WO2022239176A1 - 行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム - Google Patents

行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2022239176A1
WO2022239176A1 PCT/JP2021/018180 JP2021018180W WO2022239176A1 WO 2022239176 A1 WO2022239176 A1 WO 2022239176A1 JP 2021018180 W JP2021018180 W JP 2021018180W WO 2022239176 A1 WO2022239176 A1 WO 2022239176A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
user
resource
behavior modification
lunch
storage unit
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/018180
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
玲子 有賀
直人 阿部
Original Assignee
日本電信電話株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 日本電信電話株式会社 filed Critical 日本電信電話株式会社
Priority to PCT/JP2021/018180 priority Critical patent/WO2022239176A1/ja
Priority to JP2023520674A priority patent/JPWO2022239176A1/ja
Publication of WO2022239176A1 publication Critical patent/WO2022239176A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • the present invention relates to a behavior modification support method, a behavior modification support device, and a program.
  • a service is provided that notifies users of advice to encourage health-related actions from smartphones and smartwatches.
  • Non-Patent Document 1 Non-Patent Document 2
  • Non-Patent Document 3 a service that encourages you to stand up and move your body if you have been sitting for a long time
  • Patent Document 1 presents information that matches the context of the user's behavior by sensing the user's environment.
  • the user may bring a lunch box or purchase lunch at a store when commuting. If so, it is difficult to change the meal content because the meal content has already been decided.
  • the present invention has been made in view of the above points, and aims to improve the efficiency of behavior modification support.
  • a detection procedure for recording information about the resource in a storage unit, and based on the sensing data an estimation procedure for estimating the spatial or temporal proximity of the user to the resource indicated by the information recorded in the storage unit; and outputting a message corresponding to the resource for which the proximity is estimated by the estimation procedure.
  • a computer executes an output procedure.
  • the efficiency of behavior modification support can be improved.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of behavior of values of an acceleration sensor when an elevator is ascending and descending;
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of behavior of values of an air pressure sensor when an escalator descends;
  • 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of a user terminal 10 according to the first embodiment;
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of functional configuration of a user terminal 10 according to the first embodiment;
  • FIG. FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the user terminal 10 in a lifestyle information registration phase;
  • FIG. It is a figure which shows the structural example of the life information storage part 16 in 1st Embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the user terminal 10 in a recommended action presentation phase
  • FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a message list storage unit 17 according to the first embodiment
  • FIG. It is a figure which shows the structural example of the life information storage part 16 in 2nd Embodiment. It is a figure which shows the structural example of the message list memory
  • sensing is used to grasp in advance life information that can be used to support behavior modification (behavior modification support), such as the user's living environment and lifestyle habits, and recommended actions are presented based on the life information.
  • behavior modification such as the user's living environment and lifestyle habits
  • the first embodiment relates to presenting a message for increasing the user's activity level.
  • Stairs and slopes can be considered as resources that can be used to increase the amount of activity.
  • the number of steps increases, the amount of activity increases.
  • One of the resources that can be used to increase the number of steps is the parking position of mobility. Parking or parking a bicycle far from the entrance of a building in a parking lot or bicycle parking lot is a way to increase the number of steps without significantly changing the behavior of daily life.
  • the length of time spent in the office can be estimated from the time spent in the office during the day and GPS data.
  • the atmospheric pressure sensor built into smartphones, etc. it detects slopes on roads that are commonly used, such as commuting routes.
  • the presence of stairs in the house is detected from the atmospheric pressure sensor built into the smartphone, etc.
  • the stay at home can be estimated from the time spent at night and GPS data.
  • the value of the air pressure sensor behaves in the same way as in FIG. 2, but the value of the acceleration sensor changes with the walking cycle. Detect walking.
  • the value of the air pressure sensor behaves in the same way as in Fig. 2, but when using the stairs, due to the depth of the stairs, the value of the acceleration sensor changes at a cycle different from the normal walking cycle.
  • Etc. and GPS data are used to detect walking on stairs.
  • FIG. 3 is a diagram showing a hardware configuration example of the user terminal 10 according to the first embodiment.
  • the user terminal 10 has a CPU 101, a memory 102, an auxiliary storage device 103, a touch panel 104, a wireless communication device 105, a GPS receiver 106, an atmospheric pressure sensor 107, an acceleration sensor 108, and the like.
  • the auxiliary storage device 103 stores programs etc. installed in the user terminal 10 .
  • the memory 102 reads out and stores the program from the auxiliary storage device 103 when a program activation instruction is received.
  • the CPU 101 implements functions related to the user terminal 10 according to programs stored in the memory 102 .
  • the touch panel 104 is an electronic component that has both an input function and a display function, and displays information and accepts input from the user.
  • the touch panel 104 includes a display device 111, an input device 112, and the like.
  • the display device 111 is a liquid crystal display or the like, and has a display function of the touch panel 104.
  • the input device 112 is an electronic component including a sensor that detects contact of a contact with the display device 111 .
  • the wireless communication device 105 is an electronic component such as an antenna required for communication in a wireless LAN (Local Area Network) or mobile communication network.
  • the GPS receiver 106 receives radio waves from GPS (Global Positioning System) satellites.
  • the atmospheric pressure sensor 107 measures (calculates) the atmospheric pressure for the user terminal 10 .
  • the acceleration sensor 108 measures information such as tilt and vibration of the user terminal 10 by measuring the acceleration of the user terminal 10 .
  • Examples of the user terminal 10 include smart phones, tablet terminals, wearable devices, and the like.
  • FIG. 4 is a diagram showing a functional configuration example of the user terminal 10 according to the first embodiment.
  • the user terminal 10 has a sensing section 11 , a behavior modification support resource detection section 12 , a user situation estimation section 13 , a message generation section 14 and an output section 15 .
  • Each of these units is implemented by processing that one or more programs installed in the user terminal 10 cause the CPU 101 to execute.
  • the user terminal 10 also uses the life information storage section 16 and the message list storage section 17 .
  • Each of these storage units can be implemented using, for example, the auxiliary storage device 103 or a storage device that can be connected to the user terminal 10 via a network.
  • the sensing unit 11 acquires data sensed by the GPS receiver 106, the atmospheric pressure sensor 107, or the acceleration sensor 108 (hereinafter referred to as "sensing data").
  • the behavior modification support resource detection unit 12 detects the use of behavior modification support resources such as stairs, slopes, and means of transportation based on sensing data.
  • the behavior modification support resource detection unit 12 records the type of the detected behavior modification support resource, the start point and end point of use of the behavior change support resource, and the like in the life information storage unit 16 .
  • the user situation estimation unit 13 estimates the user's situation, such as spatial or temporal approach to behavior modification support resources.
  • the message generation unit 14 refers to the message list storage unit 17 and generates a message corresponding to the user situation.
  • the message list storage unit 17 stores messages corresponding to living environments and lifestyle habits.
  • the output unit 15 presents (outputs) the message generated by the message generation unit 14.
  • FIG. 5 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure executed by the user terminal 10 in the lifestyle information registration phase.
  • the sensing unit 11 for example, acquires sensing data at regular intervals (S101).
  • the behavior modification support resource detection unit 12 determines whether the user is using behavior modification support resources such as elevator use, escalator use, stair use, slope use, car/motorcycle use, bicycle use, and the like. Detection is attempted (S102). The method of detecting use of the behavior modification support resource is as described above.
  • the behavior modification support resource detection unit 12 detects the use of any of the behavior modification support resources (Yes in S102)
  • the behavior modification support resource detection unit 12 detects the type of the behavior modification support resource related to the detection, and the start of use or passage of the behavior modification support resource. Positional information of each of the point and the end point is recorded in the lifestyle information storage unit 16 .
  • FIG. 6 is a diagram showing a configuration example of the lifestyle information storage unit 16 in the first embodiment.
  • the life information storage unit 16 stores the type of the behavior modification support resource, Start position information and end position information are recorded.
  • the start position information is position information of a start point for using (including passing through) the behavior modification support resource.
  • the end position information is position information of the end point of use of the behavior modification support resource.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure executed by the user terminal 10 in the recommended action presentation phase.
  • the sensing unit 11 acquires sensing data at regular intervals (S201).
  • GPS data location information
  • GPS data location information
  • the user situation estimation unit 13 performs It is determined whether or not the user has approached the behavior modification support resource by determining whether or not the point related to the position information indicated by the sensing data is included inside any of the circles with the radius Dth (S202). . That is, the user situation estimation unit 13 calculates the distance between all the starting position information registered in the life information storage unit 16 and the position information indicated by the sensing data, By determining the presence or absence, it is estimated whether or not the user has approached the behavior modification support resource.
  • the user situation estimation unit 13 determines that the distance between the behavior modification support resource and the user's current position is D th or less, and that the current time is a certain time t, it is estimated that the user has approached the behavior modification support resource.
  • the message generation unit 14 When the user situation estimation unit 13 estimates that the user is approaching any behavior modification support resource (Yes in S202), the message generation unit 14 generates the behavior modification support resource (that is, the distance from the current position is D th or less). A message corresponding to the type of behavior modification support resource) is acquired from the message list storage unit 17, and a message to be presented to the user is generated (S203).
  • FIG. 8 is a diagram showing a configuration example of the message list storage unit 17 in the first embodiment.
  • the message list storage unit 17 stores messages in association with the types of behavior modification support resources.
  • a message template for example, in which a user's name can be substituted, is stored in the message list storage unit 17. may be In this case, the message generator 14 may generate the message using the template.
  • the output unit 15 outputs the message generated (acquired) by the message generation unit 14 to, for example, the display device 111 (S204). Alternatively, the output unit 15 may output the message by voice.
  • the approach to the behavior modification support resource may be estimated using mobility such as a car and a sensor mounted on the key instead of GPS location information.
  • the first embodiment it is possible to automatically grasp life information that can be utilized in providing behavior modification support without taking the time and effort of answering questions, questionnaires, and the like to the user. .
  • grasping life information that can be used for behavior modification support and notifying recommended actions based on this information it is possible to increase the implementation rate of recommended actions. Therefore, the efficiency of behavior modification support can be improved.
  • 2nd Embodiment demonstrates a different point from 1st Embodiment. Points not specifically mentioned in the second embodiment may be the same as in the first embodiment.
  • the second embodiment relates to presenting a message for improving the eating habits of lunch.
  • the user can change the meal content, so it is possible to grasp the timing when the meal content is decided as a resource that can be used to improve eating habits.
  • the timing at which the meal content is determined differs depending on the form of lunch. Therefore, in the second embodiment, the form of lunch is grasped as a behavior change support resource.
  • the following examples are conceivable as the form of lunch.
  • Lunch form 1 Purchase at a convenience store or shop and eat at your desk or in the break room.
  • Lunch style 2 Take a lunch from home and eat it at your desk or in the break room.
  • Lunch type 3 Eat at the employee cafeteria.
  • Lunch form 4 Go out and eat out.
  • a beacon or the like installed on the door of the office room will notify you when it detects that you have passed through the door from the room to the outside of the room 30 minutes before or after the lunch break start time. Go and present your message.
  • the sensing unit 11 for example, acquires sensing data at regular intervals (S101).
  • position information such as GPS data or indoor positioning data may be acquired.
  • the behavior modification support resource detection unit 12 attempts to detect usage of behavior modification support resources (lunch form) based on the history of sensing data (S102).
  • the behavior modification support resource detection unit 12 detects use of the lunch form 1 .
  • the behavior modification support resource detection unit 12 detects use of the second lunch form.
  • the behavior modification support resource detection unit 12 detects the use of the lunch form 3 .
  • the behavior modification support resource detection unit 12 detects use of the lunch form 4 .
  • the location information of convenience stores, shops, employee cafeterias, and restaurants outside the company is assumed to be registered in advance. Therefore, the behavior modification support resource detection unit 12 can detect the user's staying at these places by collating the position information and the history of the sensing data.
  • the behavior change support resource detection unit 12 detects use of one of the lunch forms 1 to 4 (Yes in S102), the behavior change support resource detection unit 12 detects the type of the lunch form related to the detection. Record in the information storage unit 16 .
  • FIG. 9 is a diagram showing a configuration example of the lifestyle information storage unit 16 in the second embodiment. As shown in FIG. 9, in the living information storage unit 16 of the second embodiment, the type of lunch form detected as being used by the behavior change support resource detection unit 12 is recorded.
  • the processing procedure executed by the user terminal 10 in the recommended action presentation phase of the second embodiment will be described.
  • the user terminal 10 performs sensing of the user's location information, indoor behavior, etc.
  • the message is presented at a timing that matches the lunch style).
  • the sensing unit 11 acquires sensing data at regular intervals (S201).
  • position information such as GPS data or indoor positioning data may be acquired.
  • the user situation estimating unit 13 determines whether or not the user has approached the lunch pattern registered in the lifestyle information storage unit 16 based on the history of sensing data (S202).
  • the user situation estimation unit 13 detects that the user has entered a convenience store, a shop, or the like from GPS data or the like. Estimate the proximity to .
  • the user situation estimation unit 13 senses the opening and closing of the refrigerator door through communication with a refrigerator installed with an acceleration sensor or the like in the house, and At the timing when it is detected that the refrigerator has been opened and closed after the hour, the approach to the lunch form 2 is estimated.
  • the user situation estimation unit 13 senses the user's passage through the door based on a beacon or the like installed at the door of the office room. 30 minutes before and after the start time of the lunch break, the approach to the lunch mode 3 or the lunch mode 4 is estimated at the timing when it is detected that the door has passed from the living room to the outside of the living room.
  • the message generating unit 14 acquires a message corresponding to the lunch type from the message list storage unit 17, and generates a message to be presented to (S203).
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration example of the message list storage unit 17 in the second embodiment. As shown in FIG. 10, messages are stored in the message list storage unit 17 in association with the type of lunch style.
  • the output unit 15 outputs the message generated (acquired) by the message generation unit 14 as a push notification (S204).
  • the output unit 15 may output the message to the display device 111 or may output the message by voice.
  • the second embodiment is concerned with improving the contents of meals for lunch in particular. If advice to encourage improvement of the behavior is presented at a timing before the decision is made and at a timing close to the time when the behavior is decided so that the advice is not forgotten, the behavior to be improved is It doesn't matter if it's something other than a meal.
  • the behavior modification support resource detection unit 12, the user situation estimation unit 13, and the message generation unit 14 are one or more computers separate from the user terminal 10, and can communicate with the user terminal 10.
  • computer eg, cloud computing
  • the user terminal 10 is an example of a behavior modification support device.
  • the behavior modification support resource detection unit 12 is an example of a detection unit.
  • the user situation estimation unit 13 is an example of an estimation unit.
  • the life information storage unit 16 is an example of a storage unit.

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

センシングデータに基づいて、ユーザの行動変容の支援に活用できる資源の利用を検出すると、前記資源に関する情報を記憶部に記録する検出手順と、センシングデータに基づいて、前記記憶部に記録されている情報が示す前記資源に対する、ユーザの空間的又は時間的な接近を推定する推定手順と、前記推定手順によって前記接近が推定された前記資源に対応するメッセージを出力する出力手順と、をコンピュータが実行することで、行動変容支援の効率性を向上させる。

Description

行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム
　本発明は、行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラムに関する。
　スマートフォンやスマートウォッチから健康のための行動を促すためのアドバイスを通知するサービスが提供されている。
　例えば、強いストレス状態が続いたタイミングを捉え、深呼吸を促すサービスや（非特許文献１、非特許文献２）、座った状態が続くと立ち上がって体を動かすように促すサービスがある（非特許文献３）。
　但し、会議中に「長時間座っている状況が続いています。立ち上がり、ストレッチをしましょう」というアドバイスが届くといったように、アドバイスの通知タイミングが、ユーザの行動の文脈に対して不適切であると、アドバイスに応じた行動（推奨行動）が実践されない。
　そこで、ユーザの環境をセンシングすることにより、ユーザの行動の文脈に合った情報を提示するシステムが提案されている（特許文献１）。
　ユーザの行動の文脈に合わせて推奨行動を通知することにより、推奨行動の実践率が高まり、これが習慣化され、行動変容が生じる可能性がある。
特開２０１９－１８５３８９号公報
MLTsports、"GARMINで出来る健康管理vol.1"、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：https://mlt.jpn.com/garmin-healthcare-vol-1/＞ GARMIN、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.garmin.co.jp/products/wearables/vivomove-hr-rose-gold-white/＞ "リングを完成させよう"、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.apple.com/jp/watch/close-your-rings/＞
　しかしながら、通知タイミングが適切であったとしても、通知内容がユーザの生活環境や生活習慣では実践できない内容であると、実践は望めない。
　例えば、勤務日の昼休みに「昼休みには階段を使いましょう」という運動に関する推奨行動が通知されたとしても、そのユーザのオフィスやオフィス周辺に利用可能な階段がない場合、そのアドバイスに応じた行動が実践されるのは困難である。
　また、昼休みの開始時に「今日の昼食では揚げ物は避けましょう」という食事に関する推奨行動が通知されたとしても、そのユーザが弁当を持参していたり、通勤時に店で昼食を購入したりしている場合、すでに食事内容が決定しているため、食事内容を変更することは困難である。
　推奨行動の実践率を高めるためには、ユーザの生活環境や生活習慣といった、行動変容の支援を行う上で活用できる資源（生活情報）を予めシステムが把握しておくことが必要となるが、これを問診形式で回答させるのは非効率である。
　本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、行動変容支援の効率性を向上させることを目的とする。
　そこで上記課題を解決するため、センシングデータに基づいて、ユーザの行動変容の支援に活用できる資源の利用を検出すると、前記資源に関する情報を記憶部に記録する検出手順と、センシングデータに基づいて、前記記憶部に記録されている情報が示す前記資源に対する、ユーザの空間的又は時間的な接近を推定する推定手順と、前記推定手順によって前記接近が推定された前記資源に対応するメッセージを出力する出力手順と、をコンピュータが実行する。
　行動変容支援の効率性を向上させることができる。
エレベータの昇降時の加速度センサの値の振る舞いの一例を示す図である。 エスカレータの下降時の気圧センサの値の振る舞いの一例を示す図である。 第１の実施の形態におけるユーザ端末１０のハードウェア構成例を示す図である。 第１の実施の形態におけるユーザ端末１０の機能構成例を示す図である。 生活情報登録フェーズにおいてユーザ端末１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 第１の実施の形態における生活情報記憶部１６の構成例を示す図である。 推奨行動提示フェーズにおいてユーザ端末１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 第１の実施の形態におけるメッセージリスト記憶部１７の構成例を示す図である。 第２の実施の形態における生活情報記憶部１６の構成例を示す図である。 第２の実施の形態におけるメッセージリスト記憶部１７の構成例を示す図である。
　以下の各実施の形態では、センシングにより、ユーザの生活環境や生活習慣等、行動変容の支援（行動変容支援）を行う上で活用できる生活情報を予め把握し、生活情報に基づき推奨行動の提示を行う例を説明する。
　以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
　［第１の実施の形態］
　第１の実施の形態は、ユーザの活動量を上げるためのメッセージの提示に関する実施形態である。
　平坦な場所に比べ、階段や坂道での活動は活動量が増加する。活動量を上げるために活用できる資源として、階段や坂道が考えられる。
　また、歩数が上がれば活動量が増加する。歩数を増やすために活用できる資源として、モビリティの停車位置が考えられる。駐車場や駐輪場で建物の入り口から遠いところに駐車又は駐輪することは、日常生活の行動を大きく変えることなく歩数を増やす方法である。
　以下、階段、坂道、モビリティ等の利用、すなわち、活動量を増加するという行動変容支援のために活用できる資源を、「行動変容支援資源」という。
　＜階段・坂道の活用＞
　ユーザのスマートフォン等に内蔵されている気圧センサや加速度センサ、ＧＰＳの位置情報から、公共交通機関やオフィス内におけるエレベータやエスカレータの利用を検出する。
　対応するアドバイスとして、過去にエレベータやエスカレータの利用が検出された地点にユーザが接近した際や、ユーザがオフィスに滞在中の昼休みの時間帯に、「近くに階段があれば、今日は階段にしてみませんか」といったような、階段利用の機会を増やすメッセージを提示する。
　オフィスの滞在については日中の滞留時間とＧＰＳデータなどから推定することができる。
　また、スマートフォン等に内蔵されている気圧センサから、通勤経路等、普段よく使う道に坂道があることを検出する。
　対応するアドバイスとして、ＧＰＳデータ等から坂道に差し掛かる直前であることを検出した際に、「今日は坂道を早歩きで歩いてみませんか？」といった形式で、活動量を上げるためのメッセージを提示する。
　同様に、スマートフォン等に内蔵されている気圧センサから、家の中に階段が有ることを検出する。
　対応するアドバイスとして、「２階に洗濯物を運ぶ等の用事がある場合、二度に分けて運びましょう」といったような、階段を上り下りする機会を増やすメッセージを提示する。
　家の滞在については夜間の滞留時間とＧＰＳデータ等から推定することができる。
　エレベータ、エスカレータ、階段、坂道の利用は、例えば、以下のような手段で検出される。
　エレベータの昇降時にはスマートフォン等が搭載する加速度センサの値が図１のような振る舞いとなるため、これらのパターンを認識することによりエレベータ利用を検出する。
　また、エスカレータの下降時にはスマートフォン等が搭載する気圧センサの値が図２のような振る舞いとなり、かつ、加速度センサは一定の値をとるため、これらのパターンを認識することによりエスカレータ利用を検出する。
　坂道を下る際にも、気圧センサの値は図２と同様の振る舞いとなるが、加速度センサの値は歩行の周期で値が変化すること等を利用し、斯かるパターンに基づいて、坂道の歩行を検出する。
　階段を降りる際にも、気圧センサの値は図２と同様の振る舞いとなるが、階段利用時は階段の奥行きの関係上、普段の歩行の周期と異なる周期で加速度センサの値が変化すること等やＧＰＳデータを利用し、階段の歩行を検出する。
　＜モビリティの停車位置の活用＞
　ＧＰＳデータから位置情報や移動速度情報を得ることにより、自動車やバイクの利用を検出する。
　対応するアドバイスとして、車やバイクの運転開始時等に、「今日は駐車場で、建物から遠い場所に駐車してみませんか？」といったような、歩数の増加を促すメッセージを提示する。
　同様にして、自転車の利用を検出する。
　対応するアドバイスとして、自転車の利用開始時等に、「今日は駐輪場で、建物から遠い場所に駐輪してみませんか？」といったような、歩数の増加を促すメッセージを提示する。
　＜ハードウェア構成＞
　図３は、第１の実施の形態におけるユーザ端末１０のハードウェア構成例を示す図である。図３において、ユーザ端末１０は、ＣＰＵ１０１、メモリ１０２、補助記憶装置１０３、タッチパネル１０４、無線通信装置１０５、ＧＰＳ受信機１０６、気圧センサ１０７、及び加速度センサ１０８等を有する。
　補助記憶装置１０３は、ユーザ端末１０にインストールされたプログラム等を記憶する。メモリ１０２は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置１０３からプログラムを読み出して記憶する。ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２に記憶されたプログラムに従ってユーザ端末１０に係る機能を実現する。
　タッチパネル１０４は、入力機能と表示機能との双方を備えた電子部品であり、情報の表示や、ユーザからの入力の受け付け等を行う。タッチパネル１０４は、表示装置１１１及び入力装置１１２等を含む。
　表示装置１１１は、液晶ディスプレイ等であり、タッチパネル１０４の表示機能を担う。入力装置１１２は、表示装置１１１に対する接触物の接触を検出するセンサを含む電子部品である。
　無線通信装置１０５は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）又は移動体通信網等における通信を行うために必要とされるアンテナ等の電子部品である。ＧＰＳ受信機１０６は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からの電波を受信する。
　気圧センサ１０７は、ユーザ端末１０に対する気圧を計測（算出）する。
　加速度センサ１０８は、ユーザ端末１０の加速度を測定することで、ユーザ端末１０の傾きや振動などの情報を計測する。
　なお、ユーザ端末１０の一例として、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブルデバイス等が挙げられる。
　＜機能構成＞
　図４は、第１の実施の形態におけるユーザ端末１０の機能構成例を示す図である。図４に示されるように、ユーザ端末１０は、センシング部１１、行動変容支援資源検出部１２、ユーザ状況推定部１３、メッセージ生成部１４及び出力部１５を有する。これら各部は、ユーザ端末１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０１に実行させる処理により実現される。ユーザ端末１０は、また、生活情報記憶部１６及びメッセージリスト記憶部１７を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０３、又はユーザ端末１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
　センシング部１１は、ＧＰＳ受信機１０６、気圧センサ１０７又は加速度センサ１０８によりセンシングされたデータ（以下、「センシングデータ」という。）を取得する。
　行動変容支援資源検出部１２は、センシングデータに基づいて、階段、坂道、移動手段等の行動変容支援資源の利用を検出する。行動変容支援資源検出部１２は、検出した行動変容支援資源の種別や、当該行動変容支援資源の利用の開始地点及び終了地点等を生活情報記憶部１６に記録する。
　ユーザ状況推定部１３は、センシングデータに基づいて、行動変容支援資源への空間的又は時間的接近等のユーザの状況を推定する。
　メッセージ生成部１４は、メッセージリスト記憶部１７を参照し、ユーザ状況に対応するメッセージを生成する。メッセージリスト記憶部１７は、生活環境及び生活習慣に対応するメッセージを記憶する。
　出力部１５は、メッセージ生成部１４が生成したメッセージを提示（出力）する。
　＜処理手順＞
　以下、ユーザ端末１０が実行する処理手順を、生活情報登録フェーズと推奨行動提示フェーズとに分けて説明する。
　図５は、生活情報登録フェーズにおいてユーザ端末１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　センシング部１１は、例えば、一定時間ごとにセンシングデータを取得する（Ｓ１０１）。
　続いて、行動変容支援資源検出部１２は、センシングデータの履歴に基づいて、エレベータ利用、エスカレータ利用、階段利用、坂道通過、自動車・バイク利用、自転車利用等といった行動変容支援資源のユーザによる利用の検出を試みる（Ｓ１０２）。行動変容支援資源の利用の検出方法については上記した通りである。
　行動変容支援資源検出部１２は、いずれかの行動変容支援資源の利用を検出すると（Ｓ１０２でＹｅｓ）、検出に係る行動変容支援資源の種別と、当該行動変容支援資源の利用又は通過等の開始地点及び終了地点のそれぞれの位置情報とを生活情報記憶部１６に記録する。
　図６は、第１の実施の形態における生活情報記憶部１６の構成例を示す図である。図６に示されるように、生活情報記憶部１６には、行動変容支援資源検出部１２が行動変容支援資源の利用を検出するたびに、当該行動変容支援資源の種別、当該行動変容支援資源に関する開始位置情報及び終了位置情報が記録される。開始位置情報は、当該行動変容支援資源の利用（通過も含む）の開始地点の位置情報である。終了位置情報は、当該行動変容支援資源の利用の終了地点の位置情報である。これら位置情報は、ＧＰＳ受信機１０６から取得可能である。
　なお、図６の例では、オフィスの階段利用と自宅の階段利用とが区別されている。オフィスと自宅の位置情報については、予めユーザによる入力や、滞留時間及びＧＰＳデータ等からの推定等に基づいて登録されているものとする。行動変容支援資源検出部１２は、階段、エレベータ、エスカレータの利用を検出した場合は、その時のＧＰＳデータに基づいて、現在位置が自宅であるかオフィスに含まれるかを判定する。現在位置が自宅又はオフィスであれば、行動変容支援資源検出部１２は、生活情報記憶部１６の開始位置情報にオフィス又は自宅の位置情報を登録する。なお、図６において、（ｌａｔ＿ｏｆｆｉｃｅ，ｌｏｎ＿ｏｆｆｉｃｅ）はオフィスの位置情報を示し、（ｌａｔ＿ｈｏｍｅ，ｌｏｎ＿ｈｏｍｅ）は自宅の位置情報を示す。
　図７は、推奨行動提示フェーズにおいてユーザ端末１０が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
　センシング部１１は、例えば、一定時間ごとにセンシングデータを取得する（Ｓ２０１）。なお、推奨行動提示フェーズでは、ＧＰＳデータ（位置情報）が取得されればよい。
　ユーザ状況推定部１３は、センシング部１１がセンシングデータを取得するたびに（又はセンシングデータが変化するたびに）、生活情報記憶部１６に登録された全ての開始位置情報に係る地点を中心とした半径Ｄｔｈのいずれかの円の内側にセンシングデータが示す位置情報に係る地点が含まれるか否かを判定することで、ユーザが行動変容支援資源に接近したか否かを判定する（Ｓ２０２）。すなわち、ユーザ状況推定部１３は、生活情報記憶部１６に登録された全ての開始位置情報とセンシングデータが示す位置情報との距離を算出し、当該距離がＤｔｈ以下である行動変容支援資源の有無を判定することで、ユーザが行動変容支援資源に接近したか否かを推定する。
　但し、オフィス内又は自宅内の行動変容支援資源（図６の「階段利用（オフィス）」や「階段利用（自宅）」）については、ユーザがオフィス又は自宅に滞在している期間において、絶えず行動変容支援資源へのユーザの接近が推定されてしまう可能性が有る。そこで、ユーザ状況推定部１３は、オフィス又は自宅が開始位置情報である行動変容支援資源については、当該行動変容支援資源とユーザの現在位置との距離がＤｔｈ以下であることに加え、現在時刻が或る時刻ｔである場合に、ユーザが当該行動変容支援資源に接近したと推定する。
　ユーザ状況推定部１３によっていずれかの行動変容支援資源への接近が推定されると（Ｓ２０２でＹｅｓ）、メッセージ生成部１４は、当該行動変容支援資源（すなわち、現在位置との距離がＤｔｈ以下である行動変容支援資源）の種別に対応するメッセージをメッセージリスト記憶部１７から取得して、ユーザに提示するメッセージを生成する（Ｓ２０３）。
　図８は、第１の実施の形態におけるメッセージリスト記憶部１７の構成例を示す図である。図８に示されるように、メッセージリスト記憶部１７には、行動変容支援資源の種別に対応付けてメッセージが記憶されている。なお、図８の例では、完成形のメッセージが登録されている例が示されているが、例えば、ユーザの名前等を代入可能なような、メッセージのテンプレートがメッセージリスト記憶部１７に記憶されていてもよい。この場合、メッセージ生成部１４は、当該テンプレートを用いてメッセージを生成してもよい。
　続いて、出力部１５は、メッセージ生成部１４が生成（取得）したメッセージを、例えば、表示装置１１１へ出力する（Ｓ２０４）。又は、出力部１５は、当該メッセージを音声出力してもよい。
　なお、行動変容支援資源への接近は、ＧＰＳによる位置情報ではなく、自動車等のモビリティと鍵に搭載されたセンサを用いて推定されてもよい。
　また、半径Ｄｔｈの円に重なりがあったり円同士が近接しているために、一度に複数のメッセージが出力されたり頻繁にメッセージが出力されたりする可能性があるが、メッセージに優先度を設けたりメッセージ提示頻度を設定する等の対応が考えられる。
　また、エレベータ又はエスカレータの利用が検出されたとしても、近くに階段が無い場合や、近くに階段が有っても非常階段で普段は利用ができない場合などが考えられるが、その場合は、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を介してユーザから「近くに階段はない」等の入力を受け付けたり、メッセージの出力後に階段の利用が検出されない状態が複数回発生したりした行動変容支援資源については、ユーザ状況推定部１３がユーザの接近の推定対象から除外するようにしてもよい。そうすることで、その後にユーザが当該行動変容支援資源に接近した際に、同じメッセージが出力されるのを回避することができる。
　また、居住空間の中心（リビング等）が１階である場合と２階である場合でメッセージの内容を変更する必要がある場合が考えられるが、センシングにより居住空間の中心階を判定し、その結果に応じて調整すればよい。
　上述したように、第１の実施の形態によれば、ユーザに対して問診やアンケート等への回答の手間を掛けることなく、行動変容支援を行う上で活用できる生活情報を自動的に把握できる。また、行動変容支援を行う上で活用できる生活情報を把握した上で、これに基づいた推奨行動の通知を行うことで、推奨行動の実践率を高めることができる。したがって、行動変容支援の効率性を向上させることができる。
　［第２の実施の形態］
　次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態では第１の実施の形態と異なる点について説明する。第２の実施の形態において特に言及されない点については、第１の実施の形態と同様でもよい。
　第２の実施の形態は、昼食の食生活を改善するためのメッセージの提示に関する実施形態である。
　食生活の改善のためには、食事内容についてアドバイスを提示することが考えられるが、食事内容が決定した後にアドバイスを提示したとしても食事内容を変更することは困難であり、推奨行動の実践率が下がると考えられる。
　食事内容が決定する直前にアドバイスを提示すれば、ユーザは食事内容について変更が可能であるため、食生活を改善するために活用できる資源として、食事内容が決定するタイミングの把握が考えられる。
　食事内容が決定するタイミングは、昼食の形態によって異なる。そこで、第２の実施の形態では、昼食の形態を行動変容支援資源として把握することとする。昼食の形態として、以下のような例が考えられる。
昼食形態１：コンビニや売店で購入し、自席や休憩室で食べる。
昼食形態２：家から弁当を持っていき、自席や休憩室で食べる。
昼食形態３：社員食堂で食べる。
昼食形態４：社外に出て外食する。
　食事内容の改善を促すアドバイスは、食事内容が決定する前のタイミングであり、かつ、アドバイスを忘れない程度に食事内容が決定する時点に近いタイミングで提示するのが効果的であると考えられる。そこで、第２の実施の形態では、昼食形態に応じて以下のタイミングでメッセージを提示する。
　昼食形態１の場合、コンビニや売店等で昼食を買う前にアドバイスを通知するのが望ましいため、例えば、ＧＰＳデータ等からコンビニや売店等に入店したことを把握した時点でプッシュ通知を行い、メッセージを提示する。
　昼食形態２の場合、前日の夕飯時等の時点で翌日の弁当内容を考える可能性があるため、例えば、宅内の冷蔵庫等に設置したセンサから夕飯の準備といった行動を検出した時点でプッシュ通知を行い、メッセージを提示する。
　昼食形態３又は昼食形態４の場合、オフィスの居室のドアに設置したビーコン等により、昼休憩開始時刻の前後３０分に居室から居室外に向けてドアを通過したことを検出した時点で通知を行い、メッセージを提示する。
　図５を参照して、第２の実施の形態の生活情報登録フェーズにおいてユーザ端末１０が実行する処理手順を説明する。
　センシング部１１は、例えば、一定時間ごとにセンシングデータを取得する（Ｓ１０１）。ここでは、ＧＰＳデータ又は屋内位置測位等のデータ等の位置情報が取得されればよい。
　続いて、行動変容支援資源検出部１２は、センシングデータの履歴に基づいて、行動変容支援資源（昼食形態）の利用の検出を試みる（Ｓ１０２）。
　例えば、出勤時間帯又は昼休憩の時間帯においてコンビニや売店等での滞留が検出された場合であって、かつ、昼休憩の時間帯に自席や休憩室等での滞留が検出された場合、ユーザが買って来たものを自席や休憩室等で食べていると推定される。したがって、この場合、行動変容支援資源検出部１２は、昼食形態１の利用を検出する。
　又は、出勤時間帯や昼休憩の時間帯でのセンシングデータの履歴において、コンビニや売店等での滞留が検出されない場合であって、かつ、昼休憩の時間帯に自席や休憩室等での滞留が検出された場合、ユーザが自宅で用意して来たものを食べていると推定される。したがって、この場合、行動変容支援資源検出部１２は、昼食形態２の利用を検出する。
　又は、昼休憩の時間帯でのセンシングデータの履歴において、社員食堂での滞留が検出された場合、ユーザが社員食堂で昼食を食べていると推定される。したがって、この場合、行動変容支援資源検出部１２は、昼食形態３の利用を検出する。
　又は、昼休憩の時間帯でのセンシングデータの履歴において、社外の飲食店での滞留が検出された場合、ユーザが昼は社外に出て外食をしていることが推定される。したがって、この場合、行動変容支援資源検出部１２は、昼食形態４の利用を検出する。
　なお、コンビニ、売店、社員食堂、及び社外の飲食店等の位置情報は予め登録されていることとする。したがって、行動変容支援資源検出部１２は、当該位置情報とセンシングデータの履歴とを照合することで、これらの場所におけるユーザの滞留を検出することができる。
　行動変容支援資源検出部１２が、昼食形態１～４のいずれかの昼食形態の利用を検出すると（Ｓ１０２でＹｅｓ）、行動変容支援資源検出部１２は、検出に係る昼食形態の種別等を生活情報記憶部１６に記録する。
　図９は、第２の実施の形態における生活情報記憶部１６の構成例を示す図である。図９に示されるように、第２の実施の形態の生活情報記憶部１６には、行動変容支援資源検出部１２が利用を検出した昼食形態の種別等が記録される。
　次に、図７を参照して、第２の実施の形態の推奨行動提示フェーズにおいてユーザ端末１０が実行する処理手順を説明する。第２の実施の形態の推奨行動提示フェーズにおいて、ユーザ端末１０は、ユーザの位置情報や宅内行動等のセンシングを行い、生活情報記憶部１６に登録されている行動変容支援資源の種別（すなわち、昼食形態）に合わせたタイミングでメッセージの提示を行う。
　センシング部１１は、例えば、一定時間ごとにセンシングデータを取得する（Ｓ２０１）。ここでは、ＧＰＳデータ又は屋内位置測位等のデータ等の位置情報が取得されればよい。
　続いて、ユーザ状況推定部１３は、センシングデータの履歴等に基づいて、生活情報記憶部１６に登録されている昼食形態に対してユーザが接近したか否かを判定する（Ｓ２０２）。
　具体的には、生活情報記憶部１６に昼食形態１が登録されている場合、ユーザ状況推定部１３は、ＧＰＳデータ等からコンビニや売店等に入店したことを検出したタイミングで、昼食形態１への接近を推定する。
　又は、生活情報記憶部１６に昼食形態２が登録されている場合、ユーザ状況推定部１３は、宅内の加速度センサ等が設置された冷蔵庫との通信により冷蔵庫のドアの開閉をセンシングし、夕方１７時以降に冷蔵庫が開閉されたことを検出したタイミングで、昼食形態２への接近を推定する。
　又は、生活情報記憶部１６に昼食形態３又は昼食形態４が登録されている場合、ユーザ状況推定部１３は、オフィスの居室のドアに設置されたビーコン等に基づいてユーザのドア通過をセンシングし、昼休憩開始時刻の前後３０分に居室から居室外に向けてドアを通過したことを検出したタイミングで、昼食形態３又は昼食形態４への接近を推定する。
　ユーザ状況推定部１３によっていずれかの昼食形態への接近が推定されると（Ｓ２０２でＹｅｓ）、メッセージ生成部１４は、当該昼食形態に対応するメッセージをメッセージリスト記憶部１７から取得して、ユーザに提示するメッセージを生成する（Ｓ２０３）。
　図１０は、第２の実施の形態におけるメッセージリスト記憶部１７の構成例を示す図である。図１０に示されるように、メッセージリスト記憶部１７には、昼食形態の種別に対応付けてメッセージが記憶されている。
　続いて、出力部１５は、メッセージ生成部１４が生成（取得）したメッセージをプッシュ通知にて出力する（Ｓ２０４）。例えば、出力部１５は、当該メッセージを、表示装置１１１へ出力してもよいし、音声出力してもよい。
　なお、複数の種別の昼食形態が生活情報記憶部１６に登録される可能性が考えられるが（週に１度はお弁当、その他は社員食堂等）、その場合は、センシングの結果から周期性を学習し予測してアドバイスを提示したり、最も出現頻度の高い昼食の形態にアドバイスを絞る等して調整を行ったりしてもよい。
　上述したように、第２の実施の形態によれば、第１の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
　なお、第２の実施の形態は、特に昼食の食事内容の改善に関する内容であるが、これ以外にも、改善の対象となる行動が決定する時点をセンシングにより把握し、改善の対象となる行動が決定する時点よりも前のタイミング、かつ、アドバイスを忘れない程度にその行動が決定する時点に近いタイミングで、当該行動の改善を促すアドバイスを提示するものであれば、改善対象となる行動は食事以外であっても構わない。
　なお、上記各実施の形態において、行動変容支援資源検出部１２、ユーザ状況推定部１３及びメッセージ生成部１４は、ユーザ端末１０とは別の１以上のコンピュータであって、ユーザ端末１０と通信可能なコンピュータ（例えば、クラウドコンピューティング）によって実現されてもよい。
　なお、本実施の形態において、ユーザ端末１０は、行動変容支援装置の一例である。行動変容支援資源検出部１２は、検出部の一例である。ユーザ状況推定部１３は、推定部の一例である。生活情報記憶部１６は、記憶部の一例である。
　以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
１０　　　　　ユーザ端末
１１　　　　　センシング部
１２　　　　　行動変容支援資源検出部
１３　　　　　ユーザ状況推定部
１４　　　　　メッセージ生成部
１５　　　　　出力部
１６　　　　　生活情報記憶部
１７　　　　　メッセージリスト記憶部
１０１　　　　ＣＰＵ
１０２　　　　メモリ
１０３　　　　補助記憶装置
１０４　　　　タッチパネル
１０５　　　　無線通信装置
１０６　　　　ＧＰＳ受信機
１０７　　　　気圧センサ
１０８　　　　加速度センサ
１１１　　　　表示装置
１１２　　　　入力装置

Claims (7)

  1. 　センシングデータに基づいて、ユーザの行動変容の支援に活用できる資源の利用を検出すると、前記資源に関する情報を記憶部に記録する検出手順と、
    　センシングデータに基づいて、前記記憶部に記録されている情報が示す前記資源に対する、ユーザの空間的又は時間的な接近を推定する推定手順と、
    　前記推定手順によって前記接近が推定された前記資源に対応するメッセージを出力する出力手順と、
    をコンピュータが実行することを特徴とする行動変容支援方法。
  2. 　前記資源は、前記ユーザの活動量を増加させる資源である、
    ことを特徴とする請求項１記載の行動変容支援方法。
  3. 　前記資源は、前記ユーザの食事の形態である、
    ことを特徴とする請求項１記載の行動変容支援方法。
  4. 　センシングデータに基づいて、ユーザの行動変容の支援に活用できる資源の利用を検出すると、前記資源に関する情報を記憶部に記録する検出部と、
    　センシングデータに基づいて、前記記憶部に記録されている情報が示す前記資源に対する、ユーザの空間的又は時間的な接近を推定する推定部と、
    　前記推定部によって前記接近が推定された前記資源に対応するメッセージを出力する出力部と、
    を有することを特徴とする行動変容支援装置。
  5. 　前記資源は、前記ユーザの活動量を増加させる資源である、
    ことを特徴とする請求項４記載の行動変容支援装置。
  6. 　前記資源は、前記ユーザの食事の形態である、
    ことを特徴とする請求項４記載の行動変容支援装置。
  7. 　請求項１乃至３いずれか一項記載の行動変容支援方法をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
PCT/JP2021/018180 2021-05-13 2021-05-13 行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム WO2022239176A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/018180 WO2022239176A1 (ja) 2021-05-13 2021-05-13 行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム
JP2023520674A JPWO2022239176A1 (ja) 2021-05-13 2021-05-13

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2021/018180 WO2022239176A1 (ja) 2021-05-13 2021-05-13 行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2022239176A1 true WO2022239176A1 (ja) 2022-11-17

Family

ID=84028028

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2021/018180 WO2022239176A1 (ja) 2021-05-13 2021-05-13 行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JPWO2022239176A1 (ja)
WO (1) WO2022239176A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016122324A (ja) * 2014-12-25 2016-07-07 アルパイン株式会社 推薦情報提供システム、サーバ装置、情報処理装置および推薦情報提供方法
JP2017049703A (ja) * 2015-08-31 2017-03-09 ヤフー株式会社 情報管理装置、情報管理システム、情報管理方法及び情報管理プログラム
JP2019185389A (ja) * 2018-04-10 2019-10-24 日本電信電話株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016122324A (ja) * 2014-12-25 2016-07-07 アルパイン株式会社 推薦情報提供システム、サーバ装置、情報処理装置および推薦情報提供方法
JP2017049703A (ja) * 2015-08-31 2017-03-09 ヤフー株式会社 情報管理装置、情報管理システム、情報管理方法及び情報管理プログラム
JP2019185389A (ja) * 2018-04-10 2019-10-24 日本電信電話株式会社 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2022239176A1 (ja) 2022-11-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20200302187A1 (en) Method, apparatus, and system for people counting and recognition based on rhythmic motion monitoring
JP6777201B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
EP3695783A1 (en) Method, apparatus, and system for wireless gait recognition
JP5904021B2 (ja) 情報処理装置、電子機器、情報処理方法、及びプログラム
US11226688B1 (en) System and method for human gesture processing from video input
US9037527B2 (en) Determining a dynamic user profile indicative of a user behavior context with a mobile device
US20200357503A1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and program
He et al. Physical activity recognition utilizing the built-in kinematic sensors of a smartphone
US11019005B2 (en) Proximity triggered sampling
US20180268735A1 (en) Mobile terminal-based life coaching method, mobile terminal, and computer-readable recording medium, onto which method is recorded
JP2024021088A (ja) セキュリティを保証するための無線監視のための方法、装置、およびシステム
Sim et al. Acoustic sensor based recognition of human activity in everyday life for smart home services
WO2018227823A1 (zh) 一种生成用户画像的方法和终端
Kwon et al. Single activity sensor-based ensemble analysis for health monitoring of solitary elderly people
Ilarri et al. A review of the role of sensors in mobile context-aware recommendation systems
US20160117732A1 (en) User Need Estimation On Mobile Device And Its Applications
JP2016189059A (ja) 介入情報提供装置、介入情報提供方法、プログラム、及び介入情報提供システム
WO2012173973A2 (en) Method of inferring navigational intent in gestural input systems
WO2022239176A1 (ja) 行動変容支援方法、行動変容支援装置及びプログラム
US20180025656A1 (en) Sequence of contexts wearable
KR20140125259A (ko) 상황 인지 기반의 건강 관리 서비스 제공 방법 및 이를 위한 장치
KR20140121075A (ko) 상황 인식 기반의 리소스 관리 방법, 이를 위한 장치 및 단말기
JP6598110B2 (ja) 認知機能支援システム及びそのプログラム
Awan et al. A dynamic approach to recognize activities in WSN
US20200219608A1 (en) System and method for monitoring and managing a cognitive load of a person

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 21941910

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2023520674

Country of ref document: JP

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 18558444

Country of ref document: US

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 21941910

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1