(57)【要約】      （修正有）【課題】近い将来開始が予定されている特定健康診断・特定保健指導の円滑な運用のための総合管理システムを提供する。【解決手段】被保険者の健康管理に関する情報の記録・分析・管理用の中央制御装置を用いたシステムであり、少なくとも、健診・指導機関からの被保険者のレセプトデータを中央制御装置に入力する第１の通信システムと、保険機関と中央制御装置との間で受診や受診料金の配分のための情報を送信する第２の通信システムと、中央制御装置から被保険者の個別支援情報を送信する第３の通信システムと、を有し、中央制御装置は、受診のための情報を出力及び受診料金の配分の情報を処理し、レセプトデータに基づき被保険者の健康状態を記録し、データベースから被保険者の個別支援情報を作成し、レセプトデータから保険機関又は健診・指導機関に送信する被保険者群の健康状態の統計データ、将来の健康状態推移、医療費に関する予測データを作成する。【選択図】図２
2009075852.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被保険者の特定の健康管理に関する情報の記録・分析・管理用の中央制御装置としてコンピュータを用いたシステムからなり、少なくとも、
（Ａ）検診・指導機関と中央制御装置との間で双方向に情報の送受信が可能で、少なくとも、検診・指導機関からの被保険者のレセプトデータを電子情報として中央制御装置に入力可能な第１の通信システムと、
（Ｂ）被保険者の保険情報を管理する保険機関と中央制御装置との間で双方向に情報の送受信が可能で、少なくとも、中央制御装置から、被保険者に対する検診・指導機関での受診のための情報および受診料金の請求情報、検診・指導機関に対する受診料金の配分のための情報の送信が可能な第２の通信システムと、
（Ｃ）前記第１の通信システムを介して、あるいは、直接的に、被保険者自身または／およびその支援者と中央制御装置との間で双方向に情報の送受信が可能で、少なくとも、中央制御装置から、被保険者の個別支援情報の送信が可能な第３の通信システムと、
を有し、
（Ｄ）前記中央制御装置は、少なくとも、前記受診のための情報を出力および前記受診料金の配分のための情報を処理するとともに、前記レセプトデータに基づいて、被保険者の健康状態を記録するとともに、予め設定されているデータベースから統計的に処理するプログラムに沿って分析することにより被保険者の個別支援情報を作成し、かつ、被保険者群のレセプトデータに基づいて、前記保険機関または、前記保険機関および前記検診・指導機関に送信可能な、被保険者群の健康状態に関する統計データ、および／または将来の被保険者群の健康状態推移および／または医療費に関する予測データを作成する機能を有する、
ことを特徴とする特定健診・保健指導総合管理システム。
【請求項２】
前記中央制御装置は、さらに、被保険者を含め本特定健診・保健指導総合管理システムに関与する各個人の特性を推定し、該推定に基づく情報を、必要に応じて情報要求者に送信する個人特性推定手段を有しており、該個人特性推定手段は、
（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手段からなる、請求項１に記載の特定健診・保健指導総合管理システム。
【請求項３】
前記中央制御装置は、さらに、被保険者を含め本特定健診・保健指導総合管理システムに関与する各個人の特性および各個人の能力を推定し、該推定に基づく情報を、必要に応じて情報要求者に送信する個人特性・能力推定手段を有しており、該個人特性・能力推定手段は、
（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情報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・能力を推定する手段からなる、請求項１に記載の特定健診・保健指導総合管理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２００８年４月より開始が予定されている、肥満対策を主体とした「特定健康診断・特定保健指導」の円滑かつ合理的な運用を支援するための特定健診・保健指導総合管理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、各医療現場において各個人の診療データを統計的にまとめたり、健康保険を扱う保険機関において被保険者群の統計的なデータをまとめたりすることは通常行われている。しかし、医療現場や健診・指導機関と保険機関、さらには各被保険者との間に介在し、それぞれに必要な情報をまとめたり、それぞれの間で有用な情報をやりとりさせたりする、総合的に優れた管理システムは未だ見当たらない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の課題は、このような実情に鑑み、従来にない新規で有用な健康管理に関する総合管理システムを提供することにあり、とくに、近い将来上記「特定健康診断・特定保健指導」が開始されることを契機に、その円滑な運用を達成するための特定健診・保健指導総合管理システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明に係る特定健診・保健指導総合管理システムは、被保険者の特定の健康管理に関する情報の記録・分析・管理用の中央制御装置としてコンピュータを用いたシステムからなり、少なくとも、
（Ａ）検診・指導機関と中央制御装置との間で双方向に情報の送受信が可能で、少なくとも、検診・指導機関からの被保険者のレセプトデータを電子情報として中央制御装置に入力可能な第１の通信システムと、
（Ｂ）被保険者の保険情報を管理する保険機関と中央制御装置との間で双方向に情報の送受信が可能で、少なくとも、中央制御装置から、被保険者に対する検診・指導機関での受診のための情報（例えば、受診券情報）および受診料金の請求情報、検診・指導機関に対する受診料金の配分のための情報の送信が可能な第２の通信システムと、
（Ｃ）前記第１の通信システムを介して、あるいは、直接的に、被保険者自身または／およびその支援者と中央制御装置との間で双方向に情報の送受信が可能で、少なくとも、中央制御装置から、被保険者の個別支援情報の送信が可能な第３の通信システムと、
を有し、
（Ｄ）前記中央制御装置は、少なくとも、前記受診のための情報を出力（例えば、受診券の発行）および前記受診料金の配分のための情報を処理するとともに、前記レセプトデータに基づいて、被保険者の健康状態を記録するとともに、予め設定されているデータベースから統計的に処理するプログラムに沿って分析することにより被保険者の個別支援情報を作成し、かつ、被保険者群のレセプトデータに基づいて、前記保険機関または、前記保険機関および前記検診・指導機関に送信可能な、被保険者群の健康状態に関する統計データ、および／または将来の被保険者群の健康状態推移および／または医療費に関する予測データを作成する機能を有する、
ことを特徴とするシステムからなる。
【０００５】
このような本発明に係る特定健診・保健指導総合管理システムにおいては、特定の機能、つまり、少なくとも、受診券の発行および受診料金の配分のための情報を処理するとともに、レセプトデータに基づいて、被保険者の健康状態を記録するとともに、予め設定されているデータベースから統計的に処理するプログラムに沿って分析することにより被保険者の個別支援情報を作成し、かつ、被保険者群のレセプトデータに基づいて、保険機関または、保険機関および検診・指導機関に送信可能な、被保険者群の健康状態に関する統計データ、および／または将来の被保険者群の健康状態推移および／または医療費に関する予測データを作成する機能を有する中央制御装置を、検診・指導機関と保険機関と被保険者自身または／およびその支援者との間に介在させることで、必要な情報を必要に応じて円滑に送受信することが可能になり、それによって特定健康診断・特定保健指導の円滑な運用の開始が可能になる。
【０００６】
また、上記本発明に係る特定健診・保健指導総合管理システムにおいては、さらに、このシステムに関与する各個人の特性や能力まで推定して考慮できる構成を付加し、それらの情報を利用することで、より合理的に効率のよい運用が可能となる。
【０００７】
具体的には、例えば、次のような構成を付加できる。すなわち、上記中央制御装置は、さらに、被保険者を含め本特定健診・保健指導総合管理システムに関与する各個人の特性を推定し、該推定に基づく情報を、必要に応じて情報要求者に送信する個人特性推定手段を有しており、該個人特性推定手段は、
（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手段からなる、
構成を付加できる。
【０００８】
あるいは、上記中央制御装置は、さらに、被保険者を含め本特定健診・保健指導総合管理システムに関与する各個人の特性および各個人の能力を推定し、該推定に基づく情報を、必要に応じて情報要求者に送信する個人特性・能力推定手段を有しており、該個人特性・能力推定手段は、
（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情報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・能力を推定する手段からなる、
構成を付加することもできる。
【０００９】
このように推定された個人特性または／および個人能力に基づいて、システム運用上さらに有用な情報を提供することが可能になる。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。この後述のＹＲＭは、本発明者が独自に開発したもので、他には類を見ない格別に独創的かつ有用なものであり、とくに、このＹＲＭの特定健診・保健指導総合管理システムへの組み込みは、本発明者によらねば達成し得ないものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る特定健診・保健指導総合管理システムによれば、検診・指導機関、保険機関、被保険者自身または／およびその支援者のすべてにとって極めて有用な情報が的確にかつ実質的に即座に入手可能となり、近い将来開始が予定されている「特定健康診断・特定保健指導」の円滑な運用が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
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〜図３は、本発明の一実施態様に係る特定健診・保健指導総合管理システムを、埼玉県をモデルにしてシステムを構築した場合の例について示している（中央制御装置における構築システムを本実施態様では「彩の国健康ランド」と称している）。図１および図２は、システム全体の基本構成を示しており、図３は、構築したシステム「彩の国健康ランド」内の具体的な内容例を示している。
【００１２】
図１および図２において、中央制御装置としての「彩の国健康ランド」１（以下、単に中央制御装置１と呼ぶこともある。）は、例えば、埼玉県の健康づくり事業団（仮称）内に設置され、医療、健診情報の統合的な処理センターの役割を担う。また、中央制御装置１は、被保険者２（以下、単に保険者２と呼ぶこともある。）の保険情報を管理する市町村国民健康保険機関３、組合健康保険機関４、政府管掌健康保険機関５などの保険機関６との間で保険者代行の役割を担い、集合契約の主体となる。この間においては、双方向に情報の送受信が可能であり、少なくとも、中央制御装置１から、被保険者２に対する検診・指導機関での受診のための情報（例えば、受診券の発行）および受診料金の請求情報、検診・指導機関に対する受診料金の配分のための情報の送信が可能である、本発明における第２の通信システム７が設けられている。検診・指導機関に対する受診料金の実際の配分は、下記第１の通信システムを介して行われることになる。なお、健康づくり事業団については、例えば、埼玉県医師会や埼玉県、国等と、集計データや解析データを共有できるようにしておくことが好ましい。
【００１３】
また、中央制御装置１は、管理栄養士８や保健士９、医師１０等を擁する保健所１１や病院１２、一般診療所１３等の健診・指導機関１４に対し、健診指導代行の役割を担い、健診指導者との集合契約の主体となる。この間においては、双方向に情報の送受信が可能であり、少なくとも、検診・指導機関１４の電子レセプト端末１５からの被保険者のレセプトデータを電子情報として中央制御装置１に入力可能な、本発明における第１の通信システム１６が設けられている。
【００１４】
また、中央制御装置１は、第１の通信システム１６を介して、あるいは、直接的に、被保険者２自身（場合によっては、被扶養者）または／およびその支援者１７、１８（個別支援や継続的支援を行う動機付け支援者や積極的支援者を含む）との間で双方向に情報の送受信が可能で、少なくとも、中央制御装置１から、被保険者２の個別支援情報の送信が可能な、本発明における第３の通信システム１９に接続されている。中央制御装置１と被保険者２やその支援者１７、１８との間では、各種通信手段２０の使用が可能となっており、場合によっては郵送で情報を送受信し、必要な入出力を行うことも可能である。
【００１５】
中央制御装置１は、少なくとも、上記受診のための情報を出力（例えば、受診券の発行）および受診料金の配分のための情報を処理するとともに、レセプトデータに基づいて、健診した被保険者２の健康状態を記録するとともに、予め設定されているデータベースから統計的に処理するプログラムに沿って分析することにより被保険者２の個別支援情報を作成し、かつ、複数の被保険者の群やある地域の被保険者群のレセプトデータに基づいて、保険機関６または、保険機関６および検診・指導機関１４に送信可能な、被保険者群の健康状態に関する統計データ、および／または将来の被保険者群の健康状態推移および／または医療費（医療費の変化）に関する予測データを作成する機能を有している。図３は、この機能の一部の具体的なフロー２１を例示している。
【００１６】
中央制御装置１における処理、分析、管理においては、例えば、以下のような処理を行うことができる。
・地域診療所で入力されたレセプトデータを基に、保険者への請求を行う。
・保険者から支払われた診療費の診療所への配分を行う。
・地域診療所で入力されたレセプトデータの整合性をチェックし、誤りのデータを診療所に修正依頼を行う。
・保険者から差し戻されたレセプトの整合性をチェックし、地域診療所へのクレームの代行を行う。
・保険者の特定健診受診券発行代行を行う。
・保険者の特定個別支援・継続的支援利用券発行の代行を行う。
・継続的支援の代行（メール、電話等での支援）を行う。
さらには、地域診療所に設置された電子レセプト端末を利用し、特定健診における層別分離された「個別支援」「継続的支援」の計画データを入力する。
【００１７】
また、さらに進めて、例えば、以下のような処理を行うことができる。
例えば、入力されたレセプトデータから、
・自己免疫パターンから想定される疾病確率を求める。
・罹患した顧客の年令等のデータから、派生する次の疾病確率を求め地域診療へフィードバックする。
・健常者・罹患者・通院者・入院者・障害者・死亡に至る将来的な推移確率を求め、個人別・医療関係従事者へのアドバイスを行う。同時に例えば埼玉県における医療費の推定を行い、医療政策に対するアドバイスを行う。
・中央制御装置１としての彩の国健康ランドに入力された生活習慣データと疾病とのモデルを作成し、疾病罹患確率を求め、個人・医療関係従事者へのアドバイスを行う。同時に健常者の今後掛かるであろう医療費の推定を行う。
・レセプト診療行為から、診療に有効な行為を抽出し、医療関係従事者へのアドバイスを行う。
・診療行為マスターの不合理性を分析し、例えば、埼玉県医師会や厚生省への提言を作成する。
【００１８】
本発明に係る特定健診・保健指導総合管理システムにおいては、さらに、上記のようなシステムに関与する各個人の特性や能力まで推定して情報処理等を考慮できる構成を付加し、それらの情報を利用することにより、より合理的にかつ効率よくシステム全体の運用が可能となる。
【００１９】
例えば、
１）特定健診受診時に後述のＹＲＭを取得し、個人別の健康管理アドバイスを行う。
２）特定保健指導者のＹＲＭを取得し、個人別に指導時のアドバイスを行う。
３）特定健診受診者と特定保健指導者のＹＲＭから、最適な効率を生み出す組合せを求める。
４）特定保健指導受診者のＹＲＭから、事故を起こす可能性のある顧客のアラームを指導者に事前に通知する。
５）指導者による指導内容記述文章の言語解析から、有効な指導語彙を自動的にモニターに表示する。
６）中央制御装置１としての彩の国健康ランドでは、個人別の摂取・運動履歴が蓄積される。蓄積された内容が、目標にとって障害となる場合、自動的にアラームメールが発信される。
７）彩の国健康ランドでは、グループ活動による相互扶助が可能である。しかし事前に入手されたＹＲＭから、グループ構成員の制限を行いトラブル発生を事前に予防する。
８）彩の国健康ランドに記述された文章の語彙を解析し、危険な記述を自動的に抹消する。
【００２０】
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適性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る。
【００２１】
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。
【００２２】
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情報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。
【００２３】
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。
【００２４】
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、各個人に対する現実に活用できる有効な情報が提供される。
【００２５】
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。
【００２６】
図４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４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。
【００２７】
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。
【００２８】
各要因は、たとえば、図５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
【００２９】
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。
【００３０】
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６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６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。
【００３１】
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。
【００３２】
各要因は、たとえば、図７に示すように、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）
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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、本発明において有効に適用できる。
【００３６】
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。
【００３７】
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８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９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。
【００３８】
図８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１０１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１０２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１０３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１０４と、被検者の反応結果および反応時間計測手段１０４による計測結果を記録する記録手段１０５と、記録手段１０５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１０６とが設けられている。また、必要に応じて、記録手段１０５からの記録情報、および分析手段１０６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１０７が設けられている。分析手段１０６からの分析結果情報は、表示手段１０７を介して、あるいは直接的に、たとえば転送手段１０８を介してホストコンピュータ１０９に送ることも可能になっている。
【００３９】
刺激付与手段１０２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１０２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。
【００４０】
反応検知手段１０３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１１１に刺激提示領域１１２（課題提示領域）を設定し、この領域１１２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１１２の下部には、反応入力領域１１３、たとえば感圧センサ付きの反応入力領域１１３を設定し、この領域１１３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１１４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。
【００４１】
反応時間計測手段１０４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。
【００４２】
記録手段１０５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１０４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１０５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１０７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１０３による検知、反応時間計測手段１０４による計測、および記録手段１０５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１０５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。
【００４３】
分析手段１０６では、記録手段１０５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１０６による分析結果は、表示手段１０７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１０８を介してホストコンピュータ１０９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１０６による分析結果の情報を刺激付与手段１０２にフィードバックするようにすれば、たとえば、分析手段１０６による分析結果に応じて刺激付与手段１０２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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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１０に示すように、視覚刺激提示手段１２１、聴覚刺激付与手段１２２、触覚刺激付与手段１２３を備え、これら手段１２１、１２２、１２３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１２４を行うことができる。各刺激付与手段１２１、１２２、１２３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。
【００５０】
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１１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１１２の上部に、複数の発光領域１３１を設け、被検者は、課題提示領域１１２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１１（Ａ）に示した構成は、反応領域１１３にクレペリン検査の答えと、発光領域１３１の発光位置との両方を反応入力装置１１４によって入力するようにしたものであり、図１１（Ｂ）に示した構成は、画面下部に、発光領域１３１における発光部の個数と同数の解答領域１３２を設け、発光領域１３１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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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）
【００５５】
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
【００５６】
上記ＹＲＭにおいては、図１２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。
【００５７】
このようなＹＲＭ手法により推定された個人の特性、能力を本発明に係るシステムに反映させれば、対象となる各個人に対してシステム運用上最も有効なアドバイスを、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、その個人に対する適性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システムに携わる上で極めて有益な情報となる。
【産業上の利用可能性】
【００５８】
本発明に係る特定健診・保健指導総合管理システムは、近い将来開始が予定されている「特定健康診断・特定保健指導」の円滑な運用のために極めて有用である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の一実施態様に係る特定健診・保健指導総合管理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１の特定健診・保健指導総合管理システムの概略構成図である。
【図３】図１の特定健診・保健指導総合管理システムの部分的な詳細構成例を示す概略フロー図である。
【図４】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５】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６】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７】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８】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９】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１０】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１１】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１２】ＹＲＭの基本構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６０】
１  中央制御装置
２  被保険者
６  保険機関
７  第２の通信システム
１４  健診・指導機関
１５  電子レセプト端末
１６  第１の通信システム
１９  第３の通信システム
２０  各種通信手段
２１  中央制御装置内における部分的なフロー
１０１  処理能力検査装置
１０２  刺激付与手段
１０３  反応検知手段
１０４  反応時間計測手段
１０５  記録手段
１０６  分析手段
１０７  表示手段
１０８  転送手段
１０９  ホストコンピュータ
１１１  画面
１１２  刺激提示領域
１１３  反応入力領域
１１４  反応入力装置
１２１  視覚刺激提示手段
１２２  聴覚刺激付与手段
１２３  触覚刺激付与手段
１２４  複合刺激付与（手段）
１３１  発光領域
１３２  解答領域
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
【図１】
2009075852.tif 000003
【図２】
2009075852.tif 000004
【図３】
2009075852.tif 000005
【図４】
2009075852.tif 000006
【図５】
2009075852.tif 000007
【図６】
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【図７】
2009075852.tif 000009
【図８】
2009075852.tif 000010
【図９】
2009075852.tif 000011
【図１０】
2009075852.tif 000012
【図１１】
2009075852.tif 000013
【図１２】
2009075852.tif 000014