JP6345333B1 - 表示プログラム、表示方法および表示装置 - Google Patents

表示プログラム、表示方法および表示装置 Download PDF

Info

Publication number
JP6345333B1
JP6345333B1 JP2017247717A JP2017247717A JP6345333B1 JP 6345333 B1 JP6345333 B1 JP 6345333B1 JP 2017247717 A JP2017247717 A JP 2017247717A JP 2017247717 A JP2017247717 A JP 2017247717A JP 6345333 B1 JP6345333 B1 JP 6345333B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sleep
space
section
suitability
environment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2017247717A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2019111192A (ja
Inventor
隆行 山地
隆行 山地
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority to JP2017247717A priority Critical patent/JP6345333B1/ja
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to EP18894203.1A priority patent/EP3734610B1/en
Priority to CN201880081843.5A priority patent/CN111512393B/zh
Priority to KR1020207017883A priority patent/KR20200089309A/ko
Priority to PCT/JP2018/016689 priority patent/WO2019130615A1/ja
Priority to SG11202005221UA priority patent/SG11202005221UA/en
Priority to FIEP18894203.1T priority patent/FI3734610T3/fi
Application granted granted Critical
Publication of JP6345333B1 publication Critical patent/JP6345333B1/ja
Publication of JP2019111192A publication Critical patent/JP2019111192A/ja
Priority to US16/896,272 priority patent/US11647946B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4815—Sleep quality
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1118—Determining activity level
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4809—Sleep detection, i.e. determining whether a subject is asleep or not
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
    • A61B5/6887—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient mounted on external non-worn devices, e.g. non-medical devices
    • A61B5/6889—Rooms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • G16H20/70—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to mental therapies, e.g. psychological therapy or autogenous training
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/60—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the operation of medical equipment or devices
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2560/00—Constructional details of operational features of apparatus; Accessories for medical measuring apparatus
    • A61B2560/02—Operational features
    • A61B2560/0242—Operational features adapted to measure environmental factors, e.g. temperature, pollution
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4806—Sleep evaluation
    • A61B5/4812—Detecting sleep stages or cycles

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Developmental Disabilities (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Anesthesiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)

Abstract

【課題】空間の睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出または日の入りによる環境変化を考慮して評価すること。【解決手段】表示装置１０１は、対象者１１０が睡眠をとる空間１２０に設けられたセンサ１０２により検出された空間１２０に関するデータを取得する。表示装置１０１は、取得したセンサ１０２からのデータに基づき、空間１２０の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、対象者１１０の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、その時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える。【選択図】図１

Description

本発明は、表示プログラム、表示方法および表示装置に関する。
従来、睡眠の質を高めるべく、睡眠環境についてのコンサルティングを行うサービスがある。例えば、顧客に現在の睡眠時間や生活習慣などを所定の質問票に記入してもらい、スタッフが、質問票に記入された内容から改善ポイントを見つけ出し、顧客にアドバイスを行うサービスがある。
先行技術としては、ベッドに就いているユーザの睡眠の質に関連する１つ以上の客観的パラメータを監視し、携帯型装置を介して、起きているときのユーザから、認知能力および／または精神運動能力についての客観的テストデータのフィードバックを受信するシステムがある。
特開２０１１−３６６４９号公報 国際公開第２０１６／０６７４４９号 国際公開第２０１７／１６８４９５号
しかしながら、従来技術では、睡眠をとる空間の睡眠環境としての適性を評価することが難しい。例えば、睡眠環境についてのコンサルティングを行うにあたり、顧客が睡眠をとっている空間の睡眠環境としての適性を適切に評価できなければ、睡眠の質を高めるための適切なアドバイスを行うことはできない。
一つの側面では、本発明は、空間の睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出または日の入りによる環境変化を考慮して評価することを目的とする。
１つの実施態様では、対象者が睡眠をとる空間に設けられた第１のセンサにより検出された前記空間に関するデータを取得し、取得した前記データに基づき、前記空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、前記対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、前記時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える、表示プログラムが提供される。
本発明の一側面によれば、空間の睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出または日の入りによる環境変化を考慮して評価することができる。
図１は、実施の形態にかかる表示方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、睡眠環境解析システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、表示装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、店舗情報ＤＢ４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、環境センサ情報ＤＢ５００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、温度閾値テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、湿度閾値テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、照度閾値テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図９は、音圧閾値テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１０は、表示装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。 図１１は、睡眠効率についての説明図である。 図１２は、評価結果テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１３は、総合評価テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図１４は、環境解析画面１４００の画面例を示す説明図（その１）である。 図１５は、環境解析画面１４００の画面例を示す説明図（その２）である。 図１６は、環境解析画面１４００の画面例を示す説明図（その３）である。 図１７は、表示装置１０１の表示制御処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１８は、季節決定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１９は、環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２０は、環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２１は、睡眠区間環境解析処理（日の出あり）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２２は、睡眠区間環境解析処理（日の出なし）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２３は、入眠前区間環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２４は、起床後区間環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２５は、生活区間環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２６は、温度判定処理（前半）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２７は、湿度判定処理（前半）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２８は、音圧判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２９は、音圧判定処理（入眠前）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３０は、音圧判定処理（起床後）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３１は、照度判定処理（日の出あり）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３２は、照度判定処理（日の出なし）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３３は、照度判定処理（入眠前）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３４は、照度判定処理（起床後）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３５は、総合評価処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３６は、表示装置１０１の睡眠区間特定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図３７は、表示装置１０１の日の出、日の入り時刻算出処理手順の一例を示すフローチャートである。
以下に図面を参照して、本発明にかかる表示プログラム、表示方法および表示装置の実施の形態を詳細に説明する。
（実施の形態）
図１は、実施の形態にかかる表示方法の一実施例を示す説明図である。図１において、表示装置１０１は、対象者が睡眠をとる空間の睡眠環境としての適性度を時系列で表示するコンピュータである。対象者は、睡眠環境を解析する空間で睡眠をとる者である。対象者が睡眠をとる空間は、例えば、対象者の自宅の寝室や勤務先の仮眠室、宿泊施設の寝室などである。また、睡眠環境としての適性度とは、どれだけ睡眠に適した環境であるかを示す指標である。
ここで、睡眠環境を改善するにあたり、対象者が睡眠をとる空間の睡眠環境としての適性を適切に評価することは重要である。空間の睡眠環境としての適性は、例えば、空間の温度、湿度、明るさ、音の大きさなどによって評価することができる。
例えば、寝室が明るいと、人は睡眠中であっても、その光を感知してしまい、睡眠の質が低下する傾向にある。このため、空間の明るさによって、どれだけ睡眠に適しているかを評価することができる。また、温度が高すぎると、寝苦しくなり、睡眠の質が低下する傾向にある。このため、空間の温度によって、どれだけ睡眠に適しているかを評価することができる。
ところが、睡眠中に日の出や日の入りを迎えることがある。日の出を迎えると、太陽の光により室内が明るくなる傾向がある。このため、日の出後の適性を、日の出前と同じように評価すると、悪い評価となる傾向がある。また、日の入りを迎えると、太陽が沈んで室内が暗くなる傾向がある。このため、日の入り前の適性を、日の入り後と同じ基準で評価すると、悪い評価となる傾向がある。
しかし、日の出、日の入りにより、明るくなったり、暗くなったりすることは、いわば自然の摂理であり、そのような環境変化を考慮に入れたうえで、睡眠環境としての適性を評価することが好ましい。すなわち、日の出後にある程度明るくなるのは仕方がないといったことを前提として、それ以外の要因によって適性がどのように変化するのかを評価することが望ましい。
なお、日の出、日の入りにともなう環境変化は、明るさに限ったことではない。例えば、日の出を迎えると、太陽の光により室内の温度が高くなる傾向がある。このため、日の出後の適性を、日の出前と同じように評価すると、特に夏場などの暑い時期では、悪い評価となる傾向がある。また、日の入りを迎えると、太陽が沈んで室内の温度が低くなる傾向がある。このため、日の入り前の適性を、日の入り後と同じ基準で評価すると、夏場などでは、悪い評価となる傾向がある。
そこで、本実施の形態では、空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示するにあたり、空間の睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出または日の入りによる環境変化を考慮して評価する表示方法について説明する。以下、表示装置１０１の処理例について説明する。図１の例では、対象者１１０が睡眠をとる空間１２０にセンサ１０２が設けられている場合を想定する。空間１２０は、例えば、対象者１１０の自宅の寝室である。
（１）表示装置１０１は、センサ１０２により検出された空間１２０に関するデータを取得する。センサ１０２は、空間１２０に関するデータを検出する装置である。空間１２０に関するデータは、例えば、空間１２０の温度、湿度、照度および音圧のうちの少なくともいずれかを示す。
具体的には、例えば、表示装置１０１は、有線または無線のネットワークを介して、センサ１０２から、空間１２０に関するデータを直接取得してもよい。また、表示装置１０１は、センサ１０２に接続された他のコンピュータを介して、センサ１０２により検出された空間１２０に関するデータを取得してもよい。
（２）表示装置１０１は、取得したセンサ１０２からのデータに基づき、空間１２０の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、対象者１１０の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、その時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える。空間１２０の睡眠環境としての適性度は、例えば、センサ１０２からのデータが示す空間１２０の温度、湿度、照度および音圧のうちの少なくともいずれかによって評価される。
対象者１１０の睡眠区間は、対象者１１０が入眠してから起床するまでの時間帯である。入眠とは、眠りにつくことであり、意識が覚醒した状態から睡眠の状態へ移行することである。起床とは、眠りから覚めることであり、睡眠の状態から意識が覚醒した状態へ移行することである。
日の出、日の入りに関する時刻は、例えば、ユーザの操作入力により指定されてもよい。また、空間１２０の位置と日時を指定して、表示装置１０１から他のコンピュータ、例えば、各地の日の出、日の入り時刻を公開あるいは計算するサーバに問い合わせることにしてもよい。また、表示装置１０１が、空間１２０の位置と日時とに基づいて、空間１２０が位置する場所の日の出、日の入り時刻を計算することにしてもよい。日時は、例えば、センサ１０２により空間１２０に関するデータが検出された日時である。
また、睡眠環境としての適性度の評価基準とは、例えば、温度、湿度、照度、音圧などの状態を判定するための基準（閾値、範囲）である。ここでは、睡眠環境としての適性度の評価基準として、評価基準Ａ，ＢおよびＣが、予め記録されている場合を想定する。評価基準Ａは、睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれていない場合に適用される評価基準である。
評価基準Ｂは、日の出後の区間に適用する評価基準であり、日の出による環境変化を考慮して生成される。例えば、評価基準Ｂは、日の出後はある程度明るくなるのは仕方がないということを前提として、評価基準Ａに比べて、照度についての評価の基準が低めに設定される。
評価基準Ｃは、日の入り前の区間に適用する評価基準であり、日の入りによる環境変化を考慮して生成される。例えば、評価基準Ｃは、日の入り前はある程度明るくても仕方がないということを前提として、評価基準Ａに比べて、照度についての評価の基準が低めに設定される。
ここで、対象者１１０の睡眠区間を、対象者１１０が入眠した時刻ｔ１から対象者１１０が起床した時刻ｔ２までの時間帯とする。また、日の出に関する時刻を「時刻ｔｘ」とし、日の入りに関する時刻を「時刻ｔｙ」とする。
表示装置１０１は、対象者１１０の睡眠区間に、日の出に関する時刻ｔｘが含まれる場合、時刻ｔｘの前後で適性度の評価基準を、評価基準Ａから評価基準Ｂに切り替える。より詳細に説明すると、表示装置１０１は、対象者１１０が入眠した時刻ｔ１から時刻ｔｘまでの区間に評価基準Ａを適用する。また、表示装置１０１は、時刻ｔｘから対象者１１０が起床した時刻ｔ２までの区間に評価基準Ｂを適用する。
また、表示装置１０１は、対象者１１０の睡眠区間に、日の入りに関する時刻ｔｙが含まれる場合、時刻ｔｙの前後で適性度の評価基準を、評価基準Ｃから評価基準Ａに切り替える。より詳細に説明すると、表示装置１０１は、対象者１１０が入眠した時刻ｔ１から時刻ｔｙまでの区間に評価基準Ｃを適用する。また、表示装置１０１は、時刻ｔｙから対象者１１０が起床した時刻ｔ２までの区間に評価基準Ａを適用する。
このように、表示装置１０１によれば、対象者１１０の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、その時刻の前後で適性度の評価基準を切り替えることができる。これにより、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出または日の入りによる環境変化を考慮して評価することができる。
図１の例では、対象者１１０の睡眠区間に、日の出に関する時刻が含まれる場合、その時刻の前後で適性度の評価基準を、評価基準Ａから評価基準Ｂに切り替えることができる。これにより、日の出による環境変化だけで、時刻ｔｘから時刻ｔ２までの区間における適性度が、日の出前に比べて悪いものとなることを防ぐことができる。
また、対象者１１０の睡眠区間に、日の入りに関する時刻が含まれる場合、その時刻の前後で適性度の評価基準を、評価基準Ｃから評価基準Ａに切り替えることができる。これにより、日の入りによる環境変化だけで、時刻ｔ１から時刻ｔｙまでの区間における適性度が、日の入り後に比べて悪いものとなることを防ぐことができる。
（睡眠環境解析システム２００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態にかかる睡眠環境解析システム２００のシステム構成例について説明する。以下の説明では、睡眠環境解析システム２００を、睡眠環境についてのコンサルティングを行うサービスに適用する場合を例に挙げて説明する。
図２は、睡眠環境解析システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、睡眠環境解析システム２００は、表示装置１０１と、環境センサ２０１と、活動量計２０２と、を含む。睡眠環境解析システム２００において、表示装置１０１は、サービスを提供する店舗に設置される。例えば、表示装置１０１は、店舗のスタッフが使用するＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やタブレットＰＣである。また、環境センサ２０１および活動量計２０２は、対象者である顧客に貸し出される。環境センサ２０１は、対象者が睡眠をとる空間に設置される。活動量計２０２は、対象者に装着される。以下の説明では、対象者が睡眠をとる空間を「空間Ｒ」と表記する場合がある。
ここで、環境センサ２０１は、温度、湿度、照度および音圧に関するデータを検出するセンサである。環境センサ２０１によるデータの検出間隔は、任意に設定可能であり、例えば、１分程度の時間間隔に設定される。環境センサ２０１により検出されたデータは、内蔵メモリに記憶される。環境センサ２０１には、例えば、１週間分程度のデータが蓄積可能である。
また、環境センサ２０１は、近距離無線通信可能である。近距離無線通信とは、通信距離が数メートルから数十メートル程度の無線通信である。近距離無線通信としては、例えば、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを利用した通信が挙げられる。なお、図１に示したセンサ１０２は、例えば、環境センサ２０１に対応する。環境センサ２０１は、空間Ｒに設けられる第１のセンサの一例である。
活動量計２０２は、対象者の活動量を測定する機器である。活動量計２０２によるデータの収集間隔は、任意に設定可能であり、例えば、１０秒程度の時間間隔に設定される。具体的には、例えば、活動量計２０２は、３軸加速度センサを有し、対象者の体の動きや向きに関するデータを、内蔵メモリに記録する。活動量計２０２には、例えば、１週間分程度のデータが蓄積可能である。図２の例では、活動量計２０２は、対象者の腰などに装着されるコイン型の機器である。ただし、活動量計２０２は、リストバンド型、ペンダント型、バッジ型などであってもよい。活動量計２０２は、対象者の活動に関するデータをセンシングする第２のセンサの一例である。
睡眠環境解析システム２００において、表示装置１０１は、近距離無線通信によって、環境センサ２０１から、環境センサ２０１により検出されたデータを取得可能である。また、表示装置１０１は、読取装置２１０を有し、活動量計２０２に記録されたデータを読取可能である。読取装置２１０は、例えば、非接触型のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カードリーダである。
例えば、サービスの提供を受けるにあたり、対象者（顧客）が環境センサ２０１および活動量計２０２を持参して店舗を訪れると、表示装置１０１により、近距離無線通信によって環境センサ２０１からデータが取得される。また、店舗のスタッフあるいは顧客自身が、活動量計２０２を読取装置２１０にかざすと、活動量計２０２に記録されたデータが表示装置１０１に読み取られる。
なお、図２の例では、表示装置１０１を１台のみ表示したが、表示装置１０１は、例えば、サービスを提供する店舗ごとに設けられる。また、図２の例では、環境センサ２０１および活動量計２０２をそれぞれ１台のみ表記したが、環境センサ２０１および活動量計２０２は、顧客（対象者）ごとに貸し出される。ただし、環境センサ２０１および活動量計２０２は、顧客（対象者）に販売あるいは無償で配布されることとしてもよい。
（表示装置１０１のハードウェア構成例）
図３は、表示装置１０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、表示装置１０１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ディスクドライブ３０３と、ディスク３０４と、公衆網Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０５と、近距離無線Ｉ／Ｆ３０６と、ディスプレイ３０７と、入力装置３０８と、を有する。また、各構成部はバス３００によってそれぞれ接続される。
ここで、ＣＰＵ３０１は、表示装置１０１の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する記憶部である。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。
ディスクドライブ３０３は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０４に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０４は、ディスクドライブ３０３の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０４としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。
公衆網Ｉ／Ｆ３０５は、無線通信回路とアンテナを有し、ネットワークに接続され、ネットワークを介して他のコンピュータに接続される。ネットワークは、例えば、ＬＡＮ、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。そして、公衆網Ｉ／Ｆ３０５は、ネットワークと内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
近距離無線Ｉ／Ｆ３０６は、無線通信回路とアンテナを有し、無線ネットワークに接続され、無線ネットワークを介して他のコンピュータ（例えば、図２に示した環境センサ２０１）に接続される。そして、近距離無線Ｉ／Ｆ３０６は、無線ネットワークと内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。
ディスプレイ３０７は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する表示装置である。ディスプレイ３０７としては、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。
入力装置３０８は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置３０８は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。
なお、表示装置１０１は、上述した構成部のうち、例えば、ディスクドライブ３０３、ディスク３０４などを有さないことにしてもよい。また、表示装置１０１は、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、スキャナ、プリンタなどを有することにしてもよい。
（店舗情報ＤＢ４００の記憶内容）
つぎに、表示装置１０１が用いる店舗情報ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）４００の記憶内容について説明する。店舗情報ＤＢ４００は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。ただし、店舗情報ＤＢ４００は、表示装置１０１がアクセス可能な他のコンピュータが有することにしてもよい。この場合、表示装置１０１は、他のコンピュータにアクセスすることにより、店舗情報ＤＢ４００の記憶内容を参照することができる。
図４は、店舗情報ＤＢ４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４において、店舗情報ＤＢ４００は、店舗ＩＤ、店舗名、緯度、経度および標高のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、店舗情報４００−１〜４００−６をレコードとして記憶する。
ここで、店舗ＩＤは、睡眠環境についてのコンサルティングを行うサービスを提供する店舗を一意に識別する識別子である。店舗名は、店舗の名称である。緯度、経度および標高は、店舗が位置する地点の緯度、経度および標高である。例えば、店舗情報４００−１は、店舗Ｓ１の店舗名「横浜店」、緯度「３５．４６６０２」、経度「１３９．６２２２」および標高「１６．３８４１６」を示す。
（環境センサ情報ＤＢ５００の記憶内容）
つぎに、表示装置１０１が用いる環境センサ情報ＤＢ５００の記憶内容について説明する。環境センサ情報ＤＢ５００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
図５は、環境センサ情報ＤＢ５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、環境センサ情報ＤＢ５００は、環境センサＩＤ、日付、時刻、温度、湿度、照度および音圧のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、環境センサ情報（例えば、環境センサ情報５００−１〜５００−２１）をレコードとして記憶する。
ここで、環境センサＩＤは、環境センサ２０１を一意に識別する識別子である。日付は、環境センサ２０１により温度等が検出された日付である。時刻は、環境センサ２０１により温度等が検出された時刻である。温度は、環境センサ２０１により検出された温度である（単位：℃）。湿度は、環境センサ２０１により検出された湿度である（単位：％）。照度は、環境センサ２０１により検出された照度である（単位：Ｌｘ）。音圧は、環境センサ２０１により検出された音圧である（単位：ｄＢ）。
例えば、環境センサ情報５００−１は、環境センサＩＤ「００１」の環境センサ２０１により「２０１７／１２／１１ １９：０９」に検出された温度「２７．１６」、湿度「４１．４５」、照度「１０００」および音圧「４６．８７」を示す。
（温度閾値テーブル６００の記憶内容）
つぎに、表示装置１０１が用いる温度閾値テーブル６００の記憶内容について説明する。温度閾値テーブル６００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
図６は、温度閾値テーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、温度閾値テーブル６００は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価するための温度に関する評価基準を記憶する。具体的には、温度閾値テーブル６００は、温度閾値テーブル（春・秋）６１０と、温度閾値テーブル（夏）６２０と、温度閾値テーブル（冬）６３０とを含む。
温度閾値テーブル（春・秋）６１０は、春・秋用の評価基準である。温度閾値テーブル（夏）６２０は、夏用の評価基準である。温度閾値テーブル（冬）６３０は、冬用の評価基準である。各温度閾値テーブル６１０，６２０，６３０において、得点は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を示す。得点が高いほど、空間Ｒの睡眠環境としての適性が高いことを示す。
また、各温度閾値テーブル６１０，６２０，６３０において、前半の評価基準は、睡眠区間（前半）に適用する評価基準である。睡眠区間（前半）は、対象者の睡眠区間を分割した３つの区間のうちの前半の区間である。中盤の評価基準は、睡眠区間（中盤）に適用する評価基準である。睡眠区間（中盤）は、対象者の睡眠区間を分割した３つの区間のうちの中盤の区間である。後半の評価基準は、睡眠区間（後半）に適用する評価基準である。睡眠区間（後半）は、対象者の睡眠区間を分割した３つの区間のうちの後半の区間である。
なお、温度閾値テーブル６００には、入眠前区間、起床後区間および生活区間の各々の区間についての温度に関する評価基準が含まれていてもよい。ただし、入眠前区間、起床後区間および生活区間の温度に関する評価基準として、睡眠区間の温度に関する評価基準を用いることにしてもよい。また、温度閾値テーブル６００には、睡眠区間（日の出あり）の評価基準、および、睡眠区間（日の入りあり）の評価基準が含まれることにしてもよい。また、ここでは得点（適性度）を、１〜３の範囲としたが、どのような範囲とするかは任意に設定可能である。例えば、得点の範囲を１〜５とし、各得点に対応する評価基準を設けることにしてもよい。また、温度閾値テーブル６００には、生活区間の温度に関する評価基準が含まれていてもよい。
（湿度閾値テーブル７００の記憶内容）
つぎに、表示装置１０１が用いる湿度閾値テーブル７００の記憶内容について説明する。湿度閾値テーブル７００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
図７は、湿度閾値テーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７において、湿度閾値テーブル７００は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価するための湿度に関する評価基準を記憶する。なお、図７の例では、春・秋用の評価基準のみを表示したが、夏用および冬用の評価基準についても湿度閾値テーブル７００に記憶される。
また、湿度閾値テーブル７００には、入眠前区間、起床後区間および生活区間の各々の区間についての湿度に関する評価基準が含まれていてもよい。ただし、入眠前区間、起床後区間および生活区間の湿度に関する評価基準として、睡眠区間の湿度に関する評価基準を用いることにしてもよい。また、湿度閾値テーブル７００には、睡眠区間（日の出あり）の評価基準、および、睡眠区間（日の入りあり）の評価基準が含まれることにしてもよい。また、湿度閾値テーブル７００には、生活区間の湿度に関する評価基準が含まれていてもよい。
（照度閾値テーブル８００の記憶内容）
つぎに、表示装置１０１が用いる照度閾値テーブル８００の記憶内容について説明する。照度閾値テーブル８００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
図８は、照度閾値テーブル８００の記憶内容の一例を示す説明図である。図８において、照度閾値テーブル８００は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価するための照度に関する評価基準を記憶する。ここでは、通年用の評価基準を例に挙げて説明するが、季節ごとの評価基準を記憶することにしてもよい。
照度閾値テーブル８００において、睡眠区間の評価基準は、対象者が入眠した時刻から起床した時刻までの時間帯に適用する評価基準である。入眠前区間の評価基準は、対象者が入眠する直前の時間帯に適用する評価基準である。起床後区間の評価基準は、対象者が起床した直後の時間帯に適用する評価基準である。
また、睡眠区間（日の出あり）の評価基準は、睡眠区間に日の出時刻が含まれる場合に、睡眠区間内の日の出時刻以降の時間帯に適用する評価基準である。睡眠区間（日の入りあり）の評価基準は、睡眠区間に日の入り時刻が含まれる場合に、睡眠区間内の日の入り時刻以前の時間帯に適用する評価基準である。
なお、照度閾値テーブル８００には、睡眠区間（前半）、睡眠区間（中盤）および睡眠区間（後半）それぞれに適用する評価基準が含まれていてもよい。また、照度閾値テーブル８００には、生活区間の照度に関する評価基準が含まれていてもよい。
（音圧閾値テーブル９００の記憶内容）
つぎに、表示装置１０１が用いる音圧閾値テーブル９００の記憶内容について説明する。音圧閾値テーブル９００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
図９は、音圧閾値テーブル９００の記憶内容の一例を示す説明図である。図９において、音圧閾値テーブル９００は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価するための音圧に関する評価基準を記憶する。ここでは、通年用の評価基準を例に挙げて説明するが、季節ごとの評価基準を記憶することにしてもよい。
また、音圧閾値テーブル９００には、睡眠区間（前半）、睡眠区間（中盤）および睡眠区間（後半）それぞれに適用する評価基準が含まれていてもよい。また、音圧閾値テーブル９００には、睡眠区間（日の出あり）の評価基準、および、睡眠区間（日の入りあり）の評価基準が含まれることにしてもよい。また、音圧閾値テーブル９００には、生活区間の音圧に関する評価基準が含まれていてもよい。
（表示装置１０１の機能的構成例）
図１０は、表示装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。図１０において、表示装置１０１は、取得部１００１と、特定部１００２と、決定部１００３と、評価部１００４と、表示制御部１００５と、を含む。取得部１００１〜表示制御部１００５は、制御部の一例として機能する。具体的には、例えば、取得部１００１〜表示制御部１００５は、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、公衆網Ｉ／Ｆ３０５、近距離無線Ｉ／Ｆ３０６により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置に記憶される。
取得部１００１は、対象者が睡眠をとる空間Ｒに設けられた環境センサ２０１により検出された空間Ｒに関するデータを取得する。ここで、空間Ｒに関するデータは、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧のうちの少なくともいずれかを示す。例えば、空間Ｒに関するデータは、図５に示した環境センサ情報５００−１〜５００−２１である。
具体的には、例えば、取得部１００１は、近距離無線通信によって、環境センサ２０１から環境センサ情報を受信することにより、環境センサ情報を取得する。環境センサ情報は、環境センサ２０１により検出された、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧を示す情報を含む。環境センサ２０１には、例えば、環境センサ２０１を対象者（顧客）に貸し出した日から当日までの環境センサ情報が記録されている。取得された環境センサ情報は、例えば、図５に示した環境センサ情報ＤＢ５００に記憶される。
また、取得部１００１は、対象者に対応する活動量計２０２に記録された活動量データを取得する。ここで、活動量データは、対象者の体の動きや向きに関する時系列データである。具体的には、例えば、取得部１００１は、図２に示した読取装置２１０によって、活動量計２０２から活動量データを読み取ることにより、活動量データを取得する。
特定部１００２は、対象者の睡眠区間を特定する。ここで、睡眠区間は、対象者が入眠してから起床するまでの区間である。具体的には、例えば、特定部１００２は、図３に示した入力装置３０８を用いたユーザの操作入力によって、睡眠区間を特定する情報を受け付けることにより、対象者の睡眠区間を特定することにしてもよい。
また、特定部１００２は、例えば、活動量計２０２から取得された活動量データに基づいて、対象者の入眠および起床を検出することにしてもよい。そして、特定部１００２は、検出した結果に基づいて、対象者の睡眠区間を特定することにしてもよい。
より詳細に説明すると、例えば、特定部１００２は、活動量データに基づいて、単位時間ごとに、対象者に一定以上の動きがあれば覚醒状態と判断し、対象者に一定以上の動きがなければ睡眠状態と判断する。そして、特定部１００２は、判断した結果に基づいて、対象者の入眠および起床を検出して、睡眠区間を特定することにしてもよい。なお、睡眠中も一時的に意識が覚醒する場合がある。このため、特定部１００２は、睡眠区間を特定するにあたり、例えば、一定時間以上継続して覚醒状態ではない場合は、睡眠状態であると判断することにしてもよい。
なお、活動量計２０２から取得される活動量データから、対象者の入眠、起床を検出する技術として、既存の如何なる技術を用いることにしてもよい。例えば、活動量データから対象者の睡眠と覚醒を検出する技術として、下記非特許文献を参照することができる。また、特定部１００２は、例えば、空間Ｒに設置されたカメラによって撮像される画像を解析して、対象者の就床行動や起床行動を検出することで、対象者の睡眠区間を特定することにしてもよい。
Ｒｏｊｅｒ Ｊ．Ｃｏｌｅ ｅｔ ａｌ．１９９２．Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｓｌｅｅｐ／Ｗａｋｅ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｆｒｏｍ Ｗｒｉｓｔ Ａｃｔｉｖｉｔｙ．Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｓｌｅｅｐ Ｄｉｓｏｒｄｅｒｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓｌｅｅｐ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｓｏｃｉｅｔｙ．１５（５）：４６１−４６９
また、特定部１００２は、日の出および日の入りに関する時刻を特定する。ここで、日の出に関する時刻は、例えば、太陽が昇るときに、太陽の上縁が地平線に一致する時刻、すなわち、日の出の時刻である。また、日の入りに関する時刻は、例えば、太陽が沈むときに、太陽の上縁が地平線に一致する時刻、すなわち、日の入りの時刻である。
具体的には、例えば、特定部１００２は、入力装置３０８を用いたユーザの操作入力によって、空間Ｒが位置する地点における日の出および日の入りの時刻を受け付けることにより、日の出および日の入りに関する時刻を特定することにしてもよい。また、特定部１００２は、各地の日の出、日の入り時刻を公開あるいは計算するサーバに問い合わせることにより、空間Ｒが位置する地点における日の出および日の入りの時刻を特定することにしてもよい。
また、特定部１００２は、空間Ｒが位置する地点における日の出および日の入りの時刻を算出することにより、日の出および日の入りに関する時刻を特定することにしてもよい。より詳細に説明すると、例えば、特定部１００２は、図４に示した店舗情報ＤＢ４００を参照して、自装置が設置された店舗の緯度、経度および標高を特定する。そして、特定部１００２は、特定した店舗の緯度、経度および標高に基づいて、空間Ｒが位置する地点における日の出および日の入りの時刻を算出する。すなわち、店舗から近い場所に空間Ｒがあることを前提として、空間Ｒが位置する地点における日の出および日の入りの時刻を算出する。
決定部１００３は、入眠前区間の長さを決定する。また、決定部１００３は、起床後区間の長さを決定する。ここで、入眠前区間は、睡眠区間の直前の区間である。起床後区間は、睡眠区間の直後の区間である。睡眠の質を高めるには、入眠前や起床後の環境も重要である。すなわち、入眠前区間および起床後区間は、睡眠区間とともに睡眠の質に影響を与える区間である。
具体的には、例えば、決定部１００３は、入眠前区間および起床後区間の長さを、予め決められた基準長にそれぞれ決定することにしてもよい。予め決められた基準長は、例えば、入眠前区間については１時間程度であり、起床後区間については３０分程度である。
また、決定部１００３は、対象者の睡眠時間と就床時間とに基づく睡眠効率に基づいて、入眠前区間および起床後区間の長さを決定することにしてもよい。睡眠効率とは、どれだけ効率のよい睡眠がとれているかを表す指標である。睡眠効率は、例えば、就床時間に対する睡眠時間の割合によって表される。
ここで、図１１を用いて、睡眠効率について詳細に説明する。
図１１は、睡眠効率についての説明図である。図１１において、グラフ１１００は、就床時刻から離床時刻までの区間を示す。就床時刻は、対象者が寝床に入った時刻である。入眠時刻は、対象者が眠りについた時刻である。起床時刻は、対象者が眠りから覚めた時刻である。離床時刻は、対象者が寝床から出た時刻である。中途覚醒は、睡眠中に一時的に意識が覚醒した区間である。
まず、決定部１００３は、下記式（１）を用いて、対象者の快眠時間を算出する。ただし、快眠時間とは、睡眠時間から中途覚醒の時間を除いた時間である。睡眠時間は、入眠時刻から起床時刻までの区間である。
快眠時間＝睡眠時間−Σ（中途覚醒） ・・・（１）
つぎに、決定部１００３は、下記式（２）を用いて、対象者の睡眠効率を算出する。ただし、就床時間は、就床時刻から離床時刻までの区間である。
睡眠効率（単位：％）＝快眠時間÷就床時間×１００ ・・・（２）
なお、就床時刻、入眠時刻、起床時刻、離床時刻および中途覚醒は、例えば、活動量計２０２から取得されるデータをもとに特定される。この際用いられるデータは、任意に指定可能である。例えば、解析時期の前日のデータを用いることにしてもよい。
ここで、睡眠効率が８５％程度であれば、理想的な睡眠状態であるといえる。一方、睡眠効率が９１％〜１００％の範囲内にある場合、睡眠時間が足りていないといえる。この場合、例えば、寝床に入ってからの寝つきをよくするために、入眠前の区間を長めにとることが好ましい。このため、決定部１００３は、睡眠効率が９１％〜１００％の範囲内にある場合、入眠前区間を基準長から３０分程度拡張した時間、例えば、１時間３０分に決定することにしてもよい。
また、睡眠効率が０％〜７９％の範囲内にある場合、寝床に入ってから寝つくまでの入眠潜時が長いといえる。この場合、例えば、寝床に入ってからの寝つきをよくするために、入眠前の区間を短めにとることが好ましい。このため、決定部１００３は、睡眠効率が０％〜７９％の範囲内にある場合、入眠前区間を基準長から３０分程度縮小した時間、例えば、３０分に決定することにしてもよい。
また、睡眠効率が０％〜７９％の範囲内にある場合、起床後に明るい光を浴びて概日リズムをリセットすることを目的として、起床後の区間を長めにとることも考えられる。このため、決定部１００３は、起床後区間を基準長から３０分程度拡張した時間、例えば、１時間に決定することにしてもよい。
また、決定部１００３は、対象者の起床時刻が、特定された日の出の時刻よりも前の場合、起床後区間を基準長から１５分程度縮小した時間、例えば、１５分に決定することにしてもよい。これにより、日の出による明るい光を浴びることで、さらに起床時刻が早くなることを避けることができる。
図１０の説明に戻り、評価部１００４は、取得された環境センサ２０１からの空間Ｒに関するデータに基づいて、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。空間Ｒに関するデータは、例えば、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧の少なくともいずれかを示す情報である。
例えば、空間Ｒに関するデータが空間Ｒの温度を示す場合、評価部１００４は、空間Ｒの温度について、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。また、空間Ｒに関するデータが空間Ｒの湿度を示す場合、評価部１００４は、空間Ｒの湿度について、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。また、空間Ｒに関するデータが空間Ｒの照度を示す場合、評価部１００４は、空間Ｒの照度について、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。また、空間Ｒに関するデータが空間Ｒの音圧を示す場合、評価部１００４は、空間Ｒの音圧について、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。
具体的には、例えば、評価部１００４は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価するための評価基準を用いて、環境センサ２０１により検出された空間Ｒに関するデータの時系列変化から、空間Ｒの睡眠環境としての所定時間ごとの適性度を評価する。所定時間は、任意に設定可能であり、例えば、環境センサ２０１によるデータの検出間隔（図５の例では、１分）に設定される。
なお、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価するための評価基準は、例えば、図６〜図９に示した各種テーブル６００，７００，８００，９００に記憶されている。
ここで、睡眠に適した環境は、入眠前、睡眠中、起床後の様々な時点で変化する傾向にある。例えば、入眠前は、温度が低めのほうが寝つきやすく、また、音楽をかけてリラックスすることが好ましい。また、人は睡眠中であっても、寝室が明るいと、その光を感知してしまい、睡眠の質が低下する傾向にあるため、睡眠中は、暗いほうが好ましい。一方で、起床の際は、徐々に明るくなると、目覚めやすい傾向がある。
このため、評価部１００４は、睡眠区間、入眠前区間および起床後区間の各々の区間に異なる評価基準を適用することにしてもよい。これにより、睡眠区間、入眠前区間および起床後区間の各々の区間で睡眠に適した環境が変化することを考慮して、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価することができる。
また、評価部１００４は、睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、日の出または日の入りの時刻の前後で適性度の評価基準を切り替えることにしてもよい。これにより、空間Ｒの睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出または日の入りによる環境変化を考慮して評価することができる。
また、睡眠区間の中でも、睡眠に適した環境は変化する傾向にある。例えば、睡眠区間の前半は、後半に比べて温度が低いほうが好ましい。このため、評価部１００４は、睡眠区間を区切って複数の区間に分割し、分割した複数の区間の各々の区間に異なる評価基準を適用することにしてもよい。
この際、評価部１００４は、睡眠区間を略均等に分割してもよく、また、予め決められた時間幅（例えば、２時間）で先頭から分割することにしてもよい。なお、睡眠区間をいくつの区間に分割するかは、任意に設定可能である。これにより、睡眠区間の中でも睡眠に適した環境は変化することを考慮して、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価することができる。
例えば、睡眠区間を「２３：００〜７：００」とし、睡眠区間（前半）「２３：００〜２：００」と、睡眠区間（中盤）「２：００〜４：００」と、睡眠区間（後半）「４：００〜７：００」とに分割したとする。この場合、評価部１００４は、睡眠区間（前半）に評価基準Ａ、睡眠区間（中盤）に評価基準Ｂ、睡眠区間（後半）に評価基準Ｃを適用する。さらに、日の出の時刻が「６：００」であれば、評価部１００４は、「４：００〜６：００」の区間に評価基準Ｃ、「６：００〜７：００」の区間に評価基準Ｄを適用する。
また、評価部１００４は、対象者の生活区間についても、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価することにしてもよい。ここで、生活区間とは、睡眠区間と入眠前区間と起床後区間とを含む区間とは異なる他の区間である。生活区間に適用する評価基準は、例えば、睡眠区間と同じ評価基準であってもよく、また、生活区間専用の評価基準であってもよい。
また、春、夏、秋、冬などの季節によっても、睡眠に適した環境は変化する傾向にある。例えば、睡眠に適した温度は、冬場のほうが夏場に比べて低くなる傾向がある。このため、評価部１００４は、睡眠区間、入眠前区間、起床後区間および生活区間の少なくともいずれかの区間について、解析時期の季節に応じて評価基準を切り替えることにしてもよい。
解析時期とは、睡眠環境を解析する対象となる時期（例えば、日付）である。ただし、睡眠に適した環境は、春と秋とで同じようなものとなる傾向がある。このため、季節を、春・秋と、夏と、冬との３つに分類することにしてもよい。これにより、季節によって睡眠に適した環境が変化することを考慮して、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価することができる。この場合、空間Ｒの睡眠環境としての適性度は、季節ごとの理想環境からの乖離度合いを示すものとなる。
なお、解析時期は、入力装置３０８を用いたユーザの操作入力によって指定されることにしてもよい。また、解析時期は、環境センサ２０１により空間Ｒに関するデータが検出された時期、例えば、環境センサ情報の日付から特定されることにしてもよい。そして、評価部１００４は、例えば、解析時期が、３月〜５月の期間内であれば春、６月〜８月の期間内であれば夏、９月〜１１月の期間内であれば秋、１２月〜２月の期間内であれば冬として季節を決定する。
また、評価部１００４は、睡眠区間における適性度の時系列変化に基づいて、睡眠区間における適性度の総合評価値を生成することにしてもよい。ここで、総合評価値とは、睡眠区間における適性度を総合した値である。総合評価値は、例えば、適性度を得点として表す場合、睡眠区間における適性度の平均値としてもよい。ただし、小数点以下は、切り捨てる、または、切り上げる、または、四捨五入することにしてもよい。また、総合評価値は、睡眠区間における適性度のうち、最もよい適性度、または、最も悪い適性度としてもよい。
なお、空間Ｒの睡眠環境としての適性度の評価例については、図１２を用いて後述する。また、空間Ｒの睡眠環境としての適性度の総合評価値の生成例については、図１３を用いて後述する。
表示制御部１００５は、評価された空間Ｒの睡眠環境としての適性度を表示する制御を行う。具体的には、例えば、表示制御部１００５は、評価された所定時間ごとの適性度に基づいて、対象者の睡眠区間における適性度を時系列で表示する。この際、表示制御部１００５は、入眠前区間と起床後区間についても適性度を時系列で表示することにしてもよい。さらに、表示制御部１００５は、生活区間についても適性度を時系列で表示することにしてもよい。
各区間（睡眠区間、入眠前区間、起床後区間、生活区間）における適性度の時系列変化を、どのような態様で表示するかは、任意に設定可能である。例えば、各区間における適性度の時系列変化は、適性度に応じて異なる色または模様が付された帯状グラフによって表示されることにしてもよい。また、各区間における適性度の時系列変化は、適性度を順につないだ折れ線グラフによって表示されることにしてもよい。
より詳細に説明すると、例えば、表示制御部１００５は、各区間について、所定区間ごとの適性度を特定する。所定区間は、任意に設定可能であり、例えば、各区間内の一定時間（例えば、１時間）ごとの区間であってもよく、また、各区間全体であってもよい。所定区間の適性度としては、例えば、所定区間において最も良い適性度、または、最も悪い適性度が特定される。また、所定区間の適性度として、所定区間における適性度の平均値を用いることにしてもよい。そして、表示制御部１００５は、各区間について、特定した所定区間ごとの適性度に応じて異なる色または模様を付した帯状グラフを表示することにしてもよい。
また、表示制御部１００５は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を時系列で表示する際に、対象者の睡眠区間と入眠前区間と起床後区間とを含む区間を、他の区間とは異なる態様で表示することにしてもよい。他の区間は、例えば、対象者の生活区間である。ここで、睡眠区間と入眠前区間と起床後区間とを含む区間を、他の区間と異なるように、どのような態様で表示するかは、任意に設定可能である。
例えば、各区間の適性度の時系列変化を、適性度に応じて異なる色または模様が付された帯状グラフによって表示するとする。この場合、表示制御部１００５は、睡眠区間と入眠前区間と起床後区間とを含む区間以外の他の区間について、帯状グラフに網掛け表示を施すことにしてもよい。
また、例えば、各区間の適性度の時系列変化を、適性度を順につないだ折れ線グラフによって表示するとする。この場合、表示制御部１００５は、睡眠区間と入眠前区間と起床後区間とを含む区間について、折れ線グラフの線種を、他の区間とは異なる線種としてもよい。また、表示制御部１００５は、他の区間について、折れ線グラフに網掛け表示を施すことにしてもよい。
また、表示制御部１００５は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を時系列で表示する際に、睡眠区間と入眠前区間と起床後区間とを、互いに判別可能に表示することにしてもよい。具体的には、例えば、表示制御部１００５は、入眠前区間と睡眠区間とを区切る情報（例えば、線分）、および、睡眠区間と起床後区間とを区切る情報を表示することにしてもよい。
より具体的には、例えば、表示制御部１００５は、後述の図１４に示すような環境解析画面１４００の画面情報を生成する。そして、表示制御部１００５は、生成した画面情報に基づいて、図３に示したディスプレイ３０７に、環境解析画面１４００を表示する制御を行う。
また、表示制御部１００５は、取得された空間Ｒに関するデータを時系列で表示することにしてもよい。空間Ｒに関するデータ（温度、湿度、照度、音圧）の時系列変化を、どのような態様で表示するかは、任意に設定可能である。例えば、空間Ｒに関するデータの時系列変化は、空間Ｒの温度等をつないだ折れ線グラフによって表示されてもよく、また、表形式で表示されてもよい。これにより、空間Ｒの睡眠環境としての適性度の根拠となる情報を提示することができる。
より具体的には、例えば、表示制御部１００５は、後述の図１５に示すような環境解析画面１４００の画面情報を生成する。そして、表示制御部１００５は、生成した画面情報に基づいて、ディスプレイ３０７に環境解析画面１４００を表示する制御を行う。
また、表示制御部１００５は、生成された睡眠区間における適性度の総合評価値を表示する。総合評価値は、数値によって表されてもよく、また、図形や記号などによって表されてもよい。具体的には、例えば、表示制御部１００５は、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を時系列で表示する際に、睡眠区間における適性度の総合評価値をあわせて表示することにしてもよい。また、表示制御部１００５は、例えば、対象者についての日ごとの睡眠区間における適性度の総合評価値を時系列で表示することにしてもよい。
より具体的には、例えば、表示制御部１００５は、後述の図１６に示すような環境解析画面１４００の画面情報を生成する。そして、表示制御部１００５は、生成した画面情報に基づいて、ディスプレイ３０７に環境解析画面１４００を表示する制御を行う。
なお、表示装置１０１の一部または全部の機能部は、表示装置１０１とは異なる他のコンピュータ、例えば、表示装置１０１と接続されたサーバで実現することにしてもよい。
（空間Ｒの睡眠環境としての適性度の評価例）
つぎに、図６〜図９に示した各種テーブル６００，７００，８００，９００を用いて、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する場合の評価例について説明する。
ここでは、対象者の睡眠区間を「２３：００〜８：００」とし、入眠前区間を「２２：００〜２３：００」とし、起床後区間を「８：００〜８：３０」とする。また、日の出の時刻を「７：００」とする。また、睡眠区間を、睡眠区間（前半）「２３：００〜２：００」と、睡眠区間（中盤）「２：００〜５：００」と、睡眠区間（後半）「５：００〜８：００」とに分割したとする。
＜第１の環境センサ情報＞
まず、環境センサ２０１からの空間Ｒに関するデータとして、第１の環境センサ情報を例に挙げて説明する。第１の環境センサ情報は、環境センサＩＤ「００１」、日付「２０１７／１１／１１ ２２：１０」、温度「２５［℃］」、湿度「３９［％］」、照度「２５［Ｌｘ］」および音圧「４０［ｄＢ］」を示す。以下、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧それぞれについて、空間Ｒの睡眠環境としての適性度の評価例について説明する。
・空間Ｒの温度について
評価部１００４は、第１の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１１ ２２：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１１ ２２：１０」は、入眠前区間に含まれる。ここでは、入眠前区間の温度に関する評価基準として、睡眠区間（前半）の温度に関する評価基準を用いる場合を想定する。
この場合、評価部１００４は、温度閾値テーブル６１０内の前半の評価基準を用いて、第１の環境センサ情報が示す温度「２５［℃］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの温度についての適性度は、得点「２」となる。得点「２」は、例えば、適性度を快適・ふつう・不快の３段階で表す場合の「ふつう」に対応する。
なお、各種テーブル６００，７００，８００，９００の例では、複数の得点の評価基準を同時に満たす場合には、評価結果は、評価基準を満たす複数の得点のうちの最も高い得点となる。例えば、得点「３」および得点「２」の評価基準を両方とも満たす場合、評価結果は得点「３」となる。
・空間Ｒの湿度について
評価部１００４は、第１の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１１ ２２：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１１ ２２：１０」は、入眠前区間に含まれる。ここでは、入眠前区間の湿度に関する評価基準として、睡眠区間（前半）の湿度に関する評価基準を用いる場合を想定する。
この場合、評価部１００４は、湿度閾値テーブル７００内の前半の評価基準を用いて、第１の環境センサ情報が示す湿度「３９［％］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「１」となる。得点「１」は、例えば、適性度を快適・ふつう・不快の３段階で表す場合の「不快」に対応する。
・空間Ｒの照度について
ここで、第１の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１１ ２２：１０」は、入眠前区間に含まれる。この場合、評価部１００４は、照度閾値テーブル８００内の入眠前区間の評価基準を用いて、第１の環境センサ情報が示す照度「２５［Ｌｘ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「３」となる。得点「３」は、例えば、適性度を快適・ふつう・不快の３段階で表す場合の「快適」に対応する。
・空間Ｒの音圧について
ここで、第１の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１１ ２２：１０」は、入眠前区間に含まれる。この場合、評価部１００４は、音圧閾値テーブル９００内の入眠前区間の評価基準を用いて、第１の環境センサ情報が示す音圧「４０［ｄＢ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの音圧についての適性度は、得点「３」となる。
なお、温度、湿度、照度および音圧それぞれについての評価結果は、例えば、図１２に示すような評価結果テーブル１２００に記憶される。評価結果テーブル１２００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
図１２は、評価結果テーブル１２００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１２において、評価結果テーブル１２００は、環境センサＩＤ、日付、時刻、温度、湿度、照度および音圧のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、評価結果（例えば、評価結果１２００−１〜１２００−４）をレコードとして記憶する。
例えば、評価結果１２００−１は、上述した第１の環境センサ情報に基づく空間Ｒの睡眠環境としての適性度を示す。具体的には、評価結果１２００−１は、環境センサＩＤ「００１」の環境センサ２０１からのデータに基づく日時「２０１７／１１／１１ ２２：１０」の適性度として、温度「２」、湿度「１」、照度「３」および音圧「３」を示す。
＜第２の環境センサ情報＞
つぎに、環境センサ２０１からの空間Ｒに関するデータとして、第２の環境センサ情報を例に挙げて説明する。第２の環境センサ情報は、環境センサＩＤ「００１」、日付「２０１７／１１／１２ ２：１０」、温度「２２［℃］」、湿度「３９［％］」、照度「５［Ｌｘ］」および音圧「３０［ｄＢ］」を示す。
・空間Ｒの温度について
評価部１００４は、第１の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ２：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１２ ２：１０」は、睡眠区間（中盤）に含まれる。
この場合、評価部１００４は、温度閾値テーブル６１０内の中盤の評価基準を用いて、第２の環境センサ情報が示す温度「２２［℃］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの温度についての適性度は、得点「３」となる。
・空間Ｒの湿度について
評価部１００４は、第２の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ２：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１２ ２：１０」は、睡眠区間（中盤）に含まれる。
この場合、評価部１００４は、湿度閾値テーブル７００内の中盤の評価基準を用いて、第２の環境センサ情報が示す湿度「３９［％］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「１」となる。
・空間Ｒの照度について
ここで、第２の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ２：１０」は、睡眠区間に含まれる。この場合、評価部１００４は、照度閾値テーブル８００内の睡眠区間の評価基準を用いて、第２の環境センサ情報が示す照度「５［Ｌｘ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「２」となる。
・空間Ｒの音圧について
ここで、第２の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ２：１０」は、睡眠区間に含まれる。この場合、評価部１００４は、音圧閾値テーブル９００内の睡眠区間の評価基準を用いて、第２の環境センサ情報が示す音圧「３０［ｄＢ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの音圧についての適性度は、得点「３」となる。
図１２において、評価結果１２００−２は、上述した第２の環境センサ情報に基づく空間Ｒの睡眠環境としての適性度を示す。具体的には、評価結果１２００−２は、環境センサＩＤ「００１」の環境センサ２０１からのデータに基づく日時「２０１７／１１／１２ ２：１０」の適性度として、温度「３」、湿度「１」、照度「２」および音圧「３」を示す。
＜第３の環境センサ情報＞
つぎに、環境センサ２０１からの空間Ｒに関するデータとして、第３の環境センサ情報を例に挙げて説明する。第３の環境センサ情報は、環境センサＩＤ「００１」、日付「２０１７／１１／１２ ７：１０」、温度「２３［℃］」、湿度「４３［％］」、照度「８［Ｌｘ］」および音圧「４０［ｄＢ］」を示す。
・空間Ｒの温度について
評価部１００４は、第３の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ７：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１２ ７：１０」は、睡眠区間（後半）に含まれる。
この場合、評価部１００４は、温度閾値テーブル６１０内の後半の評価基準を用いて、第３の環境センサ情報が示す温度「２３［℃］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの温度についての適性度は、得点「３」となる。
・空間Ｒの湿度について
評価部１００４は、第３の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ７：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１２ ７：１０」は、睡眠区間（後半）に含まれる。
この場合、評価部１００４は、湿度閾値テーブル７００内の後半の評価基準を用いて、第３の環境センサ情報が示す湿度「４３［％］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「２」となる。
・空間Ｒの照度について
ここで、第３の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ７：１０」は、睡眠区間に含まれ、かつ、日の出の時刻よりも後である。この場合、評価部１００４は、照度閾値テーブル８００内の睡眠区間（日の出あり）の評価基準を用いて、第３の環境センサ情報が示す照度「８［Ｌｘ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「３」となる。
・空間Ｒの音圧について
ここで、第３の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ７：１０」は、睡眠区間に含まれる。この場合、評価部１００４は、音圧閾値テーブル９００内の睡眠区間の評価基準を用いて、第３の環境センサ情報が示す音圧「４０［ｄＢ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの音圧についての適性度は、得点「２」となる。
図１２において、評価結果１２００−３は、上述した第３の環境センサ情報に基づく空間Ｒの睡眠環境としての適性度を示す。具体的には、評価結果１２００−３は、環境センサＩＤ「００１」の環境センサ２０１からのデータに基づく日時「２０１７／１１／１２ ７：１０」の適性度として、温度「３」、湿度「２」、照度「３」および音圧「２」を示す。
＜第４の環境センサ情報＞
つぎに、環境センサ２０１からの空間Ｒに関するデータとして、第４の環境センサ情報を例に挙げて説明する。第４の環境センサ情報は、環境センサＩＤ「００１」、日付「２０１７／１１／１２ ８：１０」、温度「２４［℃］」、湿度「４３［％］」、照度「２７００［Ｌｘ］」および音圧「４０［ｄＢ］」を示す。
・空間Ｒの温度について
評価部１００４は、第４の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ８：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１２ ８：１０」は、起床後区間に含まれる。ここでは、起床後区間の温度に関する評価基準として、睡眠区間（後半）の温度に関する評価基準を用いる場合を想定する。
この場合、評価部１００４は、温度閾値テーブル６１０内の後半の評価基準を用いて、第４の環境センサ情報が示す温度「２４［℃］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの温度についての適性度は、得点「３」となる。
・空間Ｒの湿度について
評価部１００４は、第３の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ８：１０」が、９月〜１１月の期間内のため、季節を「秋」に決定する。ここで、日付「２０１７／１１／１２ ８：１０」は、起床後区間に含まれる。ここでは、起床後区間の湿度に関する評価基準として、睡眠区間（後半）の湿度に関する評価基準を用いる場合を想定する。
この場合、評価部１００４は、湿度閾値テーブル７００内の後半の評価基準を用いて、第４の環境センサ情報が示す湿度「４３［％］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「２」となる。
・空間Ｒの照度について
ここで、第４の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ８：１０」は、起床後区間に含まれる。この場合、評価部１００４は、照度閾値テーブル８００内の起床後区間の評価基準を用いて、第４の環境センサ情報が示す照度「２７００［Ｌｘ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの湿度についての適性度は、得点「３」となる。
・空間Ｒの音圧について
ここで、第３の環境センサ情報の日付「２０１７／１１／１２ ８：１０」は、起床後区間に含まれる。この場合、評価部１００４は、音圧閾値テーブル９００内の起床後区間の評価基準を用いて、第４の環境センサ情報が示す音圧「４０［ｄＢ］」から、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価する。ここでは、空間Ｒの音圧についての適性度は、得点「３」となる。
図１２において、評価結果１２００−４は、上述した第４の環境センサ情報に基づく空間Ｒの睡眠環境としての適性度を示す。具体的には、評価結果１２００−４は、環境センサＩＤ「００１」の環境センサ２０１からのデータに基づく日時「２０１７／１１／１２ ８：１０」の適性度として、温度「３」、湿度「２」、照度「３」および音圧「３」を示す。
また、評価部１００４は、例えば、評価結果テーブル１２００を参照して、睡眠区間における適性度の総合評価値を生成する。具体的には、例えば、評価部１００４は、評価結果テーブル１２００から、時刻が睡眠区間「２３：００〜８：００」に含まれる評価結果を取得する。
つぎに、評価部１００４は、取得した評価結果に基づいて、温度、湿度、照度および音圧それぞれについて、得点（適性度）の平均値を算出する。そして、評価部１００４は、温度、湿度、照度および音圧それぞれについて算出した結果を、温度、湿度、照度および音圧それぞれについての総合評価値とする。ただし、小数点以下は、例えば、四捨五入する。
また、評価部１００４は、温度、湿度、照度および音圧それぞれについての総合評価値の平均値を算出することにしてもよい。そして、評価部１００４は、算出した結果を、睡眠区間における適性度の総合評価値とすることにしてもよい。総合評価値は、対象者の睡眠区間における適性度を総合した値である。
生成された総合評価値は、例えば、図１３に示す総合評価テーブル１３００に記憶される。総合評価テーブル１３００は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０４などの記憶装置により実現される。
図１３は、総合評価テーブル１３００の記憶内容の一例を示す説明図である。図１３において、総合評価テーブル１３００は、環境センサＩＤ、日付、温度、湿度、照度、音圧および全体のフィールドを有し、各フィールドに情報を設定することで、総合評価情報（例えば、総合評価情報１３００−１，１３００−２）をレコードとして記憶する。
ここで、環境センサＩＤは、環境センサ２０１を一意に識別する識別子である。日付は、解析時期を示す日付である。ただし、解析時期は、入眠時刻を含む日の日付とする。温度は、空間Ｒの温度についての総合評価値である。湿度は、空間Ｒの湿度についての総合評価値である。照度は、空間Ｒの照度についての総合評価値である。
音圧は、空間Ｒの音圧についての総合評価値である。全体は、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧それぞれについての総合評価値を総合した全体の総合評価値である。ここでは、全体は、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧それぞれについての総合評価値の平均値である（ただし、小数点以下は、四捨五入）。
例えば、総合評価情報１３００−１は、環境センサＩＤ「００１」の環境センサ２０１が設置された空間Ｒの日付「２０１７／１１／１１」の温度、湿度、照度、音圧および全体それぞれについての総合評価値「２，２，３，３，３」を示す。
（環境解析画面１４００の画面例）
つぎに、図１４〜図１６を用いて、ディスプレイ３０７に表示される環境解析画面１４００の画面例について説明する。図１４に示す環境解析画面１４００の画面情報は、例えば、図１２に示したような評価結果テーブル１２００の記憶内容をもとに生成される。
図１４〜図１６は、環境解析画面１４００の画面例を示す説明図である。図１４において、環境解析画面１４００は、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性度を時系列で表示する操作画面の一例である。ここで、グラフ１４０１〜１４０４は、２０１７年１１月８日１２時００分〜２０１７年１１月９日１２時００分までの空間Ｒの睡眠環境としての適性度の時系列変化を示す帯状グラフである。
具体的には、グラフ１４０１は、空間Ｒの温度に関する適性度の時系列変化を示す。グラフ１４０２は、空間Ｒの湿度に関する適性度の時系列変化を示す。グラフ１４０３は、空間Ｒの照度に関する適性度の時系列変化を示す。グラフ１４０４は、空間Ｒの音圧に関する適性度の時系列変化を示す。
各グラフ１４０１〜１４０４では、各区間（睡眠区間、入眠前区間、起床後区間、生活区間）における適性度（快適、ふつう、不快）に応じて異なる模様が付されている。各区画における適性度は、各区画において最もよい適性度である。ただし、睡眠区間は、睡眠区間（前半）、睡眠区間（中盤）、睡眠区間（後半）に区切られている。また、睡眠区間に日の出または日の入りの時刻が含まれる場合、その時刻の前後で区切られる。
マーク１４１０は、日の出を示す表示である。マーク１４１１は、日の入りを示す表示である。実線１４１２は、睡眠区間（前半）と睡眠区間（中盤）とを区切る表示である。実線１４１３は、睡眠区間（中盤）と睡眠区間（後半）とを区切る表示である。点線１４１４は、入眠前区間と睡眠区間（前半）とを区切る表示である。点線１４１５は、睡眠区間（後半）と起床後区間とを区切る表示である。一点鎖線１４１６は、日の出の時刻を示す表示である。
また、各グラフ１４０１〜１４０４において、睡眠区間と入眠前区間と起床後区間とを含む区間以外の他の区間（生活区間）に網掛け表示（図１４中、符号１４２０，１４２１部分）が施されている。
また、睡眠環境状態のマーク１４３１〜１４３４は、空間Ｒの音圧、湿度、照度および音圧それぞれについての睡眠区間における適性度の総合評価値を示す。マーク１４３１〜１４３４は、左右のどちら側に位置しているかによって、総合評価値の良し悪しを表している。また、マーク１４３１〜１４３４は、上下のどちら側に位置しているかによって、睡眠区間における温度、湿度、照度、音圧の平均値が、理想の環境に対して、高い、あるいは、低いのかを示す。また、マーク１４３５は、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧それぞれについての睡眠区間における総合評価値を総合した全体の総合評価値を示す。
また、環境センサの各値は、睡眠区間における最高温度／最低温度、最高湿度、最大照度、最大音圧を示す。また、理想の環境は、睡眠区間における理想の温度、湿度、照度、音圧を示す。環境コメントは、各区間（睡眠区間、入眠前区間、起床後区間、生活区間）における適性度に基づく睡眠環境についてのコメントである。
グラフ１４０１〜１４０４によれば、ユーザ（例えば、店舗のスタッフ）は、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性度の時系列変化を把握することができる。この際、網掛け表示（図１４中、符号１４２０，１４２１部分）により、ユーザは、睡眠区間だけでなく、睡眠に影響を与える前後の区間（入眠前区間、起床後区間）を含めて、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を容易に把握することができる。
また、ユーザは、点線１４１４，１４１５により、入眠前区間と睡眠区間と起床後区間とを容易に判別することができる。また、ユーザは、実線１４１２，１４１３により、睡眠区間における前半、中盤および後半の区間を容易に判別することができる。また、ユーザは、一点鎖線１４１６により、日の出の時刻を把握することができる。
これにより、店舗のスタッフは、各区間における空間Ｒの睡眠環境としての適性を正確に把握して、対象者（顧客）に対して睡眠の質を高めるための適切なアドバイスを行うことが可能となる。また、店舗のスタッフは、温度、湿度、照度および音圧それぞれについての適性を把握できるため、睡眠環境についてのより細かいアドバイスを行うことが可能となる。
また、睡眠環境状態のマーク１４３１〜１４３４によれば、ユーザは、空間Ｒの音圧、湿度、照度および音圧それぞれについての睡眠区間における適性度の総合評価値の良し悪しを直感的に把握することができる。さらに、マーク１４３１〜１４３４が上下のどちら側に位置しているのかによって、睡眠区間全体として温度、湿度、照度および音圧をどのように改善すればよいのかを直感的に把握することができる。また、マーク１４３５によれば、ユーザは、睡眠区間における総合評価値（全体）の良し悪しを直感的に把握することができる。
図１４に示した環境解析画面１４００において、例えば、入力装置３０８を用いたユーザの操作入力により、タブ１４４２を選択すると、図１５に示すように、環境解析画面１４００の表示内容を切り替えることができる。ただし、図１５の例では、図１４の例とは異なる日についての環境解析画面１４００について説明する。
図１５に示す環境解析画面１４００において、グラフ１５０１は、対象者が睡眠をとる空間Ｒにおける温度の時系列変化を示す折れ線グラフである。また、グラフ１５０２は、空間Ｒにおける湿度の時系列変化を示す折れ線グラフである。
グラフ１５０１によれば、ユーザは、空間Ｒにおける温度の時系列変化、すなわち、空間Ｒの温度に関する適性度の根拠となる情報を確認することができる。また、グラフ１５０２によれば、ユーザは、空間Ｒにおける湿度の時系列変化、すなわち、空間Ｒの湿度に関する適性度の根拠となる情報を確認することができる。
なお、図１５に示した環境解析画面１４００において、ユーザの操作入力により、タブ１４４１を選択すると、環境解析画面１４００の表示内容を、図１４に示したような表示内容に切り替えることができる。
また、図１４に示した環境解析画面１４００において、ユーザの操作入力により、タブ１４５１を選択すると、図１６に示すように、環境解析画面１４００の表示内容を切り替えることができる。図１６に示す環境解析画面１４００の画面情報は、例えば、図１３に示したような総合評価テーブル１３００の記憶内容をもとに生成される。
図１６に示す環境解析画面１４００において、グラフ１６００は、睡眠区間における適性度の総合評価値（全体）の時系列変化を示す。各マーク１６０１〜１６０７は、各日の総合評価値（全体）を示す。各マーク１６０１〜１６０７に対応する棒グラフ１６１１〜１６１７は、各日の総合評価値（全体）の大きさ、例えば、四捨五入する前の値の大きさを表す。
グラフ１６００によれば、ユーザは、１１／６（月）〜１１／１２（日）の各日の睡眠区間における適性度の総合評価値（全体）の時系列変化を把握することができる。また、グラフ１６００によれば、曜日間で総合評価値（全体）を比較しやすくなるため、どの曜日の総合評価値（全体）が良いのか、あるいは、悪いのかを直感的に把握することができる。
なお、図１６に示した環境解析画面１４００において、ユーザの操作入力により、タブ１４５２を選択すると、環境解析画面１４００の表示内容を、図１４に示したような表示内容に切り替えることができる。
（表示装置１０１の表示制御処理手順）
つぎに、表示装置１０１の表示制御処理手順について説明する。ここでは、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価するにあたり、日の出または日の入りの時刻のうちの日の出の時刻を考慮する場合を例に挙げて説明する。
図１７は、表示装置１０１の表示制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、環境センサ２０１から環境センサ情報を受信する（ステップＳ１７０１）。受信された環境センサ情報は、環境センサ情報ＤＢ５００に記憶される。
つぎに、表示装置１０１は、解析対象期間内の各日の対象者の睡眠区間を特定する（ステップＳ１７０２）。解析対象期間とは、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境を解析する期間である。解析対象期間は、例えば、入力装置３０８を用いたユーザの操作入力により指定される。各日の対象者の睡眠区間は、例えば、ユーザの操作入力により指定されてもよく、また、表示装置１０１において特定することにしてもよい。なお、睡眠区間を特定する処理手順については、図３６を用いて後述する。
そして、表示装置１０１は、解析対象期間内の各日の日の出の時刻を特定する（ステップＳ１７０３）。日の出の時刻は、例えば、ユーザの操作入力により指定されてもよく、また、表示装置１０１において算出することにしてもよい。なお、日の出の時刻を算出する処理手順については、図３７を用いて後述する。
つぎに、表示装置１０１は、解析対象期間から選択されていない未選択の日を、解析する日として選択する（ステップＳ１７０４）。そして、表示装置１０１は、解析する日に対応する季節を決定する季節決定処理を実行する（ステップＳ１７０５）。なお、季節決定処理の具体的な処理手順については、図１８を用いて後述する。
つぎに、表示装置１０１は、環境センサ情報ＤＢ５００から、解析する日に対応する環境センサ情報を取得する（ステップＳ１７０６）。解析する日に対応する環境センサ情報は、例えば、少なくとも入眠前区間、睡眠区間および起床後区間の環境センサ情報を含む２４時間分の環境センサ情報である。
つぎに、表示装置１０１は、解析する日の睡眠区間を睡眠区間（前半）と睡眠区間（中盤）と睡眠区間（後半）とに分割する（ステップＳ１７０７）。そして、表示装置１０１は、空間Ｒの環境解析処理を実行する（ステップＳ１７０８）。なお、環境解析処理の具体的な処理手順については、図１９および図２０を用いて後述する。
つぎに、表示装置１０１は、解析対象期間から選択されていない未選択の日があるか否かを判断する（ステップＳ１７０９）。ここで、未選択の日がある場合（ステップＳ１７０９：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、ステップＳ１７０４に戻る。一方、未選択の日がない場合（ステップＳ１７０９：Ｎｏ）、表示装置１０１は、評価結果テーブル１２００および総合評価テーブル１３００を参照して、環境解析画面１４００の画面情報を生成する（ステップＳ１７１０）。
そして、表示装置１０１は、生成した画面情報に基づいて、ディスプレイ３０７に環境解析画面１４００を表示して（ステップＳ１７１１）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示することができる。
つぎに、図１８を用いて、ステップＳ１７０５の季節決定処理の具体的な処理手順について説明する。
図１８は、季節決定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、解析する日の月が６月〜８月のいずれかであるか否かを判断する（ステップＳ１８０１）。ここで、６月〜８月のいずれかである場合（ステップＳ１８０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、解析する日に対応する季節を夏に決定する（ステップＳ１８０２）。
一方、６月〜８月のいずれでもない場合（ステップＳ１８０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、解析する日の月が１２月〜２月のいずれかであるか否かを判断する（ステップＳ１８０３）。ここで、１２月〜２月のいずれかである場合には（ステップＳ１８０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、解析する日に対応する季節を冬に決定する（ステップＳ１８０４）。
一方、１２月〜２月のいずれでもない場合（ステップＳ１８０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、解析する日に対応する季節を春・秋に決定する（ステップＳ１８０５）。これにより、解析する日に対応する季節を決定することができる。
つぎに、図１９および図２０を用いて、ステップＳ１７０８の環境解析処理の具体的な処理手順について説明する。
図１９および図２０は、環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図１９のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、図１７に示したステップＳ１７０６において取得された、解析する日に対応する環境センサ情報のうち選択されていない未選択の環境センサ情報を選択する（ステップＳ１９０１）。
つぎに、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が、解析する日の睡眠区間に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１９０２）。ここで、睡眠区間に含まれる場合（ステップＳ１９０２：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、図１７に示したステップＳ１７０３において特定された解析する日の日の出の時刻が睡眠区間に含まれるか否かを判断する（ステップＳ１９０３）。
ここで、日の出の時刻が含まれない場合（ステップＳ１９０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、ステップＳ１９０６に移行する。一方、日の出の時刻が含まれる場合（ステップＳ１９０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が日の出の時刻以降であるか否かを判断する（ステップＳ１９０４）。
ここで、日の出の時刻以降の場合（ステップＳ１９０４：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、睡眠区間環境解析処理（日の出あり）を実行する（ステップＳ１９０５）。なお、睡眠区間環境解析処理（日の出あり）の具体的な処理手順については、図２１を用いて後述する。
一方、日の出の時刻よりも前の場合（ステップＳ１９０４：Ｎｏ）、表示装置１０１は、睡眠区間環境解析処理（日の出なし）を実行する（ステップＳ１９０６）。なお、睡眠区間環境解析処理（日の出なし）の具体的な処理手順については、図２２を用いて後述する。
つぎに、表示装置１０１は、解析する日に対応する環境センサ情報のうち選択されていない未選択の環境センサ情報があるか否かを判断する（ステップＳ１９０７）。ここで、未選択の環境センサ情報がある場合（ステップＳ１９０７：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、ステップＳ１９０１に戻る。
一方、未選択の環境センサ情報がない場合（ステップＳ１９０７：Ｎｏ）、表示装置１０１は、睡眠区間における適性度の総合評価値を生成する総合評価処理を実行して（ステップＳ１９０８）、環境解析処理を呼び出したステップに戻る。なお、総合評価処理の具体的な処理手順については、図３５を用いて後述する。
また、ステップＳ１９０２において、選択した環境センサ情報の時刻が睡眠区間に含まれない場合（ステップＳ１９０２：Ｎｏ）、表示装置１０１は、図２０に示すステップＳ２００１に移行する。
図２０のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が、解析する日の入眠前区間に含まれるか否かを判断する（ステップＳ２００１）。ここで、入眠前区間に含まれる場合（ステップＳ２００１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、入眠前区間環境解析処理を実行して（ステップＳ２００２）、図１９に示したステップＳ１９０７に戻る。なお、入眠前区間環境解析処理の具体的な処理手順については、図２３を用いて後述する。
一方、入眠前区間に含まれない場合（ステップＳ２００１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が、解析する日の起床後区間に含まれるか否かを判断する（ステップＳ２００３）。ここで、起床後区間に含まれる場合（ステップＳ２００３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、起床後区間環境解析処理を実行して（ステップＳ２００４）、図１９に示したステップＳ１９０７に戻る。なお、起床後区間環境解析処理の具体的な処理手順については、図２４を用いて後述する。
一方、起床後区間に含まれない場合（ステップＳ２００３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、生活区間環境解析処理を実行して（ステップＳ２００５）、図１９に示したステップＳ１９０７に戻る。
これにより、睡眠区間、入眠前区間、起床後区間、生活区間の各々の区間に応じた評価基準を適用して、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。また、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出による環境変化を考慮して評価することができる。
つぎに、図２１を用いて、ステップＳ１９０５の睡眠区間環境解析処理（日の出あり）の具体的な処理手順について説明する。
図２１は、睡眠区間環境解析処理（日の出あり）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が、睡眠区間（前半）に含まれるか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。
ここで、睡眠区間（前半）に含まれる場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、温度判定処理（前半）を実行する（ステップＳ２１０２）。なお、温度判定処理（前半）の具体的な処理手順については、図２６を用いて後述する。
つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（前半）を実行する（ステップＳ２１０３）。なお、湿度判定処理（前半）の具体的な処理手順については、図２７を用いて後述する。つぎに、表示装置１０１は、音圧判定処理を実行する（ステップＳ２１０４）。なお、音圧判定処理の具体的な処理手順については、図２８を用いて後述する。
そして、表示装置１０１は、照度判定処理（日の出あり）を実行して（ステップＳ２１０５）、睡眠区間環境解析処理（日の出あり）を呼び出したステップに戻る。なお、照度判定処理（日の出あり）の具体的な処理手順については、図３１を用いて後述する。
また、ステップＳ２１０１において、睡眠区間（前半）に含まれない場合（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が、睡眠区間（中盤）に含まれるか否かを判断する（ステップＳ２１０６）。
ここで、睡眠区間（中盤）に含まれる場合（ステップＳ２１０６：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、温度判定処理（中盤）を実行する（ステップＳ２１０７）。なお、温度判定処理（中盤）の具体的な処理手順については、図２６に示す温度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（中盤）を実行して（ステップＳ２１０８）、ステップＳ２１０４に移行する。なお、湿度判定処理（中盤）の具体的な処理手順については、図２７に示す湿度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
また、ステップＳ２１０６において、睡眠区間（中盤）に含まれない場合（ステップＳ２１０６：Ｎｏ）、表示装置１０１は、温度判定処理（後半）を実行する（ステップＳ２１０９）。なお、温度判定処理（後半）の具体的な処理手順については、図２６に示す温度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（後半）を実行して（ステップＳ２１１０）、ステップＳ２１０４に移行する。なお、湿度判定処理（後半）の具体的な処理手順については、図２７に示す湿度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
これにより、睡眠区間における空間Ｒの温度、湿度、音圧および照度それぞれについて、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。また、空間Ｒの照度については、睡眠区間中の日の出による環境変化を考慮して、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。
つぎに、図２２を用いて、ステップＳ１９０６の睡眠区間環境解析処理（日の出なし）の具体的な処理手順について説明する。
図２２は、睡眠区間環境解析処理（日の出なし）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２２のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が、睡眠区間（前半）に含まれるか否かを判断する（ステップＳ２２０１）。
ここで、睡眠区間（前半）に含まれる場合（ステップＳ２２０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、温度判定処理（前半）を実行する（ステップＳ２２０２）。つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（前半）を実行する（ステップＳ２２０３）。つぎに、表示装置１０１は、音圧判定処理を実行する（ステップＳ２２０４）。
そして、表示装置１０１は、照度判定処理（日の出なし）を実行して（ステップＳ２２０５）、睡眠区間環境解析処理（日の出あり）を呼び出したステップに戻る。なお、照度判定処理（日の出なし）の具体的な処理手順については、図３２を用いて後述する。
また、ステップＳ２２０１において、睡眠区間（前半）に含まれない場合（ステップＳ２２０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の時刻が、睡眠区間（中盤）に含まれるか否かを判断する（ステップＳ２２０６）。
ここで、睡眠区間（中盤）に含まれる場合（ステップＳ２２０６：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、温度判定処理（中盤）を実行する（ステップＳ２２０７）。つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（中盤）を実行して（ステップＳ２２０８）、ステップＳ２２０４に移行する。
また、ステップＳ２２０６において、睡眠区間（中盤）に含まれない場合（ステップＳ２２０６：Ｎｏ）、表示装置１０１は、温度判定処理（後半）を実行する（ステップＳ２２０９）。つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（後半）を実行して（ステップＳ２２１０）、ステップＳ２２０４に移行する。
これにより、睡眠区間における空間Ｒの温度、湿度、音圧および照度それぞれについて、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。
つぎに、図２３を用いて、ステップＳ２００２の入眠前区間環境解析処理の具体的な処理手順について説明する。
図２３は、入眠前区間環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２３のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、温度判定処理（入眠前）を実行する（ステップＳ２３０１）。なお、温度判定処理（入眠前）の具体的な処理手順については、図２６に示す温度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（入眠前）を実行する（ステップＳ２３０２）。なお、湿度判定処理（入眠前）の具体的な処理手順については、図２７に示す湿度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。つぎに、表示装置１０１は、音圧判定処理（入眠前）を実行する（ステップＳ２３０３）。なお、音圧判定処理（入眠前）の具体的な処理手順については、図２９を用いて後述する。
そして、表示装置１０１は、照度判定処理（入眠前）を実行して（ステップＳ２３０４）、入眠前区間環境解析処理を呼び出したステップに戻る。なお、照度判定処理（入眠前）の具体的な処理手順については、図３３を用いて後述する。
これにより、入眠前区間における空間Ｒの温度、湿度、音圧および照度それぞれについて、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。
つぎに、図２４を用いて、ステップＳ２００４の起床後区間環境解析処理の具体的な処理手順について説明する。
図２４は、起床後区間環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２４のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、温度判定処理（起床後）を実行する（ステップＳ２４０１）。なお、温度判定処理（起床後）の具体的な処理手順については、図２６に示す温度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（起床後）を実行する（ステップＳ２４０２）。なお、湿度判定処理（起床後）の具体的な処理手順については、図２７に示す湿度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。つぎに、表示装置１０１は、音圧判定処理（起床後）を実行する（ステップＳ２４０３）。なお、音圧判定処理（起床後）の具体的な処理手順については、図３０を用いて後述する。
そして、表示装置１０１は、照度判定処理（起床後）を実行して（ステップＳ２４０４）、起床後区間環境解析処理を呼び出したステップに戻る。なお、照度判定処理（起床後）の具体的な処理手順については、図３４を用いて後述する。
これにより、起床後区間における空間Ｒの温度、湿度、音圧および照度それぞれについて、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。
つぎに、図２５を用いて、ステップＳ２００５の生活区間環境解析処理の具体的な処理手順について説明する。
図２５は、生活区間環境解析処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２５のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、温度判定処理（生活）を実行する（ステップＳ２５０１）。なお、温度判定処理（生活）の具体的な処理手順については、図２６に示す温度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
つぎに、表示装置１０１は、湿度判定処理（生活）を実行する（ステップＳ２５０２）。なお、湿度判定処理（生活）の具体的な処理手順については、図２７に示す湿度判定処理（前半）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。つぎに、表示装置１０１は、音圧判定処理（生活）を実行する（ステップＳ２５０３）。なお、音圧判定処理（生活）の具体的な処理手順については、図２８に示す音圧判定処理と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
そして、表示装置１０１は、照度判定処理（生活）を実行して（ステップＳ２５０４）、生活区間環境解析処理を呼び出したステップに戻る。なお、照度判定処理（生活）の具体的な処理手順については、図３１に示す照度判定処理（日の出あり）と適用する評価基準が異なるだけのため、図示および説明を省略する。
これにより、生活区間における空間Ｒの温度、湿度、音圧および照度それぞれについて、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。なお、生活区間における空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価しない場合には、ステップＳ２００５の生活区間環境解析処理をスキップすることにしてもよい。
つぎに、図２６を用いて、ステップＳ２１０２の温度判定処理（前半）の具体的な処理手順について説明する。温度判定処理（前半）では、ステップＳ１７０５において決定された季節に応じた評価基準が用いられる。ここでは、解析する日に対応する季節として、春・秋を例に挙げて説明する。
図２６は、温度判定処理（前半）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２６のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の温度Ｔが、２０℃以上２４℃未満であるか否かを判断する（ステップＳ２６０１）。
ここで、２０℃以上２４℃未満の場合（ステップＳ２６０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの温度について適性度を３点として（ステップＳ２６０２）、温度判定処理（前半）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、２０℃以上２４℃未満ではない場合（ステップＳ２６０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の温度Ｔが、１６℃以上２７℃未満であるか否かを判断する（ステップＳ２６０３）。ここで、１６℃以上２７℃未満の場合（ステップＳ２６０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの温度について適性度を２点として（ステップＳ２６０４）、温度判定処理（前半）を呼び出したステップに戻る。
一方、１６℃以上２７℃未満ではない場合（ステップＳ２６０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの温度について適性度を１点として（ステップＳ２６０５）、温度判定処理（前半）を呼び出したステップに戻る。これにより、睡眠区間（前半）における空間Ｒの温度について、睡眠区間の中でも睡眠に適した環境は変化することを考慮して適性を評価することができる。
つぎに、図２７を用いて、ステップＳ２１０３の湿度判定処理（前半）の具体的な処理手順について説明する。湿度判定処理（前半）では、ステップＳ１７０５において決定された季節に応じた評価基準が用いられる。ここでは、解析する日に対応する季節として、春・秋を例に挙げて説明する。
図２７は、湿度判定処理（前半）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２７のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の湿度ＲＨが、５０％以上６０％以下であるか否かを判断する（ステップＳ２７０１）。
ここで、５０％以上６０％以下の場合（ステップＳ２７０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの湿度について適性度を３点として（ステップＳ２７０２）、湿度判定処理（前半）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、５０％以上６０％以下ではない場合（ステップＳ２７０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の湿度ＲＨが、４０％以上７５％以下であるか否かを判断する（ステップＳ２７０３）。ここで、４０％以上７５％以下の場合（ステップＳ２７０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの湿度について適性度を２点として（ステップＳ２７０４）、湿度判定処理（前半）を呼び出したステップに戻る。
一方、４０％以上７５％以下ではない場合（ステップＳ２７０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの湿度について適性度を１点として（ステップＳ２７０５）、湿度判定処理（前半）を呼び出したステップに戻る。これにより、睡眠区間（前半）における空間Ｒの湿度について、睡眠区間の中でも睡眠に適した環境は変化することを考慮して適性を評価することができる。
つぎに、図２８を用いて、ステップＳ２１０４の音圧判定処理の具体的な処理手順について説明する。
図２８は、音圧判定処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２８のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の音圧が、３２ｄＢ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２８０１）。
ここで、３２ｄＢ以下の場合（ステップＳ２８０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を３点として（ステップＳ２８０２）、音圧判定処理を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、３２ｄＢ以下ではない場合（ステップＳ２８０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の音圧が、３２ｄＢよりも大きく４２ｄＢ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２８０３）。ここで、３２ｄＢよりも大きく４２ｄＢ以下の場合（ステップＳ２８０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を２点として（ステップＳ２８０４）、音圧判定処理を呼び出したステップに戻る。
一方、３２ｄＢよりも大きく４２ｄＢ以下ではない場合（ステップＳ２８０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を１点として（ステップＳ２８０５）、音圧判定処理を呼び出したステップに戻る。これにより、睡眠区間における空間Ｒの音圧について、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。
つぎに、図２９を用いて、ステップＳ２３０３の音圧判定処理（入眠前）の具体的な処理手順について説明する。
図２９は、音圧判定処理（入眠前）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図２９のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の音圧が、４３ｄＢ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２９０１）。
ここで、４３ｄＢ以下の場合（ステップＳ２９０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を３点として（ステップＳ２９０２）、音圧判定処理（入眠前）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、４３ｄＢ以下ではない場合（ステップＳ２９０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の音圧が、４３ｄＢよりも大きく５５ｄＢ以下であるか否かを判断する（ステップＳ２９０３）。ここで、４３ｄＢよりも大きく５５ｄＢ以下の場合（ステップＳ２９０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を２点として（ステップＳ２９０４）、音圧判定処理（入眠前）を呼び出したステップに戻る。
一方、４３ｄＢよりも大きく５５ｄＢ以下ではない場合（ステップＳ２９０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を１点として（ステップＳ２９０５）、音圧判定処理（入眠前）を呼び出したステップに戻る。これにより、入眠前区間における空間Ｒの音圧について、睡眠区間とは睡眠に適した環境が異なることを考慮して適性を評価することができる。
つぎに、図３０を用いて、ステップＳ２４０３の音圧判定処理（起床後）の具体的な処理手順について説明する。
図３０は、音圧判定処理（起床後）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図３０のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の音圧が、４３ｄＢ以下であるか否かを判断する（ステップＳ３００１）。
ここで、４３ｄＢ以下の場合（ステップＳ３００１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を３点として（ステップＳ３００２）、音圧判定処理（起床後）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、４３ｄＢ以下ではない場合（ステップＳ３００１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の音圧が、４３ｄＢよりも大きく５５ｄＢ以下であるか否かを判断する（ステップＳ３００３）。ここで、４３ｄＢよりも大きく５５ｄＢ以下の場合（ステップＳ３００３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を２点として（ステップＳ３００４）、音圧判定処理（起床後）を呼び出したステップに戻る。
一方、４３ｄＢよりも大きく５５ｄＢ以下ではない場合（ステップＳ３００３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの音圧について適性度を１点として（ステップＳ３００５）、音圧判定処理（起床後）を呼び出したステップに戻る。これにより、起床後区間における空間Ｒの音圧について、睡眠区間とは睡眠に適した環境が異なることを考慮して適性を評価することができる。
つぎに、図３１を用いて、ステップＳ２１０５の照度判定処理（日の出あり）の具体的な処理手順について説明する。
図３１は、照度判定処理（日の出あり）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図３１のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、１０Ｌｘより小さいか否かを判断する（ステップＳ３１０１）。
ここで、１０Ｌｘより小さい場合（ステップＳ３１０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を３点として（ステップＳ３１０２）、照度判定処理（日の出あり）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、１０Ｌｘ以上の場合（ステップＳ３１０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、１０Ｌｘ以上２５０Ｌｘ以下であるか否かを判断する（ステップＳ３１０３）。ここで、１０Ｌｘ以上２５０Ｌｘ以下の場合（ステップＳ３１０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を２点として（ステップＳ３１０４）、照度判定処理（日の出あり）を呼び出したステップに戻る。
一方、１０Ｌｘ以上２５０Ｌｘ以下ではない場合（ステップＳ３１０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を１点として（ステップＳ３１０５）、照度判定処理（日の出あり）を呼び出したステップに戻る。これにより、睡眠区間中の日の出後の区間における空間Ｒの照度について、日の出による環境変化を考慮して適性を評価することができる。
つぎに、図３２を用いて、ステップＳ２２０５の照度判定処理（日の出なし）の具体的な処理手順について説明する。
図３２は、照度判定処理（日の出なし）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図３２のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、０．５Ｌｘより小さいか否かを判断する（ステップＳ３２０１）。
ここで、０．５Ｌｘより小さい場合（ステップＳ３２０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を３点として（ステップＳ３２０２）、照度判定処理（日の出なし）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、０．５Ｌｘ以上の場合（ステップＳ３２０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、０．５Ｌｘ以上２５０Ｌｘ以下であるか否かを判断する（ステップＳ３２０３）。ここで、０．５Ｌｘ以上２５０Ｌｘ以下の場合（ステップＳ３２０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を２点として（ステップＳ３２０４）、照度判定処理（日の出なし）を呼び出したステップに戻る。
一方、０．５Ｌｘ以上２５０Ｌｘ以下ではない場合（ステップＳ３２０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を１点として（ステップＳ３２０５）、照度判定処理（日の出なし）を呼び出したステップに戻る。これにより、睡眠区間における空間Ｒの照度について、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。
つぎに、図３３を用いて、ステップＳ２３０４の照度判定処理（入眠前）の具体的な処理手順について説明する。
図３３は、照度判定処理（入眠前）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図３３のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、３０Ｌｘより小さいか否かを判断する（ステップＳ３３０１）。
ここで、３０Ｌｘより小さい場合（ステップＳ３３０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を３点として（ステップＳ３３０２）、照度判定処理（入眠前）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、３０Ｌｘ以上の場合（ステップＳ３３０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、３０Ｌｘ以上５００Ｌｘ以下であるか否かを判断する（ステップＳ３３０３）。ここで、３０Ｌｘ以上５００Ｌｘ以下の場合（ステップＳ３３０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を２点として（ステップＳ３３０４）、照度判定処理（入眠前）を呼び出したステップに戻る。
一方、３０Ｌｘ以上５００Ｌｘ以下ではない場合（ステップＳ３３０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を１点として（ステップＳ３３０５）、照度判定処理（入眠前）を呼び出したステップに戻る。これにより、入眠前区間における空間Ｒの照度について、睡眠区間とは睡眠に適した環境が異なることを考慮して適性を評価することができる。
つぎに、図３４を用いて、ステップＳ２４０４の照度判定処理（起床後）の具体的な処理手順について説明する。
図３４は、照度判定処理（起床後）の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図３４のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、２５００Ｌｘより大きいか否かを判断する（ステップＳ３４０１）。
ここで、２５００Ｌｘより大きい場合（ステップＳ３４０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を３点として（ステップＳ３４０２）、照度判定処理（起床後）を呼び出したステップに戻る。なお、評価された結果（得点）は、評価結果テーブル１２００に記憶される。
一方、２５００Ｌｘ以下の場合（ステップＳ３４０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、選択した環境センサ情報の照度が、５００Ｌｘ以上２５００Ｌｘ以下であるか否かを判断する（ステップＳ３４０３）。ここで、５００Ｌｘ以上２５００Ｌｘ以下の場合（ステップＳ３４０３：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を２点として（ステップＳ３４０４）、照度判定処理（起床後）を呼び出したステップに戻る。
一方、５００Ｌｘ以上２５００Ｌｘ以下ではない場合（ステップＳ３４０３：Ｎｏ）、表示装置１０１は、空間Ｒの照度について適性度を１点として（ステップＳ３４０５）、照度判定処理（起床後）を呼び出したステップに戻る。これにより、起床後区間における空間Ｒの照度について、睡眠区間とは睡眠に適した環境が異なることを考慮して適性を評価することができる。
つぎに、図３５を用いて、ステップＳ１９０８の総合評価処理の具体的な処理手順について説明する。
図３５は、総合評価処理の具体的処理手順の一例を示すフローチャートである。図３５のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、評価結果テーブル１２００を参照して、睡眠区間における空間Ｒの温度の適性度（得点）に基づいて、空間Ｒの温度についての総合評価値を算出する（ステップＳ３５０１）。
算出された総合評価値は、解析する日と対応付けて、総合評価テーブル１３００に記憶される。つぎに、表示装置１０１は、評価結果テーブル１２００を参照して、睡眠区間における空間Ｒの湿度の適性度（得点）に基づいて、空間Ｒの湿度についての総合評価値を算出する（ステップＳ３５０２）。
つぎに、表示装置１０１は、評価結果テーブル１２００を参照して、睡眠区間における空間Ｒの照度の適性度（得点）に基づいて、空間Ｒの照度についての総合評価値を算出する（ステップＳ３５０３）。つぎに、表示装置１０１は、評価結果テーブル１２００を参照して、睡眠区間における空間Ｒの音圧の適性度（得点）に基づいて、空間Ｒの音圧についての総合評価値を算出する（ステップＳ３５０４）。
つぎに、表示装置１０１は、総合評価テーブル１３００を参照して、解析する日の温度、湿度、照度および音圧それぞれについての総合評価値に基づいて、解析する日の睡眠区間における適性度の総合評価値（全体）を生成する（ステップＳ３５０５）。そして、表示装置１０１は、総合評価処理を呼び出したステップに戻る。
これにより、睡眠区間における空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧それぞれの総合評価値から、睡眠区間全体として適性度を総合的に評価した結果を示す総合評価値（全体）を生成することができる。
（表示装置１０１の睡眠区間特定処理）
つぎに、図３６を用いて、表示装置１０１の睡眠区間特定処理手順について説明する。
図３６は、表示装置１０１の睡眠区間特定処理手順の一例を示すフローチャートである。図３６のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、対象者に対応する活動量計２０２から活動量データを取得する（ステップＳ３６０１）。つぎに、表示装置１０１は、取得した活動量データに基づいて、対象者の入眠および起床を検出する（ステップＳ３６０２）。
そして、表示装置１０１は、検出した結果に基づいて、対象者の睡眠区間を特定して（ステップＳ３６０３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、対象者の活動量計２０２に記録された体の動きや向きに関するデータから、対象者の睡眠区間を特定することができる。
（表示装置１０１の日の出、日の入り時刻算出処理）
つぎに、図３７を用いて、表示装置１０１の日の出、日の入り時刻算出処理手順について説明する。
図３７は、表示装置１０１の日の出、日の入り時刻算出処理手順の一例を示すフローチャートである。図３７のフローチャートにおいて、まず、表示装置１０１は、当日（例えば、解析する日）の入眠時刻が１２：００以降であるか否かを判断する（ステップＳ３７０１）。
ここで、入眠時刻が１２：００以降の場合（ステップＳ３７０１：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、日の出、日の入り時刻を算出する対象日付を、当日の日付に設定して（ステップＳ３７０２）、ステップＳ３７０４に移行する。一方、入眠時刻が１２：００より前の場合（ステップＳ３７０１：Ｎｏ）、表示装置１０１は、日の出、日の入り時刻を算出する対象日付を、前日の日付に設定する（ステップＳ３７０３）。
つぎに、表示装置１０１は、環境センサ情報ＤＢ５００を参照して、対象日付の睡眠区間に対応する環境センサ情報があるか否かを判断する（ステップＳ３７０４）。ここで、対象日付の睡眠区間に対応する環境センサ情報がない場合（ステップＳ３７０４：Ｎｏ）、表示装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
一方、対象日付の睡眠区間に対応する環境センサ情報がある場合（ステップＳ３７０４：Ｙｅｓ）、表示装置１０１は、店舗情報ＤＢ４００を参照して、対象日付、自装置が設置された店舗の緯度、経度および標高に基づいて、日の出、日の入り時刻を算出する（ステップＳ３７０５）。そして、表示装置１０１は、本フローチャートによる一連の処理を終了する。
これにより、対象者が睡眠をとる空間Ｒが店舗から近い場所にあることを前提として、空間Ｒが位置する地点における日の出および日の入りの時刻を算出することができる。
以上説明したように、実施の形態にかかる表示装置１０１によれば、対象者が睡眠をとる空間Ｒに設けられた環境センサ２０１により検出された空間Ｒに関するデータを取得することができる。そして、表示装置１０１によれば、取得した空間Ｒに関するデータに基づき、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、その時刻の前後で適性度の評価基準を切り替えることができる。
これにより、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性を、睡眠区間中の日の出または日の入りによる環境変化を考慮して評価することができる。このため、例えば、睡眠区間に日の出の時刻が含まれる場合に、日の出による環境変化だけで、空間Ｒの睡眠環境としての適性が、日の出前に比べて悪いものとなることを防ぐことができる。また、睡眠区間に日の入りの時刻が含まれる場合に、日の入りによる環境変化だけで、空間Ｒの睡眠環境としての適性が、日の入り後に比べて悪いものとなることを防ぐことができる。
また、表示装置１０１によれば、対象者に対応する活動量計２０２から取得されるデータに基づいて、対象者の入眠および起床を検出し、検出した結果に基づいて、対象者の睡眠区間を特定することができる。これにより、対象者に装着される活動量計２０２により記録された体の動きや向きに関するデータから、対象者の睡眠区間を自動検出することができる。
また、表示装置１０１によれば、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧のうちの少なくともいずれかに基づいて、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を算出することができる。これにより、空間Ｒの温度、湿度、照度および音圧から、空間Ｒの睡眠環境としての適性を評価することができる。
また、表示装置１０１によれば、睡眠区間を区切って複数の区間に分割し、分割した複数の区間の各々の区間に異なる評価基準を適用することができる。これにより、睡眠区間の中でも睡眠に適した環境は変化することを考慮して、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価することができる。
また、表示装置１０１によれば、空間Ｒの睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、睡眠区間とともに、入眠前区間と起床後区間についても適性度を表示することができる。これにより、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性を、睡眠区間中だけでなく、睡眠に影響を与える前後の区間（入眠前区間、起床後区間）を含めて表示することができる。
また、表示装置１０１によれば、睡眠区間における適性度の時系列変化に基づいて、睡眠区間における適性度を総合した総合評価値を生成し、生成した総合評価値を表示することができる。これにより、睡眠区間全体としての適性を総合的に評価することができる。
これらのことから、実施の形態にかかる表示装置１０１によれば、対象者が睡眠をとる空間Ｒの睡眠環境としての適性を適切に評価して可視化することができる。これにより、睡眠環境についてのコンサルティングを行うにあたり、空間Ｒの睡眠環境としての適性を正確に把握して、睡眠の質を高めるための適切なアドバイスを行うことが可能となり、サービス品質の向上を図ることができる。
なお、本実施の形態で説明した表示方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本表示プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本表示プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。
上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）対象者が睡眠をとる空間に設けられた第１のセンサにより検出された前記空間に関するデータを取得し、
取得した前記データに基づき、前記空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、前記対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、前記時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示プログラム。
（付記２）前記対象者の活動に関するデータをセンシングする第２のセンサから取得されるデータに基づいて、前記対象者の入眠および起床を検出し、
検出した結果に基づいて、前記睡眠区間を特定する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の表示プログラム。
（付記３）前記空間に関するデータは、前記空間の温度、湿度、照度および音圧のうちの少なくともいずれかを示す、ことを特徴とする付記１または２に記載の表示プログラム。
（付記４）前記睡眠区間を区切って複数の区間に分割し、
分割した前記複数の区間の各々の区間に異なる評価基準を適用する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の表示プログラム。
（付記５）前記適性度を評価して時系列で表示する際に、前記睡眠区間とともに、入眠前の第１の区間と、起床後の第２の区間について、前記適性度を表示する、ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の表示プログラム。
（付記６）前記睡眠区間における前記適性度の時系列変化に基づいて、前記睡眠区間における前記適性度を総合した総合値を生成し、
生成した前記総合値を表示する、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記１〜５のいずれか一つに記載の表示プログラム。
（付記７）前記適性度は、季節ごとの理想環境からの乖離度合いを示す、ことを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載の表示プログラム。
（付記８）取得した前記データが検出された時期に基づいて、季節を決定し、
決定した前記季節に応じて、取得した前記データに基づき前記適性度を評価する際の評価基準を切り替える、
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記７に記載の表示プログラム。
（付記９）前記総合値は、前記睡眠区間における前記適性度の平均値に基づき生成される、ことを特徴とする付記６に記載の表示プログラム。
（付記１０）対象者が睡眠をとる空間に設けられた第１のセンサにより検出された前記空間に関するデータを取得し、
取得した前記データに基づき、前記空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、前記対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、前記時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする表示方法。
（付記１１）対象者が睡眠をとる空間に設けられた第１のセンサにより検出された前記空間に関するデータを取得する取得部と、
取得した前記データに基づき、前記空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、前記対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、前記時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える表示制御部と、
を有することを特徴とする表示装置。
１０１ 表示装置
１０２ センサ
１１０ 対象者
１２０ 空間
２００ 睡眠環境解析システム
２０１ 環境センサ
２０２ 活動量計
２１０ 読取装置
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ ディスクドライブ
３０４ ディスク
３０５ 公衆網Ｉ／Ｆ
３０６ 近距離無線Ｉ／Ｆ
３０７ ディスプレイ
３０８ 入力装置
４００ 店舗情報ＤＢ
５００ 環境センサ情報ＤＢ
６００ 温度閾値テーブル
７００ 湿度閾値テーブル
８００ 照度閾値テーブル
９００ 音圧閾値テーブル
１００１ 取得部
１００２ 特定部
１００３ 決定部
１００４ 評価部
１００５ 表示制御部
１２００ 評価結果テーブル
１３００ 総合評価テーブル
１４００ 環境解析画面

Claims (9)

  1. 対象者が睡眠をとる空間に設けられた第１のセンサにより検出された前記空間に関するデータを取得し、
    取得した前記データに基づき、前記空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、前記対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、前記時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示プログラム。
  2. 前記対象者の活動に関するデータをセンシングする第２のセンサから取得されるデータに基づいて、前記対象者の入眠および起床を検出し、
    検出した結果に基づいて、前記睡眠区間を特定する、
    処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の表示プログラム。
  3. 前記空間に関するデータは、前記空間の温度、湿度、照度および音圧のうちの少なくともいずれかを示す、ことを特徴とする請求項１または２に記載の表示プログラム。
  4. 前記睡眠区間を区切って複数の区間に分割し、
    分割した前記複数の区間の各々の区間に異なる評価基準を適用する、
    処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の表示プログラム。
  5. 前記適性度を評価して時系列で表示する際に、前記睡眠区間とともに、入眠前の第１の区間と、起床後の第２の区間について、前記適性度を表示する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の表示プログラム。
  6. 前記睡眠区間における前記適性度の時系列変化に基づいて、前記睡眠区間における前記適性度を総合した総合値を生成し、
    生成した前記総合値を表示する、
    処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の表示プログラム。
  7. 前記適性度は、季節ごとの理想環境からの乖離度合いを示す、ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の表示プログラム。
  8. 対象者が睡眠をとる空間に設けられた第１のセンサにより検出された前記空間に関するデータを取得し、
    取得した前記データに基づき、前記空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、前記対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、前記時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする表示方法。
  9. 対象者が睡眠をとる空間に設けられた第１のセンサにより検出された前記空間に関するデータを取得する取得部と、
    取得した前記データに基づき、前記空間の睡眠環境としての適性度を評価して時系列で表示する際に、前記対象者の睡眠区間に、日の出または日の入りに関する時刻が含まれる場合、前記時刻の前後で適性度の評価基準を切り替える表示制御部と、
    を有することを特徴とする表示装置。
JP2017247717A 2017-12-25 2017-12-25 表示プログラム、表示方法および表示装置 Active JP6345333B1 (ja)

Priority Applications (8)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017247717A JP6345333B1 (ja) 2017-12-25 2017-12-25 表示プログラム、表示方法および表示装置
CN201880081843.5A CN111512393B (zh) 2017-12-25 2018-04-24 计算机可读记录介质、显示方法以及显示装置
KR1020207017883A KR20200089309A (ko) 2017-12-25 2018-04-24 표시 프로그램, 표시 방법 및 표시 장치
PCT/JP2018/016689 WO2019130615A1 (ja) 2017-12-25 2018-04-24 表示プログラム、表示方法および表示装置
EP18894203.1A EP3734610B1 (en) 2017-12-25 2018-04-24 Display program, display method, and display device
SG11202005221UA SG11202005221UA (en) 2017-12-25 2018-04-24 Display program, display method, and display device
FIEP18894203.1T FI3734610T3 (fi) 2017-12-25 2018-04-24 Näyttöohjelma, näyttömenetelmä sekä näyttölaite
US16/896,272 US11647946B2 (en) 2017-12-25 2020-06-09 Computer-readable recording medium recording display program, display method, and information processing device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017247717A JP6345333B1 (ja) 2017-12-25 2017-12-25 表示プログラム、表示方法および表示装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP6345333B1 true JP6345333B1 (ja) 2018-06-20
JP2019111192A JP2019111192A (ja) 2019-07-11

Family

ID=62635791

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017247717A Active JP6345333B1 (ja) 2017-12-25 2017-12-25 表示プログラム、表示方法および表示装置

Country Status (8)

Country Link
US (1) US11647946B2 (ja)
EP (1) EP3734610B1 (ja)
JP (1) JP6345333B1 (ja)
KR (1) KR20200089309A (ja)
CN (1) CN111512393B (ja)
FI (1) FI3734610T3 (ja)
SG (1) SG11202005221UA (ja)
WO (1) WO2019130615A1 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020140339A (ja) * 2019-02-27 2020-09-03 東京瓦斯株式会社 電力供給システム、電力供給方法及び電力供給プログラム
WO2020209904A1 (en) * 2019-04-08 2020-10-15 Sleep Number Corporation System for sensing and controling a bed environment

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4084673A1 (en) * 2019-12-31 2022-11-09 ResMed Sensor Technologies Limited Systems and methods for determining a sleep time

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007319238A (ja) * 2006-05-30 2007-12-13 Toshiba Consumer Marketing Corp 睡眠モニタ装置
JP2011036649A (ja) * 2009-07-17 2011-02-24 Sharp Corp ユーザの睡眠を管理するための方法およびシステム
JP2015094539A (ja) * 2013-11-13 2015-05-18 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 環境制御装置、および環境制御システム
JP2015223215A (ja) * 2014-05-26 2015-12-14 アイシン精機株式会社 睡眠評価装置
JP2016028662A (ja) * 2014-07-25 2016-03-03 船井電機株式会社 睡眠評価装置および睡眠評価方法
WO2016067449A1 (ja) * 2014-10-31 2016-05-06 富士通株式会社 状態表示方法、プログラム及び状態表示装置
JP2016532481A (ja) * 2013-07-08 2016-10-20 レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド 睡眠管理の方法及びシステム
JP2017123989A (ja) * 2016-01-13 2017-07-20 エコナビスタ株式会社 情報処理装置、プログラムおよび情報処理方法
JP2017174012A (ja) * 2016-03-22 2017-09-28 エコナビスタ株式会社 プログラム、情報処理方法および情報処理装置
WO2017168495A1 (ja) * 2016-03-28 2017-10-05 富士通株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2017202060A (ja) * 2016-05-10 2017-11-16 株式会社北電子 情報処理装置及び情報処理プログラム

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9131891B2 (en) * 2005-11-01 2015-09-15 Earlysense Ltd. Monitoring a condition of a subject
KR100646868B1 (ko) * 2004-12-29 2006-11-23 삼성전자주식회사 피부전도도와 심박 정보를 이용한 홈 제어시스템 및 그 방법
US9192326B2 (en) * 2011-07-13 2015-11-24 Dp Technologies, Inc. Sleep monitoring system
JP6209830B2 (ja) * 2013-03-01 2017-10-11 オムロンヘルスケア株式会社 睡眠および活動量表示プログラム、装置、システムおよび方法
CA2990779C (en) * 2013-12-16 2018-11-06 Blue Ocean Laboratories, Inc. Sleep system alarm
JP6462292B2 (ja) 2014-09-26 2019-01-30 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 磁気共鳴イメージング装置
JP2017168495A (ja) 2016-03-14 2017-09-21 三菱電機株式会社 メタルマスクおよび電子部品実装基板の製造方法
JP6841286B2 (ja) * 2017-02-03 2021-03-10 富士通株式会社 プログラム、情報処理方法及び情報処理装置
US11141096B2 (en) * 2017-08-28 2021-10-12 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Method for predicting future change in physical condition of person from sleep-state history

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007319238A (ja) * 2006-05-30 2007-12-13 Toshiba Consumer Marketing Corp 睡眠モニタ装置
JP2011036649A (ja) * 2009-07-17 2011-02-24 Sharp Corp ユーザの睡眠を管理するための方法およびシステム
JP2016532481A (ja) * 2013-07-08 2016-10-20 レスメッド センサー テクノロジーズ リミテッド 睡眠管理の方法及びシステム
JP2015094539A (ja) * 2013-11-13 2015-05-18 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 環境制御装置、および環境制御システム
JP2015223215A (ja) * 2014-05-26 2015-12-14 アイシン精機株式会社 睡眠評価装置
JP2016028662A (ja) * 2014-07-25 2016-03-03 船井電機株式会社 睡眠評価装置および睡眠評価方法
WO2016067449A1 (ja) * 2014-10-31 2016-05-06 富士通株式会社 状態表示方法、プログラム及び状態表示装置
JP2017123989A (ja) * 2016-01-13 2017-07-20 エコナビスタ株式会社 情報処理装置、プログラムおよび情報処理方法
JP2017174012A (ja) * 2016-03-22 2017-09-28 エコナビスタ株式会社 プログラム、情報処理方法および情報処理装置
WO2017168495A1 (ja) * 2016-03-28 2017-10-05 富士通株式会社 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
JP2017202060A (ja) * 2016-05-10 2017-11-16 株式会社北電子 情報処理装置及び情報処理プログラム

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2020140339A (ja) * 2019-02-27 2020-09-03 東京瓦斯株式会社 電力供給システム、電力供給方法及び電力供給プログラム
JP7450337B2 (ja) 2019-02-27 2024-03-15 東京瓦斯株式会社 電力供給システム、電力供給方法及び電力供給プログラム
WO2020209904A1 (en) * 2019-04-08 2020-10-15 Sleep Number Corporation System for sensing and controling a bed environment
US11399636B2 (en) 2019-04-08 2022-08-02 Sleep Number Corporation Bed having environmental sensing and control features
US11925270B2 (en) 2019-04-08 2024-03-12 Sleep Number Corporation Bed having environmental sensing and control features

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019130615A1 (ja) 2019-07-04
EP3734610A4 (en) 2021-02-17
EP3734610A1 (en) 2020-11-04
KR20200089309A (ko) 2020-07-24
FI3734610T3 (fi) 2024-05-28
EP3734610B1 (en) 2024-05-01
CN111512393B (zh) 2023-09-29
JP2019111192A (ja) 2019-07-11
SG11202005221UA (en) 2020-07-29
CN111512393A (zh) 2020-08-07
US20200297272A1 (en) 2020-09-24
US11647946B2 (en) 2023-05-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6345333B1 (ja) 表示プログラム、表示方法および表示装置
US11883194B2 (en) Method and system for measuring, predicting, and optimizing human cognitive performance
AU2018305723B2 (en) Methods and systems for forecasting seizures
Shafavi et al. Occupants visual comfort assessments: A review of field studies and lab experiments
Oh et al. Exploring UX issues in Quantified Self technologies
US20150342511A1 (en) Operating system with color-based health state themes
KR102053604B1 (ko) 수면 분석 방법 및 이를 이용한 수면 분석 디바이스
JPWO2012008264A1 (ja) 生活可視化システム、サーバ及び生活データの処理方法
Kikhia et al. Utilizing ambient and wearable sensors to monitor sleep and stress for people with BPSD in nursing homes
van Duijnhoven et al. Personal lighting conditions of office workers: An exploratory field study
White et al. A quantified-self framework for exploring and enhancing personal productivity
Rahimi-Eichi et al. Open-source longitudinal sleep analysis from accelerometer data (DPSleep): Algorithm development and validation
JP6493509B1 (ja) 表示プログラム、表示方法および表示装置
WO2020223033A2 (en) Method and system for measuring, predicting and optimizing human alertness
Müller et al. Persuasion and reflective learning: closing the feedback loop
Zhang et al. Analysis of diurnal variations in heart rate: potential applications for chronobiology and cardiovascular medicine
JP6879083B2 (ja) 睡眠分析プログラム、睡眠分析方法、および睡眠分析装置
Rahimi-Eichi et al. DPSleep: Open-Source Longitudinal Sleep Analysis From Accelerometer Data
WO2022113201A1 (ja) 消費電力監視装置及びプログラム
Reverdink The state of the art of the technologies that monitor disease progression in dementia patients: A scoping review
Kikhia et al. Visualizing and managing stress through colors and images
JP2020140570A (ja) 睡眠教育システム、睡眠教育方法及びプログラム
Lee Integration of daylighting and building design for human health and well-being
KR20230019717A (ko) 치매행동심리증상에 대한 예측 방법 및 이를 이용한 디바이스
JP2005122291A (ja) 生活行動データ処理システム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180115

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20180118

A975 Report on accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971005

Effective date: 20180130

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20180403

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20180522

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6345333

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150