研究
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パーソナル睡眠管理AI：睡眠環境音で簡便に睡眠の質を判定
准教授 福井 健一（産業科学研究所）
研究の概要
福井研究グループは、睡眠中の生体活動音を計測することにより、睡眠パターンを可視化し、さらに睡眠の良否を判定できるAI技術を開発した。従来の睡眠評価法「睡眠ポリソムグラフィ検査」（PSG）は睡眠障害検査や睡眠科学研究向けであり、専門の施設を必要とする。本技術は、睡眠中の生体活動（体動、いびき、歯ぎしり）および環境音（エアコンなど）を計測し、各事象の特徴ベクトルを得、それらの集合を入力としてニューラルネットワーク学習により睡眠パターンを可視化できる。さらに、生体活動に関連する音事象の時系列データを基にして機械学習により睡眠の良否判別モデルを構築した。これらの技術は、従来の睡眠ステージ（レム・ノンレムなど）による機能評価とは異なり、「睡眠の個性」を評価できる。現在、77.5% の正答率で睡眠の良否判定が可能であることを確認している。
社会実装に向けた将来展望
スマホへのアプリケーション開発や、ベッドに測定・判定システムを組み入む等、実用化に向けたシステム開発が可能である。個人の睡眠パターンを簡便に可視化し睡眠の良否判定することにより、最適な睡眠環境（空調、音楽、芳香など）を個人に合わせてデザインすることも可能となる。
担当研究者
准教授 福井 健一（産業科学研究所）
キーワード
睡眠／環境音／ニューラルネットワーク／ AI ／可視化／良否