JP2014174954A - Action support system, terminal device of action support system, and server - Google Patents

Action support system, terminal device of action support system, and server Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an action support system which generates and provides effective advice for supporting a subject in health guidance and exercise guidance on the basis of biological data.SOLUTION: An action support system comprises: a terminal device 20 which transmits personal data that includes biological data including a pulse rate, exercise data as an index of an amount of exercise, and personal attribute data; a server 50 which receives and stores the personal data and population data composed of pieces of prestored data; and a PC 70 in which a support program is installed for generating personal advice on the basis of the personal data and the population data. The PC 70 generates the personal advice by changing a reference ratio of the personal data to the population data according to an amount of storage of the personal data. The system can support a subject to take action for attaining his/her goal by providing the subject with advice corresponding to a period from when the subject starts to take the action until the subject attains the goal.

Description

本発明は、生体データに基づいた健康指導、運動指導において被験者を支援するためのアドバイスを生成し、提供する行動支援システムに関する。   The present invention relates to an action support system that generates and provides advice for supporting a subject in health guidance and exercise guidance based on biological data.

健康指導や運動指導において、設定された目標を達成するために、指導の対象となる被験者に対して、アドバイスを提供するシステムが知られている。
例えば、先行技術文献では、データマイニング技術を用いた健康管理システムが提案されている。詳しくは、被験者ごとに生活習慣および健康状態に関する時系列データを一定期間蓄積し、両者間に相関が見出されると、その相関関係を加味したアドバイスを被験者に提供していた。一例としては、摂取カロリーおよび体重の時系列データを蓄積している過程で、一日の摂取カロリーの合計が1600kcal程度を超えた場合、体重が増加するという相関関係が見出されるので、その事実とともに摂取カロリーを抑える旨のアドバイスを被験者に提供していた。
In health guidance and exercise guidance, a system is known that provides advice to a subject who is the subject of guidance in order to achieve a set goal.
For example, in a prior art document, a health management system using a data mining technique is proposed. Specifically, time series data on lifestyle and health conditions was accumulated for each subject for a certain period of time, and when a correlation was found between the two, advice that considered the correlation was provided to the subject. As an example, in the process of accumulating time series data of calorie intake and body weight, if the total daily calorie intake exceeds about 1600 kcal, a correlation is found that the body weight increases. The subject was provided with advice to reduce calorie intake.

黛勇気(高崎健康福祉大学大学院) 「クラウドコンピューティングによる個人健康管理」 DEIM Forum 2012 D11−2Yuuki Tsuji (Graduate School, Takasaki University of Health and Welfare) “Individual health management by cloud computing” DEIM Forum 2012 D11-2

しかしながら、上記の先行技術文献では、被験者の生活習慣行動および健康状態の間に相関傾向が現れるまでは、アドバイスは生成されないという課題があった。詳しくは、被験者の生活習慣行動および健康状態をデータとして蓄積し、両者の間に相関傾向が現れれば相関ルールとして抽出する必要があるため、一般的には3ヶ月くらいの期間が必要であり、その間は被験者へのアドバイスは困難であった。つまり、相関ルールが導き出されるまでの期間は、被験者に対して有効なアドバイスを提供することが困難であるという課題があった。   However, in the above prior art documents, there is a problem that advice is not generated until a correlation tendency appears between the lifestyle habit behavior and the health state of the subject. Specifically, it is necessary to extract the lifestyle behavior and health status of the subject as data, and if a correlation tendency appears between them, it is necessary to extract it as a correlation rule, so generally a period of about 3 months is required, During that time, it was difficult to give advice to the subjects. That is, there is a problem that it is difficult to provide effective advice to the subject during the period until the association rule is derived.

さらに、上記先行技術文献では、目標達成のための行動が被験者の身体にリスクを生じさせていたとしても、被験者に伝えることができない恐れがあった。さらに被験者の個人のデータを蓄積している間はアドバイスを生成しないため危険な状態を伝える機会を逃してしまう恐れがあった。このように、目標達成のための行動が被験者の身体にリスクを生じさせていたとしても、被験者に忠告することが困難であるという課題があった。   Further, in the above prior art documents, there is a fear that even if the action for achieving the target causes a risk to the subject's body, it cannot be transmitted to the subject. Furthermore, there is a risk of missing an opportunity to convey a dangerous state because no advice is generated while the subject's personal data is accumulated. As described above, there is a problem that it is difficult to advise the subject even if the action for achieving the goal causes a risk to the subject's body.

本発明は、上述の課題の少なくとも一部を解決するためになされたものであり、以下の形態または適用例として実現することが可能である。   SUMMARY An advantage of some aspects of the invention is to solve at least a part of the problems described above, and the invention can be implemented as the following forms or application examples.

[適用例1]本適用例に係る行動支援システムは、被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを送信する端末装置と、前記データ項目に対応する、あらかじめ記憶されたデータ群からなる母集団データを記憶し、前記個人データを受信して蓄積するサーバーと、前記母集団データ、および/または前記個人データに基づいて個人アドバイスを生成するための支援プログラムがインストールされたコンピューターと、を備え、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量に応じて、前記母集団データと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする。   [Application Example 1] An action support system according to this application example includes a terminal device that transmits personal data including a plurality of data items including biological data and exercise data of a subject, and is stored in advance corresponding to the data item. A server for storing population data consisting of data groups, receiving and storing the personal data, and a support program for generating personal advice based on the population data and / or the personal data are installed. A computer, wherein the computer generates the personal advice by changing a reference ratio between the population data and the personal data according to a storage amount of the personal data.

本適用例によれば、あらかじめ記憶されたデータ群からなる母集団データが、行動支援システムを構成するサーバーに格納されている。さらに、コンピューターは、個人データの蓄積量に応じて、母集団データと個人データとの参照割合を変えて、個人アドバイスを生成する。
このように構成することで、相関ルールが導き出されるまでの期間では、有効なアドバイスを提供することが困難であった従来のシステムと異なり、本適用例の行動支援システムによれば、このような場合でも、データ群を利用して個人アドバイスを提供することができる。例えば、データ群に含まれる属性データから、被験者の性別、年齢、職業に該当するデータを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。
従って、相関ルールが導き出されるまでの期間においても、有効なアドバイスを提供することができる。
According to this application example, population data including a data group stored in advance is stored in a server included in the action support system. Further, the computer generates personal advice by changing the reference ratio between the population data and the personal data in accordance with the accumulated amount of the personal data.
With this configuration, unlike the conventional system in which it is difficult to provide effective advice during the period until the association rule is derived, according to the action support system of this application example, Even in this case, personal advice can be provided using the data group. For example, by referring to data corresponding to the sex, age, and occupation of the subject from the attribute data included in the data group, it is possible to provide personal advice that is inferred.
Therefore, effective advice can be provided even during the period until the association rule is derived.

また、行動上のリスクを被験者に伝えることが困難であった従来のシステムと異なり、本適用例の行動支援システムによれば、生体データを利用して注意を促すための個人アドバイスを提供することができる。例えば、生体データの脈拍数を利用して、異常に高い脈拍数であった場合には、注意喚起を促すアドバイスを提供することができる。
このように構成することで、行動におけるリスクを注意喚起するためのアドバイスを提供することができる。
従って、利用開始時点から有益なアドバイスを提供することが可能な行動支援システムを提供することができる。
Also, unlike the conventional system where it was difficult to convey behavioral risks to the subject, the behavior support system of this application example provides personal advice to call attention using biometric data Can do. For example, when the pulse rate of the biological data is used and the pulse rate is abnormally high, advice for calling attention can be provided.
By comprising in this way, the advice for calling attention to the risk in action can be provided.
Therefore, it is possible to provide an action support system that can provide useful advice from the start of use.

[適用例2]上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積期間が所定の期間未満の場合には、前記データ群における少なくとも属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、前記個人データが前記所定の期間以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することが好ましい。   Application Example 2 In the action support system according to the application example described above, when the computer accumulates the personal data for less than a predetermined period, the computer derives a criterion derived using at least attribute data in the data group. The personal advice is generated with reference to the advice table, and the personal advice is generated using the population data and the personal data when the personal data is accumulated for the predetermined period or longer. Is preferred.

本適用例によれば、個人データの蓄積量の指標として個人データの蓄積期間を用いている。例えば、所定の期間を3ヶ月として、個人データの蓄積が3ヶ月未満の場合でも、属性データから、被験者の性別、年齢、職業に該当するデータを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。   According to this application example, the personal data storage period is used as an index of the personal data storage amount. For example, even if the predetermined period is 3 months and personal data is stored for less than 3 months, the personal data is provided by referring to the data corresponding to the sex, age, and occupation of the subject from the attribute data. be able to.

[適用例3]上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量が所定のデータ数未満の場合には、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、前記個人データが前記所定のデータ数以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することが好ましい。   Application Example 3 In the action support system according to the application example described above, the computer is derived using at least the attribute data in the data group when the accumulated amount of the personal data is less than a predetermined number of data. The personal advice is generated with reference to the reference advice table, and when the personal data is accumulated more than the predetermined number of data, the personal advice is obtained using the population data and the personal data. It is preferable to produce.

本適用例によれば、個人データの蓄積量の指標として個人データのデータ数を用いている。
このように構成することで、蓄積された個人データが所定のデータ数未満の場合でも、同様に、属性データを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。
According to this application example, the number of personal data is used as an index of the amount of personal data stored.
With this configuration, even when the accumulated personal data is less than the predetermined number of data, it is possible to provide personal advice that is analogized by referring to the attribute data.

[適用例4]上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記コンピューターは、前記個人データの蓄積により所定のルールが抽出されるまでは、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照した前記個人アドバイスを生成し、前記所定のルールが抽出された場合は、前記所定のルールに基づいて、前記個人アドバイスを生成することが好ましい。   Application Example 4 In the action support system according to the application example described above, the computer is derived using at least the attribute data in the data group until a predetermined rule is extracted by storing the personal data. When the personal advice referring to a standard advice table is generated and the predetermined rule is extracted, the personal advice is preferably generated based on the predetermined rule.

本適用例によれば、個人データの蓄積により所定のルールが抽出されるまでは、基準アドバイステーブルを参照した個人アドバイスを生成する。
このように構成することで、所定のルールが抽出されるまでの初期段階においても、有効なアドバイスを提供することができる。
According to this application example, personal advice is generated by referring to the standard advice table until a predetermined rule is extracted by storing personal data.
With this configuration, it is possible to provide effective advice even in an initial stage until a predetermined rule is extracted.

[適用例5]上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記属性データには、少なくとも性別、生年月日が含まれており、前記基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成する際には、前記属性データを参照することが好ましい。   Application Example 5 In the action support system according to the application example described above, the attribute data includes at least gender and date of birth, and the personal advice is generated with reference to the reference advice table. It is preferable to refer to the attribute data.

[適用例6]上記適用例に記載の行動支援システムにおいて、前記生体データには、脈拍数に加えて、体重、体脂肪率、腹囲、BMI、総コレステロール値、コレステロール値、およびHbA1c値データからなる群のうち少なくとも1つが含まれていることが好ましい。   Application Example 6 In the action support system according to the application example described above, the biological data includes, in addition to the pulse rate, body weight, body fat percentage, abdominal circumference, BMI, total cholesterol value, cholesterol value, and HbA1c value data. It is preferable that at least one of the group is included.

[適用例7]本適用例に係る行動支援システムの端末装置は、被験者に向けた個人アドバイスを表示する端末装置であって、前記被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを収集し、前記個人データを蓄積するデータベースに送信し、前記データベースおよび/または前記個人データを分析して、前記個人アドバイスを生成するデータ処理部から前記個人アドバイスを受信し、前記個人アドバイスは、前記データ処理部において、前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて生成されており、前記データ処理部から受信した前記個人アドバイスを表示することを特徴とする。   Application Example 7 The terminal device of the action support system according to this application example is a terminal device that displays personal advice directed to a subject, and is an individual composed of a plurality of data items including the subject's biological data and exercise data. Collecting the data, sending it to a database storing the personal data, analyzing the database and / or the personal data, receiving the personal advice from a data processing unit that generates the personal advice, The data processing unit is generated by changing a reference ratio between the database and the personal data according to the amount of the personal data stored, and displays the personal advice received from the data processing unit. It is characterized by.

[適用例8]本適用例に係る行動支援システムのサーバーは、被験者に向けた個人アドバイスを生成するサーバーであって、被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを記憶する記憶部と、前記個人データの前記複数のデータ項目に対応するデータを備えたデータベースと、前記データベースおよび/または前記個人データを分析して、前記被験者に対する前記個人アドバイスを生成するデータ処理部とを備え、前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする。   Application Example 8 The server of the behavior support system according to this application example is a server that generates personal advice for a subject, and stores personal data including a plurality of data items including biological data and exercise data of the subject. A storage unit, a database including data corresponding to the plurality of data items of the personal data, a data processing unit that analyzes the database and / or the personal data and generates the personal advice for the subject, The personal advice is generated by changing a reference ratio between the database and the personal data in accordance with a storage amount of the personal data.

実施形態1に係る生活習慣改善システムの概要を表す説明図。Explanatory drawing showing the outline | summary of the lifestyle improvement system which concerns on Embodiment 1. FIG. 生活習慣改善システムの概略構成を示すブロック図。The block diagram which shows schematic structure of a lifestyle improvement system. (a)属性データの入力画面を示す図、(b)運動中の画面を示す図、(c)アドバイス画面を示す図。(A) The figure which shows the input screen of attribute data, (b) The figure which shows the screen during exercise, (c) The figure which shows the advice screen. 個人データの構成を示す図。The figure which shows the structure of personal data. サーバーにおけるデータベースの内容を表す図。The figure showing the contents of the database in a server. 基準アドバイステーブルの一部を示す図。The figure which shows a part of reference | standard advice table. (a)生体データテーブルを示す図、(b)生体データテーブルを示す図、(c)生体データテーブルを示す図。(A) The figure which shows a biometric data table, (b) The figure which shows a biometric data table, (c) The figure which shows a biometric data table. (a)運動データテーブルを示す図、(b)運動データテーブルを示す図、(c)運動データテーブルを示す図。(A) The figure which shows an exercise | movement data table, (b) The figure which shows an exercise | movement data table, (c) The figure which shows an exercise | movement data table. 属性データテーブルを示す図。The figure which shows an attribute data table. 個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図。The flowchart figure showing the flow of personal advice generation. 個人アドバイスの一例を示す図。The figure which shows an example of personal advice. 個人アドバイスを生成するまでの参照データの割合を示すイメージ図。The image figure which shows the ratio of the reference data until it produces | generates a personal advice. 実施形態2における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図。The flowchart figure showing the flow of the personal advice production | generation in Embodiment 2. FIG. 実施形態3における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図。The flowchart figure showing the flow of the personal advice production | generation in Embodiment 3. FIG. 変形例4における行動支援システムの概要を表す図。The figure showing the outline | summary of the action assistance system in the modification 4.

以下、本発明の実施形態について説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described. The embodiments described below do not unduly limit the contents of the present invention described in the claims. In addition, all the configurations described in the present embodiment are not necessarily essential configuration requirements of the present invention.

(実施形態1)
図1は、実施形態1に係る行動支援システムとしての生活習慣改善システムの概要を表す説明図である。図11は、個人アドバイスの一例を示す図である。まず、本実施形態に係る生活習慣改善システムの概要について説明する。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an outline of a lifestyle habit improvement system as an action support system according to the first embodiment. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of personal advice. First, an outline of the lifestyle improvement system according to the present embodiment will be described.

(生活習慣改善システムの概要)
図1に示す生活習慣改善システム100は、被験者に適切なアドバイスを提供することにより、被験者の健康改善に向けた行動を支援するシステムである。特に、本システムは、生活習慣病に罹患している被験者や、生活習慣病を予防したい被験者、さらに健康な生活習慣を身に付けたい被験者に好適である。
端末装置20は、人体の手首5などに装着され脈拍をセンシングする脈波センサー23を手首5に接触させることにより、運動時や睡眠時などの様々な動作の中であっても正確に脈拍数を測定することができる腕時計型の生体データ測定装置である。端末装置20は、脈拍数の他にも、脈拍数から算出された消費カロリーなどの運動データ、さらには被験者により入力された生年月日、性別、職種などの属性データなどを収集することができるように構成しても良い。好適例として、端末装置20は、被験者が手首5に装着して屋外やフィットネスクラブなどで運動しながら使用することもできる携帯型の装置である。なお、端末装置20は、測定した生体データなどを表示する表示パネル21を備えている。表示パネル21は略長方形をなしており、手首5に装着された状態で、腕の長さ方向が表示パネル21の長辺方向となっている。
(Outline of lifestyle improvement system)
The lifestyle improvement system 100 shown in FIG. 1 is a system that supports actions for improving the health of a subject by providing appropriate advice to the subject. In particular, this system is suitable for subjects suffering from lifestyle-related diseases, subjects who want to prevent lifestyle-related diseases, and subjects who want to acquire healthy lifestyle habits.
The terminal device 20 is attached to the wrist 5 or the like of the human body and contacts the wrist 5 with a pulse wave sensor 23 that senses the pulse, so that the pulse rate can be accurately determined even during various operations such as exercise and sleep. It is a wristwatch type biological data measuring device capable of measuring In addition to the pulse rate, the terminal device 20 can collect exercise data such as calorie consumption calculated from the pulse rate, and attribute data such as a date of birth, sex, and occupation input by the subject. You may comprise as follows. As a preferred example, the terminal device 20 is a portable device that can be used while a subject is wearing the wrist 5 and exercising outdoors or in a fitness club. The terminal device 20 includes a display panel 21 that displays measured biometric data and the like. The display panel 21 has a substantially rectangular shape, and when it is attached to the wrist 5, the arm length direction is the long side direction of the display panel 21.

端末装置20に蓄えられた生体データ、運動データを含む個人データ、および属性データは、ネットワーク4を介してサーバー50に蓄積される。コンピューターとしてのPC(Personal Computer)70は、蓄積されたデータ群を分析し、被験者に有効なメッセージを生成する。
生成されたメッセージの一例が図11に示されている。アドバイス90は行動開始時に生成されたアドバイスであり、アドバイス91は行動開始から3ヵ月後に生成されたアドバイスの一例である。例えばアドバイス90では、食事の取り方に対するアドバイスとして「摂取カロリーを1980〜2100kcalに収まるよう努力すれば」と目標を与えている。アドバイス91では、「食事制限を厳しくしている可能性があります。無理に食事を制限しすぎないよう、気を付けましょう。」というアドバイスを提供している。このように、被験者の情報を収集し、そのデータの蓄積量に応じて、被験者固有のメッセージに切り替えていくことを実現している。
このような効果を実現するための生活習慣改善システム100の構成について、以下詳細に説明する。
Biometric data, personal data including exercise data, and attribute data stored in the terminal device 20 are stored in the server 50 via the network 4. A PC (Personal Computer) 70 as a computer analyzes the accumulated data group and generates an effective message for the subject.
An example of the generated message is shown in FIG. The advice 90 is an advice generated at the start of the action, and the advice 91 is an example of an advice generated three months after the start of the action. For example, in the advice 90, a goal is given as an advice on how to eat, "if you make an effort to keep the calorie intake within 1980-2100 kcal". The advice 91 provides the advice “There may be stricter dietary restrictions. Be careful not to limit your diet too much.” In this way, it is possible to collect subject information and switch to a subject-specific message according to the amount of accumulated data.
The configuration of the lifestyle improvement system 100 for realizing such effects will be described in detail below.

(生活習慣改善システムの構成)
図2は、生活習慣改善システムの概略構成を示すブロック図である。
生活習慣改善システム100は、端末装置20、サーバー50、PC70などから構成されている。
端末装置20、サーバー50、PC70はそれぞれがネットワーク4経由で接続されている。好適例において、ネットワーク4は、端末装置20が接続される公衆無線LANなどを利用してインターネット接続されている。サーバー50とPC70との間はイントラネット接続されている。インターネット1とイントラネット2の間は個人情報盗難などの不正アクセスを防ぐためファイアウォール3が介在している。
なお、サーバー50とPC70との間がイントラネット接続されている構成に限らず、一台のPCにおいてサーバー50およびPC70の両者の役割を果たす構成であっても良い。
(Configuration of lifestyle improvement system)
FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the lifestyle improvement system.
The lifestyle improvement system 100 includes a terminal device 20, a server 50, a PC 70, and the like.
The terminal device 20, the server 50, and the PC 70 are connected via the network 4. In a preferred example, the network 4 is connected to the Internet using a public wireless LAN to which the terminal device 20 is connected. The server 50 and the PC 70 are connected via an intranet. A firewall 3 is interposed between the Internet 1 and the intranet 2 to prevent unauthorized access such as theft of personal information.
The server 50 and the PC 70 are not limited to the intranet connection, and may be configured to play both roles of the server 50 and the PC 70 in one PC.

(端末装置の構成)
端末装置20は、センサー部24、操作部30、計時部31、第1記憶部32、第2記憶部36、通信部46、制御部47、表示駆動部48などから構成されている。これらの構成部は、バスB1を介して接続されている。
センサー部24は、被験者の生体データ、運動データ、および外部環境データなどを検出して、それらの情報を個人データとして出力する機能を備えており、生体センサー部25、運動センサー部26、環境センサー部27などから構成されている。
(Configuration of terminal device)
The terminal device 20 includes a sensor unit 24, an operation unit 30, a time measuring unit 31, a first storage unit 32, a second storage unit 36, a communication unit 46, a control unit 47, a display drive unit 48, and the like. These components are connected via a bus B1.
The sensor unit 24 has a function of detecting biological data, exercise data, external environment data, and the like of the subject and outputting the information as personal data. The biosensor unit 25, the motion sensor unit 26, and the environmental sensor. The unit 27 and the like.

生体センサー部25は、好適例として脈波センサー23である。脈波センサー23は、LED(Light Emitting Diode)などの発光素子から人体の手首5に向けて照射され手首5の血管で反射された光を集光しフォトダイオードなどの受光素子で受光する。この際、脈波センサー23は、血管の拡張時と収縮時とで光の反射率が異なる現象を利用して被験者の脈波を検出する。検出された脈波のデータは、制御部47(後述する)により実行されるデータ生成プログラム34(後述する)に送られる。なお、生体データを検出するセンサーを端末装置20に内蔵することに限定するものではなく、体重測定器、身長測定器、血圧測定器など他の測定機器と通信することで、他の測定機器が収集した生体データを取得する構成であっても良い。この場合においての機能として、他の生体機器と通信する共通の通信プロトコル、通信部46(後述する)に備えられた近距離無線の通信インターフェイスがさらに必要となる。生体センサー部25が取得した生体データは、制御部47により実行されるデータ生成プログラム34に送られる。   The biological sensor unit 25 is a pulse wave sensor 23 as a preferred example. The pulse wave sensor 23 collects light irradiated from a light emitting element such as an LED (Light Emitting Diode) toward the wrist 5 of the human body and reflected by the blood vessel of the wrist 5 and receives it by a light receiving element such as a photodiode. At this time, the pulse wave sensor 23 detects the pulse wave of the subject using a phenomenon in which the reflectance of light is different between when the blood vessel is dilated and when it is contracted. The detected pulse wave data is sent to a data generation program 34 (described later) executed by a control unit 47 (described later). In addition, it is not limited to incorporating the sensor which detects biometric data in the terminal device 20, and other measuring devices can communicate with other measuring devices such as a weight measuring device, a height measuring device, and a blood pressure measuring device. The structure which acquires the collected biometric data may be sufficient. As a function in this case, a common communication protocol for communicating with other biological devices and a short-range wireless communication interface provided in the communication unit 46 (described later) are further required. The biometric data acquired by the biometric sensor unit 25 is sent to the data generation program 34 executed by the control unit 47.

運動センサー部26は、好適例として、3軸加速度センサー、3軸ジャイロセンサー、およびGPS(Global Positioning System)センサー(いずれも図示せず)を含んで構成されたセンサーユニットであるが、この構成に限定するものではなく、端末装置20の位置情報や、運動状態情報を収集可能なセンサーであれば良い。
3軸加速度センサーは、端末装置20の表示パネル21の長辺方向をX軸、短辺方向をY軸、および端末装置の厚さ方向をZ軸としたX、Y、Z軸の3軸方向に取り付けられた加速度センサーであり、各軸の加速度変化を単位時間ごとに計測する。
3軸ジャイロセンサーは、加速度センサーにおける各X、Y、Z軸に対して角速度を単位時間ごとに計測する。
GPSセンサーは、GPS受信機能および位置情報演算回路を備えており、単位時間ごとに位置情報(緯度、経度、高度)データを計測する。
The motion sensor unit 26 is a sensor unit including a three-axis acceleration sensor, a three-axis gyro sensor, and a GPS (Global Positioning System) sensor (all not shown) as a preferred example. The sensor is not limited, and any sensor that can collect position information of the terminal device 20 and exercise state information may be used.
The triaxial acceleration sensor is a three-axis direction of X, Y, and Z axes in which the long side direction of the display panel 21 of the terminal device 20 is the X axis, the short side direction is the Y axis, and the thickness direction of the terminal device is the Z axis. It is an acceleration sensor attached to and measures the acceleration change of each axis per unit time.
The triaxial gyro sensor measures the angular velocity for each X, Y, and Z axis in the acceleration sensor per unit time.
The GPS sensor includes a GPS reception function and a position information calculation circuit, and measures position information (latitude, longitude, altitude) data for each unit time.

環境センサー部27は、好適例として、温度センサー、圧力センサー(いずれも図示せず)を含んで構成されたセンサーユニットであるが、これらの構成に限定するものではなく、外部の環境データを収集可能なセンサーであれば良い。
温度センサーは、気温を単位時間ごとに計測する。圧力センサーは、気圧を単位時間ごとに計測する。
As a preferred example, the environment sensor unit 27 is a sensor unit including a temperature sensor and a pressure sensor (both not shown). However, the environment sensor unit 27 is not limited to these configurations and collects external environment data. Any sensor is possible.
The temperature sensor measures the air temperature every unit time. The pressure sensor measures the atmospheric pressure every unit time.

操作部30は、押しボタン型のスイッチである操作ボタン22(図1参照)を含む複数の操作ボタンから構成されている。操作例としては、表示パネル21に表示されたカーソルを操作ボタン22で押下することにより移動させ選択状態を変え、再度操作ボタン22を押下すると選択した機能で決定となる。これらはボタンイベント処理プログラム35として、第1記憶部32に格納され、制御部47により実行される。なお、操作部30の構成はこれに限定されるものではなく、複数の操作入力が可能な構成であれば良く、表示パネル21がタッチパネル機能を備えていても良い。   The operation unit 30 includes a plurality of operation buttons including an operation button 22 (see FIG. 1) that is a push button type switch. As an operation example, the cursor displayed on the display panel 21 is moved by pressing the operation button 22 to change the selection state. When the operation button 22 is pressed again, the selected function is determined. These are stored in the first storage unit 32 as the button event processing program 35 and executed by the control unit 47. The configuration of the operation unit 30 is not limited to this, and any configuration that allows a plurality of operation inputs may be used, and the display panel 21 may have a touch panel function.

計時部31は、リアルタイムクロックであり、例えばカレンダー機能、時計機能、ストップウォッチ機能などの計時機能を有している。計時部31が計時している日時、時間などの計時データは、制御部47により読み出される。   The time measuring unit 31 is a real time clock, and has time measuring functions such as a calendar function, a clock function, and a stop watch function, for example. Time data such as the date and time that the time measuring unit 31 is measuring is read by the control unit 47.

第1記憶部32は、不揮発性メモリーであり、属性入力プログラム33、データ生成プログラム34、操作部30のボタンイベント処理プログラム35などのプログラムが格納(記憶)されている。
属性入力プログラム33は、被験者の生年月日、性別、職種などの個人の属性データを入力するためのプログラムであり、例えば被験者が端末装置20を初めて使用する際に起動し、被験者に属性データの入力を促す。なお、使用開始後においても起動可能であるため、適宜、属性データの変更が可能である。また、属性データが被験者により一般のPCなどの端末装置20以外の電子機器を使って事前に入力されると、被験者の属性データはサーバー50に格納される。このような場合、属性入力プログラム33は、ネットワーク4および通信部46を介して被験者の属性データをサーバー50から取得することも可能である。
データ生成プログラム34は、生体データ、運動データ、および属性データなどを含む個人データを仕分けするためのプログラムである。個人データは、データ種別ごとに区分けして、テキストデータ形式で第2記憶部36に保管される。なお、個人データの詳細については後述する。また、データ生成プログラム34は、サーバー50あるいはPC70からネットワーク4を介して随時更新、追加される。つまり、被験者特有の新しい演算方式を適用したプログラム、新たなデータ項目を収集するプログラムなど、被験者の健康改善に向けた行動の経過の途中で切り替え、追加することが可能である。
The first storage unit 32 is a non-volatile memory, and stores (stores) programs such as an attribute input program 33, a data generation program 34, and a button event processing program 35 of the operation unit 30.
The attribute input program 33 is a program for inputting personal attribute data such as a subject's date of birth, sex, and occupation, and is started when the subject uses the terminal device 20 for the first time, for example. Prompt for input. In addition, since it can be started after the start of use, the attribute data can be changed as appropriate. When the attribute data is input in advance by the subject using an electronic device other than the terminal device 20 such as a general PC, the subject's attribute data is stored in the server 50. In such a case, the attribute input program 33 can also acquire the subject's attribute data from the server 50 via the network 4 and the communication unit 46.
The data generation program 34 is a program for sorting personal data including biometric data, exercise data, attribute data, and the like. The personal data is stored in the second storage unit 36 in a text data format divided into data types. Details of the personal data will be described later. The data generation program 34 is updated and added as needed from the server 50 or the PC 70 via the network 4. That is, it is possible to switch and add in the course of the action for improving the health of the subject, such as a program that applies a new calculation method specific to the subject, a program that collects new data items, and the like.

第2記憶部36は、不揮発性メモリーであり、個人データ43、個人アドバイス38、および第1記憶部32に格納されているプログラムで利用される共通変数37などのデータが格納(記憶)されている。なお、個人データ43および、個人アドバイス38の詳細については後述する。   The second storage unit 36 is a non-volatile memory that stores (stores) data such as personal data 43, personal advice 38, and common variables 37 that are used in programs stored in the first storage unit 32. Yes. Details of the personal data 43 and the personal advice 38 will be described later.

通信部46は、好適例として無線LANアダプターであり、IP(Internet Protocol)、および外部の生体機器と共通の通信プロトコルを有している。なお、この構成に限定するものではなく、無線通信が可能な通信アダプターであれば良く、例えば、ブルートゥース(Bluetooth(登録商標))アダプターであっても良い。通信部46は、IPを用いてサーバー50、PC70とデータやコマンドの転送を行い、共通の通信プロトコルを用いて他の生体機器から生体データを取得する。
また、通信部46は、物理的な通信端子を含み、別の機器(一般のPCなど)とケーブルを介して接続し、別の機器経由でサーバー50、PC70、他の生体機器とデータやコマンドの転送をする構成でもよい。
The communication unit 46 is a wireless LAN adapter as a preferred example, and has an IP (Internet Protocol) and a communication protocol common to external biological devices. Note that the present invention is not limited to this configuration, and any communication adapter capable of wireless communication may be used. For example, a Bluetooth (Bluetooth (registered trademark)) adapter may be used. The communication unit 46 transfers data and commands to and from the server 50 and the PC 70 using IP, and acquires biological data from other biological devices using a common communication protocol.
The communication unit 46 includes a physical communication terminal, is connected to another device (such as a general PC) via a cable, and communicates data and commands with the server 50, the PC 70, and other biological devices via another device. It is also possible to adopt a configuration for transferring

制御部47は、CPU(Central Processing Unit)であり、端末装置20を構成するセンサー部24、操作部30、計時部31、第1記憶部32、第2記憶部36、通信部46、表示駆動部48などの各部を制御する。
表示駆動部48は、表示パネル駆動回路(ドライバー)であり、表示パネル21を設定された画面遷移に従って表示駆動する。
The control unit 47 is a CPU (Central Processing Unit), and includes a sensor unit 24, an operation unit 30, a time measuring unit 31, a first storage unit 32, a second storage unit 36, a communication unit 46, and a display drive that constitute the terminal device 20. Each unit such as the unit 48 is controlled.
The display drive unit 48 is a display panel drive circuit (driver), and drives the display panel 21 according to the set screen transition.

(端末装置の表示画面)
図3(a)〜(c)は、端末装置の表示画面の一態様を示す図であり、(a)は属性データの入力画面を示す図、(b)は運動中の画面を示す図、(c)はアドバイス画面を示す図である。
続いて、図3(a)〜(c)を用いて、端末装置20の表示画面について説明する。図3(a)は、個人の属性データを入力する画面の一例である。この例では、被験者は生年月日として1960年7月4日生まれ(19は省略)を操作部30により入力して、「’60:07:04」と表示されている。
(Display screen of terminal device)
FIGS. 3A to 3C are diagrams showing an aspect of the display screen of the terminal device, where FIG. 3A is a diagram showing an attribute data input screen, and FIG. 3B is a diagram showing a screen during exercise; (C) is a figure which shows an advice screen.
Then, the display screen of the terminal device 20 is demonstrated using FIG. 3 (a)-(c). FIG. 3A is an example of a screen for inputting personal attribute data. In this example, the subject is born on July 4, 1960 (19 is omitted) as the date of birth through the operation unit 30 and is displayed as “'60: 07: 04”.

図3(b)は、運動中の脈拍を表示している画面である。画面上段中央は現在の脈拍数として「120」を示している。脈拍数の左側に表示されているハート型アイコンは、端末装置20が脈拍を正常に検出できていることを表している。脈拍数の右側に表示されている笑顔のアイコンは、現在の脈拍数が適切な運動負荷(有酸素運動でありリスクが少ない)であることを示している。画面中段の数字「0:35’24”」は、計測開始からの経過時間である。この例では、35分24秒であることを示している。最下段の「0385kcal」は計測開始からの運動における消費カロリー(基礎代謝は含まない)累積値が385kcalであることを示している。   FIG. 3B is a screen displaying a pulse during exercise. The upper center of the screen shows “120” as the current pulse rate. A heart-shaped icon displayed on the left side of the pulse rate indicates that the terminal device 20 can normally detect the pulse. The smile icon displayed on the right side of the pulse rate indicates that the current pulse rate is an appropriate exercise load (aerobic exercise and low risk). The number “0: 35′24” ”in the middle of the screen is the elapsed time from the start of measurement. This example shows that it is 35 minutes and 24 seconds. “0385 kcal” at the bottom indicates that the cumulative value of calories consumed (not including basal metabolism) in the exercise from the start of measurement is 385 kcal.

図3(c)は、PC70から受信した個人アドバイスを表示している画面である。画面上段はアドバイスが生成された日「2012年10月5日(金)」(20は省略)を示している。個人アドバイス38は、被験者に向けたアドバイスの文字列データであり、第2記憶部36(図2)に格納されている。アドバイス表示窓39は、表示パネル21のアドバイスを表示する領域であり、被験者は個人アドバイス38の全文をアドバイス表示窓39上で視認できる。なお、被験者用の個人アドバイス38は、端末装置20に表示するばかりではなく、被験者が所有している一般のPC、携帯電話、スマートフォンなどにおいて、ブラウザー経由でアドバイスを閲覧すること、あるいは電子メール等で受信し確認することも可能である。   FIG. 3C is a screen displaying personal advice received from the PC 70. The upper part of the screen shows the date “October 5, 2012 (Friday)” (20 is omitted) when the advice is generated. The personal advice 38 is character string data of advice directed to the subject, and is stored in the second storage unit 36 (FIG. 2). The advice display window 39 is an area for displaying advice on the display panel 21, and the subject can visually recognize the full text of the personal advice 38 on the advice display window 39. The personal advice 38 for the subject is not only displayed on the terminal device 20 but also viewed on the general PC, mobile phone, smartphone, etc. owned by the subject via a browser, e-mail, etc. It is also possible to receive and confirm with.

(サーバーの構成)
図2に戻る。
サーバー50は、データサーバーであり、制御部51、通信部52、記憶部53、データベース部60などから構成されている。これらの構成部は、バスB2を介して接続されている。
制御部51は、CPUであり、サーバー50を構成する通信部52、記憶部53、データベース部60などの各部を制御する。
通信部52は、ネットワークアダプターであり、サーバー50と端末装置20との間においてインターネット1からファイアウォール3を介して個人データ43を受信する。さらに、サーバー50とPC70との間においてイントラネット2を介して専用プログラムのコマンドや個人データ43含む各種データを送受信する。
(Server configuration)
Returning to FIG.
The server 50 is a data server and includes a control unit 51, a communication unit 52, a storage unit 53, a database unit 60, and the like. These components are connected via a bus B2.
The control unit 51 is a CPU and controls each unit such as the communication unit 52, the storage unit 53, and the database unit 60 that constitute the server 50.
The communication unit 52 is a network adapter, and receives personal data 43 from the Internet 1 via the firewall 3 between the server 50 and the terminal device 20. Further, a dedicated program command and various data including personal data 43 are transmitted and received between the server 50 and the PC 70 via the intranet 2.

記憶部53は、ハードディスクドライブ(HDD)であり、制御部51により実行されるデータベース部60を管理するプログラム、サーバー設定環境を構築するプログラム(いずれも図示せず)などが格納されている。なお、記憶部53の構成はこれに限定するものではなく、上述のプログラムなどを余裕を持って格納する記憶容量を有する記憶装置であれば良く、例えば、ソリッドステートドライブ(SSD)を用いても良い。
データベース部60は、リレーショナルデータベースで管理されたHDDであり、母集団データ61および基準アドバイステーブル62(後述する)を格納している。
母集団データ61には、一万人を越える被験者の個人データが少なくとも一日単位で3年以上蓄積されている。なお、データベース部60の詳細は後述する。
The storage unit 53 is a hard disk drive (HDD), and stores a program for managing the database unit 60 executed by the control unit 51, a program for creating a server setting environment (none of which is shown), and the like. Note that the configuration of the storage unit 53 is not limited to this, and any storage device having a storage capacity for storing the above-described program with a margin may be used. For example, a solid state drive (SSD) may be used. good.
The database unit 60 is an HDD managed by a relational database, and stores population data 61 and a standard advice table 62 (described later).
In the population data 61, personal data of more than 10,000 subjects is accumulated for at least 3 years per day. Details of the database unit 60 will be described later.

(PCの構成)
PC70は、パーソナルコンピューターであり、制御部71、通信部72、操作部73、表示部74、記憶部80などから構成されている。これらの構成部は、バスB3を介して接続されている。
制御部71は、CPUであり、PC70を構成する通信部72、操作部73、表示部74、記憶部80などの各部を制御する。
通信部72は、ネットワークアダプターであり、PC70と端末装置20との間においてファイアウォール3を介して個人アドバイス38を送信する。さらに、PC70とサーバー50の間において専用プログラムのコマンドや個人データを含む各種データを送受信する。
(PC configuration)
The PC 70 is a personal computer, and includes a control unit 71, a communication unit 72, an operation unit 73, a display unit 74, a storage unit 80, and the like. These components are connected via a bus B3.
The control unit 71 is a CPU, and controls each unit such as the communication unit 72, the operation unit 73, the display unit 74, and the storage unit 80 that constitute the PC 70.
The communication unit 72 is a network adapter, and transmits personal advice 38 between the PC 70 and the terminal device 20 via the firewall 3. Further, various data including dedicated program commands and personal data are transmitted and received between the PC 70 and the server 50.

操作部73は、キーボード、マウスなどの入力装置である。
表示部74は、好適例として液晶パネルを採用している。なお、表示面にタッチパネルを備えていても良い。
記憶部80は、ハードディスクドライブ(HDD)であり、ファイルシステムで管理されている。なお、記憶部80の構成は、これに限定するものではなく、ソリッドステートドライブ(SSD)を用いても良い。また、記憶部80には、支援プログラム81が格納されている。
支援プログラム81は、個人アドバイスを生成するためのプログラムであり、サーバー50から受信した被験者の個人データ、被験者以外の人の個人データ、基準アドバイステーブル62などを入力情報として、最新個人データに基づく、個人アドバイスを文字列形式で生成する。なお、支援プログラム81の詳細は後述する。
The operation unit 73 is an input device such as a keyboard and a mouse.
The display unit 74 employs a liquid crystal panel as a preferred example. Note that a touch panel may be provided on the display surface.
The storage unit 80 is a hard disk drive (HDD) and is managed by a file system. The configuration of the storage unit 80 is not limited to this, and a solid state drive (SSD) may be used. The storage unit 80 stores a support program 81.
The support program 81 is a program for generating personal advice, and is based on the latest personal data using the personal data of the subject received from the server 50, the personal data of a person other than the subject, the reference advice table 62, and the like as input information. Generate personal advice in string format. Details of the support program 81 will be described later.

(データの構成)
次に、生活習慣改善システム100において生成されるデータ群の構造について説明する。
図4は、個人データの構成を示す図である。個人データ43は、生体データ40と、運動データ41と、属性データ42とから構成されている。個人データ43は、端末装置20により生成される各項目に仕分けされたテキスト形式のデータである。
生体データ40は、被験者の生体情報に係るデータが含まれており、測定日、体重、身長、体脂肪など身体測定データ、および運動時に計測した運動中の平均脈拍数、計測時間間隔ごとに蓄えられた脈拍数など計測データなどからなる。また、図示しないが検診時などの身体測定による測定値、総コレステロール、HDL/LDLコレステロール、HbA1cなどの血液検査による検査結果を含んでいる。
運動データ41は、被験者が運動したときに計測したデータが含まれており、端末装置20により測定または入力された、測定日、歩数、消費カロリーなど、および運動中に測定されたピッチ(一分間あたりの歩数)、消費カロリー、移動距離などの計測データなどからなる。
属性データ42は、被験者の個人属性に係るデータであり端末装置20により入力された性別、生年月日、職種などの収集情報を含んでいる。
なお、個人データ43は、テキスト形式のデータに限るわけではなく、バイナリー形式のデータを含むデータであってもよい。
(Data structure)
Next, the structure of the data group generated in the lifestyle improvement system 100 will be described.
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of personal data. The personal data 43 is composed of biological data 40, exercise data 41, and attribute data 42. The personal data 43 is data in text format sorted into each item generated by the terminal device 20.
The biometric data 40 includes data relating to the biometric information of the subject, and is stored for each measurement time interval, body measurement data such as measurement date, weight, height, and body fat, average pulse rate during exercise measured during exercise, and measurement time interval. It consists of measurement data such as the obtained pulse rate. In addition, although not shown in the figure, it includes measurement values obtained by physical measurements such as at the time of medical examination, and blood test results such as total cholesterol, HDL / LDL cholesterol, and HbA1c.
The exercise data 41 includes data measured when the subject exercises. The exercise data 41 is measured or input by the terminal device 20, the measurement date, the number of steps, the calorie consumption, and the pitch measured during exercise (one minute). Measurement data such as the number of steps taken), calories burned, and travel distance.
The attribute data 42 is data related to the personal attributes of the subject, and includes collection information such as sex, date of birth, and job type input by the terminal device 20.
The personal data 43 is not limited to data in text format, and may be data including binary format data.

図5は、サーバーにおけるデータベースの内容を表す図である。サーバー50(図2)のデータベース部60内には、生活習慣改善システム100において利用されるデータの集合体である母集団データ61が格納されている。母集団データ61は、データベースDB1、およびデータベースDB2を含んでいる。
データベースDB1は、データ群としての基礎データ群63、基準アドバイステーブル62を格納している。基礎データ群63は、過去の治験により収集された生体データ、運動データ、属性データを含み、データベーステーブルに保存し管理することで、分析に必要なデータの収集や検索をできるようにしたものである。基礎データ群63には、例えば一万人を越える被験者の個人データが少なくとも一日単位で3年分蓄積されている。
FIG. 5 is a diagram showing the contents of the database in the server. In the database unit 60 of the server 50 (FIG. 2), population data 61, which is a collection of data used in the lifestyle improvement system 100, is stored. The population data 61 includes a database DB1 and a database DB2.
The database DB1 stores a basic data group 63 as a data group and a reference advice table 62. The basic data group 63 includes biological data, exercise data, and attribute data collected from past clinical trials, and is stored and managed in a database table so that data necessary for analysis can be collected and searched. is there. In the basic data group 63, for example, personal data of more than 10,000 subjects is accumulated for at least three years in units of one day.

図6は、基準アドバイステーブルの一部を示す図である。基準アドバイステーブル62は、個人データを構成するデータ項目毎にアドバイスが定義されたテーブルであり、アドバイス内容は、基礎データ群63に蓄積された情報に基づき導出されている。詳しくは、基準アドバイステーブル62の横軸は、指標項目、参照期間、比較対象、判定、テキストなどから構成される。
「指標項目」は、参照するデータ項目である。ここでは、「指標項目」として、体重、体脂肪率、脂肪燃焼ゾーン合計時間(後述する)、BMI(Body Mass Index)を例に挙げているが、実際には、個人データを構成する他のすべてのデータ項目、またはこれらのうち一部を組み合わせた項目が設定されている。
「参照期間」は、指標項目に対応する被験者のデータを参照する期間である。1行目の体重の例では、日々の体重変化によるばらつきを均し最新の値を用いるために、被験者の体重の値は4週間以内に測定された直近の1週間分の平均値を使うとしている。
「比較対象」は、指標項目のデータ項目に対して設定された目標値であり、被験者データと比較される。生活習慣改善の行動を開始する前に設定された達成目標に基づいて、指標項目に示す各データ項目に対応した目標値が導出され設定される。
「判定」は、被験者データと比較対象データとの関係を方程式等で示したものである。
「テキスト」は、判定毎に設定された生成アドバイスの元となる文字列である。
なお、図6の「指標項目」に示す「脂肪燃焼ゾーン合計時間」とは、脂肪燃焼に適した強度の有酸素運動を効率よくリスク少なく行うための指標となる、被験者に固有な脈拍数の範囲で運動を行った時間の合計時間のことである。このような脈拍数の範囲は、指導者や予備的な運動での測定により、運動開始前に設定される。予備的な運動による脈拍数範囲の設定については、例えば特開2011−172903に開示される方法を用いても良い。
また、図示していないが「指標項目」として職種、勤務形態、および趣味などが設定されている理由は、運動時以外の消費エネルギー(消費カロリー)の把握ができるためである。具体的には、職種が机上の事務仕事の場合と外回りの営業である場合とでは、机上の事務仕事の方が就業中の運動量としては消費カロリーが少ないため、生成されたアドバイスは、より運動を促し消費カロリーを増やす文面となっている。被験者の生体データや運動データを取得する前であっても、被験者の生活習慣改善に影響を与える行動や生活習慣の状況を把握することができるため、被験者固有の状況に基づいた適切なアドバイスを提供することができる。
FIG. 6 is a diagram showing a part of the reference advice table. The standard advice table 62 is a table in which advice is defined for each data item constituting personal data, and the content of advice is derived based on information stored in the basic data group 63. Specifically, the horizontal axis of the standard advice table 62 includes index items, reference periods, comparison targets, determinations, texts, and the like.
The “index item” is a data item to be referred to. Here, examples of “index items” include body weight, body fat percentage, fat burning zone total time (to be described later), and BMI (Body Mass Index). All data items, or a combination of some of these items are set.
The “reference period” is a period for referring to the data of the subject corresponding to the index item. In the example of body weight in the first row, in order to average the variation due to daily weight change and use the latest value, the weight value of the subject is the average value for the most recent week measured within 4 weeks. Yes.
The “comparison target” is a target value set for the data item of the index item, and is compared with the subject data. A target value corresponding to each data item shown in the index item is derived and set based on the achievement target set before starting the lifestyle improvement action.
“Decision” indicates the relationship between the subject data and the comparison target data by an equation or the like.
“Text” is a character string that is a source of generation advice set for each determination.
The “fat burning zone total time” shown in the “index item” in FIG. 6 is an index for effectively performing aerobic exercise of intensity suitable for fat burning efficiently with less risk. This is the total time spent exercising in the range. Such a pulse rate range is set before the start of exercise by measurement by a leader or a preliminary exercise. For setting the pulse rate range by preliminary exercise, for example, a method disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2011-172903 may be used.
In addition, although not shown, the reason why the job type, work mode, hobby, and the like are set as the “index item” is that energy consumption (calorie consumption) other than during exercise can be grasped. Specifically, when the job type is office work on the desk or outside sales, the office work on the desk consumes less calories as the amount of exercise during work, so the generated advice is more exercise. It is a sentence that promotes and increases calorie consumption. Even before the subject's biological data or exercise data is acquired, it is possible to grasp the behavior and lifestyle conditions that affect the lifestyle improvement of the subject, so appropriate advice based on the subject's specific situation can be given. Can be provided.

図5に戻る。
データベースDB2には、被験者の個人データ64が格納されている。個人データ64はリレーショナルデータベースを構成するデータベーステーブルであり、個人データ43(図4)の各項目がデータベーステーブルの各項目に値として割り振られている。具体的には、生体データ40は生体データテーブルに割り振られ、運動データ41は運動データテーブルに割り振られ、属性データ42は属性データテーブルに割り振られて格納される。なお、生体データテーブル、運動データテーブル、属性データテーブルについては、この後で図7を用いて説明する。
Returning to FIG.
The database DB2 stores personal data 64 of the subject. The personal data 64 is a database table constituting a relational database, and each item of the personal data 43 (FIG. 4) is assigned to each item of the database table as a value. Specifically, the biometric data 40 is allocated to the biometric data table, the exercise data 41 is allocated to the exercise data table, and the attribute data 42 is allocated to the attribute data table and stored. The biometric data table, exercise data table, and attribute data table will be described later with reference to FIG.

図7(a)〜(b)は、サーバー50に格納された生体データテーブルを示す図である。図7(a)は、生活習慣改善の効果を表す生体データ40が格納されるテーブルであり、体重、体脂肪率、腹囲、BMIなどの身体測定による測定値、総コレステロール、HDL/LDLコレステロール、HbA1cなどの血液検査による検査結果を含んでいる。また、これらのデータは生活習慣改善行動開始前や、1日1回の測定時、目標達成時、検診時の身体検査などの機会に測定され、測定日時毎に記録されている。図7(b)は、ワークアウト毎(運動)の結果を表す生体データ40が格納されるテーブルであり、ワークアウトの継続時間、脂肪燃焼ゾーン合計時間、平均脈拍数、最大脈拍数などの集計結果を含んでいる。図7(c)については、後述する。   7A and 7B are views showing a biometric data table stored in the server 50. FIG. FIG. 7A is a table in which biological data 40 representing the effect of lifestyle improvement is stored, and measured values based on body measurements such as body weight, body fat percentage, waist circumference, BMI, total cholesterol, HDL / LDL cholesterol, It includes test results from blood tests such as HbA1c. These data are measured before the start of lifestyle habit improvement behavior, at the time of measurement once a day, at the time of goal achievement, and at physical examinations at the time of medical examination, and are recorded for each measurement date and time. FIG. 7B is a table in which biological data 40 representing the results of each workout (exercise) is stored, and totals such as workout duration, fat burning zone total time, average pulse rate, maximum pulse rate, etc. Contains the results. FIG. 7C will be described later.

図8(a)は、運動データテーブルを示す図である。運動データテーブルは、端末装置20により測定または入力された、消費エネルギーや摂取エネルギーの結果を表す運動データ41が格納されるテーブルであり、消費カロリー、摂取カロリー(単位はkcal)としてエネルギーが熱量換算された値を含んでいる。ワークアウト終了後、特別な負荷のかかる作業をした後などの消費カロリー、食事や間食における摂取カロリーが記録されている。図8(b)および(c)については、後述する。   FIG. 8A shows an exercise data table. The exercise data table is a table in which exercise data 41 representing the results of consumed energy and intake energy measured or inputted by the terminal device 20 is stored, and energy is converted into calorie as consumed calories and intake calories (unit: kcal). Contains the modified value. After the workout, the calories burned after a work with a special load and the calories ingested during a meal or snack are recorded. FIGS. 8B and 8C will be described later.

図9は、属性データテーブルを示す図である。属性データテーブルは、被験者の個人属性を含む属性データ42が格納されるテーブルであり、性別、生年月日、職種、勤務形態、生活習慣改善行動開始日などの収集情報を含んでいる。属性データ42は、生活習慣改善行動開始前に被験者により端末装置20に入力された情報に基づいている。
また、データベース部60(図5)は、好適例としてリレーショナルデータベースエンジンを用いている。なお、このデータベースエンジンに限定するものではなく、オブジェクト指向データベースなどの他のデータベースエンジンや高級言語によりプログラミングされたプログラムを用いて管理されるものでもよい。
FIG. 9 is a diagram showing an attribute data table. The attribute data table is a table in which attribute data 42 including personal attributes of the subject is stored, and includes collection information such as gender, date of birth, occupation type, work style, and start date of lifestyle improvement behavior. The attribute data 42 is based on information input to the terminal device 20 by the subject before the start of lifestyle improvement behavior.
The database unit 60 (FIG. 5) uses a relational database engine as a preferred example. The database engine is not limited to this, and may be managed using another database engine such as an object-oriented database or a program programmed in a high-level language.

(PCの動作)
図10は、個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。図11は、個人アドバイスの一例を示す図である。アドバイス90は、行動開始時のアドバイスであり、アドバイス91,92は、それぞれ3ヶ月経過後、および6ヶ月経過後のアドバイスである。
以降、図10を中心に、適宜、各図を交えて説明する。なお、以下のフローは図2に示すPC70において、記憶部80の支援プログラム81に基づいて制御部71が通信部72を含む各部を制御することにより実行されるフローである。
(PC operation)
FIG. 10 is a flowchart showing the flow of personal advice generation. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of personal advice. The advice 90 is advice at the start of action, and the advices 91 and 92 are advices after 3 months and 6 months, respectively.
Hereinafter, description will be made with reference to FIG. The following flow is executed by the control unit 71 controlling each unit including the communication unit 72 based on the support program 81 in the storage unit 80 in the PC 70 shown in FIG.

ステップS1では、被験者の個人データ収集の準備が行われる。詳しくは、まず、端末装置20から被験者の個人データ43(図4)がサーバー50に送信される。個人データ43は、データベースDB2(図5)に個人データ64として格納される。最初に格納される個人データ64は属性データテーブル(図9)の情報、および生体データテーブル((図7(a))の情報である。また、PC70においては記憶部80に含まれるRAM領域の変数がクリアあるいは初期値が設定される。   In step S1, preparations are made for collecting personal data of the subject. Specifically, first, the personal data 43 (FIG. 4) of the subject is transmitted from the terminal device 20 to the server 50. The personal data 43 is stored as personal data 64 in the database DB2 (FIG. 5). The personal data 64 stored first is information in the attribute data table (FIG. 9) and information in the biometric data table ((FIG. 7A). In the PC 70, the RAM area included in the storage unit 80 is stored. The variable is cleared or the initial value is set.

ステップS2では、PC70がサーバー50(図2)から被験者の個人データ64を取得する。詳しくは、PC70がサーバー50に被験者の個人データ送信要求を送信し、要求を受けたサーバー50は被験者の個人データ64をPC70に送信する。なお、PC70からの個人データ送信要求は定期的(たとえば1回/日)に送信される。さらに、サーバー50が端末装置20から被験者の新たな個人データ43を受信したタイミングで、それをトリガーとして、PC70がサーバー50から個人データ64を受信するように構成しても良い。このように構成することで、サーバー50に格納されている個人データ64は、PC70にタイムリーに通知される。   In step S2, the PC 70 acquires the personal data 64 of the subject from the server 50 (FIG. 2). Specifically, the PC 70 transmits a test subject's personal data transmission request to the server 50, and the server 50 receiving the request transmits the test subject's personal data 64 to the PC 70. The personal data transmission request from the PC 70 is transmitted periodically (for example, once / day). Further, the PC 70 may receive the personal data 64 from the server 50 when the server 50 receives the new personal data 43 of the subject from the terminal device 20 as a trigger. With this configuration, the personal data 64 stored in the server 50 is notified to the PC 70 in a timely manner.

ステップS3では、被験者の個人データ64の収集を開始してから、生活習慣改善状況を把握できるとされる3ヶ月間が経過しているか判断する。詳しくは、属性データテーブル(図9)の開始日情報と現在日時を比較して3ヶ月未満であれば(Yes)、ステップS4に進み、3ヶ月以上であれば(No)、ステップS7に進む。   In step S3, it is determined whether or not three months have passed since the collection of the personal data 64 of the subject has been started and the lifestyle improvement status can be grasped. Specifically, the start date information in the attribute data table (FIG. 9) is compared with the current date and time, and if it is less than 3 months (Yes), the process proceeds to step S4, and if it is 3 months or more (No), the process proceeds to step S7. .

ステップS4では、データ蓄積量が3ヶ月に満たないため、基準アドバイステーブル62(図6)を参照して、アドバイスを抽出する。詳しくは、被験者の属性データから生年月日、性別、職種などのデータ、および生体データ(身体測定)から体重、身長、BMIなどのデータを抽出する。抽出されたデータのデータ項目毎に、基準アドバイステーブル62の指標項目に該当するアドバイスをサーバー50に対し要求する。サーバー50は、基準アドバイステーブル62から該当するアドバイスを抽出しアドバイスに必要な算出された数値を含む文字列データを生成し、PC70に送信する。
ここで生成されたアドバイス事例が図11のアドバイス90である。
In step S4, since the data accumulation amount is less than three months, advice is extracted with reference to the standard advice table 62 (FIG. 6). More specifically, data such as body weight, height, and BMI are extracted from the subject's attribute data, such as date of birth, sex, and job type, and biometric data (physical measurement). For each data item of the extracted data, the server 50 is requested for advice corresponding to the index item of the reference advice table 62. The server 50 extracts the corresponding advice from the reference advice table 62, generates character string data including the calculated numerical value necessary for the advice, and transmits it to the PC 70.
The advice example generated here is the advice 90 of FIG.

「<2012年4月10日>
(a−1)あなたの現在の身体状況は、身長171.3cm、体重69.8kg 、BMIは23.7です。
(b−1)標準体重は64.8kgなので5kgの減量が必要です。
(c−1)あなたの性別、年齢、体重、身長から予測すると、脈拍が脂肪燃焼ゾーン内に入るように1日2時間運動すれば、6ヶ月で標準体重になるでしょう。
(d−1)さらに1日あたりの摂取カロリーを1980〜2100kcalに収まるよう努力すれば、3ヶ月で標準体重達成が可能です。」
“<April 10, 2012>
(A-1) Your current physical condition is height 171.3cm, weight 69.8kg, BMI 23.7.
(B-1) The standard weight is 64.8kg, so a 5kg weight loss is required.
(C-1) Predicting from your gender, age, weight, and height, if you exercise 2 hours a day so that your pulse falls within the fat burning zone, you will reach your standard weight in 6 months.
(D-1) If you make an effort to keep the calorie intake per day between 1980 and 2100 kcal, you can achieve standard weight in 3 months. "

アドバイス90の文章(a−1)は、被験者の身長、体重、BMIの値に基づいて生成されている。
次に文章(b−1)は、基準アドバイステーブル62(図6)の一行目の「テキスト」の文字列から導出されているので、「標準体重は64.8kgなので5kgの減量が必要です。」となっている。これが減量の目標値となる。
文章(c−1)は、被験者の性別、生年月日、体重、身長、および標準体重の値などに基づいて、6ヶ月間で標準体重になるために必要な1日あたりの脂肪燃焼ゾーン合計時間が算出され、文字列データとして生成されている。これが、1日あたりの脂肪燃焼ゾーン合計時間の目標値となる。
文章(d−1)は、被験者の性別、生年月日、体重、身長、標準体重などに基づいて、今後の食事の指針となる一日あたりの摂取カロリーが算出され、文字列データとして生成されている。
なお、標準体重の値は基準アドバイステーブル62の一部に、年齢、性別、体重、身長、BMIから導出される標準体重データとして存在している。
The sentence (a-1) of the advice 90 is generated based on the height, weight, and BMI values of the subject.
Next, since the sentence (b-1) is derived from the character string of “text” in the first line of the standard advice table 62 (FIG. 6), “the standard weight is 64.8 kg, so a 5 kg reduction is necessary. " This is the target value for weight loss.
Sentence (c-1) is the total amount of fat burning zone per day required to become standard weight in 6 months based on the subject's sex, date of birth, weight, height, standard weight, etc. Time is calculated and generated as character string data. This is the target value of the total fat burning zone time per day.
The sentence (d-1) is generated as character string data by calculating calorie intake per day, which is a guideline for future meals, based on the subject's sex, date of birth, weight, height, standard weight, etc. ing.
Note that the standard weight value is present as standard weight data derived from age, sex, weight, height, and BMI in a part of the reference advice table 62.

ステップS5では、個人アドバイスが生成される。詳しくは、サーバー50から抽出された単文の文字列データを合成して、文章を作成し被験者に対するメッセージを生成する。現状認識、ワークアウトを促す支援、食事に対する注意と支援を基本的な順番として文章が組み立てられる。このようにして、PC70によって図11に示すアドバイス90〜92が生成される。   In step S5, personal advice is generated. Specifically, a single sentence character string data extracted from the server 50 is synthesized, a sentence is created, and a message for the subject is generated. Sentences are organized in the basic order of recognition of the current situation, support for encouraging workouts, and attention and support for meals. In this way, advices 90 to 92 shown in FIG.

ステップS6では、個人アドバイスを送信する。詳しくは、生成された個人アドバイスが、ネットワーク4を介し被験者の端末装置20に送信される。被験者はアドバイス90を例とする個人アドバイスを受け取ることで、現状認識を再確認すると共に行動を支援する内容を確認し、今後のワークアウトと食事に取り組むことができる。   In step S6, personal advice is transmitted. Specifically, the generated personal advice is transmitted to the terminal device 20 of the subject via the network 4. By receiving personal advice such as the advice 90 as an example, the subject can reconfirm the current situation recognition and confirm the contents supporting the action, and can work on future workouts and meals.

続いて、ステップS3で3ヶ月以上となった場合の処理としてのステップS7〜S10について説明する。これらの処理では、個人データに基づいた分析が行われアドバイス文字列が生成される。
ステップS7では、データ蓄積量が一定レベルに達したため、個人データに基づいた予測を行う。例えば、少なくとも3ヶ月分の時系列に集積された被験者の個人データから脂肪燃焼ゾーン合計時間の1日あたりの平均値と摂取カロリーの1日あたりの平均値とを算出する。次に、これらの値から1日あたりの平均カロリー収支を計算し、平均カロリー収支に基づいて体重変化率を導出し、現在の体重から任意期間経過後の体重、または体重変化量を予測する。このように予測した予測体重が目標体重に漸近するように、目標達成するために必要な体重変化率を示す理想体重変化率を計算する。この計算処理は繰り返し演算により実施しても良い。算出された理想体重変化率と、個人データから算出した脂肪燃焼ゾーン合計時間の1日あたりの平均値と摂取カロリーの1日あたりの平均値とに基づいて、被験者にとって実現可能な脂肪燃焼ゾーン合計時間の1日あたりの目標平均値と摂取カロリーの1日あたりの目標平均値を算出する。このようにして、体重変化量の予測、および目標を達成するためのアドバイス情報が、サーバー50に蓄積された個人データが用いられ決定される。
Next, steps S7 to S10 as processing when it becomes three months or more in step S3 will be described. In these processes, analysis based on personal data is performed and an advice character string is generated.
In step S7, since the data storage amount has reached a certain level, prediction based on personal data is performed. For example, the average value of the fat burning zone total time per day and the average value of calorie intake per day are calculated from the personal data of the subjects accumulated in time series for at least three months. Next, an average calorie balance per day is calculated from these values, a weight change rate is derived based on the average calorie balance, and a weight after an arbitrary period or a weight change amount is predicted from the current weight. The ideal weight change rate indicating the weight change rate necessary to achieve the target is calculated so that the predicted weight predicted in this way gradually approaches the target weight. This calculation process may be performed by repeated calculation. Based on the calculated ideal weight change rate, the average daily fat burning zone time calculated from personal data, and the average daily calorie intake, the total fat burning zone realizable for the subject The target average value per day of time and the target average value per day of intake calories are calculated. In this way, prediction of weight change and advice information for achieving the goal are determined using the personal data stored in the server 50.

ステップS8では、予測値と被験者の生体データ(身体測定)から得られた実測値とが比較される。比較の結果、両者に所定の閾値以上の差異がない場合(Yes)は、ステップS10に進み、差異がある場合(No)には、ステップS9に進む。
ステップS9では、差異データ分析を行う。詳しくは、差異が生じた原因が推測される。原因の推測は、個人データに含まれる体重と脂肪燃焼ゾーン合計時間、そして被験者の入力する食事情報に基づいて行われる。まず、3ヶ月間に蓄積された個人データから体重変化量、脂肪燃焼ゾーン合計時間の1日あたりの平均値、1日の平均摂取カロリーなどを算出する。次にアドバイス90におけるそれぞれの目標値との比較を行う。比較した結果、例えば体重が減少していたが、脂肪燃焼ゾーン合計時間の1日あたりの平均値は目標値よりも小さい。その一方で、1日の平均摂取カロリーが目標値よりも小さいとき、この3ヶ月間での減量は食事制限によるところが大きいと判断し、「食事制限を厳しくしている可能性があります。無理に食事を制限しすぎないよう、気を付けましょう。」というアドバイスを提供する。
別の例として、比較した結果、体重が増加していたが、脂肪燃焼ゾーン合計時間の1日あたりの平均値は目標値よりも大きい。その一方で1日の平均摂取カロリーが目標値よりも大きいとき、この3ヶ月間での体重増加は過剰な食事摂取によると判断し、「食事を摂りすぎている可能性があります。食事を摂りすぎないよう、気を付けましょう。」というアドバイスを提供する。さらに別の例として、比較した結果、体重が減少していたが、脂肪燃焼ゾーン合計時間の1日あたりの平均値は目標値よりも大きい。その一方で1日の平均摂取カロリーが目標値よりも小さいとき、この3ヶ月間での体重増加は適度な運動と食事によると判断し、「大変優秀です。この調子で目標体重までがんばりましょう。」というアドバイスを提供する。
ステップS10では、アドバイス文字列が生成される。詳しくは、ステップS8からYesで進んできた場合は、理想的な運動と食事がされていると判断し、引き続き行動を続ける旨のアドバイスが生成される。ステップS9を経由して進んできた場合は、差異が生じた原因と脂肪燃焼ゾーン合計時間に基づく今後の運動の指導を含めたアドバイスが生成される。
例えば、図11のアドバイス91は、ステップS7〜S9を経て生成されたアドバイス事例である。
In step S8, the predicted value is compared with the actual measurement value obtained from the subject's biological data (physical measurement). As a result of the comparison, if there is no difference equal to or greater than the predetermined threshold value (Yes), the process proceeds to step S10, and if there is a difference (No), the process proceeds to step S9.
In step S9, difference data analysis is performed. Specifically, the cause of the difference is estimated. The cause is estimated based on the weight and fat burning zone total time included in the personal data, and the meal information input by the subject. First, from the personal data accumulated for three months, the amount of weight change, the average value of the total time of fat burning zone, the average daily calorie intake, etc. are calculated. Next, comparison with each target value in the advice 90 is performed. As a result of the comparison, for example, the body weight has decreased, but the average value of the total fat burning zone time per day is smaller than the target value. On the other hand, when the average daily calorie intake is smaller than the target value, it is judged that the weight loss in the last three months is largely due to dietary restrictions. “There may be stricter dietary restrictions. "Take care not to limit your diet too much."
As another example, although the weight increased as a result of comparison, the average value per day of the total fat burning zone time is larger than the target value. On the other hand, when the average daily calorie intake is higher than the target value, it is determined that the increase in body weight over the past three months is due to excessive dietary intake, and “There is a possibility of eating too much. "Take care not to overdo it." As yet another example, although the weight was decreased as a result of comparison, the average value of the total time of fat burning zone per day is larger than the target value. On the other hand, when the average daily calorie intake is smaller than the target value, it is determined that the increase in weight over the past three months is due to moderate exercise and meals. “I am very good. . ”Is provided.
In step S10, an advice character string is generated. Specifically, if the process proceeds from step S8 to Yes, it is determined that an ideal exercise and meal are being performed, and advice that the action is continued is generated. If the process has proceeded via step S9, advice including guidance on future exercise based on the cause of the difference and the total time of the fat burning zone is generated.
For example, the advice 91 in FIG. 11 is an advice example generated through steps S7 to S9.

「<2012年7月10日>
(a−2)あなたの3ヶ月間の活動を見ると、脂肪燃焼ゾーン合計時間を、1日平均26分間、3ヶ月続けました。
(b−2)体重減少量は1.3kgでした。1日の平均摂取カロリーは1730kcalでした。
(c−2)食事制限を厳しくしている可能性があります。無理に食事を制限しすぎないよう、気を付けましょう。
(d−2)今後も今までと同じペースで、1回の運動時間を2時間15分、3ヶ月続ければ、標準体重になるでしょう。」
“<July 10, 2012>
(A-2) Looking at your activity for 3 months, the total duration of fat burning zone lasted 26 minutes a day for 3 months on average.
(B-2) Weight loss was 1.3 kg. The average daily calorie intake was 1730 kcal.
(C-2) There may be strict dietary restrictions. Be careful not to limit your diet too much.
(D-2) If you continue your exercise for 2 hours, 15 minutes, and 3 months at the same pace as before, you will reach the standard weight. "

アドバイス91の文章(a−2)は、被験者の3ヶ月間の個人データから抽出した脂肪燃焼ゾーン合計時間のデータを用いて一日あたりの平均時間を算出している。
次に文章(b−2)では、被験者の3ヶ月間の個人データから、体重減少量および一日の平均摂取カロリーを算出する。算出された体重減少量から、1.3kg体重減少していたことを伝えている。また、算出した一日の平均摂取カロリーから、3ヶ月間の一日の平均摂取カロリーは1730kcalであることを伝えている。
文章(c−2)では、差異の原因として体重と脂肪燃焼ゾーン合計時間、そして被験者の入力する食事情報が総合的に参照され、差異の原因(標準より摂取カロリーが少ない)として推測されたため、被験者の生活習慣(食事)について言及している。
文章(d−2)では、被験者の性別、生年月日、体重、身長、標準体重などの他に蓄積された個人データも考慮して、今後の食事の指針となる一日あたりの摂取カロリーが算出され、文字列データとして生成されている。
The sentence (a-2) of the advice 91 calculates the average time per day using the fat burning zone total time data extracted from the personal data of the subject for three months.
Next, in sentence (b-2), the weight loss and the average daily calorie intake are calculated from the personal data of the subject for three months. From the calculated weight loss, it is reported that the body weight was reduced by 1.3 kg. The calculated average daily calorie intake indicates that the average daily calorie intake for 3 months is 1730 kcal.
In sentence (c-2), weight and fat burning zone total time as the cause of the difference, and dietary information entered by the subject are comprehensively referred to, and the cause of the difference (less calorie intake than standard) was estimated, It refers to the subject's lifestyle (meal).
In sentence (d-2), taking into account the personal data accumulated in addition to the subject's sex, date of birth, weight, height, standard weight, etc., the calorie intake per day that will serve as a guideline for future meals Calculated and generated as character string data.

なお、ステップS7では、個人データの分析に基づいたアドバイスを生成することを基本としているが、過去の被験者に対して送付したアドバイスあるいは基準アドバイステーブル62を参照したアドバイスを含めて生成しても良い。
また、図11のアドバイス92もステップS8〜S9を経て生成されたアドバイス事例である。なお、アドバイス92は、6ヶ月経過後に生成されたものである。
In step S7, the advice based on the analysis of the personal data is basically generated. However, the advice sent to the past subject or the advice referring to the reference advice table 62 may be generated. .
Also, the advice 92 in FIG. 11 is an advice example generated through steps S8 to S9. The advice 92 is generated after 6 months have passed.

「<2012年10月10日>
脂肪燃焼ゾーン合計時間を、1日平均23分間、6ヶ月続けました。体重は0.9kg増加しました。一日の平均摂取カロリーは2300kcalでした。前半は大変優秀でしたが、後半は体重が増えてしまいました。後半の体重増加は、1日あたりの摂取カロリーが目標よりも多かったことが原因と考えられます。
今後も今までと同じペースで、1回の運動時間を2時間25分、3ヶ月続けると共に、摂取カロリーを一日あたりあと200kcal抑えることで、標準体重になるでしょう。」
“<October 10, 2012>
The total duration of the fat burning zone lasted for 6 months, averaging 23 minutes per day. Weight increased by 0.9kg. The average daily calorie intake was 2300 kcal. The first half was very good, but the second half gained weight. The weight gain in the second half is probably due to more calories per day than the target.
In the future, you will be able to reach the standard weight by keeping one exercise time for 2 hours, 25 minutes, 3 months and reducing the calorie intake by another 200 kcal per day. "

このように、6ヶ月経過後においても、3ヶ月経過後と同様に、サーバー50に蓄積された情報に基づいて、PC70で体重と脂肪燃焼ゾーン合計時間、そして被験者の入力する食事情報に基づいて総合的に分析を行った結果、予測値と実測値との差異の原因(1日の摂取カロリーが多い)が推測されたため、被験者の生活習慣(食事)について「1日あたりあと200kcal抑えるように」アドバイスしている。
なお、ステップS3において判定期間としての3ヶ月は一例であり、母集団データを統計的に分析することで、ステップS7における予測される成果が導出できる期間を求めてもよい。
Thus, even after 6 months have passed, based on the information accumulated in the server 50, based on the weight and total fat burning zone time on the PC 70, and the meal information input by the subject, as well as after 3 months have passed. As a result of comprehensive analysis, the cause of the difference between the predicted value and the actual measurement value (the daily calorie intake is large) was estimated, so the lifestyle habit (meal) of the test subject was “suppressed by another 200 kcal per day” "I advise.
Note that three months as the determination period in step S3 is an example, and a period in which the predicted outcome in step S7 can be derived may be obtained by statistically analyzing the population data.

(データの参照)
ここでは、個人アドバイスを生成する際にデータベースを参照する方法(割合)について説明する。図5に示されたデータベース部60に置かれた母集団データ61は、データベースDB1およびデータベースDB2で構成されている。データベースDB1のデータ蓄積量は固定であり、データベースDB2は端末装置20より個人データが送信される毎にデータ蓄積量は増加される。従って、母集団データ61内では、被験者から個人データが送付されている間、個人データの蓄積割合は増えていく。
(Data reference)
Here, a method (ratio) of referring to the database when generating personal advice will be described. The population data 61 placed in the database unit 60 shown in FIG. 5 includes a database DB1 and a database DB2. The data storage amount of the database DB1 is fixed, and the data storage amount of the database DB2 is increased every time personal data is transmitted from the terminal device 20. Therefore, in the population data 61, while the personal data is sent from the subject, the accumulation ratio of the personal data increases.

図12はPC70において個人アドバイスを生成するまでの参照データの割合を示すイメージ図である。
母集団データ110には行動開始初期の個人データ120が蓄えられている。PC70は、個人データ120が十分な蓄積量ではないため、基準アドバイステーブル62を参照して個人アドバイス90を生成する。母集団データ111には、3ヶ月経過後の個人データ121が蓄積されている。PC70は、個人データ121および基準アドバイステーブル62を参照して個人アドバイス91を生成する。母集団データ112では、6ヶ月経過後の個人データ122が蓄積されている。PC70は、6ヶ月分のデータ量を有する個人データ122を参照して個人アドバイス92を生成する。個人データを参照する割合が増えるに従い、生成される個人アドバイスは個人特有のメッセージ内容になっていく。
FIG. 12 is an image diagram showing the ratio of reference data until personal advice is generated in the PC 70.
The population data 110 stores personal data 120 at the beginning of the action. The PC 70 generates the personal advice 90 with reference to the standard advice table 62 because the personal data 120 does not have a sufficient accumulation amount. The population data 111 stores personal data 121 after three months. The PC 70 generates the personal advice 91 by referring to the personal data 121 and the standard advice table 62. In the population data 112, personal data 122 after 6 months has been accumulated. The PC 70 generates the personal advice 92 with reference to the personal data 122 having the data amount for 6 months. As the rate of referring to the personal data increases, the generated personal advice becomes the message content specific to the individual.

以上述べたように、本実施形態に係る生活習慣改善システム100によれば、以下の効果を得ることができる。   As described above, according to the lifestyle improvement system 100 according to the present embodiment, the following effects can be obtained.

生活習慣改善システム100によれば、あらかじめ記憶された基礎データ群からなる母集団データが、サーバー50に格納されている。また、PC70は、個人データが3ヶ月間蓄積されるまでは基礎データ群を用いた個人アドバイス生成し、3ヶ月以上になると、蓄積された個人データを参照した個人アドバイスを生成している。つまり、個人データの蓄積量に応じて、母集団データと個人データとの参照割合を変えて、個人アドバイスを生成している。
よって、被験者の行動開始初期に、有効なアドバイスを提供することが困難であった従来のシステムと異なり、生活習慣改善システム100によれば、このような場合でも、基礎データ群を利用して個人アドバイスを提供することができる。
従って、被験者の行動開始初期であっても、目標達成に向けての有効なアドバイスを提供することができる。
According to the lifestyle improvement system 100, population data including a basic data group stored in advance is stored in the server 50. The PC 70 generates personal advice using the basic data group until the personal data is accumulated for 3 months. When the personal data is 3 months or more, the PC 70 generates personal advice referring to the stored personal data. That is, the personal advice is generated by changing the reference ratio between the population data and the personal data according to the amount of personal data accumulated.
Therefore, unlike the conventional system in which it is difficult to provide effective advice at the beginning of the test subject's behavior, the lifestyle improvement system 100 uses the basic data group even in such a case. Advice can be provided.
Therefore, effective advice for achieving the goal can be provided even at the initial stage of the start of the action of the subject.

また、先行技術文献に記載の相関ルールが導き出されるまでの期間は、被験者に対して有効なアドバイスを提供することが困難であった従来のシステムと異なり、生活習慣改善システム100によれば、当該期間においても、基礎データ群を利用して、同様に個人アドバイスを提供することができる。
よって、相関ルールが導き出されるまでの期間においても、有効なアドバイスを提供することができる。
Also, the period until the correlation rule described in the prior art document is derived is different from the conventional system in which it is difficult to provide effective advice to the subject. In the period, personal advice can be provided in the same manner using the basic data group.
Therefore, effective advice can be provided even during the period until the association rule is derived.

また、行動上のリスクを被験者に伝えることが困難であった従来のシステムと異なり、生活習慣改善システム100によれば、生体データを利用して注意を促すための個人アドバイスを提供することができる。例えば、生体データの脈拍数を利用して、異常に高い脈拍数であった場合には、注意喚起を促すアドバイスを提供することができる。
よって、行動におけるリスクを注意喚起するためのアドバイスを提供することができる。
従って、利用開始時点から有益なアドバイスを提供することが可能な生活習慣改善システム100を提供することができる。
In addition, unlike the conventional system in which it is difficult to convey behavioral risks to the subject, the lifestyle improvement system 100 can provide personal advice for calling attention using biometric data. . For example, when the pulse rate of the biological data is used and the pulse rate is abnormally high, advice for calling attention can be provided.
Therefore, it is possible to provide advice for calling attention to risks in behavior.
Therefore, the lifestyle improvement system 100 that can provide useful advice from the start of use can be provided.

(実施形態2)
図13は、実施形態2における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。実施形態2は、実施形態1とは生活習慣改善システム100における支援プログラム81の一部が異なる。なお、以下のフローは図2に示すPC70において、記憶部80の支援プログラム81に基づいて制御部71が通信部72を含む各部を制御することにより実行されるフローである。
(Embodiment 2)
FIG. 13 is a flowchart showing the flow of personal advice generation in the second embodiment. The second embodiment is different from the first embodiment in a part of the support program 81 in the lifestyle improvement system 100. The following flow is executed by the control unit 71 controlling each unit including the communication unit 72 based on the support program 81 in the storage unit 80 in the PC 70 shown in FIG.

実施形態1では蓄積量の指標として3ヶ月未満という期間を用いていたのに対し、本実施形態では、個人データの件数、あるいはデータ数を用いる点が実施形態1と異なる。例えば、被験者が積極的に運動を実施することで、個人データが送付される頻度が多く、短い期間に個人データが多量に蓄積されている場合に有効である。   In the first embodiment, a period of less than three months is used as an index of the accumulated amount, but in the present embodiment, the number of personal data or the number of data is different from the first embodiment. For example, when the subject actively exercises, the personal data is frequently transmitted, which is effective when a large amount of personal data is accumulated in a short period of time.

図13のフローチャートにおける、ステップS1,S2,S4〜S10に関しては実施形態1と共通であるため省略する。ステップS11の処理について説明する。   Steps S1, S2, and S4 to S10 in the flowchart of FIG. The process of step S11 will be described.

ステップS11では、被験者の個人データの件数が60件未満か判定する。詳しくは、ワークアウト毎の運動データ(図8(b))および生体データ(図7(b))の件数、あるいはデータ数がカウントされ、60件未満(Yes)であればステップS4に進み、60件以上(No)であればステップS7に進む。なお、判定件数としての60件は一例であり、母集団データを統計的に分析することで、ステップS7における予測される成果が導出できる件数を求めてもよい。   In step S11, it is determined whether the number of subjects' personal data is less than 60. Specifically, the number of movement data (FIG. 8B) and biological data (FIG. 7B) for each workout, or the number of data is counted, and if less than 60 (Yes), the process proceeds to step S4. If it is 60 or more (No), the process proceeds to step S7. In addition, 60 cases as the number of determination cases is an example, and the number of cases where the predicted outcome in step S7 can be derived may be obtained by statistically analyzing the population data.

以上述べたように、本実施形態に係る生活習慣改善システム100によれば、実施形態1での効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
生活習慣改善システム100によれば、個人データの蓄積量の指標として個人データの件数を用いている。よって、個人データの件数が所定の件数以内の場合でも、同様に、属性データを参照して、類推される個人アドバイスを提供することができる。従って、被験者の行動開始初期や、単独行動となった場合、相関ルールが導出されるまでの期間においても、目標達成に向けての有効なアドバイスを提供することができる。
特に、積極的に生活習慣改善行動を実施している被験者にとっては行動開始から比較的早い段階で、予測に基づくアドバイスが提供されるため、著しい成果がでることが期待される、という効果もある。
As described above, according to the lifestyle improvement system 100 according to the present embodiment, in addition to the effects in the first embodiment, the following effects can be obtained.
According to the lifestyle improvement system 100, the number of personal data is used as an index of the amount of personal data stored. Therefore, even when the number of personal data is within a predetermined number, it is possible to provide personal advice that is analogized with reference to the attribute data. Therefore, when the subject's behavior starts or when the behavior becomes a single behavior, effective advice for achieving the goal can be provided even during the period until the association rule is derived.
In particular, there is also an effect that for subjects who are actively carrying out lifestyle habit improvement behavior, it is expected to produce remarkable results because advice based on prediction is provided at a relatively early stage from the start of the behavior. .

(実施形態3)
図14は、実施形態3における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。実施形態3は、実施形態1とは生活習慣改善システム100における支援プログラム81の一部が異なる。
(Embodiment 3)
FIG. 14 is a flowchart showing the flow of personal advice generation in the third embodiment. The third embodiment is different from the first embodiment in a part of the support program 81 in the lifestyle improvement system 100.

実施形態1および実施形態2では、個人データ蓄積量の指標として期間、またはデータ件数を用いていたのに対し、本実施形態では、所定のルールが抽出された時点になっている点が前述の実施形態と異なる。例えば、生活習慣改善行動を比較的初期段階で継続することが不向きな被験者、いわゆる飽き易い被験者に有効である。   In the first embodiment and the second embodiment, the period or the number of data is used as an index of the personal data accumulation amount, whereas in the present embodiment, the point at which a predetermined rule is extracted is described above. Different from the embodiment. For example, it is effective for a subject who is unsuitable for continuing lifestyle improvement behavior at a relatively early stage, that is, a subject who is easily bored.

まず、本実施形態では、新たなデータテーブルが必要となるため、当該データテーブルについて図7(c)、図8(b)、図8(c)を用いて説明する。なお、当該データテーブルは、被験者から送信された個人データ43(図4)がデータ項目毎に割り振られ格納されたリレーショナルデータベースを構成するテーブルである。具体的には、生体データ40は生体データテーブルに割り振られ、運動データ41は運動データテーブルに割り振られ格納される。
図7(c)は、ワークアウト中の身体状態を表す生体データが格納されるテーブルであり、ワークアウト中において測定した脈拍数(拍/分)の計測値を含む。図8(b)は、ワークアウト毎の結果を表す運動データが格納されるテーブルであり、ワークアウトの継続時間、総消費カロリー、総歩数、総移動距離、運動強度、などの集計結果を含んでいる。図8(c)は、ワークアウト中の運動経過を表す運動データが格納されるテーブルであり、ワークアウト中に測定した移動距離、消費カロリー、移動高度、ピッチ(歩/分)、など計測値を含んでいる。
First, since a new data table is required in this embodiment, the data table will be described with reference to FIGS. 7C, 8B, and 8C. In addition, the said data table is a table which comprises the relational database in which the personal data 43 (FIG. 4) transmitted from the test subject was allocated and stored for every data item. Specifically, the biometric data 40 is allocated to the biometric data table, and the exercise data 41 is allocated and stored in the exercise data table.
FIG. 7C is a table in which biological data representing the physical state during workout is stored, and includes a measurement value of the pulse rate (beats / minute) measured during the workout. FIG. 8B is a table in which exercise data representing results for each workout is stored, and includes total results such as workout duration, total calories burned, total number of steps, total travel distance, exercise intensity, and the like. It is out. FIG. 8C is a table storing exercise data representing the progress of exercise during workout, and measured values such as travel distance, calorie consumption, travel altitude, pitch (steps / minute) measured during workout. Is included.

次に、所定のルールとしての相関ルールについて説明する。例えば、ある被験者が改善活動に取り組んだ結果、体脂肪量が減少したというデータが得られた場合、どの指標が時系列において「体脂肪量の減少」に寄与していたか分析して相関ルールを抽出する。詳しくは、体脂肪量が減ったとき、どのような運動・食事がされていたか、が分析される。体脂肪量が減ったという結果に対して、運動と食事のデータの組み合わせの候補の中から信頼度が高い(法則性を持った)組み合わせが相関ルールとなる。例えば、ある被験者では、「脂肪燃焼ゾーン合計時間を200分以上、かつ夕食を874kcal以下にすると、体脂肪が前日より減る」という相関ルールが抽出されている。
運動と食事のデータは、食事時の摂取カロリー、運動時の消費カロリー、脂肪燃焼ゾーン合計時間、歩数などである。体脂肪量は体脂肪率と体重の測定値から求められる。相関ルールの抽出は、参照するデータが多く、データマイニング法により解析され信頼度および支持度が所定の閾値以上を満足した場合に実現される。
Next, a correlation rule as a predetermined rule will be described. For example, if a test subject obtained data indicating that body fat mass decreased as a result of an improvement activity, analyze which index contributed to `` decrease in body fat mass '' in the time series and set the correlation rule. Extract. Specifically, it is analyzed what kind of exercise / meal was done when the body fat amount decreased. For the result that the amount of body fat has decreased, a combination with high reliability (having a law) among candidates for combinations of exercise and meal data becomes an association rule. For example, in a subject, a correlation rule has been extracted that “when the total fat burning zone time is 200 minutes or more and supper is 874 kcal or less, body fat decreases from the previous day”.
Exercise and meal data include calorie intake during meals, calories burned during exercise, fat burning zone total time, number of steps, and the like. The body fat mass is determined from the measured body fat percentage and body weight. The extraction of the association rule is realized when there are a lot of data to be referred to, and the reliability and the support are analyzed by the data mining method and satisfy a predetermined threshold value or more.

続いて、図14に示すフローチャートの説明をする。なお、ステップS1,S2,S4〜S6に関しては実施形態1と共通であるため省略する。ステップS21〜S23の処理について説明する。
ステップS21では、被験者の個人データが分析され相関ルールが抽出される。詳しくは、時系列に蓄積された被験者の個人データから、運動と食事に関するデータ、体脂肪量に関するデータに現れる相関ルールの候補が抽出される。
Next, the flowchart shown in FIG. 14 will be described. Steps S1, S2, and S4 to S6 are the same as those in the first embodiment, and will not be described. The process of steps S21 to S23 will be described.
In step S21, the personal data of the subject is analyzed and the correlation rule is extracted. Specifically, candidates for correlation rules appearing in data relating to exercise and diet and data relating to body fat mass are extracted from the personal data of subjects accumulated in time series.

ステップS22は、ステップS21において相関ルールが抽出できたか判定する。抽出された場合は、ステップS23(Yes)に進み、抽出されなかった場合にはステップS4(No)に進む。   In step S22, it is determined whether the correlation rule has been extracted in step S21. If extracted, the process proceeds to step S23 (Yes), and if not extracted, the process proceeds to step S4 (No).

ステップS23では、ステップS21において抽出された相関ルールから候補が選択される。詳しくは、ステップS21において抽出された相関ルールにおいて、条件としてふさわしくない行動の組み合わせ、および複雑な行動の組み合わせは、あらかじめ不適合な組み合わせとして定義されたリストにより排除される。選定された相関ルールは、テキスト合成を行い文章として生成される。前述の例を引用すると、「あなたは、脂肪燃焼ゾーン合計時間を200分以上、かつ夕食を874kcal以下にすると翌日は体脂肪量が減る傾向にあります。」の文章が生成される。
なお、本実施形態では、相関ルールの対象を、運動・食事に関するデータおよび体脂肪量に関するデータとしたが、この事例に限らず、行動と成果を表すデータであれば、他のデータを利用しても良い。
In step S23, candidates are selected from the association rules extracted in step S21. Specifically, in the association rule extracted in step S21, combinations of actions that are not suitable as conditions and combinations of complex actions are excluded by a list defined in advance as incompatible combinations. The selected correlation rule is generated as a text by text synthesis. To quote the above example, the sentence "You tend to decrease body fat mass the next day if you set the total fat burning zone time to 200 minutes or more and supper to 874 kcal or less" is generated.
In this embodiment, the target of the association rule is data related to exercise / meal and data related to body fat mass. However, the present invention is not limited to this example, and other data may be used as long as the data represents behavior and results. May be.

以上述べたように、本実施形態に係る生活習慣改善システム100によれば、実施形態1および実施形態2での効果に加えて、以下の効果を得ることができる。
本実施形態によれば、個人データの蓄積により相関ルールが抽出されるまでは、基準アドバイステーブルを参照した個人アドバイスを生成し、相関ルールが抽出された場合は、被験者自身の相関ルールに基づいた個人アドバイスを生成する。
よって、所定のルールが抽出されるまでの初期段階においては、基準アドバイステーブルを参照した有効なアドバイスを提供することができる。さらに、相関ルールが抽出された場合は、被験者の行動パターンに基づく、より的確なアドバイスを提供することができる。従って、被験者の行動開始初期から目標達成までの期間に応じた有益なアドバイスを提供することで、被験者の目標達成に向けた行動を支援することができる。
また、被験者には行動開始から早い段階で、アドバイスを提供することができる可能性がある。また、アドバイスは、被験者の行動を分析して得られた行動情報に基づいた内容であるため、被験者にとって馴染みやすく無理の無い内容となる。従って、飽き易い被験者にとって早い段階から生活習慣改善行動を継続して進めやすくなっており、目標達成の成功率を高めるという効果がある。
As described above, according to the lifestyle improvement system 100 according to the present embodiment, the following effects can be obtained in addition to the effects of the first and second embodiments.
According to this embodiment, until the correlation rule is extracted by accumulating personal data, the personal advice is generated by referring to the standard advice table, and when the correlation rule is extracted, it is based on the subject's own correlation rule. Generate personal advice.
Therefore, in the initial stage until a predetermined rule is extracted, it is possible to provide effective advice with reference to the standard advice table. Furthermore, when an association rule is extracted, more accurate advice based on the behavior pattern of the subject can be provided. Therefore, by providing useful advice in accordance with the period from the beginning of the behavior of the subject to the achievement of the goal, the behavior of the subject toward the goal can be supported.
Moreover, there is a possibility that the subject can be provided with advice at an early stage from the start of the action. Moreover, since the advice is content based on behavior information obtained by analyzing the behavior of the subject, the content is easily familiar to the subject and reasonable. Therefore, it becomes easy for the subject who gets tired easily to continue the lifestyle improvement behavior from an early stage, and there is an effect of increasing the success rate of the goal achievement.

なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、上述した実施形態に種々の変更や改良などを加えることが可能である。変形例を以下に述べる。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications and improvements can be added to the above-described embodiment. A modification will be described below.

(変形例1)
図2を用いて説明する。
本実施形態では、生成された個人アドバイスは図1に示す端末装置20の表示パネル21に表示される事例について説明したが、個人アドバイスの内容に基づいて端末装置20を制御するコマンドを生成しても良い。
詳しくは、PC70は個人アドバイスを文字列として生成する過程で、端末装置20で制御されるコマンドリストを生成する。生成されたコマンドリストは、端末装置20の第1記憶部32に記憶され、制御部47により実行される。実行されると被験者に対しワークアウトをしている最中に都度指示を出し、被験者の行動を誘導する。
例えば、実施形態3で示した例では、相関ルールとして「脂肪燃焼ゾーン合計時間が200分以上で夕食を874kcal以下にすると、翌日の体脂肪量が減った」が挙げられた。この相関ルールが当該プログラムとして実行されると、端末装置20では以下の動作が実行される。
(Modification 1)
This will be described with reference to FIG.
In the present embodiment, the case where the generated personal advice is displayed on the display panel 21 of the terminal device 20 shown in FIG. 1 has been described. However, a command for controlling the terminal device 20 is generated based on the content of the personal advice. Also good.
Specifically, the PC 70 generates a command list controlled by the terminal device 20 in the process of generating personal advice as a character string. The generated command list is stored in the first storage unit 32 of the terminal device 20 and is executed by the control unit 47. When executed, an instruction is issued each time during a workout to the subject, and the behavior of the subject is induced.
For example, in the example shown in the third embodiment, the correlation rule is “when the total fat burning zone time is 200 minutes or more and supper is set to 874 kcal or less, the body fat amount on the next day is reduced”. When this correlation rule is executed as the program, the terminal device 20 executes the following operation.

「端末装置20の動作例」
被験者がワークアウトを190分で終了しようとしたときに、「あと10分続けましょう。」の様にワークアウトを継続させる指示を出す。また、200分のワークアウトが実施された後に、「夕食は874kcal以下にしましょう。」と注意を促す。
このように、個人アドバイスが単なる文字列のメッセージを静的な情報として提示するだけではなく、端末装置20を装着して行動している被験者に適切なタイミングで適切な指示をすることができる。
従って、被験者に対して改善行動を促すアドバイスをタイムリーに提供することが可能となり、目標達成の成功率を高めることができる。
"Operation example of terminal device 20"
When the subject tries to finish the workout in 190 minutes, he gives an instruction to continue the workout as “Let's continue for another 10 minutes”. Also, after a 200-minute workout, caution is given to “Let's make dinner less than 874 kcal”.
In this way, personal advice not only presents a message of a character string as static information, but also makes it possible to give an appropriate instruction at an appropriate timing to a subject wearing the terminal device 20 and acting.
Therefore, it is possible to provide timely advice that encourages the subject to improve, and the success rate for achieving the goal can be increased.

(変形例2)
図2を用いて説明する。
本実施形態では、端末装置20は腕時計型の生体データ測定装置として説明したが、この単体の装置に限定するものではなく、無線機能を有する携帯可能な端末装置であれば良い。
例えば、端末装置20はスマートフォン、携帯電話、PDA(Personal Digital Assistant)、PCなどであっても良い。また、センサー部24は端末装置20に含まれる構成として説明したが、端末装置20とは別体の電子機器として構成しても良い。その場合、センサー部24は端末装置20と有線または無線で電子的に接続されるように構成すれば良い。さらに、生体データも、脈拍数に限定するものではなく、他の生体データでも良く、例えば、体温、血圧、血中酸素濃度など、いわゆる生体情報に関するデータであっても良い。さらに、複数の装置の組み合わせであっても良い。例えば、体重測定器、体組成測定器、血圧測定器などの身体情報測定機器であったり、歩数計や消費カロリー測定器などの運動情報を測定する機器、GPS受信端末や温度湿度測定器などの環境情報収集機器などのそれぞれの専用用途の機器の組み合わせでも良い。複数の装置の組み合わせの場合は、被験者に係る情報をサーバー50に送信できる構成であれば良い。このような装置の組み合わせを利用することで、被験者に係る多様な情報を収集することができ、さらにきめ細かな個人アドバイスを生成することができる。
(Modification 2)
This will be described with reference to FIG.
In the present embodiment, the terminal device 20 has been described as a wristwatch-type biological data measuring device, but is not limited to this single device, and may be any portable terminal device having a wireless function.
For example, the terminal device 20 may be a smartphone, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), a PC, or the like. Further, although the sensor unit 24 has been described as being included in the terminal device 20, the sensor unit 24 may be configured as an electronic device separate from the terminal device 20. In that case, what is necessary is just to comprise the sensor part 24 so that it may be connected with the terminal device 20 electronically by wire or radio | wireless. Furthermore, the biological data is not limited to the pulse rate, and may be other biological data, for example, data relating to so-called biological information such as body temperature, blood pressure, blood oxygen concentration, and the like. Furthermore, a combination of a plurality of devices may be used. For example, body information measuring devices such as body weight measuring devices, body composition measuring devices, blood pressure measuring devices, devices that measure exercise information such as pedometers and calorie consumption measuring devices, GPS receiving terminals, temperature / humidity measuring devices, etc. It may be a combination of dedicated equipment such as environmental information collection equipment. In the case of a combination of a plurality of devices, any configuration may be used as long as information on the subject can be transmitted to the server 50. By using such a combination of devices, it is possible to collect a variety of information related to the subject and to generate more detailed personal advice.

(変形例3)
図6を用いて説明する。
本実施形態では、図6に示す基準アドバイステーブル62の「比較対象」は、生活習慣改善行動を開始する前に設定された達成目標であり、その内容は標準体重、基準値などの標準値が設定されるとしていたが、改善行動を開始する前に限らず、任意の時期に設定されても良い。また、達成目標の内容は標準値に限らず被験者により設定された目標値であっても良い。詳しくは、生活習慣改善の行動開始前および開始後において、被験者による目標値の設定および変更をさせることができる。「比較対象」の内容が変更されると、PC70は、新たに比較対象に設定された値に基づいて、個人アドバイスを生成する。また、被験者による目標値の変更は、端末装置20による入力に限らず、PC70から提供されたウェブページなどにより、スマートフォンやPCなどでブラウザーを介して入力することができる。このように、被験者の意志で任意の時期に達成目標を設定および変更することができるようになるため、被験者の目標達成に対する意欲が掻き立てられ、目標達成の成功率を高めることができる。
(Modification 3)
This will be described with reference to FIG.
In the present embodiment, the “comparison target” in the reference advice table 62 shown in FIG. 6 is an achievement target set before the start of lifestyle improvement behavior, and the content thereof includes standard values such as standard weight and reference value. Although it was set, it may be set not only before starting improvement action but at arbitrary time. The content of the achievement target is not limited to the standard value, and may be a target value set by the subject. Specifically, the target value can be set and changed by the subject before and after the start of behavior improvement activities. When the content of “comparison target” is changed, the PC 70 generates personal advice based on the value newly set as the comparison target. In addition, the change of the target value by the subject is not limited to the input by the terminal device 20, but can be input via a browser on a smartphone or a PC by a web page provided from the PC 70 or the like. As described above, since the achievement target can be set and changed at any time according to the subject's will, the subject's willingness to achieve the target is stimulated, and the success rate of the goal achievement can be increased.

(変形例4)
図15は、変形例4における行動支援システムの概要を表す図である。
本実施形態および変形例では、端末装置20、サーバー50、およびPC70の構成として説明したが、それに加えて端末装置20の表示パネル21よりも表示サイズが大きく、ネットワーク送受信を備えたスマートフォン、タブレットPCなどの情報端末98を含む構成であっても良い。
詳しくは、情報端末98は、端末装置20との間で近距離無線通信などの通信手段で個人データおよび個人アドバイスのデータを送受信するソフトウェアを備える。さらに、当該ソフトウェアは、個人データおよび個人アドバイスのデータを、情報端末98に表示する機能、インターネットを介してサーバー50およびPC70と送受信する機能などを有する。
PC70は、個人アドバイスを生成して情報端末98に送信する。ここでPC70は、個人アドバイスとして情報端末98で表示することに適した、グラフイメージ付個人アドバイス、動画、画像、音声などのマルチメディア情報を含むデータを生成する。情報端末98はPC70から受信した個人アドバイスを表示または再生する。また、情報端末98は、PC70から受信した個人アドバイスの中から、特に運動直前や運動中に確認が必要となる内容などの個人アドバイスを抽出して端末装置20に送信する。このように、情報端末98が構成に加わることにより、個人アドバイスの内容に応じて被験者の状況にあった装置(端末装置20や情報端末98)を用いて伝達でき、被験者は個人アドバイスを行動に反映しやすくなるため、目標達成の成功率を高めることができる。
(Modification 4)
FIG. 15 is a diagram illustrating an outline of an action support system according to the fourth modification.
In the present embodiment and the modified example, the configuration of the terminal device 20, the server 50, and the PC 70 has been described. In addition, a smartphone, tablet PC having a display size larger than the display panel 21 of the terminal device 20 and having network transmission / reception The information terminal 98 may be included.
Specifically, the information terminal 98 includes software that transmits / receives personal data and personal advice data to / from the terminal device 20 by communication means such as short-range wireless communication. Further, the software has a function of displaying personal data and personal advice data on the information terminal 98, a function of transmitting / receiving data to / from the server 50 and the PC 70 via the Internet.
The PC 70 generates personal advice and transmits it to the information terminal 98. Here, the PC 70 generates data including multimedia information such as personal advice with a graph image, a moving image, an image, and sound suitable for display on the information terminal 98 as personal advice. The information terminal 98 displays or reproduces personal advice received from the PC 70. In addition, the information terminal 98 extracts personal advice from the personal advice received from the PC 70, such as content that needs to be confirmed immediately before or during exercise, and transmits the extracted personal advice to the terminal device 20. In this way, by adding the information terminal 98 to the configuration, it is possible to transmit using the device (the terminal device 20 or the information terminal 98) suitable for the condition of the subject according to the content of the personal advice, and the subject can take the personal advice as an action. Because it becomes easier to reflect, the success rate of achieving the goal can be increased.

(変形例5)
図10、図13、および図14を用いて説明する。
図10、図13、および図14は、前述の実施形態における個人アドバイス生成の流れを表すフローチャート図である。なお、このフローは図2に示すPC70において、記憶部80の支援プログラム81に基づいて制御部71が通信部72を含む各部を制御することにより実行されるフローである。
ステップS5における個人アドバイス生成は、図10、図13、および図14に共通の処理である。前述の実施形態においては、サーバー50から抽出された単文の文字列データを合成して、文章を作成するとしているが、それに加えて、PC70により生成された文字列データを合成して、文章を作成しても良い。詳しくは、PC70により生成される文字列には、個人データの送信を滞っている特定の被験者向けに様子を問い合わせるためのメッセージ、被験者が興味を示しそうな製品の紹介の情報を含むメッセージ、新しく始まったサービスの紹介の情報を含むメッセージなどが含まれている。このようなメッセージを付加することで、被験者の興味を引き、被験者の生活習慣改善行動の継続を支援することとなり、目標達成の成功率を高めることができる。
(Modification 5)
This will be described with reference to FIGS. 10, 13, and 14.
10, 13, and 14 are flowcharts showing the flow of personal advice generation in the above-described embodiment. This flow is a flow executed by the control unit 71 controlling each unit including the communication unit 72 based on the support program 81 of the storage unit 80 in the PC 70 shown in FIG.
The personal advice generation in step S5 is a process common to FIG. 10, FIG. 13, and FIG. In the above-described embodiment, the text is generated by synthesizing the single sentence character string data extracted from the server 50. In addition, the text is generated by synthesizing the character string data generated by the PC 70. You may create it. Specifically, the character string generated by the PC 70 includes a message for inquiring about the situation for a specific subject who is behind the transmission of personal data, a message including information on introduction of products that the subject is likely to be interested in, a new message Contains messages that contain information about the introduction of the service that started. By adding such a message, the subject's interest is attracted, and the continuation of the lifestyle habit improvement behavior of the subject is supported, and the success rate of achieving the goal can be increased.

1…インターネット、2…イントラネット、3…ファイアウォール、4…ネットワーク、5…手首、20…端末装置、21…表示パネル、22…操作ボタン、23…脈波センサー、24…センサー部、25…生体センサー部、26…運動センサー部、27…環境センサー部、30…操作部、31…計時部、32…第1記憶部、33…属性入力プログラム、34…データ生成プログラム、35…ボタンイベント処理プログラム、36…第2記憶部、37…共通変数、38…個人アドバイス、39…アドバイス表示窓、40…生体データ、41…運動データ、42…属性データ、43…個人データ(端末装置)、46…通信部、47…制御部、48…表示駆動部、50…サーバー、51…制御部、52…通信部、53…記憶部、60…データベース部、61…母集団データ、62…基準アドバイステーブル、63…基礎データ群、64…個人データ(サーバー)、70…PC、71…制御部、72…通信部、73…操作部、74…表示部、80…記憶部、81…支援プログラム、90,91,92…アドバイス、98…情報端末、100…生活習慣改善システム、110,111,112…母集団データ、120,121,122…個人データ、DB1,DB2…データベース。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Internet, 2 ... Intranet, 3 ... Firewall, 4 ... Network, 5 ... Wrist, 20 ... Terminal device, 21 ... Display panel, 22 ... Operation button, 23 ... Pulse wave sensor, 24 ... Sensor part, 25 ... Biosensor 26: Motion sensor unit, 27 ... Environmental sensor unit, 30 ... Operation unit, 31 ... Timekeeping unit, 32 ... First storage unit, 33 ... Attribute input program, 34 ... Data generation program, 35 ... Button event processing program, 36 ... second storage unit 37 ... common variable 38 ... personal advice 39 ... advice display window 40 ... biological data 41 ... exercise data 42 ... attribute data 43 ... personal data (terminal device) 46 ... communication , 47 ... control unit, 48 ... display drive unit, 50 ... server, 51 ... control unit, 52 ... communication unit, 53 ... storage unit, 60 ... database 61, population data, 62 ... reference advice table, 63 ... basic data group, 64 ... personal data (server), 70 ... PC, 71 ... control unit, 72 ... communication unit, 73 ... operation unit, 74 ... display Part, 80 ... storage part, 81 ... support program, 90, 91, 92 ... advice, 98 ... information terminal, 100 ... lifestyle improvement system, 110, 111, 112 ... population data, 120, 121, 122 ... personal data , DB1, DB2 ... database.

Claims (8)

被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを送信する端末装置と、
前記データ項目に対応する、あらかじめ記憶されたデータ群からなる母集団データを記憶し、前記個人データを受信して蓄積するサーバーと、
前記母集団データ、および/または前記個人データに基づいて個人アドバイスを生成するための支援プログラムがインストールされたコンピューターと、を備え、
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量に応じて、前記母集団データと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする行動支援システム。
A terminal device that transmits personal data including a plurality of data items including biological data of the subject and exercise data;
A server that stores population data composed of pre-stored data groups corresponding to the data items, and receives and accumulates the personal data;
A computer installed with a support program for generating personal advice based on the population data and / or the personal data;
The computer generates the personal advice by changing a reference ratio between the population data and the personal data in accordance with an accumulation amount of the personal data.
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積期間が所定の期間未満の場合には、前記データ群における少なくとも属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、
前記個人データが前記所定の期間以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することを特徴とする請求項1に記載の行動支援システム。
The computer generates the personal advice by referring to a standard advice table derived using at least attribute data in the data group when the accumulation period of the personal data is less than a predetermined period,
The behavior support system according to claim 1, wherein the personal advice is generated using the population data and the personal data when the personal data is accumulated for the predetermined period or longer.
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積量が所定のデータ数未満の場合には、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成し、
前記個人データが前記所定のデータ数以上蓄積されている場合には、前記母集団データ、および前記個人データを用いて前記個人アドバイスを生成することを特徴とする請求項1に記載の行動支援システム。
The computer generates the personal advice by referring to a standard advice table derived using at least the attribute data in the data group when the accumulated amount of the personal data is less than a predetermined number of data,
2. The behavior support system according to claim 1, wherein when the personal data is accumulated more than the predetermined number of data, the personal advice is generated using the population data and the personal data. .
前記コンピューターは、前記個人データの蓄積により所定のルールが抽出されるまでは、前記データ群における少なくとも前記属性データを用いて導出された基準アドバイステーブルを参照した前記個人アドバイスを生成し、
前記所定のルールが抽出された場合は、前記所定のルールに基づいて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする請求項1に記載の行動支援システム。
The computer generates the personal advice referring to a standard advice table derived using at least the attribute data in the data group until a predetermined rule is extracted by the accumulation of the personal data,
The behavior support system according to claim 1, wherein, when the predetermined rule is extracted, the personal advice is generated based on the predetermined rule.
前記属性データには、少なくとも性別、生年月日が含まれており、
前記基準アドバイステーブルを参照して、前記個人アドバイスを生成する際には、前記属性データを参照することを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載の行動支援システム。
The attribute data includes at least gender and date of birth,
The action support system according to any one of claims 1 to 4, wherein the attribute data is referred to when the personal advice is generated with reference to the reference advice table.
前記生体データには、脈拍数に加えて、
体重、体脂肪率、腹囲、BMI、総コレステロール値、コレステロール値、およびHbA1c値データからなる群のうち少なくとも1つを含むことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載の行動支援システム。
In addition to the pulse rate, the biological data includes
The behavior according to any one of claims 1 to 5, comprising at least one of the group consisting of body weight, body fat percentage, waist circumference, BMI, total cholesterol level, cholesterol level, and HbA1c level data. Support system.
被験者に向けた個人アドバイスを表示する端末装置であって、
前記被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを収集し、前記個人データを蓄積するデータベースに送信し、
前記データベースおよび/または前記個人データを分析して、前記個人アドバイスを生成するデータ処理部から前記個人アドバイスを受信し、
前記個人アドバイスは、前記データ処理部において、前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて生成されており、
前記データ処理部から受信した前記個人アドバイスを表示することを特徴とする行動支援システムの端末装置。
A terminal device for displaying personal advice for a subject,
Collecting personal data consisting of a plurality of data items including the subject's biological data and exercise data, and sending the personal data to a database for storing the data,
Analyzing the database and / or the personal data and receiving the personal advice from a data processing unit that generates the personal advice;
The personal advice is generated in the data processing unit by changing the reference ratio between the database and the personal data according to the amount of the personal data accumulated,
A terminal device of an action support system, wherein the personal advice received from the data processing unit is displayed.
被験者に向けた個人アドバイスを生成するサーバーであって、
被験者の生体データ、運動データを含む複数のデータ項目からなる個人データを記憶する記憶部と、
前記個人データの前記複数のデータ項目に対応するデータを備えたデータベースと、
前記データベースおよび/または前記個人データを分析して、前記被験者に対する前記個人アドバイスを生成するデータ処理部とを備え、
前記個人データの蓄積量に応じて、前記データベースと、前記個人データとの参照割合を変えて、前記個人アドバイスを生成することを特徴とする行動支援システムのサーバー。
A server that generates personal advice for a subject,
A storage unit for storing personal data including a plurality of data items including biological data of the subject and exercise data;
A database comprising data corresponding to the plurality of data items of the personal data;
A data processing unit that analyzes the database and / or the personal data and generates the personal advice for the subject;
A server for an action support system, wherein the personal advice is generated by changing a reference ratio between the database and the personal data in accordance with a storage amount of the personal data.
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