(57)【要約】【課題】日常生活において運動を習慣化でき、運動量を無理なく増やすことを可能とする行動管理支援装置、行動管理支援方法、および行動管理支援プログラムを提供する。【解決手段】個人属性データ集合１と、行動関連データ群２と、センサデータ集合３と、関連データ集合９とを統合行動データ生成部６１により互いに関連付け、統合的にまとめた統合行動データ集合７を生成する。この統合行動データ集合７を参照し、行動規則生成部６２によりユーザの行動規則を生成して行動規則集合８を生成する。そして、生成された行動規則集合８に反映される各個人の運動習慣、特性、嗜好、癖に基づいて、運動を促すためのアドバイスを明示的な理由を示したかたちでユーザに提供する。【選択図】    図２
2004318503.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の身体に装着されるセンサにより検知される当該利用者の生体情報を利用して当該利用者の行動を管理するための行動管理支援装置において、
前記センサにより検知される生体情報と前記利用者の行動に関連する行動関連情報とを時系列的に互いに関連付けた統合行動データベースを生成する統合行動データベース生成手段と、
この統合行動データベース生成手段により生成される前記統合行動データベースから前記利用者の行動規則を生成する行動規則生成手段と、
この行動規則生成手段により生成される利用者の行動規則に基づいて当該利用者に運動を促すためのメッセージを生成するメッセージ生成手段と、
このメッセージ生成手段により生成されるメッセージを前記利用者に通知するメッセージ通知手段とを具備することを特徴とする行動管理支援装置。
【請求項２】
さらに、前記利用者の意志に基づいて予め用意される当該利用者の未来の行動予定を取得する行動予定取得手段と、
前記行動規則生成手段により生成される利用者の行動規則に基づいて、当該利用者に運動を促すために前記行動予定を改編する行動予定改編手段とを備え、
前記メッセージ生成手段は、前記行動予定改編手段により改編された行動予定に基づくメッセージを生成することを特徴とする請求項１に記載の行動管理支援装置。
【請求項３】
さらに、前記利用者の行動の結果もたらされる当該利用者の気分が記述される気分記述データを当該利用者の入力操作を介して取得する気分記述データ取得手段を備え、
前記統合行動データベース生成手段は、前記統合行動データベースにおいて、前記生体情報と前記行動関連情報と前記気分記述データとを互いに関連付け、
前記メッセージ生成手段は、前記統合行動データベースにおける前記気分記述データを参酌して前記メッセージを生成することを特徴とする請求項１に記載の行動管理支援装置。
【請求項４】
さらに、前記メッセージ通知手段により通知されたメッセージに対する前記利用者の評価を取得する評価取得手段と、
この評価取得手段により取得された評価とこの評価に対応するメッセージを対応付けてデータベース化した制約条件データベースを生成する制約条件データベース生成手段とを備え、
前記メッセージ生成手段は、前記制約条件データベース生成手段により生成される前記制約条件データベースを参酌して前記メッセージを生成することを特徴とする請求項１に記載の行動管理支援装置。
【請求項５】
さらに、前記統合行動データベースと、前記制約条件データベースとを複数の利用者間で共有するデータベース共有手段を具備することを特徴とする請求項４に記載の行動管理支援装置。
【請求項６】
さらに、前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得手段を備え、
前記統合行動データベース生成手段は、前記統合行動データベースにおいて、前記生体情報と前記行動関連情報と前記位置情報とを互いに関連付けることを特徴とする請求項１に記載の行動管理支援装置。
【請求項７】
利用者の身体に装着されるセンサにより検知される当該利用者の生体情報を利用して当該利用者の行動を管理するための行動管理支援装置に利用される行動管理支援方法において、
前記センサにより検知される生体情報と前記利用者の行動に関連する行動関連情報とを時系列的に互いに関連付けた統合行動データベースを生成する統合行動データベース生成ステップと、
この統合行動データベース生成ステップにより生成される前記統合行動データベースから前記利用者の行動規則を生成する行動規則生成ステップと、
この行動規則生成ステップにより生成される利用者の行動規則に基づいて当該利用者に運動を促すためのメッセージを生成するメッセージ生成ステップと、
このメッセージ生成ステップにより生成されるメッセージを前記利用者に通知するメッセージ通知ステップとを具備することを特徴とする行動管理支援方法。
【請求項８】
さらに、前記利用者の意志に基づいて予め用意される当該利用者の未来の行動予定を取得する行動予定取得ステップと、
前記行動規則生成ステップにより生成される利用者の行動規則に基づいて、当該利用者に運動を促すために前記行動予定を改編する行動予定改編ステップとを備え、
前記メッセージ生成ステップは、前記行動予定改編ステップにより改編された行動予定に基づくメッセージを生成するステップであることを特徴とする請求項７に記載の行動管理支援装置。
【請求項９】
さらに、前記利用者の行動の結果もたらされる当該利用者の気分が記述される気分記述データを当該利用者の入力操作を介して取得する気分記述データ取得ステップを備え、
前記統合行動データベース生成ステップは、前記統合行動データベースにおいて、前記生体情報と前記行動関連情報と前記気分記述データとを互いに関連付けるステップであり、
前記メッセージ生成ステップは、前記統合行動データベースにおける前記気分記述データを参酌して前記メッセージを生成するステップであることを特徴とする請求項７に記載の行動管理支援方法。
【請求項１０】
さらに、前記メッセージ通知ステップにより通知されたメッセージに対する前記利用者の評価を取得する評価取得ステップと、
この評価取得ステップにより取得された評価とこの評価に対応するメッセージを対応付けてデータベース化した制約条件データベースを生成する制約条件データベース生成ステップとを備え、
前記メッセージ生成ステップは、前記制約条件データベース生成ステップにより生成される前記制約条件データベースを参酌して前記メッセージを生成するステップであることを特徴とする請求項７に記載の行動管理支援方法。
【請求項１１】
さらに、前記利用者の位置情報を取得する位置情報取得ステップを備え、
前記統合行動データベース生成ステップは、前記統合行動データベースにおいて、前記生体情報と前記行動関連情報と前記位置情報とを互いに関連付けるステップであることを特徴とする請求項７に記載の行動管理支援方法。
【請求項１２】
利用者の身体に装着されるセンサにより検知される当該利用者の生体情報を利用して当該利用者の行動を管理するための処理をコンピュータに実行させるための行動管理支援プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記センサにより検知される生体情報と前記利用者の行動に関連する行動関連情報とを時系列的に互いに関連付けた統合行動データベースを生成する統合行動データベース生成ステップを実行させるための命令と、
この統合行動データベース生成ステップにより生成される前記統合行動データベースから前記利用者の行動規則を生成する行動規則生成ステップを実行させるための命令と、
この行動規則生成ステップにより生成される利用者の行動規則に基づいて当該利用者に運動を促すためのメッセージを生成するメッセージ生成ステップを実行させるための命令と、
このメッセージ生成ステップにより生成されるメッセージを前記利用者に通知するメッセージ通知ステップを実行させるための命令とを含むことを特徴とする行動管理支援プログラム。
【請求項１３】
さらに、前記利用者の意志に基づいて予め用意される当該利用者の未来の行動予定を取得する行動予定取得ステップを実行させるための命令と、
前記行動規則生成ステップにより生成される利用者の行動規則に基づいて、当該利用者に運動を促すために前記行動予定を改編する行動予定改編ステップを実行させるための命令とを含み、
前記メッセージ生成ステップは、前記行動予定改編ステップにより改編された行動予定に基づくメッセージを生成するステップであることを特徴とする請求項１２に記載の行動管理支援プログラム。
【請求項１４】
さらに、前記利用者の行動の結果もたらされる当該利用者の気分が記述される気分記述データを当該利用者の入力操作を介して取得する気分記述データ取得ステップを含み、
前記統合行動データベース生成ステップは、前記統合行動データベースにおいて、前記生体情報と前記行動関連情報と前記気分記述データとを互いに関連付けるステップであり、
前記メッセージ生成ステップは、前記統合行動データベースにおける前記気分記述データを参酌して前記メッセージを生成するステップであることを特徴とする請求項１２に記載の行動管理支援プログラム。
【請求項１５】
さらに、前記メッセージ通知ステップにより通知されたメッセージに対する前記利用者の評価を取得する評価取得ステップを実行させるための命令と、
この評価取得ステップにより取得された評価とこの評価に対応するメッセージを対応付けてデータベース化した制約条件データベースを生成する制約条件データベース生成ステップを実行させるための命令とを含み、
前記メッセージ生成ステップは、前記制約条件データベース生成ステップにより生成される前記制約条件データベースを参酌して前記メッセージを生成するステップであることを特徴とする請求項１２に記載の行動管理支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザが身につけて使用する装着可能なデバイスによりユーザの様々な状態を取得し、これをもとにユーザの行動を支援する行動管理支援装置、行動管理支援方法、および行動管理支援プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
この種のシステム適用される装置に、下記特許文献１に開示される装置がある。この文献に記載の装置によればユーザのカロリー消費量、体温、基礎体温、血圧、心拍、ストレス度合い、血糖値、尿糖値、尿たんぱく、睡眠深度、体脂肪率、あるいは身体寸法などといった個人の日々の生体情報が取得される。そして、このような情報から個人の生理的バイオリズムを判定し、取得した生体情報とともにユーザに報知することで生体状態の良否の原因を個人に認識させることができる。この装置によれば最適なタイミングでユーザに運動を促すことができ、例えば痩せやすい日にダイエットを指示するなどといった応用ができる。
【０００３】
しかしながらこの装置では、各個人の日常的な行動規則までは考慮されておらず、よって運動促進の理由をユーザに対して明示的に示すことが難しい。また、日常生活における運動スケジュールを柔軟的にかつ時間レベルで生成することが困難であり、運動を習慣化するには個人の意志に負うところが大きいと言わざるを得ない。
【０００４】
一方、特許文献２に開示される装置によれば、通常の生活で消費される運動量のほか、さらにどのくらいの運動量で健康を維持することができるかをユーザに指導し、ユーザの健康管理を過不足のない運動により実現することができる。つまりスポーツだけでなく、日常生活の中で消費されるカロリーをも含めた運動量を計算することができ、年齢、性別、体型などの個人情報を考慮したうえで目標を達成するのに必要な運動量が指示される。
【０００５】
しかしながらこの装置では、登録された目標心拍数をもとに目標値まであとどのくらいの運動が必要であるかという情報が提示されるに留まり、運動を習慣化するにはやはり個人の意志に負うところが大きいと言わざるを得ない。
【０００６】
すなわち、ユーザのモチベーションを高め、運動を習慣化するためには適切なアドバイスをさらにきめ細かく提供する必要があり、また指示を与えるタイミングなども重要である。そのためにはユーザの日々の行動規則を生成し、これを一つの要素として利用することが有効であるが、そのような装置は未だ知られていない。
なお個人の行動規則を生成するための手法として、下記非特許文献１に述べられた手法が知られている。この文献には、時間を固定長で区切り、各時間帯における個人の行動規則の生成の手法が述べられている。
【０００７】
【特許文献１】
特開平０９−１０３４１３号公報（例えば段落番号［００６０］〜［００６３］、図１５〜図１７など）
【０００８】
【特許文献２】
特開平１０−１１８０５２号公報（例えば段落番号［００４０］〜［００５１］、図５など）
【０００９】
【非特許文献１】
ＧＳＰ（Ｒ．  Ｓｒｉｋａｎｔ，  Ｒ．  Ａｇｒａｗａｌ．  ，  “Ｍｉｎｉｎｇ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ：  Ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ  Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ”，  Ｐｒｏｃ．  ５ｔｈ  Ｉｎｔ．  Ｃｏｎｆ．  Ｅｘｔｅｎｄｉｎｇ  Ｄａｔａｂａｓｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，  ＥＤＢＴ，ｐｐ．３−１７，１９９６）やＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ（Ｊ．Ｐｅｉ，Ｊ．  Ｈａｎ，  Ｂ．  Ｍｏｒｔａｚａｖｉ−Ａｓｌ，Ｈ．  Ｐｉｎｔｏ，Ｑ．  Ｃｈｅｎ，Ｕ．  Ｄａｙａｌ，Ｍｅｉ−Ｃｈｕｎ  Ｈｓｕ，  ”ＰｒｅｆｉｘＳｐａｎ：  Ｍｉｎｉｎｇ  Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ  ｂｙ  Ｐｒｅｆｉｘ−Ｐｒｏｊｅｃｔｅｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｇｒｏｗｔｈ”，  Ｐｒｏｃ．  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｄａｔａ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  （ＩＣＤＥ２００１），  ｐｐ．２１５−２２４，  ２００１）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
以上述べたように既存の技術によっては、ユーザの運動量を増やすためにはユーザの意志によるところが大きく、特に、運動を習慣化するためにはユーザの負担をさらに軽くできることが望まれている。
【００１１】
本発明は上記事情によりなされたもので、その目的は、日常生活において運動を習慣化でき、運動量を無理なく増やすことを可能とする行動管理支援装置、行動管理支援方法、および行動管理支援プログラムを提供することにある。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明は、利用者の身体に装着されるセンサにより検知される当該利用者の生体情報を利用して当該利用者の行動を管理するための行動管理支援装置において、前記センサにより検知される生体情報と前記利用者の行動に関連する行動関連情報とを時系列的に互いに関連付けた統合行動データベースを生成する統合行動データベース生成手段と、この統合行動データベース生成手段により生成される前記統合行動データベースから前記利用者の行動規則を生成する行動規則生成手段と、この行動規則生成手段により生成される利用者の行動規則に基づいて当該利用者に運動を促すためのメッセージを生成するメッセージ生成手段と、このメッセージ生成手段により生成されるメッセージを前記利用者に通知するメッセージ通知手段とを具備することを特徴とする。
【００１３】
このような手段を講じることにより、運動に関する生体データ、イベントデータ、スケジュールデータなどから、利用者の生体的情報と行動的情報とが統合的にデータベース化され、これから利用者の行動規則が生成される。この行動規則は利用者の運動行動特徴、癖、嗜好、および習慣などを反映するものとなる。この行動規則に基づいてメッセージ生成手段により生成されるメッセージには、日常生活における利用者の個人的な特性を考慮した上での行動規則が明示的に反映され、このメッセージが与えられることにより利用者は自己のモチベーションを容易に高めることができる。従って利用者は、日常生活において、無理なく運動量を増やす行動を習慣化することが可能となる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
【００１５】
図１は、本発明に係わる行動管理支援装置を備えるシステムの一構成例を概略的に示す図である。このシステムは利用者（以下ユーザと称する）に携帯される行動管理支援装置（以下本体部Ｃ１と称する）を主体とし、本体部Ｃ１で処理しきれないタスクをサーバ装置Ｃ２により補助的に処理する形態をとる。本体部Ｃ１はＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）や携帯電話機、ＰＨＳ、腕時計などの携帯端末として実現される。本体部Ｃ１とサーバ装置Ｃ２とはインターネット（ｉｎｔｅｒｎｅｔ）などの情報通信ネットワークを介して接続され、互いに必要な情報を授受し合う。なお本体部Ｃ１とサーバ装置Ｃ２との間のインタフェースは無線または有線のいずれの形態であってもよい。
【００１６】
本体部Ｃ１には、センサヘッドＣ３が有線回線、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線回線を介して接続される。センサヘッドＣ３には例えば歩数計、皮膚温計、脈派センサなどを含むセンサ群Ｃ５が接続され、センサヘッドＣ３はセンサ群Ｃ５で取得されるユーザの生体情報を収集して本体部Ｃ１に伝送する。また本体部Ｃ１にはデータ入力インタフェースＣ４が接続される。データ入力インタフェースＣ４は、キーボード、タブレット、音声入力インタフェースなどとして実現される。
【００１７】
図２は、図１に示されるシステムの第１の実施例を示す機能ブロック図である。このシステムは、ユーザの行動に係わるデータを格納する行動関連データ群２と、データ入力部４およびデータ獲得部５を介して種々のデータを取得し処理する行動データ処理部６とを備える。このほかこのシステムは、個人属性データ集合１と、センサデータ集合３と、統合行動データ集合７と、行動規則集合８と、関連データ集合９と、行動助言集合１０と、助言評価集合１１と、運動制約条件ルール集合１２とを備える。これらのデータ集合はいずれも所定のデータベースに格納される。
【００１８】
行動関連データ群２は、行動データ集合２１と、気分記述データ集合２２と、行動予定データ集合２３とを含み、これらのデータ集合も、いずれも所定のデータベースに格納される。
行動データ処理部６は、統合行動データ生成部６１と、行動規則生成部６２と、行動予定改編部６３と、行動助言生成部６４と、助言評価入力部６５とを備える。
【００１９】
統合行動データ生成部６１は、個人属性データ集合１、行動関連データ群２、関連データ集合９をデータ入力部４を介して取得するとともに、センサデータ集合をデータ獲得部５を介して取得する。統合行動データ生成部６１はこれらの取得したデータを時系列的に互いに関連付け、統合行動データ集合７を生成する。
【００２０】
行動規則生成部６２は、統合行動データ集合７から例えば上記非特許文献１に記載の手法を本装置向けに改良した手法によりユーザの行動規則を生成し、行動規則集合８を生成する。行動予定改編部６３は、行動規則集合８を参照してユーザの運動量を調節し、より効率の良い運動を促すために行動予定データ集合２３を改編する。
【００２１】
行動助言生成部６４は、行動予定改編部６３により改編された行動予定データ集合２３と、行動規則集合８と、関連データ集合９とから、ユーザに運動を促すためのメッセージを生成する。生成されたメッセージは本体部Ｃ１の液晶表示器（図示せず）などに表示され、ユーザに通知される。
【００２２】
助言評価入力部６５は、通知されたメッセージに対するユーザの評価をデータ入力インタフェースＣ４を介して取得し、助言評価集合１１を生成する。また助言評価入力部６５は、メッセージへのユーザの評価とこのメッセージに対するユーザの行動の結果とを統合して運動制約条件ルール集合１２に蓄積する。運動制約条件ルール集合１２は、行動予定改編部６３および行動助言生成部６４への入力データとして再利用される。
【００２３】
図３は、個人属性データ集合１に記録される内容の一例を示す図である。個人属性データ集合１は、ユーザ名、氏名、年齢、性別、職種、住所、勤務先、パスワードなどのデータを互いに関連付けたデータベースである。
【００２４】
図４は、行動データ集合２１に記録される内容の一例を示す図である。行動データ集合２１は、日付、開始時刻、終了時刻、現在地点（ＦＲＯＭ）、移動先地点（ＴＯ）、ユーザ名、行動ラベル、およびユーザの辿ったルートを互いに関連付けたデータベースである。
【００２５】
図５は、気分記述データ集合２２に記録される内容の一例を示す図である。気分記述データ集合２２は、日付、開始時刻、終了時刻、ユーザ名、気分、およびユーザにより入力される気分記述データを互いに関連付けたデータベースである。
【００２６】
図６は、行動予定データ集合２３に記録される内容の一例を示す図である。行動予定データ集合２３はユーザの意志に基づいて予め作成され、日付、開始時刻、終了時刻、現在地点（ＦＲＯＭ）、移動先地点（ＴＯ）、ユーザ名、行動ラベル、およびユーザが辿ることを予定している予定ルートを互いに関連付けたデータベースである。
【００２７】
図７は、センサデータ集合３に記録される内容の一例を示す図である。センサデータ集合３は、日付、センサ群Ｃ５による生体情報の取得開始時刻および終了時刻、移動元におけるセンサ計測値ＦＲＯＭ、移動先のセンサ計測値ＴＯを互いに関連付けたデータベースである。
【００２８】
図８は、統合行動データ集合７に記録される内容の一例を示す図である。統合行動データ集合７は、日付、開始時刻、終了時刻、ルート、ユーザ名、行動ラベル、所要時間、開始遅延時間、所要延長時間、歩数、累積歩数、気分、気分記述を互いに関連付けたデータベースである。統合行動データ集合７は、個人属性データ集合１、行動データ集合２１、気分記述データ集合２２、行動予定データ集合２３、センサデータ集合３に記録される内容を互いに関連付けることにより生成される。
【００２９】
図９は、行動規則集合８に記録される内容の一例を示す図である。行動規則集合８は、統合行動データ集合７から行動規則生成部６２により生成されるユーザの行動規則をデータベース化したもので、例えば通常業務中に気分が不良でない日には、退勤の際に１日おきに買い物に行く傾向がある旨（ただし雨の日以外）が示される。また、買い物に行くことで通常の日よりも歩数が増えることが示される。ただし、歩数が増えても仕事の能率が悪ければあまり意味が無いので、仕事の能率を気分記述に記入するようにする。
【００３０】
図１０は、関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図である。図１０には、関連データ集合９の内容の一例としての概念辞書データ集合が示される。概念辞書データ集合は、上位概念、下位概念、表象表現、および条件の４つの項目を備える。例えば休憩という上位概念は、食事、午後休憩という２つの下位概念を持つ。また食事という下位概念は、表象表現として昼食や夕食などとして表現される。この概念辞書データ集合を用いて種々の概念をどの程度の概念レベルまでまとめるかを決定することにより、行動ラベルやテキスト情報に付随する数値データの区切りやまとめかたを操作することができる。
【００３１】
図１１は、関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図である。図１１には、関連データ集合９の内容の一例としての行動ラベル集合が示される。行動ラベル集合は、出発地点（ＦＲＯＭ）、到着地点（ＴＯ）、条件、および行動ラベルを備える。行動の名称は、出発地点と到着地点とを決定することにより定まる。出発地点（ＦＲＯＭ）と到着地点（ＴＯ）とをキーワードとして行動ラベル集合を参照することにより、行動のラベルを特定することができる。各行動ラベルに付加的な条件がある場合は条件欄に書き加えるようにする。
【００３２】
図１２は、関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図である。図１２には、関連データ集合９の内容の一例としてのカレンダー天候データ集合が示される。カレンダー天候データ集合とは、各日付に、その日付の曜日、休日かどうか、祝日かどうか、年休日かどうか、第何週であるか、昼夜ごとの天候、平均気温、および平均湿度を対応付けたデータベースである。これらのデータは他のデータベースより収集するか、または別途センサで計測された値を記録する。
【００３３】
図１３は、関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図である。図１３には、関連データ集合９の内容の一例としてのルートデータ集合が示される。ルートデータ集合とは、ルートラベル（すなわちルートの名称）に、マップデータ、出発地点（ＦＲＯＭ）、到着地点（ＴＯ）、ルート、および地点リストを対応付けたデータベースである。
【００３４】
図１４は、関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図である。図１４には、関連データ集合９の内容の一例としての所在地データ集合が示される。所在地データ集合とは、ビットマップなどの形式で記録されるマップ情報に、地点、名称ラベル、所在地を対応付けたデータベースである。このデータベースを用いることで、各場所がどのマップのどの地点にあり、所在地はどこかを認識することができる。
【００３５】
図１５は、関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図である。図１５には、関連データ集合９の内容の一例としての地図データ集合が示される。地図データ集合とは、所在地データ集合に含まれるマップ情報に地点やルートなどを対応付けたデータであり、この情報を参照することにより地点やルートの位置関係、および地図データのどの位置に各地点があるかという情報を知ることが可能となる。
【００３６】
図１６は、関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図である。図１６には、関連データ集合９の内容の一例としての地図関係データ集合が示される。地図関係データ集合はマップ相互間の関係を表すデータ集合であり、このデータを参照することで、ある地図のある部分の詳細マップに対応するデータがどこにあるかという関係を知ることができる。以上説明した関連データ集合９は、後述する処理手順の各フェーズにおいて適宜使用される。
【００３７】
図１７は、行動助言集合１０に記録される内容の一例を示す図である。行動助言集合１０は、ユーザに与えられる助言（すなわちメッセージ）と予想合計歩数とを対応付けたデータベースである。予想合計歩数とは、行動予定データ集合２３に基づき、過去の行動ごとの歩数データ履歴の予測値から計算される予測値である。予測値を求めるには平均化処理を用いても良いし、回帰分析結果やクラスタリング重心の値を用いてもよい。
【００３８】
図１８は、運動制約条件ルール集合１２に記録される内容の一例を示す図である。運動制約条件ルール集合１２は、ユーザが与えたメッセージへの評価と、行動助言集合１０に記録される内容とを対応付けたデータベースである。このデータベースを参照することで、システムは、各ユーザの行動嗜好特性に合わせた柔軟なメッセージを生成することができる。
【００３９】
次に、上記構成における動作を、日常の歩数管理を例として説明する。
図１９は、上記構成における処理手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートでは、＜使用準備フェーズ＞、＜設定フェーズ＞、＜モニタリングフェーズ＞、＜行動記述フェーズ＞、＜行動規則生成フェーズ＞、＜スケジューリングフェーズ＞、＜アドバイジングフェーズ＞、および＜フィードバックフェーズ＞の８つのフェーズに分けて説明する。
【００４０】
＜使用準備フェーズ＞
まず、メインプログラムの開始に先立ち、本体部Ｃ１、センサヘッドＣ３およびセンサ群Ｃ５をベルトまたはクリップなどでユーザの身体の適切な場所に固定する。センサヘッドＣ３およびセンサ群Ｃ５はその種類に応じて適切な場所に装着する。本装置を歩数計として用いる場合には、センサヘッドＣ３およびセンサ群Ｃ５を腰の周辺に装着すると良い。そうしてユーザが本体部Ｃ１のスイッチを入れるとプログラムが開始され、まずセンサが正常に働いているかのチェックとキャリブレーションが実施される。その後、メインプログラムが開始される。
【００４１】
＜設定フェーズ＞
図１９において、利用者が本プログラムを使用するのが初めてであれば（ステップＳ１１でＹ）、図３に示されるユーザの個人属性データを、本体部Ｃ１のキーパッドなどを介して入力する（ステップＳ１２）。初めてでなければ（ステップＳ１１でＮ）、ステップＳ１２をスキップして次のログインステップに移る。
【００４２】
ログインステップでは、ユーザ名およびパスワードを入力することによりシステムにログインする（ステップＳ１３）。次に、システムを終了したい場合（ステップＳ１４でＹ）にはログアウトする。ログアウトしない場合（ステップＳ１４でＮ）にはそうでない場合は次のステップに進む。
【００４３】
次に、行動予定データがある場合（ステップＳ１５でＹ）には、行動予定データ集合２３からデータを読み込むか、またはスケジューラやエディタなどで記述する、他のスケジューラから読み込むなどにより行動予定データを入力したのち（ステップＳ１６）、ＢＤＩプログラムに移行する。行動予定データが無い場合（ステップＳ１５でＮ）にはステップＳ１６をスキップしてＢＤＩプログラムに移行する。
【００４４】
＜モニタリングフェーズ＞
ＢＤＩプログラムが開始されると、まず、行動データを入力しない場合（ステップＳ２１でＮ）には、ＤＡプログラムに移行する。ＤＡプログラムでは、予め設定されているサンプリングレートでセンサデータを常時サンプリングし、その値をモニタリングする（ステップＳ４１）。センサデータが規定値を超えた場合や下回った場合、または異常なパターンを示したときはこれを異常値であるとみなし（ステップＳ４２でＹ）、ユーザに警告を与える（ステップＳ４３）。その際、常にデータをバッファリングしつつ（ステップＳ４４）、センサデータ集合３として蓄積する（ステップＳ４５）。
【００４５】
＜行動記述フェーズ＞
一方、行動データを入力する場合（ステップＳ２１でＹ）には、まず行動データを入力する（ステップＳ２２）。このステップにおいて、例えば「出勤」という行動を入力するには、図２０〜図２５の示す手順を辿る。
【００４６】
図２０〜図２５は、本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図である。まず、データ入力インタフェースＣ４の行動記録モードボタン（図３３に表示）がクリックされると、プログラムの状態が行動記録モードに移行する。次に、２地点生成ボタンがクリックされると、画面上に円形の地点ノードが現われる（図２０）。
【００４７】
次に、図２１に示されるように各地点ノードをプレスして指定し、キーボードなどを用いて場所の名称を定義する。図２１では自宅および勤務先といった名称が入力されている。なおこの手順では予め名称の選択肢を用意し、ドロップダウンリストなどを用いて選択できるようにしても良い。
【００４８】
次に、図２２に示されるように、ユーザが移動する時刻になると２地点移動ボタンをクリックする。この状態で、まず、現在地点ノード（自宅）をクリックし、次に移動先の地点ノード（勤務先）をクリックする。
【００４９】
そうすると、図２３に示されるように、現在時刻と歩数計測値が現在地点ノードの近くに表示される。この値は記録される。また、現在地点ノードから移動先地点ノードへと至る矢印（アーク）が表示される。この状態で移動開始ボタンがクリックされると、プログラムは移動中状態に切り替わる。
【００５０】
移動先に到着すると、図２４に示されるように現在地設定ボタンをクリックし、現在地を変更することで移動先に到着した状態を記録する。そうすると、移動先地点ノード（勤務先）の近くに、現在の到着時刻とその時の歩数計測値が表示されるとともにその値が記録される。
【００５１】
この状態から数秒後に、上記の手順により記述された行動の要約がアーク上に表示される。またこのデータは記録される。図２５においては両地点間を結ぶアーク上に、行動ラベル、移動時間、歩数、時間帯からなる行動要約が記述される。なお行動ラベルとは、出発地点と到着地点の対で定義され、その行動を特定するための名称のことである。図２５の行動ラベルは、「出勤」である。
【００５２】
行動ラベルは、行動ラベル集合（図１１）を参照することにより特定される。もしも、出発地点と到着地点の対が未知であれば、ユーザが新たに行動ラベルを登録するようにする。
【００５３】
さて、図１９のフローチャートにおいて各行動の気分を記述する場合（ステップＳ２３）には、本体部Ｃ１の所定のボタンをクリックしてテキストボックスを表示させ、その中に気分を記述し、このテキストボックスと、行動要約ボックスとをリンクさせることで気分データを入力する（ステップＳ２４）。以上の基本的な手順により、次々と行動を追加する。これにより得られる行動データは装置に記録される。
【００５４】
例えば、退勤時に自宅以外の場所に立ち寄る場合などのように、行動を追加する場合にはまず経由点を追加する。すなわち図２６に示されるように、２地点ノード間を移動中の際に経由点追加ボタンをクリックする。
【００５５】
そうすると、アーク上に新たな地点ノードが表示され、図２１と同様にしてノードの場所名称を定義する。そしてこの経由点に到着したときに、現在地設定ボタンをクリックし、次いで経由点ノードをクリックする。そうすると、図３０に示されるように、図２５と同様の行動の要約が生成される。以下、移動開始ボタンをクリックし（図２９）、到着したら現在地設定ボタンをクリックする（図３０）ことで、上記と同様に行動を記述する。
【００５６】
このような処理手順により本体部Ｃ１には、行動データ集合２１、および気分記述データ集合２２として図４、図５に示すようなデータが蓄積されていく。
【００５７】
さて、図１９のフローチャートのステップＳ２４ののち、処理手順はＢＰＭプログラムに移行する。このプログラムでは、まず行動データ集合２１の開始時刻、終了時刻を基準として、センサデータ集合３に順次蓄積されているデータが切り出される（ステップＳ３１）。このように、センサ計測値から取得された生体状態や周囲の状況を、行動ごとに区切ることができる（セグメンテーション）。
【００５８】
次に、統合行動データ生成部６１は、行動データ集合２１、気分記述データ集合２２、行動予定データ集合２３、センサデータ集合３、および関連データ集合９に基づいて、図８の統合行動データ集合７を生成する（ステップＳ３２）。
【００５９】
図３１は、統合行動データ集合７の生成の過程を模式的に示す図である。この図に示されるように統合行動データ集合７は、例えば行動予定データ集合２３、行動データ集合２１、気分記述データ集合２２、およびセンサデータ集合３を統合的に関連付けることにより生成される。なお必要に応じて関連データ集合９のデータも参照される。
【００６０】
＜行動規則生成フェーズ＞
次に、行動規則生成部６２は、統合行動データ集合７を所定の基準に基づいてフィルタリングし、必要であれば関連データ集合９を参照して図９の行動規則集合８を生成する（ステップＳ３３）。ここでは、例えば（コンスタントに歩数目標値を超える行動予定）、（歩数が増えるように変更された行動）、（気分記述データに良いものが含まれている行動）などの切り口を基準とすることができる。例えば図８の統合行動データ集合７からは、図８の行動規則集合８が生成される。なお図１２のカレンダー天候データ集合から得られる情報をこのフェーズで使うことにより、ある日の周囲の天候による行動の違いや曜日による行動の違いを知ることができる。
【００６１】
＜スケジューリングフェーズ＞
次に、ユーザの行動をスケジューリングする。まず運動制約条件ルール集合１２の有無を調べ、条件ルールが無い場合（ステップＳ３４でＮ）には処理手順はステップＳ３６に移る。条件ルールが有る場合（ステップＳ３４でＹ）には、運動制約条件ルール集合１２を遵守しつつ行動予定データ集合２３を改編する（ステップＳ３６）。
【００６２】
図３２は、行動予定データ集合２３の改編の過程を模式的に示す図である。図３２に示されるように行動予定改編部６３は、行動規則集合８を参照して、より効率の良い運動を促すために運動量を調節し、行動予定データ集合２３を改編する。
【００６３】
＜アドバイジングフェーズ＞
次に、行動助言生成部６４は、行動規則集合８に基づいて行動助言集合１０を生成し（ステップＳ３７）、アドバイスメッセージを例えば本体部Ｃ１の表示器に表示してユーザに通知する。なお、音声、またはメールなどにより、ユーザにアドバイスメッセージを通知するようにしても良い。
【００６４】
＜フィードバックフェーズ＞
次に、ユーザはアドバイスメッセージ（すなわち助言）が通知されると（ステップＳ３８でＹ）、そのアドバイスを評価する（ステップＳ３９）。ここでは、例えばＡ（よいアドバイスで、しかも実行に移した）、Ｂ（よいアドバイスだが、今回は実行できない）、Ｃ（あまりよいアドバイスではない。）、およびＤ（全く見当違いのアドバイスである）のＡ〜Ｄからなる４段階で評価する。
【００６５】
ここで与えられた助言評価を行動助言集合１０と関連付けることにより運動制約条件ルール集合１２が生成され、データベースに蓄積する（ステップＳ３１０）。この運動制約条件ルール集合１２を用いることで、システムは、各ユーザの行動嗜好特性に合わせた柔軟な助言を生成することができる。すなわち、助言評価入力部６５により、助言に対するユーザの評価と行動結果とを統合して運動制約条件ルール集合１２に蓄積し、行動予定改編部６３、行動助言生成部６４の入力として再利用するようにする。そうして、これらの手順を、ユーザがログアウトするまで繰り返す（ステップＳ１４）。以上の手順により生成されたデータは、最終的に行動グラフとしてまとめられる。
【００６６】
図３３は、行動グラフの一例を示す模式図である。このように本装置を用いることによりユーザの１日の行動が視覚的にまとめられる。このことから本装置は行動管理や勤務時間管理などの自己管理ツールとしても利用することができる。
【００６７】
このように本実施形態では、個人属性データ集合１と、行動関連データ群２と、センサデータ集合３と、関連データ集合９とを統合行動データ生成部６１により互いに関連付け、統合的にまとめた統合行動データ集合７を生成する。この統合行動データ集合７を参照し、行動規則生成部６２によりユーザの行動規則を生成して行動規則集合８を生成する。そして、生成された行動規則集合８に反映される各個人の運動習慣、特性、嗜好、癖に基づいて、運動を促すためのアドバイスを明示的な理由を示したかたちでユーザに提供するようにしている。
【００６８】
このようにしたので、システムは、各ユーザの行動嗜好特性に合わせた柔軟なメッセージを生成することができる。また、散歩や買物などの日常生活の中での運動は、細切れの時間に組み込むことができるため、行動予定改編部６３により行動スケジュールの変更に柔軟に対応した形で合間に運動計画を組み込むことができる。また行動助言生成部６４によって、忙しくて運動ができないという人でも、日常生活の中でどれだけの運動量があるのかを測定することにより、身近な場所で運動量を増やすよう促進することができる。
【００６９】
すなわち本実施形態によれば、ユーザは自己の運動パターンや行動規則を知ることができ、これにより無理なく運動する計画を立てることができる。このことを利用して、日常生活の中で自然と、無理なく運動する習慣を身に付けることが可能となり、ひいてはより一層の健康管理に役立てることが可能となる。
【００７０】
（第２の実施例）
次に、本発明の第２の実施例を説明する。
図３４は、本発明に係わる行動管理支援システムの第２の実施例を示す機能ブロック図である。なお図３４において図２と共通する部分には同一の符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００７１】
図３４のシステムは、図２の構成に加えて知識共有部１３を備える。知識共有部１３は、行動規則集合８と、関連データ集合９と、行動助言集合１０と、助言評価集合１１と、運動制約条件ルール集合１２とを複数のユーザ間で共有する基盤を提供する。
【００７２】
このようにユーザごとに所持される本体部Ｃ１で生成されるデータベースを複数のユーザ間で共有することで、運動行動管理のコツを共有することができるようになる。従って本実施形態によれば、第１の実施形態において得られる効果に加え、困ったときや情報が足りないときにユーザ間で助け合うことができるようになる。
【００７３】
（第３の実施例）
次に、本発明の第３の実施例を説明する。
図３５は、本発明に係わる行動管理支援システムの第３の実施例を示す機能ブロック図である。なお図３５において図２，図３４と共通する部分には同一の符号を付して示し、ここでは異なる部分についてのみ説明する。
【００７４】
図３５のシステムは自動位置検出部１４を備え、この自動位置検出部１４により検出されるユーザの時々刻々の位置の変化をセンサデータの一つとして取得し、センサデータ集合３に記録するようにしたものである。自動位置検出部１４は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）、あるいはランニングコースなどに設置される電子チェックポイントと、無線タグ、ＩＣカード、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などによる位置特定手段として実現される。
【００７５】
このような構成において、自動位置検知部１４により得られる位置データをセンサデータ集合３として獲得することで、ユーザが現在地点を入力する手間を省くことができる。よって本実施形態によれば、第１の実施形態において得られる効果に加えてユーザの手間をさらに省くことができ、モチベーションをさらに高めて継続して運動行動を実施することが可能となる。
【００７６】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００７７】
【発明の効果】
以上詳しく述べたように本発明によれば、日常生活において運動を習慣化でき、運動量を無理なく増やすことを可能とする行動管理支援装置、行動管理支援方法、および行動管理支援プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる行動管理支援装置を備えるシステムの一構成例を概略的に示す図。
【図２】図１に示されるシステムの第１の実施例を示す機能ブロック図。
【図３】個人属性データ集合１に記録される内容の一例を示す図。
【図４】行動データ集合２１に記録される内容の一例を示す図。
【図５】気分記述データ集合２２に記録される内容の一例を示す図。
【図６】行動予定データ集合２３に記録される内容の一例を示す図。
【図７】センサデータ集合３に記録される内容の一例を示す図。
【図８】統合行動データ集合７に記録される内容の一例を示す図。
【図９】行動規則集合８に記録される内容の一例を示す図。
【図１０】関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図。
【図１１】関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図。
【図１２】関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図。
【図１３】関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図。
【図１４】関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図。
【図１５】関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図。
【図１６】関連データ集合９に記録される内容の一例を示す図。
【図１７】行動助言集合１０に記録される内容の一例を示す図。
【図１８】運動制約条件ルール集合１２に記録される内容の一例を示す図。
【図１９】本発明に係わる行動管理支援装置の処理手順を示すフローチャート。
【図２０】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２１】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２２】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２３】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２４】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２５】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２６】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２７】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２８】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図２９】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図３０】本体部Ｃ１のデータ入力インタフェースＣ４を用いた行動記述処理の概要を示す図。
【図３１】統合行動データ集合７の生成の過程を模式的に示す図。
【図３２】行動予定データ集合２３の改編の過程を模式的に示す図。
【図３３】行動グラフの一例を示す模式図。
【図３４】図１に示されるシステムの第２の実施例を示す機能ブロック図。
【図３５】図１に示されるシステムの第３の実施例を示す機能ブロック図。
【符号の説明】
Ｃ１…本体部、Ｃ２…サーバ装置、Ｃ３…センサヘッド、Ｃ５…センサ群、Ｃ４…データ入力インタフェース、１…個人属性データ集合、２…行動関連データ群、３…センサデータ集合、４…データ入力部、５…データ獲得部、６…行動データ処理部、７…統合行動データ集合、８…行動規則集合、９…関連データ集合、１０…行動助言集合、１１…助言評価集合、１２…運動制約条件ルール集合、１３…知識共有部、１４…自動位置検知部、２１…行動データ集合、２２…気分記述データ集合、２３…行動予定データ集合、６１…統合行動データ生成部、６２…行動規則生成部、６３…行動予定改編部、６４…行動助言生成部、６５…助言評価入力部
【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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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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