特開2022-55629楽曲提案システム、楽曲提案方法及びコンピュータプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022055629
(43)【公開日】2022-04-08
(54)【発明の名称】楽曲提案システム、楽曲提案方法及びコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
A61M 21/02 20060101AFI20220401BHJP
A61B 5/01 20060101ALI20220401BHJP
A61B 5/02 20060101ALI20220401BHJP
A61B 5/11 20060101ALI20220401BHJP
【ＦＩ】
A61M21/02 C
A61B5/01 100
A61M21/02 G
A61B5/02 310A
A61B5/11 230
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020163161
(22)【出願日】2020-09-29
(71)【出願人】
【識別番号】000006769
【氏名又は名称】ライオン株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100165179
【弁理士】
【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡
(74)【代理人】
【識別番号】100152272
【弁理士】
【氏名又は名称】川越 雄一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100153763
【弁理士】
【氏名又は名称】加藤 広之
(72)【発明者】
【氏名】沢田 あゆみ
(72)【発明者】
【氏名】岩井 崇郎
【テーマコード（参考）】
4C017
4C038
4C117
【Ｆターム（参考）】
4C017AA09
4C017AA16
4C017AA19
4C017AC12
4C017AC16
4C017AC28
4C017BC14
4C017BC16
4C017DD14
4C038VA04
4C038VB12
4C038VB31
4C038VC20
4C117XA05
4C117XB18
4C117XC11
4C117XC13
4C117XD15
4C117XE14
4C117XE23
4C117XE26
4C117XE30
4C117XF22
4C117XG05
4C117XH16
4C117XJ46
4C117XL01
4C117XM12
4C117XP01
(57)【要約】 （修正有）
【課題】被験者に睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる楽曲提案システム、楽曲提案方法及びコンピュータプログラムを提供する。
【解決手段】楽曲提案システム１は、被験者の生体データ２８１を取得する取得部１０３と、取得部が取得する生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部１０４と、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベース１０８１から、導出部が導出する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する判定部１０５と、判定部による楽曲の判定結果を出力する出力部１０６とを備える。
【選択図】図２
【解決手段】楽曲提案システム１は、被験者の生体データ２８１を取得する取得部１０３と、取得部が取得する生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部１０４と、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベース１０８１から、導出部が導出する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する判定部１０５と、判定部による楽曲の判定結果を出力する出力部１０６とを備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
被験者の生体データを取得する取得部と、
前記取得部が取得する前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部と、
客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する判定部と、
前記判定部による楽曲の判定結果を出力する出力部と
を備える、楽曲提案システム。
前記取得部が取得する前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部と、
客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する判定部と、
前記判定部による楽曲の判定結果を出力する出力部と
を備える、楽曲提案システム。
【請求項2】
前記生体データには、前記被験者の脈波を示す脈波情報と、前記被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、前記被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つが含まれる、請求項１に記載の楽曲提案システム。
【請求項3】
前記導出部は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する、請求項１又は請求項２に記載の楽曲提案システム。
【請求項4】
前記判定部は、客観的な睡眠データに基づいて前記楽曲データベースに含まれる楽曲の識別情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の楽曲提案システム。
【請求項5】
前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである、請求項４に記載の楽曲提案システム。
【請求項6】
前記取得部は、前記被験者の主観的な睡眠データをさらに取得し、
前記判定部は、前記取得部が取得した前記被験者の主観的な前記睡眠データにさらに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項１に記載の楽曲提案システム。
前記判定部は、前記取得部が取得した前記被験者の主観的な前記睡眠データにさらに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項１に記載の楽曲提案システム。
【請求項7】
前記判定部は、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて前記楽曲データベースに含まれる楽曲の識別情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な睡眠データ及び前記被験者の主観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項６に記載の楽曲提案システム。
【請求項8】
前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである、請求項７に記載の楽曲提案システム。
【請求項9】
前記楽曲データベースは、楽曲を聴取することによる睡眠の質の改善度をさらに関連付け、
前記判定部は、前記楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の楽曲提案システム。
前記判定部は、前記楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の楽曲提案システム。
【請求項10】
前記取得部は、前記被験者の他の生体データをさらに取得し、
前記導出部は、前記取得部が取得する他の前記生体データに基づいて、前記被験者の自律神経活動度をさらに導出し、
前記判定部は、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データ及び前記自律神経活動度に基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の楽曲提案システム。
前記導出部は、前記取得部が取得する他の前記生体データに基づいて、前記被験者の自律神経活動度をさらに導出し、
前記判定部は、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データ及び前記自律神経活動度に基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の楽曲提案システム。
【請求項11】
前記取得部は、前記被験者の所定の期間の生体データを取得し、
前記導出部は、前記取得部が取得する前記被験者の所定の前記期間の前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する、請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の楽曲提案システム。
前記導出部は、前記取得部が取得する前記被験者の所定の前記期間の前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する、請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の楽曲提案システム。
【請求項12】
被験者の生体データを取得するステップと、
前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、
客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、
楽曲の判定結果を出力するステップと
を有する、楽曲提案システムが実行する楽曲提案方法。
前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、
客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、
楽曲の判定結果を出力するステップと
を有する、楽曲提案システムが実行する楽曲提案方法。
【請求項13】
楽曲提案システムのコンピュータに、
被験者の生体データを取得するステップと、
前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、
客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、
楽曲の判定結果を出力するステップと
を実行させる、コンピュータプログラム。
被験者の生体データを取得するステップと、
前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、
客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、
楽曲の判定結果を出力するステップと
を実行させる、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、楽曲提案システム、楽曲提案方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
音楽は、自律神経に作用することによって、睡眠状態に影響を及ぼす。例えば、入眠に影響する音楽と、中途覚醒に影響する音楽とがある。入眠に影響する音楽と、中途覚醒に影響する音楽とは異なる場合がある。
従来、睡眠の状態を判定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、睡眠状態判定装置は、被験者の脈波を示す脈波情報と、被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報とを取得する取得部と、脈波情報を睡眠深さ学習部に対して与えることにより、被験者の睡眠の深さの瞬時値を算出する瞬時値算出部と、脈波情報と加速度情報とを睡眠段階学習部に対して与えることにより、被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部と、被験者の睡眠の深さの瞬時値と被験者の睡眠段階とに基づいて、被験者の入眠後所定期間の瞬時値の積分値を睡眠深さとして算出する睡眠深さ算出部と、睡眠深さ算出部が算出する被験者の睡眠深さに基づいて、被験者の睡眠の質の種類を判定する睡眠質判定部とを備える。
従来、睡眠の状態を判定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、睡眠状態判定装置は、被験者の脈波を示す脈波情報と、被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報とを取得する取得部と、脈波情報を睡眠深さ学習部に対して与えることにより、被験者の睡眠の深さの瞬時値を算出する瞬時値算出部と、脈波情報と加速度情報とを睡眠段階学習部に対して与えることにより、被験者の睡眠段階を判定する睡眠段階判定部と、被験者の睡眠の深さの瞬時値と被験者の睡眠段階とに基づいて、被験者の入眠後所定期間の瞬時値の積分値を睡眠深さとして算出する睡眠深さ算出部と、睡眠深さ算出部が算出する被験者の睡眠深さに基づいて、被験者の睡眠の質の種類を判定する睡眠質判定部とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２０－２２７３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
音楽によって、睡眠状態への影響は異なる。このため、仮に睡眠に不安を感じている者（以下「被験者」と呼ぶ）が、睡眠の不具合を改善するために選択した音楽が睡眠の不具合の改善に効果が無い場合がある。
【0005】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、被験者に睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる楽曲提案システム、楽曲提案方法及びコンピュータプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
（１）本発明の一態様は、被験者の生体データを取得する取得部と、前記取得部が取得する前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部と、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する判定部と、前記判定部による楽曲の判定結果を出力する出力部とを備える、楽曲提案システムである。
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記生体データには、前記被験者の脈波を示す脈波情報と、前記被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、前記被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。
（３）本発明の一態様は、上記（１）又は上記（２）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記導出部は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間の少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する。
（４）本発明の一態様は、上記（１）から上記（３）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記判定部は、客観的な睡眠データに基づいて前記楽曲データベースに含まれる楽曲の識別情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（５）本発明の一態様は、上記（４）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。
（６）本発明の一態様は、上記（１）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記取得部は、前記被験者の主観的な睡眠データをさらに取得し、前記判定部は、前記取得部が取得した前記被験者の主観的な前記睡眠データにさらに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（７）本発明の一態様は、上記（６）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記判定部は、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて前記楽曲データベースに含まれる楽曲の識別情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な睡眠データ及び前記被験者の主観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（８）本発明の一態様は、上記（７）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。
（９）本発明の一態様は、上記（１）から上記（５）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記楽曲データベースは、楽曲を聴取することによる睡眠の質の改善度をさらに関連付け、前記判定部は、前記楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（１０）本発明の一態様は、上記（１）から上記（５）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記取得部は、前記被験者の他の生体データをさらに取得し、前記導出部は、前記取得部が取得する他の前記生体データに基づいて、前記被験者の自律神経活動度をさらに導出し、前記判定部は、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データ及び前記自律神経活動度に基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（１１）本発明の一態様は、上記（１）から上記（１０）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記取得部は、前記被験者の所定の期間の生体データを取得し、前記導出部は、前記取得部が取得する前記被験者の所定の前記期間の前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（１２）本発明の一態様は、被験者の生体データを取得するステップと、前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、楽曲の判定結果を出力するステップとを有する、楽曲提案システムが実行する楽曲提案方法である。
（１３）本発明の一態様は、楽曲提案システムのコンピュータに、被験者の生体データを取得するステップと、前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、楽曲の判定結果を出力するステップとを実行させる、コンピュータプログラムである。
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記生体データには、前記被験者の脈波を示す脈波情報と、前記被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、前記被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。
（３）本発明の一態様は、上記（１）又は上記（２）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記導出部は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間の少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する。
（４）本発明の一態様は、上記（１）から上記（３）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記判定部は、客観的な睡眠データに基づいて前記楽曲データベースに含まれる楽曲の識別情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（５）本発明の一態様は、上記（４）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。
（６）本発明の一態様は、上記（１）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記取得部は、前記被験者の主観的な睡眠データをさらに取得し、前記判定部は、前記取得部が取得した前記被験者の主観的な前記睡眠データにさらに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（７）本発明の一態様は、上記（６）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記判定部は、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて前記楽曲データベースに含まれる楽曲の識別情報を出力する学習部に対して、前記導出部が導出する客観的な睡眠データ及び前記被験者の主観的な前記睡眠データを与えることによって、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（８）本発明の一態様は、上記（７）に記載の楽曲提案システムにおいて、前記学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。
（９）本発明の一態様は、上記（１）から上記（５）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記楽曲データベースは、楽曲を聴取することによる睡眠の質の改善度をさらに関連付け、前記判定部は、前記楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（１０）本発明の一態様は、上記（１）から上記（５）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記取得部は、前記被験者の他の生体データをさらに取得し、前記導出部は、前記取得部が取得する他の前記生体データに基づいて、前記被験者の自律神経活動度をさらに導出し、前記判定部は、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、前記導出部が導出する客観的な前記睡眠データ及び前記自律神経活動度に基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定する。
（１１）本発明の一態様は、上記（１）から上記（１０）のいずれか一項に記載の楽曲提案システムにおいて、前記取得部は、前記被験者の所定の期間の生体データを取得し、前記導出部は、前記取得部が取得する前記被験者の所定の前記期間の前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（１２）本発明の一態様は、被験者の生体データを取得するステップと、前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、楽曲の判定結果を出力するステップとを有する、楽曲提案システムが実行する楽曲提案方法である。
（１３）本発明の一態様は、楽曲提案システムのコンピュータに、被験者の生体データを取得するステップと、前記生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出するステップと、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、客観的な前記睡眠データに基づいて、前記被験者へ提案する楽曲を判定するステップと、楽曲の判定結果を出力するステップとを実行させる、コンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、被験者に睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる楽曲提案システム、楽曲提案方法及びコンピュータプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本発明の実施形態に係る楽曲提案システムの構成例を示す図である。
【図2】本実施形態に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
【図3】本実施形態に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【図4】実施形態の変形例１に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【図5】実施形態の変形例２に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
【図6】実施形態の変形例２に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【図7】実施形態の変形例３に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
【図8】実施形態の変形例３に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【図9】実施形態の変形例４に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
【図10】実施形態の変形例４に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
次に、本実施形態の楽曲提案システム、楽曲提案方法及びコンピュータプログラムを、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
【0010】
（実施形態）
（楽曲提案システム）
図１は、本発明の実施形態に係る楽曲提案システムの構成例を示す図である。図１において、楽曲提案システム１は、楽曲提案サーバ１００を備える。図１には、楽曲提案サーバ１００に加え、楽曲の提案を受ける対象であるユーザＵと、ユーザＵが装着する測定装置１０と、ユーザＵが使用するユーザ端末２０とが示されている。ユーザＵは被験者の一例である。
測定装置１０とユーザ端末２０とは通信する。例えば、測定装置１０とユーザ端末２０とは近距離無線通信により通信する。
楽曲提案サーバ１００とユーザ端末２０とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
（楽曲提案システム）
図１は、本発明の実施形態に係る楽曲提案システムの構成例を示す図である。図１において、楽曲提案システム１は、楽曲提案サーバ１００を備える。図１には、楽曲提案サーバ１００に加え、楽曲の提案を受ける対象であるユーザＵと、ユーザＵが装着する測定装置１０と、ユーザＵが使用するユーザ端末２０とが示されている。ユーザＵは被験者の一例である。
測定装置１０とユーザ端末２０とは通信する。例えば、測定装置１０とユーザ端末２０とは近距離無線通信により通信する。
楽曲提案サーバ１００とユーザ端末２０とは、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
【0011】
楽曲提案システム１では、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
楽曲提案サーバ１００は、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００は、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
ユーザ端末２０は、ユーザＩＤを含む、楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
楽曲提案サーバ１００は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。楽曲提案サーバ１００は、受信した楽曲提案要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶している被験者の生体データの測定結果を取得する。楽曲提案サーバ１００は、取得した被検者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。楽曲提案サーバ１００は、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００は、楽曲データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００は、楽曲の判定結果を出力する。
楽曲提案サーバ１００は、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００は、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
ユーザ端末２０は、ユーザＩＤを含む、楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
楽曲提案サーバ１００は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。楽曲提案サーバ１００は、受信した楽曲提案要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶している被験者の生体データの測定結果を取得する。楽曲提案サーバ１００は、取得した被検者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。楽曲提案サーバ１００は、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００は、楽曲データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００は、楽曲の判定結果を出力する。
【0012】
以下、楽曲提案システム１に含まれる測定装置１０とユーザ端末２０と楽曲提案サーバ１００との各々の機能構成の具体例について順次説明する。
図２は、本実施形態に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（測定装置１０）
測定装置１０は、リストバンド型（腕時計型）のウエアラブル装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。測定装置１０は、例えば被験者の腕の一部に装着される。
測定装置１０は、例えば、通信部１２と、測定部１４と、処理部１５と、操作部１６と、記憶部１８とを備える。
通信部１２は、通信モジュールによって実現される。通信部１２は、外部の通信装置と通信する。通信部１２は、例えば、ブルートゥース（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。また、通信部１２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。通信部１２は、ユーザ端末２０と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部１２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求を受信し、ユーザ端末２０へ生体データ応答を送信する。
図２は、本実施形態に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（測定装置１０）
測定装置１０は、リストバンド型（腕時計型）のウエアラブル装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。測定装置１０は、例えば被験者の腕の一部に装着される。
測定装置１０は、例えば、通信部１２と、測定部１４と、処理部１５と、操作部１６と、記憶部１８とを備える。
通信部１２は、通信モジュールによって実現される。通信部１２は、外部の通信装置と通信する。通信部１２は、例えば、ブルートゥース（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。また、通信部１２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。通信部１２は、ユーザ端末２０と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部１２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求を受信し、ユーザ端末２０へ生体データ応答を送信する。
【0013】
測定部１４は、測定装置１０を装着した被験者の生体データを測定する。例えば、測定部１４は、被験者の脈波、加速度、皮膚温度などの生体データを測定する。本実施形態では、一例として、測定部１４が、被験者の脈波と加速度と、皮膚温度とを測定する場合について説明を続ける。測定部１４は、例えば、加速度、圧力、光、心電位、反射波などを捉えるセンサ（例えば、光学式赤外線センサ）を備えており、被験者の手首の脈の振れの波形（すなわち、脈波）を測定する。測定部１４は、測定した被験者の脈波を示す脈波情報ＰＷを生成する。脈波情報ＰＷには、測定日時を示す情報が含まれる。なお、測定部１４は、例示した測定対象のうち、特に光又は心電位を捉えるセンサを備えることがより好ましい。
また、測定部１４は、加速度、反射波などを捉えるセンサ（例えば、加速度センサ）を備えており、被験者の体動（例えば、手首の加速度）を測定する。測定部１４は、測定した被験者の手首の加速度を示す加速度情報ＡＣを生成する。加速度情報ＡＣには、測定日時を示す情報が含まれる。これら被験者の脈波及び体動は、例えば、１０Ｈｚ以上のサンプリング周波数によって測定される。
また、測定部１４は、皮膚温度を捉えるセンサ（例えば、サーミスタ温度センサ）を備えており、被験者の皮膚温度を測定する。測定部１４は、測定した皮膚温度を示す皮膚温度情報ＴＳを生成する。皮膚温度情報ＴＳには、測定日時を示す情報が含まれる。
また、測定部１４は、加速度、反射波などを捉えるセンサ（例えば、加速度センサ）を備えており、被験者の体動（例えば、手首の加速度）を測定する。測定部１４は、測定した被験者の手首の加速度を示す加速度情報ＡＣを生成する。加速度情報ＡＣには、測定日時を示す情報が含まれる。これら被験者の脈波及び体動は、例えば、１０Ｈｚ以上のサンプリング周波数によって測定される。
また、測定部１４は、皮膚温度を捉えるセンサ（例えば、サーミスタ温度センサ）を備えており、被験者の皮膚温度を測定する。測定部１４は、測定した皮膚温度を示す皮膚温度情報ＴＳを生成する。皮膚温度情報ＴＳには、測定日時を示す情報が含まれる。
【0014】
なお、脈波情報ＰＷは、脈波パワースペクトル（例えば、ＶＬＦ、ＨＦ／（ＶＬＦ＋ＬＦ＋ＨＦ）、ＨＦ／（ＬＦ＋ＨＦ）、ＭＦ／ＬＦ、ＭＦ、ＨＦ、ＩＢＩ ＨＲ、ＬＦ、ＬＦ／ＨＦ）、ＩＢＩ（例えば、測定値、測定値の平均値、ＣＶ ＮＮ、ＲＭＳ ＳＤ、ＳＤＮＮ、ＲＭＳ ＳＤ／ＳＤＮＮ、ＰＮＮ ５０）などによって被験者の脈波を示す。なお、ＶＬＦとは超低周波帯域、ＬＦとは低周波帯域、ＭＦとは中周波数帯域、ＨＦとは高周波数帯域である。
また、ＩＢＩとは、脈拍間隔である。ＣＶ ＮＮとは単位時間内の心拍間隔の変動係数、ＲＭＳ ＳＤとは平自乗根の標準偏差、ＳＤＮＮとは心拍間隔の標準偏差、ＰＮＮ ５０とは単位時間内の心拍間隔が５０ｍｓ以上の割合（又は回数）である。
また、加速度情報ＡＣは、Ｚｅｒｏ Ｃｒｏｓｓ（ゼロ・クロス）値、Ｍａｘ（最大値）、Ｍｉｎ（最小値）、Ｍｅｄｉａｎ（中央値）、Ｍｅａｎ（平均値）、ＳＤ（標準偏差）などによって被験者の体動を表す。
また、ＩＢＩとは、脈拍間隔である。ＣＶ ＮＮとは単位時間内の心拍間隔の変動係数、ＲＭＳ ＳＤとは平自乗根の標準偏差、ＳＤＮＮとは心拍間隔の標準偏差、ＰＮＮ ５０とは単位時間内の心拍間隔が５０ｍｓ以上の割合（又は回数）である。
また、加速度情報ＡＣは、Ｚｅｒｏ Ｃｒｏｓｓ（ゼロ・クロス）値、Ｍａｘ（最大値）、Ｍｉｎ（最小値）、Ｍｅｄｉａｎ（中央値）、Ｍｅａｎ（平均値）、ＳＤ（標準偏差）などによって被験者の体動を表す。
【0015】
処理部１５は、測定部１４が生成した脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを記憶部１８に記憶させる。処理部１５は、通信部１２が受信した生体データ要求を取得する。処理部１５は、取得した生体データ要求に基づいて、記憶部１８に記憶されている脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けた情報を含む生体データ応答を作成する。処理部１５は、作成した生体データ応答を通信部１２へ出力する。
操作部１６は、入力デバイスを備え、被験者の操作を受け付ける。この入力デバイスには、キーボード等の文字情報を入力するデバイス、タッチパネル等のポインティングデバイス、釦、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等が含まれる。被験者は、操作部１６を操作することによって、測定部１４に生体データの測定を開始させる。
記憶部１８は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などにより実現される。記憶部１８には、生体データ（脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣ、皮膚温度情報ＴＳ）が記憶される。
処理部１５は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１８に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
操作部１６は、入力デバイスを備え、被験者の操作を受け付ける。この入力デバイスには、キーボード等の文字情報を入力するデバイス、タッチパネル等のポインティングデバイス、釦、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等が含まれる。被験者は、操作部１６を操作することによって、測定部１４に生体データの測定を開始させる。
記憶部１８は、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などにより実現される。記憶部１８には、生体データ（脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣ、皮膚温度情報ＴＳ）が記憶される。
処理部１５は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１８に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0016】
（ユーザ端末２０）
ユーザ端末２０は、スマートフォン、携帯端末、又はパーソナルコンピュータ、タブレット端末装置、腕時計型端末装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。
ユーザ端末２０は、例えば、第１通信部２２－１と、第２通信部２２－２と、処理部２４と、操作部２６と、記憶部２８とを備える。
第１通信部２２－１は、通信モジュールによって実現される。第１通信部２２－１は、外部の通信装置と通信する。第１通信部２２－１は、例えば、ブルートゥースなどの無線通信方式で通信してもよい。また、第１通信部２２－１は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。第１通信部２２－１は、測定装置１０と通信するために必要な通信情報を保持する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した生体データ要求を測定装置１０へ送信し、測定装置１０が送信した生体データ応答を受信する。
第２通信部２２－２は、通信モジュールによって実現される。第２通信部２２－２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。第２通信部２２－２は、例えば、無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。また、第２通信部２２－２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。第２通信部２２－２は、ネットワークＮＷを介して楽曲提案サーバ１００と通信するために必要な通信情報を保持する。第２通信部２２－２は、楽曲提案サーバ１００へ生体データ通知と、楽曲提案要求とを送信する。第２通信部２２－２は、楽曲提案サーバ１００が送信した楽曲提案応答を受信する。
ユーザ端末２０は、スマートフォン、携帯端末、又はパーソナルコンピュータ、タブレット端末装置、腕時計型端末装置、あるいはその他の情報処理機器として実現される。
ユーザ端末２０は、例えば、第１通信部２２－１と、第２通信部２２－２と、処理部２４と、操作部２６と、記憶部２８とを備える。
第１通信部２２－１は、通信モジュールによって実現される。第１通信部２２－１は、外部の通信装置と通信する。第１通信部２２－１は、例えば、ブルートゥースなどの無線通信方式で通信してもよい。また、第１通信部２２－１は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。第１通信部２２－１は、測定装置１０と通信するために必要な通信情報を保持する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した生体データ要求を測定装置１０へ送信し、測定装置１０が送信した生体データ応答を受信する。
第２通信部２２－２は、通信モジュールによって実現される。第２通信部２２－２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。第２通信部２２－２は、例えば、無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。また、第２通信部２２－２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。第２通信部２２－２は、ネットワークＮＷを介して楽曲提案サーバ１００と通信するために必要な通信情報を保持する。第２通信部２２－２は、楽曲提案サーバ１００へ生体データ通知と、楽曲提案要求とを送信する。第２通信部２２－２は、楽曲提案サーバ１００が送信した楽曲提案応答を受信する。
【0017】
操作部２６は、入力デバイスを備え、被験者の操作を受け付ける。この入力デバイスには、キーボード等の文字情報を入力するデバイス、マウス、タッチパネル等のポインティングデバイス、釦、ダイヤル、ジョイスティック、タッチセンサ、タッチパッド等が含まれる。操作部２６は、被験者が生体データを取得する操作を行うことによって、生体データ要求操作情報を作成する。操作部２６は、被験者が楽曲の提案を要求する操作を行うことによって、楽曲提案要求操作情報を作成する。
記憶部２８は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現される。記憶部２８には、生体データ２８１が記憶される。
生体データ２８１は、ユーザ（被験者）のユーザＩＤと、ユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けたテーブル形式の情報である。
記憶部２８は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現される。記憶部２８には、生体データ２８１が記憶される。
生体データ２８１は、ユーザ（被験者）のユーザＩＤと、ユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けたテーブル形式の情報である。
【0018】
処理部２４は、操作部２６が作成した生体データ要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した生体データ要求操作情報に基づいて、測定装置１０を宛先とする、生体データ要求を作成する。処理部２４は、作成した生体データ要求を、第１通信部２２－１へ出力する。その後、処理部２４は、第１通信部２２－１が受信した生体データ応答を取得する。処理部２４は、取得した生体データ応答に含まれる脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを取得し、取得した脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けて、記憶部２８の生体データ２８１に記憶させる。
また、処理部２４は、記憶部２８に記憶されている生体データ２８１を取得する。処理部２４は、取得した生体データ２８１とユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする生体データ通知を作成する。処理部２４は、作成した生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。
処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする楽曲提案要求を作成する。処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。
処理部２４は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部２８に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
また、処理部２４は、記憶部２８に記憶されている生体データ２８１を取得する。処理部２４は、取得した生体データ２８１とユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする生体データ通知を作成する。処理部２４は、作成した生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。
処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする楽曲提案要求を作成する。処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。
処理部２４は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部２８に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0019】
（楽曲提案サーバ１００）
楽曲提案サーバ１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００の一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００は、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４と、判定部１０５と、出力部１０６と、記憶部１０８とを備える。
通信部１０２は、通信モジュールによって実現される。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部１０２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。また、通信部１０２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末２０と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、楽曲提案要求とを受信する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案応答をユーザ端末２０へ送信する。
楽曲提案サーバ１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００の一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００は、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４と、判定部１０５と、出力部１０６と、記憶部１０８とを備える。
通信部１０２は、通信モジュールによって実現される。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部１０２は、例えば有線ＬＡＮなどの通信方式で通信してもよい。また、通信部１０２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信してもよい。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介してユーザ端末２０と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、楽曲提案要求とを受信する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案応答をユーザ端末２０へ送信する。
【0020】
記憶部１０８は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現される。記憶部１０８には、楽曲ＤＢ（データベース）１０８１と、生体データＤＢ１０８２とが記憶される。
楽曲ＤＢ１０８１は、一又は複数の客観的な睡眠データと、一又は複数の睡眠データの各々について、楽曲の名称と、その楽曲の識別情報（楽曲ＩＤ）を関連付けたテーブル形式の情報である。
生体データＤＢ１０８２は、一又は複数のユーザのユーザＩＤと、一又は複数のユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けたテーブル形式の情報である。
取得部１０３は、通信部１０２が受信した生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した生体データ通知に含まれる生体データ（脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳ）とユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２に記憶させる。
また、取得部１０３は、通信部１０２が受信した楽曲提案要求を取得する。
楽曲ＤＢ１０８１は、一又は複数の客観的な睡眠データと、一又は複数の睡眠データの各々について、楽曲の名称と、その楽曲の識別情報（楽曲ＩＤ）を関連付けたテーブル形式の情報である。
生体データＤＢ１０８２は、一又は複数のユーザのユーザＩＤと、一又は複数のユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けたテーブル形式の情報である。
取得部１０３は、通信部１０２が受信した生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した生体データ通知に含まれる生体データ（脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳ）とユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２に記憶させる。
また、取得部１０３は、通信部１０２が受信した楽曲提案要求を取得する。
【0021】
導出部１０４は、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。導出部１０４は、取得した楽曲提案要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶部１０８に記憶されている生体データＤＢ１０８２から、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データを取得する。導出部１０４は、取得した生体データに含まれる脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。例えば、導出部１０４は、脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとに基づいて、客観的な睡眠データとして、就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などの客観的な睡眠状態を示すデータを導出する。導出部１０４は、睡眠深さ学習部１０４１と、睡眠段階学習部１０４２とを備える。
睡眠深さ学習部１０４１は、脈波の波形、すなわち脈波情報ＰＷに基づいて睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力する。ここで、睡眠の深さの瞬時値ＤＩとは、所定時間ごとに算出される被験者の睡眠の深さである。ここで、被験者の睡眠の深さが算出される所定時間は、３０秒から６０秒ごとであることが好ましい。以下では、所定時間が３０秒である場合を一例として説明する。睡眠深さ学習部１０４１は、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の脳波と当該被験者の脈波との関係が学習された学習済みモデルである。睡眠深さ学習部１０４１の学習過程について説明する。
一般に、被験者の脳波の状態と、当該被験者の睡眠の深さとには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の睡眠の深さが比較的深い場合には、被験者の脳波には特徴的な波形パターンが現れ、被験者の睡眠の深さが比較的浅い場合には、深い場合の波形パターンとは異なる波形パターンが現れることが知られている。
睡眠深さ学習部１０４１は、脈波の波形、すなわち脈波情報ＰＷに基づいて睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力する。ここで、睡眠の深さの瞬時値ＤＩとは、所定時間ごとに算出される被験者の睡眠の深さである。ここで、被験者の睡眠の深さが算出される所定時間は、３０秒から６０秒ごとであることが好ましい。以下では、所定時間が３０秒である場合を一例として説明する。睡眠深さ学習部１０４１は、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の脳波と当該被験者の脈波との関係が学習された学習済みモデルである。睡眠深さ学習部１０４１の学習過程について説明する。
一般に、被験者の脳波の状態と、当該被験者の睡眠の深さとには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の睡眠の深さが比較的深い場合には、被験者の脳波には特徴的な波形パターンが現れ、被験者の睡眠の深さが比較的浅い場合には、深い場合の波形パターンとは異なる波形パターンが現れることが知られている。
【0022】
睡眠深さ学習部１０４１は、学習過程において、与えられた脳波情報ＢＷと、脈波情報ＰＷとの関係を学習する。具体的には、睡眠深さ学習部１０４１は、被験者の脳波の波形を示す脳波情報ＢＷと、この脳波と同時に計測された当該被験者の脈波の波形を示す脈波情報ＰＷとが与えられ、睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力する。ここで、脳波情報ＢＷとこの脳波情報ＢＷによって計算される睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢとの関係は既知である。
睡眠深さ学習部１０４１は、脳波情報ＢＷによって計算される睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢを正解データとして、脈波情報ＰＷと睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢとの関係を学習する。この結果、睡眠深さ学習部１０４１は、脈波情報ＰＷが供給されると、この脈波情報ＰＷに対応する睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力するように学習される。
なお、睡眠深さ学習部１０４１の学習過程においては、被験者の脳波の状態を表す指標としてデルタ波パワー値が用いられる。
睡眠深さ学習部１０４１は、脳波情報ＢＷによって計算される睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢを正解データとして、脈波情報ＰＷと睡眠の深さの瞬時値ＤＩＢとの関係を学習する。この結果、睡眠深さ学習部１０４１は、脈波情報ＰＷが供給されると、この脈波情報ＰＷに対応する睡眠の深さの瞬時値ＤＩを出力するように学習される。
なお、睡眠深さ学習部１０４１の学習過程においては、被験者の脳波の状態を表す指標としてデルタ波パワー値が用いられる。
【0023】
睡眠段階学習部１０４２は、脈波の波形（脈波情報ＰＷ）と、加速度の波形（加速度情報ＡＣ）と、皮膚温度の波形（皮膚温度情報ＴＳ）とに基づいて睡眠段階ＳＧを出力する。睡眠段階学習部１０４２とは、例えば、機械学習済みモデルであって、被験者の脳波と当該被験者の脈波及び体の一部の加速度との関係が学習された学習済みモデルである。
［睡眠の段階］
睡眠段階ＳＧには、睡眠の深さが浅いほうから深いほうへ順に、「覚醒ＡＷ」、「レム睡眠ＲＭ」、「ノンレム睡眠ＮＲ」がある。またこの「ノンレム睡眠ＮＲ」には、浅いノンレム睡眠ＮＲである「ノンレム睡眠（浅）ＮＲＬ」と、深いノンレム睡眠ＮＲである「ノンレム睡眠（深）ＮＲＤ」とがある。すなわち、睡眠段階ＳＧには、「覚醒ＡＷ」、「レム睡眠ＲＭ」、「ノンレム睡眠（浅）ＮＲＬ」、「ノンレム睡眠（深）ＮＲＤ」の４段階がある。
すなわち、睡眠段階学習部１０４２は、脈波の波形（脈波情報ＰＷ）と、被験者の体の一部の加速度の値（加速度情報ＡＣ）と、皮膚温度の波形（皮膚温度情報ＴＳ）とに基づいて、レム睡眠ＲＭの段階とノンレム睡眠ＮＲの段階とを含む睡眠段階ＳＧを出力する。導出部１０４は、睡眠段階学習部１０４２が出力した睡眠段階ＳＧに基づいて、就寝時刻と、起床時刻と、中途覚醒時間と、入眠時間との少なくとも一つを導出する。睡眠段階学習部１０４２の学習過程について説明する。
［睡眠の段階］
睡眠段階ＳＧには、睡眠の深さが浅いほうから深いほうへ順に、「覚醒ＡＷ」、「レム睡眠ＲＭ」、「ノンレム睡眠ＮＲ」がある。またこの「ノンレム睡眠ＮＲ」には、浅いノンレム睡眠ＮＲである「ノンレム睡眠（浅）ＮＲＬ」と、深いノンレム睡眠ＮＲである「ノンレム睡眠（深）ＮＲＤ」とがある。すなわち、睡眠段階ＳＧには、「覚醒ＡＷ」、「レム睡眠ＲＭ」、「ノンレム睡眠（浅）ＮＲＬ」、「ノンレム睡眠（深）ＮＲＤ」の４段階がある。
すなわち、睡眠段階学習部１０４２は、脈波の波形（脈波情報ＰＷ）と、被験者の体の一部の加速度の値（加速度情報ＡＣ）と、皮膚温度の波形（皮膚温度情報ＴＳ）とに基づいて、レム睡眠ＲＭの段階とノンレム睡眠ＮＲの段階とを含む睡眠段階ＳＧを出力する。導出部１０４は、睡眠段階学習部１０４２が出力した睡眠段階ＳＧに基づいて、就寝時刻と、起床時刻と、中途覚醒時間と、入眠時間との少なくとも一つを導出する。睡眠段階学習部１０４２の学習過程について説明する。
【0024】
［睡眠段階学習部１０４２の学習過程］
一般に、被験者の脳波の状態と、当該被験者の睡眠段階ＳＧとには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の睡眠がレム睡眠ＲＭの段階である場合には、被験者の脳波には特徴的な波形パターンが現れ、被験者の睡眠がノンレム睡眠ＮＲの段階である場合には、レム睡眠ＲＭの場合の波形パターンとは異なる波形パターンが現れることが知られている。また、一般に、被験者が覚醒している場合には、体動（例えば、腕を動かすなど）の程度が大きく、被験者が睡眠している場合には、体動の程度が小さいことが知られている。
睡眠段階学習部１０４２は、その学習過程において、与えられた脳波情報ＢＷと、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳとの関係を学習する。具体的には、睡眠段階学習部１０４２は、被験者の脳波の波形を示す脳波情報ＢＷと、この脳波と同時に計測された当該被験者の脈波の波形を示す脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳが与えられ、睡眠段階ＳＧを出力する。ここで、脳波情報ＢＷとこの脳波情報ＢＷによって計算される睡眠段階ＳＧＢとの関係は既知である。
睡眠段階学習部１０４２は、脳波情報ＢＷによって算出される睡眠段階ＳＧＢを正解データとして、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳと睡眠段階ＳＧＢとの関係を学習する。この結果、睡眠段階学習部１０４２は、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳが供給されると、この脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳに対応する睡眠段階ＳＧを出力するように学習される。なお、睡眠段階学習部１０４２は、睡眠周期ごとに学習することができる。一例として、起床前は脈拍間変動が大きくなることが知られている。睡眠段階学習部１０４２は、睡眠周期ごとに個別に学習することにより、ある睡眠周期における判定精度（例えば、起床前、早朝の睡眠段階の判定精度）を向上させることができる。
一般に、被験者の脳波の状態と、当該被験者の睡眠段階ＳＧとには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の睡眠がレム睡眠ＲＭの段階である場合には、被験者の脳波には特徴的な波形パターンが現れ、被験者の睡眠がノンレム睡眠ＮＲの段階である場合には、レム睡眠ＲＭの場合の波形パターンとは異なる波形パターンが現れることが知られている。また、一般に、被験者が覚醒している場合には、体動（例えば、腕を動かすなど）の程度が大きく、被験者が睡眠している場合には、体動の程度が小さいことが知られている。
睡眠段階学習部１０４２は、その学習過程において、与えられた脳波情報ＢＷと、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳとの関係を学習する。具体的には、睡眠段階学習部１０４２は、被験者の脳波の波形を示す脳波情報ＢＷと、この脳波と同時に計測された当該被験者の脈波の波形を示す脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳが与えられ、睡眠段階ＳＧを出力する。ここで、脳波情報ＢＷとこの脳波情報ＢＷによって計算される睡眠段階ＳＧＢとの関係は既知である。
睡眠段階学習部１０４２は、脳波情報ＢＷによって算出される睡眠段階ＳＧＢを正解データとして、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳと睡眠段階ＳＧＢとの関係を学習する。この結果、睡眠段階学習部１０４２は、脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳが供給されると、この脈波情報ＰＷ、加速度情報ＡＣおよび皮膚温度情報ＴＳに対応する睡眠段階ＳＧを出力するように学習される。なお、睡眠段階学習部１０４２は、睡眠周期ごとに学習することができる。一例として、起床前は脈拍間変動が大きくなることが知られている。睡眠段階学習部１０４２は、睡眠周期ごとに個別に学習することにより、ある睡眠周期における判定精度（例えば、起床前、早朝の睡眠段階の判定精度）を向上させることができる。
【0025】
判定部１０５は、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。判定部１０５は、取得した楽曲提案要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５は、記憶部１０８に記憶されている楽曲ＤＢ１０８１から、取得した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５は、楽曲学習部１０５１を備える。
楽曲学習部１０５１は、客観的な睡眠データ、すなわち就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などに基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１は、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データと当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。楽曲学習部１０５１の学習過程について説明する。
楽曲学習部１０５１は、客観的な睡眠データ、すなわち就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などに基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１は、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データと当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。楽曲学習部１０５１の学習過程について説明する。
【0026】
［楽曲学習部１０５１の学習過程］
一般に、被験者の客観的な睡眠データと、当該被験者へ提案すべき楽曲とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうち、いずれかに不具合などの問題がある場合には、客観的な睡眠データを、その問題を改善できる楽曲に分類できる。
楽曲学習部１０５１は、学習過程において、客観的な睡眠データと、その客観的な睡眠データに含まれる問題を改善できる楽曲との関係を学習する。具体的には、楽曲学習部１０５１は、被験者の客観的な睡眠データが与えられ、楽曲ＩＤを出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。楽曲学習部１０５１は、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータに含まれる問題を改善できる楽曲の楽曲ＩＤを正解データとして、客観的な睡眠データと楽曲ＩＤとの関係を学習する。この結果楽曲学習部１０５１は、客観的な睡眠データが供給されると、この客観的な睡眠データに対応する楽曲ＩＤを出力するように学習される。
出力部１０６は、判定部１０５から、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１から、取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案応答を作成する。出力部１０６は、作成した楽曲提案応答を通信部１０２へ出力する。
一般に、被験者の客観的な睡眠データと、当該被験者へ提案すべき楽曲とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうち、いずれかに不具合などの問題がある場合には、客観的な睡眠データを、その問題を改善できる楽曲に分類できる。
楽曲学習部１０５１は、学習過程において、客観的な睡眠データと、その客観的な睡眠データに含まれる問題を改善できる楽曲との関係を学習する。具体的には、楽曲学習部１０５１は、被験者の客観的な睡眠データが与えられ、楽曲ＩＤを出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。楽曲学習部１０５１は、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータに含まれる問題を改善できる楽曲の楽曲ＩＤを正解データとして、客観的な睡眠データと楽曲ＩＤとの関係を学習する。この結果楽曲学習部１０５１は、客観的な睡眠データが供給されると、この客観的な睡眠データに対応する楽曲ＩＤを出力するように学習される。
出力部１０６は、判定部１０５から、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１から、取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案応答を作成する。出力部１０６は、作成した楽曲提案応答を通信部１０２へ出力する。
【0027】
（楽曲提案システムの動作）
図３は、本実施形態に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
（ステップＳ１－１）
測定装置１０において、測定部１４は、測定装置１０を装着した被験者の生体データを測定する。処理部１５は、測定部１４から被検者の生体データの測定結果を取得し、取得した被検者の生体データの測定結果を記憶部１８に記憶させる。
（ステップＳ２－１）
ユーザ端末２０において、操作部２６は、被験者が生体データを取得する操作を行うことによって、生体データ要求操作情報を作成する。処理部２４は、操作部２６が作成した生体データ要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した生体データ要求操作情報に基づいて、測定装置１０を宛先とする、生体データ要求を作成する。
（ステップＳ３－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した生体データ要求を、第１通信部２２－１へ出力する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した生体データ要求を取得する。第１通信部２２－１は、取得した生体データ要求を測定装置１０へ送信する。
（ステップＳ４－１）
測定装置１０において、通信部１２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求を受信する。処理部１５は、通信部１２が受信した生体データ要求を取得する。処理部１５は、取得した生体データ要求に基づいて、記憶部１８に記憶されている生体データを含む、ユーザ端末２０を宛先とする生体データ応答を作成する。
図３は、本実施形態に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
（ステップＳ１－１）
測定装置１０において、測定部１４は、測定装置１０を装着した被験者の生体データを測定する。処理部１５は、測定部１４から被検者の生体データの測定結果を取得し、取得した被検者の生体データの測定結果を記憶部１８に記憶させる。
（ステップＳ２－１）
ユーザ端末２０において、操作部２６は、被験者が生体データを取得する操作を行うことによって、生体データ要求操作情報を作成する。処理部２４は、操作部２６が作成した生体データ要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した生体データ要求操作情報に基づいて、測定装置１０を宛先とする、生体データ要求を作成する。
（ステップＳ３－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した生体データ要求を、第１通信部２２－１へ出力する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した生体データ要求を取得する。第１通信部２２－１は、取得した生体データ要求を測定装置１０へ送信する。
（ステップＳ４－１）
測定装置１０において、通信部１２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求を受信する。処理部１５は、通信部１２が受信した生体データ要求を取得する。処理部１５は、取得した生体データ要求に基づいて、記憶部１８に記憶されている生体データを含む、ユーザ端末２０を宛先とする生体データ応答を作成する。
【0028】
（ステップＳ５－１）
測定装置１０において、処理部１５は作成した生体データ応答を、通信部１２へ出力する。通信部１２は、処理部１５が出力した生体データ応答を取得する。通信部１２は、取得した生体データ応答を、ユーザ端末２０へ送信する。
（ステップＳ６－１）
ユーザ端末２０において、第１通信部２２－１は、測定装置１０が送信した生体データ応答を受信する。
（ステップＳ７－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、第１通信部２２－１が受信した生体データ応答を取得する。処理部２４は、取得した生体データ応答に含まれる脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを取得し、取得した脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けて、記憶部２８の生体データ２８１に記憶する。
（ステップＳ８－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、記憶部２８に記憶されている生体データ２８１を取得し、取得した生体データ２８１とユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする生体データ通知を作成する。
（ステップＳ９－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した生体データ通知を取得し、取得した生体データ通知を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１０－１）
楽曲提案サーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知を受信する。
測定装置１０において、処理部１５は作成した生体データ応答を、通信部１２へ出力する。通信部１２は、処理部１５が出力した生体データ応答を取得する。通信部１２は、取得した生体データ応答を、ユーザ端末２０へ送信する。
（ステップＳ６－１）
ユーザ端末２０において、第１通信部２２－１は、測定装置１０が送信した生体データ応答を受信する。
（ステップＳ７－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、第１通信部２２－１が受信した生体データ応答を取得する。処理部２４は、取得した生体データ応答に含まれる脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを取得し、取得した脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳとを関連付けて、記憶部２８の生体データ２８１に記憶する。
（ステップＳ８－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、記憶部２８に記憶されている生体データ２８１を取得し、取得した生体データ２８１とユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする生体データ通知を作成する。
（ステップＳ９－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した生体データ通知を取得し、取得した生体データ通知を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１０－１）
楽曲提案サーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知を受信する。
【0029】
（ステップＳ１１－１）
楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、通信部１０２が受信した生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した生体データ通知に含まれる脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２に記憶させる。
（ステップＳ１２－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ１３－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１４－１）
楽曲提案サーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１５－１）
楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、通信部１０２が受信した楽曲提案要求を取得する。導出部１０４は、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。導出部１０４は、取得した楽曲提案要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶部１０８に記憶されている生体データＤＢ１０８２から、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データを取得する。例えば、導出部１０４は、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データのうち、前日に測定された生体データを取得する。
楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、通信部１０２が受信した生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した生体データ通知に含まれる脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波情報ＰＷと加速度情報ＡＣと皮膚温度情報ＴＳとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２に記憶させる。
（ステップＳ１２－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ１３－１）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１４－１）
楽曲提案サーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１５－１）
楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、通信部１０２が受信した楽曲提案要求を取得する。導出部１０４は、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。導出部１０４は、取得した楽曲提案要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶部１０８に記憶されている生体データＤＢ１０８２から、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データを取得する。例えば、導出部１０４は、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データのうち、前日に測定された生体データを取得する。
【0030】
（ステップＳ１６－１）
楽曲提案サーバ１００において、導出部１０４は、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１７－１）
楽曲提案サーバ１００において、判定部１０５は、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。判定部１０５は、取得した楽曲提案要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５は、記憶部１０８に記憶されている楽曲ＤＢ１０８１から、取得した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
（ステップＳ１８－１）
楽曲提案サーバ１００において、出力部１０６は、判定部１０５から、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１から、取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案応答を作成する。
（ステップＳ１９－１）
楽曲提案サーバ１００において、出力部１０６は、作成した楽曲提案応答を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案応答を取得し、取得した楽曲提案応答をユーザ端末２０へ送信する。
楽曲提案サーバ１００において、導出部１０４は、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１７－１）
楽曲提案サーバ１００において、判定部１０５は、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。判定部１０５は、取得した楽曲提案要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５は、記憶部１０８に記憶されている楽曲ＤＢ１０８１から、取得した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
（ステップＳ１８－１）
楽曲提案サーバ１００において、出力部１０６は、判定部１０５から、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１から、取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案応答を作成する。
（ステップＳ１９－１）
楽曲提案サーバ１００において、出力部１０６は、作成した楽曲提案応答を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案応答を取得し、取得した楽曲提案応答をユーザ端末２０へ送信する。
【0031】
前述した実施形態では、測定装置１０がリストバンド型のウエアラブル装置である場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０は、マットレス型や反射波を取得する据置型の装置として構成されてもよい。
前述した実施形態では、測定装置１０が、被験者の脈波と加速度と皮膚温度とを測定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０が、被験者の脈波と加速度と皮膚温度とのうち、少なくとも一つを測定するようにしてもよいし、血圧、呼吸数などの脈波と加速度と皮膚温度とは異なる生体データを測定してもよい。
前述した実施形態では、測定装置１０が、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求に基づいて、生体データ応答を送信する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０は、生体データ要求を受信することなく、生体データをユーザ端末２０へ送信してもよい。
前述した実施形態では、楽曲提案サーバ１００が、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求に基づいて、ユーザ端末２０へ楽曲の提案を行う場合について説明したが、この例に限られない。例えば、楽曲提案サーバ１００は、予め設定される所定の時間が到来した場合に、ユーザ端末２０へ楽曲の提供を行ってもよい。ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求に基づいて、ユーザ端末２０へ楽曲の提案を行うことによって、被験者が楽曲の提案を所望する場合に、楽曲の提供を受けることができる。
前述した実施形態では、楽曲提案サーバ１００が、楽曲の名称を含む楽曲提案応答を被験者のユーザ端末２０へ送信する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、楽曲提案サーバ１００は、楽曲の名称に該当する楽曲を被験者のユーザ端末２０へ配信してもよい。
前述した実施形態では、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データに基づいて、判定部１０５が被験者へ提案する楽曲を判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、導出部１０４は、客観的な睡眠データに基づいて睡眠の問題点を判定し、睡眠の問題点の判定結果に基づいて、判定部１０５が被検者へ提案する楽曲を判定するようにしてもよい。
前述した実施形態では、測定装置１０が、被験者の脈波と加速度と皮膚温度とを測定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０が、被験者の脈波と加速度と皮膚温度とのうち、少なくとも一つを測定するようにしてもよいし、血圧、呼吸数などの脈波と加速度と皮膚温度とは異なる生体データを測定してもよい。
前述した実施形態では、測定装置１０が、ユーザ端末２０が送信した生体データ要求に基づいて、生体データ応答を送信する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、測定装置１０は、生体データ要求を受信することなく、生体データをユーザ端末２０へ送信してもよい。
前述した実施形態では、楽曲提案サーバ１００が、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求に基づいて、ユーザ端末２０へ楽曲の提案を行う場合について説明したが、この例に限られない。例えば、楽曲提案サーバ１００は、予め設定される所定の時間が到来した場合に、ユーザ端末２０へ楽曲の提供を行ってもよい。ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求に基づいて、ユーザ端末２０へ楽曲の提案を行うことによって、被験者が楽曲の提案を所望する場合に、楽曲の提供を受けることができる。
前述した実施形態では、楽曲提案サーバ１００が、楽曲の名称を含む楽曲提案応答を被験者のユーザ端末２０へ送信する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、楽曲提案サーバ１００は、楽曲の名称に該当する楽曲を被験者のユーザ端末２０へ配信してもよい。
前述した実施形態では、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データに基づいて、判定部１０５が被験者へ提案する楽曲を判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、導出部１０４は、客観的な睡眠データに基づいて睡眠の問題点を判定し、睡眠の問題点の判定結果に基づいて、判定部１０５が被検者へ提案する楽曲を判定するようにしてもよい。
【0032】
本実施形態に係る楽曲提案システム１によれば、楽曲提案サーバ１００は、被験者の生体データを取得する取得部１０３と、取得部１０３が取得する生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する導出部１０４と、客観的な睡眠データと楽曲とを関連付けた楽曲ＤＢ１０８１から、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する判定部１０５と、判定部１０５による楽曲の判定結果を出力する出力部１０６とを備える。
このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、被験者の生体データに基づいて客観的な睡眠データを導出し、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。また、楽曲提案サーバ１００は、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１は、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、被験者の生体データに基づいて客観的な睡眠データを導出し、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。また、楽曲提案サーバ１００は、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１は、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
【0033】
また、生体データには、被験者の脈波を示す脈波情報と、前記被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つが含まれる。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、被験者の脈波を示す脈波情報と、被験者の体の一部の加速度を示す加速度情報と、被験者の皮膚温度を示す皮膚温度情報とのうち、少なくとも一つに基づいて、客観的な睡眠データを導出できる。
また、導出部１０４は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、被験者の生体データに基づいて、客観的な睡眠データとして、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との少なくとも一つを導出できる。楽曲提案サーバ１００は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との少なくとも一つに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。
また、判定部１０５は、客観的な睡眠データに基づいて楽曲ＤＢ１０８１に含まれる楽曲の識別情報を出力する楽曲学習部１０５１としての学習部に対して、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データを与えることによって、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、楽曲学習部１０５１に対して、客観的な睡眠データを与えることによって、被験者が提案する楽曲を判定できる。
また、楽曲学習部１０５１としての学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、被験者の客観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルに対して、客観的な睡眠データを与えることによって、被験者へ提案する楽曲を判定できる。
また、導出部１０４は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との少なくとも一つを、客観的な睡眠データとして導出する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、被験者の生体データに基づいて、客観的な睡眠データとして、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との少なくとも一つを導出できる。楽曲提案サーバ１００は、就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との少なくとも一つに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。
また、判定部１０５は、客観的な睡眠データに基づいて楽曲ＤＢ１０８１に含まれる楽曲の識別情報を出力する楽曲学習部１０５１としての学習部に対して、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データを与えることによって、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、楽曲学習部１０５１に対して、客観的な睡眠データを与えることによって、被験者が提案する楽曲を判定できる。
また、楽曲学習部１０５１としての学習部とは、被験者の客観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００は、被験者の客観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルに対して、客観的な睡眠データを与えることによって、被験者へ提案する楽曲を判定できる。
【0034】
（実施形態の変形例１）
実施形態の変形例１に係る楽曲提案システム１ａの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ａは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ａを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ａでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ａへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ａは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ａは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
ユーザ端末２０は、被験者の主観的な睡眠データを取得し、取得した被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを含む楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００ａへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ａは、ユーザ端末２０が送信した被験者の主観的な睡眠データを含む楽曲提案要求を受信する。楽曲提案サーバ１００ａは、受信した楽曲提案要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶している被験者の生体データの測定結果を取得する。
実施形態の変形例１に係る楽曲提案システム１ａの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ａは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ａを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ａでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ａへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ａは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ａは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
ユーザ端末２０は、被験者の主観的な睡眠データを取得し、取得した被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを含む楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００ａへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ａは、ユーザ端末２０が送信した被験者の主観的な睡眠データを含む楽曲提案要求を受信する。楽曲提案サーバ１００ａは、受信した楽曲提案要求に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶している被験者の生体データの測定結果を取得する。
【0035】
楽曲提案サーバ１００ａは、取得した被検者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。楽曲提案サーバ１００ａは、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲の識別情報とを関連付けた楽曲データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ａは、楽曲データベースから、導出した客観的な睡眠データ及び楽曲提案要求に含まれる被験者の主観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００ａは、楽曲の判定結果を出力する。
【0036】
以下、楽曲提案システム１ａに含まれる測定装置１０と、ユーザ端末２０と、楽曲提案サーバ１００ａとのうち、楽曲提案システム１と異なる楽曲提案サーバ１００ａの具体例について、図２を参照して説明する。
（楽曲提案サーバ１００ａ）
楽曲提案サーバ１００ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ａの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ａは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４と、判定部１０５ａと、出力部１０６と、記憶部１０８とを備える。
通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、楽曲提案要求とを受信する。ここで、楽曲提案要求には、被験者の主観的な睡眠データが含まれる。被験者の主観的な睡眠データは、例えば、被験者にアンケートに答えてもらうことによって取得される。
ユーザ端末２０において、被験者は、主観的な睡眠データを入力する操作を行う。主観的な睡眠データの一例は、睡眠習慣、睡眠満足度である。ここでは、一例として、操作部２６に対して、ユーザが、楽曲の提案を要求する操作を行う際に、主観的な睡眠データを入力する場合について説明を続ける。操作部２６は、被験者が主観的な睡眠データを入力する操作を行うことによって、主観的な睡眠データを含む楽曲提案要求操作情報を作成する。
（楽曲提案サーバ１００ａ）
楽曲提案サーバ１００ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ａの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ａは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４と、判定部１０５ａと、出力部１０６と、記憶部１０８とを備える。
通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、楽曲提案要求とを受信する。ここで、楽曲提案要求には、被験者の主観的な睡眠データが含まれる。被験者の主観的な睡眠データは、例えば、被験者にアンケートに答えてもらうことによって取得される。
ユーザ端末２０において、被験者は、主観的な睡眠データを入力する操作を行う。主観的な睡眠データの一例は、睡眠習慣、睡眠満足度である。ここでは、一例として、操作部２６に対して、ユーザが、楽曲の提案を要求する操作を行う際に、主観的な睡眠データを入力する場合について説明を続ける。操作部２６は、被験者が主観的な睡眠データを入力する操作を行うことによって、主観的な睡眠データを含む楽曲提案要求操作情報を作成する。
【0037】
楽曲提案サーバ１００ａにおいて、判定部１０５ａは、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。判定部１０５ａは、取得した楽曲提案要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ａは、取得した楽曲提案要求に含まれる主観的な睡眠データを取得する。
記憶部１０８には、楽曲ＤＢ１０８１ａと、生体データＤＢ１０８２とが記憶される。
楽曲ＤＢ１０８１ａは、一又は複数の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと、一又は複数の睡眠データ及び主観的なデータの各々について、楽曲ＩＤを関連付けたテーブル形式の情報である。
判定部１０５ａは、記憶部１０８に記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ａから、取得した客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ａは、楽曲学習部１０５１ａを備える。
楽曲学習部１０５１ａは、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１ａは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。楽曲学習部１０５１ａの学習過程について説明する。
記憶部１０８には、楽曲ＤＢ１０８１ａと、生体データＤＢ１０８２とが記憶される。
楽曲ＤＢ１０８１ａは、一又は複数の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと、一又は複数の睡眠データ及び主観的なデータの各々について、楽曲ＩＤを関連付けたテーブル形式の情報である。
判定部１０５ａは、記憶部１０８に記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ａから、取得した客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ａは、楽曲学習部１０５１ａを備える。
楽曲学習部１０５１ａは、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１ａは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。楽曲学習部１０５１ａの学習過程について説明する。
【0038】
［楽曲学習部１０５１ａの学習過程］
一般に、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと、当該被験者へ提案すべき楽曲とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうちいずれかに不具合などの問題がある場合と、被験者の主観的な睡眠データに含まれる睡眠習慣、睡眠満足度などのうちいずれかに不具合などの問題がある場合とのいずれか一方又は両方の場合には、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データを、その問題を改善できる楽曲に分類できる。
楽曲学習部１０５１ａは、学習過程において、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと、その客観的な睡眠データに含まれる問題及びその主観的な睡眠データに含まれる問題を改善できる楽曲との関係を学習する。具体的には、楽曲学習部１０５１ａは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データが与えられ、楽曲ＩＤを出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。また、主観的な睡眠データに含まれる睡眠習慣と、睡眠満足度との各々について、問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。楽曲学習部１０５１ａは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータの問題と、主観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータの問題とを改善できる楽曲の楽曲ＩＤを正解データとして、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲ＩＤとの関係を学習する。この結果、楽曲学習部１０５１ａは、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データが供給されると、この客観的な睡眠データ及び客観的な睡眠データに対応する楽曲ＩＤを出力するように学習される。
一般に、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと、当該被験者へ提案すべき楽曲とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうちいずれかに不具合などの問題がある場合と、被験者の主観的な睡眠データに含まれる睡眠習慣、睡眠満足度などのうちいずれかに不具合などの問題がある場合とのいずれか一方又は両方の場合には、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データを、その問題を改善できる楽曲に分類できる。
楽曲学習部１０５１ａは、学習過程において、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと、その客観的な睡眠データに含まれる問題及びその主観的な睡眠データに含まれる問題を改善できる楽曲との関係を学習する。具体的には、楽曲学習部１０５１ａは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データが与えられ、楽曲ＩＤを出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。また、主観的な睡眠データに含まれる睡眠習慣と、睡眠満足度との各々について、問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。楽曲学習部１０５１ａは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータの問題と、主観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータの問題とを改善できる楽曲の楽曲ＩＤを正解データとして、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲ＩＤとの関係を学習する。この結果、楽曲学習部１０５１ａは、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データが供給されると、この客観的な睡眠データ及び客観的な睡眠データに対応する楽曲ＩＤを出力するように学習される。
【0039】
（楽曲提案システムの動作）
図４は、実施形態の変形例１に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
ステップＳ１－２からステップＳ１１－２は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からステップＳ１１－１を適用できる。
（ステップＳ１２－２）
ユーザ端末２０において、被験者は、操作部２６に対して、主観的な睡眠データを入力する操作を行う。
（ステップＳ１３－２）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６から主観的な睡眠データを取得し、取得した主観的な睡眠データとユーザＩＤとを含む楽曲提案要求を作成する。
ステップＳ１４－２からステップＳ１７－２は、図３を参照して説明したステップＳ１３－１からステップＳ１６－１を適用できる。
（ステップＳ１８－２）
楽曲提案サーバ１００ａにおいて、判定部１０５ａは、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。判定部１０５ａは、取得した楽曲提案要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ａは、取得した楽曲提案要求に含まれる主観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ａは、記憶部１０８に記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ａから、取得した客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
ステップＳ１９－２からステップＳ２０－２は、図３を参照して説明したステップＳ１８－１からステップＳ１９－１を適用できる。
図４は、実施形態の変形例１に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
ステップＳ１－２からステップＳ１１－２は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からステップＳ１１－１を適用できる。
（ステップＳ１２－２）
ユーザ端末２０において、被験者は、操作部２６に対して、主観的な睡眠データを入力する操作を行う。
（ステップＳ１３－２）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６から主観的な睡眠データを取得し、取得した主観的な睡眠データとユーザＩＤとを含む楽曲提案要求を作成する。
ステップＳ１４－２からステップＳ１７－２は、図３を参照して説明したステップＳ１３－１からステップＳ１６－１を適用できる。
（ステップＳ１８－２）
楽曲提案サーバ１００ａにおいて、判定部１０５ａは、取得部１０３が取得した楽曲提案要求を取得する。判定部１０５ａは、取得した楽曲提案要求に基づいて、導出部１０４が導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ａは、取得した楽曲提案要求に含まれる主観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ａは、記憶部１０８に記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ａから、取得した客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
ステップＳ１９－２からステップＳ２０－２は、図３を参照して説明したステップＳ１８－１からステップＳ１９－１を適用できる。
【0040】
実施形態の変形例１に係る楽曲提案システム１ａによれば、楽曲提案サーバ１００ａは、前述した楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、被験者の主観的な睡眠データをさらに取得し、判定部１０５ａは、取得部１０３が取得した被験者の主観的な睡眠データにさらに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ａは、被験者の主観的な睡眠データを取得できる。楽曲提案サーバ１００ａは、被験者の生体データに基づいて客観的な睡眠データを導出し、導出した客観的な睡眠データに加え、主観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。また、楽曲提案サーバ１００ａは、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１ａは、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
【0041】
また、判定部１０５ａは、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データに基づいて楽曲ＤＢ１０８１ａに含まれる楽曲の識別情報を出力する楽曲学習部１０５１ａとしての学習部に対して、導出部１０４が導出する客観的な睡眠データ及び被験者の主観的な前記睡眠データを与えることによって、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ａは、楽曲学習部１０５１ａに対して、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データを与えることによって、被験者が提案する楽曲を判定できる。
また、楽曲学習部１０５１ａとしての学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ａは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルに対して、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データを与えることによって、被験者へ提案する楽曲を判定できる。
また、楽曲学習部１０５１ａとしての学習部とは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルである。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ａは、被験者の客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データと楽曲との関係が学習された学習済みモデルに対して、客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データを与えることによって、被験者へ提案する楽曲を判定できる。
【0042】
（実施形態の変形例２）
実施形態の変形例２に係る楽曲提案システム１ｂの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ｂは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ｂを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ｂでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｂへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｂは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ｂは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
実施形態の変形例２に係る楽曲提案システム１ｂの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ｂは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ｂを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ｂでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｂへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｂは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ｂは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
【0043】
楽曲提案サーバ１００ｂは、一週間などの所定の期間が経過したか否かを判定する。楽曲提案サーバ１００ｂは、所定の期間が経過したと判定した場合に、所定の期間の間に記憶された被験者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
楽曲提案サーバ１００ｂは、客観的な睡眠データと、将来生じるであろう睡眠の不具合などの問題点を特定する情報とを関連付けた問題点データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｂは、問題点データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、将来生じるであろう睡眠の問題点を判定する。
楽曲提案サーバ１００ｂは、睡眠の問題点を特定する情報と楽曲とを関連付けた楽曲データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｂは、楽曲データベースから、導出した将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００ｂは、楽曲の判定結果を出力する。
楽曲提案サーバ１００ｂは、客観的な睡眠データと、将来生じるであろう睡眠の不具合などの問題点を特定する情報とを関連付けた問題点データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｂは、問題点データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、将来生じるであろう睡眠の問題点を判定する。
楽曲提案サーバ１００ｂは、睡眠の問題点を特定する情報と楽曲とを関連付けた楽曲データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｂは、楽曲データベースから、導出した将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００ｂは、楽曲の判定結果を出力する。
【0044】
以下、楽曲提案システム１ｂに含まれる測定装置１０と、ユーザ端末２０と、楽曲提案サーバ１００ｂとのうち、楽曲提案システム１と異なる楽曲提案サーバ１００ｂの具体例について説明する。
図５は、実施形態の変形例２に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（楽曲提案サーバ１００ｂ）
楽曲提案サーバ１００ｂは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ｂの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ｂは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４ｂと、判定部１０５ｂと、出力部１０６と、記憶部１０８ｂとを備える。
図５は、実施形態の変形例２に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（楽曲提案サーバ１００ｂ）
楽曲提案サーバ１００ｂは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ｂの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ｂは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４ｂと、判定部１０５ｂと、出力部１０６と、記憶部１０８ｂとを備える。
【0045】
導出部１０４ｂは、導出部１０４を適用できる。ただし、導出部１０４ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている生体データＤＢ１０８２から、一又は複数のユーザＩＤの各々に関連付けて記憶されている所定の期間の生体データを取得する。導出部１０４ｂは、取得した所定の期間の生体データに含まれる複数の脈波情報ＰＷと複数の加速度情報ＡＣと複数の皮膚温度情報ＴＳとに基づいて、客観的な睡眠データを複数導出する。
記憶部１０８ｂは、楽曲ＤＢ１０８１ｂと、生体データＤＢ１０８２と、問題点ＤＢ１０８３ｂとを備える。
楽曲ＤＢ１０８１ｂは、一又は複数の睡眠の不具合などの問題点を特定する情報と、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報の各々について、楽曲の名称と、その楽曲の楽曲ＩＤとを関連付けたテーブル形式の情報である。
問題点ＤＢ１０８３ｂは、一又は複数の客観的な睡眠データと、一又は複数の睡眠データの各々について、睡眠の不具合などの将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報とを関連付けたテーブル形式の情報である。
記憶部１０８ｂは、楽曲ＤＢ１０８１ｂと、生体データＤＢ１０８２と、問題点ＤＢ１０８３ｂとを備える。
楽曲ＤＢ１０８１ｂは、一又は複数の睡眠の不具合などの問題点を特定する情報と、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報の各々について、楽曲の名称と、その楽曲の楽曲ＩＤとを関連付けたテーブル形式の情報である。
問題点ＤＢ１０８３ｂは、一又は複数の客観的な睡眠データと、一又は複数の睡眠データの各々について、睡眠の不具合などの将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報とを関連付けたテーブル形式の情報である。
【0046】
判定部１０５ｂは、所定の期間が経過したか否かを判定する。判定部１０５ｂは、所定の期間が経過したと判定した場合に、導出部１０４ｂに所定の期間に取得された生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出させる。判定部１０５ｂは、導出部１０４ｂが導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている問題点ＤＢ１０８３ｂから、取得した客観的な睡眠データに基づいて、将来生じるであろう睡眠の問題点を判定する。判定部１０５ｂは、問題点学習部１０５２ｂを備える。
問題点学習部１０５２ｂは、客観的な睡眠データに基づいて将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を出力する。問題点学習部１０５２ｂは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データと当該被験者の将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報との関係が学習された学習済みモデルである。問題点学習部１０５２ｂの学習過程について説明する。
問題点学習部１０５２ｂは、客観的な睡眠データに基づいて将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を出力する。問題点学習部１０５２ｂは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データと当該被験者の将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報との関係が学習された学習済みモデルである。問題点学習部１０５２ｂの学習過程について説明する。
【0047】
［問題点学習部１０５２ｂの学習過程］
一般に、被験者の客観的な睡眠データと、当該被験者の将来生じるであろう睡眠の問題点とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などを、将来生じるであろう睡眠の問題点に分類できる。
問題点学習部１０５２ｂは、学習過程において、客観的な睡眠データと、将来生じるであろう睡眠の問題点との関係を学習する。具体的には、問題点学習部１０５２ｂは、被験者の客観的な睡眠データが与えられ、将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、将来生じるであろう睡眠の問題点との関係は既知である。問題点学習部１０５２ｂは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータから想定される将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を正解データとして、客観的な睡眠データと将来生じるであろう睡眠の問題点との関係を学習する。この結果問題点学習部１０５２ｂは、客観的な睡眠データが供給されると、この客観的な睡眠データに対応する将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を出力するように学習される。
また、判定部１０５ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｂから、取得した将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ｂは、楽曲学習部１０５１ｂを備える。
楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報に基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１ｂは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の睡眠の問題点を特定する情報と当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。楽曲学習部１０５１ｂの学習過程について説明する。
一般に、被験者の客観的な睡眠データと、当該被験者の将来生じるであろう睡眠の問題点とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などを、将来生じるであろう睡眠の問題点に分類できる。
問題点学習部１０５２ｂは、学習過程において、客観的な睡眠データと、将来生じるであろう睡眠の問題点との関係を学習する。具体的には、問題点学習部１０５２ｂは、被験者の客観的な睡眠データが与えられ、将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、将来生じるであろう睡眠の問題点との関係は既知である。問題点学習部１０５２ｂは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかのデータから想定される将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を正解データとして、客観的な睡眠データと将来生じるであろう睡眠の問題点との関係を学習する。この結果問題点学習部１０５２ｂは、客観的な睡眠データが供給されると、この客観的な睡眠データに対応する将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報を出力するように学習される。
また、判定部１０５ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｂから、取得した将来生じるであろう睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ｂは、楽曲学習部１０５１ｂを備える。
楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報に基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１ｂは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の睡眠の問題点を特定する情報と当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。楽曲学習部１０５１ｂの学習過程について説明する。
【0048】
［楽曲学習部１０５１ｂの学習過程］
一般に、被験者の睡眠の問題点を特定する情報と、当該被験者へ提案すべき楽曲とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうちいずれかに不具合などの問題がある場合には、睡眠の問題点を、その問題を改善できる楽曲に分類できる。
楽曲学習部１０５１ｂは、学習過程において、睡眠の問題点を特定する情報と、その睡眠の問題点を改善できる楽曲との関係を学習する。
具体的には、楽曲学習部１０５１ｂは、被験者の睡眠の問題点を特定する情報が与えられ、楽曲ＩＤを出力する。ここで、睡眠の問題点を特定する情報に含まれる就寝時刻の問題点と、起床時刻の問題点と、眠りの深さの問題点と、中途覚醒時間の問題点と、入眠時間の問題点と、睡眠時間の問題点との各々について、問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報に含まれるいずれかの問題点を改善できる楽曲の楽曲ＩＤを正解データとして、睡眠の問題点を特定する情報と楽曲ＩＤとの関係を学習する。この結果楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報が供給されると、この睡眠の問題点を特定する情報に対応する楽曲ＩＤを出力するように学習される。
一般に、被験者の睡眠の問題点を特定する情報と、当該被験者へ提案すべき楽曲とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうちいずれかに不具合などの問題がある場合には、睡眠の問題点を、その問題を改善できる楽曲に分類できる。
楽曲学習部１０５１ｂは、学習過程において、睡眠の問題点を特定する情報と、その睡眠の問題点を改善できる楽曲との関係を学習する。
具体的には、楽曲学習部１０５１ｂは、被験者の睡眠の問題点を特定する情報が与えられ、楽曲ＩＤを出力する。ここで、睡眠の問題点を特定する情報に含まれる就寝時刻の問題点と、起床時刻の問題点と、眠りの深さの問題点と、中途覚醒時間の問題点と、入眠時間の問題点と、睡眠時間の問題点との各々について、問題がある場合にその問題を改善できる楽曲との関係は既知である。楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報に含まれるいずれかの問題点を改善できる楽曲の楽曲ＩＤを正解データとして、睡眠の問題点を特定する情報と楽曲ＩＤとの関係を学習する。この結果楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報が供給されると、この睡眠の問題点を特定する情報に対応する楽曲ＩＤを出力するように学習される。
【0049】
（楽曲提案システムの動作）
図６は、実施形態の変形例２に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
ステップＳ１－３からステップＳ１１－３は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からステップＳ１１－１を適用できる。
（ステップＳ１２－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、判定部１０５ｂは、一週間などの所定の期間が経過したか否かを判定する。所定の期間が経過していないと判定した場合にはステップＳ１２－３へ戻り、所定の期間が経過していると判定した場合にはステップＳ１３－３へ移行する。
（ステップＳ１３－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、取得部１０３は、生体データＤＢ１０８２から所定の間に記憶された客観的な睡眠データを取得する。
（ステップＳ１４－３）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００ｂを宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ１５－３）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００ｂへ送信する。
（ステップＳ１６－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１７－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、導出部１０４ｂは、取得部１０３が取得した生体データを取得する。導出部１０４ｂは、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１８－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、判定部１０５ｂは、導出部１０４ｂが導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている問題点ＤＢ１０８３ｂから、取得した客観的な睡眠データに基づいて、将来の睡眠の問題点を判定する。
図６は、実施形態の変形例２に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。
ステップＳ１－３からステップＳ１１－３は、図３を参照して説明したステップＳ１－１からステップＳ１１－１を適用できる。
（ステップＳ１２－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、判定部１０５ｂは、一週間などの所定の期間が経過したか否かを判定する。所定の期間が経過していないと判定した場合にはステップＳ１２－３へ戻り、所定の期間が経過していると判定した場合にはステップＳ１３－３へ移行する。
（ステップＳ１３－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、取得部１０３は、生体データＤＢ１０８２から所定の間に記憶された客観的な睡眠データを取得する。
（ステップＳ１４－３）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００ｂを宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ１５－３）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００ｂへ送信する。
（ステップＳ１６－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１７－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、導出部１０４ｂは、取得部１０３が取得した生体データを取得する。導出部１０４ｂは、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１８－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、判定部１０５ｂは、導出部１０４ｂが導出した客観的な睡眠データを取得する。判定部１０５ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている問題点ＤＢ１０８３ｂから、取得した客観的な睡眠データに基づいて、将来の睡眠の問題点を判定する。
【0050】
（ステップＳ１９－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、判定部１０５ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｂから、取得した将来の睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
（ステップＳ２０－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、出力部１０６は、判定部１０５ｂから、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１ｂから取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案を作成する。
（ステップＳ２１－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、出力部１０６は、作成した楽曲提案を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案を取得し、取得した楽曲提案をユーザ端末２０へ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、判定部１０５ｂは、記憶部１０８ｂに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｂから、取得した将来の睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
（ステップＳ２０－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、出力部１０６は、判定部１０５ｂから、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１ｂから取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案を作成する。
（ステップＳ２１－３）
楽曲提案サーバ１００ｂにおいて、出力部１０６は、作成した楽曲提案を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案を取得し、取得した楽曲提案をユーザ端末２０へ送信する。
【0051】
本実施形態に係る楽曲提案システム１ｂによれば、楽曲提案サーバ１００ｂは、前述した楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、被験者の所定の期間の生体データを取得し、導出部１０４ｂは、取得部１０３が取得する被験者の所定の期間の生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ｂは、被験者の所定の期間の生体データに基づいて客観的な睡眠データを導出し、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。また、楽曲提案サーバ１００ｂは、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１ｂは、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
【0052】
（実施形態の変形例３）
実施形態の変形例３に係る楽曲提案システム１ｃの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ｃは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ｃを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ｃでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ｃは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
ユーザ端末２０は、被験者の主観的な睡眠データを取得し、取得した被験者の主観的な睡眠データを含む睡眠データ通知を作成する。ユーザ端末２０は、作成した睡眠データ通知を、楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、ユーザ端末２０が送信した被験者の主観的な睡眠データを受信する。楽曲提案サーバ１００ｃは、受信した被験者の主観的な睡眠データを記憶する。
実施形態の変形例３に係る楽曲提案システム１ｃの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ｃは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ｃを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ｃでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ｃは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
ユーザ端末２０は、被験者の主観的な睡眠データを取得し、取得した被験者の主観的な睡眠データを含む睡眠データ通知を作成する。ユーザ端末２０は、作成した睡眠データ通知を、楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、ユーザ端末２０が送信した被験者の主観的な睡眠データを受信する。楽曲提案サーバ１００ｃは、受信した被験者の主観的な睡眠データを記憶する。
【0053】
楽曲提案サーバ１００ｃは、一週間などの所定の期間が経過したか否かを判定する。楽曲提案サーバ１００ｃは、所定の期間が経過したと判定した場合に、所定の期間の間に記憶された被験者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、被験者の睡眠の質の一又は複数の改善度と、睡眠の質の一又は複数の改善度の各々について、前日の客観的睡眠データと、楽曲の名称と、楽曲の楽曲ＩＤとを関連付けた楽曲データベースを記憶している。
楽曲提案サーバ１００ｃは、記憶している被験者の生体データの測定結果から、前日に測定されたものを取得する。楽曲提案サーバ１００ｃは、取得した被検者の前日の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、楽曲データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００ｃは、楽曲の判定結果を出力する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、被験者の睡眠の質の一又は複数の改善度と、睡眠の質の一又は複数の改善度の各々について、前日の客観的睡眠データと、楽曲の名称と、楽曲の楽曲ＩＤとを関連付けた楽曲データベースを記憶している。
楽曲提案サーバ１００ｃは、記憶している被験者の生体データの測定結果から、前日に測定されたものを取得する。楽曲提案サーバ１００ｃは、取得した被検者の前日の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
楽曲提案サーバ１００ｃは、楽曲データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００ｃは、楽曲の判定結果を出力する。
【0054】
以下、楽曲提案システム１ｃに含まれる測定装置１０と、ユーザ端末２０と、楽曲提案サーバ１００ｃとのうち、楽曲提案システム１と異なる楽曲提案サーバ１００ｃの具体例について説明する。
図７は、実施形態の変形例３に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（楽曲提案サーバ１００ｃ）
楽曲提案サーバ１００ｃは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ｃの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ｃは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４ｃと、判定部１０５ｃと、出力部１０６と、記憶部１０８ｃとを備える。
通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した睡眠データ通知を受信する。ここで、睡眠データ通知には、被験者の主観的な睡眠データが含まれる。
導出部１０４ｃは、導出部１０４を適用できる。ただし、導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などの客観的な睡眠状態を示すデータをスコア化する。また、導出部１０４ｃは、通信部１０２が受信した睡眠データ通知を取得し、取得した睡眠データ通知に含まれる被検者の主観的な睡眠データを取得する。導出部１０４ｃは、取得した被検者の主観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、睡眠習慣、睡眠満足度などの主観的な睡眠状態を示すデータをスコア化する。導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化した結果と主観的な睡眠データをスコア化した結果とに基づいて、被験者の睡眠の質の改善度を導出する。具体的には、導出部１０４ｃは、被験者が楽曲を聴取した場合の客観的な睡眠データをスコア化した結果及び主観的な睡眠データをスコア化した結果と、聴取しなかった場合の客観的な睡眠データをスコア化した結果及び主観的な睡眠データをスコア化した結果とを比較することによって、被験者の睡眠の質の改善度を導出する。ここで、被験者が楽曲を聴取しなかった場合の客観的な睡眠データをスコア化した結果及び主観的な睡眠データをスコア化した結果は、被験者へ楽曲を提案する前に取得された生体データから導出された客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データが使用されてもよい。導出部１０４ｃは、導出した被検者の睡眠の質の改善度を特定する情報を、記憶部１０８ｃの楽曲ＤＢ１０８１ｃに該当する楽曲と関連付けて記憶させる。
図７は、実施形態の変形例３に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（楽曲提案サーバ１００ｃ）
楽曲提案サーバ１００ｃは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ｃの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ｃは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４ｃと、判定部１０５ｃと、出力部１０６と、記憶部１０８ｃとを備える。
通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した睡眠データ通知を受信する。ここで、睡眠データ通知には、被験者の主観的な睡眠データが含まれる。
導出部１０４ｃは、導出部１０４を適用できる。ただし、導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などの客観的な睡眠状態を示すデータをスコア化する。また、導出部１０４ｃは、通信部１０２が受信した睡眠データ通知を取得し、取得した睡眠データ通知に含まれる被検者の主観的な睡眠データを取得する。導出部１０４ｃは、取得した被検者の主観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、睡眠習慣、睡眠満足度などの主観的な睡眠状態を示すデータをスコア化する。導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化した結果と主観的な睡眠データをスコア化した結果とに基づいて、被験者の睡眠の質の改善度を導出する。具体的には、導出部１０４ｃは、被験者が楽曲を聴取した場合の客観的な睡眠データをスコア化した結果及び主観的な睡眠データをスコア化した結果と、聴取しなかった場合の客観的な睡眠データをスコア化した結果及び主観的な睡眠データをスコア化した結果とを比較することによって、被験者の睡眠の質の改善度を導出する。ここで、被験者が楽曲を聴取しなかった場合の客観的な睡眠データをスコア化した結果及び主観的な睡眠データをスコア化した結果は、被験者へ楽曲を提案する前に取得された生体データから導出された客観的な睡眠データ及び主観的な睡眠データが使用されてもよい。導出部１０４ｃは、導出した被検者の睡眠の質の改善度を特定する情報を、記憶部１０８ｃの楽曲ＤＢ１０８１ｃに該当する楽曲と関連付けて記憶させる。
【0055】
楽曲ＤＢ１０８１ｃは、被験者の睡眠の質の一又は複数の改善度と、睡眠の質の一又は複数の改善度の各々について、前日の客観的睡眠データと、楽曲の名称と、楽曲の楽曲ＩＤとを関連付けたテーブル形式の情報である。被験者の睡眠の質の改善度は、楽曲ＩＤに該当する楽曲を聴取することによるものである。
生体データＤＢ１０８２ｃは、一又は複数のユーザのユーザＩＤと、一又は複数のユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳと主観的な睡眠データとを関連付けたテーブル形式の情報である。
判定部１０５ｃは、導出部１０４ｃが導出した客観的な睡眠データのうち、前日に該当するものを取得する。判定部１０５ｃは、記憶部１０８ｃに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｃから、取得した前日に該当する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ｃは、該当する楽曲が複数ある場合には、複数の楽曲の各々に関連付けられている被験者の睡眠の質の改善度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。例えば、判定部１０５ｃは、被検者の睡眠の質の改善度が最も高い楽曲を判定する。このように構成することによって、被験者に最適な楽曲を判定できる。判定部１０５ｃは、楽曲学習部１０５１ｂを備える。
生体データＤＢ１０８２ｃは、一又は複数のユーザのユーザＩＤと、一又は複数のユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳと主観的な睡眠データとを関連付けたテーブル形式の情報である。
判定部１０５ｃは、導出部１０４ｃが導出した客観的な睡眠データのうち、前日に該当するものを取得する。判定部１０５ｃは、記憶部１０８ｃに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｃから、取得した前日に該当する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ｃは、該当する楽曲が複数ある場合には、複数の楽曲の各々に関連付けられている被験者の睡眠の質の改善度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。例えば、判定部１０５ｃは、被検者の睡眠の質の改善度が最も高い楽曲を判定する。このように構成することによって、被験者に最適な楽曲を判定できる。判定部１０５ｃは、楽曲学習部１０５１ｂを備える。
【0056】
（楽曲提案システムの動作）
図８は、実施形態の変形例３に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。楽曲提案システム１ｃの動作において、図６を参照して説明したステップＳ１－３からＳ１１－３は共通するため、ステップＳ１１－３より後の動作について説明する。
（ステップＳ１－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６に入力された被験者の主観的な睡眠データを取得し、取得した被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする睡眠データ通知を作成する。
（ステップＳ２－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した睡眠データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した睡眠データ通知を取得し、取得した睡眠データ通知を楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
（ステップＳ３－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した睡眠データ通知を受信する。
（ステップＳ４－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、取得部１０３は、通信部１０２が受信した睡眠データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した睡眠データ通知に含まれる被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２ｃに記憶させる。
（ステップＳ５－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、判定部１０５ｃは、一週間などの所定の期間が経過したか否かを判定する。所定の期間が経過していないと判定した場合にはステップＳ５－４へ戻り、所定の期間が経過していると判定した場合にはステップＳ６－４へ移行する。
図８は、実施形態の変形例３に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。楽曲提案システム１ｃの動作において、図６を参照して説明したステップＳ１－３からＳ１１－３は共通するため、ステップＳ１１－３より後の動作について説明する。
（ステップＳ１－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６に入力された被験者の主観的な睡眠データを取得し、取得した被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする睡眠データ通知を作成する。
（ステップＳ２－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した睡眠データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した睡眠データ通知を取得し、取得した睡眠データ通知を楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
（ステップＳ３－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した睡眠データ通知を受信する。
（ステップＳ４－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、取得部１０３は、通信部１０２が受信した睡眠データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した睡眠データ通知に含まれる被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した被験者の主観的な睡眠データとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２ｃに記憶させる。
（ステップＳ５－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、判定部１０５ｃは、一週間などの所定の期間が経過したか否かを判定する。所定の期間が経過していないと判定した場合にはステップＳ５－４へ戻り、所定の期間が経過していると判定した場合にはステップＳ６－４へ移行する。
【0057】
（ステップＳ６－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、被検者の主観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化した結果と主観的な睡眠データをスコア化した結果とに基づいて、被験者の睡眠の質の改善度を導出する。
（ステップＳ７－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、導出部１０４ｃは、導出した被検者の睡眠の質の改善度を特定する情報を、記憶部１０８ｃの楽曲ＤＢ１０８１ｃに該当する楽曲と関連付けて記憶させる。
（ステップＳ８－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００ｃを宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ９－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
（ステップＳ１０－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１１－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、導出部１０４ｃは、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１２－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、判定部１０５ｃは、導出部１０４ｃが導出した客観的な睡眠データのうち、前日に該当するものを取得する。判定部１０５ｃは、記憶部１０８ｃに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｃから、取得した前日に該当する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を１曲以上判定する。楽曲が複数ある場合は、複数の楽曲の各々に関連付けられている被験者の睡眠の質の改善度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
ステップＳ１３－４からＳ１４－４は、前述したステップＳ１８－１からＳ１９－２を適用できるため、ここでの説明は省略する。
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、被検者の主観的な睡眠データをスコア化する。導出部１０４ｃは、客観的な睡眠データをスコア化した結果と主観的な睡眠データをスコア化した結果とに基づいて、被験者の睡眠の質の改善度を導出する。
（ステップＳ７－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、導出部１０４ｃは、導出した被検者の睡眠の質の改善度を特定する情報を、記憶部１０８ｃの楽曲ＤＢ１０８１ｃに該当する楽曲と関連付けて記憶させる。
（ステップＳ８－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００ｃを宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ９－４）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００ｃへ送信する。
（ステップＳ１０－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１１－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、導出部１０４ｃは、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１２－４）
楽曲提案サーバ１００ｃにおいて、判定部１０５ｃは、導出部１０４ｃが導出した客観的な睡眠データのうち、前日に該当するものを取得する。判定部１０５ｃは、記憶部１０８ｃに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｃから、取得した前日に該当する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を１曲以上判定する。楽曲が複数ある場合は、複数の楽曲の各々に関連付けられている被験者の睡眠の質の改善度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
ステップＳ１３－４からＳ１４－４は、前述したステップＳ１８－１からＳ１９－２を適用できるため、ここでの説明は省略する。
【0058】
実施形態の変形例３では、楽曲提案サーバ１００ｃが客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲が複数ある場合には、複数の楽曲の各々に関連付けられている被験者の睡眠の質の改善度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、複数の楽曲の各々に関連付けられている被験者の睡眠の質の改善度に基づいて、被験者へ提案する楽曲が複数ある場合には、客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定してもよい。 実施形態の変形例３において、楽曲提案サーバ１００ｃは、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報と、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報の各々について、楽曲の名称と、楽曲の楽曲ＩＤと、楽曲ＩＤに該当する楽曲を聴取することによる被験者の睡眠の質の改善度とを関連付けた楽曲ＤＢと、客観的な睡眠データと、睡眠の不具合などの問題点を特定する情報とを関連付けた問題点データベースとを記憶してもよい。楽曲提案サーバ１００ｃは、問題点データベースから、導出した客観的な睡眠データに基づいて、睡眠の問題点を判定してもよい。楽曲提案サーバ１００ｃは、睡眠の問題点の判定結果に基づいて、楽曲ＤＢから、取得した睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定してもよい。
実施形態の変形例３に係る楽曲提案システム１ｃによれば、楽曲提案サーバ１００ｃは、前述した楽曲提案サーバ１００において、楽曲ＤＢ１０８１ｃは、楽曲を聴取することによる睡眠の質の改善度をさらに関連付け、判定部１０５ｃは、楽曲ＤＢ１０８１ｃから、導出部１０４ｃが導出する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ｃは、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する際に、楽曲を聴取することによる睡眠の質の改善度に基づいて判定できる。また、楽曲提案サーバ１００ｃは、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１ｃは、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
実施形態の変形例３に係る楽曲提案システム１ｃによれば、楽曲提案サーバ１００ｃは、前述した楽曲提案サーバ１００において、楽曲ＤＢ１０８１ｃは、楽曲を聴取することによる睡眠の質の改善度をさらに関連付け、判定部１０５ｃは、楽曲ＤＢ１０８１ｃから、導出部１０４ｃが導出する客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ｃは、導出した客観的な睡眠データに基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する際に、楽曲を聴取することによる睡眠の質の改善度に基づいて判定できる。また、楽曲提案サーバ１００ｃは、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１ｃは、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
【0059】
（実施形態の変形例４）
実施形態の変形例４に係る楽曲提案システム１ｄの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ｄは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ｄを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ｄでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｄへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ｄは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
測定装置１０は、被験者の他の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の他の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の他の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の他の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｄへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、ユーザ端末２０が送信した被験者の他の生体データの測定結果を受信する。
実施形態の変形例４に係る楽曲提案システム１ｄの構成例は、図１を適用できる。楽曲提案システム１ｄは、実施形態に係る楽曲提案システム１と比較して、楽曲提案サーバ１００の代わりに楽曲提案サーバ１００ｄを備える点で異なる。
楽曲提案システム１ｄでは、測定装置１０は、被験者の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｄへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、ユーザ端末２０が送信した被験者の生体データの測定結果を受信する。楽曲提案サーバ１００ｄは、受信した被験者の生体データの測定結果を記憶する。
測定装置１０は、被験者の他の生体データを測定する。測定装置１０は、被験者の他の生体データの測定結果をユーザ端末２０へ送信する。ユーザ端末２０は、測定装置１０が送信した被験者の他の生体データの測定結果を受信する。ユーザ端末２０は、受信した被験者の他の生体データの測定結果を楽曲提案サーバ１００ｄへ送信する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、ユーザ端末２０が送信した被験者の他の生体データの測定結果を受信する。
【0060】
楽曲提案サーバ１００ｄは、受信した被験者の生体データの測定結果に基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、受信した被験者の他の生体データの測定結果に基づいて、被験者の自律神経活動度を導出する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と睡眠の不具合などの問題点を特定する情報とを関連付けた問題点データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｄは、問題点データベースから、導出した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、睡眠の問題点を判定する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、睡眠の問題点を特定する情報と楽曲の名称と楽曲の楽曲ＩＤと睡眠の問題の改善度とを関連付けた楽曲データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｄは、楽曲データベースから、導出した睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００ｄは、楽曲の判定結果を出力する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、受信した被験者の他の生体データの測定結果に基づいて、被験者の自律神経活動度を導出する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と睡眠の不具合などの問題点を特定する情報とを関連付けた問題点データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｄは、問題点データベースから、導出した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、睡眠の問題点を判定する。
楽曲提案サーバ１００ｄは、睡眠の問題点を特定する情報と楽曲の名称と楽曲の楽曲ＩＤと睡眠の問題の改善度とを関連付けた楽曲データベースを記憶している。楽曲提案サーバ１００ｄは、楽曲データベースから、導出した睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。楽曲提案サーバ１００ｄは、楽曲の判定結果を出力する。
【0061】
以下、楽曲提案システム１ｄに含まれる測定装置１０と、ユーザ端末２０と、楽曲提案サーバ１００ｄとのうち、楽曲提案システム１と異なる楽曲提案サーバ１００ｄの具体例について、説明する。
図９は、実施形態の変形例４に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（楽曲提案サーバ１００ｄ）
楽曲提案サーバ１００ｄは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ｄの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ｄは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４ｄと、判定部１０５ｄと、出力部１０６と、記憶部１０８ｄとを備える。
通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、他の生体データ通知とを受信する。ここで、他の生体データ通知には、被験者の脈波データが含まれる。ここで、他の生体データ通知に含まれる被検者の脈波データは日中の測定されたものである。
取得部１０３は、通信部１０２が受信した他の生体データ通知を取得する。
図９は、実施形態の変形例４に係る楽曲提案システムに含まれる測定装置とユーザ端末と楽曲提案サーバとの詳細を示す図である。
（楽曲提案サーバ１００ｄ）
楽曲提案サーバ１００ｄは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。楽曲提案サーバ１００ｄの一例は、クラウドサーバである。楽曲提案サーバ１００ｄは、例えば、通信部１０２と、取得部１０３と、導出部１０４ｄと、判定部１０５ｄと、出力部１０６と、記憶部１０８ｄとを備える。
通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した生体データ通知と、他の生体データ通知とを受信する。ここで、他の生体データ通知には、被験者の脈波データが含まれる。ここで、他の生体データ通知に含まれる被検者の脈波データは日中の測定されたものである。
取得部１０３は、通信部１０２が受信した他の生体データ通知を取得する。
【0062】
導出部１０４ｄは、導出部１０４を適用できる。ただし、導出部１０４ｄは、取得部１０３が取得した他の生体データ通知を取得する。導出部１０４ｄは、取得した他の生体データ通知に含まれる脈波データに基づいて、自律神経活動度を導出する。例えば、導出部１０４ｄは、脈波の変動を高速フーリエ変換等のスペクトル解析を行うことによって、心拍変異度(Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）を導出する。心拍変異度は自律神経活動の指標であり、心拍間隔（Ｒ－Ｒ間隔）や心拍変動（ゆらぎ）の周波数を解析することで、自律神経（交感神経や副交感神経）活動の変化を知ることができる。心拍変異度には様々な項目がある。以下、項目の一例として、ＨＲと、ｐＮＮ５０と、ＬｎＨＦとについて説明する。
ＨＲ（心拍数）は、所定時間内における平均心拍数である。ＨＲは、交感神経が優位になると増加し、副交感神経が優位になると減少する。ｐＮＮ５０は、隣接する心拍間隔（Ｒ－Ｒ間隔）の差が５０ｍｓｅｃを超える比率である。ｐＮＮ５０は、主に副交感神経活動を反映する。ＬｎＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ成分の対数）は、０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚの周波数帯のパワースペクトルである。ＬｎＨＦは、交感神経や副交感神経の活動を反映する。
ＨＲ（心拍数）は、所定時間内における平均心拍数である。ＨＲは、交感神経が優位になると増加し、副交感神経が優位になると減少する。ｐＮＮ５０は、隣接する心拍間隔（Ｒ－Ｒ間隔）の差が５０ｍｓｅｃを超える比率である。ｐＮＮ５０は、主に副交感神経活動を反映する。ＬｎＨＦ（Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ成分の対数）は、０．１５Ｈｚ～０．４Ｈｚの周波数帯のパワースペクトルである。ＬｎＨＦは、交感神経や副交感神経の活動を反映する。
【0063】
記憶部１０８ｄには、楽曲ＤＢ１０８１ｄと、生体データＤＢ１０８２ｄと問題点ＤＢ１０８３ｄとが記憶される。
楽曲ＤＢ１０８１ｄは、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報と、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報の各々について、楽曲の名称と、楽曲の楽曲ＩＤとを関連付けたテーブル形式の情報である。
生体データＤＢ１０８２ｄは、一又は複数のユーザのユーザＩＤと、一又は複数のユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳと主観的な睡眠データと、脈波データとを関連付けたテーブル形式の情報である。
問題点ＤＢ１０８３ｄは、一又は複数の客観的な睡眠データ及び自律神経活動と、一又は複数の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度の各々について、睡眠の不具合などの睡眠の問題点を特定する情報及び睡眠の問題点の程度とを関連付けたテーブル形式の情報である。
判定部１０５ｄは、取得部１０３が取得した他の生体データを取得する。判定部１０５ｄは、取得した他の生体データに基づいて、導出部１０４ｄが導出した客観的な睡眠データと、自律神経活動度とを取得する。
楽曲ＤＢ１０８１ｄは、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報と、一又は複数の睡眠の問題点を特定する情報の各々について、楽曲の名称と、楽曲の楽曲ＩＤとを関連付けたテーブル形式の情報である。
生体データＤＢ１０８２ｄは、一又は複数のユーザのユーザＩＤと、一又は複数のユーザＩＤの各々について、脈波情報ＰＷと、加速度情報ＡＣと、皮膚温度情報ＴＳと主観的な睡眠データと、脈波データとを関連付けたテーブル形式の情報である。
問題点ＤＢ１０８３ｄは、一又は複数の客観的な睡眠データ及び自律神経活動と、一又は複数の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度の各々について、睡眠の不具合などの睡眠の問題点を特定する情報及び睡眠の問題点の程度とを関連付けたテーブル形式の情報である。
判定部１０５ｄは、取得部１０３が取得した他の生体データを取得する。判定部１０５ｄは、取得した他の生体データに基づいて、導出部１０４ｄが導出した客観的な睡眠データと、自律神経活動度とを取得する。
【0064】
判定部１０５ｄは、記憶部１０８ｄに記憶されている問題点ＤＢ１０８３ｄから、取得した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、睡眠の問題点及び睡眠の問題点の程度を判定する。判定部１０５ｄは、問題点学習部１０５２ｄを備える。
問題点学習部１０５２ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて睡眠の問題点を特定する情報及び睡眠の問題点の程度を出力する。問題点学習部１０５２ｄは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と当該被験者の睡眠の問題点を特定する情報及び睡眠の問題点の程度との関係が学習された学習済みモデルである。問題点学習部１０５２ｄの学習過程について説明する。
問題点学習部１０５２ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて睡眠の問題点を特定する情報及び睡眠の問題点の程度を出力する。問題点学習部１０５２ｄは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と当該被験者の睡眠の問題点を特定する情報及び睡眠の問題点の程度との関係が学習された学習済みモデルである。問題点学習部１０５２ｄの学習過程について説明する。
【0065】
［問題点学習部１０５２ｄの学習過程］
一般に、被験者の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と、当該被験者の睡眠の問題点とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうちいずれかと、被験者の自律神経活動度とのいずれか一方又は両方を、睡眠の問題点に分類できる。
問題点学習部１０５２ｄは、学習過程において、客観的な睡眠データ及び自律神経活動と、睡眠の問題点との関係を学習する。具体的には、問題点学習部１０５２ｄは、被験者の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度が与えられ、睡眠の問題点を特定する情報を出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、睡眠の問題点との関係は既知である。自律神経活動について、睡眠の問題点との関係は既知である。問題点学習部１０５２ｄは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかと、自律神経活動度とから想定される睡眠の問題点を正解データとして、客観的な睡眠データ及び自律神経活動と睡眠の問題点との関係を学習する。この結果問題点学習部１０５２ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動が供給されると、この客観的な睡眠データ及び自律神経活動に対応する睡眠の問題点を出力するように学習される。
また、判定部１０５ｄは、記憶部１０８ｄに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｄから、取得した睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ｄは、楽曲学習部１０５１ｂを備える。楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報に基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１ｂは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の睡眠の問題点を特定する情報と当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。
一般に、被験者の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と、当該被験者の睡眠の問題点とには所定の関係があることが知られている。例えば、被験者の客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻、起床時刻、眠りの深さ、中途覚醒時間、入眠時間、睡眠時間などのうちいずれかと、被験者の自律神経活動度とのいずれか一方又は両方を、睡眠の問題点に分類できる。
問題点学習部１０５２ｄは、学習過程において、客観的な睡眠データ及び自律神経活動と、睡眠の問題点との関係を学習する。具体的には、問題点学習部１０５２ｄは、被験者の客観的な睡眠データ及び自律神経活動度が与えられ、睡眠の問題点を特定する情報を出力する。ここで、客観的な睡眠データに含まれる就寝時刻と、起床時刻と、眠りの深さと、中途覚醒時間と、入眠時間と、睡眠時間との各々について、睡眠の問題点との関係は既知である。自律神経活動について、睡眠の問題点との関係は既知である。問題点学習部１０５２ｄは、客観的な睡眠データに含まれるいずれかと、自律神経活動度とから想定される睡眠の問題点を正解データとして、客観的な睡眠データ及び自律神経活動と睡眠の問題点との関係を学習する。この結果問題点学習部１０５２ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動が供給されると、この客観的な睡眠データ及び自律神経活動に対応する睡眠の問題点を出力するように学習される。
また、判定部１０５ｄは、記憶部１０８ｄに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｄから、取得した睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。判定部１０５ｄは、楽曲学習部１０５１ｂを備える。楽曲学習部１０５１ｂは、睡眠の問題点を特定する情報に基づいて楽曲ＩＤを出力する。楽曲学習部１０５１ｂは、例えば、いわゆる機械学習済みモデルであって、被験者の睡眠の問題点を特定する情報と当該被験者へ提案すべき楽曲ＩＤとの関係が学習された学習済みモデルである。
【0066】
（楽曲提案システムの動作）
図１０は、実施形態の変形例４に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。図１０において、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ１１－１の処理は、省略されている。
（ステップＳ１－５）
ユーザ端末２０において、操作部２６は、被験者が他の生体データを取得する操作を行うことによって、他の生体データ要求操作情報を作成する。処理部２４は、操作部２６が作成した他の生体データ要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した他の生体データ要求操作情報に基づいて、測定装置１０を宛先とする、他の生体データ要求を作成する。
（ステップＳ２－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した他の生体データ要求を、第１通信部２２－１へ出力する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した他の生体データ要求を取得する。第１通信部２２－１は、取得した他の生体データ要求を測定装置１０へ送信する。
（ステップＳ３－５）
測定装置１０において、通信部１２は、ユーザ端末２０が送信した他の生体データ要求を受信する。処理部１５は、通信部１２が受信した他の生体データ要求を取得する。処理部１５は、取得した他の生体データ要求に基づいて、測定部１４が測定することによって得られた他の生体データを含む、ユーザ端末２０を宛先とする他の生体データ応答を作成する。ここで、他の生体データは、日中に測定されたものである。
（ステップＳ４－５）
測定装置１０において、処理部１５は作成した他の生体データ応答を、通信部１２へ出力する。通信部１２は、処理部１５が出力した他の生体データ応答を取得する。通信部１２は、取得した他の生体データ応答を、ユーザ端末２０へ送信する。
図１０は、実施形態の変形例４に係る楽曲提案システムの動作の一例を示すシーケンスチャートである。図１０において、図３を参照して説明したステップＳ１－１からＳ１１－１の処理は、省略されている。
（ステップＳ１－５）
ユーザ端末２０において、操作部２６は、被験者が他の生体データを取得する操作を行うことによって、他の生体データ要求操作情報を作成する。処理部２４は、操作部２６が作成した他の生体データ要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した他の生体データ要求操作情報に基づいて、測定装置１０を宛先とする、他の生体データ要求を作成する。
（ステップＳ２－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した他の生体データ要求を、第１通信部２２－１へ出力する。第１通信部２２－１は、処理部２４が出力した他の生体データ要求を取得する。第１通信部２２－１は、取得した他の生体データ要求を測定装置１０へ送信する。
（ステップＳ３－５）
測定装置１０において、通信部１２は、ユーザ端末２０が送信した他の生体データ要求を受信する。処理部１５は、通信部１２が受信した他の生体データ要求を取得する。処理部１５は、取得した他の生体データ要求に基づいて、測定部１４が測定することによって得られた他の生体データを含む、ユーザ端末２０を宛先とする他の生体データ応答を作成する。ここで、他の生体データは、日中に測定されたものである。
（ステップＳ４－５）
測定装置１０において、処理部１５は作成した他の生体データ応答を、通信部１２へ出力する。通信部１２は、処理部１５が出力した他の生体データ応答を取得する。通信部１２は、取得した他の生体データ応答を、ユーザ端末２０へ送信する。
【0067】
（ステップＳ５－５）
ユーザ端末２０において、第１通信部２２－１は、測定装置１０が送信した他の生体データ応答を受信する。
（ステップＳ６－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、第１通信部２２－１が受信した他の生体データ応答を取得する。処理部２４は、取得した他の生体データ応答に含まれる脈波データを、記憶部２８の生体データ２８１に記憶する。
（ステップＳ７－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、他の生体データとユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする他の生体データ通知を作成する。
（ステップＳ８－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した他の生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した他の生体データ通知を取得し、取得した他の生体データ通知を楽曲提案サーバ１００ｄへ送信する。
（ステップＳ９－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した他の生体データ通知を受信する。
（ステップＳ１０－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、取得部１０３は、通信部１０２が受信した他の生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した他の生体データ通知に含まれる脈波データとユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波データとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２ｄに記憶させる。
ユーザ端末２０において、第１通信部２２－１は、測定装置１０が送信した他の生体データ応答を受信する。
（ステップＳ６－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、第１通信部２２－１が受信した他の生体データ応答を取得する。処理部２４は、取得した他の生体データ応答に含まれる脈波データを、記憶部２８の生体データ２８１に記憶する。
（ステップＳ７－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、他の生体データとユーザＩＤとを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする他の生体データ通知を作成する。
（ステップＳ８－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した他の生体データ通知を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した他の生体データ通知を取得し、取得した他の生体データ通知を楽曲提案サーバ１００ｄへ送信する。
（ステップＳ９－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した他の生体データ通知を受信する。
（ステップＳ１０－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、取得部１０３は、通信部１０２が受信した他の生体データ通知を取得する。取得部１０３は、取得した他の生体データ通知に含まれる脈波データとユーザＩＤとを取得する。取得部１０３は、取得した脈波データとユーザＩＤとを関連付けて、記憶部１０８の生体データＤＢ１０８２ｄに記憶させる。
【0068】
（ステップＳ１１－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ１２－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１３－５）
楽曲提案サーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１４－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、導出部１０４ｄは、取得部１０３が取得した他の生体データ通知を取得する。導出部１０４ｄは、取得した他の生体データ通知に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶部１０８ｄに記憶されている生体データＤＢ１０８２ｄから、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データを取得する。例えば、導出部１０４ｄは、前日に測定された生体データを取得する。
（ステップＳ１５－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、導出部１０４ｄは、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１６－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、導出部１０４ｄは、取得部１０３が取得した脈波データを取得する。導出部１０４ｄは、取得した脈波データに基づいて、自律神経活動を導出する。
（ステップＳ１７－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、判定部１０５ｄは、導出部１０４ｄが導出した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度を取得する。判定部１０５ｄは、記憶部１０８ｄに記憶されている問題点ＤＢ１０８３ｄから、取得した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、将来の睡眠の問題点を判定する。例えば、他の生体データが測定された日の夜の睡眠の問題点を判定する。
（ステップＳ１８－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、判定部１０５ｄは、記憶部１０８ｄに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｄから、取得した将来の睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
（ステップＳ１９－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、出力部１０６は、判定部１０５ｄから、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１ｄから取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案を作成する。
（ステップＳ２０－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、出力部１０６は、作成した楽曲提案を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案を取得し、取得した楽曲提案をユーザ端末２０へ送信する。
ユーザ端末２０において、処理部２４は、操作部２６が作成した楽曲提案要求操作情報を取得する。処理部２４は、取得した楽曲提案要求操作情報に基づいて、ユーザＩＤと楽曲提案を要求する情報とを含む、楽曲提案サーバ１００を宛先とする楽曲提案要求を作成する。
（ステップＳ１２－５）
ユーザ端末２０において、処理部２４は、作成した楽曲提案要求を、第２通信部２２－２へ出力する。第２通信部２２－２は、処理部２４が出力した楽曲提案要求を取得し、取得した楽曲提案要求を楽曲提案サーバ１００へ送信する。
（ステップＳ１３－５）
楽曲提案サーバ１００において、通信部１０２は、ユーザ端末２０が送信した楽曲提案要求を受信する。
（ステップＳ１４－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、導出部１０４ｄは、取得部１０３が取得した他の生体データ通知を取得する。導出部１０４ｄは、取得した他の生体データ通知に含まれるユーザＩＤに基づいて、記憶部１０８ｄに記憶されている生体データＤＢ１０８２ｄから、そのユーザＩＤに関連付けて記憶されている生体データを取得する。例えば、導出部１０４ｄは、前日に測定された生体データを取得する。
（ステップＳ１５－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、導出部１０４ｄは、取得した生体データに基づいて、客観的な睡眠データを導出する。
（ステップＳ１６－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、導出部１０４ｄは、取得部１０３が取得した脈波データを取得する。導出部１０４ｄは、取得した脈波データに基づいて、自律神経活動を導出する。
（ステップＳ１７－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、判定部１０５ｄは、導出部１０４ｄが導出した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度を取得する。判定部１０５ｄは、記憶部１０８ｄに記憶されている問題点ＤＢ１０８３ｄから、取得した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、将来の睡眠の問題点を判定する。例えば、他の生体データが測定された日の夜の睡眠の問題点を判定する。
（ステップＳ１８－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、判定部１０５ｄは、記憶部１０８ｄに記憶されている楽曲ＤＢ１０８１ｄから、取得した将来の睡眠の問題点を特定する情報に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。
（ステップＳ１９－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、出力部１０６は、判定部１０５ｄから、楽曲ＩＤを取得する。出力部１０６は、記憶部１０８に記憶された楽曲ＤＢ１０８１ｄから取得した楽曲ＩＤに該当する楽曲の名称を取得する。出力部１０６は、楽曲の名称を含む、ユーザ端末２０を宛先とする楽曲提案を作成する。
（ステップＳ２０－５）
楽曲提案サーバ１００ｄにおいて、出力部１０６は、作成した楽曲提案を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、出力部１０６が出力した楽曲提案を取得し、取得した楽曲提案をユーザ端末２０へ送信する。
【0069】
前述した実施形態の変形例４では、楽曲提案サーバ１００ｄは、前日に測定された生体データに基づいて客観的な睡眠データを導出し、日中の脈波データに基づいて自律神経活動を導出する。楽曲提案サーバ１００ｄは、問題点ＤＢ１０８３ｄから、導出した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、将来の睡眠の問題点を判定する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、楽曲提案サーバ１００ｄは、過去一定期間の測定された生体データに基づいて客観的な睡眠データを導出し、日中の脈波データに基づいて自律神経活動を導出する。楽曲提案サーバ１００ｄは、問題点ＤＢ１０８３ｄから、導出した客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、将来の睡眠の問題点を判定してもよい。
実施形態の変形例４に係る楽曲提案システム１ｄによれば、楽曲提案サーバ１００ｄは、前述した楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、被験者の他の生体データをさらに取得し、導出部１０４ｄは、取得部１０３が取得する他の生体データに基づいて、被験者の自律神経活動度をさらに導出し、判定部１０５ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、導出部１０４ｄが導出する客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ｄは、被験者の他の生体データをさらに取得でき、取得した他の生体データに基づいて、被験者の自律神経活動度をさらに導出できる。楽曲提案サーバ１００ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲ＤＢ１０８１ｄから、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。また、楽曲提案サーバ１００ｄは、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１ｄは、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
実施形態の変形例４に係る楽曲提案システム１ｄによれば、楽曲提案サーバ１００ｄは、前述した楽曲提案サーバ１００において、取得部１０３は、被験者の他の生体データをさらに取得し、導出部１０４ｄは、取得部１０３が取得する他の生体データに基づいて、被験者の自律神経活動度をさらに導出し、判定部１０５ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲データベースから、導出部１０４ｄが導出する客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定する。このように構成することによって、楽曲提案サーバ１００ｄは、被験者の他の生体データをさらに取得でき、取得した他の生体データに基づいて、被験者の自律神経活動度をさらに導出できる。楽曲提案サーバ１００ｄは、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度と楽曲とを関連付けた楽曲ＤＢ１０８１ｄから、客観的な睡眠データ及び自律神経活動度に基づいて、被験者へ提案する楽曲を判定できる。また、楽曲提案サーバ１００ｄは、楽曲の判定結果を被験者に通知できるため、被験者は提案する楽曲の判定結果を取得できる。このため、楽曲提案システム１ｄは、被験者に、睡眠の不具合を改善するための楽曲を提案できる。
【0070】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してコンピュータプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたコンピュータプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してコンピュータプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【0071】
１、１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ…楽曲提案システム、１０…測定装置、１２…通信部、１４…測定部、１５…処理部、１６…操作部、１８…記憶部、２０…ユーザ端末、２２－１…第１通信部、２２－２…第２通信部、２４…処理部、２６…操作部、２８…記憶部、２８１…生体データ、１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ…楽曲提案サーバ、１０２…通信部、１０３…取得部、１０４、１０４ｂ、１０４ｃ、１０４ｄ…導出部、１０４１…睡眠深さ学習部、１０４２…睡眠段階学習部、１０５、１０５ａ、１０５ｂ、１０５ｃ、１０５ｄ…判定部、１０５１、１０５１ａ、１０５１ｂ…楽曲学習部、、１０５２ｂ、１０５２ｄ…問題点学習部、１０６…出力部、１０８…記憶部、１０８１、１０８１ａ、１０８１ｂ、１０８１ｃ…楽曲ＤＢ、１０８２、１０８２ｃ、１０８２ｄ…生体データＤＢ、１０８３ｂ、１０８３ｄ…問題点ＤＢ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】