JP6119369B2 - 情報処理装置、警報発生方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、警報発生方法およびプログラムに関する。

例えば、脳活動計測手段および睡眠状態判定手段を有し、被験者の睡眠状態を判定する睡眠状態判定装置が知られている。この睡眠状態判定装置では、脳活動計測手段は、任意の単位時間ごとに、睡眠中の被験者の脳の活動状態の変化の程度を示す脳活動を反映する指標を計測する。睡眠状態判定手段は、脳活動計測手段と、睡眠の１サイクルを含む時間枠内の単位時間ごとに脳活動計測手段が計測した脳活動を反映する指標に基づいて、当該時間枠に含まれる任意の時刻における睡眠状態を判定する。このような構成により、高精度に睡眠状態の判定を行うようにして、快適な目覚め感のあるレム睡眠中にアラームを鳴らすことを目指している。（例えば、特許文献１参照）

アラームの鳴動状態を適切に制御する携帯端末も知られている。この携帯端末は、加速度センサ、アラーム部、時間判定手段、および制御部を有する。加速度センサは、携帯端末が、移動しているか否かを検出する。アラーム部は、設定された時刻にアラームを鳴動させる。時間判定手段は、アラーム部と、加速度センサにより取得された情報に基づいて第１の時刻を決定し、アラーム部を鳴動させる時刻に基づいて第２の時刻を決定し、第１の時刻と第２の時刻を比較して判定を行う。制御部は、時間判定手段による判定結果に応じて、アラーム部の動作を変化させるよう制御する。（例えば、特許文献２参照）
また、運行遅延をリアルタイムに把握し、より正確な到着時刻にアラームを発生する乗り換え案内システムが知られている。この乗り換え案内システムでは、Ｇｒｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＰＳ）付きの携帯電話より一定周期で現在位置の測位を行う。携帯電話は、得られた現在位置の位置情報と乗り換え案内サイトが提供する当該路線上の各駅の位置情報つきタイムテーブル情報とを比較することにより、電車に遅延が発生した場合でも、その遅延時間をリアルタイムに把握し、到着時刻の補正を行う。（例えば、特許文献３参照）

睡眠状態の判定には、脈波間隔の周波数解析により得られる変動指標などを利用して、リアルタイムに睡眠中の被験者の睡眠状態変化を推定する方法等が提案されている。（例えば、非特許文献１参照）また、電車などの乗物にユーザが乗車しているか否かを移動端末装置に備えられた加速度センサにより検知する方法も知られている。（例えば、非特許文献２参照）

特開２００６−１９２１５２号公報 特開２０１１−１０９４３２号公報 特開２０１０−２３１３０３号公報

「脈波情報を用いた睡眠状態推定とその応用」森屋彰久他、ヒューマンインタフェース学会論文誌 Vol.10 No.2, 2008、pp.77-84 「ユーザ状況推定技術を応用した乗り換え案内アプリケーションの実装と評価」岡本雄三他、第９回情報科学技術フォーラム、第４分冊６７〜７２ページ

高精度に睡眠状態の判定を行うようにして、快適な目覚め感のあるレム睡眠中にアラームを鳴らす方法では、睡眠深度が浅いためにアラームに気づく確率が高いと考えられる。しかしながら、この方法では、睡眠深度を常時監視するために、心拍センサを駆動し続ける必要があり、移動端末装置では、電力消費量に対して電力量が不足することがある。また、ユーザがアラームを鳴らす時刻を設定する方法では、自宅の最寄駅に到着する時刻が定まっていない帰宅時や出張時には使いづらい。運行遅延をリアルタイムに取得したとしても、睡眠深度によってはアラームを鳴らしても気づかない場合がある。

ひとつの側面によれば、情報処理装置により目的地に近づいたことを知らせる際に、睡眠深度測定による電力量の不足を生じさせずに警報に気づかない事例を減少させることを目的とする。

ひとつの態様である情報処理装置は、ユーザの心拍を計測する心拍センサと、加速度を検出する加速度センサと、位置情報を検出する位置情報検出部と、警報を発生する警報発生部とを有する。さらに情報処理装置は、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期を保持する記憶部と、演算処理部とを有する。演算処理部は、前記加速度に基づき、前記ユーザの乗物への乗車を検知し、前記乗車を検知すると前記心拍センサを起動する。演算処理部は、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移および前記睡眠への遷移時刻を検知し、前記遷移を検知すると、前記心拍センサの駆動を停止する。演算処理部は、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報発生部に警報を発生させる。

別の態様である警報発生方法は、演算処理装置が、加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、心拍センサを起動する。演算処理装置は、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、前記心拍センサの駆動を停止する。演算処理装置は、位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満で、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるかを判別する。演算処理装置は、前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる。

なお、上述した態様に係る方法をコンピュータに行わせるためのプログラムであっても、このプログラムを当該コンピュータによって実行させることにより、上述した態様に係る方法と同様の作用効果を奏するので、前述した課題が解決される。

上述した態様によれば、目的地に近づいたことを知らせる際に、睡眠深度測定による電力量の不足を生じさせずに警報に気づかない事例を減少させることが可能になる。

第１の実施の形態による携帯端末の構成の一例を示す図である。 第１の実施の形態による携帯端末の機能を示すブロック図である。 第１の実施の形態による表示例の一例を示す図である。 第１の実施の形態によるアラーム作動判定部の判定を概念的に示す図である。 第１の実施の形態によるアラーム作動判定部での判定のためのアラームテーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態による睡眠深度時刻管理テーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態による睡眠深度時刻推定テーブルの一例を示す図である。 第１の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態による距離判定処理を示すフローチャートである。 第１の実施の形態によるアラーム判定処理を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による睡眠深度時刻推定テーブルの一例を示す図である。 第２の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第２の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第２の実施の形態によるアラーム判定処理を示すフローチャートである。 第３の実施の形態による睡眠深度時刻推定テーブルの一例を示す図である。 第３の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。 第３の実施の形態による警報発生処理を示すフローチャートである。

（第１の実施の形態）
以下、図面を参照しながら、第１の実施の形態による携帯端末１における警報発生方法について説明する。図１は、携帯端末１の構成の一例を示す図である。図１に示すように、携帯端末１は、アプリＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）３、サブプロセッサ５、心拍センサ７、加速度センサ９を有している。携帯端末１は、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）１１、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）１３、表示装置１５、マイク１７、通信ＣＰＵ１９を有している。また、携帯端末１は、画像処理回路２１、音声処理回路２３、タッチパネル２７、スピーカ２９、ＧＰＳ３３、バイブ３７を有している。携帯端末１における上記の構成要素は、例えばシステムバスにより接続され、互いに情報の授受が可能である。 携帯端末１は、例えば多機能携帯電話、携帯情報端末などの情報処理装置である。アプリＣＰＵ３は、携帯端末１で実行するアプリケーションプログラムに応じた処理を行う演算処理装置である。サブプロセッサ５は、携帯端末１の例えば待ち受け時などにも継続して駆動状態とされる演算処理装置である。心拍センサ７は、例えばミリ波センサなどであり、非接触で心拍を検出可能な検出装置である。加速度センサ９は、例えば３次元の加速度を計測する検出装置である。

ＲＡＭ１１は、随時書き込み及び読み出し可能な記憶装置であり、例えば、携帯端末１の動作を制御するプログラムを記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりする。ＲＯＭ１３は、読み出し可能な記憶装置であり、例えば、携帯端末１の動作を制御するプログラムを予め記憶する。表示装置１５は、例えば液晶表示装置など、情報を表示する装置である。マイク１７は、音声を収音する装置である。

通信ＣＰＵ１９は、例えば、通話や、ＧＰＳ３３などを介する通信を制御する演算処理装置である。画像処理回路２１は、カメラ２５により取得した画像等に関する画像処理を行う回路である。カメラ２５は、撮影装置である。音声処理回路２３は、マイク１７で収音した音声や、スピーカ２９から出力する音声に関する信号処理を行う回路である。スピーカ２９は、音声を出力する出力装置である。

タッチパネル２７は、例えば表示装置１５に取り付け、表示に応じた位置への接触を検知することにより、情報を入力するための装置である。ＧＰＳ３３は、衛星との距離を用いて現在位置を取得する装置である。バイブ３７は、振動を発生する装置である。携帯端末１は、上記構成に加え、例えば画像を撮影するカメラや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷｉＦｉ等、それぞれの規格に基づき近距離の無線通信を行う通信装置を備えるようにしてもよい。

図２は、携帯端末１の機能を示すブロック図である。図２に示すように、アプリＣＰＵ３は、例えばＲＡＭ１１に記憶されたアプリケーションプログラムを読み込み実行することにより、図示した機能を備えることとなる。すなわち、アプリＣＰＵ３は、アラーム作動判定部５１、位置情報処理部５３、乗物検知部５５、睡眠深度算出部５７、およびアラーム処理部５９の機能を備える。また、例えばＲＡＭ１１には、駅名−位置情報Ｄａｔａ Ｂａｓｅ（ＤＢ）６１、および後述する処理に必要な閾値等が保持されている。

アラーム作動判定部５１は、位置情報処理部５３、乗物検知部５５、睡眠深度算出部５７で取得された条件に応じて、アラームを作動させるか否かを判定する。より具体的には、乗物検知部５５が乗車を検知すると、位置情報処理部５３に現在の駅の位置情報を問い合わせ、時刻を取得し、後述するアラームテーブル８０、睡眠深度時刻管理テーブル９０に応じてアラームを作動させるか否かを判定する。なお、アラームとは、スピーカ２９またはバイブ３７等により発する警報である。また、アラーム作動判定部５１は、アラームを作動させると判定した場合には、アラーム処理部５９に、アラームの作動要求を行うとともに、作動させたアラームの停止要求を行う。

位置情報処理部５３は、ＧＰＳ３３で取得された現在位置と、駅名−位置情報ＤＢ６１とを参照して、ユーザが乗車したと思われる路線の特定や、目的地までの距離の算出などの処理を行う。より具体的には、目的地が取得されると、駅名−位置情報ＤＢ６１を参照して目的地の位置情報を取得し、現在位置と目的地との距離を算出し、算出した距離とアラームテーブル８０の閾値との比較を行い、結果をアラーム作動判定部５１に通知する。

乗物検知部５５は、加速度センサ９により検出される加速度に基づき、乗り物に乗車したか否かを検知する。より具体的には、乗物検知部５５は、加速度センサ９で検出された計測値をサンプリングし、乗車しているか否かを判別し、判別結果をアラーム作動判定部５１に通知する。乗物検知部５５は、乗車していることを検知すると、表示例６５の起動を要求するようにしてもよい。乗り物に乗車したか否かは、例えば非特許文献２に記載の方法など、既知の方法を用いることにより検知することができる。

睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７の検出結果に基づき、睡眠状態であるか否かの判定、および睡眠深度を算出する。より具体的には、睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７の値をサンプリングして、睡眠深度を判定する。睡眠深度算出部５７は、睡眠深度の判定結果、レム睡眠→浅いノンレム睡眠→深いノンレム睡眠→浅いノンレム睡眠→レム睡眠のそれぞれの睡眠深度への遷移時刻を、後述する睡眠深度時刻管理テーブル９０に保持する。また、睡眠深度算出部５７は、乗物検知部５５により乗り物への乗車が検知されると、心拍センサ７を起動し、レム睡眠を検知した時刻など、予め設定されたタイミングで心拍センサを停止する。さらに、睡眠深度算出部５７は、乗車検出後に検出されたレム睡眠開始時刻に基づき、後述する睡眠深度時刻推定テーブル１００を作成する。

以下、レム睡眠→浅いノンレム睡眠→深いノンレム睡眠→浅いノンレム睡眠を睡眠の一周期という。睡眠周期の計測とは、睡眠の一周期に含まれるレム睡眠、浅いノンレム睡眠、深いノンレム睡眠等の睡眠深度の遷移を検出し、遷移の時刻から遷移の周期を算出することをいう。また、睡眠深度および睡眠への遷移は、例えば非特許文献１に記載の方法など、既知の方法を用いて検出することができる。

アラーム処理部５９は、アラーム作動判定部５１の判定に応じて、スピーカ２９またはバイブ３７を介してアラームを発するとともに、発したアラームを停止するための処理を行う。

駅名−位置情報ＤＢ６１は、駅名と、その位置情報（例えば緯度経度や）を関連付けて記憶させた情報である。位置情報は、例えば、緯度経度、終点からの距離などを含むことが好ましい。駅名は、例えば、路線と対応付けて記憶されることが好ましい。

図３は、表示装置１５に表示される表示例６５の一例を示す図である。表示例６５は、例えば、本実施の形態による警報発生のためのアプリケーションプログラムを立ち上げると表示される画面の一例である。表示例６５は、就寝時の睡眠における睡眠周期を計測する際や、乗物検知部５５により乗り物への乗車が検知された場合に表示されるようにしてもよい。

睡眠周期計測の際には、普段利用頻度の高い路線の駅名を駅名６７に表示するようにしてもよい。乗り物への乗車が検知された場合には、表示例６５に示すように、位置情報処理部５３は、ＧＰＳ３３により検出される位置情報と駅名−位置情報ＤＢ６１に基づき、乗車した路線を判定する。位置情報処理部５３は、駅名６７に示すように、乗車したと考えられる路線の駅名を駅名−位置情報ＤＢ６１から検索し、表示するようにしてもよい。指示入力部６９は、駅名６７から駅名を選択し、接触することにより、目的地を設定するための入力部である。

図４は、アラーム作動判定部５１の判定を概念的に示す図である。図５は、アラーム作動判定部５１での判定のためのアラームテーブル８０の一例を示す図である。図４に示すように、乗車駅７１は、ユーザが乗車したと判定された駅であり、降車駅７２は、目的地として入力された駅を示す。乗車駅７１から降車駅７２までの距離は距離Ｐｄと表される。閾値Ｐｂ、閾値Ｐｃ（Ｐｃ＜Ｐｂ＜Ｐｄ）は、降車駅７２から所定の距離を示している。現在位置Ｐａは、携帯端末１の現在位置である。状態ＳＡ、ＳＢは、睡眠状態検知時の位置から、降車駅７２までの距離が閾値Ｐｂ以上の地点の間で設定され得るアラームの状態を示す。状態ＳＣ、ＳＤは、降車駅７２までの距離が閾値Ｐｂ未満閾値Ｐｃ以上の間で設定され得るアラームの状態を示す。状態ＳＥ、ＳＦは、降車駅７２までの距離が閾値Ｐｃ未満の場合に設定され得るアラームの状態を示す。

図５に示すように、アラームテーブル８０は、状態種別８２、位置情報８４、睡眠深度種別８６、判定８８を有しており、例えば、ＲＡＭ１１に記憶される。状態種別８２は、上記の状態ＳＡ〜ＳＦのいずれかを示す。位置情報８４は、状態種別８２に対応する降車駅７２までの距離である。睡眠深度種別８６は、睡眠深度が浅いか否かの種別である。判定８８は、アラームを作動させるか否かを示す情報である。

本実施の形態によるアラームテーブル８０においては、判定８８として、降車駅７２までの距離が閾値Ｐｃ未満の場合には、睡眠深度種別８６にかかわらず、アラームを「作動させる」（状態ＳＥ、ＳＦ）と設定されている。降車駅７２までの距離が閾値Ｐｂ未満の場合には、睡眠深度種別８６が「浅い」場合に、アラームを「作動させる」（状態ＳＣ）と設定されている。そのほかの、距離が閾値Ｐｂ以上の場合（状態ＳＡ、ＳＢ）と、距離が閾値Ｐｂ未満であるが睡眠深度種別８６が「深い」場合（状態ＳＤ）場合には、アラームを「作動させない」と設定されている。なお、睡眠深度種別８６が「浅い」とは、例えば、レム睡眠と判別される場合であり、「深い」とは、浅いノンレム睡眠、または深いノンレム睡眠と判別される場合であるとすることができる。

図６は、睡眠深度時刻管理テーブル９０の一例を示す図である。睡眠深度時刻管理テーブル９０は、例えば、本実施の形態による警報発生を行う前日の夜からの睡眠を判定することにより得られる情報をまとめたものであり、例えばＲＡＭ１１に記憶される。睡眠深度時刻管理テーブル９０は、アラーム作動判定部５１が睡眠の判定を行う際に基準とするデータである。図６に示すように、睡眠深度時刻管理テーブル９０は、睡眠深度種別９２、開始時刻９４、終了時刻９６、継続時間９８を有している。睡眠深度種別９２は、睡眠深度が浅いか否かの種別である。開始時刻９４は、睡眠深度種別９２に対応する睡眠が開始したと判別された時刻である。終了時刻９６は、睡眠深度種別９２に対応する睡眠が終了したと判別された時刻である。継続時間９８は、開始時刻９４から終了時刻９６までの時間である。なお、連続する２つの睡眠深度種別９２においては、終了時刻９６と開始時刻９４とが一致することになる。

図７は、睡眠深度時刻推定テーブル１００の一例を示す図である。睡眠深度時刻推定テーブル１００は、乗り物への乗車が検知された後に睡眠状態であることが検知されてからの睡眠深度の遷移の予測を示す情報であり、睡眠深度時刻管理テーブル９０と、睡眠深度算出部５７の検知に基づき作成される。睡眠深度時刻推定テーブル１００は、例えばＲＡＭ１１に記憶される。本実施の形態では、睡眠深度時刻推定テーブル１００は、本実施の形態において、アラーム作動判定部５１がアラームを作動するか否かに関する判定を行う際に参照する情報である。

図７に示すように、睡眠深度時刻推定テーブル１００は、睡眠深度種別１０２、開始時刻１０４、終了時刻１０６、継続時間１０８を有している。睡眠深度種別１０２は、睡眠深度が浅いか否かの種別である。開始時刻１０４は、乗車後に一周期目のレム睡眠が開始したと判別された時刻、または睡眠深度種別１０２に対応する睡眠が開始すると予測される時刻である。終了時刻１０６は、睡眠深度種別１０２に対応する睡眠が終了すると予測される時刻である。継続時間１０８は、開始時刻１０４から終了時刻１０６までの時間である。

睡眠深度時刻推定テーブル１００では、睡眠深度種別１０２が「電車で検知した１周期目レム睡眠」の場合には、開始時刻１０４は、乗物検知部５５で乗車が検知された後に、実際にレム睡眠が開始したと判別された時刻である。その後の終了時刻１０６、および他の睡眠深度種別１０２の開始時刻１０４、終了時刻１０６は、睡眠深度時刻管理テーブル９０で計測された対応する継続時間９８を、順次加算していくことにより算出される予測された時刻である。すなわち、睡眠深度時刻推定テーブル１００は、乗り物に乗車中に睡眠状態が検出された後は、睡眠深度時刻管理テーブル９０と同様のタイミングで睡眠深度種別１０２が遷移するとして作成される。

以下、図８から図１１を参照しながら、本実施の形態による携帯端末１の動作についてさらに説明する。携帯端末１による以下の処理は、アプリＣＰＵ３が例えばＲＡＭ１１より所定のプログラムを読み込み実行することにより行われる処理であるが、以下の説明では、図２を参照しながら説明した各機能が処理を行うとして説明する。

図８、図９は、本実施の形態による携帯端末１の警報発生処理を示すフローチャートである。図１０は、距離判定処理を示すフローチャートである。図１１は、アラーム判定処理を示すフローチャートである。

図８に示すように、例えばタッチパネル２７による入力により、本実施の形態による警報発生のためのアプリケーションプログラムが起動されると、位置情報処理部５３は、表示例６５を表示装置１５に表示させる（Ｓ１２１）。位置情報処理部５３は、表示例６５において、駅名６７から指示入力部６９により入力された駅の位置情報を、駅名−位置情報ＤＢ６１により取得する（Ｓ１２２）。睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７を起動し、得られるセンサ値をサンプリングして睡眠深度を判定する（Ｓ１２３）。睡眠深度の判定は、例えば非特許文献１に記載の方法など、既知の方法を用いることができる。

睡眠深度算出部５７は、レム睡眠→浅いノンレム睡眠→深いノンレム睡眠→浅いノンレム睡眠→レム睡眠のそれぞれの睡眠深度への遷移時刻を、図６の睡眠深度時刻管理テーブル９０に保持する（Ｓ１２４）。睡眠深度算出部５７は、一周期分の睡眠深度の遷移時刻を取得すると、心拍センサ７を停止する（Ｓ１２５）。睡眠深度算出部５７は、覚醒するまで睡眠深度の遷移の時刻の取得を継続し、覚醒を検知したときに心拍センサ７を停止するようにしてもよい。このとき、睡眠深度時刻管理テーブル９０には、最新の一周期で取得された時刻を保持してもよいし、平均などを算出して保持するようにしてもよい。

図９に示すように、位置情報処理部５３は、現在位置の測位処理を開始する（Ｓ１３１）。すなわち、位置情報処理部５３は、ＧＰＳ３３により、例えば一定時間毎に測位処理を行い、現在位置を取得する。乗物検知部５５は、例えば電車などの乗り物に乗車したか否かの検知を開始する（Ｓ１３２）。乗物検知部５５は、加速度センサ９により取得される加速度をサンプリングすることにより、乗車が検知されるまで判別を繰り返し（Ｓ１３３：ＮＯ）、乗車したか否かを検知する。

乗物検知部５５が、乗車を検知すると（Ｓ１３３：ＹＥＳ）、睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７を起動する（Ｓ１３４）。このとき、位置情報処理部５３は、目的地の入力のための表示例６５を表示させるようにしてもよい。睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７によるユーザの心拍の検出値に基づき、レム睡眠を検知するまで判別を繰り返す（Ｓ１３５：ＮＯ）。睡眠深度算出部５７は、レム睡眠を検知すると（Ｓ１３５：ＹＥＳ）、心拍センサ７を停止し、図７の睡眠深度時刻推定テーブル１００において、一周期目のレム睡眠の開始時刻１０４を検知した時刻に更新する。また、睡眠深度算出部５７は、検知した開始時刻、および図６の睡眠深度時刻管理テーブル９０に基づき、睡眠深度時刻推定テーブル１００において、睡眠深度の遷移時刻の予測を設定する（Ｓ１３６）。

続いて、位置情報処理部５３は、距離判定処理を行う（Ｓ１３７）。また、アラーム作動判定部５１は、アラーム作動判定処理を行う（Ｓ１３８）。距離判定処理、アラーム作動判定処理の詳細は以下の通りである。

図１０に示すように、アラーム作動判定部５１は、アプリケーションプログラムの停止要求が行われたか否かを判定する（Ｓ１５１）。このときアラーム作動判定部５１は、停止要求を行うための表示を行うようにしてもよい。停止要求が行われた場合には、アラーム作動判定部５１は、アラームが発生している場合にはスピーカ２９またはバイブ３７等を停止させ、処理を終了する（Ｓ１５１：ＹＥＳ）。停止要求が行われていない場合には（Ｓ１５１：ＮＯ）、位置情報処理部５３は、まず、現在位置Ｐａと目的地（降車駅７２）の座標（緯度、経度）から、目的地までの距離Ｌを算出する（Ｓ１５２）。

位置情報処理部５３は、距離Ｌが閾値Ｐｃよりも近いか否かを判別する（Ｓ１５３）。近い場合には（Ｓ１５３：ＹＥＳ）、位置情報処理部５３は、アラーム作動判定部５１に、距離Ｌが閾値Ｐｃよりも近いことを通知し（Ｓ１５４）、Ｓ１５１に処理を戻す。近くない場合には（Ｓ１５３：ＮＯ）、位置情報処理部５３は、距離Ｌが、閾値Ｐｂよりも近いか否かを判別する（Ｓ１５５）。近い場合には（Ｓ１５５：ＹＥＳ）、位置情報処理部５３は、アラーム作動判定部５１に、距離Ｌが閾値Ｐｂよりも近いことを通知し（Ｓ１５６）、Ｓ１５１に処理を戻す。近くない場合には（Ｓ１５５：ＮＯ）、位置情報処理部５３は、距離Ｌが、閾値Ｐｂよりも遠いことをアラーム作動判定部５１に通知し（Ｓ１５７）、Ｓ１５１に処理を戻す。

図１１に示すように、アラーム作動判定部５１は、アプリケーションプログラムの停止要求が行われたか否かを判定する（Ｓ１７１）。停止要求が行われた場合には、アラーム作動判定部５１はアラームが発生している場合には停止させ、処理を終了する（Ｓ１７１：ＹＥＳ）。停止要求が行われていない場合には（Ｓ１７１：ＮＯ）、位置情報処理部５３および睡眠深度算出部５７による判定処理結果、並びに図５のアラームテーブル８０および図７の睡眠深度時刻推定テーブル１００に基づき、アラーム作動判定を行う（Ｓ１７２）。例えば、位置情報処理部５３により計測された距離と、睡眠深度時刻推定テーブル１００により推測された睡眠深度が、アラームテーブル８０の状態ＳＣ、ＳＥ、ＳＦのいずれかの場合には、アラーム作動判定部５１は、アラーム処理部５９にアラームを作動させると判定する。上記以外の場合には、アラームは作動させないと判定する。

アラーム作動判定部５１は、アラームを作動させる判定でない場合には、処理をＳ１７１に戻す（Ｓ１７３：ＮＯ）。アラーム作動判定部５１は、アラームを作動させる判定の場合には（Ｓ１７３：ＹＥＳ）、アラーム処理部５９にアラーム作動要求を行う（Ｓ１７４）。アラーム処理部５９は、スピーカ２９またはバイブ３７にオンオフを要求し（Ｓ１７５）、処理を図８のＳ１３７に戻す。

以上詳細に説明したように、第１の実施の形態による携帯端末１によれば、睡眠深度算出部５７は、まず、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移のタイミングを計測し、心拍センサ７を停止するとともに睡眠深度時刻管理テーブル９０を作成する。この計測は、例えば、携帯端末１を携えて乗り物に乗車するユーザ本人の乗車前の最新の睡眠時に行うとすることができる。

乗物検知部５５が乗車を検知すると、睡眠深度算出部５７は心拍センサ７を駆動する。睡眠深度算出部５７は、一周期目のレム睡眠の開始を検知すると、開始時刻および睡眠深度時刻管理テーブル９０に基づき睡眠深度時刻推定テーブル１００を更新する。また、睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７を停止する。位置情報処理部５３は、例えば一定時間毎にＧＰＳ３３により現在位置を取得し、予め取得した目的地までの距離を算出する。

アラーム作動判定部５１は、算出された距離と、時刻に基づき睡眠深度時刻推定テーブル１００により推定される睡眠深度とが、アラームテーブル８０における所定の条件に当てはまるか否かを判別する。当てはまる場合には、アラーム作動判定部５１は、アラーム処理部５９により警報を発生させる。すなわちアラーム作動判定部５１は、目的地からの距離が閾値Ｐｃ未満の場合には、睡眠深度にかかわらず警報を発する。また、目的地からの距離が、閾値Ｐｃよりも大きい閾値Ｐｂ未満の場合には、睡眠深度が浅いと判定された場合に警報を発する。

以上のように、本実施の形態の携帯端末１による警報発生方法においては、目的地までの距離および睡眠深度が所定の条件の場合に警報を発するようにするので、ユーザが警報に気づかないという事例を減少させることが可能になる。このように、ＧＰＳ３３、心拍センサ７、加速度センサ９から取得した情報を組み合わせることで、目覚しの警報の作動に好適な状況を判定することができる。このため、例えば、携帯端末１により、自宅の最寄り駅までの距離と、睡眠状態とを監視し、最寄駅に近くなったあとのレム睡眠状態と判断された場合にアラームを出力することができる。これにより、到着時刻が不明な状態でも、自宅最寄り駅に近いレム睡眠状態でアラームを発生させることが可能となる。

携帯端末１では、睡眠深度が浅いと判断される場合に警報を発するようにするので、ユーザに目覚めを快適に感じさせることができる。このとき、予め例えば自宅などの就寝時に、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移を計測し、計測されたユーザ本人の睡眠深度の遷移のタイミングに基づき、睡眠深度の遷移を予測することができる。しかも、乗車後の一周期目のレム睡眠を検知して、予測時刻を更新するので、非常に正確に睡眠深度の遷移を予測することができる。また、乗車を検知するまで、および一周期目のレム睡眠を検知した後は、心拍センサ７を駆動させない。このため、常時心拍センサ７を駆動させておく必要がなく、消費電力を低く抑制することが可能となる。

（第２の実施の形態）
以下、図１２から図１５を参照しながら、第２の実施の形態による携帯端末１における警報発生方法について説明する。第２の実施の形態において、第１の実施の形態による携帯端末１と同様の構成および動作については同一符号を付し、重複説明を省略する。第２の実施の形態においては、睡眠深度時刻推定テーブル１００に代えて睡眠深度時刻推定テーブル２００を用いる点と、関連する処理が異なる点とが相違している。

図１２は、睡眠深度時刻推定テーブル２００の一例を示す図である。睡眠深度時刻推定テーブル２００は、睡眠深度種別２０２、開始時刻２０４、終了予定時刻２０５、補正後の終了時刻２０６、継続時間２０８を含んでいる。

第２の実施の形態において携帯端末１は、乗車を検知した後、一周期分の睡眠深度の遷移を実測する。このため、睡眠深度時刻推定テーブル２００は、睡眠深度種別２０２として「電車で検知した１周期目の浅いノンレム睡眠」、「電車で検知した１周期目の深いいノンレム睡眠」、「電車で検知した１周期目の浅いノンレム睡眠」を含んでいる。二周期目以降は、乗車後の実測に基づき推定した睡眠となる。

一周期目の開始時刻２０４、補正後の終了時刻２０６は、乗車中に実測された睡眠開始時刻である。二周期目以降の開始時刻２０４、補正後の終了時刻２０６は、一周期目に実測された時刻に、順次、一周期目に実測された時刻により算出された継続時間２０８を加算することにより算出された時刻である。終了予定時刻２０５は、一周期目におけるそれぞれの睡眠深度の遷移の検知時刻に、睡眠深度時刻管理テーブル９０における対応する継続時間９８を加算し、さらに前後所定時間を考慮した、睡眠深度遷移の予定時刻である。

以下、図１３から図１５を参照しながら、本実施の形態による携帯端末１の動作についてさらに説明する。携帯端末１による以下の処理は、アプリＣＰＵ３が例えばＲＡＭ１１より所定のプログラムを読み込み実行することにより行われる処理であるが、以下の説明では、図２を参照しながら説明した各機能が処理を行うとして説明する。

図１３、図１４は、本実施の形態による携帯端末１の警報発生処理を示すフローチャートである。図１５は、アラーム判定処理を示すフローチャートである。本実施の形態においては、まず、携帯端末１は、図８を参照しながら説明した処理と同一の処理を行う。続いて、図１３に示すように、位置情報処理部５３は、現在位置の測位処理を開始する（Ｓ２３１）。すなわち、位置情報処理部５３は、ＧＰＳ３３により、例えば一定時間毎に測位処理を行い、現在位置を取得する。乗物検知部５５は、例えば電車などの乗り物に乗車したか否かの検知を開始する（Ｓ２３２）。乗物検知部５５は、加速度センサ９により取得される加速度をサンプリングすることにより、乗車が検知されるまで判別を繰り返し（Ｓ２３３：ＮＯ）、乗車したか否かを検知する。

乗物検知部５５が、乗車を検知すると（Ｓ２３３：ＹＥＳ）、睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７を起動する（Ｓ２３４）。睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７によるユーザの心拍の検出値に基づき、レム睡眠を検知するまで判別を繰り返す（Ｓ２３５：ＮＯ）。睡眠深度算出部５７は、レム睡眠を検知すると（Ｓ２３５：ＹＥＳ）、心拍センサ７を停止し、図１２の睡眠深度時刻推定テーブル２００に、一周期目のレム睡眠の開始時刻２０４に検知した時刻を保持する（Ｓ２３６）。また、睡眠深度時刻推定テーブル２００において、レム睡眠の終了予定時刻２０５を算出する。すなわち、睡眠深度算出部５７は、検出したレム睡眠の開始時刻２０４に、図６の睡眠深度時刻管理テーブル９０におけるレム睡眠の継続時間９８を加算し、さらに前後例えば２分等、所定の時間幅を持たせた終了予定時刻２０５を算出する。また、睡眠深度算出部５７は、算出した終了予定時刻２０５が到来すると、心拍センサ７を起動する（Ｓ２３７）。

睡眠深度算出部５７は、終了予定時刻２０５の間、心拍センサ７によるユーザの心拍の検出値に基づき、浅いノンレム睡眠を検知するまで判別を繰り返す（Ｓ２３８：ＮＯ）。睡眠深度算出部５７は、浅いノンレム睡眠を検知すると（Ｓ２３８：ＹＥＳ）、心拍センサ７を停止し、図１２の睡眠深度時刻推定テーブル２００に、一周期目の浅いノンレム睡眠の開始時刻２０４として検知した時刻を保持する（Ｓ２３９）。

図１４に示すように、睡眠深度算出部５７は、睡眠深度時刻推定テーブル２００において、浅いノンレム睡眠の終了予定時刻２０５を算出する。すなわち、睡眠深度算出部５７は、検出した浅いノンレム睡眠の開始時刻２０４に、図６の睡眠深度時刻管理テーブル９０におけるレム睡眠の継続時間９８を加算し、さらに前後例えば２分等、所定の時間幅を持たせた終了予定時刻２０５を算出する。また、睡眠深度算出部５７は、算出した終了予定時刻２０５が到来すると、心拍センサ７を起動する（Ｓ２５１）。

睡眠深度算出部５７は、終了予定時刻２０５の間、心拍センサ７によるユーザの心拍の検出値に基づき、深いノンレム睡眠を検知するまで判別を繰り返す（Ｓ２５２：ＮＯ）。睡眠深度算出部５７は、深いノンレム睡眠を検知すると（Ｓ２５２：ＹＥＳ）、心拍センサ７を停止し、図１２の睡眠深度時刻推定テーブル２００に、一周期目の深いノンレム睡眠の開始時刻２０４に検知した時刻を保持する（Ｓ２５３）。また、睡眠深度算出部５７は、睡眠深度時刻推定テーブル２００において、深いノンレム睡眠の終了予定時刻２０５を算出する。すなわち、睡眠深度算出部５７は、検出した深いノンレム睡眠の開始時刻２０４に、図６の睡眠深度時刻管理テーブル９０における深いノンレム睡眠の継続時間９８を加算し、さらに前後例えば２分等、所定の時間幅を持たせた終了予定時刻２０５を算出する。また、睡眠深度算出部５７は、算出した終了予定時刻２０５が到来すると、心拍センサ７を起動する（Ｓ２５４）。

睡眠深度算出部５７は、終了予定時刻２０５の間、心拍センサ７によるユーザの心拍の検出値に基づき、浅いノンレム睡眠を検知するまで判別を繰り返す（Ｓ２５５：ＮＯ）。睡眠深度算出部５７は、浅いノンレム睡眠を検知すると（Ｓ２５５：ＹＥＳ）、心拍センサ７を停止し、図１２の睡眠深度時刻推定テーブル２００に、一周期目の浅いノンレム睡眠の開始時刻２０４に検知した時刻を保持する（Ｓ２５６）。

睡眠深度算出部５７は、睡眠深度時刻推定テーブル２００に保持された一周期目のそれぞれの継続時間２０８を算出し、一周期目の最後の浅いノンレム睡眠の開始時刻２０４に順次加算することにより、二周期目以降の睡眠深度時刻推定テーブル２００を作成する（Ｓ２５７）。なお、上記処理において、睡眠深度の遷移が検知されない場合には、例えば睡眠深度時刻管理テーブル９０に保持されている継続時間９８を用いるようにする。

続いて、位置情報処理部５３は、距離判定処理を行う（Ｓ２５８）。また、アラーム作動判定部５１は、アラーム作動判定処理を行う（Ｓ２５９）。距離判定処理は、図１０を参照しながら説明した処理と同一である。第１の実施の形態と同様に、位置情報処理部５３は、アラーム作動判定部５１に、算出した目的地までの距離を通知する。アラーム作動判定処理の詳細は、以下の通りである。

図１５に示すように、アラーム作動判定部５１は、アプリケーションプログラムの停止要求が行われたか否かを判定する（Ｓ２９１）。停止要求が行われた場合には、アラーム作動判定部５１はアラームが発生している場合には停止させ、処理を終了する（Ｓ２９１：ＹＥＳ）。停止要求が行われていない場合には（Ｓ２９１：ＮＯ）、位置情報処理部５３および睡眠深度算出部５７による判定処理結果、並びに図５のアラームテーブル８０および図１２の睡眠深度時刻推定テーブル２００に基づき、アラーム作動判定を行う（Ｓ２９２）。例えば、位置情報処理部５３により計測された距離と、睡眠深度時刻推定テーブル２００により推測された睡眠深度が、アラームテーブル８０の状態ＳＣ、ＳＥ、ＳＦのいずれかの場合には、アラーム作動判定部５１は、アラーム処理部５９にアラームを作動させると判定する。上記以外の場合には、アラームは作動させないと判定する。

アラーム作動判定部５１は、アラームを作動させる判定でない場合には、処理をＳ２９１に戻す（Ｓ２９３：ＮＯ）。アラーム作動判定部５１は、アラームを作動させる判定の場合には（Ｓ２９３：ＹＥＳ）、アラーム処理部５９にアラーム作動要求を行う（Ｓ２９４）。アラーム処理部５９は、スピーカ２９またはバイブ３７にオンオフを要求し（Ｓ２９５）、処理を図１０のＳ２５８に戻す。

以上詳細に説明したように、第２の実施の形態による携帯端末１によれば、睡眠深度算出部５７は、まず、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移のタイミングを計測し、心拍センサ７を停止するとともに睡眠深度時刻管理テーブル９０を作成する。乗物検知部５５が乗車を検知すると、睡眠深度算出部５７は心拍センサ７を駆動し、一周期目のレム睡眠の開始を検知すると、睡眠深度時刻推定テーブル２００において、レム睡眠の開始時刻を保持する。睡眠深度算出部５７は、レム睡眠の開始時刻に、睡眠深度時刻管理テーブル９０で検出されたレム睡眠の継続時間９８を加算して、レム睡眠の終了予定時刻２０５を算出する。

睡眠深度算出部５７は、終了予定時刻２０５が到来すると心拍センサ７を起動し、浅いノンレム睡眠の開始を検知すると、心拍センサ７を停止するとともに、睡眠深度時刻推定テーブル２００に検知した時刻を保持する。同様に、終了予定時刻２０５を算出して心拍センサ７を起動し、一周期目の深いノンレム睡眠、浅いノンレム睡眠への遷移をそれぞれ検知する。睡眠深度算出部５７は、検知された遷移時刻に基づき、睡眠深度時刻推定テーブル２００における二周期目以降の各時刻を算出する。また、睡眠深度算出部５７は、睡眠深度の遷移を検知する毎に心拍センサ７を停止する。位置情報処理部５３は、例えば一定時間毎にＧＰＳ３３により現在位置を取得し、予め取得した目的地までの距離を算出する。

アラーム作動判定部５１は、算出された距離と、時刻に基づき睡眠深度時刻推定テーブル２００により推定される睡眠深度とが、アラームテーブル８０における所定の条件に当てはまるか否かを判別する。当てはまる場合には、アラーム作動判定部５１は、アラーム処理部５９により警報を発生させる。すなわちアラーム作動判定部５１は、目的地からの距離が閾値Ｐｃ未満の場合には、睡眠深度にかかわらず警報を発する。また、目的地からの距離が、閾値Ｐｃよりも大きい閾値Ｐｂ未満の場合には、睡眠深度が浅いと判定された場合に警報を発する。

以上のように、第２の実施の形態による携帯端末１における警報発生方法においては、第１の実施の形態による効果に加え、以下のような効果を奏する。すなわち、乗車後に実際の睡眠深度の遷移を一周期分測定し、測定されたタイミングに基づき、睡眠深度を予測するので、より正確に睡眠を判定することが可能になる。よって、ユーザが警報に気づかないという事例をさらに減少させることが可能になる。また、乗車を検知するまで、および、睡眠深度の遷移を検知した後次の睡眠深度の遷移の予定時刻までは、心拍センサ７を駆動させない。このため、常時心拍センサ７を駆動させておく必要がない。よって、さらに正確に睡眠深度の遷移を予測する一方で、消費電力の増加を抑制することが可能となる。

（第３の実施の形態）
以下、図１６から図１８を参照しながら、第３の実施の形態による携帯端末１における警報発生方法について説明する。第３の実施の形態において、第１または第２の実施の形態による携帯端末１と同様の構成および動作については同一符号を付し、重複説明を省略する。第３の実施の形態においては、睡眠深度時刻推定テーブル１００または睡眠深度時刻推定テーブル２００に代えて睡眠深度時刻推定テーブル３００を用いる点と、関連する処理が異なる点とが相違している。

図１６は、睡眠深度時刻推定テーブル３００の一例を示す図である。図１６に示すように、睡眠深度時刻推定テーブル３００は、睡眠深度種別３０２、開始時刻３０４、予定終了時刻３０６、補正後の終了時刻３０８を有している。「電車で検知した１周期目のレム睡眠」の開始時刻３０４は、乗車後に実際に検知した時刻である。「電車で検知した１周期目のレム睡眠」の予定終了時刻３０６は、開始時刻３０４に図６の睡眠深度時刻管理テーブル９０におけるレム睡眠の継続時間９８を加算し、さらに前後例えば２分等、所定の時間幅を持たせた時間帯である。補正後の終了時刻３０８は、予定終了時刻３０６の間に睡眠深度の遷移が検出された場合には、検出された時刻であり、検出されない場合には予定終了時刻３０６と同一である。

一周期目の浅いノンレム睡眠以降の開始時刻３０４は、ひとつ前の睡眠深度種別３０２の補正後の終了時刻３０８と同一である。一周期目の浅いノンレム睡眠以降の予定終了時刻３０６は、以下のように算出される。すなわち、予定終了時刻３０６の早い方の時刻は、対応する開始時刻３０４の最も早い時刻に対応する継続時間９８を加算し、さらに所定の時間早めた時刻である。予定終了時刻３０６の遅いほうの時刻は、対応する開始時刻３０４の最も遅い時刻に対応する継続時間９８を加算し、さらに所定の時間遅らせた時刻である。

以下、図１７、図１８を参照しながら、第３の実施の形態による警報発生方法について、さらに説明する。携帯端末１による以下の処理は、アプリＣＰＵ３が例えばＲＡＭ１１より所定のプログラムを読み込み実行することにより行われる処理であるが、以下の説明では、図２を参照しながら説明した各機能が処理を行うとして説明する。

図１７、図１８は、本実施の形態による携帯端末における警報発生処理を示すフローチャートである。本実施の形態においては、まず、携帯端末１は、図８を参照しながら説明した処理と同一の処理を行う。

図１７に示すように、位置情報処理部５３は、現在位置の測位処理を開始する（Ｓ３２１）。すなわち、位置情報処理部５３は、ＧＰＳ３３により、例えば一定時間毎に測位処理を行い、現在位置を取得する。乗物検知部５５は、例えば電車などの乗り物に乗車したか否かの検知を開始する（Ｓ３２２）。乗物検知部５５は、加速度センサ９により取得される加速度をサンプリングすることにより、乗車が検知されるまで判別を繰り返し（Ｓ３２３：ＮＯ）、乗車したか否かを検知する。乗り物に乗車したか否かは、例えば非特許文献２に記載の方法など、既知の方法を用いることができる。

乗物検知部５５が、乗車を検知すると（Ｓ３２３：ＹＥＳ）、睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７を起動する（Ｓ３２４）。睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７によるユーザの心拍の検出値に基づき、レム睡眠を検知するまで判別を繰り返す（Ｓ３２５：ＮＯ）。睡眠深度算出部５７は、レム睡眠を検知すると（Ｓ３２５：ＹＥＳ）、心拍センサ７を停止し、図１６の睡眠深度時刻推定テーブル３００において、検知した時刻を一周期目のレム睡眠の開始時刻３０４として保持する（Ｓ３２６）。また、睡眠深度算出部５７は、図６の睡眠深度時刻管理テーブル９０に基づき、睡眠深度時刻推定テーブル３００において、睡眠深度の遷移の各時刻の予測を算出する（Ｓ３２７）。

例えば、睡眠深度算出部５７は、「電車で検知した１周期目のレム睡眠」の開始時刻（１９：１２）に、睡眠深度時刻管理テーブル９０の対応する継続時間９８（２２分）を加算した時刻に対し、所定の時間幅を加えた時間帯を算出する。図１６の例では、±２分を加えた時間帯（１９：３２〜１９：３６）を一周期目のレム睡眠の予定終了時刻３０６としている。このとき、補正後の終了時刻３０８、次の睡眠深度種別３０２の開始時刻３０４は、予定終了時刻３０６と同一の値とする。

次の「推定した１周期目の浅いノンレム睡眠」のときには、予定終了時刻３０６の最も早い時刻として、開始時刻３０４の最も早い時刻（１９：３２）に浅いノンレム睡眠の継続時間９８（２９分）を加え、さらに−２分（１９：５９）とする。予定終了時刻３０６の最も遅い時刻として、開始時刻３０４の最も遅い時刻（１９：３６）に浅いノンレム睡眠の継続時間９８（２９分）を加え、さらに＋２分（２０：０７）とする。この時間帯を予定終了時刻３０６として、睡眠深度算出部５７は、この間、心拍センサ７を駆動させる。睡眠深度算出部５７は、同様の処理を繰り返すことにより、睡眠深度時刻推定テーブル３００の各時刻を算出する。

図１８に示すように、睡眠深度算出部５７は、睡眠深度時刻推定テーブル３００を参照して、次の睡眠深度の補正後の終了時刻３０８が到来するまで時刻の検出を繰り返す（Ｓ３３１：ＮＯ）。時刻が到来すると（Ｓ３３１：ＹＥＳ）、睡眠深度算出部５７は、心拍センサ７を起動し（Ｓ３３２）、補正後の終了時刻３０８が経過したか否か判別する（Ｓ３３３）。補正後の終了時刻３０８が経過したと判別されると（Ｓ３３３：ＹＥＳ）、睡眠深度算出部５７は、処理をＳ３３６に進める。

補正後の終了時刻３０８が経過していない場合には（Ｓ３３３：ＮＯ）、睡眠深度算出部５７は、睡眠深度の遷移を検出したか否か判別する（Ｓ３３４）。睡眠深度の遷移を検出していない場合には（Ｓ３３４：ＮＯ）、睡眠深度算出部５７は、Ｓ３３３に戻って処理を繰り返す。

睡眠深度の遷移が検出されると（Ｓ３３４：ＹＥＳ）、睡眠深度算出部５７は、図１６の睡眠深度時刻推定テーブル３００の対応する補正後の終了時刻３０８を、睡眠深度の遷移が検出された時刻に更新し（Ｓ３３５）、心拍センサ７を停止する（Ｓ３３６）。

例えば、図１６において、「推定した２周期目の浅いノンレム睡眠」から次の深いノンレム睡眠への遷移が２１：３６に検知されたとする。睡眠深度算出部５７は、次の「補正した２周期目の深いノンレム睡眠」の開始時刻３０４を「２１：３６」に更新し、睡眠深度時刻推定テーブル３００におけるそれ以降の各時刻を、Ｓ３２７と同様に算出し、補正する。また同様の処理を繰り返す。このとき、睡眠状態の遷移が検知されないまま所定時間が経過すると、補正後の終了時刻３０８は予定終了時刻３０６のまま保持される。

続いて、位置情報処理部５３は、距離判定処理を行う（Ｓ３３７）。また、アラーム作動判定部５１は、アラーム作動判定処理を行う（Ｓ３３８）。距離判定処理は、第１または第２の実施の形態において説明した処理と同一である。第１または第２の実施の形態と同様に、位置情報処理部５３は、アラーム作動判定部５１に、算出した目的地までの距離を通知する。

アラーム作動判定処理の詳細は、第１または第２の実施の形態によるアラーム作動処理と同様である。例えば、第１の実施の形態において説明したＳ１７２において、睡眠深度時刻推定テーブル１００に代えて睡眠深度時刻推定テーブル３００を用いる点が相違している。また、睡眠深度は、例えば、予測した開始時刻３０４および補正後の終了時刻３０８を含まない時間のみが、「浅い」または「深い」と判定されるようにしてもよい。アラーム作動判定処理の終了後は、図１８のＳ３３７へ処理を戻す。

以上詳細に説明したように、第３の実施の形態による携帯端末１によれば、睡眠深度算出部５７は、まず、少なくとも一周期分の睡眠深度の遷移のタイミングを計測し、心拍センサ７を停止するとともに睡眠深度時刻管理テーブル９０を作成する。乗物検知部５５が乗車を検知すると、睡眠深度算出部５７は心拍センサ７を駆動する。睡眠深度算出部５７は、一周期目のレム睡眠の開始を検知すると、開始時刻および睡眠深度時刻管理テーブル９０に基づき睡眠深度時刻推定テーブル３００において、レム睡眠の開始時刻を保持する。睡眠深度算出部５７は、レム睡眠の開始時刻に、睡眠深度時刻管理テーブル９０で検出されたレム睡眠の継続時間９８を加算して、さらに時間幅を加算し、レム睡眠の予定終了時刻３０６を算出する。

睡眠深度算出部５７は、予定終了時刻３０６の開始時に心拍センサ７を起動し、次の睡眠深度の遷移を検知すると、心拍センサ７を停止するとともに、睡眠深度時刻推定テーブル３００の補正後の終了時刻３０８に検知した時刻を保持する。また、睡眠深度時刻推定テーブル３００において、次の睡眠深度種別３０２からの予定終了時刻３０６、補正後の終了時刻３０８を算出し更新する。検出されない場合には、補正後の終了時刻３０８の終了時に心拍センサ７を停止する。

位置情報処理部５３は、例えば一定時間毎にＧＰＳ３３により現在位置を取得し、予め取得した目的地までの距離を算出する。アラーム作動判定部５１は、算出された距離と、時刻に基づき睡眠深度時刻推定テーブル２００により推定される睡眠深度とが、アラームテーブル８０における所定の条件に当てはまるか否かを判別する。当てはまる場合には、アラーム作動判定部５１は、アラーム処理部５９により警報を発生させる。すなわちアラーム作動判定部５１は、目的地からの距離が閾値Ｐｃ未満の場合には、睡眠深度にかかわらず警報を発する。また、目的地からの距離が、閾値Ｐｃよりも大きい閾値Ｐｂ未満の場合には、睡眠深度が浅いと判定された場合に警報を発する。

以上のように、第３の実施の形態による携帯端末１における警報発生方法においては、第１または第２の実施の形態による効果に加え、以下のような効果を奏する。すなわち、乗車後に実際の睡眠深度の遷移を測定し、測定されたタイミングに基づき、睡眠深度を予測するので、より正確に睡眠を判定することが可能になる。このとき、心拍センサ７は、予定終了時刻３０６にのみ駆動させるので、省電力化が期待される。また、心拍センサ７を起動するための時間に時間幅を持たせているので、より確実に睡眠の遷移を検出可能になる。よって、ユーザが警報に気づかないという事例をさらに減少させることが可能になる。

本実施の形態による携帯端末１においては、乗車を検知するまで、および、睡眠深度の遷移を検知するために設定された時間帯以外は、心拍センサ７を駆動させない。このため、常時心拍センサ７を駆動させておく必要がない。このため、さらに正確に睡眠深度の遷移を予測する一方で、消費電力の増加を抑制することが可能となる。

上記第１から第３の実施の形態において、ＧＰＳ３３は、位置情報検出部の一例であり、スピーカ２９、バイブ３７は、警報発生部の一例である。アプリＣＰＵ３は、演算処理装置の一例である。

なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、携帯端末１の構成は、図１、図２を参照しながら説明した例に限定されず、実質的に同様の処理が可能な他の構成でもよい。第１から第３の実施の形態において共通の表示例６５の表示（Ｓ１２２）の処理は、この時点では省略することもできる。位置情報処理部５３は、表示例６５を、乗車が検知した後に表示させるようにしてもよい。

アラームテーブル８０は一例であり、実質的に同様の判定を行うものであれば変形が可能である。また、上記の例では、乗車前日の一周期分の睡眠に基づき睡眠深度時刻管理テーブル９０を作成するとしたが、例えば予め一般的な睡眠の例を記憶させて利用するようにしてもよい。睡眠深度種別８６が「浅い」とは、上記のようにレム睡眠のみでなく、浅いノンレム睡眠を含むようにしてもよい。このとき、「深い」とは、深いノンレム睡眠と判別される場合となる。上記第１から第３の実施の形態は、実現可能であるあらゆる方法で組み合わせるようにしてもよい。

以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
ユーザの心拍を計測する心拍センサと、
加速度を検出する加速度センサと、
位置情報を検出する位置情報検出部と、
警報を発生する警報発生部と、
一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期を保持する記憶部と、
前記加速度に基づき、前記ユーザの乗物への乗車を検知し、前記乗車を検知すると前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移および前記睡眠への遷移時刻を検知し、前記遷移を検知すると、前記心拍センサの駆動を停止し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報発生部に警報を発生させる演算処理部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
（付記２）
前記演算処理部は、さらに、前記第１の周期を算出するための計測の開始指示を取得し、前記開始指示の取得後に前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、前記計測の結果に基づき前記第１の周期を算出することを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記３）
前記演算処理部は、前記乗車検知後の前記睡眠への遷移を検知した後、前記睡眠深度の遷移を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第１の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、検出された前記一周期分の計測値に基づき第２の周期を算出し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第２の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする付記１または付記２に記載の情報処理装置。
（付記４）
前記演算処理部は、前記乗車が検知された時刻と前記第１の周期と前記第１の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、前記睡眠深度の遷移を検出すると、前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする付記１または付記２に記載の情報処理装置。
（付記５）
前記最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第１の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第１の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までであることを特徴とする付記４に記載の情報処理装置。
（付記６）
演算処理装置が、
加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
心拍センサを起動し、
前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
前記心拍センサの駆動を停止し、
位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し、
前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
ことを特徴とする警報発生方法。
（付記７）
前記演算処理装置は、さらに、
前記第１の周期を算出するための計測の開始指示を取得すると、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、
前記計測の結果に基づき前記第１の周期を算出する
ことを特徴とする付記６に記載の警報発生方法。
（付記８）
前記演算処理装置は、さらに、
前記乗車検知後の前記睡眠状態への遷移を検知し、
前記睡眠深度の遷移の周期を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第１の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、
検出された前記一周期分の計測値に基づき第２の周期を算出し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第２の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記６または付記７に記載の警報発生方法。
（付記９）
前記演算処理装置は、さらに、
前記乗車が検知された時刻と前記第１の周期と前記第１の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、
前記睡眠深度の遷移を検出し、
前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記６または付記７に記載の警報発生方法。
（付記１０）
前記最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第１の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第１の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までであることを特徴とする付記９に記載の警報発生方法。
（付記１１）
加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
心拍センサを起動し、
前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
前記心拍センサの駆動を停止し、
位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し
前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１２）
さらに、
前記第１の周期を算出するための計測の開始指示を取得すると、前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、
前記計測の結果に基づき前記第１の周期を算出する
ことを特徴とする付記１１に記載のプログラム。
（付記１３）
さらに、
前記乗車検知後の前記睡眠状態への遷移を検知し、
前記睡眠深度の遷移の周期を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第１の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、
検出された前記一周期分の計測値に基づき第２の周期を算出し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第２の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記１１または付記１２に記載のプログラム。
（付記１４）
さらに、
前記乗車が検知された時刻と前記第１の周期と前記第１の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、
前記睡眠深度の遷移を検出し、
前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、
前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させる
ことを特徴とする付記１１または付記１２に記載のプログラム。
（付記１５）
前記最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第１の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第１の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までである
ことを特徴とする付記１４に記載のプログラム。

１ 携帯端末
３ アプリＣＰＵ
５ サブプロセッサ
７ 心拍センサ
９ 加速度センサ
１１ ＲＡＭ
１３ ＲＯＭ
１５ 表示装置
１７ マイク
１９ 通信ＣＰＵ
２１ 画像処理回路
２３ 音声処理回路
２７ タッチパネル
２９ スピーカ
３３ ＧＰＳ
３７ バイブ
５１ アラーム作動判定部
５３ 位置情報処理部
５５ 乗物検知部
５７ 睡眠深度算出部
５９ アラーム処理部
６１ 駅名−位置情報ＤＢ
６５ 表示例
６７ 駅名
６９ 指示入力部
７１ 乗車駅
７２ 降車駅
８０ アラームテーブル
８２ 状態種別
８４ 位置情報
８６ 睡眠深度種別
８８ 判定
９０ 睡眠深度時刻管理テーブル
９２ 睡眠深度種別
９４ 開始時刻
９６ 終了時刻
９８ 継続時間

Claims (7)

1. ユーザの心拍を計測する心拍センサと、
   加速度を検出する加速度センサと、
   位置情報を検出する位置情報検出部と、
   警報を発生する警報発生部と、
   一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期を保持する記憶部と、
   前記加速度に基づき、前記ユーザの乗物への乗車を検知し、前記乗車を検知すると前記心拍センサを起動し、前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移および前記睡眠への遷移時刻を検知し、前記遷移を検知すると、前記心拍センサの駆動を停止し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報発生部に警報を発生させる演算処理部と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記演算処理部は、さらに、前記第１の周期を算出するための計測の開始指示を取得し、前記開始指示の取得後に前記心拍センサを起動し、前記心拍センサによる計測を行い、前記計測の結果に基づき前記第１の周期を算出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記演算処理部は、前記乗車検知後の前記睡眠への遷移を検知した後、前記睡眠深度の遷移を一周期分検出するまで、前記睡眠深度の遷移を検知した時刻および前記第１の周期に基づき予測される睡眠深度の遷移の時刻に応じて断続的に前記心拍センサを駆動し、検出された前記一周期分の計測値に基づき第２の周期を算出し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記第２の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記演算処理部は、前記乗車が検知された時刻と前記第１の周期と前記第１の周期に予測される変動に基づき算出される睡眠深度の予測遷移時刻の最も早い時刻から最も遅い時刻までの時間帯に前記心拍センサを駆動し、前記睡眠深度の遷移を検出すると、前記検出した時刻に基づき、前記睡眠深度の予測遷移時刻を修正し、前記位置情報検出部により検出される前記位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、前記検出した時刻および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いと判断される場合に、前記警報を発生させることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
5. 前記最も遅い時刻までに前記睡眠深度の遷移が検出されない場合には、次の睡眠深度の遷移に応じた予測遷移時刻の時間帯は、前記最も早い時刻に前記第１の周期に基づく時間から前記変動の幅を減じた時間を加算した時刻より、前記最も遅い時刻に前記第１の周期に基づく時間に前記変動の幅を加えた時間を加算した時刻、までであることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 演算処理装置が、
   加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
   心拍センサを起動し、
   前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
   前記心拍センサの駆動を停止し、
   位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し
   前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
   ことを特徴とする警報発生方法。
7. 加速度センサにより検出された加速度に基づき、ユーザの乗物への乗車を検知し、
   心拍センサを起動し、
   前記心拍センサが計測する心拍に基づき前記ユーザの睡眠への遷移を検知し、
   前記心拍センサの駆動を停止し、
   位置情報検出部により検出される位置情報が示す位置と目的地との距離が所定値未満であり、一周期分の睡眠深度の遷移時刻に基づく第１の周期および前記睡眠への遷移時刻に基づき前記ユーザの睡眠深度が浅いという条件に当てはまるか否かを判別し
   前記条件に当てはまる場合に、警報を発生させる、
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。