特許 6563795 健康情報活用システム、方法及びプログラム

(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】6563795

(24)【登録日】2019年8月2日

(45)【発行日】2019年8月21日

(54)【発明の名称】健康情報活用システム、方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/90 20190101AFI20190808BHJP

   G06Q 50/22 20180101ALI20190808BHJP

【ＦＩ】

   G06F16/90

   G06Q50/22

【請求項の数】5

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2015-235200(P2015-235200)

(22)【出願日】2015年12月1日

(65)【公開番号】特開2017-33527(P2017-33527A)

(43)【公開日】2017年2月9日

【審査請求日】2018年7月4日

(31)【優先権主張番号】特願2015-154774(P2015-154774)

(32)【優先日】2015年8月5日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】503362784

【氏名又は名称】栢 孝文

(74)【代理人】

【識別番号】100166372

【弁理士】

【氏名又は名称】山内 博明

(72)【発明者】

【氏名】栢 孝文

【審査官】 松尾 真人

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００９−０８０７００（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１２−１６８６５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−２５０５８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００５−２０２８３３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−１３４１０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−０５０８６６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｆ １６／００−１６／９５８

Ｇ０６Ｑ ５０／００

５０／２２

Ｇ１６Ｈ １０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

健康情報に関する複数の記事と各記事に関する複数の質問と前記質問に対する回答結果の統計データとが格納されているデータベースと、
前記データベースに格納されている記事をユーザに提供するのに先立って当該記事に対応する複数の質問を当該ユーザに提示する提示手段と、
前記提示手段によって提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を取得する取得手段と、
前記取得手段によって各回答結果が取得された場合に当該各回答結果に対応する統計データを前記データベースから読み出してユーザに提供する提供手段と、
前記取得手段によって取得された回答結果に基づいて前記統計データを更新する更新手段と、
を備える健康情報活用システム。

【請求項2】

前記提供手段は、第１の質問に対する二者択一の回答結果と第２の質問に対する二者択一の回答結果とに基づくデータ集団のうち特定の１つの事象のデータ集団のオッズ比を算出して、前記統計データをユーザに提供する、請求項１記載の健康情報活用システム。

【請求項3】

前記提供手段は、先の回答結果に対応するデータ集団と後の回答結果に対応するデータ集団との母比率に差があるか否かを調査する有意差判定方式で、前記統計データをユーザに提供する、請求項１記載の健康情報活用システム。

【請求項4】

前記取得手段によって回答結果が取得された後に健康情報に関する課題をユーザに提供する提供手段と、
前記提供手段によって提供された課題が達成されたことを示す情報を受け付ける受付手段と、
前記受付手段による情報の受付回数が所定数を超えた場合に当該情報の受け付けを停止する停止手段と、
を備える請求項１記載の健康情報活用システム。

【請求項5】

健康情報に関する複数の記事と、各記事に関する複数の質問と、前記質問に対する回答結果の統計データとが格納されているデータベースにアクセスする第１のステップと、
前記データベースに格納されている記事をユーザに提供するのに先立って当該記事に対応する複数の質問を受信して当該ユーザに提示する第２のステップと、
前記第２のステップによって提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を前記データベースに送信する第３のステップと、
前記第３のステップによって送信された各回答結果に対応する統計データを前記データベースから受信してユーザに提供する第４のステップと、
をユーザ端末に実行させる健康情報活用プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、健康情報活用システム、方法及びプログラムに関し、特に、食事や日常生活の改善で健康を目指すために必要な情報を活用する健康情報活用システム、方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ユーザに対して健康関連情報を提供するシステムが特許文献１に開示されている。特許文献１に開示されている発明によれば、通信ネットワーク上に存在する膨大な数の健康関連情報を含んだ臨床学術研究論文をデジタルデータとして取り込み、各論文について主要情報及びサンプル情報を抽出してタグ情報として記憶する。さらに、サンプル情報に基づいて当該論文の信頼性および論文に記載された有用性に対する効果確率を計算してタグ情報に付加してランク分け情報とし、当該ランク分け情報を研究対象及び有用性毎に一覧表として作成し記憶する。これにより、ユーザは、健康関連情報を含んだ論文から抽出され、加工、分析された情報をユーザ端末から検索できる。

【0003】

【特許文献1】特開２００８−１８１１８８号

【発明の開示】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、特許文献１に開示されている発明は、膨大な数の健康関連情報を含んだ臨床学術研究論文をユーザに提供するのに先立って当該健康関連情報に対応する複数の質問を当該ユーザに提示して、当該提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を取得する構成にはなっていない。

【0005】

このため、膨大な数の健康関連情報が正しい情報であるか又は誤った情報若しくは不確かな情報であるか、その信頼性を検証することができず、誤った情報又は不確かな情報によってユーザがミスリードされるという課題があった。

【0006】

加えて、せっかく、正しいであろうという信頼性の高い情報をユーザに与えても、それによってユーザに対して、当該情報に基づいて生活習慣を変えるといった対応をさせないと、健康情報の有益な利用をしたことにならない。

【0007】

そこで、本発明は、ユーザにとって有益な健康情報の提供をし、さらに、その健康情報の有益な利用をユーザに促すことを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するために、本発明の健康情報活用システムは、
健康情報に関する複数の記事と各記事に関する複数の質問と前記質問に対する回答結果の統計データとが格納されているデータベースと、
前記データベースに格納されている記事をユーザに提供するのに先立って当該記事に対応する複数の質問を当該ユーザに提示する提示手段と、
前記提示手段によって提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を取得する取得手段と、
前記取得手段によって各回答結果が取得された場合に当該各回答結果に対応する統計データを前記データベースから読み出してユーザに提供する提供手段と、
前記取得手段によって取得された回答結果に基づいて前記統計データを更新する更新手段と、
を備える。

【0009】

また、本発明の健康情報活用方法は、
健康情報に関する複数の記事と各記事に関する複数の質問と前記質問に対する回答結果の統計データとが格納されているデータベースに格納されている記事をユーザに提供するのに先立って当該記事に対応する複数の質問を当該ユーザに提示する第１のステップと、
前記第１のステップによって提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を取得する第２のステップと、
前記第２のステップによって各回答結果が取得された場合に当該各回答結果に対応する統計データを前記データベースから読み出してユーザに提供する第３のステップと、
前記第２のステップによって取得された回答結果に基づいて前記統計データを更新する第４のステップと、
を含む。

【0010】

また、本発明の健康情報活用プログラムは、
健康情報に関する複数の記事と、各記事に関する複数の質問と、前記質問に対する回答結果の統計データとが格納されているデータベースにアクセスする第１のステップと、
前記データベースに格納されている記事をユーザに提供するのに先立って当該記事に対応する複数の質問を受信して当該ユーザに提示する第２のステップと、
前記第２のステップによって提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を前記データベースに送信する第３のステップと、
前記第３のステップによって送信された各回答結果に対応する統計データを前記データベースから受信してユーザに提供する第４のステップと、
をユーザ端末に実行させる。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、健康情報に関する複数の記事をユーザに提供するのに先立ってその記事に対応する複数の質問をユーザに提示して、提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を取得することによって、健康情報に関する複数の記事を検証し、正しいであろうという信頼性の高い情報のみをユーザに提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】本発明の第１の実施形態の健康情報活用システムの模式的な構成図である。

【図2】図１の健康情報活用システムにおける健康情報活用方法を示すシーケンス図である。

【図3】図１のユーザ端末に表示された初期画面である。

【図4】図１のユーザ端末に表示された記事一覧画面例を示す図である。

【図5】図１のユーザ端末に表示された第１のアンケート画面例を示す図である。

【図6】図１のユーザ端末に表示された第２のアンケート画面例を示す図である。

【図7】図１のユーザ端末に表示された解説画面例を示す図である。

【図8】図１のユーザ端末に表示された効果スコア詳細解説画面例を示す図である。

【図9】図１のユーザ端末に表示されたマイトライ追加画面例を示す図である。

【図10】図１のユーザ端末に表示されたマイトライ管理画面例を示す図である。

【図11】図１のユーザ端末に表示された健康レベル画面例を示す図である。

【図12】本発明の第２の実施形態の健康情報活用システムにおける記事一覧画面例を示す図である。

【図13】第２の実施形態においてユーザ端末に表示された第１のアンケート画面例を示す図である。

【図14】第２の実施形態においてユーザ端末に表示された第２のアンケート画面例を示す図である。

【図15】第２の実施形態において各事象を集計数で表わした場合のオッズ比を示す画面例である。

【図16】第２の実施形態においてユーザ端末に表示されたいいことリストの画面例である。

【符号の説明】

【0013】

１００ ユーザ端末
１０１ ディスプレイ
２００ ウェブサーバ
２０１ データベース
２０２ コントローラ
３００ 管理者端末
３０１ ディスプレイ
３０２ 操作手段
４００ ネットワーク

【発明の実施の形態】

【0014】

以下、本発明の第１の実施形態について、図面を参照して説明する。

【0015】

図１は、本発明の実施形態の健康情報活用システムの模式的な構成図である。図１の健康情報活用システムは、以下説明する、ユーザ端末１００Ａ〜１００Ｄと、ウェブサーバ２００Ａ〜２００Ｃと、管理者端末３００と、ネットワーク４００とを備えている。

【0016】

ユーザ端末１００Ａ〜１００Ｄ（以下、これら全体を「ユーザ端末１００」と称する。）は、例えば、電話機能及び通信機能を有するスマートフォンで構成されている。したがって、ディスプレイ１０１に操作手段としてのタッチパネルが設けられている。もっとも、ユーザ端末１００は、スマートフォンのみならず、パーソナルコンピュータ、タブレットなどの各種情報処理装置とすることもできる。

【0017】

また、図１には示していないが、ユーザ端末１００の内部には、アプリケーションとしての健康情報活用プログラムを記憶するフラッシュメモリなどの不揮発性メモリ、ネットワーク４００を介してウェブサーバ２００及び管理者端末３００と通信を行う通信手段その他を備えている。

【0018】

ウェブサーバ２００Ａ〜２００Ｄ（以下、これら全体を「ウェブサーバ２００」と称する。）は、それぞれ、データベース２０１と、コントローラ２０２とを有する。データベース２０１には、管理者端末３００からの指示に従って、健康情報に関する複数の記事と、各記事に関する複数の質問と、前記質問に対する回答結果の統計データとなどが格納される。コントローラ２０２は、管理者端末３００からの指示に応じて、データベース２０１に対する統計データ等の読み出し及び書き込みを制御する手段と、ネットワーク４００を介してユーザ端末１００及び管理者端末３００と通信する手段とを有する。

【0019】

管理者端末３００は、例えば、ノート型パーソナルコンピュータで構成されている。したがって、管理者端末３００は、ディスプレイ３０１及び操作手段３０２を有する。また、図１には示していないが、管理者端末３００は、ネットワーク４００を介してユーザ端末１００及びウェブサーバ２００の他に、様々なウェブサイトに係るウェブサーバと通信を行う通信手段を備えている。なお、管理者端末３００は、ノート型パーソナルコンピュータのみならず、デスクトップ型パーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレットなどで構成することもできる。

【0020】

なお、例えば、ウェブサーバ２００と管理者端末３００とを一体化させるなど、図１に示す幾つかの媒体を統合したり、逆に、複数の端末を用意して管理者端末３００によって実現する動作の幾つかをこれらに分担させたりすることもできる。

【0021】

ネットワーク４００は、インターネットなどで構成され、ユーザ端末１００、ウェブサーバ２００、管理者端末３００、及び、様々な検索サイトが格納されている他のウェブサーバ２００との間における通信を実現するものである。

【0022】

次に、図１の健康情報活用システムによって実行される健康情報活用方法について、図２ないし図１１を参照して説明する。

【0023】

図２は、図１の健康情報活用システムにおける健康情報活用方法を示すシーケンス図である。

【0024】

図２において、まず、管理者端末３００の管理者が、健康情報に関する複数の記事Ｓ（ｉ）（ｉ＝１、２、３・・・）と、各記事に関する複数の質問、例えば２つの質問Ｑ１及びＱ２と、質問Ｑ１及びＱ２のそれぞれに対する回答結果Ａ１及びＡ２の統計データＤ（Ａ１；Ａ２）とをウェブサーバ２００に入力する（ステップＳ１）。

【0025】

複数の記事Ｓ（ｉ）としては、例えば、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」、「免疫力を上げて病気にならテーマない身体を作る」、「１日２分間の爪もみで風邪を予防する」などのテーマのもとで、これらに関連する健康情報に関する記事がある。各記事には、固有のアドレス（ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）が割り当てられている。本実施形態では、ユーザ端末１００であるスマートフォンなどにインストール可能なアプリケーションプログラムによって、健康情報活用システムを実現する場合の動作を例に説明する。

【0026】

次に、ユーザ端末１００は、ネットワーク４００を介して、自端末にインストール可能なアプリケーションプログラムをダウンロードしてから、インストールする。なお、このアプリケーションプログラムは、例えば、ウェブサーバ２００に格納しておけばよい。

【0027】

つづいて、ユーザ端末１００は、上記各記事のいずれかの閲覧を希望するユーザの指示に応じて、まず、アプリケーションプログラムを起動する（ステップＳ２）。

【0028】

図３は、ユーザ端末１００に表示された初期画面例を示す図である。この例では、初期画面として、アプリケーションプログラムのタイトル１０１ａ、本システムによるサービスとして用意してあるいくつかのメニューを選択するためのメニューアイコン１０１ｂ、本システムによるサービス提供を開始するスタートタブ１０１ｃが掲載されている。

【0029】

ユーザがユーザ端末１００のディスプレイ１０１に表示される初期画面内のスタートタブ１０１ｃをタップすると、ユーザ端末１００はスタートオンの指令をウェブサーバ２００に送信する（ステップＳ４）。具体的にはユーザによってスタートタブ１０１ｃがタップされると、記事のテーマの一覧画面のページに割り当てられているＵＲＬが、ユーザ端末１００からウェブサーバ２００に送信される。

【0030】

ウェブサーバ２００は、ユーザ端末１００からのスタートオンの指令を受信すると、データベース２０１から記事のテーマの一覧画面のデータを、コントローラ２０２により読み出して、ユーザ端末１００に送信する（ステップＳ５）。

【0031】

図４は、ユーザ端末１００に表示された記事のテーマの一覧画面例を示す図である。この例では、記事のテーマの一覧画面に、健康情報の記事Ｓ（ｉ）として、例えば、管理者端末３００の管理者によって作成された、「リンゴのペクチンが腹痛に効く：Ｓ（１）」、「免疫力を上げて病気にならない身体を作る：Ｓ（２）」、「１日２分間の爪もみで風邪を予防する：Ｓ（３）」・・・「うつの症状を食生活で改善する：Ｓ（６）」などが表示される。

【0032】

なお、記事のテーマの一覧画面の上部には、記事の分類を示すタブ、閲覧の推奨対象の記事に付加的に表示されるおすすめ１０１ｄ、新着の記事であることを示す新着１０１ｅ、人気のある記事であることを示す人気１０１ｆが表示される。図４に示す記事のテーマの一覧画面の例は、おすすめの記事に関するものである。

【0033】

ユーザが、例えば、この記事のテーマの一覧表の中から最も関心のある記事のテーマを選択（タップ）すると、ユーザ端末１００は、その選択記事Ｓ（ｉ）をダウンロードしてディスプレイ１０１に表示させるための指令、具体的には当該記事に割り当てられているＵＲＬをウェブサーバ２００に送信する（ステップＳ６）。

【0034】

ウェブサーバ２００は、受信したＵＲＬに対応する記事Ｓ（ｉ）をユーザに提供するのに先立って、その記事Ｓ（ｉ）に対応する２つの質問Ｑ１、Ｑ２を、データベース２０１から読み出して、ユーザにアンケート画面として提示するために、ユーザ端末１００に送信する。

【0035】

具体的には、例えば、ユーザが記事Ｓ（１）の「リンゴのペクチンが腹痛に効く」というテーマの記事を閲覧対象として選択した場合を想定すると、この場合には、ウェブサーバ２００は、記事Ｓ（１）に対応する質問として、まず質問Ｑ１に対応する第１のアンケート画面のデータをユーザ端末１００に送信する（ステップＳ７）。

【0036】

図５は、ユーザ端末１００に表示された第１のアンケート画面例を示す図である。この例では、第１のアンケート画面に、質問Ｑ１として「週に３個以上リンゴを食べていますか？」が表示され、回答Ａ１として、「食べている」ことを示す選択アイコン「○（はい）」及び「食べていない」ことを示す選択アイコン「×（いいえ）」が表示される。

【0037】

ユーザがいずれかのアイコン「○」又は「×」を選択（タップ）すると、ユーザ端末１００は、これに応じて、回答Ａ１のデータをウェブサーバ２００に送信する（ステップＳ８）。

【0038】

ウェブサーバ２００は、受信した回答Ａ１のデータをコントローラ２０２に一時的に記憶した後、次の質問Ｑ２に対応する第２のアンケート画面のデータをユーザ端末１００に送信する（ステップＳ９）。

【0039】

図６は、ユーザ端末に表示された第２のアンケート画面例を示す図である。この例では、第２のアンケート画面に、質問Ｑ２として「腹痛になりますか？」が表示され、回答Ａ２として、「腹痛になります」を示す選択アイコン「○（はい）」及び「腹痛になりません」を示す選択アイコン「×（いいえ）」が表示される。

【0040】

ユーザがいずれかのアイコン「○」又は「×」を選択（タップ）すると、ユーザ端末１００は、これに応じて、回答Ａ２のデータをウェブサーバ２００に送信する（ステップＳ１０）。

【0041】

ウェブサーバ２００は、受信した回答Ａ２のデータをコントローラ２０２に一時的に記憶した後、記事Ｓ（ｉ）に関する質問Ｑ１、Ｑ２に対する回答として、回答Ａ１、Ａ２のデータを取得したことを管理者端末３００に送信する（ステップＳ１１）。さらに、ウェブサーバ２００は、記事Ｓ（ｉ）、回答Ａ１、Ａ２のデータに基づいて、統計データで相関解析を実行する（ステップＳ１２）。

【0042】

この相関解析では、検定による有意差判断方法を用いて効果の評価（以下、「効果スコアＥ」と称する。）を求める。検定には複数の種類が知られており、これらのいずれかを用いることができるが、以下の考察結果によれば、他の検定を用いることを排除するものではないが、本実施形態の健康情報活用システムとしては下記のタイプ１のｚ検定を用いることが好ましい。なお、既知の検定としては、例えば、タイプ１：異なる集団の母比率の差の検定（ｚ検定）、タイプ２：同一集団の母比率の差の検定（カイ２乗検定）、タイプ３：同一カテゴリの項目の母比率の差の検定（ｚ検定）、タイプ４：全体と一部カテゴリの母比率の差の検定（ｚ検定）などがある。

【0043】

ここで、どのタイプの検定が最も有効であるかを考察する。有意差を求めるだけの検定では直接効果スコアを出せないが、効果スコアの元となる数値を見出せる（考察１）。タイプ３及びタイプ４は、アンケートに従属関係があるものに対する有意差検定なので、どちらかというとタイプ１及びタイプ２の方が好適である（考察２）。タイプ１及びタイプ２で同様のケースによる試験を行い、両者でより著明な結果が出る方を選択する（考察３）。考察３の試験結果からタイプ１のｚ検定が最も有効と判断する（考察４）。

【0044】

タイプ１のｚ検定において、異なる２つの集団の回答人数をそれぞれｎ１（第１の集団）、ｎ２（第２の集団）とする。第１の集団においてある項目に対する肯定者人数がａ人、否定者人数がｂ人とする。また、第２の集団において同じ項目に対する肯定者人数がｃ人、否定者人数がｄ人とする。こうすると、下記の式が成り立つ。
ｎ１＝ａ＋ｂ；ｎ２＝ｃ＋ｄ

【0045】

また、第１の集団における肯定者の回答比率をｐ１とし、第２の集団における肯定者の回答比率をｐ２とすると、下記の式が成り立つ。
ｐ１＝ａ／ｎ１、ｐ２＝ｃ／ｎ２

【0046】

有意差判定方法におけるｚ検定において、統計量Ｔは、下記の数１で表わされる。

【数1】

この数１において、ｐは下記の数２で表わされる。

【数2】

ｚ検定より、有意点は１．９６（絶対値；以下同じ）である。統計量Ｔの絶対値が有意点以上である場合には、第１の集団と第２の集団の和集団すなわち母集団の肯定者の比率は、第１の集団と第２の集団とで有意な差があると言える。また、効果スコアＥは、優位点である１．９６≒２．０を２５倍すると、１００という数値になることから、一般的になじみがあると考えられるので、統計量Ｔの２５倍で表わされる（Ｅ＝２５Ｔ）。

【0047】

また、統計量Ｔが求められれば自動的に決まる確率Ｐ値は、統計量Ｔの値が小さい又は大きい場合、大きく又は小さくなるという相関関係にある。Ｐ値は手計算では面倒なので、Ｅｘｃｅｌ（登録商標）などの表計算プログラムにおける関数を用いて計算するとよい。

【0048】

すなわち、例えば、Ｅｘｃｅｌを用いた場合には、任意のセルに下記の関数を入力してＥｎｔｅｒキーを押下する。
＝２＊（１−ＮＯＲＭＳＤＩＳＴ（統計量Ｔ））
Ｐ値の有意確率は０．０５である。Ｐ値が０．０５以下である場合には、第１の集団と第２の集団の母集団の肯定者の比率は、第１の集団と第２の集団とで有意な差があると言える。

【0049】

次に、図５及び図６に示したように、記事Ｓ（１）のテーマ「リンゴのペクチンが複数に効く」の質問Ｑ１、Ｑ２に対する回答Ａ１、Ａ２の具体例について統計量Ｔ及びＰ値と、ｚ検定の効果スコアＥを求める。

【0050】

この場合において、第１の集団は「リンゴを食べる」の回答者の集団であり、第２の集団は「リンゴを食べない」の回答者の集団である。また、それぞれの集団における肯定者は「腹痛になる」の回答者であり、否定者は「腹痛にならない」の回答者である。

【0051】

この場合、「リンゴを食べる」の回答者が２００人で、「リンゴを食べない」の回答者も２００人であると仮定する（ｎ１＝ｎ２＝２００）。また、「リンゴを食べる」の回答者のうち、「腹痛になる」の回答者が９４人（ａ＝９４）で、「腹痛にならない」の回答者が１０６人（ｂ＝１０６）であると仮定する。一方、「リンゴを食べない」の回答者のうち「腹痛になる」の回答者及び「腹痛にならない」の回答者がともに１００人（ｃ＝ｄ＝１００）であると仮定する。

【0052】

この仮定の場合には、「リンゴを食べる」の回答者の集団における「腹痛になる」の回答者の比率は０．４７（ｐ１＝０．４７）であり、「リンゴを食べない」の回答者の集団における「腹痛になる」の回答者の比率は０．５（ｐ２＝０．５）である。したがって、数２によりｐの値は０．４８５となる。

【0053】

この結果、数１に基づいて求めた統計量Ｔは、下記の値になる。
Ｔ＝０．６００２７０１８２
すなわち、統計量Ｔの値は有意点１．９６より相当に小さいので、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差はなく、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果は見出し得ない。この場合のｚ検定の効果スコアＥは、約１５（Ｅ＝２５Ｔ）である。

【0054】

また、Ｅｘｃｅｌの関数で求めたＰ値は、上記の仮定の場合には、下記の値になる。
Ｐ＝０．５４８３２６１８７２５９３９４０
すなわち、Ｐ値は有意確率０．０５より相当に大きいので、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差はなく、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果は見出し得ない。

【0055】

次に、母集団の人数を１０倍にする。すなわち、「リンゴを食べる」の回答者が２０００人で、「リンゴを食べない」の回答者も２０００人である（ｎ１＝ｎ２＝２０００）と仮定する。また、「リンゴを食べる」の回答者のうち、「腹痛になる」の回答者が９４０人（ａ＝９４０）で、「腹痛にならない」の回答者が１０６０人（ｂ＝１０６０）であると仮定する。一方、「リンゴを食べない」の回答者のうち「腹痛になる」の回答者及び「腹痛にならない」の回答者がともに１０００人（ｃ＝ｄ＝１０００）であると仮定する。

【0056】

この仮定の場合には、「リンゴを食べる」の回答者の集団における「腹痛になる」の回答者の比率は、母集団の人数が２００人と仮定した場合と同様に、０．４７（ｐ１＝０．４７）であり、「リンゴを食べない」の回答者の集団における「腹痛になる」の回答者の比率は０．５（ｐ２＝０．５）である。したがって、数２によりｐの値は、母集団の人数が２００人の場合と同様に、０．４８５となる。

【0057】

ただし、数１に基づいて求めた統計量Ｔは、下記の値になる。
Ｔ＝１．８９８２２０９８８
すなわち、この仮定の場合には、統計量Ｔの値は有意点１．９６より小さいので、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差はなく、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果は見出し得ない。この場合のｚ検定の効果スコアＥは、約４７（Ｅ＝２５Ｔ）である。

【0058】

また、Ｅｘｃｅｌの関数で求めたＰ値は、上記の仮定の場合には、下記の値になる。
Ｐ＝０．０５７６６６９７７１８６２１５７
この場合には、Ｐ値は有意確率０．０５より大きいので、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差はなく、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果は見出し得ない。

【0059】

次に、母集団の人数を１００倍にする。すなわち、「リンゴを食べる」の回答者が２００００人で、「リンゴを食べない」の回答者も２００００人である（ｎ１＝ｎ２＝２００００）と仮定する。また、「リンゴを食べる」の回答者のうち、「腹痛になる」の回答者が９４００人（ａ＝９４００）で、「腹痛にならない」の回答者が１０６００人（ｂ＝１０６００）であると仮定する。一方、「リンゴを食べない」の回答者のうち「腹痛になる」の回答者及び「腹痛にならない」の回答者がともに１００００人（ｃ＝ｄ＝１００００）であると仮定する。

【0060】

この仮定の場合には、「リンゴを食べる」の回答者の集団における「腹痛になる」の回答者の比率は、母集団の人数が２００人と仮定した場合と同様に、０．４７（ｐ１＝０．４７）であり、「リンゴを食べない」の回答者の集団における「腹痛になる」の回答者の比率は０．５（ｐ２＝０．５）である。したがって、数２によりｐの値は、母集団の人数が２００人の場合と同様に、０．４８５となる。

【0061】

ただし、数１に基づいて求めた統計量Ｔは、下記の値になる。
Ｔ＝６．００２７０１８２４
すなわち、この仮定の場合には、統計量Ｔの値は有意点１．９６よりかなり大きいので、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差があり、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果がおおいにある。この場合のｚ検定の効果スコアＥは、約１５０（Ｅ＝２５Ｔ）である。

【0062】

また、Ｅｘｃｅｌの関数で求めたＰ値は、上記の仮定の場合には、下記の値になる。
Ｐ＝０．００００００００１９４０６０８１
この場合には、Ｐ値は有意確率０．０５よりかなり小さいので、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差があり、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果がおおいにある。

【0063】

このように、母集団の人数が増加すればするほど、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差が増加し、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果も向上する。したがって、ユーザ端末１００のユーザの人数が増加すればするほど、ｚ検定の効果スコアＥが高くなる。効果スコアＥが所定値、例えば７２以上であると、この健康情報活用システムは有意な差があると判断して、正しいであろうという信頼性の高い情報のみをユーザに提供することが可能となる。このことから、必要に応じて、母集団の人数が少ない場合には、各回答数を例えば１００倍するなどして算出した結果を、ユーザに提供することも一法である。

【0064】

図２のシーケンス図において、ウェブサーバ２００は、ステップＳ１２における相関解析を実行した後、ユーザ端末１００に対して解説画面のデータを送信する（ステップＳ１３）。なお、ステップＳ１３の実行は、ユーザがＡ１，Ａ２を送信するたびに行うのではなく、例えば、１日１回、或いは、１週間に１回など、定期的に、或いは不定期に行うようにしてもよい。

【0065】

図７は、ユーザ端末１００に表示された解説画面例を示す図である。この例では、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という記事のｚ検定の効果スコアＥは正の値７２である。この場合の統計量Ｔの値は約２．８８であり、統計量Ｔの値は有意点１．９６より大きいので、「リンゴを食べる」の回答者と「リンゴを食べない」の回答者との間で有意な差があり、「リンゴのペクチンが腹痛に効く」という効果がある。解説には、その効果の記事が表わされている。

【0066】

図７の解説画面例には、詳細なｚ検定の効果スコアＥ等についての「詳細データ」のタブ１０１ｇ、及び健康増進のために挑戦するテーマを示す「マイトライに追加」のタブ１０１ｈが表わされている。ユーザが詳細データ又はマイトライの追加のタブを選択（タップ）すると、ユーザ端末１００はウェブサーバ２００に対して選択された指令を送信する（ステップＳ１４）。

【0067】

ウェブサーバ２００は、ユーザ端末１００から受信した指令が詳細データの要求であるか、又はマイトライ追加の要求であるかを判断する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５を実行した結果、ウェブサーバ２００は、ユーザ端末１００からの指令が詳細データの要求であると判断した場合（ステップＳ１５；ＹＥＳ）には、ユーザ端末１００に効果スコア詳細画面のデータを送信する（ステップＳ１６）。

【0068】

図８は、ユーザ端末１００に表示された効果スコア詳細画面例を示す図である。この画面には、効果スコアＥ、「詳細データ」のタブ１０１ｇ、リンゴを食べている人とリンゴを食べていない人の腹痛を感じる割合Ｒ及びその解説が表示される。

【0069】

図８の「詳細データ」のタブ１０１ｇがタップされると、さらに詳細な説明、記事を作成する際に参照された参考図書及びその購入方法などが表示される。

【0070】

一方、ステップＳ１５を実行した結果、ウェブサーバ２００は、ユーザ端末１００からの指令がマイトライ追加の要求であると判断した場合（ステップＳ１５；ＮＯ）には、ユーザ端末１００にマイトライ追加画面のデータを送信する（ステップＳ１７）。

【0071】

図９は、ユーザ端末１００に表示されたマイトライ追加画面例を示す図である。この画面では、継続してリンゴを食べる習慣に挑戦するというテーマを新たに追加した旨のメッセージ１０１ｉ、リンゴを食べる上で留意すべきアドバイス１０１ｊ、さらに詳細な情報の検索タブ１０１ｋなどが表示される。この後、ウェブサーバ２００は、ユーザが新たに追加したテーマを含むマイトライ管理画面のデータを、ユーザ端末１００に送信する（ステップＳ１８）。

【0072】

図１０は、ユーザ端末１００に表示されたマイトライ管理画面例を示す図である。この画面には、健康増進のために、ユーザが過去に追加した挑戦中のテーマとともに、ユーザが新たに追加したテーマが表示される。

【0073】

すなわち、「ハチミツを食べる」というマイトライなどとともに、この例では「リンゴを食べる」というマイトライが追加表示される。そして、各マイトライについて例えば１週間ごとの達成状況を自己チェックするためのタブである達成Ｍ（１）、Ｍ（２）、Ｍ（３）などが表示される。ユーザが「リンゴを食べる」というマイトライを１週間目に達成したときは、ユーザは、達成Ｍ（１）をタップするといった使用方法を実行すればよい。

【0074】

ｎ（ｎ＝１、２、３・・・）週目に、ユーザがいずれかのマイトライの達成Ｍ（ｊ）をタップすると、ユーザ端末１００は達成Ｍ（ｊ）オンの指令をウェブサーバ２００に送信する（ステップＳ１９）。

【0075】

ウェブサーバ２００は、ユーザ端末１００から受信した達成Ｍ（ｊ）オンの指令を受信すると、その指令をカウントする。そして、達成Ｍ（ｊ）オンの受信回数が連続的に所定のＮ回に達したか否かを判断する（ステップＳ２０）。例えば、Ｎの値を「４」とすると、ユーザが４週の期間に連続してマイトライを達成したことになる。

【0076】

ウェブサーバ２００は、達成Ｍ（ｊ）オンの受信回数がＮ回に達したと判断したときは（ステップＳ２０；ＹＥＳ）、そのマイトライが習慣化されたと見なし、達成Ｍ（ｊ）タブを消去する（又は、無効にする）画面のデータをユーザ端末１００に送信することができる（ステップＳ２１）。こうすると、実際に習慣化されたマイトライのテーマについては、ユーザが、毎週、タップ動作を実行する手間が省ける。

【0077】

ステップＳ２１の後、又は、達成Ｍ（ｊ）オンの受信回数がＮ回に達していないと判断したときは（ステップＳ２０；ＮＯ）、ウェブサーバ２００は、ステップＳ２１をスキップして、一定期間（例えば、１週間）が経過したか否かを判断する（ステップＳ２２）。

【0078】

一方、ウェブサーバ２００は、一定期間が経過したと判断したときは（ステップＳ２２；ＹＥＳ）、健康レベル画面のデータをユーザ端末１００に送信する（ステップＳ２３）。

【0079】

図１１は、ユーザ端末１００に表示された健康レベル画面である。この画面には、過去１週間の効果スコアＥの累計獲得ポイント及びその推移グラフＧ（１）、記事閲覧の知識ポイント及びその推移グラフＧ（２）、マイトライ達成の経験ポイント及びその推移グラフＧ（３）が表示される。なお、本実施形態では、画面上のタブ１０１ｎのタップによって過去１カ月又は過去１年の健康レベル画面も表示できるようにしている。

【0080】

ステップＳ２３を実行した後、又は、一定期間が経過していないと判断したときは（ステップＳ２２；ＮＯ）、ウェブサーバ２００は、管理者端末３００におけるデータ更新処理（ステップＳ２４）の後、管理者端末３００からの変更データである記事Ｓ（ｉ）及び効果スコアＥを受信すると（ステップＳ２５）、データベース２０１のデータを更新する。

【0081】

任意に、ユーザの操作によりユーザ端末１００のメニューアイコン１０１ｍのいずれかが選択（タップ）されると、ウェブサーバ２００は、その選択アイコンに対応する画面のデータをユーザ端末１００に送信する。

【0082】

メニューアイコン１０１ｍは、「記事」、「マイトライ」、「健康レベル」などで構成されている。それぞれのアイコンが選択されると、その選択結果に応じて、図４に示す記事一覧画面、図１０に示すマイトライ管理画面、図１１に示す健康レベル画面などが表示される。

【0083】

上記実施形態においては、ウェブサーバ２００は、データベース２０１に格納されている記事をユーザに提供するのに先立って、その記事に対応する２つの質問をユーザに提示する構成にしたが、実施形態の変形例として、３つ以上の複数の質問をユーザに提示する構成にしてもよい。この場合には、よりいっそう信頼性の高い健康情報をユーザに対して提供することができる。

【0084】

すなわち、上記実施形態によれば、ウェブサーバ２００のデータベース２０１には、健康情報に関する複数の記事と、各記事に関する複数の質問と、その質問に対する回答結果の統計データとが格納されている。

【0085】

ウェブサーバ２００及びユーザ端末１００は、データベース２０１に格納されている記事をユーザに提供するのに先立ってその記事に対応する複数の質問をそのユーザに提示する提示手段を構成する。

【0086】

また、ウェブサーバ２００及びユーザ端末１００は、提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を取得する取得手段を構成する。

【0087】

さらに、ウェブサーバ２００及びユーザ端末１００は、各回答結果が取得された場合に、その各回答結果に対応する統計データをデータベース２０１から読み出してユーザに提供する提供手段を構成する。

【0088】

一方、管理者端末３００は、ウェブサーバ２００によって取得された回答結果に基づいて統計データを更新する更新手段を構成する。

【0089】

また、上記実施形態によれば、ユーザ端末１００、ウェブサーバ２００、及び管理者端末３００で構成される健康情報活用システムは、ネットワーク４００を利用して、健康情報に関する複数の記事と、各記事に関する複数の質問と、質問に対する回答結果の統計データとが格納されているデータベース２０１に格納されている記事をユーザに提供するのに先立ってその記事に対応する複数の質問を当該ユーザに提示する第１のステップと、
第１のステップによって提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果を取得する第２のステップと、
第２のステップによって各回答結果が取得された場合にその各回答結果に対応する統計データをデータベース２０１から読み出してユーザに提供する第３のステップと、
第２のステップによって取得された回答結果に基づいて統計データを更新する第４のステップと、
を含む健康情報活用方法を実現する。

【0090】

さらに、上記実施形態によれば、ユーザ端末１００は、外部メモリ又はネットワーク４００を介して、健康情報活用プログラムをインストール又はダウンロードすることができる。

【0091】

すなわち、健康情報活用プログラムは、
健康情報に関する複数の記事と、各記事に関する複数の質問と、質問に対する回答結果の統計データとが格納されているウェブサーバ２００にアクセスする第１のステップと、
ウェブサーバ２００に格納されている記事をユーザに提供するのに先立ってその記事に対応する複数の質問を受信してユーザに提示する第２のステップと、
第２のステップによって提示された複数の質問に対するユーザからの各回答結果をウェブサーバ２００に送信する第３のステップと、
第３のステップによって送信された各回答結果に対応する統計データをウェブサーバ２００から受信してユーザに提供する第４のステップと、
をユーザ端末１００に実行させる。

【0092】

次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して説明する。

【0093】

上記第１の実施形態においては、２つの質問に対するユーザの回答に基づく有意差判定方法については、ｚ検定の手法を用い、具体的には、数１及び数２で表わされた統計量Ｔを算出したが、第２の実施形態においては、２つの質問に対するユーザの回答に基づくオッズ比によって、相関解析を行う。

【0094】

なお、第２の実施形態においては、第１の実施形態と同様の記載及び図面については、重複した説明を省略するとともに、適宜第１の実施形態を援用して説明を行う。

【0095】

第２の実施形態における健康情報活用システムの構成は、図１に模式的に示した第１の実施形態と同様である。また、第２の実施形態における健康情報活用方法についても、図２に示した第１の実施形態のシーケンス図と同様である。さらに、第２の実施形態において、ユーザ端末１００に表示された初期画面例についても図３の初期画面例と同様である。

【0096】

図１２は、本発明の第２の実施形態の健康情報活用システムにおける記事一覧画面例を示す図である。この例では、複数の記事としては、例えば、「朝のファーストフードや揚げ物をひかえてコレステ（ロールを下げる）：Ｓ（１）」、「みそ汁で便秘予防、ワカメで効果アップ：Ｓ（２）」、「汗をかく有酸素運動で疲れにくい身体づくり：Ｓ（３）」などのテーマのもとで、これらに関連する健康情報に関するものを示している。第１の実施形態と同様に、各記事には、固有のアドレス（ＵＲＬ：Uniform Resource Locator）が割り当てられている。

【0097】

この記事一覧画面の上部には、記事の分類を示すタブとして、新着の記事一覧の閲覧を希望するユーザによって選択される新着２０１ａと、人気のある記事一覧の閲覧を希望するユーザによって選択される人気２０１ｂとが表示される。図１２に示す記事のテーマの一覧画面の例は、新着２０１ａのタブが選択された状態のものである。

【0098】

また、図１２の記事一覧画面の下部には、メニューアイコン２０１ｃが表示される。メニューアイコン２０１ｃには、本図に示す「記事」の画面表示を選択するためのアイコンと、図１６を用いて後述する「いいことリスト」の画面表示を選択するためのアイコンと、図９等を用いて説明した「マイトライ」の画面表示を選択するためのアイコンと、図１１を用いて説明した「健康レベル」の画面表示を選択するためのアイコンとが表示される。本図に示す「記事」アイコンが選択されている状態から他のアイコンが選択されると、その選択先の画面表示に遷移するようにしてある。

【0099】

図１２の記事一覧画面において、例えば、ユーザが記事Ｓ（３）の「汗をかく有酸素運動で疲れにくい身体づくり」というテーマの記事を閲覧対象として選択した場合には（ステップＳ６）、ウェブサーバ２００は、記事Ｓ（３）に対応する２つの質問に対応する２つのアンケート（第１及び第２のアンケート）画面のデータをユーザ端末１００に送信して、それぞれの回答を受信する（ステップＳ７〜Ｓ１０）。

【0100】

図１３は、図１２の画面から遷移する画面例であって、ユーザ端末１００に表示された第１のアンケート画面例を示す図である。この例では、第１のアンケート画面に、質問Ｑ１として「週に２回以上筋力トレーニングを行っていますか？」が表示され、二者択一の回答Ａ１として、「行っている」ことを示す選択アイコン「○（はい）」及び「行っていない」ことを示す選択アイコン「×（いいえ）」が表示される。ここで質問Ｑ１は、「○」が選択される場合に肯定的な回答内容となる表現でなされる質問としている。したがって、例えば、「筋力トレーニングは普段行っていませんね？」といった、「○」が選択される場合に否定的な内容となる表現を避けるようにしている。いずれの記事に付帯する質問も、原則的に、このような表現としている。

【0101】

図１３に示すアンケート画面例を通じて、ユーザがいずれかのアイコン「○」又は「×」を選択すると、ユーザ端末１００は、これに応じて、当該ユーザからの回答Ａ１のデータとして、「○」又は「×」を示すデータをウェブサーバ２００に送信する（ステップＳ８）。

【0102】

ウェブサーバ２００は、受信した回答Ａ１のデータをコントローラ２０２に一時的に記憶した後、次の質問Ｑ２に対応する第２のアンケート画面のデータをユーザ端末１００に送信する（ステップＳ９）。

【0103】

図１４は、図１３の画面から遷移する画面例であって、ユーザ端末に表示された第２のアンケート画面例を示す図である。この例では、第２のアンケート画面に、質問Ｑ２として「人よりも肩がこりやすいですか？」が表示され、二者択一の回答Ａ２として、「人よりも肩がこりやすい」場合に選択させるアイコン「○（はい）」及び「肩がこりやすいと自覚していない」場合に選択させるアイコン「×（いいえ）」が表示される。ここで質問２は、「○」が選択される場合に否定的な回答内容となる表現でなされる質問としている。。したがって、例えば、「人よりも肩がこりやすい」といった、「○」が選択される場合に肯定的な内容となる表現を避けるようにしている。いずれの記事に付帯する質問も、原則的に、このような表現としている。

【0104】

図１４に示すアンケート画面例を通じて、ユーザがいずれかのアイコン「○」又は「×」を選択すると、ユーザ端末１００は、これに応じて、当該ユーザからの回答Ａ２のデータとして、「○」又は「×」を示すデータをウェブサーバ２００に送信する（ステップＳ１０）。

【0105】

ウェブサーバ２００は、受信した回答Ａ２のデータをコントローラ２０２に一時的に記憶した後、記事Ｓ（３）に関する質問Ｑ１、Ｑ２に対する回答として、回答Ａ１、Ａ２のデータを取得したことを管理者端末３００に送信する（ステップＳ１１）。さらに、ウェブサーバ２００は、記事Ｓ（３）及び回答Ａ１、Ａ２のデータに基づいて、統計データで相関解析を実行する（ステップＳ１２）。

【0106】

この相関解析では、以下示す手法によって、オッズ比を用いて効果スコアを求める。すなわち、例えば、集計数が例えば５７１人であると仮定して、回答Ａ１で「○（週に２回以上筋力トレーニングを行っている）」の集計数が例えば２５９人（以下、「母集団Ｘ」と称する）であると仮定し、「×（週に２回以上筋力トレーニングを行っていない）」の集計数が例えば３１２人（以下、「母集団Ｙ」と称する）である仮定とする。

【0107】

次に、母集団Ｘの中において、回答Ａ２で「○（人よりも肩がこりやすい）」の集計数が例えば１８７人であると仮定し、「×（人よりも肩がこりやすくない）」の集計数が例えば７７人であると仮定する。また、母集団Ｙの中において、回答Ａ２で「○（人よりも肩がこりやすい）」の集計数が例えば１８３人であると仮定し、「×（人よりも肩がこりやすくない）」の集計数が例えば１２９人である仮定とする。

【0108】

このように、２つの質問Ｑ１及びＱ２のそれぞれに対する二者択一の回答Ａ１及びＡ２は、「○○」、「○×」、「×○」、「××」の４つの事象がある。上記したように、質問１に係る肯定的な表現での質問と、質問２に係る否定的な表現での質問によれば、回答Ａ１及びＡ２が「×○」となる事象の場合には、「週に２回以上筋力トレーニングを行っていない場合に」、「肩がこりやすいと自覚している場合」のリスク（オッズ比）となる。

【0109】

ここでは、各事象の比率を、回答Ａ１及びＡ２が、「○○」に場合にｐ、「○×」の場合に（１−ｐ）、「×○」の場合にｑ、「××」の場合に（１−ｑ）で表わし、下記の演算式によってオッズ比ＯＲ（ｑ）を求める。
ＯＲ（ｑ）＝｛ｑ÷（１−ｑ）｝÷｛ｐ÷（１−ｐ）｝
したがって、小数点４桁以下を四捨五入で計算し、下記の結果を得る。
ＯＲ（ｑ）＝（０．５８７×０．２９７）÷（０．７０３×０．４１３）＝０．６００

【0110】

あるいは、各事象を集計数「○○」＝Ｘ１、「○×」＝Ｘ２、「×○」＝Ｙ１、「××」＝Ｙ２で表わし、下記の演算式によってオッズ比ＯＲ（Ｙ１）を求める。
ＯＲ（Ｙ１）＝（Ｙ１÷Ｙ２）÷（Ｘ１÷Ｘ２）＝（Ｙ１×Ｘ２）÷（Ｘ１×Ｙ２）
この場合も、ＯＲ（Ｙ１）＝（１８３×７７）÷（１８２×１２９）＝０．６００となる。

【0111】

図１５は、各事象を集計数（人数）で表わした場合のオッズ比を示している。ウェブサーバ２００は、選択的に、第１の実施形態において説明した正規分布を用いたｚ検定の統計学検定法により情報の信頼度を確かめた後、オッズ比を計算する。

【0112】

図１６は、ユーザ端末１００に表示された「いいことリスト」の画面例である。ウェブサーバ２００は、統計結果に基づいて提供する全ての「いいとこリスト」及び記事を作成する。

【0113】

図１６には、健康増進のために「継続してほしい習慣」の最新の結果が表示されている。すなわち、「肩がこらないように、週に２回以上、筋力トレーニングを行う」というテーマの記事２０１ｅ及び「マイトライに追加済み」のメッセージ２０１ｆが表示されている。マイトライについては、第１の実施形態の図１０で説明したように、例えば１週間単位でユーザの達成を促す。図１６に示すように、現在までのマイトライ達成の経験ポイント２０１ｇが表示されるようにするとよい。

【0114】

ウェブサーバ２００は、例えば１日に１回、集計及び解析を行い、オッズ比（リスク）を毎回再計算する。その結果、統計データに基づく毎日の最新データを、効果スコアに反映させることができる。この効果スコアが高いほど、健康増進の効果が期待できることを意味する。高い効果を期待できる効果スコアの基準値は、本実施形態では、例えば「２０＋」となるように設定してある。図１２において、記事Ｓ（３）の「汗をかく有酸素運動で疲れにくい身体づくり」というテーマの効果スコア２０１ｄは「４５＋」と高い値を示している。

【0115】

以上のように、上記第２の実施形態によれば、ウェブサーバ２００及びユーザ端末１００は、先の質問に対する二者択一の回答結果に対応する２つのデータ集団のそれぞれに対して、後の質問に対する二者択一の回答結果に対応する４つの事象に分類できるデータ集団のうち特定の１つの事象のデータ集団のオッズ比を算出して、前記統計データをユーザに提供することができる。

【0116】

第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様の健康情報活用方法を実現するとともに、健康情報活用プログラムをユーザ端末１００に実行させればよい。また、本実施形態では、質問Ｑ１，Ｑ２という２つの質問に対して、回答Ａ１，Ａ２という二つの回答を取得する例を説明したが、質問数及び回答数は３つ以上でもよい。例えば、質問数を質問Ｑ１〜Ｑ３の３つとし、かつ、回答数を○×△という３つとして、３×３の９つの事象の週係数に基づいてオッズ比を算出してもよい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】