JP5694082B2 - 照明装置及び情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、照明装置及び情報処理装置に関する。

従来、種々の端末に搭載されたディスプレイの背面に設けられるバックライト、蛍光灯、電球、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の光源は、利用者の覚醒水準に影響を及ぼすことが知られている。かかる利用者の覚醒水準は、一つの様態として、４６０ｎｍ（ナノメートル）付近の波長である短波長を多く含む光、すなわち色温度の高い光でより高いものとなる。このことから、より多くの情報を脳に記憶させたい学習等を行なう場合には、利用者の覚醒水準が高くなるように、色温度の高い光源を設けることがある。

特開２００９−５９６７７号公報 特開２０１０−１８２６６１号公報

しかしながら、従来技術においては、学習効果を低下させる可能性があるという問題がある。一般に、覚醒水準が高くなる光源を浴びると、寝付きが悪くなったり、眠りが浅くなったりして、その後の睡眠に影響を及ぼすことが知られている。また、学習内容をより長期に脳に記憶させるためには、睡眠の質が高い方が好ましいことも知られている。つまり、睡眠の質と記憶の定着とは相関するものの、従来技術においては、睡眠の質について何ら考慮されていないため、学習効果を低下させる可能性がある。

本発明が解決しようとする課題は、学習効果を向上させることができる照明装置及び情報処理装置を提供することである。

実施形態の照明装置は、光源と、特定部と、光源制御部とを有する。光源は、発光強度が制御可能である。また、特定部は、利用者の動作を特定する。また、光源制御部は、特定された利用者の動作が、利用者の脳に記憶を形成させる動作を表す学習動作である場合に、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源の発光強度を制御する。

図１は、第１の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。 図２は、利用者による操作入力の例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図４は、特定部に接続される入力部の例を示す図である。 図５は、第１の実施形態の変形例に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図６は、第１の実施形態の変形例に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図７は、第２の実施形態に係る特定部の構成例を示すブロック図である。 図８は、第２の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図９は、第３の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。 図１０は、第３の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１１は、第４の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。 図１２は、第４の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１３は、第５の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。 図１４は、第５の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１５は、第６の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。 図１６は、第６の実施形態に係る推定部の構成例を示すブロック図である。 図１７は、第６の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。 図１８は、複数の色を含む照明光に照らされる物体の一例を示す図である。 図１９は、第７の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。 図２０は、第７の実施形態に係る推定部の構成例を示すブロック図である。 図２１は、第７の実施形態に係る入力部の構成例を示す図である。 図２２は、第７の実施形態の変形例に係る入力部の構成例を示す図である。 図２３は、情報処理装置の構成例を示すブロック図である。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。例えば、図１に示すように、照明装置１００は、特定部１１０と、光源制御部１２０と、光源１３０とを有する。

特定部１１０は、例えば、利用者からの操作入力を受け付けて、受け付けた入力内容に基づき、利用者の動作を特定する。図２は、利用者による操作入力の例を示す図である。例えば、図２に示すように、利用者は、利用者の脳に記憶を形成させる動作を表す学習動作を行なう場合に、学習モードを「ＯＮ」にする操作を行なう。ここで、図２に示す学習モードの「ＯＮ／ＯＦＦ」の操作入力に利用される入力部は、物理的なボタンやタッチパネル等であり、特定部１１０に接続される。また、学習モードが「ＯＦＦ」である場合については、初期設定モードと呼ぶことがある。

かかる入力部においては、「学習」という表示でなくても良く、例えば、「勉強」、「宿題」、「自己啓発」等という表示であっても良いし、ピクトグラムや所定のアイコン等により対応が表示されていても良い。すなわち、詳細には、特定部１１０は、入力部から学習モード「ＯＮ」の入力を受け付けた場合に、利用者の動作が学習動作であることから、動作モードを学習モードに特定する。一方、特定部１１０は、入力部から学習モード「ＯＦＦ」の入力を受け付けた場合に、利用者の動作が学習動作ではないことから、動作モードを初期設定モードに特定する。

光源制御部１２０は、例えば、特定部１１０によって特定された利用者の動作が学習動作である場合に、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する。詳細には、光源制御部１２０は、動作モードごとに光源１３０の制御量設定値が記憶される所定のメモリを有する。そして、光源制御部１２０は、特定部１１０によって学習モードに特定された場合に、学習モードに対応する制御量設定値をメモリから取得し、取得した制御量設定値で光源１３０を制御する。一方、光源制御部１２０は、特定部１１０によって初期設定モードに特定された場合に、初期設定モードに対応する制御量設定値をメモリから取得し、取得した制御量設定値で光源１３０を制御する。

かかる学習モードに対応する制御量設定値は、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなる設定値であり、一つの様態として、デフォルト値の３割減の発光強度となるような設定値である。また、光源制御部１２０による光源１３０に対する制御は、例えば、光源１３０が有する各発光体に流れる電流量の制御、又は、光源１３０が有する各発光体に印加する電圧の制御が挙げられる。かかる制御の方法は、ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）制御や位相制御等の任意のもので良い。

光源１３０は、例えば、発光強度が独立して制御可能である１つ以上の発光体を有する。また、光源１３０は、分光分布の異なる複数の発光体を有していても良い。かかる場合には、それぞれの発光体の光が混色されたものが光源１３０の発する光となる。また、発光体の例としては、白熱電球、蛍光管、ＬＥＤ等が挙げられる。これらの他に、光源１３０は、複数の発光体の光の混色のための光拡散板等をさらに有していても良い。例えば、発光体がｎ種類（ｎは、１以上の整数）であり、そのｉ番目の発光体の分光分布がＰ_ｉ（λ）であるとすれば、光源１３０の分光分布は、以下の（数１）で表される。

ここで、上述した覚醒水準を低くするとは、具体的には、メラトニン分泌抑制スペクトルと光源１３０の分光分布の積の積分値を小さくするか、錐体、かん体、メラノプシン含有神経節細胞の応答を考慮したメラトニン分泌抑制予測式の値を小さくするかの何れかに当てはまるもののことを言う。

メラトニン分泌抑制スペクトルと光源１３０の分光分布の積の積分値とは、光源１３０から放射される光エネルギーの分光分布をＰ（λ）、メラトニン分泌抑制スペクトルをＭ_１（λ）とおいて、以下の（数２）により定義される。

また、錐体、かん体、メラノプシン含有神経節細胞の応答を考慮したメラトニン分泌抑制予測式については、以下のＴの値（数３）により場合分けされ、Ｔ≧０のときは（数４）、Ｔ＜０のときは（数５）により算出することができる。

ここで、定数ｋ＝０．３１，α_１＝０．２８５，α_２＝０．２，α_３＝０．７２，ｂ_１＝０．０１，ｂ_２＝０．００１，ｒｏｄＳａｔ＝６．５である。また、Ｍ_２（λ）はメラノプシン含有神経節細胞の分光反応感度、Ｖ１０（λ）はＬ錐体とＭ錐体の分光反応感度、Ｖ’（λ）はかん体の分光反応感度、Ｓ（λ）はＳ錐体の分光反応感度である。

なお、覚醒水準（上記の式の値）を低くするには、光源１３０が有する発光体の種類が１種類の場合にはその１種類の発光体の発光強度を低くすることにより実現できる。一方、光源１３０が有する発光体の種類が２種類以上である場合には、４６０ｎｍ付近の波長（青色）が多く含まれる発光体の発光強度の比率を、これ以外の発光体の発光強度と比較して小さくすることにより実現できる。

上記の式を利用する理由を以下に説明する。例えば、覚醒水準を高めるような照明の光を浴びた際に、メラトニンと呼ばれるホルモンの分泌量が減少することが知られている。かかるメラトニンは、ＭＴ１やＭＴ２と呼ばれるメラトニン受容体がある組織に作用することで、生体に様々な影響をもたらすことが知られている。また、メラトニン受容体は、脳の記憶に携わる部位である人の海馬にも存在することが知られている。また、遺伝子組み換えによりメラトニン受容体を欠損させた動物では、記憶の形成が阻害されることが知られている。これらにより、覚醒水準を低くするために、メラトニン分泌抑制スペクトルと光源１３０の分光分布の積の積分値を小さくするか、錐体、かん体、メラノプシン含有神経節細胞の応答を考慮したメラトニン分泌抑制予測式の値を小さくすることが好ましいからである。

次に、図３を用いて、第１の実施形態に係る照明装置１００による制御処理を説明する。図３は、第１の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。なお、かかる制御処理は、一つの様態として、照明装置１００の光源１３０から照射光が照射されている状態において実行される。

例えば、図３に示すように、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力された場合に（ステップＳ１０１肯定）、学習モード又は初期設定モードの何れかに動作モードを特定する（ステップＳ１０２）。一方、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力されない場合に（ステップＳ１０１否定）、所定の入力部からの動作モードの入力待ちの状態となる。

そして、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定について、学習モードであるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。このとき、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定が学習モードであると判定した場合に（ステップＳ１０３肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ１０４）。

かかる光源１３０に対する制御の制御量設定値は、所定のメモリに記憶されており、学習モードに対応する設定値は、初期設定モードに対応する設定値と比較して、利用者の覚醒水準が低くなるように設定されている。一方、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定が初期設定モードであると判定した場合に（ステップＳ１０３否定）、処理を終了する。

本実施形態によれば、利用者の動作が学習動作である場合に、利用者の覚醒水準を低くするように光源の発光強度を制御するので、利用者のその後の睡眠に及ぼす影響を抑制し、学習効果を向上させることができる。

（第１の実施形態の変形例‐１）
また、動作モードについては、学習モード又は初期設定モードの何れかではなく、さらに複数の動作モードを設けても良い。図４は、特定部１１０に接続される入力部の例を示す図である。

例えば、図４に示すように、入力部は、「学習」の他に「作業」や「読書」等の複数の動作モードを設定可能にしている。これにより、特定部１１０は、入力部から学習モード、作業モード又は読書モードの入力を受け付けて、利用者の動作モードを特定する。また、光源制御部１２０は、特定部１１０によって特定された動作モードに応じた発光強度で光源１３０を制御する。例を挙げると、作業モードでは、発光強度の設定値を学習モードと比較して覚醒水準が高くなるように設定されている。なお、動作モードについては、学習モードよりも覚醒水準が低くなるような「睡眠モード」等を設けても良い。また、動作モードごとの設定値は、所定のメモリに記憶されている。

次に、図５を用いて、第１の実施形態の変形例に係る照明装置１００による制御処理を説明する。図５は、第１の実施形態の変形例に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。

例えば、図５に示すように、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力された場合に（ステップＳ２０１肯定）、複数の動作モードのうちの何れかに動作モードを特定する（ステップＳ２０２）。一方、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力されない場合に（ステップＳ２０１否定）、所定の入力部からの動作モードの入力待ちの状態となる。

そして、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定について、学習モードであるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。このとき、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定が学習モードであると判定した場合に（ステップＳ２０３肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ２０４）。一方、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定が学習モード以外の動作モードであると判定した場合に（ステップＳ２０３否定）、各動作モードに応じた制御量設定値により光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ２０５）。

本実施形態によれば、ある程度高い覚醒水準を保つことが好ましい動作や、逆にある程度低い覚醒水準を保つことが好ましい動作等の利用者の各動作に応じて光源１３０の発光強度を制御することができ、利用者の動作が学習動作である場合にも、利用者のその後の睡眠に及ぼす影響を抑制し、学習効果を向上させることができる。

（第１の実施形態の変形例‐２）
また、光源制御部１２０による光源１３０の発光強度の制御については、時間帯によってその実行可否を決定するようにしても良い。具体的には、光源制御部１２０は、時刻を計時する計時装置（図示しない）を備え、計時装置から取得する時間の時間帯によって処理を実行する。図６は、第１の実施形態の変形例に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。

例えば、図６に示すように、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力された場合に（ステップＳ３０１肯定）、学習モード又は初期設定モードの何れかに動作モードを特定する（ステップＳ３０２）。一方、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力されない場合に（ステップＳ３０１否定）、所定の入力部からの動作モードの入力待ちの状態となる。

そして、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定について、学習モードであるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。このとき、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定が学習モードであると判定した場合に（ステップＳ３０３肯定）、計時装置から時間を取得し、取得した時間が所定時間帯であるか否かを判定する（ステップＳ３０４）。一方、光源制御部１２０は、特定部１１０による動作モードの特定が初期設定モードであると判定した場合に（ステップＳ３０３否定）、処理を終了する。

また、光源制御部１２０は、取得した時間が所定時間帯であると判定した場合に（ステップＳ３０４肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ３０５）。一方、光源制御部１２０は、取得した時間が所定時間帯でないと判定した場合に（ステップＳ３０４否定）、処理を終了する。

かかる所定時間帯とは、一つの様態として、日没付近の時間である夕方の１８時から日の出付近の時間である朝の６時までの時間帯である。なお、所定時間帯は、利用者の生活習慣等に合わせて任意に設定されても良い。

本実施形態によれば、早朝や日中等の光が夜の睡眠に及ぼす影響が少ない時間帯に学習を行なう場合に覚醒水準を高く維持し、夕方から夜間にかけての光が夜の睡眠に及ぼす影響が大きい時間帯に学習を行なう場合に覚醒水準を低くするように、光源の発光強度を制御するので、学習効果をより向上させることができる。

（第２の実施形態）
図７は、第２の実施形態に係る特定部の構成例を示すブロック図である。第２の実施形態では、装置や各機能部に対する符号について、照明装置２００、特定部２１０、光源制御部１２０、光源１３０として説明する。すなわち、第１の実施形態と同様の処理を実行する機能部については同一の符号を付し、同一の処理についてはその説明を省略する場合がある。

例えば、図７に示すように、特定部２１０は、記憶装置２１１と、書籍情報受付部２１２と、動作モード特定部２１３とを有する。記憶装置２１１は、例えば、書籍の種類と書籍を特定する書籍情報とを対応付けて記憶する。かかる書籍情報は、例えば、ＩＳＢＮ（International Standard Book Number）コード、Ｃコード又は書籍名等の書籍の種類を特定可能な情報である。また、書籍の種類は、書籍が学習用の種類であるか否かを特定可能な情報である。なお、記憶装置２１１は、照明装置２００に含まれていなくても良く、例えば、インターネット等のネットワーク上に存在するものであっても良い。

ここで、Ｃコードとは、４桁の数字から構成されており、１桁目が販売対象、２桁目が書籍の形態、３桁目及び４桁目が書籍の内容を表すものである。例えば、１桁目が６であれば小中学生向けの学習参考書、７であれば高校生向けの学習参考書であることを表している。これにより、動作モード特定部２１３は、記憶装置２１１を参照することにより、該当する書籍が学習用の種類であるか否かを特定することができる。

書籍情報受付部２１２は、例えば、ＩＳＢＮコード、Ｃコード又は書籍名等の書籍情報を受け付けて、動作モード特定部２１３に通知する。また、書籍情報受付部２１２は、例えば、バーコードの読み取り機やカメラであっても良いし、利用者による操作で入力された書籍ＩＤの入力を受け付けるインタフェースであっても良い。

動作モード特定部２１３は、例えば、書籍情報受付部２１２によって通知された書籍情報に対応する書籍の種類を記憶装置２１１から取得する。そして、動作モード特定部２１３は、取得した書籍の種類に基づいて、利用者の動作モードを特定する。かかる動作モードの特定について、動作モード特定部２１３は、書籍の種類が学習モードに相当するか否かの情報を保持するテーブルを利用する。なお、記憶装置２１１がインターネット等のネットワーク上に存在する場合に、動作モード特定部２１３は、ネットワークにアクセスする機能を有することとなる。

次に、図８を用いて、第２の実施形態に係る照明装置２００による制御処理を説明する。図８は、第２の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。

例えば、図８に示すように、動作モード特定部２１３は、書籍情報受付部２１２によって書籍情報が受け付けられた場合に（ステップＳ４０１肯定）、書籍情報に対応する書籍の種類を記憶装置２１１から取得し、取得した書籍の種類に基づいて利用者の動作モードを特定する（ステップＳ４０２）。ここで、動作モードの特定では、書籍の種類が学習モードに相当するか否かの情報を保持するテーブルを利用することとなる。

また、光源制御部１２０は、特定部２１０による動作モードの特定について、学習モードであるか否かを判定する（ステップＳ４０３）。このとき、光源制御部１２０は、特定部２１０による動作モードの特定が学習モードであると判定した場合に（ステップＳ４０３肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ４０４）。一方、光源制御部１２０は、特定部２１０による動作モードの特定が初期設定モードであると判定した場合に（ステップＳ４０３否定）、処理を終了する。

本実施形態によれば、利用者自身が学習動作であると認識していない場合においても、書籍の種類に応じて適切に学習動作であることを判定し、光源の発光強度を制御するので、利用者のその後の睡眠に及ぼす影響を抑制し、学習効果を向上させることができる。

（第３の実施形態）
図９は、第３の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。なお、図９では、第１の実施形態と同様の処理を実行する機能部については同一の符号を付し、同一の処理についてはその説明を省略する場合がある。

例えば、図９に示すように、照明装置３００は、特定部１１０と、光源制御部３２０と、光源１３０と、保持部３４０とを有する。保持部３４０は、例えば、利用者が学習動作を行なったことを表す履歴情報を所定期間保持する。かかる所定期間は、その日の２４時のことを指すものである必要はないが、利用者の生活サイクルに基づいて決定されることが好ましい。例えば、午前４時に設定されても良いし、２４時以降に照明装置３００の電源が切られるまでというように設定されても良い。また、保持部３４０は、所定期間の保持のために、履歴情報とともに履歴情報を登録した時刻も登録・保持する。

光源制御部３２０は、例えば、特定部１１０によって特定された動作モードが学習モードでない場合、且つ、保持部３４０に履歴情報が保持されている場合に、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する。

次に、図１０を用いて、第３の実施形態に係る照明装置３００による制御処理を説明する。図１０は、第３の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。

例えば、図１０に示すように、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力された場合に（ステップＳ５０１肯定）、学習モード又はその他のモードに動作モードを特定する（ステップＳ５０２）。一方、特定部１１０は、所定の入力部から動作モードが入力されない場合に（ステップＳ５０１否定）、所定の入力部からの動作モードの入力待ちの状態となる。

そして、光源制御部３２０は、特定部１１０による動作モードの特定について、学習モードであるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。光源制御部３２０は、特定部１１０による動作モードの特定が学習モードであると判定した場合に（ステップＳ５０３肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ５０４）。

このとき、保持部３４０は、学習モード、すなわち学習動作を行なったことを表す履歴情報を登録・保持する（ステップＳ５０５）。その後、保持部３４０は、所定期間が経過したと判定した場合に（ステップＳ５０６肯定）、保持している履歴情報を削除する（ステップＳ５０７）。また、保持部３４０は、所定期間が経過していないと判定した場合に（ステップＳ５０６否定）、処理を終了する。

一方、光源制御部３２０は、特定部１１０による動作モードの特定が学習モードでないと判定した場合に（ステップＳ５０３否定）、保持部３４０に履歴情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ５０８）。このとき、光源制御部３２０は、履歴情報が存在する場合に（ステップＳ５０８肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ５０９）。一方、光源制御部３２０は、履歴情報が存在しない場合に（ステップＳ５０８否定）、各動作モードに応じた制御量設定値により光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ５１０）。また、これらの後には、上述したステップＳ５０６及びステップＳ５０７の処理が実行される。

本実施形態によれば、動作モードが学習モードではなくても、その日に学習を行なっていれば、利用者のその後の睡眠に及ぼす影響を考慮して光源の発光強度を制御するので、学習効果を向上させることができる。なお、本実施形態は、特定部１１０が、保持部３４０に履歴情報が保持されている場合に、利用者の動作が学習動作であるとして判定し、特定部１１０による判定に基づいて光源１３０の発光強度を制御するようにしても良い。

（第４の実施形態）
図１１は、第４の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。なお、図１１では、第１の実施形態と同様の処理を実行する機能部については同一の符号を付し、同一の処理についてはその説明を省略する場合がある。

例えば、図１１に示すように、照明装置４００は、特定部４１０と、光源制御部１２０と、光源１３０と、識別情報受信部４５０とを有する。また、照明装置４００は、携帯電話機、スマートフォン、タブレットＰＣ（Personal Computer）、ＰＣ等の通信機能を有する外部端末と通信可能である。

かかる外部端末上では、例えば、単語帳や種々の問題を出題するといった機能を有する学習用のソフトウェアや、表計算や文書作成等の作業を行なうための作業用のソフトウェア等の各種アプリケーションソフトウェアを実行することができる。また、外部端末は、各種アプリケーションソフトウェアが自己の外部端末上で実行されていることを、通信機能により照明装置４００に対して通知する。

識別情報受信部４５０は、例えば、外部端末上で利用者が実行するアプリケーションソフトウェアの種別を識別可能な識別情報を受信する。かかる識別情報は、一つの様態として、アプリケーションソフトウェアが属するジャンル（学習用のソフトウェア等）を表す情報である。ここで、外部端末と識別情報受信部４５０との間の通信手段は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、赤外線通信、可視光通信、又は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等、この他にも任意の手段を利用しても良い。

特定部４１０は、例えば、識別情報受信部４５０によって受信された識別情報に基づいて、利用者の動作を特定する。詳細には、特定部４１０は、アプリケーションソフトウェアが属するジャンルの情報に対応する動作モードを、ジャンルと動作モードとが対応付けられているテーブルから取得し、利用者の動作モードを特定する。

次に、図１２を用いて、第４の実施形態に係る照明装置４００による制御処理を説明する。図１２は、第４の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。

例えば、図１２に示すように、識別情報受信部４５０によって外部端末から識別情報を受信した場合に（ステップＳ６０１肯定）、特定部４１０は、識別情報に対応する動作モードを所定のテーブルから取得し、利用者の動作モードを特定する（ステップＳ６０２）。一方、識別情報受信部４５０によって外部端末から識別情報を受信していない場合には（ステップＳ６０１否定）、識別情報の受信待ちの状態となる。また、光源制御部１２０は、特定部４１０による動作モードの特定について、学習モードであるか否かを判定する（ステップＳ６０３）。

このとき、光源制御部１２０は、特定部４１０による動作モードの特定が学習モードであると判定した場合に（ステップＳ６０３肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ６０４）。一方、光源制御部１２０は、特定部４１０による動作モードの特定が学習モード以外の動作モードであると判定した場合に（ステップＳ６０３否定）、各動作モードに応じた制御量設定値により光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ６０５）。

本実施形態によれば、利用者による動作モードの入力を必要としないため、動作モードの選択ミスや、動作モード設定のし忘れ等を抑止することができるとともに、利用者の学習効果を向上させることができる。

（第５の実施形態）
図１３は、第５の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。なお、図１３では、第１の実施形態と同様の処理を実行する機能部については同一の符号を付し、同一の処理についてはその説明を省略する場合がある。

例えば、図１３に示すように、照明装置５００は、特定部５１０と、光源制御部１２０と、光源１３０と、履歴情報受信部５６０とを有する。また、照明装置５００は、携帯電話機、スマートフォン、タブレットＰＣ、ＰＣ等の通信機能を有する外部端末と通信可能である。

かかる外部端末は、１日のうちに利用者が学習動作を行なったか否かを表す履歴情報を記録し、履歴情報を通信機能により照明装置５００に対して通知する。ここで、学習動作を行なったか否かについては、外部端末上で学習用のソフトウェアが実行されたか否かによって記録しても良いし、外部端末に搭載されたＧＰＳ（Global Positioning System）機能等の測位システムから学校や学習塾に滞在したか否かによって記録しても良いし、外部端末上のスケジュール管理ソフトウェアに登録されたスケジュールをもとに記録しても良い。

履歴情報受信部５６０は、例えば、利用者が学習動作を行なったことを表す履歴情報を外部端末から受信し、受信した履歴情報を記憶する。ここで、外部端末と履歴情報受信部５６０との間の通信手段は、例えば、無線ＬＡＮ、赤外線通信、可視光通信、又は、ＵＳＢ等、この他にも任意の手段を利用しても良い。

特定部５１０は、例えば、履歴情報受信部５６０によって受信された履歴情報に基づいて、利用者の動作を特定する。詳細には、特定部５１０は、履歴情報受信部５６０によって学習動作の履歴情報が記憶されている場合に、利用者の動作モードを学習モードとして特定する。

次に、図１４を用いて、第５の実施形態に係る照明装置５００による制御処理を説明する。図１４は、第５の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。

例えば、図１４に示すように、履歴情報受信部５６０によって外部端末から履歴情報を受信した場合に（ステップＳ７０１肯定）、特定部５１０は、履歴情報に対応する動作モードを特定する（ステップＳ７０２）。一方、履歴情報受信部５６０によって外部端末から履歴情報を受信していない場合には（ステップＳ７０１否定）、履歴情報の受信待ちの状態となる。また、光源制御部１２０は、特定部５１０による動作モードの特定について、学習モードであるか否かを判定する（ステップＳ７０３）。

このとき、光源制御部１２０は、特定部５１０による動作モードの特定が学習モードであると判定した場合に（ステップＳ７０３肯定）、利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ７０４）。一方、光源制御部１２０は、特定部５１０による動作モードの特定が学習モード以外の動作モードであると判定した場合に（ステップＳ７０３否定）、各動作モードに応じた制御量設定値により光源１３０の発光強度を制御する（ステップＳ７０５）。

本実施形態によれば、利用者による動作モードの入力を必要としないため、動作モードの選択ミスや、動作モードの設定のし忘れ等を抑止することができるとともに、利用者の学習効果を向上させることができる。また、本実施形態によれば、照明装置５００の下で利用者が学習を行なった場合でなくても、学習した時刻以降に照明装置５００に起因する光の影響を低減することができるとともに、利用者の学習効果を向上させることができる。

（第６の実施形態）
図１５は、第６の実施形態に係る照明装置の構成例を示すブロック図である。なお、図１５では、第１の実施形態と同様の処理を実行する機能部については同一の符号を付し、同一の処理についてはその説明を省略する場合がある。

例えば、図１５に示すように、照明装置６００は、特定部１１０と、光源制御部１２０と、光源１３０と、推定部６７０と、第１算出部６８０と、第２算出部６９０とを有する。光源１３０は発光強度が独立に制御可能であり、分光分布が異なる２種類以上の発光体を含む。この発光体は、典型的にはＲＧＢの３原色に相当するＬＥＤである。ＬＥＤは、形状が小型および軽量であるため、複数のＬＥＤを１つの照明器具に組み込み、個々のＬＥＤの発光強度を独立に制御することも比較的容易である。なお、発光体としては、ＬＥＤの他に蛍光管、白熱電球、および、ナトリウムランプなど、任意のものを用いることができる。また、発光体はこれらの組合せであってもよい。また、複数の発光体の光の混色のために、光源１３０が光拡散板などを更に備えるように構成してもよい。

光源制御部１２０は、光源１３０を構成する各発光体の発光を制御する。典型的には、光源制御部１２０は、各発光体に流れる電流量を制御する。光源制御部１２０が発光体に印加する電圧を制御してもよい。また、制御する電流や電圧は直流であってもよいし交流であってもよい。また、制御の方法はＰＷＭ制御や位相制御など任意の形式であってよい。光源制御部１２０は、内部に光源１３０の各発光体の分光分布の値のテーブルを保持している。発光体の数がｎ種類であれば、このテーブルには、Ｐ_ｉ（λ），（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）のそれぞれについて、可視光の領域で所定の刻み幅で値を記憶する。また、光源制御部１２０は、それぞれの発光体の発光強度をａ_ｉ（ｉ＝１，２，・・・，ｎ）とした時に、光源１の発光強度Ｐ（λ）を、上記（数１）に従い算出する機能を有する。

また、光源制御部１２０は、算出したＰ（λ）の値を、第１算出部６８０および第２算出部６９０に通知する機能を有する。さらに、光源制御部１２０は、第１算出部６８０および第２算出部６９０それぞれが算出した推定値（第１評価値および第２評価値）を受け取り、これらの推定値を目的変数とした最適化問題を解く機能を有する。

推定部６７０は、光源１３０の照射光によって照らされる物体（図示せず）の分光反射率を推定する。図１６は、第６の実施形態に係る推定部６７０の構成例を示すブロック図である。以下、推定部６７０の構成について説明する。推定部６７０は、撮像部６７１と、可変フィルタ６７２と、撮像制御部６７３と、画像処理部６７４と、を備えている。

撮像部６７１は、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラなどの撮像素子である。撮像部６７１の分光感度Ｓ（λ）は既知である。撮像部６７１は、撮像制御部６７３からの通知に従い、可変フィルタ６７２と同期して可変フィルタ６７２を通して光源１３０の照射光によって照らされる物体を撮像する。撮像した画像は画像処理部６７４へ送られる。可変フィルタ６７２は、分光透過率が既知である複数のフィルタを切り替えることが可能なフィルタである。可変フィルタ６７２は、撮像制御部６７３からの通知に従い分光透過率を切り替える。分光透過率の切り替えは、例えば、物理的に異なる複数のフィルタが回転・移動することによって切り替わっても良いし、電気的に制御可能な液晶チューナブルフィルタ等であっても良い。ｍ種類の分光透過率が実現可能であるとして、それぞれの分光透過率をＴ_ｊ（λ），（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）とおく。

撮像制御部６７３は、可変フィルタ６７２の分光透過率の切り替え、および、撮像部６７１による撮像を順次実行するように制御する。

画像処理部６７４は、可変フィルタ６７２の分光透過率が異なる状態で、撮像部６７１によって撮像された複数の画像から、光源１３０の照射光によって照らされる物体の分光反射率を推定する。画像処理部６７４による分光反射率の推定方法は以下に示す通りである。

物体の任意の部分の分光反射率をＲ（λ）、光源１３０の分光分布をＰ（λ）、撮像部６７１の分光感度をＳ（λ）、可変フィルタ６７２で切り替え可能なそれぞれの分光透過率をＴ_ｊ（λ），（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）とおく。なお、Ｓ（λ）およびＴ_ｊ（λ）の値は、例えば画像処理部６７４の中にテーブル（図示しない）として保持している。

ｊ種類目の分光透過率に切り替えられた可変フィルタ３０２を通して撮像された物体に対する撮像部３０１の出力値Ｖ_ｊは、以下の（数６）によって表される。

ここで、λ_１およびλ_ｗは、それぞれ撮像部６７１の感度の存在する波長の下限、上限を表す。上記の積分を離散値で近似し、分解すると以下の（数７）の行列式が得られる。ここでΔλは離散化を行う際の量子化幅である。

（数７）の右辺左側の行列をＦとおき、Ｆの疑似逆行列Ｇをｗｉｅｎｅｒ法等を用いて求めれば、以下の（数８）により物体の分光反射率Ｒ（λ）を求めることができる。

なお、これまでは撮像部６７１のチャンネル数が１チャンネル（モノクロ画像）である場合を示した。例えばＲＧＢの３チャンネルの撮像部６７１を用いれば、（数７）の方程式の数を３倍にすることができるから、より精度の高い分光反射率の推定が可能となる。また、物体の分光反射率を推定する方法は上記に限られるものではなく、任意の他の技術に置き換えてもよい。

或いは、撮像と同期して光源１３０の分光分布を変更するようにしても良い。かかる場合には、物体のある部分の分光反射率をＲ（λ）、光源１３０による異なるｍ種類の分光分布をそれぞれＰ_ｊ（λ）（ｊ＝１，２，・・・，ｍ）、撮像素子の分光感度をＳ（λ）とおく。これにより、ｊ種類目の分光分布の光源の下で撮影された物体の撮像素子の出力値Ｖ_ｊは、以下の（数９）によって表される。

上記積分を離散値で近似し、分解すると以下の（数１０）の行列式が得られる。

上記（数１０）の右辺左側の行列をＦとおき、Ｆの擬似逆行列Ｇをｗｉｅｎｅｒ法等を用いて求めれば、以下の（数１１）により物体の分光反射率Ｒ（λ）を求めることができる。

なお、光源１３０の分光分布の変更と可変フィルタ６７２による撮像とを組み合わせることも可能である。かかる場合には、可変フィルタ６７２の種類をｍ_１、光源１３０による異なる分光分布の種類をｍ_２とすると、（数１０）の方程式の数を最大ｍ_１×ｍ_２個とすることが可能であり、より精度良く物体の分光反射率を推定することが可能である。

第２算出部６９０は、光源制御部１２０から通知された光源１３０の分光分布Ｐ（λ）に基づき、照明の非視覚影響量Ｙ１を推定する。推定された非視覚影響量Ｙ１は光源制御部１２０へと通知される。また、第２算出部６９０の推定値は、上記（数２）から（数５）において説明した、メラトニン分泌抑制スペクトルと光源１３０の分光分布の積の積分値か、錐体、かん体、メラノプシン含有神経節細胞の応答を考慮したメラトニン分泌抑制予測式の値のいずれかである。

第１算出部６８０は、光源１３０の分光分布と、物体の分光反射率とに基づいて、視覚により知覚される物体の色の適切さ（物体の色の見え）を表す出力値（第１評価値）を算出する。例えば、第１算出部６８０は、推定部６７０によって推定された、光源１３０の照射光によって照らされる物体の分光反射率の値Ｒ（λ）と、光源制御部１２０によって決定された光源１３０の分光分布の値Ｐ（λ）とに基づき、標準光源の下での物体の色の見えを推定する。推定の具体的方法は以下の通りである。

まず、第１算出部６８０は、光源１３０の分光分布Ｐ（λ）による光色の相関色温度を求め、標準光源として用いる光源を決定する。第１算出部６８０は、Ｐ（λ）の相関色温度が５０００Ｋ未満のときには完全放射体のＰ（λ）と等しい相関色温度の光を標準光源とする。また、第１算出部６８０は、５０００Ｋ以上であったときはＣＩＥ昼光のＰ（λ）と等しい相関色温度の光を標準光源とする。以降、ここで求めた標準光源の分光分布の値をＳ（λ）とおく。なおこの値は例えばテーブルとして第１算出部６８０の中（図示しない）に記憶されている。

ＸＹＺ表色系における光源１に対応する座標値（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ，Ｚ_ｐ）、および、標準光源に対応する座標値（Ｘ_ｓ，Ｙ_ｓ，Ｚ_ｓ）を、以下の（数１２）から（数１９）により求める。

ただし、

ただし、

次に、ＣＩＥ１９６０ＵＣＳ色度図上における光源１３０に対応する座標値（ｕ_ｐ，ｖ_ｐ）、および標準光源に対応する座標値（ｕ_ｓ，ｖ_ｓ）を、それぞれ以下の（数２０）から（数２３）により求める。

また、物体色の三刺激値を、光源１の下での値（Ｘ_ｐｒ，Ｙ_ｐｒ，Ｚ_ｐｒ）および標準光源の下での値（Ｘ_ｓｒ，Ｙ_ｓｒ，Ｚ_ｓｒ）それぞれについて、以下の（数２４）から（数３１）により求める。

ただし、

ただし、

これらの値より、ＣＩＥ１９６０ＵＣＳ色度図上における光源１３０の下での座標値（ｕ_ｐｒ，ｖ_ｐｒ）、および標準光源の下での座標値（ｕ_ｓｒ，ｖ_ｓｒ）を、それぞれ以下の（数３２）から（数３５）により求める。

続いて、以下の（数３６）から（数３９）に従い、色順応補正を行う。

ここで、ｃ_ｓ，ｃ_ｐ，ｃ_ｐｒ，ｄ_ｓ，ｄ_ｐ，ｄ_ｐｒは、それぞれ以下の（数４０）〜（数４５）である。

次に、ＣＩＥ１９６４均等色空間での標準光源の下での座標（Ｗ^＊ _ｓｒ，Ｕ^＊ _ｓｒ，Ｖ^＊ _ｓｒ）および、光源１３０の下での座標（Ｗ^＊ _ｐｒ，Ｕ^＊ _ｐｒ，Ｖ^＊ _ｐｒ）をそれぞれ、以下の（数４６）から（数５１）で求める。

以上の手順を得て、色度差ΔＥは以下の（数５２）により求まる。

このΔＥの値は、撮像部６７１により撮像された画像のそれぞれの画素について求まる。従って、それぞれの画素の値をΔＥ_ｈｗ（ｈ＝１，２，・・・，Ｈ）（ｗ＝１，２，・・・，Ｗ）とおいて、画像全体での色度差の合計を、２つの照明下での色の見えの遠さとする。

なお、上記（数５３）では、画像の全領域に渡って値を合計しているが、特定の領域の値のみを考慮するようにしてもよい。

色の見えの近さについては、上記ΔＥ_ｓｕｍの値が大きくなるほど値が小さくなる任意の関数Ｙ２＝Ｆ（ΔＥ_ｓｕｍ）により定義できる。この色の見えの近さの値Ｙ２が、第１算出部６８０の出力値（第１評価値）となる。

以上はＣＩＥ１９６４均等色空間における標準光源の下での色の見えと照明装置６００の光源１３０の下での色の見えの近さを算出する方法である。この方法は、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊色空間のような他の色空間における色度差を求める方法に置き換えることもできるし、ＣＩＥＤＥ２０００のような色度差式を代わりに用いることも可能である。

また、光源制御部１２０は、第１算出部６８０の推定結果Ｙ２、第２算出部６９０の推定結果Ｙ１に関して最適化問題を解き、光源１３０の各発光体の発光強度ａ_ｉを決定する機能を有する。光源１３０の分光分布Ｐ（λ）は、光源１３０を構成する各発光体の発光強度ａ_ｉによって上記（数１）により定まる。また、第１算出部６８０の推定結果Ｙ２、第２算出部６９０の推定結果Ｙ１は、ともにＰ（λ）によって決定される値であるから、ａ_ｉによりＹ１及びＹ２に任意の拘束条件を設けて最適化する問題は、一般的な数値最適化問題であり、勾配法や焼きなまし法等の手法により解くことができる。

次に、図１７を用いて、第６の実施形態に係る照明装置６００による制御処理を説明する。図１７は、第６の実施形態に係る制御処理の流れの例を示すフローチャートである。

例えば、図１７に示すように、推定部６７０は、照明によって照らされる物体の分光反射率を推定する（ステップＳ８０１）。推定した結果は、第１算出部６８０へ通知される。また、特定部１１０は、利用者の動作モードを特定する（ステップＳ８０２）。

このとき、光源制御部１２０によって特定部１１０における動作モードの特定について、学習モードであると判定された場合には（ステップＳ８０３肯定）、学習モードに対応する拘束条件により、光源１３０の各発光体の発光強度ａ_ｉの最適化を行なう（ステップＳ８０４）。ここで、最適化を行なう上での拘束条件は、第２算出部６９０の推定値Ｙ１を一定値Ｘ_１Ｌ以下に保ったうえで、第１算出部６８０の推定結果Ｙ２を最大化するという条件とする。

一方、光源制御部１２０によって特定部１１０における動作モードの特定について、学習モード以外の動作モードであると判定された場合には（ステップＳ８０３否定）、学習モード以外に対応する拘束条件により、光源１３０の発光体の発光強度ａ_ｉの最適化を行なう（ステップＳ８０５）。ここで、最適化を行なう上での拘束条件は、第２算出部６９０の推定値Ｙ１を一定値Ｘ_１Ｎ以下に保ったうえで、第１算出部６８０の推定結果Ｙ２を最大化するという条件とする。その後、光源制御部１２０は、決定された発光強度ａ_ｉの値に基づいて、光源１３０の各発光体の発光強度を制御する（ステップＳ８０６）。

ここで、Ｘ_１ＬとＸ_１Ｎとの間には、Ｘ_１Ｌ＜Ｘ_１Ｎの関係があるものとする。すなわち、学習モードの方が、覚醒水準を低くするという拘束条件により最適化問題を解き、発光強度を決定することとなる。

或いは、ステップＳ８０４における拘束条件を、第１算出部６８０の推定結果Ｙ２を一定値Ｘ_２Ｌ以上に保ったうえでＹ１を最小化すると置き換えることもできる。同様に、ステップＳ８０５における拘束条件を、第１算出部６８０の推定結果Ｙ２を一定値Ｘ_２Ｎ以上に保ったうえでＹ１を最小化すると置き換えることもできる。ここで、Ｘ_２ＬとＸ_２Ｎとの間には、Ｘ_２Ｌ＜Ｘ_２Ｎの関係があるものとする。一般に、Ｙ１を小さくすることと、Ｙ２を大きくすることとは相反するので、上記の拘束条件で最適化を行なうと、学習モードにおける照明の光の方が覚醒水準を低くするような結果となる。

本実施形態によれば、利用者の動作が学習動作である場合に利用者の覚醒水準が低くなるように光源を制御することができるとともに、照明によって照らされる物体の色の見えを、標準光源の下での色の見えに近い状態を保つことができる。

（第６の実施形態の変形例）
図１８は、複数の色を含む照明光に照らされる物体の一例を示す図である。例えば、図１８に示すように、分光反射率がＲ_Ａ（λ）である背景１に、分光反射率がＲ_Ｂ（λ）である文字２が書かれている物体を考える。このとき、背景１の領域と文字２の領域とで知覚される色の色度差が十分大きければ、仮に標準光源の下で知覚される色とのズレが大きかったとしても文字２を読むことは可能である。

すなわち、上述した最適化問題を解いて、ａ_ｉを求める際に用いるＹ２の値を、複数の分光反射率の異なる領域の色度差に置き換えても良い。このために、本変形例では、第１算出部６８０の行う処理内容は以下に置き換わる。

まず、推定部６７０によって推定された、それぞれの画素についての分光反射率の値Ｒ（λ）に対してクラスター分析を行う。これにより、分光反射率の値Ｒ（λ）は、それぞれの領域に属するクラスターに分類される。第１の領域および第２の領域のクラスターの代表値（例えばセントロイド）に相当する分光反射率の値を、それぞれＲ_１（λ）およびＲ_２（λ）とおく。

光源１３０の下でのＣＩＥ１９６４均等色空間での座標は、既述の方法と同様に算出することが可能である。第１の領域の座標を（Ｗ^＊ _ｐｒ１，Ｕ^＊ _ｐｒ１，Ｖ^＊ _ｐｒ１）、第２の領域の座標を（Ｗ^＊ _ｐｒ２，Ｕ^＊ _ｐｒ２，Ｖ^＊ _ｐｒ２）とおく。

第１の領域と第２の領域の色度差ΔＥ１２は、以下の（数５４）により求めることができる。この値を第１算出部６８０の出力値Ｙ２とすることができる。

なお、本変形例でもＣＩＥ１９６４均等色空間での色度差の代わりに、例えばＬ＊ａ＊ｂ＊色空間のような他の色空間における色度差を求める方法に置き換えることもできるし、ＣＩＥＤＥ２０００のような色度差式を代わりに用いることも可能である。

また、上記は分光反射率の異なる領域が２つの場合についての処理であるが、領域が３つ以上の場合であっても同様の処理が可能である。この場合、それぞれの領域の組合せについて色度差を算出し、その平均値や最小値を第１算出部６８０の出力値とすればよい。

例えば、白色光源の下では黒色に見える背景（すべての波長の光をほぼ反射しない）に、白色光源の下では白色に見える文字（概ね赤色、緑色、青色の波長を反射する）が書かれていた場合であれば、仮に光源１３０は青色の光を含まなかったとしても、文字の領域は赤色と緑色の波長の光を反射するため、黒色からは十分遠い黄色に見える。従って、非視覚的な影響の大きい青色の光を含まずに、Ｙ２の値を大きく保つことができる。すなわち、本変形例によれば、より効率的に覚醒水準を低くすることが可能となる。

なお、上記では背景の色と文字の色での例の説明をしたが、背景と文字以外であっても異なる色を見分けたい場合（例えば色分けされた地図など）でも同様に利用可能である。

（第７の実施形態）
図１９は、第７の実施形態に係る照明装置７００の構成例を示すブロック図である。なお、図１９では、第６の実施形態と同様の処理を実行する機能部については同一の符号を付し、同一の処理についてはその説明を省略する場合がある。

例えば、図１９に示すように、照明装置７００は、特定部１１０と、光源制御部１２０と、光源１３０と、推定部７７０と、第１算出部６８０と、第２算出部６９０とを有する。

図２０は、第７の実施形態に係る推定部７７０の構成例を示すブロック図である。例えば、推定部７７０は、入力部７７１と、入力処理部７７２と、分光反射率データベース７７３とを有する。

入力部７７１は、例えばタッチパネルディスプレイで構成される。図２１は、第７の実施形態に係る入力部７７１の構成例を示す図である。例えば、図２１に示すように、利用者は、入力部７７１を用いることにより、照明によって照らされる物体（例えば書籍）で使用されている色を選択する。入力部７７１で選択された情報は、入力処理部７７２へ通知される。なお、入力部７７１がタッチパネルディスプレイの代わりに物理的なボタン等によって構成されていてもよい。

入力処理部７７２は、入力部７７１から通知された情報を元に、分光反射率データベース７７３の内容を参照することにより、分光反射率を推定する。推定した結果は、第１算出部６８０へ通知される。

分光反射率データベース７７３は、それぞれの色について例えば典型的な（平均的な）用紙やインクの分光反射率の値を記憶する記憶部である。分光反射率データベース７７３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。

分光反射率データベース７７３は、入力処理部７７２からの問い合わせに応じて、それぞれの色に対応する分光反射率Ｐ（λ）の値を入力処理部７７３へ伝える。なお、分光反射率データベース７７３は、例えばＷｅｂ等の外部のネットワーク上に存在していてもよい。この場合、入力処理部７７２は上記ネットワークに接続する機能を有する。

以上の構成により、第７の実施形態に係る推定部７７０は、物体の分光反射率を推定することができる。第７の実施形態によれば、推定部７７０に、高コストであるカメラ（撮像部）や可変フィルタを備えることなく、実施形態６と同様の機能を実現することができる。

（第７の実施形態の変形例）
本変形例では、利用者は照明によって照らされる物体の色を直接指定するのではなく、照明によって照らされる物体の名称を指定する。

図２２は、第７の実施形態の変形例に係る入力部７７１の構成例を示す図である。例えば、図７に示すように、入力部７７１は、タッチパネルディスプレイで構成され、照明によって照らされる物体の固有名称又は一般名称を利用者に選択させることができる。なお、図２２に例示した特定の出版物のシリーズを指定する形式以外として、例えば、「教科書」、「参考書」、「プリント」といった粒度で指定できるようにしても良い。或いは、具体的な書籍の名称や書籍を特定可能なＩＳＢＮコードを入力できるようにしても良いし、バーコードリーダやカメラ等を利用して入力できるようにしても良い。

分光反射率データベース７７３は、入力部７７１で指定されたそれぞれの物体で使用されている用紙やインクのそれぞれの色について、分光反射率の値を記憶している。分光反射率データベース７７３は、入力処理部７７２からの問い合わせに応じて、使用されているそれぞれの色に対応する分光反射率Ｐ（λ）の値を入力処理部７７２へ伝える。なお、分光反射率データベース７７３は、例えばＷｅｂ等の外部のネットワーク上に存在していてもよい。また、分光反射率データベース７７３は、新しい雑誌が創刊された場合や、使用される紙やインクの種類が変更された場合に、その都度内容を更新できるように構成してもよい。

本変形例によれば、ユーザは照明によって照らされる物体の色を指定する手間を省くことができる。また実際の物体の分光反射率の値を用いることができるため、より精度のよい分光反射率の値を基に、光源の分光分布を最適化することが可能となる。

以上説明したとおり、第６及び第７の実施形態によれば、光源の照射光により照らされる実際の物体の分光反射率を考慮して当該物体の色の見えを評価し、物体の色の見えを保つために不必要な波長の光を含ませないことができる。これにより、より効率的に覚醒水準を低くすることができる。

（上記以外の実施形態）
図２３は、情報処理装置の構成例を示すブロック図である。例えば、図２３に示すように、情報処理装置１０は、特定部１１と、光源制御部１２と、光源１３とを有する。これらのうち、光源１３は、例えば、情報処理装置１０に搭載されるディスプレイの背面に設けられる。また、特定部１１、光源制御部１２、光源１３による各処理内容については、上述してきた実施形態と同様であるためその説明を省略する。すなわち、一つの様態として、特定部１１は、情報処理装置１０上で利用者が実行するアプリケーションの種別に基づいて、利用者の動作を特定する等の処理を実行することとなる。

また、上述してきた実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００ 照明装置
１１０ 特定部
１２０ 光源制御部
１３０ 光源

Claims (16)

1. 発光強度が制御可能な光源と、
   利用者の動作を特定する特定部と、
   特定された前記動作が、前記利用者の脳に記憶を形成させる動作を表す学習動作である場合に、前記利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように前記光源の発光強度を制御する光源制御部と
   を有することを特徴とする照明装置。
2. 前記利用者が前記学習動作を行なったことを表す履歴情報を保持する保持部をさらに有し、
   前記特定部は、前記保持部に前記履歴情報が保持されている場合に、前記利用者の動作が前記学習動作であると特定することを特徴とする請求項１に記載の照明装置。
3. 前記利用者が前記学習動作を行なったことを表す履歴情報を保持する保持部をさらに有し、
   前記光源制御部は、特定された前記動作が前記学習動作でない場合、且つ、前記保持部に前記履歴情報が保持されている場合に、前記利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように前記光源の発光強度を制御することを特徴とする請求項１に記載の照明装置。
4. 前記光源は、分光分布が異なる複数の発光体を有し、
   前記光源からの照射光が照射される物体の分光反射率を推定する推定部と、
   前記分光分布と前記分光反射率とに基づいて、視覚により知覚される前記物体の色の適切さを表す第１評価値を算出する第１算出部と、
   前記分光分布に基づいて、前記照射光が視覚以外に与える影響の大きさを表す第２評価値を算出する第２算出部と
   をさらに有し、
   前記光源制御部は、さらに、前記第１評価値と前記第２評価値とが予め定められた拘束条件を満たす前記発光体それぞれの発光強度を決定し、前記発光強度となるように前記発光体の発光を制御することを特徴とする請求項１に記載の照明装置。
5. 前記第１評価値は、前記物体に含まれる複数の領域間の見えの差の大きさであることを特徴とする請求項４に記載の照明装置。
6. 前記拘束条件は、前記第１評価値を予め定められた固定値以上に保ちながら前記第２評価値を小さくする条件、又は、前記第１評価値を前記固定値以上に保ちながら前記第２評価値を大きくする条件であることを特徴とする請求項４に記載の照明装置。
7. 前記第２評価値は、前記光源の分光分布とメラトニン分泌抑制アクションスペクトルとの積の積分値、又は、錐体、かん体、及び、メラノプシン含有神経節細胞それぞれの応答に基づくメラトニン分泌抑制予測式の値であることを特徴とする請求項４に記載の照明装置。
8. 前記推定部は、
   前記物体の画像を撮像する撮像部と、
   前記画像と前記光源の分光分布とに基づいて前記分光反射率を推定する画像処理部と
   を有することを特徴とする請求項４に記載の照明装置。
9. 前記撮像部は、分光透過率を切り替え可能な可変フィルタを介して前記物体の画像を撮像し、
   前記画像処理部は、異なる前記分光透過率に切り替えられた前記可変フィルタを介して撮像された複数の前記画像と前記光源の分光分布とに基づいて前記分光反射率を推定することを特徴とする請求項８に記載の照明装置。
10. 前記推定部は、
    前記分光反射率に応じた値を表す入力値を受け付けて、前記入力値に応じた前記分光反射率を推定する入力処理部を有することを特徴とする請求項４に記載の照明装置。
11. 外部端末から、前記外部端末上で前記利用者が実行するアプリケーションの種別を識別可能な識別情報を受信する識別情報受信部をさらに有し、
    前記特定部は、前記識別情報に基づいて前記利用者の動作を特定することを特徴とする請求項１に記載の照明装置。
12. 外部端末から、前記利用者が前記学習動作を行なったことを表す履歴情報を受信する履歴情報受信部をさらに有し、
    前記特定部は、前記履歴情報に基づいて前記利用者の動作を特定することを特徴とする請求項１に記載の照明装置。
13. 前記特定部は、前記利用者が利用する書籍を特定する書籍情報を受け付けて、受け付けた前記書籍情報に対応する前記書籍の種類を、前記書籍の種類と前記書籍情報とを対応付けて記憶する記憶装置から取得し、取得した前記書籍の種類に基づいて前記利用者の動作を特定することを特徴とする請求項１に記載の照明装置。
14. 前記光源制御部は、前記学習動作である場合、且つ、所定時間帯である場合に、前記利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように前記光源の発光強度を制御することを特徴とする請求項１に記載の照明装置。
15. ディスプレイと、
    前記ディスプレイの背面に設けられ、発光強度が制御可能な光源と、
    利用者の動作を特定する特定部と、
    特定された前記動作が、前記利用者の脳に記憶を形成させる動作を表す学習動作である場合に、前記利用者の覚醒水準が所定水準より低くなるように前記光源の発光強度を制御する光源制御部と
    を有することを特徴とする情報処理装置。
16. 前記特定部は、前記情報処理装置上で前記利用者が実行するアプリケーションの種別に基づいて、前記利用者の動作を特定することを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。

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