JP7212419B2 - 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム - Google Patents
安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7212419B2 JP7212419B2 JP2022029913A JP2022029913A JP7212419B2 JP 7212419 B2 JP7212419 B2 JP 7212419B2 JP 2022029913 A JP2022029913 A JP 2022029913A JP 2022029913 A JP2022029913 A JP 2022029913A JP 7212419 B2 JP7212419 B2 JP 7212419B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sleep
- user
- data
- unit
- identification information
- 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
Links
Images
Description
本発明は、安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラムに関する。
運転者は、充分な睡眠をとっていない状態で自動車などの車両を運転する場合、集中力不足や居眠り運転などにより大きな事故を起こしてしまう可能性がある。
特許文献１には、関連する技術として、作業者自身の意志によって作動し得るスイッチを数秒間隔のクリックの繰り返しにて、作業者の覚醒状態を確認、クリックが途絶えた事をもって居眠り状態に突入したと判定し警報を発するようにした居眠り警報装置に関する技術が記載されている。
特許文献１には、関連する技術として、作業者自身の意志によって作動し得るスイッチを数秒間隔のクリックの繰り返しにて、作業者の覚醒状態を確認、クリックが途絶えた事をもって居眠り状態に突入したと判定し警報を発するようにした居眠り警報装置に関する技術が記載されている。
ところで、特許文献１に記載の技術では、睡眠不足である場合にも車両を運転できてしまう。また、運転中に居眠り検出のための運転とは別の操作が必要となる。
そのため、ユーザが車両を運転する前に、睡眠不足を判定することのできる技術が求められていた。
そのため、ユーザが車両を運転する前に、睡眠不足を判定することのできる技術が求められていた。
そこで、この発明は、上記の課題を解決することのできる安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラムを提供することを目的としている。
上記目的を達成するために、第１の態様は、睡眠データ測定装置と、睡眠不足判定装置と、ユーザ識別情報入力装置とを有する安全運転管理システムであって、前記睡眠不足判定装置は、運転者の睡眠が充分である場合の睡眠データと、前記運転者の車両の運転開始のため搭乗した時から過去の一定時間内に測定した前記睡眠データと同一のデータを含む一定時間内取得データとを比較し、前記睡眠データと前記一定時間内取得データとの差が所定の差以上である場合に、前記運転者が睡眠不足であると判定する睡眠不足判定部、を備える、安全運転管理システムである。
また、第２の態様は、上述の安全運転管理システムにおいて、前記睡眠データ測定装置は、前記運転者の睡眠データを取得する際に、身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する睡眠時ユーザ識別情報取得部、を備え、前記ユーザ識別情報入力装置は、前記運転者が車両を運転する際に、前記身体の測定情報と同種の身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する運転時ユーザ識別情報取得部、を備える。
また、第３の態様は、上述の安全運転管理システムにおいて、前記ユーザ識別情報入力装置は、前記睡眠不足判定部が前記運転者が睡眠不足であると判定した場合に、前記運転者が前記車両を運転できないよう前記車両を制御する制御部、を備える。
また、第４の態様は、上述の安全運転管理システムにおいて、前記ユーザ識別情報入力装置は、前記睡眠不足判定部を備える。
また、第５の態様は、運転者の睡眠が充分である場合の睡眠データと、前記運転者の車両の運転開始のため搭乗した時から過去の一定時間内に測定した前記睡眠データと同一のデータを含む一定時間内取得データとを比較し、前記睡眠データと前記一定時間内取得データとの差が所定の差以上である場合に、前記運転者が睡眠不足であると判定する睡眠不足判定部、を備えるである。
また、第６の態様は、運転者の睡眠データを取得する際に、身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する睡眠時ユーザ識別情報取得部、を備える睡眠データ測定装置である。
また、第７の態様は、運転者が車両を運転する際に、身体の測定情報と同種の身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する運転時ユーザ識別情報取得部、を備えるユーザ識別情報入力装置である。
また、第８の態様は、睡眠データ測定装置と、睡眠不足判定装置と、ユーザ識別情報入力装置とを有する安全運転管理システムの制御方法であって、前記睡眠不足判定装置において、睡眠不足判定部は、運転者の睡眠が充分である場合の睡眠データと、前記運転者の車両の運転開始のため搭乗した時から過去の一定時間内に測定した前記睡眠データと同一のデータを含む一定時間内取得データとを比較し、前記睡眠データと前記一定時間内取得データとの差が所定の差以上である場合に、前記運転者が睡眠不足であると判定する、制御方法である。
また、第９の態様は、睡眠不足判定部は、運転者の睡眠が充分である場合の睡眠データと、前記運転者の車両の運転開始のため搭乗した時から過去の一定時間内に測定した前記睡眠データと同一のデータを含む一定時間内取得データとを比較し、前記睡眠データと前記一定時間内取得データとの差が所定の差以上である場合に、前記運転者が睡眠不足であると判定する、制御方法である。
また、第１０の態様は、睡眠時ユーザ識別情報取得部は、運転者の睡眠データを取得する際に、身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する、制御方法である。
また、第１１の態様は、運転時ユーザ識別情報取得部は、運転者が車両を運転する際に、身体の測定情報と同種の身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する、制御方法である。
また、第１２の態様は、コンピュータを、運転者の睡眠が充分である場合の睡眠データと、前記運転者の車両の運転開始のため搭乗した時から過去の一定時間内に測定した前記睡眠データと同一のデータを含む一定時間内取得データとを比較し、前記睡眠データと前記一定時間内取得データとの差が所定の差以上である場合に、前記運転者が睡眠不足であると判定する睡眠不足判定手段、として機能させるプログラムである。
また、第１３の態様は、コンピュータを、運転者の睡眠データを取得する際に、身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する睡眠時ユーザ識別情報取得手段、として機能させるプログラムである。
また、第１４の態様は、コンピュータを、運転者が車両を運転する際に、身体の測定情報と同種の身体の測定情報に基づいて前記運転者を識別する運転時ユーザ識別情報入力手段、として機能させるプログラムである。
本発明によれば、ユーザが車両を運転する前に、睡眠不足を判定することができる。
まず、本発明の一実施形態による安全運転管理システムの構成について説明する。
図１は、本実施形態による安全運転管理システム１の構成の一例を示す図である。
安全運転管理システム１は、睡眠データ測定装置２と、車両３と、サーバ４と、ネットワークＮＷと、を備える。
図１は、本実施形態による安全運転管理システム１の構成の一例を示す図である。
安全運転管理システム１は、睡眠データ測定装置２と、車両３と、サーバ４と、ネットワークＮＷと、を備える。
安全運転管理システム１が備える睡眠データ測定装置２は、ユーザの睡眠時の脈拍、呼吸、体動などのデータ（以下、睡眠データ）を測定する。また、睡眠データ測定装置２は、ユーザの睡眠データを測定する際に、そのユーザを特定するための睡眠時ユーザ識別情報として、例えば、血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度などを測定する。
車両３は、ユーザが車両３を運転する前に、ユーザが車両３を運転できる状態であるか否かをサーバ４に問い合わせる。
サーバ４は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグと、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグとともにデータテーブルに記憶する。睡眠データは、例えば、呼吸回数、脈拍及び脈拍の強さを示すデータである。
また、サーバ４は、ユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介して受信する度に、判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データと、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠データとを比較して、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠状態を解析する。例えば、サーバ４は、判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれを比較する。そして、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。具体的には、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数を減算する。サーバ４は、当該呼吸回数の減算結果である呼吸回数減算結果と、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数とが同一であると判定するために設定した呼吸回数しきい値とを比較し、呼吸回数減算結果が呼吸回数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数は睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数と同一であると判定する。また、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの脈拍数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数を減算する。サーバ４は、当該脈拍数の減算結果である脈拍数減算結果と、睡眠充分データが含む単位時間当たりの脈拍数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数とが同一であると判定するために設定した脈拍数しきい値とを比較し、脈拍数減算結果が脈拍数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数は睡眠充分データが含む単位時間当たりの脈拍数と同一であると判定する。また、サーバ４は、睡眠充分データが含む脈拍の強さからユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さを減算する。サーバ４は、当該脈拍の強さの減算結果である脈拍強度減算結果と、睡眠充分データが含む脈拍の強さとユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さとが同一であると判定するために設定した脈拍強度しきい値とを比較し、脈拍強度減算結果が脈拍強度しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む脈拍の強さは睡眠充分データが含む脈拍の強さと同一であると判定する。そして、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれがすべて同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。また、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが１つでも同一ではないと判定した場合、ユーザの睡眠は充分ではないと判定する。なお、サーバ４は、体動に基づく単位時間当たりの寝返り回数をユーザの睡眠が充分であるか否かの判定に用いるものであってもよい。その場合、サーバ４は、単位時間当たりの寝返り回数が少ない場合にユーザの睡眠が充分であると判定する。また、サーバ４は、単位時間当たりの寝返り回数が多い場合にユーザの睡眠が充分ではないと判定する。
サーバ４は、ユーザの睡眠が充分であると判定した睡眠データを睡眠充分フラグとともにデータテーブルに記憶する。
さらに、サーバ４は、判定フラグを有する睡眠データを判定基準として、ユーザの車両３を運転する直前の睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かを判定する。サーバ４は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かの判定結果をネットワークＮＷを介して車両３に送信する。
サーバ４は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグと、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグとともにデータテーブルに記憶する。睡眠データは、例えば、呼吸回数、脈拍及び脈拍の強さを示すデータである。
また、サーバ４は、ユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介して受信する度に、判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データと、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠データとを比較して、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠状態を解析する。例えば、サーバ４は、判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれを比較する。そして、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。具体的には、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数を減算する。サーバ４は、当該呼吸回数の減算結果である呼吸回数減算結果と、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数とが同一であると判定するために設定した呼吸回数しきい値とを比較し、呼吸回数減算結果が呼吸回数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数は睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数と同一であると判定する。また、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの脈拍数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数を減算する。サーバ４は、当該脈拍数の減算結果である脈拍数減算結果と、睡眠充分データが含む単位時間当たりの脈拍数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数とが同一であると判定するために設定した脈拍数しきい値とを比較し、脈拍数減算結果が脈拍数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数は睡眠充分データが含む単位時間当たりの脈拍数と同一であると判定する。また、サーバ４は、睡眠充分データが含む脈拍の強さからユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さを減算する。サーバ４は、当該脈拍の強さの減算結果である脈拍強度減算結果と、睡眠充分データが含む脈拍の強さとユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さとが同一であると判定するために設定した脈拍強度しきい値とを比較し、脈拍強度減算結果が脈拍強度しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む脈拍の強さは睡眠充分データが含む脈拍の強さと同一であると判定する。そして、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれがすべて同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。また、サーバ４は、睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが１つでも同一ではないと判定した場合、ユーザの睡眠は充分ではないと判定する。なお、サーバ４は、体動に基づく単位時間当たりの寝返り回数をユーザの睡眠が充分であるか否かの判定に用いるものであってもよい。その場合、サーバ４は、単位時間当たりの寝返り回数が少ない場合にユーザの睡眠が充分であると判定する。また、サーバ４は、単位時間当たりの寝返り回数が多い場合にユーザの睡眠が充分ではないと判定する。
サーバ４は、ユーザの睡眠が充分であると判定した睡眠データを睡眠充分フラグとともにデータテーブルに記憶する。
さらに、サーバ４は、判定フラグを有する睡眠データを判定基準として、ユーザの車両３を運転する直前の睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かを判定する。サーバ４は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かの判定結果をネットワークＮＷを介して車両３に送信する。
次に、本発明の一実施形態による安全運転管理システム１の処理の概要を説明する。
安全運転管理システム１において、睡眠データ測定装置２は、ユーザの睡眠データを測定する。また、睡眠データ測定装置２は、ユーザの睡眠データを測定する際に、そのユーザを特定するための睡眠時ユーザ識別情報を測定する。そして、睡眠データ測定装置２は、測定したユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介してサーバ４に送信する。
安全運転管理システム１において、睡眠データ測定装置２は、ユーザの睡眠データを測定する。また、睡眠データ測定装置２は、ユーザの睡眠データを測定する際に、そのユーザを特定するための睡眠時ユーザ識別情報を測定する。そして、睡眠データ測定装置２は、測定したユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介してサーバ４に送信する。
サーバ４は、睡眠データ測定装置２からネットワークＮＷを介してユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを受信すると、判定フラグと睡眠充分フラグとともにデータテーブルに記憶しているユーザの睡眠充分データと比較して、ユーザの睡眠が充分であるか否かを解析する。サーバ４は、睡眠データ測定装置２からネットワークＮＷを介してユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを受信する度に、ユーザの睡眠が充分であるか否かを解析する。そして、サーバ４は、睡眠状態を解析した結果、睡眠が充分であった場合には、ユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを睡眠充分フラグとともに記憶する。
その後、ユーザが運転者として車両３の運転席に着座（車両３に搭乗）する。すると、車両３は、ユーザが車両３を運転する際に、睡眠時ユーザ識別情報と同種のユーザ識別情報である運転時ユーザ識別情報を測定する。そして、車両３は、その運転時ユーザ識別情報をネットワークＮＷを介してサーバ４に送信する。
サーバ４は、車両３からネットワークＮＷを介して運転時ユーザ識別情報を受信すると、受信した運転時ユーザ識別情報と、ユーザ毎に記憶しているデータテーブルにおける睡眠時ユーザ識別情報とを比較する。そして、サーバ４は、運転時ユーザ識別情報と同一の睡眠時ユーザ識別情報を特定する。例えば、サーバ４は、運転時ユーザ識別情報が含む血圧と、記憶部３０３が記憶している各睡眠時ユーザ識別情報が含む血圧とを順に比較し、運転時ユーザ識別情報が含む血圧に最も近い血圧を含む睡眠時ユーザ識別情報を特定する。サーバ４は、この特定により車両３に搭乗したユーザに対応する睡眠データを含むデータテーブルを特定したことになる。
サーバ４は、特定した睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶しているデータの中から現在から過去の一定時間内のユーザの睡眠データを特定する。例えば、サーバ４は、睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶しているデータの中から現在から過去２４時間以内の睡眠データを一定時間内取得データとして特定する。
サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグとともに記憶している睡眠データを特定する。そして、サーバ４は、現在から過去の一定時間内にユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かを判定する。例えば、サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグを有する睡眠データの睡眠時間の合計が８時間以上である場合に、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であると判定する。また、サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグを有する睡眠データの睡眠時間の合計が８時間未満である場合に、ユーザの睡眠が車両３を運転するには不充分であると判定する。
サーバ４は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かの判定結果をネットワークＮＷを介して車両３に送信する。
サーバ４は、特定した睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶しているデータの中から現在から過去の一定時間内のユーザの睡眠データを特定する。例えば、サーバ４は、睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶しているデータの中から現在から過去２４時間以内の睡眠データを一定時間内取得データとして特定する。
サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグとともに記憶している睡眠データを特定する。そして、サーバ４は、現在から過去の一定時間内にユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かを判定する。例えば、サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグを有する睡眠データの睡眠時間の合計が８時間以上である場合に、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であると判定する。また、サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグを有する睡眠データの睡眠時間の合計が８時間未満である場合に、ユーザの睡眠が車両３を運転するには不充分であると判定する。
サーバ４は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かの判定結果をネットワークＮＷを介して車両３に送信する。
車両３は、サーバ４からネットワークＮＷを介してユーザが睡眠不足であるか否かの判定結果を受信すると、受信した判定結果に基づいて、ユーザを運転者として運転させるか否かを制御する。例えば、車両３は、サーバ４からネットワークＮＷを介してユーザが睡眠不足であることを示す判定結果を受信した場合、エンジンが掛からないように制御する。また、車両３は、表示部、振動装置、スピーカなどを有する報知装置からユーザに仮眠を取るように促す。
次に、本実施形態による安全運転管理システム１が備える睡眠データ測定装置２と、車両３と、サーバ４と、ネットワークＮＷのそれぞれの構成について説明する。
まず、本実施形態による睡眠データ測定装置２の構成について説明する。
図２は、本実施形態による睡眠データ測定装置２の構成の一例を示す図である。
睡眠データ測定装置２は、通信部１０１と、睡眠状態測定部１０２と、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３と、制御部１０４と、記憶部１０５と、ユーザ情報入力部１０６と、を備える。
まず、本実施形態による睡眠データ測定装置２の構成について説明する。
図２は、本実施形態による睡眠データ測定装置２の構成の一例を示す図である。
睡眠データ測定装置２は、通信部１０１と、睡眠状態測定部１０２と、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３と、制御部１０４と、記憶部１０５と、ユーザ情報入力部１０６と、を備える。
睡眠データ測定装置２が備える通信部１０１は、ネットワークＮＷを介してサーバ４と通信を行う。
睡眠状態測定部１０２は、ユーザの睡眠時の脈拍、呼吸、体動などの睡眠データを測定する。
睡眠状態測定部１０２は、ユーザの睡眠時の脈拍、呼吸、体動などの睡眠データを測定する。
睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、そのユーザを特定するためのユーザの身体の測定情報を睡眠時ユーザ識別情報として取得する。なお、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、適切にユーザを識別できる情報である限り、ユーザのどのような身体の測定情報を取得するものであってよい。
睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、例えば、以下のように睡眠時ユーザ識別情報を取得する。睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、血圧測定部１０３ａと、体温測定部１０３ｂと、体重測定部１０３ｃと、体組成測定部１０３ｄと、体格指数測定部１０３ｅと、生体インピーダンス測定部１０３ｆと、アセトン濃度測定部１０３ｇと、を備える。
血圧測定部１０３ａは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの血圧を測定する。例えば、血圧測定部１０３ａは、ユーザの血管に当たる位置にマイクを備え、血管の音の変化を読み取ることで血圧を測定する自動血圧計である。
体温測定部１０３ｂは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの体温を測定する。例えば、体温測定部１０３ｂは、耳式体温計、赤外線体温計、白金測温抵抗体を用いた温度計などである。
体重測定部１０３ｃは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの体重を測定する。例えば、体重測定部１０３ｃは、体重計であり、測定台に備えられた荷重センサ（例えば、ロードセル）が検出した荷重に基づいて、体重を算出する。
体組成測定部１０３ｄは、生体インピーダンス測定部１０３ｆが測定するユーザの生体インピーダンス、体重測定部１０３ｃが測定するユーザの体重及びユーザ情報入力部１０６で入力されるユーザ情報に基づき、体組成を算出することで測定が行われる。例えば、体組成測定部１０３ｄは、生体電気インピーダンス法によって、筋肉や体脂肪を測定する。この際、体組成測定部１０３ｄは、マルチ周波数測定やリアクタンステクノロジを用いることにより、高精度に体組成を計測する。
なお、マルチ周波数測定とは、生体組織において、電流がその周波数によって流れる経路が異なるという特性に基づいて、複数の周波数の電流を使い分けることにより生体組織の細胞の詳しい情報を得る測定である。また、リアクタンステクノロジとは、生体組織を構成する細胞内液及び細胞外液を抵抗成分、細胞膜を容量成分として、生体組織を電気的等価回路に表し、その抵抗成分と容量成分とを測定することにより、細胞内液及び細胞外液の情報と、細胞膜の情報とを得る技術である。
体格指数測定部１０３ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、ユーザの体格指数を算出する。体格指数は、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）と呼ばれる体重と身長のバランスから肥満度を判定する基準である。例えば、体格指数測定部１０３ｅは、ユーザがユーザ情報入力部１０６から睡眠データ測定装置２に入力した身長と、体重測定部１０３ｃが測定した体重とを用いて、「体重（ｋｇ）÷身長（ｍ）÷身長（ｍ）」を算出する。
生体インピーダンス測定部１０３ｆは、ユーザの生体インピーダンスを測定する。例えば、生体インピーダンス測定部１０３ｆは、２つの通電用電極と２つの測定用電極とを備え、２つの通電用電極を介してユーザの体内に微弱な交流電流を印加し、２つの測定用電極を介して電圧（電位差）を検出し、これらに基づいて、ユーザの生体インピーダンスを求めることで測定する。
アセトン濃度測定部１０３ｇは、ユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。例えば、アセトン濃度測定部１０３ｇは、第１のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分を含んだガスを検出し、第２のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分以外のガス成分を検出し、これら検出したガス成分の差分に基づいてアセトン濃度を求めることで測定する。
なお、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、血圧測定部１０３ａと、体温測定部１０３ｂと、体重測定部１０３ｃと、体組成測定部１０３ｄと、体格指数測定部１０３ｅと、生体インピーダンス測定部１０３ｆと、アセトン濃度測定部１０３ｇと、のすべてを備えるものに限定するものではない。睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、血圧測定部１０３ａと、体温測定部１０３ｂと、体重測定部１０３ｃと、体組成測定部１０３ｄと、体格指数測定部１０３ｅと、生体インピーダンス測定部１０３ｆと、アセトン濃度測定部１０３ｇのうち少なくとも１つを備えれば睡眠時ユーザ識別情報を取得することができ、好ましくは、複数備えるとよい。
睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、例えば、以下のように睡眠時ユーザ識別情報を取得する。睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、血圧測定部１０３ａと、体温測定部１０３ｂと、体重測定部１０３ｃと、体組成測定部１０３ｄと、体格指数測定部１０３ｅと、生体インピーダンス測定部１０３ｆと、アセトン濃度測定部１０３ｇと、を備える。
血圧測定部１０３ａは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの血圧を測定する。例えば、血圧測定部１０３ａは、ユーザの血管に当たる位置にマイクを備え、血管の音の変化を読み取ることで血圧を測定する自動血圧計である。
体温測定部１０３ｂは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの体温を測定する。例えば、体温測定部１０３ｂは、耳式体温計、赤外線体温計、白金測温抵抗体を用いた温度計などである。
体重測定部１０３ｃは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの体重を測定する。例えば、体重測定部１０３ｃは、体重計であり、測定台に備えられた荷重センサ（例えば、ロードセル）が検出した荷重に基づいて、体重を算出する。
体組成測定部１０３ｄは、生体インピーダンス測定部１０３ｆが測定するユーザの生体インピーダンス、体重測定部１０３ｃが測定するユーザの体重及びユーザ情報入力部１０６で入力されるユーザ情報に基づき、体組成を算出することで測定が行われる。例えば、体組成測定部１０３ｄは、生体電気インピーダンス法によって、筋肉や体脂肪を測定する。この際、体組成測定部１０３ｄは、マルチ周波数測定やリアクタンステクノロジを用いることにより、高精度に体組成を計測する。
なお、マルチ周波数測定とは、生体組織において、電流がその周波数によって流れる経路が異なるという特性に基づいて、複数の周波数の電流を使い分けることにより生体組織の細胞の詳しい情報を得る測定である。また、リアクタンステクノロジとは、生体組織を構成する細胞内液及び細胞外液を抵抗成分、細胞膜を容量成分として、生体組織を電気的等価回路に表し、その抵抗成分と容量成分とを測定することにより、細胞内液及び細胞外液の情報と、細胞膜の情報とを得る技術である。
体格指数測定部１０３ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、ユーザの体格指数を算出する。体格指数は、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ Ｍａｓｓ Ｉｎｄｅｘ）と呼ばれる体重と身長のバランスから肥満度を判定する基準である。例えば、体格指数測定部１０３ｅは、ユーザがユーザ情報入力部１０６から睡眠データ測定装置２に入力した身長と、体重測定部１０３ｃが測定した体重とを用いて、「体重（ｋｇ）÷身長（ｍ）÷身長（ｍ）」を算出する。
生体インピーダンス測定部１０３ｆは、ユーザの生体インピーダンスを測定する。例えば、生体インピーダンス測定部１０３ｆは、２つの通電用電極と２つの測定用電極とを備え、２つの通電用電極を介してユーザの体内に微弱な交流電流を印加し、２つの測定用電極を介して電圧（電位差）を検出し、これらに基づいて、ユーザの生体インピーダンスを求めることで測定する。
アセトン濃度測定部１０３ｇは、ユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。例えば、アセトン濃度測定部１０３ｇは、第１のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分を含んだガスを検出し、第２のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分以外のガス成分を検出し、これら検出したガス成分の差分に基づいてアセトン濃度を求めることで測定する。
なお、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、血圧測定部１０３ａと、体温測定部１０３ｂと、体重測定部１０３ｃと、体組成測定部１０３ｄと、体格指数測定部１０３ｅと、生体インピーダンス測定部１０３ｆと、アセトン濃度測定部１０３ｇと、のすべてを備えるものに限定するものではない。睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、血圧測定部１０３ａと、体温測定部１０３ｂと、体重測定部１０３ｃと、体組成測定部１０３ｄと、体格指数測定部１０３ｅと、生体インピーダンス測定部１０３ｆと、アセトン濃度測定部１０３ｇのうち少なくとも１つを備えれば睡眠時ユーザ識別情報を取得することができ、好ましくは、複数備えるとよい。
制御部１０４は、睡眠データ測定装置２における種々の制御を行う。例えば、制御部１０４は、通信部１０１が行う通信を制御する。
記憶部１０５は、睡眠データ測定装置２における処理に必要な種々のデータを記憶する。例えば、記憶部１０５は、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３が取得した睡眠時ユーザ識別情報を記憶する。
記憶部１０５は、睡眠データ測定装置２における処理に必要な種々のデータを記憶する。例えば、記憶部１０５は、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３が取得した睡眠時ユーザ識別情報を記憶する。
ユーザ情報入力部１０６は、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいてユーザの識別に使用する情報を取得する。例えば、ユーザ情報入力部１０６は、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて入力される氏名や年齢などの情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部１０６は、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて血圧によるユーザの識別の精度を向上させるために使用する性別の情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部１０６は、体格指数を算出する際に使用する身長の情報を取得する。ユーザ情報入力部１０６は、例えば、タッチパネルやキーボードなどである。
次に、本実施形態による車両３の構成について説明する。
図３は、本実施形態による車両３の構成の一例を示す図である。
安全運転管理システム１が備える車両３は、ユーザ識別情報入力装置３０を備える。
ユーザ識別情報入力装置３０は、通信部２０１と、運転時ユーザ識別情報取得部２０２と、制御部２０３と、ユーザ情報入力部２０４とを備える。
図３は、本実施形態による車両３の構成の一例を示す図である。
安全運転管理システム１が備える車両３は、ユーザ識別情報入力装置３０を備える。
ユーザ識別情報入力装置３０は、通信部２０１と、運転時ユーザ識別情報取得部２０２と、制御部２０３と、ユーザ情報入力部２０４とを備える。
車両３が備える通信部２０１は、ネットワークＮＷを介してサーバ４と通信を行う。
運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、ユーザが車両３を運転する際に、そのユーザを特定するためのユーザの身体の測定情報を運転時ユーザ識別情報として取得する。なお、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３と同種のユーザ識別情報を適切に取得するものであればどのようなものであってよい。
運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、例えば、以下のように運転時ユーザ識別情報を取得する。運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、血圧測定部２０２ａと、体温測定部２０２ｂと、体重測定部２０２ｃと、体組成測定部２０２ｄと、体格指数測定部２０２ｅと、生体インピーダンス測定部２０２ｆと、アセトン濃度測定部２０２ｇと、を備える。
血圧測定部２０２ａは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの血圧を測定する。例えば、血圧測定部２０２ａは、マイクを備え、血管の音の変化を読み取ることで血圧を測定する自動血圧計である。
体温測定部２０２ｂは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの体温を測定する。例えば、体温測定部２０２ｂは、耳式体温計、赤外線体温計、白金測温抵抗体を用いた温度計などである。
体重測定部２０２ｃは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの体重を測定する。例えば、体重測定部２０２ｃは、シートの座面に備えられた荷重センサ（例えば、ロードセル）が検出した荷重に基づいて、体重を算出する。なお、運転者の足が床に接地することで床に運転者の体重の一部が掛かりシートの座面に運転者の全体重が掛からない場合、事前に実験などで求めた荷重センサが検出した荷重と運転者の全体重との相関関係に基づいてユーザの全体重を予測する。
体組成測定部２０２ｄは、生体インピーダンス測定部２０２ｆが測定するユーザの生体インピーダンス、体重測定部２０２ｃが測定するユーザの体重及びユーザ情報入力部２０４で入力されるユーザ情報に基づき、体組成を測定することで測定が行われる。例えば、体組成測定部２０２ｄは、生体電気インピーダンス法によって、筋肉や体脂肪を測定する。この際、体組成測定部２０２ｄは、マルチ周波数測定やリアクタンステクノロジを用いることにより、高精度に体組成を計測する。
体格指数測定部２０２ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、ユーザの体格指数を算出する。例えば、体格指数測定部２０２ｅは、ユーザがユーザ情報入力部２０４から車両３に入力した身長と、体重測定部２０２ｃが測定した体重とを用いて、「体重（ｋｇ）÷身長（ｍ）÷身長（ｍ）」を算出する。
生体インピーダンス測定部２０２ｆは、ユーザの生体インピーダンスを測定する。例えば、生体インピーダンス測定部２０２ｆは、２つの通電用電極と２つの測定用電極とをハンドルに備え、ユーザがハンドルを握った際に、２つの通電用電極を介してユーザの体内に微弱な交流電流を印加し、２つの測定用電極を介して電圧（電位差）を検出し、これらに基づいて、ユーザの生体インピーダンスを求めることで測定する。
アセトン濃度測定部２０２ｇは、ユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。例えば、アセトン濃度測定部２０２ｇは、第１のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分を含んだガスを検出し、第２のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分以外のガス成分を検出し、これら検出したガス成分の差分に基づいてアセトン濃度を求めることで測定する。
なお、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、血圧測定部２０２ａと、体温測定部２０２ｂと、体重測定部２０２ｃと、体組成測定部２０２ｄと、体格指数測定部２０２ｅと、生体インピーダンス測定部２０２ｆと、アセトン濃度測定部２０２ｇと、に限定するものではない。運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、血圧測定部２０２ａと、体温測定部２０２ｂと、体重測定部２０２ｃと、体組成測定部２０２ｄと、体格指数測定部２０２ｅと、生体インピーダンス測定部２０２ｆと、アセトン濃度測定部２０２ｇのうち少なくとも１つを備えれば運転時ユーザ識別情報を取得することができ、好ましくは、複数備えるとよい。
運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、ユーザが車両３を運転する際に、そのユーザを特定するためのユーザの身体の測定情報を運転時ユーザ識別情報として取得する。なお、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３と同種のユーザ識別情報を適切に取得するものであればどのようなものであってよい。
運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、例えば、以下のように運転時ユーザ識別情報を取得する。運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、血圧測定部２０２ａと、体温測定部２０２ｂと、体重測定部２０２ｃと、体組成測定部２０２ｄと、体格指数測定部２０２ｅと、生体インピーダンス測定部２０２ｆと、アセトン濃度測定部２０２ｇと、を備える。
血圧測定部２０２ａは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの血圧を測定する。例えば、血圧測定部２０２ａは、マイクを備え、血管の音の変化を読み取ることで血圧を測定する自動血圧計である。
体温測定部２０２ｂは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの体温を測定する。例えば、体温測定部２０２ｂは、耳式体温計、赤外線体温計、白金測温抵抗体を用いた温度計などである。
体重測定部２０２ｃは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの体重を測定する。例えば、体重測定部２０２ｃは、シートの座面に備えられた荷重センサ（例えば、ロードセル）が検出した荷重に基づいて、体重を算出する。なお、運転者の足が床に接地することで床に運転者の体重の一部が掛かりシートの座面に運転者の全体重が掛からない場合、事前に実験などで求めた荷重センサが検出した荷重と運転者の全体重との相関関係に基づいてユーザの全体重を予測する。
体組成測定部２０２ｄは、生体インピーダンス測定部２０２ｆが測定するユーザの生体インピーダンス、体重測定部２０２ｃが測定するユーザの体重及びユーザ情報入力部２０４で入力されるユーザ情報に基づき、体組成を測定することで測定が行われる。例えば、体組成測定部２０２ｄは、生体電気インピーダンス法によって、筋肉や体脂肪を測定する。この際、体組成測定部２０２ｄは、マルチ周波数測定やリアクタンステクノロジを用いることにより、高精度に体組成を計測する。
体格指数測定部２０２ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、ユーザの体格指数を算出する。例えば、体格指数測定部２０２ｅは、ユーザがユーザ情報入力部２０４から車両３に入力した身長と、体重測定部２０２ｃが測定した体重とを用いて、「体重（ｋｇ）÷身長（ｍ）÷身長（ｍ）」を算出する。
生体インピーダンス測定部２０２ｆは、ユーザの生体インピーダンスを測定する。例えば、生体インピーダンス測定部２０２ｆは、２つの通電用電極と２つの測定用電極とをハンドルに備え、ユーザがハンドルを握った際に、２つの通電用電極を介してユーザの体内に微弱な交流電流を印加し、２つの測定用電極を介して電圧（電位差）を検出し、これらに基づいて、ユーザの生体インピーダンスを求めることで測定する。
アセトン濃度測定部２０２ｇは、ユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。例えば、アセトン濃度測定部２０２ｇは、第１のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分を含んだガスを検出し、第２のガスセンサによって呼気中におけるアセトン成分以外のガス成分を検出し、これら検出したガス成分の差分に基づいてアセトン濃度を求めることで測定する。
なお、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、血圧測定部２０２ａと、体温測定部２０２ｂと、体重測定部２０２ｃと、体組成測定部２０２ｄと、体格指数測定部２０２ｅと、生体インピーダンス測定部２０２ｆと、アセトン濃度測定部２０２ｇと、に限定するものではない。運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、血圧測定部２０２ａと、体温測定部２０２ｂと、体重測定部２０２ｃと、体組成測定部２０２ｄと、体格指数測定部２０２ｅと、生体インピーダンス測定部２０２ｆと、アセトン濃度測定部２０２ｇのうち少なくとも１つを備えれば運転時ユーザ識別情報を取得することができ、好ましくは、複数備えるとよい。
制御部２０３は、車両３における種々の制御を行う。例えば、制御部２０３は、通信部２０１が行う通信を制御する。また、制御部２０３は、サーバ４から受信するユーザが運転する際に睡眠不足であるか否かの判定結果に基づいて、ユーザに車両３を運転させるか否かを制御する。
ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいてユーザの識別に使用する情報を取得する。例えば、ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて入力される氏名や年齢などの情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて血圧によるユーザの識別の精度を向上させるために使用する性別の情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部２０４は、体格指数を算出する際に使用する身長の情報を取得する。ユーザ情報入力部１０６は、例えば、タッチパネルやキーボードなどである。
次に、本実施形態によるサーバ４の構成について説明する。
図４は、本実施形態によるサーバ４の構成の一例を示す図である。
安全運転管理システム１が備えるサーバ４は、通信部３０１と、睡眠データ解析部３０２と、記憶部３０３と、一定時間内取得データ特定部３０４と、睡眠不足判定装置５と、制御部３０６と、を備える。なお、睡眠不足判定装置５は、睡眠不足判定部３０５を備える。
図４は、本実施形態によるサーバ４の構成の一例を示す図である。
安全運転管理システム１が備えるサーバ４は、通信部３０１と、睡眠データ解析部３０２と、記憶部３０３と、一定時間内取得データ特定部３０４と、睡眠不足判定装置５と、制御部３０６と、を備える。なお、睡眠不足判定装置５は、睡眠不足判定部３０５を備える。
サーバ４が備える通信部３０１は、ネットワークＮＷを介して睡眠データ測定装置２及び車両３と通信を行う。
睡眠データ解析部３０２は、通信部３０１を介して、睡眠状態測定部１０２からユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３から睡眠時ユーザ識別情報とを取得する。そして、睡眠データ解析部３０２は、判定フラグを有する睡眠充分データと取得した睡眠充分データとを比較して、ユーザの睡眠が充分であるか否かを判定する。
睡眠データ解析部３０２は、睡眠データ測定装置２からユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介して受信する度に、ユーザの睡眠が充分であるか否かを判定し、当該判定結果をユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて記憶部３０３に記憶させる。具体的には、睡眠データ解析部３０２は、判定結果が、睡眠が充分であった場合には、睡眠充分フラグを睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて睡眠充分データとして記憶部３０３に記憶させる。
睡眠データ解析部３０２は、睡眠データ測定装置２からユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介して受信する度に、ユーザの睡眠が充分であるか否かを判定し、当該判定結果をユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて記憶部３０３に記憶させる。具体的には、睡眠データ解析部３０２は、判定結果が、睡眠が充分であった場合には、睡眠充分フラグを睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて睡眠充分データとして記憶部３０３に記憶させる。
記憶部３０３は、サーバ４の処理に必要な種々の情報を記憶する。記憶部３０３は、例えば、睡眠データ解析部３０２によりユーザの睡眠が充分であるか否かの判定結果に関連付けられたユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報を記憶する。記憶部３０３は、睡眠データ解析部３０２がユーザの睡眠が充分であると判定した場合、ユーザの睡眠が充分であることを示す睡眠充分フラグとともに睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを記憶する。
一定時間内取得データ特定部３０４は、ユーザが車両３を運転する際に、車両３が測定した運転時ユーザ識別情報と、記憶部３０３が記憶しているデータテーブルにおける睡眠時ユーザ識別情報のそれぞれを比較する。例えば、一定時間内取得データ特定部３０４は、ユーザが車両３を運転する際に、運転時ユーザ識別情報取得部２０２の血圧測定部２０２ａが取得した運転時ユーザ識別情報が含む血圧と、記憶部３０３が記憶しているユーザ毎に記憶されているデータテーブルにおける睡眠時ユーザ識別情報が含む血圧とを比較する。
そして、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報と同一の睡眠時ユーザ識別情報を特定する。例えば、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報が含む血圧と、記憶部３０３が記憶している各睡眠時ユーザ識別情報が含む血圧とを順に比較し、運転時ユーザ識別情報が含む血圧に最も近い血圧を含む睡眠時ユーザ識別情報を特定する。ここで、一定時間内取得データ特定部３０４が特定した睡眠時ユーザ識別情報を含むデータテーブルが車両３に搭乗したユーザに対応するデータテーブルであると特定したことになる。
一定時間内取得データ特定部３０４は、特定した睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶部３０３が記憶している睡眠データの中から過去の一定時間内の睡眠データを特定する。例えば、一定時間内取得データ特定部３０４は、特定した睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶している睡眠データの中から現在から過去２４時間以内の睡眠データを特定し、特定した睡眠データを一定時間内取得データとして特定する。
そして、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報と同一の睡眠時ユーザ識別情報を特定する。例えば、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報が含む血圧と、記憶部３０３が記憶している各睡眠時ユーザ識別情報が含む血圧とを順に比較し、運転時ユーザ識別情報が含む血圧に最も近い血圧を含む睡眠時ユーザ識別情報を特定する。ここで、一定時間内取得データ特定部３０４が特定した睡眠時ユーザ識別情報を含むデータテーブルが車両３に搭乗したユーザに対応するデータテーブルであると特定したことになる。
一定時間内取得データ特定部３０４は、特定した睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶部３０３が記憶している睡眠データの中から過去の一定時間内の睡眠データを特定する。例えば、一定時間内取得データ特定部３０４は、特定した睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶している睡眠データの中から現在から過去２４時間以内の睡眠データを特定し、特定した睡眠データを一定時間内取得データとして特定する。
睡眠不足判定部３０５は、特定したデータテーブルにおける一定時間内取得データから、ユーザが運転する際に睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かを判定する。例えば、サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグを有する睡眠データの睡眠時間の合計が８時間以上である場合に、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であると判定する。また、サーバ４は、一定時間内取得データの中から睡眠充分フラグを有する睡眠データの睡眠時間の合計が８時間未満である場合に、ユーザの睡眠が車両３を運転するには不充分であると判定する。
そして、睡眠不足判定部３０５は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かの判定結果を車両３に送信する。
そして、睡眠不足判定部３０５は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分であるか否かの判定結果を車両３に送信する。
制御部３０６は、サーバ４における種々の制御を行う。例えば、制御部３０６は、通信部３０１が行う通信を制御する。
次に、本実施形態によるサーバ４が備える記憶部３０３が記憶するデータについて説明する。
図５は、本実施形態によるサーバ４が備える記憶部３０３が記憶するデータの一例を示す図である。
図５は、本実施形態によるサーバ４が備える記憶部３０３が記憶するデータの一例を示す図である。
記憶部３０３は、睡眠毎に寝具のマット上にいる状態で測定したユーザの血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度などの睡眠時ユーザ識別情報と、時刻、呼吸、脈拍などの睡眠データとを関連付けて図５に示すデータテーブルＴＢＬ１のように記憶する。
記憶部３０３は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグと、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグとともにデータテーブルに記憶する。図５に示すデータテーブルＴＢＬ１の場合、データ１がユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データであり、記憶部３０３は、睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグ“１”と、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグ“１”とともにデータテーブルＴＢＬ１に記憶する。
サーバ４において、睡眠データ解析部３０２は、ユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介して受信する度に、判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データと、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠データとを比較して、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠状態を解析する。例えば、睡眠データ解析部３０２は、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１において判定フラグ“１”と睡眠充分フラグ“１”とともに記憶されているデータ１の睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。具体的には、睡眠データ解析部３０２、判定フラグ“１”と睡眠充分フラグ“１”とともに記憶されているデー
タ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数を減算する。睡眠データ解析部３０２は、当該呼吸回数の減算結果である呼吸回数減算結果と、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数とが同一であると判定するために設定した呼吸回数しきい値とを比較し、呼吸回数減算結果が呼吸回数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数はデータ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数と同一であると判定する。また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数を減算する。睡眠データ解析部３０２は、当該脈拍数の減算結果である脈拍数減算結果と、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数とが同一であると判定するために設定した脈拍数しきい値とを比較し、脈拍数減算結果が脈拍数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数はデータ１の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数と同一であると判定する。また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む脈拍の強さからユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さを減算する。睡眠データ解析部３０２は、当該脈拍の強さの減算結果である脈拍強度減算結果と、データ１の睡眠データが含む脈拍の強さとユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さとが同一であると判定するために設定した脈拍強度しきい値とを比較し、脈拍強度減算結果が脈拍強度しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む脈拍の強さはデータ１の睡眠データが含む脈拍の強さと同一であると判定する。そして、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれがすべて同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。
睡眠データ解析部３０２は、ユーザの睡眠が充分であると判定したユーザの睡眠データと対応する睡眠時ユーザ識別情報とを睡眠充分フラグとともに記憶部３０３のユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１に記憶する。例えば、睡眠データ解析部３０２は、ユーザの睡眠が充分であると判定したユーザの睡眠データと対応する睡眠時ユーザ識別情報とを、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１におけるデータ３と４のように、睡眠充分フラグ“１”とともに記憶部３０３に記憶させる。
また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが１つでも同一ではないと判定した場合、ユーザの睡眠は充分ではないと判定する。
なお、睡眠データ解析部３０２は、睡眠充分フラグ“１”とともに記憶部３０３に記憶されている最新の睡眠データを睡眠状態を解析する際の判定基準として使用する睡眠データとしてもよい。例えば、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１における時刻が時刻データ１、２、３、・・・と時系列となっている場合、睡眠データ解析部３０２は、データ４の睡眠データを睡眠状態を解析する際の判定基準として使用する睡眠データとし、判定フラグ“１”とともに記憶部３０３に記憶させてもよい。
記憶部３０３は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグと、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグとともにデータテーブルに記憶する。図５に示すデータテーブルＴＢＬ１の場合、データ１がユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データであり、記憶部３０３は、睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグ“１”と、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグ“１”とともにデータテーブルＴＢＬ１に記憶する。
サーバ４において、睡眠データ解析部３０２は、ユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とをネットワークＮＷを介して受信する度に、判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データと、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠データとを比較して、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠状態を解析する。例えば、睡眠データ解析部３０２は、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１において判定フラグ“１”と睡眠充分フラグ“１”とともに記憶されているデータ１の睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。具体的には、睡眠データ解析部３０２、判定フラグ“１”と睡眠充分フラグ“１”とともに記憶されているデー
タ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数を減算する。睡眠データ解析部３０２は、当該呼吸回数の減算結果である呼吸回数減算結果と、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数とが同一であると判定するために設定した呼吸回数しきい値とを比較し、呼吸回数減算結果が呼吸回数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数はデータ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数と同一であると判定する。また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数からユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数を減算する。睡眠データ解析部３０２は、当該脈拍数の減算結果である脈拍数減算結果と、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数とユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数とが同一であると判定するために設定した脈拍数しきい値とを比較し、脈拍数減算結果が脈拍数しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数はデータ１の睡眠データが含む単位時間当たりの脈拍数と同一であると判定する。また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む脈拍の強さからユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さを減算する。睡眠データ解析部３０２は、当該脈拍の強さの減算結果である脈拍強度減算結果と、データ１の睡眠データが含む脈拍の強さとユーザの睡眠毎の睡眠データが含む脈拍の強さとが同一であると判定するために設定した脈拍強度しきい値とを比較し、脈拍強度減算結果が脈拍強度しきい値よりも小さい場合に、睡眠データが含む脈拍の強さはデータ１の睡眠データが含む脈拍の強さと同一であると判定する。そして、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれがすべて同一であると判定した場合に、ユーザの睡眠が充分であると判定する。
睡眠データ解析部３０２は、ユーザの睡眠が充分であると判定したユーザの睡眠データと対応する睡眠時ユーザ識別情報とを睡眠充分フラグとともに記憶部３０３のユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１に記憶する。例えば、睡眠データ解析部３０２は、ユーザの睡眠が充分であると判定したユーザの睡眠データと対応する睡眠時ユーザ識別情報とを、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１におけるデータ３と４のように、睡眠充分フラグ“１”とともに記憶部３０３に記憶させる。
また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが１つでも同一ではないと判定した場合、ユーザの睡眠は充分ではないと判定する。
なお、睡眠データ解析部３０２は、睡眠充分フラグ“１”とともに記憶部３０３に記憶されている最新の睡眠データを睡眠状態を解析する際の判定基準として使用する睡眠データとしてもよい。例えば、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１における時刻が時刻データ１、２、３、・・・と時系列となっている場合、睡眠データ解析部３０２は、データ４の睡眠データを睡眠状態を解析する際の判定基準として使用する睡眠データとし、判定フラグ“１”とともに記憶部３０３に記憶させてもよい。
次に、ユーザの身体の測定情報の一種である血圧（その際の脈波も含む）を例にして、ユーザ識別情報に成り得ることについて、図６及び図７を用いて説明する。
図６は、女性と男性の血圧の違いの一例を示す図である。
図６において、縦軸は血圧を示している。
通常、血圧は本人の活動状態によって１日のうちでは変動する。しかしながら、１日において規則的な安定した条件で血圧を測定した場合、毎日の血圧の変動はそれ程大きくはない。図６は、安定した条件で測定した最高血圧と最低血圧を示している。
図６に示すように、女性の最高血圧と最低血圧の範囲と、男性の最高血圧と最低血圧の範囲には違いがある。女性の最高血圧と最低血圧の範囲は、男性の最高血圧と最低血圧の範囲に対して、相対的に低い傾向を示す。
したがって、女性の最高血圧から男性の最高血圧の間の血圧を示した場合、その人は男性である可能性が高い。また、女性の最低血圧から男性の最低血圧の間の血圧を示した場合、その人は女性である可能性が高い。よって、血圧は、ユーザ識別情報に成り得る。
図６は、女性と男性の血圧の違いの一例を示す図である。
図６において、縦軸は血圧を示している。
通常、血圧は本人の活動状態によって１日のうちでは変動する。しかしながら、１日において規則的な安定した条件で血圧を測定した場合、毎日の血圧の変動はそれ程大きくはない。図６は、安定した条件で測定した最高血圧と最低血圧を示している。
図６に示すように、女性の最高血圧と最低血圧の範囲と、男性の最高血圧と最低血圧の範囲には違いがある。女性の最高血圧と最低血圧の範囲は、男性の最高血圧と最低血圧の範囲に対して、相対的に低い傾向を示す。
したがって、女性の最高血圧から男性の最高血圧の間の血圧を示した場合、その人は男性である可能性が高い。また、女性の最低血圧から男性の最低血圧の間の血圧を示した場合、その人は女性である可能性が高い。よって、血圧は、ユーザ識別情報に成り得る。
図７は、年配者と若者の血圧の違いの一例を示す図である。
図７において、横軸は時間を示している。また、縦軸は血圧と脈波とを示している。
図７は、最高血圧と最低血圧の測定値と共に、最高血圧と最低血圧を測定する間の脈波の生データを示している。
図７に示すように、年配者の脈波の生データのピーク値は、若者の脈波の生データのピーク値よりも低い傾向を示す。
したがって、年配者の脈波の生データのピーク値と若者の脈波の生データのピーク値との間にしきい値を設定する。そして、脈波の生データのピーク値がしきい値よりも低い場合、その人は年配者であると判定し、脈波の生データのピーク値がしきい値よりも高い場合、その人は若者であると判定することで、年配者と若者とを判定することができる。よって、血圧と脈波は、ユーザ識別情報に成り得る。
図７において、横軸は時間を示している。また、縦軸は血圧と脈波とを示している。
図７は、最高血圧と最低血圧の測定値と共に、最高血圧と最低血圧を測定する間の脈波の生データを示している。
図７に示すように、年配者の脈波の生データのピーク値は、若者の脈波の生データのピーク値よりも低い傾向を示す。
したがって、年配者の脈波の生データのピーク値と若者の脈波の生データのピーク値との間にしきい値を設定する。そして、脈波の生データのピーク値がしきい値よりも低い場合、その人は年配者であると判定し、脈波の生データのピーク値がしきい値よりも高い場合、その人は若者であると判定することで、年配者と若者とを判定することができる。よって、血圧と脈波は、ユーザ識別情報に成り得る。
したがって、血圧計が測定した最高血圧、最低血圧、脈波の生データのピーク値、脈波の生データの面積などの情報を用いることで、ユーザ認証の精度を高めることができる。
次に、本実施形態による安全運転管理システム１の処理について説明する。
図８及び図９は、本実施形態による安全運転管理システム１の処理フローの一例を示す図である。
なお、安全運転管理システム１において、睡眠データ測定装置２、車両３及びサーバ４は、実際にはネットワークＮＷを介して通信を行っているが、図８及び図９に示す処理フローでは、ネットワークＮＷを省略している。また、睡眠データ測定装置２、車両３及びサーバ４が行う通信は、実際にはそれぞれの制御部が通信を制御しているが、以下の説明では通信において制御部が制御を行っているものとし、その制御自体の説明は省略する。
図８及び図９は、本実施形態による安全運転管理システム１の処理フローの一例を示す図である。
なお、安全運転管理システム１において、睡眠データ測定装置２、車両３及びサーバ４は、実際にはネットワークＮＷを介して通信を行っているが、図８及び図９に示す処理フローでは、ネットワークＮＷを省略している。また、睡眠データ測定装置２、車両３及びサーバ４が行う通信は、実際にはそれぞれの制御部が通信を制御しているが、以下の説明では通信において制御部が制御を行っているものとし、その制御自体の説明は省略する。
まず、ユーザが睡眠する際に、睡眠データ測定装置２がユーザの睡眠データを測定する処理について説明する。
ユーザは、睡眠時に睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３の機能を有する装置を身に着けたり、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３の機能を有する寝具のマット上に乗るなどして、睡眠データ測定装置２が睡眠データを測定する準備をする。なお、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいてユーザの識別に使用する情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。例えば、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて入力される氏名や年齢などの情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。また、例えば、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて血圧によるユーザの識別の精度を向上させるために使用する性別の情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。また、例えば、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて体格指数を算出する際に使用する身長の情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。
ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録が完了すると、睡眠データ測定装置２が備える睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、睡眠時ユーザ識別情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する直前に、血圧測定部１０３ａは、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの血圧を測定する。また、例えば、体温測定部１０３ｂは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの体温を測定する。また、例えば、体重測定部１０３ｃは、ユーザの身体的特徴の１つである睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの体重を測定する。また、例えば、体組成測定部１０３ｄは、生体インピーダンス測定部１０３ｆが測定するユーザの生体インピーダンス、体重測定部１０３ｃが測定するユーザの体重及びユーザ情報入力部１０６で入力されるユーザ情報に基づき、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つである体組成を測定する。また、例えば、体格指数測定部１０３ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの体格指数を算出する。また、例えば、アセトン濃度測定部１０３ｇは、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。
睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、取得した睡眠時ユーザ識別情報を記憶部１０５に記憶させる。
睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠時ユーザ識別情報を取得すると、睡眠時ユーザ識別情報の取得完了を示す睡眠時ユーザ識別情報取得完了信号を睡眠状態測定部１０２に出力する。
なお、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、身体的特徴の１つであるユーザの指紋や声紋などを睡眠時ユーザ識別情報として使用してもよい。
ユーザは、睡眠時に睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３の機能を有する装置を身に着けたり、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３の機能を有する寝具のマット上に乗るなどして、睡眠データ測定装置２が睡眠データを測定する準備をする。なお、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいてユーザの識別に使用する情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。例えば、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて入力される氏名や年齢などの情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。また、例えば、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて血圧によるユーザの識別の精度を向上させるために使用する性別の情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。また、例えば、ユーザは、ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて体格指数を算出する際に使用する身長の情報をユーザ情報入力部１０６に入力する。
ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録が完了すると、睡眠データ測定装置２が備える睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、睡眠時ユーザ識別情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する直前に、血圧測定部１０３ａは、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの血圧を測定する。また、例えば、体温測定部１０３ｂは、睡眠状態測定部１０２がユーザの睡眠データを測定する際に、ユーザの体温を測定する。また、例えば、体重測定部１０３ｃは、ユーザの身体的特徴の１つである睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの体重を測定する。また、例えば、体組成測定部１０３ｄは、生体インピーダンス測定部１０３ｆが測定するユーザの生体インピーダンス、体重測定部１０３ｃが測定するユーザの体重及びユーザ情報入力部１０６で入力されるユーザ情報に基づき、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つである体組成を測定する。また、例えば、体格指数測定部１０３ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの体格指数を算出する。また、例えば、アセトン濃度測定部１０３ｇは、睡眠時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。
睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、取得した睡眠時ユーザ識別情報を記憶部１０５に記憶させる。
睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠時ユーザ識別情報を取得すると、睡眠時ユーザ識別情報の取得完了を示す睡眠時ユーザ識別情報取得完了信号を睡眠状態測定部１０２に出力する。
なお、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、身体的特徴の１つであるユーザの指紋や声紋などを睡眠時ユーザ識別情報として使用してもよい。
睡眠状態測定部１０２は、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３から睡眠時ユーザ識別情報取得完了信号を入力すると、ユーザの睡眠時の脈拍、呼吸、体動などのデータである睡眠データを測定する。（ステップＳ２）。
睡眠状態測定部１０２は、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３が記憶部１０５に記憶させた睡眠時ユーザ識別情報を記憶部１０５から読み出す。そして、睡眠状態測定部１０２は、測定したユーザの睡眠データと読み出した睡眠時ユーザ識別情報とを通信部１０１を介してサーバ４に送信する（ステップＳ３）。なお、睡眠状態測定部１０２は、ユーザによるユーザ情報の登録があった場合、そのユーザ情報を睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報と共にサーバ４に送信する。すると、サーバ４では、そのユーザ情報が示すユーザに対して図５で示したようなデータテーブルＴＢＬ１が作成される。
睡眠状態測定部１０２は、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３が記憶部１０５に記憶させた睡眠時ユーザ識別情報を記憶部１０５から読み出す。そして、睡眠状態測定部１０２は、測定したユーザの睡眠データと読み出した睡眠時ユーザ識別情報とを通信部１０１を介してサーバ４に送信する（ステップＳ３）。なお、睡眠状態測定部１０２は、ユーザによるユーザ情報の登録があった場合、そのユーザ情報を睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報と共にサーバ４に送信する。すると、サーバ４では、そのユーザ情報が示すユーザに対して図５で示したようなデータテーブルＴＢＬ１が作成される。
なお、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３が睡眠時ユーザ識別情報を取得した際のユーザと、睡眠状態測定部１０２が睡眠データを測定した際のユーザとが異なることも考えられる。そのため、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠状態測定部１０２が睡眠データを測定中に、並行して睡眠時ユーザ識別情報を取得することが望ましい。例えば、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、ユーザが体重計の機能を有する寝具のマット上にいる状態で睡眠時ユーザ識別情報を取得する。そして、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３がマット上のユーザの体重が変化しないことを検出しながら、睡眠状態測定部１０２がその状態で睡眠データを取得する。睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３がマット上のユーザの体重変化を検出した場合、ユーザが異なると判定する。そして、睡眠状態測定部１０２は、睡眠データの取得を停止する。こうすることで、同一ユーザの睡眠データを測定することができる。
次に、サーバ４がユーザ毎に睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報と関連付けて記憶する処理について説明する。
サーバ４において睡眠状態測定部１０２は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグ“１”と、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグ“１”とともにユーザ毎のデータテーブルＴＢＬ１に記憶する（ステップＳ４）。
サーバ４が備える睡眠データ解析部３０２は、睡眠データ測定装置２からネットワークＮＷを介してユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを受信する度に、受信した睡眠時ユーザ識別情報と各ユーザのデータテーブルＴＢＬ１における睡眠時ユーザ識別情報とを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、受信した睡眠時ユーザ識別情報と同一の睡眠時ユーザ識別情報とを有するデータテーブルＴＢＬ１を特定する（ステップＳ５）。例えば、受信した睡眠時ユーザ識別情報が血圧である場合、睡眠データ解析部３０２は、受信した血圧と、各ユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１における判定フラグ“１”を有するデータの血圧とを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、受信した血圧と、各ユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１における判定フラグ“１”を有するデータの血圧との差が設定した差に収まる場合に、受信した睡眠時ユーザ識別情報に対応するユーザのデータテーブルＴＢＬ１であると特定する。
そして、睡眠データ解析部３０２は、特定したデータテーブルＴＢＬ１において判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データと、睡眠データ測定装置２から受信したユーザの睡眠データとを比較して、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠が充分であるか否かを判定する（ステップＳ６）。例えば、睡眠データ解析部３０２は、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１において判定フラグ“１”と睡眠充分フラグ“１”とともに記憶
されているデータ１の睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが同一であると判定した場合、ユーザの睡眠が充分であると判定する（ステップＳ６、ＹＥＳ）。この場合、睡眠データ解析部３０２は、睡眠データに対応する睡眠充分フラグを“１”にして（ステップＳ７）、睡眠データを睡眠時ユーザ識別情報とともに記憶部３０３に記憶させる（ステップＳ８）。
また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが１つでも同一ではないと判定した場合、ステップＳ６の処理をユーザの睡眠は充分ではないと判定する（ステップＳ６、ＮＯ）。この場合、睡眠データ解析部３０２は、ステップＳ７の処理を行わずに睡眠時ユーザ識別情報とともに記憶部３０３に記憶させる（ステップＳ８）。
このように、記憶部３０３は、ユーザ毎に過去の睡眠データを蓄積する。
サーバ４において睡眠状態測定部１０２は、ユーザの睡眠が車両３を運転するのに充分である最初の睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを関連付けて、睡眠充分データを示す睡眠充分フラグ“１”と、睡眠状態を解析する際の判定基準として使用することを示す判定フラグ“１”とともにユーザ毎のデータテーブルＴＢＬ１に記憶する（ステップＳ４）。
サーバ４が備える睡眠データ解析部３０２は、睡眠データ測定装置２からネットワークＮＷを介してユーザの睡眠データと睡眠時ユーザ識別情報とを受信する度に、受信した睡眠時ユーザ識別情報と各ユーザのデータテーブルＴＢＬ１における睡眠時ユーザ識別情報とを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、受信した睡眠時ユーザ識別情報と同一の睡眠時ユーザ識別情報とを有するデータテーブルＴＢＬ１を特定する（ステップＳ５）。例えば、受信した睡眠時ユーザ識別情報が血圧である場合、睡眠データ解析部３０２は、受信した血圧と、各ユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１における判定フラグ“１”を有するデータの血圧とを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、受信した血圧と、各ユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１における判定フラグ“１”を有するデータの血圧との差が設定した差に収まる場合に、受信した睡眠時ユーザ識別情報に対応するユーザのデータテーブルＴＢＬ１であると特定する。
そして、睡眠データ解析部３０２は、特定したデータテーブルＴＢＬ１において判定フラグとともに記憶されている睡眠充分データと、睡眠データ測定装置２から受信したユーザの睡眠データとを比較して、睡眠データ測定装置２が測定したユーザの睡眠が充分であるか否かを判定する（ステップＳ６）。例えば、睡眠データ解析部３０２は、図５に示すデータテーブルＴＢＬ１において判定フラグ“１”と睡眠充分フラグ“１”とともに記憶
されているデータ１の睡眠充分データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれを比較する。そして、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが同一であると判定した場合、ユーザの睡眠が充分であると判定する（ステップＳ６、ＹＥＳ）。この場合、睡眠データ解析部３０２は、睡眠データに対応する睡眠充分フラグを“１”にして（ステップＳ７）、睡眠データを睡眠時ユーザ識別情報とともに記憶部３０３に記憶させる（ステップＳ８）。
また、睡眠データ解析部３０２は、データ１の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さと、ユーザの睡眠毎の睡眠データが含む単位時間当たりの呼吸回数、単位時間当たりの脈拍数及び脈拍の強さのそれぞれが１つでも同一ではないと判定した場合、ステップＳ６の処理をユーザの睡眠は充分ではないと判定する（ステップＳ６、ＮＯ）。この場合、睡眠データ解析部３０２は、ステップＳ７の処理を行わずに睡眠時ユーザ識別情報とともに記憶部３０３に記憶させる（ステップＳ８）。
このように、記憶部３０３は、ユーザ毎に過去の睡眠データを蓄積する。
なお、ダイエット中のユーザによる呼気ガス中のアセトン濃度は高くなる。そのため、睡眠データ解析部３０２は、睡眠データ測定装置２から受信した睡眠時ユーザ識別情報と過去の睡眠時ユーザ識別情報との比較結果が呼気ガス中のアセトン濃度に設定した差以上となった場合、アセトン濃度が所定のしきい値よりも高いか否かを判定する。睡眠データ解析部３０２は、所定にしきい値よりも高いと判定した場合、そのアセトン濃度はユーザがダイエット中のデータであると判定し、アセトン濃度の判定に関しては、判定基準を変更して判定するものであってもよい。例えば、呼気ガス中のアセトン濃度のしきい値を５パーセントに設定して、５パーセントを超えるとユーザはダイエット中であっても本人と認証する。
次に、ユーザが車両３を運転する際に車両３が運転時ユーザ識別情報を取得する処理について説明する。
ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいてユーザの識別に使用する情報を取得する。例えば、ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて入力される氏名や年齢などの情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて血圧によるユーザの識別の精度を向上させるために使用する性別の情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部２０４は、体格指数を算出する際に使用する身長の情報を取得する。ユーザ情報入力部２０４は、例えば、タッチパネルやキーボードなどである。
ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録が完了すると、ユーザは、車両３を運転する際に、運転時ユーザ識別情報取得部２０２のそれぞれを身に着けたり、運転時ユーザ識別情報取得部２０２を備えるシートに座るなどして、車両３が運転時ユーザ識別情報を取得する準備をする。
そして、車両３が備える運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、ユーザが車両３を運転する際に、運転時ユーザ識別情報を取得する（ステップＳ９）。例えば、ユーザが車両３を運転する直前に、血圧測定部２０２ａは、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの血圧を測定する。また、体温測定部２０２ｂは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの体温を測定する。また、体重測定部２０２ｃは、ユーザの身体的特徴の１つである運転時ユーザ識別情報としてユーザの体重を測定する。また、体組成測定部２０２ｄは、生体インピーダンス測定部２０２ｆが測定するユーザの生体インピーダンスに基づき、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つである体組成を測定する。また、体格指数測定部２０２ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの体格指数を算出する。また、アセトン濃度測定部２０２ｇは、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。
運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、運転時ユーザ識別情報を取得すると、取得した運転時ユーザ識別情報を通信部３０１を介してサーバ４に送信する（ステップＳ１０）。
なお、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、身体的特徴の１つであるユーザの指紋や声紋などを運転時ユーザ識別情報として使用してもよい。
ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいてユーザの識別に使用する情報を取得する。例えば、ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて入力される氏名や年齢などの情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部２０４は、ユーザがユーザ識別情報入力装置３０を使用する初回の初期登録時にユーザによる操作に基づいて血圧によるユーザの識別の精度を向上させるために使用する性別の情報を取得する。また、例えば、ユーザ情報入力部２０４は、体格指数を算出する際に使用する身長の情報を取得する。ユーザ情報入力部２０４は、例えば、タッチパネルやキーボードなどである。
ユーザが睡眠データ測定装置２を使用する初回の初期登録が完了すると、ユーザは、車両３を運転する際に、運転時ユーザ識別情報取得部２０２のそれぞれを身に着けたり、運転時ユーザ識別情報取得部２０２を備えるシートに座るなどして、車両３が運転時ユーザ識別情報を取得する準備をする。
そして、車両３が備える運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、ユーザが車両３を運転する際に、運転時ユーザ識別情報を取得する（ステップＳ９）。例えば、ユーザが車両３を運転する直前に、血圧測定部２０２ａは、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの血圧を測定する。また、体温測定部２０２ｂは、ユーザが車両３を運転する際に、ユーザの体温を測定する。また、体重測定部２０２ｃは、ユーザの身体的特徴の１つである運転時ユーザ識別情報としてユーザの体重を測定する。また、体組成測定部２０２ｄは、生体インピーダンス測定部２０２ｆが測定するユーザの生体インピーダンスに基づき、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つである体組成を測定する。また、体格指数測定部２０２ｅは、ユーザの体重と身長とに基づいて、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの体格指数を算出する。また、アセトン濃度測定部２０２ｇは、運転時ユーザ識別情報としてユーザの身体的特徴の１つであるユーザの呼気ガス中に含まれるアセトン濃度を測定する。
運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、運転時ユーザ識別情報を取得すると、取得した運転時ユーザ識別情報を通信部３０１を介してサーバ４に送信する（ステップＳ１０）。
なお、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、身体的特徴の１つであるユーザの指紋や声紋などを運転時ユーザ識別情報として使用してもよい。
次に、ユーザが車両３を運転する際に、サーバ４がユーザが運転するのに充分な睡眠であるか否かを判定する処理について説明する。
サーバ４が備える一定時間内取得データ特定部３０４は、ステップＳ１０の処理により、車両３から通信部３０１を介して、運転時ユーザ識別情報を受信する（ステップＳ１１）。一定時間内取得データ特定部３０４は、記憶部３０３から各ユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１における睡眠時ユーザ識別情報を読み出す。そして、一定時間内取得データ特定部３０４は、受信した運転時ユーザ識別情報と、読み出したデータテーブルＴＢＬ１における睡眠時ユーザ識別情報のそれぞれとを比較する。そして、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報と睡眠時ユーザ識別情報との比較結果が、血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度のそれぞれに設定した差に収まるか否かを判定する（ステップＳ１２）。
サーバ４が備える一定時間内取得データ特定部３０４は、ステップＳ１０の処理により、車両３から通信部３０１を介して、運転時ユーザ識別情報を受信する（ステップＳ１１）。一定時間内取得データ特定部３０４は、記憶部３０３から各ユーザに対応するデータテーブルＴＢＬ１における睡眠時ユーザ識別情報を読み出す。そして、一定時間内取得データ特定部３０４は、受信した運転時ユーザ識別情報と、読み出したデータテーブルＴＢＬ１における睡眠時ユーザ識別情報のそれぞれとを比較する。そして、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報と睡眠時ユーザ識別情報との比較結果が、血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度のそれぞれに設定した差に収まるか否かを判定する（ステップＳ１２）。
また、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報と睡眠時ユーザ識別情報との比較結果が、血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度のそれぞれに設定した差に収まらないと判定した場合（ステップＳ１２、ＮＯ）、同一ユーザのデータテーブルＴＢＬ１はないと判定する。そして、サーバ４は、睡眠データ測定装置２及び車両３から次のデータを受信するのを待つ（ステップＳ１３）。
また、一定時間内取得データ特定部３０４は、運転時ユーザ識別情報と睡眠時ユーザ識別情報との比較結果が、血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度のそれぞれに設定した差に収まると判定した場合（ステップＳ１２、ＹＥＳ）、その判定に使用したデータテーブルＴＢＬ１におけるに対応するユーザが、同一ユーザであると判定する。そして、一定時間内取得データ特定部３０４は、同一であると判定したユーザのデータテーブルＴＢＬ１における睡眠データのうち過去の一定時間内の睡眠データを睡眠データが有する時刻データに基づいて一定時間内取得データと特定する（ステップＳ１４）。例えば、一定時間内取得データ特定部３０４は、同一であると判定したユーザの図５で示したデータテーブルＴＢＬ１における睡眠データのうち現在から過去２４時間以内の睡眠データである睡眠データ３、４、５を一定時間内取得データと特定する。
一定時間内取得データ特定部３０４は、特定した一定時間内取得データを示す一定時間内取得報知情報を睡眠不足判定部３０５に出力する。
一定時間内取得データ特定部３０４は、特定した一定時間内取得データを示す一定時間内取得報知情報を睡眠不足判定部３０５に出力する。
睡眠不足判定部３０５は、一定時間内取得データ特定部３０４から一定時間内取得報知情報を入力すると、入力した一定時間内取得報知情報が示すデータを記憶部３０３から読み出す。そして、睡眠不足判定部３０５は、読み出したデータのうち睡眠充分フラグを有する睡眠データの睡眠時間の合計を算出する（ステップＳ１５）。例えば、睡眠不足判定部３０５は、入力した一定時間内取得報知情報が示すデータとして記憶部３０３からデータ３、４、５と読み出した場合、睡眠充分フラグを有する睡眠データ３、４の睡眠時間の合計を算出する。
そして、睡眠不足判定部３０５は、算出した睡眠時間の合計がユーザの睡眠は充分でありユーザは運転してよいと判定する所定時間以上であるか否かを判定する（ステップＳ１６）。睡眠不足判定部３０５は、算出した睡眠時間の合計が所定時間以上であると判定した場合（ステップＳ１６、ＹＥＳ）、ユーザは車両３を運転してよいと判定する。そして、睡眠不足判定部３０５は、ユーザの睡眠は充分でありユーザは運転してよいことを示す運転許可情報を通信部３０１を介して、車両３に送信する（ステップＳ１７）。
また、睡眠不足判定部３０５は、算出した睡眠時間の合計が所定時間よりも短いと判定した場合（ステップＳ１６、ＮＯ）、ユーザの睡眠不足は不充分でありユーザは運転してはいけないと判定する。そして、睡眠不足判定部３０５は、ユーザの睡眠は不充分でありユーザは運転してはいけないことを示す運転不許可情報を通信部３０１を介して、車両３に送信する（ステップＳ１８）。
次に、ユーザの睡眠は充分である場合とユーザの睡眠が不充分である場合に車両３が行う処理について説明する。
サーバ４がステップＳ１７の処理を行った場合、車両３が備える制御部２０３は、サーバ４から通信部２０１を介して運転許可情報を受信する。この場合、制御部２０３は、ユーザが車両３を運転できるように制御する（ステップＳ１９）。例えば、制御部２０３は、車両３におけるすべての操作を受け付けるように制御する。
サーバ４がステップＳ１７の処理を行った場合、車両３が備える制御部２０３は、サーバ４から通信部２０１を介して運転許可情報を受信する。この場合、制御部２０３は、ユーザが車両３を運転できるように制御する（ステップＳ１９）。例えば、制御部２０３は、車両３におけるすべての操作を受け付けるように制御する。
また、サーバ４がステップＳ１８の処理を行った場合、制御部２０３は、サーバ４から通信部２０１を介して運転不許可情報を受信する。この場合、制御部２０３は、ユーザが車両３を運転できないように制御する（ステップＳ２０）。例えば、制御部２０３は、車両３の動力源が動作しないように制御したり、車両３におけるすべての操作を受け付けないように制御する。
以上、本発明の一実施形態による安全運転管理システム１の処理について説明した。上述の睡眠不足判定装置５と車両３とを有する安全運転管理システム１によれば、睡眠不足判定装置５は、睡眠不足判定部３０５を備える。睡眠不足判定部３０５は、運転者の睡眠が充分である場合の少なくとも呼吸または脈拍の一方を含む睡眠充分データと、運転者の車両３の運転開始のため搭乗した時から過去の一定時間内に測定した睡眠充分データと同一の少なくとも呼吸または脈拍の一方を含む一定時間内取得データとを比較する。そして、睡眠不足判定部３０５は、睡眠充分データと一定時間内取得データとの差が所定の差以上である場合に、運転者が睡眠不足であると判定する。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、ユーザが車両３を運転する前に、睡眠不足を判定することができる。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、ユーザが車両３を運転する前に、睡眠不足を判定することができる。
また、一定時間内取得データ特定部３０４は、睡眠充分データが含む少なくとも呼吸または脈拍の一方に関連付けられた当該少なくとも呼吸または脈拍の一方を測定した際に測定した運転者の身体の測定情報と、運転者の車両３の運転開始のため搭乗した時に測定した運転者の身体の測定情報とに基づいて、運転者の一定時間内取得データを特定する。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、ユーザが車両３を運転する前に、ユーザを認証することができ、睡眠不足のユーザが運転することを禁止することができる。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、ユーザが車両３を運転する前に、ユーザを認証することができ、睡眠不足のユーザが運転することを禁止することができる。
また、一定時間内取得データ特定部３０４は、身体的特徴として、ユーザの血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度などを用いる。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、身体的特徴の種類を増やせばユーザ認証の確度が向上する。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、身体的特徴の種類を増やせばユーザ認証の確度が向上する。
また、制御部２０３は、睡眠不足判定部３０５が運転者の睡眠が不充分であると判定した場合に、運転者が車両３を運転できないよう車両３を制御する。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、ユーザが車両３を運転する際の睡眠が不充分である場合、ユーザが車両３を運転することを禁止することができる。
このようにすれば、安全運転管理システム１は、ユーザが車両３を運転する際の睡眠が不充分である場合、ユーザが車両３を運転することを禁止することができる。
また、睡眠データ測定装置２において、運転者の睡眠データを取得する際に、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３が身体の測定情報に基づいて運転者を識別し、車両３が備えるユーザ識別情報入力装置３０において、運転時ユーザ識別情報取得部２０２が運転者が車両３を運転する際に、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３が用いた身体の測定情報と同種の身体の測定情報に基づいて運転者を識別する。
このようにすれば、運転者が睡眠する場所と運転する場所の異なる場所で認証を行う必要があり、同一人物が異なる場所にいなければならないということによりなりすましを防止することができる。
このようにすれば、運転者が睡眠する場所と運転する場所の異なる場所で認証を行う必要があり、同一人物が異なる場所にいなければならないということによりなりすましを防止することができる。
なお、本発明の一実施形態による安全運転管理システム１の処理について説明したが、睡眠不足判定装置５は、サーバ４が備えるものに限定するものではない。睡眠不足判定装置５は、適切な処理と通信を行える限り安全運転管理システム１が備えるどの装置に備えられていてもよい。
また、安全運転管理システム１は、身体的特徴として、ユーザの血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度のすべてを用いるものに限定するものではない。安全運転管理システム１は、適切な判定処理が行われる限りどのような身体的特徴を用いてもよい。
また、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠データ測定装置２に備えられるものに限定するものではない。例えば、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠データ測定装置２とは別の装置であってもよい。
また、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、別の装置が測定したユーザの身体の測定情報を入力デバイスを介して取得するものであってもよい。例えば、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、ユーザの身体の測定情報をキーボードを介して情報を入力されることにより取得するものであってもよい。
また、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、別の装置が測定したユーザの身体の測定情報を入力デバイスを介して取得するものであってもよい。例えば、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、ユーザの身体の測定情報をキーボードを介して情報を入力されることにより取得するものであってもよい。
また、安全運転管理システム１は、身体的特徴として、ユーザの血圧、体温、体重、体組成（体脂肪、内臓脂肪、皮下脂肪、筋肉、骨、体水分、その他の体内成分）、体格指数、生体インピーダンス、呼気ガス中のアセトン濃度のすべてを用いるものに限定するものではない。安全運転管理システム１は、適切な判定処理が行われる限りどのような身体的特徴を用いてもよい。
また、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠データ測定装置２に備えられるものに限定するものではない。例えば、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、睡眠データ測定装置２とは別の装置であってもよい。
また、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、別の装置が測定したユーザの身体の測定情報を入力デバイスを介して取得するものであってもよい。例えば、睡眠時ユーザ識別情報取得部１０３は、ユーザの身体の測定情報をキーボードを介して情報を入力されることにより取得するものであってもよい。
また、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、別の装置が測定したユーザの身体の測定情報を入力デバイスを介して取得するものであってもよい。例えば、運転時ユーザ識別情報取得部２０２は、ユーザの身体の測定情報をキーボードを介して情報を入力されることにより取得するものであってもよい。
なお、本発明における記憶部は、適切な情報の送受信が行われる範囲においてどこに備えられていてもよい。また、記憶部は、適切な情報の送受信が行われる範囲において複数存在しデータを分散して記憶していてもよい。
なお、本発明の実施形態における処理フローは、適切な処理が行われる範囲において、処理の順番が入れ替わってもよい。
なお、本発明の実施形態について説明したが、上述の安全運転管理システム１が備える睡眠データ測定装置２、車両３及びサーバ４は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定するものではない。また、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができるものである。
１・・・安全運転管理システム
２・・・睡眠データ測定装置
３・・・車両
４・・・サーバ
５・・・睡眠不足判定装置
３０・・・ユーザ識別情報入力装置
１０１、２０１、３０１・・・通信部
１０２・・・睡眠状態測定部
１０３・・・睡眠時ユーザ識別情報取得部
１０３ａ、２０２ａ・・・血圧測定部
１０３ｂ、２０２ｂ・・・体温測定部
１０３ｃ、２０２ｃ・・・体重測定部
１０３ｄ、２０２ｄ・・・体組成測定部
１０３ｅ、２０２ｅ・・・体格指数測定部
１０３ｆ、２０２ｆ・・・生体インピーダンス測定部
１０３ｇ、２０２ｇ・・・アセトン濃度測定部
１０４、２０３、３０６・・・制御部
１０５、３０３・・・記憶部
１０６、２０４・・・ユーザ情報入力部
３０２・・・睡眠データ解析部
３０４・・・一定時間内取得データ特定部
３０５・・・睡眠不足判定部
ＮＷ・・・ネットワーク
２・・・睡眠データ測定装置
３・・・車両
４・・・サーバ
５・・・睡眠不足判定装置
３０・・・ユーザ識別情報入力装置
１０１、２０１、３０１・・・通信部
１０２・・・睡眠状態測定部
１０３・・・睡眠時ユーザ識別情報取得部
１０３ａ、２０２ａ・・・血圧測定部
１０３ｂ、２０２ｂ・・・体温測定部
１０３ｃ、２０２ｃ・・・体重測定部
１０３ｄ、２０２ｄ・・・体組成測定部
１０３ｅ、２０２ｅ・・・体格指数測定部
１０３ｆ、２０２ｆ・・・生体インピーダンス測定部
１０３ｇ、２０２ｇ・・・アセトン濃度測定部
１０４、２０３、３０６・・・制御部
１０５、３０３・・・記憶部
１０６、２０４・・・ユーザ情報入力部
３０２・・・睡眠データ解析部
３０４・・・一定時間内取得データ特定部
３０５・・・睡眠不足判定部
ＮＷ・・・ネットワーク
Claims (4)
- ユーザの睡眠時に測定される睡眠データを取得する睡眠データ取得部と、
前記ユーザによる車両の運転の可否を判定する睡眠不足判定部と、を備える睡眠不足判定装置において行われる方法であって、
前記睡眠不足判定部が、前記睡眠データ取得部によって取得された睡眠データのうち前記ユーザの車両の運転開始のための搭乗時点から過去の一定時間遡った時点以降に測定された前記睡眠データである一定時間内睡眠データを特定し、前記一定時間内睡眠データの中から前記車両を運転するための基準を満たす睡眠状態となっている時間の合計に基づいて、前記ユーザによる前記車両の運転の可否を判定する方法。 - 前記ユーザの前記睡眠データを取得する際に、身体の測定情報に基づいて前記ユーザを識別する睡眠時ユーザ識別情報取得部をさらに備える睡眠不足判定装置において行われる方法であって、
前記睡眠不足判定部が、前記睡眠データ取得部が取得した睡眠データのうち、睡眠時ユーザ識別情報取得部によって前記ユーザであることが識別された前記睡眠データを、前記一定時間内睡眠データとして特定する、
請求項１に記載の方法。 - 前記睡眠不足判定部が前記ユーザによる前記車両の運転が不可であると判定した場合に、前記ユーザが前記車両を運転できないよう前記車両を制御する、
を備える、請求項１または請求項２に記載の方法。 - 前記睡眠不足判定部が、前記ユーザが車両を運転する際に、前記一定時間内睡眠データの中から前記車両を運転するための基準を満たす睡眠状態となっている時間の合計に基づいて、前記ユーザによる前記車両の運転の可否を判定する、請求項１から３の何れか１項に記載の方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022029913A JP7212419B2 (ja) | 2020-12-09 | 2022-02-28 | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020204553A JP2021061007A (ja) | 2020-12-09 | 2020-12-09 | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム |
| JP2022029913A JP7212419B2 (ja) | 2020-12-09 | 2022-02-28 | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020204553A Division JP2021061007A (ja) | 2020-12-09 | 2020-12-09 | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2022078158A JP2022078158A (ja) | 2022-05-24 |
| JP7212419B2 true JP7212419B2 (ja) | 2023-01-25 |
Family
ID=87888409
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2022029913A Active JP7212419B2 (ja) | 2020-12-09 | 2022-02-28 | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7212419B2 (ja) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010122732A (ja) | 2008-11-17 | 2010-06-03 | Aisin Seiki Co Ltd | 安全運転支援システム |
| JP2010273155A (ja) | 2009-05-22 | 2010-12-02 | Sony Ericsson Mobilecommunications Japan Inc | 携帯端末およびそれによる運転支援方法 |
| JP2011202505A (ja) | 2011-07-20 | 2011-10-13 | Toyota Motor Corp | 建物／自動車の統合管理システム |
| JP2012118951A (ja) | 2010-12-03 | 2012-06-21 | Fujitsu Ten Ltd | 車載装置および運転支援システム |
-
2022
- 2022-02-28 JP JP2022029913A patent/JP7212419B2/ja active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010122732A (ja) | 2008-11-17 | 2010-06-03 | Aisin Seiki Co Ltd | 安全運転支援システム |
| JP2010273155A (ja) | 2009-05-22 | 2010-12-02 | Sony Ericsson Mobilecommunications Japan Inc | 携帯端末およびそれによる運転支援方法 |
| JP2012118951A (ja) | 2010-12-03 | 2012-06-21 | Fujitsu Ten Ltd | 車載装置および運転支援システム |
| JP2011202505A (ja) | 2011-07-20 | 2011-10-13 | Toyota Motor Corp | 建物／自動車の統合管理システム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2022078158A (ja) | 2022-05-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6566292B2 (ja) | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、安全運転管理システムの制御方法及びプログラム | |
| CN108697390B (zh) | 睡眠状态测定装置、相位相干性计算装置及压力状态测定装置 | |
| KR101850855B1 (ko) | 평가 및 조정을 위한 삶의 질 변수의 비접촉 및 최소접촉 모니터링 | |
| CN106068097B (zh) | 整合有传感器的车辆座椅 | |
| JP4023429B2 (ja) | 携帯型生体情報モニタ装置 | |
| US11103144B2 (en) | Method of measuring physiological parameter of subject in contactless manner | |
| CN108778099B (zh) | 用于确定对象的一个或多个生理特性的基线的方法和装置 | |
| KR20170045204A (ko) | 우울 상태 판정 방법, 및 우울 상태 판정 장치 | |
| CN108289638A (zh) | 生物体状态判定装置以及生物体状态判定方法 | |
| CN109859843A (zh) | 智能健康一体机 | |
| KR20210062535A (ko) | 비접촉식 생체 지수 측정 방법 | |
| JP2013081707A (ja) | 睡眠状態判別装置および睡眠状態判別方法 | |
| JP6666705B2 (ja) | 生体状態推定装置、生体状態推定方法及びコンピュータプログラム | |
| JP6291922B2 (ja) | 睡眠深度判定装置 | |
| JP7212419B2 (ja) | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム | |
| JP6823238B2 (ja) | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、制御方法、及びプログラム | |
| JP2021061007A (ja) | 安全運転管理システム、睡眠不足判定装置、睡眠データ測定装置、ユーザ識別情報入力装置、制御方法及びプログラム | |
| US20240008783A1 (en) | Method and system for sensor signals dependent dialog generation during a medical imaging process | |
| TWI768999B (zh) | 生理監測系統和估計生命體徵資料的方法 | |
| US20200268300A1 (en) | Systems and methods for predicting mood, emotion and behavior of non-recumbent subjects | |
| JP2004267409A (ja) | 健康管理システム | |
| JP4023343B2 (ja) | 健康管理システム | |
| KR101862674B1 (ko) | 스마트폰과 연동되는 변좌 시스템 | |
| WO2022138041A1 (ja) | うつ状態であると判定するための判別方法、及びうつ状態判定システム | |
| WO2022138040A1 (ja) | うつ状態であると判定するための判別方法、及びうつ状態判定システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220228 |
|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220311 |
|
| 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: 20221206 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230105 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7212419 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |