(57)【要約】【課題】就寝者の個体差に依らず、ＮＯＮＲＥＭ睡眠状態の時期とＲＥＭ睡眠状態の時期とで異なる温度の制御を、両者の境界でタイムラグ無く行って、就寝者が安眠できるような就寝環境を実現できる空調制御システムを提供する。【解決手段】寝床上の就寝者の睡眠の質を睡眠質導出手段（50）によって導出すると共に、寝室の空調状態を空調状態検出手段（26,27）によって検出する。データベース構築手段（43）は、導出した睡眠質と、検出した空調状態を関連付けたデータベースを構築する。このデータベースから空調機（10）の目標温湿度を求め、寝室の温湿度がＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでは異なる目標温湿度に近づくように空調機（10）を制御する。【選択図】図４
2009236353.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
寝室の空気調和を行う空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御システムであって、
寝床上の就寝者の睡眠の質を導出する睡眠質導出手段（50）と、
上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質に基づいて上記空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御手段（45）と、
寝室の空調状態を検出する空調状態検出手段（26,27）と、
上記空調状態検出手段（26,27）で検出した空調状態と、上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースを構築するデータベース構築手段（43）と、
上記データベース構築手段（43）で構築されたデータベースに基づいて、寝室の最適な空調状態を求める最適空調状態導出手段（44）とを備え、
上記最適空調状態導出手段（44）は、上記就寝者がＲＥＭ睡眠状態であるＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠状態であるＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでは、異なる最適空調状態をそれぞれ導出し、
１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、入眠時刻Ｔｓから第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）から第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と、第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ−１）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と（ｎは２以上の整数）、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを格納するＲＥＭデータ蓄積手段（47）を備え、
上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記入眠時刻Ｔｓと、該ＲＥＭデータ蓄積手段に格納された過去の第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とから、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを算出するとともに、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを用いて、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを導出し、
上記空調制御手段（45）は、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを用いて、寝室の空調状態が上記最適空調状態導出手段（44）で求めた上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力を制御することを特徴とする空調制御システム。
【請求項２】
寝室の空気調和を行う空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御システムであって、
寝床上の就寝者の睡眠の質を導出する睡眠質導出手段（50）と、
上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質に基づいて上記空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御手段（45）と、
寝室の空調状態を検出する空調状態検出手段（26,27）と、
上記空調状態検出手段（26,27）で検出した空調状態と、上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースを構築するデータベース構築手段（43）と、
上記データベース構築手段（43）で構築されたデータベースに基づいて、寝室の最適な空調状態を求める最適空調状態導出手段（44）とを備え、
上記最適空調状態導出手段（44）は、上記就寝者がＲＥＭ睡眠状態であるＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠状態であるＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでは、異なる最適空調状態をそれぞれ導出し、
１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、入眠時刻Ｔｓから第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）から第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と、第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ−１）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と（ｎは２以上の整数）、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを格納するＲＥＭデータ蓄積手段（47）を備え、
上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記入眠時刻Ｔｓと、該ＲＥＭデータ蓄積手段に格納された過去の第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とから、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを算出するとともに、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを用いて、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを導出し、
上記空調制御手段（45）は、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを用いて、寝室の空調状態が上記最適空調状態導出手段（44）で求めた上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力を制御することを特徴とする空調制御システム。
【請求項３】
請求項１又は２において、
上記空調状態検出手段（26,27）は、寝室の温度及び湿度の双方を上記空調状態として検出するように構成され、
上記最適空調状態導出手段（44）は、上記データベース構築手段（43）のデータベースに基づいて、寝室の最適な温湿度を求めるように構成され、
上記空調制御手段（45）は、寝室の温湿度が上記最適温湿度に近づくように上記空調手段（10）の空調能力を制御することを特徴とする空調制御システム。
【請求項４】
請求項３において、
上記空調状態検出手段（26,27）は、寝床近傍の空調状態を検出するように構成されていることを特徴とする空調制御システム。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１つにおいて、
上記睡眠質導出手段（50）で導出する上記睡眠質は、就寝者の睡眠時間、中途覚醒時間、ＲＥＭ睡眠時間、総睡眠時間のうちの少なくとも１つであることを特徴とする空調制御システム。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１つにおいて、
上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記入眠時刻Ｔｓに上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻として導出することを特徴とする空調制御システム。
【請求項７】
請求項６において、
上記空調制御手段（45）は、上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）とのうち早い方の時刻から上記ＲＥＭ睡眠期間に合致した上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始することを特徴とする空調制御システム。
【請求項８】
請求項１乃至７のいずれか１つにおいて、
上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）とのうち早い方の時刻に上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と加えた時刻を上記予測第１回ＲＥＭ睡眠終了時刻として導出することを特徴とする空調制御システム。
【請求項９】
請求項１において、
上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、実測した上記第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ−１）に上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻として導出することを特徴とする空調制御システム。
【請求項１０】
請求項８において、
上記空調制御手段（45）は、上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻から上記ＲＥＭ睡眠期間に合致した上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始することを特徴とする空調制御システム。
【請求項１１】
請求項２において、
上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、実測した上記第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ−１）に上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻として導出することを特徴とする空調制御システム。
【請求項１２】
請求項１１において、
上記空調制御手段（45）は、上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻から上記ＲＥＭ睡眠期間に合致した上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始することを特徴とする空調制御システム。
【請求項１３】
請求項１乃至１２のいずれか１つにおいて、
上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻に上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と加えた時刻を上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠終了時刻として導出することを特徴とする空調制御システム。
【請求項１４】
請求項１乃至１３のいずれか１つにおいて、
１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、各回の上記最適空調状態を各回ごとにそれぞれ別個に導出することを特徴とする空調制御システム。
【請求項１５】
請求項１乃至１３のいずれか１つにおいて、
１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、該睡眠の期間を３分割し、各分割期間における上記最適空調状態を各分割期間ごとにそれぞれ別個に導出することを特徴とする空調制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、寝室の空調制御に関し、特に就寝者に対して快適な空調を行うための対策に係るものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、寝室の空調制御を行う空調制御システムとして、睡眠中のＮＯＮＲＥＭ睡眠状態とＲＥＭ睡眠状態とによって制御を行う室内温度を変更する方法が知られている。
【０００３】
例えば特許文献１の空調制御システムでは、心拍と体動とをセンサによって検出してその情報を用いてＮＯＮＲＥＭ睡眠状態の時期とＲＥＭ睡眠状態の時期とを推定して空調制御を行っている。
【０００４】
また、特許文献２の空調制御システムでは、所定の温度に設定した設定温度運転を１０〜７０分、温度上昇運転を１０〜４０分それぞれ交互に繰り返して運転を行っている。
【０００５】
さらに、特許文献３の空調制御システムでは、ＲＥＭ睡眠状態の期間に室内温度を上昇させることを考えている。実際にＮＯＮＲＥＭ睡眠状態の時期に比べて、ＲＥＭ睡眠状態の時期の方が適温が高いことは睡眠中の発汗データなどから確認されている。
【特許文献１】特開昭６３−２８４６１１号公報
【特許文献２】特許３０１８７５２号公報
【特許文献３】特開２００６−３１７０７４号公報
【特許文献４】特開２００５−２９６６４２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の空調機の制御では、冷房時においてＲＥＭ睡眠状態のときに室内温度を低下させる制御を行っており、この制御はＲＥＭ睡眠状態の時期の方がＮＯＮＲＥＭ睡眠状態の時期よりも適温が高いという事実とは逆の制御である。また、就寝者の生理量を検出してからＮＯＮＲＥＭ睡眠状態とＲＥＭ睡眠状態との境界を推定するまでにはかなりの時間を要するため、たとえばＲＥＭからＮＯＮＲＥＭ状態になってしばらくしてもＲＥＭ状態に適した温度制御を行うことになり、このようなタイムラグの発生により睡眠中に適温ではない期間が何度も発生することになる。
【０００７】
また特許文献２の空調制御システムでは、制御がＲＥＭとＮＯＮＲＥＭとの睡眠状態の時期には合致していない。
【０００８】
そして特許文献３の空調制御システムでは、ＲＥＭ睡眠状態が現れる周期を一回の就寝期間の間は一定であるとしており、個人差や一回の就寝中に複数回現れるＲＥＭ睡眠状態が回数を重ねるほど現れる周期が短くなっていくとともにＲＥＭ睡眠期間自体は長くなっていく傾向には合わず、やはり実際のＲＥＭとＮＯＮＲＥＭとの睡眠状態の時期に制御がは合致しないことになる。
【０００９】
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的は、就寝者の個体差に依らず、ＮＯＮＲＥＭ睡眠状態の時期とＲＥＭ睡眠状態の時期とで異なる温度の制御を、両者の境界でタイムラグ無く行って、就寝者が安眠できるような就寝環境を実現できる空調制御システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第１の発明は、寝室の空気調和を行う空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御システムを前提としている。そして、この空調制御システムは、寝床上の就寝者の睡眠の質を導出する睡眠質導出手段（50）と、上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質に基づいて上記空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御手段（45）と、寝室の空調状態を検出する空調状態検出手段（26,27）と、上記空調状態検出手段（26,27）で検出した空調状態と、上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースを構築するデータベース構築手段（43）と、上記データベース構築手段（43）で構築されたデータベースに基づいて、寝室の最適な空調状態を求める最適空調状態導出手段（44）とを備え、上記最適空調状態導出手段（44）は、上記就寝者がＲＥＭ睡眠状態であるＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠状態であるＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでは、異なる最適空調状態をそれぞれ導出し、１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、入眠時刻Ｔｓから第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）から第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と、第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ−１）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と（ｎは２以上の整数）、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを格納するＲＥＭデータ蓄積手段（47）を備え、上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記入眠時刻Ｔｓと、該ＲＥＭデータ蓄積手段に格納された過去の第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とから、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを算出するとともに、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを用いて、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを導出し、上記空調制御手段（45）は、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを用いて、寝室の空調状態が上記最適空調状態導出手段（44）で求めた上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力を制御することを特徴とするものである。
【００１１】
また、第２の発明は、寝室の空気調和を行う空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御システムを前提としている。そして、この空調制御システムは、寝床上の就寝者の睡眠の質を導出する睡眠質導出手段（50）と、上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質に基づいて上記空調手段（10）の空調能力を制御する空調制御手段（45）と、寝室の空調状態を検出する空調状態検出手段（26,27）と、上記空調状態検出手段（26,27）で検出した空調状態と、上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースを構築するデータベース構築手段（43）と、上記データベース構築手段（43）で構築されたデータベースに基づいて、寝室の最適な空調状態を求める最適空調状態導出手段（44）とを備え、上記最適空調状態導出手段（44）は、上記就寝者がＲＥＭ睡眠状態であるＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠状態であるＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでは、異なる最適空調状態をそれぞれ導出し、１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、入眠時刻Ｔｓから第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）から第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と、第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ−１）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と（ｎは２以上の整数）、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを格納するＲＥＭデータ蓄積手段（47）を備え、上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記入眠時刻Ｔｓと、該ＲＥＭデータ蓄積手段に格納された過去の第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回および第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とから、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを算出するとともに、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを用いて、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを導出し、上記空調制御手段（45）は、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と、上記予測第１回および予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻とを用いて、寝室の空調状態が上記最適空調状態導出手段（44）で求めた上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力を制御することを特徴とするものである。
【００１２】
第１及び第２の発明において、上記「睡眠質」とは、寝具上での就寝者の睡眠の状況を示すものであり、例えば睡眠しているか、覚醒しているか、ＲＥＭ睡眠であるか、深い眠りであるか、浅い眠りであるか、寝床に入ってから速やかに眠りに付いたか、目が覚めてから直ぐに寝床から出たか等、就寝者の睡眠に関する情報を意味するものである。そして、上記「空調状態」とは、空調手段（10）によって空調される寝室内の空気の状態であり、具体的には、空気の温度及び湿度のいずれか一方又は両方を意味する。また、ここでいう湿度は、絶対湿度であっても相対湿度であっても良い。
【００１３】
第１および第２の発明では、睡眠質導出手段（50）が就寝者の睡眠の質を導出する。空調制御手段（45）は、睡眠質導出手段（50）が導出した睡眠質に基づいて空調手段（10）の空調能力を制御する。これにより、寝室では、就寝者の睡眠質を考慮した空気調和がなされる。従って、例えば睡眠質導出手段（50）で導出した睡眠の質が悪い状態である場合には、これを改善するように空調手段（10）の空調能力を変化させることで、就寝者の就寝環境が良好となる。また、例えば睡眠質導出手段（50）で導出した睡眠の質が良い状態である場合には、空調手段（10）の空調能力を維持させることで、就寝者の就寝環境も良好に保たれる。
【００１４】
また、上記睡眠質は、個体差に応じて変化する指標である。従って、睡眠質導出手段（50）によって導出した睡眠質に基づいて空調手段（10）の空調能力を制御することで、このような個体差を加味した空調制御が行われる。その結果、就寝者に応じた最適な就寝環境を得ることができる。
【００１５】
また、空調状態検出手段（26,27）が寝室の空調状態を検出する。また、睡眠質導出手段（50）は、就寝者の睡眠質を導出する。そして、データベース構築手段（43）は、このようにして得られた空調状態と睡眠質とを関連付けたデータベースを構築する。ここで、就寝者の睡眠質は、就寝環境、つまり寝室の空調状態に依存するものであり、睡眠質と空調状態との間には所定の関係が成立する。従って、このようなデータベースを構築することで、就寝者の睡眠質を良好とするための最適な就寝環境（即ち、空調状態）を把握できる。最適空調状態導出手段（44）は、このようなデータベースに基づいて、就寝者の睡眠質を最適とするための最適空調状態を求める。そして、空調制御手段（45）は、寝室の空調状態が、上記最適空調状態に近づくように空調手段（10）を制御する。その結果、就寝者の就寝環境が良好に保たれる。
【００１６】
また、上記データベース構築手段（43）で構築されたデータベースでの睡眠質と空調状態との関係は、就寝者の個体差を考慮したものである。従って、このデータベースに基づいて算出された最適空調状態を目標として空調能力を制御することで、このような個体差を加味した空調制御が行われる。その結果、就寝者に応じた最適な就寝環境を得ることができる。
【００１７】
そしてＲＥＭデータ蓄積手段（47）に過去の第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを格納して、これらのデータを基に今回の就寝における第１回・第ｎ回睡眠期間出現間隔と、第１回・第ｎ回睡眠期間継続時間とを予測して、ＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでは異なる最適空調状態となるように空調能力を制御するので、ＲＥＭとＮＯＮＲＥＭとの切り替わり時にタイムラグなく素早く対応して、ＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでそれぞれに最適な空調状態を作り出すよう制御して就寝者に最適な就寝環境を与えることができる。
【００１８】
第３の発明は、第１または２の発明の空調制御システムにおいて、上記空調状態検出手段（26,27）は、寝室の温度及び湿度の双方を上記空調状態として検出するように構成され、上記最適空調状態導出手段（44）は、上記データベース構築手段（43）のデータベースに基づいて、寝室の最適な温湿度を求めるように構成され、上記空調制御手段（45）は、寝室の温湿度が上記最適温湿度に近づくように上記空調手段（10）の空調能力を制御することを特徴とするものである。
【００１９】
第３の発明では、空調状態検出手段（26,27）が寝室の温度と湿度とを検出する。また、睡眠質導出手段（50）は、就寝者の睡眠質を導出する。そして、データベース構築手段（43）は、検出された温湿度と導出された睡眠質とを関連付けたデータベースを構築する。ここで、就寝者の睡眠質は、寝室の温度と湿度との双方に依存するので、睡眠質と温湿度との間には所定の関係が成立する。従って、このようなデータベースを構築することで、就寝者の睡眠質を良好とするための最適な温湿度を把握できる。最適空調状態導出手段（44）は、このようなデータベースに基づいて、就寝者の睡眠質を最適とするための最適温湿度を求める。そして、空調制御手段（45）は、寝室の温湿度が、この最適温湿度に近づくように空調手段（10）を制御する。その結果、就寝者の就寝環境が良好に保たれる。
【００２０】
第４の発明は、第３の発明の空調制御システムにおいて、上記空調状態検出手段（26,27）は、寝床近傍の空調状態を検出するように構成されていることを特徴とするものである。
【００２１】
第４の発明では、空調状態検出手段（26,27）が就寝者の寝床近傍の空調状態を検出する。ここで、就寝者の寝床近傍の空調状態は、就寝者の睡眠質に最も影響を及ぼしやすい。従って、このようにして空調状態検出手段（26,27）で検出した空調状態と、就寝者の睡眠質との関係を利用して最適空調状態を求めて空調制御を行うことで、寝室の環境を一層良好な状態に制御することができる。
【００２２】
第５の発明は、第１乃至第４のいずれか１つの発明の空調制御システムにおいて、上記睡眠質導出手段（50）で導出する上記睡眠質は、就寝者の睡眠時間、中途覚醒時間、ＲＥＭ睡眠時間、総睡眠時間のうちの少なくとも１つであることを特徴とするものである。なお、ここでいう「睡眠時間」とは、就寝者が寝具上で最初に入眠してから最終的に覚醒するまでの時間を表す指標である。また、「中途覚醒時間」とは、就寝者が寝具上で最初に入眠してから最終的に覚醒するまでの時間（即ち、上記「睡眠時間」）中において、就寝者が中途覚醒した時間の総和を表す指標である。更に、「ＲＥＭ睡眠時間」とは、就寝者の睡眠中において、ＲＥＭ睡眠状態であった時間の総和を表す指標であり、このＲＥＭ睡眠とは、就寝者の急速眼球運動（rapid eye movement）が観察される睡眠である。また、「総睡眠時間」とは、就寝者が寝具上で最初に入眠してから最終的に覚醒するまでの時間（即ち、上記「睡眠時間）中において、就寝者が実質的に睡眠していた時間の総和を表す指標であり、「睡眠時間」から「中途覚醒時間」を差し引いたものである。
【００２３】
第５の発明では、空調状態検出手段（26,27）が寝室の空調状態を検出する。また、睡眠質導出手段（50）は、就寝者の睡眠質として、就寝者の睡眠時間、覚醒時間、ＲＥＭ睡眠時間、総睡眠時間のうちの少なくとも１つの指標を算出する。ここで、寝室の空調状態は、就寝者の睡眠時間、覚醒時間、ＲＥＭ睡眠時間、総睡眠時間に影響を及ぼす。具体的には、例えば寝室の温度が比較的高温であったり、比較的低温であったりすると、就寝者が不快感を覚えて就寝者の睡眠時間や総睡眠時間が短くなる、あるいは就寝者の中途覚醒時間が長くなる。従って、これらの睡眠質に基づいて寝室の空調能力を変化させることで、就寝者の就寝環境を最適な空調状態に制御することができる。
【００２４】
第６の発明は、第１乃至第５のいずれか１つの発明の空調制御システムにおいて、上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記入眠時刻Ｔｓに上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻として導出することを特徴とするものである。
【００２５】
第６の発明では、入眠時刻Ｔｓに予測第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻とする。このため、第１回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻を的確に予測することができる。従って、就寝者の就寝環境を１回目のＲＥＭ睡眠に入るときに最適な空調状態に制御することができる。
【００２６】
第７の発明は、第６の発明の空調制御システムにおいて、上記空調制御手段（45）は、上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）とのうち早い方の時刻から上記ＲＥＭ睡眠期間に合致した上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始することを特徴とするものである。
【００２７】
第７の発明では、空調制御手段（45）が予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）とのうち早い方の時刻からＲＥＭ睡眠期間に合致した最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始する。このため、第１回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、１回目のＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００２８】
第８の発明は、第１乃至第７のいずれか１つの発明の空調制御システムにおいて、上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）とのうち早い方の時刻に上記予測第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と加えた時刻を上記予測第１回ＲＥＭ睡眠終了時刻として導出することを特徴とするものである。
【００２９】
第８の発明では、予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）とのうち早い方の時刻に予測第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と加えた時刻を予測第１回ＲＥＭ睡眠終了時刻とする。このため、第１回ＲＥＭ睡眠期間の終了時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、２回目のＮＯＮＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００３０】
第９の発明は、第１の発明の空調制御システムにおいて、上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、実測した上記第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ−１）に上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻として導出することを特徴とするものである。
【００３１】
第９の発明では、実測した第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ−１）に予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻とする。このため、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻を的確に予測することができる。従って、就寝者の就寝環境をｎ回目のＲＥＭ睡眠に入るときに最適な空調状態に制御することができる。
【００３２】
第１０の発明は、第９の発明の空調制御システムにおいて、上記空調制御手段（45）は、上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻から上記ＲＥＭ睡眠期間に合致した上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始することを特徴とするものである。
【００３３】
第１０の発明では、空調制御手段（45）が予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻からＲＥＭ睡眠期間に合致した最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始する。このため、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、ｎ回目のＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００３４】
第１１の発明は、第２の発明の空調制御システムにおいて、上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、実測した上記第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ−１）に上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻として導出することを特徴とするものである。
【００３５】
第１１の発明では、実測した第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ−１）に予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を加えた時刻を予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻とする。このため、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻を的確に予測することができる。従って、就寝者の就寝環境をｎ回目のＲＥＭ睡眠に入るときに最適な空調状態に制御することができる。
【００３６】
第１２の発明は、第１１の発明の空調制御システムにおいて、上記空調制御手段（45）は、上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻から上記ＲＥＭ睡眠期間に合致した上記最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始することを特徴とするものである。
【００３７】
第１２の発明では、空調制御手段（45）が予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻からＲＥＭ睡眠期間に合致した最適空調状態に近づくように上記空調手段（10）の空調能力の制御を開始する。このため、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、ｎ回目のＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００３８】
第１３の発明は、第１乃至第１２のいずれか１つの発明の空調制御システムにおいて、上記ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻に上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と加えた時刻を上記予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠終了時刻として導出することを特徴とするものである。
【００３９】
第１３の発明では、予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とのうち早い方の時刻に予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と加えた時刻を予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠終了時刻とする。このため、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の終了時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、ｎ回目のＮＯＮＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００４０】
第１４の発明は、第１乃至第１３のいずれか１つの発明の空調制御システムにおいて、１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、各回の上記最適空調状態を各回ごとにそれぞれ別個に導出することを特徴とするものである。
【００４１】
第１４の発明では、複数回のＲＥＭ睡眠期間及びＮＯＮＲＥＭ睡眠期間に対して、それぞれの各回ごとに、それぞれ別々の最適空調状態を導出する。そのため、それぞれのＲＥＭ睡眠期間及びＮＯＮＲＥＭ睡眠期間においてより快適な空調状態に制御することができる。
【００４２】
第１５の発明は、第１乃至第１３のいずれか１つの発明の空調制御システムにおいて、１回の睡眠において複数回の上記ＲＥＭ睡眠期間および上記ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間が存する際に、該睡眠の期間を３分割し、各分割期間における上記最適空調状態を各分割期間ごとにそれぞれ別個に導出することを特徴とするものである。
【００４３】
第１５の発明では、複数回のＲＥＭ睡眠期間及びＮＯＮＲＥＭ睡眠期間に対して、睡眠期間を３分割して各分割期間ごとに、それぞれ別々の最適空調状態を導出する。そのため、寝入りばな、中間期間、および目覚めに向けての期間のそれぞれにおいてより快適な空調状態に制御することができる。
【発明の効果】
【００４４】
第１および第２の発明によれば、就寝者の睡眠質を導出し、この睡眠質に基づいて空調手段（10）の空調能力を制御するようにしているので、就寝者の個体差による睡眠質の違いを考慮しながら、就寝者の睡眠質を最適とするような寝室環境を得ることができる。そして、寝室の空調状態と、就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースを構築し、このデータベースに基づいて寝室の最適空調状態を求めるようにしている。従って、上記データベースにより、個体差に応じた最適な空調状態を確実に求めることができるので、就寝者に対して最適な寝室環境を得ることができる。さらに過去の第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とのデータを基に今回の就寝における第１回・第ｎ回睡眠期間出現間隔と、第１回・第ｎ回睡眠期間継続時間とを予測して、ＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでは異なる最適空調状態となるように空調能力を制御するので、ＲＥＭとＮＯＮＲＥＭとの切り替わり時にタイムラグなく素早く対応して、ＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とでそれぞれに最適な空調状態を作り出すよう制御して就寝者に最適な就寝環境を与えることができる。
【００４５】
そして、上記第３の発明では、就寝者の睡眠質に影響を及ぼす空気の温度及び湿度の双方を検出して該温湿度と睡眠質とを関連付けたデータベースを構築し、寝室の温湿度がこのデータベースで求めた最適温湿度となるように空調手段（10）を制御している。従って、寝室の温湿度環境が最適なものとなり、就寝者の睡眠質を大幅に改善することができる。
【００４６】
また、第４の発明では、空調状態検出手段（26,27）が、寝床近傍の空調状態を検出するようにしているので、就寝者の周りの温度や湿度を確実に最適なものとして就寝者の睡眠質を大幅に改善できる。
【００４７】
また、第５の発明では、就寝者の睡眠時間、中途覚醒時間、ＲＥＭ睡眠時間、総睡眠時間のうちの少なくとも１つを就寝者の睡眠質として用いるようにしている。従って、比較的単純な指標によって就寝者の睡眠質を容易に得ることができ、これらの睡眠質を改善するような空調制御を行うことができる。
【００４８】
更に、第６の発明では、第１回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻を的確に予測することができる。従って、就寝者の就寝環境を１回目のＲＥＭ睡眠に入るときに最適な空調状態に制御することができる。
【００４９】
更に、第７の発明では、第１回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、１回目のＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００５０】
更に、第８の発明では、第１回ＲＥＭ睡眠期間の終了時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、２回目のＮＯＮＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００５１】
更に、第９，１１の発明では、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻を的確に予測することができる。従って、就寝者の就寝環境をｎ回目のＲＥＭ睡眠に入るときに最適な空調状態に制御することができる。
【００５２】
更に、第１０，１２の発明では、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の開始時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、ｎ回目のＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００５３】
更に、第１３の発明では、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間の終了時刻が予測した時刻より早く始まった場合でも実測によって空調能力の制御をタイムラグ無く開始することができる。従って、ｎ回目のＮＯＮＲＥＭ睡眠に入るときに就寝者の就寝環境をいつも最適な空調状態に制御することができる。
【００５４】
更に、第１４の発明では、それぞれのＲＥＭ睡眠期間及びＮＯＮＲＥＭ睡眠期間においてより快適な空調状態に制御することができる。
【００５５】
更に、第１５の発明では、寝入りばな、中間期間、および目覚めに向けての３つの期間のそれぞれにおいてより快適な空調状態に制御することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５６】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００５７】
（実施形態１）
実施形態１に係る空調制御システム（1）は、寝室（5）内に設置された空調機（10）を制御するものである。
【００５８】
図１に示すように、空調機（10）は、例えば壁掛け式のエアコンで構成されている。また、空調機（10）は、冷媒が循環して冷凍サイクルを行う冷媒回路を備えており、熱交換器（図示省略）内の冷媒により冷却又は加熱した空気を寝室（5）へ供給する。また、空調機（10）は、空気の湿度を調節するための調湿手段（図示省略）を備えている。調湿手段は、例えば空気の水分を吸脱着する吸着剤が担持されたデシカントロータや、空気へ向かって水分を噴霧する加湿器等で構成される。また、調湿手段は、上記熱交換器内の冷媒の温度を露点温度以下とすることで、空気中の水蒸気を凝縮させ該空気の除湿を行う構成としても良い。以上のように、空調機（10）は、空気を温調すると共に空気を調湿するように構成され、寝室（5）の空気調和を行う空調手段を構成している。
【００５９】
図１及び図２に示すように、上記空調制御システム（1）は、体動センサ（20）と温度センサ（26）と湿度センサ（27）と本体部（30）とを備えている。
【００６０】
体動センサ（20）は、寝室（5）のベッドや布団等の寝具（6）上の就寝者から生起する体動を検出するためのものである。つまり、体動センサ（20）は、就寝者の体動を体動信号として検知する体動検知手段を構成している。体動センサ（20）は、チューブ状の部材からなり、外部から加わる圧力を検知して本体部（30）へ伝えるように構成されている。即ち、体動センサ（20）は、就寝者の体動に伴う振動を圧力変動として検知するための感圧部（21）と、この圧力変動を本体部（30）に伝達するための圧力伝達部（22）とを備えている。
【００６１】
感圧部（21）は、細長で中空状のチューブによって構成されており、寝具（6）のマットや敷き布団等の下に敷設されている。また、圧力伝達部（22）も、感圧部（21）と同様、中空状のチューブによって構成されており、接続部（23）を介して感圧部（21）と連結している。また、感圧部（21）は、圧力伝達部（22）よりも大径に形成されている。就寝者が寝具（6）に横臥すると、就寝者の体動に伴う圧力・振動が感圧部（21）に伝達され、感圧部（21）の内圧が圧力伝達部（22）を伝わって本体部（30）の受圧部（31）に作用する。
【００６２】
上記受圧部（31）は、箱状の本体部（30）内に埋設されている。受圧部（31）は、圧力伝達部（22）における接続部（23）と反対側の端部が嵌合する取付部（32）を有している。取付部（32）は、略円環状に形成されて内方に向かって凹んだ凹部（32a）と、該凹部（32a）内に突設されて圧力伝達部（22）の端部に内嵌する凸部（32b）とを有している。凸部（32b）には、貫通穴（32c）が形成されており、感圧部（21）で発生した内圧は貫通穴（32c）を通じて受圧部（31）へ伝達される。
【００６３】
また、受圧部（31）は、その内部に受圧用センサ（33）を有している。受圧用センサ（33）は、マイクロフォンや圧力センサ等によって構成されている。受圧用センサ（33）は、感圧部（21）で発生した内圧を受け、この内圧を電圧に変化して本体部（30）内の回路ユニット（40）へ信号として出力するように構成されている。
【００６４】
上記温度センサ（26）及び湿度センサ（27）は、いずれも寝具（6）上に設けられている。温度センサ（26）は、寝床近傍の空気の温度を検出し、湿度センサ（27）は、寝床近傍の空気の湿度（相対湿度又は絶対湿度）を検出する。つまり、温度センサ（26）及び湿度センサ（27）は、寝室（5）の寝床近傍の空気状態を検出する空気状態検出手段を構成している。また、温度センサ（26）及び湿度センサ（27）は、リード線（28）を介して本体部（30）と接続している。温度センサ（26）及び湿度センサ（27）の検出信号は、リード線（28）を介して本体部（30）内の回路ユニット（40）へ出力される。
【００６５】
図３に示すように、回路ユニット（40）は、信号処理手段（41）、睡眠質導出手段（50）、記憶手段（42）、データベース構築手段（43）、最適制御目標値導出手段（44）、空調制御手段（45）、及び初期目標値設定手段（46）を備えている。
【００６６】
信号処理手段（41）は、体動センサ（20）から出力された体動信号を所定の信号に変調するものである。
【００６７】
睡眠質導出手段（50）は、上記信号処理手段（41）で変調された信号に基づいて、就寝者の睡眠の質を表す指標を導出するものである。睡眠質導出手段（50）は、離床判定手段（51）と睡眠／覚醒判定手段（52）と睡眠深さ判定手段（53）とＲＥＭ睡眠判定手段（54）とを備えている。
【００６８】
上記離床判定手段（51）は、就寝者が寝具（6）に在床状態であるか、離床状態であるかを判定するものである。離床判定手段（51）による判定は、上記信号処理手段（41）で変調した体動信号と、所定の離床判定閾値との大小比較によって行われる。具体的に、体動信号が所定時間以上継続して離床判定閾値を上回る場合、就寝者から体動が生起しているとみなされるので、この場合には離床判定手段（51）が「在床」と判定する。一方、体動信号が離床判定閾値を下回る場合、就寝者から体動が生起していないとみなされるので、この場合には離床判定手段（51）が「離床」と判定する。
【００６９】
また、離床判定手段（51）は、「離床」状態から「在床」状態へ移行した時刻（即ち、入床時刻）と、「在床」状態から「離床」状態へ移行した時刻（即ち、離床時刻）をそれぞれ導出する。更に、離床判定手段（51）は、入床時刻から離床時刻までの間の時間を「総就床時間」として導出する。即ち、「総就床時間」は、就寝者が夜等に寝具に入床してから朝等に寝具から離床するまでの間の時間である。
【００７０】
上記睡眠／覚醒判定手段（52）は、就寝者が「在床」と判定されている状態において、就寝者が睡眠状態であるか、覚醒状態であるかを判定するものである。睡眠／覚醒判定手段（52）による判定は、上記信号処理手段（41）で変調した体動信号と、所定の睡眠判定閾値との大小比較によって行われる。具体的に、体動信号が所定時間以上継続して睡眠判定閾値を上回る場合には、在床中の就寝者が覚醒しており、就寝者から粗動が生起しているとみなされるので、この場合には睡眠／覚醒判定手段（52）が「覚醒」と判定する。一方、体動信号が睡眠判定閾値を下回る場合、在床中の就寝者が睡眠中であり、就寝者からは微体動のみが生起しているとみなされるので、この場合には睡眠／覚醒判定手段（52）が「睡眠」と判定する。
【００７１】
また、睡眠／覚醒判定手段（52）は、就寝者が「在床」と判定されている状態において、就寝者が入眠した時刻を入眠時刻として導出する。この入眠時刻は、就寝者が在床した後、初めて眠りについた時刻であり、睡眠中に一時的に目が覚めて（即ち、中途覚醒して）その後に眠りについた時刻とは異なるものである。この入眠時刻は、例えば就寝者が「在床」と判定された後に、就寝者の状態が初めて「覚醒」から「睡眠」へ移行し、この「睡眠状態」が所定時間以上継続した場合に、この「睡眠」へ移行した時刻が用いられる。
【００７２】
また、睡眠／覚醒判定手段（52）は、就寝者が「在床」と判定されている状態において、就寝者が目覚めた時刻を覚醒時刻として導出する。この覚醒時刻は、例えば朝などにおいて、就寝者が起床する直前に覚醒した時刻であり、睡眠中の一時的な中途覚醒の時刻とは異なるものである。この覚醒時刻は、例えば朝などに「在床」から「離床」へ移行した時刻の最も直前に「睡眠」から「覚醒」へ移行した時刻が用いられる。
【００７３】
睡眠／覚醒判定手段（52）は、次のようにして「睡眠時間」及び「中途覚醒時間」を導出する。まず、「睡眠時間」は、上記「入眠時刻」から「覚醒時刻」までの間の時間を求めることで導出される。つまり、「睡眠時間」は、就寝者が寝具上で最初に入眠してから最終的に覚醒するまでの時間を示すものである。また、「中途覚醒時間」は、「入眠時刻」から「覚醒時刻」までの間において、就寝者が「覚醒」と判定された時間の総和を求めることで導出される。つまり、「中途覚醒時間」は、上記「睡眠時間」中に就寝者が中途覚醒した時間の累積時間を示すものである。
【００７４】
上記睡眠深さ判定手段（53）は、就寝者が「睡眠」と判定されている状態において、就寝者の睡眠が深い睡眠（いわゆる徐波睡眠）状態であるか、浅い睡眠（いわゆる睡眠段階１）状態であるかを判定するものである。睡眠深さ判定手段（53）は、例えば就寝者が「睡眠」と判定された状態が所定時間（例えば３０分）以上継続したものは、眠りが深いものとみなして「深い睡眠」と判定し、そうでない場合には、眠りが浅いものとみなして「浅い睡眠」と判定する。そして、睡眠深さ判定手段（53）は、上記入眠時刻から上記覚醒時刻までの間において、「深い睡眠」と判定された時間の合計を「徐波睡眠時間」として導出し、「浅い睡眠」と判定された時間の合計を「浅睡眠時間」として導出する。
【００７５】
上記ＲＥＭ睡眠判定手段（54）は、就寝者が「睡眠」と判定されている状態において、就寝者がＲＥＭ（rapid eye movement）睡眠状態であるかＮＯＮＲＥＭ睡眠状態であるかを判定するものである。ＲＥＭ睡眠判定手段（54）による判定は、例えば体動信号から抽出された就寝者の心拍の信号に基づいて行われる。具体的には、例えば体動信号に心拍帯域のフィルタ（例えば１．４Ｈｚ±０．６Ｈｚ）をかけて、就寝者の心拍信号を抽出し、この心拍信号から就寝者の心拍数のばらつき（標準偏差）を求める。ここで、就寝者がＲＥＭ睡眠状態である場合には、就寝者の心拍数のばらつきが大きくなるので、上記標準偏差が所定値以上となる場合には、就寝者が「ＲＥＭ睡眠」であると判定する。そして、ＲＥＭ睡眠判定手段（54）は、上記入眠時刻から上記覚醒時間までの間において、「ＲＥＭ睡眠」と判定された時間の合計を「ＲＥＭ睡眠時間」として導出する。
【００７６】
記憶手段（42）には、体動センサ（20）で検出した体動信号、上記温度センサ（26）で検出した寝床内の温度、上記湿度センサ（27）で検出した寝床内の湿度が時系列データとして時々刻々と記憶・蓄積されていく。また、記憶手段（42）には、上記睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質も記憶される。具体的に、本実施形態では、この睡眠質として、上記「中途覚醒時間」、「徐波睡眠時間」、「浅睡眠時間」、及び「ＲＥＭ睡眠時間」が記憶手段（42）に記憶される。
【００７７】
上記データベース構築手段（43）は、記憶手段（42）に記憶されたデータに基づいて、寝室（5）の空調状態（温湿度状態）と、就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースを構築する。具体的に、データベース構築手段（43）は、例えば上記温度センサ（26）及び上記湿度センサ（27）で検出した寝床内の温湿度に関する時系列データに基づいて、就寝者が入眠してから目覚めるまでの間における寝床内の平均的な温湿度を求める。同時に、データベース構築手段（43）は、この期間内に対応する就寝者の「中途覚醒時間」、「徐波睡眠時間」、「浅睡眠時間」、及び「ＲＥＭ睡眠時間」を読み込んで、寝床の温湿度が睡眠質にどのような影響を及ぼすかを表すデータベースを構築していく。
【００７８】
上記最適制御目標値導出手段（44）は、上記データベース構築手段（43）で構築されたデータベースに基づいて、就寝者の睡眠質を改善させるための最適な空調状態（寝室や寝床内の温湿度）を算出する最適空調状態導出手段を構成している。具体的に、最適制御目標値導出手段（44）は、上記データベースに基づいて、空調機（10）の制御目標となる目標温度及び目標湿度を算出する。
【００７９】
上記空調制御手段（45）は、空調機（10）へ上記制御目標に関する信号を出力することで、寝床内の温湿度が上記目標温度及び目標湿度に近づくように空調機（10）の空調能力（温調能力及び調湿能力）を制御するものである。なお、この信号は、例えば電波信号となって空調機（10）へ無線で送られる。
【００８０】
上記初期目標値設定手段（46）は、空調制御システム（1）の初回運転時における空調機（10）の目標温度及び目標湿度が設定されるものである。つまり、空調制御システム（1）の最初の運転では、上記データベース構築手段（43）に未だ上記データベースが構築されていないので、最適制御目標値導出手段（44）は、空調機（10）の目標温度及び目標湿度を求めることができない。そこで、初期目標値設定手段（46）には、初回運転時の目標温度及び目標湿度が手入力によって設定され、この目標温度及び目標湿度が空調制御手段（45）によって空調機（10）へ送られる。
【００８１】
また、ＲＥＭデータ蓄積手段（47）は１回の就寝において複数回のＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とが存する場合に、各回のＲＥＭ睡眠期間の開始時刻、終了時刻および出現間隔とをデータとして格納する。
【００８２】
−空調制御システムの基本的動作−
空調制御システム（1）による空調機（10）の動作について、図３及び図４を参照しながら更に詳細に説明する。
【００８３】
空調制御システム（1）では、就寝時において空調機（10）が連続的に運転される。就寝時における空調機（10）の初回の運転時には、上記初期目標値設定手段（46）に設定された目標温度及び目標湿度を制御目標として、空調機（10）が運転される。空調制御システム（1）では、就寝者が就寝してから翌朝目覚めるまでの期間（以下、就寝期間という）毎に、寝室（5）の空調状態と就寝者の睡眠質とが導出され、これらの空調状態と就寝者の睡眠質との関係がデータベース構築手段（43）によって構築・更新されていく。
【００８４】
具体的に、上記就寝期間中には、温度センサ（26）によって寝床内の温度が検出され、同時に湿度センサ（27）によって寝床内の湿度が検出される（ステップＳ１）。そして、記憶手段（42）には、これらの検出温度及び検出湿度が時々刻々と記憶されていく。また、この就寝期間中には、体動センサ（20）によって寝床内の就寝者の体動が検出される。そして、記憶手段（42）には、これらの体動信号が時々刻々と記憶されていく。また、睡眠質導出手段（50）は、この就寝期間中の体動信号に基づいて、該就寝期間中における就寝者の睡眠質、即ち「中途覚醒時間」、「徐波睡眠時間」、「浅睡眠時間」、及び「ＲＥＭ睡眠時間」を導出する（ステップＳ２）。
【００８５】
次いで、データベース構築手段（43）は、同じ就寝期間における寝床内の温湿度と、就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースを構築する。具体的には、データベースには、就寝期間中の平均的な温度が例えば２９℃であり、平均的な湿度が５０％であったとき、この温湿度状態の就寝期間中での中途覚醒時間、徐波睡眠時間、浅睡眠時間、及びＲＥＭ睡眠時間がそれぞれ何分であったかが、１組のデータとして蓄積される。つまり、データベース構築手段（43）は、所定の就寝期間の温湿度データと、同時期の就寝期間における睡眠質データとを１組のデータとし、この１組のデータを就寝期間毎にデータベースに付加するようにして更新していく。またＲＥＭデータ蓄積手段（47）は、ＲＥＭ睡眠判定手段（54）によってＲＥＭ睡眠状態であると判定され送り出される信号を受けて、入眠時刻Ｔｓから第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と、第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）から第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）までの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間と、第ｎ−１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ−１）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔と（ｎは２以上の整数）、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）から第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ）までの時間である第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とを格納していく（ステップＳ３）。
【００８６】
最適制御目標値導出手段（44）は、このようにして構築されたデータベースに基づいて、寝室（寝床内）の目標温度及び目標湿度を求める。つまり、最適制御目標値導出手段（44）は、データベースに蓄積された睡眠質データのうち最も睡眠質が良好であるものを導出し、この睡眠質データに対応する温湿度データを目標温度及び目標湿度として導出する。このとき、ＲＥＭ睡眠状態がおよそ９０分に一度現れるというウルトラディアンリズムと呼ばれる周期に従って、ＲＥＭ睡眠状態とＮＯＮＲＥＭ睡眠状態とでは異なる目標温度及び目標湿度とする（ステップＳ４）。
【００８７】
更に具体例を挙げて説明すると、例えば図５は、就寝期間毎の寝床内の温湿度と、同じ就寝期間での睡眠質との関係を表したグラフである。この例では、温度２９℃相対湿度５０％での就寝環境では、他の空気状態の就寝環境と比較して、中途覚醒時間及び浅睡眠時間が短く、ＲＥＭ睡眠時間及び徐波睡眠時間が長くなっている。つまり、図５の例においては、温度２９℃相対湿度５０％の空気状態において、就寝者が最も安眠しているとみなすことができ、この空気状態が就寝者に対して最適な空気状態となる。そこで、最適制御目標値導出手段（44）は、目標温度を２９℃、目標湿度を５０％として導出する。ただしＲＥＭ睡眠状態とＮＯＮＲＥＭ睡眠状態とでは最適な空気状態が異なるため、後述のウルトラディアンリズムに合わせた目標の設定を行う。
【００８８】
次いで、空調制御手段（45）は、このようにして得た目標温度及び目標湿度を空調機（10）へ信号として出力する。その結果、空調機（10）の目標湿度及び目標温度が更新される。そして、次の就寝期間の空調機（10）の運転においては、寝床内の温湿度が更新後の目標温湿度（例えば２９℃、５０％）に近づくように空調機（10）の空調能力が調節される。その結果、寝床内の空気状態は、就寝者の睡眠質を改善させるような最適空調状態に維持されるので、就寝環境が良好に保たれることになる。
【００８９】
−ウルトラディアンリズムに合わせた空調システムの制御−
図１２の上のグラフは、横軸に睡眠時の時間、縦軸に睡眠深度をとった模式的なグラフである。このグラフはある就寝者の平均的な睡眠状態（ｋ回のデータの平均）を表している。一方図１２の下側は、ある日の就寝におけるＲＥＭ睡眠状態が現れた実際の時間を示している。およそ９０分周期で、浅い眠り−深い眠り−浅い眠りを繰り返していることがわかる。ここで睡眠段階１よりも浅い睡眠状態のときがＲＥＭ睡眠状態であり、それより深い睡眠状態のときがＮＯＮＲＥＭ睡眠状態である。
【００９０】
入眠してから１回目のＲＥＭ睡眠状態が現れるまでの時間である第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔は、平均値である上側のグラフのＡ１に比べて下側の実測の方が長くなっている。すなわち、第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻に両者の間に差（タイムラグ）が現れている。同様に第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間（上側のグラフではＡ２）や第２回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔（上側のグラフではＡ３）および２回目以降に関しても実測値と平均値との間にタイムラグが生じてくる。
【００９１】
特許文献３に示されている従来技術においては、ウルトラディアンリズムを最初から一定の値に固定してしまっているため、実測されるＲＥＭ睡眠期間の出現時間からのタイムラグは、図１２に示されている実測値の平均値におけるタイムラグよりも大きくなっている。特に睡眠後半になるほど実際には周期が長くなるのであるが、特許文献３の技術では、周期として一つの値を用いているため、睡眠後半になるほどずれが大きくなって睡眠の快適さが低下してしまう。この特許文献３の技術に比べれば、図１２上側に示された実測値の平均は実際の一回一回の睡眠時のＲＥＭ睡眠期間の開始と終了時刻とのタイムラグが小さいものとなっている。しかしタイムラグが従来技術に比べて小さいとはいえ、より快適な睡眠を実現するにはこのタイムラグをより小さくすることが好ましい。
【００９２】
そこで本実施形態では図１３に示すフローチャートに従って、よりタイムラグを小さくする制御を行っている。以下に具体的にこの制御を説明する。なおこのフローチャートは、特定の就寝者のｋ回分の就寝時のデータが格納されていて、ｋ＋１回目の就寝時のフローを示している。
【００９３】
図１３の左側は、ＲＥＭデータ蓄積手段（47）において行われる、ＲＥＭ睡眠期間に関する各種データの格納とそのデータを基にした学習のフローである。右側は、ＲＥＭデータ蓄積手段（47）内で行われる演算と空調制御手段（45）に対する制御のフローである。睡眠が開始されると左側においては入眠時刻Ｔｓを実測データから検出し、右側においてはＮＯＮＲＥＭ睡眠期間用に設定された目標温度によって空調機（10）を運転し（ＮＲＥＭ用運転）、１回目のＲＥＭ睡眠期間が開始する時刻を、Ｔｓ＋Ｔｒｓａｖ（１，ｋ）という式で予測し、予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻を算出する。ここでＴｒｓａｖ（１，ｋ）は、過去のｋ回分の第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔（入眠時刻Ｔｓを基準）の実測値の平均である。なお、入眠時刻Ｔｓは入眠した瞬間に判明するわけではなく、入眠の前後のある程度の量の連続した時系列のデータを演算することにより判明するものである。
【００９４】
次に左側においては第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）を実測データから検出する。これは入眠時刻Ｔｓと同様に、ある程度の量の連続した時系列のデータを演算することにより判明するものである。一方右側では予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と左側で実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）とを比較して、両者のうちより早い方の時刻から空調制御手段（45）を介して空調機（10）を制御し、目標温度をＲＥＭ睡眠状態用の温度にして運転を行う（ＲＥＭ用運転）。なお、ＲＥＭ用運転の目標温度は、ＮＲＥＭ用運転の目標温度よりも０．５〜２℃高めであることが好ましい。
【００９５】
それから左側では第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を、Ｔｒｓ（１）−Ｔｓという式で計算して、過去の第１回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔とともに平均化してＴｒｓａｖ（１，ｋ＋１）としてＲＥＭデータ蓄積手段（47）に格納する。一方右側では１回目のＲＥＭ睡眠期間が終了する時刻を、Ｔｒｓ（１）＋Ｔｒｆａｖ（１，ｋ）という式で予測し、予測第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻を算出する。ここでＴｒｆａｖ（１，ｋ）は、過去のｋ回分の第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間の実測値の平均である。
【００９６】
その後、左側では第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）を実測データから検出する。これは入眠時刻Ｔｓおよび第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）と同様に、ある程度の量の連続した時系列のデータを演算することにより判明するものである。一方右側では予測第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻と左側で実測した第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）とを比較して、両者のうちより早い方の時刻から空調制御手段（45）を介して空調機（10）を制御し、目標温度をＮＲＥＭ睡眠状態用の温度にして運転を行う（ＮＲＥＭ用運転）。
【００９７】
次に左側で第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間を、Ｔｒｆ（１）−Ｔｒｓ（１）という式で計算して、過去の第１回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とともに平均化してＴｒｆａｖ（１，ｋ＋１）としてＲＥＭデータ蓄積手段（47）に格納する。
【００９８】
以上が第１回目のＲＥＭ睡眠期間における学習および制御である。これ以降は、類似の手順で２回目以降のＲＥＭ睡眠期間における制御を行う。その際、各回のＲＥＭ睡眠期間が終了した後に覚醒しているか否かを判定して、覚醒していれば学習及び空調制御を終了する。第１回ＲＥＭ睡眠期間が終了した後、覚醒しているか否かを判定して、否の場合は第２回目のＲＥＭ睡眠期間における学習及び制御を行うが、以後は、一般化して第ｎ回目（ｎは２以上の整数）の学習及び制御について説明する。
【００９９】
まず右側においてｎ回目のＲＥＭ睡眠期間が開始する時刻を、Ｔｒｓ（ｎ−１）＋Ｔｒｓａｖ（ｎ，ｋ）という式で予測し、予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻を算出する。
【０１００】
次に左側において第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）を実測データから検出する。これは第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（１）と同様に、ある程度の量の連続した時系列のデータを演算することにより判明するものである。一方右側では予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻と左側で実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻Ｔｒｓ（ｎ）とを比較して、両者のうちより早い方の時刻から空調制御手段（45）を介して空調機（10）を制御し、目標温度をＲＥＭ睡眠状態用の温度にして運転を行う（ＲＥＭ用運転）。
【０１０１】
その次に左側では第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を、Ｔｒｓ（ｎ）−Ｔｒｓ（ｎ−１）という式で計算して、過去の第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔とともに平均化してＴｒｓａｖ（ｎ，ｋ＋１）としてＲＥＭデータ蓄積手段（47）に格納する。一方右側ではｎ回目のＲＥＭ睡眠期間が終了する時刻を、Ｔｒｓ（ｎ）＋Ｔｒｆａｖ（ｎ，ｋ）という式で予測し、予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻を算出する。
【０１０２】
それから左側では第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ）を実測データから検出する。これは第１回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（１）と同様に、ある程度の量の連続した時系列のデータを演算することにより判明するものである。一方右側では予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻と左側で実測した第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間終了時刻Ｔｒｆ（ｎ）とを比較して、両者のうちより早い方の時刻から空調制御手段（45）を介して空調機（10）を制御し、目標温度をＮＲＥＭ睡眠状態用の温度にして運転を行う（ＮＲＥＭ用運転）。
【０１０３】
次に左側で第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間を、Ｔｒｆ（ｎ）−Ｔｒｓ（ｎ）という式で計算して、過去の第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間継続時間とともに平均化してＴｒｆａｖ（ｎ，ｋ＋１）としてＲＥＭデータ蓄積手段（47）に格納する。
【０１０４】
以上が第ｎ回目のＲＥＭ睡眠期間における学習および制御であり、この後に覚醒しているか否かを判定し、否であれば再び次回のＲＥＭ睡眠期間における学習および制御を行い、覚醒と判定すれば学習及び制御を終了する。
【０１０５】
なお、Ｔｒｓａｖ（１，１）、Ｔｒｆａｖ（１，１）、Ｔｒｓａｖ（ｎ，１）、Ｔｒｆａｖ（ｎ，１）は初期設定値として設定されている。また、Ｔｒｓａｖ（１，ｋ）、Ｔｒｆａｖ（１，ｋ）、Ｔｒｓａｖ（ｎ，ｋ）、Ｔｒｆａｖ（ｎ，ｋ）の平均はここでは相加平均としているが、相乗平均などどのような平均であってもよい。
【０１０６】
−実施形態の効果−
上記実施形態によれば、睡眠質導出手段（50）で導出した就寝者の睡眠質と、温度センサ（26）及び湿度センサ（27）で検出した寝室（5）の温湿度との関係をデータベース化し、このデータベースから寝室（5）の最適温湿度（目標温湿度）を求めるようにしている。ここで、このようにして得られた温湿度及び睡眠質の関係は、就寝者の個体差によって変化するものであり、就寝者毎に異なるものである。従って、このデータベースに基づいて寝室（5）の目標温湿度を求めて空調機（10）を制御することで、就寝者の睡眠質を改善させるような最適な空調を行うことができ、個体差に依らず寝室環境を良好に維持することができる。
【０１０７】
また、このデータベースに就寝者の睡眠質と寝室（5）の温湿度との関係を日々蓄積していくことで、個体差に応じたより最適な温湿度を把握することができる。従って、就寝者の睡眠質を日々改善していくような空調制御を行うことができる。
【０１０８】
更に、温度センサ（26）及び湿度センサ（27）によって寝床近傍の温湿度を検出しているので、寝床近傍の温湿度が最適温湿度となるように空調制御を行うことができる。従って、就寝者の周囲の温湿度を確実に最適に制御できるので、就寝者の睡眠質を確実に改善できる。
【０１０９】
そして、ＲＥＭデータ蓄積手段（47）に一回の就寝において複数回発生するＲＥＭ睡眠期間の開始時刻、出現間隔、継続時間といったデータを格納して、このデータを用いてＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間との空調温度設定を異なる設定としているので、ＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とで異なる最適温度に対応することができより快適な睡眠を就寝者が得られ、ＲＥＭ／ＮＯＮＲＥＭの切り替わり時も正確に捉えることができてタイムラグのない制御を行うことができる。
【０１１０】
（実施形態２）
実施形態２は、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔の計算方法が実施形態１と異なっており、その他の点は実施形態１と同じであるので、実施形態１と異なっている点だけを以下に説明する。
【０１１１】
本実施形態では、図１４に示すように、フローチャートの左側下段において第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔を、Ｔｒｓ（ｎ）−Ｔｒｆ（ｎ−１）という式で計算する。そしてそれを、過去の第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔とともに平均化してＴｒｓａｖ（ｎ，ｋ＋１）としてＲＥＭデータ蓄積手段（47）に格納する。本実施形態では第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔をｎ−１回目のＲＥＭ睡眠期間が終了してからｎ回目のＲＥＭ睡眠期間が開始するまでの間隔として定義しており、これは図１２のＡ４に当たる。実施形態１に比べてｎ−１回目のＲＥＭ睡眠期間継続時間が第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔に含まれていない分だけ、各就寝回ごとの第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔のばらつきが少なくなる。
【０１１２】
−実施形態２の効果−
本実施形態では実施形態１の効果に加えて、第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間出現間隔のばらつきが少なくなるので、予測第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻もばらつきが小さくなり、開始時刻の実測値と予測値とが同じ値により近づいて、ＲＥＭ／ＮＯＮＲＥＭの境界の切換のタイムラグが更に小さくでき、就寝者の睡眠質を確実に改善できるという効果を奏する。
【０１１３】
（実施形態３）
実施形態３は、図１５右側に示すように、空調制御のフローにおいてＲＥＭ睡眠期間の開始時刻および終了時刻は、予測値のみを用いる点が実施形態１と異なっており、その他の点は実施形態１と同じであるので、実施形態１と異なっている点だけを以下に説明する。
【０１１４】
本実施形態では、図１５のフローチャートの右側において第１回および第ｎ回のＲＥＭ睡眠期間の開始時刻および終了時刻として予測値を用いている。実施形態１では、予測値と実測値とを比べてそれらのうち早い方を用いて制御を行っていたが、実測値はリアルタイムでは測定できないため、本実施形態では予測値のみを用いる制御を行っている。
【０１１５】
−実施形態３の効果−
本実施形態では、第１回および第ｎ回のＲＥＭ睡眠期間の開始時刻および終了時刻を実測データから検出するのに時間がかかって、それらの予測値のみによる制御と実質的にタイムラグが変わらなければ、実施形態１と同じ効果を奏する。
【０１１６】
（実施形態４）
実施形態４は、一回の就寝において複数回現れるＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間において、各回ごとに設定する空調温度をそれぞれ別個に導出する点が実施形態１と異なっており、その他の点は実施形態１と同じであるので、実施形態１と異なっている点だけを以下に説明する。
【０１１７】
本実施形態では、一回の就寝において複数回現れるＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とにおける、各回ごとに設定する空調温度を、その時の睡眠質を検出しそれに基づいてそれぞれ設定する。即ち、例えば第１回ＲＥＭ睡眠期間と第ｎ回ＲＥＭ睡眠期間とにおいて、その時の睡眠質のデータに基づいて空調機の温度設定（最適空調状態）を決めるので、両期間における設定温度は異なる場合が出てくる。ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間についても同様の温度設定をして制御を行う。
【０１１８】
−実施形態４の効果−
本実施形態では実施形態１の効果に加えて、ＲＥＭ睡眠期間およびＮＯＮＲＥＭ睡眠期間の各回ごとの設定温度を睡眠質に基づいて細かに設定するので、就寝者の睡眠質をより確実に改善できるという効果を奏する。
【０１１９】
（実施形態５）
実施形態５は、一回の睡眠期間を３分割し、各分割期間における設定温度をそれぞれ別個に導出する点が実施形態１と異なっており、その他の点は実施形態１と同じであるので、実施形態１と異なっている点だけを以下に説明する。
【０１２０】
本実施形態では、一回の睡眠期間を３分割し、各分割期間における設定温度をそれぞれ別個に導出するとともに、ＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とではそれぞれ異なる空調温度設定を行う。睡眠期間の３分割および各分割期間における空調温度の設定方法は、特許文献４の方法を用いる。即ち、睡眠期間の前半部は空調温度を徐々に低下させていき、中間部はほぼ一定に保ち、後半部は徐々に上げていく。これによりより深い睡眠に達するとともに自然な目覚めを誘導することができる。
【０１２１】
−実施形態５の効果−
本実施形態では実施形態１の効果に加えて、一回の睡眠期間を３分割し、各分割期間における設定温度をそれぞれ別個に導出してに設定するので、就寝者の睡眠質をより確実に改善でき、快適な寝覚めが得られるという効果を奏する。
【０１２２】
−実施形態１〜５の変形例−
上記実施形態については、以下のような各変形例の構成としても良い。
【０１２３】
〈睡眠質について〉
上記実施形態では、就寝者の睡眠質として「中途覚醒時間」、「徐波睡眠時間」、「浅睡眠時間」、及び「ＲＥＭ睡眠時間」を用いているが、これ以外の指標を睡眠質として用いても良い。具体的には、上述した就寝者の「睡眠時間」を用いても良いし、入眠時刻から目覚め時刻までの間で「中途覚醒」が発生した回数（「中途覚醒発生回数」）を用いても良い。また、就寝者が在床してから眠りにつくまでの間の時間（いわゆる「入眠潜時」や、就寝者が目覚めてから離床するまでの時間（いわゆる「離床潜時」を用いるようにしても良い。ここで、「入眠潜時」は、就寝者の寝付きの良さを表す指標であり、例えば就寝期間中の最初の上記入床時刻から入眠時刻までの間の時間を算出して得ることができる。また、「離床潜時」は、就寝者の目覚めの良さを表す指標であり、例えば上述した目覚め時刻からその後の離床時刻までの間の時間を算出して得ることができる。更に、入眠時刻から目覚め時刻までの間で就寝者が「睡眠」状態と連続的に判定される時間のうち最も長い時間（「安定睡眠時間」）を用いるようにしても良い。なお、これらの睡眠質は、上述した各睡眠質のうちのいずれか１つだけを用いるようにしても良いし、これらの睡眠質のうちのいずれかの組み合わせであっても良い。
【０１２４】
〈最適空気状態の導出方法について〉
上記データベース構築手段（43）で構築されたデータベースに基づいて寝室（5）の目標温湿度（最適空気状態）を求める方法は、上記実施形態に限られない。具体的に、例えば上記実施形態では、「中途覚醒時間」等の時間長さをそのまま用いているが、例えば就寝者が入眠してから目覚めるまでの間の就寝期間の時間長さに対する各指標の時間長さの割合を用いて、上記最適空調状態を求めるようにしても良い。
【０１２５】
また、例えば図６に示す変形例は、睡眠質を点数評価して最適空気状態を求めるものである。具体的に、この例では、上述した睡眠質として、「入眠潜伏時間」、「離床潜伏時間」、「中途覚醒発生回数」、「中途覚醒時間」、及び「安定睡眠時間」を用いている。この例では、図６の表す各評価方法に基づいて各睡眠質を点数化し、これらの点数の合計を就寝期間毎に算出する。そして、この合計値が最も高くなった就寝期間での寝室（5）の温湿度を最適温湿度として導出する。
【０１２６】
上記実施形態の他の変形例について更に具体例を挙げて詳細に説明する。
【０１２７】
〈変形例１〉
上記実施形態において、就寝者の「総睡眠時間」を就寝者の「総就床時間」で除した指標を上記睡眠質として用いても良い。具体的に、変形例１の睡眠質導出手段（50）は、信号処理手段（41）で変調された信号に基づいて、就寝者の「総睡眠時間」と「総就床時間」を導出する。「総睡眠時間」は、就寝者が入眠してから覚醒するまでの上記「睡眠時間」中に、就寝者が実質的に睡眠していた時間（中途覚醒を除いた時間）の総和を示すものである。つまり、「総睡眠時間」は、上記「睡眠時間」から「中途覚醒時間」を差し引いたものである。そして、睡眠質導出手段（50）は、この「総睡眠時間」を、対応する上記の「総就床時間」（入床時刻から離床時刻までの間の時間）で除した指標（以下、この指標を「睡眠効率」という）を算出する。
【０１２８】
記憶手段（42）には、温度センサ（26）や湿度センサ（27）で検出した温湿度の時系列データと共に、上記「睡眠効率」が記憶・蓄積されていく。そして、データベース構築手段（43）は、記憶手段（42）に記憶されたデータに基づいて、「睡眠効率」と室内の空調状態（温湿度状態）との関係についてのデータベースを構築する。
【０１２９】
図８は、温度センサ（26）で検出された温度(℃)と睡眠効率(％)との関係を示すデータの一例である。図８に示すように、寝床内の温度と「睡眠効率」とには、Ｌ１の実線で示すような一定の相関関係があることがわかる。そこで、最適制御目標値導出手段（44）は、このようなデータベースに基づいて、「睡眠効率」が最も高くなるような空調機（10）の目標温度及び目標湿度を算出する。そして、空調制御手段（45）は、寝床内の温度が上記目標温度に近づくように空調機（10）の空調能力を制御する。
【０１３０】
以上のように、この変形例１では、「総就床時間」に対する「総睡眠時間」の割合となる「睡眠効率」を用いて、空調制御手段（45）の制御目標となる温度や湿度を求めるようにしている。このため、この変形例１では、就寝者の総就床時間が極端に短い場合や、極端に長い場合にも、その総就床時間において実質的にどれだけ睡眠できたかを評価することができる。即ち、この変形例１では、就寝者の「総就床時間」の長短に依らず、就寝者の睡眠質をより正確に求めることができる。従って、このような空調制御により、一層最適な寝室環境を得ることができる。
【０１３１】
〈変形例２〉
上記実施形態において、就寝者の「中途覚醒時間」を就寝者の「総就床時間」で除した指標を上記睡眠質として用いても良い。具体的に、変形例２の睡眠質導出手段（50）は、信号処理手段（41）で変調された信号に基づいて、上述のように「中途覚醒時間」と「総就床時間」とを導出する。そして、睡眠質導出手段（50）は、この「中途覚醒時間」を、対応する「総就床時間」で除した指標（以下、この指標を「中途覚醒率I」という）を算出する。
【０１３２】
記憶手段（42）には、温度センサ（26）や湿度センサ（27）で検出した温湿度の時系列データと共に、上記「中途覚醒率I」が記憶・蓄積されていく。そして、データベース構築手段（43）は、記憶手段（42）に記憶されたデータに基づいて、「中途覚醒率I」と室内の空調状態（温湿度状態）との関係についてのデータベースを構築する。
【０１３３】
図９は、温度センサ（26）で検出された温度(℃)と中途覚醒率I(％)との関係を示すデータの一例である。図９に示すように、寝床内の温度と「中途覚醒率I」とには、Ｌ２の実線で示すような一定の相関関係があることがわかる。そこで、最適制御目標値導出手段（44）は、このようなデータベースに基づいて、「中途覚醒率I」が最も低くなるような空調機（10）の目標温度及び目標湿度を算出する。そして、空調制御手段（45）は、寝床内の温度が上記目標温度に近づくように空調機（10）の空調能力を制御する。
【０１３４】
以上のように、この変形例２では、「総就床時間」に対する「中途覚醒時間」の割合となる「中途覚醒率I」を用いて、空調制御手段（45）の制御目標となる温度や湿度を求めるようにしている。このため、この変形例２では、就寝者の総就床時間が極端に短い場合や、極端に長い場合にも、その総就床時間において実質的にどれだけ睡眠できなかったかを評価することができる。即ち、この変形例２についても、就寝者の「総就床時間」の長短に依らず、就寝者の睡眠質をより正確に求めることができる。従って、このような空調制御により、一層最適な寝室環境を得ることができる。
【０１３５】
〈変形例３〉
上記実施形態において、就寝者の「中途覚醒時間」を就寝者の「睡眠時間」で除した指標を上記睡眠質として用いても良い。具体的に、変形例３の睡眠質導出手段（50）は、信号処理手段（41）で変調された信号に基づいて、「中途覚醒時間」と上記の「睡眠時間」（就寝者が入眠してから覚醒するまでの時間）を導出する。そして、睡眠質導出手段（50）は、この「中途覚醒時間」を、対応する「睡眠時間」で除した指標（以下、この指標を「中途覚醒率II」という）を算出する。
【０１３６】
記憶手段（42）には、温度センサ（26）や湿度センサ（27）で検出した温湿度の時系列データと共に、上記「中途覚醒率II」が記憶・蓄積されていく。そして、データベース構築手段（43）は、記憶手段（42）に記憶されたデータに基づいて、「中途覚醒率II」と室内の空調状態（温湿度状態）との関係についてのデータベースを構築する。
【０１３７】
図１０は、温度センサ（26）で検出された温度(℃)と中途覚醒率II(％)との関係を示すデータの一例である。図１０に示すように、寝床内の温度と「中途覚醒率II」とには、Ｌ３の実線で示すような一定の相関関係があることがわかる。そこで、最適制御目標値導出手段（44）は、このようなデータベースに基づいて、「中途覚醒率II」が最も低くなるような空調機（10）の目標温度及び目標湿度を算出する。そして、空調制御手段（45）は、寝床内の温度が上記目標温度に近づくように空調機（10）の空調能力を制御する。
【０１３８】
以上のように、この変形例３では、「睡眠時間」に対する「中途覚醒時間」の割合となる「中途覚醒率II」を用いて、空調制御手段（45）の制御目標となる温度や湿度を求めるようにしている。このため、この変形例３では、就寝者の睡眠時間が極端に短い場合や、極端に長い場合にも、その睡眠時間において実質的にどれだけ睡眠できなかったかを評価することができる。加えて、変形例３では、就寝者が寝具上で読書やテレビ鑑賞等をして睡眠してなかった場合にも、これを考慮して就寝者の睡眠質を評価することができる。従って、このような空調制御により、一層最適な寝室環境を得ることができる。
【０１３９】
〈変形例４〉
上記実施形態において、就寝者の「中途覚醒時間」を就寝者の「総睡眠時間」で除した指標を上記睡眠質として用いても良い。具体的に、変形例４の睡眠質導出手段（50）は、信号処理手段（41）で変調された信号に基づいて、「中途覚醒時間」と上記の「総睡眠時間」（就寝者の実質的な睡眠時間）を導出する。そして、睡眠質導出手段（50）は、この「中途覚醒時間」を、対応する「総睡眠時間」で除した指標（以下、この指標を「中途覚醒率III」という）を算出する。
【０１４０】
記憶手段（42）には、温度センサ（26）や湿度センサ（27）で検出した温湿度の時系列データと共に、上記「中途覚醒率III」が記憶・蓄積されていく。そして、データベース構築手段（43）は、記憶手段（42）に記憶されたデータに基づいて、「中途覚醒率III」と室内の空調状態（温湿度状態）との関係についてのデータベースを構築する。
【０１４１】
図１１は、温度センサ（26）で検出された温度(℃)と中途覚醒率III(％)との関係を示すデータの一例である。図１１に示すように、寝床内の温度と「中途覚醒率III」との関係には、Ｌ４の実線で示すような一定の相関関係があることがわかる。そこで、最適制御目標値導出手段（44）は、このようなデータベースに基づいて、「中途覚醒率III」が最も低くなるような空調機（10）の目標温度及び目標湿度を算出する。そして、空調制御手段（45）は、寝床内の温度が上記目標温度に近づくように空調機（10）の空調能力を制御する。
【０１４２】
以上のように、この変形例４では、「総睡眠時間」に対する「中途覚醒時間」の割合となる「中途覚醒率III」を用いて、空調制御手段（45）の制御目標となる温度や湿度を求めるようにしている。このため、この変形例４では、就寝者の総睡眠時間が極端に短い場合や、極端に長い場合にも、その総睡眠時間において実質的にどれだけ睡眠できなかったかを評価することができる。加えて、変形例４においても、就寝者が寝具上で読書やテレビ鑑賞等をして睡眠してなかった場合にも、これを考慮して就寝者の睡眠質を評価することができる。従って、このような空調制御により、一層最適な寝室環境を得ることができる。
【０１４３】
なお、上記の各変形例においても、上述のように睡眠質を点数評価して最適空調状態を求めるようにしても良い。具体的には、例えば変形例１における「睡眠効率」の評価において、例えば「睡眠効率」が９５％以上で６点、９０％以上で５点又は４点、８５％以上で３又は２点とし、これらの点数を考慮して最適空調状態（目標温度や目標湿度）を求めるようにしても良い。
【０１４４】
《その他の実施形態》
上記実施形態については、以下のような構成としてもよい。
【０１４５】
上記実施形態では、体動センサ（20）で検出した体動信号に基づいて、就寝者の睡眠質を導出するようにしている。しかしながら、例えば就寝者の脳波や眼球運動を測定したり、就寝者の呼吸や心拍を直接的に測定したりして、就寝者の睡眠質を導出するようにしても良い。
【０１４６】
また、上記実施形態では、空調機（10）が寝室（5）の温調と調湿との双方を行うように構成されているが、この空調機（10）は寝室（5）の温調のみを行うものであっても良い。この場合には、寝室（5）の温度のみを温度センサ（26）で検出し、寝室（5）の温度と就寝者の睡眠質とを関連付けたデータベースをデータベース構築手段（43）で構築する。そして、このデータベースから空調機（10）の目標温度を導出し  寝室（5）の温度が該目標温度となるように空調機（10）の温調能力を制御するようにしても良い。図７に示すように、寝室（5）の温度と就寝者の睡眠質についても所定の関係が成立する。従って、このような関係から就寝者の睡眠質が最適となるような目標温度（例えば２９℃）を導出して空調制御を行うことで、就寝者に対して最適な寝室環境を得ることができる。
【０１４７】
更に、上記実施形態では、温度センサ（26）や湿度センサ（27）を寝具（6）の近傍に設けているが、各センサ（27,28）をこれ以外の箇所に配置して寝室（5）の温度や湿度を検出するようにしても良い。また、これらの温度センサ（26）や湿度センサ（27）として、空調機（10）に設けられたセンサを利用するようにしても良い。
【０１４８】
また、上記実施形態では、空調機（10）を運転状態とした際の寝室（5）の温湿度と、就寝者の睡眠質との関係をデータベース化しているが、空調機（10）を停止した際の寝室（5）の温湿度と就寝者の睡眠質との関係もデータベースに付加していくようにしても良い。これにより、より広範囲の温湿度域について、寝室（5）の温湿度と就寝者の睡眠質との関係を得ることができ、より最適な目標温湿度を導出することができる。
【０１４９】
また、空調制御は以下のようにしても構わない。冷房時においては、入眠するまでの起床している状態の運転を１回目のＲＥＭ睡眠が始まるまで続け、ＲＥＭ睡眠期間は空調機（10）をＯＦＦあるいは設定温度を高くし、再びＮＯＮＲＥＭ睡眠期間に入ったら元の運転状態に戻す。これにより省エネ効果が得られ、不必要に体を冷やすことがない。なお、ＲＥＭ睡眠期間に空調機（10）をＯＦＦにしないときはＯＦＦにするときに比べて省エネ効果が劣るが、ＯＦＦにすると温度が上昇しすぎて中途覚醒をおこすおそれがあり、設定温度を高くする制御ではそのおそれがない。暖房時においては、入眠時刻から空調機（10）の運転をＯＦＦまたは設定温度を低くし、ＮＯＮＲＥＭ睡眠期間になったら入眠するまでの起床している状態の暖房設定温度による運転状態とする。これにより省エネ効果が得られる。なお、ＲＥＭ睡眠期間に空調機（10）をＯＦＦにしないときはＯＦＦにするときに比べて省エネ効果が劣るが、ＯＦＦにすると温度が低下しすぎて中途覚醒をおこすおそれがあり、設定温度を低くする制御ではそのおそれがない。さらに、ＲＥＭ睡眠期間とＮＯＮＲＥＭ睡眠期間とで湿度の設定値も異なるものとする制御をすることもできる。
【０１５０】
また、起床時刻が設定されている場合は、起床前に体温を上げておくことが快適な目覚めにつながるので、起床時刻に先立つ一定時間前から上記の制御ではなく、冷房時は空調運転をＯＦＦ又は設定温度を高める制御、暖房時はＲＥＭ睡眠期間用の設定温度に保つという制御を行ってもよい。
【０１５１】
さらに、予測第１回ＲＥＭ睡眠期間開始時刻よりも一定時間前にＲＥＭ睡眠期間用の設定温度（ＮＯＮＲＥＭ時より高め）にする制御を行ってもよい。これはＲＥＭ睡眠期間になる前から脳温の上昇が見られ、ＲＥＭ睡眠期間に入る前から体温上昇の準備を体が始めようとしていると考えられるので、それに合わせる制御である。
【０１５２】
なお、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【産業上の利用可能性】
【０１５３】
以上説明したように、本発明は、寝室の空調制御において、就寝者に対して快適な空調を行うための対策に関し有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１５４】
【図１】本発明の実施形態に係る空調制御システムの概略図である。
【図２】空調制御システムの本体部を拡大した斜視図である。
【図３】回路ユニットの構成を示すブロック図である。
【図４】空調制御システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】寝室の温湿度と、就寝者の睡眠質との関係を示したグラフである。
【図６】変形例に係る空調制御システムについて、睡眠質の点数を評価する方法を説明するための表である。
【図７】寝室の温度と、就寝者の睡眠質との関係を示したグラフである。
【図８】変形例１に係る実施形態について、寝室の温度と睡眠質との関係を示すグラフである。
【図９】変形例２に係る実施形態について、寝室の温度と睡眠質との関係を示すグラフである。
【図１０】変形例３に係る実施形態について、寝室の温度と睡眠質との関係を示すグラフである。
【図１１】変形例４に係る実施形態について、寝室の温度と睡眠質との関係を示すグラフである。
【図１２】睡眠時間に対する睡眠深度を表した図である。
【図１３】実施形態１に係る制御を表すフローチャートである。
【図１４】実施形態２に係る制御を表すフローチャートである。
【図１５】実施形態３に係る制御を表すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１５５】
1           空調制御システム
5           寝室
6           寝具
10          空調機（空調機）
26          温度センサ（空調状態検出手段）
27          湿度センサ（空調状態検出手段）
43          データベース構築手段
44          最適制御目標値導出手段
45          空調制御手段
47          ＲＥＭデータ蓄積手段
50          睡眠質導出手段
【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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