WO2023171708A1 - 情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム - Google Patents

情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム Download PDF

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Definitions

  • the processor 11 (notification unit 105) outputs notification information based on information obtained from the support model.
  • the support model is a model that inputs at least one of elapsed time, IBI, and ISS, and outputs the success rate of user U's childcare behavior based on notification information.
  • Other points are configured similarly to the above-described embodiment.
  • such modification of the support model may be performed using learning data obtained from a plurality of infants T with similar attributes.
  • the attributes may be, for example, age in months, sibling composition, room environment, gender, attributes of user U, etc., but are not limited thereto. Even if learning data is not sufficiently accumulated for the target infant T, notification information can be output at a timing with a higher success rate.
  • the information processing system 1 may include a wearable terminal (for example, a smart watch) for the user U in place of or in addition to the user terminal 10.
  • a wearable terminal for example, a smart watch
  • the wearable terminal 20 includes various sensors.
  • the sensor for detecting the condition of the infant T may be installed outside the wearable terminal 20.
  • Examples of such a sensor include, but are not limited to, a sensor installed in a room where the infant T is raised, a sensor worn by the user U, and the like.
  • the processor 11 may directly communicate with the external sensor to obtain sensor information.
  • the output destination of the notification information is not limited to the audio output device 30.
  • the processor 11 may display notification information on the touch panel 14.
  • the processor 11 may output the notification information by displaying the notification information on the wearable terminal for the user U or by vibrating the wearable terminal for the user U.

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Abstract

乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するための育児行動を支援する、との課題を解決するために、乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得部（１０１）と、センサ情報に基づいて、心拍情報（ＩＢＩ）、および、乳児状態スコア（ＩＳＳ）の少なくとも何れかを算出する算出部（１０３）と、ＩＢＩおよびＩＳＳの少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力部（１０４）と、抱き歩きの開始を検出してからの経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかに基づいて、乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を利用者に対して通知する通知情報を出力する通知部（１０５）と、を含む。

Description

情報処理システム、情報処理方法、およびプログラム
　本発明は、乳児の状態に基づき養育者を支援する技術に関する。
　乳児の状態に基づき養育者を支援する技術が知られている。例えば、特許文献１には、口の吸引挙動に関する少なくとも１つの信号を検出及び記録する検出手段と、前記検出手段を前記幼児の口腔位置に配置する配置手段と、任意選択的に、記録されたデータから、前記幼児の前記睡眠段階を決定するシステムが記載されている。また、配置手段の例として、幼児に使用するおしゃぶりが記載されている。この場合、当該システムは、おしゃぶりに含まれる小型ディスプレイに、睡眠段階を色コードまたは数字等を用いて表示する。
日本国特表２０１４－５３０７３５号公報
　ここで、乳児の泣きや夜間覚醒は、養育者にとって大きなストレスである。また、養育者が、泣いている乳児を泣き止むまで抱き歩きし、泣き止んだ乳児を置いて寝かしつけようとしても、泣きが再開することが多い。このような場合、養育者のストレスは増大する。
　特許文献１に記載されたシステムでは、乳児の睡眠段階を示すことができるものの、泣いている乳児はおしゃぶりを使用することが難しいため、乳児の泣き止みまたは睡眠までの養育者のストレスは軽減されない。
　本発明の一態様は、上述の課題を解決するためになされたものであり、乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するための育児行動を支援する技術を提供することを目的とする。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理システムは、乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報に基づいて、前記乳児の心拍に関する心拍情報、および、前記乳児が啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する算出部と、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力部と、利用者が前記乳児の抱き歩きを開始してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、前記乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を前記利用者に対して通知する通知情報を出力する通知部と、を含む。
　上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理方法は、乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得ステップと、前記センサ情報に基づいて、前記乳児の心拍に関する心拍情報、および、前記乳児が啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する算出ステップと、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力ステップと、利用者が前記乳児の抱き歩きを開始してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、前記乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を前記利用者に対して通知する通知情報を出力する通知ステップと、を実行することを含む。
　本発明の一態様によれば、乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するための育児行動を支援することができる。
本発明の基礎となる知見が得られた実験の分析結果１を説明する図である。 上述した実験の分析結果２を説明する図である。 上述した実験の分析結果３を説明する図である。 本発明の一実施形態に係る情報処理システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る情報処理システムの機能的な構成の一例を示すブロック図である。 本発明の一実施形態に係る情報処理方法の流れを説明するフロー図である。 本発明の一実施形態において支援モードを選択する画面例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る泣き止み支援モードの具体例を説明する模式図である。 図６に示した泣き止み支援モードの通知処理の詳細な流れを説明するフロー図である。 図６に示した寝かしつけ支援モードの通知処理の詳細な流れを説明するフロー図である。 本発明の一実施形態に係る寝かしつけ支援モードの具体例を説明する模式図である。 図６に示した覚醒予測モードの通知処理の詳細な流れを説明するフロー図である。
　〔本発明の基礎となる知見〕
　本願発明者らは、泣いている乳児の泣き止みを促進し、寝かしつけを効果的に行う方法を発見した。その方法とは、（手順１）泣いている乳児が傾眠から睡眠の状態となるまで（個人間差または／および事前の状態による個人内差があり、おおむね３～１０分間程度）は抱き歩きして止まらずに歩き、（手順２）そこから一定時間（個人間差または／および事前の状態による個人内差があり、おおむね３～１０分間程度）刺激の少ない抱き座りでより深い睡眠状態を誘導して目が開かないようであればベッド等に寝かせる、という方法である。この個人間差または／および事前の状態による個人内差による手順１、２各々の所要時間を、心拍情報と乳児状態スコアを用いて予測することで最適化することができる。
　以下、当該知見が得られた実験およびその分析結果について説明する。当該実験は、生後７か月以内の乳児２０人を対象とする。当該実験において、各養育者は実験者の指示に従い、抱き歩き（WalkHold）、抱き座り（SitHold）、ベッド（COT）に寝かせる、等の育児行動を行った。また、養育者が育児行動を行う間、乳児の心電図および当該育児行動の様子を、ホルター心電計およびビデオを用いて記録した。また、記録に基づいて、心拍間隔（以下、ＩＢＩ：Inter beat intervalとも記載）および乳児状態スコア（以下、ＩＳＳ：Infant Status Scoreとも記載）を算出した。
　（ＩＢＩ：心拍間隔）
　ＩＢＩは、乳児の状態が睡眠方向に向かうほど値が高くなる。ＩＢＩは、心電図等に基づき算出可能であり、脈波を用いても同様の結果が得られることが示されている。
　（ＩＳＳ：乳児状態スコア）
　ＩＳＳは、乳児が泣いている状態から睡眠に至るまでの状態を示すスコアである。ＩＳＳは、当該分析結果では、乳児の否定的発声、体動、目の開閉等に基づき算出される値である。この実験では、ＩＳＳの理論値として、－１から１までの範囲で、乳児の状態が睡眠方向に向かうほど高くなる値を定義している。具体的には、ＩＳＳ＝－１は、乳児が１００％の啼泣状態であることを指す。１００％の啼泣状態とは、所定時間に占める乳児の発声時間の割合が１００％であることを言う。また、ＩＳＳ＝０は、乳児が泣き止んだ覚醒状態であることを指す。また、ＩＳＳ＝１は、乳児が深睡眠の状態であることを指す。例えば、ＩＳＳが０を超えていれば、乳児は傾眠から深睡眠の状態である。また、ＩＳＳが－０．５超０未満であれば、乳児はぐずっている状態である。また、ＩＳＳが－０．５以下であれば、乳児は激しく泣いている状態である。
　（分析結果１）
　抱き歩きに関する分析結果１について、図１を参照して説明する。図１は、抱き歩きに関する分析結果１を説明する図である。図１に示すように、グラフＧ１０１において、横軸は抱き歩きを開始してからの経過時間を示し、縦軸はＩＳＳを示す。また、折れ線Ｇ１０１ａは、乳児１８人（３２測定分）のＩＳＳの平均値を示している。また、グラフＧ１０２において、横軸は抱き歩きを開始してからの経過時間を示し、縦軸は開始からのＩＢＩの変化分（ΔＩＢＩ）を示す。また、折れ線Ｇ１０２ａは、乳児１８人（３２測定分）のΔＩＢＩの平均値を示している。これらのグラフ及び、本明細書には掲載していないデータから、泣いている乳児を養育者が抱き歩きすることで、３０秒以内に乳児が効果的に泣き止む（ＩＳＳが０に近づく）とともに、ΔＩＢＩの上昇を有意に引きおこすことが分かる。また、養育者がさらに止まらずに抱き歩きすることにより、抱き歩きの開始から３００秒程度で傾眠から睡眠までの状態となる（ΔＩＢＩおよびＩＳＳが増加していく）ことが分かる。
　（分析結果２）
　泣いている乳児を抱き歩いて乳児が眠ったあと、抱き座りを経て寝かしつけるまでの分析結果２について、図２を参照して説明する。図２は、泣いている乳児を抱き歩いた後に抱き座り寝かしつけるまでの分析結果２を説明する図である。ここで、図２に示すように、グラフＧ２０１は養育者が抱き歩きを行って乳児が寝た後に抱き座りを開始してからのＩＢＩ推移のグラフである。横軸は経過時間を示す。また、縦軸はＩＢＩを示す。また、折れ線Ｇ２０１ａは、ある乳児のＩＢＩを示している。折れ線Ｇ２０１ｂはＩＳＳを示している。期間Ｇ２０１ｃは、抱き歩きの期間である。期間Ｇ２０１ｄは、抱き座りの期間である。期間Ｇ２０１ｅは、養育者が乳児を抱いたまま立ち上がってベッドまで歩きベッドに置くまでの期間である。期間Ｇ２０１ｆは、乳児が養育者から離れてベッド上にいる期間である。このグラフからわかるように、乳児のＩＢＩは、抱き歩きの期間Ｇ２０１ｃに徐々に増加する。また、ＩＳＳは１へと変化し、これは乳児が眠ったことを示す。また、乳児のＩＢＩは、抱き座りの期間Ｇ２０１ｄと比較して、ベッドに置くまでの期間Ｇ２０１ｅに一旦減少傾向となる。しかしながら、その後ベッド上の期間Ｇ２０１ｆにおいてＩＢＩは回復し、抱き座りの期間Ｇ２０１ｄよりも、さらにＩＢＩが増加している。つまり、傾眠から睡眠状態の乳児は、抱き座りよりもベッドに寝かせたほうが、有意にＩＢＩが高くなり、より睡眠が深化することが分かる。
　（分析結果３）
　抱き座りの時間の長さに関する分析結果３について、図３を参照して説明する。図３は、抱き座りの時間の長さに関する分析結果３を説明する図である。図３に示すように、グラフＧ３０１において、縦軸は、乳児が眠ってからベッドに寝かせるまでの時間の長さを示す。また、横軸に示すように、乳児は、ベッドに寝かせてから２０秒以内に目覚めたか（wake-up）否か（stay-asleep）に分けられた。このグラフからわかるように、ベッドに置いて再び目覚めてしまう乳児は、ベッドに置いても眠ったままの乳児と比較して、眠ってからベッドに寝かせるまでの時間が短かった。また、グラフＧ３０２において、縦軸は、乳児が眠ってからベッドに寝かせるまでの時間の長さを示す。横軸は、養育者が乳児をベッドに置き始めてからベッドに置いた後４０秒後までの時間のうち、乳児が覚醒した時間の割合を示す。円形のマーカＧ３０２ａは、ベッドに置き始めてから置いた後４０秒後までずっと眠っていた乳児のデータを示す。三角形のマーカＧ３０２ｂは、ベッドに置いている最中に覚醒したが、ベッドに置いた後は眠っていた乳児のデータを示す。四角形のマーカＧ３０２ｃは、ベッドに置いている最中には眠っていたが、ベッドに置いた後に覚醒した乳児のデータを示す。菱形のマーカＧ３０２ｄは、ベッドに置く最中もベッドに置いた後も覚醒した乳児のデータを示す。このように、乳児が眠ってからベッドに寝かせるまでの時間が５分以下では、ベッドに置く最中またはベッドに置いた後に再び目覚める乳児が多いことが分かった。一方で、乳児が眠ってからベッドに寝かせるまでの時間が７分以上では、全ての乳児が睡眠状態のままであった。つまり、乳児が眠ってから５～７分経過してからベッドに寝かせることで、寝かせた後に再び目覚めて泣きが再開する確率を低くできることが分かる。
　発明者らは、分析結果１から、乳児の泣き止みを促進する上述の手順１を導出した。また、分析結果２、３から、乳児の睡眠を促進する手順２を導出した。また、泣いている乳児を寝かしつける方法として、手順１に続けて手順２を行う方法を導出した。以下では、これらの知見に基づき育児行動を支援する本発明の一実施形態について説明する。
　〔実施形態〕
　本発明の一実施形態について詳細に説明する。
　（情報処理システム１のハードウェア構成）
　本発明の一実施形態に係る情報処理システム１の構成について、図４を参照して説明する。図４は、情報処理システム１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図４に示すように、情報処理システム１は、ユーザ端末１０と、ウェアラブル端末２０と、音声出力装置３０とを含む。ユーザ端末１０は、音声出力装置３０およびウェアラブル端末２０と、それぞれ通信可能に接続される。なお、本実施形態では、これらの端末間が、無線通信可能である例について説明する。
　ユーザ端末１０は、乳児Ｔに対して育児行動を行う利用者Ｕが利用する端末である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンによって構成される。ただし、ユーザ端末１０を構成するコンピュータは、これらに限られない。ユーザ端末１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ネットワークインタフェース１３と、タッチパネル１４とを含む。プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されたプログラムを読みだして実行することにより、後述する情報処理方法Ｓ１の少なくとも一部を実行する。メモリ１２は、当該情報処理方法Ｓ１の少なくとも一部をプロセッサ１１に実行させるためのプログラムを記憶する。ネットワークインタフェース１３は、ウェアラブル端末２０、および音声出力装置３０との間で無線通信を行うためのネットワークに接続する。ネットワークインタフェース１３は、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、または、近距離無線通信ネットワークに接続するインタフェースである。近距離無線通信ネットワークの具体例としては、ＮＦＣ（Near Field Communication）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等が挙げられる。ただし、ネットワークインタフェース１３が接続するネットワークは、上述したものに限られない。タッチパネル１４は、プロセッサ１１が出力する情報を表示する。また、タッチパネル１４は、利用者Ｕによる操作を受け付ける。利用者Ｕによる操作は、例えば、タッチパネル１４を指またはタッチペン等によりタッチする操作を含む。
　ウェアラブル端末２０は、例えば、乳児Ｔに装着可能な小型のコンピュータによって構成される。装着する体の部位は、例えば、足首、ふくらはぎ、足背等である。装着部材は、例えば、弾性バンド（図示せず）である。ただし、装着する体の部位、および装着部材は、上述したものに限られない。ウェアラブル端末２０は、プロセッサ２１と、メモリ２２と、ネットワークインタフェース２３と、脈波センサ２４と、体動センサ２５と、発声センサ２６とを含む。プロセッサ２１は、メモリ２２に記憶されたプログラムを読みだして実行することにより、後述する情報処理方法Ｓ１の少なくとも一部を実行する。メモリ２２は、当該情報処理方法Ｓ１の少なくとも一部をプロセッサ２１に実行させるためのプログラムを記憶する。ネットワークインタフェース２３は、ユーザ端末１０との間で無線通信を行うためのネットワークに接続する。ネットワークインタフェース２３の具体例については、上述したネットワークインタフェース１３の具体例と同様である。
　脈波センサ２４は、乳児Ｔの脈波を検出するセンサである。例えば、脈波センサ２４は、光学式の脈波センサであるが、これに限られない。体動センサ２５は、乳児Ｔの体動を検出するセンサである。例えば、体動センサ２５は、加速度センサ、ジャイロセンサ等であるが、これらに限られない。発声センサ２６は、乳児Ｔの発声を検出するセンサである。発声センサ２６は、マイクロホン等であるが、これに限られない。脈波センサ２４、体動センサ２５、および発声センサ２６は、特許請求の範囲に記載した「乳児の状態を検出するセンサ」の一例であり、「脈波、体動、および発声の少なくとも何れかを検出するセンサ」の一例である。また、これらのセンサから得られる脈波、体動、および発声を示す情報は、特許請求の範囲に記載した「センサ情報」の一例である。
　音声出力装置３０は、ユーザ端末１０から出力される音声を出力する。例えば、音声出力装置３０は、利用者Ｕの耳に装着可能なヘッドホン、またはイヤホン等によって構成されるが、これに限られない。
　（情報処理システム１の機能的な構成）
　情報処理システム１の機能的な構成について、図５を参照して説明する。図５は、情報処理システム１の機能的な構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、情報処理システム１において、ユーザ端末１０は、センサ情報取得部１０１と、開始情報取得部１０２と、算出部１０３と、出力部１０４と、通知部１０５と、を含む。各機能ブロックは、上述したプロセッサ１１が、メモリ１２に記憶された上述のプログラムを実行することにより実現される。
　なお、本実施形態においては、これらの機能ブロックが、ユーザ端末１０に配置される。ただし、これらの機能ブロックの一部または全部が、ウェアラブル端末２０に配置されてもよい。また、これらの機能ブロックの一部または全部が、図示しないサーバ（例えば、クラウド上のサーバ）に配置されてもよい。その場合、ユーザ端末１０、ウェアラブル端末２０、またはサーバに配置された各機能ブロックは、必要な情報を互いに送受信することにより、その機能を実現する。
　センサ情報取得部１０１は、乳児Ｔの状態を検出するセンサからセンサ情報を取得する。開始情報取得部１０２は、利用者Ｕが乳児Ｔの抱き歩きを開始したことを示す情報を取得する。算出部１０３は、センサ情報に基づいて、乳児Ｔの心拍に関する心拍情報、および、乳児Ｔが啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する。出力部１０４は、心拍情報、および、乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する。通知部１０５は、利用者Ｕが乳児Ｔの抱き歩きを開始してからの経過時間、心拍情報、および、乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、乳児Ｔの泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を利用者Ｕに対して通知する通知情報を出力する。これらの各部の詳細については、以下の「情報処理方法Ｓ１の流れ」において説明する。
　（情報処理方法Ｓ１の流れ）
　以上のように構成される情報処理システム１が実行する情報処理方法Ｓ１の流れについて、図６を参照して説明する。図６は、情報処理方法Ｓ１の流れを説明するフロー図である。図６に示すように、情報処理方法Ｓ１は、ステップＳ１０１～Ｓ１０９を含む。
　ステップＳ１０１において、プロセッサ１１は、利用者Ｕの操作により選択された支援モードを示す情報を取得する。支援モードとは、利用者Ｕの乳児Ｔに対する育児行動を支援するモードである。ここでは、支援モードは、泣き止み支援モードと、寝かしつけ支援モードと、覚醒予測モードとを含む。
　泣き止み支援モードは、泣いている乳児Ｔの泣き止みを促進するモードである。当該支援モードは、例えば、乳児Ｔが泣き止んでいれば覚醒していても構わない状況（例えば、日中等）において乳児Ｔが泣いている場合に、利用者Ｕの育児行動を支援する。乳児Ｔの泣き止みを促進するために行うべき育児行動は、抱き歩きに関連する行動を含む。当該支援モードの詳細については後述する。
　寝かしつけ支援モードは、泣いている乳児Ｔの睡眠を促進するモードである。当該支援モードは、例えば、乳児Ｔが睡眠することが望ましい状況（例えば、昼寝の時間または夜間等）に乳児Ｔが泣いている場合に、利用者Ｕの育児行動を支援する。乳児Ｔの寝かしつけを促進するために行うべき育児行動は、抱き歩き、抱き座り、および寝かしつけに関連する行動を含む。当該支援モードの詳細については後述する。
　覚醒予測モードは、睡眠中の乳児Ｔの覚醒を予測するモードである。当該支援モードは、例えば、睡眠中の乳児Ｔの覚醒を予測することにより、覚醒前後における利用者Ｕの育児行動を支援する。当該支援モードの詳細については後述する。
　ステップＳ１０１の具体例について、図７を参照して説明する。図７は、支援モードを選択する画面例を示す図である。図７に示すように、プロセッサ１１は、タッチパネル１４に、ユーザインタフェース（User Interface：以下、ＵＩと記載）オブジェクトＤ１～Ｄ３を表示する。ＵＩオブジェクトＤ１～Ｄ３は、それぞれ、支援モードを選択する操作を受け付けるオブジェクトである。ＵＩオブジェクトＤ１～Ｄ３は、それぞれ、当該オブジェクト内に表示された支援モード（泣き止み支援モード、寝かしつけ支援モード、または覚醒予測モード）に対応している。プロセッサ１１は、操作を受け付けたオブジェクトに対応する支援モードを示す情報を取得する。
　図６のステップＳ１０２（開始情報取得ステップ）において、プロセッサ１１（開始情報取得部１０２）は、利用者Ｕが乳児Ｔの抱き歩きを開始したことを示す情報を取得する。なお、当該ステップは、泣き止み支援モード、または寝かしつけ支援モードの場合に実行され、覚醒予測モードの場合には省略される。
　ステップＳ１０２の具体例について、図８を参照して説明する。図８は、泣き止み支援モードの具体例を説明する模式図である。図８の模式図ＥＸ１に示すように、プロセッサ１１は、タッチパネル１４に、ＵＩオブジェクトＤ４を表示する。ＵＩオブジェクトＤ４は、当該支援モードを開始する操作を受け付けるオブジェクトである。利用者Ｕは、ベッドＢにおいて泣いている乳児Ｔにウェアラブル端末２０を装着するとともに、ＵＩオブジェクトＤ４を操作する。また、プロセッサ１１は、ＵＩオブジェクトＤ４に対する操作を受け付けると、通知情報Ｎ１を音声出力装置３０に出力する。通知情報Ｎ１は、利用者Ｕに対して抱き歩きを開始するよう通知する情報であり、例えば、「赤ちゃんを抱いて歩きましょう」との音声情報である。ただし、通知情報Ｎ１の内容および出力先は、上述した例に限定されない。これにより、模式図ＥＸ２に示すように、利用者Ｕは、乳児Ｔの抱き歩きを開始する。このように、この具体例では、プロセッサ１１は、ＵＩオブジェクトＤ４に対する操作を受け付けることにより、抱き歩きの開始を示す情報を取得する。
　図６のステップＳ１０３において、ウェアラブル端末２０のプロセッサ２１は、脈波センサ２４、体動センサ２５、および発声センサ２６が検出したセンサ情報（脈波、体動、および音声を示す情報）を取得する。また、プロセッサ２１は、取得したセンサ情報を、ユーザ端末１０に対して送信する。プロセッサ２１は、ユーザ端末１０に対するセンサ情報の送信を繰り返す。なお、プロセッサ２１は、ユーザ端末１０からの要求に応じてセンサ情報を送信してもよい。また、プロセッサ２１は、ユーザ端末１０に対して所定間隔でセンサ情報を送信してもよい。
　ステップＳ１０４（センサ情報取得ステップ、算出ステップ）において、ユーザ端末１０のプロセッサ１１（センサ情報取得部１０１）は、ウェアラブル端末２０からセンサ情報を取得する。また、プロセッサ１１（算出部１０３）は、取得したセンサ情報に基づいて、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかを算出する。ＩＢＩは、特許請求の範囲に記載した「乳児Ｔの心拍に関する心拍情報」の一例である。ＩＳＳは、特許請求の範囲に記載した「乳児Ｔが啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア」の一例である。プロセッサ１１は、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかの算出を繰り返す。
　（７段階のＩＳＳ）
　ここでは、プロセッサ１１は、初期設定において、対象となる乳児Ｔ個人の特性を表すよう、ＩＳＳと、ＩＢＩおよびセンサ情報との関係をキャリブレーション（調整）する。初期設定の詳細については後述する。本実施形態では、上述した－１から１までのＩＳＳの理論値に替えて、キャリブレーションされた７段階のＩＳＳを用いる。具体的には、プロセッサ１１は、例えば、ＩＢＩおよびセンサ情報等に対して、ＩＳＳの７段階の値を関連付ける。
　７段階の具体例を以下に示す。
・段階１：100-51% 啼泣（単位時間に占める乳児Ｔの発声時間の割合が１００～５１％）・段階２：1-50% 啼泣（上述した割合が１～５０％）
・段階３：啼泣なし活動的覚醒状態（段階４より体動が多い）
・段階４：啼泣なし非活動的覚醒状態（段階３より体動が少ない）
・段階５：傾眠状態（眠そう、あくび、目が閉じたり開いたりする）
・段階６：浅い睡眠（目は閉じているが、時々目の周りがぴくぴく動く、または体動がある）
・段階７：深い睡眠（目は閉じていて、手足、表情が動かない）
　ただし、７段階の具体例は、上述したものに限定されない。例えば、段階１および段階２を定義する啼泣の範囲は、上述した範囲に限られず、他の範囲であってもよい。例えば、段階１および段階２を区切る啼泣５０％（５１％）の値は、他の値であってもよい。また、段階２を定義する啼泣の下限は、１％より大きい値であってもよい。また、各段階を定義する範囲または閾値は、変更可能であってもよい。
　ステップＳ１０５（出力処理、出力ステップ）において、プロセッサ１１（出力部１０４）は、ＩＢＩ、および、ＩＳＳ、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する。以降、プロセッサ１１は、ＩＢＩ、およびＩＳＳをリアルタイムでの出力する処理を継続する。出力先は、例えば、タッチパネル１４および音声出力装置３０の一方または両方である。
　ステップＳ１０５の具体例について、図８を参照して説明する。図８の模式図ＥＸ２に示すように、プロセッサ１１は、タッチパネル１４に、ＩＢＩ、およびＩＳＳの経時変化を示す経時変化情報Ｄ５を出力する。この例では、経時変化情報Ｄ５は、横軸を時間軸とし、縦軸をＩＢＩおよびＩＳＳとするグラフである。また、プロセッサ１１は、経時変化情報Ｄ５を、リアルタイムに更新する。
　図６のステップＳ１０６において、プロセッサ１１は、何れの支援モードが選択されているかを判断し、判断結果に応じて以降の処理を分岐する。
　ステップＳ１０７（通知処理、通知ステップ）は、泣き止み支援モードが選択されている場合に実行される。ステップＳ１０７において、プロセッサ１１（通知部１０５）は、泣き止み支援モードにおける通知処理を実行する。具体的には、プロセッサ１１は、利用者Ｕが抱き歩きを開始してからの経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳ、の少なくとも何れかに基づいて、乳児Ｔの泣き止みを促進するために行うべき育児行動を利用者Ｕに対して通知する通知情報を出力する。通知情報は、後述する第１通知情報、第２通知情報、および第４通知情報を含む。当ステップの詳細については図面を変えて後述する。
　ステップＳ１０８（通知処理、通知ステップ）は、寝かしつけ支援モードが選択されている場合に実行される。ステップＳ１０８において、プロセッサ１１（通知部１０５）は、寝かしつけ支援モードにおける通知処理を実行する。具体的には、プロセッサ１１は、利用者Ｕが抱き歩きを開始してからの経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳ、の少なくとも何れかに基づいて、乳児Ｔの睡眠を促進するために行うべき育児行動を利用者Ｕに対して通知する通知情報を出力する。通知情報は、後述する第１通知情報、第２通知情報、第３通知情報、および第４通知情報を含む。当ステップの詳細については図面を変えて後述する。
　ステップＳ１０９（通知処理、通知ステップ）は、覚醒予測モードが選択されている場合に実行される。ステップＳ１０９において、プロセッサ１１（通知部１０５）は、覚醒予測モードにおける通知処理を実行する。当ステップの詳細については図面を変えて後述する。
　（泣き止み支援モードにおける通知処理の流れ）
　ステップＳ１０７（泣き止み支援モードにおける通知処理）の詳細について、図９を参照して説明する。図９は、ステップＳ１０７の詳細な流れを説明するフロー図である。図９に示すように、ステップＳ１０７の処理は、ステップＳ２０１～Ｓ２０７を含む。
　ステップＳ２０１において、プロセッサ１１（通知部１０５）は、抱き歩きの開始を検出してからの経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかに基づいて、通知情報Ｎ２を出力するか否かを判断する。通知情報Ｎ２の詳細については後述する。
　具体例として、プロセッサ１１は、（ｉ）抱き歩きの開始を検出してからの経過時間が所定時間（閾値Ｔ１）を超えたか否か、（ｉｉ）ＩＢＩが設定値（閾値ＩＢＩ１）を超えたか否か、（ｉｉｉ）ＩＳＳが設定値（閾値ＩＳＳ１）を超えたか否か、を判断する。この場合、プロセッサ１１は、（ｉ）、（ｉｉ）、および（ｉｉｉ）の少なくとも何れかが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、何れも満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。あるいは、プロセッサ１１は、（ｉ）、（ｉｉ）、および（ｉｉｉ）の全てが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、少なくとも何れかが満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。
　なお、閾値Ｔ１、閾値ＩＢＩ１、および閾値ＩＳＳ１としては、初期設定された値が用いられる。初期設定の詳細については後述する。
　ステップＳ２０１でＮｏと判断した場合、プロセッサ１１は、Ｙｅｓと判断するまで当ステップを繰り返す。これにより、利用者Ｕは、タッチパネル１４に表示されるＩＢＩおよびＩＳＳの経時変化を確認しながら、乳児Ｔの抱き歩きを継続する。
　ステップＳ２０１でＹｅｓと判断した場合、ステップＳ２０２が実行される。ステップＳ２０２において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ２を出力する。通知情報Ｎ２は、利用者Ｕに対して抱き歩きを停止するよう通知する情報であり、特許請求の範囲に記載した第１通知情報の一例である。なお、通知情報Ｎ２は、さらに、乳児Ｔの様子を確認するよう通知することを含んでいてもよい。また、通知情報Ｎ２は、さらに、タッチパネル１４に表示されたＩＢＩおよびＩＳＳを確認するよう通知することを含んでいてもよい。
　このように、情報処理方法Ｓ１においてプロセッサ１１が出力する通知情報は、通知情報Ｎ２（第１通知情報）を含む。また、プロセッサ１１は、利用者Ｕが抱き歩きを開始してからの経過時間、ＩＢＩ、および、ＩＳＳ、の少なくとも何れかに基づいて（ステップＳ２０１で（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）の判断結果がＹｅｓ）、通知情報Ｎ２（第１通知情報）を出力する（ステップＳ２０２）。
　ステップＳ２０２の具体例について、図８を参照して説明する。図８の模式図ＥＸ２に示すように、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ２として「止まって赤ちゃんの様子を確認しましょう」との音声情報を、音声出力装置３０に出力する。ただし、通知情報Ｎ２の内容および出力先は、上述した例に限定されない。これにより、模式図ＥＸ３に示すように、利用者Ｕは、乳児Ｔを抱いたまま立ち止まり、様子を確認する。
　図９のステップＳ２０３において、プロセッサ１１は、乳児Ｔの泣きが再開したか否かを判断する。例えば、プロセッサ１１は、発声センサ２６から取得するセンサ情報に基づいて、泣きが再開したかどうかを判断可能である。例えば、プロセッサ１１は、単位時間に占める乳児Ｔの発声時間の割合が閾値ＳＥＮ１以上である場合に、泣きが再開したと判断してもよい。ここで、本実施形態では、閾値ＳＥＮ１としては、初期設定された値が用いられる。初期設定の詳細については後述する。
　ステップＳ２０３においてＹｅｓと判断した場合、後述するステップＳ２０５が実行される。ステップＳ２０３においてＮｏと判断した場合、次のステップＳ２０４が実行される。
　ステップＳ２０４において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ２を出力してからの経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかに基づいて、乳児の状態が落ち着いているか否かを判断する。
　具体例として、プロセッサ１１は、（ｉ）通知情報Ｎ２を出力してから（換言すると、抱き歩きを停止してから）の経過時間が所定時間（閾値Ｔ２）を超えたか否か、（ｉｉ）ＩＢＩが鎮静化しているか否か、（ｉｉｉ）ＩＳＳが鎮静化しているか否か、を判断する。この場合、プロセッサ１１は、（ｉ）、（ｉｉ）、および（ｉｉｉ）の少なくとも何れかが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、何れも満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。あるいは、プロセッサ１１は、（ｉ）、（ｉｉ）、および（ｉｉｉ）の全てが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、少なくとも何れかが満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。
　なお、閾値Ｔ２としては、初期設定された値が用いられる。初期設定の詳細については後述する。また、「ＩＢＩ（またはＩＳＳ）が鎮静化する」とは、例えば、「直近の所定期間におけるＩＢＩ（またはＩＳＳ）が、通知情報Ｎ２を出力した比較時点よりも減少していない、かつ、変動幅が所定範囲以内であること」であってもよい。
　ステップＳ２０４においてＮｏと判断した場合、プロセッサ１１は、ステップＳ２０３からの処理を繰り返す。これにより、模式図ＥＸ３に示すように、利用者Ｕは、乳児Ｔを抱いて立ち止まったまま様子を見る。
　ステップＳ２０４においてＹｅｓと判断した場合、乳児Ｔは泣き止み落ち着いた状態となっている。したがって、この場合、泣き止み支援モードにおける処理は終了する。
　一方、ステップＳ２０３においてＹｅｓと判断した場合、乳児Ｔの泣きが再開している。この場合、ステップＳ２０５において、プロセッサ１１は、抱き歩きの合計時間が閾値Ｔ３を超えたか否かを判断する。当ステップでＹｅｓと判断した場合、後述するステップＳ２０７が実行される。当ステップでＮｏと判断した場合、次のステップＳ２０６が実行される。ここで、閾値Ｔ３としては、初期設定された値が用いられる。初期設定の詳細については後述する。
　ステップＳ２０６において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ３を音声出力装置３０に出力する。通知情報Ｎ３は、利用者Ｕに対して抱き歩きを再開するよう通知する情報である。また、プロセッサ１１は、ステップＳ２０６を実行すると、ステップＳ２０１からの処理を繰り返す。これにより、図８の具体例では、利用者Ｕは、模式図ＥＸ２に戻り、抱き歩きの再開、抱き歩きの停止を繰り返す。
　また、ステップＳ２０５でＹｅｓと判断した場合、抱き歩きの合計時間が閾値Ｔ３を超えている。この場合、次のステップＳ２０７が実行される。
　ステップＳ２０７において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ４を音声出力装置３０に出力する。通知情報Ｎ４は、利用者Ｕに対して乳児Ｔの健康状態の確認するよう通知する情報であり、特許請求の範囲に記載した第４通知情報の一例である。換言すると、情報処理方法Ｓ１においてプロセッサ１１が出力する通知情報は、通知情報Ｎ４（第４通知情報）を含む。また、プロセッサ１１は、抱き歩きの合計時間が閾値Ｔ３を超えた場合に（ステップＳ２０５でＹｅｓ）、通知情報Ｎ４（第４通知情報）を出力する（ステップＳ２０７）これにより、利用者Ｕは、泣き止み支援モードの利用を中止し、乳児Ｔの健康状態に注意を向けることができる。
　このように、泣き止み支援モードでは、利用者Ｕが通知情報Ｎ１～Ｎ４の出力に応じて抱き歩きの開始および停止を行うことで、泣いている乳児Ｔの泣き止みを効率的に促進することができる。
　（寝かしつけ支援モードにおける通知処理の流れ）
　ステップＳ１０８の詳細について、図１０を参照して説明する。図１０は、ステップＳ１０８（寝かしつけ支援モードにおける通知処理）の詳細な流れを説明するフロー図である。図１０に示すように、ステップＳ１０８の処理は、ステップＳ２０１～Ｓ２１２を含む。ステップＳ２０１～Ｓ２０７については、泣き止み支援モードにおける処理において図９を参照して説明した通りである。ただし、寝かしつけ支援モードにおけるステップＳ２０１の判断では、泣き止み支援モードにおける閾値ＩＢＩ１とは異なる閾値ＩＢＩ２と、閾値ＩＳＳ１とは異なる閾値ＩＳＳ２とが用いられる。また、寝かしつけ支援モードにおけるステップＳ２０３の判断では、泣き止み支援モードにおける閾値ＳＥＮ１とは異なる閾値ＳＥＮ２が用いられる。ここでは、ステップＳ２０８～Ｓ２１２について説明する。
　ステップＳ２０８は、ステップＳ２０４においてＹｅｓと判断された場合に実行される。この場合、乳児Ｔは、立ち止まった利用者Ｕに抱かれたまま、落ち着いた状態となっている。そこで、ステップＳ２０８において、プロセッサ１１（通知部１０５）は、通知情報Ｎ５を出力する。通知情報Ｎ５は、利用者Ｕに対して抱き座りを開始するよう通知する情報であり、特許請求の範囲に記載した第２通知情報の一例である。換言すると、情報処理方法Ｓ１においてプロセッサ１１が出力する通知情報は、通知情報Ｎ５（第２通知情報）を含む。また、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ２（第１通知情報）を出力してからの経過時間、ＩＢＩ、および、ＩＳＳ、の少なくとも何れかに基づいて（ステップＳ２０４で（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）の判断結果がＹｅｓ）、通知情報Ｎ５（第２通知情報）を出力する（ステップＳ２０８）
　ステップＳ２０８の具体例について、図１１を参照して説明する。図１１は、寝かしつけ支援モードの具体例を説明する模式図である。図１１の具体例において、図形ＥＸ１～ＥＸ３は、図８に示した模式図ＥＸ１～ＥＸ３と同様の模式図を示す。図１１の模式図ＥＸ４は、模式図ＥＸ３に続く模式図である。図１１の模式図ＥＸ４に示すように、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ５として「赤ちゃんを抱いたまま座りましょう」との音声情報を、音声出力装置３０に出力する。ただし、通知情報Ｎ５の内容および出力先は、上述した例に限定されない。これにより、利用者Ｕは、乳児Ｔの抱き座りを開始する。
　図１０のステップＳ２０９において、プロセッサ１１は、乳児Ｔの泣きが再開したか否かを判断する。当ステップの詳細については、ステップＳ２０３と同様である。
　ステップＳ２０９においてＮｏと判断された場合、次のステップＳ２１０が実行される。この場合、乳児Ｔが抱き座りされた状態において、泣きが再開していない。ステップＳ２１０において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ５を出力してからの経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかに基づいて、通知情報Ｎ６（第３通知情報）を出力するか否か判断する。通知情報Ｎ６の詳細については後述する。
　具体例として、プロセッサ１１は、（ｉ）通知情報Ｎ５を出力してから（換言すると、抱き座りを開始してから）の経過時間が所定時間（閾値Ｔ４）を超えたか否か、（ｉｉ）ＩＢＩが鎮静化しているか否か、（ｉｉｉ）ＩＳＳが鎮静化しているか否か、を判断する。この場合、プロセッサ１１は、（ｉ）、（ｉｉ）、および（ｉｉｉ）の少なくとも何れかが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、何れも満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。あるいは、プロセッサ１１は、（ｉ）、（ｉｉ）、および（ｉｉｉ）の全てが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、少なくとも何れかが満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。
　なお、閾値Ｔ４としては、初期設定された値が用いられる。初期設定の詳細については後述する。また、「ＩＢＩ（またはＩＳＳ）が鎮静化する」ことについては、ステップＳ２０４で説明した通りである。ただし、鎮静化の比較時点としては、通知情報Ｎ５を出力した時点が用いられる。
　ステップＳ２１０においてＮｏと判断した場合、プロセッサ１１は、ステップＳ２０６からの処理を繰り返す。これにより、利用者Ｕは、乳児Ｔの抱き座りを継続する。
　ステップＳ２１０においてＹｅｓと判断した場合、次のステップＳ２１１が実行される。ステップＳ２１１において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ６を出力する。通知情報Ｎ６は、利用者Ｕに対して寝かしつけを行うよう通知する情報であり、特許請求の範囲に記載した第３通知情報の一例である。換言すると、情報処理方法Ｓ１においてプロセッサ１１が出力する通知情報は、通知情報Ｎ６（第３通知情報）を含む。また、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ５（第２通知情報）を出力してからの経過時間、ＩＢＩ、および、ＩＳＳ、の少なくとも何れかに基づいて（ステップＳ２１０で（ｉ）、（ｉｉ）、（ｉｉｉ）の判断結果がＹｅｓ）、通知情報Ｎ６（第３通知情報）を出力する（ステップＳ２１１）。
　ステップＳ２１１の具体例について、図１１を参照して説明する。模式図ＥＸ５に示すように、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ６として「寝かしつけましょう」との音声情報を、音声出力装置３０に出力する。ただし、通知情報Ｎ６の内容および出力先は、上述した例に限定されない。これにより、模式図ＥＸ６に示すように、利用者Ｕは、乳児Ｔを寝かしつけるため、身体から離してベッドＢに置く。
　図１０のステップＳ２１２において、プロセッサ１１は、乳児Ｔの泣きが再開したか否かを判断する。当ステップの詳細については、ステップＳ２０３と同様である。
　ステップＳ２１２においてＮｏと判断した場合、つまり、乳児Ｔの泣きが再開していないので、乳児Ｔは睡眠し好ましい状態となっている。したがって、この場合、寝かしつけ支援モードにおける処理は終了する。
　一方、ステップＳ２１２においてＹｅｓと判断した場合、寝かしつけたはずの乳児Ｔの泣きが再開している。また、ステップＳ２０９においてＹｅｓと判断した場合、抱き座りされた乳児Ｔの泣きが再開している。この場合、泣き止み支援モードで泣きが再開した場合と同様に、前述したステップＳ２０５～Ｓ２０７が実行される。これにより、利用者Ｕは、模式図ＥＸ２に戻り、抱き歩きの再開、抱き歩きの停止、抱き座りの開始、寝かしつけ等を繰り返す。また、抱き歩きの合計時間が閾値Ｔ３を超えた場合には、利用者Ｕは、寝かしつけ支援モードの利用を中止し、乳児Ｔの健康状態に注意を向けることができる。
　このように、寝かしつけ支援モードでは、利用者Ｕが通知情報Ｎ１～Ｎ６の出力に応じて抱き歩きの開始、停止、抱き座り、および寝かしつけを行うことで、泣いている乳児Ｔの睡眠を効率的に促進することができる。
　（覚醒予測モードにおける通知処理の流れ）
　ステップＳ１０９（覚醒予測モードにおける通知処理）の詳細について、図１２を参照して説明する。図１２は、ステップＳ１０９の詳細な流れを説明するフロー図である。図１２に示すように、ステップＳ１０９の処理は、ステップＳ３０１～Ｓ３０４を含む。
　ステップＳ３０１において、プロセッサ１１（通知部１０５）は、体動およびＩＢＩの少なくとも何れかに基づいて、乳児Ｔの覚醒が予測されるか否かを判断する。
　具体例として、プロセッサ１１は、（ｉ）体動センサ２５から得られたセンサ情報に基づく体動の量が閾値ＳＥＮ３を超えたか否か、（ｉｉ）ＩＢＩが閾値ＩＢＩ３を超えたか否か、を判断する。この場合、プロセッサ１１は、（ｉ）、および（ｉｉ）の少なくとも何れかが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、何れも満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。あるいは、プロセッサ１１は、（ｉ）、および（ｉｉ）の全てが満たされる場合Ｙｅｓと判断し、少なくとも何れかが満たされない場合Ｎｏと判断してもよい。
　なお、閾値ＳＥＮ３、閾値ＩＢＩ３としては、初期設定された値が用いられる。初期設定の詳細については後述する。
　ステップＳ３０１においてＮｏと判断した場合、後述するステップＳ３０３が実行される。ステップＳ３０１においてＹｅｓと判断した場合、次のステップＳ３０２が実行される。
　ステップＳ３０２において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ７を出力する。通知情報Ｎ７は、利用者Ｕに対して乳児Ｔの覚醒が予測されることを通知する情報である。通知情報Ｎ７が出力されることにより、利用者Ｕは、寝ている乳児Ｔから離れた場所にいる場合であっても、覚醒を予測して育児行動を行うことができる。
　一方、ステップＳ３０１においてＮｏと判断した場合、ステップＳ３０３において、プロセッサ１１は、乳児Ｔの呼吸が止まっている可能性を警告するか否かを判断する。例えば、プロセッサ１１は、（ｉ）呼吸による体動が停止したか否か（体動センサ２５から得られたセンサ情報に基づく体動の量が閾値ＳＥＮ４を下回るか否か）、（ｉｉ）ＩＢＩが閾値ＩＢＩ４を超えたか否か、に基づいて当該判断を行う。なお、プロセッサ１１は、（ｉ）および（ｉｉ）のいずれもがＹｅｓである場合に当該ステップでＹｅｓと判断し、少なくとも１つがＮｏである場合に当該ステップでＮｏと判断してもよい。また、プロセッサ１１は、（ｉ）および（ｉｉ）の少なくともいずれかがＹｅｓである場合に当該ステップでＹｅｓと判断し、いずれもＮｏである場合に当該ステップでＮｏと判断してもよい。閾値ＳＥＮ４および閾値ＩＢＩ４としては、初期設定された値が用いられる。初期設定の詳細については後述する。
　ステップＳ３０３においてＮｏと判断した場合、プロセッサ１１は、ステップＳ３０１からの処理を繰り返す。ステップＳ３０３においてＹｅｓと判断した場合、次のステップＳ３０４が実行される。
　ステップＳ３０４において、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ８を出力する。通知情報Ｎ８は、乳児Ｔの呼吸がとまっている可能性を警告する情報である。通知情報Ｎ８が出力されることにより、利用者Ｕは、寝ている乳児Ｔから離れた場所にいる場合であっても、乳児Ｔの呼吸がとまっている可能性を知ることができ、ＳＩＤＳ（sudden infant death syndrome）を予防することができる。
　〔初期設定〕
　情報処理システム１の初期設定について説明する。初期設定は、乳児Ｔについて初めて情報処理方法Ｓ１を実行する前に少なくとも１回行われる。また、初期設定は、その後、任意の時点で再度実行されることが望ましい。例えば、初期設定は、乳児Ｔの成長による変化に鑑み、１か月に１回程度行われてもよい。
　初期設定は、次のステップＳ１１～Ｓ１５を含む。なお、初期設定が行われる時点で、ウェアラブル端末２０は、乳児Ｔに装着された状態である。
　ステップＳ１１において、ユーザ端末１０のプロセッサ１１は、ネットワークインタフェース１３を介してウェアラブル端末２０との接続を確立する。当該接続の確立は、利用者Ｕの操作に基づき手動で行われてもよいし、利用者Ｕの操作によらずに自動で行われてもよい。
　ステップＳ１２において、プロセッサ１１は、乳児Ｔの各状態（啼泣状態、覚醒状態、および深睡眠状態）におけるセンサ情報（脈波、体動、および音声）を２０秒間、それぞれ２～３回取得し、各状態に関連付けて保存する。なお、センサ情報を取得する期間および回数は、２０秒および２～３回に限られない。ここで、啼泣状態とは、乳児Ｔが激しく泣いている状態である。覚醒状態とは、乳児Ｔがおだやかにはっきりと目覚めている状態である。深睡眠状態とは、乳児Ｔが見た目で動かずによく寝ている状態である。
　例えば、プロセッサ１１は、タッチパネル１４に各状態を示すＵＩオブジェクトを表示する。利用者Ｕは、例えば乳児Ｔが啼泣状態であるときに、啼泣状態に対応するＵＩオブジェクトを操作する。プロセッサ１１は、操作を受け付けるとセンサ情報の取得を２０秒間行う。また、プロセッサ１１は、２０秒経過後、「記録中に乳児Ｔの状態に変化があったか否か」を利用者Ｕに問い合わせる情報を出力する。また、プロセッサ１１は、変化無しとの入力が得られた場合に、当該センサ情報を啼泣状態に関連付けて保存する。
　ステップＳ１３において、プロセッサ１１は、各状態に関連付けたセンサ情報に基づいて、上述した各閾値（Ｔ１～Ｔ４、ＩＢＩ１～ＩＢＩ４、ＩＳＳ１～ＩＳＳ２、ＳＥＮ１～ＳＥＮ４）を設定する。
　ステップＳ１４において、プロセッサ１１は、各状態に関連付けたセンサ情報に基づいて、ＩＳＳの各段階と、ＩＢＩおよびセンサ情報との関係をキャリブレーションする。
　ステップＳ１５において、プロセッサ１１は、タッチパネル１４に、ＩＢＩおよびＩＳＳをリアルタイムに出力する。
　以下、初期設定により設定される各閾値の好ましい例について説明する。閾値Ｔ１、閾値ＩＢＩ１～ＩＢＩ２、および閾値ＩＳＳ１～ＩＳＳ２は、上述したように、抱き歩きを停止するよう通知するか否かを判断するために設定される。
　閾値Ｔ１は、抱き歩きを停止することが好ましい経過時間（抱き歩きを開始してからの経過時間）の値である。例えば、閾値Ｔ１としては、上述した「本発明の基礎となる知見」に基づき、５分が設定されることが望ましい。なお、閾値Ｔ１には最大値（例えば１５分）が設けられることが望ましい。これは、抱き歩きを続けても乳児Ｔが泣き止まない場合には、健康上の要因も考えられることによる。ただし、閾値Ｔ１およびその最大値は、上述した例に限定されない。
　閾値ＩＢＩ１は、泣き止み支援モードにおいて抱き歩きを停止してもよいＩＢＩの値である。閾値ＩＢＩ２は、寝かしつけ支援モードにおいて抱き歩きを停止してもよいＩＢＩの値である。
　閾値ＩＳＳ１は、泣き止み支援モードにおいて抱き歩きを停止してもよいＩＳＳの値（段階）である。閾値ＩＳＳ２は、寝かしつけ支援モードにおいて抱き歩きを停止してもよいＩＳＳの値（段階）である。
　閾値ＳＥＮ１は、泣き止み支援モードにおいて乳児Ｔの泣きが再開したか否かを判断するために設定されるセンサ情報の値である。閾値ＳＥＮ２は、寝かしつけ支援モードにおいて乳児Ｔの泣きが再開したか否かを判断するために設定されるセンサ情報の値である。閾値ＳＥＮ１、および閾値ＳＥＮ２は、例えば、単位時間に占める乳児Ｔの発声時間の割合であってもよい。
　閾値Ｔ２は、上述したように、乳児の状態が落ち着いているか否かを判断するために設定される、抱き歩きを停止してからの経過時間の値である。例えば、閾値Ｔ２は、３０秒程度であってもよいし、育児環境等に応じて数分であってもよいが、これらに限られない。
　閾値Ｔ３は、上述したように、乳児Ｔの健康状態を確認するよう通知するか否かを判断するために設定される。閾値Ｔ３は、泣き止みまたは睡眠の促進を抱き歩きにより行うことが好ましい合計時間の最大値である。閾値Ｔ３としては、例えば１０分の値が設定されることが望ましい。ただし、閾値Ｔ３は、上述した例に限定されない。これは、乳児Ｔの抱き歩きを続けても泣き止まない場合には、健康上の要因も考えられることによる。
　閾値Ｔ４は、上述したように、寝かしつけを行うよう通知するか否かを判断するために設定される。閾値Ｔ４は、寝かしつけを行うことが好ましい経過時間（抱き座りを開始してからの経過時間）の値である。例えば、閾値Ｔ４としては、上述した「本発明の基礎となる知見」に基づき、５分以上８分以下の値が設定されることが望ましい。ただし、閾値Ｔ４は、上述した例に限定されない。
　閾値ＳＥＮ３および閾値ＩＢＩ３は、上述したように、乳児Ｔの覚醒が予測されるか否かを判断するために設定される。閾値ＳＥＮ３は、乳児Ｔが覚醒しているときの体動の量から算出可能である。閾値ＩＢＩ３は、乳児Ｔが覚醒しているときのＩＢＩから算出可能である。閾値ＳＥＮ４および閾値ＩＢＩ４は、上述したように、乳児Ｔの呼吸が止まっている可能性を判断するために設定される。閾値ＳＥＮ４は、深睡眠時の体動の量から算出可能である。閾値ＩＢＩ４は、そのような閾値として採用し得る範囲の上限であってもよいし、下限であってもよい。
　＜本実施形態の効果＞
　本実施形態は、利用者Ｕが乳児Ｔの抱き歩きを開始してからの経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかに基づいて、乳児Ｔの泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を利用者Ｕに対して通知する通知情報を出力する。このため、利用者Ｕは、通知情報に基づいて育児行動を行うことができ、乳児Ｔの泣き止みまたは睡眠を効率的に促進することができる。
　また、本実施形態は、利用者Ｕが乳児Ｔの抱き歩きを開始してからのＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかをリアルタイムに出力する。このため、利用者Ｕは、抱き歩きによる乳児Ｔの状態の変化を定量的に把握することができ、乳児Ｔの抱き方を工夫するなどといったように、泣き止みまたは睡眠を促進するための育児行動にフィードバックすることができる。
　ここで、上述した特許文献１に記載されたシステムと比較して、本実施形態の効果を説明する。特許文献１に記載されたシステムは、睡眠前のウトウト状態を検出し、そのタイミングで養育者におしゃぶりを乳児の口から引き抜くという使用方法を前提としている。この特許文献にも記載のある通り、おしゃぶりは睡眠中の乳児にとっては誤嚥の可能性がある。また、おしゃぶりのセンサが故障したり養育者が睡眠前ウトウト期の乳児のおしゃぶりを引き抜く操作をおこたったりする可能性もある。したがって、特許文献１に記載されたシステムを用いて寝かしつけを行うことは、好ましくない、または入念な注意を要する。また、上述したように、泣いている乳児はおしゃぶりを使用することが難しい。また、おしゃぶりを好まない乳児もいる。したがって、特許文献１に記載されたシステムを用いても、泣き止みまたは睡眠までの養育者のストレスは軽減されない。
　本実施形態は、特許文献１に記載されたシステムと比較して、養育者の育児行動を介して、乳児の泣き止みから睡眠促進までを一貫して支援することができる。
　〔変形例１〕
　上述した実施形態を変形した変形例１について説明する。変形例１に係る情報処理システム１では、プロセッサ１１（通知部１０５）が、支援モデルから得られる情報に基づき通知情報を出力する。支援モデルは、経過時間、ＩＢＩ、および、ＩＳＳ、の少なくとも何れかを入力とし、通知情報に基づく利用者Ｕの育児行動の成功率を出力するモデルである。その他の点については、上述の実施形態と同様に構成される。
　ここで、支援モデルは、例えば、時系列データを扱うニューラルネットワーク（具体的には、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short Term Memory）等）によって構成される。この場合、支援モデルには、ＩＢＩおよびＩＳＳの時系列データが入力される。ただし、支援モデルは、他のニューラルネットワーク、ニューラルネットワーク以外の機械学習アルゴリズム、または、機械学習以外のルールベースモデルによって構成されていてもよい。
　また、「通知情報に基づく利用者Ｕの育児行動の成功率」とは、情報処理システム１からの通知情報に基づいて利用者Ｕが育児行動した場合に乳児Ｔが望ましい状態になる確率である。以降、「通知情報に基づく利用者Ｕの育児行動の成功率」を、単に「通知情報の成功率」とも記載する。また、望ましい状態とは、例えば、「泣きが所定時間再開しない状態」であるが、これに限られない。
　より具体的な例として、支援モデルは、第１支援モデル、第２支援モデル、および第３支援モデルを含む。第１支援モデルは、通知情報Ｎ２（第１通知情報）の成功率を出力する。第２支援モデルは、通知情報Ｎ５（第２通知情報）の成功率を出力する。第３支援モデルは、通知情報Ｎ６（第３通知情報）の成功率を出力する。なお、各支援モデルは、学習用データを用いて生成されたものである。学習用データの詳細については、後述する変形例２で説明する。
　本変形例では、情報処理システム１の動作は、以下のように変形される。その他のステップについては、上述した通りである。
　図６のステップＳ１０５において、プロセッサ１１は、ＩＢＩおよびＩＳＳを算出することに加え、算出したＩＢＩおよびＩＳＳの時系列データを第１支援モデル、第２支援モデル、および第３支援モデルに入力する。
　また、図９、図１０のステップＳ２０１において、プロセッサ１１は、第１支援モデルから出力される成功率が閾値を超えるか否かを判断する。
　また、図９、図１０のステップＳ２０４において、プロセッサ１１は、第２支援モデルから出力される成功率が閾値を超えるか否かを判断する。
　また、図１０のステップＳ２１０において、プロセッサ１１は、第３支援モデルから出力される成功率が閾値を超えるか否かを判断する。
　このように、本変形例の情報処理システム１は、支援モデルから出力される成功率が閾値を超える場合に通知情報を出力するので、通知情報の成功率をより高くすることができる。
　〔変形例２〕
　また、上述した変形例１をさらに変形した変形例２について説明する。変形例２に係る情報処理システム１では、プロセッサ１１（通知部１０５）は、修正された支援モデルから得られる情報を参照して、通知情報を出力する。修正された支援モデルとは、上述した修正モデルが、それまでに蓄積された、（ｉ）通知情報に基づく育児行動の成否を示す情報と、（ｉｉ）当該通知情報を出力するまでの経過時間、心拍情報、および、乳児状態スコア、の少なくとも何れかと、を用いて修正されたものである。例えば、プロセッサ１１は、通知情報に基づく育児行動の成否を示す情報と、当該通知情報を出力するまでの経過時間、ＩＢＩ、および、ＩＳＳ、の少なくとも何れかとを蓄積する。また、プロセッサ１１は、蓄積した情報を用いて、支援モデルを修正する。その他の点については、変形例１と同様に構成される。
　具体的には、プロセッサ１１は、通知情報を出力した後の任意の時点で、当該通知情報の成否を示す情報を、利用者Ｕの操作に基づき取得する。例えば、通知情報Ｎ２に基づき利用者Ｕが抱き歩きを停止した後、乳児Ｔの泣きが再開した場合、利用者Ｕは、「失敗」を示す情報を入力する操作を行う。また、例えば、通知情報Ｎ５に基づき利用者Ｕが抱き座りを開始し、乳児Ｔの泣きが再開しなかった場合、利用者Ｕは、「成功」を示す情報を入力する操作を行う。また、例えば、通知情報Ｎ６に基づき利用者Ｕが寝かしつけを行い、乳児Ｔの泣きが再開した場合、利用者Ｕは、「失敗」を示す情報を入力する操作を行う。
　プロセッサ１１は、通知情報Ｎ１を出力してから通知情報Ｎ２を出力するまでの経過時間と、この期間のＩＢＩおよびＩＳＳと、通知情報Ｎ２の成否を示す情報とを対応付けた学習用データを用いて、第１支援モデルを再学習により修正する。
　また、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ２を出力してから通知情報Ｎ５を出力するまでの経過時間と、この期間のＩＢＩおよびＩＳＳと、通知情報Ｎ５の成否を示す情報とを対応付けた学習用データを用いて、第２支援モデルを再学習により修正する。
　また、プロセッサ１１は、通知情報Ｎ５を出力してから通知情報Ｎ６を出力するまでの経過時間と、この期間のＩＢＩおよびＩＳＳと、通知情報Ｎ６の成否を示す情報とを対応付けた学習用データを用いて、第３支援モデルを再学習により修正する。
　このような支援モデルの修正は、乳児Ｔごとに行われてもよい。これにより、情報処理システム１は、対象となる乳児Ｔに応じてより成功率の高いタイミングで、通知情報を出力することができる。
　また、このような支援モデルの修正は、複数の乳児Ｔから得られた学習用データを用いて行われてもよい。これにより、情報処理システム１は、対象の乳児Ｔについて学習データが充分に蓄積されていない状態でも、より成功率の高いタイミングで、通知情報を出力することができる。
　また、このような支援モデルの修正は、属性が類似する複数の乳児Ｔから得られた学習用データを用いて行われてもよい。属性とは、例えば、月齢、兄弟構成、居室環境、性別、利用者Ｕの属性、等であってもよいが、これに限られない。対象の乳児Ｔについては学習データが充分に蓄積されていない状態でも、より成功率の高いタイミングで、通知情報を出力することができる。
　〔その他の変形例〕
　（システム構成の変形例）
　また、本実施形態では、情報処理システム１が、ユーザ端末１０、ウェアラブル端末２０、および音声出力装置３０を含む例について説明した。
　さらに、情報処理システム１は、サーバを含んでいてもよい。サーバは、例えば、クラウドに配置されるサーバであってもよい。この場合、サーバが、ＩＢＩ、ＩＳＳを算出する処理を行ってもよい。また、サーバが、経過時間、ＩＢＩ、およびＩＳＳの少なくとも何れかに基づき通知情報を出力するか否かを判断する処理を行ってもよい。
　さらに、情報処理システム１は、テレビ等の外部ディスプレイを含んでいてもよい。この場合、プロセッサ１１は、ＩＢＩおよびＩＳＳをリアルタイムに出力する出力先を、音声出力装置３０に替えて、または加えて、外部ディスプレイとしてもよい。
　また、情報処理システム１は、ユーザ端末１０に替えて、または、加えて、利用者Ｕ用のウェアラブル端末（例えば、スマートウォッチ）を含んでいてもよい。
　また、ユーザ端末１０は、上述したスマートフォンに限らず、タブレット、ノート型パーソナルコンピュータ、デスクトップ型パーソナルコンピュータ、スマートスピーカ、または、その他の態様のコンピュータであってもよい。また、ユーザ端末１０は、音声出力装置３０を含んでいてもよい。ただし、ユーザ端末１０は、少なくともプロセッサ１１、メモリ１２、およびネットワークインタフェース１３を含んでいればよく、入力装置、表示装置および音声出力装置の一部または全部は、外部の装置であってもよい。
　（ＩＢＩの変形例）
　上述した実施形態では、心拍情報としてＩＢＩを用いる例について説明した。ただし、心拍情報は、心拍に関する情報であればよく、ＩＢＩ以外であってもよい。
　（ＩＳＳの変形例）
　また上述した実施形態では、７段階のＩＳＳを用いる例について説明した。ただし、段階数は７に限定されない。また、ＩＳＳの理論値をそのまま用いてもよい。
　また、状況に応じて、７段階のＩＳＳよりＩＳＳの理論値を優先してもよい。例えば、算出部１０３は、センサ情報がＩＳＳの理論値と整合する場合には７段階のＩＳＳを算出し、整合しない場合にはＩＳＳの理論値を用いてもよい。例えば、体動センサ２５からのセンサ情報は、乳児Ｔを抱き歩きしている等の状況ではＩＳＳの理論値と整合しない可能性が高い。また、発声センサ２６からのセンサ情報は、環境音（例えば、テレビ音、衣服のすれる音）がある等の状況ではＩＳＳの理論値と整合しない可能性が高い。このように、状況に応じて７段階のＩＳＳおよびＩＳＳの理論値のいずれかを用いることにより、より精度よく乳児Ｔの状態を表すＩＳＳを用いることができる。
　（センサの変形例）
　また上述した実施形態では、心拍情報を検出するセンサとして、脈波センサ２４を用いる例について説明した。ただし、心拍情報を検出するセンサは、その他のセンサ（例えば、心電図ホルター）等であってもよい。
　また、上述した実施形態は、ウェアラブル端末２０が各種センサを含む例について説明した。これに限らず、乳児Ｔの状態を検出するセンサは、ウェアラブル端末２０の外部に設置されたものであってもよい。そのようなセンサとしては、例えば、乳児Ｔを養育する部屋に設置されたセンサ、利用者Ｕが装着するセンサ等が挙げられるが、これに限られない。この場合、プロセッサ１１は、当該外部のセンサと直接通信してセンサ情報を取得してもよい。
　（センサ情報の変形例）
　また、上述した実施形態では、センサ情報は、脈波、体動、および発声を示す情報を含む例について説明した。これらに加え、センサ情報は、目の開閉を示す情報を含んでいてもよい。例えば、目の開閉を示す情報は、利用者Ｕの指に装着する指輪型センサによって検出可能である。この場合、利用者Ｕは、乳児Ｔの目の開閉を確認すると指輪型センサを操作する。プロセッサ１１は、指輪型センサが操作されると、目の開または閉を検出したと判断する。また、例えば、センサ情報は、体温、皮膚コンダクタンス、または、酸素分圧を示す情報を含んでいてもよい。これらのセンサ情報は、例えば、体温センサ、皮膚コンダクタンスセンサ、または酸素分圧センサによって検出可能である。なお、センサ情報は、これらに限らず、乳児Ｔの状態を示すその他の情報を含んでいてもよい。
　（リアルタイム出力の変形例１）
　また、上述した実施形態では、ＩＢＩおよびＩＳＳの経時変化を示す経時変化情報Ｄ５を出力する例について説明した。これに加え、プロセッサ１１は、ＩＢＩおよびＩＳＳの経時変化から予測される予測値を出力してもよい。時系列データの経時変化から予測値を算出する技術については、公知の技術を採用可能である。これにより、利用者Ｕは、乳児Ｔを抱き歩き（または抱き座り）しながら、今後予測される乳児Ｔの状態の変化（泣きが再開しそう、または、落ち着きそう、等）を知ることができる。
　（リアルタイム出力の変形例２）
　また、上述した実施形態では、ＩＢＩおよびＩＳＳのリアルタイムな出力態様として、横軸を時間軸とし、縦軸をＩＢＩおよびＩＳＳとするグラフを用いる例について説明した。これに限らず、プロセッサ１１は、当該出力態様として、その他の出力態様を用いてもよい。例えば、プロセッサ１１は、タッチパネル１４の所定領域を、ＩＳＳの各段階に関連付けられた色で塗りつぶして表示してもよい。また、例えば、プロセッサ１１は、タッチパネル１４に、ＩＳＳの各段階に関連付けられたアイコン（例えば、顔のマーク）を表示してもよい。また、例えば、プロセッサ１１は、音声出力装置３０に、ＩＳＳの各段階に関連付けられたパターンのリングトーンを出力してもよい。
　（通知情報の変形例）
　また、情報処理システム１が出力する通知情報は、上述した通知情報Ｎ１～Ｎ８に限らず、他の通知情報を含んでいてもよい。
　例えば、情報処理システム１は、抱き歩きのポイントを通知する通知情報を出力してもよい。当該通知情報は、例えば、（ｉ）頭がぐらぐらしないよう養育者の体につけて手で支える、（ｉｉ）乳児Ｔの腹部が養育者の体にぴったりついている面積を多くする、（ｉｉｉ）養育者の負担軽減のため、抱っこ・おんぶひも、スリングなどを利用する、（ｉｖ）暑くなりがちなので、暑い時期は乳児Ｔの靴下を脱がせるなど少し薄着にする、（ｖ）歩く場所は、よく片付いた段差のない場所（廊下など）とする、（ｖｉ）できれば方向転換等は少なく、一定のペースで歩行する、等の情報を含む。
　また、例えば、情報処理システム１は、通知情報Ｎ１、Ｎ２、またはＮ６を出力するまでの予測時間を通知する通知情報を出力してもよい。当該通知情報は、例えば、「８０％寝ているのであと１分歩いてください」等の音声情報であってもよいが、これに限られない。
　また、例えば、情報処理システム１は、通知情報Ｎ１、Ｎ２、またはＮ６を出力するまでの間に、乳児Ｔの状態がより好ましく変化する（例えば、泣き減少、ＩＢＩ増加等）傾向があると判断した場合には、利用者Ｕを励ます通知情報を出力してもよい。当該通知情報は、例えば、「もうすぐ泣き止むので頑張ってください。」等の音声情報であってもよいが、これに限られない。
　（通知情報の出力先の変形例）
　また、通知情報の出力先は、音声出力装置３０に限られない。例えば、プロセッサ１１は、タッチパネル１４に通知情報を表示してもよい。また、例えば、プロセッサ１１は、利用者Ｕ用のウェアラブル端末に通知情報を表示したり、利用者Ｕ用のウェアラブル端末を振動させたりすることにより、通知情報を出力してもよい。
　（保存機能の変形例）
　また、本実施形態は、各モードにおいて取得したセンサ情報および育児行動の成否を示す情報を保存する保存機能を有していてもよい。当該情報の保存場所は、ユーザ端末１０のメモリ１２であってもよいし、クラウドストレージであってもよい。また、これに伴い、本実施形態は、保存した情報を閲覧、印刷する機能を有していてもよい。
　（任意記録モードを有する変形例）
　また、本実施形態は、センサ情報、ＩＢＩおよびＩＳＳの少なくとも何れかを任意の状況において記録する任意記録モードをさらに有していてもよい。任意記録モードでは、プロセッサ１１は、利用者Ｕの操作により指示される開始から終了までの間、センサ情報を取得するとともに、ＩＢＩまたはＩＳＳを算出する。また、プロセッサ１１は、センサ情報、ＩＢＩおよびＩＳＳのうち少なくとも何れかを記録情報として保存する。また、プロセッサ１１は、利用者Ｕが入力したコメントまたはタイミングマーカと、記録情報とを関連付けて保存してもよい。
　これにより、利用者Ｕは、任意の状況において乳児Ｔの状態を調べることができる。例えば、利用者Ｕは、任意記録モードを利用することにより、どの音楽を聴かせているときに乳児Ｔが落ち着いているか、布団とベッドとではどちらが良く眠れているか、等を調べることが可能となる。
　（モード選択の変形例）
　また、本実施形態は、泣き止み支援モード、寝かしつけ支援モード、および覚醒予測モードを含むものとして説明したが、これらの全てのモードを含むことに限定されず、一部のモードを含むものであってもよい。
　〔ソフトウェアまたはハードウェアによる実現例〕
　上述した実施形態では、情報処理システム１の機能は、情報処理システム１を構成する各装置のメモリに記憶されたプログラムであって、各装置のプロセッサに上述した各ステップを実行させるためのプログラム（ソフトウェア）により実現される例について説明した。
　上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。
　なお、情報処理システム１の各機能ブロック（センサ情報取得部１０１、開始情報取得部１０２、算出部１０３、出力部１０４、および通知部１０５）、は、上述したプログラムにより実現されることに限らない。例えば、上述した各機能ブロックの一部または全部は、論理回路（ハードウェア）によって実現されてもよい。また、そのような論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより上記機能を実現することも可能である。
　本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
　〔まとめ〕
　本実施形態の態様１に係る情報処理システムは、乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報に基づいて、前記乳児の心拍に関する心拍情報、および、前記乳児が啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する算出部と、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力部と、利用者が前記乳児の抱き歩きを開始してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、前記乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を前記利用者に対して通知する通知情報を出力する通知部と、を含む。
　上記構成により、利用者は、泣き止む乳児の抱き歩きを開始した後、通知情報の出力に応じて、乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を実行することができる。これにより、乳児の泣き止みまたは睡眠を効率的に促進することができる。また、その結果、利用者のストレスが軽減される。
　本実施形態の態様２に係る情報処理システムは、上記態様１において、前記利用者が前記乳児の抱き歩きを開始したことを示す情報を取得する開始情報取得部をさらに含み、前記通知情報は、前記抱き歩きを停止するよう通知する第１通知情報を含む。
　上記構成により、利用者は、第１通知情報の出力に応じて、乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するための抱き歩きの停止を適切なタイミングで行うことができる。
　本実施形態の態様３に係る情報処理システムは、上記態様２において、前記通知情報は、抱き座りを開始するよう通知する第２通知情報を含み、前記通知部は、前記第１通知情報を出力してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて前記第２通知情報を出力する。
　上記構成により、利用者は、第２通知情報の出力に応じて、乳児の睡眠を促進するための抱き座りを適切なタイミングで開始することができる。
　本実施形態の態様４に係る情報処理システムは、上記態様３において、前記通知情報は、前記利用者に対して寝かしつけを行うよう通知する第３通知情報をさらに含み、前記通知部は、前記第２通知情報を出力してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて前記第３通知情報を出力する。
　上記構成により、利用者は、第３通知情報の出力に応じて、乳児の睡眠を促進するための寝かしつけを適切なタイミングで行うことができる。
　本実施形態の態様５に係る情報処理システムは、上記態様１から４の何れか１つにおいて、前記通知情報は、前記利用者に対して前記乳児の健康状態を確認するよう通知する第４通知情報をさらに含み、前記通知部は、前記抱き歩きの合計時間が閾値を超えた場合に前記第４通知情報を出力する。
　上記構成により、抱き歩きを繰り返しても泣き止みまたは睡眠が促進されない場合に、利用者の注意を乳児の健康状態に向けることができる。
　本実施形態の態様６に係る情報処理システムは、上記態様１から５の何れか１つにおいて、前記通知部は、支援モデルから得られる情報を参照して前記通知情報を出力し、前記支援モデルは、前記経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを入力とし、前記通知情報に基づく前記利用者の育児行動の成功率を出力するモデルである。
　上記構成により、乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を、成功率に基づくタイミングで利用者に対して通知することができる。
　本実施形態の態様７に係る情報処理システムは、上記態様６において、前記通知部は、前記通知情報に基づく育児行動の成否を示す情報と、当該通知情報を出力するまでの前記経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかと、に基づき修正された前記支援モデルから得られる情報を参照する。
　上記構成により、通知情報に基づく育児行動の成否をフィードバックして修正モデルの精度を向上させることができる。
　本実施形態の態様８に係る情報処理システムは、上記態様１から７の何れか１つにおいて、前記センサは、前記乳児の脈波、体動、および発声の少なくとも何れかを検出するセンサを含む。
　上記構成により、乳児の状態を、脈波、体動および発声により検出することができる。
　本実施形態の態様９に係る情報処理方法は、乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得ステップと、前記センサ情報に基づいて、前記乳児の心拍に関する心拍情報、および、前記乳児が啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する算出ステップと、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力ステップと、利用者が前記乳児の抱き歩きを開始してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、前記乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を前記利用者に対して通知する通知情報を出力する通知ステップと、を実行することを含む。
　上記構成により、態様１と同様の効果を奏する。
　本実施形態の態様１０に係るプログラムは、請求項１から８の何れか１項に記載の情報処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記各部としてコンピュータを機能させる。
　上述した実施形態の一部又は全部は、更に、以下のように表現することもできる。１または複数のプロセッサを備え、前記１または複数のプロセッサは、乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得処理と、前記センサ情報に基づいて、前記乳児の心拍に関する心拍情報、および、前記乳児が啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する算出処理と、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力処理と、利用者が前記乳児の抱き歩きを開始してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、前記乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を前記利用者に対して通知する通知情報を出力する通知処理と、を実行する、情報処理システム。上記構成により、態様１と同様の効果を奏する。
　上記構成により、態様１と同様の効果を奏する。
１　情報処理システム
１０　ユーザ端末
２０　ウェアラブル端末
１１、２１　プロセッサ
１２、２２　メモリ
１３、２３　ネットワークインタフェース
１４　タッチパネル
２４　脈波センサ
２５　体動センサ
２６　センサ
２６　発声センサ
３０　音声出力装置

 

Claims (10)

  1. 　乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
    　前記センサ情報に基づいて、前記乳児の心拍に関する心拍情報、および、前記乳児が啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する算出部と、
    　前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力部と、
    　利用者が前記乳児の抱き歩きを開始してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、前記乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を前記利用者に対して通知する通知情報を出力する通知部と、
    　を含む、情報処理システム。
  2. 　前記利用者が前記乳児の抱き歩きを開始したことを示す情報を取得する開始情報取得部をさらに含み、
    　前記通知情報は、前記抱き歩きを停止するよう通知する第１通知情報を含む、
    　請求項１に記載の情報処理システム。
  3. 　前記通知情報は、抱き座りを開始するよう通知する第２通知情報を含み、
    　前記通知部は、前記第１通知情報を出力してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて前記第２通知情報を出力する、
    　請求項２に記載の情報処理システム。
  4. 　前記通知情報は、前記利用者に対して寝かしつけを行うよう通知する第３通知情報をさらに含み、
    　前記通知部は、前記第２通知情報を出力してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて前記第３通知情報を出力する、
    　請求項３に記載の情報処理システム。
  5. 　前記通知情報は、前記利用者に対して前記乳児の健康状態を確認するよう通知する第４通知情報をさらに含み、
    　前記通知部は、前記抱き歩きの合計時間が閾値を超えた場合に前記第４通知情報を出力する、
    　請求項１または２に記載の情報処理システム。
  6. 　前記通知部は、支援モデルから得られる情報を参照して前記通知情報を出力し、
    　前記支援モデルは、
    　　前記経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを入力とし、
    　　前記通知情報に基づく前記利用者の育児行動の成功率を出力するモデルである、
    　請求項１または２に記載の情報処理システム。
  7. 　前記通知部は、
    　　前記通知情報に基づく育児行動の成否を示す情報と、
    　　当該通知情報を出力するまでの前記経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかと、
    　　に基づき修正された前記支援モデルから得られる情報を参照する、請求項６に記載の情報処理システム。
  8. 　前記センサは、前記乳児の脈波、体動、および発声の少なくとも何れかを検出するセンサを含む、
    　請求項１または２に記載の情報処理システム。
  9. 　乳児の状態を検出するセンサからセンサ情報を取得するセンサ情報取得ステップと、
    　前記センサ情報に基づいて、前記乳児の心拍に関する心拍情報、および、前記乳児が啼泣から睡眠までの何れの状態であるかを示す乳児状態スコア、の少なくとも何れかを算出する算出ステップと、
    　前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかを示す情報を、リアルタイムに出力する出力ステップと、
    　利用者が前記乳児の抱き歩きを開始してからの経過時間、前記心拍情報、および、前記乳児状態スコア、の少なくとも何れかに基づいて、前記乳児の泣き止みまたは睡眠を促進するために行うべき育児行動を前記利用者に対して通知する通知情報を出力する通知ステップと、
    　を実行することを含む、情報処理方法。
  10. 　１または複数の
    　請求項１または２に記載の情報処理システムとしてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
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