JP6269980B2 - Sleep information collection system - Google Patents

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Description

本発明は、寝具の物性に対する使用者の深睡眠率や熟睡度といった睡眠情報を収集するための睡眠情報収集システムに関する。   The present invention relates to a sleep information collection system for collecting sleep information such as a user's deep sleep rate and deep sleep level with respect to physical properties of bedding.

従来、使用者の睡眠状況の評価を行い、その評価に基づいて、複数の選択対象寝具から使用者に適すると考えられる寝具を選択する寝具選択システムが知られている。この種の寝具選択システムでは、使用者に対して複数の質問を行い、その回答に基づいて、睡眠状況の評価が行われるものがある(例えば、特許文献1参照。)。   2. Description of the Related Art Conventionally, a bedding selection system that evaluates a user's sleep situation and selects a bedding that is considered suitable for the user from a plurality of selection target beddings based on the evaluation is known. In this type of bedding selection system, there is a system in which a plurality of questions are asked to a user, and a sleep state is evaluated based on the answers (for example, see Patent Document 1).

特開2003−216734号公報JP 2003-216734 A

ところで、特許文献1に記載のような従来の寝具選択システムは、質問に対する回答という使用者の主観的なデータを基準として睡眠状況の評価を行っている。そのため、従来の寝具選択システムを用いて収集することのできる睡眠情報は、使用者の主観が多分に含まれたものとなっていた。   By the way, the conventional bedding selection system as described in Patent Document 1 evaluates the sleep situation based on the user's subjective data of answers to the questions. For this reason, the sleep information that can be collected using the conventional bedding selection system includes a user's subjectivity.

その結果、従来の寝具選択システムを用いて収集された睡眠情報は、客観性に欠けたものとなってしまい、寝具の物性との相関関係を抽出しにくいという問題があった。   As a result, the sleep information collected using the conventional bedding selection system is lacking in objectivity, and there is a problem that it is difficult to extract the correlation with the physical properties of the bedding.

本発明は以上の点に鑑みてなされたものであり、信頼性の高い睡眠情報を収集することのできる睡眠情報収集システムを提供することを目的とする。   This invention is made | formed in view of the above point, and it aims at providing the sleep information collection system which can collect sleep information with high reliability.

上記目的を達成するために、本発明の睡眠情報収集システムは、使用者の身長及び体重を含む身体情報を入力する身体情報入力部と、硬度を含む物性が各々で異なる複数のテスト用寝具と、前記物性を前記テスト用寝具ごとに格納するテスト用寝具物性格納部と、前記テスト用寝具で睡眠中の使用者の生体情報を測定する生体情報測定部と、前記生体情報測定部が測定した前記生体情報を記録する生体情報記録部と、記録された前記生体情報に基づいて、前記使用者の前記テスト用寝具での睡眠における深睡眠率を算出する深睡眠率算出部と、前記テスト用寝具での睡眠の後に、前記使用者が感じた熟睡度を入力する熟睡度入力部と、前記物性、前記深睡眠率、前記熟睡度及び前記身体情報の相関データを格納する睡眠情報格納部と、前記テスト用寝具ごとに算出された前記深睡眠率及び入力された前記熟睡度を比較して、前記深睡眠率と前記熟睡度が高い前記テスト用寝具を好適寝具として認識する好適寝具認識部と、前記好適寝具認識部で前記好適寝具として認識された前記テスト用寝具と前記テスト用寝具物性格納部に格納されている前記物性とに基づいて、前記使用者の前記深睡眠率及び前記熟睡度が高くなる前記物性を前記好適物性として認識する好適物性認識部とを備えていることを特徴とする。 To achieve the above object, the sleep information collection system of the present invention includes a physical information input unit that inputs physical information including the height and weight of a user, and a plurality of test beddings each having different physical properties including hardness. The physical property storage unit for testing that stores the physical properties for each test bedding, the biological information measurement unit that measures the biological information of the user who is sleeping on the test bedding, and the biological information measurement unit A biometric information recording unit that records the biometric information; a deep sleep rate calculation unit that calculates a deep sleep rate in sleep on the test bedding of the user based on the recorded biometric information; and the test After sleeping on bedding, a deep sleep level input unit that inputs the deep sleep level felt by the user, and a sleep information storage unit that stores correlation data of the physical properties, the deep sleep rate , the deep sleep level , and the body information , A suitable bedding recognition unit that compares the deep sleep rate calculated for each bedding and the input deep sleep level and recognizes the test bedding having a high deep sleep rate and the deep sleep level as a suitable bedding; Based on the test bedding recognized as the preferred bedding by the preferred bedding recognition unit and the physical properties stored in the test bedding physical property storage unit, the deep sleep rate and the deep sleep level of the user are determined. And a suitable physical property recognition unit that recognizes the physical property that becomes higher as the suitable physical property .

このように、本発明の睡眠情報収集システムでは、まず、物性が予め得られているテスト用寝具で、使用者が試験的な睡眠を行う。ここで、物性には、測定が容易であり、体動(すなわち、睡眠状況)に大きく影響する硬度が含まれている。   As described above, in the sleep information collecting system of the present invention, first, the user sleeps on a trial basis using the test bedding whose physical properties are obtained in advance. Here, the physical properties include hardness that is easy to measure and greatly affects body movement (that is, sleep state).

そして、その試験的な睡眠中に生体情報測定部で測定され、生体情報記録部で記録された生体情報に基づいて、深睡眠率算出部が深睡眠率を算出する。また、その試験的な睡眠の後に、使用者が、その睡眠に対して感じた熟睡度を熟睡度入力部に入力する。その後、睡眠情報格納部が、算出された深睡眠率、入力された熟睡度、使用者の身体情報、及び、使用者が使用したテスト用寝具の物性を、相関データとして格納する。 Then, based on the biological information measured by the biological information measuring unit and recorded by the biological information recording unit during the experimental sleep, the deep sleep rate calculating unit calculates the deep sleep rate. In addition, after the experimental sleep, the user inputs the deep sleep level felt for the sleep to the deep sleep level input unit. Thereafter, the sleep information storage unit stores the calculated deep sleep rate, the input deep sleep level, the user's physical information, and the physical properties of the test bedding used by the user as correlation data.

すなわち、本発明の睡眠情報収集システムでは、使用者個人の生体情報に基づいて得られた深睡眠率及び使用者個人の入力した熟睡度と測定が容易であって睡眠状況に大きく影響する硬度を含む物性との相関データを、試験的な睡眠を行って収集している。したがって、本発明の睡眠情報収集システムによれば、使用者ごとに取得された睡眠情報を、実際に睡眠に影響する物性に対応させつつ状態で収集するので、信頼性の高い睡眠情報を収集することができる。 That is, in the sleep information collection system of the present invention, the deep sleep rate obtained based on the user's individual biometric information and the degree of deep sleep and the user's input that are easy to measure and hardness that greatly affects the sleep situation Correlation data with physical properties is collected by conducting a trial sleep. Therefore, according to the sleep information collection system of the present invention, the sleep information acquired for each user is collected in a state while corresponding to the physical property that actually affects sleep, and thus highly reliable sleep information is collected. be able to.

また、本発明の睡眠情報収集システムにおいては、前記物性は、反発弾性を含むことが好ましい。反発弾性は、測定が比較的容易であり、硬度と同様に、体動(すなわち、睡眠状況)に大きく影響するためである。   Moreover, in the sleep information collection system of this invention, it is preferable that the said physical property contains resilience elasticity. This is because the resilience is relatively easy to measure and greatly affects the body movement (ie, the sleep situation) as well as the hardness.

実施形態に係る寝具選択システムの概略構成を示す模式図。The schematic diagram which shows schematic structure of the bedding selection system which concerns on embodiment. 図1の寝具選択システムがテスト用寝具選択工程で行う処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the process which the bedding selection system of FIG. 1 performs by the bedding selection process for a test. 図1の寝具選択システムのタブレットに、使用者の身体情報の入力時に表示される画面の模式図。The schematic diagram of the screen displayed at the time of the input of a user's physical information on the tablet of the bedding selection system of FIG. 図1の寝具選択システムの身体情報と深睡眠率及び熟睡度とテスト用寝具の物性との相関データのデータテーブルの一例を示す模式図。The schematic diagram which shows an example of the data table of the correlation data with the physical information of the bedding selection system of FIG. 1, a deep sleep rate, deep sleep, and the physical properties of the test bedding. 図1の寝具選択システムが寝具選択工程で行う処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the process which the bedding selection system of FIG. 1 performs at a bedding selection process. 図1の寝具選択システムが情報収集工程で行う処理を示すフローチャート。The flowchart which shows the process which the bedding selection system of FIG. 1 performs at an information collection process.

以下、図面を参照して、実施形態に係る寝具選択システムについて説明する。本実施形態の寝具選択システムは、情報収集システムを含むものである。   Hereinafter, a bedding selection system according to an embodiment will be described with reference to the drawings. The bedding selection system of the present embodiment includes an information collection system.

以下、図1〜図6を参照して、実施形態に係る寝具選択システムについて説明する。   The bedding selection system according to the embodiment will be described below with reference to FIGS.

まず、図1を参照して、寝具選択システムSの構成について説明する。   First, the configuration of the bedding selection system S will be described with reference to FIG.

図1に示すように、寝具選択システムSは、寝具販売業者が管理するサーバ1と、使用者Pの自宅に設置されているタブレット2と、使用者Pの生体情報を測定するセンサ3と、寝具販売店の倉庫等に準備されている複数のテスト用寝具T及び複数の選択対象寝具Mとを備えている。サーバ1とタブレット2とは、ネットワークを介して接続されている。   As shown in FIG. 1, the bedding selection system S includes a server 1 managed by a bedding dealer, a tablet 2 installed at the home of the user P, a sensor 3 for measuring the biological information of the user P, A plurality of test beddings T and a plurality of selection beddings M prepared in a bedding store warehouse or the like are provided. The server 1 and the tablet 2 are connected via a network.

サーバ1は、CPUやメモリ等を備えた情報処理端末である。サーバ1は、予め収集された睡眠情報を格納する睡眠情報格納部1aと、試験的な睡眠で使用するテスト用寝具の物性を認識するテスト用物性認識部1bと、テスト用寝具の物性を格納するテスト用寝具物性格納部1cと、試験的な睡眠で使用するテスト用寝具を選択するテスト用寝具選択部1dとを有している。   The server 1 is an information processing terminal that includes a CPU, a memory, and the like. The server 1 stores a sleep information storage unit 1a for storing preliminarily collected sleep information, a test property recognition unit 1b for recognizing physical properties of a test bedding used for experimental sleep, and physical properties of the test bedding A test bedding physical property storage unit 1c, and a test bedding selection unit 1d for selecting a test bedding to be used for a trial sleep.

睡眠情報格納部1aに格納されている睡眠情報は、予め収集された寝具の物性、深睡眠率又は熟睡度、及び、身体情報の相関データである。この相関データは、タブレット2及び後述する深睡眠率算出部1fからの情報に基づいて更新される。   The sleep information stored in the sleep information storage unit 1a is correlation data of physical properties, deep sleep rate or deep sleep level, and physical information collected in advance. The correlation data is updated based on information from the tablet 2 and a deep sleep rate calculation unit 1f described later.

テスト用物性認識部1bは、タブレット2で入力された使用者Pの身体情報と睡眠情報格納部1aに格納されている相関データとに基づいて、使用者Pの深睡眠率及び熟睡度が高くなる可能性が高い物性をテスト用物性として認識する。   Based on the physical information of the user P input from the tablet 2 and the correlation data stored in the sleep information storage unit 1a, the test physical property recognition unit 1b has a high deep sleep rate and deep sleep level. Recognize a physical property that is likely to be a physical property for testing.

テスト用寝具物性格納部1cは、テスト用寝具Tごとに、その物性を格納している。   The test bedding physical property storage 1c stores the physical properties of each test bedding T.

テスト用寝具選択部1dは、テスト用物性認識部1bで前記テスト用物性として認識された物性とテスト用寝具物性格納部1cに格納されている物性とに基づいて、複数のテスト用寝具Tから、使用者Pの深睡眠率及び熟睡度が高くなる可能性が高いテスト用寝具を選択する。   The test bedding selection unit 1d includes a plurality of test beddings T based on the physical properties recognized as the test physical properties by the test physical property recognition unit 1b and the physical properties stored in the test bedding physical property storage unit 1c. The user selects a test bedding that is likely to increase the deep sleep rate and deep sleep level of the user P.

また、サーバ1は、センサ3から送信された生体情報を記録する生体情報記録部1eと、使用者Pの深睡眠率を算出する深睡眠率算出部1fと、複数のテスト用寝具Tから使用者Pに好適な寝具を認識する好適寝具認識部1gと、使用者Pに好適な物性を認識する好適物性認識部1hと、選択対象寝具Mの物性を格納する選択対象寝具物性格納部1iと、使用者Pに提案する寝具を選択する寝具選択部1jとを有している。   Further, the server 1 is used from a biological information recording unit 1e that records biological information transmitted from the sensor 3, a deep sleep rate calculation unit 1f that calculates the deep sleep rate of the user P, and a plurality of test beddings T. A suitable bedding recognition unit 1g for recognizing bedding suitable for the person P, a suitable physical property recognition unit 1h for recognizing physical properties suitable for the user P, and a selection target bedding property storage unit 1i for storing the physical properties of the selection bedding M And a bedding selection unit 1j for selecting bedding to be proposed to the user P.

生体情報記録部1eは、使用者Pがテスト用寝具Tで試験的な睡眠を行っている最中にセンサ3が測定した生体情報を、タブレット2を介して、受信し、記録する。   The biological information recording unit 1e receives and records the biological information measured by the sensor 3 through the tablet 2 while the user P is performing a test sleep with the test bedding T.

深睡眠率算出部1fは、生体情報記録部1eが記録した情報に基づいて、テスト用寝具Tごとに、使用者Pの深睡眠率を算出する。   The deep sleep rate calculation unit 1f calculates the deep sleep rate of the user P for each test bedding T based on the information recorded by the biological information recording unit 1e.

ここで、深睡眠率とは、睡眠の全時間中に深睡眠となっている割合を示す。また、深睡眠とは、ノンレム睡眠の睡眠段階3及び4の状態(すなわち、徐波睡眠の状態)をいう。   Here, the deep sleep rate indicates the ratio of deep sleep during the entire sleep. Deep sleep refers to the state of sleep stages 3 and 4 of non-REM sleep (that is, the state of slow wave sleep).

好適寝具認識部1gは、テスト用寝具Tごとに算出された深睡眠率、及び、タブレット2で入力された熟睡度を比較し、使用者の深睡眠率及び熟睡度が高い前記テスト用寝具を好適寝具として認識する。   The preferred bedding recognition unit 1g compares the deep sleep rate calculated for each test bedding T with the deep sleep rate input from the tablet 2, and determines the test bedding with a high deep sleep rate and deep sleep level of the user. Recognize as preferred bedding.

好適物性認識部1hは、好適寝具認識部1gで好適寝具として認識されたテスト用寝具Tとテスト用寝具物性格納部1cに格納されているテスト用寝具Tの物性とに基づいて、使用者Pの深睡眠率及び熟睡度が高くなる物性を好適物性として認識する。   The suitable physical property recognizing unit 1h determines the user P based on the test bedding T recognized as the preferred bedding by the preferred bedding recognizing unit 1g and the physical properties of the test bedding T stored in the test bedding physical property storage unit 1c. The physical properties that increase the deep sleep rate and deep sleep are recognized as suitable physical properties.

選択対象寝具物性格納部1iは、選択対象寝具Mごとに、その物性を格納している。   The selection target bedding physical property storage unit 1 i stores the physical properties of each selection target bedding M.

寝具選択部1jは、好適物性認識部1hで好適物性として認識された物性と選択対象寝具物性格納部1iに格納されている選択対象寝具Mの物性とに基づいて、複数の選択対象寝具Mから、使用者Pの深睡眠率及び熟睡度が高くなる寝具を選択する。   The bedding selection unit 1j selects a plurality of selection beddings M based on the physical properties recognized as the preferred physical properties by the preferred physical property recognition unit 1h and the physical properties of the selection target bedding M stored in the selection target bedding property storage unit 1i. The bedding that increases the deep sleep rate and deep sleep of the user P is selected.

タブレット2(身体情報入力部、熟睡度入力部)は、入出力部2aを有している(図3参照)。使用者Pは、入出力部2aを介して、自らの身体情報、テスト用寝具Tで睡眠した後に感じた熟睡度を入力するとともに、入出力部2aに表示されたテスト用寝具Tや選択対象寝具Mを確認する。   The tablet 2 (physical information input unit, deep sleep level input unit) has an input / output unit 2a (see FIG. 3). The user P inputs his / her physical information and the deep sleep level felt after sleeping on the test bedding T via the input / output unit 2a, and the test bedding T and the selection target displayed on the input / output unit 2a. Check the bedding M.

ここで、熟睡度とは、使用者Pが睡眠の後に感じたよく眠れたか否かの度合いあり、主観的なものである。熟睡度は、最もよく眠れなかったと感じた場合の「1」から、最も良く眠れたと感じた場合の「5」までの5段階で表される。ただし、熟睡度の度合いは、4段階以下としてもよいし、6段階以上としてもよい。   Here, the level of deep sleep is a degree that the user P feels good sleep after sleep and is subjective. The deep sleep level is expressed in five stages from “1” when the person feels that he / she could not sleep most to “5” when the person feels that he / she fell asleep best. However, the degree of deep sleep may be 4 levels or less, or 6 levels or more.

また、ここで、身体情報には、身長及び体重の他、性別、年齢が含まれている。睡眠情報格納部1aに格納されている相関データは、これらの身体情報と、寝具の物性並びに深睡眠率及び熟睡度とを対応させたデータとなっている。   Here, the physical information includes gender and age in addition to height and weight. The correlation data stored in the sleep information storage unit 1a is data in which the physical information is associated with the physical properties of the bedding, the deep sleep rate, and the deep sleep level.

なお、寝具選択システムSにおいては、使用者Pが身体情報や熟睡度を自宅で容易に入力可能とするために、身体情報入力部及び熟睡度入力部としてタブレット2を用いている。しかし、本発明の身体情報入力部及び熟睡度入力部は、身体情報及び熟睡度を入力できるものであればよく、PC等の他の端末を用いてもよい。また、その設置場所も、使用者Pの自宅に限られず、寝具販売店の店頭等であってもよい。   In the bedding selection system S, the tablet 2 is used as the physical information input unit and the deep sleep level input unit so that the user P can easily input physical information and the deep sleep level at home. However, the physical information input unit and the deep sleep level input unit of the present invention may be any device that can input the physical information and the deep sleep level, and other terminals such as a PC may be used. Further, the installation location is not limited to the home of the user P, and may be a storefront of a bedding store or the like.

センサ3(生体情報測定部)は、テスト用寝具で睡眠中の使用者Pの生体情報を測定し、タブレット2を介して、サーバ1の生体情報記録部1eに送信する。センサ3で測定する生体情報は、深睡眠率を算出できるものであればよい。例えば、使用者Pの睡眠中における脳波の変化、心拍の変化、呼吸の変化又は体動回数等であればよい。   The sensor 3 (biological information measuring unit) measures the biological information of the user P who is sleeping with the test bedding and transmits the measured biological information to the biological information recording unit 1 e of the server 1 via the tablet 2. The biological information measured by the sensor 3 may be anything that can calculate the deep sleep rate. For example, it may be a change in electroencephalogram, a change in heart rate, a change in respiration, or the number of body movements during sleep of the user P.

複数のテスト用寝具Tは、物性が各々で異なっている。各々のテスト用寝具には番号が付されており、テスト用寝具物性格納部1cには、テスト用寝具の番号ごとに、そのテスト用寝具の物性が格納されている。   The plurality of test beddings T have different physical properties. Each test bedding is numbered, and the physical properties of the test bedding are stored in the test bedding physical property storage section 1c for each number of the test bedding.

複数の選択対象寝具Mは、物性が各々で異なっている。各々の選択対象寝具には番号が付されており、選択対象寝具物性格納部1iには、選択対象寝具の番号ごとに、その選択対象寝具の物性が格納されている。   The plurality of selection beddings M have different physical properties. Each selection target bedding is numbered, and the selection target bedding physical property storage unit 1i stores the physical properties of the selection target bedding for each number of the selection target bedding.

ここで、寝具選択システムSにおける寝具には、敷布団の他、枕、マットレス、抱き枕等、睡眠時に使用者Pの身体の下に位置する寝具が含まれている。そして、物性には、硬度及び反発弾性の他、保温性、吸放湿性、素材(肌触り)等も含まれている。以下の説明においては硬度についてのみ説明するが、寝具選択システムSでは、他の物性も、テスト用寝具Tや選択対象寝具Mの選択の際に、硬度と同様に判断の基準として用いられている。   Here, the bedding in the bedding selection system S includes bedding positioned under the body of the user P during sleep, such as pillows, mattresses, and pillows, in addition to mattresses. In addition to hardness and impact resilience, physical properties include heat retention, moisture absorption / release properties, material (texture), and the like. In the following description, only hardness will be described, but in the bedding selection system S, other physical properties are also used as criteria for determination in the same manner as the hardness when selecting the test bedding T or the selection bedding M. .

なお、本発明の寝具は、必ずしも上記のものに限られるものではなく、掛布団や就寝用衣服等を寝具としてもよい。そして、それらを選択対象寝具とする場合には、基準となる物性は、その寝具において測定が容易であり、且つ、睡眠において重要視されるものを用いればよい。例えば、掛布団や就寝用衣服を選択対象寝具とした場合には、保温性、吸放湿性、素材(肌触り)、重量、ドレープ性等を基準とすればよい。   Note that the bedding of the present invention is not necessarily limited to the above, and a comforter or sleeping clothes may be used as the bedding. And when using them as selection object bedding, the physical property used as a reference should just use what is easy to measure in the bedding and attaches importance to sleep. For example, when a comforter or sleeping clothes are used as the selection bedding, heat retention, moisture absorption / release properties, material (texture), weight, draping property, and the like may be used as a reference.

また、本発明の寝具の物性は、必ずしも上記のものに限られるものではなく、寝具が敷布団である場合には、少なくとも硬度を含んでいればよい。   In addition, the physical properties of the bedding of the present invention are not necessarily limited to those described above. When the bedding is a mattress, it is only necessary to include at least hardness.

また、寝具選択システムSには、情報収集システムが含まれている。具体的には、情報収集システムは、サーバ1の情報収集部Saと、タブレット2と、センサ3と、複数のテスト用寝具Tとで構成されている。情報収集部Saには、睡眠情報格納部1a、テスト用寝具物性格納部1c、生体情報記録部1e及び深睡眠率算出部1fが含まれる。   The bedding selection system S includes an information collection system. Specifically, the information collection system includes an information collection unit Sa of the server 1, a tablet 2, a sensor 3, and a plurality of test beddings T. The information collection unit Sa includes a sleep information storage unit 1a, a test bedding physical property storage unit 1c, a biological information recording unit 1e, and a deep sleep rate calculation unit 1f.

次に、図1〜図4を参照して、寝具選択システムSが、テスト用寝具選択工程で行う処理について説明する。なお、図2は、テスト用寝具選択工程で行われる処理を示すフローチャートである。   Next, processing performed by the bedding selection system S in the test bedding selection process will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing the process performed in the test bedding selection process.

まず、タブレット2が、使用者Pによってタブレット2の入出力部2aに入力された、使用者Pの身体情報をサーバ1に送信する(図2/STEP10)。   First, the tablet 2 transmits the physical information of the user P input by the user P to the input / output unit 2a of the tablet 2 to the server 1 (FIG. 2 / STEP 10).

具体的には、図3に示すように、タブレット2の入出力部2aに、自身の名前、性別、年齢、身長、体重を身体情報として入力する。入力された身体情報は、ネットワークを介して、サーバ1のテスト用物性認識部1bに送信される。   Specifically, as shown in FIG. 3, the user's name, sex, age, height, and weight are input as physical information to the input / output unit 2 a of the tablet 2. The input physical information is transmitted to the test physical property recognition unit 1b of the server 1 via the network.

次に、サーバ1のテスト用物性認識部1bが、受信した身体情報に基づいて、使用者Pの深睡眠率及び熟睡度が高くなる可能性が高い物性を睡眠情報格納部1aから検索し、検索された物性をテスト用物性として認識する(図2/STEP11)。   Next, the physical property recognizing unit 1b for the server 1 searches the sleep information storage unit 1a for physical properties that are likely to increase the deep sleep rate and the deep sleep level of the user P based on the received physical information. The retrieved physical property is recognized as a test physical property (FIG. 2 / STEP 11).

具体的には、テスト用物性認識部1bは、受信した身体情報に基づいて、対象部位(すなわち、睡眠時に使用者Pの身体に接する寝具の領域)ごとに、睡眠情報格納部1aに格納されている予め収集された物性、深睡眠率又は熟睡度、及び、身体情報の相関データを参照し、使用者Pの深睡眠率及び熟睡度が高くなる可能性が高い物性を検索する。   Specifically, the test physical property recognition unit 1b is stored in the sleep information storage unit 1a for each target part (that is, the area of the bedding that contacts the body of the user P during sleep) based on the received physical information. The physical properties that are likely to increase the deep sleep rate and the deep sleep level of the user P are searched with reference to the previously collected physical properties, the deep sleep rate or the deep sleep level, and the correlation data of the physical information.

この相関データには、図4に示すように、性別、年齢、対象部位ごとに、身長及び体重から算出されたBMI値及び硬度等の物性に、平均深睡眠率及び平均熟睡度を対応させたものとなっている。物性には、硬度の他、反発弾性、通気性、重さ、素材(肌触り)等が含まれている。また、対象部位としては、腰、頭、肩等が含まれている。   In this correlation data, as shown in FIG. 4, the average deep sleep rate and the average deep sleep level are associated with physical properties such as BMI value and hardness calculated from height and weight for each sex, age, and target site. It has become a thing. Physical properties include rebound resilience, breathability, weight, material (texture) and the like in addition to hardness. In addition, the target part includes the waist, head, shoulders, and the like.

次に、サーバ1のテスト用寝具選択部1dが、認識されたテスト用物性と一致する物性、又は、それに近い物性をテスト用寝具物性格納部1cから検索し、その検索結果に基づいて、複数のテスト用寝具Tから、使用者Pが試験的な睡眠で使用するテスト用寝具Tを選択し、そのテスト用寝具Tの情報をタブレット2に送信する(図2/STEP12)。   Next, the test bedding selection unit 1d of the server 1 searches the test bedding property storage unit 1c for a physical property that matches or is close to the recognized test physical property, and based on the search result, a plurality of properties are obtained. From the test bedding T, the user P selects the test bedding T to be used for the test sleep, and transmits information on the test bedding T to the tablet 2 (FIG. 2 / STEP 12).

テスト用寝具Tの物性は、それぞれのテスト用寝具Tに付された番号ごとに、睡眠情報格納部1aに格納された相関データと同様の項目が含まれている。具体的には、対象部位ごとの硬度や反発弾性等が含まれている。   The physical properties of the test bedding T include the same items as the correlation data stored in the sleep information storage unit 1a for each number assigned to each test bedding T. Specifically, hardness, rebound resilience, and the like for each target part are included.

このとき、物性は対象部位ごとに取得されているが、それらの物性の重要度は、対象部位によって異なる。そのため、寝具選択システムSでは、まず最も重要度の高い腰を対象部位とした物性に基づいて、全てのテスト用寝具Tからいくつかのテスト用寝具Tを選択し、その後、選択されたテスト用寝具Tの中から、比較的重要度の低い頭や肩を対象部位とした物性に基づいて、使用者Pに提案するテスト用寝具Tを選択する。   At this time, the physical properties are acquired for each target region, but the importance of the physical properties varies depending on the target region. Therefore, in the bedding selection system S, first, several test beddings T are selected from all the test beddings T based on the physical properties with the most important waist as the target part, and then the selected test beddings are used. From the bedding T, the test bedding T to be proposed to the user P is selected based on the physical properties of the head and shoulder that are relatively low in importance.

最後に、タブレット2が、選択されたテスト用寝具Tを表示する(図2/STEP13)。   Finally, the tablet 2 displays the selected test bedding T (FIG. 2 / STEP 13).

使用者P及び寝具販売業者は、その表示された結果に基づいて、使用者Pが試験的な睡眠を行うための手配(テスト用寝具Tの配送等)を行う。   Based on the displayed result, the user P and the bedding distributor make arrangements for the user P to take a trial sleep (delivery of the test bedding T, etc.).

なお、選択されたテスト用寝具Tを必ずしもタブレット2に表示する必要はなく、その選択されたテスト用寝具Tを用いて使用者Pが試験的な睡眠を行うことができればよい。例えば、その選択結果に基づいて、自動的に、使用者Pの自宅に選択されたテスト用寝具Tが配送されるようになっていてもよい。   The selected test bedding T is not necessarily displayed on the tablet 2 as long as the user P can perform a trial sleep using the selected test bedding T. For example, the selected test bedding T may be automatically delivered to the home of the user P based on the selection result.

以上のSTEP10〜STEP13が、寝具選択システムSにおけるテスト用寝具選択工程である。   The above STEP 10 to STEP 13 are test bedding selection steps in the bedding selection system S.

次に、図1及び図5を参照して、寝具選択システムSが、寝具選択工程で行う処理について説明する。なお、図5は、寝具選択工程で行われる処理を示すフローチャートである。   Next, processing performed by the bedding selection system S in the bedding selection process will be described with reference to FIGS. 1 and 5. FIG. 5 is a flowchart showing the processing performed in the bedding selection process.

まず、使用者Pは、選択されたテスト用寝具Tで試験的な睡眠を行う。その睡眠の最中に、センサ3が、テスト用寝具選択工程で選択されたテスト用寝具Tで睡眠中の使用者Pの生体情報を測定するとともに、その生体情報を、タブレット2を介して、サーバ1の生体情報記録部1eに送信する(図5/STEP20)。   First, the user P performs a trial sleep with the selected test bedding T. During the sleep, the sensor 3 measures the biological information of the user P who is sleeping with the test bedding T selected in the test bedding selection process, and the biometric information is obtained via the tablet 2. It transmits to the biometric information recording part 1e of the server 1 (FIG. 5 / STEP20).

ここで測定される生体情報は、使用者Pの睡眠中における脳波の変化、心拍の変化、呼吸の変化又は体動回数等、深睡眠率を算出可能なデータであればよい。   The biometric information measured here may be data capable of calculating the deep sleep rate, such as a change in brain wave, a change in heart rate, a change in respiration, or the number of body movements during sleep of the user P.

次に、サーバ1の生体情報記録部1eが、センサ3が測定し、タブレット2を介して送信された生体情報を記録する(図5/STEP21)。   Next, the biological information recording unit 1e of the server 1 records the biological information measured by the sensor 3 and transmitted through the tablet 2 (FIG. 5 / STEP 21).

次に、サーバ1の深睡眠率算出部1fが、生体情報記録部1eが記録した生体情報に基づいて、使用者Pの選択されたテスト用寝具Tにおける深睡眠率を算出する(図5/STEP22)。   Next, the deep sleep rate calculation unit 1f of the server 1 calculates the deep sleep rate in the test bedding T selected by the user P based on the biological information recorded by the biological information recording unit 1e (FIG. 5 / (Step 22).

具体的には、生体情報に基づいて、使用者Pが深睡眠となっている時間を算出し、その算出された時間と試験的な睡眠における使用者Pの睡眠の全時間とに基づいて、深睡眠率(睡眠の全時間中に深睡眠となっている割合)を算出する。   Specifically, based on the biological information, the time during which the user P is in deep sleep is calculated, and based on the calculated time and the total time of the user P's sleep in the experimental sleep, The deep sleep rate (the ratio of deep sleep during the entire sleep time) is calculated.

次に、使用者Pは、試験的な睡眠の後に、テスト用寝具Tを用いた試験的な睡眠に対して感じた熟睡度を5段階(1〜5の数値)で判断し、タブレット2に入力する。そして、タブレット2が、使用者Pによって入力された熟睡度をサーバ1に送信する(図5/STEP23)。   Next, after the test sleep, the user P determines the deep sleep feeling felt for the test sleep using the test bedding T in five levels (numerical values of 1 to 5), input. And the tablet 2 transmits the deep sleep level input by the user P to the server 1 (FIG. 5 / STEP 23).

なお、寝具選択システムSでは、入力された熟睡度の送信を、深睡眠率の算出(図5/STEP22)の後に行っているが、同時に行ってもよいし、深睡眠率の算出の前に行ってもよい。   In the bedding selection system S, the input deep sleep level is transmitted after the deep sleep rate is calculated (FIG. 5 / STEP 22). However, it may be performed at the same time or before the deep sleep rate is calculated. You may go.

次に、サーバ1の好適寝具認識部1gが、深睡眠率算出部1fで算出された深睡眠率及びタブレット2に入力された熟睡度に基づいて、使用者Pの深睡眠率及び熟睡度の両方が高くなったテスト用寝具Tを、好適寝具として認識する(図5/STEP24)。   Next, the suitable bedding recognition unit 1g of the server 1 determines the deep sleep rate and the deep sleep level of the user P based on the deep sleep rate calculated by the deep sleep rate calculation unit 1f and the deep sleep level input to the tablet 2. The test bedding T in which both are increased is recognized as a preferred bedding (FIG. 5 / STEP 24).

深睡眠率及び熟睡度が高いか否かの判定は、例えば、1つの又は所定の数のテスト用寝具Tにおいて算出された深睡眠率及び入力された熟睡度を予め定められた所定の値と比較することによって行う。すなわち、寝具選択システムSでは、深睡眠率及び熟睡度の両方が所定の値より低い場合には、深睡眠率及び熟睡度の両方が所定の値のテスト用寝具Tが発見されるまで、テスト用寝具Tを用いた試験的な睡眠が繰り返し行われる。   Whether the deep sleep rate and the deep sleep level are high is determined by, for example, calculating the deep sleep rate calculated in one or a predetermined number of test bedding T and the input deep sleep level with a predetermined value. Do by comparing. That is, in the bedding selection system S, when both the deep sleep rate and the deep sleep level are lower than the predetermined values, the test is performed until a test bedding T having both the deep sleep rate and the deep sleep level is detected. Trial sleep using the bedding T for the patient is repeated.

なお、テスト用寝具Tの種類が少ない場合等には、全てのテスト用寝具Tで試験的な睡眠を行うようにしてもよい。その場合には、算出された深睡眠率や入力された熟睡度を所定の値と比較するのではなく、テスト用寝具Tごとに算出された深睡眠率や入力された熟睡度を互いに比較してもよい。   In addition, when there are few kinds of test bedding T, you may make it perform test sleep with all the test bedding T. In that case, instead of comparing the calculated deep sleep rate and the input deep sleep level with a predetermined value, the deep sleep rate calculated for each test bedding T and the input deep sleep level are compared with each other. May be.

また、使用者Pが満足した場合には、1回だけで試験的な睡眠を終了してもよい。逆に、使用者Pが満足しない場合には、所定の値よりも高い深睡眠率及び熟睡度となっても、他のテスト用寝具Tを用いた試験的な睡眠を継続してもよい。   Moreover, when the user P is satisfied, the trial sleep may be terminated only once. On the contrary, when the user P is not satisfied, even if the deep sleep rate and the deep sleep level are higher than the predetermined values, the experimental sleep using the other test bedding T may be continued.

次に、好適物性認識部1hが、好適寝具認識部1gで好適寝具として認識されたテスト用寝具Tの物性をテスト用寝具物性格納部1cに格納された物性から検索し、検索された物性を好適物性として認識するとともに、その好適物性をタブレット2に送信する(図5/STEP25)。   Next, the preferred physical property recognizing unit 1h searches the physical properties stored in the test bedding physical property storage unit 1c for the physical properties of the test bedding T recognized as the preferred bedding by the preferred bedding recognition unit 1g, and finds the retrieved physical properties. While recognizing as a suitable physical property, the suitable physical property is transmitted to the tablet 2 (FIG. 5 / STEP25).

次に、サーバ1の寝具選択部1jが、認識された好適物性と一致する物性、又は、それに近い物性を選択対象寝具物性格納部1iから検索し、その検索結果に基づいて、複数の選択対象寝具Mから、使用者Pに提案する寝具を選択し、その寝具の情報をタブレット2に送信する(図5/STEP26)。   Next, the bedding selection unit 1j of the server 1 searches the selection target bedding property storage unit 1i for a physical property that matches or is close to the recognized preferable physical property, and selects a plurality of selection targets based on the search result. The bedding proposed to the user P is selected from the bedding M, and information on the bedding is transmitted to the tablet 2 (FIG. 5 / STEP 26).

選択対象寝具Mの物性は、それぞれの選択対象寝具Mに付された番号ごとに、睡眠情報格納部1aに格納された相関データと同様の項目が含まれている。具体的には、対象部位ごとの硬度や反発弾性等が含まれている。   The physical properties of the selection target bedding M include the same items as the correlation data stored in the sleep information storage unit 1a for each number assigned to each selection target bedding M. Specifically, hardness, rebound resilience, and the like for each target part are included.

このとき、物性は対象部位ごとに取得されているが、それらの物性の重要度は、対象部位によって異なる。そのため、寝具選択システムSでは、まず最も重要度の高い腰を対象部位とした物性に基づいて、全ての選択対象寝具Mからいくつかの選択対象寝具Mを選択し、その後、選択された選択対象寝具Mの中から、比較的重要度の低い頭や肩を対象部位とした物性に基づいて、使用者Pに提案する選択対象寝具Mを選択する。   At this time, the physical properties are acquired for each target region, but the importance of the physical properties varies depending on the target region. Therefore, in the bedding selection system S, first, several selection beddings M are selected from all the selection beddings M based on the physical properties with the most important waist as the target part, and then the selected selection target From the bedding M, the selection target bedding M to be proposed to the user P is selected based on the physical properties of the relatively low importance head and shoulder as the target site.

最後に、タブレット2が、対象部位ごとの好適物性、選択された選択対象寝具M及びその対象部位ごとの物性を表示する(図5/STEP27)。   Finally, the tablet 2 displays suitable physical properties for each target region, the selected selection bedding M and physical properties for each target region (FIG. 5 / STEP 27).

なお、物性は必ずしも対象部位ごとに分ける必要はなく、1つの寝具に対して1つの物性としてもよい。また、タブレット2には、必ずしも物性を表示する必要はなく、選択対象寝具Mのみを表示するようにしてもよい。   The physical properties do not necessarily have to be divided for each target region, and may be one physical property for one bedding. Further, the physical properties need not necessarily be displayed on the tablet 2, and only the selection bedding M may be displayed.

以上のSTEP20〜STEP27が、寝具選択システムSにおける寝具選択工程である。   The above STEP 20 to STEP 27 are the bedding selection process in the bedding selection system S.

次に、図1及び図6を参照して、寝具選択システムSが、情報収集工程で行う処理について説明する。なお、図6は、情報収集工程で行われる処理を示すフローチャートである。   Next, processing performed by the bedding selection system S in the information collecting process will be described with reference to FIGS. 1 and 6. FIG. 6 is a flowchart showing processing performed in the information collecting process.

この情報収集工程は、上記のテスト用寝具選択工程及び寝具選択工程と同時に行われるものである。   This information collection process is performed simultaneously with the test bedding selection process and the bedding selection process.

この情報収集工程は、寝具選択システムSに含まれる情報収集システムによって行われる。情報収集システムは、サーバ1の情報収集部Saと、タブレット2と、センサ3と、複数のテスト用寝具Tとで構成されている。情報収集部Saには、睡眠情報格納部1a、テスト用寝具物性格納部1c、生体情報記録部1e及び深睡眠率算出部1fが含まれる。   This information collecting step is performed by an information collecting system included in the bedding selection system S. The information collection system includes an information collection unit Sa of the server 1, a tablet 2, a sensor 3, and a plurality of test beddings T. The information collection unit Sa includes a sleep information storage unit 1a, a test bedding physical property storage unit 1c, a biological information recording unit 1e, and a deep sleep rate calculation unit 1f.

まず、タブレット2が、サーバ1の睡眠情報格納部1aに、使用者Pによってタブレット2の入出力部2aに入力された、使用者Pの身体情報を送信する(図6/STEP30)。   First, the tablet 2 transmits the physical information of the user P input by the user P to the input / output unit 2a of the tablet 2 to the sleep information storage unit 1a of the server 1 (FIG. 6 / STEP 30).

このとき、睡眠情報格納部1aは、身体情報を一時的に記憶する。   At this time, the sleep information storage unit 1a temporarily stores physical information.

次に、サーバ1の深睡眠率算出部1fが、センサ3が測定し、サーバ1の生体情報記録部1eが記録した生体情報に基づいて、使用者Pの選択されたテスト用寝具Tにおける深睡眠率を算出する(図6/STEP31)。   Next, the deep sleep rate calculation unit 1 f of the server 1 measures the depth in the test bedding T selected by the user P based on the biological information measured by the sensor 3 and recorded by the biological information recording unit 1 e of the server 1. The sleep rate is calculated (FIG. 6 / STEP 31).

次に、サーバ1の深睡眠率算出部1fが、サーバ1の睡眠情報格納部1aに、算出した深睡眠率を送信する(図6/STEP32)。   Next, the deep sleep rate calculation unit 1f of the server 1 transmits the calculated deep sleep rate to the sleep information storage unit 1a of the server 1 (FIG. 6 / STEP 32).

このとき、睡眠情報格納部1aは、予め記憶されていたその使用者Pの身体情報に対応させた形で、受信した深睡眠率を一時的に記憶する。   At this time, the sleep information storage unit 1a temporarily stores the received deep sleep rate in a form corresponding to the physical information of the user P stored in advance.

次に、タブレット2が、サーバ1の睡眠情報格納部1aに、使用者Pによって入力された熟睡度を送信する(図6/STEP33)。   Next, the tablet 2 transmits the deep sleep level input by the user P to the sleep information storage unit 1a of the server 1 (FIG. 6 / STEP 33).

次に、タブレット2が、サーバ1の睡眠情報格納部1aに、入力された熟睡度を送信する(図6/STEP35)。   Next, the tablet 2 transmits the input deep sleep level to the sleep information storage unit 1a of the server 1 (FIG. 6 / STEP 35).

このとき、睡眠情報格納部1aは、予め記憶されていたその使用者Pの身体情報に対応させた形で、受信した熟睡度を一時的に記憶する。   At this time, the sleep information storage unit 1a temporarily stores the received deep sleep level in a form corresponding to the physical information of the user P stored in advance.

最後に、サーバ1の睡眠情報格納部1aが、一時的に記憶しておいた身体情報ごとに、算出された深睡眠率、入力された熟睡度、対応するテスト用寝具T(すなわち、その深睡眠率が算出され、熟睡度が入力された際の試験的な睡眠で用いられたテスト用寝具T)の物性を格納する(図6/STEP34)。   Finally, the sleep information storage unit 1a of the server 1 calculates, for each physical information temporarily stored, the calculated deep sleep rate, the input deep sleep level, the corresponding test bedding T (that is, its depth) The sleep rate is calculated, and the physical properties of the test bedding T) used in the experimental sleep when the deep sleep level is input are stored (FIG. 6 / STEP 34).

以上のSTEP30〜STEP34が、寝具選択システムSにおける情報収集工程である。   The above STEP 30 to STEP 34 are information collecting steps in the bedding selection system S.

以上説明したように、睡眠情報収集システムを含む寝具選択システムSでは、使用者P個人の生体情報に基づいて得られた深睡眠率及び使用者個人Pの入力した熟睡度と測定が容易であって睡眠状況に大きく影響する硬度を含む物性との相関データを、試験的な睡眠を行って収集している。   As described above, in the bedding selection system S including the sleep information collection system, the deep sleep rate obtained based on the biometric information of the user P individual and the deep sleep level input by the user individual P and measurement are easy. Data on correlations with physical properties, including hardness, that greatly affect sleep conditions are collected through trial sleep.

したがって、睡眠情報収集システムを含む寝具選択システムSによれば、使用者ごとに取得された睡眠情報を、実際に睡眠に影響する物性に対応させつつ状態で収集するので、信頼性の高い睡眠情報を収集することができる。   Therefore, according to the bedding selection system S including the sleep information collection system, sleep information acquired for each user is collected in a state while corresponding to physical properties that actually affect sleep. Can be collected.

以上、図示の実施形態について説明したが、本発明はこのような形態に限られるものではない。   Although the illustrated embodiment has been described above, the present invention is not limited to such a form.

例えば、上記実施形態では、サーバ1の備える処理部において、各種情報の処理を行っている。しかし、情報の処理は、必ずしもサーバで行う必要はない。例えば、一部の処理をタブレットで行う等、適宜処理する端末は変更してもよい。   For example, in the above embodiment, various types of information are processed in the processing unit included in the server 1. However, information processing need not necessarily be performed by a server. For example, the terminal that performs appropriate processing, such as performing some processing with a tablet, may be changed.

また、上記実施形態では、情報収集の対象とする物性に、硬度の他、反発弾性等が含まれている。しかし、寝具が敷布団等の睡眠時に使用者Pの身体の下に位置する寝具である場合には、物性には少なくとも硬度が含まれていればよいので、情報収集の対象とする物性から反発弾性を除いてもよい。逆に、情報収集の対象とする物性に、上記実施形態で例示した物以外の物性を含めてもよい。   Moreover, in the said embodiment, the resilience etc. are contained in the physical property made into the object of information collection other than hardness. However, when the bedding is bedding positioned under the user's P body during sleep such as a mattress, it is sufficient that the physical properties include at least hardness. May be excluded. Conversely, physical properties other than those exemplified in the above embodiment may be included in the physical properties to be collected.

1…サーバ、1a…睡眠情報格納部、1b…テスト用物性認識部、1c…テスト用寝具物性格納部、1d…テスト用寝具選択部、1e…生体情報記録部、1f…深睡眠率算出部、1g…好適寝具認識部、1h…好適物性認識部、1i…選択対象寝具物性格納部、1j…寝具選択部、2…タブレット(身体情報入力部、熟睡度入力部)、2a…入出力部、3…センサ(生体情報測定部)、M…選択対象寝具、P…使用者、S…寝具選択システム、Sa…情報収集部、T…テスト用寝具。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Server, 1a ... Sleep information storage part, 1b ... Test physical property recognition part, 1c ... Test bedding physical property storage part, 1d ... Test bedding selection part, 1e ... Biometric information recording part, 1f ... Deep sleep rate calculation part DESCRIPTION OF SYMBOLS 1g ... suitable bedding recognition part, 1h ... suitable physical property recognition part, 1i ... selection bedding physical property storage part, 1j ... bedding selection part, 2 ... tablet (physical information input part, deep sleep level input part), 2a ... input / output part 3 ... Sensor (biological information measurement unit), M ... Selection target bedding, P ... User, S ... Bedding selection system, Sa ... Information collection unit, T ... Test bedding.

Claims (2)

使用者の身長及び体重を含む身体情報を入力する身体情報入力部と、
硬度を含む物性が各々で異なる複数のテスト用寝具と、
前記物性を前記テスト用寝具ごとに格納するテスト用寝具物性格納部と、
前記テスト用寝具で睡眠中の使用者の生体情報を測定する生体情報測定部と、
前記生体情報測定部が測定した前記生体情報を記録する生体情報記録部と、
記録された前記生体情報に基づいて、前記使用者の前記テスト用寝具での睡眠における深睡眠率を算出する深睡眠率算出部と、
前記テスト用寝具での睡眠の後に、前記使用者が感じた熟睡度を入力する熟睡度入力部と、
前記物性、前記深睡眠率、前記熟睡度及び前記身体情報の相関データを格納する睡眠情報格納部と
前記テスト用寝具ごとに算出された前記深睡眠率及び入力された前記熟睡度を比較して、前記深睡眠率と前記熟睡度が高い前記テスト用寝具を好適寝具として認識する好適寝具認識部と、
前記好適寝具認識部で前記好適寝具として認識された前記テスト用寝具と前記テスト用寝具物性格納部に格納されている前記物性とに基づいて、前記使用者の前記深睡眠率及び前記熟睡度が高くなる前記物性を前記好適物性として認識する好適物性認識部とを備えていることを特徴とする睡眠情報収集システム。
A physical information input unit for inputting physical information including the height and weight of the user;
A plurality of test beddings having different physical properties including hardness,
A test bedding physical property storage for storing the physical properties for each test bedding;
A biological information measuring unit that measures biological information of a user who is sleeping with the test bedding;
A biological information recording unit that records the biological information measured by the biological information measuring unit;
A deep sleep rate calculation unit for calculating a deep sleep rate in sleep on the user's test bedding based on the recorded biological information;
After sleeping on the test bedding, a deep sleep level input unit for inputting the deep sleep level felt by the user,
A sleep information storage unit for storing correlation data of the physical properties, the deep sleep rate , the deep sleep level , and the physical information ;
A suitable bedding recognition unit for comparing the deep sleep rate calculated for each of the test beddings and the input deep sleep level and recognizing the test bedding having a high deep sleep rate and the deep sleep level as a suitable bedding; ,
Based on the test bedding recognized as the preferred bedding by the preferred bedding recognition unit and the physical properties stored in the test bedding physical property storage unit, the deep sleep rate and the deep sleep level of the user are determined. A sleep information collection system comprising: a suitable physical property recognition unit that recognizes the physical property that is increased as the suitable physical property .
請求項1に記載の睡眠情報収集システムであって、
前記物性は、反発弾性を含むことを特徴とする睡眠情報収集システム。
The sleep information collection system according to claim 1 ,
The sleep information collecting system, wherein the physical property includes rebound resilience.
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