JP2013190915A - 生活習慣改善支援システム及び生体指標の分析方法 - Google Patents

Abstract

【課題】参加者の食品を摂取や行動と生体指標の変化との関係を推定する。
【解決手段】生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援システムであって、参加者の尿糖値、食品の摂取量及び行動の実施記録を時系列に格納するデータベースと、参加者の尿糖値、食品の摂取量及び行動の実施記録を前記データベースから取得するデータ取得部と、前記データベースから取得した食品の摂取量及び行動の有無に対する前記尿糖値の変化率を生体指標係数として、重回帰分析によって算出する生体指標係数算出部と、前記算出された生体指標係数に基づいて、前記食品及び行動を順位付けて出力するためのデータを作成する出力情報作成部と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、生活習慣の改善指導を支援するシステムに関する。

近年、糖尿病、高血圧、脂質異常症などの生活習慣病の増加が問題となっており、生活習慣病の発症および重症化の予防が重要な社会的課題となっている。生活習慣病の発症や重症化を予防するためには、薬による治療だけでなく、食事や運動などの生活習慣の改善が重要である。しかし、現実には、対象者が生活習慣の改善に継続的に取り組んでいくことは難しいと言われている。

生活習慣を改善する指導として、例えば糖尿病では、食品交換表を用いて所定の栄養バランスの食事を摂る方法が知られている。その他にも、食品の血糖に対する影響の大きさを指標化したＧＩ値を用いる方法、炭水化物量をコントロールするカーボカウント法などがある。また、このような指導を効果的に進めるための様々な方法が提案されている。例えば、生活習慣の改善の効果を測るために参加者の血糖などの生体指標をモニタする方法として、血糖値を自己測定する装置を用いる方法や、採血をすることなく血糖の状況をみる尿糖計（例えば、特許文献１参照）を用いる方法などがある。また、情報処理を活用した方法として、自己血糖計測の結果からインスリン感度を推定する方法（例えば、特許文献２参照）、参加者が入力した炭水化物量が正しいかを、食前後の血糖値から求めて提示する方法（例えば、特許文献３参照）、及び、食事内容から食後血糖値を推定する方法（例えば、特許文献４参照）などがある。

特開２００６−１５３８４９号公報 特表２０１０−５３３０３８号公報 特表２０１０−５３５０４５号公報 特開２０１１−６５５３９号公報

生活習慣の改善指導では、指導の参加者が生活習慣の改善行動を実行する自信である自己効力感を持つことが重要と言われており、自己効力感を得るための一つの要素に、成功体験の獲得がある。参加者自身が、どのような食事や行動によって体重、血糖、血圧、脂質などの生体指標が改善するのか（又は、悪化するのか）に気付き、生体指標の改善を成功体験として自信を得ることが、生活習慣の改善の継続につながる。さらに、参加者に、どんな行動が良いか（又は、悪いか）、すなわち、生体指標と食事、行動との関係を提示することができれば、生活習慣の改善を支援することができる。しかし、個人の食事及び運動などの生活は個人毎に異なっており、参加者に適切な食事及び行動を画一的に指示することは困難である。さらに、食事や行動による生体指標の変化（改善／悪化）は、参加者の体質や病気の進行度などの個人差があり、さらに、時間的にも変化する。

前述した特許文献１、２及び４には、個人の行動から結果を推定し、推定結果を見せる方法が記載されているが、参加者に適切な食事及び行動を提示する方法は記載されていない。また、特許文献３には、入力された炭水化物の量の誤りを検査結果から提示する方法が記載されているが、各人で食事及び行動は異なり、個人差及び時間的な変化は考慮されていない。

本発明は、参加者の生活習慣改善を支援するため、参加者の食事や行動と生体指標の変化との関係を推定し、それを参加者に提示することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援システムであって、参加者の生体指標、食品の摂取量及び行動の実施記録を時系列に格納するデータベースと、参加者の生体指標、食品の摂取量及び行動の実施記録を前記データベースから取得するデータ取得部と、前記データベースから取得した食品の摂取量及び行動の有無に対する前記尿糖値の変化率を生体指標係数として、重回帰分析によって算出する生体指標係数算出部と、前記算出された生体指標係数に基づいて、前記食品及び行動を順位付けて出力するためのデータを作成する出力情報作成部と、を備える。

本発明の代表的な実施の形態によれば、参加者の食品の摂取や行動と生体指標の変化との関係を推定することができる。

本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施形態の生体指標管理部に格納されるデータの構成の一例を説明する図である。 本発明の実施形態の食事・行動情報管理部に格納されるデータの構成の一例を説明する図である。 本発明の実施形態の生体指標係数変化パターン管理部に格納されるデータの構成の一例を説明する図である。 本発明の実施の形態の適用条件管理部に格納されるデータの構成の一例を説明する図である。 本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムの生体指標係数算出処理時の機能ブロック図の一例を示す図である。 本発明の実施形態の生体指標係数算出処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムの生体指標係数算出処理時の機能ブロック図の一例を示す図である。 本発明の実施形態の体質改善評価処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムの体質改善評価処理時の機能ブロック図の一例である。 本発明の実施形態の体質改善評価処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の体質改善評価処理の一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態の記録入力画面の一例を説明する図である。 本発明の実施形態の記録参照画面の一例を説明する図である。 本発明の実施形態の食事・行動表示画面の一例を説明する図である。 本発明の実施形態の生体指標係数表示画面の一例を説明する図である。

図を用いて本発明の実施形態の例を説明する。本実施形態では、生活習慣改善の指導において、生体指標として尿糖値を用い、食事の記録として食事の食品毎の量を記録する場合を例に説明する。生体指標係数は尿糖係数となる。

図１は、本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

本実施形態の健診情報分析システムは、サーバ１０１、データベース１０２、参加者端末１０４及び指導者端末１０５を備える。

サーバ１０１とデータベース１０２とは、サーバ１０１がデータベース１０２に格納されたデータにアクセス可能なように接続される。また、サーバ１０１と参加者端末１０４及び指導者端末１０５とは、ネットワーク１０３を介して接続される。

サーバ１０１は、プログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）１１１、プログラムを格納するメモリ（図示省略）、記憶装置１１２及び通信インターフェース１１３を有する計算機である。なお、サーバ１０１が、入力装置（キーボード、マウスなど）、出力装置（ディスプレイ装置、プリンタなど）等のユーザインターフェースを有してもよい。

プロセッサ１１１は、メモリに格納されたプログラムを実行する。

メモリは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。プロセッサ１１１が、オペレーティングシステムを実行することによって、サーバ１０１の基本機能が実現され、アプリケーションプログラムを実行することによって、サーバ１０１が提供する機能が実現される。

通信インターフェース１１３は、サーバ１０１をネットワークに接続し、他の装置との通信を制御する。

記憶装置１１２は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１１１によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プロセッサ１１１によって実行されるプログラムは、記憶装置１１２から読み出され、メモリにロードされて、プロセッサ１１１によって実行される。

具体的には、記憶装置１１２は、制御部１３１、データ取得部１３２、生体指標係数算出部１３３、適用判定部１３４、生体指標係数変化抽出部１３５、生体指標係数変化パターン処理部１３６及び出力情報作成部１３７の各部を実装するためのプログラムを格納する。

制御部１３１は、所定のプログラムの実行によって、他の各部を呼び出して、本実施形態の生活習慣改善指導支援システムの動作の全体を制御する。

データ取得部１３２は、所定のプログラムの実行によって、所定条件を満たすデータをデータベース１０２から取得する。

生体指標係数算出部１３３は、所定のプログラムの実行によって、食事及び行動のデータを用いた重回帰分析を行い、重回帰分析結果を出力する。

適用判定部１３４は、所定のプログラムの実行によって、生体指標が適用条件を満たすこと（例えば、尿糖値が閾値以上である）を判定し、適用条件を満たす日の情報を抽出する。

生体指標係数変化抽出部１３５は、所定のプログラムの実行によって、回帰分析の結果に基づいて、食事及び行動に対する生体指標係数の変化を計算する。

生体指標係数変化パターン処理部１３６は、所定のプログラムの実行によって、食事及び行動に対する生体指標係数の変化に基づいて、生体指標係数の変化と一致する情報を出力するための処理をする。

出力情報作成部１３７は、所定のプログラムの実行によって、参加者（被指導者）又は指導者に提示するための情報（例えば、画面データ）を作成する。

データベース１０２は、サーバ１０１が生活習慣の改善指導を支援するためのデータ、すなわち、生体指標管理部１２１（図２参照）、食事・行動情報管理部１２２（図３参照）、生体指標係数変化パターン管理部１２３（図４参照）及び適用条件管理部１２４（図５参照）を格納する。

サーバ１０１は、物理的に一つの計算機上に構築されても、物理的には一つ又は複数の計算機上に構成された論理区画上に構築されてもよい。

なお、プロセッサによって実行されるプログラムは、不揮発性の記憶媒体又はネットワークを介して計算機に提供される。このため、計算機は、記憶媒体（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等）を読み込むインターフェースを備えるとよい。

参加者端末１０４は、通信インターフェース１４１、プログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）１４２、プログラムを格納するメモリ（図示省略）、入力装置１４３、出力装置１４４及び記憶装置（図示省略）を有する計算機であり、参加者がデータの入力や分析結果の表示などに使用する。なお、参加者端末１０４は、表示、入力機能を有せば、携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末などの端末でもよい。

通信インターフェース１４１は、参加者端末１０４をネットワーク１０３に接続し、他の装置との通信を制御する。

プロセッサ１４２は、メモリに格納されたプログラムを実行する。

参加者端末１０４のメモリは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。プロセッサ１４２が、オペレーティングシステムを実行することによって、参加者端末１０４の基本機能が実現され、アプリケーションプログラムを実行することによって、参加者端末１０４が提供する機能が実現される。

入力装置１４３は、キーボード、マウス、タッチパネルなどであり、ユーザからの入力を受けるインターフェースである。出力装置１４４は、ディスプレイ装置、プリンタなどであり、ユーザが視認可能な形式で処理結果を出力する。

参加者端末１０４の記憶装置は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１４２によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プロセッサ１４２によって実行されるプログラムは、記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、プロセッサ１４２によって実行される。

参加者端末１０４は、サーバ１０１から出力される計算結果を表示し、ユーザからの入力を受け付けるためのアプリケーション（例えば、ｗｅｂブラウザ）が動作すればよい。

指導者端末１０５は、通信インターフェース１５１、プログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ）１５２、プログラムを格納するメモリ（図示省略）、入力装置１５３、出力装置１５４及び記憶装置（図示省略）を有する計算機であり、指導者が参加者への指導時に使用する。

通信インターフェース１５１は、指導者端末１０５をネットワーク１０３に接続し、他の装置との通信を制御する。

プロセッサ１５２は、メモリに格納されたプログラムを実行する。

指導者端末１０５のメモリは、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶装置であり、オペレーティングシステム（ＯＳ）及びアプリケーションプログラムを格納する。プロセッサ１５２が、オペレーティングシステムを実行することによって、指導者端末１０５の基本機能が実現され、アプリケーションプログラムを実行することによって、指導者端末１０５が提供する機能が実現される。

入力装置１５３は、キーボード、マウス、タッチパネルなどであり、ユーザからの入力を受けるインターフェースである。出力装置１５４は、ディスプレイ装置、プリンタなどであり、ユーザが視認可能な形式で処理結果を出力する。

指導者端末１０５の記憶装置は、例えば、磁気記憶装置、フラッシュメモリ等の大容量かつ不揮発性の記憶装置であり、プロセッサ１５２によって実行されるプログラム及びプログラム実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プロセッサ１５２によって実行されるプログラムは、記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、プロセッサ１５２によって実行される。

指導者端末１０５は、サーバ１０１から出力される計算結果を表示し、ユーザからの入力を受け付けるためのアプリケーション（例えば、ｗｅｂブラウザ）が動作すればよい。

図２は、本発明の実施形態の生体指標管理部１２１に格納されるデータの構成の一例を説明する図である。

生体指標管理部１２１は、生活習慣の改善指導の参加者の生体情報が格納されるデータベースであり、項目１２１１及び生体データ１２１２を含む。

項目１２１１は、例えば、朝食後尿糖値、昼食後尿糖値、夕食後尿糖値、体重などの生体から得られる生体指標の項目である。生体指標データ１２１２は、項目１２１１に対応する生体指標データであり、日毎に記録される。なお、生体指標管理部１２１が他の生体情報を含んでもよい。

図３は、本発明の実施形態の食事・行動情報管理部１２２に格納されるデータの構成の一例を説明する図である。

食事・行動情報管理部１２２は、生活習慣の改善指導の参加者の食事及び行動の情報が格納されるデータベースであり、時間１２２１、食品１２２２、行動１２２３及びデータ１２２４を含む。

時間１２２１は、食事・行動情報管理部１２２に記録される食事、行動が実施された時間帯である。食品１２２２は、参加者が摂取した食品の種類である。行動１２２３は、参加者が実施した行動の種類である。データ１２２４は、当該食品の摂取及び行動が行われたかを表すデータである。なお、データ１２２４の一部は、当該食品の摂取及び行動が行われた量を表す。

例えば、食品１２２２の「ごはん茶碗」は米飯を茶碗で何杯食べたかを表し、「果物」は果物を食べたかを表す（食べた場合は「１」、食べなかった場合は「０」）。

また、行動１２２３の「食後に運動」は、食後に運動をしたかを表す（運動をした場合は「１」、運動をしなかった場合は「０」）。

時間１２２１は、朝食時、昼食時、夕食時に分けた例を示したが、時間帯で分けてもよい。

また、食品１２２２及び行動１２２３は、参加者毎に設定内容を変えるカスタマイズが可能でもよい。

図４は、本発明の実施形態において、尿糖を生体指標とした場合の生体指標係数変化パターン管理部１２３に格納されるデータの構成を説明する図である。

生体指標係数変化パターン管理部１２３は、生活習慣の改善指導の参加者の指導における尿糖に関する生体指標係数変化パターンが格納されるデータベースであり、生体指標係数の項目１２３１、生体指標係数の変化１２３２、生体指標１２３３、生体指標の変化１２３４、条件該当時の処理１２３５及びコメント出力処理で出力するコメント１２３６のデータを含む。

生体指標係数１２３１は、参照する生体指標（例えば、尿糖）の係数を指定する項目で、尿糖に関する代表食品とは、日々の記録で入力頻度が高く、且つ、尿糖に関する生体指標係数が大きい（尿糖との関連が強い）食品（例えば、ご飯）であることを示す。代表食品の決定方法については後述する。変化１２３２は、生体指標係数の変化であり、例えば、一定量の代表食品（例えばご飯）を同じ量摂取にした場合の生体指標係数の変化を示す。生体指標１２３３は、生体指標係数１２３１に定義された生体指標と関連して変化する可能性がある別の生体指標で、ここでは体重を別の生体指標としている。変化１２３４は、生体指標１２３３の変化（例えば、体重の「低下」）である。処理１２３５は、生体指標係数の変化などが生体指標係数１２３１から変化１２３４の条件と一致した場合に行われる処理である。コメント１２３６は、処理１２３５が「コメント出力」である場合に、出力されるコメントである。

例えば、一定量の代表食品を摂取した結果、この食品に対する尿糖に関する生体指標係数が低下し、体重も低下している場合、コメント「脂肪の減少で糖の代謝が改善している可能性があります。」を出力する。

図５は、本発明の実施の形態の適用条件管理部１２４に格納されるデータの構成の一例を説明する図である。

適用条件管理部１２４は、生活習慣の改善指導に用いられる生体指標の条件が格納されるデータベースであり、生体指標１２４１及び適用条件１２４２のデータを含む。

生体指標１２４１は、生活習慣の改善指導に用いられる生体指標である。適用条件１２４２は、この生体指標による分析の対象となる条件である。

例えば、尿糖値が１５０mg/dlを超える場合に、尿糖値と食事や行動との相関関係が分析される。

図６は、本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムの生体指標係数算出処理時の機能ブロック図である。

まず、データ取得部１３２は、尿糖値のデータを生体指標管理部１２１から取得し、食事・行動情報管理部１２２から食事及び行動のデータを取得し、取得したデータを適用判定部１３４に送る。

適用判定部１３４は、尿糖値に関する適用条件１２４２を適用条件管理部１２４から取得し、データ取得部１３２が取得した尿糖値が適用条件を満たす（閾値以上である）日の日付を抽出し、当該日の情報を生体指標係数算出部１３３に送る。

生体指標係数算出部１３３は、データ取得部１３２が取得した食事及び行動のデータのうち適用条件を満たした日のデータを用いた重回帰分析を行い、重回帰分析結果として食事や行動の生体指標係数を出力情報作成部１３７に送る。

出力情報作成部１３７は、重回帰分析結果の食事や行動の生体指標係数を用いて、尿糖と関連する食事及び行動を表示するための画面データを作成し、参加者端末１０４又は指導者端末１０５に送る。

参加者端末１０４の出力部１４４又は指導者端末１０５の出力部１５４は、出力情報作成部１３７が作成した画面データ、すなわち、尿糖と相関関係が低い食品及び行動を表示する。

図７は、本発明の実施形態の尿糖を対象とした生体指標係数算出処理のフローチャートである。

まず、データ取得部１３２は、尿糖値のデータを生体指標管理部１２１から取得し、食事及び行動のデータを食事・行動情報管理部１２２から取得する（Ｓ１０１）。ここでは、朝食時の尿糖を対象とする。

その後、適用判定部１３４は、適用条件管理部１２４から尿糖値に関する適用条件１２４２を取得し、データ取得部１３２が取得した尿糖値が適用条件を満たす（閾値以上である）日のデータを抽出する（Ｓ１０２）。

次に、生体指標係数算出部１３３は、尿糖値が閾値以上である日数が、参加者が入力した食品、行動の項目数よりも多いことを判定する（Ｓ１０３）。この判定は、尿糖値が閾値以上である日数が、食品及び行動の項目数の合計より多いことによって判定するとよいが、尿糖値が閾値以上である日数が食品及び行動の項目数の少なくとも一方より多いかによって判定してもよい。その結果、尿糖値が閾値以上である日数が食品・行動の項目数より小さい場合、回帰分析に用いるデータが少なく、正確に回帰分析ができないので、尿糖係数算出処理を終了する。

一方、食品・行動の項目数が尿糖値が閾値以上である日数より多い場合、生体指標係数算出部１３３は、式（１）を用いた重回帰分析によって、食品ｉの尿糖に対する生体指標係数αi及び行動ｉの尿糖に対する生体指標係数βiを計算する（Ｓ１０４）。食品ｉは、例えば、食事１がごはん、食事２がパン、食事３が果物というように食事の種類毎に変数を設定する。また、行動ｊは、行動１が食後に運動をした、行動２が良く噛んで食べた、行動３が野菜を多く食べた、というような、参加者の行動の入力項目を変数とする。また、重回帰分析において一般的に行われる変数選択を食事や行動について行い、生体指標（尿糖）に寄与する項目だけを抽出する。
尿糖＝Σαi×食事量i＋Σβj×行動j …（１）

次に、出力情報作成部１３７は、食品毎に１回に摂取される量の平均を計算し（Ｓ１０５）、食品尿糖係数αi×食品平均一回量を計算する（Ｓ１０６）。

最後に、出力情報作成部１３７は、食品のカテゴリ（主食、おかず、間食、酒など）毎に、食品の種類をαi×食品平均量の小さい順に表示し、行動の種類をβj×平均行動頻度の小さい順に表示するための画面データを出力する（Ｓ１０７）。カテゴリ情報は、図示しない別のテーブルで、食品とカテゴリの関係を管理しているものとする。

参加者端末１０４及び指導者端末１０５は、出力情報作成部１３７から出力された画面データを受信すると、参加者端末１０４の出力部１４４又は指導者端末１０５の出力部１５４から、食品の種類及び行動の種類を出力する（図１４）。

このように、本実施形態の尿糖係数算出処理では、食品の平均摂取量や平均行動頻度を加味した相関が小さい項目を指導者や参加者に提示することによって、生活習慣の改善指導を適切に行うことができる。なお、平均摂取量や行動量を加味せず、単に相関（食品尿糖係数αi、行動尿糖係数βj）が大きい項目を表示してもよい。

以上のように、本実施形態の生活習慣改善指導支援システムは、参加者が入力した日々の記録から、生体指標（ここでは尿糖）に寄与する食事や行動を抽出し、その食事や行動を提示することによって、参加者にとってどのような食事や行動が良かったのかを具体的に示すことができる効果がある。指導者は、参加者に対してどのような食事や行動が尿糖の上昇や抑制に寄与しているかを容易に見つけることができ、その情報を指導に活かすことができる。

また、参加者は、自分の食事や行動の中でどんな食事や行動が尿糖の上昇や抑制に寄与していたのかを知ることができ、尿糖を抑えるためにどうしたらよいを知ることができる。特に、変数選択により生体指標（ここでは尿糖）に寄与する食事のみを抽出し、その一回量の平均を求めて生体指標係数と食品量の積が小さいものから示すことによって、参加者が食べても尿糖が上がりにくい食品を提示することができる。また、それをカテゴリ毎に示すことによって、例えば、同じように主食の中で１回に食べるものでも、ごはんを食べた場合とそばを食べた場合で、その人にとってどれくらい尿糖の上昇が違うのか、どちらが尿糖を上げにくいのか、ということを個人の実績に応じて示すことができる。

図８は、本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムの機能ブロック図であり、尿糖係数算出処理を示す。

まず、データ取得部１３２は、尿糖値のデータを生体指標管理部１２１から取得し、食事・行動情報管理部１２２から食事及び行動のデータを取得し、取得したデータを適用判定部１３４に送る。

適用判定部１３４は、尿糖値に関する適用条件１２４２を適用条件管理部１２４から取得し、データ取得部１３２が取得した尿糖値が適用条件を満たす（閾値以上である）日の日付を抽出し、当該日の情報を生体指標係数変化抽出部１３５に送る。

生体指標係数変化抽出部１３５は、評価を計算する期間における食品の摂取頻度が上位である食品を指標食品として選択する。

生体指標係数算出部１３３は、評価計算期間中の１日の食事及び行動のデータのうち適用条件を満たした日のデータを用いた重回帰分析を行い、重回帰分析結果を生体指標係数変化抽出部１３５に送る。

生体指標係数変化抽出部１３５は、重回帰分析の結果から、指標食品の食品尿糖係数αiの時間の経過に対する変化（傾き）を求め、その結果を出力情報作成部１３７に送る。

出力情報作成部１３７は、重回帰分析結果を用いて、指標食品の食品尿糖係数αiの変化（傾き）を表示するための画面データを作成し、参加者端末１０４又は指導者端末１０５に送る。

参加者端末１０４の出力部１４４及び指導者端末１０５の出力部１５４は、出力情報作成部１３７が作成した画面データ、すなわち、指標食品の尿糖係数の変化（傾き）を表示する（図１５）。

図９は、本発明の実施形態の体質改善評価処理のフローチャートである。

まず、データ取得部１３２は、尿糖値のデータを生体指標管理部１２１から取得し、食事及び行動のデータを食事・行動情報管理部１２２から取得する（Ｓ１１１）。

その後、適用判定部１３４は、適用条件管理部１２４から尿糖値に関する適用条件１２４２を取得し、データ取得部１３２が取得した尿糖値が適用条件を満たす（閾値以上である）日の日付を抽出する（Ｓ１１２）。

次に、生体指標係数変化抽出部１３５は、評価を計算する期間の入力値をパラメータに設定する（Ｓ１１３）。この期間は、参加者端末１０４の入力部（キーボード）１４３又は指導者端末１０５の入力部（キーボード）１４３に入力されたものである。例えば、計算する期間は、対象の参加者が６０日入力していれば、６０日全体を計算の対象とし、その中で、７日間や１０日間という日数を計算期間として指定する。ここでは７日間とし、最初の期間は指導の１日目から７日目が期間として設定される。

次に、生体指標係数変化抽出部１３５は、計算対象の日数（入力全体の６０日）において尿糖値が閾値以上である日数が、食品、行動の項目数より多いことを判定する（Ｓ１１４）。この判定は、尿糖値が閾値以上である日数が、食品及び行動の項目数の合計がより多いことによって判定するとよいが、尿糖値が閾値以上である日数が、食品及び行動の項目数の少なくとも一方がより多いことによって判定してもよい。

その結果、尿糖値が閾値以上である日数が、食品・項目の数以下である場合、回帰分析に用いるデータが少なく、正確に回帰分析ができないので、体質改善評価処理を終了する。

一方、尿糖値が閾値以上である日数が食品・行動の項目数より多い場合、生体指標係数変化抽出部１３５は、計算期間における食品の摂取頻度が上位である食品を指標食品として選択する（Ｓ１１５）。例えば、参加者が６０日の中で食事としてご飯、パン、果物、ラーメンなどを摂取し、その中でご飯が最も頻度高く摂取していれば、ご飯を指標食品とする。

次に、生体指標係数算出部１３３は、ステップＳ１１１で取得したデータから、計算期間中の該当日のデータを抽出する（Ｓ１１６）。ここでは、１日目から７日目が計算期間となる。

次に、生体指標係数算出部１３３は、前述した式（１）を用いた重回帰分析によって、食品ｉの尿糖に対する生体指標係数αi及び行動ｊの尿糖に対する生体指標係数βjを計算する（Ｓ１１７）。この処理は、図７のＳ１０４と同じである。

次に、生体指標係数変化抽出部１３５は、計算期間の最後のデータまで計算したかを判定する（Ｓ１１８）。具体的には計算期間が６０日目まで達しているかを判定する。全体の期間において未計算のデータがあれば、計算対象日で１日移動し（Ｓ１２３）、ステップＳ１１６に進む。計算期間の移動とは、１日目から７日目で設定していた計算の期間を１日移動して、２日目から８日目というように、１日シフトすることである。

一方、計算期間の最後のデータまで計算が完了していれば、生体指標係数変化抽出部１３５は、重回帰分析の結果から、指標食品の食品尿糖係数αiの時間の経過に対する変化（傾き）を求める（Ｓ１１９）。

最後に、出力情報作成部１３７は、指標食品の尿糖係数の変化及び傾きを表示するための画面データを出力する（Ｓ１２０）。

参加者端末１０４及び指導者端末１０５は、出力情報作成部１３７から出力された画面データを受信すると、参加者端末１０４の出力部１４４又は指導者端末１０５の出力部１５４から、指標食品の尿糖係数の変化（傾き）を出力する（図１５）。

以上示したように、本実施形態の生活習慣改善指導支援システムは、摂取頻度の高い食品を決定し、同じ食品を食べた時の生体指標（ここでは尿糖）の上昇に対する寄与がどのように変化するかを生体指標係数の時系列変化として提示することができる効果がある。参加者が食事の制限や運動の増加などで、脂肪を減少させたり筋肉を増加させたりすることで、同じ食品を食べた場合でも尿糖が上がりにくくなっている可能性がある。これを、一つの食品に対する生体指標係数の変化（傾きとして低下していること）で指導者や参加者に提示することができる。指導者は、この情報を参照し、指導の中で日々の努力が体質の改善として表れている可能性があることを示すことができる。また、参加者は、指導者からの指導や、本情報を直接参照することで、同じ食事を食べても体質的に尿糖が上がりにくくなっていることを確認することができ、これを成功体験とすることで継続的な生活習慣の改善に取り組むことができる。

図１０は、本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムの機能ブロック図であり、体質改善評価処理を示す。

まず、データ取得部１３２は、尿糖値のデータを生体指標管理部１２１から取得し、食事・行動情報管理部１２２から食事及び行動のデータを取得し、取得したデータを適用判定部１３４に送る。

適用判定部１３４は、尿糖値に関する適用条件１２４２を適用条件管理部１２４から取得し、データ取得部１３２が取得した尿糖値が適用条件を満たす（閾値以上である）日の日付を抽出し、当該日の情報を生体指標係数変化抽出部１３５に送る。

生体指標係数変化抽出部１３５は、評価を計算する期間における食品の摂取頻度が上位である食品を指標食品として選択する。

生体指標係数算出部１３３は、評価計算期間中の１日の食事及び行動のデータのうち適用条件を満たした日のデータを用いた重回帰分析を行い、重回帰分析結果を生体指標係数変化抽出部１３５に送る。

生体指標係数変化抽出部１３５は、重回帰分析の結果から、指標食品の食品尿糖係数αiの時間の経過に対する変化（傾き）を求め、その結果を生体指標係数変化パターン処理部１３６に送る。

生体指標係数変化パターン処理部１３６は、当該指標に関する情報を生体指標係数変化パターン管理部１２３から取得し、生体指標係数変化抽出部１３５が求めた傾きに基づいて、生体指標係数変化パターンと一致する情報（コメント）を、出力情報作成部１３７に送る。

出力情報作成部１３７は、重回帰分析結果によって得られた変化に対応するコメントを表示するための画面データを作成し、参加者端末１０４又は指導者端末１０５に送る。

参加者端末１０４の出力部１４４及び指導者端末１０５の出力部１５４は、出力情報作成部１３７が作成した画面データ、すなわち、コメントを表示する。

図１１Ａ及び図１１Ｂは、本発明の実施形態の体質改善評価処理のフローチャートである。

まず、データ取得部１３２は、尿糖値のデータを生体指標管理部１２１から取得し、食事及び行動のデータを食事・行動情報管理部１２２から取得する（Ｓ１３１）。

その後、適用判定部１３４は、適用条件管理部１２４から尿糖値に関する適用条件１２４２を取得し、データ取得部１３２が取得した尿糖値が適用条件を満たす（閾値以上である）日の日付を抽出する（Ｓ１３２）。

次に、生体指標係数変化抽出部１３５は、評価を計算する期間の入力値をパラメータに設定する（Ｓ１３３）。この期間は、参加者端末１０４の入力部（キーボード）１４３又は指導者端末１０５の入力部（キーボード）１４３に入力されたものである。例えば、計算する期間は、対象の参加者が６０日入力していれば、６０日全体を計算の対象とし、その中で、７日間や１０日間という日数を計算期間として指定する。ここでは７日間とし、最初の期間は指導の１日目から７日目が期間として設定される。

次に、生体指標係数変化抽出部１３５は、尿糖値が閾値以上である日数が、食品、行動の項目数がより多いことを判定する（Ｓ１３４）。この判定は、尿糖値が閾値以上である日数が食品及び行動の項目数の合計がより多いことによって判定するとよいが、尿糖値が閾値以上である日数が食品及び行動の項目数の少なくとも一方がより多いことによって判定してもよい。

その結果、食品・項目の数が尿糖値が閾値以上である日数以下である場合、正確に回帰分析ができないので、体質改善評価処理を終了する。

一方、尿糖値が閾値以上である日数が食品・行動の項目数より多い場合、生体指標係数変化抽出部１３５は、計算期間における食品の摂取頻度が上位である食品を指標食品として選択する（Ｓ１３５）。例えば、参加者が６０日の中で食事としてご飯、パン、果物、ラーメンなどを摂取し、その中でご飯が最も高い頻度で摂取していれば、ご飯を指標食品とする。

次に、生体指標係数算出部１３３は、ステップＳ１３１で取得したデータから、計算期間中の該当日（ループの最初においては１日目から７日目）のデータを抽出する（Ｓ１３６）。

次に、生体指標係数算出部１３３は、前述した式（１）を用いた重回帰分析によって、食品ｉに対する尿糖の生体指標係数αi及び行動ｊに対する尿糖の生体指標係数βjを計算する（Ｓ１３７）。

次に、生体指標係数変化抽出部１３５は、期間の最後のデータまで（６０日目のデータまで）計算したかを判定する（Ｓ１３８）。計算期間において未計算のデータがあれば、計算対象日で１日移動し（Ｓ１４６）、ステップＳ１３６に進む。計算期間の移動とは、計算期間を１日シフトして、２日目から８日目に移動することを示す。

一方、計算期間の最後が対象期間の全体まで計算が完了していれば、生体指標係数変化抽出部１３５は、重回帰分析の結果から、指標食品の食品尿糖係数αiの時間の経過に対する変化（傾き）を求める（Ｓ１３９）。例えば、ここでは計算期間を１日ずつシフトして、計算期間が５４日目から６０日目になったところでＳ１３９に移動する。

次に、生体指標係数変化パターン処理部１３６は、当該指標に関する情報を生体指標係数変化パターン管理部１２３から取得し（Ｓ１４０）、ステップＳ１３９で求められた変化（傾き）が、生体指標係数変化パターンと一致するかを判定する（Ｓ１４１）。生体指標係数の変化パターンは、図４に示す通り、尿糖に関する代表食品の生体指標係数の変化と、体重の生体指標変化パターンとを組み合わせているので、その双方を見る。ここでは、ご飯の尿糖の生体指標係数が低下しており、体重の変化を見ると１日目と６０日目とでは体重が低下しているものとする。すると、１行目の条件に該当するものと判定される。

判定の結果、一致するパターンがあれば、出力情報作成部１３７は、当該一致したパターンのコメント１２３６を取得し（Ｓ１４２）、当該コメントを表示するための画面データを出力する（Ｓ１４３）。ここでは、図４の１行目に該当するので、「脂肪の減少で糖の代謝が改善している可能性があります」というコメントの出力を行う。

参加者端末１０４及び指導者端末１０５は、出力情報作成部１３７から出力された画面データを受信すると、参加者端末１０４の出力部１４４又は指導者端末１０５の出力部１５４からコメントを出力する。

以上示したように、本実施形態の生活習慣改善指導支援システムは、生体指標係数変化パターン管理部を有し、複数の生体指標の変化の組み合わせによって、提示する情報を分岐することができる。これにより、参加者にどんな変化が起こっている可能性があるのかを、示すことができる。例えば、糖尿病の高リスクな状態としてインスリン抵抗性の状態がある。インスリン抵抗性は、脂肪の増加などの影響、筋肉量の低下や糖の取り込み能力の低下などで、血糖が高い状態になることを示している。通常、インスリン抵抗性を評価するためには、血液検査によりインスリン値を測定するなどが必要となるが、採血が必要なため高頻度に多くの人に実施することは難しい。一方、尿糖は侵襲性が無いので、高頻度に測定できるが、インスリン抵抗性そのものを直接評価することは難しい。

本実施形態では、日々記録した尿糖、食事、行動の情報を用い、同じ食品を食べた時の尿糖の上昇度合いを示す生体指標係数の変化と、他の生体指標として体重の変化との関係を組み合わせることで、インスリン抵抗性の状態がどのように変化している可能性があるかを簡易的に評価し、それを提示することができる。同じ食品を食べても尿糖が上がらなくなっていて、且つ、参加者が体重を減らしていれば、脂肪の減少でインスリン抵抗性の改善が起こっている可能性があると考えられる。また、参加者が運動して体重が増加しているのに、尿糖の生体指標係数が低下している場合は、体に筋肉がついて糖の取り込み能力が増加することでインスリン抵抗性の改善が起こっている可能性があると考えられる。このような可能性を、参加者の日々の記録に基づく複数の生体指標やその係数の変化の組み合わせから、提示することができる。

図１２は、本発明の実施形態の記録入力画面５００の一例を説明する図である。図１２に示す記録入力画面５００は、参加者端末１０４の出力部（ディスプレイ装置）１４４に表示される。

記録入力画面５００は、日付入力欄５０１及び経過日数入力欄５０２を含む。なお、日付入力欄５０１は、参加者端末１０４が保持している日付データを用いて表示することができ、経過日数入力欄５０２は、生活習慣の改善指導の開始日を参加者の個人データとして保持することによって、参加者端末１０４が保持している日付データを用いて計算して、表示することができる。

また、記録入力画面５００は、体重入力欄５０３、時間帯入力欄５０４及び尿糖入力欄５０５を含む。参加者は、今日の体重を体重入力欄５０３に入力し、データを取得した時間帯を時間帯入力欄５０４に入力し、食後の尿糖値を尿糖入力欄５０５に入力する。

また、記録入力画面５００は、食品入力欄５０６及び行動入力欄５０７を含む。参加者は、食品入力欄５０６及び行動入力欄５０７に表示された項目を選択して、接種した食品の種類及び量、行った行動を入力する。

なお、時間帯入力欄５０４、食品入力欄５０６及び行動入力欄５０７に表示される選択肢は、各々、食事・行動情報管理部１２２の時間１２２１、食品１２２２及び行動１２２３に対応する選択肢が表示される。

なお、記録入力画面５００において、尿糖値の改善に良い食品、悪い食品、良い行動、悪い行動が分かるように表示してもよい。例えば、食事・行動表示画面７００（図１４）において表示される尿糖値が上がりにくい食品及び行動のうち上位所定数の食品及び行動を区別可能なように（例えば、文字の色、フォント、大きさ、背景色などを変えて）表示し、尿糖値が上がりやすい食品及び行動のうち上位所定数の食品及び行動を区別可能なように（例えば、別な文字の色、フォント、大きさ、背景色などを変えて）表示してもよい。この様にすることによって、参加者が、参加者端末１０４を用いてデータを記録する際に、食事及び行動と尿糖値との関係を意識し、よい食品、よい行動への動機づけを強くすることができる。

また、記録入力画面５００は、登録ボタン５０８及びキャンセルボタン５０９を含む。参加者が登録ボタン５０８を操作することによって、記録入力画面５００に入力したデータがサーバ１０１に送信され、生体指標管理部１２１、食事・行動情報管理部１２２に登録され、図２や図３で示したデータが作成される。

図１３は、本発明の実施形態の記録参照画面６００の一例を説明する図である。図１３に示す記録参照画面６００は、指導者端末１０５の出力部（ディスプレイ装置）１５４に表示される。なお、記録参照画面６００を、参加者端末１０４の出力部（ディスプレイ装置）１４４に表示してもよい。

記録参照画面６００は、表示期間（表示日）及び時間帯を設定することによって表示され、朝食後尿糖値表示領域６０１、炭水化物量表示領域６０２及び行動記録表示領域６０３を含む。

朝食後尿糖値表示領域６０１は、その日の朝食後に測定された尿糖値の変化を表示する。炭水化物量表示領域６０２は、朝食における炭水化物の摂取量を表示する。図１２の５０６のような食事品目別の炭水化物量に関する対応表を事前に用意しておき、その対応表から、食事の炭水化物量を計算して表示する。行動記録表示領域６０３は、参加者が当該行動を行った記録を表示する。

この画面により、参加者および指導者は、自分の食事や行動と尿糖との関係を把握することができる。

図１４は、本発明の実施形態の食事・行動表示画面７００の一例を説明する図である。図１４に示す食事・行動表示画面７００は、指導者端末１０５の出力部（ディスプレイ装置）１５４に表示される。なお、食事・行動表示画面７００を、参加者端末１０４の出力部（ディスプレイ装置）１４４に表示してもよい。

食事・行動表示画面７００は、食事表示領域７０１及び行動表示領域７０２を含む。
食事表示領域７０１は、当該参加者において尿糖値との相関が低い食品、すなわち、当該参加者の尿糖値が上がりにくい食品を、食品のカテゴリ別に上位から所定数の食品を表示する。行動表示領域７０２は、当該参加者において尿糖値との相関が低い行動、すなわち、当該参加者の尿糖値が上がりにくい行動のうち上位から所定数の行動を表示する。

このように、参加者が具体的に実施した食事や行動の中で、どの食事や行動が尿糖を上げにくいのかを提示することで、指導者は参加者に具体的な指導を行うことができ、参加者は何をすれば自分にとって良いのかを把握することができる。

図１５は、本発明の実施形態の生体指標係数表示画面８００の一例を説明する図である。図１５に示す生体指標係数表示画面８００は、指導者端末１０５の出力部（ディスプレイ装置）１５４に表示される。なお、生体指標係数表示画面８００を、参加者端末１０４の出力部（ディスプレイ装置）１４４に表示してもよい。

生体指標係数表示画面８００は、指標となる食品の尿糖係数の変化及び傾きを表示する。例えば、図１５に示す生体指標係数表示画面８００では、ごはんと尿糖値との相関関係（生体指標係数）の変化を、横軸を日付とした時系列順に表示している。

このように、一つの食品の生体指標係数の変化を追うことによって、参加者の体質的な変化を見ることができる。ここでは、同じような食事をした場合の尿糖の上昇の程度がどのように変化しているかを参照することができ、体質の改善を簡易的に把握することができる。

以上に本発明の実施形態について、尿糖値を用いた生活習慣の改善指導について説明したが、他の生体指標（例えば、血糖値、血圧、中性脂肪及びＬＤＬコレステロール値などの検査値、体重及びＢＭＩなどの測定値、これらの検査値及び測定値から計算される指標など）を用いた生活習慣の改善指導についても、同様に本発明を適用することができる。

ここまで、本発明の実施形態の生活習慣改善指導支援システムの様々な機能について説明したが、これらの機能が全て実装される必要はなく、一つ以上の機能を様々な組み合わせで実装することができる。

以上に示した本発明の実施形態では、食事の一回量として茶碗の相当量や炭水化物量とする方法を示したが、食品の重さとしてもよい。また、炭水化物量の他、脂肪量、塩分量など、栄養素別の量を持つようにして、計算に用いてもよい。例えば、血糖値には炭水化物量が関連するといわれているが、中性脂肪やコレステロール値などについては食品の脂肪量に関連し、血圧は塩分量に関連するといわれており、生体指標毎に影響する栄養素が異なる。評価する生体指標に合わせて、食品の栄養素を生体指標別に使い分け、生体指標係数を求めることで、さまざまな生体指標に適用することができる。

以上に示した本発明の実施形態では、生体指標の値を重回帰分析の従属変数としていたが、生体指標の差分を従属変数としてもよい。例えば、体重の場合、体重がどの程度変化したかという前日との差を重蔵変数とすることで、どんな食事や運動が体重の変化に関連したかということを評価することができる。また、差分でなく前日との変化率や比などの値を用いてもよい。

以上に示した本発明の実施形態では、適用判定部１３４の処理として、ある閾値以上のデータのみを使う方法について示したが、他の使用方法をしてもよい。例えば、体重で前日との差が一定以上ある場合は１日の体重の変化としてあり得ない、ということから適用条件管理部に、体重の前日との差が５ｋｇ以内のみ適用と設定して、はずれ値のデータを取り除くことに使用してもよい。図１２に示したように、データを手入力している場合には、間違ったデータが入る可能性があるのが、本方法により誤入力データによる計算の誤りを防止することができる。また、適用条件を人に適用し、人によって計算対象から除外するようにしてもよい。例えば、尿糖値は、腎臓の閾値が個人ごとに異なることや、糖尿病の進行状態によって、尿糖値が高く出る人と、それほど高く出ない人がいる。そこで、適用条件管理部１２４において、食後尿糖の最大値が１５０以上の人だけを対象にすることを定義しておき、適用判定部１３４において、食後尿糖の最大値を評価して、評価対象から除外するようにしてもよい。これにより、個人差によって尿糖値が変化せず、食事や行動と尿糖との関係を正確に評価できない人を予め計算対象から除外することができる。

以上に示した本発明の実施形態では、尿糖について、１日毎の値を使用する場合を例に説明したが、通常、尿糖値は朝食後、昼食後、夕食後と３回測定されるので、朝、昼、夕を別々の情報として、１日３回分を計算に用いてもよい。この場合、朝食後の尿糖値は朝食の内容を用いて計算し、昼食後の尿糖は昼食の内容を用いて計算するというように、時間帯の情報でデータを組み合わせることで、３回分のデータを生体指標係数の算出に用いることができる。また、重回帰分析に用いる変数として、食事と行動を使用する場合を例に説明したが、朝、昼、夕の時間帯情報も変数として用いてもよい。例えば、血糖や尿糖は、時間帯によって変化する人もおり、朝が高い人、昼が高い人など個人差がある。また、血圧も、朝が高い人がいるといわれている。このように、時間の情報も組み合わせることで、いつ生体指標が上昇するか、また、その時にどんな食事や行動であると、生体指標が上昇あるいは改善するのか、ということを把握することができる。

また、図７のＳ１０３のように、食品や行動の項目数とデータの日数を比較して、データの数が少ない場合は生体指標係数を計算しないようにしているが、他の方法で計算してもよい。例えば、食事については、ごはんやパンといったものを主食というカテゴリで管理する方法について説明しているが、データが少ない場合は、カテゴリでまとめて食事を主食に置き換えるようにして、生体指標係数を求めてもよい。このようにすることで、食品や行動の項目数がデータの日数が少ない場合でも、大まかな情報から提示することができる。また、データ数が増えてきたら、カテゴリから個別の食品に変更するなど、利用する情報に合わせて情報の細かさを変更するようにしてもよい。

以上に説明したように、本発明の実施形態では、参加者が摂取した食品及び実施した行動の中で、どの食品を摂取すると尿糖値（血糖値）の上昇を抑制できるか、どの行動をすると尿糖値の上昇を抑制できるかを抽出することができる。また、指導者に対して、この情報を見せることによって、指導者が各参加者の行動を把握し、良い食事や行動を指導することができる。参加者は、自分が普段摂取する食事や、実施できる行動の中で、何が良かったのかを知ることができ、生活習慣の改善への動機づけを強くし、次の行動に繋げることができる。

また、血糖値が所定値（個人別の腎閾値）以上になった場合、腎臓から尿に糖が排出されるため、尿糖値は食事や行動に対して線形の関係にならない。このため、適用判定手段が、尿糖値が所定値以下の場合には重回帰分析から除外することによって、尿糖に対する生体指標係数を正確に算出することができる。

また、血液検査をすることなく、参加者が尿糖（血糖）が上がりにくい体になっているかを、個人差を考慮して評価することができる。

また、指導者は、本実施形態の生活習慣改善指導支援システムから出力される結果を用いて、参加者の体質の改善も含めて評価をすることができる。

また、参加者は、本実施形態の生活習慣改善指導支援システムから出力される結果を見ることによって、自分の生活習慣の変化が、体質の改善に繋がっているかをを知り、さらなる改善の意欲を向上させることができる。

また、生体指標（尿糖）に対する生体指標係数の変化と、他の生体指標（体重）の変化との関係から、生体指標係数が変化した理由を容易に見出すことができる。指導者は、この情報を用いることによって、参加者に適切な指導を与えることができる。

１０１ サーバ
１０２ データベース
１０３ ネットワーク
１０４ 参加者端末
１０５ 指導者端末
１１１ プロセッサ（ＣＰＵ）
１１２ 記憶装置
１２１ 生体指標管理部
１２２ 食事・行動情報管理部
１２３ 生体指標係数変化パターン管理部
１２４ 適用条件管理部
１３１ 制御部
１３２ データ取得部
１３３ 生体指標係数算出部
１３４ 適用判定部
１３５ 生体指標係数変化抽出部
１３６ 生体指標係数変化パターン処理部
１３７ 出力情報作成部

Claims (15)

1. 生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援システムであって、
   参加者の尿糖値、食品の摂取量及び行動の実施記録を時系列に格納するデータベースと、
   参加者の尿糖値、食品の摂取量及び行動の実施記録を前記データベースから取得するデータ取得部と、
   前記データベースから取得した食品の摂取量及び行動の有無に対する前記尿糖値の変化率を生体指標係数として、重回帰分析によって算出する生体指標係数算出部と、
   前記算出された生体指標係数に基づいて、前記食品及び行動を順位付けて出力するためのデータを作成する出力情報作成部と、を備えることを特徴とする生活習慣改善支援システム。
2. 前記参加者の尿糖値が所定の条件を満たすデータが前記重回帰分析の対象であると判定する適用判定部を備えることを特徴とする請求項１に記載の生活習慣改善支援システム。
3. 前記生体指標係数算出部は、前記参加者が摂取した食品数及び実行した行動数が前記重回帰分析の対象期間の日数を超えた場合に、重回帰分析によって前記生体指標係数を算出し、
   前記出力情報作成部は、
   １回に摂取される食品の量の平均を食品毎に計算し、前記重回帰分析によって計算された食品に対する生体指標係数と前記計算された食品の平均摂取量との積に従って、前記食品を順位付け、
   行動が実行される頻度の平均を行動毎に計算し、前記重回帰分析によって計算された行動に対する生体指標係数と前記計算された行動の平均頻度との積に従って、前記行動を順位付けることを特徴とする請求項２に記載の生活習慣改善支援システム。
4. 生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援システムであって、
   参加者の生体指標、摂取した食品及び行動の実施記録を時系列に格納するデータベースと、
   参加者の生体指標、摂取した食品及び行動の実施記録を前記データベースから取得するデータ取得部と、
   前記データベースから取得した食品の摂取量及び行動の有無に対する前記生体係数の変化率を、重回帰分析によって、生体指標係数として算出する生体指標係数算出部と、
   前記重回帰分析の対象となった食品及び行動の、前記生体指標係数の時間による変化を求める生体指標係数変化抽出部と、
   前記生体指標係数の時間による変化を出力する出力情報作成部と、を備えることを特徴とする生活習慣改善支援システム。
5. 前記食事及び行動に対する生体指標係数の時間による変化と、他の生体指標の変化と、これらの変化に対応する処理との関係を管理する生体指標係数変化パターン管理部と、
   前記生体指標係数変化パターン管理部によって管理されるパターンに対応する処理を判定し、前記判定された処理を実行する生体指標係数変化パターン処理部と、を備え、
   前記出力情報作成部は、生体指標係数変化パターン処理部によって判定された処理の実行結果に関する出力データを作成することを特徴とする請求項４に記載の生活習慣改善支援システム。
6. 前記生体指標係数変化抽出部は、前記重回帰分析の対象期間中の平均摂取量が多い食品及び実施頻度が高い行動を選択して、該選択された食品及び行動に対する前記生体指標係数の時間による変化を求めることを特徴とする請求項４又は５に記載の生活習慣改善支援システム。
7. 前記生体指標は、前記参加者の尿糖値であることを特徴とする請求項４から６のいずれか一つに記載の生活習慣改善支援システム。
8. 前記出力情報作成部は、前記食品及び前記行動を選択可能な入力画面を出力するためのデータと、前記食品及び行動の入力結果と前記生体指標とを関連付けて表示する画面を出力するためのデータと、を作成することを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の生活習慣改善支援システム。
9. 前記出力情報作成部は、
   前記食品及び前記行動を選択可能な入力欄を含む入力画面を出力するためのデータを作成し、
   前記入力欄において、前記食品及び前記行動に付けられた順位を識別可能に出力するためのデータを作成することを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の生活習慣改善支援システム。
10. 生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援システムを用いた生体指標の分析方法であって、
    前記生活習慣改善支援システムは、プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるプログラムを格納するメモリと、参加者の尿糖値、食品の摂取量及び行動の実施記録が時系列に記録されたデータベースを格納する記憶装置と、を有し、
    前記方法は、
    参加者の尿糖値、食品の摂取量及び行動の実施記録を前記データベースから取得するデータ取得手順と、
    前記データベースから取得した食品の摂取量及び行動の有無に対する前記尿糖値の変化率を生体指標係数として、重回帰分析によって算出する生体指標係数算出手順と、
    前記算出された生体指標係数に基づいて、前記食品及び行動を順位付けて出力するためのデータを作成する出力情報作成手順と、を含むことを特徴とする生体指標の分析方法。
11. 前記方法は、前記参加者の尿糖値が所定の条件を満たすデータが前記重回帰分析の対象であると判定する適用判定手順を含むことを特徴とする請求項１０に記載の生体指標の分析方法。
12. 前記生体指標係数算出手順では、前記参加者が摂取した食品数及び実行した行動数が前記重回帰分析の対象期間の日数を超えた場合に、重回帰分析によって前記生体指標係数を算出し、
    前記出力情報作成手順では、
    １回に摂取される食品の量の平均を食品毎に計算し、前記重回帰分析によって計算された食品に対する生体指標係数と前記計算された食品の平均摂取量との積に従って、前記食品を順位付け、
    行動が実行される頻度の平均を行動毎に計算し、前記重回帰分析によって計算された行動に対する生体指標係数と前記計算された行動の平均頻度との積に従って、前記行動を順位付けることを特徴とする請求項１１に記載の生体指標の分析方法。
13. 生活習慣の改善を支援する生活習慣改善支援システムを用いた生体指標の分析方法であって、
    前記生活習慣改善支援システムは、プログラムを実行するプロセッサと、前記プロセッサによって実行されるメモリを格納するメモリと、参加者の生体指標、食品の摂取量及び行動の実施記録が時系列に記録されたデータベースを格納する記憶装置と、を有し、
    前記方法は、
    参加者の生体指標、摂取した食品及び行動の実施記録を前記データベースから取得するデータ取得手順と、
    前記データベースから取得した食品の摂取量及び行動の有無に対する前記生体係数の変化率を、重回帰分析によって、生体指標係数として算出する生体指標係数算出手順と、
    前記重回帰分析の対象となった食品及び行動の、前記生体指標係数の時間による変化を求める生体指標係数変化抽出手順と、
    前記生体指標係数の時間による変化を出力する出力情報作成手順と、を含むことを特徴とする生体指標の分析方法。
14. 前記生活習慣改善支援システムは、前記食事及び行動に対する生体指標係数の時間による変化と、他の生体指標の変化と、これらの変化に対応する処理との関係を管理する生体指標係数変化パターン管理部を有し、
    前記方法は、前記生体指標係数変化パターン管理部によって管理されるパターンに対応する処理を判定し、前記判定された処理を実行する生体指標係数変化パターン処理手順を含み、
    前記出力情報作成手順では、生体指標係数変化パターン処理部によって判定された処理の実行結果に関する出力データを作成することを特徴とする請求項１３に記載の生体指標の分析方法。
15. 前記生体指標係数変化抽出手順では、前記重回帰分析の対象期間中の平均摂取量が多い食品及び実施頻度が高い行動を選択して、該選択された食品及び行動に対する前記生体指標係数の時間による変化を求めることを特徴とする請求項１３又は１４に記載の生体指標の分析方法。

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