(57)【要約】  活動量計で測定された、被験者の活動に応じた活動量データを取得し、前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果から前記被験者の生体リズムを検出し、前記検出した生体リズムに対して前記被験者に推奨される行動に関する情報を可視化する。
2018042512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
活動量計で測定された、被験者の活動に応じた活動量データを取得する取得部と、
前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果から前記被験者の生体リズムを検出し、前記検出した生体リズムに対して前記被験者に推奨される行動に関する情報を可視化する処理部と、
を備えた、活動量処理装置。
【請求項２】
前記処理部は、
前記生体リズムと基準リズムとのずれを小さくすることが可能な前記行動に関する情報を可視化する、請求項１に記載の活動量処理装置。
【請求項３】
前記処理部は、
前記生体リズムが、正常と判断可能な所定のレンジの下限値未満であると、前記生体リズムが基準リズムよりも進んでいると判定して、前記生体リズムを遅らせることが可能な前記行動に関する情報を可視化する、請求項２に記載の活動量処理装置。
【請求項４】
前記生体リズムを遅らせることが可能な前記行動に関する情報は、前記被験者の入床時刻及び起床時刻のうち、前記入床時刻を遅らせることを示す情報である、請求項３に記載の活動量処理装置。
【請求項５】
前記処理部は、
前記生体リズムが、正常と判断可能な所定のレンジの上限値を超えていると、前記生体リズムが基準リズムよりも遅れていると判定して、前記生体リズムを早めることが可能な前記行動に関する情報を可視化する、請求項２〜４のいずれか１項に記載の活動量処理装置。
【請求項６】
前記生体リズムを早めることが可能な前記行動に関する情報は、前記被験者の入床時刻及び起床時刻のうち、前記起床時刻を早めることを示す情報である、請求項５に記載の活動量処理装置。
【請求項７】
前記処理部は、
前記生体リズムが、正常と判断可能な所定のレンジ内であれば、前記生体リズムが正常であり前記生体リズムを調整するための行動が不要であることを示す情報を可視化する、請求項２〜６のいずれか１項に記載の活動量処理装置。
【請求項８】
活動量計で測定された、被験者の活動に応じた活動量データを取得し、
前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果から前記被験者の生体リズムを検出し、
前記検出した生体リズムに対して前記被験者に推奨される行動に関する情報を可視化する、活動量処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
活動量計で測定された、被験者の活動に応じた活動量データを取得し、
前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果から前記被験者の生体リズムを検出し、
前記検出した生体リズムに対して前記被験者に推奨される行動に関する情報を可視化する、
処理を実行させる、活動量処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、活動量処理装置、活動量処理方法、及び、活動量処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生体の生理的なリズム（「生体リズム」と称してよい。）を検出又は推定する技術がある。例えば、被験者の直腸温を２４時間以上にわたって測定して生体リズム曲線を推定する技術や、被験者の心拍を２４時間以上にわたって測定して生体リズム曲線を推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平６−１８９９１４号公報
【特許文献２】特開平６−２１７９４６号公報
【特許文献３】特開２００５−１９８８２９号公報
【特許文献４】特開平６−２１７９４６号公報
【特許文献５】特開２０１２−２３９７９９号公報
【特許文献６】国際公開第２０１２／０１１３１８号
【特許文献７】特開平９−３１３４９２号公報
【特許文献８】特開２０１５−２２８９１１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
被験者は、検出された本人の生体リズムに対して、どのような生活や睡眠等の行動をとれば、生体リズムを正常な状態に維持できるかという情報を知りたいことがある。【０００５】
１つの側面では、本発明の目的の１つは、検出した被験者の生体リズムに応じた行動に関するアドバイス等の情報を被験者に提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの側面において、活動量処理装置は、取得部と、処理部と、を備えてよい。取得部は、活動量計で測定された、被験者の活動に応じた活動量データを取得してよい。処理部は、前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果から前記被験者の生体リズムを検出し、前記検出した生体リズムに対して前記被験者に推奨される行動に関する情報を可視化してよい。【０００７】
また、１つの側面において、活動量処理方法は、活動量計で測定された、被験者の活動に応じた活動量データを取得し、前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果から前記被験者の生体リズムを検出し、前記検出した生体リズムに対して前記被験者に推奨される行動に関する情報を可視化してよい。【０００８】
更に、１つの側面において、活動量処理プログラムは、コンピュータに、活動量計で測定された、被験者の活動に応じた活動量データを取得し、  前記活動量データの時間波形を周波数解析した結果から前記被験者の生体リズムを検出し、  前記検出した生体リズムに対して前記被験者に推奨される行動に関する情報を可視化する、処理を実行させてよい。
【発明の効果】
【０００９】
１つの側面として、検出した被験者の生体リズムに応じた行動に関するアドバイス等の情報を被験者に提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１に例示した活動量計（又は携帯端末）の構成例を示すブロック図である。
【図３】図１に例示したパーソナルコンピュータ（ＰＣ）（又はサーバ）の構成例を示すブロック図である。
【図４】一実施形態に係る情報処理システム（活動量処理装置）の動作例を説明するためのフローチャートである。
【図５】活動量計で測定された活動量データの一例を示す図である。
【図６】図５に例示した活動量データに対して移動平均をとった例を示す図である。
【図７】１週間（７日）のうちの１日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。
【図８】１週間（７日）のうちの２日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。
【図９】１週間（７日）のうちの３日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。
【図１０】１週間（７日）のうちの４日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。
【図１１】１週間（７日）のうちの５日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。
【図１２】１週間（７日）のうちの６日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。
【図１３】１週間（７日）のうちの７日目の活動量データを周波数解析した結果の一例を示す図である。
【図１４】図７〜図１３に例示した７日分の活動量データから求められた、被験者の１日毎の生体リズム（周波数ｆ）、生体リズムから算出された時間、及び、２４時間に対する時間差の一例を示す図である。
【図１５】被験者の生体リズムの時間波形と基準となる概日リズムの時間波形とを併せて示す図である。
【図１６】一実施形態に係る生体リズムに応じた情報の可視化例を示す図である。
【図１７】一実施形態に係る生体リズムに応じた情報の可視化例を示す図である。
【図１８】一実施形態に係る生体リズムに応じた情報の可視化例を示す図である。
【図１９】一実施形態に係る生体リズムに応じた情報の可視化例を示す図である。
【図２０】一実施形態に係る生体リズムに応じた情報の可視化例を示す図である。
【図２１】（Ａ）〜（Ｄ）は、一実施形態に係る生体リズムに応じた情報の可視化例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
生体リズムは、生体が自律的に刻む周期的なリズムであり、人の場合であれば、約２４時間を１サイクルとして睡眠、体温、血圧、自律神経等の生理的な変動が調節されている。人の生体リズムは、「概日リズム」、「サーカディアンリズム（circadian rhythm）」、あるいは「体内時計」等とも称される。
【００１２】
「概日リズム」は、通常、朝及び夜の明暗の周期（約２４時間）に同調している。「概日リズム」に乱れが生じて約２４時間の周期（「基準リズム」と称してよい。）に同調しなくなると、時差ぼけ、睡眠障害、季節性鬱等の症状に影響を及ぼし得ると考えられている。そのため、概日リズムの治療が注目されている。
【００１３】
「概日リズム」が基準リズムからずれると、被験者の身体能力の発揮、薬剤の効能にも影響を及ぼし得ると考えられており、例えば、時間薬理学の分野で、概日リズムの正常化による効能等の最大化が注目されている。そのため、被験者の概日リズムを簡易に検出できる技術が期待されている。
【００１４】
例えば、概日リズムを検出するために、被験者の毛根細胞や血液、直腸温等を２４時間以上にわたって計測しようとすると、被験者の日常生活に支障をきたすため、日常生活への適用は困難であると考えられる。
【００１５】
また、被験者は、概日リズムによって睡眠に影響のあるホルモン（例えば、メラトニン）が分泌されることで眠りにつくが、例えば血液検査によってホルモンの分泌を直接知ることは困難である。
【００１６】
そこで、本実施形態では、被験者の日常生活における活動状態及び睡眠状態を含む活動量を示すデータから、被験者の生体リズムに由来する周期性を検出することを試みる。なお、被験者の「活動量」は、被験者の「動き量」と言い換えてもよい。また、被験者の活動量を示すデータは、「活動量データ」と略称してよい。活動量データは、被験者のバイタル情報や活動状態の時間的な推移を推定可能な時系列データであってよい。
【００１７】
活動量データから生体リズムに由来する周期性を求めるためには、被験者の生理的な変動とは異なる外乱起因（例えば、被験者の身体的な活動に伴う動き）を、活動量データから分離できるとよい。
【００１８】
分離が可能であれば、約２４時間という期間において活動量の時間的な「うねり」、つまりは生体リズムに由来する周期性を見つけることが可能である。
【００１９】
そこで、本願発明者は、例えば、活動量データの時間波形において、約２４時間の期間で１周期を示す、被験者の身体的な活動に伴う動きに影響されにくい成分を検出することで、被験者の生体リズムを簡易に検出できることを発見した。なお、「活動量データの時間波形」は、「活動量の時間波形」と略称してもよい。
【００２０】
以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。
【００２１】
図１は、一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す情報処理システム１は、例示的に、活動量計２、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）３、携帯端末４、ネットワーク５、ルータ６、及び、情報処理装置７を備えてよい。
【００２２】
活動量計２は、「ライフコーダ２」とも称され、例示的に、生体の一例である人体の動きに応じた活動量を示すデータ（「活動量データ」と称してよい。）を測定する。活動量計２は、接触式でも非接触式でもよい。活動量計２は、ウェアラブル端末であってもよい。活動量計２の非限定的な一例としては、慣性センサを用いた歩数計が挙げられる。
【００２３】
活動量計２は、活動量の測定に特化された機器であってもよいし活動量の測定とは別の機能を兼ね備えた汎用又はマルチ機能の機器であってもよい。なお、活動量計２による測定対象である「人」は、「利用者」、「被観測者」、あるいは「被験者」と称してもよい。
【００２４】
被験者は、複数人であってよく、複数人のそれぞれの活動量が、個別の活動量計２によって測定されてよい。あるいは、活動量計２は、複数人の一部又は全部に兼用されてもよい。１つの活動量計２が複数人に兼用される場合、活動量計２は、複数人の別に、測定結果をメモリ等に記憶してよい。
【００２５】
活動量計２によって得られた活動量データは、適宜に、ＰＣ３に入力されてよい。例示的に、活動量計２は、ＰＣ３と通信して活動量データをＰＣ３に入力してよい。ＰＣは、デスクトップＰＣでもよいし、ノートＰＣ（又は、ラップトップＰＣ）やタブレットＰＣ等でもよい。
【００２６】
活動量計２とＰＣ３との接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。また、活動量計２とＰＣ３との通信は、ルータ６を介した通信でもよいしルータ６を介さないダイレクトな通信でもよい。
【００２７】
有線接続には、非限定的な一例として、ＬＡＮ（local area network）ケーブルやＵＳＢ（universal serial bus）ケーブル等の適用可能な通信ケーブルが用いられてよい。無線接続には、「ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）」（登録商標）や「Bluetooth」（登録商標）、「ＮＦＣ」（near field communication）等の適用可能な無線接続方式が用いられてよい。
【００２８】
ＰＣ３は、ルータ６と通信可能に接続されて、ネットワーク５経由で情報処理装置７と通信することが可能であってよい。なお、「ＰＣ」も「情報処理装置」の一例である。
【００２９】
ＰＣ３とルータ６との接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。有線接続には、非限定的な一例として、ＬＡＮケーブルやＵＳＢケーブル等の適用可能な通信ケーブルが用いられてよい。無線接続には、非限定的な一例として、「ＷｉＦｉ」や「Bluetooth」等の適用可能な無線接続方式が用いられてよい。
【００３０】
ネットワーク５は、例示的に、インターネットや、ＬＡＮ、ＷＡＮ（wide area network）等であってよい。また、ネットワーク５には、無線アクセス網が含まれてもよい。無線アクセス網は、例示的に、３ＧＰＰ（3rd generation partnership project）のＬＴＥ（long term evolution）やＬＴＥ−Ａｄｖａｎｃｅｄに準拠した無線アクセス網であってよい。
【００３１】
情報処理装置７は、ＰＣでもよいしサーバコンピュータ（「サーバ」と略称してよい。）でもよい。サーバは、データセンタ等に設置されるクラウドサーバであってもよい。以下では、便宜的に、情報処理装置７が「サーバ」であると仮定する。サーバ７は、ネットワーク５経由でＰＣ３と通信することによって、活動量データを受信、取得してよい。
【００３２】
活動量計２が、ネットワーク５に接続されたルータ６と通信可能に接続されていれば、サーバ７は、ＰＣ３を介さずに、活動量計２からネットワーク５経由で活動量データを受信、取得してもよい。
【００３３】
活動量計２とルータ６との接続は、有線接続でもよいし無線接続でもよい。有線接続には、ＬＡＮケーブルやＵＳＢケーブル等の適用可能な通信ケーブルが用いられてよい。無線接続には、「ＷｉＦｉ」や「Bluetooth」、「ＮＦＣ」等の適用可能な無線接続方式が用いられてよい。
【００３４】
あるいは、サーバ７は、ルータ６を介さずに無線アクセス網を介して活動量計２で得られた活動量データを受信、取得してもよい。
【００３５】
なお、活動量データは、携帯端末４によって測定されてもよい。例えば、活動量計２と同等の機能の全部又は一部が、携帯端末４に備えられてもよい。携帯端末４は、スマートフォン等の携帯電話機であってもよいしウェアラブル端末であってもよい。
【００３６】
携帯端末４で得られた活動量データが、活動量計２で得られた活動量データと同様の通信経路にて、ＰＣ３やサーバ７によって受信、取得されてよい。
【００３７】
活動量計２や携帯端末４からＰＣ３やサーバ７へ提供される活動量データは、活動量計２や携帯端末４において全部又は一部が処理されたり加工されたりしたデータであってもよい。
【００３８】
活動量データを取得したＰＣ３やサーバ７は、取得した活動量データを処理する。活動量データを処理することには、活動量データを記憶、管理することが含まれてよい。活動量データの管理には、活動量データをデータベース（ＤＢ）化することが含まれてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。
【００３９】
また、ＰＣ３やサーバ７が「活動量データを処理」することには、例示的に、取得した活動量データを基に被験者の生体リズムを検出する処理が含まれてよい。生体リズムの「検出」は、「測定」、「判定」又は「推定」と称してもよい。
【００４０】
そのため、ＰＣ３やサーバ７は、活動量処理装置と称してもよいし、生体リズムの検出装置、測定装置、判定装置、あるいは、推定装置と称してもよい。以下では、便宜的に、ＰＣ３やサーバ７を「活動量処理装置」と称する。
【００４１】
活動量処理装置としての機能や処理（あるいはアルゴリズム）は、単一のＰＣやサーバによって実現されてもよいし、複数のＰＣやサーバの分散処理によって実現されてもよい。
【００４２】
別言すると、活動量データや活動量データに基づく生体リズムの検出処理は、１つの情報処理装置によって処理又は管理されてもよいし、複数の情報処理装置によって分散的に処理又は管理されてもよい。
【００４３】
また、ＰＣ３やサーバ７が「活動量データを処理」することには、或る時間帯において時系列に得られた活動量データに基づいて、被験者が睡眠中であるか否か（便宜的に「睡眠状態」と称してよい。）を検出する処理が含まれてよい。睡眠状態の「検出」は、睡眠状態の「測定」、「判定」又は「推定」と言い換えてもよい。
【００４４】
被験者が睡眠中であるか否かは、例示的に、「ＡＷ２式」や「Ｃｏｌｅ式」と呼ばれる演算式（「判定式」と称してもよい。）によって推定できる。
【００４５】
例えば、ＰＣ３やサーバ７は、或る判定時間（例示的に、数分間）にわたって得られた活動量データを基に「ＡＷ２式」や「Ｃｏｌｅ式」によって演算した値が、或る閾値以上であれば「入眠」と判定し、閾値未満であれば「覚醒」と判定してよい。
【００４６】
なお、被験者が寝床に就くことを「入床」と称し、被験者が覚醒して寝床から離れることを「起床」又は「離床」と称することがある。「入床」及び「起床」は、活動量データが示す活動量の大きさ（強度又はパワー）を基に検出することが可能である。「活動量の大きさ」は、「活動強度」と称してもよい。
【００４７】
非限定的な一例として、「入床」は、或る閾値未満の活動強度が或る判定時間（例示的に、数分間）にわたって継続することをもって検出されてよい。「起床」は、非限定的な一例として、或る閾値を超える活動強度が或る判定時間（例示的に、数分間）にわたって継続することをもって検出されてよい。
【００４８】
「入床」及び「起床」の検出に用いる閾値や判定時間は、「入床」と「離床」とで同じでもよいし異なっていてもよい。「入床」及び「起床」の検出に適した閾値や判定時間が設定されればよい。
【００４９】
更に、ＰＣ３やサーバ７が「活動量データを処理」することには、例示的に、活動量データを基に検出した生体リズムに関する情報、検出した生体リズムに応じたコメントやアドバイスに関する情報等を可視化する処理が含まれてよい。
【００５０】
例えば、ＰＣ３やサーバ７は、被験者個人の活動量データを基に検出した生体リズムが正常であるか否かを示す情報や、検出した生体リズムに対して推奨される行動に関する情報等を、可視化してよい。
【００５１】
別言すると、可視化される情報は、活動量データを基に検出された被験者個人の生体リズムに応じて変化してよい。生体リズムに対して推奨される行動に関する情報は、検出された生体リズムに対して被験者がどのような行動をとれば生体リズムをどのように調整できるかを示す情報であってよい。
【００５２】
例えば、生体リズムに対して推奨される行動に関する情報は、生体リズムと基準リズムとのずれを小さくすることが可能な被験者の行動に関する情報であってよい。生体リズムは、周囲環境の明暗の周期に同調して変化するから、被験者が光を浴びる時間や光を浴びない時間をコントロールすることで、調整可能である。
【００５３】
したがって、例えば、被験者の入床時刻や起床時刻をコントロールすることで、被験者の生体リズムと基準リズムとのずれを小さくして正常な状態に近づけることが可能になる。
【００５４】
ＰＣ３やサーバ７が情報を「可視化する処理」には、例示的に、ディスプレイに対する表示処理（又は表示制御）や、プリンタに対する印刷処理（又は印刷制御）が含まれてよい。ディスプレイには、タッチパネルやプロジェクタが含まれてもよい。
【００５５】
表示先のディスプレイは、ＰＣ３のディスプレイ、サーバ７のディスプレイ、活動量計２のディスプレイ、及び、携帯端末４のディスプレイのいずれであってもよい。印刷先のプリンタは、ＰＣ３に接続されたプリンタ、サーバ７に接続されたプリンタ、活動量計２に接続されたプリンタ、及び、携帯端末４に接続されたプリンタのいずれであってもよい。
【００５６】
（活動量計２の構成例）
図２に、活動量計２の構成例を示す。なお、活動量データを測定可能な携帯端末４も、図２に例示する構成を有していてよく、携帯端末４のエレメントについては括弧付きの符号を付して示している。
【００５７】
以下では、重複的な説明を避けるために、活動量計２のエレメント２１〜２５について説明する。図２において括弧付きの４１〜４５で表した携帯端末４のエレメントについては、特に断らない限り、それぞれ活動量計２のエレメント２１〜２５と同等の機能を有すると捉えてよい。
【００５８】
図２に示すように、活動量計２は、例示的に、活動量センサ２１、プロセッサ２２、メモリ２３、及び、通信インタフェース（ＩＦ）２４を備えてよい。活動量センサ２１、プロセッサ２２、メモリ２３、及び、通信ＩＦ２４は、例示的に、バス２５に接続されて、互いにプロセッサ２２を介した通信が可能であってよい。
【００５９】
活動量センサ２１（以下「センサ２１」と略称することがある。）は、例示的に、生体の活動に応じた活動量データをセンシング可能なセンサであればよい。なお、活動量データは、バイタル情報の一例である。センサ２１によってセンシングされた活動量データは、便宜的に、「センサデータ」と称されてもよい。「センシング」は、「検出」あるいは「測定」と言い換えてもよい。
【００６０】
生体の活動量データを測定可能なセンサ２１としては、非限定的な一例として、慣性センサや電波センサ、心拍センサ、脈拍センサ等が適用されてよい。
【００６１】
慣性センサは、加速度センサでもよいし、ジャイロスコープでもよい。加速度センサには、例示的に、圧電式及び静電容量式のいずれのセンサを適用してもよい。ジャイロスコープには、回転機械（コマ）式、光学式、及び、振動式のいずれのセンサを適用してもよい。
【００６２】
慣性センサは、１又は複数の検出軸を有していてよい。検出軸に沿う方向の重力成分が例えば「加速度」として検出されてよい。「加速度」の検出によって、生体の動きや姿勢等に応じた活動量データを検出することができる。
【００６３】
慣性センサを用いた活動量計２は、ベッド等の寝具に取り付けられてもよい。例えば、被験者の心臓の鼓動等に起因して寝具を伝わる振動を、寝具に取り付けられた慣性センサによって検出することで、被験者の活動量データが測定されてもよい。
【００６４】
電波センサは、マイクロ波等の電波をセンシング対象に照射し、センシング対象で反射して受信される反射波の変化を基に、生体の動きを非接触で検出することができる。
【００６５】
例えば、電波センサとセンシング対象との間の距離が変化すると、ドップラー効果によって、反射波に変化が生じる。反射波の変化は、例示的に、反射波の振幅及び周波数の一方又は双方の変化として捉えることができる。「電波センサ」は、「マイクロ波センサ」、「ＲＦ（Radio Frequency）センサ」、「ＵＷＢ（Ultra Wide Band）センサ」、あるいは、「ドップラーセンサ」と称されてもよい。
【００６６】
心拍センサは、例示的に、生体の心拍に応じた血管の脈動を検出する。例えば、生体の心拍は、心臓の鼓動に応じた、電磁波や圧力、音の変化として捉えることができる。
【００６７】
例示的に、指や耳たぶ等の血管に赤外線等の光を照射すると、血流の律動的な変化と光の吸収特性とによって、反射光が周期的に変動する。したがって、心拍は、血流変化に応じた反射光の変動として光学的に計測することが可能である。
【００６８】
あるいは、生体にマイクロ波等の電波を照射すると、心臓の鼓動に応じて生体表面（例えば、皮膚）に律動的な動きが生じるから、当該動きに応じて皮膚と電波の送信源との間の距離に変化が生じ、反射波にドップラー効果による変化が生じる。
【００６９】
したがって、生体の心拍は、生体に照射した反射波のドップラー効果による変動として計測することも可能である。別言すると、心拍センサに電波センサを用いることもできる。
【００７０】
また、心臓が律動的に収縮と弛緩とを繰り返すと、血管の圧力（「血圧」と称してよい。）が律動的に変動するから、心拍は、血圧の律動的な変動として、圧力センサや圧電センサ等によって計測することも可能である。
【００７１】
更に、心拍は、心電計や心音計のように、心臓の鼓動に応じた心筋の電位変化や音の変化として計測することも可能である。
【００７２】
なお、既述のように、心拍を示す情報は脈拍を示す情報と等価的に扱ってよい場合があるから、「心拍センサ」は「脈拍センサ」と称されてもよい。
【００７３】
センサ２１を含む活動量計２は、便宜的に、センサユニット２と称してもよい。センサユニット２は、例示的に、人体の皮膚に接触して取り付けられてもよいし、バイタル情報をセンシング可能な範囲で人体から離れた位置に非接触で取り付けられてもよい。
【００７４】
活動量計２や携帯端末４からＰＣ３やサーバ７に提供される活動量データは、センサ２１によって検出された一次データでもよいし、検出されたデータを基にして得られた２次データでもよい。別言すると、活動量データは、被験者の日々の活動に応じた動きを示すデータであればよい。
【００７５】
プロセッサ２２は、演算処理能力を備えた演算処理装置の一例である。演算処理装置は、演算処理デバイス又は演算処理回路と称されてもよい。演算処理装置には、例示的に、ＣＰＵ（central processing unit）、ＤＳＰ（digital signal processor）、ＭＰＵ（micro processing unit）、ＩＣ（integrated circuit）等が適用されてよい。なお、「プロセッサ」は、「処理部」、「制御部」あるいは「コンピュータ」と称してもよい。
【００７６】
プロセッサ２２は、例示的に、活動量計２としての機能や処理を実現し、また、当該機能や処理に応じた動作を制御する。活動量計２としての機能や処理、制御を実現するプログラムやデータがメモリ２３に記憶されてよい。
【００７７】
「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。「データ」には、活動量データやプロセッサ２２の動作に応じて生成されたデータが含まれてよい。
【００７８】
プロセッサ２２が、メモリ２３に記憶されたプログラムやデータを読み取って動作することで、活動量計２としての機能や処理、制御が具現される。なお、メモリ２３は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭ（random access memory）やフラッシュメモリ等であってよい。
【００７９】
プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、記憶部に記憶されてもよいし、オペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として記述されてもよい。
【００８０】
プログラムやデータは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。記録媒体の一例としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ポータブルハードディスク等が上げられる。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の半導体メモリも記録媒体の一例である。
【００８１】
あるいは、プログラムやデータは、サーバ等からネットワーク５経由で活動量計２に提供（例えば、ダウンロード）されてもよい。例えば、通信ＩＦ２４を通じてプログラムやデータが活動量計２に提供されてよい。
【００８２】
通信ＩＦ２４は、活動量計２に備えられた通信部の一例であり、例示的に、ＰＣ３やルータ６、無線アクセス網との通信を可能にする。センサ２１又はプロセッサ２２によって得られた活動量データが、通信ＩＦ２４を介してＰＣ３やサーバ７宛に送信されてよい。
【００８３】
（ＰＣ３の構成例）
次に、図３にＰＣ３の構成例を示す。ＰＣ３は情報処理装置の一例であるから、サーバ７と構成は同等で構わない。そのため、図３において、サーバ７のエレメントについては括弧付きの符号７１〜７６を付して示している。
【００８４】
以下では、重複的な説明を避けるために、ＰＣ３のエレメント３１〜３６について説明する。図３において括弧付きの７１〜７６で表したサーバ７のエレメントについては、特に断らない限り、それぞれＰＣ３のエレメント３１〜３６と同等の機能を有すると捉えてよい。
【００８５】
図３に示すように、ＰＣ３は、例示的に、プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信ＩＦ３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５を備えてよい。プロセッサ３１、メモリ３２、記憶装置３３、通信ＩＦ３４、及び、ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、バス３６に接続されて、互いにプロセッサ３１を介した通信が可能であってよい。
【００８６】
プロセッサ３１は、演算処理能力を備えた演算処理装置の一例である。演算処理装置は、演算処理デバイス又は演算処理回路と称されてもよい。演算処理装置には、例示的に、ＣＰＵ、ＤＳＰ、ＭＰＵ、ＩＣ等が適用されてよい。なお、「プロセッサ」は、「処理部」、「制御部」あるいは「コンピュータ」と称してもよい。
【００８７】
プロセッサ３１は、例示的に、ＰＣ３を活動量処理装置として機能又は処理させ、また、当該機能や処理に応じた動作を制御する。活動量処理装置３としての機能や処理、制御を実現するプログラムやデータがメモリ３２や記憶装置３３に記憶されてよい。
【００８８】
プロセッサ３１が、メモリ３２や記憶装置３３に記憶されたプログラムやデータを読み取って動作することで、活動量処理装置３としての機能や処理、制御が具現される。
【００８９】
メモリ３２は、記憶媒体の一例であり、ＲＡＭやフラッシュメモリ等であってよい。
【００９０】
記憶装置３３は、種々のデータやプログラムを記憶してよい。記憶装置３３には、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）や、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等が用いられてよい。
【００９１】
記憶装置３３に記憶されるデータには、例示的に、通信ＩＦ３４で受信された活動量データが含まれてよい。記憶装置３３に記憶されたデータは、適宜に、データベース（ＤＢ）化されてよい。ＤＢ化されたデータは、「クラウドデータ」や「ビッグデータ」等と称されてよい。
【００９２】
なお、記憶装置３３及びメモリ３２は、ＰＣ３における「記憶部３０」と総称してもよい。サーバ７における記憶装置７３及びメモリ７２についても、同様に、「記憶部７０」と総称してよい。
【００９３】
記憶部３０に記憶されるプログラムには、図４にて後述する処理を実行するプログラムが含まれてよい。当該プログラムは、便宜的に、「活動量処理プログラム」と称してよい。
【００９４】
プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、記憶部に記憶されてもよいし、ＯＳの一部として記述されてもよい。
【００９５】
プログラムやデータは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。記録媒体の一例としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ポータブルハードディスク等が上げられる。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の半導体メモリも記録媒体の一例である。
【００９６】
あるいは、プログラムやデータは、サーバ等からネットワーク５経由でＰＣ３に提供（例えば、ダウンロード）されてもよい。例えば、通信ＩＦ３４を通じてプログラムやデータがＰＣ３に提供されてよい。
【００９７】
通信ＩＦ３４は、ＰＣ３に備えられた通信部の一例であり、例示的に、活動量計２や携帯端末４、ルータ６、無線アクセス網等との通信を可能にする。
【００９８】
通信ＩＦ３４は、受信処理に着目すれば、活動量計２や携帯端末４で得られた活動量データを受信する受信部（「取得部」と称してもよい。）の一例である。一方、送信処理に着目すれば、通信ＩＦ３４は、例えば、活動量計２や携帯端末４で得られた活動量データをサーバ７宛に送信する送信部の一例である。
【００９９】
なお、サーバ７の通信ＩＦ７４については、例示的に、ネットワーク５経由で、活動量計２やＰＣ３、携帯端末４宛にデータを送信することが可能である。活動量計２やＰＣ３、携帯端末４宛のデータには、例示的に、活動量データの処理結果（例えば、概日リズムの判定結果）が含まれてよい。
【０１００】
ペリフェラルＩＦ３５は、例示的に、ＰＣ３に周辺機器を接続するためのインタフェースである。周辺機器には、ＰＣ３に情報を入力するための入力機器や、ＰＣ３が生成した情報を出力する出力機器が含まれてよい。
【０１０１】
入力機器には、キーボードやマウス、タッチパネル等が含まれてよい。出力機器には、図３に模式的に例示するように、ディスプレイ１１やプリンタ１２等が含まれてよい。
【０１０２】
（動作例）
以下、上述した情報処理システム１の動作例について、図４〜図２０を参照して説明する。なお、以下の動作例の説明では、便宜的に、ＰＣ３が「活動量処理装置」として動作して活動量データに基づく概日リズムの検出処理を実施する例について説明する。また、活動量処理装置３が処理する活動量データは、活動量計２で測定された活動量データであると仮定する。
【０１０３】
ただし、以下に説明する動作例の全部又は一部は、「活動量処理装置」として動作するサーバ７（例えば、プロセッサ７１）での動作例に読み替えてよい。また、以下に説明する動作例において、「活動量計２」は「携帯端末４」に読み替えてよい。
【０１０４】
図４は、活動量処理装置３の動作例を示すフローチャートである。図４に例示するフローチャートは、例示的に、活動量処理装置３のプロセッサ３１によって実行されてよい。
【０１０５】
図４に例示するように、活動量処理装置３は、活動量計２で測定されたセンサデータを受信する（処理Ｐ１１）。
【０１０６】
センサデータは、活動量データでもよいし、活動量データを算出可能なデータであってもよい。後者の活動量データを算出可能なデータであれば、活動量処理装置３は、当該データを基に活動量データを算出してよい（処理Ｐ１２）。
【０１０７】
図５に、活動量データの一例を示す。図５には、非限定的な一例として、活動量センサ２１（又は４１）として慣性センサを用いた場合の、被験者の１日（＝２４時間）の活動量の変化が示されている。
【０１０８】
図５の横軸は時間（例示的に、サンプリングタイミング）を表し、縦軸は活動量のパワーを表す。図５の横軸には、非限定的な一例として、活動量データが２４時間に７２０回サンプリングされて７２０個のサンプリングデータ（「時系列データ」と称してもよい。）が得られていることを示している。別言すると、活動量データのサンプリングレートは７２０Ｈｚである。
【０１０９】
活動量処理装置３は、図５に例示するような活動量データから被験者の概日リズム（別言すると、約２４時間〜２５時間の周期性）を検出する。ここで、図５に例示する時系列の活動量データに対して、例えば１４区間の移動平均をとることで、２４時間の活動量データを平滑化してみると、例えば図６に示すように、一定の周期性が現われる。
【０１１０】
しかし、当該周期性は、元の活動量データ（「原データ」と称してよい。）の大小に依存している、別言すると、被験者の活動に伴う動きの大小に依存しているため、概日リズムの周期とは大きく異なる。したがって、活動量データを移動平均によって平滑化しても、概日リズムを検出することは難しい。
【０１１１】
そこで、本実施形態の活動量処理装置３（例えばプロセッサ３１）は、例示的に、時系列の活動量データを時間波形として捉えて周波数解析し（処理Ｐ１３）、周波数解析結果において特徴点を検出、抽出する（処理Ｐ１４）。
【０１１２】
周波数解析には、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）や離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を適用してよい。「特徴点」は、概日リズムの周期性を示す特徴的な周波数である。例えば、「特徴点」は、周波数解析結果において、パワースペクトル密度のピーク（「ピークパワー」と称してよい。）をもつ周波数成分であってよい。
【０１１３】
図７〜図１３に、１週間（７日）分の活動量データをそれぞれ周波数解析した結果の一例を示す。図７〜図１３の横軸は周波数を表し、縦軸はパワーを表す。活動量処理装置３は、図７〜図１３に例示する周波数解析結果のそれぞれにおいて、ピークパワーをもつ周波数（矢印参照）を探索して「特徴点」として検出、抽出してよい。
【０１１４】
図７〜図１３に例示するように、ピークパワーをもつ周波数（便宜的に「ピーク周波数」と称してよい。）は、１日２４時間の近傍で１周期となる周波数である。例示的に、１日２４時間を擬似的に１Ｈｚと定義すると、活動量処理装置３は、周波数解析結果において、１Ｈｚに最も近いピーク周波数を探索してよい。
【０１１５】
１日２４時間を擬似的に１Ｈｚと定義する理由は、次のとおりである。例えば、周期をＴ［秒］で表すと、波の周波数ｆ［Ｈｚ］は、ｆ＝１／Ｔ［Ｈｚ］で表わされる。２４時間は、６０秒×６０×２４＝８６４００秒であるから、１日２４時間で１波長とすると、ｆ＝１１．５７［μＨｚ］となる。
【０１１６】
ここで、活動量データを周波数解析する場合に、２４時間の活動量データを１秒毎にサンプリングして８６４００個のサンプル数を得る、別言すると、サンプリングレートを８６４００Ｈｚとすると、サンプル数に対して求めようとする周波数のバランスが悪い。そのため、サンプル数の割に計算量が大きくなる。
【０１１７】
そこで、１日を擬似的に１秒と見立てて、１日１周期＝１Ｈｚと定義する。活動量処理装置３は、周波数解析結果において、１Ｈｚに最も近いピーク周波数の周期を見つけることで、被験者の１日の生体的なリズム（「サイクル」と称してもよい。）である概日リズムを算出する（図４の処理Ｐ１５）。
【０１１８】
８６４００秒を１２０分の１の７２０秒に間引いても、あるいは、積算しても同様の結果が得られるため、サンプル数を８６４００個から７２０個、つまり、サンプリングレートを７２０Ｈｚとして処理を行なうことで計算量を大幅に削減することが可能である。
【０１１９】
なお、１日を擬似的に１Ｈｚと定義するため、１８時間（３／４日）や１２時間（１／２日）といった２４時間よりも短い期間の活動量データを周波数解析した結果においては、１Ｈｚよりも低い周波数を探索周波数に設定してよい。
【０１２０】
例えば、３／４日の活動量データの周波数解析結果では、０．７５Ｈｚに最も近いピーク周波数を探索すればよく、また、１／２日の活動量データの周波数解析結果では、０．５Ｈｚに最も近いピーク周波数を探索すればよい。
【０１２１】
別言すると、概日リズムの検出に用いる活動量データ又は周波数解析結果は、２４時間に満たない期間のデータであっても構わない。
【０１２２】
例えば、被験者の概日リズムは、被験者が日光を浴びることでリセットされ得るから、被験者が朝に起床してから数時間の活動量データは概日リズムの特徴的な周期性を示さない場合がある。
【０１２３】
そこで、１日２４時間を例えば６時間で４分割した場合の、起床から６時間〜１２時間（１／４日〜１／２日）程度に相当する活動量データ又は周波数解析結果は、概日リズムの算出に用いる候補から除外してよい。これにより、概日リズムの算出処理量を削減でき、また、概日リズムの算出精度が低下することを抑制できる。
【０１２４】
図１４に、図７〜図１３に例示した７日分の活動量データから求められた、被験者の１日毎の生体リズム（周波数ｆ）の一例を示す。
【０１２５】
周波数ｆに対する１時間（hour）単位のリズムＣｉｒ（図１４の「算出時間」）は、Ｃｉｒ＝２４／ｆで表わすことができる。したがって、１日２４時間（hour）に対するリズムＣｉｒの時間差は、「２４−Ｃｉｒ」で求めることができる。
【０１２６】
よって、図１４に例示したデータから、被験者個人の生体リズムが１日２４時間からどの程度ずれているかを検出、判定できる。
【０１２７】
例えば、図１４において、１日目、４日目、及び、７日目は、周波数ｆが１Ｈｚよりも高いため、２４時間に対するリズムの時間差は「負」の値になる。
【０１２８】
したがって、被験者の概日リズムは、基準となる２４時間よりも短くなっている（短縮）と判定できる。概日リズムが２４時間よりも短くなると、例えば、早朝覚醒の原因になり得る。
【０１２９】
一方、図１４において、２日目、３日目、５日目、及び、６日目は、周波数ｆが１Ｈｚよりも低いため、２４時間に対するリズムの時間差が「正」の値になる。
【０１３０】
したがって、被験者の概日リズムは、基準となる２４時間よりも長くなっている（延伸）と判定できる。概日リズムが２４時間よりも長くなると、例えば、寝起きが辛かったり夜に眠れないといった症状の原因になり得る。
【０１３１】
図１５に、被験者の２日分のリズムＣｉｒの時間波形の一例を示す。図１５において、実線で示す波形が、被験者の概日リズムが２４時間に近い正常な波形を表している。これに対し、一点鎖線で示す波形は、被験者の概日リズムが２４時間よりも短い場合の波形を表し、点線で示す波形は、被験者の概日リズムが２４時間よりも長い場合の波形を表わしている。
【０１３２】
概日リズムは、１日約２４〜２５時間の周期でリズムを刻んでおり、概日リズムが正常であれば、２日間で２波長となる。概日リズムが長くなると２波長未満となるため、体内リズムが遅くなり、既述のように、寝起きが辛かったり、夜に眠れない、といった症状の原因になり得る。逆に、概日リズムが短くなると、２日間で２波長を超過するため、体内リズムが早まり、既述のように、早朝覚醒等の原因になり得る。
【０１３３】
なお、概日リズムが正常なリズムからずれた場合に、人に発生し得る症状の一例を、以下に列挙する。
【０１３４】
（１）睡眠相後退（すいみんそうこうたい）症候群
睡眠時間帯が時間的に後ろにずれて、遅い時間にしか眠れない症状である。早く眠ろうと思っても寝つけず、夜中から明け方になってようやく眠気が現れる傾向にある。
【０１３５】
（２）睡眠相前進（すいみんそうぜんしん）症候群
睡眠時間帯が時間的に前にずれて、極端に早い時間に眠くなる症状である。夜間の早い時間帯もしくは夕方から強い眠気が発生し、夜中や早朝に覚醒が生じる傾向にある。高齢者に多い症状であると云われている。
【０１３６】
（３）非２４時間睡眠覚醒症候群
就寝時刻及び起床時刻が毎日１〜２時間ずつ遅れる症状である。体内時計が、正常に働かず、朝になってもリセットされない。
【０１３７】
（４）不規則型睡眠覚醒パターン
体内時計が完全に壊れた状態であり、睡眠のリズムが喪失して、昼夜を問わず不規則に眠気が現れる。
（５）交代勤務睡眠障害
交代制勤務や深夜勤務等を長期間続けることで、概日リズムが乱れてしまう睡眠障害である。寝つきが悪く、また、眠っても睡眠が浅いといった症状が生じる。
【０１３８】
（６）時差症候群（ジェットラグ症候群）
４〜５時間以上時差のある地域へ飛行機等で高速移動することにより、体内時計と外界の明暗周期とがずれてしまうために生じ得る症状である。ただし、一過性の症状であることが多い。
【０１３９】
活動量処理装置３は、被験者個人の生体リズム（Ｃｉｒ）が正常であると判断可能なレンジ（「正常レンジ」と称してもよい。）内であるか否かを判定して、その判定結果に応じた情報を可視化してよい。情報が可視化される機器は、ＰＣ３やサーバ７のディスプレイ１１やプリンタ１２であってもよいし、活動量計２や携帯端末４のディスプレイであってもよい。
【０１４０】
生体リズムの判定結果に応じた情報は、被験者個人の生活習慣や睡眠等に関するコメントやアドバイス等であってよい。
【０１４１】
活動量処理装置３は、被験者個人の生体リズム（Ｃｉｒ）が正常レンジ内か否かを判定するために、例えば図４に示すように、処理Ｐ１５で求めた生体リズムＣｉｒが、０．９８≦Ｃｉｒ≦１．０５の範囲にあるか否かを判定してよい（処理Ｐ１６）。なお、Ｃｉｒが１．０に近いほど（別言すると、周波数ｆが１Ｈｚに近いほど）、生体リズムの基準リズムからのずれが小さいことを示す。
【０１４２】
生体リズムＣｉｒが、０．９８≦Ｃｉｒ≦１．０５の範囲にあれば（処理Ｐ１６でＹＥＳ）、活動量処理装置３は、被験者個人の生体リズムＣｉｒが「正常」であると判定してよい。
【０１４３】
別言すると、「０．９８」は、被験者の生体リズムが「正常」であると判定してよいＣｉｒの下限値（第１の閾値）の一例であり、「１．０５」は、被験者の生体リズムが「正常」であると判定してよいＣｉｒの上限値（第２の閾値）の一例である。
【０１４４】
被験者個人の生体リズムＣｉｒが正常であるとの判定に応じて、活動量処理装置３は、例えば図１６に模式的に示すように、被験者個人の生体リズムＣｉｒが正常であることを示す情報を可視化してよい（処理Ｐ１７）。
【０１４５】
また、活動量処理装置３は、被験者個人の生体リズムＣｉｒが正常であることを示す情報と共に、例えば、入床時刻（入眠時刻でもよい。以下、同様。）及び起床時刻を調整しなくてもよいことを示す情報を可視化してもよい。入床時刻及び起床時刻を調整しなくてもよいことを示す情報は、生体リズムの調整が不要であることを示す情報の一例である。
【０１４６】
更に、活動量処理装置３は、入床時刻及び起床時刻を調整しなくてもよいことを示す情報と共に、被験者の例えば前日の入床時刻及び起床時刻を併せて可視化してもよい。これにより、被験者は、普段（例えば、前日）と同じ入床時刻及び起床時刻に入床及び起床すればよいことを、視覚的に把握し易い。
【０１４７】
一方、処理Ｐ１５で求めた生体リズムＣｉｒが所定の範囲、例えば、０．９８≦Ｃｉｒ≦１．０５の範囲に無ければ（処理Ｐ１６でＮＯ）、活動量処理装置３は、生体リズムＣｉｒが０．９８未満（Ｃｉｒ＜０．９８）であるか否かを更に判定してよい（処理Ｐ１８）。
【０１４８】
生体リズムＣｉｒが０．９８未満であれば、活動量処理装置３は、被験者の体内リズムが基準リズムよりも早まっている（進んでいる）と判定してよい（処理Ｐ１８でＹＥＳ）。
【０１４９】
当該判定に応じて、活動量処理装置３は、例えば図１７に模式的に示すように、被験者の体内リズムが基準リズムよりも進んでいる（便宜的に「早着」と称してよい。）ことを示す情報を可視化してよい（処理Ｐ１９）。
【０１５０】
ここで、基準リズムよりも進んでしまっている生体リズムを遅らせるには、入床時刻を普段（例えば、前日）よりも遅らせたり、夕方に強い光を浴びたりすることが有効と考えられる。
【０１５１】
そこで、活動量処理装置３は、例えば図１７に模式的に示すように、生体リズムが進んでいるため入床時刻を普段よりも遅らせることを推奨するアドバイスを可視化してよい。アドバイスは、例えば、「○○時以降に寝てください。」等であってよい。当該アドバイスは、生体リズムを遅らせることが可能な被験者の行動に関する情報の一例である。
【０１５２】
その際、起床時刻に関するアドバイスの可視化は不要であってよい。生体リズムが進んでいる場合には、起床時刻を調整しても、入床時刻を調整するよりも得られる生体リズムの調整効果が薄い傾向にあるためである。ただし、起床時刻に関するアドバイスが禁止されるわけではない。
【０１５３】
推奨する入床時刻の調整時間Ｔｄは、例示的に、Ｔｄ＝（２４−（２４×Ｃｉｒ））／３［hour］によって算出されてよい。活動量処理装置３は、算出した入床時刻の調整時間Ｔｄを、被験者の前日の入眠時刻に加算することで、被験者に推奨する入床時刻を求めてよい。
【０１５４】
例えば、Ｃｉｒ＝０．８７であれば、調整時間Ｔｄ＝１．０４となるので、被験者の前日の入眠時刻が夜中の０：３０の場合、活動量処理装置３は、０：３０から約１時間遅れた夜中の１：３０を、被験者に推奨する入床時刻として求めてよい。
【０１５５】
一方、図４の処理Ｐ１８において、生体リズムＣｉｒが０．９８よりも小さくなければ（ＮＯ）、活動量処理装置３は、生体リズムＣｉｒが１．０５を超えているか否かを更に判定してよい（処理Ｐ２０）。
【０１５６】
生体リズムＣｉｒが１．０５を超えていれば（処理Ｐ２０でＹＥＳ）、活動量処理装置３は、被験者の体内リズムが基準リズムよりも遅れていると判定してよい。
【０１５７】
当該判定に応じて、活動量処理装置３は、例えば図１８に模式的に示すように、被験者の体内リズムが基準リズムよりも遅れていることを示す情報を可視化してよい（処理Ｐ２１）。
【０１５８】
ここで、基準リズムよりも遅れてしまっている生体リズムを早めるには、起床時刻を普段よりも早めたり、午前に強い光を浴びたりすることが有効と考えられる。
【０１５９】
そこで、活動量処理装置３は、例えば図１８に模式的に示すように、生体リズムが遅れているため起床時刻を普段よりも早めるアドバイスを可視化してよい。当該アドバイスは、生体リズムを早めることが可能な被験者の行動に関する情報の一例である。
【０１６０】
その際、入床時刻に関するアドバイスの可視化は不要であってよい。被験者にとっては、入床時刻よりも起床時刻をアドバイス通りに守る方が容易であることがあり、また、起床時刻の調整で十分な生体リズムの調整効果が得られる場合があるからである。ただし、入床時刻に関するアドバイスが禁止されるわけではない。
【０１６１】
推奨する起床時刻の調整時間Ｔａは、例示的に、Ｔａ＝（（２４×Ｃｉｒ）−２４）／３［hour］によって算出されてよい。活動量処理装置３は、算出した起床時刻の調整時間Ｔａを、被験者の前日の起床時刻から減算することで、被験者に推奨する起床時刻を求めてよい。
【０１６２】
例えば、Ｃｉｒ＝１．１３であれば、調整時間Ｔａ＝１．０４となるので、被験者の前日の起床時刻が朝の６：１０の場合、活動量処理装置３は、６：１０から約１時間早い５：１０を、被験者に推奨する起床時刻として求めてよい。
【０１６３】
なお、図４の処理Ｐ２０において、生体リズムＣｉｒが１．０５よりも大きくない場合（ＮＯ）、活動量処理装置３は、生体リズムに関する情報の可視化は行なわなくてよい。
【０１６４】
また、図４に例示した処理Ｐ１１〜Ｐ２１は、全部がＰＣ３やサーバ７において実行されなくてもよい。活動量計２のプロセッサ２２や携帯端末４のプロセッサ４２の処理能力に応じて、処理Ｐ１１〜Ｐ２１の一部が活動量計２のプロセッサ２２や携帯端末４のプロセッサ４２にて実行されてもよい。
【０１６５】
更に、活動量処理装置３は、例えば図１９及び図２０に示すように、検出した生体リズムが刻む周期を基に得られる被験者の体内時計の現在時刻と、１日２４時間における実際の現在時刻と、の差分を示す情報とを可視化してもよい。
【０１６６】
図１９に示す可視化の態様では、被験者の体内時計の現在時刻が「２２：３０」であり、実際の現在時刻との差分が「＋７５分」だけ進んでいることが可視化されている。
【０１６７】
したがって、この場合、活動量処理装置３は、図１７の例と同様に、被験者の生体リズムを遅らせるのに有効なアドバイスとして、被験者に推奨する入床時刻を可視化してよい。
【０１６８】
一方、図２０に示す可視化の態様では、被験者の体内時計の現在時刻が「２０：３０」であり、実際の現在時刻との差分が「−１１０分」だけ遅れていることが可視化されている。
【０１６９】
したがって、この場合、活動量処理装置３は、図１８の例と同様に、被験者の生体リズムを早めるのに有効なアドバイスとして、被験者に推奨する起床時刻を可視化してよい。
【０１７０】
また、活動量処理装置３は、図２１（Ａ）〜図２１（Ｄ）に模式的に例示するようなバリエーションで、被験者の生体リズムのずれに関する情報や生体リズムを調整可能な行動に関するアドバイスを可視化してもよい。
【０１７１】
図１６〜図２０及び図２１（Ａ）〜図２１（Ｄ）に例示した可視化の態様は、適宜に組み合わせられてよい。また、被験者の生体リズムのずれに関する情報や生体リズムの調整に関するアドバイスの可視化の態様は、図１６〜図２０及び図２１（Ａ）〜図２１（Ｄ）に例示した態様に限られない。
【０１７２】
被験者に、本人の生体リズムのずれや、ずれの生じた生体リズムの調整方法を視認させ易い態様であれば、どのような可視化態様を採用してもよいし、強調表示や弱調表示が併用されてもよい。
【０１７３】
また、生体リズムを調整可能な行動に関する情報は、２以上の行動の候補として可視化されてもよい。被験者は、可視化された２以上の行動候補の中から、自身の生体リズムを調整するのに達成し易い行動を選択してよい。
【０１７４】
上述した各種の態様による情報の可視化先は、ＰＣ３やサーバ７のディスプレイ１１に限らず、活動量計２のディスプレイでもよいし、携帯端末４のディスプレイであってもよい。
【０１７５】
例えば、ＰＣ３やサーバ７は、被験者の生体リズムのずれに関する情報や生体リズムの調整に関するアドバイス等を表示させるための信号を、活動量計２や携帯端末４宛に送信してよい。当該信号には、上述した各種の可視化態様を制御するデータが含まれてもよい。
【０１７６】
また、上述した実施形態では、被験者の入床時刻や起床時刻の調整に関するアドバイスを可視化したが、代替的あるいは追加的に、被験者に推奨される仮眠時間に関するアドバイスを可視化してもよい。
【０１７７】
なお、被験者の入床時刻や起床時刻、仮眠時間に関するアドバイスは、被験者が生体リズムを自立的に調整できるように、光を浴びる時間又は光を浴びない時間をコントロールするための情報の一例と捉えてもよい。
【０１７８】
以上のように、上述した実施形態によれば、被験者の活動量データの時間波形を周波数解析した結果から特徴点に相当するピーク周波数を検出することで、約２４時間の期間で１周期を示す、被験者の生体リズムに由来する周波数成分を検出できる。
【０１７９】
別言すると、被験者の活動量データの時間波形から、被験者の身体的な活動に伴う動きに影響され易い成分を除去又は抑制して、被験者の生体リズムに由来する周波数成分を検出できる。
【０１８０】
したがって、被験者の血液や直腸温度を取得しなくても、被験者の概日リズムを簡易に検出することができる。よって、被験者の概日リズムと基準リズムとのずれを簡易に検出でき、ずれを改善するための有用で的確なコメントやアドバイスを被験者に提供できる。
【０１８１】
別言すると、被験者の生体リズムに応じた行動に関するアドバイス等の情報を被験者に提供できる。その結果、被験者は、本人の生体リズムを自立的に調整して正常な状態に保つことが容易になり、被験者の健康管理等に大いに寄与する。
【０１８２】
例えば、概日リズムのずれが小さくなるように、推奨される入床時間や起床時間等について被験者にアドバイスすることが可能となる。また、概日リズムをコントロールするには、光が有効とされているから、光を浴びる時間や浴びない時間等をコントロールするようなアドバイスを被験者に行なうことも可能となる。
【０１８３】
また、活動量処理装置３は、被験者個人の活動量データを基にして生体リズムを検出するため、複数の被験者の平均値等を用いなくても、また、個人誤差を丸める処理を行なわなくても、被験者個人の生体リズムを検出できる。
【０１８４】
したがって、いわゆる朝型や夜型等の個人差が大きい生体リズムであっても、被験者個人の生体リズムを正確に検出できる。よって、被験者個人の生体リズムのずれの検出精度を向上でき、また、被験者個人の生体リズムの調整に関するアドバイス等の的確性の向上を図ることができる。
【０１８５】
また、活動量計２や携帯端末４は、活動量データの測定のために被験者に拘束される態様で取り付けられなくてもよい。例えば、活動量センサ２１（又は４１）に、慣性センサや電波センサ等の非接触で被験者の活動量を測定可能なセンサを適用することで、被験者は、活動量計２や携帯端末４を、腰に付けたり、着衣のポケット等に収容しておけば、活動量の測定が可能である。
【０１８６】
また、活動量センサ２１（又は４１）に、電波センサを適用した場合には、活動量計２や携帯端末４は、被験者の身体から離れた場所に置かれていても被験者に電波が到達可能な範囲であれば活動量の測定が可能である。
【０１８７】
したがって、活動量計２や携帯端末４は、必ずしも被験者に携行されなくても構わない。例えば、活動量計２や携帯端末４が、被験者の位置する室内空間に置かれていても構わない。
【０１８８】
いずれにしても、例えば、センサを被験者に拘束する形態で装着（例えば、皮膚に直接センサを取り付ける等）する必要がないから、活動量測定のために被験者に身体的及び精神的な負担をかけなくて済む。
【０１８９】
よって、例えば２４時間以上の長時間にわたって活動量を測定する場合であっても、被験者の日常生活を測定のために阻害せずに、被験者の概日リズムを簡易に検出できる。別言すると、概日リズムの測定に関してユーザビリティの向上を図ることができる。
【０１９０】
なお、被験者の活動量は、複数の活動量センサ２１を時間的に組み合わせて測定されても構わない。複数の活動量センサ２１は、異なる種類のセンサの組み合わせ、例えば、電波センサと慣性センサとの組み合わせであってもよい。
【０１９１】
例えば、被験者が家の中に居る間は、室内に設置された電波センサによって被験者の活動量を測定し、被験者が家から外出している間は、被験者に携行される活動量計２の慣性センサによって活動量を測定することもできる。
【０１９２】
非限定的な一例として、９時から１８時までは被験者に携行される活動量計２の慣性センサによって活動量が測定され、１８時から翌朝９時までは室内に設置された電波センサによって活動量が測定されたとする。
【０１９３】
この場合、活動量処理装置３は、９時から１８時までの間に慣性センサによって測定された活動量データと、１８時から翌朝９時までの間に室内に設置された電波センサによって測定された活動量データとを、時系列でつなぎ合わせて周波数解析してよい。
【０１９４】
別言すると、図５に例示した活動量データは、複数の活動量センサ２１によって得られた活動量データを時系列につなぎ合わせたデータに相当する、と捉えてもよい。
【０１９５】
そして、活動量処理装置３は、例えば、１日を擬似的に１秒と見立て、１日１周期＝１Ｈｚとして、１Ｈｚに近い被験者の生体リズムを求めることができる。なお、活動量処理装置３は、被験者に携行された活動量センサ２１、及び、室内に設置された電波センサでそれぞれ活動量データが測定された有効時間から生体リズムに由来する周期を求めてもよい。
【０１９６】
なお、電波センサの測定値から活動量データを求める手法には、「伸展時波長」と称する概念が適用されてよい。例えば、電波センサの出力信号である、ドップラー効果に応じたビート信号には、被験者の動きの大きさ及び速さに応じた振幅及び周波数の変化が現れる。
【０１９７】
このように、電波センサの出力信号には、被験者の活動量と相関する情報が含まれているから、電波センサの測定値から被験者の活動量（「運動強度」と称してもよい。）を求めることができる。
【０１９８】
例えば、被験者の動きの大きさ及び速さに応じた振幅及び周波数の変化が、時間領域において描く軌跡の長さを「伸展時波長」と定義する。別言すると、「伸展時波長」は、電波センサの測定値の時間波形を時間領域において直線に伸ばした線分の長さに相当する。したがって、「伸展時波長」は、通常の「波長」とは異なる概念である。
【０１９９】
単位時間あたりの被験者の活動量が多いほど、単位時間あたりの「伸展時波長」は長くなり、逆に、単位時間あたりの被験者の活動量が少ないほど、単位時間あたりの「伸展時波長」は短くなる傾向にある。
【０２００】
したがって、活動量処理装置３は、電波センサの測定値を「伸展時波長」に変換することで、「伸展時波長」から被験者の活動量データを求めることができる。
【０２０１】
「伸展時波長」は、例示的に、電波センサの測定値を、或る周期（「サンプリング周期」と称してよい。）で、逐次的に、記憶部３０（又は７０）に記憶してゆき、単位時間にわたって振幅値の変化量を加算することで算出できる。
【０２０２】
あるいは、「伸展時波長」は、電波センサの測定値である時間波形における或る曲線Ａ−Ｂの区間を複数の微小区間に分割し、各微小区間を線分で近似し、その長さの和を求める演算式によって算出されてもよい。
【０２０３】
「伸展時波長」の概念は、電波センサの測定値に限らず、被験者の活動量を測定可能なセンサであれば、例えば、慣性センサの測定値や、心拍センサ、脈拍センサ等の他の種類のセンサの測定値に適用されてもよい。
【０２０４】
（その他）
なお、上述した実施形態及び変形例では、活動量データの測定対象及び生体リズムの検出対象が「人」である例について説明したが、活動量データの測定対象及び生体リズムの検出対象は、「人」以外の動物に適用されてもよい。
【０２０５】
例えば、ペットや動物園における動物の活動量を測定して生体リズムを簡易に検出することで、ペット等の動物の健康管理に役立てることもできる。
【符号の説明】
【０２０６】
１  情報処理システム
２  活動量計
３  パーソナルコンピュータ（ＰＣ）
４  携帯端末
５  ネットワーク
６  ルータ
７  情報処理装置（サーバ）
１１  ディスプレイ
１２  プリンタ
２１，４１  活動量センサ
２２，３１，４２，７１  プロセッサ
２３，３２，４３，７２  メモリ
２４，３４，４４，７４  通信インタフェース（ＩＦ）
２５，３６，４５，７６  バス
３０，７０  記憶部
３３，７３  記憶装置
３５，７５  ペリフェラルＩＦ
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【国際調査報告】
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