(57)【要約】【課題】生体データに基づいた健康指導、運動指導において被験者を支援するための有効なアドバイスを生成し提供する行動支援システムを提供すること。【解決手段】脈拍数を含む生体データ、運動量の指標となる運動データ、および個人属性データを含む個人データを送信する端末装置２０と、あらかじめ記憶されたデータ群からなる母集団データ、および個人データを受信し蓄積するサーバー５０と、母集団データ、および個人データに基づいた個人アドバイスを生成するための支援プログラムがインストールされたＰＣ７０と、を備え、ＰＣ７０は、個人データの蓄積量に応じて、母集団データと、個人データとの参照割合を変えて、個人アドバイスを生成することを特徴とする行動支援システム。このシステムによれば、被験者の行動開始初期から目標達成までの期間に応じたアドバイスを提供することで、被験者の目標達成に向けた行動を支援することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを送信する端末装置と、
前記データ項目に対応する、あらかじめ記憶されたデータ群からなる母集団データを記憶し、前記個人データを受信して蓄積するサーバーと、
前記母集団データ、および／または前記個人データに基づいて個人アドバイスを生成するための支援プログラムがインストールされたコンピューターと、を備え、
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量に応じて、前記母集団データと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする行動支援システム。
【請求項２】
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積期間が所定の期間未満の場合には、前記データ群における少なくとも属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、
前記個人データが前記所定の期間以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することを特徴とする請求項１に記載の行動支援システム。
【請求項３】
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量が所定のデータ数未満の場合には、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、
前記個人データが前記所定のデータ数以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することを特徴とする請求項１に記載の行動支援システム。
【請求項４】
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積により所定のルールが抽出されるまでは、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照した前記個人アドバイスを生成し、
前記所定のルールが抽出された場合は、前記所定のルールに基づいて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする請求項１に記載の行動支援システム。
【請求項５】
前記属性データには、少なくとも性別、生年月日が含まれており、
前記基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成する際には、前記属性データを参照することを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の行動支援システム。
【請求項６】
前記生体データには、脈拍数に加えて、
体重、体脂肪率、腹囲、ＢＭＩ、総コレステロール値、コレステロール値、およびＨｂＡ１ｃ値データからなる群のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の行動支援システム。
【請求項７】
被験者に向けた個人アドバイスを表示する端末装置であって、
前記被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを収集し、前記個人データを蓄積するデータベースに送信し、
前記データベースおよび／または前記個人データを分析して、前記個人アドバイスを生成するデータ処理部から前記個人アドバイスを受信し、
前記個人アドバイスは、前記データ処理部において、前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて生成されており、
前記データ処理部から受信した前記個人アドバイスを表示することを特徴とする行動支援システムの端末装置。
【請求項８】
被験者に向けた個人アドバイスを生成するサーバーであって、
被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを記憶する記憶部と、
前記個人データの前記複数のデータ項目に対応するデータを備えたデータベースと、
前記データベースおよび／または前記個人データを分析して、前記被験者に対する前記個人アドバイスを生成するデータ処理部とを備え、
前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする行動支援システムのサーバー。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生体データに基づいた健康指導、運動指導において被験者を支援するためのアドバイスを生成し、提供する行動支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
健康指導や運動指導において、設定された目標を達成するために、指導の対象となる被験者に対して、アドバイスを提供するシステムが知られている。
例えば、先行技術文献では、データマイニング技術を用いた健康管理システムが提案されている。詳しくは、被験者ごとに生活習慣および健康状態に関する時系列データを一定期間蓄積し、両者間に相関が見出されると、その相関関係を加味したアドバイスを被験者に提供していた。一例としては、摂取カロリーおよび体重の時系列データを蓄積している過程で、一日の摂取カロリーの合計が１６００ｋｃａｌ程度を超えた場合、体重が増加するという相関関係が見出されるので、その事実とともに摂取カロリーを抑える旨のアドバイスを被験者に提供していた。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】黛勇気（高崎健康福祉大学大学院）  「クラウドコンピューティングによる個人健康管理」  ＤＥＩＭ  Ｆｏｒｕｍ  ２０１２  Ｄ１１−２
【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、上記の先行技術文献では、被験者の生活習慣行動および健康状態の間に相関傾向が現れるまでは、アドバイスは生成されないという課題があった。詳しくは、被験者の生活習慣行動および健康状態をデータとして蓄積し、両者の間に相関傾向が現れれば相関ルールとして抽出する必要があるため、一般的には３ヶ月くらいの期間が必要であり、その間は被験者へのアドバイスは困難であった。つまり、相関ルールが導き出されるまでの期間は、被験者に対して有効なアドバイスを提供することが困難であるという課題があった。
【０００５】
さらに、上記先行技術文献では、目標達成のための行動が被験者の身体にリスクを生じさせていたとしても、被験者に伝えることができない恐れがあった。さらに被験者の個人のデータを蓄積している間はアドバイスを生成しないため危険な状態を伝える機会を逃してしまう恐れがあった。このように、目標達成のための行動が被験者の身体にリスクを生じさせていたとしても、被験者に忠告することが困難であるという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。
【０００７】
［適用例１］本適用例に係る行動支援システムは、被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを送信する端末装置と、前記データ項目に対応する、あらかじめ記憶されたデータ群からなる母集団データを記憶し、前記個人データを受信して蓄積するサーバーと、前記母集団データ、および／または前記個人データに基づいて個人アドバイスを生成するための支援プログラムがインストールされたコンピューターと、を備え、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量に応じて、前記母集団データと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする。
【０００８】
本適用例によれば、あらかじめ記憶されたデータ群からなる母集団データが、行動支援システムを構成するサーバーに格納されている。さらに、コンピューターは、個人データの蓄積量に応じて、母集団データと個人データとの参照割合を変えて、個人アドバイスを生成する。
このように構成することで、相関ルールが導き出されるまでの期間では、有効なアドバイスを提供することが困難であった従来のシステムと異なり、本適用例の行動支援システムによれば、このような場合でも、データ群を利用して個人アドバイスを提供することができる。例えば、データ群に含まれる属性データから、被験者の性別、年齢、職業に該当するデータを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。
従って、相関ルールが導き出されるまでの期間においても、有効なアドバイスを提供することができる。
【０００９】
また、行動上のリスクを被験者に伝えることが困難であった従来のシステムと異なり、本適用例の行動支援システムによれば、生体データを利用して注意を促すための個人アドバイスを提供することができる。例えば、生体データの脈拍数を利用して、異常に高い脈拍数であった場合には、注意喚起を促すアドバイスを提供することができる。
このように構成することで、行動におけるリスクを注意喚起するためのアドバイスを提供することができる。
従って、利用開始時点から有益なアドバイスを提供することが可能な行動支援システムを提供することができる。
【００１０】
［適用例２］上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積期間が所定の期間未満の場合には、前記データ群における少なくとも属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、前記個人データが前記所定の期間以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することが好ましい。
【００１１】
本適用例によれば、個人データの蓄積量の指標として個人データの蓄積期間を用いている。例えば、所定の期間を３ヶ月として、個人データの蓄積が３ヶ月未満の場合でも、属性データから、被験者の性別、年齢、職業に該当するデータを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。
【００１２】
［適用例３］上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量が所定のデータ数未満の場合には、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、前記個人データが前記所定のデータ数以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することが好ましい。
【００１３】
本適用例によれば、個人データの蓄積量の指標として個人データのデータ数を用いている。
このように構成することで、蓄積された個人データが所定のデータ数未満の場合でも、同様に、属性データを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。
【００１４】
［適用例４］上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積により所定のルールが抽出されるまでは、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照した前記個人アドバイスを生成し、前記所定のルールが抽出された場合は、前記所定のルールに基づいて、前記個人アドバイスを生成することが好ましい。
【００１５】
本適用例によれば、個人データの蓄積により所定のルールが抽出されるまでは、基準アドバイステーブルを参照した個人アドバイスを生成する。
このように構成することで、所定のルールが抽出されるまでの初期段階においても、有効なアドバイスを提供することができる。
【００１６】
［適用例５］上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記属性データには、少なくとも性別、生年月日が含まれており、前記基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成する際には、前記属性データを参照することが好ましい。
【００１７】
［適用例６］上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記生体データには、脈拍数に加えて、体重、体脂肪率、腹囲、ＢＭＩ、総コレステロール値、コレステロール値、およびＨｂＡ１ｃ値データからなる群のうち少なくとも１つが含まれていることが好ましい。
【００１８】
［適用例７］本適用例に係る行動支援システムの端末装置は、被験者に向けた個人アドバイスを表示する端末装置であって、前記被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを収集し、前記個人データを蓄積するデータベースに送信し、前記データベースおよび／または前記個人データを分析して、前記個人アドバイスを生成するデータ処理部から前記個人アドバイスを受信し、前記個人アドバイスは、前記データ処理部において、前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて生成されており、前記データ処理部から受信した前記個人アドバイスを表示することを特徴とする。
【００１９】
［適用例８］本適用例に係る行動支援システムのサーバーは、被験者に向けた個人アドバイスを生成するサーバーであって、被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを記憶する記憶部と、前記個人データの前記複数のデータ項目に対応するデータを備えたデータベースと、前記データベースおよび／または前記個人データを分析して、前記被験者に対する前記個人アドバイスを生成するデータ処理部とを備え、前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】実施形態１に係る生活習慣改善システムの概要を表す説明図。
【図２】生活習慣改善システムの概略構成を示すブロック図。
【図３】（ａ）属性データの入力画面を示す図、（ｂ）運動中の画面を示す図、（ｃ）アドバイス画面を示す図。
【図４】個人データの構成を示す図。
【図５】サーバーにおけるデータベースの内容を表す図。
【図６】基準アドバイステーブルの一部を示す図。
【図７】（ａ）生体データテーブルを示す図、（ｂ）生体データテーブルを示す図、（ｃ）生体データテーブルを示す図。
【図８】（ａ）運動データテーブルを示す図、（ｂ）運動データテーブルを示す図、（ｃ）運動データテーブルを示す図。
【図９】属性データテーブルを示す図。
【図１０】個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図。
【図１１】個人アドバイスの一例を示す図。
【図１２】個人アドバイスを生成するまでの参照データの割合を示すイメージ図。
【図１３】実施形態２における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図。
【図１４】実施形態３における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図。
【図１５】変形例４における行動支援システムの概要を表す図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００２２】
（実施形態１）
図１は、実施形態１に係る行動支援システムとしての生活習慣改善システムの概要を表す説明図である。図１１は、個人アドバイスの一例を示す図である。まず、本実施形態に係る生活習慣改善システムの概要について説明する。
【００２３】
（生活習慣改善システムの概要）
図１に示す生活習慣改善システム１００は、被験者に適切なアドバイスを提供することにより、被験者の健康改善に向けた行動を支援するシステムである。特に、本システムは、生活習慣病に罹患している被験者や、生活習慣病を予防したい被験者、さらに健康な生活習慣を身に付けたい被験者に好適である。
端末装置２０は、人体の手首５などに装着され脈拍をセンシングする脈波センサー２３を手首５に接触させることにより、運動時や睡眠時などの様々な動作の中であっても正確に脈拍数を測定することができる腕時計型の生体データ測定装置である。端末装置２０は、脈拍数の他にも、脈拍数から算出された消費カロリーなどの運動データ、さらには被験者により入力された生年月日、性別、職種などの属性データなどを収集することができるように構成しても良い。好適例として、端末装置２０は、被験者が手首５に装着して屋外やフィットネスクラブなどで運動しながら使用することもできる携帯型の装置である。なお、端末装置２０は、測定した生体データなどを表示する表示パネル２１を備えている。表示パネル２１は略長方形をなしており、手首５に装着された状態で、腕の長さ方向が表示パネル２１の長辺方向となっている。
【００２４】
端末装置２０に蓄えられた生体データ、運動データを含む個人データ、および属性データは、ネットワーク４を介してサーバー５０に蓄積される。コンピューターとしてのＰＣ（Personal Computer）７０は、蓄積されたデータ群を分析し、被験者に有効なメッセージを生成する。
生成されたメッセージの一例が図１１に示されている。アドバイス９０は行動開始時に生成されたアドバイスであり、アドバイス９１は行動開始から３ヵ月後に生成されたアドバイスの一例である。例えばアドバイス９０では、食事の取り方に対するアドバイスとして「摂取カロリーを１９８０〜２１００ｋｃａｌに収まるよう努力すれば」と目標を与えている。アドバイス９１では、「食事制限を厳しくしている可能性があります。無理に食事を制限しすぎないよう、気を付けましょう。」というアドバイスを提供している。このように、被験者の情報を収集し、そのデータの蓄積量に応じて、被験者固有のメッセージに切り替えていくことを実現している。
このような効果を実現するための生活習慣改善システム１００の構成について、以下詳細に説明する。
【００２５】
（生活習慣改善システムの構成）
図２は、生活習慣改善システムの概略構成を示すブロック図である。
生活習慣改善システム１００は、端末装置２０、サーバー５０、ＰＣ７０などから構成されている。
端末装置２０、サーバー５０、ＰＣ７０はそれぞれがネットワーク４経由で接続されている。好適例において、ネットワーク４は、端末装置２０が接続される公衆無線ＬＡＮなどを利用してインターネット接続されている。サーバー５０とＰＣ７０との間はイントラネット接続されている。インターネット１とイントラネット２の間は個人情報盗難などの不正アクセスを防ぐためファイアウォール３が介在している。
なお、サーバー５０とＰＣ７０との間がイントラネット接続されている構成に限らず、一台のＰＣにおいてサーバー５０およびＰＣ７０の両者の役割を果たす構成であっても良い。
【００２６】
（端末装置の構成）
端末装置２０は、センサー部２４、操作部３０、計時部３１、第１記憶部３２、第２記憶部３６、通信部４６、制御部４７、表示駆動部４８などから構成されている。これらの構成部は、バスＢ１を介して接続されている。
センサー部２４は、被験者の生体データ、運動データ、および外部環境データなどを検出して、それらの情報を個人データとして出力する機能を備えており、生体センサー部２５、運動センサー部２６、環境センサー部２７などから構成されている。
【００２７】
生体センサー部２５は、好適例として脈波センサー２３である。脈波センサー２３は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの発光素子から人体の手首５に向けて照射され手首５の血管で反射された光を集光しフォトダイオードなどの受光素子で受光する。この際、脈波センサー２３は、血管の拡張時と収縮時とで光の反射率が異なる現象を利用して被験者の脈波を検出する。検出された脈波のデータは、制御部４７（後述する）により実行されるデータ生成プログラム３４（後述する）に送られる。なお、生体データを検出するセンサーを端末装置２０に内蔵することに限定するものではなく、体重測定器、身長測定器、血圧測定器など他の測定機器と通信することで、他の測定機器が収集した生体データを取得する構成であっても良い。この場合においての機能として、他の生体機器と通信する共通の通信プロトコル、通信部４６（後述する）に備えられた近距離無線の通信インターフェイスがさらに必要となる。生体センサー部２５が取得した生体データは、制御部４７により実行されるデータ生成プログラム３４に送られる。
【００２８】
運動センサー部２６は、好適例として、３軸加速度センサー、３軸ジャイロセンサー、およびＧＰＳ（Global Positioning System）センサー（いずれも図示せず）を含んで構成されたセンサーユニットであるが、この構成に限定するものではなく、端末装置２０の位置情報や、運動状態情報を収集可能なセンサーであれば良い。
３軸加速度センサーは、端末装置２０の表示パネル２１の長辺方向をＸ軸、短辺方向をＹ軸、および端末装置の厚さ方向をＺ軸としたＸ、Ｙ、Ｚ軸の３軸方向に取り付けられた加速度センサーであり、各軸の加速度変化を単位時間ごとに計測する。
３軸ジャイロセンサーは、加速度センサーにおける各Ｘ、Ｙ、Ｚ軸に対して角速度を単位時間ごとに計測する。
ＧＰＳセンサーは、ＧＰＳ受信機能および位置情報演算回路を備えており、単位時間ごとに位置情報（緯度、経度、高度）データを計測する。
【００２９】
環境センサー部２７は、好適例として、温度センサー、圧力センサー（いずれも図示せず）を含んで構成されたセンサーユニットであるが、これらの構成に限定するものではなく、外部の環境データを収集可能なセンサーであれば良い。
温度センサーは、気温を単位時間ごとに計測する。圧力センサーは、気圧を単位時間ごとに計測する。
【００３０】
操作部３０は、押しボタン型のスイッチである操作ボタン２２（図１参照）を含む複数の操作ボタンから構成されている。操作例としては、表示パネル２１に表示されたカーソルを操作ボタン２２で押下することにより移動させ選択状態を変え、再度操作ボタン２２を押下すると選択した機能で決定となる。これらはボタンイベント処理プログラム３５として、第１記憶部３２に格納され、制御部４７により実行される。なお、操作部３０の構成はこれに限定されるものではなく、複数の操作入力が可能な構成であれば良く、表示パネル２１がタッチパネル機能を備えていても良い。
【００３１】
計時部３１は、リアルタイムクロックであり、例えばカレンダー機能、時計機能、ストップウォッチ機能などの計時機能を有している。計時部３１が計時している日時、時間などの計時データは、制御部４７により読み出される。
【００３２】
第１記憶部３２は、不揮発性メモリーであり、属性入力プログラム３３、データ生成プログラム３４、操作部３０のボタンイベント処理プログラム３５などのプログラムが格納（記憶）されている。
属性入力プログラム３３は、被験者の生年月日、性別、職種などの個人の属性データを入力するためのプログラムであり、例えば被験者が端末装置２０を初めて使用する際に起動し、被験者に属性データの入力を促す。なお、使用開始後においても起動可能であるため、適宜、属性データの変更が可能である。また、属性データが被験者により一般のＰＣなどの端末装置２０以外の電子機器を使って事前に入力されると、被験者の属性データはサーバー５０に格納される。このような場合、属性入力プログラム３３は、ネットワーク４および通信部４６を介して被験者の属性データをサーバー５０から取得することも可能である。
データ生成プログラム３４は、生体データ、運動データ、および属性データなどを含む個人データを仕分けするためのプログラムである。個人データは、データ種別ごとに区分けして、テキストデータ形式で第２記憶部３６に保管される。なお、個人データの詳細については後述する。また、データ生成プログラム３４は、サーバー５０あるいはＰＣ７０からネットワーク４を介して随時更新、追加される。つまり、被験者特有の新しい演算方式を適用したプログラム、新たなデータ項目を収集するプログラムなど、被験者の健康改善に向けた行動の経過の途中で切り替え、追加することが可能である。
【００３３】
第２記憶部３６は、不揮発性メモリーであり、個人データ４３、個人アドバイス３８、および第１記憶部３２に格納されているプログラムで利用される共通変数３７などのデータが格納（記憶）されている。なお、個人データ４３および、個人アドバイス３８の詳細については後述する。
【００３４】
通信部４６は、好適例として無線ＬＡＮアダプターであり、ＩＰ（Internet Protocol）、および外部の生体機器と共通の通信プロトコルを有している。なお、この構成に限定するものではなく、無線通信が可能な通信アダプターであれば良く、例えば、ブルートゥース（Bluetooth（登録商標））アダプターであっても良い。通信部４６は、ＩＰを用いてサーバー５０、ＰＣ７０とデータやコマンドの転送を行い、共通の通信プロトコルを用いて他の生体機器から生体データを取得する。
また、通信部４６は、物理的な通信端子を含み、別の機器（一般のＰＣなど）とケーブルを介して接続し、別の機器経由でサーバー５０、ＰＣ７０、他の生体機器とデータやコマンドの転送をする構成でもよい。
【００３５】
制御部４７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、端末装置２０を構成するセンサー部２４、操作部３０、計時部３１、第１記憶部３２、第２記憶部３６、通信部４６、表示駆動部４８などの各部を制御する。
表示駆動部４８は、表示パネル駆動回路（ドライバー）であり、表示パネル２１を設定された画面遷移に従って表示駆動する。
【００３６】
（端末装置の表示画面）
図３（ａ）〜（ｃ）は、端末装置の表示画面の一態様を示す図であり、（ａ）は属性データの入力画面を示す図、（ｂ）は運動中の画面を示す図、（ｃ）はアドバイス画面を示す図である。
続いて、図３（ａ）〜（ｃ）を用いて、端末装置２０の表示画面について説明する。図３（ａ）は、個人の属性データを入力する画面の一例である。この例では、被験者は生年月日として１９６０年７月４日生まれ（１９は省略）を操作部３０により入力して、「’６０：０７：０４」と表示されている。
【００３７】
図３（ｂ）は、運動中の脈拍を表示している画面である。画面上段中央は現在の脈拍数として「１２０」を示している。脈拍数の左側に表示されているハート型アイコンは、端末装置２０が脈拍を正常に検出できていることを表している。脈拍数の右側に表示されている笑顔のアイコンは、現在の脈拍数が適切な運動負荷（有酸素運動でありリスクが少ない）であることを示している。画面中段の数字「０：３５’２４”」は、計測開始からの経過時間である。この例では、３５分２４秒であることを示している。最下段の「０３８５ｋｃａｌ」は計測開始からの運動における消費カロリー（基礎代謝は含まない）累積値が３８５ｋｃａｌであることを示している。
【００３８】
図３（ｃ）は、ＰＣ７０から受信した個人アドバイスを表示している画面である。画面上段はアドバイスが生成された日「２０１２年１０月５日（金）」（２０は省略）を示している。個人アドバイス３８は、被験者に向けたアドバイスの文字列データであり、第２記憶部３６（図２）に格納されている。アドバイス表示窓３９は、表示パネル２１のアドバイスを表示する領域であり、被験者は個人アドバイス３８の全文をアドバイス表示窓３９上で視認できる。なお、被験者用の個人アドバイス３８は、端末装置２０に表示するばかりではなく、被験者が所有している一般のＰＣ、携帯電話、スマートフォンなどにおいて、ブラウザー経由でアドバイスを閲覧すること、あるいは電子メール等で受信し確認することも可能である。
【００３９】
（サーバーの構成）
図２に戻る。
サーバー５０は、データサーバーであり、制御部５１、通信部５２、記憶部５３、データベース部６０などから構成されている。これらの構成部は、バスＢ２を介して接続されている。
制御部５１は、ＣＰＵであり、サーバー５０を構成する通信部５２、記憶部５３、データベース部６０などの各部を制御する。
通信部５２は、ネットワークアダプターであり、サーバー５０と端末装置２０との間においてインターネット１からファイアウォール３を介して個人データ４３を受信する。さらに、サーバー５０とＰＣ７０との間においてイントラネット２を介して専用プログラムのコマンドや個人データ４３含む各種データを送受信する。
【００４０】
記憶部５３は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）であり、制御部５１により実行されるデータベース部６０を管理するプログラム、サーバー設定環境を構築するプログラム（いずれも図示せず）などが格納されている。なお、記憶部５３の構成はこれに限定するものではなく、上述のプログラムなどを余裕を持って格納する記憶容量を有する記憶装置であれば良く、例えば、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）を用いても良い。
データベース部６０は、リレーショナルデータベースで管理されたＨＤＤであり、母集団データ６１および基準アドバイステーブル６２（後述する）を格納している。
母集団データ６１には、一万人を越える被験者の個人データが少なくとも一日単位で３年以上蓄積されている。なお、データベース部６０の詳細は後述する。
【００４１】
（ＰＣの構成）
ＰＣ７０は、パーソナルコンピューターであり、制御部７１、通信部７２、操作部７３、表示部７４、記憶部８０などから構成されている。これらの構成部は、バスＢ３を介して接続されている。
制御部７１は、ＣＰＵであり、ＰＣ７０を構成する通信部７２、操作部７３、表示部７４、記憶部８０などの各部を制御する。
通信部７２は、ネットワークアダプターであり、ＰＣ７０と端末装置２０との間においてファイアウォール３を介して個人アドバイス３８を送信する。さらに、ＰＣ７０とサーバー５０の間において専用プログラムのコマンドや個人データを含む各種データを送受信する。
【００４２】
操作部７３は、キーボード、マウスなどの入力装置である。
表示部７４は、好適例として液晶パネルを採用している。なお、表示面にタッチパネルを備えていても良い。
記憶部８０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）であり、ファイルシステムで管理されている。なお、記憶部８０の構成は、これに限定するものではなく、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）を用いても良い。また、記憶部８０には、支援プログラム８１が格納されている。
支援プログラム８１は、個人アドバイスを生成するためのプログラムであり、サーバー５０から受信した被験者の個人データ、被験者以外の人の個人データ、基準アドバイステーブル６２などを入力情報として、最新個人データに基づく、個人アドバイスを文字列形式で生成する。なお、支援プログラム８１の詳細は後述する。
【００４３】
（データの構成）
次に、生活習慣改善システム１００において生成されるデータ群の構造について説明する。
図４は、個人データの構成を示す図である。個人データ４３は、生体データ４０と、運動データ４１と、属性データ４２とから構成されている。個人データ４３は、端末装置２０により生成される各項目に仕分けされたテキスト形式のデータである。
生体データ４０は、被験者の生体情報に係るデータが含まれており、測定日、体重、身長、体脂肪など身体測定データ、および運動時に計測した運動中の平均脈拍数、計測時間間隔ごとに蓄えられた脈拍数など計測データなどからなる。また、図示しないが検診時などの身体測定による測定値、総コレステロール、ＨＤＬ／ＬＤＬコレステロール、ＨｂＡ１ｃなどの血液検査による検査結果を含んでいる。
運動データ４１は、被験者が運動したときに計測したデータが含まれており、端末装置２０により測定または入力された、測定日、歩数、消費カロリーなど、および運動中に測定されたピッチ（一分間あたりの歩数）、消費カロリー、移動距離などの計測データなどからなる。
属性データ４２は、被験者の個人属性に係るデータであり端末装置２０により入力された性別、生年月日、職種などの収集情報を含んでいる。
なお、個人データ４３は、テキスト形式のデータに限るわけではなく、バイナリー形式のデータを含むデータであってもよい。
【００４４】
図５は、サーバーにおけるデータベースの内容を表す図である。サーバー５０（図２）のデータベース部６０内には、生活習慣改善システム１００において利用されるデータの集合体である母集団データ６１が格納されている。母集団データ６１は、データベースＤＢ１、およびデータベースＤＢ２を含んでいる。
データベースＤＢ１は、データ群としての基礎データ群６３、基準アドバイステーブル６２を格納している。基礎データ群６３は、過去の治験により収集された生体データ、運動データ、属性データを含み、データベーステーブルに保存し管理することで、分析に必要なデータの収集や検索をできるようにしたものである。基礎データ群６３には、例えば一万人を越える被験者の個人データが少なくとも一日単位で３年分蓄積されている。
【００４５】
図６は、基準アドバイステーブルの一部を示す図である。基準アドバイステーブル６２は、個人データを構成するデータ項目毎にアドバイスが定義されたテーブルであり、アドバイス内容は、基礎データ群６３に蓄積された情報に基づき導出されている。詳しくは、基準アドバイステーブル６２の横軸は、指標項目、参照期間、比較対象、判定、テキストなどから構成される。
「指標項目」は、参照するデータ項目である。ここでは、「指標項目」として、体重、体脂肪率、脂肪燃焼ゾーン合計時間（後述する）、ＢＭＩ（Body Mass Index）を例に挙げているが、実際には、個人データを構成する他のすべてのデータ項目、またはこれらのうち一部を組み合わせた項目が設定されている。
「参照期間」は、指標項目に対応する被験者のデータを参照する期間である。１行目の体重の例では、日々の体重変化によるばらつきを均し最新の値を用いるために、被験者の体重の値は４週間以内に測定された直近の１週間分の平均値を使うとしている。
「比較対象」は、指標項目のデータ項目に対して設定された目標値であり、被験者データと比較される。生活習慣改善の行動を開始する前に設定された達成目標に基づいて、指標項目に示す各データ項目に対応した目標値が導出され設定される。
「判定」は、被験者データと比較対象データとの関係を方程式等で示したものである。
「テキスト」は、判定毎に設定された生成アドバイスの元となる文字列である。
なお、図６の「指標項目」に示す「脂肪燃焼ゾーン合計時間」とは、脂肪燃焼に適した強度の有酸素運動を効率よくリスク少なく行うための指標となる、被験者に固有な脈拍数の範囲で運動を行った時間の合計時間のことである。このような脈拍数の範囲は、指導者や予備的な運動での測定により、運動開始前に設定される。予備的な運動による脈拍数範囲の設定については、例えば特開２０１１−１７２９０３に開示される方法を用いても良い。
また、図示していないが「指標項目」として職種、勤務形態、および趣味などが設定されている理由は、運動時以外の消費エネルギー（消費カロリー）の把握ができるためである。具体的には、職種が机上の事務仕事の場合と外回りの営業である場合とでは、机上の事務仕事の方が就業中の運動量としては消費カロリーが少ないため、生成されたアドバイスは、より運動を促し消費カロリーを増やす文面となっている。被験者の生体データや運動データを取得する前であっても、被験者の生活習慣改善に影響を与える行動や生活習慣の状況を把握することができるため、被験者固有の状況に基づいた適切なアドバイスを提供することができる。
【００４６】
図５に戻る。
データベースＤＢ２には、被験者の個人データ６４が格納されている。個人データ６４はリレーショナルデータベースを構成するデータベーステーブルであり、個人データ４３（図４）の各項目がデータベーステーブルの各項目に値として割り振られている。具体的には、生体データ４０は生体データテーブルに割り振られ、運動データ４１は運動データテーブルに割り振られ、属性データ４２は属性データテーブルに割り振られて格納される。なお、生体データテーブル、運動データテーブル、属性データテーブルについては、この後で図７を用いて説明する。
【００４７】
図７（ａ）〜（ｂ）は、サーバー５０に格納された生体データテーブルを示す図である。図７（ａ）は、生活習慣改善の効果を表す生体データ４０が格納されるテーブルであり、体重、体脂肪率、腹囲、ＢＭＩなどの身体測定による測定値、総コレステロール、ＨＤＬ／ＬＤＬコレステロール、ＨｂＡ１ｃなどの血液検査による検査結果を含んでいる。また、これらのデータは生活習慣改善行動開始前や、１日１回の測定時、目標達成時、検診時の身体検査などの機会に測定され、測定日時毎に記録されている。図７（ｂ）は、ワークアウト毎（運動）の結果を表す生体データ４０が格納されるテーブルであり、ワークアウトの継続時間、脂肪燃焼ゾーン合計時間、平均脈拍数、最大脈拍数などの集計結果を含んでいる。図７（ｃ）については、後述する。
【００４８】
図８（ａ）は、運動データテーブルを示す図である。運動データテーブルは、端末装置２０により測定または入力された、消費エネルギーや摂取エネルギーの結果を表す運動データ４１が格納されるテーブルであり、消費カロリー、摂取カロリー（単位はｋｃａｌ）としてエネルギーが熱量換算された値を含んでいる。ワークアウト終了後、特別な負荷のかかる作業をした後などの消費カロリー、食事や間食における摂取カロリーが記録されている。図８（ｂ）および（ｃ）については、後述する。
【００４９】
図９は、属性データテーブルを示す図である。属性データテーブルは、被験者の個人属性を含む属性データ４２が格納されるテーブルであり、性別、生年月日、職種、勤務形態、生活習慣改善行動開始日などの収集情報を含んでいる。属性データ４２は、生活習慣改善行動開始前に被験者により端末装置２０に入力された情報に基づいている。
また、データベース部６０（図５）は、好適例としてリレーショナルデータベースエンジンを用いている。なお、このデータベースエンジンに限定するものではなく、オブジェクト指向データベースなどの他のデータベースエンジンや高級言語によりプログラミングされたプログラムを用いて管理されるものでもよい。
【００５０】
（ＰＣの動作）
図１０は、個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。図１１は、個人アドバイスの一例を示す図である。アドバイス９０は、行動開始時のアドバイスであり、アドバイス９１，９２は、それぞれ３ヶ月経過後、および６ヶ月経過後のアドバイスである。
以降、図１０を中心に、適宜、各図を交えて説明する。なお、以下のフローは図２に示すＰＣ７０において、記憶部８０の支援プログラム８１に基づいて制御部７１が通信部７２を含む各部を制御することにより実行されるフローである。
【００５１】
ステップＳ１では、被験者の個人データ収集の準備が行われる。詳しくは、まず、端末装置２０から被験者の個人データ４３（図４）がサーバー５０に送信される。個人データ４３は、データベースＤＢ２（図５）に個人データ６４として格納される。最初に格納される個人データ６４は属性データテーブル（図９）の情報、および生体データテーブル（（図７（ａ））の情報である。また、ＰＣ７０においては記憶部８０に含まれるＲＡＭ領域の変数がクリアあるいは初期値が設定される。
【００５２】
ステップＳ２では、ＰＣ７０がサーバー５０（図２）から被験者の個人データ６４を取得する。詳しくは、ＰＣ７０がサーバー５０に被験者の個人データ送信要求を送信し、要求を受けたサーバー５０は被験者の個人データ６４をＰＣ７０に送信する。なお、ＰＣ７０からの個人データ送信要求は定期的（たとえば１回／日）に送信される。さらに、サーバー５０が端末装置２０から被験者の新たな個人データ４３を受信したタイミングで、それをトリガーとして、ＰＣ７０がサーバー５０から個人データ６４を受信するように構成しても良い。このように構成することで、サーバー５０に格納されている個人データ６４は、ＰＣ７０にタイムリーに通知される。
【００５３】
ステップＳ３では、被験者の個人データ６４の収集を開始してから、生活習慣改善状況を把握できるとされる３ヶ月間が経過しているか判断する。詳しくは、属性データテーブル（図９）の開始日情報と現在日時を比較して３ヶ月未満であれば（Ｙｅｓ）、ステップＳ４に進み、３ヶ月以上であれば（Ｎｏ）、ステップＳ７に進む。
【００５４】
ステップＳ４では、データ蓄積量が３ヶ月に満たないため、基準アドバイステーブル６２（図６）を参照して、アドバイスを抽出する。詳しくは、被験者の属性データから生年月日、性別、職種などのデータ、および生体データ（身体測定）から体重、身長、ＢＭＩなどのデータを抽出する。抽出されたデータのデータ項目毎に、基準アドバイステーブル６２の指標項目に該当するアドバイスをサーバー５０に対し要求する。サーバー５０は、基準アドバイステーブル６２から該当するアドバイスを抽出しアドバイスに必要な算出された数値を含む文字列データを生成し、ＰＣ７０に送信する。
ここで生成されたアドバイス事例が図１１のアドバイス９０である。
【００５５】
「＜２０１２年４月１０日＞
（ａ−１）あなたの現在の身体状況は、身長１７１．３ｃｍ、体重６９．８ｋｇ 、ＢＭＩは２３．７です。
（ｂ−１）標準体重は６４．８ｋｇなので５ｋｇの減量が必要です。
（ｃ−１）あなたの性別、年齢、体重、身長から予測すると、脈拍が脂肪燃焼ゾーン内に入るように１日２時間運動すれば、６ヶ月で標準体重になるでしょう。
（ｄ−１）さらに１日あたりの摂取カロリーを１９８０〜２１００ｋｃａｌに収まるよう努力すれば、３ヶ月で標準体重達成が可能です。」
【００５６】
アドバイス９０の文章（ａ−１）は、被験者の身長、体重、ＢＭＩの値に基づいて生成されている。
次に文章（ｂ−１）は、基準アドバイステーブル６２（図６）の一行目の「テキスト」の文字列から導出されているので、「標準体重は６４．８ｋｇなので５ｋｇの減量が必要です。」となっている。これが減量の目標値となる。
文章（ｃ−１）は、被験者の性別、生年月日、体重、身長、および標準体重の値などに基づいて、６ヶ月間で標準体重になるために必要な１日あたりの脂肪燃焼ゾーン合計時間が算出され、文字列データとして生成されている。これが、１日あたりの脂肪燃焼ゾーン合計時間の目標値となる。
文章（ｄ−１）は、被験者の性別、生年月日、体重、身長、標準体重などに基づいて、今後の食事の指針となる一日あたりの摂取カロリーが算出され、文字列データとして生成されている。
なお、標準体重の値は基準アドバイステーブル６２の一部に、年齢、性別、体重、身長、ＢＭＩから導出される標準体重データとして存在している。
【００５７】
ステップＳ５では、個人アドバイスが生成される。詳しくは、サーバー５０から抽出された単文の文字列データを合成して、文章を作成し被験者に対するメッセージを生成する。現状認識、ワークアウトを促す支援、食事に対する注意と支援を基本的な順番として文章が組み立てられる。このようにして、ＰＣ７０によって図１１に示すアドバイス９０〜９２が生成される。
【００５８】
ステップＳ６では、個人アドバイスを送信する。詳しくは、生成された個人アドバイスが、ネットワーク４を介し被験者の端末装置２０に送信される。被験者はアドバイス９０を例とする個人アドバイスを受け取ることで、現状認識を再確認すると共に行動を支援する内容を確認し、今後のワークアウトと食事に取り組むことができる。
【００５９】
続いて、ステップＳ３で３ヶ月以上となった場合の処理としてのステップＳ７〜Ｓ１０について説明する。これらの処理では、個人データに基づいた分析が行われアドバイス文字列が生成される。
ステップＳ７では、データ蓄積量が一定レベルに達したため、個人データに基づいた予測を行う。例えば、少なくとも３ヶ月分の時系列に集積された被験者の個人データから脂肪燃焼ゾーン合計時間の１日あたりの平均値と摂取カロリーの１日あたりの平均値とを算出する。次に、これらの値から１日あたりの平均カロリー収支を計算し、平均カロリー収支に基づいて体重変化率を導出し、現在の体重から任意期間経過後の体重、または体重変化量を予測する。このように予測した予測体重が目標体重に漸近するように、目標達成するために必要な体重変化率を示す理想体重変化率を計算する。この計算処理は繰り返し演算により実施しても良い。算出された理想体重変化率と、個人データから算出した脂肪燃焼ゾーン合計時間の１日あたりの平均値と摂取カロリーの１日あたりの平均値とに基づいて、被験者にとって実現可能な脂肪燃焼ゾーン合計時間の１日あたりの目標平均値と摂取カロリーの１日あたりの目標平均値を算出する。このようにして、体重変化量の予測、および目標を達成するためのアドバイス情報が、サーバー５０に蓄積された個人データが用いられ決定される。
【００６０】
ステップＳ８では、予測値と被験者の生体データ（身体測定）から得られた実測値とが比較される。比較の結果、両者に所定の閾値以上の差異がない場合（Ｙｅｓ）は、ステップＳ１０に進み、差異がある場合（Ｎｏ）には、ステップＳ９に進む。
ステップＳ９では、差異データ分析を行う。詳しくは、差異が生じた原因が推測される。原因の推測は、個人データに含まれる体重と脂肪燃焼ゾーン合計時間、そして被験者の入力する食事情報に基づいて行われる。まず、３ヶ月間に蓄積された個人データから体重変化量、脂肪燃焼ゾーン合計時間の１日あたりの平均値、１日の平均摂取カロリーなどを算出する。次にアドバイス９０におけるそれぞれの目標値との比較を行う。比較した結果、例えば体重が減少していたが、脂肪燃焼ゾーン合計時間の１日あたりの平均値は目標値よりも小さい。その一方で、１日の平均摂取カロリーが目標値よりも小さいとき、この３ヶ月間での減量は食事制限によるところが大きいと判断し、「食事制限を厳しくしている可能性があります。無理に食事を制限しすぎないよう、気を付けましょう。」というアドバイスを提供する。
別の例として、比較した結果、体重が増加していたが、脂肪燃焼ゾーン合計時間の１日あたりの平均値は目標値よりも大きい。その一方で１日の平均摂取カロリーが目標値よりも大きいとき、この３ヶ月間での体重増加は過剰な食事摂取によると判断し、「食事を摂りすぎている可能性があります。食事を摂りすぎないよう、気を付けましょう。」というアドバイスを提供する。さらに別の例として、比較した結果、体重が減少していたが、脂肪燃焼ゾーン合計時間の１日あたりの平均値は目標値よりも大きい。その一方で１日の平均摂取カロリーが目標値よりも小さいとき、この３ヶ月間での体重増加は適度な運動と食事によると判断し、「大変優秀です。この調子で目標体重までがんばりましょう。」というアドバイスを提供する。
ステップＳ１０では、アドバイス文字列が生成される。詳しくは、ステップＳ８からＹｅｓで進んできた場合は、理想的な運動と食事がされていると判断し、引き続き行動を続ける旨のアドバイスが生成される。ステップＳ９を経由して進んできた場合は、差異が生じた原因と脂肪燃焼ゾーン合計時間に基づく今後の運動の指導を含めたアドバイスが生成される。
例えば、図１１のアドバイス９１は、ステップＳ７〜Ｓ９を経て生成されたアドバイス事例である。
【００６１】
「＜２０１２年７月１０日＞
（ａ−２）あなたの３ヶ月間の活動を見ると、脂肪燃焼ゾーン合計時間を、１日平均２６分間、３ヶ月続けました。
（ｂ−２）体重減少量は１．３ｋｇでした。１日の平均摂取カロリーは１７３０ｋｃａｌでした。
（ｃ−２）食事制限を厳しくしている可能性があります。無理に食事を制限しすぎないよう、気を付けましょう。
（ｄ−２）今後も今までと同じペースで、１回の運動時間を２時間１５分、３ヶ月続ければ、標準体重になるでしょう。」
【００６２】
アドバイス９１の文章（ａ−２）は、被験者の３ヶ月間の個人データから抽出した脂肪燃焼ゾーン合計時間のデータを用いて一日あたりの平均時間を算出している。
次に文章（ｂ−２）では、被験者の３ヶ月間の個人データから、体重減少量および一日の平均摂取カロリーを算出する。算出された体重減少量から、１．３ｋｇ体重減少していたことを伝えている。また、算出した一日の平均摂取カロリーから、３ヶ月間の一日の平均摂取カロリーは１７３０ｋｃａｌであることを伝えている。
文章（ｃ−２）では、差異の原因として体重と脂肪燃焼ゾーン合計時間、そして被験者の入力する食事情報が総合的に参照され、差異の原因（標準より摂取カロリーが少ない）として推測されたため、被験者の生活習慣（食事）について言及している。
文章（ｄ−２）では、被験者の性別、生年月日、体重、身長、標準体重などの他に蓄積された個人データも考慮して、今後の食事の指針となる一日あたりの摂取カロリーが算出され、文字列データとして生成されている。
【００６３】
なお、ステップＳ７では、個人データの分析に基づいたアドバイスを生成することを基本としているが、過去の被験者に対して送付したアドバイスあるいは基準アドバイステーブル６２を参照したアドバイスを含めて生成しても良い。
また、図１１のアドバイス９２もステップＳ８〜Ｓ９を経て生成されたアドバイス事例である。なお、アドバイス９２は、６ヶ月経過後に生成されたものである。
【００６４】
「＜２０１２年１０月１０日＞
脂肪燃焼ゾーン合計時間を、１日平均２３分間、６ヶ月続けました。体重は０．９ｋｇ増加しました。一日の平均摂取カロリーは２３００ｋｃａｌでした。前半は大変優秀でしたが、後半は体重が増えてしまいました。後半の体重増加は、１日あたりの摂取カロリーが目標よりも多かったことが原因と考えられます。
今後も今までと同じペースで、１回の運動時間を２時間２５分、３ヶ月続けると共に、摂取カロリーを一日あたりあと２００ｋｃａｌ抑えることで、標準体重になるでしょう。」
【００６５】
このように、６ヶ月経過後においても、３ヶ月経過後と同様に、サーバー５０に蓄積された情報に基づいて、ＰＣ７０で体重と脂肪燃焼ゾーン合計時間、そして被験者の入力する食事情報に基づいて総合的に分析を行った結果、予測値と実測値との差異の原因（１日の摂取カロリーが多い）が推測されたため、被験者の生活習慣（食事）について「１日あたりあと２００ｋｃａｌ抑えるように」アドバイスしている。
なお、ステップＳ３において判定期間としての３ヶ月は一例であり、母集団データを統計的に分析することで、ステップＳ７における予測される成果が導出できる期間を求めてもよい。
【００６６】
（データの参照）
ここでは、個人アドバイスを生成する際にデータベースを参照する方法（割合）について説明する。図５に示されたデータベース部６０に置かれた母集団データ６１は、データベースＤＢ１およびデータベースＤＢ２で構成されている。データベースＤＢ１のデータ蓄積量は固定であり、データベースＤＢ２は端末装置２０より個人データが送信される毎にデータ蓄積量は増加される。従って、母集団データ６１内では、被験者から個人データが送付されている間、個人データの蓄積割合は増えていく。
【００６７】
図１２はＰＣ７０において個人アドバイスを生成するまでの参照データの割合を示すイメージ図である。
母集団データ１１０には行動開始初期の個人データ１２０が蓄えられている。ＰＣ７０は、個人データ１２０が十分な蓄積量ではないため、基準アドバイステーブル６２を参照して個人アドバイス９０を生成する。母集団データ１１１には、３ヶ月経過後の個人データ１２１が蓄積されている。ＰＣ７０は、個人データ１２１および基準アドバイステーブル６２を参照して個人アドバイス９１を生成する。母集団データ１１２では、６ヶ月経過後の個人データ１２２が蓄積されている。ＰＣ７０は、６ヶ月分のデータ量を有する個人データ１２２を参照して個人アドバイス９２を生成する。個人データを参照する割合が増えるに従い、生成される個人アドバイスは個人特有のメッセージ内容になっていく。
【００６８】
以上述べたように、本実施形態に係る生活習慣改善システム１００によれば、以下の効果を得ることができる。
【００６９】
生活習慣改善システム１００によれば、あらかじめ記憶された基礎データ群からなる母集団データが、サーバー５０に格納されている。また、ＰＣ７０は、個人データが３ヶ月間蓄積されるまでは基礎データ群を用いた個人アドバイス生成し、３ヶ月以上になると、蓄積された個人データを参照した個人アドバイスを生成している。つまり、個人データの蓄積量に応じて、母集団データと個人データとの参照割合を変えて、個人アドバイスを生成している。
よって、被験者の行動開始初期に、有効なアドバイスを提供することが困難であった従来のシステムと異なり、生活習慣改善システム１００によれば、このような場合でも、基礎データ群を利用して個人アドバイスを提供することができる。
従って、被験者の行動開始初期であっても、目標達成に向けての有効なアドバイスを提供することができる。
【００７０】
また、先行技術文献に記載の相関ルールが導き出されるまでの期間は、被験者に対して有効なアドバイスを提供することが困難であった従来のシステムと異なり、生活習慣改善システム１００によれば、当該期間においても、基礎データ群を利用して、同様に個人アドバイスを提供することができる。
よって、相関ルールが導き出されるまでの期間においても、有効なアドバイスを提供することができる。
【００７１】
また、行動上のリスクを被験者に伝えることが困難であった従来のシステムと異なり、生活習慣改善システム１００によれば、生体データを利用して注意を促すための個人アドバイスを提供することができる。例えば、生体データの脈拍数を利用して、異常に高い脈拍数であった場合には、注意喚起を促すアドバイスを提供することができる。
よって、行動におけるリスクを注意喚起するためのアドバイスを提供することができる。
従って、利用開始時点から有益なアドバイスを提供することが可能な生活習慣改善システム１００を提供することができる。
【００７２】
（実施形態２）
図１３は、実施形態２における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。実施形態２は、実施形態１とは生活習慣改善システム１００における支援プログラム８１の一部が異なる。なお、以下のフローは図２に示すＰＣ７０において、記憶部８０の支援プログラム８１に基づいて制御部７１が通信部７２を含む各部を制御することにより実行されるフローである。
【００７３】
実施形態１では蓄積量の指標として３ヶ月未満という期間を用いていたのに対し、本実施形態では、個人データの件数、あるいはデータ数を用いる点が実施形態１と異なる。例えば、被験者が積極的に運動を実施することで、個人データが送付される頻度が多く、短い期間に個人データが多量に蓄積されている場合に有効である。
【００７４】
図１３のフローチャートにおける、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ４〜Ｓ１０に関しては実施形態１と共通であるため省略する。ステップＳ１１の処理について説明する。
【００７５】
ステップＳ１１では、被験者の個人データの件数が６０件未満か判定する。詳しくは、ワークアウト毎の運動データ（図８（ｂ））および生体データ（図７（ｂ））の件数、あるいはデータ数がカウントされ、６０件未満（Ｙｅｓ）であればステップＳ４に進み、６０件以上（Ｎｏ）であればステップＳ７に進む。なお、判定件数としての６０件は一例であり、母集団データを統計的に分析することで、ステップＳ７における予測される成果が導出できる件数を求めてもよい。
【００７６】
以上述べたように、本実施形態に係る生活習慣改善システム１００によれば、実施形態１での効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
生活習慣改善システム１００によれば、個人データの蓄積量の指標として個人データの件数を用いている。よって、個人データの件数が所定の件数以内の場合でも、同様に、属性データを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。従って、被験者の行動開始初期や、単独行動となった場合、相関ルールが導出されるまでの期間においても、目標達成に向けての有効なアドバイスを提供することができる。
特に、積極的に生活習慣改善行動を実施している被験者にとっては行動開始から比較的早い段階で、予測に基づくアドバイスが提供されるため、著しい成果がでることが期待される、という効果もある。
【００７７】
（実施形態３）
図１４は、実施形態３における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。実施形態３は、実施形態１とは生活習慣改善システム１００における支援プログラム８１の一部が異なる。
【００７８】
実施形態１および実施形態２では、個人データ蓄積量の指標として期間、またはデータ件数を用いていたのに対し、本実施形態では、所定のルールが抽出された時点になっている点が前述の実施形態と異なる。例えば、生活習慣改善行動を比較的初期段階で継続することが不向きな被験者、いわゆる飽き易い被験者に有効である。
【００７９】
まず、本実施形態では、新たなデータテーブルが必要となるため、当該データテーブルについて図７（ｃ）、図８（ｂ）、図８（ｃ）を用いて説明する。なお、当該データテーブルは、被験者から送信された個人データ４３（図４）がデータ項目毎に割り振られ格納されたリレーショナルデータベースを構成するテーブルである。具体的には、生体データ４０は生体データテーブルに割り振られ、運動データ４１は運動データテーブルに割り振られ格納される。
図７（ｃ）は、ワークアウト中の身体状態を表す生体データが格納されるテーブルであり、ワークアウト中において測定した脈拍数（拍／分）の計測値を含む。図８（ｂ）は、ワークアウト毎の結果を表す運動データが格納されるテーブルであり、ワークアウトの継続時間、総消費カロリー、総歩数、総移動距離、運動強度、などの集計結果を含んでいる。図８（ｃ）は、ワークアウト中の運動経過を表す運動データが格納されるテーブルであり、ワークアウト中に測定した移動距離、消費カロリー、移動高度、ピッチ（歩／分）、など計測値を含んでいる。
【００８０】
次に、所定のルールとしての相関ルールについて説明する。例えば、ある被験者が改善活動に取り組んだ結果、体脂肪量が減少したというデータが得られた場合、どの指標が時系列において「体脂肪量の減少」に寄与していたか分析して相関ルールを抽出する。詳しくは、体脂肪量が減ったとき、どのような運動・食事がされていたか、が分析される。体脂肪量が減ったという結果に対して、運動と食事のデータの組み合わせの候補の中から信頼度が高い（法則性を持った）組み合わせが相関ルールとなる。例えば、ある被験者では、「脂肪燃焼ゾーン合計時間を２００分以上、かつ夕食を８７４ｋｃａｌ以下にすると、体脂肪が前日より減る」という相関ルールが抽出されている。
運動と食事のデータは、食事時の摂取カロリー、運動時の消費カロリー、脂肪燃焼ゾーン合計時間、歩数などである。体脂肪量は体脂肪率と体重の測定値から求められる。相関ルールの抽出は、参照するデータが多く、データマイニング法により解析され信頼度および支持度が所定の閾値以上を満足した場合に実現される。
【００８１】
続いて、図１４に示すフローチャートの説明をする。なお、ステップＳ１，Ｓ２，Ｓ４〜Ｓ６に関しては実施形態１と共通であるため省略する。ステップＳ２１〜Ｓ２３の処理について説明する。
ステップＳ２１では、被験者の個人データが分析され相関ルールが抽出される。詳しくは、時系列に蓄積された被験者の個人データから、運動と食事に関するデータ、体脂肪量に関するデータに現れる相関ルールの候補が抽出される。
【００８２】
ステップＳ２２は、ステップＳ２１において相関ルールが抽出できたか判定する。抽出された場合は、ステップＳ２３（Ｙｅｓ）に進み、抽出されなかった場合にはステップＳ４（Ｎｏ）に進む。
【００８３】
ステップＳ２３では、ステップＳ２１において抽出された相関ルールから候補が選択される。詳しくは、ステップＳ２１において抽出された相関ルールにおいて、条件としてふさわしくない行動の組み合わせ、および複雑な行動の組み合わせは、あらかじめ不適合な組み合わせとして定義されたリストにより排除される。選定された相関ルールは、テキスト合成を行い文章として生成される。前述の例を引用すると、「あなたは、脂肪燃焼ゾーン合計時間を２００分以上、かつ夕食を８７４ｋｃａｌ以下にすると翌日は体脂肪量が減る傾向にあります。」の文章が生成される。
なお、本実施形態では、相関ルールの対象を、運動・食事に関するデータおよび体脂肪量に関するデータとしたが、この事例に限らず、行動と成果を表すデータであれば、他のデータを利用しても良い。
【００８４】
以上述べたように、本実施形態に係る生活習慣改善システム１００によれば、実施形態１および実施形態２での効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
本実施形態によれば、個人データの蓄積により相関ルールが抽出されるまでは、基準アドバイステーブルを参照した個人アドバイスを生成し、相関ルールが抽出された場合は、被験者自身の相関ルールに基づいた個人アドバイスを生成する。
よって、所定のルールが抽出されるまでの初期段階においては、基準アドバイステーブルを参照した有効なアドバイスを提供することができる。さらに、相関ルールが抽出された場合は、被験者の行動パターンに基づく、より的確なアドバイスを提供することができる。従って、被験者の行動開始初期から目標達成までの期間に応じた有益なアドバイスを提供することで、被験者の目標達成に向けた行動を支援することができる。
また、被験者には行動開始から早い段階で、アドバイスを提供することができる可能性がある。また、アドバイスは、被験者の行動を分析して得られた行動情報に基づいた内容であるため、被験者にとって馴染みやすく無理の無い内容となる。従って、飽き易い被験者にとって早い段階から生活習慣改善行動を継続して進めやすくなっており、目標達成の成功率を高めるという効果がある。
【００８５】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、上述した実施形態に種々の変更や改良などを加えることが可能である。変形例を以下に述べる。
【００８６】
（変形例１）
図２を用いて説明する。
本実施形態では、生成された個人アドバイスは図１に示す端末装置２０の表示パネル２１に表示される事例について説明したが、個人アドバイスの内容に基づいて端末装置２０を制御するコマンドを生成しても良い。
詳しくは、ＰＣ７０は個人アドバイスを文字列として生成する過程で、端末装置２０で制御されるコマンドリストを生成する。生成されたコマンドリストは、端末装置２０の第１記憶部３２に記憶され、制御部４７により実行される。実行されると被験者に対しワークアウトをしている最中に都度指示を出し、被験者の行動を誘導する。
例えば、実施形態３で示した例では、相関ルールとして「脂肪燃焼ゾーン合計時間が２００分以上で夕食を８７４ｋｃａｌ以下にすると、翌日の体脂肪量が減った」が挙げられた。この相関ルールが当該プログラムとして実行されると、端末装置２０では以下の動作が実行される。
【００８７】
「端末装置２０の動作例」
被験者がワークアウトを１９０分で終了しようとしたときに、「あと１０分続けましょう。」の様にワークアウトを継続させる指示を出す。また、２００分のワークアウトが実施された後に、「夕食は８７４ｋｃａｌ以下にしましょう。」と注意を促す。
このように、個人アドバイスが単なる文字列のメッセージを静的な情報として提示するだけではなく、端末装置２０を装着して行動している被験者に適切なタイミングで適切な指示をすることができる。
従って、被験者に対して改善行動を促すアドバイスをタイムリーに提供することが可能となり、目標達成の成功率を高めることができる。
【００８８】
（変形例２）
図２を用いて説明する。
本実施形態では、端末装置２０は腕時計型の生体データ測定装置として説明したが、この単体の装置に限定するものではなく、無線機能を有する携帯可能な端末装置であれば良い。
例えば、端末装置２０はスマートフォン、携帯電話、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、ＰＣなどであっても良い。また、センサー部２４は端末装置２０に含まれる構成として説明したが、端末装置２０とは別体の電子機器として構成しても良い。その場合、センサー部２４は端末装置２０と有線または無線で電子的に接続されるように構成すれば良い。さらに、生体データも、脈拍数に限定するものではなく、他の生体データでも良く、例えば、体温、血圧、血中酸素濃度など、いわゆる生体情報に関するデータであっても良い。さらに、複数の装置の組み合わせであっても良い。例えば、体重測定器、体組成測定器、血圧測定器などの身体情報測定機器であったり、歩数計や消費カロリー測定器などの運動情報を測定する機器、ＧＰＳ受信端末や温度湿度測定器などの環境情報収集機器などのそれぞれの専用用途の機器の組み合わせでも良い。複数の装置の組み合わせの場合は、被験者に係る情報をサーバー５０に送信できる構成であれば良い。このような装置の組み合わせを利用することで、被験者に係る多様な情報を収集することができ、さらにきめ細かな個人アドバイスを生成することができる。
【００８９】
（変形例３）
図６を用いて説明する。
本実施形態では、図６に示す基準アドバイステーブル６２の「比較対象」は、生活習慣改善行動を開始する前に設定された達成目標であり、その内容は標準体重、基準値などの標準値が設定されるとしていたが、改善行動を開始する前に限らず、任意の時期に設定されても良い。また、達成目標の内容は標準値に限らず被験者により設定された目標値であっても良い。詳しくは、生活習慣改善の行動開始前および開始後において、被験者による目標値の設定および変更をさせることができる。「比較対象」の内容が変更されると、ＰＣ７０は、新たに比較対象に設定された値に基づいて、個人アドバイスを生成する。また、被験者による目標値の変更は、端末装置２０による入力に限らず、ＰＣ７０から提供されたウェブページなどにより、スマートフォンやＰＣなどでブラウザーを介して入力することができる。このように、被験者の意志で任意の時期に達成目標を設定および変更することができるようになるため、被験者の目標達成に対する意欲が掻き立てられ、目標達成の成功率を高めることができる。
【００９０】
（変形例４）
図１５は、変形例４における行動支援システムの概要を表す図である。
本実施形態および変形例では、端末装置２０、サーバー５０、およびＰＣ７０の構成として説明したが、それに加えて端末装置２０の表示パネル２１よりも表示サイズが大きく、ネットワーク送受信を備えたスマートフォン、タブレットＰＣなどの情報端末９８を含む構成であっても良い。
詳しくは、情報端末９８は、端末装置２０との間で近距離無線通信などの通信手段で個人データおよび個人アドバイスのデータを送受信するソフトウェアを備える。さらに、当該ソフトウェアは、個人データおよび個人アドバイスのデータを、情報端末９８に表示する機能、インターネットを介してサーバー５０およびＰＣ７０と送受信する機能などを有する。
ＰＣ７０は、個人アドバイスを生成して情報端末９８に送信する。ここでＰＣ７０は、個人アドバイスとして情報端末９８で表示することに適した、グラフイメージ付個人アドバイス、動画、画像、音声などのマルチメディア情報を含むデータを生成する。情報端末９８はＰＣ７０から受信した個人アドバイスを表示または再生する。また、情報端末９８は、ＰＣ７０から受信した個人アドバイスの中から、特に運動直前や運動中に確認が必要となる内容などの個人アドバイスを抽出して端末装置２０に送信する。このように、情報端末９８が構成に加わることにより、個人アドバイスの内容に応じて被験者の状況にあった装置（端末装置２０や情報端末９８）を用いて伝達でき、被験者は個人アドバイスを行動に反映しやすくなるため、目標達成の成功率を高めることができる。
【００９１】
（変形例５）
図１０、図１３、および図１４を用いて説明する。
図１０、図１３、および図１４は、前述の実施形態における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。なお、このフローは図２に示すＰＣ７０において、記憶部８０の支援プログラム８１に基づいて制御部７１が通信部７２を含む各部を制御することにより実行されるフローである。
ステップＳ５における個人アドバイス生成は、図１０、図１３、および図１４に共通の処理である。前述の実施形態においては、サーバー５０から抽出された単文の文字列データを合成して、文章を作成するとしているが、それに加えて、ＰＣ７０により生成された文字列データを合成して、文章を作成しても良い。詳しくは、ＰＣ７０により生成される文字列には、個人データの送信を滞っている特定の被験者向けに様子を問い合わせるためのメッセージ、被験者が興味を示しそうな製品の紹介の情報を含むメッセージ、新しく始まったサービスの紹介の情報を含むメッセージなどが含まれている。このようなメッセージを付加することで、被験者の興味を引き、被験者の生活習慣改善行動の継続を支援することとなり、目標達成の成功率を高めることができる。
【符号の説明】
【００９２】
１…インターネット、２…イントラネット、３…ファイアウォール、４…ネットワーク、５…手首、２０…端末装置、２１…表示パネル、２２…操作ボタン、２３…脈波センサー、２４…センサー部、２５…生体センサー部、２６…運動センサー部、２７…環境センサー部、３０…操作部、３１…計時部、３２…第１記憶部、３３…属性入力プログラム、３４…データ生成プログラム、３５…ボタンイベント処理プログラム、３６…第２記憶部、３７…共通変数、３８…個人アドバイス、３９…アドバイス表示窓、４０…生体データ、４１…運動データ、４２…属性データ、４３…個人データ（端末装置）、４６…通信部、４７…制御部、４８…表示駆動部、５０…サーバー、５１…制御部、５２…通信部、５３…記憶部、６０…データベース部、６１…母集団データ、６２…基準アドバイステーブル、６３…基礎データ群、６４…個人データ（サーバー）、７０…ＰＣ、７１…制御部、７２…通信部、７３…操作部、７４…表示部、８０…記憶部、８１…支援プログラム、９０，９１，９２…アドバイス、９８…情報端末、１００…生活習慣改善システム、１１０，１１１，１１２…母集団データ、１２０，１２１，１２２…個人データ、ＤＢ１，ＤＢ２…データベース。
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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