JP6920434B2 - 疲労回復支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、疲労の回復を支援する疲労回復支援装置に関する。

近年、人の疲労を検知する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。ここで、特許文献１には、ＬＦ／ＨＦ値について疲労度判定基準値データを確立し、脈拍間隔（又は心拍間隔）から算出した被験者のＬＦ／ＨＦ値と疲労度判定基準値データとを対比して、疲労度を判定する疲労度の判定処理システムが開示されている。

特許文献１に記載の疲労度の判定処理システムでは、例えば、加速度脈波のａ−ａ間隔を最大エントロピー法（ＭＥＭ）を用いて周波数領域の低周波数成分（ＬＦ：約０．０４−０．１５Ｈｚ）と高周波数成分（ＨＦ：約０．１５−０．４０Ｈｚ）とに分離し、ＬＦ値を被験者の交感神経の働き値、ＨＦ値を被験者の副交感神経の働き値としている。この疲労度の判定処理システムによれば、ＬＦ／ＨＦ値を用いることにより、交感神経機能の亢進を評価することができ、疲労度を評価することができる。

特開２０１０−２０１１１３号公報

上述したように、特許文献１に記載の疲労度の判定処理システムによれば疲労度（疲労の程度）を知ることができる。しかしながら、特許文献１では、疲労の回復については何ら言及されていない（考慮されていない）。すなわち、特許文献１に記載の疲労度の判定処理システムでは、疲労の程度について知ることはできるものの、使用者（被験者）が疲労を回復するための指針となるような情報（疲労回復の参考となる情報）を得ることはできなかった。よって、特許文献１に記載の疲労度の判定処理システムでは、疲労の回復に寄与することまではできなかった。

本発明は、上記問題点を解消する為になされたものであり、ユーザの疲労回復に寄与することが可能な疲労回復支援装置を提供することを目的とする。

本発明に係る疲労回復支援装置は、サーカディアンリズムを取得するサーカディアンリズム取得手段と、サーカディアンリズム取得手段により取得されたサーカディアンリズムのパターンを判定するパターン判定手段と、睡眠の質を判定する睡眠判定手段と、サーカディアンリズムのパターンと睡眠の質と睡眠による疲労回復効果との関係を示す関係データを予め記憶する関係データ記憶手段と、サーカディアンリズムのパターン、睡眠の質、及び、関係データに基づいて、睡眠による疲労回復効果を推定する回復効果推定手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る疲労回復支援装置によれば、サーカディアンリズム（概日リズム）のパターンと睡眠の質と睡眠による疲労回復効果との関係を示す関係データが予め記憶されており、取得されたサーカディアンリズムのパターン、睡眠の質、及び、予め記憶されている上記関係データに基づいて、睡眠による疲労回復効果が推定される。すなわち、使用者のサーカディアンリズムと睡眠の質とを取得し、例えば多人数で取ったデータベース（関係データ／相関データ）と照合することで、使用者の睡眠による疲労回復効果を推定することができる。よって、使用者は、例えば、サーカディアンリズムと睡眠（生活リズム）とが合っているかどうかや、合っていない場合にはどのように合わせることが好ましいかなどの情報を得ることができる。その結果、ユーザの疲労回復に寄与することが可能となる。

本発明に係る疲労回復支援装置は、自律神経活動指標を計測する自律神経活動計測手段と、計測手段により計測された自律神経活動指標の変化に基づいて、疲労回復度合いを推定する回復度合推定手段と、行動に関する行動情報を記憶する行動記憶手段と、回復度合推定手段により推定された疲労回復度合い、行動記憶手段に記憶されている行動情報、及び、回復効果推定手段により推定された睡眠による疲労回復効果に基づいて、睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度を推定する寄与度推定手段とを備えることが好ましい。

この場合、推定された疲労回復度合い、記憶されている行動情報、及び、推定された睡眠による疲労回復効果に基づいて、睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度が推定される。すなわち、実際に疲労度を求めて、推定値と実測値とを比較し、行動の効果（影響）がどれほどあったかを求めることにより、睡眠と行動がそれぞれどの程度疲労回復に寄与したかを推定できる。よって、疲労回復に寄与し得る（寄与度が大きい）睡眠条件や行動を推定することが可能となる。

本発明に係る疲労回復支援装置は、寄与度推定手段により推定された睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度に基づいて、疲労回復に適した睡眠条件、及び／又は行動を提示する提示手段を備えることが好ましい。

このようにすれば、疲労回復に寄与し得る（寄与度が大きい）睡眠条件や行動を促すように使用者に提示することが可能となる。

本発明に係る疲労回復支援装置では、自律神経活動計測手段が、心拍数又は脈拍数を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することが好ましい。

この場合、検出が比較的容易な心拍数又は脈拍数を検出することにより、ＬＦ／ＨＦ（低周波成分／高周波成分の比）、ＬＦ（低周波成分）、ＨＦ（高周波成分）、ＴＰ（トータル・パワー（自律神経活動量）＝ＬＦ＋ＨＦ）、ｃｃｖＴＰ（ＴＰを測定時間中の心拍数で補正した値）のいずれかで示される自律神経活動指標を計測することができる。

本発明に係る疲労回復支援装置では、サーカディアンリズム取得手段が、体温、心拍数、脈拍数、及び自律神経活動指標のうち、少なくともいずれか一つの生体データを計測し、パターン判定手段が、サーカディアンリズム取得手段により計測された生体データの日内変動に基づいて、サーカディアンリズムのパターンを判定することが好ましい。

この場合、体温、心拍数、脈拍数、及び自律神経活動指標のうち、少なくともいずれか一つの生体データの日内変動から、サーカディアンリズムのパターンが判定される。よって、体温、心拍数、脈拍数、及び自律神経活動指標のうち、少なくともいずれか一つの生体データを計測することによって、サーカディアンリズムのパターンを判定することができる。

本発明に係る疲労回復支援装置では、睡眠判定手段が、睡眠中の体動、体温、心拍数、脈拍数、自律神経活動指標、呼吸数、及び脳波のうち、少なくともいずれか一つの生体データを計測し、当該生体データに基づいて、睡眠深度、該睡眠深度の持続時間、周期、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、及び睡眠深度が浅い時間の総睡眠時間に占める割合のうち、少なくともいずれか一つの睡眠データを求めるとともに、当該睡眠データに基づいて、睡眠の質を判定することが好ましい。

この場合、睡眠中の体動、体温、心拍数、脈拍数、自律神経活動指標、呼吸数、及び脳波のうち、少なくともいずれか一つの生体データが計測され、当該生体データに基づいて、睡眠深度、該睡眠深度の持続時間、周期、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、及び睡眠深度が浅い時間の総睡眠時間に占める割合のうち、少なくともいずれか一つの睡眠データが求められ、当該睡眠データに基づいて、睡眠の質が判定される。よって、睡眠の質を定量的なデータ（睡眠データ）に基づいて判定することができる。

本発明に係る疲労回復支援装置では、サーカディアンリズム取得手段及び前記自律神経活動計測手段が、携帯可能な筐体に取り付けられ、心拍数又は脈拍数を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することが好ましい。

この場合、心拍数又は脈拍数を検出することにより、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することができる。よって、携帯可能な装置で、サーカディアンリズムと自律神経自律神経活動とを取得することが可能となる。

本発明に係る疲労回復支援装置では、サーカディアンリズム取得手段、睡眠判定手段、及び自律神経活動計測手段が、使用者の身体に装着可能な筐体に取り付けられ、使用者の開始操作を受け付けたとき、又は、所定の計測開始条件が満足されたと自動的に判定したときに、心拍数又は脈拍数を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することが好ましい。

この場合、心拍数又は脈拍数を検出することにより、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することができる。よって、装着型の装置で、サーカディアンリズムの取得と睡眠の質の判定とを行うことが可能となる。また、計測に適したタイミングを判定して自動的に計測することが可能となる。

本発明に係る疲労回復支援装置では、サーカディアンリズム取得手段、睡眠判定手段、及び自律神経活動計測手段が、携帯可能な筐体又は使用者の身体に装着可能な筐体に取り付けられ、心拍数又は脈拍数を検出して、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測し、睡眠判定手段が、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンを判定するとともに、ＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンを判定し、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンとＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンとの相関度に基づいて睡眠の質を判定することが好ましい。

ところで、発明者は、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンとＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンとの相関度と、睡眠の質とは相関があるとの知見を得た。そこで、本発明に係る疲労回復支援装置によれば、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンが判定されるとともに、ＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンが判定され、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンとＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンとの相関度に基づいて睡眠の質が判定される。よって、睡眠の質を定量的なデータに基づいて判定することができる。

本発明に係る疲労回復支援装置では、行動記憶手段が、使用者からのコメントを受け付ける入力手段を有することが好ましい。

このようにすれば、コメントを付して使用者の行動情報を記憶することができるため、疲労回復に効果の高い行動をより適確に推定することが可能となる。

本発明に係る疲労回復支援装置は、使用者の過去に取得された、サーカディアンリズムのパターン、睡眠の質、及び、疲労回復度合い又は使用者のコメントを学習し、当該学習の結果を、サーカディアンリズムのパターンと、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係データに反映する学習手段をさらに有することが好ましい。

この場合、使用者の過去に取得された、サーカディアンリズムのパターン、睡眠の質、及び、疲労回復度合い又は使用者のコメントが学習され、当該学習の結果が、サーカディアンリズムのパターンと、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係データに反映される。よって、上記学習によって各使用者の個人差を補正することができ、使用者に合わせて疲労回復支援を行うことが可能となる。

本発明によれば、ユーザの疲労回復に寄与することが可能となる。

第１実施形態に係る疲労回復支援装置の構成を示すブロック図である。 体温変化に基づいたサーカディアンリズムの（パターンの）一例を示す図である。 睡眠と疲労回復効果との関係（相関関係）を示す図である。 第２実施形態に係る疲労回復支援装置の構成を示すブロック図である。 把持型の測定装置の一例を示す図である。 第２実施形態に係る疲労回復支援装置による疲労回復推奨処理の処理手順を示すフローチャートである。 変形例に係る疲労回復支援装置（測定装置）の構成を示すブロック図である。 第３実施形態に係る疲労回復支援装置の構成を示すブロック図である。 首装着型の測定装置の一例を示す図である。 腕時計型の測定装置の一例を示す図である。 胸部貼付（装着）型の測定装置の一例を示す図である。 第３実施形態に係る疲労回復支援装置による自動計測処理の処理手順を示すフローチャートである。 第４実施形態に係る疲労回復支援装置の構成を示すブロック図である。 体温とｃｃｖＴＰそれぞれの日内変動パターンの一例（相関度／逆相関度）、及び、心拍数（ＨＢ）とｃｃｖＴＰそれぞれの日内変動パターンの一例（相関度／逆相関度）を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図中、同一又は相当部分には同一符号を用いることとする。また、各図において、同一要素には同一符号を付して重複する説明を省略する。

（第１実施形態）
まず、図１を用いて、第１実施形態に係る疲労回復支援装置１の構成について説明する。図１は、疲労回復支援装置１の構成を示すブロック図である。

疲労回復支援装置１は、睡眠に対する疲労回復効果を推定して、使用者（被験者）の疲労回復を支援する装置（システム）である。疲労回復支援装置１は、主として、無線通信によって通信可能に接続される測定装置１１と、制御装置１２と、サーバ１３とを備えて構成されている。

測定装置１１は、主として、サーカディアンリズム取得部１１１（請求の範囲に記載のサーカディアンリズム取得手段に相当）と、パターン判定部１１２（請求の範囲に記載のパターン判定手段に相当）と、睡眠判定部１１３（請求の範囲に記載の睡眠判定手段に相当）と、第１無線通信部（無線通信モジュール）１１９とを有している。

サーカディアンリズム取得部１１１は、サーカディアンリズム（概日リズム）を取得する。サーカディアンリズム取得部１１１は、体温、心拍数、脈拍数、及び自律神経活動指標（ＬＦ／ＨＦ（低周波成分／高周波成分の比）、ＬＦ（低周波成分）、ＨＦ（高周波成分）、ＴＰ（トータル・パワー（自律神経活動量）＝ＬＦ＋ＨＦ）、ｃｃｖＴＰ（ＴＰを測定時間中の心拍数で補正した値））のうち、少なくともいずれか一つの生体データを計測する生体センサ１１１ａを有している。なお、本実施形態では、生体センサ１１１ａとして体温センサを用いた。体温センサとしては、例えばチップサーミスタや測温抵抗体を用いることができる。取得された体温データ（生体データ）は、例えばＳＲＡＭやＥＥＰＲＯＭなどのメモリに時系列的に記憶される。

パターン判定部１１２は、取得された体温データ（生体データ）の日内変動に基づいて、サーカディアンリズムのパターンを判定する。より具体的には、パターン判定部１１２は、まず、ばらつきのある体温データを、予め設定されている近似ルールに基づいて曲線近似してサーカディアンリズムのパターンを判定する。ここで、体温変化に基づいたサーカディアンリズムのパターンの一例を図２に示す。図２の縦軸は体温（℃）であり、横軸は日時である。図２に示された丸いプロットが体温データ（体温測定値）であり、近似曲線がサーカディアンリズムのパターンである。ここで、パターンの種類は複数あってもよく（例えば、多項式近似や移動平均、複数の関数の組み合わせ等）、近似の相関係数や前日までのサーカディアンリズムパターンからパターンを判定してもよい。

図１に戻り、パターン判定部１１２は、判定したサーカディアンリズムのパターンから周期及びピーク時刻を取得する。なお、用いるパターンの種類によって周期及びピーク時刻がずれる（異なる）ことがある。さらに、パターン判定部１１２は、取得した周期、ピーク時刻、及びパターンの種類に応じてサーカディアンリズムを分類する。なお、体温以外の上記生体データを用いた場合も同様にしてサーカディアンリズムのパターンの判定や分類などを行うことができる。

より具体的には、サーカディアンリズムの分類としては、例えば、体温の極大・極小の違いからの分類として、朝型（体温極大：１６時付近、極小：４時付近）、夜型（極大：２２時付近、極小：１０時付近）、反転朝型（極大：４時付近、極小：１６時付近）、反転夜型（極大：１０時付近、極小：２２時付近）等に分類できる（図２参照）。また、周期（極小ピーク間隔）の違いからの分類として、一定型（２４時間付近）、短周期化型（２０時間付近）、長周期化型（２８時間付近）、不明型（明確な周期が確認できない）等に分類できる（図２参照）。この分類手法によれば、図２に示された例は、夜型／一定型に分類される。なお、これらのピーク時刻や周期時間の値は一例であり、数値は異なっていてもよい。また、サーカディアンリズムが乱れるとパターンの振幅が小さくなる傾向があるため、パターンの振幅を判定基準に用いてもよい。さらに、上述したサーカディアンリズムのパターン判定方法では取得データが少ない場合にはパターン判定精度が低下する傾向があるため、例えば、取得された体温データ（生体データ）の日内でのばらつき範囲、標準偏差、分散などでパターンの振幅を代用し、サーカディアンリズムのパターン判定を行ってもよい。

睡眠判定部１１３は、睡眠の質を判定する。睡眠判定部１１３は、睡眠中の体動、体温、心拍数、脈拍数、自律神経活動指標（ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰ）、呼吸数、及び脳波のうち、少なくともいずれか一つの生体データを計測する生体センサ１１３ａを有している。なお、本実施形態では、生体センサ１１３ａとして体動センサを用いた。体動センサとしては、例えば、シート型や、マット型、枕元等に設置する設置型の体動（振動）センサや、装着型の加速度センサを用いることができる。例えば、シート型の体動センサを用いる場合には、該体動センサを敷布団の下に設置し、検出された体動データを無線（又は有線）で送出することで体動データが取得される。なお、取得された体動データは、例えばＳＲＡＭやＥＥＰＲＯＭなどのメモリに時系列的に記憶される。

睡眠判定部１１３は、取得した体動データ（生体データ）に基づいて、睡眠深度、該睡眠深度の持続時間、周期、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、及び睡眠深度が浅い時間の総睡眠時間に占める割合のうち、少なくともいずれか一つの睡眠データを求めるとともに、当該睡眠データに基づいて、睡眠の質を判定する。すなわち、睡眠の質は、就寝時刻、起床時刻、睡眠時間と、浅い睡眠深度（例えば覚醒、レム睡眠、ノンレム睡眠ステージ１等）の時間もしくは割合、レム睡眠周期などから判定することができる。なお、体動データの解析方法によっては心拍数や呼吸数の推定を行うこともできるため、睡眠の質の解析は体動に加えて心拍数や呼吸数を用いてもよい。また、体動以外の上記生体データを用いた場合も同様にして睡眠の質の判定を行うことができる。

取得されたサーカディアンリズムの分類／パターンや睡眠の質などは、第１無線通信部（無線通信モジュール）１１９から、制御装置１２を介してサーバ１３に送信される。ここで、第１無線通信部１１９は、例えばＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）に基づいた送信機能及び受信機能を有している。

制御装置１２は、主として、提示部１２１（請求の範囲に記載の提示手段に相当）と、第２無線通信部（無線通信モジュール）１２９とを有している。提示部１２１は、例えば、ＬＣＤディスプレイ等からなる表示部を含んでいる。第２無線通信部１２９は、例えばＢＬＥに基づいた送信機能及び受信機能を有している。

制御装置１２は、サーバ１３から送信された疲労回復効果推定値（詳細は後述する）を第２無線通信部１２９で受信し、使用者の睡眠による疲労回復への効果を示す指標に変換して提示部１２１に表示する。また、制御装置１２は、毎日の睡眠の質と睡眠による疲労回復の効果の推移を解析し、睡眠の改善の方向性（例えば、就寝時刻を早くする等）を提示部１２１に表示する。さらに、制御装置１２は、サーカディアンリズムなどの計測の開始／停止などを測定装置１１に対して指示する機能を有している。

サーバ１３は、主として、関係データ記憶部１３１（請求の範囲に記載の関係データ記憶手段に相当）と、回復効果推定部１３２（請求の範囲に記載の回復効果推定手段に相当）と、学習部１３４（請求の範囲に記載の学習手段に相当）と、第３無線通信部（無線通信モジュール）１３９とを有している。

関係データ記憶部１３１は、サーカディアンリズム分類と、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係（相関関係）を示す関係データを予め記憶する。関係データとしては、例えば、予め多人数での上記相関関係を取得して関数化しておいたものを用いることができる。

回復効果推定部１３２は、測定装置１１から受信したサーカディアンリズム分類、睡眠の質、及び、関係データ記憶部１３１に記憶されている関係データに基づいて、睡眠による疲労回復効果を推定する。例えば、サーカディアンリズム分類が上述した朝型／一定型の場合には、睡眠時間や浅い睡眠深度の割合が疲労回復効果との相関が強い傾向がみられる。一方、夜型／一定型では、睡眠時間と疲労回復効果との相関は弱く、就寝時刻との相関が強い傾向がみられる。

ここで、図３に、睡眠と疲労回復効果との関係（相関関係）を示す。なお、図３では、サーカディアンリズム分類が上述した朝型／一定型の場合を例にして示した。また、図３では、睡眠全体に占める浅い睡眠深度の割合（棒グラフ）と、睡眠前後の自律神経指標から推定した疲労度（３段階：低＜中＜高）との関係を示す。図３に示されるように、浅い睡眠深度の割合が多いと翌日の疲労度が高くなる（棒グラフ上側に記載した「中」「高」が多くなる）傾向がみられる。

そこで、上述したように、このような相関関係を予め多人数で取得して関数化したデータ（関係データ）を関係データ記憶部１３１に記憶しておく。そして、回復効果推定部１３２は、使用者のサーカディアンリズム分類と睡眠の質とを受け取り、関係データを参照して、睡眠による疲労回復効果の推定値を求め、その結果（睡眠による疲労回復効果の推定値）を出力する。取得された睡眠による疲労回復効果の推定値は、第３無線通信部（無線通信モジュール）１３９を介して制御装置１２に送信される。

ところで、サーカディアンリズム分類と睡眠の質と睡眠による疲労回復効果の関係は、多人数での測定結果をデフォルトとして予め設定しておくが、個人差があるため、使用者（被験者）によってはずれが大きい場合がある。そこで、学習部１３４は、（本実施形態では）使用者（被験者）の主観による疲労感の回復度合から個人差を推定し、関係データを修正する。この場合の疲労感は客観的疲労とは異なるが、疲労感の日間変動と睡眠による疲労回復効果の日間変動が近くなるように、学習部１３４は、サーカディアンリズム分類と睡眠の質と睡眠による疲労回復効果の関係を修正する。

第３無線通信部１３９は、例えばＢＬＥに基づいた送信機能及び受信機能を有している。上述したように、第３無線通信部１３９は、制御装置１２に対して、睡眠による疲労回復効果の推定値を送信する。

以上、本実施形態によれば、サーカディアンリズム（概日リズム）分類と睡眠の質と睡眠による疲労回復効果との関係を示す関係データが予め記憶されており、取得されたサーカディアンリズムのパターン、睡眠の質、及び、予め記憶されている上記関係データに基づいて、睡眠による疲労回復効果が推定される。すなわち、使用者のサーカディアンリズムと睡眠の質とを取得し、例えば多人数で取ったデータベース（関係データ／相関データ）と照合することで、使用者の睡眠による疲労回復効果を推定することができる。よって、使用者は、例えば、サーカディアンリズムと睡眠（生活リズム）とが合っているかどうかや、合っていない場合にはどのように合わせることが好ましいかなどの情報を得ることができる。その結果、ユーザの疲労回復に寄与することが可能となる。

本実施形態によれば、体温データの日内変動から、サーカディアンリズムのパターンが判定される。よって、体温データを計測することによって、サーカディアンリズムのパターンを判定することができる。

本実施形態によれば、睡眠中の体動データが計測され、当該体動データに基づいて、睡眠深度、該睡眠深度の持続時間、周期、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、及び睡眠深度が浅い時間の総睡眠時間に占める割合のうち、少なくともいずれか一つの睡眠データが求められ、当該睡眠データに基づいて、睡眠の質が判定される。よって、睡眠の質を定量的なデータ（睡眠データ）に基づいて判定することができる。

本実施形態によれば、過去に取得された使用者のサーカディアンリズム分類や睡眠の質が学習され、当該学習の結果が、サーカディアンリズム分類と、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係データに反映される。よって、上記学習によって各使用者の個人差を補正することができ、使用者に合わせて疲労回復支援を行うことが可能となる。

（第２実施形態）
次に、図４、図５を併せて用いて、第２実施形態に係る疲労回復支援装置２について説明する。ここでは、上述した第１実施形態と同一・同様な構成については説明を簡略化又は省略し、異なる点を主に説明する。図４は、疲労回復支援装置２の構成を示すブロック図である。図５は、把持型の測定装置２１の一例を示す図である。なお、図４、５において第１実施形態と同一又は同等の構成要素については同一の符号が付されている。

疲労回復支援装置２は、疲労回復に寄与し得る（寄与度が大きい）睡眠条件や行動を推定して、使用者の疲労回復を支援する。疲労回復支援装置２は、測定装置１１、制御装置１２、サーバ１３に代えて、測定装置２１、制御装置２２、サーバ２３を備えて構成されている点で上述した疲労回復支援装置１と異なっている。測定装置２１は、自律神経活動計測部２１４（請求の範囲に記載の自律神経活動計測手段に相当）と、回復度合推定部２１５（請求の範囲に記載の回復度合推定手段に相当）とをさらに有している点で、上述した測定装置１１と異なっている。

同様に、制御装置２２は、行動記憶部２２２（請求の範囲に記載の行動記憶手段に相当）並びに入力部２２３（請求の範囲に記載の入力手段に相当）をさらに有している点、及び、提示部１２１に代えて、提示部２２１を有している点で、上述した制御装置１２と異なっている。

また、サーバ２３は、寄与度推定部２３３（請求の範囲に記載の寄与度推定手段に相当）をさらに有している点、及び、学習部１３４に代えて、学習部２３４を有している点で、上述したサーバ１３と異なっている。なお、その他の構成は、上述した第１実施形態と同一又は同様であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

自律神経活動計測部２１４は、自律神経活動指標を計測する。より具体的には、自律神経活動計測部２１４は、心拍数（又は脈拍数）を検出する生体センサ２１４ａを有しており、心拍数（又は脈拍数）を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測する。

ここで、自律神経活動指標は、測定した心拍数あるいは脈拍数の変動から求めることができる。より具体的には、自律神経活動指標は、例えば、心拍間隔又は脈拍間隔から周波数解析により算出できる。すなわち、心拍変動（Ｒ−Ｒ間隔の変動）を高速フーリエ変換等の手法を用いて周波数解析（スペクトル解析）することにより、主に交感神経機能を反映する（一部副交感神経を含む）０．１５Ｈｚまでの低周波成分（ＬＦ）、副交感神経機能を反映する０．１５Ｈｚ以上の高周波成分（ＨＦ）、及び、低周波成分／高周波成分の比（ＬＦ／ＨＦ）を取得することができる。また、脈波の波形を２次微分して加速度脈波を算出し、得られた加速度脈波の波形から心電図のＲ−Ｒ間隔の変動に対応するａ−ａ間隔（脈拍間隔）の変動を求め、このａ−ａ間隔の時間変動を周波数解析し、その結果から自律神経活動指標を求めることもできる。

なお、自律神経活動指標は、一日に数回、条件を整えて心拍数を測定し、取得することが好ましい。測定条件としては、座位で安静状態であることが重要である。また運動（歩行も含む）、食事や入浴など自律神経活動に影響する行動の直後は自律神経活動指標が影響を受ける可能性があるので、避けることが望ましい。なお、計測された自律神経活動指標は、回復度合推定部２１５に出力される。

ところで、本実施形態では、心拍数、脈拍数を検出する生体センサ２１４ａとしての心電センサ（心電電極）及び光電脈波センサを、携帯可能な把持型筺体に取り付けた把持型の測定装置２１を用いた。ここで、図５に、把持型の測定装置２１の一例を示す。

測定装置２１は、使用者が把持することで、心電信号及び光電脈波信号を取得し、心拍数、脈拍数、及び体温などを計測することができる把持型の測定装置である。測定装置２１は、測定時に、使用者が一方の手（例えば右手）の親指と他の４本の指で握る略回転楕円体状に形成された本体部２１１０を有している。本体部２１１０の側面には、ストッパ部２１１１の凸設方向と略直交する方向に（すなわち側方に）板状の鍔部２１１８が凸設されている。鍔部２１１８は、本体部２１１０の軸方向に沿って（すなわち、基端部側から先端部側にかけて）伸びるように設けられている。

第１の心電電極２１４Ａは、本体部２１１０を一方の手（例えば右手）で把持したときに、その一方の手の指（例えば、人差し指及び／又は中指）が接触するように配設されている。なお、第１の心電電極２１４Ａは、一方の手（例えば右手）の親指に接触するように配設されていてもよい。

一方、鍔部２１１８の正面側の表面（及び／又は背面側の表面）には、心電信号を検出するための、例えば楕円状に形成された第２の心電電極２１４Ｂが配設されている。すなわち、第２の心電電極２１４Ｂは、鍔部２１１８を他方の手（例えば左手）の指（例えば、親指と人差し指と）でつまむ（挟持する）ことにより、その他方の手の指（例えば、親指及び／又は人差し指）と接触するように配設されている。すなわち、第１の心電電極２１４Ａ及び第２の心電電極２１４Ｂは、使用者が把持型測定装置２１の本体部２１１０及び鍔部２１１８を把持したときに、使用者の左右の手（指先）が接触することにより、使用者の左右の手の間の電位差に応じた心電信号を取得する。

本体部２１１０には、光電脈波センサ２１４Ｃが配設されている。光電脈波センサ２１４Ｃは、発光素子及び受光素子を有し、ストッパ部２１１１によって規制された親指の指先から光電脈波信号を取得する。光電脈波センサ２１４Ｃは、血中ヘモグロビンの吸光特性を利用して、光電脈波信号を光学的に検出するセンサである。

図４に戻って説明を続けると、測定装置２１の回復度合推定部２１５は、自律神経活動計測部２１４により計測された自律神経活動指標の変化量もしくは変化率に基づいて、疲労回復度合いを推定する。すなわち、回復度合推定部２１５は、測定した自律神経活動指標から疲労を推定し、毎日の疲労の変化から、疲労回復度合を算出する。なお、疲労回復度合を算出するための自律神経活動指標の測定は、毎日同じ条件（測定時刻、測定場所等）で測定することが望ましい。測定条件のばらつきを抑制するために数回分の測定データを平均やメディアン等の処理をして用いてもよい。推定された疲労回復度合いは、第１無線通信部１１９によって、制御装置２２を介してサーバ２３に送信される。なお、回復度合推定部２１５の機能はサーバ２３側に持たせてもよい。

ここで、例えば、サーカディアンリズム分類が夜型／長周期化型の使用者について、該使用者が一時的に早寝早起きして朝型のサーカディアンリズムになったときに自律神経活動指標が改善した。より具体的には、ＬＦ／ＨＦの値が５．２６から４．５７に低下し、ｃｃｖＴＰの値が５．１０から５．４４に上昇した（なお、ＬＦ／ＨＦの低下、ｃｃｖＴＰの上昇はいずれも疲労度の低下を示す）。また、同じ使用者で、浅い睡眠深度の割合と自律神経活動指標との間に明確な相関は見られなかった。

制御装置２２の行動記憶部２２２は、使用者の行動に関する情報（行動情報）を記憶する。行動記憶部２２２は、使用者からのコメント（文字入力）を受け付ける入力部２２３を有している。ここで、入力を簡略化するために、予めよく使用されるコメントを選択式にしておくことが、使用者の操作を簡略化して煩わしさを低減させるために重要である。例えば、自律神経活動や体温に影響しやすいものとして、歩行、運動、食事、入浴、睡眠があり、さらに外出や仕事、寒暖の感覚、気分や疲労感、精神的疲労感の度合、肉体的疲労感の度合、眠気等がある。よく使用するコメントは選択式のボタンとすることでコメント入力を簡略化することができる。さらに自由に入力可能なコメント入力部を設置することで特殊な状況でも入力が可能になる。これらの内容の入力を測定の前後に行うことで測定条件を限定することができ、データを解析する際にこれらを測定条件として用いることで疲労回復／疲労増加と相関のある行動／条件を抽出することができる。例えば、「寒い」というコメントと疲労増加に相関があれば、「寒い」と感じる行動を控えるよう改善アドバイスを提示することが可能となる。なお、取得され記憶されている行動情報（コメントを含む）は、第２無線通信部１２９を介して、サーバ２３に送信される。

提示部２２１は、上述した表示内容に加えて、サーバ２３の寄与度推定部２３３によって推定された睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度（詳細は後述する）に基づいて、疲労回復に適した睡眠条件、及び／又は行動を提示する。

サーバ２３の寄与度推定部２３３は、受信した疲労回復度合いや行動情報、及び、回復効果推定部２３２により推定された睡眠による疲労回復効果に基づいて、睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度を推定する。より具体的には、寄与度推定部２３３は、疲労回復度合を精度よく算出するために、疲労回復度合と疲労回復効果推定値とを比較することで睡眠及び行動の疲労回復度合への寄与を推定する。例えば、次のような判定基準に従って推奨／改善情報を生成する。
（１）「睡眠による疲労回復効果＞０」の場合には、その睡眠を推奨する。
（２）「睡眠による疲労回復効果≦０」の場合には、睡眠の改善を推奨する。
（３）「疲労回復度合＞睡眠による疲労回復効果」の場合には、行動による疲労回復ありと判定し、その日（当日）の行動を推奨する。また、これまでの行動による疲労回復ありの日に入力されたコメントを学習し、関連のあるコメントを抽出することで疲労回復に効果のある行動を絞り込み、その行動を推奨する。
（４）「疲労回復度合＜睡眠による疲労回復効果」の場合には、行動による疲労増加ありと判定し、その日（当日）の行動の改善を推奨する。また、これまでの行動による疲労増加ありの日に入力されたコメント（及び運動強度や運動時間）を学習し、関連のあるコメントを抽出することで疲労増加する行動を絞り込み、その行動の改善を推奨する。

なお、疲労は蓄積するものであり、睡眠で回復できなかった疲労は次の日の疲労度合に影響する。そのため、睡眠と行動の疲労回復度合への寄与の推定は、一日分のデータよりも、数日分のデータを用いた方が精度を向上することができる。また、推定された睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度は、第３無線通信部１３９によって制御装置２２に出力される。

学習部２３４は、使用者の前日までのサーカディアンリズム分類と、睡眠の質と、疲労回復度合もしくは使用者の入力コメントとを学習することで、予め記憶されているサーカディアンリズム分類と睡眠の質と睡眠による疲労回復効果との関係（相関関係）を修正する。例えば、学習部２３４は、疲労回復度合いと睡眠による疲労回復効果推定値との相関が低い場合には、実測である疲労測定結果から求めた疲労回復度合いの日間変動に、睡眠による疲労回復効果推定値の日間変動が近くなるように、サーカディアンリズム分類と睡眠の質と睡眠による疲労回復効果との関係を修正していく。

次に、図６を用いて、疲労回復支援装置２の動作について説明する。図６は、疲労回復支援装置２による疲労回復推奨処理の処理手順を示すフローチャートである。

ステップＳ１００では、疲労回復度合いが睡眠による疲労回復効果を上回っているか否かについての判断が行われる。ここで、疲労回復度合いが睡眠による疲労回復効果を上回っている場合には、ステップＳ１０２に処理が移行する。一方、疲労回復度合いが睡眠による疲労回復効果を上回っていないときには、ステップＳ１０４に処理が移行する。

ステップＳ１０２では、これまでの行動による疲労回復と相関のあるコメントや運動量が抽出され、当該処理が行われている日（以下当日という）にも当てはまるものが抽出される。

次に、ステップＳ１０６では、睡眠による疲労回復効果が正（＞０）であるか否かについての判断が行われる。ここで、睡眠による疲労回復効果が正（＞０）である場合には、ステップＳ１０８に処理が移行する。一方、睡眠による疲労回復効果が正でないとき（≦０）には、ステップＳ１１０に処理が移行する。

ステップＳ１０８では、その睡眠が推奨され、当日の行動が推奨され、これまでの行動による疲労回復と相関のあるコメントや運動量で当日にも当てはまるものがあれば、その行動が推奨される。その後、本処理から一旦抜ける。

一方、ステップＳ１１０では、睡眠の改善が推奨され、当日の行動が推奨され、これまでの行動による疲労回復と相関のあるコメントや運動量で当日にも当てはまるものがあれば、その行動が推奨される。その後、本処理から一旦抜ける。

一方、ステップＳ１００が否定されたときに、ステップＳ１０４では、これまでの行動による疲労増加と相関のあるコメントや運動量が抽出され、当該処理が行われている日（当日）にも当てはまるものが抽出される。

次に、ステップＳ１１２では、睡眠による疲労回復効果が正（＞０）であるか否かについての判断が行われる。ここで、睡眠による疲労回復効果が正（＞０）である場合には、ステップＳ１１４に処理が移行する。一方、睡眠による疲労回復効果が正でないとき（≦０）には、ステップＳ１１６に処理が移行する。

ステップＳ１１４では、その睡眠が推奨され、当日の行動の改善が推奨され、これまでの行動による疲労増加と相関のあるコメントや運動量で当日にも当てはまるものがあれば、その行動の改善が推奨される。その後、本処理から一旦抜ける。

一方、ステップＳ１１６では、睡眠の改善が推奨され、その日の行動の改善が推奨され、これまでの行動による疲労増加と相関のあるコメントや運動量でその日にも当てはまるものがあれば、その行動の改善が推奨される。その後、本処理から一旦抜ける。

本実施形態によれば、疲労回復度合い、行動情報、及び、睡眠による疲労回復効果に基づいて、睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度が推定される。すなわち、実際に疲労度が計測されて、推定値と実測値とが比較され、行動の効果（影響）がどれほどあったかが求められて、睡眠と行動がそれぞれどの程度疲労回復に寄与したかが推定される。よって、疲労回復に寄与し得る（寄与度が大きい）睡眠条件や行動を推定することが可能となる。

本実施形態によれば、睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度に基づいて、疲労回復に適した睡眠条件、及び／又は行動が提示される。よって、疲労回復に寄与し得る（寄与度が大きい）睡眠条件や行動を促すように使用者に提示することが可能となる。

本実施形態によれば、比較的検出が容易な心拍数又は脈拍数を検出することにより、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することができる。よって、携帯可能（把持可能）な装置で、サーカディアンリズムと自律神経自律神経活動指標とを取得することが可能となる。

本実施形態によれば、コメントを付して使用者の行動情報を記憶することができるため、疲労回復に効果の高い行動をより適確に推定することが可能となる。

（変形例）
上述した第２実施形態では、サーカディアンリズムの測定に体温センサを用い、自律神経活動指標の測定に心拍数センサ（又は脈拍数センサ）を用いたが、装置の構成を簡素化し、操作をより簡易にするために、サーカディアンリズム取得部２１１と自律神経活動測定部２１４とが、共通の心拍数センサ（又は脈拍数センサ）２１１ａを用いる構成としてもよい。

そこで、図７を用いて、第２実施形態の変形例に係る疲労回復支援装置２Ｂについて説明する。ここでは、上述した第２実施形態と同一・同様な構成については説明を簡略化又は省略し、異なる点を主に説明する。図７は、疲労回復支援装置２Ｂの構成を示すブロック図である。なお、図７において第２実施形態と同一又は同等の構成要素については同一の符号が付されている。

疲労回復支援装置２Ｂは、サーカディアンリズム測定部２１１と自律神経活動測定部２１４とが、共通の心拍数センサ（又は脈拍数センサ）２１１ａを有している。すなわち、心拍数センサ（又は脈拍数センサ）２１１ａを共有している。なお、心拍数センサとしては、例えば、心電センサや心弾動センサを用いることができる。また、脈拍数センサとしては、例えば、光電脈波センサ、圧電脈波センサ、酸素飽和度センサを用いることができる。

サーカディアンリズムの判定に心拍数（又は脈拍数）から取得された自律神経活動指標を用いる場合、パターン判定部２１２Ｂは、覚醒時に測定した心拍数（脈拍数）及び自律神経活動指標を測定時刻で整理し、変化の周期、極大点及び極小点の時刻、変化の振幅を求めることでサーカディアンリズムを推定する。なお、推定精度を上げるためには、一日に５回程度心拍数（又は脈拍数）を測定することが望ましい。また、一日分ではなく直近の数日分の変化を用いることでサーカディアンリズムの推定精度を向上することができる。なお、測定時に安静状態になっていないと心拍数（脈拍数）や自律神経活動指標はその影響を受けてサーカディアンリズム推定精度も低下してしまうため、心拍数測定開始前に使用者に安静状態であるかどうかを確認する機能を持たせることが好ましい。

また、パターン判定部２１２Ｂは、サーカディアンリズムを推定した後、サーカディアンリズムの分類を行う。その際に、心拍数や自律神経活動指標が歩行や運動、食事や入浴などの影響を受けることにより、サーカディアンリズム推定の誤差が大きくなることがあり得るため、細かく分類し過ぎると誤差の影響が強くなり、却って相関が失われる。そのため分類の数としては４〜８程度が適当である。なお、その他の構成は、上述した第２実施形態（疲労回復支援装置２）と同一又は同様であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

本変形例によれば、サーカディアンリズム測定部２１１と自律神経活動測定部２１４とが、共通の心拍数センサ（又は脈拍数センサ）２１１ａを有しているため、構成を簡素化し、操作をより簡易にすることが可能となる。

（第３実施形態）
次に、図８〜図１１を併せて用いて、第３実施形態に係る疲労回復支援装置３について説明する。ここでは、上述した第２実施形態と同一・同様な構成については説明を簡略化又は省略し、異なる点を主に説明する。図８は疲労回復支援装置３の構成を示すブロック図である。図９は首装着型の測定装置３１の一例を示す図である。図１０は腕時計型の測定装置３１の一例を示す図である。図１１は胸部装着（貼付）型の測定装置３１の一例を示す図である。なお、図８〜１１において第２実施形態（又はその変形例）と同一又は同等の構成要素については同一の符号が付されている。

疲労回復支援装置３は、装着型の測定装置３１を有し、自動計測機能が付加されている。疲労回復支援装置３は、測定装置２１、制御装置２２に代えて、測定装置３１、制御装置３２を備えて構成されている点で上述した疲労回復支援装置２と異なっている。

測定装置３１を構成するサーカディアンリズム取得部３１１、睡眠判定部３１３、及び自律神経活動計測部３１４は、共通の生体センサ３１３ａ（心拍数センサ又は脈拍数センサ）を有している。すなわち、生体センサ３１１ａ（心拍数センサ又は脈拍数センサ）を共有している。

測定装置３１は、使用者の身体に装着可能な筐体に取り付けられ、使用者の開始操作を受け付けたとき、又は、計測開始条件が満足されたと自動的に判定したときに、心拍数又は脈拍数を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測する。

ここで、装着型の測定装置３１としては、例えば、首に装着する首装着型、手首に装着する腕時計型、胸部に貼り付ける胸部貼付型が好適に用いられる。

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

ここで、図９に、首装着型の測定装置３１の一例を示す。測定装置３１は、使用者の頸部の後ろ側から頸部を挟むように弾性的に装着される概略Ｕ字形のネックバンド３１３０と、ネックバンド３１３０の両端に配設されることで使用者の頸部の両側に接触する一対のセンサ部３１３１，３１３２とを備えている。センサ部３１３２（３１３１）は、主として、矩形の平面状に形成された心電電極（導電布）３１１Ｃを有している。また、一方のセンサ部３１３２は、上記構成に加えて、光電脈波センサ３１１Ｄを有している。光電脈波センサ３１１Ｄは、血中ヘモグロビンの吸光特性を利用して、光電脈波信号を光学的に検出する。

一方、腕時計型では、光電脈波センサで脈拍数を測定する構成が好ましい。腕時計型は、使用者の違和感が少ないという長所があるが、他の部位に比べて腕は動きが大きいため、測定の安定性が比較的低く、一拍一拍の心拍数の変動の測定精度が必要な自律神経活動測定には精度が不足するおそれがある。また、体幹部と動きが連動しない場合が多く（例えば手を振るような場合）、運動強度の推定精度が低くなるおそれがある。

ここで、図１０に、腕時計型の測定装置３１の一例を示す。この腕時計型の測定装置３１は、本体部３１１０と、該本体部３１１０に取り付けられたベルト３１１１と、該本体部３１１０の裏面に配置された脈波センシング部３１１２とを備えている。脈波センシング部３１１２の内面側には光電脈波センサ３１１Ａが配設されている。よって、使用者がこの腕時計型の測定装置３１を一方の手（例えば左手）の手首に装着すると、光電脈波センサ３１１Ａが使用者の手首に接触し、脈波数の計測などが行われる。

胸部貼付型では複数の心電電極を有する心電センサで心拍数を測定する構成が好ましい。胸部貼付型は伏臥位での違和感が比較的大きくなる。また、粘着テープで胸部に貼付ける場合には、皮膚のかぶれが発生するおそれがある。粘着テープの交換が必要という短所はあるが、測定安定性は３つの型の中で最もよい。また、体幹部に貼り付けられるため、体表温からの熱流束から深部体温（中核温）を推定することも可能であり、サーカディアンリズムを深部体温から推定することもできる。また、粘着テープの代わりにベルトで胸部に固定することも可能である。粘着テープの場合汗をかくと剥がれてしまうおそれがあるが、ベルト固定の場合は、汗をかいても外れることはない。ただしベルトで締めつけられるため違和感が比較的大きくなる。

ここで、図１１に、胸部貼付（装着）型の測定装置３１の一例を示す。測定装置３１は、使用者の胸部に貼付け可能な本体部３１２０と、本体部３１２０に着脱可能に取り付けられた２個（又は２以上でもよい）の心電電極（ゲル電極）３１１Ｂとを備えている。この測定装置３１を用いて心電信号などを計測する際には、測定装置３１を胸部に貼付け（装着し）、心電電極（ゲル電極）３１１Ｂを胸部に接触させる。そうすることにより、心電電極（ゲル電極）３１１Ｂにより心電信号が検出される。

図８に戻り、制御装置３２は、使用者の行動を記録するために、例えば、加速度を測定する加速度センサ（図示省略）、位置を取得するＧＰＳ（図示省略）、及びこれらのセンサ出力から運動強度、移動履歴などを求める演算部３２５をさらに備えている。行動のうち、運動強度と移動履歴は加速度センサとＧＰＳを用いることでそれぞれ自動的に取得できるため、コメント入力の手間を省略でき、使用者が煩わしく感じることがない。

また、制御装置３２は、計測の開始／停止を要求するスタートスイッチ（図示省略）を有している。測定は、使用者が安静状態になってから開始することが好ましい。測定開始は、使用者がスタートスイッチを押すことで実施される。

また、測定開始を使用者が行うのではなく、加速度データから安静状態であるか否かを判定して、自動的に行う構成としてもよい。制御装置３２は、所定時間継続して大きな加速度変化が起こっていない場合には安静状態と判定し、測定を開始するように測定装置３１に対して指示を送る。また、制御装置３２は、測定中に大きな体動が起こったか否かを加速度センサで判定し、大きな体動が起こった場合にはアラートを出力する。さらに、自律神経活動指標の算出の精度が大きく低下する可能性がある場合は、測定装置３１に対して、測定をやり直すこと（再測定）を指示する。

なお、加速度測定を常時行って運動強度を算出し、該運動強度から測定前後が歩行中か、運動中か、安静中かを判定し、解析結果の信頼度を判定するようにしてもよい（例えば、直前に運動していたら信頼度が低いと判定）。また、運動後や歩行後は安静状態になるまでに時間がかかるため、所定の時間、測定を開始しないようにしてもよい。さらに、心拍数／脈拍数の測定も常時行い、測定中もしくは測定後に、解析に必要な時間継続して安静状態が続いている時間帯を抽出し、その時間帯のデータを用いて解析を行う構成としてもよい。なお、その他の構成は、上述した疲労回復支援装置２（又はその変形例）と同一又は同様であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

次に、図１２を用いて、疲労回復支援装置３の動作について説明する。図１２は、疲労回復支援装置３による自動計測処理の処理手順を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ２００では、加速度が検出されて読み込まれる。続いて、ステップＳ２０２では、加速度変化が第１閾値以下の状態が所定時間以上継続しているか否かについての判断が行われる。ここで、加速度変化が第１閾値以下の状態が所定時間以上継続している場合には、ステップＳ２０４に処理が移行する。一方、加速度変化が第１閾値以下の状態が所定時間以上継続していないときには、当該条件が成立するまで、本処理が繰り返して実行される。

ステップＳ２０４では、心拍数（又は脈拍数）の測定が開始される。その後、ステップＳ２０６では、測定中の加速度変化が第２閾値以上であるか否かの判断が行われる。ここで、測定中の加速度変化が第２閾値以上である場合には、ステップＳ２０８に処理が移行する。一方、測定中の加速度変化が第２閾値未満のときには、ステップＳ２１０に処理が移行する。

ステップＳ２０８では、アラートが出力される。続いて、ステップＳ２１２では、アラートが所定回数以上出力されたか否かについての判断が行われる。ここで、アラートが所定回数以上出力された場合には、ステップＳ２１４に処理が移行し、再測定が開始される。一方、アラートの出力が所定回数未満のときには、ステップＳ２０６に処理が移行し、上述したステップＳ２０６以降の処理が繰り返して実行される。

一方、ステップＳ２１０では、測定終了時間であるか否かの判断が行われる。ここで、まだ測定終了時間ではない場合には、ステップＳ２０６に処理が移行し、上述したステップＳ２０６以降の処理が繰り返して実行される。一方、測定終了時間になったときには、ステップＳ２１６において測定が終了される。そして、ステップＳ２１８において、測定データが保存された後、本処理から一旦抜ける。

本実施形態によれば、サーカディアンリズム取得部３１１、睡眠判定部３１３、自律神経活動測定部３１４が、共通の心拍数センサ（又は脈拍数センサ）３１１ａを有している。そのため、構成を簡素化し、操作をより簡易にすることが可能となる。また、本実施形態によれば、計測に適したタイミングを判定して自動的に計測することができる。

（第４実施形態）
次に、図１３を用いて、第４実施形態に係る疲労回復支援装置４について説明する。ここでは、上述した第３実施形態と同一・同様な構成については説明を簡略化又は省略し、異なる点を主に説明する。図１３は、疲労回復支援装置４の構成を示すブロック図である。なお、図１３において第３実施形態と同一又は同等の構成要素については同一の符号が付されている。

疲労回復支援装置４は、測定装置３１に代えて、測定装置４１を備えている点で上述した疲労回復支援装置３と異なっている。また、測定装置４１は、睡眠判定部３１３に代えて、睡眠判定部４１３を備えて構成されている点で上述した測定装置３１と異なっている。

測定装置４１を構成するサーカディアンリズム取得部３１１、睡眠判定部４１３、及び自律神経活動計測部３１４は、共通の生体センサ３１３ａ（心拍数センサ又は脈拍数センサ）を有している。すなわち、生体センサ３１１ａ（心拍数センサ又は脈拍数センサ）を共有している。

睡眠判定部４１３は、心拍数（又は脈拍数）の日内変動パターンを判定するとともに、心拍数（又は脈拍数）から求められるｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）の日内変動パターンを判定する。そして、睡眠判定部４１３は、心拍数（又は脈拍数）の日内変動パターンとｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）の日内変動パターンとの相関度（逆相関度）に基づいて睡眠の質を判定する。なお、ここで、ＴＰ（トータルパワー値）（ｍｓｅｃ^２）は、自律神経機能全体の働きを示す指標であり、ＬＦとＨＦの総和で表わされる（ＬＦ＋ＨＦ）。また、ｃｃｖＴＰ（％）は、自律神経機能の働きを示す指標である。心拍数が高い場合はＴＰが高く出るため、ＴＰを測定時間中の心拍数で補正してｃｃｖＴＰを求める。

より詳細には、睡眠判定部４１３は、まず、ばらつきのある心拍数（又は脈拍数）データを、予め設定されている近似ルールに基づいて曲線近似して心拍数（又は脈波数）の日内変動パターンを判定する。同様に、睡眠判定部４１３は、ばらつきのあるｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）データを、予め設定されている近似ルールに基づいて曲線近似してｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）の日内変動パターンを判定する。

ここで、体温とｃｃｖＴＰそれぞれの日内変動パターンの一例（相関度／逆相関度）、及び、心拍数（ＨＢ）とｃｃｖＴＰそれぞれの日内変動パターンの一例（相関度／逆相関度）を図１４に示す。図１４では、上段から順に、体温変化に基づいたサーカディアンリズムの（パターンの）一例、体温とｃｃｖＴＰそれぞれの日内変動パターンの一例（相関度／逆相関度）、及び、心拍数（ＨＢ）とｃｃｖＴＰそれぞれの日内変動パターンの一例（相関度／逆相関度）を示した。図１４の横軸は日時であり、縦軸は、上段から順に、体温（℃）、体温（℃）とｃｃｖＴＰ、心拍数（回／分）とｃｃｖＴＰである。図１４に示された丸いプロットが体温データ、心拍数データ、ｃｃｖＴＰデータ（測定値）であり、近似曲線（破線）がそれぞれのパターン（日内変動パターン）である。

図１４（中段及び下段）に示されるように、体温とｃｃｖＴＰ、心拍数（ＨＢ）とｃｃｖＴＰは略逆相の日内変動を示す。ここで、発明者は、心拍数（又は脈拍数、体温）の日内変動パターンとｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）の日内変動パターンとの相関度（逆相関度）と、睡眠の質とは相関があるとの知見を得た。より具体的には、心拍数（又は脈拍数、体温）とｃｃｖＴＰの逆相関度が低い場合には、浅い睡眠の割合が増加する。逆に、心拍数（又は脈拍数、体温）とｃｃｖＴＰの逆相関度が高い場合には、浅い睡眠の割合が減少する（すなわち深い睡眠の割合が増加する）。

そこで、睡眠判定部４１３は、心拍数（又は脈拍数）の日内変動パターンとｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）の日内変動パターンとの相関度（逆相関度）を求め、当該相関度（逆相関度）に基づいて、睡眠深度が浅い時間の総睡眠時間に占める割合（睡眠データ）を推定し、当該睡眠データに基づいて、睡眠の質を判定する。なお、その他の構成は、上述した疲労回復支援装置３と同一又は同様であるので、ここでは詳細な説明を省略する。

本実施形態によれば、心拍数（又は脈拍数）の日内変動パターンが判定されるとともに、ｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）の日内変動パターンが判定され、心拍数（又は脈拍数）の日内変動パターンとｃｃｖＴＰ（又はＴＰ）の日内変動パターンとの相関度（逆相関度）に基づいて睡眠の質が判定される。そのため、睡眠の質を定量的なデータに基づいて判定することができる。なお、心拍数（又は脈拍数）に代えて、体温を用いてもよい。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく種々の変形が可能である。例えば、装置構成（システム構成）は上記実施形態には限られない。すなわち、上記実施形態では、構成（機能）を測定装置１１〜３１と、制御装置１２〜３２と、サーバ１３〜３３とに分けたが、全ての構成（機能）を一体化した構成としてもよいし、又は、いずれか２つ（例えば測定装置と制御装置）を一体化した構成としてもよい。また、例えば、パターン判定部１１２，２１２，２１２Ｂや回復度合推定部２１５は、サーバ１３，２３，３３もしくは制御装置１２，２２，３２にあってもよい。

１，２，２Ｂ，３，４ 疲労回復支援部装置
１１，２１，２１Ｂ，３１，４１ 測定装置
１２，２２，３２ 制御装置
１３，２３，３３ サーバ
１１１，２１１，３１１ サーカディアンリズム取得部
１１１ａ，２１１ａ，３１１ａ 生体センサ
１１２，２１２，２１２Ｂ パターン判定部
１１３，３１３，４１３ 睡眠判定部
１１３ａ 生体センサ
１１９ 第１無線通信部（無線通信モジュール）
２１４，３１４ 自律神経活動計測部
２１４ａ 生体センサ
２１５ 回復度合推定部
１２１，２２１ 提示部
２２２ 行動記憶部
２２３ 入力部
１２９ 第２無線通信部（無線通信モジュール）
１３１ 関係データ記憶部
１３２ 回復効果推定部
１３４，２３４ 学習部
１３９ 第３無線通信部（無線通信モジュール）
２３３ 寄与度推定部

Claims (12)

1. サーカディアンリズムを取得するサーカディアンリズム取得手段と、
   前記サーカディアンリズム取得手段により取得されたサーカディアンリズムのパターンを判定するとともに、該サーカディアンリズムのパターンを、複数の型のいずれかに分類するパターン判定手段と、
   睡眠の質を判定する睡眠判定手段と、
   サーカディアンリズムの分類と、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係を示す関係データを予め記憶する関係データ記憶手段と、
   前記サーカディアンリズムの分類、前記睡眠の質、及び、前記関係データに基づいて、睡眠による疲労回復効果を推定する回復効果推定手段と、を備えることを特徴とする疲労回復支援装置。
2. サーカディアンリズムを取得するサーカディアンリズム取得手段と、
   前記サーカディアンリズム取得手段により取得されたサーカディアンリズムのパターンを判定するとともに、該サーカディアンリズムのパターンを、複数の型のいずれかに分類するパターン判定手段と、
   睡眠の質を判定する睡眠判定手段と、
   サーカディアンリズムの分類と、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係を示す関係データを予め記憶する関係データ記憶手段と、
   前記サーカディアンリズムの分類、前記睡眠の質、及び、前記関係データに基づいて、睡眠による疲労回復効果を推定する回復効果推定手段と、
   自律神経活動指標を計測する自律神経活動計測手段と、
   前記自律神経活動計測手段により計測された自律神経活動指標の変化に基づいて、疲労回復度合いを推定する回復度合推定手段と、
   行動に関する行動情報を記憶する行動記憶手段と、
   前記回復度合推定手段により推定された疲労回復度合い、前記行動記憶手段に記憶されている行動情報、及び、前記回復効果推定手段により推定された睡眠による疲労回復効果に基づいて、睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度を推定する寄与度推定手段と、を備えることを特徴とする疲労回復支援装置。
3. 前記寄与度推定手段により推定された睡眠及び行動の疲労回復度合いに対する寄与の程度に基づいて、疲労回復に適した睡眠条件、及び／又は行動を提示する提示手段を備えることを特徴とする請求項２に記載の疲労回復支援装置。
4. 前記自律神経活動計測手段は、心拍数又は脈拍数を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することを特徴とする請求項２又は３に記載の疲労回復支援装置。
5. 前記サーカディアンリズム取得手段は、体温、心拍数、脈拍数、及び自律神経活動指標のうち、少なくともいずれか一つの生体データを計測し、
   前記パターン判定手段は、前記サーカディアンリズム取得手段により計測された生体データの日内変動に基づいて、サーカディアンリズムのパターンを判定することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の疲労回復支援装置。
6. 前記睡眠判定手段は、睡眠中の体動、体温、心拍数、脈拍数、自律神経活動指標、呼吸数、及び脳波のうち、少なくともいずれか一つの生体データを計測し、当該生体データに基づいて、睡眠深度、該睡眠深度の持続時間、周期、睡眠時間、就寝時刻、起床時刻、及び睡眠深度が浅い時間の総睡眠時間に占める割合のうち、少なくともいずれか一つの睡眠データを求めるとともに、当該睡眠データに基づいて、睡眠の質を判定することを特徴とする請求項５記載の疲労回復支援装置。
7. 前記サーカディアンリズム取得手段及び前記自律神経活動計測手段は、携帯可能な筐体に取り付けられ、心拍数又は脈拍数を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することを特徴とする請求項２又は３に記載の疲労回復支援装置。
8. 前記サーカディアンリズム取得手段、前記睡眠判定手段、及び前記自律神経活動計測手段は、使用者の身体に装着可能な筐体に取り付けられ、使用者の開始操作を受け付けたとき、又は、所定の計測開始条件が満足されたと自動的に判定したときに、心拍数又は脈拍数を検出して、ＬＦ／ＨＦ、ＬＦ、ＨＦ、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測することを特徴とする請求項２又は３に記載の疲労回復支援装置。
9. サーカディアンリズムを取得するサーカディアンリズム取得手段と、
   前記サーカディアンリズム取得手段により取得されたサーカディアンリズムのパターンを判定するとともに、該サーカディアンリズムのパターンを、複数の型のいずれかに分類するパターン判定手段と、
   睡眠の質を判定する睡眠判定手段と、
   サーカディアンリズムの分類と、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係を示す関係データを予め記憶する関係データ記憶手段と、
   前記サーカディアンリズムの分類、前記睡眠の質、及び、前記関係データに基づいて、睡眠による疲労回復効果を推定する回復効果推定手段と、
   自律神経活動指標を計測する自律神経活動計測手段と、を備え、
   前記サーカディアンリズム取得手段、前記睡眠判定手段、及び前記自律神経活動計測手段は、携帯可能な筐体又は使用者の身体に装着可能な筐体に取り付けられ、心拍数又は脈拍数を検出して、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測し、
   前記睡眠判定手段は、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンを判定するとともに、ＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンを判定し、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンとＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンとの相関度に基づいて睡眠の質を判定することを特徴とする疲労回復支援装置。
10. 前記サーカディアンリズム取得手段、前記睡眠判定手段、及び前記自律神経活動計測手段は、携帯可能な筐体又は使用者の身体に装着可能な筐体に取り付けられ、心拍数又は脈拍数を検出して、ＴＰ、ｃｃｖＴＰのいずれかで示される自律神経活動指標を計測し、
    前記睡眠判定手段は、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンを判定するとともに、ＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンを判定し、心拍数又は脈拍数の日内変動パターンとＴＰ又はｃｃｖＴＰの日内変動パターンとの相関度に基づいて睡眠の質を判定することを特徴とする請求項２又は３に記載の疲労回復支援装置。
11. 前記行動記憶手段は、使用者からのコメントを受け付ける入力手段を有することを特徴とする請求項２又は３に記載の疲労回復支援装置。
12. 使用者の過去に取得された、サーカディアンリズムの分類、睡眠の質、及び、疲労回復度合い又は使用者のコメントを学習し、当該学習の結果を、前記サーカディアンリズムの分類と、睡眠の質と、睡眠による疲労回復効果との関係データに反映する学習手段をさらに有することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の疲労回復支援装置。

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