JP2010257346A - 保健指導支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】飲酒機会などの減量阻害要因となる生活イベントが多い減量参加者に対して何時生活改善項目を実施すればよいか、どのような項目を実施すればよいかを減量実施者の経過情報に合わせて推奨生活改善項目と実施タイミングを提示する。
【解決手段】過去に減量プログラムに参加して減量目標を達成した参加者が、生活イベントの発生・非発生に合わせてどのような生活改善項目を実施したかという実施タイミング情報を抽出し、指導対象の参加者に対して生活改善項目別に実施タイミングを提示する。
【選択図】図２

Description

本発明は、保健指導を支援するシステムに関し、特に、生活習慣などに起因するメタボリックシンドローム等を改善する指導を保健指導の対象者の経過情報に基づいて支援する計算機システムに関する。

近年、生活習慣病のひとつとして、内臓脂肪型肥満症（メタボリックシンドローム）が注目されている。健診施設などでは、受診者がメタボリックシンドロームや肥満と診断されると、医師や保健師などが減量を指示する。特に、指導者（医師または保健師）が強い介入指導を必要と判断した受診者には、受診者の体重に合わせた目標体重を設定し、目標体重に向けて改善すべき生活習慣を生活改善項目として提案した減量プログラムを実施する場合がある。この場合、指導者は受診者（減量の参加者）の目標体重を達するためのカロリー数の計算を行い、目標体重へ減量するために必要な食生活や運動量に関する生活改善項目を立案して提示することになる。そして、減量の参加者は、提示された生活改善項目の実行状況と体重の変化を指導者に日々報告し、目標体重へ減量することになる。指導者は報告された内容を元に参加者に参加者の減量指導を行う。

このような減量に関する技術としては、減量の参加者の目標体重や食事状況、運動状況に応じて、摂取エネルギーや消費エネルギーの目標値を提示したり、その目標値を満たすための食事制限や運動方法などのメニューを提示する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

特開２００４−２２７５２２号公報

前記従来例において生活改善項目の設定には、各生活改善項目の消費カロリーを指導者が把握し、個人に合わせて負荷を調整する必要があり、指導者の作業負荷が大きいという問題があった。

そこで、所定のカロリー（例えば１００kcal）を消費できる生活改善項目を予め多数収集し、減量参加者にこれらの生活改善項目を提示し、参加者は個人の嗜好に合うように、また目標体重を達する必要量分だけ改善項目を選択し、生活改善項目を設定する。しかし、減量を開始すると飲み会や出張などの日々のイベント（減量開始時に予定していなかった生活項目）が多いことにより、減量開始時に設定した生活改善項目をうまく取り組めないという問題があり、そのような人はいつ生活改善項目を実施すればよいか、またどの項目が実施しやすいか分からないという課題があった。

このような場合には過去の減量の成功者の中で飲み会等のイベントが多い参加者が実施した生活改善項目を、新規参加者にお勧めするという方法が考えられるが、参加者は食生活や運動の中で改善意欲の高い項目と改善意欲の低い項目が含まれ、参加者に同じように生活改善項目を薦めたとしても実施しやすさに差があるという課題があった。

また、参加者から報告された生活改善項目の実行状況や体重変化を指導者が判断し、減量がうまく行っていない参加者には生活改善項目の変更を薦めるなどの指導を行うが、どのような参加者に変更を薦めるかという明確な基準がなく、指導者により指導のばらつきがあった。さらに、指導者が生活改善項目の変更を推奨した場合に、どのような改善項目がお勧めであるかを判定する場合は、指導者が参加者のデータを細かく検討し、生活改善項目を選択してから参加者に提示する必要があり、多大な労力と時間を要するという問題があった。

指導者により生活改善項目の変更を薦められ、生活改善項目を変更した後も、変更した生活改善項目が参加者に合っているか、指導の効果を確認することもなく、その指導のよさが分からないといった課題があった。

そこで、本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、飲酒機会などの減量阻害要因となる生活イベントが多い減量参加者に対して最適な生活改善項目と、生活改善項目の実施時期を提示しながらも、指導者の労力が増大するのを抑制することを目的とする。

本発明は、演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサに接続された記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備え、前記計算機が参加者の減量の目標体重と生活改善項目と減量期間を前記記憶部に格納し、前記インターフェースを介して前記参加者の体重と生活改善項目の実施頻度と生活イベントを前記記憶部に記録し、前記参加者に対する保健指導を支援する保健指導支援システムにおいて、前記計算機は、前記参加者の識別子と減量開始日と減量の目標体重と生活改善項目と減量期間と体重と前記生活改善項目の実施頻度と生活イベントと減量の成功または失敗に関する情報とを前記記憶部に格納する第１のデータベースと、前記第１のデータベースを参照して、前記減量期間が終了した参加者のうち減量に成功した参加者を抽出し、前記減量に成功した参加者の生活イベントを取得して当該減量に成功した参加者を予め設定した生活パターンに分類し、前記減量に成功した参加者が実施した生活改善項目の重要度と前記生活改善項目の実施タイミングとを前記分類した生活パターン毎に演算する前処理手段と、前記第１のデータベースを参照して前記参加者のうち指導を行う参加者を抽出し、前記抽出した指導対象の参加者の前記生活イベントを参照して当該参加者が所属する前記生活パターンを決定し、前記決定した生活パターンの前記生活改善項目の重要度と実施タイミングを、当該指導対象の参加者に対して推奨する生活改善項目と実施タイミングとして出力する経過情報処理手段と、を備える。

したがって、本発明は、飲み会、深夜の食事といった減量の阻害要因となる生活イベントが多い生活パターンで、生活改善項目を実施しにくいという参加者には、過去に減量に成功した参加者の中で、同様の生活パターンの他の参加者がいつ生活改善項目に取り組んだのかという具体的な実施タイミングの情報を得ることができる。減量に成功した過去の参加者の生活改善項目と実施タイミングの情報は、指導対象としている参加者の生活改善項目を実施させる目安となる重要な情報となりうる。また、過去の参加者の生活改善項目の実施率は、実施しやすい生活改善項目や、実施しにくい生活改善項目を判断する情報ともなる。生活改善項目の実施タイミングと実施しやすさの両方の情報を使うと、生活イベントの状況によって実施しやすいものを選択的に実施するという行動が可能となり、生活改善項目の実施率向上の可能性があがるという効果がある。

また、さらに減量参加者に生活に関するアンケートを行い、アンケートの回答結果から改善意欲度を取得し、改善意欲度を生活改善項目の提示順序に利用することで、参加者の取組み意欲が高く、過去の参加者も実施しやすさも高い生活改善項目をより上位に提示することができ、生活改善項目の選択が容易になる。

また、生活改善項目の実施率が低く、目標体重との乖離が大きい参加者に生活改善項目の変更を勧めることで、減量がうまく行かず減量を失敗してしまう可能性が高い参加者を適切なタイミングで抽出することにより、減量がうまく行っている参加者より重点的に指導を行うことができ最終的な減量成功に導く可能性を高められる。

また、減量参加者の途中経過の情報を参考にして、同様の生活パターンの過去の参加者を取得し、生活イベントの発生状況（生活パターン）別にどのような生活改善項目を実施していたかという情報を指導例として指導者に提示することにより、指導者が複数の減量参加者のデータを細かく見るといった作業時間を短縮でき、減量成功に向けての適切な指導が行える。

指導者によりお勧めの生活改善項目の情報を参加者に提示し、生活改善項目の変更などを行った場合にその指導の効果を測定することにより、効果がなかった場合には、別のお勧め生活改善項目を提示し、効果別により適切な指導を行うことができる。また、効果の情報を生活改善項目別に収集することにより変更時に効果の高い生活改善項目を知ることができる。

本発明の第１の実施の形態の保健指導支援システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態の保健指導支援システムで行われる全体の処理を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の指導者管理データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の参加者管理データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の減量記録データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の問診結果データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の個人別プログラムデータベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の食事カロリーデータベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の運動カロリーデータベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の健診問診データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の減量目標データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の問診情報データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の生活パターン別参加者分類データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の生活パターン別改善項目データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の生活パターン問診データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の生活記録データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の定期イベントデータベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の指導力情報データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態のカード別指導効果データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の定型文言データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の指導記録データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の生活パターン-パラメータデータベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の問診改善度-得点対応データベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の成否予測式パラメータデータベースの構成を示す説明図である。 本発明の第１の実施の形態の生活スタイル別クラスタ生成手段を表すフローチャートである。 本発明の実施の形態のクラスタ別カード実施タイミング抽出手段を表すフローチャートである。 本発明の実施の形態のクラスタ別カード重要度計算手段を表すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の経過情報判断手段を表すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の参加者クラスタ分類手段を表すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の経過情報利用推奨カード提示手段を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の成否予測式生成手段を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の介入イベント作成手段を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の介入判定手段を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の指導者画面表示手段を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の指導効果評価手段を表すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態の指導力評価手段を表すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態の減量プログラム登録手段を表すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態のアンケート利用推奨カード提示手段を表すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の生活パターン分類生成画面例である。 本発明の第２の実施の形態の指導者画面（参加者一覧）例である。 本発明の第２の実施の形態の指導者画面（参加者減量サマリー）例である。 本発明の第２の実施の形態の行動評価表画面例である。 本発明の第１の実施の形態の実施のイベントパターン設定処理を表すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態の実施タイミングデータベースの構成を示す説明図である。

以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。

＜第１実施形態＞
本実施の形態は、指導者（保健師や医師）などにより介入指導を必要として減量を指示された人が、指導者とともに減量期間と目標体重（例えば、現体重の５％減）を設定し、目標体重に向けて改善すべき生活習慣を生活改善項目として設定し、設定した内容を減量期間内に実施して目標体重を目指すというダイエット方法において、減量の記録や生活改善項目の実施の記録や生活記録を日々入力する保健指導支援システムのうち、特に、個人（減量の参加者）の減量経過や、飲み会等の減量開始時に予定されていなかった生活イベントの状況に応じて生活改善項目の変更を推奨し、推奨の生活改善項目を提示する保健指導支援システムシステムに関する。

ここで、生活改善項目とは、前記背景技術で述べたように食事や運動に関して所定のカロリー（例えば、１００Kcal）を消費できる内容を記載した項目で、多数の種類の生活改善項目が予め収集されている。以後、生活改善項目のことをカードと呼ぶ。また、以下ではカードのタイトルを減量メニューとする。

図１は、本発明の第１の実施の形態の保健指導支援システムの構成の一例を示すブロック図である。

本発明の実施の形態の保健指導支援システムは、管理者端末装置１００、指導者端末装置２００、参加者端末装置３００及びサーバ４００を備える。ここで、指導者端末装置２００とは別に指導者の統括者用の端末装置を用意することができる。管理者端末装置１００、指導者端末装置２００、参加者端末装置３００及びサーバ４００は、ネットワーク５００を介して接続されている。

管理者端末装置１００、指導者端末装置２００及び参加者端末装置３００は、各々、プロセッサ、メモリ、通信インターフェース、ストレージ及びユーザインターフェースを備える計算機である。なお、これらの端末装置は、アプリケーションプログラム（例えば、ウェブブラウザ）が動作するＰＤＡや携帯電話機等の携帯端末装置であってもよい。

サーバ４００は、プロセッサ、メモリ、記憶装置及び通信インターフェースを備える計算機である。サーバ４００には、前処理手段として、生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１、クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２、クラスタ別カード重要度抽出手段Ｍ３、経過情報処理手段として、経過情報判断手段Ｍ４、参加者クラスタ分類手段Ｍ５、経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６、指導者画面処理手段として、成否予測式生成手段Ｍ７、介入イベント作成手段Ｍ８．介入判定手段Ｍ９、指導者画面表示手段Ｍ１０、指導効果処理手段として、指導効果評価手段Ｍ１１、指導力評価手段としてＭ１２、初回面談処理手段として、減量プログラム登録手段Ｍ１３、アンケート利用推奨カード提示手段Ｍ１４を備える。これらの各機能は、メモリに格納されたプログラムによって提供される。また、プログラムは記憶媒体としての記憶装置に格納される。

サーバ４００の記憶装置には、指導者管理データベースＤ１、参加者管理データベースＤ２、減量記録データベースＤ３、問診結果データベースＤ４、個人別プログラムデータベースＤ５、食事カロリーデータベースＤ６、運動カロリーデータベースＤ７、健診問診データベースＤ８、個人別減量目標データベースＤ９、問診情報データベースＤ１０、生活パターン別参加者分類データベースＤ１１、生活パターン別改善項目データベースＤ１２、生活パターン-問診データベースＤ１３、生活記録データベースＤ１４、定期イベントデータベースＤ１５、指導力情報データベースＤ１６、カード別指導効果データベースＤ１７、定型文言データベースＤ１８、指導記録データベースＤ１９、生活パターン−パラメータ情報データベースＤ２０、問診項目−得点データベースＤ２１、成否予測式パラメータデータベースＤ２２、実施タイミングデータベースＤ２３が格納される。

次に、システム全体の流れについて図２のフローチャートを用いて説明する。

減量の参加者（もしくは指導者）は、参加者端末３００（もしくは指導者端末２００）を用いて参加者の登録処理Ｆ１を行う。参加者の登録処理Ｆ１では、氏名、年齢、性別、登録時の体重、身長などをサーバ４００に登録する。ここで登録された体重を初期体重として目標体重が所定の比率（例えば、９５％）等で設定される。登録された情報は参加者管理データベースＤ２に登録される。

次に、参加者は生活に関する問診処理Ｆ２を行う。問診は問診情報データベースＤ１０に登録された情報を元にサーバ４００で生成され、参加者の回答結果が問診結果データベースＤ４に格納される。この問診には、理想の食生活や運動内容と現状を比較する質問が含まれ、理想と現実に相違がある場合には、サーバ４００は、その食生活や運動を改善する必要があると判断する。また改善する必要がある項目については、改善意欲度に関する質問がなされる。これらの問診は、参加者の生活と理想の生活を把握するためになされ、同時に後述するカードの選択において保健指導支援システムが利用する情報となる。

次に、参加者は減量プログラムの設定処理Ｆ３を行う。減量プログラムの設定処理Ｆ３では、参加者が登録時に登録した初期体重を元に目標体重を設定し、減量期間の設定、カードの設定を行う。カードは、所定の熱量（例えば、１００Kcal）に相当する食事や運動に関する減量項目を生活改善項目として予め設定したもので、食事に関するカードは食事カロリーデータベースＤ６に予め登録され、運動に関するカードは運動カロリーデータベースＤ７に予め登録されたものである。食事または運動に関するカードは、予め多数のカードが食事カロリーデータベースＤ６と運動カロリーデータベースＤ７に予め登録されている。各カードは、前述したように食生活や運動に関する項目について所定のカロリー（例えば、１００Ｋｃａｌ）を消費できるだけの量（例えば、ビールであれば２３８ｍｌ）が予め設定されており、食事に関する項目であれば減量期間中の１日の生活の中で所定カロリーの量だけ摂取量を減らすことを意味する。カードが運動に関する項目であれば当該項目の運動を毎日実行する。カードの設定時、参加者は、目標体重に減量期間内に達するために１日で減らす必要があるカロリーの分だけ、当該参加者が改善できると考えられる複数の項目を多数あるカードの中から選ぶ。また、参加者は、問診Ｆ２を行うことによって改善する必要があると判断された食生活や運動に関連するカードを選択する。減量プログラムの設定処理Ｆ３で設定したカードは、サーバ４００によって個人別減量プログラムデータベースＤ５へ登録され、目標体重や減量期間は個人別減量目標データベースＤ９へ登録される。なお、目標体重は、減量開始日から経過日数ごとに目標体重を予め設定しておくことができる。すなわち、減量開始時の体重と最終的な目標体重の差分を減量期間で除した値などから、経過日数ごとの目標体重を求めておくことができる。

減量プログラムの設定処理Ｆ３で設定された減量プログラムを元に、参加者毎に減量が開始される。減量開始後、参加者は減量期間の終了まで体重とカードの実施状況と飲み会や間食、深夜の食事などの減量に影響を与える生活イベントの有無を参加者端末装置３００からサーバ４００へ入力する入力処理Ｆ４を実行する。体重やカードの実施有無に関する減量記録は、参加者毎に減量記録データベースＤ３に登録される。参加者毎の飲み会等の減量に影響を与える生活イベントの有無については生活記録データベースＤ１４に登録される。なお、生活イベントは、参加者が参加者端末装置３００からサーバ４００に格納した生活行動であり、本実施形態では生活行動の種類に応じた生活記録ＩＤ１４０３を予め設定し、参加者端末装置３００から入力された生活記録ＩＤ１４０３を生活イベントとして生活記録データベースＤ１４に格納する。また、減量に影響を与える生活イベントは、参加者が減量開始時に予定していなかった生活項目（生活行動の種類）や、予定が定まっていなかった生活項目を示す。また、減量に影響を与える生活イベントは、記録された生活イベントのうち、予め設定された生活項目のみを抽出しても良い。

参加者がサーバ４００の減量記録データベースＤ３や生活記録データベースＤ１４へ日々入力したデータは、指導者の定期的な指導に利用される。定期的な指導が行われる前には、サーバ４００は参加者が入力した前記データを元に参加者の状態を判断し、様々な指導イベントを発行し、指導者が実施する指導を支援するイベントチェック処理Ｆ５を行う。イベントチェックＦ５は基本的に毎日（たとえば早朝等の所定周期）行われ、その時点で条件に合致する参加者に対する指導イベントを発行し、指導記録データベースＤ１９へ指導イベントを登録する。ここでサーバ４００が発行する指導イベントとは、指導者が定期的な指導を行う指導の内容やメールや電話などの指導手段や方針についての指導指針である。例えば、指導者の担当となっている参加者が、定期指導を行う時点で減量がうまく行っていない場合には、サーバ４００は、指導者に対する指導イベントとして、「減量がうまく行っていないため激励するメールを行う」というような指導指針を表すイベントを発行し、指導記録データベースＤ１９へ登録する。同時に指導時に利用可能なメール等の文章も指導記録データベースＤ１９へ登録する。

サーバ４００で指導イベントを発行する判断基準や指導イベントの内容については定期イベントデータベースＤ１５に登録された情報を使用する。また、メール等の文章を作成する指導イベントの場合には、サーバ４００は定型文言データベースＤ１８を参照してメールを作成しておく。

指導者は減量指導を行うために指導者端末装置２００からサーバ４００が提供する指導者画面にアクセスする。その際には、サーバ４００が指導記録データベースＤ１９に登録された参加者の指導イベントや減量記録に関する情報が指導者毎に指導者画面に表示される（チェック結果表示処理Ｆ６）。チェック結果表示処理Ｆ６により指導者端末装置２００で指導者画面が表示され、指導者は当該指導者画面に表示されたイベントを元に指導Ｆ７を行う。

指導実施Ｆ７で行った指導結果は、サーバ４００によって指導記録データベースＤ１９に登録Ｆ８され、指導者端末装置２００から随時参照可能となっている。サーバ４００が発行した指導イベントにより指導者は日々行う業務や業務内容を即時に把握でき、多数の参加者に対する指導を容易に実施することができる。

本発明の第１実施形態の一例としては、保健指導支援システムを用いてダイエットを終了した参加者の減量の記録から、後述するように飲み会や間食、深夜の食事などの生活イベントを含む生活記録とカードの実施の関係を抽出（図１では前処理手段と呼ぶ）し、新しい参加者（指導対象の参加者）の減量の経過により過去の参加者の情報（減量記録、生活パターン、カード実施状況）を参考にしてカードを提示する（図１では経過情報処理手段と呼ぶ）という形態が考えられる。本実施の形態で使用するデータベースの一例を図３から図２４までを用いて説明し、具体的な流れについてはフローチャートを用いて説明する。

図３は、本実施の形態の指導者管理データベースＤ１の構成の一例を示す説明図である。

指導者管理データベースＤ１は、本実施形態の保健指導支援システムによる指導者の情報が管理者端末装置１００または指導者端末装置２００から登録され、サーバ４００で管理される。

指導者管理データベースＤ１は、指導者の識別子Ｄ１０１と、氏名Ｄ１０２と、メールアドレスＤ１０３と、指導者の区分Ｄ１０４及び指導グループＤ１０５を含む。

識別子Ｄ１０１には、指導者を識別するための一意の識別子が登録される。指導者の識別子Ｄ１０１は、本実施の形態の保健指導支援システムにおいて、この指導者のデータを識別するために使用される。

指導者の区分Ｄ１０４は、指導者の身分を識別するために使用される。例えば、区分Ｄ１０４が”１”と設定された場合には、指導者の統括者を意味し、”２”は指導者を意味するように設定できる。

指導グループＤ１０５は、指導者のグループを識別するために使用される。指導者の評価を行う場合などに、指導者区分Ｄ１０４が指導統括者となっている人が、同じ指導グループＤ１０５に属する人の評価を行う。

図４は、本実施の形態の参加者管理データベースＤ２の構成の一例を示す説明図である。

参加者管理データベースＤ２は、本実施の形態の保健指導支援システムによる保健指導に参加する者の情報が登録されるデータベースである。参加者管理データベースＤ２は、新規減量参加者の情報や、過去に減量に参加した参加者の情報が指導者端末装置２００等から登録され、サーバ４００で管理される。

参加者管理データベースＤ２は、参加者の識別子Ｄ２０１と、氏名Ｄ２０２と、性別Ｄ２０３と、生年月日Ｄ２０４と、メールアドレスＤ２０５と、指導者の識別子Ｄ２０６と、パスワードＤ２０７と、身長Ｄ２０８及び体重Ｄ２０９を含む。

識別子Ｄ２０１には、参加者を識別するための一意の識別子が登録される。参加者の識別子Ｄ２０１は、本実施の形態の保健指導支援システムにおいて、この参加者のデータを識別するために使用される。また、参加者の識別子Ｄ２０１は、パスワードＤ２０５と共に、この参加者が参加者端末装置３００から、本実施の形態の保健指導支援システムを実行するサーバ４００にアクセスするときに用いられる。

氏名Ｄ２０２には参加者の氏名が、性別Ｄ２０３には参加者の性別が、生年月日Ｄ２０４には参加者の生年月日が、メールアドレスＤ２０５には参加者のメールアドレスが登録される。

指導者の識別子Ｄ２０６には、この参加者を担当する指導者を識別するための一意な識別子が登録される。パスワードＤ２０７には、参加者が本実施の形態の保健指導支援システムを実行するサーバ４００にアクセスするときに照合されるパスワードが登録される。身長Ｄ２０８及び体重Ｄ２０９には、参加者の指導開始時の身長及び体重が登録される。

図５は、本実施の形態の減量記録データベースＤ３の構成の一例を示す説明図である。

減量記録データベースＤ３は、参加者に選択された減量メニューの実施状況が登録されるデータベースで、サーバ４００により管理され、参加者端末装置３００または指導者端末装置２００から入力される。減量記録データベースＤ３は、参加者の識別子Ｄ３０１、日付Ｄ３０２、体重Ｄ３０３、連番１の実施状況Ｄ３０４、連番２の実施状況Ｄ３０５、連番３の実施状況Ｄ３０６及び連番４の実施状況Ｄ３０７が含まれる。

参加者の識別子Ｄ３０１には、この減量メニューを実施すべき参加者の識別子が登録され、図４に示した参加者管理データベースＤ２の識別子Ｄ２０１と共通の識別子が使用される。日付Ｄ３０２には、この減量メニューを実施した又は実施しなかった年月日が登録される。体重Ｄ３０３には、日付Ｄ３０２によって示される日の参加者の体重が登録される。

連番１の実施状況Ｄ３０４、連番２の実施状況Ｄ３０５、連番３の実施状況Ｄ３０６及び連番４の実施状況Ｄ３０７には、各連続番号で示される減量メニューの実施状況が登録される。減量記録データベースＤ３で用いられる連続番号（連番１〜連番Ｎ）は、個人別プログラムデータベースＤ５の連番Ｄ５０３に登録された連続番号と共通する番号が使用される。

減量メニューの実施状況には、上記連続番号で示される減量メニューの実施状況が登録される。例えば、この連続番号で示される減量メニューが実施されていれば”１”が、減量メニューが実施されていなければ”２”が、各減量メニューの実施状況に登録される。

図１２は、本実施の形態の問診情報データベースＤ１０の構成の一例を示す説明図である。

問診情報データベースＤ１０は、本実施の形態の保健指導支援システムによる保健指導の開始時に、参加者に問い合わせられる問診内容を予め登録したデータベースで、サーバ４００により管理される。問診の項目には、理想の食生活や運動内容と現状を比較する質問が含まれ、理想と相違がある場合には、その食生活や運動を改善する必要があると判断する。また改善する必要がある項目については、改善意欲度に関する質問がなされる。また、生活スタイルに関する問診が含まれ、これらの問診の結果を元に生活パターンを決定する。なお、上記問診は指導者がサーバ４００の問診情報データベースＤ１０を参照しながら実施することができる。また、上記食生活や運動を改善する必要性の判定は、指導者や参加者が実行することができる。あるいは、問診の結果をサーバ４００が参照して予め設定した条件によって、サーバ４００が判定しても良い。

問診情報データベースＤ１０は、問診の識別子Ｄ１００１、問診カテゴリＤ１００２、食事カテゴリＤ１００３、運動メニューカテゴリＤ１００４、問診内容Ｄ１００５及び改善内容Ｄ１００６を含む。

問診の識別子Ｄ１００１は、問診内容を識別するための一意の識別子である。問診カテゴリＤ１００２は、問診の対象を示し、例えば、”１”であれば食品摂取量を示し、”２”であれば運動量を示し、”３”であれば食行動を示し、”４”であれば運動行動、”５”であれば生活行動を示す。参加者に対する生活行動の問診は、生活パターンに関する項目となっている。図３の例では、飲酒機会が多いか否かを問う問診や、間食機会が多いかを問う問診となっている。この項目を用いて、参加者の生活パターンを特定する。

食事メニューカテゴリＤ１００３及び運動メニューカテゴリＤ１００４は、問診カテゴリＤ１００２の内容を分類するためのコードである。例えば、主食に関する問診であれば”１”が、果物に関する問診であれば”２”が、間食に関する問診であれば”３”が、食事に関係しない問診であれば”９”が食事メニューカテゴリＤ１００３に登録される。この食事メニューカテゴリＤ１００３には、図８の食事カロリーデータベースＤ６の食事メニューカテゴリＤ６０２と共通の識別子が使用される。

また、運動メニューカテゴリＤ１００４には、歩くこと、または走ることに関する問診であれば”１”が、スポーツに関する問診であれば”２”が、運動に関係しない問診であれば”９”が登録される。この運動メニューカテゴリＤ１００４には、図９の運動カロリーデータベースＤ７の運動カテゴリＤ７０２と共通の識別子が使用される。

問診内容Ｄ１００５には、参加者の食事や運動量または行動に関する情報が格納される。改善内容Ｄ１００６には、参加者の生活パターンの改善項目に関する情報が格納される。

なお、問診と生活パターンの関連を示すデータは生活パターン−問診データベースＤ１３に含まれ、問診の結果は問診結果データベースＤ４に含まれる。

図６は、本実施の形態の問診結果データベースＤ４の構成の一例を示す説明図である。

問診結果データベースＤ４は、問診内容に対する参加者の回答が指導者端末装置２００から登録されるデータベースで、サーバ４００により管理される。生活に関する問診の結果も問診結果データベースＤ４に含まれる。

問診結果データベースＤ４は、参加者の識別子Ｄ４０１、問診の識別子Ｄ４０２、問診の回答Ｄ４０３、改善実施アンケートＤ４０４及び改善実施目標Ｄ４０５を含む。

参加者の識別子Ｄ４０１には、問診に回答した参加者の識別子が登録され、図４の参加者管理データベースＤ２の識別子Ｄ２０１と共通の識別子が使用される。問診の識別子Ｄ４０２には、参加者が回答した問診の識別子が登録され、図１２の問診情報データベースＤ１０の問診の識別子Ｄ１００１と共通の識別子が使用される。

問診の回答Ｄ４０３は、問診に対する回答内容が登録される。例えば、回答内容が”はい”であれば”１”が、回答内容が”いいえ”であれば”２”が、問診の回答Ｄ４０３に登録される。

改善実施アンケートＤ４０４は、問診ＩＤの内容をカードとしてどの程度実施可能であるかの度合いを格納し、例えば、”０”であればアンケートが未実施であることを示し、”１”であればカードにはしたくないとの回答を示し、”２”であればカードとして実施できない場合を示し、”５”であれば実施可能であることを示す。

改善実施目標Ｄ４０５は、この問診内容を減量の目標にするか否かを示すフラグが登録される。このフラグとしては、例えば、回答内容が”目標にする”であれば”１”が、回答内容が”目標にしない”であれば”２”が、改善実施目標Ｄ４０５に登録される。

図７は、本実施の形態の個人別プログラムデータベースＤ５の構成の一例を示す説明図である。

個人別プログラムデータベースＤ５は、本実施の形態の保健指導支援システムによる保健指導において参加者が設定したカード（減量メニュー）が登録されるデータベースで、サーバ４００により管理され、指導者端末装置２００から入力される。個人別プログラムデータベースＤ５は、参加者の識別子Ｄ５０１、プログラムの登録日Ｄ５０２、連番Ｄ５０３、カードの食事メニューの識別子Ｄ５０４及びカードの運動メニューの識別子Ｄ５０５、改善項目の増減量Ｄ５０６を含む。

参加者の識別子Ｄ５０１には、減量の行動目標としての改善項目（減量メニュー）を設定した参加者の識別子が登録され、図４の参加者管理データベースＤ２の識別子Ｄ２０１と共通の識別子が使用される。プログラムの登録日Ｄ５０２には、この改善項目が登録された年月日が登録される。

連番Ｄ５０３には、参加者が選択した減量メニューの参加者毎の連続番号が格納される。参加者が選択した減量メニューは、連番Ｄ５０３によって管理される。例えば、同じ減量メニューが同一参加者によって複数選択された場合は、同じ減量メニューが選択された数の番号が割り当てられる。

改善項目の食事メニューの識別子Ｄ５０４には、参加者によって選択された食事の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、図８の食事カロリーデータベースＤ６の識別子Ｄ６０１と共通の識別子が使用される。

改善項目の運動メニューの識別子Ｄ５０５には、参加者によって選択された運動の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、図９の運動カロリーデータベースＤ７の識別子Ｄ７０１と共通の識別子が使用される。改善項目の改善量Ｄ５０６は、参加者が同じ改善項目を複数枚選択することも可能であるため、同じ改善項目が何枚選択されたかを示す値が設定される。例えば、ジョギングを1日に３００ｋcal分実行する可能性がある場合には、ジョギングという改善項目を３枚分選択しておく。改善量Ｄ５０６は３と設定される。

図８は、本実施の形態の食事カロリーデータベースＤ６の構成の一例を示す説明図である。食事カロリーデータベースＤ６は、参加者に減量メニューとして提示される食事メニューが予め登録されたデータベースで、サーバ４００により管理される。前述したように、食事カロリーデータベースＤ６に格納されている食事メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に食事の種類及び食事量（食事を減らす量）が設定されている。

食事カロリーデータベースＤ６には、食事メニューの識別子Ｄ６０１、食事メニューカテゴリＤ６０２、食事メニュー名Ｄ６０３、食事メニュー単位Ｄ６０４、食事メニュー単位カロリーＤ６０５が格納される。

食事メニューの識別子Ｄ６０１には、量を減らすべき食事を一意に識別するための識別子が登録される。食事メニューカテゴリＤ６０２には、量を減らすべき食事の種類が登録される。例えば、食事の種類が主食であれば”１”が、食事の種類が果物であれば”２”が、食事の種類が間食であれば”３”が、食事に関係しない場合には”９”が、カテゴリＤ９０２に登録される。食事メニュー名Ｄ６０３には、この食事メニューで減らすべき食事及び量が登録される。食事メニュー単位Ｄ６０４には、食事メニュー名Ｄ６０３の内容について、摂取する単位を格納する。例えば、摂取する食事の重量”ｇ”や個数が格納される。食事メニュー単位カロリーＤ６０５には、食事メニュー名Ｄ６０３に設定された食事の熱量が格納される。本実施形態では、食事メニュー単位カロリーＤ６０５に１００ｋｃａｌが設定される。

図９は、本実施の形態の運動カロリーデータベースＤ７の構成の一例を示す説明図である。運動カロリーデータベースＤ７は、参加者に減量メニューとして提示される運動メニューが予め登録されたデータベースで、サーバ４００により管理される。前述したように、運動カロリーデータベースＤ７に格納されている運動メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に運動量が設定されている。

運動カロリーデータベースＤ７は、運動メニューの識別子Ｄ７０１、運動メニューカテゴリＤ７０２、運動メニュー名Ｄ７０３、運動メニュー単位Ｄ７０４を含む。運動メニューの識別子Ｄ７０１には、参加者が行うべき運動を一意に識別するための識別子が登録される。運動メニューカテゴリＤ７０２には、参加者が行うべき運動の種類が登録される。例えば、運動が歩く又は走るであれば”１”が、運動がスポーツであれば”２”が、運動に関係しない場合には”９”が、カテゴリＤ７０２に登録される。

運動メニュー名Ｄ７０３には、この運動メニューで行うべき運動の種類が登録される。運動メニュー単位Ｄ７０４には、運動を継続する単位（時間あるいは距離など）が格納される。

図１０は、本実施の形態の健診問診データベースＤ８の構成の一例を示す説明図である。

健診問診データベースＤ８の情報は、参加者の生活パターンの分類を行うために使用される。健診問診データベースＤ８は、健診等の際に実施された問診結果情報を格納したデータベースで、サーバ４００により管理される。健診問診データベースＤ８は、参加者の識別子Ｄ８０１、問診登録日Ｄ８０２、職位Ｄ８０３、職種Ｄ８０４、出張Ｄ８０５、残業Ｄ８０６、婚姻状況Ｄ８０７、夜食Ｄ８０８、通勤手段Ｄ８０９、間食Ｄ８１０、飲酒Ｄ８１１が含まれる。

参加者の識別子Ｄ８０１は、図４の参加者管理データベースＤ２の識別子Ｄ２０１と共通の識別子が使用される。問診登録日Ｄ８０２には、この健診問診の結果が登録された年月日が登録される。職位Ｄ８０３には、参加者の職位に関する情報が登録される。例えば、部長であれば、“１”、課長であれば、“２”を登録する。職種Ｄ８０４には、参加者の職種に関する情報が登録される。例えば、研究系であれば、“１”、開発系であれば“２”が登録される。出張Ｄ８０５には、参加者の出張状況（出張の頻度）が登録される。例えば、出張がほとんどなしであれば、“1”、月４日以下であれば、“２”が登録される。残業Ｄ８０６には、参加者の残業の状況が登録される。例えば、残業が１０ｈ未満であれば“1”、残業が１０ｈ以上４０ｈ未満であれば“２”が登録される。婚姻状況Ｄ８０７は、参加者の婚姻の状況が登録される。例えば、既婚であれば“１”、未婚であれば“２”が登録される。夜食Ｄ８０８は、参加者の夜食の状況が登録される。例えば、夜食をとらないであれば“１”、時々夜食をとるであれば“２”が登録される。通勤手段Ｄ８０９は、参加者の通勤手段に関する状況が登録される。例えば、徒歩通勤であれば“１”が、自転車通勤であれば“２”が登録される。間食Ｄ８１０には、参加者の間食に関する情報が登録される。例えば、間食をよく取る場合には“１”が、時々とる場合には”２“が登録される。飲酒Ｄ８１１には、参加者の飲酒に関する情報が登録される。例えば、毎日飲酒をする場合には、”１“が、週２〜３日飲酒をする場合には、”２“が登録される。

図１１は、本実施の形態の個人別減量目標データベースＤ９の構成の一例を示す説明図である。

個人別減量目標データベースＤ９は、本実施の形態の保健指導支援システムによる保健指導において参加者が設定した減量目標が登録されるデータベースで、サーバ４００により管理され、指導者端末装置２００から入力される。個人別減量目標データベースＤ９は、参加者の識別子Ｄ９０１、減量目標の登録日Ｄ９０２、開始日Ｄ９０３、目標体重Ｄ９０４、減量期間Ｄ９０５、成否フラグＤ９０６を含む。

参加者の識別子Ｄ９０１には、この減量目標を設定した参加者の識別子が登録され、図４の参加者管理データベースＤ２の識別子Ｄ２０１と共通の識別子が使用される。減量目標の登録日Ｄ２０２には、この減量目標が登録された年月日が登録される。

開始日Ｄ９０３には、この減量目標の開始年月日が登録される。目標体重Ｄ９０４には、参加者によって設定された目標体重が登録される。減量期間Ｄ９０５には、設定された目標体重に到達するまでの期間の目標が登録される。

目標体重Ｄ９０４や減量期間Ｄ９０５は、一日に減らすべきカロリーの計算に用いられる。

成否フラグＤ９０６は、減量終了後の参加者に付与されるフラグで、減量期間の最終体重が目標体重を下回った場合には減量の成功を示す”１”、最終体重が目標体重を上回った場合には“０”を付与する。

図１３は、本実施の形態の生活パターン別参加者分類データベースＤ１１の構成の一例を示す説明図である。生活パターン別参加者分類データベースＤ１１は、過去の参加者を生活パターン別に分類しておき、分類結果を分類情報として予め格納したデータベースで、サーバ４００により管理される。

生活パターン別参加者分類データベースＤ１１には、参加者の識別子Ｄ１１０１、生活パターンの識別子Ｄ１１０２、減量状況Ｄ１１０３が登録される。

参加者の識別子Ｄ１１０１は、過去の参加者の識別子が格納される。生活パターンの識別子Ｄ１１０２は、生活パターンに関する分類情報が格納される。分類情報は、図１５の生活パターン−問診データベースＤ１３の生活パターンの識別子Ｄ１３０２と共通の識別子が使用される。減量状況Ｄ１１０３は、過去の参加者が減量に成功したか、失敗したかの情報が登録される。例えば、減量に成功した場合には“１”、失敗した場合には“０”が登録される。

図１４は、本実施の形態の生活パターン別改善項目データベースＤ１２の構成の一例を示す説明図である。生活パターン別改善項目データベースＤ１２は、図１３の生活パターン別に推奨する改善項目を予め格納したデータベースで、サーバ４００により管理される。生活パターン別改善項目データベースＤ１２には、生活パターンの識別子Ｄ１２０１、改善項目カテゴリＤ１２０２、改善項目の識別子Ｄ１２０３、食事/運動Ｄ１２０４、実施率Ｄ１２０５、実施タイミングＤ１２０６が登録される。

生活パターンの識別子Ｄ１２０１は生活パターンに関する分類情報が格納される。この分類情報には図１５の生活パターン−問診データベースＤ１３の生活パターンの識別子Ｄ１３０２と共通の識別子が使用される。

改善項目カテゴリＤ１２０２には、改善項目の識別子Ｄ１２０３で示す改善項目の食事の種類や運動の種類が登録される。例えば、食事の種類が主食であれば”１”が、食事の種類が果物であれば”２”が、食事の種類が間食であれば”３”が登録される。

改善項目の識別子Ｄ１２０３は、生活パターンに合う改善項目の識別子が格納される。食事／運動Ｄ１２０４は、改善項目の識別子Ｄ１２０３に登録された改善項目が食事に関する改善項目であるか、運動に関する改善項目であるかを示す。例えば、食事に関する改善項目であれば”１”、運動に関する改善項目であれば“２”が登録される。

実施率Ｄ１２０５は生活パターンに属する過去の参加者のカードの実施率を格納する。

実施タイミングＤ１２０６は、生活パターンに属する参加者の該当カードの好ましい実施タイミングを表す。例えば、１は”生活イベントがない日に比べ、飲み会や出張がある日にカードをよく実施している”を表し、２は”生活イベントがない日に比べ、飲み会がある日にカードをよく実施している”し、３は”生活イベントに関わらずカードを実施している”を表す。生活イベントと関連してカードの実施タイミングの情報が表現されている。実施タイミングデータベースＤ２３の実施タイミングの識別子Ｄ２３０１と同一の値が格納されており、実施タイミング情報は、実施タイミングデータベースＤ２３の実施タイミングＤ２３０７に格納されている。

図１５は、本実施の形態の生活パターン−問診データベースＤ１３の構成の一例を示す説明図である。生活パターン−問診データベースＤ１３は、問診と関連深い生活パターンの情報が予め登録されたデータベースで、サーバ４００により管理される。生活パターン−問診データベースＤ１３は、問診の識別子Ｄ１３０１、生活パターンの識別子Ｄ１３０２、生活パターン名が格納される。

問診の識別子Ｄ１３０１は、生活パターンに関連ある問診の識別子が登録され、図１２の問診情報データベースＤ１０の問診の識別子Ｄ１００１と共通の識別子が使用される。

生活パターンの識別子Ｄ１３０２は、問診と関連ある生活パターンの識別子が登録され、図１３の生活パターン別参加者分類データベースＤ１１の生活パターンの識別子Ｄ１１０２と共通の識別子が使用される。生活パターン名Ｄ１３０３は、生活パターンに関する名称が登録される。

図１５の例では、問診と関連深い生活パターンは１対１としているが、１つの問診に対して多数の生活パターンが対応してもよいし、１つの生活パターンに対して、複数の問診があってもよい。

図１６は、本実施の形態の生活記録データベースＤ１４の構成の一例を示す説明図である。

生活記録データベースＤ１４の情報は、参加者の減量期間の生活の記録を格納したデータベースで、参加者端末装置３００または指導者端末装置２００からサーバ４００へ入力された情報である。

生活記録データベースＤ１４は、参加者の識別子Ｄ１４０１、登録日Ｄ１４０２、生活記録Ｄ１４０３が含まれる。

参加者の識別子Ｄ１４０１には、参加者管理データベースＤ２の識別子Ｄ２０１と共通の識別子が使用される。登録日Ｄ１４０２には、生活記録を登録した日が登録される。生活記録Ｄ１４０３には、生活イベントに関する情報が含まれる。例えば、飲み会の生活イベントを登録する場合には、“１”が、間食をしたという生活イベントを登録する場合には、“２”が、出張があったという生活イベントを登録する場合には、“３”を登録する。これらの情報は、参加者の生活パターンの分類を行うために使用される。

図１７は、本実施の形態の定期イベントデータベースＤ１５の構成の一例を示す説明図である。定期イベントデータベースＤ１５は、サーバ４００から指導者や参加者に定期的に発行される指導イベントの内容や、指導イベントの発行条件を予め格納したデータベースで、サーバ４００によって管理される。

定期イベントデータベースＤ１５には、指導イベントの識別子Ｄ１５０１、イベントタイミングＤ１５０２、介入判定フラグＤ１５０３、条件Ｄ１５０４、イベント内容Ｄ１５０５、参加者メール文言の識別子Ｄ１５０６、指導者文言の識別子Ｄ１５０７が含まれる。

識別子Ｄ１５０１には、定期的に行う指導イベントを特定する識別子が格納される。

イベントタイミングＤ１５０２は、この指導イベントが発行される条件の一つで参加者の減量経過日数や時期等が登録される。

介入判定フラグＤ１５０３は、定期的な指導イベントを発行する条件の一つを格納する。介入判定フラグＤ１５０３は、例えば、”０”の場合には、減量が順調に進んでいることを示し、”１”の場合には、減量が失敗する恐れがあることを示し、”２”の場合にはカードの変更を行ったが、カードがまだ参加者に適していないことを示す。

条件Ｄ１５０４は、この指導イベントが発行される条件の一つで、減量の目標達成状況やカードの実施状況などの条件が登録される。イベント内容Ｄ１５０５は、指導イベントの内容を登録する。参加者メール文言Ｄ１５０４は、参加者へのメール送信イベントが発行される場合に参照される文言の識別子となっている。図２０の定型文言データベースＤ１８の定型文言の識別子Ｄ１８０１と共通の識別子が登録される。指導者文言の識別子Ｄ１５０５は、サーバ４００から発行された指導イベントの内容を指導者の画面へ表示するための文言の識別子となっている。定型文言データベースＤ１８の定型文言の識別子Ｄ１８０１と共通の識別子が登録される。

図１８は、本実施の形態の指導力情報データベースＤ１６の構成の一例を示す説明図である。指導力情報データベースＤ１６は、指導者端末装置２００から入力された定期指導時の指導効果を指導者別に指導力として格納したデータベースで、サーバ４００によって管理される。

指導力情報データベースＤ１６は、指導者の識別子Ｄ１６０１、指導力Ｄ１６０２、指導人数Ｄ１６０３を含む。

指導者ＩＤ１６０１は、指導者の識別子が格納され、図３の指導者ＩＤ１０１の共通の値が格納される。指導力Ｄ１６０２は、指導力評価手段において計算された値を格納する手段となっている。指導者人数Ｄ１６０３は、指導者ＩＤ１６０１の指導者が指導している減量参加者の数が格納される。

図１９は、本実施の形態のカード別指導効果データベースＤ１７の構成の一例を示す説明図である。カード別指導効果データベースＤ１７は、定期指導時（定期的な指導イベントの発行時）にカードの変更を推奨した場合に、そのカードの変更の効果をカード別に格納したデータベースで、サーバ４００によって管理される。

カード別指導効果データベースＤ１７は、改善項目の識別子Ｄ１７０１、食事もしくは運動のフラグＤ１７０２、生活パターンの識別子Ｄ１７０３、実施タイミングＤ１７０４、改善度Ｄ１７０５を含む。

改善項目の識別子Ｄ１７０１は、食事メニュデータベースＤ６の食事メニューＤ６０１や運動メニュデータベースＤ７の運動メニューＤ７０１と同一の識別子が格納される。

生活パターンの識別子Ｄ１７０３は、図２２の生活パターン-パラメータデータベースＤ２０の生活パターンの識別子Ｄ２００１と同一の識別子が格納される。

実施タイミングＤ１７０４は、図１４の生活パターン別改善項目データベースＤ１２の実施タイミングＤ１２０６と同一となっている。

改善度Ｄ１７０５は、生活パターンと実施タイミング別のカード実施の改善度合いを示す値であり、後述するようにカードの実施率比とカードの目標達成率から演算された値が格納される。

図２０は、本実施の形態の定型文言データベースＤ１８の構成の一例を示す説明図である。定型文言データベースＤ１８は、サーバ４００から指導者や参加者に発行される指導イベントの文言を予め格納したデータベースで、サーバ４００によって管理される。

定型文言データベースＤ１８は、文言の識別子Ｄ１８０１、タイトルＤ１８０２、本文Ｄ１８０３が含まれる。

文言の識別子Ｄ１８０１は、定期イベントデータベースＤ１５の参加者メール文言Ｄ１５０４や指導者文言の識別子Ｄ１５０５の識別子と同一のものとなっている。タイトルＤ１８０２は、参加者に送られるメールの指導イベントが発行される場合に、メールのタイトルとなる文言が格納される。本文Ｄ１８０３は、タイトルＤ１８０２に対応する文章が予め格納され、指導イベントが発行される場合に当該文章が使用される。

図２１は、本実施の形態の指導記録データベースＤ１９の構成の一例を示す説明図である。指導記録データベースＤ１９は、サーバ４００から指導者や参加者にこれから発行される指導イベントの内容や発行済みの内容を格納したデータベースで、サーバ４００によって管理される。

指導記録データベースＤ１９は、指導記録の識別子Ｄ１９０１、対象参加者の識別子Ｄ１９０２、実施指導者の識別子Ｄ１９０３、実施日時Ｄ１９０４、種別Ｄ１９０５、関連する指導イベントの識別子Ｄ１９０６、イベント発生日時Ｄ１９０７、指導内容Ｄ１９０８、メールタイトルＤ１９０９、メール本文Ｄ１９１０、介入フラグＤ１９１１、状態Ｄ１９１２、チェック結果フラグＤ１９１３を含む。

指導記録の識別子Ｄ１９０１には、指導記録を特定する識別子が格納される。対象参加者の識別子Ｄ１９０２は、この指導記録の対象となる参加者の識別子を格納したもので、図４の参加者管理データベースＤ２の参加者の識別子Ｄ２０１と同一のものとなっている。実施指導者の識別子Ｄ１９０３は、この指導記録の指導内容を実施した指導者の識別子を格納したもので、指導者管理データベースＤ１の指導者の識別子Ｄ１０１と同一のものとなっている。参加者は一人の指導者を担当者としているが、場合によっては他の指導者がメールなどの送付を行う場合もある。実施日時Ｄ１９０４は、発行された指導イベントに基づいて指導が実施された場合に実施した日時が格納される。指導記録データベースには、発行される予定の指導イベントも含まれるが、予定の場合には実施日時はＮＵＬＬが格納される。

種別Ｄ１９０５には、指導イベントを実行する処理の種別を格納する。例えば、メールによる指導を行うという指導イベントでは“１”、電話による指導を行うという指導イベントでは“２”、面談による指導を行うという指導イベントでは“３”を設定する。

関連する指導イベントの識別子Ｄ１９０６では、この指導記録を発行した指導イベントの識別子を格納する。識別子Ｄ１９０６は、定期イベントデータベースＤ１５の指導イベントの識別子Ｄ１５０１と同一のものとなっている。イベント発行日時Ｄ１９０７は、定期イベントデータベースＤ１５の指導イベントを参照してサーバ４００が発行した指導イベントの発行日時を格納する。指導内容Ｄ１９０８は、サーバ４００が発行した指導イベントに応じて指導者が行った指導内容を格納する。メールタイトルＤ１９０９は、メールによる指導を行う場合にメールのタイトルの内容が格納される。サーバ４００が発行した指導イベントであれば、定型文言データベースＤ１８のメールタイトルＤ１８０２と同一の内容となる。メール本文Ｄ１９１０は、メールによる指導を行う場合に、メールの本文が格納される。サーバ４００が発行した指導イベントであれば、定型文言データベースＤ１８のメール本文Ｄ１８０３と同一の内容となる。介入フラグＤ１９１１は、システムによる介入判定の結果得られた値を登録する。定期イベントデータベースＤ１５を利用した指導イベントの発行時に、サーバ４００が介入判定条件を設定する。この介入フラグＤ１９１１は、指導者画面時に表示されるべき内容を変更するために用いられる。例えば、介入フラグＤ１９１１が“０”となっている場合には、指導者画面はデフォルトの画面が表示されるが、“１”となっている場合には、参加者への１００kcalカードの推奨情報を付加した指導者画面が表示され、“２”となっている場合には、電話や直接面談を行うことを推奨するような画面が表示される。状態Ｄ１９１２には、システムによって発行された指導イベントの実行状態を登録する。例えば、状態Ｄ１９１２が、“１”の場合にはまだ指導者によって指導イベントが実行されていない状態を示し、“２”の場合には既に実行されていることを示し、“３”は指導イベントが取り消された状態を示す。チェック結果表示フラグＤ１９１３は、システムによって発行された指導イベントが指導者に表示する文言を含む場合に、文言の表示有無を管理する。例えば、チェック結果表示フラグＤ１９１３が“１”となっている場合には、表示することを意味し、“２”となっている場合には表示しないことを意味する。

図２２は、本実施の形態の生活パターン−パラメータデータベースＤ２０の構成の一例を示す説明図である。生活パターン−パラメータデータベースＤ２０は、過去の参加者を生活パターン別クラスタに分類した際のクラスタの中心点の値を予め記憶したデータベースで、サーバ４００によって管理される。クラスタの中心点からそのクラスタの特徴を知ることができる。また新規の参加者を分類する際にはクラスタの中心点と参加者の情報から新規参加者を分類することができる。

生活パターン−パラメータデータベースＤ２０は、生活パターンの識別子Ｄ２００１、クラスタの特徴量である生活記録の識別子Ｄ２００２、識別子のパラメータＤ２００３を含む。

生活パターンの識別子Ｄ２００１は、図１３に示した生活パターン別参加者分類データベースＤ１１の生活パターンの識別子Ｄ１１０２と同一の識別子が格納される。

生活記録の識別子Ｄ２００２は、例えば、”１”は飲み会、”２”は間食、”３”は出張といったように生活に起こる生活イベントを表す。生活記録の識別子Ｄ２００２は図１６の生活記録データベースＤ１４の生活記録の識別子Ｄ１４０３と同一となっている。

識別子のパラメータＤ２００３は、例えばクラスタに属する参加者の生活イベントの回数の平均値が格納されている。パラメータＤ２００３は、クラスタ毎に生活イベントの特徴量を表す。

図２３は、本実施の形態の問診改善度・得点対応データベースＤ２１の構成の一例を示す説明図である。問診改善度得点対応データベースＤ２１は、問診の改善度と改善度に対応した得点を格納したデータベースである。

問診改善度・得点対応データベースＤ２１は、改善実施アンケートＤ２１０１と得点Ｄ２１０２を含む。

改善実施アンケートＤ２１０１は、図６の問診結果データベースＤ４の改善実施アンケートＤ４０４と同一の値が格納され、参加者が生活改善の問診に対して改善できるか否か改善度を段階評価で答えた評価値と一致している。得点Ｄ２１０２は、改善度に対する得点が格納される。

この問診改善度・得点対応データベースＤ２１は個人の改善意欲に合わせたカードを提示するために使用される。

図２４は、本実施の形態の成否予測式パラメータデータベースＤ２２の構成の一例を示す説明図である。成否予測式パラメータデータベースＤ２２は、減量中の参加者が最終的に目標体重を達することができるか否かを予測するための予測式のパラメータを予め格納したデータベースで、サーバ４００によって管理される。予測式は例えば、参加者が最終的な目標達成成否を被説明変数とし、定期指導時の目標乖離率やカード目標達成率を説明変数とし作成する。詳しくは成否予測式生成手段Ｍ７で述べる。

成否予測式パラメータデータベースＤ２２は、予測式の識別子Ｄ２２０１、定期指導タイミングＤ２２０２、目標乖離率係数Ｄ２２０３、カード目標達成率係数Ｄ２２０４、定数Ｄ２２０５を含む。

予測式識別子２２０１には、予測式を特定する識別子が格納される。定期指導タイミングＤ２２０２は、参加者に定期指導を行うタイミングを示す値で、参加者の減量経過日数を表す。この減量経過日数は、図１７の定期イベントデータベースＤ１５のタイミングＤ１５０２と同一の値が格納される。

目標乖離率係数Ｄ２２０３は、成否予測式の目標乖離率に対する係数が格納される。カード目標達成率係数Ｄ２２０４は、成否予測式のカード目標達成率の係数が格納される。定数Ｄ２２０５は、成否予測式の定数が格納される。これらのパラメータを使うことで、後述するように定期指導タイミング毎の成否予測式を作ることができる。

図４４は、本実施の形態の実施タイミングデータベースＤ２３の構成の一例を示す説明図である。実施タイミングデータベースＤ２３は、生活イベントと関連してカードを実施するタイミングを格納したデータベースで、サーバ４００によって管理される。

実施タイミングデータベースＤ２３は、実施タイミングの識別子Ｄ２３０１、フラグＤ２３０２、飲み会Ｄ２３０３、間食Ｄ２３０４、深夜の食事Ｄ２３０５、出張Ｄ２３０６、実施タイミングＤ２３０７を含む。

実施タイミングＩＤは、カードの実施タイミングを特定する識別子が格納される。

フラグＤ２３０２は、イベントパタン設定処理のＭ２０８６で取得する情報を指定するためのフラグで、jFlgと同一の値となっている。

飲み会Ｄ２３０３は生活イベントの飲み会が有りを表す場合には１が設定され、無しをあらわす場合には０が設定される。間食Ｄ２３０４、深夜の食事Ｄ２３０５、出張Ｄ２３０６は同様に、各生活項目の有無を示す値が格納される。実施タイミングデータベースＤ２３は図４３の実施タイミング設定処理において使用される。

次に、本実施の形態の図１に示した前処理手段（生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１、クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２、クラスタ別カード重要度抽出手段Ｍ３）と経過情報処理手段（経過情報判断手段Ｍ４、参加者クラスタ分類手段Ｍ５、経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６）を用いた流れについて説明する。

まず、過去の参加者の情報を用いて、飲み会や深夜の食事といった生活記録とカードの実施タイミングに関する知識を生成する手段である前処理手段について説明する。経過情報処理手段は前記の前処理手段で生成された情報から得られた知見を指導者に提供する手段となっている。

前処理手段は主に管理者が利用することを想定しており、前処理手段の構成要素としては、過去の参加者の飲み会等の生活記録から過去の参加者を分類する生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１と、飲み会や深夜の食事といった生活イベントとカードの実施のタイミングの関係をクラスタ別に抽出するクラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２、カードの実施率などを元に、カードの重要度をクラスタ別に計算するクラスタ別カード重要度抽出手段Ｍ３が含まれる。

クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２をサーバ４００が実行することにより、飲み会、深夜の食事といった生活の傾向別に、過去に減量に成功した参加者は、飲み会、深夜の食事といった生活イベントが起こった日にカードを実施したのか、生活イベントがない日に実施したのかという実施タイミングが得られる。この実施タイミングはカードの種類ごとに得られる。またクラスタ別カード重要度抽出手段Ｍ３では、カードの実施のしやすさとも考えられるカードの実施率を求め、当該実施率に基づいてカードの重要度を演算する。

飲み会、深夜の食事といった減量開始時に予定していなかった（または予定が明確でなかった）生活イベントが多い生活パターンでは、生活の改善行動を取り組みにくいという場合があるが、過去に減量に成功した参加者で、同様の生活パターンの参加者がいつカードに取り組んだのかという具体的な実施タイミングの情報は、新規参加者が減量行動を取り組む上では実施の目安となる重要な情報となりうる。

また、過去の参加者のカードの実施率は、実施しやすい項目や、実施しにくいカードを判断する情報ともなる。実施タイミングと実施しやすさの両方の情報を使うと、生活イベントの状況によって実施しやすいものを選択的に実施するという行動が可能になる。また、カードの実施率向上の可能性があがるという効果がある。

具体的に生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１、クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２、クラスタ別カード重要度抽出手段Ｍ３を説明する。

管理者は、図３９に示すような生活パターン分類生成画面から、生成するクラスタ数や対象とする参加者データの期間などの情報を入力する。

図２５は、サーバ４００で実行される生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１の一例を示すフローチャートである。

まず、サーバ４００は生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１に入力された情報を設定する（Ｍ１０１）。サーバ４００は、入力された対象参加者で、最終的に減量に成功した参加者の生活記録データを生活記録データベースＤ１４から取得し、各参加者の飲み会、出張、深夜の食事、間食といった生活イベントの回数（発生頻度）を取得する（Ｍ１０２）。生活記録データベースＤ１４には、各参加者の飲み会、深夜の食事といった生活イベントの実施記録が入力されている。

次に、サーバ４００は、生活記録データを特徴量として、クラスタリングを行う（Ｍ１０３）。クラスタ数は管理者により管理者端末装置１００から図３９の生活パターン分類生成画面で入力された数だけ生成する。

ここで、クラスタリングに用いることができるアルゴリズムのうち、最も適すると考えられるＫ−平均法を簡単に説明する。

Ｋ−平均法（K-means clustering method）は、クラスタの数ｋを既知として、以下のような繰り返し計算によって各クラスの平均ベクトルを求めるものである。
（１） 平均ベクトルの初期値を適当に選ぶ。最も単純には、データの中からランダムに選ぶ。
（２） 現在の平均ベクトルを用いて、個々のデータを、最も距離の近い平均ベクトルのクラスへとクラス分けする。
（３） 全データの分類が終わったら、改めて各クラスの平均ベクトルを計算しなおす。
（４） 上記ステップ（２）、（３）をすべての平均ベクトルが変化しなくなるまで繰り返す。

生成されたクラスタ毎の中心を表す量、例えばクラスタに属する参加者の生活イベントの回数の平均値をクラスタラベル（生活パターンの識別子Ｄ２００１と同一）とともに生活パターン−パラメータデータベースＤ２０へ記憶する（Ｍ１０４）。各クラスタに所属する参加者に生活パターンの識別子（生活パターン−パラメータデータベースＤ２０の生活パターンの識別子Ｄ２００１と同一）を付与し、生活パターン別参加者分類データベースＤ１１へ格納する（Ｍ１０５）。クラスタ別、参加者別に処理を行い（Ｍ１０６、Ｍ１０７）、参加者を飲み会や深夜の食事といった生活イベントの量を特徴にした生活パターン別のクラスタへ分類する。すなわち、ステップＭ１０６では、参加者（ｐｅｒ）がクラスタ（ｃｌｕｓ）の所属人数に達するまで、次のレコードの参加者（ｐｅｒ＋＋）について上記ステップＭ１０５の処理を繰り返す。そして、ステップＭ１０７では、クラスタ数（ｃｌｕｓ）が、設定されたクラスタ数に達するまで、次のクラスタについて上記ステップＭ１０４〜Ｍ１０６の処理を繰り返す。

以上の処理によって、過去の参加者の飲み会等の生活イベントから過去の参加者をクラスタに分類することができる。

次に、図２６は、クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

図２６において、まず、サーバ４００は、クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２を用いて、図３９に示すような生活パターン分類生成画面から入力されたクラスタの特徴量への閾値を取得する（Ｍ２０１）。

ステップＭ２０１で取得した閾値を元に、サーバ４００は、クラスタの特徴を判断する（Ｍ２０２）。クラスタの特徴の判定は、例えば、クラスタの中心のパラメータで飲み会等の生活イベントの平均値が２０の場合で、飲み会等の生活イベントに対する閾値を１０と設定した場合には、このクラスタは飲み会が多い参加者が含まれるクラスタと判定する。すなわち、生活イベントの平均値が予め設定した閾値（評価値）を超える生活イベントを抽出する。

次に、サーバ４００は、生活イベントの平均値が閾値より多いと判断された生活イベントとカード実施の関係を分析する。サーバ４００は、平均値が閾値より大きいと判断された生活イベントの出現の有無のパターンを生成する（Ｍ２０３）。生活イベントの出現の有無のパターンは、例えば、飲み会と間食が多いと判断されたクラスタであれば、飲み会有り、間食有り、飲み会と間食有り、いずれも無しという４つのイベントパターン（生活イベントの種類）を生成する。

そして、サーバ４００は、クラスタに属する参加者の生活記録からイベントパターン別に生活イベントの出現日数を演算する（Ｍ２０４）。出現日数の演算は、例えば、生活イベントとして飲み会と間食が多いクラスタでは、飲み会と間食が両方出現した日の日数や飲み会のみの出現日数などイベントパターン別に日数を計算する。ここでは参加者別ではなく生活イベントの出現日数の総数を計算する。

次に、サーバ４００は、カード別、イベントパターン別にカードの実施日数を演算する（Ｍ２０５）。カードの実施日数の演算は、例えば、飲み会と間食が両方出現した日に、歩くというカードが実施された実施日数を計算する。

次に、サーバ４００は、カード別、イベントパターン別にカード実施率を計算する（Ｍ２０６）。実施率の演算は、次式のように、
イベントパターン別のカード実施率
＝イベントパターンの日のカード実施日数／イベントパターンの日数
として、ステップＭ２０４で求めたイベントパターン別の出現日数に対するカード実施日数の比とする。

次に、サーバ４００は、生活イベントがない日（生活イベントの非発生日）のカード実施率に対する、他のイベントパターンのカード実施率を比較し、２つの比率の差の検定を行う（Ｍ２０７）。

２つの比率の差の検定では、イベント無し日数ｎ１、あるイベントパターンの日数ｎ２、生活イベントがないイベントパターンのカード実施日数ａ、生活イベントがないパターンのカード実施無し日数ｂ、イベントパターンのカード実施日数ｃ、イベントパターンのカード実施無し日数ｄ、カード実施日数ｍ１、 カード実施無し日数ｍ２、全日数Ｎとし、
Χ二乗値 ＝ Ｎ（｜ａｄ−ｂｃ｜ − Ｎ／２）＾２／ｎ１ｎ２ｍ１ｍ２
として計算し、例えば、有意確率０．０５のΧ二乗分布の値の３．８４より大きい場合には有意差があると判定する。

ステップＭ２０８の処理の詳細は図４３のフローチャートを用いて説明する。ステップＭ２０８の処理は有意差がある場合とない場合で処理が分かれるＭ２０８１。有意差がある場合には、Ｆｌｇ＝１とし（Ｍ２０８２）、カード実施率の大きさを比較（Ｍ２０８３）する。イベントパターンの発生日には、生活イベントがない日に比べカード実施率が大きい場合には、”生活イベントがない日に比べ生活イベントがある日にカードをよく実施する”という実施タイミングを取得する（Ｍ２０８４）。この場合には、jFlg＝１とする。一方、生活イベントがない日のカード実施率がイベントパターンの日に比べ大きい場合には、”イベントパターンの日に比べ、ない日にカードをよく実施する”という実施タイミングを取得する（Ｍ２０８５）。この場合には、jFlg＝２とする。

次に、サーバ４００は、図４４の実施タイミングデータベースＤ２３から、ステップＭ２０８４、Ｍ２０８５で得た実施タイミングと合致する実施タイミングの識別子を取得する。実施タイミングの識別子の取得については、まず、jFlgと図４４のＤ２３０２のフラグが一致し、飲み会、出張などの生活イベントのイベントパターンが一致するものを該当の実施タイミングとし、その識別子を取得する。例えば、生活イベントがない日に比べ、飲み会と間食がある日のカード実施率が高く、有意差がある場合には、jFlg＝１で、飲み会＝１、 間食＝１、 深夜の食事＝０、 出張＝０となっているイベントパターンの実施タイミングは、”飲み会及び間食がある日に実施”とし、識別子＝５を取得する。実施タイミングの識別子は、生活パターンの識別子やカードの識別子と共に、生活パターン別改善項目データベースＤ１２へ格納する。

図２６のステップＭ２０４からＭ２０８の処理は、生活イベントのイベントパターン別に処理が行われる。

次に、図２６において、ステップＭ２１１では処理済みのイベントパターンの数ｐａｔがイベントパターンの総数以下であれば、次にイベントパターン（ｐａｔ＋＋）について上記ステップＭ２０４以降の処理を繰り返す。

全てのイベントパターンについてステップＭ２０４〜Ｍ２０８の処理が完了すると、どのイベントパターンについても有意差がない場合には、当該カードは生活イベントの有無に関わらず、実施されているカードとする（Ｍ２０９）。実施タイミングの識別子を例えば、生活イベントの有無に関わらず実施されている場合には０とし、生活パターンの識別子やカードの識別子と共に、生活パターン別改善項目データベースＤ１２へ格納する。

ステップＭ２１０では、現在着目しているクラスタに所属する参加者のカードの実施率を演算する。カードの実施率の演算は、図２７のクラスタ別カード重要度計算手段Ｍ３に示すフローチャートにより実行される。

サーバ４００は、クラスタ別、カード別に各クラスタに属する参加者のカード実施期間とカード実施回数（または実施日数）を取得する（Ｍ３０１）。サーバ４００はカード別にカード選択期間（カード実施期間）に対するカードの実施回数から、
カード実施率 ＝カード実施回数／カード実施期間
としてカード実施率を求める。なお、カード実施率の大きさを正規化するため、カード実施率の最大値で除するようにしても良い。なお、カード実施期間は、参加者が当該カードを選択している期間で、選択した日から処理を行う日、または時間で表される。

そして、クラスタを表す生活パターンの識別子Ｄ１２０１とカードの識別子Ｄ１２０３、カードが属するカテゴリＤ１２０２、食事もしくは運動を示すフラグＤ１２０４、カードの実施率Ｄ１２０５を生活パターン別改善項目データベースＤ１２へ格納するＭ３０２。

そして、カード実施率の演算をクラスタ内の全ての参加者のカードについて実施して処理を終了する（Ｍ３０３、Ｍ３０４）。

これによりクラスタ別、カード別に減量に成功した参加者がどのような生活イベントのイベントパターンにカードをよく実施できたかという情報を取得することができる。

そして、図２６のステップＭ２１２では、全てのカードについて上記ステップＭ２０４以降の処理が完了していなければ、次のカード（ｃａｒｄ＋＋）を選択してステップＭ２０４以降の処理を繰り返す。全てのカードについて上記ステップＭ２０４以降の処理が完了すると、ステップＭ２１３へ進む。ステップＭ２１３では、全てのクラスタについて上記ステップＭ２０４以降の処理が完了していなければ、次のクラスタ（ｃｌｕｓ＋＋）を選択してステップＭ２０４以降の処理を繰り返す。全てのカードについて上記ステップＭ２０４以降の処理が完了すると、処理を終了する。

以上の処理によって、飲み会や深夜の食事といった生活イベントとカードの実施のタイミングの関係がクラスタ別に抽出される。

図２８は、経過情報処理手段で行われる処理の一例を示すフローチャートである。経過情報処理手段は前処理手段で作成された情報を参加者に提供する処理を行う。経過情報処理手段の構成要素としては、経過情報判断手段Ｍ４、参加者クラスタ分類手段Ｍ５、経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６が含まれる。経過情報処理手段では減量中の参加者で減量やカードの実施がうまく行かない参加者を抽出し、減量開始から時点までの生活記録情報から最も近い生活パターンのクラスタを判断し、その生活パターンに関連する生活改善情報を提供する。

経過情報処理手段をサーバ４００が実行すると、参加者の減量中の生活に合わせて最も実施しやすいカードとその実施タイミングが提供され、飲み会や深夜の食事といった生活イベントによりカードが実施しにくい場合でも、実施可能性があがる。

以下、経過情報処理手段を構成する経過情報判断手段Ｍ４、参加者クラスタ分類手段Ｍ５、経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６について具体的に説明する。

図２８において、経過情報判断手段Ｍ４を実行するサーバ４００は、減量期間中の参加者で所定日数（例えば、２０日以上）を経過している参加者を抽出する（Ｍ４０１）。次に、参加者のカードの目標達成率を後述するように求めてから、カード目標達成率の平均値が所定の閾値以下で、当該処理を行う経過日数における目標体重と体重の乖離率が所定の閾値以上の参加者を抽出する（Ｍ４０２）。

次に、サーバ４００は、図２９に示す参加者クラスタ分類手段Ｍ５を実行し、上記図２８のステップＭ４０２で選択された参加者について、生活イベントの属性値（種類）と記録回数を生活記録データベースＤ１４から取得する（Ｍ５０１）。次に、サーバ４００は、生活イベントの記録回数（または、生活イベントの発生日数、あるいは生活イベントの発生回数）を減量期間終了日までの記録回数に近似する（Ｍ５０２）。記録回数の近似は、例えば、
減量期間終了日の生活イベントの記録回数
＝減量開始から現在までのイベント記録回数／減量経過日数×減量期間
として近似演算を行う。

次に、サーバ４００は、生活パターン−パラメータデータベースＤ２０から、クラスタ別のパラメータを取得し、参加者の生活イベントの記録回数の近似値とクラスタのパラメータ（属性値）を用いて距離の計算を行う（Ｍ５０３）。クラスタ毎の距離は以下のように計算する。

最も距離が近いクラスタを参加者が属するクラスタとして、クラスタの識別子Ｄ２００１を取得する（Ｍ５０４）。これにより、減量の経過情報から、最も生活スタイルが似ている（近似する）と判断できるクラスタに参加者を分類することになる。

サーバ４００は、上記ステップＭ５０１〜Ｍ５０４の処理を、ステップＭ４０２で抽出した参加者の全てについて実行する。

参加者をクラスタに分類した後には、サーバ４００は、図３０に示す経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６を実行し、上記ステップＭ４０２で抽出した参加者の生活スタイルに最も近い生活スタイル群（または生活パターン群）のカード実施情報を提示する。

図３０は、経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

まず、図３０においてサーバ４００は、上記ステップＭ４０２で抽出した参加者について、問診結果を参照して改善が必要な項目と、改善に対する意欲の度合いを取得する。すなわち、サーバ４００は、問診結果データベースＤ４、問診情報データベースＤ１０へアクセスし、参加者の現状に改善が必要な項目（例えば、問診結果データベースＤ４の現状問診結果が“２”となっている問診項目から問診情報データベースＤ１０の問診カテゴリＤ１００２を取得する。問診カテゴリＤ１００２は、食事カロリーデータベースＤ６や運動カロリーデータベースＤ７のメニューカテゴリと同一）と、改善実施アンケートの値を取得する（Ｍ６０１）。

改善実施アンケートは、アンケートに関連するカードの改善意欲を問うアンケートとなっている。参加者の問診改善度−得点対応データベースＤ２１へアクセスし、改善実施アンケートの値を得点化する（Ｍ６０２）。そして、サーバ４００は、改善意欲度を得点化して、カードを実行する意欲の高いものをより上位にランキングするために当該得点を参照する。

次に、サーバ４００は、生活パターン別改善項目データベースＤ１２で参加者が該当する生活パターンで、現状に改善が必要な項目に属するカードのカード実施率Ｄ１２０５と実施タイミングＤ１２０６を取得する（Ｍ６０３）。

次にサーバ４００は、カード別の重要度をカードの実施率と、カードが属するカテゴリの改善意欲度の得点との値から計算する（Ｍ６０４）。参加者自身の改善意欲が高い項目で、同様の生活スタイルの他の参加者が良く実施しているカードを、重要度が高いカードとする。カードの重要度は、
カードの重要度＝カード実施率×改善意欲度の得点
として演算する。

そして、サーバ４００は、現在のカテゴリ内の全てのカードについてステップＭ６０３、Ｍ６０４の処理を行い（Ｍ６０６）、対象となる全てのカテゴリについてステップＭ６０２〜Ｍ６０４、Ｍ６０６の処理を実行し、上記ステップＭ４０２で抽出した参加者のカードについて重要度を求める。

重要度が大きい順にカードをソートする（Ｍ６０５）。参加者が参加者画面にアクセスした場合に、推奨カード情報として、カードとカードの実施タイミングの情報を重要度が大きい順に提示するＭ６０５。

図３９は、サーバ４００が管理者端末装置１００や指導者端末装置２００に提供する生活パターン分類生成画面の一例を示す説明図である。

生活パターン分類生成画面は、管理者端末装置１００や指導者端末装置２００のディスプレイ等に表示され、管理者や指導者がこの画面を用いて生活パターン分類を生成する。

生活パターン分類生成画面には、分類対象（過去の参加者）を指定する分類対象データ指定部や、クラスタ数や生成されたクラスタに関する情報の表示を指定するクラスタ情報指定部や、過去の参加者のどのような情報を元にクラスタを生成するかを指定する属性指定部や、生活記録の閾値を指定する閾値指定部が含まれる。

以上により、減量中の参加者で減量やカードの実施がうまく行かない参加者を抽出し、減量開始から指導実施時点までの生活記録情報から対象の参加者に最も近い生活パターンのクラスタを判定し、判定された生活パターンに関連する生活改善情報とその実施タイミング情報を提供できる。これにより、参加者の減量中の生活パターンに合わせて最も実施しやすいカードと、当該カードの実施タイミングを提供することができ、飲み会や深夜の食事といった減量開始時に予定されていなかった生活イベントによりカードが実施しにくい場合でも、カードを実施する可能性を向上させて、参加者の減量を推進することが可能となる。

＜第２実施形態＞
本発明の第２の実施形態としては、定期指導時（図２の指導実施Ｆ７）に、参加者のカードの実施の状態や指導実施時点での目標体重との乖離から、最終的な減量目標を達することができないと判断できる参加者を抽出（図１では指導画面処理手段の介入判定手段Ｍ９）する。そして、指導実施時点までの参加者の生活記録の情報から、過去に減量を成功した参加者で生活パターンのうち当該参加者の生活パターンに類似する参加者群を検索し（参加者クラスタ分類手段Ｍ５）、当該参加者群のカードの実施情報を指導者に提示する（介入イベント作成手段Ｍ１０）。提示された情報を参考に指導者は減量参加者へメールなどの手段を介してカードの変更や、推奨するカードの情報を提供する。また、その指導前後の参加者のカード実施頻度の変化から指導の効果を測定（指導効果評価手段Ｍ１１）し、効果がない場合には再度異なる推奨情報を定期指導時に提供するという形態が考えられる。

上記各手段Ｍ５、Ｍ１０、Ｍ１１をサーバ４００で実行することにより、カードの実施がうまく行かず、減量に失敗すると予測できる参加者をサーバ４００が抽出して指導者に提示することができる。従来は、指導者がデータを細かく検討して減量経過を判断していた。これに対して本発明では、人手を要する処理時間を省くことが可能となる。また、減量に失敗しそうな参加者に効果的なカードをサーバ４００が提示することにより、指導者が効果的な指導を行うことができるという利点がある。

ここで、減量の経過から過去の似た参加者群を探索する処理である参加者クラスタ分類手段Ｍ５、クラスタの情報を提示する手段、生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１、クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２、クラスタ別カード重要度抽出手段Ｍ３は、既に実施形態１で説明した処理と同様であるので前述を参照するものとする。

まず、最終的に減量目標を達することができないと判断できる参加者の抽出手段である成否予測式生成手段Ｍ７について図３１のフローチャートを参照しながら説明する。

サーバ４００は、個人別減量目標データベースＤ９と減量記録データベースＤ３を参照し、減量が終了した参加者の減量目標達成状況を調べる。減量目標達成状況は、例えば、次のように調べる。まず、サーバ４００が個人別減量目標データベースＤ９の開始日Ｄ９０３と減量期間Ｄ９０５を用いて減量終了日を取得する。また同時にサーバ４００は目標体重Ｄ９０４を取得する。同一の参加者の識別子Ｄ９０１を持つ参加者の減量記録データベースＤ３のデータのうち減量終了日の体重と目標体重を比較し、目標体重より終了時点の体重が同一か下回っている場合には目標を達したとして、成否フラグＤ９０６＝１を当該参加者の識別子に設定する。減量終了日の体重が最終的な目標体重より上回っている場合には、成否フラグＤ９０６＝０を設定する（Ｍ７０１）。この正否フラグに設定された情報を、図１１の個人別減量目標データベースＤ９の成否フラグＤ９０６へ格納する。次に、定期指導時の目標達成状況を知る指標として、定期指導時の目標体重を計算し、その目標体重との乖離率を計算する（Ｍ７０２）。定期指導時の目標体重とその乖離率の計算方法は以下のような方法とする。
定期指導時の目標体重
＝初期体重―（目標体重-初期体重）／減量期間×定期指導時の日数
目標体重との乖離率
＝（定期指導時の体重-定期指導時の目標体重）／定期指導時の目標体重
また、カードの実施状態を知る指標として、定期指導時までのカード目標達成率を計算する。カード目標達成率は一日に実施する予定のカードの枚数に対して、どれだけ実施できたかという達成率を示し、
定期指導時までのカード目標達成率
＝定期指導時までの改善項目実施数／（１日の必要改善項目枚数×定期指導時の日数）
より演算する。なお、一日に実施する予定のカード数は、体重の減量分と熱量の関係を１ｋｇ＝７０００ｋｃａｌとし、カード１枚当たり１００Kcalの場合では、１日の減量分（Ｋｇ）を熱量に換算し、１００Kcalで除した値となる。

次に、減量の成否フラグＤ９０６を被説明変数とし、目標体重乖離率とカード目標達成率を説明変数として、ロジスティック回帰分析を行い、回帰式を取得する（Ｍ７０３）。

そして、回帰式の定数及び係数のパラメータを成否予測式パラメータデータベースＤ２２へ格納する（Ｍ７０４）。定期指導が複数回実施される場合、例えば１０日毎に定期指導が行われる場合、定期指導時毎の回帰式を生成するため、ステップＭ７０２以降の処理を繰り返す（Ｍ７０５）。なお、ステップＭ７０５のsidouは、定期指導の回数を表す。

次に、定期指導時に減量の成否の予測を行い、予測に基づいて指導イベントを変更する介入イベント作成手段Ｍ８と、介入判断手段Ｍ９について説明する。

指導者はこのサーバ４００が作成した指導イベントに基づいて指導を行う。指導イベントは指導者が定期指導する前に作成されている必要があるので、例えば、指導イベントを生成するための介入イベント作成手段Ｍ８は、深夜や早朝など時間を予め管理者が指定してサーバ４００が自動的に発行できるようにしておく。

図３２は、介入イベント作成手段Ｍ８で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

図３２において、サーバ４００は、定期イベントデータベースＤ１５を参照し、定期イベントのタイミングＤ１５０２から定期メールイベントを取得する（Ｍ８０１）。図１７の定期イベントデータベースＤ１５の例ではイベント内容Ｄ１５０５が”メール作成”となっているイベントを取得する。

次に、サーバ４００は、参加者管理データベースＤ２と個人別減量目標データベースＤ９の減量開始日Ｄ９０２を参照し、参加者データを参照する（Ｍ８０２）。上記ステップＭ８０１で取得した定期イベントのタイミングＤ１５０２とＭ８０２で取得した参加者の減量経過日数（減量開始日Ｄ９０２と指導実施日の差分）を比較して、定期イベントのタイミングＤ１５０２に合致する参加者を取得する（Ｍ８０３）。

ステップＭ８０３で取得された参加者は、介入イベント作成の時点で指導者が指導を定期的に行うべき定期指導日（定期指導タイミング）となっている参加者である。

そして、次にサーバ４００は、介入判定手段Ｍ９を実行して参加者毎に介入判定Ｍ８０４の処理を行う。介入判定手段Ｍ９については後述する。介入判定手段Ｍ９により、得られた介入判定フラグＤ１５０３で定期指導の処理が分かれる。

介入判定フラグＤ１５０３が”０”の場合には、減量が順調に進んでいるとして、定期指導時のメールは激励の趣旨のメールを作成し、指導者へのイベントも参加者を激励する旨の指導イベントを作成する（Ｍ８０５）。

一方、介入判定フラグＤ１５０３が”１”の場合には、カードの実施がうまく行かず減量が失敗しそうだとして、定期指導時のメールはカードの変更を進めるメールを作成し、指導者へのイベントはカードの変更を進める指導イベントを作成する（Ｍ８０６）。

介入判定フラグＤ１５０３が”２の”場合には既にカードの変更を行ったが、カードがまだ参加者に適していないとして、過去に推奨したカードとは異なるカードを含む推奨情報を提示する（Ｍ８０７）。この推奨情報では、定期指導時のメールはカードの変更を進めるメールを作成し、指導者への指導イベントはカードの変更を進める指導イベントを作成する（Ｍ８０８）。作成されたメールや指導イベントは指導記録データベースＤ１９へ格納する（Ｍ８０９）。

前述の介入イベント作成手段Ｍ８の介入判定Ｍ８０４は、図３３に示す介入判定手段Ｍ９を用いて行う。

図３３は、介入判定手段Ｍ９で実行される処理の一例を示すフローチャートである。

サーバ４００は、定期指導時の体重から体重目標乖離率とカード目標達成率を計算する（Ｍ９０１）。体重目標乖離率とカード目標達成率の計算方法は前述した方法と同一とする。次にサーバ４００は、成否予測式パラメータデータベースＤ２２を参照し、参加者の定期指導時期の成否予測式パラメータを取得し、成否判定を行う（Ｍ９０２）。

成否判定の方法は、減量開始日Ｄ９０２からＸ日目の定期指導時の予測式であれば、Ｘ日目のタイミングのパラメータを成否予測パラメータデータベースＤ２２から取得し、次のような予測式を生成する。

Ｘ日目の定期指導時の予測値
＝１／（１＋exp（定数+目標乖離率係数×目標乖離率＋カード目標達成率係数×カード目標達成率））
予測値が０.５以上であれば減量は成功として成否フラグＤ９０６＝１とする。予測値が０.５より小さい場合には、減量は失敗として成否フラグＤ９０６＝０とする。

成否フラグＤ９０６により処理が分かれる（Ｍ９０３）。減量が成功と判定された場合には、介入判定フラグＤ１５０３＝０とし順調に減量が進んでいると判定する（Ｍ９０５）。減量が失敗と判定された場合には、さらに過去に推奨カード情報を利用しカードを変更したことがあるか否かの変更履歴と変更による効果（改善度）により処理が分かれる。

変更による効果の測定には指導効果評価手段Ｍ１１を用いる。指導効果評価手段Ｍ１１は後述する。まず、指導効果評価手段Ｍ１１により変更履歴がないと判定した場合（改善度＝−１）には、介入判定フラグＤ１５０３＝１とする（Ｍ９０６）。参加者クラスタ分類手段Ｍ５を用いて、参加者の過去の経過情報から類似の生活パターンを判断し、生活パターンの識別子を生活パターン別参加者分類データベースＤ１１に格納する（Ｍ９０７）。参加者クラスタ分類手段Ｍ５については前記第１実施形態と同様である。当該参加者がカードの変更履歴があり、カードの変更が効果的でなかった場合には、介入判定フラグＤ１５０３＝２とする（Ｍ９０８）。以前の定期指導によりカードを変更した場合の指導効果の判定は指導効果評価手段Ｍ１１により行う。指導効果評価手段Ｍ１１は後述する。参加者クラスタ分類手段Ｍ５を用いて、参加者の経過情報から類似の生活パターンを判断し、生活パターンの識別子を生活パターン別参加者分類データベースＤ１１に格納する（Ｍ９０９）。サーバ４００は、個人別プログラムデータベースＤ５を参照し、定期指導時に変更したカードの識別子を取得する（Ｍ９１０）。

上記介入判定手段Ｍ９により、介入判定フラグＤ１５０３が設定され、対象の参加者について生活パターン等が取得される。

次に、介入イベント作成手段Ｍ８で作成された指導イベントを元に指導者画面を表示する指導者画面表示手段Ｍ１０を説明する。

図３４は、指導者画面表示手段Ｍ１０で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

指導者画面を表示するために指導者が指導者端末装置２００からサーバ４００にアクセスをすると、サーバ４００は指導者が担当している参加者に関する指導記録を指導記録データベースＤ１９より取得する（Ｍ１００１）。当該指導者が担当している参加者の判断には参加者管理データベースＤ２の指導者の識別子Ｄ２０６を用いる。また指導記録取得時には、図２１の指導記録データベースＤ１９に示すチェック結果フラグＤ１９１３を参照し、チェック結果フラグＤ１９１３が非表示となっているものについては既に指導を行い確認が必要でないものとして取得しない場合もある。

次に、サーバ４００は、取得した指導記録の介入フラグＤ１９１１を参照し、介入フラグＤ１９１１の値に応じて表示内容を選択する（Ｍ１００２）。サーバ４００は取得した指導記録の介入フラグＤ１９１１が”０”となっている場合には、参加者への推奨カードを含まない指導者画面を表示する（Ｍ１００３）。サーバ４００は取得した指導記録の介入フラグＤ１９１１が”１”となっている場合には、まず、参加者の生活パターンの識別子を生活パターン別参加者分類データベースＤ１１から取得する（Ｍ１００４）。サーバ４００は、経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６を利用し、当該参加者に推奨するカードを重要度順に取得する（Ｍ１００５）。次に、サーバ４００は、参加者への推奨カードを含む指導者画面を指導者端末装置２００に表示する（Ｍ１００６）。

サーバ４００は、指導記録データベースＤ１９から取得した指導記録の介入フラグＤ１９１１が”２”となっている場合には、既に参加者は推奨カードを用いてカードの変更を行ったことがあり、以前の変更が効果的ではなかった場合を示す。そこで、サーバ４００は介入フラグＤ１９１１が”２”の場合には、まず、参加者の生活パターンの識別子を生活パターン別参加者分類データベースＤ１１から取得する（Ｍ１００７）。そして、サーバ４００は経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６を実行し、カードを重要度順に取得する（Ｍ１００８）。サーバ４００は、重要度順に取得したカードのうち、以前に選択したカードを除外する（Ｍ１００９）。以前に選択したカードに関する識別子は介入判定手段Ｍ９で得られているものとする。そして、サーバ４００は推奨カードを含む指導者画面を指導者端末装置２００に表示するＭ１０１０。

指導者端末装置２００で表示される指導者画面の一例を図４０に示す。まず、図４０の参加者一覧画面で、当該指導者が担当している参加者への業務を確認する。定型業務チェック結果の一覧に、当該指導者が指導実施の時点で担当している参加者に向けて行うべき指導イベント（例えば、メールによる減量指導）が表示されている。また、減量経過情報一覧４００１には、担当している参加者の減量経過が体重、体重目標の達成度、生活改善目標の達成度が表示されている。体重目標が達成できず、カードがうまく実施できていない参加者、特に介入判定で介入が必要と判断された参加者には、”改善推奨”ボタンが表示される。指導者が”改善推奨”ボタンをクリックすることにより、該当する参加者の指導実施の時点までの減量の経過と推奨するカード（推奨カード）が図４１のように表示される。

図４１のように減量サマリーは、例えば、飲み会等の生活イベントの回数から参加者が分類された生活パターンの情報を記載したり、他の人に比べて多いと判断できる生活イベントの発生日に関して、カード目標達成率を示すこともできる。また、例えば同じクラスタの目標達成者のカード目標達成率より低いイベントパターンについて、カードを推奨することもできる。

図４１の例では、深夜の食事や出張が多い生活パターンに属する人で、深夜の食事がある日には特にカード目標達成率が低い場合となっている。そこで、深夜の食事や出張が多い過去の減量成功者で深夜の食事がある日に推奨できるカードを画面に提示している。画面例では、指導者画面表示手段Ｍ１０で得られた推奨カードを重要度の高い順に表示している。これにより、参加者は深夜の食事などのように生活改善が難しい場合でも、過去の他の参加者のカードの実施状況（実施頻度）を参考にし、対象の参加者に取り組める可能性があるものを知ることができる。

最後に、指導効果評価手段Ｍ１１について説明する。定期指導時にカードの変更を推奨し、改善項目を変更した場合に、変更したカードが効果的であったか否かの判定を、指導効果評価手段Ｍ１１によって実施する。

図３５は、指導効果評価手段Ｍ１１で実行される処理の一例を示すフローチャートである。

図３５において、サーバ４００は、以前の定期指導でカード変更を推奨したか否かを指導記録データベースＤ１９を参照（Ｍ１１０１）してカードの変更履歴の有無を判定する（Ｍ１１０２）。カードの変更を推奨していない場合には改善度＝−１（Ｍ１１１２）として処理を終了する。

一方、過去にカードの変更を推奨した場合には、定期指導以降でカードの変更履歴を参照し（Ｍ１１０３、Ｍ１１０４）、変更前後のカード目標達成率を計算する（Ｍ１１０５）。変更前のカード目標達成率と、変更後のカード目標達成率の比を、
カード目標達成率 ＝ 変更後のカード目標達成率／変更前のカード目標達成率
として計算する（Ｍ１１０６）。

次に、サーバ４００は変更したカードの実施タイミングでのカード実施率（第１のカード実施率）を計算する（Ｍ１１０７）。また、同じ生活パターンの過去の他の減量成功者の実施タイミングでの当該カードの実施率（第２のカード実施率）を計算する（Ｍ１１０８）。そして、サーバ４００はステップＭ１１０７で求めた変更後のカードの実施率と、ステップＭ１１０８で求めた同じ生活パターンの過去の参加者の当該カードの実施率の比を、
実施率比 ＝ 第１のカード実施率／第２のカード実施率
として計算する（Ｍ１１０９）。そして、サーバ４００は、改善度として以下を計算する（Ｍ１１１０）。
改善度 ＝ 実施率比×カード目標達成率の比
次にサーバ４００は、カード別に生活パターンの識別子と実施タイミングの識別子をカード別指導効果データベースＤ１７へ記録し、改善度Ｄ１７０５については既存の値に上記ステップＭ１１１０で求めた改善度を加算する（Ｍ１１１１）。

このカード別指導効果データベースＤ１７の改善度Ｄ１７０５は、経過情報利用推奨カード提示手段Ｍ６で用いるカードの実施率に置き換えて用いることもできる。改善度Ｄ１７０５の値を用いてカードを重要度順に並べると、改善効果の大きいカードをより上位に表示して推奨することができる。

また、減量終了時に減量期間中の行動をまとめた行動評価表を参加者端末装置３００（または指導者端末装置２００）に提示することも考えられる。行動評価表の一例を図４２に示す。図４２では、特に定期指導によりカードの変更を促すことにより変化した行動がカード目標達成率の推移により分かるようになっている。

＜第３実施形態＞
本発明の第３の実施の形態として、指導者の指導の質を指導者の統括者に提示する指導者評価の形態について説明する。指導者は担当する参加者各人の減量記録を参照し、定期指導時に減量指導を行う（第１実施形態の図２に示した指導実施Ｆ７）。本実施形態では指導者の定期指導毎の指導の効果を測定し、指導者の指導力の評価に用いる。

この指導者の指導力を統括者に提示することで、指導者の指導力を統括者は把握することができる。また、困難な参加者を改善させた場合には指導力が高く評価されることから、指導力の評価は平等になされることができる。

指導力評価手段Ｍ１２について説明する。この処理は、深夜や早朝など時間を予め管理者が指定しサーバ４００が自動的に実施する処理である。

図３６は、指導力評価手段Ｍ１２で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

図３６において、まず、サーバ４００は、定期イベントデータベースＤ１５を参照して定期メールイベントを取得する（Ｍ１２０１）。定期メールイベントは、図１５の定期イベントデータベースＤ１５の例ではイベント内容Ｄ１５０５が”メール作成”で、かつタイミングＤ１５０２が減量開始日Ｄ９０２からの日数で指定された指導イベントであり、当該条件に該当するイベント内容Ｄ１５０５のタイミングＤ１５０２を取得する。

次に、サーバ４００は、参加者管理データベースＤ２を参照し、参加者データを参照する（Ｍ１２０２）。次に、サーバ４００はステップＭ１２０１で取得した定期イベントのタイミングＤ１５０２と、ステップＭ１２０２で取得した参加者の減量経過日数（減量開始日Ｄ９０２と指導実施日の差分）を比較し、減量経過日数がタイミングＤ１５０２に合致する参加者を取得する（Ｍ１２０３）。ここで取得された参加者は、現時点で定期指導日（定期指導タイミング）となっている参加者である。

次に、参加者の前回の指導前後のカード目標達成率を計算する。指導記録データベースＤ１９を参照して、例えば、２回前の定期指導時から前回の指導までのカード目標達成率と、前回の指導時から今回までのカード目標達成率を計算する。
そして、２回前の定期指導時から前回の指導までのカード目標達成率と、前回の指導時から今回までのカード目標達成率の比を求めて、以下のように改善度を計算する（Ｍ１２０４）。

改善度＝ 前回から今回までのカード目標達成率／２回前の定期指導時から前回の指導までのカード目標達成率
次に、成否予測式生成手段Ｍ７を実行して作成された予測式と、指導する参加者の減量記録を用いて目標達成確率を計算し（Ｍ１２０５）、困難度（未達成確率）＝１−目標達成確率として演算し、参加者の指導の困難度を演算する。そして、指導の効果と指導の困難度より指導力を計算する（Ｍ１２０６）。指導力は以下のように計算する。

指導力＝改善度×困難度
サーバ４００は指導者の指導力指標に上記計算した指導力を加算する（Ｍ１２０７）。サーバ４００は、参加者毎に上記ステップＭ１２０４〜Ｍ１２０７を繰り返して、参加者の人数を指導人数ｓａｎｋａｓｙａとして換算し、定期メールイベント毎に上記ステップＭ１２０２〜Ｍ１２０７の処理を繰り返し、ステップＭ１２０１で取得した定期メールイベントの全てについて上記処理を行う。上記処理が完了すると、サーバ４００は、指導人数（ｓａｎｋａｓｙａ）と指導力を指導者の識別子毎に指導力情報データベースＤ１６へ格納する。

これらの指導力は、指導者の統括者が参照可能となっており、例えば、指導記録データベースＤ１の指導グループＤ１０５が同一の指導者のうち指導者区分Ｄ１０４が１の指導統括者が、２の指導者のデータを参照できるようにする。

この指導者の指導力を統括者に提示することで、指導者の指導力を統括者は把握することができる。

＜第４実施形態＞
本発明の第４の実施の形態としては、前記第１実施形態の図２に示した減量プログラム設定Ｆ３（減量プログラム登録手段Ｍ１３）において、問診情報入力Ｆ２で入力された情報を用いて生活スタイル別の推奨カードと、カードの実施タイミングを提示する（アンケート利用推奨カード提示手段Ｍ１４）形態について説明する。

問診では生活スタイルに関する質問項目を含み、その質問の回答から参加者の生活スタイルを分類する。分類された生活スタイルにより、過去の参加者のカードの実施情報と実施タイミング情報を提供する。

これにより、飲酒機会や出張など、減量行動を取組みにくい生活イベントの傾向別に、減量を成功した参加者がどのようなカードを実施したかという情報を、新規参加者に生活スタイル別の行動目標として提示することができる
ここで、生活スタイル別クラスタ生成手段Ｍ１、クラスタ別カード実施タイミング抽出手段Ｍ２、クラスタ別カード重要度抽出手段Ｍ３は、既に前記第１実施形態で説明した方法と同様であるので前述を参照するものとする。

まず、減量プログラム登録手段Ｍ１３について説明する。

図３７は、減量プログラム登録手段Ｍ１３で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

サーバ４００は、問診情報データベースを参照して生活に関する問診を表示する（Ｍ１３０１）。問診は前述の図２に示した全体のフローチャートの問診情報入力Ｆ２で説明した内容である、理想の食生活や運動内容と現状を比較する質問以外に、生活スタイルに関する問診を含む。例えば、”飲酒機会が多いか”といった問診や”出張が多いか”といった問診を表示する。サーバ４００は、指導者端末装置２００から問診の回答内容を問診結果データベースＤ４に登録する（Ｍ１３０２）。次にサーバ４００は、食事カロリーデータベースＤ５と運動カロリーデータベースＤ６を参照し、減量メニューとしてカードのリストを表示する（Ｍ１３０３）。

サーバ４００は、アンケート利用カード提示手段Ｍ１４を実行して生活パターン別の推奨する改善項目を参加者端末装置３００へ提示する（Ｍ１３０４）。アンケート利用カード提示手段Ｍ１４については後述する。

次に、参加者は参加者端末装置３００から提示されたカードから取り組めると考えられるものを選択する（Ｍ１３０５）。サーバ４００は、参加者端末装置３００から受信したカード（参加者が選択したカード）を個人別プログラムデータベースＤ５へ登録する（Ｍ１３０６）。

次に、ステップＭ１３０４で実行されるアンケート利用カード提示手段Ｍ１４について説明する。

図３８はアンケート利用カード提示手段Ｍ１４で行われる処理の一例を示すフローチャートである。

まず、サーバ４００は、問診を利用し改善が必要な項目と改善に対する意欲の度合いを取得する。サーバ４００は、問診結果データベースＤ４、問診情報データベースＤ１０へアクセスし、参加者の現状に改善が必要な項目（例えば、問診結果データベースＤ４の現状問診結果が“２”となっている問診項目から問診情報データベースＤ１０の問診カテゴリを取得する。問診カテゴリは、食事カロリーデータベースＤ６や運動カロリーデータベースＤ７のメニューカテゴリと同一）、改善実施アンケートの値を取得する（Ｍ１４０１）。

次に、参加者の問診結果データベースＤ４の生活に関する問診から生活パターンを取得し、生活パターンと問診の関係は生活パターン問診データベースＤ１３を参照する（Ｍ１４０２）。生活パターン問診データベースＤ１３の問診の識別子Ｄ１３０１の“２００１”は問診情報データベースＤ１０によると、『飲み会が多い』という問診で、これに該当すると答えた参加者は、生活パターン問診データベースＤ１３により生活パターンの識別子Ｄ１３０２が１と設定される。

改善実施アンケートは、アンケートに関連するカードの改善意欲を問うアンケートとなっている。サーバ４００は、参加者の問診改善度−得点対応データベースＤ２１へアクセスし、ステップＭ１４０１で取得したカテゴリについて、改善実施アンケートの値を得点化する（Ｍ１４０３）。改善意欲度を得点化しカードを意欲の高いものをより上位にランキングするために利用する。

次に、サーバ４００は生活パターン別改善項目データベースＤ１２で参加者に該当する生活パターンで、現状に改善が必要な項目に属するカードのカード実施率Ｄ１２０５と実施タイミングＤ１２０６を取得する（Ｍ１４０４）。

次に、サーバ４００はカード別の重要度をカードの実施率とカードが属するカテゴリの改善意欲度の得点との値から計算する（Ｍ１４０５）。参加者自身の改善意欲が高い項目で、同様の生活スタイルの参加者が良く実施しているものをよりカードの重要度が高いとする。計算方法は以下のようになる。

カードの重要度＝カード実施率×改善意欲度の得点
サーバ４００は、カードの重要度が大きい順にカードをソートする（Ｍ１４０６）。参加者が参加者端末装置３００の参加者画面にアクセスした場合に、推奨カード情報としてカードの実施タイミングの情報を重要度が大きい順に提示する（Ｍ１４０７）。

以上の処理により、問診から参加者の生活スタイルを分類し、分類された生活スタイルにより、過去の参加者のカードの実施情報と実施タイミング情報を提供する。これによって、飲酒機会や出張など、減量行動を取組みにくい生活イベントの傾向別に、減量を成功した参加者がどのようなカードを実施したかという情報を、新規参加者に生活スタイル別の行動目標として提示することができる。

なお、前記各実施形態において、前記参加者を管理するデータベースとして参加者が選択したカード（生活改善項目）を格納する個人別プログラムデータベースＤ５と、参加者の減量記録を格納する減量記録データベースＤ３と、減量の目標体重と減量期間と減量の成功または失敗を格納する個人別減量目標データベースＤ９とを、複数のデータベースに分離した例を示したが、これらの複数のデータベースをひとつのデータベースに統合して参加者に関する情報を管理しても良い。同様に、指導者に関する複数のデータベースも、ひとつのデータベースに統合して指導者に関する情報を管理しても良い。

以上のように、本発明は保健指導を行う計算機システム及び計算機で実行されるプログラムに適用することができる。

１００ 管理者端末装置
２００ 指導者端末装置
３００ 参加者端末装置
４００ サーバ
Ｍ１ 生活スタイル別クラスタ生成手段
Ｍ２ クラスタ別カード実施タイミング抽出手段
Ｍ３ クラスタ別カード重要度抽出手段
Ｍ４ 経過情報判断手段
Ｍ５ 参加者クラスタ分類手段
Ｍ６ 経過情報利用推奨カード提示手段
Ｍ７ 成否予測式生成手段
Ｍ８ 介入イベント作成手段
Ｍ９ 介入判定手段
Ｍ１０ 指導者画面表示手段
Ｍ１１ 指導効果評価手段
Ｍ１２ 指導力評価手段
Ｍ１３ 減量プログラム登録手段
Ｍ１４ アンケート利用推奨カード提示手段
Ｄ１ 指導者管理データベース
Ｄ２ 参加者管理データベース
Ｄ３ 減量記録データベース
Ｄ４ 問診結果データベース
Ｄ５ 個人別プログラムデータベース
Ｄ６ 食事カロリーデータベース
Ｄ７ 運動カロリーデータベース
Ｄ８ 健診問診データベース
Ｄ９ 個人別減量目標データベース
Ｄ１０ 問診情報データベース
Ｄ１１ 生活パターン別参加者分類データベース
Ｄ１２ 生活パターン別改善項目データベース
Ｄ１３ 生活パターン-問診データベース
Ｄ１４ 生活記録データベース
Ｄ１５ 定期イベントデータベース
Ｄ１６ 指導力情報データベース
Ｄ１７ カード別指導効果データベース
Ｄ１８ 定型文言データベース
Ｄ１９ 指導記録データベース
Ｄ２０ 生活パターンパラメータデータベース
Ｄ２１ 問診改善度・得点データベース
Ｄ２２ 成否予測式パラメータデータベース
Ｄ２３ 実施タイミングデータベース

Claims (9)

1. 演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサに接続された記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備え、前記計算機が参加者の減量の目標体重と生活改善項目と減量期間を前記記憶部に格納し、前記インターフェースを介して前記参加者の体重と生活改善項目の実施頻度と生活イベントを前記記憶部に記録し、前記参加者に対する保健指導を支援する保健指導支援システムにおいて、
   前記計算機は、
   前記参加者の識別子と減量開始日と減量の目標体重と生活改善項目と減量期間と体重と前記生活改善項目の実施頻度と生活イベントと減量の成功または失敗に関する情報とを前記記憶部に格納する第１のデータベースと、
   前記第１のデータベースを参照して、前記減量期間が終了した参加者のうち減量に成功した参加者を抽出し、前記減量に成功した参加者の生活イベントを取得して当該減量に成功した参加者を予め設定した生活パターンに分類し、前記減量に成功した参加者が実施した生活改善項目の重要度と前記生活改善項目の実施タイミングとを前記分類した生活パターン毎に演算する前処理手段と、
   前記第１のデータベースを参照して前記参加者のうち指導を行う参加者を抽出し、前記抽出した指導対象の参加者の前記生活イベントを参照して当該参加者が所属する前記生活パターンを決定し、前記決定した生活パターンの前記生活改善項目の重要度と実施タイミングを、当該指導対象の参加者に対して推奨する生活改善項目と実施タイミングとして出力する経過情報処理手段と、
   を備えたことを特徴とする保健指導支援システム。
2. 請求項１に記載の保健指導支援システムであって、
   前処理手段は、
   前記第１のデータベースを参照して、前記減量期間が終了した参加者のうち減量に成功した参加者を抽出し、前記減量に成功した参加者の生活イベントを取得して当該減量に成功した参加者を予め設定した生活パターンに分類するクラスタ生成手段と、
   前記減量に成功した参加者が実施した生活改善項目の実施タイミングを前記分類した生活パターン毎に演算する実施タイミング抽出手段と、
   前記減量に成功した参加者が実施した生活改善項目の重要度を前記分類した生活パターン毎に演算する重要度抽出手段と、を有し、
   前記実施タイミング抽出手段は、
   前記減量に成功した参加者の生活イベントの発生頻度と当該参加者に設定された前記生活改善項目の実施頻度を前記第１のデータベースから取得して、前記生活イベントが発生したときに前記生活改善項目を実施した比率を第１の実施率として演算し、前記生活イベントが発生しないときに前記生活改善項目を実施した比率を第２の実施率として演算し、前記第１の実施比率と第２の実施比率の大きさに基づいて前記実施タイミングを決定することを特徴とする保健指導支援システム。
3. 請求項１に記載の保健指導支援システムであって、
   前記経過情報処理手段は、
   前記抽出した指導対象の参加者について前記第１のデータベースから前記生活イベントを取得し、当該参加者が前記分類された生活パターンのうちいずれの生活パターンに所属するかを決定する参加者クラスタ分類手段と、
   前記前処理手段が前記決定した生活パターンについて演算した前記生活改善項目の重要度と前記生活改善項目の実施タイミングを、当該指導対象の参加者に推奨する生活改善項目及び実施タイミングとして出力する推奨カード提示手段と、を有し、
   前記参加者クラスタ分類手段は、
   前記指導対象の参加者の生活イベントの頻度を生活イベントの属性毎に減量終了時の頻度に近似し、前記近似された生活イベントの頻度と生活イベントの属性から前記分類した生活パターンとの距離を演算し、前記距離が最小となる生活パターンを当該参加者が所属する生活パターンとして決定することを特徴とする保健指導支援システム。
4. 請求項３に記載の保健指導支援システムであって、
   前記前処理手段は、
   前記減量に成功した参加者の生活イベントの発生頻度と当該参加者に設定された前記生活改善項目の実施頻度を前記第１のデータベースから取得して、前記生活イベントが発生したときに前記生活改善項目を実施した比率を第１の実施率として演算し、前記生活イベントが発生しないときに前記生活改善項目を実施した比率を第２の実施率として演算し、前記第１の実施比率と第２の実施比率の大きさに基づいて前記実施タイミングを決定し、
   前記推奨カード提示手段は、
   前記指導対象の参加者に対するアンケートの回答を改善意欲度として前記記憶部に記憶し、前記改善意欲度について予め設定したテーブルを参照して得点を演算し、前記参加者が改善する必要があると回答したアンケートに関連する前記生活改善項目と実施タイミングを、前記実施比率と前記得点とを掛け合わせた値が大きい順に出力することを特徴とする保健指導支援システム。
5. 請求項４に記載の保健指導支援システムであって、
   前記第１のデータベースから前記参加者が一日に実施すべき生活改善項目の数と、実施した前記生活改善項目の数の比を生活改善項目目標達成率として演算し、当該参加者に対する指導実施日における目標体重を求め、前記目標体重と実際体重との差を目標体重乖離率として演算し、最終的な目標体重を達成したか否かを被説明変数とし、前記生活改善項目目標達成率と目標体重乖離率を説明変数として、回帰式を生成する正否予測式生成手段をさらに有することを特徴とする保健指導支援システム。
6. 請求項５に記載の保健指導支援システムであって、
   前記経過情報処理手段は、
   前記第１のデータベースから減量開始日を取得して、前記減量開始日が所定の条件を満たす参加者を指導対象の参加者として抽出し、
   前記生成された回帰式に基づいて前記抽出した参加者が最終的に減量を成功するか否かを予測し、前記予測結果が前記最終的な目標体重を達成できない参加者について、前記生活改善項目と実施タイミングを、前記参加者に対するメールとして出力することを特徴とする保健指導支援システム。
7. 請求項５に記載の保健指導支援システムであって、
   前記第１のデータベースから前記生活改善項目の実施頻度を取得して前記生活改善項目目標達成率を演算し、当該生活改善項目目標達成率の変化に基づいて前記参加者に対する指導の効果を演算する指導効果評価手段をさらに有することを特徴とする保健指導支援システム。
8. 請求項７に記載の保健指導支援システムであって、
   前記経過情報処理手段は、
   前記第１のデータベースを参照して生活改善項目を前記推奨する生活改善項目に変更した場合に前記指導効果評価手段の効果がないときには、前記変更後の生活改善項目を排除して重要度の高い順に前記生活改善項目を出力することを特徴とする保健指導支援システム。
9. 演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサに接続された記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を制御するプログラムであって、
   前記計算機は、前記参加者の識別子と減量開始日と減量の目標体重と生活改善項目と減量期間と体重と前記生活改善項目の実施頻度と生活イベントと減量の成功または失敗に関する情報とを前記記憶部に格納する第１のデータベースを有し、
   前記プログラムは、
   前記第１のデータベースを参照して、前記減量期間が終了した参加者のうち減量に成功した参加者を抽出するステップと、
   前記減量に成功した参加者の生活イベントを前記第１のデータベースから取得して当該減量に成功した参加者を予め設定した生活パターンに分類するステップと、
   前記減量に成功した参加者が実施した生活改善項目の重要度と前記生活改善項目の実施タイミングとを前記分類した生活パターン毎に演算するステップと、
   前記第１のデータベースを参照して前記参加者のうち指導を行う参加者を抽出するステップと、
   前記抽出した指導対象の参加者の前記生活イベントを前記第１のデータベースから参照して当該参加者が所属する前記生活パターンを決定するステップと、
   前記決定した生活パターンの前記生活改善項目の重要度と実施タイミングを、当該指導対象の参加者に対して推奨する生活改善項目と実施タイミングとして出力するステップと、
   を前記プロセッサに実行させることを特徴とするプログラム。