(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
バグオブワードの形で与えられた一連の対象者の一連の年代における健康状態データを、対象者及び年代ごとの個別データの集まりとして潜在トピック分析を適用することで、予め指定された一連の粒度においてそれぞれクラスタリングを行い、各粒度におけるクラスタリング結果を求めるクラスタリング部と、
管理者より、前記各粒度のクラスタリング結果のうちいずれの粒度のものを健康指導のために利用するかの指定と、当該指定された粒度のクラスタリング結果のうちいずれのクラスタのいずれの個別データを健康指導の対象としての通知対象者にするかの指定と、を受け付ける通知対象受付部と、
前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記管理者の立場での第一リスク値を、前記指定されたクラスタに基づいて計算する第一リスク値計算部と、
前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、前記一連の粒度のクラスタリング結果のそれぞれにおいて計算する第二リスク値計算部と、
前記一連の粒度のクラスタリング結果のそれぞれについて計算された第二リスク値のうち、前記第一リスク値に最も近いと判定される際の粒度におけるクラスタリング結果を、前記通知対象者に対して特定疾病を発症することに関する健康指導を行うための結果として決定する提示決定部と、を備えることを特徴とする提示装置。
【請求項２】
前記第一リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記管理者の立場での第一リスク値を、事前に与えられている当該特定疾病に対する前記管理者の立場でのコストに基づいて計算し、
前記第二リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、事前に与えられている当該特定疾病に対する前記通知対象者の立場でのコストに基づいて計算することを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
【請求項３】
前記第一リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記管理者の立場での第一リスク値を、前記指定された粒度のクラスタリング結果における当該通知対象者が属するクラスタにおける当該特定疾病の発症率に基づいて計算し、
前記第二リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、前記一連の粒度のクラスタリング結果のそれぞれにおいて計算するに際して、それぞれの粒度のクラスタリング結果における当該通知対象者が属するクラスタにおける当該特定疾病の発症率に基づいて計算することを特徴とする請求項１または２に記載の提示装置。
【請求項４】
前記第一リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記管理者の立場での第一リスク値を、事前に与えられている当該特定疾病に対する前記管理者の立場でのリテラシーに基づいて計算し、
前記第二リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、事前に与えられている当該特定疾病に対する前記通知対象者の立場でのリテラシーに基づいて計算することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の提示装置。
【請求項５】
前記第一リスク値計算部では事前に、前記管理者の立場でのリテラシーの値として仮の所定最大値を与えて仮の第一リスク値を計算し、前記第二リスク値計算部では事前に、前記通知対象者の立場でのリテラシーの値として前記仮の所定最大値を与えて仮の第二リスク値を計算し、
前記第一リスク値計算部及び前記第二リスク値計算部ではそれぞれ、前記第一リスク値及び前記第二リスク値を計算するに際して用いる関数として、前記管理者での立場でのリテラシー及び前記通知対象者の立場でのリテラシーについての増加関数又は減少関数を用い、前記仮の第一リスク値が前記仮の第二リスク値よりも大きい場合には増加関数を用い、前記仮の第一リスク値が前記仮の第二リスク値以下である場合には減少関数を用いることを特徴とする請求項４に記載の提示装置。
【請求項６】
前記第二リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、前記一連の粒度のクラスタリング結果のそれぞれと、前記通知対象者に対して特定疾病を発症することに関する情報提示を行うための情報被提示者と、において計算し、
前記提示決定部では、前記一連の粒度のクラスタリング結果及び情報被提示者のそれぞれについて計算された第二リスク値のうち、前記第一リスク値に最も近いと判定される際の粒度におけるクラスタリング結果及び情報被提示者を、前記通知対象者に対して特定疾病を発症することに関する健康指導を行うための結果として決定すると共に、当該情報被提示者を、前記通知対象者に対して特定疾病を発症することに関する情報提示を行う者として決定することを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載の提示装置。
【請求項７】
前記第二リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、事前に与えられている当該特定疾病に対する情報被提示者の立場でのコストに基づいて計算することを特徴とする請求項６に記載の提示装置。
【請求項８】
前記事前に与えられている当該特定疾病に対する情報被提示者の立場でのコストが、情報被提供者と当該通知対象者との間の関係が反映された社会的距離に基づいたものとして与えられていることを特徴とする請求項７に記載の提示装置。
【請求項９】
前記情報被提示者には前記通知対象者の親族が含まれ、当該親族としての情報被提示者の立場でのコストが、前記通知対象者の立場でのコストよりも高い値として事前に与えられており、
前記第二リスク値計算部では、当該事前に与えられているコストに基づいて前記通知対象者の立場での第二リスク値を計算することを特徴とする請求項７に記載の提示装置。
【請求項１０】
前記第二リスク値計算部では、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、事前に与えられている情報被提示者と当該通知対象者との間の信頼性に基づいて計算することを特徴とする請求項６ないし9のいずれかに記載の提示装置。
【請求項１１】
前記事前に与えられている情報被提示者と当該通知対象者との間の信頼性は、情報被提供者と当該通知対象者との間の関係が反映された社会的距離に基づいたものとして与えられていることを特徴とする請求項１０に記載の提示装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康指導などの通知を行うに際して、通知対象者に対して健康リスクを軽視しすぎず、且つ、過度に深刻にとらえることのないよう、管理者等が感じているのと同等の適切なリスクを感じる形で、通知を行うことを可能とする提示装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、特許文献１，２等に示されるように医療費削減を目的として保健指導や本人への注意喚起を行うことが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2014-225176号公報
【特許文献２】特開2014-225175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、上記のような従来手法においては、その注意喚起を行おうとする際に、以下にその背景と共に説明する２点（１）及び（２）の問題への対処がなされていなかった。
【０００５】
（１）厚生労働省は、がん、脳卒中、急性心筋梗塞、糖尿病のいわゆる4大疾病に、精神疾患を加えて5大疾病とする方針を発表しており、特に企業におけるメンタルヘルス対策が急務となっている。しかしメンタルヘルス対策は、対策を実行するための対象者集団を特定した時点で、当人たちが健康であるか否かに関わらず、企業における人事査定等に響いてしまうと感じてしまうことが多く、心理的な抵抗となっている場合が多い。
【０００６】
（２）また、健康指導をする際に、健康状態が似通った人同士をクラスタリングして指導する場合がある。このとき、どのような粒度でクラスタを提示すれば最も行動変容が起きやすいかがわからないため、必ずしも最適なクラスタ分類となっていないという問題があった。
【０００７】
上記（１）、（２）のどちらの問題であっても、指導対象となる健康ハイリスク者集団（クラスタ）を提示した時に生じる認知が問題となる。
【０００８】
前者の（１）の場合、健康指導を行う企業側の人間が指導対象クラスタを提示された際に、適切な管理さえすれば精神疾患の恐れがない人に対しても精神疾患患者と同等の評価をしてしまう可能性がある。
【０００９】
後者の（２）の場合、自分あるいは配偶者、健保組合員などが、特定の健康ハイリスク者集団に属していると判定されたとしても、さほど危険だと思わず、リスクを見過ごしてしまう可能性がある。
【００１０】
つまり、特定のラベル、クラスタ（今回の例でいえば健康ハイリスク者）が対象者に割り振られたとき、数値上危険、あるいは危険でなかったとしても、認知によってはこれらの判断と一致しない場合がある。すなわち、前者（１）はリスクの過大評価、後者（２）はリスクの過小評価が問題となる。
【００１１】
本発明は、上記従来技術の課題に鑑み、通知対象者に適切なリスクを感じさせる形で健康状態についての通知を行うようにすることが可能となる、提示装置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】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明は、提示装置であって、バグオブワードの形で与えられた一連の対象者の一連の年代における健康状態データを、対象者及び年代ごとの個別データの集まりとして潜在トピック分析を適用することで、予め指定された一連の粒度においてそれぞれクラスタリングを行い、各粒度におけるクラスタリング結果を求めるクラスタリング部と、管理者より、前記各粒度のクラスタリング結果のうちいずれの粒度のものを健康指導のために利用するかの指定と、当該指定された粒度のクラスタリング結果のうちいずれのクラスタのいずれの個別データを健康指導の対象としての通知対象者にするかの指定と、を受け付ける通知対象受付部と、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記管理者の立場での第一リスク値を、前記指定されたクラスタに基づいて計算する第一リスク値計算部と、前記指定された通知対象者が特定疾病を発症することに関する、前記通知対象者の立場での第二リスク値を、前記一連の粒度のクラスタリング結果のそれぞれにおいて計算する第二リスク値計算部と、前記一連の粒度のクラスタリング結果のそれぞれについて計算された第二リスク値のうち、前記第一リスク値に最も近いと判定される際の粒度におけるクラスタリング結果を、前記通知対象者に対して特定疾病を発症することに関する健康指導を行うための結果として決定する提示決定部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、管理者の感じるいわば客観値としての第一リスク値に近いような第二リスク値を通知対象者が感じるようなクラスタリング結果を、特定疾病を発症することに関する健康指導を行うための結果として自動で決定することができる。従って当該自動決定された結果通りの通知を行うことで、通知対象者に適切なリスクを感じさせ、健康状態の改善等に関する適切な意思決定を促すようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態に係る提示装置の機能ブロック図である。
【図２】一実施形態に係る提示装置の動作のフローチャートである。
【図３】図２のステップを説明するための模式的な例を示す図である。
【図４】クラスタリング部の機能ブロック図である。
【図５】文書化部に入力される全医療データの模式的な例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、一実施形態に係る提示装置の機能ブロック図である。提示装置10は、クラスタリング部1、通知対象受付部2、第一リスク値計算部3、第二リスク値計算部4、データベース5及び提示決定部6を備える。なお、図１では補助説明のために機能ブロック間のデータ線のうち一部のもの（錯綜している箇所）に線L1〜L7と符号を付している。データ線上の黒丸を施した部分は同一データの流れが分岐する旨を表し、逆に黒丸を施さずに単に交差している部分では、交差しているデータ線同士は別途の独立のものであることを表すものとする。
【００１６】
図１の各部の処理内容の概要は以下の通りである。なお、以下では各部の扱うデータのやりとりのみに注目して、図１の各部の形式的な説明をまず行うこととする。当該形式的な説明を終えてから、実質的な技術的意味合いの説明を図２、図３等を参照して行うこととする。
【００１７】
クラスタリング部1では、医療データ（健診データやレセプトデータ等）を入力として受け取り、一連の粒度（クラスタ数）でクラスタリングを行ったそれぞれの結果を各箇所に出力する。すなわち、線L1に示すように通知対象受付部2へと出力し、線L2に示すように提示装置10を利用する管理者へと参照可能なように出力し、線L3に示すように第一リスク値計算部3へと出力し、線L4に示すように第二リスク値計算部4へと出力する。クラスタリング部1におけるクラスタリングの詳細は後述する。
【００１８】
通知対象受付部2では、線L5に示すように、管理者よりクラスタリング部1で得た一連の粒度のクラスタリング結果のうちいずれの粒度のものを採用して、いずれのクラスタに属する対象者を健康状態に関する通知対象として設定するかの指示を受け付け、当該受け付けた情報を線L6に示すように第一リスク値計算部3へと出力し、また当該受け付けた情報を線L7に示すように第二リスク値計算部4へと出力する。
【００１９】
第一リスク値計算部3は通知対象受付部2より受け取った通知対象者のリスク値を、管理者の観点で評価したものとして第一リスク値を計算したうえで、第一リスク値を提示決定部6へと出力する。
【００２０】
第二リスク値計算部4は通知対象受付部2より受け取った通知対象者のリスク値を、通知対象者自身の観点（及び後述するような通知対象者の親族その他の関連者）で評価したものとして、第二リスク値を計算したうえで、第二リスク値を提示決定部6へと出力する。ここで、後述するように第二リスク値は１通りのみの値として算出されるのではなく、クラスタリング部1で得られたクラスタリング結果等に応じて一連の値が算出され、それぞれが提示決定部6へと出力される。
【００２１】
上記のように、第一リスク値計算部3は管理者の観点での第一リスク値を、第二リスク値計算部4は通知対象者の観点での第二リスク値を、それぞれ算出する。当該算出においては後述するようにリスク心理学の枠組みにおいて各因子を評価する手法が採用され、各計算部3,4では当該リスク心理学の枠組みのもとでそれぞれ管理者観点及び通知対象者観点における各因子を算出したうえで、各因子の総合スコアとしてそれぞれ第一リスク値及び第二リスク値を算出する。
【００２２】
当該算出するために、図１に示すように各計算部3,4は共通のモジュール構成を含む。すなわち、第一リスク値計算部3は、管理者の観点での恐ろしさ因子を計算する第一恐ろしさ因子計算部31と、管理者の観点での未知性因子を算出する第一未知性因子計算部32と、管理者の観点での信頼性因子を算出する第一信頼性因子計算部33と、以上の各部31,32,33で算出された管理者の観点での恐ろしさ因子、未知性因子及び信頼性因子の総合スコアとしての第一リスク値を算出する第一総合計算部34と、を備える。
【００２３】
また同様に、第二リスク値計算部4は、通知対象者の観点での恐ろしさ因子を計算する第二恐ろしさ因子計算部41と、通知対象者の観点での未知性因子を算出する第二未知性因子計算部42と、通知対象者の観点での信頼性因子を算出する第二信頼性因子計算部43と、以上の各部41,42,43で算出された通知対象者の観点での恐ろしさ因子、未知性因子及び信頼性因子の総合スコアとしての第二リスク値を算出する第二総合計算部44と、を備える。
【００２４】
データベース5は、上記の第一リスク値計算部3及び第二リスク値計算部4がそれぞれのリスク値を計算するための各因子を算出する際に必要となる情報を予め記録しておき、各部3,4の各モジュール31,32,33,41,42,43が算出を行うに際して、必要な情報を参照に供する。なお、データベース5で記録しておく情報の詳細については、当該各モジュール31,32,33,41,42,43の詳細説明の際に併せて説明する。
【００２５】
提示決定部6は、通知対象受付部2で管理者より受け付けた各通知対象者に関して、その健康状態の通知を行うに際して、適切に行動改善等を促す（すなわち、通知対象者に行動改善等の意欲を喚起する）ことができるような通知の態様を決定すると共に、当該決定した態様にて実際に通知を行う。ここで、詳細は後述するように、各通知対象者に関して第二リスク値計算部4で計算した一連の第二リスク値がそれぞれの通知態様に対応しており、各通知対象者に関して、第一リスク値計算部3より受け取った第一リスク値に最も近い第二リスク値が算出されているような通知態様を、適切な行動改善等を促すことのできるものとして決定する。
【００２６】
なお、当該決定は上記の実施形態の他にも種々の実施形態が可能であり、管理者等が予め設定しておくポリシーに従って適切な通知態様の決定を行うことができる。例えば、上記では第一リスク値に対して「最も近い」第二リスク値に対応するものとして決定したが、さらに条件を課して、第一リスク値「以上の値の」第二リスク値のうちで「最も近い」ものとして決定してもよい。
【００２７】
図２は、一実施形態に係る提示装置10の動作のフローチャートである。図３は、図２のステップを説明するための模式的な例を示す図である。以下、適宜図３を参照しながら、図２の各ステップを説明することで、図１の各部の詳細を説明する。
【００２８】
ここでまず、図２の各ステップを説明するための前提として、上記の第一リスク値及び第二リスク値という形で本発明において評価手法として利用している、リスク心理学の考え方を説明する。
【００２９】
結論から述べると、第一リスク値は管理者の感じているリスク値を数値化したものであり、リスク心理学における「専門家によるリスク評価」に対応する。また、一連の通知態様に対して算出される第二リスク値はそれぞれの通知態様で実際に通知がなされたとする際に通知対象者が感じるであろうリスク値を数値化したものであって、リスク心理学における「一般人の感じる安心感」（の裏返しとしてのリスク評価）に対応する。
【００３０】
リスク心理学では、上記の「専門家によるリスク評価」と「一般人の感じる安心感」との不一致に対する研究がなされ、専門家によるリスク評価の基本要素と、一般人のリスク認知を支える要因が異なることを見出している。リスク認知の要因として、「恐ろしさ因子」と「未知性因子」があると言われている。さらに近年では情報提供主体の「信頼」も重要視されている。
【００３１】
そこで本発明においては、専門家及び一般人の両者に関してこれらの因子をモデル化し、これらの因子の関数として主観リスク値を求める。具体的には、モデル化された各因子を前述のモジュール31,32,33,41,42,43において計算し、第一リスク値計算部3の第一総合計算部34で管理者（専門家）の主観リスク値として第一リスク値を算出し、第二リスク値計算部4の第二総合計算部44で通知対象者（一般人）の主観リスク値として第二リスク値を算出する。さらに、これらに不一致が生じないような通知態様を提示決定部6において決定する。従って、管理者の感じる第一リスク値に可能な限り近い値の第二リスク値を通知対象者に感じさせるような通知態様により、適切な強さで（リスクについての過度の恐れを与えることなく、また、リスクを誤って軽視することない形で）通知対象者に行動変容を促すことが可能となる。
【００３２】
なお、リスク値と行動変容（すなわち意思決定）との関係は、以下のようにモデル化することができる。本発明においては当該モデルに従い、リスク値の評価により行動変容を促すことを可能とする。
【００３３】
ある健康状態のラベル（クラスタ）、例えば「糖尿病予備群」といった状態を特定して誰か（本人、家族等）に提示する際に、感情が発生する。その感情が発生した結果、意思決定が行われる。意思決定とは例えば、精神疾患予備群と判定された人の人事評価を下げる、といったものである。つまり意思決定を行うかどうかで状態が2つに分かれる。例えば、「糖尿病予備軍」というラベルを付与された際に、そのリスクを過小評価してしまい、大した対策を行わない場合や、「精神病」というラベルを付与された際に、第三者がそのリスクを過大評価してしまい、人事評価を下げてしまう場合等がある。どちらも実際のリスクと自らが感じる主観リスク値に差が生じるためである。
【００３４】
意思決定を行った場合（人事評価を下げたとき）の逸失利益・コストをwg、意思決定を行わなかった場合（これまでと変わらない人事評価をした場合）の逸失利益・コストをwbとして、対象者の健康状態を疑う（精神疾患ではないかと疑い、評価を下げる）確率をpとすると、それぞれの状態におけるコストの期待値は、意思決定して評価を下げた場合はwg×pであり、逆に意思決定せず評価を維持した場合はwb×(1-p)となる。この期待コストの大小によって、意思決定が行われると仮定する。なお、wg、wbは見方を変えれば重みとなる。もし双方の重みが同じならば、疑う確率の大小だけで判断されることになる。（つまり、悪感情が発生する（疑われる）こと自体をさけたい場合にはこの重みを等しくすれば良い。）ここで、この確率pの設計について考える。確率pは対象者の感じる主観的リスク値によって決定されると考える。主観的リスク値をs_rとすると、任意関数Jを用いて、p=J(s_r)となる。
【００３５】
すなわち、主観的リスク値は関数J（一般に増加関数）によって行動変容（意思決定）する確率pと1対1に対応しているので、本発明においては行動変容を促す度合いを定量化したものとして、リスク値を利用する。なお、上記の説明は管理者（専門家）の立場での意思決定の場合を例としたが、通知対象者（一般人）の立場においても同様である。本発明によれば、管理者が健康状態を改善すべき旨を通知する意思決定を行うのと同じ強さで、通知された対象者においても健康状態の改善を行う意思決定を促すようにすることができる。
【００３６】
以上、前提事項を説明したので、以下、図２の各ステップを説明する。
【００３７】
ステップS1では、提示装置10が動作するための事前準備として、当該動作に必要となるデータ収集が行われてから、ステップS2へと進む。当該データ収集は、管理者等がマニュアル等で実施すればよく、クラスタリング部1でクラスタリング対象となる一連の医療データと、データベース5に記録されるデータと、が収集される。取集される各データの詳細については後述する。
【００３８】
ステップS2では、管理者等が予め設定した一連の粒度、すなわち一連のクラスタ数で、クラスタリング部1が医療データのクラスタリングを行い、各粒度でのクラスタリング結果を得てから、ステップS3へと進む。ここで、当該クラスタリング結果の各クラスタにおいて、管理者が通知しようとしている特定の疾病の発症率も求めたうえで、ステップS3へと進む。
【００３９】
なお、当該クラスタリングの詳細については後述するが、クラスタリング対象となる個別サンプルはクラスタリング部1に入力される一連の医療データより得られる、各対象者Xの各年代nにおける健康状態を反映したデータD(X,n)であり、これら一連のサンプルD(X,n)を分類した結果が得られることとなる。発症率に関しては、各クラスタにおいて特定疾病を特定年数経過した後に発症するサンプル割合（例えば１年後に糖尿病を発症するサンプル割合）として、各クラスタに属するサンプルの実績値によって求めればよい。
【００４０】
また、上記のようにクラスタリング結果の各クラスタに属する各サンプルの実績値として発症率を定める他、クラスタリング結果に対して管理者等の手で解析を行った結果として各クラスタの発症率を定めてもよい。例えば、クラスタリング結果の各クラスタ間の遷移確率（１年ごとの遷移確率）を求め、クラスタリング結果のうち既に発症していると判定されるクラスタ（発症クラスタ）を決定したうえで、各クラスタにおいて特定年数を経過後に当該発症クラスタへと遷移している確率を発症率として定めてもよい。
【００４１】
図３では、[1]に、ステップS2におけるクラスタリング部1によるクラスタリング結果の模式的な例が示されており、ここでは一連の粒度（クラスタ数）として、2,3,4,5の4通りを設定しておいた際に、それぞれのクラスタリング結果が結果CR2（クラスタC21及びC22の2クラスタ）、結果CR3（クラスタC31,C32,C33の3クラスタ）、結果CR4（クラスタC41,C42,C43,C44の4クラスタ）及び結果CR5（クラスタC51,C52,C53,C54,C55の5クラスタ）として示されている。なお、図３に示し後述する[2],[3],[4-1],[4-2]は、当該[1]の例に対応する例となっている。
【００４２】
ステップS3では、管理者が、ステップS2で得られた一連の粒度におけるクラスタリング結果の中から、管理者自身の判断により、健康状態に関する通知を行うための適切な粒度のクラスタリング結果を選択すると共に、当該クラスタリング結果におけるいずれのクラスタを健康状態に関する通知の対象とするかを決定し、当該決定されたクラスタに属するいずれの対象者を通知対象とするかを決定してから、ステップS4へ進む。
【００４３】
なお、粒度を特定することにより用いるクラスタリング結果を決定し、且ついずれのクラスタを通知対象とするかも決定した場合、基本的には、当該決定されたクラスタに属する全ての対象者を通知対象とすればよいが、管理者の判断によりその一部分のみを通知対象とするようにしてもよい。
【００４４】
なお、ステップS3で管理者が自身の判断により一連の選択や決定を行うに際しては、実際にステップS2で得られた一連のクラスタリング結果を自身で確認したうえで、当該ステップS3の判断を下せばよい。図３では[2]に、[1]の一連のクラスタリング結果CR2〜CR5を確認したうえで、その中から粒度=3の際の結果CR3を通知に用いるものとして決定し、且つ、当該結果CR3の中からクラスタC31を通知対象として決定することの例が示されている。
【００４５】
当該確認においては基本的には、各粒度のクラスタリング結果の各クラスタにおいて、所属サンプルの特定疾病の発症率を確認し、また、所属サンプルの実際のデータ内容を確認するなどして、特定疾病に関する分類が適切になされているものがどれであるかを管理者自身で判断するようにすればよい。
【００４６】
図３の[2]では当該確認した例として、各結果CR2〜CR5において特定疾病の発症率が最も高いクラスタがC21〜C51であり、発症率がそれぞれ30%,40%,60%,80%である場合が表形式で示されている。管理者は当該表において灰色で塗って示すように、結果CR3を通知用の結果として採用し、その中で最も発症率が高く40%であるクラスタC31を通知対象として決定している。このような判断は例えば、結果CR2ではクラスタリングが粗すぎる、結果CR4,CR5等ではクラスタリングが精密すぎて既に発症していて改善見込みがない、等の考察を管理者自身が行うことによって下される。
【００４７】
なお、結果CR3におけるクラスタC31に加えクラスタC32も通知対象として決定したり、また、結果CR3におけるクラスタC31に加え結果CR4におけるクラスタC41も通知対象として決定したり、といったような2以上の複数選択もステップS3では可能であるが、当該複数選択した場合であっても、１つのクラスタリング結果における１つのクラスタについて選択した場合の提示装置10による処理（すなわちステップS4以降の処理）を当該選択した複数についてそれぞれ同様に実施することにより、通知が可能である。従って以下では説明の簡略化のために、ステップS3における選択はある１つのクラスタリング結果のある１つのクラスタであるものとして説明を続ける。
【００４８】
ステップS4では、ステップS3で選択された特定粒度のクラスタリング結果における特定クラスタに属する通知対象者に関して、第一リスク値計算部3がその第一リスク値を計算してから、ステップS5へ進む。
【００４９】
当該計算される第一リスク値は、前述のように管理者の観点でのリスク値となる。その計算の詳細については後述する。図３の例では[2]の表の最も下段に結果CR3のクラスタC31について計算したリスク値が「60」となった例が示されている。
【００５０】
なお、図３の[2]では比較用に、仮に選択されなかったその他の結果CR2,CR4,CR5について最も発症率の高いクラスタC21,C41,C51でリスク値を計算したとする場合に、値が「50,70,80」となることが示されている。ステップS3における管理者の判断においては、各結果の各クラスタに対して第一リスク値計算部3でこのように第一リスク値を計算したものを参照するようにしてもよい。
【００５１】
図２に示すように、ステップS5〜S8は繰り返し処理のループとなっており、ステップS3で決定された通知対象者につきそれぞれ、当該繰り返し処理が１回ずつ実施されることとなる。ステップS5では当該繰り返し処理の対象となる通知対象者の中から、処理が未完了である任意の１人を処理対象に設定してから、ステップS6へ進む。
【００５２】
ステップS6では、直近のステップS5で選択された通知対象者に関して、第二リスク値計算部4が、一連の通知態様におけるそれぞれの第二リスク値を計算してから、ステップS6へと進む。
【００５３】
ここで、第二リスク値を計算するための一連の通知態様の設定について、第一実施形態においては、ステップS2で実施した一連の粒度のクラスタリング結果のいずれで通知するかによって設定することができる。第二実施形態では、第一実施形態における粒度の設定に加えてさらに、通知対象者にその健康状態の通知を実際に行うのを誰とするか（提示対象者を誰とするか）によって設定することができる。
【００５４】
当該第一実施形態及び第二実施形態の例については、当該図２のフローの説明を終えてから説明する。また、第二リスク値の計算の詳細については後述する。
【００５５】
ステップS7では、直近のステップS5で選択された通知対象者に関して、ステップS6で計算された一連の第二リスク値のうち、ステップS4で計算された第一リスク値に最も近いものがどれであるか（最適な結果がどれであるか）を提示決定部6が決定し、当該決定された第二リスク値に対応する通知態様によって、通知対象者への健康状態の通知を行ってから、ステップS8へと進む。
【００５６】
当該最適な結果の決定に際しては前述のように、「最も近い」という条件にさらに「第一リスク値以上の第二リスク値の中で」という条件を課すなど、種々のポリシーを適用してよい。
【００５７】
当該通知は、対象者の健康状態をテキスト情報などの形で通知するようにすればよい。ステップS6が第一実施形態で実施された場合であれば、最適な結果としての第二リスク値が与えられた際のクラスタリング結果において、通知対象者の所属するクラスタにおける特定疾病の発症率を通知するようにすればよい。また、ステップS6が第二実施形態で実施された場合であれば、最適な結果としての第二リスク値が与えられた際のクラスタリング結果において、通知対象者の所属するクラスタにおける特定疾病の発症率を通知することを、最適な結果としての第二リスク値が与えられた際の提示対象者に提示するようにすればよい。
【００５８】
ここで、具体例は後述するが、第一実施形態では、通知対象者に対して直接、電子メール等のテキスト情報で自身の健康状態が通知される。第二実施形態では、通知対象者に対して直接通知したのでは健康改善の意欲を促す効果がないということが見込まれる（当該ステップS7で一連の第二リスク値を確認した結果としてそのように見込まれる）ことから、通知対象者の関連者（例えば配偶者など）に、通知対象者の健康状態を通知したうえで、同時に、通知対象者に当該関連者からその健康状態を通知するような依頼が行われる。当該依頼も、テキスト情報などの形で行うようにすればよい。
【００５９】
従って、第二実施形態においては、通知対象者が直接、電子メール等のテキスト情報で自分自身の健康状態の通知を受けるのではなく、別の人から直接口頭で、あるいは当該別の人が送信する電子メール等によって、自身の健康状態の通知を受ける。後述するように当該第二実施形態は、リスク心理学における信頼性因子の考慮により、通知対象者に対してより効果的に健康改善の意思決定を促す効果を奏するものである。
【００６０】
ステップS8では、ステップS3で決定された全ての通知対象者に関して以上のステップS5〜S7の処理が完了しているか否かが判断され、完了していれば当該図２のフローは終了し、完了していなければステップS5に戻り、未完了の通知対象者を処理対象として設定したうえで、ステップS6以降の処理を継続するようにする。
【００６１】
図３の[3]と[4-1],[4-2]はそれぞれ、第一実施形態及び第二実施形態でステップS6,S7を実施する場合の例を示している。
【００６２】
図３の[3]では、ステップS1〜S4の結果が[1],[2]のようになる場合に、ある通知対象者Aについて第一実施形態により、一連の粒度2,3,4,5に関してそれぞれステップS6で計算した第二リスク値が表形式で示され、灰色に塗って示すように、ステップS7では粒度4の結果CR4によって当該通知対象者Aへと自身の健康状態の通知が行われる例が示されている。
【００６３】
すなわち、[3]に示すように、結果CR2,CR3,CR4,CR5で通知対象者Aに通知を行うとする際の第二リスク値はそれぞれ、「41,52,61,73」と計算されている。これに対して、管理者の側では[2]に示すように、結果CR3を採用することでリスク値「60」を感じているので、本来であれば、通知対象者Aについても同結果CR3で「Aさんは糖尿病の発症率40%のクラスタC31に属すると判定されましたので、生活習慣を改善しましょう」という形で通知を行うことが理想である。しかしながらこのように通知したとすると、通知対象者Aにおいては、[3]に示すようにリスク値「52」しか感じないこととなり、管理者の側の感じているリスク値「60」に足らず、意思決定を促す効果が不十分となってしまう。そこで、管理者の側の感じているリスク値「60」に最も近い（且つ60以上である）リスク値「61」を感じさせることが可能な結果CR4で「Aさんは糖尿病の発症率60%のクラスタC41に属すると判定されましたので、生活習慣を改善しましょう」という形で通知を行うようにする。
【００６４】
なお、上記の例は、通知対象者Aは結果CR4においても最も危険な（発症率が最も高い）クラスタC41に属しているとした際の例であって、この場合、通知は上記のように「Aさんは糖尿病の発症率60%のクラスタC41に属すると判定されましたので、生活習慣を改善しましょう」となる。通知対象者Aが結果CR4において別のクラスタに属しているのであれば、当該属するクラスタ及びそのクラスタにおける発症率によって通知がなされる。例えばクラスタC42に属しておりその発症率が50%であったとすれば、「Aさんは糖尿病の発症率50%のクラスタC42に属すると判定されましたので、生活習慣を改善しましょう」という通知がなされることとなる。
【００６５】
また、詳細を後述するように、[3]に例示するようなリスク値は、通知対象者Aが各結果CR2,CR3,CR4,CR5において所属しているクラスタに基づく値として算出されることとなる。
【００６６】
一方、図３の[4-1],[4-2]では、ステップS1〜S4の結果が[1],[2]のようになる場合に、ある通知対象者Bについて第二実施形態により、一連の粒度2,3,4,5及び一連の情報提示の候補者に関してそれぞれステップS6で計算した第二リスク値が表形式で示されている。ここで、一連の情報提示の候補者とは、まず当該候補者に対して通知対象者B（Bさん）の健康状態を提示したうえで、当該候補者からBさんに向けてBさんの健康状態の説明を行うようにしてもらうことを想定した候補者である。なお、候補者がBさん本人に決定された場合は、第一実施形態の場合と同様にBさんに直接、その健康状態の通知が行われることとなる。
【００６７】
図３の[4-1],[4-2]の例では、当該一連の候補者として、Bさん本人及びBさんの親族であるCさんの2名を設定した場合に、一連の第二リスク値が計算される例が示されている。すなわち、[4-1]では候補者Bさん（通知対象者Bさん本人）に通知する場合における、一連の粒度2,3,4,5で健康状態を通知する際の第二リスク値がそれぞれ「32,39,45,50」となる例が示されている。また、[4-2]では候補者C（本人Bさんの親族）を経由してBさん本人に通知する場合における、一連の粒度2,3,4,5で健康状態を通知する際の第二リスク値がそれぞれ「41,53,62,70」となる例が示されている。
【００６８】
管理者の側では[2]に示すように、結果CR3を採用することでリスク値「60」を感じているので、本来であれば、Bさんに直接通知してこれと同じリスク値を感じるようにさせることが理想である。しかしながら[4-1]に示すようにBさんにはどのように通知してもリスク値「60」を感じさせることができない。例えば最もリスクの高いクラスタリング結果CR5で「Bさんは発症率80％のクラスタCR51に属すると判定されましたので、健康状態を改善しましょう」とBさん本人に直接通知したとしても、リスク値「50」しか感じさせることができない。
【００６９】
そこで、[4-2]に示すように、親族であるCさんから通知してもらうことで、より高いリスク値を感じさせるようにすることができる。具体的には、灰色で塗って示すように、結果CR4で「Bさんは発症率60％のクラスタCR41に属すると判定されましたので、健康状態を改善しましょう」という内容を親族CさんからBさん本人に伝えるようにすることで、管理側の感じるリスク値「60」に最も近いリスク値「62」をBさんに感じさせるようにすることができ、健康改善の意思決定を促すことができる。
【００７０】
なお、以上の図３の[3]及び[4-1],[4-2]の例は、[3]に示す管理者の側で選んだ結果CR3でそのまま通知対象者に通知したとしても、通知対象者の側の感じるリスク値が管理者の側の感じているリスク値に足りないため、より高い本来のリスク値を感じさせるような通知を行う決定の例となっていた。すなわち、そのままでは通知対象者にリスクが過小評価される場合に対処する例となっていた。
【００７１】
これと同様で全く逆に、リスクが過大評価される場合にも本発明により統一的に対処可能である。すなわち、管理者の側で選んだ結果でそのまま通知対象者に通知すると、管理者の側で感じているリスク値よりも高い過剰なリスク値を通知対象者に感じさせてしまうという場合にも対処可能である。このような場合であっても、第二リスク値計算部4で計算される一連の第二リスク値の中から第一リスク値に近いものを探すという同様の処理（図２のステップS7）により、通知対象者に本来のリスク値（管理者の感じているのと同様のリスク値）を感じさせるような態様による通知を行うことが可能である。
【００７２】
以下、以上の図３の例におけるような適切な通知態様の自動選択を可能としている、管理者の側の感じる第一リスク値と通知対象者の側の感じる第二リスク値の計算の詳細、すなわち、第一リスク値計算部3及び第二リスク値計算部4の詳細を説明する。
【００７３】
概要説明の際に前述の通り、両計算部3,4は共にリスク心理学の枠組みで、各立場（管理者の立場及び通知対象者の立場）における主観リスク値を計算する。リスク心理学において、主観リスク値s_r=f(F,U,T)とモデル化される。ここでF=恐ろしさ因子、U=未知性因子、T=信頼であり、fは所定関数（ただし、恐ろしさ因子F及び信頼Tに関して増加関数であり、未知性因子Uに関して一実施形態では減少関数）である。なお、後述するように別の一実施形態では、特定条件が満たされる場合には所定関数fとしてUの減少関数を採用するようにし、当該特定条件が満たされない場合には所定関数fとしてUの増加関数を採用する（つまり、特定条件が満たされるか否かで関数fがUの減少関数又は加関数のいずれとなるかが切り替わる）ようにしてもよい。
【００７４】
すなわち、第一リスク値計算部3では、管理者の立場での主観リスク値s_rを計算して、第一リスク値として出力する。このため、管理者の立場での恐ろしさ因子Fを第一恐ろしさ計算部31が計算し、管理者の立場での未知性因子Uを第一未知性因子計算部32が計算し、管理者の立場での信頼性因子Tを第一信頼性因子計算部33が計算し、以上計算された管理者の立場での各因子F,U,Tに上記の所定関数fを適用することで、第一総合計算部34が管理者の立場での主観リスク値s_r=f(F,U,T)を計算して第一リスク値として出力する。
【００７５】
全く同様に、第二リスク値計算部4では、通知対象者の立場での主観リスク値s_rを計算して、第二リスク値として出力する。このため、通知対象者の立場での恐ろしさ因子Fを第二恐ろしさ計算部41が計算し、通知対象者の立場での未知性因子Uを第二未知性因子計算部42が計算し、通知対象者の立場での信頼性因子Tを第二信頼性因子計算部43が計算し、以上計算された通知対象者の立場での各因子F,U,Tに上記の所定関数fを適用することで、第二総合計算部44が通知対象者の立場での主観リスク値s_r=f(F,U,T)を計算して第二リスク値として出力する。
【００７６】
なお、図３等を参照して説明の通り、第二リスク値は通知態様のそれぞれに応じた値として算出される。
【００７７】
以下、各因子F,U,Tを各立場（管理者の立場及び通知対象者の立場）において計算する詳細を説明する。（なお、各因子の計算主体は上記のように各モジュール31,32,33,41,42,43であるので、説明の簡略化のためにこれら計算主体の言及は省略し、計算の仕方のみを説明する。）通知対象者の立場で計算する際は、各因子F,U,Tは通知態様にも依存する値となる場合があるが、これについてもその計算の詳細を説明する。各計算においてはデータベース5に事前登録される内容が利用される場合があるが、これについてもその詳細を説明する。
【００７８】
（１）恐ろしさ因子Fの計算について
恐ろしさ因子Fは、事象が発生した際のコスト（例えば対象者Aが糖尿病になったときの、自分に対するコスト）と実際の統計的な発症確率により説明されるものと考える。この事象とは、例えば「対象者Aさんが糖尿病になる」という事象、すなわち、管理者が健康改善を促す基準として考えている事象のことである。
【００７９】
具体的にはF=h_F(D,R,pr(cl))として計算することができる。関数h_Fは、前述のfと同様に、所定関数とし、D及びpr(cl)に関して増加関数、Rに関して減少関数とすればよい。ここで、関数h_Fに入力する各値D,R,pr(cl)及びその算出法は次の通りである。
【００８０】
（１−１）Dは、疾病（健康改善を促すために管理者が注目している特定の疾病）の重大さを数値化したものである。疾病の重大さDの算出は、当該特定の疾病に羅患したときの医療費（医療費が高いほど重大な疾病である。）mと、当該特定の疾病に羅患したときの平均余命yと、によって、任意の増加関数g_DによりD=g_D(m,-y)として計算すればよい。すなわち、医療費mが高いほど重大さDが大きく、平均余命yが少ないほど（負号が付された「-y」が大きいほど）重大さDが大きいように計算すればよい。ここで、当該特定の疾病に関する医療費m及び平均余命yは、事前登録データとしてデータベース5に記録しておいたものを利用する。
【００８１】
以上のように重大さD=g_D(m,-y)として計算する場合、m,y共に特定疾病について与えられる固定値であるが、医療費mは管理者立場での値（例えば会社負担の医療費）と通知対象者立場での値（医療機関窓口等における本人負担の医療費）とで一般には異なる値となるため、重大さDは管理者の立場の値と通知対象者の立場で異なる値となる。なお、平均余命yは管理者立場と通知対象者立場とに依存しない値である。
【００８２】
なお、当該特定疾病についての知識の定着度sをさらに考慮して、重大さg_D(m,-y,s)として計算するようにしてもよい。当該定着度sは、特定疾病についての理解度を問う所定項目からなる質問アンケートなどを事前に各個人において実施しておき、その成績として数値化し、データベース5に記録しておくことで、各通知対象者における値を参照できるようにすればよい。管理者立場での定着度sは、当該成績のうち最大値（いわゆる満点の値）として、データベース5に記録しておき、管理者の値として参照すればよい。
【００８３】
また、第二リスク値について前述の第二実施形態を採用する場合、上記の定着度sは通知対象者の本人の値を利用するのに代えて、提示対象者の値を利用するようにしてもよい。提示対象者の特定疾病についての定着度sも、上記と同様にアンケート成績等で算出してデータベース5に記録しておけばよい。
【００８４】
（１−２）Rは、基本的には、第二リスク値について前述の第二実施形態を適用する際に用いるものであり、通知対象者と情報被提示者（例えば、図３の[4-2]の例における本人Bとその親族C）との社会的距離である。
【００８５】
ここで、距離Rの定義に通知対象者と情報被提示者とが一致する場合も含めておくことで、第一実施形態及び第二実施形態のいずれにも対処することができる。なお、第一リスク値の計算の際には、距離Rとしては通知対象者と管理者との距離を採用し、第二リスク値の計算の際に、通知対象者と一連の情報被提示者（対象者本人を含み、管理者は含まなくともよい）との間の各距離を採用すればよい。
【００８６】
具体的に距離Rは、R=g_R(r,d)として計算することができる。ここで、rは一般的な関係を反映した距離であり、dは通知対象者ごとの実情を反映した距離である。このいずれか一方のみを用いて距離Rを計算してもよい。
【００８７】
rは、一般的な関係（例えば「本人とその配偶者」、「本人とその友人」、といった一般的な関係）を距離として固定した数値で表現したものとして（すなわち（対称）行列状の固定テーブルとして）事前に用意しておき、データベース5に記録しておけばよい。
【００８８】
ここで、一般には本人に近い関係にあるほど距離rは小さいものとして固定テーブルを用意するが、さらに次のようなことを考慮して用意してもよい。すなわち、本人が健康改善の行動を取った場合と取らなかった場合とにおける情報被提示者のコスト差の考慮であり、これによって「本人と本人」の距離よりも「本人と配偶者（あるいは家族）」の距離を小さくするように固定テーブルを用意してもよい。（すなわち、本人にとっては健康改善の行動を取ること自体にコスト（運動するために時間を取るコストなど）があり億劫に感じてしまうが、家族などから見ると当該コストは小さく、逆に行動を取らなかった場合のコストの方が大きいといった事情を反映した固定テーブルを用意しておいてもよい。前述の図３の[4-1],[4-2]はこのような例となっている。）
【００８９】
dは、ソーシャルネットワーク、携帯電話等での電話帳上の距離（すなわち関係性ネットワークを作ったときの、対象者へのパスの距離の総和）として計算したものを事前に用意しておき、データベース5に記録しておけばよい。なお、このような関係性ネットワーク上の距離の計算については、既存技術を利用することができる。
【００９０】
なお、g_R(r,d)には所定の増加関数を利用することで、Rの値を距離の大小に連動する（距離が小さい場合にRが大きくなるということがない）ようにすることができる。恐ろしさ因子F=h_F(D,R,pr(cl,n))として計算する際は、距離が小さいほどFの値が大きくなるよう、関数h_Fは変数Rに関して減少関数を採用するようにすればよい。
【００９１】
（１−３）pr(cl)は、通知対象者の健康状態をクラスタに分類した際に、本人が含まれるクラスタclにおける実際の統計的な発症率（確率）である。この模式的な例は図３の表に示した通りであり、クラスタリング部1で得られたクラスタリング結果の各々における実績値（あるいは前述のようにクラスタリング結果を解析して遷移確率等から求めた値）として、確率pr(cl)を求めることができる。
【００９２】
また、図３の[2],[3]の例で示したように、本発明においては管理者の選択したクラスタリング結果に対して別のクラスタリング結果で通知対象者へ通知するという選択の余地が残っており、各結果で通知する際の恐ろしさの変動を当該確率pr(cl)によって自動算出することができる。
【００９３】
なお、この確率pr(cl)は、あまりにもクラスタを構成する人数が少ない場合、信頼度が落ちる。従ってクラスタの人数をnとして、pr(cl,n)と書きなおしたものを採用するようにしてもよい。具体的には、クラスタの数nが小さい場合に、実績値pr(cl)よりも一定割合だけ小さくなるような事前設定として、pr(cl,n)を用意しておけばよい。例えば、「pr(cl,n)=pr(cl)×「nに依存する補正項」」とし、当該補正項をnが小さい場合にpr(cl)の値をより小さくするような補正項として事前に設計しておけばよい。
【００９４】
（２）未知性因子Uの計算について
リスク心理学においては、未知性因子は事象によって異なる。本発明においては事象として「ある通知対象者が特定の疾病を発症すること」を採用している。そこで、未知性因子Uを「疾病に対する客観的なリテラシー（知っている度合い）」、と「情報被提示者の通知対象者に対する客観的なリテラシー（知っている度合い）」により決定されるものとする。各リテラシー（知っている度合い）が大きいほど未知性因子U（知らない度合いＵ）は小さくなるものとして未知性因子Ｕを定義する。
【００９５】
（２−１）
疾病に対するリテラシー(Lとする)を推定するための観測量（関数の入力値として利用される観測量）の例は以下の通りである。
・ヘルスリテラシーのアンケートスコア:qとする
・疾病履歴（レセプト情報）：rhとする（ベクトル）
従って、L=g_L(q,rh)となる。なお、ヘルスリテラシーは、教育によってある程度操作が可能である。
【００９６】
ここで、q,rh共に通知対象者ごとに事前に取得してデータベース5に記録しておく。管理者の立場での第一リスク値を計算する際、そのスコアqとしては前述の定着度sをアンケート取得した際におけるのと同様に、最高値を採用すればよい。これにより、通知対象者のヘルスリテラシーが当該最高値より低いほど、通知対象者が感じる第二リスク値が小さくなるようにすることができる。このため、リテラシーＬの関数g_L(q,rh)はスコアqに関して増加関数とすればよい。レセプト情報rhについては、管理者立場と通知対象者立場とに依存せず、当該通知対象者の情報が利用してもよいし、管理者立場では特定疾病に対する心配のない健常者のレセプト情報を用いるようにしてもよい。そして、疾病履歴rhが深刻なものであるほど、リテラシーLが小さくなるよう、リテラシーＬの関数g_L(q,rh)をrhに関してルールベースで用意しておけばよい。
【００９７】
（２−２）
「情報被提示者の通知対象者に対するリテラシー」（Oとする）を推定するための観測量の例は次の通りである。すなわち、上記（１−２）の場合と同様に「通知対象者と情報被提示者との関係・距離」に対する観測量（r,d）を得てデータベース５に登録しておいて利用すればよい。減少関数g_Oを用いてO=g_O(r,d)と計算することで、より近い関係であり、従って情報被提示者が通知対象者をよりよく知っているほど、リテラシーOが大きくなるようにするができる。また例えば、リテラシーOを前述の距離Rに対する減少関数として計算してもよい。
【００９８】
以上、（２−１）、（２−２）の観測量により、未知性因子UはU=h_U(L,O)と計算することができる。h_Uは所定の減少関数である。すなわち、各リテラシーL,Oが大きいほど未知性因子Ｕが小さく、結果として、Ｕに関して減少関数とする一実施形態では主観リスク値s_r=f(F,U,T)は大きくなる。
【００９９】
なお、上記のように主観リスク値s_r=f(F,U,T)を未知性因子Uに関して減少関数として計算する一実施形態は、通知対象者のリテラシーでは特定疾病のリスクが軽視されているということが（管理者等の立場において）事前にわかっている場合に好ましい実施形態であり、その逆に通知対象者のリテラシーにて特定疾病のリスクが過剰評価されている場合には必ずしも好ましいとは限らない。そこで、通知対象者のリテラシーが軽視又は過剰評価のいずれの側にあっても、提示決定部6において適切な通知がなされるようにすることが可能になるような一実施形態として、主観リスク値s_r=f(F,U,T)の関数fを未知性因子Uに関して減少関数又は増加関数として場合分けして使い分けるようにしてもよい。
【０１００】
具体的には、以下の[手順1]及び[手順2]のような事前計算を行うことで自動で場合分け判定を行えばよい。
【０１０１】
[手順１] 管理者立場での主観リスク値を、未知性因子Uに仮の値として所定の最小値Uminを与えることでs_r=f(F,U,T)により計算し、「仮の」第一リスク値として計算する。同じく、通知対象者立場での主観リスク値を未知性因子Uに、管理者における値と同じの、仮の値としての所定の最小値Uminを与えることでs_r=f(F,U,T)により計算し、「仮の」第二リスク値として計算する。
【０１０２】
なお、未知性因子の最小値Uminは事前に与えられる所定値とすればよいが、例えば各リテラシーL,Oがそれぞれ事前に与えられた最大値Lmax, Omax（管理者及び通知対象者において共通値として与える仮の所定最大値）となる場合の値Umin=h_U(Lmax,Omax)を採用すればよい。これらの値はデータベース5に登録しておけばよい。
【０１０３】
ここで、上記の仮の第一リスク値及び仮の第二リスク値の計算において、所定関数fとしては、Uの減少関数を用いればよい。また、U=Uminとして（いわば仮想的に）与えた引数以外の引数であるF及びTについては、管理者立場及び通知対象者立場での実際の値を与えるようにすればよい。ただし、通知するためのクラスタの設定については、通知対象受付部2で受け付けた管理者の指定した１つのクラスタをそのまま、通知対象者においても採用することで、通知対象者に関して１通りのみの仮の第二リスク値を求める。（一連のクラスタにつきそれぞれ仮の第二リスク値を算出するということは行わない。）
【０１０４】
[手順2] 上記計算した管理者立場の仮の第一リスク値が、通知対象者立場の仮の第二リスク値より大きければ、通知対象者がリスクを軽視してしまうことに対処可能とすべく、所定関数fとして未知性因子Uの減少関数を採用する。（Uの減少関数を採用する場合、U= h_U(L,O)が減少関数であることから、関数fはリテラシーL,Oの増加関数となる。）逆に、仮の第一リスク値が仮の第二リスク値以下であれば、通知対象者がリスクを過剰評価してしまうことに対処可能とすべく、所定関数fとして未知性因子Uの増加関数を採用する。（Uの増加関数を採用する場合、U= h_U(L,O)が減少関数であることから、関数fはリテラシーL,Oの減少関数となる。）
【０１０５】
なお、以上より明らかなように、さらに別の一実施形態として次も可能である。すなわち、通知対象者のリテラシーでは特定疾病のリスクが過剰評価されているということが（管理者等の立場において）事前にわかっている場合等には、上記[手順1],[手順2]の場合分けを行うことなく常に、所定関数fとして未知性因子Uの増加関数（すなわち、リテラシーL,Oの減少関数）を採用するようにしてもよい。
【０１０６】
（３）信頼性因子Tの計算について
信頼の定量化は一般的には困難であるが、ここでは（１−２）の距離Rと同様に、人間関係ネットワーク上での関係から定義されるものとし、データベース5に事前登録された情報を用いてT=g_T(r,d)として計算すればよい。g_Tは所定の減少関数である。つまり、距離Rが小さく信頼性因子Tが大きいほど、Tに関して増加関数である主観リスク値s_r=f(F,U,T)も大きくなる。
【０１０７】
なお、距離Rを計算する際に既存技術でソーシャルネットワーク上の距離を計算する際に、コミュニケーション実績などを考慮した計算を行うようにすることで、信頼性因子Tの定量化に寄与するようにしてもよい。
【０１０８】
以下、提示装置10を効果的に動作させることに関連した注意事項を述べる。
【０１０９】
まず、上記における「恐ろしさ因子」と「未知性因子」は、あくまでも本人（通知対象者本人）が認識・感じている度合いであり、「未知性因子」に関してはリテラシーによってその値が変化する。
【０１１０】
また、通知対象者における主観リスク値と実際のリスク値（管理者立場でのリスク値）にずれがあった場合に、それを正しい認識に修正するように関数を設計する必要がある。主観リスク値が大きすぎる場合には、未知性因子を減らしたり、コストに対する正しい認識を与えたりする。主観リスク値が小さすぎる場合には、未知性因子を増やしたり（本人が知っていると思っていることに対して正しい認識を与える）、コストに対する正しい認識を与えたりする。
【０１１１】
本発明におけるポイントは、関数を設計した上で上記の恐ろしさ因子の値を変化させる事象発生確率pr(cl)、全ての因子に影響を与える対象者との関係（伝える人、情報被提示者）を選択することで主観リスク値・被疑確率を変化させることにある。具体例は図３の[3]で示した通りである。さらに未知性因子に影響を与える疾病リテラシーを事前に提供することで、さらなる効果向上が見込める。
【０１１２】
また、本人に通知する際にクラスタの粒度をいくら変化させても効果がない可能性が計算上ありうるが、信頼の高い人を一度介して情報を伝える（家族に結果を伝え、家族を経由して伝えてもらう等）ことで、本方式では主観リスク値が変化する可能性もある。具体例は図３の[4-1],[4-2]で示した通りである。
【０１１３】
以下、本発明における補足的事項を説明する。
【０１１４】
（補足１）クラスタリング部1におけるクラスタリングに関して
【０１１５】
図４は、クラスタリング部1の機能ブロック図であり、図示するように文書化部11及び分類部12を備える。
【０１１６】
文書化部11では、クラスタリング部1（の分類部12）によるクラスタリングのための入力データとしての全医療データを読み込み、当該全データを構成する各対象者Xの各年代n（年齢n）における文書化された医療データD(X, n)を生成して分類部12へと出力する。
【０１１７】
当該医療データD(X, n)への文書化とは、周知のバグオブワード(bag of words)の形式、すなわち所定の各単語の頻度（出現回数）を要素とする文書ベクトルの形式へ変換することであり、データD(X, n)は対象者Xのn歳時点での健康状態を反映したベクトルとなっている。後段側の分類部12でのクラスタリングを可能とするための前処理として、当該文書化がなされる。具体的には以下の通りである。
【０１１８】
まず、入力される全医療データは、一連の対象者の一連の時期における健康状態を評価したものであり、具体的には例えば健康組合等のもとで実施される健康診断結果や、医師による問診の結果、あるいはレセプト（診療報酬明細書）等やこれらの組み合わせを用いることができる。
【０１１９】
あらかじめ、当該医療データに記載されている、あるいは、記載されうることが既知の健康状態を表す所定の複数m個の単語i1, i2, …, imを用意しておき、文書化部11において対象者Xのn歳における医療データのテキストを解析することで、単語i1, i2, …, imの頻度ベクトルとして健康状態を表すベクトルD(X, n)を生成することができる。
【０１２０】
例えば、問診データ等における特定の疾病の名称に相当する単語ibが対象者Xのn歳の医療データに存在すれば、ベクトルD(X, n)の当該ibの要素の値を「1」とし、存在しなければ同要素の値を「0」とすることができる。レセプトデータ等における処方された薬剤名などの単語ibについても同様に当該単語が存在するか否かで「1」または「0」とすることができる。また、これら単語ibが対象者Xのn歳の医療データにおいて1回以上現れていれば、当該ibの要素の値を当該現れた回数（すなわち頻度）としてもよい。
【０１２１】
また、健康診断データにおける体重や血液検査の結果等、数値で評価される項目については当該項目に応じた所定の単語を用意しておき、評価数値に応じた所定規則（所定関数等）により当該単語の頻度を算出してベクトルD(X,n)の要素の値とすることができる。このような評価数値から単語頻度への変換に関しては、本出願人による特開２０１５−３２０１３号公報（発明の名称：数値データ解析装置及びプログラム）、特願２０１３−１６３２０７号（数値データ解析装置及びプログラム）、特願２０１３−２１７８１７号（数値データ解析装置及びプログラム）を利用してもよい。
【０１２２】
なお、上記のような数値（量的データ）の場合の他、質的データ（例えば、問診票等に記載された喫煙習慣の有無など）の場合も、同様に所定規則により対応する単語の頻度へと変換し、ベクトルD(X,n)の要素の値とすることができる。
【０１２３】
以上のように、単語i1, i2, …, imの各々は、入力される医療データにおける健康状態の評価項目（直接的に評価するもののみではなく、レセプトデータにおける薬剤名のように健康状態を間接的に反映する項目も含む）の各々に対応する単語であり、対象者Xのn歳における当該評価結果に対して所定規則（単語i1, i2, …, imの各々に個別規則を用意しておくことができる）を適用することで、文書化部11では文書ベクトルD(X, n)を生成する。
【０１２４】
図５に、文書化部11に入力される全医療データの模式的な例を示す。当該例に示すように、入力としての全医療データには欠損があることが想定されている。すなわち、本来は長期データが手に入ることが望ましいが、実際には図５の例のように、数年の短期間に渡るデータしか利用できないということが多い。
【０１２５】
なお、図５の例では、例えばAさんに関しては40歳〜43歳のデータが存在しているので、文書化部11においてAさんの医療データよりD(A,40),D(A,41),D(A,42),D(D43)という4個のデータが出力されることとなる。Gさん、Dさんといったその他の対象者についても同様に医療データが存在する年代分のデータが出力されることとなる。
【０１２６】
分類部12では、まず、上記の文書化部11より出力された一連の対象者Xにおける一連の年代nのデータD(X,n)の全てを対象としてクラスタリングを行う。当該クラスタリングには、潜在トピックモデルに基づくLDA（潜在的ディリクレ配分法）を利用することができる。なお、LDAについては例えば以下の非特許文献１に開示されている。
[非特許文献１] D. Blei, A. Ng, and M. Jordan. Latent Dirichlet allocation. Journal of Machine Learning Research,3:993-1022, January 2003.
【０１２７】
ここで特に、共通の対象者Xであっても年代がn歳、m歳(m≠n)と異なるデータD(X,n),D(X,m)は、別データとしてクラスタリングが行われる。例えば、図５の例におけるAさんの4つの異なる年代におけるデータD(A,40),D(A,41),D(A,42),D(D43)は、4つの異なるデータとしてクラスタリング対象となる。なお、対象者がX及びYと異なるデータD(X, n),D(Y, m)（ここで年齢nと年齢mは同じでも異なっていてもよい）は当然、別データとしてクラスタリング対象となる。
【０１２８】
なお、本発明では、クラスタリング結果の各クラスタにおける発症率を利用するが、各クラスタに属する各データD(X,n)について、「１年後に糖尿病を発症した」等の所定の発症率の計算基準を設けておき、各クラスタにおける実績値として発症率を取得すればよい。すなわち、各クラスタにおける総サンプル数に対して、「１年後に糖尿病を発症した」等の所定基準を満たすサンプル数（発症数）を、発症率として採用すればよい。また前述のように、クラスタリング結果に対して管理者等が遷移確率の計算などを行うことで、「１年後に糖尿病発症クラスタに遷移する確率」等の値を求めて発症率としてもよい。
【０１２９】
（補足２）文書化部11では、入力される健診データその他の医療データを、各対象者Xの各年代nにおける健康状態に対応するバグオブワードとしてのデータD(X,n)に変換するものとして説明したが、入力されるデータが予め当該バグオブワードの形式に変換されている場合、文書化部11は省略されてもよい。
【０１３０】
（補足３）提示決定部6にて健康改善の通知を行うためのメッセージは所定テキスト等をテンプレートとして用意しておくことで生成すればよい。例えば、図３の[2]で結果CR3で「Aさんは糖尿病の発症率40%のクラスタC31に属すると判定されましたので、生活習慣を改善しましょう」という形で通知を行う場合、「40%」の部分と「C31」の部分は実績に応じた値（テキスト）が設定されるようなテンプレートを用意しておき、実績に応じたメッセージが自動生成されるようにすればよい。
【０１３１】
（補足４）各通知対象者につき、親族その他の一連の情報被提示者が誰であるかについては、各通知対象者につき名簿等で事前登録しておき、データベース5に記録しておけばよい。情報被提示者に関して第二リスク値を算出するために必要となる種々の情報についても同様に、データベース5に記録しておけばよい。情報被提示者に対して通知対象者の健康状態の通知を行い、被提示者から通知対象者に実際の通知を行う旨を依頼するためのテキスト等についても、上記（補足３）と同様にテンプレートを用意しておくことで、自動生成するようにすればよい。
【０１３２】
（補足５）上記の（補足３）（補足４）で説明したようなメッセージの通知には、提示決定部6において電子メール等の既存メディアを利用することで通知するようにすればよい。なお、テキスト情報に限らず、当該テキストから自動生成される音声情報で通知するようにしてもよいし、同様に自動生成される動画情報で通知するようにしてもよい。その他、種々の通知メディアを利用可能である。
【０１３３】
（補足６）上記の（補足１）では利用される医療データを形式的な観点から説明したが、実際の全データとしては例えば、特定の健保が実施した現在時点までの直近の数年のデータ等を採用することができる。管理者が健康状態の通知を行う旨の対象とする（すなわち、通知対象受付部2に対象として指定する）のは、当該全データに存在するD(X,n)のうち、年代nが現在時点あるいはデータの存在する直近時点にあるものを対象とすればよい。
【０１３４】
（補足７）図２のステップS6における一連の第二リスク値の計算に関しては、通知対象者に関して一連のクラスタリング結果で計算する第一実施形態と、第一実施形態においてさらに提示対象者（通知対象者本人のみでなくその親族など）を変化させて計算する第二実施形態とを説明した。そして、図３の[4-1],[4-2]の例で説明したように、第一実施形態における通知で行動改善の効果が見込まれない場合であっても、本人以外の提示対象者を介して本人に通知することも許容する第二実施形態によって、行動改善が見込まれた。
【０１３５】
すなわち、第二実施形態は、通知対象者本人以外を介して本人に通知する場合を許容し、提示決定部6における通知態様のバリエーションを増やすことで、第一実施形態における一連の第二リスク値の計算対象を拡充し、結果として第一実施形態よりも効果的に、行動改善を促しうる通知が可能になるようにしたものである。
【０１３６】
全く同様に、図２のステップS6における一連の第二リスク値の計算対象を第一実施形態から拡充し、通知態様のバリエーションを増やす第三実施形態を説明する。第三実施形態では、通知対象者の現状における健康に関するリテラシーL[現状]のみで計算するのに加えてさらに、通知対象者に通知を行う前に健康に関するリテラシー教育を行なったものとして、当該教育によって改善されたリテラシーL[改善後]においても計算する。従って、通知態様のバリエーションは、事前のリテラシー教育が追加されうるという点で、増えることとなる。
【０１３７】
ここで、各通知対象者における現状のリテラシーL[現状]はすなわち、前述の未知性因子Uを計算するための通知対象者のリテラシーＬであり、前述の通りL=g_L(q,rh)としてデータベース5の記録等より求めることができる。また、改善されたリテラシーL[改善後]については、ヘルスリテラシーのアンケートスコアqが事前教育により所定値q[改善後]になるものとして求めればよい。すなわち、各通知対象者につき、現状のアンケートスコアをq[現状]とし、事前教育でスコアがq[改善後]になるものとして、以下のように現状及び改善後のリテラシーを計算すればよい。
L[現状]= g_L(q[現状],rh)
L[改善後]=g_L(q[改善後],rh)
【０１３８】
上記にて、事前教育によって改善されるスコアq[改善後]は、所定値として、あるいはリテラシー教育効果をモデル化した所定関数Eでq[改善後]=E(q[現状])として算出されるものとして、データベース5に登録しておけばよい。なお、上記ではレセプト情報rhは同じ値を用いるものとしているが、これについてもスコアqと同様に、現状スコアrh[現状]と改善後スコアrh[改善後]とを用いることでリテラシーL[現状]及びL[改善後]を計算するようにしてもよい。
【０１３９】
そして、改善されたリテラシーL[改善後]で計算された第二リスク値が図２のステップS7における最適値として決定された場合には、提示決定部6ではまず、通知対象者に対してリテラシー教育を施してリテラシーが改善されたのを確認してから、健康状態に関する通知を行うようにする。（逆に、現状のリテラシーL[現状]で計算された第二リスク値が最適値として決定された場合は、事前のリテラシー教育は省略され、第一実施形態と同様の通知がなされる。）
【０１４０】
ここで、リテラシー教育を施すこと及び当該教育によりリテラシーが改善されたことを確認するためには、提示決定部6において例えば周知のeラーニングの受講通知を通知対象者に対してメール等で行うようにすればよい。そして、ネットワーク上のeラーニング提供サーバにおいて、当該通知対象者に特定疾病に関する教材をウェブページ形式等で提供し、ウェブページ上で選択肢問題等として与えられる理解度チェックテストに当該通知対象者が合格したと判定された時点でリテラシーが改善されたものと判断し、提示決定部6からさらに、当該通知対象者の健康状態を通知するようにすればよい。その他の手法を用いてもよい。
【０１４１】
以上、第三実施形態により、第二実施形態の場合と同様の効果を奏することができる。例えば図３の[4-1]が通知対象者Bの現状のリテラシーL[現状]＝40点の場合の第二リスク値であったとした場合に、[4-2]は第二実施形態において提示者Cを介して通知した場合の第二リスク値の例であったが、第三実施形態でも[4-2]に示すような第二リスク値を感じさせることができる。すなわち、第三実施形態においてeラーニング等の事前教育を通知対象者Bに施すことで、通知対象者Bのリテラシーを例えば現状のリテラシーL[現状]＝40点から改善されたリテラシーL[改善後]=80点とすることで、提示者Cを介せず通知対象者Bに直接通知した場合であっても、[4-2]に示すような各クラスタリング結果で通知した際の第二リスク値を感じさせるようにすることができる。
【０１４２】
（補足８）本発明は、コンピュータを提示装置10の各部1〜6の全て又はその任意の一部分として機能させるプログラムとしても提供可能である。当該コンピュータには、CPU(中央演算装置)、メモリ及び各種I/Fといった周知のハードウェア構成のものを採用することができ、CPUが提示装置10の各部の機能に対応する命令を実行することとなる。
【符号の説明】
【０１４３】
10…提示装置、1…クラスタリング部、2…通知対象受付部、3…第一リスク値算出部、4…第二リスク値算出部、5…データベース、6…提示決定部
【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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