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公開番号2025095364
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-26
出願番号2023211308
出願日2023-12-14
発明の名称快眠システム、推論装置、および学習装置
出願人三菱電機株式会社
代理人弁理士法人高田・高橋国際特許事務所
主分類G16H 20/00 20180101AFI20250619BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】利用者それぞれにとって最適な入浴条件または就寝時刻を推論する精度を向上させることができる快眠システム、推論装置、および学習装置を提供する。
【解決手段】快眠システムは、利用者に関する予定の就寝時刻と属性情報と活動情報と天気情報とを取得する第1推論取得部と、前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、前記利用者の睡眠状態を向上させる推奨の入浴条件を推論するための学習済みの第1モデルを用いて、前記第1推論取得部が取得した前記利用者に関する前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報と、から前記推奨の入浴条件を推論する第1推論部と、を備えた。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
利用者に関する予定の就寝時刻と属性情報と活動情報と天気情報とを取得する第１推論取得部と、
前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、前記利用者の睡眠状態を向上させる推奨の入浴条件を推論するための学習済みの第１モデルを用いて、前記第１推論取得部が取得した前記利用者に関する前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報と、から前記推奨の入浴条件を推論する第１推論部と、
を備えた快眠システム。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記利用者に関する実績の入浴条件と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とを取得する第２推論取得部と、
前記第１推論部によって前記推奨の入浴条件が推論され、前記利用者が出浴したことが検知されたときに、前記実績の入浴条件と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、前記利用者の睡眠状態を向上させる推奨の就寝時刻を推論するための学習済みの第２モデルを用いて、前記第２推論取得部が取得した前記利用者に関する前記実績の入浴条件と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とから前記推奨の就寝時刻を推論する第２推論部と、
を更に備えた請求項１に記載の快眠システム。
【請求項３】
前記第２推論部によって推論された前記推奨の就寝時刻を表示する表示手段、
を更に備えた請求項２に記載の快眠システム。
【請求項４】
前記利用者に関する実績の就寝時刻と前記実績の入浴条件と睡眠状態を示す睡眠情報と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とを含む学習用データを取得する学習取得部と、
前記学習用データを用いて、前記利用者の前記実績の入浴条件と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて前記推奨の就寝時刻を推論するための学習済みの前記第２モデルを生成する第２生成部と、
を更に備えた請求項２に記載の快眠システム。
【請求項５】
前記第２生成部は、ニューラルネットワークモデルによる機械学習を行うことで、学習済みの前記第２モデルを生成する請求項４に記載の快眠システム。
【請求項６】
前記利用者に関する実績の就寝時刻と実績の入浴条件と睡眠状態を示す睡眠情報と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とを含む学習用データを取得する学習取得部と、
前記学習用データを用いて、前記利用者の前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて前記推奨の入浴条件を推論するための学習済みの前記第１モデルを生成する第１生成部と、
を更に備えた請求項１に記載の快眠システム。
【請求項７】
前記第１生成部は、ニューラルネットワークモデルによる機械学習を行うことで、学習済みの前記第１モデルを生成する請求項６に記載の快眠システム。
【請求項８】
前記睡眠情報には、前記利用者の体動に関する情報が含まれた請求項４から請求項７のいずれか一項に記載の快眠システム。
【請求項９】
前記推奨の入浴条件には、浴槽に張られる湯の湯温および入浴時刻が含まれた請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の快眠システム。
【請求項１０】
前記属性情報には、前記利用者の年齢、性別、居住地域、入浴条件の好み、身長、および体重のうち少なくとも１つが含まれた請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の快眠システム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、快眠システム、推論装置、および学習装置に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、入浴システムを開示する。当該入浴システムでは、利用者の睡眠状態が向上するよう、深部体温の上昇値を推定して脱浴を促すことで、入浴条件のうち適する入浴時間を報知し得る。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１０６９６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の入浴システムにおいて、入浴時刻から予定の就寝時刻までの就寝前時間に基づいて、適する入浴条件が生成される。しかしながら、人の就寝に影響を与える要因には、就寝前時間以外にも様々なものがある。そして、これらの要因の影響は利用者それぞれで異なる恐れがある。
【０００５】
本開示は、上述の課題を解決するためになされた。本開示の目的は、利用者それぞれにとって最適な入浴条件または就寝時刻を推論する精度を向上させることができる快眠システム、推論装置、および学習装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る快眠システムは、利用者に関する予定の就寝時刻と属性情報と活動情報と天気情報とを取得する第１推論取得部と、前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、前記利用者の睡眠状態を向上させる推奨の入浴条件を推論するための学習済みの第１モデルを用いて、前記第１推論取得部が取得した前記利用者に関する前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報と、から前記推奨の入浴条件を推論する第１推論部と、を備えた。
【０００７】
本開示に係る推論装置は、利用者に関する予定の就寝時刻と属性情報と活動情報と天気情報とを取得する推論取得部と、前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、前記利用者の睡眠状態を向上させる推奨の入浴条件を推論するための学習済みの第１モデルを用いて、前記推論取得部が取得した前記利用者に関する前記予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報と、から前記推奨の入浴条件を推論する推論部と、を備えた。
【０００８】
本開示に係る学習装置は、利用者に関する実績の就寝時刻と実績の入浴条件と睡眠状態を示す睡眠情報と属性情報と活動情報と天気情報とを含む学習用データを取得する学習取得部と、前記学習用データを用いて、前記利用者の予定の就寝時刻と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、睡眠状態を向上させる推奨の入浴条件を推論するための学習済みの第１モデルを生成する生成部と、を備えた。
【０００９】
本開示に係る推論装置は、利用者に関する実績の入浴条件と属性情報と活動情報と天気情報とを取得する推論取得部と、前記実績の入浴条件と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、前記利用者の睡眠状態を向上させる推奨の就寝時刻を推論するための学習済みの第２モデルを用いて、前記推論取得部が取得した前記利用者に関する前記実績の入浴条件と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とから前記推奨の就寝時刻を推論する推論部と、を備えた。
【００１０】
本開示に係る学習装置は、利用者に関する実績の就寝時刻と実績の入浴条件と睡眠状態を示す睡眠情報と属性情報と活動情報と天気情報とを含む学習用データを取得する学習取得部と、前記学習用データを用いて、前記利用者の前記実績の入浴条件と前記属性情報と前記活動情報と前記天気情報とに基づいて、前記利用者の睡眠状態を向上させる推奨の就寝時刻を推論するための学習済みの第２モデルを生成する生成部と、を備えた。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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