(57)【要約】【課題】複数の活動パターンを持って生活している対象についても、活動パターンから対象者の行動に関する情報を高い精度で得ることができる活動分類方法を提供する。【解決手段】対象者Ｓの活動量を時間帯ごとに示す自己活動情報を前記対象者について複数回取得する情報取得工程（ステップＳ１０２）と、複数の前記自己活動情報、または前記自己活動情報の群を、互いの類似度により分類して複数のグループを作成するグループ作成工程（ステップＳ１０４、ステップＳ１０５）と、を含む活動分類方法によって活動を分類する。【選択図】図６
2020010893.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の活動量を時間帯ごとに示す自己活動情報を前記対象者について複数回取得する情報取得工程と、
複数の前記自己活動情報、または前記自己活動情報の群を、互いの類似度により分類して複数のグループを作成するグループ作成工程と、
を含む、活動分類方法。
【請求項２】
前記自己活動情報の群は、一定の時間において取得された複数の前記自己活動情報である活動情報ユニットであり、前記グループ作成工程は、当該活動情報ユニットにおける前記活動量の経時的な変化の傾向の類似度により前記活動情報ユニットを分類する、請求項１に記載の活動分類方法。
【請求項３】
前記グループの少なくとも一つに含まれる前記自己活動情報から、前記活動情報ユニットを単位として前記活動量の経時的な変化の傾向を示す自己活動パターンを抽出する活動パターン抽出工程をさらに含む、請求項２に記載の活動分類方法。
【請求項４】
前記グループに含まれる前記自己活動情報により、前記対象者の身体または精神に関する心身情報を作成する情報作成工程をさらに含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の活動分類方法。
【請求項５】
前記自己活動情報と、前記自己活動情報の取得時における前記対象者の行動の制約に関する制約情報とを対応付ける制約情報付加工程をさらに含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の活動分類方法。
【請求項６】
前記情報作成工程においては、前記自己活動情報と共に前記対象者の健康に関する健康情報または前記対象者の予定に関するスケジュール情報により前記対象者に対するメッセージを提供する、請求項４に記載の活動分類方法。
【請求項７】
前記情報作成工程は、身体またはパフォーマンスに関する指標を指定する指標指定工程と、指定された前記指標に該当する他者の活動情報である比較活動情報と前記自己活動情報とを比較して前記心身情報を作成する比較情報生成工程とを含む、請求項４に記載の活動分類方法。
【請求項８】
前記情報作成工程においては、前記対象者について、取得時期の異なる少なくとも二つの前記自己活動情報を比較して前記心身情報を作成する、請求項４に記載の活動分類方法。
【請求項９】
前記情報作成工程においては、前記対象者に使用を推奨する物品または剤に関する情報を作成する、請求項４に記載の活動分類方法。
【請求項１０】
前記情報作成工程は、前記自己活動情報の取得時における前記対象者の行動の制約に関する制約情報の傾向を取得する制約傾向取得工程をさらに含み、当該制約傾向取得工程によって取得された前記傾向に基づいて前記対象者の身体または精神に関する心身情報を作成する、請求項４に記載の活動分類方法。
【請求項１１】
対象者の活動量を時間帯ごとに示す自己活動情報を前記対象者について複数回取得する情報取得部と、
複数の前記自己活動情報、または前記自己活動情報の群を、互いの類似度により分類して複数のグループを作成するグループ作成部と、
を備える、活動分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の活動のパターンを分類する活動分類方法及び活動分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人間等の生物の活動の状態と、この生物の身体及び精神の状態との間には関連性があることが公知である。このため、生物の活動の状態を示す情報を収集し、収集された情報を基にして被験者の状態の変化を早期に検知することが行われている。被験者の活動に関するデータを収集し、生活行動の異常を検知する発明は、例えば、特許文献１に記載されている。特許文献１に記載の生活活動監視システムは、活動パターンの乱れから独居者の異常の有無を判断している。このような特許文献１に記載の発明は、対象者が毎日同じパターンで活動する場合に活動パターンの乱れを検出することに好適である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−５７４６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、活動パターンは、対象者が例えば仕事や習い事といった社会的な制約を受けながら活動している場合には仕事等のある日と無い日とで異なっている。このため、上記特許文献１に記載の発明は、仕事を持っている世代（以下、「職域世代」と記す）を対象にした場合、活動のばらつきが大きくなって活動パターンから得られる情報の信頼性が低下する。
本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、社会的な制約を受けながら生活している対象についても、活動パターンから対象者の行動に関する情報を高い精度で得ることができる活動分類方法及び活動分類装置に関する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の活動分類方法は、対象者の活動量を時間帯ごとに示す自己活動情報を前記対象者について複数回取得する情報取得工程と、複数の前記自己活動情報、または前記自己活動情報の群を、互いの類似度により分類して複数のグループを作成するグループ作成工程と、を含む。
【０００６】
また、本発明の活動分類装置は、対象者の活動量を時間帯ごとに示す自己活動情報を前記対象者について複数回取得する情報取得部と、複数の前記自己活動情報、または前記自己活動情報の群を、互いの類似度により分類して複数のグループを作成するグループ作成部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、複数の活動パターンを持って生活している対象についても、活動パターンから対象者の行動に関する情報を高い精度で得ることができる活動分類方法及び活動分類装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態の活動分類方法及び活動分類装置の概念を説明するための模式図である。
【図２】図１に示したサーバ装置の機能を説明するためのブロック図である。
【図３】（ａ）から（ｅ）は、自己活動情報と、この自己活動情報から抽出された自己活動パターンとを示す図である。
【図４】（ａ）から（ｄ）は、図３と比較するための自己活動情報と、この自己活動情報から抽出された自己活動パターンとを示す図である。
【図５】図２に示した心身情報作成部によって作成されたメッセージがスマートフォンに表示された状態を示す図である。
【図６】図１、図２に示したサーバ装置で実行される活動分類方法を説明するためのフローチャートを示した図である。
【図７】（ａ）から（ｆ）は、グループ化された複数の他の対象者の比較活動情報を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。なお、すべての図面において、同様の構成要素には同様の符号を付し、重複する説明は適宜省略する。
【００１０】
＜概要＞
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の概念について説明する。
図１は、本発明の第一実施形態及び第二実施形態（以下、両者を併せて「本実施形態」とも記す）の活動分類方法及び活動分類装置の概念を説明するための模式図である。本実施形態の活動分類方法は、活動分類装置であるサーバ装置１によって実現される。サーバ装置１は、対象者Ｓの活動量と、活動が行われた時間帯とを取得する。そして、取得した活動量と活動が行われた時間帯とを一人の対象者Ｓ毎に集計する。本実施形態では、対象者Ｓの活動量と、この活動が行われた時間帯との関係を示す情報を「自己活動情報」と記す。
自己活動情報は、例えば、公知の歩数計を使って歩行の歩数を取得し、歩数と時刻とを対応付けて歩行の時間帯を求めるものであってもよい。また、歩数計として、例えばスマートフォン等に内蔵されているものを用いてもよい。さらに、活動の量は、歩数に限らずＧＰＳ（Global Positioning System）等を使って対象者Ｓの移動距離を取得するものであってもよい。なお、移動距離によって運動量を取得する場合、当然のことながら、人間の歩行速度以上の移動を乗り物による移動として歩行から排除する。
なお、本実施形態は、歩数計により歩数を計数するものに限定されるものではない。例えば、加速度センサを対象者に取り付けて、対象者に生じた加速度によって対象者の活動量を検出するものであってもよい。
【００１１】
さらに、本実施形態は、活動の量と共に活動の強度に関する情報を自己活動情報に含めるようにしてもよい。活動の強度は、例えば、歩数計が三軸の加速度センサを利用する場合、三方向の少なくとも一軸にかかる加速度の強さによって検出するようにしてもよい。また、活動の強度は、活動量を移動距離によって測定する場合、移動速度によって検出するものであってもよい。
また、本実施形態は、自己活動情報を活動の量や強度と活動時間帯とを組み合わせたものに限定するものではない。自己活動情報は、活動に係る情報と活動を行った時間あるいは時刻に係る情報とを組み合わせたものであればよい。また、活動の量は、歩数等の測定から得られる数値に限定されず、例えば一日に対象者Ｓが歩いた歩数のうちに占める歩数の割合等の加工された数値で表されるものであってもよい。
【００１２】
図１に示すサーバ装置１は、対象者Ｓが所持するスマートフォンＰと共にシステムを構築している。スマートフォンＰは、既存の機能として歩数計機能を有している。そして、歩数計機能によってカウントされた歩数をスマートフォンＰの通信機能を使ってサーバ装置１に送信する。サーバ装置１には予め対象者Ｓの氏名、年齢、性別及びスマートフォンＰの識別情報等が登録されていて、歩数は対象者Ｓのデータとして歩数の情報の受信時刻と共にサーバ装置１に入力される。サーバ装置１は、入力された情報から自己活動情報を作成する。自己活動情報は、データベース７（図中にはＤＢと記す）に保存される。
【００１３】
図１に示した例は、対象者Ｓを電車で会社に通勤する会社員とするものである。対象者Ｓは、月曜日から金曜日まで出社し、９時から１８時まで勤務するものとする。このような例では、対象者Ｓは図１中の場面Ａにおいて例えば８時に最寄り駅に向かって歩行を開始する。そして、途中電車に乗って歩行を停止し、会社の最寄り駅に到着後再び歩行を開始する。また、対象者Ｓは、場面Ｂにおいて業務を開始する。この例では、対象者Ｓがデスクワークを中心にする勤務形態をとっており、場面Ｂでは場面Ａに比べて対象者Ｓの歩行の歩数が減少する。さらに、場面Ｃでは、対象者Ｓが会社から歩いて会社の最寄り駅に向かい、電車に乗って自宅の最寄り駅まで移動した後に最寄り駅から自宅まで歩行する。
以上の場面において、スマートフォンＰは、対象者Ｓの歩数を示す情報を例えば数秒毎にサーバ装置１に送信しており、サーバ装置１は送信されてきた歩数を加算して保存する。歩数の加算は、例えば１時間毎に行われる。このようにした場合、１日の間に２４個の歩数の加算値がサーバ装置１に保存される。
【００１４】
上記のように、対象者Ｓが会社に勤務する職域世代である場合、対象者Ｓの勤務日（平日）の歩数は、出勤や勤務時間といった社会的な制約によって凡その値が決まることになる。そして、対象者Ｓの休日の歩数は、社会的な制約が相違するために平日と相違する。また、勤務日の退社後や出勤前に対象者Ｓが習い事やスポーツジム等に定期的に通っている場合、習い事等のある日と無い日とで対象者Ｓの歩数が相違する。習い事やスポーツジムに行く日の歩数は、習い事の開始及び終了時刻やスポーツジムの利用時間帯といった社会的な制約によって凡そ一定の数値になることが考えられる。
【００１５】
このように、対象者Ｓが社会的な制約の下で生活している場合、上記の特許文献１に記載のように長期に亘って活動（行動）情報を記録してその変化を検出すると、記録された自己活動情報のばらつきが大きくなって検出の結果の信頼性が低下する。そこで、本実施形態では、対象者Ｓの自己活動情報を蓄積し、蓄積された自己活動情報を互いの類似度により複数のグループに分類するようにした。
このような本実施形態によれば、例えば、対象者Ｓの活動の変化を平日または休日毎に高い精度で検出することができる。また、このために、活動の変化と対象者Ｓの身体や精神の状態との関連性を適正に判断することができる。また、対象者Ｓと対象者Ｓが目標とする他者の活動情報とを比較し、対象者Ｓが目標に近づくためのアドバイスを与えることができる。さらに、対象者Ｓ自身の活動の経年による変化を検出し、対象者Ｓの体力や気力、生活習慣を見直すことができる。
【００１６】
［第一実施形態］
図２は、図１に示したサーバ装置１の機能を説明するためのブロック図である。第一実施形態では、サーバ装置１が活動分類装置に相当する。サーバ装置１は、受信装置３から自己活動情報を収集し、データベース７に蓄積する。ただし、サーバ装置１は、予め収集された自己活動情報を分類するものであってもよい。また、データベース７は、サーバ装置１とネットワークを介して接続するものであってもよい。サーバ装置１は、演算部１０と受信装置３及び送信装置５を有していて、受信装置３によって対象者ＳのスマートフォンＰから活動量を例えば２秒毎に受信する。サーバ装置１の入力部１１は、受信した活動量を所定の時間幅分合算し、合算された複数の活動量を最初に受信した活動量の受信時刻と最後に受信された活動量の受信時刻との時間間隔（時間帯）に対応付ける。第一実施形態では、合算された活動量と、この活動量に対応付けられた時間帯とで構成される情報を自己活動情報と記す。第一実施形態のサーバ装置１は、自己活動情報を複数のグループにグループ化し、対象者Ｓの心身情報を作成して送信装置５から対象者ＳのスマートフォンＰに送信する。なお、心身情報は、身体または精神の少なくとも一方に係る情報であって、対象者Ｓの身体や精神の状態について指摘するものばかりでなく、このような状態が好ましい方向に向かうようにアドバイスする情報も含むことができる。
【００１７】
以上の機能を果たすため、サーバ装置１は、対象者Ｓの活動の量を時間帯ごとに示す自己活動情報を一の対象者Ｓについて複数回取得する情報取得部である受信装置３を有している。また、サーバ装置１の演算部１０は、複数の自己活動情報を互いの類似度または前記自己活動情報の群を互いの類似度により分類して複数のグループを作成するグループ作成部であるグループ作成部１３を有している。このようなサーバ装置１は、自己活動情報を複数回取得する情報取得工程と、複数の自己活動情報を互いの類似度により分類して複数のグループを作成するグループ作成工程と、を実行する。
【００１８】
上記記載において、第一実施形態は、対象者に適用し、この生物の身体の健康状態や対象者にかかるストレスを判定することができる。また、上記記載において、第一実施形態は、一日の間に一定の時間毎に活動量を取得し、これを複数の日に亘って行っている。このため、第一実施形態でいう「複数回取得する」は、一人の対象者Ｓについて複数回活動情報を取得することをいう。複数回の活動情報の取得は、例えば一時間毎に行ってもよい。また、第一実施形態は、活動情報を複数の対象者から取得している。
また、「自己活動情報」の語句は、活動情報取得の対象になっている対象者Ｓの活動情報を、対象者Ｓと比較される他者の活動情報と区別していうものである。ここで他者は、対象者Ｓ以外の活動情報取得の対象者であればどのような者であってもよい。後述するように、自己活動情報と比較される他者の活動情報を「比較活動情報」とも記す。
【００１９】
自己活動情報の類似度とは、複数の自己活動情報の間で活動の量及び活動を行った時間帯が類似している度合いを指す。例えば、複数の日（日Ｉ、日ＩＩ、日ＩＩＩ、日ＩＶ）に対象者Ｓの活動量を取得し、これを時間帯に対応付けて自己活動情報を作成した場合、日Ｉにおいて対象者Ｓが主に午前中に活動（歩行）をし、午後は殆ど歩行をしなかったとする。また、対象者Ｓが、日ＩＩにおいて主に午前中に殆ど歩行を行わず、午後から夜に向けて主に歩行をしたとする。さらに、対象者Ｓは、日ＩＩＩにおいて主に午前中に歩行をし、午後は殆ど歩行をしなかったとする。このような場合、第一実施形態では、日ＩＩＩの活動量情報が日ＩＩの活動情報よりも優先的に日Ｉの活動情報と同じグループになるようにグループ化がなされる。
【００２０】
以下に、図２に示したサーバ装置１の各構成について説明する。サーバ装置１は、演算部１０と、演算部１０に接続された受信装置３と送信装置５及びデータベース７によって構成されている。演算部１０、受信装置３及び送信装置５は、汎用的なコンピュータを使って構成することができる。受信装置３及び送信装置５は別個に設けられるものであってもよいし、一体のものであってもよい。データベース７は、演算部１０にケーブルで接続されるものであってもよいし、演算部１０に接続可能な記録媒体に保存されるものであってもよい。さらに、データベース７は、演算部１０とネットワークを介して接続されるものであってもよい。
【００２１】
（受信装置及び送信装置）
受信装置３及び送信装置５は、対象者Ｓが所持しているスマートフォンＰ等の通信機器と無線で信号を授受可能な装置であればよい。第一実施形態では、対象者Ｓの活動量を歩数として歩数計機能を有するスマートフォンＰから受信装置３に送信しているが、第一実施形態はこのような例に限定されるものではない。第一実施形態は、例えば、歩数計でカウントされた歩数を対象者Ｓが記録しておき、通信機能を持った装置に入力して受信装置３に送信するものであってもよい。
【００２２】
（演算部）
演算部１０は、入力部１１、制約情報付加部１２、グループ作成部１３、活動パターン抽出部１４、心身情報作成部１５及び出力部１６を備えている。図２に示した演算部１０は、コンピュータの公知のハードウェアと、ハードウェアを動作させるソフトウェアであるプログラムとを併せたものである。ハードウェアとしては、例えば、演算部１０を統括して制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）や、ＣＰＵの処理に使用されるワーキングメモリやデータの保存に使用されるメモリ等がある。ソフトウェアは、ＣＰＵ上で動作し、ハードウェアを制御して各々の機能を実現するプログラムである。
【００２３】
（入力部）
演算部１０のうち、入力部１１は、受信された自己活動量を所定の時間分蓄積し、蓄積された自己活動量を活動量の受信開始時刻から受信終了時刻までの時間帯と対応付けて活動情報とするプログラムである。
【００２４】
（制約情報付加部）
制約情報付加部１２は、自己活動情報と、自己活動情報の取得時における対象者Ｓの行動の制約に関する制約情報とを対応付ける機能を有している。ここで、制約情報とは、例えば、対象者Ｓの勤務や習い事及びボランティア活動等（以下、「勤務等」と記す）の社会的な行動に係る情報をいう。社会的な行動とは、対象者Ｓが任意に決定、変更することができない、あるいは任意の決定、変更が困難な行動を指す。制約情報には、社会的な制約が強いことを示す情報と、社会的な制約が弱いことを示す情報とが含まれる。社会的な制約とは、社会的なルールのうちの対象者Ｓに対する強制力を持つものをいい、制約が強いとは強制力が強いことを指す。また、制約が弱いとは、強制力が弱いことを指す。例えば、「勤務」には「平日、始業時刻までに勤務地に到着する」あるいは「就業時間内は勤務場所にいる」等の強制力が働いている。また、「スポーツジムに行く」には、例えば「スポーツジムの営業時間内に事務の窓口に到着する」あるいは「設備の予約時間までに設備に到着する」といった強制力が働いている。第一実施形態では、勤務に関する強制力がスポーツジムに関する強制力より強いものとする。強制力の強さは、勤務、あるいはスポーツジムに行く等の活動を怠った場合の対象者Ｓに対する罰則あるいは対象者Ｓに対する第三者の評価等に依存する。
【００２５】
制約情報は、例えば、対象者Ｓが活動を行った日時や活動による拘束時間及び活動場所を表すものであってもよい。なお、拘束時間は、勤務等の開始から終了までの時間に限定されず、勤務等の開始までに勤務地に到着するために移動する時間をも含むものであってもよい。
制約情報が日時で表される場合、制約情報付加部１２は、例えば０時から２４時までの間に複数回取得された活動情報を一日の自己活動情報とする。自己活動情報は、一日の自己活動情報（後述する活動情報ユニット）毎に、制約情報として取得日の年、月、日及び曜日の少なくとも一つと対応付けられる。このような処理にあたり、演算部１０は、日を特定するカレンダー機能や時を取得する時計機能を備え、受信した自己活動情報に制約情報を付すものであってもよい。また、第一実施形態は、スマートフォンＰがカレンダー機能や時計機能によって日時を取得し、自己活動情報と共にサーバ装置１に送信するようにしてもよい。このような場合、制約情報付加部１２は、自己活動情報を受信した日時に対応付けて記憶する。第一実施形態でいう制約情報の「付加」は、制約情報を対応する自己活動情報とセットにして記憶する、あるいは制約情報と紐付けて記憶することをいう。
【００２６】
第一実施形態の制約情報は、上記した日時に限定されるものではない。例えば、制約情報は、「東京勤務」、「大阪出張」、「休日」及び「スポーツジム利用」といった対象者Ｓのスケジュールで表されるものであってもよい。スケジュールを制約情報とする場合、対象者Ｓが予めサーバ装置１に自身のスケジュールを登録してもよいし、スマートフォンＰが対象者Ｓのスケジュールと共に自己活動情報をサーバ装置１に送信するようにしてもよい。
【００２７】
（グループ作成部）
グループ作成部１３は、複数日に亘って自己活動情報が取得された後、類似度の高いものから順に自己活動情報または自己活動情報の群をグループ化する。このとき、第一実施形態では、自己活動情報の群を、一定の時間の間に取得された複数の自己活動情報を活動情報ユニットとする。そして、グループ作成部１３は、活動情報ユニットにおける活動量の経時的な変化の傾向の類似度により活動情報ユニットを分類する。第一実施形態では、「一定の時間」を２４時間とし、一日の間に取得された自己活動情報を活動情報ユニットとした。活動量の経時的な変化の傾向は、活動量が時間の経過にしたがって変化しない、あるいは増加または減少する傾向をいう。また、傾向の類似度は、活動量が変化しない時間帯の一致や不一致をいう。また、傾向の類似度は、活動量が増加または減少する時間帯の一致、不一致をいう。さらに、傾向の類似度は、活動量の増加または減少の程度の一致、不一致をいう。
ただし、第一実施形態は、２４時間の間に取得された自己活動情報を活動情報ユニットにすることに限定されるものではない。活動情報ユニットは、例えば、６時間や１２時間といったより短い時間であってもよいし、一週間や一ヶ月といったより長い時間であってもよい。
なお、取得された単体の自己活動情報を分類する処理は、例えば、複数の対象者について決まった時刻（例えば３時、９時、１５時等）に活動量を取得し、異なる対象者について同じ時刻に取得された活動量の値の近さを類似度としてグループ化することが考えられる。
【００２８】
また、第一実施形態のグループ作成部１３は、活動パターン抽出部１４を有している。活動パターン抽出部１４は、自己活動情報から自己活動パターンを抽出する活動パターン抽出工程を実行する。第一実施形態の活動パターン抽出部工程は、グループの少なくとも一つに含まれる自己活動情報から、活動情報ユニットを単位として対象者Ｓの活動量の経時的な変化の傾向を示す自己活動パターンを抽出する工程である。また、第一実施形態の自己活動パターンは、活動量の時間に伴う変化を表した直線、曲線、折れ線のいずれかで表される。第一実施形態では、各日の自己活動情報から自己活動パターンを抽出し、自己活動パターンの形状の類似度により自己活動情報（活動情報ユニット）をグループ化するものとする。
【００２９】
図３（ａ）から図３（ｅ）は、自己活動情報と、この自己活動情報から抽出された自己活動パターンとを示す図である。図３（ａ）は、５２歳男性の対象者Ｓの自己活動情報をグループ化した状態を示す図である。図３（ａ）は、０時から２４時までに取得された自己活動情報として取得時間帯及び歩数を表にして示している。表の一行は一日分の自己活動情報である活動情報ユニットを示し、図３（ａ）は２８日分の歩数を示している。図３（ａ）の横軸は自己活動情報が取得された時間帯を三時間毎に示している。また、縦軸には各活動情報ユニットに付された制約情報が記されている。図３（ａ）が示す自己活動情報は、活動情報ユニット毎に、その類似度によりグループα、グループβ、グループγ、グループδに分類されている。図３（ｂ）は、グループαに属する自己活動情報から抽出された自己活動パターンＰαを示している。グループαに属する活動情報ユニットは複数あることから、第一実施形態では複数の活動情報ユニットの各々から抽出された自己活動パターンの平均をグループの自己活動パターンＰαとしている。図３（ｃ）は、グループβに属する活動情報ユニットから抽出された自己活動パターンＰβを示している。図３（ｄ）はグループγに属する活動情報ユニットから抽出された自己活動パターンＰγを示し、図３（ｅ）はグループδに属する活動情報ユニットから抽出された自己活動パターンＰδを示している。
【００３０】
グループ作成部１３によるグループの作成は、最終的にすべての活動情報ユニットが一つのグループに属するようになるまで行うことができる。しかし、第一実施形態は、対象者Ｓの活動の状態を比較、解析するのに好適なグループ数を予め設定している。第一実施形態では、グループ数を４としている。
【００３１】
図３（ａ）及び図３（ｂ）に示した自己活動情報によれば、グループαには土曜日及び日曜日に取得された自己活動情報の割合が大きいことが分かる。また、グループαの自己活動パターンＰαは、一日のうちの歩数のピーク値（歩数の増加と減少との間にあって、この間における最も大きな値）が他のグループから抽出された自己活動パターンよりも小さい。このようなことから、第一実施形態では、職域世代である対象者Ｓは休日に平日よりも歩行しないことによって活動量が低下すると推定する。第一実施形態は土曜日及び日曜日に取得された自己活動情報の割合が大きいグループαを、例えば「休日」のグループとすることができる。
【００３２】
また、図３（ａ）及び図３（ｃ）に示した自己活動情報によれば、グループβは属する活動情報ユニットがグループの中で最も少なく、また、自己活動パターンＰβが示す歩数が１２時以降から増加し、２４時から翌日に向けてピークに達している。第一実施形態は、深夜に取得された活動量が大きいグループβを、例えば「就業後予定あり」のグループとすることができる。また、図３（ａ）及び図３（ｄ）に示した自己活動パターンによれば、グループγは属する活動情報ユニットがグループの中で最も多く、月曜日から金曜日の全ての曜日に取得された自己活動情報が含まれている。グループγの自己活動パターンＰγは、歩数が深夜から早朝にかけて増加し、午前中に一度低減することを示している。また、グループγの自己活動パターンＰγは、１８時から２１時の間に歩数が再び増加して、２１時過ぎに減少することを示している。
【００３３】
さらに、図３（ａ）及び図３（ｅ）に示した自己活動情報によれば、グループδは主に水曜日と火曜日に取得された自己活動情報が属するグループであることが分かる。そして、グループδの自己活動パターンＰδは、６時と９時との間にいったん歩数がピークを持ち、１８時から２１時の間に歩数が再び増加して、２１時過ぎに減少することを示している。第一実施形態は、朝と１８時から２１時までに取得された活動量が大きいグループγ及びグループδを、例えば「通常勤務」のグループとすることができる。
【００３４】
以上の自己活動情報から、第一実施形態は、対象者Ｓが平日であっても複数の自己活動パターンにより活動していると推定する。また、第一実施形態では、一つのグループに属する自己活動情報が取得日の曜日に偏りを持つことから、対象者Ｓが曜日に応じた複数の自己活動パターンＰαから自己活動パターンＰδを有しているものと推定する。また、第一実施形態では、自己活動パターンＰγと自己活動パターンＰδとで１８時から２１時までの間の傾向が類似していることから、１８時から２１時までの間にある歩数が対象者Ｓの帰宅に関する活動によるものと推定する。
【００３５】
なお、第一実施形態は、「グループαには土曜日及び日曜日に取得された自己活動情報の割合が大きい」等の判断をグループ作成部１３が統計処理によって行っている。グループ作成部１３は、統計処理によってグループに含まれる活動情報ユニットが取得された日の曜日の相違が有意であるか偶然であるかを判定する。第一実施形態において、グループαに含まれる土曜日及び日曜日の活動情報ユニットの数が多いことの有意性は、例えば、グループαと他のグループとの間で土曜日及び日曜日の活動情報ユニットの数を比較して行われる。このとき、第一実施形態では、比較により得られた土曜日及び日曜日の活動情報ユニットの数の差が偶然得られることの確率をカイ二乗検定により算出する。そして、算出の結果得られた確率が予め定められた有意水準（例えば０．０５）よりも小さい場合、グループ作成部１３は、グループαには土曜日及び日曜日の活動情報ユニットが多く含まれると判断する。なお、このような判断は、当然のことながら、処理の信頼性を得るのに十分な自己活動情報数が蓄積された後に行われることが好ましい。
【００３６】
図４（ａ）は、５２歳男性の対象者Ｓと比較するために７６歳男性を対象者とする自己活動情報をグループ化した状態を示す図である。図４（ａ）は、０時から２４時までに取得された自己活動情報として取得時間帯及び歩数を表にして示している。表の一行は一日分の自己活動情報、即ち活動情報ユニットを示し、図４（ａ）は２８日分、すなわち２８日分の活動情報ユニットでの歩数を示している。表の横軸は自己活動の時間帯を三時間毎に示している。また、縦軸には各活動情報ユニットに付された制約情報が記されている。
【００３７】
図４（ａ）が示す自己活動情報は、その類似度によりグループε、グループζ、グループηに分類されている。図４（ｂ）は、グループεに属する活動情報ユニットから抽出された自己活動パターンＰεを示している。図４（ｃ）は、グループβに属する活動情報ユニットから抽出された自己活動パターンＰζを示している。図４（ｄ）はグループγに属する活動情報ユニットから抽出された自己活動パターンＰηを示している。図４（ａ）によれば、グループεに属する自己活動情報は金曜日を除く曜日の全てにおいて取得されていることが分かる。図４（ｂ）によれば、グループζに属する自己活動情報は、月曜日、金曜日及び日曜日を除く曜日に取得されている。また、グループηに属する自己活動情報は、その多くが金曜日に取得されている。
【００３８】
以上のことから、対象者が職域世代を外れている場合、複数の自己活動パターンにより活動しているものの、職域世代の対象者Ｓに比べて一つのグループにおける自己活動情報の取得日の曜日による偏りが小さいことが分かる。このことは、職域世代を外れた対象者は社会的な制約が職域世代の対象者Ｓに比べて弱くなり、曜日に依存することなく活動する傾向にあることを表している。前述したように、第一実施形態は、グループ作成部１３によって作成されるグループ数を予め設定しているから、社会的な制約が弱い対象者の自己活動情報を分類した場合に１つのグループに属する自己活動情報のばらつきが比較的大きくなる。
【００３９】
以上説明したように、第一実施形態は、対象者Ｓの活動をその類似度により分類しているから自己活動情報にばらつきが少ないグループを作成することができる。また、第一実施形態は、作成されたグループに制約情報を付加することによって同じ制約情報が付加されたグループ同士の自己活動情報や自己活動パターンを比較することができる。このとき、第一実施形態は、一人の対象者Ｓについて取得時期が異なり、かつ制約情報が同じグループの自己活動情報や自己活動パターンを比較してもよいし、異なる対象者について制約情報が同じグループの自己活動情報や自己活動パターンを比較してもよい。一人の対象者Ｓについて取得時期が異なり、かつ制約情報が同じグループの自己活動情報等を比較することは、この対象者Ｓの加齢等による活動の変化を検出することに有用である。また、異なる対象者について制約情報が同じグループの自己活動情報等を比較することは、対象者に対して自己の活動の状態を他者と比較して客観的に見直す機会を与えることができる。
また、第一実施形態は、社会的な制約が強い職域世代に適用することによって１つのグループに属する自己活動情報のばらつきを抑えることができる。このため、第一実施形態は、職域世代の自己活動情報を分類することに好適である。
【００４０】
（心身情報作成部）
心身情報作成部１５は、グループに含まれる自己活動情報により、対象者Ｓの身体または精神に関する心身情報を作成する。以上の動作は、第一実施形態において情報作成工程となる。第一実施形態では、心身情報は出力部１６によって送信装置５が送信可能な送信データに変換される。送信データは、送信装置５からスマートフォンＰに向けて送信されて対象者Ｓに表示される。
【００４１】
例えば、心身情報作成部１５は、対象者Ｓの自己活動情報（自己活動パターン）から対象者Ｓの歩数の多寡を判定する。そして、対象者Ｓの一日の歩数の合計が予め設定されている基準値よりも少ない場合、歩行を推奨する心身情報を作成する。
また、第一実施形態では、心身情報に基づくメッセージを作成してもよい。例えば、心身情報作成部１５は、対象者Ｓの自己活動情報から朝晩に行われる歩行の歩数が少ないと判定した場合、「一駅前で降りて歩いてはいかがでしょうか」等のメッセージを作成してもよい。さらに、心身情報作成部１５は、一日の合計の歩数が基準値よりも少なく、かつ朝晩の歩数が基準値以上である場合、「お昼に公園まで散歩してはいかがでしょうか」等のメッセージを作成してもよい。なお、サーバ装置１は対象者Ｓの位置や対象者Ｓがいる領域の天候に係る情報を取得可能である。このことから、心身情報作成部１５は、「今日は良いお天気ですから〇〇神社まで桜を見に歩きましょう」等のメッセージを作成することができる。
【００４２】
また、メッセージの作成にあたり、第一実施形態では、自己活動情報と共に他の情報を使用してもよい。他の情報としては、例えば、対象者Ｓの健康に関する健康情報または予定に関するスケジュール情報が考えられる。対象者Ｓの健康情報を使用する場合、サーバ装置１が対象者Ｓの身体や精神、さらには生活習慣に関する健康情報を取得する。健康情報としては、例えば、対象者Ｓの年齢、性別、脈拍、血圧、身長、体重、睡眠時間、喫煙及び飲酒の有無、対象者Ｓの主観的な感情（意欲的である、疲れている）等がある。このような情報は、対象者Ｓがサーバ装置１に継続的に送信して自己申請するものであってもよい。また、第一実施形態は、スマートフォンＰのアプリケーションで取得された対象者Ｓの血圧、心拍数、血液酸素、視力、呼吸速度、聴覚及び肺容量を自動的にスマートフォンＰからサーバ装置１に送信するようにしてもよい。さらに、第一実施形態は、医療機関から対象者Ｓの健康診断の結果をサーバ装置１が取得し、データベース７に保存するものであってもよい。
【００４３】
健康情報を利用する場合、心身情報作成部１５は、例えば、健康情報から対象者Ｓの改善すべき項目を抽出する。改善すべき項目が体重の過多や高血圧である場合、心身情報作成部１５は、上記と同様に、対象者Ｓの歩数の多寡を判定する。そして、対象者Ｓの一日の歩数の合計が予め設定されている基準値よりも少ない場合、例えば、「毎日１５分のウォーキングをすると三ヶ月で２Ｋｇの減量効果が期待できます」等のメッセージを作成することができる。
【００４４】
また、スケジュール情報を使用する場合、第一実施形態では、対象者Ｓが予め例えばスマートフォンＰを通じて自身の勤務日や休日に関する情報を含むスケジュール情報を送信しておくものであってもよい。スケジュール情報の送信は、例えば、サーバ装置１の側から提供される入力画面に対象者Ｓがスケジュール情報を入力するものであってもよい。また、スケジュール情報の送信は、例えば、スマートフォンＰが自身に記録されている対象者Ｓの情報からスケジュール情報を抽出し、サーバ装置１に送信、登録させるものであってもよい。心身情報作成部１５は、心身情報と対象者Ｓのスケジュール情報とにより対象者Ｓに対してメッセージを提供することができる。
【００４５】
スケジュール情報を利用すると、例えば、スケジュール情報が休日であることを示す対象者Ｓが午後になるまで略歩行していない場合、この対象者Ｓが午後まで眠っていることが推測できる。このとき、心身情報作成部１５は、「生活のリズムが崩れると平日の業務効率が低下します、そろそろ起床しましょう」等のメッセージを作成することができる。さらに、例えば、スケジュール情報が出張中であることを示す対象者Ｓに対し、心身情報作成部１５は、「遅くまでお疲れ様です、明日に備えて寄り道せずに帰宅しましょう」等のメッセージを作成することができる。
【００４６】
また、心身情報作成部１５は、情報作成工程を実行し、各グループに含まれる自己活動情報に付された制約情報の傾向に基づいて心身情報または心身情報を含むメッセージを作成する。このとき、情報作成工程は、制約情報の傾向を取得する制約傾向取得工程をさらに含み、取得された制約情報の傾向に基づいて対象者の身体または精神に関する心身情報を作成する。「制約情報の傾向」とは、例えば、制約情報に曜日が含まれる場合、各グループに属する自己活動情報の取得日に土曜日が多い、あるは水曜日がないといった偏りを指す。具体的には、例えば、グループ作成部１３は、グループの作成にあたり、新たに取得された自己活動情報と先に取得されている自己活動情報との類似度を判定している。この際、グループ作成部１３は、本日（土曜日）取得された自己活動情報を制約情報として土曜日が多く含まれるグループ（休日のグループとする）の自己活動情報と比較する。そして、グループ作成部１３は、両者の類似度が予め設定されている度合いより低いと判定した場合、判定結果を心身情報作成部１５に通知するようにしてもよい。例えば、本日取得された自己活動情報が、過去の土曜日よりも対象者Ｓが早朝から活動をしたことを示している場合、心身情報作成部１５は、「眠くなってきてはいませんか、運転前に仮眠をとることをお勧めします」等のメッセージを作成することができる。
【００４７】
本日取得された自己活動情報と過去に取得された自己活動情報の類似度の判定は、任意のタイミングで行うことができる。例えば、両者の類似度の判定は、一日分の活動量が取得されたタイミングで行ってもよいし、１２時及び２４時に行ってもよい。また、心身情報作成部１５は、類似度の低い自己活動情報の取得タイミングによってメッセージを変更、調整することも可能である。
【００４８】
図５は、心身情報作成部１５によって作成されたメッセージが送信装置５から送信されてスマートフォンＰに表示された状態を示している。図５に示した例では、「休日で崩れたリズムで疲れが出やすいタイミングです。ゆっくりしましょう」のメッセージＭ１がスマートフォンＰのディスプレイ画面２０に表示されている。このようなメッセージＭ１は、過去に取得された自己活動情報との類似度が低い自己活動情報が週明けに取得された場合のものである。なお、第一実施形態は、メッセージＭ１をディスプレイ画面２０に表示することに限定されるものではない。例えば、メッセージＭ１は、音声によって対象者Ｓに通知されるものであってもよいし、予め登録された他の通信機器に送信され、表示されるものであってもよい。
【００４９】
また、第一実施形態では、情報作成工程において、対象者Ｓに使用を推奨する物品または剤を示す情報を作成するようにしてもよい。物品や剤を示す情報を作成する場合、サーバ装置１は、例えば、通勤時または昼休み時の歩行の奨励、休日における歩行の奨励、休息の勧め、活動開始または終了時刻変更の勧め、睡眠時間に関する指摘といった心身情報毎に予め物品または剤を決定しておき、心身情報と共に物品または剤に関する情報をデータベース７に記憶しておく。そして、心身情報作成部１５は、心身情報に対応する物品または剤を推奨する情報を含むメッセージを作成する。図５に示した例では、心身情報作成部１５が「暖かいお風呂で一日の疲れを癒しましょう。入浴剤をお勧めします」のメッセージＭ２を作成している。メッセージＭ２は、推奨された剤ｄの画像と共にスマートフォンＰのディスプレイ画面２０に表示される。
【００５０】
第一実施形態でいう剤には、医薬品を除く、薬品、サプリメント、身体の洗浄や身嗜み、嗜好などを目的とした所謂パーソナルケア用品が含まれる。パーソナルケア用品には、例えば、フェイスケア製品、ボディケア製品、オーラルケア製品、インバスヘルスケア製品及び、ヘアケア製品等がある。また、第一実施形態でいう物品には、サポータ、血圧計、体温計、紙おむつ、マスク、及び温熱用品等が含まれる。上記した製品のうち、例えば、対象者Ｓの血圧が予め設定されている基準値より高い、あるいは経時的な上昇傾向にある場合には血圧上昇抑制に有効とされるサプリメントの使用が歩行と共に推奨される。さらには血圧を自身で毎日測定して管理するために血圧計の使用が推奨される。また、例えば、対象者Ｓの通勤に係る歩数のピークの間隔から勤務時間が特に長いと判定された日にあっては、心身情報作成部１５が、休息を勧めると共に目を温める温熱用品を推奨するメッセージを作成するようにしてもよい。
【００５１】
図６は、以上説明した第一実施形態の活動分類装置であるサーバ装置１で実行される活動分類方法を説明するためのフローチャートである。第一実施形態では、対象者Ｓがサーバ装置１のサービスを受けるにあたり、先ず、自身のスケジュール情報をサーバ装置１に入力する。また、第一実施形態では、スケジュール情報と共に対象者Ｓが氏名や年齢、身長及び体重等の健康情報を登録する。このとき、第一実施形態では、サーバ装置１のオペレータまたはサービス開始のプログラムによりグループ作成部１３が作成するグループ数Ｎが入力部１１に入力される（ステップＳ１０１）。なお、スケジュール情報の入力は、例えば対象者ＳがスマートフォンＰまたは他の通信機器からスケジュール情報等を送信することによって行うものであってもよい。また、健康情報の登録は、対象者Ｓが書類等にてサービスの提供を申請し、サーバ装置１のオペレータが入力部１１に入力するものであってもよい。
【００５２】
次に、サーバ装置１は、対象者が所持するスマートフォンから対象者の活動量を示す情報を所定の時間毎に受信装置３によって受信する。入力部１１は、活動量と、この活動量を示す情報の受信時間帯とを対応付けて対象者の自己活動情報を生成する。このような処理により、演算部１０は、活動情報を取得する（ステップＳ１０２）。制約情報付加部１２は、取得された自己活動情報に制約情報を付加する（ステップＳ１０３）。制約情報の付加は、例えば、制約情報付加部１２がスケジュール情報から勤務日と休日の情報を抽出し、活動情報の受信日時及び曜日と照合して日毎の活動情報に「勤務日」や「休日」等の制約情報を付加するものであってもよい。
【００５３】
次に、グループ作成部１３は、自己活動情報が所定の日数分取得された後（例えば一ヶ月分等）、自己活動情報の類似度を活動情報ユニット毎に判定して自己活動情報を複数のグループに分類する。このような処理は、クラスタリング手法によって実現される。第一実施形態では、例えば、階層的手法の凝集型(agglomerative)のクラスタリングによってグループを作成する。凝集型のクラスタリングでは、それぞれが一つの活動情報ユニットｘｍを含む複数のクラスタＣｍが存在するという初期状態を作り、活動情報ユニットｘ１、ｘ２間の距離（非類似度）Ｄ（ｘ１，ｘ２）からクラスタ間の距離Ｄ（Ｃ１，Ｃ２）を計算する（ステップＳ１０４）。そして、グループの作成部は、クラスタ間の距離Ｄ（Ｃ１，Ｃ２）が近いものから順にクラスタを逐次併合することによって行われる（ステップＳ１０５）。グループの作成は、新たな日の自己活動情報が取得される度に繰り返し実行される。第一実施形態では、グループ（クラスタ）がステップＳ１０１で入力されたグループ数Ｎになるまでクラスタリングを繰り返すものとした。
【００５４】
また、第一実施形態では、グループ分けされた最新の自己活動情報をデータベース７に定期的に長期保存用として保存することが好ましい。自己活動情報の長期保存は、例えば、半年から二十年程度が好ましい。このようにすれば、続くメッセージの作成（情報作成工程）において、一人の対象者Ｓについて、取得時期の異なる少なくとも二つの自己活動情報を比較して心身情報を作成するようにしてもよい。このような処理によれば、自己活動情報を解析して対象者Ｓの運動の状態と、年齢や罹患した疾病及び環境との関係を解析することが可能になる。
より具体的には、例えば、心身情報作成部１５が、対象者Ｓについて時期Ｔ１において休日に取得された自己活動情報と、時期Ｔ１よりも後の時期Ｔ２の休日において取得された自己活動情報とを比較して、心身情報を作成する。具体的には、時期Ｔ１に取得された活動量に比べて時期Ｔ２に取得された活動量が大きい場合、心身情報作成部１５は、時期Ｔ１と時期Ｔ２とで対象者Ｓの健康情報を比較することが考えられる。そして、対象者Ｓの体重が時期Ｔ１に比べて時期Ｔ２に減少していれば、例えば「休日の運動の効果がでています。この調子で目標体重まで頑張りましょう」等のメッセージを作成してもよい。
【００５５】
次に、グループ作成部１３の活動パターン抽出部１４は、グループ作成部１３によって作成されたグループ毎に自己活動パターンを抽出する（ステップＳ１０６）。第一実施形態は、上記した自己活動情報と共に、自己活動パターンをも定期的にデータベース７に記憶しておくものであってもよい。
【００５６】
次に、心身情報作成部１５は、対象者Ｓの自己活動情報から、心身情報を出力する必要があるか否か判定する（ステップＳ１０７）。心身情報出力の要否の判定は、例えば、ステップＳ１０４において、対象者Ｓの活動情報ユニット間の非類似度の最小値が予め設定された基準値よりも大きい場合に出力要とするものであってもよい。また、第一実施形態は、対象者Ｓに活動を奨励する場合、対象者Ｓに対して活動に好適なタイミングで心身情報を含むメッセージを出力するようにしてもよい（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）。心身情報を出力しない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、サーバ装置１は、繰り返し自己活動情報を取得する。
【００５７】
心身情報を出力する場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、心身情報作成部１５は、出力のタイミング、対象者Ｓの状況、位置、気候及び前日の活動の状態等を考慮して、心身情報を含むメッセージを作成する。メッセージの作成は、例えば、心身情報作成部１５が、心身情報に対応して予め作成されているテンプレートを選択することによって行われる。テンプレートの選択は、上記の対象者Ｓの状況等に応じて行ってもよいし、同じテンプレートが短い周期で繰り返し選択されることを避けるために乱数を利用して行ってもよい。また、テンプレートは、データベース７に保存されるものであってもよい。
心身情報作成部１５は、選択されたテンプレートの日時や場所、名称等を対象者Ｓに応じて決定する。また、心身情報に対応してデータベース７等に保存されている剤に関する情報を読み出してメッセージを完成させる。完成したメッセージは、出力部１６から送信装置５に出力され（ステップＳ１０８）、対象者Ｓが所有するスマートフォンＰ等に送信される。
【００５８】
以上説明した第一実施形態は、対象者Ｓの活動情報を類似度によりグループ化している。対象者Ｓが職域世代である場合、対象者Ｓは、概ね同様の時刻に同じ職場に出勤し、概ね同様の時刻に職場を退出して帰宅するものと考えられる。このような社会的な制約の下、一つのグループに属する活動情報は、ばらつきが少ないものとなる。そして、ばらつきが少ない活動情報を対象にしてその変化を検出することにより、第一実施形態は、対象者Ｓの活動の変化を高精度に検出することが可能になる。
【００５９】
また、第一実施形態は、例えば、複数の日の活動情報を社会的な制約を意識せずに類似度に着目してグループ分けしている。このため、第一実施形態の活動情報は、同じ平日であっても、繰り返し行われる出張や残業、就業後の活動を反映したグループを作成し、対象者Ｓの活動の状態を正確に把握することができる。
さらに、第一実施形態は、心身情報を対象者Ｓに通知することに限定されるものではない。第一実施形態は、例えば、心身情報を対象者Ｓの勤務先や家族あるいは病院に通知するものであってもよい。
【００６０】
［第二実施形態］
次に、本発明の第二実施形態の活動分類方法及び活動分類装置を説明する。なお、第二実施形態の活動分類装置は、図２に示した第一実施形態の活動分類装置と同様に構成されている。このため、第二実施形態では活動分類装置の図示を略すると共に、その説明の一部を略す。
第二実施形態は、自己活動情報を他の対象者（以下、「他者」と記す）の活動情報（比較活動情報）と比較して、自己活動情報を比較活動情報に近づけることを目指すものである。このため、第二実施形態は、第一実施形態と同様に、サーバ装置１が対象者Ｓの自己活動情報を取得し、これを互いの類似度により複数のグループに分類する。また、これと並行して、サーバ装置１は複数の対象者からそれぞれ自己活動情報を取得し、これを一緒にして互いの類似度により複数のグループに分類している。また、第二実施形態では、対象者Ｓ及び他の複数の対象者について身体や健康状態に関する情報をデータベース７に保存している。
【００６１】
第二実施形態では、情報作成工程が、身体またはパフォーマンスに関する指標を指定する指標指定工程と、指定された指標に該当する他者の比較活動情報と自己活動情報とを比較して心身情報を作成する比較情報生成工程とを含んでいる。ここで、「他者」は、前記したように、活動情報取得の対象者であればどのような者であってもよい。身体に関する指標とは、例えば、体脂肪、筋肉量、胸囲、腹囲等の目標値であってもよい。「指標に該当する他者」とは、前述した他者のうち、指定された指標、例えば特定の体脂肪等を有する者をいう。また、身体に関する指標は、目標値そのものではなく、対象者Ｓが目標とする身体を有する他者の指名を指定するものであってもよい。
【００６２】
また、第二実施形態でいうパフォーマンスは、身体能力や健康または精神状態を指す。身体能力としては、例えば、富士登山、クロール１００ｍ等のように指定することができる。また、第二実施形態では、このような指標を、５０歳男性、４０歳女性といった年齢や性別と併せて設定することができる。また、健康状態としては、腰痛なし、肩こりなしのように対象者Ｓが解消すべき課題を設定することができる。また、将来７５歳において杖なし歩行、将来８５歳において認知症なしといった将来的に目標とする健康状態を設定することができる。精神状態は、不眠なし、仕事に対する意欲あり、といった他者の自己申告によって得られる状態であってもよい。
【００６３】
図７（ａ）から図７（ｆ）は、グループ化された複数の他者の比較活動情報を示す図であって、いずれも複数の比較活動情報を平均化した後に抽出されたパターン（比較活動パターン）を示している。図７（ａ）から図７（ｆ）の縦軸は歩数、横軸は歩数の取得時間帯を示している。図７（ａ）に示した比較活動パターンＰθは、午前中にピークを持った後、午後から２４時にかけて上昇している。図７（ｂ）に示した比較活動パターンＰιは、午前中にピークを持った後、午後にもピークを持って２４時には下降している。午前のピークと午後のピークは凡そ同じ高さである。図７（ｃ）に示した比較活動パターンＰκは、午前中にピークを持った後、午後にもピークを持って２４時には下降している。午前のピークは午後のピークよりも高くなっている。図７（ｄ）に示した比較活動パターンＰλは、午前中にピークを持った後、午後にもピークを持って２４時には下降している。午前のピークと午後のピークは凡そ同じ高さであるが、午前のピークには時間によらず歩数が一定の部分がある。図７（ｅ）に示した比較活動パターンＰμは、図７に示した比較活動パターンのうち、最も少ない歩数を示している。比較活動パターンＰμは、午前中、正午を含む期間、午後のいずれにも比較的低いピークを持ち、午前のピークと午後のピークは凡そ同じ高さである。図７（ｆ）に示した比較活動パターンＰμは、図７に示した比較活動パターンのうち、最も少ない歩数を示している。比較活動パターンＰνは、午前中と正午から夜間にかけて比較的低いピークを持つ。午前のピークは午後から夜間にかけてのピークよりやや低くなっている。
【００６４】
第二実施形態では、例えば、対象者Ｓが身体の指標として「体脂肪１５％以下」を設定した場合、心身情報作成部１５は、比較活動パターンＰθから比較活動パターンＰνが抽出されたグループのうち、健康情報から統計的な処理によって体脂肪が１５％以下の比較対象者が多く含まれるグループを特定する。そして、特定されたグループから抽出された比較活動パターンと対象者Ｓの自己活動情報とを比較し、自己活動情報から抽出された自己活動パターンを比較活動パターンに近づけるためのメッセージを作成する。このようなメッセージとしては、例えば、「休日にも月に二回スポーツジムに行きましょう、食事にも気を付けましょう」等が考えられる。
【００６５】
また、第二実施形態では、例えば、対象者Ｓが健康状態の指標として「将来７５歳において杖なし歩行」を設定した場合、心身情報作成部１５は、健康情報から杖を使用しないで歩行可能な高齢者を他者として選択する。そして、過去に取得、グループ分けされた比較活動情報から、選択された対象者が最も含まれるグループを統計的な処理によって特定する。次に、第二実施形態では、特定されたグループから抽出された比較活動情報と対象者Ｓの自己活動情報とを比較し、自己活動情報から抽出された自己活動パターンを比較活動パターンに近づけるためのメッセージを作成する。このようなメッセージとしては、例えば、「少しずつでも毎日歩きましょう、通勤時のエスカレータの使用は控えましょう」等が考えられる。
なお、以上説明した第二実施形態では、対象者Ｓ以外の対象者Ｑについて第二実施形態の活動分類方法を適用する場合、対象者Ｓから取得された自己活動情報は対象者Ｑの自己活動情報と比較される比較活動情報として取り扱われる。
【００６６】
以上説明した第二実施形態によれば、目標の指標を入力することによって対象者Ｓは目標となる他者と同様に活動することができるようになる。このことから、第二実施形態によれば、対象者Ｓに対して目標を達成することに有利な活動の仕方を示唆することができる。
【符号の説明】
【００６７】
１・・・サーバ装置
３・・・受信装置
５・・・送信装置
７・・・データベース
１０・・・演算部
１１・・・入力部
１２・・・制約情報付加部
１３・・・グループ作成部
１４・・・活動パターン抽出部
１５・・・心身情報作成部
１６・・・出力部
２０・・・ディスプレイ画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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