(57)【要約】【課題】生活習慣病予防等のために食行動や運動行動を改善して自己の健康を増進したいと願う個人に対し、カウンセラーが容易に適切な支援を行うことができるようにし、確実にかつ有効にその生活行動改善を達成できるようにした健康管理支援システムを提供する。【解決手段】外部からの各個人の健康管理用情報を入力する手段と、入力情報を記録し、入力情報を集計するとともに、入力情報を予め設定した基準値または／および各個人または各個人とカウンセラーが設定した目標値と比較・分析する手段と、入力情報およびその集計情報および比較・分析情報の少なくとも一部を、特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段とを有することを特徴とする健康管理支援システム。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報記録・分析手段としてコンピュータを用いたシステムからなり、外部からの各個人の健康管理用情報を入力する手段と、入力情報を記録し、入力情報を集計するとともに、入力情報を予め設定した基準値または／および前記各個人または前記各個人とカウンセラーが設定した目標値と比較・分析する手段と、前記入力情報およびその集計情報および前記比較・分析情報の少なくとも一部を、特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段とを有することを特徴とする健康管理支援システム。
【請求項２】
前記各個人の健康管理用情報が、日々の食行動データおよび運動行動データを含む、請求項１の健康管理支援システム。
【請求項３】
前記特定の健康管理支援者に、前記各個人に関与するカウンセラー、健康保健事業運用者の少なくとも一人が含まれる、請求項１または２の健康管理支援システム。
【請求項４】
前記カウンセラーが、少なくとも、前記各個人に関与する管理栄養士、健康運動指士、医療関係者からなる、請求項１〜３のいずれかに記載の健康管理支援システム。
【請求項５】
前記比較・分析手段における比較・分析に、前記カウンセラーによるカウンセリングデータが参照される、請求項１〜４のいずれかに記載の健康管理支援システム。
【請求項６】
前記食行動データからその個人の摂取カロリーが自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算される、請求項２〜５のいずれかに記載の健康管理支援システム。
【請求項７】
前記運動行動データからその個人の運動量が自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算されるとともに、運動種別の偏りが自動判定される、請求項２〜６のいずれかに記載の健康管理支援システム。
【請求項８】
さらに、コンピュータにより、前記入力情報における各個人の使用言語および／または前記カウンセラーによるカウンセリングの際の各個人の使用言語を形態素解析し、予め設定したテキストと照合することにより、その個人の特性を推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な言語群を抽出し、前記特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段を有する、請求項１〜７のいずれかに記載の健康管理支援システム。
【請求項９】
（ａ）各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｂ）その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｃ）前記内的価値観および対象評価価値観の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観を個別に推定し、または／および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観を含む総合的な個人特性を推定する、請求項８の健康管理支援システム。
【請求項１０】
前記個人特性とともに個人能力も推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な推奨食行動または／および運動行動も推定する、請求項８の健康管理支援システム。
【請求項１１】
（ｄ）各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｅ）その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｆ）個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求め、
（ｇ）前記内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観および処理適性を個別に推定し、または／および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性・能力を推定する、請求項１０の健康管理支援システム。
【請求項１２】
前記推定された個人特性または／および個人能力が、その個人に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき事項の判断に用いられる、請求項８〜１１のいずれかに記載の健康管理支援システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、健康管理支援システムに関し、とくに、いわゆる生活習慣病予防等のために日常の生活行動を変様させ、自己の力によってより良い生活パターンを習慣化するのを支援することができる健康管理支援システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ダイエット等に関して、個人の情報を集約したり、ダイエットに有効と思われる食材や食生活を紹介したりするネットサービスは知られているが、いわゆる生活習慣病予防等のために日常の生活行動、とくに食行動や運動行動の改善をコンピュータを利用したカウンセリング等を介して達成し、そのカウンセリング等を個人の健康管理に活かすことができるようにした有効なシステムは未だ見当たらない。
【０００３】
個人の適切な健康管理には、正確な医療や健康に関する知識と、日常生活の中における適切な食行動と運動行動の習慣化が重要であり、この適切な健康管理には専門家によるカウンセリングが極めて有効であると考えられる。
【０００４】
ところが、このようなカウンセリングの有効性が認識されていても、カウンセラーの数が限定されたり、カウンセラーが適切なカウンセリングを行うために必要な個人情報の集約や伝達手段が不十分であったりするために、実際には望ましいカウンセリングが広く実行されていないのが実情である。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
そこで本発明の課題は、上記のような実情に鑑み、生活習慣病予防等のために日常の生活行動、とくに食行動や運動行動を改善して自己の健康を増進したいと願う個人に対し、専門家たるカウンセラーが容易に適切な支援を行うことができるようにすることにより、確実にかつ有効にその生活行動改善を達成することができるようにした健康管理支援システムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明に係る健康管理支援システムは、情報記録・分析手段としてコンピュータを用いたシステムからなり、外部からの各個人の健康管理用情報を入力する手段と、入力情報を記録し、入力情報を集計するとともに、入力情報を予め設定した基準値または／および前記各個人または前記各個人とカウンセラーが設定した目標値と比較・分析する手段と、前記入力情報およびその集計情報および前記比較・分析情報の少なくとも一部を、特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段とを有することを特徴とするシステムからなる。
【０００７】
この健康管理支援システムにおいては、上記各個人の健康管理用情報としては、日々の食行動データおよび運動行動データを含むことが好ましい。
【０００８】
また、上記特定の健康管理支援者としては、各個人に関与するカウンセラー、健康保健事業運用者の少なくとも一人が含まれる。すなわち、これら特定の健康管理支援者は、必要に応じて、上入力情報およびその集計情報および比較・分析情報の少なくとも一部を、場合によっては全部を、何時でも入手、読み取ることができるようになっていることが好ましい。これら特定の健康管理支援者は、データベースを共有できることになり、効率のよい計画の立案等が可能になる。情報漏洩に関しては、適切なＩＤ番号やパスワードを使用することにより、好ましくない情報漏洩は容易に防止し得る。
【０００９】
また、上記カウンセラーとしては、少なくとも、各個人に関与する管理栄養士、健康運動指士、医療関係者から選ばれる。とくに管理栄養士は大きな貢献を果たすことができ、医療関係者、とくに医師や看護士も、必要に応じて貢献できることになる。適切な運動行動のカウンセリングには、健康運動指士も貢献できることになる。
【００１０】
また、上記比較・分析手段における比較・分析では、カウンセラーによるカウンセリングデータを参照することもできる。すなわち、それまでに行われてきたカウンセリングデータを参照することにより、将来に向けてより適切なカウンセリングが可能になるとともに、たとえば、何らかの事情でカウンセラーが代わらざるを得なくなった場合にも、過去のデータを有効に使用できるようになる。
【００１１】
また、本発明に係る健康管理支援システムにおいては、上記食行動データからその個人の摂取カロリーが自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算されるようにすることが可能である。同様に、上記運動行動データからその個人の運動量が自動演算され、基準値あるいは目標値に対する過不足が自動演算されるとともに、運動種別の偏りが自動判定されるようにすることが可能である。これら自動的に演算されたデータや自動判定結果を参照することにより、カウンセラーによるカウンセリングの労力の大幅な軽減が可能であり、カウンセラーの人数不足等への対応が可能となる。
【００１２】
さらに、本発明に係る健康管理支援システムにおいては、個人の特性や能力を把握しておくことにより、その個人に対しより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。たとえば、その個人にとってより受け入れやすい言葉や、その個人がより興味を示す言葉でカウンセリングを行えば、より有効でかつより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。また、運動行動等に対して、その個人にとってより受け入れやすい運動行動改善メニューを提示したり、その個人がより興味を示す運動行動改善メニューを提示したりするカウンセリングを行えば、より有効でかつより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。
【００１３】
このような観点から、本発明に係る健康管理支援システムにおいては、個人の特性や能力をコンピュータを用いて自動的に把握可能なプログラムを利用できることが好ましい。たとえば、本発明に係る健康管理支援システムが、さらに、コンピュータにより、前記入力情報における各個人の使用言語および／または前記カウンセラーによるカウンセリングの際の各個人の使用言語を形態素解析し、予め設定したテキストと照合することにより、その個人の特性を推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な言語群を抽出し、前記特定の健康管理支援者に対し必要に応じて利用可能に出力する手段を有することが好ましい。
【００１４】
より具体的には、（ａ）各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｂ）その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｃ）前記内的価値観および対象評価価値観の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観を個別に推定し、または／および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観を含む総合的な個人特性を推定するプログラムを備えていることが好ましい。
【００１５】
また、このプログラムは、前記個人特性とともに個人能力も推定し、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な推奨食行動または／および運動行動も推定するように組まれていると、より好ましい。
【００１６】
さらに、（ｄ）各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｅ）その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｆ）個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求め、
（ｇ）前記内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観および処理適性を個別に推定し、または／および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性・能力を推定するプログラムとすることも可能である。
【００１７】
このように推定された個人特性または／および個人能力が、その個人に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき事項の判断に用いられる。この個人特性・能力を推定するプログラムについては、たとえば、後述のＹＲＭとして例示される。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の望ましい実施の形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明に係る健康管理支援システムの基本思想を例示している。すなわち、本システムにおいては、まず、各個人に対し、健康管理に関して自己の生活課題の気づきを与え、その気づきの覚醒を支援（サポート）する。この支援においては、親身な第三者、つまりカウンセラーによる自己の課題確認の促しと具体的な改善のための生活行動への導きを与える。そして、実際に改善するために、改善のための生活パターンを築くことに重点を置き、反復による適正な食行動、運動行動の習慣化のための支援を行う。
【００１９】
より具体的には、たとえば、上記自己の生活課題の気づきにおいては、食行動を自己記録することにより食生活の課題を認識する。また、運動行動を自己記録することにより運動生活の課題を認識する。さらに、月毎の食生活、運動生活の目標を設定するとともに自己確認によるフィードバックをかけ、目標値と比較する。
【００２０】
また、気づきの覚醒サポートにおいては、たとえば、毎月一回、カウンセラーとしての栄養管理士による電話フォローが行われる。これは、医師や看護士によるカウンセリングにも利用可能である。
【００２１】
適正な食行動、運動行動への変様を行い、これをたとえば９ケ月間程度反復学習することにより、目標とする効果が期待できるようになる。
【００２２】
本発明に係る健康管理支援システムの全体構成は、たとえば図２に示すようになる。支援（サポート）事務局１００が、たとえばその地区の支援センターとして設置され、そこで、コンピュータにより、総合データベース１０１が構築される。すなわち、利用者（各個人）からパソコン、インターネット等を介して直接入力されたデータ１０２を、また、事務局側で入力されたデータを一元管理できるように総合データベース１０１が構築される。また、パソコンを利用できない人や利用したくない人のために紙を媒体としてそのデータ１０３を入力することも可能とし、その場合には事務局によりデータのデジタル化作業１０４を行う。
【００２３】
その個人に関与する特定のカウンセラー１０５は、上記データベース１０１から、個々の対象者を最新状態で把握でき、たとえば適切な電話カウンセリングを行うことができる。このとき、医師や看護士、保険士、ケースワーカとのデータ共有が可能である。
【００２４】
また、その個人に関与する特定の保険事業担当者１０６は、上記データベース１０１にアクセスし、必要に応じてその保険参加者の状態をリアルタイムに把握することが可能である。
【００２５】
したがって、上記のような健康管理支援システムのデータベースを中心とするシステム構成は、たとえば図３に示すようになる。データベース１０１には、健診断データ、目標管理データ、日記データ、食生活データ、運動生活データ、カウンセリングデータ等の総合データが格納され、個人利用者に対しては個人別健康行動記録システム１１１が適用されて必要な初期データや日々のデータが入力される。また、カウンセラーに対しては、たとえば個人別電話カウンセリングシステム１１２が適用され、そのデータが記録データとしてデータベース１０１に保存される。これにより、カウンセラーは何時でも必要なデータを読み出したりそれに手を加えたりすることができ、電話による生活行動指導等を通して、適切な健康管理支援を行うことができる。さらに、健康保険組合やその運用管理者、さらには医療関係者に対しては、データベース１０１との間で必要な管理用データ（管理用データサマリー）１１３をやりとりできるようにされる。これにより、何時でも、必要に応じて健康保険事業者等がその保険参加者のデータを取り出すことができるようになり、円滑な事業運営に寄与できる。また、場合によっては、参加者の健康増進と運営事業費の低減との両立をはかることも可能となる。個人情報の漏洩等に関しては、適切なＩＤ番号とパスワードを設定することにより容易に回避できる。
【００２６】
また、各個人側からみれば、本発明に係るシステムは、たとえば図４に示すようなフロー１２０で運用される。このシステムに会員登録する際、生活習慣の問診を行い、郵便による健康診断あるいはウェブサイトによる健康診断を行うか、もしくは事前に健康診断が行われていた場合にはその結果を入力し、スタート時の健康検査結果とする。そして、事務局側で事前に編集した生活習慣病に関するビデオによるビデオセミナーを実施し、登録された個人会員に生活習慣病に関する知識を習得してもらう。その上で、このシステムを利用して健康管理のために行う生活改善の目標を設定する。とくに、食事や運動について個人別行動目標を設定する。毎月の健康生活記録として、まず、日々の食行動、運動行動を健康ダイアリーとして入力してもらい、記録する。カウンセラーは、励ましメールや電話カウンセリングを通じて各個人とコンタクトする。また、月間サマリーとして、月毎に行動記録とカウンセリング記録、それらの結果を集計する。さらに定期的に郵便健康診断等を行うとともに、このプログラム受講後の結果を時系列的に集約し、効果の度合いを読み取ったり、判断できるようにする。最後に、所定期間経過後の全体経過、効果を全体サマリーとして、たとえば、年間のの推移としてまとめる。これら一連のステップでは、もちろん、現実の健康のための行動の実戦が重要となるが、必要に応じて、運動セミナーや健康レシピに基づく食事会等を実施して、各個人にその都度興味を持たせたり、増進させたりすることが好ましい。
【００２７】
上記のような実行フローにおいては、各種メニューを揃えておくとよい。たとえば図５に示すように、会員登録後、各個人に対して、自動で自分のホームページを生成するようにすることができる。この中では、たとえば、まずは所定期間（たとえば、９ヶ月）経過後の最終目標を定め、それを月毎の目標に換算して設定し、その目標に向かって日々の行動を見直していくようにすることができる。たとえば図５に示すように、全体の基準画面１３０を出力、表示できるようにし、その中の項目として、たとえば目標設定シート１３１を入れておき、９ヶ月間の目標から月毎の目標を設定し、食生活や運動などの各項目につき、自己評価を行えるようにすることができる。また、自分のホームページとして、たとえば「じまんの広場」１３２等の項目を設定し、その中に自己の日記等を公開することもできる。また、歩行運動に関してウォーキングラリー１３３等の項目を設定し、その中で、たとえば、歩いた歩数を東海道５３次として反映し、自分とトップを走る人との一関係を一目で把握できるようにして、競争意欲をかきたてるようなこともできる。さらに、体調（たとえば、体重や体脂肪）や、上記歩数等を自動でグラフ化するグラフ化項目１３４を設定しておき、月毎の推移を視覚認識できるようにすることもできる。
【００２８】
また、目標とする食行動や運動行動をより具体的に実行していくとともに、実行過程で興味を付与したりするために、これらに関してより具体的なデータを記録したり、確認したりすることができるようにすることが好ましい。たとえば図６に示すように、各個人が日々の行動や要求を入力できる基準入力画面１４０を設定し、この中に、たとえば摂取カロリー入力画面１４１の項目を設定しておく。ここでは、多数の食品のカロリーデータベースと直結させておき、単に自然言語で入力すれば、自動で摂取カロリー計算を行うようにすることができる。また、消費カロリー入力画面１４２の項目を設定しておき、日常行動に至るまでの幅広い運動行動での消費カロリーデータベースと直結させ、各運動行動のおおよその時間を入力するだけで、自動で消費カロリー計算を行うようにすることができる。さらに、これら記録データベースから、健康組合等に必要に応じて個人データやカウンセリングデータ、さらにはそれらの集計データを提供することも可能である。たとえば、健康組合へのフィードバックデータ画面１４３を介して、月１回のカウンセリング記録や、日記・カルテ・主観評価グラフ等の情報を、健康組合へフィードバックすることにより、個々の健康を守るための社内・社外を問わない協力体制を敷くことが可能になる。
【００２９】
このように、本発明に係るシステムでは、各種支援体制を採ることが可能である。この本発明に係る健康管理支援システムにおいては、上記のようなシステムに、個人の特性や能力を把握（推定）するプログラムを加えれば、その個人に対しより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。すなわち、個人の特性、能力を適切に推定できれば、その個人にとってより受け入れやすい言葉や、その個人がより興味を示す言葉で、また、その個人の能力に応じた適切なメニューを提示でき、より有効でかつより適切なカウンセリングを行うことが可能となる。
【００３０】
このような個人の特性や能力を推定プログラムとして、たとえば以下のようなプログラムを採用できる（以下のプログラムを本明細書ではＹＲＭと呼ぶ）。このＹＲＭ（個人特性・能力推定）手法について説明する。このＹＲＭで推定された個人特性・能力は、その分析対象者に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき特性や能力の判断等に供することができ、その個人に対しても、あるいは、カウンセラーに対しても、最適なカウンセリングの判断や実行等に供することができる。
【００３１】
上記ＹＲＭは、コンピュータを用いて、
（ａ）各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｂ）その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｃ）前記内的価値観および対象評価価値観の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観を個別に推定し、または／および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観を含む総合的な個人特性を推定するプログラムである。
【００３２】
あるいは、コンピュータを用いて、（ｄ）各個人が使用した言語群の中の単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人が基本的に有している内的価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｅ）その個人に特定の評価対象が与えられたときの該評価対象に対するその個人の言語活動から、使用された単語をコンピュータにより予め設定されたテキストに照合することによってそれぞれ形態素として抽出し、該抽出した形態素を予め設定した群からなる複数の要因に分類するとともに、要因別に設定された因子得点を集計して要因別に重み付けを行い、その個人がその時に有している対象評価価値観を、前記重み付けされた各要因の線型モデルとして求め、
（ｆ）個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求め、
（ｇ）前記内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々単独で表記することにより各価値観および処理適性を個別に推定し、または／および、実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性・能力を推定するプログラムである。
【００３３】
この個人特性・能力推定方法においては、まず、個人が有している内的価値観を線型モデルとして求めることができ、たとえば、自己表現している単語（形態素）の分析から、心理学的な表記要素を含む線型モデルとして求めることができ、それに基づいてその個人の行動プロセスの推定まで可能となる。また、与えられた対象を表記していると考えられる単語（形態素）の分析から、対象評価価値観を線型モデルとして求めることができ、それに基づいてその個人の行動の動機を推定することが可能となる。また、付与された刺激、たとえば与えられた情報に対する処理の物理的属性（たとえば、処理の速さ）から、処理能力を含む処理適性を、とくにその個人の処理パターンを線型モデルとして求めることができ、さらに、加算能力等の単純負荷に対する処理能力を線型モデルとして求めることにより、そこからたとえば、ストレスや情報処理に関する安定性等を抽出することまで可能となる。
【００３４】
そして、これら個人の内的価値観、対象評価価値観、処理適性をすべて線型モデルとして表記することが可能であるから、各特性を個別に分析、表記できることは勿論のこと、とくに、同一の次元領域に、たとえば、一つの個人特性図として、すべてを含めて総合的に表記することが可能となる。つまり、個人に対して、行動パターン、行動の動機、処理パターン、ストレスや安定性等を含めた、心理的な行動開始から実際の行動に至るまでのプロセスを総合的にかつ的確に推定可能となり、各個人に対するカウンセリングに現実に活用できる有効な情報が提供される。
【００３５】
以下に、内的価値観、対象評価価値観および処理適性の各線型モデルを、各々個別に求める方法の実施態様について説明し、続いて、これらの特性を実質的に同一の次元領域に表記することにより各価値観および処理適性を含む総合的な個人特性を推定する方法について説明する。
【００３６】
図７は、コンピュータに入力設定されている、自分を表現する語彙を羅列したアンケート表の一例を示している。図７に示したアンケート表Ｈ１は、長年の試行錯誤の繰り返しにより抽出した語彙を選択、羅列したものであり、実際に数万人規模で個人の内的価値観の抽出に使用したアンケート表である。
【００３７】
この表Ｈ１における各語彙は、内的価値観を代表的に表記する複数の要因に分類されるとともに、各語彙には各要因別に因子得点が付与されている。この複数の要因への分類、要因別の因子得点の付与は、全国的母集団から、統計処理されて演算されている。
【００３８】
各要因は、たとえば、図８にも示すように、次の６つに設定される。
ｙｐ１：野心的要因
ｙｐ２：真面目要因
ｙｐ３：きさく要因
ｙｐ４：大人しい要因
ｙｐ５：優しい世話好き要因
ｙｐ６：明るい外交要因
【００３９】
上記のようなアンケート表に対する各個人毎のアンケート採取結果から、前記因子得点により各語彙を各要因別に重み付けしたテーブルを作成し、個人別に、その重み付けテーブルにおける因子得点を集計することにより、各要因別に重み付けを行うことができる。すなわち、その個人の内的価値観ＹＰを、
ＹＰ＝ｙｐ１＋ｙｐ２＋ｙｐ３＋ｙｐ４＋ｙｐ５＋ｙｐ６
で表し、線型モデルとして求めることが可能になる。この実施態様では、内的価値観ＹＰをｙｐ１〜ｙｐ６の６次元の因子得点による線型モデルとして求めているが、これに限定されない。
このように、まず、個人の内的価値観ＹＰに関する個人特性が、コンピュータを用いて抽出可能となる。
【００４０】
また、同様に、与えられた対象に対する対象評価価値観ＯＶＡに関する個人特性が、コンピュータを用いて抽出可能となる。
たとえば、図９に、コンピュータに入力設定されている、ある対象が与えられた場合にその対象を表現する語彙を羅列したアンケート表の一例を示す。図９に示したアンケート表Ｈ２は、長年の試行錯誤の繰り返しにより抽出した語彙を選択、羅列したものであり、実際に数万人規模で個人の対象評価価値観の抽出に使用したアンケート表である。
【００４１】
この表Ｈ２における各語彙は、対象評価価値観を代表的に表記する複数の要因に分類されるとともに、各語彙には各要因別に因子得点が付与されている。この複数の要因への分類、要因別の因子得点の付与は、全国的母集団から、統計処理されて演算されている。
【００４２】
各要因は、たとえば、図１０にも示すように、次の７つに設定される。
ｏｖａ１：Ｄｅｃｏｒａｔｉｖｅ（装飾的意味合いの強い価値要因）
ｏｖａ２：Ｆｕｎ  （即時的な”Ｆｕｎ”追求要因）
ｏｖａ３：Ｐｒａｇｍａｔｉｃｓ（実用主義的要因）
ｏｖａ４：Ｈｅａｒｔｆｕｌ（ものに所属する思い出・愛情要因）
ｏｖａ５：Ｈｅａｌｔｈｙ  （家庭を中心に相反するくつろぎ要因）
ｏｖａ６：Ｓｅｌｆ  Ｓａｖｉｎｇ  （自分自身をＳａｖｅする要因）
ｏｖａ７：Ｆｅｅｄ（食要因）
【００４３】
上記のようなアンケート表に対する各個人毎のアンケート採取結果から、前記因子得点により各語彙を各要因別に重み付けしたテーブルを作成し、個人別に、その重み付けテーブルにおける因子得点を集計することにより、各要因別に重み付けを行うことができる。すなわち、その個人の対象評価価値観ＯＶＡを、
ＯＶＡ＝ｏｖａ１＋ｏｖａ２＋ｏｖａ３＋ｏｖａ４＋ｏｖａ５＋ｏｖａ６
＋ｏｖａ７
で表し、線型モデルとして求めることが可能になる。この実施態様では、対象評価価値観ＯＶＡをｏｖａ１〜ｏｖａ７の７次元の因子得点による線型モデルとして求めているが、これに限定されない。
このように、個人の対象評価価値観ＯＶＡに関する個性も、コンピュータを用いて抽出可能となる。
【００４４】
上記においては、各個人毎のアンケート採取結果からのみ、個人の内的価値観ＹＰ、対象評価価値観ＯＶＡに関する個性を抽出するようにしたが、インターネット等の情報伝達手段を介して入手した情報から、各個人の個性を抽出することも可能である。たとえば、情報伝達手段（たとえば、インターネット）を介して個人情報を入手し、入手した個人からのランダムな情報を形態素解析し（つまり、得られた情報中の語彙を、各々、各語句が意味をなす最小単位である形態素に変換し）、得られた各形態素を予め設定しておいた意味辞書に照合して、個人別の使用言語に関する意味テーブルを作成する。そして、作成した個人の意味テーブルと、既に求めておいた上述した内的価値観抽出方法または対象評価価値観抽出方法における他人の線型モデルおよびその線型モデルを作成するための重み付けテーブルにおける集計結果の相関関係とを比較照合する。ぴったりのものがあれば、その相関関係からその個人の線型モデルを、アンケート集計結果がなくても抽出することが可能になり、類似のものがあれば、その類似の相関関係からその個人の線型モデルを推定することが可能になる。この抽出あるいは推定結果から、その個人の内的価値観あるいは対象評価価値観を、線型モデルとして推定、抽出することが可能になる。
【００４５】
上記のように線型モデルとして求められた内的価値観に関する個人特性から、対象に対する個人の行動プロセスを推定し、線型モデルとして求められた対象評価価値観に関する個人特性から、対象に対する個人の行動動機を推定することが可能になり、その個人に対する好適な手法の自動提示することが可能になる。このような推定内的価値観、対象評価価値観から求められた好適な手法の自動提示は、それら各々のみでも、カウンセリングに適用できる。
【００４６】
上記ＹＲＭにおいては、上記のような内的価値観、対象評価価値観の推定に加え、個人の処理適性が線型モデルとして求められ、これら特性が含む総合的な個人特性（情報処理能力）まで推定され得る。
【００４７】
上記ＹＲＭにおいて処理適性は、個人の五感の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに付与し、付与された刺激に対する反応を検知し、反応結果と反応時間からその個人の処理能力を含むその時の処理適性を線型モデルとして求められる。このような処理適性を線型モデルは、たとえば次のような処理能力を検査するための処理能力検査装置によって求めることができる。図１１は、コンピュータを用いた処理能力検査装置の基本構成の一例を示している。図１２は、上記処理能力検査を、単純負荷試験としての、クレペリン検査に適用した場合の刺激付与手段部および反応検知手段部の一構成例を示している。
【００４８】
図１１に示す、個人の被検者の付与刺激に対する処理能力を検査するための処理能力検査装置１には、被検者の五感のうちたとえば視覚、聴覚、触覚の少なくとも一つの感覚に対する刺激をランダムに繰り返して被検者に付与する刺激付与手段２と、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応を検知する反応検知手段３と、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応に要する時間を計測する反応時間計測手段４と、被検者の反応結果および反応時間計測手段４による計測結果を記録する記録手段５と、記録手段５による記録結果を、付与された刺激と関連付けて、被検者の反応特性を分析する分析手段６とが設けられている。また、必要に応じて、記録手段５からの記録情報、および分析手段６からの分析結果情報を、画面表示またはプリントアウトする表示手段７が設けられている。分析手段６からの分析結果情報は、表示手段７を介して、あるいは直接的に、たとえば転送手段８を介してホストコンピュータ９に送ることも可能になっている。
【００４９】
刺激付与手段２は、被検者の視覚、聴覚、触覚に訴える刺激を発生したり課題を提示したりする。この刺激付与手段２による刺激は、たとえば、被検者が反応するまで続行し、被検者の反応後、次の刺激を付与し、この動作を連続的に繰り返し行う。刺激の種類は、ランダムに変化させ、付与された刺激に対し被検者の反応特性を把握できるようにする。
【００５０】
反応検知手段３は、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応を、適当な反応入力装置（たとえば、ペンタッチ入力装置）により入力させ、入力された反応を読み取る。たとえば、単純負荷試験として、本発明における処理能力検査、推定をクレペリン検査に適用した例を図６に示すが、画面１１に刺激提示領域１２（課題提示領域）を設定し、この領域１２に、クレペリン検査における乱数列の隣接する２つの数字を表示する。刺激提示領域１２の下部には、反応入力領域１３、たとえば感圧センサ付きの反応入力領域１３を設定し、この領域１３に、付与された刺激（課題）に対する反応（解答）を、たとえばペン入力装置からなる反応入力装置１４を用いて被検者が入力する。被検者による入力開始後、あるいは入力途中で若しくは入力完了後、２つの数字のうち右側の数字を左側に移動し、右側の数字提示領域には次の新たな数字を提示して、クレペリン検査における数列の組み合わせを一つ右側に移動し、次の課題を提示する。この操作を順次繰り返すことにより、従来の用紙を用いて行っていたクレペリン検査と同等の課題提示を行うことが可能になる。
【００５１】
反応時間計測手段４では、繰り返し付与された刺激に対する被検者の反応に要する時間を計測するが、上記のようなクレペリン検査における、２つの数字の和を計算する単純な課題では、被検者は計算が終わってから解答するので、いわゆる「書きながら考える」ことはしないと考えられるから、解答（反応）の開始時点までの時間を計測するのが妥当である。したがって、反応が開始されれば、数列を次の課題に移行させればよい。
【００５２】
記録手段５では、被検者の反応結果（解答結果）を記録するとともに、各刺激付与毎に反応に要した時間、つまり、反応時間計測手段４による計測結果を記録する。本実施態様では、この記録手段５による記録情報を、そのままの生データの形でも表示手段７により表示あるいはプリントアウト可能となっている。実際には、上記反応検知手段３による検知、反応時間計測手段４による計測、および記録手段５による記録は、実質的に同時といってもよいほど極短時間に行われるので、この記録手段５による記録完了と同時に次の刺激への移行を行えばよい。
【００５３】
分析手段６では、記録手段５による記録結果を、付与された刺激と関連付けて、被検者の反応特性を分析する。たとえば上記クレペリン検査においては、解答の正否を判断するとともに、各所定時間毎に提示された数列に対する解答の総量を分析し、かつ、各数列毎の（各所定時間毎の）処理速度の分布や分散、つまり、所定の短い時間内において処理速度がどのように変化したか、また、その変化の度合いはどのような大きさであったかが、分析される。分析手段６による分析結果は、表示手段７により表示あるいはプリントアウト可能となっている。分析手段６による分析結果の情報を転送手段８を介してホストコンピュータ９に送れば、複数人の検査データをホストコンピュータ９でまとめてさらに詳しい分析を行うことが可能になる。また、分析手段６による分析結果の情報を刺激付与手段２にフィードバックするようにすれば、たとえば、分析手段６による分析結果に応じて刺激付与手段２による刺激付与方法を適切に変化させるようにすれば、目標とする検査をさらに精度を高めた条件で行うことも可能になる。
【００５４】
上記のような構成を有する処理能力検査装置においては、従来の装置では得ることができなかった、短い時間的要素の入った検査情報が、精度良く得られ、得られた情報に基づいて、従来成し得なかった能率や能力の変化特性を分析することができる。
【００５５】
たとえば従来の作業能率検査では、主として紙の上に印刷された課題を順次解いていく方法が用いられており、被験者の反応は、一定の時間、たとえば一分間の間隔毎にまとめて分析されていた。もちろんこの従来方法でも、被験者の作業能率特性をある程度評価することは可能であったが、次のような点が問題点として指摘される。
（１）課題毎の処理時間を正確に捉えることはできず、ある時間、たとえば１分間における平均処理時間としてしか捉えることができない。そのため、課題の種類に応じた反応特性等を把握することはできなかった。
（２）各課題を解くために必要な時間の分散を推定することができない。
（３）持続的な注意力が途切れる様子や時間、周期等を判断することができない。
（４）持続的な注意力が途切れる場合、どのぐらいの時間で注意力が回復するのかを判断することができない。
（５）注意力を持続している時と注意力が途切れた時との間にどの程度の処理能力差があるのか推定できない。
【００５６】
しかし上記のような処理能力検査装置では、これらの問題をすべて解消可能となる。すなわち、上記（１）については、たとえばクレペリン検査では、すべての課題が均質であるという保証はなく、３＋６と８＋４とでは繰り上がりの有無によって計算時間が若干異なると考えられ、平均処理時間を推定するためには個々の課題を処理する時間を正確に測定しなければ判断できず、従来の方法では判断できないが、本実施態様に係る処理能力検査装置では、個々の課題処理時間が各々正確に測定されるので平均処理時間は正確に演算され、しかも個人差や課題の種類に関連付けて個々の課題処理時間の変化の程度まで正確に測定される。
【００５７】
また、上記（２）については、たとえば２人の人が一定時間に同じ処理量をこなしたとしても、それぞれの課題をほぼ同じ処理時間で処理時間の分散の小さい人と、処理時間の分散の大きい人とでは、処理能力の特性が異なると考えられる。このような差異は、従来の方法では判断できないが、本実施態様に係る処理能力検査装置では、課題の種類や一定の時間内における課題処理速度の変化に関連付けて、分布や分散が正確に測定される。
【００５８】
また、上記（３）、（４）、（５）についても、本実施態様に係る処理能力検査装置では、課題に対する正否、課題処理速度の時間的変化が正確に測定されるので、注意力の持続時間、注意力の途切れる時、その回復状態が、精度良く、個々の被検者に応じた特性として正確に測定される。
【００５９】
上記のような、従来の方法では把握できなかった詳細な分析情報まで正確に測定できる上記処理能力検査装置は、視覚刺激のみならず、聴覚や触覚まで含めた複合的な刺激付与に対しても適用できる。すなわち、図１３に示すように、視覚刺激提示手段２１、聴覚刺激付与手段２２、触覚刺激付与手段２３を備え、これら手段２１、２２、２３から付与される刺激を任意に組み合わせて、複合刺激付与２４を行うことができる。各刺激付与手段２１、２２、２３からの刺激は、実質的に同時に付与してもよく、順次付与してもよく、それらをランダムに組み合わせてもよい。また、一つの感覚刺激付与手段内で、複合的な刺激、つまり複数種の刺激を実質的に同時にあるいは順次付与してもよい。
【００６０】
さらに、複数種の刺激を付与し、被検者の注意力がどのように分散されるかの特性等も測定可能である。たとえば車の運転行為を考えた場合、種々の感覚情報に囲まれながら、刻々変化する状況に対処して適切な行動をとる必要がある。このような状況下における作業能力を評価するためには、単純な作業課題を遂行している際に、他の情報課題を検知、処理できるか否かを調べればよい。たとえば図１４に複数の視覚刺激を付与する場合の例を示す。この例は、前述のクレペリン検査に加え、クレペリン検査における課題提示領域１２の上部に、複数の発光領域３１を設け、被検者は、課題提示領域１２に提示された２つの数字の和を計算している間に、点滅した発光部の位置を答えるようにしたものである。発光部の位置、発光時間、強度を変化させることで注意を分散しなければならない状況での情報処理能力を評価することができる。図１４（Ａ）に示した構成は、反応領域１３にクレペリン検査の答えと、発光領域３１の発光位置との両方を反応入力装置１４によって入力するようにしたものであり、図１４（Ｂ）に示した構成は、画面下部に、発光領域３１における発光部の個数と同数の解答領域３２を設け、発光領域３１における発光位置と同じ位置にクレペリン検査の答えを入力させるようにしたものである。いずれも、複数の視覚刺激に対し実質的に同時に反応しなければならないようにしたものであり、注意力の分散に関する被験者の特性を測定できる。
【００６１】
このように、上記処理能力検査装置では、従来の方法では測定し得なかった、とくに時間的要素を加味した個々の被験者の処理能力特性を精度良く、かつ、正確に測定できるようになる。したがって、上記処理能力検査装置は、前記例示したクレペリン検査に限らず、視覚刺激、聴覚刺激、触覚刺激が個々にあるいは複合的に付与されるあらゆる分野の処理能力特性の評価に幅広く応用できる。
【００６２】
上記のような処理能力検査装置を用いて、たとえば、単純負荷試験として、単純反応作業１分間、加算作業を３分間を３回行い、それぞれの問の回答時間や解をテキストファイルとして記憶し、それからたとえば、次のように単純統計量、ミス率、基本指標を算出して、個人別の変数を求め、それら変数を使用して個人別の処理適性に関する主成分を線型モデルとして表記することが可能である。
【００６３】
たとえば上記のように３回行われた単純負荷試験の作業から、単純統計量、ミス率および基本指標を求める。単純統計量、ミス率としては、たとえば次のように求める。
・回答間平均時間
・同上標準偏差
・同上変動係数
・同上最大値と最小値
・回答数
さらに、
・ミス回答数
。ミス回答率
などを求める。
【００６４】
また、基本指標は、たとえば次のように求める。
・第１回目加算平均時間−単純反応平均時間
・第２回目加算平均時間−単純反応平均時間
・第３回目加算平均時間−単純反応平均時間
・第２回目加算平均時間÷第１回目加算平均時間
・第３回目加算平均時間÷第１回目加算平均時間
・（第２回目加算平均時間−単純反応平均時間）÷（第１回目加算平均時間−単純反応平均時間）
・（第３回目加算平均時間−単純反応平均時間）÷（第１回目加算平均時間−単純反応平均時間）
【００６５】
以上の処理により、個人別の変数を求め、それら変数を使用して個人別の処理適性に関する主成分分析を行う。分析には、たとえば次の７つの成分を抽出する。このような手法により、個人別に、主成分得点として線型モデルとして表記可能となる。
・第１成分：情報処理能力
・第２成分：正確性
・第３成分：演算ミス
・第４成分：演算力
・第５成分：学習能力
・第６成分：単純反応安定性
・第７成分：総合能力
【００６６】
上記ＹＲＭにおいては、図１３に基本構成を示すように、上記のように求められた個人の処理適性（ＴＣ）と、前述した内的価値観に関する個人特性（ＹＰ）と、対象評価価値観に関する個人特性（ＯＶＡ）とを、それぞれ線型モデルとして表記でき、判断対象に応じて適切に選択した成分に対して、とくに同一次元領域ＡＲに表記することが可能である。これによって、従来の手法ではなし得なかった、より適切な、総合的な個人の特性、能力の推定が可能となる。
【００６７】
このようなＹＲＭ手法により推定された個人の特性、能力をカウンセリングに反映させれば、カウンセリングの際にその個人に対してカウンセリング上最も有効な推奨食行動または／および運動行動を、最も有効な伝達言語で提示することが可能となる。また、上記推定された個人特性または／および個人能力は、その個人に対するカウンセリングの適正判断や修正すべき事項の判断に用いることができ、その個人にとってもカウンセラーにとっても極めて有益な情報となる。
【００６８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る健康管理支援システムによれば、生活習慣病予防等のために日常の生活行動、とくに食行動や運動行動を改善して自己の健康を増進したいと願う個人に対し、専門家たるカウンセラーが容易に適切な支援を行うことができるようになり、確実にかつ有効にその生活行動改善を達成することができるようになる。
【００６９】
また、データベースを健康保険事業者や医師等とも共有することが可能となり、カウンセラー以外の者も必要に応じて個人の健康増進に寄与できるとともに、健康保険事業者等にとっては、参加者のトータル的な健康増進をはかりつつ、事業費に低減等もはかることが可能になる。
【００７０】
さらに、ＹＲＭ等による個人の特性や能力の推定手法をシステムに組み込めば、より適切なカウンセリングが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る健康管理支援システムの基本思想を例示した概略フロー図である。
【図２】本発明に係る健康管理支援システムの全体構成を示す概略構成図である。
【図３】本発明に係る健康管理支援システムのデータベースを中心とした概略システム構成図である。
【図４】本発明に係る健康管理支援システムの各個人側からみた概略システムフロー図である。
【図５】本発明に係る健康管理支援システムの実行フローにおけるメニュー例を示す概略構成図である。
【図６】本発明に係る健康管理支援システムの実行フローにおける別のメニュー例を示す概略構成図である。
【図７】ＹＲＭに用いる内的価値観に関するアンケートの一例を示す、コンピュータに入力設定される表を表した図である。
【図８】ＹＲＭにおける内的価値観に関する要因例を表した図である。
【図９】ＹＲＭに用いる対象評価価値観に関するアンケートの一例を示す、コンピュータに入力設定される表を表した図である。
【図１０】ＹＲＭにおける対象評価価値観に関する要因例を表した図である。
【図１１】ＹＲＭにおける処理適性の推定に用いる処理能力検査装置の一例を示す概略構成図である。
【図１２】ＹＲＭにおける処理適性の推定をクレペリン検査に適用した場合の一例を示す、処理能力検査装置の画面の正面図である。
【図１３】処理能力検査装置において複合刺激付与手段を用いる場合の概略構成図である。
【図１４】処理能力検査装置をクレペリン検査に適用し、かつ、複数の刺激を付与する場合の画面の正面図である。
【図１５】ＹＲＭの基本構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
Ｈ１  内的価値観に関するアンケート表
Ｈ２  対象評価価値観に関するアンケート表
ＹＰ  内的価値観
ＯＶＡ  対象評価価値観
ＴＣ  処理適性
ＡＲ  同一次元領域
ｙｐ１〜ｙｐ６  内的価値観に関する要因
ｏｖａ１〜ｏｖａ７  対象評価価値観に関する要因
１  処理能力検査装置
２  刺激付与手段
３  反応検知手段
４  反応時間計測手段
５  記録手段
６  分析手段
７  表示手段
８  転送手段
９  ホストコンピュータ
１１  画面
１２  刺激提示領域
１３  反応入力領域
１４  反応入力装置
２１  視覚刺激提示手段
２２  聴覚刺激付与手段
２３  触覚刺激付与手段
２４  複合刺激付与（手段）
３１  発光領域
３２  解答領域
１００  支援（サポート）事務局
１０１  総合データベース
１０２  入力されるデータ
１０３  紙を媒体として入力されるデータ
１０４  デジタル化作業
１０５  カウンセラー
１０６  保険事業担当者
１１１  個人別健康行動記録システム
１１２  カウンセリングシステム
１１３  管理用データサマリー
１２０  健康管理支援システムの各個人側からみた概略システムフロー
１３０  各個人のホームページ基準画面
１３１  目標設定シート
１３２  「じまんの広場」等の項目
１３３  ウォーキングラリー等の項目
１３４  グラフ化項目
１４０  各個人が日々の行動や要求を入力できる基準入力画面
１４１  摂取カロリー入力画面
１４２  消費カロリー入力画面
１４３  フィードバックデータ画面
【図１】
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【図２】
2004348432.tif 000004
【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】
2004348432.tif 000009
【図８】
2004348432.tif 000010
【図９】
2004348432.tif 000011
【図１０】
2004348432.tif 000012
【図１１】
2004348432.tif 000013
【図１２】
2004348432.tif 000014
【図１３】
2004348432.tif 000015
【図１４】
2004348432.tif 000016
【図１５】
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