(57)【要約】  覚醒度制御装置は、対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいてその物理量を算出する物理量予測モデルと、算出した前記物理量に基づいて覚醒度の予測値を算出する覚醒度予測モデルとを用いて、前記物理量に関する制約の下で、対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出し、算出した前記設定値を、物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定する。
2020162358.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいてその物理量を算出する物理量予測モデルと、算出した前記物理量に基づいて前記覚醒度の予測値を算出する覚醒度予測モデルとを用いて、前記物理量に関する制約の下で、前記対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出する設定値算出手段と、
算出した前記設定値を、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定する設定手段と、
を備える覚醒度制御装置。
【請求項２】
前記設定値算出手段は、前記覚醒度がより高くなるように前記設定値を算出する、
請求項１に記載の覚醒度制御装置。
【請求項３】
前記設定値算出手段は、１人以上の前記対象者における、覚醒度の変化量の予測値の総和または平均値がより大きくなるように前記設定値を算出する、
請求項２に記載の覚醒度制御装置。
【請求項４】
前記設定値算出手段は、前記設定値について算出される快適性のスコアに関する制約を満たす前記設定値を算出する、
請求項１から３の何れか一項に記載の覚醒度制御装置。
【請求項５】
対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいてその物理量を算出する物理量予測モデルと、算出した前記物理量に基づいて前記覚醒度の予測値を算出する覚醒度予測モデルとを用いて、前記物理量に関する制約の下で、前記対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出し、
算出した前記設定値を、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定する
ことを含む覚醒度制御方法。
【請求項６】
コンピュータに、
対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいてその物理量を算出する物理量予測モデルと、算出した前記物理量に基づいて前記覚醒度の予測値を算出する覚醒度予測モデルとを用いて、前記物理量に関する制約の下で、前記対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出する工程と、
算出した前記設定値を、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定する工程と、
を実行させるためのプログラムを記憶した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、覚醒度制御装置、覚醒度制御方法および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの生体情報を取得し、取得した生体情報からユーザの覚醒度を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２）。ここで、覚醒度とは目が覚めている度合いを示す指標であり、覚醒度の値が低いほど対象者が眠い状態であることを示す。【０００３】
覚醒度が低い状態においては、ユーザが作業を行う際に作業能率が低下していることが多く、作業遂行には適切な状態ではない。例えば、オフィスでの業務においては業務効率が低下し、自動車運転においては注意散漫な運転が増加するなど、作業毎に望ましくない状態となっている傾向がある。【０００４】
そのため、覚醒度を向上させる、または、適切な範囲となるようにユーザの環境を制御するシステムが提案されている（特許文献３、４、５）。【０００５】
特許文献３には、現在の環境状態が継続した場合におけるユーザの覚醒度の予測値が予め定めた閾値を下回ったときに、空調、照明などの環境制御機器の設定を予め定めた設定に変更する、車両の運転手向けとした、覚醒度を制御するシステムが開示されている。【０００６】
特許文献４には、眠気−覚醒の評価軸と快−不快の評価軸から成る２軸座標において、ユーザの現在状態がどこに位置するか、特に所望の範囲からどれだけ離れているかに応じて、空調、照明などの五感を刺激する機器の組み合わせと強さを予め定めた設定に基づいて決定して制御する、車両の運転手向けとした、覚醒度を制御するシステムが開示されている。【０００７】
特許文献５には、対象者の覚醒度が予め設定した閾値を下回ったときに、空調機器を周期的に予め定めた動作モード（温度、風量設定）を切替えることでユーザに温度変化による温冷刺激を与える、車両の運転手向けとした、覚醒度を制御するシステムが開示されている。【０００８】
また、ユーザの情報またはその周囲環境の情報を取得して処理を行う技術がある。
例えば、特許文献６の気分推定システムは、対象者の心拍数のみに基づいて気分を指標化し、その指標値が予め設定された範囲を逸脱した場合、対象者の複数の生体情報、および、対象者の周囲環境の複数の環境情報に基づいて、対象者の気分を指標値化する。【０００９】
また、特許文献７に記載の空調管理システムは、検出装置が検出した環境値に基づいて、所定時間後の予測環境値を算出し、環境値と予測環境値とに基づいて空調装置のパラメータを算出して空調装置宛てに送信する。【００１０】
また、特許文献８に記載の覚醒度維持方法では、作業者の鼓膜温度のような深度体温から覚醒度を検出し、作業者の覚醒度の低下が見受けられた際に、作業に適した照度からより高い照度へと変更して光刺激による覚醒効果を作業者に与える。【００１１】
また、特許文献９に記載の眠気推定装置は、画像処理ニューラルネットワークと眠気推定ニューラルネットワークとの二層構造のニューラルネットワークを備える。画像処理ニューラルネットワークは、ユーザの年齢および性別を推定し、また、目を閉じているなど眠気状態を表すユーザの特定の動作および状態を抽出する。眠気推定ニューラルネットワークは、眠気状態を表すユーザの特定の動作および状態の抽出結果、室内環境情報センサの検知結果に基づき、また、ユーザの年齢および性別を加味して、ユーザの眠気状態を求める。【００１２】
この特許文献９には、空気調和装置の制御部が、推定された眠気レベルが閾値以下となるように空調制御内容を算出し、算出した空調制御を実行させることが記載されている。
さらに、特許文献９には、ユーザの動作及び状態に所望の変化が見られない場合は、眠気状態の推定動作が実際の眠気状態と乖離している可能性があるから、推定モデルを更新することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１３】
【特許文献１】日本国特許第６０４３９３３号
【特許文献２】日本国特開２０１８−１３４２７４号公報
【特許文献３】日本国特開２０１７−１４８６０４号公報
【特許文献４】日本国特開２０１８−０２５８７０号公報
【特許文献５】日本国特開２０１３−０１２０２９号公報
【特許文献６】日本国特開２０１８−０８８９６６号公報
【特許文献７】日本国特開２００６−３４９２８８号公報
【特許文献８】日本国特開平０９−１４０７９９号公報
【特許文献９】日本国特許第６３８７１７３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかし、特許文献１乃至特許文献９に開示された装置を用いたとしても、作業パフォーマンスの高い心身状態を維持する室内環境を実現することができない。したがって、対象者の作業パフォーマンスを高めるために、予測に基づいて覚醒度を制御することが好ましい。【００１５】
本発明は、上述の課題を解決することのできる覚醒度制御装置、覚醒度制御方法および記録媒体を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明の第１の態様によれば、覚醒度制御装置は、
対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいてその物理量を算出する物理量予測モデルと、算出した前記物理量に基づいて前記覚醒度の予測値を算出する覚醒度予測モデルとを用いて、前記物理量に関する制約の下で、前記対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出する設定値算出手段と、
算出された前記設定値を、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定する設定手段と
を備える。【００１７】
本発明の第２の態様によれば、覚醒度制御方法は、
対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいてその物理量を算出する物理量予測モデルと、算出した前記物理量に基づいて前記覚醒度の予測値を算出する覚醒度予測モデルとを用いて、前記物理量に関する制約の下で、前記対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出し、
算出した前記設定値を、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定することを含む。【００１８】
本発明の第３の態様によれば、記録媒体は、
コンピュータに、
対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいてその物理量を算出する物理量予測モデルと、算出した前記物理量に基づいて前記覚醒度の予測値を算出する覚醒度予測モデルとを用いて、前記物理量に関する制約の下で、前記対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出する工程と、
算出した前記設定値を、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定する工程と、
を実行させるためのプログラムを記憶した記録媒体である。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によれば、作業パフォーマンスの高い心身状態を維持する室内環境を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態に係る覚醒度制御システムの装置構成の例を示す概略ブロック図である。
【図２】実施形態に係る覚醒度制御装置の機能構成の例を示す概略ブロック図である。
【図３】実施形態に係る設定値算出部が機器設定値を算出して環境制御機器に設定する処理の手順の第１例を示すフローチャートである。
【図４】実施形態に係る設定値算出部が機器設定値を算出して環境制御機器に設定する処理の手順の第２例を示すフローチャートである。
【図５】実施形態に係る覚醒度制御装置の構成の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
図１は、実施形態に係る覚醒度制御システム１の装置構成の例を示す概略ブロック図である。図１に示す構成で、覚醒度制御システム１は覚醒度制御装置１００と、１つ以上の環境制御機器２００と、１つ以上の環境測定機器３００と、１つ以上の覚醒度推定機器４００とを備える。
【００２２】
覚醒度制御装置１００は、環境制御機器２００各々、環境測定機器３００各々、および、覚醒度推定機器４００各々と、通信回線９００を介して繋がり、通信可能になっている。通信回線９００は、専用線、インターネット、ＶＰＮ（Virtual Private Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、などの通信回線の占有形態および有線回線、無線回線などの通信回線の物理形態など形態は問わずいずれで構成されていてもよい。
【００２３】
覚醒度制御システム１は、覚醒度制御の対象者の覚醒度を判定し、判定結果に応じて覚醒度制御の対象者の周囲環境の物理量を制御して、覚醒度の維持または向上を図る。上述したように、覚醒度とは目が覚めている度合いを示す指標であり、覚醒度の値が低いほど、覚醒度制御の対象者が眠い状態であることを示す。
覚醒度制御の対象者をユーザ、または、単に対象者とも称する。
【００２４】
ここで、対象者の周囲環境の物理量とは、対象者に影響を及ぼす物理量（物理的な量）であり、ここでは特に、対象者の覚醒度に影響を及ぼす物理量である。対象者の周囲環境の物理量を、単に物理量とも称する。
物理量の例として、室温などの空気温度、および、照明機器による照度などの明るさを挙げることができるが、これらに限定されない。例えば覚醒度制御システム１が、温度および明るさに加えて、あるいは代えて、湿気（湿度）、音または振動など、温度や明るさ以外の刺激を対象者に与えるようにし、物理量としてこれらの大きさを用いるようにしてもよい。
【００２５】
以下では、空気温度を単に温度と称する。但し、覚醒度制御システム１が空気温度に加えて、あるいは代えて、それ以外の温度を制御するようにしてもよい。例えば、対象者の座席の座面にヒータが設けられて、覚醒度制御システム１がそのヒータの温度を制御するなど、覚醒度制御システム１が、対象者に直接接するものの温度を制御するようにしてもよい。
【００２６】
覚醒度制御システム１が物理量を制御する単位は、特定のものに限定されない。例えば、個人の座席にスポット式の空調機器（局所的な空調機器）および照明スタンドが設置され、覚醒度制御システム１が、座席単位で物理量を制御するようにしてもよい。あるいは、覚醒度制御システム１が、部屋単位で物理量を制御するようにしてもよいし、建物全体の物理量を制御するようにしてもよい。また、建物全体の物理量を制御する場合に、対象者は、当該建物にいる全ての人でなくともよく、当該建物にいる一部の人であってもよい。
【００２７】
対象者の人数は、１人であってもよいし、複数であってもよい。覚醒度制御システム１が対象者の登録を受け付けるなど特定の者のみが対象者となっていてもよい。あるいは、覚醒度制御システム１の制御対象空間に位置する不特定の者が対象者となっていてもよい。対象者が複数いる場合、覚醒度制御システム１が、対象者毎に物理量を制御するようにしてもよいし、複数の対象者に共通で物理量を制御するようにしてもよい。
【００２８】
対象者の覚醒度を向上させるために、例えば室温を高くする、または、照明を明るくするなど、人によっては快適性が低下するように物理量を制御することが考えられる。覚醒度制御システム１が、覚醒度制御の対象者の覚醒度を判定し、判定結果に応じて物理量を制御することで、対象者の覚醒度の確保と快適性とのバランスをとることができる。例えば、覚醒度制御システム１が、対象者の覚醒度が低下した場合のみ覚醒度を向上させるように物理量を制御するようにしてもよい。
【００２９】
以下では、覚醒度制御システム１が、対象者の覚醒度を向上させる（眠気を覚ます）場合を例に説明するが、覚醒度制御システム１が、対象者の覚醒度を低下させる（眠りに導く）ようにしてもよい。例えば、覚醒度制御システム１が時間帯によって、覚醒度を向上させるための制御と、覚醒度を低下させるための制御とを切り替えて実行するようにしてもよい。または、対象者の覚醒度が低下することが予測される場合に、覚醒度制御システム１は、対象者の覚醒度が低下しないよう（すなわち、対象者が、うとうとしないよう）に制御してもよい。または、対象者の覚醒度が向上することが予測される場合に、覚醒度制御システム１は、対象者の覚醒度が向上しないよう（すなわち、対象者が覚醒しないように）に制御してもよい。
【００３０】
覚醒度制御装置１００は、対象者の覚醒度に応じて環境制御機器２００を制御する。覚醒度制御装置１００は、環境制御機器２００を制御することで対象者の周囲環境の物理量を制御し、それによって対象者の覚醒度を制御する。
覚醒度制御装置１００は、例えばパソコン（Personal Computer；ＰＣ）またはワークステーション（Work Station）等のコンピュータを用いて構成される。
【００３１】
環境制御機器２００は、物理量を調整する機器である。上記のように、物理量には、例えば、空気温度および照度などがある。温度は空調機器により調整し、照度は照明機器により調整することができる。このように、環境制御機器２００の例として空調機器および照明機器を挙げることができるが、これらに限定されない。
環境制御機器２００は、制御対象機器の例に該当し、上記のように覚醒度制御装置１００によって制御される。
【００３２】
覚醒度制御装置１００など、環境制御機器２００以外の装置が、環境制御機器２００から機器設定値などの運転状態に関する情報を取得可能であり、環境制御機器２００に対して機器設定値の更新を行うことが可能である。ここで、機器設定値は、制御目標値として環境制御機器２００に設定された物理量である。機器設定値を、物理量の設定値、または、単に設定値とも称する。
環境制御機器２００が空調機器である場合、機器設定値として設定温度を用いることができる。環境制御機器２００が照明機器である場合、機器設定値として照明出力（例えば光度、照度、電流値、電力値など）を用いることができる。以下では、照明機器の機器設定値として照度を用いる場合を例に説明するが、これに限定されない。
【００３３】
環境測定機器３００は、温度、照度などの物理量を測定し数値データ化する機器である。環境測定機器３００の例として、温度センサおよび照度センサを挙げることができるが、これらに限定されない。
【００３４】
覚醒度推定機器４００は、対象者の覚醒度を生体情報などから推定し、数値データ化する機器である。覚醒度推定機器４００が、生体情報として体温、顔の動画および脈波のうち何れか一方、あるいはこれらの組み合わせを用いるようにしてもよいが、これらに限定されない。覚醒度推定機器４００は、生体情報を測定または算出し、得られた生体情報を、覚醒度合いを示す数値（覚醒度）に変換する。
覚醒度推定機器４００は、覚醒度制御システム１に必須ではない。覚醒度制御システム１が覚醒度推定機器４００を備えていない場合、物理量に基づいて対象の覚醒を推定する。
【００３５】
次に、覚醒度制御装置１００の機能構成を説明する。
図２は、覚醒度制御装置１００の機能構成の例を示す概略ブロック図である。図２に示す構成で、覚醒度制御装置１００は、通信部１１０と、記憶部１７０と、制御部１８０とを備える。記憶部１７０は、物理量予測モデル１７１と、覚醒度予測モデル１７２とを備える。制御部１８０は、監視制御部１８１と、第１取得部１８２と、第２取得部１８３と、設定値算出部１８４と、物理量予測モデル演算部１８５と、覚醒度予測モデル演算部１８６と、設定値決定部１８７とを備える。
【００３６】
通信部１１０は、制御部１８０の制御に従って、他の装置と通信を行う。特に、通信部１１０は、環境制御機器２００、環境測定機器３００、覚醒度推定機器４００の各々から各種情報を受信する。また、通信部１１０は、環境制御機器２００に機器設定値を送信する。
記憶部１７０は、各種情報を記憶する。記憶部１７０は、覚醒度制御装置１００が備える記憶デバイスを用いて構成される。
【００３７】
物理量予測モデル１７１は、物理量の設定値（機器設定値）に基づいて、その物理量の予測値を算出するモデルである。
より具体的には、物理量予測モデル１７１は、環境測定機器３００が測定する物理量の測定値と、環境制御機器２００に設定されている物理量の設定値とに基づいて、所定時間が経過したときの物理量の予測値を算出する。
【００３８】
この場合の所定時間が経過したときは、物理量予測モデル１７１に与えられる物理量の測定時から所定時間経過後である。物理量予測モデル１７１に与えられる物理量の測定時に代えて、覚醒度制御装置１００（通信部１１０）がその物理量を受信した時刻を用いることができる。
この場合の所定時間は、一定の時間に固定されていてもよいし、モデルパラメータとして可変になっていてもよい。ここでいうモデルパラメータは、物理量予測モデル１７１の設定パラメータである。モデルパラメータの値をモデルパラメータ値と称する。
【００３９】
覚醒度予測モデル１７２は、物理量予測モデル１７１が算出した物理量の予測値に基づいて、覚醒度の予測値を算出するモデルである。さらには、覚醒度予測モデル１７２は、物理量の予測値に加えて、物理量の変化量に基づいて、覚醒度の予測値を算出する。より具体的には、覚醒度予測モデル１７２は、物理量に基づいて、所定時間が経過したときの対象者の覚醒度の変化量の予測値を算出する。
【００４０】
制御部１８０は、覚醒度制御装置１００の各部を制御して各種処理を実行する。制御部１８０は、覚醒度制御装置１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が、記憶部１７０からプログラムを読み出して実行することで実現される。
監視制御部１８１は、通信部１１０を介して環境制御機器２００と通信を行う。環境制御機器２００との通信で、監視制御部１８１は、環境制御機器２００に設定されている機器設定値を取得する。また、監視制御部１８１は、環境制御機器２００との通信で、環境制御機器２００の機器設定値を更新する。例えば、監視制御部１８１は、定周期毎に環境制御機器２００と通信を行い、通信で取得した機器設定値を取得時（受信時）のタイムスタンプと共に保存する。ここでいう保存は、例えば、記憶部１７０に記憶させることである。
このように、監視制御部１８１は、制御対象機器に機器設定値を設定する。監視制御部１８１は、設定部の例に該当する。
【００４１】
監視制御部１８１は、機器設定値、設定値算出部１８４が算出した機器設定値、または、設定値決定部１８７が決定した機器設定値を環境制御機器２００に設定する。
【００４２】
第１取得部１８２は、通信部１１０を介して環境測定機器３００と通信を行い、環境測定機器３００が測定した物理量の測定値を取得する。例えば、第１取得部１８２は、定周期毎に環境測定機器３００と通信を行い、通信で取得した物理量の測定値を取得時（受信時）のタイムスタンプと共に保存する。このタイムスタンプは、環境測定機器３００による物理量の測定時を示しているとみなすことができる。
【００４３】
第２取得部１８３は、覚醒度推定機器４００と通信を行い、対象者の覚醒度の推定値を取得する。例えば、第２取得部１８３は、定周期毎に覚醒度推定機器４００と通信を行い、通信で取得した覚醒度の推定値を取得時（受信時）のタイムスタンプと共に保存する。
このタイムスタンプは、覚醒度推定機器４００による覚醒度の推定時を示しているとみなすことができる。
対象者の覚醒度の推定値を、覚醒度推定値とも称する。
【００４４】
設定値算出部１８４は、ユーザの覚醒度を向上させるような、環境制御機器２００の機器設定値を算出する。例えば、設定値算出部１８４は、定周期で機器設定値を算出する。
設定値算出部１８４は、監視制御部１８１から機器設定値を取得し、第１取得部１８２から物理量の測定値を取得し、第２取得部１８３から覚醒度推定値を取得して、これらに基づいて機器設定値を算出する。設定値算出部１８４は、算出された機器設定値を監視制御部１８１に出力する。監視制御部１８１は、設定値算出部１８４から取得した機器設定値を、通信部１１０を介して環境制御機器２００へ送信することで、環境制御機器２００に設定する。
【００４５】
設定値算出部１８４は、覚醒度がより高くなるように機器設定値を算出する。
【００４６】
物理量予測モデル演算部１８５は、記憶部１７０から物理量予測モデル１７１を読み出して実行する。従って、物理量予測モデル演算部１８５が、物理量予測モデル１７１を用いて物理量の予測を実行する。
覚醒度予測モデル演算部１８６は、記憶部１７０から覚醒度予測モデル１７２を読み出して実行する。従って、覚醒度予測モデル演算部１８６が、覚醒度予測モデル１７２を用いて覚醒度の予測を実行する。
【００４７】
覚醒度予測モデル演算部１８６は、学習データとして、第１取得部１８２から物理量の測定値を取得し、第２取得部１８３から覚醒度推定値を取得する。
【００４８】
設定値算出部１８４の計算実行は、図３または図４に示す手順で行う。計算実行は周期をΔτとして定周期で実行することが好適である。
図３は、設定値算出部１８４が機器設定値を算出して環境制御機器２００に設定する処理の手順の第１例を示すフローチャートである。図３では、設定値算出部１８４が覚醒度推定値を用いずに機器設定値を算出する場合の例を示している。
【００４９】
図３の処理で、設定値算出部１８４は、機器設定値を算出する処理の実行タイミングが到来したか否かを判定する（ステップＳ１００）。到来していないと判定した場合（ステップＳ１００：Ｎｏ）、処理がステップＳ１００へ戻る。これにより、設定値算出部１８４は、機器設定値を算出する処理の実行タイミングの到来を待ち受ける。
一方、機器設定値を算出する処理の実行タイミングが到来したと判定した場合（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、設定値算出部１８４は、監視制御部１８１から機器設定値を取得する（ステップＳ１１０）。
【００５０】
また、設定値算出部１８４は、第１取得部１８２から環境測定値（環境測定機器３００が測定した物理量の測定値）を取得する（ステップＳ１２０）。そして、設定値算出部１８４は、機器設定値（機器設定値を更新するための値）を算出する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０では、設定値算出部１８４は、覚醒度推定値を用いずに機器設定値を算出する。
設定値算出部１８４は、得られた機器設定値を監視制御部１８１へ出力する（ステップＳ１４０）。監視制御部１８１は、設定値算出部１８４から得られた機器設定値を、通信部１１０を介して環境制御機器２００へ送信することで、その機器設定値を環境制御機器２００に設定する。
ステップＳ１４０の後、設定値算出部１８４は、図３の処理を終了する。
【００５１】
図４は、設定値算出部１８４が機器設定値を算出して環境制御機器２００に設定する処理の手順の第２例を示すフローチャートである。図４では、設定値算出部１８４が覚醒度推定値を用いて機器設定値を算出する場合の例を示している。
図４のステップＳ２００〜２２０は、図３のステップＳ１００〜１２０と同様である。
ステップＳ２２０の後、設定値算出部１８４は、第２取得部１８３から覚醒度推定値を取得する（ステップＳ２３０）。
【００５２】
そして、設定値算出部１８４は、機器設定値（機器設定値を更新するための値）を算出する（ステップＳ２４０）。ステップＳ２４０では、設定値算出部１８４は、覚醒度推定値を用いて機器設定値を算出する。
ステップＳ２５０は、図３のステップＳ１４０と同様である。
ステップＳ２５０の後、設定値算出部１８４は、図４の処理を終了する。
【００５３】
以上のように、物理量予測モデル１７１は、対象者の覚醒度に影響する物理量を算出する。覚醒度予測モデル１７２は、物理量予測モデル１７１が算出する物理量に基づいて、覚醒度の予測値を算出する。設定値算出部１８４は、物理量予測モデル１７１、および、覚醒度予測モデル１７２を用いて、物理量に関する制約の下で、対象者の覚醒度を制御するための設定値（機器設定値）を算出する。監視制御部１８１は、算出された設定値を環境制御機器２００に設定する。
【００５４】
このように、物理量予測モデル１７１が物理量の予測値を算出し、覚醒度予測モデル１７２が、その物理量を用いて覚醒度を予測することで、覚醒度の予測に物理量を組み込むことができる。覚醒度制御装置１００によれば、この点で、覚醒度制御の際に、周囲環境への働きかけが覚醒度に及ぼす影響をより正確に把握することができる。
【００５５】
また、設定値算出部１８４は、覚醒度がより高くなるように設定値を算出する。
覚醒度制御装置１００によれば、対象者の覚醒度の向上を図ることができ、例えば、対象者が作業を行っている場合に作業効率の向上を図ることができる。
【００５６】
１人以上の対象者における、覚醒度の変化量の予測値の総和値または平均値を算出する。
【００５７】
また、設定値算出部１８４は、設定値について算出される快適性のスコアに関する制約を満たす設定値を算出する。
これにより、設定値算出部１８４は、覚醒度だけでなく快適性も配慮された設定値を算出することができる。覚醒度制御装置１００は、この点で、覚醒度と快適性とのバランスをとることができる。
【００５８】
また、覚醒度予測モデル１７２は、物理量に基づいて、覚醒度の予測値を算出する。
覚醒度は物理量の大きさに敏感に反応すると考えられ、覚醒度予測モデル１７２が物理量の大きさに基づいて覚醒度の予測を行うことで、覚醒度を高精度に予測できると期待される。
【００５９】
次に、図５を参照して本発明の実施形態の構成について説明する。
図５は、実施形態に係る覚醒度制御装置１０の構成の例を示す図である。図５に示す覚醒度制御装置１０は、物理量予測モデル１１と、覚醒度予測モデル１２と、設定値算出部１３と、設定部１４とを備える。
かかる構成で、物理量予測モデル１１は、対象者の覚醒度に影響する物理量の設定値に基づいて、その物理量の予測値を算出する。覚醒度予測モデル１２は、前記予測値に基づいて、前記覚醒度の予測値を算出する。設定値算出部１３は、前記物理量予測モデル、および、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に関する制約下で、前記対象者の覚醒度を制御するための前記設定値を算出する。設定部１４は、算出された前記設定値を、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器に設定する。
【００６０】
このように、物理量予測モデル１１が物理量の予測値を算出し、覚醒度予測モデル１２が、その物理量の予測値を用いて覚醒度を予測することで、覚醒度の予測に物理量の変化の見込みを組み込むことができる。覚醒度制御装置１０によれば、この点で、覚醒度制御の際に、周囲環境への働きかけが覚醒度に及ぼす影響をより正確に把握することができる。
【００６１】
覚醒度制御装置１００の構成は、コンピュータを用いた構成に限定されない。例えば、覚醒度制御装置１００が、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を用いて構成されるなど、専用のハードウェアを用いて構成されていてもよい。
【００６２】
本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
この場合、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。
【００６３】
この出願は、２０１９年２月４日に出願された日本国特願２０１９−０１８２１８を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００６４】
１  覚醒度制御システム
１０、１００  覚醒度制御装置
１１、１７１  物理量予測モデル
１２、１７２  覚醒度予測モデル
１３、１８４  設定値算出部（設定値算出手段）
１４  設定部（設定手段）
１１０  通信部（通信手段）
１７０  記憶部（記憶手段）
１８０  制御部（制御手段）
１８１  監視制御部（監視制御手段）
１８２  第１取得部（第１取得手段）
１８３  第２取得部（第２取得手段）
１８５  物理量予測モデル演算部（物理量予測モデル演算手段）
１８６  覚醒度予測モデル演算部（覚醒度予測モデル演算手段）
１８７  設定値決定部（設定値決定手段）
２００  環境制御機器
３００  環境測定機器
４００  覚醒度推定機器
【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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【国際調査報告】
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