JP2017148604A - 覚醒度予測方法および覚醒度予測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの覚醒度の低下を予測することのできる覚醒度予測方法等を提供することを目的とする。【解決手段】ユーザの覚醒度を予測する覚醒度予測装置の覚醒度予測方法であって、覚醒度予測装置のコンピュータが、生体情報を取得する第１のセンサによって検出したユーザの現在の生体情報を取得し（Ｓ１）、現在の生体情報に基づいてユーザの現在の覚醒度を算出し（Ｓ２）、ユーザの周囲の環境を示す環境情報を取得する第２のセンサによって検出した現在の環境情報を取得し（Ｓ３）、現在の覚醒度と現在の環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測し（Ｓ４）、将来の覚醒度に基づいて、（i）ユーザへの通知、または、（ii）他の機器の制御を行う（Ｓ５）。【選択図】図５

Description

本開示は、覚醒度予測方法および覚醒度予測装置に関する。

ユーザの生体情報を取得し、取得した当該生体情報からユーザの覚醒度を算出するシステムが提案されている（例えば、特許文献１、２）。ここで、覚醒度とは目が覚めている度合いを示す指標であり、覚醒度の値が低いほどユーザが眠いと感じていることを示す。

特許文献１には、生体情報として取得した心拍の信号から覚醒度を判定する方法が開示されている。さらに、特許文献２では、現在の覚醒度が所定の閾値以下になったときに運転手に向けて警報音を出力することにより、居眠り運転を回避する車載向けシステムが開示されている。

特開２０１３−１２３５２４号公報 特開２００９−４８６０５号公報

しかしながら、我々独自の検討の結果、上記従来技術ではユーザの覚醒度が所定の閾値以下に低下してからユーザの覚醒度を上げようとしているという問題があることが分かった。つまり、一旦、ユーザの覚醒度が所定の閾値以下に低下してしまうと、覚醒度を上げる（ユーザを覚醒させる）ために激しい刺激が必要となる。例えば運転中などでは、激しい刺激をユーザに与えるのはユーザを驚かせる場合もあり、ユーザの運転に支障をきたす可能性もある。

本開示は、上記課題を解決するためになされたもので、ユーザの覚醒度の低下を予測することのできる覚醒度予測方法および覚醒度予測装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、本開示の一形態に係る覚醒度予測装置は、ユーザの生体情報を検出する第１のセンサから取得された前記ユーザの現在の生体情報を示す第１生体情報を取得する第１取得部と、前記ユーザの周囲の環境を示す環境情報を検出する第２のセンサから取得された現在の環境情報を示す第１環境情報を取得する第２取得部と、前記第１生体情報に基づいて前記ユーザの現在の覚醒度を示す第１覚醒度を算出し、前記第１覚醒度と前記第１環境情報とに基づいて現在から所定時間が経過したときの前記ユーザの覚醒度である第２覚醒度を予測する処理部と、前記第２覚醒度に基づいて、（i）前記ユーザへの通知、または、（ii）他の機器の制御を行う制御部と、を備える。

本開示によれば、ユーザの覚醒度の低下を予測することのできる覚醒度予測方法および覚醒度予測装置を提供することができる。

図１は、実施の形態１における覚醒度予測装置の構成を示すブロック図である。 図２は、図１における処理部の詳細構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１における将来の覚醒度の予測方法について説明するための図である。 図４は、実施の形態１における覚醒度予測装置の構成を示すブロック図である。 図５は、図１に示す覚醒度予測装置における動作の概要を示すフローチャートである。 図６は、図１に示す覚醒度予測装置における動作の流れを示すシーケンス図である。 図７は、実施の形態２における覚醒度予測装置の構成を示すブロック図である。 図８は、図７に示す覚醒度予測装置における動作の概要を示すフローチャートである。 図９は、運転時間の長さと運転者の覚醒度との関係を更新する一例を説明するための説明図である。 図１０は、運転時間の長さと運転者の覚醒度との関係を更新する一例を説明するための説明図である。

本開示の一態様に係る覚醒度予測方法は、ユーザの覚醒度を予測する覚醒度予測装置の覚醒度予測方法であって、前記覚醒度予測装置のコンピュータが、第１のセンサによって検出した前記ユーザの現在の生体情報を取得し、前記現在の生体情報に基づいて前記ユーザの現在の覚醒度を算出し、第２のセンサによって検出した前記ユーザの周囲の現在の環境を示す現在の環境情報を取得し、前記現在の覚醒度と前記現在の環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測し、前記将来の覚醒度に基づいて、（i）前記ユーザへの通知、または、（ii）他の機器の制御を行う。

これによれば、将来の覚醒度を予測することができるので、ユーザの覚醒度の低下を予測することができる。その結果、覚醒度を上げるために激しい刺激を必要とせず、緩やかな刺激によりユーザの覚醒度の低下を防止することができるという効果を奏する。

ここで、例えば、前記将来の覚醒度の予測では、前記現在の環境情報が示す前記環境における人の眠くなり易さから、覚醒度低下の時間変化率を推定し、前記時間変化率を用いて、前記現在の覚醒度を前記所定時間経過後の覚醒度に補正することで、前記将来の覚醒度を予測するとしてもよい。

また、例えば、前記将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合のみ、前記通知または前記制御を行うとしてもよい。

また、例えば、前記覚醒度予測装置は、車に搭載され、前記所定時間は、現在から、前記車に搭載されたナビゲーションシステムに前記ユーザが入力した目的地への到着時刻までの時間に含まれるとしてもよい。

ここで、例えば、前記生体情報は、心拍数を示す情報を含み、前記現在の覚醒度は、前記ユーザの現在の心拍数が少ないほど低い値を示すとしてもよい。

また、例えば、前記第１のセンサは、ミリ波センサ、パルスオキシメーター、スペックルカメラおよびレーザードップラのうちのいずれかを用いて、前記ユーザの現在の心拍数を検出するとしてもよい。

また、例えば、前記第１のセンサは、カメラおよびミリ波センサのうちのいずれかを含み前記ユーザの表皮の位置変動を計測することで、前記ユーザの現在の呼吸数を検出するとしても良い。

ここで、例えば、前記生体情報は、呼吸数または吸排気量を示す情報を含み、前記現在の覚醒度は、前記ユーザの現在の呼吸数が少ないまたは吸排気量が低いほど低い値を示すとしてもよい。

また、例えば、前記第１のセンサは、フォトダイオードを用いて、前記ユーザの皮膚の色の変化を計測することで、前記ユーザの現在の心拍数を検出するとしてもよい。

また、例えば、前記第１のセンサは、フォトダイオードを用いて、前記ユーザの皮膚の色の変化を計測することで、前記ユーザの現在の呼吸数を検出するとしてもよい。

また、例えば、前記第１のセンサは、放射温度計を用いて、前記ユーザの唇または鼻下の現在の温度を計測することで、前記ユーザの現在の呼吸数、一回あたりの呼吸の長さ、または吸排気量を検出するとしてもよい。

また、例えば、前記生体情報は、人の末端部の体表面温度および深部体温を示す情報を含み、前記現在の覚醒度は、前記ユーザの末端部の現在の体表面温度が前記深部体温に近いほど低い値を示すとしてもよい。

ここで、深部体温は額の温度をもとに推定してもよく、末端部の温度は鼻や手などの温度をもとに推定しても良い。

また、例えば、前記生体情報は、人の末端部の血流量を示す情報を含み、前記現在の覚醒度は、前記ユーザの末端部の現在の血流量が多くなるほど低い値を示すとしてもよい。

また、例えば、前記第１のセンサは、レーザースペックルカメラを用いて、前記ユーザの血流分布を計測することで、前記ユーザの末端部の血流量を検出するとしてもよい。

また、例えば、前記第１のセンサは、レーザースペックルカメラ、カメラ、を用いて、前記ユーザの体の各部位の動脈及び静脈の血流量の増減を計測することで、前記計測された部位におけるユーザの動脈と末端部の静脈における血流量の増減の時間差をもとに脈波伝播速度を算出するとしてもよい。

また、例えば、前記生体情報は、脈波伝播速度または血圧を示す情報を含み、前記現在の覚醒度は、前記生体情報に含まれる情報が示す血圧が低下するほど低い値を示す、または前記生体情報に含まれる情報が示す脈波伝播速度が低下するほど低い値を示すとしても良い。

また、例えば、前記現在の環境情報は、前記ユーザの周囲の現在の照度を示す情報を含み、前記覚醒度低下の時間変化率は、前記現在の照度が低いほど大きな値に推定されるとしてもよい。

また、例えば、前記現在の環境情報は、前記ユーザの周囲の現在の風速を示す情報を含み、前記覚醒度低下の時間変化率は、前記現在の風速が小さいほど大きな値に推定されるとしてもよい。

また、例えば、さらに、前記ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報を取得し、前記現在の覚醒度と前記現在の環境情報と前記睡眠情報とに基づいて、前記将来の覚醒度を予測するとしてもよい。

また、例えば、さらに、前記ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報を取得し、前記現在の覚醒度と前記現在の環境情報と前記睡眠情報とに基づいて、前記将来の覚醒度を予測するとしてもよい。

また、例えば、さらに、前記ユーザの行動履歴を示す情報を取得し、前記現在の覚醒度と前記環境情報と前記行動履歴とに基づいて、前記将来の覚醒度を予測するとしてもよい。

また、例えば、前記他の機器とは、前記覚醒度予測装置と同一の空間に設置される空気調和機であり、前記将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記空気調和機の設定温度または風量を変更する制御を行うとしてもよい。

また、例えば、前記他の機器とは、前記覚醒度予測装置と同一の空間に設置される照明機器であり、前記将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記照明機器の照明の明るさを明るくする制御を行うとしてもよい。

また、例えば、前記他の機器とは、前記ユーザが使用する表示部を備えたパーソナルコンピュータであり、前記将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記パーソナルコンピュータの表示部の色または輝度を変更する制御を行うとしてもよい。

また、本開示の一態様に係る覚醒度予測装置は、生体情報を検出する第１のセンサと、ユーザの周囲の環境を示す環境情報を検出する第２のセンサと、前記第１のセンサによって検出したユーザの現在の生体情報に基づいて前記ユーザの現在の覚醒度を算出し、前記現在の覚醒度と、前記第２のセンサによって検出した現在の環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測する、処理部と、前記将来の覚醒度に基づいて、（i）前記ユーザへの通知、または、（ii）他の機器の制御を行
う、制御部と、を備える。

なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータで読み取り可能なＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたは記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

以下、本開示の一態様に係る覚醒度予測方法等について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

（実施の形態１）
［覚醒度予測装置の構成］
図１は、実施の形態１における覚醒度予測装置１０の構成を示すブロック図である。

覚醒度予測装置１０は、図１に示すように、生体情報取得部１１と、環境情報取得部１２と、処理部１３と、制御部１４と、通信部１５と、表示部１６とを備え、ユーザの覚醒度を予測する。覚醒度予測装置１０は、コンピュータ等で実現される。ここで、第１のセンサ３０は、生体情報を検出し、第２のセンサ４０は、ユーザの周囲の環境を示す環境情報を検出する。

＜生体情報取得部１１＞
生体情報取得部１１は、第１のセンサ３０によって検出したユーザの現在の生体情報を取得する。本実施の形態では、生体情報取得部１１は、第１のセンサ３０と直接または通信部１５を介して通信して、現在の生体情報を取得する。ここで、生体情報は、心拍数、心拍周期のバラつき、呼吸の回数、吸気量、瞬きの速度、呼吸周期の安定性、表情、視線変動、体表面温度分布、体表面温度及び深部体温、または、体内の血流分布を示す情報であってもよく、これらのうちの１以上の組み合わせを含むとしてもよい。また、第１のセンサ３０は、心拍（脈拍）センサ、呼吸センサ、熱画像センサ、血流センサであってもよく、これらのうちの１以上の組み合わせからなり、生体情報を検出するとしてもよい。また、第１のセンサ３０は、ミリ波センサ、パルスオキシメーター、スペックルカメラ、レーザードップラ、フォトダイオード、放射温度計、カメラ、TOF（Time Of Flight）センサ、ユーザの衣類に装着するマイク、熱画像センサ、及び、レーザースペックルカメラのうちの１以上の組み合わせを用いて生体情報を検出するとしてもよい。

以下、生体情報と第１のセンサ３０との具体的な組み合わせについて例を挙げて説明する。

（生体情報が心拍数を示す情報を含む場合）
例えば、生体情報は心拍数を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの現在の心拍数が低いほど低い値を示すとしてもよい。心拍数が少ないほど人は眠いと感じることが知られているからである。この場合、第１のセンサ３０は、心拍センサである。

第１のセンサ３０は、心拍センサとして、例えばミリ波センサ、パルスオキシメーター、スペックルカメラおよびレーザードップラのうちのいずれかを用いて、生体情報としてユーザの現在の心拍数を検出してもよい。なお、生体情報取得部１１は、第１のセンサ３０から取得した心拍数を示す信号からＬＦ（Low Frequency:0.04〜0.15Hz）成分とＨＦ（High Frequency:0.15〜0.4 Hz）との比を算出し、算出した当該比を生体情報として取得するとしてもよい。人の活動時にはＨＦ成分が低く、非活動時にはＨＦ成分が高まることが知られているからである。当該比は、後述する処理部１３で、ユーザの現在の覚醒度を精度よく算出するのに用いることができる。

（生体情報が呼吸数または吸排気量を示す情報を含む場合）
また、例えば、生体情報は呼吸数または吸排気量を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの現在の呼吸数が少ないまたは吸排気量が低いほど低い値を示すとしてよい。呼吸数が少ないほどまたは吸排気量が少ないほど人は眠いと感じることが知られているからである。この場合、第１のセンサ３０は、呼吸センサである。

ここで、第１のセンサ３０は、例えばミリ波を用いて胸の動きを計測するミリ波センサを用いることで、ユーザの現在の呼吸数を検出してもよい。または、第１のセンサ３０は、例えばカメラを用いて撮像した胸の画像の時間的な変化を解析することで、胸の動きを計測し、ユーザの現在の呼吸数を検出してもよい。胸の動きと呼吸とは連動しているからである。ここでは、第１のセンサ３０の計測の対象としてユーザの胸部を例に説明をしたが、これに限定をされない。ユーザの体の部位のうち、呼吸と連動する部位の表皮であれば、第１のセンサ３０は、その表皮の位置変動を計測することで、ユーザの現在の呼吸数を検出することができる。

また、第１のセンサ３０は、例えばフォトダイオードを用いて、ユーザの皮膚の色の変化を計測することで、ユーザの現在の心拍数を検出してもよい。末端の血流が増加すると表皮は赤みが増し、末端の血流の増減は心臓の鼓動と連動して増減するため心拍数を算出することができる。

また、第１のセンサ３０は、例えば、フォトダイオードを用いて、ユーザの皮膚の色の変化を計測することで、ユーザの現在の呼吸数を検出してもよい。人は、呼吸によって酸素飽和度が変化し、皮膚の色が微妙に変化するので、人の皮膚の色をフォトダイオードなどの受光センサで計測することで呼吸数を算出することができるからである。

上記、心拍数は０．５Ｈｚ〜３Ｈｚの色変化から算出可能であり、呼吸数は、例えば１分間の平均色（温度）から算出することが可能となる。

また、呼吸によって、心拍変動のバラつきが変化するため、心拍変動のバラつきの変化をもとに呼吸数を算出しても良い。

また、第１のセンサ３０は、放射温度計を用いて、ユーザの唇または鼻下の現在の温度を計測することで、ユーザの現在の呼吸数、一回あたりの呼吸の長さ、または吸排気量を検出してもよい。人は、息を吸い込むときに唇や鼻下の温度が低下し、息を吐くときに唇や鼻下の温度が上がり、呼気のほうが外気より温度が高いからである。そのため、放射温度計を用いて、ユーザの唇または鼻下の現在の温度を計測することにより、呼吸数、一回あたりの呼吸の長さ、または吸排気量を検出することができる。また、第１のセンサ３０は、放射温度計を用いて、息を吸い込むときの唇や鼻下の温度と、息を吐くときの唇や鼻下の温度との変動幅から吸排気量を算出するとしてもよい。なお、第１のセンサ３０が放射温度計を用いてユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出する当該手法は、非接触型の中で最も安価な手法である。

また、第１のセンサ３０は、スペックルカメラやレーザードップラ流速計を用いて、ユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出してもよい。スペックルカメラやレーザードップラ流速計を用いると、ユーザの鼻や口から出る空気の流れを計測することで呼吸数または吸排気量することができるからである。なお、第１のセンサ３０がスペックルカメラやレーザードップラ流速計を用いてユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出する当該手法は、高価な手法となるが、最も高精度にユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出することができる。

また、第１のセンサ３０は、ユーザの衣類やシート、シートベルトに装着するマイクや圧電センサを用いて、ユーザの呼吸を収音することで、ユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出してもよい。例えば、イヤホンや眼鏡の皮膚接触部分にマイクを内蔵することで、ユーザの呼吸による音をそのマイクに収音させることができる。第１のセンサ３０は、当該マイクで収音された呼吸による音を計測することで呼吸数を検出することができ、当該マイクで収音された呼吸による音の高さと長さとから吸排気量を検出することができるからである。なお、このようにユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出する当該手法は、接触型の中で最も安価な手法でもある。

また、第１のセンサ３０は、カメラ及びTOFセンサを用いて、ユーザの胸部の動きを計
測することで、ユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出してもよい。ユーザの現在の呼吸数または吸排気量を検出する当該手法は、非接触で、且つ、心拍計測とも併用できる利点がある。

なお、呼吸センサである第１のセンサ３０は、呼吸数のみまたは吸排気量のみを検出してもよいが、呼吸数および吸排気量を検出するとしてもよい。後述する処理部１３で、ユーザの現在の覚醒度を精度よく算出するのに用いることができるからである。

（生体情報が体表面温度および深部体温を示す情報を含む場合）
また、例えば、生体情報は人の末端部の体表面温度および深部体温を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの末端部の現在の体表面温度が深部体温に近いほど低い値を示すとしてもよい。鼻や手足などの末端部の温度が深部体温に近くなるほど人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。なお、深部体温は、例えば、額や首の横（大動脈が流れる側）、脇の下などを計測することで計測可能である。

第１のセンサ３０は、熱画像センサであってよいが、熱画像センサを用いて、ユーザの末端部の現在の体表面温度および深部体温を検出するとしてもよい。また、第１のセンサ３０は、例えばサーモパイルやボロメータを用いて、人の体表面温度分布を計測するとしてもよい。複数個所の体表面温度と室温から深部体温を予測することができるからである。より具体的には、深部体温と額の温度との温度差１、額と手との温度差２、手の温度と室温との温度差３は一定の比率を保つことが知られているからである。つまり、温度差２や温度差３を算出することで温度差１を推定することができ、温度差１と額の温度とから深部温度を推定することができるからである。なお、室温、湿度がわかる場合には、後述する処理部１３で、室温、湿度をもとに人の体感温度を推定できるので、ユーザが暑くなりその末端部の温度が上がっているのか眠くなりその末端部の温度が上がっているのかも切り分けられるので、より精度よく覚醒度を推定できる。

（生体情報が血流量を示す情報を含む場合）
また、例えば、生体情報は人の末端部の血流量を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの末端部の現在の血流量が多くなるほど低い値を示すとしてもよい。人の末端部の血流量が多くなるほど人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。この場合、第１のセンサ３０は、血流センサであればよい。

第１のセンサ３０は、血流センサとして、レーザースペックルカメラを用いて、ユーザの血流分布を計測することで、ユーザの末端部の血流量を検出すればよい。レーザー光の干渉縞の変動量をもとに体内の血流分布を計測することができるからである。

また、例えば、生体情報は、脈波伝播速度を示す情報を含み、現在の覚醒度は血圧および脈波伝播速度が低下するほど低い値を示すとしてもよい。

脈波伝播速度が低下するほど、人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。

この場合、第１のセンサ３０は、血流センサを有していればよい。

第１のセンサは、血流センサとして、レーザースペックルカメラおよびカメラのうちのいずれかを用いて、ユーザの体の各部位の動脈および静脈における血流量の増減を計測する。ユーザの体の部位の１つにユーザの末端部を含む。第１のセンサは、計測された部位におけるユーザの動脈と末端部の静脈における血流量の増減の時間差をもとに脈波伝播速度を算出すればよい。

また、例えば、生体情報は、血圧を示す情報を含み、現在の覚醒度は血圧が低下するほど低い値を示すとしてもよい。

血圧が低下するほど、人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。

この場合、第１のセンサ３０は、血圧センサを有していればよい。

第１のセンサは、血圧センサを用いて、ユーザの血圧を検出すればよい。

また、例えば、生体情報は、脈波伝播速度および血圧を示す情報を含んでもよい。

（生体情報が瞬き速度または視線変動を示す情報を含む場合）
また、例えば、生体情報はユーザの瞬き速度または視線変動を示す情報を含み、現在の覚醒度はユーザの現在の瞬き速度が遅いほど、またはユーザの現在の視線変動が少ないほど、低い値を示すとしてもよい。瞬きの速度が遅いほど、また、視線変動が少ないほど、人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。

この場合、第１のセンサ３０は、カメラを用いてユーザの目を撮像することで、ユーザの瞬き現在の速度または視線変動を検出すればよい。

＜環境情報取得部１２＞
環境情報取得部１２は、第２のセンサ４０によって検出した現在の環境情報を取得する。

本実施の形態では、環境情報取得部１２は、第２のセンサ４０と直接または通信部１５を介して通信して、現在の環境情報を取得する。ここで、環境情報は、照度、室温、ＣＯ_２濃度、風速、または、振動を示す情報であってもよく、これらのうちの１以上の組み合わせを含むとしてもよい。第２のセンサは、照度センサ、室温センサ、ＣＯ_２濃度センサ、風速センサ、または、振動センサであってもよく、これらの１以上の組み合わせを用いて環境情報を検出するとしてもよい。

ここで、例えば環境情報にＣＯ_２濃度が含まれる場合、第２のセンサ４０は、ＣＯ_２濃度センサを用いてＣＯ_２濃度を測定するとしてもよいし、赤外域の光源と受光部を備えており、吸収分光により所定方向のＣＯ_２濃度を計測するＣＯ_２濃度分布計測手段を用いてＣＯ_２濃度を測定するとしてもよい。

また、環境情報には、日射量が含まれているとしてもよい。この場合には、第２のセンサ４０は日射量計測手段または熱画像センサをさらに用いて日射量を計測し、環境情報取得部は、第２のセンサ４０により計測された現在の日射量を取得するとしてもよい。

なお、第２のセンサ４０が複数ある場合には、予めユーザにより指定されたセンサの種類や型番、設置位置に従って、選択した第２のセンサ４０から環境情報を取得すればよい。

＜処理部１３＞
図２は、図１における処理部１３の詳細構成を示すブロック図である。図３は、実施の形態１における将来の覚醒度の予測方法について説明するための図である。

処理部１３は、生体情報取得部１１が取得したユーザの現在の生体情報と、環境情報取得部１２が取得した現在の環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測する。ここで、所定時間とは数分〜数十分であり、例えば２、３分または１０分である。なお、覚醒度予測装置１０が車に搭載される場合、所定時間は、現在から、車に搭載されたナビゲーションシステムにユーザが入力した目的地への到着時刻までの時間に含まれる。

本実施の形態では、処理部１３は、図２に示すように、現在覚醒度算出部１３１と将来覚醒度予測部１３２とを備える。

現在覚醒度算出部１３１は、生体情報取得部１１が取得したユーザの現在の生体情報に基づいてユーザの現在の覚醒度を算出する。

将来覚醒度予測部１３２は、現在覚醒度算出部１３１が算出した現在の覚醒度と、環境情報取得部１２が取得した現在の環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測する。より具体的には、将来覚醒度予測部１３２は、現在の環境情報が示す当該環境における人の眠くなり易さから、覚醒度低下の時間変化率を推定し、推定した時間変化率を用いて、当該現在の覚醒度を所定時間経過後の覚醒度に補正することで、将来の覚醒度を予測する。

より具体的には、図３に示すように、将来覚醒度予測部１３２は、現在である時刻ｔ１における環境情報が示すユーザの周囲の環境における人の眠くなり易さから、例えば矢印Ｂで示されるような覚醒度低下の時間変化率を推定する。そして、将来覚醒度予測部１３２は、推定した時間変化率（矢印Ｂ）と現在である時刻ｔ１における現在の覚醒度Ａとを用いて、所定時間経過後の時刻ｔ２における将来の覚醒度を算出する。このようにして、将来覚醒度予測部１３２は、推定した時間変化率を用いて、当該現在の覚醒度を所定時間経過後の覚醒度に補正することで、将来の覚醒度を予測することができる。

ここで、例えば、環境情報が照度を示す情報を含み、第２のセンサが照度センサである場合、現在の環境情報はユーザの周囲の現在の照度を示す情報を示すとしてもよい。この場合、将来覚醒度予測部１３２は、覚醒度低下の時間変化率を、現在の環境情報に示される現在の照度が低いほど大きな値に推定する。明るい環境ほど人は眠くなりにくいことが知られているからである。

また、例えば、環境情報が風速を示す情報を含み、第２のセンサが風速センサである場合、現在の環境情報はユーザの周囲の現在の風速を示す情報を示すとしてもよい。この場合、将来覚醒度予測部１３２は、覚醒度低下の時間変化率を、現在の環境情報に示される現在の風速が小さいほど大きな値に推定する。ユーザに当たる風が強いほど人は眠くなりにくいことが知られているからである。

また、例えば、環境情報がＣＯ_２濃度を示す情報を含み、第２のセンサがＣＯ_２濃度センサである場合、現在の環境情報はユーザの周囲の現在のＣＯ_２濃度を示す情報を示すとしてもよい。この場合、将来覚醒度予測部１３２は、覚醒度低下の時間変化率を、現在の環境情報に示される現在のＣＯ_２濃度が高いほど大きな値に推定する。人の周囲のＣＯ_２濃度が低いほど人は眠くなりにくいことが知られているからである。

また、例えば、環境情報が振動を示す情報を含み、第２のセンサが振動センサである場合、現在の環境情報はユーザの周囲の現在の振動を示す情報を示すとしてもよい。この場合、将来覚醒度予測部１３２は、覚醒度低下の時間変化率を、現在の環境情報に示される現在の振動が大きいほど大きな値に推定する。人に供される振動が小さいほど人は眠くなりにくく、振動が心拍数より低頻度で、心拍と１０％以内の振動数、または、呼吸数より低頻度で、呼吸と１０％以内の振動数であれば人は眠くなり易いことが知られているからである。

また、例えば、環境情報が室温を示す情報を含み、第２のセンサが室温センサである場合、現在の環境情報はユーザの周囲（例えばユーザが居る部屋）の現在の室温を示すとしてもよい。この場合、将来覚醒度予測部１３２は、覚醒度低下の時間変化率を、現在の環境情報に示される現在の室温が大きいほど大きな値に推定する。室温が低いほど人は眠くなりにくいことが知られているからである。なお、冬場では２０度、夏場では２５度と快適温度が異なるため、季節による快適温度を基準に室温の高低を判断してもよい。

また、例えば、環境情報が室温分布を示す情報を含み、第２のセンサが放射温度センサである場合、現在の環境情報はユーザの周囲（例えばユーザが居る部屋）の現在の室温分布を示すとしてもよい。頭部、手、足の温度が低く、胸部、腹部の温度が高いほど眠くなりにくいことが分かっており、将来覚醒度予測部１３２は、胸部、腹部の室温から頭部、手、足周囲の室温を減じた値が大きいほど、覚醒度定価の時間変化率を小さな値に推定する。

なお、図３に示す関係は、例えば、種々の環境下において、運転時間の長さと覚醒度の関係を求める試験などを行い得られたものであってもよい。

例えば、第２のセンサ４０が検出する対象が照度である場合、照度の値を一定とした条件の下で被験者に運転を行わせ、運転時間の長さと覚醒度の関係を求める試験行う。

このとき、一定とする照度の値を色々と変えて運転時間の長さと覚醒度の関係を求める試験を行う。

第２のセンサ４０が検出する対象が照度以外、例えば、室温、ＣＯ_２濃度、風速、または、振動である場合についても同様である。

このようにすることで、種々の環境下における、運転時間の長さと覚醒度の関係が得られる。

被験者はユーザであってもよいし、そうでなくてもよい。被験者は、一人であってもよいし、複数であってもよい。被験者が複数である場合、ある環境下において、それぞれの被験者から得られる運転時間の長さと覚醒度の関係について、平均化などの統計処理を行い得られた結果を、運転時間の長さと覚醒度の関係としてもよい。

上述の関係は、例えば、試験を行った環境と対応付けて覚醒度予測装置１０のメモリ（図示せず）に予め記憶されていてもよい。

処理部１３は、例えば、環境情報取得部１２が取得した現在の環境情報に示される環境に対応する運転時間の長さと覚醒度の関係をメモリから読み出し、読み出した関係を用いて将来の覚醒度を予測してもよいし、覚醒度低下の時間変化率を推定してもよい。

＜制御部１４＞
制御部１４は、将来の覚醒度に基づいて、（i）ユーザへの通知、または、（ii）他の
機器２０の制御を行う。また、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合のみ、当該通知または当該制御を行う。ここで、所定の閾値は、ユーザの現在の活動を阻害する程度に眠い状態である覚醒度であり、覚醒度を上げるために何らかの処置が必要なことを示す覚醒度の値を示す。また、他の機器２０は、制御対象機器であり、例えば覚醒度予測装置１０と同一の空間に設置される空気調和機または照明機器であってもよいし、ユーザが使用する表示部を備えたパーソナルコンピュータであってもよい。また、他の機器２０は、ユーザと接触する椅子または車のステアリングであってもよい。

本実施の形態では、制御部１４は、予測した将来の覚醒度が所定の閾値より低いかどうかを判定する。制御部１４は、予測した将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合に、表示部１６または通信部１５を介してユーザの有する携帯端末に通知信号を出力してその旨を通知するための表示画面を表示させてもよい。この場合、ユーザがコーヒーを飲んだり、車の窓を開けたりすることでユーザ本人が覚醒誘導を行えばよい。

また、制御部１４は、予測した将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合に、通信部１５を介して、他の機器２０に制御信号を出力することで、ユーザの覚醒度を高めるように当該他の機器２０を制御してもよい。例えば、他の機器２０が覚醒度予測装置１０と同一の空間に設置される空気調和機である場合には、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低いときに、空気調和機の設定温度または風量を変更する制御を行えばよい。このようにして、早めに冷風を吹きかけるなどの制御を行うことで現在の覚醒度からの低下を防止することができる。特に、ユーザの顔、手、足などの末端部を冷やすなど制御を行えば、より覚醒度低下を軽減できる。例えば０．５ｍ／ｓｅｃの風が頭部に当たるとユーザは室温より２℃下がったように感じることが知られているからである。

また、例えば、環境情報がＣＯ_２濃度を示す情報を含み、他の機器２０が覚醒度予測装置１０と同一の空間に設置される換気扇などのＣＯ_２濃度低下装置である場合には、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低いときに、換気扇などのＣＯ_２濃度低下装置の駆動を開始させる制御を行えばよい。このようにして、早めにＣＯ_２濃度を低下させるなどの制御を行うことで現在の覚醒度からの低下を防止することができる。ここで、例えば、環境情報がＣＯ_２濃度を示す情報を含み、他の機器２０が覚醒度予測装置１０と同一の空間に設置される酸素富化膜である場合には、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低いときに、Ｏ_２濃度またはＮ_２濃度を高めるように酸素富化膜の制御を行えばよい。

また、例えば、他の機器２０が覚醒度予測装置１０と同一の空間に設置される照明機器である場合には、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低いときに、照明機器の照明の明るさを明るくする制御を行ってもよい。このようにして、早めに照度を上げるなどの制御を行うことで現在の覚醒度からの低下を防止することができる。さらに、照明機器の向きを調整し、ユーザの眼に届く光の量を増やす制御を行えば、より覚醒度低下を軽減できる。

また、例えば、他の機器２０がユーザが使用する表示部を備えたパーソナルコンピュータである場合には、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低いときに、パーソナルコンピュータの表示部の色または輝度を変更する制御を行ってもよい。なお、このパーソナルコンピュータには、ＨＵＤ（Head Up Display）や表示部としてタッチパネルを有
する携帯端末、情報端末であってもよい。

また、例えば、他の機器２０がユーザと接触する椅子または車のステアリングである場合には、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低いときに、椅子またはステアリングに備えられる駆動部を駆動させて振動を発生させる制御を行ってもよい。ここで、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値よりも低く、現在の覚醒度が所定の閾値よりも高いときには当該駆動部を第１の駆動モードで駆動させ、将来の覚醒度が所定の閾値よりも低く、現在の覚醒度が所定の閾値よりも低いときには当該駆動部を、第１の駆動モードよりもユーザに強い刺激を与える振動を発生させる第２の駆動モードで駆動させてもよい。

また、例えば、他の機器２０が、コンポーネントオーディオやラジカセなどの音楽再生機器である場合には、制御部１４は、将来の覚醒度が所定の閾値より低いときに、音楽再生機器を駆動させて音楽を鳴らすなどの制御を行ってもよい。

なお、制御部１４は、他の機器２０が複数ある場合、予めユーザにより指定されたルール（優先モード）に従って、他の機器２０を選択して制御すればよい。優先モードには、例えば省エネ優先モード、覚醒誘導優先モード、室温快適性優先モード、リラックスモード、マルチ優先モードなどがある。以下、覚醒度予測装置１０と同一の空間に設置される他の機器２０が、照明機器、空気調和機および音楽再生機器と複数ある場合を例に挙げて説明する。

ユーザにより省エネ優先モードが指定された場合、制御部１４は、エネルギー消費の高い空気調和機を選択せず、照明機器もしくは音楽再生機器を他の機器２０として選択して制御すればよい。ユーザにより覚醒誘導優先モードが指定された場合、制御部１４は、ユーザを覚醒するのに最も効果の高い空気調和機を選択して制御すればよい。

また、ユーザにより室温快適性優先モードが指定された場合、制御部１４は、空気調和機を選択して制御するときに、ユーザの快適性を損なわないようにユーザの手足または頭部だけに風を当たるように制御すればよい。ユーザによりリラックスモードが指定された場合、制御部１４は、ユーザの頭の疲労が同時に取れるように、照明機器を暖色系の照明で制御すればよい。

また、ユーザによりマルチ優先モードが指定された場合、制御部１４は、照明機器、空気調和機および音楽再生機器などのすべての他の機器２０を制御するとしてもよい。

＜通信部１５＞
通信部１５は、プロセッサ及び通信Ｉ／Ｆ等により実現され、制御対象機器である他の機器２０等と通信する機能を有する。本実施の形態では、通信部１５は、制御部１４が他の機器２０を制御するための制御信号を、他の機器２０に送信する。また、通信部１５は、第１のセンサ３０と通信し、第１のセンサ３０から現在の生体情報を取得し、生体情報取得部１１に送信したり、第２のセンサ４０と通信し、第２のセンサ４０から現在の環境情報を取得し、環境情報取得部１２に送信したりする。また、通信部１５は、ユーザ等が操作する機器と通信し、ユーザが指定する優先モードを示す情報を受信するとしてもよい。

＜表示部１６＞
表示部１６は、有機エレクトロルミネッセンス素子、液晶またはＰＤＰ（ＰｌａｓｍａＤｉｓｐｌａｙ Ｐａｎｅｌ）等であり、制御部１４の制御のモード、算出した現在の覚
醒度、予測した将来の覚醒度などを表示する。なお、表示部１６は、タッチパネルディスプレイを有してもよく、この場合には、ユーザが指定した優先モードを示す情報が入力されるのに用いられ、ユーザが指定した優先モードを示す情報を示すとしてもよい。

なお、上述した覚醒度予測装置１０では、生体情報取得部１１は生体情報取得部１１と別体の第１のセンサから生体情報を取得し、環境情報取得部１２は環境情報取得部１２と別体の第２のセンサから環境情報を取得するとして説明したが、これに限らない。図４に示すように、覚醒度予測装置１０Ａは、第１のセンサと一体である生体情報取得部１１Ａと、第２のセンサと一体である環境情報取得部１２Ａとを備えるとしてもよい。つまり、生体情報取得部１１Ａは、生体情報を取得するセンサを用いてユーザの現在の生体情報を取得し、環境情報取得部１２Ａは、ユーザの周囲の環境を示す環境情報を取得するセンサを用いて現在の環境情報を取得するとしてもよい。ここで、図４は、実施の形態１における覚醒度予測装置１０Ａの構成を示すブロック図である。図１と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。

［覚醒度予測装置の動作］
次に、図５および図６を参照しながら、上述した覚醒度予測装置１０の動作について説明する。図５は、図１に示す覚醒度予測装置１０における動作の概要を示すフローチャートである。図６は、図１に示す覚醒度予測装置１０における動作の流れを示すシーケンス図である。なお、以下では、他の機器２０が空気調和機２０ａであるとして説明する。

まず、覚醒度予測装置１０は、生体情報を取得する第１のセンサ３０によって検出したユーザの現在の生体情報を取得する（Ｓ１）。本実施の形態では、生体情報取得部１１は、通信部１５を介してまたは直接に通信して、第１のセンサ３０に、生体情報を要求し（Ｓ１１）、第１のセンサ３０から、生体情報を取得する（Ｓ１２）。

次に、覚醒度予測装置１０は、取得した現在の生体情報に基づいて、ユーザの現在の覚醒度を算出する（Ｓ２）。

次に、覚醒度予測装置１０は、ユーザの周囲の環境を示す環境情報を取得する第２のセンサによって検出した現在の環境情報を取得する（Ｓ３）。本実施の形態では、環境情報取得部１２は、通信部１５を介してまたは直接に通信して、第２のセンサ４０に、環境情報を要求し（Ｓ３１）、第２のセンサ４０から、環境情報を取得する（Ｓ３２）。なお、ステップＳ２とステップＳ３との処理の順番はこの順でなくてもよくステップＳ３を先に行うとしてもよい。

次に、覚醒度予測装置１０は、取得した現在の覚醒度と取得した現在の環境情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測する（Ｓ４）。

次に、覚醒度予測装置１０は、予測した将来の覚醒度に基づいて、ユーザへの通知、または、他の機器２０の制御を行う（Ｓ５）。本実施の形態では、まず、制御部１４は、予測した将来の覚醒度が所定の閾値より低いかどうかを判定する（Ｓ５１）。次いで、制御部１４、予測した将来の覚醒度が所定の閾値より低い場合（Ｓ５１でＹ）、空気調和機２０ａの例えば設定温度を変更する制御信号を通信部１５を介して空気調和機２０ａに送信する（Ｓ５２）。

そして、空気調和機２０ａは、受信した制御信号に従って、設定温度を変更する（Ｓ６）。

なお、ステップＳ２において、覚醒度予測装置１０は、算出した現在の覚醒度が所定の閾値よりかなり大きい場合には、ステップＳ３以降の処理を行わずに終了してもよい。将来の覚醒度が所定の閾値より低くならないことが明らかな場合に処理をする必要もないからである。

［効果］
以上、本実施の形態によれば、将来の覚醒度を予測することができるので、ユーザの覚醒度の低下をより早く検知することのできる覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置を実現できる。これにより、通知情報を適切な表示場所かつ適切なタイミングで行うことができる。

なお、環境情報のみを用いても、ユーザの周囲の各環境要因による眠くなり易さが算出でき、例えば、オフィス環境が仕事に適した環境なのかを評価することには使える。しかし、生体情報を用いることでユーザの個人差やその日の体調を考慮することができるので、環境情報および生体情報を用いることでより精度良く将来の覚醒度を予測することができる。

そのため、本実施の形態における覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置では、現在の環境情報と現在の生体情報から算出した現在の覚醒度とを用いることで将来の覚醒度を算出する。

これにより、従来のシステムよりも早い段階で、ユーザの無自覚の覚醒度低下の予兆を検出することができるので、覚醒度を上げるために激しい刺激を必要とせず、緩やかな刺激によりユーザの覚醒度の低下を防止することができるという効果を奏する。つまり、当該将来の覚醒度に基づいて未然にユーザに覚醒度が低下する可能性があることをユーザへ通知したり覚醒状態を維持する穏やかな刺激をユーザに与えるなどの他の機器の制御を行ったりできるのでユーザの覚醒度の低下を未然に防止することができる。

例えば、覚醒度予測装置１０がオフィスに設置される場合には、そのオフィスのユーザすなわち各労働者の将来の覚醒度を予測することで、各労働者の周囲の室温や照明輝度などを調節し、各労働者が眠く無い環境を作ることができる。また、例えば覚醒度予測装置１０が車に搭載される場合には、その車のドライバーであるユーザの将来の覚醒度を予測することで、車載エアコン、換気システムおよび車室内照明などを利用しユーザが眠く無い環境を作ることができる。

ここで、覚醒度予測装置１０が他の機器２０として空気調和機を制御する場合について説明する。将来の覚醒度が所定の閾値より低く、ユーザが将来眠くなると予測できるときには、室温を低めにするように空気調和機を制御する。覚醒度の低下を防止するために、ユーザが眠くも無いのに無駄に冷やしすぎると夏は省エネにならない上に不快であるからである。そのため、上述したように、予測した将来の覚醒度に基き空気調和機を制御するとよい。また、現在の覚醒度に基づく場合、ユーザが眠くなってから冷やすことになり、ユーザの覚醒度の低下を解消するのは難しい。一方、本実施の形態のように、未来の覚醒度を予測し、早めに冷風を吹きかけることなどを行えるので覚醒度の低下を効果的に防止できる。特に、顔、手、足などの末端部を冷やすことで覚醒度の低下の軽減を効果的に行うことができる。

さらに、覚醒度予測装置１０がユーザの体（特に末端部）の温度を生体情報として取得してもよい。ユーザの体（特に末端部）が充分冷え切っている場合、将来の覚醒度が所定の閾値より低く眠くなると予測されたときでも、空気調和機を制御して冷風送風を行わず、他の機器を制御するなどで覚醒維持を促すことができる。また、覚醒度予測装置１０がユーザに当たる日射量を環境情報として取得してもよい。この場合、ユーザの体への日射が多いときには日射による体温上昇が予測されるため、日の光があたる体の側面に、より強い冷風やより温度の低い風を送るよう、空気調和機を制御することができる。

次に、環境情報がＣＯ_２濃度を示す情報を含み、覚醒度予測装置１０が他の機器２０として換気扇などのＣＯ_２濃度低下装置を制御する場合について説明する。将来の覚醒度が所定の閾値より低く、ユーザが将来眠くなると予測できるときは、ＣＯ_２濃度低下装置を制御して、ＣＯ_２濃度を低下させればよい。覚醒度の低下を防止するために、ユーザが眠くも無いのに無駄にＣＯ_２濃度を下げるのは省エネにならないからである。そのため、上述したように、予測した将来の覚醒度に基きＣＯ_２濃度低下装置を制御するとよい。

同様に、環境情報がＣＯ_２濃度を示す情報を含み、覚醒度予測装置１０が他の機器２０として酸素富化膜を制御する場合について説明する。将来の覚醒度が所定の閾値より低く、ユーザが将来眠くなると予測できるときは、酸素富化膜を制御して、Ｏ_２濃度またはＮ_２濃度を上げればよい。なお、覚醒度の低下を防止するために、ユーザが眠くも無いのに無駄にＯ_２濃度またはＮ_２濃度を上げるのは省エネにならないからである。そのため、上述したように、予測した将来の覚醒度に基づき酸素富化膜を制御するとよい。

ここで、覚醒度予測装置１０が他の機器２０として照明機器を制御する場合について説明する。将来の覚醒度が所定の閾値より低く、ユーザが将来眠くなると予測できるときは、照度を高めにするように照明機器を制御すればよい。なお、覚醒度の低下を防止するために、ユーザが眠くも無いのに無駄に照度を高めるのは省エネにならないからである。特に夏場は照明機器の消費電力と照明発熱とによって温まった空気を冷やすためにさらに空気調和機の消費電力が必要となり２重に電力を消費する。そのため、上述したように、予測した将来の覚醒度に基き照明機器を制御するとよい。

また、例えば、覚醒度予測装置１０がデスクトップＰＣ、ノートＰＣ、タブレットなどの情報端末に設置され、その情報端末のディスプレイにカメラや熱画像、ミリ波などの非接触センサ（第１のセンサ３０および第２のセンサ４０）を備えてもよい。この場合、その情報端末のユーザの将来の覚醒度を予測することで、その情報端末のディスプレイの色、輝度を調節したり間欠駆動したりして覚醒誘導することで、ユーザが眠く無い環境を作ることができる。つまり、ユーザの将来の覚醒度の予測結果に基いてそのディスプレイの色、輝度を調節したり間欠駆動で覚醒誘導したりして覚醒状態を維持させることができる。なお、他の機器の制御方法としてはこれに限らない。無線で当該予測結果を送るなどして、ユーザのデスク回りの小型送風機の駆動を制御したり、ユーザが座る椅子に設置したシートヒーターなどの駆動を制御したりしてもよい。また、予測結果ではなく、予測結果に基づく各機器の制御指示情報を送るとしてもよい。

（実施の形態２）
実施の形態１では、現在の生体情報と現在の環境情報とに基づいて、将来の覚醒度を予測すると説明したが、それに限らない。これらの情報と、さらにユーザの行動履歴などの生活情報とに基づいて、将来の覚醒度を予測してもよい。将来の覚醒度の予測精度が高まるからである。以下、この場合について実施の形態２として説明する。

［覚醒度予測装置の構成］
図７は、実施の形態２における覚醒度予測装置１０Ｂの構成を示すブロック図である。なお、図１等と同様の要素には同一の符号を付しており、詳細な説明は省略する。

図７に示す覚醒度予測装置１０Ｂは、実施の形態１に係る覚醒度予測装置１０に対して、生活情報取得部１７が追加され、処理部１３Ｂの構成が異なる。

＜生活情報取得部１７＞
生活情報取得部１７は、行動履歴を示す情報を取得する。本実施の形態では、生活情報取得部１７は、生活情報管理サーバ５０と直接または通信部１５を介して通信し、行動履歴を示す情報としてユーザの生活情報を取得する。たとえば、生活情報取得部１７は、ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報を生活情報として取得してもよいし、ユーザの過去の所定期間分の睡眠時間を示す過去睡眠情報を生活情報として取得してもよいし、ユーザの前日の行動履歴を示す情報を生活情報として取得するとしてもよい。

（生活情報が前日の睡眠時間を示す場合）
例えば、生活情報は、ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報でもよい。前日の睡眠時間が短いと人は眠いと感じる傾向があることが知られているからである。ユーザの前日の睡眠時間は、例えば、ベットにシートセンサを引き、睡眠開始および終了時間を計測することで計測できる。また、ミリ波や赤外線を寝室に設置することで非接触の睡眠計として計測できる。本実施の形態では、当該シートセンサまたは当該睡眠計が計測した情報はユーザの前日の睡眠時間を示す生活情報として、通信手段を通じて生活情報管理サーバ５０に送られる。なお、当該シートセンサまたは当該睡眠計が計測した情報は、ユーザの前日の睡眠時間を示す生活情報として、生活情報取得部１７が直接取得してもよい。

（生活情報が過去睡眠情報を示す場合）
また、生活情報は、ユーザの過去の所定期間分の睡眠時間を示す過去睡眠情報であってもよい。ここで、過去睡眠情報は、ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報だけに限らず、ユーザの普段の平均睡眠時間を示す情報を含んでいる。人によって必要な睡眠時間は異なり、普段の平均睡眠時間が短い人は、前日の睡眠時間が短くても眠くなり難いからである。この場合、前日の睡眠時間を普段の睡眠時間で割ることで、眠くなり易さが算出できる。たとえばユーザの普段の平均睡眠時間より１０％以上短い場合にユーザは眠くなり易いと算出できる。

本実施の形態では、当該シートセンサまたは当該睡眠計が計測した情報はユーザの前日の睡眠時間を示す生活情報として、通信手段を通じて生活情報管理サーバ５０に送られる。そして、生活情報管理サーバ５０は、ユーザの前日の睡眠時間だけでなく、過去の所定期間分の睡眠時間も管理する。これにより、生活情報取得部１７は、生活情報管理サーバ５０からユーザの前日の睡眠時間だけでなく、普段の平均睡眠時間も取得することができる。

（生活情報が直前の食事の時間を示す場合）
例えば、生活情報は、ユーザの直前の食事の時間を示す情報であってもよい。食後は眠くなり易い傾向があることが知られているからである。ユーザの直前の食事の時間は、例えば、ユーザー自身がスマホで食事時間を記録することで計測するとしてもよい。なお、ユーザの直前の食事の時間の計測方法はこれに限らず、ユーザの直前の食事の時間を計測できればどのような方法でもよい。

（生活情報が他の人との会話の量を示す場合）
例えば、生活情報は、ユーザと他の人との会話の量を示す情報であってもよい。ユーザの会話の量が少なく他の人（周囲の人）の会話の量が多い場合、ユーザは眠いと判断でき、ユーザの会話の量が多い場合、ユーザは眠くないと判断できるからである。また、１０分以上の間ユーザと他の人との会話の量を計測し、１０分以上の前のユーザの会話の量は多いが現在は少ない場合にはユーザは眠いと判断するとしてもよい。

（生活情報がユーザの運動のログを示す場合）
また、生活情報は、ユーザの運動のログを示す情報であってもよい。所定閾値以上の運動が行われた後、人は眠くなり易いからである。例えば、スマートウォッチなどユーザが身につけているウェアラブル端末と生活情報管理サーバ５０とが連携している場合、生活情報取得部１７は、ウェアラブル端末が記録している運動のログを生活情報管理サーバ５０から取得すればよい。生活情報取得部１７は、当該ウェアラブル端末と連携して、直接ウェアラブル端末が記録している運動のログを取得するとしてもよい。

（生活情報がその他の行動履歴を示す場合）
また、生活情報は、ユーザが所有する情報端末等に記録されているスケジューラで示される情報であってもよい。人はタスクが多かった日は眠くなり易いからである。例えば、ユーザが所有する情報端末等と生活情報管理サーバ５０とが連携している場合、生活情報取得部１７は、ユーザが所有する情報端末等に記録されているスケジューラで示される情報を生活情報管理サーバ５０から取得すればよい。生活情報取得部１７は、当該情報端末等と連携して、直接情報端末等に記録されているスケジューラで示される情報を取得するとしてもよい。

（生活情報が車両の加速度の履歴や走行履歴を示す場合）
覚醒度予測装置１０Ｂが車などの車両に搭載される場合、生活情報は、車両の加速度の履歴や走行履歴を示す情報であってもよい。後述する処理部１３Ｂで、ユーザの将来の覚醒度を精度よく算出するのに用いることができるからである。例えばカーブの少ない道を運転しているときに人は眠くなり易く、カーブの多い道を運転しているときには人は眠くなり難いことが知られている。

＜処理部１３Ｂ＞
処理部１３Ｂは、生体情報取得部１１が取得したユーザの現在の生体情報と環境情報取得部１２が取得した現在の環境情報と、生活情報取得部１７が取得した生体情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測する。

より具体的には、例えば、生活情報がユーザの運動のログを示す情報である場合、処理部１３Ｂは、当該運動のログに所定閾値以上の運動が行われたことが示されているとき、現在の覚醒度と現在の環境情報とに基づいて予測した将来の覚醒度の値を下げればよい。

また、例えば、生活情報がユーザが所有する情報端末等に記録されているスケジューラで示される情報である場合、処理部１３Ｂは、当該スケジューラによりタスクが多い日であることが示されているとき、現在の覚醒度と現在の環境情報とに基づいて予測した将来の覚醒度の値を下げればよい。

また、例えば、生活情報が車両の加速度の履歴や走行履歴を示す情報である場合、処理部１３Ｂは、当該速度の履歴や走行履歴に基づき推定される覚醒度低下進行速度を用いて、現在の覚醒度と現在の環境情報とに基づいて予測した将来の覚醒度の値を補正すればよい。

［覚醒度予測装置の動作］
次に、図８を参照しながら、上述した覚醒度予測装置１０Ｂの動作について説明する。図８は、図７に示す覚醒度予測装置１０Ｂにおける動作の概要を示すフローチャートである。なお、図８に示すステップＳ２１〜ステップＳ２３およびステップＳ２６の処理は、図５に示すステップＳ１〜ステップＳ３およびステップＳ５と同様のため、ここでの詳細な説明は省略する。以下、実施の形態１と異なるステップＳ２４およびステップＳ２５の処理について説明する。

ステップＳ２４では、覚醒度予測装置１０Ｂは、生活情報管理サーバ５０などから、ユーザの生活情報を取得する。本実施の形態では、生活情報取得部１７は、通信部１５を介してまたは直接に生活情報管理サーバ５０と通信して、ユーザの前日の睡眠時間を示す睡眠情報、ユーザの過去の所定期間分の睡眠時間を示す過去睡眠情報または、ユーザの前日の行動履歴などの生活情報を取得する。

次に、ステップＳ２５では、覚醒度予測装置１０Ｂは、生体情報取得部１１が取得したユーザの現在の生体情報と環境情報取得部１２が取得した現在の環境情報と、生活情報取得部１７が取得した生体情報とに基づいて、現在から所定時間が経過したときの覚醒度である将来の覚醒度を予測する。

［効果］
以上、本実施の形態によれば、将来の覚醒度を予測することができるので、ユーザの覚醒度の低下をより早く検知することのできる覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置を実現できる。これにより、通知情報を適切な表示場所かつ適切なタイミングで行うことができる。

より具体的には、本実施の形態における覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置は、現在の環境情報と現在の生体情報から算出した現在の覚醒度とに加えて、ユーザの行動履歴などの生活情報を用いることで、より精度良く将来の覚醒度を予測することができる。

なお、実施の形態１および実施の形態２では、覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置は、将来の覚醒度を予測するとして説明したが、それだけに限らず、ユーザの将来の眠気、疲労度、緊張度及び焦り度などを予測するとしてもよい。

ここで、例えば、ユーザの眠気を予測する場合を例に挙げて説明する。

心拍数、心拍数のＬＦおよびＨＦの比すなわちＬＦ／ＨＦや、血圧は、眠気初期段階から低下し始めるため、初期の眠気検知(眠気予測)に適するが、眠気の進行とともに変化する割合が個人（ユーザ）によってばらつく。そのため、ユーザごとの覚醒時と深い眠気（眠気レベル４程度）の時点との心拍数、ＬＦ／ＨＦや血圧の値を学習することで眠気予測の精度を高めることができる。例えば、本実施の形態の覚醒度予測装置が車に搭載される場合には、ユーザ（ドライバー）の乗車後５分程度経過した後の時点を覚醒時とし、当該車の蛇行運転が激しくなり始めた時点を眠気レベル４と定義し、両時点での心拍数、ＬＦ／ＨＦ、血圧の値を記憶させればよい。これにより眠気予測の精度を高めることが可能となる。

この例では、例えば、５段階の眠気レベル、つまり眠気レベル１〜５が定義されているものとする。例えば、眠気レベル１〜眠気レベル５で定義されるユーザの状態は、それぞれ、生体情報取得部１１、環境情報取得部１２または、生活情報取得部１７などから得られる情報、または車に備わる搭載されるセンサ（例えば、ハンドルを切る角度を検出するセンサなど）、ナビゲーションシステムから得られる情報などを用いて処理部１３が判定する。

また、眠気レベル１は、例えば、覚醒時におけるユーザの状態としてもよい。

また、眠気レベル２は、例えば、眠気レベル１よりも覚醒度が低い（または眠気の深い）眠気レベルである。また、眠気レベル２は、例えば、眠気レベル３よりも覚醒度の高い（または眠気の浅い）眠気レベルである。

また、眠気レベル３は、例えば、眠気レベル２よりも覚醒度が低く、眠気レベル４よりも覚醒度の高い眠気レベルである。

また、眠気レベル５は、例えば、眠気レベル４よりも覚醒度が低い眠気レベルである。

また、眠気レベル５は、例えば、睡眠時、または睡眠時とみなせるユーザの状態としてもよい。

眠気レベル４は、例えば、図示しないナビゲーションシステムから処理部１３が、車が現在走行中の道路が直線状の道路であることを示す情報を受け取ったとき、この道路を走行中に車のハンドルを切る角度を検出するセンサから検出した角度が所定の閾値を越える頻度が別の所定の頻度を超えたことを示す情報を受け取れば、眠気レベル４であると処理部１３は、判断する。

処理部１３は、ユーザが眠気レベル４であると判断すると、このときのユーザの覚醒度として、生体情報取得部１１を用いてユーザの生体情報を取得し、取得した生体情報を覚醒度予測装置のメモリ（図示せず）に記憶する。これにより、眠気レベル４に対応するユーザの生体情報を得ることができる。そしてこのときの生体情報を用いて眠気レベル４に対応するユーザの覚醒度を算出する。

眠気レベル１、２、３、５についても同様であり、ユーザの状態が、それぞれの眠気レベルに対応する状態であると処理部１３が判断すると、処理部１３は、それぞれの眠気レベルに対応するユーザの生体情報を生体情報取得部１１から取得し、取得したそれぞれの生体情報を覚醒度予測装置のメモリ（図示せず）に記憶する。そして、それぞれの生体情報からそれぞれの眠気レベルに対応する覚醒度を算出する。

これにより、眠気レベル１〜眠気レベル５と、こられの眠気レベルのそれぞれに対応する覚醒度とを関連付けることができる。

このとき、生体情報取得部１１が取得するユーザの生体情報とは、ユーザの瞬きの回数、瞬きの速度、心拍数、血圧等（マルチモーダル）である。

なお、眠気レベル２〜５については、それぞれの眠気レベルに対応するユーザの生体情報と、直前の眠気レベルから今回の眠気レベルまでに変化するまでに要した時間間隔に関する情報をメモリに記憶するのが望ましい。

このようにすれば、例えば、環境情報取得部で取得される環境情報が示す環境下において、図３に示すような横軸に運転開始時からの経過時間、縦軸に覚醒度示す平面上に眠気レベル１〜眠気レベル５に対応する点をそれぞれ特定することができる。これらの点に関し、例えば、回帰計算の手法を用いて図３に示すような直線に近似することもできる。

なお、眠気レベル１〜眠気レベル５のそれぞれの覚醒度に対応するユーザの生体情報（測定値）は、例えば、種々の環境下においてユーザに対して運転時間の長さと覚醒度の関係を求める試験などを予め行い、結果を覚醒度予測装置のメモリ（図示せず）に予め記憶してもよい。

ユーザの覚醒度が、例えば、眠気レベル４である場合、さらに時間が経過すると、ユーザの覚醒度が、眠気レベル５に変化することを高い確度で予測することができるが、眠気レベル４のユーザを覚醒時の状態に戻す場合、ユーザを覚醒させるために激しい刺激が必要となる。このような刺激を与えると、運転中のユーザを驚かせる場合もあり、ユーザの運転に支障をきたす可能性もある。

つまり、所定の閾値を、例えば、眠気レベル４に対応するユーザの覚醒度とした場合、例えば、処理部１３が現在のユーザの眠気レベルが眠気レベル４と判断してから、制御部１４が他の機器２０を用いてユーザに刺激を与えるのでは、ユーザに与えるべき刺激の量が大きいため、ユーザの運転に支障をきたす可能性もある。

本実施の形態では、例えば、ユーザの眠気レベルが実際に眠気レベル４になるよりも前にユーザの眠気レベルが所定時間経過後に眠気レベル４に変化しそうであることを処理部１３が予測する。そして、処理部１３が、そのような予測をしたとき、制御部１４が他の機器２０を用いてユーザに刺激を与えることに特徴がある。

例えば、眠気レベル３のユーザを覚醒時の状態に戻すためにユーザに与えるべき刺激の量は、眠気レベル４のユーザを覚醒時の状態に戻すためにユーザに与えるべき刺激の量よりも少ない。つまり、ユーザの状態が眠気レベル３である場合、眠気レベル４に比べ覚醒時に戻すために激しい刺激を与える必要はない。

また、眠気レベル２のユーザを覚醒時の状態に戻すためにユーザに与えるべき刺激の量は、眠気レベル３のユーザを覚醒時の状態に戻すためにユーザに与えるべき刺激の量よりも少ない。つまり、ユーザの状態が眠気レベル２である場合、眠気レベル３に比べ覚醒時に戻すために激しい刺激を与える必要はない。

つまり、ユーザの眠気の度合いが低いほど（覚醒度が高いほど）、覚醒時の状態に戻すためにユーザに与える刺激の量は少なくなる。

つまり、現在のユーザの眠気が浅い状態である程、この状態からユーザを覚醒時（眠気レベル１）の状態に戻すために、制御部１４が他の機器２０（空気調和機または照明機器）を制御してユーザに与えるべき刺激の量をより小さくできる。

また、ユーザの覚醒度が高い状態では、例えば、運転中に通知を受けた携帯端末の表示画面を見る余裕もある。よって、例えば、ユーザの覚醒度が、眠気レベル４よりも高い間に、所定時間経過後にユーザの覚醒度が眠気レベル４に変化することを処理部１３が予測したとき、制御部１４が携帯端末に通知をすれば、ユーザ本人が覚醒誘導を行うこともできる。

上述の例では、所定の閾値を、例えば、眠気レベル４に対応するユーザの覚醒度とした例について説明をしたが、これに限定をされない。所定の閾値は、ユーザの現在の運転活動を阻害する程度の覚醒度に対応付けられていればよい。

なお、例えば、経過時間（運転時間の長さ）とユーザの覚醒度との関係が、覚醒度予測装置１０のメモリ（図示せず）に予め記憶されている場合、覚醒度予測装置（例えば、処理部）は、眠気レベル４の覚醒度が算出されたときに用いた生体情報を用いて、この関係を修正してもよい。

図９および図１０は、それぞれ、運転時間の長さと運転者（ユーザ）の覚醒度との関係を修正する一例を説明するための説明図である。

例えば、処理部１３は、眠気レベルが眠気レベル２、３または４と判断した時点で、環境情報取得部１２が取得した環境情報が示す環境に対応する経過時間（運転時間の長さ）とユーザの覚醒度との関係をメモリから読み出す。この関係が、例えば、図９および図１０において、点線に示す関係であるとする。図９において、横軸は運転開始時からの経過時間を示し、縦軸はユーザの覚醒度を示す。処理部１３は、眠気レベル４と判断した時点で検出されるユーザの生体情報（例えば血圧、心拍数など）を用いて算出されるユーザの覚醒度を図９に示す時間ｔ２における覚醒度Ｃ_１とし、時間ｔ２と覚醒度Ｃ_１とにより特定される点を通る矢印Ｂの向きと平行な向きの直線を求める。この直線は、図９に示す一点鎖線である。

そして、求めた直線において、時間ｔ１における覚醒度の値（覚醒度Ａ_１）を眠気レベル２または眠気レベル３に対応する覚醒度として補正することで、図９の一点鎖線で示される関係を上述の環境に対応する経過時間（運転時間の長さ）とユーザの覚醒度との関係として更新し、メモリに記憶する。このようにすることで上述の関係を個々のユーザに適合する関係に更新するのでもよい。

または、時間ｔ１における覚醒度Ａ_２を処理部１３で算出された眠気レベル２または眠気レベル３に対応する覚醒度の値とし、時間ｔ２における覚醒度Ｃ_１を処理部１３で算出された眠気レベル４に対応する覚醒度の値としたとき、図１０に示す矢印Ｂの傾きを、これら実際に算出された２つの覚醒度を結ぶ直線の傾きに補正してもよい。この直線は、図１０に示す一点鎖線である。また、一点鎖線で示す直線の傾きは図１０に示す矢印Ｂ_１の向きと平行である。この場合、時間ｔ２から時間ｔ１を減算した値は、眠気レベル２または眠気レベル３から眠気レベル４に実際に変化するまでに要した時間とする。

このように、処理部１３は、眠気レベル４と判断した時点で検出されるユーザの生体情報（例えば血圧、心拍数など）を用いて算出されるユーザの覚醒度を用いて眠気レベル２の覚醒度、眠気レベル３の覚醒度、または図１０の点線で示す直線の傾きの値を補正するためにフィードバックしてもよい。

このように補正をすることにより、（運転時間の長さ）とユーザの覚醒度との関係をよりユーザの特性に応じた関係へ補正することができる。

なお、同一の車を運転するユーザが複数いる場合、車または覚醒度予測装置は、運転者を識別する個人識別部（図示せず）を備え、個人識別部により複数のユーザのうちの何れであるのかを特定するのが望ましい。そして、処理部１３は、特定される複数のユーザのそれぞれに対し、図９または図１０において点線で示す関係をそれぞれのユーザの特性に応じた関係（一点鎖線で示す関係）に補正するのが望ましい。

このようにすれば、複数のユーザのそれぞれの特性に応じた、眠気予測を行うことができる。

なお、眠気予測に用いるパラメータ（心拍数、ＬＦ／ＨＦ、血圧、瞬きの頻度、瞬きの速度等）の中には、眠気初期段階（眠気の浅い状態）から変化が始まるが個人ばらつきの大きいものもある。例えば、心拍や血圧は、その一例である。そのため、眠気初期段階では、心拍および血圧を眠気予測のパラメータとして用いればよい。このように、複数のパラメータを計測して組み合わせると、より眠気初期段階の眠気予測の精度が高まるため望ましい。

一方、瞬きの頻度、瞬きの速度は、心拍数などに比べると眠気初期段階（眠気レベル１〜２）での変化が少なく眠気の深い状態（眠気レベル２〜４）では、大きく変化するものもある。

このため眠気の深い状態（例えば眠気レベル３よりも眠気の深い状態）になったときに、眠気予測のパラメータとして更に瞬きの頻度、瞬きの速度を加えて眠気予測を行ってもよい。

また、眠気予測にカメラを用いてもよい。この場合、瞬きの速度、開眼時間と閉眼時間との割合、表情を非接触で計測することができる。これにより、瞬きの速度、開眼時間と閉眼時間との割合、表情、心拍、呼吸、血圧、姿勢、ＬＦ／ＨＦなどの眠気と相関を持つ複数のパラメータを非接触で計測することができ、精度よく眠気予測をすることが可能となる。

以上、実施の形態１および実施の形態２にて本開示の処理について説明したが、各処理が実施される主体や装置に関しては特に限定しない。例えば、覚醒度予測装置は、上述したように、生体情報取得部、環境情報取得部、処理部、制御部を備えたものでもよいが、処理部制御部のみを備えるものでもよい。また、上記覚醒度予測装置は、ローカルの装置と異なる場所に配置されているクラウドサーバなどによって処理されてもよい。たとえば、重い処理・制御はクラウドサーバ側で行い、軽い処理・制御をローカル装置で行うなど、クラウドサーバ装置とローカル装置で処理・制御を分散してよい。なお、クラウドサーバ装置とローカル装置とを合わせて覚醒度予測装置と呼んでもよい。

また、ローカルに配置された特定の装置内に組み込まれたプロセッサなど（以下に説明）によって処理されてもよい。

（１）上記覚醒度予測装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、覚醒度予測装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。

（２）上記の覚醒度予測装置を構成する構成要素の一部または全部は、１個のシステムＬＳＩ（Large Scale Integration：大規模集積回路）から構成されているとしてもよい
。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。

（３）上記の覚醒度予測装置を構成する構成要素の一部または全部は、各装置に脱着可能なＩＣカードまたは単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、前記ＩＣカードまたは前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカードまたはこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。

（４）本開示は、上記に示す方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。

（５）また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号をコンピュータで読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなどに記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記デジタル信号であるとしてもよい。

また、本開示は、前記コンピュータプログラムまたは前記デジタル信号を、電気通信回線、無線または有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。

また、本開示は、マイクロプロセッサとメモリを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムにしたがって動作するとしてもよい。

また、前記プログラムまたは前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、または前記プログラムまたは前記デジタル信号を、前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。

（６）上記実施の形態及び上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。

本開示は、特に車両、飛行機、オフィス、情報端末装置などに搭載され、ユーザの将来の覚醒度を予測する覚醒度予測方法及び覚醒度予測装置として有用である。

１０、１０Ａ 覚醒度予測装置
１１、１１Ａ 生体情報取得部
１２、１２Ａ 環境情報取得部
１３、１３Ｂ 処理部
１４ 制御部
１５ 通信部
１６ 表示部
１７ 生活情報取得部
２０ 他の機器
３０ 第１のセンサ
４０ 第２のセンサ
５０ 生活情報管理サーバ
１３１ 現在覚醒度算出部
１３２ 将来覚醒度予測部

Claims (24)

1. ユーザの生体情報を検出する第１のセンサから取得された前記ユーザの現在の生体情報を示す第１生体情報を取得する第１取得部と、
   前記ユーザの周囲の環境を示す環境情報を検出する第２のセンサから取得された現在の環境情報を示す第１環境情報を取得する第２取得部と、
   前記第１生体情報に基づいて前記ユーザの現在の覚醒度を示す第１覚醒度を算出し、前記第１覚醒度と前記第１環境情報とに基づいて現在から所定時間が経過したときの前記ユーザの覚醒度である第２覚醒度を予測する処理部と、
   前記第２覚醒度に基づいて、（i）前記ユーザへの通知、または、（ii）他の機器の制御を行う制御部と、を備える、
   覚醒度予測装置。
2. 前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合のみ、前記通知または前記制御を行う、
   請求項１に記載の覚醒度予測装置。
3. 前記他の機器とは、前記ユーザの有する携帯端末であり、
   前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記携帯端末が備える表示画面に所定の情報を表示する制御を行う、
   請求項１に記載の覚醒度予測装置。
4. 前記所定の情報は、前記ユーザが飲料を飲むこと、前記ユーザが車の窓を開けることを促す旨の内容を含む、
   請求項３に記載の覚醒度予測装置。
5. 前記他の機器とは、前記覚醒度予測装置と同一の空間に設置される空気調和機であり、
   前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記空気調和機の設定温度または風量を変更する制御を行う、
   請求項１に記載の覚醒度予測装置。
6. 前記制御部は、前記ユーザの所定の部位に向けて所定の風量以上の風を吹きかけるように風量を変更する制御を行う、
   請求項５に記載の覚醒度予測装置。
7. 前記他の機器とは、前記覚醒度予測装置と同一の空間に設置される換気扇であり、
   前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記換気扇の駆動を開始させる制御を行う、
   請求項１に記載の覚醒度予測装置。
8. 前記他の機器とは、前記覚醒度予測装置と同一の空間に設置される酸素富化膜であり、
   前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、Ｏ_２濃度またはＮ_２濃度を高めるように前記酸素富化膜の制御を行う、
   請求項１に記載の覚醒度予測装置。
9. 前記他の機器とは、前記覚醒度予測装置と同一の空間に設置される照明機器であり、
   前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記照明機器の照明の明るさを明るくする制御を行う、
   請求項１に記載の覚醒度予測装置。
10. 前記制御部は、前記照明機器の照度を上げる、または、前記ユーザの眼に届く光の量を増やすように前記照明機器の向きを調整することにより、前記制御を行う、
    請求項９に記載の覚醒度予測装置。
11. 前記他の機器とは、前記ユーザが使用する表示部を備えたパーソナルコンピュータであり、
    前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記パーソナルコンピュータの表示部の色または輝度を変更する制御を行う、
    請求項１に記載の覚醒度予測装置。
12. 前記他の機器とは、前記ユーザが搭乗する車の椅子またはステアリングであり、
    前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記椅子または前記ステアリングが備える駆動部を駆動させることにより振動を発生させる制御を行う、
    請求項１に記載の覚醒度予測装置。
13. 前記制御部は、（１）前記第２覚醒度が所定の閾値よりも低く、前記第１覚醒度が前記所定の閾値よりも高いときには前記駆動部を第１の駆動モードで駆動させ、（２）前記第２覚醒度が前記所定の閾値よりも低く、前記第１覚醒度が前記所定の閾値よりも低いときには前記駆動部を前記第１の駆動モードよりも前記ユーザに強い刺激を与える振動を発生させる第２の駆動モードで駆動させる、
    請求項１２に記載の覚醒度予測装置。
14. 前記他の機器とは、音楽再生装置であり、
    前記制御部は、前記第２覚醒度が所定の閾値より低い場合に、前記音楽再生装置を駆動させて音楽を鳴らす制御を行う、
    請求項１に記載の覚醒度予測装置。
15. 制御部は、前記他の機器が複数存在する場合、予めユーザにより指定されたルール従って、前記他の機器を選択して制御する、
    請求項１に記載の覚醒度予測装置。
16. 前記ルールは、省エネを優先する第１モード、覚醒誘導を優先する第２モードを少なくとも含む、
    請求項１５に記載の覚醒度予測装置。
17. 複数の前記他の機器は、（１）空気調和機と、（２）照明機器または音楽再生装置とを含み、
    前記制御部は、前記ユーザにより指定された前記ルールを示す情報を受信し、
    前記制御部は、前記第１モードが指定された場合、前記照明機器または前記音楽再生装置を前記他の機器として選択し、前記第２モードが指定された場合、前記空気調和機を前記他の機器として選択する、
    請求項１６に記載の覚醒度予測装置。
18. 前記ルールは、さらに、室温の快適性を優先する第３モードを含み、
    前記制御部は、前記第３モードが指定された場合、前記ユーザの手足または頭部だけに風を当たるように前記空気調和機を制御する、
    請求項１７に記載の覚醒度予測装置。
19. 前記ルールは、さらに、前記ユーザをリラックスした状態に誘導する第４モードを含み、
    前記制御部は、前記第４モードが指定された場合、前記照明機器を暖色系の光を照射するように制御する、
    請求項１７に記載の覚醒度予測装置。
20. 前記ルールは、さらに、すべての機器を動作させる第５モードを含み、
    前記制御部は、前記第５モードが指定された場合、（１）空気調和機と、（２）照明機器または音楽再生装置のすべてを前記他の機器として選択する、
    請求項１７に記載の覚醒度予測装置。
21. 前記処理部は、前記第２覚醒度の予測において、
    前記第１環境情報が示す前記環境における人の眠くなり易さから、覚醒度低下の時間変化率を推定し、
    前記時間変化率を用いて、前記第１覚醒度を前記所定時間の経過後の覚醒度に補正することで、前記第２覚醒度を予測する、
    請求項１から２０のいずれか１項に記載の覚醒度予測装置。
22. さらに、前記第１のセンサと、前記第２のセンサとを備える、
    請求項１から２１のいずれか１項に記載の覚醒度予測装置。
23. ユーザの覚醒度を予測する覚醒度予測装置における覚醒度予測方法であって、
    ユーザの生体情報を検出する第１のセンサから取得された当該ユーザの現在の生体情報を示す第１生体情報を取得し、
    前記ユーザの周囲の環境を示す環境情報を検出する第２のセンサから取得された現在の環境情報を示す第１環境情報を取得し、
    前記第１生体情報に基づいて前記ユーザの現在の覚醒度を示す第１覚醒度を算出し、当該第１覚醒度と前記第１環境情報とに基づいて現在から所定時間が経過したときの当該ユーザの覚醒度である第２覚醒度を予測し、
    前記第２覚醒度に基づいて、（i）前記ユーザへの通知、または、（ii）他の機器の制御を行う、
    覚醒度予測方法。
24. 前記第１生体情報の取得、前記第１環境情報の取得、前記第１覚醒度の算出、前記第２覚醒度の予測、および前記ユーザへの通知、または、前記他の機器の制御のうちの少なくとも１つは、コンピュータが備えるプロセッサにより行われる、
    請求項２３に記載の覚醒度予測方法。

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