JP7432884B2 - サポートシステム、機器制御システム、サポートシステムの作動方法、及び、機器制御システムの作動方法 - Google Patents

Description

本発明は、サポートシステム、機器制御システム、推定方法、及び、機器制御方法に関する。

特許文献１には、就寝者の睡眠を評価することが可能な睡眠評価システムが開示されている。

特開２００７－０５４５９６号公報

ところで、老人福祉施設などの施設において、入居者の認知症のレベルが把握できれば、施設のスタッフは、入居者に対して認知症レベルに応じた対応をとることが可能となる。認知症レベルを判定するための方法として、ミニメンタルステート検査（ＭＭＳＥ：Ｍｉｎｉ－Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）などのテスト用紙を用いた検査方法が知られている。しかしながら、このような方法は、テスト時間を要することで入居者に負担を強いることになり、入居者の認知症レベルを頻繁に、かつ、継続的にモニタすることが困難である。

本発明は、対象者の認知症レベルなどを簡単に推定することができるサポートシステム、機器制御システム、推定方法、及び、機器制御方法を提供する。

本発明の一態様に係るサポートシステムは、対象者の睡眠状態を示す情報を取得する取得部と、対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて、前記対象者の認知症レベル、または、前記対象者を介護する介護者の介護負担の大きさを推定する推定部と、前記推定部の推定結果を出力する出力部とを備える。

本発明の一態様に係る機器制御システムは、対象者の睡眠状態を示す情報を取得する取得部と、対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて、機器を制御する制御部とを備える。

本発明の一態様に係る推定方法は、対象者の睡眠状態を示す情報を取得し、対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて、前記対象者の認知症レベル、または、前記対象者を介護する介護者の介護負担の大きさを推定し、推定結果を出力する。

本発明の一態様に係る機器制御方法は、対象者の睡眠状態を示す情報を取得し、対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて、機器を制御する。

本発明によれば、対象者の認知症レベルなどを簡単に推定することができるサポートシステム、機器制御システム、推定方法、及び、機器制御方法が実現される。

図１は、実施の形態１に係るサポートシステムの概要を示す図である。 図２は、実施の形態１に係るサポートシステムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態１に係るサポートシステムの動作例１のフローチャートである。 図４は、ＭＭＳＥのスコアと睡眠時間の割合との相関関係を示す図である。 図５は、中核症状レベルの推定基準の一例を示す図である。 図６は、表示部の推定結果の表示例を示す図である。 図７は、総括的ＴＢＳのスコアと睡眠時間の割合との相関関係を示す図である。 図８は、周辺症状レベルの推定基準の一例を示す図である。 図９は、実施の形態１に係るサポートシステムの動作例２のフローチャートである。 図１０は、介護負担が大きいと感じた日数と睡眠時間の割合との相関関係を示す図である。 図１１は、認知症レベルの推定基準の一例を示す図である。 図１２は、実施の形態２に係る機器制御システムの概要を示す図である。 図１３は、実施の形態２に係る機器制御システムの機能構成を示すブロック図である。 図１４は、スケジュール動作中の照明装置の明るさの時間変化を示す図である。 図１５は、実施の形態２に係る機器制御システムの動作例のフローチャートである。 図１６は、実施の形態２に係る機器制御システムの照明装置の制御方法の一例を示す図である。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。

（実施の形態１）
［サポートシステムの概要］
以下、実施の形態１に係るサポートシステムの概要について説明する。図１は、実施の形態１に係るサポートシステムの概要を示す図である。図２は、実施の形態１に係るサポートシステムの機能構成を示すブロック図である。

図１及び図２に示されるサポートシステム１０は、老人福祉施設などにおける空間５０において、高齢者のサポートを行うためのシステムである。空間５０は、例えば、対象者Ａの個室内の空間である。サポートシステム１０は、体動センサ２０と、情報端末３０とを備える。サポートシステム１０は、具体的には、体動センサ２０によって検出された体動量に基づいて対象者Ａの睡眠状態を推定する。また、サポートシステム１０は、推定した対象者Ａの睡眠状態に基づいて、対象者Ａの認知症レベルを推定する。

一般に、人は、就寝時刻から起床時刻までの期間（以下、対象期間とも記載される）において眠り続けているとは限らず、対象期間において、中途覚醒（在床）、または、離床する場合がある。発明者は、鋭意検討の結果、対象期間の初期に占める、実際に睡眠している時間（中途覚醒している時間、及び、離床している時間を除いた時間）の割合（以下、単に睡眠時間の割合と記載する）と、認知症レベルとに相関関係があることを見出した。なお、対象期間のうちの初期とは、例えば、対象期間を第一期間、第一期間に続く第二期間、及び、第二期間に続く第三期間の３つの期間に均等に分割した場合の第一期間であるが、対象期間の開始タイミングから対象期間の前半に属するタイミングまでの期間であればよく、対象期間を何等分にして勘算してもよい。

サポートシステム１０は、このような睡眠時間の割合に基づいて対象者Ａの認知症レベルを推定し、推定結果を情報端末３０の表示部３３に表示する。これにより、老人福祉施設のスタッフなどは、対象者Ａの認知症レベルを容易に認識することができる。

［サポートシステムの構成］
以下、このようなサポートシステム１０の具体的な構成について、主として図２を参照しながら説明する。

体動センサ２０は、対象者Ａの体動量を計測するセンサである。体動センサ２０は、例えば、空間５０内に設置される。体動センサ２０は、マイクロ波を検知波として使用するドップラーセンサであり、対象者Ａの体動量を非接触で計測することができる。また、体動センサ２０は、通信部（図示せず）を備え、対象者Ａの体動量を示す体動情報を、対象者Ａの睡眠状態を間接的に示す情報として情報端末３０に送信する。なお、体動センサ２０は、非接触型に限定されず、対象者Ａの体圧を検知するマット状、腕時計型、衣服を模したような形態、または、耳付近に装着する形態などの接触式センサであってもよい。

情報端末３０は、体動センサ２０から取得した体動情報を用いて情報処理を行うことにより、対象者Ａの認知症レベルを推定する。情報端末３０は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯端末であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型の端末であってもよい。情報端末３０は、具体的には、通信部３１と、推定部３２と、表示部３３と、記憶部３４とを備える。

通信部３１は、取得部の一例であり、体動情報を取得する。通信部３１は、具体的には、情報端末３０が体動センサ２０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。なお、情報端末３０及び体動センサ２０の間で行われる通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。

推定部３２は、通信部３１によって取得された体動情報を用いて情報処理を行う。推定部３２によって行われる情報処理の具体的な内容については後述される。推定部３２は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、または専用回路などによって実現される。推定部３２は、プロセッサ、マイクロコンピュータ、および専用回路のうち２つ以上の組み合わせによって実現されてもよい。

表示部３３は、出力部の一例であり、推定部３２の認知症レベルの推定結果を出力する。表示部３３は、推定部３２の制御に基づいて、推定部３２の認知症レベルの推定結果を示す画像を表示する。表示部３３は、具体的には、例えば、液晶パネルまたは有機ＥＬパネルなどを表示デバイスとして含むディスプレイである。なお、出力部は、表示部３３に限定されない。出力部は、認知症レベルの推定結果を音声として出力するスピーカであってもよく、出力部の具体的態様は特に限定されない。

記憶部３４は、推定部３２が実行する、認知症レベルの推定を行うためのプログラムが記憶される記憶装置である。記憶部３４には、認知症レベルの推定基準等も記憶される。記憶部３４は、具体的には、半導体メモリなどにより実現される。

［サポートシステムの動作例１］
次に、サポートシステム１０の動作例１について説明する。図３は、サポートシステム１０の動作例１のフローチャートである。

まず、通信部３１は、体動センサ２０から体動情報を取得する（Ｓ１１）。体動情報は、例えば、対象者Ａの体動量の実測値と、当該体動量の計測時刻とが対応付けられた情報である。通信部３１によって取得された体動量は、記憶部３４に記憶される。

次に、推定部３２は、ステップＳ１１において取得された体動情報を用いて、時刻（または時間帯）ごとに対象者Ａの睡眠状態を推定する（Ｓ１２）。推定部３２は、例えば、対象者Ａの体動量が所定の閾値よりも少ない時刻においては、対象者Ａが睡眠状態であると推定し、対象者Ａの体動量が所定の閾値以上の時刻においては、対象者Ａが睡眠状態でない（つまり、対象者Ａが中途覚醒状態、または、離床状態である）と推定する。

次に、推定部３２は、睡眠時間の割合を算出する（Ｓ１３）。推定部３２は、まず、対象期間を特定する。推定部３２は、例えば、午後８時以降で最初に対象者Ａが睡眠状態であると推定された時刻を対象期間の開始タイミングとして特定し、翌日の午前５時以降で最初に対象者Ａが覚醒状態となった時刻を対象期間の終了タイミングとして特定する。このように、対象期間は、例えば、体動センサによって計測された体動量に基づいて実測された期間である。ここでの実測には、推定に基づく実測が含まれる。

なお、対象期間は、あらかじめ定められた期間であってもよい。発明者の検討によれば、対象期間を午後９時から翌日の午前６時までとして睡眠時間の割合を算出した場合も、睡眠時間の割合及び認知症レベルに相関関係がみられる。この結果から、認知症レベルには、健康な人間が本来睡眠をとるべき時間の初期に睡眠をとっているかが関連していると考えられる。つまり、認知症レベルには、単に睡眠時間の長短ではなく、睡眠の質が関連しているものと考えられる。

続いて、推定部３２は、対象期間を第一期間、第一期間に続く第二期間、及び、第二期間に続く第三期間の３つの期間に均等に分割する。なお、第一期間は、対象期間の開始タイミングから対象期間の前半に属するタイミングまでの期間であればよい。

そして、推定部３２は、第一期間に占める睡眠時間の割合を算出する。ここでの睡眠時間は、推定部３２の睡眠状態の推定結果に基づく睡眠時間である。つまり、この睡眠時間は、推定の睡眠時間である。睡眠時間は、より具体的には、第一期間内に含まれる対象者Ａの体動量が所定の閾値よりも少ない期間の合計である。

なお、睡眠時間の割合は、夜間（例えば、午後９時～翌日の午前６時）１日分の体動情報があれば算出可能であるが、２日分以上（例えば、１０日分）の体動情報の平均値が用いられてもよい。これにより、睡眠時間の割合の算出精度が向上される。

次に、推定部３２は、ステップＳ１３において算出された睡眠時間の割合に基づいて対象者Ａの認知症レベルを推定する（Ｓ１４）。認知症レベルは、例えば、中核症状レベルである。発明者の検討の結果、中核症状レベルを示すＭＭＳＥのスコアと、睡眠時間の割合には、図４に示されるような相関関係がある。図４は、ＭＭＳＥのスコアと睡眠時間の割合との相関関係を示す図である。

図４に示されるように、ＭＭＳＥのスコアと睡眠時間の割合とは、おおむね正の比例関係となる。ＭＭＳＥのスコアは、スコアが大きいほど、認知症の傾向が低く、認知症レベルが低いことを示す。言い換えれば、ＭＭＳＥのスコアは、スコアが小さいほど、認知症の傾向が高く、中核症状レベルが高いことを示す。

そこで、ステップＳ１４において、推定部３２は、睡眠時間の割合が少ないほど、対象者Ａの中核症状レベルが高いと推定する。具体的には、図５に示されるように睡眠時間の割合が基準値である５０％以上である場合には、中核症状レベルが低いと推定し、睡眠時間の割合が５０％未満である場合には、中核症状レベルが高いと推定する。図５は、中核症状レベルの推定基準の一例を示す図である。なお、図５の推定基準は中核症状レベルを２段階で推定するものであるが、このような推定基準は一例である。例えば、中核症状レベルは３段階以上で推定されてもよい。

その後、推定部３２は、推定結果を表示部３３に表示させる。つまり、表示部３３は、推定結果を表示する（Ｓ１５）。言い換えれば、表示部３３は、認知症レベルの推定結果を出力する。図６は、表示部３３の推定結果の表示例を示す図である。図６において表示部３３に表示されている画像は、認知症レベルが高いと推定された場合の画像である。なお、図６に示される画像は一例である。例えば、表示部３３には、ＭＭＳＥの推定スコアを示す画像が表示されてもよい。

以上説明したように、サポートシステム１０の動作例１によれば、睡眠時間の割合に基づいて認知症レベルを容易に推定することができる。サポートシステム１０によれば、対象者Ａに対してＭＭＳＥを頻繁に実施する必要がなくなる。したがって、日々の認知症レベルを継続的にモニタすることも容易となる。

なお、認知症レベルは、周辺症状レベル（言い換えれば、問題症状レベル）であってもよい。つまり、ステップＳ１４において、推定部３２は、対象者Ａの認知症の周辺症状レベルを推定してもよい。発明者の検討の結果、認知症の周辺症状レベルを示す総括的ＴＢＳのスコアと、睡眠時間の割合には、図７に示されるような相関関係がある。図７は、総括的ＴＢＳのスコアと睡眠時間の割合との相関関係を示す図である。

図７に示されるように、総括的ＴＢＳのスコアと睡眠時間の割合とは、おおむね負の比例関係となる。総括的ＴＢＳのスコアは、スコアが大きいほど、問題症状が強く、周辺症状レベルが高いことを示す。言い換えれば、総括的ＴＢＳのスコアは、スコアが小さいほど、問題症状が弱く、周辺症状レベルが低いことを示す。

そこで、ステップＳ１４において、推定部３２は、睡眠時間の割合が少ないほど、対象者Ａの周辺症状レベルが高いと推定する。具体的には、図８に示されるように睡眠時間の割合が基準値である４０％以上である場合には、周辺症状レベルが低いと推定し、睡眠時間の割合が４０％未満である場合には、中核症状レベルが高いと推定する。図８は、周辺症状レベルの推定基準の一例を示す図である。なお、図８の推定基準は周辺症状レベルを２段階で推定するものであるが、このような推定基準は一例である。例えば、周辺症状レベルは３段階以上で推定されてもよい。この場合、ステップＳ１５において、表示部３３は、周辺症状レベルの推定結果を表示する。言い換えれば、表示部３３は、周辺症状レベルの推定結果を出力する。

［サポートシステムの動作例２］
次に、サポートシステム１０の動作例２について説明する。図９は、サポートシステム１０の動作例２のフローチャートである。なお、以下の動作例２の説明では、動作例１との相違点を中心に説明が行われる。

ステップＳ１１～ステップＳ１３は、動作例１と同様である。ステップＳ１３に続いて、推定部３２は、ステップＳ１３において算出された睡眠時間の割合に基づいて対象者Ａを介護する介護者の介護負担の大きさを推定する（Ｓ１６）。発明者の検討の結果、介護者の１週間当たりの介護負担が大きいと感じた日数と、睡眠時間の割合には、図１０に示されるような相関関係がある。図１０は、介護負担が大きいと感じた日数と睡眠時間の割合との相関関係を示す図である。

図１０に示されるように、介護負担が大きいと感じた日数と睡眠時間の割合とは、おおむね正の比例関係となる。

そこで、ステップＳ１６において、推定部３２は、睡眠時間の割合が少ないほど、対象者Ａを介護する介護者の介護負担が大きいと推定する。具体的には、図１１に示されるように睡眠時間の割合が基準値である４０％以上である場合には、介護負担が小さいと推定し、睡眠時間の割合が５０％未満である場合には、介護負担が大きいと推定する。図１１は、認知症レベルの推定基準の一例を示す図である。なお、図１１の推定基準は介護負担の大きさを２段階で推定するものであるが、このような推定基準は一例である。例えば、介護負担の大きさは３段階以上で推定されてもよい。なお、ステップＳ１６に続くステップＳ１５においては、表示部３３は、介護負担の大きさの推定結果を出力する。

以上説明したように、サポートシステム１０の動作例２によれば、睡眠時間の割合に基づいて介護負担の大きさを容易に推定することができる。

［効果等］
以上説明したように、サポートシステム１０は、対象者Ａの睡眠状態を示す情報を取得する通信部３１と、対象期間の開始タイミングから対象期間の前半に属するタイミングまでの期間に占める、取得された情報に基づいて定められる対象者の睡眠時間の割合に基づいて、対象者Ａの認知症レベル、または、対象者Ａを介護する介護者の介護負担の大きさを推定する推定部３２と、推定部３２の推定結果を表示（つまり、出力）する表示部３３とを備える。通信部３１は、取得部の一例であり、表示部３３は、出力部の一例である。

このようなサポートシステム１０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症レベルまたは介護負担の大きさを簡単に推定することができる。

例えば、対象期間は、対象者の就寝時刻から対象者の起床時刻までの実測された期間である。

このようなサポートシステム１０は、実測された対象期間を用いて睡眠時間の割合を算出することができる。

例えば、対象期間は、あらかじめ定められた期間である
このようなサポートシステム１０は、あらかじめ定められた対象期間を用いて睡眠時間の割合を算出することができる。

例えば、推定部３２は、対象者Ａの認知症レベルを推定し、表示部３３は、認知症レベルの推定結果を表示する。

このようなサポートシステム１０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症レベルを簡単に推定することができる。

例えば、認知症レベルは、認知症の中核症状レベルである。

このようなサポートシステム１０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症の中核症状レベルを簡単に推定することができる。

例えば、認知症レベルは、認知症の周辺症状レベルである。

このようなサポートシステム１０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症の周辺症状レベルを簡単に推定することができる。

例えば、推定部３２は、上記睡眠時間の割合が少ないほど、対象者Ａの認知症レベルが高いと推定する。

このようなサポートシステム１０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症レベルを精度よく推定することができる。

例えば、推定部３２は、介護者の介護負担の大きさを推定し、表示部３３は、介護負担の大きさの推定結果を表示（出力）する。

このようなサポートシステム１０は、睡眠時間の割合に基づいて、介護負担の大きさを簡単に推定することができる。

例えば、推定部３２は、上記睡眠時間の割合が少ないほど、介護者の介護負担が大きいと推定する。

このようなサポートシステム１０は、睡眠時間の割合に基づいて、介護負担の大きさを精度よく推定することができる。

（実施の形態２）
［機器制御システムの概要］
以下、実施の形態２に係る機器制御システムの概要について説明する。図１２は、実施の形態２に係る機器制御システムの概要を示す図である。図１３は、実施の形態２に係る機器制御システムの機能構成を示すブロック図である。以下の実施の形態２において、実施の形態１で既出の事項については説明が適宜省略される。

図１２及び図１３に示される機器制御システム６０は、老人福祉施設などにおける空間５０に設置された照明装置８０を制御するためのシステムである。空間５０は、例えば、対象者Ａの個室内の空間である。機器制御システム６０は、具体的には、体動センサ２０と、照明制御装置７０と、照明装置８０とを備える。機器制御システム６０は、具体的には、サポートシステム１０と同様の方法で対象者Ａの睡眠時間の割合を算出し、睡眠時間の割合に基づいて照明装置８０を制御する。

人の生体リズムは、当該人が浴びる光と深い関係を有することが知られている。人の生体リズムは本来２４時間周期ではないため、通常の生活を行っていたとしても、少しずつ生体リズムにずれが生じる。このような生体リズムのずれを正すために、日中の光が大きな役割を担っている。人の目から入った光は、生体リズムを統率する細胞である視交叉上核へと伝達され、生体リズムの基点となる。

機器制御システム６０において、照明装置８０は、生体リズムを整えるために所定のスケジュールに従って調光される。図１４は、スケジュール動作中の照明装置８０の明るさの時間変化を示す図である。

スケジュール動作中の照明装置８０は、朝から日中１４時頃までの期間に通常よりも明るい光を発する。この光は、人が本来浴びるべき太陽の光を補う役割を果たす。このような光は、生体活性光とも呼ばれる。一般的な照明の明るさは、人の顔面照度に換算すると５００ｌｘ程度であるが、このような生活活性光を用いた光療法においては、人の顔面照度で２５００ｌｘ程度の明るい光を少なくとも２時間程度照射されることが推奨されている。発明者の知見によれば、特に、認知症レベルが高い対象者に対してこのような光療法が有効である。

そこで、実施の形態２では、機器制御システム６０は、睡眠時間の割合に基づいて、照明装置８０が発する光の明るさ（例えば、図１４の期間Ｔにおける明るさ）を制御する。これにより、機器制御システム６０は、認知症レベルに応じた照明環境を提供することができる。

［機器制御システムの構成］
以下、このような機器制御システム６０の具体的な構成について、主として図１３を参照しながら説明する。

体動センサ２０は、対象者Ａの体動量を計測するセンサである。体動センサ２０は、例えば、空間５０内に設置される。体動センサ２０は、マイクロ波を検知波として使用するドップラーセンサであり、対象者Ａの体動量を非接触で計測することができる。また、体動センサ２０は、通信部（図示せず）を備え、対象者Ａの体動量を示す体動情報を、対象者Ａの睡眠状態を間接的に示す情報として情報端末３０に送信する。

照明制御装置７０は、体動センサ２０から取得した体動情報を用いて情報処理を行うことにより、照明装置８０を制御する。照明制御装置７０は、例えば、照明装置８０に対応する専用の制御装置である。照明制御装置７０は、照明装置８０を制御するための専用アプリケーションがインストールされた汎用の情報端末であってもよい。照明制御装置７０は、照明装置８０の外部に設置されてもよいし、照明装置８０に内蔵されてもよい。照明制御装置７０は、具体的には、通信部７１と、制御部７２と、記憶部７３とを備える。

通信部７１は、体動情報を取得する。また、通信部７１は、照明装置８０に制御信号を送信する。通信部３１は、具体的には、照明制御装置７０が体動センサ２０及び照明装置８０と通信を行うための通信モジュール（通信回路）である。なお、照明制御装置７０及び体動センサ２０の間で行われる通信は、有線通信であってもよいし、無線通信であってもよい。通信に用いられる通信規格についても特に限定されない。照明制御装置７０及び照明装置８０の間で行われる通信についても同様である。

制御部７２は、通信部７１によって取得された体動情報を用いて照明装置８０を制御するための情報処理を行う。制御部７２によって行われる情報処理の具体的な内容については後述される。制御部７２は、具体的には、プロセッサ、マイクロコンピュータ、または専用回路などによって実現される。制御部７２は、プロセッサ、マイクロコンピュータ、および専用回路のうち２つ以上の組み合わせによって実現されてもよい。

記憶部７３は、制御部７２が実行する、照明装置８０を制御するためのプログラムが記憶される記憶装置である。記憶部７３は、具体的には、半導体メモリなどにより実現される。

照明装置８０は、照明制御装置７０の制御対象機器である。照明装置８０は、例えば、平面視形状が円形のシーリングライトであるが、長尺状のシーリングライトであってもよいし、ダウンライトまたはスポットライトなどであってもよい。

［機器制御システムの動作例］
次に、機器制御システム６０の動作例について説明する。図１５は、機器制御システム６０の動作例のフローチャートである。

まず、通信部７１は、体動センサ２０から体動情報を取得する（Ｓ３１）。体動情報は、例えば、対象者Ａの体動量の実測値と、当該体動量の計測時刻とが対応付けられた情報である。通信部７１によって取得された体動量は、記憶部７３に記憶される。

次に、制御部７２は、ステップＳ３１において取得された体動情報を用いて、時刻（または時間帯）ごとに対象者Ａの睡眠状態を推定する（Ｓ３２）。制御部７２は、例えば、対象者Ａの体動量が所定の閾値よりも少ない時刻においては、対象者Ａが睡眠状態であると推定し、対象者Ａの体動量が所定の閾値以上である時刻においては、対象者Ａが睡眠状態でない（つまり、対象者Ａが中途覚醒状態、または、覚醒状態である）と推定する。

次に、制御部７２は、睡眠時間の割合を算出する（Ｓ３３）。制御部７２は、まず、対象期間を特定する。制御部７２は、例えば、午後９時以降で最初に対象者Ａが睡眠状態であると推定された時刻を対象期間の開始タイミングとして特定し、翌日の午前５時以降で最初に対象者Ａが覚醒状態となった時刻を対象期間の終了タイミングとして特定する。なお、対象期間は、あらかじめ定められた期間であってもよい。この場合の対象期間は、例えば、午後９時から翌日の午前５時までである。

続いて、制御部７２は、対象期間を第一期間、第一期間に続く第二期間、及び、第二期間に続く第三期間の３つの期間に均等に分割する。なお、第一期間は、対象期間の開始タイミングから対象期間の前半に属するタイミングまでの期間であればよい。

そして、制御部７２は、第一期間に占める睡眠時間の割合を算出する。ここでの睡眠時間は、制御部７２の睡眠状態の推定結果に基づく睡眠時間である。つまり、この睡眠時間は、推定の睡眠時間である。睡眠時間は、より具体的には、第一期間内に含まれる対象者Ａの体動量が所定の閾値よりも少ない期間の合計である。

なお、睡眠時間の割合は、夜間（例えば、午後九時～翌日の午前五時）１日分の体動情報があれば算出可能であるが、２日分以上（例えば、１０日分）の体動情報の平均値が用いられてもよい。これにより、睡眠時間の割合の算出精度が向上される。

次に、制御部７２は、ステップＳ３３において算出された睡眠時間の割合に基づいて照明装置８０を制御する（Ｓ３４）。図１６は、照明装置８０の制御方法の一例を示す図である。

実施の形態１で説明したように、睡眠時間の割合が大きいほど認知症レベルが高いと推定される。また、実施の形態２の冒頭で説明したように、認知症レベルが高い対象者に対しては、人の顔面照度で２５００ｌｘ程度の明るい光を照射する光療法が有効である。

そこで、図１６に示されるように、制御部７２は、睡眠時間の割合が４０％以上であり、認知症レベルが低いと推定される場合には、人の顔面照度換算で２５００ｌｘ未満の光を照明装置８０に照射させる。制御部７２は、具体的には、通信部７１に照明装置８０へ制御信号を送信させることで照明装置８０の期間Ｔ（図１４に図示）における明るさを人の顔面照度換算で２５００ｌｘ未満に制御する。

一方、制御部７２は、睡眠時間の割合が４０％未満であり、認知症レベルが高いと推定される場合には、人の顔面照度換算で２５００ｌｘの光を照明装置８０に照射させる。制御部７２は、具体的には、通信部７１に照明装置８０へ制御信号を送信させることで照明装置８０の期間Ｔ（図１４に図示）における明るさを人の顔面照度換算で２５００ｌｘに制御する。

以上説明したように、機器制御システム６０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症レベルに応じた照明環境を提供することができる。

なお、図１６に示される制御方法では、照明装置８０の明るさが２段階で切り替えられるが、このような制御方法は一例である。例えば、照明装置８０の明るさは３段階以上で切り替えられてもよい。

また、上記動作例では、照明装置８０の明るさが制御されたが、照明装置８０が調色制御可能な照明装置である場合、照明装置８０の色温度が制御されてもよい。認知症レベルの高い対象者は、色温度が高く青色成分が多い光を浴びることで、明るい光を浴びた場合と同様の効果が得られる。したがって、制御部７２は、対象者Ａの認知症レベルが高いと推定される場合には、認知症レベルが低いと推定される場合よりも高い色温度の光を照明装置８０に照射させればよい。このように、制御部７２は、照明装置８０の発光状態を制御すればよい。

また、機器制御システム６０では、照明装置８０が制御対象機器とされたが、他の機器が制御対象とされてもよい。

［効果等］
以上説明したように、機器制御システム６０は、対象者Ａの睡眠状態を示す情報を取得する通信部７１と、対象期間の開始タイミングから対象期間の前半に属するタイミングまでの期間に占める、取得された情報に基づいて定められる対象者の睡眠時間の割合に基づいて、機器を制御する制御部７２とを備える。通信部７１は、取得部の一例である。

このような機器制御システム６０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症レベルに応じた機器制御を行うことができる。

例えば、上記機器は、照明装置８０であり、制御部７２は、照明装置８０の発光状態を制御する。

このような機器制御システム６０は、睡眠時間の割合に基づいて、認知症レベルに応じた照明環境を提供することができる。

（その他の実施の形態）
以上、実施の形態に係るサポートシステム及び機器制御システムについて説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。

例えば、上記実施の形態では、睡眠状態を示す情報として、体動情報が用いられたが、睡眠状態を示す情報は、体動情報に限定されない。例えば、睡眠状態を示す情報は、脳波計によって計測される脳波情報、または、心拍計によって計測される心拍数情報など、体動情報以外の生体情報であってもよい。また、睡眠状態の推定に際し、生体情報に代えて睡眠潜時が用いられてもよい。睡眠潜時は、対象者がベッドにいる時間を意味し、この場合、対象者がベッドにいる時間が睡眠時間であると推定される。

また、上記実施の形態では、情報端末または照明制御装置が睡眠状態の推定を行ったが、体動センサなどのセンサにおいて睡眠状態の推定が行われ、情報端末または照明制御装置は、センサから睡眠状態を直接的に示す情報を取得してもよい。このように、睡眠状態を示す情報には、睡眠状態を間接的に示す情報と、睡眠状態を直接的に示す情報とが含まれる。

また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、９２０ＭＨｚ帯の周波数を利用した特定小電力無線であるが、Ｚｉｇｂｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）または、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Ｐｏｗｅｒ Ｌｉｎｅ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）または有線ＬＡＮを用いた通信などである。

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、サポートシステムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。また、サポートシステムは、単一の装置として実現されてもよい。機器制御システムについても同様である。

また、上記実施の形態のサポートシステムは、クライアントサーバシステムとして実現されてもよい。例えば、上記実施の形態における睡眠状態の推定、睡眠時間の割合の算出、及び、認知症レベルの推定が、施設内または施設外に配置されたサーバ装置によって行われ、認知症レベルの推定結果の表示がクライアント装置である情報端末で行われてもよい。機器制御システムについても同様に、クライアントサーバシステムとして実現されてもよい。

また、上記実施の形態において、推定部及び制御部などの構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、推定部及び制御部などの構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。各構成要素は、具体的には、回路または集積回路によって実現されてもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。例えば、本発明は、認知症レベルまたは介護負担の大きさの推定方法として実現されてもよいし、機器制御方法として実現されてもよい。また、本発明は、このような推定方法または機器制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録された非一時的な記録媒体として実現されてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１０ サポートシステム
２０ 体動センサ
３１、７１ 通信部（取得部）
３２ 推定部
３３ 表示部（出力部）
５０ 空間
６０ 機器制御システム
７２ 制御部
８０ 照明装置（機器）

Claims (11)

1. 対象者の睡眠状態を示す情報を取得する取得部と、
   対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの第一期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて、前記対象者の認知症レベル、または、前記対象者を介護する介護者の介護負担の大きさを推定する推定部と、
   前記推定部の推定結果を出力する出力部とを備え、
   前記対象期間は、前記対象者の就寝時刻から前記対象者の起床時刻までの実測された期間であり、
   前記推定部は、前記対象期間のうち前記第一期間以外の期間における前記対象者の睡眠時間の割合については、前記認知症レベルまたは前記介護負担の大きさの推定に使用しない
   サポートシステム。
2. 前記推定部は、前記対象者の認知症レベルを推定し、
   前記出力部は、認知症レベルの前記推定結果を出力する
   請求項１に記載のサポートシステム。
3. 前記認知症レベルは、認知症の中核症状レベルである
   請求項１に記載のサポートシステム。
4. 前記認知症レベルは、認知症の周辺症状レベルである
   請求項１に記載のサポートシステム。
5. 前記推定部は、前記割合が少ないほど、前記対象者の認知症レベルが高いと推定する
   請求項１～４のいずれか１項に記載のサポートシステム。
6. 前記推定部は、前記介護者の介護負担の大きさを推定し、
   前記出力部は、前記介護負担の大きさの前記推定結果を出力する
   請求項１に記載のサポートシステム。
7. 前記推定部は、前記割合が少ないほど、前記介護者の介護負担が大きいと推定する
   請求項６に記載のサポートシステム。
8. 対象者の睡眠状態を示す情報を取得する取得部と、
   対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの第一期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて前記対象者の認知症レベルを推定し、推定された前記認知症レベルに応じて機器を制御する制御部とを備え、
   前記対象期間は、前記対象者の就寝時刻から前記対象者の起床時刻までの実測された期間であり、
   前記制御部は、前記対象期間のうち前記第一期間以外の期間における前記対象者の睡眠時間の割合については、前記対象者の認知症レベルの推定に使用しない
   機器制御システム。
9. 前記機器は、照明装置であり、
   前記制御部は、前記照明装置の発光状態を制御する
   請求項８に記載の機器制御システム。
10. サポートシステムの作動方法であって、
    前記サポートシステムの取得部が、対象者の睡眠状態を示す情報を取得し、
    前記サポートシステムの推定部が、対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの第一期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて、前記対象者の認知症レベル、または、前記対象者を介護する介護者の介護負担の大きさを推定し、
    前記サポートシステムの出力部が、推定結果を出力し、
    前記対象期間は、前記対象者の就寝時刻から前記対象者の起床時刻までの実測された期間であり、
    前記対象期間のうち前記第一期間以外の期間における前記対象者の睡眠時間の割合は、前記認知症レベルまたは前記介護負担の大きさの推定に使用されない
    サポートシステムの作動方法。
11. 機器制御システムの作動方法であって、
    前記機器制御システムの取得部が、対象者の睡眠状態を示す情報を取得し、
    前記機器制御システムの制御部が、対象期間の開始タイミングから前記対象期間の前半に属するタイミングまでの第一期間に占める、取得された前記情報に基づいて定められる前記対象者の睡眠時間の割合に基づいて前記対象者の認知症レベルを推定し、推定された前記認知症レベルに応じて機器を制御し、
    前記対象期間は、前記対象者の就寝時刻から前記対象者の起床時刻までの実測された期間であり、
    前記対象期間のうち前記第一期間以外の期間における前記対象者の睡眠時間の割合は、前記認知症レベルの推定に使用されない
    機器制御システムの作動方法。

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