JP2018005539A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents

Information processing device, information processing method, and program Download PDF

Info

Publication number
JP2018005539A
JP2018005539A JP2016131209A JP2016131209A JP2018005539A JP 2018005539 A JP2018005539 A JP 2018005539A JP 2016131209 A JP2016131209 A JP 2016131209A JP 2016131209 A JP2016131209 A JP 2016131209A JP 2018005539 A JP2018005539 A JP 2018005539A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
support information
data
information
support
personal data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2016131209A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP6729087B2 (en
Inventor
孔司 ▲桜▼田
孔司 ▲桜▼田
Koji Sakurada
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Oki Electric Industry Co Ltd
Original Assignee
Oki Electric Industry Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Oki Electric Industry Co Ltd filed Critical Oki Electric Industry Co Ltd
Priority to JP2016131209A priority Critical patent/JP6729087B2/en
Publication of JP2018005539A publication Critical patent/JP2018005539A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6729087B2 publication Critical patent/JP6729087B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a technology that can select support information for more effectively promoting behavior of an object person.SOLUTION: An information processing device comprising an analysis unit that estimates contribution of each of support information groups to a degree of achievement on the basis of selection information which shows whether or not a support information group is selected to a plurality of object persons for each object person and support information, and the degree of achievement for each of the plurality of object persons, and a dictionary creation unit that creates dictionary data for each support information on the basis of personal data of each of the plurality of object persons and the contribution is provided.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。   The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and a program.

従来、対象者の行動（例えば、生活習慣に関する行動）を支援するための支援情報を対象者に提示するシステムとして、様々な技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。かかる技術においては、対象者の行動に関する目標を設定するとともに、対象者の行動に関する状況を推定し、行動に関する目標と状況との差分に基づいて、目標の達成度を推定する。そして、かかる技術においては、目標と達成度とに応じた支援情報を対象者に提示する。   Conventionally, various technologies have been disclosed as a system for presenting support information for supporting a subject's behavior (for example, behavior related to lifestyle) to the subject (see, for example, Patent Document 1). In this technique, a target related to the behavior of the target person is set, a situation related to the behavior of the target person is estimated, and a degree of achievement of the target is estimated based on a difference between the target related to the behavior and the situation. And in this technique, the support information according to the target and the achievement level is presented to the target person.

かかる技術によれば、対象者が行動に関する目標を達成するために（対象者が自身の理想とする状態に到達するために）、有益な支援情報を対象者に提示することが可能である。その結果として、かかる技術によれば、行動に対する対象者のモチベーションの維持および向上を図ることが可能である。   According to such a technique, it is possible for the target person to present useful support information to the target person in order to achieve the goal regarding the action (to reach the ideal state of the target person). As a result, according to this technique, it is possible to maintain and improve the motivation of the subject with respect to behavior.

特開２０１４−６６６３号公報JP 2014-6663 A

しかしながら、目標と達成度とに対応する支援情報を対象者に提示する技術では、目標および達成度と対象者に提供すべき支援情報との関連付けをあらかじめ行っておく必要がある。そのため、関連付けの精度が低い場合には、対象者の行動を効果的に促進することができない。したがって、対象者の行動をより効果的に促進させるための支援情報の選択を可能とする技術が提供されることが望まれる。   However, in the technique of presenting support information corresponding to the goal and the achievement level to the target person, it is necessary to associate the goal and achievement level with the support information to be provided to the target person in advance. Therefore, when the accuracy of association is low, the behavior of the target person cannot be effectively promoted. Therefore, it is desirable to provide a technique that enables selection of support information for more effectively promoting the behavior of the target person.

上記問題を解決するために、本発明のある観点によれば、支援情報群が複数の対象者に対して選択されたか否かを対象者および支援情報ごとに示す選択情報と、前記複数の対象者それぞれの達成度とに基づいて、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの寄与度を推定する分析部と、前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて前記支援情報ごとに辞書データを作成する辞書作成部と、を備える、情報処理装置が提供される。   In order to solve the above problem, according to an aspect of the present invention, selection information indicating whether a support information group has been selected for a plurality of target persons for each target person and support information, and the plurality of targets Each of the support information based on the individual data and the contribution of each of the plurality of target persons, and an analysis unit that estimates the contribution of each of the support information groups to the achievement based on the achievement of each person An information processing apparatus is provided that includes a dictionary creation unit that creates dictionary data.

前記分析部は、前記個人データが類似する対象者同士が同一のグループに属するように前記複数の対象者を分類し、前記グループごとに前記寄与度を推定してもよい。   The analysis unit may classify the plurality of subjects so that subjects with similar personal data belong to the same group, and estimate the contribution degree for each group.

前記辞書作成部は、前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて、前記支援情報および前記グループごとに前記辞書データを作成してもよい。   The dictionary creation unit may create the dictionary data for each of the support information and the group based on the personal data and the contribution degree of each of the plurality of subjects.

前記辞書作成部は、前記支援情報および前記グループごとの前記寄与度に対する前記複数の対象者の個人データの回帰係数を、前記辞書データとして作成してもよい。   The dictionary creation unit may create, as the dictionary data, regression coefficients of personal data of the plurality of subjects with respect to the support information and the contribution degree for each group.

前記情報処理装置は、前記辞書データと１の対象者の個人データとに基づいて、前記１の対象者に対する１以上の支援情報を前記支援情報群から選択する支援情報選択部を備えてもよい。   The information processing apparatus may include a support information selection unit that selects one or more support information for the one target person from the support information group based on the dictionary data and one subject person's personal data. .

前記支援情報選択部は、前記回帰係数と前記１の対象者の個人データとに基づいて前記支援情報ごとの評価値を算出し、前記評価値に基づいて所定数に相当する前記１以上の支援情報を前記支援情報群から選択してもよい。   The support information selection unit calculates an evaluation value for each support information based on the regression coefficient and the personal data of the one target person, and the one or more supports corresponding to a predetermined number based on the evaluation value Information may be selected from the support information group.

前記支援情報選択部は、入力された支援情報種別ＩＤに対応する辞書データと前記１の対象者の個人データとに基づいて、前記１の対象者に対する１以上の支援情報を前記支援情報群から選択してもよい。   The support information selection unit extracts one or more support information for the one target person from the support information group based on the dictionary data corresponding to the input support information type ID and the personal data of the one target person. You may choose.

前記支援情報選択部は、前記１の対象者の前記個人データが所定の条件を満たす場合、前記所定の条件に応じた辞書データと前記１の対象者の前記個人データとに基づいて、前記１の対象者に対する１以上の支援情報を前記支援情報群から選択してもよい。   When the personal data of the one target person satisfies a predetermined condition, the support information selection unit, based on dictionary data corresponding to the predetermined condition and the personal data of the one target person, One or more pieces of support information for the target person may be selected from the support information group.

前記分析部は、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの相関係数または回帰係数を前記寄与度として推定してもよい。   The analysis unit may estimate a correlation coefficient or regression coefficient of each of the support information groups with respect to the achievement level as the contribution level.

前記個人データは、カテゴリデータおよび数量データのうち少なくともいずれか一つを含んでもよい。   The personal data may include at least one of category data and quantity data.

前記個人データは、人口統計学データ、心理学的データ、生体データおよび行動データのうち少なくともいずれか一つを含んでもよい。   The personal data may include at least one of demographic data, psychological data, biological data, and behavior data.

また、本発明の他の観点によれば、支援情報群が複数の対象者に対して選択されたか否かを対象者および支援情報ごとに示す選択情報と、前記複数の対象者それぞれの達成度とに基づいて、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの寄与度を推定することと、前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて前記支援情報ごとに辞書データを作成することと、を含む、情報処理方法が提供される。   According to another aspect of the present invention, selection information indicating whether a support information group has been selected for a plurality of target persons for each target person and support information, and achievement levels of each of the plurality of target persons Based on the above, the contribution degree of each of the support information groups to the achievement level is estimated, and dictionary data is created for each of the support information based on the personal data and the contribution degree of each of the plurality of subjects. And an information processing method is provided.

また、本発明の他の観点によれば、コンピュータを、支援情報群が複数の対象者に対して選択されたか否かを対象者および支援情報ごとに示す選択情報と、前記複数の対象者それぞれの達成度とに基づいて、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの寄与度を推定する分析部と、前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて前記支援情報ごとに辞書データを作成する辞書作成部と、を備える情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。   According to another aspect of the present invention, the computer includes selection information indicating whether the support information group is selected for a plurality of subjects, for each subject and support information, and each of the plurality of subjects. An analysis unit that estimates a contribution degree of each of the support information groups to the achievement degree based on the achievement degree, and a dictionary for each support information based on the personal data and the contribution degree of each of the plurality of subjects. There is provided a program for causing an information processing apparatus to include a dictionary creation unit for creating data.

以上説明したように本発明によれば、対象者の行動をより効果的に促進させるための支援情報の選択を可能とする技術が提供される。   As described above, according to the present invention, there is provided a technique that enables selection of support information for more effectively promoting a subject's action.

本発明の実施形態に係る行動支援システムの構成例を示した説明図である。It is explanatory drawing which showed the structural example of the action assistance system which concerns on embodiment of this invention. 同実施形態に係る行動支援装置の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the action assistance apparatus which concerns on the embodiment. 同実施形態に係る対象者端末の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the subject terminal which concerns on the same embodiment. 同実施形態に係る支援者端末の機能構成例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the function structural example of the supporter terminal which concerns on the embodiment. 行動支援装置の設定の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of a setting of an action assistance apparatus. 各対象者の行動の登録の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of registration of each subject person's action. 行動支援装置による支援の実施の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of implementation of the assistance by an action assistance apparatus. 辞書データの更新の例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the example of the update of dictionary data. 個人データ記憶部によって記憶されるデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data memorize | stored by the personal data memory | storage part. 支援要求の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a support request. 複数の支援情報種別それぞれの意味の例を示す図である。It is a figure which shows the example of each meaning of several support information classification. 辞書データ記憶部によって記憶されるデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data memorize | stored by the dictionary data storage part. 支援部によって保持されているデータの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data currently hold | maintained by the assistance part. グループ識別データの登録例を示す図である。It is a figure which shows the example of registration of group identification data. あるグループ識別データが付与された個人データに対応する選択情報および達成度の組み合わせの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the combination of the selection information corresponding to the personal data to which a certain group identification data was provided, and achievement level. あるグループ識別データが付与された個人データおよび支援情報ＩＤごとに推定された寄与度の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the contribution estimated for every personal data to which a certain group identification data was provided, and support information ID. 辞書作成用データ記憶部によって記憶される辞書作成用データの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data for dictionary creation memorize | stored by the data storage part for dictionary creation. 辞書作成用データ記憶部によって記憶される辞書作成用データの例を示す図である。It is a figure which shows the example of the data for dictionary creation memorize | stored by the data storage part for dictionary creation.

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。   Exemplary embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In the present specification and drawings, components having substantially the same functional configuration are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.

また、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なる数字を付して区別する。また、異なる実施形態の類似する構成要素については、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素等の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。   In the present specification and drawings, a plurality of constituent elements having substantially the same functional configuration are distinguished by attaching different numerals to the same reference numerals. Further, similar constituent elements of different embodiments are distinguished by attaching different alphabets after the same reference numerals. However, when there is no need to particularly distinguish each of a plurality of constituent elements having substantially the same functional configuration, only the same reference numerals are given.

（１．実施形態の説明）
まず、本発明の実施形態について説明する。 (1. Description of Embodiment)
First, an embodiment of the present invention will be described.

（１−１．行動支援システムの構成）
図１を参照しながら、本発明の実施形態に係る情報処理システム（以下、「行動支援システム」とも言う。）の構成例について説明する。図１は、本発明の実施形態に係る行動支援システム１の構成例を示した説明図である。図１に示したように、行動支援システム１は、情報処理装置（以下、「行動支援装置」とも言う。）１０と、対象者端末２０−１〜２０−Ｎ（Ｎは２以上の整数）と、支援者端末３０とを備える。図１に示したように、行動支援装置１０と対象者端末２０−１〜２０−Ｎと支援者端末３０とは、ネットワーク５０を介して通信可能に構成されている。 (1-1. Configuration of action support system)
A configuration example of an information processing system according to an embodiment of the present invention (hereinafter also referred to as “action support system”) will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram showing a configuration example of an action support system 1 according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the action support system 1 includes an information processing apparatus (hereinafter also referred to as “action support apparatus”) 10 and target person terminals 20-1 to 20 -N (N is an integer of 2 or more). And a supporter terminal 30. As shown in FIG. 1, the action support device 10, the target person terminals 20-1 to 20 -N, and the support person terminal 30 are configured to be able to communicate via the network 50.

ここで、例えば、ネットワーク５０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク５０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。   Here, for example, the network 50 includes a public line network such as the Internet, a telephone line network, a satellite communication network, various local area networks (LANs) including the Ethernet (registered trademark), a wide area network (WAN), and the like. But you can. The network 50 may include a dedicated line network such as an IP-VPN (Internet Protocol-Virtual Private Network).

対象者端末２０−１〜２０−Ｎは、行動支援の対象となる対象者６０−１〜６０−Ｎによってそれぞれ利用される端末である。ここで、対象者端末２０の種類は特に限定されない。例えば、対象者端末２０−１〜２０−Ｎは、スマートフォンであってもよいし、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であってもよいし、携帯電話であってもよいし、時計であってもよいし、他の電子機器であってもよい。   The target person terminals 20-1 to 20-N are terminals respectively used by the target persons 60-1 to 60-N that are targets of action support. Here, the type of the subject terminal 20 is not particularly limited. For example, the target person terminals 20-1 to 20-N may be smartphones, PCs (Personal Computers), mobile phones, or watches. Other electronic devices may be used.

行動支援装置１０は、複数の支援情報を含んだ支援情報群から対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれに対する１以上の支援情報を選択する。このとき、行動支援装置１０が対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれに対する１以上の支援情報をどのように選択するかについては、後に詳細に説明する。そして、行動支援装置１０は、対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれに対する１以上の支援情報を、支援者端末３０に送信する。   The behavior support apparatus 10 selects one or more support information for each of the target persons 60-1 to 60-N from a support information group including a plurality of support information. At this time, how the action support apparatus 10 selects one or more support information for each of the target persons 60-1 to 60-N will be described in detail later. Then, the behavior support device 10 transmits one or more support information for each of the target persons 60-1 to 60 -N to the supporter terminal 30.

支援者端末３０は、支援者７０によって利用される端末である。ここで、支援者端末３０の種類は特に限定されない。例えば、支援者端末３０は、スマートフォンであってもよいし、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）であってもよいし、携帯電話であってもよいし、時計であってもよいし、他の電子機器であってもよい。支援者端末３０は、行動支援装置１０から送信された１以上の支援情報を受信し、受信した１以上の支援情報を支援者７０に提示する。   The supporter terminal 30 is a terminal used by the supporter 70. Here, the type of the supporter terminal 30 is not particularly limited. For example, the supporter terminal 30 may be a smartphone, a PC (Personal Computer), a mobile phone, a watch, or another electronic device. There may be. The supporter terminal 30 receives one or more support information transmitted from the behavior support device 10 and presents the received one or more support information to the supporter 70.

なお、本明細書においては、１以上の支援情報の提示を受ける利用者として、支援者７０を例に挙げて説明する。このとき、支援者７０は提示を受けた１以上の支援情報に基づいて、対象者６０−１〜６０−Ｎをコーチングする。しかし、１以上の支援情報の提示を受ける利用者は、支援者７０以外であってもよい。例えば、１以上の支援情報の提示を受ける利用者は、後にも説明するように、対象者６０−１〜６０−Ｎ自身であってもよい。かかる場合、支援者７０および支援者端末３０は、特に存在しなくてもよい。   In the present specification, the supporter 70 will be described as an example of a user who receives presentation of one or more support information. At this time, the supporter 70 coaches the target persons 60-1 to 60-N based on the one or more support information received. However, the user who receives one or more pieces of support information may be other than the supporter 70. For example, the user who receives one or more pieces of support information may be the target persons 60-1 to 60-N themselves as will be described later. In such a case, the supporter 70 and the supporter terminal 30 may not be particularly present.

以上、本発明の実施形態に係る行動支援システム１の構成例について説明した。   Heretofore, the configuration example of the action support system 1 according to the embodiment of the present invention has been described.

（１−２．行動支援装置の機能構成）
続いて、本発明の実施形態に係る行動支援装置１０の機能構成例について説明する。図２は、本発明の実施形態に係る行動支援装置１０の機能構成例を示すブロック図である。図２に示したように、本発明の実施形態に係る行動支援装置１０は、個人データ取得部１１１と、個人データ記憶部１２１と、分類処理部１３１と、分析部１３２と、辞書作成用データ記憶部１２２と、辞書作成部１３３と、辞書データ記憶部１２３と、支援情報選択部１３４と、支援部１３５と、個人ＩＤ取得部１４２と、支援情報出力部１４３とを備える。 (1-2. Functional configuration of action support device)
Next, a functional configuration example of the action support apparatus 10 according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 2 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the action support apparatus 10 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, the action support apparatus 10 according to the embodiment of the present invention includes a personal data acquisition unit 111, a personal data storage unit 121, a classification processing unit 131, an analysis unit 132, and dictionary creation data. A storage unit 122, a dictionary creation unit 133, a dictionary data storage unit 123, a support information selection unit 134, a support unit 135, a personal ID acquisition unit 142, and a support information output unit 143 are provided.

分類処理部１３１、分析部１３２、辞書作成部１３３、支援情報選択部１３４および支援部１３５は、専用の演算回路によって構成されてもよいし、行動支援装置１０に内蔵されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）がＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）に記憶されたプログラムをＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開して実行することにより実現されてもよい。かかるプログラムが提供され得る他、かかるプログラムを記憶させた記憶媒体も提供され得る。   The classification processing unit 131, the analysis unit 132, the dictionary creation unit 133, the support information selection unit 134, and the support unit 135 may be configured by a dedicated arithmetic circuit, or a CPU (Central Processing Unit) built in the behavior support device 10. ) May be realized by expanding a program stored in a ROM (Read Only Memory) into a RAM (Random Access Memory) and executing the program. In addition to providing such a program, a storage medium storing such a program may also be provided.

個人データ取得部１１１および個人ＩＤ取得部１４２は、ネットワーク５０を介して支援者端末３０から各種情報を受信することが可能な通信インタフェースである。また、支援情報出力部１４３は、ネットワーク５０を介して支援者端末３０に各種情報を送信することが可能な通信インタフェースである。なお、図２に示された例では、個人データ取得部１１１、個人ＩＤ取得部１４２および支援情報出力部１４３が分離して示されているが、同一のハードウェアであってよい。   The personal data acquisition unit 111 and the personal ID acquisition unit 142 are communication interfaces that can receive various types of information from the supporter terminal 30 via the network 50. The support information output unit 143 is a communication interface that can transmit various types of information to the supporter terminal 30 via the network 50. In the example shown in FIG. 2, the personal data acquisition unit 111, the personal ID acquisition unit 142, and the support information output unit 143 are shown separately, but they may be the same hardware.

個人データ記憶部１２１、辞書作成用データ記憶部１２２および辞書データ記憶部１２３は、各種データを記憶することが可能な記憶装置を含む。図２に示された例では、個人データ記憶部１２１、辞書作成用データ記憶部１２２および辞書データ記憶部１２３が分離して示されているが、同一のハードウェアであってよい。かかる記憶装置は、磁気記憶部デバイスであってもよいし、半導体記憶デバイスであってもよいし、光記憶デバイスであってもよいし、光磁気記憶デバイスであってもよいし、他の記憶デバイスであってもよい。   The personal data storage unit 121, the dictionary creation data storage unit 122, and the dictionary data storage unit 123 include a storage device capable of storing various data. In the example shown in FIG. 2, the personal data storage unit 121, the dictionary creation data storage unit 122, and the dictionary data storage unit 123 are shown separately, but they may be the same hardware. Such a storage device may be a magnetic storage device, a semiconductor storage device, an optical storage device, a magneto-optical storage device, or another storage device. It may be a device.

以上、本発明の実施形態に係る行動支援装置１０の機能構成例について説明した。   The functional configuration example of the action support apparatus 10 according to the embodiment of the present invention has been described above.

（１−３．対象者端末の機能構成）
続いて、本発明の実施形態に係る対象者端末２０の機能構成例について説明する。図３は、本発明の実施形態に係る対象者端末２０の機能構成例を示すブロック図である。図３に示したように、本発明の実施形態に係る対象者端末２０は、入力部２１０と、制御部２２０と、記憶部２３０と、通信部２４０と、出力部２５０とを備える。 (1-3. Functional configuration of target terminal)
Subsequently, a functional configuration example of the subject terminal 20 according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the target person terminal 20 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, the subject terminal 20 according to the embodiment of the present invention includes an input unit 210, a control unit 220, a storage unit 230, a communication unit 240, and an output unit 250.

入力部２１０は、対象者６０から各種情報の入力を受け付ける機能を有する。例えば、入力部２１０は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンおよびスイッチの少なくともいずれか一つを含んでよい。例えば、入力部２１０は、出力部２５０によって表示された各種画面からボタンを選択する操作を受け付けることができる。入力部２１０がタッチパネルを含む場合には、入力部２１０は、出力部２５０に積層され、出力部２５０とともにタッチスクリーンを構成し得る。   The input unit 210 has a function of receiving input of various information from the target person 60. For example, the input unit 210 may include at least one of a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a microphone, and a switch. For example, the input unit 210 can accept an operation of selecting a button from various screens displayed by the output unit 250. When the input unit 210 includes a touch panel, the input unit 210 may be stacked on the output unit 250 and configure a touch screen together with the output unit 250.

制御部２２０は、対象者端末２０の動作全体を制御する機能を有する。制御部２２０は、専用の演算回路によって構成されてもよいし、対象者端末２０に内蔵されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）がＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）に記憶されたプログラムをＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開して実行することにより実現されてもよい。かかるプログラムが提供され得る他、かかるプログラムを記憶させた記憶媒体も提供され得る。   The control unit 220 has a function of controlling the entire operation of the target person terminal 20. The control unit 220 may be configured by a dedicated arithmetic circuit, or a program (RAM (Random Access Memory)) stored in a ROM (Read Only Memory) by a CPU (Central Processing Unit) built in the subject terminal 20 is stored in the RAM (Random Access Memory). It may be realized by expanding and executing. In addition to providing such a program, a storage medium storing such a program may also be provided.

記憶部２３０は、制御部２２０を動作させるためのプログラムやデータを記憶することが可能な記憶装置を含む。また、記憶部２３０は、制御部２２０の動作の過程で必要となる各種データを一時的に記憶することも可能である。記憶部２３０は、磁気記憶部デバイスであってもよいし、半導体記憶デバイスであってもよいし、光記憶デバイスであってもよいし、光磁気記憶デバイスであってもよいし、他の記憶デバイスであってもよい。   The storage unit 230 includes a storage device capable of storing a program and data for operating the control unit 220. In addition, the storage unit 230 can temporarily store various data necessary for the operation of the control unit 220. The storage unit 230 may be a magnetic storage unit device, a semiconductor storage device, an optical storage device, a magneto-optical storage device, or other storage. It may be a device.

通信部２４０は、ネットワーク５０を介して行動支援装置１０との間で各種情報を送受信することが可能な通信インタフェースを含む。さらに、通信部２４０は、必要に応じてネットワーク５０を介して支援者端末３０との間で各種情報を送受信することが可能であってもよい。   The communication unit 240 includes a communication interface that can transmit and receive various types of information to and from the action support apparatus 10 via the network 50. Furthermore, the communication unit 240 may be able to transmit and receive various types of information to and from the supporter terminal 30 via the network 50 as necessary.

出力部２５０は、各種情報を対象者６０が視認可能なように表示する表示装置を含む。ここで、出力部２５０の種類は特に限定されない。例えば、出力部２５０は、各種情報を音として出力する音出力装置を含んでもよい。あるいは、出力部２５０は、各種情報を対象者６０の触覚を刺激するための触覚情報（例えば、振動、電気など）によって出力する触覚提示装置を含んでもよい。すなわち、出力部２５０は、各種情報を出力する出力装置を含んでよい。   The output unit 250 includes a display device that displays various types of information so that the subject 60 can visually recognize the information. Here, the type of the output unit 250 is not particularly limited. For example, the output unit 250 may include a sound output device that outputs various types of information as sound. Alternatively, the output unit 250 may include a tactile sense presentation device that outputs various types of information by tactile information (for example, vibration, electricity, etc.) for stimulating the tactile sense of the subject 60. That is, the output unit 250 may include an output device that outputs various types of information.

以上、本発明の実施形態に係る対象者端末２０の機能構成例について説明した。   Heretofore, the functional configuration example of the target person terminal 20 according to the embodiment of the present invention has been described.

（１−４．支援者端末の機能構成）
続いて、本発明の実施形態に係る支援者端末３０の機能構成例について説明する。図４は、本発明の実施形態に係る支援者端末３０の機能構成例を示すブロック図である。図４に示したように、本発明の実施形態に係る支援者端末３０は、入力部３１０と、制御部３２０と、記憶部３３０と、通信部３４０と、出力部３５０とを備える。 (1-4. Functional configuration of support terminal)
Subsequently, a functional configuration example of the supporter terminal 30 according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 4 is a block diagram illustrating a functional configuration example of the supporter terminal 30 according to the embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, the supporter terminal 30 according to the embodiment of the present invention includes an input unit 310, a control unit 320, a storage unit 330, a communication unit 340, and an output unit 350.

入力部３１０は、支援者７０から各種情報の入力を受け付ける機能を有する。例えば、入力部３１０は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンおよびスイッチの少なくともいずれか一つを含んでよい。例えば、入力部３１０は、出力部３５０によって表示された各種画面からボタンを選択する操作を受け付けることができる。入力部３１０がタッチパネルを含む場合には、入力部３１０は、出力部３５０に積層され、出力部３５０とともにタッチスクリーンを構成し得る。   The input unit 310 has a function of receiving input of various information from the supporter 70. For example, the input unit 310 may include at least one of a mouse, a keyboard, a touch panel, a button, a microphone, and a switch. For example, the input unit 310 can accept an operation of selecting a button from various screens displayed by the output unit 350. When the input unit 310 includes a touch panel, the input unit 310 may be stacked on the output unit 350 and configure a touch screen together with the output unit 350.

制御部３２０は、支援者端末３０の動作全体を制御する機能を有する。制御部３２０は、専用の演算回路によって構成されてもよいし、支援者端末３０に内蔵されたＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）がＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）に記憶されたプログラムをＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に展開して実行することにより実現されてもよい。かかるプログラムが提供され得る他、かかるプログラムを記憶させた記憶媒体も提供され得る。   The control unit 320 has a function of controlling the entire operation of the supporter terminal 30. The control unit 320 may be configured by a dedicated arithmetic circuit, or a CPU (Central Processing Unit) built in the supporter terminal 30 stores a program stored in a ROM (Read Only Memory) in a RAM (Random Access Memory). It may be realized by expanding and executing. In addition to providing such a program, a storage medium storing such a program may also be provided.

記憶部３３０は、制御部３２０を動作させるためのプログラムやデータを記憶することが可能な記憶装置を含む。また、記憶部３３０は、制御部３２０の動作の過程で必要となる各種データを一時的に記憶することも可能である。記憶部３３０は、磁気記憶部デバイスであってもよいし、半導体記憶デバイスであってもよいし、光記憶デバイスであってもよいし、光磁気記憶デバイスであってもよいし、他の記憶デバイスであってもよい。   The storage unit 330 includes a storage device capable of storing a program and data for operating the control unit 320. In addition, the storage unit 330 can also temporarily store various data required in the course of the operation of the control unit 320. The storage unit 330 may be a magnetic storage unit device, a semiconductor storage device, an optical storage device, a magneto-optical storage device, or other storage. It may be a device.

通信部３４０は、ネットワーク５０を介して行動支援装置１０との間で各種情報を送受信することが可能な通信インタフェースを含む。   The communication unit 340 includes a communication interface that can transmit and receive various types of information to and from the action support apparatus 10 via the network 50.

出力部３５０は、各種情報を支援者７０が視認可能なように表示する表示装置を含む。ここで、出力部３５０の種類は特に限定されない。例えば、出力部３５０は、各種情報を音として出力する音出力装置を含んでもよい。あるいは、出力部３５０は、各種情報を支援者７０の触覚を刺激するための触覚情報（例えば、振動、電気など）によって出力する触覚提示装置を含んでもよい。すなわち、出力部３５０は、各種情報を出力する出力装置を含んでよい。   The output unit 350 includes a display device that displays various information so that the supporter 70 can visually recognize the information. Here, the type of the output unit 350 is not particularly limited. For example, the output unit 350 may include a sound output device that outputs various types of information as sound. Alternatively, the output unit 350 may include a tactile sense presentation device that outputs various types of information by tactile information (for example, vibration, electricity, etc.) for stimulating the tactile sense of the supporter 70. That is, the output unit 350 may include an output device that outputs various types of information.

以上、本発明の実施形態に係る支援者端末３０の機能構成例について説明した。   Heretofore, the functional configuration example of the supporter terminal 30 according to the embodiment of the present invention has been described.

（１−５．行動支援システムの動作）
続いて、本発明の実施形態に係る行動支援システム１の動作例について説明する。具体的に、行動支援システム１の動作としては、（１−５Ａ）行動支援装置１０の設定、（１−５Ｂ）対象者６０−１〜６０−Ｎの行動登録、（１−５Ｃ）行動支援装置１０による支援の実施、（１−５Ｄ）辞書データの更新に大別することができる。以下、これらの動作（１−５Ａ）〜（１−５Ｄ）について詳細に説明する。 (1-5. Operation of action support system)
Subsequently, an operation example of the action support system 1 according to the embodiment of the present invention will be described. Specifically, the actions of the action support system 1 include (1-5A) setting of the action support apparatus 10, (1-5B) action registration of the target persons 60-1 to 60-N, and (1-5C) action support. Implementation of support by the device 10 and (1-5D) updating of dictionary data can be broadly classified. Hereinafter, these operations (1-5A) to (1-5D) will be described in detail.

図５は、行動支援装置１０の設定の例を示すフローチャートである。図６は、対象者６０−１〜６０−Ｎの行動の登録の例を示すフローチャートである。図７は、行動支援装置１０による支援の実施の例を示すフローチャートである。図８は、辞書データの更新の例を示すフローチャートである。   FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of setting of the action support apparatus 10. FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of registration of actions of the target persons 60-1 to 60-N. FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of implementation of support by the behavior support apparatus 10. FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of dictionary data update.

（１−５Ａ．行動支援装置１０の設定）
まず、図５を参照しながら、行動支援装置１０の設定の例について詳細に説明する。図５に示すように、行動支援装置１０は、辞書作成用データ記憶部１２２に辞書作成用データの初期データを登録し（Ｓ１１）、辞書作成用データの初期データに基づき、辞書データを作成して辞書データ記憶部１２３に登録し（Ｓ１２）、個人ＩＤと個人データの一部を個人データ記憶部１２１に登録する（Ｓ１３）。以下、Ｓ１１〜Ｓ１３について詳細に説明する。 (1-5A. Setting of action support device 10)
First, an example of setting of the action support apparatus 10 will be described in detail with reference to FIG. As shown in FIG. 5, the action support apparatus 10 registers initial data for dictionary creation data in the dictionary creation data storage unit 122 (S11), and creates dictionary data based on the initial data for dictionary creation data. The personal data and a part of the personal data are registered in the personal data storage unit 121 (S13). Hereinafter, S11 to S13 will be described in detail.

（Ｓ１１）辞書作成用データの初期データ登録
本明細書においては、支援者７０は、あらかじめ仮想の個人データを有する複数の対象者を想定し、行動変容の学術分野の知見に基づいて、複数の対象者の達成度（例えば、行動計画の達成度）に対する支援情報群それぞれの寄与度を定義する。そして、行動支援装置１０は、支援情報群それぞれの寄与度（支援情報ＩＤと寄与度とが関連付けられた情報）を辞書作成用データの初期データとして辞書作成用データ記憶部１２２に登録する。辞書作成用データの詳細なフォーマットについては、後に詳細に説明する。 (S11) Initial data registration of data for creating a dictionary In this specification, the supporter 70 assumes a plurality of subjects having virtual personal data in advance, and based on the knowledge in the academic field of behavior modification, Define the degree of contribution of each support information group to the degree of achievement of the target person (for example, the degree of achievement of the action plan). Then, the behavior support device 10 registers the degree of contribution of each support information group (information in which the support information ID and the degree of contribution are associated) as initial data of the dictionary creation data in the dictionary creation data storage unit 122. The detailed format of the dictionary creation data will be described later in detail.

個人データは、人口統計学的データ（性別、年齢、地域、生活パタンなど）、心理学的データ（気がかり、行動変容ステージ、気持ちの変化、バリア要因など）、生体データ（体重、身長、体脂肪率、生化学検査値など）、行動データ（行動計画、行動実績値、歩数、位置の時系列変化など）などを含んだ、複数の対象者それぞれに関する情報であってよい。なお、上記した行動変容ステージは、行動の変化を示す５段階の状態を示す用語であり、バリア要因は、行動を阻害する要因を示す用語である。   Personal data includes demographic data (gender, age, region, life pattern, etc.), psychological data (worries, behavior change stages, changes in feelings, barrier factors, etc.), biological data (weight, height, body fat) Rate, biochemical test value, etc.), action data (behavior plan, action result value, number of steps, time-series change of position, etc.), etc. In addition, the above-described behavior change stage is a term indicating five states indicating a change in behavior, and a barrier factor is a term indicating a factor that inhibits the behavior.

（Ｓ１２）辞書データを作成して登録
辞書作成用データ記憶部１２２に辞書作成用データの初期データが登録されると、辞書作成部１３３は、辞書作成用データの初期データに基づいて辞書データを作成する。そして、辞書作成部１３３は、作成した辞書データを辞書データ記憶部１２３に登録する。辞書データの作成については、後に詳細に説明する。 (S12) Create and register dictionary data When the initial data of dictionary creation data is registered in the dictionary creation data storage unit 122, the dictionary creation unit 133 stores the dictionary data based on the initial data of the dictionary creation data. create. Then, the dictionary creation unit 133 registers the created dictionary data in the dictionary data storage unit 123. The creation of dictionary data will be described later in detail.

（Ｓ１３）個人ＩＤと個人データの一部を登録
対象者６０−１〜６０−Ｎが確定すると、対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの個人ＩＤと個人データの一部とが、支援者７０によって支援者端末３０に入力され、入力部３１０によって受け付けられ、通信部３４０によって制御部３２０による制御に従って行動支援装置１０に送信される。行動支援装置１０においては、個人データ取得部１１１が、対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの個人ＩＤと個人データの一部とを取得し、個人データ記憶部１２１に登録する。なお、個人データの一部は、個人データのうち個人ＩＤ登録段階で確定するデータに相当し、人口統計学的データ（性別、年齢、地域、生活パタンなど）であってもよいし、他のデータであってもよい。 (S13) Registration of personal ID and part of personal data When the target person 60-1 to 60-N is confirmed, the personal ID of each of the target person 60-1 to 60-N and a part of the personal data are supported. 70 is input to the supporter terminal 30, is received by the input unit 310, and is transmitted to the action support device 10 by the communication unit 340 according to control by the control unit 320. In the behavior support device 10, the personal data acquisition unit 111 acquires the personal IDs and part of the personal data of the target persons 60-1 to 60 -N and registers them in the personal data storage unit 121. Part of the personal data corresponds to data determined at the personal ID registration stage among personal data, and may be demographic data (gender, age, region, life pattern, etc.) It may be data.

（１−５Ｂ．対象者の行動登録）
続いて、図６を参照しながら、対象者６０−１〜６０−Ｎの行動登録の例について詳細に説明する。図６に示すように、個人データ取得部１１１は、対象者６０−１〜６０−Ｎのいずれかの個人ＩＤ、個人データおよび達成度を取得し、支援部１３５は、個人ＩＤ、個人データおよび達成度を個人データ記憶部１２１に登録する（Ｓ２１）。図６に示すように、個人ＩＤ、個人データおよび達成度の登録は、行動登録を行う対象者６０を維持または変更しながら、繰り返し実行されてよい。以下、Ｓ２１について詳細に説明する。 (1-5B. Action registration of the subject)
Next, an example of action registration of the target persons 60-1 to 60-N will be described in detail with reference to FIG. As shown in FIG. 6, the personal data acquisition unit 111 acquires the personal ID, personal data, and achievement level of any one of the subjects 60-1 to 60-N, and the support unit 135 includes the personal ID, personal data, and The achievement level is registered in the personal data storage unit 121 (S21). As illustrated in FIG. 6, the registration of the personal ID, the personal data, and the achievement level may be repeatedly performed while maintaining or changing the target person 60 who performs the behavior registration. Hereinafter, S21 will be described in detail.

（Ｓ２１）個人ＩＤ、個人データおよび達成度の登録
個人ＩＤ、個人データおよび達成度は、対象者６０−１〜６０−Ｎによって対応する対象者端末２０−１〜２０−Ｎに入力され、入力部３１０によって受け付けられ、通信部３４０によって制御部３２０による制御に従って行動支援装置１０に送信される。行動支援装置１０においては、個人データ取得部１１１が、個人ＩＤ、個人データおよび達成度を取得し、個人データ記憶部１２１に登録する。また、個人データ取得部１１１は、現在日付を登録日として、個人データ記憶部１２１に登録してよい。なお、個人ＩＤ、個人データおよび達成度は、センサによって自動的に検出されてもよい。 (S21) Registration of personal ID, personal data, and achievement level The personal ID, personal data, and achievement level are input to the corresponding target person terminals 20-1 to 20-N and input by the target persons 60-1 to 60-N. The information is received by the unit 310 and transmitted to the action support device 10 by the communication unit 340 according to the control by the control unit 320. In the behavior support device 10, the personal data acquisition unit 111 acquires the personal ID, personal data, and achievement level, and registers them in the personal data storage unit 121. Further, the personal data acquisition unit 111 may register the personal data storage unit 121 with the current date as the registration date. The personal ID, personal data, and achievement level may be automatically detected by a sensor.

センサによって検出されるデータの種類は特に限定されない。上記した個人データの例で言うと、生体データ、行動実績値および位置の時系列変化などがセンサによって検出されてよい。かかる場合、個人ＩＤと同一のＩＤがセンサに割り振られていれば、センサによって個人ＩＤが直接的に検出され得る。あるいは、センサに固有のＩＤ（センサＩＤ）が割り振られている場合、センサＩＤと個人ＩＤとがあらかじめ関連付けられていれば、センサによって検出されるセンサＩＤから個人ＩＤが取得される。   The type of data detected by the sensor is not particularly limited. In the example of the personal data described above, biometric data, action result values, and time-series changes in position may be detected by the sensor. In this case, if the same ID as the personal ID is assigned to the sensor, the personal ID can be directly detected by the sensor. Alternatively, when a unique ID (sensor ID) is assigned to the sensor, if the sensor ID and the personal ID are associated in advance, the personal ID is acquired from the sensor ID detected by the sensor.

図９は、個人データ記憶部１２１によって記憶されるデータの例を示す図である。図９に示すように、個人データ記憶部１２１は、個人ＩＤ、登録日、個人データ、選択情報、達成度およびグループ識別データが対応付けられたデータを記憶する。これらの項目のうち、Ｓ２１においては、個人ＩＤ、個人データおよび達成度が個人データ記憶部１２１に登録される。   FIG. 9 is a diagram illustrating an example of data stored by the personal data storage unit 121. As shown in FIG. 9, the personal data storage unit 121 stores data in which a personal ID, registration date, personal data, selection information, achievement level, and group identification data are associated with each other. Among these items, the personal ID, the personal data, and the achievement level are registered in the personal data storage unit 121 in S21.

図９に示すように、個人データは、カテゴリデータｘ１〜ｘｎ（例えば、ｎ＝５０）を含む。カテゴリデータｘ１〜ｘｎは、数値の大小に特に意味を有さない。例えば、個人データがカテゴリデータ「生活パタン」を含み、カテゴリデータ「生活パタン」の選択肢として、フルタイム労働、パートタイム労働、定年退職、専業主婦、および、その他無職といった５つの項目（以下、「アイテム」とも言う。）が存在する場合を想定する。   As shown in FIG. 9, the personal data includes category data x1 to xn (for example, n = 50). The category data x1 to xn have no particular significance in the numerical value. For example, personal data includes category data “life pattern”, and the category data “life pattern” has five items such as full-time work, part-time work, retirement, full-time housewife, and other unemployed (hereinafter, “ Assume that there is also an item.

かかる場合、ｘ１＝「１」は「生活パタン」が「フルタイム労働である」を示し、ｘ１＝「０」は「生活パタン」が「フルタイム労働でない」を示してもよい。同様に、ｘ２＝「１」は「生活パタン」が「パートタイム労働である」を示し、ｘ２＝「０」は「パートタイム労働でない」を示してもよい。ｘ３＝「１」は「生活パタン」が「定年退職である」を示し、ｘ３＝「０」は「定年退職でない」を示してもよい。ｘ４＝「１」は「生活パタン」が「専業主婦である」を示し、ｘ４＝「０」は「生活パタン」が「専業主婦でない」を示してもよい。ｘ１＝ｘ２＝ｘ３＝ｘ４＝「０」は「その他無職」を示すと解釈されてもよい。   In this case, x1 = “1” may indicate that “life pattern” is “full-time work”, and x1 = “0” may indicate that “life pattern” is “not full-time work”. Similarly, x2 = “1” may indicate that “life pattern” is “part-time work”, and x2 = “0” may indicate “not part-time work”. x3 = “1” may indicate that “life pattern” is “retirement” and x3 = “0” may indicate “not retirement”. x4 = “1” may indicate that “life pattern” is “a full-time housewife”, and x4 = “0” may indicate that “life pattern” is “not a full-time housewife”. x1 = x2 = x3 = x4 = “0” may be interpreted as indicating “other unemployed”.

また、例えば、個人データが「年齢」という数量データを含む場合、ｘ１＝「１」は「２０代以下である」を示し、ｘ１＝「０」は「２０代以下でない」を示してもよい。同様に、ｘ２＝「１」は「３０代である」を示し、ｘ２＝「０」は「３０代でない」を示してもよい。ｘ３＝「１」は「４０代である」を示し、ｘ３＝「０」は「４０代でない」を示してもよい。ｘ５＝「１」は「５０代である」を示し、ｘ５＝「０」は「５０代でない」を示してもよい。ｘ６＝「１」は「６０代である」を示し、ｘ６＝「０」は「６０代でない」を示してもよい。ｘ１＝ｘ２＝ｘ３＝ｘ４＝ｘ５＝ｘ６＝「０」は「７０代以上である」を示すと解釈されてもよい。   Further, for example, when the personal data includes quantity data “age”, x1 = “1” may indicate “being 20 years or younger”, and x1 = “0” may be “not 20 or younger”. . Similarly, x2 = "1" may indicate "I am in my thirties", and x2 = "0" may indicate "I am not in my thirties". x3 = “1” may indicate “40's”, and x3 = “0” may indicate “not 40's”. x5 = "1" may indicate "50s", and x5 = "0" may indicate "not 50s". x6 = "1" may indicate "I am in my 60s", and x6 = "0" may indicate "I am not in my 60s". x1 = x2 = x3 = x4 = x5 = x6 = “0” may be interpreted as indicating “70s or more”.

選択情報は、支援情報群が対象者６０−１〜６０−Ｎに対して選択されたか否かを、対象者および支援情報ごとに示す情報である。図９に示された例では、支援情報群は、支援情報ＩＤ＝「０」〜「Ｍ−１」によってそれぞれ識別される複数の支援情報を含んでいる。Ｍの値は特に限定されず、例えば、「５００」であってもよい。また、図９に示された例では、各対象者に対して各支援情報が選択されたか否かが、個人ＩＤと支援情報ＩＤ＝「０」〜「Ｍ−１」とに対応する「１：選択」または「０：非選択」によって示されている。支援情報は、１人の対象者に対して同時に複数選択されることが許容される。   The selection information is information indicating whether the support information group is selected for the target persons 60-1 to 60-N for each target person and support information. In the example shown in FIG. 9, the support information group includes a plurality of pieces of support information identified by support information ID = “0” to “M−1”. The value of M is not particularly limited, and may be “500”, for example. In the example shown in FIG. 9, whether or not each support information is selected for each target person is “1” corresponding to the personal ID and support information ID = “0” to “M−1”. : Selected "or" 0: not selected ". A plurality of pieces of support information are allowed to be selected simultaneously for one subject person.

達成度は、選択情報に従った提示が支援者７０になされ、その提示に基づいて支援者７０によってコーチングがなされた後において、行動計画に対して対象者６０−１〜６０−Ｎがどの程度行動を達成したかを表す数値（例えば、０以上１以下など）である。例えば、行動計画が１日あたりの目標歩数である場合、１日あたりの実際の歩数を１日あたりの目標歩数で除して得られる数値が達成度として扱われてよい。あるいは、対象者６０−１〜６０−Ｎへのアンケートの結果から達成度が得られてもよい。さらに、支援者７０に提示がなされてから対象者６０−１〜６０−Ｎの行動が活性化されるまでに一定の時間（例えば、１ヶ月など）を要することが想定される場合、達成度は、支援者７０への提示がなされてから当該一定の時間経過後に得られてもよい。   As for the achievement level, after the supporter 70 is presented according to the selection information, and the coaching is performed by the supporter 70 based on the presentation, the extent to which the target persons 60-1 to 60-N correspond to the action plan. It is a numerical value (for example, 0 or more and 1 or less etc.) showing whether action was achieved. For example, when the action plan is the target number of steps per day, a numerical value obtained by dividing the actual number of steps per day by the target number of steps per day may be treated as the achievement level. Alternatively, the achievement level may be obtained from a result of a questionnaire to the target persons 60-1 to 60-N. Furthermore, when it is assumed that a certain period of time (for example, one month) is required until the actions of the target persons 60-1 to 60-N are activated after the presentation to the supporter 70 is achieved. May be obtained after the certain time has elapsed since the presentation to the supporter 70.

グループ識別データは、個人データが類似する対象者同士を集めたグループを識別するためのデータである。なお、Ｓ２１において、個人ＩＤ、個人データおよび達成度は、個人データ記憶部１２１に登録されるが、選択情報およびグループ識別データは、Ｓ２１においては登録されず、後に個人データ記憶部１２１に登録される。   The group identification data is data for identifying a group in which subjects with similar personal data are collected. In S21, the personal ID, the personal data, and the achievement level are registered in the personal data storage unit 121. However, the selection information and the group identification data are not registered in S21, but are registered in the personal data storage unit 121 later. The

（１−５Ｃ．行動支援装置１０による支援の実施）
続いて、図７を参照しながら、行動支援装置１０による支援の実施の例について詳細に説明する。図７に示すように、個人ＩＤ取得部１４２は、支援すべき対象者（対象者６０−１〜６０−Ｎのいずれか）を識別するための個人ＩＤ、支援情報種別ＩＤおよび最大出力数を取得する（Ｓ３１）。以下では、支援すべき対象者が対象者６０−１である場合を例として説明する。支援情報選択部１３４は、個人ＩＤに対応する直近の個人データと、支援情報種別ＩＤに対応する辞書データとに基づいて、支援情報ＩＤごとの評価値を算出し（Ｓ３２）、評価値の大きい順に最大出力数だけ支援情報ＩＤを決定する（Ｓ３３）。支援者端末３０において、出力部３５０は、支援情報ＩＤに対応する支援情報を支援者７０に提示する（Ｓ３４）。以下、Ｓ３１〜Ｓ３４について詳細に説明する。 (1-5C. Implementation of support by the action support apparatus 10)
Subsequently, an example of implementation of support by the behavior support apparatus 10 will be described in detail with reference to FIG. As illustrated in FIG. 7, the personal ID acquisition unit 142 determines a personal ID, a support information type ID, and a maximum output number for identifying a target person (any one of the target persons 60-1 to 60-N) to be supported. Obtain (S31). Hereinafter, a case where the target person to be supported is the target person 60-1 will be described as an example. The support information selection unit 134 calculates an evaluation value for each support information ID based on the latest personal data corresponding to the personal ID and dictionary data corresponding to the support information type ID (S32), and the evaluation value is large. The support information ID is determined for the maximum number of outputs in order (S33). In the supporter terminal 30, the output unit 350 presents support information corresponding to the support information ID to the supporter 70 (S34). Hereinafter, S31 to S34 will be described in detail.

（Ｓ３１）個人ＩＤ、支援情報種別ＩＤおよび最大出力数の取得
図１０は、支援要求の構成例を示す図である。図１０に示すように、支援要求は、支援すべき対象者６０−１を識別するための個人ＩＤ、支援情報種別ＩＤおよび最大出力数を含む。図１１は、複数の支援情報種別それぞれの意味の例を示す図である。図１１を参照すると、複数の支援情報種別ＩＤそれぞれに対して支援情報種別の意味が対応付けられている。支援情報種別の意味の例としては、「推奨行動」「行動計画に対する助言」「行動達成度に対する助言」「行動変化に対する助言」「心身変化に対する助言」「バリア要因に対する助言」が挙げられている。 (S31) Acquisition of Personal ID, Support Information Type ID, and Maximum Output Number FIG. 10 is a diagram illustrating a configuration example of a support request. As illustrated in FIG. 10, the support request includes a personal ID for identifying the target person 60-1 to be supported, a support information type ID, and a maximum output number. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the meaning of each of a plurality of support information types. Referring to FIG. 11, the meaning of the support information type is associated with each of the plurality of support information type IDs. Examples of the meanings of support information types include “Recommended Actions”, “Advisory for Action Plans”, “Advisory for Action Achievement”, “Advisory for Behavior Changes”, “Advisory for Mind and Body Changes”, and “Advisory for Barrier Factors” .

図７に戻ってＳ３１の説明を続ける。かかる支援要求は、支援者によって支援者端末３０に入力され、入力部３１０によって受け付けられ、通信部３４０によって制御部３２０による制御に従って行動支援装置１０に送信される。行動支援装置１０においては、個人ＩＤ取得部１４２が、支援要求を取得し、支援部１３５は、支援要求を支援情報選択部１３４に出力する。   Returning to FIG. 7, the description of S31 will be continued. The support request is input to the supporter terminal 30 by the supporter, is received by the input unit 310, and is transmitted to the behavior support device 10 by the communication unit 340 according to control by the control unit 320. In the behavior support apparatus 10, the personal ID acquisition unit 142 acquires a support request, and the support unit 135 outputs the support request to the support information selection unit 134.

（Ｓ３２）支援情報ＩＤごとの評価値の算出
支援情報選択部１３４は、支援部１３５から支援要求が入力されると、個人データ記憶部１２１から、支援要求に含まれる個人ＩＤに対応する直近の個人データを取得する。また、支援情報選択部１３４は、支援部１３５から支援要求が入力されると、辞書データ記憶部１２３から、支援要求に含まれる支援情報種別ＩＤに対応する辞書データを順次に取得する。 (S32) Calculation of Evaluation Value for Each Support Information ID When the support request is input from the support unit 135, the support information selection unit 134 receives from the personal data storage unit 121 the latest ID corresponding to the personal ID included in the support request. Get personal data. Further, when a support request is input from the support unit 135, the support information selection unit 134 sequentially acquires dictionary data corresponding to the support information type ID included in the support request from the dictionary data storage unit 123.

図１２は、辞書データ記憶部１２３によって記憶されるデータの例を示す図である。図１２に示すように、辞書データ記憶部１２３は、支援情報ＩＤと支援情報種別ＩＤと辞書データ（ａ１，ａ２，・・・，ａｎ，ａ０）とが対応付けられたデータを記憶する。辞書データの生成についての詳細は、後に説明するが、辞書データ（ａ１，ａ２，・・・，ａｎ，ａ０）は、以下の（数式１）に示すように、個人データ（ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ）から評価値ｖ（寄与度の予測値）を算出するための回帰係数に相当する。支援情報選択部１３４は、（数式１）に基づいて支援情報ごとの評価値ｖを算出する。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of data stored in the dictionary data storage unit 123. As shown in FIG. 12, the dictionary data storage unit 123 stores data in which a support information ID, a support information type ID, and dictionary data (a1, a2,..., An, a0) are associated with each other. The details of the generation of the dictionary data will be described later. The dictionary data (a1, a2,..., An, a0) is represented by personal data (x1, x2,. .., Xn) corresponds to a regression coefficient for calculating the evaluation value v (predicted value of contribution). The support information selection unit 134 calculates an evaluation value v for each support information based on (Formula 1).

ｖ＝ａ１×ｘ１＋ａ２×ｘ２＋・・・＋ａｎ×ｘｎ＋ａ０ ・・・（数式１）   v = a1 × x1 + a2 × x2 +... + an × xn + a0 (Formula 1)

（Ｓ３３）支援情報ＩＤの選択
支援情報選択部１３４は、辞書データと対象者６０−１の個人データとに基づいて、対象者６０−１に対する１以上の支援情報を支援情報群から選択する。このときに利用される辞書データは、支援情報種別ＩＤに対応する辞書データであってよい。より具体的に、支援情報選択部１３４は、支援情報ごとの評価値ｖに基づいて最大出力数に相当する支援情報ＩＤを支援情報群から選択する。例えば、支援情報選択部１３４は、評価値ｖ（寄与度の予測値）の大きいほうから順に最大出力数に相当する支援情報ＩＤを支援情報群から選択する。なお、上記では、対象者６０−１によって入力された最大出力数に相当する支援情報ＩＤが選択される例を示したが、最大出力数は所定数の一例であり、選択される支援情報ＩＤの数は、あらかじめ決められていてもよい。 (S33) Selection of Support Information ID The support information selection unit 134 selects one or more support information for the target person 60-1 from the support information group based on the dictionary data and the personal data of the target person 60-1. The dictionary data used at this time may be dictionary data corresponding to the support information type ID. More specifically, the support information selection unit 134 selects a support information ID corresponding to the maximum output number from the support information group based on the evaluation value v for each support information. For example, the support information selection unit 134 selects, from the support information group, support information IDs corresponding to the maximum number of outputs in descending order of evaluation value v (predicted value of contribution). In the above description, an example in which the support information ID corresponding to the maximum output number input by the target person 60-1 is selected is shown. However, the maximum output number is an example of a predetermined number, and the selected support information ID The number of may be determined in advance.

（Ｓ３４）支援情報の提示
図１３は、支援部１３５によって保持されているデータの例を示す図である。図１３に示すように、支援部１３５は、支援情報ＩＤと支援情報とが対応付けられたデータを保持している。そこで、支援部１３５は、かかるデータを参照して、支援情報選択部１３４によって選択された最大出力数の支援情報ＩＤそれぞれに対応する支援情報を支援情報出力部１４３に出力する。支援情報出力部１４３は、支援部１３５から入力された支援情報を支援者端末３０に送信する。 (S34) Presentation of Support Information FIG. 13 is a diagram illustrating an example of data held by the support unit 135. As illustrated in FIG. 13, the support unit 135 holds data in which a support information ID and support information are associated with each other. Therefore, the support unit 135 refers to such data, and outputs support information corresponding to each of the maximum number of support information IDs selected by the support information selection unit 134 to the support information output unit 143. The support information output unit 143 transmits the support information input from the support unit 135 to the supporter terminal 30.

支援情報出力部１４３によって送信された支援情報は、支援者端末３０において、通信部３４０によって受信され、制御部３２０による制御に従って出力部３５０によって支援者７０に提示される。支援情報は、支援者７０が視認可能なように表示されてもよいし、音として出力されてもよいし、支援者７０の触覚を刺激するための触覚情報によって出力されてもよい。支援部１３５は、支援情報選択部１３４によって選択された支援情報ＩＤに対応する値に「１：選択された旨」が設定され、支援情報選択部１３４によって選択されない支援情報ＩＤに対応する値に「０：選択されない旨」が設定された選択情報を、支援要求に含まれる個人ＩＤに対応付けて個人データ記憶部１２１に登録する。   The support information transmitted by the support information output unit 143 is received by the communication unit 340 at the supporter terminal 30 and presented to the supporter 70 by the output unit 350 according to control by the control unit 320. The support information may be displayed so as to be visible to the supporter 70, may be output as a sound, or may be output as tactile information for stimulating the tactile sense of the supporter 70. The support unit 135 sets “1: selected” to the value corresponding to the support information ID selected by the support information selection unit 134, and sets the value corresponding to the support information ID not selected by the support information selection unit 134. The selection information in which “0: not selected” is set is registered in the personal data storage unit 121 in association with the personal ID included in the support request.

（１−５Ｄ．辞書データの更新）
続いて、図８を参照しながら、辞書データの更新の例について詳細に説明する。図８に示すように、分類処理部１３１は、個人データ記憶部１２１から定期的に、登録済みの個人データを読み出す（Ｓ４１）。そして、分類処理部１３１は、登録済みの個人データを複数のグループに分類し、分類結果に基づいて登録済みの個人データにグループ識別データを付与する（Ｓ４２）。 (1-5D. Updating dictionary data)
Next, an example of updating dictionary data will be described in detail with reference to FIG. As shown in FIG. 8, the classification processing unit 131 periodically reads registered personal data from the personal data storage unit 121 (S41). The classification processing unit 131 classifies the registered personal data into a plurality of groups, and assigns group identification data to the registered personal data based on the classification result (S42).

分析部１３２は、同一のグループ識別データが付与された個人データおよび支援情報ＩＤごとに寄与度を推定する（Ｓ４３）。そして、分析部１３２は、支援情報ＩＤごとに辞書作成用データを作成し、辞書作成用データ記憶部１２２に辞書作成用データを登録する（Ｓ４４）。辞書作成部１３３は、辞書作成用データに基づき、辞書データを作成し、作成した辞書データを辞書データ記憶部１２３に登録する（Ｓ４５）。以下、Ｓ４１〜Ｓ４５について詳細に説明する。   The analysis unit 132 estimates the contribution for each personal data and support information ID to which the same group identification data is assigned (S43). Then, the analysis unit 132 creates dictionary creation data for each support information ID, and registers the dictionary creation data in the dictionary creation data storage unit 122 (S44). The dictionary creation unit 133 creates dictionary data based on the dictionary creation data, and registers the created dictionary data in the dictionary data storage unit 123 (S45). Hereinafter, S41 to S45 will be described in detail.

（Ｓ４１）登録済みの個人データの読み出し
分類処理部１３１は、個人データ記憶部１２１から定期的に登録済みの個人データを読み出す。例えば、分類処理部１３１は、個人データ記憶部１２１から１カ月ごとに登録済みの個人データを読み出してよいが、読み出し周期は特に限定されない。また、分類処理部１３１は、個人データ記憶部１２１から登録済みの個人データとして、対象者６０−１〜６０−Ｎすべての個人データを読み出してよい。 (S41) Reading Registered Personal Data The classification processing unit 131 periodically reads registered personal data from the personal data storage unit 121. For example, the classification processing unit 131 may read the registered personal data from the personal data storage unit 121 every month, but the reading cycle is not particularly limited. Further, the classification processing unit 131 may read all personal data of the target persons 60-1 to 60 -N as registered personal data from the personal data storage unit 121.

（Ｓ４２）登録済みの個人データの分類
分類処理部１３１は、登録済みの個人データの類似度に基づいて登録済みの個人データを複数のグループに分類し、分類結果に基づいて登録済みの個人データにグループ識別データを付与する。例えば、分類処理部１３１は、類似する個人データ同士が同一のグループに属し、非類似の個人データが異なるグループに属するように、個人データを複数のグループに分類する。登録済みの個人データの分類はどのようになされてもよい。 (S42) Classification of registered personal data The classification processing unit 131 classifies the registered personal data into a plurality of groups based on the similarity of the registered personal data, and registers the registered personal data based on the classification result. Is given group identification data. For example, the classification processing unit 131 classifies personal data into a plurality of groups such that similar personal data belong to the same group and dissimilar personal data belongs to different groups. The registered personal data may be classified in any way.

個人データの分類には、公知のクラスター分析が用いられてよいが、本明細書においては、ｋ−ｍｅａｎｓ法が用いられる場合を主に想定する。分類処理部１３１は、ｋ−ｍｅａｎｓ法を用いる場合、あらかじめグループ数ｋ（例えば、ｋ＝５０）を設定し、登録済みの個人データからｋ個のサンプルを任意に選定し、これらを核の初期値とする。そして、分類処理部１３１は、個人データの全サンプルをｋ個の核のうち最も近い核に紐付けて生じるｋ個の塊それぞれの重心を新しい核とする。分類処理部１３１は、このステップを繰り返し、ｋ個の重心の移動が小さくなった時点で、処理を終了し、それぞれの核に紐付けられた個人データのサンプルが同一のグループに属するとみなす。   For the classification of personal data, a known cluster analysis may be used, but in this specification, the case where the k-means method is used is mainly assumed. When the k-means method is used, the classification processing unit 131 sets the number of groups k (for example, k = 50) in advance, arbitrarily selects k samples from the registered personal data, and selects these samples as the initial of the nucleus. Value. And the classification | category process part 131 makes the gravity center of each of the k chunks produced by linking all the samples of personal data to the nearest nucleus among the k nuclei as a new nucleus. The classification processing unit 131 repeats this step. When the movement of the k centroids becomes small, the classification processing unit 131 ends the processing, and considers that the personal data samples linked to the respective nuclei belong to the same group.

分類処理部１３１は、分類結果に基づいて登録済みの個人データにグループ識別データを付与する。分類処理部１３１は、登録済みの個人データに対するグループ識別データの付与結果に基づいて、個人データ記憶部１２１によって記憶されている登録済みの個人データに対応するグループ識別データを登録する。図１４は、グループ識別データの登録例を示す図である。図１４を参照すると、個人データ記憶部１２１によって記憶されているデータ（個人ＩＤ、登録日、個人データ、選択情報および達成度）（図９参照）に対応してグループ識別データが登録されている。その後、分類処理部１３１は、分析部１３２に支援分析要求を出力する。   The classification processing unit 131 assigns group identification data to registered personal data based on the classification result. The classification processing unit 131 registers the group identification data corresponding to the registered personal data stored in the personal data storage unit 121 based on the result of assigning the group identification data to the registered personal data. FIG. 14 is a diagram illustrating a registration example of group identification data. Referring to FIG. 14, group identification data is registered corresponding to data (personal ID, registration date, personal data, selection information and achievement level) stored in personal data storage unit 121 (see FIG. 9). . Thereafter, the classification processing unit 131 outputs a support analysis request to the analysis unit 132.

（Ｓ４３）寄与度の推定
分析部１３２は、分類処理部１３１から支援分析要求が入力されると、選択情報と対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの達成度とに基づいて、達成度に対する支援情報群それぞれの寄与度を推定する。まず、分析部１３２は、個人データ記憶部１２１から、選択情報と達成度との組み合わせを、同一のグループ識別データが付与された個人データごとに取得する。図１５は、あるグループ識別データが付与された個人データに対応する選択情報および達成度の組み合わせの例を示す図である。具体的に、図１５に示した選択情報および達成度の組み合わせは、個人データ記憶部１２１によって記憶されているデータ（図１４）のうち、グループ識別データ「１」が付与された個人データに対応する選択情報および達成度の組み合わせの例を示している。 (S43) Estimation of contribution When the analysis analysis unit 132 receives a support analysis request from the classification processing unit 131, the analysis unit 132 determines the degree of achievement based on the selection information and the achievement levels of the target persons 60-1 to 60-N. Estimate the contribution of each support information group. First, the analysis unit 132 acquires a combination of selection information and achievement level from the personal data storage unit 121 for each personal data to which the same group identification data is assigned. FIG. 15 is a diagram illustrating an example of combinations of selection information and achievement levels corresponding to personal data to which certain group identification data is assigned. Specifically, the combination of the selection information and the achievement level shown in FIG. 15 corresponds to the personal data to which the group identification data “1” is assigned among the data (FIG. 14) stored in the personal data storage unit 121. The example of the combination of selection information and achievement degree to be shown is shown.

そして、分析部１３２は、グループごとに寄与度を推定する。すなわち、分析部１３２は、同一のグループ識別データが付与された個人データおよび支援情報ＩＤごとに、達成度に対する支援情報群それぞれの寄与度を推定する。例えば、分析部１３２は、同一のグループ識別データが付与された個人データおよび支援情報ＩＤごとに、達成度に対する支援情報群の相関係数を寄与度として推定する。   And the analysis part 132 estimates a contribution for every group. That is, the analysis unit 132 estimates the contribution of each support information group to the achievement level for each personal data and support information ID to which the same group identification data is assigned. For example, the analysis unit 132 estimates the correlation coefficient of the support information group with respect to the achievement level as the contribution degree for each personal data and support information ID to which the same group identification data is assigned.

図１６は、あるグループ識別データが付与された個人データおよび支援情報ＩＤごとに推定された寄与度の例を示す図である。具体的に、図１６に示した寄与度ｃは、図１５に示した選択情報（支援情報ＩＤ：「０」〜「Ｍ−１」に対応する支援情報それぞれが選択されたか否かを示す値）および達成度の組み合わせに基づいて、達成度に対する支援情報群それぞれの相関係数が推定された結果を示している。   FIG. 16 is a diagram illustrating an example of contributions estimated for individual data and support information ID to which certain group identification data is assigned. Specifically, the contribution degree c shown in FIG. 16 is a value indicating whether or not each of the pieces of support information corresponding to the selection information (support information ID: “0” to “M−1”) shown in FIG. ) And the degree of achievement, the correlation coefficient of each support information group with respect to the degree of achievement is estimated.

（Ｓ４４）辞書作成用データの作成
分析部１３２は、支援情報ＩＤごとに辞書作成用データを作成し、辞書作成用データ記憶部１２２に辞書作成用データを登録する。より具体的には、分析部１３２は、同一のグループ識別データが付与された個人データおよび支援情報ＩＤごとに寄与度を辞書作成用データ記憶部１２２に登録する。辞書作成用データの作成および登録について、さらに詳細に説明する。 (S44) Creation of Dictionary Creation Data The analysis unit 132 creates dictionary creation data for each support information ID, and registers the dictionary creation data in the dictionary creation data storage unit 122. More specifically, the analysis unit 132 registers a contribution degree in the dictionary creation data storage unit 122 for each personal data and support information ID to which the same group identification data is assigned. Creation and registration of dictionary creation data will be described in more detail.

図１７および図１８は、辞書作成用データ記憶部１２２によって記憶される辞書作成用データの例を示す図である。図１７および図１８に示すように、辞書作成用データは、支援情報ＩＤと個人データ（および個人ＩＤ）と寄与度とが対応付けられたデータである。   17 and 18 are diagrams showing examples of dictionary creation data stored in the dictionary creation data storage unit 122. FIG. As shown in FIGS. 17 and 18, the dictionary creation data is data in which support information IDs, personal data (and personal IDs), and contributions are associated with each other.

一つ目の例として、グループ識別データが「１」である場合、かつ、支援情報ＩＤが「０」である場合を想定する。図１４に示した個人データ記憶部１２１によって記憶されているデータを参照すると、１件目のデータとして、個人ＩＤ＝「１２３４」、個人データ（ｘ１＝「１」、ｘ２＝「０」、・・・、ｘｎ＝「１」）が登録されている。ここで、１件目のデータにおける選択情報を参照すると、支援情報ＩＤ＝「０」に対応する支援情報が当該対象者に対して選択された旨＝「１」が設定されている。そこで、分析部１３２は、当該個人データおよび支援情報ＩＤに関して辞書作成用データの登録を決定する。   As a first example, it is assumed that the group identification data is “1” and the support information ID is “0”. Referring to the data stored in the personal data storage unit 121 shown in FIG. 14, as the first data, personal ID = “1234”, personal data (x1 = “1”, x2 = “0”,. .., Xn = “1”) is registered. Here, referring to the selection information in the first data, it is set that support information corresponding to support information ID = “0” is selected for the target person = “1”. Therefore, the analysis unit 132 determines registration of dictionary creation data regarding the personal data and support information ID.

図１４を参照すると、この１件目の個人データにはグループ識別データ＝「１」が付与されている。そこで、分析部１３２は、グループ識別データ＝「１」が付与されたグループに属する個人データおよび支援情報ＩＤ＝「０」に対応する寄与度として「０．８３」を取得する（図１６）。そして、分析部１３２は、辞書作成用データ（支援情報ＩＤ＝「０」、個人ＩＤ＝「１２３４」、個人データ（ｘ１＝「１」、ｘ２＝「０」、・・・、ｘｎ＝「１」）、寄与度＝「０．８３」）を辞書作成用データ記憶部１２２に登録する（図１７）。   Referring to FIG. 14, group identification data = “1” is assigned to the first personal data. Therefore, the analysis unit 132 acquires “0.83” as the contribution corresponding to the personal data belonging to the group to which the group identification data = “1” is assigned and the support information ID = “0” (FIG. 16). Then, the analysis unit 132 uses dictionary creation data (support information ID = “0”, personal ID = “1234”, personal data (x1 = “1”, x2 = “0”,..., Xn = “1”). )) And contribution level = “0.83”) are registered in the dictionary creation data storage unit 122 (FIG. 17).

二つ目の例として、グループ識別データが「１」である場合、かつ、支援情報ＩＤが「１」である場合を想定する。図１４に示した個人データ記憶部１２１によって記憶されているデータを参照すると、１件目のデータとして、個人ＩＤ＝「１２３４」、個人データ（ｘ１＝「１」、ｘ２＝「０」、・・・、ｘｎ＝「１」）が登録されている。ここで、１件目のデータにおける選択情報を参照すると、支援情報ＩＤ＝「１」に対応する支援情報が当該対象者に対して選択された旨＝「１」が設定されている。そこで、分析部１３２は、当該個人データおよび支援情報ＩＤに関して辞書作成用データの登録を決定する。   As a second example, it is assumed that the group identification data is “1” and the support information ID is “1”. Referring to the data stored in the personal data storage unit 121 shown in FIG. 14, as the first data, personal ID = “1234”, personal data (x1 = “1”, x2 = “0”,. .., Xn = “1”) is registered. Here, referring to the selection information in the first data, it is set that support information corresponding to support information ID = “1” has been selected for the target person = “1”. Therefore, the analysis unit 132 determines registration of dictionary creation data regarding the personal data and support information ID.

図１４を参照すると、この１件目の個人データにはグループ識別データ＝「１」が付与されている。そこで、分析部１３２は、グループ識別データ＝「１」が付与されたグループに属する個人データおよび支援情報ＩＤ＝「１」に対応する寄与度として「０．１１」を取得する（図１６）。そして、分析部１３２は、辞書作成用データ（支援情報ＩＤ＝「１」、個人ＩＤ＝「１２３４」、個人データ（ｘ１＝「１」、ｘ２＝「０」、・・・、ｘｎ＝「１」）、寄与度＝「０．１１」）を辞書作成用データ記憶部１２２に登録する（図１８）。   Referring to FIG. 14, group identification data = “1” is assigned to the first personal data. Therefore, the analysis unit 132 acquires “0.11” as the contribution corresponding to the personal data belonging to the group to which the group identification data = “1” is assigned and the support information ID = “1” (FIG. 16). Then, the analysis unit 132 uses dictionary creation data (support information ID = “1”, personal ID = “1234”, personal data (x1 = “1”, x2 = “0”,..., Xn = “1”). )) And contribution level = “0.11”) are registered in the dictionary creation data storage unit 122 (FIG. 18).

分析部１３２は、図１４に示した個人データ記憶部１２１によって記憶されているすべてのデータについて、辞書作成用データの登録を完了すると、辞書作成部１３３に対して、辞書作成要求を出力する。   The analysis unit 132 outputs a dictionary creation request to the dictionary creation unit 133 when registration of the dictionary creation data is completed for all data stored in the personal data storage unit 121 illustrated in FIG. 14.

（Ｓ４５）辞書データの作成
辞書作成部１３３は、分析部１３２から辞書作成要求が入力されると、対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの個人データと達成度に対する支援情報群それぞれの寄与度とに基づいて、支援情報ごとに辞書データを作成する。例えば、辞書作成部１３３は、辞書作成用データ記憶部１２２によって記憶されている辞書作成用データを参照して、対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの個人データと達成度に対する支援情報群それぞれの寄与度とに基づいて、支援情報およびグループごとに辞書データを作成する。 (S45) Creation of Dictionary Data When the dictionary creation request is input from the analysis unit 132, the dictionary creation unit 133 contributes to the individual data of each of the target persons 60-1 to 60-N and the degree of contribution of the support information group to the achievement level. Based on the above, dictionary data is created for each support information. For example, the dictionary creation unit 133 refers to the dictionary creation data stored in the dictionary creation data storage unit 122, and each of the personal data of each of the subjects 60-1 to 60-N and the support information groups for the achievement levels. Dictionary data is created for each support information and group based on the degree of contribution.

ここで、辞書データはどのように作成されてもよい。辞書データ作成の一例として、辞書作成部１３３は、支援情報およびグループごとの寄与度に対する対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの個人データの回帰係数（ａ１、ａ２、・・・、ａｎ、ａ０）を、辞書データとして作成してよい。そして、辞書作成部１３３は、作成した辞書データを辞書データ記憶部１２３に登録する。このとき、辞書作成部１３３は、辞書データに対応する支援情報ＩＤと支援情報種別ＩＤとをさらに辞書データ記憶部１２３に登録する。支援情報ＩＤに対応する支援情報種別ＩＤは、Ｓ３１において手動で設定されてよい。   Here, the dictionary data may be created in any way. As an example of creating dictionary data, the dictionary creating unit 133 uses regression coefficients (a1, a2,..., An, a0) of the individual data of the subjects 60-1 to 60-N with respect to the support information and the degree of contribution for each group. ) May be created as dictionary data. Then, the dictionary creation unit 133 registers the created dictionary data in the dictionary data storage unit 123. At this time, the dictionary creation unit 133 further registers the support information ID and the support information type ID corresponding to the dictionary data in the dictionary data storage unit 123. The support information type ID corresponding to the support information ID may be manually set in S31.

図１２は、辞書データ記憶部１２３によって記憶されるデータの例を示す図である。図１２に示すように、辞書データ記憶部１２３によって記憶されるデータは、支援情報ＩＤと支援情報種別ＩＤと辞書データの例としての回帰係数（ａ１、ａ２、・・・、ａｎ、ａ０）とが対応付けられたデータである。このようにして登録された辞書データは、以降に実施される支援（Ｓ３１〜Ｓ３４）において利用される。   FIG. 12 is a diagram illustrating an example of data stored in the dictionary data storage unit 123. As shown in FIG. 12, the data stored in the dictionary data storage unit 123 includes support information ID, support information type ID, and regression coefficients (a1, a2,..., An, a0) as examples of dictionary data. Is associated data. The dictionary data registered in this way is used in the support (S31 to S34) to be performed thereafter.

以上、本発明の実施形態について説明した。   The embodiment of the present invention has been described above.

（２．まとめ）
本実施形態によれば、支援情報群が対象者６０−１〜６０−Ｎに対して選択されたか否かを対象者および支援情報ごとに示す選択情報と、対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの達成度とに基づいて、達成度に対する支援情報群それぞれの寄与度を推定する分析部１３２と、対象者６０−１〜６０−Ｎそれぞれの個人データと寄与度とに基づいて支援情報ごとに辞書データを作成する辞書作成部１３３とを備える、行動支援装置１０が提供される。 (2. Summary)
According to the present embodiment, the selection information indicating whether or not the support information group is selected for the target persons 60-1 to 60-N for each target person and the support information, and the target persons 60-1 to 60-N. Each support information based on the analysis part 132 which estimates the contribution degree of each support information group with respect to achievement degree based on each achievement degree, and individual data and contribution degree of each subject 60-1 to 60-N An action support apparatus 10 is provided that includes a dictionary creation unit 133 that creates dictionary data.

かかる構成によれば、対象者６０−１に対する１以上の支援情報を選択するために利用するデータとして、支援情報ごとの辞書データが自動的に生成される。この支援情報ごとの辞書データを利用すれば、対象者６０−１に対して効果的な支援情報を精度良く選択することが可能となる。したがって、対象者６０−１の行動をより効果的に促進させるための１の支援情報が提示されることが期待される。   According to this configuration, dictionary data for each support information is automatically generated as data used to select one or more support information for the subject 60-1. If the dictionary data for each support information is used, effective support information can be selected with high accuracy for the subject 60-1. Therefore, it is expected that one piece of support information for more effectively promoting the action of the subject 60-1 is presented.

一例として、対象者に対する支援情報と行動実績との因果関係（例えば、「グループ：５０代男性会社員」に「支援情報：駅で階段を使う行動」を推奨すると、「行動実績：行動が促進されやすい」）が明らかとなった場合を想定する。かかる場合、このような因果関係を考慮して、対象者６０−１の行動の達成度が向上するよう、対象者６０−１の個人データに適した支援情報が選択される。   As an example, if the support information for the target person and the action result (for example, “Group: 50s male office worker” is recommended to “Support information: Action using stairs at the station”, “Action result: Action is promoted. It is assumed that “easily done”) becomes clear. In such a case, in consideration of such a causal relationship, support information suitable for the personal data of the subject 60-1 is selected so that the achievement level of the behavior of the subject 60-1 is improved.

また、本実施形態によれば、対象者に対する支援情報としてどの支援情報を選択するのが効果的であるかを支援情報単位で明らかにすることが可能である。したがって、１人あたりの対象者に対して複数の支援情報を選択した場合であっても（例えば、行動達成度に対する助言「がんばっていますね」と、バリア要因に対する助言「雨の日は自宅で他の何かをしながら運動をしてみましょう」の同時提供）、複数の支援情報のいずれが有効であるかを明らかにすることが可能である。   Further, according to the present embodiment, it is possible to clarify for each support information unit which support information is effective as support information for the target person. Therefore, even when multiple support information is selected for each target person (for example, advice on the degree of behavior achievement “I'm doing my best”, advice on barrier factors “ Let's exercise while doing something at the same time), it is possible to clarify which of the multiple support information is effective.

（３．変形例）
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。 (3. Modified examples)
The preferred embodiments of the present invention have been described in detail above with reference to the accompanying drawings, but the present invention is not limited to such examples. It is obvious that a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention pertains can come up with various changes or modifications within the scope of the technical idea described in the claims. Of course, it is understood that these also belong to the technical scope of the present invention.

（３−１．数量データを含む個人データ）
上記では、個人データがカテゴリデータを有し、カテゴリデータの選択肢数から１減らした数に相当するアイテムの各値を「０」または「１」によって表現し、辞書作成部１３３が、数量化理論１類を利用して個人データと寄与度とに基づいて辞書データを作成する場合について説明した。しかし、個人データは数量データを含んでもよい。このとき、数量データはカテゴリデータ化されずに数値のまま表現されてよく、辞書作成部１３３は、公知の技術、例えば、拡張型数量化理論１類（書籍「Ｅｘｃｅｌで学ぶ多変量解析入門」／菅民郎／オーム社、に開示）を利用し、個人データと寄与度との関係に基づき、辞書データを作成してもよい。数量データの例としては、年齢、行動変容ステージおよび歩数などが挙げられる。 (3-1. Personal data including quantity data)
In the above, the personal data has category data, each value of the item corresponding to the number obtained by subtracting 1 from the number of choices of the category data is expressed by “0” or “1”, and the dictionary creation unit 133 performs the quantification theory. A case has been described in which dictionary data is created based on personal data and contribution using Type 1. However, the personal data may include quantity data. At this time, the quantity data may be expressed as a numerical value without being converted into category data, and the dictionary creation unit 133 may use a known technique, for example, an extended type quantification theory class 1 (book “Introduction to Multivariate Analysis Learned with Excel”). / Disclosed to Minoru Samurai / Ohm Co., Ltd.) to create dictionary data based on the relationship between personal data and contribution. Examples of the quantity data include age, behavior change stage and number of steps.

（３−２．寄与度推定の変形例）
上記では、分析部１３２が支援情報ＩＤと達成度との相関係数を寄与度として推定する場合について説明した。しかし、分析部１３２は、達成度に対する支援情報ＩＤごとの回帰係数を寄与度として推定してもよい。当該回帰係数は、個人データが有するカテゴリデータの各アイテム（または、個人データが有する数量データ）が達成度に与える影響を示すため、相関係数と同様に扱われ得る。 (3-2. Modified example of contribution estimation)
The case where the analysis unit 132 estimates the correlation coefficient between the support information ID and the achievement level as the contribution level has been described above. However, the analysis unit 132 may estimate the regression coefficient for each support information ID with respect to the achievement level as the contribution level. The regression coefficient can be treated in the same manner as the correlation coefficient in order to indicate the effect that each item of category data (or quantity data included in the personal data) has on the achievement level.

（３−３．実時間処理への適用例）
上記では、支援の実施時において（Ｓ３１）、個人ＩＤが入力された場合に（個人ＩＤ取得部１４２によって個人ＩＤが取得された場合に）、支援情報選択部１３４がその個人ＩＤに対応する対象者に対する支援情報を選択する場合について説明した。しかし、支援情報選択部１３４は、行動の登録時において（Ｓ２１）、個人データが入力された場合（個人データ取得部１１１によって個人データが取得された場合）、その個人データが所定の条件を満たした場合に、所定の条件に応じた辞書データと当該個人データとに基づいて、当該対象者に対する１以上の支援情報を支援情報群から選択してもよい。具体的に、個人データ取得部１１１は、個人データが所定の条件を満たすことを検出した場合、支援部１３５を介してその旨を支援情報選択部１３４に出力するようにすればよい。所定の条件と辞書データとは、あらかじめ関連付けられていればよい。 (3-3. Application example to real-time processing)
In the above, when support is performed (S31), when a personal ID is input (when a personal ID is acquired by the personal ID acquisition unit 142), the support information selection unit 134 corresponds to the personal ID. The case where support information for a person is selected has been described. However, when the personal information is input at the time of action registration (S21) (when personal data is acquired by the personal data acquisition unit 111), the support information selection unit 134 satisfies the predetermined condition. In this case, one or more pieces of support information for the target person may be selected from the support information group based on dictionary data corresponding to a predetermined condition and the personal data. Specifically, when the personal data acquisition unit 111 detects that the personal data satisfies a predetermined condition, the personal data acquisition unit 111 may output the fact to the support information selection unit 134 via the support unit 135. The predetermined condition and the dictionary data may be associated in advance.

例えば、対象者の個人データにおける歩数の低下が検出された場合、活発な身体活動を促すための支援情報が実時間で当該対象者に伝達されてよい。また、対象者の個人データに位置データが含まれる場合、その位置データが駅周辺であることが検出された場合、階段利用を勧める支援情報が実時間で当該対象者に伝達されてもよい。また、対象者の個人データに気象データが含まれる場合、その気象データが天候悪化を示す場合に、自宅で実践可能な身体活動の支援情報が実時間で当該対象者に伝達されてもよい。   For example, when a decrease in the number of steps in the personal data of the subject is detected, support information for encouraging active physical activity may be transmitted to the subject in real time. In addition, when position data is included in the personal data of the target person, when it is detected that the position data is around the station, support information for recommending use of stairs may be transmitted to the target person in real time. Further, when the weather data is included in the personal data of the target person, when the weather data indicates the deterioration of the weather, physical activity support information that can be practiced at home may be transmitted to the target person in real time.

（３−４．個人データ記憶部のデータ構成の柔軟性）
上記では、個人データ記憶部１２１によって記憶されるデータにおいて、個人ＩＤ、登録日、個人データ、選択情報、達成度およびグループ識別情報といった各項目がすべて同一のデータベースに存在する場合を説明した。しかし、個人データ記憶部１２１によって記憶されるデータは、各項目が異なるデータベースに分散して存在していてもよい。例えば、１つ目のデータベースに、個人ＩＤ、登録日、個人データおよびグループ識別データが存在し、２つ目のデータベースに、選択情報および達成度が存在してもよい。 (3-4. Flexibility of data structure of personal data storage unit)
In the above description, the case where all items such as the personal ID, registration date, personal data, selection information, achievement level, and group identification information exist in the same database in the data stored by the personal data storage unit 121 has been described. However, the data stored by the personal data storage unit 121 may exist in a manner that each item is distributed in different databases. For example, personal ID, registration date, personal data, and group identification data may exist in the first database, and selection information and achievement level may exist in the second database.

（３−５．ハードウェア構成の拡張）
上記では、行動の登録時において（Ｓ２１）、個人ＩＤ、個人データおよび達成度を受け付ける機能が対象者端末２０の内部に存在する場合（対象者自身が、個人ＩＤ、個人データおよび達成度を入力する場合）を説明した。また、支援の実施時において（Ｓ３１）、個人ＩＤ、支援情報種別ＩＤおよび最大出力数を受け付ける機能と１以上の支援情報を表示する機能とが、支援者端末３０の内部に存在する場合（対象者をコーチングする支援者が、個人ＩＤ、支援情報種別ＩＤおよび最大出力数を入力し、対象者に対する１以上の支援情報の提示を受ける場合）を説明した。しかし、これらの機能を担う端末は限定されない。 (3-5. Expansion of hardware configuration)
In the above, when the action is registered (S21), when a function for accepting the personal ID, personal data, and achievement level exists in the target person terminal 20 (the target person himself inputs the personal ID, personal data, and achievement level) Explained). Further, when the support is performed (S31), the function of receiving the personal ID, the support information type ID and the maximum output number and the function of displaying one or more support information are present in the supporter terminal 30 (target) A case where a supporter who coaches a person inputs a personal ID, a support information type ID and a maximum output number and receives presentation of one or more support information to the target person) has been described. However, the terminal that bears these functions is not limited.

例えば、行動の登録時において（Ｓ２１）、個人ＩＤ、個人データおよび達成度を受け付ける機能は、支援者端末３０の内部に存在してもよい（支援者が、個人ＩＤ、個人データおよび達成度を入力してもよい）。また、支援の実施時において（Ｓ３１）、個人ＩＤ、個人データおよび達成度を受け付ける機能と１以上の支援情報を表示する機能とは、対象者端末２０の内部に存在してもよい（対象者自身が、個人ＩＤ、支援情報種別ＩＤおよび最大出力数を入力し、対象者に対する１以上の支援情報の提示を受けてもよい）。また、対象者端末２０と支援者端末３０とは、同一の端末（例えば、スマートフォン、施設に設置されている端末など）に収まっていてもよい。   For example, when registering an action (S21), the function of accepting a personal ID, personal data, and achievement level may be present inside the supporter terminal 30 (the supporter can set the personal ID, personal data, and achievement level). You may enter). Moreover, at the time of implementation of support (S31), the function of accepting the personal ID, personal data and achievement level and the function of displaying one or more support information may exist inside the target person terminal 20 (target person The user may input the personal ID, the support information type ID, and the maximum output number, and receive one or more support information for the target person). Further, the target person terminal 20 and the supporter terminal 30 may be accommodated in the same terminal (for example, a smartphone, a terminal installed in a facility, or the like).

また、行動支援装置１０が有する機能を担う装置も行動支援装置１０に限定されない。行動支援装置１０が有する機能の一部または全部は、行動支援装置１０の代わりに、対象者端末２０が有していてもよい。あるいは、行動支援装置１０が有する機能の一部または全部は、行動支援装置１０の代わりに、支援者端末３０が有していてもよい。例えば、行動支援装置１０、対象者端末２０および支援者端末３０が有する機能すべては、同一の端末（例えば、スマートフォン、施設に設置されている端末など）に収まっていてもよい。   Also, the device that bears the function of the behavior support device 10 is not limited to the behavior support device 10. Part or all of the functions of the behavior support apparatus 10 may be included in the subject terminal 20 instead of the behavior support apparatus 10. Alternatively, some or all of the functions of the behavior support apparatus 10 may be included in the supporter terminal 30 instead of the behavior support apparatus 10. For example, all the functions of the behavior support device 10, the target person terminal 20, and the support person terminal 30 may be contained in the same terminal (for example, a smartphone, a terminal installed in a facility, etc.).

また、行動支援装置１０が有する機能のすべては、同一の装置内に収まっていなくてもよい。例えば、行動支援装置１０が有する各機能（例えば、分類処理部１３１、分析部１３２、辞書作成部１３３および支援情報選択部１３４）は、すべてが異なる装置内に収まっていてもよいし、いずれかの機能同士は同一の装置内に収まっており、残りの機能は、異なる装置内に収まっていてもよい。   Further, all the functions of the action support apparatus 10 may not be accommodated in the same apparatus. For example, all the functions (for example, the classification processing unit 131, the analysis unit 132, the dictionary creation unit 133, and the support information selection unit 134) included in the behavior support device 10 may be housed in different devices, or any one of them. These functions may be housed in the same device, and the remaining functions may be housed in different devices.

（３−６．行動登録がされる対象者と支援すべき対象者）
上記では、対象者６０−１〜６０−Ｎの行動の登録がなされ、対象者６０−１の支援がなされる場合を主に説明した。すなわち、支援がなされる対象者が、行動の登録がなされる対象者に含まれる場合を主に説明した。しかし、行動の登録がなされる対象者と支援がなされる対象者との関係は特に限定されない。例えば、支援がなされる対象者は、行動の登録がなされる対象者に含まれていなくてもよい。 (3-6. Target person who is registered for action and target person to be supported)
In the above description, the case where the actions of the target persons 60-1 to 60-N are registered and the support of the target person 60-1 is mainly described. That is, the case where the target person who is supported is included in the target person who is registered for the action has been mainly described. However, the relationship between the target person to whom the action is registered and the target person to be supported is not particularly limited. For example, the target person to whom the support is made does not need to be included in the target person who is registered for the action.

１ 行動支援システム
１０ 行動支援装置（情報処理装置）
２０ 対象者端末
３０ 支援者端末
５０ ネットワーク
６０ 対象者
７０ 支援者
１１１ 個人データ取得部
１２１ 個人データ記憶部
１２２ 辞書作成用データ記憶部
１２３ 辞書データ記憶部
１３１ 分類処理部
１３２ 分析部
１３３ 辞書作成部
１３４ 支援情報選択部
１３５ 支援部
１４２ 個人ＩＤ取得部
１４３ 支援情報出力部
２１０ 入力部
２２０ 制御部
２３０ 記憶部
２４０ 通信部
２５０ 出力部
３１０ 入力部
３２０ 制御部
３３０ 記憶部
３４０ 通信部
３５０ 出力部 1 Action Support System 10 Action Support Device (Information Processing Device)
DESCRIPTION OF SYMBOLS 20 Target person terminal 30 Supporter terminal 50 Network 60 Target person 70 Supporter 111 Personal data acquisition part 121 Personal data storage part 122 Data storage part for dictionary creation 123 Dictionary data storage part 131 Classification process part 132 Analysis part 133 Dictionary creation part 134 Support information selection unit 135 Support unit 142 Personal ID acquisition unit 143 Support information output unit 210 Input unit 220 Control unit 230 Storage unit 240 Communication unit 250 Output unit 310 Input unit 320 Control unit 330 Storage unit 340 Communication unit 350 Output unit

Claims (13)

支援情報群が複数の対象者に対して選択されたか否かを対象者および支援情報ごとに示す選択情報と、前記複数の対象者それぞれの達成度とに基づいて、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの寄与度を推定する分析部と、
前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて前記支援情報ごとに辞書データを作成する辞書作成部と、
を備える、情報処理装置。 The support information for the achievement level based on selection information indicating whether the support information group is selected for a plurality of target persons for each target person and support information, and the achievement levels of the plurality of target persons. An analysis unit that estimates the contribution of each group;
A dictionary creation unit that creates dictionary data for each of the support information based on the personal data of each of the plurality of subjects and the degree of contribution;
An information processing apparatus comprising: 前記分析部は、前記個人データが類似する対象者同士が同一のグループに属するように前記複数の対象者を分類し、前記グループごとに前記寄与度を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。 The analysis unit classifies the plurality of subjects so that subjects with similar personal data belong to the same group, and estimates the contribution for each group.
The information processing apparatus according to claim 1. 前記辞書作成部は、前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて、前記支援情報および前記グループごとに前記辞書データを作成する、
請求項２に記載の情報処理装置。 The dictionary creation unit creates the dictionary data for each of the support information and the group based on the personal data and the contribution degree of each of the plurality of subjects.
The information processing apparatus according to claim 2. 前記辞書作成部は、前記支援情報および前記グループごとの前記寄与度に対する前記複数の対象者の個人データの回帰係数を、前記辞書データとして作成する、
請求項３に記載の情報処理装置。 The dictionary creation unit creates, as the dictionary data, regression coefficients of personal data of the plurality of subjects with respect to the support information and the contribution degree for each group.
The information processing apparatus according to claim 3. 前記情報処理装置は、
前記辞書データと１の対象者の個人データとに基づいて、前記１の対象者に対する１以上の支援情報を前記支援情報群から選択する支援情報選択部を備える、
請求項４に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus includes:
A support information selection unit that selects one or more support information for the one target person from the support information group based on the dictionary data and the personal data of the one target person;
The information processing apparatus according to claim 4. 前記支援情報選択部は、前記回帰係数と前記１の対象者の個人データとに基づいて前記支援情報ごとの評価値を算出し、前記評価値に基づいて所定数に相当する前記１以上の支援情報を前記支援情報群から選択する、
請求項５に記載の情報処理装置。 The support information selection unit calculates an evaluation value for each support information based on the regression coefficient and the personal data of the one target person, and the one or more supports corresponding to a predetermined number based on the evaluation value Selecting information from the support information group;
The information processing apparatus according to claim 5. 前記支援情報選択部は、入力された支援情報種別ＩＤに対応する辞書データと前記１の対象者の個人データとに基づいて、前記１の対象者に対する１以上の支援情報を前記支援情報群から選択する、
請求項５に記載の情報処理装置。 The support information selection unit extracts one or more support information for the one target person from the support information group based on the dictionary data corresponding to the input support information type ID and the personal data of the one target person. select,
The information processing apparatus according to claim 5. 前記支援情報選択部は、前記１の対象者の前記個人データが所定の条件を満たす場合、前記所定の条件に応じた辞書データと前記１の対象者の前記個人データとに基づいて、前記１の対象者に対する１以上の支援情報を前記支援情報群から選択する、
請求項５に記載の情報処理装置。 When the personal data of the one target person satisfies a predetermined condition, the support information selection unit, based on dictionary data corresponding to the predetermined condition and the personal data of the one target person, Selecting one or more support information for the target person from the support information group;
The information processing apparatus according to claim 5. 前記分析部は、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの相関係数または回帰係数を前記寄与度として推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。 The analysis unit estimates a correlation coefficient or a regression coefficient of each of the support information groups with respect to the achievement level as the contribution level.
The information processing apparatus according to claim 1. 前記個人データは、カテゴリデータおよび数量データのうち少なくともいずれか一つを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。 The personal data includes at least one of category data and quantity data.
The information processing apparatus according to claim 1. 前記個人データは、人口統計学データ、心理学的データ、生体データおよび行動データのうち少なくともいずれか一つを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。 The personal data includes at least one of demographic data, psychological data, biological data, and behavior data,
The information processing apparatus according to claim 1. 支援情報群が複数の対象者に対して選択されたか否かを対象者および支援情報ごとに示す選択情報と、前記複数の対象者それぞれの達成度とに基づいて、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの寄与度を推定することと、
前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて前記支援情報ごとに辞書データを作成することと、
を含む、情報処理方法。 The support information for the achievement level based on selection information indicating whether the support information group is selected for a plurality of target persons for each target person and support information, and the achievement levels of the plurality of target persons. Estimating the contribution of each group,
Creating dictionary data for each of the support information based on the personal data of each of the plurality of subjects and the contribution;
Including an information processing method. コンピュータを、
支援情報群が複数の対象者に対して選択されたか否かを対象者および支援情報ごとに示す選択情報と、前記複数の対象者それぞれの達成度とに基づいて、前記達成度に対する前記支援情報群それぞれの寄与度を推定する分析部と、
前記複数の対象者それぞれの個人データと前記寄与度とに基づいて前記支援情報ごとに辞書データを作成する辞書作成部と、
を備える情報処理装置として機能させるためのプログラム。 Computer
The support information for the achievement level based on selection information indicating whether the support information group is selected for a plurality of target persons for each target person and support information, and the achievement levels of the plurality of target persons. An analysis unit that estimates the contribution of each group;
A dictionary creation unit that creates dictionary data for each of the support information based on the personal data of each of the plurality of subjects and the degree of contribution;
A program for causing an information processing apparatus to function.
JP2016131209A 2016-07-01 2016-07-01 Information processing device, information processing method, and program Active JP6729087B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016131209A JP6729087B2 (en) 2016-07-01 2016-07-01 Information processing device, information processing method, and program

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2016131209A JP6729087B2 (en) 2016-07-01 2016-07-01 Information processing device, information processing method, and program

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018005539A true JP2018005539A (en) 2018-01-11
JP6729087B2 JP6729087B2 (en) 2020-07-22

Family

ID=60949154

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016131209A Active JP6729087B2 (en) 2016-07-01 2016-07-01 Information processing device, information processing method, and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6729087B2 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022269908A1 (en) * 2021-06-25 2022-12-29 日本電気株式会社 Optimization proposal system, optimization proposal method, and recording medium

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012128798A (en) * 2010-12-17 2012-07-05 Fujitsu Ltd Information provision apparatus, information provision method and computer program
JP2014219850A (en) * 2013-05-09 2014-11-20 パナソニックヘルスケア株式会社 Lifestyle-related diseases improvement support system and control method thereof

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012128798A (en) * 2010-12-17 2012-07-05 Fujitsu Ltd Information provision apparatus, information provision method and computer program
JP2014219850A (en) * 2013-05-09 2014-11-20 パナソニックヘルスケア株式会社 Lifestyle-related diseases improvement support system and control method thereof

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022269908A1 (en) * 2021-06-25 2022-12-29 日本電気株式会社 Optimization proposal system, optimization proposal method, and recording medium

Also Published As

Publication number Publication date
JP6729087B2 (en) 2020-07-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pejovic et al. Anticipatory mobile computing: A survey of the state of the art and research challenges
Wang et al. Friendbook: a semantic-based friend recommendation system for social networks
CN106446488B (en) risk assessment system and data processing method
CN103455472B (en) Information processing apparatus and information processing method
JP6625022B2 (en) Absence prediction method and presence / absence prediction device
CN108153463B (en) Application interface display control method and device, storage medium and mobile terminal
Kwon et al. Single activity sensor-based ensemble analysis for health monitoring of solitary elderly people
US20120310737A1 (en) Method for providing advertisement, computer-readable medium including program for performing the method and advertisement providing system
US10560797B2 (en) Information processing device and method
CN103457989A (en) Information Processing Apparatus, Information Processing Method And Program
JP6418260B2 (en) Factor estimation device, factor estimation system, and factor estimation method
CN107924541A (en) Method and apparatus for management energy consumption
US20170206454A1 (en) Method and system for providing type information and evaluation information, using data collected from user terminal
JP6753833B2 (en) Grant device, grant method, grant program, and program
Yu et al. Supporting serendipitous social interaction using human mobility prediction
JP2016189059A (en) Intervention information provider, intervention information providing method, program, and intervention information providing system
Queirós et al. SmartWalk: Personas and scenarios definition and functional requirements
JP5798983B2 (en) Place evaluation system, apparatus, method and program
JP2018181004A (en) Teacher data generation device
JP6729087B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
JP2022130149A (en) Information processing device, information processing method and information processing program
JP7040664B1 (en) Data collection device, data acquisition device and data collection method
WO2023196456A1 (en) Adaptive wellness collaborative media system
JP6955392B2 (en) Decision device, decision method, and decision program
JP2016157384A (en) Congestion estimation apparatus and congestion estimation method

Legal Events

Date Code Title Description
RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20190327

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20190328

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20190515

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200317

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20200319

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200508

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200602

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200615

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6729087

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150