JP2023002983A - 行動変容促進装置及び行動変容促進方法 - Google Patents

Abstract

【課題】行動変容を行わせたい対象ユーザが、受動的に行動変容を実行する可能性を向上できる行動変容促進装置及び行動変容促進方法を提供する。【解決手段】行動変容促進システムは、行動変容を実行させたいユーザである対象ユーザの対象ユーザ端末及び知人ユーザの知人ユーザ端末と互いに通信可能に構成された行動変容促進装置を含む。行動変容促進装置は、対象ユーザに行動変容を実行させたい行動の行動識別ＩＤに対応するイベント識別ＩＤが示す１又は複数のイベントの中から対象ユーザに参加することを勧める推奨イベントを決定する。行動変容促進装置は、知人ユーザから推奨イベントへの対象ユーザの参加を勧誘するイベント勧誘を行う通知内容を通知するイベント勧誘通知を、対象ユーザ端末に対して実行する。【選択図】図１

Description

本発明は、行動変容促進装置及び行動変容促進方法に関する。

携帯型端末やウェアラブルセンサなどの普及に伴い、これらの携帯型端末及びウェアラブブルセンサによって個人にかかわる様々な行動情報や嗜好情報が取得されることが可能になった。更に、これらの携帯型端末及びウェアラブブルセンサからこれらの行動情報や嗜好情報を含むデータが大量に収集され、収集されたデータに基づいて、ユーザが実行するべき行動を推奨するシステムが提案されている。例えば、特許文献１は、個人の状態を推測し必要に応じて生活パターンの変化に応じた行動をユーザに促す推奨情報を提供する行動管理装置を開示する。特許文献２は、個人に合わせた行動の計画の立案を支援する行動計画立案システムを開示する。

特開２０１６－１５４０３６号公報 特開２０１８－１７３９０４号公報

しかしながら、特許文献１の行動管理装置及び特許文献２の行動計画立案システムでは、行動を推奨する対象ユーザのみに対して推奨行動を提示するため、自発的に変化を望まないようなユーザには効果が低いおそれがある。

そこで、本発明は、行動変容を行わせたい対象ユーザが、受動的に行動変容を行う可能性を向上できる行動変容促進装置及び行動変容促進方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するために、本発明の行動変容促進装置は、行動変容を実行させたいユーザである対象ユーザの対象ユーザ端末及び知人ユーザの知人ユーザ端末と互いに通信可能に構成された情報通知装置を含み、前記情報通知装置は、行動を識別するための行動識別情報の１又は複数と、イベントを識別するためのイベント識別情報とが対応付けられたイベント対応情報を複数含むイベント参照情報が記憶された情報保持部を含み、前記対象ユーザに行動変容を実行させたい前記行動を設定し、前記イベント参照情報に基づいて、設定した前記行動の前記行動識別情報に対応する前記イベント識別情報に対応する１又は複数の前記イベントの中から前記対象ユーザに参加することを勧める推奨イベントを決定し、前記知人ユーザから前記推奨イベントへの前記対象ユーザの参加を勧誘するイベント勧誘を行う通知内容を通知するイベント勧誘通知による受動的行動変容提案を、前記対象ユーザ端末に対して実行するように構成されている。

本発明の行動変容促進方法は、行動変容を実行させたいユーザである対象ユーザの対象ユーザ端末と、知人ユーザの知人ユーザ端末と、情報通知装置を含む行動変容促進装置とが互いに通信可能に構成された行動変容促進システムを用いるものであり、前記情報通知装置は、行動を識別するための行動識別情報の１又は複数と、イベントを識別するためのイベント識別情報とが対応付けられたイベント対応情報を複数含むイベント参照情報が記憶された情報保持部を含み、前記対象ユーザに行動変容を実行させたい前記行動を設定し、前記イベント参照情報に基づいて、設定した前記行動の前記行動識別情報に対応する前記イベント識別情報に対応する１又は複数の前記イベントの中から前記対象ユーザに参加することを勧める推奨イベントを決定し、前記知人ユーザから前記推奨イベントへの前記対象ユーザの参加を勧誘するイベント勧誘を行う通知内容を通知するイベント勧誘通知による受動的行動変容提案を、前記対象ユーザ端末に対して実行する。

本発明によれば、行動変容を行わせたい対象ユーザが、受動的に行動変容を行う可能性を向上できる。

図１は本発明の実施形態に係る行動変容促進システムの構成例を示す概略構成図である。 図２は本発明の実施形態に係る行動変容促進装置のハードウェアの構成例を示すブロック図である。 図３は情報保持部の構成例を示す機能ブロック図である。 図４はユーザ情報を格納するユーザテーブルの一例を示す図である。 図５は行動内容に対応する行動種別番号を割り当てている行動種別テーブルの一例を示す図である。 図６はイベント情報を格納するイベント属性テーブルの一例を示す図である。 図７は趣味内容に対応する趣味識別ＩＤを割り当てている趣味種別テーブルの一例を示す図である。 図８は行動達成度テーブルの一例を示す図である。 図９はユーザ属性テーブルの一例を示す図である。 図１０は知人ユーザとの関係情報を格納する対人関係テーブルの一例を示す図である。 図１１は行動変容実績テーブルの一例を示す図である。 図１２は行動変容促進システムの全体処理フローの一例を示すシーケンス図である。 図１３は画面の一例を示す図である。 図１４は画面の一例を示す図である。 図１５は行動変容促進システムの全体処理フローの一例を示すシーケンス図である。 図１６は画面の一例を示す図である。 図１７は行動変容促進システムの全体処理フローの一例を示すシーケンス図である。 図１８は状態推定部が実行する処理フローの一例を示すフローチャートである。 図１９は推奨行動選定部が実行する処理フローの一例を示すフローチャートである。 図２０は決定部が実行する処理フローの一例を示すフローチャートである。 図２１は数式を示す図である。 図２２は成功率算出部が実行する処理フローの一例を示すフローチャートである。 図２３Ａは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２３Ｂは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２４は成功率算出部が実行する処理フローの一例を示すフローチャートである。 図２５Ａは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２５Ｂは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２６は成功率算出部が実行する処理フローの一例を示すフローチャートである。 図２７Ａは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２７Ｂは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２８は成功率算出部が実行する処理フローの一例を示すフローチャートである。 図２９Ａは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２９Ｂは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。 図２９Ｃは行動変容実績テーブルの更新処理を説明するための図である。

<<実施形態>>
以下、本発明の実施形態に係る行動変容促進システム１０１Ｓについて図面を用いて説明する。

＜構成＞
図１は本発明の実施形態に係る行動変容促進システム１０１Ｓの構成の一例を示す概略構成図である。この行動変容促進システム１０１Ｓは、個人にかかわる様々な行動情報や嗜好情報に基づいて、行動変容を促したいユーザに対してアプローチのかけ方を変化させ、人とのつながりも活用して対象者に行動変容を促すシステムとして機能する。

図１に示すように、行動変容促進システム１０１Ｓは、行動変容促進装置１０１と、ユーザＡが所持するユーザＡ端末１０２Ａと、ユーザＢが所持するユーザＢ端末１０２Ｂと、ユーザＣが所持するユーザＣ端末１０２Ｃと、図示しない複数のユーザのそれぞれが所持するユーザ端末と、複数のユーザのそれぞれの情報を取得する複数のセンサ１０５Ｓを含むセンサ群１０５と、を含む。

行動変容促進装置１０１には、ユーザＡ端末１０２Ａと、ユーザＢ端末１０２Ｂと、ユーザＣ端末１０２Ｃと、図示しない複数のユーザのそれぞれが所持するユーザ端末と、ユーザＡ乃至ユーザＣ、及び、センサ群１０５とが、情報をやり取りするインターネットなどの通信回線１１３を介し接続されている。なお、ユーザＡ端末１０２Ａ乃至ユーザＣ端末、及び、図示しない複数のユーザ端末は、これらを特に区別する必要がない場合、「ユーザ端末１０２」と称呼される。ユーザＡ乃至ユーザＣ、及び、図示しない複数のユーザは、これらを特に区別する必要がない場合、「ユーザ」と称呼される。

ユーザ端末１０２は、例えば、タブレット型端末、スマートフォン、スマートウォッチ、ＡＲグラスである。ユーザ端末１０２は、ユーザに関するデータ（情報）として、例えば、ユーザ端末１０２のユーザ個人を特定する情報、ＧＰＳ（Global Positioning System）などから取得する位置情報、動画サイトやウェブブラウザなどの閲覧履歴情報、物品の購入履歴情報、ＳＮＳの利用履歴情報などを取得する。ユーザ端末１０２は、取得したデータを、行動変容促進装置１０１に送信する。

センサ群１０５は、宅内や街中などに設置された複数のセンサ１０５Ｓを含む。複数のセンサ１０５Ｓのそれぞれは、例えば、建物などの窓に取り付けられた気圧センサ、建物などの窓若しくはドアなどに取り付けられた開閉センサ、建物などの窓若しくはドアなどに取り付けられた人感センサ、掃除機若しくは洗濯機などの家電に設けられた振動センサ、掃除機若しくは洗濯機などの家電に設けられた接触センサ、建物などの運動器具に取り付けられた利用履歴記憶装置、又は、建物などにおけるユーザの行動を撮影するカメラである。センサ１０５Ｓは、ユーザに関するデータ（情報）として、センサ１０５Ｓが取得したセンサ値（測定値）及び／又はセンサ値を加工した情報を、行動変容促進装置１０１に送信する。

行動変容促進装置１０１は、機能ブロックとして、入力部１０６、情報保持部１０７、状態推定部１０８、推奨行動選定部１０９、決定部１１０、出力部１１１及び成功率算出部１１２を含む。

入力部１０６は、ユーザ端末１０２及びセンサ群１０５から送信されたユーザに関する情報（データ）を取得する。なお、以下、入力部１０６で取得するユーザに関するデータ（情報）は、「ユーザ状態情報」と称呼される。更に、入力部１０６は、ユーザ端末１０２及び／又は図示しないイベント情報提供システムなどからイベント情報（例えば、イベント名、実施エリア、開催日時、予算などのイベントに関する情報）を取得する。

情報保持部１０７は、入力部１０６で取得した情報と、後述の状態推定部１０８の処理結果に基づく情報と、後述の成功率算出部１１２の処理結果に基づく情報とを格納（記憶）してこれらの情報などを保持する。情報保持部１０７の保持情報の詳細は後述する。

状態推定部１０８は、入力部１０６の取得情報（ユーザ状態情報）と情報保持部１０７の情報とに基づいて、ユーザが設定しているユーザの各生活行動に関する目標値に対して、どの程度達成できているかを評価する。生活行動とは、例えば、外出、食事、運動、会話などである。なお、生活行動は、単に「行動」とも称呼される場合がある。

推奨行動選定部１０９は、状態推定部１０８の評価結果と、情報保持部１０７の情報とに基づいて、ユーザに推奨する通知イベント案を選定する。決定部１１０は、推奨行動選定部１０９で選定された通知イベント案と、情報保持部１０７の情報とに基づいて、行動変容を促したい対象者（ユーザ）である対象ユーザ（「本人」とも称呼される。）に対してのアプローチ方法と通知イベント（「推奨イベント」とも称呼される場合がある。）と、を決定する。なお、「アプローチ方法の決定」とは、対象ユーザに直接的に通知イベント案を提案して対象ユーザの行動変容を直接的に促すアプローチ方法、及び、対象ユーザ以外のユーザ（「知人ユーザ」又は「知人」とも称呼される。）から間接的に通知イベント案を対象ユーザに提案して対象ユーザの行動変容を受動的に促すアプローチ方法などの中から、アプローチ方法を決定することをいう。

より具体的に述べると、「アプローチ方法の決定」とは、例えば、対象ユーザのみに対して通知イベントへの参加を提案するのか、知人ユーザに対して対象ユーザの通知イベントへの参加の勧誘を提案し、且つ、知人ユーザを介して間接的に対象ユーザに対して通知イベントへの参加を提案するのかを決定することである。

成功率算出部１１２は、情報保持部１０７の情報に基づいて、ユーザ毎の行動変容提案の成功率を算出する。より具体的に述べると、成功率算出部１１２は、対象ユーザに対する行動変容提案の成功率と、知人ユーザの勧誘による対象ユーザに対する行動変容提案の成功率を算出する。なお、知人ユーザの勧誘による対象ユーザに対する行動変容提案の成功率は、知人ユーザ毎に算出される。この成功率算出部１１２の動作の詳細については、後述する。出力部１１１は、例えば、ユーザ端末１０２を用いて決定部１１０で決定したユーザに通知イベントに関する情報を提供する。なお、この出力部１１１の動作の詳細については、後述する。

図２は図１の行動変容促進装置１０１を、ＣＰＵ２０１を含むコンピュータを用いて構成したハードウェア構成例を示す概略構成図である。なお、行動変容促進装置１０１は、複数のコンピュータで構成されていてもよい。コンピュータは、便宜上、「情報通知装置」又は「情報処理装置」とも称呼される場合がある。図２に示すように、行動変容促進装置１０１は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２（例えば、ＲＯＭ及びＲＡＭ）、データの読み出し及び書き出し可能な不揮発性の記憶装置（例えば、ＨＤＤ２０３）、ＮＷ２０４及びＩＯ２０５などを含む。ＣＰＵ２０１には、メモリ２０２、ＨＤＤ２０３、ＮＷ２０４及びＩＯ２０５などがバス２０６を介して接続されている。

ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭに格納された図示しない各種プログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムを実行することによって、各種機能を実現する。ＲＡＭには、上述したようにＣＰＵ２０１が実行する各種プログラムがロードされ、ＣＰＵ２０１が各種プログラムを実行する際に使用するデータが一時的に記憶される。ＲＯＭは、不揮発性の記憶媒体であり、各種プログラムが記憶されている。ＮＷ２０４は、行動変容促進装置１０１が通信回線１１３に接続されるためのインターフェースである。ＩＯ２０５は、キーボード及びディスプレイに接続されるためのインターフェースである。

上述した機能ブロックは、行動変容促進装置１０１が備える「ハードウェア資源」及び／又は「ソフトウェア」の任意の組み合わせによって実現することができる。

例えば、入力部１０６は、通信回線１１３などに接続されるＮＷ２０４、各種外部デバイスが接続されるＩＯ２０５で構成される。ＩＯ２０５にはマウス、キーボード、表示装置、光ディスクドライブなどの外部メディアを接続してもよい。

例えば、情報保持部１０７は、メモリ２０２、ＨＤＤ２０３で構成される。例えば、状態推定部１０８、推奨行動選定部１０９、決定部１１０、成功率算出部１１２は、メモリ２０２（ＲＯＭ）やＨＤＤ２０３に格納され、ＣＰＵ２０１で実行するプログラムで構成される。例えば、出力部１１１は、通信回線１１３などに接続されたユーザ端末１０２に情報を出力するため、ユーザ端末１０２に通信回線１１３を介して接続するためのインターフェースであるＮＷ２０４、表示装置、外部メディアに情報を出力するため、これらに接続するためのインターフェースであるＩＯ２０５で構成される。なお、図２の構成では、メモリ２０２（ＲＯＭ）に格納された各種プログラムをＣＰＵ２０１が実行して、各処理を実現しているが、行動変容促進装置１０１の各処理部は、各処理を行う回路として集積回路化するなどしてハードウェアで実現することもできる。

図３を用いて、情報保持部１０７が備えるデータベースの例を説明する。なお、以下の説明では、「テーブル」、「リスト」などの表現にて各種情報を説明することがあるが、各種情報は、これら以外のデータ構造で表現されてもよい。更に、識別情報について説明する際、「ＩＤ」、「番号」、「識別情報」、「名」などの表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。

図３に示すように、情報保持部１０７は、ユーザテーブル３０１、行動種別テーブル３０２、イベント属性テーブル３０３、趣味種別テーブル３０４及びユーザ情報テーブル３０５を備える。ユーザ情報テーブル３０５はユーザ毎の情報であり、行動変容促進装置１０１が適用されるユーザの数（Ｎ人）と同じ数だけ存在する。なお、これらの各テーブルには、入力部１０６で取得した情報、後述の状態推定部１０８の処理結果及び成功率算出部１１２の処理結果などに基づく情報などが格納（記憶）される。

図４を用いてユーザテーブル３０１を説明する。ユーザテーブル３０１はシステムのユーザのリストである。図４に示すように、ユーザテーブル３０１は、ユーザＩＤ４０１とユーザ名４０２とを備える。ユーザＩＤ４０１には、ユーザの識別用のＩＤ（以下、「ユーザＩＤ」と称呼される。）が格納（記憶）され、ユーザ名４０２には、ユーザＩＤ４０１のユーザＩＤに対応するユーザの名称が格納（記憶）される。

図５を用いて行動種別テーブル３０２を説明する。図５に示すように、行動種別テーブル３０２は行動のリストであり、行動種別５０１及び行動内容５０２を備える。行動種別５０１には、行動の識別用（行動の種類を識別するため）のＩＤ（以下、「行動識別ＩＤ」と称呼される。）が格納（記憶）され、行動内容５０２は行動種別５０１の行動識別ＩＤに対応する行動の名称（行動内容）が格納（記憶）される。

図６を用いてイベント属性テーブル３０３を説明する。図６に示すように、イベント属性テーブル３０３はイベントの属性情報であり、イベントＩＤ６０１、イベント名６０２、関連行動種別６０３、関連趣味種別６０４、実施エリア６０５、日時６０６及び予算６０７を少なくとも備える。これらの他、イベント属性テーブル３０３は、例えばイベントの規模や所要時間などをイベント属性テーブル３０３に含んでもよい。なお、イベント属性テーブル３０３は、便宜上、「イベント参照情報」とも称呼される場合がある。イベント属性テーブル３０３の行単位の情報は、「イベント対応情報」とも称呼される場合がある。関連行動種別６０３、関連趣味種別６０４、実施エリア６０５、日時６０６、予算６０７等に格納された情報のように、イベントの属性を表す情報は、便宜上、「イベント属性情報」とも称呼される場合がある。

イベントＩＤ６０１には、イベントを識別するためのＩＤ（以下、「イベント識別ＩＤ」と称呼される。）が格納（記憶）される。イベント名６０２には、イベントＩＤ６０１のイベント識別ＩＤに対応するイベントの名称が格納（記憶）される。関連行動種別６０３には、イベントに関連する行動を示す情報であり、且つ、対応する行動識別ＩＤ（図５）が１つ以上格納（記憶）される。例えば、お菓子作りイベントは、図５の行動種別テーブル３０２の行動内容５０２の「外出する」及び「会話する」の両方に関連がある。従って、「外出する」に対応する行動識別ＩＤ「１」及び「会話する」に対応する行動識別ＩＤ「５」が、関連行動種別６０３に格納（記憶）される。

関連趣味種別６０４には、イベントに関連する趣味を示す情報であり、且つ、イベントに関連する趣味に対応する趣味種別７０１を示すＩＤ（以下、「趣味識別ＩＤ」と称呼される。図７の趣味種別テーブル３０４を参照。）が、１つ以上格納（記憶）される。例えば、お菓子作りイベントは、趣味内容７０２の「お菓子作り」に関連があり、「お菓子作り」を示す趣味識別ＩＤである「１」が関連趣味種別６０４に格納（記憶）される。実施エリア６０５には、イベントが開催される場所の情報が格納（記憶）される。なお、「イベントが開催される場所の情報」の一例として都道府県名が格納（記憶）されているが、「イベントが開催される場所の情報」は、イベント場所の住所や、エリアを示す任意の番号、緯度経度情報などであってもよい。日時６０６には、イベントの実施日時が格納（記憶）される。図６の例において、日時６０６には、一例として年、月、日が格納（記憶）されているが、日時６０６には、年、月、日と共に時刻情報及び／又は日時に関連する他の関連情報が格納（記憶）されていてもよい。予算６０７には、イベント参加費用が格納（記憶）される。

図７を用いて趣味種別テーブル３０４を説明する。図７に示すように、趣味種別テーブル３０４は、趣味のリストであり、趣味種別７０１と趣味内容７０２とを備える。趣味種別７０１には、趣味の識別用の趣味識別ＩＤが格納（記憶）される。趣味内容７０２には、趣味種別７０１の趣味識別ＩＤに対応する趣味の内容が格納（記憶）される。

ユーザ毎のユーザ情報テーブル３０５は、ユーザ毎の行動達成度テーブル３０６、ユーザ属性テーブル３０７、対人関係テーブル３０８及び行動変容実績テーブル３０９を含む。

図８は、行動達成度テーブル３０６のテーブル構成の一例である。図８に示すように、行動達成度テーブル３０６は、行動種別８０１、目標値８０２及び達成度８０３を含む。

行動種別テーブル３０２の行動種別８０１に格納（記憶）された行動識別ＩＤ毎に、行動識別ＩＤに対応する行動（行動内容）に対するユーザの目標値８０２及び現在の達成度８０３が、格納（記憶）される。目標値８０２はユーザ情報に基づいて所定のアルゴリズムで算出されてもよいし、ユーザ自身がユーザ端末１０２を介して目標値を設定してもよい。

即ち、行動種別８０１には、行動識別ＩＤが格納（記憶）される。目標値８０２には、目標となるパラメータ（達成度８０３と対応するパラメータ（例えば、目標の度合い（レベル）が高くなるほど大きくなる数値））が格納（記憶）される。例えば、目標値８０２には、ユーザ情報（ユーザ状態情報）に基づいて、所定のアルゴリズムで算出された目標となる値が格納（記憶）されてもよいし、ユーザ自身によって設定された目標となる値が格納（記憶）されてもよい。

達成度８０３には、行動種別８０１の行動識別ＩＤに対応する行動のユーザの達成度の度合い（レベル）を示すパラメータ（例えば、数値）が格納（記憶）される。例えば、達成度８０３には、ユーザ状態情報に基づいて演算された、その行動識別ＩＤに対応する行動をユーザが行った頻度の程度を表すパラメータ（例えば、数値）が格納（記憶）される。なお、達成度８０３は、その行動識別ＩＤに対応する行動をユーザが行った回数を表すパラメータなどであってもよい。

図９は、ユーザ属性テーブル３０７のテーブル構成の一例である。図９に示すように、ユーザ属性テーブル３０７は、行項目として、嗜好情報９０１、地理情報９０２及び予算情報９０３などを含む。更に、ユーザ属性テーブル３０７は、嗜好情報９０１に対する列項目として、趣味種別９０４及び嗜好度９０５を含む。更に、ユーザ属性テーブル３０７は、地理情報９０２に対する列項目として、住居地９０６及び行動範囲９０７を含む。ユーザ属性テーブル３０７は、予算情報９０３に対する行項目として行動種別９０８及び予算９０９を含む。これらの他に、ユーザ属性テーブル３０７は、例えば家族構成情報やスケジュール情報などを含んでもよい。なお、ユーザ属性テーブル３０７は、便宜上、「ユーザ属性情報」とも称呼される場合がある。対象ユーザのユーザ属性テーブル３０７は、便宜上、「対象ユーザ属性情報」とも称呼される場合がある。

嗜好情報９０１に対する列項目の趣味種別９０４には、ユーザの趣味に対応する趣味識別ＩＤが格納（記憶）される。嗜好情報９０１に対する列項目の嗜好度９０５には、ユーザの趣味に対する嗜好度の程度を示すパラメータ（例えば、数値）が格納（記憶）される。

地理情報９０２に対する列項目の住居地９０６には、ユーザの住居地を示す情報（例えば、住所）が格納（記憶）される。地理情報９０２に対する列項目の行動範囲９０７には、ユーザの日常における行動範囲を示す情報が格納（記憶）される。なお、本例では、行動範囲を示す情報は、都道府県であるが、行動範囲を示す情報は、緯度経度情報であってもよい。行動範囲９０７には、季節や曜日ごとに分けた行動範囲を示す情報が記録されていてもよい。

予算情報９０３に対する列項目の行動種別９０８には、行動識別ＩＤが格納（記憶）される。予算情報９０３に対する列項目の予算９０９には、行動種別９０８の行動識別ＩＤに対応する行動に対して支出可能な予算（支出を許容する予算）を示す情報（例えば、金額）が格納（記憶）される。

図１０は、ユーザ情報テーブル３０５に記録された対人関係テーブル３０８のテーブル構成の一例である。図１０に示すように、対人関係テーブル３０８は、知人ユーザＩＤ１００１、居住地距離１００２、連絡頻度１００３及び対面頻度１００４を含む。

知人ユーザＩＤ１００１には、ユーザテーブル３０１に格納（記憶）された対象ユーザに対する知人ユーザのユーザＩＤが格納（記憶）される。

居住地距離１００２には、本人の居住地と、知人ユーザＩＤ１００１のユーザＩＤに対応する知人の居住地との間の距離を示す情報（本例では、上記距離が短くなるほど大きくなる数値）が格納（記憶）される。

連絡頻度１００３には、本人と、知人ユーザＩＤ１００１のユーザＩＤに対応する知人との間の電話、メールなどによる連絡の頻度を示す情報（本例では、連絡頻度が多くなるほど大きくなる数値）が格納（記憶）される。

対面頻度１００４には、本人と知人ユーザＩＤ１００１のユーザＩＤに対応する知人と対面でコミュニケーションを行う対面コミュニケーション頻度を示す情報（本例では、対面コミュニケーション頻度が多くなるほど大きくなる数値）が格納（記憶）される。なお、対人関係テーブル３０８は、便宜上、「対人関係情報」とも称呼される場合がある。

図１１は、行動変容実績テーブル３０９のテーブル構成の一例である。図１１に示すように、行動変容実績テーブル３０９は、行動種別１１０１と、ユーザＡ（本人）１１０２の提案回数１１０５、成功回数１１０６及び成功率１１０７と、ユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８、成功回数１１０９、成功率１１１０及び勧誘回数１１１１と、ユーザＣ（知人）１１０４の提案回数１１１２、成功回数１１１３、成功率１１１４及び勧誘回数１１１５を含む。

行動変容を促す対象ユーザであるユーザＡに対応する行動変容実績テーブル３０９のユーザＡ（本人）１１０２の提案回数１１０５、成功回数１１０６及び成功率１１０７のそれぞれには、行動種別１１０１に格納（記憶）された行動識別ＩＤごとに以下に述べる情報が格納（記憶）される。

・提案回数１１０５には、行動変容促進装置１０１がユーザＡ（本人）１１０２に行動種別１１０１の行動識別ＩＤに対応する行動の変容の提案（換言すると、ユーザＡに行動識別ＩＤに対応する行動を変容させるための推奨イベントへの参加提案）を通知した回数が格納（記憶）される。
・成功回数１１０６には、ユーザＡが、行動変容促進装置１０１から行動識別ＩＤに対応する行動の変容の提案を受け入れ、行動変容を行った回数（成功回数）が格納（記憶）される。
・成功率１１０７には、提案回数１１０５に格納（記憶）された値と成功回数１１０６に格納（記憶）された値とから算出した値が格納（記憶）される。具体的に述べると、成功率１１０７には、例えば、成功回数１１０６に格納（記憶）された値を提案回数１１０５に格納された値により除することにより算出した値が格納（記憶）される。なお、成功率１１０７に格納（記憶）された値のように、行動変容促進装置１０１からユーザＡに対して行われる直接的な行動変容提案の成功実績を表す情報は、便宜上、「第１行動変容実績情報」とも称呼される場合がある。

知人ユーザ（知人）であるユーザＢに対応する行動変容実績テーブル３０９のユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８、成功回数１１０９、成功率１１１０及び勧誘回数１１１１のそれぞれには、行動種別１１０１に格納（記憶）された行動識別ＩＤごとに、以下に述べる情報が記録（記憶）される。

・提案回数１１０８には、行動変容促進装置０１が、ユーザＢの勧誘によるユーザＡの行動変容の提案（換言すると、ユーザＡに行動識別ＩＤに対応する行動を変容させるためにユーザＢからユーザＡに対して行う、推奨イベントへの参加の勧誘提案）を、ユーザＢ（知人）１１０３に通知した回数が格納（記憶）される。
・成功回数１１０９には、ユーザＡが、ユーザＢの勧誘によるユーザＡの行動変容の提案を受け入れた回数が格納（記憶）される。換言すると、成功回数１１０９には、行動変容促進装置１０１からの「ユーザＢからユーザＡに対して行った、推奨イベントへの参加の勧誘」を受け入れた回数が格納（記憶）される。
・成功率１１１０には、提案回数１１０８に格納（記憶）された値と成功回数１１０９に格納（記憶）された値とから算出した値が格納（記憶）される。具体的に述べると、成功率１１１０には、例えば、成功回数１１０９に格納（記憶）された値を提案回数１１０８に格納（記憶）された値により除することにより算出した値が格納（記憶）される。なお、成功率１１１０に格納（記憶）された値のように、行動変容促進装置１０１からユーザＡに対して知人ユーザ（ユーザＢ）を介して行われる受動的な行動変容提案の成功実績を表す情報は、便宜上、「第２行動変容実績情報」とも称呼される場合がある。
・勧誘回数１１１１には、ユーザＢが「ユーザＢからユーザＡに対する勧誘」を行った回数（換言すると、ユーザＢがユーザＡに対して推奨イベントへの参加の勧誘を行った回数）が格納（記憶）される。

なお、ユーザＢ以外のユーザＣ（知人ユーザ）のユーザＣ（知人）１１０４に対する提案回数１１１２、成功回数１１１３、成功率１１１４及び勧誘回数１１１５のそれぞれには、ユーザＢをユーザＣに代えたこと以外はユーザＢ（知人）１１０３と同様の情報が記録される。更に、図示しないユーザＢ以外のユーザ（知人ユーザ）に対する提案回数、成功回数、成功率及び勧誘回数のそれぞれにも、ユーザＢをユーザに代えたこと以外はユーザＢ（知人）１１０３と同様の情報が記録される。

＜行動変容促進装置１０１の具体的作動＞
図１２は、行動変容促進装置１０１全体の処理フローの一例を示すシーケンス図である。図１２に示すように、行動変容促進装置１０１は、以下に述べるＳ１２０１乃至Ｓ１２０３の処理を順に行うことにより、対象ユーザに行動変容を行わせるために推奨されるイベントを、イベント属性テーブル３０３から選定（決定）する。行動変容促進装置１０１は、選定したイベントを通知するユーザを対象ユーザ及び知人ユーザの中から選定（決定）する。

Ｓ１２０１：行動変容促進装置１０１は、入力部１０６で取得した対象ユーザのユーザ状態情報に基づいて、行動達成度テーブル３０６において、行動種別８０１に格納（記憶）された各行動識別ＩＤが示す行動に対する目標値８０２に対するユーザの達成度を評価する。なお、このＳ１２０１の処理の詳細は、後に詳述する。

Ｓ１２０２：行動変容促進装置１０１は、行動達成度テーブル３０６において、対象ユーザの目標未達の行動に対応する行動識別ＩＤに基づいて、イベント属性テーブル３０３から通知イベント案を導出する（選定（決定）する。）。なお、このＳ１２０２の処理の詳細は、後に詳述する。

Ｓ１２０３：行動変容促進装置１０１は、ユーザ情報テーブル３０５に基づき、通知イベント案の中から通知イベント（推奨イベント）を選定すると共に選定した通知イベント（推奨イベント）を通知するユーザを対象ユーザ及び知人ユーザの中から選定する。なお、このＳ１２０３の処理の詳細は、後に詳述する。

その後、以下に述べるＳ１２０４乃至Ｓ１２０９が順に実行される。

Ｓ１２０４：行動変容促進装置１０１は、選定した通知イベントを通知する対象ユーザ（本例において、ユーザＡ）及び知人ユーザ（本例において、ユーザＢ）を選定した場合、まず、次の処理を行う。即ち、行動変容促進装置１０１は、まず選定した通知イベントへの参加提案（「イベント参加提案」と称呼される。）を行うユーザＡのユーザＡ端末１０２Ａに対して、選定した通知イベントへの参加を提案する内容を通知する「イベント参加提案通知」を行う。本例において、行動変容促進装置１０１は、ユーザＡ端末１０２Ａに「イベント参加提案通知」の通知内容を表示させることにより、「イベント参加提案通知」を行う。

Ｓ１２０５：ユーザＡ端末１０２Ａは、行動変容促進装置１０１から「イベント参加提案通知」を受信すると、「イベント参加提案通知」の通知内容を表示する。図１３は「イベント参加提案通知の内容」の一例を含む画面ＧＡ１（画像）である。図１３に示す画面ＧＡ１は、「イベント参加提案通知の内容」である通知内容１９０１を含む。通知内容１９０１は、通知イベント内容１９０２、参加ボタン１９０３及び不参加ボタン１９０４を含む。通知イベント内容は、決定部１１０で決定した通知イベントの内容を表す文章を含む。参加ボタン１９０３及び不参加ボタン１９０４は、文字及び画像で構成されたボタンである。

Ｓ１２０６：ユーザ端末１０２は、ユーザＡによって参加ボタン１９０３及び不参加ボタン１９０４の何れかが、操作されると、操作されたボタンに応じた、通知イベントへのユーザＡの参加又は不参加を表す「参加可否情報」を、行動変容促進装置１０１に送信する。なお、ユーザＡ端末１０２Ａは、ユーザＡが所定の回答期限内に参加ボタン１９０３を操作しなかった場合、不参加を表す「参加可否情報」を行動変容促進装置１０１に送信するようにしてもよい。

Ｓ１２０７：行動変容促進装置１０１は、ユーザＡ端末１０２Ａから「参加可否情報」を受信すると、受信した「参加可否情報」に基づいて、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９を更新する。なお、この更新処理の詳細は、後に詳述する。

Ｓ１２０８：行動変容促進装置１０１は、Ｓ１２０１乃至Ｓ１２０３により選定した通知イベントへの参加をユーザＡに勧誘することを提案する「イベント参加勧誘提案」を行うユーザＢのユーザＢ端末１０２Ｂに対して、選定した通知イベントをユーザＢ（知人ユーザ）が対象ユーザ（ユーザＡ）に勧誘することを提案する内容を通知する「イベント勧誘提案通知」を行う。本例において、行動変容促進装置１０１は、ユーザＢ端末１０２Ｂに「イベント勧誘提案通知」の内容を表示させることにより、「イベント勧誘提案通知」を行う。

Ｓ１２０９：ユーザＢ端末１０２Ｂは、行動変容促進装置１０１から「イベント勧誘提案通知」を受信すると、「イベント勧誘提案通知」の通知内容を表示する。図１４は、「イベント勧誘提案通知」の一例を含む画面ＧＢ１（画像）である。図１４に示す画面ＧＢ１は、通知内容２００１を含む。通知内容２００１は、通知イベント内容２００２、参加ボタン２００３、不参加ボタン２００４、対象者情報２００５及び勧誘ボタン２００６を含む。更に、勧誘ボタン２００６が操作されると表示されるメッセージ２００７、送信ボタン２００８及び戻るボタン２００９を含む。

その後、図１５のＳ１２１０乃至Ｓ１２１７が順に実行されるか、或いは、図１７のＳ１２２０乃至Ｓ１２２２が順に実行される。まず、図１５のＳ１２１０乃至Ｓ１２１７が順に実行される場合について説明する。

Ｓ１２１０：ユーザＢ端末１０２Ｂは、ユーザＢによって勧誘ボタン２００６が操作された後に、送信ボタン２００８が操作されると、「ユーザＢからユーザＡへのイベント勧誘」の提案が成功したことを表す「イベント勧誘提案成功通知」を行動変容促進装置１０１に送信する。

Ｓ１２１１：行動変容促進装置１０１は、ユーザＢ端末１０２Ｂから「イベント勧誘提案成功通知」を受信すると、ユーザＡのユーザＡ端末１０２Ａに、ユーザＢから、選定した通知イベントへのユーザＡの参加を勧誘する旨を表す通知内容を表示させることにより、「イベント勧誘通知」を行う。

Ｓ１２１２：ユーザＡ端末１０２Ａは、行動変容促進装置１０１から「イベント勧誘通知」を受信すると、ユーザＢから、選定した通知イベントへのユーザＡの参加を勧誘する旨を表す通知内容を表示する。図１６は、ユーザＢから「選定したイベントへのユーザＡの参加を勧誘する旨を表す通知内容」の一例を含む画面ＧＢ３（画像）である。

図１６に示す画面ＧＢ３は、イベント勧誘通知内容２１０１を含む。イベント勧誘通知内容２１０１は、通知イベント情報２１０２、参加ボタン２１０５及び不参加ボタン２１０６を含む。

Ｓ１２１３：ユーザＡによって参加ボタン２１０５及び不参加ボタン２１０６の何れかが、操作されると、ユーザＡ端末１０２Ａは、操作されたボタンに応じた、勧誘イベントへのユーザの参加又は不参加を表すユーザＡの「勧誘イベント参加可否情報」を、行動変容促進装置１０１に送信する。

Ｓ１２１４：行動変容促進装置１０１は、ユーザＡ端末１０２ＡからユーザＡの「勧誘イベント参加可否情報」を受信すると、ユーザＢのユーザＢ端末１０２Ｂに、「ユーザＡの勧誘イベント参加可否を表す通知内容」を表示させることにより、「ユーザＡの勧誘イベント参加可否通知」を行う。

Ｓ１２１５：行動変容促進装置１０１は、ユーザＡ端末１０２Ａから受信した「勧誘イベント参加可否情報」に基づいて、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９を更新する。なお、この更新処理の詳細は、後に詳述する。

Ｓ１２１６：ユーザＢによって参加ボタン２００３及び不参加ボタン２００４の何れかが、操作されると、ユーザＢ端末１０２Ｂは、操作されたボタンに応じた、勧誘イベントへのユーザＢの参加又は不参加を表すユーザＢ自身の「勧誘イベント参加可否情報」を、行動変容促進装置１０１に送信する。

Ｓ１２１７：行動変容促進装置１０１は、ユーザＢ端末１０２Ｂから「勧誘イベント参加可否情報」を受信すると、ユーザＢの「勧誘イベント参加可否情報」に基づいて、ユーザＢの行動変容実績テーブル３０９を更新する。なお、この更新処理の詳細は、後に詳述する。

次に、図１７のＳ１２２０乃至Ｓ１２２３が順に実行される場合について説明する。

Ｓ１２２０：ユーザＢ端末１０２Ｂは、ユーザＢによって勧誘ボタン２００６が操作されない状態で、ユーザＢによって参加ボタン２００３及び不参加ボタン２００４の何れかが、操作されると、ユーザＢ端末１０２Ｂは、操作されたボタンに応じた、ユーザＢ自身の「勧誘イベント参加可否情報」を、行動変容促進装置１０１に送信する。なお、行動変容促進装置１０１は、このようにユーザＢによって勧誘ボタン２００６が操作されない状態で、ユーザＢによって参加ボタン２００３及び不参加ボタン２００４の何れかが、操作された場合、ユーザＢからユーザＡへの勧誘が行われなかったと判定する。

Ｓ１２２１：行動変容促進装置１０１は、ユーザＢ端末１０２Ｂから「勧誘イベント参加可否情報」を受信すると、ユーザＢの「勧誘イベント参加可否情報」に基づいて、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９を更新する。なお、この更新処理の詳細は、後に詳述する。

Ｓ１２２２：行動変容促進装置１０１は、ユーザＢの「勧誘イベント参加可否情報」に基づいて、ユーザＢの行動変容実績テーブル３０９を更新する。なお、この更新処理の詳細は、後に詳述する。

＜Ｓ１２０１、Ｓ１２０２及びＳ１２０３の詳細＞
上述したＳ１２０１、Ｓ１２０２及びＳ１２０３では、以下に述べる処理フローが実行されることにより、通知イベント及びアプローチ方法が選定される。

＜Ｓ１２０１＞
上述したＳ１２０１の詳細について説明する。状態推定部１０８は、図１８にフローチャートにより示した処理フローを実行する。従って、状態推定部１０８は、図１８のステップ１３００から処理を開始し、以下に述べるステップ１３０１乃至ステップ１３０４の処理を順に実行した後、ステップ１３０５に進む。

ステップ１３０１：状態推定部１０８は、入力部１０６からユーザ状態情報を取得する。

ステップ１３０２：状態推定部１０８は、ユーザ状態情報に基づき、行動達成度テーブル３０６の行動種別８０１に格納（記憶）された各行動識別ＩＤに対応する達成度を評価（達成度の値を演算）し、評価（演算）した達成度（達成度の値）によって、行動達成度テーブル３０６を更新する。即ち、状態推定部１０８は、格納（記憶）されている達成度を、今回評価（演算）した達成度（達成度の値）により、更新する（書き替える）。

ステップ１３０３：状態推定部１０８は、更新後の行動達成度テーブル３０６の目標値８０２に格納（記憶）された値（目標値）と達成度８０３に格納（記憶）された値（パラメータ）を取得する。

ステップ１３０４：状態推定部１０８は、行動達成度テーブル３０６の行動種別８０１に格納（記憶）された全ての行動識別ＩＤについて、それぞれ行動識別ＩＤに対応する目標値と達成度とを比較する。

状態推定部１０８は、ステップ１３０５に進むと、達成度が目標値に達していない行動種別（行）が存在するか否かを判定する。達成度が目標値に達していない行動種別（行）が存在する場合、状態推定部１０８は、ステップ１３０５にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ１３０６に進み、目標未達の行動種別８０１（行）の行動識別ＩＤ（本例において「１」）を推奨行動選定部１０９へ通知する。その後、状態推定部１０８は、ステップ１３９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

これに対して、達成度が目標値に達していない行動種別（行）が存在しない場合、状態推定部１０８は、ステップ１３０５にて「Ｎｏ」と判定してステップ１３９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

＜Ｓ１２０２＞
上述したＳ１２０２の詳細について説明する。推奨行動選定部１０９は、図１９にフローチャートにより示した処理フローを実行する。従って、推奨行動選定部１０９は、図１９のステップ１４００から処理を開始してステップ１４０１に進み、状態推定部１０８から目標未達の行動種別８０１の行動識別ＩＤの通知があるか否かを判定する。

状態推定部１０８から目標未達の行動種別８０１の行動識別ＩＤの通知がない場合、推奨行動選定部１０９は、ステップ１４０１にて「Ｎｏ」と判定してステップ１４０１の処理を再び行う。

これに対して、状態推定部１０８から目標未達の行動種別８０１の行動識別ＩＤの通知がある場合、推奨行動選定部１０９は、ステップ１４０１にて「Ｙｅｓ」と判定し、以下に述べるステップ１４０２乃至ステップ１４０５の処理を順に実行する。

ステップ１４０２：推奨行動選定部１０９は、状態推定部１０８から通知された行動種別の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）を取得する。

ステップ１４０３：推奨行動選定部１０９は、情報保持部１０７からイベント属性テーブル３０３を取得する。

ステップ１４０４：推奨行動選定部１０９は、イベント属性テーブル３０３において、関連行動種別６０３に状態推定部１０８から通知された行動種別の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）を含む行を全て抽出し、その抽出した行のイベント識別ＩＤに対応するイベント（換言すると、一つの行単位のイベント情報）を、通知イベント案として選定する。本例において、イベント識別ＩＤが「１」、「３」、「４」及び「５」の行が抽出され、これらに対応するイベントが通知イベント案として選定される。

なお、推奨行動選定部１０９は、イベント属性テーブル３０３に格納（記憶）された情報に基づいて、選定した通信イベント案の中から、更に、イベントを選定して（絞り込んで）、選定したイベントを通知イベント案として選定してもよい。例えば、推奨行動選定部１０９は、最初に選定した通知イベント案の中から、最初に選定した通知イベント案の実施エリアが、対象ユーザ（ユーザＡ）のユーザ属性テーブル３０７の行動範囲９０７に該当するイベント属性テーブル３０３の実施エリア６０５と一致する通知イベント案のみを更に選定し、選定した通知イベント案を最終的な通知イベント案として選定してもよい。推奨行動選定部１０９は、最初に選定した通知イベント案のそれぞれについて、関連行動種別６０３の行動識別ＩＤを、対象ユーザ（ユーザＡ）の行動変容実績テーブル３０９に適用して、成功率及び／又は成功回数を取得して、取得した成功率及び／又は成功回数に基づいて、最初に選定した通知イベント案の中から最終的な通知イベント案を選定してもよい。これにより、推奨行動選定部１０９は、対象ユーザ（ユーザＡ）が参加提案を受け入れる可能性の低い通知イベント案を、この段階で除外できる。なお、この場合、最初に選定した通知イベント案は、便宜上、「第１通知イベント案」とも称呼される場合があり、最終的な通知イベント案は、便宜上、「第２通知イベント案」とも称呼される場合がある。

ステップ１４０５：推奨行動選定部１０９は、ステップ１４０４で選定した通知イベント案を決定部１１０へ通知する。

その後、推奨行動選定部１０９は、ステップ１４９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

＜Ｓ１２０３＞
上述したＳ１２０３の処理の詳細について説明する。決定部１１０は、図２０にフローチャートにより示した処理フローを実行する。従って、決定部１１０は、図２０のステップ１５００から処理を開始してステップ１５０１に進み、推奨行動選定部１０９から通知イベント案の通知があるか否かを判定する。

推奨行動選定部１０９から通知イベント案の通知がない場合、決定部１１０は、ステップ１５０１にて「Ｎｏ」と判定してステップ１５０１の処理を再び行う。

これに対して、状態選定部から通知イベント案の通知を受信した場合、決定部１１０は、ステップ１５０１にて「Ｙｅｓ」と判定して以下に述べるステップ１５０２乃至ステップ１５０５の処理を順に行った後、ステップ１５０６に進む。

ステップ１５０２：決定部１１０は、推奨行動選定部１０９から通知された通知イベント案（本例において、４つの通知イベント案）を取得する。

ステップ１５０３：決定部１１０は、ユーザ情報テーブル３０５を取得する。

ステップ１５０４：決定部１１０は、ステップ１５０３にて取得した情報（ユーザ情報テーブル３０５）に基づいて、ブロックＢＲ１に一例を示したように、行動変容の対象者（対象ユーザ（ユーザＡ））と知人ユーザ（ユーザＢ）毎に、通知イベント案毎の行動変容スコア(例えば、score１乃至score８)を算出する。

行動変容スコアは、例えば、行動変容スコアを算出する要素ｋがＮ個存在するとき、図２１の式（１）により算出することができる。なお、より重要な要素に関して重み付けａを付加することで、図２１の式（２）により算出してもよい。更に、行動変容スコアは、要素ｋを加算ではなく、乗算することにより算出してもよい。更に、計算方法はこれに限定しない。更に、行動変容スコアの算出には、ユーザ情報テーブル３０５に含まれるすべてのテーブル要素を用いても、そのうちの一部を用いてもよい。

要素ｋは、対象ユーザに行動変容を実行させる効果をより高める観点から、例えば、対象ユーザの行動変容実績テーブル３０９の成功率及び知人ユーザの行動変容実績テーブル３０９の成功率を少なくとも含むことが好ましい。

行動変容スコアの算出の理解を容易にするため、例えば、要素ｋとして、行動変容実績テーブル３０９の対象ユーザ（ユーザＡ）の成功率、知人ユーザ（ユーザＢ）の成功率、対象ユーザ（ユーザＡ）の嗜好度を用い、式（１）を用いた例について説明する。

決定部１１０は、各通知イベント案のイベント識別ＩＤをイベント属性テーブル３０３に適用することによって、そのイベント識別ＩＤに一致する行の関連趣味種別の趣味識別ＩＤを取得する。

各通知イベント案について、決定部１１０は、例えば、以下に述べるように、対象ユーザ（ユーザＡ）の行動変容スコア、知人ユーザ（ユーザＢ）の行動変容スコアのそれぞれを計算する。なお、対象ユーザの行動変容スコアは、便宜上、「第１行動変容スコア」とも称呼される場合がある。知人ユーザの行動変容スコアは、便宜上、「第２行動変容スコア」とも称呼される場合がある。

決定部１１０は、取得した趣味識別ＩＤを、対象ユーザ（ユーザＡ）のユーザ属性テーブル３０７に適用することにより、要素ｋとして、趣味識別ＩＤに対応する嗜好度９０５の値を取得する。

決定部１１０は、ステップ１４０２にて取得された行動識別ＩＤ（目標未達の行動種類に対応する行動識別ＩＤ）を対象ユーザ（ユーザＡ）の行動変容実績テーブル３０９に適用することによって、行動識別ＩＤが一致する行の対象ユーザ（ユーザＡ（本人）１１０２）の成功率１１１０の値を要素ｋとして取得する。そして、決定部１１０は、取得した要素ｋ（嗜好度の値、成功率の値）を式（１）に適用することにより、対象ユーザ（ユーザＡ）の行動変容スコアを算出する。

同様に、決定部１１０は、取得した趣味識別ＩＤを、対象ユーザ（ユーザＡ）のユーザ属性テーブル３０７に適用することにより、要素ｋとして、趣味識別ＩＤに対応する嗜好度９０５の値を取得する。

決定部１１０は、ステップ１４０２にて取得された行動識別ＩＤを対象ユーザ（ユーザＡ）の行動変容実績テーブル３０９に適用することによって、行動識別ＩＤが一致する行の知人ユーザ（ユーザＢ（知人）１１０３）の成功率１１００の値を要素ｋとして取得する。そして、決定部１１０は、取得した要素ｋを式（１）に適用することにより、知人ユーザ（ユーザＢ）の行動変容スコアを算出する。なお、本例において知人ユーザは、ユーザＢのみであるが、他に知人ユーザが存在する場合、同様に、決定部１１０は、全ての知人ユーザの通知イベント案毎の行動変容スコアを算出する。

このように算出された対象ユーザの通知イベント案毎の行動変容スコアは、通知イベント案に対する対象ユーザの嗜好度が大きくなればなるほど大きくなり、且つ、通知イベント案に対応する行動の変容提案の成功率が大きくなるほど大きくなる。知人ユーザの行動変容スコアは、通知イベント案に対する対象ユーザの嗜好度が大きくなればなるほど大きくなり、且つ、通知イベント案に対応する行動についての知人ユーザを介した対象ユーザに対するイベントへの参加提案の成功率が大きくなるほど大きくなる。従って、決定部１１０は、後述するように、行動変容スコアが最も大きい通知イベント案を通知イベント（推奨イベント）として選定する。そして、決定部１１０は、最も大きい行動変容スコアに対応するユーザが、知人ユーザである場合、通知者フラグを知人ユーザのみに設定する。

通知者フラグが知人ユーザのみに設定されると、行動変容促進装置１０１は、対象ユーザ（対象ユーザ端末）に対して、選定した通知イベントへの参加を、知人ユーザを介して提案することにより、知人ユーザを介した受動的な行動変容提案（「受動的行動変容提案」とも称呼される場合がある。）を行う。決定部１１０は、最も大きい行動変容スコアに対応するユーザが、知人ユーザ及び対象ユーザである場合、通知者フラグを知人ユーザ及び対象ユーザの両方に設定する。通知者フラグが知人ユーザ及び対象ユーザの両方に設定されると、行動変容促進装置１０１は、対象ユーザ（対象ユーザ端末）に対して、上述した知人ユーザを介した受動的な行動変容提案を行うと共に、対象ユーザ（対象ユーザ端末）に対して、選定した通知イベントへの参加の提案を行う（即ち、対象ユーザに対して、直接的な行動変容提案（便宜上、「直接的行動変容提案」とも称呼される場合がある。）を行う。このように、通知イベント（推奨イベント）の決定（選定）及びアプローチ方法の決定が実行されることにより、対象ユーザを行動変容させるための通知イベント（推奨イベント）への参加の提案を対象ユーザが受け入れる可能性をより高くすることができる。

ステップ１５０５：決定部１１０は、ステップ１５０４にて算出した行動変容スコアのうち、最も高い行動変容スコアに対応する通知イベント案を通知イベント（推奨イベント）に決定する。例えば、ブロックＢＲ１に示した行動変容スコアの算出結果を例に挙げると、例えば、「score2」が最も高い行動変容スコアである場合、通知イベント案２が、通知イベントに決定される。例えば、「score2」及び「score6」が同じであり、且つ、最も高い行動変容スコアである場合も、通知イベント案２が、通知イベントに決定される。

その後、決定部１１０はステップ１５０６に進むと、ステップ１５０４にて算出した行動変容スコアのうち、最も高い行動変容スコアの通知イベント案に対応するユーザが対象ユーザ（本例において、ユーザＡ（本人））のみであるか否かを判定する。

最も高い行動変容スコアの通知イベント案に対応するユーザが対象ユーザ（ユーザＡ（本人））のみである場合、決定部１１０はステップ１５０６にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ１５０８に進み、通知者フラグをユーザＡ（本人）にセットする。ブロックＢＲ１に示した行動変容スコアの算出結果を例に挙げると、例えば、「Score2」のみが最も高い行動変容スコアである場合、通知者フラグがユーザＡ（対象ユーザ）にセットされる。なお、この場合、対象ユーザ（ユーザＡ）のみに対して、イベント提案通知が実行される（Ｓ１２０１）。その後、決定部１１０は、ステップ１５９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

これに対して、最も高い行動変容スコアの通知イベント案に対応するユーザがユーザＡ（本人）のみではない場合、決定部１１０はステップ１５０７にて「Ｎｏ」と判定してステップ１５０７に進み、最も高い行動変容スコアの通知イベント案に対応するユーザが知人のみであるか否かを判定する。

最も高い行動変容スコアの通知イベント案に対応するユーザが知人ユーザのみである場合、決定部１１０は、ステップ１５０７にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ１５０９に進み、通知者フラグを知人ユーザにセットする。ブロックＢＲ１に示した行動変容スコアの算出結果を例に挙げると、例えば、「score6」のみが最も高い行動変容スコアである場合、通知者フラグがユーザＢ（知人ユーザ）にセットされる。なお、この場合、知人ユーザのみに対して、イベント勧誘提案通知（Ｓ１２０８）が実行される。その後、決定部１１０は、ステップ１５１１に進んで本処理フローを一旦終了する。

これに対して、最も高い行動変容スコアの通知イベント案に対応するユーザが知人ユーザのみではない場合、決定部１１０はステップ１５０７にて「Ｎｏ」と判定してステップ１５１０に進み、通知者フラグをユーザＡ及び知人ユーザ（ユーザＢ）の両方にセットする。ブロックＢＲ１に示した行動変容スコアの算出結果を例に挙げると、例えば、「score2」及び「score6」のみが最も高い行動変容スコアである場合、通知者フラグがユーザＡ及びユーザＢ（知人ユーザ）の両方にセットされる。なお、この場合、対象ユーザ（ユーザＡ）に対して、イベント提案通知が実行され（Ｓ１２０４）、知人ユーザ（ユーザＢ）に対して、イベント勧誘提案通知が実行される（Ｓ１２０８）。その後、決定部１１０は、ステップ１５９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

＜行動変容実績テーブルの更新処理＞
上述したＳ１２０７、Ｓ１２１５及びＳ１２２１では、成功率算出部１１２が以下に述べる処理フローを実行することにより、行動変容実績テーブル３０９が更新される。以下、Ｓ１２０７、Ｓ１２１５及びＳ１２２１のそれぞれにて、実行される処理フローについて順に詳述する。

＜Ｓ１２０７＞
上述したＳ１２０７の詳細について、図２２を用いて説明する。成功率算出部１１２は、図２２のフローチャートにより示した処理フローを実行する。従って、成功率算出部１１２は、図２２のステップ２２００から処理を開始してステップ２２０１に進み、ユーザＡ端末１０２Ａから参加可否情報を取得した後ステップ２２０２に進み、参加可否情報に基づいてユーザＡが通知イベントに参加可能であるか否かを判定する。

ユーザＡが通知イベントに参加可能である場合、成功率算出部１１２は、ステップ２２０２にて「Ｙｅｓ」と判定して以下に述べるステップ２２０３の処理を実行した後、ステップ２２９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２２０３：図２３Ａに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＡ（本人）１１０２に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１１０５：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＡ（本人）１１０２の提案回数１１０５に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１１０５を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１１０５に格納（記憶）する。
成功回数１１０６：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＡ（本人）１１０２の成功回数１１０６に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、成功回数１１０６を更新する（増加した値を現時点の値に代えて成功回数１１０６に格納（記憶）する。
成功率１１０７：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＡ（本人）１１０２の成功回数１１０６に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値を、現時点でユーザＡ（本人）１１０２の提案回数１１０５に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１１０７に格納（記憶）する。

これに対して、ユーザＡが通知イベントに参加可能ではない場合、成功率算出部１１２は、ステップ２２０２にて「Ｎｏ」と判定して以下に述べるステップ２２０４の処理を実行した後、２２９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２２０４：図２３Ｂに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＡ（本人）１１０２に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１１０５：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＡ（本人）１１０２の提案回数１１０５に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１１０５を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１１０５に格納（記憶）する。
成功回数１１０６：成功率算出部１１２は、ユーザＡ（本人）１１０２の成功回数１１０６を更新しない。
成功率１１０７：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＡ（本人）１１０２の成功回数１１０６に格納されている値を、現時点でユーザＡ（本人）１１０２の提案回数１１０５に格納されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１１０７に格納（記憶）する。

＜Ｓ１２１５＞
上述したＳ１２１５の詳細について、図２４を用いて説明する。成功率算出部１１２は、図２４にフローチャートにより示した処理フローを実行する。従って、成功率算出部１１２は、図２４のステップ２４００から処理を開始してステップ２４０１に進み、ユーザＡ端末１０２Ａから参加可否情報を取得した後ステップ２４０２に進み、参加可否情報に基づいてユーザＡが通知イベントに参加可能であるか否かを判定する。

ユーザＡが通知イベントに参加可能である場合、成功率算出部１１２は、ステップ２４０２にて「Ｙｅｓ」と判定して以下に述べるステップ２４０３の処理を実行した後、ステップ２４９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２４０３：図２５Ａに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＢ（知人）１１０３に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１１０８：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１１０８を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１１０８に格納（記憶）する。）。
成功回数１１０９：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９に格納されている値を「１」だけ増加した値により、成功回数１１０９を更新する（増加した値を現時点の値に代えて成功回数１１０９に格納（記憶）する。）。
成功率１１１０：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値を、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率１１１０を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１１１０に格納（記憶）する。）。
勧誘回数１１１１：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の勧誘回数１１１１に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、勧誘回数１１１１を更新する（増加した値を勧誘回数１１１１に格納（記憶）する。）。

これに対して、ユーザＡが通知イベントに参加可能ではない場合、成功率算出部１１２は、ステップ２４０２にて「Ｎｏ」と判定して以下に述べるステップ２４０４の処理を実行した後、ステップ２４９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２４０４：図２５Ｂに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＢ（知人）１１０３に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１１０８：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１１０８を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１１０８に格納（記憶）する。
成功回数１１０９：成功率算出部１１２は、ユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９を更新しない。
成功率１１１０：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９に格納（記憶）されている値を、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率１１１０を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１１１０に格納（記憶）する。
勧誘回数１１１１：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の勧誘回数１１１１に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、勧誘回数１１１１を更新する（増加した値を勧誘回数１１１１に格納（記憶）する。

＜Ｓ１２１７＞
上述したＳ１２１７の詳細について、図２６を用いて説明する。成功率算出部１１２が図２６にフローチャートにより示した処理フローを実行する。従って、成功率算出部１１２は、図２６のステップ２６００から処理を開始してステップ２６０１に進み、ユーザＢ端末１０２Ｂから参加可否情報を取得した後ステップ２６０２に進み、参加可否情報に基づいてユーザＢが通知イベントに参加可能であるか否かを判定する。

ユーザＢが通知イベントに参加可能である場合、成功率算出部１１２は、ステップ２６０２にて「Ｎｏ」と判定して以下に述べるステップ２６０３の処理を実行した後、ステップ２６９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２６０３：図２７Ａに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＢの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＢ（知人）１８０１に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１８０３：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１８０３を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１８０３に格納（記憶）する。
成功回数１８０４：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、成功回数１８０４を更新する（増加した値を現時点の値に代えて成功回数１８０４に格納（記憶）する。
成功率１８０５：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値を、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１８０５に格納（記憶）する。

ユーザＢ（知人）１８０１が通知イベントに参加可能ではない場合、成功率算出部１１２は、ステップ２６０２にて「Ｙｅｓ」と判定して以下に述べるステップ２６０４の処理を実行した後、ステップ２６９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２６０４：図２７Ｂに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＢの行動変容実績テーブル３０９において、通知イベントに対応する行動種別（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行の各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１８０３：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１８０３を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１８０３に格納（記憶）する。
成功回数１８０４：成功率算出部１１２は、ユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４を更新しない。
成功率１８０５：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４に格納（記憶）されている値を。現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１８０５に格納（記憶）する。

＜Ｓ１２２１＞
上述したＳ１２２２の詳細について、図２８を用いて説明する。図２８は、Ｓ１２２１を開始するタイミングで、成功率算出部１１２が実行するルーチンを示すフローチャートである。成功率算出部１１２は、図２８のステップ２８００から処理を開始してステップ２８０１に進み、ユーザＢ端末１０２Ｂから参加可否情報を取得した後ステップ２８０２に進み、参加可否情報に基づいてユーザＢが通知イベントに参加可能であるか否かを判定する。

ユーザＢが通知イベントに参加可能である場合、成功率算出部１１２は、ステップ２８０２にて「Ｎｏ」と判定して以下に述べるステップ２８０３及びステップ２８０４の処理を実行した後、ステップ２８９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２８０３：図２９Ａに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＢ（知人）１１０３に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１１０８：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１１０８を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１１０８に格納（記憶）する。）。
成功回数１１０９：成功率算出部１１２は、ユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９を更新しない。
成功率１１１０：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９に格納（記憶）されている値を、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率１１１０を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１１１０に格納（記憶）する。
勧誘回数１１１１：成功率算出部１１２は、ユーザＢ（知人）１１０３の勧誘回数１１１１を更新しない。

ステップ２８０４：図２９Ｂに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＢの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＢ（知人）１８０１に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１８０３：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１８０３を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１８０３に格納（記憶）する。
成功回数１８０４：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、成功回数１８０４を更新する（増加した値を現時点の値に代えて成功回数１８０４に格納（記憶）する。
成功率１８０５：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値を、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１８０５に格納（記憶）する。

ユーザＢが通知イベントに参加可能ではない場合、成功率算出部１１２は、ステップ２８０２にて「Ｎｏ」と判定して以下に述べるステップ２８０５及びステップ２８０６の処理を実行した後、ステップ２８９５に進んで本処理フローを一旦終了する。

ステップ２８０５：図２９Ａに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＡの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＢ（知人）１１０３に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１１０８：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１１０８を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１１０８に格納（記憶）する。
成功回数１１０９：成功率算出部１１２は、ユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９を更新しない。
成功率１１１０：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の成功回数１１０９に格納（記憶）されている値を、現時点でユーザＢ（知人）１１０３の提案回数１１０８に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率１１１０を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１１１０に格納（記憶）する。
勧誘回数１１１１：成功率算出部１１２は、ユーザＢ（知人）１１０３の勧誘回数１１１１を更新しない。

ステップ２８０６：図２９Ｃに示すように、成功率算出部１１２は、ユーザＢの行動変容実績テーブル３０９において、目標未達の行動識別ＩＤ（本例において、行動識別ＩＤ「１」）の行のユーザＢ（知人）１８０１に対する各列項目の値を以下に述べるように更新する。

提案回数１８０３：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により、提案回数１８０３を更新する（増加した値を現時点の値に代えて提案回数１８０３に格納（記憶）する。
成功回数１８０４：成功率算出部１１２は、ユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４を更新しない。
成功率１８０５：成功率算出部１１２は、現時点でユーザＢ（知人）１８０１の成功回数１８０４に格納（記憶）されている値を現時点でユーザＢ（知人）１８０１の提案回数１８０３に格納（記憶）されている値を「１」だけ増加した値により除することにより算出し、算出した値により成功率を更新する（算出した値を現時点の値に代えて成功率１８０５に格納（記憶）する。

＜効果＞
以上説明したように、本発明の実施形態に係る行動変容促進システム１０１Ｓは、行動変容を行わせたい対象ユーザが、受動的に行動変容を行う可能性を向上できる。

<<変形例>>
本発明は上記実施形態に限定されることなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。例えば、上記実施形態において、各ユーザ端末１０２に表示される通知画面は、対象ユーザを勧誘する際にテキストメッセージの他にボイスメッセージなどが入力できるように構成されてもよい。通知画面は、対象ユーザが参加可否を送信する際にテキストメッセージの他にボイスメッセージなどが入力できるように構成されてもよい。

ステップ１５０５において、決定部１１０は、次の処理Ｓ１５０４の処理負担を減らすために、通知者の候補の絞り込みを行ってもよい。より具体的に述べると、例えば、決定部１１０は、対人関係テーブル３０８において、居住地距離１００２が一定以上ある知人ユーザを通知者の候補から除外する。なお、決定部１１０は、対人関係テーブル３０８の構成要素からあるスコアを算出して、それを用いて通知者の候補の絞り込みを行ってもよい。決定部１１０は、例えば、対人関係テーブル３０８から関係度のスコアを算出し、一定以上の関係度を有する知人ユーザのみを通知者の候補としてもよい。

更に、ステップ１４０４にて、推奨行動選定部１０９が、最終的な通知イベント案を一つだけ選定するようにしてもよい。この場合、決定部１１０が、行動識別ＩＤ「１」に対応する行動変容実績テーブル３０９のユーザＡ（本人）１１０２に格納（記憶）された成功率１１０７の値と、ユーザＢ（知人）１１０３に格納された成功率１１１０の値とを比較することにより、通知フラグを設定してもよい。この場合、成功率１１０７の値が成功率１１１０の値より大きい場合、通知者フラグが対象ユーザ（ユーザＡ）のみに設定される。成功率１１０７の値が成功率１１１０の値より小さい場合、通知者フラグが知人ユーザ（ユーザＢ）のみに設定される。成功率１１０７の値と成功率１１１０の値とが同じである場合、通知者フラグが対象ユーザ（ユーザＡ）及び知人ユーザ（ユーザＢ）の両方に設定される。

上記実施形態において、図１５のＳ１２１７及び図１７のＳ１２２２のそれぞれの後に以下に述べるＳ１２３０が追加されてもよい。

Ｓ１２３０：行動変容促進装置１０１は、対象ユーザ（ユーザＡ）に対する行動変容提案が成功しなかった場合、通知イベントの選定方法や通知者の選定方法を変える（例えば、ステップ１５０４において行動変容スコアを算出する要素ｋを前回と変えるなどする）ことにより、別の通知イベント及び／又は通知者を選定して、対象ユーザ（ユーザＡ）に対する行動変容提案を再び行う。

１０１…行動変容促進装置、１０１Ｓ…行動変容促進システム、１０２Ａ…ユーザＡ端末、１０２Ｂ…ユーザＢ端末、１０２Ｃ…ユーザＣ端末、１０５…センサ群、１０６…入力部、１０７…情報保持部、１０８…状態推定部、１０９…推奨行動選定部、１１０…決定部、１１１…出力部、３０１…ユーザテーブル、３０２…行動種別テーブル、３０３…イベント属性テーブル、３０４…趣味種別テーブル、３０５…ユーザ情報テーブル

Claims (13)

1. 行動変容を実行させたいユーザである対象ユーザの対象ユーザ端末及び知人ユーザの知人ユーザ端末と互いに通信可能に構成された情報通知装置を含む行動変容促進装置であって、
   前記情報通知装置は、
   行動を識別するための行動識別情報の１又は複数と、イベントを識別するためのイベント識別情報とが対応付けられたイベント対応情報を複数含むイベント参照情報が記憶された情報保持部を含み、
   前記対象ユーザに行動変容を実行させたい前記行動を設定し、前記イベント参照情報に基づいて、設定した前記行動の前記行動識別情報に対応する前記イベント識別情報に対応する１又は複数の前記イベントの中から前記対象ユーザに参加することを勧める推奨イベントを決定し、前記知人ユーザから前記推奨イベントへの前記対象ユーザの参加を勧誘するイベント勧誘を行う通知内容を通知するイベント勧誘通知による受動的行動変容提案を、前記対象ユーザ端末に対して実行する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
2. 請求項１に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報通知装置は、
   前記推奨イベントへの前記対象ユーザの参加を勧誘することを提案するイベント勧誘提案を行う通知内容を通知するイベント勧誘提案通知を前記知人ユーザ端末に対して実行し、
   前記イベント勧誘提案を受け入れる旨の通知を前記知人ユーザ端末から受信した場合、前記受動的行動変容提案を前記対象ユーザ端末に対して実行する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
3. 請求項２に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報通知装置は、
   前記推奨イベントへの前記対象ユーザの参加を提案する内容を通知するイベント参加提案通知による直接的行動変容提案を前記対象ユーザ端末に対して更に実行する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
4. 請求項１に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報通知装置は、前記対象ユーザの状態に関するセンサ情報を検出するセンサ及び前記対象ユーザに関するユーザ状態情報を取得する前記対象ユーザ端末のそれぞれから前記センサ情報及び前記ユーザ状態情報を取得するように構成され、
   前記情報保持部には、前記行動識別情報と、前記行動識別情報に対応する前記行動に対する目標値と、前記行動識別情報に対応する前記行動に対応する達成度とが記憶され、
   前記情報通知装置は、
   前記センサ情報及び前記ユーザ状態情報に基づいて、前記行動に対応する前記達成度を演算し、
   前記達成度が前記目標値に達していない前記行動を、前記対象ユーザに行動変容を実行させたい前記行動に設定する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
5. 請求項３に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報保持部には、
   前記イベント識別情報に対応付けられた、前記イベントの属性を表すイベント属性情報と、
   前記イベント属性情報に対応付けられた、前記イベント属性情報に対する前記対象ユーザの属性を表す対象ユーザ属性情報と、
   前記行動識別情報と、前記行動識別情報に対応する前記行動に対する前記直接的行動変容提案の前記対象ユーザに対する成功実績を表す第１行動変容実績情報と、
   前記行動識別情報と、前記行動識別情報に対応する前記行動に対する前記知人ユーザを介した前記受動的行動変容提案の前記対象ユーザに対する成功実績を表す第２行動変容実績情報と、
   が記憶されており、
   前記情報通知装置は、
   前記イベント参照情報に基づいて、前記対象ユーザに行動変容を実行させたい前記行動の前記行動識別情報に対応する１又は複数の前記イベントを第１通知イベント案として特定し、
   特定した前記第１通知イベント案が複数存在する場合、特定した複数の前記第１通知イベント案のそれぞれについて、それぞれの前記イベント識別情報に対応する前記イベント属性情報に対応付けられた前記対象ユーザ属性情報を特定し、
   特定した前記対象ユーザ属性情報に基づいて、特定した複数の前記第１通知イベント案の中から、前記推奨イベントを決定する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
6. 請求項５に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報通知装置は、
   特定した前記対象ユーザ属性情報に加えて、更に前記第１行動変容実績情報及び前記第２行動変容実績情報に基づいて、特定した複数の前記第１通知イベント案の中から、前記推奨イベントを決定する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
7. 請求項５に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報通知装置は、
   前記第１行動変容実績情報及び前記第２行動変容実績情報に基づいて、前記イベント勧誘提案通知のみを行うのか、前記イベント勧誘提案通知及び前記直接的行動変容提案の両方を行うのか否かを決定する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
8. 請求項５に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報通知装置は、
   特定した複数の前記第１通知イベント案のそれぞれについて、特定した前記対象ユーザ属性情報及び前記第１行動変容実績情報に基づいて、その第１通知イベント案についての前記直接的行動変容提案の推奨度合いを示す前記対象ユーザの第１行動変容スコアを計算し、
   特定した複数の前記第１通知イベント案のそれぞれについて、特定した前記対象ユーザ属性情報及び前記第２行動変容実績情報に基づいて、その第１通知イベント案についての前記知人ユーザを介した前記受動的行動変容提案の推奨度合いを示す第２行動変容スコアを計算し、
   計算した前記第１行動変容スコア及び前記第２行動変容スコアの中で、最も大きいスコアに対応する前記第１通知イベント案を前記推奨イベントに決定し、
   最も大きいスコアが、前記第２行動変容スコアであった場合、前記知人ユーザ端末に対して、前記イベント勧誘提案通知を実行し、
   最も大きいスコアが、同じスコアである前記第２行動変容スコア及び前記対象ユーザの前記第１行動変容スコアであった場合、前記知人ユーザ端末に対して、前記イベント勧誘提案通知を実行すると共に、前記直接的行動変容提案を前記対象ユーザ端末に対して実行する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
9. 請求項６に記載の行動変容促進装置において、
   前記情報通知装置は、
   前記対象ユーザに対して、前記対象ユーザが前記直接的行動変容提案を受け入れた場合、受け入れた前記直接的行動変容提案に対応する前記行動の前記行動識別情報に対応する前記成功実績が上がるように、前記第１行動変容実績情報を更新し、
   前記対象ユーザに対して、前記対象ユーザが前記受動的行動変容提案を受け入れた場合、受け入れた前記受動的行動変容提案に対応する前記行動の前記行動識別情報に対応する前記成功実績が上がるように、前記第２行動変容実績情報を更新する、
   ように構成された、
   行動変容促進装置。
10. 請求項５に記載の行動変容促進装置において、
    前記情報通知装置は、
    前記イベント属性情報及び特定した前記対象ユーザ属性情報に基づいて、特定した複数の前記第１通知イベント案の中から、更に、１又は複数の第２通知イベント案を特定し、特定した１又は複数の前記第２通知イベント案の中から前記推奨イベントを決定する、
    ように構成された、
    行動変容促進装置。
11. 請求項５に記載の行動変容促進装置において、
    前記情報通知装置は、
    前記知人ユーザ及び前記知人ユーザ端末が複数存在する場合において、
    特定した複数の前記第１通知イベント案のそれぞれについて、特定した前記対象ユーザ属性情報及び前記第１行動変容実績情報に基づいて、その通知イベント案についての前記直接的行動変容提案の推奨度合いを示す前記対象ユーザの第１行動変容スコアを計算し、
    特定した複数の前記第１通知イベント案のそれぞれについて、特定した前記対象ユーザ属性情報及び前記第２行動変容実績情報に基づいて、その通知イベント案についての前記知人ユーザを介した前記受動的行動変容提案の推奨度合いを示す第２行動変容スコアを複数の前記知人ユーザのそれぞれについて計算し、
    計算した前記第１行動変容スコア及び前記第２行動変容スコアの中で、最も大きいスコアに対応する前記第１通知イベント案を前記推奨イベントに決定し、
    最も大きいスコアが、前記知人ユーザについての前記第２行動変容スコアであった場合、その知人ユーザの前記知人ユーザ端末に対して、前記イベント勧誘提案通知を実行し、
    最も大きいスコアが、同じスコアである前記知人ユーザについての前記第２行動変容スコア及び前記対象ユーザの前記第１行動変容スコアであった場合、その知人ユーザの前記知人ユーザ端末に対して、前記イベント勧誘提案通知を実行すると共に、前記直接的行動変容提案を前記対象ユーザ端末に対して実行する、
    ように構成された、
    行動変容促進装置。
12. 請求項１１に記載の行動変容促進装置において、
    前記情報保持部には、複数の前記知人ユーザのそれぞれについて、前記対象ユーザに対する前記知人ユーザの関係性に関する情報を含む対人関係情報が記憶され、
    前記情報通知装置は、
    前記対人関係情報に基づいて、複数の前記知人ユーザの中から選定した１又は複数の前記知人ユーザのみ前記第２行動変容スコアを計算する、
    ように構成された、
    行動変容促進装置。
13. 行動変容を実行させたいユーザである対象ユーザの対象ユーザ端末と、
    知人ユーザの知人ユーザ端末と、
    情報通知装置を含む行動変容促進装置と、
    が互いに通信可能に構成された行動変容促進システムを用いた行動変容促進方法であって、
    前記情報通知装置は、
    行動を識別するための行動識別情報の１又は複数と、イベントを識別するためのイベント識別情報とが対応付けられたイベント対応情報を複数含むイベント参照情報を記憶し、
    前記対象ユーザに行動変容を実行させたい前記行動を設定し、前記イベント参照情報に基づいて、設定した前記行動の前記行動識別情報に対応する前記イベント識別情報に対応する１又は複数の前記イベントの中から前記対象ユーザに参加することを勧める推奨イベントを決定し、前記知人ユーザから前記推奨イベントへの前記対象ユーザの参加を勧誘するイベント勧誘を行う通知内容を通知するイベント勧誘通知による受動的行動変容提案を、前記対象ユーザ端末に対して実行する、
    行動変容促進方法。

Images