JP2021182206A - コンピュータプログラム、サーバ及び管理支援方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】健康状態又は行動態様を手軽に把握することができるコンピュータプログラム、サーバ及び管理支援方法を提供する。【解決手段】コンピュータプログラムは、コンピュータに、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得し、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の関連情報を入力して得られた前記対象者の分析結果を表示し、前記分析結果に基づくアドバイス情報を表示する、処理を実行させる。【選択図】図１
Description
本発明は、コンピュータプログラム、サーバ及び管理支援方法に関する。
近年、食生活の変化や運動不足などの生活習慣に起因する生活習慣病が問題になっている。また、複雑化した組織や人間関係の中では、多くの人がストレスを感じて生活をしている。このようなストレスが生活習慣病や神経系の病気の増加に関係しているといわれており、人々の関心が高まっている。一方で、企業や健康保険組合では、これらの病気の予防や治療にかかる医療費を抑制する必要に迫られており、病気の早期発見のため従業員に対して健康診断は定期的に行われている。
特許文献１には、健康診断の受付から診断結果の通知までを総合的に効率化する健診システムが開示されている。
しかし、健康診断を受けるためには、医療機関に行く必要があり、手間がかかる。また健康診断は１年に１回受診することが一般的であり、次回の健康診断を受診するまでの間に健康状態を簡単に把握したいという要望もある。
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、健康状態又は行動態様を手軽に把握することができるコンピュータプログラム、サーバ及び管理支援方法を提供することを目的とする。
本発明の実施の形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得し、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の関連情報を入力して得られた前記対象者の分析結果を表示し、前記分析結果に基づくアドバイス情報を表示する、処理を実行させる。
本発明の実施の形態に係るサーバは、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得する取得部と、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルと、前記取得部で取得した関連情報を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルが出力した分析結果を用いてアドバイス情報を特定する特定部と、前記学習済みモデルが出力した分析結果及び前記特定部で特定したアドバイス情報を出力する出力部とを備える。
本発明の実施の形態に係る管理支援方法において、サーバは、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得し、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の関連情報を入力して得られた前記対象者の分析結果を用いてアドバイス情報を特定し、前記対象者の分析結果及びアドバイス情報を端末装置に出力し、前記端末装置は、前記対象者の分析結果及びアドバイス情報を表示する。
本発明によれば、健康状態又は行動態様を手軽に把握することができる。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図１は本実施の形態の管理支援システムの構成の一例を示す模式図である。管理支援システムは、サーバ５０を備える。サーバ５０は、通信ネットワーク１に接続されている。通信ネットワーク１には、対象者が使用する対象者装置１０、企業などの管理者が使用する管理者装置２０が接続されている。以下では、対象者の関連情報として健康関連情報を挙げ、また分析結果として健康分析結果を挙げて説明する。
対象者装置１０としては、例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ等を用いることができる。対象者装置１０は、近距離無線通信機能によって計測器４０と接続することができる。なお、対象者装置１０と計測器４０との間を有線で接続してもよい。計測器４０は、バイタルデータを計測することができ、例えば、体重計、血圧計、活動量計などを含む。バイタルデータは、例えば、血圧、脈拍、脈圧、体重、体脂肪率、内脂肪、筋肉量、ＢＭＩ、歩数などを含めることができる。対象者は、対象者装置１０を用いて、計測器４０で計測した自身のバイタルデータをサーバ５０にアップロードして記録することができる。なお、対象者は、計測器４０で計測した値を読み取って対象者装置１０に入力してもよい。
対象者装置１０は、装置全体を制御する制御部１１、通信部１２、記憶部１３、表示パネル１４、操作部１５及びインタフェース部１６を備える。制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）などで構成することができる。
通信部１２は、所要の通信モジュール等で構成され、通信ネットワーク１を介してサーバ５０との間の通信機能を提供する。
記憶部１３は、半導体メモリ等で構成することができ、対象者装置１０上で動作する健康管理アプリ１３１を記憶する。健康管理アプリ１３１は、制御部１１のＣＰＵで実行することができる。記憶部１３は、計測器４０から取得したバイタルデータを記憶することができる。また、記憶部１３は、操作部１５で入力された、対象者の健康関連情報を記憶することができる。健康関連情報の詳細は後述する。記憶部１３は、通信部１２を介して受信した情報を記憶することができる。
表示パネル１４は、液晶パネル又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等で構成することができる。操作部１５は、例えば、表示パネル１４に組み込まれたタッチパネルで構成することができ、ユーザは表示パネル１４上で所定の操作を行うことができる。また、操作部１５は、表示パネル１４に表示したキ−ボード上の操作を行うことができる。なお、操作部１５は、ハードウェアキーボード、マウスなどでもよい。
インタフェース部１６は、計測器４０との間のインタフェース機能を提供する。
管理者装置２０としては、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレットなどの情報処理装置を用いることができる。管理者装置２０は、通信ネットワーク１を介してサーバ５０との間の通信を行うことができる。管理者装置２０は、表示パネルを備え、サーバ５０から受信した情報を表示することができる。
図２はサーバ５０の構成の一例を示すブロック図である。サーバ５０は、サーバ５０全体を制御する制御部５１、通信部５２、記憶部５３、ユーザＤＢ５４、学習器５５、出力処理部５６、健康指標ＤＢ５７、及びアドバイスＤＢ５８を備える。制御部５１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどで構成することができる。
通信部５２は、所要の通信モジュール等で構成され、通信ネットワーク１を介して対象者装置１０及び管理者装置２０との間の通信機能を提供する。通信部５２は、対象者装置１０から対象者の健康関連情報を受信することができる。なお、健康関連情報は、複数個所で得られた情報でもよく、一か所で得られた情報でもよい。
記憶部５３は、ハードディスク、半導体メモリ等で構成することができ、所要の情報を記憶することができる。
ユーザＤＢ５４は、対象者毎に各対象者から入力された健康関連情報を記録している。
サーバ５０は、図２に示す構成を全て具備しなくてもよい。例えば、ユーザＤＢ５４、健康指標ＤＢ５７、及びアドバイスＤＢ５８は、他のデータサーバに分散させてもよい。また、学習器５５を他のサーバに分散させてもよい。また、学習器５５は、対象者端末１０、管理者端末２０に備えるようにしてもよい。
図３は健康関連情報の一例を示す模式図である。健康関連情報は、対象者の健康状態を評価するために利用できる情報であればよく、例えば、対象者の属性情報（性別、年齢など）、生活習慣に関する情報（例えば、運動、飲酒、喫煙、睡眠又は食事などに関する情報）、生活環境に関する情報（例えば、労働時間、満足度、就業形態、家族構成などに関する情報、生体に関する情報（例えば、体重、血圧、ＢＭＩ、体温、体脂肪率など）が含まれる。
具体的には、図３に示すように、健康関連情報は、性別・生年月・身長・体重、婚姻状況・同居状況、就業形態・交代勤務か否か、世帯収入、学校教育の年数、喫煙の有無・喫煙期間・喫煙本数、飲酒頻度、入眠時刻・起床時刻・平均睡眠時間、朝食を抜く頻度・夕食後の間食頻度・食べる速さ、運動頻度、平均労働時間、自律神経、疲労スケール・慢性疲労症候群診断基準、うつスケール、パフォーマンススケール、今の生活や仕事への満足度、生活や仕事のパフォーマンス、健康状態の自己評価、血圧、個人の健康増進ニーズなどの各項目に対するデータを含む。
図示していないが、従業員の「疲労」マネジメントによる生産性向上という観点から、健康関連情報としては、図３の場合とも類似するが、性別・生年月・身長・体重・体温、婚姻状況・同居状況、就業形態・交代勤務か否か、世帯収入、学校教育の年数、喫煙の有無・喫煙期間・喫煙本数、飲酒頻度、入眠時刻・起床時刻・平均睡眠時間、朝食を抜く頻度・夕食後の間食頻度・食べる速さ、運動頻度、平均労働時間、自律神経、認知機能テスト（順唱、逆唱、ストループ、ＴＭＴ、引き算、メンタルローテーション）、疲労スケール・慢性疲労症候群診断基準、うつスケール、パフォーマンススケール、今の生活や仕事への満足度、生活や仕事のパフォーマンス、健康状態の自己評価などを含めることができる。
計測機器を利用した計測による従業員の健康可視化・意識向上という観点から、疲労計測パッケージ、アンチエイジングパッケージ、Woman’s Healthパッケージ、生活習慣病パッケージ、フレイルパッケージなどが考えられる。疲労計測パッケージには、例えば、体組成計、血圧、体温、疲労度質問紙、糖化測定、眼精疲労などの関連情報が含まれる。アンチエイジングパッケージには、例えば、体組成計、血圧、血流、体温、疲労度質問紙、糖化測定、骨密度、肌年齢などの関連情報が含まれる。Woman’s Healthパッケージには、例えば、体組成計、血圧、体温、疲労度質問紙、糖化測定、骨密度などの関連情報が含まれる。生活習慣病パッケージには、例えば、体組成計、血圧、体温、糖化測定、筋力などが含まれる。フレイルパッケージには、例えば、体組成計、体温、骨密度、筋力などの関連情報が含まれる。
臨床研究プラットフォームという観点から、健康関連情報としては、統一質問票（生活習慣、睡眠、疲労、気分・意欲・うつ、ストレス）、複数のＶＡＳ（Visual Analogue Scale）、自律神経機能（交感神経系、副交感神経系／パワー、バランス）、血管年齢、血管走行機能、血流量、皮膚機能、皮下機能、筋肉量、血圧、筋力、体組成、骨密度、糖化、活動量、睡眠時間、睡眠の質、簡易認知機能（信号機課題、ＡＴＭＴ、ＰＣクレッペリン）、呼気、皮膚ガス成分分析、血清酸化マーカー（ｄ−ＲＯＭｓ）・抗酸化能マーカー（ＢＡＰ）、簡易代謝物分析（イソクエン酸、オルニチン、シトルリン等）、血漿中還元型・酸化型コエンザイムＱ１０、各種ビタミン・ミネラル、血漿中一般生化学検査、血球検査（健診ルーティン）、血漿中炎症マーカー（高感度ＣＲＰ、ＩＬ−１β、ＩＬ−６等）、血液中総合的がん指標、血液中免疫アレルギー指標、血球系の計測（１５ｍｌ採血）、遺伝子計測（ＤＮＡ／ＲＮＡ／ＣＡＰ）、血液中エクソソーム、唾液マーカー、腸内細菌、口腔内細菌、ＰＥＴ／ＭＲＩ・ＭＥＧなどを含めることができる。
健康診断などを行う施設における計測という観点から、健康関連情報としては、統一質問票（生活習慣、睡眠、疲労、気分・意欲・うつ、ストレス）、複数のＶＡＳ（Visual Analogue Scale）、自律神経機能（交感神経系、副交感神経系／パワー、バランス）、血管年齢、血管走行機能、血流量、皮膚機能、皮下機能、筋肉量、血圧、筋力、体組成、骨密度、糖化、活動量、睡眠時間、睡眠の質、簡易認知機能（信号機課題、ＡＴＭＴ、ＰＣクレッペリン）、血清酸化マーカー（ｄ−ＲＯＭｓ）・抗酸化能マーカー（ＢＡＰ）、血漿中一般生化学検査、血球検査（健診ルーティン）、血漿中炎症マーカー（高感度ＣＲＰ、ＩＬ−１β、ＩＬ−６等）などを含めることができる。
上述のような健康関連情報は、医療従事者でない者でも家庭や職場で計測器により取得可能な情報でもよく、医療従事者が計測器により取得可能な情報でもよく、質問票等で手入力により取得可能な情報でもよく、これらを組み合わせた情報でもよい。健康関連情報を計測器等で計測する場合は、家庭や職場で計測してもよく、病院や診療所などの医療機関で計測してもよく、百貨店、コンビニ、スーパーマーケット、公共施設等でも測定することができる。
健康関連情報とは別に、あるいは健康関連情報とともに生活関連情報を用いることもできる。生活関連情報は、購買に関するデータとすることができ、例えば、対象者の購買データ、広告のクリックを経由したコンバージョンのデータ、ウェブでの検索キーワードデータ、訪問したサイトのデータ、テレビの視聴データ、インストールしたアプリのデータ、ＰＯＳデータなどを含む。
健康関連情報や生活関連情報などの関連情報は、オンラインデータでもよく、オフラインデータでもよい。あるいは、関連情報には、オンラインデータとオフラインデータとが混在してもよい。関連情報は、健康関連情報のみでもよく、生活関連情報のみでもよく、健康関連情報と生活関連情報の両者であってもよい。
健康指標ＤＢ５７は、予め生成された健康指標を記録している。健康指標は、複数の健康指標軸で定めることができる。健康指標は、２つの健康指標軸で表現してもよく、３つの健康指標軸で表現してもよい。健康指標軸の内容は適宜決めることができるが、例えば、一方の指標軸を生活習慣改善に関する指標とし、他方の指標軸をメンタル低下の指標とすることができる。健康指標は、複数のエリアで区分することができ、例えば、健康ゾーン、メンタル低下ゾーン、生活習慣改善ゾーン、メンタル低下かつ生活習慣改善ゾーンのように区分するとともに、各区分を複数のレベルで区分することができる。
次に、健康指標の生成方法について説明する。ここでは２つの健康指標軸として説明する。健康指標の生成には、例えば、教師なし学習の手法を用いた機械学習を用いることができる。多数の被験者の健康関連情報の各項目のデータに基づいて、被験者をクラスタリングする。クラスタリングする際には、２つの健康指標軸で表現できるように、次元削減処理を用いて健康関数情報のデータを２次元に圧縮する。
図４は多数の被験者の健康関連情報のデータを２つの健康指標軸でクラスタリングした一例を示す模式図である。図４の例では、Ｃ１からＣ７の７個のクラスタに分類できたとする。同じクラスタ内では、データの類似性が高い。図中、丸印は、被験者の健康関連情報のデータを２次元に圧縮して得られた指標を示す。
図５は健康指標の一例を示す模式図である。図５に示す健康指標は、図４で例示したクラスタＣ１〜Ｃ７について、横軸（Ｘ軸）を生活習慣改善指標とし、縦軸（Ｙ軸）をメンタル低下指標とし、クラスタＣ１〜Ｃ７を特定する名称を付したものである。図５の例では、健康ゾーン、メンタル低下ゾーン、生活習慣改善ゾーン、メンタル低下かつ生活習慣改善ゾーンの４つのエリアに区分されている。また、各エリアは、指標の大小に応じて２つのレベル（Ｌｖ．１、Ｌｖ．２）に区分されている。なお、健康指標は、健康指標を２次元の軸や３次元上の軸として定め、複数の健康指標軸で表したものである。
生活習慣改善指標（Ｘ）の値が大きいほど、生活習慣の改善を要することを表し、メンタル低下指標（Ｙ）の値が大きいほど、メンタルが低下していることを表す。生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）それぞれの値の範囲は、標準化して適当な範囲内になるように設定すればよい。健康指標上の点と原点との距離が大きいほど、当該点での総合スコアＳの値が小さくなる。また、レベルＬｖ．１は、レベルＬｖ．２よりも健康指標上で健康状態が良い領域であることを示す。総合スコアＳの値は、例えば、０から１００までの範囲内の値になるように正規化することができる。なお、健康指標の各指標軸の名称は、図５の例に限定されるものではなく、クラスタリングを行う際の被験者のデータの種別に応じて、適切な名称を付与することができる。図５の例では、健康指標は２つの健康指標軸で表現しているが、これに限定されるものではなく、３つの健康指標軸で表現してもよい。３つの健康指標軸の場合、指標として、例えば、ストレス（疲労度）を加えてもよい。
次に、学習器５５の生成方法について説明する。
学習器５５は、例えば、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ : Deep Neural Network）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）、あるいは、これらの組み合わせで構成することができるが、他の機械学習を用いてもよい。学習器５５は、例えば、ＣＰＵ（例えば、複数のプロセッサコアを実装したマルチ・プロセッサなど）、ＧＰＵ（Graphics Processing Units）、ＤＳＰ（Digital Signal Processors）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Arrays）などのハードウェアを組み合わせることによって構成することができる。
学習器５５は、学習済みモデルであり、健康関連情報を入力した場合に健康分析結果を出力するように学習されている。健康分析結果は、対象者の健康状態を評価できる指標を含む。例えば、学習器５５を、図５に示す健康指標に対応させる場合、健康分析結果は、生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）とすることができる。なお、学習器５５は、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力するように学習されていてもよい。この場合、得られる分析結果は、以下のパターンがある。第１のパターンは、健康関連情報のみを入力することにより、健康分析結果を出力するものである。第２のパターンは、生活関連情報のみを入力することにより、生活分析結果を出力するものである。第３のパターンは、健康関連情報を入力することにより、健康分析結果を出力し、生活関連情報を入力することにより、生活分析結果を出力するものである。第３のパターンでは、入力される健康関連情報と生活関連情報とは個別に取り扱われる。第４のパターンは、健康関連情報と生活関連情報の両方を入力した場合に、両方の組み合わせも考慮して、分析結果を出力する。第４のパターンでは、入力される健康関連情報と生活関連情報とが組み合わされて、単なる健康関連情報や生活関連情報ではなく、両者から派生するような情報（個別化された情報、オーダメイドされた情報、あるいはカスタマイズされた情報）を入力とすることができる。この場合、分析結果も、単なる健康分析結果や生活分析結果に留まらず、両者を考慮した特有の分析結果（例えば、特有の結果やアドバイスなど）を得ることができる。
図６は学習器５５の学習方法の第１例を示す模式図である。第１例では、ＤＮＮ（Deep Neural Network）５５１を学習させることで学習器５５を生成することができる。予め学習用の被験者の健康関連情報のデータ（入力項目の各データ）、及び学習用の被験者の生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）を収集しておく。入力項目のデータは、ベクトル化することができる。例えば、１００個の入力項目があれば、１００個のベクトルで表すことができ、ＤＮＮ５５１は、各ベクトルの各要素を合計した数に対応する数の入力層を持つことになる。学習用の被験者毎の入力項目のデータと、当該被験者の生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）をＤＮＮ５５１に与えて、ＤＮＮ５５１のパラメータを更新する。多数の学習用の被験者のデータを使ってパラメータの更新を繰り返すことにより、学習器５５を生成することができる。この場合、学習器５５は、ＤＮＮ５５１で構成される。
また、学習器５５は、時系列の健康関連情報を入力した場合に、将来の健康分析結果を出力するように学習されている。
図７は学習器５５の学習方法の第２例を示す模式図である。第２例では、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）５５２を学習させることで学習器５５を生成することができる。予め学習用の被験者の時系列の健康関連情報のデータ（入力項目の各データ）、及び学習用の被験者の将来のＮ時点での生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）を収集しておく。時系列データの時点は、例えば、現在から過去に向かって、ｔ１、ｔ２、…、ｔｎとすることができる。時点間の期間は、適宜設定することができるが、１か月、２か月、３か月などとすることができる。また、時点間の時間間隔は、秒単位、分単位、時間単位、日単位でもよい。将来のＮ時点は、例えば、１年後、２年後の時点とすることができる。学習用の被験者毎の入力項目のデータと、当該被験者の生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）をＲＮＮ５５２に与えて、ＲＮＮ５５２のパラメータを更新する。多数の学習用の被験者のデータを使ってパラメータの更新を繰り返すことにより、学習器５５を生成することができる。この場合、学習器５５は、ＲＮＮ５５２で構成される。なお、図７の例では、学習用の被験者の時系列の健康関連情報のデータを入力する構成であるが、健康関連情報のデータは、時系列のデータでなくてもよい。
次に、サーバ５０による健康分析結果の出力方法について説明する。
制御部５１は、通信部５２を介して、対象者の健康関連情報を学習器５５に入力する。学習器５５は、ＤＮＮ５５１とする。学習器５５は、対象者の健康分析結果を出力する。健康分析結果は、対象者の生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）である。なお、対象者の健康関連情報の一部が準備することができない場合には、デフォルトの情報を代わりに用いることができる。
また、制御部５１は、通信部５２を介して、対象者の時系列の健康関連情報を学習器５５に入力する。学習器５５は、ＲＮＮ５５２とする。学習器５５は、対象者の将来の健康分析結果を出力することができる。なお、対象者の健康関連情報の一部が準備することができない場合には、デフォルトの情報を代わりに用いることができる。
出力処理部５６は、学習器５５が出力した生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）に基づいて総合スコアＳを算出することができる。また、出力処理部５６は、学習器５５が出力した生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）に基づいて、対象者に対するアドバイス情報を特定することができる。アドバイス情報は、予めアドバイスＤＢ５８に記録されている。
アドバイスＤＢ５８は、健康指標毎にアドバイス情報を記録することができる。例えば、図５に示す健康指標の場合には、生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）それぞれの値又は範囲、あるいは各ゾーン、各レベルに対応させて、アドバイス情報を記録しておくことができる。
出力処理部５６は、通信部５２を介して、対象者の総合スコア（健康分析結果の一部）及び特定したアドバイス情報を対象者装置１０へ送信することができる。出力処理部５６は、健康指標、サーバ５０で処理して得られた情報などを対象者装置１０に送信することができる。
次に、対象者装置１０での処理について説明する。対象者装置１０での処理は、記憶部１３に記憶した健康管理アプリ１３１を起動することにより行うことができる。対象者装置１０は、サーバ５０が送信した総合スコア及びアドバイス情報を受信して表示することができる。これにより、対象者は自分の健康関連情報を取得してサーバ５０に送信するだけで、自分の健康状態を評価できる指標及びアドバイス情報が得られるので、健康状態を手軽に把握することができる。以下、具体的に説明する。
図８は対象者装置１０で表示される健康分析結果の第１例を示す模式図である。表示パネル１４には、健康指標１０１が表示される。健康指標１０１は、例えば、図５に例示したものである。なお、便宜上、以下では、健康指標は、区分されたゾーン及びレベルは図示しているが、各ゾーン及びレベルは省略している。図８に示すように、健康分析結果においては、対象者の生活習慣改善指標（Ｘ）及びメンタル低下指標（Ｙ）それぞれの値に基づいて、対象者がどの健康ポジションにあるかを示す。図の例では、生活習慣改善レベル２であることが分かる。また、対象者の総合スコアも表示される。健康分析結果を健康指標上で表示することにより、対象者は自分の健康状態がいずれのゾーンのどのレベルにあるのかを一瞥で把握することができる。
健康指標を表示する場合、複数エリアを（ゾーンやレベル毎に）異なる表示態様で表示することができる。例えば、健康指標は複数エリアで区分する場合は、健康状態が良好でないエリアほどハイライトされた表示態様（目立つ色、鮮やかな色又は模様）で表示することができる。また、健康指標は複数エリアで区分され、エリアが複数のレベルで区分されている場合、健康状態が良好でないエリア及びレベルほどハイライトされた表示態様で表示することができる。これにより、健康状態の良し悪しを一瞥で把握することができる。
健康分析結果においては、対象者に対するアドバイス情報を表示することができる。図の例では、「塩分を控えた食事と毎日３０分間の運動をしましょう」というアドバイスが表示されている。当該アドバイスは、対象者の健康ポジション及び総合スコアに基づいて適切なアドバイスが特定されている。なお、アドバイスは一例であって、図の例に限定されるものではない。例えば、食事や運動だけではなく、運動器具の購入や、飲食品、サプリメント又は漢方薬の購入又は摂取に関するアドバイス、適切な保険商品を提示するアドバイスでもよい。保険商品をアドバイスする場合には、消費者に対して直接提示するものと、保険会社に対して提示するものと、両者を提示するものとを含めることができる。
アドバイスは、「イチョウ葉由来フラボノイド配糖体及びイチョウ葉由来テルペンラクトンには、認知機能の一部である記憶力を維持する機能があることが報告されています。」、「ＤＨＡ及びＥＰＡには、認知機能の一部である記憶力を維持する機能や、注意力を維持する機能があることが報告されています。」等の成分の一般的な効用の記載でもよい。
アドバイスは、表示画面上で操作（例えば、クリック）することにより、直接的または間接的に、運動器具、飲食品、サプリメント、漢方薬のオンラインショップのサイトに繋がるものであってもよい。
健康分析結果においては、アドバイスの内容に応じて、「チャレンジ」アイコンを表示することができる。「チャレンジ」アイコンは、アドバイスの内容に応じて、対象者が行動を起こすことを促すために、対象者をお勧めの情報に導くためのものである。図の例では、「食事チャレンジ」アイコン１０２、及び「運動チャレンジ」アイコン１０３が表示されている。これにより、対象者は、自身の健康状態を維持又は良好な方向に改善するために、自身の健康状態に対して好適な行動項目を選択できる。なお、アドバイスの内容に応じて異なる「チャレンジ」アイコンを表示することができる。
健康指標を表示する際に、対象者が自由にコメントを入力できる欄を設けてもよい。入力されたコメントと入力日時を記録することにより、対象者は過去の自身のコメントを見ることができ、日記のような使い方をできる。
アドバイスの内容は、対象者の健康ポジション及び総合スコアに基づいて特定するだけでなく、例えば、対象者のパラメータ（例えば、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、筋肉量、血圧、平均睡眠時間、平均労働時間、運動頻度など）に応じて特定してもよい。
また、アドバイスは、保健師、看護師、薬剤師、管理栄養士、心理相談員、運動指導士などの医療従事者が、対象者の健康ポジション及び総合スコアを参考にして入力してもよい。
対象者が自身の家族を健康管理アプリ１３１に登録した場合、対象者、その家族の健康分析結果を表示してもよい。
図９は対象者装置１０で表示される食事チャレンジの一例を示す模式図である。図９の画面は、図８において、「食事チャレンジ」アイコン１０２を操作することにより表示される。「食事チャレンジ」アイコン１０２が操作されることにより、出力処理部５６は、図９に表示するための情報を出力する。食事チャレンジにおいては、例えば、「塩分控えめの食事を摂取する方にオススメのチャレンジ」と表示され、符号１０５で示す食事チャレンジＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４が表示されている。食事チャレンジＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４は、画像や文字で構成され、例えば、人気順、最新順などで選定して表示してもよい。食事チャレンジの内容は、例えば、オススメのメニュー、１日や１週間の献立、摂取を控える食材などを含めることができる。「食事チャレンジをすべてみる」アイコン１０７を操作すると、全ての食事チャレンジを表示させることができる。食事チャレンジの内容は、予めアドバイス情報の内容に関連付けてアドバイスＤＢ５８に記録しておくことができる。出力処理部５６は、食事チャレンジの内容をアドバイスＤＢ５８から読み出すことができる。
図９に示すように、それぞれの食事チャレンジ１０５には、登録アイコン１０６が表示され、対象者が所望の食事チャレンジを選択して登録することができる。登録アイコン１０６は、例えば、対象者のマイページなどに登録され、自身の行動内容として進捗を管理することができる。登録・未登録に応じて登録アイコン１０６の表示態様（例えば、色、模様など）を変更してもよい。
図１０は対象者装置１０で表示される運動チャレンジの一例を示す模式図である。図１０の画面は、図８において、「運動チャレンジ」アイコン１０３を操作することにより表示される。「運動チャレンジ」アイコン１０３が操作されることにより、出力処理部５６は、図１９に表示するための情報を出力する。運動チャレンジにおいては、例えば、「運動不足の方にオススメのチャレンジ」と表示され、符号１０８で示す運動チャレンジＥ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４が表示されている。運動チャレンジＥ１、Ｅ２、Ｅ３、Ｅ４は、食事チャレンジと同様に、画像や文字で構成され、例えば、人気順、最新順などで選定して表示してもよい。運動チャレンジの内容は、例えば、ウォーキング、ジョギング、ストレッチ、筋トレ、ヨガなどを含めることができる。「運動チャレンジをすべてみる」アイコン１０９を操作すると、全ての運動チャレンジを表示させることができる。運動チャレンジの内容は、予めアドバイス情報の内容に関連付けてアドバイスＤＢ５８に記録しておくことができる。出力処理部５６は、運動チャレンジの内容をアドバイスＤＢ５８から読み出すことができる。
このように、対象者装置１０は、アドバイス情報に対応させて、対象者に対する複数のチャレンジ（推奨項目）を選択可能に表示することができる。チャレンジは、対象者の行動変容を促すための具体的な行動項目であればよい。これにより、対象者は、自身の健康状態を維持又は良好な方向に改善するために、自身の健康状態に対して好適な行動項目を選択できる。
図１１は対象者装置１０で表示されるチャレンジ一覧の一例を示す模式図である。チャレンジ一覧は、対象者が登録したチャレンジの一覧を表示することができる。図の例では、食事チャレンジＦ１、Ｆ３、運動チャレンジＥ２が登録されている。対象者が、チャレンジを実行して完遂すると、対象者の操作に基づいて、実施済アイコン１１１が、実施済のチャレンジに対応付けて表示される。また、対象者と同年代の人の平均的な達成度や達成数を表示してもよい。図の例では、対象者は、食事チャレンジＦ１、Ｆ３を完遂したことが分かる。完遂したチャレンジに対しては、対象者に対してポイントが付与される。ポイントは、実際の店舗やインターネット上の仮想店舗において、商品等を購入する際の代金の代わりに使用できる。また、ポイントに応じた商品交換を提案する情報を表示してもよい。図１１に示すような情報は、ユーザＤＢ５４に記録することができ、出力処理部５６は、対象者の操作に基づいて、図１１に示す情報をユーザＤＢ５４から読み出すことができる。
登録されたチャレンジ、及び登録されたチャレンジのうち対象者が実施済みのチャレンジの一覧を表示することにより、対象者は、自身のチャレンジの進捗状況を一瞥で把握することができる。
また、実施済みのチャレンジに対して対象者に付与されるポイントを表示することにより、対象者がチャレンジを完遂するためのインセンティブを与えることができる。
運動チャレンジＥ１については、実施中であることが示されている。図の例では、バーチャート１１２上に現在の進捗が分かるように図示されている。なお、バーチャートには、当初の予定が分かるような情報を併せて表示してもよい。なお、進捗状況は、図の例に限定されるものでなく、達成具合を数値（０〜１００％など）で表してもよい。「チャレンジを追加する」アイコン１１３を操作すると、登録していないチャレンジが表示され、所望のチャレンジを追加することができる。
図１２は対象者装置１０で表示されるパラメータ値の一例を示す模式図である。図１２の画面は、図８において、「パラメータを表示」アイコン１０４を操作することにより表示される。図１２の例では、対象者の健康関連情報の中から、体重、ＢＭＩ、体脂肪率、筋肉量、血圧、平均睡眠時間、平均労働時間、運動頻度などが表示されている。符号１１４で示す三角形は、例えば、対象者と同じ性別、同じ年代の健康な人の平均的な値を示し、バーチャート１１５で対象者のそれぞれのパラメータ値が健康な人と比較して、良いのか悪いのかが一瞥で分かるようになっている。なお、表示するパラメータ値は、対象者が予め設定しておくことができる。図示していないが、各パラメータの経時変化を表示してもよい。図１２に示すような情報は、ユーザＤＢ５４に記録することができ、出力処理部５６は、対象者の操作に基づいて、図１２に示す情報をユーザＤＢ５４から読み出すことができる。
図１３は対象者装置１０で表示される健康分析結果の第２例を示す模式図である。図１３の例では、健康指標１２１上に対象者の健康分析結果を時系列に表示する。過去から現在までの健康分析結果を時系列に表示することにより、対象者は自分の健康状態が良好な方向に向かっているのか、あるいはメンタルが低下する方向、生活習慣を改善しなければならない方向に向かっているのかを一瞥で把握することができる。健康分析結果を時系列に表示する場合、日付を併せて表示してもよい。対象者の健康分析結果をユーザＤＢ５４に記録しておき、出力処理部５６は、過去の健康分析結果をユーザＤＢ５４から読み出すことができる。なお、時系列に表示とは、過去と現在、過去と現在と未来、現在と未来、過去と未来の如く組み合わせで表示可能であることを意味する。
図１４は対象者装置１０で表示される健康分析結果の第３例を示す模式図である。図１４の例では、健康指標１２２上に、対象者自身の健康ポジション（丸印）と他者の健康ポジション（三角印）を対比させて表示している。他者は、例えば、同年齢又は同年代の健康な人とすることができる。図の例では、２０代、３０代、４０代、５０代、及び６０代の健康な人の健康ポジションを図示している。対象者は自身の年齢と同年代の他人の健康ポジションを容易に把握することができ、同年代の健康な人を基準にして、自分の健康状態の良し悪しを容易に判断することができる。２０代、３０代、４０代、５０代、及び６０代の健康な人の健康ポジションを、予めデータベース（健康指標ＤＢ５７でもよい）に記録しておき、出力処理部５６は、２０代、３０代、４０代、５０代、及び６０代の健康な人の健康ポジションをデータベースから読み出すことができる。なお、図１４の例では、２０代、３０代、４０代、５０代、及び６０代の健康な人を図示しているが、健康な人に限定されるものではなく、特定の疾患を持った人を表示してもよい。特定の疾患は、例えば、高血圧症、糖尿病、認知症、うつ病などを含む。他者の健康分析結果は、健康な人や特定の疾患を持つ人の平均値、平均値とは異なる値（例えば、平均値±１σ、平均値±２σ、平均値±３σ等）でもよい。
図１５は対象者装置１０で表示される健康分析結果の第４例を示す模式図である。図１５の例では、対象者の現在の健康ポジション（実線の丸印）から将来（例えば、１年後、２年後など）の健康ポジション（破線の丸印）を矢印で繋いで表示している。出力処理部５６は、学習器５５（ＲＮＮ５５２）が出力する健康分析結果を用いて図１５に示す情報を出力することができる。また、現在の健康ポジション（健康ゾーン）と総合スコア（８２点）、１年後の健康ポジション（生活習慣改善レベル１）と総合スコア（７５点）、２年後の健康ポジション（生活習慣改善レベル２）と総合スコア（６０点）を表示することができる。図１５において、対象者の過去の健康ポジションを表示してもよい。また、１年後、２年後のアドバイス情報を表示してもよい。出力処理部５６は、１年後、２年後の健康ポジションに応じたアドバイス情報をアドバイスＤＢ５８から読み出すことができる。
これにより、対象者は自分の時系列の健康関連情報を取得するだけで、自分の将来の健康状態を評価できる指標が得られるので、対象者は、現在の生活習慣や生活環境のままでよいのか、何らかの行動変容が必要なのかを判断することができ、将来の健康状態が悪化することを回避できる。なお、健康分析結果の現在から将来に向かう表示は、アドバイスに従ってチャレンジを実行した場合と、何も実行しなかった場合の両方を表示することができる。これにより、ユーザは、アドバイスに従ってチャレンジを実行した場合とチャレンジを実行しなかった場合の将来の健康ポジションの違いを容易に判断することができ、ユーザがチャンレンジを実行しようとする動機付けを与えることができる。
上述の例は、対象者装置１０での処理を説明したが、企業や健康保険組合などの組織では、管理者が、従業員や組合員、あるいは企業や業界などの健康状態を把握したいケースも発生する。以下では、管理者装置２０での処理について説明する。
図１６は管理者装置２０で表示される従業員比較の一例を示す模式図である。健康指標は、例えば、図５に例示したものである。なお、便宜上、以下では、健康指標は、区分されたゾーン及びレベルは図示しているが、各ゾーン及びレベルは省略している。図中、従業員Ａさん、Ｂさん、Ｃさん、Ｄさん、Ｅさん、Ｆさん、Ｇさんの健康ポジションが表示されている。従業員比較を行う際の従業員の選定は、企業の従業員ファイルなどから抽出すればよい。サーバ５０は、選定された各従業員の健康関連情報に基づいて、健康分析結果を出力することができる。図において、Ｇさん、Ｅさん、Ｆさんは、健康状態が良くないので、健康指標上でハイライト（例えば、色や模様を変えて目立つようにする）を加えている。上述のように、従業員の労務を管理する管理者は、各従業員の健康状態を評価できる指標を得ることができるので、従業員の労務管理や健康管理を推進することができる。
従業員の場合には、１日のうち労働は占める時間が多く、会社生活の中で様々なストレスを感じる場合がある。そこで、総合スコアとして、総合疲労スコアを用いてもよい。健康状態を評価する指標としては、例えば、体の疲労指標、心の疲労指標、認知機能低下指標、うつや精神疾患のリスク指標、成人病などのリスク指標などを用いてもよい。人事担当者や管理者は、これらの指標に基づいて、従業員の健康状態を管理することができる。
また、従業員に対しても、適切なアドバイスを提供することができる。従業員用のアドバイスとしては、例えば、総合疲労スコア、体の疲労スコア、心の疲労スコアなどに関するアドバイス、認知機能低下に関するアドバイス、業務量調整に関するアドバイスなどを含めることができる。また、従業員に対するアドバイスに基づき、人事担当者や管理者に対するアドバイスも提供することができる。
図１７は管理者装置２０で表示される部門比較の一例を示す模式図である。図中、営業部、企画部、人事部、開発部それぞれの全体の健康ポジションが、領域で表示されている。部門比較を行う際の部門の選定は、企業の組織ファイルなどから抽出すればよい。サーバ５０は、選定された部門内の各従業員の健康関連情報に基づいて、健康分析結果を出力することができる。各部門を表示する領域内には、当該部門に属する各従業員の健康ポジションが含まれる。なお、部門を表示する領域内に当該部門に属する極一部の従業員の健康ポジションが含まれない場合には、ノイズとして無視してもよい。なお、図の例では、部門の健康ポジションを領域で表示したが、これに限定されるものではなく、当該部門に属する従業員全ての健康ポジションの重心（平均値）に相当する位置を部門の健康ポジションとしてもよい。これにより、企業の管理者は、労務管理や健康管理の観点で、どの部門に問題があるかを容易に判断できる。なお、図示していないが、健康状態が良くない部門については、目立つようにハイライトを付けてもよい。
図１８は管理者装置２０で表示される同業他社比較の一例を示す模式図である。図中、自社の他に、Ａ社、Ｂ社全体の健康ポジションが、領域で表示されている。同業他社比較を行う際の企業の選定は、外部の企業データベースを参照し、当該企業の従業員データを用いればよい。サーバ５０は、各企業の従業員の健康関連情報に基づいて、健康分析結果を出力することができる。これにより、企業の管理者は、労務管理や健康管理の観点で、同業他社と比較して自社に問題があるか否かを容易に判断できる。なお、図の例では、企業の健康ポジションを領域で表示したが、これに限定されるものではなく、平均値でもよい。
次に、対象者装置１０での健康管理アプリ１３１の処理について説明する。
図１９は健康管理アプリ１３１の処理手順の一例を示すフローチャートである。健康管理アプリ１３１は、入力項目のデータ（健康関連情報）をサーバ５０に送信し（Ｓ１１）、サーバ５０から健康分析結果データを受信する（Ｓ１２）。健康管理アプリ１３１は、健康指標を表示する（Ｓ１３）。この時、健康管理アプリ１３１は、健康分析結果やアドバイス情報を表示することができる。
健康管理アプリ１３１は、チャレンジアイコンの操作の有無を判定し（Ｓ１４）、操作がある場合（Ｓ１４でＹＥＳ）、チャレンジ項目を表示する（Ｓ１５）。操作がない場合（Ｓ１４でＮＯ）、健康管理アプリ１３１は、後述のステップＳ１９の処理を行う。
健康管理アプリ１３１は、登録操作の有無を判定し（Ｓ１６）、操作がある場合（Ｓ１６でＹＥＳ）、チャレンジ項目を登録する（Ｓ１７）。操作がない場合（Ｓ１６でＮＯ）、健康管理アプリ１３１は、後述のステップＳ１９の処理を行う。
健康管理アプリ１３１は、パラメータ表示アイコンの操作の有無を判定し（Ｓ１８）、操作がある場合（Ｓ１８でＹＥＳ）、パラメータ値を表示する（Ｓ１９）。操作がない場合（Ｓ１８でＮＯ）、健康管理アプリ１３１は、チャレンジ一覧表示の操作の有無を判定する（Ｓ２０）。
操作がある場合（Ｓ２０でＹＥＳ）、健康管理アプリ１３１は、チャレンジ一覧を表示する（Ｓ２１）。操作がない場合（Ｓ２０でＮＯ）、健康管理アプリ１３１は、後述のステップＳ２２の処理を行う。
健康管理アプリ１３１は、処理を終了するか否かを判定し（Ｓ２２）、処理を終了しない場合（Ｓ２２でＮＯ）、ステップＳ１４以降の処理を行い、処理を終了する場合（Ｓ２２でＹＥＳ）、処理を終了する。
上述の実施の形態では、サーバ５０が学習器５５を備える構成であるが、これに限定されるものではなく、対象者装置１０に学習器５５を備えてもよい。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得し、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の関連情報を入力して得られた前記対象者の分析結果を表示し、前記分析結果に基づくアドバイス情報を表示する、処理を実行させる。
本実施の形態のサーバは、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得する取得部と、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルと、前記取得部で取得した関連情報を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルが出力した分析結果を用いてアドバイス情報を特定する特定部と、前記学習済みモデルが出力した分析結果及び前記特定部で特定したアドバイス情報を出力する出力部とを備える。
本実施の形態の管理支援方法において、サーバは、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得し、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の関連情報を入力して得られた前記対象者の分析結果を用いてアドバイス情報を特定し、前記対象者の分析結果及びアドバイス情報を端末装置に出力し、前記端末装置は、前記対象者の分析結果及びアドバイス情報を表示する。
対象者装置で動作するコンピュータプログラムは、対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得する。健康関連情報は、対象者の健康状態を評価するために利用できる情報であればよく、例えば、対象者の属性情報（性別、年齢など）、生活習慣に関する情報（例えば、運動、飲酒、喫煙、睡眠又は食事などに関する情報）、生活環境に関する情報（例えば、労働時間、満足度、就業形態、家族構成などに関する情報、生体に関する情報（例えば、体重、血圧、ＢＭＩ、体温、体脂肪率など）が含まれる。生活関連情報は、購買に関するデータとすることができ、例えば、対象者の購買データ、広告のクリックを経由したコンバージョンのデータ、ウェブでの検索キーワードデータ、訪問したサイトのデータ、テレビの視聴データ、インストールしたアプリのデータ、ＰＯＳデータなどを含む。
コンピュータプログラムは、学習済みモデルに対象者の関連情報を入力し、学習済みモデルから得られた分析結果を表示する。学習済みモデルは、健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力するように学習されている。分析結果は、対象者の健康状態又は生活状態（行動状態）を評価できる指標を含む。また、コンピュータプログラムは、分析結果に基づくアドバイス情報を表示する。
この場合、得られる分析結果は、以下のパターンがある。第１のパターンは、健康関連情報のみを入力することにより、健康分析結果を表示するものである。第２のパターンは、生活関連情報のみを入力することにより、生活分析結果を表示するものである。第３のパターンは、健康関連情報を入力することにより、健康分析結果を表示し、生活関連情報を入力することにより、生活分析結果を表示するものである。第３のパターンでは、入力される健康関連情報と生活関連情報とは個別に取り扱われる。第４のパターンは、健康関連情報と生活関連情報の両方を入力した場合に、両方の組み合わせも考慮して、分析結果を表示する。第４のパターンでは、入力される健康関連情報と生活関連情報とが組み合わされて、単なる健康関連情報や生活関連情報ではなく、両者から派生するような情報を入力とすることができる。この場合、分析結果も、単なる健康分析結果や生活分析結果に留まらず、両者を考慮した特有の分析結果を得ることができる。
上述の構成により、対象者は自分の関連情報を取得するだけで、自分の健康状態又は行動態様を評価できる指標及び分析結果に基づくアドバイス情報が得られるので、健康状態又は行動態様を手軽に把握することができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の指標上に前記対象者の分析結果を表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、複数の指標上に対象者の分析結果を表示する。指標は、健康指標、又は生活指標とすることができる。健康指標は、複数の健康指標軸で定めることができる。健康指標は、２つの健康指標軸で表現してもよく、３つの健康指標軸で表現してもよい。健康指標軸の内容は適宜決めることができるが、例えば、一方は生活習慣改善に関する指標とし、他方はメンタル低下の指標とすることができる。健康指標は、複数のエリアで区分することができ、例えば、健康ゾーン、メンタル低下ゾーン、生活習慣改善ゾーン、メンタル低下かつ生活習慣改善ゾーンのように区分するとともに、各区分を複数のレベルで区分することができる。生活指標も同様であるが、ゾーンの名称は適宜決定すればよい。
分析結果を指標上で表示することにより、対象者は自分の健康状態又は行動態様がいずれのゾーンのどのレベルにあるのかを一瞥で把握することができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記指標上に前記対象者の分析結果を時系列に表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、指標上に対象者の分析結果を時系列に表示する。時系列に表示とは、過去と現在、過去と現在と未来、現在と未来、過去と未来の如く組み合わせで表示可能であることを意味する。例えば、過去から現在までの健康分析結果を時系列に表示することにより、対象者は自分の健康状態が良好な方向に向かっているのか、あるいはメンタルが低下する方向、生活習慣を改善しなければならない方向に向かっているのかを一瞥で把握することができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、将来の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の時系列の関連情報を入力して得られた前記対象者の将来の分析結果を前記指標上に表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、学習済みモデルに、対象者の時系列の関連情報を入力し、学習済みモデルから得られた将来の分析結果を表示する。学習済みモデルは、将来の分析結果を出力するように学習されている。
上述の構成により、対象者は自分の時系列の関連情報を取得するだけで、自分の将来の健康状態又は行動態様を評価できる指標が得られるので、対象者は、現在の生活習慣や生活環境のままでよいのか、何らかの行動変容が必要なのかを判断することができ、将来の健康状態が悪化することや、行動態様に対する悪影響を回避できる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記指標上に前記対象者の分析結果と他者の分析結果とを対比させて表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、指標上に対象者の分析結果と他者の分析結果とを対比させて表示する。他者は、例えば、同年齢又は同年代の健康な人、特定の疾患を持つ人、特定の行動習慣を持つ人などとすることができる。これにより、対象者は、同年代の人を基準にして、自分の健康状態の良し悪しや、行動態様に対する影響を容易に判断することができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記アドバイス情報に対応させて、前記対象者に対する複数の推奨項目を選択可能に表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、アドバイス情報に対応させて、対象者に対する複数の推奨項目を選択可能に表示する。推奨項目は、対象者の行動変容を促すための具体的な行動項目であればよい。例えば、「運動をする」、「適切な食事を摂取する」などをさらに具体化したものとすることができる。
これにより、対象者は、自身の健康状態を維持又は良好な方向に改善するために、自身の健康状態に対して好適な行動項目を選択できる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記推奨項目を選択する操作を受け付け、受け付けた推奨項目を登録する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、推奨項目を選択する操作を受け付け、受け付けた推奨項目を登録する。推奨項目を登録することにより、対象者が選択した推奨項目（行動項目）の進捗を管理することができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、登録された推奨項目、及び前記登録された推奨項目のうち前記対象者が実施済みの推奨項目の一覧を表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、登録された推奨項目、及び登録された推奨項目のうち対象者が実施済みの推奨項目の一覧を表示する。これにより、対象者は、自身の推奨項目の進捗状況を一瞥で把握することができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記実施済みの推奨項目に対して前記対象者に付与されるポイントを表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、実施済みの推奨項目に対して対象者に付与されるポイントを表示する。ポイントは、実際の店舗やインターネット上の仮想店舗において、商品等を購入する際の代金の代わりに使用できる。これにより、対象者が推奨項目を完遂するためのインセンティブを与えることができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記対象者として複数の従業員それぞれの分析結果を前記指標上に表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、複数の従業員それぞれの分析結果を指標上に表示する。例えば、従業員の労務を管理する管理者は、各従業員の健康状態を評価できる指標を得ることができるので、従業員の労務管理や健康管理を推進することができる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記対象者として複数の従業員で構成される企業の部門毎の分析結果を前記指標上に表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、例えば、複数の従業員で構成される企業の部門毎の健康分析結果を健康指標上に表示する。これにより、企業の管理者は、労務管理や健康管理の観点で、どの部門に問題があるかを容易に判断できる。
本実施の形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記対象者として複数の従業員で構成される企業及び同業他社それぞれの分析結果を前記指標上に表示する、処理を実行させる。
コンピュータプログラムは、例えば、複数の従業員で構成される企業及び同業他社それぞれの健康分析結果を健康指標上に表示する。これにより、企業の管理者は、労務管理や健康管理の観点で、同業他社と比較して自社に問題があるか否かを容易に判断できる。
１ 通信ネットワーク
１０ 対象者装置
１１ 制御部
１２ 通信部
１３ 記憶部
１３１ 健康管理アプリ
１４ 表示パネル
１５ 操作部
１６ インタフェース部
２０ 管理者装置
４０ 計測器
５０ サーバ
５１ 制御部
５２ 通信部
５３ 記憶部
５４ ユーザＤＢ
５５ 学習器
５５１ ＤＮＮ
５５２ ＲＮＮ
５６ 出力処理部
５７ 健康指標ＤＢ
５８ アドバイスＤＢ
１０ 対象者装置
１１ 制御部
１２ 通信部
１３ 記憶部
１３１ 健康管理アプリ
１４ 表示パネル
１５ 操作部
１６ インタフェース部
２０ 管理者装置
４０ 計測器
５０ サーバ
５１ 制御部
５２ 通信部
５３ 記憶部
５４ ユーザＤＢ
５５ 学習器
５５１ ＤＮＮ
５５２ ＲＮＮ
５６ 出力処理部
５７ 健康指標ＤＢ
５８ アドバイスＤＢ
Claims (14)
- コンピュータに、
対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得し、
健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の関連情報を入力して得られた前記対象者の分析結果を表示し、
前記分析結果に基づくアドバイス情報を表示する、
処理を実行させるコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
複数の指標上に前記対象者の分析結果を表示する、
処理を実行させる請求項１に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記指標上に前記対象者の分析結果を時系列に表示する、
処理を実行させる請求項２に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
将来の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の時系列の関連情報を入力して得られた前記対象者の将来の分析結果を前記指標上に表示する、
処理を実行させる請求項２又は請求項３に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記指標上に前記対象者の分析結果と他者の分析結果とを対比させて表示する、
処理を実行させる請求項２から請求項４のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記アドバイス情報に対応させて、前記対象者に対する複数の推奨項目を選択可能に表示する、
処理を実行させる請求項１から請求項５のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記推奨項目を選択する操作を受け付け、
受け付けた推奨項目を登録する、
処理を実行させる請求項６に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
登録された推奨項目、及び前記登録された推奨項目のうち前記対象者が実施済みの推奨項目の一覧を表示する、
処理を実行させる請求項７に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記実施済みの推奨項目に対して前記対象者に付与されるポイントを表示する、
処理を実行させる請求項８に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記対象者として複数の従業員それぞれの分析結果を前記指標上に表示する、
処理を実行させる請求項２又は請求項３に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記対象者として複数の従業員で構成される企業の部門毎の分析結果を前記指標上に表示する、
処理を実行させる請求項２又は請求項３に記載のコンピュータプログラム。 - コンピュータに、
前記対象者として複数の従業員で構成される企業及び同業他社それぞれの分析結果を前記指標上に表示する、
処理を実行させる請求項２又は請求項３に記載のコンピュータプログラム。 - 対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得する取得部と、
健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルと、
前記取得部で取得した関連情報を前記学習済みモデルに入力し、前記学習済みモデルが出力した分析結果を用いてアドバイス情報を特定する特定部と、
前記学習済みモデルが出力した分析結果及び前記特定部で特定したアドバイス情報を出力する出力部と
を備えるサーバ。 - サーバは、
対象者の健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を取得し、
健康関連情報及び生活関連情報の少なくとも一方の関連情報を入力した場合に健康分析結果及び生活分析結果の少なくとも一方の分析結果を出力する学習済みモデルに、前記対象者の関連情報を入力して得られた前記対象者の分析結果を用いてアドバイス情報を特定し、
前記対象者の分析結果及びアドバイス情報を端末装置に出力し、
前記端末装置は、
前記対象者の分析結果及びアドバイス情報を表示する、
管理支援方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020086889A JP2021182206A (ja) | 2020-05-18 | 2020-05-18 | コンピュータプログラム、サーバ及び管理支援方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2020086889A JP2021182206A (ja) | 2020-05-18 | 2020-05-18 | コンピュータプログラム、サーバ及び管理支援方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021182206A true JP2021182206A (ja) | 2021-11-25 |
Family
ID=78607092
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2020086889A Pending JP2021182206A (ja) | 2020-05-18 | 2020-05-18 | コンピュータプログラム、サーバ及び管理支援方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2021182206A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023143891A (ja) * | 2022-10-24 | 2023-10-06 | 大塚製薬株式会社 | コンピュータプログラム、情報処理装置及び方法 |
| JP7366301B1 (ja) * | 2023-03-29 | 2023-10-20 | 株式会社iCARE | 情報処理装置、プログラムおよび情報処理方法 |
-
2020
- 2020-05-18 JP JP2020086889A patent/JP2021182206A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2023143891A (ja) * | 2022-10-24 | 2023-10-06 | 大塚製薬株式会社 | コンピュータプログラム、情報処理装置及び方法 |
| JP7366301B1 (ja) * | 2023-03-29 | 2023-10-20 | 株式会社iCARE | 情報処理装置、プログラムおよび情報処理方法 |
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