WO2022181168A1 - 刺激提示システム、刺激提示方法、プログラム、および、モデル生成システム - Google Patents

刺激提示システム、刺激提示方法、プログラム、および、モデル生成システム Download PDF

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WO2022181168A1
WO2022181168A1 PCT/JP2022/002917 JP2022002917W WO2022181168A1 WO 2022181168 A1 WO2022181168 A1 WO 2022181168A1 JP 2022002917 W JP2022002917 W JP 2022002917W WO 2022181168 A1 WO2022181168 A1 WO 2022181168A1
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WO
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user
stimulus
timing
relaxation
unit
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PCT/JP2022/002917
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高史 西山
秋憲 松本
洋介 井澤
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
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    • A61B5/24—Detecting, measuring or recording bioelectric or biomagnetic signals of the body or parts thereof
    • A61B5/316—Modalities, i.e. specific diagnostic methods
    • A61B5/369—Electroencephalography [EEG]
    • A61B5/377—Electroencephalography [EEG] using evoked responses
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61M—DEVICES FOR INTRODUCING MEDIA INTO, OR ONTO, THE BODY; DEVICES FOR TRANSDUCING BODY MEDIA OR FOR TAKING MEDIA FROM THE BODY; DEVICES FOR PRODUCING OR ENDING SLEEP OR STUPOR
    • A61M21/00—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis

Definitions

  • the present invention relates to a stimulus presentation system, a stimulus presentation method, a program, and a model generation system.
  • Patent Document 1 based on the result of predicting the transition of sleep depth (in other words, sleep cycle) from the user's bedtime to wake-up time, it is possible to control the environment such as sound or light during sleep.
  • An apparatus for determining temporal patterns is disclosed.
  • Patent Document 1 controls the user's sleep environment based on the result of predicting the user's sleep cycle. It is difficult to control the user's sleeping environment appropriately by using
  • the present invention provides a stimulus presentation system, a stimulus presentation method, a program, and a model generation system that can appropriately control the user's sleep environment according to the user's state.
  • a stimulus presentation system is a stimulus presentation system that presents a stimulus for waking a user from sleep, comprising: an acquisition unit that acquires brain waves and pulse waves of the user; a first estimating unit for estimating the user's arousal level based on the obtained electroencephalogram of the user; and estimating the user's relaxation level based on the user's pulse wave acquired by the acquiring unit.
  • a second estimating unit determines a timing for presenting the stimulus to the user based on the estimated arousal level and the relaxation level of the user, and presents the stimulus to the user at the determined timing.
  • a stimulation control unit that outputs a signal for controlling the
  • a stimulus presentation method is a stimulus presentation method for presenting a stimulus for waking a user from sleep, comprising: an acquisition step of acquiring an electroencephalogram and a pulse wave of the user; a first estimating step of estimating the arousal level of the user based on the electroencephalogram of the user that has been obtained; and estimating the relaxation level of the user based on the pulse wave of the user obtained by the obtaining step. determining a timing for presenting the stimulus to the user based on a second estimation step and the estimated arousal level and the relaxation level of the user; and presenting the stimulus to the user at the determined timing. and a stimulus control step of outputting a signal to control the
  • a program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute the stimulus presentation method.
  • a stimulus presentation system is a stimulus presentation system that presents a stimulus for waking a user from sleep, comprising: an acquisition unit that acquires the user's brain waves and pulse waves; An output result obtained by inputting the time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave acquired by the acquisition unit into a machine learning model in which the relationship between the time-series data and the timing of presenting the stimulus is learned in advance. and a stimulus control unit that determines a timing for presenting the stimulus to the user based on the above, and outputs a signal for controlling presentation of the stimulus to the user at the determined timing.
  • a model generation system is a model generation system for determining the timing of presenting a stimulus for waking a user from sleep, the model generation system comprising: , determining the timing to present the stimulus to the user based on the electroencephalogram and the pulse wave acquired by the acquisition unit, and after the stimulus is presented to the user at the determined timing, The evaluation of the user with respect to the timing is acquired, and the combination of the acquired evaluation, the time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave, and the timing of presenting the stimulus is used as learning data, and the time of the electroencephalogram and the pulse wave a model generating unit that generates a model for determining the timing of presenting the stimulus by learning the relationship between the series data and the timing of presenting the stimulus, wherein the model generating unit comprises: The timing for presenting the stimulus determined by the model is output to a stimulus control unit that outputs a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user.
  • a stimulus presentation system is a stimulus presentation system that presents a stimulus for waking a user from sleep, comprising an acquisition unit that acquires the user's electroencephalogram and pulse wave, and a stimulus that presents the stimulus.
  • the timing of presenting the stimulus to the user is determined based on the output result obtained by inputting the time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave acquired by the acquisition unit into a model for determining timing.
  • a stimulus control unit that outputs a signal for controlling presentation of the stimulus to the user at the determined timing; and the stimulus is presented to the user at the timing determined by the stimulus control unit.
  • the and a model updating unit that updates the model.
  • a stimulus presentation system a stimulus presentation method, a program, and a model generation system that can appropriately control the user's sleep environment according to the user's state are realized.
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of a stimulus presentation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a perspective view showing the appearance of the bioinstrumentation device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the functional configuration of the stimulus presentation system according to the embodiment;
  • FIG. 4 is a diagram showing types of brain waves by frequency band.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the index of the degree of relaxation.
  • FIG. 6 is a flowchart of operation example 1 of the stimulus presentation system according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart of operation example 2 of the stimulus presentation system according to the embodiment.
  • FIG. 8 is a flowchart of operation example 3 of the stimulus presentation system according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a first example of a method for determining the second threshold.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a second example of the method for determining the second threshold.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a third example of the method for determining the second threshold.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of display information.
  • 13 is a diagram showing control conditions for stimulus presentation in Comparative Example 1.
  • FIG. 14 is a diagram showing the results of Comparative Example 1.
  • FIG. 15 is a diagram showing the results of Example 1.
  • FIG. FIG. 16 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a stimulus presentation system according to another embodiment.
  • FIG. 17 is a flow chart showing an example of the operation of a stimulus presentation system according to another embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of display information.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a reception screen that receives a user's evaluation of the timing at which a stimulus is presented.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily strictly illustrated. Moreover, in each figure, the same code
  • FIG. 1 is a diagram showing an overview of a stimulus presentation system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a perspective view showing the appearance of the bioinstrumentation instrument 10 according to the embodiment.
  • the stimulus presentation system is a system that presents (hereinafter also referred to as "given") a stimulus to the user to awaken the user from sleep. More specifically, the stimulus presentation system is a system that awakens the user from sleep by giving the stimulus to the sleeping user at an appropriate timing according to the user's physiological state estimated based on the user's biological information. is. Sleep is not limited to sleep for several hours or longer, and includes sleep for a short period of time (for example, 20 minutes) (so-called nap).
  • the stimulus presentation system includes, for example, a biometric instrument 10 (eg, wearable device), a terminal device 20 (eg, a user's mobile terminal), and a stimulus presentation section 40 (eg, lighting equipment).
  • the stimulus presentation system may include a controller 50 that controls the operation of the stimulus presentation section 40 .
  • the controller 50 may control a plurality of devices such as air conditioners in addition to lighting devices.
  • the stimulus presentation unit 40 is a lighting device installed indoors, but it may be a stand light as long as it can give the user a light stimulus.
  • FIG. 1 shows an example in which the stimulus presentation unit 40 gives the user a light stimulus, but the stimulus may be, for example, light, sound, vibration, or a combination of any of these.
  • the stimulus presentation system may also include a server device 30 (see FIG. 3).
  • the stimulus presentation system determines the user's central nervous state (in other words, arousal) and the user's autonomic nerve state ( In other words, the degree of relaxation) is estimated.
  • the bioinstrumentation device 10 may be an earhook-type (ear-hung type) sensor device including an electroencephalogram measurement unit 11 and a pulse wave measurement unit 12 .
  • the biometric instrument 10 may include a speaker 16 (eg, earphones). By wearing the speaker 16, the user can reduce the impact of ambient sounds on the user's sleep, and the speaker 16 may present sound stimulation to the user when waking up from sleep.
  • the sound stimulus may be, for example, the sounds of nature (such as the chirping of birds or the babbling of a river) or music that the user likes.
  • the stimulus presentation system may generate display information to be presented to the user based on the estimated user's arousal level and relaxation level, and display it on the display unit (eg, display) of the user's terminal device 20.
  • the display unit eg, display
  • the user can grasp his/her own physiological state during sleep. This helps the user control the duration, depth and quality of their sleep.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of the functional configuration of the stimulus presentation system according to the embodiment;
  • the stimulus presentation system 100 includes, for example, a bioinstrumentation device 10, a terminal device 20, a server device 30, and a stimulus presentation section 40. Each configuration will be described below.
  • the bioinstrumentation device 10 is a sensor that measures a user's electroencephalogram and pulse wave.
  • the bioinstrumentation device 10 is, for example, an ear-hook type (ear-hung type) sensor device, and measures an electroencephalogram (EEG: ElectroEncephaloGram) and a pulse wave (PPG: PhotoPlethysmoGram) as a user's biosignal.
  • EEG ElectroEncephaloGram
  • PPG PhotoPlethysmoGram
  • the bioinstrumentation device 10 includes, for example, an electroencephalogram measurement unit 11, a pulse wave measurement unit 12, a control unit 13, a storage unit 14, and a communication unit 15.
  • bioinstrument 10 may include speaker 16 .
  • the bioinstrumentation device 10 may include an acceleration sensor (not shown).
  • the amplitude of electroencephalograms is very small, on the order of several ⁇ V to several tens of ⁇ V, and noises caused by the movement of the user's head or neck are easily mixed in the electroencephalograms. Therefore, the user's electroencephalogram measured by the electroencephalogram measurement unit 11 during a period in which the magnitude of acceleration is detected and the user is determined not to be stationary is not used for estimating the arousal level. As a result, since the arousal level is estimated using electroencephalograms with little noise derived from the user's motion, the estimation accuracy is improved.
  • the acceleration sensor is, for example, a 3-axis acceleration sensor, measures acceleration in each of the X, Y, and Z directions, and outputs the measurement results as acceleration data. Acceleration data is used to determine whether the user is stationary.
  • the acceleration sensor may be a piezoresistive acceleration sensor, a capacitive acceleration sensor, or a thermal detection acceleration sensor.
  • the electroencephalogram measurement unit 11 measures the electroencephalogram of the user.
  • the electroencephalogram measurement unit 11 measures, for example, a voltage value between a first electrode in contact with the user's upper ear (in other words, temporal region) and a second electrode in contact with the user's earlobe, and outputs the voltage value as electroencephalogram data. It is a circuit that It should be noted that the positions of the first electrode and the second electrode are examples and are not particularly limited.
  • the pulse wave measurement unit 12 measures the user's pulse wave.
  • the pulse wave measurement unit 12 is, for example, a pulse wave sensor that measures pulse waves using a photoplethysmographic method. Photoplethysmography irradiates the body surface with infrared light or red light (green light can also be used in the case of reflective type), and measures the amount of change in the amount of light that passes through the body or the amount of light that is reflected inside the body. This is a pulse wave measurement method that captures changes in blood flow.
  • the pulse wave measurement unit 12 measures a pulse wave near the user's earlobe, for example, and outputs pulse wave data.
  • the control unit 13 causes the communication unit 15 to transmit the acceleration data output by the acceleration sensor, the electroencephalogram data output by the electroencephalogram measurement unit 11, and the pulse wave data output by the pulse wave measurement unit 12 to the terminal device 20.
  • the control unit 13 is specifically implemented by a microcomputer, but may be implemented by a processor.
  • the storage unit 14 is a storage device that stores a program executed by the control unit 13 to transmit acceleration data, electroencephalogram data, and pulse wave data to the communication unit 15 .
  • the storage unit 14 may temporarily store the electroencephalogram data and the pulse wave data.
  • the storage unit 14 is implemented by, for example, a semiconductor memory.
  • the communication unit 15 transmits electroencephalogram data and pulse wave data to the terminal device 20 under the control of the control unit 13 .
  • the communication unit 15 is specifically a wireless communication circuit that performs wireless communication, but may be a wired communication circuit that performs wired communication.
  • a communication standard for communication performed by the communication unit 15 is not particularly limited.
  • the speaker 16 (see FIG. 2) outputs sound based on the control of the control unit 13. That is, the bioinstrumentation device 10 has an earphone function.
  • the speaker 16 may be a speaker used for general earphones, or may be a bone conduction speaker.
  • the terminal device 20 acquires the electroencephalogram data and the pulse wave data from the bioinstrumentation device 10, calculates the index value of the user's arousal level and the index value of the relaxation level based on these data, and calculates these indices. The user's alertness and relaxation are estimated based on the value of . Then, the terminal device 20 determines the physiological state of the user based on the estimated wakefulness and relaxation.
  • the terminal device 20 is specifically a portable terminal device such as a smart phone or a tablet terminal, but may be a stationary terminal device such as a personal computer.
  • the terminal device 20 includes, for example, a communication section 21 , an information processing section 22 , a storage section 23 , a display section 24 and an operation reception section 25 .
  • the communication unit 21 receives electroencephalogram data and pulse wave data from the communication unit 15 of the bioinstrumentation device 10 .
  • the communication unit 21 is specifically a wireless communication circuit that performs wireless communication, but may be a wired communication circuit that performs wired communication.
  • a communication standard for communication performed by the communication unit 21 is not particularly limited. Note that the communication unit 21 is also used for communication between the terminal device 20 and the server device 30 .
  • the information processing unit 22 receives the data received by the communication unit 21 and performs information processing for presenting a stimulus to the user at an appropriate timing according to the state of the user.
  • the information processing section 22 is specifically realized by a microcomputer, but may be realized by a processor.
  • the information processing section 22 specifically includes an acquisition section 22a, a first estimation section 22b, a second estimation section 22c, a stimulus control section 22d, and a display control section 22e.
  • the acquisition unit 22a acquires the user's electroencephalogram and pulse wave.
  • the first estimation unit 22b acquires an electroencephalogram, which is the surface potential of the user's cerebral cortex, measured by the electroencephalogram measurement unit 11 of the bioinstrumentation device 10, and estimates the user's arousal level based on the acquired electroencephalogram.
  • the first estimating unit 22b estimating the user's arousal level means that the first estimating unit 22b, for example, the first estimating unit 22b estimates at least part of a predetermined period from the start time to the end time of the sleeping time set by the user. (hereinafter, also referred to as a target period), the index value of the user's arousal level is calculated, and the user's arousal level is estimated based on the calculated value.
  • a target period the index value of the user's arousal level is calculated, and the user's arousal level is estimated based on the calculated value.
  • FIG. 4 is a diagram showing types of brain waves by frequency band.
  • electroencephalograms are classified into four types according to their frequency bands.
  • a delta wave (delta wave) is a rhythmic wave whose frequency is slower than that of the theta wave, and its frequency band is 1 Hz to 3 Hz. Delta waves are known to be observed during deep sleep.
  • Theta waves are rhythmic waves with a frequency slower than alpha waves, and their frequency band is 4 to 7 Hz.
  • Theta waves predominate during sleep. Specifically, theta waves are known to be observed in light sleep, brain waves during REM sleep, and the like.
  • Alpha waves are electroencephalograms that are usually observed when the person is awake and the eyes are closed. Alpha waves are rhythmic waves and have a frequency band of 8 to 13 Hz. Beta waves are rhythmic waves with a faster frequency than alpha waves, and their frequency band is 14 to 40 Hz. Beta waves are known to be observed physiologically in wakefulness, in brain waves that are predominant during eye opening, and during mental activity.
  • the indicator of the arousal level is the control of the sleep-wake cycle mediated by the thalamus and hypothalamus located in the diencephalon of the brain stem (the balance between sleep and wakefulness) among the activities of the user's central nervous system (brain and spinal cord).
  • Switching is a parameter (hereinafter also referred to as a central nervous activity parameter), for example, the ratio of the power of the theta wave band that is dominant during sleep to the power of the beta wave band that is dominant during wakefulness ( ⁇ / ⁇ ratio).
  • ⁇ / ⁇ ratio the ratio of the power of theta wave band that is dominant during sleep to the power of the beta wave band that is dominant during wakefulness
  • the index of arousal may be the ratio of the power of the beta wave band component to the power of all components (eg, 1 to 40 Hz).
  • ⁇ V / ⁇ Hz power spectral density
  • ⁇ V pp micro Volt peak-to-peak
  • the second estimation unit 22c acquires the pulse wave measured by the pulse wave measurement unit 12 of the bioinstrumentation device 10, and estimates the user's degree of relaxation based on the acquired pulse wave. For example, the second estimation unit 22c, based on the pulse wave measured during at least a part of the predetermined period from the start time to the end time of the sleep time set by the user (so-called target period), the user is calculated, and the user's degree of relaxation is estimated based on the calculated value.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining the index of the degree of relaxation.
  • the index of the degree of relaxation is, in other words, a parameter indicating the state of activity of the autonomic nervous system that mediates the user's brain (brain stem) and heart (hereinafter referred to as autonomic nerve activity parameter). It may be the ratio obtained by dividing the value of the index of vagal tone strength called Successive Difference) by the average pulse wave peak time interval (also referred to as PP interval), that is, RMSSD/PP interval average (%). In this case, the larger the RMSSD/PP interval average (%) value, the higher the user's degree of relaxation, and the smaller the RMSSD/PP interval average (%) value, the lower the user's relaxation degree.
  • the pulse wave peak time interval (PP interval) corresponds to, for example, the interval (RR interval) between adjacent R waves of the electrocardiographic waveform shown in (a) of FIG. For example, it is calculated from the PP interval of 10 seconds. This corresponds to the 10-second average value of the interval (RR interval) between adjacent R waves among the continuous R waves of the electrocardiographic waveform shown in FIG. 5(b).
  • the index of the degree of relaxation is not limited to the above example.
  • the index of the degree of relaxation is calculated from the PP interval of 30 seconds, and the power of the LF (Low Frequency) component (frequency band 0.04 to 0.15 Hz) (index of sympathetic nervous system activity) and HF (High Frequency) It may be the LF/HF ratio, which is the ratio of the power (indicator of activity of the parasympathetic nervous system) of the component (frequency band 0.15 to 0.40 Hz).
  • the LF/HF ratio is sometimes regarded as the balance of activity of the sympathetic and parasympathetic nervous systems that make up the autonomic nervous system and is used as a so-called stress index (sympathetic activity). For example, as the LF/HF ratio is smaller, it is estimated that the user is more relaxed, and as the LF/HF ratio is larger, it is estimated that the user is less relaxed (that is, the user is tense).
  • the stimulus control unit 22d determines the timing of presenting the stimulus to the user based on the arousal level estimated by the first estimation unit 22b and the relaxation level estimated by the second estimation unit 22c, and determines the determined timing outputs a signal for controlling the presentation of a stimulus to the user (hereinafter also referred to as a stimulus presentation signal). More specifically, the stimulus control unit 22d determines the state of the user based on the degree of arousal estimated by the first estimation unit 22b and the degree of relaxation estimated by the second estimation unit 22c. If a predetermined number of times within a predetermined period of time have been determined to be in a state of low arousal and high relaxation, a stimulus presentation signal is output.
  • the stimulation control unit 22d determines the number of times the user's arousal level is low and the relaxation level is high. is confirmed a number of times (for example, 10 times) corresponding to half the sleep time (for example, 20 minutes), the stimulus presentation signal is output. Further, for example, the stimulus control unit 22d may determine that the user's wakefulness is low and the relaxation level is high before reaching a predetermined number of times within a predetermined period of time. The stimulus presentation signal may be output when the remaining time until the end becomes less than a predetermined time.
  • the fixed time may be, for example, 90% of the sleep time (eg, 20 minutes) set by the user (eg, 18 minutes).
  • the stimulus control unit 22d expresses coordinates, which are pairs of the calculated values of the user's arousal level index and relaxation level index value, by the two axes of the arousal level index and the relaxation level index. It may be plotted on a coordinate plane.
  • the stimulation control unit 22d may determine, for example, the second threshold value of the index of the degree of relaxation. For example, the stimulus control unit 22d plots each of the plurality of calculated coordinates on a coordinate plane in chronological order, and plots the relaxation level index of the coordinate at which the value of the arousal level index becomes equal to or greater than the first threshold for the first time. A value may be determined for the second threshold.
  • the stimulation control unit 22d plots each of the plurality of calculated coordinates on a coordinate plane in chronological order, and the coordinates at which the value of the arousal level index becomes equal to or greater than the first threshold for the first time and A straight line connecting the coordinates plotted immediately before, and the coordinates of the intersection of the straight line and the straight line indicating the first threshold are calculated, and the value of the index of relaxation degree at the calculated intersection is determined as the second threshold. good too.
  • the stimulation control unit 22d controls the two or more coordinates.
  • the second threshold value may be determined as the value of the index of the degree of relaxation at the intersection of the straight line passing through and the boundary line indicating the first threshold value.
  • the stimulation control unit 22d When the difference between the arousal index value of any of the coordinates and the first threshold is within a predetermined range, the relaxation index value corresponding to the arousal index value is determined as the second threshold.
  • the stimulus control unit 22d stores in the storage unit 23 if the values of the arousal index of two or more coordinates including the coordinates plotted on the coordinate plane within a predetermined time are all smaller than the first threshold value.
  • a second threshold may be determined based on the obtained data.
  • the stimulus control unit 22d determines that the values of all the arousal index values within the sleeping time set by the user are smaller than the first threshold, and the difference between the values of all the arousal index values and the first threshold value is a predetermined value. If the range is exceeded, the median value of all the relaxation degree index values within the sleeping hours may be determined as the second threshold.
  • the display control unit 22e generates display information to be presented to the user based on the arousal level estimated by the first estimation unit 22b and the relaxation level estimated by the second estimation unit 22c, and displays the generated display information. may be output. Since the display information has been described above, a description thereof will be omitted here.
  • the storage unit 23 stores a program executed by the information processing unit 22 to perform information processing for presenting a stimulus to the user at an appropriate timing according to the state of the user, various types of information necessary for the information processing, and the like. storage device.
  • the storage unit 23 may also store data including the estimated wakefulness and relaxation of the user.
  • the storage unit 23 is implemented by, for example, a semiconductor memory.
  • the display unit 24 displays display information under the control of the information processing unit 22 (more specifically, the display control unit 22e).
  • the display information is generated based on the user's alertness and relaxation.
  • the display information may be, for example, a table or graph showing chronological data of the user's physiological condition, advice on the user's physical condition management or sleep management, or information on the user's sleep tendency. There may be.
  • the display unit 24 is realized by, for example, a display panel such as a liquid crystal panel or an organic EL (Electro Luminescence) panel.
  • the operation accepting unit 25 accepts a user's operation.
  • the operation reception unit 25 is implemented by, for example, a touch panel, but may be implemented by hardware buttons.
  • the server device 30 may be implemented as a cloud (in other words, a cloud server), for example.
  • the server device 30 may perform part or all of the processing performed by the terminal device 20 .
  • the server device 30 may or may not include components included in the information processing section 22 of the terminal device 20 .
  • the distribution of the components in the server device 30 and the terminal device 20 is not particularly limited, and each component may be distributed in the terminal device 20 and the server device 30 in the same manner.
  • the stimulus presentation unit 40 presents stimuli to the user at timings determined by the terminal device 20 based on control signals output from the terminal device 20 .
  • the stimulus presentation unit 40 presents the user with a stimulus of, for example, light, sound, vibration, or a combination thereof. It should be noted that presenting a stimulus to a user means giving a stimulus to the user.
  • the stimulus presentation unit 40 presents a light stimulus to the user, for example, when a light is turned on. Here, for example, the vibrator generates vibration.
  • the stimulus presentation unit 40 may acquire a signal output from the terminal device 20 that controls the presentation of the stimulus to the user, or may acquire the signal via the controller 50 (see FIG. 1).
  • the stimulus presentation unit 40 may be provided in the terminal device 20, the bioinstrumentation device 10, or a device other than these, for example. Also, the stimulus presentation system 100 may include two or more stimulus presentation units 40 .
  • FIG. 6 is a flowchart of Operation Example 1 of the stimulus presentation system 100 .
  • the acquisition unit 22a of the terminal device 20 acquires the user's brain wave measured by the electroencephalogram measurement unit 11 of the bioinstrumentation device 10 and the user's pulse wave measured by the pulse wave measurement unit 12. Acquire (S101).
  • the acquiring unit 22a outputs the acquired electroencephalogram to the first estimating unit 22b and outputs the pulse wave to the second estimating unit 22c (not shown).
  • the acquisition unit 22a may acquire the electroencephalogram and the pulse wave measured during at least a part of the period from the start time to the end time of the sleep time set by the user (so-called target period). Then, the acquiring unit 22a may output the acquired electroencephalogram to the first estimating unit 22b and output the pulse wave to the second estimating unit 22c.
  • the acquiring unit 22a may sequentially output the electroencephalogram and the pulse wave for each target period (for example, a certain period of time) to the first estimating unit 22b and the second estimating unit 22c until the sleep time ends.
  • the first estimation unit 22b estimates the user's arousal level based on the acquired electroencephalogram (S102). More specifically, the first estimation unit 22b calculates an index of arousal level based on the electroencephalogram, and when the value of the calculated index of arousal level is smaller than the first threshold, estimates that the arousal level is high, If the value of the alertness index is greater than or equal to the first threshold, it is estimated that the alertness is low. As described above, the alertness index may be, for example, ⁇ / ⁇ .
  • the first threshold is a value indicating the boundary between the user's wakeful state and sleep state. The first estimating unit 22b may estimate the point of time when the value of the index of the awakening degree becomes equal to or greater than the first threshold as the user's falling asleep point of time.
  • the second estimation unit 22c estimates the user's degree of relaxation based on the acquired pulse wave (S103). More specifically, the second estimator 22c calculates a relaxation level index based on the pulse wave, and estimates that the relaxation level is low when the calculated relaxation level index value is smaller than the second threshold. , the relaxation degree is estimated to be high if the value of the index of the degree of relaxation is equal to or greater than the second threshold.
  • the relaxation degree threshold may be, for example, the RMSSD/PP interval average (%).
  • step S102 and step S103 may be performed at the same time, or step S102 may be performed after step S103.
  • the stimulation control unit 22d determines the timing of presenting the stimulation to the user based on the user's arousal level estimated in step S102 and the user's relaxation level estimated in step S103 (S104). For example, based on the user's wakefulness and relaxation, the stimulus control unit 22d confirms the number of times that the user's wakefulness is low and the user's relaxation is high a predetermined number of times within a certain period of time. If so, it outputs a stimulus presentation signal. For example, upon receiving an instruction to set a sleep time (for example, 20 minutes) input by the user, the stimulation control unit 22d determines the number of times the user's arousal level is low and the relaxation level is high.
  • a sleep time for example, 20 minutes
  • the stimulus presentation signal is output.
  • the stimulus control unit 22d may determine that the user's wakefulness is low and the relaxation level is high before reaching a predetermined number of times within a predetermined period of time.
  • the stimulus presentation signal may be output when the remaining time until the end becomes less than a predetermined time.
  • the fixed time may be, for example, 90% of the sleep time (eg, 20 minutes) set by the user (eg, 18 minutes).
  • the stimulus control unit 22d outputs a signal (that is, a stimulus presentation signal) for controlling the presentation of the stimulus to the user at the timing determined in step S104 (S105).
  • the stimulus presentation section 40 upon receiving the stimulus presentation signal output from the stimulus control section 22d in step S105 (not shown), the stimulus presentation section 40 presents a stimulus to the user based on the stimulus presentation signal (S106). For example, when the stimulus presentation unit 40 is a light, the stimulus presentation unit 40 turns on at a timing determined based on the stimulus presentation signal, gradually brightens the light, and changes the light color from yellowish white to yellowish white. change to bluish-white.
  • the stimulus presentation system 100 measures the user's arousal level (so-called activity state of the central nervous system), Also, the user's degree of relaxation (so-called activity state of the autonomic nervous system) can be estimated. Accordingly, the stimulus presentation system 100 can determine the user's state (that is, physiological state) and present a stimulus for awakening the user from sleep at an appropriate timing according to the user's state.
  • FIG. 7 is a flowchart of Operation Example 2 of the stimulus presentation system 100 .
  • the acquiring unit 22a of the terminal device 20 acquires the user's electroencephalogram measured by the electroencephalogram measuring unit 11 of the bioinstrumentation device 10 and the user's pulse wave measured by the pulse wave measuring unit 12. It outputs to the first estimator 22b and outputs the pulse wave to the second estimator 22c (not shown).
  • the acquiring unit 22a may acquire an electroencephalogram and a pulse wave for each target period and output them to the first estimating unit 22b and the second estimating unit 22c.
  • the first estimation unit 22b estimates whether or not the user's arousal level is low based on the acquired electroencephalogram (S201), and the user's arousal level is not low (that is, , high arousal) (No in S201), it is determined whether or not the state of high arousal has been maintained for a predetermined time (for example, one minute) (S202). If the stimulus control unit 22d determines that the user's high level of arousal has been maintained for a predetermined period of time (one minute) (Yes in S202), the remaining time until the end of the sleep time is set to a predetermined period of time (for example, 2 minutes). minutes) is determined (S203).
  • a predetermined time for example, one minute
  • step S203 when the stimulation control unit 22d determines that the remaining time is not less than the predetermined time (two minutes) (No), the process returns to step S201, and the first estimation unit 22b performs to estimate whether or not the user's arousal level is low.
  • step S202 when the stimulus control unit 22d determines that the user's high level of arousal is not maintained for the predetermined time (1 minute) (No), the process returns to step S201, and the first estimation unit 22b Based on the newly acquired electroencephalogram, it is estimated whether the user's arousal level is low.
  • the stimulus control unit 22d determines that the user's high arousal state is maintained for a predetermined time (1 minute) in step S202 (Yes), and the remaining time until the end time is less than a predetermined time (2 minutes) in step S203. If it is determined not (No), the process returns to step S201, and the first estimation unit 22b estimates whether or not the user's arousal level is low based on the newly acquired electroencephalogram.
  • step S201 when the first estimation unit 22b estimates that the user's arousal level is low (Yes), the second estimation unit 22c determines whether the user's relaxation level is high based on the acquired pulse wave. is estimated (S204). Then, when the second estimation unit 22c estimates that the user's degree of relaxation is high (Yes in S204), the stimulation control unit 22d determines whether the state of high relaxation is maintained for a predetermined time (for example, one minute). (S205).
  • the stimulus control unit 22d determines that the state of the user's high degree of relaxation has been maintained for a predetermined time (one minute) (Yes), the stimulus control unit 22d counts the number of times it is determined that the degree of arousal is low and the degree of relaxation is high. (that is, add 1 to the number of times) (S206). Then, the stimulation control unit 22d determines whether or not the number of times counted in step S206 has reached a predetermined number of times (for example, 10 times) (S207). No), returning to step S201, the first estimation unit 22b estimates whether or not the user's arousal level is low based on the newly acquired electroencephalogram.
  • step S204 determines in step S204 that the user's degree of relaxation is not high (that is, the degree of relaxation is low) (No)
  • the process returns to step S201, and the first estimating unit 22b newly Based on the obtained electroencephalogram, it is estimated whether the user's arousal level is low. If the stimulus control unit 22d determines in step S205 that the state in which the user's degree of relaxation is high has not been maintained for the predetermined time (one minute) (No), the process returns to step S201, and the first estimation unit 22b Based on the electroencephalogram acquired in 1, it is estimated whether the user's arousal level is low.
  • step S203 determines in step S203 that the remaining time until the end time is less than the predetermined time (two minutes) (Yes), or in step S207, the number of times counted in step S206 reaches a predetermined number (10 times). ) is reached (Yes), a control signal for presenting a stimulus to the user (that is, a stimulus presentation signal) is output (S208).
  • the stimulus presentation unit 40 presents a stimulus to the user based on the acquired control signal (that is, stimulus presentation signal) (S209).
  • the stimulus presentation unit 40 is a light, it is lit based on the acquired stimulus presentation signal (for example, control pattern 1), and the brightness and color tone of the light are gradually changed.
  • the stimulus control unit 22d determines whether or not the user's arousal level estimated by the first estimating unit 22b is high (S210).
  • a stimulus is presented to the user based on the stimulus presentation signal (for example, control pattern 2).
  • the stimulation control unit 22d determines whether or not the user's arousal level estimated by the first estimation unit 22b is high (S210). (S211).
  • the stimulus presentation unit 40 acquires the end instruction signal (not shown), it ends the presentation of the stimulus (S212).
  • the stimulus presentation system 100 (1) determines that the state of the user is in a state of low arousal and high relaxation when the number of times reaches a predetermined number of times, and (2) When the predetermined time period ends before the number of times reaches the predetermined number of times, or (3) when the user's state is a state of low arousal and high relaxation and the time runs out. In addition, it is possible to present the stimulus to the user and end the presentation of the stimulus when the user's arousal level becomes high. Therefore, the stimulus presentation system 100 can appropriately control the sleep environment according to the state of the user.
  • FIG. 8 is a flowchart of Operation Example 3 of the stimulus presentation system 100 .
  • the first estimation unit 22b and the second estimation unit 22c estimated that the user's state is low in wakefulness and high in relaxation, before the stimulus control unit 22d makes the determination, This differs from Operation Example 2 in that a stimulus presentation signal is output when the time runs out.
  • steps S204 and S205 of Operation Example 2 a process of determining whether or not the remaining time until the end time of step S305 is less than a predetermined time (2 minutes) is added. .
  • the stimulus presentation system 100 can control the user to wake up by the end time of the sleep time set by the user.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a first example of a method for determining the second threshold.
  • the stimulus control unit 22d sets coordinates, which are a set of the index value of the user's arousal level and the index value of the relaxation level, calculated by the first estimation unit 22b. is plotted on a coordinate plane represented by the two axes of alertness index and relaxation index.
  • Point 1 indicates the state of the user before nap.
  • the state of the user transitions from a state of high arousal (points 1 and 2) to a state of low arousal (drowsy state) over time. (Point 3).
  • the second threshold value (RMSSD/PP interval average (%)) of the so-called autonomic nerve activity parameter divides the coordinate plane into four regions. Four regions separated by these thresholds are used to determine the state of the user.
  • the upper right region is also referred to as the first quadrant, the upper left region as the second quadrant, the lower left region as the third quadrant, and the lower right region as the fourth quadrant.
  • the stimulation control unit 22d determines the user's condition by determining in which quadrant the plotted points are located.
  • the stimulus control unit 22d plots each of the plurality of calculated coordinates on the coordinate plane in chronological order, and plots the relaxation index value of the coordinate at which the alertness index value becomes equal to or greater than the first threshold value for the first time. may be determined as the second threshold.
  • the stimulus presentation system 100 determines, as the second threshold, the value of the index of relaxation when the value of the index of arousal is greater than or equal to the first threshold, that is, when it is estimated that the user has fallen asleep. Therefore, the second threshold can be easily determined.
  • the stimulus control unit 22d plots each of the plurality of calculated coordinates on a coordinate plane in chronological order, and plots the coordinates at which the value of the arousal level index becomes equal to or greater than the first threshold for the first time, and A straight line connecting the plotted coordinates and the coordinates of the intersection of the straight line and the straight line indicating the first threshold may be calculated, and the calculated value of the relaxation degree index at the intersection may be determined as the second threshold.
  • the stimulus presentation system 100 can easily determine the second threshold because the stimulus presentation system 100 determines the value of the relaxation level index at the intersection of the straight line and the straight line indicating the first threshold as the second threshold.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a second example of the method for determining the second threshold.
  • a method of determining the second threshold when the user's state does not transition from the wakeful state to the drowsy state will be described.
  • the stimulus control unit 22d determines that the values of the arousal index of two or more coordinates including the coordinates plotted on the coordinate plane within a predetermined time (for example, within 3 minutes) are below the first threshold. If it is larger, the value of the index of the degree of relaxation at the intersection of a straight line passing through two or more coordinates and the boundary line indicating the first threshold is determined as the second threshold.
  • the stimulus control unit 22d sets the value of the index of the degree of relaxation at the intersection of the approximate straight line and the boundary line indicating the first threshold to the second threshold ( boundary value).
  • the stimulation control unit 22d can easily determine the second threshold by obtaining the coordinates of the intersection of the straight line and the first threshold.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining a third example of the method for determining the second threshold.
  • the relaxation level index value corresponding to the index value is used as the second threshold value. , different from the second example.
  • the user's state is at point 3 rather than point 2, and when the difference from the first threshold is outside the predetermined range and the transition from point 3 to point 4 occurs, point 4, the difference between the value of the arousal level index and the first threshold falls within a predetermined range.
  • the stimulus control unit 22d determines the value of the index of the user's degree of relaxation at point 4 as the second threshold value (boundary value in the figure).
  • the stimulus control unit 22d easily determines the second threshold by determining whether the difference between the value of the arousal index of the plotted coordinates and the first threshold is within a predetermined range. can decide.
  • the stimulus control unit 22d determines that the values of all arousal index values within the sleep time set by the user are greater than the first threshold, and the difference between all the arousal index values and the first threshold value is If it exceeds a predetermined range (in other words, if the user's arousal level is high and the sleep time ends without transitioning to the vicinity of the first threshold), the middle of all relaxation index values within the sleep time A value may be determined as the second threshold.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of display information.
  • the display control unit 22e generates display information to be presented to the user based on the arousal level and the relaxation level estimated by the first estimation unit 22b and the second estimation unit 22c, and outputs the generated display information.
  • the display unit 24 displays the display information output from the display control unit 22e.
  • the display information is a graph showing the transition of the user's wakefulness and relaxation index values during sleep hours.
  • a graph is displayed on the display unit 24 of the terminal device 20, and the user can grasp the quality of his or her sleep.
  • the display information may include advice for sleep control or an appropriate sleeping time for the user.
  • Example 1 the user's state when the stimulus presentation system 100 according to the present embodiment is applied to determine the user's state and the stimulus is presented to the user (Example 1), and the stimulus is presented to the user at a predetermined time.
  • the user's state in the case of presentation (comparative example 1) and the result of verification will be described.
  • Each sleep time is 20 minutes.
  • Comparative Example 1 is a diagram showing control conditions for stimulus presentation in Comparative Example 1.
  • FIG. 13 In the 20-minute nap, as shown in FIG. 13, the light is turned on in order to wake up the user from the pitch-dark state (light environment) for the first half of the first 18 minutes, and the light brightness and Arousal control was performed with gradual increase in light intensity.
  • FIG. 14 shows the results showing the user status.
  • Example 1 is a diagram showing the results of Example 1.
  • FIG. 15 is a diagram showing the results of Example 1.
  • Example 1 the user woke up in a relaxed state in which the parasympathetic nervous system was dominant and in a state of low arousal. That is, when the user transitioned from the sleeping state to the awake state, it was possible to suppress the degree of relaxation to a slight decrease (more specifically, to suppress the increase in activity of the sympathetic nervous system to the minimum necessary level). From this result, the objective (to keep the user relaxed and awake) achieved by applying a yellowish-white gradual light.
  • the stimulus presentation system 100 is a stimulus presentation system that presents a stimulus for waking a user from sleep, and is an acquisition unit 22a that acquires the user's electroencephalogram and pulse wave.
  • a first estimating unit 22b that estimates the user's arousal level based on the obtained brain waves of the user, and a second estimating unit 22c that estimates the user's relaxation level based on the user's pulse wave acquired by the acquiring unit 22a.
  • a stimulus control unit 22d that determines the timing of presenting the stimulus to the user based on the estimated user's arousal level and relaxation level, and outputs a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user at the determined timing.
  • the stimulus presentation system 100 estimates the user's wakefulness and relaxation based on the acquired biological information such as the user's electroencephalogram and pulse wave, the stimulus is presented to the user at an appropriate timing according to the user's condition. can be presented. Therefore, the stimulus presentation system 100 can appropriately control the user's sleep environment according to the user's state.
  • the stimulus control unit 22d outputs a signal when it is confirmed that the user's arousal level is low and the user's relaxation level is high a predetermined number of times within a certain period of time.
  • Such a stimulus presentation system 100 presents a stimulus for awakening the user from sleep when it is confirmed that the user has fallen asleep a predetermined number of times, so that the user can take an effective sleep. Able to wake up from sleep in better condition.
  • the stimulus presentation system 100 further includes an operation accepting unit 25 that accepts a user's operation, the operation accepting unit 25 accepts an instruction for setting sleep hours input by the user, When a signal indicating an instruction to set sleep time is received, the user's arousal level is low, and the number of times it is determined that the user's relaxation level is high is confirmed the number of times corresponding to half the sleep time, Outputs signals that control the presentation of stimuli to the user.
  • Such a stimulus presentation system 100 can present stimuli to the user at an appropriate timing according to the user's condition during the sleep time set by the user. Therefore, the stimulus presentation system 100 can effectively provide the user with sleep and wakefulness in an appropriate state.
  • the stimulus control unit 22d may determine that the user's arousal level is low and the user's relaxation level is high before the number of times that the user's arousal level is low and the user's relaxation level is determined to be high reaches a predetermined number of times within a predetermined period of time. When the remaining time until the time becomes less than a predetermined time, a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user is output.
  • Such a stimulus presentation system 100 can control the user's sleep environment within the sleep time set by the user.
  • the first estimation unit 22b calculates an index of arousal based on the power of the electroencephalogram, and when the value of the calculated arousal index is smaller than the first threshold, estimates that the arousal is high, If the value of the arousal index is equal to or greater than the first threshold, the arousal is estimated to be low. is equal to or greater than the first threshold as the user's falling asleep time, the second estimating unit 22c calculates a relaxation level index based on the pulse wave, and the calculated relaxation level index value is greater than the second threshold value. is small, the degree of relaxation is estimated to be small, and when the value of the index of the degree of relaxation is equal to or greater than the second threshold, the degree of relaxation is estimated to be large.
  • Such a stimulus presentation system 100 estimates the user's arousal level based on the index indicating the activity state of the central nervous system, and estimates the user's relaxation level based on the index indicating the activity state of the autonomic nervous system.
  • a user's state can be determined more accurately. Further, by using the value indicating the boundary between the user's wakeful state and sleep state as the first threshold, it is possible to easily estimate when the user falls asleep. Therefore, the stimulus presentation system 100 can appropriately control the user's sleep environment according to the user's state.
  • the stimulus control unit 22d expresses coordinates, which are pairs of the calculated values of the user's arousal level index and relaxation level index value, on two axes of the arousal level index and the relaxation level index. plotted on the coordinate plane
  • Such a stimulus presentation system 100 can determine the user's state in areas divided by two threshold values, so that the user's state can be determined more appropriately.
  • the stimulus control unit 22d plots each of the plurality of calculated coordinates on the coordinate plane in chronological order, and plots the relaxation degree index of the coordinate at which the value of the arousal index reaches or exceeds the first threshold for the first time. is determined as the second threshold value.
  • Such a stimulus presentation system 100 determines, as the second threshold, the value of the index of relaxation when the value of the index of arousal is greater than or equal to the first threshold, that is, when it is estimated that the user has fallen asleep. Therefore, the second threshold can be easily determined.
  • the stimulation control unit 22d plots each of the plurality of calculated coordinates on a coordinate plane in chronological order, and the coordinates at which the value of the arousal level index becomes equal to or greater than the first threshold for the first time and A straight line connecting the plotted coordinates immediately before and the coordinates of the intersection of the straight line and the straight line indicating the first threshold are calculated, and the relaxation degree index value of the calculated intersection is determined as the second threshold.
  • Such a stimulus presentation system 100 determines the value of the index of relaxation level at the intersection of the straight line and the straight line indicating the first threshold as the second threshold, so that the second threshold can be easily determined.
  • the stimulation control unit 22d controls the two or more coordinates.
  • the value of the relaxation level index at the intersection of the straight line passing through and the boundary line indicating the first threshold is determined as the second threshold.
  • Such a stimulus presentation system 100 can easily determine the second threshold by drawing a straight line passing through two or more plotted points even when it is difficult for the user to fall asleep due to a high level of arousal.
  • the stimulation control unit 22d When the difference between the arousal index value of any of the coordinates and the first threshold is within a predetermined range, the relaxation index value corresponding to the arousal index value is determined as the second threshold. do.
  • Such a stimulus presentation system 100 can easily determine the second threshold by taking the difference between the user's arousal index value and the first threshold.
  • the stimulus presentation system 100 further includes a storage unit that stores data including the estimated user's arousal level and relaxation level, and the stimulus control unit stores coordinates plotted on the coordinate plane within a predetermined time. is smaller than the first threshold, the second threshold is determined based on the data stored in the storage unit.
  • Such a stimulus presentation system 100 can appropriately control the sleep environment to some extent, even if the user has a property such as insomnia, for example.
  • the stimulus control unit 22d determines that the values of all arousal index values within the sleep time set by the user are smaller than the first threshold, and the values of all the arousal index values and the first threshold value are If the difference exceeds the predetermined range, the median value of all the relaxation degree index values within the sleeping hours is determined as the second threshold.
  • Such a stimulus presentation system 100 can appropriately control the user's sleep environment according to, for example, the user's disposition such as insomnia.
  • the stimulus presentation system 100 further includes a display control unit that generates display information to be presented to the user based on the estimated arousal level and relaxation level, and outputs the generated display information.
  • Such a stimulus presentation system 100 allows the user to grasp his own state.
  • a stimulus presentation method executed by a computer such as the stimulus presentation system 100 is a stimulus presentation method of presenting a stimulus for waking a user from sleep, and includes an acquisition step of acquiring the user's brain wave and pulse wave, A first estimation step of estimating the user's arousal level based on the user's electroencephalogram obtained by the step, and a second estimation step of estimating the user's relaxation level based on the user's pulse wave obtained by the obtaining step. a stimulus control step of determining the timing of presenting the stimulus to the user based on the estimated user's arousal level and relaxation level, and outputting a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user at the determined timing; including.
  • Such a stimulus presentation method estimates the user's arousal and relaxation based on the user's biological information such as electroencephalograms and pulse waves. can do. Therefore, the stimulus presentation method can appropriately control the user's sleep environment according to the user's state.
  • the information processing unit 22 estimates the user's arousal and relaxation levels from the user's electroencephalogram and pulse wave based on a predetermined algorithm, and stimulates the user based on the arousal level and the relaxation level.
  • the timing of presenting is determined, the timing may be determined using a machine learning model.
  • FIG. 16 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a stimulus presentation system according to another embodiment.
  • a stimulus presentation system 100a according to another embodiment includes a bioinstrumentation device 10, a terminal device 20a, a server device 30a, and a stimulus presentation section .
  • Stimulus presentation system 100a differs from stimulus presentation system 100 according to the embodiment in that terminal device 20a includes learning unit 22f and machine learning model 26 and does not include first estimating unit 22b and second estimating unit 22c. .
  • terminal device 20a includes learning unit 22f and machine learning model 26 and does not include first estimating unit 22b and second estimating unit 22c.
  • first estimating unit 22b and second estimating unit 22c differs from the stimulus presentation system 100 according to the embodiment in that terminal device 20a includes learning unit 22f and machine learning model 26 and does not include first estimating unit 22b and second estimating unit 22c.
  • the terminal device 20a acquires the electroencephalogram data and the pulse wave data from the bioinstrumentation device 10, inputs the acquired time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave into the machine learning model 26, and based on the output result obtained, stimulates the user. determine when to present Then, the terminal device 20a outputs a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user to the stimulus presentation section 40 at the determined timing.
  • the machine learning model 26 learns the relationship between the time-series data of the electroencephalogram and pulse waves and the timing of presenting the stimulus, using a combination of the time-series data of the electroencephalogram and pulse waves and the timing of presenting the stimulus as teacher data. . Learning of the machine learning model 26 is performed by the learning unit 22f.
  • the information processing unit 220 uses the data (eg, electroencephalogram data and pulse wave data) received by the communication unit 21 as input, and uses the machine learning model 26 to stimulate the user at an appropriate timing according to the user's condition. Performs information processing for presentation.
  • the information processing section 220 may also perform information processing for learning and re-learning (also referred to as updating) of the machine learning model 26 .
  • the information processing section 220 is specifically implemented by a microcomputer, but may be implemented by a processor.
  • the information processing section 220 includes, for example, an acquisition section 22a, a stimulus control section 22d, a display control section 22e, and a learning section 22f as functional components. The functions of these components are realized, for example, by executing a computer program stored in the storage unit 23a by a microcomputer or processor that constitutes the information processing unit 220.
  • the acquisition unit 22a acquires the user's electroencephalogram and pulse wave.
  • the stimulation control unit 22d determines the timing of presenting the stimulation to the user based on the output result obtained by inputting the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave acquired by the acquisition unit 22a into the machine learning model 26, A signal that controls the presentation of the stimulus to the user is output at the determined timing.
  • the display control unit 22e generates display information to be presented to the user, and outputs the generated display information to the display unit 24.
  • the display information may be output results output by the machine learning model 26, for example.
  • the output result may be, for example, data used for determining the timing of presenting the stimulus to the user (for example, transition data of the user's arousal level and relaxation level), or the timing of presenting the stimulus to the user. It may be data indicating a candidate.
  • the timing candidate may be, for example, one timing, or may be a certain time width.
  • the learning unit 22f makes the machine learning model 26 learn. Learning is performed using teacher data, but may be performed without using teacher data. In the former case, for example, the learning unit 22f may learn the machine learning model 26 using pairs of time-series data of electroencephalograms and pulse waves and timings of stimulus presentation as teacher data. In addition, after the stimulus is presented to the user, the learning unit 22f acquires the user's evaluation of the timing at which the stimulus was presented, and re-learns the machine learning model 26 based on the acquired evaluation. The parameters of the machine learning model 26 may be updated by allowing The teacher data includes time-series data of electroencephalograms and pulse waves as input data, and timings for presenting stimuli as output data.
  • the teacher data may be a data set including a set of time-series data of electroencephalogram and pulse wave as input data and the timing for presenting a stimulus as output data, or a plurality of data sets ( For example, it may include first teacher data and second teacher data).
  • the first teacher data is teacher data used for learning a first machine learning model described later.
  • the second teacher data is teacher data used for learning of the second machine learning model, and includes transitions in arousal level and relaxation level as input data, and the output data of the teacher data as output data (that is, stimulus It is a data set that includes a set of the presentation timing).
  • the storage unit 23a is a storage device in which computer programs and the like executed by the information processing unit 220 are stored.
  • the storage unit 130 is implemented by, for example, an HDD (Hard Disk Drive), but may be implemented by a semiconductor memory.
  • the storage unit 23a stores a machine learning model 26 .
  • the machine learning model 26 is a trained model in which the relationship between the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave and the timing of stimulus presentation is learned in advance.
  • the machine learning model 26 may be a convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), LSTM (Long Short Term Memory), or the like, but is not limited thereto.
  • Machine learning model 26 may be composed of one or more models.
  • the machine learning model 26 receives as input the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave acquired by the acquisition unit 22a, and outputs the estimation result of the changes in the user's arousal level and relaxation level (see FIG. 16). (not shown in FIG. 16), and a second machine learning model (not shown in FIG. 16) that outputs the timing of presenting a stimulus to the user using the estimation result output from the first machine learning model as input.
  • machine learning model 26 may be one machine learning model in which a first machine learning model and a second machine learning model are concatenated.
  • the server device 30a is, for example, a cloud server, and may perform part or all of the processing performed by the terminal device 20a.
  • the server device 30a acquires time-series data of the electroencephalogram and pulse wave acquired from the terminal device 20a, the timing of presenting the stimulus, and the data in which the evaluation for the timing is linked, and converts the acquired data into teacher data. may be stored in the storage unit 33 as .
  • the server device 30a may also update the parameters of the machine learning model 34 by relearning the machine learning model 34 . Then, the server device 30a may output the learned parameters to the terminal device 20a and update the parameters of the machine learning model 26 stored in the storage unit 23a of the terminal device 20a.
  • the information processing unit 32 may perform information processing for learning and re-learning (also referred to as updating) of the machine learning model 26, for example.
  • the information processing unit 32 is specifically implemented by a microcomputer, but may be implemented by a processor.
  • the information processing section 32 includes, for example, a learning section 32a as a functional component. The functions of these constituent elements are realized, for example, by the microcomputer or processor constituting the information processing section 32 executing a computer program stored in the storage section 33 .
  • the learning unit 32a performs learning and relearning of the machine learning model 34 using the teacher data stored in the storage unit 33, and outputs learned parameters to the terminal device 20a.
  • the storage unit 33 is a storage device that stores computer programs and the like executed by the information processing unit 32 .
  • the storage unit 33 is implemented by, for example, an HDD, but may be implemented by a semiconductor memory.
  • the storage unit 33 stores a machine learning model 34 .
  • the machine learning model 34 is a trained model in which the relationship between the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave and the timing of stimulus presentation is learned in advance.
  • Machine learning model 34 may be composed of one or more models. For example, the machine learning model 34 inputs time-series data of brain waves and pulse waves, and outputs a first machine learning model (not shown in FIG.
  • FIG. 17 is a flow chart showing an example of the operation of a stimulus presentation system according to another embodiment.
  • the acquisition unit 22a of the terminal device 20a acquires the user's brain wave measured by the electroencephalogram measurement unit 11 of the bioinstrumentation device 10 and the user's pulse wave measured by the pulse wave measurement unit 12. Acquire (S401).
  • the acquisition unit 22a outputs the acquired brain waves and pulse waves to the stimulation control unit 22d (not shown).
  • Acquisition unit 22a acquires electroencephalograms and pulse waves (also referred to as time-series data of electroencephalograms and pulse waves) measured during at least a portion of the period from the start time to the end time of sleep time set by the user (so-called target period). ) may be obtained.
  • the acquisition unit 22a may output the acquired electroencephalogram and pulse wave to the stimulation control unit 22d.
  • the obtaining unit 22a may sequentially output the electroencephalogram and the pulse wave for each target period (for example, a certain period of time) to the stimulation control unit 22d until the sleep time ends.
  • the stimulation control unit 22d inputs the acquired time-series data of the electroencephalogram and pulse wave to the machine learning model 26 (S402), and presents the stimulation to the user based on the output results output from the machine learning model 26.
  • the timing to do so is determined (S403).
  • the output results of the machine learning model 26 may include, for example, changes in the user's arousal and relaxation levels estimated based on the user's electroencephalogram and pulse wave time-series data, and timing candidates for presenting stimuli. Since the timing candidate has been described above, a description thereof will be omitted here.
  • the stimulation control section 22d may determine one timing from a fixed time width, for example.
  • the stimulus control unit 22d outputs a signal (so-called stimulus presentation signal) for controlling the presentation of the stimulus to the user at the timing determined in step S403 (S404).
  • the stimulus presentation unit 40 when the stimulus presentation unit 40 receives the signal (so-called stimulus presentation signal) output from the stimulus control unit 22d in step S404 (not shown), the stimulus presentation unit 40 presents the stimulus to the user based on the stimulus presentation signal ( S405).
  • the stimulus presentation unit 40 when the stimulus presentation unit 40 is a light, the stimulus presentation unit 40 turns on at a timing determined based on the stimulus presentation signal, gradually brightens the light, and changes the light color from yellowish white to yellowish white. change to bluish-white.
  • the display control unit 22e displays display information for presenting the output result of the machine learning model 26 and the stimulus presentation result to the user. Generate and output the generated display information.
  • the display unit 24 displays the display information output from the display control unit 22e.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of display information. As shown in FIG. 18, the display information includes, for example, a graph showing changes in the user's arousal level and relaxation level, stimulus presentation timing (marked with x in the figure), and stimulus type (light intensity in the figure). lighting mark). For example, when the user touches the "next" button, the operation accepting unit 25 accepts an input operation of an instruction to present the next information.
  • FIG. 19 is a diagram showing an example of a reception screen that receives the user's evaluation of the timing at which the stimulus was presented.
  • the display unit 24 displays a receiving screen for receiving user's evaluation.
  • the user clicks the "No" button in response to the question "Was the timing appropriate?" You may touch and enter a reason such as early or late.
  • the learning unit 22f may update the machine learning model 26 by re-learning the machine learning model 26 based on the obtained evaluation when the user's evaluation of the timing at which the stimulus is presented is obtained.
  • the stimulus presentation system 100a is a stimulus presentation system that presents a stimulus for waking the user from sleep, and includes the acquisition unit 22a that acquires the user's brain waves and pulse waves, and the brain waves and pulse waves. Based on the output result obtained by inputting the time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave acquired by the acquisition unit 22a to the machine learning model 26 that has learned in advance the relationship between the time-series data and the timing of presenting the stimulus. and a stimulus control unit 22d that determines the timing of presenting the stimulus to the user and outputs a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user at the determined timing.
  • Such a stimulus presentation system 100a can determine the timing of presenting a stimulus to the user based on the output result obtained by inputting the acquired biological information such as the user's electroencephalogram and pulse wave into the machine learning model 26. . Therefore, the stimulus presentation system 100a can present a stimulus to the user at an appropriate timing according to the user's condition.
  • the stimulus presentation system 100a further includes a learning unit 22f for learning the machine learning model 26, and the learning unit 22f teaches a set of time-series data of the electroencephalogram and pulse wave and the timing of presenting the stimulus.
  • the machine learning model 26 is trained as data, and after the stimulus is presented to the user at the timing determined by the stimulus control unit 22d, the user's evaluation for the timing is acquired, and the machine based on the acquired evaluation The machine learning model 26 is updated by relearning the learning model 26 .
  • Such a stimulus presentation system 100a re-learns the machine learning model 26 based on the user's evaluation of the timing at which the stimulus was presented. Timing can be determined. Therefore, the stimulus presentation system 100a can present the stimulus to the user at more appropriate timing according to the user's condition.
  • the machine learning model 26 receives as input the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave acquired by the acquisition unit 22a, and outputs an estimation result of changes in the user's arousal level and relaxation level. It includes a first machine learning model and a second machine learning model that outputs a timing for presenting a stimulus to a user using an estimation result output from the first machine learning model as an input.
  • Such a stimulus presentation system 100a includes a first machine learning model that receives time-series data of a user's brain waves and pulse waves as input and outputs transitions in the user's arousal level and relaxation level, and a first machine learning model that outputs changes in the user's arousal level and relaxation level. can be used to determine the timing of stimulus presentation from the user's electroencephalogram and pulse wave time-series data. Therefore, the stimulus presentation system 100a can present a stimulus at a more appropriate timing according to the user's condition.
  • the stimulus control unit 22d determines the timing of presenting the stimulus to the user based on the output result of the machine learning model 26, and transmits a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user at the determined timing. Although it is output, it is not limited to this.
  • the stimulus control unit 22d may output a signal that controls the presentation of the stimulus to the user at the timing determined by the model generation unit that generates the model for determining the timing of presenting the stimulus to the user.
  • the algorithm of the model may be, for example, logistic regression, multiple regression, decision tree, nearest neighbor method, naive Bayes classifier, support vector machine, or neural network.
  • the stimulus presentation system uses a model generated by a model generation system for determining the timing of presenting a stimulus for waking the user from sleep to determine the timing.
  • the model generation system determines the timing of presenting the stimulus to the user based on the acquisition unit 22a that acquires the electroencephalogram and pulse wave of the user, and the electroencephalogram and pulse wave acquired by the acquisition unit 22a, and determines the determined timing. After the stimulus is presented to the user in , the user's evaluation of the timing is acquired, and the set of the acquired evaluation, the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave, and the timing of presenting the stimulus is used as learning data.
  • a model generation unit that generates a model for determining the timing of presenting the stimulus by learning the relationship between the time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave and the timing of presenting the stimulus;
  • the unit outputs the timing for presenting the stimulus determined by the model to the stimulus control unit 22d that outputs a signal for controlling the presentation of the stimulus to the user.
  • the model generation unit may be provided in the terminal device or may be provided in the server device.
  • Such a model generation system generates a model for determining the timing of presenting a stimulus for waking the user from sleep based on the user's evaluation of the timing at which the stimulus is presented. A more appropriate timing can be determined according to the state. Therefore, the stimulus presentation system according to Modification 1 can present stimuli to the user at more appropriate timing according to the user's state.
  • the model generation unit estimates the user's arousal level based on the user's brain waves acquired by the acquisition unit 22a, and estimates the user's relaxation level based on the user's pulse wave acquired by the acquisition unit 22a. Then, the timing of presenting the stimulus to the user may be determined based on the degree of wakefulness and the degree of relaxation.
  • the stimulus presentation system according to Modification 1 can present stimuli to the user at appropriate timing according to the user's state.
  • a stimulus presentation system according to another embodiment includes a learning unit 22f, and a stimulus presentation system according to Modification 1 includes a model update unit.
  • the stimulus presentation system according to Modification 2 includes a model updating unit that updates the model.
  • the model may be similar to that of Modification 1.
  • the stimulation presentation system is a stimulation presentation system that presents stimulation for waking the user from sleep, and includes an acquisition unit 22a that acquires the user's brain waves and pulse waves, and determines the timing of presenting the stimulation. Based on the output result obtained by inputting the time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave acquired by the acquisition unit 22a into the model for the determination of the timing of presenting the stimulus to the user, and the user at the determined timing After the stimulus is presented to the user at the timing determined by the stimulus control unit 22d that outputs a signal for controlling the presentation of the stimulus to the stimulus control unit 22d, the user's evaluation of the timing is acquired, and acquired a model updating unit that updates the model by learning the relationship between the electroencephalogram, the time-series data of the electroencephalogram, and the timing of presenting the stimulus based on the obtained evaluation.
  • Such a stimulus presentation system includes, for example, a learning unit for learning and re-learning a model, or a model updating unit for updating a model separately from a model generating unit for generating a model. Unlike the generation of , the amount of processing is unlikely to increase, and the data necessary for updating can be acquired and processed.
  • modified example 1 and modified example 2 an example in which the first estimating unit 22b and the second estimating unit 22c are not provided has been described.
  • the stimulus presentation system determines the timing of presenting the stimulus based on the user's wakefulness and relaxation estimated by the first estimating unit 22b and the second estimating unit 22c, and provides the user with the stimulus at the determined timing. After presenting the user's rating may be obtained. Then, the stimulus presentation system can determine a more appropriate timing by learning the relationship between the time-series data of the electroencephalogram and the pulse wave and the timing based on the user's evaluation.
  • the timing of the user's electroencephalogram and pulse wave is used as teacher data for making the model learn the relationship between the timing when the evaluation is not good and the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave.
  • a data set consisting of series data and the timing at which the stimulus was presented to the user is used.
  • the user's electroencephalogram and pulse wave are used as teacher data for making the model learn the relationship between the timing when the evaluation is good and the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave.
  • a data set consisting of time-series data of waves and timings at which stimuli were presented to the user is used.
  • the model learns the relationship between the electroencephalogram and pulse wave time-series data up to the ideal timing presented by the user and the timing. Further, for example, if the timing of presenting the stimulus is not evaluated as being early or late, the electroencephalogram and pulse wave for a predetermined time (for example, several minutes) before the timing at which the stimulus was presented to the user Let the model learn the relationship between time-series data and timing. In addition, for example, when the timing of presenting the stimulus is evaluated as late, the model learns the relationship between the time-series data of the electroencephalogram and pulse wave up to the ideal timing presented by the user and the timing.
  • the user's state was displayed by two-dimensional coordinates, but the display mode of the user's state is not particularly limited.
  • the user's status may be displayed, for example, by five-level numerical values or characters.
  • processing executed by a specific processing unit may be executed by another processing unit.
  • order of multiple processes may be changed, and multiple processes may be executed in parallel.
  • each component may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by reading and executing a software program recorded in a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory by a program execution unit such as a CPU or processor.
  • each component may be realized by hardware.
  • Each component may be a circuit (or integrated circuit). These circuits may form one circuit as a whole, or may be separate circuits. These circuits may be general-purpose circuits or dedicated circuits.
  • general or specific aspects of the present invention may be implemented in a system, apparatus, method, integrated circuit, computer program, or recording medium such as a computer-readable CD-ROM. It may also be implemented in any combination of systems, devices, methods, integrated circuits, computer programs and recording media.
  • the present invention may be implemented as a stimulus presentation method, a program for causing a computer to execute the stimulus presentation method, or a computer-readable non-temporary program recording such a program.
  • a program for causing a computer to execute the stimulus presentation method or a computer-readable non-temporary program recording such a program.
  • the present invention may be implemented as the terminal device of the above embodiment, or may be implemented as an application program for operating a general-purpose terminal device as the terminal device of the above embodiment. Also, the present invention may be implemented as a computer-readable non-temporary recording medium in which such an application program is recorded.
  • the stimulus presentation system was realized by a plurality of devices. It may also be implemented as a single device. When the stimulus presentation system is implemented by a plurality of devices, the components included in the stimulus presentation system described in the above embodiments may be distributed to the plurality of devices in any way.
  • bioinstrumentation device 11 electroencephalogram measurement unit 12 pulse wave measurement unit 22a acquisition unit 22b first estimation unit 22c second estimation unit 22d stimulus control unit 22e display control unit 22f learning unit 23, 23a storage unit 25 operation reception unit 26 machine learning model 30, 30a server device 100, 100a stimulus presentation system

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Abstract

刺激提示システム（１００）は、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、ユーザの脳波および脈波を取得する取得部（２２ａ）と、取得部（２２ａ）により取得されたユーザの脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を推定する第一推定部（２２ｂ）と、取得部（２２ａ）により取得されたユーザの脈波に基づいて、ユーザのリラックス度を推定する第二推定部（２２ｃ）と、推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部（２２ｄ）と、を備える。

Description

刺激提示システム、刺激提示方法、プログラム、および、モデル生成システム
　本発明は、刺激提示システム、刺激提示方法、プログラム、および、モデル生成システムに関する。
　従来から、脳波などの生体信号を計測して、ユーザが起床時間に覚醒しやすくなるように、睡眠環境を制御する技術が知られている。例えば、特許文献１には、ユーザの就寝時刻から起床時刻までの間の睡眠深度の推移（言い換えると、睡眠周期）を予測した結果に基づいて、睡眠中の音または光などの環境の制御の時間的なパターンを決定する装置が開示されている。
国際公開第２０１６／１５７６４１号
　しかしながら、特許文献１に記載の発明は、ユーザの睡眠周期を予測した結果に基づいて、ユーザの睡眠環境を制御するため、ユーザの身体的および精神的な状態（以下、ユーザの状態）に応じて適切にユーザの睡眠環境を制御することが難しい。
　そこで、本発明は、ユーザの状態に応じて適切にユーザの睡眠環境を制御することができる刺激提示システム、刺激提示方法、プログラム、および、モデル生成システムを提供する。
　本発明の一態様に係る刺激提示システムは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備える。
　本発明の一態様に係る刺激提示方法は、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示方法であって、前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得ステップと、前記取得ステップにより取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定ステップと、前記取得ステップにより取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定ステップと、推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御ステップと、を含む。
　本発明の一態様に係るプログラムは、前記刺激提示方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　本発明の一態様に係る刺激提示システムは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、脳波および脈波の時系列データと、前記刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた機械学習モデルに、前記取得部により取得された前記脳波および前記脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、を備える。
　本発明の一態様に係るモデル生成システムは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示するタイミングを決定するためのモデル生成システムであって、前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記脳波および前記脈波に基づいて前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示が行われた後に、前記タイミングに対する前記ユーザの評価を取得し、取得された前記評価と、前記脳波および前記脈波の時系列データと、前記刺激を提示したタイミングとの組を学習データとして、脳波および脈波の時系列データと、前記刺激を提示するタイミングとの関係性を学習することにより、前記刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルを生成するモデル生成部と、を備え、前記モデル生成部は、前記モデルにより決定された前記刺激を提示するタイミングを、前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部へ出力する。
　本発明の一態様に係る刺激提示システムは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、前記刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルに、前記取得部により取得された前記脳波および前記脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、前記刺激制御部により決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示が行われた後に、前記タイミングに対する前記ユーザの評価を取得し、取得された前記評価に基づいて、前記脳波および前記脳波の時系列データと、前記刺激を提示するタイミングとの関係性を学習することにより、前記モデルを更新するモデル更新部と、を備える。
　本発明によれば、ユーザの状態に応じて適切にユーザの睡眠環境を制御することができる刺激提示システム、刺激提示方法、プログラム、および、モデル生成システムが実現される。
図１は、実施の形態に係る刺激提示システムの概要を示す図である。 図２は、実施の形態における生体計測器の外観を示す斜視図である。 図３は、実施の形態に係る刺激提示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図４は、脳波の種類を周波数帯域別に示す図である。 図５は、リラックス度の指標について説明するための図である。 図６は、実施の形態に係る刺激提示システムの動作例１のフローチャートである。 図７は、実施の形態に係る刺激提示システムの動作例２のフローチャートである。 図８は、実施の形態に係る刺激提示システムの動作例３のフローチャートである。 図９は、第二閾値の決定方法の第１例を説明するための図である。 図１０は、第二閾値の決定方法の第２例を説明するための図である。 図１１は、第二閾値の決定方法の第３例を説明するための図である。 図１２は、表示情報の一例を示す図である。 図１３は、比較例１における刺激提示の制御条件を示す図である。 図１４は、比較例１の結果を示す図である。 図１５は、実施例１の結果を示す図である。 図１６は、他の実施の形態に係る刺激提示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。 図１７は、他の実施の形態に係る刺激提示システムの動作の一例を示すフローチャートである。 図１８は、表示情報の一例を示す図である。 図１９は、刺激の提示が行われたタイミングに対するユーザの評価を受け付ける受付画面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具体的に説明する。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および接続形態、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、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）
　［刺激提示システムの概要］
　まず、実施の形態に係る刺激提示システムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係る刺激提示システムの概要を示す図である。図２は、実施の形態における生体計測器１０の外観を示す斜視図である。
　実施の形態に係る刺激提示システムは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激をユーザに提示する（以下、与えるともいう）システムである。より具体的には、刺激提示システムは、ユーザの生体情報に基づいて推定されたユーザの生理状態に応じて適切なタイミングで睡眠中のユーザに刺激を与えることにより、ユーザを睡眠から覚醒させるシステムである。睡眠は、数時間以上の睡眠に限られず、短時間（例えば、２０分など）の睡眠（いわゆる、仮眠）も含む。
　刺激提示システムは、例えば、生体計測器１０（例えば、ウェアラブルデバイス）と、端末装置２０（例えば、ユーザの携帯端末）と、刺激提示部４０（例えば、照明機器）と、を備える。例えば、図１に示されるように、刺激提示システムは、刺激提示部４０の動作を制御するコントローラー５０を備えてもよい。コントローラー５０は、例えば、照明機器に加え、空調機器など複数の機器を制御してもよい。また、図１の例では、刺激提示部４０は、室内に設置された照明機器であるが、ユーザに光刺激を与えることができればよく、例えば、スタンドライトでもよい。また、図１は、刺激提示部４０は、ユーザに光刺激を与える例を示しているが、例えば、刺激は、光、音、振動またはこれらのいずれかを組み合わせた刺激であってもよい。また、刺激提示システムは、サーバ装置３０（図３参照）を備えてもよい。
　刺激提示システムは、生体計測器１０によって計測されるユーザの生体情報（生体信号ともいう）に基づいて、ユーザの中枢神経の状態（言い換えると、覚醒度）、および、ユーザの自律神経の状態（言い換えると、リラックス度）を推定する。図２に示されるように、生体計測器１０は、脳波計測部１１および脈波計測部１２を含むイヤーフック型（耳掛け型）のセンサデバイスであってもよい。また、例えば、図２に示されるように、生体計測器１０は、スピーカ１６（例えば、イヤフォン）を備えてもよい。ユーザは、スピーカ１６を装着することにより、周囲の音のユーザの睡眠に対する影響を低減することができるとともに、睡眠からの覚醒時にスピーカ１６からユーザに音刺激が提示されてもよい。音刺激は、例えば、自然の音（鳥のさえずり、または、川のせせらぎなど）、または、ユーザが好む音楽などであってもよい。
　また、刺激提示システムは、推定したユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいてユーザに提示する表示情報を生成し、ユーザの端末装置２０の表示部（例えば、ディスプレイ）に表示させてもよい。ユーザは、ディスプレイに表示された表示情報を確認することで、睡眠中の自身の生理状態を把握することができる。これにより、ユーザが自身の睡眠の時間、深さ、および質をコントロールしやすくなる。
　［刺激提示システムの構成］
　続いて、実施の形態に係る刺激提示システムの構成について説明する。図３は、実施の形態に係る刺激提示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図３に示されるように、刺激提示システム１００は、例えば、生体計測器１０と、端末装置２０と、サーバ装置３０と、刺激提示部４０と、を備える。以下、各構成について説明する。
　［生体計測器］
　生体計測器１０は、ユーザの脳波および脈波を計測するセンサである。生体計測器１０は、例えば、イヤーフック型（耳掛け型）のセンサデバイスであり、ユーザの生体信号として脳波（ＥＥＧ：ＥｌｅｃｔｒｏＥｎｃｅｐｈａｌｏＧｒａｍ）、および、脈波（ＰＰＧ：ＰｈｏｔｏＰｌｅｔｈｙｓｍｏＧｒａｍ）を計測する。
　生体計測器１０は、例えば、脳波計測部１１と、脈波計測部１２と、制御部１３と、記憶部１４と、通信部１５とを備える。上述したように、生体計測器１０は、スピーカ１６を備えてもよい。また、生体計測器１０は、加速度センサ（不図示）を備えてもよい。脳波の振幅は、数μＶ～数十μＶオーダと非常に小さく、脳波には、ユーザの頭部または頸部の動きによって生じるノイズが容易に混入してしまう。そこで、加速度の大きさを検知し、ユーザが静止していないと判定されている期間に脳波計測部１１によって計測されるユーザの脳波を、覚醒度の推定に使用しない。これにより、ユーザの動きに由来するノイズが少ない脳波を使用して覚醒度が推定されるため、推定精度が高められる。
　加速度センサは、例えば、３軸加速度センサであり、Ｘ、Ｙ、Ｚの各方向の加速度を計測し、計測結果を加速度データとして出力する。加速度データは、ユーザが静止状態であるか否かの判定に用いられる。加速度センサは、ピエゾ抵抗型の加速度センサであってもよいし、静電容量型の加速度センサであってもよいし、熱検知型の加速度センサであってもよい。
　脳波計測部１１は、ユーザの脳波を計測する。脳波計測部１１は、例えば、ユーザの耳上部（言い換えれば、側頭部）に接する第１の電極と、ユーザの耳たぶに接する第２電極との間の電圧値を計測して脳波データとして出力する回路である。なお、第１の電極および第２の電極の位置は一例であり、特に限定されない。
　脈波計測部１２は、ユーザの脈波を計測する。脈波計測部１２は、例えば、光電脈波法を用いて脈波を計測する脈波センサである。光電脈波法は、赤外光または赤色光（反射型の場合は緑色光も使用可能）を体表面に照射し、体内を透過する光の変化量または体内で反射する光の変化量を、血流量の変化としてとらえる脈波の計測方法である。脈波計測部１２は、例えば、ユーザの耳たぶ付近を対象として脈波を計測し、脈波データを出力する。
　制御部１３は、加速度センサによって出力される加速度データ、脳波計測部１１によって出力される脳波データ、および、脈波計測部１２によって出力される脈波データを通信部１５に端末装置２０へ送信させる。制御部１３は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。
　記憶部１４は、加速度データ、脳波データ、および、脈波データを通信部１５に送信させるために制御部１３が実行するプログラムが記憶される記憶装置である。記憶部１４には、脳波データ、および、脈波データが一時的に記憶されてもよい。記憶部１４は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。
　通信部１５は、制御部１３の制御に基づいて、脳波データ、および、脈波データを端末装置２０に送信する。通信部１５は、具体的には、無線通信を行う無線通信回路であるが、有線通信を行う有線通信回路であってもよい。通信部１５によって行われる通信の通信規格は、特に限定されない。
　スピーカ１６（図２参照）は、制御部１３の制御に基づいて音を出力する。つまり、生体計測器１０は、イヤフォン機能を有する。スピーカ１６は、一般的なイヤフォンに用いられるスピーカであってもよいし、骨伝導スピーカであってもよい。
　［端末装置］
　端末装置２０は、生体計測器１０から脳波データ、および、脈波データを取得し、これらのデータに基づいてユーザの覚醒度の指標の値およびリラックス度の指標の値を算出し、これらの指標の値に基づいてユーザの覚醒度およびリラックス度を推定する。そして、端末装置２０は、推定した覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザの生理状態を判定する。端末装置２０は、具体的には、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯型端末装置であるが、パーソナルコンピュータなどの据え置き型端末装置であってもよい。端末装置２０は、例えば、通信部２１と、情報処理部２２と、記憶部２３と、表示部２４と、操作受付部２５とを備える。
　［通信部］
　通信部２１は、脳波データ、および、脈波データを生体計測器１０の通信部１５から受信する。通信部２１は、具体的には、無線通信を行う無線通信回路であるが、有線通信を行う有線通信回路であってもよい。通信部２１によって行われる通信の通信規格は、特に限定されない。なお、通信部２１は、端末装置２０とサーバ装置３０との通信にも用いられる。
　［情報処理部］
　情報処理部２２は、通信部２１によって受信されたデータを入力として、ユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザに刺激を提示するための情報処理を行う。情報処理部２２は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部２２は、具体的には、取得部２２ａと、第一推定部２２ｂと、第二推定部２２ｃと、刺激制御部２２ｄと、表示制御部２２ｅとを備える。
　取得部２２ａは、ユーザの脳波および脈波を取得する。
　第一推定部２２ｂは、生体計測器１０の脳波計測部１１により計測されたユーザの大脳皮質の表面の電位である脳波を取得し、取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を推定する。第一推定部２２ｂがユーザの覚醒度を推定するとは、第一推定部２２ｂ例えば、第一推定部２２ｂは、ユーザにより設定された睡眠時間の開始時刻から終了時刻までの所定期間の少なくとも一部の期間（以下、対象期間ともいう）に計測された脳波に基づいて、ユーザの覚醒度の指標の値を算出し、算出した値に基づいてユーザの覚醒度を推定する。対象期間および覚醒度の推定方法の詳細については後述する。
　ここで、図４を参照しながら脳波の種類および覚醒度の指標について説明する。図４は、脳波の種類を周波数帯域別に示す図である。図４に示されるように、脳波は、周波数帯域の違いにより４つのタイプに分類される。デルタ波（δ波）は、シータ波よりも周波数が遅い律動波であり、その周波数帯域は１Ｈｚ～３Ｈｚである。デルタ波は、深い睡眠時に観察されることが知られている。シータ波は、アルファ波よりも周波数が遅い律動波であり、その周波数帯域は４～７Ｈｚである。シータ波は、睡眠時に優位である。具体的には、シータ波は、浅い睡眠、または、レム（ＲＥＭ）睡眠時の脳波などに観察されることが知られている。アルファ波は、通常、覚醒時かつ閉眼時に観察される脳波で、律動波であり、その周波数帯域は８～１３Ｈｚである。ベータ波は、アルファ波よりも周波数が速い律動波であり、その周波数帯域は１４～４０Ｈｚである。ベータ波は、生理的には覚醒、かつ開眼時、精神活動時に優位な脳波などに観察されることが知られている。
　覚醒度の指標は、言い換えると、ユーザの中枢神経系（脳と脊髄）の活動のうち、脳幹の間脳に位置する視床および視床下部などが介在する睡眠覚醒サイクルの制御（睡眠と覚醒との切り替え）の状態を示すパラメータ（以下、中枢神経活動パラメータともいう）であり、例えば、覚醒時に優位であるベータ波帯域のパワーに対する、睡眠時に優位であるシータ波帯域のパワーの比（θ／β比）であってもよい。この場合、θ／βの値が小さいほどユーザの覚醒度が高いと推定され、θ／βの値が大きいほどユーザの覚醒度が低いと推定される。
　また、覚醒度の指標は、全ての成分（例えば、１～４０Ｈｚ）のパワーに占めるベータ波帯域の成分のパワーの比率であってもよい。この場合、全ての成分のパワーに占めるベータ波成分のパワー比率が大きいほど、ユーザの覚醒度が高いと推定され、全ての成分のパワーに占めるベータ波成分のパワー比率が小さいほど、ユーザの覚醒度が低いと推定される。
　また、覚醒度の指標は、全ての成分のパワーに占めるシータ波成分のパワーの比率が小さいほど、ユーザの覚醒度が高いと推定され、全ての成分のパワーに占めるシータ波成分のパワー比率が大きいほど、ユーザの覚醒度が低いと推定される。
　なお、このような選択的注意度の推定方法は一例であり、既存の他の方法が用いられてもよい。例えば、上述のパワーに代えて、パワースペクトル密度（μＶ／√Ｈｚ）、パワースペクトル密度の周波数積分値（μＶ）２（以下、パワーと表記）、または、μＶｐｐ（ｍｉｃｒｏ　Ｖｏｌｔ　ｐｅａｋ－ｔｏ－ｐｅａｋ）などの指標が用いられてもよい。
　第二推定部２２ｃは、生体計測器１０の脈波計測部１２により計測された脈波を取得し、取得した脈波に基づいて、ユーザのリラックス度を推定する。例えば、第二推定部２２ｃは、ユーザにより設定された睡眠時間の開始時刻から終了時刻までの所定の期間の少なくとも一部の期間（いわゆる、対象期間）に計測された脈波に基づいて、ユーザのリラックス度の指標の値を算出し、算出した値に基づいてユーザのリラックス度を推定する。
　ここで、図５を参照しながらリラックス度の指標について説明する。図５は、リラックス度の指標について説明するための図である。
　リラックス度の指標は、言い換えると、ユーザの脳（脳幹）と心臓とを介在する自律神経系の活動の状態を示すパラメータ（以下、自律神経活動パラメータ）であり、例えば、ＲＭＳＳＤ（Ｒｏｏｔ　Ｍｅａｎ　Ｓｑｕａｒｅ　ｏｆ　Ｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅ　Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）と呼ばれる迷走神経緊張強度の指標の値を脈波のピークの時間間隔（ＰＰ間隔ともいう）の平均で割った比率、すなわち、ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％）であってもよい。この場合、ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％）の値が大きいほどユーザのリラックス度が高いと推定され、ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％）の値が小さいほどユーザのリラックス度が低いと推定される。脈波のピークの時間間隔（ＰＰ間隔）は、例えば、図５の（ａ）に示される心電波形の隣接するＲ波同士の間隔（ＲＲ間隔）に対応し、ＰＰ間隔の平均値は、例えば、１０秒間のＰＰ間隔から算出される。これは、図５の（ｂ）に示される心電波形の連続する複数のＲ波のうち隣接するＲ波同士の間隔（ＲＲ間隔）の１０秒間の平均値に対応する。
　なお、リラックス度の指標は、上記の例に限られない。例えば、リラックス度の指標は３０秒間のＰＰ間隔から算出され、ＬＦ（Ｌｏｗ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）成分（周波数帯域０．０４～０．１５Ｈｚ）のパワー（交感神経系の活動の指標）およびＨＦ（Ｈｉｇｈ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）の成分（周波数帯域０．１５～０．４０Ｈｚ）のパワー（副交感神経系の活動の指標）との比率であるＬＦ／ＨＦ比であってもよい。ＬＦ／ＨＦ比は、自律神経系を構成する交感神経系および副交感神経系の活動のバランスとみなされる場合があり、いわゆる、ストレス指数（交感神経の活性度）として使用される。例えば、ＬＦ／ＨＦ比が小さいほど、ユーザのリラックス度が高いと推定し、ＬＦ／ＨＦ比が大きいほど、ユーザのリラックス度が低い（つまり、ユーザが緊張している）と推定する。
　刺激制御部２２ｄは、第一推定部２２ｂにより推定された覚醒度、および、第二推定部２２ｃにより推定されたリラックス度に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号（以下、刺激提示信号ともいう）を出力する。より具体的には、刺激制御部２２ｄは、第一推定部２２ｂにより推定された覚醒度、および、第二推定部２２ｃにより推定されたリラックス度に基づいて、ユーザの状態を判定し、ユーザの覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高い状態であると判定された回数が、一定の時間内に所定の回数確認された場合、刺激提示信号を出力する。
　例えば、ユーザにより入力された睡眠時間（例えば、２０分）の設定の指示を受信すると、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高い状態であると判定された回数が、睡眠時間（例えば、２０分）の半分に相当する回数（例えば、１０回）確認された場合に、刺激提示信号を出力する。また、例えば、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高い状態であると判定された回数が、一定の時間内に所定の回数に到達する前に、睡眠時間の終了までの残り時間が所定の時間未満となった場合に、刺激提示信号を出力してもよい。一定の時間は、例えば、ユーザにより設定された睡眠時間（例えば、２０分）の９割の長さの時間（例えば、１８分）であってもよい。
　また、刺激制御部２２ｄは、算出されたユーザの覚醒度の指標の値とリラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の２軸で表される座標平面にプロットしてもよい。
　また、刺激制御部２２ｄは、例えば、リラックス度の指標の第二閾値を決定してもよい。例えば、刺激制御部２２ｄは，算出された複数の座標のそれぞれを座標平面上に時系列順にプロットし、覚醒度の指標の値が初めて第一閾値以上となった座標の前記リラックス度の指標の値を第二閾値に決定してもよい。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは，算出された複数の座標のそれぞれを座標平面上に時系列順にプロットし、覚醒度の指標の値が初めて第一閾値以上となった座標と、当該座標の直前にプロットされた座標とを結ぶ直線と、当該直線と第一閾値を示す直線との交点の座標を算出し、算出された交点のリラックス度の指標の値を前記第二閾値に決定してもよい。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、所定の時間内に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より小さい場合、２以上の座標を通る直線と、第一閾値を示す境界線との交点のリラックス度の指標の値を第二閾値に決定してもよい。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、所定の時間内に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より小さい場合、２以上の座標のうちのいずれかの座標の覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲内にあるとき、覚醒度の指標の値に対応するリラックス度の指標の値を第二閾値に決定してもよい。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、所定の時間内に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より小さい場合、記憶部２３に格納されたデータに基づいて、第二閾値を決定してもよい。
　刺激制御部２２ｄは、ユーザにより設定された睡眠時間内における全ての覚醒度の指標の値が第一閾値より小さく、かつ、全ての覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲を超える場合、睡眠時間内における全てのリラックス度の指標の値の中央値を第二閾値と決定してもよい。
　なお、刺激制御部２２ｄの具体的な動作については後述する。
　表示制御部２２ｅは、第一推定部２２ｂにより推定された覚醒度、および、第二推定部２２ｃにより推定されたリラックス度に基づいて、ユーザに提示する表示情報を生成し、生成した表示情報を出力してもよい。表示情報については、上述したため、ここでの説明を省略する。
　［記憶部］
　記憶部２３は、情報処理部２２がユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザに刺激を提示するための情報処理を行うために実行するプログラム、当該情報処理に必要な各種情報などが記憶される記憶装置である。また、記憶部２３は、推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度を含むデータを格納してもよい。記憶部２３は、例えば、半導体メモリなどによって実現される。
　［表示部］
　表示部２４は、情報処理部２２（より詳細には、表示制御部２２ｅ）の制御に基づいて表示情報を表示する。表示情報は、ユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて生成される。表示情報は、例えば、ユーザの生理状態の時系列データを示す表またはグラフであってもよいし、ユーザの体調管理または睡眠管理に関するアドバイスであってもよいし、ユーザの睡眠の傾向に関する情報であってもよい。表示部２４は、例えば、液晶パネルまたは有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏ　Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネルなどの表示パネルによって実現される。
　［操作受付部］
　操作受付部２５は、ユーザの操作を受け付ける。操作受付部２５は、例えば、タッチパネルによって実現されるが、ハードウェアボタンによって実現されてもよい。
　［サーバ装置］
　サーバ装置３０は、例えばクラウド（言い換えると、クラウドサーバ）として実現されてもよい。例えば、サーバ装置３０は、端末装置２０で行われる処理の一部または全部を行ってもよい。より具体的には、サーバ装置３０は、端末装置２０の情報処理部２２に含まれる構要素を備えてもよいし、備えなくてもよい。また、サーバ装置３０および端末装置２０における構成要素の振り分けは、特に限定されず、各構成要素が端末装置２０およびサーバ装置３０に同様に振り分けられてもよい。
　［刺激提示部］
　刺激提示部４０は、端末装置２０からの出力された制御信号に基づいて、端末装置２０により決定されたタイミングでユーザに刺激を提示する。刺激提示部４０は、例えば、光、音、または、振動もしくはそれらのいずれかが組み合わされた刺激をユーザに提示する。なお、ユーザに刺激を提示するとは、ユーザに刺激を与えることである。刺激提示部４０がユーザに光による刺激を提示するとは、例えば、ライトが点灯することであり、音による刺激を提示するとは、例えば、スピーカが音声を出力することであり、振動による刺激を提示するとは、例えば、バイブレータが振動を発生することである。
　刺激提示部４０は、端末装置２０から出力されたユーザへの刺激の提示を制御する信号を取得してもよく、コントローラー５０（図１参照）を介して当該信号を取得してもよい。
　また、刺激提示部４０は、例えば、端末装置２０に備えられてもよく、生体計測器１０に備えられてもよく、これらとは別の装置に備えられてもよい。また、刺激提示システム１００は、２つ以上の刺激提示部４０を備えてもよい。
　［刺激提示システムの動作］
　続いて、刺激提示システム１００の動作について図面を参照しながら説明する。
　［動作例１］
　まず、刺激提示システム１００の動作例１について説明する。図６は、刺激提示システム１００の動作例１のフローチャートである。
　図６に示されるように、端末装置２０の取得部２２ａは、生体計測器１０の脳波計測部１１で計測されたユーザの脳波、および、脈波計測部１２により計測されたユーザの脈波を取得する（Ｓ１０１）。取得部２２ａは、取得した脳波を第一推定部２２ｂに出力し、脈波を第二推定部２２ｃに出力する（不図示）。取得部２２ａは、ユーザにより設定された睡眠時間の開始時刻から終了時間までの少なくとも一部の期間（いわゆる、対象期間）に計測された脳波および脈波を取得してもよい。そして、取得部２２ａは、取得した脳波を第一推定部２２ｂに出力し、脈波を第二推定部２２ｃに出力してもよい。取得部２２ａは、睡眠時間の終了時刻まで、対象期間（例えば、一定時間）毎の脳波および脈波を、順次、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃに出力してもよい。
　続いて、第一推定部２２ｂは、取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を推定する（Ｓ１０２）。より具体的には、第一推定部２２ｂは、脳波に基づいて覚醒度の指標を算出し、算出した覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、覚醒度は高いと推定し、覚醒度の指標の値が第一閾値以上である場合、覚醒度は低いと推定する。上述したように、覚醒度の指標は、例えば、θ／βであってもよい。第一閾値は、ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、覚醒度の指標がθ／βで表される場合、第一閾値は、例えば１である。第一推定部２２ｂは、覚醒度の指標の値が第一閾値以上となる時点をユーザの入眠時点と推定してもよい。
　第二推定部２２ｃは、取得した脈波に基づいて、ユーザのリラックス度を推定する（Ｓ１０３）。より具体的には、第二推定部２２ｃは、脈波に基づいてリラックス度の指標を算出し、算出したリラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、リラックス度は小さいと推定し、リラックス度の指標の値が第二閾値以上である場合、リラックス度は大きいと推定する。上述したように、リラックス度の閾値は、例えば、ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％）であってもよい。
　なお、ステップＳ１０２とステップＳ１０３とは同時に行われてもよいし、ステップＳ１０３の後にステップＳ１０２が行われてもよい。
　続いて、刺激制御部２２ｄは、ステップＳ１０２で推定されたユーザの覚醒度、および、ステップＳ１０３で推定されたユーザのリラックス度に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定する（Ｓ１０４）。例えば、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザの覚醒度が低く、かつ、ユーザのリラックス度が高いと判定された回数が、一定の時間内に所定の回数確認された場合、刺激提示信号を出力する。例えば、ユーザにより入力された睡眠時間（例えば、２０分）の設定の指示を受信すると、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高い状態であると判定された回数が、睡眠時間（例えば、２０分）の半分に相当する回数（例えば、１０回）確認された場合に、刺激提示信号を出力する。また、例えば、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高い状態であると判定された回数が、一定の時間内に所定の回数に到達する前に、睡眠時間の終了までの残り時間が所定の時間未満となった場合に、刺激提示信号を出力してもよい。一定の時間は、例えば、ユーザにより設定された睡眠時間（例えば、２０分）の９割の長さの時間（例えば、１８分）であってもよい。
　続いて、刺激制御部２２ｄは、ステップＳ１０４で決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号（つまり、刺激提示信号）を出力する（Ｓ１０５）。
　続いて、刺激提示部４０は、ステップＳ１０５で刺激制御部２２ｄから出力された刺激提示信号を受信すると（不図示）、刺激提示信号に基づいて、ユーザに刺激を提示する（Ｓ１０６）。例えば、刺激提示部４０がライトである場合、刺激提示部４０は、刺激提示信号に基づいて、決定されたタイミングに点灯し、光の明るさを徐々に明るくしつつ、光色を黄白色から青白色へと変化させる。
　以上説明したように、刺激提示システム１００は、生体計測器１０によって計測されるユーザの生体信号（脳波および脈波）に基づいて、ユーザの覚醒度（いわゆる、中枢神経系の活動の状態）、および、ユーザのリラックス度（いわゆる、自律神経系の活動の状態）を推定することができる。これにより、刺激提示システム１００は、ユーザの状態（つまり、生理状態）を判定し、ユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示することができる。
　［動作例２］
　続いて、刺激提示システム１００の動作例２について説明する。図７は、刺激提示システム１００の動作例２のフローチャートである。
　端末装置２０の取得部２２ａは、生体計測器１０の脳波計測部１１で計測されたユーザの脳波、および、脈波計測部１２により計測されたユーザの脈波を取得し、取得した脳波を第一推定部２２ｂに出力し、脈波を第二推定部２２ｃに出力する（不図示）。取得部２２ａは、対象期間毎に脳波および脈波を取得して、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃに出力してもよい。
　続いて、図７に示されるように、第一推定部２２ｂは、取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度が低いか否かを推定し（Ｓ２０１）、ユーザの覚醒度が低くない（つまり、覚醒度が高い）と推定した場合（Ｓ２０１でＮｏ）、覚醒度が高い状態が所定時間（例えば、１分）維持されているか否かを判定する（Ｓ２０２）。刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が高い状態が所定時間（１分）維持されていると判定した場合（Ｓ２０２でＹｅｓ）、睡眠時間の終了時間までの残り時間が所定時間（例えば、２分）未満であるか否かを判定する（Ｓ２０３）。そして、ステップＳ２０３において、刺激制御部２２ｄは、残り時間が所定時間（２分）未満でないと判定した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、第一推定部２２ｂは、新たに取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度が低いか否かを推定する。一方、ステップＳ２０２において、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が高い状態が所定時間（１分）維持されていないと判定した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、第一推定部２２ｂは、新たに取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度が低いか否かを推定する。また、刺激制御部２２ｄは、ステップＳ２０２においてユーザの覚醒度が高い状態が所定時間（１分）維持され（Ｙｅｓ）、かつ、ステップＳ２０３において終了時間までの残り時間が所定時間（２分）未満でないと判定した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、第一推定部２２ｂは、新たに取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度が低いか否かを推定する。
　一方、ステップＳ２０１において、第一推定部２２ｂは、ユーザの覚醒度が低いと推定した場合（Ｙｅｓ）、第二推定部２２ｃは、取得した脈波に基づいて、ユーザのリラックス度が高いか否かを推定する（Ｓ２０４）。そして、第二推定部２２ｃは、ユーザのリラックス度が高いと推定した場合（Ｓ２０４でＹｅｓ）、刺激制御部２２ｄは、リラックス度が高い状態が所定時間（例えば、１分）維持されているか否かを判定する（Ｓ２０５）。刺激制御部２２ｄは、ユーザのリラックス度が高い状態が所定時間（１分）維持されていると判定した場合（Ｙｅｓ）、覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高いと判定された回数をカウントする（つまり、当該回数に１を加える）（Ｓ２０６）。そして、刺激制御部２２ｄは、ステップＳ２０６でカウントされた回数が所定回数（例えば、１０回）に到達したか否かを判定し（Ｓ２０７）、所定回数に到達していないと判定した場合（Ｓ２０７でＮｏ）、ステップＳ２０１に戻り、第一推定部２２ｂは、新たに取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度が低いか否かを推定する。一方、ステップＳ２０４において、第二推定部２２ｃは、ユーザのリラックス度が高くない（つまり、リラックス度が低い）と判定した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、第一推定部２２ｂは、新たに取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度が低いか否かを推定する。また、刺激制御部２２ｄは、ステップＳ２０５においてユーザのリラックス度が高い状態が所定時間（１分）維持されていないと判定した場合（Ｎｏ）、ステップＳ２０１に戻り、第一推定部２２ｂは、新たに取得した脳波に基づいて、ユーザの覚醒度が低いか否かを推定する。
　刺激制御部２２ｄは、ステップＳ２０３において終了時間までの残り時間が所定時間（２分）未満と判定した場合（Ｙｅｓ）、または、ステップＳ２０７において、ステップＳ２０６でカウントされた回数が所定回数（１０回）に到達したと判定した場合（Ｙｅｓ）、ユーザに刺激を提示する制御信号（つまり、刺激提示信号）を出力する（Ｓ２０８）。
　続いて、刺激提示部４０は、取得した制御信号（つまり、刺激提示信号）に基づいて、ユーザに刺激を提示する（Ｓ２０９）。上述したように、このとき、例えば刺激提示部４０がライトである場合、取得した刺激提示信号（例えば、制御パターン１とする）に基づいて点灯し、光の明るさおよび色調を徐々に変化させてもよい。
　そして、刺激制御部２２ｄは、第一推定部２２ｂにより推定されたユーザの覚醒度が高いか否かを判定し（Ｓ２１０）、ユーザの覚醒度が高くないと判定した場合（Ｓ２１０でＮｏ）、ステップＳ２０９に戻り、刺激提示信号（例えば、制御パターン２とする）に基づいてユーザに刺激を提示する。そして、刺激制御部２２ｄは、第一推定部２２ｂにより推定されたユーザの覚醒度が高いか否かを判定し（Ｓ２１０）、ユーザの覚醒度が高いと判定した場合（Ｓ２１０でＹｅｓ）、刺激の提示の終了を指示する信号（終了指示信号）を出力する（Ｓ２１１）。
　刺激提示部４０は、終了指示信号を取得すると（不図示）、刺激の提示を終了する（Ｓ２１２）。
　以上説明したように、刺激提示システム１００は、（１）ユーザの状態が、覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高い状態であると判定された回数が所定回数に到達した場合、（２）当該回数が所定回数に到達する前に所定時間が終了する場合、または、（３）ユーザの状態が、覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高い状態に一度もならずに時間切れとなる場合に、ユーザに刺激を提示してユーザの覚醒度が高くなったときに刺激の提示を終了することができる。したがって、刺激提示システム１００は、ユーザの状態に応じた適切な睡眠環境制御を行うことができる。
　［動作例３］
　続いて、刺激提示システム１００の動作例３について説明する。図８は、刺激提示システム１００の動作例３のフローチャートである。動作例３では、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃにより、ユーザの状態が、覚醒度が低く、かつ、リラックス度が高いと推定されたものの、刺激制御部２２ｄが判定を行う前に時間切れになる場合に、刺激提示信号を出力する点で、動作例２と異なる。具体的には、動作例２のステップＳ２０４とＳ２０５との間に、ステップＳ３０５の終了時間までの残り時間が所定時間（２分）未満であるか否かの判定処理が追加された点が異なる。
　以上により、刺激提示システム１００は、ユーザが設定した睡眠時間の終了時間までにユーザを覚醒させるように制御することができる。
　［リラックス度の指標の第二閾値の決定方法］
　続いて、リラックス度の指標の第二閾値の決定方法について説明する。以下では、図中の１、２、および、３などの番号は、脳波および脈波が計測された対象期間の時間的な順番を示している。また、覚醒度の指標の値は、縦軸の上方向（覚醒方向）に向かうほどθ／βの値は小さくなり、縦軸の下方向（眠気方向）に向かうほどθ／βの値は大きくなる。また、ユーザの状態を視覚的に理解しやすいように、「覚醒」、「眠気」「緊張」および「リラックス」と記載している。
　［第１例］
　まず、リラックス度の指標の第二閾値を決定する方法の第１例について説明する。図９は、第二閾値の決定方法の第１例を説明するための図である。
　まず、図９の（ａ）に示されるように、刺激制御部２２ｄは、第一推定部２２ｂにより算出されたユーザの覚醒度の指標の値とリラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の２軸で表される座標平面上にプロットする。点１は、仮眠前のユーザの状態を示している。ユーザは設定した睡眠時間が開始すると、ユーザの状態は、仮眠前（点１）よりも覚醒度が低くなり、リラックス度が高くなる方向に遷移する（点２）。点１および点２が第一閾値よりも覚醒側にあるため、ユーザは覚醒度が高い状態であると判定される。
　続いて、図９の（ｂ）に示されるように、時間の経過とともに、ユーザの状態は、覚醒度が高い状態（点１および点２）から覚醒度が低い状態（眠気状態）に遷移している（点３）。このとき、刺激制御部２２ｄは、覚醒度の指標が第一閾値（θ／β＝１）よりも大きくなった時点（つまり、点３）が入眠時点であると判定する。つまり、図９の（ｂ）に示されるように、刺激制御部２２ｄは、ユーザが入眠した時点のリラックス度の指標の値（例えば、ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％））を第二閾値（図中の境界値）と決定する。
　続いて、図９の（ｃ）に示されるように、刺激制御部２２ｄは、覚醒度の指標（いわゆる、中枢神経活動パラメータ）の第一閾値（θ／β＝１）およびリラックス度の指標（いわゆる、自律神経活動パラメータ）の第二閾値（ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％）））で座標平面を４つの領域に区分する。これらの閾値で区分される４つの領域は、ユーザの状態の判定に用いられる。以下、４つの領域ののうち右上領域を第１象限、左上領域を第２象限、左下領域を第３象限、右下領域を第４象限ともいう。刺激制御部２２ｄは、プロットされた点がどの象限に位置するかを判定することにより、ユーザの状態を判定する。
　なお、刺激制御部２２ｄは，算出された複数の座標のそれぞれを座標平面上に時系列順にプロットし、覚醒度の指標の値が初めて第一閾値以上となった座標のリラックス度の指標の値を第二閾値に決定してもよい。
　これにより、刺激提示システム１００は、覚醒度の指標の値が第一閾値以上となったとき、つまり、ユーザが入眠したと推定されたときのリラックス度の指標の値を第二閾値に決定するため、簡便に第二閾値を決定することができる。
　なお、刺激制御部２２ｄは，算出された複数の座標のそれぞれを座標平面上に時系列順にプロットし、覚醒度の指標の値が初めて第一閾値以上となった座標と、当該座標の直前にプロットされた座標とを結ぶ直線と、直線と第一閾値を示す直線との交点の座標を算出し、算出された交点のリラックス度の指標の値を第二閾値に決定してもよい。
　これにより、刺激提示システム１００は、直線と第一閾値を示す直線との交点におけるリラックス度の指標の値を第二閾値に決定するため、簡便に第二閾値を決定することができる。
　［第２例］
　続いて、リラックス度の指標の第二閾値を決定する方法の第２例について説明する。図１０は、第二閾値の決定方法の第２例を説明するための図である。第２例では、第１例と異なり、ユーザの状態が覚醒状態から眠気状態に遷移しない場合に第二閾値を決定する方法を説明する。
　第２例では、刺激制御部２２ｄは、所定の時間内（例えば、３分以内）に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より大きい場合、２以上の座標を通る直線と、第一閾値を示す境界線との交点のリラックス度の指標の値を第二閾値に決定する。
　例えば、図１０の（ａ）に示されるように、ユーザは設定した睡眠時間が開始すると、ユーザの状態は、仮眠前（点１）よりも覚醒度が低くなり、リラックス度が高くなる方向に遷移する（点２）。しかしながら、点３の時点で、ユーザのリラックス度は高くなったものの、ユーザの覚醒度が低い状態に遷移しない。この場合、点１、点２、点３を通る直線（例えば、近似直線）を引く。
　続いて、図１０の（ｂ）に示されるように、刺激制御部２２ｄは、近似直線と、第一閾値を示す境界線との交点におけるリラックス度の指標の値を第二閾値（図中の境界値）と決定する。
　続いて、図１０の（ｃ）に示されるように、刺激制御部２２ｄは、覚醒度の指標の第一閾値（θ／β＝１）およびリラックス度の指標の第二閾値（ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％）））で座標平面を４つの領域（Ｉ：第１象限、ＩＩ：第２象限、ＩＩＩ：第３象限、ＩＶ：第４象限）に区分する。そして、刺激制御部２２ｄは、プロットされた点がどの象限に位置するかを判定することにより、ユーザの状態を判定する。
　これにより、刺激制御部２２ｄは、直線と第一閾値との交点の座標を求めることで、簡便に第二閾値を決定することができる。
　［第３例］
　続いて、リラックス度の指標の第二閾値を決定する方法の第３例について説明する。図１１は、第二閾値の決定方法の第３例を説明するための図である。第３例では、ユーザの覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲内にあるとき、当該指標の値に対応するリラックス度の指標の値を第二閾値とする点で、第２例と異なる。
　第３例では、刺激制御部２２ｄは、所定の時間内に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より大きい場合、２以上の座標のうちのいずれかの座標の覚醒度の指標の値と第一閾値（θ／β＝１）との差分が所定の範囲内（０．２以内、すなわち、θ／β＝０．８以上１以下）にあるとき、覚醒度の指標の値に対応するリラックス度の指標の値を第二閾値に決定する。
　例えば、図１１の（ａ）に示されるように、ユーザは設定した睡眠時間が開始すると、ユーザの状態は、仮眠前（点１）よりも覚醒度が低くなり、リラックス度が高くなる方向に遷移する（点２）。
　しかしながら、図１１の（ｂ）に示されるように、ユーザの状態は、点２よりも点３で、第一閾値との差分が所定の範囲から離れ、点３から点４に遷移すると、点４における覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲内に入る。刺激制御部２２ｄは、点４におけるユーザのリラックス度の指標の値を第二閾値（図中の境界値）と決定する。
　続いて、図１０の（ｃ）に示されるように、刺激制御部２２ｄは、覚醒度の指標の第一閾値（θ／β＝１）およびリラックス度の指標の第二閾値（ＲＭＳＳＤ／ＰＰ間隔平均（％）））で座標平面を４つの領域（Ｉ：第１象限、ＩＩ：第２象限、ＩＩＩ：第３象限、ＩＶ：第４象限）に区分する。そして、刺激制御部２２ｄは、プロットされた点がどの象限に位置するかを判定することにより、ユーザの状態を判定する。
　これにより、刺激制御部２２ｄは、プロットされた座標の覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲の値であるか否かを判定することにより、簡便に第二閾値を決定することができる。
　なお、刺激制御部２２ｄは、ユーザにより設定された睡眠時間内における全ての覚醒度の指標の値が第一閾値より大きく、かつ、全ての覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲を超える場合、（言い換えると、ユーザの覚醒度が高く、第一閾値の近傍に遷移せずに睡眠時間が終了した場合、）睡眠時間内における全てのリラックス度の指標の値の中央値を第二閾値と決定してもよい。
　これにより、入眠しにくい性質のユーザに対しても、睡眠環境の制御が可能となる。
　［表示例］
　続いて、表示部２４に表示される表示情報について説明する。図１２は、表示情報の一例を示す図である。
　表示制御部２２ｅは、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃにより推定された覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザに提示する表示情報を生成し、生成した表示情報を出力する。表示部２４は、表示制御部２２ｅから出力された表示情報を表示する。
　ここでは、表示情報は、睡眠時間におけるユーザの覚醒度およびリラックス度の指標の値の遷移を示すグラフである。端末装置２０の表示部２４には、グラフが表示され、ユーザは、自身の睡眠の質などを把握することができる。
　表示情報には、睡眠コントロールのためのアドバイス、または、ユーザにとって適切な睡眠時間などが含まれてもよい。
　［実施例］
　続いて、本実施の形態に係る刺激提示システム１００を適用してユーザの状態を判定してユーザに刺激を提示した場合（実施例１）のユーザの状態と、所定の時間でユーザに刺激を提示した場合（比較例１）のユーザの状態と、について検証した結果を説明する。睡眠時間はいずれも２０分である。被験者は、比較例１および実施例１のいずれの場合も生体計測器１０を装着して仮眠した。
　［比較例１］
　図１３は、比較例１における刺激提示の制御条件を示す図である。２０分間の仮眠において、図１３に示されるように、前半１８分間の真っ暗な状態（光環境）から、後半２分間に、ユーザの覚醒を促すために、ライトを点灯し、光の明るさおよび色調を徐々に上げた漸増光で覚醒制御を行った。ユーザの状態を示す結果を図１４に示す。
　図１４に示されるように、比較例１では、ユーザは緊張で、かつ、覚醒の状態で起床した。ライトの点灯開始のタイミングが悪く、ユーザは交感神経系が優位な状態であったためであると考えられる。そのため、ユーザをリラックスさせつつ、覚醒させる目的が達成できていない。点灯前よりも仮眠後の方が、リラックス度が僅かに上昇する理由は、点灯前にリラックス度が最小値を示したため、副交感神経系によるリラックス度を上昇させる調節が働いたためと考えられる。
　［実施例１］
　図１５は、実施例１の結果を示す図である。図１５に示されるように、実施例１では、ユーザは、副交感神経系が優位なリラックス状態、かつ、覚醒度が低い状態で起床した。すなわち、ユーザが睡眠状態から覚醒状態に移行する際に、リラックス度を僅かな減少に抑える（より詳細には、交感神経系の活動の上昇を必要最小限度に抑える）ことができた。この結果から、黄白色漸増光を当てることによる目的（ユーザにリラックスを保たせながら覚醒させる）が達成されている。
　以上の実験結果から、ユーザの睡眠制御を時間で行うよりはむしろ、ユーザの状態を判定しながら適切なタイミングで刺激を与えることにより、ユーザの睡眠をより適切に制御することができることが確認できた。
　［効果など］
　以上説明したように、刺激提示システム１００は、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、ユーザの脳波および脈波を取得する取得部２２ａと、取得部２２ａにより取得されたユーザの脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を推定する第一推定部２２ｂと、取得部２２ａにより取得されたユーザの脈波に基づいて、ユーザのリラックス度を推定する第二推定部２２ｃと、推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部２２ｄと、を備える。
　このような刺激提示システム１００は、取得したユーザの脳波および脈波などの生体情報に基づいてユーザの覚醒度およびリラックス度を推定するため、ユーザの状態に応じて適切なタイミングでユーザに刺激を提示することができる。そのため、刺激提示システム１００は、ユーザの状態に応じて適切にユーザの睡眠環境を制御することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が低く、かつ、ユーザのリラックス度が高いと判定された回数が、一定の時間内に所定の回数確認された場合、信号を出力する。
　このような刺激提示システム１００は、ユーザの入眠できている状態が所定の回数確認された場合に、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示するため、ユーザは効果的な睡眠を取ることができて、より良い状態で睡眠から覚醒することができる。
　また、例えば、刺激提示システム１００は、さらに、ユーザの操作を受け付ける操作受付部２５を備え、操作受付部２５は、ユーザにより入力された睡眠時間の設定の指示を受け付け、刺激制御部２２ｄは、睡眠時間の設定の指示を示す信号を受信すると、ユーザの覚醒度が低く、かつ、ユーザのリラックス度が高いと判定された回数が睡眠時間の半分の時間に相当する回数確認された場合に、ユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する。
　このような刺激提示システム１００は、ユーザが設定した睡眠時間の中で、ユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザに刺激を提示することができる。そのため、刺激提示システム１００は、ユーザに効果的に睡眠と適切な状態での覚醒とを提供することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、ユーザの覚醒度が低く、かつ、ユーザのリラックス度が高いと判定された回数が、一定の時間内に所定の回数に到達する前に、睡眠時間の終了までの残り時間が所定の時間未満となった場合に、ユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する。
　このような刺激提示システム１００は、ユーザが設定した睡眠時間内でユーザの睡眠環境を制御することができる。
　また、例えば、第一推定部２２ｂは、脳波のパワーに基づいて覚醒度の指標を算出し、算出した覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、覚醒度は高いと推定し、覚醒度の指標の値が第一閾値以上である場合、覚醒度は低いと推定し、第一閾値は、ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、覚醒度の指標の値が第一閾値以上となる時点をユーザの入眠時点と推定し、第二推定部２２ｃは、脈波に基づいてリラックス度の指標を算出し、算出したリラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、リラックス度は小さいと推定し、リラックス度の指標の値が第二閾値以上である場合、リラックス度は大きいと推定する。
　このような刺激提示システム１００は、中枢神経系の活動状態を示す指標に基づいてユーザの覚醒度を推定し、自律神経系の活動状態を示す指標に基づいてユーザのリラックス度を推定するため、より正確にユーザの状態を判定することができる。また、ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値を第一閾値として使用することにより、ユーザの入眠時点を容易に推定することができる。そのため、刺激提示システム１００は、ユーザの状態に応じて適切にユーザの睡眠環境を制御することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、算出されたユーザの覚醒度の指標の値とリラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の２軸で表される座標平面上にプロットする。
　このような刺激提示システム１００は、ユーザの状態を２つの閾値で区分けされた領域で判定することができるため、より適切にユーザの状態を判定することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは，算出された複数の座標のそれぞれを座標平面上に時系列順にプロットし、覚醒度の指標の値が初めて第一閾値以上となった座標のリラックス度の指標の値を第二閾値に決定する。
　このような刺激提示システム１００は、覚醒度の指標の値が第一閾値以上となったとき、つまり、ユーザが入眠したと推定されたときのリラックス度の指標の値を第二閾値に決定するため、簡便に第二閾値を決定することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは，算出された複数の座標のそれぞれを座標平面上に時系列順にプロットし、覚醒度の指標の値が初めて第一閾値以上となった座標と、当該座標の直前にプロットされた座標とを結ぶ直線と、直線と第一閾値を示す直線との交点の座標を算出し、算出された交点のリラックス度の指標の値を第二閾値に決定する。
　このような刺激提示システム１００は、直線と第一閾値を示す直線との交点におけるリラックス度の指標の値を第二閾値に決定するため、簡便に第二閾値を決定することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、所定の時間内に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より小さい場合、２以上の座標を通る直線と、第一閾値を示す境界線との交点のリラックス度の指標の値を第二閾値に決定する。
　このような刺激提示システム１００は、ユーザの覚醒度が高い状態で入眠しづらい場合でも、プロットされた２以上の点を通る直線を引くことで簡便に第二閾値を決定することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、所定の時間内に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より小さい場合、２以上の座標のうちのいずれかの座標の覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲内にあるとき、覚醒度の指標の値に対応するリラックス度の指標の値を第二閾値に決定する。
　このような刺激提示システム１００は、ユーザの覚醒度の指標の値と第一閾値との差分を取ることで、簡便に第二閾値を決定することができる。
　また、例えば、刺激提示システム１００は、さらに、推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度を含むデータを格納する記憶部を備え、刺激制御部は、所定の時間内に座標平面にプロットされた座標を含む２以上の座標の覚醒度の指標の値がいずれも第一閾値より小さい場合、記憶部に格納されたデータに基づいて、第二閾値を決定する。
　このような刺激提示システム１００は、例えば、ユーザが不眠気味などの性質であっても、ある程度適切に睡眠環境を制御することができる。
　また、例えば、刺激制御部２２ｄは、ユーザにより設定された睡眠時間内における全ての覚醒度の指標の値が第一閾値より小さく、かつ、全ての覚醒度の指標の値と第一閾値との差分が所定の範囲を超える場合、睡眠時間内における全てのリラックス度の指標の値の中央値を第二閾値と決定する。
　このような刺激提示システム１００は、例えば、不眠気味などのユーザの性質に応じて、適切にユーザの睡眠環境を制御することができる。
　また、例えば、刺激提示システム１００は、さらに、推定された覚醒度およびリラックス度に基づいてユーザに提示する表示情報を生成し、生成した表示情報を出力する表示制御部を備える。
　このような刺激提示システム１００は、ユーザに自身の状態を把握させることができる。
　また、刺激提示システム１００などのコンピュータが実行する刺激提示方法は、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示方法であって、ユーザの脳波および脈波を取得する取得ステップと、取得ステップにより取得されたユーザの脳波に基づいて、ユーザの覚醒度を推定する第一推定ステップと、取得ステップにより取得されたユーザの脈波に基づいて、ユーザのリラックス度を推定する第二推定ステップと、推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御ステップと、を含む。
　このような刺激提示方法は、取得したユーザの脳波および脈波などの生体情報に基づいてユーザの覚醒度およびリラックス度を推定するため、ユーザの状態に応じて適切なタイミングでユーザに刺激を提示することができる。そのため、刺激提示方法は、ユーザの状態に応じて適切にユーザの睡眠環境を制御することができる。
　（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、情報処理部２２は、所定のアルゴリズムに基づいて、ユーザの脳波および脈波からユーザの覚醒度およびリラックス度を推定し、覚醒度およびリラックス度に基づいてユーザに刺激を提示するタイミングを決定したが、機械学習モデルを用いて当該タイミングを決定してもよい。
　［刺激提示システムの構成］
　図１６は、他の実施の形態に係る刺激提示システムの機能構成の一例を示すブロック図である。図１６に示されるように、他の実施の形態に係る刺激提示システム１００ａは、生体計測器１０と、端末装置２０ａと、サーバ装置３０ａと、刺激提示部４０とを備える。
　刺激提示システム１００ａは、端末装置２０ａが学習部２２ｆと機械学習モデル２６とを備え、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃを備えない点で、実施の形態に係る刺激提示システム１００と異なる。以下、実施の形態に係る刺激提示システム１００と異なる点を中心に説明し、重複する内容については説明を省略または簡略化する。
　［端末装置］
　端末装置２０ａは、生体計測器１０から脳波データおよび脈波データを取得し、取得した脳波および脈波の時系列データを機械学習モデル２６に入力して得られる出力結果に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定する。そして、端末装置２０ａは、決定したタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を刺激提示部４０へ出力する。機械学習モデル２６は、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの組を教師データとして、脳波および脈波の時系列データと刺激を提示するタイミングとの関係性を学習する。機械学習モデル２６の学習は、学習部２２ｆにより行われる。
　［情報処理部］
　情報処理部２２０は、通信部２１によって受信されたデータ（例えば、脳波データおよび脈波データ）を入力として、機械学習モデル２６を用いて、ユーザの状態に応じた適切なタイミングでユーザに刺激を提示するための情報処理を行う。また、情報処理部２２０は、機械学習モデル２６の学習と再学習（更新ともいう）とを行うための情報処理を行ってもよい。情報処理部２２０は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部２２０は、例えば、機能的な構成要素として、取得部２２ａと、刺激制御部２２ｄと、表示制御部２２ｅと、学習部２２ｆとを備える。これらの構成要素の機能は、例えば、情報処理部２２０を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサが記憶部２３ａに記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
　取得部２２ａは、ユーザの脳波および脈波を取得する。
　刺激制御部２２ｄは、機械学習モデル２６に、取得部２２ａにより取得された脳波および脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する。
　表示制御部２２ｅは、ユーザに提示する表示情報を生成し、生成した表示情報を表示部２４へ出力する。表示情報は、例えば、機械学習モデル２６により出力された出力結果であってもよい。出力結果は、例えば、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定するために使用されるデータ（例えば、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移データ）であってもよいし、ユーザに刺激を提示するタイミング候補を示すデータであってもよい。タイミング候補は、例えば、１つのタイミングであってもよいが、一定の時間幅であってもよい。
　学習部２２ｆは、機械学習モデル２６を学習させる。学習は、教師データを用いて行われるが、教師データを用いずに行われてもよい。前者の場合、例えば、学習部２２ｆは、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの組を教師データとして機械学習モデル２６を学習させてもよい。また、学習部２２ｆは、ユーザへの刺激の提示が行われた後に、当該刺激の提示が行われたタイミングに対するユーザの評価を取得し、取得された評価に基づいて機械学習モデル２６を再学習させることにより機械学習モデル２６のパラメータを更新してもよい。教師データは、入力データとして脳波および脈波の時系列データと、出力データとして刺激の提示を行うタイミングとを有する。具体的には、教師データは、入力データとして脳波および脈波の時系列データと、出力データとして刺激の提示を行うタイミングとの組を含むデータセットであってもよいし、複数のデータセット（例えば、第１教師データおよび第２教師データ）を含んでもよい。例えば、第１教師データは、後述する第１機械学習モデルの学習に使用される教師データであり、例えば、入力データとして教師データの上記入力データ（つまり、脳波および脈波の時系列データ）と、出力データとして覚醒度およびリラックス度の推移との組を含むデータセットである。例えば、第２教師データは、第２機械学習モデルの学習に使用される教師データであり、入力データとして覚醒度およびリラックス度の推移と、出力データとして教師データの上記出力データ（つまり、刺激の提示を行うタイミング）との組を含むデータセットである。
　［記憶部］
　記憶部２３ａは、情報処理部２２０が実行するコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部１３０は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）によって実現されるが、半導体メモリによって実現されてもよい。また、例えば、記憶部２３ａは、機械学習モデル２６を記憶している。機械学習モデル２６は、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた学習済みのモデルである。機械学習モデル２６は、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、または、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ　Ｓｈｏｒｔ　Ｔｅｒｍ　Ｍｅｍｏｒｙ）などであってもよいが、これに限定されない。機械学習モデル２６は、１つ以上のモデルから構成されてもよい。例えば、機械学習モデル２６は、取得部２２ａにより取得された脳波および脈波の時系列データを入力として、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移の推定結果を出力する第１機械学習モデル（図１６で不図示）と、第１機械学習モデルから出力された推定結果を入力としてユーザに刺激を提示するタイミングを出力する第２機械学習モデル（図１６で不図示）とを含んでもよい。具体的には、機械学習モデル２６は、第１機械学習モデルおよび第２機械学習モデルが連結された１つの機械学習モデルであってもよい。
　［サーバ装置］
　サーバ装置３０ａは、例えば、クラウドサーバであり、端末装置２０ａで行われる処理の一部または全部を行ってもよい。例えば、サーバ装置３０ａは、端末装置２０ａから取得した脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングと、タイミングに対する評価とが紐づけられたデータを取得し、取得したデータを教師データとして記憶部３３に記憶してもよい。また、サーバ装置３０ａは、機械学習モデル３４を再学習することにより機械学習モデル３４のパラメータを更新してもよい。そして、サーバ装置３０ａは、学習済みのパラメータを端末装置２０ａへ出力し、端末装置２０ａの記憶部２３ａに記憶された機械学習モデル２６のパラメータを更新してもよい。
　［情報処理部］
　情報処理部３２は、例えば、機械学習モデル２６の学習および再学習（更新ともいう）を行うための情報処理を行ってもよい。情報処理部３２は、具体的には、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部３２は、例えば、機能的な構成要素として、学習部３２ａを備える。この構成要素の機能は、例えば、情報処理部３２を構成するマイクロコンピュータまたはプロセッサが記憶部３３に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
　学習部３２ａは、例えば、記憶部３３に記憶された教師データを用いて機械学習モデル３４の学習と再学習とを行い、学習済みパラメータを端末装置２０ａへ出力する。
　［記憶部］
　記憶部３３は、情報処理部３２により実行されるコンピュータプログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部３３は、例えば、ＨＤＤによって実現されるが、半導体メモリによって実現されてもよい。また、例えば、記憶部３３は、機械学習モデル３４を記憶している。機械学習モデル３４は、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた学習済みのモデルである。機械学習モデル３４は、１つ以上のモデルから構成されてもよい。例えば、機械学習モデル３４は、脳波および脈波の時系列データを入力として、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移の推定結果を出力する第１機械学習モデル（図１６で不図示）と、第１機械学習モデルから出力された推定結果を入力としてユーザに刺激を提示するタイミングを出力する第２機械学習モデル（図１６で不図示）とを含んでもよい。
　［刺激提示システムの動作］
　続いて、刺激提示システム１００ａの動作について図１７を参照しながら説明する。図１７は、他の実施の形態に係る刺激提示システムの動作の一例を示すフローチャートである。
　図１７に示されるように、端末装置２０ａの取得部２２ａは、生体計測器１０の脳波計測部１１で計測されたユーザの脳波、および、脈波計測部１２により計測されたユーザの脈波を取得する（Ｓ４０１）。取得部２２ａは、取得した脳波および脈波を刺激制御部２２ｄに出力する（不図示）。取得部２２ａは、ユーザにより設定された睡眠時間の開始時刻から終了時間までの少なくとも一部の期間（いわゆる、対象期間）に計測された脳波および脈波（脳波および脈波の時系列データともいう）を取得してもよい。そして、取得部２２ａは、取得した脳波および脈波を刺激制御部２２ｄに出力してもよい。取得部２２ａは、睡眠時間の終了時刻まで、対象期間（例えば、一定時間）毎の脳波および脈波を、順次、刺激制御部２２ｄに出力してもよい。
　続いて、刺激制御部２２ｄは、取得した脳波および脈波の時系列データを機械学習モデル２６に入力し（Ｓ４０２）、機械学習モデル２６から出力された出力結果に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定する（Ｓ４０３）。機械学習モデル２６の出力結果は、例えば、ユーザの脳波および脈波の時系列データに基づいて推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度の推移と、刺激を提示するタイミング候補とを含んでもよい。タイミング候補については上述したため、ここでの説明を省略する。刺激制御部２２ｄは、例えば、一定の時間幅から１つのタイミングを決定してもよい。
　続いて、刺激制御部２２ｄは、ステップＳ４０３で決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号（いわゆる、刺激提示信号）を出力する（Ｓ４０４）。
　続いて、刺激提示部４０は、ステップＳ４０４で刺激制御部２２ｄから出力された信号（いわゆる、刺激提示信号）を受信すると（不図示）、刺激提示信号に基づいて、ユーザに刺激を提示する（Ｓ４０５）。例えば、刺激提示部４０がライトである場合、刺激提示部４０は、刺激提示信号に基づいて、決定されたタイミングに点灯し、光の明るさを徐々に明るくしつつ、光色を黄白色から青白色へと変化させる。
　図示していないが、表示制御部２２ｅは、ステップＳ４０５でユーザへの刺激の提示が行われた後に、機械学習モデル２６の出力結果とユーザへの刺激提示結果とをユーザに提示する表示情報を生成し、生成された表示情報を出力する。表示部２４は、表示制御部２２ｅから出力された表示情報を表示する。図１８は、表示情報の一例を示す図である。図１８に示されるように、表示情報は、例えば、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移を示すグラフと、刺激提示のタイミング（図中の×印）と、刺激の種類（図中のライトの点灯マーク）とを含んでもよい。操作受付部２５は、例えば、ユーザにより「次へ」のボタンがタッチされると、次の情報を提示する指示の入力操作を受け付ける。
　図１９は、刺激の提示が行われたタイミングに対するユーザの評価を受け付ける受付画面の一例を示す図である。例えば、操作受付部２５が次の情報を提示する指示の入力操作を受け付けると、表示部２４は、ユーザの評価を受け付けるための受付画面を表示する。例えば、図１９に示されるように、ユーザは、刺激の提示が行われたタイミングが適切ではなかったと感じた場合、「タイミングは適切でしたか？」の問いに対して「いいえ」のボタンをタッチして、早かったまたは遅かったなどの理由を入力してもよい。操作受付部２５は、ユーザによる評価の入力操作を受け付けると、当該評価を学習部２２ｆに出力する。学習部２２ｆは、刺激の提示が行われたタイミングに対するユーザの評価を取得すると、取得された評価に基づいて機械学習モデル２６を再学習させることにより機械学習モデル２６を更新してもよい。
　［効果など］
　以上説明したように、刺激提示システム１００ａは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、ユーザの脳波および脈波を取得する取得部２２ａと、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた機械学習モデル２６に、取得部２２ａにより取得された脳波および脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部２２ｄと、を備える。
　このような刺激提示システム１００ａは、取得したユーザの脳波および脈波などの生体情報を機械学習モデル２６に入力して得られる出力結果に基づいてユーザに刺激を提示するタイミングを決定することができる。そのため、刺激提示システム１００ａは、ユーザの状態に応じて適切なタイミングでユーザに刺激を提示することができる。
　また、例えば、刺激提示システム１００ａは、さらに、機械学習モデル２６を学習させる学習部２２ｆを備え、学習部２２ｆは、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの組を教師データとして機械学習モデル２６を学習させ、刺激制御部２２ｄにより決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示が行われた後に、当該タイミングに対するユーザの評価を取得し、取得された評価に基づいて機械学習モデル２６を再学習させることにより機械学習モデル２６を更新する。
　このような刺激提示システム１００ａは、当該刺激の提示が行われたタイミングに対するユーザの評価に基づいて機械学習モデル２６を再学習するため、再学習された機械学習モデル２６を用いることにより、適切なタイミングを決定することができる。そのため、刺激提示システム１００ａは、ユーザの状態に応じてより適切なタイミングでユーザに刺激を提示することができる。
　また、例えば、刺激提示システム１００ａでは、機械学習モデル２６は、取得部２２ａにより取得された脳波および脈波の時系列データを入力として、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移の推定結果を出力する第１機械学習モデルと、第１機械学習モデルから出力された推定結果を入力としてユーザに刺激を提示するタイミングを出力する第２機械学習モデルとを含む。
　このような刺激提示システム１００ａは、ユーザの脳波および脈波の時系列データを入力としてユーザの覚醒度およびリラックス度の推移を出力する第１機械学習モデルと、ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移を入力としてユーザへの刺激の提示を行うタイミングを出力する第２機械学習モデルとを用いて、ユーザの脳波および脈波の時系列データから刺激の提示を行うタイミングを決定することができる。そのため、刺激提示システム１００ａは、ユーザの状態に応じてより適切なタイミングで刺激を提示することができる。
　（変形例１）
　なお、刺激提示システム１００ａでは、刺激制御部２２ｄは機械学習モデル２６の出力結果に基づいてユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力したが、これに限られない。例えば、刺激制御部２２ｄは、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルを生成するモデル生成部により決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力してもよい。ここで、モデルのアルゴリズムは、例えば、ロジスティック回帰、重回帰、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、または、ニューラルネットワークなどであってもよい。
　例えば、変形例１に係る刺激提示システムは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示するタイミングを決定するためのモデル生成システムにより生成されたモデルを用いて当該タイミングを決定する。
　モデル生成システムは、例えば、ユーザの脳波および脈波を取得する取得部２２ａと、取得部２２ａにより取得された脳波および脈波に基づいてユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示が行われた後に、タイミングに対するユーザの評価を取得し、取得された評価と、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示したタイミングとの組を学習データとして、脳波および脈波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を学習することにより、刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルを生成するモデル生成部と、を備え、モデル生成部は、モデルにより決定された刺激を提示するタイミングを、ユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部２２ｄへ出力する。モデル生成部は、端末装置が備えてもよいし、サーバ装置が備えてもよい。
　このようなモデル生成システムは、刺激の提示が行われたタイミングに対するユーザの評価に基づいて、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルを生成するため、ユーザの状態に応じてより適切なタイミングを決定することができる。そのため、変形例１に係る刺激提示システムは、ユーザの状態に応じてより適切なタイミングでユーザに刺激を提示することができる。
　また、モデル生成部は、例えば、取得部２２ａにより取得されたユーザの脳波に基づいてユーザの覚醒度を推定し、取得部２２ａにより取得されたユーザの脈波に基づいてユーザのリラックス度を推定し、覚醒度およびリラックス度に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定してもよい。
　このようなモデル生成システムは、ユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいてユーザに刺激を提示するタイミングを決定するため、ユーザの状態に応じて適切なタイミングを決定することができる。そのため、変形例１に係る刺激提示システムは、ユーザの状態に応じて適切なタイミングでユーザに刺激を提示することができる。
　（変形例２）
　他の実施の形態の変形例２について説明する。他の実施の形態に係る刺激提示システムは、学習部２２ｆを備え、変形例１に係る刺激提示システムは、モデル更新部を備えた。変形例２に係る刺激提示システムは、モデルを更新するモデル更新部を備える。ここで、モデルは、変形例１と同様であってもよい。
　変形例２に係る刺激提示システムは、ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、ユーザの脳波および脈波を取得する取得部２２ａと、刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルに、取得部２２ａにより取得された脳波および脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、ユーザに刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部２２ｄと、刺激制御部２２ｄにより決定されたタイミングでユーザへの刺激の提示が行われた後に、タイミングに対するユーザの評価を取得し、取得された評価に基づいて、脳波および脳波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を学習することにより、モデルを更新するモデル更新部と、を備える。
　このような刺激提示システムは、例えば、モデルの学習および再学習を行う学習部、または、モデルを生成するモデル生成部とは別に、モデルを更新するモデル更新部を備えるため、モデルの学習およびモデルの生成のように処理量が大きくなりにくく、更新に必要なデータを取得して処理を行うことができる。
　なお、他の実施の形態、変形例１および変形例２では、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃを備えない例を説明したが、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃを備えてもよい。この場合、刺激提示システムは、第一推定部２２ｂおよび第二推定部２２ｃにより推定されたユーザの覚醒度およびリラックス度に基づいて刺激を提示するタイミングを決定し、決定されたタイミングでユーザに刺激を提示した後に、ユーザの評価を取得してもよい。そして、刺激提示システムは、ユーザの評価に基づいて、脳波および脈波の時系列データとタイミングとの関係性を学習することにより、より適切なタイミングを決定することができる。
　ここで、ユーザの評価に基づいて、脳波および脳波の時系列データと、刺激を提示するタイミングとの関係性を学習することについて具体的に説明する。例えば、ユーザの評価が良好でなかった場合、評価が良好でないタイミングと、脳波および脈波の時系列データとの関係性をモデルに学習させるための教師データとして、ユーザの脳波および脈波の時系列データと、ユーザへの刺激の提示が行われたタイミングとの組のデータセットを使用する。また、例えば、ユーザの評価が良好であった場合、評価が良好であるタイミングと、脳波および脈波の時系列データとの関係性をモデルに学習させるための教師データとして、ユーザの脳波および脈波の時系列データと、ユーザへの刺激の提示が行われたタイミングとの組のデータセットを使用する。
　例えば、刺激を提示するタイミングが早かったと評価された場合、ユーザから提示された理想的なタイミングまでの脳波および脈波の時系列データと、タイミングとの関係性をモデルに学習させる。また、例えば、刺激を提示するタイミングが早かったとも遅かったとも評価されていない場合、ユーザへの刺激の提示が行われたタイミングから所定時間（例えば、数分）前までの脳波および脈波の時系列データと、タイミングとの関係性をモデルに学習させる。また、例えば、刺激を提示するタイミングが遅かったと評価された場合、ユーザから提示された理想的なタイミングまでの脳波および脈波の時系列データと、タイミングとの関係性をモデルに学習させる。
　なお、教師データとしては、ユーザの評価が良好であった場合のデータセットのみが使用されてもよい。
　例えば、上記実施の形態では、ユーザの状態が二次元座標によって表示されたが、ユーザの状態の表示態様は特に限定されない。ユーザの状態は、例えば、５段階の数値または文字で表示されてもよい。
　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、上記実施の形態において、各構成要素は、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、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。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およ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、刺激提示方法として実現されてもよいし、刺激提示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コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
　また、本発明は、上記実施の形態の端末装置として実現されてもよいし、汎用の端末装置を上記実施の形態の端末装置として動作させるためのアプリケーションプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、このようなアプリケーションプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
　また、上記実施の形態では、刺激提示システムは、複数の装置によって実現されたが。単一の装置として実現されてもよい。刺激提示システムが複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された刺激提示システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
　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およ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　生体計測器
　１１　脳波計測部
　１２　脈波計測部
　２２ａ　取得部
　２２ｂ　第一推定部
　２２ｃ　第二推定部
　２２ｄ　刺激制御部
　２２ｅ　表示制御部
　２２ｆ　学習部
　２３、２３ａ　記憶部
　２５　操作受付部
　２６　機械学習モデル
　３０、３０ａ　サーバ装置
　１００、１００ａ　刺激提示システム

Claims (21)

  1. 　ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
    　前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
    　前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定部と、
    　前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定部と、
    　推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、
    　を備える、
    　刺激提示システム。
  2. 　前記刺激制御部は、前記ユーザの前記覚醒度が低く、かつ、前記ユーザの前記リラックス度が高いと判定された回数が、一定の時間内に所定の回数確認された場合、前記信号を出力する、
    　請求項１に記載の刺激提示システム。
  3. 　さらに、前記ユーザの操作を受け付ける操作受付部を備え、
    　前記操作受付部は、前記ユーザにより入力された睡眠時間の設定の指示を受け付け、
    　前記刺激制御部は、
    　前記睡眠時間の設定の指示を示す信号を受信すると、前記ユーザの前記覚醒度が低く、かつ、前記ユーザの前記リラックス度が高いと判定された回数が前記睡眠時間の半分の時間に相当する回数確認された場合に、前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する前記信号を出力する、
    　請求項２に記載の刺激提示システム。
  4. 　前記刺激制御部は、前記ユーザの前記覚醒度が低く、かつ、前記ユーザの前記リラックス度が高いと判定された回数が、前記一定の時間内に所定の回数に到達する前に、前記睡眠時間の終了までの残り時間が所定の時間未満となった場合に、前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する前記信号を出力する、
    　請求項３に記載の刺激提示システム。
  5. 　前記第一推定部は、
    　前記脳波のパワーに基づいて前記覚醒度の指標を算出し、
    　　算出した前記覚醒度の指標の値が第一閾値よりも小さい場合、前記覚醒度は高いと推定し、
    　　前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上である場合、前記覚醒度は低いと推定し、
    　前記第一閾値は、前記ユーザの覚醒状態と睡眠状態との境界を示す値であり、
    　前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値以上となる時点を前記ユーザの入眠時点と推定し、
    　前記第二推定部は、
    　前記脈波に基づいて前記リラックス度の指標を算出し、
    　算出した前記リラックス度の指標の値が第二閾値よりも小さい場合、前記リラックス度は小さいと推定し、前記リラックス度の指標の値が前記第二閾値以上である場合、前記リラックス度は大きいと推定する、
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の刺激提示システム。
  6. 　前記刺激制御部は、
    　算出された前記ユーザの前記覚醒度の指標の値と前記リラックス度の指標の値との組である座標を、覚醒度の指標およびリラックス度の指標の２軸で表される座標平面上にプロットする、
    　請求項５に記載の刺激提示システム。
  7. 　前記刺激制御部は，
    　算出された複数の前記座標のそれぞれを前記座標平面上に時系列順にプロットし、前記覚醒度の指標の値が初めて前記第一閾値以上となった座標の前記リラックス度の指標の値を第二閾値に決定する、
    　請求項６に記載の刺激提示システム。
  8. 　前記刺激制御部は，
    　算出された複数の前記座標のそれぞれを前記座標平面上に時系列順にプロットし、前記覚醒度の指標の値が初めて前記第一閾値以上となった座標と、当該座標の直前にプロットされた座標とを結ぶ直線と、前記直線と前記第一閾値を示す直線との交点の座標を算出し、
    　算出された前記交点の前記リラックス度の指標の値を前記第二閾値に決定する、
    　請求項６に記載の刺激提示システム。
  9. 　前記刺激制御部は、所定の時間内に前記座標平面にプロットされた前記座標を含む２以上の座標のうちの前記覚醒度の指標の値がいずれも前記第一閾値より小さい場合、前記２以上の座標を通る直線と、前記第一閾値を示す境界線との交点の前記リラックス度の指標の値を前記第二閾値に決定する、
    　請求項６に記載の刺激提示システム。
  10. 　前記刺激制御部は、所定の時間内に前記座標平面にプロットされた前記座標を含む２以上の座標の前記覚醒度の指標の値がいずれも前記第一閾値より小さい場合、前記２以上の座標のうちのいずれかの座標の前記覚醒度の指標の値と前記第一閾値との差分が所定の範囲内にあるとき、前記覚醒度の指標の値に対応する前記リラックス度の指標の値を前記第二閾値に決定する、
    　請求項６に記載の刺激提示システム。
  11. 　前記刺激提示システムは、さらに、推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度を含むデータを格納する記憶部を備え、
    　前記刺激制御部は、
    　所定の時間内に前記座標平面にプロットされた前記座標を含む２以上の座標の前記覚醒度の指標の値がいずれも前記第一閾値より小さい場合、前記記憶部に格納された前記データに基づいて、前記第二閾値を決定する、
    　請求項６に記載の刺激提示システム。
  12. 　前記刺激制御部は、前記ユーザにより設定された睡眠時間内における全ての前記覚醒度の指標の値が前記第一閾値より小さく、かつ、全ての前記覚醒度の指標の値と前記第一閾値との差分が所定の範囲を超える場合、前記睡眠時間内における全ての前記リラックス度の指標の値の中央値を前記第二閾値と決定する、
    　請求項６に記載の刺激提示システム。
  13. 　前記刺激提示システムは、さらに、推定された前記覚醒度およびリラックス度に基づいて前記ユーザに提示する表示情報を生成し、生成した前記表示情報を出力する表示制御部を備える、
    　請求項１～１２のいずれか１項に記載の刺激提示システム。
  14. 　ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示方法であって、
    　前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得ステップと、
    　前記取得ステップにより取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて、前記ユーザの覚醒度を推定する第一推定ステップと、
    　前記取得ステップにより取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて、前記ユーザのリラックス度を推定する第二推定ステップと、
    　推定された前記ユーザの前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御ステップと、
    　を含む、
    　刺激提示方法。
  15. 　請求項１４に記載の刺激提示方法をコンピュータに実行させるための、
    　プログラム。
  16. 　ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
    　前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
    　脳波および脈波の時系列データと、前記刺激を提示するタイミングとの関係性を予め学習させた機械学習モデルに、前記取得部により取得された前記脳波および前記脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、
    　を備える、
    　刺激提示システム。
  17. 　さらに、前記機械学習モデルを学習させる学習部を備え、
    　前記学習部は、
    　脳波および脈波の時系列データと、前記刺激を提示するタイミングとの組を教師データとして前記機械学習モデルを学習させ、
    　前記刺激制御部により決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示が行われた後に、前記タイミングに対する前記ユーザの評価を取得し、
    　取得された前記評価に基づいて前記機械学習モデルを再学習させることにより前記機械学習モデルを更新する、
    　請求項１６に記載の刺激提示システム。
  18. 　前記機械学習モデルは、前記取得部により取得された前記脳波および前記脈波の時系列データを入力として、前記ユーザの覚醒度およびリラックス度の推移の推定結果を出力する第１機械学習モデルと、前記第１機械学習モデルから出力された前記推定結果を入力として前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを出力する第２機械学習モデルとを含む、
    　請求項１６または１７に記載の刺激提示システム。
  19. 　ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示するタイミングを決定するためのモデル生成システムであって、
    　前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
    　前記取得部により取得された前記脳波および前記脈波に基づいて前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示が行われた後に、前記タイミングに対する前記ユーザの評価を取得し、取得された前記評価と、前記脳波および前記脈波の時系列データと、前記刺激を提示したタイミングとの組を学習データとして、脳波および脈波の時系列データと、前記刺激を提示するタイミングとの関係性を学習することにより、前記刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルを生成するモデル生成部と、
    　を備え、
    　前記モデル生成部は、前記モデルにより決定された前記刺激を提示するタイミングを、前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部へ出力する、
    　モデル生成システム。
  20. 　前記モデル生成部は、
    　前記取得部により取得された前記ユーザの前記脳波に基づいて前記ユーザの覚醒度を推定し、前記取得部により取得された前記ユーザの前記脈波に基づいて前記ユーザのリラックス度を推定し、前記覚醒度および前記リラックス度に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定する、
    　請求項１９に記載のモデル生成システム。
  21. 　ユーザを睡眠から覚醒させるための刺激を提示する刺激提示システムであって、
    　前記ユーザの脳波および脈波を取得する取得部と、
    　前記刺激を提示するタイミングを決定するためのモデルに、前記取得部により取得された前記脳波および前記脈波の時系列データを入力して得られる出力結果に基づいて、前記ユーザに前記刺激を提示するタイミングを決定し、決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示を制御する信号を出力する刺激制御部と、
    　前記刺激制御部により決定された前記タイミングで前記ユーザへの前記刺激の提示が行われた後に、前記タイミングに対する前記ユーザの評価を取得し、取得された前記評価に基づいて、前記脳波および前記脳波の時系列データと、前記刺激を提示するタイミングとの関係性を学習することにより、前記モデルを更新するモデル更新部と、
    　を備える、
    　刺激提示システム。
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