(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生体情報を計測する計測手段と、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する第１の算出手段と、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段と
を具備し、
前記生成手段は、
前記生成された時系列データに基づいて、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出し、
前記格納手段は、
前記生成された時系列データに加えて、前記算出された睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を含んだ前記睡眠情報を格納し、
前記第１の算出手段は、
前記格納された睡眠情報により示される時系列データにおいて、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される時刻がレム睡眠時となるような新たな時系列データを生成し、
前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻及び入眠時刻に基づいて、寝入りから入眠までにかかった第１の時間を算出し、
前記生成された新たな時系列データにおいて、睡眠深度が最も浅くなる時点から前記算出された第１の時間だけ前の時刻を推奨寝入り時刻の第１の候補として選出し、
前記選出された第１の候補によって示される時刻から、前記格納された睡眠情報により示される睡眠サイクルだけ前後させた時刻を推奨寝入り時刻の第２の候補としてそれぞれ選出し、
前記生成された新たな時系列データにおいて、前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻に相当する時刻を推奨寝入り時刻の第３の候補として選出し、
前記選出された第１〜第３の候補のうち、現在時刻より後の時刻であって、当該現在時刻に最も近い時刻を前記推奨寝入り時刻として算出する、睡眠管理装置。
【請求項２】
前記格納手段は、
前記生成された時系列データに加えて、目覚めの良さの程度を示す目覚め度を含んだ前記睡眠情報を格納し、
前記第１の算出手段は、
前記格納された睡眠情報のうち、前記目覚め度が最も高い日にちの睡眠情報により示される前記時系列データを用いて、前記新たな時系列データを生成する、請求項１に記載の睡眠管理装置。
【請求項３】
前記目覚め度は、前記被験者によって起床時に入力される、請求項２に記載の睡眠管理装置。
【請求項４】
前記目覚め度は、目覚ましのアラームが鳴ってから止めるまでの時間と、当該目覚ましのアラームを止めた回数との少なくとも一方に基づいて算出される、請求項２に記載の睡眠管理装置。
【請求項５】
前記被験者の日中の活動状態を数値化し、当該数値化された日中の活動状態に基づいて睡眠に影響を与え得ると推定される負荷を算出する第２の算出手段を更に具備し、
前記第１の算出手段は、
前記算出された睡眠に影響を与え得ると推定される負荷に基づいて、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じないようにした上で、前記算出された推奨寝入り時刻に修正を加え、前記被験者に最終的に通知する推奨寝入り時刻を算出する、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の睡眠管理装置。
【請求項６】
前記第２の算出手段は、
前記被験者の日中の活動状態として、睡眠時間、活動量、交感神経の活性度を示す活性度指標、移動距離、飲酒の程度を示す飲酒指標を数値化する、請求項５に記載の睡眠管理装置。
【請求項７】
前記通知手段は、
前記算出された推奨寝入り時刻を表示可能なディスプレイの表示輝度の変化、振動又は音を利用して、当該推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する、請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の睡眠管理装置。
【請求項８】
被験者に装着可能な生体センサ装置と、当該生体センサ装置と通信可能に接続された電子機器を含む睡眠管理システムであって、
前記被験者の生体情報を計測する計測手段と、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する算出手段と、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段と
を具備し、
前記生成手段は、
前記生成された時系列データに基づいて、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出し、
前記格納手段は、
前記生成された時系列データに加えて、前記算出された睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を含んだ前記睡眠情報を格納し、
前記算出手段は、
前記格納された睡眠情報により示される時系列データにおいて、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される時刻がレム睡眠時となるような新たな時系列データを生成し、
前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻及び入眠時刻に基づいて、寝入りから入眠までにかかった第１の時間を算出し、
前記生成された新たな時系列データにおいて、睡眠深度が最も浅くなる時点から前記算出された第１の時間だけ前の時刻を推奨寝入り時刻の第１の候補として選出し、
前記選出された第１の候補によって示される時刻から、前記格納された睡眠情報により示される睡眠サイクルだけ前後させた時刻を推奨寝入り時刻の第２の候補としてそれぞれ選出し、
前記生成された新たな時系列データにおいて、前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻に相当する時刻を推奨寝入り時刻の第３の候補として選出し、
前記選出された第１〜第３の候補のうち、現在時刻より後の時刻であって、当該現在時刻に最も近い時刻を前記推奨寝入り時刻として算出する、睡眠管理システム。
【請求項９】
被験者の生体情報を計測することと、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成することと、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納することと、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付けることと、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出することと、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知することと、
前記生成された時系列データに基づいて、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出することと、
前記生成された時系列データに加えて、前記算出された睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を含んだ前記睡眠情報を格納することと、
前記格納された睡眠情報により示される時系列データにおいて、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される時刻がレム睡眠時となるような新たな時系列データを生成することと、
前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻及び入眠時刻に基づいて、寝入りから入眠までにかかった第１の時間を算出することと、
前記生成された新たな時系列データにおいて、睡眠深度が最も浅くなる時点から前記算出された第１の時間だけ前の時刻を推奨寝入り時刻の第１の候補として選出することと、
前記選出された第１の候補によって示される時刻から、前記格納された睡眠情報により示される睡眠サイクルだけ前後させた時刻を推奨寝入り時刻の第２の候補としてそれぞれ選出することと、
前記生成された新たな時系列データにおいて、前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻に相当する時刻を推奨寝入り時刻の第３の候補として選出することと、
前記選出された第１〜第３の候補のうち、現在時刻より後の時刻であって、当該現在時刻に最も近い時刻を前記推奨寝入り時刻として算出することと
を具備する睡眠管理方法。
【請求項１０】
睡眠管理装置のプログラムであって、
前記睡眠管理装置を、
被験者の生体情報を計測する計測手段と、
前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、
前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、
目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、
前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する算出手段と、
前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段として動作させ、
前記生成手段は、
前記生成された時系列データに基づいて、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出し、
前記格納手段は、
前記生成された時系列データに加えて、前記算出された睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を含んだ前記睡眠情報を格納し、
前記算出手段は、
前記格納された睡眠情報により示される時系列データにおいて、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される時刻がレム睡眠時となるような新たな時系列データを生成し、
前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻及び入眠時刻に基づいて、寝入りから入眠までにかかった第１の時間を算出し、
前記生成された新たな時系列データにおいて、睡眠深度が最も浅くなる時点から前記算出された第１の時間だけ前の時刻を推奨寝入り時刻の第１の候補として選出し、
前記選出された第１の候補によって示される時刻から、前記格納された睡眠情報により示される睡眠サイクルだけ前後させた時刻を推奨寝入り時刻の第２の候補としてそれぞれ選出し、
前記生成された新たな時系列データにおいて、前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻に相当する時刻を推奨寝入り時刻の第３の候補として選出し、
前記選出された第１〜第３の候補のうち、現在時刻より後の時刻であって、当該現在時刻に最も近い時刻を前記推奨寝入り時刻として算出する、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、睡眠管理装置、睡眠管理システム、睡眠管理方法及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、睡眠の重要な要素の１つである目覚め感を向上させるために、様々な技術が開発されている。例えば、固定的な睡眠サイクルや睡眠深度等に基づいて目覚め良く覚醒可能（起床可能）と推定されるタイミングを決定し、予め設定されたアラームが鳴る時刻を当該決定されたタイミングに変更する技術がある。
【０００３】
この技術によれば、ユーザは、目覚め良く覚醒可能と推定されるタイミングで覚醒を促されるので、目覚め感を向上させることができるという利点がある。
【０００４】
しかしながら、上記した技術では、ユーザにより設定されたアラームが鳴る時刻を、目覚め良く覚醒可能と推定されるタイミングに変更してしまうため、ユーザの希望どおりの時刻に覚醒が促されるわけではない、すなわち、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じてしまうという不都合がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−１８０５５号公報
【特許文献２】特開２００８−２２９２４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じないようにした上で、覚醒時の目覚め感を向上させ得る睡眠管理装置、睡眠管理システム、睡眠管理方法及びそのプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態によれば、睡眠管理装置は、被験者の生体情報を計測する計測手段と、前記計測された生体情報に基づいて、前記被験者の睡眠深度を判定する処理を実行し、当該被験者の睡眠深度の変移を示す時系列データを生成する生成手段と、前記生成された時系列データを少なくとも含む睡眠情報を格納する格納手段と、目覚ましのアラームが鳴るように設定された時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける入力受付手段と、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報と、前記格納された睡眠情報とに基づいて、当該目覚まし時刻情報により示される時刻に目覚め良く起床可能と推定される推奨寝入り時刻を算出する第１の算出手段と、前記算出された推奨寝入り時刻を前記被験者に通知する通知手段とを具備し、前記生成手段は、前記生成された時系列データに基づいて、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出し、前記格納手段は、前記生成された時系列データに加えて、前記算出された睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を含んだ前記睡眠情報を格納し、前記第１の算出手段は、前記格納された睡眠情報により示される時系列データにおいて、前記入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される時刻がレム睡眠時となるような新たな時系列データを生成し、前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻及び入眠時刻に基づいて、寝入りから入眠までにかかった第１の時間を算出し、前記生成された新たな時系列データにおいて、睡眠深度が最も浅くなる時点から前記算出された第１の時間だけ前の時刻を推奨寝入り時刻の第１の候補として選出し、前記選出された第１の候補によって示される時刻から、前記格納された睡眠情報により示される睡眠サイクルだけ前後させた時刻を推奨寝入り時刻の第２の候補としてそれぞれ選出し、前記生成された新たな時系列データにおいて、前記格納された睡眠情報により示される寝入り時刻に相当する時刻を推奨寝入り時刻の第３の候補として選出し、前記選出された第１〜第３の候補のうち、現在時刻より後の時刻であって、当該現在時刻に最も近い時刻を前記推奨寝入り時刻として算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】各実施形態に係る睡眠管理システムの概略構成例を示す図。
【図２】各実施形態に係る生体センサ装置のハードウェア構成例を示す図。
【図３】各実施形態に係る生体センサ装置の回路構成例を示す図。
【図４】第１の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムの機能構成の一例を示すブロック図。
【図５】同実施形態に係る睡眠深度判定部により生成される時系列データの一例を模式的に示す図。
【図６】同実施形態に係る睡眠情報のデータ構造の一例を示す図。
【図７】同実施形態に係る推奨寝入り時刻算出処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図８】同実施形態に係る推奨寝入り時刻算出処理を補足的に説明するための図。
【図９】同実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムによる一連の処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図１０】第２の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムの機能構成の一例を示すブロック図。
【図１１】同実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムによる一連の処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図１２】第３の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムの機能構成の一例を示すブロック図。
【図１３】同実施形態に係る日中活動状態情報のデータ構造の一例を示す図。
【図１４】同実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラムによる一連の処理の手順の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施の形態について図面を参照して説明する。  
＜第１の実施形態＞  
図１は、各実施形態に係る睡眠管理システムの概略構成例を示す図である。この睡眠管理システム１は、図１に示すように、生体センサ装置１０及び電子機器１１を含み、当該生体センサ装置１０と当該電子機器１１とは通信可能に接続されている。なお、生体センサ装置１０が有する各種機能の一部は、電子機器１１によって実現されるとしてもよい。生体センサ装置１０は小型・軽量・薄型であり、電池（例えば、内蔵の２次電池）により駆動される。生体センサ装置１０は、生体情報を常時計測可能とするために、例えば、接着テープ等により人体（の胸部表面）に貼り付けられる。人体への装着法は貼り付けによる装着以外にも、リストバンドによる装着やイヤホンによる装着、ベルトによる装着等であってもよい。生体センサ装置１０は、例えば脈波、心電図、体温、体動等の複数の生体情報を同時に計測し、計測した生体情報を無線で電子機器１１に送出する機能を有する。また、生体センサ装置１０は、計測した生体情報を解析し、当該解析の結果として得られる解析結果情報を無線で電子機器１１に送出する機能も有する。更に、生体センサ装置１０は、電子機器１１に対して制御信号等を無線で送信する機能も有する。また、生体センサ装置１０は、電子機器１１からの制御信号等を無線で受信する機能も有する。
【００１０】
電子機器１１は、生体センサ装置１０から送出される生体情報や解析結果情報を表示可能なモジュールであり、例えばスマートフォンやタブレットコンピュータ等がこれに該当する。この電子機器１１には、生体センサ装置１０と連動して動作するアプリケーションが予めインストールされる。
【００１１】
なお、生体センサ装置１０と電子機器１１とは無線ではなく、有線で通信可能に接続されてもよい。
【００１２】
ここで、図２を参照しながら、生体センサ装置１０のハードウェア構成について説明する。  
生体センサ装置１０は複数の生体情報（例えば、脈波、心電図、体温、体動等）を同時に計測できるように、複数のセンサを有するが、複数のセンサのアナログフロントエンドは、センサ毎に仕様が異なるために、柔軟性と高性能の両立が要求され、大型化してしまうことがある。しかしながら、ここでは、擬似ＳｏＣ技術を用いて複数のアナログフロントエンドと、ＣＰＵ等をシングルチップ上に集積することにより、数ミリメートル四方のセンサモジュールが実現される。擬似ＳｏＣ技術とは、ウエハ上に部品を集積することにより、ＳｏＣ相当の小型化と、ＳｉＰ相当の設計自由度とを両立した技術である。このモジュールにアンテナと電池等のわずかな周辺部品を接続することにより、小型・軽量（１０数グラム程度）・薄型（数ｍｍ程度）の生体センサ装置１０が実現される。なお、部品内蔵基板技術や専用ＬＳＩを用いた構成により小型化を実現することも可能である。
【００１３】
生体センサ装置１０は、例えば、長軸が数センチメートル程度の楕円形状であり、図２に示すように、人体への接着面には心電図電極（Ｒ）２０ａ、心電図電極（Ｌ）２０ｂ、光電ユニット２２、温度センサ２４、充電用の端子２６が配置される。心電図電極２０ａ、２０ｂは心臓の左右に位置することが必要であるので、長軸に沿って間隔を空けて配置される。光電ユニット２２は光学的に脈波を検出するものであり、その前面には光を透過する透明な材質の窓部が設けられている。
【００１４】
図３は、生体センサ装置１０の回路構成を示すブロック図である。生体センサ装置１０は、上記した心電図電極２０ａ、２０ｂ、光電ユニット２２、温度センサ２４、充電用の端子２６に加えて、心電計３０、加速度センサ３２、脈波計３４、ブルーツース（登録商標）モジュール３６、システムコントローラ３８、エンベデッドコントローラ（ＥＣ）４０、リチウム２次電池４２、ＣＰＵ４４、主メモリ４６、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ４８、フラッシュメモリ５０等を含む。
【００１５】
心電図電極（Ｒ）２０ａ、心電図電極（Ｌ）２０ｂが心電図用のアナログフロントエンドである心電計３０に接続される。心電計３０は心電図電極（Ｒ）２０ａ、心電図電極（Ｌ）２０ｂ間の電位差をサンプリングした時系列信号を解析することにより心電図を得る。更に、心電計３０は心電図から心拍数を求めると共に、連続する２つの心拍それぞれに対応する２つのＲ波間の間隔であるＲ−Ｒ間隔（ＲＲＩ）を求める。
【００１６】
光電ユニット２２は容積脈波を検知するためのものであり、光源である発光素子（例えば、青色ＬＥＤ）２２ａと、受光部であるフォトダイオード（ＰＤ）２２ｂを含む。光電ユニット２２の前面には透明な窓部が設けられ、窓部を通して青色ＬＥＤ２２ａからの光が皮膚表面に照射され、反射光が窓部を通してＰＤ２２ｂに入射される。青色ＬＥＤ２２ａと、ＰＤ２２ｂが脈波用のアナログフロントエンドである脈波計３４に接続される。脈波計３４は毛細血管内の血流変化により変化する反射光の変動を検知し、この検知信号を解析することにより脈波を求め、脈拍数を求める。
【００１７】
心電計３０、加速度センサ３２、脈波計３４、温度センサ２４がシステムコントローラ３８に接続される。温度センサ２４は人体の体表面の温度を測定し、加速度センサ３２は人体の体動を測定する。なお、ここでは、加速度センサ３２は、３軸加速度センサであるものとする。
【００１８】
ＣＰＵ４４は生体センサ装置１０の各モジュール、各コンポーネントの動作を制御するプロセッサである。上記したように、生体センサ装置１０は各センサの出力、あるいは複数のセンサの出力の組み合わせを解析することにより、種々の生体情報（例、体温、皮膚温、脈拍数、心拍数、自律神経活動指標、血圧、睡眠時間等）を連続的に計測することができる。
【００１９】
なお、血圧は心電図波形のピーク（Ｒ波のピーク）と脈波のピークとに基づいた脈波伝搬時間（PWTT：Pulse Wave Transit time）に基づいて求められる。脈波伝搬時間は心電図のＲ波の出現から末梢の脈波が出現するまでの時間間隔を示す。脈波伝搬時間は血圧値と反比例の関係を有する。したがって、脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から血圧の変動を求めることができる。なお、血圧の測定においては、血圧値と脈波伝搬時間との関係を示す初期値を予め決めておいてもよい。例えば、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として予めフラッシュメモリ５０に格納しておいてもよい。現在の脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から求められる血圧の変動と、この初期値（血圧値と脈波伝搬時間との関係）とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めることができる。あるいは、通常の血圧測定器で測定されるユーザの血圧値とこの時の脈波伝搬時間とを初期値として入力する代わりに、血圧値と脈波伝搬時間との関係を示す標準的なデータを用意しておき、この標準的なデータと、現在の脈波伝搬時間（ＰＷＴＴ）から求められる血圧の変動とを使用して、ユーザの現在の血圧値を求めるようにしてもよい。また、自律神経活動指標は前述したＲＲＩの時系列を周波数解析することにより求めることが可能である。また、睡眠時間は例えばＣｏｌｅ式と呼ばれる式で求めることができる。
【００２０】
システムコントローラ３８は、ＣＰＵ４４と各モジュール、各コンポーネントとの間を接続するブリッジデバイスである。システムコントローラ３８には、ブルーツースモジュール３６、エンベデッドコントローラ（ＥＣ）４０、ＣＰＵ４４、主メモリ４６、ＢＩＯＳ−ＲＯＭ４８、フラッシュメモリ５０も接続される。
【００２１】
エンベデッドコントローラ４０は、生体センサ装置１０の電力管理を実行するための電力管理コントローラであり、内蔵の２次電池、例えばリチウム２次電池４２の充電を制御する。生体センサ装置１０が充電器５２に装着されると、充電端子２６が充電器５２の端子に接触し、充電端子２６を介して充電器５２からの充電電流が生体センサ装置１０に供給され、リチウム２次電池４２が充電される。エンベデッドコントローラ４０は、リチウム２次電池４２からの電力に基づいて各モジュール、各コンポーネントへ動作電源を供給する。
【００２２】
ＣＰＵ４４は、生体センサ装置１０内の各モジュール、各コンポーネントの動作を制御するプロセッサである。ＣＰＵ４４は、フラッシュメモリ５０から主メモリ４６にロードされる各種ソフトウェアを実行する。これらソフトウェアには、オペレーティングシステム（ＯＳ）や、各種アプリケーションプログラムが含まれている。アプリケーションプログラムには、睡眠管理アプリケーションプログラム１００が含まれている。この睡眠管理アプリケーションプログラム１００は、生体センサ装置１０を装着しているユーザの起床時の目覚めが良くなると推定される寝入り時刻を算出し、電子機器１１を介して、当該寝入り時刻をユーザに通知する機能を有している。
【００２３】
図４は、第１の実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム１００の機能構成の一例を示すブロック図である。睡眠管理アプリケーションプログラム１００は、図４に示すように、目覚まし時刻入力受付部１０１、睡眠深度判定部１０２、睡眠情報格納部１０３、推奨寝入り時刻算出部１０４及び推奨寝入り時刻通知部１０５等を備えている。以下、各部１０１〜１０５が有している詳細な機能について説明する。
【００２４】
目覚まし時刻入力受付部１０１は、生体センサ装置１０を装着したユーザが電子機器１１を操作することにより設定された目覚まし時刻を示す目覚まし時刻情報の入力を受け付ける。目覚まし時刻とは、ユーザが目覚めたいと希望する、すなわち、アラームが鳴るように設定された時刻を示す。なお、ここでは、目覚まし時刻が電子機器１１に設けられた入力インタフェースを介して設定され、当該目覚まし時刻を示す目覚まし時刻情報が電子機器１１から生体センサ装置１０に送出される場合を想定しているが、例えば、目覚まし時刻は生体センサ装置１０に設けられた入力インタフェース（例えば、ボタン等）を介して直接設定されてもよい。目覚まし時刻入力受付部１０１は、上記した目覚まし時刻情報の入力を受け付けると、当該目覚まし時刻情報を推奨寝入り時刻算出部１０４に送出する。
【００２５】
睡眠深度判定部１０２は、生体センサ装置１０によって計測される各種生体情報に基づいて、睡眠深度（睡眠状態）を判定すると共に、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻を算出する処理を実行する。
【００２６】
具体的には、まず、睡眠深度判定部１０２は、生体センサ装置１０により計測される複数項目の生体情報のうち、睡眠深度を判定する際に用いられる低周波数領域（０．０５〜０．１５Ｈｚ付近）の自律神経活動指標ＬＦと、高周波数領域（０．１５〜０．４Ｈｚ付近）の自律神経活動指標ＨＦという２つの自律神経活動指標を取得する。なお、自律神経活動指標ＬＦ、ＨＦは、例えば、生体センサ装置１０内の心電計３０によって計測される心拍数から求められる心拍間隔、或いは、生体センサ装置１０内の脈波計３４によって計測される脈拍数から求められる脈拍間隔をＦＦＴ（Fast Fourier Transform）法等の解析手法によって周波数スペクトル分布に変換し、当該周波数スペクトル分布により示される複数のパワースペクトルのピーク値とピーク値を中心として前後等間隔の１点との３点の合計値の算術平均をとって算出される。
【００２７】
また、睡眠深度判定部１０２は、生体センサ装置１０により計測される複数項目の生体情報のうち、睡眠深度を判定する際に用いられる脈波偏差を取得する。なお、脈波偏差は、例えば、生体センサ装置１０内の脈波計３４によって計測される脈拍数から算出され、より詳しくは、１分間内における瞬間脈拍の偏差を示すものである。
【００２８】
更に、睡眠深度判定部１０２は、生体センサ装置１０により計測される複数項目の生体情報のうち、覚醒／睡眠判定を行う際に用いられる体動発生頻度を取得する。なお、体動発生頻度は、例えば、生体センサ装置１０内の加速度センサ３２によって計測される３軸方向の加速度データを時間微分して３軸方向の加速度の微係数が求められ、３軸方向の加速度のそれぞれの微係数の二乗和の平方根である体動データの変動量と脈拍間隔内の体動データの平均である体動量とが更に求められ、これら体動データの変動量と体動量とにより体動の有無が判定されることによって算出される。
【００２９】
睡眠深度判定部１０２は、体動発生頻度を取得すると、当該体動発生頻度が所定の閾値以上であるか否かを判定し、当該所定の閾値以上であると判定した場合、生体センサ装置１０を装着したユーザは覚醒状態にあると判定し、否であると判定した場合、当該ユーザは睡眠状態にあると判定する。
【００３０】
また、睡眠深度判定部１０２は、２つの自律神経活動指標ＬＦ、ＨＦと脈波偏差とを取得すると、当該自律神経活動指標ＬＦ、ＨＦと当該脈波偏差とに基づいて、自律神経の活動状態として睡眠深度を判定する。睡眠深度とは、生体センサ装置１０を装着したユーザの脳の活動状態の程度を示す指標である。本実施形態においては、睡眠深度は、「レム睡眠」及び「ノンレム睡眠」の２段階に分類され、上記したノンレム睡眠は、ステージ１〜４の４段階に更に分類されるものとする。
【００３１】
以上説明したように、睡眠深度判定部１０２は、生体センサ装置１０を装着したユーザの睡眠深度を判定する処理を繰り返し実行する。これによれば、睡眠深度判定部１０２は、図５に示すように、睡眠深度を示す時系列データを生成することができる。
【００３２】
この時系列データによれば、睡眠深度判定部１０２は複数の極大点及び極小点を抽出することができ、当該抽出された極大点間又は極小点間の時間間隔を平均化することによって睡眠サイクルを算出することができる。また、この時系列データによれば、睡眠深度判定部１０２は、寝入り時刻及び起床時刻を算出することもできる。寝入り時刻とは、生体センサ装置１０を装着したユーザが寝ることを試み始めた時刻（例えば布団に入ったと推定される時刻）を示す。起床時刻とは、生体センサ装置１０を装着したユーザが起床した時刻を示す。更に、上記した時系列データによれば、睡眠深度判定部１０２は入眠時刻を算出することもできる。なお、本実施形態においては、入眠時刻は寝入り時刻以降に初めてノンレム睡眠に移行した時刻を示すものとする。
【００３３】
睡眠深度判定部１０２は、睡眠深度を示す時系列データを生成し、上記したようにして睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻、入眠時刻等を算出すると、これら各種情報に、起床時にユーザによって入力される目覚め度を加えた情報を睡眠情報として、睡眠情報格納部１０３に記録する（書き込む）処理を実行する。なお、本実施形態における目覚め度とは、起床時に生体センサ装置１０を装着したユーザによって入力され、当該ユーザの主観（体感）に基づくものであるとする。この目覚め度は、生体センサ装置１０に設けられる入力インタフェースを介して入力されてもよいし、電子機器１１に設けられる入力インタフェースを介して入力されるとしてもよい。
【００３４】
睡眠情報格納部１０３は睡眠情報を格納する記憶装置である。睡眠情報とは、例えば図６に示すように、日付、寝入り時刻、入眠時刻、睡眠深度、起床時刻、睡眠サイクル及び目覚め度が対応付けられた情報である。例えば図６に示す睡眠情報Ａ１によれば「２月１日の寝入り時刻は０時５分であり、入眠時刻は０時２５分であり、睡眠深度は睡眠状態判定部１０２により生成された時系列データのように移行し、起床時刻は６時であり、睡眠サイクルは１時間３２分であり、目覚め度は良い（○）」ことが示されている。同様に、図６に示す睡眠情報Ａ２によれば「２月２日の寝入り時刻は２３時２４分であり、入眠時刻は０時ちょうどであり、睡眠深度は睡眠状態判定部１０２により生成された時系列データのように移行し、起床時刻は６時１５分であり、睡眠サイクルは１時間１５分であり、目覚め度は普通（△）である」ことが示されている。なお、睡眠情報Ａ３、ＡＡＶＥも、上記した睡眠情報Ａ１、Ａ２と同様であるため、ここでは、その詳しい説明は省略する。
【００３５】
推奨寝入り時刻算出部１０４は、目覚まし時刻入力受付部１０１から送出された目覚まし時刻情報と、睡眠情報格納部１０３に格納された睡眠情報とに基づいて、推奨寝入り時刻を算出する推奨寝入り時刻算出処理を実行する。
【００３６】
ここで、図７のフローチャートを参照して、推奨寝入り時刻算出処理の手順の一例について説明する。  
まず、推奨寝入り時刻算出部１０４は、目覚まし時刻入力受付部１０１から送出された目覚まし時刻情報の入力を受け付けると、睡眠情報格納部１０３に格納されている１以上の睡眠情報のうち、目覚め度の項目において目覚め度が最も良かった旨を示す睡眠情報を取得する（ステップＳ１）。例えば図６に示す睡眠情報Ａ１〜Ａ３が睡眠情報格納部１０３に格納されている場合、推奨寝入り時刻算出部１０４は、目覚め度の項目において「○（丸）」を示す睡眠情報Ａ１を睡眠情報格納部１０３から取得する。
【００３７】
続いて、推奨寝入り時刻算出部１０４は、取得した睡眠情報に含まれる睡眠深度を示す時系列データの起床時刻を示す点が、入力を受け付けた目覚まし時刻情報により示される目覚まし時刻に一致するように、当該時系列データを時間軸方向に平行移動（シフト）させる処理を実行する（ステップＳ２）。上記したように、ステップＳ１の処理において睡眠情報Ａ１が取得されている場合、このステップＳ２の処理によれば、睡眠情報Ａ１に含まれる睡眠深度を示す時系列データＴ１は、図８に示すように時間軸正方向に平行移動し、当該時系列データＴ１に対応した時系列データＴ１’が生成される。
【００３８】
次に、推奨寝入り時刻算出部１０４は、取得した睡眠情報に含まれる入眠時刻から寝入り時刻を減算して、寝入りから入眠するまでにかかった時間（以下、第１の時間と表記）を算出する（ステップＳ３）。上記したように、ステップＳ１の処理において睡眠情報Ａ１が取得されている場合、このステップＳ３の処理によれば、入眠時刻「０時２５分」と寝入り時刻「０時５分」とに基づいて、第１の時間「２０分」が算出される。
【００３９】
続いて、推奨寝入り時刻算出部１０４は、ステップＳ２の処理により生成された時系列データにおいて、睡眠深度が最も浅くなる時点から上記した第１の時間だけ前の時刻を推奨寝入り時刻の候補（以下、第１の候補と表記）として算出（選出）する（ステップＳ４）。上記したステップＳ２の処理により時系列データＴ１’が生成され、更に、ステップＳ３の処理により第１の時間「２０分」が算出されている場合、このステップＳ４の処理によれば、時系列データＴ１’において最も睡眠深度が浅いａ点から２０分だけ前の時刻である時刻ｔ１が第１の候補として算出される。
【００４０】
更に、推奨寝入り時刻算出部１０４は、ステップＳ４の処理により算出された第１の候補から、取得した睡眠情報に含まれる睡眠サイクル分だけ前後させた時刻をそれぞれ推奨寝入り時刻の更なる候補（以下、第２の候補と表記）として算出（選出）する（ステップＳ５）。上記したステップＳ４の処理により第１の候補として時刻ｔ１が算出されている場合、このステップＳ５の処理によれば、時刻ｔ１から睡眠情報Ａ１に含まれる睡眠サイクル「１時間３２分」だけ前後させた時刻ｔ２、ｔ３がそれぞれ第２の候補として算出される。
【００４１】
また、推奨寝入り時刻算出部１０４は、ステップＳ２の処理により生成された時系列データにおいて、平行移動前の時系列データの寝入り時刻に相当する点の時刻を推奨寝入り時刻の更なる候補（以下、第３の候補と表記）として算出（選出）する（ステップＳ６）。上記したステップＳ２の処理により時系列データＴ１’が生成されている場合、このステップＳ６の処理によれば、時系列データＴ１において寝入り時刻を示すｂ点に相当する時系列データＴ１’のｂ’点の時刻ｔ４が第３の候補として算出される。
【００４２】
しかる後、推奨寝入り時刻算出部１０４は、ステップＳ４〜Ｓ６の処理により算出された推奨寝入り時刻の第１の候補から第３の候補のうち、現在時刻より後の時刻であって、当該現在時刻に最も近い時刻を推奨寝入り時刻として算出（決定）する（ステップＳ７）。なお、算出された推奨寝入り時刻を示す推奨寝入り時刻情報は、推奨寝入り時刻通知部１０５に適宜送出される。
【００４３】
再び図４の説明に戻る。推奨寝入り時刻通知部１０５は、推奨寝入り時刻算出部１０４から送出された推奨寝入り時刻情報の入力を受け付けると、当該推奨寝入り時刻情報により示される推奨寝入り時刻を、生体センサ装置１０を装着したユーザに対して通知する。
【００４４】
推奨寝入り時刻は、例えば、推奨寝入り時刻になった時点で生体センサ装置１０を振動させて通知されるとしてもよい。また、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻になった時点で生体センサ装置１０から音（音声）が流されて通知されるとしてもよい。更に、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻の所定時間前の時点で生体センサ装置１０から何分後に推奨寝入り時刻になるかを知らせる音声が流されて通知されるとしてもよい。
【００４５】
また、推奨寝入り時刻は、例えば、推奨寝入り時刻になった時点で電子機器１１を振動させて通知されるとしてもよい。更に、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻になった時点で電子機器１１から音（音声）が流されて通知されるとしてもよい。推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻になった時点で電子機器１１のディスプレイ上にテキスト（例えば、「推奨寝入り時刻になりました」や「今寝ると良い目覚め感が得られます」等）が表示されて通知されるとしてもよい。推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻の所定時間前の時点で電子機器１１から何分後に推奨寝入り時刻になるかを知らせる音声が流されて通知されるとしてもよい。また、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻の所定時間前の時点で電子機器１１のディスプレイ上にテキストが表示されて通知されるとしてもよい。更に、推奨寝入り時刻は、推奨寝入り時刻が近付くにつれて電子機器１１の画面の明るさが徐々に暗くなっていき、推奨寝入り時刻になった時点で当該電子機器１１が操作不能になることで通知されるとしてもよい。
【００４６】
次に、図９を参照して、本実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム１００によって実行される一連の処理の手順について簡単に説明する。  
まず、目覚まし時刻入力受付部１０１は、電子機器１１から送出された目覚まし時刻情報の入力を受け付ける。入力を受け付けた目覚まし時刻情報は推奨寝入り時刻算出部１０４に送出される（ステップＳ１１）。続いて、睡眠深度判定部１０２は、生体センサ装置１０によって計測された各種生体情報を取得し、当該取得した各種生体情報に基づいて睡眠深度を示す時系列データを生成すると共に、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻をそれぞれ算出する（ステップＳ１２）。また、睡眠深度判定部１０２は、上記した睡眠深度を示す時系列データ、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻に加えて、生体センサ装置１０を装着したユーザによって入力された目覚め度を含む睡眠情報を睡眠情報格納部１０３に記録する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１２及びＳ１３の処理は、ステップＳ１１の処理の後に必ず実行しなくてはならないものでなく、本一連の処理とは別に予め実行されていてもよい。
【００４７】
次に、推奨寝入り時刻算出部１０４は、睡眠情報格納部１０３に格納された１以上の睡眠情報のうち、目覚め度の項目において目覚め度が最も良い（高い）旨を示す睡眠情報を取得し、当該取得した睡眠情報と、目覚まし時刻入力受付部１０１から送出された目覚まし時刻情報とに基づいて、推奨寝入り時刻を算出する（ステップＳ１４）。しかる後、推奨寝入り時刻通知部１０５は、推奨寝入り時刻算出部１０４により算出された推奨寝入り時刻を生体センサ装置１０を装着したユーザに通知し（ステップＳ１５）、ここでの一連の処理を終了させる。
【００４８】
以上説明した第１の実施形態によれば、日々蓄積される睡眠情報のうち、目覚め度が最も高い旨を示す睡眠情報に基づいて、目覚め度が良くなると推定される推奨寝入り時刻を算出する構成を備えているので、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じないようにした上で、覚醒時の目覚め感を向上させることができる。
【００４９】
＜第２の実施形態＞  
次に、第２の実施形態について説明する。本実施形態においては、睡眠管理アプリケーションプログラム１００が、上記した各部１０１〜１０５に加えて、図１０に示すように、目覚め度算出部１０６を更に備えている場合について説明する。なお、本実施形態においては、上記した第１の実施形態と同様な機能を有する各部に対しては同一の符号を付し、その詳しい説明を省略するものとする。
【００５０】
目覚め度算出部１０６は、起床時に鳴るアラームを止めるまでにかかった時間の平均と、起床時に鳴るアラームを止めた回数とに基づいて、目覚め度を算出する目覚め度算出処理を実行する。なお、本実施形態における目覚め度は、第１の実施形態にて示した目覚め度とは異なり、ユーザの主観に基づいて決定されるものでなく、上記した目覚め度算出処理によって決定（算出）されるものである。この目覚め度は、アラームを止めるまでにかかった時間が短いほど、また、一旦アラームを止めても所定時間が経過すると再度アラームを鳴らすスヌーズ機能を使用した回数が少ないほど、高くなるように設定される。
【００５１】
具体的には、目覚め度算出部１０６は、予め設定された目覚まし時刻となり、アラームが鳴り始めると、当該アラームを止めるまでにかかる時間を計測する。また、目覚め度算出部１０６は、一旦アラームが止められたとしても、上記したスヌーズ機能が使用（起動）された場合（すなわち、アラームが止められてから所定時間が経過し、再度アラームが鳴った場合）、当該スヌーズ機能が使用された回数を計測する（すなわち、スヌーズ機能が使用された回数に１を加算する）と共に、スヌーズ機能が使用されたことにより再度鳴るアラームを止めるまでにかかる時間を計測する。なお、目覚め度算出部１０６は、上記したスヌーズ機能が停止されるまで、スヌーズ機能が使用された回数と、スヌーズ機能が使用されたことにより鳴るアラームを止めるまでにかかる時間とをそれぞれ計測し続けるものとする。目覚め度算出部１０６は、スヌーズ機能が停止されると、ここまでに計測した時間の平均（すなわち、アラームを止めるまでにかかった時間の平均）と、計測されたスヌーズ機能を使用した回数とに基づいて、目覚め度を算出する。
【００５２】
ここで、目覚め度算出処理についてより詳しく説明する。ここでは、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が１０秒未満である場合、目覚め度を算出する際に利用され、アラームを止めるまでにかかった時間を評価する第１の評価値として「１．０」という値が設定されている場合を想定する。同様に、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が１０秒以上３０秒未満である場合、第１の評価値として「０．８」という値が設定され、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が３０秒以上１分未満である場合、第１の評価値として「０．６」という値が設定され、アラームを止めるまでにかかった時間が１分以上である場合、第１の評価値として「０．４」という値が設定されている場合を想定する。
【００５３】
また、ここでは、スヌーズ機能が使用された回数が１回以下である場合、目覚め度を算出する際に利用され、スヌーズ機能が使用された回数を評価する第２の評価値として「１．０」という値が設定されている場合を想定する。同様に、スヌーズ機能が使用された回数が２回である場合、第２の評価値として「０．８」という値が設定され、スヌーズ機能が使用された回数が３回である場合、第２の評価値として「０．６」という値が設定され、スヌーズ機能が使用された回数が４回以上である場合、第２の評価値として「０．４」という値が設定されている場合を想定する。
【００５４】
なお、本実施形態では、第１及び第２の評価値がそれぞれ４段階に分けられて設定されている場合を想定しているが、第１及び第２の評価値のうちの少なくとも一方は、より少ない段階に分けて設定されてもよいし、より多くの段階に分けて設定されてもよい。
【００５５】
上記したように第１の評価値及び第２の評価値がそれぞれ４段階に分けて設定されている状況下において、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が５秒であり、スヌーズ機能が使用された回数が２回である場合、目覚め度算出部１０６は、後述する（１）式にしたがって、目覚め度を算出する。
【００５６】
目覚め度＝第１の評価値×第２の評価値                            ・・・（１）
この場合、アラームを止めるまでにかかった時間の平均が５秒であるので、第１の評価値として「１．０」という値が割り当てられ、スヌーズ機能が使用された回数が２回であるので、第２の評価値として「０．８」という値が割り当てられる。したがって、目覚め度算出部１０６は、目覚め度として「０．８（＝１．０×０．８）」という値を算出することができる。なお、算出された目覚め度は、睡眠深度判定部１０２により生成及び算出された各種情報に対応付けて睡眠情報格納部１０３に記録される。つまり、算出された目覚め度は、上記した第１の実施形態における目覚め度に代えて、睡眠情報に含まれる一情報として睡眠情報格納部１０３に記録される。
【００５７】
なお、本実施形態では、目覚め度を算出する式として、上記した（１）式が利用されるとしたが、目覚め度を算出する式はこれに限定されるものではない。
【００５８】
また、本実施形態では、目覚め度を算出する際に、アラームを止めるまでにかかった時間と、スヌーズ機能が使用された回数とを利用するとしたが、例えば、目覚め度は、起床時刻における睡眠深度にしたがって算出されるとしてもよい。具体的には、目覚め度算出部１０６は、起床時刻における睡眠深度がレム睡眠の場合、目覚め度として「１．０」という値を算出してもよい。同様に、目覚め度算出部１０６は、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ１の場合、目覚め度として「０．８」という値を算出し、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ２の場合、目覚め度として「０．６」という値を算出し、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ３の場合、目覚め度として「０．４」という値を算出し、起床時刻における睡眠深度がノンレム睡眠のステージ４の場合、目覚め度として「０．２」という値を算出するとしてもよい。
【００５９】
次に、図１１を参照して、本実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム１００によって実行される一連の処理の手順について簡単に説明する。なお、ステップＳ２１、Ｓ２２、Ｓ２５、Ｓ２６の処理は、図９に示すステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１４、Ｓ１５とそれぞれ同様であるため、ここではその詳しい説明は省略する。  
ステップＳ２２の処理の後に、目覚め度算出部１０６は、起床時に鳴るアラームを止めるまでにかかった時間の平均と、起床時に鳴るアラームを止めた回数とに基づいて、目覚め度を算出する（ステップＳ２３）。そして、睡眠深度判定部１０２及び目覚め度算出部１０６は、睡眠深度を示す時系列データ、睡眠サイクル、寝入り時刻、起床時刻及び入眠時刻と、目覚め度とを対応付けて睡眠情報とし、これを睡眠情報格納部１０３に記録する（ステップＳ２４）。
【００６０】
以上説明した第２の実施形態によれば、ユーザの主観（体感）に基づいた目覚め度を利用して推奨寝入り時刻を算出するのではなく、目覚め度算出部１０６により、ユーザの過去の行動履歴に基づいて算出された目覚め度を利用して推奨寝入り時刻を算出する構成を備えているので、より正確な推奨寝入り時刻をユーザに通知することができる。
【００６１】
＜第３の実施形態＞  
続いて、第３の実施形態について説明する。本実施形態においては、睡眠管理アプリケーションプログラム１００が、上記した各部１０１〜１０６に加えて、図１２に示すように、日中活動状態判定部１０７と日中活動状態情報格納部１０８とを更に備えている場合について説明する。なお、本実施形態においては、上記した第１及び第２の実施形態と同様な機能を有する各部に対しては同一の符号を付し、その詳しい説明を省略するものとする。
【００６２】
日中活動状態判定部１０７は、生体センサ装置１０によって計測される各種生体情報に基づいて、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標等をそれぞれ算出し、算出した各値を示す日中活動状態情報を生成して、これを日中活動状態情報格納部１０８に記録する。また、日中活動状態判定部１０７は、日中活動状態情報格納部１０８に格納された日中活動状態情報に基づいて、直近（例えば今夜）の睡眠に影響を与え得る負荷（ストレス値）を算出して、これを推奨寝入り時刻算出部１０４に送出する。
【００６３】
これにより、推奨寝入り時刻算出部１０４は、睡眠情報格納部１０３に格納された睡眠情報だけでなく、日中活動状態判定部１０７から送出された睡眠に影響を与え得る負荷も考慮した上で推奨寝入り時刻を算出することができる。具体的には、睡眠に影響を与え得る負荷が高い場合、より多くの睡眠をとる方がユーザにとって好ましいため、推奨寝入り時刻算出部１０４は、睡眠情報に基づいて算出される推奨寝入り時刻より、例えば１時間前の時刻を推奨寝入り時刻として算出する、又は、睡眠サイクルの平均値だけ前の時刻を推奨寝入り時刻として算出する等といったことを行うことができる。
【００６４】
ここで、上記した睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標を算出する方法についてそれぞれ説明する。  
日中活動状態判定部１０７は、睡眠情報格納部１０３に格納された１以上の睡眠情報から直近（例えば前日）の睡眠情報を取得し、当該取得した睡眠情報により示される起床時刻から入眠時刻を減算することで、直近の睡眠時間を算出する。
【００６５】
日中活動状態判定部１０７は、生体センサ装置１０によって計測される直近（例えば今日）の歩数を取得し、当該取得した歩数を予め設定された定数で除算することで指標化して、直近の活動量を算出する。なお、ここでは、活動量が歩数によって算出されるとしたが、例えば、活動量は運動時間（具体的には、エクササイズを行った時間）等から算出されるとしてもよい。つまり、活動量はどれだけ体を動かしているかということを示すことができれば、どのような形により算出されるとしてもよい。
【００６６】
日中活動状態判定部１０７は、生体センサ装置１０によって計測される直近（例えば今日）の自律神経活動指標ＬＦ、ＨＦを取得し、当該取得した自律神経活動指標ＬＦを当該自律神経活動指標ＨＦで除算することで、直近の活性度指標を算出する。なお、活性度指標とは、交感神経の活性度を示す指標である。
【００６７】
日中活動状態判定部１０７は、生体センサ装置１０に搭載される図示しないＧＰＳ（Global Positioning System）によって計測される直近の移動距離を取得し、これをそのまま直近の移動距離として算出する。
【００６８】
更に、日中活動状態判定部１０７は、電子機器１１に格納されるスケジュール情報を当該電子機器１１から取得し、当該取得したスケジュール情報により示される直近の予定を参照して、飲酒する旨の予定（例えば、宴会の予定）が有るか否かを判定する。この判定の結果、飲酒する旨の予定が有る場合には、日中活動状態判定部１０７は、当該飲酒する旨の予定の開始時刻（又は終了時刻、或いは開始時刻と終了時刻との差分）に応じて予め設定された値を飲酒指標として算出する。また、上記した判定の結果、否を示す場合には、日中活動状態判定部１０７は、飲酒する予定がないと認識して、飲酒指標を０として算出する。なお、飲酒指標は０〜１のいずれかの値を示し、例えば、上記した開始時刻が遅いほど（又は終了時刻が遅いほど、或いは開始時刻と終了時刻との差分が大きいほど）高い値を示すものとする。また、ここでは、飲酒指標が電子機器１１に格納されたスケジュール情報に基づいて算出される場合について説明したが、飲酒指標は、例えば、生体センサ装置１０を装着したユーザが飲酒する直前にこれから飲酒する旨の入力を行い（例えば生体センサ装置１０の所定のボタンを押下する等）、当該入力が行われた時刻に応じて算出されるとしてもよい。
【００６９】
以上説明したように、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標がそれぞれ算出されると、日中活動状態判定部１０７は、これらを日中活動状態情報として日中活動状態情報格納部１０８に記録する。
【００７０】
次に、睡眠に影響を与え得る負荷を算出する方法について説明する。なお、ここでは、睡眠に影響を与え得る負荷として、睡眠時間負荷、活動量負荷、活性度負荷、移動距離負荷、飲酒負荷がそれぞれ算出され、更に、これら負荷から総合的な日中活動負荷が算出される場合について説明する。  
日中活動状態判定部１０７は、上記した各種負荷を算出するために、日中活動状態情報格納部１０８に格納された１以上の日中活動状態情報のうち、直近の日中活動状態情報と、各種項目の平均値を示す日中活動状態情報とを取得する。
【００７１】
睡眠時間に起因する睡眠時間負荷を算出する場合、日中活動状態判定部１０７は、後述する（２）式を利用して、睡眠時間負荷を算出する。
【００７２】
睡眠時間負荷＝｛前日の睡眠時間−（平均睡眠時間）／平均睡眠時間｝＋１．０
・・・（２）
また、活動量に起因する活動量負荷を算出する場合、日中活動状態判定部１０７は、後述する（３）式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近（例えば今日）の活動量を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される活動量の平均値で除算することにより、活動量負荷を算出する。
【００７３】
活動量負荷＝直近の活動量／活動量の平均値                        ・・・（３）
更に、活性度指標に起因する活性度負荷を算出する場合、日中活動状態判定部１０７は、後述する（４）式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近（例えば今日）の活性度指標を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される活性度指標の平均値で除算することにより、活性度負荷を算出する。
【００７４】
活性度負荷＝直近の活性度指標／活性度指標の平均値                ・・・（４）
また、移動距離に起因する移動距離負荷を算出する場合、日中活動状態判定部１０７は、後述する（５）式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近（例えば今日）の移動距離を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される移動距離の平均値で除算することにより、移動距離負荷を算出する。
【００７５】
移動距離負荷＝直近の移動距離／移動距離の平均値                  ・・・（５）
更に、飲酒に起因する飲酒負荷を算出する場合、日中活動状態判定部１０７は、後述する（６）式を利用して、取得した直近の日中活動状態情報により示される直近（例えば今日）の飲酒指標負荷を、取得したもう一方の日中活動状態情報により示される飲酒指標の平均値で除算することにより、飲酒負荷を算出する。
【００７６】
飲酒負荷＝直近の飲酒指標／飲酒指標の平均値                      ・・・（６）
上記したように、各種負荷が算出されると、日中活動状態判定部１０７は、後述する（７）式を利用して、日中活動に起因する総合的な負荷、すなわち、日中活動負荷を算出する。なお、後述する（７）式の係数αは重み係数であり、これら重み係数αは任意に設定可能であるものとする。例えば、推奨寝入り時刻（又は日中活動負荷）を算出するにあたって、睡眠時間負荷を他の負荷より重視したい場合、睡眠時間負荷に乗じられる重み係数α睡眠時間負荷の値を他の重み係数より大きな値に設定すればよい。
【００７７】
日中活動負荷＝（α睡眠時間負荷×睡眠時間負荷）＋（α活動量負荷×活動量負荷）＋（α活性度負荷×活性度負荷）＋（α移動距離負荷×移動距離負荷）＋（α飲酒負荷×飲酒負荷）
・・・（７）
なお、算出された各種負荷は、推奨寝入り時刻算出部１０４に適宜送出される。
【００７８】
日中活動状態情報格納部１０８は、日中活動状態情報を格納する記憶装置である。日中活動状態情報とは、例えば図１３に示すように、日付、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離及び飲酒指標が対応付けられた情報である。例えば図１３に示す日中活動状態情報Ｂ１によれば「２月１日の（前回の）睡眠時間は５時間５５分であり、指標化された（今日の）活動量が２６であり、（今日の）活性度指標が３．２であり、（今日の）移動距離が２２０ｋｍであり、（今日の）飲酒指標が０．８である」ことが示されている。同様に、日中活動状態情報Ｂ２によれば「２月２日の（前回の）睡眠時間は６時間５１分であり、指標化された（今日の）活動量が１２であり、（今日の）活性度指標が０．３であり、（今日の）移動距離が２０ｋｍであり、（今日の）飲酒指標が０．２である」ことが示されている。なお、日中活動状態情報Ｂ３、ＢＡＶＥも、日中活動状態情報Ｂ１、Ｂ２と同様であるため、ここではその詳しい説明は省略する。
【００７９】
次に、図１４を参照して、本実施形態に係る睡眠管理アプリケーションプログラム１００によって実行される一連の処理の手順について簡単に説明する。なお、ステップＳ３１〜Ｓ３４、Ｓ３８の処理は、図１１に示すステップＳ２１〜Ｓ２４、Ｓ２６の処理とそれぞれ同様であるため、ここではその詳しい説明は省略する。  
ステップＳ３４の処理の後に、日中活動状態判定部１０７は、生体センサ装置１０によって計測される各種生体情報に基づいて、日中の活動状態に関することとして、睡眠時間、活動量、活性度指標、移動距離、飲酒指標をそれぞれ算出し、これらを日中活動状態情報として日中活動状態情報格納部１０８に記録する（ステップＳ３５）。また、日中活動状態判定部１０７は、日中活動状態情報格納部１０８に格納された日中活動状態情報に基づいて、睡眠に影響を与え得る各種負荷を算出し、これらを推奨寝入り時刻算出部１０４に送出する（ステップＳ３６）。
【００８０】
推奨寝入り時刻算出部１０４は、睡眠情報格納部１０３に格納された１以上の睡眠情報のうち、目覚め度の項目において目覚め度が最も良い（高い）旨を示す睡眠情報を取得し、当該取得した睡眠情報と、目覚まし時刻入力受付部１０１から送出された目覚まし時刻情報とに基づいて、推奨寝入り時刻を算出する。その後、推奨寝入り時刻算出部１０４は、日中活動状態判定部１０７から送出された睡眠に影響を与え得る各種負荷の値に基づいて、算出された推奨寝入り時刻に修正を加え、ユーザに通知する最終的な推奨寝入り時刻を算出する（ステップＳ３７）。
【００８１】
以上説明した第３の実施形態によれば、日中の活動状態に関する各値を算出すると共に、睡眠に影響を与え得る負荷を算出し、睡眠情報だけでなく、当該算出された睡眠に影響を与え得る負荷を考慮して推奨寝入り時刻を算出する構成を備えているので、その日の疲れ度合等までを考慮した上で、推奨寝入り時刻の通知を行うことができる。
【００８２】
以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、アラームが鳴るように設定された時刻と、実際にアラームが鳴る時刻とにズレが生じないようにした上で、覚醒時の目覚め感を向上させることができる。
【００８３】
なお、本実施形態の処理は、コンピュータプログラムによって実現することができるので、このコンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を通じてこのコンピュータプログラムをコンピュータにインストールして実行するだけで、本実施形態と同様の効果を容易に実現することができる。
【００８４】
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８５】
１…睡眠管理システム、１０…生体センサ装置、１１…電子機器、１００…睡眠管理アプリケーションプログラム、１０１…目覚まし時刻入力受付部、１０２…睡眠深度判定部、１０３…睡眠情報格納部、１０４…推奨寝入り時刻算出部、１０５…推奨寝入り時刻通知部、１０６…目覚め度算出部、１０７…日中活動状態判定部、１０８…日中活動状態情報格納部。
【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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【図１３】
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【図１４】
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