(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標達成のためのアドバイスを生成するアドバイス生成システムであって、
被験者の活動状況を測定し、前記活動状況に基づいて活動データを出力する測定部と、
前記被験者の目標に対する達成状態の情報である達成状態情報を取得する達成状態取得部と、
前記測定部より取得した前記活動データに基づいて被験者により行われた行動量の累積である行動量情報を算出する行動量算出部と、
前記達成状態情報と前記行動量情報とに基づいて、前記被験者の達成可能性および危機感の高さの水準を判定するモチベーション判定部と、
前記モチベーション判定部において判定された前記被験者の前記達成可能性および前記危機感の高さの水準に基づいて前記被験者に対するアドバイスを生成するアドバイス生成部と、
を備えることを特徴とするアドバイス生成システム。
【請求項２】
前記モチベーション判定部は、前記達成状態情報の変化傾向および前記行動量情報の変化傾向に基づいて前記被験者の前記達成可能性および前記危機感の高さの水準を判定することを特徴とする請求項１に記載のアドバイス生成システム。
【請求項３】
前記達成状態情報および前記行動量情報は、所定期間ごとに取得されることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のアドバイス生成システム。
【請求項４】
前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が増加傾向であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が目標達成状態に近づいている変化傾向である場合は、第１水準の前記達成可能性であると判定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のアドバイス生成システム。
【請求項５】
前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が増加傾向であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が所定の変化傾向の範囲内である場合は、前記達成可能性を第１水準の達成可能性よりも低い第２水準の達成可能性であると判定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のアドバイス生成システム。
【請求項６】
前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が増加傾向であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が目標達成状態から離れている変化傾向である場合は、前記達成可能性を第２水準の達成可能性よりも低い第３水準の達成可能性であると判定することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のアドバイス生成システム。
【請求項７】
前記活動状況は、前記被験者の脈拍数および前記被験者の体動に伴う加速度情報を含み、前記活動データは、前記脈拍数に基づいて算出された脈拍データおよび前記加速度情報に基づいて算出された加速度データのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のアドバイス生成システム。
【請求項８】
前記行動量算出部は、前記被験者の前記脈拍データおよび前記加速度データのうち少なくとも１つを用いて運動強度を算出し、前記運動強度および前記運動強度の継続時間に基づいて前記行動量を算出することを特徴とする請求項７に記載のアドバイス生成システム。
【請求項９】
前記行動量算出部は、前記被験者の前記脈拍データおよび前記加速度データのうち少なくとも１つを用いて消費カロリーを算出し、蓄積された前記消費カロリーに基づいて前記行動量を算出することを特徴とする請求項７に記載のアドバイス生成システム。
【請求項１０】
前記達成状態情報は、前記被験者の体重、前記被験者において所定距離を走行する時間、前記被験者が走行可能な距離、および前記被験者の体力指標のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のアドバイス生成システム。
【請求項１１】
前記体力指標は、前記被験者の最大酸素摂取量であることを特徴とする請求項１０に記載のアドバイス生成システム。
【請求項１２】
前記アドバイス生成システムは、
前記モチベーションの判定に基づいて、所定期間の間隔を変更する所定期間変更部を更に備えることを特徴とする請求項１から請求項１１のいずれか１項に記載のアドバイス生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、運動指導や健康指導に係わるアドバイス生成システム、アドバイス生成方法、およびアドバイス生成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、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。特許文献１では、ウォーキングやジョギングなどのトレーニングを継続して行うための動機付け（モチベーション）となる情報を提供する装置が開示されていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−２１３６５４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、特許文献１に記載の装置では、被験者がモチベーションを高い状態で維持できるような情報を提供、あるいは動機づけをしているとは言い難かった。詳しくは、特許文献１による装置では、被験者のトレーニング量が計画したトレーニング量よりも少ない場合に被験者を励ます情報が提供されていた。このようなトレーニング量の状況だけを比較して提供された情報では、被験者のモチベーションを下げてしまう虞があった。例えば、被験者の運動能力に対して目標が高すぎるような場合では、被験者は長い期間のトレーニングを要することになる。その間は被験者を励ますアドバイスが提供されることになる。被験者はトレーニングを継続していても、繰り返し提供されるアドバイスにより、目標を達成することができるか不安になりモチベーションが下がってしまっていた。
【０００５】
モチベーションの仕組みを提唱したブルーム（Victor Vroom）の期待理論（Expectacy theory，１９６４）から展開された理論モデルの１つに、モチベーションは目標の魅力（やりたい）と達成可能性（やれそう）と危機感（やらねば）との３つの要素から構成され、モチベーションの高さはそれらの要素が相乗されたものに相当するとされている理論モデルがある。（参考文献：「ビジネスリーダー研修資料」モチベーションメカニズムhttp://blog.nikkeibp.co.jp/nb/academic/university/pdf/soukadaigaku_inuzukakenkyu6.pdf）。この理論モデルによれば、目標設定時の高いモチベーションを維持するためには、トレーニング開始後に変動しやすい達成可能性および危機感の心理状態が重要な要素になっている。上述の例では、被験者の気持ちの中で達成可能性の要素が下がってきているためにモチベーションが低くなってしまっていたと考えられる。
このようにトレーニング量の状況だけを比較して提供された情報では、被験者のモチベーションを下げてしまうことがあるため、被験者のモチベーションの状況に応じたアドバイスを提供する必要があった。
【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］本適用例に係わるアドバイス生成システムは、目標達成のためのアドバイスを生成するアドバイス生成システムであって、被験者の活動状況を測定し、前記活動状況に基づいて活動データを出力する測定部と、前記被験者の目標に対する達成状態の情報である達成状態情報を取得する達成状態取得部と、前記測定部より取得した前記活動データに基づいて被験者により行われた行動量の累積である行動量情報を算出する行動量算出部と、前記達成状態情報および前記行動量情報に基づいて前記被験者の目標達成のためのモチベーションを判定するモチベーション判定部と、前記モチベーションの判定結果に基づいて前記被験者に対するアドバイスを生成するアドバイス生成部と、を備えることを特徴とする。
【０００８】
本適用例によれば、目標達成のために行動する被験者の達成状態情報および行動量情報に基づいて被験者のモチベーションを判定している。そして、モチベーションの判定結果に基づいてアドバイスを生成する。被験者のモチベーションの状態が反映されたアドバイスを生成することができる。
従って、被験者に対して被験者のモチベーションの状況に応じたアドバイスを提供することができる。
【０００９】
［適用例２］前記モチベーション判定部は、前記達成状態情報の変化傾向および前記行動量情報の変化傾向に基づいて前記モチベーションを判定することを特徴とする。
【００１０】
本適用例によれば、目標達成のために行動する被験者のモチベーションを的確に判定することができる。
【００１１】
［適用例３］前記達成状態情報および前記行動量情報は、所定期間ごとに取得されることを特徴とする。
【００１２】
本適用例によれば、被験者の達成状態および行動量の情報を随時取得することができる。
【００１３】
［適用例４］前記モチベーション判定部は、前記被験者の達成可能性および前記被験者の危機感の高さの水準を判定することを特徴とする。
【００１４】
本適用例によれば、被験者の達成可能性および危機感の高さの水準を判定することにより、被験者のモチベーションの状態を判定することができる。
【００１５】
［適用例５］前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が増加傾向であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が目標達成状態に近づいている変化傾向である場合は、第１水準の前記達成可能性であると判定することを特徴とする。
【００１６】
本適用例によれば、被験者の行動量情報が増加し、かつ達成状態情報が目標達成に近づいている状態である第１水準の達成可能性を基準とすることで、多様な状態に対応する達成可能性の高さの水準を判定することができる。
【００１７】
［適用例６］前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が増加傾向であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が所定の変化傾向の範囲内である場合は、前記達成可能性を第１水準の達成可能性よりも低い第２水準の達成可能性であると判定することを特徴とする。
【００１８】
本適用例によれば、第１水準の達成可能性よりも低い達成可能性を判定することができる。
【００１９】
［適用例７］前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が増加傾向であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が目標達成状態から離れている変化傾向である場合は、前記達成可能性を第２水準の達成可能性よりも低い第３水準の達成可能性であると判定することを特徴とする。
【００２０】
本適用例によれば、第２水準の達成可能性よりも低い達成可能性を判定することができる。
【００２１】
［適用例８］前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が増加傾向である場合は、第１水準の危機感であると判定することを特徴とする。
【００２２】
本適用例によれば、被験者の行動量情報が増加している状態である第１水準の危機感を基準とすることで、多様な状態に対応する危機感の高さの水準を判定することができる。
【００２３】
［適用例９］前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が所定の変化傾向の範囲内であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が目標達成状態から離れている変化傾向である場合は、前記危機感を前記第１水準の危機感よりも低い第２水準の危機感であると判定することを特徴とする。
【００２４】
本適用例によれば、第１水準の危機感よりも低い危機感を判定することができる。
【００２５】
［適用例１０］前記モチベーション判定部は、前記行動量情報の変化傾向が所定の変化傾向の範囲内であり、かつ前記達成状態情報の変化傾向が目標達成状態に近づいている変化傾向である場合は、前記危機感を前記第２水準の危機感よりも低い第３水準の危機感であると判定することを特徴とする。
【００２６】
本適用例によれば、第２水準の危機感よりも低い危機感を判定することができる。
【００２７】
［適用例１１］前記活動状況は、前記被験者の脈拍数および前記被験者の体動に伴う加速度情報を含み、前記活動データは、前記脈拍数に基づいて算出された脈拍データおよび前記加速度情報に基づいて算出された加速度データのうち少なくとも１つを含むことを特徴とする。
【００２８】
本適用例によれば、被験者の脈拍数と加速度情報により、被験者の行動を正確に捉えることができる。
【００２９】
［適用例１２］前記行動量算出部は、前記被験者の前記脈拍データおよび前記加速度データのうち少なくとも１つを用いて運動強度を算出し、前記運動強度および前記運動強度の継続時間に基づいて前記行動量を算出することを特徴とする。
【００３０】
本適用例によれば、運動強度の異なる多様な行動に対して行動量を正確に算出することができる。
【００３１】
［適用例１３］前記行動量算出部は、前記被験者の前記脈拍データおよび前記加速度データのうち少なくとも１つを用いて消費カロリーを算出し、蓄積された前記消費カロリーに基づいて前記行動量を算出することを特徴とする。
【００３２】
本適用例によれば、被験者の行動に伴い生じる消費カロリーを算出し蓄積することにより多様な行動に対応する行動量を正確に算出することができる。
【００３３】
［適用例１４］前記達成状態情報は、前記被験者の体重、前記被験者において所定距離を走行する時間、前記被験者が走行可能な距離、および前記被験者の体力指標のうち少なくとも１つを含むことを特徴とする。
【００３４】
本適用例によれば、達成状態情報により被験者の目標が達成されるまでの状態を取得し、モチベーションの判定に用いることができる。
【００３５】
［適用例１５］前記体力指標は、前記被験者の最大酸素摂取量であることを特徴とする。
【００３６】
本適用例によれば、被験者の目的が心肺機能の向上に係わる行動である場合に有効である。
【００３７】
［適用例１６］前記アドバイス生成システムは、複数の被験者における目標と目標達成までの期間と前記活動データとを少なくとも取得し、前記被験者毎に取得または算出された前記達成状態情報と前記行動量情報とを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された前記複数の被験者の前記達成状態情報および前記行動量情報に基づいて前記複数の被験者をグループに仕分けするグループ仕分部と、を更に備え、前記アドバイス生成部は、前記被験者に対するアドバイスを、前記被験者と同一グループ内の他の被験者の前記達成状態情報および前記行動量情報を参照して生成することを特徴とする。
【００３８】
本適用例によれば、グループ内の他の被験者の情報を参照することにより、被験者のモチベーションを更に高く維持するアドバイスを生成することができる。
【００３９】
［適用例１７］前記アドバイス生成システムは、前記モチベーションの判定に基づいて、前記所定期間の間隔を変更する所定期間変更部を更に備えることを特徴とする。
【００４０】
本適用例によれば、所定期間の間隔を変更することにより、被験者のモチベーションの低下を抑えることができる。
【００４１】
［適用例１８］前記所定期間変更部は、前記モチベーションが前記第１水準の達成可能性であると判定された場合は、前記所定期間の間隔を長く変更することを特徴とする。
【００４２】
本適用例によれば、所定期間の間隔が短く変更されていた場合に、達成可能性の状態が高くなれば所定期間の間隔を元の間隔に戻すことができる。
【００４３】
［適用例１９］前記所定期間変更部は、前記モチベーションが前記第２水準の達成可能性または前記第３水準の達成可能性であると判定された場合は、前記所定期間の間隔を短く変更することを特徴とする。
【００４４】
本適用例によれば、所定期間の間隔を短くすることにより、被験者の達成可能性の状態の低下を抑え、向上させることができる。
【００４５】
［適用例２０］目標達成のためのアドバイスを生成するアドバイス生成方法であって、被験者の活動状況を測定し、前記活動状況に基づいて活動データを出力する測定工程と、前記被験者の目標に対する達成状態の情報である達成状態情報を取得する達成状態取得工程と、前記測定工程により取得された前記活動データに基づいて被験者により行われた行動量の累積である行動量情報を算出する行動量算出工程と、前記達成状態情報および前記行動量情報に基づいて前記被験者の目標達成のためのモチベーションを判定するモチベーション判定工程と、前記モチベーションの判定に基づいて前記被験者に対するアドバイスを生成するアドバイス生成工程と、を備えることを特徴とする。
【００４６】
本適用例によれば、目標達成のために行動する被験者の達成状態情報および行動量情報に基づいて被験者のモチベーションを判定している。そして、モチベーションの判定結果に基づいてアドバイスを生成する。被験者のモチベーションの状態が反映されたアドバイスを生成することができる。従って、被験者に対して被験者のモチベーションの状況に応じたアドバイスを提供することができる。
【００４７】
［適用例２１］目標達成のためのアドバイスを生成するアドバイス生成装置であって、被験者の活動状況を測定し、前記活動状況に基づいて活動データを出力する測定部と、前記被験者の目標に対する達成状態の情報である達成状態情報を取得する達成状態取得部と、前記測定部より取得した前記活動データに基づいて被験者により行われた行動量の累積である行動量情報を算出する行動量算出部と、前記達成状態情報および前記行動量情報に基づいて前記被験者の目標達成のためのモチベーションを判定するモチベーション判定部と、前記モチベーションの判定に基づいて前記被験者に対するアドバイスを生成するアドバイス生成部と、を備えることを特徴とする。
【００４８】
本適用例によれば、目標達成のために行動する被験者の達成状態情報および行動量情報に基づいて被験者のモチベーションを判定している。そして、モチベーションの判定結果に基づいてアドバイスを生成する。被験者のモチベーションの状態が反映されたアドバイスを生成することができる。従って、被験者に対して被験者のモチベーションの状況に応じたアドバイスを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】達成可能性の判定結果を説明する図。
【図２】危機感の判定結果を説明する図。
【図３】モチベーション判定方法による判定結果の一例を示す図。
【図４】アドバイス生成システムの概略構成を示すブロック図。
【図５】アドバイス生成処理の流れを示すフローチャート図。
【図６】モチベーション判定処理の流れを示すフローチャート図。
【図７】達成可能性判定処理の流れを示すフローチャート図。
【図８】危機感判定処理の流れを示すフローチャート図。
【図９】達成可能性の状態に対応するアドバイスの表示例。
【図１０】危機感の状態に対応するアドバイスの表示例。
【図１１】実施形態２におけるアドバイス生成システムの概略構成を示すブロック図。
【図１２】グループ仕分テーブルの一例を説明する図。
【図１３】グループを参照したアドバイス生成処理の流れを示すフローチャート図。
【図１４】グループを参照したアドバイスの表示例。
【図１５】実施形態３におけるアドバイス生成システムの概略構成を示すブロック図。
【図１６】マイルストーンの更新処理の流れを示すフローチャート図。
【図１７】マイルストーン更新処理の流れを示すフローチャート図。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
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必須構成要件であるとは限らない。
【００５１】
（実施形態１）
（原理）
本実施形態におけるアドバイス生成システムでは、健康改善や運動能力向上を目的とした目標を達成するために行動する被験者に対して、モチベーションを高く維持させるアドバイスを提供する。モチベーションは、被験者が目標達成のために行動を開始した時点から目標達成までの間に、目標達成に向けた行動を持続させるための心理的な状態を表したものである。被験者のモチベーションが高ければ、目標達成まで順調に行動が持続され、モチベーションが低ければ行動が中断され兼ねない事態となる。アドバイス生成システムでは、被験者のモチベーションが低下している場合には低下を防いで向上する方向に導き、被験者のモチベーションが高い場合にはその状態を維持させるような、被験者のモチベーションの状態に応じたアドバイスを適切な時期に適切な内容で生成して提供する。
【００５２】
モチベーションは、期待理論から展開された理論モデルにおいて次の式（１）で表されている。
モチベーション＝目標の魅力×達成可能性×危機感・・・式（１）
モチベーションは、目標の魅力、達成可能性、および危機感という被験者における心理的な状態を表す３つの要素が相乗されたものである。
【００５３】
目標の魅力は、被験者自身が達成したい目標かどうかを表す心理的な状態を表す。被験者にとって目標が魅力的であればやりたいという気持ちが醸成されてモチベーションが高くなり、反対に目標に対して魅力を感じなくなった場合はモチベーションが低くなる。
達成可能性は、被験者が目標を達成できそうかどうかを表す心理的な状態である。被験者が目標を達成できそうであれば、もう少しで手が届くという気持ちが醸成されてモチベーションが高くなり、反対に目標達成が難しいと感じた場合はモチベーションが低くなる。
危機感は、被験者が目標を達成できなかった場合の不安や緊迫感の大きさを表す心理的な状態である。被験者が目標を達成できなかった場合の不利益が大きい場合は、やらなければいけないという気持ちが醸成されてモチベーションが高くなり、反対に不利益が小さい場合はモチベーションが低くなる。
【００５４】
モチベーションは、上述の３つの要素が相乗されたものであるため、それぞれの要素の心理的な状態を高く保つことでモチベーションが高くなり、いずれかの要素における心理的な状態が低い場合はモチベーションが低くなり被験者は目標達成のための行動の継続が困難になる。
このような３つの要素は、被験者の主観による心理的な状態であるため、被験者から質疑応答またはアンケートなどにより直接情報を収集して定量化することが可能である。しかし、質疑応答やアンケートの回答では被験者固有の様々な要因によって正確な情報を得られない場合がある。特に、目標達成のために行動を開始した時点では、被験者は冷静な状態で比較的正確な心理的な状態に対する回答を得ることができるのに対し、ある程度経過すると、今までの行動状況や達成状況への思い入れなどの感情などが加味されてしまい、被験者の正確な心理的な状態に対する回答を得ることは難しい。例えば、「達成できそうかどうか」といった達成可能性に関する回答では、既に達成できないような経過状態であっても、被験者が目標を達成したいという非常に強い意志を持っている場合では、「達成できそう」と回答してしまうことも想定される。また、危機感に関する回答では、やる気のある状態をアピールするために危機感を装って「危機感が高い」と回答してしまうことも想定される。
【００５５】
尚、３つの要素のうち、目標の魅力の要素については、被験者の感情や思い込みや意気込み等が反映された要素であるため、質疑応答またはアンケートなどの回答をもって定量化されていても良い。
本実施形態では、以降、目標の魅力の要素については説明を省略している。目標の魅力の要素については、質疑応答やアンケートに基づいて指導者が直接指導することにより常に高く維持された状態であるという前提である。
【００５６】
本実施形態におけるモチベーション判定方法では、被験者の感情や思い込み等による影響が含まれないように、目標達成のために行動している被験者の達成可能性および危機感の要素における心理的な状態を、被験者の目標達成状態や行動量の情報に基づいて定量化する。
【００５７】
（モチベーション判定方法の原理）
モチベーション判定方法では、被験者の達成状態情報および行動量情報を利用して、達成可能性および危機感の要素における心理的な状態を定量化する。
達成状態情報は、被験者が目標達成までの間に推移する達成状態を計測した情報である。例えば、被験者の目標が５ｋｇの減量という目標であった場合は、計測された被験者の減量重量が達成状態情報である。
行動量情報は、被験者が目標達成までの間に行動してきた行動量の情報である。例えば、被験者が５ｋｇの減量を目標として、毎日３００ｋｃａｌ分の有酸素運動を行っていた場合は、３００ｋｃａｌに経過日数を乗じた消費カロリー量が行動量情報となる。
アドバイス生成システムには、被験者の活動状況を測定する測定装置が含まれており、測定した活動状況から行動量情報が算出される。測定装置の詳細については後述する。
【００５８】
モチベーション判定方法では、達成状態情報および行動量情報の変化傾向を算出する。
達成状態情報の変化傾向は、所定期間（例えば１ヶ月間）において期間の開始時から期間の終了時における達成状態の計測値が、最終目標である目標に近づいている場合はプラス（＋）傾向（以降＋傾向と呼称する）であり、目標から離れている場合はマイナス（−）傾向（以降−傾向と呼称する）としている。目標に近づいていなくて、目標から離れてもいないという変化が認められない場合は、変化なしで（０）傾向（以降０傾向と呼称する）としている。
【００５９】
行動量情報の変化傾向は、所定期間において期間の開始時から期間の終了時における行動量の累積が増加している場合は＋傾向であり、行動量の累積に変化が認められない場合は変化なしで０傾向としている。行動量の変化傾向が、０傾向である場合は、被験者は所定期間の間、目標達成に向けた行動をとらなかったということを表している。
【００６０】
尚、達成状態情報の変化傾向および行動量情報の変化傾向における０傾向の判定においては、所定の変化傾向の範囲内であれば０傾向と判定しても良い。その場合は、所定の変化傾向の範囲を超えて増加している場合は＋傾向であり、所定の変化傾向の範囲を超えて目標から離れている場合は−傾向である。
【００６１】
図１は、達成可能性の判定結果を説明する図である。図２は、危機感の判定結果を説明する図である。
図１（ａ）は、達成可能性の判定結果が「高」となる条件を説明する図である。達成状態および行動量が共に＋傾向である場合は、達成可能性が高いことを示している。被験者により十分な行動（運動）が行われた結果として、達成状態が目標に近づいているという効果が認められるため、被験者は目標を達成することができる（やれそう）という心理的な状態であり被験者の達成可能性は高い状態である。
尚、判定結果が「高」の達成可能性は、第１水準の達成可能性に相当する。
【００６２】
図１（ｂ）は、達成可能性の判定結果が「中」となる条件を説明する図である。達成状態は０傾向であり、行動量が＋傾向である場合は、達成可能性が中程度であることを示している。被験者が十分に行動しているにも係わらず、達成状態に変化が見られないため、被験者は行動を継続して今後の達成状態の変化傾向を待っている状態である。この場合、被験者の達成可能性は、「高」の判定結果よりも低いものとなる。
尚、判定結果が「中」の達成可能性は、第２水準の達成可能性に相当する。
【００６３】
図１（ｃ）は、達成可能性の判定結果が「低」となる条件を説明する図である。達成状態は−傾向であり、行動量が＋傾向である場合は、達成可能性が低いことを示している。被験者が十分に行動しているにも係わらず、達成状態が目標から離れてきてしまい逆効果になっている。このような状態では、被験者は取り組んでいる行動を継続しても達成することはできないという心理的な状態に陥るため、被験者の達成可能性は著しく低い状態である。この場合、被験者の達成可能性は、「中」の判定結果よりも低いものとなる。
尚、判定結果が「低」の達成可能性は、第３水準の達成可能性に相当する。
【００６４】
図２（ａ）は、危機感の判定結果が「高」となる条件を説明する図である。達成状態は任意の傾向であり、行動量が＋傾向である場合は、危機感が高いことを示している。被験者は達成状態がいかなる状態であろうとも、目標達成に向けて行動を継続している状態であり、被験者の危機感は高い状態である。
尚、判定結果が「高」の危機感は、第１水準の危機感に相当する。
【００６５】
図２（ｂ）は、危機感の判定結果が「中」となる条件を説明する図である。達成状態が−傾向であり、行動量に変化が認められない場合は、危機感が中程度であることを示している。被験者は、達成状態が目標から離れている状態でありながら、目標達成に向けて行動していないため、目標を達成できなかった場合の不安や緊迫感といった心理的な状態が欠如し、被験者の危機感は、「高」の判定結果よりも低い状態となる。
尚、判定結果が「中」の危機感は、第２水準の危機感に相当する。
【００６６】
図２（ｃ）は、危機感の判定結果が「低」となる条件を説明する図である。達成状態が＋傾向であり、行動量に変化が認められない場合は、危機感が低いことを示している。被験者は目標達成に向けた行動を実行していないにも係わらず目標達成の状態に近づいているため、目標を達成できなかった場合の不安や緊迫感といった心理的な状態には陥り難くなっている。目標達成のための行動を行わなくても目標達成に近づいてしまうことにより、危機感がなくなってしまうため、被験者の危機感は「中」の判定結果よりも低い状態である。
尚、判定結果が「低」の危機感は、第３水準の危機感に相当する。
【００６７】
図３は、モチベーション判定方法による判定結果の一例を示す図である。図３では、体重をＸ（ｋｇ）減量する目標を設定した被験者が、その目標を達成する過程において、アドバイス生成システムにより判定された達成可能性および危機感の判定結果の状況を説明している。
アドバイス生成システムは、被験者の目標設定時および目標達成時の状態、目標達成までの期間、目標達成するための行動内容、目標達成までの行動量、定期的なチェック期間などの情報を被験者から取得する。
【００６８】
この例では、目標設定時は４月１日であり、目標設定時の被験者の状態は被験者の４月１日の体重、目標達成時の状態はＸ（ｋｇ）の減量、目標達成までの期間は４月１日から９月３０日までの６ヶ月間としている。また、目標達成するための行動内容は、有酸素運動であり、行動量の指標は有酸素運動時の消費カロリーである。定期的なチェック期間は１ヶ月間であり月末にモチベーションの要素である達成可能性および危機感が判定される。目標達成までの行動量は、例えば、１ｋｇの減量のために７０００ｋｃａｌの消費が必要であるという条件とした場合は、７０００ｋｃａｌにＸ（ｋｇ）を乗じた消費カロリーになる。尚、有酸素運動はジョギングやウォーキングなどであり、被験者には後述する測定装置１０（図４）が装着され、測定装置１０により消費カロリーが算出されていた。
【００６９】
図３の上段に示す「減量」の行には、減量データのグラフが示されている。減量データのグラフは、減量した重量が時系列にプロットされたグラフであり、４月初めから５月初めにかけて減量が進み、５月中は停滞し、６月中は減量が後退（増量）した。その後、７月中は停滞し、８月初めから９月末にかけて減量が進み目標の減量Ｘ（ｋｇ）が達成されている。
「達成状態変化傾向」の行には、１ヶ月毎に達成状態の変化傾向が、「＋」、「−」、「０」で示されている。これは、それぞれ順番に＋傾向、−傾向、０傾向を表している。図３の達成状態の変化傾向では、４月では初めから末に向けて減量が進んだため、＋傾向である。５月は５月の初めと末との差が少ないため０傾向であり、６月では初めから末に向けて減量が後退したため−傾向である。同様に、７月は０傾向、８月と９月は＋傾向になっている。
【００７０】
「消費カロリー」の行には、消費カロリー量累積のグラフが示されている。消費カロリー量累積のグラフは、算出された消費カロリーの累積が時系列にプロットされたグラフであり、４月初めから６月末にかけて消費カロリー量が累積されており、７月と８月中は消費カロリー量は停滞し、９月中は消費カロリー量が累積され増加している。
「行動量変化傾向」の行には、１ヶ月毎に行動量の変化傾向が、「＋」、「−」、「０」で示されている。これは、それぞれ順番に＋傾向，−傾向、０傾向を表している。具体的には、４月、５月、および６月はそれぞれ初めから末にかけて消費カロリー累積量が増加しているため＋傾向である。７月と８月は消費カロリー量がそれぞれの月の初めから末にかけての増加量が少ないため０傾向であり、９月では初めから末に向けて消費カロリー累積量が増加しているため＋傾向である。
【００７１】
図３の最下段の「達成可能性」と「危機感」には、それぞれ達成可能性と危機感の判定結果が示されている。図１および図２で示した達成状態の変化傾向と行動量の変化傾向の組み合わせパターンから、達成可能性と危機感の判定結果が１ヶ月毎に算出されている。尚、達成可能性の判定結果では、７月および８月に斜線が示されている。達成可能性を判定する判定パターンには、行動量の変化傾向が０傾向である場合のパターンが定義されていないため、判定不能として斜線が記載されている。
【００７２】
このようにして、モチベーション判定方法では、被験者の状態を測定した測定結果に基づいて達成可能性と危機感の心理的な状態を算出しており、被験者の感情や思考を介さずに定量化を実現している。
尚、達成可能性と危機感の判定結果は、「高」、「中」、「低」のような段階的な表現としているが、この段階を数値化し表現されていても良い。例えば、１０から０の数値を用いて、「高」は１０、「中」は５、「低」は１のように数値化しても良い。また、達成状態の変化傾向および行動量の変化傾向を＋傾向、−傾向、０傾向として説明したが、各傾向の中でも更に多段階に分類しても良い。例えば、達成状態の変化傾向の傾き度合によって著しく達成状態が良い場合（＋傾向の傾きが大きい）から達成状態が停滞に近い場合まで多段階に設定しても良い。このように、達成状態の変化傾向および行動量の変化傾向が多段階になることにより、それらの組合せから判定される達成可能性と危機感においても多段階の判定結果が算出される。
【００７３】
アドバイス生成システムでは、モチベーション判定方法により算出された達成可能性と危機感の判定結果の種別毎にモチベーションを高く維持させるための被験者に対するアドバイスを生成することができる。
以降、このようなアドバイス生成システムの構成について説明する。
【００７４】
（アドバイス生成システム）
（アドバイス生成システムの構成）
図４は、アドバイス生成システム１の概略構成を示すブロック図である。
アドバイス生成システム１は、測定装置１０およびＰＣ３０などから構成されている。
測定装置１０は、被験者の手首等に装着される小型端末機器であり、被験者の活動中における脈拍や体動などを検出することで活動状況を測定する。測定装置１０によって測定された活動状況は活動データとして近距離無線などの無線通信９を介してＰＣ３０に送信される。ＰＣ３０は、一般的なパーソナルコンピューターまたはスマートフォンなどであり、健康改善や運動能力向上を目的として設定された目標を達成するために行動する被験者を心理面で支援するソフトウェアが実行される。ＰＣ３０では、ソフトウェアが実行されると、受信した活動データを用いて被験者のモチベーションの状態を分析して、モチベーションを維持または向上させるアドバイスを生成する。
【００７５】
（測定装置１０の構成）
測定装置１０は、測定部１１、表示部１７、操作部１９、計時部２１、通信部２３、記憶部２５、および制御部２７などから構成される。
測定部１１は、被験者の脈拍数、被験者の体動に伴う加速度情報などを検出し、それらの情報を活動データとして出力する機能を備えており、脈拍センサー１３、体動センサー１５などから構成されている。尚、測定部１１は、測定部に相当する。
脈拍センサー１３は、被験者の脈波を検出し脈拍数を測定するセンサーユニットであり、被験者の手首に装着された測定装置１０の手首側の面に設けられている。脈拍センサー１３は、発光素子と受光素子とを備える光電センサーにより構成されており、発光素子から生体に向かって光を照射させ、血管で反射された反射光を受光素子により受光する。脈拍センサー１３は、血管の拡張時と縮小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。脈拍センサー１３は、検出された脈波のデータを周波数分解処理し各周波数の信号強度値を分析し、脈波に相当する周波数スペクトルを抽出する。そして、脈波の周波数スペクトルの周波数から一分間あたりの脈拍数を算出し、脈拍データとして出力する。尚、脈拍センサー１３は、上述の光電センサーに限らず、超音波により血管の収縮を検出して脈拍数を測定する超音波センサーを採用しても良く、電極から微弱電流を体内に流して脈拍数を測定するセンサー等を採用しても良い。
【００７６】
体動センサー１５は、好適例として、加速度センサーを含んで構成されたセンサーユニットであり、１軸方向または交差する少なくとも２軸方向の加速度の変化を単位時間毎に測定する。体動センサー１５は、加速度の変化のデータを用いて、被験者の体動に関する様々な情報を算出し、活動データとして出力する。具体的には、体動センサー１５は、測定した加速度の変化量を積算し被験者の体動の大小を測定する。また、加速度の変化量を積分演算処理することで被験者の移動量を、周波数分解処理することにより被験者の歩行や走行時などのピッチや歩数を測定する。また、体動センサー１５は、ジャイロセンサーやＧＰＳ（Global Positioning System）センサーなどを含み、被験者の体動を更に多様に判別し測定できる構成であっても良い。尚、加速度センサーからの信号は、上述の脈拍数を検出する際に脈波信号に重畳される体動ノイズの抑制処理においても用いることができる。
尚、測定部１１は、センサーユニットとして上述の脈拍センサー１３および体動センサー１５を備える構成に限定するものではなく、温度センサー、圧力センサーなどの環境センサーを含む構成にしても良い。環境センサーにより、測定装置１０を装着している被験者の外部環境情報（外気温や位置など）を取り入れることができる。
【００７７】
表示部１７は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示パネルやＬＥＤ（Light Emitting Diode）などの発光素子を有して構成され、制御部２７から入力される表示信号に基づく各種表示を行う表示装置である。表示パネルには、被験者の脈拍数、歩数、運動強度、カロリー消費量など、上述の測定部１１により検出されたデータに基づいて制御部２７において算出された各種情報が表示される。ＰＣ３０から受信した被験者へのアドバイスの文字列が表示パネルに表示される構成にしても良い。発光素子には、複数個の複数色を発光するＬＥＤが用いられ、被験者に報知する情報を、内容毎に定義された発光パターンに従った方法で発行される。被験者に報知する情報には、ＰＣ３０から受信した被験者へのアドバイスの内容を含む構成であっても良い。
【００７８】
操作部１９は、ボタンスイッチ等を有して構成される入力装置であり、押下されたボタンの信号を制御部２７に出力する。この操作部１９の操作により、脈拍数の測定指示等の各種指示入力がなされる。操作部１９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、表示部１７の表示パネルにタッチパネル機能が備えられていても良い。
【００７９】
計時部２１は、水晶振動子および発振回路でなる水晶発振器等を有して構成され、測定装置１０の時計機能、ストップウォッチ機能、脈拍センサー１３や体動センサー１５の検出に用いられるサンプリング時間の発生などの計時機能を有している。計時部２１の計時時刻は、制御部２７に随時出力される。
通信部２３は、制御部２７の制御に従って、装置内部で利用される情報をＰＣ３０等の外部の情報処理装置との間で送受信するための通信装置である。この通信部２３の通信方式としては、所定の通信規格に準拠した近距離無線通信である無線通信９を利用した無線接続形式であり、被験者が運動などの活動中であってもＰＣ３０に活動データを送信することができる。尚、通信部２３は、近距離無線通信に限らず、有線通信において各種データや情報を送受信できる構成であっても良い。
【００８０】
記憶部２５は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やフラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置によって構成され、測定装置１０の制御プログラムや脈拍数、運動強度、消費カロリーの測定機能といった各種機能を実現するための各種プログラム、データ等を記憶している。また、各種処理の処理中データ、処理結果などを一時的に記憶するワークエリアを有する。
制御部２７は、記憶部２５に記憶されている制御プログラム等の各種プログラムに従って測定装置１０の各部を統括的に制御する制御装置および演算装置であり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＤＳＰ（Digital Signal Processor）等のプロセッサーを有して構成される。
【００８１】
（ＰＣ３０の構成）
ＰＣ３０は、表示部３１、操作部３３、計時部３５、通信部３７、記憶部４０、および制御部６０などから構成される。
表示部３１は、好適例として液晶パネルを採用している。制御部６０により生成された被験者に対するアドバイスなどが表示される。尚、表示面にタッチパネルを備えていても良い。操作部３３は、キーボード、マウスなどの入力装置である。計時部３５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。通信部３７は、ネットワークアダプターであり、測定装置１０との間において無線通信９または有線通信を介して活動データやアドバイスデータの送受信を行う。
【００８２】
記憶部４０は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、およびソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などであり、ファイルシステムで管理されている。記憶部４０には、制御部６０により実行される制御プログラム（図示は省略）や制御プログラムで利用される変数やデータなどが格納されている。また、記憶部４０には、モチベーション判定テーブル４１、アドバイス対応テーブル４３、アドバイス文言データ４５、および個人データ５０などが格納されている。
【００８３】
モチベーション判定テーブル４１は、被験者の達成状態情報および行動量情報の変化傾向と対応するモチベーションの状態の対応関係が定義されたテーブルである。具体的には、モチベーション判定テーブル４１は、達成可能性の判定結果を説明する図（図１）、危機感の判定結果を説明する図（図２）で示した対応関係をモチベーション判定部７７（後述する）で参照可能に実装されたテーブルであり、達成状態および行動量の変化傾向の組み合わせ毎に、達成可能性および危機感の高さの水準が「高」、「中」、「低」の水準で定義されている。
【００８４】
アドバイス対応テーブル４３は、達成可能性および危機感の高さの水準毎に対応するアドバイスが定義されたテーブルである。モチベーション判定テーブル４１において定義されている達成可能性の「高」「中」「低」、危機感の「高」「中」「低」のそれぞれに対して適合するアドバイス文言データ４５への参照先が格納されている。
【００８５】
アドバイス文言データ４５は、アドバイス文字列が格納された文字列データである。文字列データには、多様な表現の文字列が用意されており、アドバイス対応テーブル４３から参照されている。図９および図１０に示すアドバイス表示例は、アドバイス文言データ４５からアドバイス文言を読み出して表示部３１に表示した例である。
【００８６】
個人データ５０は、被験者に係わる個人の情報が含まれるデータであり、目標情報データ５１、達成状態データ５３、活動データ５５などから構成される。
目標情報データ５１は、目標設定時に被験者から取得した情報から生成されたデータあり、少なくとも目標設定時の被験者の状態、目標達成時の状態、目標達成までの期間、目標達成するための行動内容、目標達成までの行動量、定期的なチェック期間を示すデータが格納されている。尚、チェック期間は所定期間に相当する。
達成状態データ５３は、被験者の目標の達成状態を示すデータであり、少なくともチェック期間毎に達成状態の結果が格納されている。例えば、被験者の目標が減量に係わる目標である場合は、チェック期間毎に体重や減量重量が格納さている。
活動データ５５は、測定装置１０から受信した被験者の活動データであり、行動開始時から測定された活動データが時系列に格納されている。活動データ５５には、脈拍データ、加速度データ、歩数データ、ピッチデータなどの情報が含まれる。
【００８７】
制御部６０は、ＣＰＵであり、ＰＣ３０を構成する表示部３１、操作部３３、計時部３５、通信部３７、および記憶部４０などの各部を制御する。制御部６０は、アドバイス処理部７０を機能部として有する。但し、これらの機能部はあくまでも一例であり、必ずしも全ての機能部を必須要件としなくても良い。また、これら以外の機能部を必須構成要素としても良い。
【００８８】
アドバイス処理部７０は、被験者に対するアドバイスを生成する機能部であり、達成状態取得部７１、活動データ取得部７３、行動量算出部７５、モチベーション判定部７７、アドバイス生成部７９などの機能部を有して構成される。
【００８９】
達成状態取得部７１は、目標達成のために行動している被験者の達成状態の情報を取得する。詳しくは、表示部３１、操作部３３を制御して、被験者により入力された達成状態の情報を少なくともチェック期間毎に取得する。例えば、達成目標が１０ｋｇの減量で、チェック期間を１ヶ月毎とした場合、少なくとも１ヶ月毎に測定された減量重量を入力するよう促す。
また、設定した目標によっては、測定装置１０や他の外部測定器において測定された測定データを通信部３７を介して受信することで、達成状態の情報を取得することもできる。例えば、目標がフルマラソンを４時間以内でゴールするという目標であれば、測定装置１０から走行距離データを取得してフルマラソンの距離を走行した時間を達成状態の情報としても良い。また、他の例としては、通信機能を有した体重計、体脂肪計、体組成計などの外部測定器で測定した測定データを通信部３７を介して受信し、達成状態の情報を取得しても良い。
尚、達成状態の情報は達成状態情報に、チェック期間は所定期間に、達成状態取得部７１は達成状態取得部に相当する。
【００９０】
活動データ取得部７３は、測定装置１０から活動データを取得する。詳しくは、通信部３７を制御して測定装置１０と通信を確立し、測定装置１０において測定された活動データを受信し、記憶部４０に活動データ５５として記憶する。
【００９１】
行動量算出部７５は、活動データ５５を用いて被験者の行動量情報を算出する。詳しくは、活動データ５５から活動データを読み込み、行動量を算出し、チェック期間毎にチェック期間に蓄積された行動量情報を算出する。行動量は、被験者の達成すべき目標に対する達成状態になるために行動した行動量であるため、目標が異なれば算出される行動量の種類も異なる場合もある。
例えば、達成目標が減量に係わる目標であれば、有酸素運動中の活動データから消費カロリーが算出される。チェック期間における消費カロリーの蓄積量が行動量情報として算出される。消費カロリーの算出方法は、有酸素運動中の脈拍数データと消費カロリーとの相関関係から算出する方法、脈拍数データまたは加速度データの情報から運動強度を算出し、運動強度毎の消費カロリーに経過時間を乗じて算出する方法などいずれも公知の方法が用いられる。
例えば、達成目標がフルマラソンにおける目標タイムの短縮であれば、走行距離が算出される。走行距離は、活動データ５５に含まれるＧＰＳの位置情報や加速度データを用いて算出されても良い。
尚、行動量算出部７５は、行動量算出部に相当する。
【００９２】
モチベーション判定部７７は、モチベーションを構成する達成可能性の状態と危機感の状態とを判定する。詳しくは、達成状態取得部７１および行動量算出部７５により算出された達成状態および行動量について、チェック期間の開始時と終了時における変化傾向を算出する。達成状態の変化傾向と、行動量の変化傾向との関係から、図１に示したように達成可能性の状態を「高」「中」「低」の３段階の高さの水準で導出し、図２に示した危機感の状態について「高」「中」「低」の３段階の高さの水準で導出する。
尚、モチベーション判定部７７は、モチベーション判定部に相当する。
【００９３】
アドバイス生成部７９は、モチベーションの達成可能性および危機感の状態に適したアドバイスを生成する。詳しくは、アドバイス対応テーブル４３を参照して、モチベーション判定部７７により判定されたモチベーションの状態に対応するアドバイス文言を取得する。
尚、アドバイス生成部７９は、アドバイス生成部に相当する。
【００９４】
（アドバイス生成方法のフロー）
図５は、アドバイス生成処理の流れを示すフローチャート図である。本フローは、制御部６０が表示部３１、操作部３３、計時部３５、通信部３７、および記憶部４０などを含む各部を制御することにより実行される処理の流れである。
尚、本フローはアドバイス生成処理に相当する。また、本フローが実行される前に、測定装置１０の測定部１１において被験者の活動状況が取得され、測定装置１０から活動データがＰＣ３０に送信されている。これらの処理の流れは測定工程に相当し、アドバイス生成方法に含まれる。
【００９５】
ステップＳ１００では、目標情報を取得する。記憶部４０に格納されている目標情報データ５１から、開始時の状態、目標達成状態、目標達成期間、チェック期間の情報を取得する。目標情報データ５１がまだ作成されていない場合は、操作部３３および表示部３１を制御して入力を促す画面を表示し被験者から目標情報を取得する。
【００９６】
ステップＳ１１０では、達成状態情報を取得する。記憶部４０に格納されている達成状態データ５３から被験者の達成状態データを取得する。達成状態データ５３に格納された達成状態データが更新されていない場合は、操作部３３および表示部３１を制御して入力を促す画面を表示し被験者から達成状態データを取得する。また、達成状態の情報を測定装置１０や外部機器から受信する場合は、それぞれの装置と通信を確立し、達成状態データを取得する。新たに取得した達成状態データを、達成状態データ５３に格納する。本ステップでは、達成状態取得部７１の機能が実現される。
尚、本ステップは達成状態取得工程に相当する。
【００９７】
ステップＳ１２０では、活動データを取得する。記憶部４０に格納されている活動データ５５から被験者の活動データを取得する。活動データ５５に格納された活動データが更新されていない場合は、通信部３７を制御して測定装置１０と通信を確立し、測定装置１０に蓄積されている活動データを受信する。新たに受信した活動データを、活動データ５５に格納する。本ステップでは、活動データ取得部７３の機能が実現される。
【００９８】
ステップＳ１３０では、行動量情報を算出する。詳しくは、ステップＳ１２０において取得した活動データから行動量を算出する。算出した行動量を加算し、行動開始時からの行動量の累積値を算出する。本ステップでは、行動量算出部７５の機能が実現される。
尚、本ステップは、行動量算出工程に相当する。
【００９９】
ステップＳ１４０では、チェック期日になったか否か判定される。行動開始時または前回のチェック期日からチェック期間が経過したか否か判定され、チェック期日になった場合は（ステップＳ１４０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１５０に進む。チェック期日に満たない場合は（ステップＳ１４０；Ｎｏ）、ステップＳ１１０に戻り、ステップＳ１１０〜Ｓ１３０を繰り返す。
【０１００】
ステップＳ１５０では、目標達成状態または目標達成期間に達したか否か判定される。ステップＳ１１０で取得した達成状態が、ステップＳ１００で取得した目標達成状態に到達した場合、またはチェック期日が、ステップＳ１００で取得した目標達成期間に達していた場合は（ステップＳ１５０；Ｙｅｓ）、本フローを終了する。目標達成状態に達しておらず、かつ目標達成期間に達していない場合は（ステップＳ１５０；Ｎｏ）、ステップＳ１６０に進む。
【０１０１】
ステップＳ１６０では、モチベーション判定処理が実行される。本ステップでは、モチベーション判定部７７の機能が実現され、被験者のモチベーションの状態を判定する。モチベーションの状態として、モチベーションを構成する達成可能性および危機感の状態を判定する。モチベーション判定処理のフローについては、図６〜図８を用いて詳細に説明する。
尚、本ステップは、モチベーション判定工程に相当する。
【０１０２】
ステップＳ１７０では、アドバイスを生成する。詳しくは、ステップＳ１６０において判定されたモチベーションの状態に対応するアドバイス文言をアドバイス対応テーブル４３およびアドバイス文言データ４５を参照して生成する。本ステップは、アドバイス生成部７９の機能が実現される。
尚、本ステップはアドバイス生成工程に相当する。
【０１０３】
ステップＳ１８０では、アドバイスを表示する。ステップＳ１７０で生成されたアドバイス文言を表示部３１に出力する。判定されたモチベーションの状態毎に表示されるアドバイスの例については、図９および図１０を用いて後述する。
【０１０４】
（モチベーション判定処理のフロー）
図６は、モチベーション判定処理の流れを示すフローチャート図である。図７は、達成可能性判定処理の流れを示すフローチャート図である。図８は、危機感判定処理の流れを示すフローチャート図である。
図６に示すステップＳ２００からステップＳ２３０までは、図５に示したステップＳ１６０の処理の流れを詳細に説明しているステップである。
【０１０５】
ステップＳ２００では、達成状態の変化傾向を算出する。詳しくは、チェック期間の開始時と終了時における達成状態の差を算出し、変化傾向が＋傾向、−傾向、０傾向のうちのいずれの傾向であるかを決定する。
ステップＳ２１０では、行動量の変化傾向を算出する。詳しくは、チェック期間の開始時と終了時における行動量の累積値の差を算出し、変化傾向が＋傾向、０傾向のうちいずれの傾向であるかを決定する。
ステップＳ２２０では、達成可能性判定処理を行う。被験者の達成可能性の状態を「高」、「中」、「低」のいずれの水準であるか判定する。本ステップの詳細は、ステップＳ３００からステップＳ３３０（図７）を用いて説明する。
ステップＳ２３０では、危機感判定処理を行う。被験者の危機感の状態を「高」「中」「低」のいずれの水準であるか判定する。本ステップの詳細は、ステップＳ４００からステップＳ４３０（図８）を用いて説明する。
【０１０６】
図７に移る。
ステップＳ３００は、達成状態の変化傾向（達成傾向）および行動量の変化傾向（行動傾向）の結果に基づいて達成可能性の状態を判定する。（達成傾向，行動傾向）の組合せの結果が（＋傾向，＋傾向）である場合はステップＳ３１０に進み、（０傾向，＋傾向）である場合はステップＳ３２０に進み、（−傾向，＋傾向）である場合はステップＳ３３０に進む。
ステップＳ３１０では、達成可能性を「高」と判定し、変数ＧＰに３を代入する。
ステップＳ３２０では、達成可能性を「中」と判定し、変数ＧＰに２を代入する。
ステップＳ３３０では、達成可能性を「低」と判定し、変数ＧＰに１を代入する。
【０１０７】
図８に移る。
ステップＳ４００は、達成傾向および行動傾向の結果に基づいて危機感の状態を判定する。（達成傾向，行動傾向）の組合せの結果が、（任意，＋傾向）である場合はステップＳ４１０に進み、（−傾向，０傾向）である場合はステップＳ４２０に進み、（＋傾向，０傾向）である場合はステップＳ４３０に進む。
ステップＳ４１０では、危機感を「高」と判定し、変数ＤＰに３を代入する。
ステップＳ４２０では、危機感を「中」と判定し、変数ＤＰに２を代入する。
ステップＳ４３０では、危機感を「低」と判定し、変数ＤＰに１を代入する。
【０１０８】
（アドバイスの表示例）
図９は、達成可能性の状態に対応するアドバイスの表示例である。
上述の達成可能性判定処理において達成可能性が「高」と判定された場合は、変数ＧＰに３が代入されている。ＧＰ＝３の場合は、アドバイス４５１が表示される。アドバイス４５１では、被験者は達成可能性が高いと感じているため高い状態を維持する内容のアドバイスが生成され、表示されている。
【０１０９】
達成可能性が「中」と判定された場合は、変数ＧＰに２が代入されている。ＧＰ＝２の場合は、アドバイス４５３が表示される。アドバイス４５３では、被験者は達成可能性を上述の「高」の水準ほど高いとは感じていないため、行動傾向を＋傾向にして継続することにより、達成傾向が＋傾向に変わることを示唆する内容のアドバイスが生成され、表示されている。
【０１１０】
達成可能性が「低」と判定された場合は、変数ＧＰに１が代入されている。ＧＰ＝１の場合は、アドバイス４５５が表示される。アドバイス４５５では、被験者は達成可能性が低いと感じているため、達成傾向が−傾向になっている原因について気付かせて対策をとるという理論的展開に誘導することにより達成可能性が低いという心理的な状況を払拭させる内容のアドバイスが生成され、表示されている。
【０１１１】
図１０は、危機感の状態に対応するアドバイスの表示例である。
上述の危機感判定処理において危機感が「高」と判定された場合は、変数ＤＰに３が代入されている。ＤＰ＝３の場合は、アドバイス４６１が表示される。アドバイス４６１では、被験者は危機感が高いと感じており、危機感が高いが故に被験者が無理な行動をしないように誘導する内容のアドバイスが生成され、表示されている。
【０１１２】
危機感が「中」と判定された場合は、変数ＤＰに２が代入されている。ＤＰ＝２の場合は、アドバイス４６３が表示される。アドバイス４６３では、被験者は危機感を上述の「高」の水準ほど高くは感じていないため、行動傾向が０傾向のままでは達成傾向も−傾向のままであり、この状態が続いた場合に到達する結末が具体的に表現された内容のアドバイスが生成され、表示されている。
【０１１３】
危機感が「低」と判定された場合は、変数ＤＰに１が代入されている。ＤＰ＝１の場合は、アドバイス４６５が表示される。アドバイス４６５では、被験者の危機感が低くなっているため、行動傾向を＋傾向に転換させるための表現が含まれた内容のアドバイスが生成され、表示されている。
【０１１４】
以上述べてきたように本実施形態に係わるアドバイス生成システム１によれば以下の効果を得ることができる。
アドバイス生成システム１によれば、モチベーション判定部７７は、被験者の達成状態情報および被験者の行動量情報に基づいて、モチベーションの状態を構成する達成可能性および危機感の要素において、それらの高さの程度を定量化している。具体的には、達成可能性の状態が「高」「中」「低」、危機感の状態が「高」「中」「低」の各段階の高さの水準で表されている。また、モチベーションの判定に用いられている情報は、測定部１１により測定された被験者の活動データと被験者から取得した達成状態情報であり、実際に被験者から測定された情報である。
このようにモチベーション判定部７７は、被験者により直接測定された情報に基づいて、被験者の心理的な状態であるモチベーションの定量化を実現している。
アドバイス生成部７９では、定量化された達成可能性および危機感の状態を表す各段階の高さの水準毎に、達成可能性および危機感の状態を高く維持させるための最も適したアドバイス文言をアドバイス文言データ４５から選択し、アドバイスを生成することができる。
従って、アドバイス生成システム１では、被験者のモチベーションの状態が反映されたアドバイスを生成することができ、被験者に対して被験者のモチベーションの状況に応じたアドバイスを提供することができる。
【０１１５】
（実施形態２）
次に実施形態２について、図１１、図１２、図１３、および図１４を用いて説明する。
実施形態１におけるアドバイス生成システム１では１人の被験者に対してアドバイスを生成するシステムであったのに対して、実施形態２によるアドバイス生成システム２では複数人の被験者に対するアドバイスを生成し、更に生成されるアドバイスは被験者自身以外の他の被験者の情報を参照して生成されている点が異なる。それ以外の点については、実施形態１と同様である。また、実施形態１と同様の構成部分については、本実施形態についても同様に適用される。尚、図１１〜図１４において、実施形態１と同様の構成部分については、実施形態１で説明した図と同様の符号を付し、その詳細の説明を省略する。
【０１１６】
図１１は実施形態２におけるアドバイス生成システムの概略構成を示すブロック図である。アドバイス生成システム２は、測定装置１０、ＰＣ３０ｂなどから構成され、両者間は、無線通信９によって各種データが送受信される。測定装置１０と無線通信９は実施形態１と共通の構成である。以降、ＰＣ３０ｂを中心に、実施形態１と異なる構成要素について説明する。
ＰＣ３０ｂは、記憶部４０ｂ、制御部６０ｂなどを有して構成される。
記憶部４０ｂは、グループ仕分テーブル２１０、データベース２３０などを有している。
グループ仕分テーブル２１０は、目的および目的を達成するための難易度が定義されたテーブルである。目的および難易度は、後述するグループ仕分部２０１によって被験者の目標設定時の情報から導出される。
尚、記憶部４０ｂは記憶部に相当する。
【０１１７】
図１２は、グループ仕分テーブルの一例を説明する図である。図１２（ａ）は、グループ定義テーブルの一例であり、（ｂ）は、減量目標を例とした難易度の定義テーブルの一例、（ｃ）はフルマラソンの目標タイムを例とした難易度の定義テーブルの一例、（ｄ）はハーフマラソンの目標タイムを例とした難易度の定義テーブルの一例である。
図１２（ａ）に示すグループ定義テーブル２１１では、列方向に「目的」が、行方向に「難易度」が記載されている。
【０１１８】
「目的」は、健康改善や運動能力向上のために実現したい事柄であり、グループ定義テーブル２１１では、「目的」の例として、目的Ａとして「減量」、目的Ｂとして「フルマラソン」、目的Ｃとして「ハーフマラソン」が挙げられている。「減量」は、体重を減量するという目的を示す。「フルマラソン」はフルマラソンの完走タイムを短縮する目的を、「ハーフマラソン」はハーフマラソンの完走タイムを短縮する目的を示す。
【０１１９】
「難易度」は、「目的」を達成するための難易度であり、難易度の低い方（容易な方）から順に「レベル１」、「レベル２」、「レベル３」、「レベル４」、「レベル５」が定義されている。「レベル５」はこの中で難易度が最も高い（困難である）ことを示している。
【０１２０】
グループ定義テーブル２１１において「目的」および「難易度」が交差する要素には、仕分けされるグループ名が定義されている。例えば、目的Ａの「減量」では、難易度のレベル毎に対応するグループ名が定義されており、レベル１〜５のそれぞれがグループＡ１〜Ａ５に定義されている。同様に、目的Ｂの「フルマラソン」では、難易度のレベル１〜５に対応してグループＢ１〜Ｂ５が定義されている。目的Ｃの「ハーフマラソン」では、難易度のレベル１〜５に対応してグループＣ１〜Ｃ５が定義されている。
【０１２１】
図１２（ｂ）に示す難易度定義テーブル２１３は、目的Ａの「減量」における「難易度」を決定するテーブルである。難易度定義テーブル２１３の列方向には「減量目標」が、行方向には「現状」が記載されている。「減量目標」は、目標達成時の状態を示し、ここでは減量する目標重量を示している。「３０ｋｇ」、「２０ｋｇ」、「１０ｋｇ」の記載は、それぞれ現在体重から３０ｋｇ減量、２０ｋｇ減量、１０ｋｇ減量をする目標重量であることを示している。「現状」は、現状の体重を示しており、例えば目標設定時に計測した体重が適用される。「現状」が「１００ｋｇ」の行は、現状の体重が１００ｋｇ以上であることを示し、「９０ｋｇ」では現状の体重が９０ｋｇ以上１００ｋｇ未満であり、「８０ｋｇ」では現状の体重が８０ｋｇ以上９０ｋｇ未満であることを示している。
【０１２２】
「減量目標」および「現状」が交差する要素には、難易度の段階を示すレベル１〜５が定義されている。例えば、現状が「１００ｋｇ」で減量目標が「３０ｋｇ」では「レベル３」が定義されている。現状が「１００ｋｇ」で減量目標が「２０ｋｇ」では「レベル２」が定義されている。これは、現状の体重が同じ体重であれば、減量目標が「３０ｋｇ」よりも「２０ｋｇ」の方がより容易に達成できる。難易度のレベルは、「３０ｋｇ」のレベル３よりも低いレベル２が「２０ｋｇ」のレベルとなっている。
【０１２３】
図１２（ｃ）に示す難易度定義テーブル２１５は、目的Ｂの「フルマラソン」における「難易度」を決定するテーブルである。難易度定義テーブル２１５の列方向には、「目標」が、行方向には「現状」が記載されている。「目標」は、目標達成時の状態を示し、ここでは目標完走タイムを示している。「２ｈ３０ｍ」、「３ｈ」、「３ｈ３０ｍ」、「４ｈ」、「４ｈ３０ｍ」は、それぞれ順番に目標完走タイムが２時間３０分以内、２時間３０分よりも長く３時間以内、３時間よりも長く３時間３０分以内、３時間３０分よりも長く４時以内、４時間よりも長く４時間３０分以内であることを示している。「現状」は、現在の完走タイムの実力を示している。「３ｈ」は、現状のフルマラソンの完走タイムが３時間以内であることを示している。同様に「３ｈ３０ｍ」、「４ｈ」、「４ｈ３０ｍ」、「５ｈ」は、それぞれ順番に３時間より長く３時間３０分以内、３時間３０分より長く４時間以内、４時間よりも長く４時間３０分以内、４時間３０分より長く５時間以内であることを示している。
【０１２４】
「目標」および「現状」が交差する要素には、難易度の段階を示すレベル１〜５が定義されている。例えば、現状完走タイムが３時間の被験者が２時間３０分を目指す難易度はレベル５で高いレベルであり、現状完走タイムが５時間の被験者が４時間３０分を目指す難易度はレベル１で低いレベルである。尚、交差する要素が斜線の要素は、定義されていない要素である。例えば現状完走タイムが５時間の被験者が３時間３０分の完走タイムを目指す場合は、トレーニングを継続して完走タイムが短くなれば「現状」の項目を繰り上げてレベル１、レベル２、レベル３のように難易度が１段ずつ上がっていく。
【０１２５】
図１２（ｄ）に示す難易度定義テーブル２１７は、目的Ｃの「ハーフマラソン」における「難易度」を決定するテーブルである。難易度定義テーブル２１７の列方向には、「目標」が、行方向には「現状」が記載されている。難易度定義テーブル２１７は、上述した難易度定義テーブル２１５とは「目標」および「現状」の完走タイムにおける設定時間が異なるが、その他の定義内容は同様である。
【０１２６】
図１１に戻り、記憶部４０ｂを構成するデータベース２３０について説明する。データベース２３０は、リレーショナルデータベースなどのデータベースエンジンであり、複数の個人データ５０ｂを管理する。
個人データ５０ｂには、１人分の被験者の情報が格納されており、データベース２３０では、複数の被験者における個人データ５０ｂが格納さている。データベース２３０には、個人データ５０ｂに含まれている目標情報データ５１、達成状態データ５３、活動データ５５、グループ情報データ２３１などの各データを様々な条件式により検索するデータベースプログラムなども格納されている。これらのデータベースプログラムは、制御部６０ｂにより読み込まれ実行される。
【０１２７】
グループ情報データ２３１は、被験者が属しているグループの情報が格納されている。グループの情報には、グループ名が格納されている。グループ名は、図１２（ａ）に示したグループＡ１〜Ｃ５などの情報である。
尚、データベース２３０で管理される個人データ５０ｂは、目標達成行動実行中の被験者の個人データとは限らず、目標達成行動を終了した被験者の個人データについても格納されていても良い。また、目標達成を成功した被験者、目標未達成のまま終了した被験者などの個人データが格納されていても良い。このような多様な状態の被験者の情報が格納されていることにより、豊富な情報を含んだアドバイスの生成が可能になる。
【０１２８】
制御部６０ｂは、アドバイス処理部７０ｂおよびグループ仕分部２０１の機能部を有して構成されている。また、アドバイス処理部７０ｂは、アドバイス生成部７９ｂを有している。
グループ仕分部２０１は、被験者が属するグループを決定する。詳しくは、被験者から取得した目標情報から、目標設定時（行動開始前）の状態、目標達成時の状態、を取得する。目標達成時の状態から、被験者の「目的」を判別し、グループ定義テーブル２１１における「目的」の項目と一致する目的を選択する。次に、「難易度」を目標設定時の状態および目標達成時の状態の情報を用いて、難易度定義テーブル２１３（２１５，２１７）を参照して、「難易度」がどのレベルであるか決定する。「目的」と「難易度」とが決定すると、交差する要素のグループ名が決定する。決定したグループ名は、グループ情報データ２３１に格納される。被験者は、決定したグループ名のグループに属することになる。
尚、グループ仕分部２０１は、グループ仕分部に相当する。
【０１２９】
アドバイス生成部７９ｂは、被験者が属するグループ内の個人データの情報を参照して、被験者に対するアドバイスを生成する。詳しくは、グループ定義テーブル２１１で定義された同一のグループの被験者は、共通の目的を持ち、目標に対して共通の難易度を有する被験者のグループである。従って、同一グループ内の被験者同士の情報は、同じ経験をしている被験者の情報に対して、類似性の法則（心理学）により親和性を感じる。目標達成に成功した被験者の情報は、モチベーションの達成可能性の要素を高める効果がある。また、反対に目標達成に失敗した被験者の情報は、モチベーションの危機感の要素を高める効果がある。
【０１３０】
アドバイス生成部７９ｂは、被験者と同一グループ内の個人データ５０ｂから達成状態データ５３および活動データ５５を参照して、達成状態データ５３から成功や失敗を含む達成状態情報を取得し、活動データ５５から行動内容の情報を取得する。取得した達成状態情報と行動内容の情報に基づいて現在行動中の被験者に対するアドバイスを生成する。
【０１３１】
図１３は、グループを参照したアドバイス生成処理の流れを示すフローチャート図である。本フローは、制御部６０ｂが表示部３１および記憶部４０ｂを含む各部を制御することにより実行される処理の流れである。
【０１３２】
ステップＳ５００では、被験者のグループを決定する。被験者から取得した目標情報からグループ仕分テーブル２１０を参照して被験者が属するグループを決定する。
【０１３３】
ステップＳ５１０では、同一グループの情報を取得する。詳しくは、被験者が属するグループの他の被験者の情報を取得する。具体的には、データベース２３０から同一のグループ名を有する個人データ５０ｂを取得する。取得した個人データ５０ｂから達成状態データ５３が目標達成している活動データ５５の情報を目標達成した情報（成功情報）として取得する。また、取得した個人データ５０ｂから達成状態データ５３が目標達成しなかった活動データ５５の情報を目標未達成であった情報（失敗情報）として取得する。
【０１３４】
ステップＳ５２０では、同一グループの情報を参照して被験者へのアドバイスを生成する。詳しくは、ステップＳ５１０において取得した情報から被験者に対するアドバイス文言を生成する。成功情報であれば、活動データ５５の情報から定期的な行動に関する情報を検索して文言に置き換える。例えば、毎日午前中の早い時間帯にジョギング程度の軽い運動強度の値が１時間程度続いていれば、「朝方に６０分以上の軽いジョギング程度の運動強度の運動を実施している人が目標を達成している傾向があります。」といった文言が生成される。
【０１３５】
ステップＳ５３０では、被験者へのアドバイスを表示する。ステップＳ５２０で生成されたアドバイスが表示部３１に出力される。
【０１３６】
図１４は、グループを参照したアドバイスの表示例である。アドバイス２４０は、同一グループの成功情報から、「朝方に６０分以上の軽いジョギング程度の運動強度の運動を実施している人が目標を達成している傾向があります。」の文言が生成されている。被験者の活動データ５５と上述の同一グループの成功情報を比較して「現在行っている夕方の運動を、時々は朝方に行ってみてはいかがでしょうか。更に、高い効果が期待できます。」の文言が生成されている。
【０１３７】
アドバイス２４１では、被験者の活動データ５５および同一グループの他の被験者の統計情報から「あなたの累積運動量は、２５人中２５位です。」の文言が生成されている。同一グループの成功情報から「他の方は１ヶ月に平均１ｋｇ減量しています。マイルストーンに従ってトレーニングしましょう。」の文言が生成されている。
【０１３８】
以上述べてきたように本実施形態に係わるアドバイス生成システム２によれば上述の実施形態の効果に加え更に次のような効果を得ることができる。
アドバイス生成システム２によれば、グループ仕分部２０１により被験者が属するグループを決定する。グループに属している全ての被験者は共通の目的および共通の難易度を有していることになる。アドバイス生成部７９ｂは、被験者の個人データ５０ｂと同一グループ内の他の個人データ５０ｂとの情報から、被験者のモチベーションの達成可能性の要素を高めるアドバイス文言やモチベーションの危機感の要素を高めるアドバイス文言を生成する。
従って、アドバイス生成システム２が、共通の目的および共通の難易度を有する他の被験者の経験情報に基づいて生成されたアドバイスを被験者に提供することによって、被験者は、更にモチベーションを高く維持した状態で目標達成のための行動に取り組むことができる。
【０１３９】
（実施形態３）
次に実施形態３について、図１５、図１６、および図１７を用いて説明する。上述の実施形態では、定期的なチェック期間を設けてチェック期日に達成状態や行動量の情報を取得しアドバイスを生成していたが、実施形態３におけるアドバイス生成システム３では、モチベーションの判定結果に基づいてチェック期間の長さを変更する点が異なる。それ以外の点については、上述の実施形態と同様である。また、上述の実施形態と同様の構成部分については、本実施形態についても同様に適用される。尚、図１５〜図１７において、上述の実施形態と同様の構成部分については、上述の実施形態で説明した図と同様の符号を付し、その詳細の説明を省略する。
【０１４０】
以降の説明において、チェック期間をマイルストーン期間、チェック期日をマイルストーン期日と呼称する。マイルストーン期日では、チェック期間の達成状態や行動量がチェックされることに加え、中間目標が設定される。被験者は、目標達成までの期間より短いマイルストーン期間において中間目標を達成するために行動し、マイルストーン期日において中間目標を達成することを繰り返し、最終的に目標を達成する。尚、マイルストーン期間はチェック期間と同様に所定期間に相当する。
被験者に対してマイルストーン期日における中間目標の達成状態が、手に届く状態であると感じさせることで、被験者の達成可能性の状態は高くなり、モチベーションを高い状態で維持することができる。以降に、被験者の達成状態や行動量に基づいて、マイルストーン期日を変更することで、被験者のモチベーションを高い状態で維持させることができるアドバイス生成システム３について説明する。
【０１４１】
図１５は、実施形態３におけるアドバイス生成システム３の概略構成を示すブロック図である。アドバイス生成システム３は、測定装置１０、ＰＣ３０ｃなどから構成され、両者間は、無線通信９によって各種データが送受信される。測定装置１０と無線通信９は上述の実施形態と共通の構成である。以降、ＰＣ３０ｃを中心に、上述の実施形態と異なる構成要素について説明する。
【０１４２】
ＰＣ３０ｃは、制御部６０ｃを有して構成される。
制御部６０ｃは、マイルストーン更新処理部３０１の機能部を有して構成される。
マイルストーン更新処理部３０１は、マイルストーン期間を更新する。詳しくは、目標設定時に設定した最終目標までの達成傾向と、マイルストーン期間の中間目標までの達成傾向を比較して、最終目標の達成傾向よりも中間目標の達成傾向が上回っている（順調である）場合は、以降のマイルストーン期間の間隔を長くする。中間目標の達成傾向が下回っている（順調でない）場合は、以降のマイルストーン期間の間隔を短くする。最終目標の達成傾向と中間目標の達成傾向とが略同じである場合は、マイルストーン期間の間隔を変更しない。
尚、マイルストーン更新処理部３０１は、所定期間変更部に相当する。
【０１４３】
図１６は、マイルストーンの更新処理の流れを示すフローチャート図である。本フローは、制御部６０ｃが表示部３１、操作部３３、計時部３５、通信部３７、および記憶部４０などを含む各部を制御することにより実行される処理の流れである。また、本フローが実行されることにより、アドバイス処理部７０およびマイルストーン更新処理部３０１の機能部の機能が実現される。
【０１４４】
ステップＳ６００では、目標情報を取得する。目標情報には、開始時の状態、目標達成状態、目標達成期間、チェック期間などの情報が含まれている。ステップＳ６１０では、マイルストーン期間の初期値を設定する。マイルストーン期間には、ステップＳ６００で取得したチェック期間を設定する。
【０１４５】
ステップＳ６２０では、達成状態情報を取得する。記憶部４０に格納されている達成状態データ５３から被験者の達成状態データを取得する。ステップＳ６３０では、活動データを取得する。記憶部４０に格納されている活動データ５５から被験者の活動データを取得する。ステップＳ６４０では、行動量情報を算出する。ステップＳ６３０において取得した活動データから行動量を算出する。算出した行動量を加算し、行動開始時からの行動量の累積値も算出する。
【０１４６】
ステップＳ６５０では、マイルストーン期日になったか否か判定される。マイルストーン期日になった場合は（ステップＳ６５０；Ｙｅｓ）、ステップＳ６６０に進む。マイルストーン期日に満たない場合は（ステップＳ６５０；Ｎｏ）、ステップＳ６２０に戻り、ステップＳ６２０〜Ｓ６４０を繰り返す。
【０１４７】
ステップＳ６６０では、目標達成状態または目標達成期間に達したか否か判定される。ステップＳ６２０で取得した達成状態が、ステップＳ６００で取得した目標達成状態に到達した場合、またはマイルストーン期日が目標達成期間の終了日に達していた場合は（ステップＳ６６０；Ｙｅｓ）、本フローを終了する。目標達成状態に達しておらず、かつ目標達成期間の終了日に達していない場合は（ステップＳ６６０；Ｎｏ）、ステップＳ６７０に進む。
【０１４８】
ステップＳ６７０では、モチベーション判定処理が実行される。本ステップでは、モチベーション判定部７７の機能が実現され、被験者のモチベーションの状態を判定する。モチベーションの状態として、モチベーションを構成する達成可能性および危機感の状態を判定する。ステップＳ６８０では、アドバイスを生成する。ステップＳ６９０では、アドバイスを表示する。
【０１４９】
ステップＳ７００では、マイルストーン更新処理を行う。詳しくは、ステップＳ６００で取得した目標情報、およびステップＳ６２０で取得した達成状態情報を用いて、マイルストーン期間を変更し、次のマイルストーン期日を決定する。決定したマイルストーン期日を新たなマイルストーン期日として、ステップＳ６２０に進む。
【０１５０】
本フローのステップＳ７００において、マイルストーン期日が決定すると、制御部６０ｃは、次のマイルストーン期日を表示部３１などに表示する。その後、操作部３３を制御して、被験者から次のマイルストーン期日に向けた中間目標における達成状態などの情報を取得する。
【０１５１】
次に、マイルストーン更新処理の説明に移る。
図１７は、マイルストーン更新処理の流れを示すフローチャート図である。本フローは、ステップＳ７００（図１６）の処理を詳細に示すフローである。
ステップＳ７１０では、最終目標までの達成傾向Ａを算出する。詳しくは、目標情報から開始時状態、目標達成状態、目標達成期間を取得し、最終目標を達成するまでの達成傾向を数値化する。具体的には、目標達成状態から開始時状態を減算し、その結果を目標達成期間で除算した値を達成傾向Ａとして算出する。例えば、６ヶ月間で体重を３０ｋｇ減量する場合は、５ｋｇ／月が達成傾向Ａとして算出される。
【０１５２】
ステップＳ７２０では、マイルストーン期間における達成傾向Ｂを算出する。詳しくは、ステップＳ６２０において取得した達成状態を参照して、マイルストーン期間の最後の達成状態から最初の達成状態を減算し、その結果をマイルストーン期間で除算した値を達成傾向Ｂとして算出する。例えば、マイルストーン期間が２ヶ月で、マイルストーン期間に３ｋｇ減量した場合は、１．５ｋｇ／月が達成傾向Ｂとして算出される。
尚、達成傾向Ａおよび達成傾向Ｂは、後述するステップで比較するため、単位を合わせる必要がある。上述の例では、１ヶ月あたりの減量重量という単位を用いている。
【０１５３】
ステップＳ７３０では、達成傾向Ａと達成傾向Ｂとを比較する。詳しくは、達成傾向Ａと達成傾向Ｂとを比較し、達成傾向Ａが達成傾向Ｂよりも大きい場合は、ステップＳ７４０へ進む。達成傾向Ａが達成傾向Ｂよりも小さい場合は、ステップＳ７５０へ進む。達成傾向Ａと達成傾向Ｂが略同じである場合は、ステップＳ７００に戻る。尚、達成傾向Ａと達成傾向Ｂが略同じである場合は、所定のマージン値を持たせて、達成傾向Ａと達成傾向Ｂとの差分が所定のマージン値の範囲内である場合は同じと判定しても良い。その場合は、差分が所定のマージン値の範囲を超えて大きい場合はステップＳ７４０へ進み、差分が所定のマージン値の範囲を超えて小さい場合は、ステップＳ７５０へ進むことになる。
【０１５４】
ステップＳ７４０では、マイルストーン期間の間隔を短くする。具体的には、マイルストーン期間を今までの４分の３、２分の１などの期間に設定する。例えば、１ヶ月であったマイルストーン期間を３週間や２週間に変更する。マイルストーン期間を変更した後、ステップＳ７００に戻る。
【０１５５】
ステップＳ７５０では、マイルストーン期間の間隔を長くする。具体的には、マイルストーン期間を今までの２倍、１．５倍などの期間に設定する。例えば、１ヶ月であったマイルストーン期間を２ヶ月や６週間に変更する。マイルストーン期間を変更した後、ステップＳ７００に戻る。
【０１５６】
尚、ステップＳ７１０〜Ｓ７５０のフローにおいては達成状態の傾向（達成傾向Ａおよび達成傾向Ｂ）を用いてマイルストーン期間を変更する条件としていたが、この方法に限らず、行動量情報を用いてマイルストーン期間を変更しても良い。行動量情報を用いる場合は、目標設定時に計画した行動量の変化傾向が、マイルストーン期間に行動した行動量の変化傾向よりも大きい場合は、マイルストーン期間を長く設定する。反対に、マイルストーン期間に行動した行動量の変化傾向が小さい場合は、マイルストーン期間を短く設定する。
【０１５７】
以上述べてきたように本実施形態に係わるアドバイス生成システム３によれば上述の実施形態の効果に加え更に次のような効果を得ることができる。
アドバイス生成システム３によれば、マイルストーン更新処理部３０１は、目標設定時に設定した最終目標までの達成傾向と、マイルストーン期間の中間目標までの達成傾向を比較する。比較した結果、マイルストーン期間の達成傾向が最終目標までの達成傾向よりも下回っており順調に推移してない場合は、以降のマイルストーン期間を短く設定する。これにより、達成状態が滞っている被験者は、達成可能性の状態が低下している虞があり、そのような場合に、以降のマイルストーン期間を短く設定している。マイルストーン期間が今までより短く設定されることにより、中間目標に対しても手が届き易くなることから、達成可能性の状態が向上する。達成可能性の状態が向上することにより、被験者のモチベーションは向上し達成傾向も上がってくる。
【０１５８】
マイルストーン期間の達成傾向が最終目標までの達成傾向よりも上回っていて順調に推移している場合は、以降のマイルストーン期間を長く設定する。これは、短く変更されたマイルストーン期間に対して、順調に達成傾向が向上している場合は、元のマイルストーン期間に戻す作用を備えている。
【０１５９】
（変形例１）
上述の実施形態３では、マイルストーン更新処理部３０１において、目標設定時に設定した最終目標までの達成傾向と、マイルストーン期間の中間目標までの達成傾向を比較してマイルストーン期間を更新していたが、その構成に限らず、モチベーション判定部７７により出力される達成可能性および危機感の状態を用いて比較し、マイルストーン期間を更新しても良い。
詳しくは、モチベーション判定部７７により達成可能性が「低」と判定された場合、または危機感が「低」と判定された場合は、以降のマイルストーン期間を短く設定する。また、モチベーション判定部７７により達成可能性が「高」と判定された場合、危機感が「高」と判定された場合は、以降のマイルストーン期間を長く設定する。
このようなモチベーション判定部７７による判定結果を用いて、モチベーションの状態が低下している被験者に対して、マイルストーン期間を短く設定して、達成可能性の状態を向上させることができる。
【０１６０】
（変形例２）
図４、図１１、および図１５を用いて説明する。
上述の実施形態および変形例では、アドバイス生成システム１（２，３）が、測定装置１０とＰＣ３０（３０ｂ，３０ｃ）とが無線通信９で接続される構成としていたが、この構成に限定されず、測定装置１０のみの構成であっても良い。この構成における測定装置１０では、記憶部２５に予めモチベーション判定テーブル４１、アドバイス対応テーブル４３、アドバイス文言データ４５が格納され、制御部２７はアドバイス処理部７０（７０ｂ）に相当する機能部を有している。この構成により、測定装置１０単体で、測定部１１によって測定された脈拍データおよび活動データに基づいて生成されたアドバイスが表示部１７に表示される。被験者は、測定装置１０を装着して行動することにより、モチベーションを維持向上するためのアドバイスを享受することができる。
尚、本変形例における測定装置１０は、アドバイス生成装置に相当する。
【０１６１】
（変形例３）
上述の実施形態および変形例では、アドバイス生成部７９（７９ｂ）は、被験者に対するアドバイス文言を生成するとしているが、この構成に限らない。アドバイス生成部７９（７９ｂ）は、アイコンデータ、アニメーション、およびグラフなどを生成しても良い。被験者にわかりやすい表現でモチベーションを維持向上させることができる。
また、被験者のトレーニング状況などの結果がグラフ等で表示される構成を含めても良い。更に、被験者が属するグループの他の被験者のトレーニング状況などの情報を統計的手法で加工してグラフなどで表示しても良い。被験者は、多種多様な情報から自身に必要な情報を選択することができる。
【０１６２】
（変形例４）
上述の実施形態および変形例では、達成状態情報として被験者の減量重量を例にして説明したが、達成状態情報は、設定された目標によって、例えば、１０ｋｍや２０ｋｍなどの所定距離を走行する時間の短縮、連続して走行可能距離などの運動能力指標であっても良い。また、最大酸素摂取量、最大脈拍数に至るまでの運動継続時間、肺活量、持久力に関する指標などを含む体力指標であっても良い。
【符号の説明】
【０１６３】
１，２，３…アドバイス生成システム、９…無線通信、１０…測定装置、１１…測定部、１３…脈拍センサー、１５…体動センサー、１７…表示部、１９…操作部、２１…計時部、２３…通信部、２５…記憶部、２７…制御部、３０，３０ｂ，３０ｃ…ＰＣ、３１…表示部、３３…操作部、３５…計時部、３７…通信部、４０，４０ｂ…記憶部、４１…モチベーション判定テーブル、４３…アドバイス対応テーブル、４５…アドバイス文言データ、５０，５０ｂ…個人データ、５１…目標情報データ、５３…達成状態データ、５５…活動データ、６０，６０ｂ，６０ｃ…制御部、７０，７０ｂ…アドバイス処理部、７１…達成状態取得部、７３…活動データ取得部、７５…行動量算出部、７７…モチベーション判定部、７９，７９ｂ…アドバイス生成部、２０１…グループ仕分部、２１０…グループ仕分テーブル、２１１…グループ定義テーブル、２１３…難易度定義テーブル、２１５…難易度定義テーブル、２１７…難易度定義テーブル、２３０…データベース、２３１…グループ情報データ、２４０，２４１…アドバイス、３０１…マイルストーン更新処理部、４５１，４５３，４５５，４６１，４６３，４６５…アドバイス。
【図１】
0006500411.tif 000002
【図２】
0006500411.tif 000003
【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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