JP6654904B2 - 情報処理装置、プログラムおよび情報処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、プログラムおよび情報処理方法に関する。

唾液等の体液に含まれるヒトヘルペスウイルスの量を指標として、被験者の疲労度を評価する疲労度評価方法が開示されている（特許文献１）。

被験者の睡眠中の生体情報を検出し、睡眠の深さ、睡眠のリズム等の項目ごとに睡眠評価スコアを算出して、被験者の睡眠タイプを判定する睡眠評価装置が開示されている（特許文献２）。

特開２００７−３３０２６３号公報 特開２０１３−１６５８２８号公報

しかしながら特許文献１の評価方法では、体液に含まれるヒトヘルペスウイルスの量を測定する必要がある。ヒトヘルペスウイルスの量を測定するには、たとえばＰＣＲ（Polymerase Chain Reaction）法等の手法を用いてヒトヘルペスウイルスのＤＮＡ（DeoxyRibonucleic Acid）の量を測定する。特殊な測定装置および試薬が必要である上、時間も掛かる。したがって、日常生活において簡便に睡眠前後の疲労度の変化、すなわち睡眠による疲労回復度を評価する目的には適していない。

また、特許文献２では、睡眠前後の疲労回復度の評価については開示も示唆もされていない。

一つの側面では、本発明は、睡眠前後の疲労回復度を簡便に評価する情報処理装置等を提供することを目的とする。

一態様では、本発明の情報処理装置は、睡眠深度の時間的変化および無呼吸発生回数の時間的変化を含む睡眠データを取得する第１取得部と、前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて睡眠時間を算出する第１算出部と、前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、前記第１算出部が算出した睡眠時間に占める比率を算出する第２算出部と、睡眠時間と、比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部を参照して、前記第１算出部が算出した睡眠時間と前記第２算出部が算出した比率とに関連づけられた疲労回復度を取得する第２取得部と、前記睡眠データに所定の回数以上の無呼吸の発生が含まれている場合に睡眠時無呼吸の事象が発生していることを特定する第１特定部と、前記第１特定部が睡眠時無呼吸の発生を特定した場合に、前記第２取得部が取得した疲労回復度を低く補正する補正部と、前記補正部が補正した疲労回復度を出力する出力部とを備える。

一態様では、睡眠前後の疲労回復度を簡便に評価する情報処理装置等を提供することが可能となる。

情報処理システムの構成を示す説明図である。 センサ記録ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 睡眠記録ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 基礎点ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 中途覚醒点ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 覚醒時刻変動点ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 疲労回復度ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 情報閲覧機器に表示される画面を示す説明図である。 情報閲覧機器に表示される画面を示す説明図である。 情報閲覧機器に表示される画面を示す説明図である。 情報閲覧機器に表示される画面を示す説明図である。 情報閲覧機器に表示される画面を示す説明図である。 情報閲覧機器に表示される画面を示す説明図である。 プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態２の昼夜逆転点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態３の無呼吸点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態４の情報閲覧機器に表示される画面を示す説明図である。 実施の形態５の基礎点ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 実施の形態６の情報処理システムの構成を示す説明図である。 実施の形態６のセンサ記録ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。 実施の形態６の夜間頻尿点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態６のいびき点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。 実施の形態７の情報処理装置の動作を示す機能ブロック図である。 実施の形態８の情報処理システムの構成を示す説明図である。

［実施の形態１］
図１は、情報処理システム１０の構成を示す説明図である。情報処理システム１０は、ネットワーク３１を介して接続された情報閲覧機器３５、クライアント２０およびサーバ４０を備える。なお、ネットワーク３１には複数のクライアント２０および情報閲覧機器３５が接続されていても良い。

情報閲覧機器３５は、疲労回復度の計測対象であるユーザ自身、ユーザの家族、看護師、介護職員、カウンセラー等が、ユーザの疲労回復度を閲覧する情報機器である。情報閲覧機器３５は、表示部、入力部および通信部を備える。情報閲覧機器３５の表示部は、たとえば液晶ディスプレイである。情報閲覧機器３５の入力部は、たとえばタッチパネル、キーボード、マウス、ペンタブレット等である。

情報閲覧機器３５は、たとえばスマートフォン、多機能型携帯電話、タブレット、ノートパソコン等の汎用の携帯型情報機器である。情報閲覧機器３５に、本情報処理システム１０専用の携帯型または壁掛け型の情報機器を使用しても良い。

クライアント２０は、ユーザの寝室に設置されたセンサを制御する制御機器である。クライアント２０は、クライアントＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、センサＩ／Ｆ（InterFace）２４、通信部２６およびバスを備える。

クライアント２０に、住宅内外に取り付けられたセンサおよび太陽電池等に接続されたＨＥＭＳ（Home Energy Management System）の制御装置を使用しても良い。クライアント２０に、汎用のパソコン、タブレット、スマートフォン等の情報機器を使用しても良い。

クライアントＣＰＵ２１は、クライアント２０を制御する演算制御装置である。クライアントＣＰＵ２１には、一または複数のＣＰＵまたはマルチコアＣＰＵ等が使用される。クライアントＣＰＵ２１は、バスを介してクライアント２０を構成するハードウェア各部と接続されている。

主記憶装置２２は、ＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、フラッシュメモリまたは半導体メモリディスク等の記憶装置である。主記憶装置２２には、クライアントＣＰＵ２１が行う処理の途中で必要な情報およびクライアントＣＰＵ２１で実行中のプログラムが一時的に保存される。

補助記憶装置２３は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ、半導体メモリディスクまたはハードディスク等の記憶装置である。補助記憶装置２３には、クライアントＣＰＵ２１に実行させるプログラムおよびプログラムの実行に必要な各種情報が保存されている。

センサＩ／Ｆ２４は、クライアント２０に接続された各種のセンサの信号を受け付けるインターフェイスである。通信部２６は、ネットワーク３１との通信を行う。通信部２６は、情報閲覧機器３５およびサーバ４０との情報交換に利用される。

クライアント２０には、センサＩ／Ｆ２４を介して睡眠センサ２５が接続されている。睡眠センサ２５は、たとえばシート状のセンサであり、ベッドマットレスとシーツとの間に設置する。睡眠センサ２５は、ベッドに横たわった人物の脈拍、呼吸、体動、体温等を検出する。なお、睡眠センサ２５とクライアント２０とは、一体になっていても良い。

睡眠センサ２５に、ベッドの枕もとまたは部屋の壁に設置して、マイクロ波または赤外線によりベッドに横たわった人物の脈拍、呼吸、体動、体温等を検出するセンサを使用しても良い。

睡眠センサ２５は、検出した情報を解析して睡眠の深さ、無呼吸状態の発生等の睡眠状態をセンサＩ／Ｆ２４に出力する。なお、睡眠センサ２５は情報の解析を行わず、クライアントＣＰＵ２１または後述するサーバＣＰＵ４１が情報の解析を行っても良い。

センサＩ／Ｆ２４には、トイレの使用を検知するトイレセンサ２７（図１９参照）、ドアの開閉を検知するドアセンサ、ベッド周辺の床を歩行する人を検知する床センサ、室温センサ、湿度センサ等が接続されていても良い。

サーバ４０は、サーバＣＰＵ４１、主記憶装置４２、補助記憶装置４３、通信部４６およびバスを備える。サーバ４０は、データセンタに設置された大型計算機または汎用のパソコン、タブレット等の情報処理装置である。サーバ４０は、本実施の形態の情報処理装置の一例である。

サーバＣＰＵ４１は、本発明に係るプログラムを実行する演算制御装置である。サーバＣＰＵ４１には、一または複数のＣＰＵまたはマルチコアＣＰＵ等が使用される。サーバＣＰＵ４１は、バスを介してサーバ４０を構成するハードウェア各部と接続されている。

主記憶装置４２は、ＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、フラッシュメモリまたは半導体メモリディスク等の記憶装置である。主記憶装置４２には、サーバＣＰＵ４１が行う処理の途中で必要な情報およびサーバＣＰＵ４１で実行中のプログラムが一時的に保存される。

補助記憶装置４３は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ、半導体メモリディスクまたはハードディスク等の記憶装置である。補助記憶装置４３には、サーバＣＰＵ４１に実行させるプログラム、センサ記録ＤＢ（DataBase）５１、睡眠記録ＤＢ５２、基礎点ＤＢ５３、中途覚醒点ＤＢ５４、覚醒時刻変動点ＤＢ５５、および疲労回復度ＤＢ５６が保存されている。

センサ記録ＤＢ５１、睡眠記録ＤＢ５２、基礎点ＤＢ５３、中途覚醒点ＤＢ５４、覚醒時刻変動点ＤＢ５５、および疲労回復度ＤＢ５６は、ネットワークを介して接続された他の記憶装置に記憶されていても良い。

通信部４６は、ネットワーク３１との通信を行う。通信部４６は、クライアント２０および情報閲覧機器３５との情報交換および補助記憶装置４３に保存された各種ＤＢの更新に利用される。

図２は、センサ記録ＤＢ５１のレコードレイアウトを示す説明図である。センサ記録ＤＢ５１は、氏名および日時と、睡眠センサ２５から取得した睡眠センサデータとを関連づけて記録するＤＢである。睡眠センサ２５から取得した睡眠センサデータは、たとえば睡眠深度および無呼吸回数である。センサ記録ＤＢ５１に記録されたデータは、本実施の形態の睡眠データの一例である。図２を使用して、センサ記録ＤＢ５１について説明する。

センサ記録ＤＢ５１は、氏名フィールド、日付フィールドおよび睡眠センサデータフィールドを有する。氏名フィールドには、ユーザの氏名が記録されている。日付フィールドには、データを取得した日時が記録されている。

睡眠センサデータフィールドは、睡眠深度フィールドおよび無呼吸回数フィールドを有する。睡眠深度フィールドには、日時フィールドに記録された時間における睡眠深度が記録されている。無呼吸回数フィールドには、日時フィールドに記録された時間中に発生した無呼吸現象の回数が記録されている。センサ記録ＤＢ５１は、一人のユーザの一回取得したデータについて、一つのレコードを有する。

睡眠深度について説明する。本実施の形態においては、睡眠深度は、離床、浅い眠り、深い眠りの３段階で示す。離床は、ベッドに横たわっていない状態である。離床には、ベッドから離れている状態と、ベッドに腰掛けている状態の両方を含む。浅い眠りは、ベッドに安静に横たわっているが覚醒している状態およびレム（ＲＥＭ：Rapid Eye Movement）睡眠状態の両方を含む。深い眠りは、レム睡眠状態よりも深く眠っている状態である。

無呼吸現象について説明する。無呼吸現象は、睡眠時間中に口および鼻の気流が１０秒間以上停止する現象である。無呼吸現象が発生している場合には、睡眠による疲労回復効果が低いことが知られている。なお、本実施の形態において、口および鼻の気流がたとえば８秒間等の任意の期間停止する現象を無呼吸現象と定義して検出しても良い。

本実施の形態においては、データ記録間隔は１０分間である。データ記録間隔は例示であり、１０分間に限定しない。日時フィールドには、データを記録する間隔の代表時刻が記録されている。たとえば、図２の一番上の行は、２０１５年１０月１０日の２２時から２２時１０分までのデータが記録されたレコードであることを意味する。睡眠深度フィールドには、この時間帯の平均睡眠深度が記録されている。無呼吸回数フィールドには、この時間帯に発生した無呼吸現象の回数が記録されている。

なお、睡眠センサデータフィールドは、たとえば体温、心拍数および呼吸数等、睡眠センサ２５が出力可能な各種データを記録するフィールドを有することが望ましい。

図３は、睡眠記録ＤＢ５２のレコードレイアウトを示す説明図である。睡眠記録ＤＢ５２は、氏名、日付および睡眠状態を関連づけて記録するＤＢである。図３を使用して、睡眠記録ＤＢ５２について説明する。

睡眠記録ＤＢ５２は、氏名フィールド、日付フィールド、睡眠時間フィールド、深睡眠比率フィールド、離床時刻フィールド、中途覚醒回数フィールドおよび無呼吸回数フィールドを有する。氏名フィールドには、ユーザの氏名が記録されている。日付フィールドには、日付が記録されている。なお、本実施の形態においては、正午から翌日の正午までを一日とする。したがって、図３の一番上に記載したレコードの日付フィールドは、２０１５年１０月１日の正午から翌２日の正午までを意味する。

睡眠時間フィールドには、浅い眠りの時間と深い眠りの時間とを合計した睡眠時間が記録されている。深睡眠比率フィールドには、睡眠時間中の深い眠りの時間の比率がパーセントで記録されている。離床時刻フィールドには、朝の起床時刻が記録されている。中途覚醒回数フィールドには、睡眠の途中でたとえばトイレなどのために離床した回数が記録されている。無呼吸回数フィールドには、一日に発生した無呼吸現象の合計回数が記録されている。

サーバＣＰＵ４１は、センサ記録ＤＢ５１に記録された一日分のデータを使用して、睡眠記録ＤＢ５２の一つのレコードを作成する。具体的には、サーバＣＰＵ４１はセンサ記録ＤＢ５１の氏名フィールドおよび日時フィールドをキーとして一人のユーザの一日分のセンサ記録レコードを抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出したセンサ記録レコードから、睡眠深度フィールドに「浅い眠り」と記録されたレコードおよび「深い眠り」と記録されたレコードをそれぞれ抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出したレコードの合計数とデータ記録間隔である１０分間との積である睡眠時間を算出して、睡眠時間フィールドに記録する。

以上に説明したようにして、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の第１算出部の機能を実現する。なお、睡眠時間はクライアントＣＰＵ２１が算出して、ネットワーク３１を介してサーバ４０に送信しても良い。このようにする場合には、クライアントＣＰＵ２１が本実施の形態の第１算出部の機能を実現する。

サーバＣＰＵ４１は、深い眠りのレコードの数を、浅い眠りのレコードの数と深い眠りのレコードの数との合計で除してパーセント表示にした深睡眠時間比率を算出して、深睡眠比率フィールドに記録する。

以上に説明したようにして、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の第２算出部の機能を実現する。なお、深睡眠時間比率は、クライアントＣＰＵ２１が算出して、ネットワーク３１を介してサーバ４０に送信しても良い。このようにする場合には、クライアントＣＰＵ２１が本実施の形態の第２算出部の機能を実現する。

サーバＣＰＵ４１は、後述する中途覚醒による離床を除いて、朝最初に睡眠深度フィールドに離床と記録された日時を離床時刻フィールドに記録する。

サーバＣＰＵ４１は、睡眠深度フィールドに連続して離床と記録されている回数がたとえば３回以下である場合を中途覚醒と判定する。サーバＣＰＵ４１は、中途覚醒の回数を中途覚醒回数フィールドに記録する。なお、サーバＣＰＵ４１は、たとえばドアセンサ、床センサ等の睡眠センサ２５以外のセンサが検出したユーザの動きに基づいて離床の有無を判定して睡眠深度フィールドに記録しても良い。

サーバＣＰＵ４１は、センサ記録ＤＢ５１に記録された一日分のデータの、無呼吸回数フィールドに記録された数値の合計を算出して、睡眠記録ＤＢ５２の無呼吸回数フィールドに記録する。

なお、クライアントＣＰＵ２１が睡眠記録ＤＢ５２のレコードに記録する情報を作成して、ネットワーク３１を介して睡眠記録ＤＢ５２に記録しても良い。睡眠センサ２５が睡眠記録ＤＢ５２のレコードに記録する情報を作成して、ネットワーク３１を介して睡眠記録ＤＢ５２に記録しても良い。このようにする場合には、センサ記録ＤＢ５１に記録した時間間隔よりも細かい時間間隔で睡眠時間等を算出することができる。

図４は、基礎点ＤＢ５３のレコードレイアウトを示す説明図である。基礎点ＤＢ５３は、深睡眠時間比率、睡眠時間および基礎点を関連づけるＤＢである。基礎点は、深睡眠時間比率と睡眠時間とから定まる基礎的な疲労回復度を示す点数である。

基礎点ＤＢ５３は、深睡眠時間比率フィールドと睡眠時間フィールドとを有する。睡眠時間フィールドは、０時間フィールドから１２時間以上フィールドまでの、１時間刻みの各サブフィールドを有する。

深睡眠時間比率フィールドには、０パーセントから９０パーセントまで１０パーセント刻みの数値が記録されている。各睡眠時間フィールドには、睡眠時間に関連づけられた基礎点が記録されている。基礎点は、睡眠時間中に無呼吸現象、中途覚醒等のイベントが発生しなかった場合の疲労回復度を点数化したものである。

具体例を挙げて説明する。深睡眠時間比率が１０パーセントであるレコードの、睡眠時間が２時間のフィールドには、「１０」が記録されている。これは、睡眠時間が２時間以上３時間未満で、深睡眠時間比率が１０パーセント以上２０パーセント未満である場合の疲労回復度の基礎点が１０点であることを意味している。

基礎点ＤＢ５３は、たとえば年齢、性別等により異なるＤＢを作成および使用しても良い。基礎点ＤＢ５３は、個人別に異なるＤＢを作成および使用しても良い。

図５は、中途覚醒点ＤＢ５４のレコードレイアウトを示す説明図である。中途覚醒点ＤＢ５４は、中途覚醒回数と点数とを関連づけるＤＢである。中途覚醒がある場合には、睡眠による疲労回復度は低下する。中途覚醒点は、中途覚醒が生じている場合に、疲労回復度を減点する点数である。

中途覚醒点ＤＢ５４は、中途覚醒回数フィールドと中途覚醒点フィールドを有する。中途覚醒回数フィールドには、一晩の睡眠中に発生する中途覚醒の回数が記録されている。中途覚醒点フィールドには、中途覚醒回数フィールドに記録された回数の中途覚醒が発生した場合に疲労回復度から減点する中途覚醒点の点数が記録されている。

具体例を挙げて説明する。中途覚醒回数フィールドが２回のレコードの中途覚醒点フィールドには「１０」が記録されている。これは、中途覚醒が２回発生した場合には、疲労回復度から減点する中途覚醒点が１０点であることを意味している。

中途覚醒点ＤＢ５４は、たとえば年齢、性別等により異なるＤＢを作成および使用しても良い。中途覚醒点ＤＢ５４は、個人別に異なるＤＢを作成および使用しても良い。

図６は、覚醒時刻変動点ＤＢ５５のレコードレイアウトを示す説明図である。覚醒時刻変動点ＤＢ５５は、朝の覚醒時刻の変動と点数とを関連づけるＤＢである。覚醒時刻が不規則である場合には、睡眠による疲労回復度は低下する。覚醒時刻変動点は、覚醒時刻の変動が大きい、すなわち覚醒時刻の標準偏差が大きい場合に、疲労回復度を減点する点数である。

覚醒時刻変動点ＤＢ５５は、標準偏差フィールドと覚醒時刻変動点フィールドを有する。標準偏差フィールドには、たとえば一週間の覚醒時刻の標準偏差が記録されている。標準偏差フィールドの単位は分である。以上に説明した標準偏差フィールドに記録するデータを算出することにより、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の変動量算出部の機能を実現する。

覚醒時刻変動点フィールドには、標準偏差フィールドに記録された標準偏差で覚醒時刻が変動した場合に疲労回復度から減点する覚醒時刻変動点が記録されている。

具体例を挙げて説明する。標準偏差フィールドが１２０分のレコードの覚醒時刻変動点フィールドには「４０」が記録されている。これは、過去覚醒時刻のばらつきの標準偏差が１２０分である場合には、疲労回復度から減点する覚醒時刻変動点が４０点であることを意味している。以上に説明したようにして、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の第２特定部の機能を実現する。

覚醒時刻変動点ＤＢ５５は、たとえば年齢、性別等により異なるＤＢを作成および使用しても良い。覚醒時刻変動点ＤＢ５５は、個人別に異なるＤＢを作成および使用しても良い。

標準偏差は、覚醒時刻の変動量を示す代表値の一例である。標準偏差の代わりに、たとえば所定の日数における最も早く覚醒した時刻と、最も遅く覚醒した時刻との時間差を使用しても良い。

図７は、疲労回復度ＤＢ５６のレコードレイアウトを示す説明図である。疲労回復度ＤＢ５６は、氏名および日付と、疲労回復度とを関連づけるＤＢである。

疲労回復度ＤＢ５６は、氏名フィールド、日付フィールドおよび疲労回復度フィールドを有する。氏名フィールドには、ユーザの氏名が記録されている。日付フィールドには、睡眠センサデータを取得した日付が記録されている。疲労回復度フィールドには、センサ記録ＤＢ５１に記録されたデータに基づいて算出した疲労回復度が記録されている。疲労回復度ＤＢ５６は、一人のユーザの一日について、一つのレコードを有する。

疲労回復度の算出方法について説明する。前述のとおり、サーバＣＰＵ４１はセンサ記録ＤＢ５１に記録した睡眠データに基づいて、センサ記録ＤＢ５１および睡眠記録ＤＢ５２にレコードを作成し、記録する。以下の説明では、センサ記録ＤＢ５１および睡眠記録ＤＢ５２に記録されたデータに基づいて、２０１５年１０月７日の疲労回復度を算出する場合を例として説明を行う。

サーバＣＰＵ４１は、２０１５年１０月７日の日付をキーとして睡眠記録ＤＢ５２を検索し、図３の最下行に示す睡眠記録レコードを抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出した睡眠記録レコードの睡眠時間フィールドおよび深睡眠比率フィールドに記録されたデータをキーとして、基礎点ＤＢ５３を検索する。睡眠時間は６時間４５分、深睡眠比率は７２％であるので、サーバＣＰＵ４１は深睡眠比率が７０パーセント以上８０パーセント未満、睡眠時間が６時間以上７時間未満である場合の基礎点である８０点を取得する。以上に説明したようにして、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の第２取得部の機能を実現する。

サーバＣＰＵ４１は、抽出した睡眠記録レコードの中途覚醒回数フィールドに記録されたデータをキーとして、中途覚醒点ＤＢ５４を検索する。中途覚醒回数は１回であるので、サーバＣＰＵ４１は中途覚醒点５点を取得する。中途覚醒は、本実施の形態の睡眠に関する事象の一例である。

サーバＣＰＵ４１は、抽出した睡眠記録レコードの無呼吸回数フィールドに記録されたデータを用いて無呼吸点を算出する。無呼吸回数は２回であるので、たとえば定数Ａを積算して無呼吸点を算出する。本実施の形態においては、Ａは０．５である。なお、無呼吸回数と無呼吸点との関係式は正比例に限定しない。無呼吸回数と無呼吸点との関係式は、二次以上の関数であっても良い。無呼吸は、本実施の形態の睡眠に関する事象の一例である。

サーバＣＰＵ４１は、睡眠記録ＤＢ５２を検索して２０１５年１０月７日からたとえば過去一週間分の睡眠記録レコードを抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出した睡眠記録レコードの離床時刻フィールドに記録されたデータを用いて、離床時刻の標準偏差を算出する。標準偏差の算出方法は公知であるので、説明は省略する。

サーバＣＰＵ４１は、標準偏差４５分間を算出する。サーバＣＰＵ４１は、算出した標準偏差をキーとして覚醒時刻変動点ＤＢ５５を検索する。サーバＣＰＵ４１は、標準偏差が４０分以上６０分未満である場合の覚醒時刻変動点である５点を抽出する。

サーバＣＰＵ４１は、過去の疲労回復度のデータから履歴影響点を算出する。疲労回復度が低い状態が続いている場合には、疲労が蓄積しているので疲労回復度は低下する。履歴影響点は、疲労回復度の履歴の影響を、疲労回復度に反映させる点数である。

履歴影響点の算出方法について説明する。サーバＣＰＵ４１は、疲労回復度ＤＢ５６を検索して、２０１５年１０月７日からたとえば過去１０日分の疲労回復度レコードを抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出したレコードの疲労回復度フィールドに記録されたデータを用いて、疲労回復度の平均値である履歴影響点を算出する。平均値の算出方法は公知であるので、説明は省略する。以下では、履歴影響点は６７点である場合を例に説明を続ける。

回復点は、式（１）により算出することができる。
回復点＝基礎点−イベント点−覚醒時刻変動点 …… （１）
イベント点＝中途覚醒点＋無呼吸点 …… （２）

サーバＣＰＵ４１は、式（１）に上述の各点数を代入して、以下のように回復点を算出する。
イベント点＝５＋０．５×２＝６点
回復点＝８０−６−５＝６９点

疲労回復度は、式（３）により算出することができる。
疲労回復度＝回復点×Ｂ＋履歴影響点×Ｃ …… （３）
Ｂ＋Ｃ＝１

サーバＣＰＵ４１は、式（３）に上述の各点数を代入して疲労回復度を算出する。たとえば、Ｂ＝０．７、Ｃ＝０．３である場合、サーバＣＰＵ４１は、算出した疲労回復度６８．４点と日付とを疲労回復度ＤＢ５６に記録する。以上に説明したようにして、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の疲労回復度記録部の機能を実現する。

疲労回復度の算出方法の概要をまとめる。サーバＣＰＵ４１は、睡眠時間および深睡眠時間比率に基づいて基礎点を求める。サーバＣＰＵ４１は、中途覚醒点、無呼吸点等の睡眠中に発生したイベントに基づいてイベント点を求める。これらの睡眠中のイベントが発生している場合には、睡眠による疲労回復度は低下する。

サーバＣＰＵ４１は、過去数日間の覚醒時刻の変動の影響を示す覚醒時刻変動点を求める。サーバＣＰＵ４１は、過去数日間の疲労回復度の傾向を示す履歴影響点を求める。以上に説明したようにして、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の第３特定部の機能を実現する。

サーバＣＰＵ４１は、基礎点からイベント点および覚醒時刻変動点を減算することにより、その日の回復点を算出する。サーバＣＰＵ４１は、回復点および過去の疲労の蓄積を示す履歴影響点に基づいて、その日の疲労回復度を算出する。

すなわち、サーバＣＰＵ４１は、基礎点をイベント点、覚醒時刻変動点および履歴影響点により補正することにより、疲労回復度を算出する。以上に説明したようにして、サーバＣＰＵ４１は本実施の形態の補正部の機能を実現する。

なお、以上に使用した、基礎点ＤＢ５３、中途覚醒点ＤＢ５４、覚醒時刻変動点ＤＢ５５および定数Ａ、Ｂ、Ｃの値は、すべて説明のための例示である。

たとえば、体力があり、過去の疲労回復度の影響が少ないユーザである場合には、Ｂ＝１、Ｃ＝０であっても良い。このようにすることにより、履歴影響点は疲労回復度に影響しない。

補助記憶装置４３には、無呼吸回数と無呼吸点とを関連づけた無呼吸点ＤＢを有しても良い。サーバＣＰＵ４１は、中途覚醒点ＤＢ５４の代わりに補助記憶装置４３に記憶した関数を使用して算出しても良い。

覚醒時刻変動点の算出に用いた過去の記録の日数は例示である。履歴影響点の算出に用いた過去の記録の日数も例示である。これらの日数は、年齢、性別等により異なる値を使用しても良い。

覚醒時刻変動点は、ユーザの生活リズムの乱れの有無を示す点数の一例である。覚醒時刻変動点の代わりに、たとえば就寝時刻の変動量を示す点数を使用しても良い。

履歴影響点は、直近の日のデータの方が、古いデータよりも強く影響するようにしても良い。たとえば式（４）を使用して履歴影響点を求めることができる。

図８から図１３は、情報閲覧機器３５に表示される画面を示す説明図である。図８から図１３を使用して、本実施の形態の情報処理システム１０が表示する画面について説明する。なお、以下の説明ではサーバＣＰＵ４１がネットワーク３１を介して情報閲覧機器３５の画面を制御する場合を例として説明する。情報閲覧機器３５のＣＰＵがネットワーク３１を介して補助記憶装置４３に記憶されたＤＢからデータを抽出して、図８から図１３の画面を表示しても良い。

図８は、特定の日の疲労回復度を表示する疲労回復度画面である。疲労回復度画面には、疲労回復度欄６１、氏名欄６２、センサ状態欄６３、快眠指数ボタン６５、快適環境指数ボタン６６、今月のデータボタン６７、本日の睡眠ボタン６８および睡眠傾向ボタン６９が表示されている。

疲労回復度欄６１には、疲労回復度ＤＢ５６に記録された疲労回復度が円グラフで表示されている。円グラフの下には、睡眠記録ＤＢ５２に記録された情報に基づいたアドバイスが表示されている。アドバイスは、ユーザ向け、ユーザの家族向け、医療職向け、介護職向け等により異なる文章が表示されても良い。

氏名欄６２には、ユーザの氏名が表示される。センサ状態欄６３には、センサＩ／Ｆ２４に接続された各種センサの状態が表示される。たとえば図８のセンサ状態欄６３の左端には、「見守り中」の表示によりクライアントＣＰＵ２１がユーザの状態を見守り中であることが表示されている。「見守り中」の表示の右側には、室温および湿度が表示されている。さらに右側の２個のアイコンは、ユーザが離床中であるか、ベッドにいるかが表示されている。その隣のアイコンには、トイレセンサ２７およびドアセンサが動作中であることが表示されている。

画面の右側には、快眠指数ボタン６５、快適環境指数ボタン６６、今月のデータボタン６７、本日の睡眠ボタン６８および睡眠傾向ボタン６９が表示されている。それぞれのボタンの選択を受け付けた場合の動作について、以下に説明する。

サーバＣＰＵ４１は、快眠指数ボタン６５の選択を受け付けた場合には、情報閲覧機器３５に図９に示す快眠指数画面を表示する。快眠指数画面には、快眠指数欄７６、氏名欄６２、センサ状態欄６３、疲労回復度ボタン６４、快適環境指数ボタン６６、今月のデータボタン６７、本日の睡眠ボタン６８および睡眠傾向ボタン６９が表示されている。なお、図８を使用して説明した疲労回復度画面と共通する部分については、説明を省略する。

快眠指数欄７６には、快眠指数が円グラフで表示されている。円グラフの下には、快眠指数に関連する情報に基づいたアドバイスが記録されている。快眠指数は、睡眠に対する満足度を示す指標である。快眠指数は、サーバＣＰＵ４１が算出する。サーバＣＰＵ４１は、ネットワーク３１を介して外部から快眠指数を取得しても良い。サーバＣＰＵ４１は、快眠指数を補助記憶装置４３に記憶する。

サーバＣＰＵ４１は、快眠指数画面中の疲労回復度ボタン６４の選択を受け付けた場合には、情報閲覧機器３５に図８を使用して説明した疲労回復度画面を表示する。

サーバＣＰＵ４１は、快適環境指数ボタン６６の選択を受け付けた場合には、情報閲覧機器３５に図１０に示す快適環境指数画面を表示する。快適環境指数画面には、快適環境指数欄７７、氏名欄６２、センサ状態欄６３、疲労回復度ボタン６４、快適環境指数ボタン６６、今月のデータボタン６７、本日の睡眠ボタン６８および睡眠傾向ボタン６９が表示されている。なお、図８を使用して説明した疲労回復度画面と共通する部分については、説明を省略する。

快適環境指数欄７７には、快適環境指数が円グラフで表示されている。円グラフの下には、快適環境指数に関連する情報に基づいたアドバイスが記録されている。快適環境指数は、環境が睡眠に適しているか否かを示す指標である。快適環境指数は、サーバＣＰＵ４１が算出する。サーバＣＰＵ４１は、ネットワーク３１を介して外部から快適環境指数を取得しても良い。サーバＣＰＵ４１は、快適環境指数を補助記憶装置４３に記憶する。

大きい表示部を有する情報閲覧機器３５を使用する場合には、サーバＣＰＵ４１は、疲労回復度欄６１、快眠指数欄７６および快適環境指数欄７７を一つの画面に並べて表示しても良い。このようにする場合には、サーバＣＰＵ４１は、疲労回復度ボタン６４、快眠指数ボタン６５および快適環境指数ボタン６６を表示しない。

大きい表示部を有する情報閲覧機器３５を使用する場合には、たとえば複数のユーザの疲労回復度欄６１を並べて表示しても良い。このようにすることにより、たとえばトレーニングのために合宿中の複数のユーザの疲労回復度を指導者が把握して、指導内容に反映させることができる。

サーバＣＰＵ４１は、今月のデータボタン６７の選択を受け付けた場合には、情報閲覧機器３５に図１１に示す指数グラフ画面を表示する。指数グラフ画面には、指数グラフ欄７８、氏名欄６２およびセンサ状態欄６３が表示されている。なお、図８を使用して説明した疲労回復度画面と共通する部分については、説明を省略する。

指数グラフ欄７８には、疲労回復度グラフ８３、快眠指数グラフ８４および快適環境指数グラフ８５が折れ線グラフで表示されている。グラフの横軸は指数で単位はパーセントである。グラフの縦軸は日付である。指数グラフ欄７８の実線は疲労回復度を、破線は快眠指数を、一点鎖線は快適環境指数を示すグラフである。図示しないスクロールバーの操作を受け付けた場合には、サーバＣＰＵ４１は指数グラフ欄７８に表示する日付の範囲を変更する。

サーバＣＰＵ４１は、疲労回復度ＤＢ５６に記録された日付および疲労回復度に基づいて、疲労回復度の折れ線グラフを表示する。サーバＣＰＵ４１は、補助記憶装置４３に記憶された快眠指数および快適環境指数に基づいて、快眠指数および快適環境指数の折れ線グラフを表示する。

サーバＣＰＵ４１は、指数グラフ画面に図８から図１０と同様に、疲労回復度ボタン６４、快眠指数ボタン６５、快適環境指数ボタン６６、本日の睡眠ボタン６８および睡眠傾向ボタン６９を表示しても良い。

サーバＣＰＵ４１は、指数グラフ欄７８の右側に垂直方向のスクロールバーを表示して、データを表示する日付の範囲の変更を受け付けても良い。

サーバＣＰＵ４１は、本日の睡眠ボタン６８の選択を受け付けた場合には、情報閲覧機器３５に図１２に示す一日データ画面を表示する。一日データ画面には、睡眠深度欄８６、無呼吸回数欄８７および中途覚醒欄８８が表示されている。

睡眠深度欄８６、無呼吸欄８７および中途覚醒欄８８の横軸は、時刻である。前述のとおり、本情報処理システム１０では正午から翌日の正午までを一日とする。図１２には、一日分のグラフを示す。グラフの横軸の両端は正午である。

睡眠深度欄８６の縦軸は、睡眠深度を示す。前述のとおり、本実施の形態では、睡眠深度は、離床、浅い眠り、深い眠りの３段階で示す。無呼吸回数欄８７の縦軸は、１時間の間に発生した無呼吸現象の数を示す。中途覚醒欄８８は、中途覚醒の発生じた時間をハッチングで示す。

サーバＣＰＵ４１は、一日データ画面に図８から図１０と同様に、氏名欄６２、センサ状態欄６３、疲労回復度ボタン６４、快眠指数ボタン６５、快適環境指数ボタン６６、疲労回復度ボタン６４、快眠指数ボタン６５、快適環境指数ボタン６６、本日の睡眠ボタン６８および睡眠傾向ボタン６９を表示しても良い。

サーバＣＰＵ４１は、中途覚醒欄８８の下側に水平方向のスクロールバーを表示して、データを表示する時刻の範囲の変更を受け付けても良い。サーバＣＰＵ４１は、データを表示する期間の範囲の変更を受け付けて、たとえば４０時間分等の任意の長さのデータを表示しても良い。

サーバＣＰＵ４１は、睡眠傾向ボタン６９の選択を受け付けた場合には、情報閲覧機器３５に図１３に示す睡眠傾向画面を表示する。一月データ画面には、睡眠状態欄８９、氏名欄６２およびセンサ状態欄６３が表示されている。なお、図８を使用して説明した疲労回復度画面と共通する部分については、説明を省略する。

睡眠状態欄８９には、睡眠時間グラフ８１および睡眠深度グラフ８２が表示されている。睡眠時間グラフ８１は、一日の睡眠時間を示す折れ線グラフである。睡眠時間グラフ８１の横軸は一日の睡眠時間である。なお、図１３では睡眠時間グラフ８１の縦軸のメモリは表示されていない。代わりに、データを示す点の近傍に睡眠時間を示す数字のラベルが表示されている。睡眠時間グラフ８１の縦軸は日付である。

睡眠深度グラフ８２の横軸は、正午から始まり、翌日の正午で終了する時刻である。睡眠深度グラフ８２の縦軸は日付である。睡眠深度グラフ８２は、各日時の睡眠深度をハッチングの種類で示すグラフである。細かいドットは、浅い眠りを示す。斜線のハッチングは、深い眠りを示す。離床している時間はハッチングしていない。なお、ネットワーク通信の不具合等によりデータを取得できていない時間は、「エラー」で示す。

サーバＣＰＵ４１は、睡眠状態欄８９の右側に垂直方向のスクロールバーを表示して、データを表示する日付の範囲の変更を受け付けても良い。

サーバＣＰＵ４１は、睡眠傾向画面に図８から図１０と同様に、疲労回復度ボタン６４、快眠指数ボタン６５、快適環境指数ボタン６６、本日の睡眠ボタン６８および睡眠傾向ボタン６９を表示しても良い。

図１４は、プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。図１４を使用して、サーバＣＰＵ４１が行う処理の流れを説明する。サーバＣＰＵ４１は、睡眠記録ＤＢ５２より一日分の睡眠記録レコードを取得する（ステップＳ５０１）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は睡眠記録ＤＢ５２の氏名フィールドおよび日付フィールドをキーとして、ユーザの一日分の睡眠記録レコードを抽出する。

サーバＣＰＵ４１は、基礎点を取得する（ステップＳ５０２）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ５０１で抽出した睡眠記録レコードの睡眠時間フィールドおよび深睡眠比率フィールドに記録されたデータをキーとして、基礎点ＤＢ５３を検索して基礎点を取得する。

サーバＣＰＵ４１は、中途覚醒点を取得する（ステップＳ５０３）。具体的には、サーバＣＰＵ４１はステップＳ５０１で抽出した睡眠記録レコードの中途覚醒回数フィールドに記録されたデータをキーとして、中途覚醒点ＤＢ５４を検索して中途覚醒点を取得する。

サーバＣＰＵ４１は、無呼吸点を取得する（ステップＳ５０４）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ５０１で抽出した睡眠記録レコードの無呼吸回数フィールドに記録されたデータを所定の関数に代入して無呼吸点を算出する。

サーバＣＰＵ４１は、覚醒時刻の変動を取得する（ステップＳ５０５）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、睡眠記録ＤＢ５２を検索して、たとえば過去一週間分の睡眠記録レコードを抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出した睡眠記録レコードの離床時刻フィールドに記録されたデータを用いて、離床時刻の標準偏差を算出する。

サーバＣＰＵ４１は、覚醒時刻変動点を取得する（ステップＳ５０６）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ５０５で算出した標準偏差をキーとして覚醒時刻変動点ＤＢ５５を検索して、覚醒時刻変動点を取得する。

サーバＣＰＵ４１は、過去の疲労回復度を取得する（ステップＳ５０７）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、疲労回復度ＤＢ５６を検索して、所定の日数分の疲労回復度レコードを抽出して取得する。

サーバＣＰＵ４１は、履歴影響点を算出する（ステップＳ５０８）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ５０７で抽出した疲労回復度レコードの疲労回復度フィールドに記録されたデータを用いて、疲労回復度の平均値である履歴影響点を算出する。

サーバＣＰＵ４１は、前述の式（１）に基づいて回復点を算出する（ステップＳ５０９）。サーバＣＰＵ４１は、前述の式（３）に基づいて疲労回復度を算出する（ステップＳ５１０）。

サーバＣＰＵ４１は、疲労回復度ＤＢ５６にレコードを追加して、ステップＳ５１０で算出した疲労回復度と日付とを記録する（ステップＳ５１１）。サーバＣＰＵ４１は、以上で処理を終了する。サーバＣＰＵ４１は、疲労回復度ＤＢ５６等に記録されたデータ基づいて、図８から図１３を使用して説明した画面を情報閲覧機器３５に表示する（ステップＳ５１２）。

本実施の形態によると、無呼吸、中途覚醒等の睡眠中に発生したイベントの影響を反映した、睡眠前後の疲労回復度を簡便に評価する情報処理装置等を提供することが可能となる。

図８から図１３に示す画面は例示である。情報閲覧機器３５の表示画面の大きさ、情報閲覧機器３５を使用する場所等に応じて、画面に表示するグラフ等を変更することが望ましい。

基礎点ＤＢ５３は、深睡眠時間比率の代わりに、浅い睡眠の時間の比率および睡眠時間と疲労回復度を関連づけても良い。

サーバＣＰＵ４１は、同一ユーザの他の日と比較した疲労回復度を情報閲覧機器３５に表示しても良い。たとえば、サーバＣＰＵ４１は、「本日の疲労回復度は、最近１年間の上から１２０日目です」等のメッセージを情報閲覧機器３５に表示する。

サーバＣＰＵ４１は、他のユーザと比較した疲労回復度を情報閲覧機器３５に表示しても良い。たとえば、サーバＣＰＵ４１は、「本日の疲労回復度は、上位１０パーセントから２０パーセントの範囲内です」等のメッセージを情報閲覧機器３５に表示する。比較対象の母集団は、たとえば同年代、同性、同一職種等の類型により定めることができる。

［実施の形態２］
本実施の形態は、昼夜逆転が発生している場合に疲労回復度を減点する情報処理システム１０に関する。昼夜逆転、すなわち昼間に眠り、夜中に起きている状態が続いている場合には、睡眠時間および深睡眠比率が十分であっても、疲労回復度は低くなる。昼夜逆転点は、昼夜逆転が生じている場合に、疲労回復度を減点する点数である。本実施の形態は、昼夜逆転点を算出し、疲労回復度に反映させる情報処理装置に関する。実施の形態１と共通する部分については説明を省略する。

本実施の形態においては、サーバＣＰＵ４１は、基礎点を補正する際に使用するイベント点に、昼夜逆転点を含む。そのため、本実施の形態においては、前述の式（２）の代わりに、式（５）を使用してイベント点を算出する。
イベント点＝中途覚醒点＋無呼吸点＋昼夜逆転点 …… （５）

図１５は、実施の形態２の昼夜逆転点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。昼夜逆転点算出のサブルーチンは、昼夜逆転の発生有無を判定し、昼夜逆転が発生している場合には、昼夜逆転点を付与するサブルーチンである。サーバＣＰＵ４１は、図１４を使用して説明したプログラムのステップＳ５０４とステップＳ５０５との間で昼夜逆転点算出のサブルーチンを起動する。図１５を使用して、昼夜逆転点算出のサブルーチンの処理の流れを説明する。

サーバＣＰＵ４１は、センサ記録を取得する（ステップＳ５３１）。具体的には、サーバＣＰＵ４１はセンサ記録ＤＢ５１の氏名フィールドおよび日時フィールドをキーとして、一人のユーザの一日分のセンサ記録レコードを抽出する。

サーバＣＰＵ４１は、夜間の睡眠時間を算出する（ステップＳ５３２）。夜間は、たとえば午前１時から午前６時までの時間帯である。夜間の睡眠時間の算出方法を説明する。サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ５３１で抽出したセンサ記録レコードの日時フィールドをキーとして、夜間時間帯のセンサ記録レコードを抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出したセンサ記録レコードから、睡眠深度フィールドに「浅い眠り」と記録されたレコードおよび「深い眠り」と記録されたレコードを抽出する。サーバＣＰＵ４１は、抽出したレコードの合計数とデータ記録間隔である１０分間との積である夜間の睡眠時間を補助記憶装置４３または主記憶装置４２に記憶する。

サーバＣＰＵ４１は、同様にして昼間の睡眠時間を算出する（ステップＳ５３３）。昼間は、たとえば午後１時から午後６時までの時間帯である。

サーバＣＰＵ４１は、夜間の睡眠時間が昼間の睡眠時間よりも長いか否かを判定する（ステップＳ５３４）。夜間の睡眠時間の方が長いと判定した場合には（ステップＳ５３４でＹＥＳ）、昼夜逆転が発生していない。サーバＣＰＵ４１は、昼夜逆転点はゼロであると判定する（ステップＳ５３５）。サーバＣＰＵ４１は、その後処理を終了する。

夜間の睡眠時間の方が長くないと判定した場合には（ステップＳ５３４でＮＯ）、昼夜逆転が発生している。サーバＣＰＵ４１は、昼夜逆転点はＥであると判定する（ステップＳ５３６）。なお、Ｅは補助記憶装置４３にあらかじめ記憶された数値である。サーバＣＰＵ４１は、その後処理を終了する。

本実施の形態によると、昼夜逆転が発生している場合に疲労回復度を減点する情報処理装置を提供することができる。

ステップＳ５３２およびステップＳ５３３で使用する夜間および昼間の時間帯は、ユーザの年齢、職業、居住地域等により変更しても良い。定数Ｅの値は、ユーザの年齢、性別等により異なる値であっても良い。

［実施の形態３］
本実施の形態は、睡眠時無呼吸症候群の症状が出ている場合に疲労回復度を減点する情報処理システム１０に関する。睡眠時無呼吸症候群である場合には、睡眠による疲労回復度が低いことが知られている。

以下の説明では、睡眠時無呼吸症候群の症状は、一日に３０回以上無呼吸現象が発生している状態および１時間あたり５回以上無呼吸現象が発生している状態である。実施の形態１と共通する部分については説明を省略する。

図１６は、実施の形態３の無呼吸点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。無呼吸点算出のサブルーチンは、睡眠時無呼吸症候群の症状の有無を判定し、無呼吸点を付与するサブルーチンである。サーバＣＰＵ４１は、図１４を使用して説明したプログラムのステップＳ５０４を実行する代わりに、無呼吸点算出のサブルーチンを起動する。図１６を使用して、無呼吸点算出のサブルーチンの処理の流れを説明する。

サーバＣＰＵ４１は、センサ記録を取得する（ステップＳ５５１）。具体的には、サーバＣＰＵ４１はセンサ記録ＤＢ５１の氏名フィールドおよび日時フィールドをキーとして、一人のユーザの一日分のセンサ記録レコードを抽出する。

サーバＣＰＵ４１は、無呼吸回数の合計が３０回以上であるか否かを判定する（ステップＳ５５２）。無呼吸回数の合計が３０回以上である場合（ステップＳ５５２でＹＥＳ）、サーバＣＰＵ４１は、１時間に５回以上無呼吸が発生しているか否かを判定する（ステップＳ５５３）。１時間に５回以上無呼吸が発生している場合（ステップＳ５５３でＹＥＳ）、睡眠時無呼吸症候群の症状が２つとも発生している。サーバＣＰＵ４１は、無呼吸点はＦであると判定する（ステップＳ５５４）。

１時間に５回以上無呼吸が発生していない場合（ステップＳ５５３でＮＯ）、睡眠時無呼吸症候群の症状の一方が発生している。サーバＣＰＵ４１は、無呼吸点はＧであると判定する（ステップＳ５５５）。なお、ＧはＦよりも低い点数である。

無呼吸回数の合計が３０回未満である場合（ステップＳ５５２でＮＯ）、サーバＣＰＵ４１は、１時間に５回以上無呼吸が発生しているか否かを判定する（ステップＳ５６１）。１時間に５回以上無呼吸が発生していない場合（ステップＳ５６１でＮＯ）、睡眠時無呼吸症候群の症状は二つとも発生していない。サーバＣＰＵ４１は、無呼吸点はゼロであると判定する（ステップＳ５５６）。

１時間に５回以上無呼吸が発生している場合（ステップＳ５６１でＹＥＳ）、睡眠時無呼吸症候群の症状の一方が発生している。サーバＣＰＵ４１は、無呼吸点はＧであると判定する（ステップＳ５５５）。

ステップＳ５５４、ステップＳ５５５またはステップＳ５５６の終了後、サーバＣＰＵ４１は処理を終了する。

本実施の形態によると、睡眠時無呼吸症候群の症状の有無を疲労回復度に反映させる情報処理装置を提供することができる。

［実施の形態４］
本実施の形態は、６段階の睡眠深度を判定することが可能な睡眠センサ２５を使用した情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については説明を省略する。

図１７は、実施の形態４の情報閲覧機器３５に表示される画面を示す説明図である。図１７は、サーバＣＰＵ４１が図１２を使用して説明した画面の代わりに表示する一日データ画面である。一日データ画面には、睡眠深度欄８６、無呼吸回数欄８７および中途覚醒欄８８が表示されている。

睡眠深度欄８６の縦軸は、睡眠深度を示す。本実施の形態では、睡眠深度は、離床、レム睡眠、段階１、段階２、段階３、段階４の６段階で表示されている。離床は、実施の形態１の「離床」およびベッドに安静に横たわっているが覚醒している状態を示す。レム睡眠、段階１および段階２は、実施の形態１の「浅い眠り」のうち、覚醒していない状態に対応している。段階３および段階４は、実施の形態２の「深い眠り」に対応している。

本実施の形態では、図１３を使用して説明した睡眠傾向画面の睡眠深度グラフ８２には睡眠深度ごとに異なる色を使用して、睡眠深度を表示することが望ましい。

本実施の形態によると、高性能の睡眠センサ２５を使用して、睡眠深度を詳細に計測し、疲労回復度を高精度に解析することが可能な情報処理装置を実現することができる。

［実施の形態５］
本実施の形態は、深睡眠時間、睡眠時間および基礎点を関連づけた基礎点ＤＢ５３を使用する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については説明を省略する。

図１８は、実施の形態５の基礎点ＤＢ５３のレコードレイアウトを示す説明図である。図１８に示す基礎点ＤＢ５３は、図４を使用して説明した基礎点ＤＢ５３の代わりに使用するＤＢである。

基礎点ＤＢ５３は、深睡眠時間フィールドと睡眠時間フィールドとを有する。睡眠時間フィールドは、０時間フィールドから１２時間以上フィールドまでの、１時間刻みの各サブフィールドを有する。

深睡眠時間フィールドには、０時間から１２時間まで１時間刻みの数値が記録されている。各睡眠時間フィールドには、深睡眠時間に関連づけられた基礎点が記録されている。

具体例を挙げて説明する。深睡眠時間が２時間であるレコードの、睡眠時間が４時間のフィールドには、４０が記録されている。これは、深睡眠時間が２時間以上３時間未満で、睡眠時間比率が４時間以上５時間未満である場合の疲労回復度の基礎点が４０点であることを意味している。なお、深睡眠時間が睡眠時間よりも長くなることは有り得ない。したがって、そのような状況を示すフィールドにはデータが記録されていない。

本実施の形態においては、睡眠記録ＤＢ５２は深睡眠比率フィールドの変わりに深睡眠時間フィールドを有する。

［実施の形態６］
本実施の形態は、夜間頻尿、いびきおよび歯軋りが発生している場合に疲労回復度を減点する情報処理システム１０に関する。夜間頻尿は、睡眠途中で排尿のために起き上がる現象である。なお、昼間の睡眠を排尿のために中断する現象も、夜間頻尿に含む。夜間頻尿、いびきおよび歯軋りが発生している場合には、睡眠時間および深睡眠比率が十分であっても、疲労回復度は低くなる。

本実施の形態は、夜間排尿点、いびき点および歯軋り点を算出し、疲労回復度に反映させる情報処理装置に関する。実施の形態１と共通する部分については説明を省略する。

本実施の形態においては、サーバＣＰＵ４１は、基礎点を補正する際に使用するイベント点に、夜間排尿点、いびき点および歯軋り点を含む。そのため、本実施の形態においては、前述の式（２）の代わりに、式（６）を使用してイベント点を算出する。
イベント点＝中途覚醒点＋無呼吸点＋夜間排尿点＋いびき点＋歯軋り点 …… （６）

図１９は、実施の形態６の情報処理システム１０の構成を示す説明図である。本実施の形態の情報処理システム１０は、トイレセンサ２７およびマイクセンサ２８を備える。トイレセンサ２７およびマイクセンサ２８は、センサＩ／Ｆ２４に接続されている。

トイレセンサ２７は、トイレに設置されたセンサである。トイレセンサ２７はトイレの使用状況を検出するセンサである。なお、本実施の形態では、個人専用のトイレがある場合を例にして説明する。複数の人が１箇所のトイレを共用する場合には、顔認証またはＩＤカード等の手段により、トイレを使用した人物を特定する。

マイクセンサ２８は、ベッド周辺で発生する音を検知して、解析するセンサである。マイクセンサ２８は、たとえばいびき、歯軋り、寝言等の発生を検出する。なお、マイクセンサ２８は、音を検出する単純なマイクであっても良い。このようにする場合には、センサＩ／Ｆ２４を介して取得した音をクライアントＣＰＵ２１またはサーバＣＰＵ４１が解析して、いびき、歯軋りまたは寝言等の発生を検出することが望ましい。

図２０は、実施の形態６のセンサ記録ＤＢ５１のレコードレイアウトを示す説明図である。図２０のセンサ記録ＤＢ５１は、図２を使用して説明したセンサ記憶ＤＢの代わりに使用するＤＢである。

本実施の形態のセンサ記録ＤＢ５１は、氏名および日時と、睡眠センサ２５、トイレセンサ２７およびマイクセンサ２８から取得したデータとを関連づけて記録するＤＢである。センサ記録ＤＢ５１は、本実施の形態の睡眠データの一例である。

センサ記録ＤＢ５１は、氏名フィールド、日付フィールド、睡眠センサデータフィールド、トイレセンサデータフィールドおよびマイクデータフィールドを有する。氏名フィールドには、ユーザの氏名が記録されている。日付フィールドには、データを取得した日時が記録されている。

睡眠センサデータフィールドは、睡眠深度フィールドおよび無呼吸回数フィールドを有する。睡眠深度フィールドには、日付フィールドに記録された時間における睡眠深度が記録されている。無呼吸回数フィールドには、日付フィールドに記録された時間中に発生した無呼吸現象の回数が記録されている。

トイレセンサフィールドには、トイレの使用状態が記録されている。マイクデータフィールドには、いびき等の発生状態が記録されている。マイクデータフィールドには、たとえば「いびき、歯軋り」等、２つ以上の状態の発生が記録される場合がある。

センサ記録ＤＢ５１は、一人のユーザの一回取得したデータについて、一つのレコードを有する。

図２１は、実施の形態６の夜間頻尿点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。夜間頻尿点算出のサブルーチンは、夜間頻尿の発生有無を判定し、夜間頻尿が発生している場合には、夜間頻尿点を付与するサブルーチンである。サーバＣＰＵ４１は、図１４を使用して説明したプログラムのステップＳ５０４とステップＳ５０５との間で夜間頻尿点算出のサブルーチンを起動する。図２１を使用して、夜間頻尿点算出のサブルーチンの処理の流れを説明する。

サーバＣＰＵ４１は、センサ記録を取得する（ステップＳ６０１）。具体的には、サーバＣＰＵ４１はセンサ記録ＤＢ５１の氏名フィールドおよび日時フィールドをキーとして、一人のユーザの一日分のセンサ記録レコードを抽出する。

サーバＣＰＵ４１は、カウンタ「夜間トイレ回数」を初期値０に設定する（ステップＳ６０２）。サーバＣＰＵ４１は、カウンタＩを初期値１に設定する（ステップＳ６０３）。

サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ６０１で取得したレコードのうち、Ｉ番目のレコードを判定対象とする（ステップＳ６０４）。サーバＣＰＵ４１は、判定対象のレコードのトイレセンサフィールドに排尿が記録されているか否かを判定する（ステップＳ６０５）。排尿の有無は、たとえば排尿量が所定の量以上であるか否かにより判定する。

排尿が記録されていると判定した場合（ステップＳ６０５でＹＥＳ）、サーバＣＰＵ４１は排尿前の時間は睡眠中であるか否かを判定する（ステップＳ６０６）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は判定対象のレコードの一つ前のレコードの睡眠深度フィールドに睡眠中であることを示す睡眠深度が記録されているか否かを判定する。

図１２を使用して説明した３段階の睡眠深度が睡眠深度フィールドに記録されている場合には、睡眠中であることを示す睡眠深度は「深い眠り」である。前述のように、図１２の「浅い眠り」には、ベッドに安静に横たわっているが覚醒している状態を含むからである。図１７を使用して説明した６段階の睡眠深度が睡眠深度フィールドに記録されている場合には、睡眠中であることを示す睡眠深度は「レム睡眠」および「段階１」から「段階４」までである。このように、睡眠中であることを示す睡眠深度は、使用する睡眠センサ２５により異なる。

なお、サーバＣＰＵ４１は、たとえば判定対象の２個以上前のレコードの睡眠深度フィールドに睡眠中であることが記録されているかどうかを判定しても良い。このようにすることにより、寝室とトイレとが離れている場合および歩行が遅くトイレに到達するまで時間が掛かる場合にも、夜間頻尿を検出することができる。

睡眠中であると判定した場合（ステップＳ６０６でＹＥＳ）、サーバＣＰＵ４１は排尿後の時間は睡眠中であるか否かを判定する（ステップＳ６０７）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は判定対象のレコードの一つ後ろのレコードの睡眠深度フィールドに睡眠中であることを示す睡眠深度が記録されているか否かを判定する。なお、サーバＣＰＵ４１は、たとえば判定対象の２個後ろのレコードの睡眠深度フィールドに睡眠中であることが記録されているかどうかを判定しても良い。

睡眠中であると判定した場合（ステップＳ６０７でＹＥＳ）、サーバＣＰＵ４１はカウンタ「夜間トイレ回数」に１を加算する（ステップＳ６０８）。ステップＳ６０８の終了後、排尿前は睡眠中ではないと判定した場合（ステップＳ６０６でＮＯ）および排尿後は睡眠中ではないと判定した場合（ステップＳ６０７でＮＯ）、サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ６０１で取得したすべてのレコードの処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ６０９）。

終了していないと判定した場合（ステップＳ６０９でＮＯ）および排尿が記録されていないと判定した場合（ステップＳ６０５でＮＯ）、サーバＣＰＵ４１はカウンタＩに１を加算する（ステップＳ６１１）。サーバＣＰＵ４１はステップＳ６０４に戻る。

終了したと判定した場合（ステップＳ６０９でＹＥＳ）、サーバＣＰＵ４１は夜間排尿点を決定する（ステップＳ６１０）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、カウンタ「夜間トイレ回数」の値を所定の関数に代入して無呼吸点を算出する。所定の関数は、数式またはテーブルの形式で補助記憶装置４３に記憶されている。その後、サーバＣＰＵ４１は処理を終了する。

夜間排尿点を求める関数は、「夜間トイレ回数」および排尿量の関数であっても良い。このようにする場合には、サーバＣＰＵ４１はステップＳ６０８で判定中のレコードのトイレセンサデータフィールドに記録された排尿量も記録する。

なお、トイレセンサはトイレのドアの開閉を検知するセンサであっても良い。このようにする場合には、センサ記録ＤＢ５１にはトイレのドアの開閉が検知された場合に排尿が行われたことが記録される。

トイレセンサはトイレの照明の点灯を検知するセンサであっても良い。このようにする場合には、センサ記録ＤＢ５１にはトイレの照明の点灯が検知された場合に排尿が行われたことが記録される。

図２１を使用して説明したサブルーチンと同様の処理により、中途覚醒の事象を検出して、中途覚醒点を算出することができる。具体的には、ステップＳ６０５で、排尿の代わりに離床の有無を判定する。ステップＳ６０６およびステップＳ６０７で、離床の前および離床の後の睡眠状態を判定する。このようにして数えた中途覚醒の回数に基づいて、中途覚醒点を算出する。算出した中途覚醒点は、式（６）を使用して説明したイベント点に加算する。

離床の有無は、センサ記録ＤＢ５１の睡眠深度フィールドを使用して判定する。ベッドの周囲に配置した床センサまたは寝室のドアに配置したドアセンサのデータを使用して離床の有無を判定しても良い。

図２２は、実施の形態６のいびき点算出のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。いびき点算出のサブルーチンは、いびきおよび歯軋りの発生有無を判定し、いびきおよび歯軋りが発生している場合には、いびき点および歯軋り点を付与するサブルーチンである。サーバＣＰＵ４１は、図２１を使用して説明した夜間頻尿点算出のサブルーチンの直前または直後に、いびき点算出のサブルーチンを起動する。図２２を使用して、いびき点算出のサブルーチンの処理の流れを説明する。

サーバＣＰＵ４１は、センサ記録を取得する（ステップＳ６２１）。具体的には、サーバＣＰＵ４１はセンサ記録ＤＢ５１の氏名フィールドおよび日時フィールドをキーとして、一人のユーザの一日分のセンサ記録レコードを抽出する。

サーバＣＰＵ４１は、いびきの回数を算出する（ステップＳ６２２）。具体的にはステップＳ６２１で抽出したレコードのうち、マイクデータフィールドにいびきの発生が記録されているレコードの数を算出する。

サーバＣＰＵ４１はいびき点を決定する（ステップＳ６２３）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ６２２で算出したいびきの回数を所定の関数に代入していびき点を算出する。所定の関数は、数式またはテーブルの形式で補助記憶装置４３に記憶されている。その後、サーバＣＰＵ４１は処理を終了する。

サーバＣＰＵ４１は、歯軋りの回数を算出する（ステップＳ６２４）。具体的にはステップＳ６２１で抽出したレコードのうち、マイクデータフィールドに歯軋りの発生が記録されているレコードの数を算出する。

サーバＣＰＵ４１は歯軋り点を決定する（ステップＳ６２５）。具体的には、サーバＣＰＵ４１は、ステップＳ６２４で算出した歯軋りの回数を所定の関数に代入して歯軋り点を算出する。所定の関数は、数式またはテーブルの形式で補助記憶装置４３に記憶されている。その後、サーバＣＰＵ４１は処理を終了する。

サーバＣＰＵ４１は、同様にして寝言の発生回数を算出して、寝言点を算出し、式（６）を使用して説明したイベント点に加算しても良い。

マイクセンサ２８が、たとえばラジオ等からいびきと紛らわしい音を検知する可能性がある場合には、サーバＣＰＵ４１はステップＳ６２２で睡眠中のいびきの回数のみを算出することが望ましい。具体的には、サーバＣＰＵ４１はステップＳ６２１で抽出したレコードのうち、マイクデータフィールドにいびきの発生が記録され、睡眠深度フィールドに睡眠中であることが記録されているレコードの数を算出する。

同様に、マイクセンサ２８が、歯軋りと紛らわしい音を検知する可能性がある場合には、サーバＣＰＵ４１はステップＳ６２４で睡眠中の歯軋りの回数のみを算出することが望ましい。具体的には、サーバＣＰＵ４１はステップＳ６２１で抽出したレコードのうち、マイクデータフィールドに歯軋りの発生が記録され、睡眠深度フィールドに睡眠中であることが記録されているレコードの数を算出する。

トイレセンサ２７とマイクセンサ２８とは、いずれか一方のみを使用しても良い。トイレセンサ２７およびマイクセンサ２８は、ネットワーク３１を介してサーバ４０に接続されていても良い。

トイレセンサ２７およびマイクセンサ２８から取得したデータは、センサ記録ＤＢ５１とは別のＤＢに記録されていても良い。このようにする場合には、各センサで検知したデータを、それぞれ異なる間隔で記録するようにしても良い。

［実施の形態７］
図２３は、実施の形態７の情報処理装置の動作を示す機能ブロック図である。情報処理装置は、サーバＣＰＵ４１による制御に基づいて以下のように動作する。

第１取得部９１は、睡眠深度の時間的変化を含む睡眠データを取得する。具体的には、睡眠データは、睡眠センサ２５、センサＩ／Ｆ２４、クライアント２０およびネットワーク３１を介して取得される。取得された睡眠データは、センサ記録ＤＢ５１に記録される。第１算出部９２は、第１取得部９１が取得した睡眠データに基づいて睡眠時間を算出する。第２算出部９３は、第１取得部９１が取得した睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、第１算出部９２が算出した睡眠時間に占める比率を算出する。第２取得部９４は、睡眠時間と、比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部、すなわち基礎点ＤＢ５３を参照して、第１算出部９２が算出した睡眠時間と第２算出部９３が算出した比率とに関連づけられた疲労回復度を取得する。第１特定部９５は、第１取得部９１が取得した睡眠データに基づいて睡眠に関する事象を特定する。事象は、たとえば中途覚醒、無呼吸、夜間頻尿、いびき、歯軋り等である。補正部９６は、第２取得部９４が取得した疲労回復度を、第１特定部９５が特定した事象に基づいて補正する。出力部９７は、補正部９６が補正した疲労回復度を出力する。

［実施の形態８］
実施の形態８は、情報閲覧機器３５、クライアント２０、サーバ４０およびプログラム７１を組み合わせて動作させる形態に関する。

図２４は、実施の形態の情報処理システム１０の構成を示す説明図である。図２４を使用して、本実施の形態の構成を説明する。なお、実施の形態１と共通する部分については説明を省略する。

情報処理システム１０は、ネットワーク３１を介して接続された情報閲覧機器３５、クライアント２０およびサーバ４０を備える。情報閲覧機器３５は、表示部、入力部および通信部を備える情報機器である。クライアント２０は、クライアントＣＰＵ２１、主記憶装置２２、補助記憶装置２３、センサＩ／Ｆ２４、通信部２６およびバスを備える。クライアント２０には、センサＩ／Ｆ２４を介して睡眠センサ２５が接続されている。

サーバ４０は、サーバＣＰＵ４１、主記憶装置４２、補助記憶装置４３、通信部４６、読取部４７およびバスを備える。読取部４７は、可搬型記録媒体７２を読み取る装置であり、具体的にはたとえばマイクロＳＤ（Secure Digital）カードスロット、ディスクドライブ等である。

プログラム７１は、可搬型記録媒体７２に記録されている。サーバＣＰＵ４１は、読取部４７を介してプログラム７１を読み込み、補助記憶装置４３に保存する。またサーバＣＰＵ４１は、サーバ４０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ７３に記憶されたプログラム７１を読み出しても良い。さらに、サーバＣＰＵ４１は、通信部４６を介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム７１をダウンロードして補助記憶装置４３に保存しても良い。

プログラム７１のうちクライアント２０により実行される部分は、通信部４６およびネットワーク３１を介してクライアント２０に送信され、補助記憶装置２３に保存される。プログラム７１のうち情報閲覧機器３５により実行される部分は、通信部４６およびネットワーク３１を介して情報閲覧機器３５に送信され、情報閲覧機器３５の補助記憶装置に保存される。なお、クライアント２０および情報閲覧機器３５は、それぞれネットワーク３１を介してプログラムをダウンロードしても良い。

サーバＣＰＵ４１は、上述した各種ソフトウェア処理を実行するプログラム７１を可搬型記録媒体７２もしくは半導体メモリ７３から読み取り、または通信部４６を介して図示しない他のサーバコンピュータからダウンロードする。プログラム７１は、サーバ４０の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置４２にロードされてサーバＣＰＵ４１により実行される。

クライアントＣＰＵ２１は、送信されたプログラム７１を補助記憶装置２３から読み取る。プログラム７１は、クライアント２０の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置２２にロードされてクライアントＣＰＵ２１により実行される。同様にプログラム７１は、情報閲覧機器３５の制御プログラムとしてインストールされ、情報閲覧機器３５の主記憶装置にロードされて情報閲覧機器３５のＣＰＵにより実行される。以上により、情報処理システムは全体として上述した情報処理システム１０として機能する。

各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ 情報処理システム
２０ クライアント
２１ クライアントＣＰＵ
２２ 主記憶装置
２３ 補助記憶装置
２４ センサＩ／Ｆ
２５ 睡眠センサ
２６ 通信部
２７ トイレセンサ
２８ マイクセンサ
３１ ネットワーク
３５ 情報閲覧機器
４０ サーバ（情報処理装置）
４１ サーバＣＰＵ
４２ 主記憶装置
４３ 補助記憶装置
４６ 通信部
４７ 読取部
５１ センサ記録ＤＢ
５２ 睡眠記録ＤＢ
５３ 基礎点ＤＢ
５４ 中途覚醒点ＤＢ
５５ 覚醒時刻変動点ＤＢ
５６ 疲労回復度ＤＢ
６１ 疲労回復度欄
６２ 氏名欄
６３ センサ状態欄
６４ 疲労回復度ボタン
６５ 快眠指数ボタン
６６ 快適環境指数ボタン
６７ 今月のデータボタン
６８ 本日の睡眠ボタン
６９ 睡眠傾向ボタン
７１ プログラム
７２ 可搬型記録媒体
７３ 半導体メモリ
７６ 快眠指数欄
７７ 快適環境指数欄
７８ 指数グラフ欄
８１ 睡眠時間グラフ
８２ 睡眠深度グラフ
８３ 疲労回復度グラフ
８４ 快眠指数グラフ
８５ 快適環境指数グラフ
８６ 睡眠深度欄
８７ 無呼吸回数欄
８８ 中途覚醒欄
８９ 睡眠状態欄
９１ 第１取得部
９２ 第１算出部
９３ 第２算出部
９４ 第２取得部
９５ 第１特定部
９６ 補正部
９７ 出力部

Claims (11)

1. 睡眠深度の時間的変化および無呼吸発生回数の時間的変化を含む睡眠データを取得する第１取得部と、
   前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて睡眠時間を算出する第１算出部と、
   前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、前記第１算出部が算出した睡眠時間に占める比率を算出する第２算出部と、
   睡眠時間と、比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部を参照して、前記第１算出部が算出した睡眠時間と前記第２算出部が算出した比率とに関連づけられた疲労回復度を取得する第２取得部と、
   前記睡眠データに所定の回数以上の無呼吸の発生が含まれている場合に睡眠時無呼吸の事象が発生していることを特定する第１特定部と、
   前記第１特定部が睡眠時無呼吸の発生を特定した場合に、前記第２取得部が取得した疲労回復度を低く補正する補正部と、
   前記補正部が補正した疲労回復度を出力する出力部と
   を備える情報処理装置。
2. トイレが使用された時刻を取得する第３取得部を備え、
   前記第１特定部は、前記第３取得部が取得したトイレが使用された時刻および前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて、トイレが使用された時刻の前および後の所定の範囲の時間の睡眠深度が所定の深度であると判定した場合に夜間頻尿の事象が発生したことを特定し、
   前記補正部は、前記第１特定部が夜間頻尿の発生を特定した場合には、疲労回復度を低く補正する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 睡眠深度の時間的変化を含む睡眠データを取得する第１取得部と、
   トイレが使用された時刻を取得する第３取得部を備え、
   前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて睡眠時間を算出する第１算出部と、
   前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、前記第１算出部が算出した睡眠時間に占める比率を算出する第２算出部と、
   睡眠時間と、比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部を参照して、前記第１算出部が算出した睡眠時間と前記第２算出部が算出した比率とに関連づけられた疲労回復度を取得する第２取得部と、
   前記第３取得部が取得したトイレが使用された時刻および前記第１取得部が取得した睡眠データに基づいて、トイレが使用された時刻の前および後の所定の範囲の時間の睡眠深度が所定の深度であると判定した場合に夜間頻尿の事象が発生したことを特定する第１特定部と、
   前記第１特定部が夜間頻尿の発生を特定した場合には、前記第２取得部が取得した疲労回復度を低く補正する補正部と、
   前記補正部が補正した疲労回復度を出力する出力部と
   を備える情報処理装置。
4. 前記睡眠データは、無呼吸発生回数の時間的変化を含み、
   前記第１特定部は、所定の回数以上の無呼吸が発生したと判定した場合に睡眠時無呼吸の事象が発生したことを特定し、
   前記補正部は、前記第１特定部が睡眠時無呼吸の発生を特定した場合には、疲労回復度を低く補正する
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記第１取得部が取得した所定の日数の睡眠データから、睡眠中に生じた事象の発生時刻または発生頻度の変動量を算出する変動量算出部と、
   前記変動量算出部が算出した変動量に基づき、疲労回復度に対する第１影響度を特定する第２特定部とを備え、
   前記補正部は、前記第２取得部が取得した疲労回復度を、前記第１特定部が特定した事象および前記第２特定部が特定した第１影響度に基づいて補正する
   請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記補正部が補正した疲労回復度を記録する疲労回復度記録部と、
   前記疲労回復度記録部に記録された所定の日数の過去の疲労回復度に基づき、疲労回復度に対する第２影響度を特定する第３特定部とを備え、
   前記補正部は、前記第２取得部が取得した疲労回復度を、前記第１特定部が特定した事象および前記第３特定部が特定した第２影響度に基づいて補正する
   請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. 前記第１取得部が取得した所定の日数の睡眠データから、睡眠中に生じた事象の発生時刻または発生頻度の変動量を算出する変動量算出部と、
   前記変動量算出部が算出した変動量に基づき、疲労回復度に対する第１影響度を特定する第２特定部と、
   前記補正部が補正した疲労回復度を記録する疲労回復度記録部と、
   前記疲労回復度記録部に記録された所定の日数の過去の疲労回復度に基づき、疲労回復度に対する第２影響度を特定する第３特定部とを備え、
   前記補正部は、前記第２取得部が取得した疲労回復度を、前記第１特定部が特定した事象、前記第２特定部が特定した第１影響度および前記第３特定部が特定した第２影響度に基づいて補正する
   請求項１から請求項４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
8. 睡眠深度の時間的変化および無呼吸発生回数の時間的変化を含む睡眠データを取得し、
   前記睡眠データに基づいて睡眠時間を算出し、
   前記睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、前記睡眠時間に占める比率を算出し、
   睡眠時間と、睡眠時間に対する所定の睡眠深度である時間の比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部を参照して、算出した睡眠時間および算出した比率に関連づけられた疲労回復度を取得し、
   前記睡眠データに所定の回数以上の無呼吸の発生が含まれている場合に睡眠時無呼吸の事象が発生していることを特定し、
   睡眠時無呼吸の発生を特定した場合に、取得した疲労回復度を低く補正し、
   補正した疲労回復度を出力する
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。
9. 睡眠深度の時間的変化を含む睡眠データを取得し、
   トイレが使用された時刻を取得し、
   前記睡眠データに基づいて睡眠時間を算出し、
   前記睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、前記睡眠時間に占める比率を算出し、
   睡眠時間と、睡眠時間に対する所定の睡眠深度である時間の比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部を参照して、算出した睡眠時間および算出した比率に関連づけられた疲労回復度を取得し、
   取得したトイレが使用された時刻、および、取得した睡眠データに基づいて、トイレが使用された時刻の前および後の所定の範囲の時間の睡眠深度が所定の深度であると判定した場合に夜間頻尿の事象が発生したことを特定し、
   夜間頻尿の発生を特定した場合には、取得した疲労回復度を低く補正し、
   補正した疲労回復度を出力する
   処理をコンピュータに実行させるプログラム。
10. 睡眠深度の時間的変化および無呼吸発生回数の時間的変化を含む睡眠データを取得し、
    前記睡眠データに基づいて睡眠時間を算出し、
    前記睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、前記睡眠時間に占める比率を算出し、
    睡眠時間と、睡眠時間に対する所定の睡眠深度である時間の比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部を参照して、算出した睡眠時間および算出した比率に関連づけられた疲労回復度を取得し、
    前記睡眠データに所定の回数以上の無呼吸の発生が含まれている場合に睡眠時無呼吸の事象が発生していることを特定し、
    睡眠時無呼吸の発生を特定した場合に、取得した疲労回復度を低く補正し、
    補正した疲労回復度を出力する
    処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
11. 睡眠深度の時間的変化を含む睡眠データを取得し、
    トイレが使用された時刻を取得し、
    前記睡眠データに基づいて睡眠時間を算出し、
    前記睡眠データに基づいて所定の睡眠深度である時間が、前記睡眠時間に占める比率を算出し、
    睡眠時間と、睡眠時間に対する所定の睡眠深度である時間の比率と、疲労回復度とを関連づけて記憶した記憶部を参照して、算出した睡眠時間および算出した比率に関連づけられた疲労回復度を取得し、
    取得したトイレが使用された時刻、および、取得した睡眠データに基づいて、トイレが使用された時刻の前および後の所定の範囲の時間の睡眠深度が所定の深度であると判定した場合に夜間頻尿の事象が発生したことを特定し、
    夜間頻尿の発生を特定した場合には、取得した疲労回復度を低く補正し、
    補正した疲労回復度を出力する
    処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。

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