JP2023090070A

JP2023090070A - 解析システム

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Publication number: JP2023090070A
Application number: JP2021204818A
Authority: JP
Inventors: 潤哉谷本; Junya Tanimoto; 哲祥志村; Akiyoshi Shimura
Original assignee: O Inc
Current assignee: O Inc
Priority date: 2021-12-17
Filing date: 2021-12-17
Publication date: 2023-06-29
Anticipated expiration: 2041-12-17
Also published as: JP7305100B2

Abstract

【課題】ＤＬＭＯの推定を簡略化する。【解決手段】情報処理装置１とウェアラブルデバイス２とを含む解析システムＳにおいて、ウェアラブルデバイス２は、照度を測定する照度測定部２１を備える。情報処理装置１は、ウェアラブルデバイス２が測定した照度の時間変動を解析して、ウェアラブルデバイス２を装着したユーザの薄明下メラトニン分泌開始時刻（dim light melatonin onset；ＤＬＭＯ）を推定する解析部１３０と、ＤＬＭＯを表示する表示部１２と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は解析システムに関し、特に、薄明下メラトニン分泌開始時刻（Dim Light Melatonin Onset；以下、「ＤＬＭＯ」と記載する。）を解析する技術に関する。

地球の自転周期は２４時間であることから、ヒトを含めて地球上の生物の多くは概ね２４時間の明暗周期で活動を同期させていることが知られており、この周期は概日リズム（circadian rhythm）と呼ばれている。ヒトは概日リズムに基づいて睡眠と覚醒とを制御していると言われている。特許文献１には、対象（被験者であるユーザ）に露光することでその対象の概日リズムを予想するための技術が提案されている。

特表２０１７－５１４５７８号公報

ヒトの覚醒と睡眠には脳内の松果体において生合成されるメラトニンが関係していることも知られている。上記の技術では、ヒトの概日リズムを予想するために対象のＤＬＭＯも利用しているが、一般にメラトニンを検出するためには対象の唾液や血液等が必要であり、メラトニン検出は対象にかかる負担が大きい。

本発明はこれらの点に鑑みてなされたものであり、ＤＬＭＯの推定を簡略化するための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、情報処理装置とウェアラブルデバイスとを含む解析システムである。このシステムにおいて、前記ウェアラブルデバイスは、照度を測定する照度測定部を備え、前記情報処理装置は、前記ウェアラブルデバイスが測定した照度の時間変動を解析して、前記ウェアラブルデバイスを装着したユーザの薄明下メラトニン分泌開始時刻（dim light melatonin onset；ＤＬＭＯ）を推定する解析部と、前記ＤＬＭＯを表示する表示部と、を備える。

前記照度測定部は、少なくとも青色スペクトルの照度を測定する青色光照度測定部を備えてもよく、前記解析部は青色スペクトルの照度の変動に基づいて前記ＤＬＭＯを推定してもよい。

前記照度測定部は、全光域スペクトルの照度を測定する全光照度測定部をさらに備えてもよく、前記解析部は、前記青色スペクトルの照度の変動と前記全光域スペクトルの照度の変動とに基づいて前記ＤＬＭＯを推定してもよい。

前記解析部は、所定の基準時刻Ｔ１と、前記青色スペクトルの照度と全光域スペクトルの照度とのそれぞれが所定の条件を満たす時刻Ｔ２及び時刻Ｔ３とに基づいて、Ｔ１＋αＴ２＋βＴ３（α及びβは０以上１以下の実数）で示される時刻をＤＬＭＯとして推定してもよい。

前記情報処理装置は、前記解析部が推定したＤＬＭＯに基づいて、前記ユーザが行うべき１又は複数の活動の開始時刻を特定する時刻推定部をさらに備えてもよく、前記表示部は、前記開始時刻の所定時間前に、前記開始時刻に開始すべき活動の内容を前記開始時刻とともに表示してもよい。

前記情報処理装置は、体内時計の調整時間を前記ユーザから取得する取得部をさらに備えてもよく、前記時刻推定部は、前記調整時間と前記ＤＬＭＯとに基づいて、前記ユーザの体内時計を前記取得部が取得した調整時間分だけ調整するために前記ユーザが行うべき１又は複数の活動の開始時刻を特定してもよく、前記表示部は、前記開始時刻の所定時間前に、前記開始時刻に開始すべき活動の内容を前記開始時刻とともに表示してもよい。

前記解析システムは、前記ユーザの健康を管理する医療従事者が使用する医療従事者端末をさらに含んでもよく、前記情報処理装置は、前記解析部が推定したＤＬＭＯを通信ネットワークを介して前記医療従事者端末に送信する通信部をさらに備えてもよい。

前記解析システムは、前記ユーザの職場における前記ユーザの管理者が使用する管理者端末をさらに含んでもよく、前記解析部は、所定期間における前記照度の時間変動の大きさを算出してもよく、前記通信部は、前記時間変動の大きさが所定の閾値を超えることを条件として、前記管理者端末に前記ユーザを特定するためのユーザ情報を送信してもよい。

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、ＤＬＭＯの推定を簡略化することができる。

実施の形態に係る解析システムの概要を説明するための図である。実施の形態に係る情報処理装置及びウェアラブルデバイスの機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る解析部が使用する重回帰式を定めるために行われた実験データの一部を模式的に示す図である。実施の形態に係る情報処理装置の表示部の表示画面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装置が実行する解析処理の流れを説明するためのシーケンス図である。

＜実施の形態の概要＞
本願の発明者は、ＤＬＭＯの推定の対象となる複数のユーザそれぞれが生活の中で暴露される光の強度を照度データとして蓄積するとともに、各ユーザの唾液におけるメラトニン濃度の経時変化を測定し、唾液中のメラトニンから既知の手法に基づいてＤＬＭＯを算出した。本願の発明者は、照度データの時間変動から抽出されるいくつかの特徴点を説明変数としてユーザのＤＬＭＯを重回帰分析した結果、照度データからＤＬＭＯを精度よく推定できることを見出した。なお、推定方法の詳細は後述する。

本願の発明者は、ユーザの睡眠スケジュールに関する設問の回答から主観的真夜中（Subjective-Midnight；ＳＭ）として知られる指標を推定し、ＳＭを基準とすることにより、照度データを未取得の状態でも初期値として十分な精度でＤＬＭＯを推定できることも見出した。

実施の形態に係る解析システムは、ユーザの生活環境において暴露される光の照度の時間変動をウェアラブルデバイスで測定し、測定したデータを解析することによってユーザのＤＬＭＯを推定する。

図１は、実施の形態に係る解析システムＳの概要を説明するための図である。実施の形態に係る解析システムＳは、情報処理装置１と、ＤＬＭＯの測定対象であるユーザＵが装着するためのウェアラブルデバイス２とを含んでいる。情報処理装置１とウェアラブルデバイス２とは、例えば近距離無線通信を介して通信可能な態様で接続している。また、情報処理装置１は、インターネット等の通信ネットワークＮを介して、ユーザＵの健康を管理する医療従事者Ｄが使用する医療従事者端末３や、ユーザＵの職場におけるユーザＵの管理者Ｍが使用する管理者端末４とも通信可能な態様で接続している。

図１は、ウェアラブルデバイス２が腕時計型のデバイスである場合の例を示している。しかしながら、ウェアラブルデバイス２は、ウェアラブルデバイス２を装着しているユーザＵが暴露する光の照度を計測して蓄積し、情報処理装置１に送信できればどのような態様であってもよく、例えば、指輪型、メガネ型、帽子型、コンタクトレンズ型、皮膚埋め込み型、衣服型、マスク型のデバイスであってもよい。

図１に示すように、ユーザＵは、実施の形態に係るウェアラブルデバイス２を装着した状態で生活する。ユーザＵに照射される光の照度は、ユーザＵが置かれる環境（例えば、ユーザＵが快晴時に外出しているか、曇りの日に窓辺で仕事しているか、夜間に照明の下で食事をしているか、夜間に消灯して就寝しているか等）に応じて時々刻々と変化する。そこで、ユーザＵはウェアラブルデバイス２を装着してユーザＵの活動とともに変化する照度の時間変動を測定させる。

情報処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等のプロセッサやメモリ等の計算リソースを備える装置であり、一例としてはスマートホンである。情報処理装置１は、ウェアラブルデバイス２が測定した１日分の照度の時間変動を解析して、あらかじめ実験によって定められた重回帰式を用いることにより、ユーザＵのＤＬＭＯを推定する。情報処理装置１は、推定したＤＬＭＯを情報処理装置１の表示部に表示する。これにより、ユーザＵは、単にウェアラブルデバイス２を装着して生活するだけで、自身のＤＬＭＯの推定値を知ることができる。

また、情報処理装置１は、ユーザＵのＤＬＭＯの推定値やウェアラブルデバイス２が測定した照度の解析結果をユーザＵの健康を管理する医療従事者Ｄが使用する医療従事者端末３や、ユーザＵの職場におけるユーザＵの管理者Ｍが使用する管理者端末４にも送信してもよい。これにより、情報処理装置１は、医療従事者Ｄや管理者ＭがユーザＵの生活リズムの乱れやその予兆を把握する機会を提供することができる。

＜実施の形態に係る情報処理装置１及びウェアラブルデバイス２の機能構成＞
図２は、実施の形態に係る情報処理装置１及びウェアラブルデバイス２の機能構成を模式的に示す図である。情報処理装置１は、記憶部１０、通信部１１、表示部１２、及び制御部１３を備える。また、ウェアラブルデバイス２は、例えば腕時計型のデバイスであり、通信部２０と照度測定部２１とを備える。照度測定部２１は、全光照度測定部２１０、青色光照度測定部２１１、赤色光照度測定部２１２、及び緑色光照度測定部２１３を備える。図示はしないが、ウェアラブルデバイス２は、ユーザＵの動きを測定するための加速度センサを備えていてもよい。

図２において、矢印は主なデータの流れを示しており、図２に示していないデータの流れがあってもよい。図２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２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、通信ネットワーク、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１０は、情報処理装置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）や情報処理装置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。

通信部１１は、情報処理装置１が外部の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、携帯電話通信モジュール、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）モジュール、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール等の無線通信モジュール等で実現されている。情報処理装置１が据え置き型の計算機である場合には、通信部１１は有線ＬＡＮ（Local Area Network）モジュールであってもよい。

以下、情報処理装置１が外部の機器と通信する場合、通信部１１を介することを前提として通信部１１の記載は省略する。同様に、ウェアラブルデバイス２の通信部２０はウェアラブルデバイス２が外部の機器と通信するためのインタフェースである。ウェアラブルデバイス２が外部の機器と通信する場合、通信部２０を介することを前提として通信部２０の記載は省略する。

表示部１２は、情報処理装置１がユーザＵに情報を提示するためのインタフェースであり、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）等の既知の表示モジュールで実現されている。情報処理装置１がスマートホンの場合ユーザＵから入力を受け付ける入力インタフェースとしても機能する。

制御部１３は、情報処理装置１のＣＰＵやＧＰＵ等のプロセッサであり、記憶部１０に記憶されたプログラムを実行することによって解析部１３０、時刻推定部１３１、及び取得部１３２として機能する。

なお、図２は、情報処理装置１がスマートホン等の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、情報処理装置１は、例えばクラウドコンピューティングシステムのように複数のプロセッサやメモリ等の計算リソースによって実現されてもよい。この場合、制御部１３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。

ユーザＵに装着されたウェアラブルデバイス２の照度測定部２１はユーザＵが暴露している光の照度を測定する。情報処理装置１の解析部１３０は、ウェアラブルデバイス２が測定した照度の時系列データを取得する。解析部１３０は、取得した照度の時間変動を解析して、ウェアラブルデバイス２を装着したユーザＵのＤＬＭＯを推定する。解析部１３０が推定するＤＬＭＯは、例えば「２１時５５分」のように具体的な時刻である。表示部１２は、解析部１３０が推定したＤＬＭＯを表示する。

（ＤＬＭＯの推定方法の詳細）
以下、解析部１３０が実行するＤＬＭＯの推定方法の詳細を説明する。

実施の形態に係る解析部１３０は、ウェアラブルデバイス２から取得した照度の時間変動を示すデータから複数の特徴量を取得し、それらの特徴量を説明変数とする重回帰式により、ＤＬＭＯを推定する。解析部１３０が使用する重回帰式は実験によってあらかじめ定められている。

図３（ａ）－（ｂ）は、実施の形態に係る解析部１３０が使用する重回帰式を定めるために行われた実験データの一部を模式的に示す図である。具体的には、図３（ａ）はある被験者が装着したウェアラブルデバイス２によって測定された７日分の照度（全光域スペクトル）を示すグラフであり、図３（ｂ）はある被験者から検出されたメラトニン分泌量の１日における変動を示すグラフである。

本願の発明者は、複数の被験者に関する照度の時間変動を示すデータそれぞれについて、１０［ｌｘ］から３００［ｌｘ］の間のいくつかの閾値を設定し、各閾値における暗期開始時刻、暗期終了時刻、明暗期中間時刻等の時刻を特徴量として取得した。また、全光域スペクトルのみならず、青色スペクトル、赤色スペクトル、緑色スペクトルについても複数の閾値を設定し、暗期開始時刻、暗期終了時刻、明暗期中間時刻等の時刻を特徴量として取得した。さらに、本願の発明者は、各スペクトルにおける対数照度の重心時刻も特徴量として取得した。

本願の発明者は、照度の時間変動から抽出した各特徴量（時刻）について、その時刻が含まれる日のメラトニン分泌量の変動を示すグラフから、二つの異なる手法それぞれを用いてＤＬＭＯを特定した。具体的に、一つ目の手法は、メラトニンの分泌量が３［ｐｇ／ｍｌ］の濃度を超えた時点（より正確には、採取した２時点の間で直線を描き、メラトニンの分泌量が３［ｐｇ／ｍｌ］を超える時点）をＤＬＭＯとする手法である。二つ目の手法は、上述した３ｋ法と呼ばれる手法であり、ランニング段階でまず３時点のメラトニン濃度を測定し、そのベースラインからメラトニンの濃度の変動に関する標準偏差の２倍分の分泌量を超えた時点をＤＬＭＯとする方法である。

本願の発明者は、複数の特徴量についてＤＬＭＯとの相関を調べ、全光域スペクトルにおける暗期終了時刻（明期開始時刻）、青色スペクトルにおける明期終了時刻（暗期開始時刻）、対数照度の日中の青色スペクトルにおける重心時刻がＤＬＭＯの推定に特に重要な特徴量であり、中でも、青色スペクトルにおける明期中間時刻が重要な特徴量であることを見出した。

そのため、ウェアラブルデバイス２の照度測定部２１は、青色スペクトルの照度を測定する青色光照度測定部２１１を備えている。解析部１３０は青色スペクトルの照度の変動に基づいてユーザＵのＤＬＭＯを推定する。具体的には、解析部１３０は、５０［ｌｘ］を閾値として青色スペクトルの明期中間時刻をＴ１（直近の過去７日間の平均値）、青いスペクトルの対数照度の重心時刻をＴ２（直近の過去７日間の平均値）、ＤＬＭＯをＴｄとしたときに、Ｔｄを以下の式（１）に基づいて推定できることを見出した。
Ｔｄ＝Ｔ１×０．９７＋Ｔ２×０．４１７―０．６１８（１）

ここで、Ｔ１、Ｔ２は、０時～２４時までの時刻を２４時間表記で示すとともに、時間を１から２４の整数、分を０以上１未満の小数点で表すものとする。例えば、午前９時３０分は「９．５」、午後４時４８分は「１６．８」で表す。すなわち、小数点以下の値を６０倍した数字が時刻における「分」を表す。例えば、式（１）において、Ｔ１が１６時、Ｔ２が１４時である場合、Ｔｄは、１６×０．９７＋１４×０．４１７－０．６１８＝２０．７４（２０時４４分２４秒）がＤＬＭＯと推定できる。

照度測定部２１が全光域スペクトルの照度を測定する全光照度測定部２１０を備えており、全光域スペクトルの照度の変動を使用できる場合、解析部１３０は、青色スペクトルの照度の変動と全光域スペクトルの照度の変動とに基づいてＤＬＭＯをさらに精度よく推定することができる。

具体的には、解析部１３０は、以下の式（２）を利用することでＤＬＭＯをさらに精度よく推定することができる。
Ｔｄ＝１１．３２７＋Ｔ３×０．９１３＋Ｔ４×０．１７７（２）
ここで、Ｔ３は全光域スペクトルにおいて５０［ｌｘ］を閾値とした場合の暗期終了時刻（明期開始時刻）を表し、Ｔ４は青色スペクトルにおいて５０［ｌｘ］を閾値とした場合の暗期終了時刻（明期開始時刻）を示す。式（１）におけるＴ１、Ｔ２と同様に、式（２）におけるＴ３、Ｔ４も直近の過去７日分の平均値である。

このように、解析部１３０は、所定の基準時刻Ｔｓと、青色スペクトルの照度と全光域スペクトルの照度とのそれぞれが所定の条件を満たす時刻Ｔａ及び時刻Ｔｂとに基づいて、Ｔｘ＋αＴａ＋βＴｂ（α及びβは０以上１以下の実数）で示される時刻をＤＬＭＯとして推定することができる。

さらに、情報処理装置１は、ユーザＵに暴露されている１日分の照度データを取得するたびに、式（１）及び式（２）に含まれるＴ１～Ｔ４の値を更新する。これにより、情報処理装置１は、ＤＬＭＯ推定のための重回帰式の説明変数の値にユーザＵの近況の状況を反映させることができるので、ＤＬＭＯの推定精度を維持することができる。

式（１）及び式（２）は、ユーザＵがウェアラブルデバイス２を７日間以上装着し、７日間以上の照度データが蓄積されていることを前提としている。本願の発明者は、ユーザＵがウェアラブルデバイス２を装着している期間が７日未満である場合、解析部１３０は、ユーザＵのアンケートから取得したＳＭ（主観的真夜中）を利用する以下の式（３）を用いてＤＬＭＯを推定することができることを実験により見出した。

Ｔｄ＝１７．２１２＋Ｔ５×０．７１４＋Ｔ６×０．２１８（３）
ここで、Ｔ５はＳＭを示し、Ｔ６は緑色スペクトルにおいて５０［ｌｘ］未満であった連続期間（ただし連続しない１分だけ５０［ｌｘ］を超えた瞬間的露光はカウントしない）が終わった時刻を示す。

ＭＳに代えてＭＳＦｓｃ（睡眠負債が調整された休日における睡眠時間帯の中間時刻）を用いる場合、解析部１３０は以下の式（４）を用いてＤＬＭＯを推定することもできる。
Ｔｄ＝１６．１９４＋Ｔ７×０．７５９＋Ｔ８×０．１９４（４）
ここで、Ｔ７は、全光域スペクトルにおいて１０［ｌｘ］未満であった連続期間（ただし連続しない１分だけ１０［ｌｘ］を超えた瞬間的露光はカウントしない）が終わった時刻を示し、Ｔ８はＭＳＦｓｃである。

なお、ユーザＵが一度もウェアラブルデバイス２を装着したことがなく、照度データが存在しない場合には、上記式（１）～（４）と比較して精度は落ちるものの、解析部１３０は以下の式（５ａ）又は（５ｂ）を用いてＤＬＭＯを推定することができることも本願の発明者は実験により見出した。
Ｔｄ＝Ｔ５－６．５４（５ａ）
Ｔｄ＝Ｔ８―７．０４（５ｂ）
式（５ａ）は、ＳＭの６．５４時間前がＤＬＭＯの推定時刻であり、式（５ｂ）はＳＭＦｓｃの７．０４時間前がＤＬＭＯの推定時刻であることを示している。

以上説明したように、情報処理装置１は、ユーザＵが暴露する光の照度を解析することにより、ユーザＵのＤＬＭＯを推定することができる。ＤＬＭＯはユーザＵの概日リズムにおいても重要な指標であり、情報処理装置１は、ＤＬＭＯに基づいてユーザＵの生活リズムに関する種々の提案をすることも可能である。

このため、実施の形態に係る時刻推定部１３１は、解析部１３０が推定したＤＬＭＯに基づいて、ユーザＵが行うべき１又は複数の活動の開始時刻を特定する。ここで「複数の活動」とは、何らかの目的に向けてユーザＵが定期的に実行すべき活動であり、例えば投薬のタイミングや体内時計の調整、理想的な時刻における着床、食事、運動、仕事、勉強等である。これらの時刻は、ＤＬＭＯを起点とする相対的な時刻としてあらかじめ情報処理装置１の記憶部（不図示）に記録されている。表示部１２は、時刻推定部１３１が特定した開始時刻の所定時間前に、開始時刻に開始すべき活動の内容を開始時刻とともに表示する。

時刻推定部１３１が上記の活動を開始する時刻を求めるために、ユーザＵから情報を取得する必要がある場合もある。例えば、ユーザＵが体内時計を調整することを目的とする場合、時刻推定部１３１はユーザＵから調整時間を具体的に取得する必要がある。

そこで、取得部１３２は、体内時計の調整時間をユーザＵから取得する。時刻推定部１３１は、調整時間とＤＬＭＯとに基づいて、ユーザＵの体内時計を取得部１３２が取得した調整時間分だけ調整するためにユーザＵが行うべき１又は複数の活動の開始時刻を特定する。表示部１２は、開始時刻の所定時間前に、開始時刻に開始すべき活動の内容を開始時刻とともに表示する。

図４は、実施の形態に係る情報処理装置１の表示部１２の表示画面の一例を模式的に示す図であり、具体的には、ユーザＵが時差調整のために体内時計を調整することを目的とする提案の一例を示している。図４に示す例では、表示部１２は、時差調整をするために１６時１５分以降は光を浴びないことを示すメッセージや、ユーザＵが起床すべき時刻を表示する。これにより、ユーザＵは、表示部１２に表示された開始時刻及び活動の内容を開始時刻の前に確認して、活動をするための準備をすることができる。

ここで、情報処理装置１がユーザＵに提示する投薬するタイミング等はあくまでも参考情報であり、医師等の医療従事者Ｄが管理すべき事柄である。そこで、情報処理装置１は、解析部１３０が推定したＤＬＭＯを通信ネットワークを介して医療従事者端末３に送信する。また、情報処理装置１は、時刻推定部１３１が算出した活動開始時刻及び活動内容も管理者端末４に送信してもよい。これにより、医療従事者は、ユーザＵの投薬のタイミングの決定と行った医療行為ないしそれに準ずる行為を遠隔から実施することができる。

さらに、ユーザＵが暴露している照度データは、ユーザＵの生活のリズムを反映するデータと言える。例えば、ユーザＵが着床する時間が乱れている場合は生活のリズムが乱れており、ユーザＵが担う仕事のパフォーマンスにも影響を及ぼす可能性がある。

そこで、解析部１３０は、所定期間における照度の時間変動の大きさを算出する。ここで、「所定期間」とは、ユーザＵの生活のリズムが乱れているか否かを判定するために定められた照度データ中のリズム判定基準期間である。所定の期間は、時刻推定部１３１によって管理され、変更可能である。例えば、時刻推定部１３１は、過去７日間のユーザＵの就寝時刻及び起床時刻を算出し、それらの時刻を含む期間（例えば前後１時間）を所定の期間として定める。ユーザＵの生活のリズムが一定である場合は、生活のリズムが乱れている場合と比較して、所定の期間における照度の変化は小さいと考えられる。なぜなら、ユーザＵの生活のリズムが乱れており就寝時刻が安定しない場合、就寝時刻を含む所定期間内で消灯している場合としていない場合が混在するからである。同様に、ユーザＵの起床時刻が安定しない場合、ユーザＵが照明を点灯させる時刻や外出する時刻が安定せず、起床後にユーザＵが強い光に暴露される時刻も安定しないからである。

情報処理装置１は、時刻推定部１３１が算出した変動の大きさが所定の閾値を超えることを条件として、管理者端末４にユーザＵを特定するためのユーザ情報を送信する。これにより、ユーザＵの職場におけるユーザＵの管理者Ｍは、ユーザＵの生活のリズムが乱れていることに客観的なデータを持って認識することができる。管理者Ｍは、必要に応じて、ユーザＵに担当させるべき仕事の量を調整したり、ユーザＵとの面談を設定したりする機会を得ることができる。

＜情報処理装置１が実行する解析方法の処理フロー＞
図５は、実施の形態に係る情報処理装置１が実行する解析処理の流れを説明するためのシーケンス図である。

ウェアラブルデバイス２の照度測定部２１は、ウェアラブルデバイス２を装着したユーザＵが暴露している光の照度を測定する（Ｓ２）。照度測定部２１は、測定した照度をウェアラブルデバイス２の記憶部に記録する（Ｓ４）。

ウェアラブルデバイス２は、あらかじめ定められた照度データの送信タイミング（例えば、１日１回、１時間に１回等）となるまでの間（Ｓ６のＮｏ）、照度の測定と記録を継続する。あらかじめ定められたデータの送信タイミングとなると（Ｓ６のＹｅｓ）、ウェアラブルデバイス２は、照度の時間変動を示すデータを情報処理装置１に送信する（Ｓ８）。

情報処理装置１は、ウェアラブルデバイス２が計測した照度の時間変動を示すデータを受信する（Ｓ１０）。情報処理装置１の解析部１３０は、ウェアラブルデバイス２が測定した照度の時間変動を解析して、ウェアラブルデバイス２を装着したユーザＵのＤＬＭＯを推定する（Ｓ１２）。

時刻推定部１３１は、解析部１３０が推定したＤＬＭＯに基づいて、ユーザＵが行うべき１又は複数の活動の開始時刻を特定する（Ｓ１４）。時刻推定部１３１が特定した開始時刻の所定時間前（例えば３０分前）である通知時刻になるまでの間（Ｓ１６のＮｏ）、情報処理装置１はステップＳ１０に戻ってステップＳ１０からステップＳ１４までの処理を繰り返す。

時刻推定部１３１が特定した開始時刻の所定時間前（例えば３０分前）である通知時刻となると（Ｓ１６のＹｅｓ）、表示部１２は、開始時刻に開始すべき活動の内容を開始時刻とともに表示する（Ｓ１８）。

＜実施の形態に係る解析システムＳが奏する効果＞
以上説明したように、実施の形態に係る解析システムＳによれば、ユーザＵのＤＬＭＯの推定を簡略化することができる。

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・・・情報処理装置
１０・・・記憶部
１１・・・通信部
１２・・・表示部
１３・・・制御部
１３０・・・解析部
１３１・・・時刻推定部
１３２・・・取得部
２・・・ウェアラブルデバイス
２０・・・通信部
２１・・・照度測定部
２１０・・・全光照度測定部
２１１・・・青色光照度測定部
２１２・・・赤色光照度測定部
２１３・・・緑色光照度測定部
３・・・医療従事者端末
４・・・管理者端末
Ｓ・・・解析システム
Ｎ・・・通信ネットワーク

情報処理装置１は、解析部１３０が算出した変動の大きさが所定の閾値を超えることを条件として、管理者端末４にユーザＵを特定するためのユーザ情報を送信する。これにより、ユーザＵの職場におけるユーザＵの管理者Ｍは、ユーザＵの生活のリズムが乱れていることに客観的なデータを持って認識することができる。管理者Ｍは、必要に応じて、ユーザＵに担当させるべき仕事の量を調整したり、ユーザＵとの面談を設定したりする機会を得ることができる。

Claims

情報処理装置とウェアラブルデバイスとを含む解析システムであって、
前記ウェアラブルデバイスは、照度を測定する照度測定部を備え、
前記情報処理装置は、
前記ウェアラブルデバイスが測定した照度の時間変動を解析して、前記ウェアラブルデバイスを装着したユーザの薄明下メラトニン分泌開始時刻（dim light melatonin onset；ＤＬＭＯ）を推定する解析部と、
前記ＤＬＭＯを表示する表示部と、を備える、
解析システム。
前記照度測定部は、少なくとも青色スペクトルの照度を測定する青色光照度測定部を備えており、
前記解析部は青色スペクトルの照度の変動に基づいて前記ＤＬＭＯを推定する、
請求項１に記載の解析システム。
前記照度測定部は、全光域スペクトルの照度を測定する全光照度測定部をさらに備えており、
前記解析部は、前記青色スペクトルの照度の変動と前記全光域スペクトルの照度の変動とに基づいて前記ＤＬＭＯを推定する、
請求項２に記載の解析システム。
前記解析部は、所定の基準時刻Ｔ１と、前記青色スペクトルの照度と全光域スペクトルの照度とのそれぞれが所定の条件を満たす時刻Ｔ２及び時刻Ｔ３とに基づいて、Ｔ１＋αＴ２＋βＴ３（α及びβは０以上１以下の実数）で示される時刻をＤＬＭＯとして推定する、
請求項３に記載の解析システム。
前記情報処理装置は、
前記解析部が推定したＤＬＭＯに基づいて、前記ユーザが行うべき１又は複数の活動の開始時刻を特定する時刻推定部をさらに備え、
前記表示部は、前記開始時刻の所定時間前に、前記開始時刻に開始すべき活動の内容を前記開始時刻とともに表示する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の解析システム。
前記情報処理装置は、
体内時計の調整時間を前記ユーザから取得する取得部をさらに備え、
前記時刻推定部は、前記調整時間と前記ＤＬＭＯとに基づいて、前記ユーザの体内時計を前記取得部が取得した調整時間分だけ調整するために前記ユーザが行うべき１又は複数の活動の開始時刻を特定し、
前記表示部は、前記開始時刻の所定時間前に、前記開始時刻に開始すべき活動の内容を前記開始時刻とともに表示する、
請求項５に記載の解析システム。
前記解析システムは、
前記ユーザの健康を管理する医療従事者が使用する医療従事者端末をさらに含み、
前記情報処理装置は、
前記解析部が推定したＤＬＭＯを通信ネットワークを介して前記医療従事者端末に送信する通信部をさらに備える、
請求項１から６のいずれか１項に記載の解析システム。
前記解析システムは、
前記ユーザの職場における前記ユーザの管理者が使用する管理者端末をさらに含み、
前記解析部は、所定期間における前記照度の時間変動の大きさを算出し、
前記通信部は、前記時間変動の大きさが所定の閾値を超えることを条件として、前記管理者端末に前記ユーザを特定するためのユーザ情報を送信する、
請求項７に記載の解析システム。