JP6641963B2 - 睡眠状態判定システム、睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法、及び、睡眠状態判定プログラム - Google Patents

Description

本明細書に記載する技術は、睡眠状態判定システム、睡眠状態判定装置、睡眠状態判定方法、及び、睡眠状態判定プログラムに関する。

人体に活動量計を取り付けて、当該活動量計で測定されたデータ（「活動量データ」と称してよい。）を基に、例えば、人体の日々の睡眠状態を判定（又は推定）することが試みられる。

特開２００８−１８１２８９号公報 特開２００９−１８１４７６号公報

しかし、例えば、活動量計の利用者が交代制（又は交替制。以下、同様。）の勤務形態で勤務している場合、利用者（被観測者又は被験者と称してもよい。）の勤務時間帯が日によって異なるため、睡眠時間帯も日によって異なる（別言すると、不規則である）。なお、勤務時間帯は、利用者の「活動時間帯」の一例であり、睡眠時間帯は、利用者の「非活動時間帯」の一例である。

睡眠時間帯が不規則であると、活動量データに基づいて睡眠状態を判定する時間帯が不適切になることがあり、誤判定が生じ得る。例えば、利用者が眠っているはずのない活動時間帯（例示的に、勤務時間帯）に、睡眠時間が存在するかのような誤判定が生じ得る。

１つの側面では、本明細書の記載する技術の目的の１つは、被観測者の活動時間帯に、睡眠時間が存在するかのような誤判定を抑制することにある。

１つの側面において、睡眠状態判定システムは、被観測者の活動量を測定する活動量計と、情報処理装置と、を備えてよい。情報処理装置は、記憶部と、処理部と、を備えてよい。記憶部は、前記被観測者のスケジュール情報を記憶してよい。処理部は、前記活動量計によって測定された活動量データを取得し、前記取得した活動量データと、前記記憶部に記憶された前記スケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定してよい。さらに、処理部は、前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定してよい。

また、１つの側面において、睡眠状態判定装置は、記憶部と、処理部と、を備えてよい。記憶部は、活動量計によって活動量が測定される被観測者のスケジュール情報を記憶してよい。処理部は、前記活動量計によって測定された活動量データを取得し、前記取得した活動量データと、前記記憶部に記憶された前記スケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定してよい。さらに、処理部は、前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定してよい。

更に、１つの側面において、睡眠状態判定方法は、情報処理装置が、被観測者の活動量を測定する活動量計によって測定された活動量データを取得し、前記取得した活動量データと、記憶部に記憶された前記被観測者のスケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定してよい。さらに、前記情報処理装置が、前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定してよい。

また、１つの側面において、睡眠状態判定プログラムは、被観測者の活動量を測定する活動量計によって測定された活動量データを取得し、取得した前記活動量データと、記憶部に記憶された前記被観測者のスケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定し、前記取得した前記活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、前記取得した前記活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定する、処理をコンピュータに実行させてよい。

１つの側面として、被観測者の活動時間帯に睡眠時間が存在するかのような誤判定を抑制することにある。

一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。 図１に例示した情報処理装置が記憶するスケジュールデータベース（ＤＢ）の一例を示す図である。 図１に例示した活動量計が取り付けられる利用者の勤務形態（勤務スケジュール）の一例を説明する図である。 図３に例示した勤務形態に応じた勤務及び睡眠に関する傾向の一例を説明する図である。 一実施形態に係る交替制の勤務形態の一例を説明する図である。 図１に例示した活動量計に着目した構成例を示すブロック図である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、図１に例示した活動量計によって得られる活動量データの一例を説明する図である。 図１及び図２に例示した情報処理装置の動作例（第１実施例）を説明するフローチャートである。 図１及び図２に例示した情報処理装置の動作例（第２実施例）を説明するフローチャートである。 図１及び図２に例示した情報処理装置の動作例（第３実施例）を説明するフローチャートである。

以下、図面を参照して実施の形態を説明する。ただし、以下に説明する実施形態は、あくまでも例示であり、以下に明示しない種々の変形や技術の適用を排除する意図はない。また、以下に説明する各種の例示的態様は、適宜に組み合わせて実施しても構わない。なお、以下の実施形態で用いる図面において、同一符号を付した部分は、特に断らない限り、同一若しくは同様の部分を表す。

図１は、一実施形態に係る情報処理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示す情報処理システム１０は、例示的に、情報処理装置１と、活動量計２と、を備えてよい。

活動量計２は、例示的に、人体に取り付けられて、人体の活動量を測定してよい。活動量計２が取り付けられた人は、活動量計２の測定対象の一例であり、「利用者」、「被観測者」、あるいは「被験者」と称してもよい。

利用者は、複数人であってよく、複数人のそれぞれに活動量計２が取り付けられてよい。あるいは、活動量計２は、複数人の一部又は全部に兼用されてもよい。１つの活動量計２が複数人に兼用される場合、活動量計２は、複数人の別に、測定結果をメモリ等に記憶してよい。

活動量計２は、「ライフコーダ２」と称されてもよい。活動量計２の構成例については、図６にて後述する。活動量計２の測定項目には、歩数や、歩行又は走行の距離、消費カロリー、活動強度、運動量、脂肪燃焼量のいずれか１つ又は複数が含まれてよい。

「活動強度」は、運動強度の指標の一例であるＭＥＴｓ値によって表されてよい。「ＭＥＴｓ」は、「Metabolic equivalents」の略称であり、人の活動時の代謝量（あるいは「カロリー消費量」）を安静時の代謝量に対する相対値（例えば、倍数）で表した数値である。人の身体的な活動の別にＭＥＴｓ値を対応付けた表は、「ＭＥＴｓ表」と称され、例えば、国立健康・栄養研究所によって発行されている。

活動量計２による測定結果である活動量データは、適宜に、情報処理装置１に入力されてよい。例示的に、活動量計２は、情報処理装置１と通信して測定結果を情報処理装置１に入力してよい。活動量計２と情報処理装置１との通信は、有線による通信でもよいし無線による通信でもよい。

情報処理装置１は、活動量計２による活動量の測定結果を基に、利用者の睡眠に関する状態（「睡眠状態」と略称してよい。）、例えば睡眠中の状態であるのか活動中の状態であるのかを判定（又は推定）してよい。

そのため、情報処理装置１及び情報処理システム１０は、それぞれ便宜的に、「睡眠状態判定装置１」及び「睡眠状態判定システム１０」と称してもよい。

睡眠状態判定装置１は、汎用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）やサーバコンピュータ（単に「サーバ」と称してよい。）を用いて実現されてよい。ＰＣは、デスクトップＰＣでもよいし、ノートＰＣ（又は、ラップトップＰＣ）でもよい。サーバコンピュータは、データセンタ等に設置されるクラウドサーバであってもよい。

睡眠状態判定装置１としての機能や処理（あるいはアルゴリズム）は、単一のＰＣやサーバによって実現されてもよいし、複数のＰＣやサーバの分散処理によって実現されてもよい。

睡眠状態判定装置１は、例示的に、使用者たる企業や団体、機関等が、従業員や職員、構成員等の勤務者の健康を管理するために用いられてよい。例えば、勤務者に活動量計２を取り付けて、勤務者の睡眠時間や睡眠状態を使用者が把握、管理するために、睡眠状態判定装置１が用いられてよい。

「勤務者」の一例は、鉄道やバス、航空機等の交通機関に勤務する人（例えば、鉄道の運転士や車掌、バスの運転手や乗務員、航空機のパイロットや客室乗務員等）、医療機関における医師や看護師、警備会社の警備員、警察署の警官、消防署の消防士等である。

ここに例示した「勤務者」は、安全や安心に関わる職務を遂行する人であって、後述するように、２〜４交替制等の通常とは異なる勤務形態が適用される人の非限定的な一例である。

（情報処理装置１の構成例）
図１に例示するように、情報処理装置１は、例示的に、プロセッサ１１、メモリ１２、記憶装置１３、及び、通信インタフェース（ＩＦ）１４を備えてよい。

プロセッサ１１、メモリ１２、記憶装置１３、及び、通信ＩＦ１４は、例示的に、通信バス１５に接続されて、プロセッサ１１を介して相互に通信が可能であってよい。

プロセッサ１１は、演算能力を備えた処理部又は演算処理装置の一例である。プロセッサ１１には、例示的に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）や、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の集積回路（Integrated Circuit, IC）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）が適用されてよい。演算能力を備えた演算処理装置は、「コンピュータ」と称してもよい。

メモリ１２は、種々のデータやプログラムを記憶するメモリの一例である。メモリ１２には、例示的に、ＲＡＭ（Random Access Memory）が適用されてよい。メモリ１２は、ＲＡＭとＲＯＭ（Read Only Memory）とを含んでいてもよい。「プログラム」は、「ソフトウェア」あるいは「アプリケーション」と称されてもよい。

メモリ１２は、例示的に、プロセッサ１１のワークメモリとして用いられてよい。例えば、ＲＯＭや記憶装置１３に記憶されたデータやプログラムが、ワークメモリ１２に展開されて、プロセッサ１１の演算処理に用いられてよい。

記憶装置１３は、例示的に、種々のデータやプログラムを記憶する。記憶装置１３には、非限定的な一例として、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）及びソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）の一方又は双方が適用されてよい。

記憶装置１３には、後述する睡眠状態の判定処理を実行するプログラム（便宜的に「睡眠状態判定プログラム」と称してよい。）が記憶されてよい。なお、睡眠状態判定プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、ＲＯＭに記憶されてもよいし、情報処理装置１のオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として記述されてもよい。

記憶装置１３に記憶される情報又はデータには、活動量計２から受信（「取得」と称してもよい。）した活動量データと、活動量計２の利用者毎のスケジュール情報と、が含まれてよい。記憶装置１３に記憶される活動量データの一例については、活動量計２の構成例の説明と併せて後述する。

利用者毎のスケジュール情報は、記憶装置１３においてデータベース（ＤＢ）化されてよい。スケジュール情報のＤＢは、便宜的に、「スケジュールＤＢ」と称してよい。

例えば図２に示すように、スケジュールＤＢには、活動量計２毎に割り当てられた識別情報（ＩＤ）と、当該活動量計２が取り付けられた利用者のスケジュール情報と、が対応付けて登録されてよい。

当該ＩＤは、便宜的に、「活動量計ＩＤ」又は「センサＩＤ」と称してよい。なお、１つの活動量計２が複数の利用者に兼用される場合、センサＩＤに加えて、あるいは、センサＩＤの代替で、複数の利用者のそれぞれを識別する情報（便宜的に「利用者ＩＤ」と称してよい。）が用いられてよい。利用者ＩＤは、利用者によって活動量計２に入力、設定されてよい。

スケジュール情報の非限定的な一例としては、利用者の日々の勤務スケジュールを表した情報（「勤務スケジュール情報」と称してよい。）が挙げられる。勤務スケジュールは、例示的に、利用者の勤務形態に応じて、週単位あるいは月単位で、勤務時間帯と非勤務時間帯とを区分した形式で表されてよい。

非限定的な一例として、勤務スケジュールには、図３にて後述するように、通常勤務、早出勤務、遅出勤務、出番〜非番、及び、休日等の時間帯が区分してスケジューリングされてよい。

プロセッサ１１が、記憶装置１３に記憶された睡眠状態判定プログラムを例えばメモリ１２に展開して実行することにより、睡眠状態判定装置１としての各種機能が具現される。なお、メモリ１２及び記憶装置１３は、便宜的に、睡眠状態判定装置１の「記憶部」と総称してよい。

プログラムやデータは、コンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてよい。記録媒体の一例としては、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−Ｒ，ＣＤ−ＲＷ，ＭＯ，ＤＶＤ、ブルーレイディスク、ポータブルハードディスク等が上げられる。また、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の半導体メモリも記録媒体の一例である。

半導体メモリに記憶されたプログラムやデータは、例示的に、情報処理装置１に備えられた入出力ＩＦ（図示省略）を通じてプロセッサ１１に読み出されてよい。

なお、プログラムやデータは、サーバ等から通信回線を介して情報処理装置１に提供（別言すると、ダウンロード）されてもよい。例えば、通信ＩＦ１４あるいは別の通信ＩＦを通じてプログラムやデータが情報処理装置１に提供されてよい。

また、プログラムやデータは、入力装置によって情報処理装置１に入力されてもよい。入力装置の一例は、キーボードや、マウス、操作ボタン等である。

通信ＩＦ１４は、例示的に、活動量計２との間の接続及び通信を可能にする通信インタフェースの一例である。

情報処理装置１には、出力装置の一例としての表示装置（図示省略）が接続されてもよい。表示装置には、液晶ディスプレイ等が適用されてよい。タッチパネル式の液晶ディスプレイは、既述の入力装置にも該当すると捉えてよい。なお、情報処理装置１には、出力装置の他の一例として、プリンタやスピーカ等が接続されてもよい。

なお、図１に例示する情報処理装置１の構成例は、あくまでも例示であり、情報処理装置１においてハードウェアの増減が適宜に行なわれてよい。例えば、任意のハードウェアブロックの追加や削除、分割、任意の組み合わせでの統合、通信バスの追加又は削除等が、情報処理装置１において、適宜に行なわれてよい。

（勤務スケジュールの一例）
次に、図３〜図５を参照して、勤務スケジュールの一例について説明する。
図３は、勤務形態が、通常勤務、早出勤務、遅出勤務、出番〜非番、及び、休日に区分可能な利用者の勤務スケジュール（「シフト表」と称してもよい。）の一例を示す図である。

図３に例示する勤務スケジュールは、例示的に、鉄道やバス、航空機等の交通機関に勤務する人（例えば、鉄道の運転士や車掌、バスの運転手や乗務員、航空機のパイロットや客室乗務員等）の勤務スケジュール例として捉えてよい。

あるいは、図３に例示する勤務スケジュールは、医師や看護師、警備員、警官、消防士等の、通常勤務とは異なる勤務形態（例示的に、２〜４交替制等）が設定され得る人の勤務スケジュール例として捉えてもよい。

なお、「通常勤務」とは、例示的に、正規の出退勤時刻で規定される就業時間を勤務する形態と捉えてよい。「通常勤務」とは異なる各種の勤務形態は、便宜的に、「非通常勤務形態」あるいは「シフト勤務」と総称してよい。

「早出」は、「早番」とも称され、通常勤務における正規の出勤時刻よりも早く出勤する勤務形態を意味する。「遅出」は、「遅番」や「夜勤」とも称され、通常勤務における正規の出勤時刻よりも遅く出勤する勤務形態を意味する。なお、「早番」でも「遅番」でもない勤務形態を「中番」と称することがある。

「出番」は、出勤や宿直の当番を意味し、「非番」は、出勤や宿直の当番でないことを意味する。例えば、「出番〜非番」は、前日からの勤務（「夜勤」と称されることもある）を終えた翌日に、労働義務は無いが、緊急事態等に備えて規定の時間（例えば交代時間）まで待機する勤務形態である。

なお、「出番」は、当番で勤務する「当直」勤務あるいは「当務」と称されることもある。「当直」勤務には、例示的に、日中の当番で勤務する日勤と、勤務先に宿泊して勤務する宿直とがある。したがって、前記の「夜勤」は「宿直」と称されることもある。「休日」は、終日にわたり労働義務の無い日である。

図３に例示するように、或る勤務者の勤務スケジュールには、早出勤務、遅出勤務、及び、出番〜非番のいずれかが選択的にスケジューリングされてよい。

例えば、勤務者によっては、早出勤務、遅出勤務、及び、出番〜非番の全てがスケジューリングされることもあるし、早出勤務、遅出勤務、及び、出番〜非番の一部に限ってスケジューリングされることもある。あるいは、早出勤務、遅出勤務、及び、出番〜非番とは異なる他の勤務形態が利用者にスケジューリングされてもよい。

図３に例示するように、「通常勤務」では、勤務者は、例えば、夜中１２時から午前７時まで睡眠をとり、正規の出勤時刻（例えば、午前８時等）に出勤し、正規の退勤時刻（例えば、午後５時等）に退勤する。この場合、勤務者の睡眠時間は、７時間である。

また、「早出勤務」では、勤務者は、例えば前日の夜２３時から早朝４時まで睡眠をとり、早朝５時に出勤し、午後３時に退勤する。「早出勤務」の勤務時間内に、仮眠時間や休憩時間が設けられてもよい。非限定的な一例として、午後１時から午後２時までの１時間が仮眠時間に割り当てられてよい。この場合、勤務者の睡眠時間は、６時間である。

「遅出勤務」では、勤務者は、例えば夜中１時から午前１０時まで睡眠をとり、午後５時に出勤し、翌日の午前４時に退勤する。この場合、勤務者の睡眠時間は、９時間である。なお、「遅出勤務」の勤務時間内に、仮眠時間や休憩時間が設けられてもよい。

「出番〜非番勤務」では、勤務者は、例えば午前８時から午後１１時まで「出番勤務」し、夜中０時から早朝３時まで勤務先に宿泊して睡眠をとり、早朝４時から午前１１時まで「非番勤務」する。この場合、勤務者の睡眠時間は、３時間である。なお、「出番勤務」の勤務時間内に、仮眠時間や休憩時間が設けられてもよい。

「休日」では、勤務者は、例えば夜中２時から午前９時まで睡眠をとる。この場合、勤務者の睡眠時間は、７時間である。

図４は、上述したような各種勤務形態での勤務者の睡眠に関する傾向を「通常勤務」との比較で表した図である。例えば、早朝に出勤して午前中に退勤する「早出勤務」において、勤務者の起床時刻は早朝であるため、「通常勤務」時に比べて、起床前の入眠時刻も早い傾向にあり、また、起床時刻から出勤時刻までの時間は短くなる傾向にある。その一方で、「通常勤務」に比べて、退勤時刻は早いため、退勤時刻から入眠時刻までの時間は長くなる傾向にある。

なお、「入眠時刻」は、勤務者が寝床に付いた「就寝時刻」とは異なる概念であり、勤務者が実際に眠りに入った時刻を意味する。「入眠時刻」は、通常、「就寝時刻」とは一致せず、「就寝時刻」よりも遅い時刻であることが多いが、便宜的に、「入眠時刻」＝「就寝時刻」と扱ってよい場合もある。

また、図４において、午後に出勤して深夜に退勤する「遅出勤務」では、勤務者の起床時刻は午後であるため、「通常勤務」時に比べて、起床前の入眠時刻も起床時刻も遅くなる傾向にあり、また、起床時刻から出勤時刻までの時間は長くなる傾向にある。その一方で、退勤時刻は遅いため、退勤時刻から入眠時刻までの時間は「通常勤務」時に比べて短くなる傾向にある。

更に、早朝に出勤して翌日の午前中に退勤する「出番〜非番」の勤務者は、出番の出勤時刻は早朝であるため、「早番」と同様に、「通常勤務」時に比べて、起床前の入眠時刻も早い傾向にあり、また、起床時刻から出勤時刻までの時間は短くなる傾向にある。その一方で、「出番」後に勤務者は勤務先で宿泊するため、入眠時刻は「通常勤務」時に比べて、遅くなる傾向にある。また、宿泊後の非番において、勤務者は、早朝に起床して午前中に退勤するため、起床時刻から退勤時刻までの時間は「通常勤務」時に比べて極端に短くなる傾向にある。

なお、「休日」では、例示的に、「通常勤務」日に比べて、利用者の入眠時刻も起床時刻も遅い傾向にある。以上の傾向から、勤務者の睡眠時間は、「早出」では「通常勤務」時と同程度であり、「遅出」では長く、「出番〜非番」では短く、「休日」では長くなる傾向にある、と云える。

なお、図５に、勤務スケジュールの他の例として、２交替制、３交替制、４交替制、及び、２部制の勤務形態それぞれの勤務スケジュールの一例を示す。なお、２部制も、交替制の一種と捉えてよい。

図５に例示するように、２交替制、３交替制、及び、４交替制では、例えば、１週間（７日）を単位に勤務スケジュールが組まれてよい。これに対し、２部制では、例えば、２週間（１４日）を単位に勤務スケジュールが組まれてよい。

２交替制の勤務者（例えば、看護師）は、１日目は午前８時から午後５時まで通常勤務し、２日目は午後５時から翌日（３日目）の午前８時まで遅出勤務し、４日目は休日となる。また、５日目及び６日目は、通常勤務であり、７日目は休日である。

３交替制の勤務者（例えば、警察官）は、１日目は午前９時から翌日（２日目）の午前９時まで２４時間勤務し、３日目は午前９時から午後６時まで通常勤務する。４日目は午前９時からの２４時間勤務であり、６日目は休日、７日目は午前９時からの２４時間勤務である。２４時間勤務においては、仮眠時間や休憩時間が適宜に設けられ、また、「非番」の時間帯も設けられる。この点は、４交替制や２部制でも同様である。

４交替制の勤務者（例えば、警察官）は、１日目は午前９時から翌日（２日目）の午前９時まで２４時間勤務し、３日目は午前９時から午後６時まで通常勤務する。４日目は休日であり、５日目は午前９時からの２４時間勤務であり、７日目は午前９時から午後６時までの通常勤務である。

２部制の勤務者（例えば、消防士）は、１日目及び３日目は午前８時から翌日の午前８時まで２４時間勤務し、５日目及び６日目は休日である。７日目、９日目、及び、１１日目は午前８時から翌日の午前８時までの２４時間勤務であり、１３日目及び１４日目は休日である。したがって、本例では、２週間（１４日）のうち、休日が４日間であり、２４時間勤務が５回有ることになる。

以上のように、勤務者の勤務形態には様々な形態が有る。ここで、勤務者に活動量計２を取り付けて、勤務者の睡眠状態を例えば使用者が把握、管理しようとした場合、交替制等の勤務形態によっては睡眠をとる時間帯が日によって異なることがあるため、睡眠状態の判定（あるいは推定）に誤りが生じ得る。

そのため、睡眠をとる時間帯が不規則な勤務者の睡眠状態を正しく把握できないことがある。そうすると、例えば、睡眠をとる時間帯が不規則な勤務者の健康管理の一環として、勤務者の睡眠状態に応じた睡眠改善指導等を使用者が実施しようとしても、適切あるいは効果的な指導等を行なえない可能性がある。

ここで、「睡眠状態」は、「睡眠効率」と称される指標によって評価が可能である。人の睡眠効率は、例示的に、「実際に眠っている時間長」÷「寝床にいた時間長」によって求めることができ、８５％程度になるのが良いと言われている。

なお、「実際に眠っている時間長」は、例示的に、実際に眠りに入った時刻（入眠時刻）と目覚めた時刻との差分によって求めることができる。「寝床にいた時間長」は、寝床に就いた時刻と寝床から出た時刻との差分によって求めることができる。

「寝床に就いた時刻」は、例示的に、人が睡眠を開始しようとして「安静な状態になった時刻」として検出されてよい。「安静な状態になった時刻」は、例示的に、活動量データを基に、人の姿勢変化等の身体的な動き（「体動」と称してよい。）が無いと判定できる状態が一定時間継続した時刻として検出されてよい。

なお、「安静な状態」は、「非活動中」の状態と称してよく、「非活動状態」と略称してもよい。活動量データが「非活動状態」を示す時間帯は、「非活動時間帯」と称してよい。

これに対し、体動有りと判定できる状態は、「活動中」の状態と称してよく、「活動状態」と略称してよい。活動量データが「活動状態」を示す時間帯は、「活動時間帯」と称してよい。

勤務者の勤務時間帯は、「活動時間帯」の一例であり、勤務者の睡眠時間帯は、「非活動時間帯」の一例である。

「寝床から出た時刻」は、「起床時刻」と称してもよく、例示的に、人の姿勢が「安静な状態」から立位等に変化したことを示す体動が検出された時刻として検出されてよい。

したがって、「寝床に就いた時刻」及び「寝床から出た時刻」は、例示的に、人の体動の有無や姿勢（別言すると、体位）の変化を検出することで検出可能である。人の姿勢変化を含む体動の有無は、例示的に、加速度センサやジャイロスコープ等の慣性センサを用いて検出できる。

例えば、複数の検出軸（例示的に、２軸や３軸）を有する慣性センサを活動量計２に用いれば、活動量計２によって姿勢変化を含む体動の有無を検出できる。したがって、活動量計２で検出された情報を、情報処理装置１で分析することで、睡眠効率を求めることができる。

（活動量計２の構成例）
図６に、活動量計２の構成例を示す。図６に示すように、活動量計２は、例示的に、プロセッサ２１、メモリ２２、記憶装置２３、通信ＩＦ２４、及び、慣性センサ２５を備えてよい。

プロセッサ２１、メモリ２２、記憶装置２３、通信ＩＦ２４、及び、慣性センサ２５は、例示的に、通信バス２６に接続されて、プロセッサ２１を介して相互に通信が可能であってよい。

プロセッサ２１は、情報処理装置１のプロセッサ１１と同様に、演算能力を備えた処理部又は演算処理装置の一例であり、例示的に、ＣＰＵや、ＭＰＵ等のＩＣ、ＤＳＰが適用されてよい。

メモリ２２は、情報処理装置１のメモリ１２と同様に、種々のデータやプログラムを記憶するメモリの一例であり、例示的に、ＲＡＭが適用されてよい。メモリ２２は、ＲＡＭとＲＯＭとを含んでいてもよい。

メモリ２２は、例示的に、プロセッサ２１のワークメモリとして用いられてよい。例えば、ＲＯＭや記憶装置２３に記憶されたデータやプログラムが、ワークメモリ２２に展開されて、プロセッサ２１の演算処理に用いられてよい。

記憶装置２３は、種々のデータやプログラムを記憶する。記憶装置２３には、情報処理装置１の記憶装置１３と同様に、非限定的な一例として、ＨＤＤ及びＳＳＤの一方又は双方が適用されてよい。

記憶装置２３に記憶されるデータには、慣性センサ２５のセンシング結果や、当該センシング結果を基に検出又は判定された活動量データが含まれてよい。

記憶装置２３に記憶されるプログラムには、活動量計２としての各種機能を実現するプログラム（便宜的に「活動量計プログラム」と称してよい。）が含まれてよい。活動量計プログラムを成すプログラムコードの全部又は一部は、ＲＯＭに記憶されてもよいし、活動量計２のＯＳの一部として記述されてもよい。

プロセッサ２１が、記憶装置２３に記憶された活動量計プログラムを例えばメモリ２２に展開して実行することにより、活動量計２としての各種機能が具現される。なお、メモリ２２及び記憶装置２３は、便宜的に、活動量計２の「記憶部」と総称してよい。

なお、活動量計２には、利用者が情報を入力する操作ボタン等の入力部や、利用者に情報を提示するディスプレイ等の出力部が備えられてもよい。ディスプレイには、例示的に、液晶ディスプレイが適用されてよく、入力部と兼用のタッチパネルディスプレイが適用されてもよい。既述の利用者ＩＤが、入力部を通じて活動量計２に入力、設定されてよい。

慣性センサ２５は、例示的に、活動量計２を取り付けられた利用者の体動に応じた「動き」をセンシングすることが可能である。慣性センサ２５は、加速度センサでもよいし、ジャイロスコープでもよい。

加速度センサには、例示的に、圧電式及び静電容量式のいずれのセンサを適用してもよい。ジャイロスコープには、回転機械（コマ）式、光学式、及び、振動式のいずれのセンサを適用してもよい。

慣性センサ２５は、例示的に、複数の検出軸を有していてよい。例えば、慣性センサ２５は、検出軸が２軸又は３軸の慣性センサ２５であってよい。検出軸に沿う方向の「動き」が例えば「加速度」として慣性センサ２５によって検出されてよい。

２軸の慣性センサ２５では、第１及び第２の検出軸は互いに直交していてよく、３軸の慣性センサ２５では、第１〜第３の検出軸が互いに直交していてよい。互いに直交する複数の検出軸に沿う方向の加速度が検出されることで、例えば、利用者の一方向の動きに限らず、利用者の姿勢変化に応じた２次元的あるいは３次元的な動きをも検出あるいは推定することが可能である。

慣性センサ２５で検出された「動き」に応じた信号が、プロセッサ２１に入力されてよい。慣性センサ２５の検出信号は、便宜的に、「検出値」又は「慣性センサ値」と称してもよい。

プロセッサ２１は、慣性センサ値を基に、例えば、利用者が活動中であるか非活動中であるかを検出あるいは判定してよい。例示的に、プロセッサ２１は、慣性センサ値を閾値と比較することによって、利用者が活動中か非活動中かを検出あるいは判定してよい。当該判定の結果が、活動量データとして出力されてよい。

図７（Ａ）及び図７（Ｂ）に、活動量計２によって得られる活動量データの非限定的な一例を示す。

図７（Ａ）には、例えば、利用者が夜中０時から午前７時まで「非活動中」であり、午前７時頃から夜中２４時まで「活動状態」であったことを示す活動量データが得られたことを例示している。

図７（Ｂ）には、例えば、利用者が夜中１２時から午前８時まで「活動状態」であり、午前８時から午後５時まで「非活動状態」であり、午後５時から夜中２４時まで「活動状態」であったことを示す活動量データが得られたことを例示している。

活動量計２にて得られた活動量データは、記憶装置２３に記憶されてよい。記憶装置２３において、活動量データは、例示的に、センサＩＤ（又は利用者ＩＤでもよい）と対応付けて記憶されてよい。当該ＩＤと共に活動量データが、活動量計２から情報処理装置１に入力されてよい。

情報処理装置１（例えば、プロセッサ１１）は、活動量計２から取得したＩＤを基に、例えば図２に例示したスケジュールＤＢにおいて、活動量計２を取り付けられた利用者のスケジュール情報を識別することが可能である。

なお、利用者が可動状態であるか非活動状態であるかを検出あるいは判定する処理は、代替的に、情報処理装置１（例えば、プロセッサ１１）にて、活動量計２から入力された慣性センサ値を基に実施されてもよい。

ところで、活動量計２に慣性センサ２５を用いた場合、人が座位で安静にしている場合や、トイレや風呂場等に活動量計２を置き忘れた等して慣性センサが身体に取り付けられていない場合等でも、利用者が「非活動状態」であると検出又は判定され易い。

「非活動状態」が一定時間以上継続して検出されると利用者が「睡眠中」であると判定する場合、上述したシチュエーションのように、利用者は実際には眠っていないにも関わらず「睡眠中」の状態であると誤判定してしまうことがある。

日々の睡眠をとる時間帯（便宜的に「睡眠時間帯」と称してよい。）が或る程度規則的な利用者であれば、「非活動状態」が検出された時間の一部又は全部が、睡眠時間帯に属しているか否かを判定することで、誤判定を抑制できる。

例えば、毎日、午後１０時から深夜２時までの間に就寝し、翌日の午前７時から午前９時までの間に起床するという規則正しい生活をおくっている被観測者であれば、これらの時間帯以外で「非活動状態」が検出されても、利用者は眠っていない、と判定できる。

しかし、既述の交替制等の通常とは異なる勤務形態の勤務者の場合は、睡眠時間帯が日によって異なることがあるため、単純に「非活動状態」が検出された時刻や時間を基にしては、勤務者が眠っているのか否かを判別しにくい。そのため、睡眠時間帯以外の、眠っているはずのない時間帯に、睡眠時間が存在するかのような誤判定が生じ得る。

そこで、本実施形態では、情報処理装置１において、活動量計２によって得られた活動量データと、当該活動量計２が取り付けられた利用者（勤務者）の勤務スケジュールと、を基に、当該利用者の睡眠状態を判定する。以下に、幾つかの実施例について説明する。

（第１実施例）
図８に、情報処理装置１（例えば、プロセッサ１１）による睡眠状態判定処理の第１実施例をフローチャートにて示す。

図８に例示するように、情報処理装置１は、活動量計２から活動量データを取得すると（処理Ｐ１１）、当該活動量データが「活動状態」を示すか否かをチェックしてよい（処理Ｐ１２）。

活動量データが「活動状態」を示すデータであれば（処理Ｐ１２でＹＥＳ）、情報処理装置１は、利用者が「活動状態」であり「睡眠中」ではないと判定してよい（処理Ｐ１６）。

一方、活動量データが「非活動状態」を示すデータであれば（処理Ｐ１２でＮＯ）、情報処理装置１は、例えば活動量データと共に取得したＩＤをキーにスケジュールＤＢを参照して、ＩＤに対応するスケジュール情報を取得してよい（処理Ｐ１３）。

そして、情報処理装置１は、例えば、「非活動状態」を示す活動量データの時間に対応するスケジュール情報が「活動状態」（例えば、勤務時間帯）を示すか否かを判定してよい（処理Ｐ１４）。

判定の結果、スケジュール情報が「活動状態」を示していなければ（処理Ｐ１４でＮＯ）、別言すると、スケジュール情報が「非活動状態」を示していれば、情報処理装置１は、利用者が「睡眠中」の状態であると判定してよい（処理Ｐ１５）。

なお、スケジュール情報において「非活動状態」を示す時間帯には、例えば、勤務時間外の時間帯に限らず、勤務時間帯に設けられた仮眠時間や休憩時間が含まれてよい。別言すると、スケジュール情報において「活動状態」を示す勤務時間帯には、勤務時間帯に設けられた仮眠時間又は休憩時間を含まない、と捉えてもよい。

したがって、勤務時間帯であっても仮眠時間や休憩時間は、活動量データに基づいて前記被観測者の非活動状態を検出する対象（又は候補）の時間帯から除外されない。よって、仮眠時間や休憩時間においても、利用者が「睡眠中」の状態であるか否かを判定できる。なお、活動量データに基づく「非活動状態」の検出対象（又は検出候補）の時間帯は、便宜的に、「探索範囲」と称してもよい。

一方、判定の結果、スケジュール情報が「活動状態」を示していれば（処理Ｐ１４でＹＥＳ）、情報処理装置１は、活動量データが「非活動状態」を示していても、利用者は「睡眠中」の状態ではなく、「活動状態」であると判定してよい（処理Ｐ１６）。

別言すると、スケジュール情報が勤務時間帯のような「活動状態」の時間帯を示していれば、情報処理装置１は、当該時間帯を、活動量データに基づいて前記被観測者の非活動状態を検出する対象から除外してよい。

したがって、例えば、勤務時間帯に、利用者が座位で安静にしている場合や、トイレや風呂場等に活動量計２を置き忘れた等して活動量計２が身体に取り付けられていない場合等に、利用者が「睡眠中」の状態であると誤判定してしまうことを抑止できる。

（第２実施例）
次に、図９に、情報処理装置１（例えば、プロセッサ１１）による睡眠状態判定処理の第２実施例をフローチャートにて示す。

図９に例示するように、情報処理装置１は、活動量計２から活動量データを取得すると（処理Ｐ２１）、当該活動量データと共に取得したセンサＩＤをキーにスケジュールＤＢを参照して、センサＩＤに対応するスケジュール情報を取得してよい（処理Ｐ２２）。

取得したスケジュール情報を基に、情報処理装置１は、「活動状態」を示す時間帯（活動時間帯）を検出してよい（処理Ｐ２３）。

活動時間帯の検出に応じて、情報処理装置１は、当該活動時間帯を、活動量データに基づいて利用者の「非活動状態」を検出する対象（「候補」と称してもよい。）の時間帯から除外してよい（処理Ｐ２４）。

別言すると、情報処理装置１は、スケジュール情報から検出した活動時間帯を除いた時間帯を、活動量データに基づいて利用者の「非活動状態」を検出する探索範囲に設定してよい。これにより、利用者の活動時間帯に、利用者が「睡眠中」の状態であると誤判定してしまうことを抑止できる。

情報処理装置１は、活動量データに基づく「非活動状態」の検出候補に設定された時間帯において、取得した活動量データが「非活動状態」を示すか否かを判定してよい（処理Ｐ２５）。

判定の結果、取得した活動量データが「非活動状態」を示していれば（処理Ｐ２５でＹＥＳ）、情報処理装置１は、利用者が「睡眠中」の状態であると判定してよい（処理Ｐ２６）。

一方、取得した活動量データが「非活動状態」を示していなければ（処理Ｐ２５でＮＯ）、情報処理装置１は、利用者は「睡眠中」の状態ではなく、「活動状態」であると判定してよい（処理Ｐ２７）。

以上のように、第２実施例においても、第１実施例と同様に、例えば、勤務時間帯に、利用者が座位で安静にしている場合や、トイレや風呂場等に活動量計２を置き忘れた等して活動量計２が身体に取り付けられていない場合等に、利用者が「睡眠中」の状態であると誤判定してしまうことを抑止できる。

また、第２実施例によれば、スケジュール情報において検出された「活動時間帯」を、活動量データに基づく「非活動状態」の検出候補から除外するので、処理が簡易である。

（第３実施例）
次に、図１０を参照して、情報処理装置１（例えば、プロセッサ１１）による睡眠状態判定処理の第３実施例について説明する。図１０は、図９の処理Ｐ２５〜Ｐ２７を、処理Ｐ３１〜Ｐ３５に置換したフローチャートに相当する。したがって、第３実施例は、第２実施例の変形例と捉えてもよい。

図１０に例示するように、情報処理装置１は、第２実施例と同様にして処理Ｐ２１〜処理Ｐ２４を実施した後、スケジュール情報において、活動時間帯の前又は後に非活動時間帯が存在するか否かを判定してよい（処理Ｐ３１）。

判定の結果、活動時間帯の前又は後に非活動時間帯が存在すれば（処理Ｐ３１でＹＥＳ）、情報処理装置１は、当該非活動時間帯を睡眠時間帯と判定し、当該睡眠時間帯を、活動量データに基づく「非活動状態」の検出候補の時間帯に設定してよい（処理Ｐ３２）。

例えば図２の例の「通常勤務」の場合であれば、午前８時から午後５時までの勤務時間の前に、夜中０時から午前７時までの睡眠予定時間帯が存在するため、当該時間帯が、活動量データに基づく「非活動状態」の探索範囲に設定されてよい。

また、図２の例の「出番〜非番」の場合であれば、「出番」の勤務時間帯の後に、睡眠予定時間帯が存在するため、当該時間帯が、活動量データに基づく「非活動状態」の探索範囲に設定されてよい。

そして、情報処理装置１は、設定した探索範囲において、活動量データが「非活動状態」を示すか否かを判定してよい（処理Ｐ３３）。

判定の結果、活動量データが「非活動状態」を示していれば（処理Ｐ３３でＹＥＳ）、情報処理装置１は、利用者が「睡眠中」の状態であると判定してよい（処理Ｐ３４）。

一方、取得した活動量データが「非活動状態」を示していなければ（処理Ｐ３３でＮＯ）、情報処理装置１は、利用者は「睡眠中」の状態ではなく、「活動状態」であると判定してよい（処理Ｐ３５）。

なお、処理Ｐ３１において、スケジュール情報において、除外した活動時間帯の前後のいずれにも非活動時間帯が存在しなければ（処理Ｐ３１でＮＯ）、情報処理装置１は、図９の処理Ｐ２１へ処理を戻してよい。

第３実施例によれば、スケジュール情報において利用者の活動時間帯の前又は後に存在する非活動時間帯を睡眠時間帯と判定して、活動量データに基づく「非活動状態」の検出候補の時間帯に設定する。

したがって、利用者のスケジュール情報において示される活動時間帯以外に存在する睡眠時間帯が、活動量データに基づく「非活動状態」の探索範囲から漏れることを抑制できる。よって、利用者の睡眠状態の判定精度を向上できる。

以上のように、第１〜第３実施例を含む実施形態によれば、交替制等の勤務形態の勤務者のように、就寝予定時間が日によって異なることがあっても、例えば勤務スケジュールを基に、活動量データに基づく非活動状態の探索範囲を変更できる。

例えば、勤務スケジュールを基に、勤務者の勤務時間帯を活動量データに基づく非活動状態の探索範囲から除外したり、非活動時間帯を睡眠時間帯と推定して、当該睡眠時間帯を活動量データに基づく非活動状態の探索範囲に含めたりすることができる。

したがって、勤務スケジュールが示す勤務形態に応じて適切な時間帯に、活動量データに基づく非活動状態の探索範囲、別言すると、睡眠状態の判定対象とする時間帯を設定、変更できる。

よって、勤務スケジュールによれば眠っているはずのない時間帯に、睡眠時間が存在するかのような誤判定を抑制でき、勤務者の睡眠状態の判定精度を向上できる。

その結果、例えば、勤務時間が不規則であり、また、安心や安全に関わるような職種の勤務者について、使用者は、勤務形態に応じた睡眠状態を正確に把握して、勤務形態に応じた適切な睡眠改善指導等を行なうことが可能となる。

１ 情報処理装置（睡眠状態判定装置）
１０ 情報処理システム（睡眠状態判定システム）
１１ プロセッサ
１２ メモリ
１３ 記憶装置
１４ 通信インタフェース（ＩＦ）
１５ 通信バス
２ 活動量計
２１ プロセッサ
２２ メモリ
２３ 記憶装置
２４ 通信ＩＦ
２５ 慣性センサ
２６ 通信バス

Claims (13)

1. 被観測者の活動量を測定する活動量計と、
   情報処理装置と、を備え、
   前記情報処理装置は、
   前記被観測者のスケジュール情報を記憶する記憶部と、
   前記活動量計によって測定された活動量データを取得し、前記取得した活動量データと、前記記憶部に記憶された前記スケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定する処理部と、
   を備え、
   前記処理部は、
   前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、
   前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定する、
   睡眠状態判定システム。
2. 前記スケジュール情報は、前記被観測者の勤務形態に応じた勤務スケジュール情報である、請求項１に記載の睡眠状態判定システム。
3. 前記処理部は、
   前記勤務スケジュール情報において前記被観測者が活動状態であることを示す勤務時間帯を検出し、
   前記検出した勤務時間帯を、前記活動量データに基づいて前記被観測者の非活動状態を検出する対象から除外する、請求項２に記載の睡眠状態判定システム。
4. 前記活動状態であることを示す勤務時間帯には、前記勤務時間帯に設けられた仮眠時間又は休憩時間を含まない、請求項３に記載の睡眠状態判定システム。
5. 前記処理部は、
   前記勤務スケジュール情報において、前記被観測者が活動状態であることを示す勤務時間帯の前又は後に、前記被観測者の非活動時間帯が存在するか否かを判定し、
   前記非活動時間帯が存在する場合に、前記非活動時間帯を前記被観測者の睡眠時間帯と判定する、請求項２に記載の睡眠状態判定システム。
6. 前記処理部は、
   前記取得した活動量データに基づいて前記被観測者の非活動状態を検出する対象とする時間帯を、異なる前記勤務形態に応じて変更する、請求項２に記載の睡眠状態判定システム。
7. 前記勤務形態は、交替制の勤務形態である、請求項２〜６のいずれか１項に記載の睡眠状態判定システム。
8. 前記交替制の勤務形態は、通常勤務よりも出勤時刻が早い早出勤務を含む、請求項７に記載の睡眠状態判定システム。
9. 前記交替制の勤務形態は、通常勤務よりも出勤時刻が遅い遅出勤務を含む、請求項７に記載の睡眠状態判定システム。
10. 前記交替制の勤務形態は、当直勤務及び非番勤務を含む、請求項７に記載の睡眠状態判定システム。
11. 活動量計によって活動量が測定される被観測者のスケジュール情報を記憶する記憶部と、
    前記活動量計によって測定された活動量データを取得し、前記取得した活動量データと、前記記憶部に記憶された前記スケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定する処理部と、を備え、
    前記処理部は、
    前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、
    前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定する、
    睡眠状態判定装置。
12. 情報処理装置が、
    被観測者の活動量を測定する活動量計によって測定された活動量データを取得し、
    前記取得した活動量データと、記憶部に記憶された前記被観測者のスケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定し、
    前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、
    前記取得した活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定する、
    睡眠状態判定方法。
13. 被観測者の活動量を測定する活動量計によって測定された活動量データを取得し、
    取得した前記活動量データと、記憶部に記憶された前記被観測者のスケジュール情報と、に基づいて、前記被観測者の睡眠に関する状態を判定し、
    前記取得した前記活動量データが非活動状態を示す場合であって、前記被観測者のスケ
    ジュール情報が非活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態であると判定するとともに、
    前記取得した前記活動量データが非活動状態を示す場合であっても、前記被観測者のスケジュール情報が活動状態を示す場合は、前記被観測者は睡眠中の状態でないと判定する、
    処理をコンピュータに実行させる、睡眠状態判定プログラム。

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