JP2012226564A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】睡眠効率を向上させることができるようにする。
【解決手段】本技術の一側面の情報処理装置は、ユーザの行動予定を表す情報を取得する取得部と、前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきか寝るべきかを判断し、起きるべきと判断した場合には起きるべき程度を、寝るべきと判断した場合には寝るべき程度を判断する第１の判断部とを備える。本技術は、携帯電話機、PDA、デジタルカメラなどの携帯型の機器に適用することができる。
【選択図】図２

Description

本技術は、特に、睡眠効率を向上させることができるようにした情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
睡眠の重要性が認識されている。慢性的な睡眠不足は、体力低下、免疫力の低下などの肉体的な影響を及ぼすとともに、うつ病などの精神的な影響を及ぼす可能性があることが分かってきている。
一般の人も睡眠の重要性については分かっているものの、各種の事情により、睡眠時間を十分に確保することができなかったり、質の高い睡眠をとることができなかったりすることが多い。
特開２００７−１９５６６４号公報
寝ている状態から起きる場合であっても、急にたたき起こされるときと、ゆっくり起こされるときとでは、睡眠に対する起きたときの充実感が異なる。また、起きている状態から寝る場合であっても、なかなか寝付けないときと、スムーズに寝たときとでも、睡眠に対する充実感が異なる。
このことは、睡眠時間が同じであっても、入眠の仕方、覚醒の仕方によって、睡眠効率に違いがあることを表す。
本技術はこのような状況に鑑みてなされたものであり、睡眠効率を向上させることができるようにするものである。
本技術の一側面の情報処理装置は、ユーザの行動予定を表す情報を取得する取得部と、前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきかどうかと寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断を行う第１の判断部とを備える。
前記第１の判断部には、前記起きるべき程度または前記寝るべき程度の判断を行わせる場合、前記起きるべき程度または前記寝るべき程度を表す第１のスコアを求めさせることができる。
センサにより検出されたデータに基づいて、前記ユーザの眠気の程度を表す第２のスコアを求める第２の判断部をさらに設けることができる。
前記第１のスコアと前記第２のスコアに基づいて、再生するコンテンツを選択する選択部と、前記選択部により選択された前記コンテンツを再生する再生部とをさらに設けることができる。
複数の前記コンテンツについて、それぞれの前記コンテンツと、前記コンテンツを視聴したユーザに生じさせる眠気の変化の程度との関係を表す情報を記憶する記憶部をさらに設けることができる。この場合、前記選択部には、前記記憶部に記憶されている前記情報に基づいて、前記第１のスコアと前記第２のスコアとの差に相当する眠気の変化を生じさせる前記コンテンツを選択させることができる。
前記第２の判断部には、前記コンテンツの再生後に前記センサにより検出されたデータに基づいて前記第２のスコアをさらに求めさせ、前記コンテンツの再生開始前に求められた前記第２のスコアと、前記コンテンツの再生後に求められた前記第２のスコアとの差に基づいて、前記記憶部に記憶されている、再生が行われた前記コンテンツについての眠気の変化の程度を表す前記情報を更新する更新部をさらに設けることができる。
前記第１の判断部により起きるべきであると判断されるとともに、前記起きるべき程度が判断された場合、前記起きるべき程度に応じて前記ユーザを覚醒させる覚醒部と、前記第１の判断部により寝るべきであると判断されるとともに、前記寝るべき程度が判断された場合、前記寝るべき程度に応じて前記ユーザを入眠させる入眠部とをさらに設けることができる。
本技術の一側面においては、ユーザの行動予定を表す情報が取得され、前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきかどうかと寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断が行われる。
本技術によれば、睡眠効率を向上させることができる。
本技術の一実施形態に係る情報処理装置を示す図である。 情報処理装置のユースケースの第１の例を示す図である。 情報処理装置のユースケースの第２の例を示す図である。 情報処理装置のユースケースの第３の例を示す図である。 情報処理装置のユースケースの第４の例を示す図である。 覚醒スコアと入眠スコアの例を示す図である。 情報処理装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。 情報処理装置の機能構成例を示すブロック図である。 入眠／覚醒判断部の構成例を示すブロック図である。 眠気判断部の構成例を示すブロック図である。 選曲・再生部の構成例を示すブロック図である。 ユーザの起床時刻を学習する処理について説明するフローチャートである。 ユースケース１の場合の処理について説明するフローチャートである。 ユーザの最寄り駅を学習する処理について説明するフローチャートである。 ユースケース２の場合の処理について説明するフローチャートである。 ユースケース３の場合の処理について説明するフローチャートである。 ユースケース４の場合の処理について説明するフローチャートである。 楽曲選択・再生処理について説明するフローチャートである。 楽曲DBの例を示す図である。 眠気スコア増減値と入眠／覚醒強度の対応関係の例を示す図である。 入眠判定処理について説明するフローチャートである。 覚醒判定処理について説明するフローチャートである。 他の入眠判定処理について説明するフローチャートである。 他の覚醒判定処理について説明するフローチャートである。 眠気判別器の学習について示す図である。 コンピュータの構成例を示すブロック図である。
以下、本技術を実施するための形態について説明する。説明は以下の順序で行う。
１．情報処理装置による睡眠効率の向上の概念
２．情報処理装置の構成例
３．情報処理装置の動作
第１の実施の形態（朝快適に起きる例）
第２の実施の形態（電車での寝過ごしを防止する例）
第３の実施の形態（早寝の例）
第４の実施の形態（仮眠の例）
４．楽曲選択・再生処理
５．変形例
１．＜情報処理装置による睡眠効率の向上の概念＞
図１は、本技術の一実施形態に係る情報処理装置を示す図である。
図１の情報処理装置１は、携帯電話機、PDA(Personal Digital Assistants)、デジタルカメラ、PND(Portable Navigation Device)などの携帯型の装置であり、ユーザが片手で把持可能な大きさの筐体を有している。情報処理装置１の筐体の前面にはLCD(Liquid Crystal Display)などよりなる表示部が設けられる。
情報処理装置１は、ユーザの行動予定の情報が格納されたDB(Data Base)であるスケジュールDBを例えば内部のメモリに有している。情報処理装置１は、ユーザの行動予定に基づいて、ユーザがいま起きるべきであるのか、寝るべきであるのかを判断する。情報処理装置１は、ユーザが起きるべきであると判断した場合には、起きるべき程度（度合い）を数値で表す覚醒スコアを求め、寝るべきであると判断した場合には、その程度を数値で表す入眠スコアを求める。
また、情報処理装置１は、各種のセンサにより検出されたセンサデータに基づいて、ユーザの睡眠欲、すなわち眠気を数値で表す眠気スコアを求める。
情報処理装置１は楽曲の再生機能を有しており、眠気スコアを、覚醒スコアまたは入眠スコアに近づけるような眠気の変化をユーザに生じさせることができる楽曲を選択し、再生する。情報処理装置１が再生可能なそれぞれの楽曲には、その楽曲を聴いたユーザに生じさせる眠気の変化を表す情報がメタデータとして設定されている。情報処理装置１は、楽曲を再生して得られた音を、情報処理装置１のスピーカ、または情報処理装置１に装着されたイヤホンから出力し、ユーザに聴かせる。
ユーザがいま寝ており、起きるべきであると判断した場合には、ユーザの眠気スコアと覚醒スコアを考慮して楽曲を選択して再生することにより、情報処理装置１は、ユーザの眠気スコアを覚醒スコアに近づけることができる。
また、ユーザがいま起きており、寝るべきであると判断した場合には、ユーザの眠気スコアと入眠スコアを考慮して楽曲を選択して再生することにより、情報処理装置１は、ユーザの眠気スコアを入眠スコアに近づけることができる。
起きるべき程度を表す覚醒スコア、および寝るべき程度を表す入眠スコアは、行動予定に基づいて決定される、いまあるべきユーザの眠気スコアを表すことになる。
情報処理装置１のユースケースについて説明する。
［ユースケース１］
図２は、情報処理装置１のユースケースの第１の例を示す図である。
ユーザが自宅で寝ており、朝起床する場合を考える。情報処理装置１は、ユーザの行動予定に基づいて、現在時刻が午前７時などの起床時刻に近づいたことから、ユーザが起きるべきであると判断した場合、起きるべき程度を表す覚醒スコアを求める。ユーザの起床時刻は、例えばユーザの行動履歴に基づいて情報処理装置１により予め決定されている。このとき求められる覚醒スコアは、例えば、後述するように電車での寝過ごし防止のために起きるべきであると判断された場合に求められる覚醒スコアより小さいスコアになる。
また、情報処理装置１は、センサデータに基づいてユーザの眠気スコアを求める。このとき求められる眠気スコアは、睡眠時間が長く、ユーザが既に十分に寝ている場合には小さいスコアとなり、睡眠時間が短く、ユーザがあまり寝ていない場合には大きいスコアとなる。
情報処理装置１は、眠気スコアを覚醒スコアに近づけるような眠気の変化をユーザに生じさせることができる楽曲を選択し、再生する。覚醒スコアを一定とすると、眠気スコアが大きい場合には、大きな眠気の変化を生じさせる楽曲が再生され、眠気スコアが小さい場合には、小さな眠気の変化を生じさせる楽曲が再生されることになる。
ユーザを覚醒させるためには眠気スコアを下げる必要がある。眠気スコアを下げる方向に大きな眠気の変化を生じさせる楽曲は、例えば、テンポが早い楽曲、音量が大きい楽曲、ボーカルの音声が含まれる楽曲である。また、眠気スコアを下げる方向に小さな眠気の変化を生じさせる楽曲は、例えば、大きな眠気の変化を生じさせる楽曲よりテンポが遅い楽曲、音量が小さい楽曲、ボーカルの音声が含まれない楽曲である。
これにより、ユーザは、既に十分に寝ていて眠気が少ない場合には、ゆっくりとしたテンポの音楽などを聴いて快適に起きることができる。快適に起きることによって、睡眠効率が上がることになる。
［ユースケース２］
図３は、情報処理装置１のユースケースの第２の例を示す図である。
ユーザが電車に乗っており、座席に座って寝ている場合を考える。情報処理装置１は、ユーザの行動予定に基づいて、電車が降車駅に近づいたことからユーザがいま起きるべきであると判断した場合、起きるべき程度を表す覚醒スコアを求める。以下、降車駅がユーザの自宅または会社の最寄り駅であるとして説明するが、他の駅であってもよい。
最寄り駅は例えばユーザの行動履歴に基づいて情報処理装置１により予め決定されている。また、乗っている電車が最寄り駅に近づいているか否かは、電車の時刻表などに基づいて情報処理装置１により決定される。このとき求められる覚醒スコアは、ユースケース１の場合に求められる覚醒スコアより大きいスコアとなる。
また、情報処理装置１は、センサデータに基づいてユーザの眠気スコアを求める。情報処理装置１は、眠気スコアを覚醒スコアに近づけるような眠気の変化をユーザに生じさせることができる楽曲を選択し、再生する。ユースケース１の場合と同じ眠気スコアが求められたものとすると、覚醒スコアが大きいから、ユースケース１の場合と較べて、大きな眠気の変化を生じさせる楽曲が再生されることになる。
これにより、ユーザは、大きな眠気の変化を生じさせる楽曲を聴くことにより、電車が最寄り駅に到達する前に起きることができ、寝過ごしてしまうことを防ぐことができる。寝過ごしを心配する必要がないため電車内でも安心して寝ることができ、睡眠効率が上がることになる。
［ユースケース３］
図４は、情報処理装置１のユースケースの第３の例を示す図である。
翌朝に早く起きなければならず、ユーザが普段より早い時刻に寝る場合を考える。情報処理装置１は、ユーザの行動予定に基づいてユーザが寝るべきであると判断した場合、推奨の就寝時刻を求める。推奨の就寝時刻は、例えば次の日の行動予定として、普段の起床時刻より早い時刻に出かける予定がある場合、出かける時刻を基準として８時間などの所定の時間だけ前の時刻を推奨するように情報処理装置１により決定される。
情報処理装置１は、センサデータに基づいてユーザの眠気スコアを求める。このとき求められる眠気スコアは、現在時刻が普段の就寝時刻よりずいぶん前の時刻である場合には小さいスコアとなり、現在時刻が普段の就寝時刻に近い時刻である場合には大きいスコアとなる。
また、情報処理装置１は、寝るべき程度を表す入眠スコアを求める。情報処理装置１は、眠気スコアを入眠スコアに近づけるような眠気の変化をユーザに生じさせることができる楽曲を選択し、再生する。
ユーザを入眠させるためには眠気スコアを上げる必要がある。眠気スコアを上げる方向に小さな眠気の変化を生じさせる楽曲は、例えば、テンポが遅い楽曲、音量が小さい楽曲、ボーカルの音声が含まれない楽曲である。また、眠気スコアを上げる方向に大きな眠気の変化を生じさせる楽曲は、例えば、小さな眠気の変化を生じさせる楽曲よりテンポが非常に遅い楽曲、音量が非常に小さい楽曲、ボーカルの音声が含まれない楽曲である。
推奨の就寝時刻に寝ることができるタイミングで再生が開始される楽曲を聴くことによって眠気が大きくなり、ユーザは、翌朝に早く起きる場合であっても早い時刻に就寝することができる。図４に示すようになかなか寝付けない場合に較べてスムーズに入眠することができ、睡眠効率が上がることになる。
［ユースケース４］
図５は、情報処理装置１のユースケースの第４の例を示す図である。
会社での就業時間中、次の会議までに時間があり、仮眠をとる場合を考える。情報処理装置１は、ユーザの行動予定に基づいて、次の会議の開始時刻まで時間があることを特定した場合、ユーザが寝るべきであると判断し、寝るべき程度を表す入眠スコアを求める。このとき求められる入眠スコアは、例えば、前日の仕事の終了時刻が遅いほど大きなスコアとなり、また、次の会議の開始時刻まで時間があるほど大きなスコアになる。
また、情報処理装置１は、センサデータに基づいてユーザの眠気スコアを求める。情報処理装置１は、眠気スコアを入眠スコアに近づけるような眠気の変化をユーザに生じさせることができる楽曲を選択し、再生する。
現在時刻が会議の開始時刻に近づいたとき、ユースケース１または２の場合と同様にしてユーザを覚醒させる処理が情報処理装置１により行われる。
楽曲を聴くことによって眠気が大きくなり、ユーザは、次の会議まで時間がある場合には図５に示すように会社の机などで仮眠をとることができる。時間がある場合にスムーズに入眠することができ、睡眠効率が上がることになる。
［スコアの具体例］
図６は、覚醒スコアと入眠スコアの例を示す図である。
図６において、0より小さいスコアは覚醒スコアを表し、0より大きいスコアは入眠スコアを表す。覚醒スコアの最大を100（-100）、入眠スコアの最大を100とする。
例えばユースケース１の場合、徐々に覚醒させたいために覚醒スコアは40（-40）として求められる。また、ユースケース２の場合、急に覚醒させたいために覚醒スコアは80（-80）として求められる。
ユースケース３の場合、強めに入眠させたいために入眠スコアは60（+60）として求められる。また、ユースケース４の場合、仮眠であるため、入眠スコアは20（+20）として求められる。
以上のような各ユースケースにおける情報処理装置１の動作についてはフローチャートを参照して後述する。
２．＜情報処理装置の構成例＞
図７は、情報処理装置１のハードウェア構成例を示すブロック図である。
情報処理装置１は、コントローラ１１に対して、センサ部１２、カメラ１３、操作部１４、表示部１５、記憶部１６、通信部１７、および再生音出力部１８が接続されることによって構成される。
コントローラ１１は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)などより構成される。コントローラ１１のCPUは、ROMからプログラムをロードしてRAMを用いて実行し、情報処理装置１の全体の動作を制御する。
センサ部１２は、ユーザの身体に関する情報である生体情報を検出するセンサ、情報処理装置１に関する情報である機器情報を検出するセンサなどの各種のセンサから構成される。ユーザの身体に関する情報を検出するセンサには、ユーザの脈拍を検出する脈拍センサ、体温を検出する体温センサ、脳波を検出する脳波センサが含まれる。これらのセンサにより検出された脈拍、体温、脳波を表すデータがコントローラ１１に出力される。
一方、情報処理装置１に関する情報を検出するセンサには、加速度センサ、ジャイロセンサ、GPS(Global Positioning System)が含まれる。これらのセンサにより検出された、情報処理装置１に生じた加速度、角度を表すデータ、情報処理装置１の位置を表すデータがコントローラ１１に出力される。
カメラ１３は、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサなどの撮像素子よりなり、情報処理装置１の筐体の背面側に設けられたレンズにより取り込まれた光の光電変換を行い、画像データを生成する。例えば、カメラ１３は、ユーザを撮影し、顔の画像をコントローラ１１に出力する。
操作部１４は、情報処理装置１の筐体表面に設けられたボタンや、表示部１５を構成するLCDなどのディスプレイに積層して設けられたタッチパネルなどより構成される。操作部１４は、ユーザの操作を検出し、検出した操作の内容を表す情報をコントローラ１１に出力する。
表示部１５は、コントローラ１１による制御に従って、画像やテキストなどの各種の情報を表示する。
記憶部１６はフラッシュメモリなどより構成される。記憶部１６は、ユーザの行動予定を表すスケジュール情報のDBであるスケジュールDB、楽曲のDBである楽曲DBなどの各種の情報を記憶する。
通信部１７は、基地局からの電波を受信し、ネットワークを介して、LAN(Local Area Network)やインターネットなどのネットワーク上のサーバと通信を行う。
再生音出力部１８は、情報処理装置１に設けられたスピーカや、情報処理装置１のイヤホンジャックに装着されたイヤホンに楽曲の信号を出力する信号処理部から構成される。再生音出力部１８は、コントローラ１１により再生された楽曲を出力し、ユーザに聴かせる。
図８は、情報処理装置１の機能構成例を示すブロック図である。図８に示す機能部のうちの少なくとも一部は、図７のコントローラ１１により所定のプログラムが実行されることによって実現される。
情報処理装置１においては、制御部２１、入眠／覚醒判断部２２、眠気判断部２３、選曲・再生部２４、スケジュールDB２５、および楽曲DB２６が実現される。
制御部２１は、センサ部１２から供給されたセンサデータなどに基づいてユーザの行動を学習し、ユーザの起床時刻、および最寄り駅を特定する。制御部２１は、特定した起床時刻と最寄り駅の情報をスケジュールDB２５に登録する。また、制御部２１は、入眠／覚醒判断部２２を制御して覚醒スコアまたは入眠スコアを算出させ、眠気判断部２３を制御して眠気スコアを算出させる。
入眠／覚醒判断部２２は、スケジュール情報をスケジュールDB２５から読み出し、ユーザの行動予定に基づいて、ユーザが起きるべきであるのか、寝るべきであるのかを判断する。スケジュールDB２５には、ユーザの業務関連（仕事関連）のスケジュール情報を格納するDBと、私生活関連のスケジュール情報を格納するDBが含まれる。
入眠／覚醒判断部２２は、ユーザが起きるべきであると判断した場合には覚醒スコアを求め、寝るべきであると判断した場合には入眠スコアを求める。入眠／覚醒判断部２２は、求めた覚醒スコアまたは入眠スコアを選曲・再生部２４に出力する。
眠気判断部２３は、センサ部１２から供給されたセンサデータに基づいて眠気スコアを求める。眠気判断部２３は、求めた眠気スコアを選曲・再生部２４に出力する。
選曲・再生部２４は、入眠／覚醒判断部２２により求められた覚醒スコアまたは入眠スコアと、眠気判断部２３により求められた眠気スコアに基づいて楽曲を選択し、再生する。選曲・再生部２４による楽曲の選択は、楽曲DB２６に記憶されている楽曲を対象として行われる。
楽曲DB２６には複数の楽曲のデータが記憶されている。情報処理装置１に対する楽曲データの取り込みはユーザにより予め行われている。楽曲DB２６にデータが記憶されているそれぞれの楽曲には、その楽曲を聴いたユーザに生じさせる眠気の変化を表す情報がメタデータとして設定されている。
なお、スケジュールDB２５と楽曲DB２６は、ネットワーク上のサーバにおいて実現されるようにすることも可能である。この場合、スケジュールDB２５、楽曲DB２６と、図８の各部の間で行われるデータの送受信は通信部１７を介して行われる。
図９は、入眠／覚醒判断部２２の構成例を示すブロック図である。
入眠／覚醒判断部２２は、業務関連スケジュール取得部４１、納期・達成状況・重要度管理部４２、就寝／起床時刻決定部４３、私生活関連スケジュール取得部４４、就寝／起床時刻決定部４５、およびスコア算出部４６から構成される。
業務関連スケジュール取得部４１は、スケジュールDB２５を構成する業務関連スケジュールDB２５Ａから、ユーザの業務関連のスケジュール情報を読み出して取得する。業務関連のスケジュールには、例えば会議の開始時刻、出張の出発時刻、所定の書類の作成期限、昼食の時刻などが含まれる。業務関連スケジュール取得部４１は、取得したスケジュール情報を納期・達成状況・重要度管理部４２に出力する。
納期・達成状況・重要度管理部４２は、商品の納期、仕事の達成状況、スケジュールとして登録されている各項目の重要度などの情報を管理する。納期・達成状況・重要度管理部４２が管理する情報は例えばユーザにより予め設定される。
納期・達成状況・重要度管理部４２は、業務関連スケジュール取得部４１から供給されたスケジュール情報を、商品の納期、仕事の達成状況、スケジュールの重要度などの情報とともに就寝／起床時刻決定部４３に出力する。例えば、納期・達成状況・重要度管理部４２は、会議の開始時刻を含む情報が業務関連スケジュール取得部４１から供給された場合、業務関連スケジュール取得部４１から供給された情報とともに、その会議の重要度の情報を出力する。
就寝／起床時刻決定部４３は、納期・達成状況・重要度管理部４２から供給された情報を取得し、スケジュールに応じて、ユーザが起きるべきであるのか、寝るべきであるのかを判断する。就寝／起床時刻決定部４３は、ユーザが起きるべきであると判断した場合には起床時刻を決定し、寝るべきであると判断した場合には就寝時刻を決定する。
例えば、就寝／起床時刻決定部４３は、次の会議の開始時刻まで時間があることを特定した場合、ユーザが寝るべきであると判断する。また、就寝／起床時刻決定部４３は、次の会議の開始時刻から所定の時間だけ前の時刻を起床時刻として決定する。就寝／起床時刻決定部４３は、このようにして決定した起床時刻または就寝時刻の情報をスコア算出部４６に出力する。
私生活関連スケジュール取得部４４は、スケジュールDB２５の私生活関連スケジュールDB２５Ｂからユーザの私生活関連のスケジュール情報を読み出して取得する。私生活関連のスケジュールには、例えばユーザの普段の起床時刻、就寝時刻、最寄り駅などが含まれる。私生活関連スケジュール取得部４４は、取得したスケジュール情報を就寝／起床時刻決定部４５に出力する。
就寝／起床時刻決定部４５は、私生活関連スケジュール取得部４４から供給されたスケジュール情報を取得し、スケジュールに応じて、ユーザが起きるべきであるのか、寝るべきであるのかを判断する。就寝／起床時刻決定部４５は、ユーザが起きるべきであると判断した場合には起床時刻を決定し、寝るべきであると判断した場合には就寝時刻を決定する。
例えば、就寝／起床時刻決定部４５は、ユーザの普段の起床時刻を含むスケジュール情報を取得し、現在時刻が起床時刻に近づいた場合、ユーザが起きるべきであると判断する。就寝／起床時刻決定部４５は、普段の起床時刻から所定の時間だけ前の時刻を起床時刻として決定する。就寝／起床時刻決定部４５は、このようにして決定した起床時刻または就寝時刻の情報をスコア算出部４６に出力する。
スコア算出部４６は、就寝／起床時刻決定部４３または就寝／起床時刻決定部４５により起床時刻が決定された場合、起床時刻と現在時刻に基づいて覚醒スコアを算出する。一方、スコア算出部４６は、就寝／起床時刻決定部４３または就寝／起床時刻決定部４５により就寝時刻が決定された場合、就寝時刻と現在時刻に基づいて入眠スコアを算出する。
例えば、スコア算出部４６は、就寝／起床時刻決定部４３または就寝／起床時刻決定部４５により決定された起床時刻が、現在時刻から１０分後の時刻である場合、現在時刻から３０分後の時刻である場合より大きな覚醒スコアを算出する。このように、スコア算出部４６は、現在時刻から起床時刻までの時間が長いほど小さなスコアを求め、反対に、現在時刻から起床時刻までの時間が短いほど大きなスコアを求めるようにして覚醒スコアを算出する。
同様に、スコア算出部４６は、就寝／起床時刻決定部４３または就寝／起床時刻決定部４５により決定された就寝時刻が、現在時刻から１０分後の時刻である場合、現在時刻から３０分後の時刻である場合より大きな入眠スコアを算出する。このように、スコア算出部４６は、現在時刻から就寝時刻までの時間が長いほど小さなスコアを求め、反対に、現在時刻から就寝時刻までの時間が短いほど大きなスコアを求めるようにして入眠スコアを算出する。
スコア算出部４６は、算出した入眠スコアまたは覚醒スコアを選曲・再生部２４に出力する。
図１０は、眠気判断部２３の構成例を示すブロック図である。
眠気判断部２３は、センサデータ取得部６１、特徴量抽出部６２、眠気判別部６３、顔認識部６４、顔動作判別部６５、およびスコア算出部６６から構成される。センサデータ取得部６１は、生体情報取得部７１、機器情報取得部７２、および撮像画像取得部７３から構成される。
センサデータ取得部６１の生体情報取得部７１は、センサ部１２を構成するセンサのうちの生体情報を検出するセンサから出力されたセンサデータを取得する。生体情報取得部７１は、脈拍センサにより検出されたユーザの脈拍、体温センサにより検出されたユーザの体温、脳波センサにより検出されたユーザの脳波の情報である生体情報を特徴量抽出部６２に出力する。
機器情報取得部７２は、センサ部１２を構成するセンサのうちの機器情報を検出するセンサから出力されたセンサデータを取得する。機器情報取得部７２は、加速度センサにより検出された加速度、ジャイロセンサにより検出された角度の情報である機器情報を特徴量抽出部６２に出力する。
撮像画像取得部７３は、カメラ１３により撮影されたユーザの顔の画像を取得し、顔認識部６４に出力する。
特徴量抽出部６２は、生体情報取得部７１から供給された生体情報を解析し、生体情報の特徴量を抽出する。また、特徴量抽出部６２は、機器情報取得部７２から供給された機器情報を解析し、機器情報の特徴量を抽出する。特徴量抽出部６２は、抽出した生体情報の特徴量と機器情報の特徴量を眠気判別部６３に出力する。
眠気判別部６３は、予め与えられている教師データと、眠気判別部６３から供給された特徴量とのマッチングを行うことによってユーザの眠気を判別する眠気判別器である。眠気判別部６３に対しては、例えば、人が寝ているときの生体情報から抽出された特徴量と、機器情報から抽出された特徴量とが教師データとして与えられている。
眠気判別部６３は、生体情報の教師データと、特徴量抽出部６２により生体情報から抽出された特徴量とのマッチングを行い、マッチングスコアを求める。また、眠気判別部６３は、機器情報の教師データと、特徴量抽出部６２により機器情報から抽出された特徴量とのマッチングを行い、マッチングスコアを求める。例えば、眠気判別部６３は、求めたマッチングスコアを、ユーザの眠気を表す情報としてスコア算出部６６に出力する。
なお、眠気判別部６３による眠気の判別は、生体情報と機器情報に含まれる複数のセンサデータのうちの少なくとも一部のセンサデータを用いて行われる。例えば、ユーザが外出中であり、生体情報を取得することができない場合、機器情報のみに基づいてユーザの眠気が判別される。
顔認識部６４は、撮像画像取得部７３により取得された画像を解析することによって、画像に写るユーザの顔を認識する。また、顔認識部６４は、認識した顔の特徴を抽出し、顔動作判別部６５に出力する。例えば、ユーザの目の特徴が顔認識部６４により抽出される。
顔動作判別部６５は、顔認識部６４から供給された特徴量に基づいて、ユーザの目が開いているか否か、まばたきをしているか否かなどの、寝ているか否かを判別する基準となるユーザの顔の動作の判別を行う。顔動作判別部６５は、ユーザの顔の動作の判別結果を表す情報をスコア算出部６６に出力する。
ユーザの顔の動作の判別結果として、例えば、ユーザの目が開いている、または開いていない可能性を表すスコア、ユーザがまばたきをしている、またはまばたきをしていない可能性を表すスコアがスコア算出部６６に出力される。例えば、所定の単位時間あたりのユーザのまばたきの回数が閾値の回数より少ない場合、ユーザが眠い可能性が高いとして判断される。
スコア算出部６６は、眠気判別部６３から供給されたユーザの眠気を表す情報と、顔動作判別部６５から供給されたユーザの顔の動作の判別結果に基づいて眠気スコアを算出する。眠気スコアの算出には現在時刻も考慮される。スコア算出部６６は、算出した眠気スコアの情報を選曲・再生部２４に出力する。
生体情報などに基づいて人の眠気を検出する技術については、例えば特開２０１１−４８５３１号公報、特開２０１１−２２７３８号公報に開示されている。
図１１は、選曲・再生部２４の構成例を示すブロック図である。
選曲・再生部２４は、選曲部８１、再生部８２、情報管理部８３、および検出部８４から構成される。入眠／覚醒判断部２２から供給された入眠スコアまたは覚醒スコアは選曲部８１に入力され、眠気判断部２３から供給された眠気スコアは選曲部８１、情報管理部８３、および検出部８４にそれぞれ入力される。
選曲部８１は、楽曲DB２６に記憶されている楽曲の中から、再生する楽曲を入眠／覚醒判断部２２から供給された入眠スコアまたは覚醒スコアと、眠気判断部２３から供給された眠気スコアとに基づいて選択する。選曲部８１は、選択した楽曲のデータを楽曲DB２６から読み出し、再生部８２に出力する。
再生部８２は、選曲部８１により選択された楽曲を再生し、再生して得られた音を再生音出力部１８から出力する。
情報管理部８３は、再生部８２による楽曲再生前の眠気スコアと、楽曲再生後に検出されたセンサデータから求められた眠気スコアとに基づいて、再生した楽曲のメタデータを更新する。メタデータの更新は、例えば、楽曲を再生することによってユーザが寝たことが検出されたとき、または、楽曲を再生することによってユーザが起きたことが検出されたときに行われる。
検出部８４は、入力された眠気スコアに基づいて、ユーザが起きているか寝ているかを検出する。検出部８４は、ユーザが寝るべきであると判断された場合において、楽曲を再生することによってユーザが寝たことを検出したとき、そのことを表す情報を選曲部８１と情報管理部８３に出力する。また、検出部８４は、ユーザが起きるべきであると判断された場合において、楽曲を再生することによってユーザが起きたことを検出したとき、そのことを表す情報を選曲部８１と情報管理部８３に出力する。
選曲部８１による楽曲の選択、情報管理部８３によるメタデータの更新、および、検出部８４によるユーザの状態の検出については後に詳述する。
３．＜情報処理装置の動作＞
次に、以上のような構成を有する情報処理装置１の動作について説明する。
［第１の実施の形態（朝快適に起きる例）］
朝の起床時刻に合わせて楽曲を再生し、ユーザを快適に起こすユースケース１の場合の処理について説明する。
はじめに、図１２のフローチャートを参照して、ユーザの普段の起床時刻を学習する情報処理装置１の処理について説明する。図１２の処理は、例えば、情報処理装置１が有するアラーム機能によって起床時刻が設定された後に行われる。起床時刻になったとき、制御部２１は、再生音出力部１８からアラーム音を出力する。
ステップＳ１において、制御部２１は、ユーザの起床を検出したか否かを判定し、起床を検出したと判定するまで待機する。ユーザが起床したか否かは、アラーム音の停止操作がユーザにより行われたか否かに基づいて判定される。ユーザが起床したか否かが、後述するようにして眠気スコアやセンサデータに基づいて判定されるようにしてもよい。
アラーム音の停止操作が行われたことから、ユーザの起床を検出したとステップＳ１において判定した場合、ステップＳ２において、制御部２１は現在時刻を取得する。
ステップＳ３において、制御部２１は、現在時刻を含む時間帯の起床頻度を求める。例えば、制御部２１は、毎日のユーザの起床時刻の履歴をスケジュールDB２５に記憶させて管理している。制御部２１は、スケジュールDB２５に記憶させている履歴に基づいて、１５分毎などの所定の時間帯のうち、現在時刻を含む時間帯の起床頻度を求める。
ステップＳ４において、制御部２１は、現在時刻を含む時間帯の起床頻度が閾値となる所定の回数以上であるか否かを判定する。現在時刻を含む時間帯の起床頻度が所定の回数未満であるとステップＳ４において判定した場合、ステップＳ１に戻り、以上の処理が繰り返される。
一方、現在時刻を含む時間帯の起床頻度が所定の回数以上であるとステップＳ４において判定した場合、ステップＳ５において、制御部２１は、現在時刻を含む時間帯を起床時間帯として決定する。制御部２１は、決定した起床時間帯の開始時刻などの、起床時間帯のうちの所定の時刻を起床時刻とし、起床時刻の情報をスケジュールDB２５の私生活関連スケジュールDB２５Ｂに記憶させる。その後、処理は終了する。
次に、図１３のフローチャートを参照して、ユーザの起床時刻に合わせて楽曲を再生する情報処理装置１の処理について説明する。図１３の処理は、例えばユーザが寝ているときに行われる。
ステップＳ１１において、入眠／覚醒判断部２２の私生活関連スケジュール取得部４４（図９）は、学習によって得られた普段の起床時刻の情報を私生活関連スケジュールDB２５Ｂから取得する。就寝／起床時刻決定部４５は、私生活関連スケジュールDB２５Ｂから取得した普段の起床時刻を起床時刻として決定する。
ステップＳ１２において、スコア算出部４６は、ユーザが起きるべきであると判定し、現在時刻が起床時刻の一定時間前の時刻であるか否かを判定する。スコア算出部４６は、現在時刻が起床時刻の一定時間前の時刻であるとステップＳ１２において判定するまで待機する。
現在時刻が起床時刻の一定時間前の時刻であるとステップＳ１２において判定された場合、ステップＳ１３において、眠気判断部２３は、センサ部１２により検出されたセンサデータに基づいて眠気スコアを算出する。
ステップＳ１４において、入眠／覚醒判断部２２のスコア算出部４６は覚醒スコアを求める。
ステップＳ１５において、選曲・再生部２４は楽曲選択・再生処理を行う。楽曲選択・再生処理により、眠気スコアを覚醒スコアに近づけるような眠気の変化をユーザに生じさせることができる楽曲が選択され、再生が行われる。楽曲選択・再生処理については後述する。楽曲選択・再生処理が行われ、ユーザが起きた後、処理は終了する。
以上の処理により、情報処理装置１は、ユーザの眠気が少ない場合にはゆっくりとしたテンポの音楽を再生することによってユーザを快適に起こすことが可能になる。
［第２の実施の形態（電車での寝過ごしを防止する例）］
最寄り駅に近づくことに合わせて楽曲を再生し、電車での寝過ごしを防止するユースケース２の場合の処理について説明する。
はじめに、図１４のフローチャートを参照して、ユーザの最寄り駅を学習する情報処理装置１の処理について説明する。図１４の処理は、例えばユーザが電車に乗っていることが検出されたときに開始される。
例えば、GPSにより検出された現在位置が電車の線路上の位置であり、位置の移動速度が電車の速度と同等の速度である場合に電車に乗っていることが検出される。また、センサ部１２により検出された振動の特徴が、電車内で検出される振動の特徴と一致する場合に電車に乗っていることが検出されるようにすることも可能である。電車の速度、電車内で検出される振動の特徴を表す情報は例えば記憶部１６に予め記憶されている。ユーザによる操作に応じて、電車に乗っていることが検出されるようにしてもよい。
ステップＳ２１において、制御部２１は、ユーザの降車を検出したか否かを判定し、降車を検出したと判定するまで待機する。例えば、GPSにより検出された現在位置が電車の駅の位置であり、移動速度が徒歩の速度である場合に降車したことが検出される。ユーザによる操作に応じて、降車したことが検出されるようにしてもよい。
ステップＳ２２において、制御部２１は日時情報と位置情報を取得する。位置情報はGPSにより取得される。
ステップＳ２３において、制御部２１は、取得した位置情報に基づいて降車駅を特定する。例えば、制御部２１は、位置情報により表される位置を地図上において特定し、特定した位置が駅の位置である場合にはその駅を降車駅として特定する。制御部２１に予め与えられている地図には、各駅の位置の情報が含まれている。
ステップＳ２４において、制御部２１は、特定した降車駅での所定期間内の降車頻度を求める。例えば、制御部２１は、降車駅の特定を毎日行い、降車駅の履歴をスケジュールDB２５に記憶させて管理している。制御部２１は、スケジュールDB２５に記憶させている履歴に基づいて、１週間などの所定の期間内の降車頻度を求める。
ステップＳ２５において、制御部２１は、ステップＳ２４で求めた降車頻度が閾値となる所定の回数以上であるか否かを判定する。降車頻度が所定の回数未満であるとステップＳ２５において判定された場合、ステップＳ２１に戻り、以上の処理が繰り返される。
一方、降車頻度が所定の回数以上であるとステップＳ２５において判定した場合、ステップＳ２６において、制御部２１は、特定した降車駅を最寄り駅として決定する。制御部２１は、最寄り駅の情報をスケジュールDB２５の私生活関連スケジュールDB２５Ｂに記憶させ、処理を終了させる。
次に、図１５のフローチャートを参照して、降車に合わせて楽曲を再生する情報処理装置１の処理について説明する。
ステップＳ３１において、制御部２１は、ユーザが電車に乗ったか否かを判定し、電車に乗ったと判定するまで待機する。ユーザが電車に乗っているか否かは、例えば上述したようにGPSにより検出された現在位置と地図とを用いて判定される。
ユーザが電車に乗ったとステップＳ３１において判定した場合、ステップＳ３２において、私生活関連スケジュール取得部４４は、ユーザが乗った電車の時刻表の情報を取得する。ユーザが乗った電車は、例えば、乗車駅の位置と、GPSにより検出されたユーザの移動方向に基づいて検出される。ユーザが乗車した電車の時刻表の情報は、例えば、所定のサーバから予めダウンロードされ、私生活関連スケジュールDB２５Ｂに記憶されている。
ステップＳ３３において、就寝／起床時刻決定部４５は、私生活関連スケジュール取得部４４により取得された時刻表を参照し、ユーザが乗っている電車が最寄り駅に到着する時刻を特定する。スコア算出部４６は、特定した到着時刻を降車時刻、すなわち電車の中で寝ているユーザの起床時刻として決定する。
ステップＳ３４において、スコア算出部４６は、現在時刻が降車時刻の一定時間前の時刻であるか否かを判定し、降車時刻の一定時間前の時刻であると判定するまで待機する。
現在時刻が降車時刻の一定時間前の時刻であるとステップＳ３４において判定された場合、ステップＳ３５において、眠気判断部２３は、センサ部１２により検出されたセンサデータに基づいて眠気スコアを算出する。
ステップＳ３６において、スコア算出部４６は覚醒スコアを求める。
ステップＳ３７において、選曲・再生部２４は楽曲選択・再生処理を行う。ここでの楽曲選択・再生処理により、ユースケース１の場合と較べて大きな眠気の変化を生じさせる楽曲が選択され、再生が行われる。楽曲選択・再生処理が行われ、ユーザが起きた後、処理は終了する。
以上の処理により、情報処理装置１は、大きな眠気の変化を生じさせる楽曲を聴かせることによって、電車が最寄り駅に到達する前にユーザを起こすことができる。
［第３の実施の形態（早寝の例）］
図１６のフローチャートを参照して、推奨の就寝時刻に合わせて楽曲を再生し、早寝を促すユースケース３の場合の情報処理装置１の処理について説明する。
ステップＳ４１において、入眠／覚醒判断部２２の業務関連スケジュール取得部４１は、ユーザの翌朝の起床時刻を取得する。例えば、翌朝の起床時刻を含むスケジュール情報がスケジュールDB２５の業務関連スケジュールDB２５Ａに記憶されている場合、業務関連スケジュール取得部４１は、そのスケジュール情報から翌朝の起床時刻を取得する。業務関連スケジュールDB２５Ａに、情報処理装置１のユーザと出張などに同行する人のスケジュール情報が登録されている場合、そのスケジュール情報に基づいて情報処理装置１のユーザの起床時刻が取得されるようにしてもよい。
ステップＳ４２において、就寝／起床時刻決定部４３は、ステップＳ４１において取得された起床時刻に応じて推奨の就寝時刻を求める。例えば、就寝／起床時刻決定部４３は、ステップＳ４１において取得された起床時刻の所定の時間だけ前の時刻を推奨の就寝時刻として求める。
同行する人が有する端末によりその同行する人が就寝していることが検出され、そのことを表す情報がサーバなどを介して情報処理装置１により受信されたことに応じて、推奨の就寝時刻が求められるようにしてもよい。例えば同行する人が就寝した時刻から所定の時間だけ後の時刻が推奨の就寝時刻として求められる。推奨の就寝時刻の決定には、適宜、納期・達成状況・重要度管理部４２により管理されている翌朝の予定の重要度なども考慮される。
ステップＳ４３において、就寝／起床時刻決定部４３は、現在時刻が推奨の就寝時刻の一定時間前の時刻であるか否かを判定する。就寝／起床時刻決定部４３は、現在時刻が推奨の就寝時刻の一定時間前の時刻であるとステップＳ４３において判定するまで待機する。
現在時刻が推奨の就寝時刻の一定時間前の時刻であるとステップＳ４３において判定された場合、ステップＳ４４において、眠気判断部２３は、センサ部１２により検出されたセンサデータに基づいて眠気スコアを算出する。
ステップＳ４５においてスコア算出部４６は入眠スコアを求める。
ステップＳ４６において、選曲・再生部２４は楽曲選択・再生処理を行う。ここでの楽曲選択・再生処理により、眠気スコアを入眠スコアに近づけるような眠気の変化をユーザに生じさせることができる楽曲が選択され、再生される。楽曲選択・再生処理が行われ、ユーザが寝た後、処理は終了する。
以上の処理により、情報処理装置１は、眠気が大きくなる楽曲を聴かせることによって、ユーザを早い時刻に入眠させることが可能になる。
［第４の実施の形態（仮眠の例）］
図１７のフローチャートを参照して、次の会議までの時間に仮眠をとらせるために楽曲を再生し、仮眠を促すユースケース４の場合の情報処理装置１の処理について説明する。
ステップＳ５１において、入眠／覚醒判断部２２の業務関連スケジュール取得部４１は、スケジュールDB２５の業務関連スケジュールDB２５Ａに記憶されているスケジュール情報を取得する。ここでは、例えば次の会議の開始時刻を含む情報が取得される。業務関連スケジュール取得部４１により取得された情報は、会議の重要度などの情報とともに、納期・達成状況・重要度管理部４２と就寝／起床時刻決定部４３を介してスコア算出部４６に出力される。
ステップＳ５２において、スコア算出部４６は、次の会議の開始時刻まで所定の時間以上の空き時間がある場合、入眠スコアを求める。
ステップＳ５３において、眠気判断部２３は、センサ部１２により検出されたセンサデータに基づいて眠気スコアを算出する。
ステップＳ５４において、選曲・再生部２４は楽曲選択・再生処理を行う。ここでの楽曲選択・再生処理はユーザを入眠させるための処理であり、再生された楽曲を聴いたユーザは適宜仮眠に入ることになる。
ユーザが仮眠に入った後、ステップＳ５５において、就寝／起床時刻決定部４３は、ユーザが起きるべきであると判定し、起床時刻を設定する。例えば、眠気スコアが高いほど、起床時刻は遅い時刻になる。
ステップＳ５６において、就寝／起床時刻決定部４３は、現在時刻が起床時刻の一定時間前の時刻であるか否かを判定し、起床時刻の一定時間前の時刻であると判定するまで待機する。
現在時刻が起床時刻の一定時間前の時刻であるとステップＳ５６において判定された場合、ステップＳ５７において、眠気判断部２３は、センサ部１２により検出されたセンサデータに基づいて眠気スコアを算出する。
ステップＳ５８において、スコア算出部４６は覚醒スコアを求める。
ステップＳ５９において、選曲・再生部２４は楽曲選択・再生処理を行う。ここでの楽曲選択・再生処理は、仮眠をとっているユーザを覚醒させるための処理であり、楽曲を聴いたユーザは仮眠から起きることになる。楽曲選択・再生処理が行われ、ユーザが起きた後、処理は終了する。
以上の処理により、情報処理装置１は、次の予定までに時間がある場合にはユーザに仮眠をとらせることができ、また、次の予定の前に起床させることが可能になる。
４．＜楽曲選択・再生処理＞
ここで、図１８のフローチャートを参照して、図１３のステップＳ１５、図１５のステップＳ３７、図１６のステップＳ４６、および図１７のステップＳ５４，Ｓ５９において行われる楽曲選択・再生処理について説明する。
ステップＳ７１において、選曲・再生部２４の選曲部８１は楽曲DBを選択する。楽曲DBには、情報処理装置１内にある個人用のDBである楽曲DB２６の他に、複数のユーザがアクセス可能なサーバ上の大規模ユーザのDBがある。情報処理装置１は大規模ユーザの楽曲DBから楽曲データを取得して再生することが可能とされている。例えば、個人用のDBである楽曲DB２６と、大規模ユーザの楽曲DBのうちのいずれかがユーザにより指定され、選択される。
図１９は、楽曲DBに記憶されている楽曲のメタデータの例を示す図である。図１９Ａは楽曲DB２６（個人用の楽曲DB）を示し、図１９Ｂは大規模ユーザの楽曲DBを示している。
図１９Ａ、図１９Ｂに示すように、楽曲DBにおいては、楽曲名、眠気スコア増減値、入眠／覚醒強度（入眠強度、覚醒強度）のメタデータが、各楽曲と対応付けて管理されている。眠気スコア増減値は、その楽曲を聴いたユーザに生じさせる眠気スコアの変化を表す値である。入眠強度は入眠の程度を表し、覚醒強度は覚醒の程度を表す。
例えば、図１９Ａの楽曲“Ａ”の眠気スコア増減値が-10であることは、楽曲“Ａ”を情報処理装置１のユーザが聴いたときに、ユーザの眠気スコアを10だけ減らすことができる、すなわち、値10の分だけユーザを覚醒させることができることを表す。この場合、楽曲“Ａ”の覚醒強度は１となる。
また、図１９Ａの楽曲“Ｂ”の眠気スコア増減値が+50であることは、楽曲“Ｂ”を情報処理装置１のユーザが聴いたときに、ユーザの眠気スコアを50だけ増やすことができる、すなわち、値50の分だけユーザを入眠させることができることを表す。この場合、楽曲“Ｂ”の入眠強度は３となる。
楽曲DB２６の眠気スコア増減値は、例えば、楽曲“Ａ”と楽曲“Ｂ”をユーザに聴かせたときの、聴かせる前と聴かせた後の眠気スコアの変化を検出することによって予め登録されているものである。
また、図１９Ｂの大規模ユーザの楽曲DBの眠気スコア増減値は、楽曲“Ａ”と楽曲“Ｂ”を複数のユーザに聴かせたときの、聴かせる前と聴かせた後の眠気スコアの変化の平均値を表す。それぞれのユーザの端末において楽曲“Ａ”と楽曲“Ｂ”が再生され、検出された眠気スコア増減値がサーバに送信され、サーバにおいて平均値が求められて管理される。
図２０は、眠気スコア増減値と入眠／覚醒強度の対応関係の例を示す図である。図２０の対応関係を表す変換表のデータが例えば選曲部８１により管理される。
図２０の例においては、眠気スコア増減値が0〜-25である場合、覚醒強度１とされ、眠気スコア増減値が-25〜-50である場合、覚醒強度２とされている。また、眠気スコア増減値が-50〜-75である場合、覚醒強度３とされ、眠気スコア増減値が-75〜-100である場合、覚醒強度４とされ、眠気スコア増減値が-100以上である場合、覚醒強度５とされている。
一方、眠気スコア増減値が0〜25である場合、入眠強度１とされ、眠気スコア増減値が25〜50である場合、入眠強度２とされている。また、眠気スコア増減値が50〜75である場合、入眠強度３とされ、眠気スコア増減値が75〜100である場合、入眠強度４とされ、眠気スコア増減値が100以上である場合、入眠強度５とされている。
図１８の説明に戻り、ステップＳ７１において楽曲DBを選択した後、ステップＳ７２において、選曲部８１は、眠気判断部２３により求められた眠気スコアを取得する。眠気判断部２３により求められた眠気スコアは情報管理部８３にも供給される。
ステップＳ７３において、選曲部８１は、入眠／覚醒判断部２２により求められた入眠スコアまたは覚醒スコアを取得する。
ステップＳ７４において、選曲部８１は、入眠スコアが入眠／覚醒判断部２２により求められた場合、眠気スコアと入眠スコアに基づいて入眠強度を求め、覚醒スコアが入眠／覚醒判断部２２により求められた場合、眠気スコアと覚醒スコアに基づいて覚醒強度を求める。上述したように、入眠スコアまたは覚醒スコアはユーザのいまあるべき眠気スコアとして考えられる。選曲部８１は、入眠スコアと眠気スコアの差を求め、求めた差に相当する眠気スコア増減値の入眠強度を図１９の変換表から求める。また、選曲部８１は、覚醒スコアと眠気スコアの差を求め、求めた差に相当する眠気スコア増減値の覚醒強度を図１９の変換表から求める。
例えば、ユーザの眠気スコアが50であり、入眠スコアが-20であるとすると、選曲部８１は、入眠スコアと眠気スコアの差-70を求め、-70の眠気スコア増減値に対応する覚醒強度である覚醒強度３を求める。
ステップＳ７５において、選曲部８１は、ステップＳ７１で選択した楽曲DBに登録されている楽曲の中から、ステップＳ７４で求めた入眠強度または覚醒強度をメタデータとして有する楽曲を選択し、データを取得する。このようにして選択された楽曲は、ユーザの眠気スコアを、いまあるべき眠気スコアに変化させるような楽曲となる。選曲部８１により選択され、楽曲DBから取得された楽曲データは再生部８２に供給される。
ステップＳ７６において、再生部８２は、選曲部８１により選択された楽曲を再生する。
ステップＳ７７において、眠気判断部２３は、楽曲再生後にセンサ部１２により検出されたセンサデータに基づいてユーザの眠気スコアを再度求め、眠気スコアを更新する。通常、更新後の眠気スコアは、楽曲再生前の眠気スコアから、入眠スコアまたは覚醒スコアに近づくことになる。更新された眠気スコアは情報管理部８３と検出部８４にも供給される。
ステップＳ７８において、情報管理部８３は、楽曲再生後の眠気スコアと、楽曲再生前の眠気スコアとの差を眠気スコア増減値として求め、図示せぬメモリなどに記録させる。
ステップＳ７９において、検出部８４は入眠／覚醒判定処理を行う。入眠／覚醒判定処理は、ユーザが寝るべきであると判定されている場合には、ユーザが寝たことを検出する処理となり、ユーザが起きるべきであると判定されている場合には、ユーザが起きたことを検出する処理となる。入眠／覚醒判定処理については後述する。
ステップＳ８０において、情報管理部８３は、入眠／覚醒判定処理の結果に基づいて、ユーザが寝たか、または起きたかを判定する。
ユーザが寝るべきであると判定されている場合において、ユーザが寝たとステップＳ８０で判定されたとき、または、ユーザが起きるべきであると判定されている場合において、ユーザが起きたとステップＳ８０で判定されたとき、ステップＳ８１において、情報管理部８３は、メモリに記録させておいた眠気スコア増減値をフィードバックする。
眠気スコア増減値のフィードバックは、再生した楽曲にメタデータとして設定されている眠気スコア増減値を、メモリに記録させておいた新たな眠気スコア増減値に基づいて更新するようにして行われる。
例えば、再生した楽曲が楽曲DB２６から選択された楽曲である場合、その楽曲の眠気スコア増減値が新たな眠気スコア増減値によって書き換えられる。また、再生した楽曲が大規模ユーザの楽曲DBから選択された楽曲である場合、その楽曲の眠気スコア増減値がサーバに対して送信される。サーバにおいては、情報処理装置１から送信されてきた新たな眠気スコア増減値に基づいて複数のユーザの眠気スコア増減値の平均値が再度求められ、楽曲のメタデータが書き換えられる。
眠気スコア増減値のフィードバックが行われた後、図１３のステップＳ１５、図１５のステップＳ３７、図１６のステップＳ４６、および図１７のステップＳ５４，Ｓ５９の各処理に戻り、それ以降の処理が行われる。
一方、ユーザが寝ていない、または起きていないとステップＳ８０において判定された場合、ステップＳ８２において、入眠／覚醒判断部２２のスコア算出部４６は、入眠スコアまたは覚醒スコアを再度計算して更新する。入眠スコアまたは覚醒スコアが更新された後、ステップＳ７４以降の処理が行われる。例えば、起床用の楽曲が再生されたにも関わらずユーザが起きない場合、現在時刻が起床時刻に近づくことによってより大きな覚醒スコアに更新され、ステップＳ７４以降の処理が行われる。
ここで、図１８のステップＳ７９において行われる入眠／覚醒判定処理について説明する。
はじめに、図２１のフローチャートを参照して、ユーザが寝たことを検出する処理である入眠判定処理について説明する。入眠判定処理は、ユーザが寝るべきであると判定されている場合に行われる処理である。
ステップＳ９１において、検出部８４は入眠閾値を取得する。入眠閾値は、ユーザが寝たことを検出する基準となる眠気スコアであり、情報処理装置１のユーザの眠気スコアや、複数のユーザの眠気スコアに基づいて予め求められ、記憶部１６などに記憶されている。ユーザの眠気スコアが入眠閾値より高い場合、ユーザが寝たとして判定される。
ステップＳ９２において、検出部８４は、図１８のステップＳ７７で更新された眠気スコアを取得する。
ステップＳ９３において、検出部８４は、更新された眠気スコアが入眠閾値以上であるか否かを判定し、入眠閾値未満であると判定した場合、ステップＳ９２以降の処理を繰り返す。
一方、更新された眠気スコアが入眠閾値以上であるとステップＳ９３において判定した場合、ステップＳ９４において検出部８４はユーザが寝たと判定し、そのことを表す情報を選曲部８１と情報管理部８３に出力する。
ステップＳ９４においてユーザが寝たと判定された場合、または、ステップＳ９３において眠気スコアが入眠閾値未満であると所定の回数以上判定された場合、図１８のステップＳ７９に戻り、それ以降の処理が行われる。
次に、図２２のフローチャートを参照して、ユーザが起きたことを検出する処理である覚醒判定処理について説明する。覚醒判定処理は、ユーザが起きるべきであると判定されている場合に行われる処理である。
ステップＳ１０１において、検出部８４は覚醒閾値を取得する。覚醒閾値は、ユーザが起きたことを検出する基準となる眠気スコアであり、情報処理装置１のユーザの眠気スコアや、複数のユーザの眠気スコアに基づいて予め求められ、記憶部１６などに記憶されている。ユーザの眠気スコアが覚醒閾値より低い場合、ユーザが起きたとして判定される。
ステップＳ１０２において、検出部８４は、図１８のステップＳ７７で更新された眠気スコアを取得する。
ステップＳ１０３において、検出部８４は、更新された眠気スコアが覚醒閾値以下であるか否かを判定し、覚醒閾値を超えていると判定した場合、ステップＳ１０２以降の処理を繰り返す。
一方、更新された眠気スコアが覚醒閾値以下であるとステップＳ１０３において判定した場合、ステップＳ１０４において検出部８４はユーザが起きたと判定し、そのことを表す情報を選曲部８１と情報管理部８３に出力する。
ステップＳ１０４においてユーザが起きたと判定された場合、または、ステップＳ１０３において眠気スコアが覚醒閾値を超えていると所定の回数以上判定された場合、図１８のステップＳ７９に戻り、それ以降の処理が行われる。
次に、図２３のフローチャートを参照して他の入眠判定処理について説明する。図２３の処理は、ユーザが寝たか否かの判定が、センサ部１２により検出されたセンサデータに基づいて行われる点で図２１の処理と異なる。
ステップＳ１１１において、検出部８４は入眠時の教師データを取得する。入眠時の教師データは、ユーザが寝たときにセンサ部１２により検出されたセンサデータ自体、または、センサデータから抽出された、センサデータの特徴を表すデータであり、記憶部１６などに予め記憶されている。
ステップＳ１１２において、検出部８４は現在のセンサデータを取得する。
ステップＳ１１３において、検出部８４は、取得したセンサデータ、またはセンサデータから抽出した特徴と、教師データとのマッチングを行い、マッチングスコアを求める。
ステップＳ１１４において、検出部８４は、マッチングスコアが閾値以上であるか否かを判定し、閾値未満であると判定した場合、ステップＳ１１２以降の処理を繰り返す。
一方、マッチングスコアが閾値以上であるとステップＳ１１４において判定した場合、ステップＳ１１５において検出部８４はユーザが寝たと判定し、そのことを表す情報を選曲部８１と情報管理部８３に出力する。
ステップＳ１１５においてユーザが寝たと判定された場合、または、ステップＳ１１４においてマッチングスコアが閾値未満であると所定の回数以上判定された場合、図１８のステップＳ７９に戻り、それ以降の処理が行われる。
次に、図２４のフローチャートを参照して他の覚醒判定処理について説明する。図２４の処理は、ユーザが起きたか否かの判定が、センサ部１２により検出されたセンサデータに基づいて行われる点で図２２の処理と異なる。
ステップＳ１２１において、検出部８４は覚醒時の教師データを取得する。覚醒時の教師データは、ユーザが起きたときにセンサ部１２により検出されたセンサデータ自体、または、センサデータから抽出された、センサデータの特徴を表すデータであり、記憶部１６などに予め記憶されている。
ステップＳ１２２において、検出部８４は現在のセンサデータを取得する。
ステップＳ１２３において、検出部８４は、取得したセンサデータ、またはセンサデータから抽出した特徴と、教師データとのマッチングを行い、マッチングスコアを求める。
ステップＳ１２４において、検出部８４は、マッチングスコアが閾値以上であるか否かを判定し、閾値未満であると判定した場合、ステップＳ１２２以降の処理を繰り返す。
一方、マッチングスコアが閾値以上であるとステップＳ１２４において判定した場合、ステップＳ１２５において検出部８４はユーザが起きたと判定し、そのことを表す情報を選曲部８１と情報管理部８３に出力する。
ステップＳ１２５においてユーザが起きたと判定された場合、または、ステップＳ１２４においてマッチングスコアが閾値未満であると所定の回数以上判定された場合、図１８のステップＳ７９に戻り、それ以降の処理が行われる。
以上の一連の処理により、情報処理装置１は、寝るべきである場合にはユーザを寝かせることができ、また、起きるべきである場合にはユーザを起こすことができ、ユーザの睡眠効率を向上させることが可能になる。
５．＜変形例＞
以上においては、入眠スコアまたは覚醒スコアと、眠気スコアとに基づいて異なる楽曲が選択され、再生されるものとしたが、入眠スコアまたは覚醒スコアと、眠気スコアとに応じた編曲が所定の楽曲に対して行われ、異なる雰囲気の楽曲が再生されるようにしてもよい。
眠気判別部６３を構成する眠気判別器の学習がサーバにより行われるようにしてもよい。図２５は、眠気判別器の学習の例を示す図である。図２５の例においては、情報処理装置１Ａ乃至１Ｄがネットワークを介してサーバ１０１に接続されている。情報処理装置１Ａ乃至１Ｄは、それぞれ上述した情報処理装置１と同じ構成、同じ機能を有する。
情報処理装置１Ａ乃至１Ｄは、それぞれ、センサ部１２により検出されたセンサデータをサーバ１０１にアップロードする。サーバ１０１は、情報処理装置１Ａ乃至１Ｄから送信されてきたセンサデータを蓄積するとともに、情報処理装置１Ａ乃至１Ｄから送信されてきたセンサデータに基づいて眠気判別器の学習を行う。サーバ１０１は、学習によって更新した眠気判別器のデータを情報処理装置１Ａ乃至１Ｄに送信する。
更新後の眠気判別器を用いることにより、情報処理装置１Ａ乃至１Ｄのそれぞれは、精度の高い眠気スコアを求めることが可能になる。
以上においては、ユーザが起きるべきであるか、寝るべきであるかの判定を含めて、各種の処理が情報処理装置１において行われるものとしたが、例えばセンサデータの検出と楽曲の再生以外の処理は、サーバ１０１において行われるようにすることも可能である。この場合、図８乃至図１１に示す構成のうち、図１０のセンサデータ取得部６１と図１１の再生部８２以外の構成が、適宜、サーバ１０１において実現される。
また、以上においては、楽曲を再生することによってユーザを入眠、または覚醒させるものとしたが、ユーザを入眠、または覚醒させる手段は楽曲を再生することに限られない。ユーザを入眠させる、または覚醒させる手段として、情報処理装置１が制御可能な、映像を再生して表示する装置、エアコンディショナー、振動発生装置などを用いることが可能である。
例えば、ユーザを入眠させる、または覚醒させる手段としてエアコンディショナーを用いる場合、ユーザを入眠させるときには室内を適温に調整し、ユーザを覚醒させるときには室内を適温より低め又は高めに調整するようにエアコンディショナーを制御する処理が情報処理装置１により行われることになる。
以上においては、ユーザの行動予定に応じて、ユーザが起きるべきであるかまたは寝るべきかであるかを判断し、起きるべきであると判断した場合には起きるべき程度を判断し、一方、寝るべきであると判断した場合には寝るべき程度を判断するものとしたが、前者の判断のみ、また後者の判断のみを行うようにしてもよい。すなわち、ユーザが起きるべきであるか寝るべきかであるかの判断のみを情報処理装置１に行わせることも可能であるし、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断のみを情報処理装置１に行わせることも可能である。
さらに、ユーザが起きるべきであるかまたは寝るべきかであるかを両方判断させるのではなく、起きるべきであるかどうかの判断のみを行わせることも可能であるし、寝るべきであるかどうかの判断のみを行わせることも可能である。起きるべきであるかどうかの判断を行わせる場合、起きるべき程度を情報処理装置１に判断させるようにすることも可能である。また、寝るべきであるかどうかの判断を行わせる場合、寝るべき程度を情報処理装置１に判断させるようにすることも可能である。
［コンピュータの構成例］
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
図２６は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
CPU(Central Processing Unit)１５１、ROM(Read Only Memory)１５２、RAM(Random Access Memory)１５３は、バス１５４により相互に接続されている。
バス１５４には、さらに、入出力インタフェース１５５が接続されている。入出力インタフェース１５５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部１５６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１５７が接続される。また、入出力インタフェース１５５には、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記憶部１５８、ネットワークインタフェースなどよりなる通信部１５９、リムーバブルメディア１６１を駆動するドライブ１６０が接続される。
以上のように構成されるコンピュータでは、CPU１５１が、例えば、記憶部１５８に記憶されているプログラムを入出力インタフェース１５５及びバス１５４を介してRAM１５３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
CPU１５１が実行するプログラムは、例えばリムーバブルメディア１６１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供され、記憶部１５８にインストールされる。
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであっても良い。
本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
［変形例］
本技術は、以下のような構成をとることもできる。
（１）
ユーザの行動予定を表す情報を取得する取得部と、
前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきかどうかと寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断を行う第１の判断部と
を備える情報処理装置。
（２）
前記第１の判断部は、前記起きるべき程度または前記寝るべき程度の判断を行う場合、前記起きるべき程度または前記寝るべき程度を表す第１のスコアを求める
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
センサにより検出されたデータに基づいて、前記ユーザの眠気の程度を表す第２のスコアを求める第２の判断部をさらに備える
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記第１のスコアと前記第２のスコアに基づいて、再生するコンテンツを選択する選択部と、
前記選択部により選択された前記コンテンツを再生する再生部と
をさらに備える前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
複数の前記コンテンツについて、それぞれの前記コンテンツと、前記コンテンツを視聴したユーザに生じさせる眠気の変化の程度との関係を表す情報を記憶する記憶部をさらに備え、
前記選択部は、前記記憶部に記憶されている前記情報に基づいて、前記第１のスコアと前記第２のスコアとの差に相当する眠気の変化を生じさせる前記コンテンツを選択する
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記第２の判断部は、前記コンテンツの再生後に前記センサにより検出されたデータに基づいて前記第２のスコアをさらに求め、
前記コンテンツの再生開始前に求められた前記第２のスコアと、前記コンテンツの再生後に求められた前記第２のスコアとの差に基づいて、前記記憶部に記憶されている、再生が行われた前記コンテンツについての眠気の変化の程度を表す前記情報を更新する更新部をさらに備える
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記第１の判断部により起きるべきであると判断されるとともに、前記起きるべき程度が判断された場合、前記起きるべき程度に応じて前記ユーザを覚醒させる覚醒部と、
前記第１の判断部により寝るべきであると判断されるとともに、前記寝るべき程度が判断された場合、前記寝るべき程度に応じて前記ユーザを入眠させる入眠部と
をさらに備える前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
ユーザの行動予定を表す情報を取得し、
前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきかどうかと寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断を行う
ステップを含む情報処理方法。
（９）
ユーザの行動予定を表す情報を取得し、
前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきどうかとか寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断を行う
ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
１ 情報処理装置， ２１ 制御部， ２２ 入眠・覚醒判断部， ２３ 眠気判断部， ２４ 選曲・再生部， ２５ スケジュールDB， ２６ 楽曲DB

Claims (9)

  1. ユーザの行動予定を表す情報を取得する取得部と、
    前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきかどうかと寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断を行う第１の判断部と
    を備える情報処理装置。
  2. 前記第１の判断部は、前記起きるべき程度または前記寝るべき程度の判断を行う場合、前記起きるべき程度または前記寝るべき程度を表す第１のスコアを求める
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. センサにより検出されたデータに基づいて、前記ユーザの眠気の程度を表す第２のスコアを求める第２の判断部をさらに備える
    請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記第１のスコアと前記第２のスコアに基づいて、再生するコンテンツを選択する選択部と、
    前記選択部により選択された前記コンテンツを再生する再生部と
    をさらに備える請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 複数の前記コンテンツについて、それぞれの前記コンテンツと、前記コンテンツを視聴したユーザに生じさせる眠気の変化の程度との関係を表す情報を記憶する記憶部をさらに備え、
    前記選択部は、前記記憶部に記憶されている前記情報に基づいて、前記第１のスコアと前記第２のスコアとの差に相当する眠気の変化を生じさせる前記コンテンツを選択する
    請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 前記第２の判断部は、前記コンテンツの再生後に前記センサにより検出されたデータに基づいて前記第２のスコアをさらに求め、
    前記コンテンツの再生開始前に求められた前記第２のスコアと、前記コンテンツの再生後に求められた前記第２のスコアとの差に基づいて、前記記憶部に記憶されている、再生が行われた前記コンテンツについての眠気の変化の程度を表す前記情報を更新する更新部をさらに備える
    請求項５に記載の情報処理装置。
  7. 前記第１の判断部により起きるべきであると判断されるとともに、前記起きるべき程度が判断された場合、前記起きるべき程度に応じて前記ユーザを覚醒させる覚醒部と、
    前記第１の判断部により寝るべきであると判断されるとともに、前記寝るべき程度が判断された場合、前記寝るべき程度に応じて前記ユーザを入眠させる入眠部と
    をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
  8. ユーザの行動予定を表す情報を取得し、
    前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきかどうかと寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断を行う
    ステップを含む情報処理方法。
  9. ユーザの行動予定を表す情報を取得し、
    前記ユーザの行動予定に応じて、起きるべきかどうかと寝るべきかどうかとのうちの少なくともいずれかの判断と、起きるべきである場合における起きるべき程度、または寝るべきである場合における寝るべき程度の判断と、のうちの少なくともいずれかの判断を行う
    ステップを含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
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