JP6601988B1 - Information generation system and information generation method - Google Patents
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Abstract
【課題】検証にかかる期間、手間又は費用等の負担を軽減しながら、製品又はサービスの健康改善に関する効果を検証する情報を生成できる情報生成システムを提供する。【解決手段】情報生成システムは、対照群データセット生成部１１３と、情報生成部１１４とを備える。対照群データセット生成部１１３は、介入群データに含まれる属性の傾向と同一の傾向となるように、基礎データから第１属性健康状態データを抽出し、抽出された複数の第１属性健康状態データを含む対照群データセットを生成する。情報生成部１１４は、介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成する。【選択図】図１１Provided is an information generation system capable of generating information for verifying an effect related to health improvement of a product or service while reducing burdens such as a period, labor, and cost for verification. An information generation system includes a control group data set generation unit 113 and an information generation unit 114. The control group data set generation unit 113 extracts the first attribute health state data from the basic data so as to have the same tendency as the tendency of the attributes included in the intervention group data, and the plurality of first attribute health states extracted A control group data set containing the data is generated. The information generating unit 114 is information indicating an effect related to health improvement of the target product or service based on a value indicating the health state included in the intervention group data set and a value indicating the health state included in the control group data set. Is generated. [Selection] Figure 11
Description
本発明は、情報生成システム及び情報生成方法に関する。 The present invention relates to an information generation system and an information generation method.
従来、製品又はサービスの健康改善に関する効果をアピールすることで、その製品又はサービスを宣伝する手法が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a technique for advertising a product or service by appealing the effect of the product or service regarding health improvement is known.
例えば、あるヨーグルト１本を継続的に給食後に支給していた学校のインフルエンザ発症率及び欠席率が、周辺市町及び県の統計値の１割程度であるという研究成果がテレビで報道されたことで、そのヨーグルトの需要が伸びたという事例がある。 For example, the research result that the incidence of influenza and absence from schools that provided one yogurt after meals was about 10% of the statistics of neighboring municipalities and prefectures was reported on TV. There is an example that demand for yogurt has increased.
健康改善に関する効果の検証は、一般に、例えば、特許文献１に示されるように、対象の製品又はサービス（以下、「対象製品等」という。）を使用した第１の群の対象の健康状態と、第１の群とは異なる第２の群の対象の健康状態とを比較することで行われることが多い。 In general, for example, as shown in Patent Document 1, verification of effects related to health improvement is performed on the health status of a first group of subjects using a target product or service (hereinafter referred to as “target product etc.”). Often, this is done by comparing the health status of a second group of subjects different from the first group.
より具体的には、特許文献１では、対象のニワトリ１００羽を、第１の飼料を与える第１の群と、第２の飼料を与える第２の群に分けて試験を行い、試験の期間後に、第１の群における体重増加効果と第２の群における体重増加効果と比較することで、第１の飼料によるニワトリの成長速度を検証している。 More specifically, in Patent Document 1, the test is performed by dividing 100 target chickens into a first group that gives the first feed and a second group that gives the second feed. Later, by comparing the weight gain effect in the first group and the weight gain effect in the second group, the growth rate of the chicken by the first feed is verified.
脳の健康状態（認知機能の状態並びに脳疾患及び精神疾患の有無及び程度を含む。）など人の健康状態は、例えば、個体の年齢などの個体の属性にも影響される。このため、対象製品等の効果を検証するためには、第１の群に含まれる個体の属性と、第２の群に含まれる個体の属性とをできるだけ近いものにしなければならない。 The health status of a person such as the health status of the brain (including cognitive function status and the presence and extent of brain and psychiatric disorders) is also affected by individual attributes such as the age of the individual. For this reason, in order to verify the effect of the target product or the like, the attributes of the individuals included in the first group and the attributes of the individuals included in the second group must be as close as possible.
上述したヨーグルトの事例や特許文献１などの従来技術では、個体の属性のばらつきを抑えるため、一の集団を無作為に第１の群及び第２の群に割り当ててから試験を行っている。健康状態の効果の検証は、これらの試験後に行わなければならないから、検証結果が得られるまでには、月又は年単位のかなりの長期間がかかってしまう。また、第１の群の効果の測定及び第２の群の効果の測定にも、試験対象者となる被験者の募集、選別、試験実施並びに報酬支払などが必要となり、手間や費用がかかる。 In the above-mentioned examples of yogurt and the prior art such as Patent Document 1, in order to suppress variation in individual attributes, a test is performed after randomly assigning one group to the first group and the second group. Since the verification of the health effect must be performed after these tests, it takes a considerable long period of time in units of months or years to obtain the verification result. In addition, the measurement of the effect of the first group and the measurement of the effect of the second group also require recruitment, selection, test execution, and remuneration of subjects to be tested, which takes time and money.
効果が出るかどうか不明な段階から、健康改善に関する効果の検証のために期間と手間と費用とをかけるのは、このような検証を行った上で製品又はサービスの開発又は提供を検討する企業などにとって事業上のリスクとなりえ、その結果として、製品又はサービスの開発又は提供の機会を減少させる要因となりうる。 Companies that consider the development or provision of products or services based on such verification after spending time, effort, and expense to verify the effects on health improvement from the stage where it is unclear whether they will be effective. Can be a business risk, and as a result, can reduce the opportunity to develop or provide products or services.
このような問題に鑑み、本発明は、検証にかかる期間、手間又は費用等の負担を軽減しながら、製品又はサービスの健康改善に関する効果を検証する情報を生成できる情報生成システム及び情報生成方法を提供することを目的とする。 In view of such a problem, the present invention provides an information generation system and an information generation method capable of generating information for verifying the effects related to the health improvement of a product or service while reducing burdens such as a period, time and cost for verification. The purpose is to provide.
本発明の情報生成システムは、
人の健康状態を示す値と当該人の健康状態とは異なる属性の値とを含む第１属性健康状態データを複数の人について含む基礎データセットを記憶する基礎データセット記憶部と、
対象の製品又はサービスのユーザの属性の値と当該対象の製品又はサービスを用いた当該ユーザの健康状態を示す値とを含む第２属性健康状態データを複数のユーザについて含む介入群データセットを認識する介入群データセット認識部と、
前記介入群データセットに含まれる属性の傾向と同一の傾向となるように、前記基礎データセットから第１属性健康状態データを抽出し、抽出された複数の第１属性健康状態データを含む対照群データセットを生成する対照群データセット生成部と、
前記介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、前記対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成する情報生成部とを備えることを特徴とする。
The information generation system of the present invention includes:
A basic data set storage unit that stores a basic data set that includes first attribute health status data for a plurality of people, including a value indicating a person's health status and a value of an attribute different from the health status of the person;
Recognizing an intervention group data set including a plurality of users with second attribute health status data including a value of an attribute of a user of the target product or service and a value indicating a health status of the user using the target product or service An intervention group data set recognition unit,
Control group including a plurality of first attribute health condition data extracted from the basic data set so as to have the same tendency as the attribute tendency included in the intervention group data set A control group data set generator for generating a data set;
Based on a value indicating a health condition included in the intervention group data set and a value indicating a health condition included in the control group data set, information indicating an effect on the health improvement of the target product or service is generated. And an information generation unit.
当該構成の情報生成システムによれば、情報生成部により、前記介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、前記対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報が生成される。 According to the information generation system of the configuration, the information generation unit, based on the value indicating the health condition included in the intervention group data set and the value indicating the health condition included in the control group data set, Information indicating the effect of improving the health of the product or service is generated.
ここで、対照群データセットは、前記介入群データに含まれる属性の傾向と同一の傾向となるように、前記基礎データから第１属性健康状態データが抽出された複数の第１属性健康状態データを含むデータセットである。 Here, the control group data set includes a plurality of first attribute health condition data obtained by extracting the first attribute health condition data from the basic data so as to have the same tendency as the attribute tendency included in the intervention group data. Is a data set containing
これにより、介入群データセットの属性の傾向と対照群データセットの属性の傾向とを揃えたうえで健康状態を示す値を比較することができるので、属性のばらつきによる健康改善の効果のばらつきを抑えた上で、対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成することができる。 This makes it possible to compare the values of the health condition after aligning the attribute trends of the intervention group dataset and the attributes of the control group dataset. It is possible to generate information indicating the effect on the health improvement of the target product or service after the suppression.
このような対照群データセットは、介入群データセットとは無関係に収集された基礎データセットから生成できる。このため、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報の生成にあたり、介入群データセットは新たに準備する必要があるが、基礎データセットについては既存のデータセットを流用できるので、検証にかかる期間等の負担を軽減できる。 Such a control group data set can be generated from a base data set collected independently of the intervention group data set. For this reason, it is necessary to prepare a new intervention group data set for generating information indicating the effect on the health improvement of the target product or service, but the existing data set can be used for the basic data set. Can reduce the burden on the period.
以上の通り、本発明の情報生成システムによれば、検証にかかる期間等の負担を軽減しながら、製品又はサービスの健康改善に関する効果を検証する情報を生成できる。 As described above, according to the information generation system of the present invention, it is possible to generate information for verifying the effects related to the health improvement of a product or service while reducing the burden on the verification period.
本発明の情報生成システムにおいて、
前記対照群データセット生成部は、属性の値のそれぞれについて、前記介入群データセットにおける当該属性の値を有する第２属性健康状態データの数と、前記基礎データセットに含まれる当該属性の値を有する第１属性健康状態データの数との比を算出し、
属性の値のそれぞれについて、前記介入群データセットにおける当該属性の値を有する第２属性健康状態データの数に算出された最小の比を乗じた数だけ、前記基礎データセットから当該属性の値を有する第１属性健康状態データを抽出することにより、前記対照群データセットを生成するように構成されていることが好ましい。
In the information generation system of the present invention,
The control group data set generation unit calculates, for each attribute value, the number of second attribute health state data having the attribute value in the intervention group data set and the value of the attribute included in the basic data set. Calculating a ratio with the number of first attribute health condition data having,
For each attribute value, the number of the second attribute health status data having the attribute value in the intervention group data set is multiplied by the calculated minimum ratio to obtain the value of the attribute from the basic data set. It is preferable that the control group data set is generated by extracting the first attribute health condition data.
当該構成の情報生成システムによれば、前記対照群データセット生成部により、属性の値のそれぞれについて、前記介入群データセットにおける当該属性の値を有する第２属性健康状態データの数に算出された最小の比を乗じた数だけ、前記基礎データセットから当該属性の値を有する第１属性健康状態データが抽出され、ひいては、前記対照群データセットが生成される。 According to the information generation system having the configuration, the control group data set generation unit calculates, for each attribute value, the number of second attribute health state data having the attribute value in the intervention group data set. The first attribute health status data having the value of the attribute is extracted from the basic data set by the number multiplied by the minimum ratio, and thus the control group data set is generated.
これにより、介入群データセットにおいては対象の製品又はサービスを利用するユーザの健康状態の値を示し、他方で対照群データセットにおいては当該対象の製品又はサービスの利用の有無は考慮されないユーザの健康状態の値を示していることを除いて、介入群データセットの属性の傾向と対照群データセットの属性の傾向とを完全同一に維持しながら、対照群データセットの数を最大化させることができる。 Thereby, the intervention group data set shows the value of the health status of the user who uses the target product or service, while the control group data set does not consider the use of the target product or service. The number of control datasets can be maximized while maintaining the same trends in the attributes of the intervention dataset and the attributes of the control dataset except that they show status values. it can.
対照群データセットの数を最大化させることができるので、ひいては、対照群データセットに基づいて生成される情報の信頼性を向上させることができる。 Since the number of control group data sets can be maximized, the reliability of information generated based on the control group data sets can be improved.
本発明の情報生成システムにおいて、
前記属性の値は、複数段階の粒度で表され、
前記対照群データセット生成部は、前記健康状態を示す値との相関係数の絶対値がある閾値よりも小さい属性の値については、前記閾値よりも大きい属性の値よりも粗い粒度で属性の同一性を判断するように構成されていることが好ましい。
In the information generation system of the present invention,
The value of the attribute is expressed in multiple levels of granularity,
The control group data set generation unit, for an attribute value whose absolute value of the correlation coefficient with the value indicating the health condition is smaller than a certain threshold value, has a coarser granularity than the attribute value larger than the threshold value. It is preferably configured to determine identity.
一般に、考慮すべき属性の項目の数が多いと、健康状態の改善の効果を示す情報の信頼性を担保するために必要なデータ数が増加する。それゆえ、十分なデータ数を用意することが困難な事情がある場合、健康状態への影響が小さい属性の項目については、考慮の対象から除外することが好ましい。 In general, when the number of attribute items to be considered is large, the number of data necessary for ensuring the reliability of information indicating the effect of improving the health condition increases. Therefore, when there is a situation where it is difficult to prepare a sufficient number of data, it is preferable to exclude an item having an attribute having a small influence on the health state from consideration.
当該構成の情報生成システムによれば、前記対照群データセット生成部により、前記健康状態を示す値との相関係数の絶対値が前記閾値よりも大きい属性の値については、前記閾値よりも小さい属性の値よりも細かい粒度で属性の同一性が判断される。 According to the information generation system having the configuration, the control group data set generation unit is smaller than the threshold value for an attribute value whose correlation coefficient with the value indicating the health condition is larger than the threshold value. The identity of the attribute is determined with a finer granularity than the attribute value.
本発明の情報生成システムにおいて、
前記健康状態は、脳の健康状態（認知機能の状態並びに脳疾患及び精神疾患の有無及び程度を含む。）を測定するための問題に対する回答に応じて評価されることが好ましい。
In the information generation system of the present invention,
The health condition is preferably evaluated according to an answer to a problem for measuring a brain health condition (including a cognitive function condition and the presence and extent of a brain disease and a mental illness).
当該構成の情報生成システムによれば、脳の健康状態を測定するための問題に対する回答という比較的負担の少ない方法で取得された情報に基づいて健康状態（認知機能など）が評価される。
これにより、製品又はサービスの健康改善に関する効果を検証する情報を生成にあたり、検証にかかる負担をさらに軽減しうる。
According to the information generation system having the configuration, the health state (cognitive function or the like) is evaluated based on information acquired by a method with a relatively low burden of answering a problem for measuring the brain health state.
Thereby, it is possible to further reduce the burden of verification when generating information for verifying the effect of improving the health of the product or service.
図１〜図１２Ｂを参照して、本発明の実施形態を説明する。 An embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
情報生成システムは、図１に示されるように、ネットワークを介して互いに通信可能に構成された情報生成サーバ１００と、第１クライアント２００、第２クライアント３００とを備える。 As shown in FIG. 1, the information generation system includes an information generation server 100 configured to be able to communicate with each other via a network, a first client 200, and a second client 300.
情報生成システムは、後述する処理により、対象の製品又はサービスの使用による健康状態改善の効果を示す情報を生成する。本実施形態では、健康状態として、脳の健康状態の一つの指標である認知機能の改善効果を示す情報を生成することを想定して説明するが、認知機能以外の健康状態の改善の効果を示す情報が生成されてもよい。 The information generation system generates information indicating the effect of health condition improvement by using the target product or service by the process described later. In the present embodiment, description will be made assuming that information indicating the improvement effect of cognitive function, which is one index of the brain health state, is generated as the health state. However, the effect of improving the health state other than the cognitive function is described. Information to indicate may be generated.
例えば、対象の製品は、例えば、ある健康食品であってもよい。対象のサービスは、例えば、あるジムで提供される特定の運動プログラムであってもよい。 For example, the target product may be, for example, some health food. The target service may be, for example, a specific exercise program provided at a gym.
第１クライアント２００は、例えば、診療所など、対象の製品又はサービスとは関係のない場所に設置された端末である。これに代えて又は加えて、第１クライアント２００は、対象の製品又はサービスを提供する店舗に設置された端末により構成されてもよいし、個々の被験者が所有するスマートフォンなどの端末により構成されてもよい。 The first client 200 is a terminal installed in a place unrelated to the target product or service, such as a clinic. Alternatively or in addition, the first client 200 may be configured by a terminal installed in a store that provides the target product or service, or may be configured by a terminal such as a smartphone owned by each subject. Also good.
また、第２クライアント３００は、例えば、対象の製品又はサービスを提供する店舗に設置された端末である。第２クライアント３００は、対象の製品又はサービスの個々のユーザが所有するスマートフォンなどの端末により構成されてもよい。 The second client 300 is a terminal installed in a store that provides the target product or service, for example. The second client 300 may be configured by a terminal such as a smartphone owned by each user of the target product or service.
（情報生成サーバの構成）
情報生成サーバ１００は、例えば、サーバコンピュータにより構成される。
(Configuration of information generation server)
The information generation server 100 is configured by a server computer, for example.
情報生成サーバ１００は、図２に示されるように、サーバ制御部１１０と、サーバ記憶部１２０と、サーバ通信部１３０とを備える。サーバ制御部１１０は、サーバ記憶部１２０及びサーバ通信部１３０と信号を送受信することにより、データの授受が可能なように構成されている。 As illustrated in FIG. 2, the information generation server 100 includes a server control unit 110, a server storage unit 120, and a server communication unit 130. The server control unit 110 is configured to exchange data by transmitting / receiving signals to / from the server storage unit 120 and the server communication unit 130.
サーバ制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）のような演算処理装置、キャッシュメモリ及びＩ／Ｏデバイスなどにより構成される。サーバ制御部１１０は、サーバ記憶部１２０に記憶された有効性情報生成プログラムＰ１を読み出して実行することにより、データ記憶制御部１１１、介入群データセット認識部１１２、対照群データセット生成部１１３及び情報生成部１１４として機能する。 The server control unit 110 includes, for example, an arithmetic processing device such as a CPU (Central Processing Unit), a cache memory, and an I / O device. The server control unit 110 reads out and executes the validity information generation program P1 stored in the server storage unit 120, whereby the data storage control unit 111, the intervention group data set recognition unit 112, the control group data set generation unit 113, and It functions as the information generation unit 114.
サーバ記憶部１２０は、例えば、メモリ等の主記憶装置及びＨＤＤ等の補助記憶装置により構成されうる。サーバ記憶部１２０は、基礎データセット記憶部１２１、介入群データセット記憶部１２２及び対照群データセット記憶部１２３として機能するように構成されている。 The server storage unit 120 can be configured by, for example, a main storage device such as a memory and an auxiliary storage device such as an HDD. The server storage unit 120 is configured to function as a basic data set storage unit 121, an intervention group data set storage unit 122, and a control group data set storage unit 123.
サーバ通信部１３０は、有線通信又は無線通信によりネットワークを介して、第１クライアント２００、第２クライアント３００及びその他の外部の機器のそれぞれと通信可能に構成されている。 The server communication unit 130 is configured to be able to communicate with each of the first client 200, the second client 300, and other external devices via a network by wired communication or wireless communication.
（第１クライアントの構成）
第１クライアント２００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット端末又はスマートフォン等により構成されうる。
(Configuration of the first client)
The first client 200 can be configured by a desktop computer, a laptop computer, a tablet terminal, a smartphone, or the like.
第１クライアント２００は、図３に示されるように、第１クライアント制御部２１０と、第１クライアント記憶部２２０と、第１クライアント通信部２３０と、第１クライアント表示部２４０と、第１クライアント入力部２５０とを備える。 As shown in FIG. 3, the first client 200 includes a first client control unit 210, a first client storage unit 220, a first client communication unit 230, a first client display unit 240, and a first client input. Part 250.
第１クライアント制御部２１０は、例えば、ＣＰＵのような演算処理装置、キャッシュメモリ及びＩ／Ｏデバイスなどにより構成される。第１クライアント制御部２１０は、第１クライアント記憶部２２０に記憶された第１クライアントプログラムＰ２を読み出して実行することにより、第１表示制御部２１１、第１入力情報認識部２１２及び第１通信制御部２１３として機能する。 The first client control unit 210 includes, for example, an arithmetic processing device such as a CPU, a cache memory, an I / O device, and the like. The first client control unit 210 reads and executes the first client program P2 stored in the first client storage unit 220, whereby the first display control unit 211, the first input information recognition unit 212, and the first communication control. The unit 213 functions.
第１クライアント記憶部２２０は、例えば、メモリ等の主記憶装置及びＨＤＤ等の補助記憶装置により構成されうる。第１クライアント記憶部２２０は、第１識別情報記憶部２２１として機能するように構成されている。第１識別情報記憶部２２１は、第１クライアント２００を識別可能な識別情報を記憶する。 The first client storage unit 220 can be configured by, for example, a main storage device such as a memory and an auxiliary storage device such as an HDD. The first client storage unit 220 is configured to function as the first identification information storage unit 221. The first identification information storage unit 221 stores identification information that can identify the first client 200.
第１クライアント通信部２３０は、有線通信又は無線通信によりネットワークを介して、情報生成サーバ１００、及びその他の外部の機器のそれぞれと通信可能に構成されている。 The first client communication unit 230 is configured to be able to communicate with each of the information generation server 100 and other external devices via a network by wired communication or wireless communication.
第１クライアント表示部２４０は、情報を表示可能に構成された装置で構成される。第１クライアント表示部２４０は、例えば、液晶パネルのような表示装置により構成される。第１クライアント通信部２３０は、第１表示制御部２１１からの信号に応じて画像を表示するように構成されている。 The 1st client display part 240 is comprised with the apparatus comprised so that information could be displayed. The first client display unit 240 is configured by a display device such as a liquid crystal panel, for example. The first client communication unit 230 is configured to display an image in response to a signal from the first display control unit 211.
第１クライアント入力部２５０は、操作などを受付可能な装置により構成される。第１クライアント入力部２５０は、例えば、タッチパッドのような位置入力装置により構成される。第１クライアント表示部２４０と第１クライアント入力部２５０とが組み合わされて、タッチパネルとして構成されてもよい。 The first client input unit 250 is configured by a device that can accept operations and the like. The first client input unit 250 is configured by a position input device such as a touch pad, for example. The first client display unit 240 and the first client input unit 250 may be combined to form a touch panel.
（第２クライアントの構成）
第２クライアント３００は、第１クライアント２００と同様に、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット端末又はスマートフォン等により構成されうる。
(Configuration of the second client)
Similar to the first client 200, the second client 300 can be configured by a desktop computer, a laptop computer, a tablet terminal, a smartphone, or the like.
第２クライアント３００は、図４に示されるように、第２クライアント制御部３１０と、第２クライアント記憶部３２０と、第２クライアント通信部３３０と、第２クライアント表示部３４０と、第２クライアント入力部３５０とを備える。 As shown in FIG. 4, the second client 300 includes a second client control unit 310, a second client storage unit 320, a second client communication unit 330, a second client display unit 340, and a second client input. Part 350.
第２クライアント制御部３１０は、例えば、ＣＰＵのような演算処理装置、キャッシュメモリ及びＩ／Ｏデバイスなどにより構成される。第２クライアント制御部３１０は、第２クライアント記憶部３２０に記憶された第２クライアントプログラムＰ３を読み出して実行することにより、第２表示制御部３１１、第２入力情報認識部３１２及び第２通信制御部３１３として機能する。 The second client control unit 310 includes, for example, an arithmetic processing device such as a CPU, a cache memory, and an I / O device. The second client control unit 310 reads out and executes the second client program P3 stored in the second client storage unit 320, whereby the second display control unit 311, the second input information recognition unit 312 and the second communication control. It functions as the unit 313.
第２クライアント記憶部３２０は、例えば、メモリ等の主記憶装置及びＨＤＤ等の補助記憶装置により構成されうる。第２クライアント記憶部３２０は、第２識別情報記憶部３２１として機能するように構成されている。第２識別情報記憶部３２１は、第２クライアント３００を識別可能な識別情報を記憶する。 The second client storage unit 320 can be configured by, for example, a main storage device such as a memory and an auxiliary storage device such as an HDD. The second client storage unit 320 is configured to function as the second identification information storage unit 321. The second identification information storage unit 321 stores identification information that can identify the second client 300.
第２クライアント通信部３３０は、有線通信又は無線通信によりネットワークを介して、情報生成サーバ１００、及びその他の外部の機器のそれぞれと通信可能に構成されている。 The second client communication unit 330 is configured to be able to communicate with each of the information generation server 100 and other external devices via a network by wired communication or wireless communication.
第２クライアント表示部３４０は、情報を表示可能に構成された装置で構成される。第２クライアント表示部３４０は、例えば、液晶パネルのような表示装置により構成される。第２クライアント通信部３３０は、第２表示制御部３１１からの信号に応じて画像を表示するように構成されている。 The second client display unit 340 is configured by an apparatus configured to be able to display information. The second client display unit 340 is configured by a display device such as a liquid crystal panel, for example. The second client communication unit 330 is configured to display an image in response to a signal from the second display control unit 311.
第２クライアント入力部３５０は、操作などを受付可能な装置により構成される。第２クライアント入力部３５０は、例えば、タッチパッドのような位置入力装置により構成される。第２クライアント表示部３４０と第２クライアント入力部３５０とが組み合わされて、タッチパネルとして構成されてもよい。 The second client input unit 350 is configured by a device that can accept operations and the like. The second client input unit 350 is configured by a position input device such as a touch pad, for example. The second client display unit 340 and the second client input unit 350 may be combined to form a touch panel.
（第１属性健康状態データ入力受付処理）
次に、図５を参照して、第１属性健康状態データ入力受付処理の詳細を説明する。
(First attribute health condition data input acceptance process)
Next, details of the first attribute health condition data input acceptance process will be described with reference to FIG.
第１属性健康状態データ入力受付処理は、第１クライアント２００により実行される処理であって、対象の製品又はサービスを使っていないと推定される人の属性を示すデータ及び健康状態を推定するための基礎となるデータの入力を受け付ける処理である。 The first attribute health condition data input acceptance process is a process executed by the first client 200 to estimate the data and health condition indicating the attribute of a person who is estimated not to use the target product or service. This is a process of accepting input of data that is the basis of the.
第１表示制御部２１１は、属性入力画面Ｍ１を第１クライアント表示部２４０に表示する（図５／ＳＴＥＰ００２）。 The first display control unit 211 displays the attribute input screen M1 on the first client display unit 240 (FIG. 5 / STEP002).
属性入力画面Ｍ１は、図６Ａに示されるように、入力者の年齢を示す情報の入力フォームＭ１１、入力者の性別を示す情報の入力フォームＭ１２及び入力者の飲酒量を示す情報の入力フォームＭ１３とを含む。属性入力画面Ｍ１に入力される情報としては、例えば対象の健康状態が認知機能である場合、年齢、性別、飲酒量以外に、身長、体重、生年月日、同居人数、住んでいる地方、住んでいる都市、勤務形態（正社員、フルタイム、パートタイム等）、職種、職業、教育（中学校卒、高校卒、専門学校卒、短期大学卒、大学卒、大学院卒）、年収などが含まれうる。 As shown in FIG. 6A, the attribute input screen M1 includes an input form M11 for information indicating the age of the input person, an input form M12 for information indicating the sex of the input person, and an input form M13 for information indicating the drinking amount of the input person. Including. Information input to the attribute input screen M1 includes, for example, when the subject's health status is a cognitive function, in addition to age, gender, and amount of drinking, height, weight, date of birth, number of people living together, living area, living City, work style (full-time, full-time, part-time, etc.), occupation, occupation, education (junior high school, high school, vocational school, junior college, university, graduate), annual income, etc.
それぞれの属性は、複数の粒度で表されてもよい。たとえば、年齢であれば、細粒度「３８才」、中粒度「３０代後半」、粗粒度「３０代」と表されうる。 Each attribute may be represented with multiple granularities. For example, in the case of age, the fine particle size “38 years old”, the medium particle size “late 30s”, and the coarse particle size “30s” can be represented.
第１入力情報認識部２１２は、第１クライアント入力部２５０を介して属性入力画面Ｍ１に入力された属性を示す情報を認識する（図５／ＳＴＥＰ００４）。 The first input information recognition unit 212 recognizes information indicating the attribute input to the attribute input screen M1 via the first client input unit 250 (FIG. 5 / STEP004).
なお、一の装置が情報を「認識する」とは、一の装置が他の装置から当該情報を受信すること、一の装置が記憶媒体に記憶された情報を読み取ること、一の装置がＧＰＳセンサ１１等のセンサから出力された信号に基づいて情報を取得すること、一の装置が、受信した情報又は記憶媒体に記憶された情報又は外部のセンサから取得した情報に基づいて、所定の演算処理（計算処理又は検索処理など）を実行することにより当該情報を導出すること、一の装置が他の装置による演算処理結果としての当該情報を当該他の装置から受信すること、一の装置が当該受信信号にしたがって内部記憶装置又は外部記憶装置から当該情報を読み取ること等、当該情報を取得するためのあらゆる演算処理が実行されることを意味する。 Note that one device “recognizes” information means that one device receives the information from another device, one device reads information stored in a storage medium, and one device uses GPS. Obtaining information based on a signal output from a sensor such as the sensor 11, a predetermined calculation based on information received by one apparatus, information stored in a storage medium, or information obtained from an external sensor Deriving the information by executing a process (such as a calculation process or a search process), that one apparatus receives the information as a result of a calculation process by another apparatus from the other apparatus, It means that all arithmetic processes for acquiring the information such as reading the information from the internal storage device or the external storage device according to the received signal are executed.
第１表示制御部２１１は、健康状態を推定するための基礎データの入力画面Ｍ２を第１クライアント表示部２４０に表示させる（図５／ＳＴＥＰ００６）。 The first display control unit 211 causes the first client display unit 240 to display a basic data input screen M2 for estimating the health condition (FIG. 5 / STEP006).
例えば、健康状態を推定するための基礎データの入力画面Ｍ２は、健康状態としての認知機能を測定するための問題を示す表示Ｍ２１と、回答の入力フォームＭ２２とを含みうる。 For example, the basic data input screen M2 for estimating the health state may include a display M21 indicating a problem for measuring the cognitive function as the health state and an answer input form M22.
当該入力画面Ｍ２には、表１に列記する脳の健康状態（認知機能の状態並びに脳疾患及び精神疾患の有無及び程度を含む。）を測定する検査又はテストその他の同様の形式の検査又はテストに従った問題及び回答の入力フォームが表示されてもよい。 The input screen M2 includes a test or test for measuring the brain health status (including cognitive function status and the presence and extent of brain and mental illness) listed in Table 1 or other similar types of tests or tests. A question and answer input form may be displayed.
第１入力情報認識部２１２は、第１クライアント入力部２５０を介して入力を検知すると、問題のそれぞれについて、入力画面Ｍ２に入力された回答を示す情報と、回答までにかかった回答時間とを認識する（図５／ＳＴＥＰ００８）。これに代えて又は加えて、第１入力情報認識部２１２は、一定の時間（例えば１分）においてなされたすべての回答を認識してもよい。 When the first input information recognizing unit 212 detects an input via the first client input unit 250, the first input information recognizing unit 212 displays information indicating the answer input on the input screen M2 and the answer time taken until the answer for each problem. Recognize (FIG. 5 / STEP008). Instead of or in addition to this, the first input information recognition unit 212 may recognize all answers made in a certain time (for example, 1 minute).
第１通信制御部２１３は、第１クライアント通信部２３０を介して、図５／ＳＴＥＰ００８で認識した回答を示す情報と、回答時間とを情報生成サーバ１００に送信する（図５／ＳＴＥＰ０１０）。 The first communication control unit 213 transmits information indicating the response recognized in FIG. 5 / STEP008 and the response time to the information generation server 100 via the first client communication unit 230 (FIG. 5 / STEP010).
（データセット更新処理）
次に、図７を参照して、データセット更新処理を説明する。
(Data set update processing)
Next, the data set update process will be described with reference to FIG.
データ記憶制御部１１１は、情報を受信したか否かを判定する（図７／ＳＴＥＰ１０２）。 The data storage control unit 111 determines whether information has been received (FIG. 7 / STEP 102).
当該判定結果が否定的である場合（図７／ＳＴＥＰ１０２‥ＮＯ）、データ記憶制御部１１１は、図７／ＳＴＥＰ１０２の処理を実行する。
当該判定結果が肯定的である場合（図７／ＳＴＥＰ１０２‥ＹＥＳ）、データ記憶制御部１１１は、受信した回答から、回答者の健康状態のスコアを評価する（図７／ＳＴＥＰ１０４）。
If the determination result is negative (FIG. 7 / STEP102... NO), the data storage control unit 111 executes the processing of FIG. 7 / STEP102.
When the determination result is affirmative (FIG. 7 / STEP 102... YES), the data storage control unit 111 evaluates the respondent's health condition score from the received answer (FIG. 7 / STEP 104).
ここで、データ記憶制御部１１１は、正答が多いほど、スコアが高くなるように評価してもよい。データ記憶制御部１１１は、表１に列記する脳の健康状態（認知機能の状態並びに脳疾患及び精神疾患の有無及び程度を含む。）を測定する検査又はテストその他の同様の形式の検査又はテストに従って、スコアを評価してもよい。 Here, the data storage control unit 111 may evaluate the score so that the more correct answers, the higher the score. The data storage control unit 111 is a test or test for measuring the brain health status (including cognitive function status and presence / absence of brain disease and mental illness) listed in Table 1 or other similar types of tests or tests. The score may be evaluated according to
データ記憶制御部１１１は、図８Ａに示されるように、情報の送信元端末を識別する情報と、受信した属性を示す情報と、評価したスコアとを基礎データセット記憶部１２１に記憶する（図７／ＳＴＥＰ１０６）。 As shown in FIG. 8A, the data storage control unit 111 stores information identifying the information transmission source terminal, information indicating the received attribute, and the evaluated score in the basic data set storage unit 121 (see FIG. 8A). 7 / STEP 106).
（第２属性健康状態データ入力受付処理）
次に、図９を参照して、第２属性健康状態データ入力受付処理の詳細を説明する。
(Second attribute health condition data input acceptance process)
Next, details of the second attribute health condition data input acceptance process will be described with reference to FIG.
第２属性健康状態データ入力受付処理は、第２クライアント３００により実行される処理であって、対象の製品又はサービスを使ったと推定される人（ユーザ）の属性を示すデータ及び健康状態を推定するための基礎となるデータの入力を受け付ける処理である。 The second attribute health condition data input acceptance process is a process executed by the second client 300, and estimates data indicating the attribute of a person (user) estimated to have used the target product or service and the health condition. This is a process of accepting input of data serving as a basis for this.
第２表示制御部３１１は、図１０Ａに示されるような、使用態様の入力画面Ｍ３を第２クライアント表示部３４０に表示する（図９／ＳＴＥＰ２０２）。 The second display control unit 311 displays a usage mode input screen M3 as shown in FIG. 10A on the second client display unit 340 (FIG. 9 / STEP 202).
使用態様の入力画面Ｍ３は、例えば、対象の製品又はサービスを使用（又は享受）する頻度の入力フォームＭ３１、１回あたりの対象の製品又はサービスを使用（又は享受）する量（又は時間）の入力フォームＭ３２、対象の製品又はサービスの継続使用期間の入力フォームＭ３３を含む画面である。 The input screen M3 of the usage mode is, for example, an input form M31 of the frequency of using (or enjoying) the target product or service, and the amount (or time) of using (or enjoying) the target product or service per time. It is a screen including an input form M32 and an input form M33 for the continuous use period of the target product or service.
第２入力情報認識部３１２は、第２クライアント入力部３５０を介して入力を検知すると、使用態様の入力画面Ｍ３に入力されたデータを認識する（図９／ＳＴＥＰ２０４）。 When the second input information recognizing unit 312 detects an input via the second client input unit 350, the second input information recognizing unit 312 recognizes the data input on the usage mode input screen M3 (FIG. 9 / STEP 204).
図９／ＳＴＥＰ２０６〜ＳＴＥＰ２１４の処理は、図５／ＳＴＥＰ００２〜ＳＴＥＰ０１０の処理と同様であるので、説明を省略する。 The processes in FIG. 9 / STEP 206 to STEP 214 are the same as the processes in FIG. 5 / STEP 002 to STEP 010, and a description thereof will be omitted.
また、このデータを受信した情報生成サーバ１００は、図１０Ｂに示されるように使用頻度、１回あたりの量、継続期間等の使用態様を追加して記憶すること、記憶先が介入群データセット記憶部１２２であることを除き、図７の処理と同様の処理を行う。 Also, the information generation server 100 that has received this data stores the usage frequency, usage amount, duration, etc., as shown in FIG. 10B, and stores the intervention group data set. Except for the storage unit 122, the same processing as the processing in FIG. 7 is performed.
（有効性情報生成処理）
図１１を参照して、有効性情報生成処理の詳細を説明する。本処理は、図５の処理、図９の処理などが一定回数以上実行され、基礎データセット記憶部１２１に記憶されたデータの数及び介入群データセット記憶部１２２に記憶されたデータの数のそれぞれが一定の数以上になった時点で実行されうる。
(Effectiveness information generation processing)
Details of the validity information generation process will be described with reference to FIG. In this process, the process of FIG. 5, the process of FIG. 9, etc. are executed a certain number of times or more, and the number of data stored in the basic data set storage unit 121 and the number of data stored in the intervention group data set storage unit 122 It can be executed when each reaches a certain number.
対照群データセット生成部１１３は、抽出の基準とする属性を認識する（図１１／ＳＴＥＰ３０２）。 The control group data set generation unit 113 recognizes the attribute used as a reference for extraction (FIG. 11 / STEP 302).
対照群データセット生成部１１３は、例えば、予め対象の健康状態と関連付けられた属性とその粒度とを抽出の基準とする属性として認識してもよい。また、対照群データセット生成部１１３は、基礎データセットなどを解析することにより、対象の健康状態と各属性との相関係数を認識し、相関係数の絶対値が所定値以上の属性を抽出の基準とする属性として認識してもよい。この場合、対照群データセット生成部１１３は、相関係数の絶対値が所定の閾値以上の属性について、相関係数の絶対値が所定の閾値未満の属性よりも、細かい粒度の値を認識してもよい。 The control group data set generation unit 113 may recognize, for example, an attribute preliminarily associated with the health state of the target and its granularity as an attribute based on extraction. In addition, the control group data set generation unit 113 recognizes the correlation coefficient between the target health condition and each attribute by analyzing the basic data set and the like, and the attribute whose absolute value of the correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined value You may recognize as an attribute used as the standard of extraction. In this case, the control group data set generation unit 113 recognizes a finer granularity value for an attribute whose absolute value of the correlation coefficient is greater than or equal to a predetermined threshold value than an attribute whose absolute value of the correlation coefficient is less than the predetermined threshold value. May be.
介入群データセット認識部１１２は、介入群データセット記憶部１２２を参照することにより、介入群データセット記憶部１２２に記憶されたデータの集合（以下、このデータの集合に含まれる個々のデータを「第２属性健康状態データ」、データの集合を「介入群データセット」という。）を認識する（図１１／ＳＴＥＰ３０４）。 The intervention group data set recognizing unit 112 refers to the intervention group data set storage unit 122 to collect a set of data stored in the intervention group data set storage unit 122 (hereinafter referred to as individual data included in the data set). "Second attribute health condition data", and a set of data is called "intervention group data set") (FIG. 11 / STEP 304).
対照群データセット生成部１１３は、基礎データセット記憶部１２１を参照することにより、基礎データセット記憶部１２１に記憶されたデータの集合（以下、このデータの集合に含まれる個々のデータを「第１属性健康状態データ」、データの集合を「基礎データセット」という。）を認識する（図１１／ＳＴＥＰ３０６）。 The control group data set generation unit 113 refers to the basic data set storage unit 121 to refer to a set of data stored in the basic data set storage unit 121 (hereinafter referred to as “first data”). 1 attribute health condition data ”and a set of data are referred to as“ basic data set ”(FIG. 11 / STEP 306).
対照群データセット生成部１１３は、介入群データセットに含まれる各第２属性健康状態データのうち、抽出基準の属性ごとにデータの数を認識する（図１１／ＳＴＥＰ３０８）。 The control group data set generation unit 113 recognizes the number of data for each attribute of the extraction criterion among the second attribute health status data included in the intervention group data set (FIG. 11 / STEP308).
なお、抽出基準の属性が複数の属性である場合（例えば、年齢及び居住区域）、対照群データセット生成部１１３は、それぞれの属性の組み合わせ毎（例えば、「３０代」「東京」、「３０代」「大阪」の組み合わせ毎）に、その属性の組み合わせとなっている第２属性健康状態データの数を認識する。 When the attribute of the extraction criterion is a plurality of attributes (for example, age and residential area), the control group data set generation unit 113 sets each attribute combination (for example, “30s”, “Tokyo”, “30”). The number of the second attribute health condition data that is a combination of the attribute is recognized for each combination of “Toshi” and “Osaka”.
この結果、例えば、対照群データセット生成部１１３は、年齢が「３０代」居住区域が「東京」である第２属性健康状態データの数が２０であり、年齢が「３０代」居住区域が「大阪」である第２属性健康状態データの数が４０であり・・・、のように抽出基準の属性の組み合わせ毎の第２属性健康状態データの数を認識する。 As a result, for example, in the control group data set generation unit 113, the number of second attribute health condition data whose age is “30s” and the living area is “Tokyo” is 20, and the age is “30s”. The number of second attribute health condition data of “Osaka” is 40, and so on. The number of second attribute health condition data for each combination of attributes of extraction criteria is recognized.
対照群データセット生成部１１３は、基礎データセットに含まれる各第１属性健康状態データのうち、抽出基準の属性ごとにデータの数を認識する（図１１／ＳＴＥＰ３１０）。 The control group data set generation unit 113 recognizes the number of data for each attribute of the extraction criterion among the first attribute health status data included in the basic data set (FIG. 11 / STEP 310).
例えば、対照群データセット生成部１１３は、図１１／ＳＴＥＰ３０８と同様に、年齢が「３０代」居住区域が「東京」である第１属性健康状態データの数が１５であり、年齢が「３０代」居住区域が「大阪」である第１属性健康状態データの数が６０であり・・・、のように抽出基準の属性の組み合わせ毎の第１属性健康状態データの数を認識する。 For example, as in FIG. 11 / STEP308, the control group data set generation unit 113 has 15 first attribute health condition data whose age is “30s” and whose residential area is “Tokyo”, and whose age is “30”. The number of first attribute health condition data in which the residence area is “Osaka” is 60, and so on, and the number of first attribute health condition data for each combination of attributes of the extraction criteria is recognized.
対照群データセット生成部１１３は、抽出基準の属性ごとに、介入群データセットにおける第２属性健康状態データの数と、基礎データセットにおける第１属性健康状態データの数との比を認識する（図１１／ＳＴＥＰ３１２）。 The control group data set generation unit 113 recognizes a ratio between the number of second attribute health condition data in the intervention group data set and the number of first attribute health condition data in the basic data set for each attribute of the extraction criterion ( FIG. 11 / STEP 312).
例えば、上記の例だと、対照群データセット生成部１１３は、年齢が「３０代」居住区域が「東京」の第２属性健康状態データの数に対する第１属性健康状態データの数との比は１５／２０＝０．７５であり、年齢が「３０代」居住区域が「大阪」の第２属性健康状態データの数に対する第１属性健康状態データの数との比は６０／４０＝１．５０であり、…のように、介入群データセットにおける第２属性健康状態データの数と、基礎データセットにおける第１属性健康状態データの数との比を認識する。 For example, in the above example, the control group data set generation unit 113 calculates the ratio of the number of first attribute health condition data to the number of second attribute health condition data whose age is “30's” and whose living area is “Tokyo”. Is 15/20 = 0.75, and the ratio of the number of the first attribute health condition data to the number of the second attribute health condition data in which the age is “30s” and the living area is “Osaka” is 60/40 = 1. .50, and so on, the ratio between the number of second attribute health condition data in the intervention group data set and the number of first attribute health condition data in the basic data set is recognized.
対照群データセット生成部１１３は、図１１／ＳＴＥＰ３１２で認識した比を基に、基礎データセットからデータを抽出することにより、対照群データセットを生成する（図１１／ＳＴＥＰ３１４）。生成された対照群データセットは、対照群データセット記憶部１２３に記憶される。 The control group data set generation unit 113 generates a control group data set by extracting data from the basic data set based on the ratio recognized in FIG. 11 / STEP 312 (FIG. 11 / STEP 314). The generated control group data set is stored in the control group data set storage unit 123.
たとえば、対照群データセット生成部１１３は、図１１／ＳＴＥＰ３１２で認識した比のうち最小の比（上記例だと０．７５）を、抽出基準の属性ごとの第２属性健康状態データの数にかけ、抽出基準の属性ごとに、抽出すべき第１属性健康状態データの数を認識する。 For example, the control group data set generation unit 113 multiplies the minimum ratio (0.75 in the above example) among the ratios recognized in FIG. 11 / STEP 312 by the number of second attribute health condition data for each attribute of the extraction criterion. The number of first attribute health condition data to be extracted is recognized for each attribute of the extraction criterion.
より具体的には、対照群データセット生成部１１３は、年齢が「３０代」居住区域が「東京」の第２属性健康状態データの数２０に、０．７５をかけ、年齢が「３０代」居住区域が「東京」の抽出すべき第１属性健康状態データの数を１５とする。また、対照群データセット生成部１１３は、年齢が「３０代」居住区域が「大阪」の第２属性健康状態データの数４０に、０．７５をかけ、年齢が「３０代」居住区域が「大阪」の抽出すべき第１属性健康状態データの数を３０とする。 More specifically, the control group data set generation unit 113 multiplies the number 20 of the second attribute health status data in which the age is “30s” and the living area is “Tokyo” by 0.75, and the age is “30s”. “The number of the first attribute health condition data to be extracted when the living area is“ Tokyo ”is 15. In addition, the control group data set generation unit 113 multiplies the number 40 of the second attribute health status data in which the age is “30s” and the residence area is “Osaka”, and the age is “30s”. The number of first attribute health condition data to be extracted for “Osaka” is 30.
対照群データセット生成部１１３は、抽出基準の属性ごとに、算出された第１属性健康状態データの数だけ、基礎データセットから無作為に第１属性健康状態データを抽出する。 The control group data set generation unit 113 randomly extracts the first attribute health state data from the basic data set by the number of calculated first attribute health state data for each attribute of the extraction criterion.
対照群データセット生成部１１３は、抽出された第１属性健康状態データのセットを対照群データセットとする。 The control group data set generation unit 113 sets the extracted first attribute health condition data set as a control group data set.
例えば、年齢が「３０代」居住区域が「大阪」の抽出すべき第１属性健康状態データの数が３０であれば、対照群データセット生成部１１３は、基礎データセットから無作為に年齢が「３０代」居住区域が「大阪」である第１属性健康状態データを重複なしに３０個抽出する。 For example, if the number of first attribute health condition data to be extracted is “30s” and the residence area is “Osaka”, the control group data set generation unit 113 randomly selects the age from the basic data set. 30 pieces of first attribute health status data whose “30s” living area is “Osaka” are extracted without duplication.
情報生成部１１４は、介入群データセットの健康状態の統計値（例えば、認知機能スコアの平均値、中央値、分散など）と対照群データセットの健康状態の統計値（例えば、認知機能スコアの平均値、中央値、分散など）とを算出する（図１１／ＳＴＥＰ３１６）。 The information generation unit 114 includes the statistical values of the health status of the intervention group data set (for example, the average value, median value, and variance of the cognitive function score) and the statistical values of the health status of the control group data set (for example, the cognitive function score). (Average value, median, variance, etc.) are calculated (FIG. 11 / STEP 316).
情報生成部１１４は、介入群データセットの健康状態と対照群データセットの健康状態とを対比し、有意差の有無の検定を行う（図１１／ＳＴＥＰ３１８）。たとえば、情報生成部１１４は、介入群データセットの健康状態と対照群データセットの健康状態とに対してｔ検定を行い、ｐ値を算出する。 The information generation unit 114 compares the health state of the intervention group data set with the health state of the control group data set, and tests whether there is a significant difference (FIG. 11 / STEP 318). For example, the information generation unit 114 performs a t-test on the health state of the intervention group data set and the health state of the control group data set, and calculates the p value.
情報生成部１１４は、介入群データセットの健康状態の統計値と対照群データセットの健康状態の統計値と有意差の検定結果を含む有効性情報を生成する（図１１／ＳＴＥＰ３２０）。 The information generation unit 114 generates validity information including the test result of the significant difference between the statistical value of the health condition of the intervention group data set and the statistical value of the health condition of the control group data set (FIG. 11 / STEP 320).
情報生成部１１４は、有効性情報を第２クライアント３００に送信する（図１１／ＳＴＥＰ３２２）。 The information generation unit 114 transmits the validity information to the second client 300 (FIG. 11 / STEP 322).
（有効性情報表示処理）
次に、図１０Ｂ及び図１２を参照して、有効性情報表示処理を説明する。
(Effectiveness information display processing)
Next, the validity information display process will be described with reference to FIGS. 10B and 12.
第２通信制御部３１３は、情報生成サーバ１００から有効性情報を受信したか否かを判定する（図１２／ＳＴＥＰ４０２）。 The second communication control unit 313 determines whether validity information has been received from the information generation server 100 (FIG. 12 / STEP 402).
当該判定結果が否定的である場合（図１２／ＳＴＥＰ４０２‥ＮＯ）、第２通信制御部３１３は、図１２／ＳＴＥＰ４０２の処理を実行する。 When the determination result is negative (FIG. 12 / STEP 402... NO), the second communication control unit 313 executes the process of FIG. 12 / STEP 402.
当該判定結果が肯定的である場合（図１２／ＳＴＥＰ４０２‥ＹＥＳ）、第２表示制御部３１１は、図１０Ｂに示されるような有効性情報画面Ｍ４を第２クライアント表示部３４０に出力する（図１２／ＳＴＥＰ４０４）。 When the determination result is affirmative (FIG. 12 / STEP 402... YES), the second display control unit 311 outputs the validity information screen M4 as shown in FIG. 10B to the second client display unit 340 (FIG. 12 / STEP 404).
有効性情報画面Ｍ４には、図１２／ＳＴＥＰ４０２で受信した有効性情報に含まれる介入群データセットの統計値を示す表示Ｍ４１、有効性情報に含まれる対照群データセットの統計値を示す表示Ｍ４２、有効性情報に含まれる有意差の検定結果を示す表示Ｍ４３が含まれている。 In the effectiveness information screen M4, a display M41 indicating the statistical value of the intervention group data set included in the effectiveness information received in FIG. 12 / STEP 402, and a display M42 indicating the statistical value of the control group data set included in the effectiveness information. The display M43 indicating the test result of the significant difference included in the validity information is included.
（本実施形態の作用効果）
当該構成の情報生成システムによれば、情報生成部１１４により、介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す有効性情報が生成される（図１１／ＳＴＥＰ３１６〜ＳＴＥＰ３２０）。
(Operational effect of this embodiment)
According to the information generation system having the above configuration, the information generation unit 114 uses the value indicating the health state included in the intervention group data set and the value indicating the health state included in the control group data set based on the value of the target. Effectiveness information indicating the effect of the product or service on the health improvement is generated (FIG. 11 / STEP 316 to STEP 320).
ここで、対照群データセットは、介入群データに含まれる（当該ユーザの健康状態とは異なる）属性の傾向と同一の傾向となるように、基礎データから第１属性健康状態データが抽出された複数の第１属性健康状態データを含むデータセットである（図１１／ＳＴＥＰ３０８〜ＳＴＥＰ３１４）。 Here, the first attribute health condition data is extracted from the basic data so that the control group data set has the same tendency as the attribute tendency (different from the user's health condition) included in the intervention group data. It is a data set including a plurality of first attribute health condition data (FIG. 11 / STEP308 to STEP314).
これにより、介入群データセットの属性の傾向と対照群データセットの属性の傾向とを揃えたうえで健康状態を示す値を比較することができるので、属性のばらつきによる健康改善の効果のばらつきを抑えた上で、対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成することができる。 This makes it possible to compare the values of the health condition after aligning the attribute trends of the intervention group dataset and the attributes of the control group dataset. It is possible to generate information indicating the effect on the health improvement of the target product or service after the suppression.
このような対照群データセットは、介入群データセットとは無関係に収集された基礎データセットから生成できる。このため、対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報の生成にあたり、介入群データセットは新たに準備する必要があるが、基礎データセットについては既存のデータセットを流用できるので、検証にかかる期間と手間と費用とを軽減できる。 Such a control group data set can be generated from a base data set collected independently of the intervention group data set. For this reason, it is necessary to prepare a new intervention group data set to generate information indicating the effects of the target product or service on the health improvement, but the existing data set can be used for the basic data set. This period, labor and cost can be reduced.
以上の通り、情報生成システムによれば、検証にかかる期間と手間と費用とを軽減しながら、製品又はサービスの健康改善に関する効果を検証する情報を生成できる。 As described above, according to the information generation system, it is possible to generate information for verifying the effect on the health improvement of a product or service while reducing the period, labor, and cost for verification.
また、当該構成の情報生成システムによれば、対照群データセット生成部１１３により、属性の値のそれぞれについて、介入群データセットにおける属性の値を有する第２属性健康状態データの数に算出された最小の比を乗じた数だけ、基礎データセットから当該属性の値を有する第１属性健康状態データが抽出され（図１１／ＳＴＥＰ３０８〜ＳＴＥＰ３１４）、ひいては、対照群データセットが生成される。 Moreover, according to the information generation system of the said structure, it calculated by the control group data set production | generation part 113 in the number of 2nd attribute health state data which has the value of the attribute in an intervention group data set about each value of an attribute. The first attribute health data having the value of the attribute is extracted from the basic data set by the number multiplied by the minimum ratio (FIG. 11 / STEP 308 to STEP 314), and thus the control group data set is generated.
これにより、介入群データセットの属性の傾向と対照群データセットの属性の傾向とを揃えることができるとともに、介入群データセットにおいては対象の製品又はサービスを利用するユーザの健康状態の値を示し、他方で対照群データセットにおいては当該対象の製品又はサービスの利用の有無は考慮されないユーザの健康状態の値を示していることを除いて、属性の傾向を完全同一に維持しながら、対照群データセットの数を最大化させることができる。 As a result, the tendency of the attribute of the intervention group data set and the tendency of the attribute of the control group data set can be aligned, and the intervention group data set indicates the value of the health status of the user who uses the target product or service. On the other hand, while the control group data set shows the value of the user's health status in which the presence or absence of use of the target product or service is not considered, the control group maintains the same tendency of the attribute, The number of data sets can be maximized.
対照群データセットの数を最大化させることができるので、ひいては、対照群データセットに基づいて生成される情報の信頼性を向上させることができる。 Since the number of control group data sets can be maximized, the reliability of information generated based on the control group data sets can be improved.
また、当該構成の情報生成システムによれば、対照群データセット生成部１１３により、健康状態を示す値との相関係数の絶対値が閾値よりも大きい属性の値については、閾値よりも小さい属性の値よりも細かい粒度で属性の同一性が判断される（図１１／ＳＴＥＰ３０２）。 Further, according to the information generation system of the configuration, the control group data set generation unit 113 uses the attribute value whose absolute value of the correlation coefficient with the value indicating the health state is larger than the threshold value as the attribute smaller than the threshold value. The attribute identity is determined with a finer granularity than the value of (FIG. 11 / STEP 302).
健康状態を示す値との相関係数の絶対値が前記閾値よりも大きい属性の値とは、その属性の値によって、健康状態が大きく変わりうる。一方、健康状態を示す値との相関係数の絶対値が閾値よりも小さい属性の値とは、その属性の値によって、健康状態があまり変わらないものと推測される。健康状態を示す値との相関係数の絶対値が閾値よりも大きい属性の値について、健康状態を示す値との相関係数の絶対値が閾値よりも小さい属性の値よりも細かい粒度で属性の同一性が判断されることで、いずれもが同一の粒度で属性の同一性が判断される場合と比べ、必要なデータ数を抑えながら、より精度よく対象の製品又はサービスの健康状態の改善の効果を示す情報を生成することができる。 The value of an attribute whose absolute value of the correlation coefficient with the value indicating the health condition is larger than the threshold value can greatly change the health condition depending on the value of the attribute. On the other hand, an attribute value whose absolute value of a correlation coefficient with a value indicating a health state is smaller than a threshold value is estimated to be that the health state does not change much depending on the value of the attribute. For attributes whose correlation coefficient with the value indicating the health condition is greater than the threshold, attributes with a finer granularity than the attribute value whose correlation coefficient with the value indicating the health condition is smaller than the threshold As a result, the health status of the target product or service can be improved more accurately while reducing the number of required data compared to the case where the identity of attributes is determined with the same granularity. The information which shows the effect of can be produced | generated.
当該構成の情報生成システムによれば、脳の健康状態（認知機能の状態並びに脳疾患及び精神疾患の有無及び程度を含む。）を測定するための問題に対する回答という比較的負担の少ない方法で取得された情報に基づいて健康状態（認知機能など）が評価される。
これにより、製品又はサービスの健康改善に関する効果を検証する情報を生成にあたり、検証にかかる負担をさらに軽減しうる。
According to the information generation system of the configuration, it is obtained by a relatively less burdensome method of answering a problem for measuring the state of brain health (including the state of cognitive function and the presence and degree of brain disease and mental illness). The health condition (cognitive function, etc.) is evaluated based on the information.
Thereby, it is possible to further reduce the burden of verification when generating information for verifying the effect of improving the health of the product or service.
（変形態様）
情報生成サーバ１００と第１クライアント２００と第２クライアント３００とのうち少なくとも２つが、一の装置として構成されてもよい。
(Modification)
At least two of the information generation server 100, the first client 200, and the second client 300 may be configured as one device.
情報生成サーバ１００、第１クライアント２００及び第２クライアント３００は、それぞれ、通信を介して一部の処理を他の装置に実行させ、実行結果を受信して、残部の処理を実行するように構成されてもよい。 Each of the information generation server 100, the first client 200, and the second client 300 is configured to cause another device to execute a part of processing via communication, receive an execution result, and execute the remaining processing. May be.
人の属性を示すデータ及び健康状態を推定するための基礎となるデータは、第１クライアント２００又は第２クライアント３００を介して収集されることに限られない。例えば、情報生成サーバ１００の管理者等が、紙などに記載され、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）などの電磁的記録媒体に記憶され、又は情報生成サーバ１００とは異なるサーバなどにおいて記録された属性や健康状態を推定するための基礎となるデータを、基礎データセット記憶部１２１又は介入群データセット記憶部１２２に記憶させてもよい。 Data indicating human attributes and data serving as a basis for estimating the health state are not limited to being collected via the first client 200 or the second client 300. For example, an administrator or the like of the information generation server 100 describes attributes or health recorded on paper or the like, stored in an electromagnetic recording medium such as a CD (Compact Disc), or recorded on a server different from the information generation server 100. Data serving as a basis for estimating the state may be stored in the basic data set storage unit 121 or the intervention group data set storage unit 122.
健康状態を推定するための基礎となるデータは、脳の健康状態（認知機能の状態並びに脳疾患及び精神疾患の有無及び程度を含む。）を問う問題の回答に限られず、例えば、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｄ Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）又はＭＲＩ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）などのような人の身体の外部又は体内の撮像画像、血液、遺伝子、細胞等の人体の一部を示すデータ、身長、体重、視力等の健康診断の結果を示すデータ又は人に対する医師等による診断結果を示すデータであってもよい。 The data that is the basis for estimating the health status is not limited to answers to questions that ask about the health status of the brain (including cognitive function status and the presence and extent of brain and mental illness). For example, CT (Computed) Image showing a part of the human body such as tomography (Momography) or MRI (Magnetic Resonance Imaging), or a part of the human body such as blood, genes, cells, etc., and results of health examination such as height, weight, visual acuity, etc. Or data indicating a diagnosis result by a doctor or the like for a person.
１００‥情報生成サーバ、１１０‥サーバ制御部、１１１‥データ記憶制御部、１１２‥介入群データセット認識部、１１３‥対照群データセット生成部、１１４‥情報生成部、１２０‥サーバ記憶部、１２１‥基礎データセット記憶部、１２２‥介入群データセット記憶部、１２３‥対照群データセット記憶部、１３０‥サーバ通信部、２００‥第１クライアント、３００‥第２クライアント。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 ... Information generation server, 110 ... Server control part, 111 ... Data storage control part, 112 ... Intervention group data set recognition part, 113 ... Control group data set generation part, 114 ... Information generation part, 120 ... Server storage part, 121 Reference data set storage unit 122 Intervention group data set storage unit 123 Control group data set storage unit 130 Server communication unit 200 First client 300 Second client
Claims (5)
前記対象の製品又はサービスのユーザの属性の値と当該ユーザの健康状態を示す値とを含む第２属性健康状態データを複数のユーザについて含む介入群データセットを認識する介入群データセット認識部と、
前記介入群データセットに含まれる属性の傾向と同一の傾向となるように、前記基礎データセットから第１属性健康状態データを抽出し、抽出された複数の第１属性健康状態データを含む対照群データセットを生成する対照群データセット生成部と、
前記介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、前記対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成する情報生成部と、を備え、
前記対照群データセット生成部は、属性の値のそれぞれについて、前記介入群データセットにおける当該属性の値を有する第２属性健康状態データの数と、前記基礎データセットに含まれる当該属性の値を有する第１属性健康状態データの数との比を算出し、
属性の値のそれぞれについて、前記介入群データセットにおける当該属性の値を有する第２属性健康状態データの数に算出された最小の比を乗じた数だけ、前記基礎データセットから当該属性の値を有する第１属性健康状態データを抽出することにより、前記対照群データセットを生成するように構成されていることを特徴とする情報生成システム。 A plurality of first attribute health condition data including a value indicating a person's health condition and a value of an attribute different from the person's health condition is selected without considering whether or not the user is a target product or service A basic data set storage unit for storing a basic data set including information about a person of
An intervention group data set recognizing unit for recognizing an intervention group data set including a plurality of users of second attribute health status data including a value of a user attribute of the target product or service and a value indicating the health status of the user; ,
Control group including a plurality of first attribute health condition data extracted from the basic data set so as to have the same tendency as the attribute tendency included in the intervention group data set A control group data set generator for generating a data set;
Based on a value indicating a health condition included in the intervention group data set and a value indicating a health condition included in the control group data set, information indicating an effect on the health improvement of the target product or service is generated. It includes an information generation unit, a,
The control group data set generation unit calculates, for each attribute value, the number of second attribute health state data having the attribute value in the intervention group data set and the value of the attribute included in the basic data set. Calculating a ratio with the number of first attribute health condition data having,
For each attribute value, the number of the second attribute health status data having the attribute value in the intervention group data set is multiplied by the calculated minimum ratio to obtain the value of the attribute from the basic data set. the first attribute by extracting the health data, information generation system characterized that you have been adapted to generate the control group data sets having.
前記対象の製品又はサービスのユーザの属性の値と当該ユーザの健康状態を示す値とを含む第２属性健康状態データを複数のユーザについて含む介入群データセットを認識する介入群データセット認識部と、An intervention group data set recognizing unit for recognizing an intervention group data set including a plurality of users of second attribute health status data including a value of a user attribute of the target product or service and a value indicating the health status of the user; ,
前記介入群データセットに含まれる属性の傾向と同一の傾向となるように、前記基礎データセットから第１属性健康状態データを抽出し、抽出された複数の第１属性健康状態データを含む対照群データセットを生成する対照群データセット生成部と、Control group including a plurality of first attribute health condition data extracted from the basic data set so as to have the same tendency as the attribute tendency included in the intervention group data set A control group data set generator for generating a data set;
前記介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、前記対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成する情報生成部と、を備え、Based on a value indicating a health condition included in the intervention group data set and a value indicating a health condition included in the control group data set, information indicating an effect on the health improvement of the target product or service is generated. An information generation unit,
前記属性の値は、複数段階の粒度で表され、The value of the attribute is expressed in multiple levels of granularity,
前記対照群データセット生成部は、前記健康状態を示す値との相関係数の絶対値が閾値よりも小さい属性の値については、前記閾値よりも大きい属性の値よりも粗い粒度で属性の同一性を判断するように構成されていることを特徴とする情報生成システム。The control group data set generation unit has the same attribute with a coarser granularity than an attribute value larger than the threshold value for an attribute value whose correlation coefficient with the value indicating the health state is smaller than the threshold value. An information generation system configured to determine gender.
前記健康状態は、脳の健康状態または認知機能の状態並びに脳疾患及び精神疾患の有無及び程度を測定するための問題に対する回答に応じて評価されることを特徴とする情報生成システム。 The information generation system according to claim 1 or 2,
The information generation system is characterized in that the health condition is evaluated according to an answer to a problem for measuring a brain health condition or a cognitive function condition and the presence and degree of a brain disease and a mental illness.
前記対象の製品又はサービスのユーザの属性の値と当該ユーザの健康状態を示す値とを含む第２属性健康状態データを複数のユーザについて含む介入群データセットを認識するステップと、
前記介入群データに含まれる属性の傾向と同一の傾向となるように、前記基礎データから第１属性健康状態データを抽出し、抽出された複数の第１属性健康状態データを含む対照群データセットを生成するステップと、
前記介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、前記対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成するステップと、を含み、
前記対照群データセットを生成するステップにおいて、属性の値のそれぞれについて、前記介入群データセットにおける当該属性の値を有する第２属性健康状態データの数と、前記基礎データセットに含まれる当該属性の値を有する第１属性健康状態データの数との比を算出し、
属性の値のそれぞれについて、前記介入群データセットにおける当該属性の値を有する第２属性健康状態データの数に算出された最小の比を乗じた数だけ、前記基礎データセットから当該属性の値を有する第１属性健康状態データを抽出することにより、前記対照群データセットを生成することを特徴とする情報生成方法。 Basics including first attribute health status data including a value of a person attribute and a value indicating the health status of the person for a plurality of people selected without considering whether or not the user is a user of the target product or service A method executed by a computer having a basic data set storage unit for storing a data set,
Recognizing an intervention group data set including a plurality of users with second attribute health status data including a value of a user attribute of the target product or service and a value indicating the health status of the user;
A control group data set including a plurality of first attribute health condition data extracted from the basic data so as to have the same tendency as the attribute tendency included in the intervention group data A step of generating
Based on a value indicating a health condition included in the intervention group data set and a value indicating a health condition included in the control group data set, information indicating an effect on the health improvement of the target product or service is generated. and the step, only including,
In the step of generating the control group data set, for each value of the attribute, the number of second attribute health status data having the value of the attribute in the intervention group data set, and the attribute value included in the basic data set Calculating a ratio with the number of first attribute health condition data having a value;
For each attribute value, the number of the second attribute health status data having the attribute value in the intervention group data set is multiplied by the calculated minimum ratio to obtain the value of the attribute from the basic data set. An information generation method comprising generating the control group data set by extracting first attribute health condition data .
前記対象の製品又はサービスのユーザの属性の値と当該ユーザの健康状態を示す値とを含む第２属性健康状態データを複数のユーザについて含む介入群データセットを認識するステップと、Recognizing an intervention group data set including a plurality of users with second attribute health status data including a value of a user attribute of the target product or service and a value indicating the health status of the user;
前記介入群データに含まれる属性の傾向と同一の傾向となるように、前記基礎データから第１属性健康状態データを抽出し、抽出された複数の第１属性健康状態データを含む対照群データセットを生成するステップと、A control group data set including a plurality of first attribute health condition data extracted from the basic data so as to have the same tendency as the attribute tendency included in the intervention group data A step of generating
前記介入群データセットに含まれる健康状態を示す値と、前記対照群データセットに含まれる健康状態を示す値とに基づいて、前記対象の製品又はサービスの健康改善に関する効果を示す情報を生成するステップと、を含み、Based on a value indicating a health condition included in the intervention group data set and a value indicating a health condition included in the control group data set, information indicating an effect on the health improvement of the target product or service is generated. And including steps,
前記属性の値は、複数段階の粒度で表され、The value of the attribute is expressed in multiple levels of granularity,
前記対照群データセットを生成するステップにおいて、前記健康状態を示す値との相関係数の絶対値が閾値よりも小さい属性の値については、前記閾値よりも大きい属性の値よりも粗い粒度で属性の同一性を判断することを特徴とする情報生成方法。In the step of generating the control group data set, an attribute value whose absolute value of a correlation coefficient with the value indicating the health state is smaller than a threshold value is attributed with a coarser granularity than an attribute value larger than the threshold value. An information generation method characterized by determining the identity of.
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