JP2003050654A

JP2003050654A - 情報提供・アクション支援システム

Info

Publication number: JP2003050654A
Application number: JP2001240429A
Authority: JP
Inventors: Koji Suzuki; 浩二鈴木; Masahiro Yoshimoto; 正洋吉本
Original assignee: KARUDEIA KK; SUPER STUDIO KK
Current assignee: KARUDEIA KK; SUPER STUDIO KK
Priority date: 2001-08-08
Filing date: 2001-08-08
Publication date: 2003-02-21

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】個人等について個別の特性を把握し、膨大な
情報の中からその個人等に最適と考えられるメニューを
自動的に作成し、それをその個人等に提示する。【解決手段】行政機関、企業等からの情報を取り込む
データ入力手段と、その入力データからテーマ毎のデー
タベースを構築する手段と、個人等との間で個別情報を
やり取りする個別データ収集手段と、個別情報に応じて
個別特性を抽出・推定する個別特性抽出・推定処理手段
と、前記データベースから、個別特性抽出・推定処理手
段による個別特性に応じて、その個人等に最適なマッチ
ングデータを自動抽出するマッチングデータ自動抽出処
理手段と、抽出されたデータを、テーマ毎にまたは／お
よびテーマ間にわたって整理し、その個人等に最適なマ
ッチングメニュー自動作成手段と、作成されたメニュー
を提示するメニュー提示手段と、を備えたマッチング処
理ユニットを有する情報提供・アクション支援システ
ム。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、個人や家族、グル
ープ等が利用できる情報の提供およびアクションの支援
システムに関し、とくに、その個人や家族、グループ等
に応じた最適なメニューを自動提示可能な、情報収集や
アクション選択が限られた高齢者や身体不自由者等に対
しては勿論のこと、一般の人にとっても有効利用可能で
情報収集量やアクションの場を拡大し日常生活を便利に
かつ豊かにすることが可能な情報提供・アクション支援
システムに関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、コンピュータによる情報収集、情
報管理や通信手段の発展により、多量の情報、データを
容易に見ることができるようになってきた。しかし、多
量の情報の中から必要な情報を読み取ったり、何らかの
アクションを実行するための情報を取り入れたり発信し
たりするのは個人であるから、多量の情報が提供される
と、結局、選択肢が膨大に増えることになり、選択や決
定に迷ったり、選択が困難になったりする。これでは、
多量の情報が提供されても、それらを有効に利用するこ
とはかえって困難になる。

【０００３】近年、各分野において、情報をある程度ま
とめ、メニュー群の形態等で提示する試みが始められて
いる。たとえば介護の分野においては、介護を扱う会社
に問い合わせると、介護サービスの種類や、介護ヘルパ
ー派遣の形態一覧等の情報を、ある程度メニューの形で
入手することができる。しかしながら、通常、極めて多
種類のメニューを提示されるので、依頼者側が時間をか
けて検討、選択しなければならず、メニュー数が多かっ
たりメニューの内容が複雑であったりすると、結局、単
に多量の情報が提示された場合と同じように、選択や決
定に迷ったり、選択や決定が困難になったりし、有効利
用できないことが多い。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】そこで本発明の課題
は、上記のような実情に鑑み、情報の提供を受けたりア
クションを企画している側、つまり、個人や家族、グル
ープ（以下、個人等言うこともある。）側について個別
の特性を把握し、膨大な情報の中からその個人等に最適
と考えられるメニューを自動的に作成し、それをその個
人等に提示できるようにして、必要な情報入手やそれに
基づくアクション実行を、最適な形態で容易に行うこと
ができるようにした、情報提供・アクション支援システ
ムを提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明に係る情報提供・アクション支援システム
は、コンピュータを用いて構成され、少なくとも、
（Ａ）行政機関、企業等からの情報を取り込むデータ入
力手段と、（Ｂ）その入力データからテーマ毎のデータ
ベースを構築する手段と、（Ｃ）個人、家族またはグル
ープとの間で個別情報をやり取りする個別データ収集手
段と、（Ｄ）該個別データ収集手段からの個別情報に応
じて個別特性を抽出・推定する個別特性抽出・推定処理
手段と、（Ｅ）前記データベースから、前記個別特性抽
出・推定処理手段による個別特性に応じて、その個人、
家族またはグループに最適なマッチングデータを自動抽
出するマッチングデータ自動抽出処理手段と、（Ｆ）該
マッチングデータ自動抽出処理手段により抽出されたデ
ータを、テーマ毎にまたは／およびテーマ間にわたって
整理し、前記個別特性抽出・推定処理手段による個別特
性に応じて、その個人、家族またはグループに最適なマ
ッチングメニューを自動作成するマッチングメニュー自
動作成手段と、（Ｇ）マッチングメニュー自動作成手段
により作成されたメニューを提示するメニュー提示手段
と、を備えたマッチング処理ユニットを有することを特
徴とするものからなる。

【０００６】また、本発明に係る情報提供・アクション
支援システムにおいては、最適な情報をメニューの形態
で自動提示するのみならず、そのメニューを見て何らか
のアクションを実行しようとする場合、容易に実行指示
を発信できるようにすることができる。たとえば、上記
マッチング処理ユニットが、さらに、前記メニュー提示
手段により提示されたメニューの中から個人、家族また
はグループによって選択あるいは要求されたメニューを
特定し、そのメニュー情報を前記行政機関、企業等に伝
送するアクション選択・要求処理手段を備えている構成
とすることができる。

【０００７】また、上記個別特性抽出・推定処理手段に
は、上記個別データ収集手段からの個別情報に基づい
て、個人特性（家族、グループの場合には、その中の特
定の個人の特性）を抽出する、下記（ａ）〜（ｄ）のス
テップを含むプログラムが組み込まれていることが好ま
しい。（ａ）個人の言語活動または予め準備された基準アンケ
ートへの回答から、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るステッ
プ。（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または予め準備さ
れたアンケートへの回答から、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
て求めるステップ。（ｃ）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るステッ
プ。（ｄ）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を推定するステ
ップ。

【０００８】このような情報提供・アクション支援シス
テムにあっては、様々な最適メニューを提示することが
可能になる。たとえば、上記メニュー提示手段により提
示されるメニューが、福祉、介護、食材、育児、商品購
入、買物、運動、医療、趣味、遊戯、ダイエット、交
通、旅行、金融、保健、動産または不動産の売買、家屋
等の修理やメンテナンス、イベント企画などに関する情
報を個別にあるいは複合的に含んでいる形態を採ること
ができる。

【０００９】上記のような本発明に係る情報提供・アク
ション支援システムにおいては、得ようとする情報や、
これから実行しようとするアクションあるいは実行され
れば望ましいと考えられるアクションが、その個人等の
個別特性を把握したうえでその個別特性に応じてその個
人等にとって最適と推定されるメニューの形態で、整理
され容易に読み取ることができる形態で自動提示される
ので、その個人等は、あたかも熟練したカウンセラーに
個別の情報やアクションをまとめてもらったかの如き有
効なメニューをもらうことができ、あらゆる分野におい
て、情報入手やアクション実行の最適化、容易化をはか
ることが可能となる。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の望ましい実施の
形態を、図面を参照しながら説明する。図１は、本発明
の一実施態様に係る情報提供・アクション支援システム
を示している。図１において、１は、コンピュータを用
いて構成されるマッチング処理ユニットを示しており、
マッチング処理ユニット１のデータ入力手段２には、各
種行政機関３、各種企業４からの情報、さらには必要に
応じて、各分野における一般的な情報や専門情報５が入
力されて取り込まれる。データ入力手段２に取り込まれ
たこれら入力データから、テーマ毎（たとえば、介護や
食材、育児などのテーマ毎）のデータベースがデータベ
ース構築手段６により整理された状態で構築される。

【００１１】マッチング処理ユニット１は、個別データ
収集手段７を有しており、個別データ収集手段７は、個
人、家族、グループ８（以下、個人等８と言うこともあ
る。）との間で個別情報のやり取りを行い、その個人等
８に特有の個別の情報を収集する。個別情報のやり取り
は、任意の形態で行うことができる。たとえば、ネット
を通じた情報の送受信や携帯電話を介して、さらには、
専門のオペレータとの間での対話形式の形で、行うこと
ができる。この個別データ収集手段７からの個別情報に
応じて、個別特性抽出・推定手段９により、その個人等
８に特有の個別の特性が抽出、推定される。個別特性抽
出・推定手段９の具体的な例については後述する。

【００１２】前述のデータベース構築手段６により構築
されたデータベースから、個別特性抽出・推定手段９に
よる個別特性に応じて、その個人、家族またはグループ
８に最適なマッチングデータが、マッチングデータ自動
抽出手段１０によって自動的に抽出される。抽出された
マッチングデータは、マッチングメニュー自動作成手段
１１により、テーマ毎に、あるいは、必要に応じてテー
マ間にわたって、前記個別特性抽出・推定手段９による
個別特性に応じて、その個人、家族またはグループ８に
とって最適なマッチングメニューとして加工処理され、
最適なマッチングメニューが自動的に作成される。

【００１３】マッチングメニュー自動作成手段１１によ
って作成されたメニューは、メニュー提示手段１２によ
り、上記個人、家族またはグループ８が自由に読み取る
ことができる形態で、提示される。提示メニューには、
単に表示のみならず、音声等を付加してもよい。また、
提示されるメニューの形式は特に限定されず、一枚のメ
ニュー形式であってもよく、順に読み取り可能な複数枚
のメニュー形式であってもよく、選択的に枝分かれした
複数枚のメニュー形式であってもよい。また、各テーマ
毎に整理された一連のメニュー形式であってもよく、テ
ーマ間にわたって整理された、あるいは羅列された、複
合的なメニュー形式であってもよい。

【００１４】マッチング処理ユニット１にアクセスした
上記個人、家族またはグループ８は、メニュー提示手段
１２により提示された情報を、その個人、家族またはグ
ループ８に最適なマッチングメニューの形態で入手する
ことができる。

【００１５】このマッチングメニューは、テーマによっ
ては、その個人、家族またはグループ８にとって最適な
アクションを含むメニューとして提示されるから、その
個人、家族またはグループ８は、提示されたメニューの
中から、望ましいアクションやメニュー情報を、選択し
たり要求したりすることが可能になる。このメニューの
特定は、アクション選択・要求処理手段１３への入力に
よって行われる。アクション選択・要求処理手段１３へ
の入力が行われると、該アクション選択・要求処理手段
１３は、必要な指令情報を、前述の行政機関３や特定の
企業４に向けて自動的に発信する。ただし、このアクシ
ョン選択・要求処理手段１３を介して指令を発信するこ
とを望まない場合には、その個人、家族またはグループ
８は、メニュー提示手段１２により提示されたメニュー
を見て、直接的に行政機関３や特定の企業４に向けて指
令あるいは要求信号を発信してもよく、直接電話等によ
って依頼してもよい。

【００１６】指令あるいは要求信号を受信した行政機関
３は、その個人、家族またはグループ８に対して、必要
な情報の提供１４やサービスの提供１５を行うことがで
き、指令あるいは要求信号を受信した企業４は、必要な
商品の提供１６やサービスの提供１７を行うことができ
る。

【００１７】このように、個人等８の個別特性を把握し
たうえで、その個人等８にとって最も望ましいと考えら
れるマッチングメニユーが自動作成されて提示され、そ
れに基づいて、必要な情報を入手したり、アクション実
行の指示を行ったりできるので、多量に収集された情報
の中から、最も望ましい形態で、必要な情報や好ましい
アクションを容易にかつ効率よく選択できる。また、そ
の個人等８にとってそのときに最も望ましいと考えられ
るマッチングメニユーの形態で提示されるから、アクシ
ョンやイベント企画などに関しての検討に時間をかける
必要がなくなり、また、自分の知らない情報まで加味し
た状態でメニューが自動作成されるから、調査などに時
間をかける必要もなくなり、短時間のうちに、効率よ
く、最も望ましいアクションプログラムを計画すること
が可能になり、しかも、それを迅速に実行することが可
能になる。

【００１８】上記のような情報提供・アクション支援シ
ステムにおける個別特性抽出・推定処理手段９には、個
別データ収集手段７からの個別情報に基づいて、個人特
性（家族、グループの場合には、その中の特定の個人の
特性）を抽出する、以下のようなステップを含むプログ
ラムが組み込まれている。

【００１９】この個人特性の抽出・推定に際しては、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
ルを求めるが、以下に、これら各線型モデルを、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、個人特性推定方法について説明する。ただ
し、以下の実施態様は、一例を示すものであって、これ
に限定されるものではない。

【００２０】図２は、コンピュータ、たとえば外部コン
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２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。

【００２１】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。

【００２２】各要因は、たとえば、図３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

【００２３】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＋ｙｐ
６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。

【００２４】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。

【００２５】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４に、外部コン
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４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。

【００２６】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。

【００２７】各要因は、たとえば、図５にも示すよう
に、次の７つに設定される。ｏｖａ１：Decorative（装飾的意味合いの強い価値要
因）ｏｖａ２：Fun （即時的な”Ｆｕｎ”追求要因）ｏｖａ３：Pragmatics（実用主義的要因）ｏｖａ４：Heartful（ものに所属する思い出・愛情要
因）ｏｖａ５：Healthy （家庭を中心に相反するくつろぎ要
因）ｏｖａ６：Self Saving （自分自身をＳａｖｅする要
因）ｏｖａ７：Feed（食要因）

【００２８】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＋ｏ
ｖａ５＋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〜ｏ
ｖａ７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。

【００２９】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。

【００３０】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
する好適な手法を自動提示することが可能になる。

【００３１】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が推定され
る。

【００３２】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６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７は、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。

【００３３】図６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２１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２２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２３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２４と、被
検者の反応結果および反応時間計測手段２４による計測
結果を記録する記録手段２５と、記録手段２５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２６とが設けられている。ま
た、必要に応じて、記録手段２５からの記録情報、およ
び分析手段２６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２７が設けられている。分
析手段２６からの分析結果情報は、表示手段２７を介し
て、あるいは直接的に、たとえば転送手段２８を介して
ホストコンピュータ２９（外部コンピュータ）に送るこ
とも可能になっている。

【００３４】刺激付与手段２２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２２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。

【００３５】反応検知手段２３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７に示すが、画面３１に刺激提示領域３
２（課題提示領域）を設定し、この領域３２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３２の下部には、反応入力領域３３、
たとえば感圧センサ付きの反応入力領域３３を設定し、
この領域３３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３４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。

【００３６】反応時間計測手段２４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。

【００３７】記録手段２５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２４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２５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２
７により表示あるいはプリントアウト可能となってい
る。実際には、上記反応検知手段３による検知、反応時
間計測手段２４による計測、および記録手段２５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２５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。

【００３８】分析手段２６では、記録手段２５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２６による分析結
果は、表示手段２７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２６による分析結果の情報
を転送手段２８を介してホストコンピュータ２９に送れ
ば、複数人の検査データをホストコンピュータ２９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２６による分析結果の情報を刺激付与手段
２２にフィードバックするようにすれば、たとえば、分
析手段２６による分析結果に応じて刺激付与手段２２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。

【００３９】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。

【００４０】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。

【００４１】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。

【００４２】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。

【００４３】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。このような特性は、絶えず感覚
情報を注意して観察しなければならない仕事、たとえ
ば、パイロット、運転手、プラントの監視作業等にとっ
ては重要な情報となる。個人の集中力、適性等を正確に
把握できれば、事故を防止するためにどのようなスケジ
ュールや作業順序で勤務や作業を行えばよいかが明らか
となり、作業効率の向上のみならず作業の安全性確保が
可能となる。

【００４４】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本実施態様
に係る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８に示すように、視覚刺激提示手段４
１、聴覚刺激付与手段４２、触覚刺激付与手段４３を備
え、これら手段４１、４２、４３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４４を行うことがで
きる。各刺激付与手段４１、４２、４３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。

【００４５】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８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３２の上部
に、複数の発光領域５１を設け、被検者は、課題提示領
域３２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９（Ａ）に示した構成は、反
応領域３３にクレペリン検査の答えと、発光領域５１の
発光位置との両方を反応入力装置３４によって入力する
ようにしたものであり、図９（Ｂ）に示した構成は、画
面下部に、発光領域５１における発光部の個数と同数の
解答領域５２を設け、発光領域５１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。

【００４６】このように、本実施態様に係る処理能力検
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、本実施態様に係る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。

【００４７】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。

【００４８】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。

【００４９】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）

【００５０】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

【００５１】図１０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、総合的な個人特性の推定が可能とな
る。

【００５２】この個人特性推定方法について、その有効
性を確認するために、実際にある会社の社員に対して実
施した例を示す。図１１は、Ｊ社社員に対して実施し
た、上記個人特性推定方法と、日本企業の新入社員採用
試験で最も一般的に使用されているＳＰＩとの比較を、
主成分Ａ（たとえば、外向・内向を示す性格に関する成
分）と主成分Ｂ（たとえば、能力を表す成分）とについ
て、同一次元領域に表記したものである。従来のＳＰＩ
等の心理テストでは、極めて狭い範囲でしか表記でき
ず、逆にこのような狭い範囲で被験者の特性を分類する
には適切であるといえる。これに対し本発明に係る個人
特性推定方法では、極めて広範囲にわたって、総合的に
個人特性を推定できることがわかる。また、従来のＳＰ
ＩではＯＶＡによるような行動の動機の推定はできない
こともわかる。さらに、本発明に係る個人特性推定方法
では、たとえば図１１に示したように評価尺度として主
成分Ａと主成分Ｂを選択した場合には、ＹＰ群と単純負
荷成分群とは重なった部分に分布するものの異なった傾
向を示し、ＯＶＡ群は、これらとは独立した部分に分布
することがわかり、各特性に応じて、それぞれ正確に表
記できることがわかる。つまり、個人特性を、互いに関
連部分をもつもの、独立したものも含めて、総合的に評
価、推定できることを示している。

【００５３】また、本発明に係る個人特性推定方法は、
応用例として、ある職場において主として要求される個
人能力や対人関係等を含む個人特性と、その職場で働い
ている作業者群の各人の特性とを、同一次元領域で表記
することが可能である。これによって、各個人が適格で
あるか否かの判断情報を得ることができるとともに、そ
の職場全体として、作業者群が望ましい領域に分布して
いるか否か、分布のばらつきが大きすぎないか否かなど
の判断情報を得ることができ、適正配置などへの決定要
因情報を適切に得ることが可能となる。

【００５４】また、上記個人特性推定方法により、従来
手法に比べてはるかに的確にかつ広範囲な総合的な個人
特性として把握できるので、製品販売やサービス提供な
どのビジネス分野に有効に展開できる。たとえば、通信
手段等を介して特定の個人に対し、その個人の要求に合
致した最も適切な単品の販売品、あるいは販売品群を提
示したり、サービスやサービス群を提示したりすること
が可能になり、販売やサービス提供活動の成功確率を著
しく高めることが可能となる。

【００５５】さらに、新製品開発時に販売前の事前調査
として、ある被験者群を選んでその新製品に対する反応
試験に本発明に係る手法を用いることも可能である。つ
まり、その新製品に対する反応を各被験者の総合的な個
人特性に関連させて把握することが可能であり、その新
製品が一般市場に受け入れられるか否かについて適切な
情報を得ることができ、たとえばマーケッティングの分
野にも活用することができる。

【００５６】このように、従来にない、有効な個人特性
抽出・推定手法のプログラムを、特に本発明に係るマッ
チング首里ユニット１の個別特性抽出・推定処理手段９
に組み込めば、本発明に係る情報提供・アクション支援
システムは、あらゆる分野にわたって有用なものとな
る。

【００５７】以下に、本発明に係る情報提供・アクショ
ン支援システムを、種々の分野に適用する場合の例、特
に、自動作成されるマッチングメニューについての種々
の例を示す。

【００５８】図１２の（Ａ）〜（Ｄ）は、福祉・介護関
連のメニューの例を示している。図１２（Ａ）は、たと
えば介護保健適用外のメニュー群６１を示しており、一
連のメニューには、たとえば、自費負担の移送サービ
ス、自費負担のショートステイ、三世代の推奨レジャ
ー、配食サービス、さらには、行政機関による相談、サ
ービスや健康づくり推進に関するサービス・情報等が含
まれている。これら情報が、福祉や介護対象者、あるい
はその保護者にとって最適と考えられるメニューの形態
で提示される。

【００５９】図１２（Ｂ）は、たとえば介護保健適用の
対象となるメニュー群６２を示しており、一連のメニュ
ーには、たとえば、介護付き移送サービス、介護ホーム
ヘルパー派遣またはショートステイ、融資（たとえば、
オートローン）や金融商品関連の情報、住宅リフォーム
（たとえば、バリアフリー化）などの情報、さらには、
行政機関による相談、サービスや介護福祉窓口に関する
情報等が含まれている。これら情報が、介護対象者、あ
るいはその保護者にとって最適と考えられるメニューの
形態で提示される。

【００６０】図１２（Ｃ）は、たとえば福祉・介護対象
者に対して、より広い範囲にわたる情報等を提示するメ
ニュー群６３を示しており、一連のメニューには、たと
えば、移送サービスやホームヘルパー派遣の他、行政機
関による助成情報などを含む相談員の窓口や、三世代に
わたって楽しみ得るレジャーやアミューズメントなど、
さらには、ショッピングやモビリティ案内や利用のため
の予約など、幅広い範囲にわたっての情報が含まれてい
る。これら情報が、福祉や介護対象者、あるいはその保
護者にとって最適と考えられるメニューの形態で提示さ
れる。

【００６１】図１２（Ｄ）は、たとえば大人用おむつを
必要とする人を対象とした福祉・介護対象者に対して、
より広い範囲にわたる情報等を提示するメニュー群６３
を示しており、一連のメニューには、たとえば、大人用
おむつのお届けに関する情報の他、介護に関するなんで
も相談や介護ヘルパー派遣に関する情報、居住市区別に
リンクした行政機関による助成情報などが含まれ、さら
には、関連福祉用品の販売（通販や店頭販売）に関する
情報が含まれている。これら情報が、福祉や介護対象
者、あるいはその保護者にとって最適と考えられるメニ
ューの形態で提示される。

【００６２】図１３の（Ａ）、（Ｂ）は、主婦等が利用
可能な食材関連のメニューの例を示している。図１３
（Ａ）は、たとえば生鮮食材のメニュー群７１を示して
おり、一連のメニューには、たとえば、加工・カッティ
ングに関する情報、お届けに関する情報、お手伝いさん
派遣に関する情報、子供預かりに関する情報等が含まれ
ている。これら情報が、主婦や、外出が困難な家族やグ
ループにとって最適と考えられるメニューの形態で提示
される。

【００６３】図１３（Ｂ）は、たとえば乳児用食材のメ
ニュー群７２を示しており、一連のメニューには、たと
えば、ベビーシッター派遣に関する情報、子供預かりに
関する情報、さらにはシニア子育て相談員の窓口などに
関する情報、さらには乳児用食材に関連させて、乳児を
遊ばせることができるゲーム・テーマパークあるいは乳
児を預かってもらって親が楽しむことができるゲーム・
テーマパークなどに関する情報、また、関連物の販売、
たとえばチャイルドシートに関する情報等が含まれてい
る。これら情報が、乳児の親などにとって最適と考えら
れるメニューの形態で提示される。

【００６４】図１４の（Ａ）〜（Ｄ）は、健康食材のメ
ニューの例を示している。図１４（Ａ）は、健康食材の
メニュー群８１を示しており、一連のメニューには、た
とえばウェルネスプログラムの形での情報、それに加え
られたダイエットに関する情報、さらには身体を動かす
ゲームやアミューズメントに関する情報、また、関連物
販売に関する情報やエクササイズに関する情報などが含
まれている。これら情報が、健康食材を求める人に総合
情報として、その人にとって最適と考えられるメニュー
の形態で提示される。

【００６５】図１４（Ｂ）は、たとえば独身ＯＬを対象
とした健康食材のメニュー群８２を示しており、一連の
メニューには、ダイエットに関する情報、そのダイエッ
トモードを搭載したプログラム、ゲームやエクササイズ
に関する情報、エステや健康グルメツアーに関する情
報、さらには、健康食材と関連させて旅行積立や金融商
品（証券や保健など）に関する情報などが含まれてい
る。これら情報が、健康食材を求める独身ＯＬに総合情
報として、その人にとって最適と考えられるメニューの
形態で提示される。

【００６６】図１４（Ｃ）は、たとえば働くお母さんを
対象とした健康食材のメニュー群８３を示しており、一
連のメニューには、生活商材のネットお届けに関する情
報、幼児保育や子育て相談窓口に関する情報、お手伝い
さん派遣に関する情報、さらには、ホームセキュリティ
に関する情報などが含まれている。これら情報が、健康
食材を求める働くお母さんに総合情報として、その人に
とって最適と考えられるメニューの形態で提示される。

【００６７】図１４（Ｄ）は、たとえばシルバー向け健
康食材のメニュー群８４を示しており、とくに、三世代
マッチング総合情報としてのメニュー群示している。一
連のメニューには、たとえば、おじいさんにアガリクス
を、おじいさん宅へのお届けに関する情報、おじいさん
におすすめのウェルネスプログラムに関する情報、さら
には、孫（ａ君）に一番人気のゲームを選択するための
情報、また、三世代が使用できる最適な携帯電話セット
（３台セット、うち１台はシルバー向けのラージボタン
仕様、また、三世代通話割引付き、緊急通報システム付
き）に関する情報などが含まれている。これら情報が、
そのおじいさんやその家族に総合情報として、最適と考
えられるメニューの形態で提示される。

【００６８】図１５は、娯楽や遊戯（ゲームやアミュー
ズメント）、その他のイベント等に関するメニュー群９
１の例を示しており、一連のメニューには、たとえば対
象商品などのお届けに関する情報、心に効く、身体に効
く、最寄りのゲーム・テーマパークやマシンに関する情
報、さらには三世代を含むパーティセットに関する情
報、楽しみ方を付すアクション群に関する情報（たとえ
ば、創る、選ぶ、知る、出会う、装う、競う、集める、
乗る、教える、などの項目別のアクション群）などが含
まれている。これら情報が、ゲームやアミューズメント
を求める人に総合情報として、その人にとって最適と考
えられるメニューの形態で提示される。

【００６９】本発明に係る情報提供・アクション支援シ
ステムは、たとえばマンションの入口ホールなどで、集
合住宅用のシステムとして、あるいは、一群の人が目に
する機会のある場所に設けられるシステムとしても設定
可能である。たとえばマンションの入口ホールなどに、
図１６に示すような、クリック機能付きモニターを設置
することができる。図１６に示すモニター１０１には、
買物、家事、育児、介護、仕事、セキュリティなどに関
する項目が選択可能に表示されており、いずれかの項目
をクリックして、前述したような一連のメニュー群を導
出することができるようになっている。

【００７０】さらに本発明に係る情報提供・アクション
支援システムは、幅広い商品全般にわたっての展開が可
能である。たとえば図１７にメニュー群１１１を示すよ
うに、一般の商品と結び付けて各種のアクションメニュ
ーを提示することもでき、また、三世代にわたって顧客
の分析を行い、最適な提案を行うこともできる。

【００７１】さらにまた、本発明に係る情報提供・アク
ション支援システムは、家庭内のコンピュータとのやり
取りに限らず、街の中や、公衆電話に端末を設け、それ
を介してやり取りを行うようにすることも可能である。
たとえばず１８に示すように、街の中に設けた大型表示
装置及びモニター１２１と、個人や企業（法人）などに
構築されたプラグラムを有するコンピュータ１２２との
間や、公衆電話に取り付けられたモニター１２３との間
でネットに接続してマッチング情報を得るようにするこ
とも可能である。すなわち、通信の形態や情報機器の形
態を問わず、本発明に係る情報提供・アクション支援シ
ステムの展開を図ることが可能である。

【００７２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明に係る情報
提供・アクション支援システムによれば、個別特性に応
じた最適なメニューの形態で情報を提供したりアクショ
ンを支援したりできるようになり、高齢者、要介護者か
ら一般の人まで、その人の生活を豊かにかつ便利にする
ための、あらゆる情報のやり取り、アクション実行に貢
献することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施態様に係る情報提供・アクショ
ン支援システムの概略構成図である。

【図２】個人特性推定方法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３】内的価値観に関する要因例を表した図である。

【図４】個人特性推定方法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５】対象評価価値観に関する要因例を表した図であ
る。

【図６】個人特性推定方法の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７】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８】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９】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１０】個人特性推定方法の基本構成を示すブロック
図である。

【図１１】個人特性推定方法をある会社で実施した場合
の、ある成分に関しての特性図である。

【図１２】一連のメニュー群の一例を示す説明図であ
る。

【図１３】一連のメニュー群の別の例を示す説明図であ
る。

【図１４】一連のメニュー群のさらに別の例を示す説明
図である。

【図１５】一連のメニュー群のさらに別の例を示す説明
図である。

【図１６】モニター等の設置例を示す説明図である。

【図１７】一連のメニュー群のさらに別の例を示す説明
図である。

【図１８】モニター等の別の設置例を示す説明図であ
る。

【符号の説明】

１マッチング処理ユニット２データ入力手段３行政機関４企業５一般・専門情報６データベース構築手段７個別データ収集手段８個人、家族、グループ（個人等）９個別特性抽出・推定処理手段１０マッチングデータ自動抽出手段１１マッチングメニュー自動作成手段１２メニュー提示手段１３アクション選択・要求手段１４情報提供１５サービス提供１６商品提供１７サービス提供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２１処理能力検査装置２２刺激付与手段２３反応検知手段２４反応時間計測手段２５記録手段２６分析手段２７表示手段２８転送手段２９ホストコンピュータ３１画面３２刺激提示領域３３反応入力領域３４反応入力装置４１視覚刺激提示手段４２聴覚刺激付与手段４３触覚刺激付与手段４４複合刺激付与（手段）５１発光領域５２解答領域６１、６２、６３、６４、７１、７２、８１、８
２、８３、８４、９１、１１１メニュー群１０１表示・モニター装置１２１表示装置１２２個人または法人のコンピュータ１２３表示・モニター装置

フロントページの続き (72)発明者吉本正洋神奈川県川崎市中原区新丸子町732番地丸子ビル402号Ｆターム(参考） 5B075 KK07 KK13 KK33 KK38 ND20 ND23 NK06 NK13 NK24 NK31 NK39 NR02 NR05 NR12 NS01 PR08 UU40 5E501 AA01 AC23 AC33 BA05 BA17 CA02 FA05 FA23 FB44

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】コンピュータを用いて構成され、少なく
とも、（Ａ）行政機関、企業等からの情報を取り込むデ
ータ入力手段と、（Ｂ）その入力データからテーマ毎の
データベースを構築する手段と、（Ｃ）個人、家族また
はグループとの間で個別情報をやり取りする個別データ
収集手段と、（Ｄ）該個別データ収集手段からの個別情
報に応じて個別特性を抽出・推定する個別特性抽出・推
定処理手段と、（Ｅ）前記データベースから、前記個別
特性抽出・推定処理手段による個別特性に応じて、その
個人、家族またはグループに最適なマッチングデータを
自動抽出するマッチングデータ自動抽出処理手段と、
（Ｆ）該マッチングデータ自動抽出処理手段により抽出
されたデータを、テーマ毎にまたは／およびテーマ間に
わたって整理し、前記個別特性抽出・推定処理手段によ
る個別特性に応じて、その個人、家族またはグループに
最適なマッチングメニューを自動作成するマッチングメ
ニュー自動作成手段と、（Ｇ）マッチングメニュー自動
作成手段により作成されたメニューを提示するメニュー
提示手段と、を備えたマッチング処理ユニットを有する
ことを特徴とする情報提供・アクション支援システム。
【請求項２】前記マッチング処理ユニットが、さら
に、前記メニュー提示手段により提示されたメニューの
中から個人、家族またはグループによって選択あるいは
要求されたメニューを特定し、そのメニュー情報を前記
行政機関、企業等に伝送するアクション選択・要求処理
手段を備えている、請求項１の情報提供・アクション支
援システム。
【請求項３】前記個別特性抽出・推定処理手段には、
前記個別データ収集手段からの個別情報に基づいて、個
人特性（家族、グループの場合には、その中の特定の個
人の特性）を抽出する、下記（ａ）〜（ｄ）のステップ
を含むプログラムが組み込まれている、請求項１または
２の情報提供・アクション支援システム。（ａ）個人の言語活動または予め準備された基準アンケ
ートへの回答から、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るステッ
プ。（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または予め準備さ
れたアンケートへの回答から、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
て求めるステップ。（ｃ）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るステッ
プ。（ｄ）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を推定するステ
ップ。
【請求項４】前記メニュー提示手段により提示される
メニューが、福祉、介護、食材、育児、商品購入、買
物、運動、医療、趣味、遊戯、ダイエット、交通、旅
行、金融、保健、動産または不動産の売買、家屋等の修
理やメンテナンス、イベント企画などに関する情報を個
別にあるいは複合的に含んでいる、請求項１ないし３の
いずれかに記載の情報提供・アクション支援システム。