WO2023149519A1 - システム - Google Patents

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Publication number
WO2023149519A1
WO2023149519A1 PCT/JP2023/003457 JP2023003457W WO2023149519A1 WO 2023149519 A1 WO2023149519 A1 WO 2023149519A1 JP 2023003457 W JP2023003457 W JP 2023003457W WO 2023149519 A1 WO2023149519 A1 WO 2023149519A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
subject
service
data
terminal device
evaluation
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/003457
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
貴道 林
成憲 古賀
Original Assignee
パラマウントベッド株式会社
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
Priority claimed from JP2023013339A external-priority patent/JP2023113586A/ja
Application filed by パラマウントベッド株式会社 filed Critical パラマウントベッド株式会社
Publication of WO2023149519A1 publication Critical patent/WO2023149519A1/ja

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Definitions

  • Patent Document 1 A system is known that enables prompt reporting by switching report destinations based on the subject's condition (see Patent Document 1, for example).
  • Patent Document 2 a system is known that can propose appropriate countermeasures according to the condition of the subject (see Patent Document 2, for example).
  • the purpose of the present disclosure is to provide a system etc. that can appropriately determine the condition of a subject.
  • a system includes a step of obtaining quantitative data of a subject from a first terminal device, performing a first evaluation, and a plurality of terminal devices including the first terminal device obtaining qualitative data about the subject from, performing a second evaluation; and determining the condition of the subject from the first evaluation and the second evaluation.
  • FIG. 1 is a diagram showing the entire system in a first embodiment;
  • FIG. It is a figure for demonstrating the target person's phase in 1st Embodiment.
  • It is a figure explaining the structure of the server apparatus in 1st Embodiment.
  • It is a figure explaining an example of a structure of an object person information storage area in a 1st embodiment.
  • It is a figure explaining an example of the abnormality threshold value table in 1st Embodiment.
  • recommendation DB in 1st Embodiment.
  • It is a figure explaining the structure of the terminal device in 1st Embodiment.
  • FIG. 4 is a flow diagram illustrating an example of processing in the first embodiment;
  • FIG. 4 is a flow diagram illustrating an example of processing in the first embodiment;
  • FIG. 4 is a flow diagram illustrating an example of processing in the first embodiment;
  • FIG. 4 is a flow diagram illustrating an example of processing in the first embodiment;
  • FIG. 4 is a flow diagram illustrating an example of processing in the first embodiment;
  • It is a figure explaining an example of the table used in the evaluation data output process of 1st Embodiment. It is a figure explaining an example of the table used in the evaluation data output process of 1st Embodiment.
  • FIG. 4A and 4B are diagrams for explaining an operation example (screen example) in the first embodiment
  • FIG. 4A and 4B are diagrams for explaining an operation example (screen example) in the first embodiment
  • FIG. 4A and 4B are diagrams for explaining an operation example (screen example) in the first embodiment
  • FIG. 11 is a flow diagram illustrating an example of processing in the second embodiment
  • FIG. 11 is a flow diagram illustrating an example of processing in the second embodiment
  • FIG. 14 is a flow diagram illustrating an example of processing in the third embodiment
  • FIG. 14 is a flow diagram illustrating an example of processing in the third embodiment; It is a figure explaining an example of the table in 3rd Embodiment. It is a figure explaining an example of the table in 3rd Embodiment. It is a figure explaining an example of the table in 3rd Embodiment. It is a figure explaining an example of the table in 3rd Embodiment.
  • a processing device that detects a subject's biological signal and outputs biological information by using a detection device. For example, it is well known that the processing device notifies the subject himself/herself of the occurrence of an abnormality from the output biometric information, or notifies the staff or the subject's family.
  • the above system only judges the subject's condition from quantitative data obtained from the subject, such as the subject's biological information and the state of sleep.
  • the service provider may be evaluated after the subject receives the service. For example, when the system recommends destinations to which services are provided, the ones with the highest evaluations may be recommended first.
  • this evaluation is mainly subjectively performed by the subject who received the service.
  • the conventional evaluation is conducted only with the qualitative data input by the subject, it was not possible to know whether the service was objectively effective. For example, even if the patient's condition improved by visiting the hospital, the evaluation may be low if the staff at the reception desk or the like at the hospital do not respond well.
  • Service Recipient refers to the target person, the target person's family/partner (hereinafter referred to as "family, etc.”), the municipality where the target person lives, the school the target person attends, and the place of work at which the target person works.
  • a service recipient is a target person who receives the service, a person with whom the target person is closely related in daily life, or a group to which the target person belongs (a person who belongs to the group).
  • a person who is closely related may be a family member or a partner (hereinafter referred to as “family member, etc.”).
  • people who belong to the group are the person in charge of the municipality where the target person lives, the student of the school to go to school, the person at the workplace, the group of the group such as the school and swimming school, the hobby / sports circle, and the volunteer place refers to the person
  • the service recipient may provide multiple stages.
  • the first service beneficiary is the target person
  • the second service beneficiary is a family member (spouse, parent, child, etc.) who acts with the target person
  • the third service beneficiary is others.
  • Service Provider Person who mainly provides services to the target person, family, etc., business operator, etc.
  • Service providers provide various services.
  • a plurality of service providers are associated with each service type.
  • service type may be classified as follows.
  • A Provided service (first service type) This is a service in which the target person himself/herself receives the service. For example, it is a service in which a target person consults a medical institution, a target person receives a massage treatment, and a target person's house is renovated.
  • (B) Proposed service (second service type) This is a service that proposes specific items such as products and medicines to the target person. For example, it is a service that proposes "A medicine” and "B medicine” to the target person, or proposes products such as "Bed device C” and "Bed device D”.
  • Support service third service type
  • Support services include, for example, watching services and rush services.
  • the monitoring service includes, for example, remote monitoring using a sensor or the like, monitoring by regular contact by telephone or e-mail, and monitoring by a visit service by a person visiting the site.
  • the target person when the target person is a child, it may be a watching service to check whether the child is in danger or whether the child is correctly attending school or kindergarten.
  • the watching service may be a service that is performed only at a predetermined timing (temporary watching service) as well as a service that is constantly performed.
  • the rush service is a service in which the service provider rushes to the target in the event of an emergency for the target.
  • the abnormal state of the subject include, for example, when the system detects an abnormality in the subject's biological information value acquired by the sensor, the subject's fall, the subject's lack of movement, a fire or a state leading to a fire, The service provider may rush to the scene.
  • the monitoring service may include a rush service
  • the rush service may include a monitoring service
  • Service types may be combined. For example, first, the medical institution (first service type) in the service type and the medication type (second service type) at the medical institution may be combined.
  • the content and types of services provided by service providers are referred to as "service content”.
  • the service content includes the content provided by the service provider (for example, counseling, monitoring service, product proposal), the product proposed by the service provider, the type of medicine (for example, bed device A as bedding, pain reliever B as medicine) etc.).
  • the following can be considered as an example of the service provider and the service contents provided by the service provider.
  • ⁇ Contractors Contractors provide services in response to proposals such as installation of nursing care beds and remodeling of rooms, for example.
  • Home appliance stores and the like provide services for proposals of new nursing care products, electric products, and new products, for example.
  • the home appliance store or the like may make a proposal such as "Why don't you replace nursing care products?" as a service type, or specify a specific product to be replaced.
  • the water service provider or the like proposes a service (watching service) for watching over a target person (a first service recipient among service recipients) or provides the service according to the usage status of the water supply. For example, when the use of water supply is extremely reduced, the service provider determines that the subject has an abnormality.
  • a gas company or the like proposes a monitoring service to a target person or provides the service according to, for example, the amount of gas used or the state of gas use.
  • the post office proposes a monitoring service for a target person and provides the service, for example, using the timing of mail delivery.
  • a security company or the like proposes a watching service for a target person or provides the service. Particularly in the case of a security company, for example, a rush service may be proposed or provided in an abnormal situation.
  • the moving company provides, for example, a service for rearranging rooms, a monitoring service, and other services.
  • Taxi company A taxi company, for example, proposes a rush service, proposes a pick-up service, and provides services.
  • the sports gym proposes a training program for improving the physical strength and muscular strength of the subject, and provides services using the facility.
  • the housing-related business proposes housing related to the housing of the target person and provides housing-related services.
  • Housekeeping agency provides, for example, a housekeeping service for a target person, a housekeeping service, a monitoring service, and other services.
  • the pharmacy for example, provides health advice to the subject, the types of medicines recommended to the subject, suggestions on how to take the medicine to the subject, and other services.
  • Municipalities for example, provide counseling services recommended to the subject, proposals for watching services, introduction of gathering places, special nursing homes for the elderly, health-related proposals, and provision of services.
  • the medical institution provides, for example, suggestions regarding health concerns, diagnosis and treatment, consultations regarding medical treatments, prescription drugs, and other services.
  • ⁇ Elderly facilities care workers, physical/occupational therapists, etc.
  • the facility for the elderly provides consultation on treatments to be performed on the target person, proposals on monitoring services, and proposals of services. provide services to
  • the welfare facility makes a proposal regarding a watching service, a proposal regarding a care plan for a target person, and provides services.
  • the insurance company proposes new insurance to the target person, proposes a review of the contracted insurance, and provides insurance services.
  • the police for example, make proposals and provide services related to monitoring services and emergency services.
  • the sleep advisor proposes and provides services related to the subject's sleep.
  • ⁇ Counselor Counselor proposes consultation regarding the subject's troubles and provides consultation services.
  • ⁇ Meal adviser nutritionist (nutritionist, etc.)
  • a dietician or the like provides a service to propose a diet of a subject or provide consultation about a diet.
  • Quantitative data is generally data that can be quantified.
  • quantitative data refers to:
  • values such as respiratory rate, heart rate, body temperature, blood pressure, SpO2 , weight, amount of exercise.
  • values are acquired from a measurement device/detection device that can continuously measure based on the subject's biosignals (e.g., biometric information such as heart rate, respiration, and amount of activity detected based on body movements). good too.
  • biosignals e.g., biometric information such as heart rate, respiration, and amount of activity detected based on body movements.
  • it may be a value acquired from a spot-measurable measuring/detecting device such as a thermometer or a sphygmomanometer.
  • ⁇ Values that can be quantified based on reports from subjects and staff, such as the amount of food and water
  • ⁇ Values that can be measured by tests such as the QISD-J
  • Qualitative data is data intended mainly for input by people.
  • the target person first service beneficiary
  • service beneficiaries such as family members (second service beneficiary)
  • other service beneficiaries third service beneficiary
  • the data becomes qualitative data.
  • qualitative data refers to state information or qualitative information that cannot be simply quantified.
  • the qualitative data is, for example, the target person who is the first service recipient, the subject's feelings / emotions (tired, sleepy, feverish, etc.), causes / factors / reasons / grounds (e.g., lack of sleep, drinking too much) This is the information entered such as (i.e., did not have a day off).
  • the qualitative data is the state of the subject (for example, , the target person is tired, sleepy, lethargic, red-faced, etc.).
  • the qualitative data also includes, for example, the case where the second service recipient and the third service recipient input information indicating a judgment such as "it is better to let them rest".
  • the qualitative data may be input by the service provider.
  • Qualitative data is data subjectively determined by an input person.
  • the qualitative data may be digitized or grouped after input. Also, the quantified and grouped data may be stored together with the input qualitative data. For example, when the target person who is the first service recipient inputs fatigue in five stages, the five stages may be stored as numerical values.
  • Evaluation data are evaluation values regarding services.
  • the evaluation data includes evaluation values obtained by evaluating service providers and evaluations obtained by evaluating service contents. Although the details of the evaluation data will be described later, it is preferable that the evaluation data include a qualitative evaluation value and a quantitative evaluation value.
  • the qualitative evaluation value is the evaluation value input by the target person and the service recipient including the family to evaluate the service provider, etc. including qualitative scores).
  • a quantitative evaluation value is, for example, an evaluation value (quantitative evaluation, quantitative score) calculated from subject's quantitative data (variation of biological information such as heartbeat, respiration, and blood pressure).
  • the qualitative evaluation value is the subjective evaluation of the subject
  • the quantitative evaluation value is the objective evaluation calculated based on the subject's biological information. Therefore, even when the evaluation value is quantified, the qualitative evaluation value is based on the evaluator's subjective evaluation. Also, the quantitative evaluation value is objectively calculated based on the subject's biological information and the like.
  • Qualitative evaluation values may be weighted by the evaluator. For example, the evaluation of the first service recipient (those who actually received the service, the target person) is five times, the evaluation of the second service recipient (family etc.) is three times, and the evaluation of other third service recipients is A factor of 1 may be weighted such that the closer to the recipient of the service, the higher the score.
  • Evaluation data is calculated based on this qualitative evaluation value (qualitative score) and quantitative evaluation value (quantitative score).
  • the evaluation data may be calculated by weighting the qualitative evaluation value (qualitative score) and the quantitative evaluation value (quantitative score). Therefore, the evaluation data may indicate only qualitative evaluation values, or may indicate only quantitative evaluation values.
  • evaluation data may be evaluated simply by a score such as an evaluation value, or may be graded (for example, good, average, bad, etc.).
  • evaluation data can be qualitative evaluations input by service recipients (for example, arbitrary evaluations input by service recipients such as "This service was very good” and "The staff was very polite”). Evaluation consisting of the wording of
  • an evaluation value may be calculated from an input wording based on an evaluation dictionary DB (database) stored in the device or an evaluation dictionary DB stored in the cloud.
  • the evaluation dictionary DB may be, for example, a learned model learned by any method such as machine learning.
  • biological information values such as body temperature, blood pressure, SpO2, and blood sugar level may be used as they are for evaluation. For example, if the subject has hypertension, the quantitative evaluation will be higher if the subject's blood pressure is included in normal blood pressure (for example, if the score is 5 points out of 5, relative If the evaluation is "good”). Also, if the subject's blood pressure falls within the range of hypertension, the evaluation will be low.
  • the "high normal blood pressure” indicated in the hypertension treatment guidelines eg, systolic blood pressure is 120-129, diastolic blood pressure is less than 80
  • a lower evaluation than before eg, if the score is 3 points, or "slightly improved” if it is a relative evaluation.
  • the coping data is data including details of treatment given to the subject, details of treatment, and details of medication. Coping data may also be products (nursing care products, home appliances, bed equipment, etc.) purchased by the subject.
  • the handling data may indicate the service content selected from the service content that can be provided by the service provider.
  • the treatment data may also indicate the selected service provider itself.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining the entire system 1. As shown in FIG. The system 1 is connected to a server device 10, a subject system 2, a notification destination system 3, and a service providing system 4 via a network NW.
  • the server device 10 is a device necessary for realizing this system.
  • the server device 10 performs processing, but the server device 10 may be composed of one or more devices. Also, some of the functions to be executed may be distributed to other devices or implemented in an external service (for example, cloud service).
  • an external service for example, cloud service
  • the target person system 2 is a system used by the target person himself or his family among the service recipients. That is, it is a system that is directly used mainly by the target person and his/her family, and includes one or more terminal devices (terminal devices 20).
  • the terminal device may be, for example, an information processing device such as a smart phone, a tablet, or a computer, or may be a dedicated terminal device placed near the bed device.
  • the acquisition device 22 is a device that can acquire a subject's biological signal, an electrical signal that detects body movement, and the like.
  • the acquisition device 22 may use any method as long as it can acquire the subject's biosignals, body movements, and subject's state (for example, sleep state, behavior, etc.).
  • a pressure sensor capable of detecting the movement of the subject placed on the bed apparatus may be used.
  • the target person may be photographed by a camera or the like, and the target person's condition may be determined from the movement of the target person.
  • another device may acquire quantitative data.
  • the terminal device 20 and the acquisition device 22 may be configured as an integrated type.
  • the acceleration sensor of the terminal device 20 may be used to detect the movement of the subject.
  • biometric information such as heart rate, respiration, body temperature, and SpO2 may be acquired from a sensor.
  • the acquisition device 22 may be composed of one or more.
  • a separate device may be provided for each piece of information to be acquired as the subject's condition.
  • the acceleration sensor of the terminal device 20 may be combined with the acquisition device 22 as an external sensor.
  • the acquisition device 22 the following can be considered.
  • the subject's heart rate, breathing, sleep amount (sleep time), awakening time, etc. may be acquired from the subject's body movement using a pressure sensor, and may be output as quantitative data.
  • Such devices are known as Nemuri SCAN (registered trademark), Active Sleep Analyzer, etc., which are products of the applicant.
  • the acquisition device 22 can acquire and output sleep-related data as quantitative data.
  • (2) Determining device for getting out of bed For example, from the change in the load of a load detector that detects the load of the subject, the subject's heart rate, respiration, amount of sleep (sleep time), awakening time, falling from the bed equipment Presence/absence, number of times, etc. may be obtained and output as quantitative data.
  • a load detector that detects the load of the subject
  • the acquisition device 22 may output the number of times the subject gets out of bed and the time of getting out of bed during one night as the quantitative data.
  • a sensor acceleration sensor, load detection sensor
  • a sensor placed on the mattress or a sensor provided in the bed device measures the heart rate, respiration, and sleep of the subject based on changes in acceleration and load.
  • the amount sleep time
  • awakening time the number of falls from the bed apparatus, and the like may be acquired and output as quantitative data.
  • Smart watch For example, the heart rate, breathing, amount of sleep (sleep time), awakening time, oxygen saturation, body temperature of the subject by the acceleration sensor, light sensor, and heat sensor built into the smart watch , blood pressure, number of steps, etc. may be obtained and output as quantitative data.
  • Measuring device For example, as a measuring device, weight from a weight scale, body temperature from a thermometer, blood pressure from a sphygmomanometer, oxygen saturation from a pulse oximeter, and blood glucose level from a blood glucose meter may be acquired and output as quantitative data. good.
  • the subject's meal amount (nutrients), depression degree check simple depressive symptom scale (QISD-J) depression It is also possible to acquire the degree and the like and output it as quantitative data.
  • the degree of depression is an index based on the data input by the subject and is also qualitative data, but may be output as quantitative data if it can be quantified.
  • the terminal device 20 may be able to input qualitative data and evaluation data by the subject, family members, and the like. In addition, the terminal device 20 may perform various displays and reports.
  • the notification destination system 3 is a system that allows notification based on the subject's condition, input of qualitative data, and input of evaluation data.
  • the notification destination system 3 has one or more terminal devices (terminal devices 30).
  • the terminal device 30 of the notification destination system 3 is mainly owned by service recipients other than the target person and his/her family.
  • the terminal device 30 may be, for example, an information processing device such as a smartphone, tablet, or computer, or may be a dedicated terminal device.
  • terminal device 20 and the terminal device 30 are used differently depending on the user of the terminal device, and may have the same hardware configuration.
  • the terminal device 20 and the terminal device 30 can provide functions necessary for the system 1 by installing and executing necessary applications, for example. Further, by accessing the access destination (for example, URL) notified from the server apparatus 10, the necessary functions of the system 1 may be provided.
  • the term "terminal device 20" when used, the term “terminal device 20" may be replaced with "terminal device 30" as appropriate.
  • the service providing system 4 is a system in which service providers provide various services.
  • the service providing system 4 may have, for example, a service providing device 40 for each service provider.
  • the service providing device 40 is a device capable of providing processing and information required when providing a service, and may be, for example, a server device or an information processing device.
  • the service provider may provide services in the form of SaaS (Software as a Service), ASP (Application Service Provider), or the like.
  • the service providing system 4 is a reservation reception system for hospitals, clinics, clinics, acupuncture and moxibustion clinics, and the like.
  • the service provider is a hospital, it is a system that provides a service for accepting appointments for consultation time slots.
  • the service providing system 4 is, for example, a product sales and rental application acceptance system.
  • the service provider is a manufacturer, a store, or the like, the system provides a service for accepting applications for products to be sold or for rental products.
  • the service providing system 4 may be any system necessary for the service provider to provide the service.
  • a system corresponding to the service content provided by the service provider described above such as applying for a meal delivery service to a meal delivery company, applying for insurance to an insurance company, or applying for a temporary monitoring service to a school. .
  • quantitative data obtained from biometric information such as vital data can be effectively used to understand obvious numerical abnormalities in comparison with the subject's normal state.
  • the subject's body temperature is "38.7°C" as quantitative data.
  • the fever is bacterial or viral, traumatic such as a bruise or bone fracture, or psychogenic fever.
  • a doctor conducts medical care by collecting qualitative data from a subject through interviews. Based on the information obtained from the subject, the doctor narrows down the range of possible diseases and conducts medical treatment after considering the necessary interviews and physical examinations.
  • the system 1 is a system that can respond appropriately according to the subject's condition (stage).
  • a subject's state (stage) is defined as a subject's phase.
  • the target phase includes multiple phases such as "prevention”, "coping”, and "life support”.
  • phases such as "prevention”, "coping", and "life support”.
  • the existence of a community that can provide services that support a series of phases of "coping,” “prevention,” and “life support,” allows the system to respond to the user's situation and provide "coping,” “prevention,” and other services from the community. It becomes possible to provide services according to each phase of “life support”.
  • prevention as a target phase
  • information on changes in mental and physical functions before the occurrence of abnormalities in the target person is used as input, and the system targets methods and services to prevent problems from occurring in the target person. It will be possible to provide it to people, families, workplaces, schools, etc.
  • life support as the target person's phase
  • "prevention” and “coping” phases we will provide appropriate services and support for the things that are necessary after that, such as the target person, family, work, etc. It will be possible to provide it to destinations, schools, etc.
  • "life support” phase apart from specific nursing care such as physical care, it is possible to respect the wishes of users such as the elderly and disabled and support their lives.
  • life support includes a care worker who visits the user's home to help with household chores such as cooking, laundry, shopping, etc., which is difficult for the user to do on their own, employment support, and securing a place for social participation. It can support the daily life of the target person in a wide range of ways.
  • phase switching may be switched according to the subject's condition.
  • a subject's phase may initially begin with "prevention.”
  • treatment such as hospitalization or surgery
  • the phase transitions to the "coping" phase after the treatment.
  • the threshold for determining each abnormality changes.
  • the system 1 may raise the threshold level for determining that the subject is in an abnormal state by one step.
  • the subject's phase may be switched, for example, when the system acquires that some treatment has been performed on the subject.
  • the subject's phase may be selected by the subject himself/herself, his/her family, staff (medical workers, nursing facility staff, etc.).
  • the subject's phase may be determined from the subject's medical record information, disease history, or the like.
  • each device The configuration of each device will be described below. It should be noted that the configuration shown in each device is an example, and functional units may be added or deleted as necessary.
  • the data stored in the storage unit of each device describes the necessary data, but it is sufficient if it can be referenced from other server devices connected to the network when necessary, and it is not stored on the device. It doesn't have to be.
  • a part of the configuration may be configured by an external device.
  • the input unit may be an external keyboard, mouse, touch panel, etc. connected by USB or the like.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining the configuration of the server device 10. As shown in FIG.
  • the server device 10 includes a control section 100 , a storage section 120 and a communication section 160 .
  • the control unit 100 controls the operation of the server device 10 and is composed of one or more control devices.
  • it may be a control device such as a CPU (Central Processing Unit) or an SoC (System on a Chip) having multiple functions.
  • CPU Central Processing Unit
  • SoC System on a Chip
  • control unit 100 realizes various processes by reading and executing various programs stored in the storage unit 120 .
  • the control unit 100 may function as an abnormality determination unit 102 and a recommendation database (DB) management unit 104 by executing programs.
  • DB recommendation database
  • the abnormality determination unit 102 determines whether the subject is in an abnormal state.
  • the abnormality determination unit 102 determines abnormality by receiving quantitative data or qualitative data from the terminal device 20, for example. Further, the abnormality determination unit 102 may receive quantitative data directly from the acquisition device 22 .
  • the subject being in an abnormal state refers to a state in which the subject is different from the normal state.
  • the normal state means that the biometric information value is within a normal range.
  • the value included in the normal range may be based on the criteria established by each academic society or the criteria established by treatment guidelines, and the following numerical values are conceivable.
  • Body temperature 36.89 degrees ⁇ 0.34 degrees (underarm temperature measurement, temperature measurement time 30 minutes)
  • Body temperature 36.89 degrees ⁇ 0.34 degrees (underarm temperature measurement, temperature measurement time 30 minutes)
  • Body temperature 36.89 degrees ⁇ 0.34 degrees (underarm temperature measurement, temperature measurement time 30 minutes)
  • Body pressure systolic blood pressure less than 135 mmHg, diastolic blood pressure less than 85 mmHg
  • Heart rate about 60-100 times per minute
  • ⁇ Respiratory rate 12-20 times per minute
  • ⁇ SPO2 96-99%
  • ⁇ Sleep time 7-8 hours
  • ⁇ Weight (BMI) 18.5-25 It should be noted that these reference normal ranges may vary depending on congenital/acquired disorders.
  • the following states are conceivable for the subject being in an abnormal state.
  • (1) When quantitative data shows abnormal values may be determined to be in the state of
  • the abnormality determination unit 102 detects it as an abnormal value and determines that it is in an abnormal state.
  • the abnormal threshold may set the upper and lower limits of the normal range that indicates the subject's normal condition.
  • the abnormal threshold value may set the upper limit and the lower limit of the range of ⁇ from the average value of the biological information value of the subject.
  • the abnormality determination unit 102 may determine an abnormal value based on biological information values such as heart rate and respiratory rate as quantitative data. Further, the abnormality determination unit 102 may determine that the subject has an abnormality when quantitative data such as sleep time, number of times of getting out of bed, number of nurse calls, and the like exceed an abnormality threshold. Further, the abnormality determination unit 102 may determine an abnormality when detecting that the target person has fallen, for example, using an acceleration sensor or the like. Further, the abnormality determination unit 102 may determine that the subject has an abnormality when the subject differs from normal behavior (for example, when the average time in bed is significantly longer than the average sleep time).
  • the subject himself/herself inputs "I fell down”, “I have pain”, “I can't sleep”, etc. as qualitative data. Based on the input qualitative data, the subject is determined to be in an abnormal state. Also, the qualitative data is not limited to the subject himself/herself, but may be family members, people at school/workplace, facility staff, and the like.
  • the quantitative data described above and the qualitative data may be combined for determination. For example, the subject's sleep time exceeds a threshold value indicating an abnormality, and the abnormality determination unit 102 determines that the subject is in an abnormal state based on the qualitative data input by the subject.
  • the determination unit 102 may determine that the subject is in an abnormal state.
  • the abnormality determination unit 102 may have a learning model that has undergone machine learning. In this case, whether or not the subject's condition is abnormal may be determined using a learning model using quantitative data, qualitative data, and coping data as input values. Further, the abnormality determination unit 102 may relearn the learning model. The abnormality determination unit 102 may learn the countermeasure data as teacher data for the quantitative data and the qualitative data.
  • the abnormality determination unit 102 may change the criteria for determining abnormality in the phase of the subject. For example, if a threshold for determining that quantitative data, which will be described later, is abnormal is stored for each phase, the subject's condition may be determined according to the subject's phase.
  • a recommendation database (DB) management unit 104 manages a recommendation DB 130, which will be described later. For example, the recommendation DB management unit 104 updates the recommendation DB 130 so that appropriate recommendations can be output based on the countermeasure data. In addition, the recommendation DB management unit 104 updates the recommendation DB 130 based on the evaluation values input by the target person or the like who received the service.
  • the storage unit 120 stores various data and programs for the server device 10 to operate.
  • the control unit 100 implements various functions by reading and executing programs stored in the storage unit 120 .
  • the storage unit 120 is configured by a semiconductor memory (for example, SSD (Solid State Drive) or SD card (registered trademark)), a magnetic disk device (for example, HDD (Hard Disk Drive)), or the like.
  • the storage unit 120 may be a built-in storage device, or may be a detachable external storage device. Alternatively, it may be a storage area of an external server such as a cloud.
  • the storage unit 120 secures areas for a subject information storage area 122 and an evaluation data storage area 150, and stores a recommendation DB 130 and a service DB 140.
  • the target person information storage area 122 is an area that stores information about the target person (hereinafter referred to as target person information) for each target person.
  • the subject information storage area 122 includes an attribute information storage area 1220 for storing attribute information, which is information relating to attributes of the subject, a quantitative data storage area 1221 for storing quantitative data on the subject, and qualitative data on the subject.
  • an abnormal threshold table 1224 that stores threshold values.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the data structure of the subject information stored in the subject information storage area 122.
  • the target person information storage area 122 stores, as attributes (attribute information) of the target person, identification information for identifying the target person (for example, “M0001” as the ID of the target person) and the name of the target person (for example, “Tokyo Taro”), the date of birth of the subject (e.g., “February 24, 1950”), the family ID of the family to be notified (e.g., “M0021...”), and the school or work to be notified.
  • attributes attribute information
  • identification information for identifying the target person for example, “M0001” as the ID of the target person
  • the name of the target person for example, “Tokyo Taro”
  • the date of birth of the subject e.g., “February 24, 1950”
  • the family ID of the family to be notified e.g., “M0021...”
  • the school or work to be notified e.g
  • the previous ID (for example, "S00145") and information on services available to the subject (for example, "P0125" as information for identifying the contracted service provider) are stored.
  • the attribute information may be any information that indicates the subject.
  • the attribute information may also include information such as the subject's sex, height, and weight. Attribute information may also include, for example, the subject's allergy, disease history, and the like. Attribute information is stored in the attribute information storage area 1220 .
  • the quantitative data storage area 1221 stores the quantitative data of the subject.
  • Quantitative data may be, for example, continuously acquired from an external measuring device and stored in chronological order. Quantitative data may be measured, for example, by a doctor, a staff member, or the person himself or herself as a spot, and stored each time. Quantitative data includes biometric information values that are continuously acquired, biometric information values that are discretely measured and measured timing, and biometric information values that are acquired at predetermined intervals. Examples of items to be stored as coping data quantitative data include amount of sleep, sleep and wake times, heart rate, breathing rate, blood pressure, body weight, oxygen saturation, amount of food (nutrients), simple depressive symptom scale for checking depression, etc. be.
  • the qualitative data storage area 1222 stores qualitative data received from the terminal device 20 or the terminal device 30 via the communication unit 160, for example.
  • the qualitative data mainly stores qualitative data input from service recipients.
  • the qualitative data is a value determined and input by the service recipient, and may be, for example, a selected value or specific content.
  • the qualitative data may indicate the subject's condition such as "hard to fall asleep,” “tired,” and “pain in the legs,” or may be evaluation scores for each item.
  • the qualitative data storage area 1222 may also store the date and time when the qualitative data was input and the person who input the qualitative data.
  • the countermeasure data storage area 1223 stores countermeasure data indicating the content of the treatment given to the subject.
  • the coping data may also include information (for example, biometric information) about the subject at that time.
  • the information about the subject may include not only information about the subject at the time of handling, but also data accumulated for a predetermined period (ie, data indicating transition of biometric information, etc.).
  • the countermeasure data may be stored together with the service provider and the contents of the service received from the service provider.
  • the abnormal threshold table 1224 is a table that stores threshold values that the system 1 determines as abnormal values. For example, when the "heart rate" is stored as "135 or more", it is determined that the subject is in an abnormal condition when the heart rate becomes "135 or more".
  • the abnormal state means that the subject is not in a normal state.
  • the subject's normal condition means that the subject does not feel any problem, and objectively does not require treatment by a doctor or the like.
  • Abnormal conditions include conditions with urgency (e.g., falls, abnormal breathing, significantly low SpO2 values, high fever near 40 ° C, etc.) and conditions that do not require urgency (e.g., subject subjective feeling of sluggishness, short sleep time, high BMI value, slight fever, etc.).
  • the abnormality threshold table 1224 may store a plurality of values. In this case, the system 1 determines abnormality based on multiple values. For example, when "a heart rate of 125 or more for 1 minute or more" is stored, the system 1 detects that the subject is in an abnormal state when the heart rate of 125 or more continues for 1 minute or more. I judge.
  • the abnormality threshold may be stored according to the subject's phase ("prevention", "coping", and "life support”). For example, when the subject's phase is “prevention”, the abnormality threshold is set to "heart rate of 135 or more". However, when the subject transitions to the "coping" phase, a lower threshold may be stored than when the subject's phase is "prevention”. That is, the abnormality determination unit 102 may determine abnormality more severely when the target person's phase is "coping" than when the subject's phase is "prevention".
  • FIG. 5 shows an example of the abnormal threshold table 1224 according to the subject's phase.
  • FIG. 5 shows the abnormal threshold for each phase of the subject.
  • body temperature, blood pressure, heart rate, respiration rate, SpO2, sleep time, and body weight (BMI) are set as subject information for each phase of prevention, coping, and life support.
  • the abnormality determination unit 102 can set a parameter according to the subject's phase as the abnormality threshold.
  • the recommendation DB 130 is a database in which the system 1 contains the contents of service proposals to the target person and the providers (service providers) corresponding to the proposed services.
  • the recommendation DB 130 can be represented by various methods. For example, as shown in FIG. In this case, it may include a countermeasure message, which is a message to be displayed to the user or the like, and information on a service provider to be recommended as a service provider.
  • the cause of determination may store the result of determination as abnormal by the abnormality determination unit 102 .
  • the anomaly determination unit 102 determines that the subject "has slept for less than 6 hours for X consecutive days", and stores a coping method for that case.
  • FIG. 6 describes the “determination cause” in sentences for convenience of explanation, it is also possible to simply store only the parameters, or to store the code indicating the abnormality output by the abnormality determination unit 102. good.
  • the recommendation DB 130 may store not only the service provider but also the service content.
  • information on proposed products and devices may be stored as service contents in association with the service provider "G002 (manufacturer)".
  • information such as examination method and medication may be stored in association with the service provider "H001" (sleep outpatient) as the content of the service.
  • the recommendation DB 130 may store service types.
  • the server device 10 may store different service types such as "go to the hospital”, “change bedding”, and “exercise before going to bed” for the determination cause of lack of sleep.
  • the server device 10 may further refer to the recommendation DB 130 to recommend a service provider.
  • the recommendation DB 130 may be a learning model that undergoes machine learning. That is, the control unit 100 can output a recommendation according to the criteria (combination of feature amounts) extracted based on the learning model of the recommendation DB 130 .
  • the countermeasures and countermeasure messages stored in the recommendation DB 130 are mainly messages for notifying the terminal device 20 and the terminal device 30.
  • the countermeasures and countermeasure messages may be stored for each notification destination, for example. For example, coping methods and countermeasure messages addressed to service recipients other than the target person, family members, etc., may be stored.
  • the recommendation DB 130 stores one or more pieces of service provider information. For example, if the determination cause is "X consecutive days of less than 5 hours of sleep + detection of apnea from biological information", "H001" (outpatient sleep) is stored as the service provider. As a result, the system 1 can recommend a sleep outpatient service to a service recipient such as a subject.
  • the service DB 140 stores information about services.
  • the service DB 140 stores information about service providers.
  • the information about the service provider may include the business name of the service provider, service type, address, URL, and service content.
  • the service content may be stored separately.
  • product information such as care products, bed equipment, and home appliances may be stored as service contents.
  • information on service providers may be stored for each service type.
  • the evaluation data storage area 150 stores evaluations of services.
  • the service evaluation is stored for each service type, service provider, and service content, for example.
  • the stored evaluation may be an evaluation value calculated based on qualitative data and quantitative data, or may be stored separately for necessary items.
  • the evaluation data obtained from the qualitative data input by the service recipient such as the subject and the quantitative data based on the subject are stored in the evaluation data storage area 150 .
  • the control unit 100 recommends an appropriate service provider to the subject based on the evaluation data.
  • FIG. 7(a) An example of evaluation data stored in the evaluation data storage area 150 is shown in FIG.
  • the name of the service provider for example, hospital name "ABC Hospital”
  • the area of the service provider for example, "Chiyoda Ward, Tokyo”
  • These pieces of information are part of the information stored in the service DB 140 as information on service providers.
  • the name of the service provider is shown in FIG. 7(a) for the sake of explanation, for example, an identification code for identifying the service may be used, and the evaluation value may be associated and stored.
  • the evaluation data may be stored for each attribute. For example, it stores “age” as attributes, symptoms when evaluated (eg, "sleep disorder”), and evaluation (eg, "4.6").
  • the evaluation values obtained from the quantitative data and the qualitative data may be stored as they are, or the average value of the evaluation values may be stored.
  • the attributes of the subject may be classified by sex, height, weight, region, presence or absence of underlying disease, etc., in addition to age (age). Further, the symptoms may be classified according to the judgment result of the abnormality judgment unit 102, the content of treatment for the subject, and the chief complaint input by the subject.
  • the evaluation data storage area 150 may store evaluation values in a classification necessary for the control unit 100 to make a recommendation.
  • FIG. 7B stores the symptom of the subject, the service contents corresponding to the symptom of the subject (coping data selected as the treatment by the subject), the attribute of the subject, and the evaluation value.
  • bedding proposal is stored as service content in the evaluation data.
  • an evaluation value of the proposed bedding is stored for each attribute.
  • control unit 100 selects the evaluation content with the highest evaluation (in this case, the bed device) according to the subject's symptoms and attributes (age in FIG. 7B) type) can be recommended.
  • the evaluation data may be stored separately into an evaluation value based on quantitative data and an evaluation value based on qualitative data. Also, an evaluation value based on qualitative data may be stored for each evaluation item (for example, physical condition improved, facility staff were good, price was low). If the evaluation data is memorized in detail, for example, when an item such as "Facilities with pleasant staff" is selected by the subject, service providers with high evaluation values for facilities with pleasant staff are appropriately recommended. be able to.
  • the communication unit 160 communicates with other devices. For example, it includes a LAN interface that connects to a network, a USB that connects to other devices, and a short-range wireless communication unit.
  • the communication unit 160 may be a communication device connectable to a mobile phone communication network such as LTE/5G.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the configuration of the terminal device 20. As shown in FIG.
  • the terminal device 20 includes a control section 200 , a storage section 210 and a communication section 250 .
  • the control unit 200 controls the operation of the terminal device 20 and is composed of one or more control devices.
  • it may be a control device such as a CPU (Central Processing Unit) or an SoC (System on a Chip) having multiple functions.
  • CPU Central Processing Unit
  • SoC System on a Chip
  • control unit 200 realizes various processes by reading and executing various programs stored in the storage unit 210 .
  • the control unit 200 may function as the quantitative data acquisition unit 202 by executing a program.
  • the quantitative data acquisition unit 202 executes processing for acquiring quantitative data from the acquisition device 22 .
  • the quantitative data acquisition unit 202 acquires predetermined biological information and information that can be quantified according to the set contents, and stores the acquired information as quantitative data in the quantitative data storage area 212 .
  • the quantitative data acquisition unit 202 may interrupt, for example, at a predetermined timing to periodically acquire biological information. Specifically, the quantitative data acquisition unit 202 acquires data at predetermined intervals such as, for example, every 1 second, every 5 seconds, every 30 seconds, and every minute. Moreover, it may be acquired at regular times every day (for example, 21:00, 6:00, etc.), or may be acquired at a predetermined timing (for example, when the subject is in bed). In this way, the quantitative data acquisition unit 202 can continuously acquire quantitative data.
  • the quantitative data acquisition unit 202 may acquire biological information or the like at any timing. For example, the body temperature measured by a thermometer is obtained spot-wise during the measurement. Thereby, for example, even if the quantitative data is discrete data, it can be acquired.
  • the quantitative data acquisition unit 202 once acquires quantitative data from the acquisition device 22 and stores it in the quantitative data storage area 212 .
  • a signal for example, an analog signal
  • the control unit 200 may convert (calculate) quantitative data.
  • the storage unit 210 stores various data and programs for the terminal device 20 to operate.
  • the control unit 200 implements various functions by reading and executing programs stored in the storage unit 210 .
  • the storage unit 210 is configured by a semiconductor memory (for example, SSD (Solid State Drive) or SD card (registered trademark)), a magnetic disk device (for example, HDD (Hard Disk Drive)), or the like.
  • the storage unit 210 may be a built-in storage device, or may be a detachable external storage device. Alternatively, it may be a storage area of an external server such as a cloud.
  • the storage unit 210 stores the quantitative data acquired by the quantitative data acquiring unit 202 in the quantitative data storage area 212 .
  • Storage unit 210 also stores qualitative data input from input unit 230 in qualitative data storage area 214 .
  • the quantitative data and the qualitative data may be temporarily stored in the storage unit 210 or may be stored in time series. Also, the quantitative data and the qualitative data may be directly stored in the server device 10, or may be stored on a network such as a cloud service.
  • the input unit 230 receives operation input from the subject.
  • the subject performs various operation inputs, such as performing an operation to start acquiring the subject's condition, inputting qualitative data, and the like.
  • the input unit 230 may be configured by a panel input device of a touch panel or an operation button. Further, the input unit 230 may be input by voice input or image by camera or the like.
  • the output unit 240 outputs various information.
  • it is composed of a display device such as a liquid crystal display, a light-emitting member such as an LED, a speaker for outputting sound or voice, an interface for outputting data to another recording medium, and the like.
  • a touch panel may be configured.
  • the communication unit 250 communicates with other devices. For example, it includes a LAN interface that connects to a network, a USB that connects to other devices, and a short-range wireless communication unit.
  • the communication unit 250 may be a communication device connectable to a mobile phone communication network such as LTE/5G.
  • the acquisition unit 260 receives data from other devices. For example, it connects with the acquisition device 22 by wire or wireless communication, and receives various data from the acquisition device 22 .
  • the acquisition unit 260 may be, for example, a device capable of priority/wireless connection such as USB or RS-232C, or a device capable of transmitting/receiving short-range wireless communication such as Bluetooth (registered trademark).
  • data may be acquired collectively at the time of connection, or data may be constantly acquired by maintaining communication with the acquisition device 22 .
  • the communication unit 250 may function instead if communication with the acquisition device 22 is possible via a wireless LAN or the like.
  • the configuration of FIG. 8 is a general configuration of the terminal device (the terminal device 20 and the terminal device 30), and the configuration may have the necessary functions.
  • the input unit 230 and the output unit 240 may be realized by an external input device or an output device, and the terminal device itself may not have some functions.
  • the programs and information stored in the storage unit 210 of FIG. 8 may be stored as necessary.
  • the configuration of the acquisition unit 260 is not required, and the storage area of the quantitative data storage area 212 is not required.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of the configuration of the service providing device 40. As shown in FIG.
  • the service providing device 40 includes a control section 400 , a storage section 420 and a communication section 450 .
  • the control unit 400 controls the operation of the service providing device 40 and is composed of one or more control devices.
  • it may be a control device such as a CPU (Central Processing Unit) or an SoC (System on a Chip) having multiple functions.
  • CPU Central Processing Unit
  • SoC System on a Chip
  • the control unit 400 may function as the service providing unit 402 by executing a program stored in the storage unit 420.
  • the service providing unit 402 realizes the services provided by the service operator. For example, a hospital provides outpatient reception services. Also, security companies provide reception such as security requests and emergency services. A manufacturer provides a service (sales site) for selling products. The service providing unit 402 implements a function of providing services to service recipients as required by the service operator.
  • the storage unit 420 stores various data and programs for the service providing device 40 to operate.
  • the control unit 400 implements various functions by reading and executing programs stored in the storage unit 420 .
  • the storage unit 420 is configured by a semiconductor memory (for example, SSD (Solid State Drive) or SD card (registered trademark)), a magnetic disk device (for example, HDD (Hard Disk Drive)), or the like.
  • the storage unit 420 may be a built-in storage device, or may be a detachable external storage device. Alternatively, it may be a storage area of an external server such as a cloud.
  • the communication unit 450 communicates with other devices. For example, it includes a LAN interface for connecting to a network.
  • the communication unit 450 may be a communication device connectable to a mobile phone communication network such as LTE/5G.
  • the system 1 first acquires data about the subject (step S10).
  • the server device 10 of the system 1 can acquire one or a plurality of quantitative data, qualitative data, and countermeasure data.
  • the timing at which the server apparatus 10 acquires data may be acquired each time, or may be acquired at predetermined time intervals. Alternatively, it may be acquired at each timing of a predetermined event (for example, the timing when the subject is in bed or the timing when the body moves).
  • These data may be acquired by the server device 10 via the terminal device 20 .
  • the server device 10 may directly acquire from the acquisition device 22 .
  • the server device 10 may acquire data manually input by a subject or the like.
  • the server device 10 may acquire qualitative data from, for example, the terminal device 20 used by a family member or the terminal device 30 used by another service recipient.
  • the server device 10 provides the subject with information on the service based on the acquired data (quantitative data, qualitative data, and handling data) (step S20).
  • Providing information on services means, for example, providing one or more pieces of information about service types, service providers, and service contents from among a plurality of services to the target person.
  • the server device 10 performs a proposal process (step S22).
  • the proposal process for example, the system 1 proposes a service type or the like to be used by the target person.
  • the server device 10 acquires qualitative data from the service recipient when the quantitative data indicates an abnormality. In this way, the server device 10 executes a proposal process for suggesting what kind of service the target person should receive based on the acquired quantitative data and qualitative data (step S22).
  • the server device 10 may determine the phase of the subject, for example, based on the subject's coping data (for example, the service provider selected immediately before and the service content). Then, the server device 10 may determine whether the quantitative data is abnormal according to the subject's phase, and execute the proposal process.
  • the server device 10 may propose service types and the like based on the evaluation data together with the acquired quantitative data and qualitative data. That is, the server device 10 can suggest a more appropriate service type or the like by referring to the quantitative data, the qualitative data, and the evaluation data.
  • the server device 10 may select, for example, a terminal device for inputting qualitative data in the proposal process.
  • the first service beneficiary and/or the second service beneficiary are appropriately selected as those who enter the qualitative data.
  • the proposal may be made only to the second service beneficiary, not to the first service beneficiary.
  • the server device 10 may allow the third service recipient to input qualitative data.
  • the subject selects a proposal that includes an appropriate service from among the proposals.
  • the selected proposal is to use a service (use a service provided by a service provider) (step S24; Yes)
  • the server device 10 Then, a recommendation process for recommending a preferable service provider and service content is executed (step S26).
  • the server device 10 makes a proposal based on, for example, quantitative data and qualitative data in step S22, it may make an appropriate proposal based on other information such as a subject's environmental factors. In addition, in the proposal process, the server device 10 may make a proposal based on acquired quantitative data, qualitative data, etc. using a machine-learned learning model.
  • the server device 10 proposes a service or the like in the proposal process, but it is also possible to determine a target person, a family member, or the like as a notification destination of the proposal, and propose the service to an appropriate notification destination (proposal destination). good. Further, the server device 10 may propose a service multiple times. For example, the server device 10 first makes a first proposal. After that, not only the target person, but also family members, school or workplace people are asked to input responses (qualitative data) to the first proposal.
  • the input qualitative data includes not only causes and impressions, but also "yes" and "no" for options.
  • the server device 10 (system 1) makes a second proposal.
  • the second proposal may be, for example, a proposal regarding the type of service that the target person should receive, or may be a process of recommending a service provider or service content.
  • the server device 10 can provide information about the service that the target person should receive and output a service recommendation.
  • the server device 10 executes evaluation processing for the selected service (step S30).
  • the target person first service recipient
  • the server device 10 may acquire evaluations as evaluation correction data not only from the target person but also from other service recipients.
  • the server device 10 acquires quantitative data (for example, changes in biological information (weight, etc.), changes in sleeping hours, etc.) after the subject receives the service.
  • the server device 10 determines whether the numerical value of the quantitative data is actually improved before and after receiving the service from the obtained quantitative data such as the subject's biological information. Then, the server device 10 determines the effectiveness of the provided service and the extent to which the problem has been solved by the target person based on objective data based on specific numerical values.
  • the server device 10 combines the subjective evaluation felt by the subject (evaluation based on qualitative data) and the objective evaluation based on the quantitative data acquired from the subject (evaluation based on quantitative data). , Evaluate the service (selected service type, service provider, service content)
  • the server device 10 when proposing a service in step S22, for example, not only makes the first proposal simply from the quantitative data, but also makes the first proposal from the combination of the quantitative data and the qualitative data. be able to. In addition, the server device 10 can make the first proposal using not only quantitative data and qualitative data, but also evaluation data.
  • the server device 10 may make the first proposal after considering the target person's phase. Also, when making the second proposal, the server device 10 may combine the quantitative data and the qualitative data. Also, when making the second proposal, the server device 10 may further refer to the countermeasure data.
  • the system 1 proposes a service or the like as a proposal process, but it is also possible to simply make a notification.
  • the system 1 may notify service recipients such as a subject, a family member, a company (workplace), a school, a hospital, etc., based on the abnormal data.
  • the service recipient may ask how the target person is doing, for example.
  • the school or workplace may grasp the notification as an absence or an absence from work by receiving the notification from the system 1 .
  • a proposal process executed by the server device 10 in the system 1 will be described with reference to FIG.
  • the control unit 100 sets a threshold for determining that the target person is in an abnormal state and a condition for determining that the target person is in an abnormal state in advance in the abnormality threshold table 1224 (for example, , the abnormal threshold table 1224 described in FIG. 5).
  • the control unit 100 may read an abnormality threshold from the abnormality threshold table 1224 according to the subject.
  • the control unit 100 may uniformly read the abnormal threshold when the system is disclosed. Further, the control unit 100 may read a new abnormality threshold from the abnormality threshold table 1224 each time the abnormality threshold stored in the abnormality threshold table 1224 is updated.
  • the control unit 100 acquires information on the subject (step S102).
  • the control unit 100 acquires, for example, quantitative data from the terminal device 20 (or the acquisition device 22).
  • the control unit 100 determines whether the subject has an abnormality based on the quantitative data that is the acquired information about the subject (step S104).
  • the abnormality determination unit 102 determines whether the subject's condition is abnormal based on the quantitative data. ) may be determined.
  • the following abnormality thresholds are examples, and may be different for each subject. In this embodiment, it is stored in the abnormality threshold table 1224, but it may be an abnormality threshold acquired from the outside, for example.
  • the abnormality determination unit 102 determines that the subject is in an abnormal state, assuming that there is a possibility of cancer, stroke, or myocardial infarction.
  • the abnormality determination unit 102 determines that the subject is in an abnormal state, assuming that the subject may have a mental illness such as depression.
  • the abnormality determination unit 102 may change the threshold for determination according to the phase of the subject. For example, the abnormality determination unit 102 may adopt a stricter threshold value (criterion) when the subject's phase is "coping" as compared to "prevention".
  • the control unit 100 determines that the subject is in an abnormal state, and the predetermined terminal device detects that the subject is in an abnormal state. You may notify a state and the fact that abnormality has arisen to a subject (step S106).
  • the control unit 100 notifies the terminal device 20 used by the subject person or the terminal device 20 used by a family member that the subject is in an abnormal state (or that an abnormality has occurred). may notify you. Also, the control unit 100 may notify other service recipients that an abnormality has occurred in the subject. Also, the control unit 100 may switch the notification destination according to the subject's abnormal condition. For example, when the quantitative data exceeds the abnormal threshold of the first level, the terminal device 20 used by the second service recipient (family member, etc.) is notified. However, when the quantitative data exceeds the more serious second level abnormality threshold, the terminal device 30 used by the third service recipient such as a hospital, school, etc., together with the terminal device 20 of the family etc. It may also be notified that the person is in an abnormal state.
  • control unit 100 identifies the terminal device for inputting the qualitative data (step S108).
  • the control unit 100 allows the target person to input the qualitative data to whom among the second service beneficiaries (family members, etc.) and the third service beneficiaries (schools, etc.) other than the target person. Specify whether to ask for input.
  • the control unit 100 may determine the terminal device to which the qualitative data is input based on the quantitative data. For example, if the abnormal condition determined from the subject's quantitative data is more serious, it may be decided to have more terminal devices input the qualitative data. Also, the control unit 100 may determine the terminal device to which the qualitative data is input according to the type of abnormal condition of the subject. For example, in the case of a simple cold, only the terminal device 20 of the first service recipient (subject) is notified, but if a mental factor is suspected (for example, depression is suspected), the second service recipient Qualitative data may be input by service recipients (family members, etc.) or third service recipients (schools, etc.).
  • control unit 100 may specify a terminal device for inputting qualitative data according to the attributes of the subject. For example, if the first service recipient (subject) is a child (minor), input qualitative data to the second service recipient (family, etc.) and third service recipient (school, etc.) in addition to the subject himself/herself. You can have it.
  • the control unit 100 refers to the notification destinations stored in the subject information storage area 122 (attribute information storage area 1220) to identify the notification destination in step S106 and the terminal device for inputting the qualitative data in step S108. may At this time, the control unit 100 may notify all of the notification destinations stored in the subject information storage area 122 (attribute information storage area 1220), or may notify the notification destination according to the status and attributes of the subject. may be selected.
  • control unit 100 first transmits a qualitative data input request to the subject's own terminal device (terminal device 20) (step S110). At this time, the terminal device 20 (control unit 200) displays an input screen in response to the input request for the qualitative data.
  • the subject inputs qualitative data on the terminal device 20.
  • the control unit 100 receives the qualitative data input by the subject from the terminal device 20 (step S112).
  • the control unit 100 When it is specified that a terminal device other than the target person also inputs the qualitative data, the control unit 100 similarly sends the qualitative data to the other terminal device (the terminal device 20, the terminal device 30) used by the non-target person. An input request is sent (step S114). Then, the control unit 100 receives qualitative data from other terminal devices (terminal device 20, terminal device 30) used by persons other than the subject (step S116).
  • the process of inputting the qualitative data by the subject who is the first service receiver (steps S110 and S112) and the input by the other service receivers (second service receiver, third service receiver)
  • the timing may be parallel processing or sequential processing. Further, each process may be executed multiple times.
  • control unit 100 causes the subject to input qualitative data as input of the first qualitative data (steps S110 and S112). Then, the control unit 100 may perform step S114 and step S116 again when it is better to prompt other service recipients to input the qualitative data of the subject. At this time, the control unit 100 may cause the subject to input qualitative data different from the previous one by executing steps S114 and S116 again.
  • the control unit 100 proposes services, etc. based on the quantitative data and the qualitative data (step S118).
  • the content proposed by the control unit 100 includes, for example, the following content.
  • the control unit 100 may suggest purchase of bedding as a service type to improve sleep itself. Further, when improving sleep, the control unit 100 may suggest the use of a sleep advisor or a counselor as service types. Also, the control unit 100 may propose a plurality of service types and allow the subject to select one. For example, when improving the subject's sleep, the control unit 100 may propose a plurality of service types such as "purchase bedding" and "use a sleep advisor.” Further, the control unit 100 may make a recommendation among service types. For example, in order to improve the subject's sleep, the control unit 100 recommends that "it is recommended to use a sleep advisor", and at the same time, "you may purchase bedding", and other service types. may be suggested.
  • the control unit 100 may refer to qualitative data, quantitative data, and evaluation data to make a proposal (recommendation) for a service type. For example, among a plurality of service types that can be proposed from the subject's qualitative data and quantitative data, a service type with a high evaluation data score may be recommended.
  • control unit 100 may store evaluation data for each service type, the recommendation may be made in descending order of evaluation data for each service type. Further, the control unit 100 may calculate the average value of the evaluation values of service providers and service contents included in the service type for each service type, and make recommendations in descending order. In addition, the control unit 100 may recommend service providers included in the service types and service types included in descending order of the evaluation values among the evaluation values of the service contents.
  • control unit 100 may suggest that the target person use the gym, local government, or community as the service type.
  • control unit 100 may suggest a home delivery meal service as a meal suggestion or suggest the use of a nutrition-related advisor as the service type.
  • control unit 100 may propose services based on service types such as housekeeping services, insurance proposals, and psychosomatic medicine consultation proposals. When proposing these services, the target person may be asked further questions (input of new qualitative data) necessary for the recommendation.
  • step S106 the control unit 100 notifies the target person, his or her family, and service recipients such as schools and workplaces that the target person is in an abnormal state or may be in an abnormal state.
  • the notification destination may be changed for each condition.
  • the control unit 100 notifies the service recipient that the subject may have cancer, stroke, or myocardial infarction, but for example, even if the subject (first service recipient) is not notified good.
  • control unit 100 when there is a high possibility that the target person has a high-risk disease such as cancer or myocardial infarction, notifies only the family members who are the recipients of the second service, If it is high, it may be notified to the family, etc., who are the second service recipients, and to the school or workplace, which are the third service recipients.
  • a high-risk disease such as cancer or myocardial infarction
  • control unit 100 may also notify the level of the possibility that the subject's condition is abnormal. For example, the control unit 100 determines whether the condition of the subject is "immediately dangerous” or "(although not immediately dangerous) there is a possibility of becoming ill in the near future". You can notify me of the message.
  • control unit 100 may notify the target person's school or workplace of absence or leaving early. In addition, the control unit 100 may notify the target person that he/she is absent or leaves early. In addition, the control unit 100 may notify the target person, family members, or the like of an operation screen for notifying an absence or leaving early.
  • FIG. 12 is a flowchart for explaining the operation of recommendation processing when the system 1 recommends a service or the like.
  • control unit 100 determines whether the proposal selected in step S118 of FIG. 11 is a service type that uses the service provider (step S132). Here, if the service provider is not used, the control unit 100 recommends the contents of the service that does not use the service provider to the target person (step S132; No ⁇ S142).
  • a proposal that does not use a service provider is, for example, the provision of services such as lifestyle improvement (sleep early, darken the room, exercise, etc.), dietary advice, and taking time off from school or work.
  • This is a proposal of a coping method that can be dealt with by the target person without using a person.
  • the control unit 100 may recommend a coping method that does not use the service provider based on the evaluation value. For example, the control unit 100 stores the evaluation value of the current coping method based on the evaluation input by the service recipient. When recommending coping methods to the subject, the control unit 100 may recommend coping methods in descending order of evaluation values.
  • step S132 if the proposal to use the service provider is selected (step S132; Yes), the service is acquired (step S134). That is, the control unit 100 refers to the recommendation DB 130 and acquires the service provider and the service contents in accordance with the current proposal. Here, the control unit 100 proposes a service provider to receive the service according to the determination result of the abnormality determination unit 102, but it may be acquired by further narrowing down to an appropriate service provider.
  • control unit 100 may acquire service providers by further narrowing down based on the quantitative data and/or the qualitative data from among the proposed service providers. Specifically, the control unit 100 may preferentially acquire nearby service providers as quantitative data when the target person has a high fever. In addition, when the target person inputs "dullness" as the qualitative data, the control unit 100 may preferentially acquire nearby service providers. In addition, when quantitative data indicates a serious condition of a subject, a university hospital or the like may be preferentially acquired as a service provider regardless of the content of qualitative data.
  • control unit 100 recommends services, etc., based on the evaluation data (step S136). For example, the control unit 100 outputs to the terminal device 20 the result of sorting the obtained service providers in descending order of evaluation value.
  • the terminal device 20 displays the service providers in descending order of evaluation value, so that the subject can be shown which service provider should receive the service from which the service is highly evaluated.
  • control unit 100 may also recommend service content.
  • the control unit 100 outputs to the terminal device 20 the result of sorting the acquired service contents in descending order of the evaluation value.
  • the terminal device 20 can indicate to the subject what kind of service should be received.
  • the service provider and the service content may be output together, or may be output by switching.
  • control unit 100 may output only the service provider with the highest evaluation value and the service content. If the user does not select the service provider and service content, the control unit 100 may output the service provider and service content with the next highest evaluation value.
  • control unit 100 notifies the service provider (step S138; Yes ⁇ step S140). For example, if the service provider accepts a reservation for medical treatment or counseling, the service providing device 40 of the service provider is notified that the subject wants to receive the service.
  • the service providing unit 402 of the service providing device 40 outputs a reservation screen to the terminal device 20 of the target person.
  • the service provider's reservation screen is displayed on the terminal device 20, and the subject can make a reservation.
  • control unit 100 acquires the evaluation of the service, etc. from the service recipient as qualitative data (step S164). ).
  • the contents evaluated by the service recipient according to stages are acquired.
  • the service recipient may evaluate the service on a scale of 5, “bad", “slightly bad", “average”, “good”, and “fairly good”.
  • the user may be evaluated on a five-point scale from the viewpoints of "whether you want to use the service again" or "whether you want to recommend the service to others".
  • the service receiver may evaluate the number of stars (for example, 5-level evaluation from 1 star to 5 stars).
  • the service recipient may input the evaluation as a numerical value (score). Evaluations input in points may be further sorted by level, and may be output in 10 stages, for example.
  • the qualitative data input in step S164 are subjective evaluations by service recipients. For example, if a target person who is a service recipient feels that the service is improving or effective, the evaluation can be given as high.
  • the control unit 100 may not only acquire evaluations as qualitative data from the terminal device 20 of the subject who actually received the service, but may also acquire evaluations from other service recipients such as family members. For example, when a child receives a service, qualitative data (evaluation) is sent to the terminal device based on the behavior of the child observed by the child's family or school staff, or based on the results of talking with the child. 20, the terminal device 30 may be used for input.
  • control unit 100 acquires quantitative data as subject information (step S166).
  • the control unit 100 acquires quantitative data such as the subject's body temperature, blood pressure, and sleep time.
  • the control unit 100 may acquire the quantitative data before and after receiving the service, for example. Also, the control unit 100 may periodically acquire quantitative data.
  • control unit 100 executes processing for outputting evaluation data (evaluation data output processing) based on the qualitative data (evaluation) obtained in step S164 and the quantitative data obtained in step S166.
  • the control unit 100 executes evaluation data output processing and stores the output evaluation data in the evaluation data storage area 150 .
  • evaluation data is output as a combination of evaluation based on quantitative data and evaluation based on qualitative data.
  • evaluation data is output based on the service, etc., it may also be output based on the service type.
  • the control unit 100 calculates a qualitative score based on the qualitative data (step S182).
  • the qualitative score is an evaluation level based on qualitative data. For example, when the subject selects a level such as "bad”, “slightly bad”, “normal”, “good”, or “fairly good” as the qualitative data, the control unit 100 sets the qualitative score to "poor” or "slightly bad”. “Normal”, “Good”, and “Very good” may be output. Further, when a wording is input as qualitative data, the control section 100 may output a qualitative score corresponding to the wording.
  • control unit 100 may output "bad” (or a value corresponding to "bad") as the qualitative score when the target person inputs characters such as “lazy” and “feeling hot”.
  • control unit 100 may output "good” (or a value corresponding to "good") as the qualitative score.
  • control unit 100 calculates a quantitative score based on the quantitative data (step S184).
  • the control unit 100 is based on biological information (heart rate, respiratory rate, blood pressure, blood sugar level, etc.) acquired as quantitative data.
  • a quantitative score may be calculated.
  • the control unit 100 calculates an evaluation value from the qualitative score and the quantitative score (step S186).
  • the control unit 100 outputs the subject information and the evaluation value as evaluation data (step S188). That is, the evaluation data is stored in the evaluation data storage area 150.
  • the subject information may include, for example, information about the attributes of the subject (eg, age, sex, weight, symptoms, etc.).
  • the information of the target person may include the actually selected service provider and the service content as countermeasure data.
  • FIG. 15 is a table referred to by control unit 100 when calculating an evaluation value in step S168.
  • quantitative data can be evaluated as a quantitative score in five stages of "bad”, “slightly bad”, “average”, “good”, and “fairly good”.
  • qualitative data can be similarly evaluated as a qualitative score in five stages. Then, from the quantitative score and the qualitative score, the control unit 100 refers to the table in FIG. 15 and calculates an evaluation value.
  • control unit 100 may output "60" as the evaluation value. Also, an evaluation may be output in correspondence with the evaluation value.
  • the evaluation value is 0 or more and less than 50 ... poor 50 or more and less than 70 ... slightly poor 70 or more and less than 75 ... normal 75 or more and less than 85 ... good 85 or more ... fairly good good too.
  • evaluation conditions for quantitative data may be changed for each phase of the subject.
  • FIG. 16 is an example of a table that can be referred to when the control unit 100 calculates a quantitative score when the subject's phase is "coping”.
  • FIG. 17 is an example of a table that can be referred to when the control unit 100 calculates a quantitative score when the subject's phase is "prevention”.
  • a table based on subject's quantitative data includes thresholds and periods used when determining quantitative data.
  • control unit 100 determines that the subject's body temperature is "bad” when the state of "38°C or higher" continues for three days or longer. It should be noted that the period may be consecutive days, or may be the corresponding number of days within a predetermined period.
  • control unit 100 determines "bad”, “slightly bad”, etc. based on the quantitative data, and then calculates the corresponding quantitative score. For example, the control unit 100 may calculate a quantitative score such as "1" for "bad” and “2" for "slightly bad”. Based on the quantitative score calculated with reference to the table of FIG. 16 or 17, the control unit 100 can calculate the evaluation value.
  • the values stored in the tables of FIGS. 16 and 17 may be relative values. For example, the difference from the normal body temperature (the subject's average body temperature or body temperature perceived as normal) may be stored.
  • control unit 100 can evaluate whether or not there has been an improvement before and after receiving the service.
  • the control unit 100 compares the sleep time before receiving the counseling service with the sleep time after receiving the counseling service. For example, the control unit 100 sets the evaluation level to "5" when the sleeping time falls within the abnormal threshold, and sets the evaluation level to "3" when the sleeping time increases but does not fall within the abnormal threshold. ", and "1" if no improvement in sleep time is observed.
  • Action data may be included, including the service provider and service content provided.
  • countermeasure data is acquired after step S166.
  • the coping data includes information on the service provider and the content of the service received by the subject. Moreover, not only the service provider but also the service type may be included.
  • the service provider is a medical institution
  • the information of the medical institution hospital name, name of doctor who treated the patient, content of medication, content of treatment
  • the treatment data may include proposed nursing care products, the types and functions of the mattress/bed apparatus, and the like.
  • the countermeasure data may be service content, or may be content added by the service provider.
  • the control unit 100 includes the coping data in the information of the subject, and outputs the evaluation data including the information of the subject and the evaluation value. That is, as shown in FIGS. 7A and 7B, it is possible to output an evaluation value for each target person's attribute and coping data (symptoms in the case of FIG. 7A). Thereby, the control unit 100 may output, for example, an evaluation value for each bed device or care product. Also, the control unit 100 may output an evaluation value for each hospital, clinic, or nursing care facility according to the subject's condition.
  • qualitative data not only the target person, but also any service beneficiary may input qualitative data. Then, the average of the qualitative data input by the service recipient may be used as the qualitative data. Also, the qualitative data input by the service recipient may be weighted and the evaluation value may be output. For example, qualitative data input by the first service beneficiary x 1.0, qualitative data input by the second service beneficiary x 0.6, and qualitative data input by the third service beneficiary x 0.4 are used as the qualitative scores. It may be calculated and an evaluation value may be output.
  • FIG. 18 is a diagram schematically showing the display screen of the terminal device 20. As shown in FIG. The operation example below may utilize the above-described processing, or the control unit 100 may execute processing for realizing the operation example below.
  • the display screen W100 is a screen displaying a notification regarding sleeping hours from the server device 10 .
  • the display screen displays "today's sleep time is 6 hours and 38 minutes".
  • the display screen W100 may also include a sleep diary (a graph showing the depth of sleep, a graph showing sleep/awakening, and a graph showing getting out of bed/in bed).
  • the display screen W102 is an example of a screen displaying the input of qualitative data on the terminal device 20 used by the subject.
  • the display screen W104 is an example of a screen displaying input of qualitative data on the terminal device 20 used by a family member or the like.
  • the display screen W106 is an example of a screen displaying input of qualitative data, for example, on the terminal device 30 used by a person at work (such as a boss) or a teacher at school as a service recipient.
  • the user of the terminal device inputs qualitative data from each terminal device. For example, “How are you feeling?" is displayed to the subject as shown in the display screen W102.
  • the target person using the terminal device 20 may select qualitative data such as "good”, “average”, and "bad”.
  • the subject using the terminal device 20 may input free sentences. For example, on the display screen W102, the subject may directly input "I feel good after sleeping well.”
  • family members and the like use the display screen W104 displayed on the terminal device 20 to input qualitative data.
  • the school teacher uses the display screen W106 displayed on the terminal device 30 to input the qualitative data.
  • the server apparatus 10 determines that there is no particular problem, and displays a display screen W108 including the message "Have a good day today" on the terminal apparatus 20 used by the subject.
  • the display screen W110 including the message "It was good at school, please rest assured.”
  • the display screen W202 is an example of a screen displaying input of qualitative data on the terminal device 20 used by the subject.
  • the display screen W204 is an example of a screen displaying input of qualitative data on the terminal device 20 used by a family member or the like.
  • the display screen W206 is an example of a screen displaying input of qualitative data, for example, on the terminal device 30 used by a school teacher as a service recipient.
  • the subject inputs "normal” as the qualitative data on the terminal device 20.
  • the service recipients other than the target person selected the qualitative data as "good”.
  • the display screen W208 displays the result determined by the server apparatus 10. On the display screen W208, it is entered that there is no particular problem for service recipients other than the target person. Therefore, the display screen W208 displays "Family was also good!”, indicating that there is no problem with the evaluation from the family and the like.
  • the server device 10 makes a proposal to improve the abnormal sleep time. On the display screen W208, the subject is asked to confirm whether or not to improve.
  • the server device 10 When the subject selects improvement, the server device 10 further suggests "going to a sleep clinic".
  • the server device 10 recommends a sleep clinic as a service provider.
  • the server device 10 proposes other content.
  • the display screen W210 is an example of the display screen W210 that displays, for example, family members on the terminal device 20.
  • a display based on the input result of the qualitative data of the teacher of the school who is the recipient of the service (it was also good at the school, please rest assured) is displayed, and the input result of the qualitative data of the target person is displayed A display based on (slightly sleep-deprived) appears.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining the third operation example.
  • the display screen W300 is an example of a screen displayed on the terminal device 20 of the subject.
  • the display screen W300 For example, on the display screen W300, the content proposed by the server device 10 is displayed. That is, the display screen W300 is a display screen for allowing the subject to input qualitative data, and "sleep is poor", “light sleep”, “mismatched bedding”, “stress”, etc. are displayed so as to be selectable.
  • the server device 10 suggests consulting with a sleep counselor.
  • a display screen W302 suggests that the subject go to an interview to consult a sleep counselor.
  • the server device 10 displays sleep counselors suitable for the subject in descending order of evaluation data.
  • the server device 10 displays facilities (here, clinics, hospitals, etc.) appropriate for the attributes of the subject, the subject's quantitative data, and the subject's qualitative data in descending order of evaluation values.
  • the subject selects one service provider from the display screen W302.
  • an appointment can be made with the selected service provider (for example, clinic, hospital, etc.).
  • the display screen W304 displays the reservation site of the selected service provider (for example, Hospital A).
  • the target person can make a reservation for the facility of the recommended service provider by using the display screen W304.
  • the display screen W306 is the screen for inputting the evaluation after the subject receives the service.
  • the server device 10 displays a display screen W306 on the terminal device 20 used by the subject to prompt the subject to input qualitative data (evaluation). Further, the server device 10 may request the service recipient other than the target person to input the qualitative data.
  • the display screen W308 is an example of the display screen W308 displayed on the terminal device 20 used by a family member or the like. After receiving the provision of the service, the subject may be evaluated by someone other than the subject.
  • the user can receive an appropriate service proposal by using the system 1. Further, when the user receives the service proposed by the system 1, the user can receive a recommendation of an appropriate service provider. Also, the user can evaluate the service provided by the service provider after actually receiving the service. At this time, the system 1 acquires the quantitative data together with the qualitative data (evaluation) input from the subject, and uses them to calculate the evaluation. As a result, the system 1 can objectively evaluate not only subjective evaluation based on qualitative data, but also whether appropriate measures are being taken based on the acquired quantitative data. By storing these evaluations as evaluation data, the system 1 can be used friendly for the next proposal and recommendation.
  • FIG. 21 shows an example of processing when the subject uses the system 1 in the "prevention" phase.
  • the control unit 100 acquires the subject's data (step S202).
  • the data to be acquired is the subject's quantitative data, but qualitative data may also be acquired.
  • the control unit 100 (abnormality determination unit 102) performs abnormality determination processing, and when there is a possibility of abnormality, executes proposal processing (step S208).
  • control unit 100 may execute notification processing according to the proposal (step S210; Yes ⁇ step S212). For example, if the target person's body temperature is 37 degrees 5 minutes or more as quantitative data, and if the person selects "rest" as qualitative data, the school or workplace will be notified of absence as reporting processing.
  • control unit 100 may execute the reporting process regardless of the qualitative data input by the subject. For example, if the subject's body temperature is 37 degrees 5 minutes or more, the school or workplace may be automatically notified (contacted). This makes it possible, for example, to encourage the subject to take a rest from school or work.
  • the system 1 can also prompt the subject to wait at home by notifying the school or workplace based on the quantitative data.
  • the service recipient can pay attention to the target person.
  • the system 1 when the condition of the subject is abnormal and there is a danger (for example, a serious symptom is occurring), for example, reports to a security company or a medical institution You may In addition, the system 1 may make a report such as arranging for an ambulance according to the severity and urgency of the subject.
  • the control unit 100 can recommend an appropriate service provider to the target person. As described above, when recommending a service provider, the control unit 100 can appropriately recommend the service provider based on the evaluation data.
  • the control unit 100 not only displays service providers with high evaluation values, but also acquires evaluation data based on the attributes of the subject.
  • the evaluation data is not only qualitative data (evaluation), which tends to be subjective, but also quantitative data before and after the service is provided. becomes.
  • control unit 100 makes a service request to the actually selected service provider (step S216).
  • the control unit 100 outputs the evaluation data after the subject receives the service (step S218).
  • control unit 100 acquires, as qualitative data (evaluation), the degree of satisfaction with the service input by the subject, family members, and the like. Also, the control unit 100 determines how much improvement has been achieved by receiving the service based on the subject's quantitative data.
  • the control unit 100 calculates and outputs evaluation data by combining the qualitative data and the quantitative data. This output evaluation data is used again in recommendation processing and proposal processing.
  • control unit 100 may recommend the subject's behavior as the proposal process in step S208 or the recommendation process in step S214. For example, based on the qualitative data acquired from the terminal device 30, a message such as "Family and teachers are also proposing your vacation" may be displayed.
  • control unit 100 may change the content of the recommendation depending on the severity of the abnormality data used for abnormality determination. For example, the control unit 100 recommends consultation with a counselor for a subject whose average sleep time is 2 to 4 hours. However, the control unit 100 may recommend that a subject whose average sleep time is 0 to 2 hours go to the hospital.
  • control unit 100 may acquire, for example, qualitative data such as emotions and reasons (for example, the language is good, there is a sense of cleanliness, the response is quick and polite, etc.) as an evaluation of the provided service. .
  • the recommendation DB 130 may be updated.
  • the recommendation DB management unit 104 may add a new service provider or update parameters for determining recommendations. For example, when a desired service provider is not displayed in the recommended proposals, service recipients such as the target person and family members may add the desired service provider.
  • FIG. 22 shows an example of processing when the subject uses the system 1 in the "coping” phase.
  • the abnormality threshold is made stricter than when the phase of the subject is "prevention”. That is, when the subject's phase is "coping", it is preferable that the system 1 changes the threshold to more easily determine that the subject's quantitative data is abnormal.
  • the control unit 100 acquires the subject's data (step S302).
  • the data to be acquired is the subject's quantitative data, but qualitative data may also be acquired.
  • the control unit 100 (abnormality determination unit 102) performs abnormality determination processing, and if there is a possibility of abnormality, executes notification processing (step S308).
  • control unit 100 determines that there is a possibility that the subject has an abnormality when the subject's heart rate is equal to or less than a predetermined threshold or the respiration rate is equal to or less than a predetermined threshold. In addition, even when the subject falls, it is detected as a possible abnormality.
  • the control unit 100 preferably determines the possibility of an abnormality according to coping data such as treatment, surgery, medication, etc. performed on the subject before that.
  • the control unit 100 determines the possibility of abnormality using the heart rate as a parameter of high importance among quantitative data. judge. Further, when a subject is treated for hypertension, the control unit 100 (abnormality determination unit 102) determines the possibility of abnormality using blood pressure as a parameter of high importance among quantitative data.
  • control unit 100 determines that there is a possibility that the subject has an abnormality (step S306; Yes), it executes reporting processing (step S308).
  • the control unit 100 executes the notification process, for example, it arranges an ambulance, calls a person who can rush to the service recipient or the service provider as soon as possible, or outputs a process according to the target person's response. or In addition, the control unit 100 may contact a family member who is a service recipient, a school, or a workplace.
  • the control unit 100 analyzes necessary information from the quantitative data and the like when it is determined that there is a possibility of an abnormality (step S310), and transmits the necessary abnormal data (biological information, etc.) to the service provider. (step S312).
  • the control unit 100 may transmit the subject's quantitative data (biological information value) as it is to the terminal device of the medical institution or the terminal device of the ambulance crew.
  • the control unit 100 may perform analysis using artificial intelligence, weight the biometric information values, and transmit the biometric information values.
  • the control unit 100 may prompt the subject to input symptoms.
  • the control unit 100 may transmit the input symptom (for example, "headache", "stomachache”, etc.) as qualitative data together with the abnormal data.
  • the control unit 100 stores the data on the measures (step S314). That is, the control unit 100 controls the subject's quantitative data (for example, biometric information values and biometric information value transitions), qualitative data input by the subject, and information such as treatments performed on the subject. It may be stored as data.
  • quantitative data for example, biometric information values and biometric information value transitions
  • qualitative data input by the subject for example, biometric information values and biometric information value transitions
  • information such as treatments performed on the subject. It may be stored as data.
  • a judgment value for judging the subject's condition is calculated. Then, based on the determination value, it can be determined whether or not the subject is abnormal.
  • control unit 100 uses a quantitative score (quantitative data) and a qualitative score to calculate the determination value. Additionally, a qualitative score is calculated based on the facial expression score and/or the input score.
  • control unit 200 acquires quantitative data from the subject (step S1002 in FIG. 23).
  • the control unit 200 acquires quantitative data such as the subject's heart rate, breathing rate, blood pressure, and sleep time, for example.
  • control unit 200 acquires the facial expression score from the subject (step S1004). For example, an example of calculating a facial expression score will be described with reference to FIG.
  • FIG. 25(a) is a diagram showing an example in which, for example, the control unit 200 uses the complexion of the subject's face and the angles of the subject's mouth corners as parameters for evaluating the subject's facial expression. For example, if the face of the subject has a normal complexion but the angle of the corners of the mouth is good, the facial expression score is determined to be "2.5".
  • the complexion of the subject's face and the angle of the corners of the mouth may be determined from the facial expression of the subject captured by the camera device connected to the terminal device 20 .
  • the control unit 200 calculates these facial expression scores from image data obtained by photographing the subject.
  • the evaluation of the subject's facial expression can be evaluated from the subject's appearance and movements.
  • the control unit 200 may also evaluate voice such as loudness, tone, and quality of voice of the subject person as input, in addition to the description with reference to FIG. 25(a).
  • the control unit 200 may evaluate the subject based on appearance such as movement, posture, line of sight movement, and facial expression.
  • the control unit 200 may refer to a learning dictionary learned by machine learning to evaluate the subject's facial expression.
  • the control unit 200 acquires an input score from the subject (step S1006).
  • the input score that can be input by the subject may be input in three stages (good, normal, bad), for example.
  • the control unit 200 may obtain an input score based on character data input by the subject.
  • the control unit 200 may set the input score to be "bad” when the target person inputs a character string such as "lazy" or "feeling hot".
  • each of the terminal devices 20 and 30 acquires the qualitative score of the target person from the service recipient who uses the terminal device.
  • the terminal device 20 may obtain an input score by the second service recipient or the third service recipient looking at the target person's condition and inputting three grades of "good, normal, bad".
  • the input score may be input in, for example, five stages other than three stages.
  • the input score may be directly input as a character string. For example, when the user inputs "I feel sick” and “I'm tired,” the control unit 200 may output the qualitative score as "bad.”
  • the terminal device 20 then transmits the acquired or calculated data and scores (eg, quantitative data, facial expression data, input data, quantitative score, facial expression score, input score) to the server device 10 .
  • scores eg, quantitative data, facial expression data, input data, quantitative score, facial expression score, input score
  • the terminal device 20 used by the second service beneficiary acquires the input score for the target person (step S1008).
  • the terminal device 30 used by the third service recipient acquires the input score for the target person (step S1010).
  • each data and each score may be transmitted to the server device 10 at the timing when the terminal device 20 acquires each data and each score. Further, when there is no input from the service recipient for a predetermined time in the terminal device 20, it is not necessary to acquire the score. That is, in the terminal device 20, the processes described in steps S1002 to S1010 are executed as appropriate.
  • the terminal device 20 may transmit the obtainable score to the server device 10 .
  • the control unit 100 of the server device 10 requests data input as necessary (step S1014).
  • the specific time is, for example, the time at which the service recipient is requested to input data and scores used for evaluation by the system. For example, when the specific time is set to 8:30 every day, the control unit 100 requests the terminal device 20 to input input data (input score) used for evaluation.
  • step S1002 when the subject's quantitative data cannot be acquired, the control unit 100 transmits a request to acquire the quantitative data to the terminal device 20. Further, in step S1004, when the subject's facial expression score cannot be acquired, the control unit 100 requests the terminal device 20 to acquire the facial expression score.
  • control unit 100 requests the terminal device 20 for which the input score could not be acquired in steps S1006, S1008, and S1010 to input the input data (step S1014).
  • control unit 100 acquires a quantitative score and a qualitative score (step S1016).
  • the control unit 100 obtains a quantitative score from the acquired quantitative data. For example, as shown in FIG. 16, a quantitative score (poor, slightly poor, fair, good, very good) corresponding to the quantitative data may be obtained. Further, the control unit 100 may directly refer to the quantitative data when calculating the determination value without calculating the quantitative score here.
  • control unit 100 calculates a qualitative score from the input score and/or the facial expression score.
  • a qualitative score is described with reference to FIG. 25(b).
  • the control unit 100 calculates an input score based on the input data input by each service recipient and a facial expression score calculated from the subject's facial expression.
  • the input data is one type of qualitative data, and is data input based on the input person's subjectivity. Then, the control unit 100 sets the total value of the facial expression score of the subject and the input score as a qualitative score.
  • the control unit 100 sets the facial expression score to "2.5.”
  • the control unit 100 sets the input score to "0.5".
  • the control unit 100 sets the total "3" of the facial expression score "2.5” and the input score "0.5” as the qualitative score. Also, referring to FIG. 26(c), when corresponding to "3", the condition based on the subject's qualitative score becomes "normal".
  • the subject's qualitative score is calculated by adding the facial expression score based on the subject's facial expression in addition to the input score subjectively input by the subject.
  • control unit 100 calculates qualitative scores based on the input scores indicating the condition of the subject subjectively input by the second service recipient and the third service recipient.
  • the control unit 100 calculates the qualitative score of the second service beneficiary using the input score input by the second service beneficiary and the facial expression score.
  • the control unit 100 calculates the qualitative score of the third service recipient using the input score input by the third service recipient and the facial expression score.
  • the facial expression score of the target person corresponding to the input score input by the second service recipient and the third service recipient may be the facial expression score obtained by the terminal device 20 of the first service recipient, It may be a facial expression score that can be acquired by the terminal devices 20 of the second service recipient and the third service recipient.
  • the family member or the like uses the terminal device 20 to photograph the target person, and obtains the facial expression score of the target person separately. good too.
  • the values in the right column of FIG. 25(b) are used as the qualitative score.
  • the control unit 100 outputs a qualitative score based on the facial expression score. For example, if the facial expression score corresponds to "good”, the control unit 100 outputs "5" as the qualitative score. Also, when there is no facial expression score, the control unit 100 outputs a qualitative score based on the input score. In this case, if the input score is "good”, the qualitative score is output as "5". If the input score is "normal”, the qualitative score is "3”, and if the input score is "bad”, the qualitative score is "1".
  • control unit 100 executes the evaluation process (step S1020).
  • the control unit 100 evaluates the condition of the subject based on the quantitative data (quantitative score) and the qualitative score, thereby determining the condition of the subject.
  • FIG. 26 is a table used when calculating a judgment value from a subject's quantitative data (quantitative score) and qualitative data (qualitative score). For example, when the quantitative data is "body temperature”, the control unit 100 uses the top table, and when the quantitative data is "sleep hours", it uses the middle table. Also, when the quantitative data is the heart rate, the control unit 100 uses the lower table.
  • the table in FIG. 26 may be stored as a determination value table in the storage unit 120, for example.
  • control unit 100 uses the above table when the subject's body temperature is the quantitative data, but when the subject's body temperature is "37.0°C,” the quantitative data is "37.0°C.” Become. In this case, the quantitative score will be "slightly worse”. If the subject's qualitative data is "normal”, the subject's judgment value is "60".
  • the control unit 100 determines the respective determination values of the first service recipient (subject person), the second service recipient (family member, etc.), and the third service recipient (workplace boss, school teacher, etc.). calculate.
  • the determination value table in FIG. 26 includes the first service recipient (subject person), second service recipient (family member, etc.), and third service recipient (boss at work, teacher at school, etc.). Tables of different parameters may be stored in the storage unit 120 depending on.
  • control unit 100 may determine the subject's condition as "good” or "bad” according to the subject's phase. For example, when the subject's phase is "prevention", the control unit 100 determines that the subject's condition is "good” if the determination value is "51 points or more”, and determines that the subject's condition is "good” if the determination value is "50 points or less”. The person's condition is determined to be "bad”.
  • control unit 100 determines that the subject's condition is "good” if the determination value is "61 points or more", and if the determination value is "60 points or less" The subject's condition is determined to be "bad”.
  • each service beneficiary evaluates the target person.
  • control unit 100 determines that the subject has an abnormality based on the determination value (step S1022; Yes), it notifies the notification destination of the abnormality as necessary (step S1024).
  • control unit 100 controls the first service recipient (subject person), second service recipient (family member, etc.), third service recipient (boss at work, teacher at school, etc.). Therefore, since the subject is determined to be "good” or "bad”, it is determined whether or not the subject has an abnormality based on the determination.
  • FIG. 27 is an abnormality determination table that stores rules for determining abnormality of a subject.
  • the abnormality determination table may be stored in the storage unit 120, for example.
  • the first service recipient subject person
  • second service recipient family etc.
  • third service recipient workplace boss, school teacher etc. affiliation
  • the result of judging whether or not the subject is abnormal is shown in correspondence with the subject's evaluation "good”, “bad”, and "no evaluation (-)" as the judgment result.
  • the control unit 100 determines that the subject has an abnormality when the subject himself/herself determines that the self-evaluation is "bad". In addition, even if the subject's self-evaluation is determined to be "good", the control unit 100 determines that the subject's evaluation is determined to be "bad” by, for example, a family member for two days or four days. If there are two days, it is determined that the subject has an abnormality.
  • the control unit 100 may transition the target person to the "coping" phase and always notify the abnormality.
  • the control unit 100 transitions the subject's phase to the coping phase, It may be set to notify an abnormality. In this case, the control unit 100 may notify the abnormality regardless of the determination result described above.
  • FIG. 24 is a processing flow that enables service determination based on evaluation values.
  • the control unit 100 updates the service evaluation based on the evaluation value (step S1102). For example, if the evaluation of the subject increases before and after receiving the service, the evaluation of the service provider increases. Also, if the evaluation of the target person decreases before and after receiving the service, the evaluation value of the service provider decreases.
  • a judgment value may be used as a judgment criterion for evaluating the service provider. For example, an increase in the judgment value may be determined as an increase in the evaluation. On the other hand, it may be determined that the evaluation has decreased if the judgment value has decreased.
  • control unit 100 may notify the service provider of the status of the subject (step S1104).
  • control unit 100 may transmit today's quantitative data, qualitative data, quantitative score, and qualitative score to the service provider.
  • the control unit 100 may recommend service providers and services based on information from the service providers (step S1106).
  • control unit 100 may make a recommendation when the quantitative score is "bad” or “slightly bad", or when the qualitative score is “bad” or “slightly bad”. Also, when it is determined to be “bad” based on the determination value, the control unit 100 may make a recommendation.
  • control unit 100 provides the service (step S1112) when the service is accepted by the target person himself/herself, his/her family, etc., his/her superior, administrator, etc. (step S1110). Then, obtain evaluations from the first service recipient (the target person), the second service recipient (family, etc.), and the third service recipient (workplace boss, school teacher, etc.) (Stes S1114 to S1122). The processing is the same as steps S1002 to S1010 in FIG. 23, so description thereof is omitted.
  • the evaluation value after the subject receives the service is calculated from the quantitative data and the qualitative data, and the evaluation (score) of the service provider is updated based on the evaluation value.
  • the service proposal may indicate a plurality of different service types, or may indicate a plurality of different service providers within the same service. Also, different service types and different service providers may be proposed in parallel.
  • objective data such as qualitative data that is a subjective evaluation of the service recipient, biological information of the subject (first service recipient), and the state of the subject Evaluation can be made from quantitative data, which is data. Therefore, even if the subject feels that the service is effective, the quantitative data shows that the subject's condition has not improved, and the evaluation of the service is low, making it difficult to recommend. In addition, even if the subjective evaluation of the service provided by the staff at the facility was low, the quantitative data indicated that the condition of the subject had improved, and the evaluation of the actual effective service was high. By doing so, it becomes easier to be recommended.
  • the program that runs on each device in the embodiment is a program that controls the CPU and the like (program that makes the computer function) so as to implement the functions of the above-described embodiment.
  • the information handled by these devices is temporarily stored in a temporary storage device (for example, RAM) during processing, then stored in various ROM, HDD, and SSD storage devices, and read out by the CPU as necessary. , correction and writing are performed.
  • the program when distributing to the market, can be distributed by storing it in a portable recording medium, or it can be transferred to a server computer connected via a network such as the Internet.
  • a server computer connected via a network such as the Internet.
  • the storage device of the server computer is also included in the present invention.
  • the system 1 may simply execute the proposal process. For example, when a subject receives a service, information on the service provider and information on the service content may be provided based on the evaluation data.
  • the evaluation of the nearby hospital is displayed in a ranking.
  • the subject can refer to the displayed ranking and select a highly rated hospital.
  • the displayed evaluation includes not only subjective evaluation based on qualitative data of the person who received the service, but also objective evaluation based on quantitative data. Therefore, as a subject, a hospital can be selected based on appropriate evaluation.

Abstract

複数のサービスの評価データを記憶する記憶部と、対象者に対して、前記評価データに基づいて、前記サービスの情報を提供する制御部と、を備え、前記制御部は、前記サービスに関する定性データから求められた第１の評価と、前記対象者に基づく定量データから求められた第２の評価とに基づいて、前記評価データを出力する。これにより、対象者の状態に応じて適切な提案を行うことを可能とするシステム等を提供することができる。

Description

システム
　本実施形態は、システム等に関する。本出願は２０２２年２月３日に出願された日本国特許出願２０２２－１５８４１号及び２０２３年１月３１日に出願された日本国特許出願２０２３－０１３３３９号からの優先権を主張するものであり、当該特許出願の全体が参照により本明細書中に組み込まれる。
　対象者の状態に基づいて、通報先を切り替えることにより迅速な通報を行うことが可能なシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
　また、対象者の状態に応じて、適切な対策を提案できるシステムが知られている（例えば、特許文献２参照）。
特開２０１７－０１８３７９号公報 特開２０１９－９５９２７号公報
　本開示の目的は、対象者の状態を適切に判定することを可能とするシステム等を提供することである。
　上述した課題に鑑み、本開示の態様のシステムは、第１の端末装置から、対象者の定量データを取得し、第１の評価を行うステップと、第１の端末装置を含む複数の端末装置から、対象者に関する定性データを取得し、第２の評価を行うステップと、前記第１の評価と、前記第２の評価とから、対象者の状態を判定するステップと、を含むことを特徴とする。
　本開示によれば、対象者の状態を適切に判定することを可能とするシステム等を提供することができるようになる。
第１実施形態におけるシステム全体の示した図である。 第１実施形態における対象者のフェーズを説明するための図である。 第１実施形態におけるサーバ装置の構成を説明する図である。 第１実施形態における対象者情報記憶領域の構成の一例を説明する図である。 第１実施形態における異常閾値テーブルの一例を説明する図である。 第１実施形態におけるレコメンドＤＢの一例を説明する図である。 第１実施形態における評価データの一例を説明する図である。 第１実施形態における端末装置の構成を説明する図である。 第１実施形態におけるサービス提供装置の構成を説明する図である。 第１実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第１実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第１実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第１実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第１実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第１実施形態の評価データ出力処理において使用するテーブルの一例を説明する図である。 第１実施形態の評価データ出力処理において使用するテーブルの一例を説明する図である。 第１実施形態の評価データ出力処理において使用するテーブルの一例を説明する図である。 第１実施形態における動作例（画面例）を説明する図である。 第１実施形態における動作例（画面例）を説明する図である。 第１実施形態における動作例（画面例）を説明する図である。 第２実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第２実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第３実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第３実施形態における処理の一例について説明するフロー図である。 第３実施形態におけるテーブルの一例について説明する図である。 第３実施形態におけるテーブルの一例について説明する図である。 第３実施形態におけるテーブルの一例について説明する図である。
　以下、図面を参照して本開示の端末装置、ベッド装置、システムを実施するための一つの形態について説明する。なお、本開示の内容は、実施を行うための形態の一例を示しているに過ぎず、開示されている数値や、構成に限定されず、当業者であれば想到することができる均等の範囲も含まれるものである。
　検出装置を利用することで、対象者の生体信号を検出し、生体情報を出力する処理装置が知られている。例えば、処理装置として、出力した生体情報から異常がおきたことを、例えば対象者自身に通知したり、スタッフ等や、対象者の家族に通知したりすることが多く知られている。
　しかし、処理装置から異常があったことの通知（いわゆる事後報告）を受け取ったとしても、対象者本人や、対象者の家族は、異常に対してどのような対応をしてよいか解らなかった。また、対象者の家族から職場や学校への連絡が遅くなると、無断欠席や無断欠勤として扱われる場合があり、対象者に不利益が生じる場合があった。
　また、処理装置から異常があったことの通知を受け取ったとしても、その後どのような対応をすれば異常な状態を改善したり、更なる状態の悪化を未然に防いだりすることができるかは解らなかった。また、このような異常について、学校や職場等の協力を得る必要がある場合があるが、学校や職場へは通知がされなければ、学校や職場においては協力を得ることが難しかった。
　また、そのような異常な状態が発生しないような予防や、異常な状態に対処を把握することで、日常的に対象者に対して日常において注意すべき点や、対策等が提案されることはなかった。
　また、上述システムは、例えば対象者の生体情報や、睡眠の状態といった対象者から得られる定量的なデータから、対象者の状態を判断しているに過ぎなかった。
　このように、従来は定量的なデータのみで対象者の状態を判断しており、定性的なデータを加味して、対象者の状態を判断するといったことはできなかった。例えば、これらの定性的なデータを点数や、フラグという内容で表現することはできるが、定量的なデータのように単純に数値では比較することができない。
　また、対象者がサービスを受けた後に、そのサービス提供者を評価することがある。例えば、システムがサービスを提供する提供先をレコメンドするときに、評価の高いものからレコメンドする場合がある。
　しかし、この評価は、主にサービスを受けた対象者が主観的に行うものである。すなわち、従来の評価は、対象者が入力した定性データのみで評価が行われているため、サービスを利用して客観的に効果があったかは解らなかった。例えば、対象者が病院に通院することで、対象者の病状は改善したとしても、病院の受付等のスタッフの対応が悪いと低評価となってしまう場合があった。
　このようなことに、鑑み、以下の実施形態で説明する発明は、上述した課題を１又は複数解決するものである。なお、以下の実施形態において、使用する文言は以下の通りである。
　（１）サービス享受者
　対象者、対象者の家族・パートナー（以下、「家族等」）、対象者の住む自治体、対象者が通学する学校、対象者が勤務する仕事先をいう。例えば、サービス享受者とは、サービスを受ける対象者や、その対象者が日常生活をする上で密接に関係する人や、所属するグループ（グループに所属する人）をいう。ここで、密接に関係する人は、家族やパートナー(以下、「家族等」)であってもよい。また、グループに所属する人は、対象者の住む自治体の担当者、通学する学校の生徒、勤務先の人、習い事先(塾や水泳スクール)や趣味・スポーツなどのサークルの仲間、ボランティア先での人をいう。また、サービス享受者は、複数の段階を設けてもよい。例えば、第１サービス享受者として対象者自身、第２サービス享受者として対象者と行動を共にする家族等（配偶者、親、子供等）、第３サービス享受者としてその他の者というレベルに分けてもよい。
　（２）サービス提供者
　対象者や、家族等に主にサービスを提供する者、事業者等である。サービス提供者は各種サービスを提供する。サービス提供者は、サービス種別毎に複数対応付けられる。例えば、「サービス種別」は、以下のように分類してもよい。
　（Ａ）提供サービス（第１のサービス種別）
　対象者自身がサービスの提供を受けるサービスである。例えば、対象者が医療機関を受診する、対象者がマッサージの施術を受ける、対象者の住宅の改装をするといったサービスである。
　（Ｂ）提案サービス（第２のサービス種別）
　対象者に対して商品、薬等といった具体的な物を提案するサービスである。例えば、対象者に対して「Ａ薬品」「Ｂ薬品」を提案したり、「ベッド装置Ｃ」「ベッド装置Ｄ」といった製品等を提案したりするサービスである。
　（Ｃ）サポートサービス（第３のサービス種別）
　サポートサービスとしては、例えば、見守りサービスや、駆けつけサービス等がある。見守りサービスは、例えばセンサ等による遠隔の見守りや、電話やメール等における定期的な連絡による見守り、人が訪問することによる訪問サービスによる見守りを含むサービスである。また、対象者が子供の場合は、子供に危険が及ばないか、通学・通園を正しく行えたかといった見守りサービスであってもよい。また、見守りサービスは、恒常的に行うサービスだけでなく、所定のタイミングだけ行うサービス（一時見守りサービス）であってもよい。
　また、駆けつけサービスは、対象者の異常事態において、サービス提供者が対象者の元へ駆けつけるサービスである。対象者の異常状態としては、例えば、センサにより取得した対象者の生体情報値の異常、対象者の転倒、対象者の動きがない、火災又は火災に繋がる状態がシステムにより検出された場合に、サービス提供者が駆けつけることとしてもよい。
　また、見守りサービスには、駆けつけサービスを含んでもよいし、駆けつけサービスには見守りサービスを含んでもよい。
　「サービス種別」は組み合わせてもよい。例えば、まずサービス種別における医療機関（第１のサービス種別）と、当該医療機関における投薬の種類（第２のサービス種別）とを組み合わせることもある。
　サービス提供者が提供するサービスの内容やサービスの種類のことを「サービス内容」という。サービス内容は、サービス提供者が行う内容（例えば、カウンセリング、見守りサービス、製品の提案）や、サービス提供者が提案した商品、薬の種類（例えば、寝具としてベッド装置Ａや、薬として鎮痛剤Ｂ等）を含む。また、サービス提供者及びサービス提供者が提供するサービス内容の一例として以下のようなものが考えられる。
　・工務店
　工務店は、例えば、介護用ベッドの設置や部屋の改装等の提案に対してサービスを提供する。
　・家電店、家電量販店、メーカ等（家電店等）
　家電店等は、例えば、新しい介護用品や電気製品、新製品の提案に対してサービスを提供する。家電店等は、サービス種別として「介護用品を交換したらどうですか」という提案や、具体的に交換する製品を特定して提案してもよい。
　・水道事業者、水道会社（水道事業者等）
　水道事業者等は、例えば、水道の利用状況に応じて対象者（サービス享受者のうち第１サービス享受者）の見守りを行うサービス（見守りサービス）の提案や、サービスの提供を行う。例えば、水道の利用が極端に減った場合、サービス提供者は対象者に異常が発生していると判断する。
　・ガス事業者、ガス会社（ガス事業者等）
　ガス事業者等は、例えば、ガスの利用量やガスの利用状況に応じて対象者に対する見守サービスの提案や、サービスの提供を行う。
　・郵便局
　郵便局は、例えば、郵便の配達時のタイミングを利用して、対象者に対する見守りサービスの提案や、サービスの提供を行う。
　・セキュリティ会社、食事宅配会社、配送会社（セキュリティ会社等）
　セキュリティ会社等は、例えば、対象者に対する見守りサービスの提案や、サービスの提供を行う。特にセキュリティ会社の場合、例えば異常事態における駆けつけサービスの提案や、サービスの提供を行ってもよい。
　・引っ越し会社
　引っ越し会社は、例えば、部屋の配置換えを行うサービスや、見守りサービスの提案や、サービスの提供を行う。
　・タクシー会社
　タクシー会社は、例えば、駆けつけサービスに関する提案、送迎サービスに関する提案や、サービスの提供を行う。
　・スポーツジム
　スポーツジムは、例えば、対象者の体力向上や、筋力向上に対してトレーニングに関するプログラムの提案や、施設を利用したサービスの提供を行う。
　・住宅関連業者
　住宅関連業者は、例えば、対象者の住宅に関連する住まいの提案や、住宅に関するサービスの提供を行う。
　・家事代行業者
　家事代行業者は、例えば、対象者の家事を代行する家事代行サービスや、見守りサービスの提案や、サービスの提供を行う。
　・薬局
　薬局は、例えば、対象者に対する健康に関するアドバイスや、対象者に勧める薬の種類、対象者に対する薬の飲み方に関する提案や、サービスの提供を行う。
　・自治体
　自治体は、例えば、対象者に勧める相談サービス、見守りサービスの提案、集いの場の紹介、特別養護老人ホームの提案、健康に関する提案や、サービスの提供を行う。
　・医療機関（医師、看護師等）
　医療機関は、例えば、対象者に対する健康不安に関する提案、診断・治療に関する提案、医療施術に対する相談、処方する薬の提案や、サービスの提供を行う。
　・高齢者施設（介護士、理学・作業療法士等）
　高齢者施設は、例えば、対象者に対して行う施術に対する相談、見守りサービスに関する提案や、サービスの提案を行う。に対してサービスの提供を行う。
　・福祉施設（介護士、ケアマネ）
　福祉施設は、例えば、見守りサービスに関する提案、対象者のケアプランに関する提案や、サービスの提供を行う。
　・学校等の教育機関
　教育機関は、例えば、見守りサービスに関する提案や、見守りサービスの提供、教育サービスの提供を行う。
　・保険会社
　保険会社は、例えば、対象者に対して新たな保険に関する提案、契約している保険の見直しの提案や、保険サービスの提供を行う。
　・警察
　警察は、例えば、見守りサービスや、駆けつけサービスに関する提案や、サービスの提供を行う。
　・一般人（アイドルエコノミー）
　他の一般人は、例えば、対象者の困りごと・心配事などの相談に関する提案、見守りサービスの提案、駆けつけサービスの提案、家事代行サービスの提案や、当該サービスの提供を行う。
　・睡眠アドバイザ
　睡眠アドバイザは、例えば、対象者の睡眠に関することの相談の提案、サービスの提供を行う。
　・カウンセラー
　カウンセラーは、例えば、対象者の悩み事に関する相談の提案や、相談を行うサービスの提供を行う。
　・食事アドバイザ、栄養士（栄養士等）
　栄養士等は、例えば、対象者の食事に関する提案や、食事についての相談に対するサービスの提供を行う。
　（３）定量データ
　定量データは、一般的には数値化できるデータである。例えば、定量データは以下のようなものをいう。
　・呼吸数、心拍数、体温、血圧、ＳｐＯ２、体重、運動量といったデータ（値）。これらの値は、対象者の生体信号（例えば、体動に基づいて検出される心拍、呼吸、活動量等の生体情報）に基づいて連続的に測定可能な測定装置・検出装置から取得してもよい。また、体温計、血圧計といったスポットで測定可能な測定装置・検出装置から取得した値でもよい。
　・食事量、水分量といった対象者やスタッフ等の報告により数値化できる値
　・うつ度チェック簡易抑うつ症状尺度（ＱＩＳＤ－Ｊ）といった検査により計測できる値
　（４）定性データ
　定性データは、主に人に入力させることを目的とするデータである。例えば、対象者本人（第１サービス享受者）や、家族等のサービス享受者（第２サービス享受者）、それ以外のサービス享受者（第３サービス享受者）が選択したり、入力したりしたデータが定性データとなる。一般的に、定性データは、単純に数値化することができない状態情報や質的な情報をいう。定性データは、例えば、第１サービス享受者である対象者本人が、対象者の心情・感情（疲れた、眠い、熱っぽい等）や、原因・要因・理由・根拠（例えば、睡眠不足、飲み過ぎた、休みがなかった）等を入力した情報である。また、定性データは、第２サービス享受者である家族や、第３サービス享受者であるその他の者（例えば、学校の教職員、仕事先の上司、産業カウンセラー等）からみた対象者の状態（例えば、対象者がだるそう、眠そう、元気がなさそう、顔が赤い等）を入力した情報である。また、定性データは、例えば第２サービス享受者、第３サービス享受者が「休ませた方がよい」といった判断を示す情報入力した場合も含まれる。なお、定性データは、サービス提供者が入力してもよい。定性データは、入力者が主観的に判断したデータである。
　なお、定性データは、入力後に数値化されたり、グループ化されたりしてもよい。また数値化、グループ化されたデータは、入力された定性データと併せて記憶されてもよい。例えば、第１サービス享受者である対象者が、だるさを５段階で入力した場合、その５段階を数値として記憶してもよい。
　（５）評価データ
　評価データは、サービスに関する評価値である。評価データは、サービス提供者を評価した評価値、サービス内容を評価した評価を含む。評価データについては、詳細は後述するが、定性的な評価値と、定量的な評価値とが含まれたものが好ましい。ここで、定性的な評価値は、対象者や、家族等を含むサービス享受者が、サービス提供者等を評価するために入力する評価値（数値ではない定性的な評価、数値で表現された定性スコアを含む）である。また、定量的な評価値は、例えば、対象者の定量データ（心拍、呼吸、血圧等の生体情報の変動）から算出される評価値（定量的な評価、定量スコア）である。
　すなわち、定性的な評価値は対象者の主観的な評価であり、定量的な評価値は対象者の生体情報等に基づいて算出される客観的な評価である。したがって、評価値として数値化されているときでも、定性的な評価値は評価者の主観的な評価に基づいている。また、定量的な評価値は対象者の生体情報等に基づいて客観的に算出されている。
　定性的な評価値は、評価する者によって重み付けを用いてもよい。例えば、第１サービス享受者（実際にサービスを受けた者、対象者）の評価を５倍、第２サービス享受者（家族等）の評価を３倍、その他の第３サービス享受者の評価を１倍と、サービスの提供を受けた者に近いほどスコアが高くなるように重み付けをしてもよい。
　この定性的な評価値（定性スコア）と、定量的な評価値（定量スコア）にもとづいて算出されるのが評価データである。なお、定性的な評価値（定性スコア）と、定量的な評価値（定量スコア）とは重み付けを行って評価データが算出されてもよい。したがって、評価データは、定性的な評価値のみ示す場合があってもよく、定量的な評価値のみ示す場合があってもよい。
　また、評価データは、単純に評価値といった点数で評価してもよいし、段階評価（例えば、よい、ふつう、わるい等）であってもよい。また、評価データは、サービス享受者から入力された定性的な評価（例えば、「今回のサービスはとてもよかったです」「スタッフの挨拶がとてもしっかりしていました」等のサービス享受者が入力した任意の文言からなる評価）を含んでもよい。また、装置に記憶された評価辞書ＤＢ（データベース）や、クラウドに記憶された評価辞書ＤＢに基づいて、入力された文言から評価値を算出してもよい。この場合、評価辞書ＤＢは、例えば、機械学習等の何れかの方法で学習した学習済みモデルであってもよい。評価データは、本実施形態では定性データはとは別に説明するが、サービス享受者が入力するという点から、定性データに含めてもよい。
　また、定量的な評価値として、例えば、問診結果通り、１週間で完治すると言われた症状に対して、１週間未満で完治すれば「とても良い」、１週間で完治すれば「良い」、１週間以上続く場合は「悪い」等としてもよい。具体的には、睡眠障害を改善する処置が行われ、対象者の睡眠時間が６時間以上になった場合に改善したとする。このとき、１週間後に、平均睡眠時間が６時間となった場合は「良い」評価を与えてもよい。また、１週間経過しても、平均睡眠時間が６時間未満の場合は、「悪い」評価を与えてもよい。
　また、定量データとしては、例えば、体温、血圧、ＳｐＯ２、血糖値といった生体情報値をそのまま利用して評価してもよい。例えば、対象者が高血圧の場合、対象者の血圧が正常血圧に含まれるようになった場合は定量的な評価は高くなる（例えば、点数であれば５点満点中の５点、相対的な評価であれば「よい」）。また、対象者の血圧が高血圧の範囲に含まれる場合、評価は低くなる。例えば、このとき高血圧治療ガイドラインで示された「正常高値血圧」（例えば、収縮期血圧が１２０－１２９、拡張期血圧が８０未満）であれば、先程より低い評価（例えば、点数であれば３点、相対的な評価であれば「少し改善」）としてもよい。このように、定性データ及び定量データを利用して評価することで、対象者の主観的な評価のみならず、客観的な評価を行うことができる。
　（６）対処データ
　対処データは、対象者に施した施術の内容や、治療の内容、投薬の内容を含むデータである。また、対処データは、対象者が購入した製品（介護用品や、家電、ベッド装置等）であってもよい。対処データは、サービス提供者が提供可能なサービス内容のうち、選択されたサービス内容を示してもよい。また、対処データは、選択されたサービス提供者自体を示してもよい。
　［１．第１実施形態］
　［１．１　システム概要］
　第１実施形態におけるシステム概要について説明する。図１は、システム１の全体を説明する図である。システム１は、ネットワークＮＷを介して、サーバ装置１０と、対象者システム２と、通知先システム３と、サービス提供システム４と接続されている。
　サーバ装置１０は、本システムを実現するのに必要な装置である。本実施形態では、サーバ装置１０が処理を行うが、サーバ装置１０は、１又は複数の装置から構成されてもよい。また、一部の実行する機能を、他の装置に分散したり、外部のサービス（例えば、クラウドサービス）において実現したりしてもよい。
　対象者システム２は、サービス享受者のうち、対象者本人又は家族等が利用するシステムである。すなわち、主に対象者や、その家族等が直接利用するシステムであり、端末装置（端末装置２０）を１又は複数備えている。端末装置は、例えば、スマートフォン、タブレット、コンピュータといった情報処理装置であってもよいし、ベッド装置の側に置かれる専用の端末装置であってもよい。
　取得装置２２は、対象者の生体信号や、体動を検知した電気信号などを取得可能な装置である。取得装置２２は、何れかの方法で、対象者の生体信号や、身体の動き、対象者の状態（例えば、睡眠の状態、行動等）を取得できればよい。例えば、ベッド装置の上に載置された対象者の動きを検出可能は圧力センサにより実現してもよい。また、カメラ等により対象者を撮影し、対象者の動きから対象者の状態を判定してもよい。
　また、取得装置２２から出力されたデータに基づいて、他の装置（例えば、端末装置２０）で、定量データを取得してもよい。
　また、端末装置２０と、取得装置２２は一体型に構成されてもよい。例えば、端末装置２０の加速度センサを利用し、対象者の動きを検出してもよい。また、端末装置２０が、ウェアラブルな装置の場合、例えばセンサから心拍、呼吸、体温、ＳｐＯ２といった生体情報を取得してもよい。
　また、取得装置２２は、１又は複数から構成されてもよい。例えば、対象者の状態として取得する情報毎に別の装置を設けてもよい。また、端末装置２０の加速度センサと、外部のセンサとして取得装置２２とを組み合わせてもよい。ここで、取得装置２２の一例としては以下のようなものが考えられる。
　（１）睡眠計、睡眠解析装置
　例えば、圧力センサにより対象者の体の動きから対象者の心拍、呼吸、睡眠量（睡眠時間）、覚醒時間等を取得し、定量データとして出力してもよい。このような装置としては、出願人の製品として眠りＳＣＡＮ（登録商標）、アクティブスリープアナライザ等が知られている。取得装置２２は、定量データとして、睡眠に関するデータを取得し、出力することができる。
　（２）離床判定装置
　例えば、対象者の荷重を検知している荷重検出器の荷重の変化から、対象者の心拍、呼吸、睡眠量（睡眠時間）、覚醒時間、ベッド装置からの転落転倒の有無・回数等を取得し、定量データとして出力してもよい。このような装置としては、出願人の製品として離床キャッチ等が知られている。取得装置２２は、定量データとして、対象の一晩における離床回数、離床時間を出力してもよい。
　（３）寝床内測定装置
　例えば、マットレス上に載置されたセンサ（加速度センサ、荷重検出センサ）や、ベッド装置に設けられたセンサにより、加速度や荷重の変化から対象者の心拍、呼吸、睡眠量（睡眠時間）、覚醒時間、ベッド装置からの転落転倒の回数等を取得し、定量データとして出力してもよい。
　（４）スマートウォッチ、活動量計
　例えば、スマートウォッチに内蔵された加速センサや、光センサ、熱センサにより、対象者の心拍、呼吸、睡眠量（睡眠時間）、覚醒時間、酸素飽和度、体温、血圧、歩数等を取得し、定量データとして出力してもよい。
　（５）測定装置
　例えば、測定装置として、体重計から体重、体温計から体温、血圧計から血圧、パルスオキシメータから酸素飽和度、血糖測定器から血糖値を取得し、定量データとして出力してもよい。
　（６）スマートフォンのアプリケーション
　例えば、アプリケーションに入力したり、食事の際の画像を撮影したりすることで、対象者の食事量（栄養素）、うつ度チェック簡易抑うつ症状尺度（ＱＩＳＤ－Ｊ）のうつ度等を取得し、定量データとして出力してもよい。うつ度等は、対象者の入力したデータに基づく指標で有り、定性データでもあるが、数値化できる場合は定量データとして出力してもよい。
　また、端末装置２０は、対象者、家族等により定性データや評価データを入力できてもよい。また、端末装置２０は、各種表示や、通報を行ってもよい。
　通知先システム３は、対象者の状態に基づいて通知をしたり、定性データを入力したり、評価データを入力したりすることが可能なシステムである。通知先システム３は、１又は複数の端末装置（端末装置３０）を有している。通知先システム３の端末装置３０は、主に対象者及び家族等以外のサービス享受者が有する。端末装置３０は、例えば、スマートフォン、タブレット、コンピュータといった情報処理装置であってもよいし、専用の端末装置であってもよい。
　なお、端末装置２０と、端末装置３０は、端末装置の使用者により使い分けているもので、ハードウェアは同様の構成であってもよい。端末装置２０及び端末装置３０は、例えば、必要なアプリケーションをインストールして実行することで、システム１で必要な機能を提供できる。また、サーバ装置１０から通知されたアクセス先（例えば、ＵＲＬ）にアクセスすることで、システム１で必要な機能を提供することにしてもよい。以下、端末装置２０と説明するときは、端末装置２０だけでなく、適宜端末装置３０に読み替えても良い。
　サービス提供システム４は、サービス提供者が各種サービスを提供するシステムである。サービス提供システム４は、例えばサービス提供装置４０をサービス提供者毎に有していてもよい。サービス提供装置４０は、サービスを提供する場合に必要となる処理や、情報を提供可能な装置であり、例えばサーバ装置であったり、情報処理装置であったりしてもよい。また、サービス提供者は、サービス提供装置４０以外にも、例えばＳａａＳ（Software as a Service）、ＡＳＰ（Application Service Provider）等の形式でサービスを提供してもよい。
　例えば、サービス提供システム４は、病院、クリニック、診療所、鍼灸院等の予約受付システムである。例えば、サービス提供者が病院の場合、診察の時間帯の予約を受け付けるサービスを提供するシステムである。
　また、サービス提供システム４は、例えば、製品の販売、レンタルの申込み受付システムである。例えば、サービス提供者がメーカ、販売店等の場合、販売する製品の申込みや、レンタルする製品の申込みを受け付けるサービスを提供するシステムである。
　このように、サービス提供システム４は、サービス提供者がサービスを提供する上で必要なシステムであればよい。例えば、食事宅配会社に対する食事宅配サービスの申込み、保険会社に対する保険申込み、学校に対する一時見守りサービスの申込み等のように、上述したサービス提供者が提供するサービス内容に対応したシステムを提供することができる。
　ここで、本システムでは「定量データ」「定性データ」「対処データ」が有効に利用される。例えば、バイタルデータ等の生体情報から取得した「定量データ」は、対象者が平常状態のときと比較し、明らかな数値的な異常を把握するときに有効に活用できる。
　しかし、定量データだけでは、どのようなことが起因して異常となっているかが解らない。定量データだけでは解らない原因を特定するために、定性データが有効に活用される。
　例えば、定量データとして、対象者の体温が「３８．７℃」と取得する。この場合、この発熱が細菌性・ウィルス性のものか、打撲や骨折という外傷によるものか、心因性発熱という精神疾患によるものかは特定できない。通常の医療行為の場合、医師は、問診という方法で対象者から定性データを集めることで診療を行う。対象者から得た情報により、医師は考えられる疾患の範囲を絞り、更に必要な問診や、身体診察を考えたうえで診療を行っている。
　また、定量データ及び定性データを利用することで、対象者に対して処置した内容（対処データ）により、対象者が適切に良好な状態になっているのかを評価することが可能となる。定量データにより客観的な評価を行い、定性データにより主観的な評価を行うことが可能となる。この２つのデータから、対象者に施した診察・治療や、提供したサービスといった処置した内容が正しかったか、適切であったかを判定することができる。また、仮に、対象者に対してより適切な処置になる処置の内容、サービス提供者をシステムからレコメンドすることが可能となる。
　また、システム１は、図２に示すように、対象者の状態（段階）に応じて適切な対応が可能となるシステムである。ここで、対象者の状態（段階）は、対象者のフェーズとして定義される。
　対象者のフェーズは、「予防」「対処」「生活支援」といった複数のフェーズを含んでいる。「対処」と「予防」と「生活支援」との一連のフェーズをサポートするサービスを提供できるコミュニティが存在することで、システムが利用者の状況に合わせてコミュニティから「対処」と「予防」と「生活支援」のそれぞれのフェーズに応じたサービスを提供することが可能となる。
　例えば、対象者のフェーズとして「予防」の場合、対象者の異常が発生する前の心身機能の変化情報をインプットとし、システムは対象者に問題が起きないように未然に防ぐ方法やサービスを対象者や家族等、仕事先や学校等に提供することが可能となる。
　また、対象者のフェーズとして「対処」の場合、事後報告の通知に合わせて適切なサービスやサポートを対象者や家族等、仕事先や学校等に提供することができる。また、対象者の治療や回復に役立てるための事後前の生体情報を医療関係者等に提供することが可能となる。
　また、対象者のフェーズとして「生活支援」の場合、上述した「予防」、「対処」までのフェーズを把握した、その後に必要となるモノゴトについて適切なサービスやサポートを対象者や家族等、仕事先や学校等に提供することが可能となる。また、「生活支援」のフェーズでは、身体介護のような具体的な介護とは別に、高齢者や障害者などの利用者の意思を尊重し、その生活を支えることが可能となる。例えば生活支援は、介護福祉士が利用者の家を訪問して、利用者が自分で行うことが難しい炊事や、洗濯、買物等の家事を行う家事援助、就労支援、社会参加の場の確保といった、多岐にわたり対象者の日々の生活を支えることができる。
　これらの対象者のフェーズは、対象者の状態に応じて切り替わってもよい。例えば、対象者のフェーズは、最初は「予防」から始まってもよい。ここで、対象者が入院・手術等の治療を行った場合、治療後については「対処」のフェーズに遷移する。
　対象者のフェーズが「予防」から「対処」に変化することで、例えば各異常であると判定する閾値に変化が生じる。例えば、システム１は、対象者が異常な状態であると判定するための閾値のレベルを１段階上げてもよい。
　対象者のフェーズは、例えば対象者に対して何らかの処置が行われたことをシステムが取得したときに、切り替えてもよい。また、対象者のフェーズは、対象者自身、家族、スタッフ（医療従事者や、介護施設のスタッフ等）が選択してもよい。また、対象者のフェーズは、対象者のカルテの情報から、疾病歴等から判定してもよい。
　［１．２　構成の説明］
　以下、各装置の構成について説明する。なお、各装置とも図で示した構成は一例であり、必要に応じて機能部を追加してもよいし、削除してもよい。例えば、各装置の記憶部に記憶されるデータは、必要なものを記載しているが、必用なときにネットワークに接続された他のサーバ装置などから参照できれば十分であり、装置上に記憶していなくてもよい。また、一部の構成は外部装置で構成されてもよい。例えば、入力部は、ＵＳＢ等により接続された外部のキーボード、マウス、タッチパネル等であってもよい。
　［１．２．１　サーバ装置］
　図３は、サーバ装置１０の構成を説明する図である。サーバ装置１０は、制御部１００と、記憶部１２０と、通信部１６０とを含んでいる。
　制御部１００は、サーバ装置１０の動作を制御しており、１又は複数の制御装置で構成している。例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置であってもよいし、複数の機能を有するＳｏＣ（System on a Chip）であってもよい。
　また、制御部１００は、記憶部１２０に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。制御部１００は、プログラムを実行することで、異常判定部１０２、レコメンドデータベース（ＤＢ）管理部１０４として機能してもよい。
　異常判定部１０２は、対象者が異常の状態にあるかを判定する。異常判定部１０２は、例えば端末装置２０から定量データを受信したり、定性データを受信したりすることで、異常を判定する。また、異常判定部１０２は、取得装置２２から直接定量データを受信してもよい。
　また、対象者が異常な状態とは、対象者が通常の状態とは異なる状態をいう。ここで、通常の状態とは、生体情報値が正常な範囲に含まれているものをいう。ここで、正常な範囲に含まれる値としては、各学会が定めた基準や、治療ガイドラインで定められた基準を利用したものであってもよく、以下のような数値が考えられる。
　・体温：３６．８９度±０．３４度（ワキ下検温、検温時間３０分）
　・血圧：最高血圧が１３５ｍｍＨｇ未満、最低血圧が８５ｍｍＨｇ未満
　・心拍数：１分間に約６０～１００回
　・呼吸数：１分間に１２～２０回
　・ＳＰＯ２：９６～９９％
　・睡眠時間：７～８時間
　・体重（ＢＭＩ）：１８．５～２５
　なお、これらの基準となる正常な範囲は、先天性・後天性障害により正常の範囲が異なっていてもよい。
　また、対象者が異常な状態とは、例えば以下のような状態が考えられる。
　（１）定量データが異常値を示している場合
　例えば、対象者の生体情報値（心拍数、呼吸数）などが正常の範囲を超えている場合に、異常値として検出し、対象者が異常の状態にあると判定してもよい。例えば、異常判定部１０２は、対象者の定量データの値の何れかが、異常閾値を超えている場合には、異常値として検出し、異常の状態と判定する。
　また、異常閾値は、対象者の通常の状態を示す正常の範囲の上限、下限を設定してもよい。また、異常閾値は、対象者の生体情報値の平均値から±αの範囲の上限、下限を設定してもよい。
　ここで、異常判定部１０２は、定量データとして、例えば、心拍数、呼吸数等の生体情報値に基づいて異常値を判定してもよい。また、異常判定部１０２は、定量データとして例えば、睡眠時間、離床回数、ナースコールの呼び出し回数等が、異常閾値を超えた場合に対象者に異常があると判定してもよい。また、異常判定部１０２は、例えば加速度センサ等を利用することにより、対象者が転倒したことを検出した場合も、異常を判定したとしてもよい。また、異常判定部１０２は、対象者が通常の行動と異なる場合（例えば、平均在床時間が平均睡眠時間より大幅に多い場合）に、対象者に異常があると判定してもよい。
　（２）定性データにより異常と判定する場合
　例えば、対象者自身が、「倒れた」「痛みがある」「眠れない」等を定性データとして入力する。この入力された定性データに基づいて、対象者が異常な状態として判定する。また、定性データを入力するのは対象者自身には限られず、家族等、学校・職場の人間、施設のスタッフ等であってもよい。
　また、上述した定量データと、定性データとを組み合わせて判定してもよい。例えば、対象者の睡眠時間が異常を示す閾値を超えており、かつ、対象者が入力した定性データにより異常判定部１０２は、対象者が異常な状態である判定する。
　例えば、異常を示す閾値が「睡眠時間が６時間未満」である場合に、対象者の睡眠時間が５時間であり、かつ、対象者が「眠れない」といった定性データを入力したことで、異常判定部１０２は、対象者が異常な状態であると判定してもよい。
　また、異常判定部１０２は、機械学習をした学習モデルを有していてもよい。この場合、定量データ、定性データ及び対処データを入力値として、対象者の状態が異常であるか否か、学習モデルを利用して判定してもよい。また、異常判定部１０２は、学習モデルを再学習してもよい。異常判定部１０２は、定量データ、定性データに対して、対処データを教師データとして学習してもよい。
　また、異常判定部１０２は、対象者のフェーズにおいて、異常と判定する基準を変更してもよい。例えば、後述する定量データを異常と判定する閾値を、フェーズ毎に記憶している場合、対象者のフェーズに応じて対象者の状態を判定してもよい。
　レコメンドデータベース（ＤＢ）管理部１０４は、後述するレコメンドＤＢ１３０を管理する。例えば、レコメンドＤＢ管理部１０４は、対処データに基づいて、適切なレコメンドが出力できるようにレコメンドＤＢ１３０を更新する。また、レコメンドＤＢ管理部１０４は、サービスの提供を受けた対象者等が入力した評価値に基づいて、レコメンドＤＢ１３０を更新する。
　記憶部１２０は、サーバ装置１０が動作するための各種データ及びプログラムを記憶している。制御部１００は、記憶部１２０に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部１２０は、半導体メモリ（例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＳＤカード（登録商標））や、磁気ディスク装置（例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive））等により構成されている。また、記憶部１２０は、内蔵される記憶装置であってもよいし、着脱可能な外部記憶装置であってもよい。また、クラウド等の外部サーバの記憶領域であってもよい。
　記憶部１２０は、対象者情報記憶領域１２２と、評価データ記憶領域１５０との領域を確保し、レコメンドＤＢ１３０と、サービスＤＢ１４０とを記憶する。
　対象者情報記憶領域１２２は、対象者に関する情報（以下、対象者情報）を対象者毎に記憶する領域である。対象者情報記憶領域１２２は、対象者の属性に関する情報である属性情報を記憶する属性情報記憶領域１２２０と、対象者の定量データを記憶する定量データ記憶領域１２２１と、対象者の定性データを記憶する定性データ記憶領域１２２２と、対象者に対して処置された内容である対処データを記憶する対処データ記憶領域１２２３と、対象者毎に定量データが異常か否かを判定するときに利用する異常閾値を記憶する異常閾値テーブル１２２４とを有している。
　図４は、対象者情報記憶領域１２２に記憶される対象者情報のデータ構成の一例を示した図である。対象者情報記憶領域１２２は、対象者の属性（属性情報）として、対象者を識別するための識別情報（例えば、対象者のＩＤとして「Ｍ０００１」）と、対象者の氏名（例えば、「東京　太郎」）と、対象者の生年月日（例えば、「1950年２月24日」）と、通報先となる家族の家族ＩＤ（例えば、「Ｍ００２１…」）と、通報先となる学校や仕事先のＩＤ（例えば、「Ｓ００１４５」）と、対象者が利用可能なサービスの情報（例えば、契約しているサービス提供者を識別するための情報として「Ｐ０１２５…」）とを記憶している。なお、属性情報は、対象者を示す情報であればよい。属性情報は、その他にも対象者の性別、身長、体重、といった情報を含んでもよい。また、属性情報は、例えば対象者のアレルギー、疾病歴等を含んでもよい。属性情報は、属性情報記憶領域１２２０に記憶される。
　定量データ記憶領域１２２１は、当該対象者の定量データを記憶する。定量データは、例えば、外部の測定装置から連続的に取得し、時系列に記憶してもよい。また、定量データは、例えば、血圧や、体温を医師やスタッフ、本人等がスポットとして測定して、その都度記憶してもよい。定量データは、連続的に取得される生体情報値や、離散的に測定され、測定したタイミングや、所定の間隔で取得される生体情報値が含まれる。対処データ定量データとして記憶するものの例としては、睡眠量、睡眠及び覚醒の時間、心拍数、呼吸数、血圧、体重、酸素飽和度、食事量（栄養素）、うつ度チェック簡易抑うつ症状尺度等である。
　定性データ記憶領域１２２２は、例えば通信部１６０を介して端末装置２０又は端末装置３０から受信した定性データを記憶する。定性データは、主にサービス享受者から入力された定性データを記憶する。定性データは、サービス享受者が判断して入力した値であり、例えば選択値であったり、具体的な内容であったりしてもよい。例えば、定性データは「寝つきが悪い」「つかれる」「足が痛い」という対象者の状態を示すものであってもよい、項目別の評価点数であってもよい。また、定性データ記憶領域１２２２は、定性データを入力した日時や、定性データを入力した者を併せて記憶してもよい。
　対処データ記憶領域１２２３は、対象者に対して処置した内容を示す対処データが記憶される。また、対処データは、そのときの対象者に関する情報（例えば、生体情報）を含んでもよい。また、対象者に関する情報は、対応をしたときの対象者に関する情報だけでなく、所定期間蓄積されたデータ（すなわち、生体情報等の遷移を示すデータ）を含んでもよい。対処データは、併せてサービス提供者と、サービス提供者に受けて対応を受けたサービス内容とを併せて記憶してもよい。
　異常閾値テーブル１２２４は、システム１が異常値として判定する閾値を記憶するテーブルである。例えば、「心拍数」が「１３５以上」と記憶されている場合、心拍数が「１３５以上」となった場合に、対象者が異常な状態であると判定する。ここで、異常な状態とは、対象者が正常な状態でないことをいう。対象者が正常な状態とは、主観的には対象者が問題を感じていない状態であり、客観的には医者等の治療を必要としない状態である。異常な状態は、緊急性を有する状態（例えば、転倒をした、呼吸に異常がある、ＳｐＯ２の値がかなり低い、４０℃近い高熱がある等）と、緊急性を要しない状態（例えば、対象者の主観としてだるさを感じる、睡眠時間が短い、ＢＭＩ値が高い、微熱がある等）とを含む。
　なお、異常閾値テーブル１２２４は、複数の値を記憶してもよい。この場合、システム１は、複数の値に基づいて、異常を判定する。例えば、「心拍数１２５以上が１分以上」と記憶されている場合、システム１は、対象者の心拍数１２５以上となっている状態が１分以上継続した場合に、対象者が異常な状態と判定する。
　また、異常閾値は、対象者のフェーズ（「予防」「対処」「生活支援」）に応じて記憶してもよい。例えば、対象者のフェーズが「予防」のとき、異常閾値を「心拍数１３５以上」とする。しかし、この対象者が「対処」のフェーズに移行したときは、対象者のフェーズが「予防」のときと比較して、低めの閾値を記憶してもよい。すなわち、異常判定部１０２は、対象者のフェーズが「予防」のときと比較して「対処」のときのほうが厳しめに異常と判定するようにしてもよい。
　例えば、対象者のフェーズに応じた異常閾値テーブル１２２４の一例を図５に示す。図５は、異常閾値を、対象者のフェーズ毎に示している。異常閾値テーブル１２２４では、予防、対処、生活支援のフェーズ毎に、例えば対象者の情報として、体温、血圧、心拍数、呼吸数、ＳｐＯ２、睡眠時間、体重（ＢＭＩ）が設定されている。異常判定部１０２は、対象者のフェーズに応じたパラメータを異常閾値として設定できる。
　レコメンドＤＢ１３０は、システム１が、対象者にサービスを提案する内容や、提案したサービスに対応する提供先（サービス提供者）について含むデータベースである。レコメンドＤＢ１３０は、種々の方法で示すことができるが、例えば、図６で示すように、制御部１００が、対象者が異常と判定する原因（判定原因）と、判定原因に対応する対処法と、その場合に、ユーザ等に表示するメッセージである対策メッセージと、サービス提供先としてレコメンドするサービス提供者との情報を含んでもよい。ここで、判定原因は、異常判定部１０２が異常と判定した結果を記憶してもよい。例えば、図６では、異常判定部１０２が、対象者の「睡眠時間６時間未満がＸ日間連続した」と判定し、その場合の対処方法が記憶されている。また、図６は、説明の都合上「判定原因」を文章で記載しているが、単にパラメータだけを記憶してもよいし、異常判定部１０２が出力する異常を示すコードを記憶してもよい。
　すなわち、図６では、説明の都合上、便宜的に判定原因や、対策のメッセージ等について具体的なメッセージとして含んでいるが、レコメンドＤＢ１３０は、例えば判定する為の判定閾値などの数値を具体的に記憶していてもよい。
　また、レコメンドＤＢ１３０は、サービス提供者だけでなく、サービス内容を併せて記憶してもよい。例えば、図６において、サービス提供者「Ｇ００２（メーカ）」に対応付けて、サービス内容として、提案する商品や、装置の情報を記憶してもよい。また、図６においてサービス提供者「Ｈ００１」（睡眠外来）に対応付けて、サービスの内容として検査の方法、投薬に関する内容といった情報を記憶してもよい。
　また、レコメンドＤＢ１３０は、サービス種別を記憶してもよい。例えば、サーバ装置１０は、判定原因が睡眠不足に対して「病院に行く」「寝具を変える」「寝る前に体操をする」といった異なるサービス種別を記憶してもよい。この場合、対象者がサービスの種別を選択した場合、サーバ装置１０は、更にレコメンドＤＢ１３０を参照することで、サービス提供者をレコメンドしてもよい。
　また、レコメンドＤＢ１３０は、機械学習をした学習モデルであってもよい。すなわち、制御部１００が、レコメンドＤＢ１３０の学習モデルに基づいて抽出した基準（特徴量の組合せ）に応じて、レコメンドを出力することができる。
　レコメンドＤＢ１３０に記憶される対処法、対策メッセージは、主に端末装置２０や、端末装置３０に通知するためのメッセージである。対処法、対策メッセージは、例えば、通知先毎に記憶してもよい。例えば、対象者、家族等、対象者・家族等以外のサービス享受者宛の対処法、対策メッセージをそれぞれ記憶してもよい。
　また、レコメンドＤＢ１３０は、サービス提供者の情報を１又は複数記憶している。例えば、判定原因が「睡眠時間５時間未満がＸ日間連続する＋生体情報から無呼吸を検出」の場合、サービス提供者として「Ｈ００１」（睡眠外来）を記憶している。これにより、システム１は、対象者等のサービス享受者に、睡眠外来のレコメンドを行うことが可能となる。
　サービスＤＢ１４０は、サービスに関する情報を記憶する。例えば、サービス提供者に関する情報をサービスＤＢ１４０は記憶する。サービス提供者に関する情報は、サービス提供者の事業者名、サービス種別、住所、ＵＲＬ、サービス内容といったものを含んでもよい。また、サービス内容は、別に記憶してもよい。例えば、介護用品や、ベッド装置、家電等の製品情報をサービス内容として記憶してもよい。また、サービス提供者の情報をサービス種別毎に記憶してもよい。
　評価データ記憶領域１５０は、サービスに関する評価が記憶される。ここで、サービスに関する評価は、例えば、サービス種別、サービス提供者、サービス内容毎に記憶される。また、記憶される評価は、定性データ及び定量データに基づいて算出される評価値であってもよいし、必要な項目に分けて記憶されてもよい。
　すなわち、対象者等のサービス享受者から入力された定性データ及び対象者に基づく定量データから求められた評価データが評価データ記憶領域１５０に記憶される。例えば、制御部１００は、評価データに基づいて、対象者に適切なサービス提供者のレコメンドを行う。
　図７に評価データ記憶領域１５０に記憶される評価データの一例を示す。例えば、図７（ａ）に示すように、サービス提供者の名称（例えば、病院名「ＡＢＣ病院」）と、サービス提供者の地域（例えば、「東京都千代田区」）とを基本情報として記憶する。なお、これらの情報は、サービスＤＢ１４０にサービス提供者に関する情報として記憶される一部の情報である。図７（ａ）では説明のためにサービス提供者の名称を示しているが、例えば、サービスを識別する識別コードを利用し、評価値を対応付けて記憶してもよい。
　また、評価データは、属性毎に記憶してもよい。例えば、属性として「年代」と、評価した場合の症状（例えば、「睡眠障害」）と、評価（例えば、「４．６」）とを記憶している。
　なお、評価データは、定量データ及び定性データから求められた評価値をそのまま記憶してもよいし、評価値の平均値を記憶してもよい。
　ここで、対象者の属性を示すものは、年齢（年代）の他に、性別、身長、体重、地域、基礎疾患の有無等で分類されてもよい。また、症状は、異常判定部１０２の判定結果や、対象者に対する処置内容、対象者が入力した主訴により分類されてもよい。
　上述した分類方法は好ましい方法ではあるが、それ以外にも、評価データ記憶領域１５０は、制御部１００がレコメンドに必要な分類で評価値が記憶されていればよい。
　また、他の評価データの一例して、図７（ｂ）に示す。図７（ｂ）は、対象者の症状と、対象者の症状に対応したサービス内容（対象者が処置として選択した対処データ）と、対象者の属性と、評価値とを記憶している。例えば、対象者の症状として、睡眠不足と特定されている場合、評価データにはサービス内容として寝具提案が記憶されている。この寝具提案のサービス内容には、提案した寝具（ベッド装置Ａ、ベッド装置Ｂ）の評価値が属性毎に記憶されている。
　制御部１００は、図７（ｂ）の評価データを参照することで、対象者の症状及び属性（図７（ｂ）では年代）に応じて、もっとも評価の高い評価内容（この場合はベッド装置の種類）をレコメンドすることが可能となる。
　また、評価データは、定量データに基づく評価値と、定性データに基づく評価値とを分けて記憶してもよい。また、定性データに基づく評価値は、評価項目（例えば、体調が改善した、施設のスタッフがよかった、金額が安かった）毎に記憶してよい。評価データが細かく記憶されていると、例えば対象者により「スタッフの感じがよい施設」といった項目が選択された場合に、スタッフの感じがよい施設の評価値が高いサービス提供者を適切にレコメンドすることができる。
　通信部１６０は、他の装置と通信を行う。例えば、ネットワークに接続するＬＡＮインタフェースや、他の装置と接続するＵＳＢや、近距離無線通信部が含まれる。通信部１６０は、ＬＴＥ／５Ｇといった携帯電話通信網に接続可能な通信装置であってもよい。
　［１．２．２　端末装置］
　図８は、端末装置２０の構成を説明する図である。端末装置２０は、制御部２００と、記憶部２１０と、通信部２５０とを含んでいる。
　制御部２００は、端末装置２０の動作を制御しており、１又は複数の制御装置で構成している。例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置であってもよいし、複数の機能を有するＳｏＣ（System on a Chip）であってもよい。
　また、制御部２００は、記憶部２１０に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種処理を実現することとなる。制御部２００は、プログラムを実行することで、定量データ取得部２０２として機能してもよい。
　定量データ取得部２０２は、取得装置２２から定量データを取得する処理を実行する。定量データ取得部２０２は、設定された内容により、所定の生体情報や、数値化できる情報を取得し、定量データとして定量データ記憶領域２１２に記憶する。
　定量データ取得部２０２は、例えば所定のタイミングで割込みを行い、定期的に生体情報等を取得してもよい。具体的には、定量データ取得部２０２は、例えば１秒毎、５秒毎、３０秒毎、１分毎といった所定の間隔毎にデータを取得する。また、毎日定期的な時間（例えば、２１時、６時等）に取得してもよいし、所定のタイミング（例えば、対象者が在床したとき）に取得してもよい。このように、定量データ取得部２０２は、連続的に定量データを取得することができる。
　また、定量データ取得部２０２は、任意のタイミングで生体情報等を取得してもよい。例えば、体温計で測定した体温は、測定時にスポット的に取得する。これにより、例えば定量データが離散的なデータであっても取得することができる。
　なお、本実施形態では、定量データ取得部２０２が、取得装置２２から一度定量データを取得し、定量データ記憶領域２１２に記憶することとして説明する。例えば、取得装置２２から、生体信号を示す信号（例えばアナログ信号）を受信し、制御部２００が定量データを変換（算出）してもよい。
　記憶部２１０は、端末装置２０が動作するための各種データ及びプログラムを記憶している。制御部２００は、記憶部２１０に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部２１０は、半導体メモリ（例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＳＤカード（登録商標））や、磁気ディスク装置（例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive））等により構成されている。また、記憶部２１０は、内蔵される記憶装置であってもよいし、着脱可能な外部記憶装置であってもよい。また、クラウド等の外部サーバの記憶領域であってもよい。
　記憶部２１０は、定量データ記憶領域２１２に、定量データ取得部２０２が取得した定量データを記憶する。また、記憶部２１０は、定性データ記憶領域２１４に、入力部２３０から入力された定性データを記憶する。定量データ及び定性データは、記憶部２１０に一時的に記憶されてもよいし、時系列に記憶されてもよい。また、定量データ、定性データは、直接サーバ装置１０に記憶されてもよいし、クラウドサービス等のネットワーク上に記憶されてもよい。
　入力部２３０は、対象者からの操作入力を受け付ける。例えば、対象者により、対象者の状態を取得する開始の操作が行われたり、定性データの入力が行われたりと、各種操作入力が行われる。入力部２３０は、タッチパネルのパネル入力装置や、操作ボタンにより構成されてもよい。また、入力部２３０は、音声入力やカメラ等による画像による入力であってもよい。
　出力部２４０は、各種情報を出力する。例えば、液晶ディスプレイの表示装置や、ＬＥＤ等の発光部材、音や音声を出力するスピーカ、他の記録媒体にデータを出力するインタフェース等で構成される。また、入力部２３０と、出力部２４０とを一体に構成することにより、タッチパネルとして構成してもよい。
　通信部２５０は、他の装置と通信を行う。例えば、ネットワークに接続するＬＡＮインタフェースや、他の装置と接続するＵＳＢや、近距離無線通信部が含まれる。通信部２５０は、ＬＴＥ／５Ｇといった携帯電話通信網に接続可能な通信装置であってもよい。
　取得部２６０は、他の装置からデータを受信する。例えば、取得装置２２と有線または無線通信で接続し、取得装置２２から種々のデータを受信する。取得部２６０は、例えば、ＵＳＢや、ＲＳ－２３２Ｃといった優先／無線で接続可能なものであってもよいし、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）のような近距離無線通信の送受信が可能なものでもよい。また、ＮＦＣ等のように、接続時に一括してデータを取得してもよいし、取得装置２２と通信を維持し、常時データを取得してもよい。また、例えば無線ＬＡＮ等で取得装置２２と通信可能であれば、例えば通信部２５０が代わりに機能してもよい。
　なお、端末装置２０について説明したが、端末装置３０においても構成はほぼ同一である。図８の構成は、端末装置（端末装置２０及び端末装置３０）の一般的な構成であり、これらの構成のうち必要な機能を有すればよい。例えば、入力部２３０や、出力部２４０を、外部の入力装置や、出力装置で実現等、端末装置自体に一部の機能を有していなくてもよい。また、図８の記憶部２１０が記憶するプログラムや情報は必要に応じて記憶すればよい。例えば、端末装置３０の場合、取得部２６０の構成は不要であり、定量データ記憶領域２１２の記憶領域も確保する必要はない。
　［１．２．３　サービス提供装置］
　図９は、サービス提供装置４０の構成の一例を示す図である。サービス提供装置４０は、制御部４００と、記憶部４２０と、通信部４５０とを含んでいる。
　制御部４００は、サービス提供装置４０の動作を制御しており、１又は複数の制御装置で構成している。例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置であってもよいし、複数の機能を有するＳｏＣ（System on a Chip）であってもよい。
　制御部４００は、記憶部４２０に記憶されたプログラムを実行することでサービス提供部４０２として機能してもよい。
　サービス提供部４０２は、サービス運営者が提供するサービスを実現する。例えば、病院であれば、外来の受付サービスを提供する。また、警備会社であれば、警備要請や、かけつけサービスといった受付を提供する。また、メーカであれば、製品を販売するサービス（販売サイト）を提供する。サービス提供部４０２は、サービス運営者が必要に応じてサービス享受者に対してサービスを提供する機能を実現する。
　記憶部４２０は、サービス提供装置４０が動作するための各種データ及びプログラムを記憶している。制御部４００は、記憶部４２０に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより、各種機能を実現することとなる。ここで、記憶部４２０は、半導体メモリ（例えば、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＳＤカード（登録商標））や、磁気ディスク装置（例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive））等により構成されている。また、記憶部４２０は、内蔵される記憶装置であってもよいし、着脱可能な外部記憶装置であってもよい。また、クラウド等の外部サーバの記憶領域であってもよい。
　通信部４５０は、他の装置と通信を行う。例えば、ネットワークに接続するＬＡＮインタフェース等が含まれる。通信部４５０は、ＬＴＥ／５Ｇといった携帯電話通信網に接続可能な通信装置であってもよい。
　［１．３　処理の説明］
　つづいて、本実施形態における処理について、図を参照して説明する。
　［１．３．１　システムの概要処理］
　まず、システム１の全体の流れについて、図１０を参照して説明する。図１０では、システム１は、まずは対象者に関するデータを取得する（ステップＳ１０）。例えば、システム１のサーバ装置１０は、定量データ、定性データ、対処データを１又は複数取得することができる。また、サーバ装置１０がデータを取得するタイミングは、その都度取得してもよいし、所定時間毎に取得してもよい。また、所定のイベントのタイミング（例えば、対象者が在床したタイミングや、体が動いたタイミング）毎に取得してもよい。これらのデータは、サーバ装置１０が、端末装置２０を経由して取得してもよい。また、サーバ装置１０は、直接取得装置２２から取得してもよい。また、サーバ装置１０は、対象者等から手入力で入力されたデータを取得してもよい。また、サーバ装置１０は、定性データであれば、例えば家族等が使っている端末装置２０や、その他のサービス享受者が使っている端末装置３０からデータを取得してもよい。
　続いて、サーバ装置１０は取得したデータ（定量データ、定性データ、対処データ）に基づいて、サービスに関する情報を対象者に提供する（ステップＳ２０）。サービスに関する情報を提供するとは、例えば、複数あるサービスの中から、サービスの種別、サービス提供者、サービス内容について、１又は複数の情報を対象者に提供する。
　サーバ装置１０が、対象者にサービスの情報を提供する具体的な方法として、例えば、サーバ装置１０は、提案処理を行う（ステップＳ２２）。ここで、提案処理は、例えば、システム１が、対象者が利用するサービス種別等を提案する。例えば、サーバ装置１０は、定量データが異常を示している場合、サービス享受者から定性データを取得する。このように、サーバ装置１０は、取得した定量データや、定性データに基づいて、どのようなサービスを対象者が受けた方がよいかを提案する提案処理を実行する（ステップＳ２２）。
　また、サーバ装置１０は、例えば対象者の対処データ（例えば、直前に選択されたサービス提供者や、サービス内容）に基づいて、対象者のフェーズを判定してもよい。そして、サーバ装置１０は、対象者のフェーズに応じて、定量データが異常であるかを判定し、提案処理を実行してもよい。
　また、サーバ装置１０は、取得した定量データと、定性データと併せて、評価データに基づいてサービスの種別等を提案してもよい。すなわち、サーバ装置１０は、定量データ及び定性データと、評価データとを参照することで、より適切なサービスの種別等の提案を行うことができる。
　また、サーバ装置１０は、提案処理において、例えば、定性データを入力する端末装置を選択してもよい。定性データを入力する者として、第１サービス享受者及び／又は第２サービス享受者を適切に選択する。例えば、精神疾患のような場合、第１サービス享受者ではなく、第２サービス享受者のみに提案を行ってもよい。また、サーバ装置１０は、第３サービス享受者に定性データを入力させてもよい。
　ここで、対象者は提案の中から適切なサービスを含む提案を選択する。このとき、サーバ装置１０は、選択された提案がサービスを利用する（サービス提供者が提供するサービスを利用する）ものである場合（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、当該サービスを提供するサービス提供者の中から、好ましいサービス提供者や、サービス内容をレコメンドするレコメンド処理を実行する（ステップＳ２６）。
　なお、サーバ装置１０は、ステップＳ２２において例えば定量データ、定性データに基づいて提案を行うが、対象者のある環境因子等の他の情報により適切な提案を行ってもよい。また、サーバ装置１０は、提案処理において、機械学習済である学習モデルをつかって、取得した定量データ、定性データ等に基づいて、提案を行ってもよい。
　また、サーバ装置１０は、提案処理において、サービス等を提案するが、当該提案の通知先として、対象者、家族等を判定し、適切な通知先（提案先）にサービスの提案を行ってもよい。また、サーバ装置１０は、サービスの提案を複数回行ってもよい。例えば、サーバ装置１０は、最初に第１の提案を行う。その後、対象者だけでなく、家族等や、学校や仕事場の人に第１の提案に対して回答（定性データ）を入力してもらう。ここで、入力する定性データは、原因や、感想を入力するだけでなく、選択肢に対する「はい」「いいえ」といったものも含むものとする。
　そして、第１の提案に対する回答（定性データ）に基づき、サーバ装置１０（システム１）は、第２の提案を行う。第２の提案は、例えば対象者が受けるべきサービス種別に関する提案であてもよいし、サービス提供者や、サービス内容のレコメンドを行う処理であってもよい。
　本実施形態では、サーバ装置１０が実行する処理として、提案処理（ステップＳ２２）と、レコメンド処理（ステップＳ２６）と分けて説明するが、併せて実行してもよい。サーバ装置１０は、提案処理（ステップＳ２２）、レコメンド処理（ステップＳ２６）を実行することにより、対象者が受けるべきサービスに関する情報を提供したり、サービスのレコメンドを出力したりすることができる。
　つづいて、サーバ装置１０は、選択されたサービスに対する評価処理を実行する（ステップＳ３０）。例えば、対象者（第１サービス享受者）は、選択したサービス提供者及び／又はサービス内容に対して、実際にサービスを受けた上で評価を入力する。また、サーバ装置１０は、対象者だけでなく、他のサービス享受者から評訂正データとして評価を取得してもよい。
　また、サーバ装置１０は、対象者がサービスの提供を受けた後の定量データ（例えば生体情報（体重等）の変化、睡眠時間の変化等）を取得する。サーバ装置１０は、取得した対象者の生体情報等の定量データから、サービスを受けた前後で実際に定量データの数値が改善しているかを判定する。そして、サーバ装置１０は、具体的な数値に基づいて、提供を受けたサービスの有効性や、対象者がどの程度問題点を解消したかを客観的なデータに基づいて判定する。
　このように、サーバ装置１０は、対象者が感じた主観的な評価（定性データによる評価）と、対象者から取得された定量データに基づく客観的な評価（定量データによる評価）とを組み合わせて、サービス（選択したサービス種別、サービス提供者、サービス内容）を評価する
　これにより、サーバ装置１０は、例えばステップＳ２２においてサービスを提案するときに、単に定量データから第１の提案を行うだけでなく、定量データと定性データとを合わせた内容から第１の提案を行うことができる。また、サーバ装置１０は、定量データと、定性データとに限られず、更に評価データを併せて第１の提案を行うことができる。
　また、サーバ装置１０は、対象者が対処のフェーズの場合、対象者のフェーズを考慮した上で、第１の提案を行ってもよい。また、サーバ装置１０は、第２の提案を行う場合も、定量データと、定性データとを掛け合わせてもよい。また、サーバ装置１０は、第２の提案を行う場合も、対処データを更に参照してもよい。
　また、システム１は、ステップＳ２２において、提案処理ということで、サービス等の提案を行っているが、単に通知だけを行ってもよい。例えば、システム１は、対象者、家族等、会社（職場）、学校、病院等のサービス享受者に異常データに基づく通知を行ってもよい。これにより、サービス享受者は、例えば対象者の様子を伺ってもよい。また、システム１から通知を受けたことにより、学校又は職場は欠席や欠勤の連絡として把握してもよい。
　［１．３．２　提案処理］
　システム１において、サーバ装置１０が実行する提案処理について図１１を参照して説明する。なお、提案処理を実行するとき、制御部１００は予め対象者が異常な状態であると判定する閾値や、対象者が異常な状態であると判定するための条件を、異常閾値テーブル１２２４（例えば、図５に記載の異常閾値テーブル１２２４）から読み出してもよい。なお、制御部１００は、異常閾値テーブル１２２４から、対象者に応じて異常閾値を読み出してもよい。また、制御部１００は、異常閾値テーブル１２２４に共通する異常閾値を記憶している場合は、システム開示しに一律に読み出してもよい。また、制御部１００は、異常閾値テーブル１２２４に記憶されている異常閾値が更新された場合、その都度新し異常閾値を異常閾値テーブル１２２４から読み出してもよい。
　制御部１００は、対象者の情報を取得する（ステップＳ１０２）。ここで、制御部１００は、例えば定量データを端末装置２０（又は取得装置２２）から取得する。
　制御部１００は、取得した対象者の情報である定量データから、対象者に異常があるかを判定する（ステップＳ１０４）。ここで、異常判定部１０２は、定量データに基づいて、対象者の状態が異常であるかを判定するが、例えば以下のような条件に合致した場合に異常な状態（対象者に異常がある）と判定してもよい。また、以下の異常閾値（パラメータ）は一例であり、対象者毎に異なるものであってもよい。本実施形態では、異常閾値テーブル１２２４に記憶されているが、例えば外部から取得した異常閾値であってもよい。
　（１）がん、脳卒中、心筋梗塞となる可能性がある場合
　・５時間以下の睡眠が１週間以上つづく
　・週１５０分の緩い運動又は週７５分の激しい運動をしない人（運動不足）
　・１週間以上最高血圧が１４０ｍｍＨｇ以上続いている
　・１週間以上体温３７度以上が続いている
　・１週間以上食事がファストフードや揚げ物などの割合が多く、偏った食事となっている
　・体重が６～１２ヶ月で５％以上減少している
　これらの条件に１又は複数合致する場合、異常判定部１０２は、がん、脳卒中、心筋梗塞となる可能性があるとして、対象者が異常な状態であると判定する。
　（２）うつ病等の精神疾患となる可能性がある場合
　・４時間半以下の睡眠が５日以上続く
　・週１５０分の緩い運動又は週７５分の激しい運動をしない人（運動不足）
　・１週間以上最高血圧が１４０ｍｍＨｇ以上続いている
　・１週間以上体温３７度以上が続いている
　・１週間以上食事がファストフードや揚げ物などの割合が多く、偏った食事となっている
　・体重が６～１２ヶ月で５％以上減少している
　・うつ度チェック簡易抑うつ症状尺度（ＱＩＤＳ－Ｊ）で軽度以上判定
　これらの条件に１又は複数合致する場合、異常判定部１０２は、うつ病等の精神疾患となる可能性があるとして、対象者が異常な状態であると判定する。
　なお、異常判定部１０２は、対象者のフェーズに応じて、判定する閾値を変更してもよい。例えば、異常判定部１０２は、対象者のフェーズが「予防」と比較して「対処」の場合は、より厳しい閾値（判定基準）を採用してもよい。
　つづいて、制御部１００は、異常判定部１０２により、対象者が異常な状態であると判定した場合、対象者に異常が生じていると判定した場合、所定の端末装置に対象者が異常な状態や、対象者に異常が生じている旨を通知してもよい（ステップＳ１０６）。
　例えば、制御部１００は、対象者本人が使用している端末装置２０や、家族等が使用している端末装置２０に、対象者が異常な状態であること（又は異常が発生したこと）を通知してもよい。また、制御部１００は、対象者に異常が発生したことを他のサービス享受者に通知してもよい。また、制御部１００は、対象者の異常な状態に応じて通知先を切り替えてもよい。例えば、定量データが第１レベルの異常閾値を超えたときは第２サービス享受者（家族等）が使用する端末装置２０に通知する。しかし、定量データがより深刻な第２レベルの異常閾値を超えているときは、家族等の端末装置２０と併せて、病院、学校等の第３のサービス享受者が使用する端末装置３０に対象者が異常な状態となっていることを併せて通知してもよい。
　つづいて、制御部１００は、定性データを入力する端末装置を特定する（ステップＳ１０８）。制御部１００は、対象者自身に定性データを入力してもらう他に、対象者以外の第２サービス享受者（家族等）や、第３サービス享受者（学校等）のうち、誰に定性データを入力してもらうかを特定する。
　この制御部１００は、定性データを入力する端末装置を、定量データに基づいて決定してもよい。例えば、対象者の定量データから判定された異常な状態がより深刻な場合、より多くの端末装置に定性データを入力してもらうことを決定してもよい。また、制御部１００は、対象者の異常な状態の種類に応じて定性データを入力してもらう端末装置を決定してもよい。例えば、単なる風邪の場合は第１サービス享受者（対象者）の端末装置２０のみ通知するが、精神的な要因が疑われる場合（例えば、うつ病が疑われる場合）は、第２サービス享受者（家族等）や、第３サービス享受者（学校等）のサービス享受者に定性データを入力してもらってもよい。
　また、制御部１００は、対象者の属性に応じて定性データを入力してもらう端末装置を特定してもよい。例えば、第１サービス享受者（対象者）が子供（未成年）の場合、対象者自身以外に、第２サービス享受者（家族等）、第３サービス享受者（学校等）に定性データを入力してもらってもよい。
　制御部１００は、対象者情報記憶領域１２２（属性情報記憶領域１２２０）に記憶されている通知先を参照して、ステップＳ１０６の通知先や、ステップＳ１０８の定性データを入力する端末装置を特定してもよい。このとき、制御部１００は、対象者情報記憶領域１２２（属性情報記憶領域１２２０）に記憶されている通知先の全てに通知してもよいし、対象者の状態や、属性に応じて通知先を選択してもよい。
　例えば、制御部１００は、まず対象者本人の自端末装置（端末装置２０）に、定性データの入力要求を送信する（ステップＳ１１０）。このとき、端末装置２０（制御部２００）は、定性データの入力要求に応じた入力画面を表示する。
　対象者は、端末装置２０において、定性データを入力する。制御部１００は、端末装置２０から、対象者が入力した定性データを受信する（ステップＳ１１２）。
　なお、制御部１００は、対象者以外の端末装置も定性データを入力することを特定した場合、対象者以外が使用する他の端末装置（端末装置２０、端末装置３０）に同様に定性データの入力要求を送信する（ステップＳ１１４）。そして、制御部１００は、対象者以外が使用する他の端末装置（端末装置２０、端末装置３０）から、定性データを受信する（ステップＳ１１６）。
　ここで、第１サービス享受者である対象者が定性データを入力する処理（ステップＳ１１０及びステップＳ１１２）と、それ以外のサービス享受者（第２サービス享受者、第３サービス享受者）が入力するタイミングは並列処理であってもよいし、逐次処理であってもよい。また、それぞれの処理を複数回実行してもよい。
　例えば、まず、制御部１００は、第１の定性データの入力として、対象者本人に定性データを入力させる（ステップＳ１１０及びステップＳ１１２）。そして、制御部１００は、対象者の定性データの入力から、他のサービス享受者に入力を促した方がよい場合、改めてステップＳ１１４及びステップＳ１１６を実行してもよい。また、このとき、制御部１００は、再度ステップＳ１１４及びステップＳ１１６を実行することで、対象者に対して先程と異なる定性データを入力させてもよい。
　制御部１００は、定量データ及び定性データに基づいて、サービス等を提案する（ステップＳ１１８）。ここで、制御部１００が提案する内容は、例えば以下の内容等が含まれる。
　・サービス提供者のサービスを受ける提案をし、併せてサービス種別提案を行う
　・対象者の生活習慣の改善を促すための提案を行う及び／又は対象者が生活習慣の改善を促進できるよう対象者以外が支援・協力するための提案を行う
　・対象者に休暇を促す等、行動についての提案を行う及び／又は対象者が休暇を取得できるよう対象者以外が支援・協力するための提案を行う
　例えば、制御部１００は、睡眠を改善する場合は、睡眠そのものを改善するためにサービス種別として寝具の購入等の提案をしてもよい。また、制御部１００は、睡眠を改善する場合は、サービス種別として、睡眠アドバイザや、カウンセラーの利用を提案してもよい。また、制御部１００は、複数のサービス種別を提案し、対象者に選択させてもよい。例えば、制御部１００は、対象者の睡眠を改善する場合、「寝具を購入する」「睡眠アドバイザを利用する」といった複数のサービス種別を提案してもよい。また、制御部１００は、更にサービス種別のなかで、レコメンドを行ってもよい。例えば、制御部１００は、対象者の睡眠を改善する場合、「睡眠アドバイザを利用することがお勧めです」とレコメンドし、併せて「寝具を購入してもよいでしょう」と他のサービス種別を提案してもよい。
　制御部１００は、サービス種別の提案（レコメンド）については、定性データ、定量データと、評価データとを参照して提案（レコメンド）を行ってもよい。例えば、対象者の定性データ、定量データから提案可能な複数のサービス種別のうち、評価データの点数が高いサービス種別をレコメンドしてもよい。
　ここで、制御部１００は、サービス種別毎に評価データを記憶している場合は、サービス種別毎の評価データの高い順にレコメンドをすればよい。また、制御部１００は、サービス種別に含まれるサービス提供者や、サービス内容の評価値を、サービス種別毎に平均値を算出し、高い順にレコメンドをしてもよい。また、制御部１００は、サービス種別に含まれるサービス提供者や、サービス内容の評価値のうち、評価値の高い順に含まれるサービス種別をレコメンドしてもよい。
　また、制御部１００は、対象者が運動不足であると判定すれば、対象者にサービス種別としてスポーツジム、自治体、コミュニティを利用することを提案してもよい。また、制御部１００は、サービス種別として、食事の提案として宅配食事サービスを提案したり、栄養関連のアドバイザの利用を提案したりしてもよい。また、制御部１００は、それ以外にも家事代行、保険の提案、心療内科の受診の提案等のサービス種別に基づいてサービスを提案してもよい。これらのサービスを提案するときに、対象者等に更にレコメンドに必要な質問（新たな定性データの入力）を行ってもよい。
　なお、ステップＳ１０６において制御部１００は、対象者自身や、家族等、学校や職場といったサービス享受者に、対象者が異常の状態である又は異常な状態の可能性があることを通知するが、通知先を条件毎に変えてもよい。例えば、制御部１００は、対象者ががん、脳卒中、心筋梗塞となる可能性があることをサービス享受者に通知するが、例えば、対象者（第１サービス享受者）には通知しないとしてもよい。例えば、制御部１００は、対象者ががんや心筋梗塞等のリスクが高い疾病の可能性が高い場合は、第２サービス享受者である家族等のみに通知したり、精神疾患の可能性が高い場合は、第２サービス享受者である家族等及び第３サービス享受者である学校又は職場に通知するとしてもよい。
　また、制御部１００は、対象者の状態が異常である可能性としてレベルを併せて通知してもよい。例えば、制御部１００は、対象者の状態が「直ちに危険な状態」であるか、「（直ちに危険な状態ではないが）このままでは近い将来病気になる可能性がある」等のレベルに併せたメッセージを通知してもよい。
　また、制御部１００は、対象者の学校や職場に対して欠席連絡や早退連絡の通知をしてもよい。また、制御部１００は、対象者に対して、欠席連絡や早退連絡をした旨を通知してもよい。また、制御部１００は、対象者や家族等に対して、欠席連絡や早退連絡をするための操作画面を通知してもよい。
　［１．３．３　レコメンド処理］
　システム１は、サービス享受者に、サービスを提案する場合、適切なサービス提供者及び／又はサービス内容（以下、サービス等という）をレコメンドしてもよい。図１２は、システム１が、サービス等をレコメンドする場合のレコメンド処理の動作について説明するフローチャートである。
　まず、制御部１００は、図１１のステップＳ１１８において、選択された提案が、サービス提供者を利用するサービス種別であるかを判定する（ステップＳ１３２）。ここで、サービス提供者を利用しない場合、制御部１００は、サービス提供者を利用しないサービスの内容を対象者にレコメンドする（ステップＳ１３２；Ｎｏ→Ｓ１４２）。
　ここで、サービス提供者を利用しない提案とは、例えば、生活改善（早く寝る、部屋を暗くする、運動をする等）の対象者の行動や、食事のアドバイス、学校・職場を休むといったサービス提供者を利用しなくとも対象者が対処することが可能な対処方法の提案である。
　制御部１００は、サービス提供者を利用しない提案である対処方法について、評価値に基づいてレコメンドをしてもよい。例えば、制御部１００は、サービス享受者が入力した評価に基づいて、今回の対処方法の評価値を記憶する。制御部１００は、対象者に対処方法をレコメンドするときに、評価値の高い対処方法からレコメンドしてもよい。
　また、サービス提供者を利用する提案が選択されている場合（ステップＳ１３２；Ｙｅｓ）、サービス等の取得をする（ステップＳ１３４）。すなわち、制御部１００は、レコメンドＤＢ１３０を参照し、今回の提案に応じてサービス提供者や、サービス内容を取得する。ここで、制御部１００は、異常判定部１０２の判定結果に応じて提供を受けるサービス提供者を提案しているが、更に適切なサービス提供者に絞り込んで取得してもよい。
　例えば、制御部１００は、提案するサービス提供者の中から、定量データ及び／又は定性データに基づいて、更に絞り込んでサービス提供者を取得してもよい。具体的に、制御部１００は、定量データとして対象者が高熱を発している場合は、近所のサービス提供者を優先的に取得してもよい。また、制御部１００は、定性データとして対象者が「だるさ」を入力している場合は、近所のサービス提供者を優先的に取得してもよい。また、定量データが対象者の深刻な状態を示している場合は、定性データの内容にかかわらず、サービス提供者として大学病院等を優先的に取得してもよい。
　つづいて、制御部１００は、評価データに基づいて、サービス等のレコメンドを行う（ステップＳ１３６）。例えば、制御部１００は、取得したサービス提供者の中から、評価値の高い順にソートした結果を、端末装置２０に出力する。端末装置２０は、評価値の高い順にサービス提供者を表示することでどのようなサービス提供者からサービスを受ければ評価が高いかを対象者に示すことができる。
　また、制御部１００は、サービス内容を併せてレコメンドしてもよい。例えば、制御部１００は、取得したサービス内容の中から、評価値の高い順にソートした結果を端末装置２０に出力する。端末装置２０は、受信したサービス内容を表示することで、どのようなサービスを受けるとよいのかを対象者に示すことができる。
　また、サービス提供者と、サービス内容とは合わせて出力されてもよいし、切り替えて出力されてもよい。
　また、制御部１００は、最も評価値の高いサービス提供者、サービス内容だけを出力してもよい。利用者が、そのサービス提供者、サービス内容を選択しなかった場合、制御部１００は、次に評価値の高いサービス提供者、サービス内容を出力してもよい。
　このように、ユーザは評価の高いサービス提供者を確認するだけでなく、サービス内容を確認することも可能となる。また、この評価値は、後述するように実際にサービスの提供を受けたサービス享受者が評価したものである。また、対象者の状態（定量データ及び定性データ）に近い他の者が入力した評価値が参照されることから、一般的な評価ではなく、対象者の状態に応じた評価に基づいてサービス等を選択することが可能となる。
　また、制御部１００は、サービス提供者に通知が必要な場合、サービス提供者に通知を行う（ステップＳ１３８；Ｙｅｓ→ステップＳ１４０）。例えば、サービス提供者が診療やカウンセリングの予約を受け付けている場合、サービス提供者のサービス提供装置４０に対象者がサービスを受けたい旨を通知する。サービス提供装置４０のサービス提供部４０２は、対象者の端末装置２０に対して予約画面を出力する。対象者は、端末装置２０に、サービス提供者の予約画面が表示され、予約を行うことが可能となる。
　［１．３．４　評価処理］
　サービス提供者からサービスを受けた場合、サービス享受者は、サービス提供者及びサービス内容の評価を行う。ここで、システム１において実行される評価処理について、図１３を参照して説明する。
　まず、制御部１００は、利用者がサービスを受け終わった場合、すなわち、サービスの提供が終了した場合（ステップＳ１６２；Ｙｅｓ）、サービス享受者からサービス等の評価を定性データとして取得する（ステップＳ１６４）。
　ここで、本実施形態に記載した一例では、サービス享受者が段階別に評価した内容を取得する。例えば、サービス享受者は「悪い」「少し悪い」「普通」「よい」「かなりよい」の５段階で評価してもよい。あるいは「またサービス利用したいかどうか」、「他の方に利用を勧めたいかどうか」などの観点で５段階評価してもよい。また、サービス享受者は星の数（例えば、１つの星から５つ星といった５段階評価）で評価してもよい。また、サービス享受者は、評価を数値（点数）で入力してもよい。点数で入力された評価は、更にレベル別に振り分けられ、例えば１０段階で出力されてもよい。
　このように、ステップＳ１６４において入力される定性データは、サービス享受者により主観的な評価である。例えば、サービス享受者である対象者が、自分で改善している、効果があったと感じた場合は高い評価とすることができる。
　制御部１００は、実際にサービスを受けた対象者の端末装置２０から定性データとして評価を取得するだけでなく、家族等の他のサービス享受者から評価を取得してもよい。例えば、子供がサービスの提供を受けた場合、その子供の家族等や、学校の職員が観察した子供の様子に基づいて、あるいは子供と話をした結果に基づいて定性データ（評価）を端末装置２０、端末装置３０で入力してもよい。
　つづいて、制御部１００は、対象者の情報として定量データを取得する（ステップＳ１６６）。例えば、制御部１００は、対象者の体温や、血圧、睡眠時間といった定量データを取得する。制御部１００は、定量データを取得するタイミングとして、例えば、サービスの提供を受ける前と、受けた後で取得してもよい。また、制御部１００は、定期的に定量データを取得してもよい。
　つづいて、制御部１００は、ステップＳ１６４で取得した定性データ（評価）と、ステップＳ１６６で取得した定量データに基づいて、評価データを出力する処理（評価データ出力処理）を実行する。制御部１００が、評価データ出力処理を実行し、出力した評価データを評価データ記憶領域１５０に記憶する。
　これにより、評価データは、定量データに基づく評価と、定性データに基づく評価とが併せたものとして出力される。
　なお、評価データは、サービス等に基づいて出力されるが、サービス種別に基づいても出力されてもよい。
　［１．３．５　評価データ出力処理］
　評価データ出力処理について、図１４を参照して説明する。まず、制御部１００は、定性データに基づき、定性スコアを算出する（ステップＳ１８２）。ここで、定性スコアは、定性データに基づく評価レベルである。例えば、制御部１００は、対象者から定性データとして「悪い」「少し悪い」「普通」「よい」「かなりよい」といったレベルが選択されたときは、定性スコアはそのまま「悪い」「少し悪い」「普通」「よい」「かなりよい」と出力してもよい。また、制御部１００は、定性データとして文言が入力されたときは、文言に対応する定性スコアを出力してもよい。例えば、制御部１００は、対象者から「だるい」「熱っぽい」という文字が入力されたときは、定性スコアとして「悪い」（又は悪いに対応する値）を出力してもよい。また、制御部１００は、対象者から「好調」「よく眠れた」という文字が入力されたときは、定性スコアとして「良い」（又は良いに対応する値）を出力してもよい。
　続いて、制御部１００は、定量データに基づき、定量スコアを算出する（ステップＳ１８４）。例えば、制御部１００は、定量データとして取得されている生体情報（心拍数、呼吸数、血圧、血糖値等）に基づいて。定量スコアを算出してもよい。
　そして、制御部１００は、定性スコア、定量スコアから評価値を算出する（ステップＳ１８６）。制御部１００は、対象者の情報と、評価値とを評価データとして出力する（ステップＳ１８８）。すなわち、評価データは、評価データ記憶領域１５０に記憶される。ここで、対象者の情報には、例えば対象者の属性に関する情報（例えば、年齢、性別、体重、症状等）が含まれてもよい。また、後述するように、対象者の情報には、実際に選択されたサービス提供者や、サービス内容が対処データとして含まれてもよい。
　評価データ出力処理について、図１５から図１７を参照して説明する。図１５は、制御部１００が、ステップＳ１６８において、評価値を算出するときに参照するテーブルである。例えば、定量データは、「悪い」「少し悪い」「普通」「よい」「かなりよい」の５段階で定量スコアとして評価可能である。また、定性データについても、同様に５段階で定性スコアとして評価可能である。そして、定量スコアと、定性スコアとから、制御部１００は、図１５のテーブルを参照して評価値を算出する。
　例えば、定量スコアが「少し悪い」、定性スコアが「普通」と判定されている場合、制御部１００は、評価値として「６０」を出力してもよい。また、評価値に対応して、評価を出力してもよい。
　例えば、評価値が
　　０以上５０未満・・・悪い
　５０以上７０未満・・・少し悪い
　７０以上７５未満・・・普通
　７５以上８５未満・・・よい
　８５以上　　　　・・・かなりよい
　と評価を行ってもよい。
　また、定量データの評価は、対象者のフェーズ毎に判定条件を変更してもよい。例えば、図１６は、対象者のフェーズが「対処」の場合、制御部１００が定量スコアを算出するときに参照可能なテーブルの一例である。また、図１７は、対象者のフェーズが「予防」の場合、制御部１００が定量スコアを算出するときに参照可能なテーブルの一例である。例えば、図１６に示すように、対象者の定量データ（一例として、睡眠、体温血圧を図示）に基づくテーブルは、定量データを判定するときに利用する閾値と、期間とが含まれている。
　例えば、制御部１００は、定量データとして、対象者の体温が「３８℃以上」の状態が３日以上続いている場合、「悪い」と判定する。なお、期間は、連続した日数であってもよいし、所定の期間内における該当する日数であってもよい。
　そして、制御部１００は、定量データに基づいて「悪い」「少し悪い」等と判定した後、対応する定量スコアを算出する。例えば、制御部１００は、「悪い」場合は「１」、「少し悪い」場合は「２」といった定量スコアを算出してもよい。図１６又は図１７のテーブルを参照して算出した定量スコアに基づいて、制御部１００は、評価値を算出することが可能となる。
　また、図１６、図１７のテーブルに記憶される値は、相対的な値であってもよい。例えば、通常の体温（対象者の平均体温や、平熱と感じる体温）からの差を記憶してもよい。
　制御部１００は、対象者の定量データを取得することで、サービスの提供を受ける前と、サービスの提供を受けた後で、改善したか否かを評価することができる。
　例えば、対象者が睡眠障害を生じているために、カウンセリングのサービスについて提供を受けたとする。このとき、制御部１００は、カウンセリングのサービスを受ける前の睡眠時間と、カウンセリングのサービスを受けた後の睡眠時間とを比較する。例えば、制御部１００は、睡眠時間が異常閾値以内に収まった場合は評価レベルを「５」、睡眠時間が増えたが、睡眠時間が異常閾値以内にまだ収まっていない場合は評価レベルを「３」、睡眠時間の改善が見られない場合は「１」等の評価を行ってもよい。
　なお、上述した評価処理（評価データ出力処理）は、定性データと、定量データとを利用して評価値を算出する場合について説明したが、この評価値と対応する対象者の情報には、選択されたサービス提供者及びサービス内容を含む対処データを含めてもよい。
　例えば、図１３の評価処理において、ステップＳ１６６の後に、対処データを取得する。対処データとしては、対象者が受けたサービス提供者、サービス内容に関する情報が含まれる。また、サービス提供者だけでなく、サービス種別を含んでもよい。
　一例を挙げると、例えばサービス提供者が医療機関であれば、医療機関の情報（病院名、治療した医師名、投薬した内容、施術した内容）を対処データとして含めてもよい。また、サービス提供者がメーカであれば、提案した介護用品、マットレス・ベッド装置の種類、機能などが対処データに含めてもよい。また、対処データは、サービス内容であってもよいし、更にサービス提供者が追加した内容であってもよい。
　そして、制御部１００は、対象者の情報に対処データを含め、対象者の情報と、評価値とを併せた評価データを出力する。すなわち、図７（ａ）（ｂ）に示すように、対象者の属性や、対処データ（図７（ａ）の場合は症状）毎に評価値を出力することが可能となる。これにより、制御部１００は、例えば、ベッド装置や、介護製品毎の評価値を出力してもよい。また、制御部１００は、対象者の状態に応じて、病院や、クリニック、介護施設毎に評価値を出力してもよい。
　また、定性データとして、対象者だけでなく、サービス享受者の何れかが定性データを入力してもよい。そして、サービス享受者が入力した定性データの平均を定性データとして利用してもよい。また、サービス享受者が入力した定性データに重み付けを付けて評価値を出力してもよい。例えば、第１サービス享受者が入力した定性データ×１．０、第２サービス享受者が入力した定性データ×０．６、第３サービス享受者が入力した定性データ×０．４として定性スコアを算出し、評価値を出力してもよい。
　［１．４　動作例］
　つづいて、本実施形態の動作例について説明する。まず、図１８は、端末装置２０の表示画面について、模式的に示した図である。以下の動作例は、上述した処理を利用してもよいし、以下の動作例を実現するための処理を制御部１００が実行してもよい。
　［１．４．１　第１動作例］
　例えば、表示画面Ｗ１００は、サーバ装置１０から睡眠時間に関する通知を表示している画面である。例えば、表示画面に「本日の睡眠時間６時間３８分」と表示している。また、表示画面Ｗ１００は、併せて睡眠日誌（睡眠の深度や、睡眠／覚醒を示すグラフ、離床／在床を示すグラフ）を含めてもよい。
　表示画面Ｗ１０２は、定性データの入力を対象者が使用する端末装置２０に表示している画面の一例である。また、表示画面Ｗ１０４は、定性データの入力を家族等が使用する端末装置２０に表示している画面の一例である。また、表示画面Ｗ１０６は、サービス享受者として、例えば定性データの入力を職場の人（上司等）や、学校の先生が使用する端末装置３０に表示している画面の一例である。
　各端末装置から、端末装置の利用者が定性データを入力する。例えば、対象者には、表示画面Ｗ１０２に示すように「気分はいかがですか？」と表示される。ここで、端末装置２０を利用する対象者は、「よい」「普通」「悪い」といった定性データを選択してもよい。また、端末装置２０を利用する対象者は、自由な文章を入力してもよい。例えば、表示画面Ｗ１０２では「よく眠れて気分がよい」と対象者が直接入力してもよい。
　また、家族等は、端末装置２０に表示された表示画面Ｗ１０４を利用して定性データを入力する。また、学校の先生は、端末装置３０に表示された表示画面Ｗ１０６を利用して定性データを入力する。
　ここで、図１８では、対象者を含むサービス共有者は、全て「対象者の様子はよい」と入力している。そこで、サーバ装置１０は、特に問題ないと判定し「今日も元気にいってらっしゃい」というメッセージを含む表示画面Ｗ１０８を、対象者が利用する端末装置２０に表示する。
　また、学校の先生も問題ないと判定していることから、家族等が利用する端末装置２０にも「学校などでもGoodでした。ご安心ください。」というメッセージを含む表示画面Ｗ１１０を表示する。
　このように、図１８に示すように、対象者を含むサービス享受者が入力した定性データに基づいてサービス享受者の端末装置にそれぞれメッセージや提案が表示される。
　［１．４．２　第２動作例］
　図１９を参照して、次の動作例について説明する。図１９では、まず表示画面Ｗ２００に本日の睡眠時間が領域Ｒ２００に、睡眠日誌が領域Ｒ２０２に表示されている。
　次に、表示画面Ｗ２０２は、定性データの入力を対象者が使用する端末装置２０に表示している画面の一例である。また、表示画面Ｗ２０４は、定性データの入力を家族等が使用する端末装置２０に表示している画面の一例である。また、表示画面Ｗ２０６は、サービス享受者として、例えば定性データの入力を学校の先生が使用する端末装置３０に表示している画面の一例である。
　ここで、対象者は、端末装置２０において、定性データを「普通」と入力している。また、対象者以外のサービス享受者は、「よい」と定性データを選択している。
　表示画面Ｗ２０８は、サーバ装置１０が判定した結果を表示している。表示画面Ｗ２０８は、対象者以外のサービス享受者は、特に問題ないことを入力している。したがって、表示画面Ｗ２０８は、「家族もＧｏｏｄでした！」と、家族等からの評価に問題がないことを表示している。
　しかし、対象者は定性データとして、表示画面Ｗ２０２で「普通」と選択していることから、サーバ装置１０は、睡眠時間の異常を改善する提案を行っている。表示画面Ｗ２０８で、改善するか否かの確認を、対象者に選択させる。
　対象者が改善を選択すると、サーバ装置１０は、更に「睡眠クリニックに行くこと」を提案する。ここで、対象者が「予約」を選択すると、サーバ装置１０は、サービス提供者として、睡眠クリニックをレコメンドする。また、対象者が「他の提案」を選択すると、サーバ装置１０は、他の内容の提案を行う。
　また、表示画面Ｗ２１０は、例えば、家族等を端末装置２０に表示される表示画面Ｗ２１０の一例である。表示画面Ｗ２１０では、サービス享受者である学校の先生の定性データの入力結果に基づく表示（学校などでもGoodでした。ご安心下さい。）がされるとともに、対象者本人の定性データの入力結果に基づく表示（少しだけ睡眠不足のようです）が表示される。
　［１．４．３　第３動作例］
　図２０は、第３動作例を説明する図である。例えば、表示画面Ｗ３００は、対象者の端末装置２０に表示される画面の一例である。
　例えば、表示画面Ｗ３００は、サーバ装置１０から提案された内容が表示されている。すなわち、表示画面Ｗ３００は、対象者に対して定性データを入力させる表示画面であり、「寝付き悪い」「眠り浅い」「寝具があわない」「ストレス」等が選択可能に表示されている。
　ここで、対象者が「寝付き悪い」と選択すると、サーバ装置１０は、睡眠カウンセラーに相談することを提案する。表示画面Ｗ３０２は、対象者に対して睡眠カウンセラーに相談するため、面談に通うことを提案している。また、サーバ装置１０は、睡眠カウンセラーの中から、対象に適合するものを、評価データの高い順に表示している。
　ここで、サーバ装置１０は、対象者の属性や、対象者の定量データ、対象者の定性データに適切な施設（ここではクリニック、病院等）を評価値の高い順に表示している。対象者は、表示画面Ｗ３０２の中から、一のサービス提供者を選択する。そうすると、当該選択されたサービス提供者（例えば、クリニック、病院等）の予約を行うことができる。例えば、表示画面Ｗ３０４は、選択されたサービス提供者（例えば、Ａ病院）の予約サイトが表示されている。対象者は、表示画面Ｗ３０４を利用することで、レコメンドされたサービス提供者の施設を予約することができる。
　対象者がサービスの提供を受けた後に、評価を入力する画面が表示画面Ｗ３０６である。サーバ装置１０は、対象者に対して、定性データ（評価）を入力させるために、対象者が利用する端末装置２０に表示画面Ｗ３０６を表示する。また、サーバ装置１０は、対象者以外のサービス享受者に定性データの入力を要求してもよい。例えば、表示画面Ｗ３０８は、家族等が使用する端末装置２０に表示される表示画面Ｗ３０８の一例である。対象者が、サービスの提供を受けた後の評価を本人以外が行ってもよい。
　このように、ユーザは、システム１を利用することで、適切なサービスの提案を受けることが可能となる。また、ユーザは、システム１から提案されたサービスの提供を受ける場合に、適切なサービス提供者のレコメンドを受けることができる。また、ユーザは、実際にサービスの提供を受けた後に、サービス提供者が提供したサービスについて評価をすることができる。このとき、システム１は、対象者から入力された定性データ（評価）と併せて、定量データを取得し、評価の算出に利用する。これにより、システム１では、定性データに基づく単に主観的な評価だけではなく、取得された定量データに基づき適切に対処が行われているかを客観的に評価することができる。システム１は、これらの評価を評価データとして記憶することで、次の提案、レコメンドに友好的に活用することが可能となる。
　［２．第２実施形態］
　なお、システム１を活用した実施形態について、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態は、第１実施形態のシステム１において適用されるものであり、以下異なる点を中心に説明する。
　［２．１　予防処理］
　対象者のフェーズが「予防」のときにシステム１を利用する場合の一例について説明する。図２１は、システム１を対象者が「予防」のフェーズの場合に利用するときの処理の一例である。
　制御部１００は、対象者のデータを取得する（ステップＳ２０２）。取得するデータは、対象者の定量データであるが、定性データを併せて取得してもよい。続いて、制御部１００（異常判定部１０２）は、異常判定処理を行い、異常の可能性があった場合は、提案処理を実行する（ステップＳ２０８）。
　制御部１００は、対象者から、提案が選択されると、提案に応じて通報処理が実行されてもよい（ステップＳ２１０；Ｙｅｓ→ステップＳ２１２）。例えば、対象者の定量データとして体温が３７度５分以上ある場合、本人が定性データとして「休む」と選択された場合には、通報処理として学校や職場に欠席連絡が行われる。
　また、制御部１００は、対象者が入力した定性データにかかわらず通報処理を実行してもよい。例えば、対象者の体温が３７度５分以上ある場合、自動的に学校や職場に通報（連絡）をしてもよい。これにより、例えば学校や職場から、対象者に休むことを促すことが可能となる。
　とくに、近年のコロナウィルスの感染拡大に鑑み、感染症対策から、体調の悪い場合は自宅待機をする要請が大きい。システム１は、定量データに基づいて通報を学校や職場に行うことで、対象者に自宅待機を促すことも可能となる。
　また、対象者がうつ病等の精神疾患を抱えている場合、家族等だけでなく、社会全体が対象者の様子を見守る必要がある。この場合、サービス享受者に適切に通報することで、サービス享受者は対象者に注意を払うことが可能となる。
　また、システム１は、対象者の状態が異常であり、危険性がある（例えば、重篤な症状が生じている）場合に、例えば警備会社へ通報をしたり、医療機関へ通報をしたりしてもよい。また、システム１は、対象者の重篤度、緊急度に応じて例えば救急車の手配といった通報を行ってもよい。
　そして、制御部１００は、レコメンド処理を実行することで（ステップＳ２１４）、対象者に対して適切なサービス提供者をレコメンドすることが可能となる。上述したように、制御部１００は、サービス提供者をレコメンドする場合、評価データに基づいて適切にレコメンドすることが可能となる。
　制御部１００は、単に評価値が高いサービス提供者を表示するだけはなく、対象者の属性に基づいた評価データを取得する。また、評価データは、主観的になりがちな定性データ（評価）だけではく、サービスの提供前後の定量データも併せて算出された評価値を利用することで、適切にレコメンドをすることが可能となる。
　そして、制御部１００は、実際に選択されたサービス提供者にサービスの依頼を行う（ステップＳ２１６）。制御部１００は、対象者がサービスの提供を受けた後に、評価データを出力する（ステップＳ２１８）。
　例えば、制御部１００は、対象者や、家族等から入力されたサービスの満足度を定性データ（評価）として取得する。また、制御部１００は、対象者の定量データに基づいて、サービスを受けたことにより、どの程度改善したかを判定する。
　制御部１００は、定性データと、定量データとを併せて評価データを算出し、出力する。この出力された評価データは、再度レコメンド処理や、提案処理で利用される。
　なお、制御部１００は、ステップＳ２０８の提案処理や、ステップＳ２１４のレコメンド処理として、対象者の行動をレコメンドしてもよい。例えば、端末装置３０から取得した定性データに基づき、例えば「家族や先生もあなたのお休みを提案しています」というメッセージを表示してもよい。
　また、制御部１００は、異常判定に使用した異常データの深刻度により、レコメンド内容を変えてもよい。例えば、制御部１００は、対象者の睡眠時間の平均時間が２～４時間の人は、カウンセラーへの相談をレコメンドする。しかし、制御部１００は、対象者の平均睡眠時間が０～２時間の人は、病院へ行くことをレコメンドしてもよい。
　また、制御部１００は、提供したサービスについての評価として、例えば、感情や理由等の定性データ（例えば、言葉遣いがよい、清潔感がある、対応が早くて丁寧等）を取得してもよい。
　また、ステップＳ２１４のレコメンド処理において、レコメンドＤＢ１３０を更新してもよい。例えば、レコメンドＤＢ管理部１０４により、新しいサービス提供者を追加したり、レコメンドの判定するパラメータ等を更新してもよい。例えば、レコメンドされた提案された中に所望するサービス提供者が表示されていない場合に、対象者や家族等のサービス享受者が追加してもよい。
　［２．２　対処処理］
　対象者のフェーズが「対処」のときに、システム１を利用する場合の一例について説明する。図２２は、システム１を対象者が「対処」のフェーズの場合に利用するときの処理の一例である。ここで、対象者のフェーズが「対処」の場合、異常閾値は、対象者のフェーズが「予防」より厳しめにした方が好ましい。すなわち、対象者のフェーズが「対処」の場合、システム１は、対象者の定量データがより異常と判定しやすい閾値に変更するとした方が好ましい。
　制御部１００は、対象者のデータを取得する（ステップＳ３０２）。取得するデータは、対象者の定量データであるが、定性データを併せて取得してもよい。続いて、制御部１００（異常判定部１０２）は、異常判定処理を行い、異常の可能性があった場合は、通報処理を実行する（ステップＳ３０８）。
　例えば、制御部１００は、対象者の心拍数が所定の閾値以下や、呼吸数が所定の閾値以下になった場合に、対象者が異常の可能性があると判定する。また、対象者が転倒した場合も異常の可能性があるとして検出する。ここで、対象者が「対処」のフェーズの場合、制御部１００は、それ以前に対象者に行った処置・手術・投薬等の対処データに応じて異常の可能性を判定することが好ましい。
　例えば、頻脈・徐脈になる可能性の高い薬が投与された場合、制御部１００（異常判定部１０２）は、定量データのうち、心拍数を重要度が高いパラメータとして異常の可能性を判定する。また、対象者に対して高血圧の治療をした場合、制御部１００（異常判定部１０２）は、定量データのうち、血圧を重要度が高いパラメータとして異常の可能性を判定する。
　制御部１００は、対象者に異常の可能性があると判定すると（ステップＳ３０６；Ｙｅｓ）、通報処理を実行する（ステップＳ３０８）。制御部１００は、通報処理を実行すると、例えば、救急車を手配したり、サービス享受者やサービス提供者の中から最短で駆けつけ対応できる人を呼び出したり、対象者の対応に応じた処理を出力したりする。また、制御部１００は、サービス享受者である家族等や、学校又は職場へ連絡してもよい。
　ここで、制御部１００は、異常の可能性があると判定したときの定量データ等から必要な情報を解析処理し（ステップＳ３１０）、必要な異常データ（生体情報等）をサービス提供者に送信する処理を実行する（ステップＳ３１２）。例えば、制御部１００は、対象者の定量データ（生体情報値）をそのまま医療機関の端末装置や、救急隊員の端末装置に送信してもよい。また、制御部１００は、人工知能により解析し、生体情報値に重み付けをして送信してもよい。また、制御部１００は、対象者に症状の入力を促してもよい。制御部１００は、入力された症状（例えば、「頭が痛い」「お腹が痛い」等）を、定性データとして、異常データに併せて送信してもよい。
　適切な対処が救急隊員や、医療機関の医師により行われた場合、制御部１００は、対処データを記憶する（ステップＳ３１４）。すなわち、制御部１００は、対象者の定量データ（例えば、生体情報値や、生体情報値の遷移）、対象者が入力した定性データ、対象者に対して施された処置等の情報を、対処データとして記憶してもよい。
　［３．第３実施形態］
　つづいて、第３実施形態について説明する。第３実施形態は、対象者である第１サービス享受者、家族等の第２サービス享受者、学校や職場等の対象者が所属する所属先にいる者である第３サービス享受者により、それぞれ定性評価（定性データ）を入力させて、対象者の状態を判定する実施形態である。
　すなわち、本実施形態では、対象者の状態を判定する判定値を算出する。そして、判定値に基づいて、対象者が異常であるか否かを判定することができる。
　ここで、本実施形態は、上述した実施形態と異なる点を中心に説明する。例えば、対象者に対する定性データの入力は、図１８に示す表示画面の例で入力可能である。また、本実施形態にかかる処理を、図２３及び図２４を参照に説明する。
　まず、第１サービス享受者から第３サービス享受者まで、判定値を出力するための情報を収集する。本実施形態では、制御部１００は、判定値を算出するために定量スコア（定量データ）と、定性スコアとを利用する。更に、定性スコアは表情スコア及び／又は入力スコアに基づいて算出される。
　まず、制御部２００は、対象者から定量データを取得する（図２３のステップＳ１００２）。制御部２００は、例えば、対象者の心拍数、呼吸数、血圧、睡眠時間等の定量データを取得する。
　続いて、制御部２００は、対象者から表情スコアを取得する（ステップＳ１００４）。例えば、表情スコアを算出する一例を、図２５（ａ）を参照して説明する。
　図２５（ａ）は、例えば、制御部２００が対象者の表情の評価を行うパラメータとして、対象者の顔の血色及び、対象者の口角の角度を用いる一例を示す図である。例えば、対象者の顔の血色が普通だが、口角の角度がよいときは、表情スコアとして「２．５」と決定する。
　ここで、対象者の顔の血色や、口角の角度は、端末装置２０に接続されたカメラ装置により撮影された対象者の表情から判定してもよい。制御部２００は、対象者が撮影された画像データから、これらの表情スコアを算出する。
　なお、対象者の表情の評価は、対象者の外見や、動きから評価可能なものである。図２５（ａ）で説明した以外でも、例えば、制御部２００は、対象者の声の大きさ、声色、声質といった音声を入力として評価してもよい。また、制御部２００は、対象者の動き、姿勢、視線の動き、顔の表情といった外見から評価してもよい。制御部２００は、例えば、機械学習により学習された学習辞書を参照して、対象者の表情の評価を行ってもよい。
　つづいて、制御部２００は、対象者から入力スコアを取得する（ステップＳ１００６）。ここで、対象者が入力可能な入力スコアは、例えば、３段階（良い、普通、悪い）で入力されてもよい。また、制御部２００は、対象者から入力された文字データに基づいて入力スコアを求めてもよい。一例を示すと、制御部２００は、対象者により「だるい」「熱っぽい」等の文字列が入力されたとき、入力スコアを「悪い」としてもよい。
　同じように、ステップＳ１００８、ステップＳ１０１０は、それぞれの端末装置２０、端末装置３０が、端末装置を利用するサービス享受者から対象者の定性スコアを取得する。端末装置２０は、第２サービス享受者又は第３サービス享受者が、対象者の状態を見て、「良い、普通、悪い」の３段階を入力することで入力スコアを取得してもよい。
　また、本実施形態では、入力スコアとして、３段階以外にも、例えば５段階で入力してもよい。また、入力スコアは、文字列が直接入力されてもよい。例えば、ユーザにより「体調が悪い」「だるい」といったことが入力されたとき、制御部２００は、定性スコアを「悪い」として出力してもよい。
　そして、端末装置２０は、取得又は算出したデータやスコア（例えば、定量データ、表情データ、入力データ、定量スコア、表情スコア、入力スコア）を、サーバ装置１０に送信する。
　また、第２サービス享受者（例えば家族等）が利用している端末装置２０は、対象者に対する入力スコア取得する（ステップＳ１００８）。また、第３サービス享受者（例えば職場の上司や、学校の先生等）が利用している端末装置３０において、対象者に対する入力スコアを取得する（ステップＳ１０１０）。
　なお、端末装置２０において、各データ、各スコアを取得したタイミングでサーバ装置１０に送信すればよい。また、端末装置２０において、所定時間、サービス享受者から入力がないときは、特にスコアを取得しなくてもよい。すなわち、端末装置２０において、ステップＳ１００２からステップＳ１０１０に記載された処理は、適時実行されるものである。端末装置２０は、取得可能となったスコアをサーバ装置１０に送信すればよい。
　評価依頼のための特定時刻に到達したとき（ステップＳ１０１２；Ｙｅｓ）、サーバ装置１０の制御部１００は、必要に応じてデータの入力の依頼を行う（ステップＳ１０１４）。ここで、特定時刻とは、例えばシステムが評価を行うために利用するデータやスコアを、サービス享受者に対して入力を依頼する時刻である。例えば、特定時刻は、毎日８時３０分と設定されているとき、制御部１００は、評価をするために利用される入力データ（入力スコア）を入力する要求を端末装置２０に対して行う。
　例えば、ステップＳ１００２において、対象者の定量データが取得できていないとき、制御部１００は、端末装置２０に対して定量データを取得する要求を送信する。また、ステップＳ１００４において、対象者の表情スコアが取得できてきないときは、制御部１００は、端末装置２０に対して表情スコアを取得する要求を行う。
　また、制御部１００は、ステップＳ１００６、ステップＳ１００８、ステップＳ１０１０において、入力スコアが取得できていない端末装置２０に対して、入力データを入力してもらう要求を行う（ステップＳ１０１４）。
　また、制御部１００は、定量スコア、定性スコアを取得する（ステップＳ１０１６）。ここで、制御部１００は、取得した定量データから、定量スコアを求める。例えば、図１６で示したように、定量データに対応する定量スコア（悪い、少し悪い、普通、よい、かなりよい）を求めてもよい。また、制御部１００は、ここでは定量スコアを求めず、判定値を算出するときに、定量データを直接参照してもよい。
　また、制御部１００は、入力スコア及び／又は表情スコアから定性スコアを算出する。ここで、定性スコアを算出する方法の一例として、図２５（ｂ）を参照して説明する。
　まず、制御部１００は、それぞれのサービス享受者が入力した入力データに基づく入力スコアと、対象者の表情から算出される表情スコアを算出する。ここで、入力データは定性データの１つであり、入力者の主観に基づいて入力されているデータである。そして、制御部１００は、対象者の表情スコアと、入力スコアとの合計値とを定性スコアとする。
　例えば、制御部１００は、対象者の表情スコアが「良い」と判定されているとき、表情スコアを「２．５」とする。また、制御部１００は、対象者により体調について「悪い」と入力されているとき、入力スコアを「０．５」とする。制御部１００は、表情スコア「２．５」と入力スコア「０．５」との合計「３」を定性スコアとする。また、図２６（ｃ）を参照すると、「３」に対応すると、対象者の定性スコアに基づく状態は「普通」となる。
　このように、対象者の定性スコアは、対象者が主観的に入力した入力スコアに加えて、対象者の表情に基づく表情スコアが加味されて定性スコアが算出される。
　同じように、第２サービス享受者、第３サービス享受者が主観的に入力した対象者の状態を示す入力スコアに基づいて、制御部１００は、それぞれの定性スコアを算出する。制御部１００は、第２サービス享受者の定性スコアは、第２サービス享受者が入力した入力スコアと、表情スコアとを利用して算出する。また、制御部１００は、第３サービス享受者の定性スコアは、第３サービス享受者が入力した入力スコアと、表情スコアとを利用して算出する。
　また、第２サービス享受者、第３サービス享受者が入力した入力スコアに対応する対象者の表情スコアは、第１サービス享受者の端末装置２０で取得された表情スコアであってもよいし、第２サービス享受者、第３サービス享受者のそれぞれの端末装置２０で取得可能な表情スコアであってもよい。例えば、家族等が、家族等の利用している端末装置２０で定性スコアを入力した後、家族等が当該端末装置２０を使って対象者を撮影し、対象者の表情スコアを別に取得してもよい。
　また、表情スコアと、入力スコアとの一方しかないときは、図２５（ｂ）の右側の列の値を定性スコアとして使用する。例えば、入力スコアの入力が対象者からないとき、制御部１００は表情スコアに基づいて定性スコアを出力する。例えば、制御部１００は、表情スコアが「良い」に対応するものであれば、定性スコアとして「５」を出力する。また、表情スコアがないとき、制御部１００は、入力スコアに基づいて定性スコアを出力する。この場合、入力スコアが「良い」であれば、定性スコアは「５」と出力される。また、入力スコアが「普通」であれば定性スコアは「３」、「悪い」であれば定性スコアは「１」が出力される。
　続いて、評価処理を実行する特定時刻となったときは（ステップＳ１０１８；Ｙｅｓ）、制御部１００は評価処理を実行する（ステップＳ１０２０）。制御部１００は、評価処理を実行することで、定量データ（定量スコア）や、定性スコアに基づいて、対象の状態が評価されることで、対象者の状態を判定する。
　図２６は、対象者の定量データ（定量スコア）及び定性データ（定性スコア）から、判定値を算出するときに利用されるテーブルである。制御部１００は、例えば、定量データが「体温」のときは、一番上の表を利用し、定量データが「睡眠時間」のときは、中央の表を利用する。また、制御部１００は、定量データが心拍数のときは、下段の表を利用する。図２６の表は、例えば記憶部１２０に判定値テーブルとして記憶してもよい。
　例えば、制御部１００は、定量データが対象者の体温のときは、上の表を利用するが、対象者の体温が「３７．０℃」のとき、定量データは「３７．０℃」となる。この場合、定量スコアは「少し悪い」状態となる。そして、対象者の定性データが「普通」であれば、当該対象者の判定値は「６０」となる。
　制御部１００は、第１のサービス享受者（対象者本人）、第２のサービス享受者（家族等）、第３のサービス享受者（職場の上司、学校の先生等）のそれぞれの判定値を算出する。ここで、図２６の判定値テーブルは、第１のサービス享受者（対象者本人）、第２のサービス享受者（家族等）、第３のサービス享受者（職場の上司、学校の先生等）によって、異なるパラメータのテーブルを記憶部１２０に記憶してもよい。
　そして、制御部１００は、対象者のフェーズに応じて、対象者の状態を「良い」「悪い」と判定してもよい。例えば、対象者のフェーズが「予防」のとき、制御部１００は、判定値が「５１点以上」であれば対象者の状態は「良い」と判定し、「５０点以下」であれば対象者の状態は「悪い」と判定する。
　また、対象者のフェーズが「生活支援」のとき、制御部１００は、判定値が「６１点以上」であれば対象者の状態は「良い」と判定し、「６０点以下」であれば対象者の状態は「悪い」と判定する。
　このように、第１のサービス享受者（対象者本人）、第２のサービス享受者（家族等）、第３のサービス享受者（職場の上司、学校の先生等）の定量スコア及び定性スコアの状態から、各サービス享受者から対象者に対しての評価が行われる。
　そして、制御部１００は、判定値に基づいて対象者に異常があると判定したときは（ステップＳ１０２２；Ｙｅｓ）、必要に応じた通知先に異常を通知する（ステップＳ１０２４）。
　ここで、制御部１００は、第１のサービス享受者（対象者本人）、第２のサービス享受者（家族等）、第３のサービス享受者（職場の上司、学校の先生等の所属先）から、対象者が「良い」「悪い」と判定されていることから、当該判定に基づいて、対象者に異常があるかを判定する。
　図２７は、対象者の異常を判定するルールが記憶されている異常判定テーブルである。異常判定テーブルは、例えば記憶部１２０に記憶されてもよい。図２７に示すように、第１のサービス享受者（対象者本人）、第２のサービス享受者（家族等）、第３のサービス享受者（職場の上司、学校の先生等の所属先）の判定結果としての対象者の評価「良い」「悪い」「評価なし（－）」に対応して、対象者が異常か否かを判断した結果が示されている。
　例えば、図２７を参照すると、制御部１００は、対象者本人が自己の評価が「悪い」と判定したときは、対象者に異常があると判定する。また、対象者が自己の評価が「良い」と判定されたとしても、制御部１００は、例えば家族等によって対象者の評価が「悪い」と判定された状態が２日続くかまたは４日中２日あったときは、対象者に異常があると判定する。
　また、制御部１００は、判定値が「０」については、対象者を「対処」のフェーズに遷移させ、必ず異常を通知してもよい。例えば、図２６では、対象者の定量データが心拍数において、心拍数の状態が０～２０ｂｐｍの間で３分以上継続したとき、制御部１００は、対象者のフェーズを対処フェーズに遷移し、異常を通知すると設定してもよい。この場合、上述した判定結果に関わらず、制御部１００は、異常を通知するとしてもよい。
　図２４は、評価値に基づき、サービス判定を行うことが可能な処理フローである。例えば、制御部１００は、評価値に基づき、サービスの評価を更新する（ステップＳ１１０２）。例えば、対象者がサービスの提供を受けた前後に評価が上昇したのであれば、サービス提供者に対する評価が上昇する。また、対象者がサービスの提供を受けた前後で評価が下降したのであれば、サービス事業者に対する評価値が下降する。ここで、サービス提供者に対する評価の判断基準として、判定値を利用してもうよい。例えば、判定値が上昇したということは、評価が上昇したと判断してもよい。他方、判定値が下降しているということは、評価が下降したと判断してもよい。
　また、制御部１００は、サービス提供者に、対象者の状態を通知してもよい（ステップＳ１１０４）。例えば、制御部１００は、本日の定量データ、定性データ、定量スコア、定性スコアをサービス提供者に送信してもよい。制御部１００は、サービス提供者からの情報に基づいて、サービス提供者や、サービスのレコメンドを実行してもよい（ステップＳ１１０６）。
　例えば、定量スコアが「悪い」「少し悪い」状態であったり、定性スコアが「悪い」「少し悪い」状態であったりしたときに、制御部１００はレコメンドを実行してもよい。また、判定値に基づいて「悪い」と判定されるとき、制御部１００はレコメンドを実行してもよい。
　ここで、制御部１００は、対象者本人又は家族等、所属先の上司、管理者等からサービスが受諾されたときは（ステップＳ１１１０）、サービスを提供する（ステップＳ１１１２）。そして、第１のサービス享受者（対象者本人）、第２のサービス享受者（家族等）、第３のサービス享受者（職場の上司、学校の先生等の所属先）から評価を取得する（ステップＳ１１１４～ステップＳ１１２２）。当該処理は、図２３のステップＳ１００２～ステップＳ１０１０と同様の処理であるため、説明を省略する。
　そして、上述の処理の後、定量データ及び定性データから対象者がサービスの提供を受けた後の評価値が算出され、評価値に基づいてサービス提供者の評価（点数）を更新する。
　［４．効果］
　上述したように、本実施形態に開示した態様によれば、複数のサービスの中から対象者に対してサービスに関する情報を提示したり、サービスの中から評価のよいサービスをレコメンドしたりすることが可能となる。
　また、本開示によれば、サービスの情報を提示して提案する場合、サービス享受者が行った評価を参照し、評価の高いサービスから提案を行うことが可能となる。また、サービスの提案は、異なるサービス種別を複数示してもよいし、同じサービス内で異なるサービス提供者を複数示してもよい。また、異なるサービス種別と、異なるサービス提供者とを並行して提案してもよい。
　また、本開示によれば、評価を行う場合に、サービス享受者の主観的な評価である定性データと、対象者（第１サービス享受者）の生体情報や、対象者の状態といった客観的なデータである定量データから評価を行うことができる。したがって、対象者としては効果があったと感じても、定量データに基づけば対象者の状態が改善されていない等と実際には効果が薄かったサービスの評価が低くなり、レコメンドされにくくなる。また、対象者としては、施設のスタッフの対応等で主観的な評価を低くしたとしても、定量データに基づけば対象者の状態が改善されている等と実際に効果があるサービスの評価を高くすることで、レコメンドされやすくなる。
　［５．変形例］
　以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。
　また、実施形態において各装置で動作するプログラムは、上述した実施形態の機能を実現するように、ＣＰＵ等を制御するプログラム（コンピュータを機能させるプログラム）である。そして、これら装置で取り扱われる情報は、その処理時に一時的に一時記憶装置（例えば、ＲＡＭ）に蓄積され、その後、各種ＲＯＭやＨＤＤ、ＳＳＤの記憶装置に格納され、必要に応じてＣＰＵによって読み出し、修正・書き込みが行なわれる。
　また、市場に流通させる場合には、可搬型の記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバコンピュータに転送したりすることができる。この場合、サーバコンピュータの記憶装置も本発明に含まれるのは勿論である。
　なお、上述した実施形態において、システム１は、単に提案処理のみを実行してもよい。例えば、対象者がサービスの提供を受ける場合、サービス提供者の情報や、サービス内容について、評価データにもとづく情報の提供を行ってもよい。
　例えば、対象者が近所の病院にかかろうとしたとき、近所の病院の評価をランキングで表示する。対象者は、表示されたランキングを参照して、評価の高い病院を選択することができる。この表示されている評価は、サービスを受けた者の定性データに基づく主観的な評価だけでなく、定量データに基づく客観的な評価も含まれている。したがって、対象者としては、適切な評価に基づいて病院を選ぶことができる。
１　システム
　１０　サーバ装置
　　１００　制御部
　　　１０２　異常判定部、１０４　レコメンドＤＢ管理部
　　１２０　記憶部
　　　１２２　対象者情報記憶領域
　　　　１２２０　属性情報記憶領域
　　　　１２２１　定量データ記憶領域
　　　　１２２２　定性データ記憶領域
　　　　１２２３　対処データ記憶領域
　　　　１２２４　異常閾値テーブル
　　１３０　レコメンドＤＢ
　　１４０　サービス提供者情報記憶領域
　　　１４２　評価データ記憶領域
　２０、３０　端末装置
　　２００　制御部
　　　２０２　定量データ取得部
　　２１０　記憶部
　　　２１２　定量データ記憶領域
　　　２１４　定性データ記憶領域
　　２３０　入力部
　　２４０　出力部
　　２５０　通信部
　　２６０　取得部
　２２　取得装置
　４０　サービス提供装置
　　４００　制御部
　　　４０２　サービス提供部
　　４２０　記憶部
　　４３０　通信部
 

Claims (12)

  1. 　複数の端末装置と、サーバ装置とを含むシステムであって、
    　前記サーバ装置は、
    　　対象者が使用する第１の端末装置から、対象者の定量データを取得し、
    　　前記第１の端末装置と、前記対象者以外が使用する第２の端末装置とから、対象者に関する定性データを取得し、
    　　前記定量データと、前記定性データとから、前記対象者の状態を判定する、
    　システム。
  2. 　前記端末装置は、前記対象者の状態として前記端末装置の利用者が入力した入力スコアを取得し、
    　前記第１の端末装置は、前記対象者の表情から表情スコアを取得し、
    　前記サーバ装置は、前記入力スコアと、前記表情スコアとに基づいて前記定性データを取得する
    　請求項１に記載のシステム。
  3. 　前記第１の端末装置は、前記対象者の顔を撮影した顔画像に基づいて前記表情スコアを算出する請求項２に記載のシステム。
  4. 　前記サーバ装置は、
    　　前記定量データは、前記対象者の体温、睡眠時間、心拍の何れかであって、
    　　前記定量データに基づいて第１の評価を行い、
    　　前記定性データに基づいて第２の評価を行い、
    　　前記第１の評価及び前記第２の評価から判定値を算出し、
    　　前記判定値に基づいて、前記対象者の体調が良い又は悪いかを判定する
    　請求項１に記載のシステム。
  5. 　前記サーバ装置は、
    　　前記対象者のフェーズに応じて判定値を変更する
    　請求項４に記載のシステム。
  6. 　前記サーバ装置は、
    　前記対象者の体調は、前記端末装置毎に判定し、
    　前記第１の端末装置において前記対象者の体調が悪いと判定されているときは、前記対象者に異常があると判定し、
    　前記第１の端末装置において前記体調者の体調が良いと判定されており、前記第２の端末装置において前記体調者の体調が悪いとは判定されているときは、所定の条件に一致したときに、前記対象者に異常があると判定する
    　請求項４又は５に記載のシステム。
  7. 　前記所定の条件は、前記第１の端末装置において前記体調者の体調が良いと判定されており、前記第２の端末装置において前記体調者の体調が悪いとは判定されている状態が所定日数以上継続している条件である請求項６に記載のシステム。
  8. 　前記第２の端末装置は、複数の端末装置であって、
    　前記第１の端末装置以外の端末装置の全てにおいて前記体調者の体調が悪いと判定されたときは、前記対象者に異常があると判定する
    　請求項６に記載のシステム。
  9. 　前記サーバ装置は、
    　複数のサービスの評価データを記憶する記憶部を有しており、
    　前記対象者に対して、前記定量データ、前記定性データ、前記評価データの１又は複数の情報に基づいて、前記サービスの情報を前記第１の端末装置を介して前記対象者に提案するステップを含み、
    　前記定量データと、前記定性データとに基づいて、前記評価データを算出する
    　請求項１に記載のシステム。
  10. 　前記サーバ装置は、
    　前記対象者がサービスの提供を受けた後に、前記第１の端末装置から前記定量データと、前記定性データとを取得し、
    　前記定量データと、前記定性データとから、前記評価データを更新する
    　請求項９に記載のシステム。
  11. 　前記サーバ装置は、
    　前記サービスの情報として、サービスの種別を前記第１の端末装置を介して前記対象者に提案し、
    　前記第１の端末装置を介して前記対象者から選択されたサービスの種別を提供するサービス提供者、サービス内容を前記定量データ及び／又は前記定性データに基づいて前記第１の端末装置を介して前記対象者に提案する
    　請求項９に記載のシステム。
  12. 　前記サーバ装置は、
    　前記サービスの情報として、サービスの種別を前記第２の端末装置を介して前記対象者以外の者に提案し、
    　前記第２の端末装置を介して前記対象者以外の者から選択されたサービスの種別を提供するサービス提供者、サービス内容を前記定量データ及び／又は前記定性データに基づいて前記第１の端末装置を介して前記対象者に提案する
    　請求項９に記載のシステム。
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