WO2018159819A1 - 睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法 - Google Patents

睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法 Download PDF

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桃菜 杉原
紗樹 島田
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    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • the sleep environment can be sufficiently detected.
  • the sleep environment detection system 1 includes a sleep data input unit 10, a sleep data analysis unit 20, and a display unit 30.
  • the sleep environment detection system 1 can be accessed from, for example, a computer, a tablet terminal, a smartphone, or a wearable terminal such as a wristwatch or glasses installed in a store selling bedding.
  • the first sleep data and the second sleep data are input to the sleep data input unit 10.
  • the sleep data input unit 10 includes a questionnaire data input unit 11 and an interview data input unit 12.
  • the questionnaire data input by the questionnaire data input unit 11 and the hearing data input by the hearing data input unit 12 correspond to first sleep data obtained from the subjectivity of the subject.
  • This “first sleep data” is data based on the subjectivity of the subject, and indicates the sleep state that the subject is aware of.
  • the sleep data input unit 10 further includes an activity meter 13.
  • the activity meter 13 is a device that measures the physical activity of the subject.
  • the activity meter 13 is provided for inputting the second sleep data described above.
  • the second sleep data includes, for example, recorded data recorded by the activity meter 13 and evaluation data evaluated by the activity meter 13.
  • the activity meter 13 has a size that can be worn by the subject.
  • the activity meter 13 is provided with a clip that can be attached to the waist belt or the like of the subject, and is attached to the subject by attaching this clip to the waist.
  • the activity meter 13 has a built-in sensor that records the body movement of the subject.
  • the activity meter 13 may be a sleep meter, for example.
  • the activity meter 13 includes, for example, the subject's bedtime (time when the user enters the bed), sleep start time, sleep end time, wake-up time (time when the user leaves the bed), bedtime (time when the user enters the bed), Sleep time, sleep efficiency (ratio of sleep time to bedtime), time lying on the back, time lying sideways, time lying down, number of times turned over, and number of steps are measured as the recording data described above. .
  • the sleep data analysis unit 20 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), and a RAM (Random Access Memory). Each function of the sleep data analysis unit 20 is realized by loading a program stored in the ROM into the RAM and executing it by the CPU.
  • the sleep data analysis unit 20 may be a server connected to the Internet or a dedicated line, or a general-purpose personal computer. Moreover, it does not specifically limit about the form and arrangement
  • the sleep classification unit 21 classifies the sleep state of the subject by matching the first sleep data including the questionnaire data and the hearing data with the second sleep data obtained from the activity meter 13.
  • the sleep classification unit 21 has a check table D shown in FIG. For example, the sleep classification unit 21 matches the first sleep data and the second sleep data, and checks the check table D.
  • Target person may belong to a plurality of groups among groups A, B, and C, or may not belong to any group.
  • the sleep classification unit 21 determines which group the subject person belongs to. After determining which group the subject belongs to, the sleep classification unit 21 generates the classification table 21a shown in FIG. In the classification table 21a, sleep states corresponding to the groups A, B, and C are described.
  • the first sleep data includes questionnaire data and hearing data
  • the second sleep data is recorded data and evaluation data of the activity meter 13
  • the contents of the first sleep data and the second sleep data are not limited to the above example and can be changed as appropriate.
  • the contents of the questionnaire data and the hearing data, and the contents of the recording data and evaluation data of the activity meter 13 can be changed as appropriate.

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Abstract

一実施形態に係る睡眠環境検出システムは、対象者の睡眠環境を検出する睡眠環境検出システム１である。睡眠環境検出システム１は、対象者の主観から得られる第１睡眠データ、及び、対象者に装着させた活動量計１３から得られる第２睡眠データを突き合わせて対象者の睡眠状態を分類する睡眠分類部２１を備える。また、一実施形態に係る睡眠環境検出方法は、対象者自身から主観に基づく第１睡眠データを取得するステップと、活動量計１３から客観的な第２睡眠データを取得するステップとを備える。

Description

睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法
　本発明の一側面は、対象者の睡眠環境を検出する睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法に関する。
　睡眠環境を検出する試みは従来から行われている。対象者の睡眠環境を検出することにより、当該対象者によりよい睡眠環境を提供したり、当該対象者によりよい睡眠関連商品を提供したりすることが可能となる。特開２０１２－３７５号公報には、寝具で睡眠している被験者を撮影するビデオカメラを備えた睡眠状態判定装置が記載されている。
　この睡眠状態判定装置は、ビデオカメラから得られた画像から被験者の体動量の時系列波形データを算出する体動量算出手段と、当該時系列波形データから大きな体動を抽出すると共に所定の体動を除去する体動抽出手段と、当該大きな体動の静止持続時間を算出し当該体動量に基づいて被験者の睡眠状態がどの睡眠段階であるかを判定する判定手段と、を備えている。
特開２０１２－３７５号公報
　前述した睡眠状態判定装置では、対象者の体動量を算出し、算出した体動量のデータを用いて睡眠状態を判定している。しかしながら、体動量のデータからは十分且つ高精度な睡眠環境を検出することはできず、高精度な睡眠環境を検出するためには他にも様々なデータを取得することが必要である。
　前述した睡眠状態判定装置では、対象者の睡眠について客観的なデータを取得することは可能である。しかしながら、客観的なデータは、対象者の睡眠の実情から乖離した固定的なデータであることも多く、対象者の実際の睡眠環境を様々な観点で検出する場合には不十分であることが多い。すなわち、客観的なデータのみでは、対象者の睡眠環境の検出には十分ではないという問題がある。
　本発明の一側面は、睡眠環境の検出を十分に行うことができる睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法を提供することを目的とする。
　本発明の一側面に係る睡眠環境検出システムは、対象者の睡眠環境を検出する睡眠環境検出システムであって、対象者の主観から得られる第１睡眠データ、及び、対象者に装着させた活動量計から得られる第２睡眠データを突き合わせて対象者の睡眠状態を分類する睡眠分類部を備える。
　この睡眠環境検出システムでは、対象者自身から対象者の主観に基づく第１睡眠データを取得すると共に、対象者に活動量計を装着させ、当該活動量計から客観的な第２睡眠データを取得する。第１睡眠データを取得することにより、対象者自身が感じる睡眠状態のデータ、すなわち睡眠に対する悩み又は睡眠に対する改善要望等のデータを取得することができる。また、第２睡眠データを取得することにより、対象者の客観的な睡眠状態のデータ、及び、対象者が自覚していない睡眠状態のデータを取得することができる。よって、第１睡眠データ及び第２睡眠データを突き合わせることにより、対象者自身が感じる主観的な睡眠状態のデータと、対象者が自覚していない客観的な睡眠状態のデータを取得することができるので、睡眠環境を十分に検出することができる。また、睡眠分類部が第１睡眠データと第２睡眠データとを突き合わせて対象者の睡眠状態を分類することにより、取得した睡眠状態をグループ分けすることができるので、睡眠状態をより高精度に管理することができる。
　また、前述した睡眠環境検出システムは、睡眠分類部によって分類された睡眠状態に紐づいて対象者に勧める商品を抽出する商品抽出部を備えてもよい。この場合、対象者の睡眠の実情に促した商品を抽出することができるので、睡眠環境を改善させるための商品を対象者に提案することができる。
　また、前述した睡眠環境検出システムは、睡眠分類部によって分類された睡眠状態に紐づく原因を抽出する原因抽出部と、原因抽出部によって抽出された原因を表示する表示部と、を備えてもよい。この場合、分類された睡眠状態に紐づく原因を抽出し、抽出された原因を表示することができる。よって、分類された睡眠状態において問題とされている事柄の原因を表示することができるので、対象者への睡眠状態改善の提案をより的確に行うことができる。
　また、第１睡眠データは、対象者によって記載されたアンケートから得られるアンケートデータと、対象者への質問によって得られるヒアリングデータと、を含んでもよい。この場合、対象者に対するアンケート、及び対象者に対するヒアリングから、対象者の主観に関する第１睡眠データを取得することができる。よって、主観に基づく第１睡眠データをより充実させることができるので、睡眠環境の検出をより十分に行うことができる。
　本発明の一側面に係る睡眠環境検出方法は、対象者の睡眠環境を検出する睡眠環境検出方法であって、対象者の主観から得られる第１睡眠データを取得するステップと、対象者に装着させた活動量計から第２睡眠データを取得するステップと、第１睡眠データ及び第２睡眠データを突き合わせて対象者の睡眠状態を分類するステップと、を備える。
　この睡眠環境検出方法は、対象者自身から主観に基づく第１睡眠データを取得するステップと、活動量計から客観的な第２睡眠データを取得するステップとを備える。第１睡眠データを取得することにより、睡眠に対する悩み等、対象者自身が感じる睡眠状態の情報を取得することができる。また、第２睡眠データを取得することにより、対象者が自覚していない睡眠状態の情報を取得することができる。従って、第１睡眠データ及び第２睡眠データを取得することにより、主観的な睡眠状態のデータと客観的な睡眠状態のデータを取得することができるので、睡眠環境を十分に検出することができる。また、睡眠状態を分類するステップでは、第１睡眠データと第２睡眠データとを付き合わせて睡眠状態を分類する。従って、睡眠状態をグループ分けすることができるので、睡眠状態をより高精度に管理することができる。
　本発明の一側面によれば、睡眠環境の検出を十分に行うことができる。
実施形態に係る睡眠環境検出システムを示すブロック図である。 図１の睡眠環境検出システムで用いる睡眠のチェック項目を示す図表である。 図１の睡眠環境検出システムの活動量計からデータを取り込む状態を示す斜視図である。 図２のチェック項目でチェックされた結果から分類された睡眠環境のグループを示す分類表である。 図４の分類表に紐づく原因、コメント及び商品を表示する図表である。 実施形態に係る睡眠環境検出方法を示すフローチャートである。
　以下、添付図面を参照しながら、本開示に係る睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法の実施形態について説明する。図面の説明において、同一又は相当する要素には同一の符号を付し、重複する説明を適宜省略する。
　図１に示されるように、本実施形態に係る睡眠環境検出システム１は、対象者の睡眠環境を検出するシステムである。本明細書において、「対象者」とは、睡眠環境検出システム１において睡眠環境が検出される対象となる人を示しており、例えば、睡眠に悩みを抱える人、及び、睡眠について相談を望んでいる人等を含んでいる。
　睡眠環境検出システム１は、対象者の睡眠環境を、主観に基づく第１睡眠データ、及び客観的な手法で得られる第２睡眠データの両方を用いて解析するアプリケーションを備える。また、睡眠環境検出システム１は、入力されるデータ、及び解析したデータを記憶するデータベースを備える。
　本明細書において、「主観」とは、対象者の主観を示しており、対象者自身の感想、考え、希望、判断、心理状態、及び対象者が自覚している事柄を含む。また、本明細書において、「客観」とは、主観から独立して存在する第三者的な考え、機械等から得られた測定結果、観察結果、及び対象者が自覚していない事柄を含む。また、前述の「客観的な手法で得られる第２睡眠データ」は、後述する活動量計１３から得られる睡眠状態を示している。
　睡眠環境検出システム１は、睡眠データ入力部１０と、睡眠データ解析部２０と、表示部３０とを備える。睡眠環境検出システム１は、例えば、寝具を販売する店舗に設置されたコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン、又は、腕時計若しくはメガネ等のウェアラブル端末からアクセス可能とされている。
　睡眠データ入力部１０には、第１睡眠データ及び第２睡眠データが入力される。睡眠データ入力部１０は、アンケートデータ入力部１１と、ヒアリングデータ入力部１２とを備える。アンケートデータ入力部１１で入力されるアンケートデータ、及びヒアリングデータ入力部１２で入力されるヒアリングデータは、対象者の主観から得られる第１睡眠データに相当する。この「第１睡眠データ」は、対象者の主観に基づくデータであり、対象者が自覚している睡眠状態を示している。
　アンケートデータ入力部１１は、例えば、睡眠環境検出システム１のアプリケーションにおけるアンケート入力画面に相当する。アンケートデータ入力部１１には、対象者によって記載されたアンケートから得られるアンケートデータが入力される。アンケートデータ入力部１１へのアンケートデータの入力は、店舗等の従業員によって行われてもよいし、対象者自身によって行われてもよい。
　例えば、対象者には予め自身の睡眠状態を記載するアンケート（コンサルティングシートとも称される）が配布され、当該アンケートに対象者自身の睡眠状態が記載される。アンケートデータ入力部１１に記載する項目は、対象者自身の睡眠状態だけでなく、対象者自身の生活状態も含む。アンケートデータ入力部１１に記載する項目の具体例としては、例えば図２の（１）に示されるように、睡眠時間が６時間以下であるか、湯船に浸からないか、冷えが気になるか、及び、喫煙するか、等が挙げられる。
　ヒアリングデータ入力部１２は、例えば、睡眠環境検出システム１のアプリケーションにおけるヒアリングデータ入力画面に相当する。ヒアリングデータ入力部１２には、対象者にヒアリングして得られたヒアリングデータが入力される。ヒアリングデータ入力部１２へのヒアリングデータの入力は、例えば、店舗等の従業員によって行われる。
　例えば、睡眠に悩みを抱える対象者と面談を行い、睡眠状態及び生活状態について対象者に質問することによってヒアリングデータを取得してもよい。ヒアリングデータ入力部１２に入力する項目の具体例としては、例えば図２の（２）に示されるように、寝つくまでの時間が４５分以上かかるか、及び、夜中又は朝方に目覚めることが多いか、等が挙げられる。
　なお、図２の（１）はアンケートデータ入力部１１に入力される項目の例を示しており、図２の（２）はヒアリングデータ入力部１２に入力される項目の例を示している。しかしながら、アンケートデータ入力部１１に入力される項目、及びヒアリングデータ入力部１２に入力される項目は、図２の（１）及び（２）に限定されず適宜変更可能である。例えば、図２の（１）の一部と（２）の一部がアンケートデータ入力部１１に入力される項目であり、図２の（１）の残部と（２）の残部がヒアリングデータ入力部１２に入力される項目であってもよい。
　睡眠データ入力部１０は、更に、活動量計１３を備える。活動量計１３は、対象者の身体の活動を計測する機器である。活動量計１３は、前述した第２睡眠データを入力するために設けられる。第２睡眠データは、例えば、活動量計１３が記録した記録データと、活動量計１３が評価した評価データと、を含む。活動量計１３は、例えば図３に示されるように、対象者に装着可能な大きさとされている。図示は省略するが、活動量計１３は、対象者の腰のベルト等に装着可能なクリップを備えており、このクリップを腰に装着することによって対象者に取り付けられる。活動量計１３は、対象者の体動を記録する内蔵センサを有する。活動量計１３は、例えば、睡眠計であってもよい。
　活動量計１３は、例えば、対象者の就寝時刻（寝床に入った時刻）、睡眠開始時刻、睡眠終了時刻、起床時刻（寝床を出た時刻）、就寝時間（寝床に入っていた時間）、睡眠時間、睡眠効率（就寝時間に対する睡眠時間の割合）、仰向けとなっていた時間、横向きとなっていた時間、うつ伏せとなっていた時間、寝返り回数、及び歩数を、前述した記録データとして計測する。
　活動量計１３は、例えば、入浴時以外の全ての時間において対象者に装着され、１週間以上且つ２週間以下の間装着される。なお、活動量計１３の装着期間は、例えば、最長で３０日間、又は、活動量計１３のデータ容量が所定値を超えるまで、であってもよく適宜変更可能である。活動量計１３の記録データの入力は、パーソナルコンピュータ等の端末Ｐに接続された読み取り機Ｒに活動量計１３が置かれることによって実行される。
　活動量計１３は、記録データを評価することによって評価データを生成する。評価データは、例えば、睡眠時間を５段階評価した内容を含んでいる。一例として、睡眠時間の評価データは、各睡眠時間が、
　　　７時間以上且つ８時間半未満の状態を「睡眠時間」５点、
　　　６時間以上且つ７時間未満、
　　　　　　　又は８時間半以上且つ１０時間未満の状態を「睡眠時間」４点、
　　　５時間以上且つ６時間未満又は１０時間以上の状態を「睡眠時間」３点、
　　　４時間以上且つ５時間未満の状態を「睡眠時間」２点、
　　　４時間未満の状態を「睡眠時間」１点、
という評価データを含む。
　また、活動量計１３による評価データは、例えば、寝つきを５段階評価した評価データを含んでいる。なお、寝つきとは、睡眠開始時刻から就寝時刻を引いた差分の時間を示している。一例として、寝つきの評価データは、各当該差分が、
　　　０分以上且つ１０分未満である状態を「寝つき」５点、
　　　１０分以上且つ３０分未満である状態を「寝つき」４点、
　　　３０分以上且つ４５分未満である状態を「寝つき」３点、
　　　４５分以上且つ６０分未満である状態を「寝つき」２点、
　　　６０分以上である状態を「寝つき」１点、
という評価データを含む。
　活動量計１３による評価データは、更に、睡眠効率を５段階評価した評価データを含んでいてもよい。一例として、睡眠効率の評価データは、各睡眠効率が、
　　　８０％以上である状態を「睡眠効率」５点、
　　　７０％以上且つ８０％未満である状態を「睡眠効率」４点、
　　　６０％以上且つ７０％未満である状態を「睡眠効率」３点、
　　　５０％以上且つ６０％未満である状態を「睡眠効率」２点、
　　　５０％未満である状態を「睡眠効率」１点、
という評価データを含む。
　睡眠データ入力部１０は睡眠データ解析部２０と通信可能とされている。アンケートデータ入力部１１に入力されたアンケートデータ、ヒアリングデータ入力部１２に入力されたヒアリングデータ、活動量計１３によって得られた記録データ及び評価データは、睡眠データ解析部２０に入力される。
　睡眠データ解析部２０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えて構成されている。睡眠データ解析部２０の各機能は、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することによって実現される。睡眠データ解析部２０は、インターネット若しくは専用線に接続されたサーバ、又は汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。また、睡眠データ解析部２０の形態及び配置場所については特に限定されない。
　睡眠データ解析部２０は、表示部３０と通信可能とされている。表示部３０は、睡眠データ解析部２０によって解析された内容を表示する。表示部３０は、例えば、パーソナルコンピュータのディスプレイ３１、及びタブレット端末のディスプレイ３２を含む。なお、表示部３０は、スマートフォン等の携帯端末のディスプレイを含んでいてもよい。
　睡眠データ解析部２０は、アンケートデータ、ヒアリングデータ、記録データ及び評価データから対象者の睡眠状態を分類する睡眠分類部２１と、睡眠分類部２１によって分類された結果から原因を抽出する原因抽出部２２と、当該結果からコメントを抽出するコメント抽出部２３と、当該結果から商品を抽出する商品抽出部２４と、を有する。
　睡眠分類部２１は、アンケートデータ及びヒアリングデータを含む第１睡眠データと、活動量計１３から得られた第２睡眠データとを突き合わせて対象者の睡眠状態を分類する。睡眠分類部２１は、図２に示されるチェック表Ｄを有する。睡眠分類部２１は、例えば、第１睡眠データ及び第２睡眠データを突き合わせて、チェック表Ｄにチェックを入れる。
　具体的には、アンケートデータにおいて、睡眠時間が６時間以下である、湯船に浸からない、冷えが気になる、及び喫煙する、のそれぞれに該当する場合、チェック表Ｄに示される各項目にチェックが入る。ヒアリングデータにおいて、寝つくまでの時間が４５分以上かかる、夜中又は朝方に目覚めることが多い、のそれぞれに該当する場合、上記同様にチェックが入る。また、活動量計１３からの評価データにおいて、「睡眠点数」が２点以下である、「寝つき」が２点以下である、「睡眠効率」が３点以下である、のそれぞれに該当する場合、上記同様チェックが入る。
　チェック表Ｄでは、予め項目ごとにグループが定められている。具体的には、項目「睡眠時間が６時間以下である」及び項目「睡眠点数が２点以下である」はグループＡ、項目「寝つくまでの時間が４５分以上かかる」、項目「湯船に浸からない」、項目「冷えが気になる」及び項目「寝つきが２点以下である」はグループＢ、項目「夜中又は朝方に目が覚めることが多い」、項目「喫煙する」及び項目「睡眠効率が３点以下である」はグループＣ、とされている。
　睡眠分類部２１は、チェック表ＤのグループＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれにおいて、例えば、１つ以上チェックが入っているか否かを判定する。睡眠分類部２１は、１つ以上チェックが入っている項目があるグループＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれを対象者が属するグループと判断する。例えば、項目「睡眠時間が６時間である」にチェックが入っていた場合には対象者がグループＡに属すると判断し、項目「冷えが気になる」にチェックが入っていた場合には対象者がグループＢに属すると判断し、項目「睡眠効率が３点以下である」にチェックが入っていた場合には対象者がグループＣに属すると判断する。
　対象者は、グループＡ，Ｂ，Ｃのうち、複数のグループに属することもあるし、どのグループにも属さないこともある。このように、睡眠分類部２１は、対象者がどのグループに属するかを判断する。睡眠分類部２１は、対象者がどのグループに属するかを判断した後には、図４に示される分類表２１ａを生成する。分類表２１ａには、グループＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれに応じた睡眠状態が記載されている。
　睡眠分類部２１は、分類表２１ａに示されるグループＡ，Ｂ，Ｃのうち、例えば、対象者が属するグループのみを選択する。具体例として、睡眠分類部２１は、対象者がグループＡ，Ｃに属する場合には分類表２１ａのグループＡ，Ｃのみを選択し、対象者がどのグループにも属さない場合には何も選択しない。睡眠分類部２１によって選択されたグループの分類表２１ａのマス目が表示部３０のディスプレイ３１，３２に表示される。
　原因抽出部２２は、睡眠分類部２１によって分類された睡眠状態（グループＡ，Ｂ，Ｃ）に紐づく原因を抽出する。コメント抽出部２３は当該睡眠状態に紐づくコメントを抽出し、商品抽出部２４は当該睡眠状態に紐づく商品を抽出する。例えば、原因抽出部２２が抽出する原因は当該睡眠状態となっている原因を示し、コメント抽出部２３が抽出するコメントは当該睡眠状態に対するコメントを示しており、商品抽出部２４が抽出する商品は当該睡眠状態を改善させる商品を示している。これらの原因、コメント及び商品は、予め睡眠環境検出システム１のデータベースに記憶されている。
　原因抽出部２２によって抽出された原因、コメント抽出部２３によって抽出されたコメント、及び商品抽出部２４によって抽出された商品は、例えば図５に示される表形式で、表示部３０のディスプレイ３１，３２に表示される。なお、図５では、原因、コメント及び商品がまとめて表示されている。しかしながら、原因が記載されている原因表２２ａ、コメントが記載されているコメント表２３ａ、及び商品が記載されている商品表２４ａが、それぞれ個別に表示されてもよい。
　次に、本実施形態に係る睡眠環境検出方法について図６のフローチャートを参照しながら説明する。図６は、睡眠環境検出システム１を用いた睡眠環境検出方法の一例を示している。
　まず、対象者からアンケートデータ及びヒアリングデータを取得し、取得したアンケートデータ及びヒアリングデータを入力する（ステップＳ１）。このとき、対象者が記載したアンケートをアンケートデータ入力部１１に入力すると共に、対象者からヒアリングしたヒアリングデータをヒアリングデータ入力部１２に入力する（第１睡眠データを取得するステップ）。なお、この時点において、主観的な第１睡眠データのみに基づいた睡眠改善のための提案を対象者に行ってもよい。
　次に、対象者が活動量計１３を装着し（ステップＳ２）、活動量計１３が所定期間装着され続けた後に活動量計１３のデータ入力を実行する（ステップＳ３）。このとき、例えば活動量計１３を読み取り機Ｒに置いて端末Ｐから活動量計１３のデータ入力を行う（第２データを取得するステップ）。この時点において、睡眠データ解析部２０には、アンケートデータ、ヒアリングデータ、活動量計１３の記録データ、及び活動量計１３の評価データが入力されている。
　続いて、睡眠分類部２１は、前述したアンケートデータ、ヒアリングデータ、記録データ及び評価データから、対象者がグループＡ，Ｂ，Ｃのどのグループに属するかを判定する。このように、睡眠分類部２１は、対象者の睡眠状態をグループ分けして分類する（ステップＳ４、睡眠状態を分類するステップ）。そして、原因抽出部２２が分類されたグループに紐づく原因を抽出すると共に、コメント抽出部２３が分類されたグループに紐づくコメントを抽出する（ステップＳ５）。
　続いて、商品抽出部２４が分類された睡眠状態に紐づく商品を抽出する（ステップＳ６）。そして、ステップＳ５，Ｓ６で抽出された原因、コメント及び商品を原因表２２ａ、コメント表２３ａ及び商品表２４ａとして表示部３０に表示して（ステップＳ７）、一連の工程を終了する。なお、ステップＳ７の表示工程では、分類表２１ａを合わせて表示してもよい。
　次に、本実施形態に係る睡眠環境検出システム１及び睡眠環境検出方法の作用効果について詳細に説明する。
　本実施形態に係る睡眠環境検出システム１及び睡眠環境検出方法では、対象者自身から対象者の主観に基づく第１睡眠データを取得すると共に、対象者に活動量計１３を装着させ、当該活動量計１３から客観的な第２睡眠データを取得する。第１睡眠データを取得することにより、対象者自身が感じる睡眠状態のデータ、すなわち睡眠に対する悩み又は睡眠に対する改善要望等のデータを取得することができる。
　また、第２睡眠データを取得することにより、対象者の客観的な睡眠状態のデータ、及び、対象者が自覚していない睡眠状態のデータを取得することができる。よって、第１睡眠データ及び第２睡眠データを突き合わせることにより、対象者自身が感じる主観的な睡眠状態のデータと、対象者が自覚していない客観的な睡眠状態のデータを取得することができるので、睡眠環境をより十分に検出することができる。また、睡眠分類部２１が第１睡眠データと第２睡眠データとを突き合わせて対象者の睡眠状態を分類することにより、取得した睡眠状態をグループ分けすることができるので、睡眠状態をより高精度に管理することができる。
　また、睡眠環境検出システム１は、睡眠分類部２１によって分類された睡眠状態に紐づいて対象者に勧める商品を抽出する商品抽出部２４を備える。この商品抽出部２４により、対象者の睡眠の実情に促した商品を抽出することができるので、睡眠状態を改善させるための商品を対象者に提案することができる。
　また、従来、寝具の販売員ごとに接客内容が異なることによってムラのある商品提案となり、対象者が必ずしも満足しない（対象者に正しく伝わらない）という問題があった。しかしながら、本実施形態に係る睡眠環境検出システム１では、検出された睡眠環境を基に商品抽出部２４によって自動的に商品が抽出されるので、高精度且つ均一な商品提案を対象者に行うことができる。
　また、睡眠環境検出システム１は、睡眠分類部２１によって分類された睡眠状態に紐づく原因を抽出する原因抽出部２２と、原因抽出部２２によって抽出された原因を表示する表示部３０と、を備える。従って、分類された睡眠状態に紐づく原因を抽出し、抽出された原因を原因表２２ａとして表示部３０に表示することができる。よって、分類された睡眠状態において問題とされている事柄の原因を表示することができるので、対象者への睡眠状態改善の提案をより的確に行うことができる。
　また、前述した第１睡眠データは、対象者に記載されたアンケートから得られるアンケートデータと、対象者への質問によって得られるヒアリングデータと、を含んでいる。従って、対象者に対するアンケート、及び対象者に対するヒアリングから、対象者の睡眠に関する第１睡眠データをより十分に取得することができる。このため、主観に基づく第１睡眠データをより充実させることができるので、睡眠環境の検出をより十分に行うことができる。
　また、睡眠環境検出システム１は、睡眠分類部２１によって分類された睡眠状態に紐づくコメントを抽出するコメント抽出部２３と、コメント抽出部２３によって抽出されたコメントを表示する表示部３０と、を備える。従って、分類された睡眠状態に対するコメントを抽出し、抽出されたコメントをコメント表２３ａとして表示することができる。よって、表示されたコメントに基づいて、対象者の睡眠環境を改善させる提案を行うことができる。
　以上、本開示に係る睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法の実施形態について説明したが、睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法は、前述した実施形態に限られるものではない。本開示に係る睡眠環境検出システム及び睡眠環境検出方法は、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲において適宜変更可能である。すなわち、睡眠環境検出システムの各構成、及び睡眠環境検出方法の各工程は、前述した実施形態に限られず適宜変更可能である。
　例えば、前述の実施形態では、睡眠分類部２１が、チェック表ＤのグループＡ，Ｂ，Ｃのそれぞれにおいて１つ以上チェックが入っているか否かを判定する例について説明した。しかしながら、睡眠分類部は、チェック表ＤのグループＡ，Ｂ，Ｃにおいて所定数以上チェックが入っているか否かを判定してもよいし、チェック表ＤのグループＡ，Ｂ，Ｃにおいてチェックの数が所定数以下であるか否かを判定してもよい。
　また、図２のチェック表Ｄの各項目、図４の分類表２１ａにおける分類の内容、図５の原因表２２ａ、コメント表２３ａ及び商品表２４ａの内容は、各図の例に限定されず適宜変更可能である。また、グループの数は、２つ又は４つ以上であってもよい。
　更に、前述の実施形態では、第１睡眠データがアンケートデータ及びヒアリングデータを含み、第２睡眠データが活動量計１３の記録データ及び評価データである例について説明した。しかしながら、第１睡眠データ及び第２睡眠データの内容は、上記の例に限られず適宜変更可能である。また、アンケートデータ及びヒアリングデータの内容、並びに、活動量計１３の記録データ及び評価データの内容も適宜変更可能である。
１…睡眠環境検出システム、１０…睡眠データ入力部、１１…アンケートデータ入力部、１２…ヒアリングデータ入力部、１３…活動量計、２０…睡眠データ解析部、２１…睡眠分類部、２１ａ…分類表、２２…原因抽出部、２２ａ…原因表、２３…コメント抽出部、２３ａ…コメント表、２４…商品抽出部、２４ａ…商品表、３０…表示部、３１，３２…ディスプレイ、Ａ，Ｂ，Ｃ…グループ（睡眠状態）、Ｄ…チェック表、Ｐ…端末、Ｒ…読み取り機。

Claims (5)

  1. 　対象者の睡眠環境を検出する睡眠環境検出システムであって、
    　前記対象者の主観から得られる第１睡眠データ、及び、前記対象者に装着させた活動量計から得られる第２睡眠データを突き合わせて前記対象者の睡眠状態を分類する睡眠分類部を備える、
    睡眠環境検出システム。
  2. 　前記睡眠分類部によって分類された前記睡眠状態に紐づいて前記対象者に勧める商品を抽出する商品抽出部を備える、
    請求項１に記載の睡眠環境検出システム。
  3. 　前記睡眠分類部によって分類された前記睡眠状態に紐づく原因を抽出する原因抽出部と、
    　前記原因抽出部によって抽出された原因を表示する表示部と、
    を備える請求項１又は２に記載の睡眠環境検出システム。
  4. 　前記第１睡眠データは、前記対象者によって記載されたアンケートから得られるアンケートデータと、前記対象者への質問によって得られるヒアリングデータと、を含む、
    請求項１～３のいずれか一項に記載の睡眠環境検出システム。
  5. 　対象者の睡眠環境を検出する睡眠環境検出方法であって、
    　前記対象者の主観から得られる第１睡眠データを取得するステップと、
    　前記対象者に装着させた活動量計から第２睡眠データを取得するステップと、
    　前記第１睡眠データ及び前記第２睡眠データを突き合わせて前記対象者の睡眠状態を分類するステップと、
    を備える睡眠環境検出方法。
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