(57)【要約】【課題】達成度に応じて行動変容プランを柔軟に変更でき、これによりモチベーションが失われることなく持続的な行動変容により健康状態の改善促進を図れるようにする。【解決手段】健康診断・問診結果データの各項目（属性）に相当するノード間の確率依存関係を考慮した確率分類モデルを生成する。該確率分類モデルの各ノードの属性値を改善の方向に仮変更し、該仮変更を行ったときの分類クラスノードの変化を調べ、最も少ない向上で前記分類クラスノードの確率が改善に上向くものから順に上位Ｎ個の改善プランをプラン候補として生成する。このプラン候補を改善の容易なものから順にリストすることにより改善プランポートフォリオを生成する。個人嗜好・制約データ等の変化に応じて、改善プランポートフォリオの生成を再度実行し、変更後の改善プランポートフォリオを生成して提示する。【選択図】      図２
2009157837.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者個人についての第１の健康診断・問診結果データと、該対象者以外についての第２の健康診断・問診結果データとを入力するデータ入力部と、
前記対象者個人の個人的な嗜好・制約を表す個人嗜好・制約データを入力する個人嗜好・制約入力部と、
前記データ入力部により入力された第１及び第２の健康診断・問診結果データについて、前記個人嗜好・制約入力部により得られた個人嗜好・制約データを満たし、かつ前記対象者の状態と同様または近い状態の者の健康診断・問診結果データのみを残すように、フィルタリングを行うフィルタ部と、
前記フィルタ部によりフィルタリングされた健康診断・問診結果データを用い、該健康診断・問診結果データの各項目（属性）に相当するノード間の確率依存関係を考慮した確率分類モデルを生成する確率モデル生成部と、
前記確率分類モデルの各ノードの属性値を改善の方向に仮変更し、該仮変更を行ったときの分類クラスノードの変化を調べ、最も少ない向上で前記分類クラスノードの確率が改善に上向くものから順に上位Ｎ個の改善プランをプラン候補として生成するプラン候補生成部と、
前記プラン候補を改善の容易なものから順にリストすることにより改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ生成部と、
前記第１及び第２の健康診断・問診結果データ又は個人嗜好・制約データの変化に応じて、前記フィルタリング、前記確率分類モデルの生成、前記プラン候補の生成、及び前記改善プランポートフォリオの生成の少なくともいずれかを再度実行し、変更後の改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ変更部と、
前記変更後の改善プランポートフォリオを表示する結果表示部と、を具備する行動変容促進装置。
【請求項２】
前記個人嗜好・制約データは、前記対象者個人の病歴データを含むことを特徴とする請求項１記載の行動変容促進装置。
【請求項３】
前記個人嗜好・制約データは、前記対象者個人の病歴データ及び該対象者の親族の病歴データを含むことを特徴とする請求項１記載の行動変容促進装置。
【請求項４】
前記第１及び第２の健康診断・問診結果データ及び前記個人嗜好・制約データに対し、個人を特定可能な項目を暗号化することを特徴とする請求項１記載の行動変容促進装置。
【請求項５】
前記確率モデル生成部は、前記ノード間の確率依存関係を示す影響度を条件付確率に基づいて計算する請求項１乃至４のいずれかに記載の行動変容促進装置。
【請求項６】
対象者個人についての第１の健康診断・問診結果データと、該対象者以外についての第２の健康診断・問診結果データとを入力するデータ入力ステップと、
前記対象者個人の個人的な嗜好・制約を表す個人嗜好・制約データを入力する個人嗜好・制約入力ステップと、
前記データ入力ステップにより入力された第１及び第２の健康診断・問診結果データについて、前記個人嗜好・制約入力ステップにより得られた個人嗜好・制約データを満たし、かつ前記対象者の状態と同様または近い状態の者の健康診断・問診結果データのみを残すように、フィルタリングを行うフィルタリングステップと、
前記フィルタリングステップによりフィルタリングされた健康診断・問診結果データを用い、該健康診断・問診結果データの各項目（属性）に相当するノード間の確率依存関係を考慮した確率分類モデルを生成する確率モデル生成ステップと、
前記確率分類モデルの各ノードの属性値を改善の方向に仮変更し、該仮変更を行ったときの分類クラスノードの変化を調べ、最も少ない向上で前記分類クラスノードの確率が改善に上向くものから順に上位Ｎ個の改善プランをプラン候補として生成するプラン候補生成ステップと、
前記プラン候補を改善の容易なものから順にリストすることにより改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ生成ステップと、
前記第１及び第２の健康診断・問診結果データ又は個人嗜好・制約データの変化に応じて、前記フィルタリング、前記確率分類モデルの生成、前記プラン候補の生成、及び前記改善プランポートフォリオの生成の少なくともいずれかを再度実行し、変更後の改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ変更ステップと、
前記変更後の改善プランポートフォリオを表示する結果表示ステップと、を具備する行動変容促進方法。
【請求項７】
前記個人嗜好・制約データは、前記対象者個人の病歴データを含むことを特徴とする請求項６記載の行動変容促進方法。
【請求項８】
前記個人嗜好・制約データは、前記対象者個人の病歴データ及び該対象者の親族の病歴データを含むことを特徴とする請求項６記載の行動変容促進方法。
【請求項９】
前記第１及び第２の健康診断・問診結果データ及び前記個人嗜好・制約データに対し、個人を特定可能な項目を暗号化することを特徴とする請求項６記載の行動変容促進方法。
【請求項１０】
前記確率モデル生成ステップは、前記ノード間の確率依存関係を示す影響度を条件付確率に基づいて計算する請求項６乃至９のいずれかに記載の行動変容促進方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
対象者個人についての第１の健康診断・問診結果データと、該対象者以外についての第２の健康診断・問診結果データとを入力するデータ入力手段、
前記対象者個人の個人的な嗜好・制約を表す個人嗜好・制約データを入力する個人嗜好・制約入力手段、
前記データ入力手段により入力された第１及び第２の健康診断・問診結果データについて、前記個人嗜好・制約入力手段により得られた個人嗜好・制約データを満たし、かつ前記対象者の状態と同様または近い状態の者の健康診断・問診結果データのみを残すように、フィルタリングを行うフィルタ手段、
前記フィルタ手段によりフィルタリングされた健康診断・問診結果データを用い、該健康診断・問診結果データの各項目（属性）に相当するノード間の確率依存関係を考慮した確率分類モデルを生成する確率モデル生成手段、
前記確率分類モデルの各ノードの属性値を改善の方向に仮変更し、該仮変更を行ったときの分類クラスノードの変化を調べ、最も少ない向上で前記分類クラスノードの確率が改善に上向くものから順に上位Ｎ個の改善プランをプラン候補として生成するプラン候補生成手段、
前記プラン候補を改善の容易なものから順にリストすることにより改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ生成手段、
前記第１及び第２の健康診断・問診結果データ又は個人嗜好・制約データの変化に応じて、前記フィルタリング、前記確率分類モデルの生成、前記プラン候補の生成、及び前記改善プランポートフォリオの生成の少なくともいずれかを再度実行し、変更後の改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ変更手段、
前記変更後の改善プランポートフォリオを表示する結果表示手段、として機能させるための行動変容促進プログラム。
【請求項１２】
前記個人嗜好・制約データは、前記対象者個人の病歴データを含むことを特徴とする請求項１１記載の行動変容促進プログラム。
【請求項１３】
前記個人嗜好・制約データは、前記対象者個人の病歴データ及び該対象者の親族の病歴データを含むことを特徴とする請求項１１記載の行動変容促進プログラム。
【請求項１４】
前記第１及び第２の健康診断・問診結果データ及び前記個人嗜好・制約データに対し、個人を特定可能な項目を暗号化することを特徴とする請求項１１記載の行動変容促進プログラム。
【請求項１５】
前記確率モデル生成手段は、前記ノード間の確率依存関係を示す影響度を条件付確率に基づいて計算する請求項１１乃至１４のいずれかに記載の行動変容促進プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば健康状態改善等のための行動変容を促すように、改善行動ポートフォリオを対象者に提供する行動変容促進装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
健康診断結果をきっかけに体質改善に取り組む人は多い。このようなニーズから、健康診断結果もしくは質問紙の回答結果に基づき、個人の状態に合わせて体質改善プランを推薦するシステムの提案が数多くなされている。
【０００３】
体質改善を持続的に進めていくには、時々刻々変化する個人の状態をシステムに反映でき、各個人の生活状態が変わっても、その変化に対応して適切な体質改善プランが適宜提供されることが必要である。また、能動的に体質改善を継続させるには、対象者自らの希望や制約（例えばどうしても飲酒が止められないといった制約など）、達成度をも取り込むことでモチベーションを高めることも重要であると考えられる。
【０００４】
このような自らの希望や制約への対応機能をシステムに導入した場合には、行動プランの構成要素同士の依存関係をも考慮するといったきめ細かな行動プランの調整が必要である（例：休肝日を作り、その日だけは少しだけ運動量を増やすなど）。
【０００５】
従来の技術は、個人の状態に合わせて既存のプランを検索するか、一部分だけを取り出してプランを修正することしかできないという問題点がある。
【０００６】
例えば、特許文献１には、各ユーザの制約条件を加味し、そのユーザの状況にあった形で情報提供を選択的に行う健康増進計画策定装置が記載されているが、ダイナミックに変化する情報から最適なプログラムの組み合わせ（改善プラン）を生成するものではない。
【０００７】
特許文献２には、個人の嗜好を利用して健康度を計算し、目標を修正することが可能な健康情報表示システムが記載されているものの、上記のような改善プランを生成するものではない。
【０００８】
特許文献３には、企業や学校向けの健康診断における健康情報管理システムが記載されているが、同文献に記載の技術では、改善プランに重点は置かれておらず、やはり上記のような改善プランを生成するものではない。
【特許文献１】特開２００６−２９３６１２公報
【特許文献２】特開２００６−０６５７５２公報
【特許文献３】特開２００３−０８５２９０公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、時々刻々と変化する個人の嗜好・制約を考慮して実行可能な改善行動ポートフォリオを対象者に提供するための行動変容促進装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。本発明では、達成度に応じて行動変容プランを柔軟に変更でき、これによりモチベーションが失われることなく持続的な行動変容により健康状態の改善促進を図れるようにする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一観点に係る行動変容促進装置は、対象者個人についての第１の健康診断・問診結果データと、該対象者以外についての第２の健康診断・問診結果データとを入力するデータ入力部と、前記対象者個人の個人的な嗜好・制約を表す個人嗜好・制約データを入力する個人嗜好・制約入力部と、前記データ入力部により入力された第１及び第２の健康診断・問診結果データについて、前記個人嗜好・制約入力部により得られた個人嗜好・制約データを満たし、かつ前記対象者の状態と同様または近い状態の者の健康診断・問診結果データのみを残すように、フィルタリングを行うフィルタ部と、前記フィルタ部によりフィルタリングされた健康診断・問診結果データを用い、該健康診断・問診結果データの各項目（属性）に相当するノード間の確率依存関係を考慮した確率分類モデルを生成する確率モデル生成部と、前記確率分類モデルの各ノードの属性値を改善の方向に仮変更し、該仮変更を行ったときの分類クラスノードの変化を調べ、最も少ない向上で前記分類クラスノードの確率が改善に上向くものから順に上位Ｎ個の改善プランをプラン候補として生成するプラン候補生成部と、前記プラン候補を改善の容易なものから順にリストすることにより改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ生成部と、前記第１及び第２の健康診断・問診結果データ又は個人嗜好・制約データの変化に応じて、前記フィルタリング、前記確率分類モデルの生成、前記プラン候補の生成、及び前記改善プランポートフォリオの生成の少なくともいずれかを再度実行し、変更後の改善プランポートフォリオを生成する改善プランポートフォリオ変更部と、前記変更後の改善プランポートフォリオを表示する結果表示部と、を具備する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、時々刻々と変化する個人の嗜好・制約を考慮して実行可能な改善行動ポートフォリオを対象者に提供するための行動変容促進装置、方法、及びプログラムを提供することができる。また、達成度に応じて行動変容プランを柔軟に変更でき、これによりモチベーションが失われることなく持続的な行動変容により健康状態の改善促進を図れるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００１３】
本実施形態は、時々刻々変化する個人の状態を反映し、生活状態が変わっても、その変化に対応した体質改善プランを随時提供するような、体質改善を持続的に進めていくためのシステムの一例に関するものである。本システムのユーザである例えば企業の従業員などの対象者が体質改善を能動的に継続できるようにするには、対象者自らの希望や制約（例えば「どうしても飲酒止められない」といった制約など）のみならず、体質改善プランに対する達成度をも考慮されるようし、これにより対象者のモチベーションを維持し、これを高めることが重要である。また、対象者自らの希望や制約、嗜好の変化を考慮するシステムにおいては、行動プランの構成要素同士の依存関係をも考慮するといったきめ細かな行動プランの調整が必要である（例：「休肝日を設け、その日だけは少しだけ運動量を増やす」など）。
【００１４】
本発明の一実施形態に係る行動変容促進装置は、対象者自らの希望や制約を取り込んだ上で、さらに嗜好変化や達成度をも考慮するシステムである。そして、健康診断結果のデータに基づき、組織内の他人の健康診断結果を解析して過去の成功・失敗確率を計算して利用し、行動プランの構成要素同士の依存関係が考慮された行動変容プランを生成して提示するシステムである。これにより、適宜に行動変容プランを修正しつつ、持続的な行動変容を促進させることができる。
【００１５】
図１は、本発明の一実施形態に係るシステムを示す図である。本システムは、概略的には、複数の従業員端末１〜Ｎと、該従業員端末１〜Ｎの各ユーザに対して健診情報を提供する健診システムサーバ２とにより構成される。健診システムサーバ２には、検診データベース３が接続されている。また、健診システムサーバ２には、本発明の一実施形態に係る行動変容促進装置が組み込まれている。
【００１６】
図２は同行動変容促進装置を示すブロック図である。
【００１７】
データ入力部２０は、健康診断・問診結果データベース２１から、複数の健康診断・問診結果データ（組織分）、健康診断・問診結果データ（ユーザ分）とにより構成される健診データ集合を入力する。「健康診断・問診結果データ」とは、例えば図３のような、複数の従業員ＩＤごとの属人情報、検査項目、問診項目データとが統合された表データのことである。これらの表は、データベースマネージメントシステム（ＤＢＭＳ）上で正規化されて格納されている状態でもよく、一般的なデータベース問い合わせ言語（ＳＱＬ）を用いることでも、このような統合的な表を作成することができる。
【００１８】
個人嗜好・制約入力部２２は、個人嗜好データ（希望、制約）を取り込む。個人嗜好データ（希望、制約）とは、例えば、図４（ａ）、図４（ｂ）、図４（ｃ）に示すようなユーザの嗜好を取り込むための個人嗜好取得設定情報２５、ならびに図４（ｄ）の右側に示す嗜好データ４０とから構成されている。個人嗜好・制約入力部２２では、例えば、図４（ｄ）に示すような質問票４１を生成して表示し、その質問項目に沿ってユーザにより入力された嗜好データ４０を取り込む。なおここでは、従業員ＩＤが５のときの例を示す。この場合、現在の分析対象者ＩＤ＝５の従業員について行動変容のための改善プログラムを生成する。従業員ＩＤは、直接、医療職がキーボードやマウスなどで入力して指定してもよいし、例えば、図３の健診データ表の該当するＩＤに対応する行の部分をクリックして選択することで、その従業員ＩＤが図４（ｃ）のＸＭＬファイルにセットされるようにしてもよい。質問内容、選択肢、質問順序を規定するＸＭＬファイルなどの設定データを別々に扱うことにより、質問紙の内容は、効率よく柔軟に書き換えることができる。
【００１９】
フィルタ部２３は、データ入力部２０により得られた健康診断・問診結果データについて、個人嗜好・制約入力部２２により得られた個人嗜好・制約データ４０と背景知識２４とを満たし、かつ、現在処理中の対象者の状態と同様または近い状態の者の健康診断・問診結果データのみを残すように、フィルタリングを行う。ここでのフィルタリング操作とは、例えば、図５（ａ）に示すような解析対象指定、図５（ｂ）に示すような解析項目の絞り込み指定（背景知識）、図５（ｃ）に示すような年齢年代変換指定、図５（ｄ）に示すような属性値種別情報、図６に示すような属性値の設定（詳細情報）などの好ましくは医療知識を用いて行い、その結果、図７に示す健康診断・問診結果データを図８のように絞り込む。現在の分析対象者は、図４（ｂ）によると、ＩＤ＝５の従業員であった。そこで、図７をフィルタリングして図８に示す健康診断・問診結果データを得るには、まず従業員ＩＤ＝５のデータを参照し、性別と年代が一致している他の従業員データのみを絞りこむ。年代は、例えば、図５（ｃ）に示す医療知識データによると、４３歳であれば、４０＜４３歳＜＝５０と変換できるので、４０代であると年齢から容易に計算できる。ここでは、対象者の年代と性別は、すべての健診データと一致するが、図５（ａ）から図５（ｄ）までの医療知識を使ったフィルタリングにより、図８に示す健康診断・問診結果データが出力される。
【００２０】
確率モデル生成部２６は、フィルタ部２３により絞り込まれた健康診断・問診結果データを用い、該健康診断・問診結果データの各項目（属性）間の確率依存関係を考慮した確率分類モデルを生成する。本実施形態において確率分類モデルをどのように生成するかについては後述するが、まずはＦｒｅｅｄｍａｎらの方法と、Ｋｅｏｇｈらの方法についてそれぞれ説明する。
【００２１】
図９及び図１０にＦｒｅｅｄｍａｎらの方法（非特許文献１）を利用して確率分類モデルを生成する場合の一例を示す。Ｆｒｅｅｄｍａｎらの方法とは、分布に基づく条件付き相互情報量を使ったＴＡＮ（Ｔｒｅｅ  Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデルの構築方法である。その方法は以下のとおりである。
【００２２】
（１）ｉ≠ｊである各属性ペアにおいて、影響度Ｉ（Ｘｉ；Ｘｊ｜Ｃ）を計算する。
【００２３】
（２）属性Ｘ１，Ｘ２，…Ｘｎを頂点とする完全無向グラフを構築する。ＸｉからＸｊへの辺には影響度Ｉ（Ｘｉ；Ｘｊ｜Ｃ）をつける。
【００２４】
（３）最大全域木（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ  Ｓｐａｎｎｉｎｇ  Ｔｒｅｅ）を構築する。
【００２５】
（４）ルート変数を選択し、無向木を有向木に変換する。ルートから出ているすべての矢印の方向を外向きに設定する。
【００２６】
（５）クラスＣによってラベルづけされている頂点を追加し、ＣからＸｉに向かってアークを追加することでＴＡＮモデルを構築する。
【００２７】
（６）すべての属性ノードについてアークの追加を試し終わったら終了する。
【００２８】
上記影響度Ｉとしては、以下、図１０（ａ）〜（ｄ）に示すような確率計算の結果を利用する。
【００２９】
図１０（ａ）に示すように、「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ」が「ＮＰ」である確率Ｐ(ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ=ＮＰ)、「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ」が「ＷＮ」である確率Ｐ(ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ=ＷＮ)、「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ」が「ＮＧ」である確率Ｐ(ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ=ＮＧ)がそれぞれ０．３３３，０．３３３，０．３３３であったとする。
【００３０】
図１０（ｂ）に示すように、「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ（血圧判定）」が「ＮＰ（問題無し）」であることを条件とし、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＬＴＥ４（４時間以下）」である確率は、０.４３７５であり、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＬＴＥ６（４時間以上６時間以下）」である確率は、０．６２５であり、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＭＴ６（６時間以上）」である確率は、０．０６２５である。
【００３１】
「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ（血圧判定）」が「ＷＮ（要注意）」であることを条件とし、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＬＴＥ４（４時間以下）」である確率は、０．４３７５であり、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＬＴＥ６（４時間以上６時間以下）」である確率は、０.２５であり、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＭＴ６（６時間以上）」である確率は、０．４３７５である。
【００３２】
「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ（血圧判定）」が「ＮＧ（要精密検査）」であることを条件とし、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＬＴＥ４（４時間以下）」である確率は、０．６２５であり、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＬＴＥ６（４時間以上６時間以下）」である確率は、０．２５であり、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」が「ＭＴ６（６時間以上）」である確率は、０.２５である。
【００３３】
図１０（ｃ）に示すように、「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ」が「ＮＰ」であることを条件とし、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＮＯ（飲酒しない）」である確率は、０．６２５であり、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＬＴＥ３（週３日未満）」である確率は、０．４３７５であり、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＭＴ３（週３日以上）」である確率は、０．０６２５である。
【００３４】
「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ」が「ＷＮ」であることを条件とし、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＮＯ（飲酒しない）」である確率は、０．０６２５であり、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＬＴＥ３（週３日未満）」である確率は、０．４３７５であり、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＭＴ３（週３日以上）」である確率は、０．６２５である。
【００３５】
「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ」が「ＮＧ」であることを条件とし、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＮＯ（飲酒しない）」である確率は、０．２５であり、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＬＴＥ３（週３日未満）」である確率は、０．４３７５であり、「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」が「ＭＴ３（週３日以上）」である確率は、０．４３７５である。
【００３６】
図１０（ｄ）に示すように、「ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ」の各属性値を条件とし、「Ｓｌｅｅｐ」の各属性値と「Ａｌｃｈｏ」の各属性値とが同時に起こる確率Ｐ（Ｓｌｅｅｐ，Ａｌｃｈｏ｜ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ）を求める。
【００３７】
このように計算される確率から、上記の影響度Ｉ（Ｓｌｅｅｐ；Ａｌｃｈｏ｜ＢＰ＿Ｊｕｄｇｅ）を求め、「Ｓｌｅｅｐ（睡眠時間）」から「Ａｌｃｈｏ（飲酒習慣）」への影響度を計算する。この具体的な計算方法には、たとえば式１の方法がある。
【数１】
2009157837.tif 000003
【００３８】
ただし、Ｘはあるノードにおける属性を、ＹはＸ以外の属性を表す。Ｃはクラス属性を示す。また、ｘは属性Ｘの取りうるすべての属性値からなるベクタ、ｙも同様に属性Ｙの取りうるすべての属性値からなるベクタ、ｃも同様に、クラス属性Ｃの取りうるすべてのクラス値からなるベクタを示す。この例ではＣ＝ＢＰ＿ｊｕｄｇｅであり、ｃ＝＜ＮＯ，ＷＮ，ＮＧ＞である。Ｘは任意の属性、ＹはＸ以外の任意の属性が代入される。
【００３９】
上式１に基づきすべての属性ペアについて影響度Ｉを求め、影響度の強い順に並べ替えを行ってＴＡＮ構造を生成する。例えば図９に示すように、「睡眠時間」から「喫煙習慣」への影響度、「通勤時間」から「運動頻度」への影響度、「運動頻度」から「胸囲」など、項目（属性）間について影響度Ｉを求める。このようにして項目（属性）間の依存関係を示す尤度が計算される。
【００４０】
例えば、「睡眠時間」から「飲酒習慣」への影響度、すなわち影響度Ｉは、上式１を用いると、以下のように計算できる。
【数２】
2009157837.tif 000004
【００４１】
ただし、Ｐ（Ｓｌｅｅｐ＝ＬＴＥ４，Ａｌｃｈｏ＝ＮＯ｜ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ＝ＮＰ）＝Ｐ（Ｓｌｅｅｐ＝ＬＴＥ４，Ａｌｃｈｏ＝ＮＯ，ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ＝ＮＰ）／Ｐ（ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ＝ＮＰ）＝０．２である。
【００４２】
また、Ｐ（Ｓｌｅｅｐ＝ＬＴＥ４，Ａｌｃｈｏ＝ＬＴＥ３｜ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ＝ＮＰ）＝Ｐ（Ｓｌｅｅｐ＝ＬＴＥ４，Ａｌｃｈｏ＝ＬＴＥ３，ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ＝ＮＰ）／Ｐ（ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ＝ＮＰ）＝０．２であり、他の値についても同様に計算すると図１０（ｄ）のような結果になる。
【００４３】
上記計算が済んだら、後述するように、このようにして求めた候補の親ノードの影響度Ｉを比べて、各ノードごとに、影響度が高いものをその親ノードとして採用する。背景知識として、影響の向き、つまり矢印の向きが必ず決まっているものがある場合には、図６−５にあるように、背景知識を使ってアークを引いていく。たとえば、「睡眠時間」→「飲酒習慣」とある場合は、かならずこの方向でアークを追加する。
【００４４】
一方、Ｋｅｏｇｈらの方法（非特許文献３）による場合を図１１及び図１２を用いて説明する。Ｋｅｏｇｈらの方法は、分類精度に基づくＴＡＮ（Ｔｒｅｅ  Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）モデルの構築方法である。その方法は以下のとおりである。
【００４５】
（１）ネットワークをナイーブベイズに初期化する。
【００４６】
（２）現在の分類器の精度を計算する。
【００４７】
（３）合法なアークを一時的に追加して（２）に戻る。すべての可能なアークが追加されるまで（３）を繰り返す。
【００４８】
（４）追加して精度が改善するようなアークがあれば、そのアークの追加を確定する。
【００４９】
（５）すべての属性ノードについてアークの追加を試し終わったら、処理を終了する。
【００５０】
このＫｅｏｇｈらの方法は、Ｆｒｅｅｄｍａｎらの方法に比べ簡便であり精度も高くなるという報告がある。まず、すべての属性及びクラス属性を用いてナイーブベイズ分類器を作成する。ここでのモデル構成は、例えば次式（２）及び図１１のようになる。
【数３】
2009157837.tif 000005
【００５１】
但し、Ａは属性、Ｖは属性値、Ｎは属性数、Ｍはクラス数、Ｃは分類クラスであり、ｊはＭのインデックス、ｋはＮのインデックスである。
【００５２】
ナイーブベイズは、あるクラスが与えられているとき、すべての属性同士が独立であるという強い仮定をおきながらも、他の分類器と比べて同等の分類精度を達成できることがあることが知られている。しかしながら、ここでは、例えば「通勤時間」が「運動頻度」に影響を与えていることも考えられると想定し、属性間の依存度を示す確率を計算する。
【００５３】
この場合、ナイーブベイズでは各属性において分類クラスのみが親ノードになれたのだが、ここでは、例えば「運動頻度」については、分類クラスの「血圧判定ノード」ならびに「通勤時間ノード」の２つの親ノードが存在する。このような場合は、クラス推定の上式（１）において、Ｐ（ＥｘｅｒＦｒｅｑ｜Ｃｏｍｍｕｔｅ，ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ）を右辺の確率の積計算に追加する。このような影響を与える２属性間の方向をすべての属性の組み合わせで試す。その過程で、属性間の影響を与える方向を仮定した場合の分類精度をチェックし、最も精度が高かったノード間のアーク（矢印）をモデルに順次追加していく。図１２において、精度が高かったノード間のアークとして、「通勤時間」のノードと「運動頻度」のノードとの間に追加されたアーク１２０を示す。アーク（矢印）１２０の向きは影響を与える方向を示す。このため、「通勤時間」属性と「運動頻度」属性の２属性間では、例えば、「通勤時間→運動頻度」と、「運動頻度→通勤時間」の２つの可能性が考えられる。これは、それぞれＰ（ＥｘｅｒＦｒｅｑ｜Ｃｏｍｍｕｔｅ，ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ）、Ｐ（Ｃｏｍｍｕｔｅ｜ＥｘｅｒＦｒｅｑ，ＢＰ＿ｊｕｄｇｅ）の条件付き確率を上式（２）の右辺に追加することを示している。
【００５４】
分類精度のチェックは、次のようにして行う。先ず健診データを例えば１０のブロックに分け、そのうち９ブロック分のデータをモデル生成に用いてアークを一つ追加し、これによりモデルを構築してクラス推定の式を計算する。次に、残りの１ブロック分のデータを用いて、この１ブロック分のうちどれくらいの確率で正しい血圧判定を予測できたのかを計算することにより行う。
【００５５】
本実施形態では、上述したＦｒｅｅｄｍａｎらの方法（非特許文献１）とＫｅｏｇｈらの方法（非特許文献３）とを組み合わせ、以下のようにして確率分類モデルを構築する。
【００５６】
図１３は、本実施形態に係る確率分類モデルの作成手順を示すフローチャートである。この作成手順は、確率分類モデルを生成する過程において、ステップＳ１〜Ｓ６までは上記従来のＫｅｏｇｈらの方法と同様である。
【００５７】
ステップＳ７では、項目間の依存度を比較するのに必要な相互情報量Ｉｐを計算する。今、例えば親ノードＺを共有しているとき、項目ノードＸからＹに影響がある場合、どれくらいの相互情報量を持っているのかを計算し、すべての項目間の相互情報量を大きい順に並べ替え、その比較結果によりすべてのアークの方向を決める。なおＴＡＮネットワークにおいては、あるノードの親ノードとして、クラスノード以外にあと１つだけ親ノードからの入力を受けることができるという制約がある。親ノードＺが存在する場合のＸからＹへの影響度Ｉｐは、図９及び図１０を参照して説明したＦｒｅｅｄｍａｎらの方法における影響度Ｉ（Ｘｉ；Ｘｊ｜Ｃ）と同様の計算により求める。図１３に示す手順に従い作成された確率分類モデルの一例を図１４に示す。図１４において、Ｉｐ１とＩｐ２は、属性同士の依存関係の強さを比べた例である。たとえば、「飲酒習慣」ノードの親ノードを決定するための選定過程について述べる。この例では、このノードの親ノードの候補からの入力は２つあり、それぞれ影響度は、「睡眠時間」ノードがＩｐ１＝１．９６，「喫煙習慣」ノードがＩｐ２＝０．２となっている。したがって、このノードに関しては、クラスノード以外の唯一の親ノードとしては、「睡眠時間」が選定される。
【００５８】
以上、フィルタリングにより抽出した健康診断・問診結果データから確率分類モデルを学習することについて説明したが、確率分類モデルを学習する他の方法としては、例えば、図１１や図１２で説明した、非特許文献１・３に記載されているようなベイジアンネットワーククラシファイアを用いて計算してもよいし、純粋に一般的なベイジアンネットワークで構成してもよい。また、最初から依存関係があまりないような属性を扱う場合には、非特許文献２に記載されているようなナイーブベイズなどの、より単純な分類器構成アルゴリズムを用いてもよい。その他、確率依存関係を考慮した任意の学習方法を用いることもできる。
【００５９】
確率モデル生成部２６により確率分類モデルが生成されたら、プラン候補生成部２７は、確率分類モデルの各ノードの属性値を改善の方向に仮変更し、仮変更を行ったときの分類クラスの変化を調べる。最も少ない向上で分類クラスノードの確率が改善に上向くものから順に、少なくとも１つ以上の上位Ｎ個分の改善プランをプラン候補として取り出す。 
改善プランポートフォリオ生成部２８は、確率分類モデルのすべての項目における属性値を改善方向に変更し、どれくらい分類ノードの確率が改善するのかをシミュレーションする。例えば、設定情報２９においてＮ＝２と設定されているときのシミュレーションの一例を図１５に示す。この場合、Ｎ＝２であることから、２個の改善プランがある。このような、該当する改善項目を、改善の容易な順にリストにしたものを「改善プランポートフォリオ」と呼ぶことにする。改善プランポートフォリオは、改善プランポートフォリオデータベース３０に格納される。
【００６０】
第一改善プランは「睡眠時間」を「４時間未満」から「６時間以上」に変更するものである。分析対象者と類似する生活環境の人らのデータによると、睡眠を２時間多くとることで、血圧判定が改善する確率が上昇する。これは、図１５のような確率分類モデルで明らかとなる。先に述べた確率計算により、第一改善プランの尤度は例えば０．０８であった。
【００６１】
同様に、第二改善プランは、「運動頻度」を、「無し」、から「週１回以上３回未満」にまで増やすことである。先に述べた確率計算により、第二改善プランの尤度は例えば０．０３であった。この尤度を比較すると、第二改善プランと比べて第一改善プランの方が達成容易なプランとなっていることが分かる。このように、達成容易であって、その分、「血圧判定」の改善効果が高い改善プランから順にならべて改善プランポートフォリオを生成する。 
図１６は、生成された改善プランポートフォリオの一例を示している。改善プランポートフォリオは、結果表示部３１により表示され、健診後の事後面談などの機会や、ネットワーク上での承認を得る場合など、医師や保健師などの医療職との同意の下で最終決定がなされる。そして、達成度入力部３２により、この改善プランポートフォリオを、図１７に示すような達成度チェック表１７０の項目に加える。
【００６２】
日ごろ、各改善プランを実施できたかどうかを達成度チェック表１７０内のチェックボックス１７１に対象者が達成度入力部３２によりチェックを入れることで、この改善プランポートフォリオの達成度の記録が行われる。記録された達成度は、図１８のような実績グラフ（または表、棒グラフや例えば他の種のグラフでもよい）として、たとえば各月でプランを実行すべき総日数のうち８０%を目標値としてその目標ラインを点線で表し、その目標を達成したか未達であるかを、月単位（もしくは年単位、日単位でもよい）で一目で理解できるように表わし、結果表示部３１を通じて表示することにより、対象者・医療職が一目でその達成度を把握できるようにすることが好ましい。
【００６３】
ところで現実には、しばしば、個人嗜好・制約、背景知識に変化が起こる場合がある。
【００６４】
例えば、「運動頻度を週３回まで増やす」という第二改善プランの達成度が３０％となってしまった場合に、対象者は、個人的には「運動頻度を週３回まで増やす」ことはできない、と考えるかも知れない。この場合、改善プランポートフォリオ修正部３３を通じて、個人嗜好・制約データ４０を「ＥｘｅｒＦｒｅｑ＝ＮＯ」に修正することができる。これは、「運動頻度は増やすことができない」という制約が加えられたことを意味する。その後、背景知識２４によるデータのフィルタリングがフィルタ部２３により再度行われ、確率モデル生成部による確率分類モデルの生成、プラン候補生成部による改善プラン候補の生成、そして、改善プランポートフォリオ生成部による改善プランポートフォリオが再度行われる。その結果、対象者の行動変容のための、修正された改善プランポートフォリオが構築される。
【００６５】
例えば、図１９に示すように、ある対象者が転居して「通勤時間」が「１時間以上（ＭＴＥ６０）」から「１時間未満（ＬＴ６０）」になったとする。この場合、可能性としては図１９下部にあるような改善候補が列挙され、これらの情報を使って、嗜好・制約の変更ならびに確率分類モデルの再学習により、図２０のような結果を得ることになる。再学習では、属性値を変更可能な属性について、そのバリエーションを組み合わせて仮想的なデータを作成し、それぞれのデータで「血圧判定」がどの程度改善するかを計算する。改善を確かめる過程では、設定情報２９に改善方向の指定が含まれていればこれに従い改善度合いを計算する。
【００６６】
たとえば図２３に示すように、改善方向は「Ｓｍｏｋｅ＝ＹＥＳ→Ｓｍｏｋｅ＝ＮＯ」ならびに「Ｓｍｏｋｅ＝ＮＯ→Ｓｍｏｋｅ＝ＮＯ」となっており、Ｓｍｏｋｅが改善する方向はこの２つの可能性に限定されることになる。すなわち喫煙をやめるか、喫煙習慣のない人がこれからも喫煙しないことが血圧判定の条件となることを指定している。これは、逆に言うと、「Ｓｍｏｋｅ＝ＹＥＳ→Ｓｍｏｋｅ＝ＹＥＳ」では決して血圧判定は改善にはならないことを指定していることと同義になる。
【００６７】
図２０から分かるように、「通勤時間」が変わっただけであるが、自分の状態が変わったことにより、各項目とその依存関係の分布に変化が生じている。具体的には、「睡眠時間」が「飲酒習慣」に影響を与えており、この間の矢印２００が増えていることがわかる。また、改善プランポートフォリオ生成部２８では、「通勤時間」が増えたことに伴い、たとえば、「運動頻度」をさらに上げることが確率的に可能であり、血圧の改善に最も効果があるという結果を得ることができる。さらに、副産物として「腹囲」が「ＷＮ」から「ＮＰ」になる確率が上がることも分かる。
【００６８】
その結果、改善ポートフォリオは、たとえば、図２１のように変更される。ただし、ここで、「睡眠時間」を変更するプランは、「運動頻度」を変更するプランよりも今回は尤度が低くなるので、「運動頻度」を変更するプランを第一改善プランとし、「睡眠時間」を増やすプランを第二改善プランとして改善ポートフォリオを生成する。また、副産物として、改善に向かうと予想される検査項目があれば、関連項目２１０を設け、その旨を表示することが好ましい。
【００６９】
結果表示部３１では、ユーザからの要求に応じて、端末上に、先に例示した健診・問診結果データ、個人嗜好・制約データ、学習された確率分類モデルを表示する。特に、学習された確率分類モデルを表示することは、自動生成された改善プランポートフォリオの妥当性や根拠を示すこととなり、機械を信用しないユーザにとって有益な根拠の説明となりうると考えられ、改善行動の促進につながる。
【００７０】
図２２は、以上説明した一連の処理手順を示すフローチャートである。先ずステップｓ１において、データ入力部２０は、データベース２１から、複数の健康診断・問診結果データを入力する。次にステップｓ２においては、入力された健康診断・問診結果データ集合において、特定個人（例えば自分）の健康診断・問診結果データと、それ以外の組織分の健康診断・問診結果データとを分離する。次にステップｓ３においては、該特定個人の個人嗜好・制約データ４０を個人嗜好・制約入力部２２により入力する。またステップｓ４において、背景知識２４を入力する。次にステップｓ５では、特定個人の健康診断・問診結果データ、ステップｓ３で入力された該特定個人の個人嗜好・制約データ、及びステップｓ４で入力された背景知識２４に合致する、組織分の健康診断・問診結果データをフィルタ部２３によるフィルタリング処理により抽出する。
【００７１】
ステップｓ６において、設定情報２９に基づき確率モデル生成部２６は、確率分類モデルを生成する。この設定情報２９には、たとえば確率分類モデル生成時において、あるノードから他のノードに依存関係を示す矢印を追加するかどうかを判定するのに使われる影響度の下限値Ｉｍｉｎが含まれている（図２３）。たとえばＩｐが０．０５であれば、この例ではＩｍｉｎ＝０．１なので、影響度が下限よりも下回っているため、そのノード間には依存関係は導入できないことを示している。
【００７２】
ステップｓ７において、プラン候補生成部２７は、項目の改善シミュレーションを行って改善プランポートフォリオを生成する。次に、ステップｓ８においては、ステップｓ１〜ｓ４で入力されたデータに変化（例えば、個人嗜好や制約の変化）が生じたかどうかを判定する。例えば改善プランポートフォリオ修正部３３によりユーザ等が個人嗜好・制約データ４０の修正を行ったような場合には、ステップｓ１に戻って「修正後の改善プランポートフォリオ」を生成する。データに変化が生じていないならば、ステップｓ９において、改善プランポートフォリオに対する達成度の入力処理が行われる。達成度の入力は、ユーザ等が達成度入力部３２を通じて行うことができる。
【００７３】
ステップｓ１０において、達成度が悪い項目があるかどうかを判定する。そのような場合には、ステップｓ７に戻り、項目の改善シミュレーションを再度実行する。達成度が悪い項目が無い場合には、ステップｓ１１において、結果表示部３１により改善プランの達成結果や関連項目等の表示を行う。ステップｓ１２において処理判定を行う。処理を継続する場合はステップｓ８に戻り、ステップｓ１〜ｓ４で入力されたデータの変化に、その都度対応できるようにする。
【００７４】
（他の実施形態）
他の実施形態は、個人嗜好・制約に関して、病歴（既往症）データを使用する点を特徴とするものである。個人嗜好・制約入力部２２は、健康診断・問診結果データベース２１から病歴（既往症）データを入力する。例えば、「急性肝炎を起こしたことがある」という病歴があれば、飲酒に関する項目（例：「飲酒しない（できない）」）は必ず制限事項に含めるといった背景知識２４を予め用意しておく。この場合、とりわけ肝臓を大事にするような健康管理を目的として改善項目を絞り込むことができる。また、改善プランポートフォリオ生成部２８が改善プランポートフォリオを作成する際に、飲酒に関する項目について、飲酒習慣の回数を増やすことはできないことがあらかじめ分かるという利点がある。
【００７５】
上記個人嗜好・制約に関しては、ユーザ本人のみならず、その家族や親族の病歴（既往症）データをも使用することが好ましい。この場合、個人嗜好・制約入力部２２は、健康診断・問診結果データベース２１から、ユーザ本人のみならず、その家族や親族の病歴（既往症）データをも併せて入力する。例えば、家族や親族に「急性肝炎を起こしたことがある」という病歴があれば、飲酒に関する項目（例：「飲酒しない（できない）」）は必ず制限事項に含めるといった背景知識２４を予め用意しておく。この場合においても、肝臓を大事にするような健康管理を目的として改善項目を絞り込むことができる。また、改善プランポートフォリオ生成部２８が改善プランポートフォリオを作成する際に、飲酒に関する項目について、飲酒習慣の回数を増やすことはできないことがあらかじめ分かるという利点がある。
【００７６】
さらに別の実施形態としては、データ入力部２０及び個人嗜好・制約入力部２２が処理する各種データに対し暗号化処理を施すことが好ましい。具体的には、個人を特定できないように、ＩＤ等の個人を特定可能な項目を暗号化することが好ましい。これにより、個人情報保護の観点から、不用意に他のデータから、それが誰のデータであるかを知ることができないようにすることができる。
【００７７】
以上説明した本発明の実施形態によれば、時々刻々と変化する個人等の嗜好・制約を考慮しつつ、改善行動ポートフォリオを対象者に提供できる。また、達成度に応じて行動変容のための改善プランを柔軟に変更でき、これにより対象者はモチベーションが失われることなく持続的な行動変容により健康状態の改善促進を図れるようになる。
【００７８】
（参考文献）
以下は参考文献の一覧である。
【００７９】
[1] N. Friedman, D. Geiger, and M. Goldszmidt. Bayesian Network Classifiers, Machine Learning 29, pp.131-163, 1997. 
[2] G. I. Webb, J. Boughton, and Z. Wang. Not So Naive Bayes: Aggregating One-Denendence Estimators. Machine Learning 58(1), pp.5-24, 2005. 
[3] Keogh, E. & Pazzani, M. (1999). Learning augmented Bayesian classifiers: A comparison of distribution-based and classification-based approaches. In Uncertainty 99, 7th. Int'l Workshop on AI and Statistics, Ft. Lauderdale, FL, pp. 225-230. 
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。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】本発明の一実施形態に係るシステムを示す図
【図２】本発明の一実施形態に係る行動変容促進装置を示すブロック図
【図３】健康診断・問診結果データの一例を示す図
【図４】質問と属性（値）の対応及び嗜好制約質問票の一例を示す図
【図５】フィルタリング操作を説明するための図
【図６】フィルタリング操作を説明するための図
【図７】健康診断・問診結果データの具体例を示す図
【図８】健康診断・問診結果データの具体例の絞り込み結果を示す図
【図９】Ｆｒｅｅｄｍａｎらの方法を説明するための図
【図１０】Ｆｒｅｅｄｍａｎらの方法を説明するための図
【図１１】Ｋｅｏｇｈらの方法を説明するための図
【図１２】Ｋｅｏｇｈらの方法を説明するための図
【図１３】本実施形態に係る確率分類モデルの作成手順を示すフローチャート
【図１４】図１３に示す手順に従い作成された確率分類モデルの一例を示す図
【図１５】シミュレーションの一例を示す図
【図１６】生成された改善プランポートフォリオの一例を示す図
【図１７】改善プランポートフォリオの達成度チェック表の一例を示す図
【図１８】改善プランポートフォリオの達成度の実績グラフの一例を示す図
【図１９】嗜好・制約の変更がなされた場合を説明するための図
【図２０】確率分類モデルの再学習結果の一例を示す図
【図２１】改善ポートフォリオの変更結果の一例を示す図
【図２２】本発明の一実施形態に係る行動変容促進装置により実行される一連の処理手順を示すフローチャート
【図２３】設定情報の一例を示す図
【符号の説明】
【００８１】
２０…データ入力部；
２１…健康診断・問診結果データベース；
２２…個人嗜好・制約入力部；
２３…フィルタ部；
２５…個人嗜好・制約設定情報；
２６…確率モデル生成部；
２７…プラン候補生成部；
２８…改善プランポートフォリオ生成部；
２９…設定情報；
３０…改善プランポートフォリオデータベース；
３１…結果表示部；
３２…達成度入力部；
３３…改善プランポートフォリオ修正部
４０…個人嗜好・制約データ
【図１】
2009157837.tif 000006
【図２】
2009157837.tif 000007
【図３】
2009157837.tif 000008
【図４】
2009157837.tif 000009
【図５】
2009157837.tif 000010
【図６】
2009157837.tif 000011
【図７】
2009157837.tif 000012
【図８】
2009157837.tif 000013
【図９】
2009157837.tif 000014
【図１０】
2009157837.tif 000015
【図１１】
2009157837.tif 000016
【図１２】
2009157837.tif 000017
【図１３】
2009157837.tif 000018
【図１４】
2009157837.tif 000019
【図１５】
2009157837.tif 000020
【図１６】
2009157837.tif 000021
【図１７】
2009157837.tif 000022
【図１８】
2009157837.tif 000023
【図１９】
2009157837.tif 000024
【図２０】
2009157837.tif 000025
【図２１】
2009157837.tif 000026
【図２２】
2009157837.tif 000027
【図２３】
2009157837.tif 000028