JP7843672B2 - 通信システム及び通信方法 - Google Patents

Description

本発明は、通信システム及び通信方法に関する。

近年、リモートワークにより自宅で仕事をする機会が増えている。また、学生も、オンライン授業により、自宅で授業を受ける機会が増えている。

特開２０２２－０８３２２８号公報

ここで、リモートワークまたはオンライン授業が長期化することで、ユーザは、運動不足や、それに伴い睡眠の品質が悪くなるといった体調不良が生じるという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、睡眠の品質を保持可能である行動変容をユーザにレコメンドすることができる通信システム及び通信方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の通信システムは、ユーザが着座する圧力センサ付きクッションと、前記圧力センサ付きクッションとの間で通信を行う端末と、前記端末との間で通信を行うサーバ装置とを有する通信システムであって、前記圧力センサ付きクッションは、前記ユーザの着座時に前記圧力センサ付きクッションの座面にかかる圧力分布を検知する圧力検知センサを有し、前記端末は、前記圧力検知センサが検知した圧力分布を収集する第１の収集部と、前記サーバ装置から送信された情報を出力する出力部と、を有し、前記サーバ装置は、前記ユーザの睡眠品質のスコアが目標値未満となる前記ユーザの第１の姿勢に対応する第１の前記圧力分布に基づく値に、前記第１の姿勢が許容される第１の許容時間が対応付けられた許容条件を記憶する記憶部と、前記ユーザが現に着座している前記圧力センサ付きクッションの圧力検知センサが検知した第２の前記圧力分布に基づく値と、前記第１の圧力分布に基づく値との類似度が所定範囲内であって、第２の前記圧力分布に基づく値を示す合計時間が、前記第１の許容時間を超えた場合には、前記端末に、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力させるレコメンド部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、睡眠の品質を保持可能である行動変容をユーザにレコメンドすることができる。

図１は、実施の形態に係る通信システムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、図１に示す端末の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、図１に示すサーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。 図４は、図３に示す学習部と許容条件設定部との処理を説明する図である。 図５は、許容条件のデータ構成の一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る通信処理の処理手順を示すシーケンス図である。 図７は、実施の形態に係る通信処理の他の処理手順を示すシーケンス図である。 図８は、図３に示す学習部と許容条件設定部との他の処理を説明する図である。 図９は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。

以下に、本願に係る通信システム及び通信方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態により本願に係る通信システム及び通信方法が限定されるものではない。

［実施の形態］
以下の実施の形態では、実施の形態に係る通信システム及び通信方法の処理の流れを順に説明し、最後に実施の形態による効果を説明する。

実施の形態では、姿勢が悪い期間が長時間であると、血流が悪くなり、睡眠の品質が落ちると仮定し、睡眠の品質を保持できるように、姿勢に関する行動変容をユーザにレコメンドする。

具体的には、実施の形態に係る通信システムは、ユーザの睡眠品質スコアが目標値を達成するように、ユーザの着座時の姿勢に対しレコメンドを行う。通信システムでは、ユーザが、ユーザの睡眠品質スコアを目標値に保持できない姿勢を許容時間以上取った場合に、正しい姿勢となるようにユーザを誘導することで、ユーザの睡眠品質スコアの目標値の達成を図る。

通信システムでは、ユーザの着座時の画像を基に推定されたユーザの姿勢と、該ユーザの睡眠品質との関係を基に、睡眠品質との関係で明らかに有意であるというユーザの着座時の姿勢を求める。

そして、通信システムでは、該姿勢に対応する、ユーザが着座する圧力センサ付きクッションの座面にかかる圧力の圧力分布を求め、この圧力分布に関する許容条件を設定する。そして、通信システムでは、圧力センサ付きクッションが検知したユーザの着座時の圧力分布に関する値が、許容条件を超えた場合に、ユーザに、姿勢を正すことをレコメンドすることで、正しい姿勢となるようにユーザを誘導する。

なお、実施の形態では、圧力センサ付きクッションの座面にかかる圧力分布を基に、ユーザ着座時の座面の重心を求め、この重心が許容条件を超えた場合に、レコメンドを行う場合を例に説明する。

［通信システム］
図１は、実施の形態に係る通信システムの構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、通信システム１は、ユーザが使用する端末２０と、ユーザが装着するウェアラブルデバイス３０－１，３０－２と、ユーザが着座する圧力センサ付きクッション４０と、姿勢に関する行動変容をユーザにレコメンドするサーバ装置１０とを有する。また、図１に示す構成は一例にすぎず、具体的な構成や各装置の数は特に限定されない。

ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２は、各種センサを有し、端末２０との間の通信によって、各種センサのセンサ情報を送信する。ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２は、例えば、バイタルセンサ及び加速度センサを有し、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２を装着したユーザの、心拍数、心拍変動、血圧、心電位、体温、呼吸数等のバイタル情報や、動き、歩数等を計測する。ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２は、検出したバイタル情報及び加速度センサのセンサ情報を、無線通信を用いて、端末２０に送信する。例えば、ウェアラブルデバイス３０－１は、腕時計型であり、ウェアラブルデバイス３０－２は、リング型である。

圧力センサ付きクッション４０は、圧力センサ付きクッション４０の座面にかかる圧力の圧力分布を検知する圧力検知センサを有し、端末２０との間の無線通信によって、圧力検知センサが検知した圧力分布を送信する。無線通信を用いて、端末２０に送信する。

端末２０は、スマートフォンやタブレット等のスマートデバイスであり、無線通信網を介して任意のサーバ装置１０と通信を行うことができる携帯端末装置である。端末２０は、ノートＰＣ等の情報処理装置であってもよい。

端末２０は、圧力センサ付きクッション４０の圧力検知センサが検知した圧力分布を収集し、収集した各圧力分布から、ユーザ着座時の圧力センサ付きクッション４０の座面の重心の位置をそれぞれ求める。そして、端末２０は、求めた各重心の位置にタイムスタンプ（検知時刻）をそれぞれ付し、重心情報として、サーバ装置１０に送信する。なお、端末２０は、圧力センサ付きクッション４０の圧力検知センサが検知した圧力分布をサーバ装置１０に送信してもよい。

端末２０は、サーバ装置１０から送信された、姿勢に関する行動変容をレコメンドするレコメンド情報を、画面上で、及び／または、音声で出力する。端末２０は、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力する。

端末２０は、撮像部を有する。端末２０は、ユーザの着座時の画像を撮像し、撮像した画像をサーバ装置１０に送信する。端末２０は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２が検出したユーザのバイタル情報及び加速度センサのセンサ情報を収集し、収集したバイタル情報及び加速度センサのセンサ情報を、サーバ装置１０に送信する。

サーバ装置１０は、ユーザの着座時の画像を基に、ユーザの着座時の姿勢を推定する。そして、サーバ装置１０は、ユーザの着座時の各画像のタイムスタンプ（撮像時刻）と、重心情報に付されたタイムスタンプとを照合し、ユーザの着座時の各姿勢に、それぞれ対応する座面の重心の位置を紐づけておく。

サーバ装置１０は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２が計測したユーザのバイタル情報を基に、ユーザの睡眠品質を計測する。サーバ装置１０は、ユーザのバイタル情報とともに、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２が計測した加速度センサのセンサ情報を用いて、ユーザの睡眠品質を計測してもよい。

サーバ装置１０は、ユーザの着座時の姿勢と、ユーザの睡眠品質との関係を学習したモデルを用いて、圧力センサ付きクッション４０の座面の重心に関する許容条件を設定する。この許容条件は、ユーザの睡眠品質のスコアが目標値未満となるユーザの第１の姿勢に対応する座面の第１の重心の位置に、第１の姿勢が許容される第１の許容時間が対応付けられたものである。

そして、サーバ装置１０は、圧力センサ付きクッション４０の座面の重心が、許容条件の第１の重心の所定範囲内に位置し、第１の許容時間を超えた場合に、端末２０に、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力させる。ユーザは、このレコメンドに応じて自身の着座時の姿勢を正すことによって、睡眠品質を所定範囲に保持できる姿勢に変えることができる。

なお、実施の形態では、端末２０がユーザの着座時の画像を撮像する場合を例に説明するが、ユーザを撮像する撮像装置を端末とは別に設けることで、ユーザの着座時の画像を取得してもよい。

［端末］
次に、端末２０について説明する。図２は、図１に示す端末２０の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、端末２０は、撮像部２１、記憶部２２、制御部２３、通信部２４及び入出力部２５を有する。

撮像部２１は、画像を撮像する。撮像部２１は、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子により実現されるカメラ機能やビデオ機能を有し、静止画像や動画像を撮像する。撮像部２１は、ユーザの着座時の画像を撮像する。

通信部２４は、ＮＩＣ（Network Interface Card）等で実現され、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネットなどの電気通信回線を介した外部の装置と制御部２３との通信を制御する。例えば、通信部２４は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２との間で行われる通信、圧力センサ付きクッション４０との間で行われる通信、及び、サーバ装置１０との間で行われる通信を制御する。

通信部２４は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２から、加速度センサのセンサ情報及びユーザのバイタル情報を受信する。通信部２４は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２の加速度センサのセンサ情報及びユーザのバイタル情報をサーバ装置１０に送信する。通信部２４は、圧力センサ付きクッション４０から、圧力検知センサが検知した圧力分布を受信する。通信部２４は、圧力センサ付きクッション４０の圧力検知センサが検知した圧力分布から求めた各重心の位置（重心情報）をサーバ装置１０に送信する。通信部２４は、撮像部２１が撮像したユーザの着座時の画像をサーバ装置１０に送信する。通信部２４は、サーバ装置１０から送信された、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を受信する。

入出力部２５は、各種情報を出力し、ユーザからの入力を受信する。入出力部２５は、例えば、液晶画面、タッチパネル、スピーカ、マイクロフォン等を含む。入出力部２５は、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を示す画像或いは音声を出力する。

記憶部２２は、制御部２３による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する。例えば、記憶部２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。記憶部２２は、撮像部２１が撮像したユーザの着座時の画像２２１、圧力センサ付きクッション４０から送信された圧力分布情報２２２、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２から送信されたユーザのバイタル情報２２３及びセンサ情報２２４を記憶する。

制御部２３は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。ここで、制御部２３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）などの電子回路やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路である。制御部２３は、撮像制御部２３１、圧力分布収集部２３２、バイタル情報収集部２３３、センサ情報収集部２３４及びレコメンド出力制御部２３５を有する。

撮像制御部２３１は、撮像部２１の撮像処理を制御する。撮像制御部２３１は、撮像部２１が撮像した画像のうち、ユーザの着座時の画像を選別して、記憶部２２に格納してもよい。また、撮像制御部２３１は、撮像部２１が、着座時のユーザの画像を撮像できるように、ユーザの撮像操作の補助を行ってもよい。

圧力分布収集部２３２は、圧力センサ付きクッション４０の圧力検知センサが検知した、圧力センサ付きクッション４０の座面にかかる圧力分布を収集する。圧力分布収集部２３２は、例えば、定期的に、圧力センサ付きクッション４０に送信を要求して、圧力分布を収集する。圧力分布収集部２３２は、収集した各圧力分布から、ユーザ着座時の圧力センサ付きクッション４０の座面の重心の位置をそれぞれ求める。そして、圧力分布収集部２３２は、求めた各重心の位置にタイムスタンプ（検知時刻）をそれぞれ付した重心情報を、通信部２４を介して、サーバ装置１０に送信する。

バイタル情報収集部２３３は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２から、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２が検出したバイタル情報を収集する。バイタル情報収集部２３３は、例えば、定期的に、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２に情報送信を要求して、バイタル情報を収集する。

センサ情報収集部２３４は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２から、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２が検出した加速度センサのセンサ情報を収集する。センサ情報収集部２３４は、例えば、定期的に、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２に情報送信を要求して、加速度センサのセンサ情報を収集する。また、センサ情報収集部２３４は、所定値以上の加速度が検出された場合にウェアラブルデバイス３０－１，３０－２から送信されたセンサ情報を受信することで、加速度センサの情報を収集してもよい。

レコメンド出力制御部２３５は、サーバ装置１０から送信された、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を、入出力部２５に出力させる制御を行う。

［サーバ装置］
次に、サーバ装置１０について説明する。図３は、図１に示すサーバ装置１０の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、サーバ装置１０は、通信部１１、記憶部１２及び制御部１３を有する。

通信部１１は、ＮＩＣ等で実現され、ＬＡＮやインターネットなどの電気通信回線を介した外部の装置と制御部１３との通信を制御する。例えば、通信部１１は、端末２０との間で行われる通信を制御する。通信部１１は、端末２０から、ユーザの着座時の画像、ユーザの着座時の圧力センサ付きクッション４０の座面の重心情報、ユーザのバイタル情報、及び、ユーザが装着するウェアラブルデバイス３０－１，３０－２の加速度センサのセンサ情報を受信する。通信部１１は、端末２０のユーザにアクティビティをレコメンドするレコメンド情報を端末２０に送信する。

記憶部１２は、制御部１３による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納する。例えば、記憶部１２は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置などである。記憶部１２は、端末２０から送信された画像群１２１、重心情報群１２２、姿勢推定モデル１２３、バイタル情報群１２４、センサ情報群１２５、睡眠品質計測モデル１２６、関係性推定モデル１２７（モデル）、及び、許容条件１２８を記憶する。

画像群１２１は、端末２０から送信されたユーザの着座時の画像群である。各画像には、ユーザの識別情報と、タイムスタンプとが付与されている。

重心情報群１２２は、端末２０から送信された、ユーザが着座する圧力センサ付きクッション４０の座面の重心情報群である。各重心情報には、ユーザの識別情報と、タイムスタンプとが付与されている。

姿勢推定モデル１２３は、画像に写る人物の姿勢を推定するモデルである。姿勢推定モデル１２３は、例えば、画像に写る人物から人間の間接点を学習したものであり、静止画像或いは動画像に写る人物の間接点を結ぶことで、その人物の姿勢を推定する。

バイタル情報群１２４は、端末２０から送信されたユーザのバイタル情報群である。各バイタル情報には、ユーザの識別情報と、タイムスタンプとが付与されている。

センサ情報群１２５は、端末２０から送信された、ユーザが装着するウェアラブルデバイス３０－１，３０－２の加速度センサのセンサ情報群である。各センサ情報には、ユーザの識別情報と、タイムスタンプとが付与されている。

睡眠品質計測モデル１２６は、ユーザのバイタル情報を基に、該ユーザの睡眠品質を計測するモデルである。睡眠品質計測モデル１２６は、計測対象のユーザの所定期間（例えば、２週間）のバイタル情報を学習し、入眠時間、覚醒、レム、浅眠、熟睡の推移を計測し、計測結果を基に睡眠品質スコアを計測する。

関係性推定モデル１２７は、ユーザの着座時の姿勢と、ユーザの睡眠品質との関係を学習したモデルである。ユーザの着座時の姿勢は、姿勢推定部１３３（後述）によって、ユーザの着座時の画像を基に推定される。ユーザの睡眠品質は、睡眠品質計測部１３６によって、ユーザのバイタル情報を基に計測される。関係性推定モデル１２７は、ユーザの着座時の姿勢の時系列変化が入力されると、その日のユーザの睡眠品質を推定する。関係性推定モデル１２７は、レコメンド対象のユーザごとに設けられ、対応するユーザの着座時の姿勢と、該ユーザの睡眠品質との関係とをそれぞれ学習する。

許容条件１２８は、圧力センサ付きクッション４０の座面の重心に関して設定された条件である。許容条件１２８は、ユーザの睡眠品質のスコアが目標値未満となるユーザの第１の姿勢に対応する座面の第１の重心の位置に、第１の姿勢が許容される第１の許容時間が対応付けられたものである。許容条件１２８は、レコメンド対象のユーザの着座時の姿勢と該ユーザの睡眠品質との関係を基に、ユーザごとに予め設定される。

制御部１３は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。ここで、制御部１３は、ＣＰＵやＭＰＵなどの電子回路やＡＳＩＣやＦＰＧＡなどの集積回路である。制御部１３は、画像取得部１３１、重心情報取得部１３２、姿勢推定部１３３、バイタル情報取得部１３４、センサ情報取得部１３５、睡眠品質計測部１３６、学習部１３７、許容条件設定部１３８及びレコメンド部１３９を有する。

画像取得部１３１は、端末２０から、端末２０のユーザの着座時の画像を受信することで、ユーザの着座時の画像を取得する。画像取得部１３１は、取得した画像を、ユーザの識別情報に対応させて、記憶部１２に格納する。

重心情報取得部１３２は、端末２０から重心情報を受信することで、ユーザが着座する圧力センサ付きクッション４０の座面の重心位置を取得する。重心情報取得部１３２は、取得した重心情報を、ユーザの識別情報に対応させて、記憶部１２に格納する。

姿勢推定部１３３は、ユーザの着座時の画像を基に、ユーザの着座時の姿勢を推定する。姿勢推定部１３３は、推定対象のユーザの画像を画像群１２１から読み出して、姿勢推定モデル１２３に入力し、姿勢推定モデル１２３の出力を得ることで、ユーザの着座時の姿勢を推定する。姿勢推定部１３３は、推定したユーザの着座時の姿勢と、該姿勢を取ったときのユーザが着座する圧力センサ付きクッション４０の重心情報とを、姿勢ごとに紐づけておく。

バイタル情報取得部１３４は、端末２０から、該端末２０のユーザが装着したウェアラブルデバイス３０－１，３０－２のバイタル情報を受信することで、推定対象であるユーザのバイタル情報を取得する。

センサ情報取得部１３５は、端末２０から、ユーザが装着したウェアラブルデバイス３０－１，３０－２のセンサ情報を受信することで、推定対象であるユーザが装着したウェアラブルデバイス３０－１，３０－２による加速度センサのセンサ情報を取得する。

睡眠品質計測部１３６は、計測対象のバイタル情報を基に、ユーザの睡眠品質を計測する。睡眠品質計測部１３６は、計測対象のユーザのバイタル情報をバイタル情報群１２４から読み出して、睡眠品質計測モデル１２６に入力し、睡眠品質計測モデル１２６の出力を得ることで、ユーザの睡眠品質を計測する。

学習部１３７は、ユーザの着座時の姿勢と、ユーザの睡眠品質との関係を関係性推定モデル１２７に学習させる。学習部１３７は、関係性推定モデル１２７を、レコメンド対象のユーザごとに設け、各モデルに、対応するユーザの着座時の姿勢と、該ユーザの睡眠品質との関係とをそれぞれ学習させる。

図４は、図３に示す学習部１３７と許容条件設定部１３８との処理を説明する図である。学習部１３７は、処理対象のユーザの着座時の姿勢と、そのユーザの睡眠品質計測結果とを学習データとして、ユーザの着座時の姿勢と、ユーザの睡眠品質との関係を関係性推定モデル１２７に学習させる（図４の（１））。例えば、学習部１３７は、ユーザが正しい姿勢を保持していない時間の積分値と睡眠品質スコアとの関係を学習させる。

そして、許容条件設定部１３８は、関係性推定モデル１２７を用いて、ユーザが、着座中に、正しくない姿勢を取った時間が、着座時間全体の所定割合を超える場合に、睡眠品質との関係で、明らかに有意であることを検出する。

例えば、許容条件設定部１３８は、ユーザＡについて、着座中に姿勢Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を取った時間の合計時間が、１日の着座時間全体の１０％以上の場合、睡眠品質スコアが１００点中８５点未満であるという関係を検出する。睡眠品質スコアは８５点以上が望ましい場合、許容条件設定部１３８は、この姿勢Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を取る時間が、１日あたりの着座時間全体の１０％を超えないように、ユーザＡの許容条件を設定する。

図５は、許容条件１２８のデータ構成の一例を示す図である。許容条件設定部１３８は、ユーザＡについて、1日あたりの着座時間全体の平均を基に、この姿勢Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を取ることが許容できる第１の許容時間（例えば、３０分）を設定する。許容条件設定部１３８は、この姿勢Ｔ１、Ｔ２，Ｔ３に対応する、ユーザＡの重心位置ＣＡ１，ＣＡ２，ＣＡ３（図４参照）を取得し、許容条件の第１の重心として設定する。また、許容条件設定部１３８は、ユーザＢについても同様に、睡眠品質スコアが１００点中８５点未満となる姿勢に対応する第１の重心と、その許容時間（第１の許容時間）とを設定する。

このように、許容条件設定部１３８は、ユーザの着座時の姿勢とユーザの睡眠品質との関係を基に、ユーザの着座時の圧力センサ付きクッション４０の座面の重心に関する許容条件１２８を設定する（図４の（２））。許容条件設定部１３８は、ユーザの着座時の姿勢とユーザの睡眠品質との関係を学習した関係性推定モデル１２７を用いて、許容条件１２８を設定する。

運用時においては、レコメンド部１３９は、ユーザが現に着座している圧力センサ付きクッション４０の座面の第２の重心が、許容条件１２８の第１の重心の所定範囲内に位置し、第２の重心を示す合計時間が、第１の許容時間を超えた場合に、端末２０に、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力させる。

レコメンド部１３９は、第２の重心に紐づく第２の姿勢を求め、第２の姿勢において直すべき箇所及び直し方を具体的にレコメンドしてもよい。例えば、レコメンド部１３９は、第２の重心に紐づく第２の姿勢が、足を組んだ姿勢である場合には、「足を組むことをやめましょう」としたレコメンド情報を作成する。また、レコメンド部１３９は、第２の重心に紐づく第２の姿勢が、肘を付いた姿勢である場合には、「肘を付かないようにしましょう」としたレコメンド情報を作成する。

［許容条件設定処理］
次に、通信システム１が許容条件を設定するまでの処理について説明する。図６は、実施の形態に係る通信処理の処理手順を示すシーケンス図である。

図６に示すように、端末２０は、ユーザの着座時の画像を撮像し（ステップＳ１）、撮像した画像をサーバ装置１０に送信する（ステップＳ３）。端末２０は、圧力センサ付きクッション４０から、ユーザが着座している圧力センサ付きクッション４０の座面にかかる圧力分布を収集する（ステップＳ２）。端末２０は、収集した圧力分布から、ユーザ着座時の圧力センサ付きクッション４０の座面の重心の位置を求め、重心情報として、サーバ装置１０に送信する（ステップＳ４）。

サーバ装置１０は、ユーザの着座時の画像を基に、ユーザの着座時の姿勢を推定する（ステップＳ５）。なお、サーバ装置１０は、ユーザの着座時の各姿勢に、それぞれ対応する座面の重心の位置を紐づけておく。

そして、端末２０は、ウェアラブルデバイス３０－１，３０－２が検出したユーザのバイタル情報及び加速度センサのセンサ情報を収集し（ステップＳ６，Ｓ８）、収集したバイタル情報及び加速度センサのセンサ情報を、サーバ装置１０に送信する（ステップＳ７，Ｓ９）。

サーバ装置１０は、ステップＳ７において受信したユーザのバイタル情報を基に、ユーザの睡眠品質を計測する（ステップＳ１０）。サーバ装置１０は、ユーザの着座時の姿勢と、ユーザの睡眠品質との関係を関係性推定モデル１２７に学習させる学習処理を実行する（ステップＳ１１）。

そして、サーバ装置１０は、関係性推定モデル１２７を用いて、ユーザの着座時の圧力センサ付きクッション４０の座面の重心に関する許容条件１２８を設定する（ステップＳ１２）。

［レコメンド処理］
次に、通信システム１における運用時の処理について説明する。図７は、実施の形態に係る通信処理の他の処理手順を示すシーケンス図である。

図７に示すように、端末２０は、圧力センサ付きクッション４０から、ユーザが現に着座している圧力センサ付きクッション４０の座面にかかる圧力分布を受信する（ステップＳ２１）。端末２０は、収集した圧力分布から、ユーザ着座時の圧力センサ付きクッション４０の座面の重心の位置を求め、重心情報として、サーバ装置１０に送信する（ステップＳ２２）。

サーバ装置１０は、受信した重心情報と、その日のユーザの重心情報の履歴とを参照し、ユーザが着座している圧力センサ付きクッション４０の座面の重心（第２の重心）について、許容条件１２８を超過しているか否かを判定する（ステップＳ２３）。サーバ装置１０が、第２の重心が、許容条件１２８第１の重心の所定範囲内に位置し、第２の重心を示す合計時間が、第１の許容時間を超えた場合に、許容条件１２８を超過していると判定する。

ユーザが着座している圧力センサ付きクッション４０の座面の重心（第２の重心）について、許容条件１２８を超過していない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、サーバ装置１０は、ステップＳ２２における重心情報の送信を待つ。

ユーザが着座している圧力センサ付きクッション４０の座面の重心（第２の重心）について、許容条件１２８を超過している場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、サーバ装置１０は、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を作成し、端末２０に送信する（ステップＳ２４，Ｓ２５）。端末２０は、サーバ装置１０から受信したレコメンド情報を、画面上で、及び／または、音声で出力する（ステップＳ２６）。

［実施の形態の効果］
このように、実施の形態に係る通信システム１では、着座時のユーザの姿勢に対応する、ユーザが着座する圧力センサ付きクッションの座面にかかる圧力の圧力分布を求め、この圧力分布に関する許容条件を設定する。そして、通信システム１では、圧力センサ付きクッション４０が検知したユーザの着座時の圧力分布に関する値が、許容条件を超えた場合に、ユーザに、姿勢を正すことをレコメンドすることで、正しい姿勢となるようにユーザを誘導する。

したがって、通信システム１によれば、圧力センサ付きクッション４０の検知結果を基に、ユーザが、睡眠品質スコアを目標値に保持できない姿勢を許容時間以上取ったと判別した場合に、正しい姿勢となるようにユーザを誘導することで、ユーザの睡眠品質スコアの目標値の達成を図る。

なお、通信システム１では、圧力センサ付きクッション４０の座面にかかる圧力の圧力分布について許容条件を設定し、ユーザが現に着座する圧力センサ付きクッション４０の座面の圧力分布と、許容条件とを照合して、レコメンドを行ってもよい。この場合、端末２０は、圧力センサ付きクッション４０の座面にかかる圧力の圧力分布を収集し、サーバ装置１０に送信する。サーバ装置１０は、ユーザの着座時の各姿勢に、それぞれ対応する、圧力センサ付きクッション４０の座面にかかる圧力の圧力分布を紐づけておく。

図８は、図３に示す学習部１３７と許容条件設定部１３８との他の処理を説明する図である。学習部１３７は、ユーザの着座時の姿勢と、ユーザの睡眠品質との関係を関係性推定モデル１２７に学習させる（図８の（１））。

許容条件設定部１３８は、睡眠品質スコアは８５点以上が望ましい場合、例えば、ユーザＡについて、着座中に姿勢Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を取った時間の合計時間が、着座時間全体の１０％以上の場合、睡眠品質スコアが１００点中８５点未満であるという関係を検出する。許容条件設定部１３８は、この姿勢Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を取る時間が着座時間全体の１０％を超えないように、ユーザＡの許容条件を設定する（図８の（２））。

そして、許容条件設定部１３８は、ユーザＡについて、着座時間全体の平均を基に、この姿勢Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を取ることが許容できる第１の許容時間（例えば、３０分）を設定する。許容条件設定部１３８は、この姿勢Ｔ１、Ｔ２，Ｔ３に対応する、ユーザＡの圧力センサ付きクッション４０の座面の圧力分布ＰＡ１，ＰＡ２，ＰＡ３（図８参照）を取得し、許容条件の第１の圧力分布として設定する。

そして、運用時においては、レコメンド部１３９は、ユーザが現に着座している圧力センサ付きクッション４０の座面の圧力分布（第２の圧力分布）と、許容条件１２８の第１の圧力分布との類似度が所定範囲内であって、第２の圧力分布を示す合計時間が、第１の許容時間を超えた場合に、端末２０に、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力させる。

また、サーバ装置１０は、重心或いは圧力分布に限らず、ユーザが着座している圧力センサ付きクッション４０の座面の圧力分布に基づく他の値について、許容条件を設定してもよい。サーバ装置１０は、ユーザが現に着座している圧力センサ付きクッション４０の座面の圧力分布に基づく値（第２の圧力分布に基づく値）と、許容条件に設定された値（第１の圧力分布に基づく値）との類似度が所定範囲内であって、第２の圧力分布に基づく値を示す合計時間が、第１の許容時間を超えた場合には、端末２０に、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力させる。

また、サーバ装置１０は、圧力センサ付きクッション４０の座面の圧力分布に基づく値が許容条件を超過した日には、例えば、「姿勢が悪い時間が多かったので睡眠の質が悪いかもしれません。就寝前のストレッチをお勧めします。」としたレコメンド情報を、就寝前に、端末２０に出力させてもよい。

［システム構成等］
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵやＧＰＵ及び当該ＣＰＵやＧＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

［プログラム］
また、上記実施形態において説明した通信システム１の構成装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施形態における通信システム１の構成装置が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータがプログラムを実行することにより、上記実施形態と同様の効果を得ることができる。さらに、かかるプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施形態と同様の処理を実現してもよい。

図９は、プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図９に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。

メモリ１０１０は、図９に例示するように、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０１１及びＲＡＭ１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic Input Output System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図９に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、ディスクドライブ１１００に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ１１００に挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、例えばマウス１１１０、キーボード１１２０に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、例えばディスプレイ１１３０に接続される。

ここで、図９に例示するように、ハードディスクドライブ１０９０は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の、プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０９０に記憶される。

また、上記実施形態で説明した各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０９０に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、各種処理手順を実行する。

なお、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０９０に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。

上記の実施形態やその変形は、本願が開示する技術に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１ 通信システム
１０ サーバ装置
１１，２４ 通信部
１２，２２ 記憶部
１３，２３ 制御部
２０ 端末
２１ 撮像部
２５ 入出力部
３０－１，３０－２ ウェアラブルデバイス
４０ 圧力センサ付きクッション
１２１ 画像群
１２２ 重心情報群
１２３ 姿勢推定モデル
１２４ バイタル情報群
１２５ センサ情報群
１２６ 睡眠品質計測モデル
１２７ 関係性推定モデル
１２８ 許容条件
１３１ 画像取得部
１３２ 重心情報取得部
１３３ 姿勢推定部
１３４ バイタル情報取得部
１３５ センサ情報取得部
１３６ 睡眠品質計測部
１３７ 学習部
１３８ 許容条件設定部
１３９ レコメンド部
２２１ 画像
２２２ 圧力分布情報
２２３ バイタル情報
２２４ センサ情報
２３１ 撮像制御部
２３２ 圧力分布収集部
２３３ バイタル情報収集部
２３４ センサ情報収集部
２３５ レコメンド出力制御部

Claims (6)

1. ユーザが着座する圧力センサ付きクッションと、前記圧力センサ付きクッションとの間で通信を行う端末と、前記端末との間で通信を行うサーバ装置とを有する通信システムであって、
   前記圧力センサ付きクッションは、
   前記ユーザの着座時に前記圧力センサ付きクッションの座面にかかる圧力分布を検知する圧力検知センサ
   を有し、
   前記端末は、
   前記圧力検知センサが検知した圧力分布を収集する第１の収集部と、
   前記サーバ装置から送信された情報を出力する出力部と、
   を有し、
   前記サーバ装置は、
   前記ユーザの睡眠品質のスコアが目標値未満となる前記ユーザの第１の姿勢に対応する第１の前記圧力分布に基づく値に、前記第１の姿勢が許容される第１の許容時間が対応付けられた許容条件を記憶する記憶部と、
   前記ユーザが現に着座している前記圧力センサ付きクッションの圧力検知センサが検知した第２の前記圧力分布に基づく値と、前記第１の圧力分布に基づく値との類似度が所定範囲内であって、第２の前記圧力分布に基づく値を示す合計時間が、前記第１の許容時間を超えた場合には、前記端末に、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力させるレコメンド部と、
   を有することを特徴とする通信システム。
2. 前記ユーザの第１の姿勢は、前記ユーザの着座時の画像を基に推定された前記ユーザの着座時の姿勢と、前記ユーザのバイタル情報を基に計測された前記ユーザの睡眠品質との関係に基づいて求められた、前記ユーザの睡眠品質のスコアが目標値未満となる姿勢であって、
   前記第１の許容時間は、前記第１の姿勢の合計時間が、前記ユーザの着座時間全体に占める割合を基に設定され、
   前記ユーザの着座時の姿勢と、該姿勢を取ったときの前記ユーザの着座時の前記圧力センサ付きクッションの座面にかかる圧力分布とが予め紐づけられていることを特徴とする請求項１に記載の通信システム。
3. 前記圧力分布に基づく値は、重心であることを特徴とする請求項１に記載の通信システム。
4. 当該通信システムは、
   前記ユーザの着座時の画像を撮像する撮像装置と、
   前記ユーザによって装着され、前記ユーザのバイタル情報を計測するセンサを有するウェアラブルデバイスと、
   をさらに有し、
   前記端末は、
   前記ウェアラブルデバイスとの間で通信を行い、前記ユーザのバイタル情報とを収集する第２の収集部、
   をさらに有し、
   前記サーバ装置は、
   前記ユーザの着座時の画像を基に、前記ユーザの着座時の姿勢を推定する推定部と、
   前記バイタル情報を基に、前記ユーザの睡眠品質を計測する計測部と、
   前記ユーザの着座時の姿勢と前記ユーザの睡眠品質との関係を基に、前記許容条件を設定する設定部と、
   をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の通信システム。
5. 前記サーバ装置は、
   前記ユーザの着座時の姿勢と前記ユーザの睡眠品質との関係をモデルに学習させる学習部
   をさらに有し、
   前記設定部は、前記モデルを用いて前記許容条件を設定することを特徴とする請求項４に記載の通信システム。
6. ユーザが着座する圧力センサ付きクッションと、前記圧力センサ付きクッションとの間で通信を行う端末と、前記端末との間で通信を行うサーバ装置とを有する通信システムが実行する通信方法であって、
   前記サーバ装置は、前記ユーザの睡眠品質のスコアが目標値未満となる前記ユーザの第１の姿勢に対応する前記圧力センサ付きクッションの座面にかかる第１の圧力分布に基づく値に、前記第１の姿勢が許容される第１の許容時間が対応付けられた許容条件を記憶する記憶部を有し、
   前記圧力センサ付きクッションが、圧力検知センサを用いて、前記ユーザの着座時に前記圧力センサ付きクッションの座面にかかる圧力分布を検知する工程と、
   前記端末が、前記圧力検知センサが検知した圧力分布を収集する工程と、
   前記サーバ装置が、前記ユーザが現に着座している前記圧力センサ付きクッションの前記圧力検知センサが検知した第２の前記圧力分布に基づく値と、前記第１の圧力分布に基づく値との類似度が所定範囲内であって、第２の前記圧力分布に基づく値を示す合計時間が、前記第１の許容時間を超えた場合には、前記端末に、姿勢を正すことをレコメンドするレコメンド情報を出力させる工程と、
   前記端末が、前記サーバ装置から送信されたレコメンド情報を出力する工程と、
   を含んだことを特徴とする通信方法。