特開 2023-102264 寝姿勢データ処理装置、寝具製造装置、寝具選択装置、寝姿勢データ処理方法、コンピュータプログラム及び寝具データ処理装置

(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】P2023102264

(43)【公開日】2023-07-24

(54)【発明の名称】寝姿勢データ処理装置、寝具製造装置、寝具選択装置、寝姿勢データ処理方法、コンピュータプログラム及び寝具データ処理装置

(51)【国際特許分類】

   A47C 31/12 20060101AFI20230714BHJP

   A47G 9/10 20060101ALI20230714BHJP

   A61B 5/107 20060101ALI20230714BHJP

【ＦＩ】

A47C31/12

A47G9/10 Z

A61B5/107 300

【審査請求】未請求

【請求項の数】18

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022195091

(22)【出願日】2022-12-06

(31)【優先権主張番号】P 2022002456

(32)【優先日】2022-01-11

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】597014741

【氏名又は名称】ネムール株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 裕樹

【テーマコード（参考）】

3B102

4C038

【Ｆターム（参考）】

3B102AC00

4C038VA03

4C038VA04

4C038VB29

4C038VB36

4C038VC01

4C038VC05

(57)【要約】

【課題】ユーザが寝具を取得する前に寝具の情報をユーザに提供することができる寝姿勢
データ処理装置、寝具製造装置、寝具選択装置、寝姿勢データ処理方法、コンピュータプ
ログラム及び寝具データ処理装置を提供する。
【解決手段】寝姿勢データ処理装置は、人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像デ
ータを取得する取得部と、前記取得部にて取得された前記撮像データに基づいて、人体の
寝姿勢を示す寝姿勢データを生成する生成部と、前記寝姿勢データに対応する寝具の情報
を表示部に出力する出力部とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得する取得部と、
前記取得部にて取得された前記撮像データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成する生成部と、
前記寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力する出力部と
を備える寝姿勢データ処理装置。

【請求項2】

前記取得部にて取得された前記撮像データと、予め記憶され、人体の体表面形状全体を示す複数の異なる蓄積データそれぞれとの類似度を演算する類似度演算部と、
前記類似度演算部にて演算された類似度に応じて少なくとも一つの前記蓄積データを選択する選択部と
を備え、
前記生成部は、選択された前記蓄積データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成する
請求項１に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項3】

前記撮像データは、人体の立位又は座位における少なくとも一部の体表面形状に係るデータである
請求項１又は２に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項4】

前記蓄積データは、立位における人体の胸部背面の第１頂点及び臀部背面の第２頂点を結んだ基準線と、前記第１頂点及び第２頂点の間において正面に向けて突出するように湾曲した人体の背面の曲面の第１頂点との間の第１距離を含み、
前記寝姿勢データは、寝姿勢における前記第１頂点及び第２頂点の間において、正面に向けて突出するように湾曲した人体背面の曲面の第２頂点と前記基準線との間の第２距離を含み、
前記生成部は、前記第１距離に基づいて、前記第２距離を演算し、
前記出力部は、前記第２距離に対応する前記寝具の情報を前記表示部に出力する
請求項２に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項5】

前記寝具はマットレスを含み、
身長、体重及びＢＭＩの少なくとも二つを取得する第２取得部と、
該第２取得部にて取得された身長、体重及びＢＭＩの少なくとも二つに基づいて前記マットレスの硬さを演算する硬さ演算部と
を備え、
前記出力部は、前記硬さ演算部にて演算された硬さに基づいて、前記マットレスの情報を前記表示部に表示する
請求項１又は２に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項6】

前記寝具は枕を含み、
前記硬さ演算部にて演算された硬さに基づいて、前記枕の高さを演算する高さ演算部を備え、
前記出力部は、前記高さ演算部にて演算された高さに基づいて、前記枕の情報を前記表示部に表示する
請求項５に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項7】

人体に作用する圧力を取得する第３取得部を備え、
前記複数の蓄積データは前記圧力に紐づけられており、
前記類似度演算部は、前記第３取得部にて取得された前記圧力に基づいて、前記撮像データと前記複数の蓄積データそれぞれとの類似度を演算する
請求項２に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項8】

請求項１又は２に記載の前記寝姿勢データ処理装置によって生成された前記寝姿勢データに基づいて、寝具を製造する
寝具製造装置。

【請求項9】

請求項１又は２に記載の前記寝姿勢データ処理装置によって生成された前記寝姿勢データに基づいて、複数の寝具から少なくとも一つの前記寝具を選択する
寝具選択装置。

【請求項10】

人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得し、
取得された前記撮像データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成し、
前記寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力する
寝姿勢データ処理方法。

【請求項11】

人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得し、
取得された前記撮像データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成し、
前記寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力する
処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

【請求項12】

人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得する撮像データ取得部と、 マットレスの硬さと、枕の高さとを教師データに使用し、撮像データ及びアンケートの回答を入力した場合に、マットレスの硬さ及び枕の高さを出力する学習モデルに、前記撮像データ取得部にて取得した前記撮像データ及び前記アンケートの回答を入力して前記マットレスの硬さ及び前記枕の高さを取得する情報取得部と、
前記情報取得部にて取得された前記硬さ及び高さに対応する前記マットレス及び枕の情報を表示部に出力する出力部と
を備える寝具データ処理装置。

【請求項13】

前記類似度演算部は、人体の少なくとも一部における正面若しくは左右側面の輪郭線の一致割合、又は人体の少なくとも一部における正面若しくは左右側面の投影面積の一致割合に基づいて、前記類似度を演算する
請求項２に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項14】

前記第２距離は前記第１距離の３／４以下である
請求項４に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項15】

前記第２距離は前記第１距離の１／３～１／２である
請求項１４に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項16】

前記硬さ演算部は、
予め定められ、身長及び体重に基づく複数の体型に対応し、身長に対する横幅の割合と、前記身長との積を演算して横幅を演算し、
演算された横幅及び身長に基づいて体表面積を演算し、
演算された体表面積と体重とに基づいて、人体に作用する圧力を演算し、
演算された圧力に基づいて、マットレスの硬さを演算する
請求項５に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項17】

前記高さ演算部は、前記硬さ演算部にて演算された硬さが柔らかくなるに従って、高くなり、前記硬さ演算部にて演算された硬さが硬くなるに従って、低くなるように演算する
請求項６に記載の寝姿勢データ処理装置。

【請求項18】

前記硬さ演算部は、前記マットレスの第１部位の硬さを演算する特定部位演算部を有し、
前記第１部位の硬さと、前記第１部位以外の前記マットレスの第２部位の硬さとの差分を示すテーブルが予め記憶され、
前記特定部位演算部にて演算された前記第１部位の硬さを前記テーブルに適用して、前記第２部位の硬さを求め、
前記出力部は、前記第１部位及び前記第２部位の硬さに基づいて、前記マットレスの情報を前記表示部に出力する
請求項５に記載の寝姿勢データ処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本技術は、人体の少なくとも一部の体表面形状に係るデータに基づいて、寝具の情報を表示部に出力する寝姿勢データ処理装置、寝具製造装置、寝具選択装置、寝姿勢データ処理方法、コンピュータプログラム及び寝具データ処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

人体の体表面形状を測定して、測定データを取得し、該測定データに基づいて枕を製造する装置が提案されている。人体の体表面形状の測定時には、被測定者は横になり、被測定者の姿勢が寝姿勢となる。そのため、寝姿勢を反映した枕を製造することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－６９９１３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、上記製造装置においては、製造される枕の情報は製造前にユーザに提供されない。

【0005】

本開示は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、ユーザが寝具を取得する前に寝具の情報をユーザに提供することができる寝姿勢データ処理装置、寝具製造装置、寝具選択装置、寝姿勢データ処理方法、コンピュータプログラム及び寝具データ処理装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置は、人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得する取得部と、前記取得部にて取得された前記撮像データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成する生成部と、前記寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力する出力部とを備える。

【0007】

本開示の一実施形態においては、寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力するので、寝具を取得する前に、ユーザは寝具の情報を得る。

【0008】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置は、前記取得部にて取得された前記撮像データと、予め記憶され、人体の体表面形状全体を示す複数の異なる蓄積データそれぞれとの類似度を演算する類似度演算部と、前記類似度演算部にて演算された類似度に応じて少なくとも一つの前記蓄積データを選択する選択部とを備え、前記生成部は、選択された前記蓄積データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成する。

【0009】

本開示の一実施形態においては、撮像データと、人体の体表面形状全体を示す複数の異なる蓄積データとを比較し、類似度の高い少なくとも一つの蓄積データを選択し、選択された蓄積データに基づいて、寝姿勢を示すデータを生成する。

【0010】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置は、前記撮像データは、人体の立位又は座位における少なくとも一部の体表面形状に係るデータである。

【0011】

本開示の一実施形態においては、撮像データの生成のために人体を寝かす手間が無くなる。

【0012】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置は、前記蓄積データは、立位における人体の胸部背面の第１頂点及び臀部背面の第２頂点を結んだ基準線と、前記第１頂点及び第２頂点の間において正面に向けて突出するように湾曲した人体の背面の曲面の第１頂点との間の第１距離を含み、前記寝姿勢データは、寝姿勢における前記第１頂点及び第２頂点の間において、正面に向けて突出するように湾曲した人体背面の曲面の第２頂点と前記基準線との間の第２距離を含み、前記生成部は、前記第１距離に基づいて、前記第２距離を演算し、前記出力部は、前記第２距離に対応する前記寝具の情報を前記表示部に出力する。

【0013】

本開示の一実施形態においては、第１距離に基づいて適切な第２距離を演算する。第２距離に対応する寝具は人体をリラックスさせることができる。即ち、人体をリラックスさせることができる寝具の情報をユーザに提供することができる。

【0014】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置は、前記寝具はマットレスを含み、身長、体重及びＢＭＩの少なくとも二つを取得する第２取得部と、該第２取得部にて取得された身長、体重及びＢＭＩの少なくとも二つに基づいて前記マットレスの硬さを演算する硬さ演算部とを備え、前記出力部は、前記硬さ演算部にて演算された硬さに基づいて、前記マットレスの情報を前記表示部に表示する。

【0015】

本開示の一実施形態においては、快適な硬さのマットレスの情報をユーザに提供する。

【0016】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置は、前記寝具は枕を含み、前記硬さ演算部にて演算された硬さに基づいて、前記枕の高さを演算する高さ演算部を備え、前記出力部は、前記高さ演算部にて演算された高さに基づいて、前記枕の情報を前記表示部に表示する。

【0017】

本開示の一実施形態においては、マットレスの硬さに対応した高さを演算し、演算した高さを有する枕の情報をユーザに提供する。

【0018】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置は、人体に作用する圧力を取得する第３取得部を備え、前記複数の蓄積データは前記圧力に紐づけられており、前記類似度演算部は、前記第３取得部にて取得された前記圧力に基づいて、前記撮像データと前記複数の蓄積データそれぞれとの類似度を演算する。

【0019】

本開示の一実施形態においては、人体に作用する圧力に基づいて、撮像データと複数の蓄積データそれぞれとの類似度を演算する。

【0020】

本開示の一実施形態に係る寝具製造装置は、前記寝姿勢データ処理装置によって生成された前記寝姿勢データに基づいて、寝具を製造する。

【0021】

本開示の一実施形態においては、寝姿勢データに基づいて、寝具を製造する。

【0022】

本開示の一実施形態に係る寝具選択装置は、前記寝姿勢データ処理装置によって生成された前記寝姿勢データに基づいて、複数の寝具から少なくとも一つの前記寝具を選択する。

【0023】

本開示の一実施形態においては、寝姿勢データに基づいて、複数の寝具から少なくとも一つの寝具を選択する。

【0024】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理方法は、人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得し、取得された前記撮像データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成し、前記寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力する。

【0025】

本開示の一実施形態においては、寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力するので、寝具を取得する前に、ユーザは寝具の情報を得る。

【0026】

本開示の一実施形態に係るコンピュータプログラムは、人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得し、取得された前記撮像データに基づいて、人体の寝姿勢を示す寝姿勢データを生成し、前記寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力する処理をコンピュータに実行させる。

【0027】

本開示の一実施形態においては、寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部に出力す
るので、寝具を取得する前に、ユーザは寝具の情報を得る。

【0028】

本開示の一実施形態に係る寝具データ処理装置は、人体の少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得する撮像データ取得部と、マットレスの硬さと、枕の高さとを教師データに使用し、撮像データ及びアンケートの回答を入力した場合に、マットレスの硬さ及び枕の高さを出力する学習モデルに、前記撮像データ取得部にて取得した前記撮像データ及び前記アンケートの回答を入力して前記マットレスの硬さ及び前記枕の高さを取得する情報取得部と、前記情報取得部にて取得された前記硬さ及び高さに対応する前記マットレス及び枕の情報を表示部に出力する出力部とを備える。

【0029】

本開示の一実施形態においては、寝具を取得する前に、撮像データ及びアンケート結果に基づいて、ユーザはマットレス及び枕の情報を得る。

【0030】

本開示の一実施形態に係る寝具データ処理装置は、前記類似度演算部は、人体の少なくとも一部における正面若しくは左右側面の輪郭線の一致割合、又は人体の少なくとも一部における正面若しくは左右側面の投影面積の一致割合に基づいて、前記類似度を演算する。

【0031】

本開示の一実施形態においては、輪郭線又は投影面積の一致割合に基づいて、類似度を演算する。

【0032】

本開示の一実施形態に係る寝具データ処理装置は、前記第２距離は前記第１距離の３／４以下である。

【0033】

本開示の一実施形態においては、第２距離の演算を実現する。

【0034】

本開示の一実施形態に係る寝具データ処理装置は、前記第２距離は前記第１距離の１／３～１／２である。

【0035】

本開示の一実施形態においては、第２距離の演算を実現する。

【0036】

本開示の一実施形態に係る寝具データ処理装置は、前記硬さ演算部は、予め定められ、身長及び体重に基づく複数の体型に対応し、身長に対する横幅の割合と、前記身長との積を演算して横幅を演算し、演算された横幅及び身長に基づいて体表面積を演算し、演算された体表面積と体重とに基づいて、人体に作用する圧力を演算し、演算された圧力に基づいて、マットレスの硬さを演算する。

【0037】

本開示の一実施形態においては、マットレスの硬さの演算を実現する。

【0038】

本開示の一実施形態に係る寝具データ処理装置は、前記高さ演算部は、前記硬さ演算部にて演算された硬さが柔らかくなるに従って、高くなり、前記硬さ演算部にて演算された硬さが硬くなるに従って、低くなるように演算する。

【0039】

本開示の一実施形態においては、枕の高さの演算を実現する。

【0040】

本開示の一実施形態に係る寝具データ処理装置は、前記硬さ演算部は、前記マットレスの第１部位の硬さを演算する特定部位演算部を有し、前記第１部位の硬さと、前記第１部位以外の前記マットレスの第２部位の硬さとの差分を示すテーブルが予め記憶され、前記特定部位演算部にて演算された前記第１部位の硬さを前記テーブルに適用して、前記第２部位の硬さを求め、前記出力部は、前記第１部位及び前記第２部位の硬さに基づいて、前記マットレスの情報を前記表示部に出力する。

【0041】

本開示の一実施形態においては、マットレスの複数の部位それぞれの硬さを演算し、演算された硬さを反映したマットレスの情報をユーザに提供することができる。

【発明の効果】

【0042】

本開示の一実施形態に係る寝姿勢データ処理装置、寝具製造装置、寝具選択装置、寝姿勢データ処理方法、コンピュータプログラム及び寝具データ処理装置にあっては、寝具を取得する前に、ユーザは寝具の情報を得る。そのため、ユーザは、寝具が自分の好みのものであるか否か事前に確認することができる。

【図面の簡単な説明】

【0043】

【図1】実施の形態１に係る寝具選択装置のブロック図である。

【図2】撮像部による撮像データの取得を説明する説明図である。

【図3】撮像データと複数の蓄積データとの類似度の演算を説明する説明図である。

【図4】寝姿勢における距離Ｙを説明する説明図である。

【図5】マットレスの略示部分拡大側面図である。

【図6】体圧とマットレスの硬さとの関係を示すグラフである。

【図7】マットレスの硬さと枕の高さとの関係を示すグラフである。

【図8】ＣＰＵによる寝具選択処理を説明するフローチャートである。

【図9】実施の形態２に係る寝具選択装置のブロック図である。

【図10】体圧測定部の略示側面図である。

【図11】ＣＰＵによる寝具選択処理を説明するフローチャートである。

【図12】実施の形態３に係る寝具製造装置のブロック図である。

【図13】実施の形態４に係るＣＰＵによる寝具選択処理を説明するフローチャートである。

【図14】実施の形態５に係る学習モデルの一例を示す模式図である。

【図15】実施の形態６に係る寝具選択装置のブロック図である。

【図16】実施の形態７に係るマットレスの部位を示す模式図である。

【図17】各姿勢におけるマットレスの各部位の硬さを示すテーブルである。

【発明を実施するための形態】

【0044】

（実施の形態１）
以下本発明を実施の形態１に係る寝具選択装置を示す図面に基づいて説明する。図１は、寝具選択装置のブロック図である。寝具選択装置は、制御装置１、操作部２、撮像部３、検索部４及び表示部５を備える。制御装置１は、ＣＰＵ１ａ、ＲＡＭ１ｂ、記憶部１ｃ及びインタフェース部（Ｉ／Ｆ部）１ｄを備える。ＣＰＵ１ａ、ＲＡＭ１ｂ、記憶部１ｃ及びＩ／Ｆ部１ｄはバスを介して相互に接続されている。

【0045】

ＣＰＵ１ａは制御部の一例であり、ＣＰＵ１ａに代えてロジック回路、例えばＦＰＧＡを使用してもよい。操作部２は、キーボード、マウス又はスイッチ等を有する。表示部５は表示画面を有する。Ｉ／Ｆ部１ｄを介して、操作部２、撮像部３及び検索部４から情報が制御装置１に入力される。

【0046】

図２は、撮像部３による撮像データの取得を説明する説明図である。撮像部３は、例えば３Ｄスキャナ又はカメラ等を備える。なお撮像には、３Ｄスキャナを使用することが望ましい。カメラを使用する場合に比べて、撮像精度を向上させることができるからである。撮像部３によって、ユーザ（人体）の少なくとも一部が撮像される。例えば、上半身、胴体、下半身又は全身等が撮像される。撮像部３は、ユーザの立位における少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得する。なお図２において、ユーザの姿勢は立位であるが、座位でもよく、撮像部３は、座位における少なくとも一部の体表面形状に係る撮像データを取得してもよい。カメラによる撮像の場合、例えば前後左右それぞれの方向からユーザを撮像する。例えば、ＣＰＵ１ａはＩ／Ｆ部１ｄを介して撮像部３から撮像データを取得し、記憶部１ｃに記憶する。Ｉ／Ｆ部１ｄを介して撮像部３から撮像データを取得するＣＰＵ１ａは取得部を構成する。

【0047】

ユーザは撮像を行う前又は後に、撮像した部位を示す部位情報を、操作部２を介して制御装置１に入力する。例えば、「全体」、「上半身」、「臀部」等が入力される。入力された部位情報は、撮像データに紐づけられ、撮像データと共に記憶部１ｃに記憶される。

【0048】

部位情報の入力方法は、後述の蓄積データを活用してもよい。例えば各蓄積データに基づいて部位ごとに距離を演算し、演算した距離と、全体を撮像した撮像データとに基づいて、部位を入力してもよい。例えば、頭頂部から首の付け根までの距離を「頭部」の長さと定義した場合、各蓄積データにおいて、「頭部」の距離が身長全体に占める割合を演算し、演算された各割合の平均値を演算する。全体を撮像した撮像データに対して、頭頂部からの距離について、前記割合の平均値を適用する。適用して得られた距離に対応する撮像データの部分を「頭部」の撮像データとして記憶する。「上半身」についても同様である。「臀部」については、例えば各蓄積データにおいて、頭頂部から臀部上端までの距離が身長全体に占める割合を演算し、演算された各割合の平均値（第１平均値）を演算する。また各蓄積データにおいて、足先から臀部下端までの距離が身長全体に占める割合を演算し、演算された各割合の平均値（第２平均値）を演算する。全体を撮像した撮像データに対して、頭頂部からの距離について、前記第１平均値を適用する。また全体を撮像した撮像データに対して、足先からの距離について、前記第２平均値を適用する。第１平均値を適用して得られた距離と、第２平均値を適用して得られた距離とを、身長全体から減算する。減算して得られた距離に対応する撮像データの部分を「腰部」の撮像データとして記憶する。また人種毎、国毎に取得している体型データ規格、例えばＪＩＳＬ０１１１、ＩＳＯ３６３５、ＩＳＯ７２５０などに沿って各部位を推定し、記憶してもよい。

【0049】

ユーザは撮像を行う前又は後に、生物学的な性別、身長、体重、ＢＭＩ及び就寝開始時の姿勢（仰向き、横向き、うつ伏せ）等を、操作部２を介して制御装置１に入力する。入力された性別、身長、体重、ＢＭＩ及び就寝開始時の姿勢は、撮像データに紐づけられ、撮像データと共に記憶部１ｃに記憶される。なお身長、体重及びＢＭＩのいずれか二つを操作部２を介して制御装置１に入力し、ＣＰＵ１ａは、入力された身長、体重及びＢＭＩのいずれか二つから残り一つを算出し、記憶部１ｃに記憶してもよい。

【0050】

記憶部１ｃには、立位における人体の体表面形状全体を示す複数の異なるデータ（蓄積データ）と、寝姿勢データの生成及び寝具の選択を実行するプログラム（プログラム製品）が記憶されている。各蓄積データに対して距離Ｘ（第１距離）、身長及び体重が紐づけられ、記憶部１ｃに記憶されている。記憶部１ｃには、種々の閾値が記憶されている。ＣＰＵ１ａはプログラムをＲＡＭ１ｂに読み出して寝姿勢データの生成処理及び寝具の選択処理を実行する。

【0051】

距離Ｘについて説明する。図２に示すように、立位における人体の胸部背面の頂点Ａ及び臀部背面の頂点Ｂを結んだ線をＳとする。人体の背面において、頂点Ａと頂点Ｂとの間の部分の表面は、正面に向けて突出するように円弧状に湾曲する。この円弧状に湾曲した曲面の頂点Ｃ１と線Ｓとの間の距離がＸである。

【0052】

検索部４には、マット及び枕等の寝具を示す複数の寝具情報が記憶されている。寝具情報は、寝具の画像、寸法及び製造番号等を含む。検索部４は、制御装置１から製造番号を受信した場合、受信した製造番号に対応する寝具の画像、寸法等を制御装置１に送信する。制御装置１は、製造番号、寝具の画像、寸法等を表示部５に表示させる。

【0053】

寝姿勢データの生成処理について説明する。図３は、撮像データと複数の蓄積データとの類似度の演算を説明する説明図である。図３において、ハッチングにて示された部分は蓄積データの上半身部分を示し、撮像データに対応する部分を示す。

【0054】

例えば、図３に示すように、ＣＰＵ１ａが撮像部３から人体の上半身を撮像した撮像データを取得した場合、ＣＰＵ１ａは撮像データに紐づけられた部位情報（本実施例では「上半身」）を参照する。なお上半身は一例であり、胴体、下半身、臀部又は全身等を撮像した撮像データを使用してもよい。複数の蓄積データそれぞれにおける上半身部分と、撮像データとを比較し、類似度を演算する。類似度としては、例えば上半身の正面若しくは左右側面の輪郭線の一致割合、又は上半身の正面若しくは左右側面の投影面積の一致割合が挙げられる。ＣＰＵ１ａは、類似度が８０％以上、好ましくは９０％以上、より好ましくは９５％以上の一又は複数の蓄積データを抽出する。選択された蓄積データが複数ある場合、最も類似度の高い蓄積データを更に抽出する。例えば図３に示すように、ＣＰＵ１ａは、選択された三つの蓄積データ１０１～１０３から、最も類似度の高い一つの蓄積データ１０１を抽出する。

【0055】

なお蓄積データに紐づけられた体重及び身長と、撮像データに紐づけられた体重及び／又は身長とを比較し、体重及び／又は身長の差が小さくなるに従って類似度が高くなるように、類似度を補正してもよい。また蓄積データの体重及び身長からＢＭＩを算出し、撮像データの体重及び身長から算出されたＢＭＩと、蓄積データの体重及び身長から算出されたＢＭＩとの差が小さくなるに従って類似度が高くなるように、類似度を補正してもよい。

【0056】

図４は、寝姿勢における距離Ｙを説明する説明図である。寝姿勢（図４においては仰向け）における人体の胸部背面の頂点Ａ及び臀部背面の頂点Ｂの間の部分の表面は、正面に向けて突出するように円弧状に湾曲する。この円弧状に湾曲した曲面の頂点Ｃ２と線Ｓとの間の距離Ｙ（第２距離）とする。距離Ｙが適切な距離になるようなマットレスを使用することによって、寝姿勢の人体をリラックスさせることができる。換言すれば、より深い睡眠を人体に与えることができる。寝姿勢の人体をリラックスさせることができる適切な距離Ｙは距離Ｘよりも小さい。例えば、適切な距離Ｙは、（３／４）＊Ｘ以下であり、好ましくは（１／３）＊Ｘ～（１／２）＊Ｘである。即ち、Ｙ＝ａＸとし、係数ａを３／４以下の適切な数値に設定することによって、ＸからＹを求めることができる。制御装置１は、抽出された蓄積データに紐付いた距離Ｘから距離Ｙを算出する。

【0057】

就寝時にマットレスを使用する場合、適切な距離Ｙを保つ為には、マットレスの硬さが重要である。図５は、マットレスの略示部分拡大側面図である。マットレス１０は、例えば第１層１１と、第１層１１の下側に配置された第２層１２と、第２層１２の下側に配置された第３層１３とを備える。第１層１１は、人体が接触する部分である。第１層１１の硬さは、人体の睡眠の深さにはほとんど影響しない。そのため、第１層１１の硬さは、ユーザが官能的に満足できるものを選択すればよい。第３層は、第２層を平らに受けたまま上下することができる構造となっている。第３層１３の硬さは、人体の睡眠の深さにはほとんど影響しない。そのため、第３層は、第２層を平らに受けたまま上下することができる構造を採用すれば足りる。

【0058】

第１層１１及び第３層１３の硬さに比べて、第２層１２の硬さは人体の睡眠の深さに与える影響は大きい。以下に述べるマットレス１０の硬さとは、主に第２層１２の硬さをいう。なお距離Ｙが長くなるに従って、硬さがより柔らかくなるようなマットレス１０を使用するとよい。距離Ｙが長くなるに従って、前述した人体背面の頂点Ａ及び頂点Ｂに、マットレス１０から、より大きな上向きの力が作用する。そのため、より柔らかいマットレス１０を使用することによって、頂点Ａ及び頂点Ｂに作用する圧力を低くし、人体の快適性を向上させることができる。

【0059】

なお第１層１１、第２層１２及び第３層１３は、それぞれ、複数の層から構成されていてもよい。また上述の体型データ規格に基づいて、人体を各部位に区分けし、部位毎に素材を決定してもよい。同じ素材を複数の部位に使用する場合であっても、部位毎に硬さや表面形状を変更してもよい。即ち各部位に対応した各部品を組み合わせて作る特注品としてもよい。

【0060】

また線Ｓと後頭部との間の距離Ｄを適切な距離に保つことによって、寝姿勢の人体をリラックスさせることができる（図４参照）。ここで距離Ｄは、マットレス１０の上に人体が寝て、マットレス１０が沈んで人体が落ち着いた状態にある場合における、線Ｓと後頭部との間の距離である。適切な距離Ｄは、６～８ｃｍ程度である。距離Ｄを適切な距離に保つためには、適切な高さの枕を使用する必要がある。

【0061】

図６は、体圧とマットレス１０の硬さとの関係を示すグラフＧ１である。グラフＧ１において、右側に向かうに従ってマットレス１０の硬さは、より硬くなる。グラフＧ１において、上側に向かうに従って体圧は大きくなる。

【0062】

グラフＧ１に示すように、体圧が大きくなるに従って、硬さがより柔らかくなるようなマットレス１０を使用する必要がある。より柔らかいマットレス１０を使用することによって、人体背面の体圧は分散され、人体の快適性を向上させることができる。体圧は、人体の体重を背面側の体表面積で除した値である。体表面積は、例えば、人体の背面を長方形に近似させて演算される。即ち、人体の身長と横幅との積が体表面積である。横幅は、身長、体重及びＢＭＩの少なくとも二つに基づいて演算される。例えば、身長及び体重が設定されている場合、例えば、肥満型、普通型又は痩せ型の三つのタイプがわかる。肥満型、普通型及び痩せ型の各タイプに応じて、身長に対する横幅の割合を予め設定する。身長と前記割合の積を演算し、横幅が演算される。なお上述の体型データ規格を使用して、横幅を演算してもよい。

【0063】

ＢＭＩは身長及び体重に基づいて定まるので、ＢＭＩ及び身長が予め設定されていれば、体重を求めることができる。ＢＭＩ及び体重が予め設定されていれば、身長を求めることができる。即ち、身長及び体重が設定されている場合と同様にして、体圧を求めることができる。

【0064】

なお人体の一部に作用する体圧を求め、求めた体圧に基づいてマットレス１０の硬さを求めてもよい。例えば腰部の体圧を求め、腰部の体圧に基づいてマットレス１０の硬さを求めてもよい。寝姿勢における人体の体重に対する人体の各部の重さの割合（体重比）は測定によって、予め求められている。例えば腰部の体重比は体重の約４４％である。人体の体重に腰部の体重比を乗算し、腰部の重さを算出する。また腰部の背面側面積を測定によって予め求める。算出された腰部の重さを測定された面積で除算し、腰部の体圧を算出することができる。算出された体圧に基づいてマットレス１０の硬さを求める。腰部以外の部分の体圧を求める場合も同様である。

【0065】

なおマットレス１０の形状に応じて、求めた体圧を補正してもよい。例えばマットレス１０における体重が作用する部分の面積が小さくなるに従って、マットレス１０をより柔らかくし、前記面積が大きくなるに従って、マットレス１０をより硬くするように補正する。

【0066】

体重を面積で除算する場合、例えば正確に一人ずつ手作業で体の各部の面積を求めてもよいし、男女それぞれの面積の平均値を算出してもよい。また年代順に面積の平均値を出してもよいし、世代別に算出してもよい。人体の各部位における体重比を求める場合も、同様に手作業で求めてもよいし、男女それぞれの平均値、年代別又は世代別に求めてもよい。また体重を撮影画像各部位の表面積で割り各部位の体圧を出して、その体圧を支えるに適するマットレス１０を決定してもよい。

【0067】

なお素材によって、体圧とマットレス１０の硬さとの関係はグラフＧ１の逆の関係になることがある。例えば、ラテックス（ゴム系）材、即ち弾性力が大きい素材によってマットレス１０が構成されている場合、体圧分散のために、グラフＧ１の関係が採用される。一方、例えばウレタン材、即ち弾性力が小さい素材によってマットレス１０が構成されている場合、グラフＧ１の逆の関係が採用される。グラフＧ１の関係を採用した場合、頂点Ａ及び頂点Ｂの間の部分がマットレス１０に沈み、距離Ｙが適切な距離にならないからである。

【0068】

図７は、マットレス１０の硬さと枕の高さとの関係を示すグラフＧ２である。グラフＧ２に示すように、マットレス１０の硬さが硬くなるに従って、枕の高さが高くなる。マットレス１０が硬い場合、胸部及び臀部はマットレス１０に深く沈みにくい。即ち線Ｓの位置は上側に位置する。そのため、適切な距離Ｄを保つ為には、枕の高さは高くする必要がある。一方、マットレスが柔らかい場合、胸部及び臀部は全体的に深く沈みやすい。即ち、線Ｓの位置は下がる。そのため、適切な距離Ｄを保つ為には、枕の高さは低くする必要がある。なお枕の素材又は硬さを調整し、高さを調整することもできる。またマットレス１０又は枕の中材の表面形状を調整し、柔らかさ・硬さを変更するのと同様な効果を生じさせてもよい。例えば中材の表面形状のうち人体に接する面の面積が小さくなるに従って、人体に作用する体圧が高くなり、ユーザは、より柔らかく感じる。即ち、同一素材から構成されるマットレス１０の表面を加工し、人体が沈み込みやすい部分と、人体が沈み込み難い度部分とを形成し、柔らかさ・硬さを変更するのと同様な効果を生じさせてもよい。例えば、マットレス１０の表面に形成した切り込みが多くなるに従って、人体が沈み込みやすくなり、切り込みが少なくなるに従って、人体が沈み込み難くなる。

【0069】

図８は、ＣＰＵ１ａによる寝具選択処理を説明するフローチャートである。ＣＰＵ１ａは、操作部２から開始指示が入力されたか否か判定する（Ｓ１）。開始指示が入力されていない場合（Ｓ１：ＮＯ）、ＣＰＵ１ａはステップＳ１に処理を戻す。開始指示が入力された場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは撮像部３から撮像データを取得し（Ｓ２）、記憶部１ｃから蓄積データを一つ選択する（Ｓ３）。

【0070】

ＣＰＵ１ａは、撮像データが示す部位の体表面形状に対応する蓄積データの体表面形状を抽出し（Ｓ４）、抽出した蓄積データの体表面形状と撮像データの体表面形状との類似度を演算し、類似度が閾値以上であるか否か判定する（Ｓ５）。なお上述したように、体重、身長又はＢＭＩに基づいて類似度を補正してもよい。類似度が閾値以上である場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは選択した蓄積データを記憶部１ｃに記憶し（Ｓ６）、全ての蓄積データと撮像データとを比較したか否か判定する（Ｓ７）。ステップＳ５において、類似度が閾値以上でない場合（Ｓ５：ＮＯ）、即ち類似度が閾値未満である場合、ＣＰＵ１ａはステップＳ７に処理を進める。

【0071】

ステップＳ７において、全ての蓄積データと撮像データとを比較していない場合（Ｓ７：ＮＯ）、ＣＰＵ１ａはステップＳ３に処理を戻し、次の蓄積データを選択する（Ｓ３）。ＣＰＵ１ａは複数の蓄積データを順に選択する。ステップＳ７において、全ての蓄積データと撮像データとを比較した場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは、類似度が閾値以上の蓄積データから最も類似度の高い蓄積データを選択する（Ｓ８）。

【0072】

ＣＰＵ１ａは、最も類似度の高い蓄積データに紐づけられた距離Ｘに基づいて、距離Ｙを演算する（Ｓ９）。距離Ｙは、例えば前述の式Ｙ＝ａＸによって演算される。ＣＰＵ１ａは、撮像データに紐づけられた身長、体重及びＢＭＩの少なくとも二つを取得する（Ｓ１０）。ＣＰＵ１ａは、身長、体重及びＢＭＩの少なくとも二つに基づいて体圧を演算し、体圧をグラフＧ１に適用して、マットレス１０の硬さを演算する（Ｓ１１）。

【0073】

ＣＰＵ１ａは、マットレス１０の硬さを検索部４に送信する（Ｓ１２）。マットレス１０の硬さを受信した検索部４は、マットレス１０の硬さに対応する三つのマットレス１０の製造番号、画像、寸法等を制御装置１に送信する。三つのマットレス１０は、例えば受信したマットレス１０の硬さに最も近い硬さのマットレス１０、二番目に近い硬さのマットレス１０及び三番目に近い硬さのマットレス１０である。また検索部４は、三つのマットレス１０それぞれに対応した三つの枕の製造番号、画像、寸法等を制御装置１に送信する。即ち検索部４は、寝姿勢データに基づいて、複数の寝具から少なくとも一つの寝具を選択する。

【0074】

ＣＰＵ１ａは、検索部４から、三つのマットレス１０及び三つの枕に関する製造番号、画像、寸法等、即ち寝具情報を受信したか否か判定する（Ｓ１３）。寝具情報を受信していない場合（Ｓ１３：ＮＯ）、ＣＰＵ１ａはステップＳ１３に処理を戻す。寝具情報を受信している場合（Ｓ１３：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは、三つのマットレス１０及び三つの枕に関する製造番号、画像、寸法等を表示部５に表示させる（Ｓ１４）。ＣＰＵ１ａは、三つのマットレス１０のいずれか一つと、三つの枕のいずれか一つとが選択されたか否か、即ち寝具が選択されたか否か判定する（Ｓ１５）。ユーザは、三つのマットレス１０のいずれか一つと、三つの枕のいずれか一つとを選択する。ユーザは、例えば、三つのマットレス１０のサンプルの上に寝て、最も快適なマットレス１０を選択する。

【0075】

制御装置１は、前述したように、マットレス１０の硬さに基づいて、適切な枕の高さを演算する。制御装置は三つの枕、例えば演算した枕の高さに最も近い高さの第１枕、二番目に近い高さの第２枕及び三番目に近い高さの第３枕を決定し、第１枕、第２枕及び第３枕を表示部５に表示させる。ユーザは、第１枕、第２枕及び第３枕からいずれか一つを選択する。ユーザは、第１枕、第２枕及び第３枕のサンプルを試用して、最も快適な枕を選択する。

【0076】

なお制御装置１が自動的に枕を選択してもよい。例えば第１マットレスに対応した適切な高さの枕が第１枕であり、第２マットレスに対応した適切な高さの枕が第２枕であり、第３マットレスに対応した適切な高さの枕が第３枕である場合、第１マットレスが選択されれば、第１枕が自動的に選択され、第２マットレスが選択されれば、第２枕が自動的に選択され、第３マットレスが選択されれば、第３枕も自動的に選択される。即ちユーザが第１マットレス、第２マットレス又は第３マットレスのいずれかを選択すれば、第１枕、第２枕又は第３枕のいずれかが自動的に選択される。

【0077】

寝具が選択されていない場合（Ｓ１５：ＮＯ）、ＣＰＵ１ａはステップＳ１５に処理を戻す。寝具が選択された場合（Ｓ１５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは選択されたマットレス１０の第１層１１が選択されているか否か判定する（Ｓ１６）。上述したように、第１層１１の選択は、官能的に満足できるものをユーザが選択することによって実行される。第１層１１が選択されていない場合（Ｓ１６：ＮＯ）、ＣＰＵ１ａはステップＳ１６に処理を戻す。第１層１１が選択されている場合（Ｓ１６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは、マットレス１０及び枕を決定し、決定されたマットレス１０及び枕を表示部５に表示して（Ｓ１７）、処理を終了する。なおＣＰＵ１ａは、アンケート結果に基づいて、決定されたマットレス１０及び枕の高さを調整するためのシーツカバー又は敷きパッド等を、マットレス１０及び枕と共に表示部５に表示してもよい。

【0078】

例えば、寝具販売者は、決定されたマットレス１０及び枕を倉庫からユーザに搬送させることができる。なおステップＳ１６における第１層１１の選択時に、枕の表層を併せて選択してもよい。

【0079】

実施の形態１においては、立位又は座位のユーザの撮像データに基づいて距離Ｘを演算し、距離Ｘに基づいて距離Ｙを演算して、寝具を選択している。例えば上記技術を、椅子を選択する装置に適用し、立位のユーザの撮像データに基づいて距離Ｘを演算し、座位のユーザの背中と椅子の背との間の距離Ｚを演算し、距離Ｚに基づいて椅子を選択してもよいし、寝姿勢のユーザの撮像データに基づいて距離Ｙを演算し、距離Ｙに基づいて距離Ｚを演算し、距離Ｚに基づいて椅子を選択してもよい。即ち、距離Ｘ、距離Ｙ及び距離Ｚを互いに変換可能にし、寝具又は椅子の選択の際に利用してもよい。

【0080】

また距離Ｙに基づいて寝具が選択される場合に限定されず、寝姿勢における人体背面の任意の箇所と線Ｓとの間の距離に基づいて寝具が選択されてもよい。例えば、頸椎、胸椎、腰椎又は仙骨に対応する箇所と線Ｓとの間の距離に基づいて寝具が選択されてもよい。頸椎、胸椎、腰椎又は仙骨に対応する箇所と線Ｓとの間の距離は距離Ｘの約半分である。

【0081】

またユーザから予めアンケートを取り、アンケート結果に基づいて、表示部に表示する寝具を変更してもよい。アンケートの取り方は、アンケート用紙を使用し、ユーザが前記用紙に記入してもよいし、液晶画面又はタッチパネルを有する表示部にアンケート内容を表示し、ユーザがキーボード又はタッチパネルを操作して回答してもよい。例えば、アンケートにて筋肉量が多いとユーザが回答した場合、肩に対応する部分を他の部分よりも柔らかくしたマットレス１０を表示部に表示してもよい。筋肉量が多いと回答したユーザにおいては、肩の筋肉量が他のユーザよりも多い傾向にある。肩に対応する部分を他の部分よりも柔らかくすることによって、肩に作用する圧力が分散され、ユーザの快適性が向上する。

【0082】

例えばアンケートにて猫背を治したいとユーザが回答した場合、肩及び腰それぞれに対応する部分を他の部分よりも硬くし、前記他の部分は、肩及び腰それぞれに対応する部分から離れるに従ってより柔らかくなるマットレス１０を表示部に表示してもよい。肩及び腰それぞれに対応する部分を他の部分よりも硬くすることによって、寝姿勢において、背中が反り易くなる。即ち猫背の改善が期待できる。

【0083】

例えば、首や腰などの関節に対して例えば事故や経年劣化などによる損傷がある場合はユーザにアンケートで事前に回答しておいて貰ってもよい。例えば、タッチパネルに人体画像を表示させて、首に損傷があるユーザには人体画像の首又は首付近に表示されたボタンをタップして貰い、腰に損傷があるユーザには人体画像の腰又は腰付近に表示されたボタンをタップして貰う。アンケート結果に基づいて、寝姿勢データ処理装置は、首なら首、腰なら腰に負荷が作用し難い組み合わせの寝具の中から、ユーザの体表面形状に合う寝具を選択し、選択された寝具の情報を表示部に表示させてもよい。具体的には、寝姿勢データ処理装置は、首や腰などの負荷を作用させたくない関節以外の体の部位に体圧が作用する寝具を選択してもよく、又は負荷を作用させたくない部位以外の全ての部位にて体圧を分散して受け止められるように組み合わせた複数の寝具を選択してもよい。

【0084】

またユーザの好みに応じて表示部に表示する寝具を変更してもよい。例えば、通気性の度合、肌触り、素材に対するアレルギーの有無、枕の高さの度合、枕の硬さの度合等に関するアンケートの好みについて、ユーザが回答した場合、ユーザの好みに対応したマットレス１０又は枕を表示部に表示してもよい。

【0085】

またユーザのＢＭＩから体脂肪率を推定し、推定された体脂肪率に基づいて表示部に表示する寝具を変更してもよい。例えば、体脂肪率が基準値よりも高い場合、体脂肪率が基準値よりも低い場合に比べて、ユーザは寝返りしにくくなる傾向にある。そのため、体脂肪率が基準値よりも高い場合、より硬いマットレス１０が表示部に表示される。マットレス１０がより硬くなる、即ち弾性力がより大きくなると、ユーザは寝返りしやすくなり、ユーザの快適性の向上及び健康の増進が期待できる。なお体脂肪率が基準値よりも高い場合、肩及び腰の部分だけ、他の部分よりも柔らかくしてもよい。体脂肪率が基準値よりも高い場合、ユーザの体重は比較的重いと推測され、肩及び腰に作用する体圧が高くなりやすい。この場合、肩及び腰の部分だけ、他の部分よりも柔らかくすることによって、圧力が分散され、ユーザの快適性が向上する。

【0086】

またユーザの脂肪率が基準値よりも低く、且つ筋肉量が多い場合、ユーザの背中は反りやすく、寝姿勢において腰と肩に作用する体圧が高くなりやすい。この場合、肩及び腰の部分だけ、他の部分よりも柔らかくすることによって、圧力が分散され、ユーザの快適性が向上する。

【0087】

実施の形態１に係る寝具選択装置にあっては、寝姿勢データに対応する寝具の情報を表示部５に出力するので、寝具を取得する前に、ユーザは寝具の情報を得る。そのため、ユーザは、寝具が自分の好みのものであるか否か事前に確認することができる。

【0088】

また撮像データと、人体の体表面形状全体を示す複数の異なる蓄積データとを比較し、類似度の高い少なくとも一つの蓄積データを選択し、選択された蓄積データに基づいて、寝姿勢を示すデータを生成する。

【0089】

また撮像データは、人体の立位又は座位における少なくとも一部の体表面形状に係るデータであるので、撮像データの生成のために人体を寝かす手間が無くなる。

【0090】

また距離Ｘに基づいて適切な距離Ｙを演算する。距離Ｙに対応する寝具は人体をリラックスさせることができる。即ち、人体をリラックスさせることができる寝具の情報をユーザに提供することができる。

【0091】

また快適な硬さのマットレス１０の情報をユーザに提供する。

【0092】

またマットレスの硬さに対応した高さを演算し、演算した高さを有する枕の情報をユーザに提供する。

【0093】

実施の形態１においては、人体の立位又は座位における少なくとも一部の体表面形状に係るデータを撮像データとしていたが、寝姿勢の人体における少なくとも一部の体表面形状を撮像してもよい。

【0094】

（実施の形態２）
以下本発明を実施の形態２に係る寝具選択装置を示す図面に基づいて説明する。実施の形態２に係る構成の内、実施の形態１と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。図９は、寝具選択装置のブロック図である。実施の形態２に係る寝具選択装置は体圧測定部６を備える。

【0095】

図１０は、体圧測定部６の略示側面図である。体圧測定部６はベッド型の装置であり、ユーザは体圧測定部６の上に寝ることができる。体圧測定部６は複数の圧力センサ（図示略）を有する。複数の圧力センサによって、寝姿勢のユーザの複数箇所に作用する圧力、即ち体圧が測定される。ユーザの体圧データは、体圧測定部６から制御装置１に入力され、撮像データに紐づけて記憶部１ｃに記憶される。また蓄積データに紐づけて人体の複数箇所（例えば脊椎における頸椎、胸椎、腰椎、仙骨の各箇所）に作用する体圧データが記憶部１ｃに記憶されている。

【0096】

ＣＰＵ１ａは、蓄積データの体圧データと撮像データの体圧データとの類似度を演算する。例えば、複数箇所それぞれについて、体圧データの一致度合を演算し、各一致度合の平均値を演算する。ＣＰＵ１ａは、前記平均値と、予め記憶部１ｃに記憶した閾値とを比較し、前記平均値が閾値以上である場合、寝具選択処理の対象候補として前記蓄積データを記憶する。

【0097】

また例えば、頸椎部分における体圧データの一致度合が第１閾値以上であり、且つ、胸椎部分における体圧データの一致度合が第２閾値以上であり、且つ、腰椎部分における体圧データの一致度合が第３閾値以上であり、且つ、仙骨部分における体圧データの一致度合が第４閾値以上である場合に、補正処理の対象候補として前記蓄積データを記憶してもよい。なお第１閾値～第４閾値は予め記憶部１ｃに記憶されている。

【0098】

図１１は、ＣＰＵ１ａによる寝具選択処理を説明するフローチャートである。図１１のステップＳ４１～Ｓ４５、Ｓ４７～Ｓ５８は、図８のステップＳ１～Ｓ１７と同様なので、その詳細な説明を省略する。ここでは図１１のステップＳ４６について説明する。

【0099】

ステップＳ４５において、類似度が閾値以上である場合（Ｓ４５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは、選択した蓄積データの体圧データと撮像データの体圧データとの類似度を演算し、類似度が閾値以上であるか否か判定する（Ｓ４６）。類似度が閾値以上である場合（Ｓ４６：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは選択した蓄積データを記憶部１ｃに記憶する（Ｓ４７）類似度が閾値以上でない場合（Ｓ４６：ＮＯ）、ＣＰＵ１ａはステップＳ４８に処理を進める。

【0100】

実施の形態２に係る寝具選択装置は、人体に作用する圧力に基づいて、撮像データと複数の蓄積データそれぞれとの類似度を演算する。

【0101】

（実施の形態３）
以下本発明を実施の形態３に係る寝具製造装置を示す図面に基づいて説明する。実施の形態３の構成の内、実施の形態１又は２と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。図１２は、寝具製造装置のブロック図である。実施の形態３に係る寝具製造装置は、実施の形態１及び２と異なり、製造部７を備える。製造部７は、ＣＰＵ、記憶部、ＲＡＭ、枕又はマットレスの材料を格納する格納部、及び材料を加工する加工部（いずれも図示略）を有する。

【0102】

ＣＰＵ１ａは決定されたマットレス１０及び枕の製造番号を製造部７に送信する。製造部７の記憶部１ｃは、各製造番号に対応した製造プログラムを予め記憶しており、受信した製造番号に対応する製造プログラムをＲＡＭ１ｂに読み出し、格納部から材料を取り出して、加工部にて加工し、製造番号が示す枕又はマットレス１０を製造する。加工部としては、工作機械又は３Ｄプリンタが挙げられる。

【0103】

実施の形態３に係る寝具製造装置にあっては、寝姿勢データに基づいて、寝具を製造することができる。

【0104】

（実施の形態４）
以下本発明を実施の形態４に係る寝具製造装置を示す図面に基づいて説明する。実施の形態４の構成の内、実施の形態１～３と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。実施の形態１では蓄積データを使用して距離Ｙを求めていたが、実施の形態４では蓄積データを使用することなく、距離Ｙを求める。

【0105】

ユーザを撮像する場合に、左又は右方向からユーザを撮像する。なお撮像には、３Ｄスキャナを使用することが望ましい。カメラを使用する場合に比べて、撮像精度を向上させることができるからである。制御装置１は、左又は右方向から撮像されたユーザの撮像データに基づいて、距離Ｘを演算する（図２参照）。制御装置１は距離Ｘから距離Ｙを演算する。例えば、式Ｙ＝ａＸによって、距離Ｙが演算される。

【0106】

図１３は、ＣＰＵ１ａによる寝具選択処理を説明するフローチャートである。ＣＰＵ１ａは、操作部２から開始指示が入力されたか否か判定する（Ｓ６１）。開始指示が入力されていない場合（Ｓ６１：ＮＯ）、ＣＰＵ１ａはステップＳ６１に処理を戻す。開始指示が入力された場合（Ｓ６１：ＹＥＳ）、ＣＰＵ１ａは撮像部３から撮像データを取得し（Ｓ６２）、距離Ｘを演算する（Ｓ６３）。ＣＰＵ１ａは距離Ｘに基づき、距離Ｙを演算する（Ｓ６４）。ステップＳ６５～Ｓ７２は、ステップＳ１０～Ｓ１７と同様であるので、省略する。

【0107】

なお寝姿勢のユーザに対し、３Ｄスキャナを用いてユーザの体表面形状を測定し、距離Ｙを直接的に求めてもよい。

【0108】

（実施の形態５）
以下本発明を実施の形態５に係る寝具製造装置を示す図面に基づいて説明する。実施の形態５の構成の内、実施の形態１～４と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。制御装置１の記憶部１ｃは学習モデル１００を記憶する。図１４は、学習モデル１００の一例を示す模式図である。学習モデル１００は、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される学習モデルであり、多層のニューラルネットワーク（深層学習）を用いることができる。例えば畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network：ＣＮＮ）を用いることができる。尚、他の機械学習を用いてもよい。ＣＰＵ１ａが学習モデル１００をＲＡＭ１ｂに読み込み、学習モデル１００からの指令に従って、学習モデル１００の入力層に入力された入力データ、即ち撮像データ及びアンケートの回答に対し演算を行い、マットレス１０の硬さと枕の高さとを出力層から出力するように動作する。

【0109】

ＣＮＮの場合、中間層はコンボリューション層、プーリング層、及び全結合層を含む。ノード（ニューロン）の数は図１４の場合に限定されない。入力層、出力層及び中間層には、１又は複数のノードが存在し、各層のノードは、前後の層に存在するノードと一方向に所望の重みで結合されている。

【0110】

ＣＰＵ１ａは教師データを用いて、撮像データ及びアンケートの回答を入力した場合に、マットレス１０の硬さ及び枕の高さを出力する学習モデル１００を予め生成する。具体的には、ＣＰＵ１ａは、教師データを入力層に入力し、中間層での演算処理を経て、出力層からマットレス１０の硬さ及び枕の高さを取得する。

【0111】

ＣＰＵ１ａは、出力層から出力されたマットレス１０の硬さ及び枕の高さを、教師データにおいて撮像データ及びアンケートの回答に対しラベル付けされたマットレス１０の硬さ及び枕の高さ、即ち正解値と比較し、出力層からの出力値が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いるパラメータを最適化する。該パラメータは、例えば上述の重み（結合係数）、活性化関数の係数等である。パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えばＣＰＵ１ａは誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。ＣＰＵ１ａは、生成した学習モデル１００を記憶部１ｃに格納し、学習モデル１００に対する一連の処理を終了する。なおＣＰＵ１ａは学習モデル１００に対し、再学習を行ってもよい。

【0112】

ＣＰＵ１ａは、学習済みの学習モデル１００に撮像データ及びアンケートの回答を入力し、マットレス１０の硬さ及びその確率と、枕の高さ及びその確率とを取得する。ＣＰＵ１ａは、マットレス１０の硬さ及びその確率と、枕の高さ及びその確率とを検索部４に送信する。検索部４は、受信したマットレス１０の硬さ及びその確率と、枕の高さ及びその確率とに基づいて、例えば三つのマットレス１０及び三つの枕の情報を制御装置１に送信する。例えば確率の最も高い硬さのマットレス１０、二番目に確率の高い硬さのマットレス１０及び三番目に確率の高い硬さのマットレス１０、確率の最も高い高さの枕、二番目に確率の高い高さの枕及び三番目に確率の高い高さの枕の情報を送信する。ＣＰＵ１ａは、検索部４から三つのマットレス１０及び三つの枕の情報を受信し、三つのマットレス１０及び三つの枕に関する製造番号、画像、寸法等を表示部５に表示させる。深層学習は機械学習の一例であり、深層学習に代えて他の機械学習、例えば決定木学習、クラスタリング又はベイズ学習等を用いてもよい。

【0113】

（実施の形態６）
図１５は、実施の形態６に係る寝具選択装置のブロック図である。寝具選択装置は制御装置２０、端末機３０及び検索部４を備える。制御装置２０は上述した実施の形態における制御装置１に対応する。制御装置２０は、制御部２１、ＲＡＭ２２、記憶部２３及び通信部２４を備える。制御部２１、ＲＡＭ２２、記憶部２３及び通信部２４はバスを介して相互に接続されている。

【0114】

制御部２１は例えばＣＰＵを有する。なおＣＰＵに代えてロジック回路、例えばＦＰＧＡを使用してもよい。通信部２４を介して、制御装置２０と、端末機３０及び検索部４との間で有線又は無線通信が行われる。

【0115】

端末機３０は、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン又はタブレット端末である。端末機３０はユーザの所有物でもよい。端末機３０は、制御部３１と、操作部３２と、撮像部３３と、記憶部３４と、表示部３５と、通信部３６とを備える。制御部３１は例えばＣＰＵを有する。なおＣＰＵに代えてロジック回路、例えばＦＰＧＡを使用してもよい。操作部３２、撮像部３３及び表示部３５は実施の形態１における操作部２、撮像部３及び表示部５に対応する。

【0116】

操作部３２はキーボード、マウス又はタッチパネル等を有する。撮像部３３は、例えば３Ｄスキャナ又はカメラ等を有する。記憶部３４は、例えば表示部３５にインタフェースを表示するためのプログラムを記憶する。前記プログラムは、プリインストールされていてもよいし、ネットワークを介してサーバからダウンロードされてもよい。表示部３５は表示画面を有する。制御部３１は前記プログラムを実行し、表示部３５に操作を受け付けるインタフェースを表示させることができる。ユーザは、表示部３５に表示されたインタフェース、即ちタッチパネル（操作部３２）を操作し、撮像データ及び各種情報を入力することができる。通信部３６を介して、端末機３０と制御装置２０との間で有線又は無線通信が行われる。

【0117】

撮像部３３はユーザの撮像データを取得する。ユーザは撮像を行う前又は後に、生物学的な性別、身長、体重及びＢＭＩ、撮像した部位を示す部位情報等を、操作部３２を介して入力する。入力された各情報は、撮像データに紐づけられ、撮像データと共に制御装置２０に送信され、記憶部２３に記憶される。制御部２１は、記憶部２３に記憶された撮像データ、各種情報、及び蓄積データ等に基づいて、寝姿勢データの生成処理及び寝具の選択処理等を実行する。制御部２１は、検索部４から受信したマットレス１０及び枕に関する製造番号、画像、寸法等の情報を端末機３０に送信する。端末機３０は表示部３５に製造番号、画像、寸法等の情報を表示する。

【0118】

（実施の形態７）
以下本発明を実施の形態７に係る寝具選択装置を示す図面に基づいて説明する。実施の形態７の構成の内、実施の形態１～６と同様な構成については同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。マットレス１０の各部位の硬さを変更することができる場合、寝具選択処理において、マットレス１０の特定の部位、例えば腰に対応する部位の硬さを演算し、腰に対応する部位以外の部位の硬さを、腰に対応する部位の硬さを基準にして求めてもよい。例えば、ユーザが腰を撮像する場合、撮像を行う前又は後に、ユーザは腰を示す部位情報を、操作部２、３２を介して制御装置１、２０に入力する。なおユーザが腰以外の部位又は腰を含む部位、例えば自身の全体を撮像し、全体を示す部位情報を、操作部２、３２を介して制御装置１、２０に入力し、制御装置１、２０がマットレス１０の硬さを演算した場合に、演算された硬さを、腰に対応する部位の硬さとしてもよい。この場合、腰に対応する部位以外の部位の硬さは、演算された硬さを基準にして求められる。

【0119】

図１６は、マットレス１０の部位を示す模式図である。図１６において、１は首に対応するマットレス１０の部位（部位１）を示し、２は肩に対応するマットレス１０の部位（部位２）を示し、３は腰に対応するマットレス１０の部位（部位３）を示し、４は臀部に対応するマットレス１０の部位（部位４）を示し、５は脚部に対応するマットレス１０の部位（部位５）を示す。マットレス１０は、部位１～部位５の硬さを変更可能なマットレスである。なお図１６に示された部位の数及び部位の分割方法は一例に過ぎず、部位の数は２～４個でもよいし、６個以上でもよく、また分割方法は、身長方向（図１６の縦方向）のみならず、肩幅方向（図１６の横方向）に部位が並ぶように分割してもよく、身長方向及び肩幅方向に、即ち格子状に分割してもよい。

【0120】

図１７は、各姿勢におけるマットレスの各部位の硬さを示すテーブルである。制御装置１、２０は図１７に示すテーブルを予め記憶している。図１７のテーブルにおいて、姿勢１～姿勢４は撮像時におけるユーザの姿勢である。例えば、立位での姿勢であり、姿勢１は背中の凹凸が少ない姿勢、姿勢２は猫背の姿勢、姿勢３は背中がＳ状になった姿勢、姿勢４は反り腰の姿勢である。なお姿勢１～４は、座位の姿勢でもよく、背中以外に注目した姿勢を表してもよい。

【0121】

図１７のテーブルにおいて、最も左の列の１～５は、マットレス１０の部位１～部位５を示す。姿勢１の列において、部位３に対応する欄に示された「Ｘ１」は、寝具選択処理において演算された硬さであって、部位３（腰に対応するマットレス１０の部位）の硬さを示す。姿勢１の列において、部位１、４及び５に対応する欄に示された「－１」は、部位３の硬さ「Ｘ１」から１減算した硬さを示し、部位２に対応する欄に示された「±０」は、部位３の硬さ「Ｘ１」と同じ硬さを示す。

【0122】

姿勢２の列において、部位１及び５に対応する欄に示された「±０」は、部位３の硬さ「Ｘ２」と同じ硬さを示し、部位２に対応する欄に示された「＋１」は、部位３の硬さ「Ｘ２」に１加算した硬さを示し、部位４に対応する欄に示された「－１」は、部位３の硬さ「Ｘ２」から１減算した硬さを示す。姿勢１及び２の列と同様に、姿勢３及び姿勢４の列についても、演算された「Ｘ３」、「Ｘ４」を基準にした部位１、２、４及び５の硬さが示される。姿勢３及び姿勢４の列の詳細な説明は省略する。図１７のテーブルの硬さは、例えば、所定の荷重が作用した場合の沈み込み量として表され、数値が大きくなるに従って、より柔らかくなることが示される。沈み込み量の単位は例えばｃｍであるが、他の単位、例えばｍｍでもよい。図１７の数値は一例に過ぎず、他の数値でもよい。マットレス１０の硬さを示す量として、沈み込み量以外の物理量を使用してもよい。沈み込み量を使用する場合、テーブルの数値が大きくなるに従って、当該数値に対応するユーザの背面の部分がより背面側に突出し、テーブルの数値が小さくなるに従って、当該数値に対応するユーザの背面の部分がより正面側に突出する傾向にあることを示す。

【0123】

制御装置１、２０は、部位３の硬さを演算し、ユーザの姿勢を示す情報を取得する。ユーザの姿勢を示す情報は、操作部２、３２を介して制御装置１、２０に入力されてもよいし、全身又は上半身の撮像データを取得している場合は、撮像データに基づいて、制御装置１、２０が求めてよい。制御装置１、２０は、部位３の硬さ及びユーザの姿勢を示す情報を図１７のテーブルに適用し、部位１、２、４、５の硬さを求め、マットレス１０の情報を表示部５、３５に表示する。表示されるマットレス１０の情報は、例えば検索部４にて検索されたマットレス１０の完成品の情報（製造番号、画像、寸法等）でもよいし、マットレス１０の各部位１～５を構成する各部品の情報でもよい。

【0124】

姿勢１～４に代えて、又は、姿勢１～４に追加して、ユーザが損傷している部位を使用してもよい。例えば、損傷している部位として首及び肩を使用する場合、図１７のテーブルにおいて、首を損傷している場合における列、及び、肩を損傷している場合における列が予め作成され、制御装置１、２０に記憶される。即ち、演算された部位３の硬さを基準にして、首及び肩を損傷している場合における部位１、２、４及び５の硬さを示す列が作成され、記憶される。制御装置１、２０は、例えば、演算された部位３の硬さと、損傷箇所を示す情報とを取得し、図１７のテーブルに適用して部位１、２、４、５の硬さを求め、マットレス１０の情報を表示部５、３５に表示する。損傷箇所を示す情報は、例えば操作部２、３２を介して制御装置１、２０に入力される。部位１、２、４、５の硬さは、損傷している部位への負担が抑制される硬さである。

【0125】

また制御装置１、２０は、ユーザの姿勢を示す情報及び損傷箇所を示す情報を取得した場合、前記テーブルに、ユーザの姿勢及び演算された硬さを適用した後、損傷箇所を示す情報に基づいて、部位１～５の硬さ補正してもよい。例えば、ユーザの姿勢を示す情報が姿勢２を示し、損傷箇所を示す情報が首を示す場合、姿勢２の列における部位１の硬さをより柔らかい値に補正し、首に近く、首よりも背面側に突出したユーザの体の部分に対応する部位、即ち部位２の硬さをより硬い値に補正し、損傷した首に作用する負荷を低減させ、代わりに肩でよりしっかりと体を支えるようにしてもよい。

【0126】

（実験結果）
出願人は以下の実験を行い、実施の形態１に係る寝具選択装置によって選択されたマットレスをユーザが使用した場合の効果を測定した。まず寝具選択装置によって、被験者の寝姿勢データに対応する寝具、ここではマットレスを選択した。なお被験者は、男性２名及び女性１名の計３名である。次に、寝具選択装置によって選択されたマットレス（以下マットレスＡ）、及び、寝具選択装置によって選択されていないマットレス（以下、マットレスＢという）それぞれの上に、被験者に寝てもらって、被験者の睡眠に関するデータを取得・解析した。マットレスＡは、例えばウレタンフォームを主たる材料とするマットレスである。マットレスＢは、例えばポリエチレンを主たる材料とするマットレスである。

【0127】

データの取得・演算には、ＴＤＫ株式会社製の「Ｓｉｌｍｅｅ Ｂａｒ ｔｙｐｅ Ｌｉｔｅ解析システム」（以下、実験システムという）が使用され、データの取得及び演算が行われた。実験システムは、計測装置と、計測装置によって計測された心拍・体動等を演算する演算装置とを含む。被験者は計測装置を装着し、就寝する。就寝期間中に計測装置は心拍・体動等を測定する。測定結果は無線通信によって計測装置から演算装置に送信されるか、又は計測装置が有するメモリに記憶され、メモリから有線または無線通信によって演算装置に送信される。

【0128】

演算装置は、測定結果に基づき、マットレスＡ及びＢそれぞれを使用した場合について、「中途覚醒回数」、「中途覚醒時間」、「睡眠時間」、「総就床時間」、「総睡眠時間」、「ＰＳ深睡眠時間」、「Ｓ睡眠時間」、「アクチ合計」、「ＨＦ総量」、「心拍／脈波間隔」、「ＬＦの一晩分の平均」、「ＨＦの一晩分の平均」、「体動頻度」、「ＰＳ深睡眠割合」、「Ｓ睡眠割合」、「リラックス度」、「睡眠効率」、「リズム性」、「睡眠周期」等（以下、項目とも称する）を演算した。

【0129】

これらの項目それぞれについて、３人の被験者から延べ２５件のデータが得られた。マットレスＡのデータが１３件、マットレスＢのデータが１２件である。マットレスＡの１３件のうち１件のデータについては算出がうまくいかなかったため、後のｔ検定及び分散分析等の解析からは除外した。

【0130】

「中途覚醒回数」は、睡眠時間中に覚醒した回数である。「中途覚醒時間」は、睡眠時間中において、覚醒していた時間の総和である。「睡眠時間」は、入眠してから起床するまでの時間である。「総就床時間」は、入床から起床までの時間である。「総睡眠時間」は、睡眠時間から中途覚醒時間を減算した時間である。「ＰＳ深睡眠時間」は、ＰＳ睡眠の深い睡眠と判定された時間である。なおＰＳ睡眠は一般的にノンレム睡眠といわれる状態に相当する睡眠である。ＰＳ睡眠には深さの度合がある。「Ｓ睡眠時間」はＳ睡眠と判定された時間である。なおＳ睡眠は一般的にノンレム睡眠といわれる状態に相当する睡眠である。Ｓ睡眠とＰＳ睡眠とは、略９０分周期で入れ替わる。

【0131】

「アクチ合計」は、体動量（アクチグラム）の計測範囲の合計である。「ＨＦ総量」は、ＨＦの計測範囲の総量[msec]である。なおＨＦは副交感神経の活性度を表し、ＨＦが優位にある場合、リラックスしている状態にあるといえる。「心拍／脈波間隔」は、心拍間隔又は脈波間隔の計測範囲の平均値[msec]である。「ＬＦの一晩分の平均」は、ＬＦの一晩分の平均[msec]である。なおＬＦは、緊張・活性を表す交感神経の活性度とリラックスを表す副交感神経の活性度が混ざっている状態である。

【0132】

「ＨＦの一晩分の平均」は、ＨＦの一晩分の平均[msec]である。「体動頻度」は、体動量／睡眠時間である。「ＰＳ深睡眠割合」は、ＰＳ深睡眠時間／睡眠時間である。「Ｓ睡眠割合」は、Ｓ睡眠時間／睡眠時間である。「リラックス度」は、自律神経指標のＨＦがＬＦより大きい時間である。「睡眠効率」は、総睡眠時間／睡眠時間である。「リズム性」は、睡眠の９０分前後の周期に対するＬＦ／ＨＦの一致の度合である。「睡眠周期」は、リズム度を算出する場合に求めた９０分前後の睡眠の周期である。

【0133】

そして、演算された「中途覚醒回数」、「中途覚醒時間」、「睡眠時間」、「総就床時間」、「総睡眠時間」、「ＰＳ深睡眠時間」、「Ｓ睡眠時間」、「アクチ合計」、「ＨＦ総量」、「心拍／脈波間隔」、「ＬＦの一晩分の平均」、「ＨＦの一晩分の平均」、「体動頻度」、「ＰＳ深睡眠割合」、「Ｓ睡眠割合」、「リラックス度」、「睡眠効率」、「リズム性」及び「睡眠周期」について、ｔ検定を行った。

【0134】

その結果、「睡眠時間」、「総就床時間」、「総睡眠時間」、「ＰＳ深睡眠時間」、「ＨＦ総量」及び「ＰＳ深睡眠割合」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。具体的には、以下の通りである。

【0135】

「睡眠時間」について
マットレスＡにおける「睡眠時間」の平均は３８９．９１７分であり、マットレスＢにおける「睡眠時間」の平均は３２４．０００分であった。「睡眠時間」について、母集団が正規分布に従い、分散が等しいと仮定してｔ検定（両側検定）を行った。帰無仮説は、「マットレスＡ及びＢにおける睡眠時間の平均値に差が無い」である。有意水準は０．０５である。ｔ検定の結果、ｐ値は０．００２５であった（下記ｔ検定の結果を示す表１参照）。したがって、「マットレスＡ及びＢにおける睡眠時間の平均値に差が無い」との帰無仮説は棄却され、「睡眠時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0136】

【表1】

なお確認のため、「マットレスＡ及びＢにおける睡眠時間の平均値に差が無い」を帰無仮説とする分散分析を行い、ｐ値を演算した。なお分散分析においては、標本の正規性に囚われない結果を得ることができる。分散分析においてもｐ値は０．００２５であった（下記分散分析の結果を示す表２参照）。したがって、分散分析においても、帰無仮説は棄却され、「睡眠時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0137】

【表2】

【0138】

「総就床時間」について
マットレスＡにおける「総就床時間」の平均は４０３．１６７分であり、マットレスＢにおける「総就床時間」の平均は３３５．７５０分であった。「総就床時間」について、母集団が正規分布に従い、分散が等しいと仮定してｔ検定（両側検定）を行った。帰無仮説は、「マットレスＡ及びＢにおける総就床時間の平均値に差が無い」である。有意水準は０．０５である。ｔ検定の結果、ｐ値は０．００１９であった（下記ｔ検定の結果を示す表３参照）。したがって、「マットレスＡ及びＢにおける総就床時間の平均値に差が無い」との帰無仮説は棄却され、「総就床時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0139】

【表3】

なお確認のため、「マットレスＡ及びＢにおける総就床時間の平均値に差が無い」を帰無仮説とする分散分析を行い、ｐ値を演算した。分散分析においてもｐ値は０．００１９であった（下記分散分析の結果を示す表４参照）。したがって、分散分析においても、帰無仮説は棄却され、「総就床時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0140】

【表4】

【0141】

「総睡眠時間」について
マットレスＡにおける「総睡眠時間」の平均は３５２．２５０分であり、マットレスＢにおける「総睡眠時間」の平均は２８９．５８３分であった。「総睡眠時間」について、母集団が正規分布に従い、分散が等しいと仮定してｔ検定（両側検定）を行った。帰無仮説は、「マットレスＡ及びＢにおける総睡眠時間の平均値に差が無い」である。有意水準は０．０５である。ｔ検定の結果、ｐ値は０．０００９であった（下記ｔ検定の結果を示す表５参照）。したがって、「マットレスＡ及びＢにおける総睡眠時間の平均値に差が無い」との帰無仮説は棄却され、「総睡眠時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0142】

【表5】

なお確認のため、「マットレスＡ及びＢにおける総睡眠時間の平均値に差が無い」を帰無仮説とする分散分析を行い、ｐ値を演算した。分散分析においてもｐ値は０．０００９であった（下記分散分析の結果を示す表６参照）。したがって、分散分析においても、帰無仮説は棄却され、「総睡眠時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0143】

【表6】

【0144】

「ＰＳ深睡眠時間」について
マットレスＡにおける「ＰＳ深睡眠時間」の平均は７５．５０００分であり、マットレスＢにおける「ＰＳ深睡眠時間」の平均は４１．９１６７分であった。「ＰＳ深睡眠時間」について、母集団が正規分布に従い、分散が等しいと仮定してｔ検定（両側検定）を行った。帰無仮説は、「マットレスＡ及びＢにおけるＰＳ深睡眠時間の平均値に差が無い」である。有意水準は０．０５である。ｔ検定の結果、ｐ値は０．０００１未満であった（下記ｔ検定の結果を示す表７参照）。したがって、「マットレスＡ及びＢにおけるＰＳ深睡眠時間の平均値に差が無い」との帰無仮説は棄却され、「ＰＳ深睡眠時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0145】

【表7】

なお確認のため、「マットレスＡ及びＢにおけるＰＳ深睡眠時間の平均値に差が無い」を帰無仮説とする分散分析を行い、ｐ値を演算した。分散分析においてもｐ値は０．０００１未満であった（下記分散分析の結果を示す表８参照）。したがって、分散分析においても、帰無仮説は棄却され、「ＰＳ深睡眠時間」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0146】

【表8】

【0147】

「ＨＦ総量」について
マットレスＡにおける「ＨＦ総量」の平均は８０９７．２７msecであり、マットレスＢにおける「ＨＦ総量」の平均は６３９１．４３msecであった。「ＨＦ総量」について、母集団が正規分布に従い、分散が等しいと仮定してｔ検定（両側検定）を行った。帰無仮説は、「マットレスＡ及びＢにおけるＨＦ総量の平均値に差が無い」である。有意水準は０．０５である。ｔ検定の結果、ｐ値は０．００８であった（下記ｔ検定の結果を示す表９参照）。したがって、「マットレスＡ及びＢにおけるＨＦ総量の平均値に差が無い」との帰無仮説は棄却され、「ＨＦ総量」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0148】

【表9】

なお確認のため、「マットレスＡ及びＢにおけるＨＦ総量の平均値に差が無い」を帰無仮説とする分散分析を行い、ｐ値を演算した。分散分析においてもｐ値は０．００８であった（下記分散分析の結果を示す表１０参照）。したがって、分散分析においても、帰無仮説は棄却され、「ＨＦ総量」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0149】

【表10】

【0150】

「ＰＳ深睡眠割合」について
マットレスＡにおける「ＰＳ深睡眠割合」の平均は０．１９２８７４であり、マットレスＢにおける「ＰＳ深睡眠割合」の平均は０．１２８６４９であった。「ＰＳ深睡眠割合」について、母集団が正規分布に従い、分散が等しいと仮定してｔ検定（両側検定）を行った。帰無仮説は、「マットレスＡ及びＢにおけるＰＳ深睡眠割合の平均値に差が無い」である。有意水準は０．０５である。ｔ検定の結果、ｐ値は０．０００１未満であった（下記ｔ検定の結果を示す表１１参照）。したがって、「マットレスＡ及びＢにおけるＰＳ深睡眠割合の平均値に差が無い」との帰無仮説は棄却され、「ＰＳ深睡眠割合」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0151】

【表11】

なお確認のため、「マットレスＡ及びＢにおけるＰＳ深睡眠割合の平均値に差が無い」を帰無仮説とする分散分析を行い、ｐ値を演算した。分散分析においてもｐ値は０．０００１未満であった（下記分散分析の結果を示す表１２参照）。したがって、分散分析においても、帰無仮説は棄却され、「ＰＳ深睡眠割合」について、マットレスＡを使用した場合の平均値と、マットレスＢを使用した場合の平均値との間に有意な差が認められた。

【0152】

【表12】

【0153】

以上の解析結果から、睡眠時間、総睡眠時間、総就床時間、ＨＦ総量（副交感神経指標）、ＰＳ深睡眠（ｎｏｎ－ＲＥＭ睡眠ステージ３および４に相当）時間およびＰＳ深睡眠割合（全睡眠時間に対するＰＳ深睡眠時間の割合）に５％水準で有意な差が見られた。即ち、Ａのマットレスを使用した時には、Ｂのマットレスを使用した時に比べて、有意にＰＳ深睡眠が多くなる（＝熟睡できる）ことが明らかとなった。また、ＬＦ（交感神経指標）に差は見られず、ＨＦのみに差が見られたことから、Ａのマットレスを使用した際には、Ｂのマットレスを使用した時に比べて、副交感神経の活動がより促進され、熟睡しやすくなると考えられる。

【0154】

今回開示した実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0155】

１ 制御装置
１ａ ＣＰＵ
１ｂ ＲＡＭ
１ｃ 記憶部
１ｄ Ｉ／Ｆ部
２ 操作部
３ 撮像部
４ 検索部
５ 表示部
６ 体圧測定部
７ 製造部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】