(57)【要約】【課題】精度よくユーザの短期的な身体情報の変化を予測できる身体情報予測方法、プログラム、及び身体情報予測装置を提供する。【解決手段】ユーザの身体情報を予測する身体情報予測装置１０が実行する身体情報予測方法であって、ユーザの運動に基づく運動スコア、ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、ユーザのストレスに基づくストレススコア、ユーザの食事に基づく食事スコア、およびユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアの少なくとも１つのスコアを含む入力値を取得するステップＳ８と、入力値および入力値のそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含む予測式を用いてユーザの身体情報を予測する予測ステップＳ９と、を含む。【選択図】図３
2016031702.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの身体情報を予測する身体情報予測装置が実行する身体情報予測方法であって、
前記ユーザの運動に基づく運動スコア、前記ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、前記ユーザのストレスに基づくストレススコア、前記ユーザの食事に基づく食事スコア、および前記ユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアの少なくとも１つのスコアを含む入力値を取得するステップと、
前記入力値および前記入力値のそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含む予測式を用いて前記ユーザの身体情報を予測する予測ステップと、を含む、身体情報予測方法。
【請求項２】
前記予測ステップで過去に予測された前記ユーザの身体情報と、前記ユーザの身体情報の実測値との差に応じて、前記パラメータを調整する調整ステップをさらに含む、請求項１に記載の身体情報予測方法。
【請求項３】
前記調整ステップは、遺伝的アルゴリズムによって前記パラメータを調整する、請求項２に記載の身体情報予測方法。
【請求項４】
前記パラメータに基づく情報を前記ユーザに表示するステップをさらに含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の身体情報予測方法。
【請求項５】
ユーザの身体情報を予測する身体情報予測装置として機能するコンピュータに、
前記ユーザの運動に基づく運動スコア、前記ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、前記ユーザのストレスに基づくストレススコア、前記ユーザの食事に基づく食事スコア、および前記ユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアの少なくとも１つのスコアを含む入力値を取得するステップと、
前記入力値および前記入力値のそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含む予測式を用いて前記ユーザの身体情報を予測する予測ステップと、を実行させるためのプログラム。
【請求項６】
前記コンピュータに、前記予測ステップで過去に予測された前記ユーザの身体情報と、前記ユーザの身体情報の実測値との差に応じて、前記パラメータを調整する調整ステップをさらに実行させる、請求項５に記載のプログラム。
【請求項７】
前記調整ステップは、遺伝的アルゴリズムによって前記パラメータを調整する、請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記コンピュータに、前記パラメータに基づく情報を前記ユーザに表示するステップをさらに実行させる、請求項５から７のいずれか１項に記載のプログラム。
【請求項９】
ユーザの運動に基づく運動スコア、前記ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、前記ユーザのストレスに基づくストレススコア、および前記ユーザの食事に基づく食事スコアを生成するスコア算出部と、
前記ユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアを生成するユーザ属性入力部と、
前記運動スコア、前記睡眠スコア、前記ストレススコア、前記食事スコア、および前記プロフィールスコアの少なくとも１つのスコアを含む入力値を取得し、前記入力値および前記入力値のそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含む予測式を用いて前記ユーザの身体情報を予測する身体情報予測値算出部と、を備える、身体情報予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、精度よくユーザの身体情報を予測する身体情報予測方法、プログラム、及び身体情報予測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、健康診断等の予防医学の分野においてもコンピュータの利用が普及している。健康診断を実行する機関において、大規模な健康診断データベースが構築されることも多く、受診者の長期にわたる健康診断結果のデータが疾病予防等の解析に活用できる状況になっている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、受診者の性別、年齢、生活習慣パターン、家族歴、最近の検査値から将来的に検査異常を生じ得る危険率を求め、受診者の健康状態、生活習慣等から将来発症のおそれのある疾病を予測し、予防する装置を提案する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−１８３６４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば、特許文献１の技術では、ｉ年後（ｉは１以上の整数）までに異常の発生する危険率を予測してユーザに知らせる。そのため、ユーザは、将来発症するおそれのある疾病を知ることができ、効果的な疾病の予防ができる。ここで、最近では長期的な疾病の発症予測だけでなく、このような予測情報を日常の生活習慣の改善にも役立てたいというニーズがある。つまり、例えば体重の増減といった短期的な（例えば数日間の）体調の変化について、精度よく予測する装置への需要がある。
【０００６】
前記のような最近のニーズを鑑みてなされた本発明の目的は、精度よくユーザの短期的な身体情報の変化を予測できる身体情報予測方法、プログラム、及び身体情報予測装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するため、本発明に係る身体情報予測方法は、ユーザの身体情報を予測する身体情報予測装置が実行する身体情報予測方法であって、前記ユーザの運動に基づく運動スコア、前記ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、前記ユーザのストレスに基づくストレススコア、前記ユーザの食事に基づく食事スコア、および前記ユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアの少なくとも１つのスコアを含む入力値を取得するステップと、前記入力値および前記入力値のそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含む予測式を用いて前記ユーザの身体情報を予測する予測ステップと、を含むことを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るプログラムは、ユーザの身体情報を予測する身体情報予測装置として機能するコンピュータに、前記ユーザの運動に基づく運動スコア、前記ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、前記ユーザのストレスに基づくストレススコア、前記ユーザの食事に基づく食事スコア、および前記ユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアの少なくとも１つのスコアを含む入力値を取得するステップと、前記入力値および前記入力値のそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含む予測式を用いて前記ユーザの身体情報を予測する予測ステップと、を実行させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係る身体情報予測装置は、ユーザの運動に基づく運動スコア、前記ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、前記ユーザのストレスに基づくストレススコア、および前記ユーザの食事に基づく食事スコアを生成するスコア算出部と、前記ユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアを生成するユーザ属性入力部と、前記運動スコア、前記睡眠スコア、前記ストレススコア、前記食事スコア、および前記プロフィールスコアの少なくとも１つのスコアを含む入力値を取得し、前記入力値および前記入力値のそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含む予測式を用いて前記ユーザの身体情報を予測する身体情報予測値算出部と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る身体情報予測方法、プログラム、及び身体情報予測装置によれば、精度よくユーザの短期的な身体情報の変化を予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】身体情報予測装置を備える身体情報予測システムの構成例を示す図である。
【図２】データ記憶部に記録されるテーブルの例を示す図である。
【図３】身体情報予測システムのシーケンス図の一例である。
【図４】遺伝的アルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について説明する。図１は、本実施形態に係る身体情報予測装置１０の構成、および身体情報予測装置１０を備える身体情報予測システム１の構成を示す図である。まず、身体情報予測システム１について説明し、その後に、身体情報予測装置１０の構成を説明する。
【００１３】
（身体情報予測システムの構成）
図１に示されるように、身体情報予測システム１は、ユーザ端末６０、データ記憶部２０、および身体情報予測装置１０を備える。身体情報予測システム１は、１つ以上のユーザ端末６０を備えるが、図１では簡便のため、１つのユーザ端末６０のみ示している。
【００１４】
ユーザ端末６０は、ユーザが備えているモバイル端末であって、身体情報およびユーザの状態を示す情報を検出可能ないわゆるウェアラブルセンサである。ユーザ端末６０が備えるセンサは、例えば心拍センサ、歪ゲージ、抵抗器、加速度センサ等であり、ユーザの心拍、呼吸、筋電、電気抵抗、発汗、加速度等を測定できる。また、ユーザ端末６０は、例えば撮像素子を備えており、ユーザの食事を撮影した食事画像を取得できる。また、ユーザ端末６０は、例えばタッチパネルを備えており、ユーザによる身長、体重、腹囲、年齢、性別等のデータ入力が可能である。身体情報予測装置１０は、ネットワーク５００を介して、ユーザ端末６０からこれらのデータを受け取ることが可能である。また、ユーザ端末６０は例えばＬＣＤ等の表示部を備えており、ネットワーク５００を介して、身体情報予測装置１０から各種情報を受け取って表示部に表示することが可能である。ネットワーク５００は、本実施形態においてインターネットであり、ユーザ端末６０とネットワーク５００とは無線接続されている。
【００１５】
データ記憶部２０は、身体情報予測装置１０からアクセス可能であって、例えば後述する運動スコア、睡眠スコア等のスコア、スコアの係数である調整可能なパラメータ、および身体情報実測値等を記憶する。また、スコア、パラメータ、および身体情報実測値は、ユーザ端末６０が取得したユーザの心拍、呼吸、食事画像、身長、体重等のデータから直接的に、または間接的に得られる。本実施形態において、データ記憶部２０は、スコア、パラメータ、およびユーザ端末６０が取得した様々なデータを、ユーザ端末６０の固有のＩＤ（以下、端末固有ＩＤとする）と関連付けたテーブルとして記憶する。
【００１６】
図２は、データ記憶部２０に記憶されるテーブルの例を示す図である。図２のテーブルにおいて、縦の１列分の複数のデータが１つのユーザ端末６０と関連付けられるデータ群となる。本実施形態において、１人のユーザは１つのユーザ端末６０を有しており、図２のテーブルにおける端末固有ＩＤはユーザを識別するＩＤに相当する。例えば端末固有ＩＤの“Ａ１”と関連付けて、そのユーザ端末６０を使用するユーザの腹囲、心拍、呼吸、プロフィールスコア、運動スコア、睡眠スコア、パラメータ、食事画像等がデータ記憶部２０に記憶される。また、図２において、“Ｂ９”、“Ａ６”、“Ｃ３”はそれぞれ異なるユーザ端末６０の端末固有ＩＤである。
【００１７】
（身体情報予測装置の構成）
再び図１を参照して説明する。身体情報予測装置１０は、スコア算出部２１、ユーザ属性入力部２２、センサ値取得部２３、身体情報実測値選択部２４、身体情報予測値算出部２５、情報提示部２６、および予測式学習部２７を備える。
【００１８】
スコア算出部２１は、センサ値取得部２３からユーザの心拍、呼吸、筋電、電気抵抗、加速度の情報、および食事画像等を受け取って、スコアを算出して出力する。スコアとは、ユーザの運動、睡眠、ストレス、食事、プロフィール等の状態を数値化した指標であり、本実施形態においては、さらにスコア間で均一の扱いが可能なように（例えば、数値の比較が可能なように）正規化されているものをいう。スコア算出部２１は、本実施形態において、ユーザの運動に基づく運動スコア、ユーザの睡眠に基づく睡眠スコア、ユーザのストレスに基づくストレススコア、およびユーザの食事に基づく食事スコアを算出するが、これらに限られるものではない。なお、運動スコア、睡眠スコア、ストレススコア、および食事スコアの具体的な算出の方法については後述する。
【００１９】
ユーザ属性入力部２２は、ユーザ端末６０からユーザの年齢、性別等を受け取り、プロフィールスコアを生成する。すなわち、ユーザ属性入力部２２は、少なくともユーザの年齢、性別を対応付けて、データ記憶部２０での記録に適した所定の形式で生成、出力する。また、本実施形態において、ユーザ属性入力部２２は、身体情報実測値選択部２４から身長、体重等も受け取り、対応付けしてプロフィールスコアを生成する。プロフィールスコアも上述のスコアの１つである。
【００２０】
センサ値取得部２３は、ユーザ端末６０からユーザの心拍、呼吸、筋電、電気抵抗、発汗、加速度、身長、体重、腹囲の情報、および食事画像等を受け取り、スコア算出部２１および身体情報実測値選択部２４に出力する。本実施形態においては、センサ値取得部２３は、少なくともユーザの心拍、呼吸、筋電、電気抵抗、加速度の情報、食事画像、および端末固有ＩＤをスコア算出部２１に出力する。また、センサ値取得部２３は、少なくとも身長、体重、腹囲の情報、および端末固有ＩＤを身体情報実測値選択部２４に出力する。
【００２１】
身体情報実測値選択部２４は、センサ値取得部２３からユーザの身体情報実測値を選択して受け取り、データ記憶部２０に出力する。本実施形態において、身体情報実測値選択部２４は、ユーザの身長、体重、腹囲の情報を選択的に受け取る。身体情報実測値選択部２４は、選択して受け取った身体情報実測値の少なくとも一部をデータ記憶部２０、ユーザ属性入力部２２、予測式学習部２７に振り分けて出力する。例えば、予測式学習部２７が後述するパラメータ調整を行う場合に、身体情報実測値選択部２４は一時的に記憶している腹囲の情報等を予測式学習部２７に出力してもよい。
【００２２】
身体情報予測値算出部２５は、データ記憶部２０に記録されたスコア、パラメータに応じて、将来的なユーザの身体情報の変化を予測するための演算を実行する。本実施形態において、ユーザの身体情報は、例えば骨格筋率、体脂肪、腹囲等であって、身体情報予測値算出部２５は予測式を用いて算出する。予測式は、スコア算出部２１およびユーザ属性入力部２２の少なくとも一方が生成した少なくとも１つのスコアとそれぞれのスコアの係数である調整可能なパラメータを含むものであるが、詳細については後述する。
【００２３】
情報提示部２６は、身体情報予測値算出部２５が算出した将来的なユーザの身体情報の変化に応じて、ユーザに提示する各種情報を生成してユーザ端末６０に出力する。本実施形態において、情報提示部２６はユーザの健康維持に役立つアドバイス、または警告等を生成してユーザ端末６０に出力する。例えば、情報提示部２６は「今の運動を続けると、３日後にあなたの骨格筋率は１０％強化します」、「このお菓子は、３日後にあなたの腹囲を２％増やします」といったアドバイス、または警告を生成する。このことにより、ユーザは短期的な身体情報の変化を把握できるだけでなく、どの因子（例えば運動量）が大きく影響しているかを把握でき、日常の生活習慣の改善が行いやすくなる。
【００２４】
予測式学習部２７は、上述の予測式に含まれるパラメータを調整して、身体情報予測値算出部２５が算出するユーザの身体情報予測値の精度を高める。予測式学習部２７は、過去に予測されたユーザの身体情報と、ユーザの身体情報実測値との差に応じて、パラメータを調整する。予測式学習部２７は、身体情報実測値を用いてパラメータを調整するので、パラメータを実際の身体の状態に合わせて最適化できる。よって、本実施形態に係る身体情報予測装置１０は、ユーザの身体情報予測値の精度を一層高めることができる。
【００２５】
さらに、本実施形態において、予測式学習部２７は遺伝的アルゴリズムによってパラメータを調整する。確率的手法である遺伝的アルゴリズムを採用することで、予測式学習部２７は後述する学習式として様々な関数（例えば不連続な関数）を用いることが可能である。また、予測式学習部２７は、遺伝的アルゴリズムを採用することで、局所的最適解に陥ることを少なくできる。
【００２６】
以上のように図１を参照しながら身体情報予測システム１の構成を説明したが、以下では、ユーザ端末６０、身体情報予測装置１０、およびデータ記憶部２０の処理の流れについて説明する。また、身体情報予測装置１０が実行する以下の処理は、プログラムによってコンピュータを身体情報予測装置１０として機能させることで実現できる。本実施形態において、プログラムはデータ記憶部２０に記憶されているが、例えばプログラムは着脱可能な記憶媒体に記憶されてもよいし、ネットワーク５００を介して接続された他のコンピュータ、ストレージ等に記憶されてもよい。
【００２７】
（身体情報予測システムにおける処理）
図３は本実施形態の身体情報予測装置１０を備える身体情報予測システム１の処理を説明するフローチャートである。身体情報予測システム１では、図３に示されるようにユーザ端末６０、身体情報予測装置１０、およびデータ記憶部２０が処理を実行して、ｎ日後（ｎは１以上の整数）の身体情報予測値を生成し、身体情報実測値を用いて予測式のパラメータを調整する。
【００２８】
最初に、ユーザ端末６０は、ユーザによって入力されるユーザ属性を身体情報予測装置１０に出力する（ステップＳ１）。ここで、ユーザ属性とはユーザを特定するのに必要な属性である。本実施形態では、ユーザ属性は、少なくともユーザの年齢、性別を含む。
【００２９】
ユーザの年齢、性別の情報を受け取った身体情報予測装置１０のユーザ属性入力部２２は、身体情報実測値選択部２４からユーザの身長、体重の情報も受け取る。そして、ユーザの身長、体重、年齢、性別を対応づけてプロフィールスコアを生成し、データ記憶部２０に登録する（ステップＳ２）。なお、プロフィールスコアの生成は、後述するステップＳ３、Ｓ６の後に実行されてもよい。例えば、身体情報実測値選択部２４がユーザの身長、体重の情報を有していない場合には、ステップＳ６が実行されることを待って、プロフィールスコアを生成してもよい。
【００３０】
次に、ユーザ端末６０は、備えている心拍センサ、加速度センサ等によって計測したユーザの心拍、呼吸、加速度等の情報（以下、センサ情報等ともいう）を身体情報予測装置１０に出力する（ステップＳ３）。
【００３１】
センサ情報等を受け取った身体情報予測装置１０は、運動スコア、睡眠スコア、ストレススコア、食事スコアを生成し、データ記憶部２０に登録する（ステップＳ４）。運動スコア等の生成についての詳細は後述する。
【００３２】
その後、ユーザはユーザ端末６０を用いて、ステップＳ４の後の任意のタイミングでｎ日後（ｎは１以上の整数）の身体情報予測値を要求することができる（ステップＳ５）。例えば、ユーザが肥満に悩んでいるとすると、運動量、ストレス量、睡眠時間のいずれの因子が肥満に大きく影響しているかを日常的に知ることは生活習慣の改善に役立つ。上述の特許文献１の技術では、例えば定期健康診断の結果を用いるため、危険率の予測は、ｉ年後（ｉは１以上の整数）という長期で行われる。本実施形態において、身体情報予測システム１は、ウェアラブルセンサであるユーザ端末６０を備えるため、日常的にユーザの身体の状態について検出可能である。そして、そのような日常的なユーザの状態を用いる予測式によって、身体情報予測装置１０は、ｉ年後ではなくｎ日後の短期的な身体情報予測値を生成可能である。
【００３３】
ステップＳ５の後、ユーザはユーザ端末６０に必要な身体情報実測値を入力し、ユーザ端末６０は入力された身体情報実測値を身体情報予測装置１０に出力する（ステップＳ６）。ステップＳ６において、ユーザが手動で入力する必要がある身体情報実測値は、ユーザ端末６０のセンサで測定困難な実測値であり、例えば身長、体重等の実測値である。ここで、身体情報実測値とは、ユーザの身体情報の実際の測定値であって、身長、体重の他にも、ユーザ端末６０のセンサで測定可能な骨格筋率、体脂肪率、腹囲等が含まれる。例えば、骨格筋率および体脂肪率は、ユーザ端末６０の抵抗器を用いてユーザの身体を測定し、得られた電気抵抗の値から得られる。また、例えば腹囲は、ユーザの腹部の周囲の生地の伸縮をユーザ端末６０の歪ゲージ等を用いて抵抗値変化として検出することで得られる。
【００３４】
次に、ステップＳ５でユーザから要求されたｎ日後の身体情報予測値を算出するために、身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５は、以下のような処理を実行する。身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５は、ステップＳ２およびステップＳ４で登録されたスコアをデータ記憶部２０に対して要求する。また、身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５は、スコアの係数であって調整可能なパラメータもデータ記憶部２０に対して要求する（ステップＳ７）。
【００３５】
ステップＳ７において、身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５は、ユーザの身体情報を予測するために、予測式で用いるスコアを要求する。以下、身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５が要求したスコアを入力値ともいう。本実施形態において、身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５は、運動スコア、睡眠スコア、ストレススコア、食事スコア、およびプロフィールスコアの全てを要求するが、一部だけを要求してもよい。また、本実施形態において、パラメータの初期値は乱数で与えられて、データ記憶部２０に登録されている。
【００３６】
データ記憶部２０は、身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５から要求されたパラメータおよびスコアを出力する（ステップＳ８）。つまり、身体情報予測装置１０の身体情報予測値算出部２５は、入力値および入力値のそれぞれのスコアの係数であるパラメータを取得する。
【００３７】
身体情報予測装置１０は、後述する予測式で身体情報予測値を生成し、データ記憶部２０に登録する（ステップＳ９）。このとき、身体情報予測値算出部２５では、ユーザが要求したｎ日後の身体情報予測値が少なくとも算出されるが、ｎ日後以外（例えば前後の数日）の身体情報予測値が算出されてもよい。
【００３８】
そして、身体情報予測装置１０は、ユーザが要求したｎ日後の身体情報予測値をユーザ端末６０に通知する（ステップＳ１０）。このとき、身体情報予測値そのものがユーザ端末６０に表示されてもよいが、身体情報予測装置１０の情報提示部２６が生成したユーザの健康維持に役立つアドバイス、または警告等がユーザ端末６０に表示されてもよい。
【００３９】
ステップＳ１０の後、身体情報予測装置１０の予測式学習部２７は、ユーザの身体情報予測値の精度を一層高めるために、身体情報実測値を用いてパラメータを調整する以下の処理を実行する。まず、身体情報予測装置１０の予測式学習部２７は、ｎ日前の予測に用いたパラメータ、およびスコアをデータ記憶部２０に要求する（ステップＳ１１）。
【００４０】
データ記憶部２０は、身体情報予測装置１０の予測式学習部２７から要求された、ｎ日前の予測に用いたパラメータおよびスコアを出力する（ステップＳ１２）。つまり、身体情報予測装置１０の予測式学習部２７は、ｎ日前の予測に用いたパラメータおよびスコアを取得する。
【００４１】
身体情報予測装置１０の予測式学習部２７は、後述する遺伝的アルゴリズムによる学習、すなわちパラメータの調整を実行する（ステップＳ１３）。本実施形態において、身体情報予測装置１０の予測式学習部２７は、身体情報実測値選択部２４から受け取る身体情報実測値とｎ日前の予測との差を求めてパラメータの調整を実行する。
【００４２】
そして、身体情報予測装置１０は、調整後のパラメータをデータ記憶部２０に登録する（ステップＳ１４）。後述するように、身体情報予測値と身体情報実測値との差がより小さくなるようにパラメータは調整されている。そのため、登録後のパラメータが予測式で用いられることで、身体情報予測値の精度をより高めることが可能である。
【００４３】
（予測式）
本実施形態に係る身体情報予測装置１０は、各スコアとその係数であるパラメータＰ［ｊ］（ｊは０〜５の整数）とを乗じて、加算した線形の予測式を用いる。具体的には、身体情報予測値算出部２５が、下記のような式を用いて、図３のステップＳ９（本発明の予測ステップに対応）において身体情報予測値を生成する。
身体情報予測値＝（Ｐ［０］×運動スコア）＋（Ｐ［１］×睡眠スコア）＋
（Ｐ［２］×ストレススコア）＋（Ｐ［３］×食事スコア）＋
（Ｐ［４］×プロフィールスコア）＋Ｐ［５］
なお、本実施形態において、線形の予測式を用いているが、非線形の予測式を用いることも可能である。
【００４４】
パラメータＰ［ｊ］は、各スコアの係数（重み）であって身体情報への影響度を表すものであり、予測式学習部２７によって調整され得る。例えば、身体情報予測値として３日後の体重の予測値が必要であるとする。そのユーザの体重の増減に、運動量、睡眠時間、ストレス量が大きく影響する場合、これらの係数であるパラメータＰ［０］〜Ｐ［２］は、その他のパラメータＰ［３］〜Ｐ［５］と比較して絶対値の大きい数値で表される。この例において、パラメータＰ［０］〜Ｐ［２］のうちで、絶対値が最も大きいものについては、そのユーザの体重の増減への影響が最も大きい因子と扱うことが可能である。例えば、Ｐ［０］の絶対値が最も大きい場合には、身体情報予測装置１０はユーザの運動量が体重の増減への影響が最も大きいと判定できる。そして、身体情報予測装置１０の情報提示部２６は、例えば「現在の運動を続けると、３日後の体重は少なくとも１％減少します」といった運動量に特化したアドバイスをユーザ端末６０に表示させてもよい。
【００４５】
本実施形態において、上述のように、スコアはユーザの運動、睡眠、ストレス、食事、プロフィール等の状態を数値化した指標であって、スコア間で均一の扱いが可能なように正規化されている。本実施形態において、スコア算出部２１は以下のように運動スコア、睡眠スコア、ストレススコア、および食事スコアを算出する。また、本実施形態において、ユーザ属性入力部２２は以下のようにプロフィールスコアを生成する。
【００４６】
まず、ユーザの運動に基づく運動スコアは、ユーザ端末６０が備える加速度センサの情報から演算可能である。加速度の総和が消費エネルギーと密接に関連する活動強度に相当するため、身体情報予測装置１０はユーザ端末６０から取得した加速度の総和から運動スコアを算出できる。このとき、精度を高めるために、身体情報予測装置１０は例えば１分ごとの平均的な加速度値を求めて、その平均値に基づいて運動スコアを算出してもよい。
【００４７】
また、ユーザの睡眠に基づく睡眠スコアは睡眠時間から算出できる。身体情報予測装置１０は、ユーザ端末６０が備える心拍センサの情報から睡眠状態を判断できる。このとき、心拍センサの情報から睡眠の深さについても判定可能である。そこで、身体情報予測装置１０は、同じ睡眠時間であっても判定した睡眠の深さによって睡眠スコアが違うように演算してもよい。
【００４８】
また、ユーザのストレスに基づくストレススコアは、ユーザ端末６０が備える心拍センサの情報から演算可能である。身体情報予測装置１０は、心拍間隔（すなわち、Ｒ波とＲ波との間隔であるＲＲ間隔）からＬＦ／ＨＦ（Low-Frequency/High-Frequency）を算出してストレススコアとしてもよい。心拍間隔は自律神経系の影響によって変動し、心理的な疲労状態等になると変動のばらつきが大きくなることが知られている。ＬＦ／ＨＦは自律神経系の活動を表す指標の１つであり、交感・副交感神経系両方の活動度合いを表すＬＦ帯と、副交感神経系の活動度合いを表すＨＦ帯とのパワーの比である。なお、ユーザ端末６０は脈波センサを備えており、身体情報予測装置１０は、脈波の情報からＬＦ／ＨＦを得てもよい。
【００４９】
また、ユーザの食事に基づく食事スコアは、食事のカロリーに基づいて演算可能である。ここで、身体情報予測装置１０は、ユーザ端末６０から食事画像を得て、特徴量が一致する辞書データの食事画像（カロリーが既知である食事画像）からカロリーを推定できる。ここで、辞書データはデータ記憶部２０に記憶されていて、スコア算出部２１がアクセス可能であってもよい。また、スコア算出部２１がネットワーク５００を介して辞書データを利用可能であってもよい。
【００５０】
また、ユーザのプロフィールに基づくプロフィールスコアは、本実施形態においては、ユーザの身長、体重、年齢、性別、区分をこの順番で並べたものであり、一例としては次のような表記となる。
［１６０、５８、２２、ｍ、４］
ここで、プロフィールスコアにおいて、“１６０”とは身長が１６０ｃｍであることを示す。また、“５８”とは体重が５８ｋｇであることを示す。“２２”は年齢が２２才であることを示す。また、“ｍ”は性別が男性であることを示す。もし、性別が女性であれば“ｆ”となる。そして、“４”はユーザのプロフィールに基づくグループを区別するための番号である。例えば身長が１６０ｃｍ〜１６４ｃｍの成年男性のグループに属する場合に、区分が“４”であってもよい。例えば、区分によって、予測式のパラメータＰ［ｊ］の初期値が異なってもよい。
【００５１】
以上のように算出、生成されるスコアは、スコア算出部２１およびユーザ属性入力部２２によって正規化されてから、データ記憶部２０に登録されて、予測式の計算で用いられる。なお、正規化の手法は特定のものに限られないが、例えば各スコアについて、平均が０、分散が１になるように線形変換されてもよい。なお、その性質上、正規化する必要がないものは正規化の対象から除外される。例えば、プロフィールスコアについては、年齢、性別、区分については正規化する必要がない。
【００５２】
（予測式の学習）
本実施形態において、予測式のパラメータＰ［ｊ］は、実測値（実際に測定した値であって、直接的な場合も間接的な場合も含まれる）を用いて誤差が少なくなるように更新される。言い換えると、本実施形態の身体情報予測装置１０の予測式学習部２７は、予測式に含まれるパラメータＰ［ｊ］を調整し、身体情報予測値算出部２５が実行するユーザの身体情報予測値の精度を一層高める。
【００５３】
このパラメータの調整において、最小二乗法、ロジスティック回帰等の最適化手法を用いることも可能であるが、本実施形態では、局所的最適解に陥ることを少なくできる遺伝的アルゴリズムを用いる。図４は、身体情報予測装置１０の予測式学習部２７が実行する遺伝的アルゴリズムの一例を示すフローチャートである。以下の予測式学習部２７の一連の処理は、図３のステップＳ１３（本発明の調整ステップに対応）およびステップＳ１４の内容を詳細に説明するものである。
【００５４】
まず、予測式学習部２７は、学習前パラメータＰＯ［ｊ］を二次元配列のＰ［ｉ］［ｊ］に代入する（ステップＳ３１）。ここで、学習前パラメータＰＯ［ｊ］とは予測式のパラメータＰ［ｊ］の初期値に対応し乱数で与えられてもよい。上述の例と同じようにｊは０〜５の整数をとる。なお、上述の予測式から、ｊの範囲はスコアの数に１を加えたものになる。また、ｉは、遺伝子アルゴリズムにおいて、いくつのコピー（再生）を実行するか、コピー間でどれだけの交叉、突然変異を生じるかによって変動するが、本実施形態において０〜３の整数をとる。
【００５５】
そして、予測式学習部２７は、Ｐ［ｉ］［ｊ］の一部をＲ０〜Ｒｍａｘのランダム値で置き換える（ステップＳ３２）。ただし、Ｐ［０］［ｊ］については、ランダム値での置き換えを実行しない。ここで、ステップＳ３２は、遺伝子アルゴリズムの突然変異に相当するため、Ｒ０〜Ｒｍａｘの範囲は、期待する変化に応じて設定可能である。例えば、Ｒ０、Ｒｍａｘは乱数で決定されてもよいし、過去の類似する事例におけるパラメータの最小値、最大値を割り当ててもよい。そして、予測式学習部２７は、後述するループの回数を管理するための変数Ｃを０に設定する（ステップＳ３３）。
【００５６】
そして、予測式学習部２７は評価値Ｄ［ｉ］を算出する。評価値Ｄは身体情報実測値Ｒと身体情報予測値の差の絶対値である。具体的には、予測式学習部２７は、評価値Ｄ［ｉ］として｜Ｒ−（Ｐ［ｉ］［ｊ］×Ｓ［０］＋．．．＋Ｐ［ｉ］［４］×Ｓ［４］＋Ｐ［ｉ］［５］）｜を算出する（ステップＳ３４）。ここで、減算される部分の式のＳ［０］〜Ｓ［４］は、それぞれ、運動スコア、睡眠スコア、ストレススコア、食事スコア、プロフィールスコアである。つまり、予測式学習部２７は、上述の予測式におけるＰ［０］〜Ｐ［５］を、Ｐ［ｉ］［０］〜Ｐ［ｉ］［５］で置き換えて身体情報予測値を算出して、身体情報実測値Ｒとの差の大きさを評価値Ｄ［ｉ］としている。
【００５７】
ここで、図４の例では評価値Ｄ［０］〜Ｄ［３］が得られるが、相対的に評価値Ｄ［１］が最小であるとすると、ｉ＝１で「評価値Ｄ［ｉ］を最小にする」と言える。このとき、「評価値Ｄ［ｉ］を最小にするパラメータセットＰ［ｉ］［ｊ］」はパラメータセットＰ［１］［ｊ］になる。
【００５８】
次に、予測式学習部２７は、評価値Ｄ［ｉ］を最小にするパラメータセットＰ［ｉ］［ｊ］をＰ−ｎｅｗ［０］［ｊ］に代入する（ステップＳ３５）。そして、予測式学習部２７は、変数Ｃをインクリメントし（ステップＳ３６）、所定の数のループを実行したと判定するならば（ステップＳ３７のＹＥＳ）、Ｐ−ｎｅｗ［０］［ｊ］をデータ記憶部２０に登録する（ステップＳ３８）。つまり、Ｐ−ｎｅｗ［０］［０］〜Ｐ−ｎｅｗ［０］［５］は調整後のパラメータであり、上述の予測式における新たなＰ［０］〜Ｐ［５］として用いられる。なお、本実施形態において、所定の数は１００００に設定されているが、これに限られるものではない。
【００５９】
一方、予測式学習部２７は、所定の数のループを実行していないと判定するならば（ステップＳ３７のＮＯ）、さらに遺伝子アルゴリズムにおける交叉、突然変異の手法を用いて、より適切なパラメータセットＰ［ｉ］［ｊ］を取得すべく、以下のステップを実行する。
【００６０】
予測式学習部２７は、評価値Ｄ［ｉ］を最小にするパラメータセットＰ［ｉ］［ｊ］をＰ−ｎｅｗ［１］［ｊ］に代入する（ステップＳ３９）。また、予測式学習部２７は、評価値Ｄ［ｉ］が下から２番目のパラメータセットＰ［ｉ］［ｊ］をＰ−ｎｅｗ［２］［ｊ］に代入する（ステップＳ４０）。そして、予測式学習部２７は、ｊ以下のランダム値ｒを取得する（ステップＳ４１）。
【００６１】
そして、予測式学習部２７は、Ｐ−ｎｅｗ［１］［ｋ］とＰ−ｎｅｗ［２］［ｋ］を交叉させる（ステップＳ４２）。ｋは０からランダム値ｒまでの範囲をとる整数であり、例えばｒ＝１ならば、予測式学習部２７は、Ｐ−ｎｅｗ［１］［０］とＰ−ｎｅｗ［２］［０］、およびＰ−ｎｅｗ［１］［１］とＰ−ｎｅｗ［２］［１］を交叉させることになる。
【００６２】
そして、予測式学習部２７は、評価値Ｄ［ｉ］を最小にするパラメータセットＰ［ｉ］［ｊ］をＰ−ｎｅｗ［３］［ｊ］に代入する（ステップＳ４３）。そして、ステップＳ３２と同様に、予測式学習部２７は、Ｐ−ｎｅｗ［３］［ｊ］の一部をＲ０〜Ｒｍａｘのランダム値で置き換える（ステップＳ４４）。これは、遺伝子アルゴリズムの突然変異に相当する。
【００６３】
その後、予測式学習部２７は、Ｐ−ｎｅｗ［ｉ］［ｊ］をＰ［ｉ］［ｊ］を代入する（ステップＳ４５）。つまり、Ｐ［ｉ］［ｊ］は、ステップＳ３９〜ステップＳ４４の交叉、突然変異を反映したパラメータセットになる。そして、予測式学習部２７は、ステップＳ３４の処理に戻る。
【００６４】
以上に説明したように、上述の実施形態に係る身体情報予測装置１０、その身体情報予測方法（プログラムとしても実行され得る）によれば、日常に取得可能なユーザの運動、睡眠、ストレス、食事、プロフィールに基づくスコア（ユーザの状態を数値化した指標）を取得して、スコアと係数であるパラメータを含む予測式でユーザの身体情報を予測するので、ユーザの短期的な身体情報の変化が予測可能である。また、予測式のパラメータは固定値ではなく調整可能であるため、予測の精度を高めることが可能である。
【００６５】
本発明を諸図面や実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形や修正を行うことが容易であることに注意されたい。従って、これらの変形や修正は本発明の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、身体情報予測装置１０は、データ記憶部２０を備える構成であってもよい。また、上述の実施形態において、スコア算出部２１およびユーザ属性入力部２２が予測式で使用され得るスコアを全て生成しているが、別の実施形態として一部または全てのスコアが身体情報予測装置１０に直接入力されてもよい。例えば、ユーザが睡眠スコア、プロフィールスコアを手動入力してもよい。また、上述の実施形態において、プロフィールスコアはユーザをグループに分類した区分の項目を含むが、身体情報予測装置１０が統計的処理を実行しない場合には省略可能である。このとき、区分に代えてユーザＩＤが含まれていてもよい。ユーザＩＤは各ユーザを識別する記号・数字・文字等であり、端末固有ＩＤに代えて使用できるので、図２のテーブルにおいて端末固有ＩＤを省略できる。
【符号の説明】
【００６６】
１  身体情報予測システム
１０  身体情報予測装置
２０  データ記憶部
２１  スコア算出部
２２  ユーザ属性入力部
２３  センサ値取得部
２４  身体情報実測値選択部
２５  身体情報予測値算出部
２６  情報提示部
２７  予測式学習部
６０  ユーザ端末
５００  ネットワーク
【図１】
2016031702.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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