(57)【要約】【課題】睡眠支配要因のうち、少なくとも寝床内温湿度を含む要因を考慮した総合的な睡眠レベルの指標である快眠指数を推定するシステムと該システムを用いた快眠に最適な寝具・寝衣の選択・提案システム及び設計システムを提供する。【解決手段】本発明は、睡眠支配要因のうち、少なくとも寝床内温湿度を含む要因を制御変数とし、睡眠深度プロファイルから算出した快眠指数を目的変数として、統計的方法で両者を相関付ける方法と寝室、寝具・寝衣、人体からなる睡眠環境のうち、単独で制御、測定できない睡眠支配要因を推定する方法を組み合わせることにより、任意の寝室、寝具・寝衣で睡眠した場合の快眠指数を推定する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
睡眠支配要因のうち、少なくとも寝床内温湿度を含む要因を制御変数とし、睡眠深度プロファイルから算出した快眠指数を目的変数として、統計的方法で両者を相関付ける手段と、寝室、寝具・寝衣、人体からなる睡眠環境のうち、単独で制御、測定できない睡眠支配要因を推定する手段とを組み合わせてなる、任意の寝室、寝具・寝衣で睡眠した場合の快眠指数推定システム。
【請求項２】
任意の寝室において快眠指数が最大となるような寝具・寝衣を、請求項１に記載の快眠指数推定システムを用いて選択し、快眠に最適な寝具・寝衣を提案するシステム。
【請求項３】
任意の寝室において快眠指数を最大とする寝具・寝衣の特性を、請求項１に記載の快眠指数推定システムを用いて、明確にする快眠に最適な寝具・寝衣の設計システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、任意の寝室、寝具・寝衣で睡眠した場合の快眠指数を推定するシステムに関する。さらに該システムを用いた、快眠に最適な寝具・寝衣を提案するシステム及び設計システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、快適な睡眠が得られず、不眠感を訴える人が増加しており、社会問題化するとともに様々な対策が提案されている。
例えば、非特許文献１には、寝室内温度に応じた寝具の組み合わせが例示されている。例示された組み合わせで寝具を使用すれば寝床内温湿度が適正範囲である３３±１℃、５０±１０ＲＨ％に保たれ、快適な睡眠を得ることに有効であることが記載されている。
【０００３】
また、特許文献１には、複数のベッドを有する寝室において、ベッド内の温度及び／又は湿度を調節して快適な睡眠環境を提供する寝室温度湿度制御システムが開示されている。これは、寝室及びベッド内の温度及び／又は湿度を可変とする手段とベッド内の温度及び／又は湿度を検出する温度センサ及び／又は湿度センサと、前期センサの出力によりベッド内の人の温冷感と発汗感を推定し、温度湿度制御手段をフィードバック制御する制御部を備えた発明である。
【０００４】
しかしながら、前記従来技術には、次に述べるような問題点がある。
非特許文献１には、寝室内温度と寝具との組み合わせで寝床内温湿度を適正範囲に保つことが可能であると記載されているが、寝室内湿度の影響が明確ではないという問題がある。また、一晩の睡眠で寝室内温湿度が経時的に変化した場合にも寝床内温湿度を適正範囲に保つことが可能であるか明確でなく、さらに適正範囲外の寝床内温湿度になった場合、どの程度の睡眠レベルになるかが明確でなく、快適な睡眠を提案、提供するには十分とは言いがたい。
【０００５】
特許文献１に記載された発明では、温冷感、発汗感に基づいてベッド内の温湿度を制御するが、温冷感、発汗感と睡眠レベルとの相関が必ずしも明確でなく、快適な睡眠を提供することが必ずしも保証されないという問題がある。
さらに、多くの要因が関与する睡眠を快適にするためには、それらの要因を総合的に考慮した提案が必要と考えられるが、両文献とも睡眠支配要因として、温湿度のみを取り上げているか、各要因の影響を個別に検討しており、総合的な提案がなされていない。
【０００６】
【非特許文献１】
三輪恵美子：第１６回睡眠環境シンポジウム（大阪  平成１２年９月）Ｐ１２５〜Ｐ１２９
【特許文献１】
特開平６−１４７５９３号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記の問題点に着目してなされたものであり、睡眠支配要因のうち、少なくとも寝床内温湿度を含む要因を考慮した総合的な睡眠レベルの指標である快眠指数を推定するシステムと該システムを用いた快眠に最適な寝具・寝衣の選択・提案システム及び設計システムを提供せんとするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するための、本出願の第１の発明は、睡眠支配要因のうち、少なくとも寝床内温湿度を含む要因を制御変数とし、睡眠深度プロファイルから算出した快眠指数を目的変数として、統計的方法で両者を相関付ける手段と、寝室、寝具・寝衣、人体からなる睡眠環境のうち、単独で制御、測定できない睡眠支配要因を推定する手段とを組み合わせることによる、任意の寝室、寝具・寝衣で睡眠した場合の快眠指数推定システムである。
【０００９】
この発明によって、終夜の睡眠実験に基づく睡眠深度プロファイルから様々な睡眠レベルの指標を求めることが出来、目的に応じて最も適切な指標を選択し、快眠指数とすることで、実際の睡眠レベルを推定することが可能になる。快眠指数を目的変数とし、少なくとも寝床内温湿度を含む睡眠支配要因を制御変数として、重回帰分析、ニューラルネットワーク解析等の統計的方法で相関付けることで、様々な睡眠支配要因が実際の睡眠レベルにどのように影響しているかを定量的に推定することが可能となる。さらに、寝室、寝具・寝衣、人体からなる睡眠環境のうち、単独で制御、測定できない睡眠支配要因を、統計的方法、数値シミュレーション、人体模擬装置または人体によるシミュレーション実験等によって推定し、定量的に快眠指数を推定することが可能な方法を用いることで、実際の睡眠環境での睡眠レベルが推定できる。
【００１０】
また、本出願の第２の発明は、任意の寝室において快眠指数が最大となるような寝具・寝衣を、前記第１の発明に係る快眠指数推定システムを用いて選択し、快眠に最適な寝具・寝衣を提案するシステムである。
【００１１】
この発明によって、寝室、寝具・寝衣、人体からなる睡眠環境のうち、単独で制御、測定できない睡眠支配要因を、統計的方法、数値シミュレーション、人体模擬装置または人体によるシミュレーション実験等によって推定する方法と睡眠支配要因を制御変数として、統計的方法で快眠指数と相関付ける方法とを用いて、感度解析を実施することで、快眠指数が最大となるような快眠に最適な寝具・寝衣を既存の寝具・寝衣から選択することができる。そして、該方法によって選択された快眠に最適な寝具・寝衣を根拠となった感度解析、最適化とともに顧客に提案することで、実際の睡眠レベルに基づく総合的な快眠に最適な寝具・寝衣の提案が説得力をもって可能となる。
【００１２】
また、本出願の第３の発明は、任意の寝室において快眠指数を最大とする寝具・寝衣の特性を、前記第１の発明に係る快眠指数推定システムを用いて、明確にする快眠に最適な寝具・寝衣の設計システムである。
【００１３】
この発明によって、既存の寝具・寝衣が必ずしも快眠に最適でない場合、仮想の寝具・寝衣特性を用いて、感度解析を行うことによって快眠に最適な寝具・寝衣の特性設計を行うことが可能である。また、市販の最適化プログラムソフトを用いて、指定した任意の寝室における快眠に最適な寝具・寝衣の特性を設計することも可能である。その特性設計を基にして寝具・寝衣の開発や製造をより効率化することが出来る。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に関わる実施形態を詳細に説明する。
本発明において、睡眠支配要因とは、寝室、寝具・寝衣、人体で構成される睡眠環境を定義する全ての要因を意味する。具体的に例示すれば、寝室の大きさ、温度、湿度、気流、照明、色彩、採光、騒音、香り等寝室を決定する要因、寝具・寝衣の種類、組み合わせ、寝具・寝衣個別の形状、硬度、色・柄、デザイン、重量、厚さ、保温性・通気性・吸放湿性・透湿性・吸水速乾性等の温熱特性、皮膚摩擦係数・圧縮特性・表面特性・曲げ特性・伸長特性等の肌刺激特性等寝具・寝衣を決定する要因、人体の体格、体重、体温・皮膚温・発汗量等の温熱状態、体動回数、呼吸数、心拍数等人体を決定する要因が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００１５】
これらの寝室、寝具・寝衣、人体を個別に決定する要因を用いても構わないが、要因数を減縮し、統計的方法の適用を容易にするため、寝室、寝具・寝衣、人体の複合した要因を用いることが好ましく、少なくとも、寝床内温湿度を用いることが必要である。寝床内温湿度とは、睡眠中の寝具の中の温湿度、つまり、掛けふとんと敷きふとんの間にある空間の温湿度を意味し、寝室の温度、湿度、気流、寝具・寝衣の温熱特性、組み合わせ、人体の温熱状態等によって決定される複合要因である。他の複合要因を例示すれば、寝具の形状、硬度、組み合わせ、人体の体格、体重等によって決定される体圧分布や寝姿勢等が挙げられる。
【００１６】
本発明において、寝具とは掛けふとん、肌掛けふとん、敷きふとん、ベッド、マットレス、毛布、タオルケット、カバー、シーツ、枕、ベッドパッド、ベッドスプレッド等である。氷枕、電気毛布、あんか、湯たんぽ等温度調節のために用いる寝具も含まれる。また、寝衣とは寝巻き、パジャマ、ネグリジェ、ガウン等である。
【００１７】
本発明において、睡眠深度プロファイルとは、終夜睡眠実験により得られる終夜睡眠脳波、眼球運動、筋電図からＲｅｆｔｓｃｈａｆｆｅｎ＆Ｋａｌｅｓの国際判定基準に従って、一定間隔で視察判定によって睡眠深度を経時的に算出したものである。睡眠深度には、覚醒、レム睡眠、Ｓｔａｇｅ１〜４のノンレム睡眠が定義されている。また、体動が激しく、有意な筋電図が得られず、睡眠深度を判定できない場合は覚醒として判定する。図１に睡眠深度プロファイルの例を示す。
【００１８】
睡眠深度プロファイルから睡眠レベルの指標である快眠指数を算出する。
快眠か否かを判断する基準としては、寝付きがよい、質のよい睡眠が挙げられ、これらに基づき快眠指数を定義する。
【００１９】
「寝付きがよい」は、就寝後、ノンレム睡眠及び／又は深い睡眠であるＳｔａｇｅ３に至るまでの時間で指標化できる。
【００２０】
「質のよい睡眠」は深い睡眠を十分な時間、規則正しいリズムでとることに対応すると考えられるため、深い睡眠Ｓｔａｇｅ３、４出現時間の全睡眠時間に対する比、Ｓｔａｇｅ３，４の最長持続時間、覚醒、レム睡眠を０点、Ｓｔａｇｅ１〜４を各１〜４点とし、出現時間と得点の積の総和である睡眠得点等で指標化できる。
【００２１】
これらの指標を個人毎、指標毎に規格化し、最低点を０点、最高点を１００点に尺度化したものを快眠指数と定める。これらの快眠指数を全て用いても良いが、使用する目的に応じて選択して用いても良い。ノンレム睡眠に至るまでの時間及び睡眠得点から求められた快眠指数を使用することが、寝付きと睡眠の質の両者を考慮でき好ましい。
【００２２】
終夜睡眠実験から得られる少なくとも寝床内温湿度を含む睡眠支配要因を制御変数とし、睡眠深度プロファイルから算出した快眠指数を目的変数として、重回帰分析、ニューラルネットワーク解析等の統計的方法で定量的に相関付けることが必要である。定量的相関によって、様々な睡眠支配要因が実際の睡眠レベルにどのように影響しているかを、定量的に推定することが可能となるとともに、実際の終夜睡眠実験では独立に変化させることが困難な睡眠支配要因を仮想的に変化させた場合の睡眠レベルを快眠指数として推定することが可能になる。
【００２３】
本発明において、寝室、寝具・寝衣、人体からなる睡眠環境のうち、単独で制御、測定できない睡眠支配要因（以下、「複合睡眠支配要因」ともいう）を、統計的方法、数値シミュレーション、人体模擬装置または人体によるシミュレーション実験等によって推定することが必要である。
【００２４】
複合睡眠支配要因として、寝室の温度、湿度、気流、寝具・寝衣の温熱特性、組み合わせ、人体の温熱状態等によって決定される寝床内温湿度、寝具の形状、硬度、組み合わせ、人体の体格、体重等によって決定される体圧分布や寝姿勢等が挙げられる。
【００２５】
推定方法を例示すれば、終夜睡眠実験における寝床内温湿度測定結果を目的変数、寝室の温度、湿度、気流、寝具・寝衣の温熱特性、組み合わせ、人体の温熱状態を制御変数にして、重回帰分析、ニューラルネットワーク解析等統計的方法で定量的に相関付ける方法、発汗サーマルマネキンを人体模擬装置として所定の睡眠環境における寝床内温湿度をシミュレーション実験によって求める方法、寝具の形状、硬度、組み合わせ、人体の体格、体重等を入力物性、境界条件として、市販構造解析ソフトＮＩＳＡＩＩ（ＥＭＲＣ社製）等を用いて人体に負荷される圧力を数値シミュレーションによって求める方法等が挙げられる。
【００２６】
推定方法は上記方法に限定されず、目的とする複合睡眠支配要因の特性に応じ、最も効率的かつ精度の良い方法を選択すれば良い。寝床内温湿度に関しては、重回帰分析、ニューラルネットワーク解析等統計的方法で定量的に相関付ける方法が最も効率的で内挿範囲では精度も良く、好ましい。
【００２７】
２０代男性１０名をモニターにした終夜睡眠実験に基づいて、本発明の一実施形態を例示する。図２に実施フローを示す。２３時から翌朝７時までの８時間の終夜睡眠実験を温度、相対湿度が２５℃５０％および２８℃７０％、気流０．２ｍ／ｓおよび０．４ｍ／ｓ、照度２０ルックスおよび５０ルックスの寝室で行った。寝具としては、ベッドに敷きふとん、綿及びキュプラシーツ、綿及びキュプラタオルケット、枕を使用した。また、体圧を変えるために、敷きふとんの下に厚さ１０ｃｍのウレタンマットを敷いた場合の終夜睡眠実験も実施した。寝衣は夏用の綿及びキュプラ半袖シャツと半ズボンパジャマ、綿パンツを使用した。寝具・寝衣の重量、厚さ、保温性・通気性・吸放湿性・透湿性・吸水速乾性を常法に従い別途測定した。
【００２８】
終夜睡眠実験中、終夜睡眠脳波、眼球運動、筋電図を脳波計（ＮＥＣメディカルシステム（株）社製  ＳＹＮＡＦＩＴ  ２５００）を用いて記録した。記録結果はＲｅｆｔｓｃｈａｆｆｅｎ＆Ｋａｌｅｓの国際判定基準に従って、３０秒間隔で視察判定を行い、睡眠深度を経時的に算出した。睡眠深度プロファイルより、覚醒、レム睡眠を０点、Ｓｔａｇｅ１〜４を各１〜４点とし、出現時間と得点の積の総和である睡眠得点を算出し、個人毎に規格化し、モニター１０人の結果のうち、最低点を０点、最高点を１００点に尺度化して、快眠指数を算出した。
【００２９】
同時に、胸部の位置においてパジャマ表面で寝具との間の寝床内温湿度をサーミスターセンサ及び湿度センサを用いて、温湿度測定ロガーによって連続測定した。前額、胸、上腕、大腿にサーミスターセンサをサージカルテープで貼付し、温度測定ロガーにて、皮膚温を連続測定記録した。就寝前後の体重変化量の測定により発汗量を計測した。パジャマ表面で、臀部、仙骨部、肩甲骨部において、エアパック式体圧測定センサを用いて、Ｄ／Ａ変換ボード経由でパソコンに体圧を連続測定記録した。
【００３０】
実測した寝床内温湿度、照度、体圧を制御変数として、入力層に入力し、中間層を１層にしたニューラルネットワーク解析を、目的変数である算出した快眠指数の推定の誤差が一定値以下になるまで実施する。その後はニューラルネットの結合係数は固定されるため、任意の制御変数を入力すれば、その睡眠環境の快眠指数が推定できる。図３に一例として、寝床内湿度を制御変数とした快眠指数の推定結果を示す。
【００３１】
一方、複合睡眠支配要因である寝床内温湿度を推定する実施形態を説明する。終夜睡眠実験で実測した、寝室の温度、湿度、気流、寝具・寝衣の重量、厚さ、保温性・通気性・吸放湿性・透湿性・吸水速乾性、人体の体重、皮膚温、発汗量を制御変数として、入力層に入力し、中間層を１層にしたニューラルネットワーク解析を、目的変数である実測した寝床内温湿度の推定の誤差が一定値以下になるまで実施する。その後はニューラルネットの結合係数は固定されるため、任意の制御変数を入力すれば、寝床内温湿度が推定できる。
【００３２】
寝床内温湿度を推定する方法と快眠指数を推定する方法とを組み合わせて使用することで、終夜睡眠実験を行っていない寝室の温度、湿度、気流、照度、寝具・寝衣の重量、厚さ、保温性・通気性・吸放湿性・透湿性・吸水速乾性、体圧であっても、睡眠レベルの指標である快眠指数を推定することができる。即ち、寝床内温湿度を推定する方法に快眠指数を推定したい寝室の温度、湿度、気流、寝具・寝衣の重量、厚さ、保温性・通気性・吸放湿性・透湿性・吸水速乾性の値を入力し、寝床内温湿度を推定する。該推定した寝床内温湿度と快眠指数を推定したい寝室の照度、体圧を、快眠指数を推定する方法に入力することで、快眠指数が推定できる。
【００３３】
また、本出願の第２の発明は、任意の寝室において快眠指数が最大となるような寝具・寝衣を、快眠指数を推定するシステムを用いて選択し、顧客に快眠に最適な寝具・寝衣を提案するシステムに係るものであり、図４にその実施フローを示す。
【００３４】
寝床内温湿度を推定する方法に快眠指数を推定したい寝室の温度、湿度、気流、寝具・寝衣の重量、厚さ、保温性・通気性・吸放湿性・透湿性・吸水速乾性の値を入力し、寝床内温湿度を推定する。該推定した寝床内温湿度と快眠指数を推定したい寝室の照度、体圧を快眠指数を推定する方法に入力することを繰り返し行い、感度解析を実施することで、快眠指数に最も影響を及ぼす制御変数を明らかにすることが可能となり、該制御変数を推定した快眠指数が最大となるよう最適化することで快眠に最適な寝具・寝衣を既存の寝具・寝衣から選択することができる。
【００３５】
寝室、寝具・寝衣、人体の組み合わせは膨大な数になるため、終夜睡眠実験によって、最適な組み合わせを選択することは極めて困難であるが、該方法を用いれば、終夜睡眠実験を行うことなく、実際の睡眠レベルに対応した最適な組み合わせを迅速に選択可能である。該方法で選択された快眠に最適な寝具・寝衣を根拠となった感度解析、最適化とともに顧客に提案することで、実際の睡眠レベルに基づく総合的な快眠に最適な寝具・寝衣の提案が説得力をもって可能となる。
【００３６】
また、本出願の第３の発明は、任意の寝室において快眠指数を最大とする寝具・寝衣の特性を、快眠指数を推定するシステムを用いて、明確にする快眠に最適な寝具・寝衣の設計システムに係るものであり、図５にその実施フローを示す。
【００３７】
既存の寝具・寝衣が必ずしも快眠に最適でない場合、寝具・寝衣の仮想特性を制御変数として用いて、感度解析を繰り返し行うことによって快眠に最適な寝具・寝衣の特性設計を行うことが可能である。また、Ｅｎｇｉｎｅｏｕｓ社製のｉＳＩＧＨＴ等の市販の最適化プログラムソフトを用いて、指定した任意の寝室における快眠に最適な寝具・寝衣の特性を自動的に設計することも可能である。実存しない寝具・寝衣の特性を終夜睡眠実験によって、最適化することは不可能であるが、本システムを用いれば、実験を行うことなく、特性設計が可能となる。
【００３８】
さらに、従来の試作−評価を繰り返して、寝具・寝衣の開発を行う方法では、十分な最適化を行うためには、極めて膨大な試作を行い、さらに極めて膨大な終夜睡眠実験による評価が必要で、多大な時間と費用が必要であったが、該特性設計に基づいた寝具・寝衣の開発や評価を行うことで、顕著な効率化を達成することが可能である。
【００３９】
【発明の効果】
本発明の快眠指数を推定するシステムを使用すれば、様々な睡眠支配要因が実際の睡眠レベルにどのように影響しているか、定量的に推定することが可能となる。さらに、寝室、寝具・寝衣、人体からなる睡眠環境のうち、単独で制御、測定できない睡眠支配要因を推定し、定量的に相関付けられている快眠指数推定方法を用いることで、実験的に求めることが困難な実際の睡眠環境での睡眠レベルが推定できる。
【００４０】
本発明の快眠に最適な寝具・寝衣を選択するシステムを使用すれば、終夜睡眠実験を行うことなく、実際の睡眠レベルに対応した最適な寝具・寝衣の組み合わせを迅速に選択可能である。また、選択した寝具・寝衣を、根拠となった感度解析、最適化とともに顧客に提案することで、実際の睡眠レベルに基づく総合的な快眠に最適な寝具・寝衣の提案が説得力をもって可能となる。
【００４１】
本発明の設計システムを使用すれば、終夜睡眠実験では困難な快眠に最適な寝具・寝衣の特性設計を行うことが可能である。さらに、従来の試作−評価を繰り返して、寝具・寝衣の開発を行う方法に比較し、寝具・寝衣の開発や評価を極めて効率的に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】終夜睡眠実験から算出した睡眠深度プロファイルの一例を示す図である。
【図２】本発明に係わる定量的相関によって快眠指数を推定するシステムの一実施形態の構成を示すフローチャートである。
【図３】寝床内湿度を制御変数とした快眠指数の推定結果の一例を示す図である。
【図４】本発明に係わる快眠指数を推定するシステムを用いて、快眠に最適な寝具・寝衣を選択、提案するシステムの一実施形態の構成を示すフローチャートである。
【図５】本発明に係わる快眠指数を推定するシステムを用いて、任意の寝室において快眠指数を最大にする寝具・寝衣の特性設計を行うシステムの一実施形態の構成を示すフローチャートである。
【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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