JP4384896B2 - 年齢アセスメントシステム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は年齢アセスメントシステム及びプログラムに係り、特に、被検者の生体に関する情報から被検者の実質年齢を演算する年齢アセスメントシステム及びプログラムに関する。

近い将来、日本は高年齢化社会の到来が予測されており、各人毎の健康管理に注目が集まってきている。健康に気を遣う人は、例えば、定期的に人間ドック等で健康診断を受けることはもとより、日常生活でも食物の偏りや高カロリーの摂取を防止し、フィトネスクラブ等で運動をするなど健康上の配慮をしている。しかし、医学知識に乏しい一般人にとっては、日々の健康管理に注意を払っても、自己の健康度を総合的に判断することは難しい。

このため、被検者に対し喫煙や飲酒等のアンケートを行うとともに、被検者の血圧や脈拍数等の生体情報（身体情報）を測定し、アンケート結果および生体情報（身体情報）の測定結果に基づいて、被検者の健康度を判定する健康度測定装置が開示されている（例えば、特許文献１参照）。また、被験者の健康診断データを健康標準モデルと各種疾病モデルとの比較に基づいて指標化し、喫煙や飲酒等の健康影響因子をパラメータとして変化させたときの健康度を評価することにより、個人の健康度を過去から将来までを可視的に表示する健康度評価システムも開示されている（例えば、特許文献２参照）。

更に、被検者から検出した脈波の極大、極小点を解析して、被検者の血管推定年齢を算出する技術（例えば、特許文献３参照）や、額や目尻のしわ、弛みの形態を指標として外的容貌の実質年齢を算出する技術（例えば、特許文献４参照）も開示されている。

特開平１１−３１８８３０号公報 特開２００２−０６３２７８号公報 特開２０００−０５１１６６号公報 特開２００２−３３０９４３号公報

しかしながら、上記特許文献１、２の技術は、被検者の生体情報を喫煙や飲酒等の健康影響因子で補完し健康度を算出するものであるため、特定の病気の予防には役立つものの、健康な被検者の運動能力や精神状態といった被検者が有する多面的活性度から総合的に健康度を判断することは難しい。また、上記特許文献３、４は、実質年齢を算出する点で医学知識を欠く一般人にとって健康度を把握しやすい反面、被検者の特定の部位のみの健康度によって被検者の実質年齢を推定するので、多面的・総合的な健康度を判断することは難しい。

従って、被検者の総合的な健康度を多面的に評価し、被検者が理解しやすい情報とすることが好ましい。例えば、被検者の身体活性度（生体情報）の他に、運動活性度（運動能力情報）や精神活性度（精神状態情報）を健康度の指標に加え、それらの指標を一元的に評価した上で、実質年齢で表すことができれば、何らかの病気を持っている人又はその傾向のある人のみならず、健康な人にとっても、実質年齢と実年齢との差違から自己の健康度を平易に把握することができる。

本発明は上記事案に鑑み、被検者の多面的活性度から実質年齢を評価可能な年齢アセスメントシステム及びプログラムを提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明の第１の態様は、クライアントから被検者の生体に関する情報を受信し、前記被検者の生体に関する情報から前記被検者の実質年齢を評価して該評価結果を前記クライアントに送信する年齢アセスメントシステムであって、前記被検者の複数の運動能力情報、複数の精神状態情報及び複数の身体情報を含み前記クライアントから受信した前記被検者に関する情報を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶された被検者の複数の運動能力情報を読み出し予め定められた運動能力評点基準に従って評点して前記被検者の運動能力の活性度を表す運動活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す運動年齢差分値を演算する第１演算手段と、前記記憶手段に記憶された被検者の複数の精神状態情報を読み出し予め定められた精神状態評点基準に従って評点して前記被検者の精神状態の活性度を表す精神活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す精神年齢差分値を演算する第２演算手段と、前記記憶手段に記憶された被検者の複数の身体情報を読み出し予め定められた身体情報評点基準に従って評点して前記被検者の身体の活性度を表す身体活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度表す身体年齢差分値を演算する第３演算手段と、前記被検者の実年齢と、前記第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値とに基づいて、前記運動活性、精神活性及び身体活性を統合した前記被検者の実質年齢を演算する年齢演算手段と、前記年齢演算手段で演算された前記被検者の実質年齢を前記クライアントに送信する送信手段と、を備える。

第１の態様では、記憶手段により、被検者の複数の運動能力情報、複数の精神状態情報及び複数の身体情報を含みクライアントから受信した被検者の生体に関する情報が記憶され、第１演算手段により、記憶手段に記憶された被検者の複数の運動能力情報が読み出されて予め定められた運動能力評点基準に従って評点され、被検者の運動能力の活性度を表す運動活性について被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す運動年齢差分値が演算され、第２演算手段により、記憶手段に記憶された被検者の複数の精神状態情報が読み出されて予め定められた精神状態評点基準に従って評点され、被検者の精神状態の活性度を表す精神活性について被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す精神年齢差分値が演算され、第３演算手段により、記憶手段に記憶された被検者の複数の身体情報が読み出されて予め定められた身体情報評点基準に従って評点され、被検者の身体の活性度を表す身体活性について被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す身体年齢差分値が演算され、年齢演算手段により、被検者の実年齢と、第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値とに基づいて、運動活性、精神活性及び身体活性を統合した被検者の実質年齢が演算され、送信手段により、年齢演算手段で演算された被検者の実質年齢がクライアントに送信される。本態様によれば、クライアントから受信した被検者の生体に関する情報から、年齢演算手段で被検者の実年齢と、第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値とに基づいて運動活性、精神活性及び身体活性を統合した被検者の実質年齢が演算され、送信手段でクライアントに被検者の実質年齢が送信されるので、クライアントは、多面的活性度から評価された被検者の実質年齢を得ることができる。

第１の態様において、運動能力評点基準、精神状態評点基準及び身体情報評点基準のうち少なくとも１つを、男女別、かつ、年齢ないし年齢層別の基準とするようにしてもよく、運動能力評点基準、精神状態評点基準及び身体情報評点基準を、多数の被検者の統計的分布の分布範囲に対応して評点する基準とするようにしてもよい。また、年齢演算手段が、第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値と該年齢差分値毎に設定された重み係数とを乗じた総和を被検者の実年齢に加算ないし減算することで被検者の実質年齢を演算するようにしてもよい。このとき、重み係数を、階層分析法によって得られるペア比較マトリクスを含む固有値問題の解となる固有値ベクトルとすることが論理性の観点から好ましく、重み係数の合計を１とするようにしてもよい。更に、第１乃至第３演算手段が、複数の運動能力情報を運動能力評点基準に従って、複数の精神状態情報を精神状態評点基準に従って、複数の身体情報を身体情報評点基準に従ってそれぞれ評点し、該評点をそれぞれ複数の運動能力、複数の精神状態及び複数の身体情報について被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す年齢差分値に変換し、該年齢差分値のそれぞれに、該年齢差分値毎に設定された重み係数であって階層分析法により得られるペア比較マトリクスを含む固有値問題の解となる固有値ベクトルを重み係数として乗じた総和を、それぞれ運動年齢差分値、精神年齢差分値及び身体年齢差分値として演算するようにしてもよい。本態様において、被検者の実質年齢を多面的に評価するには、身体情報に、被検者の血液に関する情報、肥満度を含む体組成に関する情報、骨密度に関する情報、血管硬化度に関する情報及び平衡感覚に関する情報のうち、少なくとも３つの情報を含まれ、運動能力情報に、被検者の筋力に関する情報、筋持久力に関する情報、瞬発力に関する情報、柔軟性に関する情報、俊敏性に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれ、精神状態情報に、被検者の元気度に関する情報、心理安定度に関する情報、血液中のベータエンドロフィンに関する情報、カオス解析適応力に関する情報、カオス解析抵抗力に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれることが望ましい。

また、上記課題を解決するために、本発明の第２の態様は、クライアントから被検者の生体に関する情報を受信し、前記被検者の生体に関する情報から前記被検者の実質年齢を評価して該評価結果を前記クライアントに送信するプログラムであって、コンピュータを、前記被検者の複数の運動能力情報、複数の精神状態情報及び複数の身体情報を含み前記クライアントから受信した前記被検者に関する情報を記憶する記憶手段、前記記憶手段に記憶された被検者の複数の運動能力情報を読み出し予め定められた運動能力評点基準に従って評点して前記被検者の運動能力の活性度を表す運動活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す運動年齢差分値を演算する第１演算手段、前記記憶手段に記憶された被検者の複数の精神状態情報を読み出し予め定められた精神状態評点基準に従って評点して前記被検者の精神状態の活性度を表す精神活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す精神年齢差分値を演算する第２演算手段、前記記憶手段に記憶された被検者の複数の身体情報を読み出し予め定められた身体情報評点基準に従って評点して前記被検者の身体の活性度を表す身体活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度表す身体年齢差分値を演算する第３演算手段、前記被検者の実年齢と、前記第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値とに基づいて、前記運動活性、精神活性及び身体活性を統合した前記被検者の実質年齢を演算する年齢演算手段、前記年齢演算手段で演算された前記被検者の実質年齢を前記クライアントに送信する送信手段、として機能させる。

本発明によれば、クライアントから受信した被検者の生体に関する情報から、年齢演算手段で被検者の実年齢と、第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値とに基づいて運動活性、精神活性及び身体活性を統合した被検者の実質年齢が演算され、送信手段でクライアントに被検者の実質年齢が送信されるので、クライアントは、多面的活性度から評価された被検者の実質年齢を得ることができる、という効果を得ることができる。

以下、図面を参照して、本発明を、インターネットを介して、クライアントから被検者に関する情報を受信し、該被検者の実質年齢を評価して、クライアントに送信する年齢アセスメントシステムに適用した実施の形態について説明する。

（構成）
図１に示すように、ネットワーク１には、プロバイダサイト２が接続されている。プロバイダサイト２は、例えば、ＷＷＷサーバやＦＴＰサーバ等のサーバやこのサーバを制御・更新する複数のコンピュータ等で構成されている。プロバイダサイト２には、パーソナルコンピュータ等の端末４が公衆回線３を介して接続可能である。また、ネットワーク１には、業務用コンピュータ等の端末５が接続されている。

更に、ネットワーク１には、端末４、５に被検者の実質年齢に関する情報（以下、ＦＦ情報という。）を提供（送信）するためのＦＦ情報提供サイト１０が接続されている。ＦＦ情報提供サイト１０は、外部ネットからの不正アクセスに対して武装するためのファイアウォール１１を備えている。ネットワーク１は、このファイアウォール１１を介してＦＦ情報提供サイト１０内に張られたバス型のＬＡＮ１６に、ルータ１２を介して接続されている。ＬＡＮ１６には、端末４、５にＦＦ情報を送信する送信手段、第１乃至第３演算手段、年齢演算手段としてのＷＷＷサーバ１３が接続されている。また、ＬＡＮ１６には、記憶手段としてのデータベース（ＤＢ）サーバ１４、クライアント毎にＦＦ情報の提供に対する課金金額を演算する課金用コンピュータ１５、及び、図示しない種々のコンピュータが接続されている。

ＷＷＷサーバ１３には、クライアント、すなわち、端末４、５から受信した被検者の運動能力情報、精神状態情報及び生体情報（後述する検査項目詳細Ｚ）及び被検者の実年齢から、被検者の実質年齢ＦＦを評価する年齢アセスメントプログラムが移植されている。実年齢ａとは被検者の実際の暦年齢をいい、実質年齢とは本実施形態の年齢アセスメントプログラム（以下、本例という。）で評価（演算）された被検者の年齢をいう。

図２は、年齢アセスメントプログラムによる実質年齢ＦＦの評価概念を模式的に示したものである。この実質年齢ＦＦの評価概念について一言すれば、被検者の運動能力の活性度を表す運動活性、被検者の精神状態の活性度を表す精神活性、被検者の身体の活性度を表す身体活性毎に、被検者の検査項目詳細Ｚから統合ステップＡを経て活性細目Ｙを算出し、活性細目Ｙから統合ステップＢを経て活性項目Ｘを演算し、統合ステップＣにおいて被検者の実年齢から、運動活性、精神活性、身体活性（以下、これらを総称して活性項目Ｘという。）のそれぞれについて被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す年齢差分値を演算して、それらの年齢差分値に重み係数ｐを乗じた総和Δｆ、を減算することで演算されるが、詳述すれば次の通りである。

図２に示すように、活性項目Ｘｉ（ｉ＝１〜３）は、運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２、身体活性Ｘ３の３つであり、活性項目Ｘｉ毎に、活性細目Ｙｉｊ、検査項目詳細Ｚｉｊｋをそれぞれ子供とするツリー構造を形成している。すなわち、活性項目Ｘｉは、運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２、身体活性Ｘ３を得られる活性細目Ｙｉｊの情報の関連性、類似性及び多面評価性の観点から、予防医学や精神医学の複数の専門医（以下、専門家という。）により整理・設定されたツリー構造とされており、活性細目Ｙｉｊは、検査項目詳細Ｚｉｊｋの情報の関連性、類似性及び多面評価性の観点から専門家により整理・設定されたツリー構造とされている。各検査項目詳細Ｚｉｊｋはいずれかの活性細目Ｙｉｊに属し、各活性細目Ｙｉｊはいずれかの活性項目Ｘｉに属する。なお、ｊは活性項目Ｘｉに属する活性細目の番号を表し、ｋは活性細目Ｙｉｊに属する検査項目詳細の番号を表す。下表１ないし下表３に、本例の運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２、身体活性Ｘ３について、活性項目Ｘｉ、活性細目Ｙｉｊ、検査項目詳細Ｚｉｊｋの関係を示す。

表１に示すように、筋力（Ｙ１１）、筋持久力（Ｙ１２）、瞬発力（Ｙ１３）、柔軟性（）Ｙ１４、俊敏性（Ｙ１５）の５つの活性細目が運動活性Ｘ１に属している。表１は、例えば、握力（Ｚ１１１−２）及び背筋力（Ｚ１１３）の２つの検査項目詳細が活性細目の筋力（Ｙ１１）に属しており、上体起こし（Ｚ１２１）の１つの検査項目が活性項目の筋持久力（Ｙ１２）に属していることを示している。なお、表１の検査項目詳細において、握力（Ｚ１１１−２）には右手、左手の２つがあるため、右手握力（Ｚ１１１）と左手握力（Ｚ１１２）とがあることを表している。また、垂直跳び（Ｚ１３１−２）及び長座前屈（Ｚ１４１−２）は、それぞれ、１回目の垂直跳びをＺ１３１、２回目の垂直跳びをＺ１３２、１回目の長座前屈をＺ１４１、２回目の長座前屈を１４２としたことを表している。

表２に示すように、心理安定度（Ｙ２１）、元気度（Ｙ２３）、幸福度（Ｙ２５）、適応力（Ｙ２６）、抵抗力（Ｙ２７）の５つの活性細目が精神活性Ｘ２に属している。

心理安定度（Ｙ２１）には２０問のアンケートの設問に対する回答が検査項目詳細Ｚ２１１〜Ｚ２３０として属しており、元気度（Ｙ２３）には１５問のアンケートの設問に対する回答が検査項目詳細Ｚ２３１〜Ｚ２４５として属している。表４、５に、それぞれ心理安定度（Ｙ２１）、元気度（Ｙ２３）を数値化するためのアンケートの内容例を示す。被検者は、検査項目詳細Ｚ２１１〜２３０について、回答として「ほどんどない」、「ときたま」、「しばしば」、「しょっちゅう」に対応する、１〜４の回答番号の数字のいずれかを選択し、検査項目詳細Ｚ２３１〜Ｚ２４５について、「回答」として「はい」、「いいえ」に対応する、１又は２の回答番号の数字のいずれかを選択する。

幸福度（Ｙ２５）には血液中のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）の量（ピコグラム／ミリリットル）の１つの検査項目詳細が属している。また、適応力（Ｙ２６）にはカオス解析適応力（Ｚ２６１）、抵抗力（Ｙ２７）にはカオス解析抵抗力（Ｚ２７１）のそれぞれ１つの検査項目詳細が属している。

このカオス解析は、脈波から得られる被検者の生体データから、被検者の精神活性として適応力及び抵抗力を測定するもので、例えば、株式会社コンピュータコンビニエンスから発売されている商品名「ＫＯＫＯＲＯＤＡ」等により、適応力（Ｚ２７１）及び抵抗力（Ｚ２７２）を計測することができる。例えば、脈波のサンプリング周期を０．００５秒とし、ある区間（例えば、サンプリング数３５００個）の脳波で、リアプノフ指数を計算してその値をプロットし、その区間を少し（例えば、サンプリング数２００個分）スライドさせることで再度リアプノフ指数を計算する操作を繰り返すことによって、リアプノフ指数が連続的に算出されカオスアトラクタが得られる。適応力は、脈波のカオスアトラクタからカオス情報をリアプノフ指数で定量化することで算出される。被検者がよい睡眠を得られた状態では、適応力は減少し、精神的リラックス状態が得られる。一方、抵抗力は、脈波の振動振幅の２乗（Power）で算出することができ、外部からの侵入、破壊に対して戦う力（免疫力を含む。）を意味する。被検者がよい睡眠を得られた状態では、消極的防衛によってエネルギーが消耗され、カロリーを放出することに伴いPowerが増加し、時間の経過と共に大きくなり過ぎたPowerは、調整点によって一旦減衰し、生体として限界を自動的に調整することが知られている。なお、カオス解析による適応力（Ｚ２７１）及び抵抗力（Ｚ２７２）には単位系がない。

また、表３に示すように、末梢血（Ｙ３１）、脂質（Ｙ３２）、肝機能（Ｙ３３）、痛風（Ｙ３４）及び糖尿病（Ｙ３５）の被検者の血液から得られる１グループの活性細目の他に、体組成（Ｙ３６）、骨密度（Ｙ３７）、血管硬化度（Ｙ３８）並びに平衡機能（Ｙ３９）の、合計５つの活性細目が身体活性Ｘ３に属している。

末梢血（Ｙ３１）には、ヘモグロビン（Ｚ３１１）、ヘマトクリット（Ｚ３１２）、赤血球（Ｚ３１３）、白血球（Ｚ３１４）及び血液板（Ｚ３１４）の５つの検査項目詳細が属しており、脂質（Ｙ３２）には、総コレステロール（Ｚ３２１）、ＨＤＬコレステロール（Ｚ３２２）、ＬＤＬコレステロール（Ｚ３２３）及び中性脂肪（Ｚ３２４）の４つの検査項目詳細が属しており、肝機能（Ｙ３３）には、ＧＯＴ、ＧＰＴ及びγＧＴＰの３つの検査項目詳細Ｚ３３１〜Ｚ３３３が属している。痛風（Ｙ３４）、糖尿病（Ｙ３５）には、尿酸（Ｚ３４１）、ＧＨｂｌｃ（Ｚ３５１）の各１つの検査項目詳細が属している。

体組成（Ｙ３６）には、体脂肪率（Ｚ３６１）及び肥満度（Ｚ３６２）の２つの検査項目詳細が属している。骨密度（Ｙ３７）には、ＤＥＸＡ方式の骨密度計で計測した遠位の骨密度が属している。なお、骨密度の単位系は本来ｇ／ｃｍ^２であるが、この種の骨密度計は統計データの標準値を持っており、標準値を１００％としたときの被検者の遠位の骨密度を百分率として出力可能である。

血管硬化度（Ｙ３８）には、右腕、左腕、右足、左足の動脈の弾力性（単位：ｃｍ／ｓ）を表すｂａＰＷＶ（Ｚ３８１〜Ｚ３８４）の４つの検査項目詳細が属している。なお、本例では、検査項目詳細ｂａＰＷＶ（Ｚ３８１〜Ｚ３８４）の測定に、健常者の統計的標準値を有し被検者の標準値からの偏差σを出力可能な市販の血管硬化度測定器が用いられる。

平衡機能（Ｙ３９）には、検査項目詳細として重心動揺計で測定した外周面積（Ｚ３９１）が属している。重心動揺計は所定時間（例えば、６０秒間）被検者の重心位置を計測するもので、外周面積は所定角度で分割した重心動揺の軌跡の最外郭によって囲まれる包絡面積を積分することによって求めることができる。すなわち、図３に示すように、重心動揺の原点の周囲を例えば１２０等分（３°）に分割し、分割した各領域に含まれる半径が最大の重心点を全領域に亘って求め、隣り合う領域の最大点と動揺原点とを結んでできる三角形の面積Ｓｉ（Ｓｉ＝ｒｉ・（ｒｉ＋１）・ｓｉｎθ／２、１２０等分の場合はθ＝３°）を求めて原点の周囲について式（１）に示す積分値Ｉを求めることで、外周面積（ｃｍ^２）を得ることができる。なお、この種の重心動揺計も市販されており、例えば、アニマ株式会社の商品名グラビコーダ（型式番号：ＧＳ３０００）を挙げることができる。

従って、年齢アセスメントプログラムの基本構造は、運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２、身体活性Ｘ３の３つの活性項目Ｘｉのそれぞれについて、５つの活性細目Ｘｉｊが属しており、各活性細目Ｘｉｊには１以上の検査項目詳細Ｚｉｊｋが属している。

各検査項目詳細Ｚｉｊｋは、原則として、評点基準により０〜５の６段階に評点される。例えば、図５（Ａ）に示すように、ある検査項目詳細Ｚｉｊｋの母集団が正規分布をする場合に、被検者の検査項目詳細Ｚｉｊｋが、＋１．１５σ以上のときは評点５を与え、＋１．１５〜−１．１５のときは評点４を与え、−１．１５σ〜−１．６５σのときは評点３を与え、−１．６５σ〜−２σのときは評点２を与え、−２σ〜−３σのときは評点１を与え、−３σ以下のときは評点０を与える、というような評点基準により評点される。なお、評点基準の分割閾値は複数の専門家の検討により決定されたものである。

下表６は、このような評点方法で作成された、運動活性Ｘ１に属する検査項目詳細Ｚ１ｊｋの評点基準を示したものである。検査項目詳細Ｚ１ｊｋの評点では、握力について、右手握力（Ｚ１１１）と左手握力（Ｚ１１２）とは、算術平均され（握力＝（Ｚ１１１＋Ｚ１１２）／２）、算出平均後の握力が評点基準に従って評点される。また、１回目、２回目の垂直跳び（Ｚ１３１、Ｚ１３２）及び１回目、２回目の長座前屈も、同様に算術平均され、評点される。例えば、被検者が５０代の男性で、右手握力（Ｚ１１１）が４１．５ｋｇ、左手握力（Ｚ１１２）が３７．５ｋｇの場合には、算術平均が３９．５ｋｇとなり、表６から評点「４」が得られる。

心理安定度（Ｙ２１）に属する検査項目詳細のアンケートに対する回答１〜２０（Ｚ２１１〜Ｚ２２０）は、回答全体でまとめて合計値が計算され、合計値に従って下表７に示す評点基準により評点される。すなわち、原則として表４の回答の回答番号の数字がそのまま数値化され、表４の備考欄に「逆」と示した回答については｛５−（回答番号の数字）｝で数値化され、回答１〜２０について数値化したものの合計が合計値とされる。例えば、検査項目詳細の設問１（Ｚ２１１）の「気分がよい」に対して「ときたま」と回答した場合は、「２」が数値化され、設問３（Ｚ２１３）の「泣きたい気持ちになる」に対して「ほどんどない」と回答した場合は、備考欄に「逆」と示されているので、５−１＝４が数値化され、全ての設問に対して同様な処理を行った後、数値化されたものの合計が合計値とされる。例えば、この合計値が６５のときは、表７から評点「４」が得られる。

元気度（Ｙ２３）に属する検査項目詳細のアンケートに対する回答１〜１５（Ｚ２３１〜Ｚ２４５）は、心理安定度（Ｙ２１）に属する検査項目詳細のアンケートに対する回答１〜２０（Ｚ２１１〜Ｚ２２０）の評点と同様に、回答全体でまとめて合計値が計算され、合計値に従って表７に示す評点基準により評点される。ただし、元気度（Ｙ２３）に属する検査項目詳細のアンケートに対する回答１〜１５（Ｚ２３１〜Ｚ２４５）は、「はい」、「いいえ」いずれかの選択のため、原則として表５の回答の回答番号の数字がそのまま数値化され、表５の備考欄に「逆」と示した回答については｛３−（回答番号の数字）｝で数値化される点で異なっている。

幸福度（Ｙ２５）に属する被検者のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）は、被検者が置かれた精神状態によって異なってくる。このため、本例では、被検者が初めて実質年齢ＦＦの評価を受ける場合には、原則として一律「４」に評価する。被検者が２回目以降の実質年齢Ｆの評価を受ける場合（又は、初めて実質年齢ＦＦの評価を受ける場合で過去の被検者のベータエンドルフィンの量についてデータがある場合）には、前回の評価時のベータエンドルフィンの量（又は、初めて実質年齢ＦＦの評価を受ける場合で過去の被検者のベータエンドルフィンの量についてデータがある場合はその量）に対する今回の被検者のベータエンドルフィンの量の百分率を演算し、表７に示す評点基準に従って評点される。

カオス解析適応力（Ｚ２６１）、カオス解析抵抗力（Ｚ２７１）は、被検者の検査項目詳細が所定範囲から離れるほど評点が低くなるため、表７に示す評点基準に従ってその乖離の程度で被検者の評点がなされる。

身体活性Ｘ３に属する検査項目詳細Ｚ３ｊｋの評点は、運動活性Ｘ１や精神活性Ｘ２に属する検査詳細項目と評点の仕方が異なっている。すなわち、表３に示すにように、抹消血（Ｙ３１）、脂質（Ｙ３２）、肝機能（Ｙ３３）、痛風（Ｙ３４）及び糖尿病（Ｙ３５）については、各検査項目詳細Ｚ３ｊｋが、表３の備考欄に示す標準範囲を外れると（異常値となると）、５点満点から１点が減点され、減点後の点が評点となる。なお、表３の備考欄の２段書の箇所は、上段が男性、下段が女性を示しており、その右隣りには各検査項詳細の単位を示している。例えば、被検者が男性で、ヘモグロビン（Ｚ３１１）が１２ｇ／ｄｌ、ヘマトクリット（Ｚ３１２）が３８％、赤血球（Ｚ３１３）が４００万／μｌ、白血球（Ｚ３１４）が５２５０／μｌ、血小板（Ｚ３１５）が２０万／μｌの場合には、ヘモグロビン（Ｚ３１１）及びヘマトクリット（Ｚ３１２）の２つが標準範囲を外れるため、評価点は、５−２＝３となる。なお、表７から明らかな通り、末梢血（Ｙ３１）についての評点は０〜５、脂質（Ｙ３２）は１〜５、肝機能（Ｙ３３）は２〜５、痛風（Ｙ３４）及び糖尿病（Ｙ３５）は４〜５の範囲となる。

体組成（Ｙ３６）に属する体脂肪率（Ｚ３６１）、肥満度（Ｚ３６２）は、上記末梢血（Ｙ３１）の場合と同様に、表３の備考欄に示す標準範囲を外れると（異常値となると）、５点満点からそれぞれ１点が減点される。下表８に、骨密度（Ｙ３７）に属する骨密度遠位（Ｚ３７１）、血管硬化度（Ｙ３８）に属するｂａＰＷＶ（Ｚ３８１〜Ｚ３８４）、平衡機能（Ｙ３９）に属する外周面積（Ｚ３９１）の評点基準を示す。なお、ｂａＰＷＶ（Ｚ３８１〜Ｚ３８４）には４つの検査項目詳細があるため、最も悪い（標準から離れた）ものが評価に用いられる。

以上により、運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２、身体活性Ｘ３に属する全ての検査項目詳細Ｚｉｊｋが０〜５の範囲で評点され、評点結果が活性細目Ｙｉｊとなる。従って、各活性細目Ｙｉｊは、０〜５の範囲の評点となる。ただし、握力（Ｚ１１１−２）及び背筋力（Ｚ１１３）は、開発経過において、統合ステップＡ（図２参照）を経て、筋力（Ｙ１１）に統合されたものである。すなわち、両者間でどのような重み付けをするかが問題となるため、複数の専門家の意見により、握力（Ｚ１１１−２）に対する重み係数ｗ１１１と背筋力（Ｚ１１３）に対する重み係数ｗ１１２とを決定した。重み係数ｗ１１１と重み係数ｗ１１２とは、合計１となる関係を有している。本例では、専門家の意見が両者は同程度に重要との結論であったため、重み係数ｗ１１１＝ｗ１１２＝０．５に設定されている。

なお、この統合ステップＡでは、開発過程において、各検査項目詳細Ｚｉｊｋの母集団について、（Ａ）男女別・年齢（層）別データが十分であるか、（Ｂ）加齢の影響があるかの検討を行った。すなわち、男女別・年齢（層）別データについては、各性別、年齢（層）毎に、所定有意水準で特定の分布（例えば、正規分布）の検定を行って、男女別・年齢（層）別に当該特定の分布が認められるときにデータが十分であると判断し、加齢の影響については、各年齢（層）の平均値について回帰直線を求め、回帰直線の傾きが予め定めた閾値より小さい場合に加齢の影響があると判断した。

図２に示すように、各活性細目Ｙｉｊは、開発経過において、統合ステップＢを経て、活性項目Ｘｉに統合されたものである。表１〜表３に示すように、運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２、身体活性Ｘ３は、それぞれ５つの活性細目Ｙｉｊを有しているため、単純に合計すると０〜２５の範囲を採ることとなる。なお、上述したように、表３の抹消血（Ｙ３１）、脂質（Ｙ３２）、肝機能（Ｙ３３）、痛風（Ｙ３４）及び糖尿病（Ｙ３５）は１つのグループに統合されており、後述するように、５つの活性細目Ｙ３１〜Ｙ３５をまとめたグループとして、再度、０〜５の範囲の評点がなされる。

ここで、本発明のポイントの１つである統合ステップＢ（図２参照）での統合概念について説明する。例えば、表１に示すように、５つの活性細目Ｙ１１〜１５を運動活性Ｘ１に統合する場合に、各活性細目Ｙ１１〜Ｙ１５についてどのような重み付けをするかが問題となる。本例では、いわゆる階層分析法（ＡＨＰ）を利用して、活性細目Ｙｉｊを活性項目Ｘｉに統合するための重み付けｑｉｊを定義している。

統合ステップＢの開発経過では、まず、専門家に、活性項目Ｘｉに対する活性細目Ｙｉｊの重み係数ｑｉｊを決定するための重み付けについて回答を依頼した。すなわち、活性細目Ｙｉｊの個数をｎ個とした場合に、活性細目の全ての対｛ｎ（ｎ−１）／２｝について、活性項目Ｘｉを決める上で、活性細目Ｙｉｋと活性細目Ｙｉｌのどちらがより重要かを、（１）活性細目Ｙｉｋの方が極めて重要、（２）活性細目Ｙｉｋの方が非常に重要、（３）活性細目Ｙｉｋの方がかなり重要、（４）活性細目Ｙｉｋの方がやや重要、（５）活性細目Ｙｉｋは活性細目Ｙｉｌと同じ位重要、（６）活性細目Ｙｉｌの方がやや重要、（７）活性細目Ｙｉｌの方がかなり重要、（８）活性細目Ｙｉｌの方が非常に重要、（９）活性細目Ｙｉｌの方が極めて重要、の９段階のいずれに該当するか回答してもった。

次に、専門家の回答に基づき、活性細目Ｙｉｋが、極めて重要との回答では重みａｋｌ＝９、非常に重要との回答では重みａｋｌ＝７、かなり重要との回答では重みａｋｌ＝５、やや重要との回答ではａｋｌ＝３、同じ位重要との回答では重みａｋｌ＝１に設定し、活性細目Ｙｉｌの方が重要との回答では、その重要程度に応じ、重みａｌｋの値を上記の重みａｋｌの値と同じ重みの数値に設定した。なお、ａｌｋ＝１／ａｋｌと定義した。

以上により、ペア比較マトリクスＡｉ＝[ａｋｌ]、重みベクトルｑｉ＝[ｑｉ１，ｑｉ２，・・・，ｑｉｎ]が定義され、（Ａｉ−ｎ・Ｉ）ｑｉ＝０の固有値問題を充たすｑｉを得ることで、固有値ベクトルｑｉを重み係数とした。なお、重み係数の合計は１となる（活性項目Ｘｉ毎のΣｑｉｊ＝１）。

表３の抹消血（Ｙ３１）、脂質（Ｙ３２）、肝機能（Ｙ３３）、痛風（Ｙ３４）及び糖尿病（Ｙ３５）の統合グループは、上記階層分析法により、５つの活性細目Ｙ３１〜Ｙ３５の重み係数が１となるようにそれぞれの重み係数ｕ３ｎを設定し（ｎ＝１〜５）、統合グループの評点＝ｕ３１・抹消血（Ｙ３１）の評点＋ｕ３２・脂質（Ｙ３２）の評点＋ｕ３３・肝機能（Ｙ３３）の評点＋ｕ３４・痛風（Ｙ３４）の評点＋ｕ３５・糖尿病（Ｙ３５）の評点、を演算することで、０〜５の範囲に統合したグループの評点とした。

次に、統合ステップＢでは、後述する統合ステップＣの前提として、下表９により、各活性細目Ｙｉｊの評点から、被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す年齢差分値Δｙｉｊへの換算（変換）が実行される。

表９に示すように、例えば、被検者の筋力（Ｙ１１）の評点が５のときは、筋力（Ｙ１１）についての年齢差分値Δｙ１１は「１」に換算され、筋力（Ｙ１１）の評点が２のときは、年齢差分値Δｙ１１は「−２」に換算される。上述したように、統合ステップＡの開発経過では、（Ａ）男女別・年齢（層）別データが十分であるか、（Ｂ）加齢の影響があるかの判断を行ったが、統合ステップＢの開発経過では、この判断結果に基づき、（１）上記（Ａ）（Ｂ）が肯定された場合は統計的平均値に基づく統合手法、（２）上記（Ａ）が肯定され（Ｂ）が否定された場合は統計的分布に基づく統合手法、（３）上記（Ａ）が否定された場合は分布仮定に基づく統合手法、の複数の統合手法を使い分けて活性細目Ｙｉｊの評点、検査項目詳細Ｚｉｊｋ及び年齢差分値Δｙｉｊの関係を検定した。

本例について、上記（１）〜（３）について簡単に説明すれば、（１）統計的分布に基づく統合手法では、図４に示すように、検査項目詳細の数値（検査値）が統計上の平均値となる年齢を当該検査項目の評点の平均年齢として捉え、当該検査項目について被検者（対象者Ｃ）の実年齢との乖離度を年齢差分値Δｚｉｊｋとしたときに、表９に示した年齢差分値Δｙｉｊが各検査項目詳細Ｚｉｊｋの年齢差分値Δｚｉｊｋに各重み係数ｗｉｊｋを乗じて得た総和となるかを検定し、有意水準９３％以上を確保した。（２）統計的分布に基づく統合手法では、図５（Ａ）に示すように、正規分布を仮定して（１）と同様に検定し、有意水準９０％以上を確保した。（３）分布仮定に基づく統合手法では、例えば、χ^２分布やｔ分布等の正規分布以外の分布を有すると考えられる場合、専門家の意見を参考にして、適正と思われる分布を決定すると共に、当該分布の既知の母集団から分割閾値θを設定して（１）と同様に検定し、有意水準８７％以上を確保した。従って、表９に示した活性細目Ｙｉｊの評点と年齢差分値Δｙｉｊとには、所定有意水準で相関がとられている。

また、統合ステップＢでは、下式（２）により、活性項目Ｘｉの年齢差分値Δｘｉを、活性項目Ｘｉに属する活性細目Ｙｉｊの年齢差分値Δｙｉｊに重み係数ｑｉｊを乗じた総和として求める。

次に、統合ステップＣ（図２参照）では、下式（３）により、各活性項目Ｘｉの年齢差分値Δｘｉを、実質年齢ＦＦの指標となる年齢差分値Δｆに統合する。従って、年齢差分値Δｆは、被検者の実年齢からの運動活性、精神活性、身体活性の３つを加味した多面的な年齢の乖離度を意味することになる。なお、年齢差分値Δｘｉは原則として少数となる。重み係数ｐｉは、上述した階層分析法を利用して統合ステップＢの場合と同様に、専門家への質問（活性項目は３つのため３つの質問）、専門家の回答に対する９段階の重みの決定、ペア比較マトリクスを定義し、固有値ベクトルｐｉを重み係数とした。

また、統合ステップＣでは、下式（４）により、被検者の実質年齢ＦＦを求める。なお、式（４）において、実質年齢ＦＦは、表９との関係で、実年齢ａから年齢差分値Δｆを引いた値として求められるが、表９の符号を変えることによって実年齢ａと年齢差分値Δｆとを加算することで求めるようにしてもよい。なお、実質年齢ＦＦに少数があるときは、被検者に分かり易いように、少数点以下を切り捨てる。

（動作）
次に、本実施形態の年齢アセスメントシステムの動作について説明する。

まず、端末４、５のオペレータは、予めインストールされた入力ソフトウエアを起動させ、被検者に関する書誌事項及び検査項目詳細Ｚｉｊｋを入力する。入力ソフトウエアは、例えば、Ｃ＋＋やＶＢ等の言語でコーディングがされており、その画面には、所定プログラムが割り当てられたチェックボタンが配置されている。

書誌事項には、被検者の氏名、年齢、性別、住所、電話番号、携帯電話番号、身長、体重、ユニークなＩＤ番号、検査年月日が含まれている。オペレータがチェックボタンをクリックすると、端末４、５のＣＰＵは、入力ソフトウエアのプログラムに従って、書誌事項に入力漏れや桁数ずれがないかのチェックを行い、入力漏れや桁数ずれがあると、その旨を表示し、入力があるまで待機し、入力があると、再度書誌事項に入力漏れや桁数ずれがないかのチェックを行い、全書誌事項に入力漏れや桁数ずれがない場合に全書誌事項をＲＡＭに記憶する。なお、携帯電話については任意入力項目として扱われている。

オペレータがチェックボタンをクリックすると、端末４、５のＣＰＵは、入力ソフトウエアのプログラムに従って、各活性項目Ｘｉに属する３つ以上の活性細目Ｙｉｊの検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータが全て存在しているか（nullでないか）を判断する。上述したように、年齢アセスメントプログラムは、被検者の実質年齢を多面的に評価するため、評価の適正を確保するには、３つ以上の活性細目Ｙｉｊをサポートする検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータが全て存在することが好ましい。３つ以上の活性細目Ｙｉｊに属する検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータが全て存在する場合は正常に入力されたものと判断し、入力された検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータに異常値がないかを判断する。異常値がある場合には、その旨を表示し、オペレータの再入力（修正）を待ち、再入力がなされると、異常値がないかを再度判断し、異常値がなくなるまで同様の待機、判断を実行する。異常値がなくなると、入力された検査項目詳細Ｚｉｊｋの全てのデータを適正データとしてＲＡＭに記憶し、ＦＦ情報提供サイト１０に送信可能な旨を画面に表示する。このような異常値の判断基準は、専門家の検討結果を反映させ、予め入力ソフトウエアのプログラムに組み込まれている。

一方、１つの活性細目Ｙｉｊをサポートする全ての検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータが入力されていない場合や、一部の活性細目Ｙｉｊをサポートする全ての検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータが入力されているが、検査項目詳細Ｚｉｊｋで完全にサポートされた活性細目Ｙｉｊの数が３つ未満の場合には、その旨を表示し、オペレータの入力があるまで待機する。入力がなされると、再度同様の判断を行い、３つ以上の活性細目Ｙｉｊに属する検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータが全て存在する場合には、上述した異常値について判断し、異常値がない（又は、なくなる）と、入力された検査項目詳細Ｚｉｊｋの全てのデータを適正データとしてＲＡＭに記憶し、ＦＦ情報提供サイト１０に送信可能な旨を画面に表示する。

また、入力ソフトウエアの画面には、所定プログラムが割り当てられた送信ボタンが配置されている。オペレータは、送信ボタンをクリックすることで、検査項目詳細Ｚｉｊｋについての適正データをＦＦ情報提供サイト１０へ送信することができる。この送信を受けたＦＦ情報提供サイト１０のＷＷＷサーバ１３は、受信したデータをＤＢサーバ１４に記憶させると共に、上述した年齢アセスメントプログラムに従って、図６に示す年齢アセスメントルーチンを実行する。

年齢アセスメントルーチンでは、まず、ステップ１０２で、ＤＢサーバ１４に格納した書誌事項を読み出し、次のステップ１０４で、検査項目詳細Ｚｉｊｋを読み出して、上述した右手握力Ｚ１１１と左手握力Ｚ１１２との算術平均やアンケートについての合計値の演算等の前処理を行う。また、ステップ１０４では、ＤＢサーバ１４に同一ＩＤ番号（同一被検者）の過去の被検者の書誌事項のデータが存在するか否かを判断し、否定判断のときは、ＤＢサーバ１４から読み出したデータの所定箇所に被検者のベータエンドルフィンの量についてのデータが存在するかを判断し、否定判断のときは、幸福度（Ｙ２５）についての評点を「４」に固定し、肯定判断のときは、そのベータエンドルフィンの量を前回のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）の量とみなして、前回のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）に対する今回のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）の百分率を演算する。一方、ＤＢサーバ１４に同一ＩＤ番号の過去の被検者の書誌事項のデータが存在するときは、当該同一ＩＤ番号に対する前回のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）の量のデータが存在するかを判断する。肯定判断のときは、前回のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）の量のデータを読み出し、前回のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）に対する今回のベータエンドルフィン（Ｚ２５１）の百分率を演算し、否定判断のときは、幸福度（Ｙ２５）についての評点を「４」に固定する。

次のステップ１０６では、重み係数ｑｉｊの設定を行う。すなわち、重み係数ｑｉｊは、活性項目Ｘｉについて５つの活性細目Ｙｉｊが属することを前提に係数化されたものであるが、例えば、重心動揺計を有しないため、外周面積（Ｚ３９１）の検査項目詳細Ｚｉｊｋのデータがない場合等のように、常に各活性項目Ｘｉについて５つの活性細目Ｙｉｊが得られるとは限らない。本例では、上述したように、各活性項目Ｘｉについて３つ以上の活性細目Ｙｉｊが得られるようにしているが、例えば、３つの活性細目Ｙｉｊの場合には、ステップ１０６では、上述した５つの活性細目Ｙｉｊの重み係数から、３つの活性細目Ｙｉｊの場合の重み係数ｑｉｊに補正される。例えば、５つの重み係数ｑｉｊがｑｉ１＝０．２３５、ｑｉ２＝０．１１７、ｑｉ３＝０．３１５、ｑｉ４＝０．１８８、ｑｉ５＝０．１４５の場合に、重み係数ｑｉ２、ｑｉ５に対応した活性細目Ｙｉｊに属する検査項目詳細Ｚｉｊｋがない場合には、重み係数ｑｉ１、ｑｉ３、ｑｉ４が合計して１となるように、各重み係数ｑｉ１、ｑｉ３、ｑｉ４に｛１／（ｑｉ１＋ｑｉ３＋ｑｉ４）｝を乗じたものを補正後の重み係数ｑｉｌ、ｑｉ３、ｑｉ４としてＲＡＭに記憶する。

次にステップ１０８では、各活性細目Ｙｉｊについて、表３、表６、表７、表８等に示した評点基準に従って０〜５の評点を行い、表９に示した変換表に従って各活性細目Ｙｉｊ毎に年齢差分値Δｙｉｊを演算する。次のステップ１１２では、ステップ１０６でＲＡＭに記憶した重み係数ｑｉｊを読み出し、式（２）〜式（４）で被検者の実質年齢ＦＦを演算しＲＡＭに記憶する。なお、重み係数ｐｉは固定されており、予めＲＡＭに展開されている。

ステップ１１４では、クライアント（端末４、５）への報告用にＦＦ情報として所定フォーマットのＰＤＦを作成する。ＦＦ情報には、被検者の書誌事項、実質年齢ＦＦ、各活性項目Ｘｉ、各活性細目Ｙｉｊとその評点、検査項目詳細Ｚｉｊｋ等が表される。なお、評点が２以下の場合には、その箇所にアステリスクが表示され、被検者の参考とされる。

次いでステップ１１６では、書誌事項に携帯電話番号欄が記載があるかを判断し、否定判断の場合はステップ１１８へ進み（図示省略）、肯定判断の場合は、被検者が携帯電話を介してＦＦ情報提供サイト１０にアクセス可能とするために、携帯電話で参酌可能なＨＴＭＬを作成する。このＨＴＭＬは、ＦＦ情報の一部を構成する被検者の氏名、年齢、実質年齢ＦＦ、活性項目Ｘｉ、各活性細目Ｙｉｊとその評点を内容としている。なお、携帯電話からのアクセスの場合には、例えば、被検者の氏名、ＩＤ番号、検査年月日が一致した場合にのみアクセスした者に対して当該ＨＴＭＬを開示する情報保護を図っている。

ステップ１１８では、ＰＤＦを除いて、ステップ１１２までで演算した演算結果及びステップ１１６で作成したＨＴＭＬをＤＢサーバ１４に送出し、ＤＢサーバ１４に記憶させる。そして、ステップ１２０において、ステップ１１４で作成したＰＤＦを端末４、５に送信して、年齢アセスメントルーチンを終了する。

ＤＢサーバ１４は、所定期間（例えば、７日）が経過したＨＴＭＬを削除し、ＤＢサーバ１４の負荷を軽くする。また、例えば、図５（Ａ）等に示した統計分布が一定期間毎に専門家による見直し（更新）を図ることができるように、所定期間（例えば、１０日）毎に、新たに追加された検査項目詳細Ｚｉｊｋを当該検査項目詳細Ｚｉｊｋの母集団に加えることで母集団を構成するデータ数を増加させる共に、当該検査項目詳細Ｚｉｊｋを構成する母集団を構成するサンプル数Ｎや更新年月日の管理を行う。なお、課金コンピュータは、ＤＢサーバ１４に格納されたデータを参酌して、所定期間毎に課金金額を演算して、その請求書を発行する。

（作用等）
次に、本実施形態の年齢アセスメントシステムの作用等について説明する。

上述したように、本実施形態の年齢アセスメントシステムは、運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２、身体活性Ｘ３に属する検査項目詳細Ｚｉｊｋを統合ステップＡ、統合ステップＢ、統合ステップＣでの統合を経て、複数の検査項目詳細Ｚｉｊｋにより被検者の実質的年齢を多面的に評価すると共に、運動活性、精神活性、身体活性の３点で総合的に評価するので、被検者の健康度を多面的・総合的に実質年齢に反映させることができる。従って、運動活性、精神活性、身体活性毎にしか、又は、これに若干の他の評価要素を加えた従来技術に比べ、被検者の実質年齢を包括的に把握することができる。このため、運動能力、精神状態、身体に何らかの問題を有する被検者はもとより、健康な被検者にとっても、健康の程度を把握することができる。しかも、本実施形態の年齢アセスメントシステムは、年齢で被検者を評価するので、医学知識に乏しい被検者にとっても、自己の健康度を容易に把握することができる。また、本実施形態の年齢アセスメントシステムでは、ＰＤＦでＦＦ情報をクライアントに送信するので、被検者にそのままの情報を、実質年齢ＦＦ、活性項目Ｘｉ、活性細目Ｙｉｊ、検査項目詳細Ｚｉｊｋで階層的に示すことができると共に、健康度に問題のある箇所にはアステリスクが表示され、活性項目Ｘｉには年齢差分値Δｘｉ、活性細目Ｙｉｊには評点が表示されるので、運動能力、精神状態、身体に何らかの問題を有する被検者にとって、問題箇所が明確に把握できるため、被検者の早期予防等にも寄与することができる。

また、本実施形態の年齢アセスメントシステムは、統計分布が一定期間毎に専門家による更新を図ることができるように、所定期間毎に、新たに追加された検査項目詳細Ｚｉｊｋを当該検査項目詳細Ｚｉｊｋの母集団に加え母集団を構成するデータ数を増加させるように構成したので、被検者の数が増えるに従ってより精度の高い実質年齢ＦＦを評価することができるという発展性を有している。この場合に、式（２）、式（３）に重み係数を加えたので、専門家の判断により、重み係数を変更してダイナミックに実質年齢ＦＦの評価を改良可能な可能性を有している。また、本実施形態の年齢アセスメントシステムは、図２に示したように、検査項目詳細Ｚｉｊｋを追加可能である。医療乃至医療器具の進歩は日進月歩であり、実質年齢ＦＦを評価可能な検査項目詳細Ｚｉｊｋを逸早く年齢アセスメントシステムに取り込むことができるため、母集団に追加されるデータによるその統計分布から逸早く当該検査項目詳細Ｚｉｊｋについて適正な評価を下すことが可能となる。従って、本実施形態の年齢アセスメントシステムは、発展性及び柔軟性を有している。

なお、本実施形態では、説明の便宜上、図６のステップ１０８、１１０において、運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２及び身体活性Ｘ３に関する統合ステップＡ、Ｂをまとめて処理する例を示したが、図２に示したように、実質年齢ＦＦを演算するためには、それぞれ運動活性Ｘ１、精神活性Ｘ２及び身体活性Ｘ３の年齢差分値が必要なため、例えば、運動活性Ｘ１の年齢差分値Δｘ１を演算し、精神活性Ｘ２の年齢差分値Δｘ２を演算し、身体活性Ｘ３の年齢差分値Δｘ３を順次演算した後、実質年齢ＦＦを演算するようにしてもよい。

また、本実施形態では、被検者がＦＦ情報を把握しやすくするために、活性細目Ｙｉｊについて０〜５の６段階の評価を行い、年齢差分値Δｙｉｊに変換する例を示したが、図２に示すように、０〜５の６段階の評価に代えて、検査項目詳細Ｚｉｊｋ毎に年齢差分値Δｚｉｊｋを演算し、それらを、年齢差分値をベースに、統合ステップＡで活性細目Ｙｉｊの年齢差分値Δｙｉｊに統合し、更に統合ステップＢで年齢差分値Δｘｉに統合するようにしてもよい。このようにすれば、年齢差分値のみで統合ステップＡから統合ステップＣまで検査項目詳細Ｚｉｊｋについての実質年齢ＦＦへの統合を行うことができる。従って、請求項の用語「運動能力評点基準」、「精神状態評点基準」及び「身体情報評点基準」には、６段階の評価に代えて年齢差分値のみで年齢差分値を演算する場合も含まれか、少なくとも均等であると発明者らは認識している。

更に、本実施形態では、説明を簡単にするために、年齢層を１０代毎に例示すると共に、整数単位（１単位）の評点基準を例示したが、本発明はこれに限らず、例えば、年齢毎に、２〜３歳刻みで評点基準を作成するようにしてもよく、また、０．５単位刻みの評点基準を作成すれば、被検者の実質年齢ＦＦをより精度よく得ることができる。また更に、ＦＦ情報提供サイト１０で、ＷＷＷサーバ１３を複数台としたり、将来増設することを見越してルータ１２に代えてＤＮＳサーバ等を用いるようにしてもよい。

本発明は被検者の多面的活性度から実施年齢を評価可能な年齢アセスメントシステム及びプログラムであり、少なくとも被検者への実質年齢の提供が可能なため、産業上の利用可能性を有している。

本発明が適用可能な実施形態の年齢アセスメントシステムのブロック図である。 実施形態の年齢アセスメントプログラムによる実質年齢の概念を模式的に示す説明図である。 重心動揺計による外周面積の算出概念を示す説明図である。 統計的平均値に基づく統合手法による検定概念を示す説明図である。 （Ａ）は統計的分布に基づく統合手法よる検定概念を示す説明図であり、（Ｂ）は分布仮定に基づく統合手法による検定概念を示す説明図である。 ＦＦ情報提供サイトのＷＷＷサーバにより実行される年齢アセスメントルーチンのフローチャートである。

符号の説明

１０ ＦＦ情報提供サイト
１３ ＷＷＷサーバ（第１演算手段、第２演算手段、第３演算手段、年齢演算手段、送信手段）
１４ データベースサーバ（記憶手段）

Claims (20)

1. クライアントから被検者の生体に関する情報を受信し、前記被検者の生体に関する情報から前記被検者の実質年齢を評価して該評価結果を前記クライアントに送信する年齢アセスメントシステムであって、
   前記被検者の複数の運動能力情報、複数の精神状態情報及び複数の身体情報を含み前記クライアントから受信した前記被検者に関する情報を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段に記憶された被検者の複数の運動能力情報を読み出し予め定められた運動能力評点基準に従って評点して前記被検者の運動能力の活性度を表す運動活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す運動年齢差分値を演算する第１演算手段と、
   前記記憶手段に記憶された被検者の複数の精神状態情報を読み出し予め定められた精神状態評点基準に従って評点して前記被検者の精神状態の活性度を表す精神活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す精神年齢差分値を演算する第２演算手段と、
   前記記憶手段に記憶された被検者の複数の身体情報を読み出し予め定められた身体情報評点基準に従って評点して前記被検者の身体の活性度を表す身体活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度表す身体年齢差分値を演算する第３演算手段と、
   前記被検者の実年齢と、前記第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値とに基づいて、前記運動活性、精神活性及び身体活性を統合した前記被検者の実質年齢を演算する年齢演算手段と、
   前記年齢演算手段で演算された前記被検者の実質年齢を前記クライアントに送信する送信手段と、
   を備えた年齢アセスメントシステム。
2. 前記運動能力評点基準、精神状態評点基準及び身体情報評点基準のうち少なくとも１つは、男女別、かつ、年齢ないし年齢層別の基準であることを特徴とする請求項１に記載の年齢アセスメントシステム。
3. 前記運動能力評点基準、精神状態評点基準及び身体情報評点基準は、多数の被検者の統計的分布の分布範囲に対応して評点する基準であることを特徴とする請求項２に記載の年齢アセスメントシステム。
4. 前記年齢演算手段は、前記第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値と該年齢差分値毎に設定された重み係数とを乗じた総和を前記被検者の実年齢に加算ないし減算することで前記被検者の実質年齢を演算することを特徴とする請求項１に記載の年齢アセスメントシステム。
5. 前記重み係数は、階層分析法によって得られるペア比較マトリクスを含む固有値問題の解となる固有値ベクトルであることを特徴とする請求項４に記載の年齢アセスメントシステム。
6. 前記重み係数の合計が１であることを特徴とする請求項５に記載の年齢アセスメントシステム。
7. 前記第１乃至第３演算手段は、前記複数の運動能力情報を前記運動能力評点基準に従って、前記複数の精神状態情報を前記精神状態評点基準に従って、前記複数の身体情報を前記身体情報評点基準に従ってそれぞれ評点し、該評点をそれぞれ前記複数の運動能力情報、前記複数の精神状態情報及び前記複数の身体情報について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す年齢差分値に変換し、該年齢差分値のそれぞれに、該年齢差分値毎に設定された重み係数であって階層分析法により得られるペア比較マトリクスを含む固有値問題の解となる固有値ベクトルを重み係数として乗じた総和を、それぞれ前記運動年齢差分値、精神年齢差分値及び身体年齢差分値として演算することを特徴とする請求項１に記載の年齢アセスメントシステム。
8. 前記身体情報には、前記被検者の血液に関する情報、肥満度を含む体組成に関する情報、骨密度に関する情報、血管硬化度に関する情報及び平衡感覚に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれることを特徴とする請求項１に記載の年齢アセスメントシステム。
9. 前記運動能力情報には、前記被検者の筋力に関する情報、筋持久力に関する情報、瞬発力に関する情報、柔軟性に関する情報、俊敏性に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれることを特徴とする請求項１に記載の年齢アセスメントシステム。
10. 前記精神状態情報には、前記被検者の元気度に関する情報、心理安定度に関する情報、血液中のベータエンドロフィンに関する情報、カオス解析適応力に関する情報、カオス解析抵抗力に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれることを特徴とする請求項１に記載の年齢アセスメントシステム。
11. クライアントから被検者の生体に関する情報を受信し、前記被検者の生体に関する情報から前記被検者の実質年齢を評価して該評価結果を前記クライアントに送信するプログラムであって、コンピュータを、
    前記被検者の複数の運動能力情報、複数の精神状態情報及び複数の身体情報を含み前記クライアントから受信した前記被検者に関する情報を記憶する記憶手段、
    前記記憶手段に記憶された被検者の複数の運動能力情報を読み出し予め定められた運動能力評点基準に従って評点して前記被検者の運動能力の活性度を表す運動活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す運動年齢差分値を演算する第１演算手段、
    前記記憶手段に記憶された被検者の複数の精神状態情報を読み出し予め定められた精神状態評点基準に従って評点して前記被検者の精神状態の活性度を表す精神活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す精神年齢差分値を演算する第２演算手段、
    前記記憶手段に記憶された被検者の複数の身体情報を読み出し予め定められた身体情報評点基準に従って評点して前記被検者の身体の活性度を表す身体活性について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度表す身体年齢差分値を演算する第３演算手段、
    前記被検者の実年齢と、前記第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値とに基づいて、前記運動活性、精神活性及び身体活性を統合した前記被検者の実質年齢を演算する年齢演算手段、
    前記年齢演算手段で演算された前記被検者の実質年齢を前記クライアントに送信する送信手段、
    として機能させるためのプログラム。
12. 前記運動能力評点基準、精神状態評点基準及び身体情報評点基準のうち少なくとも１つは、男女別、かつ、年齢ないし年齢層別の基準であることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記運動能力評点基準、精神状態評点基準及び身体情報評点基準は、多数の被検者の統計的分布の分布範囲に対応して評点する基準であることを特徴とする請求項１２に記載のプログラム。
14. 前記年齢演算手段は、前記第１乃至第３演算手段で演算された各年齢差分値と該年齢差分値毎に設定された重み係数とを乗じた総和を前記被検者の実年齢に加算ないし減算することで前記被検者の実質年齢を演算することを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
15. 前記重み係数は、階層分析法によって得られるペア比較マトリクスを含む固有値問題の解となる固有値ベクトルであることを特徴とする請求項１４に記載のプログラム。
16. 前記重み係数の合計が１であることを特徴とする請求項１５に記載のプログラム。
17. 前記第１乃至第３演算手段は、前記複数の運動能力情報を前記運動能力評点基準に従って、前記複数の精神状態情報を前記精神状態評点基準に従って、前記複数の身体情報を前記身体情報評点基準に従ってそれぞれ評点し、該評点をそれぞれ前記複数の運動能力情報、前記複数の精神状態情報及び前記複数の身体情報について前記被検者の実年齢からの年齢の乖離度を表す年齢差分値に変換し、該年齢差分値のそれぞれに、該年齢差分値毎に設定された重み係数であって階層分析法により得られるペア比較マトリクスを含む固有値問題の解となる固有値ベクトルを重み係数として乗じた総和を、それぞれ前記運動年齢差分値、精神年齢差分値及び身体年齢差分値として演算することを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
18. 前記身体情報には、前記被検者の血液に関する情報、肥満度を含む体組成に関する情報、骨密度に関する情報、血管硬化度に関する情報及び平衡感覚に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
19. 前記運動能力情報には、前記被検者の筋力に関する情報、筋持久力に関する情報、瞬発力に関する情報、柔軟性に関する情報、俊敏性に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。
20. 前記精神状態情報には、前記被検者の元気度に関する情報、心理安定度に関する情報、血液中のベータエンドロフィンに関する情報、カオス解析適応力に関する情報、カオス解析抵抗力に関する情報のうち、少なくとも３つの情報が含まれることを特徴とする請求項１１に記載のプログラム。