JP2021064133A - プログラム、情報処理方法、及び情報処理端末 - Google Patents

プログラム、情報処理方法、及び情報処理端末 Download PDF

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Abstract

【課題】1日におけるユーザのコンディションの変動を提示する。【解決手段】情報処理端末1において、グラフ生成部31は、1日の各時刻を第1の軸、各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであるコンディションの時間変化の予測グラフを生成する。受付部30は、ユーザから予測グラフの表示指示を受け付ける。表示制御部32は、ユーザから予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、前測グラフを表示部に表示させる。【選択図】図1

Description

本発明は、プログラム、情報処理方法、及び情報処理端末に関し、特に、1日におけるコンディションの時間変化の予測グラフを提示する技術に関する。
睡眠は我々の活動に必須である。十分な睡眠を取れているか否かは、生活の質や仕事における能力にも影響する。このため、例えば特許文献1には、ユーザの睡眠情報を取得し、取得した睡眠情報に基づいて、ユーザにとって最も難易度が低く、睡眠の状況を改善するに適したアドバイスを出力する技術が開示されている。
特開2009−233027号公報
上記の技術は、長期的な観点でユーザの睡眠環境の改善をサポートするための技術である。一方で、実際の生活や仕事で発揮できるパフォーマンスは、その日のコンディションに左右される。長期的な観点で睡眠環境を改善することはもちろん重要であるが、1日毎にコンディションを把握することも重要である。
本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、1日におけるユーザのコンディションの変動を提示する技術を提供することを目的とする。
本発明の第1の態様は、プログラムである。このプログラムは、コンピュータに、1日の各時刻を第1の軸、前記各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであるコンディションの時間変化の予測グラフを生成する機能と、前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付ける機能と、前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、前記予測グラフを表示部に表示させる機能と、を実現させる。
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記ユーザのコンディションの変遷タイプの指定を受け付ける機能をさらに実現させてもよく、前記予測グラフを生成する機能は、前記変遷タイプの指定を受け付けていることを条件として、前記予測グラフを生成してもよい。
前記プログラムは、前記コンピュータに、1日のうち前記コンディションが相対的に高くなる時間帯と相対的に低くなる時間帯との少なくともいずれか一方を示すアイコンを前記表示部に表示させる機能をさらに実現させてもよい。
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記ユーザから前記コンディションに関する通知の設定を受け付ける機能と、前記通知の設定で定められた条件を満たすことを契機として、前記コンディションに関する情報を前記ユーザに通知する機能と、をさらに実現させてもよい。
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記予測グラフで示されたコンディションを維持するために前記ユーザが取るべき推奨行動を示す情報を、前記予測グラフの第1の軸における前記推奨行動を実行すべき時刻に対応させて前記表示部に表示させる機能をさらに実現させてもよい。
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記予測グラフで示されたコンディションを改善するために前記ユーザが取るべき改善行動を示す情報を、前記予測グラフの第1の軸における前記改善行動を実行すべき時刻に対応させて前記表示部に表示させる機能と、前記改善行動を前記ユーザが取った場合における前記コンディションの時間変化の予測グラフを前記表示部に表示させる機能と、をさらに実現させてもよい。
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記コンディションの変遷タイプ毎に前記予測グラフのひな形を格納する記憶部から、前記ユーザのコンディションの変遷タイプに対応する予測グラフのひな形を読み出す機能をさらに実現させてもよく、前記表示指示を受け付ける機能は、前記表示指示とともに前記ユーザの睡眠に関する情報を示す数値である睡眠データをさらに受け付けてもよく、前記予測グラフを生成する機能は、前記記憶部から読み出した予測グラフのひな形を前記睡眠データに基づいて変更することにより、前記予測グラフを生成してもよい。
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記記憶部から読み出した予測グラフのひな形と、変更した後の前記予測グラフとに基づいて、前記ユーザの前記1日におけるコンディションの良し悪しを示すスコアを算出する機能と、前記スコアを前記表示部に表示させる機能と、をさらに実現させてもよい。
前記表示指示を受け付ける機能は、前記ユーザが使用する端末から、前記ユーザの就床時刻、入眠時刻、覚醒時刻、及び起床時刻を示す数値を前記睡眠データとして受け付けてもよい。
前記表示させる機能は、前記記憶部から読み出した予測グラフのひな形を前記表示部にさらに表示させてもよい。
上記のプログラムを提供するため、あるいはプログラムの一部をアップデートするために、このプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供されてもよく、また、このプログラムが通信回線で伝送されてもよい。
本発明の第2の態様は、情報処理方法である。この方法において、プロセッサが、1日の各時刻を第1の軸、前記各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであるコンディションの時間変化の予測グラフを生成するステップと、前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けるステップと、前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、前記予測グラフを表示部に表示させるステップとを実行する。
本発明の第3の態様は、情報処理端末である。この情報処理端末は、1日の各時刻を第1の軸、前記各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであるコンディションの時間変化の予測グラフを生成するグラフ生成部と、前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付ける受付部と、前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、前記予測グラフを表示部に表示させる表示制御部と、を備える。
なお、以上の構成要素の任意の組み合わせ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、データ構造、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。
本発明によれば、1日におけるユーザのコンディションの変動を提示することができる。
実施の形態に係る情報処理端末の機能構成を模式的に示す図である。 実施の形態に係る情報処理端末が生成するコンディションの予測グラフの一例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る予測グラフの生成に用いるデータをグラフ形式で示す模式図である。 実施の形態に係る表示制御部が表示部に表示させる推奨行動を示す情報の一例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る表示制御部が表示部に表示させる改善行動を示す情報の一例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る表示制御部が表示部に表示させる改善後の予測グラフの一例を模式的に示す図である。 スコア算出部が算出したスコアが付記された予測グラフの一例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る情報処理端末が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。
<実施の形態の概要>
実施の形態の概要を述べる。実施の形態に係るプログラムは、例えば、ユーザが使用するスマートホン等の情報処理端末で実行される。この情報処理端末は、実施の形態に係るプログラムを実行することにより、1日におけるユーザのコンディションの時間変動を示すグラフを表示部に表示させる。
ここで、「コンディション」とは、ユーザが仕事等で力を発揮できるか否かを示す指標である。コンディションは、ユーザがいかに「目覚めているか」を示す覚醒度と同様の意味を持つ。したがって、覚醒度は、ユーザがどれくらい「眠いか」を示す眠気と対となる概念である。本明細書では、コンディション(覚醒度)を0から100までの数値で表す。コンディションが100であることは、ユーザは仕事等で最も力を発揮できる状態を表す。また、コンディションが0であることは、ユーザが仕事等をまったくこなせない状態を表す。
コンディションをC、眠気をSとすると、C+S=100という関係が成り立つ。例えば、コンディションが100であることは眠気が0、すなわちユーザは全く眠くないことを表す。反対に、コンディションが0であることは眠気が100、すなわちユーザはすぐにでも睡眠が必要な状態であることを示す。
コンディションは、1日において一定ではなく、時間によって変動しうる。例えば、多くのユーザにとって真夜中は眠気が強く、コンディションが低い。また、十分に睡眠を取ったユーザであれば、午前中のコンディションは高い傾向にある。
実施の形態に係るプログラムを実行する情報処理端末がユーザの1日におけるユーザのコンディションの時間変動を示すグラフを表示部に表示させることにより、ユーザは、表示部に表示されたグラフを一見するだけで現在のコンディション、及びその後のコンディションの変化を把握することができる。
<実施の形態に係る情報処理端末1の機能構成>
図1は、実施の形態に係る情報処理端末1の機能構成を模式的に示す図である。情報処理端末1は、記憶部2と制御部3とを備える。図1において、矢印は主なデータの流れを示しており、図1に示していないデータの流れがあってもよい。図1において、各機能ブロックはハードウェア(装置)単位の構成ではなく、機能単位の構成を示している。そのため、図1に示す機能ブロックは単一の装置内に実装されてもよく、あるいは複数の装置内に分かれて実装されてもよい。機能ブロック間のデータの授受は、データバス、ネットワーク、可搬記憶媒体等、任意の手段を介して行われてもよい。
記憶部2は、情報処理端末1を実現するコンピュータのBIOS(Basic Input Output System)等を格納するROM(Read Only Memory)や情報処理端末1の作業領域となるRAM(Random Access Memory)、OS(Operating System)やアプリケーションプログラム、当該アプリケーションプログラムの実行時に参照される種々の情報を格納するHDD(Hard Disk Drive)やSSD(Solid State Drive)等の大容量記憶装置である。
制御部3は、情報処理端末1のCPU(Central Processing Unit)やGPU(Graphics Processing Unit)等のプロセッサであり、記憶部2に記憶されたプログラムを実行することによって受付部30、グラフ生成部31、表示制御部32、通知部33、スコア算出部34、及びひな形取得部35として機能する。
なお、図1は、情報処理端末1が単一の装置で構成されている場合の例を示している。しかしながら、情報処理端末1が、例えばクラウドコンピューティングシステムのような複数のプロセッサやメモリ等の計算リソースと協働することによって実現されてもよい。この場合、制御部3を構成する各部は、複数の異なるプロセッサの中の少なくともいずれかのプロセッサがプログラムを実行することによって実現される。
受付部30は、ユーザから予測グラフの表示指示を受け付ける。ここで、「予測グラフ」は、1日の各時刻を第1の軸、各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであり、ユーザのコンディションの時間変化の予測値を示すグラフである。
グラフ生成部31は、予測グラフを生成する。表示制御部32は、ユーザから予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、グラフ生成部31が生成した予測グラフを表示部に表示させる。
ここで、情報処理端末1が、例えばスマートホンやノートPC(Personal Computer)のように表示部を備える機器である場合、表示制御部32は、その表示部に予測グラフを表示させる。また、情報処理端末1が例えばデスクトップPCのように表示部を備えない機器である場合には、情報処理端末1に接続されている表示装置に予測グラフを表示させる。情報処理端末1が表示装置を備える機器であっても、情報処理端末1が、例えば時計型のウェアラブルデバイスのような表示部を備える機器と無線接続をしている場合には、表示制御部32は、ウェアラブルデバイスの表示部に予測グラフを表示させてもよい。
図2は、実施の形態に係る情報処理端末1が生成するコンディションの予測グラフの一例を模式的に示す図である。図2は、情報処理端末1がスマートホンであり、情報処理端末1が備える表示部に予測グラフが表示されている様子を示している。図2に示す例では、グラフ生成部31は、1日の各時刻を横軸、各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を縦軸として、コンディションの時間変化を棒グラフの形で生成している。このように、ユーザは表示部に表示された予測グラフを見ることで、1日のコンディションの変動を一見して把握することができる。
図1の説明に戻る。1日におけるコンディションの時間変動は一般にユーザ毎に異なるが、変動の仕方の傾向はいくつかのグループに大別することができる。例えば、ユーザがいわゆる「朝型」である場合、これらのユーザは午前中にコンディションが高い傾向がある。反対に、例えばユーザが「夜型」である場合、これらのユーザは午前中のコンディションは低い傾向がある。
そこで、受付部30は、ユーザのコンディションの変遷タイプの指定をユーザから受け付ける。具体的には、受付部30は、表示制御部32を介して表示部に変遷タイプ(例えば、朝型、昼型、又は夜型等)を選択可能な態様で表示させ、ユーザに選択させることによって変遷タイプの指定を受け付ける。グラフ生成部31は、受付部30が変遷タイプの指定を受け付けていることを条件として、予測グラフを生成する。これにより、グラフ生成部31は、ユーザから受け付けた変遷タイプを予測グラフの生成に反映させることができる。
具体的には、情報処理端末1の記憶部2は、コンディションの変遷タイプ毎に予測グラフのひな形を格納している。ひな形取得部35は、記憶部2から、ユーザのコンディションの変遷タイプに対応する予測グラフのひな形を読み出す。
図3(a)−(b)は、実施の形態に係る予測グラフの生成に用いるデータをグラフ形式で示す模式図である。具体的には、図3(a)は、コンディションの変遷タイプが「朝型」であるユーザの予測グラフのひな形を示す図である。さらに具体的には、図3(a)は、睡眠時間が十分に取れており、いわゆる「睡眠負債」が0である朝型のユーザの予測グラフを示す図である。この意味で、図3(a)は、朝型のユーザの理想的な予測グラフと言える。図3(a)に示すように、朝型のユーザは、午前中であってもコンディションが十分に高い。記憶部2は、ユーザのコンディションの変遷タイプ毎に、複数の異なるひな形を格納している。
一般に、ユーザが睡眠不足に陥るほど、そのユーザのコンディションは低下する。すなわち、ユーザの過去の睡眠情報は、コンディションの時間変化の予測グラフに影響する。また、起床してから時間が経過するほど、ユーザの眠気は大きくなり、コンディションが低下する。
図3(b)は、予測グラフの修正係数をグラフ形式で示す模式図の一例である。図3(b)に示すグラフはユーザの各時刻におけるコンディションの低下率を示しており、ユーザのコンディションの変遷タイプと、ユーザの睡眠に関する情報によって変化する。記憶部2は、ユーザのコンディションの変遷タイプ及びユーザの睡眠に関する情報毎に、複数の異なる修正係数のグラフを格納している。
受付部30は、ユーザによる予測グラフの表示指示とともに、ユーザの睡眠に関する情報を示す数値である睡眠データも受け付ける。睡眠データは、ユーザの睡眠に関する情報を示す数値であり、例えば、ユーザの就床時刻、入眠時刻、覚醒時刻、及び起床時刻を示す数値である。睡眠データは、スマートホン等の情報端末である情報処理端末1によって、ユーザの睡眠中及び睡眠の前後において自動で計測される。受付部30は、情報処理端末1から、ユーザの就床時刻、入眠時刻、覚醒時刻、及び起床時刻を示す数値を睡眠データとして受け付ける。
グラフ生成部31は、まず、ユーザのコンディションの変遷タイプに基づいて予測グラフのひな形を記憶部2から読み出す。続いて、表示制御部32は、睡眠データに基づいて修正係数のグラフを記憶部2から読み出す。最後に、表示制御部32は、読み出した予測のひな形の各時刻のコンディションの値に、修正係数のグラフにおける各時刻の係数を乗じることでひな形を変更する。これにより、表示制御部32は、ユーザに提示するための予測グラフを生成する。このように、表示制御部32は、ユーザのコンディションの変性タイプと睡眠データとを反映した予測グラフを作成することができる。
図2に示す予測グラフは、予測グラフのひな形に修正係数を乗じた結果を示すグラフである。図2に示すように、コンディションは一日を通じて一定ではなく、相対的に高くなる時間帯と低くなる時間帯とがある。図2において、符号I1で示す第1アイコンI1は、1日のうちユーザのコンディションが相対的に高くなる時間帯を示すアイコンである。また、符号I2で示す第2アイコンI2は、1日のうちユーザのコンディションが相対的に低くなる時間帯を示すアイコンである。図2に示す例では、ユーザは1日のうちで10時頃にコンディションが相対的に高くなり、13時から14時頃にコンディションが相対的に低くなることを示している。
表示制御部32は、第1アイコンI1と第2アイコンI2との少なくともいずれか一方を表示部に表示させる。これにより、ユーザは一日の活動の計画を立てる際に容易に参照することができる。
ここで、受付部30は、ユーザが使用する情報処理端末1からコンディションに関する通知の設定を受け付けてもよい。この場合、通知部33は、受付部30が受け付けた通知の設定で定められた条件を満たすことを契機として、コンディションに関する情報をユーザに通知する。
例えば、受付部30は、ユーザから、1日のうちでコンディションが最も低くなると予測される時間帯となる30分前に通知することの設定を受け付ける。この場合、通知部33は、グラフ生成部31が生成した予測グラフを参照して1日のうちでコンディションが最も低くなると予測される時間帯を取得し、その30分前となることを条件としてユーザに通知する。通知部33は、例えば情報処理端末1のバイブレーション機能を使って振動によりユーザに通知してもよいし、情報処理端末1の音声出力機能を使って音声により通知してもよい。これにより、ユーザは、コンディションが低くなる前に仮眠を取ったりカフェインを摂取したりする等の対策を取ることができる。また、コンディションが高い時間帯に重要な仕事を割り当てることもできる。
上述したように、起床してから時間が経過するほど、ユーザの眠気が増加しコンディションは低下する。そのため、図3(b)に示すように、予測グラフの修正係数は起床してから時間が経過するほど小さくなっている。これらの修正係数はあくまでも統計的なデータであり、例えばユーザが活動的に行動した場合、その後のコンディションは予測グラフで示した数値を維持できないことも起こりうる。
そこで、表示制御部32は、予測グラフで示されたコンディションを維持するためにユーザが取るべき推奨行動を示す情報を、予測グラフの第1の軸における推奨行動を実行すべき時刻に対応させて表示部に表示させてもよい。
図4は、実施の形態に係る表示制御部32が表示部に表示させる推奨行動を示す情報の一例を模式的に示す図である。図4に示す例は、13時から14時の間に20分ほど仮眠を取ることを推奨する文章が、ポップアップPを用いて表示されている様子を示している。ユーザはポップアップPを参照することにより、コンディションを維持するための推奨行動を把握することができる。
上述したように、ユーザの1日のコンディションはその前のユーザの睡眠データに影響する。したがって、ユーザが十分に睡眠を取ることは、次の日のコンディションを改善することにつながる。例えば、カフェインを摂取したりブルーライトを直視したりすることはユーザの覚醒を促し、反対に、入浴したりクラシック音楽を聴いたりすることはスムースな睡眠導入に効果的であると言われている。
そこで、表示制御部32は、予測グラフで示されたコンディションを改善するためにユーザが取るべき改善行動を示す情報を、予測グラフの第1の軸における改善行動を実行すべき時刻に対応させて表示部に表示させてもよい。
図5は、実施の形態に係る表示制御部32が表示部に表示させる改善行動を示す情報の一例を模式的に示す図である。図5に示す例は、14時以降にカフェインを摂取しないことを推奨する文章がポップアップP2を用いて表示されている様子を示している。ユーザはポップアップP2を参照することにより、コンディションを改善するための改善行動を把握することができる。
ここで、グラフ生成部31は、表示制御部32によって提示された改善行動をユーザが取った場合におけるコンディションの時間変化の予測グラフを生成してもよい。この場合、表示制御部32は、グラフ生成部31が生成した改善後の予測グラフを表示部に表示させる。
図6は、実施の形態に係る表示制御部32が表示部に表示させる改善後の予測グラフの一例を模式的に示す図である。図6は、グラフ生成部31が、コンディションの時間変化の予測グラフとして、コンディションの対となる概念である眠気予測の形式でグラフを生成した場合の例を示している。
図6において、表示制御部32は、ユーザが改善行動を取らなかった場合における予測グラフである「改善前グラフ」に重ねて、ユーザが改善行動を取った場合における予測グラフである「改善後グラフ」を表示している。具体的には、図6に示す棒グラフにおいて、白抜きのバーで示すグラフが改善前グラフであり、黒塗りのバーで示すグラフが改善後グラフである。図6に示すように、ユーザが14時以降にカフェインを摂取しなかった場合は、そうでない場合と比較して、夜間にかけてユーザの眠気が大きくなっている。
このように表示制御部32が改善後グラフを表示部に表示させることにより、ユーザは、就寝時にスムースに入眠するために改善行動を取ることの動機付けを得ることができる。
以上、グラフ生成部31がコンディションの時間変化の予測グラフを生成し、表示制御部32が予測グラフを情報処理端末1の表示部に表示させる場合について説明した。ここで、上述したように、予測グラフは、ユーザが十分に睡眠を取れている理想的な状態の場合の予測グラフ(すなわち、記憶部2に格納されているひな形で示されるグラフ)に対し、ユーザの睡眠データに応じて修正されたグラフである。したがって、グラフ生成部31が生成した予測グラフを見ただけでは、ユーザは理想的状態に対してどの程度のコンディションであるかを把握することは難しい。
そこで、表示制御部32は、ユーザのコンディションを数値化したスコアを表示部に表示させてもよい。具体的には、スコア算出部34が、記憶部2から読み出した予測グラフのひな形と、表示制御部32が変更した後の予測グラフとに基づいて、ユーザの1日におけるコンディションの良し悪しを示すスコアを算出し、表示制御部32がそのスコアを表示部に表示させる。
スコア算出の具体例としては、スコア算出部34は、まず、予測グラフのひな形における各時刻のコンディションの総和Tを算出する。続いて、スコア算出部34は、表示制御部32が変更した後の予測グラフにおける各時刻のコンディションの総和Uを算出する。スコア算出部34は、Tに対するUの割合を示す百分率(U/T×100)を、ユーザの1日におけるコンディションの良し悪しを示すスコアとして算出する。なお、スコア算出部34は、Tに対するUの割合を示す百分率(U/T×100)を四捨五入により整数に丸めた値をスコアとして算出してもよい。
図7は、スコア算出部34が算出したスコアが付記された予測グラフの一例を模式的に示す図である。図7は、スコア算出部34が算出したスコアが80%の場合の例を示している。図7に示す例では、表示制御部32は、スコアの数字に対応する円グラフとともにスコアが表示されている。ユーザはスコアを見ることにより、1日のコンディションのレベルを一見して把握することができる。
また、表示制御部32は、記憶部2から読み出した予測グラフのひな形を表示部に表示させてもよい。図7に示す例では、白抜きのバーで示すグラフは表示制御部32が生成した予測グラフであり、黒塗りのバーで示すグラフが予測グラフのひな形に対応するグラフである。表示制御部32が予測グラフのひな形も表示部に表示させることにより、ユーザは、十分に睡眠が取れた状態における自身のコンディションを知ることができる。これにより、情報処理端末1は、ユーザに睡眠環境の改善を図る動機付けを提供することができる。
<情報処理端末1が実行する情報処理方法の処理フロー>
図8は、実施の形態に係る情報処理端末1が実行する情報処理の流れを説明するためのフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば情報処理端末1が起動したときに開始する。
受付部30は、ユーザが使用する情報処理端末1から、ユーザのコンディションの変遷タイプの指定を受け付ける(S2)。受付部30は、ユーザが使用する情報処理端末1から、ユーザの睡眠データを受け付ける(S4)。
グラフ生成部31は、コンディションの変遷タイプと睡眠データとに基づいて、1日におけるユーザのコンディションの変遷を示す予測グラフを生成する(S6)。表示制御部32は、グラフ生成部31が生成した予測グラフを情報処理端末1の表示部に表示させる(S8)。
表示制御部32が予測グラフを表示部に表示させると、本フローチャートにおける処理は終了する。
<実施の形態に係る情報処理端末1が奏する効果>
以上説明したように、実施の形態に係る情報処理端末1によれば、1日におけるユーザのコンディションの変動を提示することができる。
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、装置の全部又は一部は、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。また、複数の実施の形態の任意の組み合わせによって生じる新たな実施の形態も、本発明の実施の形態に含まれる。組み合わせによって生じる新たな実施の形態の効果は、もとの実施の形態の効果をあわせ持つ。
1・・・情報処理端末
2・・・記憶部
3・・・制御部
30・・・受付部
31・・・グラフ生成部
32・・・表示制御部
33・・・通知部
34・・・スコア算出部
35・・・ひな形取得部

Claims (12)

  1. コンピュータに、
    1日の各時刻を第1の軸、前記各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであるコンディションの時間変化の予測グラフを生成する機能と、
    前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付ける機能と、
    前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、前記予測グラフを表示部に表示させる機能と、
    を実現させるプログラム。
  2. 前記コンピュータに、
    前記ユーザのコンディションの変遷タイプの指定を受け付ける機能をさらに実現させ、
    前記予測グラフを生成する機能は、前記変遷タイプの指定を受け付けていることを条件として、前記予測グラフを生成する、
    請求項1に記載のプログラム。
  3. 前記コンピュータに、1日のうち前記コンディションが相対的に高くなる時間帯と相対的に低くなる時間帯との少なくともいずれか一方を示すアイコンを前記表示部に表示させる機能をさらに実現させる、
    請求項1又は2に記載のプログラム。
  4. 前記コンピュータに、
    前記ユーザから前記コンディションに関する通知の設定を受け付ける機能と、
    前記通知の設定で定められた条件を満たすことを契機として、前記コンディションに関する情報を前記ユーザに通知する機能と、
    をさらに実現させる請求項1から3のいずれか1項に記載のプログラム。
  5. 前記コンピュータに、
    前記予測グラフで示されたコンディションを維持するために前記ユーザが取るべき推奨行動を示す情報を、前記予測グラフの第1の軸における前記推奨行動を実行すべき時刻に対応させて前記表示部に表示させる機能をさらに実現させる、
    請求項1から4のいずれか1項に記載のプログラム。
  6. 前記コンピュータに、
    前記予測グラフで示されたコンディションを改善するために前記ユーザが取るべき改善行動を示す情報を、前記予測グラフの第1の軸における前記改善行動を実行すべき時刻に対応させて前記表示部に表示させる機能と、
    前記改善行動を前記ユーザが取った場合における前記コンディションの時間変化の予測グラフを前記表示部に表示させる機能と、
    をさらに実現させる請求項1から5のいずれか1項に記載のプログラム。
  7. 前記コンピュータに、
    前記コンディションの変遷タイプ毎に前記予測グラフのひな形を格納する記憶部から、前記ユーザのコンディションの変遷タイプに対応する予測グラフのひな形を読み出す機能をさらに実現させ、
    前記表示指示を受け付ける機能は、前記表示指示とともに前記ユーザの睡眠に関する情報を示す数値である睡眠データをさらに受け付け、
    前記予測グラフを生成する機能は、前記記憶部から読み出した予測グラフのひな形を前記睡眠データに基づいて変更することにより、前記予測グラフを生成する、
    請求項2から6のいずれか1項に記載のプログラム。
  8. 前記コンピュータに、
    前記記憶部から読み出した予測グラフのひな形と、変更した後の前記予測グラフとに基づいて、前記ユーザの前記1日におけるコンディションの良し悪しを示すスコアを算出する機能と、
    前記スコアを前記表示部に表示させる機能と、
    をさらに実現させる請求項7に記載のプログラム。
  9. 前記表示指示を受け付ける機能は、前記ユーザが使用する端末から、前記ユーザの就床時刻、入眠時刻、覚醒時刻、及び起床時刻を示す数値を前記睡眠データとして受け付ける、
    請求項7又は8に記載のプログラム。
  10. 前記表示させる機能は、前記記憶部から読み出した予測グラフのひな形を前記表示部にさらに表示させる、
    請求項7から9のいずれか1項に記載のプログラム。
  11. プロセッサが、
    1日の各時刻を第1の軸、前記各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであるコンディションの時間変化の予測グラフを生成するステップと、
    前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けるステップと、
    前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、前記予測グラフを表示部に表示させるステップと、
    を実行する情報処理方法。
  12. 1日の各時刻を第1の軸、前記各時刻に対応するユーザのコンディションの予測値を第2の軸とするグラフであるコンディションの時間変化の予測グラフを生成するグラフ生成部と、
    前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付ける受付部と、
    前記ユーザから前記予測グラフの表示指示を受け付けることを契機として、前記予測グラフを表示部に表示させる表示制御部と、
    を備える情報処理端末。
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002529120A (ja) * 1998-10-30 2002-09-10 ウォルター リード アーミー インスティテュート オブ リサーチ 人の認知能力を予測する方法
US20030013943A1 (en) * 2001-07-06 2003-01-16 Hursh Steven Rawlings System and method for evaluating task effectiveness based on sleep pattern
JP2007164366A (ja) * 2005-12-12 2007-06-28 Central Japan Railway Co 眠気予防情報提示装置、眠気予防情報提示システム、プログラムおよび記録媒体
JP2008186263A (ja) * 2007-01-30 2008-08-14 Denso Corp 覚醒度算出装置
JP2017064364A (ja) * 2015-09-28 2017-04-06 デルタ工業株式会社 生体状態推定装置、生体状態推定方法及びコンピュータプログラム
JP2017113382A (ja) * 2015-12-25 2017-06-29 大阪瓦斯株式会社 複数生体指標を用いた健康管理システム
JP2019510550A (ja) * 2016-02-18 2019-04-18 カーイージス テクノロジーズ,インコーポレイティド 注意力予測システム及び方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002529120A (ja) * 1998-10-30 2002-09-10 ウォルター リード アーミー インスティテュート オブ リサーチ 人の認知能力を予測する方法
US20030013943A1 (en) * 2001-07-06 2003-01-16 Hursh Steven Rawlings System and method for evaluating task effectiveness based on sleep pattern
JP2007164366A (ja) * 2005-12-12 2007-06-28 Central Japan Railway Co 眠気予防情報提示装置、眠気予防情報提示システム、プログラムおよび記録媒体
JP2008186263A (ja) * 2007-01-30 2008-08-14 Denso Corp 覚醒度算出装置
JP2017064364A (ja) * 2015-09-28 2017-04-06 デルタ工業株式会社 生体状態推定装置、生体状態推定方法及びコンピュータプログラム
JP2017113382A (ja) * 2015-12-25 2017-06-29 大阪瓦斯株式会社 複数生体指標を用いた健康管理システム
JP2019510550A (ja) * 2016-02-18 2019-04-18 カーイージス テクノロジーズ,インコーポレイティド 注意力予測システム及び方法

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