(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】P2024092783
(43)【公開日】2024-07-08
(54)【発明の名称】搭乗者の眠気情報サービス提供装置
(51)【国際特許分類】
B60K 28/06 20060101AFI20240701BHJP
A61B 5/18 20060101ALI20240701BHJP
A61B 5/0245 20060101ALI20240701BHJP
G08B 21/06 20060101ALI20240701BHJP
G08B 21/00 20060101ALI20240701BHJP
【ＦＩ】
B60K28/06 A
A61B5/18
A61B5/0245 C
G08B21/06
G08B21/00 U
【審査請求】未請求
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022208935
(22)【出願日】2022-12-26
(71)【出願人】
【識別番号】000219602
【氏名又は名称】住友理工株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000648
【氏名又は名称】弁理士法人あいち国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】長谷川 浩一
(72)【発明者】
【氏名】村山 勝
【テーマコード（参考）】
3D037
4C017
4C038
5C086
【Ｆターム（参考）】
3D037FA05
3D037FB09
4C017AA02
4C017AB04
4C017AB10
4C017AC20
4C017BC11
4C017BC16
4C017BC21
4C017BD06
4C017DD14
4C017DD17
4C038PP05
4C038PQ04
4C038PS00
5C086AA23
5C086BA22
5C086CA30
5C086DA08
5C086FA02
5C086FA06
(57)【要約】
【課題】搭乗者の眠気の変化を推定する精度が向上した、搭乗者の眠気情報サービス提供装置を提供する。
【解決手段】モビリティ２に搭乗した搭乗者の、搭乗時における生体信号ＢＳを取得する取得装置と、生体信号ＢＳに基づいて、搭乗者の心拍信号ＨＳを推定する推定部１２と、心拍信号ＨＳに基づいて、搭乗者の眠気予兆に関する眠気予兆データＤＤを算出する算出部１３と、モビリティ２に現在搭乗している状態における搭乗者の今回眠気予兆データＤＤＡと過去に搭乗者がモビリティ２に搭乗したときに検知された過去眠気予兆データＤＤＢとに基づいて、搭乗者の眠気が増加したか否かを推定する状態推定部１６と、搭乗者に対して特定のサービスを提供するための提供機器の制御を実行するサービス提供部１７と、を備えた、搭乗者の眠気情報サービス提供装置１。
【選択図】図１
【解決手段】モビリティ２に搭乗した搭乗者の、搭乗時における生体信号ＢＳを取得する取得装置と、生体信号ＢＳに基づいて、搭乗者の心拍信号ＨＳを推定する推定部１２と、心拍信号ＨＳに基づいて、搭乗者の眠気予兆に関する眠気予兆データＤＤを算出する算出部１３と、モビリティ２に現在搭乗している状態における搭乗者の今回眠気予兆データＤＤＡと過去に搭乗者がモビリティ２に搭乗したときに検知された過去眠気予兆データＤＤＢとに基づいて、搭乗者の眠気が増加したか否かを推定する状態推定部１６と、搭乗者に対して特定のサービスを提供するための提供機器の制御を実行するサービス提供部１７と、を備えた、搭乗者の眠気情報サービス提供装置１。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
モビリティに搭乗した搭乗者の、搭乗時における生体信号を取得する取得装置と、
前記生体信号に基づいて、前記搭乗者の心拍に関する心拍信号を推定する推定部と、
前記心拍信号に基づいて、前記搭乗者の眠気予兆に関するデータであって、所定の計測時間内に計測される単位時間当たりの眠気予兆の検知回数または前記検知回数の相関値である眠気予兆データを算出する算出部と、
前記モビリティに現在搭乗している状態における前記搭乗者の前記眠気予兆データである今回眠気予兆データを取得する今回眠気予兆データ取得部と、
過去に前記搭乗者が前記モビリティに搭乗したときに検知された前記眠気予兆データである過去眠気予兆データを取得する過去眠気予兆データ取得部と、
前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが所定の比較条件を満たすか否かに基づいて、前記搭乗者の眠気が増加したか否かを推定する状態推定部と、
前記搭乗者の前記眠気が増加したと推定されたことに基づいて、前記搭乗者に対して特定のサービスを提供するための提供機器の制御を実行するサービス提供部と、
を備えた、搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
前記生体信号に基づいて、前記搭乗者の心拍に関する心拍信号を推定する推定部と、
前記心拍信号に基づいて、前記搭乗者の眠気予兆に関するデータであって、所定の計測時間内に計測される単位時間当たりの眠気予兆の検知回数または前記検知回数の相関値である眠気予兆データを算出する算出部と、
前記モビリティに現在搭乗している状態における前記搭乗者の前記眠気予兆データである今回眠気予兆データを取得する今回眠気予兆データ取得部と、
過去に前記搭乗者が前記モビリティに搭乗したときに検知された前記眠気予兆データである過去眠気予兆データを取得する過去眠気予兆データ取得部と、
前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが所定の比較条件を満たすか否かに基づいて、前記搭乗者の眠気が増加したか否かを推定する状態推定部と、
前記搭乗者の前記眠気が増加したと推定されたことに基づいて、前記搭乗者に対して特定のサービスを提供するための提供機器の制御を実行するサービス提供部と、
を備えた、搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項2】
前記状態推定部は、
前記今回眠気予兆データが眠気判定基準以上である場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定し、
さらに、前記今回眠気予兆データが前記眠気判定基準未満であり、前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが前記比較条件を満たす場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定する、請求項１に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
前記今回眠気予兆データが眠気判定基準以上である場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定し、
さらに、前記今回眠気予兆データが前記眠気判定基準未満であり、前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが前記比較条件を満たす場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定する、請求項１に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項3】
前記状態推定部は、
前記今回眠気予兆データが眠気判定基準以上である場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定し、
さらに、前記今回眠気予兆データが前記眠気判定基準未満であり、前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが前記比較条件を満たす場合であり、前記今回眠気予兆データが前記眠気判定基準よりも小さな第二眠気判定基準以上である場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定する、請求項１に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
前記今回眠気予兆データが眠気判定基準以上である場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定し、
さらに、前記今回眠気予兆データが前記眠気判定基準未満であり、前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが前記比較条件を満たす場合であり、前記今回眠気予兆データが前記眠気判定基準よりも小さな第二眠気判定基準以上である場合に、前記搭乗者の眠気が増加したと推定する、請求項１に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項4】
前記今回眠気予兆データは、前記搭乗者が前記モビリティに現在搭乗しているときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データであり、
前記過去眠気予兆データは、
前記搭乗者が前記モビリティに前回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである前回眠気予兆データと、
前記搭乗者が前記モビリティに前々回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである前々回眠気予兆データと、を含み、
前記比較条件は、前記今回眠気予兆データが前記前回眠気予兆データよりも大きく、且つ、前記前回眠気予兆データが前記前々回眠気予兆データよりも大きいことである、請求項２または３に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
前記過去眠気予兆データは、
前記搭乗者が前記モビリティに前回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである前回眠気予兆データと、
前記搭乗者が前記モビリティに前々回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである前々回眠気予兆データと、を含み、
前記比較条件は、前記今回眠気予兆データが前記前回眠気予兆データよりも大きく、且つ、前記前回眠気予兆データが前記前々回眠気予兆データよりも大きいことである、請求項２または３に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項5】
前記今回眠気予兆データは、前記モビリティに現在搭乗しているときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データであり、
前記過去眠気予兆データは、
前記搭乗者が前記モビリティに前回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである前回眠気予兆データと、
前記搭乗者が過去に前記モビリティに複数回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記単位時間当たりの前記眠気予兆データである長期眠気予兆データと、を含み、
前記比較条件は、前記今回眠気予兆データが前記前回眠気予兆データよりも大きく、且つ、前記前回眠気予兆データが前記長期眠気予兆データよりも大きいことである、請求項２または３に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
前記過去眠気予兆データは、
前記搭乗者が前記モビリティに前回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである前回眠気予兆データと、
前記搭乗者が過去に前記モビリティに複数回搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記単位時間当たりの前記眠気予兆データである長期眠気予兆データと、を含み、
前記比較条件は、前記今回眠気予兆データが前記前回眠気予兆データよりも大きく、且つ、前記前回眠気予兆データが前記長期眠気予兆データよりも大きいことである、請求項２または３に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項6】
前記過去眠気予兆データは、前記今回眠気予兆データが測定された時刻を含む過去の時間帯において前記搭乗者が前記モビリティに搭乗したときの前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである、請求項１～３のいずれか１項に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項7】
前記今回眠気予兆データは、現在を含む所定の比較期間における前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データであり、
前記過去眠気予兆データは、現在よりも前の前記比較期間における前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである、請求項１～３のいずれか１項に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
前記過去眠気予兆データは、現在よりも前の前記比較期間における前記心拍信号に基づいて算出された前記眠気予兆データである、請求項１～３のいずれか１項に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項8】
前記サービス提供部は、前記搭乗者の眠気が増加したと推定された場合、前記搭乗者に対して前記サービスを提供する時期を早めるように前記提供機器の制御を実行する、請求項１～３のいずれか１項に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項9】
前記過去眠気予兆データは、前記今回眠気予兆データの算出に用いられる前記心拍信号の期間よりも長時間である所定期間における前記心拍信号に基づいて算出された前記単位時間当たりの前記眠気予兆の検知回数または前記検知回数の相関値である、請求項１～３のいずれか１項に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項10】
前記サービス提供部は、前記提供機器としての、前記搭乗者の視覚、聴覚、触覚、嗅覚の少なくとも１つに対して注意喚起を付与する装置の制御を実行する、請求項１～３に記載のいずれか１項に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【請求項11】
前記サービス提供部は、前記提供機器としての、モビリティの安全性に関連するモビリティ安全機器の制御を実行する、請求項１～３のいずれか１項に記載の搭乗者の眠気情報サービス提供装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、搭乗者の眠気情報サービス提供装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、車両に例示されるモビリティの搭乗者の眠気に関して、搭乗者の心拍動間隔の時間変化と、予め定められた心拍動間隔の時間変化の判定基準に基づいて、比較的短時間で搭乗者の眠気を検知する技術が開示されている（特許文献１参照）。上記の技術においては、モビリティの搭乗者に、画像または音声によって、搭乗者に眠気に対応するメッセージが報知されるサービスが提供される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１８－１９２１２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
搭乗者の眠気が増加する場合、搭乗者の過去の生活状態に影響を受ける場合がある。例えば、過去数日間にわたって、睡眠不足状態が続いていたり、肉体疲労が蓄積されていたりする場合が想定される。このような場合には、眠気が検知されていない状態であっても、搭乗者の眠気が増加する可能性が高いと考えられる。このため、眠気に関する搭乗者の過去のデータに基づいて、搭乗者の眠気が増加する傾向にあるか否かを判断する精度を向上させることが望まれる。
【0005】
本発明は、かかる背景に鑑みてなされたものであり、搭乗者の眠気の変化を推定する精度が向上した、搭乗者の眠気情報サービス提供装置を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様は、
モビリティに搭乗した搭乗者の、搭乗時における生体信号を取得する取得装置と、
前記生体信号に基づいて、前記搭乗者の心拍に関する心拍信号を推定する推定部と、
前記心拍信号に基づいて、前記搭乗者の眠気予兆に関するデータであって、所定の計測時間内に計測される単位時間当たりの眠気予兆の検知回数または前記検知回数の相関値である眠気予兆データを算出する算出部と、
前記モビリティに現在搭乗している状態における前記搭乗者の前記眠気予兆データである今回眠気予兆データを取得する今回眠気予兆データ取得部と、
過去に前記搭乗者が前記モビリティに搭乗したときに検知された前記眠気予兆データである過去眠気予兆データを取得する過去眠気予兆データ取得部と、
前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが所定の比較条件を満たすか否かに基づいて、前記搭乗者の眠気が増加したか否かを推定する状態推定部と、
前記搭乗者の前記眠気が増加したと推定されたことに基づいて、前記搭乗者に対して特定のサービスを提供するための提供機器の制御を実行するサービス提供部と、
を備えた、搭乗者の眠気情報サービス提供装置にある。
モビリティに搭乗した搭乗者の、搭乗時における生体信号を取得する取得装置と、
前記生体信号に基づいて、前記搭乗者の心拍に関する心拍信号を推定する推定部と、
前記心拍信号に基づいて、前記搭乗者の眠気予兆に関するデータであって、所定の計測時間内に計測される単位時間当たりの眠気予兆の検知回数または前記検知回数の相関値である眠気予兆データを算出する算出部と、
前記モビリティに現在搭乗している状態における前記搭乗者の前記眠気予兆データである今回眠気予兆データを取得する今回眠気予兆データ取得部と、
過去に前記搭乗者が前記モビリティに搭乗したときに検知された前記眠気予兆データである過去眠気予兆データを取得する過去眠気予兆データ取得部と、
前記今回眠気予兆データと前記過去眠気予兆データとが所定の比較条件を満たすか否かに基づいて、前記搭乗者の眠気が増加したか否かを推定する状態推定部と、
前記搭乗者の前記眠気が増加したと推定されたことに基づいて、前記搭乗者に対して特定のサービスを提供するための提供機器の制御を実行するサービス提供部と、
を備えた、搭乗者の眠気情報サービス提供装置にある。
【発明の効果】
【0007】
本発明の一態様によれば、今回眠気予兆データと、過去眠気予兆データとが比較条件を満たすか否かに基づいて、搭乗者の眠気が増加したか否かを推定するので、搭乗者の眠気の経時変化を観測することができる。これにより、搭乗者の現在の情報である今回眠気予兆データのみから判断する場合に比べて、搭乗者の眠気の変化を推定する精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施形態１の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図2】実施形態１のセンサが取付けられるシートを示す断面図。
【図3】実施形態１の眠気予兆データに係る、心拍動間隔の経時変化を示すグラフ。
【図4】実施形態１の眠気情報サービス提供装置のメインルーチンのフローチャート。
【図5】実施形態１の状態推定処理１を示すフローチャート。
【図6】実施形態２の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図7】実施形態２の状態推定処理２を示すフローチャート。
【図8】実施形態３の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図9】実施形態３の状態推定処理３を示すフローチャート。
【図10】実施形態４の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図11】実施形態４の状態推定処理４を示すフローチャート。
【図12】実施形態５の状態推定処理５を示すフローチャート。
【図13】実施形態６の状態推定処理６を示すフローチャート。
【図14】実施形態７の状態推定処理７を示すフローチャート。
【図15】他の態様（２）の眠気情報サービス提供装置に係るシートを示す断面図。
【図16】他の態様（３）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図17】他の態様（４）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図18】他の態様（５）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図19】他の態様（６）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図20】他の態様（７）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図21】他の態様（８）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図22】他の態様（９）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【図23】他の態様（１０）の眠気情報サービス提供装置を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【0009】
（実施形態１）
１．眠気情報サービス提供装置１の概要
図１を参照して、実施形態１に係る眠気情報サービス提供装置１の概要について説明する。本形態の眠気情報サービス提供装置１は、モビリティ２に搭乗した搭乗者の眠気に関する眠気情報に係るサービスを、搭乗者に提供する。
１．眠気情報サービス提供装置１の概要
図１を参照して、実施形態１に係る眠気情報サービス提供装置１の概要について説明する。本形態の眠気情報サービス提供装置１は、モビリティ２に搭乗した搭乗者の眠気に関する眠気情報に係るサービスを、搭乗者に提供する。
【0010】
本形態のモビリティ２とは、乗用自動車、貨物用自動車、作業用自動車等の車両、電車、船舶、飛行機、ヘリコプター、乗用ドローン等、人が搭乗する移動手段をいう。
【0011】
図１に示すように、本形態の眠気情報サービス提供装置１は、センサ１０と、制御回路１１と、推定部１２と、算出部１３と、今回眠気予兆データ取得部１４と、過去眠気予兆データ取得部１５と、状態推定部１６と、サービス提供部１７と、ユーザーインターフェース１８（提供機器の一例）と、モビリティ安全機器１９（提供機器の一例）と、を備える。
【0012】
モビリティ２は、搭乗者が座るシート２１を備える。シート２１にはセンサ１０が取付けられている。シート２１が運転座席に適用される場合には、シート２１は、運転時における運転者による着座状態や運転者の生体信号ＢＳを検出するために用いられる。シート２１が運転座席と異なる座席に適用される場合には、シート２１は、運転者と異なるモビリティ２の搭乗者による着座状態や生体信号ＢＳを検出するために用いられる。
【0013】
シート２１は、図２に示すように、フレーム部２８と、クッション部２９と、センサ１０とを備える。本形態のシート２１は、ヘッドレスト２２ｃを備える。ただし、ヘッドレスト２２ｃは省略してもよい。
【0014】
フレーム部２８は、座面シートフレーム３１と、背面シートフレーム４１と、を備える。クッション部２９は、座面シートフレーム３１に取り付けられる座面シートクッション３０と、背面シートフレーム４１に取り付けられる背面シートクッション４２と、を備える。座面シートクッション３０は、第一座面シートクッション３２および第二座面シートクッション３５と、を備える。
【0015】
座面シートフレーム３１は、例えば、金属や硬質樹脂などの硬質材料により形成されており、モビリティ２に取り付けられる。座面シートフレーム３１は、板状をなす板状部を有する。板状部は、板面が上下方向を向くようにモビリティ２に取り付けられている。板状部の上面は、第一座面シートクッション３２が取り付けられる取り付け座面３１ａとされる。座面シートフレーム３１のうち板状部と異なる部分は棒状、柱状等、任意の形状に形成される。
【0016】
第一座面シートクッション３２は、発泡樹脂などの弾性材料により形成される。第一座面シートクッション３２は、座面シートフレーム３１の上面に形成された取り付け座面３１ａに載置された状態で取り付けられる。第一座面シートクッション３２の上面が、搭乗者の臀部により圧力を受ける受圧面３２ａとなる。第一座面シートクッション３２の下面、すなわち受圧面３２ａの裏側の面である反受圧面３２ｂは、座面シートフレーム３１の取り付け座面３１ａに対向する。
【0017】
第一座面シートクッション３２は、反受圧面３２ｂにおいて座面シートフレーム３１側に向けて、下方に開口する収容凹部５０を有する。収容凹部５０の断面形状は、多角形状、円形状、長円形状等、任意の形状とすることができる。本形態の収容凹部５０の断面形状は四角形状とされる。収容凹部５０のうち、収容凹部５０の開口する方向と反対側に位置する部分は収容凹部５０の底部５２とされる。
【0018】
収容凹部５０内には、第二座面シートクッション３５が収容されている。第二座面シートクッション３５は、座面シートフレーム３１の取り付け座面３１ａに取り付けられている。第二座面シートクッション３５のうち、座面シートフレーム３１の取り付け座面３１ａと対向する面は取り付け面３５ｂとされる。第一座面シートクッション３２と、第二座面シートクッション３５とが座面シートフレーム３１に取り付けられた状態で、第一座面シートクッション３２の反受圧面３２ｂと、第二座面シートクッション３５の取り付け面３５ｂとは、面一になっている。また、第一座面シートクッション３２と、第二座面シートクッション３５とが座面シートフレーム３１に取り付けられた状態で、収容凹部５０の内側面と、第二座面シートクッション３５の外側面との間には隙間が形成されている。第二座面シートクッション３５の上面（座面シートフレーム３１と反対側に位置する面）は、センサ１０を下方から押圧する第二押圧面３５ａとされる。ただし、第一座面シートクッション３２の収容凹部５０は上方に開口し、この収容凹部５０内に第二座面シートクッション３５が収容される構成としても良い。
【0019】
第一座面シートクッション３２の表面には、座面表皮部材３３が積層されている。座面表皮部材３３は、第一座面シートクッション３２の少なくとも受圧面３２ａを被覆する。座面表皮部材３３は、布、革など、第一座面シートクッション３２よりも伸縮しにくい材料により形成されている。
【0020】
背面シートフレーム４１は、例えば、金属や硬質樹脂などの硬質材料により形成されている。背面シートフレーム４１は、板状、棒状などに形成される。例えば、シート本体２２にリクライニング機能を設ける場合には、背面シートフレーム４１は、座面シートフレーム３１に揺動可能に支持される。もちろん、背面シートフレーム４１は、座面シートフレーム３１に一体的に固定されるようにしても良い。
【0021】
背面シートクッション４２は、発泡樹脂などの弾性材料により形成される。背面シートクッション４２は、背面シートフレーム４１に積層して取り付けられる。背面シートクッション４２のうち背面シートフレーム４１と反対側の面が、搭乗者の背部により圧力を受ける受圧面４２ａとなる。また、背面シートクッション４２のうち背面シートフレーム４１に対向する面が、背面シートクッション４２の反受圧面４２ｂとなる。
【0022】
背面シートクッション４２の表面には、背面表皮部材４３が被覆されている。背面表皮部材４３は、背面シートクッション４２の少なくとも受圧面４２ａを被覆する。背面表皮部材４３は、布、革などの材料により形成されている。
【0023】
ヘッドレスト２２ｃは、シート背面部２２ｂの上端に配置される。ヘッドレスト２２ｃは、クッション４５および表皮部材４６を備える。ここで、図２においては、第一座面シートクッション３２と背面シートクッション４２とを別体としたが、一体としても良い。また、背面シートクッション４２とヘッドレスト２２ｃとを別体としたが、一体としても良い。
【0024】
センサ１０は、第一座面シートクッション３２の収容凹部５０内に形成された第一押圧面５２ｂと、第二座面シートクッション３５の第二押圧面３５ａと、の間に配置される。第一押圧面５２ｂは、下方に突出する凸部５２ａに設けられている。ここで、搭乗者がシート本体２２に着座することにより、搭乗者の臀部から第一座面シートクッション３２の受圧面３２ａに圧力が付与され、当該圧力が第一座面シートクッション３２を介して第一座面シートクッション３２の第一押圧面５２ｂに伝達される。そして、第一座面シートクッション３２の第一押圧面５２ｂからセンサ１０が圧力を受ける。つまり、センサ１０は、搭乗者による着座状態において、第一座面シートクッション３２の受圧面３２ａから第一座面シートクッション３２を介して伝達される圧力に応じた物理量を検出する。
【0025】
ここで、センサ１０は、シート座面部２２ａに配置したが、シート背面部２２ｂに配置しても良い。この場合、センサ１０は、背面シートフレーム４１と背面シートクッション４２との間に配置される。そして、センサ１０は、搭乗者による着座状態において、背面シートクッション４２の受圧面３２ａから背面シートクッション４２を介して伝達される圧力に応じた物理量を検出する。
【0026】
図１に戻って、センサ１０は、センサ１０を制御するための制御回路１１と接続されている。制御回路１１は、センサ１０の動作を制御するとともに、センサ１０が検出した物理量をセンサ１０から取得する。制御回路１１は、センサ１０から取得した物理量について、搭乗者の生体信号ＢＳを検出する。制御回路１１は、生体信号ＢＳについて、増幅や、ノイズキャンセル等の加工を施しても良い。
【0027】
センサ１０と、制御回路１１により、搭乗者の生体信号ＢＳをモニターするモニタリングシステム５６（取得装置の一例）が構成される。
【0028】
制御回路１１は、生体信号ＢＳをＥＣＵ５７（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）に送信する。ＥＣＵ５７は、推定部１２と、算出部１３と、を備える。
【0029】
推定部１２は、モニタリングシステム５６の制御回路１１から取得した生体信号ＢＳを取得する。生体信号ＢＳは、搭乗者の心拍、脈拍、体動、呼吸などの上位概念であり、また、心拍、脈拍、体動、呼吸などの信号が混在したものも含む。脈拍は、動脈に生じる拍動を意味する。一方、心拍は、心臓が全身に血液を送り出す拍動を意味する。健常者であれば、通常、心拍と脈拍とは一致するので、以下、心拍と脈拍をまとめて、心拍に関する心拍信号ＨＳと呼称する。推定部１２は、生体信号ＢＳから、搭乗者の心拍に関する心拍信号ＨＳを推定する。
【0030】
算出部１３は、心拍信号ＨＳに基づいて、搭乗者の眠気予兆に関する眠気予兆データＤＤを算出する。眠気予兆データＤＤは、所定の計測時間内に計測される単位時間当たりの眠気予兆の検知回数または検知回数の相関値である。本形態においては、心拍信号ＨＳに基づいて算出される、搭乗者の心拍の時間間隔の変化に基づいて搭乗者に眠気が生じているか否かを判定する。なお、以下の説明において、搭乗者の心拍の時間間隔を単に心拍動間隔とも記載する。
【0031】
図３を参照して、眠気予兆データＤＤについて説明する。図３に示すグラフは、心拍動間隔の経時変化を示す。心拍動間隔が大きくなるということは、搭乗者の心拍がゆっくりと脈打つことを意味する。心拍動間隔が小さくなるということは、搭乗者の心拍が早く脈打つことを意味する。
【0032】
図３に示すグラフの波形は、搭乗者の眠気を判定する基準である波形を示す。図３のグラフのうち、領域Ｄで示される波形が、搭乗者の眠気を判定する基準の一例を示す波形である。領域Ｄに係る波形は、領域Ａ～領域Ｃに係る波形を含む。領域Ａは心拍動間隔が小さくなる領域であり、グラフが下降する第１期間とされる。領域Ｂは、第１期間の後に生じるものであって、心拍動間隔が増加する第２期間とされる。領域Ｃは、第２期間の後に生じるものであって、心拍動間隔は減少した後に増加する。すなわち、第３期間において、心拍動間隔は脈動する。なお、測定時間に対する心拍動間隔のグラフにおける、搭乗者の眠気の判定基準については、特開２０１８－１９２１２８号公報に記載されている。
【0033】
領域Ａにおいて、心拍動間隔は減少している。これは、瞼が閉じるのを我慢しようとして搭乗者が瞼に力を入れるなど、搭乗者が眠気に耐えようとするために心拍数が増加する状態に対応している。心拍数が増加すると、鼓動が早くなって心拍動間隔は減少する。
【0034】
領域Ｂにおいて、心拍動間隔は増加している。これは、眠気を紛らせた後に再び眠気が生じ、心拍動間隔が長くなる期間に相当する。搭乗者に眠気が生じると、心拍動間隔が増加する（心拍数が減少する）からである。
【0035】
領域Ｃは、眠気が継続する期間に相当する。
【0036】
上記のように、搭乗者が意識的または無意識的に眠気に抵抗しようとする領域（領域Ａに相当）と、再び眠気が生じる領域（領域Ｂおよび領域Ｃ）と、が連続する波形（領域Ｄ）の有無により、搭乗者の眠気を判定することができる。
【0037】
眠気予兆データＤＤは、所定の計測時間における領域Ｄに相当する波形の検知回数、または、所定の計測時間における領域Ｄに相当する波形から算出された演算値の積算値である。
【0038】
図１に戻って、算出部１３は、眠気予兆データＤＤをユーザーインターフェース１８（提供装置の一例）に送信する。ユーザーインターフェース１８としては、カーナビゲーションシステム、スマートフォン、スマートウォッチ、センサ１０専用の端末装置等が例示される。本形態では、モビリティ２に取付けられたカーナビゲーションシステムが採用される。
【0039】
ユーザーインターフェース１８は、搭乗者に特定のサービスを提供するための画面表示装置（図示せず）およびスピーカ（図示せず）の、双方または一方を備える。ユーザーインターフェース１８は、画像または音声によって、搭乗者に特定のサービスを提供する。
【0040】
ユーザーインターフェース１８は、図示しない通信装置を備えており、この通信装置によってインターネット等のネットワーク５８と接続されている。ユーザーインターフェース１８は、ネットワーク５８を介してクラウド５９とデータの送信または受信を行う。
【0041】
クラウド５９は、今回眠気予兆データ取得部１４と、過去眠気予兆データ取得部１５と、状態推定部１６と、記憶部６０と、を備える。
【0042】
今回眠気予兆データ取得部１４は、ユーザーインターフェース１８からネットワーク５８を介して今回眠気予兆データＤＤＡを取得する。今回眠気予兆データＤＤＡは、モビリティ２に現在搭乗している状態における搭乗者の眠気予兆データＤＤと定義される。
【0043】
ユーザーインターフェース１８からネットワーク５８を介してクラウド５９に送信された眠気予兆データＤＤは、今回眠気予兆データ取得部１４に取得されるとともに、順次、記憶部６０に格納される。
【0044】
過去眠気予兆データ取得部１５は、記憶部６０に格納された過去眠気予兆データＤＤＢを取得する。過去眠気予兆データＤＤＢは、過去に搭乗者がモビリティ２に搭乗したときに検知された眠気予兆データＤＤである。
【0045】
状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとの違いに基づいて、搭乗者の健康状態の変化を推定する。
【0046】
記憶部６０は、ユーザーインターフェース１８からネットワーク５８を介して送信された過去眠気予兆データＤＤＢを格納する。また、記憶部６０は、眠気予兆データＤＤと、眠気判定基準ＤＣＡと、比較条件ＣＣと、を格納する。
【0047】
状態推定部１６によって推定された搭乗者の眠気に関する推定結果は、ネットワーク５８を介してユーザーインターフェース１８に送信される。ユーザーインターフェース１８に送信された、搭乗者の眠気に関する推定結果は、サービス提供部１７に送信される。サービス提供部１７は、当業者の眠気が増加したと推定された結果に基づいて、ナビゲーションシステムの動作を制御する。
【0048】
また、サービス提供部１７は、当業者の眠気が増加したと推定された結果に基づいて、モビリティ安全機器１９の制御を実行する。モビリティ安全機器１９は特に限定されないが、モビリティ２が安全に移動するためにモビリティ２に取付けられた装置である。モビリティ安全機器１９としては、自動ブレーキシステム、アクセル制御システム、ステアリングホイールの接触検知装置、車載カメラによる眠気予兆検知システム等が例示される。
【0049】
２．実施形態の動作
２－１．メインルーチン
次に、図４を参照して、本形態の眠気情報サービス提供装置１の動作について説明する。図４に、本形態の眠気情報サービス提供装置１の動作のフローチャートを示す。眠気情報サービス提供装置１が起動すると、生体信号取得処理Ｓ１が実行される。生体信号取得処理Ｓ１においては、センサ１０が、モビリティ２のシート２１に座った搭乗者から物理量を検出する。センサ１０が検出した物理量は制御回路１１に伝達され、制御回路１１は物理量に基づいて搭乗者の生体信号ＢＳを算出する。
２－１．メインルーチン
次に、図４を参照して、本形態の眠気情報サービス提供装置１の動作について説明する。図４に、本形態の眠気情報サービス提供装置１の動作のフローチャートを示す。眠気情報サービス提供装置１が起動すると、生体信号取得処理Ｓ１が実行される。生体信号取得処理Ｓ１においては、センサ１０が、モビリティ２のシート２１に座った搭乗者から物理量を検出する。センサ１０が検出した物理量は制御回路１１に伝達され、制御回路１１は物理量に基づいて搭乗者の生体信号ＢＳを算出する。
【0050】
次に、心拍信号推定処理Ｓ２が実行される。心拍信号推定処理Ｓ２においては、推定部１２が、制御回路１１から取得した生体信号ＢＳに基づいて、搭乗者の心拍に関する心拍信号ＨＳを推定する。
【0051】
次に、眠気予兆データ算出処理Ｓ３が実行される。眠気予兆データ算出処理Ｓ３においては、算出部１３が、推定部１２から取得した心拍信号ＨＳに基づいて、眠気予兆データＤＤを算出する。算出された眠気予兆データＤＤは、ユーザーインターフェース１８からネットワーク５８を介してクラウド５９に送信される。
【0052】
次に、状態推定処理Ｓ４が実行される。状態推定処理Ｓ４においては、状態推定部１６が、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たすか否かに基づいて、搭乗者の眠気が増加したか否かを推定する。
【0053】
次に、サービス提供処理Ｓ５が実行される。サービス提供処理Ｓ５においては、サービス提供部１７が、状態推定部１６から取得した搭乗者の眠気が増加したと推定されたことに基づいて、搭乗者に特定のサービスを提供するための提供機器の制御を実行する。以下に具体的に説明する。
【0054】
サービス提供部１７は、搭乗者の視覚、聴覚、触覚、嗅覚の少なくとも１つに対して注意喚起を付与するユーザーインターフェース１８の制御を実行する構成としても良い。
【0055】
ユーザーインターフェース１８としてカーナビゲーションシステムが適用された場合には、例えば、以下のようなサービスを提供できる。ユーザーインターフェース１８は、例えば、搭乗者に、搭乗者の眠気が増加したことを端的に伝えるメッセージを音声で伝えたり、画面に表示したりしてもよい。メッセージは特に限定されず、例えば、「眠気が増加しています。」、「休憩してはいかがですか？」等、任意のメッセージを採用できる。
【0056】
また、ユーザーインターフェース１８は、搭乗者を覚醒させるために、警告音を発しても良い。
【0057】
また、ユーザーインターフェース１８として、例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチが適用された場合には、サービス提供部１７は、ユーザーインターフェース１８を振動させることにより、搭乗者の触覚を通じて振動によって覚醒させる構成としても良い。
【0058】
サービス提供部１７は、モビリティ安全機器１９を制御する構成としても良い。例えば、モビリティ安全機器１９として自動ブレーキシステムが適用された場合、自動ブレーキの感度を上げて、早めに軽減ブレーキが発動するように制御する構成としても良い。
【0059】
また、モビリティ安全機器１９として、アクセル制御システムが適用された場合、サービス提供部１７は、アクセル開度に上限を設定し、搭乗者がアクセルを急に踏み込んでも、モビリティ２が急加速することを抑制する構成としても良い。
【0060】
また、モビリティ安全機器１９として、ステアリングホイールの接触検知装置が適用された場合、搭乗者の接触検知をするための時間間隔を短くする構成としても良い。これにより、搭乗者のステアリングホイールへの接触状態を頻繁に検知し、搭乗者に対してステアリングホイールへの接触を頻繁に警告する。警告を受けても搭乗者がステアリングホイールに接触しない場合、サービス提供部１７は、自動ブレーキシステムおよびアクセル制御システムを制御することにより速やかに自動停車モードに移行し、モビリティ２を安全に停車させる構成としても良い。
【0061】
また、サービス提供装置は、ステアリングホイールを振動させて、振動により搭乗者の覚醒を促す構成としても良い。
【0062】
また、モビリティ安全機器１９として車載カメラによる眠気予兆検知システムが適用された場合、サービス提供部１７は、カメラシステムの感度を上げて、搭乗者に対する警告が発せられやすくする構成としても良い。
【0063】
サービス提供処理Ｓ５が終了すると、眠気情報サービス提供装置１の動作は終了する。
【0064】
２－２．状態推定処理
次に、図５を参照して、状態推定処理Ｓ４について詳細に説明する。本形態においては、図５に示すように、状態推定処理Ｓ４として、状態推定処理１（Ｓ１０）が実行される。図５に、状態推定処理１（Ｓ１０）のフローチャートを示す。本形態の状態推定処理１は、後に詳述するように、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上である場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する。さらに、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であり、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たす場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する。
次に、図５を参照して、状態推定処理Ｓ４について詳細に説明する。本形態においては、図５に示すように、状態推定処理Ｓ４として、状態推定処理１（Ｓ１０）が実行される。図５に、状態推定処理１（Ｓ１０）のフローチャートを示す。本形態の状態推定処理１は、後に詳述するように、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上である場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する。さらに、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であり、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たす場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する。
【0065】
今回眠気予兆データ取得部１４は、今回眠気予兆データＤＤＡを取得する（Ｓ１１）。
【0066】
次に、過去眠気予兆データ取得部１５は、過去眠気予兆データＤＤＢを記憶部６０から取得する（Ｓ１２）。
【0067】
次に、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが、眠気判定基準ＤＣＡ以上であるかについて判断する（Ｓ１３）。
【0068】
今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるとき（Ｓ１３：Ｙ）、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより状態推定処理１（Ｓ１０）が終了する。
【0069】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であるとき（Ｓ１３：Ｎ）、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たすかについて判断する（Ｓ１５）。
【0070】
今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たすとき（Ｓ１５：Ｙ）、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより状態推定処理１（Ｓ１０）が終了する。
【0071】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たさないとき（Ｓ１５：Ｎ）、状態推定処理１（Ｓ１０）が終了する。
【0072】
３．本形態の作用効果
本形態によれば、今回眠気予兆データＤＤＡと、過去眠気予兆データＤＤＢとが所定の比較条件ＣＣを満たすか否かに基づいて、搭乗者の眠気が増加したか否かを推定するので、搭乗者の眠気の経時変化を推定することができる。これにより、搭乗者の現在の情報である今回眠気予兆データＤＤＡのみから判断する場合に比べて、搭乗者の眠気の変化を推定する精度を向上させることができる。
本形態によれば、今回眠気予兆データＤＤＡと、過去眠気予兆データＤＤＢとが所定の比較条件ＣＣを満たすか否かに基づいて、搭乗者の眠気が増加したか否かを推定するので、搭乗者の眠気の経時変化を推定することができる。これにより、搭乗者の現在の情報である今回眠気予兆データＤＤＡのみから判断する場合に比べて、搭乗者の眠気の変化を推定する精度を向上させることができる。
【0073】
例えば、今回眠気予兆データＤＤＡにおいて、１０分間に３回の眠気予兆データＤＤが観測されたと仮定する。一方、過去眠気予兆データＤＤＢにおいては、１０分間に２回の眠気予兆データＤＤが観測された仮定する。この場合、過去眠気予兆データＤＤＢと今回眠気予兆データＤＤＡとを比較すると、単位時間当たりの眠気予兆データＤＤの頻度が増加している。上記に例示したような、今回眠気予兆データＤＤＡと、過去眠気予兆データＤＤＢとの間における頻度の増加が、所定の比較条件ＣＣを満たす場合には、搭乗者の眠気が増加したと推定することができる。
【0074】
また、本形態においては、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上である場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定し、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であったときであり、且つ、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たすときに、搭乗者の眠気が増加したと推定する。これにより、本形態では、２つの異なる基準に基づいたサービスを、搭乗者に提供することができる。これにより、搭乗者に対して、より緻密なサービスと提供することができる。
【0075】
まず、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上である場合には、搭乗者に眠気が増加したことに基づくサービスを提供する。例えば、警告音を発したり、「眠気が増加しています。休憩してください。」と画面表示したり、音声を発したり、する。または、自動ブレーキの感度を上げて、早めに軽減ブレーキが発動するように制御したり、アクセル開度に上限を設定し、搭乗者がアクセルを急に踏み込んでも、モビリティ２が急加速することを抑制したりしてもよい。また、搭乗者のステアリングホイールへの接触状態を頻繁に検知し、搭乗者に対してステアリングホイールへの接触を頻繁に警告する。警告を受けても搭乗者がステアリングホイールに接触しない場合、サービス提供部１７は、自動ブレーキシステムおよびアクセル制御システムを制御することにより速やかに自動停車モードに移行し、モビリティ２を安全に停車させる構成としても良い。
【0076】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であったときには、搭乗者に強度の眠気は発生していないと推定される。しかし、本形態においては、上記の場合であっても、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たすときに、搭乗者の眠気が増加したと推定する。これにより、搭乗者に、強度の眠気が発生する前の段階で、眠気が増加したことに基づくサービスを提供することができる。例えば、「休憩してはいかがですか？」と画面表示したり音声を発したりすることができる。また、カメラシステムの感度を上げて、搭乗者に対する警告が発せられやすくする構成としても良い。また、ステアリングホイールを振動させて、振動により搭乗者の覚醒を促す構成としても良い。
【0077】
【0078】
また、状態推定処理１（Ｓ１０）に代えて、状態推定処理２（Ｓ２０）が実行される点で、実施形態１と異なる（図７参照）。なお、実施形態２以降において用いた符号のうち、既出の実施形態において用いた符号と同一のものは、特に示さない限り、既出の実施形態におけるものと同様の構成要素等を表す。
【0079】
次に、図７を参照して、状態推定処理２（Ｓ２０）について説明する。本形態の状態推定処理２（Ｓ２０）は、今回眠気予兆データＤＤＡが第二眠気判定基準ＤＣＢ以上であるかを判定するステップ（Ｓ２１）が実行される点で、図５の状態推定処理１（Ｓ１０）と異なる。状態推定処理１（Ｓ１０）と同じ処理については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【0080】
図７に示すように、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たすとき（Ｓ１５：Ｎ）、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが、記憶部６０に格納された第二眠気判定基準ＤＣＢ以上であるかを判定する（Ｓ２１）。
【0081】
今回眠気予兆データＤＤＡが第二眠気判定基準ＤＣＢ以上であるとき（Ｓ２１：Ｙ）、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加した推定する（Ｓ１４）。これにより状態推定処理２（Ｓ２０）が終了する。
【0082】
今回眠気予兆データＤＤＡが第二眠気判定基準ＤＣＢ未満であるとき（Ｓ２１：Ｎ）、状態推定処理２（Ｓ２０）が終了する。
【0083】
本形態によれば、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であって、且つ、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとが比較条件ＣＣを満たす場合には、今回眠気予兆データＤＤＡと第二眠気判定基準ＤＣＢとを比較する。第二眠気判定基準ＤＣＢは眠気判定基準ＤＣＡよりも小さいので、搭乗者の眠気が増加したと推定されやすくなっている。これにより、眠気判定基準ＤＣＡによっては搭乗者の眠気が増加していないと推定された場合でも、今回眠気予兆データＤＤＡと過去眠気予兆データＤＤＢとを相対的に比較して比較条件ＣＣが満たされる場合には、眠気判定基準ＤＣＡよりも低いレベルにおける搭乗者の眠気の変化を推定し、搭乗者の眠気が増加したと推定されやすくすることができる。この結果、搭乗者のモビリティ２運転時における安全性を向上させることができる。
【0084】
（実施形態３）
次に、図８～図９を参照して、実施形態３について説明する。図８に示すように、本形態は、過去眠気予兆データＤＤＢが、前回眠気予兆データＤＤＣと、前々回眠気予兆データＤＤＤと、を備える点で、実施形態１と異なる。
次に、図８～図９を参照して、実施形態３について説明する。図８に示すように、本形態は、過去眠気予兆データＤＤＢが、前回眠気予兆データＤＤＣと、前々回眠気予兆データＤＤＤと、を備える点で、実施形態１と異なる。
【0085】
また、状態推定処理１（Ｓ１０）に代えて、状態推定処理３（Ｓ３０）が実行される点で、実施形態１と異なる（図９参照）。
【0086】
次に、図９を参照して、状態推定処理３（Ｓ３０）について説明する。状態推定処理３（Ｓ３０）が実行されると、今回眠気予兆データ取得部１４が今回眠気予兆データＤＤＡを取得する（Ｓ１１）。
【0087】
次に、過去眠気予兆データ取得部１５は、前回眠気予兆データＤＤＣを記憶部６０から取得する（Ｓ３１）。前回眠気予兆データＤＤＣは、搭乗者がモビリティ２に前回搭乗したときの心拍信号ＨＳに基づいて算出された眠気予兆データＤＤである。
【0088】
次に、過去眠気予兆データ取得部１５は前々回眠気予兆データＤＤＤを記憶部６０から取得する（Ｓ３２）。前々回眠気予兆データＤＤＤは、搭乗者がモビリティ２に前々回搭乗したときの心拍信号ＨＳに基づいて算出された眠気予兆データＤＤである。
【0089】
次に、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるかを判定する（Ｓ１３）。
【0090】
今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるとき（Ｓ１３：Ｙ）、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理３（Ｓ３０）は終了する。
【0091】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であるとき（Ｓ１３：Ｎ）、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣより大きいかについて判断する（Ｓ３３）。
【0092】
今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣより大きいとき（Ｓ３３：Ｙ）、状態推定部１６は、前回眠気予兆データＤＤＣが前々回眠気予兆データＤＤＤより大きいかについて判断する（Ｓ３４）。
【0093】
前回眠気予兆データＤＤＣが前々回眠気予兆データＤＤＤより大きいとき（Ｓ３４：Ｙ）、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理３（Ｓ３０）は終了する。このように、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣよりも大きく、且つ、前回眠気予兆データＤＤＣが前々回眠気予兆データＤＤＤよりも大きいとき、搭乗者の眠気が増加したと推定する。すなわち、本形態の比較条件ＣＣは、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣよりも大きく、且つ、前回眠気予兆データＤＤＣが前々回眠気予兆データＤＤＤよりも大きいことである。
【0094】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣ以下であるとき（Ｓ３３：Ｎ）、状態推定処理３（Ｓ３０）は終了する。
【0095】
また、前記眠気予兆データが前々回眠気予兆データＤＤＤ以下であるとき（Ｓ３４：Ｎ）、状態推定処理３（Ｓ３０）は終了する。
【0096】
本形態によれば、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であり、今回眠気予兆データＤＤＡと、前回眠気予兆データＤＤＣと、前々回眠気予兆データＤＤＤとが、比較条件ＣＣを満たす場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する。上記したように本形態の比較条件ＣＣは、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣよりも大きく、且つ、前回眠気予兆データＤＤＣが前々回眠気予兆データＤＤＤよりも大きいことである。このように、前回眠気予兆データＤＤＣおよび前々回眠気予兆データＤＤＤを用いることにより、搭乗者の眠気判定をより精密に行うことができる。
【0097】
（実施形態４）
次に、図１０～図１１を参照して、実施形態４について説明する。図１０に示すように、本形態においては、過去眠気予兆データＤＤＢが、前々回眠気予兆データＤＤＤに代えて、長期眠気予兆データＤＤＥを備える点で、実施形態３と異なる。
次に、図１０～図１１を参照して、実施形態４について説明する。図１０に示すように、本形態においては、過去眠気予兆データＤＤＢが、前々回眠気予兆データＤＤＤに代えて、長期眠気予兆データＤＤＥを備える点で、実施形態３と異なる。
【0098】
また、本形態は、状態推定処理３（Ｓ３０）に代えて、状態推定処理４（Ｓ４０）が実行される点で、実施形態３と異なる（図１１）。
【0099】
図１１に、状態推定処理４（Ｓ４０）のフローチャートを示す。状態推定処理４（Ｓ４０）は、過去眠気予兆データ取得部１５が長期眠気予兆データＤＤＥを取得する処理を実行する点（Ｓ４１）と、状態推定部１６が、前回眠気予兆データＤＤＣが長期眠気予兆データＤＤＥより大きいかを判断する点（Ｓ４２）で、実施形態３と異なる。
【0100】
図１１に示すように、状態推定処理４（Ｓ４０）が実行されると、Ｓ１１とＳ３１が実行される。Ｓ１１およびＳ３１については実施形態３と同じ処理なので、重複する説明を省略する。
【0101】
過去眠気予兆データ取得部１５は、長期眠気予兆データＤＤＥを取得する（Ｓ４１）。長期眠気予兆データＤＤＥは、搭乗者が過去にモビリティ２に複数回搭乗したときの心拍信号ＨＳに基づいて算出された単位時間当たりの眠気予兆データＤＤである。
【0102】
続いて、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが、眠気判定基準ＤＣＡ以上であるかを判定する（Ｓ１３）。
【0103】
今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるとき（Ｓ１３：Ｙ）、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理４（Ｓ４０）は終了する。
【0104】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡより小さいとき（Ｓ１３：Ｎ）、状態推定部は、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣより大きいか否かについて判定する（Ｓ３３）。
【0105】
今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣより大きいとき（Ｓ３３：Ｙ）、状態推定部１６は、前回眠気予兆データＤＤＣが長期眠気予兆データＤＤＥより大きいかについて判断する（Ｓ４２）。
【0106】
前記眠気予兆データが長期眠気予兆データＤＤＥより大きいとき（Ｓ４２：Ｙ）、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理４（Ｓ４０）は終了する。このように、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣよりも大きく、且つ、前回眠気予兆データＤＤＣが長期眠気予兆データＤＤＥよりも大きいとき、搭乗者の眠気が増加したと推定する。すなわち、本形態の比較条件ＣＣは、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣよりも大きく、且つ、前回眠気予兆データＤＤＣが長期眠気予兆データＤＤＥよりも大きいことである。
【0107】
一方、今回眠気予兆データが前回眠気予兆データＤＤＣ以下であるとき（Ｓ３３：Ｎ）、状態推定処理４（Ｓ４０）が終了する。
【0108】
また、前回眠気予兆データＤＤＣが長期眠気予兆データＤＤＥ以下であるとき（Ｓ４２：Ｎ）、状態推定処理４（Ｓ４０）が終了する。
【0109】
本形態によれば、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ未満であり、今回眠気予兆データＤＤＡと、前回眠気予兆データＤＤＣと、長期眠気予兆データＤＤＥとが、比較条件ＣＣを満たす場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する。上記したように本形態の比較条件ＣＣは、今回眠気予兆データＤＤＡが前回眠気予兆データＤＤＣよりも大きく、且つ、前回眠気予兆データＤＤＣが長期眠気予兆データＤＤＥよりも大きいことである。このように、搭乗者の眠気が増加したかを推定する際に、長期眠気予兆データＤＤＥを用いることにより、比較的に長期にわたる搭乗者の健康状態を考慮して、搭乗者の眠気を推定することができる。以下に詳細に説明する。
【0110】
例えば、眠気判定基準ＤＣＡにおいては、１０分間に５回の眠気予兆データＤＤが観測された場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する設定になっていたと仮定する。このとき、例えば、今回眠気予兆データＤＤＡにおいては、１０分間に３回の眠気予兆データＤＤが観測される状態が継続していたと仮定する。この場合、眠気判定基準ＤＣＡに基づいて場合、搭乗者の眠気が増加したとは推定されない。
【0111】
しかし、例えば、１週間前の過去眠気予兆データＤＤＢにおいては、１０分間に２回の眠気予兆データＤＤが観測されていたと仮定する。そうすると、先週から今週にかけて、１０分間における眠気予兆データＤＤの観測回数は、２回から３回に増加している。本形態によれば、状態推定部１６は、搭乗者の眠気が増加したと推定することができる。これにより、眠気判定基準ＤＣＡによっては推定されない搭乗者の眠気を、精度よく推定することが可能となる。ただし、眠気判定基準ＤＣＡは上記の値に限定されない。
【0112】
（実施形態５）
次に、図１２を参照して、実施形態５について説明する。本形態は、状態推定処理１（Ｓ１０）に代えて、状態推定処理５（Ｓ５０）が実行される点で実施形態１と異なる。
次に、図１２を参照して、実施形態５について説明する。本形態は、状態推定処理１（Ｓ１０）に代えて、状態推定処理５（Ｓ５０）が実行される点で実施形態１と異なる。
【0113】
状態推定処理５（Ｓ５０）においては、図５のＳ１２に代えて、Ｓ５１が実行される点、および、Ｓ１５に代えて、Ｓ５２が実行される点で、状態推定処理１（Ｓ１０）と異なる。図５の状態推定処理１（Ｓ１０）と同じ処理については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【0114】
過去眠気予兆データ取得部１５は、記憶部６０から、同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦを取得する（Ｓ５１）。同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦは、今回眠気予兆データＤＤＡが測定された時刻を含む過去の時間帯において搭乗者がモビリティ２に搭乗したときの心拍信号ＨＳに基づいて算出された眠気予兆データＤＤである。
【0115】
同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦについて説明する。例えば、モビリティ２を利用する搭乗者が、月曜日から金曜日の平日において、毎日、７：３０～８：３０に、モビリティ２に乗って通勤する場合を想定する。例えば、金曜日の朝８：００における搭乗時に、今回眠気予兆データＤＤＡを取得した場合に、前日の木曜日の７：３０～８：３０における過去眠気予兆データＤＤＢが、同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦとして例示される。上記した例においては、前日の木曜日に限られず、今回眠気予兆データＤＤＡが測定された金曜日より前の朝８：００を含む時間帯におけるモビリティ２搭乗時に測定された眠気予兆データＤＤが、同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦとすることができる。ただし、今回眠気予兆データＤＤＡの測定時は任意であり、上記の時間帯に限定されない。
【0116】
本形態においては、Ｓ５２において、状態推定部１６が、今回眠気予兆データＤＤＡと、同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦとが比較条件ＣＣを満たすか否かについて判定する。同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦは、今回眠気予兆データＤＤＡが測定された時刻を含む過去の時間帯において算出されている。このため、同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦの測定条件は、今回眠気予兆データＤＤＡの測定時刻と異なる時間帯に測定された過去眠気予兆データＤＤＢと比べて、比較的に類似している。比較的に類似した条件で測定された同時間帯過去眠気予兆データＤＤＦと今回眠気予兆データＤＤＡとを相対的に比較することにより、過去から現在に至る搭乗者の眠気の経時的な変化を精度よく推定することができる。
【0117】
【0118】
図１３に、状態推定処理６（Ｓ６０）のフローチャートを示す。状態推定処理６（Ｓ６０）が実行されると、今回眠気予兆データ取得部１４は、今回眠気予兆データＤＤＡを取得する（Ｓ１１）。
【0119】
次に、今回眠気予兆データ取得部１４は、長期間今回眠気予兆データＤＤＧを取得する（Ｓ６１）。長期間今回眠気予兆データＤＤＧは、現在を含む所定の比較期間における心拍信号ＨＳに基づいて算出された眠気予兆データＤＤである。比較期間は、今回眠気予兆データＤＤＡを取得する際の最短時間よりも長い期間である。比較期間としては、例えば、１回の搭乗時間、１日間、１週間、１か月等、任意の期間を適宜に選択することができる。期間は、搭乗者が選択しても良いし、予め設定されていても良い。
【0120】
次に、過去眠気予兆データ取得部１５は、長期間過去眠気予兆データＤＤＨを記憶部６０から取得する（Ｓ６２）。長期間過去眠気予兆データＤＤＨは、現在よりも前の比較期間における心拍信号ＨＳに基づいて算出された眠気予兆データＤＤである。比較期間については、長期間今回眠気予兆データＤＤＧと同様であるので重複する説明を省略する。本形態においては、長期間今回眠気予兆データＤＤＧに係る比較期間と、長期間過去眠気予兆データＤＤＨに係る比較期間とは、同じである。
【0121】
次に、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるかを判定する（Ｓ１３）。
【0122】
今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるとき（Ｓ１３：Ｙ）、状態推定部１６は搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理６（Ｓ６０）は終了する。
【0123】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡより小さいとき（Ｓ１３：Ｎ）、状態推定部１６は、長期間今回眠気予兆データＤＤＧと、長期間過去眠気予兆データＤＤＨと、が比較条件ＣＣを満たすか判定する（Ｓ６３）。
【0124】
長期間今回眠気予兆データＤＤＧと、長期間過去眠気予兆データＤＤＨと、が比較条件ＣＣを満たすとき（Ｓ６３：Ｙ）、状態推定部１６は搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理６（Ｓ６０）は終了する。
【0125】
一方、長期間今回眠気予兆データＤＤＧと、長期間過去眠気予兆データＤＤＨと、が比較条件ＣＣを満たさないとき（Ｓ６３：Ｎ）、状態推定処理６（Ｓ６０）は終了する。
【0126】
本形態によれば、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡより小さく、搭乗者の眠気が増加したと推定されない場合に、長期間今回眠気予兆データＤＤＧと、長期間過去眠気予兆データＤＤＨと、を相対比較し、比較条件ＣＣを満たすか否かに基づいて、当業者の眠気が増加したか否かを推定する。長期間今回眠気予兆データＤＤＧと、長期間過去眠気予兆データＤＤＨとを比較することにより、比較的長い期間における今回眠気予兆データＤＤＡと、過去眠気予兆データＤＤＢとを比較することができるので、長期的な視野から、搭乗者の眠気の経時変化を推定することができる。
【0127】
例えば、比較期間を１回の搭乗時間とすると、１回の搭乗時間ごとの眠気の変化を推定できる。同様に、１日ごと、１週間ごと、１か月ごとの搭乗期間における搭乗者の眠気の変化を推定できる。また、任意の期間を設定することにより、例えば、運送業務に携わる搭乗者について、勤務のシフト期間ごとの眠気の変化を推定することができる。このように長期的な視野から、搭乗者の眠気の変化を推定できる。
【0128】
【0129】
図１４に、状態推定処理７（Ｓ７０）のフローチャートを示す。状態推定処理６（Ｓ７０）が実行されると、今回眠気予兆データ取得部１４は、今回眠気予兆データＤＤＡを取得する（Ｓ１１）。
【0130】
次に、過去眠気予兆データ取得部１５が、長時間過去眠気予兆データＤＤＩを記憶部６０から取得する（Ｓ７１）。長時間過去眠気予兆データＤＤＩは、今回眠気予兆データＤＤＡの算出に用いられる心拍信号ＨＳの期間よりも長時間である所定期間における心拍信号ＨＳに基づいて算出された単位時間当たりの眠気予兆の検知回数または検知回数の相関値である。所定期間としては、１回の搭乗時間、１日間、１週間、１か月等、任意の期間を選択できる。
【0131】
次に、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるかを判定する（Ｓ１３）。
【0132】
今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡ以上であるとき（Ｓ１３：Ｙ）、状態推定部１６は搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理７（Ｓ７０）は終了する。
【0133】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡが眠気判定基準ＤＣＡより小さいとき（Ｓ１３：Ｎ）、状態推定部１６は、今回眠気予兆データＤＤＡと長時間過去眠気予兆データＤＤＩとが比較条件ＣＣを満たすか判定する（Ｓ７２）。
【0134】
今回眠気予兆データＤＤＡと、長時間過去眠気予兆データＤＤＩと、が比較条件ＣＣを満たすとき（Ｓ７２：Ｙ）、状態推定部１６は搭乗者の眠気が増加したと推定する（Ｓ１４）。これにより、状態推定処理７（Ｓ７０）は終了する。
【0135】
一方、今回眠気予兆データＤＤＡと、長時間過去眠気予兆データＤＤＩと、が比較条件ＣＣを満たさないとき（Ｓ７２：Ｎ）、状態推定処理７（Ｓ７０）は終了する。
【0136】
本形態によれば、今回眠気予兆データＤＤＡと、当該今回眠気予兆データＤＤＡよりも長時間である所定期間に計測された長時間眠気予兆データと、が比較条件ＣＣを満たすか否かに基づいて、搭乗者の眠気が増加したか否かが推定される。例えば、所定期間を１週間に設定したとする。この場合において、例えば、搭乗者の今回眠気予兆データＤＤＡにおいては１０分間に３回、眠気予兆データＤＤが観測されたとする。一方、長時間過去眠気予兆データＤＤＩにおいて、単位時間を１０分間としたときに、眠気予兆データＤＤが１０分間に２回、観測されたとする。そうすると、先週と比べて、搭乗者の眠気が増加する方向に変化したことが分かる。これにより、長時間にわたる搭乗者の眠気の経時的な変化に基づいて、搭乗者の眠気の変化を推定することができる。
【0137】
（実施形態８）
次に、実施形態８について説明する。本形態のサービス提供部１７は、搭乗者の眠気が増加したと推定された場合、搭乗者に対してサービスを提供する時期を早めるように提供機器の制御を実行する。これにより、搭乗者の眠気の変化に即応したサービスを提供することができる。上記以外は実施形態１と略同様なので、同一部材については同一符号を付し、重複する説明を省略する。以下に、図５を参照して説明する。
次に、実施形態８について説明する。本形態のサービス提供部１７は、搭乗者の眠気が増加したと推定された場合、搭乗者に対してサービスを提供する時期を早めるように提供機器の制御を実行する。これにより、搭乗者の眠気の変化に即応したサービスを提供することができる。上記以外は実施形態１と略同様なので、同一部材については同一符号を付し、重複する説明を省略する。以下に、図５を参照して説明する。
【0138】
例えば、眠気判定基準ＤＣＡにおいては、１０分間に５回の眠気予兆データＤＤが観測された場合に、搭乗者の眠気が増加したと推定する設定になっていたと仮定する。このとき、例えば、今回眠気予兆データＤＤＡにおいては、１０分間に３回の眠気予兆データＤＤが観測される状態が継続していたと仮定する。この場合、眠気判定基準ＤＣＡに基づいて場合、搭乗者の眠気が増加したとは推定されない（Ｓ１３：Ｎ）。
【0139】
しかし、今回眠気予兆データＤＤＡと、過去眠気予兆データＤＤＢとが、比較条件ＣＣを満たす場合には（Ｓ１５：Ｙ）、搭乗者の眠気が増加したと推定される（Ｓ１４）。
【0140】
すると、サービス提供部１７は、例えば、眠気判定基準ＤＣＡの値を小さくする。これにより、状態推定部１６が搭乗者の眠気を推定しやすくなる。この結果、眠気判定基準ＤＣＡが小さくなる前の状態に比べて、提供装置が搭乗者にサービスを提供する時期が早くなる。そうすると、例えば、搭乗者に対して、画面表示や音声によって眠気が増加した旨のメッセージを迅速に提供することができるので、モビリティ２の安全性を向上させることができる。ただし、眠気判定基準ＤＣＡは上記の値に限定されない。
【0141】
本発明は上記各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、例えば下記の態様に適用することが可能である。
【0142】
（１）実施形態１においては、センサ１０はシート２１に取付けられて、シート２１に着座した搭乗者の体動の変化から生体信号ＢＳを取得する構成としたが、これに限られず、センサ１０は、光（赤外線、紫外線、レーザー光、可視光等）や、音などを搭乗者に発射し、搭乗者からの反射を検出するものであってもよい。また、マイクロ波を搭乗者に発射し、発射した周波数と受信した周波数の差から搭乗者の体動の変化を検出するドップラーセンサでもよく、任意のセンサ１０を適宜に選択することができる。
【0143】
（２）実施形態１においては、センサ１０はシート座面部２２ａの内部に取付ける構成としたが、これに限られず、図１５に示すように、センサ１０は、シート２１とは別体の部品を、シート座面部２２ａの上面に載置し、ゴムバンド、ベルト等の公知の取付手段によって、シート座面部２２ａに取付ける構成としても良い。また、センサ１０は、シート背面部２２ｂにゴムバンド、ベルト等の公知の取付手段によって取付ける構成としても良い。
【0144】
（３）実施形態１においては、ユーザーインターフェース１８は、モビリティ２に組付けられたカーナビゲーションシステムとしたが、これに限られず、図１６に示すように、モビリティ２とは別体の、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、専用端末等としても良い。なお、図１６～図２３においては、記憶部６０に格納されたデータについては省略した。本形態によれば、搭乗者は、モビリティ２の車室内に取付けられたホルダ（図示せず）に固定されたユーザーインターフェース１８から、特定のサービスの提供を受けることができる。例えば、搭乗者に対して、画像または音声で、搭乗者の健康状態についてのメッセージを伝達したり、スポーツ施設等の案内や道のりを表示したりしてもよい。
【0145】
（４）実施形態１においては、ユーザーインターフェース１８が、ネットワーク５８を介してクラウド５９との間で情報を送信または受信したが、これに限られず、図１７に示すように、実施形態１のクラウド５９に配置された構成を、モビリティ２に制御装置６２として組付ける構成としても良い。
【0146】
（５）実施形態１においては、ユーザーインターフェース１８が、ネットワーク５８を介してクラウド５９との間で情報を送信または受信したが、これに限られず、図１８に示すように、ＥＣＵ５７がネットワーク５８を介してクラウド５９に眠気予兆データＤＤを送信し、モビリティ２に組付けられたユーザーインターフェース１８（例えば、カーナビゲーションシステム）が搭乗者に情報を提供する構成としても良い。
【0147】
（６）実施形態１においては、ユーザーインターフェース１８が、ネットワーク５８を介してクラウド５９との間で情報を送信または受信したが、これに限られず、図１９に示すように、ＥＣＵ５７がネットワーク５８を介してクラウド５９に眠気予兆データＤＤを送信し、モビリティ２と別体のユーザーインターフェース１８（例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ）が搭乗者に情報を提供する構成としても良い。
【0148】
（７）実施形態１のＥＣＵ５７は算出部１３を備える構成としたが、これに限られず、図２０に示すように、クラウド５９が算出部１３を備える構成としても良い。このとき、モビリティ２に組付けられたユーザーインターフェース１８（例えば、カーナビゲーションシステム）が、ネットワーク５８を介してクラウド５９と情報を送信または受信する構成としても良い。
【0149】
（８）実施形態１のＥＣＵ５７は算出部１３を備える構成としたが、これに限られず、図２１に示すように、クラウド５９が算出部１３を備える構成としても良い。このとき、モビリティ２と別体のユーザーインターフェース１８（例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、専用端末）が、ネットワーク５８を介してクラウド５９と情報を送信または受信する構成としても良い。
【0150】
（９）実施形態１のモビリティ２は、推定部１２および算出部１３を備える構成としたが、これに限られず、図２２に示すように、クラウド５９が推定部１２および算出部１３を備える構成としても良い。このとき、モビリティ２に組付けられたユーザーインターフェース１８（例えば、カーナビゲーションシステム）が、ネットワーク５８を介してクラウド５９と情報を送信または受信する構成としても良い。
【0151】
（１０）実施形態１のモビリティ２は、推定部１２および算出部１３を備える構成としたが、これに限られず、図２３に示すように、クラウド５９が推定部１２および算出部１３を備え、モビリティ２と別体のユーザーインターフェース１８（例えば、スマートフォン、タブレット端末、スマートウォッチ、専用端末）が、ネットワーク５８を介してクラウド５９と情報を送信または受信する構成としても良い。
【符号の説明】
【0152】
１：眠気情報サービス提供装置、２：モビリティ、１０：センサ、１１：制御回路、１２：推定部、１３：算出部、１４：今回眠気予兆データ取得部、１５：過去眠気予兆データ取得部、１６：状態推定部、１７：サービス提供部、１８：ユーザーインターフェース
１９：モビリティ安全機器、２１：シート、５６：モニタリングシステム、５８：ネットワーク、５９：クラウド、６０：記憶部、６２：制御装置、ＢＳ：生体信号、ＣＣ：比較条件、ＤＣＡ：眠気判定基準、ＤＣＢ：第二眠気判定基準、ＤＤ：眠気予兆データ、ＤＤＡ：今回眠気予兆データ、ＤＤＢ：過去眠気予兆データ、ＤＤＣ：前回眠気予兆データ、ＤＤＤ：回眠気予兆データ、ＤＤＥ：長期眠気予兆データ、ＤＤＦ：同時間帯過去眠気予兆データ、ＤＤＧ：長期間今回眠気予兆データ、ＤＤＨ：長期間過去眠気予兆データ、ＤＤＩ：長時間過去眠気予兆データ、ＨＳ：心拍信号
１９：モビリティ安全機器、２１：シート、５６：モニタリングシステム、５８：ネットワーク、５９：クラウド、６０：記憶部、６２：制御装置、ＢＳ：生体信号、ＣＣ：比較条件、ＤＣＡ：眠気判定基準、ＤＣＢ：第二眠気判定基準、ＤＤ：眠気予兆データ、ＤＤＡ：今回眠気予兆データ、ＤＤＢ：過去眠気予兆データ、ＤＤＣ：前回眠気予兆データ、ＤＤＤ：回眠気予兆データ、ＤＤＥ：長期眠気予兆データ、ＤＤＦ：同時間帯過去眠気予兆データ、ＤＤＧ：長期間今回眠気予兆データ、ＤＤＨ：長期間過去眠気予兆データ、ＤＤＩ：長時間過去眠気予兆データ、ＨＳ：心拍信号
【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】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】