(57)【要約】【課題】データ解析用プログラムによって、経時的な変化を反映させて管理対象者が属すべき健康状態グループを生成できると共に、管理対象者が行うべき推奨項目データを提示できる健康サポートシステムを提供する。【解決手段】データベース１４は、健康状態等に関する入力データに基づいて、複数の健康状態グループを生成する健康状態グループ生成手段１５と、各健康状態グループの推奨項目データを生成する推奨項目データ生成手段１６と、ユーザ端末１２から入力された管理対象者の入力データに基づいて当該管理対象者が属する健康状態グループを特定すると共に、推奨項目データを提示する推奨行動提示手段１７と、所定期間経過後にユーザ端末１２から入力された入力データを、所定期間経過前のデータと比較して、所定期間経過前・後の差分を算出すると共に、行動変化の差分を算出して、推奨項目データの重み付けを行う差分算出手段１８とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースと、ユーザ端末とを含み、データ解析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステムによる健康サポートシステムであって、
前記データベースに蓄積された、健康状態とその管理に関するデータを含む多数の者の入力データの集合に基づいて、各者が属すべき複数の健康状態グループを生成する健康状態グループ生成手段と、前記入力データの集合に基づいて、生成された各健康状態グループに属する者の健康状態とその管理に関するデータ中の意識や行動に関する複数の特性から各健康状態グループに属する者に特徴的な特性を健康状態グループについての推奨項目データとする推奨項目データ生成手段と、前記ユーザ端末から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータに基づいて、当該管理対象者が属する健康状態グループを特定する健康状態グループ特定手段と、特定された健康状態グループの推奨項目データを前記ユーザ端末に推奨行動として提示する推奨行動提示手段と、所定期間経過後に前記ユーザ端末から入力された当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、所定期間経過前の当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータと比較して、所定期間経過前・後の行動変化の差分により推奨項目データの重み付けを行う差分算出手段とを備えており、
且つ、前記健康状態グループ生成手段は、新たに入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを前記多数の者の入力データの集合に追加して得られた入力データの更新後集合に基づいて、健康状態グループを更新可能となっており、
前記推奨項目データ生成手段は、新たに入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを追加して得られた入力データの更新後集合、及び前記差分算出手段によって重み付けされた前記推奨項目データに基づいて、各健康状態グループについての推奨項目データを更新する健康サポートシステム。
【請求項２】
前記健康状態グループ生成手段は、健康状態とその管理に関するデータから共分散構造分析によって複数の健康状態グループを生成する請求項１記載の健康サポートシステム。
【請求項３】
前記推奨項目データ生成手段は、健康状態とその管理に関するデータから共分散構造分析によって前記推奨項目データを生成する請求項１又は２記載の健康サポートシステム。
【請求項４】
前記推奨項目データ生成手段は、健康状態とその管理に関するデータから決定木法と共分散構造分析とを組み合わせることによって前記推奨項目データを生成する請求項１又は２記載の健康サポートシステム。
【請求項５】
前記差分算出手段は、共分散構造分析及び／又は決定木法によって前記推奨項目データの重み付けを行う請求項１〜４のいずれかに記載の健康サポートシステム。
【請求項６】
前記ユーザ端末は、健康指導者端末と接続しており、健康指導者からの指導を受けながら健康状態とその管理に関するデータを入力可能となっている請求項１〜５のいずれかに記載の健康サポートシステム。
【請求項７】
複数の前記ユーザ端末が相互に接続されており、複数の管理対象者が共有できる環境を形成可能となっている請求項１〜６のいずれかに記載の健康サポートシステム。
【請求項８】
前記差分算出手段は、前記コンピュータシステムにアクセスできる外部の装置、又は該コンピュータシステムの一部に一体として含まれる装置によって実行される請求項１〜７のいずれかに記載の健康サポートシステム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれかに記載の健康サポートシステムを用いた健康サポート方法であって、
管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを前記ユーザ端末から入力するデータ入力ステップと、
該データ入力ステップで入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを前記データベースに記憶された健康状態グループのデータと照合して、当該管理対象者が属する健康状態グループを特定する健康状態グループ特定ステップと、
特定された健康状態グループの前記推奨項目データを推奨行動として提示する推奨行動提示ステップとを含む健康サポート方法。
【請求項１０】
前記データ入力ステップで入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、前記データベースに蓄積されているデータに新たに追加して複数の健康状態グループを生成し直すことにより、生成される複数の健康状態グループを更新する健康状態グループ更新ステップを含む請求項９記載の健康サポート方法。
【請求項１１】
前記推奨行動提示ステップで推奨項目データを提示されてから所定期間経過後に、前記管理対象者の健康状態とその管理に関するデータの再入力を前記ユーザ端末から行うデータ再入力ステップを含む請求項９又は１０記載の健康サポート方法。
【請求項１２】
前記データ入力ステップ又は前記データ再入力ステップでは、前記ユーザ端末又は前記健康指導者端末から、健康指導者と管理対象者との前記健康サポートシステムを介した双方向のコミュニケーションにより決定された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを入力する請求項９〜１１のいずれかに記載の健康サポート方法。
【請求項１３】
前記データ入力ステップ又は前記データ再入力ステップでは、前記ユーザ端末から、複数の管理対象者同士の双方向のコミュニケーションにより新たに生成された管理対象者の健康状態とその管理に関する項目のデータを入力する請求項９〜１２のいずれかに記載の健康サポート方法。
【請求項１４】
前記推奨行動提示ステップで推奨項目データを提示されてから所定期間経過後に、前記ユーザ端末から入力された前記管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、前記データベースに記憶された健康状態グループのデータと照合して、当該管理対象者が属する健康状態グループを新たに特定すると共に、前記データベースに蓄積された各健康状態グループの前記推奨項目データを推奨行動として再提示する推奨行動再提示ステップとを含む請求項１１〜１３のいずれかに記載の健康サポート方法。
【請求項１５】
前記推奨行動再提示ステップで推奨項目データを提示されてから所定期間経過後に、前記推奨行動再提示ステップを繰り返す請求項１４記載の健康サポート方法。
【請求項１６】
前記推奨行動提示ステップ又は前記推奨行動再提示ステップで推奨項目データを提示又は再提示されてから、前記ユーザ端末又は前記健康指導者端末から前記管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを再度入力するまでの所定期間が、１年又は略１年である請求項１１〜１５のいずれかに記載の健康サポート方法。
【請求項１７】
前記健康状態グループ生成手段によって、年齢毎に複数の健康状態グループが生成されており、当該年度における一の健康状態グループの前記推奨項目データを、当該一の健康状態グループに属するための推奨項目データとして、前記推奨行動提示ステップ又は前記推奨行動再提示ステップにおいて、次の年度における一歳若い年齢の管理対象者へ提示する請求項９〜１６のいずれかに記載の健康サポート方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康サポートシステム及び健康サポート方法に関し、特に、データベースと、ユーザ端末とを含む、データ解析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステムによる健康サポートシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の健康管理への意識の高まりにより、定期的に行う健康診断等によって自身の健康状態を単にチェックすることに加えて、個人の健康状態に合わせて生涯にわたって総合的な健康づくりを無理なく行えるようにするために、今後の食生活や行動様式等について、個人の現状や目標に応じて適切なアドバイスを受けられるようにすることが望まれている。
【０００３】
また、近年のコンピュータ技術の発達により、大量のアンケートデータ等に基づいて、総合的な健康づくりを支援するためのシステムやプログラムも開発されている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
【０００４】
ここで、特許文献１の健康目標管理システムでは、利用者のヘルスアセスメントデータをコンピュータに入力すると共に、利用者の個人情報、健診データ等を入力し、入力されたこれらのデータから健康課題タイプを生成し、生成された健康課題タイプに基づいて利用者に適合したヘルスプランを提示すると共に、設定された目標値に対してヘルスプランの修正を適宜行うようになっている。
【０００５】
また、特許文献２の医療関連指導支援システムでは、栄養関心度の程度と栄養知識の程度との二つのパラメータに基づいて分類された複数のセグメントの各々に属する患者に対して、選択された一のセグメントについてのセグメント別指導データを格納手段から抽出すると共に、抽出されたセグメント別指導データを患者に対して提示するようになっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１０６９５２号公報
【特許文献２】特開２００７−２５７２１５号公報
【発明の概要】
【０００７】
しかしながら、特許文献１の健康目標管理システムや特許文献２の医療関連指導支援システムでは、システム作成時の固定された情報に基づいて健康課題タイプやセグメントが分類されており、またヘルスプランやセグメント別指導データもシステム作成時の固定された情報に基づくものであるため、経時的に刻々として変化する、例えば健康管理に関する新たな製品の開発や上市、社会情勢の変化、環境の変化等と乖離しやすく、例えば生活改善情報の陳腐化等によって、必ずしも適切なアドバイスを管理対象者に提示できるものとはいい難かった。
【０００８】
すなわち、特許文献１の健康目標管理システムや特許文献２の医療関連指導支援システムでは、経時的に変化する管理対象者のタイプそのものの動きをシステムの健康課題タイプやセグメント等に適正に反映できないばかりか、健康課題タイプやセグメントが経時的に正しく分類されないことによって、管理対象者を各タイプや各セグメントに割り当てる際の正確性に問題が生じる惧れがある。
【０００９】
本発明は、データ解析用プログラムが組み込まれたコンピュータを用いて、経時的な変化を反映させて管理対象者が属すべき複数の健康状態グループを適正に生成することができると共に、経時的な変化を反映させて管理対象者が行うべき推奨項目データを適正に提示することのできる健康サポートシステム及び健康サポート方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、データベースと、ユーザ端末とを含み、データ解析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステムによる健康サポートシステムであって、前記データベースに蓄積された、健康状態とその管理に関するデータを含む多数の者の入力データの集合に基づいて、各者が属すべき複数の健康状態グループを生成する健康状態グループ生成手段と、前記入力データの集合に基づいて、生成された各健康状態グループに属する者の健康状態とその管理に関するデータ中の意識や行動に関する複数の特性から各健康状態グループに属する者に特徴的な特性を健康状態グループについての推奨項目データとする推奨項目データ生成手段と、前記ユーザ端末から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータに基づいて、当該管理対象者が属する健康状態グループを特定する健康状態グループ特定手段と、特定された健康状態グループの推奨項目データを前記ユーザ端末に推奨行動として提示する推奨行動提示手段と、所定期間経過後に前記ユーザ端末から入力された当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、所定期間経過前の当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータと比較して、所定期間経過前・後の行動変化の差分により推奨項目データの重み付けを行う差分算出手段とを備えており、且つ、前記健康状態グループ生成手段は、新たに入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを前記多数の者の入力データの集合に追加して得られた入力データの更新後集合に基づいて、健康状態グループを更新可能となっており、前記推奨項目データ生成手段は、新たに入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを追加して得られた入力データの更新後集合、及び前記差分算出手段によって重み付けされた前記推奨項目データに基づいて、各健康状態グループについての推奨項目データを更新する健康サポートシステムを提供することにより、前記目的を達成したものである。
【００１１】
また、本発明は、健康サポートシステムを用いた健康サポート方法であって、管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを前記ユーザ端末から入力するデータ入力ステップと、該データ入力ステップで入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを前記データベースに記憶された健康状態グループのデータと照合して、当該管理対象者が属する健康状態グループを特定する健康状態グループ特定ステップと、特定された健康状態グループの前記推奨項目データを推奨行動として提示する推奨行動提示ステップとを含む健康サポート方法を提供することにより、上記目的を達成したものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の健康サポートシステム又は該健康サポートシステムを用いた健康サポート方法によれば、データ解析用プログラムが組み込まれたコンピュータを用いて、経時的な変化を反映させて管理対象者が属すべき複数の健康状態グループを適正に生成することができると共に、経時的な変化を反映させて管理対象者が行うべき推奨項目データを適正に提示することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の好ましい一実施形態係る健康サポートシステムのシステム構成図である。
【図２】データベースが行う作業手順を示すチャートである。
【図３】健康管理に関するプロファイリング用のアンケートを例示する説明図である。
【図４】健康管理に関するプロファイリング用のアンケートを例示する説明図である。
【図５】健康管理に関するプロファイリング用のアンケートを例示する説明図である。
【図６】健康状態グループデータ及び推奨項目データの更新の手順を示すチャートである。
【図７】ユーザ端末が行う作業手順を示すチャートである。
【図８】差分算出手段が行う作業手順を示すチャートである。
【図９】管理対象者の新規登録後の手順を示すチャートである。
【図１０】生成された複数の健康状態グループを例示する説明図である。
【図１１】（ａ）、（ｂ）は、推奨項目データを例示する説明図である。
【図１２】自己学習化による次年度以降のデータ処理を説明するチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
本発明の好ましい一実施形態に係る健康サポートシステム１０は、図１に示すように、例えば通信ネットワーク３０を介して接続された、データベース１４を備えるコンピュータ１１と、ユーザ端末１２とを含んで構成されており、これらにデータ解析用プログラムや、その他の各種のコンピュータプログラムが組み込まれていることにより、管理対象者が個人の健康状態に合わせて生涯にわたって総合的な健康づくりを無理なく行えるように、今後の食生活や行動様式等について適切にサポートするためのシステムとして形成されたものである。
【００１５】
そして、本実施形態の健康サポートシステム１０は、図１に示すように、データベース１４と、ユーザ端末１２とを含む、データ解析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステム１３による管理対象者の健康をサポートするためのシステムであって、コンピュータ１１のデータベース１４は、当該データベースに蓄積された、健康状態とその管理に関するデータを含む数百人以上の多数の者の入力データの集合に基づいて、各者が属すべき複数の健康状態グループを生成する健康状態グループ生成手段１５と、生成された各健康状態グループに属する者の健康状態とその管理に関するデータ中の意識や行動に関する複数の特性から、好ましい健康状態に移行する、あるいは好ましい健康状態を維持するための推奨項目とするために、各健康状態グループに属する者に強く関連する特徴的な意識や行動に関する複数の特性から各健康状態グループについての推奨項目データを生成する推奨項目データ生成手段１６と、ユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータに基づいて、当該管理対象者が属する健康状態グループを特定する健康状態グループ特定手段２４と、特定された健康状態グループの推奨項目データに基づいて、当該健康状態グループに属し続けるための若しくは好ましい健康状態グループに移行するための推奨項目データをユーザ端末１２に推奨行動として提示する推奨行動提示手段１７と、所定期間経過後にユーザ端末１２から入力された当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、所定期間経過前の当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータと比較して、所定期間経過前・後の行動変化の差分により推奨項目データの重み付けを行う差分算出手段１８とを備えている。
【００１６】
また、健康状態グループ生成手段１５は、図２及び図６に示すように、新たに入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを上述の多数の者の入力データの集合に追加して得られた入力データの更新後集合に基づいて、複数の健康状態グループの作り直し、すなわち更新可能となっており、推奨項目データ生成手段１６は、図２及び図６に示すように、新たに入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを追加して得られた入力データの更新後集合、及び差分算出手段１８によって重み付けされた推奨項目データに基づいて、各健康状態グループについての推奨項目データを更新する。
【００１７】
本実施形態における管理対象者とは、本実施形態の健康サポートシステムや健康サポート方法を用いて自身の健康の管理を行う個人であり、本実施形態における後述する健康指導者とは、本実施形態の健康サポートシステムや健康サポート方法を用いて管理対象者の健康の管理を支援することを業務とする単独又は複数の者である。本実施形態におけるユーザとは、上記の管理対象者及び健康指導者の他、例えば健康指導者が管理対象者を指導する際のデータの解析等を業務として行う解析サービス担当者を含んでおり、ユーザ端末とは、上記のユーザがそれぞれ使用する端末のすべてを含んでいる。
【００１８】
本実施形態では、データベース１４を備えるコンピュータ１１は、コンピュータとして公知のものであり、データベース１４は、健康状態グループ生成手段１５、推奨項目生成手段１６、推奨項目提示手段１７、差分算出手段１８の他、記憶手段１９や、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｆ、入力手段、表示手段、出力手段等を備えている。
【００１９】
コンピュータ１１のＣＰＵは、ＲＯＭに組み込まれた制御プログラムに従って、ＲＡＭをワークエリアとして使用しながら、データベース１４の全体の動作を制御する。また、ＣＰＵは、各種のデータ解析用プログラムやその他のコンピュータプログラムがハードディスク（図示せず）に組み込まれていることにより、後述するように、健康状態グループ生成手段１５、推奨項目データ生成手段１６、健康状態グループ特定手段２４、推奨行動提示手段１７、差分算出手段１８等の一部として機能する。データベース１４の記憶手段１９は、例えば各種の健康状態とその管理に関するアンケートデータやその他のデータをデータ記憶部２０に記憶させると共に、健康状態グループ生成手段１５において健康状態とその管理に関するアンケートデータ等に基づいて生成された複数の健康状態グループに関する情報や、推奨項目データ生成手段１６において健康状態とその管理に関するアンケートデータ等に基づいて生成された推奨項目データに関する情報等をデータ記憶部２０に記憶させ、記憶させたこれらの情報を読み出させて上記各手段での情報処理に供する。
【００２０】
本実施形態では、ユーザ端末１２は、入力手段２１、表示手段２２、出力手段２３等を備えており、例えばパーソナルコンピュータや、携帯電話等の携帯端末が用いられる。入力手段２１は、例えばキーボードやタッチパネル等によって構成される。表示手段２２は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode-Ray Tube）、ＥＬディスプレイ（Electroluminescence display）等によって構成される。出力手段２３は、例えばプリンタ等によって構成される。
【００２１】
そして、本実施形態の健康サポートシステム１０を構成するデータベース１４の健康状態グループ生成手段１５、推奨項目データ生成手段１６、健康状態グループ特定手段２４、及び推奨項目提示手段１７では、主として集合データが取り扱われる。すなわち、データベース１４は、システム構築時に、健康状態とその管理に関する多数のアンケートデータを含む入力データを収集する。そして、収集した入力データに基づいて、健康状態グループ生成手段１５によって、複数の健康状態グループを生成する（ステップＡ１、ステップＡ２）。そして、推奨項目データ生成手段１６において、収集した健康状態とその管理に関する多数のアンケートデータを含む入力データに基づいて、生成された各健康状態グループに相関の強い健康に関する意識あるいは行動についての項目の組（項目がひとつの場合もある）を生成し、各健康状態グループの推奨項目データとする（推奨項目データの生成；ステップＡ３）。さらに、健康状態グループ特定手段２４及び推奨行動提示手段１７において、後述するユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータに基づいて、当該管理対象者が属する健康状態グループを特定すると共に、特定された健康状態グループに留まるための、または好ましい健康状態に移行するための推奨項目データを推奨行動として提示する（ステップＡ４）。
【００２２】
健康状態グループ生成手段１５で行われるステップＡ１では、健康状態とその管理に関する多数の者のデータを収集する。収集されるデータとしては、身長、体重、血糖値、コレステロール値等の検診データや、食事、運動等の生活習慣に関するデータの他、利用している商品、幸福感、健康感、自己達成感、職業、通勤形態等の、健康状態とその管理に影響を及ぼすものと考えられる種々のデータが含まれる。なお、健康状態とその管理に関するプロファイリング用のアンケートとしては、例えば図３〜５に示すような質問項目を備えるアンケートを例示することができる。
【００２３】
検診データは収拾された数値がそのまま記憶される。また、数値で表せないデータ、例えば例示した図３から図５のプロファイリング用のアンケートは、質問項目ごとに、回答をパラメータ化して記憶手段に記憶する。
具体的には、問１から問３のように複数から選択する場合には、項目数に応じた次元数の、各次元が２値（具体的には０又は１となる）のベクトル値データとしてデータ処理される。また、問４、問５のように、一つの問の中で択一的に回答する場合は、例えば、「いつもしている」は１．０、「時々している」は０．５、「していない」は０というように、各選択肢ごとに予め値を定めてある。
【００２４】
これらの健康状態とその管理に関する入力データは、例えば各年齢及び各性別について好ましくは各々数百〜数万人程度の多数のアンケート協力者からデータを収集し、例えばデータベース１４の入力手段やユーザ端末１２の入力手段２１から数値データや非数値データとして入力して、データベース１４の記憶手段１９から構成されるデータ記憶部２０に格納する。またデータ記憶部２０に格納された健康状態とその管理に関する入力データは、健康状態グループ生成手段１５におけるステップＡ２において、データ解析用プログラムを用いて演算処理されることにより、管理対象者が割り当てられるべきシステム稼動開始時の健康状態グループが生成されることになる。
【００２５】
ここで、健康状態とその管理に関するアンケートデータを収集する際に、アンケート協力者に例えば過去５年程度の間の健康状態や行動等を振り返ってもらい、これらの過去の健康状態や行動等に関するデータ、或いはその間の健康や行動の変化に関するデータ等を取り込むことによって、システム稼動開始時にあっても健康状態グループや推奨項目データを精度良く生成することが可能になる。
【００２６】
健康状態グループ生成手段１５で行われるステップＡ２では、収集された健康状態とその管理に関する多数のアンケート結果を含む入力データの集合から、各入力データを入力した個人が属するべき複数のグループを生成する。本実施形態では、健康状態グループを生成するデータ解析用プログラムとして、好ましくは因子分析用プログラムや重回帰分析用プログラムを含んだ共分散構造分析用プログラムを用いることができる。共分散構造分析用プログラムとしては、汎用のプログラムソフトであるSPSS for Windows（登録商標）（SPSS Inc.社製）を用いたり、公知の共分散構造分析用のアルゴリズムからプログラムを形成して用いることができる。
【００２７】
共分散構造分析によれば、例えば管理対象者の特性の共通性に着目した分析により、一の健康状態グループの特徴が抽出されることにより、管理対象者が割り当てられるべきシステム稼動開始時の複数のグループを容易に生成することができる。また、健康状態とその管理に関するデータから共分散構造分析によって複数の健康状態グループを生成することにより、複数の健康状態グループ間の差及び／又は共通点が明確になり、対象者の健康状態とその管理状態が改善されて、例えば一の健康状態グループから他のより好ましい健康状態グループへ移行するために行うことが望ましい推奨項目データを、より具体的かつ明確に抽出し生成することが可能になる。
【００２８】
推奨項目データ生成手段１６で行われるステップＡ３では、収集された健康状態とその管理に関する多数のアンケートデータを含む入力データから、ステップＡ２において生成された各健康状態グループに属する者について特徴的な管理状態に関する項目およびその値の組を一つないし複数選択し、当該健康状態グループに留まるためのまたは別の健康状態グループへ移行するための推奨項目データとして生成する。
具体的には、例えば一の健康状態グループに属している者（メンバ）のアンケートでの「腹八分に留める」の回答結果が「いつもしている」が大多数であるときに、項目の「腹八分目に留める」と値の「いつもしている」の組を推奨項目データを構成する一つのデータの組とする。また、同じ健康状態グループに属しているメンバのアンケートにおいて、項目「散歩をしている」の値が「時々している」が大多数であるときは、この組も推奨項目データに含まれることになる。
そして、その健康状態グループに移行することを目標としている各管理対象者に対して、お勧めの食生活の注意ポイントとして「腹八分目でとどめるよう常に心がけましょう」、お勧めの生活習慣として「ときどき散歩をしましょう」といった推奨行動情報を、後述する推奨行動提示手段１７によって提示する。その他にも、同じように特徴的な回答結果にもとづいて推奨行動情報を提示することにより、各管理対象者に固有の問題に対する解決策が選択的に提示され、行動変容がより容易になり、より好ましい別の健康状態グループに、より容易に移行することが可能になる。
【００２９】
推奨項目データ生成手段１６で行われるステップＡ３では、上述の推奨行動提示手段１７による提示の前段階として、収集された健康状態とその管理に関するデータから決定木法と共分散構造分析とを組み合わせることによって推奨項目データ、言い換えると各健康状態グループに属する者について特徴的な管理状態に関する項目およびその値の組を一ないし複数含むデータを推奨項目データとして生成する。
【００３０】
決定木法を行うデータ解析用プログラムとしては、汎用のプログラムソフトであるＷＥＫＡ（The University of Waikato開発）を用いたり、公知の決定木法用のアルゴリズムからプログラムを形成して用いることができる。決定木法によれば、推奨項目データの順序が自動的に求められることにより、共分散構造分析と組み合わせて、システム稼動開始時の各健康状態グループの前記推奨項目データから、項目およびその値の組を順序付けした推奨項目データを容易に生成することができる。また、決定木法と共分散構造分析とを組み合わせて複数の推奨項目データを生成することにより、各管理対象者は順序に従って推奨行動を実施することが可能となり、より好ましい別の健康状態グループに、より容易に移行することが可能になる。
【００３１】
重回帰分析を行うデータ解析用プログラムプログラムとしては、汎用のプログラムソフトであるSPSS for Windows（登録商標）(SPSS Inc.社製）を用いたり、公知の重回帰分析用のアルゴリズムからプログラムを形成して用いることができる。重回帰分析によれば、各管理対象者の因子得点とアンケートデータ等の関連を数値で解析することが可能となり、共分散構造分析に含まれる因子分析と組み合わせて、システム稼動開始時の各健康状態グループの推奨項目データから、順序付けした推奨項目データを容易に生成することができる。また共分散構造分析の一部分である重回帰分析と因子分析を組み合わせた手法によって複数の推奨項目データを生成することにより、複数の健康状態グループ間の差、および共通点が数値化され、管理対象者の健康状態とその管理状態を改善して一の健康状態グループから他のより好ましい健康状態グループへ移行させるために、行うことが好ましい推奨行動の内容の程度をより具体的かつ明確に提示することが可能なる。
【００３２】
健康状態グループ特定手段２４及び推奨行動提示手段１７で行われるステップＡ４では、後述するユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータに基づいて、当該管理対象者が属する健康状態グループを特定すると共に、特定された健康状態グループの推奨項目データを、現状維持のための推奨項目データとして提示する。すなわち、健康状態グループ特定手段２４は、ユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、例えばテキストマイニングという方法によって、ステップＡ２で生成されてデータ記憶部２０に記憶されている各健康状態グループのデータと照合し、複数のグループのうち何れに属しているかを特定する。また、推奨行動提示手段１７は、特定されたグループの推奨項目データから生成した推奨行動情報を、当該健康状態グループに属し続けるための推奨行動としてユーザ端末１２を介して管理対象者に提示する。また管理対象者が例えば一つ上のランクの健康状態グループに属することを目標とする場合には、当該一つ上のランクの健康状態グループの推奨項目データに基づいた推奨行動情報をユーザ端末１２を介して管理対象者に提示する。
【００３３】
本実施形態では、システムの稼動開始後に、ユーザ端末１２から複数の管理対象者がコンピュータ１１にアクセスして当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータがデータベース１４に、新たに入力される。所定期間が経過して新たに入力されたデータがある程度蓄積されたら、健康状態グループ生成手段１５において、これらの新たに入力されたデータを追加したデータセット（データの更新後集合）に基づいて、複数の健康状態グループを生成しなおし、更新する（ステップＡ５）。
【００３４】
また、推奨項目データ生成手段１６において、これらの新たに入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを追加したデータセット（データの更新後集合）、及び後述する差分算出手段１８によって各項目が重み付けされた推奨項目データに基づいて、各健康状態グループの推奨項目データを生成（更新）する（ステップＡ６）。
【００３５】
すなわち、健康状態グループ生成手段１５で行われるステップＡ５では、システムの稼動開始後に、後述するユーザ端末１２による介入を受けて、当該ユーザ端末１２から複数の管理対象者の健康状態とその管理に関するデータが新たに入力され始め、例えば１年が経過したら、その間に入力されてデータ記憶部２０に蓄積された新たなデータを、システム構築時に収集されてデータ記憶部２０に格納されている健康状態とその管理に関する多数のアンケートデータを含む入力データに追加し、これらのデータを混合する。そして、これらの混合されたデータから、上述と同様に、因子分析用プログラム等のデータ解析用プログラムを用いて、複数の健康状態グループを革めて生成する。
【００３６】
一方、推奨項目データ生成手段１６で行われるステップＡ６では、後述する差分算出手段１８によって各項目が重み付けされた各健康状態グループの推奨項目データに基づいて、システム稼動開始後に追加されたデータを混合したデータセットから、共分散構造分析用プログラム（因子分析用プログラム＋重回帰分析用プログラム）、決定木法用プログラム、重回帰分析用プログラム、テキストマイニング等のデータ解析用プログラムを用いて、各健康状態グループの推奨項目データを革めて生成する。
【００３７】
そして、これらの健康状態グループ生成手段１５によるステップＡ５や、推奨項目データ生成手段１６によるステップＡ６は、システム稼動開始後、所定期間が経過する毎に繰り返す。
【００３８】
すなわち、複数の健康状態グループや推奨項目データを更新する所定期間を、例えば１年又は略１年として年度毎に更新する場合、図６に示すように、データベース１４では、ｎ年度の最初のユーザ端末１２からの介入を受けて、介入前までに新たに入力された健康状態とその管理に関するデータを含む入力データを多数追加し混合したデータ（混合後データ）からｎ年度の健康状態グループデータを生成する。またユーザ端末１２からの介入を受けて、ｎ年度における１年又は略１年の指導期間（後述する推奨行動提示ステップ又は推奨行動再提示ステップで推奨項目データを提示されてから１年又は略１年）経過後の管理対象者の健康に関するデータの収集を行う。また、混合後データから、ｎ年度の各健康状態グループの推奨項目（推奨項目データ）の生成が行われる。さらにｎ年度における指導期間経過後の管理対象者の健康に関するデータに基づいて、改めてなされた重み付けによる推奨項目データが生成され、これらの重み付けされた推奨項目データは、ｎ＋１年度の推奨項目データに反映される。
【００３９】
データベース１４では、ｎ＋１年度のユーザ端末１２からの介入を受けて、ｎ年度に新たに入力されたデータをｎ年度のデータセット（すなわちｎ−１年までに収集されたデータセット）に混合したデータセットからｎ＋１年度の健康状態グループが得られる。このｎ＋１年度の健康状態グループには、上述のｎ年度の混合後データに基づき重み付けされた推奨項目データが関連付けされるようになっている。さらにｎ年度同様、ｎ＋１年度における指導期間経過後の管理対象者の健康に関するデータに基づいて、各項目が重み付けされた推奨項目データが生成されるようになっており、これらの重み付けされた推奨項目データは、ｎ＋２年度のデータに反映されるようになっている。
【００４０】
そして、本実施形態では、このようにしてデータベース１４に新たに追加されたデータを含む蓄積されたデータから、健康状態グループや推奨項目データの更新が、例えば年度毎に行われるようにしてある。
【００４１】
本実施形態の健康サポートシステム１０を構成するユーザ端末１２は、コンピュータ１１にアクセスできる外部の装置であり、このユーザ端末１２では、システムの稼動開始後に、管理対象者が当該健康サポートシステム１０によって健康状態とその管理に関する適切なサポートを受けるために、例えば管理対象者によって当該管理対象者の健康に関するデータが入力される。またユーザ端末１２では、コンピュータ１１のデータベース１４から個人の健康状態とその管理に関するデータや推奨項目データが適宜提示されるようになっており、管理対象者は、必要に応じて健康指導者からのアドバイスや指導を受けつつ、コンピュータ１１のデータベース１４から提示されたデータに対応する入力作業を行うようになっている。
【００４２】
ここで、本実施形態では、各管理対象者のユーザ端末１２は、通信ネットワーク３０を介して健康指導者のユーザ端末と接続している。健康指導者と管理対象者との健康サポートシステム１０を介した双方向のコミュニケーションによって、各管理対象者は健康指導者からのアドバイスや指導を受けながら、生成された健康状態とその管理に関するデータの入力作業や、コンピュータ１１のデータベース１４から提示されたデータに対応する入力作業を行うことができるようになっている。
【００４３】
また、本実施形態では、ユーザ端末１２は、好ましくは複数の管理対象者が使用する複数のユーザ端末１２が通信ネットワーク３０を介して相互に接続されていて、複数の管理対象者が共有できる環境として、複数の管理対象者によるコミュニティを形成することができるようになっている。これによって、形成されたコミュニティによる複数の管理対象者同士の双方向のコミュニケーションを介して情報交換を行いながら、生成された健康状態とその管理に関するデータの入力作業や、コンピュータ１１のデータベース１４から提示されたデータに対応する入力作業を行うことができるようになっている。
【００４４】
例えばシステムを利用しようとする管理対象者が、後述するように自身の健康に関するデータを入力して健康サポートシステム１０に新規登録した後に、ユーザ端末１２が行う作業手順としては、図７に示すように、まずコンピュータ１１のデータベース１４から送られてくる、データを入力した管理対象者が属する健康状態グループに関するデータや推奨項目データ等を、管理対象者に提示する（ステップＢ１）。各管理対象者は、ステップＢ１で提示された健康状態グループデータや推奨項目データ等を受けて、例えば各管理対象者の健康状態や環境等を考慮して個別に行動目標を設定・入力する（ステップＢ２）。入力された行動目標は、各管理対象者が属する健康状態グループの行動目標のデータとして例えばユーザ端末１２のデータ記憶部に記憶される（ステップＢ３）。
【００４５】
各管理対象者は、設定・入力した行動目標を遂行する。行動目標の遂行に際して、ユーザ端末１２では、通信ネットワーク３０を介して接続する健康指導者端末による介入を受けて、各管理対象者が行動目標の遂行度に応じて健康指導者からのアドバイスや指導を適宜受けることが可能である（ステップＢ４）。
【００４６】
また、各管理対象者は、行動目標の遂行度とともに、遂行度に応じた自身の健康状態とその管理に関する測定データや、自身が実際に行った行動に関するデータ等を、ユーザ端末１２に経時的に入力する（ステップＢ５）。入力された経時的なデータは、例えばユーザ端末１２のデータ記憶部に記憶されると共に、一定期間経過後に、蓄積されたこれらのデータは、ステップＢ２で入力された行動目標と共に、コンピュータ１１のデータベース１４にフィードバックされる（ステップＢ６）。フィードバックされたこれらのデータは、データベース１４によって収集され、健康状態グループ生成手段１５や推奨項目データ生成手段１６で健康状態グループデータや推奨項目データ等を更新するためのデータとして使用されると共に、後述する差分算出手段１８において、推奨項目データの重み付けを行うためのデータとして用いられることになる。
【００４７】
本実施形態では、データベース１４の差分算出手段１８は、上述の健康状態グループ生成手段１５、推奨項目データ生成手段１６、健康状態グループ特定手段２４、推奨項目提示手段１７とは異なるデータを取り扱う。差分算出手段１８は、所定期間経過後にユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、所定期間経過前のデータと比較して、所定期間経過前・後の差分を算出すると共に、行動変化の差分を算出して、推奨項目データの重み付けを行うようになっている。
【００４８】
すなわち、差分算出手段１８が行う作業手順としては、図８に示すように、例えば上述のステップＢ５においてユーザ端末１２から所定期間経過後に入力された健康状態とその管理に関する測定データや、行動に関するデータ等を所定期間経過前のデータと比較して、例えば所定期間経過前・後の数値データ（検査値、測定値等）の差分を算出する（ステップＣ１）。また、所定期間経過前・後の行動変化を相対化、数値化して差分を算出する（ステップＣ２）。次に、行動変化の内容を好ましくは共分散構造分析によって解析し、因子得点を算出する（ステップＣ３）。
【００４９】
しかる後に、因子得点と、ステップＣ１で算出された数値データ（検査値、測定値等）の差分との関連性、及び因子得点と、ステップＣ２で算出された相対化、数値化された行動変化の差分との関連性を好ましくは重回帰分析で解析する（ステップＣ４）。さらに、各因子に属する項目の係数と有意度を好ましくは因子解析および決定木法で算出する（ステップＣ５）。さらにまた、有意度に応じて推奨項目を決定すると共に、係数に応じて重み付けする（ステップＣ６）。このようにして重み付けされたデータは、データベース１４の推奨項目データ生成手段１６において推奨項目データを更新する際（ステップＡ６）の、重み付けされた推奨項目のデータとして用いられる。また、データベース１４の健康状態グループ生成手段１５においてｎ年度データとｎ+１年度データの混合により健康状態グループデータを自己学習化によって更新する際（ステップＡ５）のデータとして用いられる。
【００５０】
ここで、ステップＣ２で行われる、所定期間経過前・後の行動変化の相対化、数値化は、市販の解析プログラム（例えばExcelやSPSS, SASなど）を用いて容易に行うことができる。
【００５１】
また、ステップＣ３において、行動変化の内容を解析して因子得点を算出する手段として、共分散構造分析を用いていることにより、行動変容の特性の共通性に着目した分析が可能になると共に、共通性に寄与する各因子の因子得点を明確な数値で得ることが可能になる。
【００５２】
さらに、ステップＣ４において、因子得点と数値データ（検査値、測定値等）の差分との関連性や、因子得点と行動変化の差分との関連性を解析する手段として、重回帰分析を用いていることにより、変容した行動に寄与する因子の関連性を数値によって明確に得ることが可能になる。
【００５３】
さらに、ステップＣ５において、各因子に属する項目の係数と有意度を算出する手段として、決定木法を用いていることにより、共分散構造分析で得られた各因子の順位付けを簡便かつ明確に行うことが可能になる。
【００５４】
なお、差分算出手段において推奨項目（推奨項目データ）の重み付けを行うためのデータ解析用プログラムとしては、共分散構造分析と決定木法とを併用する必要は必ずしもなく、いずれか一つ又は２つを用いて推奨項目データの重み付けを行っても良い。
【００５５】
上述の構成を備える本実施形態の健康サポートシステム１０を用いた健康サポート方法によって、管理対象者の健康をサポートするには、サポート対象となる管理対象者は、まず当該健康サポートシステム１０にアクセスして新規登録のための手続を行う。
【００５６】
サポート対象となる管理対象者の登録時の手順としては、図９に示すように、まずデータ入力ステップとして、管理対象者は、例えばユーザ端末１２から当該健康サポートシステム１０にアクセスして自己の健康状態とその管理に関するデータを入力する。
【００５７】
すなわち、本実施形態では、データ入力ステップにおいて、管理対象者が健康サポートシステム１０にアクセスすると、好ましくはコンピュータ１１のデータベース１４からユーザ端末１２に、システム構築時に使用した例えば図３〜５に示すような質問項目を備えるアンケートと同様の内容のアンケートが送られる。管理対象者は、ユーザ端末１２に対して例えば身長、体重、血糖値、コレステロール値等の検診データを入力すると共に、これらのアンケートに答えるかたちで、食事、運動等の生活習慣に関するデータの他、利用している商品、幸福感、健康感、自己達成感、職業、通勤形態、勤務地、住環境等の、健康管理に影響を及ぼすものと考えられる種々のデータを入力する。
【００５８】
データ入力ステップにおいて、ユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータは、コンピュータ１１のデータベース１４に送られて、記憶手段１９によりデータ記憶部２０に記憶される。また、ユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータは、健康状態グループ特定ステップにおいて、上述の健康状態グループ生成手段１５により生成されてデータベース１４に記憶されている健康状態グループのデータと照合されて、当該管理対象者が属する健康状態グループが特定される。
【００５９】
ここで、本実施形態では、コンピュータ１１のデータベース１４には、生成された健康状態グループの一例として、例えば各年齢及び各性別について、図１０に示すような特性を有する、（１）健康若年層、（２）スポーツ層、（３）健康志向層、（４）自覚無し層、（５）改善取組み層、（６）潜在予備軍、（７）生活習慣病予備軍、（８）やむなく取組み層、（９）本格取組み層の９群の健康状態グループが各々生成されている。また、本実施形態では、管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを各健康状態グループのデータと照合することによる当該管理対象者が属する健康状態グループの特定は、例えば汎用のプログラムソフトであるSPSS for Windows（登録商標） (SPSS, INC.社製)によって容易に行うことができるようになっている。
【００６０】
健康状態グループ特定ステップにおいて、当該管理対象者が属する健康状態グループが特定されたら、推奨行動提示ステップにおいて、特定された健康状態グループ及び／又は他の健康状態グループに属する者の行動に関する複数の特性が、現状の健康状態を維持し、または好ましい健康状態に移行するための推奨行動情報としてコンピュータ１１のデータベース１４からユーザ端末１２に提示される。
【００６１】
ここで、推奨行動提示ステップにおいて提示される推奨行動としては、例えば図１１（ａ）に示すような推奨行動項目を挙げることができる。また、例えば図１１（ｂ）に示すように、例えば所定期間経過後にアンケートを行って健康状態が改善された人に多い当該特定された健康状態グループに属する者の行動に関する特性を、好ましい健康状態に移行するための推奨行動項目として挙げることもできる。図１１（ａ）や図１１（ｂ）に例示される推奨行動項目は、これらの重み付けに応じて管理対象者が適宜選択することができる。
【００６２】
また、推奨行動提示ステップでは、推奨行動情報として、例えば特定された一の健康状態グループに属する当該管理対象者が、一年後も同じ健康状態グループに属し続けるための推奨行動を提示することができる他、当該管理対象者が設定する目標に応じて、一年後はより上位のランクの健康状態グループに管理対象者が属するための推奨行動を提示することもできる。
【００６３】
すなわち、例えば各年齢及び各性別について各々生成された健康状態グループに属する、各健康状態グループの健康に関する特性（実測値の平均や特徴的行動項目等）を集約して備える代表的個人としてのＡさん、Ｂさん、Ｃさん・・を、抽象的な概念として想定した場合に、例えば当該管理対象者と同じ健康状態グループに属する当該管理対象者よりも一歳年上の代表的個人Ａさんの行っている行動に関する特性を、当該管理対象者が一年後も引き続いて代表的個人Ａさんと同じ健康状態グループに属するための推奨項目データとして提示することが可能である。また、当該管理対象者が属する健康状態グループよりも１ランク上の健康状態グループに属する一歳年上の代表的個人Ｂさんの行っている行動に関する特性を、当該管理対象者が、一年後には１ランク上の代表的個人Ｂさんと同じ健康状態グループに属するための推奨項目データとして提示することが可能である。
【００６４】
そして、本実施形態では、ユーザ端末１２においてコンピュータ１１のデータベース１４から自己が属する健康状態グループに関するデータ、他の健康状態グループに関するデータ、推奨行動情報等を提示された管理対象者は、これらのデータから、目標とする例えば一年後に属すべき健康状態グループや、そのための行動目標等に関するデータを選択する。また、管理対象者は、提示された推奨行動情報から選択した行動目標や、或いは自己の生活環境等に応じて当該選択した行動目標に修正等を加えた個別目標や個別行動目標等をユーザ端末１２に入力する。なお、これらの行動目標等に関するデータの選択と、行動目標や個別行動目標等の入力は、管理対象者が目標を達成するまで繰り返し行われることになる（図９参照）。
【００６５】
ここで、当該選択した行動目標に修正等を加えた個別行動目標の入力例としては、例えばデータベース１４からユーザ端末１２に提示された図１１（ａ），（ｂ）に示すような推奨項目データから、本来であれば「一日３０分ジョギングする。」を行動目標として選択したいが、例えば管理対象者がジョギングを行うことに対して抵抗感が大きいような場合に、これに換えて、個別行動目標として例えば「一日１０ｋｍ自転車に乗る。」と入力すること等を挙げることができる。
【００６６】
また、管理対象者は、行動目標、個別目標、個別行動目標等を入力する際に、これらに加えて、健康管理に関する新規のデータをユーザ端末１２に入力することもできる。健康管理に関する新規のデータとしては、推奨項目データに含まれていない健康に関する行動の情報、新規に販売された健康に関する製品の情報、新規に発見された健康に関する研究結果等のデータが含まれる。
【００６７】
これらの入力されたデータは、コンピュータ１１のデータベース１４に記憶され、健康状態グループや推奨項目データを更新する際のデータとして適宜用いられる。この際、入力された健康管理に関する新規のデータは、好ましくはテキストマイニングの手法によって分類された上でデータベース１４に格納される。
【００６８】
また、本実施形態の健康サポート方法では、データ入力ステップで入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、データベース１４に記憶されているシステム構築時のデータやその後のデータに新たに追加して、複数の健康状態グループを生成し直すことにより、生成される複数の健康状態グループを更新する健康状態グループ更新ステップを含んでいる。
【００６９】
すなわち、健康状態グループ更新ステップでは、上述のデータベース１４の健康状態グループ生成手段１５によって、データ入力ステップでユーザ端末１２から入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、データベース１４のデータ記憶部２０に記憶されているデータに追加して、これらのデータを混合すると共に、共分散構造分析用プログラム等のデータ解析用プログラムを用いて、複数の健康状態グループを更新して生成する。
【００７０】
ここで、健康状態グループ更新ステップでは、ユーザ端末１２から入力された複数の管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、データベース１４に所定期間蓄積しておき、例えば１ヶ月〜１年程度の所定期間毎に、蓄積したデータをデータ記憶部２０に記憶されているデータに追加して、複数の健康状態グループを更新することができる。また、所定の人数分のデータが蓄積されるまでデータベース１４に蓄積しておき、所定の人数分毎に、蓄積したデータをデータ記憶部２０に記憶されているデータに追加して、複数の健康状態グループを更新することもできる。
【００７１】
健康状態グループ更新ステップによって、新規登録者を含めた管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを新たに追加したデータセット（データの更新後集合）から複数の健康状態グループを革めて生成することにより、経時的に刻々として変化する、例えば健康管理に関する新たな製品の開発や上市、社会情勢の変化、環境の変化等と乖離することなく、これらの経時的な変化を反映させた管理対象者が属すべき複数の健康状態グループを、適正に生成することが可能になる。また、新たに追加されたデータが相当の量に達したら、過去の古いデータをデータセットから適宜削除して、管理対象者が属すべき複数の健康状態グループを更新生成することもできる。これによって、経時的な変化をよりアップトゥデートに反映させた健康状態グループを生成することが可能になる。
【００７２】
さらに、本実施形態の健康サポート方法では、上述の推奨行動提示ステップで推奨項目データが提示されてから所定期間経過後に、ユーザ端末１２から管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを再度入力するデータ再入力ステップを含んでいる。
【００７３】
すなわち、データ再入力ステップでは、推奨行動提示ステップで健康状態グループに関するデータや推奨項目データ等を提示されて、行動目標、個別目標、個別行動目標等に関するデータを入力してから例えば１ヶ月〜１年程度の所定期間経過したら、これらの目標の達成度をチェックすると共に、その間の管理対象者の健康状態や行動様式等の改善度をチェックするために、管理対象者の健康状態とその管理に関するデータをユーザ端末１２から再度入力する。データ再入力ステップで入力された所定期間経過後の管理対象者の健康状態とその管理に関するデータは、コンピュータ１１のデータベース１４に送られて記憶される。
【００７４】
また、データ再入力ステップでは、所定期間経過後の管理対象者の健康状態とその管理に関するデータに加えて、上述と同様に、健康に関する新規な行動の情報、新規に販売等された健康に関する製品の情報、新規に発見された健康に関する研究結果等の健康管理に関する新規のデータを入力することができる。
【００７５】
そして、本実施形態では、ユーザ端末１２は、好ましくは通信ネットワーク３０を介して健康指導者端末と接続しており、上述のデータ入力ステップやデータ再入力ステップにおいて、ユーザ端末１２又は健康指導者端末から、健康指導者と管理対象者との健康サポートシステム１０を介した双方向のコミュニケーションにより生成された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを入力することができるようになっている。
【００７６】
データ入力ステップやデータ再入力ステップにおいて、健康指導者と管理対象者との双方向のコミュニケーションにより生成された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを入力することにより、対象者の実情に即した推奨項目データを入力することが可能となり、より好ましい推奨行動を提示することが可能となる。
【００７７】
また、本実施形態では、好ましくは複数の管理対象者が使用する複数のユーザ端末１２が通信ネットワーク３０を介して相互に接続されていて、複数の管理対象者によるコミュニティを形成することができるようになっており、上述のデータ入力ステップやデータ再入力ステップにおいて、ユーザ端末１２から、複数の管理対象者同士の健康サポートシステム１０を介した双方向のコミュニケーションにより生成された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを入力することができるようになっている。
【００７８】
データ入力ステップやデータ再入力ステップにおいて、複数の管理対象者同士の双方向のコミュニケーションにより生成された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを入力することにより、複数の対象者に共通する新たな推奨項目データを入力することが可能となり、より好ましい推奨行動を提示することが可能となる。
【００７９】
また、本実施形態の健康サポート方法では、推奨項目データ更新ステップを含んでいる。この推奨項目データ更新ステップでは、データ再入力ステップで入力された所定期間経過後の管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、データベース１４から所定期間経過前の当該管理対象者の健康状態とその管理に関するデータと共に差分算出手段１８に取り出し、この差分算出手段１８によってこれらの所定期間経過前のデータと比較して、所定期間経過前・後の差分を算出すると共に、行動変化の差分を算出して、意識や行動に関する複数の特性（推奨項目）の重み付けを行ない、重み付けされた意識や行動に関する複数の特性によって推奨項目データを更新するようになっている。
【００８０】
すなわち、推奨項目データ更新ステップで用いる意識や行動に関する複数の特性のデータは、差分算出手段１８において、図８に示すように、例えば所定期間経過前・後の数値データ（検査値、測定値等）の差分を算出するステップＣ１と、所定期間経過前・後の行動変化を相対化、数値化して差分を算出するステップＣ２と、行動変化の内容を解析し、因子得点を算出するステップＣ３と、因子得点と数値データ（検査値、測定値等）の差分との関連性、及び因子得点と相対化、数値化された行動変化の差分との関連性を解析するステップＣ４と、各因子に属する項目の係数と有意度を算出するステップＣ５と、有意度に応じて推奨行動の推奨項目データを決定すると共に、係数に応じて重み付けするステップＣ６とによって得られることになる。
【００８１】
また、差分算出手段１８において得られた、重み付けされた意識や行動に関する複数の特性（推奨項目）のデータは、データベース１４の推奨項目データ生成手段１６において、例えば次年度（ｎ+１年度）における推奨項目データを自己学習化によって更新する際のデータとして用いられることになる（図６参照）。さらに、データベース１４の健康状態グループ生成手段１５においてｎ年度データとｎ+１年度データの混合によりｎ+１年度の健康状態グループを更新する際のデータとして用いられることになる（図６参照）。
【００８２】
そして、本実施形態の健康サポート方法では、推奨行動再提示ステップを含んでいる。この推奨行動再提示ステップは、推奨行動提示ステップで推奨項目データを提示されてから例えば１ヶ月〜１年程度の所定期間経過後に、例えばデータ再入力ステップでユーザ端末１２から再度入力された管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、コンピュータのデータベースに記憶されている好ましくは更新後の健康状態グループデータと照合して、当該管理対象者が属する健康状態グループを新たに特定すると共に、データベースに記憶されている各健康状態グループに属する者の意識や行動に関する複数の特性に基づき、現状を維持しあるいは好ましい健康状態に移行するための推奨行動項目を再提示するようになっている。
【００８３】
すなわち、推奨行動再提示ステップでは、例えば上述のデータ再入力ステップにおいて、推奨行動提示ステップで提示された健康状態グループに関するデータや推奨行動項目等に対して行動目標、個別目標、個別行動目標等に関するデータを入力してから例えば１ヶ月〜１年程度の所定期間経過した後に、これらの目標の達成度をチェックすると共に、その間の管理対象者の健康状態や行動様式等の改善度をチェックするべくユーザ端末１２から再度入力された、管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを、好ましくは更新後の健康状態グループデータと照合して、当該管理対象者が属する健康状態グループを新たに特定して提示すると共に、更新後の各健康状態グループに属する者の意識や行動に関する複数の特性に基づき推奨項目データを生成し、それによる推奨行動項目を再提示するようになっている。
【００８４】
また、推奨行動再提示ステップで健康状態グループに関するデータや推奨行動項目等を再度提示された管理対象者は、これらのデータに対して、上述と同様に、目標とする例えば一年後に属すべき健康状態グループや、そのための行動目標等に関するデータを選択すると共に、提示された推奨行動項目から選択した行動目標や、或いは自己の生活環境等に応じて当該選択した行動目標に修正等を加えた個別目標や個別行動目標等をユーザ端末１２に入力する。これらに加えて、上述と同様に、健康管理に関する新規のデータをユーザ端末１２に入力することもできる。
【００８５】
さらに、本実施形態では、推奨行動再提示ステップで健康状態グループに関するデータや推奨項目データ（推奨行動項目）等を提示されて、行動目標、個別目標、個別行動目標等に関するデータを入力してから例えば１ヶ月〜１年程度の所定期間経過したら、これらの目標の達成度をチェックすると共に、その間の管理対象者の健康状態や行動様式等の改善度をチェックするために、データ再入力ステップが再度繰り返して行われることになる。またデータ再入力ステップでユーザ端末１２から再度入力されたデータに対して、好ましくは更新後の健康状態グループデータと照合して、当該管理対象者が属する健康状態グループを新たに特定して提示すると共に、更新後の各健康状態グループに属する者の意識や行動に関する複数の特性を現状を維持しあるいは好ましい健康状態に移行するための推奨行動項目情報として再提示する推奨行動再提示ステップが、再度繰り返して行われることになる。
【００８６】
また、これらのデータ再入力ステップや推奨行動再提示ステップは、管理対象者が目標を達成するまで複数回繰り返し行われることになる。
【００８７】
そして、上述の構成を有する本実施形態の健康サポートシステム１０及び該健康サポートシステム１０を用いた健康サポート方法によれば、図１２に示すように、例えば次年度以降の健康状態とその管理に関するデータのデータ処理について、自己学習化機能を備えていることにより、データ解析用プログラムが組み込まれたコンピュータシステム１３を用いて、経時的な変化を反映させつつ管理対象者が属すべき複数の健康状態グループを適正に生成しなおすことができると共に、経時的な変化を反映させつつ管理対象者が行うべき推奨行動項目を適正に提示することが可能になる。
【００８８】
すなわち、本実施形態によれば、システム構築時に多数のアンケート協力者から収集した検診データやアンケートデータ等による健康状態とその管理に関するデータに、前年度までの健康状態とその管理に関するデータを加えると共に、さらに、ｎ年度の新規入会者が新しく入力したデータ、ｎ年度に継続入会者が自由に追加入力した推奨項目に関するデータ、ｎ年度に継続入会者が昨年の推奨行動を実施した結果を入力したデータ等を追加したデータによって、ｎ年度の健康状態とその管理に関するデータが構成されると共に、これらのデータを混合したデータに基づいて、共分散構造分析等によって複数の健康状態グループが生成されることになる。また、ｎ年度の健康状態とその管理に関するデータから、共分散構造分析、因子分析、重回帰分析、決定木法等によって、ｎ＋１年度の推奨項目データが生成されることになる。
【００８９】
ここで、本実施形態によれば、ｎ年度の健康状態とその管理に関するデータを記憶したデータベース１４が、所定時間経過後に新旧の健康状態とその管理に関するデータセットの混合によって、健康状態グループが自動更新されるようになっている。これによって、名称は同じでも、特性値の混合により基準が更新され、再分類された結果としての複数の健康状態グループが生成されることになる。さらに、混合された新旧の健康状態とその管理に関するデータから算出されて、推奨項目データが自動更新されるようになっている。これによって、特性値の混合により基準が更新されて再分類された健康状態グループデータに基づいて行われた解析によって、現状を維持しあるいは好ましい健康状態に移行するための推奨項目データが得られることになる。
【００９０】
これらによって、例えば健康状態グループＡに属するＮ歳のＸさんが、１年後に健康状態グループＡから健康状態グループＢにランクアップした場合に、Ｘさんよりも一歳若い健康状態グループＡに属するＸ’さんも、同じ意識や行動なら１年後に健康状態グループＡから健康状態グループＢにランクアップすると考えて、Ｘさんが行っていた意識や行動に関する複数の特性を、健康状態グループＢに属するための推奨行動項目として、推奨行動提示ステップ又は推奨行動再提示ステップにおいてＸ’さんに提示することが可能になる。また例えば健康状態グループＡに属するＮ＋１歳のＹさんが、１年後に健康状態グループＡを維持していた場合に、Ｙさんよりも一歳若い健康状態グループＡに属するＹ’さんも、同じ意識や行動なら１年後に健康状態グループＡを維持するはずと考えて、Ｙさんが行っていた意識や行動に関する複数の特性を、健康状態グループＡを維持するための推奨行動項目として、推奨行動提示ステップ又は推奨行動再提示ステップでＹ’さんに提示することが可能になる。
【００９１】
また、例えば昨年度のデータと、今年度のデータ及び自由追加分のデータが混合されたＸさんのデータに基づいて、Ｘさんよりも一歳若い健康状態グループＡに属するＸ’さんも、同じ意識や行動なら１年後に健康状態グループＡから健康状態グループＢにランクアップすると考えて、Ｘさんが行っていた意識や行動に関する複数の特性を、健康状態グループＢに属するための推奨行動項目として、推奨行動提示ステップ又は推奨行動再提示ステップでＸ’さんに提示することが可能になる。さらに、例えば昨年度のデータと、今年度のデータ及び自由追加分のデータが混合されたＹさんのデータに基づいて、Ｙさんよりも一歳若い健康状態グループＡに属するＹ’さんも、同じ意識や行動なら１年後に健康状態グループＡを維持するはずと考えて、Ｙさんが行っていた意識や行動に関する複数の特性を、健康状態グループＡを維持するための推奨行動項目として、推奨行動提示ステップ又は推奨行動再提示ステップでＹ’さんに提示することが可能になる。
【００９２】
なお、本発明は上記実施形態に限定されることなく種々の変更が可能である。例えば、推奨行動提示ステップ又は推奨行動再提示ステップで推奨項目データを提示又は再提示されてから、ユーザ端末又は健康指導者端末から管理対象者の健康状態とその管理に関するデータを再度入力するまでの所定期間は、１年又は略１年である必要は必ずしも無く、健康管理に適した長さで自由に設定することができる。
【００９３】
また、上記実施形態では差分算出手段１８をコンピュータ１１のデータベース１４に設けたが、これに代えて、コンピュータ１１にアクセスできるパーソナルコンピュータ等の別のコンピュータに設けることもできる。
【符号の説明】
【００９４】
１０  健康サポートシステム
１１  コンピュータ
１２  ユーザ端末
１３  コンピュータシステム
１４  データベース
１５  健康状態グループ生成手段
１６  推奨項目生成手段
１７  推奨項目提示手段
１８  差分算出手段
１９  記憶手段
２０  データ記憶部
２４  健康状態グループ特定手段
３０  通信ネットワーク
【図１】
2010170534.tif 000003
【図２】
2010170534.tif 000004
【図３】
2010170534.tif 000005
【図４】
2010170534.tif 000006
【図５】
2010170534.tif 000007
【図６】
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【図７】
2010170534.tif 000009
【図８】
2010170534.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2010170534.tif 000012
【図１１】
2010170534.tif 000013
【図１２】
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