WO2021106289A1 - 解析システム及び解析方法 - Google Patents

Abstract

本発明の解析システムは、身体情報を解析する解析システムであって、ユーザの生体データを取得する生体データ取得部と、ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するサーカディアンリズム演算部と、生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する自律神経解析部と、ユーザの生体データを測定した測定時刻と平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、自律神経解析部で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、重み付け係数算出部で算出された重み付け係数によって自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定する身体情報解析部と、を備える。

Description

解析システム及び解析方法

　本発明は、身体情報を解析する解析システム及び解析方法に関する。

　特許文献１には、日中活動、時刻、睡眠状態を考慮した眠気予測装置が開示されている。特許文献１に記載の眠気予測装置は、被験者の睡眠状態に関連した睡眠状態関連値を測定し、被験者の日中活動に関連した日中活動関連値を測定する。特許文献１に記載の眠気予測装置は、睡眠状態関連値と日中活動関連値に基づいて、被験者の睡眠履歴や日中活動によって蓄積されると予測される蓄積眠気度を算出し、時刻によって変化する生体リズムに基づく生体リズム眠気度を算出する。特許文献１に記載の眠気予測装置は、蓄積眠気度と生体リズム眠気度に基づき時刻に対応した総合的な眠気度を算出する。

特許第４４２１５０７号明細書

　近年、身体情報を解析することができる解析システム及び解析方法が求められている。

　本発明の一態様の解析システムは、
　身体情報を解析する解析システムであって、
　ユーザの生体データを取得する生体データ取得部と、
　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するサーカディアンリズム演算部と、
　前記生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する自律神経解析部と、
　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、前記自律神経解析部で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、
　前記重み付け係数算出部で算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定する身体情報解析部と、
を備える。

　本発明の一態様の解析方法は、
　コンピュータによって身体情報を解析する解析方法であって、
　ユーザの生体データを取得するステップと、
　前記ユーザの生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施するステップと、
　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するステップと、
　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出するステップと、
　算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けするステップと、
　重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定するステップと、
を含む。

　本発明によれば、身体情報を解析することができる。

本発明に係る実施の形態１の解析システムの一例の概略構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施の形態１の解析システムにおける測定装置の概略構成を示すブロック図である。 平均サーカディアンリズムの一例を示す図である。 本発明に係る実施の形態１の解析システムにおける平均サーカディアンリズムの演算の一例のフローチャートを示す図である。 本発明に係る実施の形態１の身体情報の解析方法の一例のフローチャートを示す図である。 平均サーカディアンリズムの周期と重み付け係数との関係の一例を示す図である。 自律神経解析結果、サーカディアンリズム変化及び浅い睡眠の割合の相関の一例を示す図である。 自律神経解析結果とサーカディアンリズム変化とに基づく浅い睡眠の割合の判定の一例を示す図である。 自律神経解析結果とサーカディアンリズムの時刻ずれとの相関の一例を示す図である。 自律神経解析結果とサーカディアンリズムの時刻ずれの判定の一例を示す図である。 本発明に係る実施の形態１の解析システムによって表示されるアウトプットの一例を示す図である。 本発明に係る実施の形態２の解析システムの一例の概略構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施の形態３の解析システムの一例の概略構成を示すブロック図である。 把持型の測定装置の一例の概略図である。 首装着型の測定装置の一例の概略図である。 腕時計型の測定装置の一例の概略図である。 胸部貼付型の測定装置の一例の概略図である。

（本発明に至った経緯）
　近年、ユーザの身体情報を解析する方法として、サーカディアンリズムを解析することが行われている。サーカディアンリズムとは、生物が備える２４時間周期のリズムであり、例えば、1日の血圧、体温、心拍数、ホルモン分泌の変動などが挙げられる。サーカディアンリズムは、自律神経系および睡眠と相関関係にあると考えられている。

　特許文献１には、日中活動、時刻、睡眠状態を考慮した眠気予測装置が開示されている。特許文献１に記載の眠気予測装置は、睡眠状態関連値と日中活動関連値を測定し、蓄積眠気度を算出している。しかしながら、特許文献１に記載の眠気予測装置では、ユーザから取得するデータが多く、ユーザの負担となっている。

　特許文献１に記載の眠気予測装置では、眠気度を算出するものであり、サーカディアンリズムの解析や、サーカディアンリズムを整えることによる睡眠の質の改善などについては開示されていない。

　そこで、本発明者らは、これらの問題点を解決するために鋭意検討したところ、以下の発明に至った。

　本発明の一態様の解析システムは、
　身体情報を解析する解析システムであって、
　ユーザの生体データを取得する生体データ取得部と、
　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するサーカディアンリズム演算部と、
　前記生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する自律神経解析部と、
　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、前記自律神経解析部で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、
　前記重み付け係数算出部で算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定する身体情報解析部と、
を備える。

　このような構成により、身体情報の１つとしてサーカディアンリズムの変化を推定し、解析することができる。

　前記解析システムにおいては、前記生体データは、少なくとも心拍数又は脈拍数を含んでいてもよい。

　このような構成により、心拍数又は脈拍数に基づいて身体情報を容易に解析することができる。

　前記解析システムにおいては、前記サーカディアンリズム演算部は、前記生体データ取得部で取得された前記生体データに基づいて、前記平均サーカディアンリズムを演算してもよい。

　このような構成により、生体データに基づいて平均サーカディアンリズムをより正確に演算することができる。

　前記解析システムは、さらに、前記ユーザの睡眠情報を入力する入力部を備え、
　前記サーカディアンリズム演算部は、前記入力部で入力された前記睡眠情報に基づいて、前記平均サーカディアンリズムを演算してもよい。

　このような構成により、睡眠情報に基づいて平均サーカディアンリズムを容易に演算することができ、身体情報を容易に解析することができる。

　前記重み付け係数算出部は、前記測定時刻が前記平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期の範囲にあるとき、前記測定時刻がそれ以外の範囲にあるときに比べて、前記重み付け係数を大きくしてもよい。

　このような構成により、サーカディアンリズムの推定精度を向上させることができ、身体情報をより正確に解析することができる。

　前記身体情報解析部は、前記ユーザの心拍数又は脈拍数が所定の閾値より大きいとき、前記重み付けされた自律神経解析結果を補正してもよい。

　このような構成により、サーカディアンリズムの推定精度を向上させることができ、身体情報をより正確に解析することができる。

　前記身体情報解析部は、前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの極大値ピークの時刻のずれ、極小値ピークの時刻のずれ、振幅の低下、及び多峰化のうちの少なくとも１つに基づいて、サーカディアンリズムの変化を推定してもよい。

　このような構成により、ユーザの身体情報をより詳細に解析することができる。

　前記身体情報解析部は、さらに、前記重み付けされた自律神経解析結果に基づいて、前記ユーザの睡眠の質及び活動好適度を推定してもよい。

　このような構成により、ユーザの身体情報をより詳細に解析することができる。

　前記解析システムは、さらに、前記サーカディアンリズムを改善するためのアドバイスを含む提示情報を提示する提示部を備え、
　前記身体情報解析部は、前記サーカディアンリズムの変化に基づいて、前記提示情報を作成してもよい。

　このような構成により、ユーザにサーカディアンリズムを改善するためのアドバイスを提示することができる。

　前記身体情報解析部は、前記重み付けされた自律神経解析結果に基づいて予測サーカディアンリズムを演算し、
　前記提示情報は、前記平均サーカディアンリズムと、前記予測サーカディアンリズムと、を含んでいてもよい。

　このような構成により、ユーザに対してサーカディアンリズムの変化の情報を提示することができる。

　前記解析システムは、さらに、前記生体データを測定するタイミングを通知する通知部を備えていてもよい。

　このような構成により、生体データを適切なタイミングで取得することができ、サーカディアンリズムの推定精度を向上させることができる。

　前記生体データ取得部は、貼付型又は装着型の測定装置に内蔵されていてもよい。

　このような構成により、測定装置をユーザに容易に取り付けることができ、生体データを容易に取得することができる。

　前記測定装置は、前記ユーザの首に貼付又は装着されるデバイスであって、前記ユーザの頸部の温度を調節する温度調節部を備えていてもよい。

　このような構成により、サーカディアンリズムの乱れを抑制することができる。

　前記解析システムは、さらに、前記ユーザの活動量データを測定する活動量測定部を備え、
　前記身体情報解析部は、前記活動量測定部で測定された前記活動量データに基づいて、前記重み付けされた自律神経解析結果を補正してもよい。

　このような構成により、信頼度の高い自律神経解析結果に基づいてサーカディアンリズムを推定できるため、サーカディアンリズムの推定精度を向上させることができる。

　本発明の一態様の解析システムは、
　身体情報を解析する解析システムであって、
　１つ又は複数の測定装置と、
　前記１つ又は複数の測定装置と通信する１つ又は複数の制御端末と、
　前記１つ又は複数の制御端末と通信するサーバと、
を備え、
　前記１つ又は複数の測定装置は、
　　ユーザの生体データを取得する生体データ取得部と、
　　前記生体データ取得部で取得した前記生体データを前記１つ又は複数の制御端末に送信する第１通信部と、
を有し、
　前記１つ又は複数の制御端末は、
　　サーカディアンリズムを改善するための提示情報を提示する提示部と、
　　前記生体データを前記サーバに送信し、且つ、前記サーバから前記提示情報を受信する第２通信部と、
を有し、
　前記サーバは、
　　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するサーカディアンリズム演算部と、
　　前記生体データのうち前記ユーザの生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する自律神経解析部と、
　　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、前記自律神経解析部で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、
　　前記重み付け係数算出部で算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定し、前記サーカディアンリズムの変化に基づいて前記提示情報を作成する身体情報解析部と、
　　前記制御端末から前記生体データを受信し、且つ、前記提示情報を前記制御端末に送信する第３通信部と、
を有する。

　このような構成により、身体情報の１つとしてサーカディアンリズムの変化を推定し、解析することができる。

　本発明の一態様の解析方法は、
　コンピュータによって身体情報を解析する解析方法であって、
　ユーザの生体データを取得するステップと、
　前記ユーザの生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施するステップと、
　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するステップと、
　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出するステップと、
　算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けするステップと、
　重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定するステップと、
を含む。

　このような構成により、身体情報の１つとしてサーカディアンリズムの変化を推定し、解析することができる。

　以下、本発明の一実施形態を添付図面に従って説明する。なお、以下の説明は、本質的に例示に過ぎず、本開示、その適用物、あるいは、その用途を制限することを意図するものではない。さらに、図面は模式的なものであり、各寸法の比率等は現実のものとは必ずしも合致していない。

（実施の形態１）
［全体構成］
　図１は、本発明に係る実施の形態１の解析システム１Ａの一例の概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、解析システム１Ａは、測定装置１０、制御端末２０及びサーバ３０を備える。解析システム１Ａは、ユーザの身体情報を解析するシステムである。実施の形態１では、解析システム１Ａは、身体情報として、ユーザのサーカディアンリズムの変化を推定及び解析する。

＜測定装置＞
　測定装置１０は、ユーザの生体データを測定する装置である。図２は、本発明に係る実施の形態１の解析システム１Ａにおける測定装置１０の概略構成を示すブロック図である。図１及び図２に示すように、測定装置１０は、生体データ取得部１１、第１制御部１２及び第１通信部１３を備える。

　生体データ取得部１１は、ユーザの生体データを取得する。生体データは、例えば、体温、心拍数、脈拍数、呼吸、脳波、血圧のうち少なくとも１つのバイタル情報の日内変動を含む。実施の形態１では、生体データ取得部１１は、少なくとも心拍数を含む生体データを取得する。なお、生体データ取得部１１は、心拍数の代わりに脈拍数を含む生体データを取得してもよい。生体データのうち心拍数および脈拍数は、測定が容易であり、且つ身体情報の解析の精度が良好となる。

　実施の形態１では、生体データ取得部１１は、ユーザが覚醒しているときの生体データを複数回取得する。例えば、生体データ取得部１１は、１日で５回以上の生体データを取得する。

　生体データの測定条件としては、ユーザが座位で安静状態であることが好ましい。安静状態とは、体を動かさないで静かにしている状態を意味する。ユーザが安静状態のときに生体データを測定することによって、後述する生体データに基づくサーカディアンリズムの推定精度を向上させることができる。また、運動（歩行を含む）、食事、入浴などを避けて生体データを取得することが好ましい。

　図２に示すように、生体データ取得部１１は、心拍数測定部１４と、体温測定部１５と、を有する。心拍数測定部１４は、ユーザの心拍数を測定する心拍数センサである。心拍数センサとしては心電センサや心弾動センサを用いることができる。体温測定部１５は、ユーザの体温を測定する体温センサである。体温センサとしてはチップサーミスタや測温抵抗体を用いることができる。

　また、設置型の体動センサで睡眠中の心拍数を推定することもできる。例えば、シート型の体動センサを備える測定装置１０を敷布団の下に設置し、無線で出力される体動データを制御端末２０で受信し、サーバ３０に送信してもよい。サーバ３０は、心拍数を自律神経解析することができる。

　なお、脈拍数を測定する場合、生体データ取得部１１は、脈拍センサを有していてもよい。脈拍数センサとしては光電脈波センサ、圧電脈波センサ、酸素飽和度センサを用いることができる。

　さらに、生体データ取得部１１は、生体データを取得したときの時刻データを取得する。時刻データは、生体データを測定した測定時刻を含む。

　生体データ取得部１１で取得された生体データ及び時刻データは、第１制御部１２に送信される。

　第１制御部１２は、測定装置１０の構成要素を統括的に制御する。第１制御部１２は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。第１制御部１２においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。実施の形態１では、第１制御部１２は、生体データ取得部１１及び第１通信部１３を制御する。

　第１制御部１２は、生体データ取得部１１からの生体データ及び時刻データをメモリに記憶し、第１通信部１３に送信する。

　第１通信部１３は、生体データ及び時刻データを制御端末２０に送信する。例えば、第１通信部１３は、所定の通信規格（例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ａｒｅａ　ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ　Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））に準拠して制御端末２０との通信を行う回路を含む。

＜制御端末＞
　制御端末２０は、測定装置１０及びサーバ３０と通信する。実施の形態１では、制御端末２０は、測定装置１０とサーバ３０とを中継する中継器として機能すると共に、測定装置１０を制御する。制御端末２０は、例えば、スマートフォンなどである。

　制御端末２０は、制御端末２０で取得したデータをサーバ３０に送信する。制御端末２０は、サーバ３０で解析されたユーザの身体情報をサーバ３０から受信し、表示する。制御端末２０は、入力部２１、提示部２２、第２制御部２３及び第２通信部２４を備える。

　入力部２１は、ユーザからの入力を受け付ける装置である。入力部２１には、ユーザの情報が入力される。実施の形態１では、入力部２１においては、ユーザの睡眠情報が入力される。睡眠情報は、ユーザの就寝時刻及び起床時刻の情報を含む。就寝時刻及び起床時刻は、当日や前日の時刻であってもよいし、数日間の平均の時刻であってもよい。また、就寝時刻及び起床時刻は、ユーザの認識している標準的な時刻であってもよい。ユーザの就寝時刻及び起床時刻は、後述する平均サーカディアンリズムの簡易演算に用いられる。　

　また、入力部２１には、ユーザからのコメントが入力されてもよい。例えば、ユーザが自身の行動に関するコメントを入力部２１に入力することによって、ユーザの行動の情報を記録することができる。入力部２１は、選択式のボタンを有していてもよい。選択式のボタンにコメントを対応させておくことで、入力を簡略化することができる。これにより、ユーザの操作を簡略化して煩わしさを低減させることができる。例えば、自律神経活動や体温に影響しやすいものとして、歩行、運動、食事、入浴、睡眠があり、さらに外出や仕事、寒暖の感覚、気分や疲労感、眠気等がある。コメントを選択式のボタンに対応させておくことでコメント入力を簡略化することができる。また、入力部２１には、ユーザが自由にコメントを入力してもよい。これにより、選択式のボタンに対応していないコメントを入力することも可能になる。これらの内容の入力を生体データの測定の前後に行うことで測定条件を限定することができる。自律神経解析する際にコメントの内容を測定条件として用いることで推定精度を向上することができる。

　自律神経機能は、性別と年齢の影響を受ける。ユーザが高齢になるほど、自律神経機能は顕著に低下する。即ち、ユーザが高齢になるほど、トータル・パワーが低下する。このため、自律神経解析結果を性別および年齢で補正するために、入力部２１にはユーザの性別および年齢の情報が入力されてもよい。

　入力部２１で入力された情報は、第２制御部２３に送信される。

　提示部２２は、提示情報を提示する装置である。提示情報は、サーバ３０で解析されたユーザの身体情報（例えば、サーカディアンリズムの変化及び／又は自律神経解析結果）、及び／又は身体情報解析結果に基づく改善アドバイスなどを含む。提示部２２は、画面表示、音声、及び／又は振動などによって提示情報を提示する。提示部２２は、例えば、ディスプレイ、スピーカー、及び／又は振動機などで構成される。

　実施の形態１では、提示部２２は、測定装置１０による生体データの取得タイミングを通知する通知部としても機能する。通知部は、ユーザが覚醒しているときに生体データを取得するタイミングを通知する。例えば、通知部は、ユーザが安静状態のときに生体データを取得するタイミングを通知する。通知部は、ユーザに対して安静状態をとることを指示する提示情報を提示した後に、生体データを取得するタイミングを通知してもよい。また、通知部は、生体データを取得する前に、ユーザが安静状態であるか否かを確認するメッセージを通知してもよい。この場合、通知部は、ユーザからの入力部２１への入力を確認してから、生体データを取得するタイミングを通知する。これにより、ユーザの測定に適したタイミングで生体データを取得することができる。

　第２制御部２３は、制御端末２０の構成要素を統括的に制御する。第２制御部２３は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。第２制御部２３においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。実施の形態１では、第２制御部２３は、入力部２１、提示部２２及び第２通信部２４を制御する。

　第２通信部２４は、測定装置１０とサーバ３０と通信する。例えば、第２通信部２４は、所定の通信規格（例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ａｒｅａ　ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ　Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））に準拠してサーバ３０との通信を行う回路を含む。

　第２通信部２４は、測定装置１０から送られてくる生体データ及び時刻データを受信する。第２通信部２４は、生体データ及び時刻データをサーバ３０に送信する。また、第２通信部２４は、入力部２１で入力された睡眠情報などの情報をサーバ３０に送信する。

＜サーバ＞
　サーバ３０は、制御端末２０から受信した生体データ及び時刻データに基づいてユーザの身体情報を解析し、解析結果を制御端末２０に送信する。サーバ３０は、記憶部３１、サーカディアンリズム演算部３２、自律神経解析部３３、重み付け係数算出部３４、身体情報解析部３５、第３制御部３６及び第３通信部３７を備える。

　記憶部３１は、第３通信部３７で受信した生体データ、時刻データ及び睡眠情報等を記憶する。また、記憶部３１は、身体情報解析部３５で解析された身体情報（サーカディアンリズム、自律神経解析結果等）を記憶する。記憶部３１は、例えば、ハードディスク（ＨＤＤ）、ＳＳＤ、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、強誘電体メモリ、フラッシュメモリ、磁気ディスク、又はこれらの組み合わせによって実現できる。

　サーカディアンリズム演算部３２は、生体データ取得部１１で取得された生体データ及び時刻データに基づいてユーザの平均サーカディアンリズムを演算する。平均サーカディアンリズムとは、ユーザの平均的なサーカディアンリズムを意味し、ユーザ毎に異なっている。

　なお、サーカディアンリズムの演算においては演算誤差が大きい場合があり、又、ユーザの就寝時刻、起床時刻や日中の行動の変化によっても影響を受ける。また、平日と休日でサーカディアンリズムが変化する場合がある。平均サーカディアンリズムの演算の精度を向上させるために、数日分、望ましくは１週間以上の生体データに基づいて平均サーカディアンリズムを演算することが好ましい。平均サーカディアンリズムの演算については後述する。

　実施の形態１では、サーカディアンリズム演算部３２は、１週間以上の生体データが蓄積されるまで、睡眠情報に基づいて平均サーカディアンリズムを演算する。１週間以上の生体データが蓄積されると、サーカディアンリズム演算部３２は、睡眠情報に基づいて演算された平均サーカディアンリズムを、生体データに基づいて演算された平均サーカディアンリズムに置き換える。なお、実施の形態１では、サーカディアンリズム演算部３２が、睡眠情報に基づいて演算された平均サーカディアンリズムを、生体データに基づいて演算された平均サーカディアンリズムに置き換える例について説明したが、これに限定されない。例えば、サーカディアンリズム演算部３２は、睡眠情報に基づいて演算された平均サーカディアンリズムを、生体データに基づいて演算された平均サーカディアンリズムに置き換えずに、睡眠情報に基づいて演算された平均サーカディアンリズムをそのまま用いてもよい。あるいは、サーカディアンリズム演算部３２は、生体データに基づいて演算された平均サーカディアンリズムを用いて、睡眠情報に基づいて演算された平均サーカディアンリズムを補正してもよい。

　図３は、平均サーカディアンリズムの一例を示す図である。図３の横軸は時刻を示し、縦軸は体温を示す。図３は、生体データとしてユーザの体温に基づく平均サーカディアンリズムの一例を示している。図３に示すように、体温に基づく例示的な平均サーカディアンリズムは、極大値ピークと極小値ピークを有し、周期的に変動している。

　平均サーカディアンリズムは、タイプ毎に分類されてもよい。なお、分類を細かくしすぎると誤差の影響が強くなり、却って相関が失われる場合がある。そのため、分類の数としては４～８程度が適当である。例えば、平均サーカディアンリズムは、体温変動の周期及び／又はピーク時刻によって分類することができる。なお、周期とは、体温変動の極小値ピークの間隔、又は体温変動の極大値ピークの間隔を意味する。

　サーカディアンリズムの分類としては、例えば、体温の極大値ピークと極小値ピークの違いからの分類として、朝型（極大値ピーク時刻：１６時付近、極小値ピーク時刻：４時付近）、夜型（極大値ピーク時刻：２２時付近、極小値ピーク時刻：１０時付近）、反転朝型（極大値ピーク時刻：４時付近、極小値ピーク時刻：１６時付近）、反転夜型（極大値ピーク時刻：１０時付近、極小値ピーク時刻：２２時付近）に分類できる。また、周期の違いからの分類として、一定型（２４時間付近）、短周期化型（２０時間付近）、長周期化型（２８時間付近）、不明型（明確な周期が確認できない）等に分類できる。なお、ピーク時刻や周期時間の値は一例であり、数値が異なっていてもよい。また、サーカディアンリズムは、通常１日のうちに極大値ピークと極小値ピークとをそれぞれ１個ずつ含む。しかしながら、サーカディアンリズムにおいて、１日のうちに極大値ピーク及び／又は極小値ピークを２個以上含む多峰化が生じる場合もある。多峰化についてもサーカディアンリズムの乱れの一種とみなす。

　なお、実施の形態１では、サーカディアンリズムは、体温の変動で説明したが、これに限定されない。サーカディアンリズムは、生体データの変動によって演算される。例えば、サーカディアンリズムは、心拍数、脈拍数などで演算されてもよい。

　自律神経解析部３３は、生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する。実施の形態１では、自律神経解析部３３は、生体データのうちユーザの心拍数の変動に基づいて自律神経解析を実施する。具体的には、自律神経解析部３３は、ユーザが覚醒しているときの心拍数の変動に基づいて自律神経活動指標（ＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰ）を算出する。ＬＦは低周波成分である。ＨＦは高周波成分である。ＬＦ／ＨＦは（低周波成分／高周波成分の比）である。ＴＰはトータル・パワー（（自律神経活動量）＝ＬＦ＋ＨＦ））である。ｃｃｖＴＰはＴＰを測定時間中の心拍数で補正した値である。自律神経解析部３３は、自律神経活動指標として、ＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのうち少なくともいずれか１つを算出する。

　重み付け係数算出部３４は、ユーザの生体データを測定した測定時刻と平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、自律神経解析部３３で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数Ｋを算出する。実施の形態１では、重み付け係数算出部３４は、ユーザの心拍数を測定した測定時刻と平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、重み付け係数Ｋを算出する。重み付け係数Ｋは、心拍数の測定時刻と、平均サーカディアンリズムの極大値ピークの周期と、に基づいて算出される。重み付け係数Ｋは、心拍数の測定時刻が平均サーカディアンリズムの極大値ピークを含む所定の時刻範囲にあるとき、それ以外の時刻範囲にあるときに比べて大きくなるように算出される。

　重み付け係数Ｋによって自律神経解析結果を重み付けすることができる。なお、重み付けとは、自律神経解析結果の信頼度を調整することを意味する。重み付け係数Ｋの値は、信頼度が高いほど大きくなり、信頼度が低いほど小さくなる。

　例えば、サーカディアンリズムの極大値ピーク時刻は、ユーザの睡眠の質を判定するための指標となり得る。このため、重み付け係数算出部３４は、サーカディアンリズムの極大値ピーク時刻付近の重み付け係数をそれ以外の時刻の重み付け係数よりも大きくする。例えば、サーカディアンリズムの極大値ピーク時刻付近の重み付け係数Ｋを「１」に設定し、それ以外の時刻の重み付け係数Ｋを「０」に設定してもよい。

　身体情報解析部３５は、重み付け係数算出部３４で算出された重み付け係数Ｋによって自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定する。これにより、身体情報解析部３５は、身体情報の１つとして、サーカディアンリズムの乱れを解析する。

　例えば、自律神経活動指標としてＬＦ／ＨＦを用いた場合を説明する。重み付け係数Ｋによって重み付けされたＬＦ／ＨＦを補正ＬＦ／ＨＦと呼ぶ。この補正ＬＦ／ＨＦが大きくなると、当日もしくは数日後（１～３日後）にサーカディアンリズムの乱れが発生する場合が多い。例えば、平均サーカディアンリズムの極小値ピーク時刻が４時付近である場合、当日もしくは数日後（１～３日後）のサーカディアンリズムの極小値ピーク時刻が７時付近に遅れる。また、補正ＬＦ／ＨＦが大きくなると、振幅低下も発生しやすくなる。

　なお、上述したＬＦ／ＨＦを用いた場合の説明は、一例であって、ＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのうちいずれの自律神経活動指標を用いてもサーカディアンリズムの乱れを推定することができる。例えば、重み付け係数Ｋによって重み付けされたＴＰ又はｃｃｖＴＰを補正ＴＰ又は補正ｃｃｖＴＰと呼ぶ。この補正ＴＰ又は補正ｃｃｖＴＰが大きくなると、当日もしくは数日後（１～３日後）のサーカディアンリズムの乱れが発生する場合が多い。例えば、当日もしくは数日後（１～３日後）のサーカディアンリズムにおいて、振幅低下、極小値ピーク時刻の遅れが発生する。

　サーカディアンリズムの乱れとしては、極大値ピーク時刻のズレ、極小値ピーク時刻のズレ、振幅の低下、多峰化がある。これらは単独で発生する場合もあるが、複合化する場合が多い。例えば、サーカディアンリズムの乱れが一時的（数日以下）である場合、ピーク時刻のズレと振幅の低下が同時に発生しやすくなる。

　このように、身体情報解析部３５は、重み付け係数Ｋによって重み付けされた自律神経解析結果に基づいて、平均サーカディアンリズムに対する当日もしくは数日後のサーカディアンリズムの変化を推定することができる。また、身体情報解析部３５は、サーカディアンリズムの変化としては、極大値ピーク時刻のズレ、極小値ピーク時刻のズレ、振幅の低下、多峰化を推定する。

　身体情報解析部３５は、推定したサーカディアンリズムの変化に基づいてサーカディアンリズムを改善するための提示情報を作成する。例えば、身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて予測サーカディアンリズムを演算する。予測サーカディアンリズムとは、数時間又は数日後のサーカディアンリズムを意味し、平均サーカディアンリズムに対してサーカディアンリズムがどの程度変化するかの予想を示す。

　実施の形態１では、提示情報は、平均サーカディアンリズムと、予測サーカディアンリズムと、を含む。提示情報は、記憶部３１に記憶され、第３通信部３７を介して制御端末２０に送信される。制御端末２０は、提示部２２に提示情報を提示する。これにより、ユーザは提示部２２の提示情報を見ることによって、平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化（乱れ）を知ることができる。

　また、身体情報解析部３５は、サーカディアンリズムを整えるための改善アドバイスを含む提示情報を作成してもよい。改善アドバイスとしては、例えば、呼吸法、ストレッチ、ヨガ、アロマテラピー、鍼灸（円皮鍼などの貼付タイプ）、運動、ウォーキングなどの提案を含む。

　身体情報解析部３５で解析された身体情報（サーカディアンリズム、自律神経解析結果等）及び提示情報は、記憶部３１で記憶される。

　また、身体情報解析部３５は、サーカディアンリズムの変化に基づいてＲＥＭ睡眠周期、睡眠深度、就寝時刻、起床時刻、睡眠時間等を推定し、睡眠の質を解析することもできる。

　第３制御部３６は、サーバ３０の構成要素を統括的に制御する。第３制御部３６は、例えば、プログラムを記憶したメモリと、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサに対応する処理回路（図示せず）を備える。第３制御部３６においては、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行する。実施の形態１では、第３制御部３６は、記憶部３１、サーカディアンリズム演算部３２、自律神経解析部３３、重み付け係数算出部３４、身体情報解析部３５及び第３通信部３７を制御する。

　第３通信部３７は、制御端末２０と通信する。例えば、第３通信部３７は、所定の通信規格（例えば、ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、ＣＡＮ（ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ　ａｒｅａ　ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＰＩ（Ｓｅｒｉａｌ　Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ））に準拠して制御端末２０との通信を行う回路を含む。

　第３通信部３７は、制御端末２０から送られてくる生体データ、時刻データ及び睡眠情報を受信する。第３通信部３７は、身体情報及び提示情報を制御端末２０に送信する。

［動作］
　解析システム１Ａの動作（解析方法）の一例について説明する。解析システム１Ａは、測定装置１０によって測定された生体データ又は制御端末２０に入力された睡眠情報に基づいて、サーバ３０において平均サーカディアンリズムを演算する。解析システム１Ａは、生体データのうち心拍数に基づいて自律神経解析を実施し、自律神経解析結果を重み付け係数Ｋによって重み付けする。解析システム１Ａは、重み付けした自律神経解析結果に基づいて、平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定し、解析する。

＜平均サーカディアンリズムの演算について＞
　解析システム１Ａにおける平均サーカディアンリズムの演算の一例について説明する。

　サーカディアンリズム演算部３２は、１週間以上の生体データを取得するまで、ユーザの睡眠情報（就寝時刻及び起床時刻）に基づいて第１サーカディアンリズムを簡易的に演算し、第１サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして使用する。１週間以上の生体データを取得すると、サーカディアンリズム演算部３２は、１週間以上の生体データに基づいて第２サーカディアンリズムを演算し、第２サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして使用する。このように、生体データが十分蓄積さるまでは、ユーザの睡眠情報に基づいて簡易演算された第１サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして設定する。生体データが十分蓄積されると、生体データに基づいて演算された第２サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして設定する。

　実施の形態１では、第１サーカディアンリズムの簡易演算に用いる睡眠情報は、当日や前日の就寝時刻及び起床時刻の情報である。なお、第１サーカディアンリズムの簡易演算に用いる睡眠情報は、当日や前日の就寝時刻及び起床時刻に限定されない。例えば、第１サーカディアンリズムの簡易演算に用いる睡眠情報は、数日間の平均就寝時刻及び平均起床時刻の情報であってもよいし、ユーザの認識している標準的な就寝時刻及び起床時刻の情報であってもよい。

　実施の形態１では、サーカディアンリズム演算部３２は、生体データとしてユーザの体温を用いて平均サーカディアンリズムを演算する。なお、平均サーカディアンリズムは、体温以外に、心拍数、脈拍数などを用いて演算してもよい。

　図４は、本発明に係る実施の形態１の解析システム１Ａにおける平均サーカディアンリズムの演算の一例のフローチャートを示す。

　図４に示すように、ステップＳＴ１１において、サーカディアンリズム演算部３２は、ユーザの睡眠情報が有るか否かを判定する。具体的には、サーカディアンリズム演算部３２は、記憶部３１に睡眠情報が記憶されているか否かを判定する。睡眠情報がない場合、フローはステップＳＴ１２に進む。睡眠情報が有る場合、フローはステップＳＴ１４に進む。

　睡眠情報がない場合について説明する。ステップＳＴ１２において、サーカディアンリズム演算部３２は、睡眠情報を取得する。具体的には、サーカディアンリズム演算部３２は、第３通信部３７を介して制御端末２０に指示情報を送信し、制御端末２０の提示部２２に睡眠情報を取得するための指示を提示させる。

　ユーザは提示部２２に提示された指示に従って睡眠情報を入力部２１に入力する。実施の形態１では、ユーザは、就寝時刻及び起床時刻を入力部２１に入力する。入力部２１で入力された睡眠情報は、第２通信部２４を介してサーバ３０に送信され、サーバ３０の記憶部３１に記憶される。

　このように、ステップＳＴ１２では、ユーザに睡眠情報の入力を促す提示情報を制御端末２０の提示部２２によって提示し、ユーザに睡眠情報を入力部２１に入力させることによって、睡眠情報を取得する。

　ステップＳＴ１３において、サーカディアンリズム演算部３２は、睡眠情報に基づいて第１サーカディアンリズムを演算する。第１サーカディアンリズムは、ユーザの就寝時刻及び起床時刻に基づいて簡易的に演算されるサーカディアンリズムである。

　サーカディアンリズムは、ユーザの就寝時刻及び起床時刻と相関関係にある。例えば、夜型のユーザの就寝時刻及び起床時刻は、比較的遅い時刻となるためサーカディアンリズムのピーク時刻が遅くなる傾向がある。一例では、サーカディアンリズム演算部３２は、就寝時刻、起床時刻及びサーカディアンリズムの相関関係を示す相関式又は相関テーブルを予め作成し、記憶部３１に記憶している。サーカディアンリズム演算部３２は、記憶部３１から相関式又は相関テーブルを読み出し、ユーザの入力した睡眠情報と相関式又は相関テーブルとによって、第１サーカディアンリズムを演算する。

　一旦ユーザによって睡眠情報が入力されると、再度それらの入力をユーザに求めなくてもよい。ただし、長期間（例えば３か月以上）経つと、ユーザの生活習慣が変化して就寝時刻及び起床時刻が変わることもあるため、定期的（例えば３か月毎）に入力を求めてもよい。あるいは、ユーザに睡眠情報（就寝時刻及び起床時刻）の入力を複数回求めてもよい。これにより、平均就寝時刻及び平均起床時刻を演算してもよい。

　なお、就寝時刻、起床時刻及びサーカディアンリズムの相関関係を示す相関式又は相関テーブルは、複数のユーザの睡眠情報に基づいて作成されてもよい。この場合、サーバ３０の記憶部３１に複数のユーザの睡眠情報を蓄積し、蓄積された睡眠情報に基づいて相関式又は相関テーブルを作成してもよい。

　睡眠情報が有る場合について説明する。ステップＳＴ１４において、生体データ取得部１１は、生体データ及び時刻データを取得する。具体的には、サーカディアンリズム演算部３２は、記憶部３１から生体データ及び時刻データを読み出す。

　ステップＳＴ１５において、サーカディアンリズム演算部３２は、生体データ及び時刻データに基づいて第２サーカディアンリズムを演算する。具体的には、ユーザが覚醒しているときに測定した生体データを測定時刻で整理し、生体データの変化の周期、生体データの極大値ピーク及び極小値ピークの時刻、生体データの変化の振幅を演算することで第２サーカディアンリズムを推定する。サーカディアンリズムの推定精度を向上させるためには、生体データ取得部１１によって１日で取得される生体データの数は５個以上が好ましい。

　次に、平均サーカディアンリズムの設定について説明する。ステップＳＴ１６において、サーカディアンリズム演算部３２は、１週間以上の生体データが有るか否かを判定する。具体的には、サーカディアンリズム演算部３２は、記憶部３１に１週間以上の生体データが記憶されているか否かを判定する。１週間以上の生体データがない場合、フローはステップＳＴ１７に進む。１週間以上の生体データが有る場合、フローはステップＳＴ１８に進む。

　１週間以上の生体データがない場合について説明する。ステップＳＴ１７において、サーカディアンリズム演算部３２は、第１サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして設定する。即ち、１週間以上の生体データが記憶部３１に蓄積されていない場合、サーカディアンリズム演算部３２は、睡眠情報に基づいて簡易演算された第１サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして設定する。

　１週間以上の生体データが有る場合について説明する。ステップＳＴ１８において、サーカディアンリズム演算部３２は、第２サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして設定する。即ち、１週間以上の生体データが記憶部３１に蓄積されている場合、サーカディアンリズム演算部３２は、生体データに基づいて演算された第２サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして設定する。

　このように、サーカディアンリズム演算部３２は、生体データが蓄積されていない場合、睡眠情報に基づく第１サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして使用する。そして、１週間以上の生体データが蓄積されている場合、第１サーカディアンリズムを第２サーカディアンリズムに置き換え、第２サーカディアンリズムを平均サーカディアンリズムとして使用する。

＜身体情報の解析について＞
　次に、解析システム１Ａにおける身体情報の解析の一例について説明する。実施の形態１では、身体情報の１つとして、サーカディアンリズムの変化の推定及び解析について説明する。

　図５は、本発明に係る実施の形態１の身体情報の解析方法の一例のフローチャートを示す図である。

　図５に示すように、ステップＳＴ２１において、提示部２２は、生体データの取得タイミングを通知する。具体的には、サーバ３０は、生体データを取得するタイミング情報を制御端末２０に送信する。制御端末２０は、サーバ３０からの情報を受信すると、提示部２２においてユーザに対して生体データを取得することを指示する提示情報を提示する。これにより、ユーザに対して生体データを取得するタイミングを通知し、ユーザに測定装置１０によって生体データを取得することを促すことができる。

　生体データを取得するタイミングの判定基準は、自律神経解析結果の重要度の高い時間帯（例えば、サーカディアンリズムが極大値ピーク付近になる時間帯）であること、安静状態と推定できること（例えば、活動量が小さいこと、心拍数又は脈拍数が安定していること、体温が安定していること）である。

　制御端末２０は、ユーザが安静状態でない場合、提示部２２によってユーザに安静状態を促し、安静状態であるかユーザに判定させてもよい。例えば、制御端末２０は、提示部２２に「５分間安静にして下さい」とのメッセージを表示し、メッセージを表示してから５分後に「安静状態でしたら測定を開始して下さい」とのメッセージを表示させてもよい。

　ステップＳＴ２２において、生体データ取得部１１は、ユーザの生体データを取得する。実施の形態１では、生体データ取得部１１は、生体データとして、ユーザの体温及び心拍数を取得する。

　ステップＳＴ２３において、生体データ取得部１１は、時刻データを取得する。具体的には、生体データ取得部１１は、生体データを取得したときの測定時刻を取得する。

　生体データ取得部１１によって取得された生体データ及び時刻データは、制御端末２０を中継してサーバ３０に送信される。

　ステップＳＴ２４において、自律神経解析部３３は、ユーザの生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する。具体的には、自律神経解析部３３は、ステップＳＴ２２で取得した生体データのうち心拍数の変動に基づいて、自律神経活動指標を算出する。自律神経解析部３３は、自律神経活動指標としてＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのうちの少なくともいずれか１つを算出する。自律神経解析部３３は、算出した自律神経活動指標を時刻データで整理する。具体的には、自律神経解析部３３は、自律神経活動指標を、心拍数を測定した時の測定時刻で整理する。

　ステップＳＴ２５において、身体情報解析部３５は、平均サーカディアンリズムを取得する。具体的には、サーカディアンリズム演算部３２が、図４に示す方法に基づいて平均サーカディアンリズムを演算する。身体情報解析部３５は、サーカディアンリズム演算部３２によって演算された平均サーカディアンリズムを取得する。

　ステップＳＴ２６において、重み付け係数算出部３４は、時刻データと平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて重み付け係数Ｋを算出する。重み付け係数算出部３４は、ユーザの生体データ（心拍数）を測定した測定時刻と平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、自律神経解析部３３で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数Ｋを算出する。

　ここで、図６を用いて重み付け係数Ｋの算出の例について説明する。図６は、平均サーカディアンリズムの周期と重み付け係数Kとの関係の一例を示す図である。図６に示す例では、重み付け係数Ｋを調整することによって、測定時刻が平均サーカディアンリズムの極大値ピークを含む所定の時刻範囲Ｑｓにある場合に自律神経解析結果の信頼度を高くし、時刻範囲Ｑｓ以外にある場合に自律神経解析結果の信頼度を低くしている。具体的には、測定時刻が平均サーカディアンリズムの極大値ピークを含む所定の時刻範囲Ｑｓにある場合、重み付け係数Ｋは「１」に設定される。測定時刻が平均サーカディアンリズムの極大値ピークを含む所定の時刻範囲Ｑｓ以外にある場合、重み付け係数Ｋは「０」に設定される。

　所定の時刻範囲Ｑｓで測定された生体データに基づく自律神経解析結果は、ユーザの睡眠の質を判定するための信頼度の高いデータである。即ち、所定の時刻範囲Ｑｓにおける自律神経解析結果を用いることによって、サーカディアンリズムの変化の推定精度を高くすることができる。所定の時刻範囲Ｑｓは、平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期の範囲で設定されることが好ましい。「極大値のピークの－１／８以上３／８以下の周期の範囲」とは、平均サーカディアンリズムのグラフ１周期分を時間方向に８等分した場合において、ピーク位置を基準として－1／８以上３／８以下に該当する範囲を意味する。より好ましくは、所定の時刻範囲Ｑｓは、平均サーカディアンリズムの極大値ピーク１／４以下の周期の範囲で設定される。

　図６に示す例では、１日のうち９時～２１時の間において、５回のタイミングｔ１～ｔ５で生体データを取得している。タイミングｔ１、ｔ２、ｔ３、ｔ４及びｔ５は、それぞれ、９時頃、１２時頃、１５時頃、１８時頃及び２１時頃を示す。また、図６に示す例では、平均サーカディアンリズムの極大値ピーク時刻は１５時付近である。このため、所定の時刻範囲Ｑｓは、１２時から２４時の範囲に設定される。この場合、重み付け係数算出部３４は、第１タイミングｔ１のときの重み付け係数Ｋを「０」に設定し、第２～５タイミングｔ２～ｔ５のときの重み付け係数Ｋを「１」に設定する。

　なお、図６に示す重み付け係数Ｋの算出は一例であって、重み付け係数算出部３４による重み付け係数Ｋの算出はこれに限定されない。例えば、重み付け係数Ｋは、複数の時刻範囲においてそれぞれ異なる値に設定されてもよい。重み付け係数Ｋは、平均サーカディアンリズムの極大値ピーク時刻を基準に段階的に大きくなる、又は小さくなるように設定されてもよい。

　ステップＳＴ２７において、身体情報解析部３５は、重み付け係数Ｋに基づいて自律神経解析結果を重み付けする。具体的には、身体情報解析部３５は、自律神経解析部３３で演算された自律神経活動指標に重み付け係数Ｋを乗算する。図６に示す例の場合、所定の時刻範囲Ｑｓ外の自律神経活動指標が「０」となり、所定の時刻範囲Ｑｓ内の自律神経活動指標のみが残る。

　また、安静状態で取得された生体データに基づく自律神経解析結果は疲労状態の推定に用いられる。しかしながら、安静状態ではない運動、飲酒など、交感神経が亢進して心拍数が大きく上昇した状態で取得された生体データに基づく自律神経解析結果は、疲労状態の推定精度が低下する。このため、身体情報解析部３５は、ユーザの心拍数が所定の閾値より大きいとき、重み付けされた自律神経解析結果を補正してもよい。例えば、身体情報解析部３５は、ユーザの平常時の（平均的な／中央値の）心拍数からある一定量大きくなっている場合（例えば、平均値の２０％増）、重み付けした自律神経解析結果を補正してもよい。

　例えば、重み付け係数Ｋによって自律神経解析結果に重み付けした後、重み付けした自律神経解析結果に補正係数Ｋ１を乗算する。補正係数Ｋ１は０．５であってもよい。重み付けした自律神経解析結果に補正係数Ｋ１を乗算することによって、信頼度を下げることができる。

　補正係数Ｋ１は、心拍数の増加割合に応じて変化させてもよい。例えば、心拍数が平常時の２０％以上４０％未満で増加した場合、補正係数Ｋ１を０．５に設定し、心拍数が平常時の４０以上６０％未満で増加した場合、補正係数Ｋ１を０．２５に設定してもよい。

　あるいは、補正係数Ｋ１は下記の数１の式で算出されてもよい。

（数１）
　（補正係数Ｋ１）＝（平常時の心拍数）／（（心拍数）－（平常時の心拍数））／（定数ａ）

　ここで、定数ａは、任意の値に設定される。例えば、定数ａは、５以上２０以下である。

　ステップＳＴ２８において、身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定する。例えば、身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果が所定の閾値Ｓａを超えている場合に、サーカディアンリズムが乱れることを予測する。

　実施の形態１では、所定の閾値Ｓａは、重み付けする前の自律神経解析結果の平均値Ｈ１と標準偏差σとに基づいて決定される。例えば、所定の閾値Ｓａは、下記の数２の式で算出される。

（数２）
　（閾値Ｓａ）＝（平均値Ｈ１）＋（標準偏差σ）×（定数ｂ）

　ここで、定数ｂは、任意の値に設定される。例えば、定数ｂは、１．５に設定される。なお、定数ｂは、１．５に限定されず、他の値に設定されてもよい。

　身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果が所定の閾値Ｓａを超えていると判定したとき、当日又は数日後のサーカディアンリズムが平均サーカディアンリズムに対してずれることを予測する。

　所定の閾値Ｓａを超えた場合のサーカディアンリズムのずれ量は、例えば、下記の数３の式で算出される。なお、ずれ量Ｖａは、サーカディアンリズムの極大値ピーク時刻のずれで示される

（数３）
　（ずれ量Ｖａ）＝（定数ｂ）^ｃ×（定数ｄ）

　ｃは、定数ｂのべき乗である。ｃ、ｄは、それぞれ、任意の値に設定される。

　身体情報解析部３５は、複数の閾値Ｓａを設定してもよい。第１閾値Ｓａ１、第２閾値Ｓａ２及び第３閾値Ｓａ３が数２の数式で算出される場合、定数ｂは、それぞれ、異なる数値に設定される。第１閾値Ｓａ１、第２閾値Ｓａ２及び第３閾値Ｓａ３を超えた場合の平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムのそれぞれのずれ量Ｖａ１，Ｖａ２，Ｖａ３についても、数３の数式で算出することができる。第１閾値Ｓａ１、第２閾値Ｓａ２及び第３閾値Ｓａ３とずれ量Ｖａ１，Ｖａ２，Ｖａ３の対応表を作成し、記憶部３１に記憶していてもよい。この場合、身体情報解析部３５は、それぞれの閾値を超えたときに対応表を参照し、サーカディアンリズムのずれ量を容易に算出することができる。

　また、疲労は蓄積するものであり、睡眠や日中の行動で回復できなかった疲労は次の日の疲労度合に影響する。そのため、サーカディアンリズムの変化の推定は、一日分のデータからよりも、数日分のデータを用いた方が推定精度を向上できる。すなわち数日分のデータを用いて重み付けした自律神経解析結果が閾値を超えた場合は、一日分のデータの場合よりもサーカディアンリズムの乱れの推定精度が向上する。また、その乱れの程度は大きくなる。

　また、身体情報解析部３５は、生体データを測定した当日の生体データの変化（サーカディアンリズムのその時点までの推定結果）も併せて解析に用いてもよい。これにより、サーカディアンリズムの変化の推定精度を向上させることができる。

　このように、身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて、平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化（乱れ）を推定する。

　ステップＳＴ２９において、身体情報解析部３５は、サーカディアンリズムの変化を解析する。具体的には、身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて数時間又は数日後の予測サーカディアンリズムを演算する。身体情報解析部３５は、平均サーカディアンリズムと、予測サーカディアンリズムと、を含む提示情報を作成する。

　身体情報解析部３５は、提示情報を制御端末２０に送信する。制御端末２０は、提示部２２によって提示情報を提示する。これにより、ユーザは提示部２２に提示された提示情報を見ることによって、サーカディアンリズムの変化を知ることができる。

　身体情報解析部３５は、サーカディアンリズムの変化に基づいてサーカディアンリズムを改善するためのアドバイスを含む提示情報を作成してもよい。例えば、身体情報解析部３５は、サーカディアンリズムの乱れ、睡眠の質の低下、活動好適度の低下を推定した場合、改善アドバイス及び／又は自律神経解析結果目標値を含む提示情報を作成してもよい。

　例えば、身体情報解析部３５は、補正ＬＦ／ＨＦが高い場合、改善アドバイスとして、呼吸法、ストレッチ、ヨガ、アロマテラピー、鍼灸（円皮鍼などの貼付タイプ）などを自律神経解析結果目標値と共に提案する。あるいは、身体情報解析部３５は、補正ＴＰが高い場合、運動、ウォーキングなどの改善アドバイスを自律神経解析結果目標値と共に提案する。身体情報解析部３５は、ユーザが上記改善アドバイスを実施した後、再度自律神経解析を行い、自律神経解析結果目標値を達成しているかの判定を行うこともできる。

　重み付けした自律神経解析結果（例えば、補正ＴＰ、補正ＬＦ／ＨＦなどの自律神経活動指標）が大きい場合、サーカディアンリズムの変化とともに睡眠の質の変化も発生する。睡眠の質の指標としては、例えば、睡眠時間、睡眠時間における浅い睡眠（例えば、覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠ステージ１等）の時間もしくは割合、レム睡眠周期、中途覚醒回数／頻度、就床時刻と入眠時刻の差、覚醒時刻と起床時刻の差、がある。この中で、重み付けした自律神経解析結果（例えば、補正ＴＰ、補正ＬＦ／ＨＦ）と特に相関性の高いものは、睡眠時間に占める浅い睡眠の割合である。重み付けした自律神経解析結果が大きい場合、浅い睡眠の割合が増加する。重み付けした自律神経解析結果（例えば、補正ＴＰ、補正ＬＦ／ＨＦ）が大きい場合、サーカディアンリズムの変化が発生した後に（例えば、１～３日後）、睡眠の質が変化する場合と、睡眠の質が変化した後にサーカディアンリズムの変化が発生する場合がある。

　また、サーカディアンリズムの乱れ、睡眠の質の低下が発生すると翌日以降の日中のパフォーマンスが低下する。パフォーマンスを発揮するのに適しているかどうかを活動好適度で表す。前日までのサーカディアンリズム、睡眠の質、当日までの自律神経解析結果（重み付けしていないＬＦ／ＨＦ、ＴＰ）から活動好適度を演算してもよい。活動好適度が下がる要因は、前日までのサーカディアンリズムの乱れ及び睡眠の質の低下、当日の重み付けしていないＴＰの低下である。ＬＦ／ＨＦも影響するが、パフォーマンスを発揮するのに適したＬＦ／ＨＦ値は個人差が大きいため、ユーザのデータを蓄積することでＬＦ／ＨＦも活動好適度演算の因子に加えることができる。

　このように、補正ＴＰはその日以降の睡眠の質と相関がある。例えば、補正ＴＰが高くなると、睡眠の質が低下し易い。また、自律神経解析結果は活動好適度と相関がある。例えば、重み付けしていないＴＰが高くなると、活動好適度が高くなり易い。活動好適度が高くなると、活動に好適となる。補正ＬＦ／ＨＦはその日以降のサーカディアンリズムの乱れと相関がある。例えば、補正ＬＦ／ＨＦが高くなると、サーカディアンリズムが乱れ易い。

　上述したような相関関係を用いて、身体情報解析部３５は、サーカディアンリズムの変化を解析し、睡眠の質、活動好適度などの身体情報を算出することができる。

　解析システム１Ａは、上記のステップＳＴ２１～ＳＴ２９を実施することによって、サーカディアンリズムの変化を推定し、解析することができる。

［自律神経解析結果とサーカディアンリズム変化及び睡眠の質の相関について］
　自律神経解析結果とサーカディアンリズム変化及び睡眠の質の相関の例について、図７～１１を用いて説明する。

　図７は、自律神経解析結果、サーカディアンリズム変化及び浅い睡眠の割合の相関の一例を示す。図８は、自律神経解析結果とサーカディアンリズム変化とに基づく浅い睡眠の割合の判定の一例を示す。図７及び図８においては、自律神経解析結果としてｃｃｖＴＰを用いている。ｃｃｖＴＰとは、自律神経の活動量を表す。一般的に、健常者で若い人はｃｃｖＴＰの数値が高く表示され、加齢によって徐々に低くなる。また、ｃｃｖＴＰの数値は、健康な人においては高く、疲労及びストレスを抱える人においては低くなる。

　図７及び図８において、ｃｃｖＴＰは、重み付け係数Ｋによって重み付けされた後、平均値が０、閾値が１になるように正規化されている。以下、重み付け係数Ｋによって重み付けされた後に正規化されたｃｃｖＴＰを正規化ｃｃｖＴＰと称する。なお、重み付け係数Ｋは、平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期内において「１」に設定され、それ以外の範囲を「０」に設定されている。

　図７及び図８における正規化ｃｃｖＴＰは、平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期内の最大値を意味する。正規化ｃｃｖＴＰの値が閾値１以上となると、正規化ｃｃｖＴＰが高いと判定される。正規化ｃｃｖＴＰの閾値は、ユーザに応じて異なる値に設定されてもよい。

　図７及び図８における浅い睡眠の割合においては、閾値が３０％に設定されている。浅い睡眠の割合が閾値３０％以下となると、睡眠が深いと判定される。浅い睡眠の割合の閾値は、ユーザに応じて異なる値に設定されてもよい。

　図７に示すように、正規化ｃｃｖＴＰが高くなると、浅い睡眠の割合が増える傾向にある。即ち、正規化ｃｃｖＴＰが高くなると、睡眠が浅くなる傾向にある。一方、正規化ｃｃｖＴＰが低くなると、浅い睡眠の割合が減る傾向にある。即ち、正規化ｃｃｖＴＰが低くなると、睡眠が深くなる傾向にある。なお、図７には、上述した傾向と異なる部分が存在するが、これは誤差が含まれるためである。

　図８に示すように、正規化ｃｃｖＴＰが閾値１以上であり、浅い睡眠の割合が閾値３０％以上である場合（図８の領域Ａ１参照）、正規化ｃｃｖＴＰが高く、睡眠が浅いと判定することができる。また、正規化ｃｃｖＴＰが閾値１未満であり、浅い睡眠の割合が閾値３０％未満である場合（図８の領域Ａ２参照）、正規化ｃｃｖＴＰは低く、睡眠が深いと判定することができる。また、図８において、領域Ａ１及びＡ２以外の領域Ａ３及びＡ４においては、誤判定とする。

　このように、正規化ｃｃｖＴＰと睡眠の質との間には相関関係がある。よって、正規化ｃｃｖＴＰと睡眠の質との間の相関関係に基づいて、正規化ｃｃｖＴＰから睡眠の質を判定することができる。

　図９は、自律神経解析結果とサーカディアンリズムの時刻ずれとの相関の一例を示す。図１０は、自律神経解析結果とサーカディアンリズムの時刻ずれの判定の一例を示す。図９及び図１０においては、自律神経解析結果としてＬＦ／ＨＦを用いている。

　図９及び図１０において、ＬＦ／ＨＦは、重み付け係数Ｋによって重み付けされている補正ＬＦ／ＨＦである。なお、重み付け係数Ｋは、平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期内において「１」に設定され、それ以外の範囲を「０」に設定されている。

　図９及び図１０において、補正ＬＦ／ＨＦは、平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期内の最大値を意味している。また、補正ＬＦ／ＨＦは、閾値が６に設定されている。補正ＬＦ／ＨＦの値が閾値６以上となると、補正ＬＦ／ＨＦが高いと判定される。補正ＬＦ／ＨＦの閾値は、ユーザに応じて異なる値に設定されてもよい。

　図９及び図１０におけるサーカディアンリズムの時刻ずれは、平均サーカディアンリズムに対する補正ＬＦ／ＨＦに基づいて演算される予測サーカディアンリズムとのずれを意味する。サーカディアンリズムの時刻ずれは、閾値が２ｈに設定されている。サーカディアンリズムの時刻ずれが２ｈ以上となると、サーカディアンリズムの時刻ずれが大きいと判定される。また、サーカディアンリズムの振幅低下もしくは多峰化でピークが判定しにくい場合は一律時刻ズレを－１０ｈとしている。なお、サーカディアンリズムの時刻ずれの閾値は、ユーザに応じて異なる値に設定されてもよい。サーカディアンリズムの時刻ずれは、補正ＬＦ／ＨＦ測定直後の極小値ピーク時刻及び極大値ピーク時刻と次の日のそれぞれのピーク時刻とのずれの平均であってもよい。

　図９に示すように、補正ＬＦ／ＨＦが高くなると、サーカディアンリズムの時刻ずれが増える傾向にある。即ち、補正ＬＦ／ＨＦが高くなると、サーカディアンリズムの変化が大きくなる傾向にある。一方、補正ＬＦ／ＨＦが低くなると、サーカディアンリズムの時刻ずれが減る傾向にある。即ち、補正ＬＦ／ＨＦが高くなると、サーカディアンリズムの変化が小さくなる傾向にある。なお、図９には、上述した傾向と異なる部分が存在するが、これは誤差が含まれるためである。

　図１０に示すように、補正ＬＦ／ＨＦが閾値６以上であり、サーカディアンリズムの時刻ずれが閾値２ｈ以上である場合（図１０の領域Ｂ１及びＢ２参照）、補正ＬＦ／ＨＦが高く、サーカディアンリズムの時刻ずれが大きいと判定することができる。また、補正ＬＦ／ＨＦが閾値６未満であり、サーカディアンリズムの時刻ずれが閾値２ｈ未満である場合（図１０の領域Ｂ３参照）、補正ＬＦ／ＨＦは低く、サーカディアンリズムの時刻ずれが小さいと判定することができる。また、図１０において、領域Ｂ１～Ｂ３以外の領域Ｂ４～Ｂ６においては、誤判定とする。

　このように、補正ＬＦ／ＨＦとサーカディアンリズムの時刻ずれとの間には相関関係がある。よって、補正ＬＦ／ＨＦとサーカディアンリズムの時刻ずれとの間の相関関係に基づいて、補正ＬＦ／ＨＦの自律神経解析結果に基づいてサーカディアンリズムの時刻ずれを判定することができる。

［解析システムによって表示されるアウトプットについて］
　図１１は、本発明に係る実施の形態１の解析システムによって表示されるアウトプットの一例を示す。図１１に示すように、提示部２２は、身体情報解析部３５で作成されたサーカディアンリズムを改善するための提示情報を提示する。具体的には、提示部２２には、平均サーカディアンリズムと、予測サーカディアンリズムと、を含む提示情報が提示される。これにより、ユーザは提示部２２の提示情報を見ることによって、平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化（乱れ）を知ることができる。

［効果］
　実施の形態１に係る解析システム１Ａによれば、以下の効果を奏することができる。

　解析システム１Ａは、生体データ取得部１１、サーカディアンリズム演算部３２、自律神経解析部３３、重み付け係数算出部３４、及び身体情報解析部３５を備える。生体データ取得部１１は、生体データを取得する。サーカディアンリズム演算部３２は、ユーザの平均サーカディアンリズムを演算する。自律神経解析部３３は、生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する。重み付け係数算出部３４は、ユーザの生体データを測定した測定時刻と平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、自律神経解析部で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数Ｋを算出する。身体情報解析部３５は、重み付け係数算出部３４で算出された重み付け係数Ｋによって自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて、平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定する。このような構成により、身体情報の１つとしてサーカディアンリズムの変化を解析することができる。また、身体情報を解析する際のユーザの負担が少ないというメリットがある。

　サーカディアンリズム演算部３２は、生体データ取得部１１で取得された生体データに基づいて、平均サーカディアンリズムを演算する。このような構成により、生体データに基づいて平均サーカディアンリズムを正確に演算することができる。

　解析システム１Ａは、ユーザの睡眠情報を入力する入力部２１を備える。サーカディアンリズム演算部３２は、入力部２１で入力された睡眠情報に基づいて、ユーザの平均サーカディアンリズムを演算する。このような構成により、睡眠情報に基づいて平均サーカディアンリズムを容易に演算することができる。例えば、生体データが十分に蓄積されていない場合にユーザの睡眠情報に基づいて平均サーカディアンリズムを演算することができる。生体データの情報が少ない場合、サーカディアンリズムの演算に誤差が含まれる可能性がある。このため、例えば、１週間以上の生体データが蓄積するまで、ユーザの睡眠情報に基づいて平均サーカディアンリズムを演算することによって、身体情報を解析する際の誤差を少なくすることができる。

　重み付け係数算出部３４は、測定時刻が平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期の範囲にあるとき、測定時刻がそれ以外の範囲にあるときに比べて、重み付け係数Ｋを大きくする。このような構成により、ユーザの身体情報をより精度高く解析することができる。平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期の範囲における自律神経解析結果の重み付けを大きくすることによって、身体情報をより精度高く解析することができる。サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期の範囲の自律神経解析結果がサーカディアンリズムの乱れとの相関が高い。このため、この範囲で重み付け係数を大きくすることによって、サーカディアンリズムの変化の推定精度を向上させることができる。

　重み付け係数Ｋは、ユーザ毎に設定してもよいし、自律神経解析結果の種類に応じて設定してもよい。

　身体情報解析部３５は、ユーザの心拍数が所定の閾値より大きいとき、重み付けされた自律神経解析結果を補正する。このような構成により、安静状態ではない運動、飲酒など、交感神経が亢進して心拍数が大きく上昇した状態で取得された生体データに基づく自律神経解析結果の信頼度を下げることができる。これにより、身体情報をより精度高く解析することができる。例えば、運動時や飲酒時など、一時的に心拍数が平常時より高くなっている状態は、サーカディアンリズム乱れの推定精度を低下させる。このような安静状態にない場合の自律神経解析結果の信頼度を低くすることによって、サーカディアンリズムの変化の推定精度を向上することができる。

　身体情報解析部３５は、平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの極大値ピークの時刻のずれ、極小値ピークの時刻のずれ、振幅の低下、及び多峰化のうちの少なくとも１つに基づいて、サーカディアンリズムの変化を推定する。これにより、身体情報をより精度高く解析することができる。サーカディアンリズムが乱れる場合、例えば時差ボケやシフト勤務のような極大値ピーク時刻のずれ、極小値ピーク時刻のずれが起こる場合と、夜に体温低下が起こらないような振幅の低下が生じる場合がある。これらを区別して推定することで、その睡眠の質などへの影響の推定精度を向上できる。

　身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて、ユーザの睡眠の質及び活動好適度を推定する。このような構成により、ユーザのより詳細な身体情報を解析することができる。

　解析システム１Ａは、サーカディアンリズムを改善するためのアドバイスを含む提示情報を提示する提示部２２を備える。身体情報解析部３５は、前記サーカディアンリズムの変化に基づいて、前記提示情報を作成する。このような構成により、ユーザにサーカディアンリズムを改善するためのアドバイスを提示することによって、ユーザのサーカディアンリズムを改善することができる。

　身体情報解析部３５は、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて予測サーカディアンリズムを演算する。提示情報は、平均サーカディアンリズムと、予測サーカディアンリズムと、を含む。このような構成により、ユーザに対して平均サーカディアンリズムと予測サーカディアンリズムとを提示し、サーカディアンリズムの変化を知らせることができる。

　解析システム１Ａは、生体データを測定するタイミングを通知する通知部２２を備える。このような構成により、ユーザは生体データを測定する適切なタイミングを知ることができ、適切な状態で生体データを測定することができる。

　なお、実施の形態１では、解析システム１Ａは、測定装置１０、制御端末２０、及びサーバ３０を備える例について説明したが、これに限定されない。解析システム１Ａは、これらの構成要素を１つの装置で実現してもよいし、複数の装置で実現してもよい。例えば、測定装置１０と制御端末２０とが一体で形成されていてもよい。測定装置１０、制御端末２０及びサーバ３０が一体で形成されていてもよい。測定装置１０とサーバ３０とが一体で形成されていてもよい。

　解析システム１Ａを構成する構成要素は、測定装置１０、制御端末２０およびサーバ３０以外の装置で実現されてもよい。例えば、測定装置１０、制御端末２０及びサーバ３０に含まれる構成要素は、他の装置に含まれていてもよい。一例として、測定装置１０は、入力部２１、提示部２２、及び／又は自律神経解析部３３などを有していてもよい。制御端末２０は、生体データ取得部１１、サーカディアンリズム演算部３２、自律神経解析部３３、及び／又は重み付け係数算出部３４を有していてもよい。サーバ３０は、入力部２１及び／又は提示部２２を有していてもよい。また、測定装置１０、制御端末２０及びサーバ３０は、図１に示される構成要素以外の要素を含んでいてもよい。あるいは、測定装置１０、制御端末２０及びサーバ３０は、図１に示される構成要素を減らしてもよい。

　実施の形態１では、解析システム１Ａは、１つの測定装置１０と、１つの制御端末２０と、を備える例について説明したが、これに限定されない。解析システム１Ａは、１つ又は複数の測定装置１０と、１つ又は複数の制御端末２０と、を備えていてもよい。

　解析システム１Ａが複数の測定装置１０及び／又は複数の制御端末２０を備える場合、複数の測定装置１０及び／又は複数の制御端末２０で取得した情報をサーバ３０に集約することができる。サーバ３０では、複数のユーザから得られた情報を用いて身体情報を解析することができるため、身体情報の推定精度を向上させることができる。

　実施の形態１では、生体データは、体温、心拍数、脈拍数、呼吸、脳波、血圧のうち少なくとも１つのバイタル情報の日内変動を含む例について説明したが、これに限定されない。生体データは、これら以外のデータを含んでいてもよい。例えば、測定装置１０が自律神経解析部３３を備える場合、即ち、測定装置１０において、心拍数に基づく自律神経解析を行う場合、生体データとして、自律神経活動指標（ＬＦ、ＨＦ、ＬＦ／ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰ）を含んでいてもよい。

　実施の形態１では、解析システム１Ａが生体データとして心拍数を用いて身体情報を解析する例について説明したが、これに限定されない。例えば、解析システム１Ａは、生体データとして少なくとも心拍数又は脈拍数を用いて身体情報を解析してもよい。これにより、生体データを容易に取得することができ、且つ身体情報の解析の精度を向上させることができる。

　実施の形態１では、身体情報解析部３５は、ユーザの心拍数が所定の閾値より大きいとき、重み付けされた自律神経解析結果を補正する例について説明したが、これに限定されない。身体情報解析部３５は、ユーザの脈拍数が所定の閾値より大きいとき、重み付けされた自律神経解析結果を補正してもよい。

　実施の形態１では、解析方法は、測定装置１０、制御端末２０及びサーバ３０に含まれる構成要素で各ステップを実行する例について説明したが、これに限定されない。解析方法の各ステップは、コンピュータで実行されればよい。コンピュータは、プロセッサと、プロセッサにより実行されるプログラムを記憶したメモリと、を備える。

　実施の形態１では、睡眠情報及び生体データに基づいて平均サーカディアンリズムを演算する例について説明したが、これに限定されない。例えば、平均サーカディアンリズムは、睡眠情報を用いずに、生体データに基づいて演算されてもよい。この場合、サーカディアンリズム演算部３２は、１週間以上の生体データが蓄積されたときに平均サーカディアンリズムを演算してもよい。即ち、サーカディアンリズム演算部３２は、１週間以上の生体データが蓄積されるまで、平均サーカディアンリズムを演算しなくてもよい。また、平均サーカディアンリズムは、生体データを用いずに、睡眠情報に基づいて演算されてもよい。あるいは、平均サーカディアンリズムは、睡眠情報以外の情報に基づいて演算されてもよい。例えば、ユーザに朝型又は夜型のいずれかのタイプであるかを示す情報を入力部２１に入力させてもよい。サーカディアンリズム演算部３２は、ユーザが入力したタイプの情報に基づいて第１サーカディアンリズムを演算してもよい。サーカディアンリズム演算部３２は、ユーザの平均サーカディアンリズムを演算できればよく、任意の情報を用いることができる。

　実施の形態１では、解析方法は、ステップＳＴ２１～ＳＴ２９を含む例について説明したが、これに限定されない。解析方法のステップは、他のステップを追加してもよいし、いくつかのステップを減らしてもよいし、複数のステップを１つのステップで実施してもよい。

　実施の形態１では、生体データ取得部１１は、心拍数測定部１４と、体温測定部１５と、を備える例について説明したが、これに限定されない。生体データ取得部１１は、生体データを取得可能なデバイスを備えていればよい。例えば、生体データ取得部１１は、脈拍数測定部、活動量測定部などを備えていてもよい。

　実施の形態１では、生体データ取得部１１は、ユーザが覚醒しているときの生体データを取得する例について説明したが、これに限定されない。例えば、生体データ取得部１１は、ユーザの睡眠時の生体データを取得してもよい。これにより、サーカディアンリズム演算部３２は、ユーザの覚醒しているときの生体データに加えて、ユーザの睡眠時の生体データを用いて平均サーカディアンリズムを演算することができる。その結果、ユーザにより適した平均サーカディアンリズムを演算することができる。

　実施の形態１では、提示部２２は通知部としても機能する例について説明したが、これに限定されない。提示部２２と通知部とは別々の構成要素であってもよい。

　実施の形態１では、サーカディアンリズム演算部３２は、ユーザの体温の変動を用いて平均サーカディアンリズムを演算する例について説明したが、これに限定されない。例えば、サーカディアンリズム演算部３２は、心拍数、脈拍数又は自律神経活動指標を用いて平均サーカディアンリズムを演算してもよい。

　実施の形態１では、自律神経解析部３３は、ユーザの心拍数の変動に基づいて自律神経解析を実施する例について説明したが、これに限定されない。例えば、自律神経解析部３３は、ユーザの脈拍数の変動に基づいて自律神経解析を実施してもよい。

　実施の形態１では、時刻データは、測定装置１０によって取得される例について説明したが、これに限定されない。例えば、時刻データは、制御端末２０で取得した時刻データを用いてもよい。この場合、制御端末２０は、測定開始の指示を測定装置１０に送信し、測定装置１０から測定データを受信する。このとき、制御端末２０は、測定データに制御端末２０の時刻データ及び入力情報を付加してサーバ３０に送信してもよい。

（実施の形態２）
　本発明の実施の形態２に係る解析システムについて説明する。なお、実施の形態２では、主に実施の形態１と異なる点について説明する。実施の形態２においては、実施の形態１と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態２では、実施の形態１と重複する記載は省略する。

　実施の形態２の解析システムの一例について、図１２を用いて説明する。図１２は、本発明に係る実施の形態２の解析システム１Ｂの一例の概略構成を示すブロック図である。

　実施の形態２では、活動量測定部１６を備える点で、実施の形態１と異なる。

　図１２に示すように、解析システム１Ｂは、さらに活動量測定部１６を備える。実施の形態２では、測定装置１０Ａが活動量測定部１６を備える。

＜活動量測定部＞
　活動量測定部１６は、ユーザの活動量を測定する活動量計である。活動量測定部１６は、例えば、加速度センサである。活動量測定部１６は、第１制御部１２によって制御される。活動量測定部１６で測定されたユーザの活動量データは、第１制御部１２に送信される。第１制御部１２は、活動量データを、第１通信部１３を介して制御端末２０に送信する。制御端末２０は、第２通信部２４によって測定装置１０Ａから活動量データを受信し、サーバ３０に活動量データを送信する。

　実施の形態２では、解析システム１Ｂが活動量測定部１６を備えることによって、例えば、以下の処理を実現することができる。

［活動量データに基づく平均サーカディアンリズムの演算処理の一例について］
　サーカディアンリズム演算部３２は、活動量データに基づいて第１サーカディアンリズムを演算してもよい。例えば、サーカディアンリズム演算部３２は、活動量データに基づいてユーザの就寝時刻及び起床時刻を推定し、推定したユーザの就寝時刻及び起床時刻に基づいて第１サーカディアンリズムを演算する。例えば、サーカディアンリズム演算部３２は、活動量データが所定の閾値より小さくなり、且つ活動量データが所定の閾値より小さい状態が所定の時間続いた場合に、ユーザが就寝したと判定し、就寝時刻を推定する。一方、サーカディアンリズム演算部３２は、活動量データが所定の閾値より大きくなった場合に、ユーザが起床したと判定し、起床時刻を推定する。就寝と起床の判定は、活動量計が加速度センサの場合、加速度情報から姿勢（臥位、座位/立位）の判定ができるため、活動量と姿勢を組み合わせることで判定精度を向上させることができる。

　サーカディアンリズム演算部３２は、就寝時刻、起床時刻及びサーカディアンリズムの相関関係を示す相関式又は相関テーブルを記憶部３１から読み出す。サーカディアンリズム演算部３２は、推定したユーザの就寝時刻及び起床時刻と、読みだした相関式又は相関テーブルとを用いて、第１サーカディアンリズムを演算する。なお、就寝時刻を推定する活動量データの閾値と、起床時刻を推定する活動量データの閾値とは異なっていてもよいし、同じであってもよい。

　このように、実施の形態２では、実施の形態１の図４に示すステップＳＴ１１～ＳＴ１３を、上述した活動量データに基づく第１サーカディアンリズムの簡易演算処理に置き換えてもよい。あるいは、サーカディアンリズム演算部３２は、睡眠情報と活動量データとの両方に基づいて第１サーカディアンリズムを簡易演算してもよい。

　このような構成により、第１サーカディアンリズムの簡易演算の精度を向上させることができる。

［活動量データに基づく安静状態の判定処理の一例について］
　測定装置１０Ａは、活動量データに基づいてユーザが安静状態であるか否かを判定し、ユーザが安静状態であるときに生体データ取得部１１によってユーザの生体データを取得してもよい。例えば、測定装置１０Ａは、活動量データが所定の閾値より大きいとき、ユーザが安静状態でないと判定し、活動量データが所定の閾値以下であるとき、ユーザが安静状態であると判定する。当該判定は、第１制御部１２によって行われる。測定装置１０Ａにおいて、生体データ取得部１１は、ユーザが安静状態のときに生体データを取得する。

　測定装置１０Ａは、活動量データが所定の閾値以上であるとき、制御端末２０にユーザが安静状態でないことを示す情報を、第１通信部１３を介して送信する。制御端末２０は、ユーザが安静状態でないことを示す情報に基づいて、ユーザに安静状態を促すための提示情報を作成し、当該提示情報を提示部２２に提示する。あるいは、測定装置１０Ａは、活動量データが所定の閾値より小さいとき、制御端末２０にユーザが安静状態であることを示す情報を、第１通信部１３を介して送信する。制御端末２０は、ユーザが安静状態であることを示す情報に基づいて、通知部によってユーザに生体データを取得するタイミングを通知する。

　このような構成により、ユーザが安静状態であるときに生体データを取得することができる。これにより、自律神経解析の精度が向上し、サーカディアンリズムの変化の推定精度が向上する。

［活動量データに基づく自律神経解析処理の一例について］
　身体情報解析部３５は、活動量データに基づいて重み付けされた自律神経解析結果を補正してもよい。例えば、身体情報解析部３５は、制御端末２０を介して活動量データを取得する。身体情報解析部３５は、活動量データが所定の閾値より大きいとき、補正係数Ｋ１を小さくする。あるいは、身体情報解析部３５は、心拍数データ及び活動量データの諜報に基づいて、補正係数Ｋ１を調節してもよい。

　このような構成により、活動量データに基づいてユーザが安静状態であるか否かを判定することができる。また、身体情報解析部３５によってユーザが安定状態にないと判定された場合、自律神経解析結果の信頼度を下げることができる。これにより、自律神経解析結果の精度を向上させることができ、サーカディアンリズムの変化の推定精度が向上する。

　また、心拍数データと活動量データの両方を利用する場合、心拍数の変化が運動等によるものか、それとも緊張によるものかを、活動量データに基づいて判定することができる。これにより、心拍数の増加原因に応じて補正係数Ｋ１を変えることもでき、自律神経解析結果の精度を向上させることができる。

　なお、実施の形態２で述べられる活動量測定部１６によって測定された活動量データに基づく処理は、すべて実施されてもよいし、一部実施されてもよい。

　実施の形態２では、活動量測定部１６が測定装置１０Ａに含まれる例について説明したが、これに限定されない。例えば、活動量測定部１６は、制御端末２０に含まれてもよい。

　実施の形態２では、測定装置１０Ａが活動量データに基づいてユーザが安静状態であるか否かを判定する例について説明したが、これに限定されない。制御端末２０又はサーバ３０が活動量データに基づいてユーザが安静状態であるか否かを判定してもよい。

　制御端末２０が活動量測定部１６とＧＰＳ（Global Positioning System）を備える例について説明する。この場合、第２制御部２３は、活動量測定部１６により測定された活動量データとＧＰＳの情報に基づいて、ユーザの加速度と位置を算出し、ユーザの運動強度及び移動履歴を算出する。これにより、ユーザの行動を解析することができるため、ユーザが入力部２１へ情報を入力する手間を省くことができる。

　制御端末２０は、入力部２１に対するユーザの入力（例えば、スタートボタンを押す）によって生体データの測定の開始を実施するように測定装置１０を制御してもよい。生体データの測定は、ユーザが安静状態になっているときに実施されることが好ましい。そのため、制御端末２０は、活動量測定部１６で測定される活動量データ（加速度）に基づいて測定中に大きな体動が起こったか否かを判定する。そして、大きな体動があったと判定した場合、提示部２２から警告アラートなどを提示する。また、自律神経活動指標の算出の精度が大きく低下する可能性がある場合、測定をやり直すことを自動で行ってもよい。

　また、測定開始をユーザが行うのではなく、制御端末２０がユーザの安静状態を活動量データ（加速度）から判定して、測定装置１０Ａによる測定を自動的に開始するようにしてもよい。制御端末２０は、所定の時間大きな活動量データ（加速度）の変化が起こっていないと安静状態であると判定し、測定装置１０Ａによる測定を自動開始してもよい。

　また、制御端末２０は、活動量データ（加速度）の測定を常時行い、運動強度を算出してもよい。制御端末２０は、運動強度から測定前後において歩行中、運動中、又は安静中かを判定し、解析結果の信頼度を判定してもよい。例えば、制御端末２０は、直前に運動していると判定した場合、測定の信頼度を低くしてもよい。制御端末２０は、運動後や歩行後、安静状態になるまで時間がかかるので、所定の時間測定を開始しないようにしてもよい。さらに、心拍数／脈拍数測定を常時行い、測定中もしくは測定後に安静状態が解析に必要な時間継続している時間帯を抽出し、その時間帯のデータを用いて解析を行ってもよい。

（実施の形態３）
　本発明の実施の形態３に係る解析システムについて説明する。なお、実施の形態３では、主に実施の形態２と異なる点について説明する。実施の形態３においては、実施の形態２と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態３では、実施の形態２と重複する記載は省略する。

　実施の形態３の解析システムの一例について、図１３及び図１４を用いて説明する。図１３は、本発明に係る実施の形態３の解析システム１Ｃの一例の概略構成を示すブロック図である。図１４は、把持型の測定装置の一例の概略図である。

　実施の形態３では、第１測定装置１０Ｂと第２測定装置１０Ｃとを備える点で、実施の形態２と異なる。また、実施の形態３では、第１測定装置１０Ｂが把持型デバイスである。

　図１３に示すように、解析システム１Ｃは、第１測定装置１０Ｂと、第２測定装置１０Ｃと、を備える。

＜第１測定装置＞
　第１測定装置１０Ｂは、生体データ取得部１１ａ、第１制御部１２ａ及び第１通信部１３ａを備える。生体データ取得部１１ａは、心拍数測定部１４と、脈拍数測定部１７と、を有する。第１測定装置１０Ｂにおいて、心拍数測定部１４で測定された心拍数データ及び脈拍数測定部１７で測定された脈拍数データは、第１制御部１２ａに送信される。第１制御部１２ａは、心拍数データ及び脈拍数データを、第１通信部１３ａを介して制御端末２０に送信する。

＜第２測定装置＞
　第２測定装置１０Ｃは、生体データ取得部１１ｂ、活動量測定部１６、第１制御部１２ｂ及び第１通信部１３ｂを備える。生体データ取得部１１ｂは、体温測定部１５を有する。第２測定装置１０Ｃにおいて、体温測定部１５で測定された体温データ及び活動量測定部１６で測定された活動量データは、第１制御部１２ｂに送信される。第１制御部１２ｂは、体温データ及び活動量データを、第１通信部１３ｂを介して制御端末２０に送信する。

　なお、第１測定装置１０Ｂ及び第２測定装置１０Ｃにおける第１制御部１２ａ，１２ｂ及び第１通信部１３ａ，１３ｂは、実施の形態１の第１制御部１２及び第１通信部１３と同様であるため詳細な説明を省略する。

　図１４に示すように、第１測定装置１０Ｂは、把持型の測定装置である。第１測定装置１０Ｂにおいて、心拍数、脈拍数を検出する生体データ取得部１１ａは、心電センサ（心電電極）１４Ａ，１４Ｂ及び光電脈波センサ１７Ａを、携帯可能な把持型の筺体に取り付けている。

　第１測定装置１０Ｂは、ユーザが把持することで、心電信号及び光電脈波信号を取得し、心拍数及び脈拍数体温を測定することができる把持型の測定装置である。第１測定装置１０Ｂは、測定時に、ユーザが一方の手（例えば右手）の親指と他の４本の指で握る略回転楕円体状に形成された本体部１１０を有している。本体部１１０の側面には、ストッパ部１１１の凸設方向と略直交する方向に（すなわち側方に）板状の鍔部１１８が凸設されている。鍔部１１８は、本体部１１０の軸方向に沿って（すなわち、基端部側から先端部側にかけて）伸びるように設けられている。

　第１心電電極１４Ａは、本体部１１０を一方の手（例えば右手）で把持したときに、その一方の手の指（例えば、人差し指及び／又は中指）が接触するように配設されている。なお、第１心電電極１４Ａは、一方の手（例えば右手）の親指に接触するように配設されていてもよい。

　一方、鍔部１１８の正面側の表面（及び／又は背面側の表面）には、心電信号を検出するための、例えば楕円状に形成された第２心電電極１４Ｂが配設されている。すなわち、第２心電電極１４Ｂは、鍔部１１８を他方の手（例えば左手）の指（例えば、親指と人差し指と）でつまむ（挟持する）ことにより、その他方の手の指（例えば、親指及び／又は人差し指）と接触するように配設されている。すなわち、第１心電電極１４Ａ及び第２心電電極１４Ｂは、ユーザが第１測定装置１０Ｂの本体部１１０及び鍔部１１８を把持したときに、ユーザの左右の手（指先）が接触することにより、ユーザの左右の手の間の電位差に応じた心電信号を取得する。

　本体部１１０には、光電脈波センサ１７Ａが配設されている。光電脈波センサ１７Ａは、発光素子及び受光素子を有し、ストッパ部１１１によって規制された親指の指先から光電脈波信号を取得する。光電脈波センサ１７Ａは、血中ヘモグロビンの吸光特性を利用して、光電脈波信号を光学的に検出するセンサである。

　このように、解析システム１Ｃは、複数の測定装置１０Ｂ，１０Ｃを備えてもよい。また、第１測定装置１０Ｂを把持型デバイスで構成してもよい。即ち、生体データ取得部１１ａ（心拍数測定部１４及び脈拍数測定部１７）を把持型の測定装置に取り付けてもよい。これにより、心拍数及び脈拍数を容易に測定することができる。

　なお、実施の形態３では、第１測定装置１０Ｂが把持型デバイスである例について説明したが、これに限定されない。例えば、第２測定装置１０Ｃが把持型デバイスであってもよい。

　実施の形態３では、生体データ取得部１１ａが心拍数測定部１４及び脈拍数測定部１７を備える例について説明したが、これに限定されない。例えば、生体データ取得部１１ａは、心拍数測定部１４と脈拍数測定部１７とのうちいずれか一方を有していればよい。あるいは、生体データ取得部１１ａは、体温測定部１５を有していてもよい。

　実施の形態３では、第２測定装置１０Ｃが活動量測定部１６を備える例について説明したが、これに限定されない。例えば、第１測定装置１０Ｂが活動量測定部１６を備えていてもよいし、制御端末２０が活動量測定部１６を備えていてもよい。

（実施の形態４）
　本発明の実施の形態４に係る解析システムについて説明する。なお、実施の形態４では、主に実施の形態２と異なる点について説明する。実施の形態４においては、実施の形態２と同一又は同等の構成については同じ符号を付して説明する。また、実施の形態４では、実施の形態２と重複する記載は省略する。

　実施の形態４では、図１５～１７を用いて測定装置が装着型デバイス又は貼付型デバイスである例について説明する。なお、実施の形態４の解析システムの構成については、図１２に示す実施の形態２の解析システム１Ｂの構成と同様であるため、詳細な説明を省略する。

＜首装着型デバイス＞
　図１５は、首装着型の測定装置１０Ｄの一例の概略図である。図１５に示すように、測定装置１０Ｄは、ユーザの頸部の後ろ側から頸部を挟むように弾性的に装着される概略Ｕ字形のネックバンド１２０と、ネックバンド１２０の両端に配設されることでユーザの頸部の両側に接触する一対のセンサ部１２１，１２２とを備えている。センサ部１２２（１２１）は、主として、矩形の平面状に形成された心電電極（導電布）１４Ｃを有している。また、一方のセンサ部１２２は、上記構成に加えて、光電脈波センサ１７Ｂを有している。光電脈波センサ１７Ｂは、血中ヘモグロビンの吸光特性を利用して、光電脈波信号を光学的に検出する。

　このように、首装着型デバイスは、ユーザの首に装着される。首装着型デバイスでは光電脈波センサで脈拍数を測定する構成、複数の心電電極を有する心電センサで心拍数を測定する構成のいずれも可能である。首装着型は運動時などの違和感が比較的大きいが、日常生活ではそれほど違和感を覚えることはない。また、測定安定性は胸部貼付型に次いでよく、自律神経活動測定は十分可能である。また頸動脈近傍の体表温は深部体温と近く、胸部貼付型と同様、深部体温を推定することも可能であり、サーカディアンリズムを深部体温から推定することもできる。

　測定装置１０Ｄは、ユーザの頸部の温度を調節する温度調節部を備えていてもよい。例えば、サーカディアンリズムの極大値ピークからの低下が起こらない、即ち振幅が小さい場合に、温度調節部による冷却により頸部を冷やすことによって、ユーザの体温を下げ、サーカディアンリズムの乱れ（振幅低下）を抑制することができる。また、入眠時に深部体温が低下していないと睡眠の質が低下するため、温度調節部によって頸部を冷やすことで深部体温を低下させ、入眠を促すことができる。温度調節部は、冷却する構成要素として、例えば、ペルチェ素子、ファン、及び／又はブロアを有する。これにより、ペルチェ効果や、頸部への送風、水の気化熱を利用して頸部を冷やすことができる。

　また、サーカディアンリズムの極小値ピークからの上昇が起こらない、即ち振幅が小さい場合に、温度調節部による加熱により頸部を温めることによって、ユーザの体温を上げてサーカディアンリズムの乱れ（振幅低下）を抑制することができる。温度調節部は、加熱する構成要素として、例えば、抵抗、赤外線装置、及び／又はヒータ抵抗を有する。これにより、頸部に赤外線を放射したり、直接加熱することによって頸部を温めることができる。

　なお、温度調節部は、冷却と加熱のうち少なくともいずれか一方の機能を有していればよい。

＜腕時計型デバイス＞
　図１６は、腕時計型の測定装置１０Ｅの一例の概略図である。図１６に示すように、この腕時計型の測定装置１０Ｅは、本体部１３０と、該本体部１３０に取り付けられたベルト１３１と、該本体部１３０の裏面に配置された脈波センシング部１３２とを備えている。脈波センシング部１３２の内面側には光電脈波センサ１７Ｃが配設されている。よって、ユーザがこの腕時計型の測定装置１０Ｅを一方の手（例えば左手）の手首に装着すると、光電脈波センサ１７Ｃがユーザの手首に接触し、脈波数の計測などが行われる。

＜胸部貼付型デバイス＞
　図１７は、胸部貼付型の測定装置１０Ｆの一例の概略図である。図１７に示すように、測定装置１０Ｆは、ユーザの胸部に貼付け可能な本体部１４０と、本体部１４０に着脱可能に取り付けられた２個（又は２以上でもよい）の心電電極（ゲル電極）１４Ｄとを備えている。この測定装置１０Ｆを用いて心電信号などを計測する際には、測定装置１０Ｆを胸部に貼付け（装着し）、心電電極（ゲル電極）１４Ｄを胸部に接触させる。そうすることにより、心電電極（ゲル電極）１４Ｄにより心電信号が検出される。

　心電電極１４Ｄとしては、例えば、銀・塩化銀、導電ゲル、導電ゴム、導電プラスチック、金属、導電布、金属表面を絶縁層でコーティングした容量性結合電極等を用いることができる。金属としては、例えば、ステンレス、Ａｕ等の腐食に強く金属アレルギーの少ないものが好ましい。導電布としては、例えば、導電性を有する導電糸からなる織物や編物、不織布が用いられる。また、導電糸としては、例えば、樹脂糸の表面をＡｇなどでめっきしたものや、カーボンナノチューブ・コーティングを施したもの、ＰＥＤＯＴなどの導電性高分子をコーティングしたものを用いることができる。また、導電性を有する導電性ポリマー糸を用いてもよい。

　胸部貼付型デバイスでは複数の心電電極を有する心電センサで心拍数を測定する構成が好ましい。胸部貼付型デバイスは測定安定性が高い。また、体幹部に貼り付けられるため、体表温からの熱流束から深部体温（中核温）を推定することも可能であり、サーカディアンリズムを深部体温から推定することもできる。また、粘着テープの代わりにベルトで胸部に固定することも可能である。

　なお、実施の形態４では、装着型デバイスが首及び腕に装着される例について説明したが、これに限定されない。装着型デバイスは首及び腕以外に装着されてもよい。例えば、装着型デバイスは、胸部に装着されてもよい。また、貼付型デバイスが胸部に貼り付けられる例について説明したが、これに限定されない。貼付型デバイスは、胸部以外に貼り付けられてもよい。例えば、貼付型デバイスは、首又は腕に貼り付けられてもよい。このような構成においても、図１５～１７に示す装着型及び貼付型デバイスで述べた効果を奏することができる。

　実施の形態４では、装着型デバイス及び貼付型デバイスに、心拍数測定部１４として心電電極１４Ｃ，１４Ｄと、脈拍数測定部１７としての光電脈波センサ１７Ｂ，１７Ｃとが内蔵されている例について説明したが、これに限定されない。例えば、装着型デバイス及び貼付型デバイスには、体温測定部１５及び／又は活動量測定部１６が内蔵されていてもよい。これにより、ユーザの生体データとして体温及び／又は活動量のデータを容易に取得することができる。

　本発明は、添付図面を参照しながら好ましい実施の形態に関連して充分に記載されているが、この技術に熟練した人々にとっては種々の変形や修正は明白である。そのような変形や修正は、添付した請求の範囲による本発明の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。

　本発明の解析システムは、例えば、ユーザの身体情報の解析に適用できる。

１Ａ，１Ｂ，１Ｃ　解析システム
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ，１０Ｄ，１０Ｅ，１０Ｆ　測定装置
１１，１１ａ，１１ｂ　生体データ取得部
１２，１２ａ，１２ｂ　第１制御部
１３，１３ａ，１３ｂ　第１通信部
１４　心拍数測定部
１４Ａ，１４Ｂ，１４Ｃ，１４Ｄ　心電電極
１５　体温測定部
１６　活動量測定部
１７　脈拍数測定部
１７Ａ，１７Ｂ，１７Ｃ　光電脈波センサ
２０　制御端末
２１　入力部
２２　提示部
２３　第２制御部
２４　第２通信部
３０　サーバ
３１　記憶部
３２　サーカディアンリズム演算部
３３　自律神経解析部
３４　重み付け係数算出部
３５　身体情報解析部
３６　第３制御部
３７　第３通信部

Claims (17)

1. 　身体情報を解析する解析システムであって、
   　ユーザの生体データを取得する生体データ取得部と、
   　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するサーカディアンリズム演算部と、
   　前記生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する自律神経解析部と、
   　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、前記自律神経解析部で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、
   　前記重み付け係数算出部で算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定する身体情報解析部と、
   を備える、解析システム。
2. 　前記生体データは、少なくとも心拍数又は脈拍数を含む、
   請求項１に記載の解析システム。
3. 　前記サーカディアンリズム演算部は、前記生体データ取得部で取得された前記生体データに基づいて、前記平均サーカディアンリズムを演算する、
   請求項１又は２に記載の解析システム。
4. 　さらに、
   　前記ユーザの睡眠情報を入力する入力部を備え、
   　前記サーカディアンリズム演算部は、前記入力部で入力された前記睡眠情報に基づいて、前記平均サーカディアンリズムを演算する、
   請求項１～３のいずれか一項に記載の解析システム。
5. 　前記重み付け係数算出部は、前記測定時刻が前記平均サーカディアンリズムの極大値ピークの－１／８以上３／８以下の周期の範囲にあるとき、前記測定時刻がそれ以外の範囲にあるときに比べて、前記重み付け係数を大きくする、
   請求項１～４のいずれか一項に記載の解析システム。
6. 　前記身体情報解析部は、前記ユーザの心拍数又は脈拍が所定の閾値より大きいとき、前記重み付けされた自律神経解析結果を補正する、
   請求項１～５のいずれか一項に記載の解析システム。
7. 　前記身体情報解析部は、前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの極大値ピークの時刻のずれ、極小値ピークの時刻のずれ、振幅の低下、及び多峰化のうちの少なくとも１つに基づいて、サーカディアンリズムの変化を推定する、
   請求項１～６のいずれか一項に記載の解析システム。
8. 　前記身体情報解析部は、さらに、前記重み付けされた自律神経解析結果に基づいて、前記ユーザの睡眠の質及び活動好適度を推定する、
   請求項１～７のいずれか一項に記載の解析システム。
9. 　さらに、
   　前記サーカディアンリズムを改善するためのアドバイスを含む提示情報を提示する提示部を備え、
   　前記身体情報解析部は、前記サーカディアンリズムの変化に基づいて、前記提示情報を作成する、
   請求項１～８のいずれか一項に記載の解析システム。
10. 　前記身体情報解析部は、前記重み付けされた自律神経解析結果に基づいて予測サーカディアンリズムを演算し、
    　前記提示情報は、前記平均サーカディアンリズムと、前記予測サーカディアンリズムと、を含む、
    請求項９に記載の解析システム。
11. 　さらに、
    　前記生体データを測定するタイミングを通知する通知部を備える、
    請求項１～１０のいずれか一項に記載の解析システム。
12. 　前記生体データ取得部は、貼付型又は装着型の測定装置に内蔵されている、
    請求項１～１１のいずれか一項に記載の解析システム。
13. 　前記測定装置は、前記ユーザの首に貼付又は装着されるデバイスであって、前記ユーザの頸部の温度を調節する温度調節部を備える、
    請求項１２に記載の解析システム。
14. 　さらに、
    　前記ユーザの活動量データを測定する活動量測定部を備え、
    　前記身体情報解析部は、前記活動量測定部で測定された前記活動量データに基づいて、前記重み付けされた自律神経解析結果を補正する、
    請求項１～１３のいずれか一項に記載の解析システム。
15. 　前記活動量測定部は、貼付型又は装着型の測定装置に取り付けられている、
    請求項１４に記載の解析システム。
16. 　身体情報を解析する解析システムであって、
    　１つ又は複数の測定装置と、
    　前記１つ又は複数の測定装置と通信する１つ又は複数の制御端末と、
    　前記１つ又は複数の制御端末と通信するサーバと、
    を備え、
    　前記１つ又は複数の測定装置は、
    　　ユーザの生体データを取得する生体データ取得部と、
    　　前記生体データ取得部で取得した前記生体データを前記１つ又は複数の制御端末に送信する第１通信部と、
    を有し、
    　前記１つ又は複数の制御端末は、
    　　サーカディアンリズムを改善するための提示情報を提示する提示部と、
    　　前記生体データを前記サーバに送信し、且つ、前記サーバから前記提示情報を受信する第２通信部と、
    を有し、
    　前記サーバは、
    　　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するサーカディアンリズム演算部と、
    　　前記生体データのうち前記ユーザの生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施する自律神経解析部と、
    　　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、前記自律神経解析部で解析された自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出する重み付け係数算出部と、
    　　前記重み付け係数算出部で算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けし、重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定し、前記サーカディアンリズムの変化に基づいて前記提示情報を作成する身体情報解析部と、
    　　前記制御端末から前記生体データを受信し、且つ、前記提示情報を前記制御端末に送信する第３通信部と、
    を有する、解析システム。
17. 　コンピュータによって身体情報を解析する解析方法であって、
    　ユーザの生体データを取得するステップと、
    　前記ユーザの生体データの変動に基づいて自律神経解析を実施するステップと、
    　前記ユーザの平均サーカディアンリズムを演算するステップと、
    　前記ユーザの生体データを測定した測定時刻と前記平均サーカディアンリズムの周期とに基づいて、自律神経解析結果を重み付けする重み付け係数を算出するステップと、
    　算出された前記重み付け係数によって前記自律神経解析結果を重み付けするステップと、
    　重み付けされた自律神経解析結果に基づいて前記平均サーカディアンリズムに対するサーカディアンリズムの変化を推定するステップと、
    を含む、解析方法。

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