JP2014238791A - 情報提供装置および情報提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】個人の意志で健康意識を持続することが困難という問題がある。
【解決手段】判定部２１は、過去情報に格納された過去の属性情報と、現在情報に格納された過去の属性情報とを比較し、健康状態が改善したか悪化したかを判定する。選択部２２は、判定部２１において健康状態が悪化したと判定された場合に、対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する。形成部２３は、対象者の属性情報に類似する類似グループがなかった場合、新規グループを形成する。送付部２４は、健康状態の改善を示す標準コメント、もしくは対象者の将来の健康状態に関する将来予測コメントを選択し、対象者に送信する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報提供装置および情報提供方法に関する。

健康診断を受診したユーザは、医療機関でおこなわれた健康診断の検診結果や医師の指示から自己の健康状態を認識する。健康状態が好ましくなかった場合、ユーザは運動および食事制限することにより健康改善を試みることがある。そして、運動、食事制限を試みた後に、体重、体脂肪、筋力等を市販されている体組成計を使用してチェックし、健康状態の改善を確認する。また、ユーザは歩数計等の運動機器を使用して、日々の歩行で消費したカロリー数を確認しようとする。このような測定機器、運動機器の中には測定結果に基づきユーザへアドバイスするものがある。

このようにユーザは測定機器または運動機器を用いて健康状態の改善を確認する。これにより、ユーザは健康改善への行動の成果を実感し、健康改善のための意欲を維持しようとする。また、ユーザは体脂肪を５％減少させる等の健康改善のための目標を立て、測定機器または運動機器を使用して目標の達成度を確認しようとする。

特表２００５−５１５５２１号公報 特開２００４−２６５０５９号公報

しかしながら、個人の意志で健康意識を持続することが困難という問題がある。

ユーザは測定機器または運動機器を使用して健康状態をチェックできても、健康を改善するためには、結局、自己の意志で運動、食事制限等の行動を継続しなければならない。また、ユーザが健康状態を改善するために目標を立てようとしても、ユーザに専門知識がなければ、ユーザの健康状態に適した目標を立てることが困難である。例えば、ユーザが設定した目標が高すぎる場合、目標を達成しようとして無理な運動をすると怪我のリスクが生じる。また、ユーザが目標を達成しようとして無理な食事制限をすると健康を害することがある。逆にユーザが設定した目標が低すぎる場合、ユーザの健康状態が十分に改善されない。

一つの側面では、上記に鑑みてなされたものであって、個人の意思で健康意識を持続することができる情報提供装置および情報提供方法を提供することを目的とする。

第１の案では、情報提供装置は、各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶する記憶部と、対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する選択部とを有する。さらに、情報提供装置は、選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する送付部を有する。

本発明の一の実施態様によれば、個人の意思で健康意識を持続することができるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る情報提供装置の一例を示す機能ブロック図である。 図２は、過去情報のデータ構造の一例を示す図である。 図３は、病名ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図４は、血液検査ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図５は、運動ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、現在情報のデータ構造の一例を示す図である。 図７は、食事履歴のデータ構造の一例を示す図である。 図８は、運動履歴のデータ構造の一例を示す図である。 図９は、標準コメントのデータ構造の一例を示す図である。 図１０は、将来予測コメントのデータ構造の一例を示す図である。 図１１は、対象者と加入者の属性情報が類似するか判定する際の項目の一例を示す図である。 図１２は、実施例１に係るコメントが送信されるまでの流れを説明するためのフロー図である。 図１３は、類似グループが形成されるまでの流れを説明するためのフロー図である。 図１４は、実施例２に係るコメントが送信されるまでの流れを説明するためのフロー図である。 図１５は、健康情報提供システムの構成を示す図である。

以下に、本願の開示する情報提供装置および情報提供方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

実施例１に係る情報提供装置の一例について説明する。図１は、実施例１に係る情報提供装置の一例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、この情報提供装置１００は、通信Ｉ／Ｆ１０と、制御部２０と、記憶部３０とを有する。

通信Ｉ／Ｆ１０は、ユーザがパーソナルコンピュータに入力したデータ、運動機器や測定機器が送信したデータ等を受信する際のインターフェースである。

（記憶部の各構成）
記憶部３０は、例えば、ＲＡＭ（Random access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスクなどの記憶装置に対応する。

記憶部３０は、過去情報３１と、病名ＤＢ３２と、血液検査ＤＢ３３と、運動ＤＢ３４と、現在情報３５と、食事履歴３６と、運動履歴３７と、標準コメント３８と、将来予測コメント３９、グループリストとを保持する。以下、記憶部３０が保持する各データのデータ構造に関して説明する。

過去情報３１は、対象者の登録時の健康状態を示す。対象者とは、実施例１に係るサービスを利用する人のことである。過去情報３１は、対象者が健康管理サービスに登録する際に自分で入力しても、医療機関が健康診断の結果に基づき入力してもよい。また、過去情報３１は、後述する現在情報３５により適宜更新してもよい。図２は、過去情報３１のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように過去情報３１は、識別情報、個人情報、病歴、身体情報、検査結果１、検査結果２、運動歴、平均運動時間等で構成される項目と、各項目に対応する複数の属性とを対応づけて記憶する。例えば、過去情報３１の項目である「識別情報」は、個人ＩＤで構成される。この「個人ＩＤ」は、健康管理サービスを利用する各ユーザに一意に付される識別番号である。「個人情報」は、性別、年齢、職業、家族等で構成される。このうち、「年齢」は、対象者の現在の年齢を示すが、２０代、３０代等の年齢層情報であってもよい。また、「職業」は、現在の職業を示すが、過去の職歴情報であってもよい。また、「家族」は、対象者の家族の人数を示す。

また、「病歴」は、対象者が過去に疾患した病気の履歴を示す。「病歴」の詳細に関しては、後述する。また、「身体情報」は、対象者の体型情報を示し、身長、体重、腹囲、ＢＭＩ等で構成される。なお、ＢＭＩは、身長と体重の関係から算出される肥満度を表す体格指数である。体重をｗｋｇ、身長をｔｍとしたとき、ＢＭＩはｗ／ｔ^２となる。また、「検査結果１」は、血圧の検査結果を示す。また、「検査結果２」は、各種血液検査の結果を示し、複数の血液検査ＩＤで構成される。「血液検査ＩＤ」の詳細に関しては、後述する。また、過去情報３１の項目である「運動歴」は、対象者の運動経験を示す。「運動歴」の詳細に関しては、後述する。また、「平均運動時間」は、対象者の「運動歴」の各運動に対応する平均運動時間を示す。

病名ＤＢ３２は、過去情報３１の各病患ＩＤに対応する病名を保持する。図３は、病名ＤＢ３２のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、病名ＤＢ３２は、病患ＩＤと、病患名とを対応付けて記憶する。例えば、病名ＤＢ３２は、過去情報３１の病患ＩＤに「１」が代入されていた場合、糖尿病の病歴があることを示し、病患ＩＤに「２」が代入されていた場合、脳梗塞の病歴があることを示す。なお、病名ＤＢ３２は、それ以外の病患ＩＤにもそれぞれの病名に対応付けている。

血液検査ＤＢ３３は、過去情報３１の各血液検査ＩＤに対応する血液検査結果を示す。図４は、血液検査ＤＢ３３のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、血液検査ＤＢ３３は、血液検査ＩＤと、血液検査名と、基準値と、注意値と、測定値と、状態とを対応付けて記憶する。「血液検査ＩＤ」は、対象者が受けた健康診断に係る血液検査の項目ごとに一意に付される識別番号である。「血液検査名」は、血液検査の種別の名称を示す。「基準値」「注意値」は、各血液検査の結果を判断するための指標となる数値範囲を示す。「測定値」は、各血液検査に係る測定値を示す。「状態」は、各血液検査に対応する対象者の健康状態を示す。

例えば、血液検査ＤＢ３３は、過去情報３１の血液検査ＩＤが「１」の場合において、肝臓の検査結果を示す「ＧＯＴ」の基準値が「０−３０」、注意値が「３１−５０」となっている。そして「ＧＯＴ」の測定値は「３５」であり、注意値の範囲に該当するので、状態が「注意」となっている。また、血液検査ＤＢ３３は、過去情報３１の血液検査ＩＤが「２」の場合において、肝臓の検査結果を示す「ＧＰＴ」の基準値が「０−３０」、注意値が「３１−５０」となっている。そして「ＧＰＴ」の測定値は「２０」であり、基準値の範囲に該当するので、状態が「正常」となっている。また、血液検査ＤＢ３３は、過去情報３１の血液検査ＩＤが「５」の場合において、体内の中性脂肪の割合を示す「中性脂肪値」の基準値が「３０−１４９」、注意値が「１５０−３９９」となっている。そして「中性脂肪値」の測定値は「４５０」であり、基準値、注意値のいずれの範囲にも該当しないので、状態が「異常」となっている。なお、血液検査ＤＢ３３は、他の血液検査ＩＤにも同様に測定値の値に基づいて判定された状態を対応付けている。

運動ＤＢ３４は、過去情報３１の各運動ＩＤに対応する運動の消費カロリーを保持する。図５は、運動ＤＢ３４のデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、運動ＤＢ３４は、運動ＩＤと、運動名と、体重と、消費カロリーとを対応付けて記憶する。「運動ＩＤ」は、対象者の運動歴に係る運動の種別ごとに一意に付される識別番号である。「運動名」は、運動の種別の名称を示す。「体重」は、対象者の体重を示し、体重の範囲で示してもよい。「消費カロリー」は、「運動名」に係る運動を１時間おこなった場合の消費カロリーを示す。「消費カロリー」は対象者の体重により異なる場合があるので、「消費カロリー」は体重別に算出したものを使用してもよい。

例えば、運動ＤＢ３４は、過去情報３１の運動ＩＤが「１」の場合、対象者の体重が「６０−６５ｋｇ」の範囲に該当し、対象者に軽度の歩行の運動経験があることを示す。運動ＤＢ３４は、軽度の歩行をした場合の１時間毎の消費カロリーが「１６６ｋｃａｌ」であることを示す。また、運動ＤＢ３４は、過去情報３１の運動ＩＤが「８」の場合、対象者の体重が「６５−７０ｋｇ」の範囲に該当し、対象者にランニングの運動経験があることを示す。運動ＤＢ３４は、ランニングをした場合の１時間毎の消費カロリーが「６６２ｋｃａｌ」であることを示す。また、運動ＤＢ３４は、過去情報３１の運動ＩＤが「１５」の場合、対象者の体重が「７０−７５ｋｇ」の範囲に該当し、対象者に水泳のクロールの運動経験があることを示す。運動ＤＢ３４は、クロールで泳いだ場合の１時間毎の消費カロリーが「１５７０ｋｃａｌ」であることを示す。なお、運動ＤＢ３４は、他の運動ＩＤに関しても同様に運動別、体重別に消費カロリーを対応付けている。

現在情報３５は、対象者の現在の健康状態と、当日におこなった運動と、当日の食事内容とを示す。現在情報３５は、対象者が適時入力したものであっても、通信機能を有する測定機器または運動機器が無線で測定結果を送信したものであってもよい。図６は、現在情報３５のデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように現在情報３５は、バイタル情報、健康目標達成度、食事履歴、運動履歴等で構成される項目と、各項目に対応する複数の属性とを対応づけて記憶する。

現在情報３５の項目である「バイタル情報」は、対象者の現在の健康状態を示し、体重、血圧、脈拍等で構成される。また、「健康目標達成度」は、体重、体脂肪、消費カロリー、摂取カロリー等、１日単位の目標の達成度合いを示す。例えば、情報提供装置１００は、一日の目標の摂取カロリーが１５００ｋｃａｌに設定された場合、その日の摂取カロリーが１３００ｋｃａｌで目標を下回るとき、「○」と表示する。また、情報提供装置１００は、その日の摂取カロリーが１５５０で目標に近い場合、「△」と表示する。また、情報提供装置１００は、その日の摂取カロリーが１７００で目標を上回る場合、「×」と表示する。また、「食事履歴」は、その日の食事内容を示す。食事履歴の詳細に関しては後述する。また、「運動履歴」は、その日の運動内容を示す。運動履歴の詳細に関しては後述する。

食事履歴３６は、対象者の各食事における栄養成分値を示す。食事履歴３６は、対象者が栄養成分値を入力したものであっても、対象者が入力した食品の品目に基づいて算出した栄養成分値であってもよい。図７は、食事履歴３６のデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように食事履歴３６は、食事ＩＤと、タイミングとを対応付け、さらにカロリー、脂肪、タンパク等の栄養成分値を対応付ける。「食事ＩＤ」は、対象者が当日取った食事ごとに一意に付される識別番号である。「タイミング」は、食事を取得した時間帯を示し、図７に示すように「朝食」「昼食」「夕食」「間食」と分類してもよいし、実際に食事をとった時間であってもよい。また、「カロリー」は、その食事における総カロリー数を示す。「脂肪」は、その食事における総脂肪量を示す。「タンパク」は、その食事における総たんぱく質量を示す。なお、これ以外にビタミン、ミネラル等の他の栄養成分値を含んでもよい。

例えば、食事履歴３６は、現在情報３５の食事ＩＤが「１」の場合、タイミングが「朝食」で、カロリーが「４３０ｋｃａｌ」、脂肪が「１０．３ｇ」、たんぱく質が「１５．２ｇ」であることを示す。また、食事履歴３６は、現在情報３５の食事ＩＤが「２」の場合、タイミングが「昼食」で、カロリーが「７５０ｋｃａｌ」、脂肪が「２５．３ｇ」、たんぱく質が「１６．２ｇ」であることを示す。なお、食事履歴３６は、他の食事ＩＤが付された食事においても、食事のタイミングと、栄養成分値とを対応付ける。

運動履歴３７は、対象者がおこなった各運動の消費カロリーを示す。運動履歴３７は、対象者が入力しても、通信機能を有する運動機器が無線で送信したデータに基づくものであってもよい。図８は、運動履歴３７のデータ構造の一例を示す図である。図８に示すように運動履歴３７は、運動ＩＤと、運動名と、体重と、１時間あたりの消費カロリーと、運動時間と、消費カロリーとを対応付ける。「運動ＩＤ」は、対象者がおこなった運動ごとに一意に付される識別番号である。「１時間あたりの消費カロリー」は、運動に対応する１時間あたりの消費カロリーを示す。「体重」は、対象者の体重を示し、「６０−６５ｋｇ」「６５−７０ｋｇ」等のように、体重の範囲で対象者の体重を示してもよい。「運動時間」は、対象者がおこなった運動の運動時間を示す。「消費カロリー」は、対象者がおこなった運動の実際の消費カロリーを示す。なお、「消費カロリー」は、「運動名」「体重」「運動時間」に基づき算出できる。

例えば、運動履歴３７は、現在情報３５の運動ＩＤが「１」の場合、体重が「６５−７０」の範囲のユーザが軽度な歩行を１時間おこなったとき、消費カロリーが「１７９ｋｃａｌ」であることを示す。また、運動履歴３７は、体重が「６５−７０」の範囲のユーザが通常の歩行を１時間おこなったとき、消費カロリーが「３２０ｋｃａｌ」であることを示す。なお、運動履歴３７は、他の運動ＩＤが付された運動に対しても、消費カロリーを対応付けている。

標準コメント３８は、現在情報３５が過去情報３１と比べて改善した場合に送信するコメントを保持したものである。標準コメント３８は、実施例１に係るサービスの利用者全員が共有するものであってもよい。図９は、標準コメント３８のデータ構造の一例を示す図である。図９に示すように標準コメント３８は、評価と、コメントと、前回の送信状況と、送信回数とを対応付ける。「評価」は、健康状態の改善度を示し、改善度が高い順に「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」をとる。「コメント」は、対象者に送信するコメントの種類を示しており、評価ごとに複数のコメントが用意されている。「前回の送信状況」は、前回の対象者へのコメント送信時にコメントを送信できたか否かを示す。「送信回数」は、過去にコメントを送信した回数をコメントの種類ごとに示す。

例えば、標準コメント３８は、評価がＡの場合に係るコメント１が前回送信できたことを示し、過去に送信した回数が４回であることを示す。また、標準コメント３８は、評価がＣの場合に係るコメント７が前回送信できなかったことを示し、過去に送信した回数が１回であることを示す。なお、他の種類のコメントにおいても、前回の送信状況と、送信回数とを対応付けている。

将来予測コメント３９は、現在情報３５が過去情報３１と比べて悪化した場合に送信するコメントを保持したものである。将来予測コメント３９は、実施例１に係るサービスの利用者全員が共有するものであってもよい。図１０は、将来予測コメント３９のデータ構造の一例を示す図である。図１０に示すように将来予測コメント３９は、評価と、コメントと、前回の送信状況と、送信回数とを対応付ける。「評価」は、健康状態が悪化した程度を示し、悪化した程度が大きい順に「Ｆ」「Ｅ」「Ｄ」をとる。なお、「コメント」「前回の送信状況」「送信回数」に関する説明は、標準コメント３８と同様であるので省略する。

例えば、将来予測コメント３９は、評価がＤの場合に係るコメント１が前回送信できたことを示し、過去に送信した回数が６回であることを示す。また、将来予測コメント３９は、評価がＦの場合に係るコメント９が前回送信できなかったことを示し、過去に送信した回数が３回であったことを示す。なお、他の種類のコメントにおいても、前回の送信状況と、送信回数とを対応付けている。

類似グループリストは、属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループをそれぞれ保持する。加入者とは、対象者以外の実施例１に係るサービスの利用者のことである。類似グループとは、過去情報３１において所定の属性が類似する各加入者で構成されるグループである。類似グループリストは、類似グループの加入者が有する個人ＩＤを類似グループごとに保持する。これにより、類似グループリストは、類似グループを構成する各加入者を管理している。

（制御部の各構成）
制御部２０は、判定部２１と、選択部２２と、形成部２３と、送付部２４とを有する。制御部２０の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路により実現することができる。また、制御部２０の機能は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）が所定のプログラムを実行することで実現することができる。以下、制御部が有する各構成の処理に関して説明する。

判定部２１は、過去情報３１に格納された過去の属性情報と、現在情報３５に格納された現在の属性情報とを比較し、健康状態が改善したか悪化したかを判定する。そのために、まず、判定部２１は、登録された過去情報３１を基に対象者の健康状態の問題を把握する。例えば、判定部２１は、過去情報３１において属性ごとに閾値を設定し、ある属性が閾値を超える場合または閾値を下回る場合に当該属性を指定する。また、判定部２１は、過去情報３１と現在情報３５を比較して、他より変化の大きい属性を指定してもよい。次いで、判定部２１は、過去情報３１と現在情報３５を比較し、健康状態が改善したか悪化したかの判定をおこなう。

例えば、判定部２１は、ＢＭＩ値の閾値を３０に設定する。このとき、判定部２１は、対象者のＢＭＩ値が３１で閾値の３０を超える場合、ＢＭＩ値を指定する。そのために、まず、判定部２１は、過去情報３１および現在情報３５からＢＭＩ値をそれぞれ取得する。次いで、判定部２１は、過去情報３１のＢＭＩ値と現在情報３５のＢＭＩ値とを比較する。次いで、判定部２１は、現在情報３５のＢＭＩ値が過去情報３１のＢＭＩ値よりも低い場合、健康状態が改善したと判定する。一方、判定部２１は、現在情報３５のＢＭＩ値が過去情報３１のＢＭＩ値よりも高い場合、健康状態が悪化したと判定する。

また、判定部２１は、現在情報３５および過去情報３１のＢＭＩ値の差分値に基づき健康の改善または悪化の程度を判定する。例えば、判定部２１は、対象者の健康が改善した場合、改善の程度が高い順に「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」の３段階で判定する。一方、判定部２１は、対象者の健康が悪化した場合、悪化の程度が高い順に「Ｆ］「Ｅ」「Ｄ」の３段階で判定する。そして、判定部２１は、健康状態の判定結果を送付部２５に送信する。なお、判定部２１は、複数の属性に基づき健康状態が改善したか悪化したかを判定してもよい。

判定部２１は、対象者の健康状態が改善したと判定した場合、送付部２４に健康状態が改善したことと、健康状態の改善の程度とを通知する。一方、判定部２１は、対象者の健康状態が悪化したと判定した場合、送付部２４に健康状態が悪化したことと、健康状態の悪化の程度とを通知し、選択部２２に類似グループを選択する処理を開始する旨を通知する。

選択部２２は、判定部２１において対象者の健康状態が悪化したと判定された場合に、対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する。具体的に選択部２２は、以下の手順で類似グループを選択する。まず、選択部２２は、対象者の過去情報３１および現在情報３５と、各加入者の過去情報３１および現在情報３５とを比較し、属性が所定数以上一致する加入者を検索する。なお、選択部２２は、対象者の属性に一致する属性数が最も多い加入者を検索してもよい。

選択部２２は、対象者と加入者との属性が一致するか否かを以下の方法で判定してもよい。まず、選択部２２は、対象者および加入者の過去情報３１のうち、個人情報に係る年齢と性別を取得する。このとき、選択部２２は、対象者と加入者の年齢層と性別が一致するかを判定する。次いで、選択部２２は、対象者および加入者の年齢層と性別が一致する場合、対象者および加入者の過去情報３１のうち、体重、身長の一方、または両方を取得する。次いで、選択部２２は、対象者と加入者の体重、身長が一致するかを判定する。次いで、選択部２２は、対象者と加入者の体重、身長が一致する場合、過去情報３１おいて属性の値が閾値を超える等により判定部２１が指定した属性を含む他の属性情報を取得する。そして、選択部２１は、対象者および加入者の指定された当該属性が一致するかを判定する。なお、選択部２２は、対象者と加入者との属性を比較する際に、過去情報３１および現在情報３５の全ての属性を比較してもよい。

このように、選択部２２は、対象者および加入者の年齢層と性別を優先的に判定し、一致する場合にのみ体重等を判定する。さらに、選択部２２は、対象者および加入者の体重および身長の一致を次に優先的に判定し、一致する場合にのみ他の属性を判定する。これにより、年齢層別および性別に即した標準体重を考慮して判定をおこなうことができ、当該標準体重の一致しない加入者に対して他の属性の判定を省略できるので、対象者の属性情報に類似する加入者の検索を高速化できる。

また、選択部２２は、対象者と加入者の属性が一致するか否かの判定を、レンジが一致するか否かにより判定してもよい。身長、体重、腹囲、血圧、ＢＭＩ等の各属性には、レンジが設定されている。選択部２２は、対象者と加入者の属性が一致するか否かの判定を、レンジが一致するか否かにより判定する。例えば、ＢＭＩ値は２４．０−２４．５、２４．５−２５．０、２５．０−２５．５、２５．５−２６．０のように複数のレンジを有する。選択部２２は、対象者のＢＭＩ値が２５．３で加入者のＢＭＩ値が２５．１の場合、対象者および加入者のレンジが一致するのでＢＭＩが一致していると判定する。また、選択部２２は、対象者のＢＭＩ値が２５．３で、加入者のＢＭＩ値が２４．８の場合、対象者および加入者のレンジが一致しないのでＢＭＩが一致していないと判定する。以上のようにして選択部２２は、対象者に所定数以上の属性が一致する加入者を検索してもよい。

次いで、選択部２２は、対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する。そのために、選択部２２は、検索された加入者が所属する類似グループを選択する。すなわち、選択部２２は、対象者と加入者の間で複数の属性が類似するとき、もしくは対象者の属性情報に最も類似する加入者を検索し、検索された加入者が属する類似グループが対象者の類似グループであるものと判定する。対象者の属性情報に含まれる全てまたは大部分の属性に類似する加入者は、属性数が多い場合、概ね一人に絞られるので対象者の属性情報に類似する類似グループも一つに絞られる。

このとき、選択部２２は、現在対象者が所属している類似グループの所属を削除し、選択された類似グループに対象者を所属させてもよい。また、選択部２２は、対象者を他の類似グループに所属させる処理を、上記の処理とは別に独立しておこなってもよい。なお、類似グループの形成に関しての詳細は後述する。

図１１は、対象者と加入者の属性情報が類似するか判定する際の項目の一例を示す図である。選択部２２は、図１１に示された属性の全部または一部について、対象者の過去情報３１および現在情報３５から取得し、さらに、加入者の過去情報３１および現在情報３５から取得し、対象者および加入者の属性情報を比較する。選択部２２は、比較した属性の全部または一部が一致するか否かにより、対象者と加入者の属性情報が類似するかを判定する。

また、選択部２２は、複数の属性を組み合わせて一つの属性を算出し、算出した属性を対象者および加入者の属性情報が類似するか判定する際に使用してもよい。例えば、選択部２２は、対象者の運動ＩＤ１がジョギングを示していた場合、体重と、平均運動時間とを取得する。次いで、選択部２２は、体重が６５−７０ｋｇで平均運動時間が０．５時間である場合、平均運動時間０．５に平均運動時間１時間あたりの消費カロリー４９０ｋｃａｌを乗じて、平均消費カロリー２４５ｋｃａｌを算出する。次いで、選択部２２は、対象者の他の運動ＩＤにおいても平均消費カロリーを算出してそれらを足し合わせる。これにより、選択部２２は、対象者の総消費カロリーを算出する。また、選択部２２は、同様に加入者の総消費カロリーを算出する。そして、選択部２２は、対象者および加入者の総消費カロリーを比較する。

形成部２３は、対象者の属性情報に類似する類似グループがなかった場合、新規グループを形成する。具体的には、形成部２３は、選択部２２が対象者に所定数以上の属性が一致する加入者を検索したが該当する加入者がいなかった場合、新規の類似グループを形成する。次いで、形成部２３は、対象者を含む当該類似グループを類似グループリストに登録する。

送付部２４は、健康状態の改善を示す標準コメント、もしくは対象者の将来の健康状態に関する予測コメントを対象者に送信する。具体的には、まず、送付部２４は、判定部２１から健康状態の改善、悪化に関する判定結果を受信する。送付部２４は、判定部２１から健康状態が改善したことと、健康状態の改善の程度とが通知された場合、判定結果に基づき標準コメント３８の中から改善の程度に対応したコメントを選定して送信する。一方、送付部２４は、健康状態が悪化したことと、健康状態の悪化の程度とが通知された場合、判定結果に基づき将来予測コメント３９の中から悪化の程度に対応したコメントを選定して送信する。

例えば、送付部２４は、判定部２１が健康状態が改善したと判定し、改善度を示す評価が「Ａ」であった場合、図９の標準コメント３８のコメント１〜３の中から一つのコメントを選定する。このとき、送付部２４は、前回送信できなかったコメントか、過去の送信回数が少ないコメントを優先して選定する。送付部２４は、評価「Ａ」のコメントのうち、前回送信できなかったコメントがコメント３のみであり、送信回数が最も少ないコメントがコメント３であるのでコメント３を選定する。

一方、送付部２４は、判定部２１が健康状態が悪化したと判定し、悪化の程度を示す評価が「Ｅ」であった場合、図１０の将来予測コメント３９のコメント４〜６の中から一つのコメントを選定する。このとき、送付部２４は、前回送信できなかったコメントか、過去の送信回数が少ないコメントを優先して選定する。送付部２４は、評価「Ｅ」のコメントのうち、前回送信できなかったコメントはなく、送信回数が最も少ないコメントがコメント６であるのでコメント６を選定する。

そして、送付部２４は、選定されたコメントを対象者に送信する。このように、送付部２４は、前回送信できなかったコメントか、過去の送信回数が少ないコメントを送信するので対象者は同じコメントを受け取ることが少なくなる。これにより、同じコメントが何度も送信されることにより、対象者の健康改善の意欲が低下するのを防ぐことができる。

さらに、送付部２４は、対象者の健康状態が悪化した場合に送信するコメントにおいて、選択された類似グループに属する各加入者の健康状態に基づきコメントを編集することもできる。例えば、送付部２４は、性別が男、年齢層が３０代、体重が８０−８５、ＢＭＩが２５．５−２６．０を条件とし、対象者が所属する類似グループに、糖尿病の患者が３人いる場合、類似グループに糖尿病の患者が３人いる旨をコメントに追記することができる。また、送付部２４は、性別が男、年齢層が４０代、体重が７０−７５、血圧が１７０−１７１を条件とし、対象者が所属する類似グループに、脳梗塞の患者が２人いる場合、類似グループに脳梗塞の患者が２人いる旨をコメントに追記することができる。このように、送付部２４は、対象者が属する類似グループの健康状態を、送信するコメントに追記することにより、対象者の現在の健康状態に対する危機意識を高め、健康改善の意欲を持続させることができる。

また、送付部２４は、対象者の健康状態が悪化した場合に送信するコメントにおいて、対象者が属する類似グループよりも年齢層が上の類似グループに所属する加入者の健康状態に基づき、コメントを編集することもできる。例えば、まず、選択部２２は、性別が男、年齢層が３０代、体重が８０−８５、ＢＭＩが２５．５−２６．０を条件とする類似グループに対象者が属していた場合、年齢層が上でそれ以外の条件が同じ類似グループを選択する。例えば、類似部２２は、性別が男、年齢層が５０代、体重が８０−８５、ＢＭＩが２５．５−２６．０を条件とする類似グループを選択する。そして、送付部２４は、選択された類似グループに属する各加入者の健康状態に基づきコメントを編集する。

例えば、送付部２４は、選択された５０代の類似グループに糖尿病の患者が６人いる場合、５０代の類似グループに糖尿病の患者が６人いる旨をコメントに追記する。また、送信部２４は、選択された５０代の類似グループに心疾患の患者が４人いる場合、５０代の類似グループに心疾患の患者が４人いる旨をコメントに追記する。また、送付部２４は、５０代の類似グループの総人数が６０人で、その中の６人が糖尿病の患者である場合、２０年後に１０％の確率で糖尿病になる旨をコメントに追記してもよい。

すなわち、選択部２２は、年齢層が上で、その他の比較対象の属性情報が類似する類似グループを選択し、送付部２４は、年齢層が上の類似グループに所属する各加入者の健康状態を、送信するコメントに追記する。これにより、情報提供装置１００は、対象者に将来起こりうる健康状態を認識させ、危機意識をさらに高めることにより健康改善の意欲を持続させることができる。

また、選択部２２は、対象者の属性情報に、類似グループの過去の属性情報が類似する類似グループを選択し、送付部２４は、選択された類似グループに属する加入者の現在の健康状態に基づき、コメントを編集することもできる。具体的には、情報提供装置１００は、記憶部３０に各加入者の属性情報の履歴を蓄積している。また、情報提供装置１００は、記憶部３０に各加入者の類似グループの所属の履歴についても蓄積している。このため、選択部２２は、記憶部３０の過去の履歴情報に基づき、対象者の属性情報に類似する過去に存在した類似グループを選択することもできる。

例えば、選択部２２は、性別が男、年齢層が３０代、体重が８０−８５、ＢＭＩが２５．５−２６．０の類似グループに対象者が所属していた場合、２０年前に存在していた類似グループであって対象者が所属する類似グループと同一条件の類似グループを選択する。すなわち、選択部２２は、２０年前に存在していた過去の類似グループであって年齢層が３０代、体重が８０−８５、ＢＭＩが２５．５−２６．０を条件とする類似グループを選択する。次いで、送付部２４は、類似グループリストに登録されている個人ＩＤを用いて、当時選択された類似グループに所属していた加入者を検索し、当該加入者の現在の健康状態を取得する。例えば、送付部２４は、当時類似グループに所属していた加入者に糖尿病の患者が５人いる場合、対象者が所属するグループに所属していた加入者は現在５人糖尿病の患者である旨をコメントに追記する。さらに、送付部２４は、当時の類似グループの総人数が４０人で、その中の５人が糖尿病の患者である場合、２０年後に１２．５％の確率で糖尿病になる旨をコメントに追記してもよい。

これにより、情報提供装置１００は、対象者に将来起こりうる健康状態を認識させ、危機意識をさらに高めることにより健康改善の意欲を持続させることができる。

（コメントが送信されるまでの流れ）
図１２は、実施例１に係るコメントが送信されるまでの流れを説明するためのフロー図である。図１２を用いて対象者にコメントが送信されるまでの流れについて説明する。まず、情報提供装置１００は、対象者の過去情報３１を取得する（ステップＳ１０）。次いで、情報提供装置１００は、対象者の現在情報３５を取得する（ステップＳ１１）。次いで、判定部２１は、取得した過去情報３１と現在情報３５とを比較する（ステップＳ１２）。次いで、判定部２１は、対象者の健康状態が改善したか、悪化したかを判定する（ステップＳ１３）。次いで、判定部２１は、対象者の健康状態が改善した場合（ステップＳ１３Yes）、判定結果を送付部２４に通知する。次いで、送付部２４は、通知された判定結果に基づき、標準コメント３８を選択する（ステップＳ１４）。そして、送付部２４は、選択された標準コメント３８を対象者に送付する。

一方、情報提供装置１００は、上記コメントを送信する処理とは別に、年齢、性別等の加入者属性を収集する処理をおこなう（ステップＳ１５）。また、情報提供装置１００は、健康診断結果等の加入者の健診情報を収集する処理をおこなう（ステップＳ１６）。また、情報提供装置１００は、測定機器、運動機器等から得られる加入者の日々のバイタル情報を収集する処理をおこなう（ステップＳ１７）。そして、情報提供装置１００は、これらの収集した情報に基づき、類似グループに所属する加入者間で属性情報が類似する類似グループを抽出する（ステップＳ１８）。

判定部２１は、対象者の健康状態が悪化した場合（ステップＳ１３No）、選択部２２にその旨を通知する。次いで、選択部２２は、対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する（ステップＳ１９）。送付部２４は、判定部２１から通知された判定結果に基づき、将来予測コメント３９を選択し、類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、選択された将来予測コメントを編集する（ステップＳ２０）。そして、送付部２４は、選択および編集された将来予測コメントを対象者に送信する（ステップＳ２１）。

（類似グループが形成されるまでの流れ）
図１３は、類似グループが形成されるまでの流れを説明するためのフロー図である。図１２を用いて類似グループが形成される流れについて説明する。まず、判定部２１は、対象者の過去情報３１と現在情報３５とを取得する（ステップＳ３０）。次いで、判定部２１は、取得した過去情報３１と現在情報３５とを比較する（ステップＳ３１）。次いで、選択部２２は、過去情報３１と現在情報３５との間で変更された属性を抽出する（ステップＳ３２）。次いで、選択部２２は、抽出した属性を含む対象者の属性情報に類似する加入者を選択する（ステップＳ３３）。次いで、選択部２２は、属性情報が類似する加入者がいる場合（ステップＳ３４Yes）、選択された加入者の属する類似グループに対象者を移動させる（ステップＳ３５）。

一方、形成部２３は、属性情報が類似する加入者がいない場合（ステップＳ３４No）、新規の類似グループを形成する（ステップＳ３６）。次いで、形成部２３は、対象者を形成した類似グループに所属させる（ステップＳ３７）。以上により、情報提供装置１００は、新たな類似グループの形成および既存の類似グループへの対象者の移動をおこなう。これにより、情報提供装置１００は、属性情報が類似する加入者で構成される類似グループを形成することができる。

上述してきたように、実施形態に係る情報提供装置１００は、記憶部３０と、選択部２２と、送付部２４とを備える。記憶部３０は、各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶する。選択部２２は、対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する。送付部２４は、選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、前記対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する。これにより、個人の意思で健康意識を持続することができる。

なお、情報提供装置１００は、図６における健康目標達成度に応じて対象者にポイントを付与し、コメントを送信する際に総ポイント数を通知してもよい。例えば、情報提供装置１００は、健康目標達成度が「○」である場合、ポイントを２ポイント付与する。また、情報提供装置１００は、健康目標達成度が「△」である場合、ポイントを１ポイント付与する。また、情報提供装置１００は、健康目標達成度が「×」である場合、ポイントを付与しない。そして、情報提供装置１００は、毎日健康目標達成度に応じてポイントを累積する。情報提供装置１００は、コメントを送付する際に総ポイント数を対象者に付与することにより、日々の健康改善のための行動に対して対象者に達成感を感じさせることができる。

また、選択部２１は、過去情報３１または現在情報３５において運動による消費カロリーを算出する際に、１時間あたりの消費カロリーの変わりにＭＥＴＳ値を使用してもよい。ＭＥＴＳ値は、運動によるエネルギー消費量が安静時代謝の何倍にあたるかを示す。ＭＥＴＳ値を使用して消費カロリーを算出する際は、消費カロリー（ｋｃａｌ）＝１．０５×ＭＥＴＳ値×時間（ｈ）×体重（ｋｇ）の数式を用いる。このように、過去情報３１または現在情報３５の属性にＭＥＴＳ値を入れることにより、体重別に１時間あたりの消費カロリーを保持する必要がなくなり、計算が容易となる。

また、選択部２１は、対象者の過去情報３１が更新された場合、対象者に類似する類似グループを選択してもよい。選択部２１は、選択した類似グループに対象者を所属させてもよい。

また、情報提供装置１００は、統合データを利用すれば属性情報を入力していない加入者を類似グループに所属させることも可能である。例えば、情報提供装置１００は、医療機関のレセプトの統合データベースにアクセスすれば、過去に疾患した病名と疾患した時期とを取得できる。また、情報提供装置１００は、健診データベースにアクセスすれば、身長、体重等の加入者の身体情報を取得できる。そして、情報提供装置１００は、病歴、身体情報等の各加入者の情報を取得して、それぞれ過去情報３１に保持することができる。

実施例１においては、情報提供装置１００は、対象者の属性情報に類似する類似グループを選択し、類似グループに属する各加入者の健康状態に基づき編集したコメントを対象者に送付したが、比較対象は類似グループに限られない。情報提供装置１００は、対象者の属性情報に類似する一人の加入者を選択し、当該加入者の健康状態に基づき編集したコメントを対象者に送付してもよい。

具体的な処理について説明する。判定部２１は、過去情報３１に格納された過去の属性情報と、現在情報３５に格納された現在の属性情報とを比較し、健康状態が改善したか悪化したかを判定する。選択部２２は、判定部２１が対象者の健康状態が悪化したと判定した場合、対象者の過去情報３１と各加入者の過去情報３１とを比較し、属性が所定数以上一致する加入者を選択する。

送付部２４は、対象者の健康状態が改善した場合、健康状態の改善を示す標準コメントを対象者に送信する。一方、送付部２４は、対象者の健康状態が悪化した場合、対象者の将来の健康状態に関する将来予測コメントを対象者に送信する。送付部２４は、将来予測コメントを送信する場合、選択された加入者の健康状態に基づきコメントを編集してもよい。例えば、送付部２４は、選択された加入者が糖尿病である場合、対象者の属性情報に類似する加入者が糖尿病を疾患している旨を、送信するコメントに追記する。

これにより、対象者は、コメントを受信した際に類似グループに比べてより身近に感じられる一人の加入者の健康状態を把握することができ、健康改善の意欲を持続させることができる。

（コメントが送信されるまでの流れ）
図１４は、実施例２に係るコメントが送信されるまでの流れを説明するためのフロー図である。図１４を用いて対象者の属性情報に類似する一人の加入者を選択する場合における類似グループが形成される流れについて説明する。まず、情報提供装置１００は、対象者の過去情報３１を取得する（ステップＳ４０）。次いで、情報提供装置１００は、対象者の現在情報３５を取得する（ステップＳ４１）。次いで、判定部２１は、取得した過去情報３１と現在情報３５とを比較する（ステップＳ４２）。次いで、判定部２１は、対象者の健康状態が改善したか、悪化したかを判定する（ステップＳ４３）。次いで、判定部２１は、対象者の健康状態が改善した場合（ステップＳ４３Yes）、判定結果を送付部２４に通知する。そして、送付部２４は、通知された判定結果に基づき、標準コメント３８を選択して送信する（ステップＳ４４）。

一方、判定部２１は、対象者の健康状態が悪化した場合（ステップＳ４３No）、選択部２２にその旨を通知する。次いで、選択部２２は、対象者の属性情報と各加入者の属性情報とを比較し、対象者に属性情報が類似する加入者を選択する（ステップＳ４５）。送付部２４は、判定部２１から通知された判定結果に基づき、将来予測コメント３９を選択し、選択された加入者の健康状態に基づき将来予測コメントを編集する（ステップＳ４６）。そして、送付部２４は、対象者にコメントを送信する（ステップＳ４７）。

（健康情報提供システムの構成）
図１５は、健康情報提供システムの構成を示す図である。図１５に示すように、サーバ２００は、インターネットを介して接続されたＰＣ３０１、体組成計３０２、および携帯電話３０３等の機器から、データの入力を受け付ける。また、サーバ２００は、医療機関３０４から送信された対象者の健康診断結果のデータを受け付ける。そして、統合ＤＢ２０１は、入力されたデータを保存する。また、統合ＤＢ２０１は、入力されたデータを過去情報３１、現在情報３５等に反映してもよい。

健康保険組合、保健指導事業者、健康管理サービス、フィットネスクラブ、食事指導サービス、ダイエットサービス、医療機関等を営むサービス事業者４００は、統合ＤＢ２０１に保存された情報を用いて、ユーザに健康改善に向けたアドバイスを提供することができる。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、特許請求の範囲に記載した「手段」は、「部（section、module、unit）」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、受付手段は、受付部や受付回路に読み替えることができる。

また、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理（例えば、類似グループの選択や将来予測コメントの編集）の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶する記憶部と、
対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する選択部と、
選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、前記対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する送付部と、を有することを特徴とする情報提供装置。

（付記２）前記選択部は、前記対象者の属性情報に含まれる属性が所定数以上類似する加入者を選定し、該加入者の属する類似グループを選択することを特徴とする付記１に記載の情報提供装置。

（付記３）前記選択部は、前記対象者の属性情報が更新された場合、前記対象者の属性情報に類似する類似グループを再度選択することを特徴とする付記１または２に記載の情報提供装置。

（付記４）前記対象者の属性情報に類似する類似グループがない場合、前記対象者を含む新規の類似グループを形成し、該類似グループを前記記憶部に記憶させる形成部をさらに有することを特徴とする付記１〜３のいずれか一に記載の情報提供装置。

（付記５）前記記憶部は、前記属性情報に含まれる属性の一つに加入者の年齢層情報が含まれることを特徴とする付記１〜４のいずれか一に記載の情報提供装置。

（付記６）前記記憶部は、対象者に送信する複数の予測情報をさらに記憶し、
前記送付部は、前記複数の予測情報の属するグループの属性情報に対応した予測情報を選定して送信することを特徴とする付記１〜５のいずれか一に記載の情報提供装置。

（付記７）前記選択部は、前記対象者の現在の属性情報に、類似グループの過去の属性情報が類似する類似グループを選択し、
前記送付部は、選択された前記類似グループに属する加入者の現在の健康状態に基づき、前記複数の予測情報の中から前記対象者の健康状態に対応した予測情報を選定して送信することを特徴とする付記１〜６のいずれか一に記載の情報提供装置。

（付記８）前記記憶部は、前記対象者の現在および過去の属性情報と、前記対象者の健康状態の改善を示す複数の標準情報とをさらに記憶しており、
前記情報提供装置は、前記現在の属性情報と前記過去の属性情報との比較に基づき健康状態が改善したか悪化したかを判定する判定部をさらに有し、
前記送付部は、前記対象者の健康状態が改善した場合、前記記憶部に記憶された複数の標準情報の中から前記対象者の健康状態に対応した標準情報を選定して送信し、前記対象者の健康状態が悪化した場合、前記記憶部に記憶された前記複数の予測情報の中から前記対象者の健康状態に対応した予測情報を選定して送信することを特徴とする付記７に記載の情報提供装置。

（付記９）コンピュータが実行する情報提供方法であって、
各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶し、
対象者の属性情報に類似する類似グループを選択し、
選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、前記対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する
各処理を実行することを特徴とする情報提供方法。

（付記１０）コンピュータに、
各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶し、
対象者の属性情報に類似する類似グループを選択し、
選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、前記対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する
各処理を実行させることを特徴とする情報提供プログラム。

１０ 通信Ｉ／Ｆ
２０ 制御部
２１ 判定部
２２ 選択部
２３ 形成部
２４ 送付部
３０ 記憶部
１００ 情報提供装置

Claims (10)

1. 各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶する記憶部と、
   対象者の属性情報に類似する類似グループを選択する選択部と、
   選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、前記対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する送付部と、を有することを特徴とする情報提供装置。
2. 前記選択部は、前記対象者の属性情報に含まれる属性が所定数以上類似する加入者を選定し、該加入者の属する類似グループを選択することを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記選択部は、前記対象者の属性情報が更新された場合、前記対象者の属性情報に類似する類似グループを再度選択することを特徴とする請求項１または２に記載の情報提供装置。
4. 前記対象者の属性情報に類似する類似グループがない場合、前記対象者を含む新規の類似グループを形成し、該類似グループを前記記憶部に記憶させる形成部をさらに有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一に記載の情報提供装置。
5. 前記記憶部は、前記属性情報に含まれる属性の一つに加入者の年齢層情報が含まれることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一に記載の情報提供装置。
6. 前記記憶部は、対象者に送信する複数の予測情報をさらに記憶し、
   前記送付部は、前記複数の予測情報の属するグループの属性情報に対応した予測情報を選定して送信することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一に記載の情報提供装置。
7. 前記選択部は、前記対象者の現在の属性情報に、類似グループの過去の属性情報が類似する類似グループを選択し、
   前記送付部は、選択された前記類似グループに属する加入者の現在の健康状態に基づき、前記複数の予測情報の中から前記対象者の健康状態に対応した予測情報を選定して送信することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一に記載の情報提供装置。
8. 前記記憶部は、前記対象者の現在および過去の属性情報と、前記対象者の健康状態の改善を示す複数の標準情報とをさらに記憶しており、
   前記情報提供装置は、前記現在の属性情報と前記過去の属性情報との比較に基づき健康状態が改善したか悪化したかを判定する判定部をさらに有し、
   前記送付部は、前記対象者の健康状態が改善した場合、前記記憶部に記憶された複数の標準情報の中から前記対象者の健康状態に対応した標準情報を選定して送信し、前記対象者の健康状態が悪化した場合、前記記憶部に記憶された前記複数の予測情報の中から前記対象者の健康状態に対応した予測情報を選定して送信することを特徴とする請求項７に記載の情報提供装置。
9. コンピュータが実行する情報提供方法であって、
   各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶し、
   対象者の属性情報に類似する類似グループを選択し、
   選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、前記対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する
   各処理を実行することを特徴とする情報提供方法。
10. コンピュータに、
    各加入者の健康状態を示す複数種類の属性を含む属性情報と、該属性情報が類似する複数の加入者で構成される類似グループとを記憶し、
    対象者の属性情報に類似する類似グループを選択し、
    選択された類似グループに属する加入者の健康状態に基づき、前記対象者の将来の健康状態に関する予測情報を前記対象者へ送付する
    各処理を実行させることを特徴とする情報提供プログラム。

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