JP7114215B2 - 生活データ統合分析システム、生活データ統合分析方法、及び生活データ統合分析プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、生活データ統合分析システム、生活データ統合分析方法、及び生活データ統合分析プログラムに関する。

近年、高齢者等の対象者の状態を電子機器によって把握し、通報その他の情報提供を行うシステムについて、研究及び実用化が進められている。

これに関連し、企業の退職者を対象としたシステムであって、住戸内に見守り装置を設置し、公衆通信網を介して見守りセンターに送られた見守り情報が、予め登録された連絡先に送られると共に、サービス料金が、その企業グループの企業年金から充当、あるいは企業グループが構築・利用している退職者向け各種グループ保険のメニューの一つとして組み込まれるようにしたシステムの発明が開示されている。

また、家電機器の通電状態を検知して通電情報信号を送信する第１の端末装置と、通電情報信号を受信し、通電状態が予め定められた通報条件を適合した場合及び定期的に、通電情報信号を管理受信部に送信する第２の端末装置と、通電状態を時系列に表示可能な表示情報に編成し、表示情報に係る信号を他装置に送信する管理装置と、を有するシステムの発明が開示されている。

しかしながら、従来のシステムは、主に、住居内あるいは外出の有無までを分析の対象としており、分析対象範囲が限定的である。

特開２０１２－１７４２５５号公報 特開２０１４―５６４２３号公報

本発明が解決しようとする課題は、より広範囲に対象者の生活データを分析の対象とすることができる生活データ統合分析システム、生活データ統合分析方法、及び生活データ統合分析プログラムを提供することである。

実施形態の生活データ統合分析システムは、収集部と、サービス提供部とを持つ。収集部は、対象者によって使用される端末装置、及び、非住居施設を含む施設に設置された情報収集装置から、前記対象者の生活データを、前記端末装置又は前記情報収集装置が個別に認識する前記対象者の識別情報である個別識別情報と共に収集する。サービス提供部は、前記個別識別情報を統一識別情報に対応付けた対応情報を参照し、前記収集部により収集された複数の個別識別情報に対応付けられた前記生活データに基づいて、前記複数の個別識別情報に対応する前記対象者の生活データを分析するサービスを実行する。

生活データ統合分析システムの通信環境を示す図。 ウェアラブル生体センサの一例である活動量計１０２の外観構成図。 ウェアラブル生体センサの他の一例であるバイタルセンサ１０４の外観構成図。 代理店端末２００の機能構成及び使用環境を示す図。 住居施設３００に設けられる構成を示す図。 その他施設４００に設けられる構成を示す図。 管理サーバ５００のハードウェア構成図。 管理サーバ５００の機能構成図。 ユーザ登録情報５１１の内容の一例を示す図。 ユーザ登録情報５１１の内容の一例を示す図。 ユーザ登録情報５１１の内容の一例を示す図。 バイタルデータ５１２の内容の一例を示す図。 購買履歴データ５１３の内容の一例を示す図。 行動履歴データ５１４の内容の一例を示す図。 管理部５３０により実行されるユーザ登録処理の一例を示すフローチャート。 管理サーバ５００により実行される表示画像生成処理の一例を示すフローチャート。 対象者の行動を時刻に対応付けて表示した第１表示画像の一例を示す図。 対象者の行動を場所に対応付けて表示した第２表示画像の一例を示す図。 管理サーバ５００により実行される商品情報提供処理の一例を示すフローチャート。 第３の実施形態において管理サーバ５００の記憶部５１０Ａに記憶される情報の一例を示す図。 健康状態分析テーブル５１５の内容の一例を示す図。 相関判定テーブル５１６の内容の一例を示す図。 第３の実施形態の管理サーバ５００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャート。 健康状態と購買との相関関係の分析手法の他の例を説明するための図。 管理サーバ５００により実行される商品情報提供処理の他の一例を示すフローチャート。 バイタルデータの値と購買傾向の相関性を示す図。 第４の実施形態の変形例その２の記憶部５１０Ｂに記憶される情報の一例を示す図。 場所テーブル５１７の内容の一例を示す図。 第５の実施形態に係る記憶部５１０Ｃに記憶される情報の一例を示す図。 食材組み合わせテーブル５１８の内容の一例を示す図。 第６の実施形態に係る記憶部５１０Ｄに記憶される情報の一例を示す図。 症状判定基準データ５１９の内容の一例を示す図。 第７の実施形態に係る記憶部５１０Ｅに記憶される情報の一例を示す図。 健康ポイントテーブル５５０の内容の一例を示す図。

以下、実施形態の生活データ統合分析システム、生活データ統合分析方法、及び生活データ統合分析プログラムを、図面を参照して説明する。生活データ統合分析システムは、ウェアラブル生体センサを含む端末装置、及び、住居あるいは住居外の施設に設けられた情報収集装置から収集された生活データであって、それぞれ異なる識別情報（個別識別情報、個別ＩＤ）が付与されている場合がある生活データを、対象者に対して原則的に一つ付与される統一識別情報（統一ＩＤ）で管理し、対象者の生活データを分析するシステムである。これによって、生活データ統合分析システムは、対象者の住居だけでなく、その外部にまで分析対象範囲を拡大することができる。すなわち、生活データ統合分析システムは、より広範囲に対象者の生活データを分析することができる。なお、統一ＩＤは、マイナンバーや運転免許証番号、携帯番号等、対象者を特定しうる識別情報で代替することもできる。以下の説明において、生活データ統合分析システムが分析対象とする人を対象者といい、サービスの提供を受ける権限を有する人をユーザという。対象者自身がユーザに含まれ、自身の健康生活行動を閲覧したり、提供されるサービスを自分自身で利用することもできる。また、対象者は、ペットなどの人以外の分析対象も含んでもよい。

（第１の実施形態）
図１は、生活データ統合分析システムの通信環境を示す図である。生活データ統合分析システムでは、それぞれ一以上の端末装置１００、代理店端末２００、住居施設３００、及び、その他施設（非住居施設）４００と、管理サーバ５００と、保険会社サーバ６００とがネットワークＮＷを介して接続されている。なお、生活データ統合分析システムとは、管理サーバ５００を指すものであってもよいし、管理サーバ５００及びその他の構成（例えば端末装置１００や代理店端末２００等）を含む複合的な構成を指すものであってもよい。ネットワークＮＷに接続される各装置は、ＮＩＣ（Network Interface Card）や無線通信モジュール等の通信インターフェースを備えている（図１では不図示）。ネットワークＮＷは、例えば、無線基地局、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイント、通信回線、プロバイダ、インターネット等を含む。なお、これらの構成要素の全ての組み合わせが相互に通信可能である必要はなく、ネットワークＮＷは、一部にローカルなネットワークを含んでもよい。前述した情報収集装置には、その他施設４００に設けられた装置が含まれる。

端末装置１００は、スマートフォン等の携帯電話、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置（通信装置）である。通信装置は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等の位置測位装置、タッチパネル等の入出力装置、無線通信モジュール、及びこれらを制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ、フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置を備える。また、端末装置１００は、対象者によって装着され、各種バイタルデータ等を取得するウェアラブル生体センサを含んでよい。

図２は、ウェアラブル生体センサの一例である活動量計１０２の外観構成図である。活動量計１０２は、例えば、人の手首に装着されるリストバンド型活動量計である。活動量計１０２は、リストバンド部１０２Ａに本体部（不図示）が装着された状態で、人の手首に装着されて使用される。本体部は、ボタン１０２Ｂ及び表示部１０２Ｃが設けられる他、三軸式加速度センサや端末装置１００と通信するための通信装置、ＣＰＵ等のプロセッサ、各種記憶装置等を内蔵する。また、本体部の表示部１０２Ｃと反対の側には、充電用端子が設けられる。表示部１０２Ｃは、リストバンド部１０２Ａに形成された孔部を介して外部に表面が露出することで、表示内容が視認可能となっている。

活動量計１０２は、ボタン１０２Ｂに対する操作によって、スマートフォン等の通信装置（以下、単に通信装置）と通信可能なモード（ペアリングモード）に設定される。活動量計１０２の動作モードは、表示部１０２Ｃの表示態様を変更することで認識可能となっている。活動量計１０２は、通信装置に専用アプリがインストールされることで、通信装置と共に、人の種々の活動を計測することができる。例えば、通信装置の専用アプリは、活動量計１０２の三軸式加速度センサの検出値に基づいて、活動量計１０２が装着された人の歩数、移動距離、消費カロリー、又は睡眠時間を計測する。なお、このような計測機能は、活動量計１０２の側で備えてもよい。また、活動量計１０２は、本体部に対するタップ操作によって、食事をした時刻、入浴した時刻等を記録することができる。

図３は、ウェアラブル生体センサの他の一例であるバイタルセンサ１０４の外観構成図である。バイタルセンサ１０４は、例えば、人体（胸部等）に導電性ゲルパッドで貼り付けられ、人の心電位、脈波、三軸方向の加速度、皮膚温度を同時に連続して計測することができる。図３の左図は、バイタルセンサ１０４の表側の面を示し、図３の右図は、バイタルセンサ１０４の裏側（人体に貼り付けられる側）の面を示している。バイタルセンサ１０４の裏側には、心電位センサ１０４Ａ及び１０４Ｂと、皮膚温度センサ１０４Ｃと、脈波センサ１０４Ｄとが設けられている。また、バイタルセンサ１０４は、三軸式加速度センサや端末装置１００と通信するための通信装置、ＣＰＵ等のプロセッサ、各種記憶装置等を内蔵する。バイタルセンサ１０４は、上記各センサによって検出されたバイタル情報に基づいて、心拍間隔、脈波間隔、体動量、姿勢等を算出する。バイタルセンサ１０４の検出結果、及び算出結果は、例えば、バイタルセンサ１０４において予め用意されたＡＰＩに対するコマンドを通信装置から送信することで、通信装置に返信される。通信装置にインストールされた専用アプリは、バイタルセンサ１０４から取得した情報に基づいて各種表示画像を生成し、表示部に表示させる。なお、ウェアラブル生体センサは、ＧＰＳ受信機等の位置測位装置を内蔵してもよい。さらに、ウェアラブル生体センサは、マイク装置を内蔵し、対象者が発する声、くしゃみ、咳、しゃっくり、笑いなどの身体音、対象者の周囲の騒音といった環境音、警告、悲鳴、衝突、転落などの異常音、掃除機、ドア開閉音などの生活音等の発生日時や音の周波数特性、音の強度等を前記専用アプリ等と連携し、時系列で記録することも可能であってよい。

図４は、代理店端末２００の機能構成及び使用環境を示す図である。代理店端末２００は、スマートフォン等の携帯電話、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置（登録装置）である。「代理店」とは、例えば、生活データ統合分析システムを補助する事業者によって運営される店舗である。代理店端末２００は、例えば、タッチパネル等の入出力装置、無線通信モジュール、及びこれらを制御するＣＰＵ等のプロセッサ、フラッシュメモリやＨＤＤ等の記憶装置を備える。また、代理店端末２００は、対象者又は対象者以外のユーザにより操作され、対象者に関する各種情報を収集する。

代理店端末２００は、カメラ２１０、Ｗｉ－Ｆｉルータ２１２、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信装置２１４、リーダライタ２１６、コードリーダ２１８等の情報収集装置と接続される。

カメラ２１０は、対象者の顔、又は容姿を撮像して画像データを生成する。

Ｗｉ－Ｆｉルータ２１２は、Ｗｉ－Ｆｉアクセスポイントとして機能して、他の装置と通信することにより、他の装置が代理店端末２００と通信できるようにする。Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信装置２１４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ仕様の通信機能を有する他の装置と通信する。リーダライタ２１６は、ＲＦ－ＩＤタグ、非接触型ＩＣカード、携帯型端末装置等と近距離無線通信方式により通信し、これらの装置と代理店端末２００との通信を中継する。コードリーダ２１８は、バーコード、２次元コード等で示されたコードを読み取るための光学センサを備え、コードによって示される情報を取得する。また、代理店端末２００は、Ｗｉ－Ｆｉルータ２１２、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信装置２１４、リーダライタ２１６等を利用して、端末装置１００と通信してもよい。この場合、端末装置１００の一つであるウェアラブルセンサが、同じく端末装置１００である通信装置や上記構成を介して代理店端末２００と通信してもよい。

代理店端末２００は、通信インターフェース２０２、入力受付部２０４、機器通信部２０６、送信情報生成部２０８を備える。通信インターフェース２０２は、ＮＩＣや無線通信モジュール等を含む。入力受付部２０４は、タッチパネル等の入出力装置（不図示）を含み、対象者等の操作を受け付ける。入力受付部２０４は、タッチパネル等の入出力装置に、対象者等の操作を促すための画像を生成して表示させる。機器通信部２０６は、代理店端末２００と通信する各装置と通信する通信処理を実施する。送信情報生成部２０８は、入力受付部２０４、カメラ２１０、コードリーダ２１８等から取得したデータ、又は、Ｗｉ－Ｆｉルータ２１２、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ通信装置２１４、リーダライタ２１６等を介して取得したデータに基づいて、送信情報を生成し、管理サーバ５００に送信する。

例えば、代理店端末２００は、下記の処理を実施する。
（１）サービスのユーザ登録
（１－１）登録ユーザに対する統一ＩＤの登録
（１－２）登録ユーザが利用する端末装置１００の装置毎ＩＤの登録
これらの処理の詳細について後述する。

図５は、住居施設３００に設けられる構成を示す図である。住居施設３００には、例えば、通信インターフェース３０２、健康測定装置３０４、各種センサ３０６、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）３０８等が設けられる。

通信インターフェース３０２は、ＮＩＣや無線通信モジュール等を含む。健康測定装置３０４には、血圧計、体重計、身長計、アルコールセンサ等が含まれる。これらの構成要素は、ネットワークを介して他装置と通信可能なものであると好適である。各種センサ３０６には、防犯センサ（侵入検知センサ）、監視カメラ等が含まれる。ＨＥＭＳ３０８には、スマートメータ、スマート家電、ホームゲートウエイ等が含まれる。スマートメータは、住居施設３００における電力、ガス、水道等の消費状況を検出する。例えば、スマート家電は、自身の消費電力を検出する。ホームゲートウエイは、スマートメータ、スマート家電等と通信して、スマートメータ、スマート家電において検出された各種情報を収集する。ホームゲートウエイによって収集された情報は、端末装置１００に通知され、端末装置１００の画面に表示される。通信インターフェース３０２は、健康測定装置３０４、各種センサ３０６、及びＨＥＭＳ３０８のホームゲートウエイから取得した各種情報を、ネットワークＮＷを介して管理装置５００に送信する。

住居施設３００内の各装置は、居住者である対象者が在宅中であるか否かを判定するための情報を検出する。例えば、管理サーバ５００は、ホームゲートウエイを介してスマートメータから消費電力量の変化を取得することにより、対象者の在宅による消費電力の変化を検出し、対象者が在宅中であるか否かを判断する。

例えば、上記のスマート家電には、空気調和装置、テレビ、照明、（自動）掃除機、炊飯器、冷蔵庫、ドアの開閉監視装置等が含まれる。管理サーバ５００は、空気調和装置、テレビ、照明、掃除機、炊飯器等に対する、対象者の操作に基づいた稼働又は稼働状況の変化を検出することにより、対象者が在宅中であるか否かを判断する。また、管理サーバ５００は、冷蔵庫、ドアの開閉監視装置におけるドアの開閉を検出した場合に、対象者が在宅中であると判断する。さらに、住居施設３００のスマート家電は、自身で対象者が在宅中であるか否かを判定してもよい。なお、スマート家電には、カメラやマイク、室温・湿度・埃・光・振動などの環境センサを搭載したロボットクリーナーやペット型ロボット等の移動型ロボットも含まれてよく、これらは、住居施設内での対象者の生活行動情報や室温・湿度・空気汚染度などの生活環境情報を収集する。

健康測定装置３０４は、対象者の操作を検出することにより、対象者が在宅中であるか否かを検出する。各種センサ３０６は、対象者と同じ特徴を有する人物の存在、又は、検出した人物の行動パターンが対象者の行動パターンに一致すること等を検出し、対象者が在宅中であることを直接検出する。管理サーバ５００は、健康測定装置３０４または各種センサ３０６から通知される検出結果に基づいて、対象者が在宅中であるか否かを判断する。

なお、住居施設３００に設けられた任意の装置が、健康測定装置３０４、各種センサ３０６、ＨＥＭＳ３０８等により検出された情報を、スマート通信の通信規格に従って収集し、この情報（或いは対象者が在宅中であるか否か判断した結果）を管理サーバ５００に送信してもよい。

図６は、その他施設４００に設けられる構成を示す図である。その他施設４００とは、コンビニエンスストアやスーパーマーケット等の販売施設、スポーツジム等のアクティビティ施設、飲食店等を含む。その他施設４００には、例えば、通信インターフェース４０２、健康測定装置４０４、各種センサ４０６、カメラ４０８、マイク４１０、ＰＯＳ（Point Of Sales）装置４１２等が設けられる。

通信インターフェース４０２は、健康測定装置４０４、各種センサ４０６、カメラ４０８、マイク４１０、ＰＯＳ装置４１２、端末装置１００等から取得した各種情報を、ネットワークＮＷを介して管理装置５００に送信する。

健康測定装置４０４には、例えば、血圧計、体重計、身長計、アルコールセンサ等が含まれる。

各種センサ４０６は、例えば、防犯センサ（侵入検知センサ）、カメラにより撮像した画像から、目的とする対象を抽出する画像処理装置等が含まれる。また、各種センサ４０６には、少なくとも対象者を識別可能とする生体認証情報を検出するセンサ（バイオメトリックデバイス等）が含まれてもよい。対象者を識別可能とする生体認証情報とは、指紋特徴点、指紋イメージ、虹彩イメージ、指静脈パターン、人相、サイン等の各対象者の生体の特徴に対応付けられる情報が含まれる。各対象者の生体の特徴に対応付けられる情報は、例えば、管理サーバ５００において、認証処理のためのテンプレートとして格納される。

カメラ４０８は、対象者の顔等を撮像して画像データを生成する。また、カメラ４０８は、店舗内の状況を監視する監視カメラであってもよい。また、カメラ４０８は、ＡＴＭ装置等の装置に組み込まれ、装置内から装置の利用状況を記録するためのカメラであってもよい。カメラ４０８は、各種センサ４０６の撮像部を兼ねるものであってもよい。

マイク４１０は、周囲の音を検出し、検出した音情報（音データ）を含む信号を出力する。

ＰＯＳ装置４１２は、商品を販売にする際に、販売する商品を特定し、特定した商品の価格を集計して、その集計額を請求額として提示する。ＰＯＳ装置４１２は、その集計額の現金による支払い、又は、クレジットカード、プリペイドカード等のカード類による支払いの処理を受け付けて、請求額に対応する入金処理をする。さらに、ＰＯＳ装置４１２は、ポイントサービスの登録者を示すポイントカードの利用、又は、上記のクレジットカード、プリペイドカード等を利用して支払いを行った購入者の識別情報を抽出する。ＰＯＳ装置４１２は、購入者の識別情報と、購入する商品の商品情報とを関連付けた購入情報を生成する。さらに、ＰＯＳ装置４１２は、支払いを行った購入者の識別情報と、購入した商品の商品情報とを関連付けた購買データを生成し、それを購買履歴情報として利用する。

例えば、その他施設４００内の各装置は、下記の処理を実施する。
（２）個人を特定するための情報の収集
（２－１）ウェアラブル生体センサ等の端末装置１００、各種センサ４０６、カメラ４０８、ＰＯＳ装置４１２等から個人を特定するための情報の収集
（３）登録ユーザの生活データ、購買データ（任意）の収集
（４）健康状態を検出するための各種データの収集
（５）登録ユーザに対するサービスの提供
（５－１）健康状態の判定結果の通知
（５－２）健康状態を高めるための情報の提供

図７は、管理サーバ５００のハードウェア構成図である。管理サーバ５００は、例えば、ＣＰＵ５００Ａと、ＲＡＭ（Random Access Memory）５００Ｂと、不揮発性記憶装置５００Ｃと、可搬型記憶媒体ドライブ装置５００Ｄと、入出力装置５００Ｅと、通信インターフェース５００Ｆとを備える。管理サーバ５００は、ＣＰＵ５００Ａに代えて、任意の形態のプロセッサを備えてもよいし、図７に示した各構成要素のうち一部を省略してもよい。

ＣＰＵ５００Ａは、不揮発性記憶装置５００Ｃに格納されたプログラム、又は可搬型記憶媒体ドライブ装置５００Ｄに装着された可搬型記憶媒体に格納されたプログラムをＲＡＭ５００Ｂに展開して実行することで、以下に説明する種々の処理を行う。ＲＡＭ５００Ｂは、ＣＰＵ５００Ａによってワーキングエリアとして使用される。不揮発性記憶装置５００Ｃは、例えば、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）等である。可搬型記憶媒体ドライブ装置５００Ｄには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）やＣＤ（Compact Disc）、ＳＤカード等の可搬型記憶媒体が装着される。入出力装置５００Ｅは、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル、表示装置等を含む。

図８は、管理サーバ５００の機能構成図である。管理サーバ５００は、記憶部５１０、収集部５２０、管理部５３０、及び、サービス提供部５４０を備える。

記憶部５１０は、ＲＡＭ５００Ｂ又は不揮発性記憶装置５００Ｃに設けられた記憶領域である。記憶部５１０は、管理サーバ５００からアクセス可能なＮＡＳ（Network Attached Storage）装置等の外部記憶装置によって実現されてもよい。

記憶部５１０は、ユーザ登録情報（対応情報）５１１、バイタルデータ５１２、購買履歴データ５１３、行動履歴データ５１４等の情報を記憶する。

図９から図１１は、ユーザ登録情報５１１の内容の一例を示す図である。例えば、ユーザ登録情報５１１は、ユーザに対して原則的に一つ付与される統一ＩＤ（統一識別情報）に対し、情報収集装置が個別に認識するユーザの識別情報（個別ＩＤ）の一種である各種登録ＩＤが対応付けられた第１テーブル５１１Ａ（図９）と、統一ＩＤに対し、ユーザの基本情報が対応付けられた第２テーブル５１１Ｂ（図１０）と、統一ＩＤに対し、ユーザのアレルギー情報が対応付けられた第３テーブル５１１Ｃ（図１１）とを含む。ユーザ登録情報５１１は、「対応情報」の一例である。

登録ＩＤは、バイタルＩＤ、カードＩＤ、生体特徴ＩＤ、装置毎ＩＤ等を含む。バイタルＩＤは、ユーザのバイタル情報を特定するための識別情報であり、例えば、ユーザが使用するウェアラブル生体センサなどのバイタル情報の測定装置の識別情報である。カードＩＤは、ユーザが所有するクレジットカード、プリペイドカード等のカードの識別情報である。生体特徴ＩＤは、ユーザを識別可能とする生体認証情報である。生体特徴ＩＤは、例えば、ユーザの指紋特徴点、指紋イメージ、虹彩イメージ、指静脈パターン、人相、声紋、サイン等、或いはこれらの特徴量の情報を含む。装置毎ＩＤは、ユーザが利用する端末装置を識別する情報である。バイタルＩＤと装置毎ＩＤは、重複する場合がある。例えば、ウェアラブル生体センサの識別情報は、バイタルＩＤとして扱われるのと同時に、装置毎ＩＤとしても扱われてよい。ユーザの基本情報は、ユーザの属性を示す情報であり、例えば、ユーザの年齢、生年月日、性別、住所、身長、体重、家族構成、所持資格、嗜好、学歴、業務暦等の情報を含む。ユーザのアレルギー情報は、ユーザがアレルギー反応を示す対象を示す情報であり、例えば、埃、ダニ、卵、スギ花粉等の情報を含む。

図１２は、バイタルデータ５１２の内容の一例を示す図である。バイタルデータ５１２は、バイタルＩＤに対して、日時、装置種別、ユーザの健康状態を示す各種バイタルデータ（生活データの一つ）等が対応付けられた情報である。日時は、各種バイタルデータの検出日時である。装置種別は、各種バイタルデータを検出した装置の識別情報である。各種バイタルデータは、脈拍、体表温度、心拍、体重、体組成、血圧、血管年齢、肌年齢、酸素飽和度、身体音、重心歩行測定、体形、体表温度分布等の情報を含む。

図１３は、購買履歴データ５１３の内容の一例を示す図である。購買履歴データ５１３は、ユーザの登録ＩＤに対して、ユーザの購買履歴を示す購買データ（生活データの他の一つ）が対応付けられた情報である。例えば、購買履歴データ５１３は、ユーザの登録ＩＤ、ＩＤ種別、購入した商品についての各情報等を含む。ユーザの登録ＩＤは、前述した「カードＩＤ」又は「生体特徴ＩＤ」に対応する。ＩＤ種別は、商品を購入した際に、ユーザを識別した手段についての情報を含み、例えば、「カード」や「生体特徴ＩＤ」等の情報である。日時は、ユーザが商品を購入した日時を特定する情報である。購入した商品についての各情報は、その商品の購入場所、商品名、商品分類、数量等の情報を含む。

図１４は、行動履歴データ５１４の内容の一例を示す図である。行動履歴データ５１４は、統一ＩＤに対して、日時、装置種別、ユーザの位置で表される行動データ（生活データの他の一つ）等が対応付けられた情報である。日時は、行動データの検出日時である。装置種別は、行動データを検出した装置の種別、装置登録ＩＤは行動データを検出した装置の登録ＩＤである。なお、生活データとして、バイタルデータ、購買データ、および行動データを例示したが、これらのうち一部が省略されてもよいし、他の種類のデータが生活データとして扱われてもよい。

収集部５２０は、端末装置１００である情報収集装置、及びその他施設４００に設置された情報収集装置から、対象者の生活データを収集する。収集部５２０は、対象者の生活データとともに、個別ＩＤを収集する。

管理部５３０は、登録情報受付部５３２、対応情報生成部５３４、及び、人物特定部５３６を備える。登録情報受付部５３２は、統一ＩＤと個別ＩＤとが対応付けられた登録情報の入力を受け付ける。対応情報生成部５３４は、登録情報受付部５３２により受け付けられた登録情報に基づいて、ユーザ登録情報５１１を生成する。

人物特定部５３６は、対象者の生活データとして収集されたセンサデータ、映像、音等の情報から、対象者及び対象者の行動に関係する特徴を抽出してラベル化し、文字列やシンボルに変換する。そして、人物特定部５３６は、知識データベースを参照して対象者の意図や状況を理解する。人物特定部５３６は、これを人物の特定に応用する。人物の特定に関する詳細については、後述する。

サービス提供部５４０は、通信によって取得される生活データに基づいて生活データを統合的に分析するサービスを提供する。このサービスは、例えば、端末装置１００及びその他の装置に分析結果を示す画像を提供したり、何らかの事象が生じたときにアラーム情報を送信したりすることで行われる。生活データには、そのデータを識別するための個別ＩＤが付随する。サービス提供部５４０は、生活データに含まれる個別ＩＤに基づいて対象者を同定し、同定した対象者についての、異なる個別ＩＤを有する場合がある複数の生活データを統合して、サービスの対象にする。生活データに含まれる個別ＩＤは、装置毎に異なる場合もあるし、複数の装置で共通するＩＤが使用される場合もある。後者の場合には、サービス提供部５４０は、個別ＩＤが共通する二種類以上の生活データを処理の対象にしてもよい。

サービス提供部５４０は、例えば、タイムライン処理部５４２、購買行動解析部５４４、及び、表示情報生成部５４６を備える。タイムライン処理部５４２は、生活データが検出された日時に基づいて、異なる種類の収集されたデータを関連付ける。表示情報生成部５４６は、タイムライン処理部５４２によって関連付けられた生活データに基づいた解析の結果を、表示画面に表示させるための表示情報を生成する。なお、第１の実施形態において、購買行動解析部５４４は省略することができる。

以下、生活データ統合分析システムにより実行されるサービスについて説明する。本実施形態の生活データ統合分析システムが提供するサービスは、例えば、ユーザ登録を必要とする会員制のサービスである。ユーザ登録が為された登録ユーザ（会員）に対して、サービスが提供される。

図１５は、管理部５３０により実行されるユーザ登録処理の一例を示すフローチャートである。ここでは、代理店端末２００から登録要求を受信した場合を例示して説明する。

まず、管理部５３０における登録情報受付部５３２は、代理店端末２００から受信した情報から、ユーザ等の操作に基づいたユーザ登録要求を検出する（Ｓ１１）。次に、登録情報受付部５３２は、ユーザを識別するための統一ＩＤを、ユーザ登録情報５１１に追加して登録する（Ｓ１２）。次に、登録情報受付部５３２は、代理店端末２００から、その対象者に関する各種情報を取得する（Ｓ１３）。次に、登録情報受付部５３２は、代理店端末２００から取得した各種情報をユーザ登録情報５１１に、統一ＩＤに対応付けて登録する（Ｓ１４）。

次に、代理店端末２００は、ユーザが利用する端末装置１００の登録要求を検出する（Ｓ１５）。代理店端末２００は、利用する端末装置１００の識別を可能とする端末装置１００の装置毎ＩＤをユーザ登録情報５１１に追加する（Ｓ１６）。上記の装置毎ＩＤは個別ＩＤの一種である。なお、Ｓ１６の処理により、利用する端末装置１００のそれぞれの装置毎ＩＤが追加される。

上記の処理により、ユーザを、サービスの対象者として登録する処理を終える。なお、上記の処理は、代理店端末２００を直接操作する方法で実施されてもよく、端末装置１００を操作する方法で実施されてもよい。後者の場合、端末装置１００は、対象者となるユーザ、その他のユーザの操作を受け付けて、受け付けた操作に基づく情報を、代理店端末２００に通知する。例えば、このような装置毎ＩＤを統一ＩＤに対応付けての登録処理は、対象者その他のユーザが端末装置１００に入力を行うことで実現されてもよい。なお、装置毎ＩＤは、ウェアラブル生体センサの購入時等に、店舗端末において登録されてもよい。

本実施形態の生活データ統合分析システムが提供するサービスは、例えば、対象者の生活データに基づいた表示画像を提供するサービスである。

図１６は、管理サーバ５００により実行される表示画像生成処理の一例を示すフローチャートである。まず、管理サーバ５００の人物特定部５３６は、サービスの対象者を特定する（Ｓ２１）。人物特定部５３６は、サービスの要求者が対象者である場合、例えば、対象者が使用する端末装置１００の装置毎ＩＤを用いてユーザ登録情報５１１を検索し、統一ＩＤを取得する。これに代えて、対象者が端末装置１００に入力した、或いは予め端末装置１００に記憶されている統一ＩＤを管理サーバ５００が取得してもよい。また、人物特定部５３６は、サービスの要求者が対象者でない場合、対象者を特定するための情報（氏名、年齢等、或いは既に払い出されたＩＤ等）を取得し、これに基づいて統一ＩＤを取得する。以下の説明では、サービスの要求者が対象者であるものとする。

次に、タイムライン処理部５４２は、バイタルデータ５１２から、対象者の統一ＩＤに対応するバイタルＩＤが付与され、指定された期間に対応する対象者のバイタルデータを取得する（Ｓ２２）。次に、タイムライン処理部５４２は、行動履歴データ５１４から、対象者の統一ＩＤが付与され、指定された期間に対応する行動履歴データを取得する（Ｓ２３）。タイムライン処理部５４２は、バイタルＩＤと統一ＩＤの組から対応付けられる、指定された期間内の日時のデータをキーにして、バイタルデータ５１２の一部と行動履歴データ５１４の一部とを対応付ける（Ｓ２４）。タイムライン処理部５４２は、Ｓ２４において対応付けられたバイタルデータ５１２の一部と行動履歴データ５１４の一部に基づいて、解析処理を実施する（Ｓ２５）。

次に、表示情報生成部５４６は、Ｓ２５における解析処理の結果を、表示画面に表示させるための表示画像を生成する（Ｓ２６）。例えば、表示情報生成部５４６は、対象者の行動を時刻に対応付けて表示するための第１表示画像や、対象者の行動を場所に対応付けて表示するための第２表示画像等を生成する。表示情報生成部５４６は、端末装置１００に表示させる表示画像の情報を、対象者の端末装置１００に送信する（Ｓ２７）。端末装置１００は、管理サーバ５００から取得した表示画像を表示部（不図示）に表示させる。

このように、サービス提供部５４０は、対象者の生活データに基づいて、時刻及び／又は位置に対応付けた表示画像を生成し、端末装置１００等に表示させる。例えば、サービス提供部５４０は、対象者の行動を時刻に対応付けて表示した表示画像や、対象者の行動を場所に対応付けて表示した表示画像等を、対象者等の選択に応じて表示させてもよい。

図１７は、対象者の行動を時刻に対応付けて表示した第１表示画像ＰＩＣ１の一例を示す図である。第１表示画像ＰＩＣ１の横軸は、時刻の経過を示している。

表示画像の上段部ＰＩＣ１１は、対象者の１日の行動履歴を模式化して示す領域である。例えば、対象者が、自宅で起床した後に外出して、スポーツジムと、コンビニエンスストアとに立ち寄り、帰宅したことが示されている。

中段部ＰＩＣ１２は、その日のバイタルデータの変化を示す領域である。バイタルデータの一例として、血圧、歩数、及び、心拍数を例示する。血圧ＢＰ、歩数ＳＣ、及び、心拍数ＨＲのそれぞれが外出とともに上昇したことが読み取れる。また、スポーツジムにおいて運動をしたことにより、更に、それぞれの指標値が上昇している。その後、コンビニエンスストアに立ち寄り、血圧ＢＰ、心拍数ＨＲが低下している。

下段部ＰＩＣ１３は、その対象者が摂取したものと、その栄養価を示す領域である。栄養価の一例として、カロリーを例示する。対象者は、スポーツジムで運動を終えた後に、コンビニエンスストアでスポーツドリンクを購入し、その場で飲んでいる。サービス提供部５４０は、コンビニエンスストアでスポーツドリンクを購入したことを示す購買データを購買履歴データ５１３に記録する。さらに、サービス提供部５４０は、購入したスポーツドリンクをその場で飲んだことを生活データとして記録する。この画像には、上記の行動とそれに伴う状態の変化が結果として表示されている。なお、実施形態のシステムは、摂取カロリーだけでなく、対象飲食品の栄養素データを取得し、摂取栄養素を記録する形態でもよい。また、実施形態のシステムは、社員食堂やレストラン等、社員証やポイントカード等、登録ＩＤが対応付けられた第１テーブル５１１Ａに対応しうるＩＤをレジ精算時にその他施設４００に設けられる各種装置（例えばＰＯＳ装置４１２）に提示して、レシートへの二次元コード情報付与やレジ端末との通信による端末装置１００経由或いは社員証・ポイント管理システム経由で摂取カロリーデータや摂取栄養素データを記録する形態でもよい。

図１８は、対象者の行動を場所に対応付けて表示した第２表示画像ＰＩＣ２の一例を示す図である。第２表示画像ＰＩＣ２は、地図を模式化して、それを俯瞰して得られる画像が背景画像となっている。図１８に表される対象者の行動は、図１７に示した行動と同じである。

例えば、対象者が、自宅から歩いてスポーツジムに向かい、その後、同じく歩いてコンビニエンスストアに立ち寄ったのちに帰宅したことが示されている。なお、上記は、徒歩で移動する範囲を示しているが、自転車、車、バス、電車等の他の移動手段により移動した範囲も同じ画面に表示することができる。自力で移動する徒歩と自転車の場合と、自力以外の動力を利用して移動する車等の場合を、区別できるように表示してもよい。サービス提供部５４０は、自力による移動と、自力以外の動力を利用した移動との区別を、歩数、心拍数等の検出結果と、ＧＰＳ情報等から算出した移動速度の算出結果、交通機関のサービス利用履歴の少なくとも何れかに基づいて実施してもよい。

このように、サービス提供部５４０は、対象者の行動を時刻に対応付けて表示した第１表示画像や、対象者の行動を場所に対応付けて表示した第２表示画像等を、対象者等の選択に応じて表示させることができる。

上記のように、対象者が、スポーツジムに行った後に、コンビニエンスストアに立ち寄るという行動を繰り返すことにより、その行動が履歴情報として蓄積される。サービス提供部５４０は、対象者の行動の履歴情報に基づいて、過去の行動を分析可能とすることに加え、現在の対象者の健康状態の診断や、将来とり得る行動を予測することができる。例えば、現在の血圧が高めの値が検出されていても、血圧を測定する直前に運動をしていれば必然的に高くなる傾向を示す。サービス提供部５４０は、直近の過去の行動の履歴情報に基づいて、その判定基準を補正してもよい。

以上説明した第１の実施形態によれば、対象者によって使用される端末装置１００である情報収集装置、及び、その他施設４００に設置された情報収集装置から、対象者の生活データと個別ＩＤとを共に収集し、個別ＩＤを統一ＩＤに対応付けたユーザ登録情報５１１を参照し、収集された複数の個別ＩＤに対応付けられた生活データに基づいて、複数の個別ＩＤに対応する対象者のサービスを実行することで、より広範囲に対象者の生活データを分析することができる。

また、第１の実施形態によれば、登録情報受付部５３２が、統一ＩＤと個別ＩＤとが対応付けられた登録情報を受け付け、対応情報生成部５３４が、登録情報受付部５３２により受け付けられた登録情報に基づいて、対応情報を生成することにより、簡便に対象者のサービスを開始することができる。

また、第１の実施形態によれば、情報収集装置から入力された個別ＩＤを、統一ＩＤと共に、登録情報として管理サーバ５００に送信する代理店端末２００を更に備えることで、対象者の情報を簡便に収集することができる。

また、第１の実施形態によれば、更に、対象者の生活データの時間的推移と、行動履歴とを解析することで、対象者の行動の傾向を時間的遷移の情報として得ることができる。
例えば、対象者の行動の傾向から健康的な行動と、非健康的な行動とを識別することができる。このうち、非健康的な行動について、客観的な根拠を示して是正するよう情報を提供することが可能になる。

また、第１の実施形態によれば、対象者の生活データと場所との関係を解析することで、対象者の健康面の評価を行うことができる。例えば、図１７または１８に示す解析の結果から、対象者は、徒歩で移動し、スポーツジムに通って運動をする習慣を有する人であると推定することができる。これに対し、頻繁に車で移動する人や、運動する習慣を有していない人等と比べても、対象者は運動量を多く確保しており、より健康に生活していると評価することができる。また、入眠・起床時間・体動による睡眠の質、食事時間や摂取栄養素バランスによる食の質を掛け合わせて判定することで、健康生活の質を多角的に評価することができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態の生活データ統合分析システムは、バイタルデータの類似性に基づいて購買を推奨する商品の情報を提供する。このような処理は、対象者の購買行動を解析する購買行動解析部５４４の機能により実現される。

本実施形態の生活データ統合分析システムが提供するサービスは、例えば、対象者の生活データに基づいて、対象者に適した商品の情報を提供するサービスである。

図１９は、管理サーバ５００により実行される商品情報提供処理の一例を示すフローチャートである。まず、管理サーバ５００の人物特定部５３６は、サービスの対象者を特定する（Ｓ３１）。

次に、購買行動解析部５４４は、購買履歴データ５１３から、対象者の統一ＩＤに対応する登録ＩＤが付与された購買データ（対象者の過去の購買データ）を取得する（Ｓ３２）。

次に、収集部５２０は、端末装置１００から、現在の対象者のバイタルデータを取得する（Ｓ３３）。取得したバイタルデータは、バイタルデータ５１２に追加される。

次に、購買行動解析部５４４は、現在の対象者のバイタルデータに適した商品を、推奨する商品の候補として抽出する（Ｓ３４）。例えば、購買行動解析部５４４は、対象者の直近のバイタルデータに類似する過去のバイタルデータを抽出し、抽出した過去のバイタルデータと同時期に対象者が購入した商品を、購買履歴データ５１３から抽出する。

次に、購買行動解析部５４４は、推奨する商品の候補が抽出されたか否かを判定する（Ｓ３５）。推奨する商品の候補が抽出された場合、購買行動解析部５４４は、推奨する商品の候補に対して、直近のバイタルデータに基づいて優先度を付与する。表示情報生成部５４６は、推奨する商品の候補を、優先度順に端末装置１００に表示させるための画像情報を生成し、端末装置１００に通知する（Ｓ３６）。端末装置１００は、その画像情報を、個々の商品ごとに切り替えて表示してもよく、複数の商品を並べて表示してもよい。

上記Ｓ３６の処理を終えた場合、又は、Ｓ３５において、推奨する商品の候補が抽出されていないと判定された場合、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

ここで、対象者が推奨される商品の候補を気に入った場合、対象者は、端末装置１００を操作して、推奨された商品の候補が嗜好に合っていることを、管理サーバ５００宛に回答してもよい。管理サーバ５００は、この回答の内容を、次回の推奨される商品の候補の選択に反映させてもよい。また、このタイミングで実際に購入された商品の情報が、ＰＯＳ装置４１２から管理サーバ５００に送信され、同じように使用されてもよい。

なお、サービスにより推奨される商品の表示は、端末装置１００に代えて、その他施設４００に設けられる各種装置（例えばＰＯＳ装置４１２）により行われてもよい。以下に説明する各実施形態においても同様である。

バイタルデータ同士の類似性の判定は、例えば、以下のような相関判定によって行われる。例えば、購買行動解析部５４４は、バイタルデータ５１２の時系列情報から、特定の時刻、又は特定の期間のデータを抽出し、抽出した時刻又は期間のバイタルデータをベクトル化する。そして、購買行動解析部５４４は、ベクトル化されたバイタルデータの類似度として、２つのベクトルの内積、又は、その内積をベクトルの長さで規格化した値を算出し、これらに基づいて類似性を判定する。

なお、バイタルデータの種類によって、検出周期が異なる場合があるが、その場合、比較する範囲に含まれる特定の種類の生活データの個数が、同じ個数になるように揃えてから内積等を求めてもよい。

以上説明した第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様の効果が得られることに加えて、直近と過去のバイタルデータの類似性を利用して、ユーザが現在欲している商品を推定して、その情報をユーザに提供することができる。この結果、ユーザが、自身が気づいていない欲求に気づき、必要とされる商品を漏らさずに購入することが可能になる。

（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態の生活データ統合分析システムは、バイタルデータに基づいて対象者の健康状態を推定する処理を行う。

図２０は、第３の実施形態において管理サーバ５００の記憶部５１０Ａに記憶される情報の一例を示す図である。第３の実施形態において、記憶部５１０Ａには、第１の実施形態の記憶部５１０に記憶される情報に加えて、健康状態分析テーブル５１５および相関判定テーブル５１６が記憶される。

図２１は、健康状態分析テーブル５１５の内容の一例を示す図である。健康状態分析テーブル５１５は、対象者の推定される健康状態に対して、その健康状態と判断されるための判定条件（判定基準および閾値（脈拍、体表温度、…））が対応付けられた情報である。判定基準とは、各種閾値を満たすかどうかの結果に対して、全ての条件を満たした場合に、その健康状態であると推定するか（and）、いずれか一つの条件を満たした場合に、その健康状態であると推定するか（or）を指定する情報である。管理サーバ５００の例えば購買行動解析部５４４は、対象者の直近のバイタルデータに対して、健康状態分析テーブル５１５に規定されたレコードのいずれかに該当するか否かを判定し、該当するレコードに対応する健康状態がある場合、対象者がその健康状態であると推定する。なお、推定された健康状態は、例えば、バイタルデータ５１２に付加される形で保持される。健康状態を識別するための判定基準や閾値は、人の操作によって設定されてもよいし、健康状態を自動的に解析するアルゴリズムに基づいて設定されてもよい。

図２２は、相関判定テーブル５１６の内容の一例を示す図である。相関判定テーブル５１６は、健康状態に対して、その健康状態のもとでユーザが各商品を選択した回数または頻度に基づく発生率（相関率）が対応付けられた情報である。管理サーバ５００の例えば収集部５２０は、対象者が健康状態分析テーブル５１５に規定された健康状態にあると判定された期間において購買された商品の情報を蓄積しておき、相関判定テーブル５１６における相関率の情報を更新する。そして、購買行動解析部５４４は、相関率に基づいて、健康状態と相関性がある商品を特定し、相関判定テーブル５１６に追加する。

例えば、購買行動解析部５４４は、「緊張」と判定された回数が１０回記録されていて、そのうち５回タバコを購入していれば相関率が５０％に、４回チョコを購入していれば相関率が４０％に、１回コーヒーを購入していれば相関率が１０％にする。この場合、購買行動解析部５４４は、相関率が高い順にタバコ、チョコを選定し、相関性が認められた商品として識別する。なお、購買行動解析部５４４は、商品を、例えば、嗜好品、飲料等のようにカテゴリに分けて発生率（相関率）を求めてもよい。

図２３は、第３の実施形態の管理サーバ５００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、まず、管理サーバ５００の人物特定部５３６は、サービスの対象者を特定する（Ｓ４１）。

次に、収集部５２０は、端末装置１００から、現在の対象者のバイタルデータを取得する（Ｓ４２）。取得したバイタルデータは、バイタルデータ５１２に追加される。

次に、購買行動解析部５４４は、対象者の直近のバイタルデータに対して、健康状態分析テーブル５１５に規定されたレコードのいずれかに該当するか否かを判定し、該当するレコードに対応する健康状態がある場合、対象者がその健康状態であると推定する（Ｓ４３）。

次に、購買行動解析部５４４は、相関判定テーブル５１６から健康状態と相関性がある商品を抽出し（Ｓ４４）、対象者がいるその他施設４００において、抽出した商品に在庫があるか否かを判定する（Ｓ４５）。抽出した商品に在庫がある場合、抽出した商品の情報を端末装置１００等に送信する（Ｓ４６）。

図２４は、健康状態と購買との相関関係の分析手法の他の例を説明するための図である。例えば、管理サーバ５００は、対象者の健康状態が、健康状態分析テーブル５１５に規定された健康状態に該当した回数を、時間帯ごとにカウントする。図中、「●」印は、カウントされた回数を示している。また、管理サーバ５００は、対象者の購買情報を、同じ時間帯ごとにカウントする。図中、項目内の数字は、購買の回数を示している。

管理サーバ５００は、このようにカウントされる時間帯毎の健康状態と購買情報に相関関係がある場合に、その健康状態と購買との間に相関性があると判定してもよい。

また、管理サーバ５００は、時間帯の中でのカウントを一律に行うのではなく、健康状態の切り替わりのタイミングの直前（例えば予め定めた所定時間内）に行われた購買については、切り替わる前の健康状態と強い相関性があると判断し、カウントの度合を大きくするようにしてもよい。また、実施形態のシステムは、曇りや雨天時、花粉飛散等の外的環境要因とバイタルデータとが相関する場合、気象予報データから未来のバイタルデータ値を予測し、予測したバイタルデータから推測される健康状態と相関性のある購買情報に基づいてユーザが欲する商品を端末装置１００へ事前に推奨する形態でもよい。

上記説明した第３の実施形態によれば、対象者の健康状態に適した商品を推奨する情報を提供することができる。

（第４の実施形態）
第４の実施形態について説明する。第４の実施形態の生活データ統合分析システムは、購入を予定する商品の情報と購買履歴データとに基づいて、推奨する商品を抽出する処理を行う。

図２５は、管理サーバ５００により実行される商品情報提供処理の他の一例を示すフローチャートである。管理サーバ５００の人物特定部５３６は、サービスの対象者を特定する（Ｓ５１）。

次に、収集部５２０は、端末装置１００から、現在の対象者のバイタルデータを取得する（Ｓ５２）。取得したバイタルデータは、バイタルデータ５１２に追加される。

次に、購買行動解析部５４４は、対象者の直近のバイタルデータに対して、健康状態分析テーブル５１５に規定されたレコードのいずれかに該当するか否かを判定し、該当するレコードに対応する健康状態がある場合、対象者がその健康状態であると推定する（Ｓ５３）。

次に、購買行動解析部５４４は、相関判定テーブル５１６から健康状態と相関性がある商品を抽出し（Ｓ５４）、更に、その他施設４００のＰＯＳ装置４１２等から、対象者が購入する予定の（或いは購入した）商品の情報を取得する（Ｓ５５）。そして、購買行動解析部５４４は、対象者がいるその他施設４００において、対象者の健康状態と相関性がある商品から、対象者が購入する予定の（或いは購入した）商品を差し引いた差分の商品に在庫があるか否かを判定する（Ｓ５６）。差分の商品に在庫がある場合、抽出した商品の情報を端末装置１００等に送信する（Ｓ５７）。

以上説明した第４の実施形態によれば、第３の実施形態と比較すると、対象者が購入する予定の（或いは購入した）商品についての情報提供は行わないようにするため、不要な情報提供によって対象者が煩わしさを覚えるのを抑制することができる。

（第４の実施形態の変形例その１）
以下、第４の実施形態の変形例その１について説明する。この変形例では、バイタルデータの値の変動に基づいて、推奨する商品の情報を提供する処理を行う。

図２６は、バイタルデータの値と購買傾向の相関性を示す図である。図中、横軸はバイタルデータの値（図では血圧）であり、縦軸は、そのバイタルデータの値を示すときに特定の商品が購入された実績である。

同図に示すグラフＧ１は、血圧の上昇に伴って、購入される傾向が高くなる商品に関する分布を模式化したものである。同図に示すグラフＧ２は、血圧の上昇に伴って、購入される傾向が低くなる商品に関する分布を模式化したものである。このように、血圧（特定のバイタルデータ）の値に対して、対象者の嗜好に変化が表れて、実際に購入される商品が変化する。

例えば、管理サーバ５００は、このような傾向を、統計処理により取得し、対象者のバイタルデータの値に基づいて、推奨する商品を決定してもよい。

以上説明した第４の実施形態の変形例その１によれば、バイタルデータの値の変動に基づいて、推奨する商品の情報を提供することができる。

（第４の実施形態の変形例その２）
以下、第４の実施形態の変形例その２について説明する。一般に、対象者が立ちよる場所によって、その場所で行う活動が異なる。活動が異なれば、それに対応する運動量も異なる。本来、畑や運動場など、所定量以上の運動量が見込まれる場所である。このような場所にいながら、上記の所定量の運動量に対して十分に少ない運動量しか検出されなければ、ユーザが体調を崩して動けなくなっている場合もあり得る。また、本来、図書館などは、所定量以上に運動量が多くならないことが見込まれる場所である。このように運動量が多くならない場所にいながら、急に運動量が増加するなどの変化が検出されたならば、ユーザに危険な状況が生じている場合もあり得る。このように、活動が異なる場合、ユーザの安否をモニタしようとしても、運動量に基づいた一律の判定では、適切に判断ができないことが生じ得る。

本変形例では、平常時の健康維持のサービスに加えて、外出中の対象者に危険な状況が発生していることを速やかに検出する処理を行う。

管理サーバ５００は、バイタルデータに基づいた現在の状態の判定を、記憶部５１０における場所テーブル５１７等を参照して、実施してもよい。

図２７は、本変形例の記憶部５１０Ｂに記憶される情報の一例を示す図である。記憶部５１０Ｂには、第１の実施形態の記憶部５１０と比較すると、更に、場所テーブル５１７が記憶されている。

図２８は、場所テーブル５１７の内容の一例を示す図である。場所テーブル５１７は、場所に対して、その場所に対する運動量が適切であるか否かを判定するための情報である。例えば、場所テーブル５１７は、場所に対して、体動指数、適正範囲、許容時間等が対応付けられた情報である。場所とは、対象者が立ち寄る可能性の場所を類型化した情報である。体動指数は、上記の場所における運動量（体動）の標準値である。適正範囲は、上記の場所における運動量（体動）として適正な値として判定し得る範囲の下限値と上限値である。許容時間は、体動指数が適正範囲を逸脱していると判定するまでに、一時的な逸脱が許容される時間を示す。適正範囲の下限値と上限値に対して許容される時間は、異なる値にしてもよい。

管理サーバ５００のサービス提供部５４０は、対象者の場所を取得すると共に、その場所が、場所テーブル５１７に規定される場所に該当する場合において、端末装置１００から取得される運動量が適正範囲を逸脱した時間が許容時間を超える場合に、端末装置１００又は対象者と異なる人の端末装置に、危険を知らせる情報を送信する。運動量は、ウェアラブル生体センサ又は通信装置が内蔵する加速度センサの検出値によって測定できる。これによって、生活データ統合分析システムは、本来その場所では生じないような運動量が生じた、すなわち転倒等の危険な状態が生じた場合に、危険を知らせることができる。

上記説明した第４の実施形態の変形例その２によれば、対象者が危険な状態である可能性のある場合に、速やかに危険を知らせることができる。

（第５の実施形態）
以下、第５の実施形態について説明する。第５の実施形態の生活データ統合分析システムは、購入を予定する商品の情報に基づいて、その商品を摂取することによる健康状態の改善効果をさらに高める処理を行う。

図２９は、第５の実施形態に係る記憶部５１０Ｃに記憶される情報の一例を示す図である。記憶部５１０Ｃには、第１の実施形態と比較すると、更に、食材組み合わせテーブル５１８が記憶されている。

図３０は、食材組み合わせテーブル５１８の内容の一例を示す図である。食材組み合わせテーブル５１８は、健康状態に対して、その健康状態を改善する効果が期待される食材の組み合わせが対応付けられた情報である。健康状態とは、第３実施形態で説明した処理によって推定されるものである。図中、食材１と食材２は、食べ合わせることで、健康状態を改善する効果が期待できる食材の組み合わせを示す。

本実施形態のサービス提供部５４０は、例えば、対象者の健康状態を推定し、推定した健康状態に対応する食材を食材組み合わせテーブル５１８から抽出して、対象者の端末装置１００等に送信する。ここで、対象者がその他施設４００にいる場合、対象者が何らかの商品を購入する予定である（或いは購入した）場合、第４実施形態と同様に、食材組み合わせテーブル５１８から抽出した商品（食材）から、購入する予定である（或いは購入した）商品（食材）を差し引いた差分の商品の情報を対象者の端末装置１００等に送信してもよい。

例えば、サービス提供部５４０は、バイタルデータのうち、加速度と皮膚温度（体温）に基づいて、対象者が貧血状態であることを推定し、その対象者がイチゴを購入しようとしていた場合、食べ合わせることで貧血を解消させる効果が期待できるものとして、鉄分の吸収が促進する商品（食材）を抽出する。食材組み合わせテーブル５１８によれば、その食材はチーズになる。

以上説明した第５の実施形態によれば、特定の食材を摂取することによる健康状態の改善効果をさらに高めることができる。

（第６の実施形態）
第６の実施形態について説明する。本実施形態では、ユーザが発した音に基づいて健康状態を推定し、健康状態に適した商品の情報を提供する。

図３１は、第６の実施形態に係る記憶部５１０Ｄに記憶される情報の一例を示す図である。記憶部５１０Ｄには、第１の実施形態の記憶部５１０と比較すると、更に、症状判定基準データ５１９が記憶されている。

図３２は、症状判定基準データ５１９の内容の一例を示す図である。症状判定基準データ５１９は、身体音に対して、身体音から推定される健康状態を改善する効果が期待される商品（お勧め商品）が対応付けられた情報である。身体音の情報は、例えば、ユーザが意図せずに発する音をパターン化、或いは特徴量に変換した情報である。また、身体音の情報は、端末装置１００等で判別された音の種類をラベル化した情報であってもよい。

第６の実施形態に係るサービス提供部５４０は、端末装置１００等から収集された音が、症状判定基準データ５１９に規定された身体音のいずれかに該当する場合に、該当する身体音に対応するお勧め商品を症状判定基準データ５１９から抽出し、抽出した商品の情報を対象者の端末装置１００等に送信する。

以上説明した第６の実施形態によれば、ユーザが発した身体音に基づいて、関連する健康状態に適した商品を推奨することができる。

（第７の実施形態）
第７の実施形態について説明する。第７の実施形態では、賃貸住宅を提供するサービスに生活データ統合分析システムを適用し、居住者の健康状態を改善する処理について説明する。例えば、生活データ統合分析システムの適用される賃貸住宅では、居住者の健康状態に応じた賃貸料が設定される。賃貸料は、健康な状態になるほど減額されるように設定される。これによって、居住者が健康を維持していれば、賃貸料が減額され、その減額分が、居住者に対するインセンティブとなる。

図３３は、第７の実施形態に係る記憶部５１０Ｅに記憶される情報の一例を示す図である。記憶部５１０Ｅには、第１の実施形態の記憶部５１０と比較すると、更に、健康ポイントテーブル５５０が記憶されている。

図３４は、健康ポイントテーブル５５０の内容の一例を示す図である。健康ポイントテーブル５５０は、活動メニューに対して、対象者の実績の活動量と、実績の活動量に対して付与する達成ポイントとが対応付けられた情報である。活動メニューは、対象者が実行し得る活動を分類してパターン化された情報であり、睡眠、運動、食事等が含まれる。これらの活動の内容は、例えば、ウェアラブル生体センサ等の端末装置１００が内蔵する加速度センサの検出値によって推定することができる。達成ポイントは、活動した実績の量に対して対象者に付与するポイントのデータである。達成ポイントは、達成量に応じて、付与されるポイントが異なるように決定されている。なお、活動メニューは単一の達成ではなく、睡眠６Ｈ以上、歩数８０００歩以上、食事３食等、複数メニューを同時に達成することによってのみ達成ポイントを付与するといった形態でもよい。

第７の実施形態に係るサービス提供部５４０は、対象者の健康ポイントをカウントし、カウントされた結果を賃貸住宅の管理者の使用する装置に送信する。賃貸住宅の管理者は、提供された健康ポイントに応じて賃料を決定する。具体的には、管理者の使用する装置が、管理サーバ５００から受信した健康ポイントに基づいて、自動的に賃料を決定する。

また、上記のようにカウントされる健康ポイントは、保険会社サーバ６００にも送信されてよい。この場合、保険会社サーバ６００は、健康ポイントが高くなるのに応じて、対象者の保険条件を有利に変更する。更に、サービス提供部５４０は、健康ポイントに基づいて保険条件を計算し、計算結果を保険会社サーバ６００に送信する保険条件計算部を備えてもよい。

以上説明した第７の実施形態によれば、対象者の活動量に基づいて健康状態を推定し、賃貸条件や保険条件に反映させることができる。

また、賃貸住宅のオーナーが、例えば、火災保険の付帯サービスとして、本実施形態のサービスに加入することで、他賃貸物件と差別化を図り、オーナーとしては入居率アップに、保険会社としては保険成約率アップにつなげることができる。この場合、保険会社サーバ６００は、賃貸住宅に居住する対象者について、賃貸住宅のオーナーによる、保険の付帯サービスとしての、サービス提供部５４０によるサービスの申し込みを受け付ける。サービス提供部５４０により提供されるサービスは、保険会社サーバ６００が申し込みを受け付けた後に（例えば、更に審査を経た後に）、保険会社サーバ６００からの開始要求を受け付けることで提供開始される。

（第８の実施形態）
以下、第８の実施形態について説明する。本実施形態では、収集した音や画像に基づいて対象者の行動を認識し、対象者の健康状態の改善を支援するサービスの処理を例示する。

人物特定部５３６は、対象者の生活データとして収集されたセンサデータ、映像、音等の情報から、対象者及び対象者の行動に関係する特徴を抽出してラベル化し、文字列やシンボルに変換する。人物特定部５３６は、抽出した情報に基づいて、対象者の健康状態を推定する。

人物特定部５３６は、下記の特徴を画像から抽出する。画像から抽出する特徴には、対象者の顔、性別や年齢等の属性、容姿、姿勢、関心度、行動の状態、移動（トラッキング）、周囲の状況、行動に表れる癖等が含まれる。

人物特定部５３６は、下記の特徴を音から抽出する。音から抽出する特徴には、対象者が発する音声の特徴、対象者を含むグループの音声（会話）から抽出した内容等のように対象者等が意識して発した音声が含まれる。さらに、音から抽出する特徴には、その他に、本人の行動により発生する音、いびき、咳、くしゃみ、歯ぎしり、寝返り時等に生じる、対象者が無意識に生じさせた音を含めてもよい。

人物特定部５３６は、上記の画像と音に基づいてユーザの健康状況を推定する。以下、「眠気」、「血糖値の変動」、及び、「認知症の傾向」を例に挙げて、具体的な推定方法について説明する。

例えば、人物特定部５３６は、眠気を催している状態を下記の特徴から検出する。人物特定部５３６は、対象者の画像から、座っている状態における頭部の不規則な動き、瞼の動き、関心度の低下等による視線が安定しない状態等を検出し、眠気を催している状態にあると特定する。また、人物特定部５３６は、対象者の音から、呼吸数、寝言（会話として意味が不明瞭な発言）、いびき、歯ぎしり、寝返り等に生じる音等を検出し、眠気を催している状態にあると特定する。なお、人物特定部５３６は、ウェアラブルセンサ装置による常時の心拍データや脈拍データ、皮膚温度の変化等から交感神経と副交感神経のバランスを推定し、眠気を催している状態になるか否かを推定する形態でもよい。

血糖値の変動は、慢性的な高血糖状態より、急性な低血糖状況の方が危険であることが知られている。人物特定部５３６は、低血糖の傾向にある状態を下記の特徴から検出する。人物特定部５３６は、画像から、落ち着きのない不自然な行動、関心度の低下等による視線が安定しない状態等を検出し、対象者が低血糖の傾向にあると特定する。また、人物特定部５３６は、音から、会話として成立しない状態や、意味が不明瞭な発言を検出し、対象者が低血糖の傾向にあると特定する。

認知症の傾向にあると、同じ行動や発言を繰り返し、また、論理的な応答が困難になることが知られている。人物特定部５３６は、画像から、同じ行動の繰り返し、又は、外出時の不規則な移動ルートの選択を検出し、対象者が認知症の傾向にあると特定する。また、人物特定部５３６は、住居施設３００での冷蔵庫、ドアの開閉監視装置で検出するドアの開閉の繰り返し行動等から早期認知の傾向を検出する形態でもよい。また、人物特定部５３６は、音から、同じ内容の発言の回数が多くなっていること、質問に対して論理的に答えられなくなっていること等を検出し、対象者が認知症の傾向にあると特定する。

人物特定部５３６は、上記のような傾向が生じている状況を統計処理により分析してもよい。例えば、人物特定部５３６は、状況が生じている時間の継続性、生じた時間帯、特定期間内の回数又は頻度、頻度の分布、生じた時間の前の行動履歴等の一部又は全部のデータに基づいて、それぞれの発生状況を分析してもよい。

なお、健常な人でも、体調や生活環境の変化により、上記のような症状を示す場合がある。

人物特定部５３６は、上記のような症状が検出された場合に、健常な状況で類似の状態が検出されたものか、体調が変化して上記の症状が生じたものかを、上記の統計処理により分析した結果に基づいて判定してもよい。この判定により、人物特定部５３６は、対象者の体調の良否を推定してもよい。

なお、上記の画像に対する解析処理を人物特定部５３６が実施するものとして説明したが、上記の解析処理の一部又は全部を、カメラ内に設けた画像処理部により実施してもよく、或いは、カメラが撮像した画像を取得する装置に設けた画像処理部が実施してもよい。また、カメラやマイクを搭載したロボットクリーナーやペット型ロボット等の移動型ロボットで、画像や音に基づく対象者の行動認識処理を実施する形態でもよい。

また、上記の画像に対する解析処理として実施する複数の機能を分割して、分割した処理のうちの一部の処理について、カメラ内に設けた画像処理部が実施して、さらに、カメラ内の画像処理部によって処理された結果を取得した装置が、分割した処理のうちの他の処理の少なくとも一部を実施してもよい。

以上説明した第８の実施形態によれば、上記の実施形態と同様の効果が得られることに加えて、収集した音や画像に基づいて対象者の行動を認識し、対象者の健康状態の改善を支援することができる。

（第９の実施形態）
以下、第９の実施形態について説明する。本実施形態では、端末装置１００等の装置に不慣れな対象者等に対して、端末装置１００等の操作を支援するサービスについて説明する。

対象者の識別情報の登録時等に、端末装置１００が、手続きの手順等を音声ガイダンスで説明するとよい。このような場合、対象者は、端末装置１００を操作することさえ経験したことが無い場合がある。管理サーバ５００は、端末装置１００からの要求を検出して、その要求に対して必要とされる手続に関する情報を、端末装置１００に通知する。端末装置１００は、その情報を音声として出力する。端末装置１００は、その情報を、さらに画像として表示部に表示してもよい。或いは、端末装置１００は、端末装置１００の近傍に存在する他の装置に対して、管理サーバ５００から取得した情報の一部又は全部を提供してもよい。音声ガイダンスは、ユーザの母国語に応じて、最良の言語を選定する形態でもよい。

以上説明した第９の実施形態によれば、上記の実施形態と同様の効果が得られることに加えて、端末装置１００等の装置に不慣れな対象者等に対して、端末装置１００等の操作を支援することができる。上記により、対象者は、端末操作１００を操作することなく、管理サーバ５００から提供される情報を得ることが可能になる。

（第９の実施形態の変形例その１）
第９の実施形態の変形例その１について説明する。端末装置１００は、対象者等による操作の繰り返し状況から操作方法の認知度を判定し、提供する操作に関するガイダンスを、操作方法の認知度に適した内容のガイダンスに変更して、操作方法の説明を提供してもよい。

以上説明した第９の実施形態の変形例その１によれば、上記の実施形態と同様の効果が得られることに加えて、対象者の端末装置１００等の装置の認知度に応じて、端末装置１００等の操作を支援することができる。

（第９の実施形態の変形例その２）
第９の実施形態の変形例その２について説明する。端末装置１００は、端末装置１００の操作に関する対象者の認識状況を、対象者の操作履歴から推定し、推定の結果に基づいて個人ＩＤの登録を支援してもよい。

以上説明した第９の実施形態の変形例その２によれば、上記の実施形態と同様の効果が得られることに加えて、対象者が端末装置１００等の装置の操作の認知度を推定し、推定の結果に基づいた支援を行うことにより、端末装置１００等の操作を支援することができる。

（第１０の実施形態）
以下、第１０の実施形態について説明する。本実施形態では、対象者が質問者からの質問に応答できない状況にある場合に、対象者の状況の伝達を支援するサービスについて説明する。

端末装置１００は、発言困難な状況にある対象者に代わり、対象者の健康状態に関する状況の説明文を音声合成による音声等で提供するようにしてもよい。例えば、端末装置１００は、対象者の操作を検出して、発言困難な状況にある対象者に代わり、対象者の健康状態に関する状況の説明文を音声合成による音声等で提供するようにしてもよい。

以上説明した第１０の実施形態によれば、上記の実施形態と同様の効果が得られることに加えて、対象者が質問者からの質問に応答できない状況にある場合に、質問に対する応答を支援することにより、対象者の状況を伝達することができる。

（第１０の実施形態の変形例その１）
第１０の実施形態の変形例その１について説明する。体調不調等の状況により、対象者が質問者の質問に対する判断又は応答が困難な状況にある場合には、端末装置１００は、対象者に代わり、対象者の健康状態に関する質問を受け、対象者の健康状態に関する状況を伝える伝文を音声合成による音声に変換し、それを出力することで、上記の質問に対して回答してもよい。

以上説明した第１０の実施形態の変形例その１によれば、対象者が体調不調等の状況にあったとしても、対象者の状況を伝達することができる。

（第１０の実施形態の変形例その２）
第１０の実施形態の変形例その２について説明する。体調不調等の状況により、対象者が質問者の質問に対する判断又は応答が困難な状況にある場合には、端末装置１００は、対象者に代わり、対象者の直近の行動履歴に関する質問を受け、質問者かの質問に対する回答として対象者の行動履歴に関する状況を伝える伝文を音声合成による音声に変換し、それを出力することで、上記の質問に対して回答してもよい。

以上説明した第１０の実施形態の変形例その２によれば、対象者が体調不調等の状況にあったとしても、対象者の状況を伝達することができる。なお、気象予報や対象者のスケジュール等で、過去実績パターンとの類似度により、対象者の体調不調等を事前に予測し、対象者又は関係者に通知、音声合成による支援対応の選択を質問する形態でもよい。

上記説明した各実施形態の処理は、互いに排他的な関係にあるものではなく、一部又は全部が組み合わされてもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、対象者によって使用される端末装置である情報収集装置、及び、非住居施設を含む施設に設置された装置である情報収集装置から、対象者の生活データと、情報収集装置が個別に認識する対象者の識別情報である個別識別情報とを共に収集する収集部と、個別識別情報を統一識別情報に対応付けた対応情報を参照し、収集部により収集された複数の個別識別情報に対応付けられた生活データに基づいて、複数の個別識別情報に対応する対象者の生活データを分析するサービスを実行するサービス提供部とを持つことにより、より広範囲に対象者の生活データを分析することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００…端末装置（情報収集装置）、２００…代理店端末、３００…住居施設、４００…その他施設（非住居施設）、５００…管理サーバ、５１０…記憶部、５１１…ユーザ登録情報（対応情報）、５１２…バイタルデータ、５１３…、購買履歴データ、５１４…行動履歴データ、５２０…収集部、５３０、管理部、５３２…登録情報受付部、５３４…対応情報生成部、５３６…人物特定部、５４０…サービス提供部、５４２…タイムライン処理部、５４４…購買行動解析部、５４６…表示情報生成部、６００…保険会社サーバ

Claims (20)

1. 対象者によって使用される端末装置である情報収集装置、及び、非住居施設を含む施設に設置された装置である情報収集装置から、前記対象者のバイタルデータと行動履歴データとを含む生活データと、前記情報収集装置が個別に認識する前記対象者の識別情報であって前記情報収集装置を使用する前記対象者を個別に認識できる個別識別情報とを共に収集する収集部と、
   前記個別識別情報を統一識別情報に対応付けた対応情報を参照し、前記収集部により収集された複数の個別識別情報に対応付けられた前記生活データであって前記バイタルデータと前記行動履歴データとが時刻に対応付けられた前記生活データに基づいて、前記複数の個別識別情報に対応する前記対象者の生活データを分析するサービスを実行するサービス提供部と、
   を備える生活データ統合分析システム。
2. 前記統一識別情報は、前記対象者に対して原則的に一つ付与される情報であり、
   前記個別識別情報は、前記情報収集装置ごとに設定される情報である、
   請求項１に記載の生活データ統合分析システム。
3. 前記サービス提供部は、前記統一識別情報に対応付けられた前記複数の個別識別情報が異なるとき、前記複数の個別識別情報に対応付けられた前記生活データを統合して前記サービスの対象とする、
   請求項２に記載の生活データ統合分析システム。
4. 前記統一識別情報と前記個別識別情報とが対応付けられた登録情報を受け付ける登録情報受付部と、
   前記登録情報受付部により受け付けられた登録情報に基づいて、対応情報を生成する対応情報生成部と、
   を更に備える、
   請求項１から３のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
5. 前記統一識別情報の入力を受け付け、或いは付与する登録装置であって、前記個別識別情報で前記対象者を認識する情報収集装置と接続された登録装置を更に備え、
   前記登録装置は、前記情報収集装置から入力された前記個別識別情報を、前記入力を受け付け、或いは付与する前記統一識別情報と共に、前記登録情報として前記登録情報受付部に送信する、
   請求項４記載の生活データ統合分析システム。
6. 前記情報収集装置は、カメラと無線通信装置とのうち少なくとも一方を含む、
   請求項５記載の生活データ統合分析システム。
7. 前記サービス提供部は、前記対象者の生活データに基づいて、時刻に対応付けた表示画像を生成する、
   請求項１から６のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
8. 前記サービス提供部は、前記対象者の生活データに基づいて、場所に対応付けた表示画像を生成する、
   請求項１から６のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
9. 前記サービス提供部は、対象者の状態を類型化した情報と、前記対象者の生活データとの比較に基づいて、前記対象者の健康状態を推定する、
   請求項１から８のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
10. 前記サービス提供部は、前記推定した前記対象者の健康状態と対応付けられた購買行動を推奨する情報を出力する、
    請求項９記載の生活データ統合分析システム。
11. 前記サービス提供部は、過去の購買データと前記生活データとの関係に基づいて、推奨する購買行動に関する情報を出力する、
    請求項１から１０のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
12. 前記サービス提供部は、前記対象者の状態の切り替わり直前になされた購買行動が有効な購買行動と判定し、推奨する購買行動に含める可能性を高くする、
    請求項１１に記載の生活データ統合分析システム。
13. 前記サービス提供部は、現在の購買データと前記生活データとの関係に基づいて、推奨する商品に対応する情報を出力する、
    請求項１から１２のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
14. 前記サービス提供部は、前記対象者が摂取した食材と前記推定した健康状態とに基づいて、前記健康状態に適した食材を推奨する、
    請求項９記載の生活データ統合分析システム。
15. 前記サービス提供部により実行されるサービスの結果、またはサービスを実行する過程で得られた情報に基づいて、前記対象者の保険条件を計算する保険条件計算部を更に備える、
    請求項１から１４のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
16. 前記サービス提供部は、前記対象者の健康状態を数値化し、前記数値化した情報を、保険会社の運営するサーバ装置に送信する、
    請求項１から１５のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
17. 前記サービス提供部は、賃貸住宅に居住する前記対象者の健康状態を数値化し、前記数値化した情報を、前記賃貸住宅の管理者の使用する装置に送信し、
    前記賃貸住宅の管理者の使用する装置において、前記数値化された情報に基づいて賃料が決定される、
    請求項１から１６のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
18. 賃貸住宅に居住する前記対象者について、前記賃貸住宅のオーナーによる、保険の付帯サービスとしての前記サービス提供部によるサービスの申し込みを受け付ける保険会社サーバを更に備え、
    前記サービス提供部により提供されるサービスは、前記保険会社サーバが前記申し込みを受け付けた後に提供開始される、
    請求項１から１７のうち何れか１項記載の生活データ統合分析システム。
19. コンピュータが、
    対象者によって使用される端末装置である情報収集装置、及び、非住居施設を含む施設に設置された装置である情報収集装置から、前記対象者のバイタルデータと行動履歴データとを含む生活データを、前記情報収集装置が個別に認識する前記対象者の識別情報であって前記情報収集装置を使用する前記対象者を個別に認識できる個別識別情報と共に収集し、
    前記個別識別情報を統一識別情報に対応付けた対応情報を参照し、収集された複数の個別識別情報に対応付けられた前記生活データであって前記バイタルデータと前記行動履歴データとが時刻に対応付けられた前記生活データに基づいて、前記複数の個別識別情報に対応する前記対象者の生活データを分析するサービスを実行する、
    生活データ統合分析方法。
20. コンピュータに、
    対象者によって使用される端末装置である情報収集装置、及び、非住居施設を含む施設に設置された装置である情報収集装置から、前記対象者のバイタルデータと行動履歴データとを含む生活データを、前記情報収集装置が個別に認識する前記対象者の識別情報であって前記情報収集装置を使用する前記対象者を個別に認識できる個別識別情報と共に収集させ、
    前記個別識別情報を統一識別情報に対応付けた対応情報を参照し、収集された複数の個別識別情報に対応付けられた前記生活データであって前記バイタルデータと前記行動履歴データとが時刻に対応付けられた前記生活データに基づいて、前記複数の個別識別情報に対応する前記対象者の生活データを分析するサービスを実行させる、
    生活データ統合分析プログラム。

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