WO2016060180A1

WO2016060180A1 - 特性評価装置、特性評価システム、特性評価方法、および特性評価プログラム

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Publication number: WO2016060180A1
Application number: PCT/JP2015/079088
Authority: WO
Inventors: 絵里子閑; 中嶋　宏; 直樹土屋; 綾子小久保; タズビルアズハール; 義憲眞崎
Original assignee: オムロン株式会社; 国立大学法人九州大学
Priority date: 2014-10-15
Filing date: 2015-10-14
Publication date: 2016-04-21

Abstract

　特性評価装置（１）は、測定履歴ＤＢ（１３）において、対象者の生体情報または行動情報を体重計（３）などで測定した測定情報（測定日時や測定値など）を蓄積的に記憶する。演算処理部（１１）は、測定履歴ＤＢ（１３）が対象者について記憶している、前記測定情報の履歴に基づき、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性を評価する。通信部（１４）は、演算処理部（１１）が対象者の心理的特性について評価した評価結果を出力する。

Description

特性評価装置、特性評価システム、特性評価方法、および特性評価プログラム

　この発明は、生体情報または行動情報などが各種測定機器によって測定されることで得られた測定情報から、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する、当該対象者の心理的特性を評価する特性評価装置、特性評価システム、特性評価方法、および特性評価プログラムに関する。なお、生体変化とは、測定可能な生体情報が変化することを言う。行動変容とは、習慣化された行動パターンを変えることを言う。

　従来、糖尿病、高血圧などの生活習慣病の予防目的で体重の減少に取り組む人が増加している。一方で、低血圧や冷え性の改善のために体重の増量に取り組む人もいる。ここでは、体重の減少、および体重の増加を総称して体重管理と言う。医療機関では、体重管理を希望する人（以下、総称して対象者と言う。）に対して、目標体重を達成するための、食事や運動にかかる生活習慣改善メニューを提示している。

　また、インターネットを利用した情報提供サービスの一つとして、電子メールやホームページによって対象者へ生活習慣の改善に関する情報を提供するものがある。例えば、対象者に対してアンケートを実施し、アンケートの回答によって推定した対象者の自己効力感（self-efficacy）などに応じて、生活習慣の改善に関する情報を提供するものがある（特許文献１参照）。

　自己効力感とは、心理学者アルバート・バンデューラによって提唱された心理学用語であり、ある結果を生み出すために必要な行動をどの程度うまくできるかという確信・見通しを持つことを言う。この自己効力感は、効力期待と結果期待とに分類されている。

　効力期待とは、その行動（ここでは、減量に向けた食事や運動などの生活習慣の改善）をうまくやることができるかどうかという期待である。結果期待とは、その行動をとると自分に取って好ましい結果（ここでは、減量）につながるかという期待である。

　例えば、体重の減少という生体変化にかかる目標に対して、運動による減量メニューや、食事による減量メニューを対象者に提示しても、結果期待や効力期待が低い対象者は、そのメニューを実行できない可能性が高い。

　このようなことから、特許文献１では、対象者の自己効力感に応じた、運動による減量メニューや、食事による減量メニューを生活習慣の改善に関する情報として提供するために、アンケートを実施して、対象者の自己効力感を推定している。

特開２００１－　２２８３７号公報

　しかしながら、アンケートの実施による自己効力感の推定は、対象者がアンケートに回答することを前提にしている。すなわち、対象者が、アンケートに回答するための手間と時間をかけることになる。また、対象者の自己効力感の推移を見るために、アンケートを繰り返し実施すると、その回答には現実的ではない手間が発生する。対象者が繰り返し実施されるアンケートに回答する場合、直感的に回答することが前提ではあるものの、そのときの心理状態に大きく左右されてしまう。特に、アンケートの量が多いとその回答を面倒に感じ、アンケートに対する回答が偏りがちになったり、ばらつきが大きくなったりする。その結果、対象者の自己効力感が適正に推定できなくなる。

　本発明の目的は、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性（例えば、自己効力感）を簡単に評価することができる技術を提供することにある。

　本発明の特性評価装置は、上記目的を達するために、以下に述べる入力部、情報記憶部および評価部を備えることを特徴とする。

　入力部には、対象者の生体情報もしくは行動情報が測定された測定情報、属性情報または目標情報が入力される。

　ここで、生体情報としては、例えば、体重計で測定可能な体重、体重体組成計で測定可能な体重、体脂肪率、内臓脂肪レベル、基礎代謝、骨格筋率、体年齢、ＢＭＩ、皮下脂肪計で測定可能な皮下脂肪厚、内臓脂肪計で測定可能な内臓脂肪レベル、心拍計で測定可能な心拍数、血圧計で測定可能な最高血圧、最低血圧、体温計で測定可能な体温などが挙げられるが、これらに限らない。行動情報としては、例えば、歩数計や活動量計で測定可能な歩数（さらに早歩き歩数や階段上り歩数を区別してもよい）、消費カロリー、脂肪燃焼量、咀嚼回数計で測定可能な咀嚼回数、ライフログで測定可能なジョギングなどの継続時間、睡眠計で測定可能な睡眠時間、ＧＰＳで測定可能な移動距離などが挙げられるが、これらに限らない。測定情報としては、例えば、測定日時や測定値が挙げられるが、これらに限らない。属性情報としては、対象者の性別、年齢または年代、体重計では測定できない身長、またはこれと測定された体重から算出したＢＭＩなどが挙げられるが、これらに限らない。目標情報としては、体重や体組成の項目毎の目標値、目標を達成する期間などが挙げられるが、これらに限らない。

　情報記憶部は、前記入力部から入力された測定情報、前記属性情報または前記目標情報を記憶する。例えば、これらの測定情報などをクラウド上に保存してもよい。

　前記情報記憶部は、例えば、体重計で測定された対象者の体重の測定日時の履歴を記憶する。

　評価部は、前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報に基づき、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性を評価する。例えば、体重を減少させるという生体変化に対する自己効力感が高い人ほど、自身の体の変化に対する興味があり、その時点における体重を確認するために、体重計で体重を測定する頻度が高くなるなど、測定状況（例えば測定頻度が挙げられるが、測定回数や測定間隔などでもよい）が変化する。すなわち、体重計での体重の測定状況（例えば測定頻度）から、体重を減少させるという生体変化に対する自己効力感が推定できる。

　このような構成の特性評価装置によれば、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性（例えば、自己効力感）を、生体の測定状況（例えば測定頻度）から簡単に評価することができる。前記情報記憶部に記憶された測定情報の解釈のために分析を行い、その分析で判った特徴やパターンから自己効力感などの心理的特性を推定する。これらを日々繰り返すことによって、推定される自己効力感などの心理的特性も自動的に更新されていくとともに、過去の評価結果も事例データとして蓄積されていく。また、対象者に対してアンケートを実施しないので、対象者に手間や時間をかけさせることもない。ただし、必要であれば、利用者へのアンケートも併用してもよいし、このようなアンケートの発信、回収および評価などを自動的に行うようにしてもよい。

　また、本発明の特性評価装置において、前記情報記憶部で記憶される前記測定情報には、少なくとも測定日時が含まれており、前記評価部は、前記測定情報の履歴から取得した測定状況にかかる評価点で、前記心理的特性を評価してもよい。

　また、本発明の特性評価装置において、前記評価部は、前記測定状況に含まれる測定頻度、前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報がそれぞれ予め定められた閾値以上またはそれぞれ予め定められた所定条件を満たす場合、前記測定情報から算出する評価点の算出方法を段階的に変更してもよい。

　また、本発明の特性評価装置において、前記評価部は、前記測定情報の欠損を前記行動情報に基づいて補間してもよい。

　また、本発明の特性評価装置において、前記評価部が対象者の前記心理的特性について評価した評価結果を出力する出力部をさらに備え、前記出力部は、対象者に対して、前記評価部が対象者の心理的特性について評価した評価点に応じたメッセージを評価結果として出力してもよい。

　さらに、本発明の特性評価装置において、前記情報記憶部で記憶される前記測定情報には、前記生体情報または前記行動情報が測定された前記測定日時に対応付けられた測定値も含まれており、前記出力部は、対象者に対して、前記評価部が対象者の心理的特性について評価した評価点、および測定値の変化に応じたメッセージを評価結果として出力してもよい。

　このような構成の特性評価装置によれば、生体変化または行動変容（例えば、体重管理）に取り組んでいる対象者をサポートすることができる。

　また、本発明の特性評価システムは、対象者の生体情報または行動情報を測定する測定機と、上記いずれかの特性評価装置と、を備え、前記測定機による測定で得られた前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報が前記特性評価装置の前記入力部へ直接または間接的に送信されることを特徴とする。

　また、本発明の特性評価方法は、対象者の生体情報もしくは行動情報が測定された測定情報、属性情報または目標情報を記憶する情報記憶ステップと、前記情報記憶ステップで対象者について記憶している、前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報に基づき、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性を評価する評価ステップと、前記評価ステップで対象者の前記心理的特性について評価した評価結果を出力する出力ステップと、を備えることを特徴とする。

　また、上記の特性評価方法をコンピュータに実行させる特性評価プログラムも本発明の範疇である。

　本発明の特性評価装置、特性評価方法、および特性評価プログラムによれば、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性（例えば、自己効力感）を簡単に評価することができる。

第１実施形態にかかる健康サポートシステムの構成を示す概略図である。特性評価装置の主要部の構成を示すブロック図である。対象者データベースを示す図である。測定履歴データベースを示す図である。評価処理を示すフローチャートである。アンケートによる食事自己効力感と、ｓ４で算出される自己効力感との相関を示す図である。アンケートによる運動自己効力感と、ｓ４で算出される自己効力感との相関を示す図である。評価点を含む評価結果を対象者に提供する場合を例示する図である。（ａ）～（ｄ）は、評価点の各種提示例である。（ａ）～（ｄ）は、第１実施形態の様々な変形例にかかる健康サポートシステムの各構成を示す概略図である。第２実施形態において、食事ＳＥ_Dと運動ＳＥ_Eの構成要素の具体例とその対応関係を示す表である。図１１と同じＳＥの種類毎の構成要素の小分類に対応した指標例を示す表である。食事ＳＥ_Dや運動ＳＥ_Eの各推定式を重回帰分析によって定式化する方法を例示するフローチャートである。（ａ）、（ｂ）は、図１３に示した方法で求めた食事ＳＥ_Dや運動ＳＥ_Eとアンケートによる自己効力感との相関を示すグラフである。評価点を含む評価結果を提供する場合を例示する図である。（ａ）～（ｄ）は、評価点の各種提示例である。レーダーチャートによる評価点の提示例である。

　以下、本発明のいくつかの実施形態について、図面を参照しながら説明する。

　＜第１実施形態＞
　１．１　第１実施形態にかかる健康サポートシステムの構成
　図１は、本発明の第１実施形態にかかる健康サポートシステムの構成を示す概略図である。第１実施形態にかかる健康サポートシステムは、体重を減少させる体重管理に取り組んでいる対象者をサポートする。例えば、食事による減量メニューや、運動による減量メニューを対象者に提示することによって、当該対象者をサポートする。この健康サポートシステムは、特性評価装置１と、携帯端末２と、体重計３と、を備える。携帯端末２、および体重計３は、体重管理に取り組んでいる対象者が所有するものである。この例では、携帯端末２、および体重計３は、対になっている。

　なお、図１では、ある対象者が所有する一対の携帯端末２、および体重計３を代表して図示しているだけであり、ネットワークを介して特性評価装置１に接続される携帯端末２がこの対象者のみであるという意味ではない。多数の対象者の携帯端末２が、ネットワークを介して特性評価装置１に接続される。

　体重計３は、体重が測定でき、その測定結果を近距離無線通信で携帯端末２に送信する近距離無線通信機能を備える。近距離無線通信機能としては、例えば、ＮＦＣやＦｅｌｉＣａ（登録商標）による通信またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）による通信が挙げられるが、これらに限らない。体重計３は、体重だけでなく、体脂肪率や、ＢＭＩ（肥満度）なども測定できる体重体組成計（単に体組成計とも言う。）であってもよい。この種の体重体組成計は、すでに商品化されているものがある（例えば、http://www.healthcare.omron.co.jp/sp/hbf252f/ 参照）。この他、対象者の生体情報を測定可能な他の測定機器であってもよい。

　携帯端末２は、体重計３との間で近距離無線通信が行える近距離無線通信機能、およびインターネットなどのネットワークを介して特性評価装置１との間で通信が行えるネットワーク通信機能を備える。この種の携帯端末２には、すでに商品化されているスマートフォンがあるが、タブレットコンピュータやウェラブルコンピュータを用いてもよい。また、携帯端末２は、パーソナルコンピュータなどで代用することも可能であるが、これらに限るわけではない。

　図２は、第１実施形態にかかる特性評価装置の主要部の構成を示すブロック図である。特性評価装置１は、演算処理部１１と、対象者データベース１２（以下、対象者ＤＢ１２と言う。）と、測定履歴データベース１３（以下、測定履歴ＤＢ１３と言う。）と、通信部１４と、を備えている。

　演算処理部１１は、特性評価装置１本体の動作を制御するとともに、対象者が目標にしている生体変化である体重管理（ここでは、体重の減少）に対する当該対象者の心理的特性（ここでは、自己効力感）を評価する。また、評価した心理的特性の評価点に応じて、対象者に対するメッセージを決定する。演算処理部１１が行う処理の詳細については後述する。演算処理部１１は、この発明にかかる特性評価プログラムがインストールされるコンピュータを有し、このコンピュータが、この発明にかかる特性評価方法を実行する。また、この演算処理部１１が、この発明で言う、評価部に相当する構成を有する。

　対象者ＤＢ１２は、対象者を管理するデータベースである。図３は、対象者データベースを示す図である。ここで言う対象者は、この健康サポートシステムに登録している会員であり、体重管理に取り組んでいる。対象者ＤＢ１２は、対象者毎に、対象者を識別するＩＤ（識別コード）、対象者の登録メールアドレス、対象者の氏名、対象者の性別、対象者の生年月日などを対応付けた対象者レコードを登録したデータベースである。

　図４は、測定履歴データベースを示す図である。測定履歴ＤＢ１３は、対象者別に、体重の測定日時と、測定体重と、を対応付けた測定データを記憶する。測定履歴ＤＢ１３は、対象者毎に、毎日、午前および午後の２回分の測定データを記憶する領域を有する。図４において測定データが記憶されていない領域は、対象者が体重を測定しておらず、測定データが存在しないことを意味する。この測定履歴ＤＢ１３が、この発明で言う情報記憶部に相当する構成である。図４に示すように、体重の測定にかかる時系列測定パターンは、各対象者で異なっている。

　なお、ここでは、測定履歴ＤＢ１３は、対象者毎に、毎日、午前および午後の２回分の測定データを記憶する領域を有する構成としているが、３回分以上の測定データを記憶する領域を有する構成であってもよい。あるいは、１日毎に記憶する測定データの領域を予め限定せず、測定日時と測定値を対応づけて順次記憶するように構成してもよい。あるいは、対象者のライフスタイルに合わせて起床および就寝の各時間帯を予め設定しておき、それに応じて記録してもよい。この場合、各時間帯以外での測定は無視するか、その他の時間帯として扱うようにしてもよい。

　通信部１４は、ネットワークを介して携帯端末２と通信する。これにより、外部の測定機である体重計３によって測定された対象者の体重および測定日時が携帯端末２を介して通信部１４から入力されるとともに、後述するように、対象者に対して演算処理部１１で作成されたメッセージが携帯端末２へ出力される。つまり、この通信部１４が、この発明で言う入力部および出力部に相当する構成である。

　１．２　第１実施形態にかかる健康サポートシステムの動作
　以下、第１実施形態にかかる健康サポートシステムの動作について説明する。

　この健康サポートシステムにおいて、対象者になることを希望する人は、この健康サポートシステムに登録する。例えば、対象者になることを希望する人は、特性評価装置１がインターネット上で公開している登録ページにおいて、氏名、性別、生年月日、目的（体重の減少、または増加など）、メールアドレスなどの必要項目を入力する。対象者になることを希望する人は、この登録ページにおいて入力した内容に基づきＩＤが付与され、対象者ＤＢ１２に登録される。これにより、この健康サポートシステムに対する登録が完了し、対象者になる。また、特性評価装置１は、このとき付与したＩＤを今回登録した対象者に通知する。

　次に、対象者の体重測定について説明する。体重計３は、対象者が体重を測定すると、測定日時と測定体重とを対応付けた測定データを体重計３本体が備えるメモリなどに一時的に記憶する。体重計３は、近距離無線通信で一時的にメモリに記憶した測定データを携帯端末２に送信する。

　なお、体重計３と、携帯端末２とは有線で通信する構成であってもよい。また、対象者が、体重計３で体重を測定した測定日時や、測定体重を携帯端末２に入力してもよい。

　携帯端末２は、体重計３から送信されてきた測定データにＩＤを付けて特性評価装置１に送信する。特性評価装置１は、携帯端末２から送信されてきたＩＤが付された測定データを通信部１４で受信すると、その測定データを測定履歴ＤＢ１３に記憶する。これにより、特性評価装置１は、各対象者について、測定データを測定履歴ＤＢ１３に記憶する。上述したように、この測定データには、測定値だけでなく、測定日時も含まれている。

　次に、演算処理部１１における、対象者が目標にしている生体変化である体重管理に対する当該対象者の心理的特性（ここでは、自己効力感）を評価する評価処理について説明する。自己効力感は、上述したように、心理学者アルバート・バンデューラによって提唱された心理学用語であり、ある結果を生み出すために必要な行動をどの程度うまくできるかという確信・見通しを持つことである。この評価処理は、対象者に提示した食事による減量メニューや、運動による減量メニューに対して、当該対象者が自分にはできるという思いの大きさ（強さ）を定量的に評価する処理である。また、この評価処理では、ここで評価した自己効力感ＳＥに応じて、対象者に対するメッセージを作成し、通信部１４において出力する。この対象者に対するメッセージが、評価結果である。

　図５は、この評価処理を示すフローチャートである。演算処理部１１は、今回の評価処理の対象にする対象者を決定する（ｓ１）。ｓ１では、対象者ＤＢ１２にＩＤが登録されているいずれかの対象者を、今回の評価処理の対象にする対象者に決定する。

　演算処理部１１は、ｓ１で決定した対象者について、測定履歴ＤＢ１３に記憶している測定データを抽出する（ｓ２）。

　演算処理部１１は、ｓ２で抽出した測定データを所定の期間（この例では、１週間）で区分したブロックに分割する（ｓ３）。ｓ３では、対象者の測定データを、月曜日から次の日曜日までの１週間分の測定データを１つのブロックにする区分を行う。

　演算処理部１１は、ｓ３で分割したブロック毎に、自己効力感ＳＥの評価点を算出する（ｓ４）。ここでは、自己効力感ＳＥは測定頻度Ｆの関数として次式で表されるとしている。

　　ＳＥ　＝　ｆ（Ｆ）
　ｓ４では、自己効力感ＳＥの評価点を算出するブロックの各日において、午前の時間帯において体重計３で体重を測定していれば「１点」を加算するとともに、午後の時間帯において体重計３で体重を測定していれば「１点」を加算する。すなわち、各ブロックに対して算出される自己効力感ＳＥの評価点は、そのブロックに属する各日の午前の時間帯、および午後の時間帯に、少なくとも１回ずつ体重を測定していれば、最大で「１４点」になる。また、ブロックに属するいずれの日においても、体重計３で一度も体重を測定していなければ、最小である「０点」になる。このように、ｓ４では、対象者の自己効力感ＳＥを、０点～１４点の１５段階で評価する。

　また、上述したように、対象者の測定データを、月曜日から次の日曜日までの１週間分の測定データを１つのブロックに区分し、ブロック毎に自己効力感ＳＥの評価点を算出しているので、この対象者の現在の自己効力感ＳＥの評価点だけでなく、この対象者の自己効力感ＳＥの評価点の時間的変化も得られる。

　ここで、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥの信頼性について説明する。

　例えば、食事自己効力感は、食事を取り過ぎてしまうような状況にあっても、食べ過ぎないでいられる、という食事に対する自己効力感であり、その尺度として、アメリカ合衆国ミネソタ州のメイヨー・クリニックのクラーク博士（Matthew M. Clark）らが作成した以下に示すＱ１～Ｑ２０の２０項目のアンケートに対する回答を１００点満点で正規化したものが知られている。これは、各項目（Ｑ１～Ｑ２０）について、全く自信がないときの「０点（Ｍｉｎ）」～とても自信があるときの「９点（Ｍａｘ）」の１０段階で回答させることにより、食事自己効力感を評価するアンケートである。

　Ｑ　１：心配事があったりイライラしているとき、食べずにいられる。

　Ｑ　２：週末（休日）、食事のコントロールができる。

　Ｑ　３：周りに”ノー”と言ってまで食事を我慢できる。

　Ｑ　４：体がだるいとき、食べずにいられる。

　Ｑ　５：テレビを見ているとき、食べずにいられる。

　Ｑ　６：気分が落ち込んでいるとき、食べずにいられる。

　Ｑ　７：いろいろな食物を前にしても、食べずにいられる。

　Ｑ　８：食事のおかわりを断ることができる。

　Ｑ　９：頭痛がするとき、食べずにいられる。

　Ｑ１０：本を読んでいるとき、食べずにいられる。

　Ｑ１１：怒っているとき、食べずにいられる。

　Ｑ１２：宴会や飲み会のとき、食べずにいられる。

　Ｑ１３：周りから食べるよう勧められても断ることができる。

　Ｑ１４：痛みがあるとき、食べずにいられる。

　Ｑ１５：寝る前に、食べずにいられる。

　Ｑ１６：失敗したとき、食べずにいられる。

　Ｑ１７：高カロリーの食べ物を前にしても、食べずにいられる。

　Ｑ１８：周りの反対を押し切ってまで、食事を断ることができる。

　Ｑ１９：体調が悪いとき、食べずにいられる。

　Ｑ２０：楽しいとき、食べずにいられる。

　上記Ｑ１～Ｑ２０は、Clark. Self-efficacy in weight management. Journal of Consulting and Clinical Psychology, Vol 59(5), Oct 1991, 739-744. からの引用である。

　図６は、上述のアンケートによる食事自己効力感と、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥとの相関を示す図である。図６では、縦軸が上述のアンケートにより１００点満点で評価される食事自己効力感の点数であり、横軸が体重計３での体重の測定頻度による評価点（ｓ４で算出した評価点）である。上述のアンケートによる食事自己効力感と、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥとは、Ｒ²＝0.9以上の高い相関が見られた。このことから、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥの評価点は、食事自己効力感に対して十分に信頼性があると推定される。

　また、運動自己効力感は、身体活動を続けることや、運動のために時間をとったり、運動するのを妨げるような状況でも運動していられる、という運動に対する自己効力感であり、その尺度として、獨協医科大学の武藤孝司らが作成した以下に示すＱ３１～Ｑ４３の１３項目のアンケートに対する回答を１００点満点で正規化したものが知られている。これは、各項目（Ｑ３１～Ｑ４３）について、「はい（３点）」、「いいえ（１点）」、「どちらでもない（２点）」の３択で回答させることにより、運動自己効力感を評価するものである。

　Ｑ３１：仕事で疲れた日でも、運動できる。

　Ｑ３２：忙しいとき、運動する時間がつくれる。

　Ｑ３３：家事に追われていても、運動できる。

　Ｑ３４：仕事に追われているとき、運動できる。

　Ｑ３５：調子が悪いとき、運動できる。

　Ｑ３６：落ち込んでいるとき、運動できる。

　Ｑ３７：天気がよくないとき、運動できる。

　Ｑ３８：トレーナがいないとき、運動できる。

　Ｑ３９：仲間がいないとき、運動できる。

　Ｑ４０：スキルがなくても、運動できる。

　Ｑ４１：設備や機器の性能が悪くても、運動できる。

　Ｑ４２：競技会やスポーツ大会に参加せず運動できる。

　Ｑ４３：運動のために早起きできる。

　上記Ｑ３１～Ｑ４３は、Muto T, The development of a self-efficacy scale for exercise behavior. The Keio Journal of Medicine 1992, 41(1):21-24からの引用である。

　図７は、上述のアンケートによる運動自己効力感と、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥとの相間を示す図である。図７では、縦軸が上述のアンケートにより１００点満点で評価される運動自己効力感の点数であり、横軸が体重計３での体重の測定頻度による評価点（ｓ４で算出した評価点）である。上述のアンケートによる運動自己効力感と、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥとは、Ｒ²＝0.8以上の高い相関が見られた。このことから、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥの評価点は、運動自己効力感に対しても十分に信頼性があると推定される。

　言い換えれば、ｓ４で算出される自己効力感ＳＥの評価点は、体重管理にかかる食事自己効力感、および運動自己効力感の双方に対して、十分に信頼性があると推定される。

　演算処理部１１は、ｓ４で算出した自己効力感ＳＥの評価点に基づいて、対象者に対するメッセージを作成する（ｓ５）。ｓ５では、例えば、演算処理部１１は、対象者の直近の自己効力感ＳＥの評価点に基づき、「低」（０～４点）、「中」（５～９点）、または「高」（１０～１４点）の３段階で判定する。

　そして、自己効力感ＳＥを「低」と判定した対象者については、体重管理に対する自己効力感が低いことを通知するとともに、体重管理を成功するには、自己効力感をアップさせることが必要であることを促すメッセージを評価結果として作成する。例えば「体重管理に取り組もうとする気持ちが弱いです。強い気持ちで、体重管理に取り組みましょう。」といった、体重管理に前向きに取り組む気持ちを強くさせるメッセージを評価結果として作成する。

　また、自己効力感ＳＥを「中」と判定した対象者については、体重管理に対する自己効力感が一般的であるので、対象者の自己効力感をアップさせるメッセージを作成する。例えば「もう少し頑張れば、体重管理に成功する可能性が極めて高くなります。」といった、体重管理に取り組む気持ちをより強くさせるメッセージを評価結果として作成する。

　また、自己効力感ＳＥを「高」と判定した対象者については、体重の減少に対する対象者の自己効力感を維持させるメッセージを作成する。例えば「このまま続ければ、体重管理に成功するでしょう。」といった、対象者を褒めるメッセージを評価結果として作成する。

　特性評価装置１は、演算処理部１１がｓ５で作成したメッセージを、通信部１４が対象者に電子メールで送信する（ｓ６）。対象者は、この電子メールを携帯端末２や、パソコンなどで受信する。

　このように、第１実施形態にかかる特性評価装置１は、対象者が目標とする生体変化（ここでは、体重管理）に対する当該対象者の自己効力感を簡単、且つ適正に評価することができる。また、対象者に対してアンケートを実施しないので、対象者に手間や時間をかけさせることもない。さらに、特性評価装置１は、ｓ４で算出した評価点に応じて、対象者に送信するメッセージを作成するので、対象者が体重管理に成功するように、サポートすることができる。

　また、ｓ６では、ｓ５で作成したメッセージだけでなく、図８に示すように、ｓ４で算出した体重管理に対する自己効力感ＳＥの評価点も含めて対象者に送信してもよい。あるいは、評価点を含む評価結果を指導者に提供してもよい。これにより、指導の効率向上や支援につなげることができる。

　評価点の提示例として、図８および図９（ａ）のように棒グラフで表示すれば、自己効力感ＳＥの高さが把握しやすくなる。図９（ｂ）のように数値やレベルで表示すれば、向上欲求が持ちやすくなる。図９（ｃ）のように時系列変化をグラフ表示すれば、自己効力感ＳＥの変化が把握しやすくなる。また、図９（ｄ）のように開始時を基準として時系列変化をグラフ表示すれば、開始時からの変化が把握しやすくなる。ただし、評価点の表示はこのような例に限らない。

　また、上記の説明では、対象者の直近の自己効力感ＳＥの評価点に基づいて、この対象者に対するメッセージを作成するとしたが、この対象者の自己効力感ＳＥの評価点の時間的変化も加味して、対象者に対するメッセージを作成してもよい。例えば、体重管理に対する自己効力感ＳＥが下がっている傾向（ｓ４で算出された評価点が下がる傾向）にある対象者については、体重管理に取り組む気持ちが低下していると推定できるので、「以前のように、体重管理に取り組みましょう。」といった、メッセージを評価結果として作成する。また、体重管理に対する自己効力感ＳＥが上がっている傾向（ｓ４で算出された評価点が上がる傾向）にある対象者については、体重管理に取り組む気持ちが強くなっていると推定できるので、「この調子で、体重管理に取り組みましょう。」といった、メッセージを評価結果として作成する。

　また、体重の測定値の変動も加味して、メッセージを作成してもよい。例えば、体重が増加傾向である対象者には、「もう少し頑張って、体重管理に取り組みましょう。」といった、メッセージを評価結果として作成する。反対に、体重が減少傾向である対象者には、「いい調子で、体重管理効果があらわれています。この調子で頑張りましょう。」といった、メッセージを評価結果として作成する。

　さらには、体重管理に対する自己効力感ＳＥが低い対象者については、提示する食事メニューや、運動メニューを、体重の減少にかかる効果は小さくなっても、より取り組みやすいものに変更してもよい。このようにすれば、対象者の体重管理に対する自己効力感ＳＥを徐々に上げることができる。反対に、体重管理に対する自己効力感ＳＥが高い対象者については、提示する食事メニューや、運動メニューを、体重の減少にかかる効果が大きいものに変更してもよい。

　なお、本願発明は、図５に示した評価処理を行う機能を体重計３に内蔵して実施することも可能である。この場合、体重計３本体に設けられている表示部に、評価結果を表示すればよい。対象者は、この体重計３で体重を測定する人になる。

　また、本願発明は、上述した体重を減少させる体重管理に限らず、生活習慣病の予防目的などで、対象者が目標とする生体変化が、体重を増量する体重管理、体脂肪率の抑制、ＢＭＩ（肥満度）の抑制、血圧の抑制などであっても、当該対象者の心理的特性（例えば、自己効力感）を、生体の測定頻度から簡単に評価することができる。

　自己効力感ＳＥが「高」の場合、測定頻度Ｆで得られる「自身の体の変化に対する興味の高さ」に加え、測定時間Ｔで得られる「生活リズムを安定させようとする意思の高さ」を評価式に追加して、より詳しく評価してもよい。

　　ＳＥ　＝　ｆ（Ｆ，Ｔ）
　たとえば、対象者が平日勤務で、土日休暇の場合、平日と土日で測定時間（起床時間、就寝時間）が異なりがちである。平日、土日を問わず、測定時間がほぼ一定の対象者の場合、生活習慣が安定しており、規則正しい生活を送ることができるという自己効力感ＳＥは高くなる。

　まず、ブロック（例えば１週間）毎の各日の午前および午後で体重計３による体重の測定が行われていれば、それに応じた点数を加算・集計して評価点を算出する。ブロックが１週間である場合には、ブロック毎の評価点は０点～１４点の範囲となる。

　ところで、上記の説明では直近のブロックのみの評価点に基づいて対象者の自己効力感ＳＥを「低」、「中」、「高」の３段階のいずれかと判定していたが、ここでは、直近を含む過去一定期間（例えば、過去４週間）の各ブロックの評価点に基づいて、対象者の自己効力感ＳＥを評価するようにしている。

　例えば、過去一定期間の各ブロックの評価点のいずれか１つでも６点以下があれば、体重を毎日少なくとも１回測定するという習慣さえ未だに定着していないと推定できるので、対象者の自己効力感ＳＥを「低」と判定する。一方、過去一定期間にわたって各ブロックの評価点がいずれも１０点以上であれば、体重を毎日測定するだけではなく朝晩の測定もある程度まで習慣化されていると推定できるので、対象者の自己効力感ＳＥを「高」と判定する。これらのいずれにも該当しない場合には、対象者の自己効力感ＳＥを「中」と判定する。ただし、このような判定に限るわけではない。例えば、活動量計による測定データの記録状況（歩数や消費カロリーの平均、ばらつき、週内変動など）なども加味して判定を行ってもよい。

　また、このような判定結果に応じて出力するメッセージ例としては、次のようなものが挙げられるが、これらに限るわけではない。例えば、上述した判定処理と同様に、活動量計３Ａによる測定データの記録状況などに応じたメッセージを加えてもよい。

　自己効力感ＳＥ「低」
　　「○○さんは体重の測定を忘れてしまいますか？
　　　忘れてしまう場合は、体重計の置き場所を変えてみるなど工夫してみましょう。」
　自己効力感ＳＥ「中」
　　「朝と晩の体重差からその日の食事の量や運動（活動）の量が見えてきます。

　　　朝晩連続で体重を測定して確認してみましょう。」
　自己効力感ＳＥ「高」
　　「よく測定できていますね。これからも継続してくださいね。」
　＜第１実施形態の変形例＞
　上述した第１実施形態にかかる健康サポートシステムは、図１にも示したように、特性評価装置１と携帯端末２と体重計３とを備えるが、本発明はこのような構成に限るわけではない。図１０（ａ）～図１０（ｄ）は、本発明の第１実施形態の様々な変形例にかかる健康サポートシステムの各構成を示す概略図である。

　図１０（ａ）は、第１実施形態にかかる健康サポートシステムの構成に対して、対象者の行動情報としての活動量（例えば歩数や消費カロリーとそれらの経時的変化）を測定可能な活動量計３Ａを追加したものである。この活動量計３Ａは、体重計３と同様に、その測定結果を近距離無線通信で携帯端末２に送信する近距離無線通信機能を備える。さらに、対象者の生体変化や行動変容を測定可能な他の測定機器を追加してもよい。このような構成によれば、対象者の生体変化や行動変容をより的確に把握できるので、心理的特性の評価精度を向上させることが可能となる。

　図１０（ｂ）は、第１実施形態にかかる健康サポートシステムの構成から、携帯端末２を省略するとともに、体重計３に対して特性評価装置１と直接通信可能なネットワーク通信機能を追加して体重計３ｘと改めたものである。このような構成によれば、携帯端末２を持っていなくても健康サポートシステムを利用することができる。なお、図１０（ａ）と同様に、対象者の生体変化や行動変容を測定可能な他の測定機器（ただし、特性評価装置１と直接通信可能なネットワーク通信機能が必要）を追加してもよい。

　図１０（ｃ）は、図１０（ａ）に示した健康サポートシステムの構成から、活動量計３Ａを省略するとともに、携帯端末２に対して活動量計３Ａとほぼ同様の活動量計機能３ａを内蔵させて携帯端末２Ａと改めたものである。このような構成によれば、対象者はもともと日常生活にほぼ不可欠な携帯端末２だけを常時身に付けていればよく、活動量計３Ａを別に身に付ける必要がなくなる。これにより、携帯端末２に加えて活動量計３Ａも常に身に付ける煩わしさがなくなるので、活動量計３Ａを身に付けることを忘れたことに伴う測定データの欠損などを防止することにもつながる。なお、携帯端末２に内蔵させる活動量計機能３ａは、単体の活動量計３Ａの各種機能から一部を簡略化してもよい。

　図１０（ｄ）は、図１０（ｃ）に示した健康サポートシステムの構成から、体重計３を省略したものである。このような構成によれば、体重計３がなくても健康サポートシステムを利用することができ、主として対象者の行動変容から心理的特性の評価が可能である。

　＜第２実施形態＞
　第１実施形態の変形例の１つとして図１０（ａ）に示した健康サポートシステムに対して、携帯端末２から特性評価装置１へ送信する測定データやそれ以外のデータを増やすとともに、特性評価装置１の演算処理部１１における自己効力感ＳＥの評価点算出処理（図５のｓ４参照）と評価点に応じたメッセージ作成処理（図５のｓ５参照）などに改良を加えたものを第２実施形態とし、主に第１実施形態との相違点について以下で説明する。

　２．１　携帯端末２から特性評価装置１へ送信するデータ
　図１０（ａ）に示した健康サポートシステムでは、体重計３によって測定された体重および測定日時と活動量計３Ａによって測定された活動量とが、対象者の生体情報および行動情報として携帯端末２を介して特性評価装置１へ送信されるだけであった。ところで、携帯端末２にＧＰＳなどの位置情報検出機能が内蔵されていれば、その測定記録によって対象者の行動（例えば、移動履歴、移動距離、移動速度）もある程度は推定し得る。さらに、移動履歴に含まれる位置情報に基づいて地図情報なども参照すれば、対象者の行動の種類まで把握できる場合もあり得る。また、携帯端末２に対象者のスケジュールデータが記録されていれば、これも対象者の行動の種類を把握する手がかりとなり得る。その他、対象者の属性データ（性別、年齢または年代、体重計３では測定できない身長、またはこれと測定された体重から算出したＢＭＩ、など）、目標データ（体重や体組成の項目毎の目標値、目標を達成する期間、など）、減量プログラム実施経験なども携帯端末２や体重計３に登録されていれば、有益な情報となる。

　そこで、この第２実施形態では、携帯端末２に記録されている対象者の行動情報やその他の各種情報なども特性評価装置１へ送信するものとする。

　２．２　対象者の自己効力感の評価点算出と評価点に応じたメッセージ作成
　対象者が目標とする生体変化に対する自己効力感ＳＥは、食事に対するものや運動、睡眠など複数の生活習慣が関係し、目標とする生体変化に向けて、個々の生活習慣を行動変容する必要がある。例えば、運動や食事による減量メニューに対する自己効力感（主として効力期待ＳＥ効力）が低い対象者は、自分にはできないと尻込みしてしまい、提示された減量メニューを実行しない。一方、効力期待ＳＥ効力は高くても結果期待ＳＥ結果が低ければ、モチベーションが十分に高まらないため、やはりそのメニューを実行しないことになりかねない。一方で、第一実施形態で説明した自己効力感ＳＥが高いと判定された対象者であれば、測定回数・頻度が高く、体重計３で測定された朝晩の体重差もほぼ毎日把握可能であって、活動量計３Ａによる測定データも十分揃っている可能性が高いので、自己効力感ＳＥのより詳しい評価が可能となる。そこで、評価ステージを移行して、個々の生活習慣に対する自己効力感ＳＥ、さらには、結果期待ＳＥ結果および効力期待ＳＥ効力も算出してもよい。つまり、測定データから算出する自己効力感ＳＥの算出方法を段階的に変更するのである。もちろん、算出方法の変更は、２段階に限らず、３段階以上で段階的に行ってもよい。よって、対象者が目標とする生体変化に対する自己効力感ＳＥは、次式で表すことができる。

　　ＳＥ　＝　ｆ（ＳＥ_D，ＳＥ_E，ＳＥ_S，・・・）
　ここで、ＳＥ_Dは食事に対するＳＥであり、ＳＥ_Eは運動に対するＳＥであり、ＳＥ_Sは睡眠に対するＳＥであり、関数ｆは対象とする自己効力感から任意に設定する。また、各ＳＥは、先行要因としての効力期待ＳＥ効力と結果要因としての結果期待ＳＥ結果とからなり、それぞれ次式で表すことができる。ただし、関数ｆの内容は実際にはそれぞれ異なる（以下の説明でも同様）。

　　ＳＥ_D　＝　ｆ（ＳＥ効力，ＳＥ結果）
　　ＳＥ_E　＝　ｆ（ＳＥ効力，ＳＥ結果）
　　ＳＥ_S　＝　ｆ（ＳＥ効力，ＳＥ結果）
　図１１は、ＳＥ効力，ＳＥ結果の構成要素の例と食事ＳＥ_Dおよび運動ＳＥ_Eとの対応関係を示す表である。図１２は、図１１の構成要素の小分類に対応した指標例を示す表である。

　食事ＳＥ_Dにおいては、図１１でＳＥ_Dの欄に○が印されている項目をＳＥ構成要素とし、効力期待ＳＥ効力は、減量のための食習慣の改善をうまくやることができるかの期待が表れるとする食事コントロールＷ_MEや測定行為Ｆ、Ｔから、結果期待ＳＥ結果は、行動をとると減量につながるかという期待が表れるとする生体変化量ΔＷや目標Ｇからそれぞれ算出する。その他として、対象者の環境（プログラム実施回数、経過日、勤務形態、職業・職種など）や属性（性別、年齢など）を考慮してもよいし、評価式を変更してもよい。また、常時、測定行動の変容をモニタリングして、対象者に適した評価対象を変更するようにしてもよし、バリアＳＥを追加してもよい。これにより精度が向上する。バリアＳＥとは天候などの外部環境情報であり、天候に左右されず、歩数が一定である場合は、対象者はバリアＳＥが高いと評価できる。

　ここで、食事コントロールＷ_MEとは、適切な食事量（食事を適切な量に抑えようとする意思）、食事量ばらつき（食事量を日々一定にしようとする意思）、過度な食事制限（過度な食事制限を行わない意思）などに分類されるものである。

　測定行為Ｆ、Ｔとは、測定回数Ｆ（自身の体の変化に対する興味）や測定時間Ｔ（生活リズムを安定させようとする意思）などに分類されるものである。

　生体変化量ΔＷとは、体重変化（生活習慣改善の取り組みが結果、すなわち体重値に繋がっている実感度合い）や体組成変化（生活習慣改善の取り組みが結果、すなわち体組成、例えば内臓脂肪に繋がっている実感度合い）などに分類されるものである。

　　目標Ｇとは、目標値など（生活習慣改善の取り組みを通してどれだけ体重をコントロールできると考えているかの度合い）である。ただし、これらは例示に過ぎない。例えば、食事コントロールＷ_MEが一週間ほぼ一定で、測定行為Ｆ、Ｔが高く、生体変化量ΔＷが体重減少し、目標Ｇが高い対象者は、食事ＳＥ_Dが高いと評価できる。また、食事コントロールＷ_MEは、図１２に示すように１週間の朝と晩の体重差（朝晩体重差）を使用する。期間は、１週間でなくてもよく、１月、１年、特定曜日、季節などでもよい。朝晩体重差の代わりに晩から朝の体重差、当日朝から翌日朝の体重差、または当日晩から翌日晩の体重差などを用いてもよい。また、食事写真から摂取カロリーを推定することにより食事に対する自己効力感を算出してもよい。

　運動ＳＥ_Eにおいても同様に、図１１でＳＥ_Eの欄に○が印されている項目をＳＥ構成要素とし、効力期待ＳＥ効力は、測定行為Ｆ、Ｔや活動Ｓから、結果期待ＳＥ結果は、生体変化量ΔＷや目標値Ｇからそれぞれ算出する。

　ここで、測定行為Ｆ、Ｔ、生体変化量ΔＷおよび目標Ｇは、それぞれ上述した通りである。活動Ｓとは、活動量（運動習慣、すなわち歩行に対する意思）や活動量変化（初期に比べて活動量を増加させる意思）などに分類されるものである。ただし、これらも例示に過ぎない。

　例えば、活動Ｓは１週間の歩数を使用する。期間は、１週間でなくてもよく、１月、１年、特定曜日、季節などでもよい。指標は、歩数でなくてもよい。例えば、消費カロリー、活動カロリー、脂肪燃焼量、ＭＥＴｓ（メッツ、Metabolic equivalents）、Ｅｘ（エクササイズ）、歩行距離、座っている時間などが挙げられるが、これらに限らない。

　以上で説明したように、食事ＳＥ_Dおよび運動ＳＥ_Eの各算出式は、生活習慣に関する効力期待ＳＥ効力や生体に関する結果期待ＳＥ結果から定めることができる。すなわち、食事ＳＥ_Dについて、効力期待であるＳＥ_D効力と結果期待であるＳＥ_D結果とはそれぞれ次式で表すことができる。

　　ＳＥ_D効力　＝　ｆ（Ｗ_ME，Ｆ，Ｔ）
　　ＳＥ_D結果　＝　ｆ（ΔＷ，Ｇ）
　一方、運動ＳＥ_Eについて、効力期待であるＳＥ_E効力と結果期待であるＳＥ_E結果とはそれぞれ次式で表すことができる。

　　ＳＥ_E効力　＝　ｆ（Ｆ，Ｔ，Ｓ）
　　ＳＥ_E結果　＝　ｆ（ΔＷ，Ｇ）
　図１３は、食事ＳＥ_Dや運動ＳＥ_Eの各算出式を重回帰分析によって定式化する方法を例示するフローチャートである。図１４は、図１３に示した方法で求めた食事ＳＥ_Dや運動ＳＥ_Eとアンケートによる自己効力感との相関を示すグラフである。なお、重回帰分析は公知の手法であるから、詳細な説明は省略する。

　過剰適合（オーバーフィッティング）および多重共線性を避けるため、統計的基準、具体的には赤池情報量規準（ＡＩＣ：Akaike Information Criterion）や分散拡大係数（ＶＩＦ：Variance Inflation Factor）を用いて定量評価を実施し、変数を選択する。

　具体的には、図１３に示すように、まず、評価対象データ（この例ではサンプル数Ｎ＝１２７）から全説明変数所持データ（この例ではＮ＝６７）のみを残し、利用できないデータを除去する。

　次に、各ＳＥカテゴリから変数を１つずつ選択し、変数セットを総当りで作成する（ｓ１１）。この例では、食事ＳＥ_Dについて約９１万セット、運動ＳＥ_Eについて約３６万セットとなった。

　そして、重回帰分析を行ってＡＩＣおよびＶＩＦを算出し（ｓ１２）、例えば
　　ＶＩＦの最大値　＜　５
という条件下でＡＩＣが最小となる説明変数を確定し（ｓ１３）、精度を評価してから（ｓ１４）、相関係数を算出する（ｓ１５）。

　食事自己効力感のアンケートは、神戸女学院大学論集（2000）、47(1)、129～139頁に掲載された「食行動の自己効力感尺度の作成　－日本版過食状況効力感尺度（KC-SAM）および日本版抑制状況効力感尺度（KC-DEM）の妥当性と信頼性－」（島井哲志、他）の質問項目（２４点満点）を用い、運動自己効力感のアンケートは、日本公衆衛生雑誌（2003）、第５０巻第３号、208～215頁に掲載された「中年者における運動行動の変容段階と運動セルフエフィカシーの関係」（岡浩一朗）の質問項目（２５点満点）を用い、図１３に示したように算出した相関係数は、食事ＳＥ_DについてはＲ＝０．６０であり、運動ＳＥ_EについてはＲ＝０．６３となった。

　評価点の提示例として、図１５および図１６（ａ）のようにレーダーチャートで表示すれば、個々の生活習慣に対する自己効力感のバランスが把握しやすくなる。図１６（ｂ）のように数値やレベルで表示すれば、向上欲求が持ちやすくなる。図１６（ｃ）のように時系列変化をグラフ表示すれば、他のＳＥとの違いと変化が把握しやすくなる。また、図１６（ｄ）のように開始時を基準として時系列変化をグラフ表示すれば、開始時からの変化が把握しやすくなる。ただし、評価点の表示はこのような例に限らない。

　また、食事ＳＥ_Dおよび運動ＳＥ_Eをそれぞれ比較的高い精度で推定できるので、図１７に示すように、レーダーチャートで効力期待と結果期待に分けて表示することもできる。

　ところで、測定情報に欠損がある場合であっても、例えば、出張や旅行などの非日常行動によって、対象者が意図せず測定できなかった状態もあり得る。活動量計３Ａであれば、装着忘れということもあり得る。このような場合に、対象者が測定を怠ったと単純に判断するのは必ずしも好ましくない。

　そこで、例えば、過去の測定情報などに基づいて測定情報の欠損の原因を推定し、対象者が測定を怠った可能性が低いときには、過去の測定情報などから欠損値を補間して、非日常行動の影響を除外するようにしてもよい。補間方法としては、過去の測定情報を用いて置き換えてもよいし、平日・土日・曜日・時間など、対象者のライフスタイルから類似の過去情報を補間に用いてもよい。さらに、携帯端末２に記録されていた対象者の行動情報（例えばＧＰＳ情報）も考慮して、測定情報に欠損があったときの対象者の行動を推定してもよい。

　＜その他の実施形態＞
　上述した各実施形態において、例えば、測定頻度、プログラムの経過日数、属性や目標値などに応じて自己効力感の評価式を使い分けてもよい。

　また、上述した各実施形態では、対象者の生体情報または行動情報が測定された測定情報に基づいて対象者の心理的特性（自己効力感など）を評価していたが、アンケート回答式も組み合わせて対象者の心理的特性を評価するようにしてもよい。

　このような構成によれば、対象者の心理的特性をより正確に算出できる。さらに、従来技術のようなアンケート結果のみから自己効力感などを推定する方法と比較して、毎回のアンケートの量を抑えることができる。これにより、利用者の回答負担を軽減でき、そのため回答の偏りやばらつきなども減少し、さらに経時変化も確認できるので，対象者の心理的特性をより正確に算出することが可能となる。

　なお、この出願は、日本で２０１４年１０月１５日に出願された特願２０１４－２１０８６５号および２０１５年８月２４日に出願された特願２０１５－１６５２０３号に基づく優先権を請求する。その内容はこれに言及することにより、本出願に組み込まれるものである。また、本明細書に引用された文献は、これに言及することにより、その全部が具体的に組み込まれるものである。

１     特性評価装置
２     携帯端末
２Ａ   携帯端末
３     体重計
３ｘ   体重計
３Ａ   活動量計
３ａ   活動量計機能
１１   演算処理部
１２   対象者データベース（対象者ＤＢ）
１３   測定履歴データベース（測定履歴ＤＢ）
１４   通信部

Claims

　対象者の生体情報もしくは行動情報が測定された測定情報、属性情報または目標情報が入力される入力部と、
　前記入力部から入力された前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報を記憶する情報記憶部と、
　前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報に基づき、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性を評価する評価部と、
を備えた特性評価装置。
　請求項１に記載の特性評価装置において、
　前記情報記憶部で記憶される前記測定情報には、少なくとも測定日時が含まれており、
　前記評価部は、前記測定情報の履歴から取得した測定状況にかかる評価点で前記心理的特性を評価することを特徴とする特性評価装置。
　請求項２に記載の特性評価装置において、
　前記評価部は、前記測定状況に含まれる測定頻度、前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報がそれぞれ予め定められた閾値以上またはそれぞれ予め定められた所定条件を満たす場合、前記測定情報から算出する評価点の算出方法を段階的に変更することを特徴とする特性評価装置。
　請求項２または３に記載の特性評価装置において、
　前記評価部は、前記測定情報の欠損を前記行動情報に基づいて補間することを特徴とする特性評価装置。
　請求項２～４のいずれか１項に記載の特性評価装置において、
　前記評価部が対象者の前記心理的特性について評価した評価結果を出力する出力部をさらに備え、
　前記出力部は、対象者に対して、前記評価部が対象者の前記心理的特性について評価した評価点に応じたメッセージを評価結果として出力することを特徴とする特性評価装置。
　請求項５に記載の特性評価装置において、
　前記情報記憶部で記憶される前記測定情報には、前記生体情報または前記行動情報が測定された前記測定日時に対応付けられた測定値も含まれており、
　前記出力部は、対象者に対して、前記評価部が対象者の前記心理的特性について評価した評価点、および測定値の変化に応じたメッセージを評価結果として出力することを特徴とする特性評価装置。
　対象者の生体情報または行動情報を測定する測定機と、
　請求項１～６のいずれか１項に記載の特性評価装置と、
を備え、
　前記測定機による測定で得られた前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報が前記特性評価装置の前記入力部へ直接または間接的に送信されることを特徴とする特性評価システム。
　対象者の生体情報もしくは行動情報が測定された測定情報、属性情報または目標情報を記憶する情報記憶ステップと、
　前記情報記憶ステップで対象者について記憶している、前記測定情報、前記属性情報または前記目標情報に基づき、対象者が目標とする生体変化または行動変容に対する当該対象者の心理的特性を評価する評価ステップと、
　前記評価ステップで対象者の前記心理的特性について評価した評価結果を出力する出力ステップと、を備えたことを特徴とする特性評価方法。
　請求項８に記載の特性評価方法をコンピュータに実行させることを特徴とする特性評価プログラム。