眠改善システムは、気象情報データベース１１、睡眠情報データベース１２、日中ＱＯＬ（Quality of Life）評価データベース１３、日中活動情報データベース１４を含むデータベース１を備える。
【００２５】
気象情報データベース１１には、外部環境情報を取得するシステムによって取得される環境情報や、室内環境情報を取得する機器によって取得される環境情報が格納されている。これらの環境情報は、気象、季節などによって変動する温度、湿度、照度などが挙げられるが、これらに限らない。
【００２６】
睡眠情報データベース１２には、例えば、睡眠計によって取得された睡眠情報が格納されている。睡眠情報としては、例えば、起床時間、就床時間、総睡眠時間、総就床時間、睡眠効率、中途覚醒時間、中途覚醒回数、入眠潜時を含む。
【００２７】
日中ＱＯＬ評価データベース１３には、ユーザの日中の生活の質の評価を示すＱＯＬ評価データが格納されている。日中のＱＯＬ評価データとしては、主観的なアンケートや、職場などで実施されたストレスチェックの結果をデータとして格納してもよい。こうしたデータは、ユーザの日中のＱＯＬ評価だけでなく、ユーザの認知や心理状態を表す指標としても利用される。日中ＱＯＬ評価データベース１３によって、ユーザの生活状況が取得される。
【００２８】
日中活動情報データベース１４には、例えば、活動量計や２４Ｈウェアラブル端末などの活動情報計測機器によって取得された、ユーザの日中の活動を含むユーザの行動、例えば、歩数、移動時間などの行動情報が格納されている。
【００２９】
各データベースには、本睡眠改善システムを使用する日（当日ともいう）を含む過去のデータが格納されている。
【００３０】
また、本睡眠改善システムは、上記データベースから睡眠関連情報を抽出する睡眠関連情報抽出部２１及び生活関連情報を抽出する生活情報抽出部２２を備える。
【００３１】
さらに、本睡眠改善システムは、睡眠関連情報抽出部２１によって抽出された情報に基づいて、睡眠状態を予測する睡眠状態予測部２３、最適な睡眠状態を算出する最適睡眠状態算出部２４及び睡眠状態を検出する睡眠状態検出部２５と、生活情報抽出部２２によって抽出された情報に基づいて、生活習慣を検出する生活習慣検出部２６及び生活状況を検出する生活状況検出部２７とを備える。
【００３２】
さらに、本睡眠改善システムは、ユーザの実際の睡眠についての評価を行う睡眠状態評価部２８と、睡眠状態評価部２８の評価結果に基づいて睡眠改善メッセージ（以下、メッセージという）の内容を作成し、メッセージの種類を選定するメッセージの種類選定部２９１と、メッセージの送信タイミングを選定するメッセージのタイミング選定部２９２と、メッセージの種類選定部２９１によって選定されたメッセージを、メッセージのタイミング選定部２９２によって選定されたタイミングで出力するメッセージ出力部３０と、このメッセージの出力履歴を格納するメッセージ履歴データベース１５とを備える。
【００３３】
睡眠状態評価部２８は、睡眠状態検出部２５によって検出された睡眠情報と、生活習慣検出部２６によって検出された生活習慣情報と、生活状況検出部２７によって検出された生活状況情報の各情報に基づいて、生活習慣パターンを作成し、さらに、後述する睡眠状態予測部２３、最適睡眠状態算出部２４、睡眠状態検出部２５の各情報に基づいて、当日の睡眠情報と最適睡眠情報との乖離を計算するとともに、睡眠状態の予測部２３において予測された就床時間・起床時間・睡眠時間の予測値と最適睡眠情報との乖離を計算する。さらに、睡眠状態評価部２８は、上記乖離計算による算出結果と上記生活習慣パターンに基づいて、評価を行う。
【００３４】
なお、生活習慣パターンを作成する場合、睡眠情報は必要であるが、生活習慣情報と生活状況情報の両方の情報を必ずしも必要とせず、少なくとも１つあればよい。
【００３５】
例えば、睡眠情報である就床時刻、起床時刻によって、就労日や不就労日の推定を行うことにより、ユーザの生活状況を取得することができる。この場合、不就労日の推定は、ユーザの睡眠情報である起床時刻や就床時刻の規則性に基づいて行い、起床時刻や就床時刻のばらつきが多い日を不就労日、ばらつきの少ない日を就労日と推定する。
【００３６】
また、睡眠情報から忙しさの推定を行うこともできる。この場合、ユーザの睡眠時間の長さに基づいて忙しさの程度の分類を予め行っておき、この分類に基づいて、現在の忙しさがどの分類に属するかを検出する。これにより、ユーザの現在の忙しさを推定する。例えば、ＴＩＢ（Ｔｉｍｅ  Ｉｎ  Ｂｅｄ：床で過ごしている時間）の短さが、上位１０％に入っている場合には、現在は繁忙期であると推定するなどの方法を用いてもよい。この上位１０％とは、ユーザのある期間におけるＴＩＢデータに対し、短い方から順位を付けた場合、短い方から数えてこのＴＩＢデータ全体の１０％までの順位をいう。例えば、６０日分のデータとして６０のデータがあった場合、ＴＩＢデータのうちＴＩＢが一番短いデータを１位とし、以下短い方から順番に順位を付ける。この場合、６０の１０％、すなわち６位のＴＩＢデータのＴＩＢと比較し、現在のＴＩＢが６位のＴＩＢ以内であれば、現在は繁忙期であると推定する。
【００３７】
このように、ユーザのルーチン化された就労に関する情報といった生活習慣情報や忙しさといった生活状況情報がなくても、これを睡眠情報から得ることができる。
【００３８】
さらに、機器の計測頻度により、忙しさの推定や生活習慣の維持・改善に対するモチベーションの推定を行うこともできる。
【００３９】
睡眠状態の予測部２３では、ユーザの過去における睡眠情報と温度データに基づいて、睡眠と気温の関係を分析する。
【００４０】
図３は睡眠と気温の関連性を示す図であり、（ａ）図、（ｂ）図、（ｃ）図にそれぞれ、特徴的な傾向のパターンが示されている。気温が睡眠に及ぼす影響度は人によって異なっており、ユーザはいずれかのパターンをとりうる。
【００４１】
具体的には、図３（ａ）が示すパターンは、気温の上昇に伴い、睡眠効率が低下する。      
【００４２】
図３（ｂ）が示すパターンは、気温の上昇に伴い、睡眠効率が上昇する。図３（ｃ）が示すパターンは、睡眠効率は気温と関連がない。
【００４３】
睡眠状態の予測部２３では、ユーザの過去のデータに基づいて温度と睡眠の関係を抽出する。この抽出された過去の温度と睡眠の関係から、図３に示すような気温と睡眠効率の関連を示すユーザのパターンを作成し、このユーザのパターンに基づいて、当日における晩の温度からユーザの睡眠効率を予測する。
【００４４】
以上のように、ユーザの睡眠効率の予測は、ユーザによって異なる、温度と睡眠の関連性が考慮されたものとなる。
【００４５】
なお、ユーザの過去のデータが十分蓄積されていない場合は、対象となるユーザに類似する他のユーザのデータを用いてもよい。この場合、他のユーザの中から、例えば、性別、年代、睡眠情報が対象となるユーザに近い人を適用する。
【００４６】
なお、その場合でも対象となるユーザのデータが十分蓄積されたら、他のユーザのデータをユーザ自身のデータに切り換える。
【００４７】
さらに、睡眠状態の予測部２３では、ユーザの過去における睡眠情報、例えば、曜日毎、週毎、あるいは月毎の睡眠情報に基づいて、予定起床時刻及び予定就床時刻を予測し、これを予測データとする。この予測処理に際し、ユーザが予め起床、就床時刻のデータを入力しておき、この入力されたデータを予測データとして用いてもよい。
【００４８】
睡眠状態検出部２５では、ユーザの過去の睡眠情報から、曜日毎および／または週毎の起床時刻、就床時刻、睡眠時間、睡眠効率等のパラメータを抽出する。これらのパラメータについて、分散を指標とし、平均値やデータのばらつきを算出し、曜日・週単位の睡眠の状態を抽出する。この睡眠の状態を示す具体例を、図４及び図５に示す。
【００４９】
図４には、ユーザの平日と休日についてそれぞれ、睡眠効率が８５％以上である場合の起床時刻及び就床時刻の発生頻度に基づく確率分布が示されている。この例では、週末の起床時刻が平日よりも遅くなっていることが示されている。
【００５０】
最適睡眠状態算出部２４では、曜日・週単位の睡眠の状態に基づいて、最適な睡眠時間と最適な睡眠リズムを抽出する。
【００５１】
最適な睡眠時間の抽出方法としては、主観評価で評価の高い睡眠時間を最適睡眠時間とする。この主観評価とは、例えばユーザが記載したアンケートによる評価を指す。
【００５２】
あるいは、平日の平均睡眠時間と休日の平均睡眠時間の差がない場合、その週の平均睡眠時間を最適睡眠時間とする。
【００５３】
一方、平日の平均睡眠時間と休日の平均睡眠時間との差がある場合、その週の睡眠効率が８５％以上である日の平均睡眠時間を最適睡眠時間とする。
【００５４】
図４に示す睡眠の状態では、週末には起床時刻が平日よりも遅くなっていることから、ユーザの平日の睡眠時間が不足していると推定される。この場合、ユーザの睡眠の質が低下しないレベル、すなわち睡眠効率８５％以上が維持される睡眠時間を算出し、この算出された睡眠時間を最適睡眠時間とする。
【００５５】
図５には、１週間のユーザの睡眠リズム及びユーザの最適起床時間ゾーン、最適就床時間ゾーンが示されている。
【００５６】
就床によって睡眠が始まり、起床によって睡眠が終わる。図５には、こうした一連の睡眠の事象の毎日の繰り返しが示されている。睡眠リズムとは、睡眠時間を保持する就床タイミング、起床タイミングである。ここで、最適睡眠リズムとは、最適睡眠時間が保持される就床タイミング及び起床タイミングである。
【００５７】
最適起床時間ゾーンは、平日に起床している時刻を基準に前後１時間の幅をもたせるように設定される。また、最適就床時間ゾーンは、平日に起床している時刻から最適睡眠時間を差し引いた時刻を基準に前後１時間の幅をもたせるように設定される。
【００５８】
以上のように、最適起床時間ゾーン及び最適就床時間ゾーンに１時間の幅をもたせ、これを推奨する幅とすることにより、最適な睡眠リズムを抽出する。
【００５９】
図５に示す例では、金曜日と土曜日については、就床時間及び起床時間がそれぞれ最適就床ゾーン、最適起床ゾーンの範囲内に収まっておらず、最適な睡眠リズムから乖離した状態であることが示されている。
【００６０】
睡眠状態評価部２８では、当日における「不足していると考えられる睡眠時間の累積」すなわち、ユーザが必要としている睡眠時間あるいはユーザが理想としている睡眠時間と、実際にとることができた睡眠時間との差を、一定期間において累積した時間を算出する。この累積時間は、後述するメッセージに反映される。
【００６１】
以上のように、睡眠状態検出部２５、睡眠状態の予測部２３、最適睡眠状態算出部２４の結果は、上述したように睡眠状態評価部２８の評価に反映される。
【００６２】
メッセージの種類選定部２９１では、当日における「不足していると考えられる睡眠時間の累積」に関するメッセージが作成される。また、睡眠状態評価部２８で算出された最適睡眠リズムとの差や、日中ＱＯＬ評価データベースに格納されているデータに基づいてメッセージを作成する。
【００６３】
メッセージの内容として、例えば、日中の主観的な眠気、疲労度、あるいは体内時計の乱れといった理解しやすい指標で評価内容を示した情報を作成することが望ましい。
【００６４】
ここで、主観的な眠気とは、例えば、「今日は眠気がありましたか？どの程度の眠気でしたか？」といったアンケートによるもので、「眠気がありました。程度は・・です。」との回答はそのまま、日中に眠気に関する情報として評価に反映される。
【００６５】
また、睡眠改善の指標として、当日のストレスチェックの結果などを含むメッセージを作成してもよい。
【００６６】
メッセージの種類選定部２９１では、さらに、翌日における「不足していると考えられる睡眠時間の累積」に関してのメッセージも作成される。この翌日における「不足していると考えられる睡眠時間の累積」の推定は、睡眠に関する最適情報や予測情報と、実際の睡眠情報との乖離や、日中の主観的な眠気等が考慮される。
【００６７】
これ以外にも、睡眠改善を示す指標として、生活パターンのばらつきや、血圧や体重などの生体指標、ストレスチェックの結果を含むメッセージとしてもよい。
【００６８】
さらに、メッセージとして、推奨される就床時間や起床時間、就寝前又は起床後の推奨される行動に関するメッセージを作成する。このメッセージは、睡眠状態評価部２８の結果に基づいて、 推奨される起床時間及び就床時間、睡眠によいとされる行動を含むメッセージとされる。
【００６９】
なお、このメッセージでは、寝る前に時間がある人には就寝前に推奨される行動を、あまり時間がない人には簡単にできる推奨行動を含むメッセージとしたりするなど、ユーザの生活パターンに応じて変化させたアドバイスを含むようにすることが好ましい。
【００７０】
メッセージの種類選定部２９１では、上記メッセージの内容を予め作成された様々な種類のメッセージと組み合わせて作成してもよい。表１にそのメッセージの種類を示す。
【００７１】
【表１】
0006485037.tif 000002
【００７２】
表１に示すメッセージの種類を用いた場合の出力例を、表２に示す。
【００７３】
【表２】
0006485037.tif 000003
【００７４】
出力されたメッセージは、メッセージ履歴データベース１５に格納される。このメッセージ履歴データベース１５には、出力メッセージの内容に加えて、出力タイミングの履歴、ユーザによるメッセージの閲覧の有無、メッセージの良し悪しが含まれる。メッセージの良し悪しは、ユーザがメッセージを閲覧した後、「参考になった／ならない」の情報を入力する入力ボタンが押されることにより、この情報が取得され格納される。
【００７５】
メッセージのタイミング選定部２９２では、メッセージの出力タイミングを、生活習慣検出部２６及び生活状況検出部２７における検出結果や、上述したように睡眠情報から推定された忙しさの情報に基づいて選定する。
【００７６】
具体的には、就労日用、不就労日用、あるいはユーザの繁忙期用など、ユーザの生活習慣や状況によってメッセージの出力タイミングを選定する。
【００７７】
例えば、起床時刻に関して、不就労日に早く起きるユーザの場合にはメッセージを早めに出力するよう、また、遅めに起きるユーザの場合にはメッセージを遅めに出力するようなタイミングが選定される。
【００７８】
また、メッセージ履歴データベース１５を参照することにより、選定された上記メッセージ内容が過去に送信されたか否かの確認を行う。過去に送信された履歴があった場合は、選定されたメッセージが一定の期間出力されないよう設定する。
【００７９】
これにより、出力しようとするメッセージ内容が、過去のメッセージ内容と同じであり、出力されないように設定された期間内にある場合は、このメッセージは出力されないことになる。また、出力タイミングの履歴やユーザによるメッセージの閲覧の有無などのデータを確認することにより、ユーザの閲覧回数の少ない時間帯があれば、時間をずらし、ユーザが閲覧しやすい出力タイミングを選定する。
【００８０】
メッセージ出力部３０では、選定されたメッセージ内容に出力しないとする設定がなされていない場合には、選定された出力タイミングで、そのメッセージを出力する。
【００８１】
出力されたメッセージに関する内容やタイミングの情報は、履歴データとして、メッセージ履歴データベース１５に格納される。
［実施形態に係る睡眠改善システム概要］
図６は本実施形態の睡眠改善システムである。
【００８２】
本システムは、測定装置１０、情報蓄積・処理装置２０、情報表示装置５０及び外部環境情報システム４０によって構成されている。
【００８３】
測定装置１０には、携帯端末１０３などユーザが必要に応じて直接、情報を入力する機器や、睡眠計１０２などの睡眠情報計測機器、さらに、２４Ｈウェアラブル端末１０１などの活動情報計測機器を含む。
【００８４】
睡眠計１０２によって、起床時間、就床時間、総睡眠時間、総就床時間、睡眠効率、中途覚醒時間、中途覚醒回数、入眠潜時などの睡眠情報を取得することができる。取得された睡眠情報は睡眠情報データベース１２（図１参照）に格納される。
【００８５】
２４Ｈウェアラブル端末１０１によって、ユーザの日中の活動を含むユーザの行動、例えば、歩数、移動時間などの行動情報を取得することができる。取得された行動情報は日中活動情報データベース１４（図１参照）に格納される。
【００８６】
携帯端末１０３によって、ユーザはデータを直接入力することができる。入力されたデータは、日中ＱＯＬ評価データベース１３（図１参照）や、睡眠情報データベース１２（図１参照）に格納される。
【００８７】
また、外部環境情報システム４０は、気象データなどの環境情報を含む。この環境情報は気象情報データベース１１（図１参照）に格納される。
【００８８】
測定装置１０の各機器には、指標とされる情報の測定機能に加え、測定結果を近距離無線通信により、データを送信する近距離無線通信機能を備える。
【００８９】
近距離無線通信機能としては、例えば、ＮＦＣ（Near Field Communication）、Ｆｅｌｉｃａ（登録商標）による通信、ＵＳＢ（Universal Serial Bus)通信、または、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）による通信が挙げられるが、これらに限らない。
【００９０】
以上の機能により、測定されたデータやユーザによって入力されたデータは、インターネットを介して情報蓄積・処理装置２０に送信され、各種のデータは上記のように所定のデータベース２０１に格納される。
【００９１】
また、情報処理装置２０２では、データベース２０１のデータに基づいて、図１に示されるブロックの一連の処理がなされる。各種メッセージを出力する場合、メッセージ情報は、インターネットを介して情報表示装置５０に送信される。情報表示装置５０には、パーソナルコンピュータ５０１、スマートフォン５０２、タブレットなどが、適宜用いられる。
【００９２】
なお、行動情報計測機器は、睡眠計１０２のみとしてもよいが、さらに、他の機器が付加されてもよい。この場合は、情報が更に豊かになり、対象者の状態をより具体的に認識することができる点で有益である。
［本実施形態に係る睡眠改善システムの効果］
必要な睡眠時間や睡眠の質は個人によって異なっていることから、ユーザ自身のデータ、具体的には、睡眠情報データ、日中ＱＯＬ評価データ、日中活動情報データに基づいて睡眠状態を評価することにより得られる評価及び睡眠改善メッセージは、ユーザの生活習慣や生活状況が反映された精度の高いものとなり、ユーザにとって納得性の高いものとなる。また、ユーザに適したタイミングで睡眠改善に関する情報が出力されるので、ユーザにとってこうした情報を受け取りやすくする。しかもユーザは提供された推奨行動を納得して受け止めることができるので、ユーザの睡眠改善のためにより効果的な支援ができる。
【００９３】
本システムでは、例えば、看護師など、シフト勤務体制での就労を行っている人や、生活が不規則な人が、予め勤務状況をパーソナルコンピュータなどで自らの行動情報を入力することにより、ユーザの実情に合ったメッセージ情報を得ることができる。
【００９４】
以上のことから、こうした人が本システムを活用する効果は、益々大きいものと期待できる。
【００９５】
［実施形態に係る睡眠改善方法］
次に、本実施形態に係る睡眠改善方法を、その処理フローチャートである図２及び睡眠改善システムのブロック図である図１を参照しながら以下に説明する。
【００９６】
まず、ユーザの睡眠情報、ユーザの行動情報、日中ＱＯＬ評価情報、環境情報をそれぞれのデータベースから取得するにあたり、ユーザの過去における睡眠情報及び行動情報が十分に蓄積されているかを判断する（ＳＴ１）。対象者のデータ量は、ある程度の量が必要であり、例えば、１か月、３か月、１年のデータ量であれば十分である。データの蓄積が十分である場合は、対象者自身のデータを用い、後述するステップ３（ＳＴ３）の処理を行う。
【００９７】
これに対し、データの蓄積が十分でない場合は、ユーザに類似する他のユーザの情報を取得し、これをユーザの情報とする。この場合、例えば、性別、年代、睡眠パターンが類似する人の情報を他のユーザの情報から選出し、これを対象となるユーザの情報として適用し（ＳＴ２）、ステップ３（ＳＴ３）の処理を行う。
【００９８】
なお、対象となるユーザの情報が十分蓄積されたら、ユーザ自身の情報に切り換える。
【００９９】
次に、睡眠関連情報及び生活関連情報をそれぞれ抽出する（ＳＴ３）。
【０１００】
次に、睡眠状態の予測部２３により、ユーザの過去の情報に基づいて温度と睡眠の関係を抽出し、その日の晩の温度状況に基づいてユーザの睡眠効率を予測する。さらに、ユーザの過去における睡眠パターン、例えば、曜日毎、週毎、あるいは月毎の睡眠パターンに基づいて、予定起床時刻及び予定就床時刻を予測し、予測情報とする（ＳＴ４）。
【０１０１】
次に、睡眠状態検出部２５により、ユーザの過去の睡眠情報データから、曜日毎および／または週毎の起床時刻、就床時刻、睡眠時間、睡眠効率等のパラメータを抽出し、曜日・週単位の睡眠パターンを検出する（ＳＴ５）。
【０１０２】
次に、最適睡眠状態算出部２４により、前段で抽出された曜日・週単位の睡眠パターンに基づいて、ユーザの最適な睡眠時間と最適な睡眠リズムの算出を行う（ＳＴ６）。最適な睡眠時間の抽出方法は、上述した最適睡眠状態算出部２４の構成と同様であり、ここではその説明を省略する。
【０１０３】
次に、生活習慣検出部２６、生活状況検出部２７により、休日の推定、忙しさの推定あるいは生活習慣の維持・改善に対するモチベーションの推定を行う。これにより、ユーザの生活の状況を検出する（ＳＴ７）。
【０１０４】
次に、睡眠状態評価部２８により、当日の睡眠情報と、最適睡眠情報データとの乖離を評価する。さらに、予測された睡眠の質に関する予測情報、すなわち、就床・起床・睡眠時間の予測値と最適睡眠時間及び最適睡眠リズムとの乖離を計算し、評価を行う（ＳＴ８）。
【０１０５】
次に、以上の乖離計算・評価に基づいて、メッセージを選定する。具体的には、当日及び翌日のそれぞれについて、蓄積された不足していると考えられる睡眠時間に関するメッセージを選定する。メッセージの内容はメッセージの種類選定部２９１によって選定され、メッセージのタイミングはタイミング選定部２９２によって選定される。これらメッセージ内容の選定及びメッセージのタイミングの選定については、メッセージの種類選定部２９１及びメッセージのタイミング選定部２９２の上述した説明に記載した通りであり、ここでは説明を省略する（ＳＴ９）。
【０１０６】
次に、メッセージ出力部３０により、選定されたメッセージ内容に出力しないとする設定がなされていない場合、選定された出力タイミングで、そのメッセージを出力する。（ＳＴ１０）。
【０１０７】
次に、出力されたメッセージに関する内容やタイミングを履歴データに格納する（ＳＴ１１）。
【０１０８】
なお、このフローチャートにおいて、ステップ４、７は、ステップ８の実行前に処理が行われていればよく、順序は問わない。
【符号の説明】
【０１０９】
１      データベース
１１    気象情報データベース
１２    睡眠情報データベース
１３    日中ＱＯＬ評価データベース
１４    日中活動情報データベース
２３      睡眠状態の予測部
２４      最適睡眠状態算出部
２５      睡眠状態検出部
２６      生活習慣検出部
２７      生活状況検出部
２８      睡眠状態評価部
２９１    メッセージの種類選定部
２９２    メッセージのタイミング選定部
３０      メッセージ出力部
【図１】
0006485037.tif 000004
【図２】
0006485037.tif 000005
【図３】
0006485037.tif 000006
【図４】
0006485037.tif 000007
【図５】
0006485037.tif 000008
【図６】
0006485037.tif 000009