(57)【要約】【課題】健康に対するモチベーションを高めることができる情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理装置における情報処理方法は、ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得し、ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得し、第１の測定データ及び第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出し、第１の値に関する情報を出力する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理装置における情報処理方法であって、
前記ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得し、
前記ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得し、
前記第１の測定データ及び前記第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、前記ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出し、
前記第１の値に関する情報を出力する、
情報処理方法。
【請求項２】
前記第２の測定データ及び前記第１の値に基づき、単位活動量あたりの金銭的価値を示す第２の値を算出し、
前記第２の値に関する情報を出力する、
請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記第２の値に関する情報は、前記金銭的価値の金額の次の変化点に到達するまでに必要な前記活動量を含む、
請求項２記載の情報処理方法。
【請求項４】
前記第１の測定データは、健康診断において測定される１以上の測定項目を含み、
前記測定項目を前記モデルに適用することにより、前記ユーザが将来支払う医療費を予測する、
請求項１記載の情報処理方法。
【請求項５】
複数のユーザの前記測定項目と、前記測定項目を金銭的価値に変換可能である、前記複数のユーザの変換データとを用いて前記モデルを生成する、
請求項４記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記第１の値は、前記第１の測定データと、前記第２の測定データに基づき特定された前記ユーザの健康状態の指標を示す第３の値とを前記モデルに適用することにより算出される第４の値を、前記第１の測定データを前記モデルに適用することにより算出される第５の値から減算することにより算出される、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記第２の測定データと前記ユーザの健康状態の指標とを対応付けたテーブルを参照することにより前記第３の値を特定する、
請求項６記載の情報処理方法。
【請求項８】
ニューラルネットワークを用いた学習により前記モデルを生成する、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記モデルは、回帰モデルである、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記第１の値は医療費である、
請求項１〜９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記第１の値は保険料である、
請求項１〜９のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記第１の値に関する情報は、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つを含む、
請求項１〜１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
前記モデルにより得られる情報は、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つを含み、
前記モデルにより得られる情報と前記金銭的価値の金額との相関を表す情報に基づき前記第１の値を決定する、
請求項１〜１１のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
前記活動量は、歩数、睡眠時間、カロリーの摂取量、アルコールの摂取量及び禁煙日数の少なくとも１つを含む、
請求項１〜１３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１５】
前記第１の値に関する情報を出力する機器はディスプレイである、
請求項１〜１４のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１６】
前記第１の値に関する情報を所定の表示態様により前記ディスプレイに強調表示する、
請求項１５記載の情報処理方法。
【請求項１７】
前記第１の測定データを取得してから次に前記第１の測定データを取得するまでの期間は、前記第２の測定データを取得してから次に前記第２の測定データを取得するまでの期間よりも長い、
請求項１〜１６のいずれか１項に記載の情報処理方法。
【請求項１８】
ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理装置であって、
前記ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得する第１の取得部と、
前記ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得する第２の取得部と、
前記第１の測定データ及び前記第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、前記ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出する算出部と、
を備える情報処理装置。
【請求項１９】
ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理プログラムであって、
コンピュータを、
前記ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得する第１の取得部と、
前記ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得する第２の取得部と、
前記第１の測定データ及び前記第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、前記ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出する算出部として機能させる、
情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
健康には、運動及び睡眠等のさまざまな生活習慣の改善となる、一次予防が重要であるといわれている。このために、人間の生活習慣に関する様々な測定装置が実用化されている。これらの測定装置は生活習慣を定量化しているが、生活習慣の定量化だけでなく、使用者に健康意識を植え付けて、使用者の健康増進につなげることが重要である。
【０００３】
例えば、特許文献１には、測定した生体情報の結果に対して、ポイントを付与してインセンティブを割り当てる技術が開示されている。また、例えば、特許文献２には、測定した動作情報を保険料に反映する技術が開示されている。このように、生活習慣を定量化して提示するだけではなく、ユーザに対して何らかのインセンティブを与えて、ユーザの健康意識を喚起させることが重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】国際公開第２００６／０９８２９８号
【特許文献２】国際公開第２０１４／０４９９５３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、健康状態には個人差があるため、例えば、歩行した場合に、人によって１歩の価値が大きく異なる。特に、保険料のように実際に支払う金銭に、生活習慣などの情報を換算する場合には、健康な人と不健康な人とでは、ベースとなる保険料が異なることが課題となる。
【０００６】
本開示は、上記の問題を解決するためになされたもので、健康に対するモチベーションを高めることができる情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示の一態様に係る情報処理方法は、ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理装置における情報処理方法であって、前記ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得し、前記ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得し、前記第１の測定データ及び前記第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、前記ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出し、前記第１の値に関する情報を出力する。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、ユーザは、ユーザの活動量がどの程度の金銭定期価値の金額に換算されるのかを確認することができ、健康に対するモチベーションを高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施の形態における情報提示装置の構成を示す図である。
【図２】第１の測定データの一例を示す図である。
【図３】第１の測定データの入力方法について説明するための図である。
【図４】本実施の形態における情報提示装置の動作について説明するためのフローチャートである。
【図５】金額補正係数生成部による推定モデルを生成する処理について説明するための図である。
【図６】健康診断データ及びレセプトデータから将来の医療費を予測するニューラルネットワークモデルの生成について説明するための図である。
【図７】医療費を複数のグループに分類する例を示す図である。
【図８】健康診断データ及びレセプトデータから将来の医療費を予測する回帰モデルの生成について説明するための図である。
【図９】健康ランクとベース保険料とを対応付けたテーブルの一例を示す図である。
【図１０】本実施の形態における金額補正係数の生成について説明するための図である。
【図１１】歩数とＢＭＩの関係の一例を示す図である。
【図１２】本実施の形態における削減医療費算出処理について説明するための図である。
【図１３】本実施の形態において、歩数の範囲と、単位歩数あたりの金額との関係を示す図である。
【図１４】本実施の形態の変形例において、歩数の範囲と、単位歩数あたりの金額との関係を示す図である。
【図１５】健康診断データ、レセプトデータ及び歩数データから削減医療費を予測するニューラルネットワークモデルの生成について説明するための図である。
【図１６】本実施の形態の変形例における削減医療費の算出について説明するための図である。
【図１７】来年度の保険料を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図１８】健康ランク及び単位歩数あたりの金額を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図１９】金銭的価値の金額の次の変化点に到達するまでに必要な活動量を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図２０】予測医療費を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図２１】疾患名及び発症確率を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図２２】所定の期間内に入院する確率を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図２３】削減医療費を表すマークを表示する表示画面の一例を示す図である。
【図２４】削減医療費を表すマークを表示する表示画面の他の例を示す図である。
【図２５】情報処理システムの構成を示す図である。
【図２６】活動量計及び情報提示装置に表示される表示画面の一例を示す図である。
【図２７】ユーザの睡眠の状態に応じた金銭的価値の金額を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図２８】飲酒量に応じた金銭的価値の金額を表示する表示画面の一例を示す図である。
【図２９】喫煙量に応じた金銭的価値の金額を表示する表示画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
（本開示の基礎となった知見）
近年、活動量計などの電子機器で歩数などが手軽に取得できるようになっている。特に、歩数又は睡眠に関してはスマートフォンのアプリケーションで取得できるほど身近な活動量になっている。しかし、歩数又は睡眠量などの値を定量化しても、毎日、同じような測定値が表示され続けるため、時間が経過するにつれて健康に対するユーザのアクションにつながらなくなる。
【００１１】
一方で、健康のためには一次予防と呼ばれる健康者に対する予防促進が重要であるといわれている。しかし、健康ではない人に比べて、健康な人は予防意識が極めて低いために、健康になろうとする意識付けが健康な人に対する予防の最も大きな課題となる。
【００１２】
例えば、スマートフォンのアプリケーションとして、歩数を果物のようなアイテムに換算することで、アプリケーション内の仮想的な生き物を育成するゲームが公開されている。このアプリケーションは、ゲーム感覚で仮想的な生き物を育成させることでユーザの興味を引き、健康意識を高めている。しかし、ゲームは手軽であるが、人によって好き嫌いが分かれてしまうという課題がある。言い換えると、ゲームで得られる価値観が人によって異なる点が課題となる。
【００１３】
また、特許文献１には、計測した生体情報に基づいて、患者の生活習慣の改善に対するインセンティブを高めるためのポイントを付与する技術が公開されている。同じように、特許文献２では、日々の生活習慣に基づいて保険料を算出及び改訂することで健康へのモチベーションを高める技術が開示されている。このようなポイント又は保険料は誰にでも同じ価値であるため、最もわかりやすい価値指標であると考えられる。このため、自分の歩数などの活動量がどの程度の金銭的価値になっているのか、その金銭的価値を受領できるのか、又は金銭的価値により支払料金を削減できるのかが健康へのモチベーションを向上させる重要な要因になると考えられる。
【００１４】
しかし、活動量を金銭的価値に換算する場合にはユーザの健康状態など個人によって、単位活動量あたりの価値が異なることが課題になる。例えば、肥満で健康状態が悪い人の１万歩の金銭的価値と、標準体重で健康状態が良い人の１万歩の金銭的価値とは異なる。具体的には、医療保険又は生命保険のような健康状態に応じて料金が変化するサービスにおいて、肥満体の人の保険料は高くなるが、標準的な健康体の人の保険料は安くなっている。そのため、保険料が高い人の生活習慣の改善努力は金銭的価値が大きいといえる。
【００１５】
このような課題を解決するために、本開示の一態様に係る情報処理方法は、ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理装置における情報処理方法であって、前記ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得し、前記ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得し、前記第１の測定データ及び前記第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、前記ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出し、前記第１の値に関する情報を出力する。
【００１６】
この構成によれば、ユーザの健康状態の指標である第１の測定データが取得される。ユーザの活動量を示す第２の測定データが取得される。第１の測定データ及び第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値が算出される。第１の値に関する情報が出力される。
【００１７】
したがって、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値が算出され、第１の値に関する情報が出力されるので、ユーザは、ユーザの活動量がどの程度の金銭定期価値の金額に換算されるのかを確認することができ、健康に対するモチベーションを高めることができる。
【００１８】
また、上記の情報処理方法において、前記第２の測定データ及び前記第１の値に基づき、単位活動量あたりの金銭的価値を示す第２の値を算出し、前記第２の値に関する情報を出力してもよい。
【００１９】
この構成によれば、第２の測定データ及び第１の値に基づき、単位活動量あたりの金銭的価値を示す第２の値が算出され、第２の値に関する情報が出力されるので、ユーザは、単位活動量あたりの金銭的価値を確認することができ、健康に対するモチベーションを高めることができる。
【００２０】
また、上記の情報処理方法において、前記第２の値に関する情報は、前記金銭的価値の金額の次の変化点に到達するまでに必要な前記活動量を含んでもよい。
【００２１】
この構成によれば、第２の値に関する情報は、金銭的価値の金額の次の変化点に到達するまでに必要な活動量を含むので、健康に対するモチベーションをより高めることができる。
【００２２】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の測定データは、健康診断において測定される１以上の測定項目を含み、前記測定項目を前記モデルに適用することにより、前記ユーザが将来支払う医療費を予測してもよい。
【００２３】
この構成によれば、第１の測定データは、健康診断において測定される１以上の測定項目を含む。測定項目がモデルに適用されることにより、ユーザが将来支払う医療費が予測される。
【００２４】
したがって、ユーザが実際に将来支払う可能性がある医療費が予測されるため、ユーザの健康に対するモチベーションをより高めることができる。
【００２５】
また、上記の情報処理方法において、複数のユーザの前記測定項目と、前記測定項目を金銭的価値に変換可能である、前記複数のユーザの変換データとを用いて前記モデルを生成してもよい。
【００２６】
この構成によれば、複数のユーザの測定項目と、測定項目を金銭的価値に変換可能である、複数のユーザの変換データとを用いてモデルが生成されるので、さらに高い精度で医療費の予測が可能になり、予測結果の信頼性を高めることができる。
【００２７】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の値は、前記第１の測定データと、前記第２の測定データに基づき特定された前記ユーザの健康状態の指標を示す第３の値とを前記モデルに適用することにより算出される第４の値を、前記第１の測定データを前記モデルに適用することにより算出される第５の値から減算することにより算出されてもよい。
【００２８】
この構成によれば、第１の測定データと、第２の測定データに基づき特定されたユーザの健康状態の指標を示す第３の値とをモデルに適用することにより算出される第４の値を、第１の測定データをモデルに適用することにより算出される第５の値から減算することにより、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出することができる。
【００２９】
また、上記の情報処理方法において、前記第２の測定データと前記ユーザの健康状態の指標とを対応付けたテーブルを参照することにより前記第３の値を特定してもよい。
【００３０】
この構成によれば、第２の測定データとユーザの健康状態の指標とを対応付けたテーブルを参照することにより第３の値が特定されるので、容易に第３の値を特定することができる。
【００３１】
また、上記の情報処理方法において、ニューラルネットワークを用いた学習により前記モデルを生成してもよい。
【００３２】
この構成によれば、ニューラルネットワークを用いた学習によりモデルを生成することができる。
【００３３】
また、上記の情報処理方法において、前記モデルは、回帰モデルであってもよい。この構成によれば、回帰モデルを用いて、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出することができる。
【００３４】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の値は医療費であってもよい。この構成によれば、ユーザが実際に将来負担する可能性がある医療費に関する情報が出力されるので、ユーザの健康に対するモチベーションをより高めることができる。
【００３５】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の値は保険料であってもよい。この構成によれば、ユーザが実際に将来負担する可能性がある保険料に関する情報が出力されるので、ユーザの健康に対するモチベーションをより高めることができる。
【００３６】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の値に関する情報は、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つを含んでもよい。
【００３７】
この構成によれば、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つが出力されるので、ユーザの健康に対するモチベーションをより高めることができる。
【００３８】
また、上記の情報処理方法において、前記モデルにより得られる情報は、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つを含み、前記モデルにより得られる情報と前記金銭的価値の金額との相関を表す情報に基づき前記第１の値を決定してもよい。
【００３９】
この構成によれば、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つと金銭的価値の金額との相関を表す情報に基づき第１の値を決定することができる。
【００４０】
また、上記の情報処理方法において、前記活動量は、歩数、睡眠時間、カロリーの摂取量、アルコールの摂取量及び禁煙日数の少なくとも１つを含んでもよい。
【００４１】
この構成によれば、歩数、睡眠時間、カロリーの摂取量、アルコールの摂取量及び禁煙日数の少なくとも１つに応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出することができる。
【００４２】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の値に関する情報を出力する機器はディスプレイであってもよい。
【００４３】
この構成によれば、ディスプレイに第１の値に関する情報が表示されるので、ユーザは、第１の値に関する情報を視認することができ、ユーザの利便性を向上させることができる。
【００４４】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の値に関する情報を所定の表示態様により前記ディスプレイに強調表示してもよい。
【００４５】
この構成によれば、第１の値に関する情報が所定の表示態様によりディスプレイに強調表示されるので、ユーザの視認性を向上させることができる。
【００４６】
また、上記の情報処理方法において、前記第１の測定データを取得してから次に前記第１の測定データを取得するまでの期間は、前記第２の測定データを取得してから次に前記第２の測定データを取得するまでの期間よりも長くてもよい。
【００４７】
この構成によれば、第１の測定データを取得してから次に第１の測定データを取得するまでの期間は、第２の測定データを取得してから次に第２の測定データを取得するまでの期間よりも長いので、頻繁に測定するユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出することができる。
【００４８】
本開示の他の態様に係る情報処理装置は、ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理装置であって、前記ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得する第１の取得部と、前記ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得する第２の取得部と、前記第１の測定データ及び前記第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、前記ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出する算出部と、を備える。
【００４９】
この構成によれば、ユーザの健康状態の指標である第１の測定データが取得される。ユーザの活動量を示す第２の測定データが取得される。第１の測定データ及び第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値が算出される。
【００５０】
したがって、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値が算出されるので、ユーザは、ユーザの活動量がどの程度の金銭定期価値の金額に換算されるのかを確認することができ、健康に対するモチベーションを高めることができる。
【００５１】
本開示の他の態様に係る情報処理プログラムは、ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理プログラムであって、コンピュータを、前記ユーザの健康状態の指標である第１の測定データを取得する第１の取得部と、前記ユーザの活動量を示す第２の測定データを取得する第２の取得部と、前記第１の測定データ及び前記第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、前記ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出する算出部として機能させる。
【００５２】
この構成によれば、ユーザの健康状態の指標である第１の測定データが取得される。ユーザの活動量を示す第２の測定データが取得される。第１の測定データ及び第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値が算出される。
【００５３】
したがって、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値が算出されるので、ユーザは、ユーザの活動量がどの程度の金銭定期価値の金額に換算されるのかを確認することができ、健康に対するモチベーションを高めることができる。
【００５４】
以下添付図面を参照しながら、本開示の実施の形態について説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。
【００５５】
（実施の形態）
図１は、本実施の形態における情報提示装置の構成を示す図である。情報提示装置１００は、例えば、スマートフォン、タブレット型コンピュータ又はパーソナルコンピュータである。
【００５６】
図１に示す情報提示装置１００は、通信部１００３、金額補正係数生成部１００４、金額変換部１００５、記憶部１００６、保険料計算部１００７及び表示部１００８を備える。
【００５７】
通信部１００３は、ユーザの健康状態の指標である第１の測定データ１００１を取得する。第１の測定データ１００１は、医療機関に設置された機器、又は認証機関により品質、有効性及び安全性が所定の基準に適合すると認証された機器である第１の機器により測定される。第１の測定データ１００１は、健康診断において測定される１以上の測定項目を含む。
【００５８】
通信部１００３は、ユーザの活動量を示す第２の測定データ１００２を取得する。第２の測定データ１００２は、活動量計などの第２の機器により測定される。第２の機器は、第２の測定データ１００２を送信する。通信部１００３は、第２の機器によって送信された第２の測定データ１００２を受信する。第２の測定データ１００２は、例えば、歩数、睡眠時間、カロリーの摂取量、アルコールの摂取量及び禁煙日数の少なくとも１つを示すデータである。
【００５９】
上記のように、第１の測定データは、例えば、健康診断において測定されるデータであり、１年間に１又は２回測定される。また、第２の測定データは、例えば、歩数であり、毎日又は隔日測定される。そのため、第１の測定データを取得してから次に第１の測定データを取得するまでの期間は、第２の測定データを取得してから次に第２の測定データを取得するまでの期間よりも長い。第１の測定データは、測定精度は高いが、頻繁に測定されることはない。一方、第２の測定データは、測定精度は低いが、頻繁に測定される。
【００６０】
通信部１００３は、レセプトデータ１００９を取得する。レセプトデータ１００９は、健康診断において測定される測定項目を金銭的価値に変換可能な変換データである。レセプトデータ１００９は、例えば、ユーザが受診した医療機関によって作成されるとともにサーバに送信され、サーバにおいて蓄積される。
【００６１】
記憶部１００６は、通信部１００３によって取得された第１の測定データ１００１、第２の測定データ１００２及びレセプトデータ１００９を記憶する。なお、記憶部１００６は、特定のユーザの第１の測定データ１００１、第２の測定データ１００２及びレセプトデータ１００９だけでなく、不特定多数の第１の測定データ１００１、第２の測定データ１００２及びレセプトデータ１００９を記憶する。
【００６２】
金額補正係数生成部１００４は、第１の測定データ１００１を使って第２の測定データ１００２の計測単位当たりの重み補正係数を生成する。金額補正係数生成部１００４は、第１の測定データ及び第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出する。なお、第１の値は、例えば医療費である。また、金額補正係数生成部１００４は、第２の測定データ及び第１の値に基づき、単位活動量あたりの金銭的価値を示す第２の値を算出する。金額補正係数生成部１００４は、健康診断において測定される１以上の測定項目を推定モデルに適用することにより、ユーザが将来支払う医療費を予測する。また、金額補正係数生成部１００４は、複数のユーザの測定項目と、測定項目を金銭的価値に変換可能である、複数のユーザの変換データ（レセプトデータ）とを用いて推定モデルを生成する。
【００６３】
金額変換部１００５は、金額補正係数生成部１００４によって生成された重み補正係数を用いて第２の測定データ１００２をユーザの実態に合う金銭的価値に変換する。
【００６４】
なお、金額補正係数生成部１００４は、健康診断において測定される１以上の測定項目を含む第１の測定データ及びユーザの歩数を示す第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの歩数に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出してもよい。また、金額補正係数生成部１００４は、健康診断において測定される１以上の測定項目を含む第１の測定データ及びユーザの睡眠時間を示す第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの睡眠時間に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出してもよい。
【００６５】
また、金額補正係数生成部１００４は、健康診断において測定される１以上の測定項目を含む第１の測定データ及びユーザのカロリーの摂取量を示す第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザのカロリーの摂取量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出してもよい。また、金額補正係数生成部１００４は、健康診断において測定される１以上の測定項目を含む第１の測定データ及びユーザのアルコールの摂取量を示す第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザのアルコールの摂取量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出してもよい。
【００６６】
さらに、金額補正係数生成部１００４は、健康診断において測定される１以上の測定項目を含む第１の測定データ及びユーザの禁煙日数を示す第２の測定データを所定のモデルに適用することにより得られる情報に基づき、ユーザの禁煙日数に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値を算出してもよい。
【００６７】
保険料計算部１００７は、金額変換部１００５によって変換された金銭的価値を保険料などに換算する。
【００６８】
表示部１００８は、保険料計算部１００７によって計算された保険料を表示する。なお、表示部１００８は、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値に関する情報を出力してもよい。なお、第１の値に関する情報は、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つであってもよい。また、表示部１００８は、単位活動量あたりの金銭的価値を示す第２の値に関する情報を出力してもよい。
【００６９】
この構成により、ユーザの正確な健康状態を示す医療機関で取得された第１の測定データ１００１を基に、ユーザの活動量を示す第２の測定データ１００２を補正することができ、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額に関する情報を表示させることでユーザの健康に対するモチベーションを高めることができる。
【００７０】
以下、各処理の内容について具体的に説明する。ただし、本開示において、一般的な技術部分に関しては説明を省略する。
【００７１】
本実施の形態では、第１の測定データ１００１は、健康診断によって得られる健康診断データを用いる。図２は、第１の測定データの一例を示す図である。図２に示すように、健康診断データは、測定項目と、測定結果とを対応付けたデータである。測定項目は、例えば、身長、体重、血圧などのバイタルデータ、血糖値又は血液検査の結果のような医学的なデータを含む。なお、測定項目については、金銭的価値を何に換算するかに依存するため、測定項目については変えてもよい。本実施の形態では、医療保険の保険料を算出するため、測定項目は、図２のように身長及び体重以外にも血糖値又は血液検査などの医学的な検査データを含む。
【００７２】
健康診断データは、医療機関で測定した正確な値のデータであるため、健康診断データからユーザの健康状態を判定できる。第１の測定データ１００１は、正確かつ詳細なデータであればよいので、認証機関により品質、有効性及び安全性が所定の基準に適合するものであると認証された認証機器などで取得したデータでもよく、ユーザの健康情報の精度が担保されていれば、どの様な機器で取得されてもよい。
【００７３】
第１の測定データ１００１の入力方法について説明する。図３は、第１の測定データの入力方法について説明するための図である。図３の例ではユーザＡの健康診断データ１００１Ａが情報提示装置１００に入力される。本実施の形態では、活動量測定装置として活動量計３０１が用いられる。
【００７４】
健康診断データ１００１Ａは、クラウドサーバ３０４経由で医療機関と連動して自動的に入力されてもよい。なお、ユーザを識別するための個人ＩＤに健康診断データが関連付けられて記憶されている場合、情報提示装置１００で個人ＩＤの入力を受け付け、ユーザの許諾を得てから健康診断データを取得してもよい。
【００７５】
また、情報提示装置１００は、ユーザによる健康診断データ１００１Ａの入力を受け付けてもよい。ユーザは、例えば、スマートフォンのアプリケーションから健康診断データを入力してもよい。
【００７６】
なお、第１の測定データ１００１の入力方法は上記に限定されない。例えば、ユーザは、活動量計３０１の操作ボタンを用いて活動量計３０１に健康診断の測定結果を入力し、情報提示装置１００は、活動量計３０１によって送信された健康診断データ１００１Ａを受信してもよい。
【００７７】
図４は、本実施の形態における情報提示装置の動作について説明するためのフローチャートである。
【００７８】
まず、ステップＳ１において、通信部１００３は、ユーザの健康診断データ（第１の測定データ）を取得（受信）する。
【００７９】
次に、ステップＳ２において、通信部１００３は、ユーザの歩数データ（第２の測定データ）を取得（受信）する。
【００８０】
次に、ステップＳ３において、金額補正係数生成部１００４は、将来の医療費を予測する推定モデルに健康診断データを入力し、将来の医療費を算出する。
【００８１】
ここで、第１の測定データ１００１を用いた金額補正係数生成部１００４の処理について説明する。金額補正係数生成部１００４は、ユーザの現在の健康状態から、当該ユーザの未来に発生する金額を推定する。医療保険料を算出する場合でも、医療費を算出する場合でも、金額補正係数生成部１００４は、現在のユーザの健康診断データ（健康状態）から今後に発生する医療費、入院日数又は疾病確率などを予測する。
【００８２】
図５は、金額補正係数生成部による推定モデルを生成する処理について説明するための図である。図５に示すように、金額補正係数生成部１００４は、大多数の人の健康診断データ１００６Ａとレセプトデータ１００６Ｂとを用いて推定モデル４００１を生成する。なお、健康診断データ１００６Ａとレセプトデータ１００６Ｂとは、記憶部１００６に記憶されている。ビッグデータである大多数のレセプトデータから、ユーザＡと同じ傾向を持つ人達のデータを分析することで確率的に未来の予測が可能になる。
【００８３】
金額補正係数生成部１００４は、健康診断データ１００６Ａ及びレセプトデータ１００６Ｂのデータ分析処理４００２を行い、健康診断データから将来のユーザの健康状態を推定するための推定モデルを生成する。金額補正係数生成部１００４は、例えば、ユーザＡの現在の健康診断データからユーザＡが将来支払うことになる医療費を予測するための推定モデルを生成する。
【００８４】
なお、金額補正係数生成部１００４は、ユーザＡの現在の健康診断データからユーザＡの将来の入院日数を予測するための推定モデルを生成してもよい。また、金額補正係数生成部１００４は、ユーザＡの現在の健康診断データからユーザＡの将来の疾病確率を予測するための推定モデルを生成してもよい。さらに、金額補正係数生成部１００４は、ユーザＡの現在の健康診断データからユーザＡの将来の死亡確率を予測するための推定モデルを生成してもよい。このように、モデルにより得られる情報は、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つであってもよい。
【００８５】
図６を用いて推定モデルの生成についてより詳細に説明を行う。図６は、健康診断データ及びレセプトデータから将来の医療費を予測するニューラルネットワークモデルの生成について説明するための図である。
【００８６】
金額補正係数生成部１００４は、データ分析処理４００２において、ニューラルネットワーク４００２Ａを用いて学習を行い、健康診断データ１００６Ａ及びレセプトデータ１００６Ｂから医療費を予測する推定モデルを作成する。最初に、金額補正係数生成部１００４は、健康診断データ１００６Ａ及びレセプトデータ１００６Ｂに対して前処理５００１を行う。
【００８７】
金額補正係数生成部１００４は、データの前処理５００１としてデータクレンジングを行う。データクレンジングとは、例えば年度によってフォーマットが異なるデータを統一したり、入力ミスなどにより発生する特異点のデータを削除したりするなど、データ分析処理を行うためのフォーマット整形処理である。
【００８８】
さらに、金額補正係数生成部１００４は、データの前処理５００１として健康診断データ１００６Ａ及びレセプトデータ１００６Ｂをデータ分析処理に対応する数値に整形する。本実施の形態で用いるニューラルネットワークは分類器の一種であるので、説明変数である健康診断データ又は目的変数である医療費などは、数値として入力されるのではなく、所定のグループに分類される。例えば、１００〜１１０の血圧値は第１のグループＡに分類され、１２０〜１３０の血圧値は第２のグループＢに分類され、１４０以上の血圧値は第３のグループＣに分類される。また、医療費についても同じように金額のレンジに対して複数のグループに分類される。図７は、医療費を複数のグループに分類する例を示す図である。図７の右側が医療費を示すグループであり、図７の左側が健康ランクを示すグループである。金額補正係数生成部１００４は、医療費を最終的に健康ランクというラベルのグループに変更するデータの前処理５００１を行う。
【００８９】
金額補正係数生成部１００４は、データの前処理５００１を行った後、ニューラルネットワーク４００２Ａを用いて学習を行う。ニューラルネットワークはデータ分析処理の１つの例であり、入力された健康診断データ１００６Ａから特徴を見出し、どのように分類すればよいかをモデル化するのに利用する。ニューラルネットワークについては、ネットワーク構造など様々な手法が存在するが、発明の本質ではないのでここでの詳細な説明は省略する。
【００９０】
学習を行った後の学習済みのニューラルネットワーク４００２Ａが医療費の推定モデル４００１Ａとなる。金額補正係数生成部１００４は、ニューラルネットワークで作成した推定モデル４００１Ａに、健康診断データ１００１Ａを入力することによって、確度の高い医療費を推定することが可能になる。図６の例では、ユーザＡの健康診断データ１００１Ａが推定モデル４００１Ａに入力されることにより、ユーザＡの今後１年間で発生する可能性が高い医療費が健康ランクＥ（年間医療費１８万円）として出力される。
【００９１】
このように、大規模の医療ビッグデータに対してデータ分析処理を行うことによって、医療費を予測している。言い換えると、予測の精度を上げるためには１人の人物の長期間に亘って取得したデータではなく、大人数の人物から取得したデータが必要になる。また、データは基本的には多ければ多いほどよいが、データの母集団のかたよりなど考慮しなくてはならないため、単に多いだけでは不十分である。
【００９２】
なお、データ分析処理４００２の方法については、ニューラルネットワークに限定されない。図８は、健康診断データ及びレセプトデータから将来の医療費を予測する回帰モデルの生成について説明するための図である。例えば、図８に示すように、金額補正係数生成部１００４は、回帰モデルを用いて医療費を推定してもよい。金額補正係数生成部１００４は、データ分析処理４００２において、回帰分析４００２Ｂを行い、健康診断データ１００６Ａ及びレセプトデータ１００６Ｂから医療費を予測する推定モデルを作成する。この場合、入力データをグループ分けする必要はないため、健康診断データ１００６Ａ及びレセプトデータ１００６Ｂの数値が入力され、回帰モデルが推定モデルとして作成される。推定モデルからの出力結果も具体的な医療費として出力される。このように、データ分析処理４００２では、予測する項目、精度及びデータに応じて柔軟にアルゴリズムが変更されて、推定モデル４００１が生成される。
【００９３】
なお、本実施の形態では、金額補正係数生成部１００４が記憶部１００６に記憶された複数の健康診断データ及び複数のレセプトデータから将来の医療費を予測する推定モデルを生成しているが、本開示は特にこれに限定されず、情報提示装置１００に通信可能に接続されたサーバが、複数の健康診断データ及び複数のレセプトデータから将来の医療費を予測する推定モデルを生成し、生成した推定モデルを情報提示装置１００に送信してもよい。この場合、情報提示装置１００は、受信した推定モデルを記憶する。金額補正係数生成部１００４は、記憶している推定モデルに健康診断データを入力することにより、将来の医療費を予測する。
【００９４】
図４に戻って、ステップＳ４において、金額補正係数生成部１００４は、算出された医療費に基づいてベース保険料を決定する。ベース保険料は、ユーザの現在の保険料であり、ユーザの活動量を考慮しない保険料である。
【００９５】
ここで、保険料計算部１００７に出力するベース保険料の計算方法を説明する。上記の医療費を予測する推定モデル４００１から、ユーザに対して今後発生する医療費が確率的に算出される。保険料の計算においては、全ユーザの医療費分布を加味して、企業として収益が出るように保険料を計算する。すべての人に対して同じ保険を提供してもよいが、この場合、健康な人は過度に保険料を支払うという不公平が生まれる。そのため、本実施の形態では、各個人のリスクに応じて保険料を決定するリスク細分保険を例に説明する。保険に関してリスクは、被保険者の医療費となるので、予測される医療費毎にベース保険料が設定される。
【００９６】
図９は、健康ランクとベース保険料とを対応付けたテーブルの一例を示す図である。例えば、図８に示す健康ランクＡＡＡの人は今後一年間で７万円の医療費が発生するリスクがある。そのため、図９に示すように、健康ランクＡＡＡのベース保険料は８万円に設定される。実際の保険料率の設計においては、純保険料、付加保険料、及び加入者見積もりなど様々な要因が絡むため、この例のように簡単には計算できないが、概念としては以上で説明した方法でリスク細分を行う。
【００９７】
金額補正係数生成部１００４は、ユーザが将来支払うことが予測される医療費に対応するベース保険料を決定する。金額補正係数生成部１００４は、健康状態に応じたベース保険料を保険料計算部１００７に出力する。
【００９８】
図４に戻って、ステップＳ５において、金額補正係数生成部１００４は、単位歩数あたりの金銭的価値である金額補正係数を生成する。
【００９９】
ベース保険料は、理想的な状態で発生する保険料であるため、実際にはユーザの健康に対する努力により理想的な保険料よりは安くなる可能性があり、結果としては保険料を削減できる可能性がある。つまり、測定される歩数などの第２の測定データが増えて、ユーザが健康になることによって保険料が削減できる。ただし、１歩の価値は、ユーザの健康状態、つまり保険の状態によって変わるため、単位活動量あたりの金銭的価値に応じた金額の補正が必要になる。そこで、単位活動量あたりの金銭的価値である金額補正係数の生成について図１０を用いて説明する。
【０１００】
図１０は、本実施の形態における金額補正係数の生成について説明するための図である。本実施の形態では、金額補正係数生成部１００４は、ユーザが歩く歩数からＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）の変化量を予測して、予測したＢＭＩの変化量により発生する医療費の差を用いて１歩あたりの金額を計算する。
【０１０１】
単位歩数あたりの金額を求めるためには、歩数と、歩数により変化するＢＭＩとの関係を示す推定モデル７００２を使用する。推定モデル７００２は、前述の健康診断データと医療費との推定モデルと同じ方法で作成する。金額補正係数生成部１００４は、健康診断の項目としてＢＭＩが含まれている場合は、健康診断データに含まれるＢＭＩの値と、歩数とを用いて推定モデルを生成し、健康診断の項目としてＢＭＩが含まれていない場合は、健康診断データに含まれる身長及び体重からＢＭＩの値を算出し、算出したＢＭＩの値と歩数とを用いて推定モデルを生成する。推定モデル７００２は、歩数データが入力されると、所定の期間におけるＢＭＩの変化量を出力する。また、歩数とＢＭＩとは、シンプルな関係であるので、医学的な知見から得られるモデルを用いてもよいし、実験的に取得した経験則から作成するモデルを用いてもよい。
【０１０２】
図１０に戻り、金額補正係数生成部１００４は、歩数からＢＭＩの変化量を予測する推定モデル７００２に、例えばユーザＣが１ヶ月に平均９０００歩ほど歩いた歩数データを入力した場合に、現時点から月末までの期間にＢＭＩが０．１減るという予測結果を得る。図１１は、歩数とＢＭＩとの関係の一例を示す図である。肥満体の人と健康体の人とでは、同じ歩数でもＢＭＩの変化量が異なる。そのため、金額補正係数生成部１００４は、一律の数学的な変換ではなく推定モデルを用いてＢＭＩの変化量を計算する。
【０１０３】
次に、金額補正係数生成部１００４は、変化後のＢＭＩの値と、変化前のＢＭＩの値とを使って、歩く前の医療費と歩いた後の医療費との差額を算出する削減医療費算出処理４００１Ｃを行う。図１２は、本実施の形態における削減医療費算出処理について説明するための図である。
【０１０４】
金額補正係数生成部１００４は、ユーザＣの現在の健康診断データ１００１Ｃと、ＢＭＩから医療費を予測する推定モデル４００１Ｄとを用いて、歩数を考慮しなかった場合の年間の医療費Ａを算出する。推定モデル４００１Ｄは、ＢＭＩが入力されると、医療費を出力する。なお、ＢＭＩは、健康診断データ１００１Ｃに含まれていてもよいし、健康診断データ１００１Ｃに含まれる身長及び体重から算出してもよい。図１２に示す例では、医療費Ａは、年間１５万円と予測される。
【０１０５】
次に、金額補正係数生成部１００４は、平均で９０００歩ほど歩いた場合のＢＭＩの変化量（ＢＭＩ修正値）を、健康診断データ１００１Ｃに含まれるＢＭＩに加算する。ここでは、ＢＭＩの変化量は−０．１であり、ＢＭＩが０．１減ると予測されているため、金額補正係数生成部１００４は、健康診断データ１００１Ｃに含まれるＢＭＩを０．１削減した値を推定モデル４００１Ｄに入力し、歩数を考慮した場合の年間の医療費Ｂを算出する。その結果、医療費Ｂは、年間１４万円と予測される。
【０１０６】
次に、金額補正係数生成部１００４は、医療費Ａと医療費Ｂとの差を削減医療費として算出する。図１２に示す例では、削減医療費は１万円である。医療費Ａと医療費Ｂとの差である１万円が歩数によって改善される金銭的な価値となる。削減医療費を歩数で割った金額が、１歩あたりの歩数の保険料としての価値となる。
【０１０７】
本実施の形態では、ＢＭＩの変化量だけに基づいて、ユーザの活動量に応じた削減可能な医療費を算出しているが、実際にはＢＭＩが下がることにより血圧が正常値になったり、血液の成分が改善されたりする効果が考えられる。このため、ＢＭＩ以外の項目の変化量も予測して、複数の項目の値を医療費推定モデルに入力して予測精度を上げてもよい。
【０１０８】
このように、金額補正係数生成部１００４は、健康診断データ１００１Ｃ（第１の測定データ）と、歩数データ１００２Ａ（第２の測定データ）に基づき特定されたユーザの健康状態の指標を示すＢＭＩ修正値（第３の値）とを推定モデル４００１Ｄに適用することにより算出される医療費（第４の値）を、健康診断データ１００１Ｃ（第１の測定データ）を推定モデル４００１Ｄに適用することにより算出される医療費（第５の値）から減算することにより、ユーザの活動量に応じて削減可能な削減医療費（第１の値）を算出する。なお、金額補正係数生成部１００４は、歩数データ１００２Ａ（第２の測定データ）とユーザの健康状態の指標（ＢＭＩ）とを対応付けたテーブルを参照することによりＢＭＩ修正値（ＢＭＩ変化量）を特定する。
【０１０９】
次に、金額補正係数を生成するための金額補正係数生成処理７００３について説明する。最も単純な生成方法としては、削減医療費を歩数で割ることにより、一律に一歩あたりの費用を算出する方法である。金額補正係数生成部１００４は、削減医療費を歩数で除算することにより、単位歩数あたりの金額を示す金額補正係数を生成する。この場合、歩数に応じて単位歩数あたりの金額を変更してもよい。図１３は、本実施の形態において、歩数の範囲と、単位歩数あたりの金額との関係を示す図である。図１３に示すように、例えば、２００００歩までは、削減医療費を歩数で除算することにより、単位歩数あたりの金額を算出し、２０００１歩以上は、単位歩数あたりの金額を上限値である０円としてもよい。
【０１１０】
なお、上記の方法は、最も計算量が少ない方法であるが、歩数の増加とともに単位歩数あたりの金額は増加するため、ユーザが目標歩数に満たない歩数で運動をやめてしまうリスクがある。そのため、図１４に示すように、単位歩数あたりの金額を指数関数的に増加させてもよい。図１４は、本実施の形態の変形例において、歩数の範囲と、単位歩数あたりの金額との関係を示す図である。例えば、１５９９９歩までは単位歩数あたりの金額を比較的安く設定し、１６０００歩以上は単位歩数あたりの金額を比較的高く設定してもよい。これにより、歩数が少ない場合でも金額的に割引しすぎるリスクがなくなる。
【０１１１】
図１４に示す例では歩数の後半の単位歩数あたりの金銭的価値を上げているが、歩数だけではなく期間に応じて単位歩数あたりの金銭的価値を変動させてもよい。例えば、月末の１週間の単位歩数あたりの金銭的価値は、他の期間の単位歩数あたりの金銭的価値よりも大きくしてもよいし、１年間のうちの１２月の単位歩数あたりの金銭的価値は、他の月の単位歩数あたりの金銭的価値より大きくしてもよい。このように、ユーザのモチベーションを上げることができるように、単位歩数あたりの金銭的価値は、指数関数的に増加させることが望ましい。
【０１１２】
以上の方法により、金額補正係数生成部１００４は、単位歩数あたりの金額（金額補正係数）を生成する。
【０１１３】
図４に戻って、ステップＳ６において、金額変換部１００５は、金額補正係数生成部１００４によって生成された単位歩数あたりの金額（金額補正係数）と、歩数とを乗算することにより、歩数の金銭的価値を算出する。
【０１１４】
次に、ステップＳ７において、保険料計算部１００７は、ベース保険料から、歩数の金銭的価値を減算した値を保険料として算出し、表示部１００８に出力する。
【０１１５】
次に、ステップＳ８において、表示部１００８は、保険料計算部１００７によって算出された保険料を表示する。
【０１１６】
なお、本実施の形態では、ＢＭＩの変化量を用いて削減医療費を算出しているが、図１５に示すように健康診断データ１００６Ａとレセプトデータ１００６Ｂと歩数データ１００６Ｃとのすべてが関連付けられている場合には、ＢＭＩの変化量への変換などの途中の処理をなくし、健康診断データとレセプトデータと歩数データとから直接削減医療費を推定してもよい。
【０１１７】
図１５は、健康診断データ、レセプトデータ及び歩数データから削減医療費を予測するニューラルネットワークモデルの生成について説明するための図である。まず、金額補正係数生成部１００４は、健康診断データ１００６Ａ、レセプトデータ１００６Ｂ及び歩数データ１００６Ｃに対して前処理５００１を行う。なお、データの前処理５００１は、例えばデータクレンジング等である。金額補正係数生成部１００４は、データの前処理５００１を行った後、ニューラルネットワーク４００２Ａを用いて学習を行う。
【０１１８】
学習を行った後の学習済みの推定モデル（ニューラルネットワーク）４００１Ａが削減医療費の推定モデル４００１Ｄとなる。金額補正係数生成部１００４は、ニューラルネットワークで作成した推定モデル４００１Ｄに、健康診断データ１００１Ａ及び歩数データ１００２Ａを入力することによって、確度の高い削減医療費を推定することが可能になる。図１５の例では、ユーザＡの健康診断データ１００１Ａ及び歩数データ１００２Ａが推定モデル４００１Ｄに入力されることにより、ユーザＡの今後半年間で削減される医療費が削減医療費カテゴリ２（削減医療費１０００円／半年）として出力される。削減医療費カテゴリ２とは、ニューラルネットワークモデルにより分類されるグループの１つである。
【０１１９】
また、図１６に示すようにコホート研究などの成果を用いて歩数データから特定の疾患の疾病率の変化を算出し、算出した疾病率の変化から削減医療費を推定してもよい。推定した疾病率の変化を用いて、削減医療費を推定することで、図１０に示す処理と同様の処理が可能になる。
【０１２０】
図１６は、本実施の形態の変形例における削減医療費の算出について説明するための図である。金額補正係数生成部１００４は、ユーザが歩く歩数から心疾患の疾病率の変化量を予測して、予測した心疾患の疾病率の変化量により推定される削減医療費を計算する。
【０１２１】
単位歩数あたりの金額を求めるためには、歩数と、歩数により変化する心疾患の疾病率との関係を示す推定モデル７００４を使用する。推定モデル７００４は、コホート研究知見から作成される。コホート研究では、歩数と、歩数により変化する心疾患の疾病率との関連性が研究される。推定モデル７００４は、歩数データ１００２Ａが入力されると、所定の疾患の疾病率の変化量を出力する。例えば、図１６では、金額補正係数生成部１００４は、歩数から心疾患の疾病率の変化量を予測する推定モデル７００４に、例えばユーザＣが１ヶ月に平均６０００歩ほど歩いた歩数データ１００２Ａを入力した場合に、現時点から月末までの期間に心疾患の疾病率が５％低下するという予測結果を得る。
【０１２２】
なお、推定モデル７００４により得られる情報は、入院日数、疾病確率及び死亡確率の少なくとも１つを含んでもよい。そして金額補正係数生成部１００４は、推定モデル７００４により得られる情報と、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額との相関を表す情報に基づき第１の値を決定してもよい。
【０１２３】
次に、金額補正係数生成部１００４は、変化後の心疾患の疾病率と、変化前の心疾患の疾病率とを使って、歩く前の医療費と歩いた後の医療費との差額を算出する削減医療費算出処理４００１Ｅを行う。まず、金額補正係数生成部１００４は、ユーザＣの現在の健康診断データ１００１Ｃと、心疾患の疾病率から医療費を予測する推定モデルとを用いて、歩数を考慮しなかった場合の年間の医療費Ａを算出する。推定モデルは、心疾患の疾病率が入力されると、医療費を出力する。なお、心疾患の疾病率は、健康診断データ１００１Ｃに含まれていてもよいし、健康診断データ１００１Ｃに含まれる項目値から算出してもよい。
【０１２４】
次に、金額補正係数生成部１００４は、平均で６０００歩ほど歩いた場合の心疾患の疾病率の変化量を、健康診断データ１００１Ｃに含まれる心疾患の疾病率に加算する。ここでは、心疾患の疾病率の変化量は−５％であり、心疾患の疾病率が５％減ると予測されているため、金額補正係数生成部１００４は、健康診断データ１００１Ｃに含まれる心疾患の疾病率を５％削減した値を推定モデルに入力し、歩数を考慮した場合の年間の医療費Ｂを算出する。
【０１２５】
次に、金額補正係数生成部１００４は、医療費Ａと医療費Ｂとの差を削減医療費として算出する。図１６に示す例では、削減医療費は１５００円／半年である。
【０１２６】
続いて、表示部１００８に表示される表示画面について説明する。
【０１２７】
図１７は、来年度の保険料を表示する表示画面の一例を示す図である。図１７に示す表示画面２００１には、ユーザの昨日の歩数と、ユーザの今日の歩数と、ユーザの来年度の保険料とが表示される。表示部１００８は、保険料（第１の値）に関する情報を所定の表示態様により強調表示する。このように、歩数だけではなく、来年度の保険料を他の情報よりも大きく表示することでユーザの健康に対するモチベーションを高めることができる。
【０１２８】
図１８は、健康ランク及び単位歩数あたりの金額を表示する表示画面の一例を示す図である。図１８に示す表示画面２００２には、ユーザの今日の歩数と、ユーザの来年度の保険料と、ユーザの健康ランクと、ユーザの単位歩数あたりの金額とが表示される。図１８に示すように、表示部１００８は、保険料だけではなく、保険料の算出根拠となる健康ランクを表示してもよい。このように、健康ランクによって、単位歩数あたりの金銭的価値が大きく変わるため、ユーザが生活習慣を改善するための目標として健康ランクを用いてもよい。
【０１２９】
図１９は、金銭的価値の金額の次の変化点に到達するまでに必要な活動量を表示する表示画面の一例を示す図である。図１９に示す表示画面２００３には、ユーザの今日の歩数と、ユーザの来年度の保険料と、ユーザの単位歩数あたりの金額と、ユーザの単位歩数あたりの金額の次の変化点に到達するまでに必要な歩数とが表示される。すなわち、表示部１００８は、単位活動量あたりの金銭的価値の金額の次の変化点に到達するまでに必要な活動量を表示する。図１９に示すように、表示部１００８は、具体的にあと何歩あるけば、単位歩数あたりの金額が上がるかをユーザに提示してもよい。
【０１３０】
また、ユーザの活動量に応じた金銭的価値は保険料でなくてもよい。
【０１３１】
図２０は、予測医療費を表示する表示画面の一例を示す図である。図１７に示す表示画面２００４には、ユーザの昨日の歩数と、ユーザの今日の歩数と、ユーザが１０年以内に支払う可能性がある予測医療費とが表示される。例えば、図２０に示すように、表示部１００８は、１０年以内に支払う可能性がある予測医療費を表示してもよい。予測医療費が高くなると病気になる可能性が高まるため、保険に加入していないユーザでも健康増進のために努力する。
【０１３２】
図２１は、疾患名及び発症確率を表示する表示画面の一例を示す図である。図２１に示す表示画面２００５には、ユーザの今日の歩数と、ユーザの来年度の保険料と、ユーザの健康ランクと、ユーザが１０年後に心疾患を発症する確率とが表示される。図２１に示すように、表示部１００８は、ユーザが１０年後に発症する可能性のある具体的な疾患名と、その疾患を発症する確率とを表示してもよい。
【０１３３】
図２２は、所定の期間内に入院する確率を表示する表示画面の一例を示す図である。図２２に示す表示画面２００６には、ユーザの今日の歩数と、ユーザの来年度の保険料と、ユーザの健康ランクと、ユーザが５年以内に１０日間入院する確率とが表示される。図２２に示すように、表示部１００８は、金銭的価値ではなく、入院日数、所定の期間内、例えば５年以内に入院する日数及び確率を表示してもよい。
【０１３４】
図２３は、削減医療費を表すマークを表示する表示画面の一例を示す図である。図２３に示す表示画面２００７には、ユーザの今日の睡眠時間と、ユーザの来年度の保険料と、ユーザの今日の削減医療費を表現したマークと、ユーザの今日の削減医療費とが表示される。図２３に示すように、ユーザの今日の削減医療費をシンボリックなマークで表現してもよい。この例では、子供の新しいおもちゃの金額を事前に設定して、子供のおもちゃの金額以上に医療費が削減された場合には、表示部１００８は、子供の笑顔を模したマークを表示するとともに、「今日の削減量（おもちゃ１つ）」というメッセージを表示する。
【０１３５】
また、図２３に示す例では、今日の睡眠時間が表示されているが、睡眠時間は、例えばベッドに設けられたセンサによって取得される。
【０１３６】
図２４は、削減医療費を表すマークを表示する表示画面の他の例を示す図である。図２４に示す表示画面２００８には、ユーザの今日の歩数と、ユーザの来年度の保険料と、ユーザの利用開始時からの削減医療費を表現したマークと、ユーザの利用開始時からの削減医療費を金に換算した場合の重さとが表示される。図２４に示すように、表示部１００８は、金塊を模したマークを表示して、視覚性を高めてもよい。また、表示部１００８は、ユーザの利用開始時からの削減医療費を金に換算した場合の重さを表示してもよい。
【０１３７】
なお、本実施の形態では、情報提示装置１００の表示部１００８にユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値に関する情報などを表示しているが、本開示はこれに限定されず、活動量計３０１の表示部にも第１の値に関する情報などを表示してもよい。
【０１３８】
図２５は、情報処理システムの構成を示す図である。例えば、図２５のように、活動量計３０１、血圧計３０２又は計測機器３０３に保険料が表示されてもよい。また、クラウドサーバ３０４にデータを蓄積してパーソナルコンピュータ又はタブレット型コンピュータのブラウザを利用して表示してもよい。この場合、クラウドサーバ３０４は、通信部１００３、金額補正係数生成部１００４、金額変換部１００５、記憶部１００６及び保険料計算部１００７を備え、情報提示装置１００は、通信部１００３及び表示部１００８を備える。
【０１３９】
また、本実施の形態では、情報提示装置１００は活動量計３０１から第２の測定データを受信し、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値に関する情報などを表示しているが、本開示は特にこれに限定されず、活動量計３０１が、ユーザの活動量に応じた金銭的価値の金額を示す第１の値に関する情報などを生成して表示してもよい。この場合、活動量計３０１は、通信部１００３、金額補正係数生成部１００４、金額変換部１００５、記憶部１００６、保険料計算部１００７及び表示部１００８を備えるとともに、ユーザの活動量を測定する測定部をさらに備える。
【０１４０】
また、活動量計３０１は、他の計測機器３０３とデータを連動させてもよく、活動量計３０１で生成した情報を計測機器３０３に表示してもよく、活動量計３０１又はユーザに関連付けられた機器であれば表示箇所は問わない。
【０１４１】
また、図２６に示すように、活動量計３０１と情報提示装置１００とで表示される情報を分けてもよい。図２６は、活動量計及び情報提示装置に表示される表示画面の一例を示す図である。活動量計３０１は歩数などの簡単な情報だけを表示し、広い画面を有する情報提示装置１００（例えば、タブレット型コンピュータ）は詳細な情報を表示してもよい。例えば、活動量計３０１は、ユーザの昨日の歩数及びユーザの昨日の消費カロリーを表示し、情報提示装置１００は、ユーザの健康ランク、ユーザの今日の歩数、ユーザの現在の歩数価値、ユーザの来年度の保険料及びユーザが１０年後に心疾患を発症する確率を表示してもよい。
【０１４２】
（変形例）
本実施の形態に係る情報提示装置は、歩数以外の活動量を測定する測定装置から活動量を取得してもよい。すなわち、活動量は、歩数、睡眠時間、カロリーの摂取量、アルコールの摂取量及び禁煙日数の少なくとも１つを含んでもよい。
【０１４３】
図２７は、ユーザの睡眠の状態に応じた金銭的価値の金額を表示する表示画面の一例を示す図である。例えば、情報提示装置１００は、測定されたユーザの睡眠の状態を取得して、金額に換算してもよい。睡眠の場合は、情報提示装置１００は、単位睡眠時間当たりの金銭的価値ではなく、眠りの深さ又は睡眠時間の合計などを金銭的価値に換算する。なお、ユーザの睡眠時間に応じた金銭的価値の金額を算出する方法は、ユーザの歩数に応じた金銭的価値の金額を算出する方法と同じである。睡眠時間は、例えばベッドに設けられたセンサによって取得される。図２７に示す表示画面２００９には、ユーザの今日の睡眠時間と、ユーザの来年度の保険料と、睡眠評価結果と、ユーザの今日の削減医療費とが表示される。
【０１４４】
図２８は、飲酒量に応じた金銭的価値の金額を表示する表示画面の一例を示す図である。図２８に示すように、情報提示装置１００は、測定された飲酒量を取得して、金銭的価値に換算してもよい。飲酒の場合は、アルコール摂取量が一定量を超えた時に、マイナスの金銭的価値が発生する。そのため、情報提示装置１００は、過剰摂取時に保険料が上がるように設定する。なお、ユーザのアルコール摂取量に応じた金銭的価値の金額を算出する方法は、ユーザの歩数に応じた金銭的価値の金額を算出する方法と同じである。また、飲酒量（アルコール摂取量）は、例えば、コップに重さを検知するセンサを設け、飲酒前後のコップ内に注がれたお酒の重さの変化から、飲酒量を測定してもよい。
【０１４５】
図２８に示す表示画面２０１０には、ユーザの今日のアルコール摂取量と、ユーザの来年度の保険料と、本日の摂取可能な残りアルコール量と、アルコール過剰摂取時の予測医療費とが表示される。１日に摂取可能なアルコール量は、ユーザ毎に予め決められている。そのため、１日に摂取可能なアルコール量から、今日のアルコール摂取量を減算することで、本日の摂取可能な残りアルコール量を算出することができる。また、表示部１００８は、１日に摂取可能なアルコール量を越えてアルコールを摂取した場合に、将来支払う可能性がある予測医療費を表示してもよい。
【０１４６】
図２９は、喫煙量に応じた金銭的価値の金額を表示する表示画面の一例を示す図である。図２９に示すように、情報提示装置１００は、測定された喫煙量を取得して、金銭的価値に換算してもよい。喫煙の場合は、情報提示装置１００は、禁煙期間を金銭的価値に換算する。なお、ユーザの禁煙期間に応じた金銭的価値の金額を算出する方法は、ユーザの歩数に応じた金銭的価値の金額を算出する方法と同じである。また、喫煙量は、例えば、ライターにセンサを設け、火を付けた回数を喫煙回数（喫煙本数）として測定する。
【０１４７】
図２９に示す表示画面２０１１には、ユーザの禁煙日数と、ユーザの来年度の保険料と、ユーザの生涯の予測喫煙本数と、ユーザの今日の削減医療費とが表示される。禁煙日数は、最後に喫煙が検知されてからの日数を計数することにより測定可能である。なお、表示部１００８は、ユーザの禁煙日数ではなく、ユーザの今日の喫煙本数を表示しもよい。
【０１４８】
また、表示画面は、ユーザの今日のカロリーの摂取量を表示してもよい。なお、ユーザのカロリーの摂取量に応じた金銭的価値の金額を算出する方法は、ユーザの歩数に応じた金銭的価値の金額を算出する方法と同じである。また、カロリーの摂取量は、腕に装着したセンサから腕に低周波信号を送ることで体内のグルコース濃度を検出し、検出したグルコース濃度から測定してもよい。
【０１４９】
以上のように、活動量として測定可能であり、健康状態を改善できるパラメータであれば測定対象は問わず、歩数、カロリーの摂取量、睡眠時間、禁煙期間及びアルコールの摂取量以外の活動量を取得してもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１５０】
本開示に係る情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムは、健康に対するモチベーションを高めることができ、ユーザの活動量に対する金銭的価値を算出する情報処理方法、情報処理装置及び情報処理プログラムとして有用である。
【符号の説明】
【０１５１】
１００    情報提示装置
３０１    活動量計
１００３    通信部
１００４    金額補正係数生成部
１００５    金額変換部
１００６    記憶部
１００７    保険料計算部
１００８    表示部
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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