JP2019012569A - 健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】専門家のアドバイスメッセージの作成において、よりクライアントに合ったアドバイスメッセージを作成することができる健康管理サーバを提供する。【解決手段】本発明の健康管理サーバは、端末を有する健康管理対象者の健康管理対象者情報、栄養情報およびアドバイス情報を記憶する記憶部と、端末から送信された画像情報または食事情報を受信する受信部と、受信した食事情報を解析し、栄養情報を取得する解析部と、取得した栄養情報に対応するアドバイス情報を抽出し、該抽出したアドバイス情報に基づいて文例を生成する生成部と、抽出されたアドバイス情報を、該アドバイス情報の確からしさを示す確信度で評価する評価部と、文例又は評価を、健康管理対象者情報に基づいて補正する補正部と、補正された文例および評価を、端末に対して送信する送信部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムに関し、特に言語情報を解析する健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムに関する。

近年、ダイエットやメタボリックシンドロームの予防等の健康意識の高まりを受けて、専門家の指導を受ける健康指導サービスが普及している。また、IT化に伴い、専門家とクライアントが直接対面することなく、オンライン上で健康指導サービスを受けるケースが増加している。

このような健康指導サービスにおいて、専門家は、オンライン端末からクライアントが摂取した食事や現在の健康状態等を確認し、当該確認結果に基づいて指導のためのメッセージを作成し、クライアントのオンライン端末にメッセージを送る必要がある。

このようなメッセージの作成および送信技術として、例えば、特許文献１には、医師が遠隔にいる患者に健康管理のアドバイスメッセージを送るため、データベースサーバ装置が、当該患者から生体情報を受信して、受信した生体情報に対応する健康管理の雛形メッセージを生成する技術が開示されている。また、この文献には、生成された雛形メッセージを医師が取得し、アドバイスメッセージとして編集可能とすることが開示されている。

また、特許文献２には、ポインティングデバイスが、ポイント制御中に各部の処理状況として、計測した生体信号、特徴パターン部、ニュートラルネットの出力、移動方向推定結果または移動量のいずれか一つをグラフィカルに使用者に提示するフィードバック部を備える技術が開示されている。

特開２００４−３２１３７３公報 特開２００５−０１１０３７公報

しかしながら、特許文献１記載の発明では、データベースサーバ装置が、生体情報に対応する健康管理の雛形メッセージを生成することで、医師が一人一人の患者に対して、それぞれ一からアドバイスメッセージを作成する必要はなく標準化および効率化が図られているものの、雛形メッセージは予め保存されたメッセージ文から生成されるため、雛形メッセージ文をそのバリエーション分、人が予め作成し保存する必要があり効率化が図りきれていない問題がある。また、当該データベース装置は、患者毎の生体情報の特徴および当該生体情報の変化等に応じて流動的にその患者に最も適した雛形メッセージを生成できないという問題がある。

また、特許文献２記載の発明において、使用者にフィードバックをすることで、方向推定精度の向上および軌道誤差の減少等、ひいては操作性の向上を図ることが可能であるが、当該フィードバックは、ポインティングデバイス自身の精度向上にはなんら貢献しておらず、ポインティングデバイス自身の使用性は変わらないという問題がある。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、対象のクライアントの健康状態等に最も適したアドバイスを提供する支援ができるサーバを提供することを目的とする。

本発明によれば、
端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバであって、
前記端末を有する健康管理対象者の健康管理対象者情報、栄養情報およびアドバイス情報を記憶する記憶部と、
前記端末から送信された画像情報または食事情報を受信する受信部と、
前記受信した食事情報を解析し、前記栄養情報を取得する解析部と、
取得した前記栄養情報に対応する前記アドバイス情報を抽出し、該抽出したアドバイス情報に基づいて文例を生成する生成部と、
前記抽出されたアドバイス情報を、該アドバイス情報の確からしさを示す確信度で評価する評価部と、
前記文例又は評価を、前記健康管理対象者情報に基づいて補正する補正部と、
前記補正された文例および評価を、前記端末に対して送信する送信部とを備える健康管理サーバが得られる。

さらに、本発明は、前記受信部は、前記食事情報として、前記端末のユーザに食事メニューリストから選択させた少なくとも一の食事メニューを受信し、
前記解析部は、受信した前記食事メニューに関連付けられている前記栄養情報を取得する、
健康管理サーバであってもよい。

さらに、本発明は、前記受信部は、前記端末から専門家の文例選択情報、健康管理対象者の行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報を受信するものであって、
前記評価部は、前記受信した文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報、または、これらの情報のタイムスタンプを基に組み合わせを行い、該組み合わせた文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報と紐づくアドバイス情報に対して評価することを特徴とする
健康管理サーバであってもよい。

さらに、本発明は、前記健康管理サーバは
健康管理対象者毎のアドバイス情報の使用頻度を算出する算出部を備え、
前記記憶部は、前記健康管理対象者の前記アドバイス情報の過去の使用履歴および使用頻度を使用履歴情報として記憶するものであって、
前記補正部は、前記使用履歴情報に基づいて文例を補正するものであることを特徴とする
健康管理サーバであってもよい。

さらに、本発明は、前記受信部は、予めグルーピングされた複数の端末から送信された画像情報またはメッセージ情報を受信するものであって、
前記評価部は、端末に送信された文例と同一または類似もしくは相対する文例を、所定の時間内に送信されたグループ内の端末を特定し、該特定した端末を保有する健康管理対象者を比較対象者として判定し、
前記補正部は、前記文例および評価に対して、さらに前記比較対象者情報に基づいて補正することを特徴とする
健康管理サーバであってもよい。

また、本発明によれば、
端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバの制御方法であって、
前記端末を有する健康管理対象者の健康管理対象者情報および栄養情報およびアドバイス情報を記憶する記憶ステップと、
前記端末から送信された画像情報または食事情報を受信する受信ステップと、
前記受信した食事情報を解析し、前記栄養情報を取得する解析ステップと、
前記取得した栄養情報に対応する前記アドバイス情報を抽出し、該抽出したアドバイス情報に基づいて文例を生成する生成ステップと、
前記抽出されたアドバイス情報を、該アドバイス情報の確からしさを示す確信度で評価する評価ステップと、
前記文例および評価を、前記健康管理対象者情報に基づいて補正する補正ステップと、
前記補正された文例および評価を、前記端末に対して送信する送信ステップとを含む健康管理サーバの制御方法が得られる。

また、本発明によれば、端末とネットワークを介して接続された健康管理プログラムであって、
コンピュータに、
前記端末を有する健康管理対象者の健康管理対象者情報および栄養情報およびアドバイス情報を記憶する記憶機能と、
前記端末から送信された画像情報または食事情報を受信する受信機能と、
前記受信した食事情報を解析し、前記栄養情報を取得する解析機能と、
前記取得した栄養情報に対応する前記アドバイス情報を抽出し、該抽出したアドバイス情報に基づいて文例を生成する生成機能と、
前記抽出されたアドバイス情報を、該アドバイス情報の確からしさを示す確信度で評価する評価機能と、
前記文例および評価を、前記健康管理対象者情報に基づいて補正する補正機能と、
前記補正された文例および評価を、前記端末に対して送信する送信機能とを実現させる健康管理プログラムが得られる。

本発明に係る健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムは、専門家のアドバイスメッセージの作成において、蓄積したベストプラクティスに基づいて、クライアント（健康管理対象者）または専門家から送信された食事情報に対するアドバイスとなる文例を生成し、当該生成した文例をクライアントの特徴（生体情報、食事および当時の健康状態等）でカスタマイズして専門家に送信することができる。したがって、専門家のアドバイスメッセージ作成および送信において、標準化および効率化を図ることができ、かつ、よりクライアントに合った指導を行うことができる。

また、本発明に係る健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムは、クライアントのアドバイスの選択結果および実行結果並びに生体の変化のフィードバックにより学習することが可能なため、精度の向上を自動的に図れる健康指導サービスを提供することができる。

健康管理システムのシステム構成を示すシステム図 健康管理サーバおよび端末の機能構成を示すブロック図 健康管理者と健康管理サーバまたは専門家とのやり取りを説明するための模式図 健康管理サーバへのフィードバックを説明するための模式図 行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報の組み合わせ例を示す模式図 健康管理対象者情報および学習情報のデータ構成例を示すデータ概念図 食事情報、言語情報、栄養情報、アドバイス情報および文例の関係の例を示す模式図 アドバイス情報の評価の補正例を示す模式図 サーバの動作を示すフローチャート 遺伝子検査アルゴリズムの例を示す模式図 血液検査アルゴリズムの例を示す模式図 コンテンツ配信アルゴリズムの例を示す模式図 本発明の概要図 変形例において使用される食事メニューリストの概念図

以下、本発明の一実施態様について、図面を参照しながら説明する。
＜概要＞
図１は、健康管理システムのシステム構成を示すシステム図である。

図１に示すように、健康管理システムは、健康管理サーバ１００、複数のユーザ端末２００、３００を含む。健康管理サーバ１００は、ネットワーク４００を介してユーザ端末２００およびユーザ端末３００と接続される。なお、図１において、説明を簡単にするために、ユーザ端末は２台だけ示してあるが、これ以上存在してもよいことは言うまでもない。また、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００双方の具体的な機器は、図示のように、携帯端末およびパーソナルコンピュータに限定されず、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、その他の電子機器であってもよい。さらに、ユーザ端末２００の具体的な機器は、ウェラブル機器であってもよく、当該ウェアラブル機器は、健康管理対象者の心拍および脈拍、血圧、歩数および活動量、姿勢、位置および移動並びに位置情報を計測する機器を含む。

ここで、例えば、ユーザ端末２００は、健康管理対象者が保有する端末を示しているとし、また、ユーザ端末３００は、専門家が保有する端末を示しているとする。そして、健康管理対象者自身が摂取した食事の内容及び栄養に関するアドバイスを問い合わせる質問メッセージ（以下、単に「質問メッセージ」という）を健康管理サーバ１００に送信する。

サーバ１００は、当該質問メッセージを受信すると、質問メッセージを解析し、それに対応するアドバイス情報から文例を生成し、当該アドバイス情報に対する評価をする。当該文例および評価は、そのままアドバイスメッセージとしてユーザ端末２００に送信するか、または、ユーザ端末３００に表示出力する。後者の場合、専門家は、表示出力された文例および評価から、健康管理対象者に送信すべき文例を選択し、必要に応じて編集する。サーバ１００は、ユーザ端末３００に対し、専門家が選択または編集した文例および評価をアドバイスメッセージとして送信する。

これにより、サーバ１００がアドバイスメッセージを、または、専門家がユーザ端末３００で選択および編集したアドバイスメッセージを、サーバ１００を介してユーザ端末２００に送信することで、健康管理対象者に健康管理のための指導を行う。なお、当該指導は、健康管理者毎に個別で行ってもよいし、健康管理対象者をグルーピングして、当該グループ単位で指導してもよい。ここで、グルーピングとは、複数の健康管理対象者を対象に、グループ指導を行うための組分けをいう。

＜構成＞
以下、サーバ１００、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００の構成について説明する。
図２は、サーバ１００、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００の機能構成を示すブロック図である。
図２に示すように、サーバ１００は、受信部１１０と、解析部１２０と、生成部１３０と、評価部１４０と、補正部１５０と、記憶部１６０と、送信部１７０とを含んで構成される。

受信部１１０は、ネットワーク４００を介して、ユーザ端末２００またはユーザ端末３００から送信された画像情報および食事情報を含む質問メッセージを受信する。当該送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。

解析部１２０は、ユーザ端末２００またはユーザ端末３００から送られてきた質問メッセージに含まれる食事情報を取得する。食事情報の取得方法としては、当該質問メッセージ内に料理名称（例えば、ラーメン、カレーライス等）等の文言又はそれに類似するキーワードが含まれるか否かによって行うこととしてもよいし、種々の方法が適用可能である。解析部は、取得した食事情報に基づいて、記憶部１６０に予め記憶された栄養情報を検索することによって、当該食事情報に対応する栄養情報を解析する機能を有する。

また、解析部１２０は、受信部１１０が受信した質問メッセージだけでなく、受信した画像情報の特徴を算出し、算出した特徴から食事情報を取得する機能も有する。

さらに、解析部１２０は、健康管理対象者の生体情報および生体ログ情報より生体の特徴を解析し、生体の特徴値を算出する機能を有する。ここで生体の特徴値および行動の傾向値とは、それぞれ生体情報、生体ログ情報および行動情報から傾向推定等によって算出される値および生活習慣アンケートでヒアリングした自己申告の生体の特徴値または行動の傾向値等をいう。当該算出にあたっては、傾向推定、因子分析、相関分析および統計解析等の分析手法を用いればよい。

生成部１３０は、解析部１２０が解析した栄養情報を用いて文例の候補となるアドバイス情報を抽出する。ここで、アドバイス情報とは、栄養情報に対応するベストプラクティスとして、栄養情報との対応付け、回答内容、当該アドバイス情報に対する過去の評価をいう。また、当該抽出にあたっては、例えば、類出パターン抽出およびクラス分類等のデータマイニング手法を用いてもよい。当該抽出されたアドバイス情報から推論により仮説を生成し、当該仮説を栄養情報およびアドバイス情報より、仮説を裏付けする根拠またはそれを否定する反証を見つけて検証する。当該推論にあたっては、例えば、演繹的推論、帰納的推論および確率的推論等を用いてもよい。これらの文例候補となるアドバイス情報の抽出、仮説の生成および検証は並行処理で同時に複数行われる。当該並行で処理された検証結果を統合し、文例を生成する

評価部１４０は、生成部１３０が抽出した文例の候補となるアドバイス情報を、生成部１３０が見つけたそれを裏付ける根拠および当該アドバイス情報の過去の評価等をもって確信度を評価する。ここで、確信度とは、文例の確からしさを示す程度をいい、データマイニングで相関ルールの重要度を表す指標をいい、栄養情報が入力される事象が発生した時に、対応するアドバイス情報が選択され、または、行動される事象が発生する割合をいう。

また、評価部１４０は、図３に示すように、確信度の所定の水準に対する高低を判定し、所定の水準より低いと判定した場合は、文例を記憶部１６０に記憶するアドバイス情報から回避のためのアドバイス情報を抽出し、抽出されていたアドバイス情報を上書き補正するか、または、送られてきた食事情報、文例および評価を含めたアラートメッセージを専門家のユーザ端末２００に送信する。

ここで、回避のためのアドバイス情報とは、送られてきた質問メッセージの内容によらず、当該メッセージ中に含まれる食事情報が理解できなかった旨や適切な応答が見つからなかった旨を表す回答内容を含むアドバイス情報をいう。例えば、「申し訳ありません。質問メッセージ中に含まれる○○○という食事メニューに対する適切な栄養分析ができないため、お手数ですが、お電話にて再度お問合せ願います。」や「申し訳ありません。お問合せの内容を正確に理解するため、食事メニューの正式な名称を示した上で再度お問合せ願います。」といった質問に対するアドバイスを回避するために用意されたメッセージ等をいう。

さらに、評価部１４０は、図４に示すように、受信部１１０がユーザ端末３００から受信した専門家の文例選択情報、並びに、ユーザ端末２００から受信した食事情報および画像情報に含まれる健康管理対象者の行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報に基づいて、アドバイス情報を評価する。具体的には、評価部１４０は、一例として、図５に示すように、文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報のタイムスタンプ等を基に組み合わせを行い、当該組み合わせに基づき、評価を行う。なお、当該組み合わせ以外にも、これらの情報単独で評価を行ってもよい。

当該組み合わせは、専門家および健康管理対象者毎に、文例選択情報および当該文例選択情報に対応する行動選択情報のタイムスタンプ等を基準に、所定の時間内のタイムスタンプを保有する行動実行情報および生体ログ情報を組み合わせることができる。ここで、所定の時間とは、１５分、３０分、１時間、３時間または５時間等、設定する時間はどのような時間でもよいが、食事や運動等のライフスタイルに合わせて設定することが好ましい。この時、該当する行動情報および生体ログ情報を受信できなかった場合は、評価なし、または、マイナスの評価として扱うことができる。

当該組み合わせた文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報に紐づくアドバイス情報に対して、評価部１４０で当初評価した確信度が高い、アドバイスどおり実行されている、または生体がカリキュラム情報にある設定目標に向けて変化したアドバイス情報ほど合目的性が高いとして評価を高くし、確信度が低い、アドバイスどおり実行されていないまたは生体が変化しないアドバイス情報ほど合目的性が低いとして評価を低くすることで、評価部１４０の評価を客観的事実に基づいて、フィードバックすることができる。

例えば、一例として、図５で示すように、お薦めランク、すなわち確信度が最も高いアドバイスを選択し、当該アドバイスどおり行動し、その結果、設定目標に向けた生体の変化が生じた場合は、１００点の評価として重み付け１でフィードバックをし、アドバイスどおり行動し、その結果設定目標に向けた生体の変化が生じたけれども、確信度が最も高いアドバイスでないアドバイスを選択した場合は、前者と比較して低い評価の８０点の評価として重み付け０．８でフィードバックすることができる。なお、これらの組み合わせパターンおよび当該パターンごとの評価値は、適宜設定すればよい。

さらに、評価部１４０は、健康管理対象者のユーザ端末２００がグルーピングされている場合には、ユーザ端末２００に送信した文例と、同一または類似もしくは相対する文例を所定の時間内に送信した同じくグルーピングされている端末を保有する健康管理対象者を比較対象者として判定する。また、ここで、比較対象者とは、同じグループに所属する他の健康管理対象者であって、ライバルとして比較するための同一または類似の指導が必要な健康管理対象者、もしくは、目標とする人または反面教師として比較するための全く相反する指導が必要な健康管理対象者をいう。具体的には、所定の時間内に同一または類似もしくは相対する文例を送信している他の健康管理対象者を比較対象者と判定する。

補正部１５０は、評価部１４０が評価した確信度によるランク付けを健康管理対象者情報および比較対象者情報等で補正する。具体的には、健康権利対象者の生体情報、行動情報、生体ログ情報並びに生体の特徴値および行動の傾向値等に基づいた補正値によって評価を補正し、補正後の評価に基づいてランク付けをし直すこと、または、健康管理対象者の生体情報、行動情報および生体ログ情報並びに比較対象者情報に基づいて文例を補正することをいう。補正処理の詳細は、後述の＜動作の流れ＞で示す。また、健康管理対象者情報については、後述の＜データ＞で示す。

算出部１５５は、上記文例の使用頻度を算出する機能を有する。具体的には、算出部１５５が、対象の文例が専門家に選択されたことをトリガーとして、カウントアップを行う。また、算出部１５５は、健康管理対象者の健康管理のカリキュラム毎に当該使用頻度のカウントアップを行い、当該カリキュラムが終了した時点でリセットするものであってもよい。

記憶部１６０は、健康管理対象者情報、栄養情報およびアドバイス情報を記憶する。記憶部１５０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等各種の記録媒体により実現される。なお、各情報は単一の記憶装置に格納されている必要はなく、ネットワークを介して分散していてもよい。

送信部１７０は、サーバ１００が生成および補正した文例および評価をアドバイスメッセージとして、または、専門家が選択および編集した文例および評価をアドバイスメッセージとして、ユーザ端末２００に送信する。また、サーバ１００が生成および補正した文例および評価を、ユーザ端末３００に送信する機能を有する。当該送信における通信は、受信部１１０と同じである。

また、図２に示すように、ユーザ端末３００は、表示部３１０を含んで構成される。
表示部３１０は、ネットワーク４００を介して、健康管理サーバ１００と通信し、サーバ１００から受信した、文例および評価を表示出力する。

また、表示部３１０は、健康管理対象者がグルーピングされている場合、かつ、比較対象者が判定されている場合には、当該比較対象者に関する情報を表示出力する。具体的には、「○○さんが現在のライバルです」といった様に表示出力する。

さらに、表示部３１０は、当該比較対象者の表示出力と併せて、当該比較対象者に所定の時間内に送信した文例が特定された場合には、文例を表示出力する際に、当該特定された文例に関する情報を表示出力する。具体的には、対象の文例の直下等に「ライバルの○○さんに送信されました」といった様に表示出力する。

以上が、健康管理サーバ１００およびユーザ端末３００の機能構成についての説明である。

＜データ＞
ここで、本実施の形態において、記憶部１６０に記憶される健康管理対象者情報および学習情報のデータ構成について図６に示す。

図６は、記憶部１６０に記憶されている健康管理対象者情報および学習情報のデータ構成の例を示すデータ概念図である。

図６に示すように、健康管理対象者情報は、大きく生体情報、カリキュラム情報、文例使用情報、行動情報および生体ログ情報から構成される。

生体情報は、健康管理対象者の遺伝子情報、血液情報、検診情報（身長および体重）および生活習慣アンケート情報等の健康管理対象者の主観と客観の両面からの健康管理対象者に関する情報から構成され、健康管理対象者の生体に関する情報のうち、基礎となる情報および不変的な情報を含めることができる。

カリキュラム情報は、健康管理対象者が選択したプログラム情報、１以上のプログラム情報が組み合わされたコース情報および設定した目標情報から構成される。

文例使用情報は、文例使用履歴および文例使用頻度から構成され、ここで、文例の使用履歴情報とは、健康管理対象者毎に過去に使用した文例と、当該文例を最後に当該健康管理対象者に使用した最終使用日時のいずれか一つ、または両方をいう。

行動情報は、食事情報（食事時間および食事内容）、位置情報および移動情報並びにログイン情報（ログイン時間およびログイン頻度）から構成される。当該行動情報は、ユーザ端末２００で取得される健康管理対象者の日々の生活での行動に関する情報であり、ユーザ端末２００から受信した食事の内容を示したテキストデータや画像データ、それに付随するタイムスタンプで食事時間を含めたり、ユーザ端末２００に記録されているGPSデータから求められる当時の位置情報およびある時点で計測された位置情報とその次の時点で計測された位置情報から求められる移動情報を含めたり、健康管理サーバ１００が提供するサービスにログインした時間や一定期間内（一日、週間または月間等）のログイン頻度といった情報を含めることができる。さらに、行動情報は、ユーザ端末２００またはログイン先の情報サイトから得られるログインのアクセス履歴や健康管理対象者がサプリメント等健康食品、健康器具、トレーニングマシーンなどを購入した購買履歴を含めることができる。また、行動情報は、ダイエットなど健康管理のためのアプリケーション上のタスクの選択または完了を知らせるユーザ端末２００上でのログイン情報およびログアウト情報を含めることができる。

生体ログ情報は、心拍および脈拍情報、血圧情報、歩数および活動量並びに姿勢情報から構成される。当該生体ログ情報は、健康管理対象者の生体状況とその変化を記録した情報であり、ユーザ端末２００がウェアラブル機器、または、ウェアラブル機器と連携する端末である場合に、当該ウェアラブル機器が当該生体ログ情報を計測し、記録した情報を含めることができる。例えば、生体ログ情報は、ユーザ端末２００に内蔵されている加速度センサーに基づき健康管理対象者の動きを感知して判定する睡眠（レム睡眠またはノンレム睡眠など）情報が含まれる。

以上説明した通り、健康管理対象者情報は、対象の健康管理対象者自身の遺伝子情報、血液情報、検診情報などの生体情報、健康管理対象者が選択したカリキュラム情報、文例使用情報および健康管理対象者自身から取得される行動情報、レセプト情報などの属性情報に限定されない。健康管理対象者情報は、健康管理対象者自身から提供される生体および健康に係る属性情報の他に、ユーザ端末２００から得られる睡眠状態識別情報を含む概念である。さらに、健康管理対象者情報は、サプリメント等健康食品、健康器具、トレーニングマシーン等の購買履歴、ログイン時間、広告・情報ウェブサイトへのクリック率（ＣＴＲ）など、健康管理対象者のユーザ端末２００またはログイン先の情報サイトなどから得られる情報を広く含む概念である。

本発明に係る健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムによれば、これらの情報は、記憶部１６０に記憶されており、各種情報をフィードバックすることで学習することが可能なため、健康管理対象者にタイムリーなコンテンツ（メッセージなど）提供することができるとともに、精度の向上を自動的に図れる健康指導サービスを提供することができる。

図７に示すように、ユーザ端末２００から受信した質問メッセージ（ａ）から食事情報（ｂ）が抽出される。抽出された食事情報に基づいて、予め用意されたデータベースから各食事情報に関連付けられた栄養情報（ｄ）が読み出される。

アドバイス情報（ｅ）は、栄養情報との対応付け、アドバイス内容（キーワードおよび指標）、過去の評価から構成される。栄養情報との対応付けは、栄養情報とアドバイス情報の紐づけができればよく、例えば、栄養情報にシーケンスに振られている番号であってもよい。アドバイス内容はキーワードおよび指標から構成され、キーワードは質問に対する出力情報として、例えば、相談または疑問に対する答えとなったり、問合せに対するアドバイスとなったりするレシピ、フィットネス、タスク、レストランの内容をも含めることができる。指標は、キーワードに付随する特性を示すもので、例えば、キーワードが推奨される根拠としての直前の食事内容の特性を示す数値を含めることができる。過去の評価は、各アドバイス情報がこれまでに受けた評価の集合であり、具体的には、評価部１４０がこれまで算出した確信度の統計等を含めることができる。また、評価部１４０は、当該過去の評価に基づいて、確信度を算出する。このようなアドバイス情報及び必要に応じて健康管理対象者の基本的な属性情報（ｃ）に基づいてユーザに提示される標準的な優先度を考慮した文例（ｆ）がいったん作成される。

記憶部１６０には、図示しない食事メニューと栄養情報との対応が記憶されている。情報例としては、例えば、日本食品標準成分表等に基づく情報の他、食品メーカーから提供を受けた情報や、企業のＷＥＢサイトから自動的に抽出することとしてもよい。

＜動作＞
本実施の形態に係る健康管理サーバ１００の動作を説明する。
図９を用いて、健康管理サーバ１００の動作を説明する。
図９は、健康管理サーバ１００の動作を示すフローチャートである。
受信部１１０は、健康管理対象者のユーザ端末２００から送られてきた画像情報または質問メッセージを受信する（ステップＳ１１）。受信部１１０は、当該受信した画像情報または食事情報を解析部１２０に伝達する。

解析部１２０は、当該受信した画像情報の特徴量またはメッセージから食事情報を解析し、栄養情報を取得する（ステップＳ１２）。例えば、一例として、図７（ａ）で示すように、「今日のお昼は、カルボナーラとコンソメスープを食べました」といった健康管理対象者からのメッセージを受信した場合、当該自然言語を処理し、食事情報として、図７（ｂ）で示すように、「カルボナーラ／コンソメスープ」といったように形態素（料理名称）に分解し、食事情報を取得する。各食事情報について記憶部１６０に予め記憶されている栄養情報から対応する栄養情報を検索し、図７（ｄ）で示すように、食事情報別に栄養情報を取得する。取得した栄養情報（及び各栄養情報の総和）は、生成部１３０に伝達される。

生成部１３０は、取得した栄養情報から、一例として、図７（ｅ）で示すように、当該栄養情報に紐づくアドバイスキーワードを検証する（Ｓ１３）。また、生成部１３０は、当該検証したアドバイスキーワードから一例として、図７（ｆ）で示すように、文例を生成し（ステップＳ１５）、当該生成した文例と評価部１４０が評価した確信度とを併せて補正部１５０に伝達する。なお、図７（ｆ）では、文例の中にアドバイスしたお薦めタスクをユーザに選択させるラジオボタン等を設け、当該ラジオボタンの指定により行動選択情報を取得することとしてもよい。

評価部１４０は、生成部１３０が抽出したアドバイスキーワードを、生成部１３０が検証した根拠および当該アドバイスキーワードの過去の評価等をもって、確信度を評価する（ステップＳ１４）。評価した確信度は、生成部１３０に戻すよう伝達する。

補正部１５０は、文例および評価を健康管理対象者情報に基づいて補正する（ステップ１６）。具体的には、一例として、図７の健康管理対象者が昼食に「カルボナーラ」及び「コンソメスープ」を摂取した場合、当該食事情報に関連付けられた栄養情報に基づく次の食事に関するアドバイス情報として、「塩分控えめ」、「カロリー控えめ」、「ビタミンを多く含む野菜をとる」の３つのアドバイスキーワードが、この順で確信度が高く評価された場合、お薦めのランク付けも当該評価順で一旦設定される（以下、一旦設定された評価を「仮評価」という）。ここで、例えば、事前アンケート等によって健康管理対象者が「野菜嫌い」という属性を持っていた場合、お薦めの内容が必ずしも当該健康管理対象者に推奨すべき内容になっていない可能性がある。即ち、当該健康管理対象者は、今回の食事（カルボナーラ及びコンソメスープ）において、たまたま野菜が少なかったのではなく、もともと野菜の摂取量が低いことから慢性的な野菜不足に陥ってしまう傾向にある。

そこで、当該傾向にある場合は、「ビタミンを多く含む野菜をとる」の指標に対してプラスの重み付けをした上で指標の合計を補正値として算出し、当該補正値を確信度に加える処理等によって確信度を補正することができる（図示せず）。なお、補正の方法は、当該計算方法に限定されることなく、例えば、生体の特徴値または行動の傾向値と、いずれかの指標の値の二つの値の相関係数を、二つの値の共分散および標準偏差から求め、当該相関係数をもって、補正することもできる。補正後の評価に基づき、お薦めのランク付けを図８に示すように「ビタミンを多く含む野菜をとる」、「塩分控えめ」、「カロリー控えめ」と入れ替えることで、より健康管理対象者に合致したお薦めのメニューをアドバイスすることができる。なお、当該補正にあたって、タスクに対する健康管理対象者の傾向だけではなく、過去のアドバイス情報の履歴および頻度から補正してもよい。補正した文例および評価は、評価部１４０に戻すよう伝達する。

評価部１４０が、健康管理対象者がグルーピングされているかどうか判定し、グルーピングされている場合（ステップＳ１７のＹＥＳ）には、所定の時間内に同一または類似もしくは相対するイラストを送信しているグループ内の他の健康管理対象者をライバルまたは目標とする人等として比較対象者と判定し、当該判定を補正部１５０に伝達する。

補正部１５０は、当該判定された比較対象者に関する情報で文例および評価を補正する（ステップＳ１８）。具体的には、例えば、文例に比較対象者の名前を指定して、「△△さん（比較対象者名）も、○○さん（健康管理対象者）にお薦めしたジョギングをして頑張っています！」等の文を追加して補正することができる。補正部１５０は、判定および補正した文例および評価を、送信部１７０に伝達する。

送信部１７０は、カリキュラム情報から専門家のフォロー有のカリキュラムか否か判定し、当該フォロー有りのカリキュラムの場合（ステップＳ１９のＹＥＳ）、専門家のユーザ端末３００の表示部３１０に生成および補正した文例および評価を表示出力する（ステップＳ２０）。

表示部３１０に表示出力された文例について、専門家は、健康管理対象者に送信すべきものとして文例を選択し、選択した文例および評価を必要に応じて編集する（ステップＳ２１）。表示部３１０は、選択および編集した文例および評価は、送信部１７０に伝達する。

送信部１７０は、伝達された文例および評価を、ユーザ端末２００に送信する（ステップＳ２２）。
以上が、健康管理サーバ１００の動作についての説明である。

図１０に示すように、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣アンケート結果と、健康管理対象者の遺伝子検査の検査結果を基にクロス分析を行い、生活習慣、食習慣または運動習慣の改善を目的とした指導を行うための報告書作成の標準化および効率化を図ることができる。具体的には、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣アンケート結果から、健康管理対象者の健康に関する悩み、生活習慣の特徴を抽出し、当該抽出した内容と、健康管理対象者の遺伝子検査の結果を記憶部１６０に記憶し、当該記憶したデータをフィルタリングおよびスコアリングすることで、クロス分析を行い、当該分析結果より報告書の作成を自動で行うことで、当該作成の標準化および効率化を図る。当該抽出およびクロス分析は解析部１２０が行う。

また、図１１に示すように、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣アンケート結果と、健康管理対象者の血液検査の検査結果を基にクロス分析を行い、改善すべき習慣の改善および続けるべき習慣の継続を目的とした指導を行うための報告書作成の標準化および効率化を図ることができる。
具体的には、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣アンケート結果から、健康管理対象者の血液に係る生活習慣を抽出し、当該抽出した内容と、健康管理対象者の血液検査の結果を記憶部１６０に記憶し、当該記憶したデータをフィルタリングおよびスコアリングすることで、クロス分析を行い、当該分析結果より報告書の作成を自動で行うことで、当該作成の標準化および効率化を図る。当該抽出およびクロス分析は解析部１２０が行う。

また、図１２に示すように、健康管理サーバ１００は、過去に実施した健康管理対象者の行動履歴（以降、「ログ」と記載）、生活習慣アンケート結果、遺伝子検査結果、血液検査結果を基にクロス分析を行い、健康管理対象者が行うダイエットおよび生活習慣活動行動に効果のあるタスク、トレーニングおよびフィットネス動画、理想の食事、ヘルスナレッジを提供することを目的としたコンテンツ配信を行うことで、専門家の指導における負荷軽減を図ることができる。

具体的には、健康管理サーバは、ログ、生活習慣アンケート結果および健康管理対象者の生活習慣アンケート結果から、行動変容および健康管理対象者の悩みを抽出し、当該抽出した内容と、健康管理対象者の遺伝子検査および血液検査の結果を記憶部１６０に記憶し、当該記憶したデータをフィルタリングおよびスコアリングすることで、クロス分析を行い、当該分析結果よりコンテンツ配信を行うことで、専門家の指導における負荷軽減を図る。当該抽出およびクロス分析は解析部１２０が行う。

＜変形例＞
上述した実施の形態においては、図１３に示すように、健康管理対象者から文章形式のメッセージを受信し、当該メッセージに含まれる自然言語を処理して食事内容（カルボナーラ、コンソメスープ）を取得することとしていた。しかしながら、ユーザの入力負荷を低減するために健康管理対象者に、食事メニューリストを表示して当該リストからメニューを選択させることとしてもよい。例えば、図１３の健康管理対象者の場合であれば、図１４に示されるように、食事メニューリストから大項目として「パスタ」と「スープ」をそれぞれ選択させ、さらにそれぞれの小項目で「カルボナーラ」と「コンソメスープ」を選択させることとしてもよい。これにより、入力にかかる負担が減ることから、食事内容の申告率の向上が期待できる。また、健康管理サーバとしても、自然言語処理を行うことなく、食事内容（図７（ｂ）等参照）取得することができ、自然言語処理の際に生じ得る解析ミスを防ぐことができる。なお、図１４の大項目及び小項目は、多くの食事メニューが表示されることが好ましく、同じ食事メニュー（例えば、カルボナーラ）であっても、標準的なレストランで出される平均的なものや、レトルト食品、インスタント食品、様々な分量等、バリエーションが表示されることが望ましい。

＜その他＞
本発明に係るサービスとして、健康指導サービスを取りあげているが、本発明は当該事業以外の事業においても用いることができる。特に、人の心理や精神への働きかけを用いる事業（例えば、人のモチベーションを上げるため、アドバイスを行う事業）、福祉（例えば、専門家が地域のコミュニティの福祉に対して遠隔でアドバイスする場合等）、教育等の事業において用いることができる。

＜付記＞
本発明には、以下に記載の構成わ有する発明も含まれる。
（構成１）
端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバであって、
前記端末を有する健康管理対象者の健康管理対象者情報、質問情報および回答情報を記憶する記憶部と、
前記端末から送信された画像情報またはメッセージ情報を受信する受信部と、
前記受信したメッセージ情報に基づいて言語情報を解析し、該解析した言語情報から前記質問情報を取得する解析部と、
前記取得した質問情報に対応する前記回答情報を抽出し、該抽出した回答情報に基づいて文例を生成する生成部と、
前記抽出された回答情報を、該回答情報の確からしさを示す確信度で評価する評価部と、
前記文例および評価を、前記健康管理対象者情報に基づいて補正する補正部と、
前記補正された文例および評価を、前記端末に対して送信する送信部とを備える健康管理サーバ。
（構成２）
前記健康管理サーバは、ネットワークを介して、前記端末に接続されるものであって、
前記端末の表示部に、前記補正された文例および評価を表示出力することを特徴とする構成1記載の健康管理サーバ。
（構成３）
前記送信部は、
専門家によって、前記表示部で選択、または、選択および編集された文例および評価を含むアドバイス情報を、端末に対して送信することを特徴とする構成２記載の健康管理サーバ。
（構成４）
前評価部は、前記評価の確信度の一定の水準に対する高低を判定し、前記判定結果に基づいて、文例を補正するか、または、アラートメッセージを生成し専門家に通知するかのいずれか一つを選択するものであって、
前記補正部は、前記評価部が文例を補正することを選択した場合、前記判定結果および回避のための回答情報に基づいて前記文例を補正するものであって、
前記送信部は、前記評価部が前記専門家にアラートメッセージを通知することを選択した場合、前記専門家の端末に対して、前記アラートメッセージを通知することを特徴とする構成１記載の健康管理サーバ。
（構成５）
前記受信部は、前記端末から専門家の文例選択情報、健康管理対象者の行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報を受信するものであって、
前記評価部は、前記受信した文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報、または、これらの情報のタイムスタンプを基に組み合わせを行い、該組み合わせた文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報と紐づく回答情報に対して評価することを特徴とする構成１乃至４のいずれか１項記載の健康管理サーバ。
（構成６）
前記画像情報は、前記端末で撮影されたものであって、
前記解析部は、前記撮影された画像情報の特徴を算出し、該特徴および前記質問情報に基づいて、言語情報を解析することを特徴とする構成１乃至５のいずれか１項記載の健康管理サーバ。
（構成７）
前記健康管理サーバは
健康管理対象者毎の回答情報の使用頻度を算出する算出部を備え、
前記記憶部は、前記健康管理対象者の前記回答情報の過去の使用履歴および使用頻度を使用履歴情報として記憶するものであって、
前記補正部は、前記使用履歴情報に基づいて文例を補正するものであることを特徴とする構成１乃至６のいずれか１項記載の健康管理サーバ。
（構成８）
前記受信部は、予めグルーピングされた複数の端末から送信された画像情報またはメッセージ情報を受信するものであって、
前記評価部は、端末に送信された文例と同一または類似もしくは相対する文例を、所定の時間内に送信されたグループ内の端末を特定し、該特定した端末を保有する健康管理対象者を比較対象者として判定し、
前記補正部は、前記文例および評価に対して、さらに前記比較対象者情報に基づいて補正することを特徴とする構成１乃至６のいずれか１項記載の健康管理サーバ。
（構成９）
端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバーの制御方法であって、
前記端末を有する健康管理対象者の健康管理対象者情報および質問情報および回答情報を記憶する記憶ステップと、
前記端末から送信された画像情報またはメッセージ情報を受信する受信ステップと、
前記受信したメッセージ情報に基づいて言語情報を解析し、該解析した言語情報から前記質問情報を取得する解析ステップと、
前記取得した質問情報に対応する前記回答情報を抽出し、該抽出した回答情報に基づいて文例を生成する生成ステップと、
前記抽出された回答情報を、該回答情報の確からしさを示す確信度で評価する評価ステップと、
前記文例および評価を、前記健康管理対象者情報に基づいて補正する補正ステップと、
前記補正された文例および評価を、前記端末に対して送信する送信ステップとを含む健康管理サーバの制御方法。
（構成１０）
端末とネットワークを介して接続された健康管理プログラムであって、
コンピュータに、
前記端末を有する健康管理対象者の健康管理対象者情報および質問情報および回答情報を記憶する記憶機能と、
前記端末から送信された画像情報またはメッセージ情報を受信する受信機能と、
前記受信したメッセージ情報に基づいて言語情報を解析し、該解析した言語情報から前記質問情報を取得する解析機能と、
前記取得した質問情報に対応する前記回答情報を抽出し、該抽出した回答情報に基づいて文例を生成する生成機能と、
前記抽出された回答情報を、該回答情報の確からしさを示す確信度で評価する評価機能と、
前記文例および評価を、前記健康管理対象者情報に基づいて補正する補正機能と、
前記補正された文例および評価を、前記端末に対して送信する送信機能とを実現させる健康管理プログラム。

１００ 健康管理サーバ
１１０ 受信部
１２０ 解析部
１３０ 生成部
１４０ 評価部
１５０ 補正部
１６０ 記憶部
１７０ 送信部
２００ ユーザ端末（健康管理対象者）
３００ ユーザ端末（専門家）
３１０ 表示部
４００ ネットワーク

Claims (2)

1. 端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバであって、
   前記端末を有する健康管理対象者の生活習慣アンケートを含む健康管理対象者情報、栄養情報およびアドバイス情報を記憶する記憶部と、
   前記端末から送信された食事情報を受信する受信部と、
   前記受信した食事情報を解析し、前記栄養情報を取得する解析部と、
   取得した前記栄養情報に対応する前記アドバイス情報を抽出し、該抽出したアドバイス情報に基づいて文例を生成する生成部と、
   前記抽出されたアドバイス情報を、該アドバイス情報の確からしさを示す確信度で評価する評価部と、
   前記文例又は評価を、少なくとも前記生活習慣アンケートに基づいて補正する補正部と、
   前記補正された文例および評価を、前記端末に対して送信する送信部とを備える健康管理サーバ。
2. 前記受信部は、前記端末から専門家の文例選択情報、健康管理対象者の行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報を受信するものであって、
   前記評価部は、前記受信した文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報、または、これらの情報のタイムスタンプを基に組み合わせを行い、該組み合わせた文例選択情報、行動選択情報、行動実行情報および生体ログ情報と紐づくアドバイス情報に対して評価することを特徴とする
   請求項１に記載の健康管理サーバ。
   
   

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