JP2017174061A - 解析システム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者が活動と睡眠との関係を容易に知ることができるようにする。【解決手段】解析システムは、利用者の生体の状態を示す生体情報Ｐに基づいて、利用者の睡眠の質に関する睡眠情報Ｙを生成する睡眠情報生成部と、睡眠情報ＹＳと利用者の活動に関する活動情報ＸＳとの関係を解析する解析部と、を備える。解析システムの構成の一例において、解析システムは端末装置ＭＴとサーバ装置ＳＶとを有し、睡眠情報生成部は端末装置ＭＴに備えられ、解析部はサーバ装置ＳＶに備えられる。【選択図】図９

Description

本発明は、利用者の活動に関する情報と睡眠の質に関する情報との関係を解析する解析システムに関する。

利用者の活動状態に関する活動量データ（例えば歩数および消費カロリー）を取得し、起床時刻および就床時刻、ならびにその間の時刻帯ごとの活動量データをプロットして表示するシステムが知られている（例えば、特許文献１）。このシステムにおいて、利用者は自らの睡眠および活動の現状を知ることができる。

特開２０１４−１７０２６３号公報

しかしながら、上述のシステムは、活動と睡眠との関係を示さない。そのため、例えば利用者が、睡眠に対する活動の影響を知りたい場合、利用者自身が活動と睡眠との関係を検討する必要がある。
以上の事情を考慮して、本発明は、利用者が活動と睡眠との関係を容易に知ることができるシステムを提供することをその目的の一つとする。

上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る解析システムは、利用者の生体の状態を示す生体情報に基づいて、利用者の睡眠の質に関する睡眠情報を生成する睡眠情報生成部と、当該睡眠情報と利用者の活動に関する活動情報との関係を解析する解析部と、を備える。
上記一態様に係る解析システムによれば、利用者の睡眠情報と活動情報との関係が解析される。そのため、利用者の活動に関する情報と睡眠に関する情報とを単に表示する構成と比較して、利用者は、活動と睡眠との関係を容易に知ることができる。

上記一態様に係る解析システムは、解析部の解析結果に基づいて、利用者の睡眠の質を改善するアドバイス情報を生成するアドバイス情報生成部をさらに備える。
以上の態様によれば、利用者の睡眠情報と活動情報との関係の解析結果に基づいてアドバイス情報が生成される。そのため、睡眠情報と活動情報との関係を解析しない構成と比較して、活動情報と睡眠情報との関係を考慮したアドバイス情報が生成される。結果として、利用者は、アドバイス情報に基づき、睡眠の質を改善するために効果的な行動を取ることができる。

上記一態様に係る解析システムにおいて、解析部はさらに、利用者の生活環境に関する環境情報と睡眠情報との関係を解析する。この態様によれば、利用者の活動と睡眠との関係に加え、生活環境と睡眠との関係を考慮した解析結果が得られる。

上記一態様に係る解析システムにおいて、活動情報は、所定期間にわたる利用者の活動の履歴を示し、睡眠情報は、前記所定期間にわたる利用者の睡眠の質の履歴を示す。この態様によれば、活動の履歴と睡眠の質の履歴との関係が解析されるため、履歴を考慮しない構成と比較して、高い精度で解析され得る。

なお、本発明は、前述の解析システムの一部または全ての機能を有する端末装置としても特定され得る。また、本発明は、コンピュータを当該端末装置として機能させるプログラムとしても、当該端末装置の動作方法としても特定され得る。

第１実施形態に係る解析システムの全体構成を示す図である。 移動端末（端末装置）の構成を示すブロック図である。 利用者の活動の一例を示す図である。 活動ログの一例を示す図である。 活動情報のテーブルの一例を示す図である。 睡眠情報のテーブルの一例を示す図である。 サーバ装置の構成を示すブロック図である。 サーバ装置の記憶部に記憶されるテーブルの一例を示す図である。 解析システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。 第２実施形態に係る移動端末の構成を示すブロック図である。 利用者の生活環境の一例を示す図である。 環境ログの一例を示す図である。 環境情報のテーブルの一例を示す図である。 第２実施形態に係る解析システムにおける処理の流れを示すシーケンス図である。 サーバ装置の記憶部に記憶されるテーブルの一例を示す図である。 利用者の活動の一例を示す図である。 変形例に係る活動情報のテーブルの一例を示す図である。

１．第１実施形態
図１は、第１実施形態に係る解析システム１００の構成図である。第１実施形態に係る解析システム１００は、移動端末ＭＴ（端末装置）と、サーバ装置ＳＶと、ネットワークＮＷと、センサ１１とを含む。移動端末ＭＴとネットワークＮＷとは無線で接続され、サーバ装置ＳＶとネットワークＮＷとは有線で接続される。移動端末ＭＴとサーバ装置ＳＶとは、ネットワークＮＷを介して相互に通信が可能である。センサ１１は、移動端末ＭＴと無線で接続され、移動端末ＭＴへ情報を伝送可能である。

センサ１１はベッド２０に敷かれたマットレスまたはシーツ等の寝具の下に配置される。センサ１１は、利用者１０がベッド２０に横臥した状態において、利用者１０の生体情報Ｐを検出する。生体情報Ｐは、利用者１０の生体の状態、例えば利用者１０の呼吸や心拍を含む体動を示す情報である。センサ１１は、検出した生体情報Ｐを移動端末ＭＴに伝送する。センサ１１は、例えばシート状の圧電素子を含み、通信機能を備える。

センサ１１と移動端末ＭＴとは、利用者１０がベッド２０に横臥している場合に接続されていればよい。利用者１０がベッド２０に横臥していない場合、すなわち、センサ１１により生体情報Ｐが検出されない場合には、センサ１１と移動端末ＭＴとは接続されていなくてよい。なお、図１ではセンサ１１と移動端末ＭＴとが無線で接続される構成を一例として示すが、有線で接続されてもよい。利用者１０は、移動端末ＭＴを日常的に持ち歩き使用する。
センサ１１は、利用者１０の呼吸や心拍などの体動を検出できるのであれば、例えば枕またはベッド２０に内蔵されてもよいし、利用者１０の頭部と枕との間に設けられてもよい。また、センサ１１は、例えば電波または音波の反射を用いて、呼吸や心拍などの体動を間接的に検出してもよい。

図２は、本実施形態に係る移動端末ＭＴの構成を示すブロック図である。移動端末ＭＴは、無線通信部１１０と、入出力部１２０と、記憶部１４０と、制御部１５０とを備える。
無線通信部１１０は、無線通信を実行し、送受信アンテナと、無線信号を受信して電気信号に変換する受信回路と、例えばデータ信号等の電気信号を無線信号に変換して送信する送信回路とを含む。入出力部１２０は、ユーザからの指示を受け付ける入力装置と、画像等の情報を出力する出力装置を含む。入出力部１２０は、例えばタッチパネルである。記憶部１４０は、コンピュータプログラムおよび後述の活動ログを含む情報を記憶する。記憶部１４０は、例えば非一過性（non-transitory）の記録媒体であり、RAM（Random Access Memory）やROM（Read Only Memory）等の半導体記録媒体が好適であるが、光学式記録媒体や磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。なお、本明細書中において、「非一過性」の記録媒体とは、一過性の伝搬信号（transitory, propagating signal）を除く全てのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含み、揮発性の記録媒体を除外するものではない。制御部１５０は、活動ログ生成部１５１と、活動情報抽出部１５２と、生体情報取得部１５４と、睡眠情報生成部１５６と、情報送信部１５８と、アドバイス情報取得部１６０とを備える。制御部１５０ならびに制御部１５０に含まれる活動ログ生成部１５１、活動情報抽出部１５２、生体情報取得部１５４、睡眠情報生成部１５６、情報送信部１５８、およびアドバイス情報取得部１６０は、移動端末ＭＴ内の不図示のCPU（Central Processing Unit）が、記憶部１４０に記憶されたコンピュータプログラムを実行し、そのコンピュータプログラムに従って機能することにより実現される機能ブロックである。

移動端末ＭＴの活動ログ生成部１５１は、利用者１０の日常的な活動の記録である活動ログを生成し、記憶部１４０に記憶させる。「日常的な活動」にはＭ種類の活動が含まれ、これらＭ種類の活動について活動ログが生成される。Ｍは１以上の自然数であり、本実施形態においてＭは４である。図３に、利用者１０の日常的な活動の一例を示す。この例において、利用者１０は、運動を９時から９時半に行い、音楽を８時から１０時１５分および２２時半から２３時に聞き、インターネット（ネット）を７時半から８時半に使い、テレビ（TV）を１１時から１２時に見ている。本実施形態では、以上の４種類の活動について活動ログが生成される。なお、以上の４種類の活動は例示であり、他の種類の活動について活動ログが生成されてもよい。また、Ｍは４より大きくてもよいし、小さくてもよい。

図４に、活動ログ生成部１５１が生成する活動ログの一例を示す。この例において、活動ログは、各種類の活動についての開始日時および終了日時を含む。活動ログは、入出力部１２０を介した利用者１０による移動端末ＭＴの操作の記録から生成されてもよいし、移動端末ＭＴに内蔵されている不図示のセンサ（例えば、利用者１０の動作を検知する加速度センサ）から得られる情報に基づき生成されてもよい。利用者１０による移動端末ＭＴの操作には、例えば利用者１０が移動端末ＭＴで音楽を再生することとインターネットを使用することとが含まれ、移動端末ＭＴがテレビのリモートコントローラとして用いられる場合は利用者１０がテレビの電源をオンオフすることが含まれてもよい。

活動情報抽出部１５２は、記憶部１４０に記憶された活動ログから、活動情報Ｘを抽出する。活動情報Ｘは、利用者１０の活動に関する情報であり、Ｍ種類の活動の各々と１対１に対応する活動指標ｘ_１〜ｘ_Ｍを含む。活動指標ｘ_ｍは、１日のうち利用者１０が起床してから就床するまでの間に、当該活動指標ｘ_ｍに対応する活動を行った合計時間を示す（ｍは１≦ｍ≦Ｍを満たす自然数）。図５に活動情報Ｘのテーブルの一例を示す。この例において、活動情報Ｘは４つの活動指標ｘ_１〜ｘ_４を含み、活動指標ｘ_１は利用者１０が運動を合計１時間行ったことを示し、活動指標ｘ_２は利用者１０が音楽を合計６時間聞いたことを示し、活動指標ｘ_３は利用者１０がインターネットを合計２．５時間使用したことを示し、活動指標ｘ_４は利用者１０がテレビを合計１．５時間見たことを示す。

生体情報取得部１５４は、センサ１１から生体情報Ｐを取得し、記憶部１４０に記憶させるとともに睡眠情報生成部１５６へ供給する。
睡眠情報生成部１５６は、供給された生体情報Ｐに基づき、睡眠情報Ｙを生成する。睡眠情報Ｙは、利用者１０の睡眠の質に関する情報であり、少なくとも１つの睡眠指標ｙを含む。睡眠指標ｙは、利用者１０のある夜の睡眠の質を示す。図６は、睡眠情報Ｙが睡眠指標ｙを１つ含む場合における睡眠情報Ｙのテーブルの一例である。この例では、睡眠情報Ｙが、利用者１０のある夜の入眠潜時が１５分であったことを示す睡眠指標ｙを含む。入眠潜時は、利用者１０が就床してから入眠するまでの時間長である。
なお、本実施形態では睡眠指標ｙが入眠潜時を示す例を説明するが、睡眠指標ｙは例えば睡眠時間または睡眠効率を示してもよい。睡眠効率は、利用者１０が横臥している時間に対する睡眠時間の比率である。また、本実施形態では、図６に示すように、睡眠情報Ｙに１種類の睡眠指標ｙ（入眠潜時）が含まれる場合を例示して説明するが、複数種類の睡眠指標ｙ（例えば、入眠潜時と睡眠効率）が含まれてもよい。

情報送信部１５８は、活動情報抽出部１５２が抽出した活動情報Ｘと睡眠情報生成部１５６が生成した睡眠情報Ｙとを、無線通信部１１０を介してサーバ装置ＳＶへ送信する。
アドバイス情報取得部１６０は、無線通信部１１０を介してアドバイス情報要求メッセージをサーバ装置ＳＶへ送信する。アドバイス情報要求メッセージはアドバイス情報Ｗを要求するメッセージである。アドバイス情報Ｗは、利用者１０の睡眠の質を改善するための情報である。アドバイス情報要求メッセージおよび当該メッセージに含まれる情報（後述）は、アドバイス情報取得部１６０が生成する。アドバイス情報取得部１６０は、アドバイス情報要求メッセージに応えてサーバ装置ＳＶから送信されるアドバイス情報Ｗを取得する。

図７は、本実施形態に係るサーバ装置ＳＶの構成を示すブロック図である。サーバ装置ＳＶは、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを備える。
通信部２１０は、ネットワークＮＷを介して移動端末ＭＴと通信する。なお、図１ではサーバ装置ＳＶとネットワークＮＷとが有線で接続される構成を示すが、無線で接続される構成も採用可能である。この場合、通信部２１０は、移動端末ＭＴの無線通信部１１０と同様に構成されてよい。

記憶部２２０は、移動端末ＭＴの記憶部１４０と同様に構成され、コンピュータプログラムおよび移動端末ＭＴから受信する情報を記憶する。詳細には、制御部２３０は、通信部２１０を介して移動端末ＭＴから受信した活動情報Ｘおよび睡眠情報Ｙを対応付けて記憶部２２０に記憶させる。
図８は、記憶部２２０に記憶されるテーブルの一例を示す。この例において、「活動合計時間」列の各行は活動情報Ｘの例を示し、「入眠潜時」列の各行は睡眠情報Ｙの例を示す。図示のように、例えば２月２２日の日中の活動に関する活動情報Ｘと２月２２日の夜の睡眠に関する睡眠情報Ｙとは、日付により対応付けられて記憶される。なお、図８では活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとが同じテーブルに記憶される例を示すが、活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとが別々のテーブルに記憶される構成も採用可能である。
また、１日分の活動情報Ｘと区別するため、記憶部２２０に記憶されるＮ日分の活動情報Ｘの集合を活動情報ＸＳと称する。活動情報ＸＳは、Ｎ日間（「所定期間」の一例）にわたる利用者１０の活動の履歴を示し、Ｍ×Ｎ個の活動指標ｘ_ｍを含む。同様に、記憶部２２０に記憶されるＮ日分の睡眠情報Ｙの集合を睡眠情報ＹＳと称する。睡眠情報ＹＳは、Ｎ日間にわたる利用者１０の睡眠の質の履歴を示し、Ｎ個の睡眠指標ｙを含む。Ｎは２以上の自然数であり、本実施形態においてＮは３０である。

制御部２３０は、解析部２３４と、アドバイス情報生成部２３６と、アドバイス情報送信部２３８とを備える。制御部２３０ならびに制御部２３０に含まれる解析部２３４、アドバイス情報生成部２３６、およびアドバイス情報送信部２３８は、サーバ装置ＳＶ内の不図示のCPUが、記憶部２２０に記憶されたコンピュータプログラムを実行し、そのコンピュータプログラムに従って機能することにより実現される機能ブロックである。
解析部２３４は、記憶部２２０に記憶された活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとの関係を解析する。アドバイス情報生成部２３６は、解析部２３４による解析の結果に基づきアドバイス情報Ｗを生成する。アドバイス情報送信部２３８は、アドバイス情報生成部２３６が生成したアドバイス情報Ｗを、通信部２１０を介して移動端末ＭＴへ送信する。なお、解析部２３４による解析処理と、アドバイス情報生成部２３６によるアドバイス情報生成処理との詳細については後述される。

次に、図９を参照して、解析システム１００における処理の流れを説明する。図９は、解析システム１００の移動端末ＭＴおよびサーバ装置ＳＶが実行する処理を示すシーケンス図である。
移動端末ＭＴの活動ログ生成部１５１は、利用者１０の日常的な活動について図４に示すような活動ログを生成し、記憶部１４０に記憶させる（S100）。活動情報抽出部１５２は、例えばその日に利用者１０が起床してから就床するまでの間に行った活動に関し、活動ログから活動情報Ｘを抽出する（S110）。移動端末ＭＴの生体情報取得部１５４は、利用者１０が就床してから翌朝起床（離床）するまでの間にセンサ１１が検出する生体情報Ｐを取得して（S120）、睡眠情報生成部１５６に供給する。睡眠情報生成部１５６は、供給された生体情報Ｐに基づき、睡眠情報Ｙを生成する（S130）。移動端末ＭＴの情報送信部１５８は、活動情報抽出部１５２が抽出した活動情報Ｘと、睡眠情報生成部１５６が生成した睡眠情報Ｙとを、サーバ装置ＳＶへ送信する（S140）。なお、活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとは、一緒に送信されてもよいし、別々に送信されてもよい。また、送信されるタイミングも、図９に示されるものに限定されない。例えば、活動情報Ｘは、睡眠情報Ｙが生成される前（S130の前）に送信されてもよい。
サーバ装置ＳＶの制御部２３０は、移動端末ＭＴから受信した活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとを対応付けて記憶部２２０に記憶させる（S150）。

以上に説明したステップS100〜S150の処理は周期的に繰り返される。本実施形態では、１周期の時間長が１日である例を説明するが、１周期の時間長は１日より長くてもよいし、短くてもよい。また、情報送信部１５８が情報を送信する周期は、活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとがそれぞれ抽出および生成される周期よりも長くてもよい。例えば、１週間毎に７日分の活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとが送信されてもよい。

利用者１０が睡眠の質に関するアドバイスを望む場合、移動端末ＭＴのアドバイス情報取得部１６０は、アドバイス情報要求メッセージをサーバ装置ＳＶへ送信する（S160）。

アドバイス情報要求メッセージを移動端末ＭＴから受信した後、サーバ装置ＳＶの解析部２３４は、記憶部２２０に記憶された活動情報ＸＳと対応する睡眠情報ＹＳとの関係を解析する（S170）。

解析部２３４が実行する解析処理の具体例を説明する。本実施形態において、解析部２３４は、活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとに含まれる、各日の活動情報Ｘおよび対応する睡眠情報Ｙについて以下の式（１）を満たすような係数ａ_１〜ａ_Ｍを定める。式（１）において、係数ａ_１〜ａ_Ｍはそれぞれ活動指標ｘ_１〜ｘ_Ｍの係数を示し、ｋは定数を示す。係数ａ_ｍは、活動指標ｘ_ｍの睡眠指標ｙに対する影響の大きさを示す。

ただし、式（１）は理想的な関係モデルであり、実際には、Ｎ日分の全ての日の活動情報Ｘおよび睡眠情報Ｙについて上記（１）を満たす係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋは存在しない。そのため、解析部２３４は、最小二乗法を用いて、活動情報ＸＳおよび睡眠情報ＹＳから、係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋの最尤値を定める。具体的には、以下の式（２）に示される残差平方和Ｊを最小化する係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋを定める。

式（２）において、下付き文字ｉは１〜Ｎ日のうちの任意の日であるｉ日目を示す。ｉは１≦ｉ≦Ｎを満たす自然数である。また、ｙ_ｉはｉ日目の睡眠情報Ｙ_ｉの睡眠指標ｙの実績値（記憶部２２０に記憶される睡眠指標ｙの値）を表す。具体的に、実績値ｙ_ｉはｉ日目の睡眠潜時である。^Ｔｙ_ｉはｉ日目の睡眠情報Ｙ_ｉの睡眠指標ｙの理論値を表す。すなわち、残差平方和Ｊは、睡眠指標ｙの実績値ｙ_ｉと理論値^Ｔｙ_ｉとの差（残差）の平方を、Ｎ日分について足し合わせた数である。ｉ日目の睡眠情報Ｙ_ｉの睡眠指標ｙの理論値^Ｔｙ_ｉは以下の式（３）により表される。

解析部２３４は、定めた係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋを、解析結果としてアドバイス情報生成部２３６に供給する。

なお、以上の式（１）では活動指標ｘ_ｍの一次関数が線形結合される例を示すが、例えば活動指標ｘ_ｍの二次関数が線形結合される式が用いられてもよい。以下の式（４）に示すような、活動指標ｘ_ｍの関数ｆ（ｘ_ｍ）が線形結合される式であれば、上述の最小二乗法を用いて係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋが定められる。

アドバイス情報生成部２３６は、解析結果およびアドバイス情報要求メッセージに含まれる情報に基づきアドバイス情報Ｗを生成する（S180）。アドバイス情報Ｗは、利用者１０の睡眠の質を利用者１０が希望する状態に近付ける情報、例えば、睡眠指標ｙの値を利用者１０が希望する値に近付けるための情報が含まれる。本実施形態において、アドバイス情報生成部２３６は、予め記憶部２２０に記憶された１〜Ｎ日目の活動情報Ｘの集合である活動情報ＸＳおよび１〜Ｎ日目の睡眠情報Ｙの集合である睡眠情報ＹＳから解析部２３４が定めた係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋに基づき、Ｎ＋１日目以降の日のためのアドバイスを含むアドバイス情報Ｗを生成する。

アドバイス情報要求メッセージには、睡眠指標ｙの希望値^Ｄｙと、活動指標ｘ_ｍの予定値^Ｓｘ_ｍとが含まれる。希望値^Ｄｙは睡眠指標ｙについて利用者１０が希望する値である。予定値^Ｓｘ_ｍは、活動指標ｘ_ｍに対応する活動について利用者１０が行うことを予定している時間長である。
なお、希望値^Ｄｙおよび予定値^Ｓｘ_ｍは、移動端末ＭＴの入出力部１２０を介して利用者１０が入力した情報に基づいて生成される。

アドバイス情報生成部２３６によるアドバイス情報生成処理の具体例を説明する。アドバイス情報生成部２３６は、解析部２３４が定めた係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋ、ならびに、予定値^Ｓｘ_ｍを用いて、活動指標ｘ_ｍの推奨値^Ｄｘ_ｍを定める。推奨値^Ｄｘ_ｍは、活動指標ｘ_ｍに対応する活動について、睡眠指標ｙの希望値^Ｄｙを達成するために利用者１０が行うことが推奨される時間長である。
具体的には、アドバイス情報生成部２３６は、活動指標ｘ_ｍの予定値^Ｓｘ_ｍを用いて睡眠指標ｙの予測値^Ｓｙを算出し、予測値^Ｓｙと希望値^Ｄｙとの差分（^Ｓｙ−^Ｄｙ）を０に近付けるように推奨値^Ｄｘ_ｍを定める。睡眠指標ｙの予測値^Ｓｙは、利用者１０がＭ種類の活動の各々を対応する予定値^Ｓｘ_ｍが示す時間長行った場合に予測される睡眠指標ｙの値である。すなわち、睡眠指標ｙの予測値^Ｓｙは、解析部２３４が定めた係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋと、予定値^Ｓｘ_１〜^Ｓｘ_Ｍとを、式（３）に代入した場合に得られる理論値^Ｔｙである。
ここで、アドバイス情報生成部２３６は、予測値^Ｓｙを希望値^Ｄｙに近付けるために効果が見込める種類の活動について推奨値^Ｄｘ_ｍを定めてもよい。具体的に、アドバイス情報生成部２３６は、Ｍ個の推奨値^Ｄｘ_１〜^Ｄｘ_Ｍのうち、一部は予定値^Ｓｘ_ｍと異なる値を持ち、それ以外は予定値^Ｓｘ_ｍと同じ値を持つように推奨値^Ｄｘ_ｍを定める。例えば、本実施形態において、係数ａ_ｍの絶対値が大きいほど、対応する活動の睡眠指標ｙに対する影響が大きいと考えられる。そのため、アドバイス情報生成部２３６は、絶対値が最も大きい例えば３つの係数ａ_ｍに対応する活動については推奨値^Ｄｘ_ｍが予定値^Ｓｘ_ｍと異なるように定め、それ以外の係数ａ_ｍに対応する活動については推奨値^Ｄｘ_ｍが予定値^Ｓｘ_ｍと等しくなるように定めてもよい。アドバイス情報生成部２３６は、所定の閾値よりも絶対値が大きい係数ａ_ｍに対応する活動については推奨値^Ｄｘ_ｍが予定値^Ｓｘ_ｍと異なるように定め、それ以外の係数ａ_ｍに対応する活動については推奨値^Ｄｘ_ｍが予定値^Ｓｘ_ｍと等しくなるように定めてもよい。

アドバイス情報生成部２３６は、推奨値^Ｄｘ_ｍと予定値^Ｓｘ_ｍとの差分（^Ｄｘ_ｍ−^Ｓｘ_ｍ）を示すアドバイス指標ｗ_ｍを算出し、アドバイス指標ｗ_１〜ｗ_Ｍを含むアドバイス情報Ｗを生成する。より具体的には、アドバイス指標ｗ_ｍは、利用者１０がアドバイス指標ｗ_ｍに対応する活動を予定の時間長よりもどれだけ長くまたは短く行うべきかを示す。例えば、アドバイス指標ｗ_ｍの値が『−１（時間）』などの負の値である場合、利用者１０は、対応する活動を行う時間長を予定よりも１時間短くすることで予測値^Ｓｙと希望値^Ｄｙとの差分を小さくすることができる。同様に、アドバイス指標ｗ_ｍの値が例えば『＋２（時間）』などの正の値である場合、利用者１０は、対応する活動を行う時間長を予定よりも２時間長くすることで予測値^Ｓｙと希望値^Ｄｙとの差分を小さくすることができる。
なお、アドバイス情報生成部２３６は、予測値^Ｓｙを希望値^Ｄｙに近付けるために効果が見込める種類の活動に対応するアドバイス指標ｗ_ｍのみを含むアドバイス情報Ｗを生成してもよい。すなわち、アドバイス情報Ｗには、アドバイス指標ｗ_１〜ｗ_Ｍの一部が含まれる構成も採用可能である。例えば、アドバイス情報Ｗには、絶対値が最も大きい例えば３つのアドバイス指標ｗ_ｍが含まれてもよいし、所定の閾値よりも絶対値が大きいアドバイス指標ｗ_ｍが含まれてもよい。また、アドバイス情報Ｗには、絶対値が最も大きい例えば３つの係数ａ_ｍに対応するアドバイス指標ｗ_ｍが含まれてもよいし、所定の閾値よりも絶対値が大きい係数ａ_ｍに対応するアドバイス指標ｗ_ｍが含まれてもよい。

なお、以上ではＭ個の活動指標ｘ_ｍの単位が同じである例を説明したが、異なってもよい。この場合、解析部２３４は、活動指標ｘ_１〜ｘ_Ｍを標準化して、標準偏回帰係数として係数ａ_１〜ａ_Ｍを定める。これにより、活動指標ｘ_１〜ｘ_Ｍの単位が同じでない場合においても、活動指標ｘ_１〜ｘ_Ｍの睡眠指標ｙに対する影響の大きさが係数ａ_１〜ａ_Ｍにより示される。そのため、アドバイス情報生成部２３６は、係数ａ_１〜ａ_Ｍの大きさに基づき、アドバイス情報Ｗを生成することが可能となる。

アドバイス情報生成部２３６は、生成したアドバイス情報Ｗをアドバイス情報送信部２３８へ供給する。アドバイス情報送信部２３８はアドバイス情報Ｗを移動端末ＭＴへ送信する（S190）。

移動端末ＭＴのアドバイス情報取得部１６０は、サーバ装置ＳＶから送信されたアドバイス情報Ｗを取得し入出力部１２０に供給する。入出力部１２０は、例えば移動端末ＭＴが備えるタッチパネルにアドバイス情報Ｗを表示させることにより、アドバイス情報Ｗを利用者１０に提示する（S200）。なお、入出力部１２０は、アドバイス情報Ｗを音声化した音声ファイルを再生し、例えば移動端末ＭＴが備える不図示のスピーカーから放音させることによりアドバイス情報Ｗを利用者１０に提示してもよい。

利用者１０側から見た、以上の解析システム１００の処理の流れの例を説明する。
本例において、サーバ装置ＳＶの記憶部２２０には予め活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとが記憶されている。利用者１０は、１日の始まりに、その日の夜に就床してから１０分で入眠したい旨およびその日の予定を移動端末ＭＴに入力し、アドバイスを要求するよう移動端末ＭＴを操作する。例えば、利用者１０は、移動端末ＭＴのタッチパネルに表示された「アドバイス要求」ボタンをタップする。すると、移動端末ＭＴには、利用者１０が１０分で入眠するためには、例えば運動を予定よりも１時間長く行い、インターネットを使用する時間を予定よりも２時間短くするように勧めるアドバイスが表示される。

以上の構成によれば、利用者１０の活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとの関係が解析される。そのため、利用者１０の活動情報Ｘと睡眠情報Ｓとを単に利用者１０に提示する構成と比較して、利用者１０は、活動と睡眠との関係を容易に知ることができる。また、利用者１０のＮ日分の活動の履歴と睡眠の質の履歴との関係が解析されるため、１日分の活動と睡眠の質との関係を解析する構成と比較して、精度の高い解析結果が得られる。
さらに、以上の構成では、活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとの関係の解析結果に基づき、アドバイス情報Ｗが生成される。そのため、活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとの関係、具体的には睡眠の質に対する活動の影響を考慮したアドバイス情報Ｗが生成され得る。結果として、利用者１０は、アドバイス情報Ｗに基づき、睡眠の質を改善するために効果的な行動を取ることができる。

２．第２実施形態
本発明の第２実施形態を以下に説明する。以下に例示する実施形態および変形例において、機能が第１実施形態と同等である要素については、以上の説明で参照した符号を流用して各々の説明を適宜に省略する。

第１実施形態では、利用者１０の活動と睡眠との関係を解析したが、第２実施形態では加えて利用者１０の生活環境と睡眠との関係を解析する。
図１０は、第２実施形態に係る移動端末ＭＴの構成を示すブロック図である。第２実施形態に係る解析システム１００は、移動端末ＭＴが制御部１５０に代えて制御部１５０Ａを有する点を除き、第１実施形態に係る解析システム１００と同様に構成される。移動端末ＭＴの制御部１５０Ａは、環境ログ生成部１７１および環境情報抽出部１７２をさらに備える点を除き、第１実施形態の制御部１５０と同様の構成である。環境ログ生成部１７１および環境情報抽出部１７２は、移動端末ＭＴ内のCPUが、記憶部１４０に記憶されたコンピュータプログラムを実行し、そのコンピュータプログラムに従って機能することにより実現される機能ブロックである。

環境ログ生成部１７１は、利用者１０の生活環境の記録である環境ログを生成し、記憶部１４０に記憶させる。「生活環境」にはＥ種類の環境特性が含まれ、これらＥ種類の環境特性について環境ログが生成される（Ｅは１以上の自然数）。第２実施形態においてＥは３であり、３種類の環境特性は気温、照度、および騒音レベルである。なお、以上のＥの値は例示であり、Ｅは３より大きくてもよいし、小さくてもよい。また、以上の環境特性の種類は例示であり、他の種類について環境ログが生成されてもよい。図１１は、本実施形態における３種類の環境特性のうち、騒音レベルについての利用者１０の生活環境の例を示す図である。この例では、利用者１０が、ある１日の起床から就床までの間に、騒音レベルが７０ｄＢ（点線にて図示される）以上の環境に９時前後の０．５時間および１６時から１９時の３時間いたことが示される。

図１２は、騒音レベルについて環境ログ生成部１７１が生成する環境ログの一例を示す。この例において、環境ログは、騒音レベルの値と、当該値が測定された日時とを含む。環境ログ生成部１７１は、各種類の環境特性について、環境ログを生成する。なお、環境ログ生成部１７１が、Ｅ種類の環境特性についての記録を含む１つの環境ログを生成する構成も採用可能である。環境ログは、移動端末ＭＴに内蔵されている不図示のセンサ（例えば、温度センサ、照度センサ、および騒音センサ）から得られる情報に基づき生成される。移動端末ＭＴがエアーコンディショナーおよび照明のリモートコントローラとして用いられる場合は、入出力部１２０を介した利用者１０による移動端末ＭＴの操作の記録に基づき環境ログが生成されてもよい。例えば、エアーコンディショナーの温度設定および照明の照度設定の記録に基づき、環境ログが生成される。

環境情報抽出部１７２は、記憶部１４０に記憶された環境ログから、環境情報Ｕを抽出する。環境情報Ｕは、利用者１０の生活環境に関する情報であり、Ｅ種類の環境特性の各々と１対１に対応する環境指標ｕ_１〜ｕ_Ｅを含む。環境指標ｕ_ｅは、１日のうち利用者１０が起床してから就床するまでの間にいた環境について、当該環境指標ｕ_ｅに対応する環境特性が所定の条件を満たした合計時間を示す（ｅは１≦ｅ≦Ｅを満たす自然数）。図１３に環境情報Ｕのテーブルの一例を示す。この例において、環境情報Ｕは３つの環境指標ｕ_１〜ｕ_３を含む。環境指標ｕ_１は気温が１８℃以下だった時間長が合計６時間であることを示し、環境指標ｕ_２は照度が１５００ルクス以上だった時間長が合計１４時間であることを示し、環境指標ｕ_３は騒音レベルが７０ｄＢ以上だった時間長が合計５時間であることを示す。

図１４を参照しながら、第２実施形態に係る解析システム１００における処理の流れを説明する。図１４は、第２実施形態に係る移動端末ＭＴおよびサーバ装置ＳＶが実行する処理を示すシーケンス図である。以下において、第１実施形態と同様の処理については適宜詳細な説明を省略する。

移動端末ＭＴの活動ログ生成部１５１は、活動ログを生成し記憶部１４０に記憶させる（S400）。活動情報抽出部１５２は、活動ログから活動情報Ｘを抽出する（S410）。環境ログ生成部１７１は、環境ログを生成し記憶部１４０に記憶させる（S420）。環境情報抽出部１７２は、環境ログから環境情報Ｕを抽出する（S430）。なお、ステップS400〜S410と、ステップS420〜S430とは、並列的に実行されてよい。生体情報取得部１５４は、センサ１１が検出する生体情報Ｐを取得して（S440）、睡眠情報生成部１５６に供給する。睡眠情報生成部１５６は、供給された生体情報Ｐに基づき、睡眠情報Ｙを生成する（S450）。情報送信部１５８は、活動情報抽出部１５２が抽出した活動情報Ｘと、環境情報抽出部１７２が抽出した環境情報Ｕと、睡眠情報生成部１５６が生成した睡眠情報Ｙとを、サーバ装置ＳＶへ送信する（S460）。なお、活動情報Ｘと環境情報Ｕと睡眠情報Ｙとは、一緒に送信されてもよいし、別々に送信されてもよい。また、送信されるタイミングも、図１４に示されるものに限定されない。例えば、活動情報Ｘおよび環境情報Ｕは、睡眠情報Ｙが生成される前（S450の前）に送信されてもよい。

サーバ装置ＳＶの制御部２３０は、移動端末ＭＴから受信した活動情報Ｘと環境情報Ｕと睡眠情報Ｙとを対応付けて記憶部２２０に記憶させる（S470）。図１５は、記憶部２２０に記憶されるテーブルの一例を示す。この例において、ｕ_１〜ｕ_３を含む各行は環境情報Ｕの例である。図示のように、例えば２月２２日の日中の活動に関する活動情報Ｘと２月２２日の日中の環境に関する環境情報Ｕと２月２２日の夜の睡眠に関する睡眠情報Ｙとが日付により対応付けられて記憶される。なお、図１５では活動情報Ｘ、環境情報Ｕ、および睡眠情報Ｙが同じテーブルに記憶される例を示すが、別々のテーブルに記憶される構成も採用可能である。
第１実施形態と同様に、記憶部２２０に記憶されるＮ日分の活動情報Ｘの集合を活動情報ＸＳと称し、Ｎ日分の睡眠情報Ｙの集合を睡眠情報ＹＳと称し、Ｎ日分の環境情報Ｕの集合を環境情報ＵＳと称する。環境情報ＵＳは、Ｎ日間にわたる利用者１０の環境の履歴を示し、Ｅ×Ｎ個の環境指標ｕ_ｅを含む。

以上に説明したステップS400〜S470の処理は周期的に繰り返される。本実施形態では、１周期の時間長が１日である例を説明するが、１周期の時間長は１日よりも長くてもよいし、短くてもよい。また、情報送信部１５８が情報を送信する周期は、活動情報Ｘと環境情報Ｕと睡眠情報Ｙとが抽出または生成される周期よりも長くてもよい。例えば、１週間毎に７日分の活動情報Ｘと環境情報Ｕと睡眠情報Ｙとが送信されてもよい。

利用者１０が睡眠の質に関するアドバイスを望む場合、移動端末ＭＴのアドバイス情報取得部１６０は、アドバイス情報要求メッセージをサーバ装置ＳＶへ送信する（S480）。
アドバイス情報要求メッセージを移動端末ＭＴから受信した後、サーバ装置ＳＶの解析部２３４は、記憶部２２０に記憶された、活動情報ＸＳおよび環境情報ＵＳと、睡眠情報ＹＳとの関係を解析する（S490）。活動情報ＸＳと環境情報ＵＳと睡眠情報ＹＳとは、相互に対応する。解析部２３４が実行する解析処理は、第１実施形態で説明された処理と同様でよい。ただし、式（１）に代えて、以下の式（５）を満たすような係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび係数ｂ_１〜ｂ_Ｅを定める。式（５）において、係数ａ_１〜ａ_Ｍはそれぞれ活動指標ｘ_１〜ｘ_Ｍの係数を示し、係数ｂ_１〜ｂ_Ｅはそれぞれ環境指標ｕ_１〜ｕ_Ｅの係数を示し、ｋは定数を示す。係数ａ_ｍは活動指標ｘ_ｍの睡眠指標ｙに対する影響の大きさを示し、係数ｂ_ｅは環境指標ｕ_ｅの睡眠指標ｙに対する影響の大きさを示す。

解析部２３４は、最小二乗法を用いて、活動情報ＸＳ、環境情報ＵＳ、および睡眠情報ＹＳから、係数ａ_１〜ａ_Ｍ、係数ｂ_１〜ｂ_Ｅ、および定数ｋの最尤値を定める。なお、睡眠情報Ｙ_ｉの睡眠指標ｙの理論値^Ｔｙ_ｉは、式（３）に代えて、以下の式（６）により表される。

解析部２３４は、定めた係数ａ_１〜ａ_Ｍ、係数ｂ_１〜ｂ_Ｅ、および定数ｋを、解析結果としてアドバイス情報生成部２３６に供給する。アドバイス情報生成部２３６は、供給された解析結果に基づき、アドバイス情報Ｗを生成する（S500）。アドバイス情報生成部２３６は、第１実施形態と同様に、係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋに基づきアドバイス情報Ｗを生成する。すなわち、アドバイス情報生成部２３６は、アドバイス情報Ｗの生成において、解析結果のうち係数ｂ_１〜ｂ_Ｅを使用しない。ただし、式（５）および（６）から分かるように、環境情報ＵＳは解析部２３４が定める活動指標ｘ_ｍの係数ａ_ｍに影響を与える。すなわち、環境情報ＵＳの影響を考慮に入れたアドバイス情報Ｗが生成される。

アドバイス情報生成部２３６は、生成したアドバイス情報Ｗをアドバイス情報送信部２３８へ供給する。アドバイス情報送信部２３８は、供給されたアドバイス情報Ｗを移動端末ＭＴへ送信する（S510）。

移動端末ＭＴのアドバイス情報取得部１６０は、サーバ装置ＳＶから取得したアドバイス情報Ｗを入出力部１２０に供給する。入出力部１２０は、アドバイス情報Ｗを利用者１０に提示する（S520）。

本実施形態においても、第１実施形態と同様の効果が奏される。さらに、本実施形態では利用者１０の環境情報ＵＳと睡眠情報ＹＳとの関係が解析される。そのため、活動と睡眠との関係に加え、生活環境と睡眠との関係を考慮した解析結果が得られる。また、その解析結果に基づきアドバイス情報Ｗが生成されるため、睡眠の質に対する活動の影響のみならず、生活環境の影響を考慮したアドバイス情報Ｗが生成される。

３．変形例
以上の実施形態は多様に変形される。具体的な変形の態様を以下に例示する。以上の実施形態および以下の例示から任意に選択された２以上の態様は、相互に矛盾しない限り適宜に併合され得る。

３（１）．変形例１
以上の実施形態では、活動情報Ｘが、Ｍ種類の活動の各々と１対１に対応する活動指標ｘ_ｍを含む例を説明した。しかし、活動情報Ｘは、各種類の活動について複数の活動指標ｘ_ｍを含んでもよい。
図１６および図１７を参照して変形例１を説明する。図１６は、１種類の活動（音楽を聞くこと）についての利用者１０の実施状況の例を示す図である。本変形例では、利用者１０が就床した時刻から遡ったＱ時間をＧ個の時間枠ＴＦ_１〜ＴＦ_Ｇに分割する。Ｑは１以上の自然数であり、本変形例では１２である。Ｇは２以上の自然数であり、本変形例では１２である。時間枠ＴＦ_ｇは、就床時刻に近い方からＴＦ_１〜ＴＦ_Ｇである（ｇは１≦ｇ≦Ｇを満たす自然数）。例えば、時間枠ＴＦ_１は就床前０〜１時間に対応する。図１６において、利用者１０は、時間枠ＴＦ_１に合計６０分間、時間枠ＴＦ_２に合計３０分間、時間枠ＴＦ_３に合計０分間、時間枠ＴＦ_１０に合計３０分間、時間枠ＴＦ_１１に合計６０分間、時間枠ＴＦ_１２に合計１０分間、音楽を聞いている。

本変形例に係る活動情報Ｘは、Ｍ種類の活動の各々について、Ｇ個の活動指標ｘ_ｍ−ｇを含む。活動指標ｘ_ｍ−１〜ｘ_ｍ−Ｇの各々は、対応する時間枠ＴＦ_１〜ＴＦ_Ｇにおいて、利用者１０が対応する各々の種類の活動を行った合計時間を示す。図１７に活動情報Ｘのテーブルの一例を示す。この例において、活動情報Ｘは４種類の活動のそれぞれについて１２の活動指標ｘ_ｍ−１〜ｘ_ｍ−１２を含む。活動指標ｘ_１−１および活動指標ｘ_１−１２は利用者１０がそれぞれ時間枠ＴＦ_１および時間枠ＴＦ_１２において運動を０分間行ったことを示し、活動指標ｘ_１−２は利用者１０が時間枠ＴＦ_２において運動を２０分間行ったことを示す。活動指標ｘ_４−１は利用者１０が時間枠ＴＦ_１においてテレビを６０分間見たことを示し、活動指標ｘ_４−１２は利用者１０が時間枠ＴＦ_１２においてテレビを３０分間見たことを示す。

サーバ装置ＳＶの解析部２３４は、活動指標ｘ_１−１〜ｘ_Ｍ−Ｇの各々に対応する係数ａ_１−１〜ａ_Ｍ−Ｇおよび定数ｋを定める。アドバイス情報生成部２３６は、活動指標ｘ_１−１〜ｘ_Ｍ−Ｇの各々に対応するアドバイス指標ｗ_１−１〜ｗ_Ｍ−Ｇまたはその一部を含むアドバイス情報Ｗを生成する。

本変形例において、アドバイス情報Ｗが取得された後の移動端末ＭＴには、例えば就床前の０〜１時間の間に音楽を予定よりも３０分間長く聞き、就床前１〜２時間の間のインターネットの使用を止めるよう利用者１０に勧めるアドバイスが表示される。

以上の構成によれば、上記の実施形態と同様の効果が奏される。さらに、本変形例では、睡眠に対する各種類の活動およびその時間長の影響のみならず、その活動を行った時間帯の影響をも考慮したアドバイス情報が生成される。

３（２）．変形例２
以上の実施形態および変形例では、アドバイス情報要求メッセージに活動指標ｘ_ｍの予定値^Ｓｘ_ｍが含まれる例を示したが、予定値^Ｓｘ_ｍに代えて、活動指標ｘ_ｍの現状値^Ｃｕｒｘ_ｍが含まれてもよい。現状値^Ｃｕｒｘ_ｍは、アドバイス情報要求メッセージを送信する時点までに、利用者１０が活動指標ｘ_ｍに対応する活動を行った合計時間長である。
本変形例において、サーバ装置ＳＶのアドバイス情報生成部２３６は、係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋ、ならびに、活動指標ｘ_ｍの現状値^Ｃｕｒｘ_ｍを用いて睡眠指標ｙの暫定値^Ｔｅｍｐｙを算出する。暫定値^Ｔｅｍｐｙは、利用者１０がＭ種類の活動の各々を対応する現状値^Ｃｕｒｘ_ｍが示す時間長行った場合に予測される睡眠指標ｙの値である。すなわち、睡眠指標ｙの暫定値^Ｔｅｍｐｙは、解析部２３４が定めた係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋと、現状値^Ｃｕｒｘ_１〜^Ｃｕｒｘ_Ｍとを、式（３）に代入した場合に得られる理論値^Ｔｙである。アドバイス情報生成部２３６は、暫定値^Ｔｅｍｐｙと希望値^Ｄｙとの差分（^Ｔｅｍｐｙ−^Ｄｙ）を０に近付けるように推奨値^Ｄｘ_ｍを定める。そして、アドバイス情報生成部２３６は、推奨値^Ｄｘ_ｍと現状値^Ｃｕｒｘ_ｍとの差分（^Ｄｘ_ｍ−^Ｃｕｒｘ_ｍ）を示すアドバイス指標ｗ_ｍを算出し、アドバイス指標ｗ_１〜ｗ_Ｍまたはその一部を含むアドバイス情報Ｗを生成する。
本変形例において、アドバイス情報Ｗが取得された後の移動端末ＭＴには、例えば就床までに運動を３０分間行い、音楽を１時間聞くよう利用者１０に勧めるアドバイスが表示される。

なお、アドバイス情報要求メッセージには、予定値^Ｓｘ_ｍおよび現状値^Ｃｕｒｘ_ｍが含まれてもよい。この場合、アドバイス情報生成部２３６は、推奨値^Ｄｘ_ｍから、現状値^Ｃｕｒｘ_ｍおよび予定値^Ｓｘ_ｍを引いた値（^Ｄｘ_ｍ−^Ｃｕｒｘ_ｍ−^Ｓｘ_ｍ）を示すアドバイス指標ｗ_ｍを算出し、アドバイス指標ｗ_１〜ｗ_Ｍまたはその一部を含むアドバイス情報Ｗを生成してもよい。
この場合において、アドバイス情報Ｗが取得された後の移動端末ＭＴには、例えば就床までに音楽を予定よりも１時間長く聞き、インターネットを使用する時間を予定よりも３０分間短くするよう利用者１０に勧めるアドバイスが表示される。

本変形例の構成によれば、利用者１０のその日の活動状況を考慮したアドバイス情報Ｗが生成される。そのため、就床の例えば数時間前に利用者１０が睡眠の質に関するアドバイスを望む場合に、利用者１０のそれまでの活動状況を考慮しない構成と比較して、睡眠の質を改善するためにより適切なアドバイスが利用者１０に提供され得る。

３（３）．変形例３
以上の実施形態および変形例では、４種類の活動の例として、運動すること、インターネットを使用すること、音楽を聞くこと、およびテレビを見ることを挙げた。しかし、活動の種類はもっと細かく分類されてもよい。「運動すること」は、例えばその強度により、歩く、走る、自転車に乗る、等のカテゴリに分類されてもよい。「インターネットを使用すること」は、例えばその使用の目的により、例えば、SNS（Social Networking Service）、ネットゲーム、ブラウジング、等のカテゴリに分類されてもよい。「音楽を聞くこと」は、例えば音楽のジャンルにより、クラシック、ロック、ジャズ等のカテゴリに分類されてもよい。「テレビを見ること」は、例えばテレビの番組の内容により、ニュース、スポーツ、映画等のカテゴリに分類されてもよい。

３（４）．変形例４
以上の実施形態および変形例では、アドバイス情報生成部２３６が、推奨値^Ｄｘ_ｍを用いてアドバイス情報Ｗを生成する例を示したが、推奨値^Ｄｘ_ｍを用いず、解析部２３４の解析結果（係数ａ_１〜ａ_Ｍおよび定数ｋ）のみを用いてアドバイス情報Ｗを生成する構成も採用可能である。例えば、アドバイス情報生成部２３６は、絶対値が最も大きい例えば３つの係数ａ_ｍに対応する活動の種類を示す情報を含むアドバイス情報Ｗを生成してもよいし、所定の閾値よりも絶対値が大きい係数ａ_ｍに対応する活動の種類を示す情報を含むアドバイス情報Ｗを生成してもよい。
本変形例を第２実施形態に適用する場合、アドバイス情報生成部２３６は係数ｂ_１〜ｂ_Ｅを併せて用いてもよい。例えば、アドバイス情報生成部２３６は、絶対値が最も大きい例えば３つの係数ｂ_ｅに対応する環境特性および条件を示す情報を含むアドバイス情報Ｗを生成してもよいし、所定の閾値よりも絶対値が大きい係数ｂ_ｅに対応する環境特性および条件を示す情報を含むアドバイス情報Ｗを生成してもよい。
また、本変形例を第２実施形態に適用する場合、移動端末ＭＴの解析部２３４は環境情報ＵＳと睡眠情報ＹＳとの関係のみを解析してもよい。この場合、移動端末ＭＴは活動ログ生成部１５１および活動情報抽出部１５２を有さなくてもよい。

３（５）．変形例５
以上の実施形態および変形例では、移動端末ＭＴの情報送信部１５８が１日分の活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとをサーバ装置ＳＶへ周期的に送信する例を示した。しかし、活動情報Ｘと睡眠情報Ｙとは、所定のイベントを契機として（すなわち、非周期的に）サーバ装置ＳＶへ送信されてもよい。例えば、アドバイス情報取得部１６０がアドバイス情報要求メッセージを送信する際に、当該メッセージに活動情報ＸＳおよび睡眠情報ＹＳが含まれてもよい。環境情報ＵＳについても活動情報ＸＳおよび睡眠情報ＹＳと同様に扱われてよい。

３（６）．変形例６
以上の実施形態および変形例では、アドバイス情報要求メッセージに睡眠指標ｙの希望値^Ｄｙが含まれる例を示した。しかし、希望値^Ｄｙは、アドバイス情報要求メッセージが送信される前にサーバ装置ＳＶに予め送信され、記憶部２２０に記憶されてもよい。

３（７）．変形例７
以上の実施形態および変形例では、利用者１０による移動端末ＭＴの操作記録に基づいてテレビの電源をオンオフすることの活動ログが生成される例を示したが、移動端末ＭＴとは別のテレビのリモートコントローラから移動端末ＭＴが取得した情報に基づいて生成されてもよい。この場合、移動端末ＭＴの無線通信部１１０は、例えばBluetooth（登録商標）等の近距離無線通信技術を用いて、リモートコントローラからテレビの電源のオンオフを示す情報を受信してよい。

３（８）．変形例８
以上の実施形態および変形例では、サーバ装置ＳＶが解析処理およびアドバイス情報生成処理を実行する構成を説明した。しかし、移動端末ＭＴがこれらの処理を実行してもよい。この場合、移動端末ＭＴは情報送信部１５８を備えなくてよい。

３（９）．変形例９
以上の実施形態および変形例では、活動情報抽出部１５２が移動端末ＭＴに備えられる構成を説明したが、サーバ装置ＳＶに備えられてもよい。この場合、移動端末ＭＴの情報送信部１５８は、活動ログをサーバ装置ＳＶへ送信する。同様に、第２実施形態では環境情報抽出部１７２が移動端末ＭＴに備えられる構成を説明したが、サーバ装置ＳＶに備えられてもよい。この場合、移動端末ＭＴの情報送信部１５８は、環境ログをサーバ装置ＳＶへ送信する。

３（１０）．変形例１０
以上の実施形態および変形例では、解析部２３４が活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとの関係を解析する解析手法として、最小二乗法を用いる例を示した。しかし、本発明はこのような態様に限定されない。活動情報ＸＳと睡眠情報ＹＳとの関係を解析することができれば、解析部２３４は任意の解析方法を用いてよい。具体的には、解析部２３４は、睡眠指標ｙの実績値と理論値との差分を最小化するような関係を求められるのであれば、例えば統計学的な手法または公知の最適化手法を用いてよい。

３（１１）．変形例１１
移動端末ＭＴは、携帯可能で無線通信可能な任意の装置であり、例えば、スマートフォンやフィーチャーフォン等の携帯電話装置でもよいし、タブレット端末でもよいし、腕時計型端末等のウェアラブル端末でもよいし、携帯用ゲーム機でもよいし、その他の端末でもよい。

３（１２）．変形例１２
移動端末ＭＴおよびサーバ装置ＳＶにおいてCPUが実行する各機能は、CPUの代わりに、ハードウェアで実行してもよいし、例えばFPGA（Field Programmable Gate Array）、DSP（Digital Signal Processor）等のプログラマブルロジックデバイスで実行してもよい。

上述した各態様に係るプログラムは、コンピュータが読取可能な記録媒体に格納された形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。記録媒体は、例えば非一過性の記録媒体であり、ＣＤ-ＲＯＭ等の光学式記録媒体（光ディスク）が好例であるが、半導体記録媒体や磁気記録媒体等の公知の任意の形式の記録媒体を包含し得る。なお、例えば、本発明のプログラムは、通信網を介した配信の形態で提供されてコンピュータにインストールされ得る。

１０…利用者、１１…センサ、２０…ベッド、１００…解析システム、１１０…無線通信部、１４０…記憶部、１５０…制御部、１５１…活動ログ生成部、１５２…活動情報抽出部、１５４…生体情報取得部、１５６…睡眠情報生成部、１５８…情報送信部、１６０…アドバイス情報取得部、１７１…環境ログ生成部、１７２…環境情報抽出部、２１０…通信部、２２０…記憶部、２３０…制御部、２３４…解析部、２３６…アドバイス情報生成部、２３８…アドバイス情報送信部、ＭＴ…移動端末（端末装置）、ＮＷ…ネットワーク、Ｐ…生体情報、ＳＶ…サーバ装置、Ｕ，ＵＳ…環境情報、Ｗ…アドバイス情報、Ｘ，ＸＳ…活動情報、Ｙ，ＹＳ…睡眠情報。

Claims (6)

1. 利用者の生体の状態を示す生体情報に基づいて、前記利用者の睡眠の質に関する睡眠情報を生成する睡眠情報生成部と、
   前記睡眠情報と前記利用者の活動に関する活動情報との関係を解析する解析部と、
   を備える解析システム。
2. 前記解析部の解析結果に基づいて、前記利用者の睡眠の質を改善するアドバイス情報を生成するアドバイス情報生成部をさらに備える
   請求項１に記載の解析システム。
3. 前記解析部は、前記利用者の生活環境に関する環境情報と前記睡眠情報との関係を解析する
   請求項１または２に記載の解析システム。
4. 前記活動情報は、所定期間にわたる前記利用者の活動の履歴を示し、
   前記睡眠情報は、前記所定期間にわたる前記利用者の睡眠の質の履歴を示す
   請求項１ないし３のいずれかに記載の解析システム。
5. 利用者の生体の状態を示す生体情報に基づいて、前記利用者の睡眠の質に関する睡眠情報を生成し、
   前記睡眠情報と前記利用者の活動に関する活動情報との関係を解析する、
   解析方法。
6. コンピュータを備え、サーバ装置と通信可能な端末装置のプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   利用者の生体の状態を示す生体情報に基づいて、前記利用者の睡眠の質に関する睡眠情報を生成する睡眠情報生成部と、
   前記サーバが解析する、前記睡眠情報と前記利用者の活動に関する活動情報との関係についての、解析結果に応じた情報を、取得する取得部として機能させる、
   端末装置のプログラム。
   

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