特許 6799403 健康指導支援装置、健康指導支援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】6799403

(24)【登録日】2020年11月25日

(45)【発行日】2020年12月16日

(54)【発明の名称】健康指導支援装置、健康指導支援方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20201207BHJP

   G06Q 50/00 20120101ALI20201207BHJP

【ＦＩ】

   G16H20/00

   G06Q50/00

【請求項の数】10

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2016-138234(P2016-138234)

(22)【出願日】2016年7月13日

(65)【公開番号】特開2018-10446(P2018-10446A)

(43)【公開日】2018年1月18日

【審査請求日】2019年2月28日

(73)【特許権者】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001678

【氏名又は名称】特許業務法人藤央特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】近藤 洋史

(72)【発明者】

【氏名】伴 秀行

【審査官】 原 忠

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１６−０２４４８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１４−１３４９１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００６−１０７２２２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ１６Ｈ １０／００ − ８０／００

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有して参加者の保健指導を支援する健康指導支援装置であって、
前記記憶部は、
前記参加者のユーザ情報と、前記参加者毎の健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報を保持し、
前記プロセッサは、
前記ユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成し、前記クラスタ毎に参加者の健康指導の結果に基づいて複数の指導者の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持し、前記適正スコアを、前記健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報の実績から算出し、
前記指導者には指導に関する単価情報が設定され、前記単価情報は前記指導者の時間あたりの報酬を含み、前記プロセッサは前記適正スコアを前記単価情報で補正することを特徴とする健康指導支援装置。

【請求項2】

請求項１に記載の健康指導支援装置であって、
前記プロセッサは、
前記指導者を割り当てる参加者のユーザ情報を受け付けると、当該ユーザ情報に基づいて、当該参加者を前記クラスタのうちの一つに割り当て、前記参加者を割り当てたクラスタについて、前記適正判定情報を参照して複数の指導者の前記適正スコアのうち最も適正スコアが高く、かつ当該参加者を指導可能な指導者を選択することを特徴とする健康指導支援装置。

【請求項3】

請求項１に記載の健康指導支援装置であって、
前記ユーザ情報は、参加者の属性情報または問診情報のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする健康指導支援装置。

【請求項4】

プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有する計算機で参加者の保健指導を支援する健康指導支援方法であって、
前記計算機が、前記記憶部に格納されたユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成する第１のステップと、
前記計算機が、参加者の健康指導の結果を蓄積した生活習慣情報に基づいて前記クラスタ毎に複数の指導者毎の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持する第２のステップと、を含み
前記第２のステップは、
前記適正スコアを、前記健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報の実績から算出し、前記指導者には指導に関する単価情報が設定され、前記単価情報は前記指導者の時間あたりの報酬を含み、前記適正スコアを前記単価情報で補正することを特徴とする健康指導支援方法。

【請求項5】

請求項４に記載の健康指導支援方法であって、
前記計算機が、前記指導者を割り当てる参加者のユーザ情報を受け付ける第３のステップと、
前記計算機が、当該ユーザ情報に基づいて、当該参加者を前記クラスタのうちの一つに割り当てる第４のステップと、
前記計算機が、前記参加者を割り当てたクラスタについて、前記適正判定情報を参照して複数の指導者の前記適正スコアのうち最も適正スコアが高く、かつ当該参加者を指導可能な指導者を選択する第５のステップと、
をさらに含むことを特徴とする健康指導支援方法。

【請求項6】

請求項４に記載の健康指導支援方法であって、
前記ユーザ情報は、参加者の属性情報または問診情報のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする健康指導支援方法。

【請求項7】

プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有する計算機を制御するプログラムであって、
前記記憶部に格納されたユーザ情報から参加者を分類して複数のクラスタを生成する第１のステップと、
参加者の健康指導の結果を蓄積した生活習慣情報に基づいて前記クラスタ毎に複数の指導者毎の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持する第２のステップと、を前記計算機に実行させ、
前記第２のステップは、
前記適正スコアを、前記健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報の実績から算出し、前記指導者には指導に関する単価情報が設定され、前記単価情報は前記指導者の時間あたりの報酬を含み、前記適正スコアを前記単価情報で補正することを特徴とするプログラム。

【請求項8】

請求項１に記載の健康指導支援装置であって、
前記プロセッサは、所定の関数を用いて前記単価情報の値が低くなるほど単価係数が大きくなるように算出し、前記算出した単価係数を前記適正スコアに乗じることで前記適正スコアを補正することを特徴とする健康指導支援装置。

【請求項9】

請求項４に記載の健康指導支援方法であって、
前記第２のステップは、
所定の関数を用いて前記単価情報の値が低くなるほど単価係数が大きくなるように算出し、前記算出した単価係数を前記適正スコアに乗じることで前記適正スコアを補正することを特徴とする健康指導支援方法。

【請求項10】

請求項７に記載のプログラムであって、
前記第２のステップは、
所定の関数を用いて前記単価情報の値が低くなるほど単価係数が大きくなるように算出し、前記算出した単価係数を前記適正スコアに乗じることで前記適正スコアを補正することを特徴とするプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、健康指導における患者への最適な指導担当者の選定を効果的かつ効率的に決定する為の技術に関する。

【背景技術】

【0002】

生活習慣病の増加に伴う医療費抑制のため、特定保健指導に代表されるように、個人の健康状態に応じて適切な健康指導を行うプログラムが実施されている。このような健康指導プログラムにおいては、保健師や管理栄養士、その他の指導者が、食事・運動等に関する生活習慣改善のための指導を被指導者（以下、ユーザと称する）に対して行う。一般的には、健康指導プログラムに登録したユーザに対して担当指導者が割り当てられ、電話やメール、対面指導等様々な方法を通じて一定期間の指導が行われる。指導の目的は、例えばメタボリックシンドローム該当者に対する減量指導や、血糖のコントロール、服薬指導等多岐にわたるが、高い指導効果を得るためには、ユーザがモチベーションを維持し脱落なく継続的にプログラムに取り組むことが重要である。よって指導者はユーザと適切にコミュニケーションをとりモチベーションをコントロールできる能力が求められる。そのため、ユーザに対して適切な指導者を選定することが必要であり、また複数の指導者リソースを勘案したうえで簡便に実行できる必要がある。

【0003】

特許文献１では、過去の経験症例に基づき、経験のある看護師を担当に割り当てる技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００８−２３４１８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

上記特許文献１に記載されている技術のように、患者の病名を経験症例に含まない未経験看護師に対して経験年数の長い順に前記患者を割り当てた場合に割当ルールを満たすか否かの判断処理を行い、割当ルールを満たす場合に担当看護師の割当を行う場合、健康指導のように、対象者が必ずしも疾病を有していない場合には経験症例に基づく判定をすることが難しくなる。また、指導者とユーザのコミュニケーションの部分については何ら考慮されていない。

【0006】

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、指導者とユーザを指導効果の観点で適切に選定しより高い指導効果を得るための指導者選定技術を提供することを目的とするものである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明は、プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有して参加者の保健指導を支援する健康指導支援装置であって、前記記憶部は、前記参加者のユーザ情報と、前記参加者毎の健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報を保持し、前記プロセッサは、前記ユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成し、前記クラスタ毎に参加者の健康指導の結果に基づいて複数の指導者の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持し、前記適正スコアを、前記健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報の実績から算出し、前記指導者には指導に関する単価情報が設定され、前記単価情報は前記指導者の時間あたりの報酬を含み、前記プロセッサは前記適正スコアを前記単価情報で補正する。

【発明の効果】

【0008】

本発明に係る健康指導支援装置によれば、複数の指導者と複数の参加者の中で最適な担当選定を、効率的かつ高速に決定することができ、より高い指導効果を得ることができる。また、やむを得ず指導担当を変更する場合においても迅速に指導者を決定でき、指導担当の選定に係る作業を大幅に軽減できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本発明の第１の実施例を示し、健康指導支援装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図2】本発明の第１の実施例を示し、利用者属性テーブルの一例を示す図である。

【図3】本発明の第１の実施例を示し、生活習慣情報テーブル（食事）の一例を示す図である。

【図4】本発明の第１の実施例を示し、生活習慣情報テーブル（運動）の一例を示す図である。

【図5】本発明の第１の実施例を示し、生活習慣情報テーブル（改善目標）の一例を示す図である。

【図6】本発明の第１の実施例を示し、問診情報テーブルの一例を示す図である。

【図7】本発明の第１の実施例を示し、指導者属性テーブルの一例を示す図である。

【図8】本発明の第１の実施例を示し、指導予定テーブルの一例を示す図である。

【図9】本発明の第１の実施例を示し、指導実績テーブルの一例を示す図である。

【図10】本発明の第１の実施例を示し、指導者等級テーブルの一例を示す図である。

【図11】本発明の第１の実施例を示し、クラスタ管理テーブルの一例を示す図である。

【図12】本発明の第１の実施例を示し、適正判定テーブルの一例を示す図である。

【図13】本発明の第１の実施例を示し、医学知識管理テーブルの一例を示す図である。

【図14】本発明の第１の実施例を示し、利用状況テーブルの一例を示す図である。

【図15】本発明の第１の実施例を示し、適正スコアを算出する処理の一例を示すフローチャートである。

【図16】本発明の第１の実施例を示し、適正スコアを基に指導担当者を選定する処理の一例を示すフローチャートである。

【図17】本発明の第１の実施例を示し、最適化指標（ＫＰＩ）を設定する為の画面の一例を示す図である。

【図18】本発明の第１の実施例を示し、指導者選定結果の表示と選定を行う為の画面の一例を示す図である。

【図19】本発明の第２の実施例を示し、指導単価を考慮して、適正スコアを基に指導担当者を選定する処理の一例を示すフローチャートである。

【図20】本発明の第２の実施例を示し、指導単価を考慮し、指導者選定結果の表示と選定を行う為の画面の一例を示す図である。

【図21】本発明の第３の実施例を示し、健康指導支援装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図22】本発明の第３の実施例を示し、指導者人材確保の計画を行う為の画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

【実施例1】

【0011】

以下に本発明の実施例１として、インターネットを通じて提供される健康指導プログラムを用いて、ユーザ（利用者）に最適な指導者を選定する例について、図面を参照しつつ説明する。

【0012】

図１は、本発明の実施例１である健康指導支援装置１０１の一構成例を示すブロック図である。健康指導支援装置１０１は、ネットワーク１０８を介して指導者端末１０９と、ユーザ端末１１０と接続されている。指導者端末１０９は、健康指導プログラムのユーザ（参加者）に対して指導を行う指導者が使用する。ユーザ端末１１０は、健康指導プログラムを利用するユーザ（参加者）によって操作される。

【0013】

健康指導支援装置１０１は、キーボードやマウスなどの入力部１０２と、ディスプレイを表す出力部１０３と、ＣＰＵ１０４と、メモリ１０５及び記憶媒体１０６を含む計算機である。指導者端末１０９及びユーザ端末１１０も同様の計算機である。なお、メモリ１０５及び記憶媒体１０６は記憶部として機能することができる。

【0014】

健康指導支援装置１０１は、所定の機能を提供するプログラムを記憶媒体１０６に格納し、メモリ１０５へロードしてＣＰＵ１０４によって実行される。記憶媒体１０６には、利用者登録部１１１と、推奨指導者提示部１１２と、生活習慣特徴量抽出部１１３と、クラスタ構築部１１４と、クラスタ割当部１１５と、指導者等級処理部１１６と、適正スコア算出部１１７と、指導者割当決定部１１８及び医学知識処理部１１９がプログラムとして格納される。

【0015】

ＣＰＵ１０４は、各機能部のプログラムに従って処理することによって、所定の機能を提供する機能部として稼働する。例えば、ＣＰＵ１０４は、利用者登録プログラムに従って処理することで利用者登録部１１１として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、ＣＰＵ１０４は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する機能部としても稼働する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。

【0016】

利用者登録部１１１は、健康指導プログラムのユーザを受け付けて、利用者属性テーブル１２０に登録し、また、問診情報を受け付けて問診情報テーブル１２２に登録する。また、利用者登録部１１１は、ユーザの日々の報告を受け付けて生活習慣情報テーブル１２１に格納する。

【0017】

推奨指導者提示部１１２は、後述するように、複数の指導者と複数のユーザの組み合わせの中から、高い指導効果が得られる指導者とユーザの組み合わせを提示する。生活習慣特徴量抽出部１１３は、ユーザの生活習慣情報テーブル１２１や問診情報テーブル１２２から特徴量を算出する。

【0018】

クラスタ構築部１１４は、ユーザや指導者の特徴量等からユーザのグループを生成し、クラスタ管理テーブル１２７に登録する。クラスタ割当部１１５は、ユーザのグループ（クラスタ）を指導者に割り当てる。指導者等級処理部１１６は、指導者等級テーブル１２６を管理する。

【0019】

適正スコア算出部１１７は、ユーザのグループに対する指導者の指導適正スコアを算出する。指導者割当決定部１１８は、指導者の指導適正スコアや指導の予定に基づいてユーザに最適な指導者を割り当てる。

【0020】

健康指導支援装置１０１には、各機能部が利用する情報を格納したデータベース１０７が接続される。データベース１０７は、利用者属性テーブル１２０、生活習慣情報テーブル１２１、問診情報テーブル１２２、指導者属性テーブル１２３、指導予定テーブル１２４、指導実績テーブル１２５、指導者等級テーブル１２６、クラスタ管理テーブル１２７、適正判定テーブル１２８、医学知識管理テーブル１２９、利用状況テーブル１３０を格納する。

【0021】

なお、生活習慣情報テーブル１２１は、図３〜図５で示すように、食事関連の生活習慣情報テーブル１２１−１と、運動関連の生活習慣情報テーブル１２１−２と、改善目標関連の生活習慣情報テーブル１２１−３から構成される。

【0022】

図２は、利用者属性テーブル１２０の一例を示す図である。利用者属性テーブル１２０は、ユーザを特定する識別子を格納するユーザＩＤ２０１と、ユーザの健康指導プログラムの利用状況２０２と、指導の為にユーザが確保できる時間を示す被指導可能日時２０３と、生年月日２０４と、身長２０５と、体重２０６と、性別２０７と、職種２０８と、使用する言語２０９と、在住地域２１０と、タイムゾーン２１１と、健康状態２１２と、プログラム加入履歴２１３と、ユーザタイプ２１５と、をひとつのエントリに含む。

【0023】

この情報により、ユーザの属性を基にした分類が可能になる効果がある。健康指導プログラムの開始時に、利用者登録部１１１がユーザの情報を受け付けて利用者属性テーブル１２０を生成または更新する。健康状態２１２は、「００」が健康、「０１」がメタボリックを示す。プログラム加入履歴２１３は、健康指導プログラムの利用回数が格納される。また、ユーザタイプ２１４には、ユーザの健康指導プログラムに対する積極度が格納され、例えば、数値が大きいほど積極性が高くなる。

【0024】

図３は、食事関連の生活習慣情報テーブル１２１−１の一例を示す図である。食事関連の生活習慣情報テーブル１２１−１は、ユーザの識別子を格納するユーザＩＤ２０１と、ユーザ毎の食事情報を特定するための識別子を格納する食事ＩＤ３０１と、食事が摂られた日時を格納する食事日時３０２と、朝食や昼食、夕食の種類を格納する食事カテゴリ３０３と、摂取した食事の内容を記録する食事内容３０４と、外食か否かを示す外食フラグ３０５と、飲酒があった否かを示す飲酒フラグ３０６と、をひとつのエントリに含む。

【0025】

食事関連の生活習慣情報テーブル１２１−１は、ユーザ端末１１０から入力されたユーザの情報のうち食事に関する情報が、利用者登録部１１１によって生成または更新される。なお、ユーザは、所定のタイミング（例えば、毎日）で健康指導プログラムで指定された情報をユーザ端末１１０から健康指導支援装置１０１へ入力する。

【0026】

この情報により、ユーザの食習慣に関する特徴を元にした分類が可能になる効果がある。なお、ユーザＩＤ２０１は、利用者属性テーブル１２０と同様の情報を用いる。

【0027】

図４は、運動関連の生活習慣情報テーブル１２１−２の一例を示す図である。運動関連の生活習慣情報テーブル１２１−２は、ユーザの識別子を格納するユーザＩＤ２０１と、ユーザが運動した日時を示す運動日時４０１と、その日の体重４０２と、当日にユーザが歩いた歩数４０３と、所定の運動量基準から判定される身体活動レベル４０４をひとつのエントリに含む。身体活動レベル４０４は、運動の強度を示す値が格納され、例えば、Ｍｅｔｓ（身体活動強度）表等で設定された値が格納される。

【0028】

この情報により、ユーザの身体活動の特徴を基にした分類が可能になる効果がある。運動関連の生活習慣情報テーブル１２１−１は、ユーザ端末１１０から入力されたユーザの情報のうち運動に関する情報が、利用者登録部１１１によって生成または更新される。

【0029】

図５は、改善目標関連の生活習慣情報テーブル１２１−３の一例を示す図である。改善目標関連の生活習慣情報テーブル１２１−３は、ユーザの識別子を格納するユーザＩＤ２０１と、歩数増加や食事の改善などの予め設定した生活習慣改善の目標を示す改善目標５０１と、改善目標達成の対象日を示す目標対象日５０２と、目標が達成されたか否かを示す目標達成度５０３と、をひとつのエントリに含む。目標達成度５０３は、例えば、「０」が未達、「１」が達成を示す。

【0030】

この情報により、ユーザの生活習慣改善に対する取組状況を基にした分類が可能になる効果がある。改善目標関連の生活習慣情報テーブル１２１−３は、ユーザ端末１１０から入力されたユーザの情報のうち改善目標に関する情報が、利用者登録部１１１によって生成または更新される。

【0031】

図６は、問診情報テーブル１２２の一例を示す図である。問診情報テーブル１２２は、ユーザの識別子を格納するユーザＩＤ２０１と、ユーザが就業しているか否かを示す就業有無６０１と、希望する指導方法を示す希望指導スタイル６０２と、服薬の内容を示す服薬状況６０３と、既往歴６０４と、平均的な運動の状況を示す運動習慣６０５と、普段の食事の取り方などの内容を示す食事習慣６０６と、普段の飲酒の量を示す飲酒量６０７と、平均的な睡眠時間を示す睡眠量６０８と、喫煙の有無を示す喫煙有無６０９と、をひとつのエントリに含む。この情報により、普段の生活スタイルを基にしたユーザの分類が可能になる効果がある。

【0032】

問診情報テーブル１２２は、健康指導プログラムの開始時などに問診を実施した内容が利用者登録部１１１等によって問診情報テーブル１２２に格納される。

【0033】

図７は、指導者属性テーブル１２３の一例を示す図である。指導者属性テーブル１２３は、指導者を特定する識別子を格納する指導者ＩＤ７０１と、生年月日７０２と、身長７０３と、体重７０４と、性別７０５と、等級７０６と、言語７０７と、在住地域７０８と、在住地域のタイムゾーン７０９と、指導のスタイルを示す指導スタイル７１０と、指導者が有する資格内容を示す資格情報７１１と、をひとつのエントリに含む。

【0034】

この情報により、指導者の属性情報を基にした分類が可能になる効果がある。なお、等級７０６は指導者毎のランクを示す値が設定される。指導者属性テーブル１２３は、管理者などによって予め設定される。

【0035】

図８は、指導予定テーブル１２４の一例を示す図である。指導予定テーブル１２４は、指導者端末１０９から入力された情報を保持する。指導予定テーブル１２４は、指導者の識別子を格納する指導者ＩＤ７０１と、指導の日時を示す指導日時８０１と、指導の実施もしくは予定されているかの状態を示す指導状態８０２と、指導の対象となっているユーザの識別子を格納する指導対象ユーザ８０３と、をひとつのエントリに含む。

【0036】

この情報により、指導者の空き状況を把握し、適切に担当を選定する事が可能になる効果がある。なお、指導者ＩＤ７０１は、図７の指導者属性テーブル１２３と同様の値である。また、指導予定テーブル１２４は、指導者端末１０９からの入力によって生成または更新される。

【0037】

図９は、指導実績テーブル１２５の一例を示す図である。指導実績テーブル１２５は、健康指導プログラムの管理者などによって予め設定される情報である。

【0038】

指導実績テーブル１２５は、指導者の識別子を格納する指導者ＩＤ７０１と、指導者の経験量を示す指導年数９０１と、過去に指導したユーザ数を格納する指導人数９０２と、合計指導日数９０３と、指導期間の途中で脱落したユーザの人数を示す途中脱落者数９０４と、指導の結果として得られたユーザの平均減量量を示す減量実績９０５と、ユーザからの指導に対する定量的評価値を示すユーザ評価値９０６と、をひとつのエントリに含む。この情報により、指導者の実績に基づく分類が可能になる効果がある。

【0039】

指導実績テーブル１２５は、所定の周期（例えば、１日毎）で更新されて、ユーザ端末２００からの減量実績の入力や評価あるいは指導人数の変動などが反映される。

【0040】

図１０は、指導者等級テーブル１２６の一例を示す図である。指導者等級テーブル１２６は、健康指導プログラムの管理者などによって予め設定される情報である。

【0041】

指導者等級テーブル１２６は、指導者の識別子を格納する指導者ＩＤ７０１と、指導者の実績から決定される指導者等級１００１と、指導者の１時間あたりの報酬を格納する指導単価１００２とをひとつのエントリに含む。この情報により、指導者のレベルと単価を考慮した分類が可能になる効果がある。

【0042】

図１１は、クラスタ管理テーブル１２７の一例を示す図である。クラスタ管理テーブル１２７は、クラスタ構築部１１４によって生成または更新された情報を格納する。クラスタ管理テーブル１２７は、分類されたグループを特定するクラスタＩＤ１１０１と、クラスタの種別を示すクラスタ対象１１０２と、クラスタの特徴を示すクラスタラベル１１０３と、グループの分類に用いた特徴量を示す特徴量セット１１０４と、クラスタ内に内包するユーザのＩＤを示す該当ユーザ１１０５と、をひとつのエントリに含む。この情報により、分類された結果を用いて適切な指導者の選定を行うことが可能になる効果がある。

【0043】

図１２は、適正判定テーブル１２８の一例を示す図である。適正判定テーブル１２８は、適正スコア算出部１１７が生成する情報である。

【0044】

適正判定テーブル１２８は、指導者の識別子を格納する指導者ＩＤ７０１と、指導者の適正を判定する対象であるクラスタを示す対象クラスタ１２０１と、該当するクラスタに対する適正度合いを示す適正スコア１２０２と、をひとつのエントリに含む。この情報により、より指導効果の高い指導者を選定することが可能になる効果がある。

【0045】

図１３は、医学知識管理テーブル１２９の一例を示す図である。医学知識管理テーブル１２９は、指導者や管理者などによって予め設定された情報である。

【0046】

疾患や身体の状態を示す健康状態１３０１と、健康状態に対応する運動指導禁忌１３０２と、食事指導禁忌１３０３と、薬剤指導禁忌１３０４と、をひとつのエントリに含む。この情報により、過去の指導履歴において経験があるか否かを判断して適切な指導者を選定することが可能になる効果がある。

【0047】

図１４は、利用状況テーブル１３０の一例を示す図である。利用状況テーブル１３０は、利用者登録部１１１等によって生成及び更新される情報である。

【0048】

利用状況テーブル１３０は、ユーザの識別子を格納するユーザＩＤ２０１と、ユーザの指導中のログイン率１４０１と、情報の入力状況を示す入力率１４０２と、体重の減少量を示す減量結果１４０３と、体重の初期値（健康指導プログラムの開始時）からの減量率を示す減量率１４０４と、をひとつのエントリに含む。

【0049】

減量結果や減量率は、一例であってそのほか任意の指標を管理することができる。この情報により指導効果に基づいて分類を行うことができる効果がある。ログイン率１４０１は、予め設定された期間内の入力回数との比が格納される。例えば、１日１回の入力が設定されている場合、毎日１回の入力でログイン率１４０１＝１．０となる。また、入力率１４０２は、指定された入力項目の数と、実際に入力された項目の数の比を格納することができる。

【0050】

利用状況テーブル１３０は、所定の周期（例えば、１日）で更新され、ユーザ端末２００から入力された生活習慣情報テーブル１２１−２の体重４０２から減量結果１４０３や減量率１４０４を算出して更新される。また、ユーザ端末２００のログインの頻度や入力の内容などに応じてログイン率１４０１や入力率１４０２が算出されて更新される。

【0051】

次に、ユーザを分類してユーザ群に対する適正スコア１２０２を算出する手順を、図を用いて説明する。図１５は、適正スコア１２０２の算出手順の一例を示すフローチャートである。この処理は健康指導支援装置１０１が入力部１０２または指導者端末１０９から所定の指令を受け付けたときに実行される（１５０１）。

【0052】

まず、クラスタ構築部１１４は、ステップ１５０２にて、クラスタリングに用いる手法を設定する。例えば、代表的なクラスタリング手法としてｋ−ｍｅａｎｓ法など周知または公知の手法を用いる事ができる。その際、クラスタリング手法の設定と共に、何個のクラスタに分類するかも含めて設定を行う。クラスタの分類数は、入力部１０２や指導者端末１０９から受け付けることができる。

【0053】

次に、クラスタ構築部１１４は、ステップ１５０３にて、クラスタリングする際に用いる特徴量の設定を行う。クラスタ構築部１１４は、入力部１０２や指導者端末１０９から特徴量の指定を受け付ける。ここで設定する特徴量によって適正スコア１２０２を使用する目的に応じた分類の調整を行うことができる。例えば、特徴量として属性情報を設定すればユーザ等の属性情報による分類となり、あるいは問診結果を主に設定すれば問診結果を反映したユーザの分類を行うことができる。

【0054】

属性情報による分類は、例えば、利用者属性テーブル１２０の生年月日２０４（年齢）や性別２０７、健康状態２１２等を指定してクラスタリングを行うことができる。また、問診結果による分類は、問診情報テーブル１２２の既往歴６０４、運動習慣６０５、食事習慣６０６や飲酒量６０７を指定してクラスタリングを行うことができる。

【0055】

次に、ステップ１５０４では、生活習慣特徴量抽出部１１３が、ステップ１５０３で設定された情報に基づいてデータベース１０７から特徴量を抽出する。ここで、生活習慣特徴量抽出部１１３は、抽出したデータをクラスタリングが可能なデータ形式にデータを加工する。

【0056】

例えば、文字列で記録されているデータの場合、名寄せを行うなどして纏めるほか、カテゴリカルデータを数値に変換する等の前処理を行う。また、設定された特徴量が多岐にわたる場合には、変数選択を行って適切な量の変数に絞り込みを行う。

【0057】

次に、ステップ１５０５では、クラスタ構築部１１４が上記ステップ１５０２で設定されたクラスタリング手法でクラスタリングを実行して指定されたクラスタ数でユーザの分類を実行する。次に、ステップ１５０６では、クラスタ割当部１１５が、得られた分類結果をクラスタ管理テーブル１２７に記録する。

【0058】

次に、ステップ１５０７では、適正スコア算出部１１７が、各指導者の適正スコア１２０２を算出する。なお、適正スコア算出部１１７は、キャリアの浅い指導者等、所定のサンプル数を確保できない場合には適正スコア１２０２の算出は行わない。

【0059】

適正スコア算出部１１７は、指導者別に、分類されたクラスタ内に含まれる過去の担当実績を抽出し、平均減量率を算出する。適正スコア算出部１１７は、全指導者と全クラスタ分について平均減量率を算出した後、標準化して値を０から１に調整した適正スコア１２０２を算出する。

【0060】

適正スコアＳｉは、例えば、以下の（１）式に示す手法により指導者別に算出した値を、さらに０から１の範囲に線形変換することで得られる。

【0061】

【数1】

【0062】

なお、上記（１）式において、μは指導者間の平均減量率を示し、σは指導者間の減量率の標準偏差を示し、ｗｉはある指導者の指導成果としての減量率を示している。

【0063】

次に、適正スコア算出部１１７は、ステップ１５０８にて、指導者ＩＤ７０１と対象クラスタ１２０１毎に算出した適正スコア１２０２を適正判定テーブル１２８に記録する。

【0064】

以上の手順で適正スコア算出処理が実行され、指導者ＩＤ７０１とユーザの対象クラスタ１２０１に適正スコア１２０２が設定される。

【0065】

次に、適正スコア算出部１１７が算出した適正スコア１２０２を用いて、最適な指導者を選定する処理について説明する。

【0066】

図１６は、新しく登録されたユーザに対して指導者を選定する指導者選定手順の一例を示すフローチャートである。この処理は健康指導支援装置１０１が入力部１０２または指導者端末１０９から所定の指令を受け付けたときに実行される（１６０１）。

【0067】

まず、指導者割当決定部１１８は、ステップ１６０２にて、指導者を選定する対象となるユーザを利用者属性テーブル１２０から抽出する。対象となるユーザは、例えば、新規のユーザや、指導者を変更するユーザのユーザＩＤ２０１を指定することができる。

【0068】

次に、指導者割当決定部１１８は、ステップ１６０３にて問診情報テーブル１２２を参照して事前問診の有無を判定する。事前問診結果が存在する場合はステップ１６０４へ進み、事前問診結果が存在しない場合はステップ１６１０へ進む。

【0069】

ステップ１６０４では、指導者割当決定部１１８が、問診情報テーブル１２２を参照して問診結果の特徴量を抽出する。ここで、特徴量は、クラスタ管理テーブル１２７に記録された特徴量セット１１０４に合わせて利用者属性テーブル１２０や問診情報テーブル１２２から抽出する。

【0070】

一方、ステップ１６１０の事前問診情報が無い場合には、例えば属性情報等を用いる。この場合、クラスタ管理テーブル１２７の特徴量セット１１０４が属性情報から成るクラスタを用いることで割付を実行可能である。

【0071】

次に、指導者割当決定部１１８は、ステップ１６０５にて、ユーザ毎に最も近いクラスタを算出して割り付けを行う。具体的には、指導者割当決定部１１８が、ユーザ毎に抽出した特徴量をもとに、各クラスタ中心との距離を算出し、最も近いクラスタを探索して当該ユーザの割り付けを行う。

【0072】

指導者割当決定部１１８は、クラスタ管理テーブル１２７のクラスタＩＤ１１０１に対応する該当ユーザ１１０５にユーザＩＤを設定することで、ユーザをクラスタに割り付ける。

【0073】

次に、指導者割当決定部１１８は、ステップ１６０６にて、最適化したい指標（ＫＰＩ：Ｋｅｙ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ）の設定を行う。

【0074】

図１７に、ＫＰＩを設定する画面の一例を示す。ＫＰＩ設定画面１７０１では、各指導者Ａ〜Ｇの過去の指導実績に基づいて定量値を可視化する実績グラフ表示１７０５と、表示する実績指標を選択する実績指標選択１７０２と、グラフ表示を行う為の表示ボタン１７０３、実績指標を採用する際に用いるＫＰＩ追加ボタン１７０４が存在する。本画面では例えば、実績指標に平均減量率を選択すると、実績グラフ表示１７０５に各指導者Ａ〜Ｇのこれまでに担当したユーザの平均減量率と標準偏差の情報が表示される。

【0075】

このように実績指標をＫＰＩ設定画面１７０１に表示して最適化が必要な指標を抽出し、管理者や指導者などがＫＰＩ追加ボタン１７０４を使用することで最適な指導者の選定時に用いるＫＰＩを設定することができる。

【0076】

図示の例では、実績指標として平均減量率を用いたが、その他に健康指導プログラムからの脱落率やユーザ評価などの実績指標を選択することが可能である。また、補足指標として標準偏差を例にとったが、これに限らず任意の指標を用いることが可能である。

【0077】

次に、指導者割当決定部１１８は、ステップ１６０７にて、図１５の処理で算出された適正スコア１２０２を用いた指導者の選定を行う。ここで、適正判定テーブル１２８で管理される適正判定情報を参照し、対象ユーザが所属するクラスタに対する適正スコア１２０２の高い（所定値以上）指導者ＩＤ７０１を抽出し、適正スコア１２０２の高い順に並び変えを行う。

【0078】

指導者割当決定部１１８は、並び変えた中で適正スコア１２０２の順位が最も高い指導者ＩＤ７０１を選択して、次のスケジュール確認ステップ（１６０８）にて、指導予定テーブル１２４で管理される指導予定情報と、利用者属性テーブル１２０で管理されるユーザの被指導可能日時２０３とを照らし合わせ、実際に指導が行える場合に、次の指導担当設定ステップにて指導担当者として選定を行う。

【0079】

スケジュール確認ステップ（１６０８）にて、ユーザの被指導可能日時と指導者の指導可能日時が合わない場合は最適指導者選定ステップ（１６０７）へ戻り、次点の指導者ＩＤ７０１に関して上記と同様の処理を繰り返す。

【0080】

図１８は、あるユーザに対して算出した適正スコア１２０２をもとに指導者を選定する指導者選定画面１８０１の一例を示す。指導者選定画面１８０１には、図１７のＫＰＩ設定画面で設定したＫＰＩが選定条件として選定条件表示１８０２に表示されている。指導者選定の対象であるユーザ情報は選定対象ユーザ情報表示１８０４に表示されている。

【0081】

このユーザに対して、計算実行ボタン１８０３を押下し、選定結果を算出する。選定結果は画面上部の指導者選定情報１８０５に表示される。指導者選定情報１８０５には、各指導者のＩＤ毎に算出した適正スコアと、スケジュールの適合有無（可、不可）が表示される。

【0082】

画面右下には、適正スコアの値を基にして、指導者の選定優先度の高い順に指導者選択表示１８０６が表示される。図の例では、最も適正スコアの高い指導者が選択されている状態になっており、選定確定ボタン１８０７を押下することで選定が完了する。上記の一連の処理によって指導効果の最適化を目的とした指導者の選定を従来よりも簡便に実行することが可能である。

【0083】

以上のように、本実施例１によれば、健康指導支援装置１０１は、指導者の過去の指導実績データと、過去のユーザの属性や蓄積された生活習慣情報テーブル１２１等のデータを基にして、ある指導者について高い指導効果を発揮できるユーザ群をデータから割り出して、各群（クラスタ）に対する指導適正スコア１２０２を算出し、指導者選定を行う際に適正スコア１２０２を考慮して最適な指導者を選定する。これにより、複数の指導者と複数のユーザの中で最適な担当者の選定を、効率的かつ高速に決定することができ、より高い指導効果を得ることができる。また、やむを得ず指導担当を変更する場合に置いても迅速に担当者を決定でき、指導担当の選定に係る作業を大幅に軽減できる。

【実施例2】

【0084】

以下に本発明の実施例２として、指導者の選定時に指導単価を考慮することで、指導実績の少ない指導者に対する選定可能性を確保する例について、図を参照しつつ説明する。

【0085】

図１９は、指導単価を考慮した指導者選定手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、前記実施例１の図１６のフローチャートにステップ１９０１を加えたもので、その他の構成は前記実施例１と同様である。

【0086】

指導者割当決定部１１８は指導単価計算ステップ（１９０１）にて、適正スコア１２０２にかけ合わせる単価係数を算出する。例えば、単価係数を最大値１、最小値０としてシグモイド関数等のモデル関数の引数とし、単価が低くなるほど単価係数が大きくなるような関数を用いて単価関数を算出する。

【0087】

そして、指導者割当決定部１１８は、算出した単価係数を、適正スコア１２０２とかけ合わせることで補正した適正スコア１２０２を算出し、キャリアの少ない指導者でも選定されるように調整することが可能である。なお、単価係数は、前記実施例１の図１０に示した指導者等級テーブル１２６の指導単価１００２に比例させても良い。

【0088】

図２０は、補正後の適正スコアによる指導者選定画面１８０１の一例である。図２０は、前記実施例１の図１８に示した指導者選定画面１８０１の指導者選定情報１８０５に指導単価と補正後の適正スコアを加えて指導者選定情報２００５としたもので、その他の構成は前記実施例１と同様である。

【0089】

指導者選定情報２００５には適正スコア１２０２、スケジュール、指導単価の係数が表示されている。Ａｄｖｉｓｏｒ１は適正スコア１２０２が１、Ａｄｖｉｓｏｒ２は０．９、Ａｄｖｉｓｏｒ３は０．７であるが、指導単価はそれぞれ０．５、０．７、１と算出されているため、最終的な適正スコアはこれらをかけ合わせてＡｄｖｉｓｏｒ１は０．５、Ａｄｖｉｓｏｒ２は０．６３、Ａｄｖｉｓｏｒ３は０．７となりＡｄｖｉｓｏｒ３が選定優先度１位となっている。

【0090】

このようにして、実施例２によれば、目的に応じ、指導キャリアの少ない指導者でも適正スコア１２０２と指導単価を考慮する方法を適用することで選定可能性を確保することが可能になり、指導人材の最適な活用が可能となる。

【実施例3】

【0091】

以下に本発明の実施例３として、指導者として必要な人材確保の計画支援を行う例について、図を参照しつつ説明する。図２１は、本発明の実施例３である健康指導支援装置１０１の一構成例を示すブロック図である。

【0092】

本実施例３の健康指導支援装置１０１は、必要な指導者人材確保の計画を作成するため、人件費等経営上の目標指標を設定する経営指標設定部２１０１と、必要な指導者人材の計画を提示する必要指導者人材提示部２１０２と、契約前の指導者の候補を示す指導者候補管理テーブル２１０３と、管理者端末２１０４を有している。その他の構成は前記実施例１と同様である。

【0093】

例えば、予め在籍しているユーザに対して新たに指導サービスを開始する場合、まず必要な指導者の確保計画が必要であり、その際にユーザ群に合わせた人材確保の最適化が重要である。

【0094】

図２２を用いて、人材確保計画の一例を示す。図２２は必要指導者人材提示部２１０２が提供する必要な指導者人材を提示する指導者人材計画画面２２０１の一例である。指導者人材計画画面２２０１において、ユーザクラスタ表示２２０２にクラスタ構築部１１４の構築したユーザクラスタが表示されている。

【0095】

必要指導者数表示２２０３には、各クラスタと、各クラスタに対して必要な指導者数が表示される。必要な指導者数は、経営指標設定部２１０１にて設定する、指導者一人当たりのユーザ担当数や、指導単価設定等に応じて最適化する。

【0096】

図２２では、人材計画設定表示２２０５に総人件費の計画が金額ベースで表示されている。設定された値に応じて、指導者候補の中から指導単価を参照し、計画範囲内で最適な指導者を抽出する。その際、適正スコアを用いて割当対象のクラスタを算出することで最適な指導者を抽出することが可能になる。

【0097】

経営指標設定部２１０１にてコスト低減を優先する場合、例えば、ユーザのクラスタの中で、指導の効果があまり指導者に依存しないクラスタを抽出することで、指導キャリアの少なく指導単価の低い指導者を担当としても、指導効果をできる限り維持することが可能である。

【0098】

あるいは、適正スコア１２０２の高い順に各クラスタに対して指導者を割り当てることで、クラスタに必要な指導者の数だけではなく、各クラスタの属性等の特徴量に対応可能な指導者を割り当てることで指導の効果を高めることもできる。

【0099】

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。

【0100】

また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

【0101】

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

【符号の説明】

【0102】

１０１ 健康指導支援装置
１０７ データベース
１０９ 指導者端末
１１０ ユーザ端末
１１１ 利用者登録部
１１２ 推奨指導者提示部
１１３ 生活習慣特徴量抽出部
１１４ クラスタ構築部
１１５ クラスタ割当部
１１６ 指導者等級処理部
１１７ 適正スコア算出部
１１８ 指導者割当決定部
１１９ 医学知識処理部
１２０ 利用者属性テーブル
１２１ 生活習慣情報テーブル
１２２ 問診情報テーブル
１２３ 指導者属性テーブル
１２４ 指導予定テーブル
１２５ 指導実績テーブル
１２６ 指導者等級テーブル
１２７ クラスタ管理テーブル
１２８ 適正判定テーブル
１２９ 医学知識管理テーブル
１３０ 利用状況テーブル

【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】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】