JP7182319B2 - 行動支援システム及び行動支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、行動支援システム及び行動支援方法に関する。

例えば、特許文献１には、ユーザの目標が達成されるように、ユーザの心身状態を解析する生活管理システムが開示されている。

特開２００５－７４１０７号公報

健康促進を目的として効果的な行動をユーザに促すことが求められている。

そこで、本発明は、健康促進のための効果的な行動をユーザに促すことができる行動支援システム及び行動支援方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る行動支援システムは、ユーザの歩行の特徴量を計測する計測部と、前記計測部によって計測された特徴量の時系列データを記憶するための記憶部と、前記時系列データに基づいて、前記ユーザの身体状態の変化の推定を行う推定部と、前記推定部による前記推定の結果と前記ユーザの行動習慣とに基づいて、前記ユーザに推奨する行動内容を決定する解析部と、前記解析部によって決定された行動内容を前記ユーザに提示する提示部とを備える。

また、本発明の一態様に係る行動支援方法は、ユーザの歩行の特徴量を計測するステップと、計測された特徴量を記憶部に記憶することで、特徴量の時系列データを生成するステップと、前記時系列データに基づいて、前記ユーザの身体状態の変化の推定を行うステップと、前記推定の結果と前記ユーザの行動習慣とに基づいて、前記ユーザに推奨する行動内容を決定するステップと、決定された行動内容を前記ユーザに提示するステップとを含む。

また、本発明の一態様は、上記行動支援方法をコンピュータに実行させるプログラムとして実現することができる。あるいは、当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現することもできる。

本発明によれば、健康促進のための効果的な行動をユーザに促すことができる。

図１は、実施の形態に係る行動支援システムの概要を示す図である。 図２は、実施の形態に係る行動支援システムの機能構成を示すブロック図である。 図３は、実施の形態に係る行動支援システムの動作を示すフローチャートである。 図４は、実施の形態に係る行動支援システムが表示する、ユーザに行動習慣を入力させるための入力画面の一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る行動支援システムが記憶する身体状態推定テーブルを示す図である。 図６は、実施の形態に係る行動支援システムによって生成される運動レコメンドテーブルを示す図である。 図７は、実施の形態に係る行動支援システムによって生成される食事レコメンドテーブルを示す図である。 図８は、実施の形態に係る行動支援システムが表示する、ユーザに推奨する運動内容の一例を示す図である。 図９は、実施の形態に係る行動支援システムが表示する、ユーザに推奨する食事内容と広告情報との一例を示す図である。 図１０は、実施の形態に係る行動支援システムが表示する、ユーザに推奨する行動内容の検索結果の一例を示す図である。

以下では、本発明の実施の形態に係る行動支援システム及び行動支援方法について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。

（実施の形態）
［概要］
まず、実施の形態に係る行動支援システムの概要について、図１を用いて説明する。図１は、本実施の形態に係る行動支援システム１の概要を示す図である。

図１に示される行動支援システム１は、ユーザ１０の歩行の特徴量を計測し、計測した特徴量の時系列データを解析することで、ユーザ１０の身体状態の変化の推定を行う。歩行の特徴量は、例えば、歩行速度、歩幅、歩隔、歩行周期、ケイデンス、左右のステップ差、歩行時の体幹の揺れ及び関節角度の変化量の少なくとも１つである。また、身体状態は、バランス、筋力量、持久力、俊敏性及び認知機能の少なくとも１つである。さらに、行動支援システム１は、推定の結果とユーザ１０の行動習慣とに基づいて、ユーザ１０に推奨する行動内容を推奨内容として決定し、決定した推奨内容をユーザ１０に提示する。行動習慣は、運動及び食事の少なくとも一方に関する習慣である。推奨内容は、ユーザ１０に推奨する運動内容及び食事内容を含んでいる。

また、本実施の形態に係る行動支援システム１では、歩行の特徴量に加えて、ユーザ１０のバイタルデータを計測する。バイタルデータは、ユーザ１０の体重、血圧、脈拍、尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つである。

歩行の特徴量及びバイタルデータの計測は、例えば、ユーザ１０の住居１１に設けられたカメラ１２及びトイレ１３などを利用して、ユーザ１０が通常の生活を送る中で行われる。つまり、ユーザ１０が特別意識することなく、ユーザ１０の歩行の特徴量及びバイタルデータが計測される。なお、体重計又は血圧計などを利用して、ユーザ１０が意識的に特徴量及びバイタルデータの計測を行ってもよい。

計測された特徴量及びバイタルデータに基づいて推定されたユーザ１０の身体状態の変化を示す情報は、ＬＡＮ（Local Area Network）又はインターネットなどのネットワークを介して、サーバ装置３０に送信される。サーバ装置３０は、ユーザ１０の身体状態の変化を解析することにより、ユーザ１０に推奨する行動内容を推奨内容として決定する。

決定された推奨内容は、ネットワークを介して、ユーザ１０が携帯する端末装置４０などに送信される。端末装置４０は、推奨内容をユーザ１０に画像又は音声で提示する。これにより、筋力を増強又は維持するためにユーザ１０にとって適切な運動内容及び適切な食事内容を、ユーザ１０に提案することができる。このようにして、本実施の形態に係る行動支援システム１は、健康促進のための効果的な行動をユーザ１０に促すことができる。

［構成］
以下では、本実施の形態に係る行動支援システム１の具体的な構成について、図２を用いて説明する。図２は、本実施の形態に係る行動支援システム１の機能構成を示すブロック図である。

図２に示されるように、行動支援システム１は、計測装置２０と、サーバ装置３０と、端末装置４０とを備える。計測装置２０と、サーバ装置３０と、端末装置４０とは、インターネットなどを介して互いに通信可能に接続されている。

［計測装置］
計測装置２０は、ユーザ１０の身体状態の変化の推定を行う装置である。計測装置２０は、例えばマイクロコンピュータ及び各種センサ機器などで実現され、ユーザ１０の住居１１に設けられる。図２に示されるように、計測装置２０は、通信部２１と、記憶部２２と、計測部２３と、推定部２８とを備える。

通信部２１は、無線通信又は有線通信を行う１以上の通信インタフェースで実現される。無線通信は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの通信規格に基づいた通信であるが、これらに限定されない。

通信部２１は、サーバ装置３０及び端末装置４０の各々と通信することで、情報及び信号の送受信を行う。例えば、通信部２１は、推定部２８によって推定されたユーザ１０の身体状態の変化の推定結果をサーバ装置３０に送信する。また、通信部２１は、バイタルデータの時系列データ及び運動履歴をサーバ装置３０に送信する。

記憶部２２は、フラッシュメモリなどの半導体メモリ又はＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性記憶装置である。記憶部２２は、計測部２３によって計測された特徴量の時系列データを記憶する。また、記憶部２２は、計測部２３によって計測されたバイタルデータの時系列データを記憶する。記憶部２２は、さらに、計測部２３によって計測された活動量に基づいて生成されるユーザ１０の運動履歴を記憶する。記憶部２２は、サーバ装置３０から送信される推奨内容を記憶してもよい。

計測部２３は、ユーザ１０の歩行の特徴量を計測する。また、計測部２３は、ユーザ１０のバイタルデータ及び活動量を計測する。図２に示されるように、計測部２３は、検出部２４と、バイタル計測部２５と、決定部２６と、活動量計測部２７とを備える。なお、計測部２３は、バイタル計測部２５及び活動量計測部２７の少なくとも一方を備えなくてもよい。

検出部２４は、ユーザ１０の動作を検出する。具体的には、検出部２４は、撮像部２４ａと、加速度センサ２４ｂとを備える。なお、検出部２４は、撮像部２４ａ及び加速度センサ２４ｂの少なくとも一方を備えなくてもよい。

撮像部２４ａは、例えば、図１に示されるカメラ１２で実現される。撮像部２４ａは、ユーザ１０を撮影することで、動画像を生成する。具体的には、撮像部２４ａは、ユーザ１０の歩行動作を撮影する。例えば、図１に示されるように、カメラ１２は、住居１１の入り口に設置され、住居１１に出入りするユーザ１０を撮影する。あるいは、カメラ１２は、住居１１内の廊下、階段又は室内などに設置されていてもよい。カメラ１２（撮像部２４ａ）によって撮影された動画像には、ユーザ１０の歩行動作が含まれる。

加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０に携帯され、ユーザ１０の動きに応じた加速度を検出する。例えば、加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０の腕、腰、脚、首又は頭などの体の部位に取り付けられる。例えば、加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０の体の部位に取り付けられる取付具に固定されている。取付具は、例えば、リストバンド又はベルトなどである。取付具が体の部位に取り付けられることによって、加速度センサ２４ｂは、ユーザ１０の体の部位に固定される。ユーザ１０に取り付けられる加速度センサ２４ｂの個数は１つに限らず、複数個であってもよい。加速度センサ２４ｂは、取り付けられた部位の動きを検出し、三次元加速度データを生成する。三次元加速度データは、例えば、ユーザ１０の前後方向、上下方向及び左右方向の各々の加速度を示している。

バイタル計測部２５は、ユーザ１０のバイタルデータを計測する。例えば、バイタル計測部２５は、体重計、体脂肪計、血圧計、脈拍計、及び、尿検査計などの少なくとも１つで実現される。体重計及び体脂肪計は、例えば、住居１１の洗面台の前の床に埋設されており、上に乗ったユーザ１０の体重及び体脂肪などを計測する。これにより、ユーザ１０が身だしなみを整える際に、ユーザ１０の体重などをユーザ１０に意識させずに計測することができる。また、尿検査計は、例えば、図１に示されるトイレ１３に取り付けられており、ユーザ１０の尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つを計測する。また、血圧計及び脈拍計は、例えば、ユーザ１０の腕に装着可能なリストバンド式の測定器であり、ユーザ１０の血圧及び脈拍を計測する。

決定部２６は、検出部２４によって検出された動作に基づいて、ユーザ１０の歩行の特徴量を決定する。例えば、決定部２６は、撮像部２４ａによって得られた動画像を解析することにより、歩行の特徴量を決定する。歩行の特徴量は、具体的には、歩行速度、歩幅、歩隔、歩行周期、ケイデンス、左右のステップ差、歩行時の体幹の揺れ及び関節角度の変化量の少なくとも１つである。

また、例えば、決定部２６は、加速度センサ２４ｂによって検出された加速度を用いて特徴量を推定する。加速度センサ２４ｂがユーザ１０の腰に取り付けられている場合、歩行時のユーザ１０の腰の動きが検出される。腰の動きと、歩行バランス、歩行速度などの歩行の特徴量とは、所定の相関関係を有する。このため、決定部２６は、腰の動きと歩行の特徴量との対応関係を示す対応情報を参照することにより、歩行の特徴量を決定する。腰の動きと歩行の特徴量との対応関係を示す対応情報は、例えば、記憶部２２に予め記憶されている。なお、対応情報は、サーバ装置３０のデータベース部３２に記憶されていてもよい。

決定部２６は、例えば、マイクロコンピュータで実現される。具体的には、決定部２６は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。

活動量計測部２７は、ユーザ１０の活動量を計測する。活動量計測部２７は、活動量計であるが、ユーザ１０の歩数を計測する歩数計であってもよい。活動量計又は歩数計は、ユーザ１０に常時携帯されて、ユーザ１０の一日の歩数又は活動量を計測する。計測された歩数又は活動量は、運動履歴として記憶部２２に蓄積される。運動履歴は、例えば一日毎の歩数又は活動量を複数日に亘って継続して計測することによって得られる。

推定部２８は、計測部２３によって計測され、記憶部２２に記憶された時系列データに基づいて、ユーザ１０の身体状態の変化の推定を行う。具体的には、推定部２８は、歩行の特徴量の時系列データに基づいて、バランス、筋力量、持久力、俊敏性及び認知機能の少なくとも１つである身体状態の変化の推定を行う。

歩行の特徴量と身体状態とは、所定の相関関係を有する。このため、推定部２８は、歩行の特徴量と身体状態との対応関係を示す対応情報を参照することにより、歩行の特徴量からユーザ１０の身体状態を決定する。歩行の特徴量と身体状態との対応関係を示す対応情報は、例えば、記憶部２２に予め記憶されている。

歩行の特徴量の時系列データを用いて対応情報を参照することで、推定部２８は、身体状態の変化を推定する。変化は、例えば、数日、一週間、一ヶ月、一年などの所定の期間が経過した場合の変化である。推定部２８は、歩行の特徴量の変化の割合（＝変化量／変化に要する期間）に基づいて、ユーザ１０の身体状態の変化を推定する。例えば、歩行速度が一ヶ月の間に緩やかに低下している場合、すなわち、変化の割合が負の数であり、かつ、絶対値が所定の閾値よりも小さい場合、推定部２８は、ユーザ１０の衰えによる下肢の筋肉量が低下していると推定する。また、歩行速度が一日で急激に低下している場合、すなわち、変化の割合が負の数であり、かつ、絶対値が所定の閾値よりも大きい場合、推定部２８は、ユーザ１０が怪我などにより一時的に歩行に支障を来たしている状態であると推定する。また、変化の割合が正の数である場合、推定部２８は、身体状態が緩やかに高められていると推定する。推定部２８による推定結果は、通信部２１を介してサーバ装置３０に送信される。

推定部２８は、例えば、マイクロコンピュータで実現される。具体的には、推定部２８は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。

［サーバ装置］
サーバ装置３０は、計測装置２０によって推定された身体状態の変化とユーザ１０の行動習慣とに基づいて、ユーザ１０に推奨する行動内容を推奨内容として決定する。サーバ装置３０は、例えば、コンピュータ機器である。図２に示されるように、サーバ装置３０は、通信部３１と、データベース部３２と、解析部３３とを備える。

通信部３１は、無線通信又は有線通信を行う１以上の通信インタフェースで実現される。通信部３１は、計測装置２０及び端末装置４０の各々と通信することで、情報及び信号の送受信を行う。例えば、通信部３１は、計測装置２０によって推定され、通信部２１を介して送信されるユーザ１０の身体状態の推定結果を受信する。通信部３１は、解析部３３によって決定された推奨内容を計測装置２０又は端末装置４０に送信する。また、通信部３１は、端末装置４０の入力部４２で取得されたユーザ１０の行動習慣などの情報を受信する。なお、通信部３１は、計測装置２０から歩行の特徴量の時系列データ及びバイタルデータの時系列データを受信してもよい。

データベース部３２は、行動支援システム１が、ユーザ１０に推奨する行動内容を推奨内容として決定するのに利用するデータベースを記憶する記憶部である。データベースの具体例については、後で説明する。また、データベース部３２は、ユーザ１０の身体状態の変化の推定結果、並びに、歩行の特徴量の時系列データ及びバイタルデータの時系列データを記憶していてもよい。さらに、データベース部３２は、複数のユーザ１０の各々の身体状態の変化の推定結果、並びに、歩行の特徴量の時系列データ及びバイタルデータの時系列データを記憶していてもよい。例えば、ユーザ１０に類似する特徴を有する他人のデータを利用することで、推奨内容の適正を高めることができる。データベース部３２は、半導体メモリ又はＨＤＤなどの不揮発性記憶装置で実現される。

解析部３３は、推定部２８による身体状態の推定の結果と、ユーザ１０の行動習慣とに基づいて、ユーザ１０に推奨する行動内容を推奨内容として決定する。ユーザ１０の行動習慣は、例えば、端末装置４０の入力部４２が取得し、通信部４１及び３１を介して受信される。解析部３３による推奨内容の決定方法の具体例については、後で説明する。

解析部３３は、例えば、マイクロコンピュータで実現される。具体的には、解析部３３は、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、プログラムを実行するプロセッサなどで実現される。

［端末装置］
端末装置４０は、ユーザ１０に提示を行う装置である。また、端末装置４０は、ユーザ１０からの情報の入力を受け付ける。例えば、端末装置４０は、ユーザ１０が携帯可能な携帯端末であり、スマートフォンなどである。あるいは、端末装置４０は、ユーザ１０の住居１１に設置されたテレビなどの表示装置、又は、スマートスピーカなどの音声出力装置であってもよい。図２に示されるように、端末装置４０は、通信部４１と、入力部４２と、提示部４３と、記憶部４４とを備える。

通信部４１は、無線通信又は有線通信を行う１以上の通信インタフェースで実現される。通信部４１は、計測装置２０及びサーバ装置３０の各々と通信することで、情報及び信号の送受信を行う。例えば、通信部４１は、サーバ装置３０の解析部３３によって決定された推奨内容を受信する。また、通信部４１は、入力部４２が取得したユーザ１０の行動習慣などの情報をサーバ装置３０に送信する。

入力部４２は、ユーザ１０からの入力を受け付ける。入力部４２は、例えば、タッチセンサ又は物理的なボタンである。なお、入力部４２は、マイクロフォンなどの音声入力装置であってもよい。

入力部４２は、ユーザ１０の個人情報の入力を受け付ける。個人情報は、例えば、ユーザ１０の行動習慣、趣向及びライフスタイル、並びに、ユーザ１０の年齢及び性別などの属性情報を含んでいる。入力部４２によって入力された個人情報は、通信部４１を介して計測装置２０又はサーバ装置３０に送信される。

提示部４３は、解析部３３によって決定された推奨内容をユーザ１０に提示する。また、提示部４３は、推奨内容に関連する事業者の広告情報を提示する。

図２に示されるように、提示部４３は、表示部４３ａを有する。表示部４３ａは、例えば、液晶表示パネル又は有機ＥＬ（Electroluminescence）表示パネルなどで実現される。表示部４３ａは、推奨内容及び広告情報の各々を表す画像を表示する。表示部４３ａは、例えば、ユーザ１０からの選択及び操作を受け付けるための選択ボタンなどのＧＵＩ（Graphical User Interface）オブジェクトを生成して表示する。

なお、提示部４３は、表示部４３ａの代わりに、又は、表示部４３ａに加えて、音声を出力するスピーカを有してもよい。提示部４３は、ユーザ１０に提示する内容を表す音声を出力してもよい。

記憶部４４は、フラッシュメモリなどの不揮発性記憶装置である。記憶部４４は、サーバ装置３０から送信される推奨内容を記憶する。また、記憶部４４は、入力部４２によって受け付けられたユーザ１０の行動習慣などの情報を記憶する。記憶部４４は、例えば、表示部４３ａに表示する画像などを記憶する。

以上、行動支援システム１の構成の一例を図２に基づいて説明したが、行動支援システム１の構成は、図２に示される例に限らない。例えば、計測装置２０、サーバ装置３０及び端末装置４０のうちの２つの装置は、直接の通信が不可能であってもよい。例えば、サーバ装置３０と端末装置４０との通信が不可能であってもよい。この場合、サーバ装置３０と端末装置４０とは、計測装置２０を介して情報及び信号の送受信を行ってもよい。

［動作］
次に、本実施の形態に係る行動支援システム１の動作について、図３を用いて説明する。図３は、本実施の形態に係る行動支援システム１の動作を示すフローチャートである。

図３に示されるように、まず、入力部４２が個人情報を取得する（Ｓ１０）。具体的には、表示部４３ａが、図４に示されるように、ユーザ１０に行動習慣を入力させるための入力画面を表示する。

図４は、本実施の形態に係る行動支援システム１が表示する、ユーザ１０に行動習慣を入力させるための入力画面の一例を示す図である。例えば、表示部４３ａは、ユーザ１０に対する回答を促すアンケート指示５０を表示する。また、表示部４３ａは、複数の質問事項５１と、質問事項５１に対する複数の回答候補５２とを表示する。質問事項５１は、ユーザ１０の行動習慣、趣向及びライフスタイルを把握するために解析部３３が生成した質問である。

図４では、ユーザ１０からの選択を受け付けるためのＧＵＩオブジェクトの一例として、回答候補５２毎にラジオボタン５３が表示されている。ユーザ１０は、回答候補５２に対応するラジオボタン５３を選択することで、質問事項５１に対する回答を入力することができる。行動習慣を入力させるための手段はこれに限らず、例えば、質問事項５１とテキストボックスとを表示することにより、ユーザ１０に文字で回答を入力させてもよい。

次に、計測部２３が計測処理を行う（Ｓ２０）。具体的には、検出部２４がユーザ１０の歩行の特徴量を計測する（Ｓ２１）。より具体的には、撮像部２４ａがユーザ１０を撮影することにより、ユーザ１０の画像を取得する（Ｓ２２）。次に、決定部２６は、撮像部２４ａによって得られた画像に基づいて、ユーザ１０の歩行の特徴量を決定する（Ｓ２３）。例えば、決定部２６は、画像処理によってユーザ１０の歩行速度などの歩行の特徴量を取得する。なお、撮像部２４ａによる撮像の代わりに、又は、撮像に加えて、加速度センサ２４ｂによって得られた加速度データに基づいて、決定部２６は、ユーザ１０の歩行の特徴量を決定してもよい。

また、計測部２３のバイタル計測部２５は、ユーザ１０のバイタルデータを計測する（Ｓ２４）。また、計測部２３の活動量計測部２７は、ユーザ１０の活動量を計測する（Ｓ２５）。なお、歩行の特徴量の計測（Ｓ２１）、バイタルデータの計測（Ｓ２４）及び活動量の計測（Ｓ２５）は、同時に行われてもよく、いずれか１つが先に行われてもよい。これらの処理の実行順序は特に限定されない。また、歩行の特徴量の計測（Ｓ２１）、バイタルデータの計測（Ｓ２４）及び活動量の計測（Ｓ２５）はそれぞれ、複数回行われてもよい。複数回の計測によって得られた計測値はそれぞれ、特徴量の時系列データ、バイタルデータの時系列データ、及び、運動履歴として記憶部２２及びデータベース部３２の少なくとも１つに記憶される。また、個人情報の取得（Ｓ１０）は、計測処理（Ｓ２０）の後に行われてもよく、計測処理（Ｓ２０）の途中で行われてもよい。

次に、推定部２８は、計測された歩行の特徴量の時系列データに基づいて、ユーザ１０の身体状態の変化の推定を行う（Ｓ３０）。次に、解析部３３は、推定部２８による推定結果と、入力部４２が取得した個人情報とに基づいて、ユーザ１０に推奨する行動内容を推奨内容として決定する（Ｓ４０）。具体的には、解析部３３は、ユーザ１０に推奨する運動内容と食事内容とを決定する。

次に、提示部４３は、決定された推奨内容をユーザ１０に提示する（Ｓ５０）。具体的には、表示部４３ａが、決定された推奨内容を表示する。表示の具体例については、後で説明する。

［運動内容の決定］
続いて、具体的な推奨内容の決定方法について説明する。まず、運動内容の決定方法の一例について、図５及び図６を用いて説明する。

図５は、本実施の形態に係る行動支援システム１が記憶する身体状態推定テーブルを示す図である。身体状態推定テーブルは、計測装置２０の記憶部２２に記憶されている。あるいは、サーバ装置３０のデータベース部３２に記憶されていてもよい。

図５に示されるように、身体状態推定テーブルは、例えば、「５０代女性」、「６０代男性」などの人口統計学的な属性毎に用意されている。人口統計学的な属性とは、例えば、年齢及び性別などである。

身体状態推定テーブルは、身体状態毎に１つ以上の基準値を対応付けている。図５に示される例では、「Ａ」～「Ｅ」の５段階で基準値が対応付けられている。各段階での基準値は、１つの値で表されてもよく、一定の範囲で表されてもよい。

「Ａ」～「Ｅ」は、身体状態の評価結果に対応する。一例として、「Ａ」～「Ｅ」の順で「Ａ」が最も身体状態が優れており、「Ｅ」が最も身体状態が劣っていることを表すが、逆であってもよい。例えば、図５に示される例では、「Ｃ」は身体状態が平均的な値であることを表し、「Ａ」及び「Ｂ」は身体状態が平均よりも優れていることを表し、「Ｄ」及び「Ｅ」は身体状態が平均よりも劣っていることを表している。

本実施の形態では、解析部３３は、推定部２８によって推定されたユーザ１０の身体状態に基づいて身体状態推定テーブルを参照することにより、ユーザ１０の身体状態を評価する。具体的には、解析部３３は、ユーザ１０が属する年齢及び性別に対応する身体状態推定テーブルの各基準値と、ユーザ１０の身体状態とを比較することにより、ユーザ１０の特徴量が「Ａ」～「Ｅ」のいずれに該当するかを決定する。例えば、推定部２８によって推定されたユーザ１０のバランスがＰ２以上Ｐ１未満の値であった場合、解析部３３は、ユーザ１０のバランスの評価を「Ｂ」と決定する。解析部３３は、身体状態のパラメータ毎に評価を行う。これにより、例えば、図６に示されるように、ユーザ１０の身体状態のパラメータ毎に「Ｂ」及び「Ａ」などの評価結果が得られる。

図６は、本実施の形態に係る行動支援システム１によって生成される運動レコメンドテーブルを示す図である。具体的には、図６は、解析部３３による身体状態の評価結果と、ユーザ１０に推奨する運動内容との関係を示している。

また、図６に示される運動レコメンドテーブルでは、標準値との差分、目標値との差分、及び、重点順位が含まれている。標準値との差分は、推定部２８によって推定された身体状態毎に、身体状態の値から標準値を減算した値である。標準値は、例えば「Ｃ」の基準値であり、同性及び同年代の平均値に相当する。例えば、筋力と標準値との差分が正の値であることは、筋力が同性及び同年代の特徴量の平均値を上回っていることを意味する。筋力と標準値との差分が負の値であることは、筋力が同性及び同年代の特徴量の平均値を下回っていることを意味する。図６に示される例では、バランス、柔軟性、俊敏性及び持久力の各々が同性及び同年代の平均値を上回っている。

目標値との差分は、推定された身体状態の値からユーザ１０が入力した目標値を減算した値である。例えば、筋力と目標値との差分が正の値であることは、筋力が目標値を上回っていることを意味する。筋力と目標値との差分が負の値であることは、筋力が目標値を下回っていることを意味する。図６に示される例では、バランス及び筋力の各々が同性及び同年代の平均値を下回っている。

重点順位は、ユーザ１０に推奨する運動内容を決定する場合に重視される身体状態の順序を示している。重点順位は、例えば、標準値との差分と、目標値との差分との和に基づいて定められる。具体的には、これら２つの差分の和が小さい順で重点順位を決定する。例えば、図６に示される例では、筋力の２つの差分の和が「－１」で最も小さいので、重点順位が最高の「１」になる。バランスの２つの差分の和が「０」で２番目に小さいので、重点順位が「２」になる。

なお、重点順位の決定方法は、これに限定されない。例えば、解析部３３は、身体状態が劣っていると判定された特徴量の順位を高くするように、重点順位を決定してもよい。具体的には、標準値との差分のみに基づいて重点順位を決定してもよい。例えば、図６に示される例では、筋力の評価値が「Ｃ」であり最も低いので、重点順位が最高の「１」になる。この場合において評価結果が同じ身体状態が複数存在する場合、解析部３３は、目標値との差分が小さい身体状態の順位を高くしてもよい。

本実施の形態では、解析部３３は、重点順位と、複数の身体状態の各々の、標準値又は目標値との差分とに基づいて運動内容を決定する。例えば、データベース部３２には、身体状態毎に、対応する身体状態を向上又は維持するために適切な運動内容が対応付けられた運動データベースが記憶されている。運動データベースでは、身体状態の増減量と、運動内容の運動強度及び運動量とが対応付けられていてもよい。解析部３３は、運動データベースを参照することにより、重点順位が高い特徴量を高めるのに適切な運動内容を、ユーザ１０に推奨する運動内容として決定する。

このとき、解析部３３は、ユーザ１０の運動習慣に基づいて、ユーザ１０に推奨する運動内容を決定する。運動習慣は、例えば、ユーザ１０が日常的に運動を行うか否か、並びに、運動を行う頻度及び運動量の少なくとも１つである。解析部３３は、運動習慣に基づいて、推奨する運動内容の運動強度及び運動量を決定する。例えば、ユーザ１０が日常的に運動を行う場合には、解析部３３は、運動強度が強い、又は、運動量が多い運動内容を決定する。例えば、ユーザ１０が日常的に運動をほとんど行わない場合には、解析部３３は、運動強度が弱い、又は、運動量が低い運動内容を決定する。データベース部３２には、例えば、運動習慣と、推奨する運動内容及びその運動強度又は運動量とを対応付けたデータベースが記憶されている。解析部３３は、当該データベースを参照することにより、ユーザ１０の運動習慣に適した運動内容を決定する。なお、運動習慣には、ユーザ１０の運動の嗜好が含まれてもよい。例えば、解析部３３は、ユーザ１０に推奨する運動内容に複数の候補が存在する場合、ユーザ１０の嗜好に合った運動内容を決定してもよい。

また、例えば、解析部３３は、バイタルデータに基づいて運動強度の上限値を決定し、決定した上限値より運動強度が低い運動内容を決定する。運動強度の上限値は、身体に負荷が掛かりすぎて、健康上の問題が生じる恐れがない範囲での上限値である。つまり、上限値以下の強度で運動を行う限り、健康上の問題が生じる恐れが十分に低くなる。上限値は、例えば、バイタルデータに基づいて決定される。例えば、血圧又は心拍数が高い場合には、上限値が低くなる。血圧又は心拍数が低い場合には、上限値が高くなる。本実施の形態では、解析部３３は、バイタルデータに基づいてユーザ１０の運動強度の上限値を決定する。

また、解析部３３は、身体能力に基づいて、運動強度の下限値を決定してもよい。運動強度の下限値は、筋力を向上又は維持するために最低限必要な運動量に相当する。つまり、下限値未満の強度の運動を行ったとしても、筋力の増強又は維持には寄与しない。下限値は、身体能力に依存する。身体能力が高い程、下限値が高くなる。身体能力が低い程、下限値が低くなる。なお、解析部３３は、推定部２８による推定結果に基づいて身体状態の一時的な変化量が閾値より大きい場合、ユーザ１０の怪我などが推定されるので、運動強度が十分に低い運動内容を決定してもよい。

なお、解析部３３は、ユーザ１０の個人的特徴に基づいて上限値及び下限値を補正してもよい。具体的には、解析部３３は、特徴量の時系列データ及び運動履歴の少なくとも１つに基づいて上限値及び下限値の少なくとも一方を補正してもよい。例えば、解析部３３は、特徴量の時系列データと運動履歴とに基づいて、ユーザ１０の体質は筋肉が付きやすい体質であるか否かを判定し、判定結果に基づいて下限値を変更してもよい。

［食事内容の決定］
次に、食事内容の決定方法の一例について、図７を用いて説明する。

図７は、本実施の形態に係る行動支援システム１によって生成される食事レコメンドテーブルを示す図である。具体的には、図７は、解析部３３による身体状態の評価結果と、ユーザ１０に推奨する食事内容との関係を示している。

図７に示される食事レコメンドテーブルは、食事のカロリー及び複数の栄養素の各々の摂取量と基準値とを含んでいる。摂取量は、例えば、ユーザ１０の食事習慣に基づいて定められる。具体的には、摂取量は、ユーザ１０が摂取した食事の内容を食事習慣として入力部４２を介してユーザ１０に入力させ、入力結果に基づいて得られる申告値である。基準値は、例えば、人口統計学的な属性毎に定められた値である。

解析部３３は、摂取量と基準値との差分に基づいて、カロリー及び複数の栄養素の各々の推奨値を決定する。推奨値は、ユーザ１０の摂取量の申告値と、ユーザ１０が摂取すべき摂取量との差分に相当する。つまり、推奨値は、カロリー及び複数の栄養素の各々に対して、ユーザ１０が現在摂取している量よりも増やすべき又は減らすべき量を示している。

食事レコメンドテーブルには、身体状態と、食事のカロリー及び複数の栄養素との組み合わせ毎に、付加基準が対応付けられている。付加基準は、身体状態の評価結果に基づいて定められる。付加基準は、対応するカロリー又は栄養素の、ユーザ１０が摂取すべき摂取量の補正に用いられる。具体的には、解析部３３は、付加基準が「＋」であれば、ユーザ１０が摂取すべき摂取量を増大させる。解析部３３は、付加基準が「－」であれば、ユーザ１０が摂取すべき摂取量を減少させる。解析部３３は、付加基準が「０」であれば、ユーザ１０が摂取すべき摂取量を補正しない。

例えば、タンパク質の場合、ユーザ１０の摂取量が「４０」であり、基準値が「５０」であるので、差分は「－１０」になる。つまり、タンパク質に対する摂取量が「１０」足りていないので、推奨値が「＋１０」になる。また、タンパク質の付加基準として、バランス、筋力及び持久力の各々に「＋」が対応付けられている。このため、解析部３３は、推奨値を「１０」から増大させ、例えば「＋２０」に補正する。このときの補正量は、例えば「＋」の数などに基づいて定められる。これにより、ユーザ１０は、バランス、筋力及び持久力をさらに高めるためには、現在のタンパク質の摂取量よりも「＋２０」多く摂取すべきであることが分かる。

解析部３３は、カロリー及び複数の栄養素の各々の推奨値に基づいて、ユーザ１０に推奨する食事内容を決定する。例えば、データベース部３２には、食事メニュー又は食品毎に、カロリー及び複数の栄養素の各々が対応付けられた食事データベースが記憶されている。解析部３３は、食事データベースを参照することにより、推奨値に応じた適切な食事メニュー又は食品を、ユーザ１０に推奨する食事内容として決定する。

また、例えば、解析部３３は、バイタルデータに基づいてユーザ１０に推奨すべきでない食品を除外食品として決定し、除外食品以外の食品を用いた食事内容を決定する。例えば、バイタルデータの一例である血糖値が閾値以上である場合には、解析部３３は、糖分を多く含む食品を除外食品として決定する。例えば、データベース部３２には、バイタルデータの閾値と、当該閾値を上回った又は下回った場合に摂取するべきではない除外食品とを対応付けた食品データベースが記憶されている。解析部３３は、ユーザ１０のバイタルデータに基づいて食品データベースを参照することにより、除外食品を決定し、除外食品以外の食品を用いた食事内容を決定する。

ここでは、食事習慣として、カロリー又は栄養素の摂取量を例に挙げたが、これに限らない。食事習慣には、ユーザ１０の嗜好が含まれてもよい。例えば、解析部３３は、ユーザ１０に推奨する食事内容に複数の候補が存在する場合、ユーザ１０の嗜好に合った食事内容を優先的に決定してもよい。

［推奨内容の提示例］
続いて、本実施の形態に係る行動支援システム１によるユーザ１０への推奨内容の提示の具体例について説明する。

図８は、本実施の形態に係る行動支援システム１が表示する、ユーザ１０に推奨する運動内容６０の一例を示す図である。図８に示される例では、ユーザ１０に推奨する運動内容６０として「ウォーキング」という運動の名称が表示されている。また、運動内容６０の具体的な内容として、歩行速度の目安を示す運動強度６１と、歩行の時間を示す運動量６２とがそれぞれテキストで表示されている。

なお、表示部４３ａは、運動内容６０の具体的な動作例を表す画像又は映像を表示してもよい。あるいは、表示部４３ａは、運動内容６０を表すテキストに加えて、具体的な動作例を表す映像をストリーミング配信するウェブサイトのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）を表示してもよい。

また、運動内容６０だけでなく、図９に示されるように、表示部４３ａは、ユーザ１０に推奨する食事内容７０を表示してもよい。図９は、本実施の形態に係る行動支援システム１が表示する、ユーザ１０に推奨する食事内容７０と広告情報７１との一例を示す図である。

図９に示される例では、ユーザ１０に推奨する食事内容７０として「魚料理」という食事メニューが表示されている。また、広告情報７１は、食事内容７０に関連する事業者が提供する商品又はサービスを広告する情報である。広告情報７１は、事業者の名称と、ＵＲＬと、事業者が提供する食事メニューとを含んでいる。例えば、広告情報７１は、複数の食事メニューを含んでいるが、１つのみの食事メニューを含んでもよい。

表示部４３ａは、さらに、注文ボタン７２を表示する。注文ボタン７２は、広告情報７１に含まれる食事メニュー毎に表示される。注文ボタン７２は、ユーザ１０からの商品又はサービスの注文を受け付けるためのＧＵＩオブジェクトの一例である。注文ボタン７２がユーザ１０によって選択されることにより、入力部４２は、対応する事業者に対して食事の注文を行う。例えば、ユーザ１０の住居１１などを予め登録しておくことにより、注文した食事が住居１１に宅配されてユーザ１０に提供することができる。

なお、食事内容７０は、食事メニューの代わりに、摂取すべきカロリー及び栄養素の量を示してもよい。また、食事内容７０は、食事メニューに加えて、食事メニューが示す食事を作るための料理レシピを含んでもよい。広告情報７１は、料理レシピに含まれる食材の宅配を行う事業者の広告情報であってもよい。

また、図１０に示されるように、表示部４３ａは、ユーザ１０に推奨する行動内容として、インターネットでの検索結果８０を表示してもよい。図１０は、本実施の形態に係る行動支援システム１が表示する、ユーザ１０に推奨する行動内容の検索結果８０の一例を示す図である。

具体的には、解析部３３は、検索エンジンによる検索に用いる検索ワードを、身体状態の変化の推定結果及び行動習慣に基づいて生成し、通信部３１を介して検索エンジンに与える。例えば、解析部３３は、運動レコメンドテーブルにおいて重点順位が高い身体状態の項目名と、「改善」又は「向上」などの健康促進につながる言葉と、「運動」又は「食事」などのユーザ１０に推奨する行動の名称とを含む検索ワードを生成する。図６に示される例では、「筋力」の改善を目的とする運動をユーザ１０に推奨するので、解析部３３は、「筋力 増強 運動」という検索ワードを生成する。なお、検索ワードには、運動量及び運動強度を示す言葉がふくまれてもよい。検索エンジンによって得られた検索結果が図１０に示されるように、表示部４３ａに表示される。

食事内容についても同様に、解析部３３は、ユーザ１０が多く摂取すべき栄養素の名称と、その量と、「食品」、「サプリメント」、「レシピ」などの食事に関する言葉とを含む検索ワードを生成する。栄養素の量の代わりに、身体状態の項目名と、「改善」又は「向上」などの健康促進につながる言葉とを含んでもよい。

［効果など］
以上のように、本実施の形態に係る行動支援システム１は、ユーザ１０の歩行の特徴量を計測する計測部２３と、計測部２３によって計測された特徴量の時系列データを記憶するための記憶部２２と、時系列データに基づいて、ユーザ１０の身体状態の変化の推定を行う推定部２８と、推定部２８による推定の結果とユーザ１０の行動習慣とに基づいて、ユーザ１０に推奨する行動内容を決定する解析部３３と、解析部３３によって決定された行動内容をユーザ１０に提示する提示部４３とを備える。

これにより、ユーザ１０の身体状態の変化の推定結果と行動習慣とに基づいて、ユーザ１０の健康を促進するために適した行動内容がユーザ１０に提示される。ユーザ１０は、提示された行動内容に従って行動を起こすことにより、健康を促進することができるので、例えばサルコペニア又はフレイルなどの病にかかり得ることを抑制することができる。このように、本実施の形態によれば、健康促進のための効果的な行動をユーザ１０に促すことができる。

また、例えば、行動習慣は、運動及び食事の少なくとも一方に関する習慣である。

これにより、運動及び食事の少なくとも一方の行動習慣に基づいて、運動及び食事の少なくとも一方を改善するのに適切な行動内容をユーザ１０に決定することができる。

また、例えば、歩行の特徴量は、歩行速度、歩幅、歩隔、歩行周期、ケイデンス、左右のステップ差、歩行時の体幹の揺れ及び関節角度の変化量の少なくとも１つである。

これにより、歩行の特徴量を定量的かつ具体的な値で表すことができるので、ユーザ１０にとって、より適切な行動内容を推奨することができる。したがって、ユーザ１０の健康促進のための効果的な行動をユーザ１０に促すことができる。

また、例えば、身体状態は、バランス、筋力量、持久力、俊敏性及び認知機能の少なくとも１つである。

これにより、身体状態を定量的かつ具体的な値で表すことができるので、ユーザ１０にとって、より適切な行動内容を推奨することができる。したがって、ユーザ１０の健康促進のための効果的な行動をユーザ１０に促すことができる。

また、例えば、計測部２３は、ユーザ１０のバイタルデータを計測するバイタル計測部２５を含む。記憶部２２は、さらに、バイタルデータの時系列データを記憶する。解析部３３は、バイタルデータの時系列データにさらに基づいて、行動内容を決定する。

これにより、ユーザ１０のバイタルデータに基づいてユーザ１０の持病の有無などの健康状態を判別することができる。このため、ユーザ１０の健康を害さないように無理のない範囲で適切な運動内容及び食事内容を提示することができる。

また、例えば、バイタルデータは、ユーザ１０の体重、血圧、脈拍、尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つである。

これにより、バイタルデータを具体的な値で表すことができるので、ユーザ１０にとって、より適切な行動内容を推奨することができる。したがって、ユーザ１０の健康促進のための効果的な行動をユーザ１０に促すことができる。

また、例えば、計測部２３は、ユーザ１０を撮影する撮像部２４ａ（カメラ１２）を含み、カメラ１２によって得られた動画像を用いて特徴量を計測する。

これにより、特殊な測定機器をユーザ１０に装着させなくてもよいので、歩行の特徴量の計測を容易に行うことができる。

また、例えば、本実施の形態に係る行動支援方法は、ユーザ１０の歩行の特徴量を計測するステップと、計測された特徴量を記憶部２２に記憶することで、特徴量の時系列データを生成するステップと、時系列データに基づいて、ユーザ１０の身体状態の変化の推定を行うステップと、推定の結果とユーザ１０の行動習慣とに基づいて、ユーザ１０に推奨する行動内容を決定するステップと、決定された行動内容をユーザ１０に提示するステップとを含む。

これにより、上述した行動支援システム１と同様に、健康促進のための効果的な行動をユーザ１０に促すことができる。

（その他）
以上、本発明に係る行動支援システム及び行動支援方法について、上記の実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、上記の実施の形態に限定されるものではない。

例えば、ユーザ１０に推奨される推奨内容には、食事内容及び運動内容の少なくとも一方が含まれていなくてもよい。

また、例えば、計測部２３は、ユーザ１０のバイタルデータ及び活動量の少なくとも一方の計測を行わなくてもよい。

また、上記実施の形態で説明した装置間の通信方法については特に限定されるものではない。装置間で無線通信が行われる場合、無線通信の方式（通信規格）は、例えば、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの近距離無線通信である。あるいは、無線通信の方式（通信規格）は、インターネットなどの広域通信ネットワークを介した通信でもよい。また、装置間においては、無線通信に代えて、有線通信が行われてもよい。有線通信は、具体的には、電力線搬送通信（ＰＬＣ：Power Line Communication）又は有線ＬＡＮを用いた通信などである。

また、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよく、あるいは、複数の処理が並行して実行されてもよい。また、行動支援システムが備える構成要素の複数の装置への振り分けは、一例である。例えば、一の装置が備える構成要素を他の装置が備えてもよい。例えば、計測装置２０が備える構成要素を端末装置４０又はサーバ装置３０が備えてもよい。具体的には、端末装置４０は、計測部２３又は推定部２８を備えてもよい。あるいは、端末装置４０は、計測部２３に含まれる一部の構成要素、具体的には、撮像部２４ａ、加速度センサ２４ｂ、バイタル計測部２５、決定部２６及び活動量計測部２７の少なくとも１つを備えてもよい。また、例えば、サーバ装置３０が決定部２６又は推定部２８を備えてもよい。また、サーバ装置３０が備えるデータベース部３２及び解析部３３の少なくとも１つを計測装置２０又は端末装置４０が備えてもよい。また、例えば、端末装置４０が備える入力部４２及び提示部４３の少なくとも１つを計測装置２０が備えてもよい。また、行動支援システムは、単一の装置として実現されてもよい。

例えば、上記実施の形態において説明した処理は、単一の装置（システム）を用いて集中処理することによって実現してもよく、又は、複数の装置を用いて分散処理することによって実現してもよい。また、上記プログラムを実行するプロセッサは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、又は分散処理を行ってもよい。

また、上記実施の形態において、制御部などの構成要素の全部又は一部は、専用のハードウェアで構成されてもよく、あるいは、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

また、制御部などの構成要素は、１つ又は複数の電子回路で構成されてもよい。１つ又は複数の電子回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。

１つ又は複数の電子回路には、例えば、半導体装置、ＩＣ（Integrated Circuit）又はＬＳＩ（Large Scale Integration）などが含まれてもよい。ＩＣ又はＬＳＩは、１つのチップに集積されてもよく、複数のチップに集積されてもよい。ここでは、ＩＣ又はＬＳＩと呼んでいるが、集積の度合いによって呼び方が変わり、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又は、ＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれるかもしれない。また、ＬＳＩの製造後にプログラムされるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）も同じ目的で使うことができる。

また、本発明の全般的又は具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路又はコンピュータプログラムで実現されてもよい。あるいは、当該コンピュータプログラムが記憶された光学ディスク、ＨＤＤ若しくは半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的記録媒体で実現されてもよい。また、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。

１ 行動支援システム
１０ ユーザ
２２、４４ 記憶部
２３ 計測部
２４ 検出部
２４ａ 撮像部
２５ バイタル計測部
２８ 推定部
３２ データベース部
３３ 解析部
４３ 提示部
６０ 運動内容
７０ 食事内容

Claims (10)

1. ユーザの歩行の特徴量を計測する計測部と、
   前記計測部によって計測された特徴量の時系列データを記憶するための記憶部と、
   前記時系列データに基づいて、前記ユーザの互いに異なる複数の身体状態の変化の推定を行う推定部と、
   前記ユーザの行動習慣の入力を前記ユーザから受け付ける入力部と、
   前記複数の身体状態の各々について、前記推定部が推定した身体状態の値から標準値を減算した値である第１差分を算出し、算出した第１差分に基づいて重点順位を決定し、決定した重点順位と前記推定部による前記推定の結果と前記入力部によって受け付けられた行動習慣とに基づいて、前記ユーザに推奨する行動内容を決定する解析部と、
   前記解析部によって決定された行動内容を前記ユーザに提示する提示部とを備える
   行動支援システム。
2. 前記行動習慣は、運動及び食事の少なくとも一方に関する習慣である
   請求項１に記載の行動支援システム。
3. 前記歩行の特徴量は、歩行速度、歩幅、歩隔、歩行周期、ケイデンス、左右のステップ差、歩行時の体幹の揺れ及び関節角度の変化量の少なくとも１つである
   請求項１又は２に記載の行動支援システム。
4. 前記身体状態は、バランス、筋力量、持久力、俊敏性及び認知機能の少なくとも１つである
   請求項１～３のいずれか１項に記載の行動支援システム。
5. 前記計測部は、前記ユーザのバイタルデータを計測するバイタル計測部を含み、
   前記記憶部は、さらに、前記バイタルデータの時系列データを記憶し、
   前記解析部は、前記バイタルデータの時系列データにさらに基づいて、前記行動内容を決定する
   請求項１～４のいずれか１項に記載の行動支援システム。
6. 前記バイタルデータは、前記ユーザの体重、血圧、脈拍、尿ｐＨ及び尿糖の少なくとも１つである
   請求項５に記載の行動支援システム。
7. 前記計測部は、前記ユーザを撮影するカメラを含み、前記カメラによって得られた動画像を用いて前記特徴量を計測する
   請求項１～６のいずれか１項に記載の行動支援システム。
8. 前記解析部は、前記第１差分が小さい順で前記重点順位を決定する
   請求項１～７のいずれか１項に記載の行動支援システム。
9. 前記解析部は、前記複数の身体状態の各々について、前記推定部が推定した身体状態の値から前記ユーザが入力した目標値を減算した値である第２差分を算出し、前記第１差分と前記第２差分との和が小さい順で前記重点順位を決定する
   請求項１～７のいずれか１項に記載の行動支援システム。
10. １以上のコンピュータによって実行される行動支援方法であって、
    ユーザの歩行の特徴量を前記１以上のコンピュータのいずれかに含まれる計測部により計測するステップと、
    計測された特徴量を記憶部に記憶することで、特徴量の時系列データを生成するステップと、
    前記時系列データに基づいて、前記ユーザの互いに異なる複数の身体状態の変化の推定を前記１以上のコンピュータのいずれかに含まれる推定部により行うステップと、
    前記ユーザの行動習慣の入力を前記ユーザから受け付けるステップと、
    前記複数の身体状態の各々について、前記推定部が推定した身体状態の値から標準値を減算した値である第１差分を算出し、算出した第１差分に基づいて重点順位を決定し、決定した重点順位と前記推定の結果と受け付けられた行動習慣とに基づいて、前記ユーザに推奨する行動内容を前記１以上のコンピュータのいずれかに含まれる解析部により決定するステップと、
    決定された行動内容を前記ユーザに提示するステップとを含む
    行動支援方法。
    

Images