就寝中の被験者の体動を非接触により検知する検知部と、所定時間における前記体動の検知回数を用いて、前記被験者の状態が睡眠中か覚醒中かを判定する状態判定部とを有することを特徴とする状態判定装置。前記状態判定部は、状態判定の対象となる時点を基準とし、当該時点以前の所定時間における前記体動の検知回数と前記時点以後の所定時間における前記体動の検知回数とを用いて、前記状態判定の指標となる状態判定値を算出すると共に、当該状態判定値と所定の閾値との比較結果に基づき、前記被験者の状態が睡眠中か覚醒中かを判定することを特徴とする請求項1に記載の状態判定装置。就寝中の被験者の体動を非接触により検知し、所定時間における前記体動の検知回数を用いて、前記被験者の状態が睡眠中か覚醒中かを判定することを特徴とする状態判定方法。しかしながら、上述した技術では、被験者は、装置を身体に装着した状態で就寝することから、就寝中の姿勢や環境によっては、被験者が煩わしさや不快感を感じることがある。また、就寝中、何らかの理由により、装置自体が身体から外れてしまったり、被験者が自ら外してしまった場合などには、当然のことながら、被験者の体動を検知することはできない。更に、被験者は、就寝中にも様々な体動をとるが、体動の検知に加速度センサを用いると、等速運動等の、加速度を伴わない準静的な体動を検知することは困難である。このことは、体動の検知に基づく状態判定を正確に行う際の妨げとなる。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、被験者の状態を精度良く判定することのできる状態判定装置、及び状態判定方法を提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本願の開示する状態判定装置は、一つの態様において、検知部と状態判定部とを有する。検知部は、就寝中の被験者の体動を非接触により検知する。状態判定部は、所定時間における前記体動の検知回数を用いて、前記被験者の状態が睡眠中か覚醒中かを判定する。本願の開示する状態判定装置の一つの態様によれば、被験者の状態を精度良く判定することができるという効果を奏する。以下に、本願の開示する状態判定装置、及び状態判定方法の実施例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の実施例により本願の開示する状態判定装置、及び状態判定方法が限定されるものではない。以下、本願の開示する状態判定装置の実施例について、図面を参照しながら説明する。まず、本願の開示する一実施例に係る状態判定装置の構成を説明する。図1は、本実施例に係る状態判定装置10の機能的構成を示す図である。図1に示すように、状態判定装置10は、センサ部11と、サンプリング処理部12と、状態判定部13と、アプリケーション処理部14とを有する。これら各構成部分は、一方向又は双方向に、信号やデータの入出力が可能なように接続されている。センサ部11は、就寝中の被験者の体動を検知する非接触型のセンサである。センサ部11は、被験者の体動を検知すると、サンプリング処理部12に対し、体動検知通知信号を送信する。センサ部11は、例えば、超音波センサから構成される。超音波センサは、所定周波数の超音波を、所定パルス分、周期的に送信し、物体に反射した超音波を受信する。超音波センサは、現在のパルスの受信時と前回のパルスの受信時とにおける強度超音波の振幅を常時比較し、これらの強度が異なる場合に、体動の検知をサンプリング処理部12に通知する。なお、超音波センサの発する超音波の周波数は、被験者の体動を精度良くセンシングする観点から、布団や衣類を通過し、被験者の身体に反射する周波数例えば、10~50KHz程度であることが望ましい。また、センサ部11は、家電等に搭載される赤外線焦電センサから構成することもできる。赤外線焦電センサは、焦電効果を利用して、被験者からの赤外線を検知することで、被験者の初動時における体動をセンシングする。サンプリング処理部12は、センサ部11が体動を検知した際に送信する上記体動検知通知信号を受信し、その受信時刻を記録する。状態判定部13は、上記体動検知通知信号の受信時刻から、所定時間における体動の検知回数を算出し、その算出結果を基に、被験者の状態が睡眠中であるか覚醒中であるかの判定状態判定を行う。すなわち、状態判定部13は、状態判定対象の所定時刻を境とした前後所定時間例えば、前4分間、後3分間における体動検知回数を用いて、状態判定値Mを算出する。そして、状態判定部13は、その値Mが所定の閾値T以上であれば、被験者は覚醒中であると判定し、Mが所定の閾値T未満であれば、被験者は睡眠中であると判定する。状態判定部13は、被験者の状態判定結果をアプリケーション処理部14に通知する。また、状態判定部13は、判定結果補正テーブル131を有する。補正方法の詳細については後述するが、状態判定部13は、状態判定結果に誤りがあると予測される場合には、このテーブルを参照して、状態判定結果を適宜補正する。アプリケーション処理部14は、状態判定部13から通知された睡眠または覚醒の状態を表示部に表示させる。なお、上述した状態判定装置10は、物理的には、例えば携帯電話によって実現される。図2は、状態判定装置10としての携帯電話のハードウェア構成を示す図である。図2に示すように、状態判定装置10は、物理的には、CPUCentralProcessingUnit10aと、非接触型センサ10bと、メモリ10cと、表示装置10dと、アンテナAを有する無線部10eとを有する。センサ部11は、上述したように、超音波センサや赤外線焦電センサの非接触型センサ10bにより実現される。サンプリング処理部12、状態判定部13、アプリケーション処理部14は、例えばCPU10a等の集積回路によって実現される。また、体動検知通知信号の受信時刻は、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリ等のメモリ10cに保持される。睡眠または覚醒の状態判定結果は、LCDLiquidCrystalDisplay等の表示装置10dに表示される。次に、状態判定装置10の動作を説明する。動作説明の前提として、状態判定装置10は、センサ部11により被験者の体動を検知可能な位置例えば、就寝中の被験者の頭部近傍に設置される。図3は、状態判定装置10の動作を説明するためのフローチャートである。ユーザが、状態判定装置10の状態判定アプリケーションを起動するとS1、状態判定装置10は、体動検知処理の実行を開始するS2。以下、図4及び図5を参照しながら、体動検知処理について説明する。図4は、超音波センサを用いた体動検知処理を説明するためのフローチャートである。体動検知処理の実行に伴い、センサ部11としての超音波センサは、50ms周期で超音波パルスを発振しており図4のS21、当該パルス波の反射波の到達時刻と振幅とを監視するS22。超音波センサは、監視の結果、上記反射波の到達時刻または振幅に変化が生じた場合S22;Yes、体動検知有りと判定するS23。一方、上記反射波の到達時刻、振幅の何れにも変化が生じていない間S22;Noは、体動検知なしと判定するS24。状態判定装置10は、赤外線焦電センサにより体動検知を行う場合にも、超音波センサの場合と同様の処理を実行する。図5は、赤外線焦電センサを用いた体動検知処理を説明するためのフローチャートである。図5に示すように、赤外線焦電センサによる体動検知処理は、50msで赤外線パルスを発振する点図5のS25を除き、図4に示した体動検知処理と同様である。したがって、その詳細な説明は省略する。具体的には、図5に示すS25~S28の各処理は、図4に示したS21~S24の各処理にそれぞれ対応する処理である。図3に戻り、体動検知処理が終了すると、状態判定装置10は、体動検知通知信号の受信時刻を保持する図3のS3。S4では、状態判定装置10は、S3で保持された各時刻における体動検知結果を基に、睡眠か覚醒かの状態判定の指標となる状態判定値Mを算出する。以下、図6を参照して、状態判定値Mの算出方法を説明する。状態判定の対象となる時刻を起点として、その時刻から4分前~3分前の1分間当たりの体動検知回数をMbとする。以下、時間の経過と共に、状態判定対象時刻から3分前~2分前の体動検知回数をMc、2分前~1分前の体動検知回数をMd、1分前~対象時刻の体動検知回数をMe、対象時刻~1分後の体動検知回数をMf、1分後~2分後の体動検知回数をMg、2分後~3分後の体動検知回数をそれぞれMhとする。また、全体に掛け合わせる調整係数をAとし、上述した各時間における体動検知回数に掛け合わせる調整係数を、図6に示すように、それぞれB、C、D、E、F、G、Hとすると、状態判定値Mは次式により算出される。状態判定値M=ABMbCMcDMdEMeFMfGMgHMh。なお、調整係数の値は任意に設定及び変更可能であるが、状態判定部13には、例えば、A=00033、B=106、C=054、D=058、E=076、F=23、G=074、H=067の値が予め設定されている。図3に戻り、S5では、状態判定装置10は、S4において算出された状態判定値Mと、所定の閾値Tとの大小関係を比較する。閾値Tは、任意に設定及び変更可能であるが、例えば1.0である。T=1.0の場合、M≧1.0の関係にあるときにはS5;Yes、状態判定装置10は、被験者の状態を覚醒中と判定するS6。反対に、M<1.0の関係にあるときにはS5;No、状態判定装置10は、被験者の状態を睡眠中と判定するS7。状態判定装置10は、表示装置を介して、状態判定結果をユーザに通知するS8。S7で判定された状態は、前後の状態判定結果に応じて、適宜補正するものとしてもよい。すなわち、状態判定部13は、状態判定結果に誤りがあると予測される場合に、判定結果補正テーブル131を参照して、状態判定結果を適宜補正するものとしてもよい。図7は、判定結果補正テーブルにおけるデータ格納例を示す図である。まず、補正種別1の補正内容を説明する。補正種別1では、睡眠状態が10分間未満と判定され、かつ、その前後の少なくとも20分間が覚醒状態と判定された場合には、上記睡眠状態は、実際には覚醒状態であったものと推定されるため、状態判定装置10は、上記睡眠状態を覚醒状態に置き換える。これにより、補正処理は終了する。これに対し、例えば、睡眠状態が10分以上継続した、あるいは、前後の覚醒状態の何れかの継続時間が20分間未満である等、上記補正種別1の要件を満たさない場合には、状態判定装置10は、補正種別1の補正を行わず、後述する補正種別2の補正を試行する。補正種別2では、睡眠状態が6分間未満と判定され、かつ、その前後の少なくとも15分間が覚醒状態と判定された場合には、上記睡眠状態は、実際には覚醒状態であったものと推定されるため、状態判定装置10は、上記睡眠状態を覚醒状態に置き換える。これにより、補正処理は終了する。これに対し、例えば、睡眠状態が6分以上継続した、あるいは、前後の覚醒状態の何れかが15分間未満である等、上記補正種別2の要件を満たさない場合には、状態判定装置10は、補正種別2の補正を行わず、後述する補正種別3の補正を試行する。補正種別3では、覚醒状態が15分間以上継続した後、睡眠状態が4分間以上継続したと判定された場合には、状態判定装置10は、上記睡眠状態を覚醒状態に置き換える。これにより、補正処理は終了する。これに対し、例えば、覚醒状態が15分未満しか継続していない、あるいは、覚醒状態後の睡眠状態が4分間未満に留まる等、上記補正種別3の要件を満たさない場合には、状態判定装置10は、補正種別3の補正を行わず、後述する補正種別4の補正を試行する。補正種別4では、覚醒状態が10分間以上継続した後、睡眠状態が3分間以上継続したと判定された場合には、状態判定装置10は、上記睡眠状態を覚醒状態に置き換える。これにより、補正処理は終了する。これに対し、例えば、覚醒状態が10分未満しか継続していない、あるいは、覚醒状態後の睡眠状態が3分間未満に留まる等、上記補正種別4の要件を満たさない場合には、状態判定装置10は、補正種別4の補正を行わず、後述する補正種別5の補正を試行する。補正種別5では、状態判定対象時刻の4分前が覚醒状態にあると判定された場合には、状態判定装置10は、状態判定対象時刻からの1分間を覚醒状態とする。これにより、補正処理は終了する。一方、上記補正種別5の要件を満たさない場合、すなわち、何れの補正種別の要件も満たさない場合には、状態判定装置10は、状態判定結果を補正することなく、補正処理を終了する。体動検知結果に基づく状態判定では、センサ部11による体動の誤検知や体動パターンの個人差に起因して、調整係数A~Hや閾値Tの設定によっては、状態判定装置10が、実際の状態とは異なる状態と判定してしまう可能性がある。例えば、センサ部11の体動検知能力が低い場合、あるいは、覚醒中における被験者の体動頻度が低い場合には、実際には覚醒状態にあるにも拘らず、状態判定装置10が睡眠状態と判定してしまうことが懸念される。また、反対に、睡眠中における体動が覚醒中の体動と類似する被験者を判定対象とする場合などには、状態判定装置10が、実際には睡眠状態にある被験者を、覚醒状態と誤判定してしまうことが懸念される。そこで、状態判定装置10は、睡眠、覚醒に関する状態遷移において一般的にみられる特徴を基に、上述した補正処理を実行することで、上述した様な誤判定が起きた場合にも、その判定結果を正しい判定結果に修正することができる。したがって、状態判定装置10は、被験者の状態判定結果をより高いレベルに維持して、正確な情報をユーザに通知することが可能となる。その結果、状態判定装置10の信頼性が向上する。以上説明したように、本実施例に係る状態判定装置10によれば、センサ部11と状態判定部13とを有する。センサ部11は、就寝中の被験者の体動を非接触により検知する。状態判定部13は、所定時間における体動の検知回数を用いて、被験者の状態が睡眠中か覚醒中かを判定する。状態判定部13は、状態判定の対象となる時点を基準とし、当該時点以前の所定時間例えば4分間における体動の検知回数と時点以後の所定時間例えば3分間における体動の検知回数とを用いて、状態判定の指標となる状態判定値Mを算出する。また、状態判定部13は、状態判定値Mと所定の閾値Tとの比較結果に基づき、被験者の状態が睡眠中か覚醒中かを判定する。すなわち、状態判定装置10は、被験者の体動の検知に非接触型センサを用いることで、加速度センサでは検知することができないような、身体の微小な体動や加速度を伴わない準静的な体動をも検知することができる。したがって、状態判定装置10は、これらの体動の検知回数の変化から、被験者の状態睡眠または覚醒を、より正確に判定することが可能となる。特に、状態判定装置10は、センサ部11として、非接触型センサである超音波センサまたは赤外線焦電センサから構成される。これにより、ユーザは、状態判定装置10を身体に装着しなくとも、就寝中に脇に置くだけで、状態判定結果を簡易迅速に知ることができる。したがって、アクチグラフの加速度センサを用いる場合と比較して、ユーザは、装着に伴う煩わしさや不快感を感じることがない。また、就寝中、何らかの理由により、装置自体が被験者の身体から外れてしまったり、被験者が自ら外してしまうことにより、状態判定が行われなくなるという不都合は回避される。更に、非接触型センサは、加速度センサでは検知し切れない様な、睡眠中の微小な体動や等速運動を検知することができる。したがって、状態判定装置10が、非接触型センサによる検知結果体動検知回数を状態判定に用いることで、加速度センサを用いて状態判定を行う場合よりも、正確な検知結果に基づいて、状態判定を行うことが可能となる。その結果、高精度な状態判定が実現される。次に、上述した状態判定装置10の適用例を説明する。例えば、状態判定装置10は、被験者としてのユーザが覚醒状態にあるか否かの判定結果から睡眠時間を算出し、その値を基に睡眠の質を推定する。状態判定装置10は、睡眠の質が悪いと推定されたユーザに対して、日中の活動量を増やすようにアドバイスするものとしてもよい。また、睡眠時間が短い程、カロリーや体脂肪の消費量が減少して肥満のリスクが高まるという研究報告もあることから、状態判定装置10は、算出された睡眠時間の短いユーザに対して、効果的なダイエット方法をガイダンスするものとしてもよい。更に、状態判定装置10は、状態判定結果から算定された睡眠時間に基づき、有酸素運動による快眠を促し、心身疲労を改善させるようにユーザにアドバイスすることもできる。その他にも、効果的な肌質改善方法やストレス解消方法、ヘルスケアの提案など、状態判定装置10による判定結果は、様々な用途に利用することができる。このように、状態判定装置10は、状態判定結果を参照して、睡眠及び覚醒の経時的な記録から被験者の睡眠習慣を把握することにより、ユーザにとって理想的な就寝時刻や起床時刻、睡眠時間を習慣とするよう、ユーザに指導することができる。なお、上記実施例では、本願の開示する状態判定装置を、ユーザ近傍の1箇所に設置するものとしたが、状態判定装置は2箇所以上に設置してもよい。すなわち、状態判定装置は、複数箇所において検知された体動の回数を組み合わせて使用することにより、より正確な状態判定結果を得ることができる。