JP6436855B2 - 分析システム、及び、分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、分析システム、及び、分析方法に関する。

自治体、企業、又は、保険者など、複数人が所属する組織においては、組織に所属する構成員の健康状態を管理し、良好に保つために構成員に健康に関する支援（以下、健康支援）を実施することが重要視されている。この理由は、良好な健康状態の維持は、疾病予防及び重症化予防による生活の質の向上に留まらず、発生する医療費の抑制、及び、労働力の維持など、様々な効果をもたらすからである。

健康支援の具体的な方法としては、例えば、生活習慣を改善する指導が挙げられる。健康状態の悪化が進んでいる人であっても、指導により生活習慣を改善することができれば、将来の健康状態の改善、及び、疾病罹患リスクの低減を実現できる。

一方、これら健康支援を、組織が実際に実施する場合、支援する作業者の人数、及び、支援に必要な経費など、リソースに関し制約が発生する。このため、組織は、支援すべき人全員に健康支援を実施できないことがある。このような場合、組織は、限られたリソースを活用しながら、適切な対象者に、より効果的かつ効率的な健康支援を実施する必要がある。

健康支援を実施するためのシステムとしては、これまでに以下のような方法が示されている。

例えば、特許文献１では、健診情報、指導情報、レセプト情報から項目条件を組み合わせて得られた群毎に指導効果を時系列的に算出する手段と、時系列的な指導効果から近似直線を特徴量として算出する手段と、特徴量を基に項目条件を選択する手段と、選択された項目条件を用いて指導の優先度に関する健康指導モデルを生成する手段を有する保健事業支援システムが示されている。

特開２００７−２５７５６５号公報

限られたリソースの中で効果的かつ効率的な健康支援を実施するためには、支援の効果が高いと見込まれる対象者に対して、適切な健康支援を実施することが重要である。支援の効果は、例えば、支援実施前後の健康状態の比較により評価できる。

一方、健康支援の効果は、支援直後は大きいものの、支援実施後しばらく時間が経過した場合、徐々に弱まる場合があると考えられる。そのため、健康支援の対象者を適切に選択するためには、支援実施前後の健康状態の比較だけでなく、長期的な健康状態を考慮する必要がある。

具体的には、支援後の健康状態の長期的な推移を予測し、最も支援の効果が持続すると期待できる対象者を選択することが望ましいと考えられる。

このため、本発明では、支援効果の長期的な推移、及び、支援効果の持続期間を予測し、予測した結果に基づいて、健康支援の対象者を適切に選択することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、分析システムであって、プロセッサと、記憶部とを有し、前記記憶部は、個人の健康の度合いを示す指標、及び、前記個人の健康に影響を与える要因を示す指標の少なくとも一つを含む健康情報と、健康を支援する介入を実施した前記個人を示す介入情報とを格納し、分析システムは、前記プロセッサが、前記介入を実施する候補者の健康情報を取得し、前記介入を実施した個人の前記介入の開始時から取得された時系列の健康情報を介入あり健康推移として前記記憶部から取得し、前記候補者の健康情報と前記介入あり健康推移とに基づいて、前記候補者が前記介入を開始した場合の前記候補者の時系列の健康情報を介入あり予測推移として予測し、前記予測した介入あり予測推移を前記記憶部に格納する健康推移予測部と、前記プロセッサが、前記介入あり予測推移を用いて、前記介入の効果として、前記候補者の健康が改善する期間を示す持続期間を予測し、前記持続期間を前記記憶部に格納する持続期間予測部と、前記プロセッサが、前記持続期間に基づいて、前記介入を実施する対象者を前記候補者から選択する対象者選択部と、を有する。

本発明によれば、健康支援の効果の推移を予測し、予測結果に基づいて、健康支援の対象者を適切に選択できる。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。

実施例１の分析システムの構成を示すブロック図である。 実施例１のデータ分析部による処理の概要を示すフローチャートである。 実施例１の健康情報記憶部の診断情報及び生活習慣情報の例を示す説明図である。 実施例１の健康支援情報の例を示す説明図である。 実施例１の健康推移情報生成部による処理を示すフローチャートである。 実施例１の健康推移情報の例を示す説明図である。 実施例１の支援後推移情報の例を示す説明図である。 実施例１の支援なし推移情報の例を示す説明図である。 実施例１の健康推移予測部による処理を示すフローチャートである。 実施例１の健康状態定義情報を示す説明図である。 実施例１の支援効果予測推移の例を示す説明図である。 実施例１の予測した支援なし予測推移の例を示す説明図である。 実施例１の持続期間予測部による処理を示すフローチャートである。 実施例１の効果持続期間の算出方法を示す説明図である。 実施例１の持続期間情報の例を示す説明図である。 実施例１の支援対象者選択部による処理を示すフローチャートである。 実施例１のユーザインターフェイスの画面の例を示す説明図である。 実施例２の長期支援計画策定部による処理を示すフローチャートである。 実施例３の健康指標絞込部による処理を示すフローチャートである。 実施例４の健康推移予測部の処理を示すフローチャートである。 実施例４のグラフィカルモデルの例を模式的に示す説明図である。

以下、発明を実施するための実施例を、図面を用いて説明する。

提供者は、生活習慣の指導及び指示を含む介入プランを個人に実施することによって、個人に健康支援を実施する。しかし、介入プランを実施する指導者数の制限及び費用の制限などにより、健康支援を必要とする全ての対象者に介入プランを実施できない場合がある。この場合、提供者は、より効果の見込める対象者に優先的に介入プランを実施することが望ましい。

一方、介入プランの効果は、介入プランの実施後しばらく時間が経過すると徐々に弱まる場合がある。そのため、健康支援の対象者を適切に選択するためには、介入プラン実施前後の健康状態の比較に基づく短期的な効果だけでなく、長期的な効果を考慮する必要がある。具体的には、健康支援の効果の長期的な推移を予測し、最も健康支援の効果が持続すると期待できる対象者を、健康支援を実施する対象者として選択することが望ましい。

実施例１では、健康に関する情報と過去の健康支援に関する情報とに基づいて、健康支援の効果の持続期間を予測し、予測した持続期間に基づいて、健康支援の対象者を選択する分析システムの例を説明する。なお、本実施例における健康支援は、介入プランを実施することにより行われるが、以下においては、単に健康支援を実施するものとして記載する。

図１は、実施例１の分析システムの構成を示すブロック図である。

実施例１の分析システムは、データ分析部１３０１及びデータベース１３５０を有する。データ分析部１３０１は、入力部１３０２、出力部１３０３、演算装置１３０４、メモリ１３０５及び記憶媒体１３０６を有する計算機である。

入力部１３０２は、マウス及びキーボードなどのヒューマンインターフェースであり、データ分析部１３０１への入力を受け付ける。

出力部１３０３は、分析システムによる演算結果を出力するディスプレイ又はプリンタである。

記憶媒体１３０６は、データ分析部１３０１によるデータ分析処理を実現するためのプログラム、及び、データ分析処理の実行結果等を格納する記憶装置である。記憶媒体１３０６は、例えば、不揮発性記憶媒体（磁気ディスクドライブ、又は、不揮発性メモリ等）である。

メモリ１３０５は、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含む。ＲＯＭは、不変のプログラム（例えば、ＢＩＯＳ）などを格納する。ＲＡＭは、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）のような高速かつ揮発性の記憶素子であり、記憶媒体１３０６に格納されるプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。

演算装置１３０４は、記憶媒体１３０６が有するプログラムをメモリ１３０５にロードし、実行することによってデータ分析部１３０１の機能を実現する。演算装置１３０４、例えば、ＣＰＵ又はＧＰＵなどである。以下に説明する処理及び演算は、演算装置１３０４が実行する。

記憶媒体１３０６は、健康推移情報生成部１３０７、健康推移予測部１３０８、持続期間予測部１３０９、支援対象者選択部１３１０、健康指標絞込部１３１１、及び、長期支援計画策定部１３１２の機能を実行するためのプログラムを有する。

健康推移情報生成部１３０７は、健康情報の時系列の推移と支援の実施の履歴とに基づいて、健康推移情報を生成する。健康推移予測部１３０８は、健康推移情報に基づいて、健康支援を実施した場合と実施しない場合との健康情報の推移を予測する。

持続期間予測部１３０９は、健康支援の効果の持続期間を予測する。支援対象者選択部１３１０は、健康支援を実施する対象者を選択する。

健康指標絞込部１３１１は、実施例１に記載された処理において処理を実行せず、実施例３に示す処理を実行する。長期支援計画策定部１３１２は、実施例１に記載された処理において処理を実行せず、実施例２に示す処理を実行する。このため、実施１の記憶媒体１３０６は、健康指標絞込部１３１１及び長期支援計画策定部１３１２を有しなくてもよい。

本実施例において、データ分析部１３０１の機能はプログラムによって実装されるが、データ分析部１３０１は、各プログラムの処理を実行する物理的な集積装置を有し、それらの集積装置によって機能を実装してもよい。また、図１に示す一つの機能は、複数のプログラム又は複数の集積装置によって実行されてもよく、複数の機能は、一つのプログラム又は一つの集積装置によって実行されてもよい。

実施例１の分析システムは、一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。

記憶媒体１３０６に格納されるプログラムは、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワークを介してデータ分析部１３０１に提供される。このため、本実施例のデータ分析部１３０１は、リムーバブルメディアを読み込むインターフェースを備えてもよい。

データベース１３５０は、健康情報記憶部１３５１、健康推移情報記憶部１３５２、予測情報記憶部１３５３、健康支援情報記憶部１３５４、持続期間記憶部１３５５、健康状態定義記憶部１３５６、計算指標記憶部１３５７、及び、健康推移予測モデル記憶部１３５８を含む。

計算指標記憶部１３５７は、実施例３において用いられる。健康推移予測モデル記憶部１３５８は、実施例４において用いられる。以下、実施例１で扱う健康に関する情報（健康情報）と過去の健康支援に関する情報（後述する健康支援情報５０１）とについて説明する。

健康情報記憶部１３５１は、入力部１３０２に入力された健康情報を記憶する。健康支援情報記憶部１３５４は、入力部１３０２に入力された過去の健康支援に関する情報を記憶する。

データ分析部１３０１のプログラムは、健康情報記憶部１３５１及び健康支援情報記憶部１３５４に格納される内容を、リムーバブルメディア又はネットワークを介して他のシステム等から取得し、データベース１３５０に移動、及び、格納してもよい。

図２は、実施例１のデータ分析部１３０１による処理の概要を示すフローチャートである。

まず、健康推移情報生成部１３０７は、健康情報記憶部１３５１及び健康支援情報記憶部１３５４に格納されるデータに基づいて、健康推移情報を生成する（２２０１）。なお、健康推移情報は、あらかじめ健康推移情報記憶部１３５２に格納されていてもよく、データ分析部１３０１はステップ２２０１を実行しなくてもよい。

ステップ２２０１の後、健康推移予測部１３０８は、健康支援を実施する候補の対象者が仮に健康支援を実施した場合の健康情報の推移を、健康推移情報記憶部１３５２の健康推移情報と、候補の対象者の健康情報とに基づいて予測する（２２０２）。

ステップ２２０２の後、持続期間予測部１３０９は、候補の対象者の予測された健康情報の推移に基づいて、健康支援の効果の持続期間を予測する（２２０３）。ステップ２２０３の後、支援対象者選択部１３１０は、予測した持続期間に基づいて、候補の対象者から健康支援を実施する対象者を選択する（２２０４）。

図３は、実施例１の健康情報記憶部１３５１の診断情報３０１及び生活習慣情報４０１の例を示す説明図である。

健康情報記憶部１３５１は、健康情報を格納する。健康情報は、個人の健康の度合いを示す指標、及び、個人の健康に影響を与える要因を示す生活情報等の個人の健康に関する情報が含まれる。また、健康情報は、健康診断、検査、及び、問診等によって、個人からあらかじめ取得された情報である。

本実施例の健康情報は、診断情報３０１、及び、生活習慣情報４０１などを含む。健康情報は、入力部１３０２を介して健康情報記憶部１３５１に格納される。

本実施例における健康情報記憶部１３５１は、個人が健康支援を実施した場合、個人が健康支援を開始するタイミング（健康支援を開始する直前又は直後を含む）と、個人が健康支援を実施した後の複数のタイミングとの少なくとも三つのタイミングにおいて、当該個人から取得された健康情報を含む。また、健康情報記憶部１３５１は、個人が健康支援を開始していない場合、少なくとも三つの異なるタイミングにおいて、当該個人から取得された健康情報を含む。

これは、データ分析部１３０１が、後述の処理において健康情報の推移を、複数のタイミングにおいて取得された健康情報に基づいて予測するためである。

診断情報３０１は、個人の健康の度合いを示す指標を含み、個人と健康診断等の結果との対応関係を保持する情報である。診断情報３０１は、個人ＩＤ３０２、取得年度３０３、年齢３０４、及び、医療機関等で取得された各種検査値の項目（ＢＭＩ３０５及び空腹時血糖３０６）などを含む。本実施例において、個人の健康の度合いを示す指標は、特に、年齢３０４、及び、検査値の項目である。

個人ＩＤ３０２は、個人を一意に識別するための識別子である。取得年度３０３は、個人ＩＤ３０２が示す個人が実施した健康診断及び検査等の結果を取得した年度を示す。

年齢３０４は、個人ＩＤ３０２が示す個人の、健康診断等の結果を取得した時の年齢である。ＢＭＩ３０５及び空腹時血糖３０６は、個人ＩＤ３０２が示す個人が実施した健康診断等で得られたＢＭＩ及び空腹時血糖を示す。

なお、診断情報３０１は、図３に示す以外にいかなる結果を含んでもよい。例えば、診断情報３０１は、健康診断等において一般に広く実施される検査の検査値、及び、運動テストにより取得される運動能力に関する指標などの値を含んでもよい。

生活習慣情報４０１は、個人の健康に影響する生活情報を含み、個人と個人毎の生活習慣に関する情報との対応関係を保持する。生活習慣に関する情報とは、個人が質問に回答することによって得られた結果であり、例えば、問診結果である。

生活習慣情報４０１は、個人ＩＤ４０２、回答年度４０７、回答日４０３、及び、回答内容（例えば、タバコ４０４、飲酒４０５、及び、歩行４０６）を含む。なお、生活習慣情報４０１は、回答内容として、図３に示す回答内容以外に、生活習慣、既往歴、治療歴、アレルギー等の体質、及び、自覚症状などを含んでもよい。また、生活習慣情報４０１は、住んでいる土地が寒冷地か、温暖地かなど、個人の健康に影響する生活環境の情報を含んでもよい。

個人ＩＤ４０２は、生活習慣に関する質問に回答した個人を識別する識別子であり、診断情報３０１の個人ＩＤ３０２と同じ識別子によって個人を特定する。回答年度４０７は、個人ＩＤ４０２が示す個人が、生活習慣に関する質問に回答した時の年度を示す。回答日４０３は、生活習慣に関する質問に回答した年月日である。

タバコ４０４、飲酒４０５及び歩行４０６は、回答により得られた回答内容である。タバコ４０４は、個人に喫煙習慣がある場合、１日の平均喫煙本数を示し、個人が喫煙しない場合、「なし」を示す。飲酒４０５は、個人に飲酒習慣がある場合、１日の平均飲酒量（単位＝ｍｌ）を示し、個人に飲酒習慣がない場合、「なし」を示す。歩行４０６は、個人による１日の平均歩行時間（単位＝分）を示す。

なお、個人の回答から、歩数、飲酒量及び喫煙本数などの詳しい情報が得られない場合がある。このような場合、生活習慣情報４０１は、具体的な飲酒量ではなく、予め質問表で区分けされた頻度のうち、該当するものを回答した結果を含んでもよい。

例えば、回答内容が、喫煙又は飲酒の有無のみを示す場合がある。また、回答内容が、飲酒の頻度による複数の分類（例えば、（Ａ）飲酒無し、（Ｂ）週に１〜２回、（Ｃ）週に３回以上）を回答した結果である場合がある。この場合、生活習慣情報４０１の回答内容は、定量的な意味を持たない番号等の識別子を示す。

また、個人が、質問の中の特定の項目に回答しない場合、回答内容のデータが欠落することがある。例えば、図３に示す生活習慣情報４０１において、個人ＩＤ４０２が「０００３」である個人の生活習慣情報は、２００４年度に回答した問診結果のうち歩行４０６に対するデータが欠落している。この場合、回答内容の項目は、例えば、ｎｕｌｌ値等、回答なしを示す所定の識別子を格納してもよい。

生活習慣情報４０１の回答内容は、個人の健康に影響を与える事柄の影響の度合い、及び、影響の有無を示す指標である。

次に、健康支援情報記憶部１３５４が格納する健康支援情報５０１を説明する。

図４は、実施例１の健康支援情報５０１の例を示す説明図である。

健康支援情報（介入情報）５０１は、健康支援を実施した個人を示す。健康支援情報５０１は、個人ＩＤ５０２、健康支援５０３、年度５０７、開始日５０４、及び、支援状況５０６などを含む。

個人ＩＤ５０２は、過去に健康支援を実施した個人を識別する識別子であり、診断情報３０１の個人ＩＤ３０２と同じ識別子によって個人を特定する。健康支援５０３は、実施した健康支援の名称を示す。また、健康支援５０３は、健康支援の名称ではなく、健康支援を一意に特定できるＩＤなどの記号又は番号を示してもよい。

年度５０７は、健康支援が開始した年度を示す。開始日５０４は、健康支援を開始した年月日を示す。なお、本実施例において、健康支援は、年度毎に実施される。一人の個人に一つの健康支援が複数年度にわたって実施される場合、健康支援情報５０１は、同じ個人ＩＤ５０２であり、同じ健康支援５０３であるエントリを、複数年度分含む。

支援状況５０６は、健康支援の実施状況を示す。支援状況５０６は、支援が正常に終了した場合は「終了」を示し、事情により途中で中断した場合は「中断」を示す。なお、支援が継続中である場合、支援状況５０６は、「継続」を示してもよい。

次に、健康推移情報生成部１３０７の処理について説明する。健康推移情報生成部１３０７は、診断情報３０１及び生活習慣情報４０１などの健康情報と、過去の健康支援に関する情報である健康支援情報５０１とに基づいて、健康情報の時系列の推移と支援の実施の履歴とを時系列に纏めた情報（後述する健康推移情報７０１）を生成する。

図５は、実施例１の健康推移情報生成部１３０７による処理を示すフローチャートである。

健康推移情報生成部１３０７は、入力部１３０２に入力された指示に従い、健康情報記憶部１３５１に記憶された診断情報３０１及び生活習慣情報４０１から情報を取得し、メモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に記憶する（１０１）。ここで入力された指示は、例えば、個人を特定するための個人ＩＤであってもよく、また、診断情報３０１及び生活習慣情報４０１のエントリを特定するための年度（取得年度３０３及び回答年度４０７に対応）の範囲であってもよい。

ステップ１０１の後、健康推移情報生成部１３０７は、入力部１３０２に入力される指示に従って、健康支援情報記憶部１３５４に記憶された健康支援情報５０１を取得し、メモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に記憶する（１０２）。ここで入力される指示は、ステップ１０１において入力された指示と同じである。

ステップ１０２の後、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０１において取得した健康情報と、ステップ１０２において取得した健康支援情報５０１とに基づいて、個人毎の健康情報の時系列的な推移を示す健康推移情報７０１を生成する（１０３）。

図６は、実施例１の健康推移情報７０１の例を示す説明図である。

図６に示す健康推移情報７０１は、健康推移情報記憶部１３５２に格納される情報である。健康推移情報７０１は、個人毎かつ所定の期間毎に、健康情報及び健康支援情報５０１が集計及び統合され、表形式に整形された結果である。

ここで、所定の期間とは、ステップ１０１において入力された期間の範囲より短く、かつ、取得年度３０３、回答年度４０７及び年度５０７の単位よりも長い。以下において、所定の期間は１年度であるとして説明するが、２年、又は、３年などの期間であってもよい。

健康推移情報７０１は、個人ＩＤ７０２、年度７０３、診断結果（ＢＭＩ７０４、空腹時血糖７０５）、健康支援７０６、及び、健康支援後経過年数７０７を含む。個人ＩＤ７０２は、個人を識別する識別子であり、診断情報３０１の個人ＩＤ３０２と同じ識別子によって個人を特定する。

年度７０３は、所定の期間を示し、診断情報３０１、生活習慣情報４０１及び健康支援情報５０１をソートするために用いる、取得年度３０３、回答年度４０７及び年度５０７の値である。

健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、個人ＩＤ７０２及び年度７０３が個人ＩＤ３０２及び取得年度３０３と同じ診断情報３０１のエントリと、個人ＩＤ７０２及び年度７０３が個人ＩＤ４０２及び回答年度４０７と同じ生活習慣情報４０１のエントリと、個人ＩＤ７０２及び年度７０３が個人ＩＤ５０２及び年度５０７と同じ健康支援情報５０１のエントリとをマージすることによって、健康推移情報７０１の一つのエントリを生成する。

なお、所定の期間が２年である場合、年度７０３は「２０００年度から２００１年度まで」等を示してもよい。

診断結果（ＢＭＩ７０４、空腹時血糖７０５）は、個人ＩＤ３０２が示す個人から年度７０３において取得されたＢＭＩ３０５の値と空腹時血糖３０６の値とを格納する。健康推移情報７０１における診断結果は、診断情報３０１を個人ＩＤ３０２毎かつ所定の期間（年度）毎に集計した値を格納する。

本実施例では年度７０３と取得年度３０３とが同じ期間の単位（年度）であるため、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、ＢＭＩ３０５及び空腹時血糖３０６の値と同じ値を、ＢＭＩ７０４及び空腹時血糖７０５に格納する。

しかし、図６における所定の期間が取得年度３０３又は回答年度４０７の単位よりも長い場合、すなわち、年度７０３が示す期間が取得年度３０３又は回答年度４０７の単位よりも長い場合、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、所定の期間に含まれる診断結果（ＢＭＩ３０５の値と空腹時血糖３０６）の平均値、中央値、最頻値及び偏差など統計的に算出した値の少なくとも一つを、ＢＭＩ７０４の値と空腹時血糖７０５に格納してもよい。

また、信頼区間幅は、９５％信頼区間幅以外の信頼区間幅でもよい。例えば所定の期間が２年間である場合、健康推移情報生成部１３０７は、２年度分の診断情報３０１のエントリから、ＢＭＩ３０５の平均値と空腹時血糖３０６の平均値とを算出し、ＢＭＩ７０４と空腹時血糖７０５に格納してもよい。

健康推移情報生成部１３０７は、さらに、健康推移情報７０１に、生活習慣情報４０１などの情報をマージしてもよい。

健康支援７０６は、個人ＩＤ３０２が示す個人が年度７０３において実施した健康支援に関する情報を示す。健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、健康支援情報５０１の健康支援５０３の値を、個人ＩＤ３０２毎かつ所定の期間毎にまとめた情報を格納する。

例えば、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、個人ＩＤ７０２と同じ個人ＩＤ５０２を含むエントリであり、年度５０７が所定の期間に含まれる健康支援情報５０１のエントリを、健康支援情報記憶部１３５４において特定した場合、特定したエントリの健康支援５０３に含まれる健康支援の名称を健康支援７０６に格納する。エントリが特定できない場合、健康推移情報生成部１３０７は、健康支援７０６に、「なし」を示す値を格納する。

健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、健康支援７０６には健康支援の名称の他に健康支援毎に一意に割り当てられた番号などのＩＤ情報を格納してよい。また、健康推移情報生成部１３０７は、健康支援情報５０１の支援状況５０６の情報に従って階層化した情報を、健康支援７０６に格納してもよい。

例えば、健康推移情報生成部１３０７は、健康支援５０３が「介入Ａ」を示し、かつ、支援状況５０６が「終了」を示す場合、「介入Ａ（終了）」を健康支援７０６に格納し、健康支援５０３が「介入Ａ」を示し、支援状況５０６が「中断」を示す場合、「介入Ａ（中断）」を健康支援７０６に格納してもよい。これによって、健康支援７０６は、支援の実施状況を示すことができる。

健康支援後経過年数７０７は、健康支援を実施した年度から、年度７０３が示す年度まで経過した年数を示す。健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、同じ個人ＩＤ７０２のエントリの健康支援７０６及び年度７０３に基づいて健康支援後経過年数７０７の値を算出する。

例えば図６に示す健康推移情報７０１は、個人ＩＤ７０２が「０００３」であるエントリ７０８及び７０９を含む。エントリ７０８は、個人ＩＤ「０００３」の個人が、２０００年度に介入Ｂの健康支援を実施したことを示す。また、エントリ７０９は、個人ＩＤ「０００３」の個人が、２００１年度において健康支援を開始していないことを示す。

このため、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、エントリ７０８の健康支援後経過年数７０７に「０」を格納する。また、エントリ７０９の健康支援後経過年数７０７に、エントリ７０８の年度７０３とエントリ７０９の年度７０３との差である「１」を格納する。

年度７０３が示す期間の前の健康推移情報７０１のエントリに、同じ個人ＩＤが健康支援を実施したことを示すエントリがない場合、又は、ステップ１０２において取得された健康支援情報５０１に、健康支援を実施したことを示すエントリが含まれない場合、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において、健康支援後経過年数７０７に、例えば、「−」又はｎｕｌｌ値等を格納する。

健康推移情報生成部１３０７は、以上の方法により生成した健康推移情報を、健康推移情報記憶部１３５２に格納する。

ステップ１０３の後、健康推移情報生成部１３０７は、健康支援を開始したタイミングの健康情報と、健康支援を開始した後の健康情報の時系列推移とを示す情報（以下、支援後推移情報１４０１）を、健康推移情報７０１に基づいて生成し（１０４）、さらに、健康支援を実施しなかった場合の健康情報の時系列推移に関する情報（支援なし推移情報１５０１）を、健康推移情報７０１に基づいて生成する。

ステップ１０４において、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０３において生成した健康推移情報７０１から、各健康支援を実施した個人に関する情報を抽出し、支援後推移情報１４０１を生成する。

具体的には、健康推移情報生成部１３０７は、抽出する対象の健康支援（以下において、介入Ａ）が健康支援７０６に含まれる健康推移情報７０１のエントリを抽出する。抽出したエントリは介入Ａを開始した年度の健康情報を含むエントリであり、健康支援を開始してから後の健康情報を示す。

次に、健康推移情報生成部１３０７は、抽出したエントリに含まれる個人ＩＤ７０２と同一の個人ＩＤ７０２を含む健康推移情報７０１のエントリのうち、健康支援後経過年数７０７が１以上のエントリを二つ以上抽出する。ここで抽出したエントリは、介入Ａを実施した翌年度以降の健康情報の推移を含むエントリであり、健康支援を実施した後の健康情報の時系列推移を示す。

以下において、これらの抽出したエントリから、支援後推移情報１４０１を生成する方法を、図７を用いて説明する。

図７は、実施例１の支援後推移情報１４０１の例を示す説明図である。

以下において、前述の例のとおり、「介入Ａ」に関する支援後推移情報１４０１を生成する処理を示す。

支援後推移情報（介入あり健康推移）１４０１は、健康支援を実施した個人の健康情報を時系列で示す。支援後推移情報１４０１は、健康支援１４０２、健康支援後経過年数１４０３、個人ＩＤ１４０４、年度１４０５、ＢＭＩ１４０６、空腹時血糖１４０７、及び、情報保有年数１４０８を含む。

健康支援１４０２、健康支援後経過年数１４０３、個人ＩＤ１４０４、年度１４０５、ＢＭＩ１４０６、及び、空腹時血糖１４０７は、健康推移情報７０１（図６）の健康支援７０６、健康支援後経過年数７０７、個人ＩＤ７０２、年度７０３、ＢＭＩ７０４、及び、空腹時血糖７０５から抽出された情報である。

健康推移情報生成部１３０７は、前述の方法により健康推移情報７０１から抽出した、介入Ａを実施した年度の健康情報を含むエントリと、介入Ａを実施した翌年度以降の健康情報の推移を含むエントリとを、健康支援７０６、健康支援後経過年数７０７の、及び、個人ＩＤ７０２の順にソートし、支援後推移情報１４０１を生成する。

情報保有年数１４０８は、個人ＩＤ１４０４が同じである支援後推移情報１４０１のエントリの数を示す。例えば、図７に示す支援後推移情報１４０１は、個人ＩＤ１４０４が「０００１」である個人について、２０００年度に介入Ａの健康支援を実施したことを示すエントリを含み、また、２０００年度、２００１年度、及び、２００２年度と計３年分のエントリを含む。このため、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０４において、個人ＩＤ１４０４が「０００１」であるすべての情報保有年数１４０８に、「３」を格納する。

また、図７に示す支援後推移情報１４０１は、個人ＩＤ１４０４が「０００５」である個人について、２０００年度に介入Ａの健康支援を実施したことを示すエントリと、２０００年度及び２００１年度と計２年分のエントリを含む。このため、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０４において、個人ＩＤ１４０４が「０００５」であるすべての情報保有年数１４０８に「２」を格納する。

なお、健康推移情報生成部１３０７は、情報保有年数１４０８の値を、健康推移情報７０１に含まれる健康支援後経過年数７０７の個人ＩＤ７０２毎の最大値より算出できる。

健康推移情報生成部１３０７は、生成した支援後推移情報１４０１を、健康推移情報記憶部１３５２に格納する。

ステップ１０５において、健康推移情報生成部１３０７は、健康支援を実施していない場合の健康推移情報７０１から健康状態の時系列推移を示す支援なし推移情報１５０１を生成する。以下、図８を用いて、説明する。

図８は、実施例１の支援なし推移情報１５０１の例を示す説明図である。

支援なし推移情報（介入なし健康推移）１５０１は、健康支援を実施していない個人の健康情報を時系列で示す。支援なし推移情報１５０１は、健康支援１５０２、経過年数１５０３、個人ＩＤ１５０４、年度１５０５、ＢＭＩ１５０６、空腹時血糖１５０７、及び、情報保有年数１５０８を含む。

健康支援１５０２、経過年数１５０３、個人ＩＤ１５０４、年度１５０５、ＢＭＩ１５０６、及び、空腹時血糖１５０７は、健康推移情報７０１（図６）の健康支援７０６、個人ＩＤ７０２、年度７０３、ＢＭＩ７０４、及び、空腹時血糖７０５から抽出された情報である。

経過年数１５０３は、所定の基準年度から各エントリまでの経過年数を示す。

まず、健康推移情報生成部１３０７は、ステップ１０５において、健康支援を開始していない情報を健康推移情報７０１から抽出する。具体的には、健康推移情報生成部１３０７は、健康推移情報７０１の健康支援後経過年数７０７が「−」である少なくとも三つのエントリを、健康支援を開始していない情報として抽出する。ここで、健康推移情報生成部１３０７は、個人ＩＤ７０２が同じエントリであり、かつ、健康支援後経過年数７０７が「−」であるエントリを少なくとも三つ抽出してもよい。

そして、健康推移情報生成部１３０７は、抽出したすべてのエントリに、健康支援１５０２として「なし」を割り当てる。次に、健康推移情報生成部１３０７は、抽出したエントリについて、個人ＩＤ７０２毎に経過年数１５０３を算出する。

支援後推移情報１４０１を生成する際、所定の基準年度は、健康支援を開始した年度７０３に定められる。なお、本実施例の所定の基準年度は、健康支援の効果が発生していないタイミングであればいずれのタイミングでもよく、健康支援を開始する直前又は直後のタイミングであってもよい。

一方、支援なし推移情報１５０１を生成する際、各エントリの個人ＩＤ７０２が示す個人は健康支援を開始していないため、健康推移情報生成部１３０７は、所定の基準年度として全てのエントリの年度７０３を定めることができる。

例えば、健康推移情報生成部１３０７は、年度７０３が２０００年度、２００１年度、及び、２００２年度の３年間の一人の個人の健康推移情報７０１を、健康支援を開始していない情報として抽出した場合、まず、２０００年度を所定の基準年度に定める。そして、健康推移情報生成部１３０７は、２０００年度のエントリの経過年数１５０３として、０年を算出し、２００１年度のエントリの経過年数１５０３として、１年を算出し、２００２年度のエントリの経過年数１５０３として、２年を算出する。

さらに、健康推移情報生成部１３０７は、２００１年度を所定の基準年度に定める。そして、健康推移情報生成部１３０７は、２００１年度のエントリの経過年数１５０３として、０年を算出する。また、健康推移情報生成部１３０７は、２００２年度のエントリの経過年数１５０３として、１年を算出する。

さらに、健康推移情報生成部１３０７は、２００２年度を所定の基準年度に定める。そして、健康推移情報生成部１３０７は、２００２年度のエントリの経過年数１５０３として、０年を算出する。

この処理によって、健康推移情報生成部１３０７は、年度１５０５が２０００年度を示し、経過年数１５０３が０である支援なし推移情報１５０１のエントリを一つ生成する。そして、健康推移情報生成部１３０７は、年度１５０５が２００１年度を示す支援なし推移情報１５０１の二つのエントリを生成し、生成した二つのエントリの経過年数１５０３に各々「０」と「１」とを格納する。

また、健康推移情報生成部１３０７は、年度１５０５が２００２年度を示す支援なし推移情報１５０１の三つのエントリを生成し、生成した三つのエントリの経過年数１５０３に各々「０」と「１」と「２」とを格納する。

そして、健康推移情報生成部１３０７は、生成したエントリの情報保有年数１５０８を算出する。情報保有年数１５０８は、個人ＩＤごとのエントリの中で、エントリ毎の所定の基準年度から最新の年度１５０５のエントリまでの年数を示す。

例えば、健康推移情報生成部１３０７は、図８に示す支援なし推移情報１５０１において、個人ＩＤ１５０４が「０００２」であり、年度１５０５が２０００年度であり、経過年数１５０３が「０」であるエントリ（エントリ１５０９）は、所定の基準年度のエントリが、同じく２０００年度のエントリである。さらに、図８に示す支援なし推移情報１５０１は、２０００年度を含め、２００１年度、及び、２００２年度の３年分のエントリを含む。このため、健康推移情報生成部１３０７は、エントリ１５０９の情報保有年数１５０８として、「３」を算出する。

また、個人ＩＤ１５０４が「０００２」であり、年度１５０５が２００１年度であり、経過年数１５０３が「０」であるエントリ（エントリ１５１０）は、所定の基準年度のエントリが、２００１年度のエントリである。さらに、図８に示す支援なし推移情報１５０１は、２００１年度を含め、２００２年度の２年分のエントリを含む。このため、健康推移情報生成部１３０７は、エントリ１５１０の情報保有年数１５０８として、「２」を算出する。

また、個人ＩＤ１５０４が「０００２」であり、年度１５０５が２００１年度であり、経過年数１５０３が「１」であるエントリ（エントリ１５１１）は、所定の基準年度のエントリが、２０００年度のエントリである。さらに、図８に示す支援なし推移情報１５０１は、２０００年度、２００１年度、及び、２００２年度の３年分のエントリを含む。このため、健康推移情報生成部１３０７は、エントリ１５１１の情報保有年数１５０８として、「３」を算出する。

情報保有年数１５０８は、支援なし推移情報１５０１から、所定の長さの期間の推移情報を抽出するために用いられる。例えば、５年間の健康推移が必要である場合、後述の処理部は、情報保有年数１５０８が「５」であるエントリを抽出するのみで、５年間の健康推移を抽出できる。健康推移情報生成部１３０７は、生成した支援なし推移情報１５０１を、健康推移情報記憶部１３５２に格納する。

ステップ１０５の後、健康推移情報生成部１３０７は、図５に示す処理を終了する。

次に、健康推移予測部１３０８の処理について説明する。健康推移予測部１３０８は、健康推移情報記憶部１３５２に格納された支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１を用いて、健康支援を実施した場合の健康推移及び健康支援を実施しなかった場合の健康推移をそれぞれ予測する。

図９は、実施例１の健康推移予測部１３０８による処理を示すフローチャートである。以下、各ステップの処理について説明する。

健康推移予測部１３０８は、入力部１３０２で入力された指示に基づき、健康支援を実施するべき対象者の候補（候補者）の健康情報を、健康情報記憶部１３５１の診断情報３０１及び生活習慣情報４０１から取得し、取得した候補者の健康情報をメモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に記憶する（２０１）。

なお、データ分析部１３０１は、本実施例の候補者から少なくとも１回健康情報を取得している。本実施例の候補者は、過去に健康支援を実施した個人であってもよい。候補者から取得された健康情報は、個人ＩＤが割り当てられた後、健康情報記憶部１３５１の診断情報３０１及び生活習慣情報４０１に格納される。データ分析部１３０１は、以後の処理によって、候補者の健康情報の推移を予測する。

また、ここで入力される指示は、健康推移を予測する候補者の健康情報を特定できればいかなる指示でもよく、健康推移を予測する候補者（個人ＩＤ３０２又は個人ＩＤ４０２）を特定するための個人ＩＤを含んでもよいし、個人ＩＤの範囲を含んでもよい。また、候補者の健康情報が取得された年度（取得年度３０３又は回答年度４０７）を含んでもよい。

ステップ２０１の後、健康推移予測部１３０８は、健康推移情報記憶部１３５２に格納された支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１を取得し、メモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に格納する（２０２）。

ステップ２０２の後、健康推移予測部１３０８は、入力部１３０２で入力された指示に従って、健康推移を予測する健康支援を一つ選択する（２０３）。ここで入力される指示は、選択する健康支援を示す指示であればいかなる指示でもよく、健康支援を示す名称又は識別子を含んでもよい。

ステップ２０３の後、健康推移予測部１３０８は、ステップ２０１において取得した候補者の健康情報に基づき、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１の各々から、候補者の健康情報の推移を予測するために用いる健康情報の推移を絞り込む（２０４）。

健康支援の効果は一般に、健康支援を実施する個人の健康情報（診断情報及び生活習慣情報）によって変化すると考えられる。例えば、健康支援として運動習慣の改善を実施する場合、個人による過去の運動習慣に従って、効果が変化すると考えられる。

そこでステップ２０４において、健康推移予測部１３０８は、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１から、候補者の健康情報と類似した特長を有する健康情報のみを絞り込む。

より具体的には、健康推移予測部１３０８は、健康支援を開始した時の健康情報（介入あり健康情報）、及び、所定の基準年度の健康情報（介入なし健康情報）に基づき、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１から抽出する情報の個人ＩＤを絞り込む。

このため、健康推移予測部１３０８は、健康支援後経過年数１４０３が「０」であるエントリであり、かつ、候補者の健康情報と類似する健康情報を含むエントリを、健康支援を開始した時の健康情報を含むエントリとして特定することにより、支援後推移情報１４０１から抽出する健康情報の推移の個人ＩＤを絞り込む。

また、健康推移予測部１３０８は、経過年数１５０３が「０」であるエントリであり、かつ、候補者の健康情報と類似する健康情報を含むエントリを、所定の基準年度の健康情報として特定することにより、支援なし推移情報１５０１から抽出する健康情報の推移の個人ＩＤを絞り込む。以下、絞り込み方法の例を説明する。

一つ目の絞り込みの処理の例を説明する。

まず、健康推移予測部１３０８は、支援後推移情報１４０１の健康支援後経過年数１４０３が「０」であるエントリと、支援なし推移情報１５０１の経過年数１５０３が「０」であるエントリとを特定する。

健康推移予測部１３０８は、特定したエントリに含まれる健康情報である診断情報３０１及び生活習慣情報４０１に相当する情報と、候補者の健康情報（診断情報３０１及び生活習慣情報４０１）との類似度を算出する。そして、健康推移予測部１３０８は、算出した類似度と所定の閾値とを比較し、比較の結果、類似度が所定の基準より類似していることを示すと判定したエントリの個人ＩＤ（個人ＩＤ１４０４、及び、個人ＩＤ１５０４）を、抽出するエントリの個人ＩＤとして絞り込む。

健康推移予測部１３０８は、類似度を算出するため、例えば、診断情報３０１及び生活習慣情報４０１の各項目が一つの次元に対応する空間を生成する。そして、健康推移予測部１３０８は、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１において特定したエントリの各項目の値を、生成した空間にマッピングした点と、候補者の健康情報の各指標の値を、生成した空間にマッピングした点との間のユークリッド距離、マハラノビス距離、内積、又は、データに応じて定義されたカーネル関数の値などを算出する。健康推移予測部１３０８は、これらの算出された値を、類似度を示す指標として用いる。

このとき、健康推移予測部１３０８は、ステップ２０３において選択した健康支援に従って絞込みに使用する項目（すなわち、類似度を算出する指標）を決定してもよい。例えば、健康推移予測部１３０８は、選択した健康支援の効果が、候補者の現在の体重と運動習慣とに従って差が生じることをあらかじめ設定されている場合、体重と運動習慣との二つの指標に関して類似度を算出し、健康情報を絞り込んでよい。

二つ目の絞り込みの処理の例を説明する。

健康推移予測部１３０８は、あらかじめ定義された健康状態定義情報６０１に基づいて類似度を求め、候補者が属する健康状態と同じ、又は、最も近い健康状態の個人の健康情報を、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１の各々から絞り込む。健康状態の定義としては、例えば、診断情報３０１及び生活習慣情報４０１を、その値により階層化した定義を用いることができる。

図１０は、実施例１の健康状態定義情報６０１を示す説明図である。

健康状態定義情報６０１は、データベース１３５０の健康状態定義記憶部１３５６に格納されてもよい。健康状態定義情報６０１は、健康状態６０２、健康状態を定義する指標（ＢＭＩ６０３、空腹時血糖６０４、及び、血圧６０５等）を含む。

健康状態を定義する指標は、診断情報３０１及び生活習慣情報４０１に含まれる指標と同じである。このため、健康状態を定義する指標には、タバコ４０４等に相当する指標が含まれてもよい。

健康状態６０２は、健康状態を定義する指標の値によって定められた健康状態である。一般に、検査結果には基準閾値が定められており、検査結果が基準閾値を超えている場合、疾病罹患のリスクが高くなると考えられている。

そこで、例えば、本実施例の運用者等は、ある項目の検査結果が所定の基準を超える場合、値が大きくなる健康状態の決定方法をあらかじめ定義しておくことで、個人の健康状態を統一的な指標で表現することが可能である。

ＢＭＩ６０３、空腹時血糖６０４、及び、血圧６０５は、健康状態６０２が示す健康状態にあるときの個人のＢＭＩ、空腹時血糖及び血圧の値又は範囲を示す。このため、健康推移予測部１３０８は、個人のＢＭＩ３０５、空腹時血糖３０６、及び、血圧に、ＢＭＩ６０３、空腹時血糖６０４、及び、血圧６０５が該当するエントリを特定し、特定したエントリの健康状態６０２を、個人の健康状態に決定する。

例えば、図１０に示す健康状態定義情報６０１が定義されている場合、候補者のＢＭＩが２４．９以下であり、空腹時血糖が１２５以下であり、血圧が１３９以下である場合、健康推移予測部１３０８は、候補者の健康状態として１を決定する。

なお、健康状態定義情報６０１は、健康状態の決定方法として、例えば、個人の健康状態を定義する指標である診断情報３０１及び生活習慣情報４０１の指標に関し、事前に定められた閾値を超える指標、又は、事前に定められた値である指標の数を合計し、その合計値を、健康状態を示す値として用いてもよい。

健康状態定義情報６０１を用いたステップ２０４における処理について説明する。まず、健康推移予測部１３０８は、候補者の診断情報３０１及び生活習慣情報４０１を用いて、候補者の健康状態を決定する。

健康推移予測部１３０８は、次に、支援後推移情報１４０１の健康支援後経過年数１４０３が「０」であるエントリと、支援なし推移情報１５０１の経過年数１５０３が「０」であるエントリとを特定する。そして、健康推移予測部１３０８は、特定したエントリごとに健康状態を決定する。

そして、健康推移予測部１３０８は、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１のエントリごとの健康状態と候補者の健康状態との差を類似度として求める。そして、健康推移予測部１３０８は、求めた類似度が同じ、又は、最も近いことを示すエントリの個人ＩＤ（個人ＩＤ１４０４、及び、個人ＩＤ１５０４）を、絞り込む推移情報の個人ＩＤとして、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１において特定する。また、類似度が所定の範囲のエントリの個人ＩＤを特定してもよい。

健康状態定義情報６０１を用いることにより、健康情報が示す意味（健康状態）に従って個人ＩＤを絞り込むため、より候補者の状態に実質的に類似する個人の推移情報（支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１）を特定し、予測に用いることができる。

ここで、健康推移予測部１３０８は、ステップ２０３において選択した健康支援に従った健康状態定義を用いてもよい。例えば、健康推移予測部１３０８は、選択した健康支援の効果が、候補者の空腹時血糖に大きく依存することをあらかじめ設定されており、候補者の空腹時血糖をより細かな階層で評価したい場合、空腹時血糖に関し細かく階層化した健康状態定義情報６０１を用いて、個人ＩＤを絞り込んでよい。

前述のいずれかの絞り込みの方法を用いることによって、抽出するエントリの個人ＩＤを絞りこんだ後、健康推移予測部１３０８は、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１から絞り込んだ個人ＩＤを含むエントリを抽出することによって、予測に用いる健康情報を絞り込むことができる。

以上が、ステップ２０４の処理である。

なお、ステップ２０４において、健康推移予測部１３０８は、支援後推移情報１４０１の情報保有年数１４０８が３年以上の個人ＩＤ、及び、支援なし推移情報１５０１の情報保有年数１５０８が３年以上の個人ＩＤのみから、情報を絞り込んでもよい。これは、健康推移予測部１３０８が、後述する健康推移を予測する処理において、三つ以上のタイミングにおける健康情報を予測するためである。

ステップ２０４の後、健康推移予測部１３０８は、ステップ２０４において絞り込んだ情報に基づいて、健康支援実施後の健康推移及び健康支援を実施しない場合の健康推移をそれぞれ予測する（２０５）。健康推移予測部１３０８は、予測に用いる情報に含まれる支援後推移情報と支援なし推移情報との各々を健康推移年数又は推移年数ごとに統計的に集約した結果（支援効果予測推移８０１）を、予測値として算出する。

以下の図１１及び図１２を用いて、ステップ２０５の処理を説明する。

図１１は、実施例１の支援効果予測推移８０１の例を示す説明図である。

支援効果予測推移（介入あり予測推移）８０１は、ステップ２０４において支援後推移情報１４０１から絞り込まれた情報に基づいて予測された値を含む。また、支援効果予測推移８０１は、候補者が仮に健康支援を実施した後の複数のタイミングにおける候補者の健康情報の予測値の推移を示す。支援効果予測推移８０１は、個人ＩＤ８０２、健康支援８０３、健康支援後経過年数８０４、及び、健康情報（ＢＭＩ８０５、空腹時血糖８０６）を含む。

支援効果予測推移８０１のエントリは、健康支援を実施してから経過した年数に従って得られる健康情報の統計値を示す。

個人ＩＤ８０２は、健康情報の推移を予測する候補者を識別する個人ＩＤである。健康推移予測部１３０８は、ステップ２０５において候補者の個人ＩＤを個人ＩＤ８０２に格納する。

健康支援８０３は、健康支援を示す名称又は識別子等の情報であり、支援後推移情報１４０１の健康支援１４０２に格納された情報を格納する。

健康推移予測部１３０８は、ステップ２０５において、支援後推移情報１４０１から絞り込まれたエントリの健康情報の統計値を、健康支援ごとかつ健康支援後経過年数ごとかつ健康情報の指標ごとに算出する。そして、健康推移予測部１３０８は、算出した統計値を、健康支援８０３に健康支援の情報が格納されたエントリに格納する。

健康支援後経過年数８０４は、支援効果予測推移８０１のエントリが示す統計値を算出するために用いられた健康情報が取得されたタイミングを、健康支援を実施した年度から経過した年数を用いて示す。

健康情報（ＢＭＩ８０５、空腹時血糖８０６）は、支援後推移情報１４０１を健康支援後経過年数毎のエントリ（階層）にまとめて、階層ごとかつ健康情報の指標ごとに算出した統計値を示す。図１１に示す健康情報は、ＢＭＩの平均値及び９５％信頼区間幅と、空腹時血糖の平均値及び９５％信頼区間幅との統計値を示す。

ステップ２０５において、健康推移予測部１３０８は、絞り込んだ支援後推移情報１４０１のエントリを、健康支援（健康支援１４０２）ごと、かつ、健康支援後経過年数（健康支援後経過年数１４０３）ごとに分割し、分割したエントリ群の各指標毎に統計値を算出する。そして、健康推移予測部１３０８は、算出した統計値を、支援効果予測推移８０１の健康情報に、候補者の健康情報の推移の予測値として格納する。

例えば、図１１に示す支援効果予測推移８０１は、個人ＩＤ８０２が「１００１」である候補者に健康支援「介入Ａ」を実施した場合、健康支援実施後１年が経過した時、候補者のＢＭＩの予測値は２７であり、その予測値の９５％信頼区間幅は「１」であることを示す。

前述の健康推移予測部１３０８は、支援効果予測推移８０１の健康情報に格納される統計値として平均値及び９５％信頼区間幅を算出したが、中央値、偏差、及び最頻値、並びに、９５％以外の信頼区間幅などの統計値を算出してもよい。健康推移予測部１３０８は、支援効果予測推移８０１の健康情報に統計値を格納することによって、より正確な予測値を表現できる。

健康推移予測部１３０８は、予測値を含む支援効果予測推移８０１を、予測情報記憶部１３５３に格納する。

図１２は、実施例１の予測した支援なし予測推移１６０１の例を示す説明図である。

支援なし予測推移（介入なし予測推移）１６０１は、ステップ２０４において支援なし推移情報１５０１から絞り込まれた情報に基づいて生成される。支援なし予測推移１６０１は、個人ＩＤ１６０２、経過年数１６０３、健康情報（ＢＭＩ１６０４、空腹時血糖１６０５）、を含む。

個人ＩＤ１６０２は、健康推移を予測する候補者を識別する識別子（個人ＩＤ）である。健康推移予測部１３０８は、候補者の個人ＩＤを、個人ＩＤ１６０２に格納する。

経過年数１６０３は、支援なし予測推移１６０１のエントリが示す統計情報を算出するために用いられた健康情報等が取得された時期を、所定の基準年度から経過した年数を用いて示す。

健康情報（ＢＭＩ１６０４、空腹時血糖１６０５）は、絞り込まれた情報に含まれる支援なし推移情報を、経過年数毎にまとめ、階層毎に算出したＢＭＩ及び空腹時血糖の平均値と信頼区間との統計値を示す。

健康推移予測部１３０８は、支援なし推移情報１５０１から絞り込まれたエントリの統計値を、経過年数ごとに算出し、健康支援８０３に「なし」が格納されたエントリに、算出した統計値を予測値として格納する。健康推移予測部１３０８は、支援なし推移情報１５０１の健康情報に統計値を格納することによって、より正確な予測値を表現できる。

例えば、図１２に示す支援なし予測推移１６０１は、個人ＩＤ８０２が「１００１」である候補者に健康支援を実施しなかった場合、基準の年度から１年経過した時、候補者のＢＭＩの予測値は２８であり、その９５％信頼区間幅は２であることを示す。健康推移予測部１３０８は、健康情報に格納される統計値として平均値及び信頼区間幅を算出したが、中央値及び最頻値などの統計値を算出してもよい。

健康推移予測部１３０８は、ステップ２０５において、生成した支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１を、予測情報記憶部１３５３に格納する。

次に、持続期間予測部１３０９の処理について説明する。持続期間予測部１３０９は、予測情報記憶部１３５３に記憶された支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１を用いて、これから実施する健康支援の効果の持続期間を算出する。

図１３は、実施例１の持続期間予測部１３０９による処理を示すフローチャートである。以下、各ステップの処理について説明する。

持続期間予測部１３０９は、まず、入力部１３０２で入力される指示に従い、健康支援の効果の持続期間を予測する候補者の支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１を、予測情報記憶部１３５３から取得し、メモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に格納する（１７０１）。ここで入力される指示は、候補者を示す個人ＩＤであってもよいし、個人ＩＤの範囲であってもよい。

ステップ１７０１において、持続期間予測部１３０９は、入力部１３０２で入力される指示に基づき、健康支援の効果の持続期間を算出するための健康情報の指標を決定する（１７０２）。ここで入力される指示は、支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１に含まれる診断情報及び生活習慣情報の指標を示し、ＢＭＩ、空腹時血糖又はタバコなどを示す。

ステップ１７０２の後、持続期間予測部１３０９は、ステップ１７０１において取得した支援効果予測推移８０１、又は、支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１を用いて、健康支援の効果の持続期間を予測する（１７０３）。

図１４は、実施例１の効果持続期間の予測方法を示す説明図である。

図１４は、取得した支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１を二次元のグラフとしてプロットした図である。ここでは、ステップ１７０２において、ＢＭＩが持続期間を予測するための指標として決定された場合を例に示す。

図１４に示す軸９０１は健康支援後経過年数８０４及び経過年数１６０３を示す軸であり、値が大きいほど、健康支援後（又は、所定の基準年度後）から年数が経過したことを示す。軸９０２は、ステップ１７０２において決定した指標の、各年数における統計値を示す軸である。

点９０３は、候補者の現在のＢＭＩの値であり、健康支援を実施する前のＢＭＩの値である。持続期間予測部１３０９は、ステップ２０１において取得した候補者の健康情報のＢＭＩの値を点９０３としてプロットする。

点Ｉ（１）、点Ｉ（２）及び点Ｉ（３）は、健康支援を実施した場合の健康情報の予測値を示し、また、健康支援後経過年数（健康支援後経過年数８０４）がそれぞれ１年、２年、３年であるときのＢＭＩについて予測された統計値を示す。点９０３、点Ｉ（１）、点Ｉ（２）、及び、点Ｉ（３）を接続する実線９０４は、健康支援を実施した場合のＢＭＩの推移を線形補間により表した線である。

点Ｎ（１）、点Ｎ（２）及び点Ｎ（３）は、健康支援を実施しなかった場合の健康情報の予測値を示し、経過年数（経過年数１６０３）がそれぞれ１年、２年、３年であるときのＢＭＩについて予測された統計値を示す。点９０３、点Ｎ（１）、点Ｎ（２）、及び、点Ｎ（３）をつなぐ一点鎖線９０５は、健康支援を実施しなかった場合のＢＭＩの推移を線形補間により表した線である。

幅９０６は、予測値の信頼区間幅を示す。以下、健康支援の効果の持続期間の算出方法について説明する。

持続期間予測部１３０９は、ステップ１７０３において、健康支援を実施する前のＢＭＩ（点９０３）と比較して、点９０３の値と同じ、又は、点９０３のＢＭＩより悪化した（大きい値になった）ＢＭＩの年度までの期間を、健康支援の効果の持続期間として算出する。図１４において、点Ｉ（３）が示すＢＭＩは、点９０３のＢＭＩと同じ値である。このため、持続期間予測部１３０９は、線分９０７の期間の範囲である３年間を、持続期間として算出する。これにより、持続期間予測部１３０９は、持続期間を予測できる。

なお、持続期間予測部１３０９は、支援効果予測推移８０１の予測値と支援なし予測推移１６０１の予測値との差が所定の範囲内に含まれるまでの期間を持続期間として算出してもよい。健康支援を実施しない場合の予測値を用いて持続期間を算出することにより、個人の健康状態の変化にあわせて持続期間を正確に予測することができる。

ステップ１７０３において、持続期間予測部１３０９は、算出した持続期間を、候補者の個人ＩＤ毎、健康支援毎にまとめ、持続期間情報１００１として、持続期間記憶部１３５５に格納する。その後、持続期間予測部１３０９は、図１３に示す処理を終了する。

なお、前述においてＢＭＩなどの診断情報を用いて持続期間を算出したが、持続期間予測部１３０９は、飲酒等の生活習慣情報を用いて持続期間を算出してもよい。具体的には、持続期間予測部１３０９は、健康支援を開始した後の１日平均飲酒量が、健康支援を開始した時点の１日平均飲酒量を下回っている間を持続期間として算出してもよい。

図１５は、実施例１の持続期間情報１００１の例を示す説明図である。

持続期間情報１００１は、個人ＩＤ１００２、健康支援１００３、持続期間予測１００４、及び、算出指標１００５を含む。

個人ＩＤ１００２は、候補者を示す識別子であり、支援効果予測推移８０１の個人ＩＤ８０２及び支援なし予測推移１６０１の個人ＩＤ１６０２と同じ識別子である。

健康支援１００３は、効果を予測した健康支援を識別する識別子であり、支援効果予測推移８０１の健康支援８０３（図１１）と同じ名称又は識別子を用いる。

持続期間予測１００４は、算出した効果持続期間を示す。

算出指標１００５は、持続期間予測１００４の値を算出するために用いた健康情報の指標を示し、図１３に示すステップ１７０３において決定した指標を示す。

次に、支援対象者選択部１３１０の処理について説明する。支援対象者選択部１３１０は、持続期間予測部１３０９によって生成され、持続期間記憶部１３５５に格納された持続期間情報１００１に基づき、健康支援ごとに、当該健康支援を実施するべき対象者を候補者の中から選択する。

図１６は、実施例１の支援対象者選択部１３１０による処理を示すフローチャートである。以下、各ステップの処理について説明する。

支援対象者選択部１３１０は、入力部１３０２で入力される指示に従い、健康推移情報を、健康推移情報記憶部１３５２から読み出し、メモリ１３０５または記憶媒体１３０６に記憶する（１１０１）。

ステップ１１０１において入力される指示は、健康推移情報記憶部１３５２から読み出す健康推移情報（支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１）を特定できれば、いかなる指示でもよい。

ステップ１１０１の後、支援対象者選択部１３１０は、入力部１３０２で入力される指示に従い特定した候補者の予測推移を、予測情報記憶部１３５３から読み出す。具体的には、特定した候補者を個人ＩＤ８０２が示す支援効果予測推移８０１、及び、特定した個人ＩＤ１６０２が示す支援なし予測推移１６０１を、予測情報記憶部１３５３から読み出し、メモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に格納する（１１０２）。

ステップ１１０２において入力される指示は、候補者を特定すればいかなる指示でもよく、健康推移情報７０１に含まれる年度７０３、診断情報（ＢＭＩ７０４、空腹時血糖７０５）、生活習慣情報、健康支援に関する情報などの条件によって候補者を指示してもよい。そして、支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０２において、その条件を満たす個人ＩＤ８０２のエントリを、候補者のエントリとして予測情報記憶部１３５３から読み出してもよい。

また、支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０２において、健康推移情報７０１が示す個人ごとに、前述のステップ２０４において用いた方法と健康状態定義情報６０１とを用いて健康状態を決定してもよい。そして、支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０２において、所定の基準よりも健康状態が悪い個人を、候補者として特定し、特定した候補者のエントリを予測情報記憶部１３５３から読み出してもよい。

また、例えば、支援対象者選択部１３１０は、過去の健康支援の実施の有無、過去に実施した健康支援、又は、健康支援を開始しからの経過年数等の条件を受け付けることによって、健康支援情報５０１に基づいて候補者を特定してもよい。

ステップ１１０２の後、支援対象者選択部１３１０は、特定した候補者を個人ＩＤ１００２が示す持続期間情報１００１を、持続期間記憶部１３５５から読み出し、メモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に格納する（１１０３）。

ステップ１１０３の後、支援対象者選択部１３１０は、対象者を決定する健康支援と、健康支援を実施する対象者として選択する条件を決定する（１１０４）。具体的には、支援対象者選択部１３１０は、入力部１３０２から入力される条件に従って決定する。入力される所定の条件は、例えば、対象者を決定する健康支援と、健康支援ごとに選択する対象者の人数と、などである。

ステップ１１０４の後、支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０３において読み出した持続期間情報１００１の持続期間予測１００４に基づき、ステップ１１０４において決定した健康支援について、候補者の中から対象者を選択する（１１０５）。

ステップ１１０５における選択方法の第１の例を説明する。第１の例は、持続期間予測１００４と所定の時間の基準とに基づいて、対象者を選択する方法である。

支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０５において、読み出した持続期間情報１００１に含まれるすべての持続期間予測１００４の値を比較する。そして、支援対象者選択部１３１０は、まだ対象者として決定されていない候補者のうち、最も大きい持続期間予測１００４の候補者、すなわち、健康支援の効果が最も長く持続すると期待できる候補者を、健康支援を実施する対象者として選択する。

また、支援対象者選択部１３１０は、所定の持続期間の下限値より低い持続期間予測１００４の候補者を除外することによって、対象者として選択しなくてもよい。

さらに、ステップ１１０５における選択方法の第２の例を説明する。第２の例は、持続期間予測１００４と他の情報とが所定の基準に該当する候補者を、対象者として選択する方法である。

支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０５の第２の例において、読み出した持続期間情報１１０１に含まれる持続期間予測１００４の値と、ステップ１１０２において読み出した支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１との情報を用いて、候補者から対象者を選択してもよい。

例えば、支援対象者選択部１３１０は、読み出した支援効果予測推移８０１の健康支援後経過年数８０４が「１」であるエントリの健康情報と、支援なし予測推移１６０１の経過年数１６０３が「１」であるエントリの健康情報との差を、個人ＩＤごとに算出する。これによって、支援対象者選択部１３１０は、健康支援実施直後の効果の大きさを算出できる。

そして、支援対象者選択部１３１０は、算出した差が所定の基準（差の平均値、又は、中間値等）よりも大きく、かつ、持続期間予測１００４が最も大きい候補者を、対象者として選択する。これによって、支援対象者選択部１３１０は、算出した差と、持続期間予測１００４との２つの値を用いて候補者を選択することによって、最も効果が持続し、かつ、効果の大きな対象者を選択することができる。

支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０５において、持続期間予測１００４に基づき対象者となる候補者を選択することによって、候補者の各々を、健康支援を実施するべき対象者として選択するかを決定できる。

ステップ１１０５の後、支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０４において決定した条件に基づき対象者を追加で選択する必要があるかを判定する（１１０６）。例えば、ステップ１１０４において対象者の人数の上限値が決定された場合、支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０６において、選択した対象者の人数が上限値に達したかを判定し、上限値に達していない場合、対象者を追加で選択するため、ステップ１１０５に戻る。

選択した対象者の人数が上限値に達した場合、支援対象者選択部１３１０は、追加で対象者を選択せず、選択した対象者に関する情報（個人ＩＤ等）を出力部１３０３に出力する（１１０７）。

ここで、支援対象者選択部１３１０は、ステップ１１０１において読み出した健康推移情報、及び、ステップ１１０２において読み出した予測推移に基づく情報を、後述の画面１８００のように出力してもよい。ステップ１１０７の後、支援対象者選択部１３１０は、図１６に示す処理を終了する。

図１７は、実施例１のユーザインターフェイスの画面１８００の例を示す説明図である。

図１７に示す画面例は、出力部１３０３に表示される画面１８００の例である。図１７は、図１３に示す効果の持続期間の予測結果（持続期間情報１００１）に基づき、健康支援の対象者を選択するための画面１８００を示す。画面１８００は、領域１８０１〜領域１８０５、領域１８１１、及び、領域１８２１を含む。

領域１８０１は、選択する対象者の人数を入力する数値入力ボックスである。領域１８０１は、図１６に示すステップ１１０４において用いられる条件を入力するための領域である。

領域１８０２は、対象者を選択するための健康支援内容を選択する入力ボックスである。領域１８０２は、図１６に示すステップ１１０４において用いられる条件を入力するための領域である。

領域１８０３は、候補者に関するデータをデータベース１３５０から読み出すことを指示するボタンである。領域１８０３が操作された場合、図１６に示すステップ１１０１〜１１０３が実行される。

領域１８０４は、健康支援の効果の持続期間を算出するための指標を入力するための入力ボックスである。領域１８０４は、図１３に示すステップ１７０２において用いられる指標を入力するための領域である。

領域１８０５は、対象者を選択する処理を開始するための入力ボックスである。領域１８０５が操作された場合、図１６に示すステップ１１０４以降の処理が実行される。

領域１８１１は、選択した対象者に関する情報を表示する領域である。領域１８１１は、領域１８１２〜１８１６を含む。

領域１８１２は、対象者を選択する際に用いた指標毎の人数分布を表すヒストグラムである。支援対象者選択部１３１０は、領域１８１２に表示される指標として、例えば、ＢＭＩ又は空腹時血糖などの健康情報を指定することによって、それら健康情報の値ごとの人数分布を表示する。図１７に示す領域１８１２は、各分布において、対象者として選択される人数の割合を、白塗りのヒストグラムと黒塗りのヒストグラムとにより表示する。

領域１８１３は、領域１８１２において人数分布を表示するための指標を指定する入力ボックスである。図１７に示す領域１８１３は、ＢＭＩが指定されていることを示す。

領域１８１４は、領域１８１３において指定された指標毎に表示され、持続期間を算出するために用いられた指標の、健康支援の開始から次の年度までの平均改善量を表示する領域である。支援対象者選択部１３１０は、領域１８１４に表示される平均改善量を、対象者の支援効果予測推移８０１と支援なし予測推移１６０１との各指標における差に基づいて算出する。

領域１８１５は、領域１８１３において指定された指標毎に表示され、効果持続期間（待機時間）を示す領域である。支援対象者選択部１３１０は、対象者の持続期間情報１００１の持続期間予測１００４に基づいて、領域１８１５に表示する効果持続期間を算出する。

領域１８１６は、選択された対象者の情報を示すデータテーブルであり、予測される平均改善量及び持続期間の範囲などを示す。

領域１８１７は、選択された対象者の情報を示すテーブルであり、選択した対象者の個人ＩＤ、年齢、及び、持続期間などを表示する。

領域１８１８は、選択された対象者の中から個人の詳細情報を確認するために、領域１８１７において、運用者等が現在選択している個人を示す表示である。運用者等は、入力部１３０２を介して領域１８１７における対象者を任意に選択する。

領域１８２１は、領域１８１７において選択された対象者の個人の詳細情報を示す。領域１８２１は、健康支援実施後の効果推移予測の詳細を表示する。領域１８１８によって指定される対象者の個人の情報、効果推移予測及び健康推移予測の情報を表示する。領域１８２１は、領域１８２２〜領域１８２５を含む。

領域１８２２は、領域１８１７において現在選択される対象者の詳細情報を表示する画面であり、年齢（年齢３０４）、及び、効果持続期間（持続期間予測１００４）の他、診断情報３０１又は生活習慣情報４０１に含まれる情報などを表示する。

領域１８２３は、効果の持続期間の算出（ステップ１７０３）に用いられた効果持続期間の算出指標の時系列推移を示す二次元グラフであり、図１４に示す画面例に対応する。領域１８２３は、支援ありと支援なしとのそれぞれの時系列推移を表示する。

領域１８２４は、持続期間の算出指標以外の指標に関する時系列の推移を、領域１８２５に表示する指標を指定するための入力ボックスである。領域１８２５は、領域１８２４において指定された指標の推移を示す二次元グラフであり、支援ありと支援なしとのそれぞれの時系列推移を表示する。

運用者等は、図１７に示す画面１８００を参照することにより、対象者に健康支援を実施した際に期待できる結果を把握したり、対象者の年齢等の対象者を示す情報を把握したりすることができる。

以下、実施例１の変形例について説明する。

前述の実施例１において、健康状態定義記憶部１３５６に格納される健康状態定義情報６０１の例として、個人と候補者との診断情報３０１及び生活習慣情報４０１の値に基づいて、階層的に候補者の健康状態を定義する例を示した。しかし、健康状態定義情報６０１の定義方法はこれに限定されない。

例えば、健康状態定義情報６０１は、診断情報３０１及び生活習慣情報４０１に含まれる指標を説明変数とする式で定義されてもよい。具体的には、健康状態定義情報６０１は、「Ｘ＝Ｋ１×ＢＭＩ＋Ｋ２×空腹時血糖値＋Ｋ３（Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３は事前に定められた実数）」として算出される指標Ｘを健康状態とする式を定義してもよい。この場合、健康状態定義情報６０１は、図１０に示すような表形式ではなく、少なくとも一つ以上の式の集まりによって表されてもよい。

さらに、健康状態定義情報６０１は、診断情報３０１又は生活習慣情報４０１に含まれる一つの指標の値を直接用いるものであってもよい。例えば、健康状態定義情報６０１は、ＢＭＩの値又は空腹時血糖値の値をそのまま健康状態の定義として保持してもよい。

また、前述の実施例１では、持続期間予測部１３０９による図１３に示す効果持続期間の算出処理において、ＢＭＩを持続期間の算出指標として用いた例を示した。しかし、持続期間予測部１３０９は、持続期間の算出指標として、ＢＭＩ以外の指標を用いてもよい。

具体的には、持続期間予測部１３０９は、支援効果予測推移８０１に含まれる他の指標、例えば空腹時血糖値、又は、生活習慣情報などを持続期間を算出する指標として用いてもよい。

さらに、持続期間予測部１３０９は、複数の指標を組み合わせた指標を用いてもよい。具体的には、持続期間予測部１３０９は、診断情報３０１及び生活習慣情報４０１に含まれる指標を説明変数とする式で定義してもよい。

一例としては、持続期間予測部１３０９は、「Ｘ＝Ｋ１×ＢＭＩ＋Ｋ２×空腹時血糖値＋Ｋ３（Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３は事前に定めた実数）」として算出される指標Ｘを、効果持続期間の算出指標として用いてよい。また、持続期間予測部１３０９は、本効果持続期間の算出指標は、健康支援毎に異なるものを用いてよい。

さらに、前述の実施例１において、持続期間予測部１３０９による持続期間の算出処理（図１３のステップ１７０３）において、健康支援開始時の指標の値と比較して、健康支援開始時の値と同じ、又は、健康支援開始時の指標の値より悪化した値の年までの期間を、効果持続期間として算出する例を示した。しかし、持続期間予測部１３０９による持続期間の算出方法は、これに限定されない。

具体的には、持続期間予測部１３０９は、健康支援実施後の指標の値の推移の予測結果と、健康支援を実施しない場合の指標の値の推移の予測結果に基づいて、持続期間を多様な方法で算出してもよい。以下、持続期間の算出指標としてＢＭＩを用いた場合を例に説明する。

一つ目の持続期間の算出例を説明する。

持続期間予測部１３０９は、健康支援開始時の指標の値と健康支援実施後の指標の値とから閾値を決定し、持続期間を算出してもよい。例えば、健康支援開始時のＢＭＩの値が２５であり、健康支援実施後の最初の年度のＢＭＩの値が２１である場合、持続期間予測部１３０９は、持続期間を算出するための閾値Ｔ１を、Ｔ１＝Ｋ×２５＋（１−Ｋ）×２１（Ｋは任意実数）と設定してもよい。

そして、持続期間予測部１３０９は、この閾値Ｔ１を超えるＢＭＩの値となるまでの期間を持続期間として算出してもよい。例えば、持続期間予測部１３０９は、Ｋ＝０．５と設定する。これによって、持続期間予測部１３０９は、健康支援により改善したＢＭＩの値を１００％とした場合に、改善量が５０％の量に戻るまでの期間を効果持続期間として算出してもよい。

このように閾値Ｔ１を設定することによって、持続期間予測部１３０９は、健康支援による改善効果量に基づき、健康支援の持続期間を算出できる。

二つ目の持続期間の算出例を説明する。

持続期間予測部１３０９は、健康支援後の指標の値の推移の予測結果と健康支援を実施しない場合の指標の値の推移の予測結果とを用いて持続期間を算出する。

例えば、持続期間予測部１３０９は、健康支援実施後のＢＭＩの予測値Ｉと、健康支援を実施しない場合のＢＭＩの予測値Ｎとの差Ｄ＝Ｎ−Ｉを算出し、差Ｄと所定の閾値とを各年度ごとに比較する。そして、持続期間予測部１３０９は、差Ｄが所定の閾値よりも小さくなる年度までの期間を持続期間として算出してもよい。

差Ｄは、予測した期間ごとに算出される、健康支援による効果の量を示す。例えば、健康支援実施後１年後のＢＭＩが２１であり、２年後のＢＭＩが２３であると予測され、かつ、健康支援実施なしの場合の１年後のＢＭＩが２５であり、２年後のＢＭＩが２６であると予測されていたとする。このとき、健康支援の開始１年後のＢＭＩに対する差Ｄ（効果）は２５−２１＝４であり、健康支援の開始２年後の差Ｄ（効果）は２６−２３＝３である。

ここで、差Ｄに対する所定の閾値が３以下である場合、健康支援開始２年後のときに、所定の閾値が示す条件を満たす。このため、持続期間予測部１３０９は、持続期間として２年を算出する。

このように、健康支援実施後の指標の値の推移の予測結果と、健康支援を実施しない場合の指標の値の推移の予測結果とを用いて、持続期間を算出することで、持続期間予測部１３０９は、実際に健康支援を実施しない場合と比較した予測結果に基づき、効果が薄くなる時期を特定できるため、より正確に効果の持続期間を算出できる。

三つ目の持続期間の算出例を説明する。

持続期間予測部１３０９は、効果持続期間の算出において、支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１が示す診断情報及び生活習慣情報（この場合、予測値）の指標の９５％信頼区間幅などの、値のばらつきに関する情報を用いる。

例えば、持続期間予測部１３０９は、健康支援ありの場合のＢＭＩの予測値と信頼区間幅とに基づいてＢＭＩの範囲の下端又は上端の値を特定し、特定した下端又は上端の値と、健康支援なしの場合のＢＭＩの予測値とを比較し、比較結果に基づいて持続期間を算出してもよい。

例えば、持続期間予測部１３０９が健康支援ありの場合のＢＭＩの予測値の範囲が２１以上２５以下と特定し、健康支援なしのＢＭＩの予測値が２６である場合、健康支援なしのＢＭＩの予測値は、健康支援ありのＢＭＩの上端値２５よりも大きい。このため、９５％以上の確率で、健康支援の効果はまだ持続しているといえる。

また、健康支援なしのＢＭＩの予測値が２０である場合、健康支援なしのＢＭＩの予測値は健康支援ありのＢＭＩの下限値２１よりも小さい。このため、９５％以上の確率で健康支援の効果は持続していないといえる。このため、持続期間予測部１３０９は、健康支援なしのＢＭＩの予測値が、健康支援ありのＢＭＩの下限値を下回る年度までの期間を、持続期間として算出してもよい。

このように、信頼区間幅を用いて持続期間を算出することによって、持続期間予測部１３０９は、予測結果のばらつきを考慮して持続期間を算出でき、持続期間の信頼性を高めることができる。

以上のように、実施例１に係る分析システムは、健康情報と過去に実施した健康支援を示す履歴とに基づいて、健康支援を実施した後の健康情報の推移を予測し、健康支援の効果の持続期間を予測する。そして、予測した持続期間に基づいて、健康支援を実施する対象者を選択するため、健康支援を実施するのにより適切な対象者を選択できる。

実施例１では、健康情報と過去に実施した健康支援を示す履歴とに基づいて、健康支援の効果の持続期間を予測し、予測した持続期間に基づき、健康支援の対象者を選択する分析システムの例を説明した。実施例２では、予測した持続期間に基づき、対象者毎の長期的な支援計画を策定する分析システムの例を説明する。ここでの長期的な支援計画とは、ある対象者に対し、健康支援を複数回実施する計画である。

実施例２の分析システムの構成は、図１に示す構成と同じである。また、実施例２の健康推移情報生成部１３０７、健康推移予測部１３０８、持続期間予測部１３０９、及び、支援対象者選択部１３１０は、実施例１と同じ処理を実行する。

ただし、実施例２において、長期支援計画策定部１３１２は、図１８に示す処理を実行する。

図１８は、実施例２の長期支援計画策定部１３１２による処理を示すフローチャートである。

長期支援計画策定部１３１２が図１８に示す処理を実行する前に、健康支援を実施する対象者と、１回目に実施される健康支援は既に選択されている。対象者及び１回目の健康支援は、図２に示す処理によって決定されていてもよいし、入力部１３０２を介して指示されてもよい。

特に、図１８に示す処理が実行される際、図５に示す処理は実行済みであり、健康推移情報記憶部１３５２は、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１を保持する。以下における処理は、あらかじめ決定された一人の対象者が健康支援を実施する場合の、長期的な支援計画を策定する場合の処理を示し、対象者が複数いた場合、長期支援計画策定部１３１２は、図１８に示す処理を対象者毎に繰り返すことにより、計画を策定する。

長期支援計画策定部１３１２は、入力部１３０２に入力される指示に従って、長期的な支援計画を策定する計画期間を取得し、決定する（１２０１）。例えば、現在から４年間の健康支援の実施計画を策定する場合、長期支援計画策定部１３１２は、計画期間として４年を決定する。

ここで、入力される指示は、計画期間を特定できればいかなる情報を含んでもよい。例えば、入力される指示は、計画期間の開始日と終了日とを含んでもよく、また、計画期間の期間のみを含んでもよい。

ステップ２２０１の後、長期支援計画策定部１３１２は、対象者が実施する１回目の健康支援の持続期間予測１００４より、ステップ１２０１において決定した計画期間が長いかを判定する（１２０４）。

長期支援計画策定部１３１２は、計画期間が、持続期間予測１００４以下である場合、２回目以降の健康支援を計画する必要はないと判定する。このため、長期支援計画策定部１３１２は、現在予定されている健康支援のみを示す情報を長期的な支援計画として決定し（１２０６）、図１３に示す処理を終了する。

例えば、長期支援計画策定部１３１２が、計画を策定する計画期間を４年に決定し、持続期間予測１００４が５年である場合、計画期間が持続期間予測１００４以下であり、計画期間内は、健康支援の効果が持続すると期待できる。このため、長期支援計画策定部１３１２は、再度、健康支援を実施しなくてもよいと判定し、図１８に示す処理を終了する。

一方、長期支援計画策定部１３１２が計画を策定する期間を４年に決定し、持続期間予測１００４が２年である場合、２年後には、再び健康支援を実施する必要が発生すると考えられる。

このため、計画期間が持続期間予測１００４より長い場合、長期支援計画策定部１３１２は、計画期間を持続期間予測１００４の値により減算することによって計画期間を更新する。そして、２回目以降の健康支援を計画するため、ステップ１２０５を実行する。

なお、ステップ１２０４において、長期支援計画策定部１３１２は、持続期間予測１００４の値及びその他の処理結果をメモリ１３０５および記憶媒体１３０６に格納する。

ステップ１２０５において、長期支援計画策定部１３１２は、１回目の健康支援の持続期間経過後における健康情報の各指標の予測値を、支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１から取得する。ここで、長期支援計画策定部１３１２は、取得される予測値を、１回目の健康支援の効果の持続期間後における対象者の健康情報として取得する。

すなわち、支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１は、対象者毎に予測された、健康支援の有無それぞれにおける将来の健康情報の予測値を示す。具体的には、診断情報（ＢＭＩ、空腹時血糖）、生活習慣情報などの値が、経過年数毎に算出された情報を含む。このため、ステップ１２０５において、長期支援計画策定部１３１２は、持続期間後の経過年数に該当する健康情報の各指標の予測値を、健康情報として取得する。

ステップ１２０５の後、健康推移予測部１３０８は、図９に示すステップ２０１において取得する健康情報の代わりに、ステップ１２０５で取得した健康情報を取得する。そして、健康推移予測部１３０８は、取得した健康情報と、支援後推移情報１４０１と、支援なし推移情報１５０１とに基づいて図９に示す健康推移予測の処理を実行し、支援効果予測推移８０１及び支援なし予測推移１６０１を、予測情報記憶部１３５３に格納する（２２０２）。

これにより、健康推移予測部１３０８は、１回目の健康支援を実施してから持続期間が経過した後に予測される健康情報に基づき、２回目の健康支援を実施してからの健康情報の推移を示す支援効果予測推移８０１を生成できる。

ステップ２２０２の後、持続期間予測部１３０９は、図１３に示す効果の持続期間予測の処理を実行する（２２０３）。これによって、持続期間予測部１３０９は、対象者が２回目に実施する健康支援に関する持続期間情報１００１を生成する。

ステップ２２０３の後、長期支援計画策定部１３１２は、ステップ１２０４の後、更新した計画期間が、２回目の健康支援に関する持続期間情報１００１の持続期間予測１００４以下かを判定する。更新した計画期間が２回目の持続期間予測１００４以下である場合、長期支援計画策定部１３１２は、ステップ１２０６を実行する。

更新した計画期間が２回目の持続期間予測１００４より長い場合、長期支援計画策定部１３１２は、ステップ１２０５、２２０２及び２２０３を繰り返すことにより、３回目以降の健康支援を計画する。

ステップ２２０３を実行した後のステップ１２０６において、長期支援計画策定部１３１２は、１回目の健康支援と、ステップ２２０３において持続期間を予測された２回目以降の健康支援を、対象者に実施するべき健康支援に決定する。そして、ステップ２２０３で予測し記憶された持続期間予測１００４に基づき、長期支援計画を策定する。

例えば、ステップ１２０１において期間を５年と決定し、１回目の健康支援の持続期間予測１００４が２年であり、２回目の健康支援の持続期間予測１００４が２年であり、３回目の健康支援の持続期間予測１００４が２年である場合、長期支援計画策定部１３１２は、ステップ１２０６において、現在（０年目）、２年後、及び４年後の計３回、対象者が健康支援を開始する長期的な支援計画を策定する。

長期支援計画策定部１３１２は、ステップ１２０６において、策定された長期的な支援計画に基づき、健康支援の計画の対象者の情報と、実施する健康支援の情報と、実施するタイミングに関する情報とを、出力部１３０３より出力してもよい。

なお、図１８による処理において、２回目以降の健康支援は、１回目の健康支援と同じであってもよい。また、長期支援計画策定部１３１２は、ステップ２２０３の後、予測された持続期間予測１００４に基づき、２回目以降の健康支援を１回目の健康支援と異なる健康支援に決定してもよい。

より具体的には、ステップ２２０２において健康推移予測部１３０８は、予測する健康推移の種類として、複数の健康支援を実施した場合の健康推移を予測してよい。また、最終的に策定する長期的な支援計画において、長期支援計画策定部１３１２は、含まれる健康支援が異なる複数通りの健康支援サービスを計画し、出力してもよい。

例えば、長期支援計画策定部１３１２は、複数の健康支援について予測された健康推移を用いることによって、１度目の健康支援には、重点的な生活習慣支援を実施し、２度目の健康支援には、１度目よりも軽度な生活習慣支援を実施する、というように異なる健康支援を組み合わせた長期計画を生成してもよい。

以上のように、実施例２に係る分析システムは、健康情報と過去の健康支援に関する情報から効果の持続期間を予測し、予測した持続期間に基づき、対象者毎の長期的な支援計画を策定する。

実施例１において、健康推移予測部１３０８がステップ２０４の健康推移情報絞込み処理において、健康支援の効果に影響を与える健康情報の指標と、それらの効果とに関してあらかじめ蓄積された知識に基づいて、類似度の算出方法を、選択された健康支援毎に変化させる方法を記載した。ここで、健康支援の効果に影響を与える健康情報とは、例えば、診断情報、又は、生活習慣情報の指標である。

実施例３の分析システムは、健康支援の効果に影響を与える健康情報に関する事前知識を健康支援毎に保持しない場合でも、効果に影響を与える健康情報に関する知識を過去の実績に基づいて生成し、活用することで、予測の信頼性を向上させる。

実施例３の分析システムの構成は、図１に示す構成と同じである。ただし実施例３の健康推移予測部１３０８は、実施例１の処理と異なる処理を実行する。また、健康指標絞込部１３１１は、実施例３において以下に示す処理を行う。

まず健康指標絞込部１３１１の処理について説明する。健康指標絞込部１３１１は、健康支援毎に、健康支援の効果に影響を与える健康情報の指標を絞り込む。

図１９は、実施例３の健康指標絞込部１３１１による処理を示すフローチャートである。

健康指標絞込部１３１１は、入力部１３０２に入力された指示に従い、健康指標を絞り込む対象の健康支援を決定する（１９０１）。ここで入力された指示は、健康支援を指定する情報が含まれればいかなるものでもよい。

ステップ１９０１の後、健康指標絞込部１３１１は、健康推移情報記憶部１３５２に格納された支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１を取得し、メモリ１３０５又は記憶媒体１３０６に格納する（１９０２）。

ステップ１９０２の後、健康指標絞込部１３１１は、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１に含まれる健康情報に基づいて、個人ＩＤ毎に健康推移の特徴量を算出する（１９０３）。具体的には、健康指標絞込部１３１１は、ステップ１９０１において決定した健康支援が改善の対象とする健康情報の指標の時系列変化に基づいて、健康推移の特徴量を算出する。

例えば、決定した健康支援の改善対象がＢＭＩである場合、健康指標絞込部１３１１は、支援なし推移情報１５０１に含まれる健康情報の中のＢＭＩと経過年数の情報から、ＢＭＩの時系列情報に関する特徴量を算出する。特徴量の算出は、例えば、ＢＭＩと経過年数の関係について、多項式回帰又は自己回帰などの公知の時系列モデリングの方法を適用し、取得したパラメータ（例えば、多項式回帰式の指標の値の係数）を特徴量として算出することで実施する。このとき、健康指標絞込部１３１１は、支援後推移情報１４０１のみを用いて特徴量を算出してもよい。

ステップ１９０３の後、健康指標絞込部１３１１は、ステップ１９０３において個人毎に算出した健康推移の特徴量に基づいて、特徴量に影響を与える健康情報の指標を絞り込む。

健康指標絞込部１３１１は、例えば、個人ＩＤ毎に算出した健康推移の特徴量と、経過年数が０のときの健康情報の各指標との関連の強さを示す値を算出し、特徴量との関連が強い指標を、健康支援の効果に影響を与える健康情報の指標として絞り込む。健康指標絞込部１３１１は、例えば、ピアソンの相関係数、又は、ＭＩＣ（Maximum Information Coefficient）などの、関連の強さを示す公知の指標に関して閾値判定を行うことで指標を絞り込むことができる。

健康指標絞込部１３１１は、個人ＩＤ毎に算出した健康推移の特徴量と、健康支援実施時の健康情報の各指標との関連の強さを示す値を、ステップ１９０２で健康推移の特徴量を算出するために用いた情報から算出する。例えば、健康推移の特徴量を支援なし推移情報１５０１から算出した場合、支援なし推移情報１５０１に含まれる個人ＩＤ毎の情報を用いて算出する。例えば、健康推移の特徴量を支援後推移情報１４０１から算出した場合、支援後推移情報１４０１に含まれる個人ＩＤ毎の情報を用いて算出する。

健康指標絞込部１３１１は、絞り込んだ健康情報の指標と、ステップ１９０１において決定した健康支援を示す情報とを、計算指標記憶部１３５７に格納し、図１９に示す処理を終了する。

実施例３の健康推移予測部１３０８は、図９に示すステップ２０４において、健康推移情報を絞り込むために類似度を算出する際、用いる健康情報の指標として、計算指標記憶部１３５７に格納された健康情報の指標を用いる。

例えば、計算指標記憶部１３５７が、健康支援と関連の強い指標として、ＢＭＩと空腹時血糖とを格納していた場合、実施例３の健康推移予測部１３０８は、ステップ２０４において、ＢＭＩと空腹時血糖とだけを用いて類似度を算出する。そして、健康推移予測部１３０８は、支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１における個人ＩＤを、算出した類似度に基づいて特定することによって、健康情報の推移を絞り込む。

これにより、実施例３の健康推移予測部１３０８は、健康推移に影響を与える健康情報を用いて、予測に用いる過去の情報を絞り込めるため、健康推移の予測の信頼性を向上することができる。

そして、健康指標絞込部１３１１は、健康支援の実績データである健康情報及び健康支援情報５０１の蓄積と並行して、図１９に示す処理を定期的に実行してもよい。これによって、実施例３の健康推移予測部１３０８は、最新の実績に基づき、より正確な予測ができる。

なお、実施例２におけるデータ分析部１３０１は、実施例３の健康指標絞込部１３１１を用いて指標の絞り込みを行ってもよい。これによって、長期的な支援計画を策定する際にも、健康推移の正確な予測が可能である。

以上のように、実施例３の分析システムは、健康支援の効果に影響を与える健康情報の事前知識がない場合であっても、健康支援毎に健康推移情報の絞込み方法を最適に変化させ、健康推移と、健康支援の持続期間とを実績に基づき予測できる。

実施例１の健康推移予測部１３０８は、図９で示す処理によって、健康推移を予測した。具体的には、実施例１の健康推移予測部１３０８は、過去の健康推移情報７０１から、対象者の健康情報と類似した特徴を有する健康推移情報を抽出し、それらを統計的に演算して、対象者の健康推移を予測する処理を実行した。

実施例４の健康推移予測部１３０８は、健康推移情報７０１から構築した、健康推移を予測するグラフィカルモデルを用いて将来の健康推移を予測する。健康推移予測部１３０８は、グラフィカルモデルを用いることで、対象者の健康推移と類似した特徴を有する健康推移情報（支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１）を抽出することなく、健康推移を予測することが可能になる。そして、健康推移予測部１３０８は、過去の全ての健康推移情報に基づいて信頼性の高い予測を実行できる。

実施例４の分析システムは、健康推移情報に含まれる健康情報及び健康支援情報５０１の各項目を確率変数として定義し、これら確率変数間の確率的依存関係を表現するよう構築したグラフィカルモデルに、予測対象者の健康情報及び対象の健康支援情報５０１を観測値として入力して予測した将来の健康情報の予測値から予測推移を構築する。

実施例４の分析システムの構成は、図１に示す構成と同じである。また、実施例２の健康推移情報生成部１３０７、持続期間予測部１３０９及び支援対象者選択部１３１０は、実施例１と同じ処理を実行する。ただし実施例４の健康推移予測部１３０８は、図９に示す処理と異なる処理を実行する。

図２０は、実施例４の健康推移予測部１３０８の処理を示すフローチャートである。

図２０に示すステップ２０１及びステップ２０２は、図９に示すステップ２０１及びステップ２０２と同じである。

ステップ２０２の後、健康推移予測部１３０８は、健康推移予測モデル記憶部１３５８に格納されたグラフィカルモデルを用いて、健康推移を予測する（２００１）。このグラフィカルモデルは、健康推移情報記憶部１３５２に格納された健康推移情報から、公知の方法を用いて構築したグラフィカルモデルである。

例えば、このグラフィカルモデルは、健康推移情報（支援後推移情報１４０１及び支援なし推移情報１５０１）の健康情報の各指標を確率変数としたベイジアンネットワークを用いて生成される。

図２１は、実施例４のグラフィカルモデルの例を模式的に示す説明図である。

図２１に示すグラフィカルモデルは、健康推移情報の健康情報の指標を経過年数毎に確率変数として定義し、モデル化したモデルである。健康推移予測部１３０８は、健康推移を予測する際、経過年数が０年の確率変数の値に、対象者の健康情報の指標の値を格納し、その情報に基づき、各経過年数における確率変数を推定することで、対象者の健康推移を予測する。

例えば、対象者の現在の健康情報の指標の値が、確率変数２１０１として算出される場合、健康推移予測部１３０８は、図２１に示すグラフィカルモデルを用いて、１年後に確率変数２１０２に示す値となることを予測する。

なお、グラフィカルモデルは、健康支援ごとに異なって設定されてもよく、健康推移予測部１３０８は、各健康支援毎のグラフィカルモデルを用いて健康推移を予測してもよいし、健康支援の種類に関する情報を確率変数として含んだ一つのグラフィカルモデルを用いて予測してもよい。

ステップ２００１において、健康推移予測部１３０８は、予測された健康推移を支援効果予測推移８０１として出力し、予測情報記憶部１３５３に格納する。その後、健康推移予測部１３０８は、図２０に示す処理を終了する。

以上のように、実施例４に係る分析システムは、健康推移を予測するグラフィカルモデルを用いて健康支援を予測することで、対象者の健康推移と類似した特徴を有する個人の健康推移情報を抽出することなく健康推移を予測することが可能になり、過去の全ての健康推移情報に基づく信頼性の高い予測を行うことができる。

なお、実施例２のデータ分析部１３０１は、実施例４の健康推移予測部１３０８を用いてもよい。また、実施例３のデータ分析部１３０１は、健康指標絞込部１３１１によって健康情報の指標を絞り込んだ後、健康推移予測部１３０８によって絞り込まれた指標についてグラフィカルモデルを生成し、健康推移を予測してもよい。

また、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記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、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。

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ることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除又は置換をすることが可能である。

また、上記の各構成、機能及び処理部等は、それらの一部又は全部を、例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い。また、上記の各構成、機能等は、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、実効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、テーブル又はファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、若しくは、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、又は、ＩＣカード、若しくはＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。

また、制御線及び情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１３０１ 分析システム
１３０２ 入力部
１３０３ 出力部
１３０４ 演算装置
１３０５ メモリ
１３０６ 記憶媒体
１３０７ 健康推移情報生成部
１３０８ 健康推移予測部
１３０９ 持続期間予測部
１３１０ 支援対象者選択部
１３１１ 健康指標絞込部
１３１２ 長期支援計画策定部
１３５０ データベース
１３５１ 健康情報記憶部
１３５２ 健康推移情報記憶部
１３５３ 予測情報記憶部
１３５４ 健康支援情報記憶部
１３５５ 持続期間記憶部
１３５６ 健康状態定義記憶部
１３５７ 計算指標記憶部
１３５８ 健康推移予測モデル記憶部

Claims (15)

1. 分析システムであって、
   プロセッサと、記憶部とを有し、
   前記記憶部は、個人の健康の度合いを示す指標、及び、前記個人の健康に影響を与える要因を示す指標の少なくとも一つを含む健康情報と、健康を支援する介入を実施した前記個人を示す介入情報とを格納し、
   前記分析システムは、
   前記プロセッサが、前記介入を実施する候補者の健康情報を取得し、前記介入を実施した個人の前記介入の開始時から取得された時系列の健康情報を介入あり健康推移として前記記憶部から取得し、前記候補者の健康情報と前記介入あり健康推移とに基づいて、前記候補者が前記介入を開始した場合の前記候補者の時系列の健康情報を介入あり予測推移として予測し、前記予測した介入あり予測推移を前記記憶部に格納する健康推移予測部と、
   前記プロセッサが、前記介入あり予測推移を用いて、前記介入の効果として、前記候補者の健康が改善する期間を示す持続期間を予測し、前記持続期間を前記記憶部に格納する持続期間予測部と、
   前記プロセッサが、前記持続期間に基づいて、前記介入を実施する対象者を前記候補者から選択する対象者選択部と、を有することを特徴とする分析システム。
2. 請求項１に記載の分析システムであって、
   前記持続期間予測部が第１の介入の効果の第１の持続期間を予測し、かつ、前記対象者選択部が前記第１の介入を実施する対象者を選択した後、前記プロセッサが、介入を実施する計画期間の入力を受け、介入が実施される計画期間が前記第１の持続期間より長い場合、前記対象者が前記第１の介入を開始してから前記第１の持続期間が経過した時の前記対象者の健康情報を、前記介入あり予測推移に基づいて予測する長期計画部を有し、
   前記健康推移予測部は、前記予測した対象者の健康情報と、前記介入あり健康推移とに基づいて、前記第１の持続期間が経過してから前記対象者が第２の介入を開始した後の前記対象者の時系列の健康情報を予測し、当該予測した時系列の健康情報を前記記憶部に格納し、
   前記持続期間予測部は、前記第２の介入を前記候補者が開始した場合に前記候補者の健康が改善する期間を、前記第２の介入の効果の第２の持続期間として前記介入あり予測推移を用いて予測し、
   前記長期計画部は、前記計画期間から前記第１の持続期間を減算した結果が前記第２の持続期間以下である場合、前記第１の介入と前記第２の介入とを前記対象者に実施することを決定することを特徴とする分析システム。
3. 請求項１に記載の分析システムであって、
   前記健康推移予測部は、
   前記介入を実施していない個人の時系列の健康情報を、介入なし健康推移として前記記憶部から取得し、
   前記候補者の健康情報と前記介入なし健康推移とに基づいて、前記候補者が前記介入を実施しない場合の前記候補者の時系列の健康情報を、介入なし予測推移として予測し、
   前記介入なし予測推移を前記記憶部に格納し、
   前記持続期間予測部は、前記介入あり予測推移と介入なし予測推移とを用いて、前記持続期間を予測することを特徴とする分析システム。
4. 請求項３に記載の分析システムであって、
   前記健康推移予測部は、
   前記介入を実施した個人が介入を開始した所定のタイミングの健康情報を、介入あり健康情報として前記介入あり健康推移から取得し、
   前記候補者の健康情報と前記介入あり健康情報との類似度に基づいて、前記介入を実施した個人から前記候補者と類似する第１の個人を特定し、
   前記第１の個人の前記介入あり健康推移に基づいて、前記介入あり予測推移を予測し、
   前記介入なし健康推移から、最も早いタイミングの健康情報を介入なし健康情報として取得し、
   前記候補者の健康情報と前記介入なし健康情報との類似度に基づいて、前記介入を実施していない個人から前記候補者と類似する第２の個人を特定し、
   前記第２の個人の前記介入なし健康推移に基づいて、前記介入なし予測推移を予測することを特徴とする分析システム。
5. 請求項４に記載の分析システムであって、
   前記記憶部は、さらに、前記健康情報から前記個人の健康状態を定める状態定義情報を格納し、
   前記健康推移予測部は、
   前記状態定義情報に基づいて、前記介入あり健康情報から定められた健康状態と、前記介入なし健康情報から定められた健康状態と、前記候補者の健康情報から定められた健康状態とを特定し、
   前記候補者の健康情報から定められた健康状態と前記特定した介入あり健康情報から定められた健康状態との類似度に基づいて、前記第１の個人を特定し、
   前記候補者の健康情報から定められた健康状態と前記特定した介入なし健康情報から定められた健康状態との類似度に基づいて、前記第２の個人を特定することを特徴とする分析システム。
6. 請求項４に記載の分析システムであって、
   前記健康情報は、複数の前記指標を含み、
   前記介入あり健康推移情報に基づいて、前記介入の効果に影響を与える前記健康情報の指標を特定する健康指標絞込部を有し、
   前記健康推移予測部は、
   前記特定された指標において、前記候補者の健康情報と前記介入あり健康情報との類似度に基づいて、前記第１の個人を特定し、
   前記特定された指標において、前記候補者の健康情報と前記介入なし健康情報との類似度に基づいて、前記第２の個人を特定することを特徴とする分析システム。
7. 請求項１に記載の分析システムであって、
   前記健康推移予測部は、
   前記介入を実施した複数の個人の前記介入の開始時と開始後の時系列の健康情報を、前記複数の個人の介入あり健康推移として前記記憶部から取得し、
   前記複数の個人の介入あり健康推移に含まれる複数のタイミングごとの健康情報の統計値を算出することによって、前記介入あり予測推移を予測し、
   前記統計値は、平均値、中間値、偏差、及び、信頼区間幅の少なくとも一つであることを特徴とする分析システム。
8. 請求項１に記載の分析システムであって、
   前記記憶部は、さらに、前記介入を実施した個人の前記健康情報に含まれる前記指標の値を確率変数とし、前記複数の確率変数間の確率的な依存関係を表現したグラフィカルモデルを格納し、
   前記健康推移予測部は、前記グラフィカルモデルと、前記候補者の健康情報とを用い、前記介入あり予測推移を予測することを特徴とする分析システム。
9. 分析システムによる分析方法であって、
   前記分析システムは、プロセッサと、記憶部とを有し、
   前記記憶部は、個人の健康の度合いを示す指標、及び、前記個人の健康に影響を与える要因を示す指標の少なくとも一つを含む健康情報と、健康を支援する介入を実施した前記個人を示す介入情報とを格納し、
   前記分析方法は、
   前記プロセッサが、前記介入を実施する候補者の健康情報を取得し、前記介入を実施した個人の前記介入の開始前から取得された時系列の健康情報を介入あり健康推移として前記記憶部から取得し、前記候補者の健康情報と前記介入あり健康推移とに基づいて、前記候補者が前記介入を開始した場合の前記候補者の時系列の健康情報を介入あり予測推移として予測し、前記予測した介入あり予測推移を前記記憶部に格納する健康推移予測手順と、
   前記プロセッサが、前記介入あり予測推移を用いて、前記介入の効果として、前記候補者の健康が改善する期間を示す持続期間を予測し、前記持続期間を前記記憶部に格納する持続期間予測手順と、
   前記プロセッサが、前記持続期間に基づいて、前記介入を実施する対象者を前記候補者から選択する対象者選択手順と、を含むことを特徴とする分析方法。
10. 請求項９に記載の分析方法であって、
    前記プロセッサが、前記持続期間予測手順によって第１の介入の効果の第１の持続期間を予測し、かつ、前記対象者選択手順によって前記第１の介入を実施する対象者を選択した後、介入を実施する計画期間の入力を受け、介入が実施される計画期間が前記第１の持続期間より長い場合、前記対象者が前記第１の介入を開始してから前記第１の持続期間が経過した時の前記対象者の健康情報を、前記介入あり予測推移に基づいて予測する長期計画手順を含み、
    前記健康推移予測手順は、前記予測した対象者の健康情報と、前記介入あり健康推移とに基づいて、前記第１の持続期間が経過してから前記対象者が第２の介入を開始した後の前記対象者の時系列の健康情報を予測し、当該予測した時系列の健康情報を前記記憶部に格納する手順を含み、
    前記持続期間予測手順は、前記第２の介入を前記候補者が開始した場合に前記候補者の健康が改善する期間を、前記第２の介入の効果の第２の持続期間として前記介入あり予測推移を用いて予測する手順を含み、
    前記長期計画手順は、前記計画期間から前記第１の持続期間を減算した結果が前記第２の持続期間以下である場合、前記第１の介入と前記第２の介入とを前記対象者に実施することを決定する手順を含むことを特徴とする分析方法。
11. 請求項９に記載の分析方法であって、
    前記健康推移予測手順は、
    前記介入を実施していない個人の時系列の健康情報を、介入なし健康推移として前記記憶部から取得する手順と、
    前記候補者の健康情報と前記介入なし健康推移とに基づいて、前記候補者が前記介入を実施しない場合の前記候補者の時系列の健康情報を、介入なし予測推移として予測する手順と、
    前記介入なし予測推移を前記記憶部に格納する手順と、を含み
    前記持続期間予測手順は、前記介入あり予測推移と介入なし予測推移とを用いて、前記持続期間を予測する手順を含むことを特徴とする分析方法。
12. 請求項１１に記載の分析方法であって、
    前記健康推移予測手順は、
    前記介入を実施した個人が介入を開始した所定のタイミングの健康情報を、介入あり健康情報として前記介入あり健康推移から取得する手順と、
    前記候補者の健康情報と前記介入あり健康情報との類似度に基づいて、前記介入を実施した個人から前記候補者と類似する第１の個人を特定する手順と、
    前記第１の個人の前記介入あり健康推移に基づいて、前記介入あり予測推移を予測する手順と、
    前記介入なし健康推移から、最も早いタイミングの健康情報を介入なし健康情報として取得する手順と、
    前記候補者の健康情報と前記介入なし健康情報との類似度に基づいて、前記介入を実施していない個人から前記候補者と類似する第２の個人を特定する手順と、
    前記第２の個人の前記介入なし健康推移に基づいて、前記介入なし予測推移を予測する手順と、を含むことを特徴とする分析方法。
13. 請求項１２に記載の分析方法であって、
    前記記憶部は、さらに、前記健康情報から前記個人の健康状態を定める状態定義情報を格納し、
    前記健康推移予測手順は、
    前記状態定義情報に基づいて、前記介入あり健康情報から定められた健康状態と、前記介入なし健康情報から定められた健康状態と、前記候補者の健康情報から定められた健康状態とを特定する手順と、
    前記候補者の健康情報から定められた健康状態と前記特定した介入あり健康情報から定められた健康状態との類似度に基づいて、前記第１の個人を特定する手順と、
    前記候補者の健康情報から定められた健康状態と前記特定した介入なし健康情報から定められた健康状態との類似度に基づいて、前記第２の個人を特定する手順とを含むことを特徴とする分析方法。
14. 請求項１２に記載の分析方法であって、
    前記健康情報は、複数の前記指標を含み、
    前記分析方法は、前記介入あり健康推移情報に基づいて、前記介入の効果に影響を与える前記健康情報の指標を特定する健康指標絞込手順を含み、
    前記健康推移予測手順は、
    前記特定された指標において、前記候補者の健康情報と前記介入あり健康情報との類似度に基づいて、前記第１の個人を特定する手順と、
    前記特定された指標において、前記候補者の健康情報と前記介入なし健康情報との類似度に基づいて、前記第２の個人を特定する手順と、を含むことを特徴とする分析方法。
15. 請求項９に記載の分析方法であって、
    前記健康推移予測手順は、
    前記介入を実施した複数の個人の前記介入の開始時と開始後の時系列の健康情報を、前記複数の個人の介入あり健康推移として前記記憶部から取得する手順と、
    前記複数の個人の介入あり健康推移に含まれる複数のタイミングごとの健康情報の統計値を算出することによって、前記介入あり予測推移を予測する手順と、を含み、
    前記統計値は、平均値、中間値、偏差、及び、信頼区間幅の少なくとも一つであることを特徴とする分析方法。

Images