睡眠改善系统以及使用该系统的睡眠改善方法与流程

本发明涉及用于改善睡眠的系统及其方法。这里，将致力于睡眠改善的人统称为用户。

背景技术：

以往，已知有进行建议使得能够获得良好的睡眠状态的技术。

例如，在专利文献1中公开了如下的系统：计算与用户能够获得良好的睡眠状态的活动状态相关的信息，将与该计算出的活动状态相关的信息通知给用户。

此外，在专利文献2中公开了如下的睡眠状态评价装置：检测用户的睡眠状态，判定并评价睡眠状态和基于该睡眠状态的生活节奏，输出用于改善睡眠状态的建议。

另一方面，关于这样的向用户的信息提供，在专利文献3中公开了根据用户的生活模式来估计最佳报告时间段的技术。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2014-30494号公报

专利文献2：日本特开2013-45336号公报

专利文献3：日本特开2014-71787号公报

技术实现要素：

发明所要解决的课题

在现有技术中的例如专利文献1中，例如进行基于步数数据这样的一个数据的评价，只进行基于一个方面的评价。即，由于不是反映了用户的认知/心理状态或平日/休息日等生活状况的评价，所以提供的改善信息对用户来说未必是容易实施的认可度较高的信息。

此外，在专利文献2所示的与睡眠改善相关的技术中，关于睡眠的好坏，进行将以集体为对象的信息作为基准的评价，该基准未必适合于个人。并且，向用户提供的建议也不得不成为基于已获得的分数的统一内容。由此，对用户来说，有可能未必成为认可度高的信息提供。

此外，关于进行建议等信息提供的时机，以往例如专利文献3那样，根据用户的生活模式决定了报告时间，并不是考虑用户的生活状况的变化而决定的时机。

本发明是鉴于这样的情况而完成的，其目的在于提供一种睡眠改善系统及其方法，能够考虑用户睡眠中的问题、用户受到的环境变化的影响、用户的生活习惯和生活状况，提高与睡眠改善相关的信息的接收容易度，促进用户的睡眠改善。

用于解决课题的手段

本发明的睡眠改善系统的特征在于，包含生活习惯模式生成部，该生活习惯模式生成部根据用户的与睡眠相关的睡眠信息、用户的生活习惯信息和用户的生活状况信息中的至少1个，生成生活习惯模式。

这里，生活习惯信息是表示每天日常化的行为的生活习惯的信息。

此外，生活状况信息是表示用户所处的状况的信息，例如有忙碌、出差多、长期休假、夜班等表示处于不规律的生活的状况的信息。

本发明的睡眠改善系统在上述结构中，也可以是，上述睡眠信息包含起床时间、就寝时间、总睡眠时间、总就寝时间、睡眠效率、中途醒来时间、中途醒来次数、睡眠潜伏期中的至少1个。

起床时间是指起床的时刻，就寝时间是指上床的时刻，总睡眠时间是指一个晩上实际睡着的时间的合计，总就寝时间是指一个晩上躺在床上的(进入被褥的)时间的合计。

此外，睡眠效率是进入被褥的时间中的睡着的时间的比例，利用下述(1)式求出。

睡眠效率[％]＝(总睡眠时间/总就寝时间)×100……(1)

并且，中途醒来时间是指睡眠中途醒来的时间，中途醒来次数是指睡眠中途醒来的次数，睡眠潜伏期是指从上床开始到睡着为止花费的时间。

并且，在上述结构中，优选包含：睡眠改善消息的种类选择部，其根据生成的上述生活习惯模式，选择睡眠改善消息的种类；睡眠改善消息的时机选择部，其选择输出所选择的种类的睡眠改善消息的时机；以及消息输出部，其在所选择的上述时机输出该睡眠改善消息。

发明效果

根据本发明的睡眠改善系统的结构，由于根据睡眠信息、用户的生活习惯信息和用户的生活状况信息中的至少1个，生成生活习惯模式，所以能够构建考虑了因人而异的指标(例如，用户的睡眠中的问题、用户受到的环境变化的影响、用户的生活习惯和生活状况这样的指标)的系统。

在构成为包含上述睡眠改善消息的种类选择部、该睡眠改善消息的时机选择部和睡眠改善消息输出部的情况下，能够考虑上述指标来改变提供的消息的种类、发送消息的时机。

其结果，能够提高用户的消息的接收容易度，能够有效地促进用户的睡眠改善。

附图说明

图1是示出本发明实施方式的睡眠改善系统的结构的框图。

图2是示出本发明实施方式的睡眠改善系统的处理的流程图。

图3是用于说明气温和睡眠效率的关联性的图。

图4是用于说明本发明实施方式的睡眠改善系统中的最佳睡眠时间和最佳睡眠节奏的提取方法的图，是示出用户在平日和周末的与起床、就寝的发生频度的时刻相伴的变化的概率分布图。

图5是用于说明本发明实施方式的睡眠改善系统中的最佳睡眠时间和最佳睡眠节奏的提取方法的图，是示出1周的睡眠节奏和最佳起床时间区、最佳就寝时间区的图。

图6是本实施方式的睡眠改善系统。

具体实施方式

[实施方式的睡眠改善系统的结构]

图1是示出本发明实施方式的睡眠改善系统的结构的框图。

本实施方式的睡眠改善系统具有数据库1，该数据库1包含气象信息数据库11、睡眠信息数据库12、白天qol(qualityoflife：生活质量)评价数据库13、白天活动信息数据库14。

在气象信息数据库11中存储有由取得外部环境信息的系统取得的环境信息、和由取得室内环境信息的设备取得的环境信息。关于该环境信息，可举出根据气候、季节等而发生变动的温度、湿度、照度等，但不限于这些。

在睡眠信息数据库12中例如存储有利用睡眠计取得的睡眠信息。作为睡眠信息，例如，包含起床时间、就寝时间、总睡眠时间、总就寝时间、睡眠效率、中途醒来时间、中途醒来次数、睡眠潜伏期。

在白天qol评价数据库13中存储有表示用户白天的生活质量评价的qol评价数据。作为白天的qol评价数据，可以存储主观的问卷调查或在职场等实施的压力检验的结果作为数据。这样的数据不仅作为用户白天的qol评价，还作为表示用户的认知或心理状态的指标使用。利用白天qol评价数据库13取得用户的生活状况。

在白天活动信息数据库14中例如存储有利用活动量计或24小时可佩戴终端等活动信息计测设备取得的、包含用户的白天活动在内的用户行为，例如步数、移动时间等行为信息。

在各数据库中存储有包含使用该睡眠改善系统的日子(也称作当日)在内的过去的数据。

此外，该睡眠改善系统具有：睡眠关联信息提取部21，其从上述数据库中提取睡眠关联信息；以及生活信息提取部22，其从上述数据库中提取生活关联信息。

并且，该睡眠改善系统具有：睡眠状态预测部23，其根据由睡眠关联信息提取部21提取出的信息，预测睡眠状态；最佳睡眠状态计算部24，其计算最佳的睡眠状态；睡眠状态检测部25，其检测睡眠状态；生活习惯检测部26，其根据由生活信息提取部22提取出的信息，检测生活习惯；以及生活状况检测部27，其检测生活状况。

并且，该睡眠改善系统具有：睡眠状态评价部28，其进行针对用户的实际睡眠的评价；消息的种类选择部291，其根据睡眠状态评价部28的评价结果，生成睡眠改善消息(以下称作消息)的内容，选择消息的种类；消息的时机选择部292，其选择消息的发送时机；消息输出部30，其在由消息的时机选择部292选择的时机，输出由消息的种类选择部291选择的消息；以及消息历史数据库15，其存储该消息的输出历史。

睡眠状态评价部28根据由睡眠状态检测部25检测出的睡眠信息、由生活习惯检测部26检测出的生活习惯信息和由生活状况检测部27检测出的生活状况信息的各信息，生成生活习惯模式，还根据后述的睡眠状态预测部23、最佳睡眠状态计算部24、睡眠状态检测部25的各信息，计算当日的睡眠信息与最佳睡眠信息之间的差异，并计算由睡眠状态的预测部23预测出的就寝时间/起床时间/睡眠时间的预测值与最佳睡眠信息之间的差异。并且，睡眠状态评价部28根据上述差异计算的计算结果和上述生活习惯模式，进行评价。

另外，在生成生活习惯模式的情况下，需要睡眠信息，但未必需要生活习惯信息和生活状况信息的双方的信息，至少具有1个即可。

例如，通过利用作为睡眠信息的就寝时刻、起床时刻，进行工作日或非工作日的估计，能够取得用户的生活状况。在该情况下，根据作为用户的睡眠信息的起床时刻或就寝时刻的规律性进行非工作日的估计，将起床时刻或就寝时刻的偏差较多的日子估计为非工作日，将偏差较少的日子估计为工作日。

此外，还能够根据睡眠信息，进行忙碌度的估计。在该情况下，根据用户的睡眠时间的长度，预先进行忙碌度的程度分类，根据该分类，检测当前的忙碌度属于哪个分类。由此，估计用户当前的忙碌度。例如，可以使用如下的方法：在tib(timeinbed：在床上度过的时间)的长短落入前10％的范围内的情况下，估计为当前是繁忙期等。该前10％是指，在针对用户的某个期间内的tib数据，从较短一方开始排序的情况下，从较短一方数起到该tib数据整体的10％的排序。例如，在具有60个数据作为60日量的数据的情况下，以tib数据中的tib最短的数据为1位，以下从较短的一方依次排序。在该情况下，与60的10％、即6位的tib数据的tib进行比较，如果当前的tib在6位的tib以内，则估计为当前是繁忙期。

这样，即使不具有与用户的日常化的工作相关的信息这样的生活习惯信息或忙碌度这样的生活状况信息，也能够根据睡眠信息得到忙碌度。

并且，还能够利用设备的计测频度，进行忙碌度的估计或针对生活习惯的维持/改善的动机的估计。

睡眠状态的预测部23根据用户的过去的睡眠信息和温度数据，分析睡眠和气温的关系。

图3是示出睡眠和气温的关联性的图，在(a)图、(b)图、(c)图中分别示出特征性倾向的模式。气温对睡眠带来的影响度因人而异，用户可能采用任意一个模式。

具体而言，在图3的(a)所示的模式中，伴随气温的上升，睡眠效率下降。

在图3的(b)所示的模式中，伴随气温的上升，睡眠效率上升。在图3的(c)所示的模式中，睡眠效率与气温不相关。

睡眠状态的预测部23根据用户的过去的数据，提取温度和睡眠的关系。根据该提取出的过去的温度和睡眠的关系，生成如图3所示的表示气温和睡眠效率的关联的用户的模式，基于该用户的模式，根据当日晩上的温度，预测用户的睡眠效率。

如上所述，用户的睡眠效率的预测考虑了因用户而不同的、温度和睡眠的关联性。

另外，在未充分蓄积用户的过去的数据的情况下，也可以使用与作为对象的用户类似的其他用户的数据。在该情况下，从其他用户中，应用例如性别、年龄、睡眠信息接近作为对象的用户的人。

另外，在该情况下，如果充分蓄积了作为对象的用户的数据，则将其他用户的数据切换为用户自身的数据。

并且，睡眠状态的预测部23根据用户的过去的睡眠信息(例如，每星期、每周或每月的睡眠信息)，预测预定起床时刻和预定就寝时刻，将其作为预测数据。在该预测处理时，用户可以预先输入起床、就寝时刻的数据，使用该输入的数据作为预测数据。

睡眠状态检测部25从用户的过去睡眠信息中提取每星期和/或每周的起床时刻、就寝时刻、睡眠时间、睡眠效率等参数。针对这些参数，以协方差为指标，计算平均值或数据的偏差，提取星期/周单位的睡眠状态。图4和图5示出表示该睡眠的状态的具体例。

图4中，分别针对用户的平日和休息日，示出了基于起床时刻和就寝时刻的发生频度的、睡眠效率为85％以上的情况的概率分布。在该例子中示出了周末的起床时刻比平日晚。

最佳睡眠状态计算部24根据星期/周单位的睡眠状态，提取最佳睡眠时间和最佳睡眠节奏。

作为最佳睡眠时间的提取方法，将在主观评价中评价高的睡眠时间作为最佳睡眠时间。该主观评价例如是指基于用户填写的问卷调查的评价。

或者，在平日的平均睡眠时间与休息日的平均睡眠时间没有差异的情况下，将该周的平均睡眠时间作为最佳睡眠时间。

另一方面，在平日的平均睡眠时间与休息日的平均睡眠时间有差异的情况下，将该周的睡眠效率为85％以上的日子的平均睡眠时间作为最佳睡眠时间。

在图4所示的睡眠状态下，在周末起床时刻比平日晚，所以估计为用户平日的睡眠时间不足。在该情况下，计算用户的睡眠质量不下降的等级、即睡眠效率维持85％以上的睡眠时间，将该计算出的睡眠时间作为最佳睡眠时间。

图5示出了1周的用户的睡眠节奏和用户的最佳起床时间区、最佳就寝时间区。

睡眠随就寝而开始，睡眠随起床而结束。图5示出了这样的一系列的睡眠事件的每日的反复。睡眠节奏是指保持睡眠时间的就寝时刻、起床时刻。这里，最佳睡眠节奏是指可保持最佳睡眠时间的就寝时刻和起床时刻。

最佳起床时间区被设定为以平日起床的时刻为基准而具有前后1小时的幅度。此外，最佳就寝时间区被设定为以从平日起床的时刻减去最佳睡眠时间所得到的时刻为基准而具有前后1小时的幅度。

如上所述，使最佳起床时间区和最佳就寝时间区具有1小时的幅度，通过将该幅度作为推荐的幅度，提取最佳睡眠节奏。

在图5所示的例子中，针对星期五和星期六，示出了就寝时间和起床时间分别未收敛至最佳就寝区、最佳起床区的范围内而从最佳睡眠节奏偏离的状态。

在睡眠状态评价部28中，计算当日的“认为不足的睡眠时间的累计”，即，在一定期间内对用户所需的睡眠时间或用户理想的睡眠时间与实际能够取得的睡眠时间之差进行累计所得到的时间。将该累计时间反映到后述的消息。

如上所述，将睡眠状态检测部25、睡眠状态的预测部23、最佳睡眠状态计算部24的结果如上所述地反映到睡眠状态评价部28的评价。

消息的种类选择部291生成与当日的“认为不足的睡眠时间的累计”相关的消息。此外，根据与由睡眠状态评价部28计算出的最佳睡眠节奏之差、或白天qol评价数据库所存储的数据，生成消息。

例如优选生成用白天的主观睡意、疲劳度或生物钟的紊乱这样的容易理解的指标表示了评价内容的信息，作为消息的内容。

这里，主观的睡意例如利用“今日是否有睡意？是何种程度的睡意？”这样的问卷调查得到，将“有睡意。程度是……。”的回答直接作为白天与睡意相关的信息反映到评价中。

此外，可以生成包含当日的压力检验的结果等的消息，作为睡眠改善的指标。

消息的种类选择部291还生成关于次日的“认为不足的睡眠时间的累计”的消息。该次日的“认为不足的睡眠时间的累计”的估计考虑了与睡眠相关的最佳信息或预测信息和实际的睡眠信息之间的差异、或白天的主观睡意等。

除此以外，作为表示睡眠改善的指标，还可以为包含生活模式的偏差、血压或体重等生物体指标、压力检验的结果的消息。

并且，生成与推荐的就寝时间或起床时间、就寝前或起床后的推荐的行为相关的消息，作为消息。该消息根据睡眠状态评价部28的结果，设为包含推荐的起床时间和就寝时间、对睡眠有好处的行为的消息。

另外，该消息优选包含根据用户的生活模式而改变的建议(对于在睡觉之前有时间的人，设为包含在就寝前推荐的行为的消息，对于在睡觉之前没有多少时间的人，设为包含能够简单进行的推荐行为的消息等)。

消息的种类选择部291可以与预先生成的各个种类的消息组合生成上述消息的内容。表1示出该消息的种类。

[表1]

表2示出使用了表1所示的消息的种类的情况下的输出例。

[表2]

<消息的输出例>

将所输出的消息存储在消息历史数据库15中。在该消息历史数据库15中，除了输出消息的内容以外，还包含输出时机的历史、用户有无阅览消息、消息的好坏。关于消息的好坏，在用户阅览消息以后，通过按下输入“成为/不成为参考”的信息的输入按钮，取得并存储该信息。

消息的时机选择部292根据生活习惯检测部26和生活状况检测部27中的检测结果、或如上所述根据睡眠信息估计出的忙碌度的信息，选择消息的输出时机。

具体而言，根据工作日用、非工作日用或用户的繁忙期用等用户的生活习惯或状况，选择消息的输出时机。

例如，关于起床时刻，选择如下时机，使得在非工作日能够早起的用户的情况下尽早输出消息，并在晚起的用户的情况下晚点输出消息。

此外，通过参照消息历史数据库15，确认过去是否发送了所选择的上述消息内容。在有过去发送的历史的情况下，设定为在一定期间内不输出所选择的消息。

由此，在处于想要输出的消息内容与过去的消息内容相同、从而设定为不被输出的期间内的情况下，不输出该消息。此外，通过确认输出时机的历史或用户有无阅览消息等数据，如果存在用户的阅览次数较少的时间段，则错开时间，选择用户容易阅览的输出时机。

在未对所选择的消息内容进行不输出的设定的情况下，消息输出部30在所选择的输出时机输出该消息。

将与所输出的消息相关的内容或时机的信息作为历史数据存储在消息历史数据库15中。

[实施方式的睡眠改善系统概要]

图6是本实施方式的睡眠改善系统。

本系统由测量装置10、信息蓄积/处理装置20、信息显示装置50和外部环境信息系统40构成。

测量装置10包含便携终端103等用户根据需要直接输入信息的设备、睡眠计102等睡眠信息计测设备、以及24小时可佩戴终端101等活动信息计测设备。

能够利用睡眠计102取得起床时间、就寝时间、总睡眠时间、总就寝时间、睡眠效率、中途醒来时间、中途醒来次数、睡眠潜伏期等睡眠信息。将取得的睡眠信息存储在睡眠信息数据库12(参照图1)中。

能够利用24小时可佩戴终端101取得包含用户的白天活动在内的用户行为，例如步数、移动时间等行为信息。取得的行为信息被存储在白天活动信息数据库14(参照图1)中。

用户能够利用便携终端103直接输入数据。输入的数据被存储在白天qol评价数据库13(参照图1)和睡眠信息数据库12(参照图1)中。

此外，外部环境信息系统40包含气象数据等环境信息。该环境信息被存储在气象信息数据库11(参照图1)中。

测量装置10的各设备除了具有作为指标的信息的测量功能以外，还具有通过近距离无线通信发送测量结果的数据的近距离无线通信功能。

作为近距离无线通信功能，例如可举出nfc(nearfieldcommunication：近场通信)、基于felica(注册商标)的通信、usb(universalserialbus：通用串行总线)通信或基于蓝牙(bluetooth，注册商标)的通信，但不限于这些。

利用以上的功能，将测量的数据或由用户输入的数据经由互联网发送到信息蓄积/处理装置20，将各种数据如上所述地存储在规定的数据库201中。

此外，信息处理装置202根据数据库201的数据，进行图1所示的框图的一系列的处理。在输出各种消息的情况下，将消息信息经由互联网发送到信息显示装置50。信息显示装置50可适当采用个人计算机501、智能手机502、平板电脑等。

另外，行为信息计测设备可以仅是睡眠计102，但也可以还附加其他设备。在该情况下，有益于信息变得更加丰富，能够更具体地识别对象者的状态。

[本实施方式的睡眠改善系统的效果]

必要的睡眠时间和睡眠的质量是因人而异的，所以通过根据用户自身的数据(具体而言，为睡眠信息数据、白天qol评价数据、白天活动信息数据)来评价睡眠状态而得到的评价和睡眠改善消息成为反映了用户的生活习惯和生活状况的高精度的消息，对用户来说认可度较高。此外，在适合于用户的时刻输出与睡眠改善相关的信息，所以对用户来说，易于接受这样的信息。并且，用户能够认可并接受所提供的推荐行为，所以能够更有效地辅助改善用户的睡眠。

在本系统中，例如，护士等进行轮班工作体制的工作的人、或生活不规律的人预先通过个人计算机等输入工作状况等自己的行为信息，由此能够得到符合用户的实际情况的消息信息。

综上所述，这样的人灵活运用本系统的效果可期待日益增强。

[实施方式的睡眠改善方法]

接着，针对本实施方式的睡眠改善方法，以下参照作为其处理流程图的图2和作为睡眠改善系统的框图的图1进行说明。

首先，在从各个数据库取得用户的睡眠信息、用户的行为信息、白天qol评价信息、环境信息时，判断是否充分蓄积有用户的过去睡眠信息和行为信息(st1)。对象者的数据量需要某种程度的量，例如1个月、3个月、1年的数据量即足够。在数据的蓄积充分的情况下，使用对象者自身的数据，进行后述的步骤3(st3)的处理。

与此相对，在数据的蓄积不充分的情况下，取得与用户类似的其他用户的信息，将其作为用户的信息。在该情况下，从其他用户的信息中选出例如性别、年龄、睡眠模式类似的人的信息，使用其作为对象用户的信息(st2)，进行步骤3(st3)的处理。

另外，如果充分蓄积了作为对象的用户的信息，则切换为用户自身的信息。

接着，分别提取睡眠关联信息和生活关联信息(st3)。

接着，通过睡眠状态的预测部23，根据用户的过去的信息提取温度和睡眠的关系，根据该日的晚上的温度状况，预测用户的睡眠效率。并且，根据用户的过去的睡眠模式，例如每星期、每周或每月的睡眠模式，预测预定起床时刻和预定就寝时刻，作为预测信息(st4)。

接着，通过睡眠状态检测部25，从用户过去的睡眠信息数据中提取每星期和/或每周的起床时刻、就寝时刻、睡眠时间、睡眠效率等参数，检测星期/周单位的睡眠模式(st5)。

接着，通过最佳睡眠状态计算部24，根据在上一阶段提取出的星期/周单位的睡眠模式，进行用户的最佳睡眠时间和最佳睡眠节奏的计算(st6)。最佳睡眠时间的提取方法与上述的最佳睡眠状态计算部24的结构相同，这里省略其说明。

接着，通过生活习惯检测部26、生活状况检测部27，进行休息日的估计、忙碌度的估计或针对生活习惯的维持/改善的动机的估计。由此，检测用户的生活状况(st7)。

接着，通过睡眠状态评价部28，评价当日的睡眠信息与最佳睡眠信息数据之间的差异。并且，计算与所预测的睡眠质量相关的预测信息、即就寝/起床/睡眠时间的预测值与最佳睡眠时间和最佳睡眠节奏之间的差异，进行评价(st8)。

接着，根据以上的差异计算/评价，选择消息。具体而言，针对当日和次日，分别选择与所蓄积的认为不足的睡眠时间相关的消息。消息的内容由消息的种类选择部291选择，消息的时机由时机选择部292选择。对于这些消息内容的选择和消息的时机的选择，如消息的种类选择部291和消息的时机选择部292的上述说明所记载那样进行，这里省略说明(st9)。

接着，在未对所选择的消息内容进行不输出的设定的情况下，通过消息输出部30在所选择的输出时机输出该消息(st10)。

接着，将与所输出的消息相关的内容和时机存储为历史数据(st11)。

另外，在该流程图中，关于步骤4、7，在步骤8的执行前进行处理即可，顺序随意。

另外，本申请请求基于在日本于2014年12月25日申请的日本特愿2014-262335号的优先权。其内容通过在此提及而被并入到本申请中。此外，本说明书所引用的文献通过在此提及而将其全部内容具体并入。

标号说明

1：数据库；11：气象信息数据库；12：睡眠信息数据库；13：白天qol评价数据库；14：白天活动信息数据库；23：睡眠状态的预测部；24：最佳睡眠状态计算部；25：睡眠状态检测部；26：生活习惯检测部；27：生活状况检测部；28：睡眠状态评价部；291：消息的种类选择部；292：消息的时机选择部；30：消息输出部。