JP7207525B2 - 生理状態制御装置、制御対象機器の作動方法、生理状態特性表示方法およびプログラム - Google Patents

生理状態制御装置、制御対象機器の作動方法、生理状態特性表示方法およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、生理状態制御装置、制御対象機器の作動方法、生理状態特性表示方法およびプログラムに関する。
ユーザの生体情報を取得し、取得した生体情報からユーザの覚醒度を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２）。ここで、覚醒度とは、対象者の目が覚めている度合いを示す指標であり、覚醒度の値が低いほど対象者が眠い状態であることを示す。
覚醒度が低い状態においては、ユーザが作業を行う際に作業能率が低下していることが多く、作業遂行には適切な状態ではない。例えば、オフィスでの業務においては業務効率が低下し、自動車運転においては注意散漫な運転が増加するなど、作業毎に望ましくない状態となっている傾向がある。
そのため、覚醒度を向上させ、または、覚醒度が適切な範囲となるようにユーザの環境を制御するシステムが提案されている（特許文献３、４、５）。
特許文献３には、現在の環境状態が継続した場合におけるユーザの覚醒度の予測値が予め定めた閾値を下回ったときに、空調、照明などの環境制御機器の設定を予め定めた設定に変更する、車両の運転手向けとした、覚醒度を制御するシステムが開示されている。
特許文献４には、眠気－覚醒の評価軸と快－不快の評価軸から成る２軸座標において、ユーザの現在状態がどこに位置するか、特にユーザの現在状態が所望の範囲からどれだけ離れているかに応じて、空調、照明などの五感を刺激する機器の組み合わせと強さを予め定めた設定に基づいて決定し、決定された機器の組み合わせと強さに基づいてこれら機器を制御する、車両の運転手向けとした、覚醒度を制御するシステムが開示されている。
特許文献５には、対象者の覚醒度が予め設定した閾値を下回ったときに、予め定めた空調機器の動作モード（温度、風量の設定）を周期的に切替えることでユーザに温度変化による温冷刺激を与える、車両の運転手向けとした、覚醒度を制御するシステムが開示されている。
また、ユーザの情報またはユーザの周囲環境の情報を取得して処理を行う技術がある。
例えば、特許文献６の気分推定システムは、対象者の心拍数のみに基づいて気分を指標化し、その指標値が予め設定された範囲を逸脱した場合、対象者の複数の生体情報、および、対象者の周囲環境の複数の環境情報に基づいて、対象者の気分を指標化する。
また、特許文献７に記載の空調管理システムは、検出装置が検出した環境値に基づいて、所定時間後の予測環境値を算出し、環境値と予測環境値とに基づいて空調装置のパラメータを算出し、算出されたパラメータを空調装置宛てに送信する。
また、特許文献８に記載の覚醒度維持方法では、作業者の鼓膜温度のような深度体温から覚醒度を検出し、作業者の覚醒度の低下が見受けられた際に、作業に適した照度からより高い照度へと変更して光刺激による覚醒効果を作業者に与える。
また、特許文献９に記載の眠気推定装置は、画像処理ニューラルネットワークと眠気推定ニューラルネットワークとの二層構造のニューラルネットワークを備える。画像処理ニューラルネットワークは、ユーザの年齢および性別を推定し、また、目を閉じているなど眠気状態を表すユーザの特定の動作および状態を抽出する。眠気推定ニューラルネットワークは、眠気状態を表すユーザの特定の動作および状態の抽出結果と室内環境情報センサの検知結果とに基づき、ユーザの年齢および性別を加味して、ユーザの眠気状態を求める。
この特許文献９には、空気調和装置の制御部が、推定された眠気レベルが閾値以下となるように空調制御内容を算出し、算出した空調制御内容で示される空調制御を実行させることが記載されている。さらに、特許文献９には、ユーザの動作及び状態に所望の変化が見られない場合は、眠気状態の推定動作が実際の眠気状態と乖離している可能性があるために、推定モデルを更新することが記載されている。
日本特許第６０４３９３３号公報 日本特開２０１８－１３４２７４号公報 日本特開２０１７－１４８６０４号公報 日本特開２０１８－０２５８７０号公報 日本特開２０１３－０１２０２９号公報 日本特開２０１８－０８８９６６号公報 日本特開２００６－３４９２８８号公報 日本特開平０９－１４０７９９号公報 日本特許第６３８７１７３号公報
装置またはシステムが、覚醒度制御など生理状態制御の対象者の周囲環境に働きかけて生理状態制御を行う際、周囲環境が対象者に及ぼす影響の度合いには個人差および心身状態による違いがある。生理状態制御を高精度に行うために、周囲環境が対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを生理状態制御に反映させられることが好ましい。
本発明は、上述の課題を解決することのできる生理状態制御装置、制御対象機器の作動方法、生理状態特性表示方法およびプログラムを提供することを目的としている。
本発明の第１の態様によれば、生理状態制御装置は、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する混合比率算出手段と、前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する生理状態予測モデル生成手段と、時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する機器制御手段と、を備える。
本発明の第２の態様によれば、生理状態制御装置は、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する混合比率算出手段と、前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する生理状態予測モデル生成手段と、時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する機器制御手段と、前記サブモデル毎に覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、前記対象者毎に前記混合比率を表示する表示手段と、を備える。
本発明の第３の態様によれば、制御対象機器の作動方法は、コンピュータが、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出し、前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成し、時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御する。
本発明の第４の態様によれば、生理状態特性表示方法は、コンピュータが、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出し、前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成し、時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御し、前記サブモデル毎に覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、前記対象者毎に前記混合比率を表示する。
本発明の第５の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する工程と、前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する工程と、時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する工程と、を実行させるためのプログラムである。
本発明の第６の態様によれば、プログラムは、コンピュータに、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する工程と、前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する工程と、時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する工程と、前記サブモデル毎に覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、前記対象者毎に前記混合比率を表示する工程と、を実行させるためのプログラムである。
この発明によれば、周囲環境における物理量が生理状態制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いのうち少なくとも何れか一方を生理状態制御に反映させることができる。
実施形態に係る覚醒度制御システムの装置構成の例を示す概略ブロック図である。 実施形態に係る覚醒度制御装置の機能構成の例を示す概略ブロック図である。 実施形態に係る設定値算出部が機器設定値を算出して環境制御機器に設定する処理の手順の例を示すフローチャートである。 実施形態に係る覚醒度制御装置が覚醒度予測モデルを生成する処理手順の例を示す図である。 実施形態に係る表示部による入力係数行列の表示例を示す図である。 実施形態に係る表示部によるサブモデル混合比率ベクトルの表示例を示す図である。 実施形態に係る覚醒度制御装置の構成の例を示す図である。 実施形態に係る覚醒度特性表示装置の構成の例を示す図である。 実施形態に係る覚醒度制御方法における処理手順の例を示す図である。 実施形態に係る覚醒度特性表示方法における処理手順の例を示す図である。
以下、本発明の実施形態を説明するが、以下の実施形態は請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
また、以下では、実施形態に係る生理状態制御装置が覚醒度制御装置として構成され、生理状態制御（生理状態の制御）の対象者の覚醒度をより大きくするように（例えば、生理状態制御の対象者の覚醒度の総和を最大化するように）制御を行う場合を例に説明する。
ただし、実施形態に係る生理状態制御装置が制御の対象とする生理状態は覚醒度に限定されない。ここでいう生理状態は、身体的状態、精神的状態、あるいは身体および精神の両方に関する状態である。実施形態に係る生理状態制御装置は、生理状態制御の対象者の周囲環境の物理量を制御することで、生理状態を制御する。逆に言うと、実施形態に係る生理状態制御装置は、生理状態のうち、その度合いを数値で表現可能であり、かつ、生理状態制御の対象者の周囲環境の物理量を制御することでその度合いを制御可能なものを、制御の対象とする。
ここで、対象者の周囲環境の物理量とは、その対象者に影響を及ぼす物理量（物理的な量）であり、ここでは特に、対象者の生理状態に影響を及ぼす物理量である。対象者の周囲環境の物理量を、単に物理量とも称する。
また、生理状態の度合いを示す指標を生理指標と称し、生理指標の値を生理指標値と称する。
例えば、実施形態に係る生理状態制御装置が疲労度制御装置として構成され、生理状態制御の対象者の疲労度をより小さくするように制御を行うようにしてもよい。また、実施形態に係る生理状態制御装置がストレス制御装置として構成され、生理状態制御の対象者のストレスをより小さくするように制御を行うようにしてもよい。また、実施形態に係る生理状態制御装置が快適度制御装置として構成され、生理状態制御の対象者の快適度をより大きくするように制御を行うようにしてもよい。また、実施形態に係る生理状態制御装置がリラックス度制御装置として構成され、生理状態制御の対象者のリラックス度をより大きくするように制御を行うようにしてもよい。
また、実施形態に係る生理状態制御装置が覚醒度を制御の対象とする場合、覚醒度に代えて眠気を生理指標として用いて、生理状態制御の対象者の眠気をより小さくするように制御を行うようにしてもよい。また、実施形態に係る生理状態制御装置が熟睡度制御装置として構成され、生理状態制御の対象者の熟睡度をより大きくするように制御を行うようにしてもよい。
以下では、覚醒度予測モデルを用いた覚醒度制御について、覚醒度予測モデルの４つの形態を示して説明する。また、以下では、覚醒度予測モデルを用いた覚醒度制御、および、覚醒度予測モデルの４つの形態に共通の説明について説明した後、覚醒度予測モデルの４つの形態について、それぞれを第１実施形態～第４実施形態として説明する。
なお、上記のように、実施形態に係る生理状態制御装置が制御の対象とする生理状態は覚醒度に限定されない。以下の「覚醒度」を「生理指標」に読み替え、「覚醒度制御」を「生理状態制御」に読み替えるようにしてもよい。
あるいは、以下の「覚醒度」を、覚醒度以外の生理指標に読み替え、「覚醒度制御」を、覚醒度制御以外の生理状態制御に読み替えるようにしてもよい。さらに、生理指標値の最小化を目的とする場合は、覚醒度制御で覚醒度の最大化を目的とすることに対する読み替えも行う。例えば、「覚醒度」を疲労度と読み替え、「覚醒度制御」を「疲労度制御」と読み替え、覚醒度を大きくすることを、疲労度を小さくすることと読み替えるようにしてもよい。
＜覚醒度予測モデルを用いた覚醒度制御、および、覚醒度予測モデルの各形態に共通の説明＞
［共通の装置構成］
図１は、実施形態に係る覚醒度制御システム１の装置構成の例を示す概略ブロック図である。図１に示す構成で、覚醒度制御システム１は覚醒度制御装置１００と、１つ以上の環境制御機器２００と、１つ以上の環境測定機器３００と、１つ以上の覚醒度推定機器４００とを備える。
覚醒度制御装置１００は、環境制御機器２００各々、および、環境測定機器３００各々、および、覚醒度推定機器４００各々と、通信回線９００を介して繋がり、これらの機器と通信可能になっている。通信回線９００は、どのような形態で構成されていてもよく、専用線、インターネット、ＶＰＮ（Virtual Private Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、などの通信回線の占有形態、および、有線回線、無線回線などの通信回線の物理形態など、その形態は問わない。
覚醒度制御システム１は、覚醒度制御の対象者の覚醒度を判定し、判定結果に応じて覚醒度制御の対象者の周囲環境の物理量を制御して、覚醒度の維持または向上を図る。上述したように、覚醒度とは覚醒度制御の対象者の目が覚めている度合いを示す指標であり、覚醒度の値が低いほど、覚醒度制御の対象者が眠い状態であることを示す。
覚醒度制御の対象者をユーザ、対象ユーザ、または、単に対象者とも称する。
上述したように、ここでいう対象者の周囲環境の物理量は、対象者の生理状態に影響を及ぼす物理量である。制御対象の生理状態が覚醒度である場合、対象者の周囲環境の物理量は、対象者の覚醒度に影響を及ぼす物理量である。
物理量の例として、室温などの空気温度、および、照明機器による照度などの明るさを挙げることができるが、物理量はこれらに限定されない。例えば覚醒度制御システム１が、温度および明るさに加えて、あるいは、温度および明るさに代えて、湿気（湿度）、音または振動など、温度や明るさ以外の刺激を対象者に与えるようにし、物理量としてこれらの大きさを用いるようにしてもよい。
これら温度、明るさ、湿度、音、および、振動のうち何れかの制御、またはこれらの組み合わせの制御は、制御対象の生理状態が疲労度、ストレス、快適度、リラックス度、または、熟睡度である場合にも有効と期待される。例えば、実施形態に係る生理状態制御装置または生理状態制御システムが、音楽を流す（対象者に音楽を聞かせる）ようにし、物理量として音楽を流す音の大きさを用いるようにしてもよい。
以下では、空気温度を単に温度と称する。但し、覚醒度制御システム１が空気温度に加えて、あるいは、空気温度に代えて、それ以外の温度を制御するようにしてもよい。例えば、対象者の座席の座面にヒータが設けられて、覚醒度制御システム１がそのヒータの温度を制御するなど、覚醒度制御システム１が、対象者に直接接するものの温度を制御するようにしてもよい。
覚醒度制御システム１が物理量を制御する単位は、特定の単位に限定されない。例えば、個人の座席にスポット式の空調機器（局所的な空調機器）および照明スタンドが設置され、覚醒度制御システム１が、座席単位で物理量を制御するようにしてもよい。あるいは、覚醒度制御システム１が、部屋単位で物理量を制御するようにしてもよいし、建物全体の物理量を制御するようにしてもよい。また、覚醒度制御システム１が建物全体の物理量を制御する場合に、対象者は、当該建物にいる全ての人でなくともよく、当該建物にいる一部の人であってもよい。
対象者の人数は、１人であってもよいし、複数であってもよい。覚醒度制御システム１が対象者の登録を受け付けるなど特定の者のみが対象者となっていてもよい。あるいは、覚醒度制御システム１の制御対象空間に位置する不特定の者が対象者となっていてもよい。対象者が複数いる場合、覚醒度制御システム１が、対象者毎に物理量を制御するようにしてもよいし、複数の対象者に共通で物理量を制御するようにしてもよい。
対象者の覚醒度を向上させるために、例えば室温を高くし、または、照明を明るくするなど、人によっては快適性が低下するように物理量を制御することが考えられる。覚醒度制御システム１が、覚醒度制御の対象者の覚醒度を判定し、判定結果に応じて物理量を制御することで、対象者の覚醒度の確保と快適性とのバランスをとることができる。例えば、覚醒度制御システム１が、対象者の覚醒度が低下した場合のみ覚醒度を向上させるように物理量を制御するようにしてもよい。
以下では、覚醒度制御システム１が、対象者の覚醒度を向上させる（眠気を覚ます）場合を例に説明するが、覚醒度制御システム１が、対象者の覚醒度を低下させる（眠りに導く）ようにしてもよい。さらには、覚醒度制御システム１が、対象者の熟睡度を向上させる（熟睡させる）ようにしてもよい。
例えば、覚醒度制御システム１が時間帯によって、覚醒度を向上させるための制御と、覚醒度を低下させるための制御とを切り替えて実行するようにしてもよい。または、対象者の覚醒度が低下することが予測される場合に、覚醒度制御システム１は、対象者の覚醒度が低下しないよう（すなわち、対象者が、うとうとしないよう）に制御してもよい。または、対象者の覚醒度が向上することが予測される場合に、覚醒度制御システム１は、対象者の覚醒度が向上しないように（すなわち、対象者が覚醒しないように）制御してもよい。
覚醒度制御装置１００は、対象者の覚醒度に応じて環境制御機器２００を制御する。覚醒度制御装置１００は、環境制御機器２００を制御することで対象者の周囲環境の物理量を制御し、それによって対象者の覚醒度を制御する。
覚醒度制御装置１００は、例えばパソコン（Personal Computer；ＰＣ）またはワークステーション（Work Station）等のコンピュータを用いて構成される。
環境制御機器２００は、物理量を調整する機器である。上記のように、物理量には、例えば、空気温度および照度などがある。温度は空調機器により調整し、照度は照明機器により調整することができる。このように、環境制御機器２００の例として空調機器および照明機器を挙げることができるが、環境制御機器２００はこれらに限定されない。
環境制御機器２００は、制御対象機器の例に該当し、上記のように覚醒度制御装置１００によって制御される。
覚醒度制御装置１００など、環境制御機器２００以外の装置が、環境制御機器２００から機器設定値などの運転状態に関する情報を取得可能であり、環境制御機器２００に対して機器設定値の更新を行うことが可能である。ここで、機器設定値は、制御目標値として環境制御機器２００に設定された物理量である。機器設定値を、物理量の設定値、または、単に設定値とも称する。
環境制御機器２００が空調機器である場合、機器設定値として設定温度を用いることができる。環境制御機器２００が照明機器である場合、機器設定値として照明出力（例えば光度、照度、電流値、電力値など）を用いることができる。以下では、照明機器の機器設定値として照度を用いる場合を例に説明するが、照明機器の機器設定値はこれに限定されない。
環境測定機器３００は、温度、照度などの物理量を測定し、測定された物理量を数値データ化する機器である。環境測定機器３００の例として、温度センサおよび照度センサを挙げることができるが、環境測定機器３００はこれらに限定されない。
覚醒度推定機器４００は、対象者の覚醒度を生体情報などから推定し、推定された覚醒度を数値データ化する機器である。覚醒度推定機器４００が、生体情報として体温、顔の動画および脈波のうち何れか一方、あるいはこれらの組み合わせを用いるようにしてもよいが、生体情報はこれらに限定されない。覚醒度推定機器４００は、生体情報を測定または算出し、得られた生体情報を、覚醒度合いを示す数値（覚醒度）に変換する。
ここでの覚醒度推定機器４００は、制御対象の生理状態が覚醒度である場合の例である。
制御対象の生理状態が覚醒度以外の生理状態である場合、実施形態に係る生理状態制御システムは、覚醒度推定機器に代えて、制御対象の生理状態の生理指標値を測定または算出可能な機器を備える。
［共通の機能構成］
次に、覚醒度制御装置１００の機能構成を説明する。
図２は、覚醒度制御装置１００の機能構成の例を示す概略ブロック図である。図２に示す構成で、覚醒度制御装置１００は、通信部１１０と、表示部１２０と、記憶部１７０と、制御部１８０とを備える。制御部１８０は、監視制御部１８１と、第１取得部１８２と、第２取得部１８３と、設定値算出部１８４とを備える。設定値算出部１８４は、物理量予測モデル演算部１８５と、覚醒度予測モデル演算部１８６と、混合比率算出部１８７と、覚醒度予測モデル生成部１８８（覚醒度予測モデル生成手段）とを備える。
通信部１１０は、制御部１８０の制御に従って、他の装置と通信を行う。特に、通信部１１０は、環境制御機器２００、環境測定機器３００、覚醒度推定機器４００の各々から各種情報を受信する。また、通信部１１０は、環境制御機器２００に機器設定値を送信する。
記憶部１７０は、各種情報を記憶する。記憶部１７０は、覚醒度制御装置１００が備える記憶デバイスを用いて構成される。
記憶部１７０は、物理量予測モデル１７１と、サブモデル１７２と、覚醒度予測モデル生成部１８８が生成する覚醒度予測モデル１７３とを備える。
物理量予測モデル１７１は、物理量の設定値（機器設定値）に基づいて、その物理量の予測値を算出する数理モデルである。
より具体的には、物理量予測モデル１７１は、環境測定機器３００が測定する物理量の測定値と、環境制御機器２００に設定されている物理量の設定値とに基づいて、所定時間が経過したときの物理量の予測値を算出する。
この場合の所定時間が経過したときは、物理量予測モデル１７１に与えられる物理量の測定時から所定時間経過後である。物理量予測モデル１７１に与えられる物理量の測定時に代えて、覚醒度制御装置１００（通信部１１０）がその物理量の測定値を受信した時刻を用いることができる。
この場合の所定時間は、一定の時間に固定されていてもよいし、モデルパラメータとして可変になっていてもよい。ここでいうモデルパラメータは、物理量予測モデル１７１の設定パラメータである。モデルパラメータの値をモデルパラメータ値と称する。
サブモデル１７２および覚醒度予測モデル１７３の何れも、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する。具体的には、サブモデル１７２および覚醒度予測モデル１７３の何れも、物理量予測モデル１７１が算出した物理量の予測値、および、物理量の変化量に基づいて、覚醒度の予測値を算出する数理モデルである。
サブモデル１７２および覚醒度予測モデル１７３が、覚醒度の予測値に加えて、あるいは、覚醒度の予測値に代えて、覚醒度の変化量の予測値を算出するようにしてもよい。後述する第１実施形態および第３実施形態では、覚醒度制御装置１００が、覚醒度の変化量の予測値を最大化する最適化問題を用いて覚醒度制御を行う場合の例について説明する。第２実施形態および第４実施形態では、覚醒度制御装置１００が、覚醒度の予測値を最大化する最適化問題を用いて覚醒度制御を行う場合の例について説明する。
サブモデル１７２は、覚醒度予測モデル１７３を生成するための基底に相当する線形モデルである。サブモデル群（複数のサブモデル）の凸結合により、覚醒度予測モデル１７３が生成される。
混合比率算出部１８７が、複数のサブモデル１７２を混合（合成）する割合である混合比率を算出し、覚醒度予測モデル生成部１８８が、複数のサブモデル１７２を混合比率に応じて混合することで、覚醒度予測モデル１７３を生成する。
記憶部１７０が記憶するサブモデル１７２の個数は複数であればよく、サブモデル１７２の個数は特定の個数に限定されない。
第１実施形態～第４実施形態では、記憶部１７０が、対象者毎ではなく、全対象者を全対象者の平均に相当する仮想的な対象者１人に縮約した、１つの覚醒度予測モデル１７３を記憶する場合の例について説明する。
制御部１８０は、覚醒度制御装置１００の各部を制御して各種処理を実行する。制御部１８０は、覚醒度制御装置１００が備えるＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置）が、記憶部１７０からプログラムを読み出し、読み出されたプログラムを実行することで実現される。
監視制御部１８１は、通信部１１０を介して環境制御機器２００と通信を行う。環境制御機器２００との通信で、監視制御部１８１は、環境制御機器２００に設定されている機器設定値を取得する。また、監視制御部１８１は、環境制御機器２００との通信で、環境制御機器２００の機器設定値を更新する。例えば、監視制御部１８１は、定周期毎に環境制御機器２００と通信を行い、通信で取得した機器設定値を取得時（受信時）のタイムスタンプと共に保存する。ここでいう保存は、例えば、記憶部１７０に記憶させることである。
監視制御部１８１は、設定値算出部１８４が算出した機器設定値を環境制御機器２００に設定する。
第１取得部１８２は、通信部１１０を介して環境測定機器３００と通信を行い、環境測定機器３００が測定した物理量の測定値を取得する。例えば、第１取得部１８２は、定周期毎に環境測定機器３００と通信を行い、通信で取得した物理量の測定値を取得時（受信時）のタイムスタンプと共に保存する。このタイムスタンプは、環境測定機器３００による物理量の測定時を示しているとみなすことができる。
第２取得部１８３は、覚醒度推定機器４００と通信を行い、対象者の覚醒度の推定値を取得する。例えば、第２取得部１８３は、定周期毎に覚醒度推定機器４００と通信を行い、通信で取得した覚醒度の推定値を取得時（受信時）のタイムスタンプと共に保存する。
このタイムスタンプは、覚醒度推定機器４００による覚醒度の推定時を示しているとみなすことができる。
対象者の覚醒度の推定値を、覚醒度推定値とも称する。
設定値算出部１８４は、ユーザの覚醒度を向上させるような、環境制御機器２００の機器設定値を算出する。例えば、設定値算出部１８４は、定周期で機器設定値を算出する。設定値算出部１８４は、監視制御部１８１から機器設定値を取得し、第１取得部１８２から物理量の測定値を取得し、第２取得部１８３から覚醒度推定値を取得して、これらに基づいて機器設定値を算出する。設定値算出部１８４は、算出された機器設定値を監視制御部１８１に出力する。監視制御部１８１は、設定値算出部１８４から取得した機器設定値を、通信部１１０を介して環境制御機器２００へ送信することで、機器設定値を環境制御機器２００に設定する。
設定値算出部１８４は、物理量予測モデル１７１および覚醒度予測モデル１７３を用いて、物理量に関する制約条件の下で最適化問題を解く（または、近似的に解く）ことによって、対象者の覚醒度を制御するための設定値を算出する。設定値算出部１８４は、最適化問題を解く（または、近似的に解く）ことによって、覚醒度がより高くなるように機器設定値を算出する。このように、設定値算出部１８４が最適化問題を解く処理は、覚醒度などの目的関数値がより高く（あるいはより低く、あるいは目標値により近く）なるようにする処理の例に該当する。設定値算出部１８４は、最適化問題を解く（または、近似的に解く）ことによって、覚醒度が最高である場合における機器設定値を算出してもよい。
設定値算出部１８４が解く最適化問題では、物理量予測モデル１７１を第１制約条件として用い、覚醒度予測モデル１７３を第２制約条件として用い、環境制御機器２００の機器設定値が所定の範囲であるという条件を第３制約条件として用いる。設定値算出部１８４は、これらの制約条件を含む最適化問題を解く。ここでの機器設定値の所定の範囲は、環境制御機器２００の仕様で定められた、設定可能な範囲である。
また、設定値算出部１８４が解く最適化問題の目的関数は、例えば、１人以上の対象者、および、時間ステップの１区間以上における、覚醒度の変化量の予測値の総和値または平均値を算出する関数である。設定値算出部１８４は、この目的関数の値をより大きくするように最適化問題を解いて、機器設定値を算出する。設定値算出部１８４は、この目的関数が最大である場合における機器設定値を算出してもよい。
設定値算出部１８４が解く最適化問題を、覚醒度最適化問題（覚醒度最適化モデル）と称する。覚醒度最適化問題は、数理モデルとして構成される。
設定値算出部１８４と監視制御部１８１との組み合わせは、機器制御部（機器制御手段）の例に該当する。具体的には、設定値算出部１８４が、覚醒度予測モデル１７３を用いて機器設定値を算出する。監視制御部１８１は、設定値算出部１８４が算出した機器設定値を環境制御機器２００に設定することで、環境制御機器２００を制御する。
物理量予測モデル演算部１８５は、記憶部１７０から物理量予測モデル１７１を読み出して実行する。従って、物理量予測モデル演算部１８５が、物理量予測モデル１７１を用いて物理量の予測を実行する。
覚醒度予測モデル演算部１８６は、記憶部１７０から覚醒度予測モデル１７３を読み出して実行する。従って、覚醒度予測モデル演算部１８６が、覚醒度予測モデル１７３を用いて覚醒度の予測を実行する。
混合比率算出部１８７は、複数のサブモデル１７２それぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する。ここでいう特性データは、対象者の覚醒度に影響を及ぼす物理量と、対象者の覚醒度の推定値との履歴データであってもよい。この履歴データをベクトルにしたものをヒストリベクトルと称する。
覚醒度予測モデル生成部１８８は、混合比率とサブモデル１７２とに基づいて、対象者に関する覚醒度予測モデル１７３を生成する。具体的には、覚醒度予測モデル生成部１８８は、複数のサブモデル１７２について、混合比率を重み係数とする加重平均をとることで覚醒度予測モデル１７３を生成する。
室温、室温の変化量、照度、照度の変化量といった、人の覚醒度に影響を及ぼす物理量と人の覚醒度との関係が複数あり、これら複数の関係の各々を線形モデルにて予め記憶しておき、記憶部１７０がこれらの線形モデルをサブモデル１７２として記憶しておく。サブモデル１７２は、例えば１０００人など複数の被験者について物理量と覚醒度との相関関係を解析し、得られた相関関係を複数の分類に類別し、分類毎に物理量と覚醒度との相関関係を線形近似することで得られる。サブモデル１７２を生成する際の被験者は、覚醒度制御システム１による覚醒度制御の対象者とは別の人であってもよい。
混合比率算出部１８７は、環境測定機器３００が測定する物理量と、覚醒度推定機器４００が推定する対象者の覚醒度推定値とに基づいて、物理量と対象者の覚醒度との関係を表す覚醒度予測モデル１７３を得られるように、混合比率を算出する。覚醒度予測モデル生成部１８８が、この混合比率に基づいて覚醒度予測モデル１７３を生成することで、対象者の特性（周囲環境が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違い）を反映した覚醒度予測モデル１７３を得られる。
混合比率算出部１８７が対象者毎に混合比率を算出し、覚醒度予測モデル生成部１８８が対象者毎に覚醒度予測モデル１７３を生成するようにしてもよい。この場合、設定値算出部１８４は、例えば、対象者毎に算出される覚醒度を対象者について平均した平均値を最大化する最適化問題を解くことで、対象者全体の覚醒度の総和を最大化するように、環境制御機器２００の機器設定値を算出する。監視制御部１８１は、設定値算出部１８４が算出した機器設定値を用いて環境制御機器２００を制御する。これにより、対象者全体の覚醒度の総和の最大化を図ることができる。
一方、後述する第１実施形態～第４実施形態では、混合比率算出部１８７が全対象者について平均した混合比率を算出し、覚醒度予測モデル生成部１８８が、対象者毎ではなく全対象者を全対象者の平均に相当する仮想的な対象者１人に縮約した、１つの覚醒度予測モデル１７３を生成する場合の例を説明する。この場合の覚醒度予測モデル１７３は、覚醒度予測モデル１７３の線形性により、全ての対象者の覚醒度予測モデル１７３を平均化した覚醒度予測モデル１７３となる。このように、複数の対象者の覚醒度予測モデルを平均化した覚醒度予測モデルを、平均化覚醒度予測モデルと称する。
このように、覚醒度予測モデル生成部１８８が、１つの平均化覚醒度予測モデル（全対象者を全対象者の平均に相当する仮想的な対象者１人に縮約した、１つの覚醒度予測モデル１７３）を算出する場合、設定値算出部１８４は、この平均化覚醒度予測モデルによる覚醒度を最大化する最適化問題を解く。これにより、設定値算出部１８４は、対象者毎の覚醒度予測モデル１７３を用いる場合と同様、対象者全体の覚醒度の総和を最大化するように、環境制御機器２００の機器設定値を算出する。監視制御部１８１は、設定値算出部１８４が算出した機器設定値を用いて環境制御機器２００を制御する。これにより、対象者毎の覚醒度予測モデル１７３を用いる場合と同様、対象者全体の覚醒度の総和の最大化を図ることができる。
表示部１２０は、サブモデル１７２毎に覚醒度の増減に関する物理量の影響度合いを表示する。併せて、表示部１２０は、混合比率算出部１８７が対象者毎に算出する混合比率を表示する。
表示部１２０の表示を参照することで、対象者の覚醒度が、温度および照度のうち何れに影響され易いかといった対象者の特性を把握することができる。例えば、空調機器および照明機器の自動制御を行わずに人手で設定する運用の場合、設定者は、表示部１２０の表示を参考にして、対象者が眠くなりにくい設定を行うことができる。また、覚醒度制御装置１００が環境制御機器２００の制御を行う場合、表示部１２０の表示を参照することで、覚醒度制御装置１００による覚醒度制御の有効性を確認することができる。
このように、サブモデル１７２毎に覚醒度の増減に関する物理量の影響度合いを表示し、対象者毎に混合比率を表示する装置を、覚醒度特性表示装置と称する。図２の覚醒度制御装置１００は、覚醒度特性表示装置の例に該当する。
覚醒度特性表示装置が、環境制御機器２００の制御を行う機能を有していなくてもよい。例えば上記のように、空調機器および照明機器の自動制御を行わずに人手で設定する運用の場合、覚醒度特性表示装置が、環境制御機器２００の制御を行わない表示専用の機器として構成されていてもよい。
また、覚醒度制御装置１００にとって、覚醒度の増減に関する物理量の影響度合いを表示し、対象者毎に混合比率を表示する機能は必須ではない。例えば、覚醒度制御装置１００が、表示部１２０を備えていない構成となっていてもよい。
［共通の覚醒度最適化モデル］
次に、設定値算出部１８４が機器設定値の算出に用いる覚醒度最適化モデル（最適化問題）の例について説明する。設定値算出部１８４は、この覚醒度最適化モデルに対して数理最適化計算を実行することで、機器設定値を算出する。
この覚醒度最適化モデルでは、以下の定数、係数、変数および関数を用いる。
（決定変数）
Ｔｔ ｓｅｔ ：時間ステップｔにおける空調温度設定値
Ｌｔ ｓｅｔ ：時間ステップｔにおける照明出力設定値
決定変数は、最適化演算で設定値算出部１８４が値を算出する変数である。ここで説明する例の場合、設定値算出部１８４は、空調機器である環境制御機器２００に設定する温度、および、照明機器である環境制御機器２００に設定する照度を、最適化問題を解くことで算出する。
（従属変数）
ＡΔ ：覚醒度の変化量予測値の、対象者および時間ステップでの平均値
Ａｉ Δ ：対象者ｉの覚醒度の変化量予測値の、時間ステップでの平均値
Ａｉ，ｔ Δ ：時間ステップｔにおける対象者ｉの覚醒度の変化量予測値
Ｔｔ ：時間ステップｔにおける温度予測値
Ｔｔ Δ ：時間ステップｔにおける、温度の時間変化量の予測値
なお、時間ステップｔの前の１区間、すなわち、時間ステップｔ－１からｔまでの変化量を、時間ステップｔにおける変化量と称する。時間変化量とは、時間経過による変化量（経時変化量）である。
Ｌｔ ：時間ステップｔにおける照度予測値
Ｌｔ Δ ：時間ステップｔにおける、照度の時間変化量の予測値
（定数・係数）
Ｔ ：時間ステップのインデックスの集合
Ｎ ：対象者のインデックスの集合
Ｔｍｉｎ ：空調温度設定値の下限値
Ｔｍａｘ ：空調温度設定値の上限値
Ｌｍｉｎ ：照明出力度設定値の下限値
Ｌｍａｘ ：照明出力設定値の上限値
Δτ ：時間ステップ幅
（関数）
ｆＡ ：覚醒度変化量予測関数（覚醒度予測モデル）
ｆＴ ：温度予測関数（物理量予測モデルの１つ）
ｆＬ ：照度予測関数（物理量予測モデルの１つ）
（インデックス）
ｔ ：時間ステップのインデックス
ｉ ：対象者のインデックス
この覚醒度最適化モデルの目的関数は、式（１）のように示される。
Figure 0007207525000001
ＡΔ（覚醒度の変化量予測値の、対象者および時間ステップでの平均値）は、式（２）のように示される。
Figure 0007207525000002
Ａｉ Δ（対象者ｉの覚醒度の変化量予測値の、時間ステップでの平均値）は、式（３）のように示される。
Figure 0007207525000003
環境制御機器２００のうち空調機器の機器設定値が所定の範囲内であるという制約条件は、式（４）のように示される。
Figure 0007207525000004
環境制御機器２００のうち照明機器の機器設定値が所定の範囲内であるという制約条件は、式（５）のように示される。
Figure 0007207525000005
温度に関する物理量予測モデル１７１の制約条件は、式（６）のように示される。
Figure 0007207525000006
照度に関する物理量予測モデル１７１の制約条件は、式（７）のように示される。
Figure 0007207525000007
これら物理量予測モデル１７１の制約条件は、環境制御機器２００に機器設定値を設定してから物理量が実際に機器設定値になるまでの遅れなど、環境制御機器２００の動作に関する物理的な制約条件を示す。
したがって、物理量予測モデル１７１の説明変数（例えば、式（６）におけるＴｔ－１およびＴｔ ｓｅｔ）は、対象者の覚醒度に影響する周辺環境の物理量を表すパラメータ、及び、前記物理量に影響を及ぼす制御機器の設定値を表すパラメータを含んでいる。また、物理量予測モデル１７１の被説明変数（例えば、式（６）におけるＴｔ）は、該物理量の予測値を表すパラメータを含んでいる。式（６）、及び、式（７）には、物理量予測モデル１７１によって示されている所定の処理を、説明変数の値に適用することによって、被説明変数の値が算出されるということが陽関数によって例示されている。尚、温度に関する物理量予測モデル１７１の制約条件および照度に関する物理量予測モデル１７１の制約条件は、必ずしも、式（６）、及び、式（７）のように陽関数によって示されていなくてもよい。
覚醒度予測モデル１７３の制約条件の例は、式（８）のように示される。
Figure 0007207525000008
式（８）に示されるように、覚醒度予測モデル１７３の説明変数は、物理量を表すパラメータ及びその時間変化量を表すパラメータを含んでいる。また、式（８）の例では、覚醒度予測モデル１７３の被説明変数は、該覚醒度の時間変化量の予測値を表すパラメータを含んでいる。式（８）には、覚醒度予測モデル１７３によって示されている所定の処理を、説明変数の値に適用することによって、被説明変数の値が算出されるということが陽関数によって例示されている。尚、覚醒度予測モデル１７３の制約条件は、必ずしも、式（８）のように陽関数によって示されていなくてもよい。
式（８）に示される覚醒度は、式（２）および式（３）を用いて算出されるその平均値ＡΔが式（１）の目的関数に用いられる点で、最適化問題の計算時間への影響が大きい。特に、式（８）をそのまま最適化問題に組み込んだ場合、つまり、式（８）を対象者の人数の分だけ評価する場合、対象者の人数が増えると最適化問題の計算時間が増加し、この点で、対象者の人数に対するスケーラビリティを確保できない。
第１実施形態～第４実施形態では、対象者全員の平均的な覚醒度予測モデルを解く場合の例を示す。対象者全員の平均的な覚醒度予測モデルを最適化計算の実行前に求めておくことで、対象者の人数に対するスケーラビリティを得られる。
覚醒度予測モデル１７３の制約条件は、物理量およびその変化に対する、対象者の覚醒度の変化の仕方を示す。
Ｔｔ Δ（時間ステップｔにおける、温度の時間変化量の予測値）は、式（９）のように示される。
Figure 0007207525000009
Ｌｔ Δ（時間ステップｔにおける、照度の時間変化量の予測値）は、式（１０）のように示される。
Figure 0007207525000010
設定値算出部１８４は、例えば、式（４）～（１０）で示される制約条件の下で、式（１）～（３）で示される、全ユーザおよび全時間ステップについての覚醒度時間変化量予測値の平均値を表す目的関数を最大化する決定変数値を求める数理計画問題を解く。これによって、設定値算出部１８４は、機器設定値（決定変数値）を算出する。設定値算出部１８４が実行する処理は、例えば、上述したような覚醒度最適化モデルを用いて、制約条件の下で目的関数の値が最大となるように設定値を算出する処理であるということもできる。設定値算出部１８４が実行する処理は、必ずしも、目的関数の値が最大となる場合の設定値を算出する処理に限定されず、例えば、目的関数の値が大きくなる場合の設定値を算出する処理であってもよい。
上述したように、式（６）、（７）が物理量予測モデル１７１に関する制約条件である。式（８）～（１０）が覚醒度予測モデル１７３に関する制約条件である。式（４）、（５）が、環境制御機器２００の機器設定値が所定の範囲であるという制約条件である。
覚醒度予測モデル１７３は、物理量の時間平均値と時間変化量に対して、所定時間が経過したときのユーザの覚醒度、または覚醒度の変化量の予測値を算出することができる数理モデルである。物理量が温度および照度であり、これら物理量に対応する環境制御機器２００がそれぞれ空調機器および照明機器である場合の覚醒度予測モデルは、例えば、上述した式（８）～（１０）で示される。
覚醒度最適化モデルの計算方法は、特定の方法に限定されず、公知のいろいろな最適化計算アルゴリズムを用いることができる。
定数および係数の数値について説明を行う。
時間ステップ幅Δτの値は、例えば、１５～３０分の範囲内にある適当な値とする。覚醒度予測モデルの予測精度や覚醒効果などの観点から、時間ステップ幅Δτの値は１５分が好適である。
時間ステップインデックス集合Ｔは、予測ホライズンに相当する。時間変化による環境変化の刺激（温冷熱刺激など）を考慮するためには時間ステップ数を２以上とする必要がある。計算量と計算時間とのバランスから時間ステップ数は３または４が好適である。
空調温度設定値の下限値Ｔｍｉｎ、上限値Ｔｍａｘの値を、入力インターフェースを設けてユーザに設定させてもよい。
同様に、照明出力設定値の下限値Ｌｍｉｎ、上限値Ｌｍａｘの値を、入力インターフェースを設けてユーザに設定させてもよい。
設定値算出部１８４の計算の実行は、図３に示す手順で行う。計算の実行は周期をΔτとして定周期で実行することが好適である。
図３は、設定値算出部１８４が機器設定値を算出して環境制御機器２００に設定する処理の手順の例を示すフローチャートである。図３では、設定値算出部１８４が覚醒度推定値を用いずに機器設定値を算出する場合の例を示している。
図３の処理で、設定値算出部１８４は、機器設定値を算出する処理の実行タイミングが到来したか否かを判定する（ステップＳ１００）。実行タイミングが到来していないと判定した場合（ステップＳ１００：Ｎｏ）、処理がステップＳ１００へ戻る。これにより、設定値算出部１８４は、機器設定値を算出する処理の実行タイミングの到来を待ち受ける。
一方、機器設定値を算出する処理の実行タイミングが到来したと判定した場合（ステップＳ１００：Ｙｅｓ）、設定値算出部１８４は、監視制御部１８１から機器設定値を取得する（ステップＳ１１０）。
また、設定値算出部１８４は、第１取得部１８２から環境測定値（環境測定機器３００が測定した物理量の測定値）を取得する（ステップＳ１２０）。そして、設定値算出部１８４は、上述したように最適化問題を解くことで、機器設定値（環境制御機器２００における機器設定値を更新するための値）を算出する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０では、設定値算出部１８４は、覚醒度推定値を用いずに機器設定値を算出する。
設定値算出部１８４は、得られた機器設定値を監視制御部１８１へ出力する（ステップＳ１４０）。監視制御部１８１は、設定値算出部１８４から得られた機器設定値を、通信部１１０を介して環境制御機器２００へ送信することで、その機器設定値を環境制御機器２００に設定する。
ステップＳ１４０の後、設定値算出部１８４は、図３の処理を終了する。
［共通の覚醒度予測モデルの算出法］
次に、覚醒度予測モデルについて説明する。覚醒度制御装置１００は、周囲環境が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを反映する覚醒度予測モデルを用いる。これにより、覚醒度制御装置１００は、周囲環境が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを覚醒度制御に反映させる。
対象者の覚醒度の変化の仕方は個人差やその対象者の心身状態によって異なる。覚醒効果を十分にまたは所望通りに得るために、個人差を覚醒度制御に反映させられることが好ましく、さらには、心身状態を覚醒度制御に反映させられることが好ましい。
覚醒度の個人差の例として、体重または体脂肪率による個人差や、性別による個人差が知られている。例えば、体重または体脂肪率が大きい対象者は環境温度の低下に対して、体重および体脂肪率が大きくない対象者よりも覚醒度の変化が小さい傾向があることが知られている。また、女性の対象者は環境温度の変化による覚醒度の変化が男性の対象者より大きい傾向があることが知られている。環境の明るさについても、対象者によって、光感受性に関して、より具体的には光によるメラトニン分泌抑制の程度に関して、個人差があることが知られている。
また、同一の対象者についても、睡眠の不足、疲労、食後、集中、散漫などの心身状態によって環境変化による覚醒度の変化の仕方が異なることが知られている。
このような個人差や心身状態の違いに対応するために、例えば、対象者自身の覚醒度のデータを解析して対象者毎の覚醒度予測モデルを生成すれば、対象者の特性を覚醒度制御に反映し得る。ただし、対象者のデータのみで覚醒度予測モデルを構築するためには、予め対象者の覚醒度のデータを周囲環境がいろいろな状態の場合について網羅的に取得する必要が生じる、言い換えれば長期的なデータ取得の必要が生じることから、実施が容易でない。
そこで、記憶部１７０が、用途が特定の対象者に限定されない複数のサブモデル１７２を予め記憶しておく。そして、覚醒度予測モデル生成部１８８が、これら複数のサブモデル１７２を対象者のデータに基づいて合成することで、対象者の覚醒度予測モデル１７３を生成する。これにより、覚醒度制御装置１００では、対象者の覚醒度のデータが比較的少ない場合においても対象者の覚醒度予測モデル１７３を生成することができ、対象者の特性を覚醒度制御に反映させることができる。
また、複雑な非線形関数を用いて対象者の覚醒度をモデル化することで、対象者の特性をより正確にモデルに反映し得る。ただし、この場合、覚醒度最適化モデルの計算、つまりは最適化計算において計算量が大きくなってしまう問題がある。この計算量に関する問題は具体的には次の２つに詳細化できる。
まず、覚醒度最適化モデルの最適化計算において、対象者毎に複雑な非線形関数の評価を繰り返し行う必要があることから、対象者の人数の増加に対して計算量が増加する。このように、対象者の人数に対するスケーラビリティがないという問題がある。
また、複雑な非線形関数の最適化計算では、一般的に、大域的な最適解への収束速度が遅いことから良好な解を得るために長大な計算時間を要する問題がある。
これに対し、覚醒度制御装置１００では、記憶部１７０が線形のサブモデル１７２を記憶しておく。覚醒度予測モデル生成部１８８は、混合比率算出部１８７が算出する混合比率に基づいてサブモデル１７２を合成して線形の覚醒度予測モデル１７３を生成する。これにより、覚醒度制御装置１００では、最適化計算における計算量が比較的少なくて済み、計算時間が比較的短くて済む。
また、覚醒度予測モデル１７３が線形であることで、覚醒度予測モデル生成部１８８は、複数の対象者の覚醒度予測モデル１７３を平均化した、複数の対象者に共用の覚醒度予測モデル１７３を生成することができる。これにより、覚醒度制御装置１００では、対象者の人数に対するスケーラビリティを確保できる。
このように、覚醒度制御装置１００によれば、対象者の覚醒度の変化の仕方について個人差および心身状態の違いを反映した覚醒度予測モデル１７３を用いて覚醒効果を高めつつ、かつ、予測制御における最適化計算を比較的少ない計算量で効率良く行える。かつ、覚醒度制御装置１００によれば、対象者の人数に対する計算量の点でスケーラビリティを確保できる。
さらに、覚醒度制御装置１００では、対象者やその心身状態毎に異なる、物理量に対する覚醒度の増減の影響度合いを中間パラメータとして算出し、物理量に対する覚醒度変化の影響度合いを出力して対象者や管理者に提供することができる。これにより、対象者自身は適切な環境を知ることができ、管理者はどのような特性を持った対象者が在室しているのかを理解することができ、手動で空調や照明の設定を行う際に参考とすることができる。
覚醒度予測モデルの説明では、覚醒度最適化モデルの説明で上述した変数、定数、係数および関数に加えて、以下の変数、定数、係数および関数を用いる。
（変数）
Ａ ：覚醒度予測値の、対象者および時間ステップでの平均値
Ａｉ ：対象者ｉの覚醒度予測値の、時間ステップでの平均値
Ａ＊，ｔ ：時間ステップｔにおける覚醒度予測値の、対象者での平均値
Ａｉ，ｔ ：時間ステップｔにおける対象者ｉの覚醒度予測値
Ｕｔ ：時間ステップｔにおける物理量予測値のベクトル表記
Ｕｔは、覚醒度最適化モデルを行列で表記するために物理量の予測値（Ｔｔ、Ｔｔ Δ、ＬｔおよびＬｔ Δ）をベクトル表記するものであり、式（１１）のように示される。
Figure 0007207525000011
なお、式（１１）における上付のＴは、転置を表している。式(１１)に示すように、Ｕｔは、対象者の覚醒度に影響を与える入力要素、つまり、制御対象である対象者の周辺環境の物理量を表すベクトル（列ベクトル）である。Ｕｔは、物理量の予測値（Ｔｔ、Ｔｔ Δ、ＬｔおよびＬｔ Δ）を含むので、時間ステップｔにおける物理量予測値ベクトル、または、単に物理量予測ベクトルと称する。
式（１１）において、物理量予測値ベクトルＵｔは、各物理量予測値（Ｔｔ、Ｔｔ Δ、ＬｔおよびＬｔ Δ）と定数１とを要素とする拡大入力ベクトルと定義されている。ここでいう拡大入力ベクトルは、対象者の覚醒度に影響を与える入力要素である物理量の予測値に単位元となる定数１を要素に追加してベクトル表記したものである。
以下では、単に拡大入力ベクトルと言えば、物理量予測値ベクトルＵｔを意味するものとする。
物理量予測値ベクトルＵｔは、サブモデル１７２への入力の例、および、覚醒度予測モデル１７３への入力の例に該当する。
（定数・係数）
ｗｉ （ｓ） ：対象者ｉ、サブモデルｓの混合比率
後述するように、「ｓ」はサブモデルのインデックスであり、複数のサブモデル１７２のそれぞれを識別するために用いられる識別番号である。インデックスｓで識別されるサブモデル１７２をサブモデルｓと表記する。
上述したように、混合比率は、複数のサブモデル１７２を混合する割合である。ここでは、サブモデル１７２は、後述する入力係数（のベクトル表記または行列表記）にて示される。覚醒度予測モデル生成部１８８は、複数のサブモデル１７２に相当する入力係数の各々に混合比率を乗算し、乗算により得られた結果を足し合わせることで、覚醒度予測モデル１７３を算出する。
ｗｉ （ｓ）は、対象者毎かつサブモデル１７２毎の混合比率を示す。
上述したように、混合比率算出部１８７は、環境測定機器３００が測定する物理量と、覚醒度推定機器４００が推定する対象者の覚醒度推定値とに基づいて、物理量と対象者の覚醒度との関係を表す覚醒度予測モデル１７３を得られるように、混合比率を算出する。
混合比率算出部１８７が、式（１２）のように、対象者毎かつサブモデル１７２毎の混合比率ｗｉ （ｓ）を０以上１以下の範囲で算出するようにしてもよい。
Figure 0007207525000012
あるいは、混合比率算出部１８７が、式（１３）のように、対象者毎かつサブモデル１７２毎の混合比率ｗｉ （ｓ）を０または１と算出するようにしてもよい。
Figure 0007207525000013
ｗｉ ：対象者ｉのサブモデル混合比率ベクトル
ｗｉは、対象者毎かつサブモデル１７２毎の混合比率ｗｉ （ｓ）を対象者１人分についてベクトル（列ベクトル）に纏めたものであり、式（１４）のように示される。
Figure 0007207525000014
後述するように、「Ｍ」はサブモデル１７２の個数を示す正の整数の定数である。
混合比率算出部１８７が、式（１５）を満たすように、ｗｉの要素（対象者毎かつサブモデル１７２毎の混合比率ｗｉ （ｓ））の各々の値を算出するようにしてもよい。
Figure 0007207525000015
｜｜ｗｉ｜｜１は、ｗｉのＬ１ノルム（ベクトルの要素の絶対値の和）を示す。したがって、式（１５）は、対象者ｉのサブモデル混合比率ベクトルｗｉの各要素ｗｉ （ｓ）の総和が１であることを表す。これにより、ｗｉを乗算することは、重み付け平均を算出することとなる。
Ｍ個のサブモデル１７２全てを１つの行列に纏めたもの（後述する入力係数行列θ）にｗｉを乗算する（θｗｉ）ことで、サブモデル１７２を重み付け平均して対象者ｉの覚醒度予測モデル１７３（後述する対象者ｉの入力係数ベクトルθｉ）を得られる。
ｗｉは、式（１６）のようにも表される。
Figure 0007207525000016
式（１６）は、対象者ｉのサブモデル混合比率ベクトルｗｉが、サブモデル混合比率出力関数ｇと対象者ｉのヒストリベクトルφｉとにより算出されることを表す。後述するように、対象者ｉのヒストリベクトルφｉは、時間ステップｔ０から時間ステップ（ｔ０－ｔｗ）までの過去の覚醒度と物理量との対応関係を示す履歴情報に相当する。
サブモデル混合比率出力関数ｇは事前に学習によって決定されている。サブモデル混合比率出力関数ｇによって、各サブモデル（入力係数ベクトルθ（ｓ）で表される線形モデル）の混合比率を算出する。
サブモデル混合比率出力関数ｇは、多クラス分類器とすればよい。具体的には、マルチクラスのサポートベクトルマシン（Support Vector Machine；ＳＶＭ）やニューラルネットワークなどでサブモデル混合比率出力関数ｇを実現可能である。特に、多クラス分類器にニューラルネットワークを用いる場合、RNN（Recurrent Neural Network）やLSTM（Long Short Term Memory）など時系列を考慮できるネットワーク構造のものを用いるとよい。多クラス分類器の出力は、上記の式（１２）のように、多クラス分類器への入力がクラスに属する確率とすることが好適である。あるいは、多クラス分類器の出力は、上記の式（１３）のように、多クラス分類器への入力がクラスに属するか否かの二値としても良い。
ｗ（ｓ） ：サブモデルｓの混合比率対象者平均値（１つのサブモデルｓに関して全ての対象者のｗｉ （ｓ）（対象者毎かつサブモデル毎の混合比率）の平均をとった値）
ｗ（ｓ）は、式（１７）のように示される。
Figure 0007207525000017
ｗ ：混合比率対象者平均ベクトル（サブモデル毎の混合比率対象者平均値ｗ（ｓ）を、全てのサブモデルについて纏めてベクトル表記したもの）
ｗは、式（１８）のように示される。
Figure 0007207525000018
ｗは、全ての対象者についてｗｉの平均をとったものに等しい。ｗｉのＬ１ノルムが１であることで、ｗのＬ１ノルムも１である。したがって、ｗを乗算することも重み付け平均をとることとなる。
上記のように、入力係数行列θにｗｉを乗算する（θｗｉ）ことで、対象者ｉの覚醒度予測モデル１７３を得られる。これに対し、入力係数行列θに混合比率対象者平均ベクトルｗを乗算する（θｗ）ことで、全ての対象者の覚醒度予測モデル１７３を平均した覚醒度予測モデル１７３（後述する入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇ）を得られる。
サブモデル１７２の線形性により、ｗｉを用いて対象者毎の覚醒度予測モデルを生成して対象者毎に覚醒度を算出して、全ての対象者について覚醒度の平均値を算出した場合と、ｗを用いて全ての対象者の平均的な覚醒度予測モデルを生成して覚醒度を算出した場合とで同じ値が得られる。設定値算出部１８４が上述した最適化問題を解く過程で覚醒度を算出する際、ｗ（混合比率対象者平均ベクトル）を用いて全ての対象者の覚醒度の平均値を算出することで、対象者が多い場合でも計算時間の増加を抑制することができ、この点で、対象者の人数に対するスケーラビリティを得られる。
θｊ （ｓ） ：サブモデルｓのｊ番目の入力係数
入力係数は、覚醒度予測値または覚醒度予測値の変化量を求めるために、物理量予測値に乗算される係数であり、各物理量と覚醒度との相関関係を示す。
ここで、上記のように物理量予測値ベクトルＵｔは、サブモデル１７２への入力の例に該当する。この物理量予測値ベクトルＵｔの要素毎の入力係数を纏めたベクトルは、サブモデル１７２の例に該当する。これらのベクトル積によって、サブモデル１７２に応じた覚醒度を算出できる。
θ（ｓ） ：サブモデルｓの入力係数ベクトル
θ（ｓ）は、物理量予測値ベクトルＵｔの各要素である物理量予測値に対する入力係数を纏めてベクトル表記したものであり、式（１９）のように示される。
Figure 0007207525000019
式（１９）の右辺のベクトルの要素θ１ （ｓ）、・・・、θ５ （ｓ）は、物理量予測値ベクトルＵｔの５個の要素のそれぞれに乗算される入力係数を示す。θ（ｓ）は、サブモデル１７２の例に該当する。
θ ：入力係数行列
入力係数行列θは、各サブモデルに相当するθ（ｓ）（サブモデルｓの入力係数ベクトル）を纏めてベクトル表記したものであり、式（２０）のように示される。
Figure 0007207525000020
Ｍは、サブモデル１７２の個数を示す正の整数の定数である。入力係数行列θは、全てのサブモデル１７２を１つの行列に纏めた例に該当し、全ての対象者に共通の行列として用いられる。例えば、事前の学習によって入力係数行列θの全要素の数値が決定される。
θａｖｇ ：入力係数対象者平均ベクトル
θａｖｇは、式（２１）のように示される。
Figure 0007207525000021
式（２１）は、サブモデルｓの混合比率対象者平均値ｗ（ｓ）を重み係数としたときの入力係数ベクトルθ（ｓ）の加重平均によって，全ての対象者の入力係数ベクトルの平均に相当する入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇを算出することに相当する。上記のように、入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇは、全ての対象者の覚醒度予測モデル１７３を平均した覚醒度予測モデル１７３の例に該当する。したがって、入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇは、平均化覚醒度予測モデルの例に該当する。
θｉ ：対象者ｉの入力係数ベクトル
対象者ｉの入力係数ベクトルθｉは、物理量予測値ベクトルＵｔに対する対象者ｉについての覚醒度への影響度合いを示すベクトルである。
θｉは、式（２２）のように示される。
Figure 0007207525000022
式（２２）は、サブモデルｓについて混合比率ｗｉ （ｓ）を重み係数としたときの入力係数ベクトルθ（ｓ）の加重平均によって、対象者ｉの入力係数ベクトルθｉを算出することに相当する。上記のように、対象者ｉの入力係数ベクトルθｉは、対象者ｉの覚醒度予測モデル１７３の例に該当する。
φｉ ：対象者ｉのヒストリベクトル
対象者ｉのヒストリベクトルは、対象者ｉの過去の覚醒度とそのときの物理量とを要素に持つベクトルである。
対象者ｉのヒストリベクトルφｉは、式（２３）のように示される。
Figure 0007207525000023
対象者ｉのヒストリベクトルφｉは、時間ステップｔ０から時間ステップ（ｔ０－ｔｗ）までの過去の覚醒度と物理量との対応関係を表す履歴情報に相当する。
式(２３)の温度の項（Ｔ）の下付のｉは、例えば空調機器が複数あるなど対象者によって温度を使い分ける場合に対応するものである。全ての対象者に共通の温度を用いる場合は、このｉは不要である。同様に、明るさの項（Ｌ）の下付のｉは、例えば照明機器が複数あるなど対象者によって明るさを使い分ける場合に対応するものである。全ての対象者に共通の明るさを用いる場合は、このｉは不要である。
Ｍ ：サブモデル数
Ｗ ：時間ステップ数
ｔ０ ：ヒストリ起点時間ステップ
ｔｗ ：ヒストリ時間ウィンドウサイズ
ヒストリ起点時間ステップｔ０およびヒストリ時間ウィンドウサイズｔｗは、ヒストリベクトルφｉにデータが含まれる時間ステップを示す。時間ステップｔ０から時間ステップ（ｔ０－ｔｗ）までのデータが、ヒストリベクトルφｉに含まれる。
γｉ ：対象者ｉの自己回帰係数
ここでいう自己回帰係数は、覚醒度の自己回帰係数である。覚醒度予測モデル１７３の説明変数に覚醒度が含まれる場合、対象者ｉの覚醒度予測モデル１７３は、対象者ｉの自己回帰係数γｉを用いて式（２４）のように示される。
Figure 0007207525000024
式（２４）では、時間ステップｔ＋１における覚醒度Ａｉ，ｔ＋１を算出する際に、前の時間ステップ（時間ステップｔ）における覚醒度Ａｉ，ｔを用いる。
γ（ｓ） ：サブモデルｓの自己回帰係数
γ ：サブモデル自己回帰係数ベクトル
サブモデル自己回帰係数ベクトルγは、式（２５）のように示される。
Figure 0007207525000025
サブモデル自己回帰係数ベクトルγを用いると、対象者ｉの自己回帰係数γｉは、式（２６）のように示される。
Figure 0007207525000026
Λｉ ：対象者ｉの修正初期覚醒度
対象者ｉの修正初期覚醒度Λｉは、式（２７）のように示される。
Figure 0007207525000027
Λ ：修正初期覚醒度対象者平均
修正初期覚醒度対象者平均Λは、式（２８）のように示される。
Figure 0007207525000028
λｉ，ｔ ：対象者ｉ、時間ステップｔの修正入力係数ベクトル
対象者ｉ、時間ステップｔの修正入力係数ベクトルλｉ，ｔは、式（２９）のように示される。
Figure 0007207525000029
λｔ ：時間ステップｔの修正入力係数対象者平均ベクトル
時間ステップｔの修正入力係数対象者平均ベクトルλｔは式（３０）のように示される。
Figure 0007207525000030
（関数）
ｇ ：サブモデル混合比率出力関数（ベクトル関数）
ＸＴ ：ベクトルＸの転置ベクトル，または，行列Ｘの転置行列
｜｜ｘ｜｜１ ：ベクトルｘのＬ１ノルム（ベクトルの要素の絶対値の和）（インデックス）
ｓ ：サブモデルのインデックス（ｓ＝１，２，・・・，Ｍ）
ｊ ：入力係数のインデックス
＜第１実施形態＞
第１実施形態では、覚醒度最適化モデルの目的関数に、ＡΔ（覚醒度の変化量予測値の、対象者および時間ステップでの平均値）を用いる場合、かつ、覚醒度予測モデルの説明変数に覚醒度が含まれない場合の例について説明する。
この場合、覚醒度最適化モデルの目的関数は、上記の式（１）のように示される。
設定値算出部１８４は、覚醒度最適化モデルの演算を行う際（すなわち、最適化問題を解く際）、最大化の対象であるＡΔを、入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇを用いて、式（３１）によって求める。
Figure 0007207525000031
式(３１)の「θａｖｇ ＴＵｔ」は、式（１１）および式（１８）～式（２１）により、式（３２）のように変形できる。
Figure 0007207525000032
θの各要素の値を、物理量（Ｕｔの要素）と覚醒度の変化量との相関関係を反映した値とすることで、線形回帰式の式（３２）で覚醒度の変化量を算出することができる。したがって、θａｖｇは覚醒度予測モデルの例に該当する。θの各列はサブモデルの例に該当し、ｗは混合比率の例に該当する。
ここで、ＡΔの他の算出方法として、対象者ｉおよび時間ステップｔにおける覚醒度の変化量Ａｉ，ｔ Δの平均を、対象者および時間ステップについてとるようにしてもよい。対象者ｉおよび時間ステップｔにおける覚醒度の変化量Ａｉ，ｔ Δは、式（３３）のように示される。
Figure 0007207525000033
この場合は、対象者全員について覚醒度予測モデル（式(３３)）を用いて覚醒度の変化量Ａｉ，ｔ Δを算出する必要があり、対象者の人数が増えると計算量が増加する。一方、式（３１）のようにθａｖｇを用いることで、式（３１）による覚醒度予測モデルを用いればよく、他の覚醒度予測モデルの演算を行う必要は無い。
最適化計算の実行前に覚醒度予測モデル生成部１８８が入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇを１度だけ計算しておくことで、最適化計算において個々の対象者の覚醒度予測モデル（対象者ｉの入力係数ベクトルθｉ）の計算を行う必要がない。最適化計算では、設定値算出部１８４は、θａｖｇを用いて覚醒度の変化量を算出すればよく、他の覚醒度予測モデルの計算を行う必要はない。設定値算出部１８４は、いわば、θａｖｇに対応する仮想的な１人の対象者の覚醒度の変化量を算出すればよく、最適化計算の計算量を実質的に対象者１人分に抑えられる。
このように、第１実施形態では、全ての対象者の覚醒度予測モデルの平均に相当するθａｖｇを用いて、個人差および心身状態の違いによる覚醒度の違いを制御に反映させることができ、かつ、最適化計算の計算量を実質的に対象者１人分に抑えることができる。
＜第２実施形態＞
第２実施形態では、覚醒度最適化モデルの目的関数に、Ａ（覚醒度の予測値の、対象者および時間ステップでの平均値）を用いる場合、かつ、覚醒度予測モデルの説明変数に覚醒度が含まれない場合の例について説明する。
この場合、設定値算出部１８４は、覚醒度最適化モデルの目的関数として、上記の式（１）に代えて式（３４）を用いる。
Figure 0007207525000034
式（３４）では、最大化の対象が、覚醒度の変化量ＡΔではなく覚醒度Ａとなっている点が、式（１）の場合と異なる。
設定値算出部１８４は、覚醒度最適化モデルの演算を行う際、最大化の対象であるＡを、入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇを用いて、式（３５）によって求める。
Figure 0007207525000035
式（３５）の右辺は式（３１）の右辺と同様であり、「θａｖｇ ＴＵｔ」は、第１実施形態の場合と同様、上記の式（３２）のように変形できる。
最大化の対象が、覚醒度の変化量ＡΔではなく覚醒度Ａである点は、学習によって異なるθの値を設定することで変更に対応可能である。θの各要素の値を、物理量（Ｕｔの要素）と覚醒度との相関関係を反映した値とすることで、線形回帰式の式（３２）で覚醒度を算出することができる。この場合も、θａｖｇは覚醒度予測モデルの例に該当する。θの各要素はサブモデルの例に該当し、ｗは混合比率の例に該当する。
ここで、Ａの他の算出方法として、対象者ｉおよび時間ステップｔにおける覚醒度Ａｉ，ｔの平均を、対象者および時間ステップについてとるようにしてもよい。対象者ｉおよび時間ステップｔにおける覚醒度Ａｉ，ｔは、式（３６）のように示される。
Figure 0007207525000036
この場合は、対象者全員について覚醒度予測モデル（式(３６)）を用いて覚醒度Ａｉ，ｔを算出する必要があり、対象者の人数が増えると計算量が増加する。一方、式（３５）のようにθａｖｇを用いることで、式（３５）による覚醒度予測モデルを用いればよく、他の覚醒度予測モデルの演算を行う必要は無い。
第２実施形態における最適化計算を、第１実施形態における最適化計算と比較すると、目的関数が覚醒度の変化量ＡΔであるか覚醒度Ａであるかの点で相違があるものの、実行する演算は同様である。したがって、第２実施形態でも第１実施形態の場合と同様の効果を得られる。
具体的には、最適化計算の実行前に覚醒度予測モデル生成部１８８が入力係数対象者平均ベクトルθａｖｇを１度だけ計算しておくことで、最適化計算において個々の対象者の覚醒度予測モデル（対象者ｉの入力係数ベクトルθｉ）の計算を行う必要がない。最適化計算では、設定値算出部１８４は、θａｖｇを用いて覚醒度を算出すればよく、他の覚醒度予測モデルの計算を行う必要はない。設定値算出部１８４は、いわば、θａｖｇに対応する仮想的な１人の対象者の覚醒度を算出すればよく、最適化計算の計算量を実質的に対象者１人分に抑えられる。
このように、第２実施形態では、全ての対象者の覚醒度予測モデルの平均に相当するθａｖｇを用いて、個人差および心身状態の違いによる覚醒度の違いを制御に反映させることができ、かつ、最適化計算の計算量を実質的に対象者１人分に抑えることができる。
＜第３実施形態＞
第３実施形態では、覚醒度最適化モデルの目的関数に、ＡΔ（覚醒度の変化量予測値の、対象者および時間ステップでの平均値）を用いる場合、かつ、覚醒度予測モデルの説明変数に覚醒度が含まれる場合の例について説明する。
覚醒度予測モデルの説明変数に覚醒度が含まれる場合、覚醒度予測モデルは式（３７）のように示される。
Figure 0007207525000037
覚醒度最適化モデルの目的関数に、ＡΔ（覚醒度の変化量予測値の、対象者および時間ステップでの平均値）を用いる場合、覚醒度最適化モデルの目的関数は、上記の式（１）のように示される。式（１）は、式（３８）のように変形できる。
Figure 0007207525000038
式（３８）は、式（３９）のように変形できる。
Figure 0007207525000039
ここで、式（４０）のように、時間ステップインデックス集合Ｔを、時間ステップ数Ｗを用いて具体化している。
Figure 0007207525000040
式（３９）は、式（４１）のように変形できる。
Figure 0007207525000041
式（４１）の「Ａ＊，０」は定数とみなすことができる。これにより、式（４１）の代わりに式（４２）を目的関数として用いることができる。
Figure 0007207525000042
式（４２）の「Ａ＊，ｗ」は、式（４３）のように変形できる。
Figure 0007207525000043
式（４３）の右辺の計算量は、対象者の人数に依存しない。第１実施形態および第２実施形態と同様に、個人差および心身状態の違いによって覚醒度の特性が異なる複数人の対象者を覚醒度制御の対象としても、最適化計算の前に１度だけ修正初期覚醒度対象者平均Λと修正入力係数対象者平均ベクトルλｔを算出すれば、最適化計算において各対象者の覚醒度予測モデルを用いて覚醒度の変化量を求める必要はない。
また、式（４３）は、修正初期覚醒度対象者平均Λと修正入力係数対象者平均ベクトルλｔに対応する各対象者の平均に相当する仮想の対象者１人に対して最適化計算を行えばよいことを示している。したがって、最適化計算の計算量を実質的に対象者１人分に抑えられる。
＜第４実施形態＞
第４実施形態では、覚醒度最適化モデルの目的関数に、Ａ（覚醒度の予測値の、対象者および時間ステップでの平均値）を用いる場合、かつ、覚醒度予測モデルの説明変数に覚醒度が含まれる場合の例について説明する。
この場合、覚醒度最適化モデルの目的関数は、第２実施形態の場合と同様、上記の式（３４）のように示される。式（３４）の「Ａ」は、式（４４）のように変形できる。
Figure 0007207525000044
式（４４）の右辺は、第３実施形態の場合の式（４３）の右辺と同様、対象者の人数に依存しない線形モデルである。したがって、第４実施形態でも第３実施形態の場合と同様の処理となり、第３実施形態の場合と同様の効果を得られる。
図４は、覚醒度制御装置１００が覚醒度予測モデル１７３を生成する処理手順の例を示す図である。図４は、第１実施形態～第４実施形態に共通する。
図４の例では、物理量は温度と照度との２つになっており、また、サブモデル１７２の個数は２個となっている。
図４の処理で、設定値算出部１８４は、過去の覚醒度と物理量の履歴情報であるヒストリベクトルφｉを取得する（ステップＳ２１０）。
次に、混合比率算出部１８７は、取得したヒストリベクトルφｉをサブモデル混合比率出力関数ｇに入力して、各対象者が各サブモデルにどの程度当てはまるかを表すサブモデル混合比率ベクトルｗｉを算出する（ステップＳ２２０）。ここでは、サブモデル１７２は物理量を説明変数とする線形モデルであり、対象者の覚醒度予測モデルは各サブモデルの凸結合として合成される。
そして、覚醒度予測モデル生成部１８８は、覚醒度予測モデルを算出する（ステップＳ２３０）。具体的には、得られたサブモデル混合比率ベクトルｗｉを重み係数とした加重平均を入力係数ベクトルθ（ｓ）に対して計算して得られる凸結合が、対象者の覚醒度予測モデル１７３と対応する入力係数ベクトルθｉとなる。
ステップＳ２３０の後、覚醒度制御装置１００は、図４の処理を終了する。
＜第５実施形態＞
第５実施形態では、表示部１２０による対象者の覚醒度の特性に関する表示について説明する。第５実施形態によれば、管理者や対象者自身に、在室する対象者の覚醒度の特性に関する情報を提供できる。
表示部１２０は、例えば、入力係数行列θとサブモデル混合比率ベクトルｗｉとを表示する。入力係数行列θは予め学習により算出される。サブモデル混合比率ベクトルｗｉは、混合比率算出部１８７が算出する。
図５は、表示部１２０による入力係数行列θの表示例を示す図である。
入力係数行列θは、サブモデル毎の周辺環境の物理量に対する覚醒度の変化の度合いを示す。表示部１２０は、入力係数行列θを表形式で示している。この入力係数行列θの表では、「物理量」欄と、「サブモデル１」欄と、「サブモデル２」欄とがあり、温度および照度のそれぞれの物理量について、かつ、サブモデル毎に、覚醒度の変化の度合いを示す実数値が、「Ｈｉｇｈ」、「Ｍｉｄｄｌｅ」、「Ｌｏｗ」の３段階などのレベルの表示に置き換えて示されている。
これにより、表示部１２０が実数値をそのまま表示する場合よりも、表示を見る人（管理者または対象者等）が覚醒度の変化の度合いを容易に理解できることが期待される。あるいは、表示部１２０が実数値をそのまま表示するようにしてもよい。
なお、表示部１２０が表示するレベルの個数（段階数）は、図５に例示する３段階に限定されず複数の段階であればよく、２段階であってもよいし４段階以上であってもよい。例えば、表示部１２０が、覚醒度の変化の度合いを示す実数値を、「Ｈｉｇｈ」、「Ｌｏｗ」の２段階のレベルに置き換えて表示するようにしてもよい。あるいは、表示部１２０が、覚醒度の変化の度合いを示す実数値を、レベル１、レベル２、・・・、レベルＮ（Ｎは、Ｎ≧２の整数）のＮ段階のレベルに置き換えて表示するようにしてもよい。
図６は、表示部１２０によるサブモデル混合比率ベクトルｗｉの表示例を示す図である。
サブモデル混合比率ベクトルｗｉは、サブモデル１７２の各々が対象者の覚醒度の特性にどの程度適合しているかを示す。表示部１２０は、サブモデル混合比率ベクトルｗｉを表形式で示している。このサブモデル混合比率ベクトルｗｉの表では、「対象者」欄と、「サブモデル１」欄と、「サブモデル２」欄とがあり、対象者毎にサブモデル１、サブモデル２それぞれの混合比率が示されている。混合比率が大きいほど、そのサブモデルが適合しているといえる。
図５の例の場合と同様、表示部１２０が、サブモデル混合比率ベクトルｗｉの実数値を「Ｈｉｇｈ」、「Ｍｉｄｄｌｅ」、「Ｌｏｗ」の３段階などのレベルの表示に置き換えて示すようにしてもよい。
図５の例の場合と同様、表示部１２０が表示するレベルの個数（段階数）は、３段階に限定されず複数の段階であればよく、２段階であってもよいし４段階以上であってもよい。例えば、表示部１２０が、サブモデル混合比率ベクトルｗｉを示す実数値を、「Ｈｉｇｈ」、「Ｌｏｗ」の２段階のレベルに置き換えて表示するようにしてもよい。あるいは、表示部１２０が、サブモデル混合比率ベクトルｗｉを示す実数値を、レベル１、レベル２、・・・、レベルＮ（Ｎは、Ｎ≧２の整数）のＮ段階のレベルに置き換えて表示するようにしてもよい。
表示部１２０が、入力係数行列θおよびサブモデル混合比率ベクトルｗｉを表示することで、これを参照する人は、各対象者の覚醒度の特性について知ることができる。例えば、図６のサブモデル混合比率ベクトルｗｉで対象者Ａについては、サブモデル１の混合比率が高い。したがって、対象者Ａの覚醒度の特性は、サブモデル１に近い覚醒度の特性となると考えられ、温度の影響が大きいと把握できる。また、対象者Ｂについては、サブモデル２の混合比率が高いため、サブモデル２に近い覚醒度の特性となると考えられ、照度の影響が大きいと把握できる。対象者Ｃについては、サブモデル１の混合比率とサブモデル２の混合比率が同程度であるため、温度および照度の何れも影響は中程度であると把握できる。表示部１２０が、入力係数行列θおよびサブモデル混合比率ベクトルｗｉだけでなく、サブモデル自己回帰係数ベクトルγなど他のデータも表示するようにしてもよい。
以上のように、混合比率算出部１８７は、複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、対象者の特性データに基づいて算出する。サブモデルは、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する。覚醒度予測モデル生成部１８８は、混合比率とサブモデルとに基づいて対象者に関する覚醒度予測モデル１７３を生成する。監視制御部１８１および設定値算出部１８４は、覚醒度予測モデル１７３を用いて、物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御する。
覚醒度制御装置１００によれば、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを、覚醒度予測モデルに反映させることができる。これにより、覚醒度制御装置１００によれば、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを、覚醒度制御に反映させることができる。
また、覚醒度制御装置１００では、予め用意されているサブモデルを用いて対象者に関する覚醒度予測モデル（個々の対象者の覚醒度予測モデル、または、対象者について平均した覚醒度予測モデル）を生成する。これにより、覚醒度制御装置１００では、対象者のデータが比較的少ない状態でも、その対象者の覚醒度予測モデルを生成して覚醒度制御を行うことができる。
また、特性データは、物理量と覚醒度の推定値との履歴データである。
これにより、覚醒度制御装置１００は、物理量と覚醒度との相関関係を解析して覚醒度予測モデルを生成することができる。また、覚醒度制御装置１００は、覚醒度制御の対象となる環境に応じていろいろな物理量を用いて覚醒度制御を行い得る。
また、覚醒度予測モデル生成部１８８は、複数のサブモデル１７２について、混合比率を重み係数とする加重平均をとることで覚醒度予測モデル１７３を生成する。
これにより、覚醒度予測モデル生成部１８８は、比較的計算量が少ない線形結合で覚醒度予測モデルを生成することができ、この点で覚醒度予測モデル生成部１８８の負荷が軽くて済む。
また、覚醒度予測モデル生成部１８８は、複数の対象者の覚醒度予測モデル１７３を平均化した平均化覚醒度予測モデルを生成する。監視制御部１８１および設定値算出部１８４は、平均化覚醒度予測モデルを用いて、物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御する。
これにより、設定値算出部１８４は、最適化計算を行う際に、平均化覚醒度予測モデルを用いて覚醒度の計算を行えばよく、対象者それぞれの覚醒度予測モデルを用いる必要がない。覚醒度制御装置１００は、この点で、対象者の人数に対するスケーラビリティを確保できる。
また、混合比率算出部１８７は、複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、対象者の特性データに基づいて算出する。表示部１２０は、サブモデル毎に覚醒度の増減に関する物理量の影響度合いを表示し、対象者毎に混合比率を表示する。
これにより、表示を参照する人（例えば、管理者または対象者）は、対象者の覚醒度の特性を把握することができ、対象者の覚醒度の特性を覚醒度の制御に反映させることができる。
また、特性データは、前記物理量と前記覚醒度の推定値との履歴データである。
これにより、覚醒度制御装置１００は、物理量と覚醒度との相関関係を解析して覚醒度予測モデルを生成することができる。また、覚醒度制御装置１００は、覚醒度制御の対象となる環境に応じていろいろな物理量を用いて覚醒度制御を行い得る。
なお、サブモデル１７２が、区間線形に構成されていてもよい。例えば、サブモデル１７２が、２０℃など所定の温度以上の線形の部分（部分モデル）と、所定の温度未満の線形の部分との組み合わせで構成されていてもよい。これによって、より複雑なモデルを構成することができ、かつ、線形区間毎に線形性による効果を得られる。
あるいは、サブモデルは線形モデルで構成され、覚醒度予測モデルが、ルールベースのモデルになっていてもよい。例えば、覚醒度予測モデルが、２０℃など所定の温度以上のときと、所定の温度未満のときとで、異なる混合比率でサブモデルを合成するようにしてもよい。これによって、より複雑なモデルを構成することができ、かつ、線形区間毎に線形性による効果を得られる。
図７は、実施形態に係る覚醒度制御装置の構成の例を示す図である。図７に示す覚醒度制御装置１０は、混合比率算出部１１と、覚醒度予測モデル生成部１２と、機器制御部１３とを備える。
かかる構成で、混合比率算出部１１は、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、対象者の特性データに基づいて算出する。覚醒度予測モデル生成部１２は、混合比率とサブモデルとに基づいて対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する。機器制御部１３は、覚醒度予測モデルを用いて、物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御する。
覚醒度制御装置１０によれば、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを、覚醒度予測モデルに反映させることができる。これにより、覚醒度制御装置１０によれば、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを、覚醒度制御に反映させることができる。
また、覚醒度制御装置１０では、予め用意されているサブモデルを用いて対象者に関する覚醒度予測モデル（個々の対象者の覚醒度予測モデル、または、対象者について平均した覚醒度予測モデル）を生成する。これにより、覚醒度制御装置１０では、対象者のデータが比較的少ない状態でも、その対象者の覚醒度予測モデルを生成して覚醒度制御を行うことができる。
図８は、実施形態に係る覚醒度特性表示装置の構成の例を示す図である。図８に示す覚醒度特性表示装置２０は、混合比率算出部２１（混合比率算出手段）と、表示部２２（表示手段）とを備える。
かかる構成で、混合比率算出部２１は、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、対象者の特性データに基づいて算出する。表示部２２は、前記サブモデル毎に前記覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、前記対象者毎に前記混合比率を表示する。
これにより、表示を参照する人（例えば、管理者または対象者）は、対象者の覚醒度の特性を把握することができ、対象者の覚醒度の特性を覚醒度の制御に反映させることができる。
図９は、実施形態に係る覚醒度制御方法における処理手順の例を示す図である。
図９の処理では、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、対象者の特性データに基づいて算出し（ステップＳ１１）、混合比率とサブモデルとに基づいて対象者に関する覚醒度予測モデルを生成し（ステップＳ１２）、覚醒度予測モデルを用いて、物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御する（ステップＳ１３）。
この覚醒度制御方法によれば、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを、覚醒度予測モデルに反映させることができる。これにより、対象者が位置する空間（対象者の周囲環境）における物理量が覚醒度制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いを、覚醒度制御に反映させることができる。
図１０は、実施形態に係る覚醒度特性表示方法における処理手順の例を示す図である。
図１０の処理では、対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、対象者の特性データに基づいて算出し（ステップＳ２１）、サブモデル毎に覚醒度の増減に関する物理量の影響度合いを表示し、対象者毎に混合比率を表示する（ステップＳ２２）。
これにより、表示を参照する人（例えば、管理者または対象者）は、対象者の覚醒度の特性を把握することができ、対象者の覚醒度の特性を覚醒度の制御に反映させることができる。
覚醒度制御装置１００、覚醒度制御装置１０、覚醒度特性表示装置２０の構成は、コンピュータを用いた構成に限定されない。例えば、覚醒度制御装置１００が、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）を用いて構成されるなど、専用のハードウェアを用いて構成されていてもよい。
本発明は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
この場合、プログラムは、様々なタイプのコンピュータ可読媒体（コンピュータ読み取り可能な記録媒体)、例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ(Blu-ray(登録商標) Disc)、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１９年４月１０日に出願された日本出願特願２０１９－０７５０５６号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
本発明は、例えば、対象者の生理状態の制御に利用可能である。本発明によれば、周囲環境における物理量が生理状態制御の対象者に及ぼす影響の度合いの個人差および心身状態による違いのうち少なくとも何れか一方を生理状態制御に反映させることができる。
１ 覚醒度制御システム
１０、１００ 覚醒度制御装置
１１、２１、１８７ 混合比率算出部
１２、１８８ 覚醒度予測モデル生成部
１３ 機器制御部
２０ 覚醒度特性表示装置
２２ 表示部
１１０ 通信部
１２０ 表示部
１７０ 記憶部
１７１ 物理量予測モデル
１７２ サブモデル
１７３ 覚醒度予測モデル
１８０ 制御部
１８１ 監視制御部
１８２ 第１取得部
１８３ 第２取得部
１８４ 設定値算出部
１８５ 物理量予測モデル演算部
１８６ 覚醒度予測モデル演算部
２００ 環境制御機器
３００ 環境測定機器
４００ 覚醒度推定機器

Claims (10)

  1. 対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する混合比率算出手段と、
    前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する生理状態予測モデル生成手段と、
    時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する機器制御手段と、
    を備える生理状態制御装置。
  2. 前記特性データは、前記物理量と前記覚醒度の推定値との履歴データである
    請求項１に記載の生理状態制御装置。
  3. 前記生理状態予測モデル生成手段は、前記複数のサブモデルについて、前記混合比率を重み係数とする加重平均をとることで前記覚醒度予測モデルを生成する
    請求項１または２に記載の生理状態制御装置。
  4. 前記生理状態予測モデル生成手段は、複数の対象者の覚醒度予測モデルを平均化した平均化覚醒度予測モデルを生成し、
    前記機器制御手段は、前記平均化覚醒度予測モデルを用いて、前記制御対象機器を制御する
    請求項１から３の何れか一項に記載の生理状態制御装置。
  5. 前記サブモデル毎に覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、前記対象者毎に、前記複数のサブモデルそれぞれの混合比率を表示する表示手段
    をさらに備える、請求項１から４の何れか一項に記載の生理状態制御装置。
  6. 対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する混合比率算出手段と、
    前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する生理状態予測モデル生成手段と、
    時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する機器制御手段と、
    前記サブモデル毎に覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、前記対象者毎に前記混合比率を表示する表示手段と、
    を備える生理状態制御装置。
  7. コンピュータが、
    対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出し、
    前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成し、
    時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御する、
    制御対象機器の作動方法。
  8. コンピュータが、
    対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出し、
    前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成し、
    時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御し、
    前記サブモデル毎に覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、
    前記対象者毎に前記混合比率を表示する
    生理状態特性表示方法。
  9. コンピュータに、
    対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する工程と、
    前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する工程と、
    時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する工程と、
    を実行させるためのプログラム。
  10. コンピュータに、
    対象者が位置する空間における物理量を入力として覚醒度の予測値を出力する複数のサブモデルそれぞれの混合比率を、前記対象者の特性データに基づいて算出する工程と、
    前記混合比率と前記サブモデルとに基づいて前記対象者に関する覚醒度予測モデルを生成する工程と、
    時間帯によって、前記対象者の覚醒度を向上させるための制御と、前記対象者の覚醒度を低下させるための制御とを切り替え、前記覚醒度予測モデルを用いて、前記物理量に影響を及ぼす制御対象機器を制御することで前記対象者の覚醒度を制御する工程と、
    前記サブモデル毎に覚醒度の増減に関する前記物理量の影響度合いを表示し、前記対象者毎に前記混合比率を表示する工程と、
    を実行させるためのプログラム。
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