(57)【要約】【課題】適切な運転の代行者を選定する。【解決手段】複数の代行者候補のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサ７０と、センサ７０の測定結果（センシングデータ）に基づいて、複数の代行者候補から代行者を選定するサーバ１０とを備えている。そして、サーバ１０は、将来の時刻の指定を受け付ける代行者選定指示受付部と、センサ７０から取得したセンシングデータに基づいて、受け付けた時刻から所定時間前の時刻又は受け付けた時刻から各代行者候補に対応付けて運転士ＤＢに記憶されたオフセット時間（到着時間）前の時刻までの睡眠の評価値（睡眠効率、睡眠深さ、睡眠時間）を算出し、算出した評価値を利用して、代行者候補の代行者としての順位（適性度）を判定する選定部と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサと、
前記センサの測定結果に基づいて、前記複数人から代行者を選定する選定装置と、を備え、
前記選定装置は、
現在又は将来の時刻の指定を受け付ける受付部と、
前記センサから取得した前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出する算出部と、
前記算出部が算出した前記評価値を利用して、前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を判定する判定部と、を有することを特徴とする代行者選定システム。
【請求項２】
前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠時間長の情報及び／又は睡眠効率の情報を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の代行者選定システム。
【請求項３】
前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠の深さの情報を含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の代行者選定システム。
【請求項４】
前記睡眠の評価値は、前記複数人にアンケートした結果得られた、前記複数人それぞれの睡眠の質に関する情報を含む、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の代行者選定システム。
【請求項５】
現在又は将来の時刻の指定を受け付ける受付部と、
複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサから取得した、前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出する算出部と、
算出した前記評価値を利用して前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を判定する判定部と、を備える代行者の選定支援装置。
【請求項６】
コンピュータを用いた代行者の選定支援方法であって、
現在又は将来の時刻の指定を受け付け、
複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサから取得した、前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出し、
算出した前記評価値を利用して前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を算出する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする代行者の選定支援方法。
【請求項７】
代行者の選定支援プログラムであって、
現在又は将来の時刻の指定を受け付け、
複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサから取得した、前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出し、
算出した前記評価値を利用して、前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を算出する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする代行者の選定支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、代行者選定システム、代行者の選定支援装置、選定支援方法及び選定支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、鉄道会社やバス会社の運転士は、乗客の安心や安全を確保するため、乗務時の体調を良好に維持する必要がある。従来、運転者の睡眠環境や、睡眠中の運転者の動きなどから運転者の睡眠の質を判定し、運転者を点呼する点呼執行者に通知する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
乗務予定の運転士が体調不良であった場合には、代わりの運転士（代行者）を探し出し、乗務させることが必要となる。現在のところ、運転士の代役を立てる場合には、出勤しているが乗務予定のない運転士や、休暇中の運転士などから任意に選定し、依頼することとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−３２５７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、始発電車や始発バスの運転士の代行を依頼する場合においては、睡眠中の運転士を起こして依頼することが多い。この場合、乗務時に良好な状態を維持できる運転士に代行を依頼することが好ましい。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、適切な代行者を選定することが可能な代行者選定システム、適切な代行者の選定を支援することが可能な代行者の選定支援装置、選定支援方法及び選定支援プログラム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】
【０００７】
一つの態様では、代行者選定システムは、複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサと、前記センサの測定結果に基づいて、前記複数人から代行者を選定する選定装置と、を備え、前記選定装置は、現在又は将来の時刻の指定を受け付ける受付部と、前記センサから取得した前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記評価値を利用して、前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を判定する判定部と、を有している。
【発明の効果】
【０００８】
適切な代行者を選定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】一実施形態に係る代行者選定システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２（ａ）は、管理者端末のハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、サーバのハードウェア構成を示す図である。
【図３】サーバの機能ブロック図である。
【図４】図４（ａ）は、睡眠ＤＢのデータ構造の一例を示す図であり、図４（ｂ）は、運転士ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】代行者選定ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。
【図６】データ収集部の処理を示すフローチャートである。
【図７】代行者選定指示受付部、選定部、出力部の処理を示すフローチャートである。
【図８】図８（ａ）は、変形例に係る睡眠ＤＢのデータ構造を示す図であり、図８（ｂ）は、変形例に係る代行者選定ＤＢのデータ構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、代行者選定システムの一実施形態について、図１〜図７に基づいて詳細に説明する。本実施形態の代行者選定システム１００は、例えば、鉄道会社で利用されるシステムであり、始発電車に乗務予定の運転士が病気や体調不良等により乗務できなくなった場合に、代行者として適切な人物を選定し、起床させるためのシステムである。
【００１１】
図１には、本実施形態の代行者選定システム１００の構成が概略的に示されている。図１に示すように、代行者選定システム１００は、運転士用システム３０と、管理者端末２０と、選定装置としてのサーバ１０と、を備える。運転士用システム３０、管理者端末２０、及びサーバ１０は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。
【００１２】
運転士用システム３０は、運転士それぞれが利用するシステムであり、センサ７０と、起床装置７５と、を有する。
【００１３】
センサ７０は、運転士が少なくとも睡眠時に携帯し、運転士の睡眠効率や睡眠深さ、睡眠時間などの睡眠状況を測定するセンサである。センサ７０としては、３次元加速度センサ等を有するセンサ、例えば、特開２０１４−２００３８６号公報に開示されているセンサなどを採用することができる。センサ７０が検出した情報（センシングデータ）は、サーバ１０からの求めに応じて、サーバ１０に対して送信される。また、マイクロ波を利用するセンサ、音を利用するセンサもセンサ７０の一例である。
【００１４】
起床装置７５は、運転士が就寝する自宅の寝床や寝床近傍に設置され、空気袋の膨縮、振動、アラーム音の鳴動などにより、運転士を起こすための装置である。起床装置７５は、運転士が設定した時刻に作動するほか、サーバ１０からの指示に応じて作動する。なお、起床装置７５は、スマートフォンなどの携帯端末であってもよい。
【００１５】
管理者端末２０は、運転士の乗務を管理する管理者が利用する端末である。管理者端末２０は、管理者が入力した代行者の選定指示を取得し、サーバ１０に送信する。図２（ａ）には、管理者端末２０のハードウェア構成が示されている。図２（ａ）に示すように、管理者端末２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、表示部９３、入力部９５、及び可搬型記憶媒体９１の読み取りが可能な可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。表示部９３は、液晶ディスプレイ等を含み、入力部９５は、マウスやキーボード、タッチパネル等を含む。これら管理者端末２０の構成各部は、バス９８に接続されている。管理者は、代行者の選定が必要となった場合に、入力部９５を介して、代行者の選定指示として代行者が必要な時刻（代行者が乗務すべき時刻）を入力する。
【００１６】
サーバ１０は、センサ７０からセンシングデータを取得し、取得したセンシングデータに基づいて代行者を選定する装置である。図２（ｂ）には、サーバ１０のハードウェア構成が示されている。図２（ｂ）に示すように、サーバ１０は、ＣＰＵ１９０、ＲＯＭ１９２、ＲＡＭ１９４、記憶部（ＨＤＤ）１９６、ネットワークインタフェース１９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ１９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス１９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ１９２あるいはＨＤＤ１９６に格納されているプログラム（代行者の選定支援プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１９９が可搬型記憶媒体１９１から読み取ったプログラム（代行者の選定支援プログラムを含む）をＣＰＵ１９０が実行することにより、図３に示す、各部の機能が実現される。
【００１７】
サーバ１０は、図３に示すように、ＣＰＵ１９０がプログラムを実行することで、受付部としての代行者選定指示受付部１２、データ収集部１４、選定部１６、出力部１８として機能する。なお、図３には、ＨＤＤ１９６等に格納されている、計測値ＤＢ２１、睡眠ＤＢ２２、運転士ＤＢ２４、及び代行者選定ＤＢ２６についても図示されている。
【００１８】
代行者選定指示受付部１２は、管理者端末２０から送信されてくる、管理者が入力した代行者の選定指示の情報（代行者を必要とする時刻の情報）を受け付け、選定部１６に入力する。
【００１９】
データ収集部１４は、各運転士が保持するセンサ７０のセンシングデータを取得し、計測値ＤＢ２１に格納する。なお、計測値ＤＢ２１には、センサ７０のセンシングデータが、運転士の氏名と対応付けて格納される。
【００２０】
選定部１６は、計測値ＤＢ２１に格納されたセンシングデータに基づいて、運転士の睡眠効率や睡眠深さ、睡眠時間を分析又は予測し、分析又は予測結果を睡眠ＤＢ２２に格納する。また、選定部１６は、睡眠ＤＢ２２に格納された分析又は予測結果と、運転士ＤＢ２４に格納されている情報とに基づいて、代行者選定ＤＢ２６を生成する。また、選定部１６は、生成した代行者選定ＤＢ２６に基づいて代行者を選定し、選定結果を出力部１８に対して送信する。
【００２１】
出力部１８は、選定部１６が選定した代行者の情報を取得し、所定のタイミングで、代行者を起こすために起床装置７５に対して起動を指示する。起床装置７５は、指示を受け付けると起動し、運転士を起こすための動作（空気袋の膨縮、振動、アラーム音の鳴動など）を実行する。
【００２２】
ここで、睡眠ＤＢ２２、運転士ＤＢ２４、及び代行者選定ＤＢ２６について、図４（ａ）〜図５に基づいて説明する。
【００２３】
図４（ａ）には、睡眠ＤＢ２２のデータ構造が示されている。睡眠ＤＢ２２は、図４（ａ）に示すように、「氏名」、「睡眠効率（％）」、「睡眠深さ」、「睡眠時間（予測時間）」のフィールドを有する。「氏名」のフィールドには、運転士の氏名が格納される。「睡眠効率（％）」のフィールドには、各運転士が寝床で横になっていた時間のうち、実際に眠っていた時間の割合（％）の値が格納される。なお、睡眠効率の値は、センサ７０のセンシングデータから算出できる。なお、睡眠効率の値は、一例として８５％が最良な睡眠の目安であるものとし、これよりも高い値であれば睡眠時間が短い可能性があり、低い値であれば睡眠状態が悪いことを意味する。「睡眠深さ」のフィールドには、「深い」又は「浅い」が格納される。なお、深い睡眠とは、例えばノンレム睡眠を意味し、浅い睡眠とは、例えばレム睡眠を意味する。睡眠深さについても、センサ７０のセンシングデータに基づいて判定することができる。「睡眠時間（予測時間）」のフィールドには、各運転士の実際の睡眠時間、又は運転士を起こすまでの睡眠時間（予測時間）が格納される。
【００２４】
図４（ｂ）には、運転士ＤＢ２４のデータ構造が示されている。運転士ＤＢ２４は、図４（ｂ）に示すように、「氏名」、「勤務予定」、「到着時間」、「住所」の各フィールドを有する。「氏名」のフィールドには、運転士の氏名が格納され、「勤務予定」のフィールドには、翌日の各運転士の勤務の予定（日勤、夜勤、休暇、乗務、非乗務などの情報）が格納される。「到着時間」のフィールドには、睡眠中の運転士を起こしてから勤務地に到着するまでに要する時間が格納される。「住所」のフィールドには、各運転士の住所が格納される。なお、「到着時間」に格納される情報は、各運転士が申告した情報であってもよい。あるいは、「到着時間」に格納される情報は、「住所」のフィールドに格納されている情報からサーバ１０等が自動的に算出した、運転士が起床してから乗務できるまでに要する時間の情報であってもよい。あるいは、「到着時間」に格納される情報は、睡眠中の運転士を起こしてから勤務地に到着し、さらに乗務可能となるまでの時間の情報であってもよい。「到着時間」に格納される情報は、オフセット時間の一例である。
【００２５】
図５には、代行者選定ＤＢ２６のデータ構造が示されている。図５に示すように、代行者選定ＤＢ２６は、「順位」、「氏名」、「到着可否」、「睡眠時間」、「睡眠効率点数」、「睡眠深さ」の各フィールドを有する。なお、代行者選定ＤＢ２６の各フィールドの詳細については後述する。
【００２６】
次に、サーバ１０の具体的な処理について、図６、図７のフローチャートに沿って、詳細に説明する。図６は、データ収集部１４が夜間に実行する処理を示すフローチャートであり、図７は、代行者選定指示受付部１２、選定部１６及び出力部１８が実行する処理を示すフローチャートである。
【００２７】
（データ収集部１４の処理）
図６の処理は、毎日夜（例えば、夜９時以降）から朝（例えば、朝５時）の間に実行される処理である。
【００２８】
図６の処理では、まず、ステップＳ１０において、データ収集部１４が、運転士ＤＢ２４から代行者候補を選定する。具体的には、データ収集部１４は、翌日の朝に代行者となりうる運転士（翌日の朝に乗務予定のない運転士）を運転士ＤＢ２４から抽出し、代行者候補として選定する。本実施形態では、データ収集部１４は、図４（ｂ）の勤務予定から運転士Ａ〜Ｄを代行者候補として選定したものとする。
【００２９】
次いで、ステップＳ１２では、データ収集部１４が、代行者候補のセンサ７０に対してセンシングデータを送信するよう要求する。
【００３０】
次いで、ステップＳ１４では、データ収集部１４が、センサ７０から送信されてくるセンシングデータを受信し、計測値ＤＢ２１に格納する。その後は、データ収集部１４は、所定時間ごとにステップＳ１２、Ｓ１４の処理を繰り返す。そして、所定時刻（例えば朝５時）になった段階で、図６の処理を終了する。
【００３１】
以上のような図６の処理により、夜間における代行者候補の睡眠に関するデータを収集することができるようになっている。
【００３２】
なお、図６においては、サーバ１０は、代行者候補のセンサ７０のみからセンシングデータを取得する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、サーバ１０は、全ての運転士のセンサ７０からセンシングデータを取得し、代行者候補のセンシングデータのみを計測値ＤＢ２１に格納するようにしてもよい。あるいは、センサ７０においてセンシングデータを一次的に保存しておき、必要に応じて、データ収集部１４がセンサ７０からセンシングデータを一括取得するようにしてもよい。
【００３３】
（代行者選定指示受付部１２、選定部１６及び出力部１８の処理）
次に、図７に基づいて、代行者選定指示受付部１２、選定部１６及び出力部１８の処理について説明する。
【００３４】
図７の処理では、まず、ステップＳ２０において、代行者選定指示受付部１２が、管理者端末２０から、代行者の選定指示を受け付けるまで待機する。管理者が、管理者端末２０の入力部９５を介して、選定指示として代行者を必要とする時刻を入力した場合、代行者選定指示受付部１２は、入力された時刻の情報を取得し、選定部１６に送信する。なお、管理者は、例えば朝５時の始発電車に乗務する運転士の代行者を選定するために直前（朝４時や朝４時半など）に選定指示を入力する場合もあれば、翌朝５時の始発電車に乗務する運転士の代行者を選定するために、比較的余裕のある時刻（例えば深夜１時ごろ）に選定指示を入力する場合もある。
【００３５】
ステップＳ２０の判断が肯定され、ステップＳ２２に移行すると、選定部１６が、所定時間以内に代行者が必要か否かを判断する。具体的には、選定部１６は、現在時刻と、管理者が入力した時刻との差分の時間が、所定時間以内であるか否かを判断する。なお、所定時間は、例えば運転士ＤＢ２４に格納されている到着時間の最大値とすることができる。このステップＳ２２の判断が肯定された場合には、選定部１６はステップＳ２４に移行するが、否定された場合には、選定部１６はステップＳ５２に移行する。
【００３６】
（ステップＳ２２：肯定の場合）
ステップＳ２２の判断が肯定され、ステップＳ２４に移行した場合、すなわち所定時間以内に代行者が必要な場合には、入力された時刻までに到着できない代行者候補の運転士を代行者候補から除外する。ここでは、到着時間が９０分の運転士Ｂが代行者候補から除外されたものとする。
【００３７】
次いで、ステップＳ２６では、選定部１６が、計測値ＤＢ２１に格納されているセンシングデータから、各代行者候補の現在までの睡眠効率、睡眠時間を計算するとともに、現在の睡眠深さを取得する。なお、睡眠効率は、次式（１）より算出することができる。
睡眠効率（％）＝（現在までに実際に眠っていた時間／現在までに寝床で横になっていた時間）×１００…（１）
【００３８】
次いで、ステップＳ２８では、選定部１６は、ステップＳ２６で算出した現在までの各代行者候補の睡眠効率、睡眠時間、及び現在における各代行者候補の睡眠深さを睡眠ＤＢ２２（図４（ａ）参照）に格納する。
【００３９】
次いで、ステップＳ３０では、選定部１６は、未抽出の代行者候補を抽出する。なお、選定部１６は、ステップＳ３０を開始する段階で、睡眠ＤＢ２２及び運転士ＤＢ２４に基づいて、図５の代行者選定ＤＢ２６の代行者候補それぞれの情報（「順位」を除く）をまとめておくものとする。具体的には、選定部１６は、ステップＳ２４で代行者候補から除外された運転士の「到着可否」の情報として代行者選定ＤＢ２６の「到着可否」のフィールドに「×」を格納し、その他の場合には、「○」を格納する。また、選定部１６は、睡眠ＤＢ２２の「睡眠時間」が所定時間（例えば４時間）よりも長い場合には、代行者選定ＤＢ２６の「睡眠時間」のフィールドに「○」を格納し、短い場合に「×」を格納する。また、選定部１６は、睡眠ＤＢ２２の睡眠効率から算出される睡眠効率点数の値を、代行者選定ＤＢ２６の「睡眠効率点数」のフィールドに格納する。また、選定部１６は、睡眠ＤＢ２２の「睡眠深さ」が「浅い」である場合には、代行者選定ＤＢ２６の「睡眠深さ」のフィールドに「○（浅い）」を格納し、「深い」である場合には、「×（深い）」を格納する。
【００４０】
次いで、ステップＳ３２では、選定部１６は、ステップＳ３０で抽出した代行者候補の現在までの睡眠時間が既定時間（例えば４時間）以上であるか否かを判断する。この場合、選定部１６は、代行者選定ＤＢ２６を参照し、抽出した代行者候補の「睡眠時間」のフィールドに「○」が入力されているか否かを判断する。このステップＳ３２の判断が否定された場合には、ステップＳ３６に移行し、選定部１６は、抽出した代行者候補の運転士を代行者候補から除外し、ステップＳ３８に移行する。なお、ステップＳ３２では、睡眠時間が規定時間より短い代行者候補を代行者としての適性がないと判定しているといえる。このように、睡眠時間が短い運転士を代行者候補から除外するのは、睡眠時間が短いと運転に支障をきたす可能性があるからである。一方、ステップＳ３２の判断が肯定された場合には、ステップＳ３４に移行する。
【００４１】
ステップＳ３４に移行すると、選定部１６は、代行者選定ＤＢ２６を参照して、抽出した代行者候補の現在の睡眠深さが浅いか否かを判断する。このステップＳ３４の判断が否定された場合、すなわち代行者選定ＤＢ２６の「睡眠深さ」のフィールドに「×（深い）」が格納されていた場合には、選定部１６は、ステップＳ３６に移行する。そして、ステップＳ３６では、選定部１６は、抽出した代行者候補の運転士を代行者候補から除外し、ステップＳ３８に移行する。なお、ステップＳ３４では、睡眠深さが深い代行者候補を代行者としての適性がないと判定しているといえる。このように、睡眠深さが深い運転士を代行者候補から外すこととしているのは、睡眠が深いときに強制的に起こしても、すぐさま活動を開始することができず、しばらく次の行動に自覚的に移ることができない寝惚けの状態になり、運転に支障をきたす可能性があるからである。一方、ステップＳ３４の判断が肯定された場合、すなわち睡眠深さが浅い場合には、ステップＳ３６を経ずに、ステップＳ３８に移行する。
【００４２】
ステップＳ３８に移行すると、選定部１６は、全ての代行者候補を抽出済みか否かを判断する。すなわち、選定部１６は、全ての代行者候補について、ステップＳ３２、Ｓ３４の判断を実行したか否かを判断する。このステップＳ３８の判断が否定された場合には、選定部１６は、ステップＳ３０に戻り、未抽出の代行者候補を抽出した後、ステップＳ３２〜Ｓ３８の処理・判断を繰り返す。一方、ステップＳ３８の判断が肯定された場合には、ステップＳ４０に移行する。
【００４３】
ステップＳ４０に移行すると、選定部１６は、代行者候補を睡眠効率点数で順位付けする。例えば、これまでの処理によって、図５に示すように代行者候補が運転士Ａ、Ｄに絞られていた場合には、睡眠効率点数に基づいて、運転士Ａ（睡眠効率点数＝１００点）を１位、運転士Ｄ（睡眠効率点数＝９５点）を２位とする。なお、このステップＳ４０で代行者候補に対して定められる順位は、代行者としての適性度を意味する。
【００４４】
次いで、ステップＳ４２では、出力部１８が、順位が１位の代行者候補を代行者と定め、該代行者が利用する起床装置７５に対して起動指示を出す。このようにすることで、良好な状態で運転できる運転士を起床させ、運転を代行させることが可能となる。
【００４５】
（ステップＳ２２：否定の場合）
ところで、ステップＳ２２の判断が否定された場合（入力された時刻まで比較的余裕がある場合）には、選定部１６は、ステップＳ５２に移行する。ステップＳ５２に移行すると、選定部１６は、計測値ＤＢ２１に格納されているセンシングデータに基づいて、入力された時刻（例えば、翌朝５時）よりも所定時間前における睡眠の評価値を予測する。睡眠の評価値には、睡眠効率、睡眠時間、睡眠深さが含まれる。なお、所定時間前とは、代行者候補ごとに運転士ＤＢ２４において定められている到着時間を意味する。すなわち、ステップＳ５２では、選定部１６は、入力された時刻から各代行者候補に対応付けて運転士ＤＢ２４に記憶されたオフセット時間だけ前の時刻までの睡眠の評価値（睡眠効率、睡眠時間、睡眠深さ）を算出しているといえる。なお、選定部１６は、センシングデータの変化の傾向やレム睡眠やノンレム睡眠の出現傾向などに基づいて、睡眠効率、睡眠時間、及び睡眠深さを予測する。
【００４６】
次いで、ステップＳ５６では、選定部１６は、ステップＳ５２で予測した各代行者候補の睡眠効率、睡眠時間、睡眠深さを睡眠ＤＢ２２（図４（ａ）参照）に格納する。
【００４７】
次いで、ステップＳ５８では、選定部１６は、未抽出の代行者候補を抽出する。なお、この段階でも、ステップＳ３０の場合と同様に、選定部１６は、代行者選定ＤＢ２６に図５のような情報（「順位」のフィールドを除く）を格納しているものとする。
【００４８】
次いで、ステップＳ６０では、選定部１６は、代行者選定ＤＢ２６を参照して、入力された時刻の所定時間前の時刻における抽出した代行者候補の睡眠時間（予測時間）が既定時間（例えば４時間）以上であるか否かを判断する。このステップＳ６０の判断が否定された場合には、ステップＳ６４に移行し、選定部１６は、抽出した代行者候補の運転士を代行者候補から除外し、ステップＳ６６に移行する。なお、ステップＳ６０の判断が否定された場合に、ステップＳ６４において、抽出した代行者候補の運転士を代行者候補から除外するのは、ステップＳ３２が否定された場合と同様の理由からである。一方、ステップＳ６０の判断が肯定された場合には、選定部１６は、ステップＳ６２に移行する。
【００４９】
ステップＳ６２に移行すると、選定部１６は、代行者選定ＤＢ２６を参照して、入力された時刻の所定時間前の時刻における抽出した代行者候補の睡眠深さが浅いと予測されたか否かを判断する。このステップＳ６２の判断が否定された場合、すなわち睡眠深さが深い場合には、選定部１６は、ステップＳ６４に移行し、選定部１６は、抽出した代行者候補の運転士を代行者候補から除外し、ステップＳ６６に移行する。なお、ステップＳ６２の判断が否定された場合に、ステップＳ６４において、抽出した代行者候補の運転士を代行者候補から除外するのは、ステップＳ３４が否定された場合と同様の理由からである。一方、ステップＳ６２の判断が肯定された場合、すなわち睡眠深さが浅い場合には、ステップＳ６４を経ずに、ステップＳ６６に移行する。
【００５０】
ステップＳ６６に移行すると、選定部１６は、全ての代行者候補を抽出済みか否かを判断する。このステップＳ６６の判断が否定された場合には、選定部１６は、ステップＳ５８に戻るが、肯定された場合には、ステップＳ６８に移行する。
【００５１】
ステップＳ６８に移行すると、選定部１６は、代行者候補を予測した睡眠効率の点数で順位付けする。次いで、ステップＳ４２に移行すると、出力部１８は、順位が１位の代行者候補を代行者と定め、入力された時刻よりも代行者の到着時間だけ前の時刻になった段階で起こすように、代行者が利用する起床装置７５に対して起動を指示する。このようにすることで、良好な状態で運転できる運転士を起床させ、運転を代行させることが可能となる。
【００５２】
以上のように、図７の処理が実行されることにより、良好な状態で運転することができる適切な人物を代行者として選定し、起床させることができるので、乗客の安心・安全を確保することが可能となっている。
【００５３】
これまでの説明から分かるように、本実施形態では、選定部１６により、睡眠の評価値を算出する算出部と、算出した評価値を利用して、代行者候補の代行者としての適否又は適性度を判定する判定部としての機能が実現されている。
【００５４】
以上、詳細に説明したように、本実施形態によると、複数の代行者候補のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサ７０と、センサ７０の測定結果（センシングデータ）に基づいて、複数の代行者候補から代行者を選定するサーバ１０とを備えている。そして、サーバ１０は、将来の時刻の指定を受け付ける代行者選定指示受付部１２と、センサ７０から取得したセンシングデータに基づいて、受け付けた時刻から所定時間前の時刻又は受け付けた時刻から各代行者候補に対応付けて運転士ＤＢ２４に記憶されたオフセット時間（到着時間）前の時刻までの睡眠の評価値（睡眠効率、睡眠深さ、睡眠時間）を算出し、算出した評価値を利用して、代行者候補の代行者としての順位（適性度）を判定する選定部１６と、を備えている。これにより、本実施形態によれば、起床時刻における代行者候補の睡眠の評価値に基づいて、代行者の適性度の順位を判定することができるので、良好な状態で運転することができる適切な人物を代行者として選定し、起床させることが可能となる。ここで、鉄道の運転士は、勤務形態がシフト勤務であり不規則であるため、睡眠の管理が難しいが、上述したようにして睡眠の評価値をセンサ７０のセンシングデータに基づいて取得することで、簡易に睡眠の管理を行うことができる。
【００５５】
また、本実施形態によると、睡眠の評価値には、センシングデータから求まる睡眠時間や睡眠効率の情報が含まれている。これにより、代行者候補が良好な睡眠状態か否かを適切に判断できる情報に基づいて代行者としての適性度を適切に判定することができる。
【００５６】
また、本実施形態によると、睡眠の評価値には、センシングデータから求まる睡眠の深さの情報が含まれている。これにより、適切なタイミングで起床させることが可能な代行者候補を代行者として選定することが可能となる。
【００５７】
また、本実施形態によれば、到着時間（起床してから乗務できるまでに要する時間）に基づいて代行者候補を絞り込むこととしているので、代行者候補の絞込みを適切に行うことができる。
【００５８】
なお、上記実施形態では、ステップＳ２２の判断結果に応じて、処理を異ならせる場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、ステップＳ２２の判断を省略し、ステップＳ２０の判断が肯定された後は、常にステップＳ５２〜Ｓ６８及びＳ４２の処理を実行するようにしてもよい。
【００５９】
なお、上記実施形態では、ステップＳ５２において、選定部１６は、入力された時刻よりも到着時間だけ前の時刻の睡眠の評価値を予測する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、その後に実行されるステップＳ４２において、代行者を入力された時刻よりも一定時間（運転士によらない一律の時間）だけ前に起床させると定めている場合には、選定部１６は、入力された時刻よりも一定時間だけ前の時刻の睡眠の評価値を予測することとしてもよい。
【００６０】
なお、上記実施形態では、選定部１６は、ステップＳ３０、Ｓ５８を実行する段階で、代行者選定ＤＢ２６を生成する場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、選定部１６は、代行者選定ＤＢ２６を生成せずに、ステップＳ３０及びＳ５８以降の処理において、睡眠ＤＢ２２等を参照して処理を実行するようにしてもよい。
【００６１】
なお、上記実施形態では、管理者は、代行者を選定する指示を入力する際に、代行者が必要となる時刻（代行運転を実行すべき時刻）を入力する場合について説明した。しかしながら、これに限らず、管理者は、代行者を起こす時刻を入力することとしてもよい。
【００６２】
なお、上記実施形態では、サーバ１０（出力部１８）が選定された代行者の起床装置７５に対して起動を指示する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、サーバ１０（出力部１８）は、代行者候補の順位の情報を管理者端末２０に送信するのみでもよい。この場合、管理者端末２０が、順位の情報を表示部９３に表示等することで、管理者は、順位に基づいて代行者を選定し、選定した代行者に対して連絡することができる。これにより、サーバ１０は、管理者による代行者の選定を適切に支援することができる。
【００６３】
なお、上記実施形態では、選定部１６は、睡眠の評価値として、睡眠効率、睡眠時間、睡眠の深さを取得又は予測する場合について説明したが、これらに代えて又はこれらとともに、運転士の睡眠の質を示す睡眠特性を取得することとしてもよい。
【００６４】
図８（ａ）には、各運転士の睡眠特性をまとめた表が示されている。図８（ａ）の表は、各運転士に対し、睡眠についてのアンケート（例えばＯＳＡ睡眠調査票に基づくアンケート）を行った結果を格納する表である。図８（ａ）の表には、アンケート結果に基づいて、「起床時眠気」、「入眠と睡眠維持」、「夢み」、「疲労回復」、「睡眠時間」を点数にて評価した結果と、これらの点数を総合した「睡眠特性（総合点数）」とが格納されている。
【００６５】
選定部１６は、図７のステップＳ３０、Ｓ５８において、図８（ｂ）に示すように、代行者選定ＤＢ２６に図８（ａ）の表の「睡眠特性（総合点数）」の情報も格納する。そして、図７のステップＳ４０、Ｓ６８において代行者候補を順位付けする際には、睡眠効率点数と睡眠特性（総合点数）の合計点数に基づいて、各代行者候補の順位を決定する。
【００６６】
このようにすることで、代行者を選定する際に、アンケートから得られる各代行者候補の睡眠特性（睡眠の質）を考慮することができるので、適切な運転士を代行者として選定することが可能である。なお、図８（ａ）の表は、定期的に更新してもよい。
【００６７】
なお、上記実施形態では、代行者選定システム１００が、鉄道会社において利用される場合について説明したが、これに限らず、バス会社や航空会社において利用してもよい。また、交通系の会社に限らず、店舗やその他の会社において代行者を選定する際に、代行者選定システム１００を利用してもよい。
【００６８】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００６９】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００７０】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００７１】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００７２】
なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサと、
前記センサの測定結果に基づいて、前記複数人から代行者を選定する選定装置と、を備え、
前記選定装置は、
現在又は将来の時刻の指定を受け付ける受付部と、
前記センサから取得した前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出する算出部と、
前記算出部が算出した前記評価値を利用して、前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を判定する判定部と、を有することを特徴とする代行者選定システム。
（付記２）  前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠時間長の情報及び／又は睡眠効率の情報を含む、ことを特徴とする付記１に記載の代行者選定システム。
（付記３）  前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠の深さの情報を含む、ことを特徴とする付記１又は２に記載の代行者選定システム。
（付記４）  前記睡眠の評価値は、前記複数人にアンケートした結果得られた、前記複数人それぞれの睡眠の質に関する情報を含むことを特徴とする付記１〜３のいずれかに記載の代行者選定システム。
（付記５）  コンピュータを用いた代行者の選定支援方法であって、
現在又は将来の時刻の指定を受け付け、
複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサから取得した、前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出し、
算出した前記評価値を利用して前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を算出する、処理を前記コンピュータが実行することを特徴とする代行者の選定支援方法。
（付記６）  前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠時間長の情報及び／又は睡眠効率の情報を含む、ことを特徴とする付記５に記載の代行者の選定支援方法。
（付記７）  前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠の深さの情報を含む、ことを特徴とする付記５又は６に記載の代行者の選定支援方法。
（付記８）  前記睡眠の評価値は、前記複数人にアンケートした結果得られた、前記複数人それぞれの睡眠の質に関する情報を含む、ことを特徴とする付記５〜７のいずれかに記載の代行者の選定支援方法。
（付記９）  代行者の選定支援プログラムであって、
現在又は将来の時刻の指定を受け付け、
複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサから取得した、前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出し、
算出した前記評価値を利用して前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を算出する、処理をコンピュータに実行させることを特徴とする代行者の選定支援プログラム。
（付記１０）  前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠時間長の情報及び／又は睡眠効率の情報を含む、ことを特徴とする付記９に記載の代行者の選定支援プログラム。
（付記１１）  前記睡眠の評価値は、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻における睡眠の深さの情報を含む、ことを特徴とする付記９又は１０に記載の代行者の選定支援プログラム。
（付記１２）  前記睡眠の評価値は、前記複数人にアンケートした結果得られた、前記複数人それぞれの睡眠の質に関する情報を含む、ことを特徴とする付記９〜１１のいずれかに記載の代行者の選定支援プログラム。
（付記１３）  現在又は将来の時刻の指定を受け付ける受付部と、
複数人のそれぞれについて睡眠状況を測定するセンサから取得した、前記複数人のそれぞれの測定結果に基づいて、受け付けた前記時刻又は前記時刻から所定時間前の時刻又は前記時刻から前記複数人のそれぞれに対応付けて記憶されたオフセット時間前の時刻までの睡眠の評価値を算出する算出部と、
算出した前記評価値を利用して前記複数人それぞれの代行者としての適否又は適性度を判定する判定部と、を備える代行者の選定支援装置。
【符号の説明】
【００７３】
１０  サーバ（選定装置）
１２  代行者選定指示受付部（受付部）
１６  選定部（算出部、判定部）
７０  センサ
１００  代行者選定システム
【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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