JP2023045887A - 社会参加支援装置および社会参加支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】社会参加の促進を図ること。【解決手段】ユーザの社会参加を支援する社会参加支援装置は、記憶デバイスに、いつどこでどのような介入施策で社会参加の介入を前記ユーザに実行した実行結果を示す介入実行履歴と、前記ユーザがいつどこで何をしたかを示す行動履歴と、を記憶し、前記介入実行履歴と、前記行動履歴と、に基づいて、前記介入実行履歴における社会参加の介入に対応する前記行動履歴について、前記ユーザの社会参加頻度を算出する社会参加頻度算出処理と、前記社会参加頻度算出処理によって算出された社会参加頻度に基づいて、前記ユーザの社会参加の開始からの所定期間における介入効果と、を算出する介入効果算出処理と、前記介入効果算出処理による算出結果を出力する出力処理と、を実行する。【選択図】図３

Description

本発明は、社会参加を支援する社会参加支援装置および社会参加支援方法に関する。

高齢化社会において、高齢者が社会の担い手の一員として、知識および経験を生かし、主体的に社会へ参加することが重要となってきている。高齢者の社会参加を推進することによって社会の活性化と、高齢者自身のＱｏＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｌｉｆｅ）の向上及び健康寿命の延伸とが期待される。

社会参加を促進するためには、人に社会へ参加する動機付けを喚起する必要がある。一つの方法として、自治体により介入施策を講じる方法があるが、社会参加の動機付けや人の行動の定着は十分ではない。

下記特許文献１は、経時的に取得した生体情報に基づいて関心健康領域の健康度と予防的介入行動のそれぞれとの相関度及び影響度を評価する方法を開示する。この方法は、個人の前記生体情報を経時的に取得し、取得した生体情報に基づいて個人の健康度の評価を経時的に行い、一つ以上の予防的介入行動のそれぞれの介入量を経時的に取得し、予防的介入行動のそれぞれの経時的な介入量と個人の経時的な健康度との相関度及び影響度を求め、一つ以上の予防的介入行動の内で相関度が所定の値以上であるものを関連予防的介入行動として決定する。

特開２０２０－１６１１８７号公報

しかし、特許文献１の方法は、社会参加の有効な介入方法を与えていない。また、一般介護予防事業では、通いの場設置等、通り一遍の施策になっている。健常時からの個別かつ詳細なデータが存在せず、施策に対する効果評価が十分ではないためである。

本発明は、社会参加の促進を図ること目的とする。

本願において開示される発明の一側面となる社会参加支援装置は、ユーザの社会参加を支援する社会参加支援装置であって、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、前記記憶デバイスは、いつどこでどのような介入施策で社会参加の介入を前記ユーザに実行した実行結果を示す介入実行履歴と、前記ユーザがいつどこで何をしたかを示す行動履歴と、を記憶し、前記プロセッサは、前記介入実行履歴と、前記行動履歴と、に基づいて、前記介入実行履歴における社会参加の介入に対応する前記行動履歴について、前記ユーザの社会参加頻度を算出する社会参加頻度算出処理と、前記社会参加頻度算出処理によって算出された社会参加頻度に基づいて、前記ユーザの社会参加の開始からの所定期間における介入効果と、を算出する介入効果算出処理と、前記介入効果算出処理による算出結果を出力する出力処理と、を実行することを特徴とする。

本発明の代表的な実施の形態によれば、社会参加の促進を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、改善システムのシステム構成例を示す説明図である。 図２は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図３は、改善サーバの機能的構成例を示すブロック図である。 図４は、アカウントＤＢの一例を示す説明図である。 図５は、行動目的ＤＢの一例を示す説明図である。 図６は、介入実行主体ＤＢの一例を示す説明図である。 図７は、行動履歴ＤＢの一例を示す説明図である。 図８は、地域ＤＢの一例を示す説明図である。 図９は、地域パターンＤＢの一例を示す説明図である。 図１０は、介入施策パターンＤＢの一例を示す説明図である。 図１１は、介入計画ＤＢの一例を示す説明図である。 図１２は、介入実行履歴ＤＢの一例を示す説明図である。 図１３は、社会参加履歴ＤＢの一例を示す説明図である。 図１４は、第１介入評価結果ＤＢの一例を示す説明図である。 図１５は、第２介入評価結果ＤＢの一例を示す説明図である。 図１６は、行動パターンＤＢの一例を示す説明図である。 図１７は、社会参加パターンＤＢの一例を示す説明図である。 図１８は、介入知識ＤＢの一例を示す説明図である。 図１９は、社会参加介入の継続的改善の初期処理の一例を示すシーケンス図である。 図２０は、社会参加介入の継続的改善理例を示すシーケンス図である。 図２１は、介入計画部による介入計画（ステップＳ２００１）の一例を示すフローチャートである。 図２２は、介入計画画面の一例を示す説明図である。 図２３は、端末における介入実行（ステップＳ２００２）の表示例を示す説明図である。 図２４は、介入評価部による介入評価（ステップＳ２００３）の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２５は、第１介入評価結果の一例を示すグラフである。 図２６は、介入評価部による介入評価（ステップＳ２００３）の一例を示すフローチャート（その２）である。 図２７は、第２介入評価結果を示すグラフである。 図２８は、介入知識化部による介入知識化（ステップＳ２００４）の一例を示すフローチャートである。 図２９は、介入推薦部による介入レコメンド（ステップＳ２００５）の一例を示すフローチャートである。 図３０は、介入レコメンド画面の一例を示す説明図である。 図３１は、介入評価レポート生成処理（ステップＳ２０１２）の一例を示すフローチャートである。 図３２は、介入評価レポート表示画面例を示す説明図である。

以下、添付図面を用いて、社会参加介入の継続的改善システム（以下、単に「改善システム」）について説明する。この改善システムは、「社会参加」に影響する個人、行動、および地域特性を加味し、かつエビデンスに基づいて介入方法を学習し、提供する。改善システムを利用するユーザにとっては、自分にあった有効な介入を受けて社会参加を促進し、継続することができる。これにより、介護予防、ＱｏＬ向上、および健康寿命の延伸が期待される。

＜用語＞
なお、本明細書において、「社会参加」とは、外出、社会交流、社会参加など人との接触を伴う活動である。ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）のようなバーチャルコミュニティではなくフィジカルな活動を対象とする。

「行動（データ）」とは、いつだれが何の目的でどのくらいの頻度でどの経路をどの手段を使って行動したかを示すデータである。

「社会参加介入」とは、社会参加促進を目的とした、ユーザへのあらゆる働きかけや支援行為である。アドバイスなどの直接的行為、環境整備などの間接的行為も含まれる。

＜改善システムのシステム構成例＞
図１は、改善システムのシステム構成例を示す説明図である。改善システム１００は、介入実行主体サーバ１０１と、介入の継続的改善サーバ（以下、改善サーバ）１０２と、地域情報サーバ１０３と、ユーザの端末１０４と、を有する。介入実行主体サーバ１０１および改善サーバ１０２は、ユーザの社会参加を支援する社会参加支援装置である。介入実行主体サーバ１０１、改善サーバ１０２、地域情報サーバ１０３およびユーザの端末１０４は、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１１０を介して通信可能に接続される。

＜コンピュータ（介入実行主体サーバ１０１、改善サーバ１０２、地域情報サーバ１０３およびユーザの端末１０４）のハードウェア構成例＞
図２は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ２００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、コンピュータ２００を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナ、マイク、センサがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワーク１１０と接続し、データを送受信する。

＜改善サーバ１０２の機能的構成例＞
図３は、改善サーバ１０２の機能的構成例を示すブロック図である。改善サーバ１０２は、介入計画部３０１と、介入実行部３０２と、介入評価部３０３と、介入知識化部３０４と、介入推薦部３０５と、介入評価レポート生成部３０６と、通信部３０７と、を有する。介入計画部３０１、介入実行部３０２、介入評価部３０３、介入知識化部３０４、介入推薦部３０５、および介入評価レポート生成部３０６は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることにより実現される。通信部３０７は、たとえば、図２に示した通信ＩＦ２０５により実現される。

また、改善サーバ１０２は、あらかじめ、他のコンピュータ２００からの取得、または改善サーバ１０２の内部計算により、アカウントＤＢ３１１、行動目的ＤＢ３１２、介入実行主体ＤＢ３１３、行動履歴ＤＢ３１４、地域ＤＢ３１５、地域パターンＤＢ３１６、介入施策パターンＤＢ３１７、介入計画ＤＢ３１８、介入実行履歴ＤＢ３１９、社会参加履歴ＤＢ３２０、第１介入評価結果ＤＢ３２１、第２介入評価結果ＤＢ３２２、行動パターンＤＢ３２３、社会参加パターンＤＢ３２４、および介入知識ＤＢ３２５を保持する。これらのデータベース３１１～３２５は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２により実現される。

また、改善サーバ１０２は、介入推薦部３０５により、介入効果予測回帰モデル３３１と介入効果予測ＦＭ（Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅｓ）モデル３３２とを生成する。介入効果予測回帰モデル３３１および介入効果予測ＦＭモデル３３２は、記憶デバイス２０２に記憶される。

＜データベース３１１～３２５＞
図４は、アカウントＤＢ３１１の一例を示す説明図である。アカウントＤＢ３１１は、たとえば、フィールドとして、ユーザＩＤ４０１と、氏名４０２と、生年月日４０３と、性別４０４と、住所４０５と、を有する。同一行の各フィールド４０１～４０５の値の組み合わせが１人のユーザを示すユーザ情報を規定するエントリとなる。

ユーザＩＤ４０１は、ユーザを一意に特定する識別情報である。氏名４０２は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの苗字と名前の組み合わせである。生年月日４０３は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが生まれた年月日である。性別４０４は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの生物学上の男女の区別である。住所４０５は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが居住する場所である。

改善サーバ１０２は、アカウントＤＢ３１１の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、他のコンピュータ２００から取得してもよい。

図５は、行動目的ＤＢ３１２の一例を示す説明図である。行動目的ＤＢ３１２は、フィールドとして、行動目的５０１と、キーワード５０２と、を有する。行動目的５０１は、ユーザが行動する目的である。キーワード５０２は、行動目的５０１を定義したり、行動目的５０１に関連したり、または、行動目的５０１を連想したりする文字列である。

改善サーバ１０２は、行動目的ＤＢ３１２の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、他のコンピュータ２００から取得してもよい。

図６は、介入実行主体ＤＢ３１３の一例を示す説明図である。介入実行主体ＤＢ３１３は、介入実行主体を規定するデータベースであり、フィールドとして、実行主体ＩＤ６０１と、実行主体区分６０２と、実行主体名６０３と、介入目的６０４と、参照ユーザＩＤ６０５と、を有する。同一行の各フィールド６０１～６０５の値の組み合わせが１つの介入実行主体を示す介入実行主体情報を規定するエントリとなる。

実行主体ＩＤ６０１は、介入実行主体を一意に特定する識別情報である。実行主体区分６０２は、実行主体ＩＤ６０１によって特定される介入実行主体の分類先である。実行主体名６０３は、実行主体ＩＤ６０１によって特定される介入実行主体の名称である。介入目的６０４は、実行主体ＩＤ６０１によって特定される介入実行主体が介入を実行する狙いまたは介入実行の内容である。

参照ユーザＩＤ６０５は、実行主体ＩＤ６０１によって特定される介入実行主体を参照するユーザのユーザＩＤ４０１である。具体的には、たとえば、参照ユーザＩＤ６０５によって特定されるユーザは、その実行主体ＩＤ６０１によって特定される介入実行主体の顧客である。

改善サーバ１０２は、介入実行主体ＤＢ３１３の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、介入実行主体サーバ１０１から取得してもよい。

図７は、行動履歴ＤＢ３１４の一例を示す説明図である。行動履歴ＤＢ３１４は、フィールドとして、ユーザＩＤ４０１と、タイムスタンプ７０１と、位置７０２と、スポット７０３と、行動目的７０４と、滞在／移動区分７０５と、移動手段７０６と、を有する。同一行の各フィールド４０１、７０１～７０６の値の組み合わせが、１つの行動履歴を規定するエントリとなる。なお、同一のユーザであってもタイムスタンプ７０２が異なれば、複数の行動履歴に規定される。

タイムスタンプ７０１は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが行動した日付時刻である。位置７０２は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが行動した地点である。スポット７０３は、位置７０２に存在する施設などの場所名である。行動目的７０４は、行動目的ＤＢ３１２の行動目的５０１から選択された項目である。

滞在／移動区分７０５は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが位置７０２に滞在しているか位置７０２で移動中であるかを示す区分である。移動手段７０６は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが移動に用いている手段（たとえば、電車、車、徒歩、該当なし（Ｎ／Ａ（Ｎｏｔ Ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ））である。

各エントリである行動履歴は、ユーザの端末４０１で生成され、端末４０１から直接または他のコンピュータを介して間接的に改善サーバ１０２に送信される。なお、端末４０１は、衛星測位システムを利用した現在位置測位機能や移動手段７０６を特定するための加速度センサや移動速度および移動方向を算出する機能を有する。

図８は、地域ＤＢ３１５の一例を示す説明図である。地域ＤＢ３１５は、フィールドとして、たとえば、地域ＩＤ８０１と、地域名８０２と、地理分類８０３と、気候：年平均降雪量８０４と、気候：年平均降水量８０５と、人口密度８０６と、高齢化率８０７と、交通：Ｔ指標８０８と、通いの場の設置数／高齢人口８０９と、医療機関数８１０と、を有する。同一行の各フィールド８０１～８１０の組み合わせが、１つの地域を示す地域情報を規定するエントリとなる。

地域ＩＤ８０１は、市区町村の行政区画単位である地域を一意に特定する識別情報である。地域名８０２は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域の名称である。地理分類８０３は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域の地理的区分である。気候：年平均降雪量８０４は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域の年間の平均降雪量である。気候：年平均降水量８０５は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域の年間の平均降水量である。

人口密度８０６は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域における単位面積１ｋｍ^２当たりに居住する人の数である。高齢化率８０７は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域の人口に対する高齢者（たとえば、６５歳以上）の割合である。

交通：Ｔ指標８０８は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域内の各地点から当該地域内の目的地点（たとえば、中心地）における交通利便性（アクセシビリティレベル）を示す値であり、単位は所要時間（分）である。

通いの場の設置数８０９は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域内に存在する通いの場の設置数である。通いの場とは、高齢者をはじめ地域住民が、他者とのつながりの中で主体的に取り組む、介護予防やフレイル予防に資する多様な活動の場や機会である。医療機関数８１０は、地域ＩＤ８０１によって特定される地域内に存在する医療機関の数である。

改善サーバ１０２は、地域ＤＢ３１５の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、地域情報サーバ１０３から取得してもよい。

図９は、地域パターンＤＢ３１６の一例を示す説明図である。地域パターンＤＢ３１６は、フィールドとして、たとえば、地域パターンＩＤ９０１と、地理分類９０２と、気候：降雪９０３と、人口密度９０４と、高齢化率９０５と、交通９０６と、参照地域ＩＤ９０７と、を有する。同一行の各フィールド９０１～９０７の値の組み合わせが、１つの地域パターンを規定するエントリとなる。

地域パターンＩＤ９０１は、地域の類型を示す地域パターンを一意に特定する識別情報である。地理分類９０２は、地域パターンＩＤ９０１で特定される地域パターンの地理的区分である。気候：降雪９０３は、地域パターンＩＤ９０１で特定される地域パターンの降雪の度合いである。人口密度９０４は、地域パターンＩＤ９０１で特定される地域パターンにおける単位面積１ｋｍ^２当たりに居住する人の数である。

高齢化率９０５は、地域パターンＩＤ９０１で特定される地域パターンでの高齢者（たとえば、６５歳以上）の割合である。交通９０６は、地域パターンＩＤ９０１で特定される地域パターンにおける交通の利便性である。参照地域ＩＤ９０７は、地域パターンＩＤ９０１で特定される地域パターンに該当する地域の地域ＩＤ８０１である。参照地域ＩＤ９０７は、後述する地域クラスタリング（ステップＳ１９０２）において設定される。

改善サーバ１０２は、地域ＤＢ３１５の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、地域情報サーバ１０３から取得してもよい。

図１０は、介入施策パターンＤＢ３１７の一例を示す説明図である。介入施策パターンＤＢ３１７は、フィールドとして、たとえば、施策パターンＩＤ１００１と、施策パターン名１００２と、対象主体１００３と、タッチポイント１００４と、内容１００５と、を有する。同一行の各フィールドの値の組み合わせが、１つの施策パターンを規定するエントリとなる。

施策パターンＩＤ１００１は、介入施策の類型を示す介入施策パターンを一意に特定する識別情報である。施策パターン名１００２は、施策パターンＩＤ１００１によって特定される介入施策パターンの名称である。対象主体１００３は、施策パターンＩＤ１００１によって特定される介入施策パターンで介入施策される者である。タッチポイント１００４は、施策パターンＩＤ１００１によって特定される介入施策パターンで対象主体１００３に介入施策する方法である。内容１００５は、施策パターンＩＤ１００１によって特定される介入施策パターンで対象主体１００３に介入施策する内容である。

改善サーバ１０２は、介入施策パターンＤＢ３１７の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、他のコンピュータ２００から取得してもよい。

図１１は、介入計画ＤＢ３１８の一例を示す説明図である。介入計画ＤＢ３１８は、フィールドとして、たとえば、計画ＩＤ１１０１と、参照施策パターンＩＤ１１０２と、計画名１１０３と、参照実行主体ＩＤ１１０４と、群ＩＤ１１０５と、対象ユーザＩＤ１１０６と、スケジュール１１０７と、内容１１０８と、期待効果：即効性１１０９と、期待効果：継続性１１１０と、を有する。同一行の各フィールド１１０１～１１１０の値の組み合わせが、１つの介入計画を規定するエントリとなる。

計画ＩＤ１１０１は、介入施策の計画を示す介入計画を一意に特定する識別情報である。参照施策パターンＩＤ１１０２は、計画ＩＤ１１０１によって特定される介入計画を作成する際に参照した施策パターンの施策パターンＩＤ１００１である。計画名１１０３は、計画ＩＤ１１０１によって特定される介入計画の名称である。

参照実行主体ＩＤ１１０４は、計画ＩＤ１１０１によって特定される介入計画を実行する介入実行主体の実行主体ＩＤ６０１である。群ＩＤ１１０５は、介入群または対照群（非介入群）を一意に特定する識別情報である。対象ユーザＩＤ１１０６は、群ＩＤ１１０５によって特定される群に所属するユーザ（対象ユーザ）のユーザＩＤ４０１である。

スケジュール１１０７は、計画ＩＤ１１０１によって特定される介入計画を実行する日程である。内容１１０８は、計画ＩＤ１１０１によって特定される介入計画の詳細な事項である。

期待効果：即効性１１０９は、計画ＩＤ１１０１によって特定される介入計画に期待される即効性である。即効性は、社会参加による効果が出る早さを示す短期的な指標であり、本例では社会参加行動の動機付けの評価指標となる。期待効果：継続性１１１０は、計画ＩＤ１１０１によって特定される介入計画に期待される継続性である。継続性は、社会参加行動がどのくらい続くかを示す長期的な指標であり、社会参加行動の定着度に関連する。

介入計画は、改善サーバ１０２において人手によって作成され、介入計画ＤＢ３１８に保存される。また、改善サーバ１０２は、介入実行主体サーバ１０１において人手によって作成された介入計画を取得して、介入計画ＤＢ３１８に保存してもよい。

期待効果：即効性１１０９および期待効果：継続性１１１０は、直接処理に使うものではなく、レコメンド結果で示された値を人が参照する、つまりこれから計画する介入施策に対する期待効果を参考値として参照し、計画に役立てるための情報である。

図１２は、介入実行履歴ＤＢ３１９の一例を示す説明図である。介入実行履歴ＤＢ３１９は、フィールドとして、実行履歴ＩＤ１２０１と、参照介入計画ＩＤ１２０２と、群ＩＤ１１０５と、対象ユーザＩＤ１１０６と、開始時期１２０３と、終了時期１２０４と、介入経過１２０５と、介入判定結果１２０６と、を有する。同一行の各フィールド１１０５，１１０６、１２０１～１２０６の値の組み合わせが、１つの介入実行履歴を規定するエントリとなる。

実行履歴ＩＤ１２０１は、介入実行履歴を一意に特定する識別情報である。参照介入計画ＩＤ１２０２は、実行履歴ＩＤ１２０１で特定される介入実行履歴として介入実行された介入施策の計画の計画ＩＤ１１０１である。なお、対象ユーザＩＤ１１０６は、介入実行履歴ＤＢ３１９においては、１エントリに１つのユーザＩＤ４０１を格納する。

開始時期１２０３は、実行履歴ＩＤ１２０１で特定される介入実行履歴として介入実行された介入施策を開始した日付である。終了時期１２０４は、実行履歴ＩＤ１２０１で特定される介入実行履歴として介入実行された介入施策を終了した日付である。介入経過１２０５は、実行履歴ＩＤ１２０１で特定される介入実行履歴として介入実行された介入施策の成り行きを示す１以上の日付である。最古の日付が開始時期１２０３であり、最新の日付が終了時期１２０４である。介入判定結果１２０６は、実行履歴ＩＤ１２０１で特定される介入実行履歴として介入施策が実行されたか否かを示す判定結果である。

改善サーバ１０２は、介入実行履歴ＤＢ３１９の各エントリを内部計算で求めて介入実行履歴ＤＢ３１９に格納してもよく、介入実行主体サーバ１０１の内部計算で求められた各エントリを介入実行主体サーバ１０１から取得して、介入実行履歴ＤＢ３１９に格納してもよい。

図１３は、社会参加履歴ＤＢ３２０の一例を示す説明図である。社会参加履歴ＤＢ３２０は、フィールドとして、ユーザＩＤ４０１と、集計月１３０１と、社会参加頻度移動平均１３０２と、を有する。同一行の各フィールド４０１、１３０１、１３０２の値の組み合わせが、社会参加履歴を規定するエントリとなる。同一ユーザであっても、複数の社会参加履歴を有する。

集計月１３０１は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが社会参加した頻度を集計した月である。社会参加頻度移動平均１３０２は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザが社会参加した頻度の移動平均値である。具体的には、たとえば、社会参加頻度移動平均１３０２は、社会参加頻度１３２０の移動平均値と、その内訳である運動系趣味１３２１、文科系趣味１３２２、就労１３２３、ボランティア１３２４、その他１３２５の各移動平均値と、を含む。文科系趣味１３２２、就労１３２３、ボランティア１３２４、その他１３２５の各移動平均値の合計が、社会参加頻度１３２０の移動平均値となる。

改善サーバ１０２は、社会参加履歴ＤＢ３２０の各エントリを端末１０４からの情報に基づいて内部計算で求めて社会参加履歴ＤＢ３２０に格納してもよく、端末１０４からの情報に基づいて介入実行主体サーバ１０１の内部計算で求められた各エントリを介入実行主体サーバ１０１から取得して、介入実行履歴ＤＢ３１９に格納してもよい。

図１４は、第１介入評価結果ＤＢ３２１の一例を示す説明図である。第１介入評価結果ＤＢ３２１は、フィールドとして、たとえば、ユーザＩＤ４０１と、評価時期１４０１と、実行履歴ＩＤ１２１０１と、ベースライン１４０２と、即効性評価期間平均１４０３と、即効性１４０４と、継続性評価期間平均１４０５と、継続性１４０６と、を有する。同一行の各フィールド４０１，１２０１，１４０１～１４０６の組み合わせが、ユーザの各々についての介入評価結果（第１介入評価結果）を規定するエントリとなる。

評価時期１４０１は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの社会参加を評価する時期である。ベースライン１４０２は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの介入開始時点における月当たりの社会参加回数であり、評価の基準値である。即効性評価期間平均１４０３は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの即効性評価期間における社会参加回数の平均値である。即効性１４０４は、即効性評価期間における介入開始時点からの社会参加頻度の改善率である。即効性１４０４は、下記式（１）により算出される。即効性評価期間は、介入の開始時期１２０３から終了時期１２０４後の一定期間までの期間である。

即効性＝即効性評価期間の社会参加頻度移動平均（介入開始時期１２０３除く）／介入開始時期１２０３の社会参加頻度・・・（１）

継続性評価期間平均１４０５は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの継続性評価期間における社会参加回数の平均値である。継続性１４０６は、継続性評価期間における介入開始時点からの社会参加頻度の改善率である。継続性１４０６は、下記式（２）により算出される。継続性評価期間は、介入即効性評価期間よりも長い開始時期１２０３からの期間である。

継続性＝継続性評価期間の社会参加頻度移動平均（介入開始時点除く）／介入開始時点の社会参加頻度・・・（２）

改善サーバ１０２は、第１介入評価結果ＤＢ３２１の各エントリを内部計算で求めて社会参加履歴ＤＢ３２０に格納してもよく、介入実行主体サーバ１０１の内部計算で求められた各エントリを介入実行主体サーバ１０１から取得して、第１介入評価結果ＤＢ３２１に格納してもよい。

図１５は、第２介入評価結果ＤＢ３２２の一例を示す説明図である。第２介入評価結果ＤＢ３２２は、フィールドとして、たとえば、群ＩＤ１１０５と、対象ユーザＩＤ１１０６と、評価時期１５０１と、実行履歴ＩＤ１２１０１と、即効性群平均１５０２と、継続性群平均１５０３と、を有する。同一行の各フィールド１１０５、１１０６，１２０１，１５０１～１５０３の組み合わせが、群の各々についての介入評価結果（第２介入評価結果）を規定するエントリとなる。

評価時期１４０１は、群ＩＤ１１０５によって特定される群の社会参加を評価する時期である。即効性群平均１５０２は、対象ユーザＩＤ１１０６によって特定されるユーザの即効性１４０４の平均値である。継続性評価期間平均１４０５は、対象ユーザＩＤ１１０６によって特定されるユーザの継続性１４０６の平均値である。

改善サーバ１０２は、第２介入評価結果ＤＢ３２２の各エントリを内部計算で求めて社会参加履歴ＤＢ３２０に格納してもよく、介入実行主体サーバ１０１の内部計算で求められた各エントリを介入実行主体サーバ１０１から取得して、第２介入評価結果ＤＢ３２２に格納してもよい。

図１６は、行動パターンＤＢ３２３の一例を示す説明図である。行動パターンＤＢ３２３は、フィールドとして、たとえば、行動パターンＩＤ１６０１と、平日１６０２と、休日１６０３と、を有する。同一行の各フィールド１６０１～１６０３の値の組み合わせが、１つの行動パターンを規定するエントリとなる。

行動パターンＩＤ１６０１は、ユーザの習慣的な外出傾向をとらえた行動の類型である行動パターンを一意に特定する識別情報である。行動パターンは社会参加に影響する要因の一つである。就労形態（無職、常勤、パートタイム、夜勤等）によって外出または在宅の組み合わせが異なる。平日１６０２は、平日における行動を示す情報であり、たとえば、「１」が外出、「０」が在宅を示す。休日１６０３は、休日における行動を示す情報であり、たとえば、「１」が外出、「０」が在宅を示す。

改善サーバ１０２は、行動パターンＩＤ１６０１の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、他のコンピュータ２００から取得してもよい。

図１７は、社会参加パターンＤＢ３２４の一例を示す説明図である。社会参加パターンＤＢ３２４は、フィールドとして、たとえば、社会参加パターンＩＤ１７０１と、頻度（運動系趣味）１７０２と、頻度（文化系趣味）１７０３と、頻度（就労）１７０４と、頻度（ボランティア）１７０５と、頻度（その他）１７０６と、を有する。同一行の各フィールド１７０１～１７０６の値の組み合わせが、社会参加パターンを規定するエントリとなる。

社会参加パターンＩＤ１７０１は、行動目的別の社会参加傾向をとらえた社会参加の類型となる社会参加パターンを一意に特定する識別情報である。頻度（運動系趣味）１７０２は、社会参加パターンＩＤ１７０１によって特定される社会参加パターンにおける運動系趣味の頻度である。頻度（文化系趣味）１７０３は、社会参加パターンＩＤ１７０１によって特定される社会参加パターンにおける文化系趣味の頻度である。

頻度（就労）１７０４は、社会参加パターンＩＤ１７０１によって特定される社会参加パターンにおける就労の頻度である。頻度（ボランティア）１７０５は、社会参加パターンＩＤ１７０１によって特定される社会参加パターンにおけるボランティアの頻度である。頻度（その他）１７０６は、社会参加パターンＩＤ１７０１によって特定される社会参加パターンにおけるその他（運動系趣味、文科系趣味、就労、ボランティア以外）の頻度である。

改善サーバ１０２は、社会参加パターンＩＤ１７０１の各エントリをあらかじめ保持していてもよく、他のコンピュータ２００から取得してもよい。

図１８は、介入知識ＤＢ３２５の一例を示す説明図である。介入知識ＤＢ３２５は、フィールドとして、たとえば、ユーザＩＤ４０１と、ユーザ属性１８０１と、行動特性１８０２と、地域特性１８０３と、施策パターン１８０４と、を有する。同一行の各フィールド４０１、１８０１～１８０４の値の組み合わせが、１つの介入知識を規定するエントリとなる。

ユーザ属性１８０１は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの属性を示し、たとえば、年齢（生年月日４０３から算出される）、性別４０４、および住所４０５である。行動特性１８０２は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザに該当する行動パターンを特定する行動パターンＩＤ１６０１および社会参加パターンを特定する社会参加パターンＩＤ１７０１である。

地域特性１８０３は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザに該当する地域パターンを特定する地域パターンＩＤ１８０３である。施策パターン１８０４は、施策パターンごとのユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの即効性および継続性である。改善サーバ１０２は、介入知識ＤＢ３２５の各エントリを内部計算で求めて介入知識ＤＢ３２５に格納する。

＜社会参加介入の継続的改善の初期処理＞
図１９は、社会参加介入の継続的改善の初期処理の一例を示すシーケンス図である。地域情報サーバ１０３は、地域情報（図８の地域ＤＢ３１５のエントリ）を改善サーバ１０２に送信する（ステップＳ１９０１）。

改善サーバ１０２は、地域情報を受信して地域ＤＢ３１５に格納し、地域クラスタリングを実行する（ステップＳ１９０２）。具体的には、たとえば、改善サーバ１０２は、地域パターンＤＢ３１６を参照して、地域情報で規定される地域の各々と、該当する地域パターンの地域パターンＩＤ９０１と、を対応付ける。すなわち、改善サーバ１０２は、地域パターンＤＢ３１６の参照地域ＩＤ９０７に、該当する地域ＩＤ８０１を格納する。

介入実行主体サーバ１０１は、アカウント情報（図４のアカウントＤＢ３１１のエントリ）を改善サーバ１０２に送信する（ステップＳ１９０３）。

改善サーバ１０２は、介入実行主体サーバ１０１からのアカウント情報を受信して、アカウント登録を実行する（ステップＳ１９０４）。具体的には、たとえば、改善サーバ１０２は、受信したアカウント情報をアカウントＤＢ３１１に格納する。

また、端末１０４は、経時的に行動情報（図７の行動履歴ＤＢ３１４のエントリ）を改善サーバ１０２に送信に送信する（ステップＳ１９０５）。そして、改善サーバ１０２は、行動情報を行動履歴ＤＢ３１４のエントリとして登録する。これにより、社会参加介入の継続的改善の初期処理が終了する。

＜社会参加介入の継続的改善処理例＞
図２０は、社会参加介入の継続的改善理例を示すシーケンス図である。改善サーバ１０２は、ベースフローとして、介入計画部３０１による介入計画（ステップＳ２００１）、介入実行部３０２による介入実行（ステップＳ２００２）、介入評価部３０３による介入評価（ステップＳ２００３）、介入知識化部３０４による介入知識化（ステップＳ２００４）、介入推薦部３０５による介入レコメンド（ステップＳ２００５）を実行する。以下、介入計画（ステップＳ２００１）、介入実行（ステップＳ２００２）、介入評価（ステップＳ２００３）、介入知識化（ステップＳ２００４）、および介入レコメンド（ステップＳ２００５）について具体的に説明する。

［介入計画（ステップＳ２００１）］
図２１は、介入計画部３０１による介入計画（ステップＳ２００１）の一例を示すフローチャートである。図２２は、介入計画画面の一例を示す説明図である。介入計画画面２２００は、改善サーバ１０２の出力デバイス２０４の一例である表示装置に表示される。

図２１において、改善サーバ１０２は、運用者の操作により、計画ルートを受け付ける（ステップＳ２１０１）。介入計画画面２２００は、介入施策パターン選択ボタン２２０１と、介入レコメンド使用ボタン２２０２と、を有する。改善サーバ１０２は、運用者の操作により、介入計画画面２２００から、計画ルートとして、介入施策パターン選択ボタン２２０１および介入レコメンド使用ボタン２２０２のいずれの選択を受け付けたかを判断する。介入施策パターン選択ボタン２２０１の選択が受け付けられた場合、ステップＳ２１０２に移行する。介入レコメンド使用ボタン２２０２の選択が受け付けられた場合、ステップＳ２１０４に移行する。

介入レコメンド（ステップＳ２１０４）は、ステップＳ２００５を同じ処理であり、図３０で後述するが、介入レコメンド（ステップＳ２１０４）は、介入レコメンド結果を出力する。レコメンド結果は、たとえば、たとえば、施策パターンＩＤ１００１とその施策パターンの即効性１４０４および継続性１４０６の予測値である。

介入施策パターン選択ボタン２２０１の選択が受け付けられた場合、改善サーバ１０２は、運用者の操作により、介入施策パターンを活用するか否かを判断する（ステップＳ２１０２）。介入計画画面２２００は、新規計画ボタン２２０３と、介入施策パターン２２０４と、を有する。改善サーバ１０２は、運用者の操作により、介入計画画面２２００から、新規計画ボタン２２０３および介入施策パターン２２０４のいずれの選択を受け付けたかを判断する。新規計画ボタン２２０３の選択が受け付けられた場合、ステップＳ２１０３に移行する。介入施策パターン２２０４の選択が受け付けられた場合、ステップＳ２１０５に移行する。

新規計画ボタン２２０３の選択が受け付けられた場合、改善サーバ１０２は、運用者の操作により、介入施策パターン２２０４の登録を受け付ける（ステップＳ２１０３）。具体的には、たとえば、運用者は、介入施策パターン２２０４を介入計画画面２２００に入力して、登録ボタン２２０５を押下する。これにより、入力された介入施策パターン２２０４が介入施策パターンＤＢ３１７に登録され、ステップＳ２１０４に移行する。

一方、介入施策パターン２２０４の選択が受け付けられた場合、ステップＳ２１０４に移行する。このあと、改善サーバ１０２は、介入施策パターン２２０４や介入レコメンド結果を参照して、運用者の操作で作成された介入計画２２０６の登録を受け付ける（ステップＳ２１０４）。作成された介入計画２２０６は、登録ボタン２２０５の押下により、介入計画ＤＢ３１８に新規エントリとして登録される。

［介入実行（ステップＳ２００２）］
介入実行（ステップＳ２００２）では、改善サーバ１０２は、介入計画ＤＢ３１８の介入計画を端末１０４に送信し、介入実行履歴ＤＢ３１９を更新する。具体的には、たとえば、改善サーバ１０２は、対象ユーザＩＤ１１０６で特定されるユーザの端末１０４に、そのエントリの介入計画をメッセージデータとして送信する。そして、改善サーバ１０２は、送信した介入計画についての介入実行履歴のエントリを生成して介入実行履歴ＤＢ３１９に格納する。

図２３は、端末１０４における介入実行（ステップＳ２００２）の表示例を示す説明図である。端末１０４は、ユーザの操作により、受信したメッセージデータをオープンすることにより、表示画面２３００に介入計画の内容１１０８を表示する。内容１１０８は、参照施策パターンＩＤ１１０２で特定される介入施策パターン（図１０の介入施策パターンＤＢ３１７のエントリ）に対応する。

端末１０４は、ユーザが内容１１０８を閲覧したか否かを判断する。たとえば、端末１０４は、内容１１０８の最下端までスクロールされた場合に、ユーザが内容１１０８を閲覧したと判断する。そのほか、端末１０４は、所定の閲覧時間の経過や不図示の既読ボタンの押下により、ユーザが内容１１０８を閲覧したと判断してもよい。端末１０４は、ユーザが閲覧したか否かを示す介入判定結果１２０６を改善サーバ１０２に送信する。改善サーバ１０２は、受信した介入判定結果１２０６を、介入実行履歴ＤＢ３１９におけるそのユーザの介入実行履歴のエントリに登録する。

［介入評価（ステップＳ２００３）］
図２４は、介入評価部３０３による介入評価（ステップＳ２００３）の一例を示すフローチャート（その１）である。改善サーバ１０２は、介入実行履歴ＤＢ３１９を読み込み（ステップＳ２４０１）、行動履歴ＤＢ３１４を読み込む（ステップＳ２４０２）。

改善サーバ１０２は、未選択群を選択し、選択群に属する対象ユーザＩＤ１１０６（ユーザＩＤ４０１）を選択する（ステップＳ２４０３）。そして、改善サーバ１０２は、選択ユーザの集計月１３０１の社会参加頻度移動平均１３０２を算出する（ステップＳ２４０４）。具体的には、たとえば、改善サーバ１０２は、介入実行履歴ＤＢ３１９の介入実行履歴に該当する行動履歴を、社会参加の介入に対応する行動履歴として、行動履歴ＤＢ３１４のタイムスタンプ７０１、位置７０２、スポット７０３、行動目的７０４から特定する。改善サーバ１０２は、特定した行動履歴について、ユーザの月々の行動目的７０４に該当する社会参加の頻度について移動平均値を算出して社会参加履歴を集計月１３０１別に生成し、社会参加履歴ＤＢ３２０に格納する。

改善サーバ１０２は、未選択群がなくなるか判断し（ステップＳ２４０５）、未選択群が存在すればステップＳ２４０３に戻る。一方、改善サーバ１０２は、未選択群がない場合、改善サーバ１０２は、各ユーザの即効性評価期間平均１４０３、即効性１４０４、継続性評価期間平均１４０５および継続性１４０６を算出し、第１介入評価結果ＤＢ３２１に格納する（ステップＳ２４０６）。

即効性評価期間平均１４０３は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの即効性評価期間における社会参加回数の平均値である。即効性評価期間は、集計月１３０１の全期間から選択される。即効性１４０４は、即効性評価期間における介入開始時点からの社会参加頻度の改善率である。

継続性評価期間平均１４０５は、ユーザＩＤ４０１によって特定されるユーザの継続性評価期間における社会参加回数の平均値である。継続性評価期間は、集計月１３０１の全期間となる。即効性１４０４は、即効性評価期間の全期間における介入開始時点からの社会参加頻度の改善率である。

図２５は、第１介入評価結果の一例を示すグラフである。第１介入評価結果グラフ２５００は、ユーザ毎に生成される。第１介入評価結果グラフ２５００の横軸は集計月１３０１を示す時間軸であり、縦軸は、そのユーザの社会参加頻度（回／月）である。図２５では例として、社会参加頻度１３２０は月平均の値とし、移動平均をとる観測区間は３か月とし、即効性評価期間を介入の開始時期１２０３から介入の終了時期１２０４に３か月を加算した期間とし、継続性評価期間を１２か月とする。

図２６は、介入評価部３０３による介入評価（ステップＳ２００３）の一例を示すフローチャート（その２）である。図２７は、第２介入評価結果を示すグラフである。改善サーバ１０２は、群ＩＤ１１０５で特定される介入群の各々について、即効性群平均１５０２と継続性群平均１５０３とを算出して第２介入評価結果を生成して、第２介入評価結果ＤＢ３２２に格納する（ステップＳ２６０１）。

改善サーバ１０２は、群ＩＤ１１０５で特定される介入群の各々について、ベースライン１４０２と即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３とを同一介入施策（実行履歴ＩＤ１２０１で指定）で比較する第１グラフ２７０１を生成する（ステップＳ２６０２）。第１グラフの縦軸は改善率であり、前（Ｇｒ００１のベースライン）と後（Ｇｒ００１の即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３の改善率）の相対評価を示す。

前（Ｇｒ００１）であるベースライン１４０２の社会参加頻度（回／月）は４．７回／月（図１４および図２５を参照）である。この４．７回／月を１．０としたときの即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３の改善率が、後（Ｇｒ００１）で表される。たとえば、即効性評価平均が５．６４回/月であれば、後（Ｇｒ００１）の即効性の棒グラフの改善率は１．２（＝５．６４／４．７）になる。第２グラフ２７０２～第４グラフ２７０４の縦軸についても同様である。なお、即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３のように平均値としたが、平均値以外の最大値や最小値、最頻値、中央値のような統計値でもよい。

また、改善サーバ１０２は、群ＩＤ１１０５で特定される介入群の各々について、当該介入群の即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３と、対照群の即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３と、を同一介入施策（実行履歴ＩＤ１２０１で指定）で比較する第２グラフ２７０２を生成する（ステップＳ２６０３）。

また、改善サーバ１０２は、群ＩＤ１１０５で特定される介入群の各々について、当該介入群の即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３と、他の介入群の即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３と、を同一介入施策（実行履歴ＩＤ１２０１で指定）で比較する第３グラフ２７０３を生成する（ステップＳ２６０４）。

また、改善サーバ１０２は、群ＩＤ１１０５で特定される介入群の各々について、当該介入群内のある介入施策（実行履歴ＩＤ１２０１で指定）の即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３と、他の介入施策（実行履歴ＩＤ１２０１で指定）の即効性群平均１５０２および継続性群平均１５０３と、を比較する第４グラフ２７０４を生成する（ステップＳ２６０５）。なお、改善サーバ１０２は、第１グラフ２７０１～第４グラフ2704のうち少なくとも１つを生成すればよい。これにより、介入評価（ステップＳ２００３）が終了する。

［介入知識化（ステップＳ２００４）］
介入知識化（ステップＳ２００４）は、ユーザ属性１８０１、行動特性１８０２（習慣的な外出傾向をとらえた行動パターンと行動目的別の社会参加傾向をとらえた社会参加パターン）、および地域特性１８０３から、ユーザの施策パターンの即効性１４０４および継続性１４０６を予測するモデル（介入効果予測回帰モデル３３１、介入効果予測ＦＭモデル３３２）を構築する。

図２８は、介入知識化部３０４による介入知識化（ステップＳ２００４）の一例を示すフローチャートである。改善サーバ１０２は、未選択ユーザＩＤ４０１を選択し（ステップＳ２８０１）、選択ユーザＩＤ４０１について、ステップＳ２８０２～Ｓ２８０７を実行する。

改善サーバ１０２は、アカウントＤＢ３１１から選択ユーザＩＤ４０１のユーザ情報を取得して、ユーザ属性１８０１として介入知識ＤＢ３２５に格納する（ステップＳ２８０２）。

改善サーバ１０２は、行動履歴ＤＢ３１４および行動目的ＤＢ３１２から、選択ユーザＩＤ４０１の行動パターンの行動パターンＩＤ１６０１を行動パターンＤＢ３２３から判定し、判定した行動パターンＩＤを、行動特性１８０２として介入知識ＤＢ３２５に格納する（ステップＳ２８０３）。

改善サーバ１０２は、社会参加履歴ＤＢ３２０の選択ユーザＩＤ４０１の社会参加頻度移動平均１３０２を参照して、選択ユーザＩＤ４０１で特定されるユーザの社会参加パターンＩＤ３２４を特定し、特定した社会参加パターンＩＤ３２４を行動特性１８０２として介入知識ＤＢ３２５に格納する（ステップＳ２８０４）。

改善サーバ１０２は、選択ユーザのユーザ情報に含まれる住所４０５を含む地域の地域ＩＤ８０１を地域ＤＢ３１５から特定し、特定した地域ＩＤ８０１を参照地域ＩＤ９０７とする地域パターンの地域パターンＩＤ９０１を特定し、特定した地域パターンＩＤ９０１を地域特性１８０３として介入知識ＤＢ３２５に格納する（ステップＳ２８０５）。

改善サーバ１０２は、第１介入評価結果ＤＢ３２１から、選択ユーザの即効性１４０４および継続性１４０６を施策パターンごとに取得して、介入知識ＤＢ３２５に格納する（ステップＳ２８０６）。

改善サーバ１０２は、未選択ユーザＩＤ４０１がなくなるか判断し（ステップＳ２８０７）、未選択ユーザＩＤ４０１が存在すればステップＳ２８０１に戻る。一方、改善サーバ１０２は、未選択ユーザＩＤ４０１がない場合、改善サーバ１０２は、介入知識ＤＢ３２５から介入効果予測回帰モデル３３１を構築する（ステップＳ２８０８）。

介入効果予測回帰モデル３３１は、介入効果を予測する回帰モデルであり、ａ，εを学習パラメータとする即効性１４０４に関する介入効果予測回帰モデルと、ｂ，ｅを学習パラメータとする継続性１４０６に関する介入効果予測回帰モデルと、がある。即効性１４０４に関する介入効果予測回帰モデル（ａ，ε）は下記式（３）により生成され、継続性１４０６に関する介入効果予測回帰モデル（ｂ，ｅ）は下記式（４）により生成される。

改善サーバ１０２は、介入知識ＤＢ３２５から介入効果予測ＦＭモデル３３２を構築する（ステップＳ２８０９）。介入効果予測ＦＭモデル３３２は、ｖ，ｗを学習パラメータとし、即効性１４０４および継続性１４０６を含む介入効果を予測するＦＭモデルであり、そのユーザの情報は少ないが、似たようなユーザから介入効果を推測する。介入効果予測ＦＭモデル３３２は、下記式（５）により生成される。

ベクトルｘには、ユーザ属性１８０１、行動特性１８０２、地域特性１８０３が説明変数として入力され、ベクトルｙには、施策パターンの即効性１４０４および継続性１４０６が目的変数として入力される。これにより、介入知識化（ステップＳ２００４）が終了する。

［介入レコメンド（ステップＳ２００５）］
図２９は、介入推薦部３０５による介入レコメンド（ステップＳ２００５）の一例を示すフローチャートである。図３０は、介入レコメンド画面の一例を示す説明図である。改善サーバ１０２は、介入レコメンド画面３０００において、介入対象データ入力欄３００１から介入対象データを受け付ける（ステップＳ２９０１）。具体的には、たとえば、改善サーバ１０２は、介入対象のユーザ属性１８０１、行動特性１８０２、地域特性１８０３を受け付ける。

改善サーバ１０２は、介入対象データの介入対象者が新規ユーザまたは新規集団であるか、既存ユーザであるかを判断する（ステップＳ２９０２）。介入対象データにユーザＩＤ４０１が含まれていれば介入対象者は既存ユーザであり、介入対象データにユーザＩＤ４０１が含まれていなければ、介入対象者は新規ユーザまたは新規集団である。新規集団とは、複数の新規ユーザの集合である。

介入対象者が新規ユーザまたは新規集団であれば、改善サーバ１０２は、新規ユーザごとに、当該新規ユーザの介入対象データを介入効果予測回帰モデルに入力して、新規ユーザの施策パターン１８０４の即効性１４０４および継続性１４０６の予測値を算出する（ステップＳ２９０３）。そして、改善サーバ１０２は、施策パターン１８０４の即効性１４０４の平均予測値および施策パターン１８０４の継続性１４０６の平均予測値を算出するとともに、施策パターン１８０４の即効性１４０４の予測値および継続性１４０６の予測値のそれぞれについて順位付けし、ランキング領域３００２に表示する（ステップＳ２９０４）。

介入対象者が既存ユーザであれば、改善サーバ１０２は、既存ユーザの介入対象データを介入効果予測ＦＭモデルに入力して、既存ユーザの施策パターン１８０４の即効性１４０４および継続性１４０６の予測値を算出する（ステップＳ２９０５）。そして、改善サーバ１０２は、施策パターン１８０４の即効性１４０４の予測値および継続性１４０６の予測値のそれぞれについて順位付けし、ランキング領域３００２に表示する（ステップＳ２９０６）。これにより、介入レコメンド（ステップＳ２００５）が終了する。

つぎに、図２０において、代替フローについて説明する。代替フローでは、改善サーバ１０２で実行した処理の一部が介入実行主体サーバ１０１で実行される点がベースフローと異なる。

介入実行主体サーバ１０１が、介入施策の問い合わせとして介入対象データを改善サーバ１０２に送信する（ステップＳ２００６）。改善サーバ１０２は、介入施策の問い合わせを受信して、介入レコメンドを実行する（ステップＳ２００７）。介入レコメンド（ステップＳ２００７）は、介入レコメンド（ステップＳ２００５）と同一処理である。

そして、改善サーバ１０２は、介入レコメンド（ステップＳ２００７）による介入レコメンド結果を介入実行主体サーバに送信する。これにより、介入実行主体サーバ１０１において、介入レコメンド画面３０００に介入レコメンド結果が表示される。介入実行主体サーバ１０１の運用者は、介入レコメンド結果を参照して、介入計画を策定することができる。

介入実行主体サーバ１０１は、介入計画（ステップＳ２００８）を実行する。介入計画（ステップＳ２００８）は、介入計画（ステップＳ２００１）と同一処理である。介入計画は、改善サーバ１０２に送信され、介入計画ＤＢ３１８に格納される。

介入実行主体サーバ１０１は、介入実行する（ステップＳ２００９）。介入実行（ステップＳ２００９）は、介入実行（ステップＳ２００２）と同一処理である。介入実行主体サーバ１０１は、端末１０４からのデータ（たとえば、介入判定結果１２０６）を改善サーバ１０２に転送する。

このあと、介入実行主体サーバ１０１は、介入評価問い合わせを改善サーバ１０２に送信する（ステップＳ２０１０）。改善サーバ１０２は、介入評価問い合わせを受信すると、介入評価を実行する（ステップＳ２０１１）。介入評価（ステップＳ２０１１）は、介入評価（ステップＳ２００３）と同一処理である。

このあと、改善サーバ１０２は、介入評価レポート生成部により介入評価レポート生成処理を実行して介入評価レポートを介入実行主体サーバ１０１に送信する（ステップＳ２０１２）。そして、改善サーバ１０２は、介入知識化を実行する（ステップＳ２０１３）。介入知識化（ステップＳ２０１３）は、介入知識化（ステップＳ２００４）と同一処理である。

図３１は、介入評価レポート生成処理（ステップＳ２０１２）の一例を示すフローチャートである。改善サーバ１０２は、未選択群を選択し（ステップＳ３１０１）、選択した群についてステップＳ３１０２、Ｓ３１０３を実行する。

改善サーバ１０２は、第２介入評価結果ＤＢ３２２から、選択群の群ＩＤ１１０５の第２介入評価結果のエントリから対象ユーザＩＤ１１０６を抽出する（ステップＳ３１０１）。

改善サーバ１０２は、抽出した対象ユーザＩＤ１１０６（ユーザＩＤ４０１）の各々について、第１介入評価結果ＤＢ３２１から、第１介入評価結果のエントリを抽出する（ステップＳ３１０２）。

未選択群があれば、ステップＳ３１０１に戻る。未選択群がなければ、改善サーバ１０２は、レポート整形して、介入評価レポートを介入実行主体サーバ１０１に送信する（ステップＳ３１０５）。

図３２は、介入評価レポート表示画面例を示す説明図である。介入評価レポート表示画面３２００は、介入実行主体サーバ１０１に表示される。介入評価レポート表示画面３２００には、第１介入評価結果３２０１と、第２介入評価結果３２０２と、第２介入評価結果３２０２の第１グラフ２７０１～第４グラフ２７０４と、が表示される。

このように本実施例によれば、ユーザにとっては、自分にあった有効な介入を受けて社会参加を促進し、継続することができる。これにより、介護予防、ＱｏＬ向上、および健康寿命の延伸が期待される。

また、ユーザへの介入実行主体にとっては、仮説検証型の介入として、たとえば、商品やサービスの開発、品質や効率の向上を図ることができる。また、介入実行主体は、この改善システムを通じて社会貢献をすることができる。たとえば、対象に対する有効な施策および定量効果によって、介入実行主体が自治体であれば、ＥＢＰＭ（Ｅｖｉｄｅｎｃｅ Ｂａｓｅｄ Ｐｏｌｉｃｙ Ｍａｋｉｎｇ）が可能になる。

介入実行主体が保険者であれば、健康増進施策への活用、医療費および介護費抑制が可能になる。介入実行主体が改善システムを利用するユーザを雇用する企業であれば、当該ユーザに対する健康経営や生産性向上が可能になる。介入実行主体が保険会社やヘルスケア産業であれば、商品開発、マーケティングが可能になる。介入実行主体が地域のコミュニティであれば、活動の活性化が可能になる。介入実行主体がアカデミアであれば、研究基礎情報の活用が可能になる。

なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。たとえば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、たとえば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ 改善システム
１０１ 介入実行主体サーバ
１０２ 改善サーバ
１０３ 地域情報サーバ
１０４ 端末
３０１ 介入計画部
３０２ 介入実行部
３０３ 介入評価部
３０４ 介入知識化部
３０５ 介入推薦部
３０６ 介入評価レポート生成部

Claims (12)

1. ユーザの社会参加を支援する社会参加支援装置であって、
   プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、
   前記記憶デバイスは、いつどこでどのような介入施策で社会参加の介入を前記ユーザに実行した実行結果を示す介入実行履歴と、前記ユーザがいつどこで何をしたかを示す行動履歴と、を記憶し、
   前記プロセッサは、
   前記介入実行履歴と、前記行動履歴と、に基づいて、前記介入実行履歴における社会参加の介入に対応する前記行動履歴について、前記ユーザの社会参加頻度を算出する社会参加頻度算出処理と、
   前記社会参加頻度算出処理によって算出された社会参加頻度に基づいて、前記ユーザの社会参加の開始からの所定期間における介入効果と、を算出する介入効果算出処理と、
   前記介入効果算出処理による算出結果を出力する出力処理と、
   を実行することを特徴とする社会参加支援装置。
2. 請求項１に記載の社会参加支援装置であって、
   前記介入効果は、前記ユーザの社会参加の開始からの第１期間における前記社会参加頻度に基づく第１介入効果と、前記ユーザの社会参加の開始からの前記第１期間よりも長い第２期間における前記社会参加頻度に基づく第２介入効果と、のうち、少なくとも一方を含む、
   ことを特徴とする社会参加支援装置。
3. 請求項１に記載の社会参加支援装置であって、
   前記社会参加頻度算出処理では、前記プロセッサは、社会参加の介入が実行された前記ユーザが所属する介入群内の前記ユーザごとに、前記社会参加頻度を算出し、
   前記介入効果算出処理では、前記プロセッサは、前記介入群内の前記ユーザごとに、前記介入効果を算出し、
   前記プロセッサは、
   前記介入群内の前記各ユーザの前記介入効果の統計値を算出し、前記介入群の前記介入効果の統計値と所定の基準値とを同一介入施策で比較した第１比較結果、前記介入群の前記介入効果の統計値と対照群の前記介入効果の統計値とを同一介入施策で比較した第２比較結果、前記介入群の前記介入効果の統計値と他の介入群の前記介入効果の統計値とを同一介入施策で比較した第３比較結果、および、前記介入群内の第１介入施策での第１介入効果の統計値と前記介入群内の第２介入施策での第２介入効果の統計値とを比較した第４比較結果のうち少なくとも１つを生成する生成処理、
   を実行することを特徴とする社会参加支援装置。
4. 請求項１に記載の社会参加支援装置であって、
   前記プロセッサは、
   前記ユーザのユーザ属性、前記ユーザの行動の類型を示す行動パターン、前記ユーザの前記社会参加頻度により特定される社会参加の類型を示す社会参加パターン、および前記ユーザが行動する地域の類型を示す地域パターンを説明変数とし、前記介入効果を目的変数として、前記介入効果を予測する予測モデルを構築する構築処理、
   を実行することを特徴とする社会参加支援装置。
5. 請求項４に記載の社会参加支援装置であって、
   前記介入効果は、前記ユーザの社会参加の開始からの第１期間における前記社会参加頻度に基づく第１介入効果であり、
   前記構築処理では、前記プロセッサは、前記第１介入効果を予測する第１回帰モデルを構築する、
   ことを特徴とする社会参加支援装置。
6. 請求項４に記載の社会参加支援装置であって、
   前記介入効果は、前記ユーザの社会参加の開始からの第１期間よりも長い第２期間における前記社会参加頻度に基づく第２介入効果であり、
   前記構築処理では、前記プロセッサは、前記第２介入効果を予測する第２回帰モデルを構築する、
   ことを特徴とする社会参加支援装置。
7. 請求項４に記載の社会参加支援装置であって、
   前記介入効果は、前記ユーザの社会参加の開始からの第１期間における前記社会参加頻度に基づく第１介入効果と、前記ユーザの社会参加の開始からの前記第１期間よりも長い第２期間における前記社会参加頻度に基づく第２介入効果と、を含み、
   前記構築処理では、前記プロセッサは、前記第１介入効果および前記第２介入効果を予測するＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅｓモデルを構築する、
   ことを特徴とする社会参加支援装置。
8. 請求項４に記載の社会参加支援装置であって、
   前記プロセッサは、
   介入対象ユーザについての前記ユーザ属性、前記行動パターン、前記社会参加パターン、および前記地域パターンを含む介入対象データを受け付ける受付処理と、
   前記介入対象データを前記予測モデルに入力することにより、前記介入効果の予測値を算出する予測処理と、
   を実行することを特徴とする社会参加支援装置。
9. 請求項５に記載の社会参加支援装置であって、
   前記プロセッサは、
   介入対象ユーザについての前記ユーザ属性、前記行動パターン、前記社会参加パターン、および前記地域パターンを含む介入対象データを受け付ける受付処理と、
   前記介入対象ユーザが前記行動履歴に含まれる前記ユーザであるか否かを判定する判定処理と、
   前記介入対象ユーザが前記行動履歴に含まれる前記ユーザであると判定された場合、前記介入対象データを前記第１回帰モデルに入力することにより、前記第１介入効果の予測値を算出する予測処理と、
   を実行することを特徴とする社会参加支援装置。
10. 請求項６に記載の社会参加支援装置であって、
    前記プロセッサは、
    介入対象ユーザについての前記ユーザ属性、前記行動パターン、前記社会参加パターン、および前記地域パターンを含む介入対象データを受け付ける受付処理と、
    前記介入対象ユーザが前記行動履歴に含まれる前記ユーザであるか否かを判定する判定処理と、
    前記介入対象ユーザが前記行動履歴に含まれる前記ユーザであると判定された場合、前記介入対象データを前記第２回帰モデルに入力することにより、前記第２介入効果の予測値を算出する予測処理と、
    を実行することを特徴とする社会参加支援装置。
11. 請求項７に記載の社会参加支援装置であって、
    前記プロセッサは、
    介入対象ユーザについての前記ユーザ属性、前記行動パターン、前記社会参加パターン、および前記地域パターンを含む介入対象データを受け付ける受付処理と、
    前記介入対象ユーザが前記行動履歴に含まれる前記ユーザであるか否かを判定する判定処理と、
    前記介入対象ユーザが前記行動履歴に含まれる前記ユーザでないと判定された場合、前記介入対象データを前記Ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅｓモデルに入力することにより、前記第１介入効果の予測値および前記第２介入効果の予測値を算出する予測処理と、
    を実行することを特徴とする社会参加支援装置。
12. ユーザの社会参加を支援する社会参加支援装置による社会参加支援方法であって、
    プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有し、
    前記記憶デバイスは、いつどこでどのような介入施策で社会参加の介入を前記ユーザに実行した実行結果を示す介入実行履歴と、前記ユーザがいつどこで何をしたかを示す行動履歴と、を記憶し、
    前記プロセッサは、
    前記介入実行履歴と、前記行動履歴と、に基づいて、前記介入実行履歴における社会参加の介入に対応する前記行動履歴について、前記ユーザの社会参加頻度を算出する社会参加頻度算出処理と、
    前記社会参加頻度算出処理によって算出された社会参加頻度に基づいて、前記ユーザの社会参加の開始からの所定期間における介入効果と、を算出する介入効果算出処理と、
    前記介入効果算出処理による算出結果を出力する出力処理と、
    を実行することを特徴とする社会参加支援方法。

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