特許 6244476 健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6244476

(24)【登録日】2017年11月17日

(45)【発行日】2017年12月6日

(54)【発明の名称】健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/22 20120101AFI20171127BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/22

【請求項の数】10

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2016-555796(P2016-555796)

(86)(22)【出願日】2015年7月31日

(86)【国際出願番号】JP2015071804

(87)【国際公開番号】WO2017022013

(87)【国際公開日】20170209

【審査請求日】2017年1月31日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】514043735

【氏名又は名称】株式会社ＦｉＮＣ

(74)【代理人】

【識別番号】110002516

【氏名又は名称】特許業務法人白坂

(72)【発明者】

【氏名】溝口 勇児

(72)【発明者】

【氏名】南野 充則

(72)【発明者】

【氏名】阪本 怜

【審査官】 毛利 太郎

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００８−２４２９６３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−０６１２９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１０−１５７１２３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１９９６１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−０４８６４９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

健康管理対象者が保有する端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバであって、
複数の健康管理のカリキュラム情報の中から前記健康管理対象者が選択した一のカリキュラム情報を前記端末から受信する受信部と、
前記受信部から出力された前記カリキュラム情報に伴う、前記健康管理対象者の現在および過去の行動パターンを記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶された行動パターンを、前記健康管理者の健康管理サービスの活動履歴情報を考慮して、前記カリキュラム情報に基づく行動が継続されている場合の継続パターンと、前記カリキュラム情報に基づく行動が停滞した場合の停滞パターンと、に分析する分析部と、
前記分析部にて分析した前記健康管理対象者の現在および過去の行動パターンに基づき、将来予測される前記健康管理対象者の身体情報、容姿および性格を推測する人工知能部と、
前記人工知能部が推測した身体情報および容姿を生成し、また、該生成した身体情報および容姿に基づき、推奨すべき画像および文例を生成する生成部と、
前記生成部によって生成される前記身体情報および前記容姿を含めた画像または文例を前記端末に送信する送信部とを備え、
前記生成部は、前記健康管理対象者の性格と生成した画像および文例とを比較することにより前記画像および文例の妥当性を判定し、前記生成部によって推奨すべき画像および文例を再生成することを特徴とする健康管理サーバ。

【請求項2】

前記記憶部には、前記健康管理対象者の現在の身体情報が記憶されており、
前記記憶部から出力された前記現在の身体情報を用いて、前記人工知能部によって推奨される身体情報および容姿を推測し、健康管理のカリキュラムを前記端末に対し送信することを特徴とする請求項１に記載の健康管理サーバ。

【請求項3】

前記分析部は、前記停滞パターンよりも行動の水準が高い高水準パターンを統計解析することが可能であって、
前記人工知能部は、前記健康管理対象者が前記高水準パターンの行動をしたと仮定した場合に、将来予測される前記健康管理対象者の身体情報および容姿を推測することを特徴とする請求項１または２記載の健康管理サーバ。

【請求項4】

前記分析部は、前記健康管理対象者の現在の現パターンを統計解析することが可能であって、
前記人工知能部は、前記健康管理対象者が前記現パターンの行動をしたと仮定した場合に、将来予測される前記健康管理対象者の身体情報および容姿を推測することを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載の健康管理サーバ。

【請求項5】

前記健康管理サーバは、さらに、
前記健康管理対象者による、前記端末に配信される健康管理サービスの使用頻度を算出する算出部と、
前記使用頻度に基づき前記行動パターンの水準を判定する判定部を備えることを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項記載の健康管理サーバ。

【請求項6】

前記健康管理サーバが再生成した画像および文例を取得して前記人工知能部にフィードバックすることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項記載の健康管理サーバ。

【請求項7】

前記健康管理サーバは、
前記健康管理担当者が、生成した画像および文例に基づく行動をしたか否かを判定し、前記判定の結果を取得して前記人工知能部にフィードバックすることを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項記載の健康管理サーバ。

【請求項8】

前記健康管理対象者が保有する端末は、予めグルーピングされた複数の端末を含むグルーピング端末を有し、
前記受信部は、前記グルーピング端末を構成する各端末からそれぞれ送信された画像情報またはメッセージ情報を受信するものであって、
前記健康管理サーバは、さらに、
前記各端末に対して送信すべき、生成した文例、画像および評価を受け付ける受付部を備え、
前記生成部は、前記健康管理サーバが生成した文例と、同一または類似もしくは相対する文例を所定の時間内に受信した端末を、前記グルーピング端末の中から特定し、該特定した端末を保有する健康管理対象者を比較対象者として判定し、
文例を生成する際に、前記比較対象者に関する情報を、前記特定した端末の表示部に表示出力するものであることを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項記載の健康管理サーバ。

【請求項9】

健康管理対象者が保有する端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバ制御方法であって、
複数の健康管理のカリキュラム情報の中から前記健康管理対象者が選択した一のカリキュラム情報を前記端末から受信する受信ステップと、
前記受信ステップから出力された前記カリキュラム情報に伴う、前記健康管理対象者の現在および過去の行動パターンを記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップに記憶された行動パターンを、前記健康管理者の健康管理サービスの活動履歴情報を考慮して、前記カリキュラム情報に基づく行動が継続されている場合の継続パターンと、前記カリキュラム情報に基づく行動が停滞した場合の停滞パターンと、に分析する分析ステップと、
前記分析ステップにて分析した前記健康管理対象者の現在および過去の行動パターンに基づき、将来予測される前記健康管理対象者の身体情報、容姿および性格を推測する人工知能ステップと、
前記人工知能ステップが推測した身体情報および容姿を生成し、また、該生成した身体情報および容姿に基づき、推奨すべき画像および文例を生成する生成ステップと、
前記生成ステップによって生成される前記身体情報および前記容姿を含めた画像または文例を前記端末に送信する送信ステップとを含み
前記生成ステップは、健康管理対象者の性格と生成した画像および文例とを比較することにより前記画像および文例の妥当性を判定し、前記生成部によって推奨すべき画像および文例を再生成することを特徴とする健康管理サーバ制御方法。

【請求項10】

健康管理対象者が保有する端末とネットワークを介して接続された健康管理プログラムであって、
コンピュータに、
複数の健康管理のカリキュラム情報の中から前記健康管理対象者が選択した一のカリキュラム情報を前記端末から受信する受信機能と、
前記受信機能から出力された前記カリキュラム情報に伴う、前記健康管理対象者の現在および過去の行動パターンを記憶する記憶機能と、
前記記憶機能に記憶された行動パターンを、前記健康管理者の健康管理サービスの活動履歴情報を考慮して、前前記カリキュラム情報に基づく行動が継続されている場合の継続パターンと、前記カリキュラム情報に基づく行動が停滞した場合の停滞パターンと、に分析する分析機能と、
前記分析機能にて分析した前記健康管理対象者の現在および過去の行動パターンに基づき、将来予測される前記健康管理対象者の身体情報、容姿および性格を推測する人工知能機能と、
前記人工知能機能が推測した身体情報および容姿を生成し、また、該生成した身体情報および容姿に基づき、推奨すべき画像および文例を生成する生成機能と、
前記生成機能によって生成される前記身体情報および前記容姿を含めた画像または文例を前記端末に送信する送信機能とを含み、
前記生成機能は、前記健康管理対象者の性格と生成した画像および文例とを比較することにより前記画像および文例の妥当性を判定し、前記生成部によって推奨すべき画像および文例を再生成することを特徴とする健康管理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムに関し、特に将来の身体情報および容姿が推測可能な健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、ダイエットやメタボリックシンドロームの予防などの健康意識の高まりを受けて、専門家の指導を受ける健康指導サービスが普及している。また、IT化に伴い、専門家とクライアントが直接対面することなく、オンライン上で健康指導サービスを受けるケースが増加している。

【0003】

このような健康指導サービスにおいて、専門家は、オンライン端末からクライアント（健康管理対象者）が摂取した食事や現在の健康状態などを確認し、当該確認結果に基づいて指導のためのメッセージを作成し、クライアントのオンライン端末にメッセージを送る必要がある。

【0004】

このようなメッセージの作成および送信技術として、例えば、特許文献１には、クライアントが、自らの体況情報等をインターネット等を経由して、通知、報告、伝達、送信をすることができ、治療医療関係者と当該体況情報を常時共有することができるシステムが開示されている。また、この技術には、体況が一定のしきい値を超えた場合には警戒メッセージを表示するように構成されている。

【0005】

また、特許文献２には、生活パターンを記録したセンサデータに基づき、クライアントの生活パターンを分析するシステムが開示されている。また、この技術には、センサデータを解析し、クライアントの生活パターン特徴量を生成する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１４−０３２４４０号公報

【特許文献2】特許第５４６６７１３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

特許文献１記載の発明では、クライアントがコメント欄に入力した日記やコメント等の内容に対して、当該クライアントを担当する医療・健康管理者が必要に応じて当該コメントに応答するメッセージを、当該クライアントに対して送信している。これによって、クライアントと医療・健康管理者の間でコミュニケーションが図られている。

【0008】

しかしながら、特許文献１記載の発明には、予め回答パターン、サイクル、頻度が設定されており、医療・健康管理者によって決められたパターンの回答がクライアントにメッセージとして送信されているに過ぎない。このため、特許文献１記載の発明では、ユーザの判断が介在しないため健康指導サービスのユーザによる使用意識が低下するだけではなく、意に沿わない文例が表示される可能性があるため使用継続性に乏しいという問題がある。

【0009】

また、特許文献２記載の発明においては、クライアントの行動に基づく生活パターンを分析するため、クライアントに加速度センサを装着する必要があり、生活パターンの分析システムの制御が複雑化するとともに、クライアントにとって負担となるという問題がある。

【0010】

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、健康管理指導のためのメッセージの送信にあたって、健康管理対象者の食事や健康状態から把握される身体情報および容姿に基づき適切なアドバイスメッセージなどを生成することができるため、健康管理のカリキュラム実行のモチベーションを向上させることができる。さらに、本発明は、健康管理対象者にとって負担とならない、理解性および使用継続性のあるアドバイスを提供する支援ができるサーバを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明に係る健康管理サーバは、健康管理対象者が保有する端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバであって、複数の健康管理のカリキュラム情報の中から前記健康管理対象者が選択した一のカリキュラム情報を端末から受信する受信部と、受信部から出力された前記カリキュラム情報に伴う、健康管理対象者の行動パターンを記憶する記憶部と、記憶部に記憶された行動パターンを、前記カリキュラム情報に基づく行動が継続されている場合の継続パターンと、カリキュラム情報に基づく行動が停滞した場合の停滞パターンと、に分析する分析部と、分析部にて分析した健康管理対象者の行動パターンに基づき、将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿を推測する人工知能部と、人工知能部が推測した身体情報および容姿を生成する生成部と、生成部によって生成される身体情報および前記容姿を、画像または文例として端末に送信する送信部とを備える。

【0012】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、記憶部には、健康管理対象者の現在の身体情報が記憶されており、記憶部から出力された現在の身体情報を用いて、人工知能部によって推奨される身体情報および容姿を推測し、健康管理のカリキュラムを前記端末に対し送信するものであってもよい。

【0013】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、記憶部には、健康管理対象者の現在の身体情報が記憶されており、記憶部から出力された現在の身体情報を用いて、人工知能部によって推奨される身体情報および容姿を推測し、健康管理のカリキュラムを前記端末に対し送信するものであってもよい。

【0014】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、分析部は、停滞パターンよりも行動の水準が高い高水準パターンを統計解析することが可能であって、人工知能部は、健康管理対象者が高水準パターンの行動をしたと仮定した場合に、将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿を推測するものであってもよい。

【0015】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、分析部は、健康管理対象者の現在の現パターンを統計解析することが可能であって、人工知能部は、健康管理対象者が現パターンの行動をしたと仮定した場合に、将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿を推測するものであってもよい。

【0016】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、健康管理サーバは、さらに、健康管理対象者による、端末に配信される健康管理サービスの使用頻度を算出する算出部と、使用頻度に基づき行動パターンの水準を判定する判定部を備えるものであってもよい。

【0017】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、記憶部は、健康管理対象者の過去の行動パターンを記憶するものであって、人工知能部は、記憶部から出力された過去の行動パターンに基づき、健康管理対象者の性格を推測することが可能であり、生成部は、健康管理対象者の推測される身体情報および容姿に基づき、推奨すべき画像および文例を生成することが可能であり、性格と生成した画像および性格とを比較することにより文例の妥当性を判定し、生成部によって推奨すべき文例を再生成するものであってもよい。

【0018】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、健康管理サーバが再生成した文例を取得して人工知能部にフィードバックするものであってもよい。

【0019】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、健康管理サーバは、健康管理担当者が、生成した文例に基づく行動をしたか否かを判定し、判定の結果を取得して人工知能部にフィードバックするものであってもよい。

【0020】

さらに、本発明に係る健康管理サーバにおいて、健康管理対象者が保有する端末は、予めグルーピングされた複数の端末を含むグルーピング端末を有し、受信部は、グルーピング端末を構成する各端末からそれぞれ送信された画像情報またはメッセージ情報を受信するものであって、健康管理サーバは、さらに、各端末に対して送信すべき、生成した文例、画像および評価を受け付ける受付部を備え、生成部は、健康管理サーバが生成した文例と、同一または類似もしくは相対する文例を所定の時間内に受信した端末を、グルーピング端末の中から特定し、該特定した端末を保有する健康管理対象者を比較対象者として判定し、文例を生成する際に、比較対象者に関する情報を、特定した端末の表示部に表示出力するものであってもよい。

【0021】

本発明に係る健康管理サーバ制御方法は、健康管理対象者が保有する端末とネットワークを介して接続された健康管理サーバ制御方法であって、複数の健康管理のカリキュラム情報の中から健康管理対象者が選択した一のカリキュラム情報を端末から受信する受信ステップと、受信ステップから出力された前記カリキュラム情報に伴う、健康管理対象者の行動パターンを記憶する記憶ステップと、記憶ステップに記憶された行動パターンを、カリキュラム情報に基づく行動が継続されている場合の継続パターンと、カリキュラム情報に基づく行動が停滞した場合の停滞パターンと、に分析する分析ステップと、分析ステップにて分析した健康管理対象者の行動パターンに基づき、将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿を推測する人工知能ステップと、人工知能ステップが推測した身体情報および容姿を生成する生成ステップと、生成ステップによって生成される身体情報および容姿を、画像または文例として前記端末に送信する送信ステップとを含むものである。

【0022】

本発明に係る健康管理プログラムは、健康管理対象者が保有する端末とネットワークを介して接続された健康管理プログラムであって、コンピュータに、複数の健康管理のカリキュラム情報の中から健康管理対象者が選択した一のカリキュラム情報を端末から受信する受信機能と、受信機能から出力されたカリキュラム情報に伴う、健康管理対象者の行動パターンを記憶する記憶機能と、記憶機能に記憶された行動パターンを、カリキュラム情報に基づく行動が継続されている場合の継続パターンと、カリキュラム情報に基づく行動が停滞した場合の停滞パターンと、に分析する分析機能と、分析機能にて分析した前記健康管理対象者の行動パターンに基づき、将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿を推測する人工知能機能と、人工知能機能が推測した身体情報および容姿を生成する生成機能と、生成機能によって生成される身体情報および容姿を、画像または文例として端末に送信する送信機能とを含むものである。

【発明の効果】

【0023】

本発明によれば、画像および文例としてのイラスト、アドバイスメッセージ、警告の生成において、クライアント（健康管理対象者）の食事や健康状態、行動パターンから、推薦すべき複数の文例を自動で生成することができる。そして、本発明に係る健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムは、健康管理担当者の性格に応じた適切な文例を健康管理対象者に送信することができる。具体的には、本発明に係る健康管理サーバおよび健康管理サーバ制御方法並びに健康管理プログラムは、人工知能を搭載しており、クライアントの行動パターン毎の身体情報および容姿を推測して、当該身体情報および当該容姿を画像または文例としてクライアント端末に送信することができる。さらに、本発明によれば、適切なタイミングで適切なアドバイスメッセージをクライアントが保有する端末に送信することができる。

【0024】

したがって、本発明は、健康管理指導のためのアドバイスメッセージ、警告としての文例の送信にあたって、健康管理対象者の食事や健康状態から適切なアドバイスメッセージを生成することができるため、健康管理のカリキュラム実行のモチベーションを向上させることができる。さらに、本発明は、健康管理対象者にとって負担とならない、理解性および使用継続性のあるアドバイスを提供する支援ができるサーバを提供することを目的とする。文章でのアドバイスメッセージおよび将来の身体情報および容姿を送ることで、理解性および使用継続性のあるオンライン上での健康指導サービスを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0025】

【図1】健康管理システムのシステム構成を示すシステム図

【図2】健康管理サーバの機能構成を示すブロック図

【図3】サーバに蓄積されるデータの一例を示す図表

【図4】人工知能を備えるサーバの動作の一例を示すフローチャート

【図5】健康管理対象者の端末に表示される表示例を示す模式図

【図6】健康管理対象者にお勧めのタスクの補正を概念的に示す概念図

【図7】遺伝子検査アルゴリズムの例を示す模式図

【図8】血液検査アルゴリズムの例を示す模式図

【図9】コンテンツ配信アルゴリズムの例を示す模式図

【発明を実施するための形態】

【0026】

以下、本発明の一実施態様について、図面を参照しながら説明する。
<実施の形態>
＜概要＞
図１は、健康管理システムのシステム構成を示すシステム図である。

【0027】

図１に示すように、健康管理システムは、健康管理サーバ１００、複数のユーザ端末２００、３００を含む。健康管理サーバ１００は、ネットワーク４００を介してユーザ端末２００およびユーザ端末３００と接続される。なお、図１において、説明を簡単にするために、ユーザ端末は２台だけ示してあるが、これ以上存在してもよいことは言うまでもない。また、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００双方の具体的な機器は、図示のように、携帯端末およびパーソナルコンピュータ（ＰＣ）に限定されず、例えば、スマートフォン、タブレット端末、その他の電子機器であってもよい。

【0028】

ここで、例えば、ユーザ端末２００は、健康管理対象者が保有する端末を示しているとし、また、ユーザ端末３００は、専門家が保有する端末を示しているとする。そして、健康管理対象者自身が摂取した食事を撮影し、ユーザ端末２００から当該撮影した食事の画像を健康管理サーバ１００に送信する。

【0029】

健康管理サーバ１００は、当該食事の画像を受信した回数などを基に、健康管理対象者の行動パターンの分析を行い、当該分析結果に基づいて健康管理対象者の将来の身体情報および容姿を推測する。そして、当該身体情報および容姿をユーザ端末３００に表示出力する。健康管理サーバ１００は、表示出力された身体情報および容姿をから、健康管理対象者に送信すべき推奨される画像および文例を生成する。推奨される画像および文例の生成は、生成部１４０が実行する。

【0030】

健康管理サーバ１００が生成したアドバイスメッセージ、警告および評価としての文例をユーザ端末２００に送信することで、健康管理対象者に健康管理のための指導を行う。なお、当該指導は、健康管理対象者毎に個別で行ってもよいし、健康管理対象者をグルーピングして、当該グループ単位で指導してもよい。ここで、グルーピングとは、複数の健康管理対象者を対象に、グループ指導を行うための組分けをいう。

【0031】

文例とは、健康管理サーバ１００が行動パターンの分析結果に基づき生成したアドバイスメッセージ、警告、評価、各種お勧めのタスク、および、健康管理対象者の投稿、質問などが該当する。また、画像は、健康管理対象者自身が摂取した食事の他に、身体情報に関するデータ表、健康管理対象者の容姿、活動履歴のデータ表、分析結果データ、健康管理サーバ１００がアドバイスメッセージとともに、または別に送信するイラストなどが該当する。

【0032】

なお、健康管理サーバ１００が生成したイラスト画像、文例としてのアドバイスメッセージおよび警告などを複数種類ユーザ端末３００に送信することにより、専門家が推奨すべきメッセージを選択し、健康管理対象者が保有するユーザ端末２００に送信するように構成してもよい。

【0033】

＜構成＞
以下、サーバ１００、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００の構成について説明する。図２は、サーバ１００、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００の機能構成を示すブロック図である。

【0034】

図２に示すように、サーバ１００は、受信部１１０と、受付部１２０、記憶部１３０と、分析部１４０と、人工知能部１５０と、生成部１６０と、送信部１７０とを含んで構成される。

【0035】

受信部１１０は、複数の健康管理のカリキュラム情報の中から健康管理対象者が選択した一のカリキュラム情報を当該健康管理対象者が保有する端末（ユーザ端末２００）から受信する。また、受信部１１０は、ネットワーク４００を介して、ユーザ端末２００から送信される食事画像や身体情報を受信する。また、ユーザ端末３００からイラスト画像、アドバイスメッセージ、警告などの文例、評価が送信される場合には、当該イラスト画像、文例および評価を受信する。これらの送受信における通信は、有線、無線のいずれでもよく、また、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。

【0036】

受付部１２０は、ユーザ端末２００またはユーザ端末３００に対して送信すべきものとして健康管理サーバ１００が生成したイラスト画像、文例および評価を受け付ける機能を有する。ここで、イラスト画像、文例および評価は、複数でも単数でもよい。また、受付部１２０は、受信部１１０によって受信された健康管理対象者が選択した一の健康管理のカリキュラム情報を受け付ける機能を有する。なお、健康管理のカリキュラム情報は、健康管理サーバ１００が、後述する健康管理対象者の身体情報および活動履歴情報に基づき選択するように構成してもよい。

【0037】

記憶部１３０は、健康管理のカリキュラム情報に伴う、健康管理対象者の行動パターンを記憶する。また、記憶部１３０は、複数の文例を含む文例情報を記憶している。また、記憶部１３０は、複数の画像を含む画像情報を記憶している。記憶部１３０は、典型的には、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリなど各種の記録媒体により実現される。

【0038】

分析部１４０は、記憶部１３０に記憶された行動パターンを、健康管理のカリキュラム情報に基づく行動が継続されている場合の継続パターンと、健康管理のカリキュラム情報に基づく行動が停滞した場合の停滞パターンと、に分析する。分析部１４０は、例えば、健康管理のカリキュラム情報に伴う、健康管理対象者の健康管理サービスの活動履歴情報を考慮して各パターンの分析を行う。一定期間の使用回数をカウントし、健康管理対象者が一定期間に健康管理サービスを使用した（アクセスした）回数の割合を算出し使用頻度の判定を行い、所定の割合以上である場合は継続パターンであると分析する。受付部１２０にて受け付けられた、ユーザ端末２００から送信される画像情報および文例情報は、記憶部１３０を介して分析部１４０に送信される。これによって、分析部１４０は健康管理対象者が一定期間に健康管理サービスを使用した回数の割合を算出する。

【0039】

なお、健康管理対象者が健康管理サービスを使用した回数の割合は、例えばチャット回数、専門家への問い合わせ回数、サプリメント等健康食品、健康器具、トレーニングマシーン等の購買履歴、ログイン時間、広告・情報ウェブサイトへのクリック率（ＣＴＲ）などによって判断してもよい。

【0040】

人工知能部１５０は、分析部１４０にて分析した健康管理対象者の行動パターンに基づき、将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿を推測する。身体情報および容姿の推測は、健康管理対象者によって予め入力された身体情報と、分析された行動パターンに基づき推測される。ここで、健康管理対象者の身体情報とは、医療・検査データと生体情報・ライフログ情報とを含む健康管理対象者の主観と客観の両面からの身体に関する情報をいう。医療・検査データは、遺伝子情報、血液検査結果、健診データ（身長、体重、性別、年齢などを含む）、生活習慣データ、一日当たりの摂取カロリー、家族既往症、レセプトデータなど医療・検査に関連するデータのことをいう。また、生体情報・ライフログ情報は、心拍・脈拍、血圧、歩数・活動量、食事時間・内容、睡眠・就寝時間、体調・気分など生体やライフサイクルに関連する情報のことをいう。人工知能部１５０は、健康管理対象者から予め送信された当該身体情報と、分析部１４０にて分析した行動パターンに基づき、健康管理対象者に対する健康管理のカリュキュラムの実施効果の予測を算出する。現在の身体情報を基に、分析部１４０にて分析した行動パターンを一定期間継続実施した場合に、将来予測される身体情報および容姿を推測する。

【0041】

図３に示すように、記憶部１３０には、健康管理対象者が入力することにより、ユーザ端末２００から健康管理サーバ１００に送信される医療・検査データおよび生体情報・ライフログを含んで構成される身体情報が蓄積される。当該身体情報は、現在および将来推測される身体情報の両方が蓄積される。当該蓄積データは、健康管理対象者および専門家がいつでも表示部１８０、１９０に表示させ閲覧できるように構成されている。これによって、専門家は、過去、現在、将来の蓄積データを基に、健康管理対象者に対し、より適切なアドバイスメッセージや警告を送ることができる。記憶部１３０には、上述した健康管理対象者の活動履歴情報も蓄積される。

【0042】

生成部１６０は、人工知能部１５０が推測した身体情報および容姿を、画像または文例として生成する。人工知能部１５０は、当該身体情報および当該容姿を、画像および文例として生成することもできる。そして、身体情報や行動パターンに伴う運動情報を図表化したり、累積化したり、分析部１４０によって分析した行動パターンの分析結果を表示出力する。さらに、後述するライバルとの比較情報を付加したり、人工知能部１５０が推測した身体情報および容姿の情報に基づくアドバイスメッセージ、警告および評価を付加するなど、情報の編集を行い、ユーザ端末２００に送信する提供データを生成する。

【0043】

また、健康管理サーバ１００は、上記文例としてのアドバイスメッセージ、警告の使用頻度を算出する機能を有してもよい。また、健康管理サーバ１００は、画像（イラストなど）の使用頻度を算出するように構成してもよい。当該算出は図示しない算出部が行う。算出部は分析部１４０に備えられていてもよいし、健康管理サーバ１００内に別途設けられていてもよい。具体的には、健康管理サーバ１００が推奨する画像または文例を生成したことをトリガーとして、算出部にてカウントアップを行う。

【0044】

また、算出部は、上記健康管理サービスの活動履歴の頻度を算出するものであってもよい。具体的には、算出部が、健康管理対象者の活動履歴を示す情報が受信部１１０により受信されたことをトリガーとして、カウントアップを行う。

【0045】

また、算出部は、健康管理対象者の健康管理のカリキュラム毎に当該使用頻度のカウントアップを行い、当該カリキュラムが終了した時点でリセットするものであってもよい。

【0046】

送信部１７０は、生成部１６０によって生成される身体情報および容姿を、画像情報または文例情報としてユーザ端末３００に送信する。なお、送信部１７０は、画像情報または文例情報を提供データとしてユーザ端末３００に送信するとともに、ユーザ端末２００にも当該提供データを送信し健康管理対象者が閲覧できるようにする。これによって、健康管理対象者は自分の健康活動の成果や、医師等の専門家による評価、ライバルとの比較などを見ることができ、自身の健康活動の成果を確認できるという効果を奏する。またユーザ端末２００に対しては、健康管理サーバ１００を介してライバルの健康活動の成果情報を送信することで、健康管理対象者は運動行動のモチベーションを高めることができる。

【0047】

また、図２に示すように、ユーザ端末３００は、表示部１８０を含んで構成される。
表示部１８０は、ネットワーク４００を介して、健康管理サーバ１００と通信し、健康管理サーバ１００から受信した、健康管理対象者が有するユーザ端末２００から送信された画像情報、複数の文例、健康管理対象者の活動履歴情報、文例の過去の使用履歴情報を表示出力する。さらに、表示部１８０は、健康管理対象者の将来予測される身体情報および容姿を画像として表示出力する。なお、健康管理対象者の将来予測される身体情報および容姿を文例として表示出力するように構成してもよい。あるいは、画像とともに文例を表示出力するように構成してもよい。

【0048】

ユーザ端末２００にも表示部１９０が設けられており、表示部１９０は、健康管理サーバ１００から送信された画像情報または文例情報が表示出力されるように構成されている。なお、表示部１９０には、ユーザ端末３００からアドバイスメッセージ、警告および評価が、健康管理サーバ１００を経由して表示出力されるように構成してもよい。

【0049】

また、表示部１９０は、健康管理対象者がグルーピングされている場合、かつ、比較対象者が判定されている場合には、当該比較対象者に関する情報を表示出力する。具体的には、「○○さんが現在のライバルです」といった様に表示出力する。

【0050】

さらに、表示部１９０は、当該比較対象者の表示出力と併せて、当該比較対象者に所定の時間内に送信した画像（イラストなど）、および文例（アドバイスメッセージ、警告、評価など）が特定された場合には、当該画像および当該文例を表示出力する際に、当該特定された文例に関する情報を表示出力する。具体的には、対象の文例の直下などに「ライバルの○○さんに送信されました」といった様に表示出力する。

【0051】

当該情報は、健康管理サーバ１００からユーザ端末２００およびユーザ端末３００に対して送信されてもよいし、ユーザ端末３００が同期して、または非同期にユーザ端末２００に送信するように構成してもよい。以上が、健康管理サーバ１００、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００の機能構成についての説明である。
＜動作＞

【0052】

図４を用いて、本実施の形態に係る人工知能部１５０を備える健康管理サーバ１００の動作の一例を説明する。

【0053】

図４は、健康管理サーバ１００の動作の一例を示すフローチャートである。受信部１１０は、健康管理対象者のユーザ端末２００から送られてきた健康管理のカリキュラム情報を画像情報または文例情報として受信する（ステップＳ１１）。受信部１１０は、当該受信した画像情報または文例情報を受付部１２０に伝達する。

【0054】

受付部１２０は、受信部１１０によって受信された健康管理対象者が選択した一の健康管理のカリキュラム情報を受け付ける（ステップＳ１２）。受付部１２０は、当該カリキュラム情報を分析部１４０に伝達する。健康管理のカリキュラム実行の結果、結果が思わしくない、あるいは、身体情報や活動履歴情報などからカリキュラムの変更が好ましい場合は、健康管理サーバ１００または専門家によって選択するように構成してもよい。

【0055】

分析部１４０は、当該カリキュラム情報に伴う健康管理対象者の行動パターンを分析する（ステップＳ１３）。当該分析は、健康管理対象者による健康管理サービスの活動履歴情報に基づき行われる。

【0056】

人工知能部１５０は、ユーザ端末２００から送信された健康管理対象者の身体情報、および分析部１４０によって分析された行動パターンに基づき、将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿を推測する（ステップＳ１４）。人工知能部１５０は、当該将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿の情報を生成部１６０に伝達する。

【0057】

生成部１６０は、健康管理対象者がグルーピングされているかどうか判定し、グルーピングされている場合（ステップＳ１５のＹＥＳ）には、所定の時間内に同一または類似もしくは相対する文例を送信しているグループ内の他の健康管理対象者をライバルまたは目標とする人などとして比較対象者と判定し、当該判定された比較対象者に関する情報を表示部１９０に表示出力する（ステップＳ１６）。また、当該比較対象者のうち、ライバルとなる人に、所定の時間内に送信した文例を特定し、当該特定された文例に関する情報を表示部１９０に表示出力する（ステップＳ１７）。この情報は、ユーザ端末３００にも送信され表示部１８０に表示出力される。

【0058】

生成部１６０は、さらに専門家および健康管理対象者に送信すべきものとして、推測した健康管理対象者の身体情報および容姿の情報に基づき、推奨すべき画像および文例を生成する（ステップＳ１８）。生成部１６０は、当該画像および当該文例のいずれか一方を生成するように構成してもよい。

【0059】

受付部１７０は、専門家および健康管理サーバ１００に送信すべきものとして、生成した身体情報、容姿としての画像および文例を受け付ける（ステップＳ１９）。

【0060】

送信部１７０は、送信すべきものとして、将来予測される健康管理対象者の身体情報容姿としての画像および文例をユーザ端末２００およびユーザ端末３００に送信する（ステップＳ２０）。送信部１７０は、当該画像または当該文例のいずれか一方を送ユーザ端末２００およびユーザ端末３００に送信するように構成してもよい。送信部１７０からユーザ端末３００に画像情報、文例情報などが送信された場合、専門家は、当該文例にアドバイスメッセージや警告を補足して、健康管理サーバ１００を経由してユーザ端末２００に送信するように構成してもよい。以上が、人工知能部１５０を備える健康管理サーバ１００の動作の一例についての説明である。

【0061】

図５は、ユーザ端末２００に表示される将来予測される健康管理対象者の身体情報および容姿の一例を示す概念図である。

【0062】

図５に示すように、ユーザ端末２００には、健康管理サービスを使用する健康管理者の現在の容姿および身体情報に加え、人工知能部１５０にて推測した将来の健康管理者の容姿および身体情報が表示部１９０に表示出力される。現在および将来の容姿および身体情報は、ユーザ端末３００の表示部１８０にも表示出力される。健康管理サーバ１００は、現在および将来の容姿および身体情報とともに、または別に文例としてのアドバイスメッセージや警告を生成し、当該アドバイスメッセージをユーザ端末２００およびユーザ端末３００に送信することで、健康管理対象者に健康管理のための指導を行う。身体情報としては、例えば、体重、血液検査情報、胸囲、ＢＭＩ指数などが表示される。

【0063】

健康管理サーバ１００が容姿および身体情報に基づき生成した複数の文例の中から適切なアドバイスメッセージを専門家が選択し、当該アドバイスメッセージをユーザ端末２００に送信することで、健康管理対象者に健康管理のための指導を行うように構成してもよい。現在の身体情報および容姿から健常者であると認められても、活動履歴に基づく行動パターン、画像情報から導かれる食生活の乱れやユーザ端末２００から送信される睡眠不足、ストレスなどの投稿を考慮して、健康管理対象者に健康管理のための指導を行う。例えば、「○○さんは、このままの状況が続くと、メタボリックシンドローム（内臓脂肪症候群）と診断され、将来、糖尿病、高脂血症、高血圧症などの生活習慣病を発症する危険性があります。」といった警告のメッセージを送信することで、健康管理対象者に、運動行動のモチベーションを高まらせることができる。

【0064】

なお、上記とは対照的に、現在の身体情報および容姿から、メタボリックシンドローム（内臓脂肪症候群）や生活習慣病予備軍と認められる場合であっても、今後、専門家の指導通りに健康管理カリキュラムを実行することにより、身体情報に基づく各種検査結果のデータが改善されるとアドバイスメッセージをユーザ端末２００に送信することにより、健康管理対象者に、運動行動のモチベーションを高まらせることができる。人工知能部１５０は、健康管理カリキュラムを指示通りに実行した場合の将来の身体情報および容姿を推測することができ、当該身体情報および容姿をアドバイスメッセージとともに送信することができる。これによって、健康管理対象者の運動行動のモチベーションを一層高まらせることができる。

【0065】

なお、健康管理対象者が選択した健康管理カリキュラムが、健康管理対象者の現在の身体情報から適切でないと判断、評価される場合は、 記憶部１３０から出力された現在の身体情報を用いて、人工知能部１５０によって推奨される身体情報および容姿を推測し、健康管理のカリキュラムをユーザ端末２００に対し送信する。この判断、評価は、分析部１４０によって実行される。これによって、健康管理対象者の意思だけにとらわれず、健康管理対象者の現在の身体情報から適切な健康管理のカリキュラムを選択することができる。新たな健康管理のカリキュラムのユーザ端末２００への送信は、健康管理サーバ１００が行ってもよいし、専門家が、ユーザ端末３００からユーザ端末２００に対し送信するように構成してもよい。

【0066】

また、分析部１４０は、健康管理のカリキュラム情報に基づく行動が停滞している停滞パターンよりも行動の水準が高い高水準パターンを統計解析することができる。そして、人工知能部１５０は、健康管理対象者が高水準パターンの行動をしたと仮定した場合に、将来予測される前記健康管理対象者の身体情報および容姿を推測することもできる。行動パターンが停滞パターンであるか高水準パターンであるか否かは、例えば、健康管理サービスの活動履歴に伴う使用頻度の割合を用いて分析される。当該割合がある閾値以上である場合は高水準パターンであると分析する。また、高水準パターンは継続パターンであることを条件に含めてもよい。この分析は分析部１４０が実行する。これによって、健康管理対象者の行動が停滞している場合に、高水準パターンの行動をした場合に将来予測される身体情報および容姿をユーザ端末２００に送信することで、健康管理対象者に高水準パターンの行動を促すことができる。また、使用頻度に基づき行動パターンの高低の水準を判定することができる。この判定は分析部１４０が実行する。

【0067】

また、健康管理対象者は、現在の行動パターン（以降、「現パターン」と記載）を継続して実行した場合に将来予測される身体情報および容姿を認識することができる。当該将来予測される身体情報および容姿の推測は人工知能部１５０で実行され、その内容がユーザ端末２００に送信される。なお、同情報はユーザ端末３００にも送信される。そして、当該将来予測される身体情報および容姿、現パターンの水準の高低に応じて、ユーザ端末２００およびユーザ端末３００に対して送信すべきイラスト画像およびアドバイスメッセージ、警告などとしての文例を生成部１６０にて生成する。過去の行動パターンに基づき生成した画像および文例は記憶部１３０に蓄積されており、蓄積データに基づき、類似する行動パターンに対し過去に生成した画像および文例の統計解析を分析部１４０で実行するように構成してもよい。あるいは、人工知能部１５０には、記憶部１３０から分析部１４０を介して、または記憶部１３０から直接、過去の蓄積データがフィードバックされており、これら蓄積データに基づき、学習機能を有する人工知能部１５０が適切な画像および文例を生成するように構成してもよい。

【0068】

また、人工知能部１５０は、記憶部１３０から出力された過去の行動パターンに基づき、健康管理対象者の性格を推測することができる。健康管理サーバ１００は、健康管理担当者のアンケート結果だけではなく、健康管理サービスを使用した場合の活動履歴に伴う行動パターンから、健康管理担当者自身の性格を推測することができる。この推測データはアンケート結果とともに、記憶部１３０が備える性格データベース（以降、「ＤＢ」と記載）に蓄積される。

【0069】

記憶部１３０には、上述した健康管理対象者の身体情報および活動履歴情報がパーソナルＤＢに記憶されている。健康管理サーバ１００または専門家が選択する健康管理対象者が行うダイエットおよび生活習慣活動行動に効果のあるお勧めのタスクは、健康管理者の性格から、必ずしも有効なタスクではない場合がある。そこで、健康管理担当者の性格を分析し、当該性格と健康管理サーバ１００または専門家によって選定された勧めタスクとを比較することにより当該お勧めのタスクの妥当性を判定する。この分析および判定は分析部１４０が実行する。そして、図６に示すように、お勧めタスクの補正が行われ生成部１６０によって新たなお勧めタスクを再生成する。なお、性格ＤＢとパーソナルＤＢを１つのＤＢとして処理してもよい。また、再生成された複数のお勧めタスクは、人工知能部１５０によって健康管理対象者毎に重み付けを変更するように補正してもよい。例えば、ストレッチを第２優先から第１優先に、食事制限を第４優先から第２優先、といったように重み付けを補正するように構成してもよい。

【0070】

また、健康管理担当者が、生成部１６０が生成した文例（お勧めのタスクを含む）に基づく行動をしたか否かを判定するように構成してもよい。この判定は分析部１４０が実行する。そして、分析部１４０は当該判定結果を人工知能部１５０に出力してフィードバックするように構成してもよい。人工知能部１５０にフィードバックすることにより、過去の分析、判定結果に基づき、以降の分析、判定を人工知能部１５０で行うことができる。なお、判定は、例えば、健康管理対象者の活動履歴に伴う行動パターンや、中間報告として健康管理サーバ１００に送信される身体情報および容姿を分析することにより行われる。なお、健康管理対象者の性格も判定の基準に考慮してもよい。

【0071】

また、健康管理サーバ１００は、分析部１４０または人工知能部１５０で行った判定、分析、あるいは生成された画像（イラストなど）、文例（アドバイスメッセージ、警告、お勧めのタスクなど）が、健康管理担当者の自己評価以下であるとのメッセージを受信することができる。この場合において、健康管理サーバ１００は、専門家に対し推奨すべき画像および文例を再生成し、より適切な画像および文例を健康管理対象者のユーザ端末２００に送信することができる。この指示は、健康管理サーバ１００からユーザ端末３００の表示部１８０に表示出力される。このメッセージを受けて、専門家は、ユーザ端末３００から健康管理サーバ１００を経由してユーザ端末２００に対し、推奨すべき画像および文例を送信するように構成してもよい。これによって、専門家と健康管理対象者のコミュニケーションを図ることができ、信頼関係が生まれ、健康管理対象者に健康管理のカリキュラムを実行するモチベーションを向上させることができる。

【0072】

さらに、図７に示すように、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣アンケート結果（生活習慣データ）と、健康管理対象者の遺伝子検査の検査結果を基にクロス分析を行い、生活習慣、食習慣または運動習慣の改善を目的とした指導を行うための報告書作成の標準化および効率化を図ることができる。当該クロス分析は分析部１４０が実行する。

【0073】

具体的には、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣データの結果から、健康管理対象者の健康に関する悩み、生活習慣の特徴を抽出し、当該抽出した内容と、健康管理対象者の遺伝子検査の結果を記憶部１３０に備える各種データベース（以降、「ＤＢ」と記載）に記憶し、当該記憶したデータをフィルタリングおよびスコアリングすることで、クロス分析を行い、当該分析結果より報告書の作成を自動で行うことで、当該作成の標準化および効率化を図ることができる。

【0074】

また、図８に示すように、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣データの結果と、健康管理対象者の血液検査の検査結果を基にクロス分析を行い、改善すべき習慣の改善および続けるべき習慣の継続を目的とした指導を行うための報告書作成の標準化および効率化を図ることができる。当該クロス分析は分析部１４０が実行する。

【0075】

具体的には、健康管理サーバ１００は、健康管理対象者の生活習慣データの結果から、健康管理対象者の血液に係る生活習慣を抽出し、当該抽出した内容と、健康管理対象者の血液検査の結果を各種ＤＢに記憶し、当該記憶したデータをフィルタリングおよびスコアリングすることで、クロス分析を行い、当該分析結果より報告書の作成を自動で行うことで、当該作成の標準化および効率化を図ることができる。

【0076】

また、図９に示すように、健康管理サーバ１００は、過去に実施した健康管理対象者の活動履歴（以降、「ログ」と記載）、および生活習慣データの結果、遺伝子検査結果、血液検査結果を基にクロス分析を行い、健康管理対象者が行うダイエットおよび生活習慣活動行動に効果のあるタスク、トレーニングおよびフィットネス動画、理想の食事、ヘルスナレッジを提供することを目的としたコンテンツ配信することができる。当該クロス分析は分析部１４０が実行する。

【0077】

具体的には、健康管理サーバ１００は、ログ、生活習慣データの結果および健康管理対象者の生活習慣アンケート結果から、行動変容および健康管理対象者の悩みを抽出し、当該抽出した内容と、健康管理対象者の遺伝子検査および血液検査の結果を各種ＤＢに記憶し、当該記憶したデータをフィルタリングおよびスコアリングすることで、クロス分析を行い、当該分析結果よりコンテンツ配信を行うことができる。

【0078】

なお、クロス分析は、ログ、および生活習慣データの結果、遺伝子検査結果、血液検査結果に基づき行われる場合に限定されない。例えば、これらの結果に加えて、健診データ、家族既往症、食事時間・内容、睡眠・就寝時間などの情報を考慮してクロス分析を行ってもよい。あるいは、これらの情報のうちいくつかの情報を選択してクロス分析を行ってもよい。これにより、より有効なタスク、トレーニングおよびフィットネス動画、理想の食事、ヘルスナレッジを提供することができる。

【0079】

＜その他＞
（１）本発明に係るサービスとして、健康指導サービスを取りあげているが、本発明は当該事業以外の事業においても用いることができる。特に、人の心理や精神への働きかけを用いる事業（例えば、人のモチベーションを上げるため、アドバイスを行う事業）、福祉（例えば、専門家が地域のコミュニティの福祉に対して遠隔でアドバイスする場合など）、教育などの事業において用いることができる。
（２）本発明に係るサービスに適用される端末として、携帯端末、ＰＣを利用する場合について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、ウェアラブル端末を利用するように構成してもよい。健康管理対象者が身につけて持ち歩くことができるため、いつでも、どこでもサービスを利用することができるという利便性を有する。これにより、健康管理者自身のライフスタイルをリアルタイムでユーザ端末３００へ送信することができるため、より適切なアドバイスメッセージを受け取ることが可能になる。
（３）本発明に係るサービスとして、人工知能部１５０を備える健康管理サーバ１００が、適切な文例を自動で選択する場合を例示して説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、健康管理サーバ１００が、複数のイラストの中から質問に対する回答やアドバイスメッセージなどを送る際に参考となるイラストの選択を行い、これを専門家が保有するユーザ端末３００送信するように構成してもよい。そして、専門家が、当該選択されたイラストに基づいて、予め記憶されているイラストと文例の対応付けから、健康管理対象者に推奨すべき文例を専門家自身が抽出するようにしてもよい。

【符号の説明】

【0080】

１００ 健康管理サーバ
１１０ 受信部
１２０ 受付部
１３０ 記憶部
１４０ 分析部
１５０ 人工知能部
１６０ 生成部
１７０ 送信部
１８０，１９０ 表示部
２００ ユーザ端末（健康管理対象者）
３００ ユーザ端末（専門家）
４００ ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】