特開 2023-156823 ユーザ支援プログラム、ユーザ支援装置、及びユーザ支援方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023156823

(43)【公開日】2023-10-25

(54)【発明の名称】ユーザ支援プログラム、ユーザ支援装置、及びユーザ支援方法

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20231018BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022066415

(22)【出願日】2022-04-13

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100121083

【弁理士】

【氏名又は名称】青木 宏義

(74)【代理人】

【識別番号】100138391

【弁理士】

【氏名又は名称】天田 昌行

(74)【代理人】

【識別番号】100074099

【弁理士】

【氏名又は名称】大菅 義之

(72)【発明者】

【氏名】ピキャー セバスチャン

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】ユーザの目標達成を支援する効果的な介入方法を特定する。
【解決手段】コンピュータは、第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち第２ユーザを特定する。第２ユーザは、第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した指標を有する。コンピュータは、第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定し、第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、前記指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち、前記第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した前記指標を有する第２ユーザを特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させるためのユーザ支援プログラム。

【請求項2】

前記第２ユーザを特定する処理は、
前記複数のユーザのうち、記録されている介入が行われたユーザに対して、前記記録されている介入が行われた第１タイミングよりも前の第１判定期間を設定する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンを前記第１変化パターンと比較する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザを、候補ユーザとして抽出する処理と、
前記候補ユーザの中から前記第２ユーザを選択する処理と、
を含むことを特徴とする請求項１記載のユーザ支援プログラム。

【請求項3】

前記候補ユーザを抽出する処理は、
前記記録されている介入が行われたユーザに対して、前記第１タイミング以降の第２判定期間を設定する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザのうち、前記第２判定期間における前記指標の上昇パターンが所定の条件を満たしているユーザを、前記候補ユーザとして抽出する処理と、
を含むことを特徴とする請求項２記載のユーザ支援プログラム。

【請求項4】

前記指標は、自己効力感を表す指標、又は目標に応じて設定されたタスクの実績を表す指標であることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載のユーザ支援プログラム。

【請求項5】

第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、前記指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち、前記第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した前記指標を有する第２ユーザを特定する第１特定部と、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定する第２特定部と、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とするユーザ支援装置。

【請求項6】

第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、前記指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち、前記第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した前記指標を有する第２ユーザを特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするユーザ支援方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザ支援技術に関する。

【背景技術】

【0002】

今日の社会において、各個人は、特定の目標を達成するために、一定期間に渡って継続的な努力を行うことがある。しかし、目標に対する自己効力感が低下した場合、努力を続けることが難しくなる。自己効力感は、ある結果を生み出すために適切な行動を遂行できるという確信の程度を表す。

【0003】

自己効力感に関連して、パーソナライズされた医療アドヒアランス管理システムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。パーソナライズされた健康プログラムを実現するシステムも知られている（例えば、特許文献２を参照）。

【0004】

パーソナライズされた計画立案のための患者エンゲージメント手段を選択する方法も知られている（例えば、特許文献３を参照）。生活習慣改善に対する対象者の状態をより正確に把握し、より効果的な生活習慣改善支援を行う生活習慣管理支援装置も知られている（例えば、特許文献４及び特許文献５を参照）。

【0005】

個体群の統計プロファイルに基づいて行動の改善を最適化する方法も知られている（例えば、特許文献６を参照）。体に関する目標を達成することに対する改善をユーザに対して効果的に促す目標管理システムも知られている（例えば、特許文献７を参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】米国特許出願公開第２００８／０２０１１７４号明細書

【特許文献2】米国特許出願公開第２０１６／０２１７２６６号明細書

【特許文献3】米国特許出願公開第２０１６／０３４３２６５号明細書

【特許文献4】米国特許出願公開第２０１８－０１９７４３４号明細書

【特許文献5】特開２０１７－４５１４２号公報

【特許文献6】米国特許出願公開第２０１４／００１１１６７号明細書

【特許文献7】特開２０１９－７９３８９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

個人の自己効力感が低下して、目標達成のための努力を続けることが難しくなった場合、自己効力感を改善する介入を行うことが望ましい。しかし、個人に対する介入は、前後関係を無視して行われることが多く、実際の環境で行われることは少ない。このため、個人が努力を放棄してしまうことを予測して、放棄を予防する最適な介入を行うことは困難である。

【0008】

なお、かかる問題は、自己効力感を改善する場合に限らず、目標達成可能性に関する様々な指標を改善する場合において生ずるものである。

【0009】

１つの側面において、本発明は、ユーザの目標達成を支援する効果的な介入方法を特定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

１つの案では、ユーザ支援プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。

【0011】

コンピュータは、第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち第２ユーザを特定する。第２ユーザは、第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した指標を有する。コンピュータは、第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定し、第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する。

【発明の効果】

【0012】

１つの側面によれば、ユーザの目標達成を支援する効果的な介入方法を特定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】実施形態のユーザ支援装置の機能的構成図である。

【図2】第１のユーザ支援処理のフローチャートである。

【図3】ユーザ支援システムの構成図である。

【図4】ユーザ支援システムにおけるユーザ支援装置の機能的構成図である。

【図5】目標情報を示す図である。

【図6】タスク情報を示す図である。

【図7】自己効力感情報を示す図である。

【図8】実績情報を示す図である。

【図9】介入情報を示す図である。

【図10】第１の探索ウィンドウを示す図である。

【図11】第２の探索ウィンドウを示す図である。

【図12】第３の探索ウィンドウを示す図である。

【図13】第４の探索ウィンドウを示す図である。

【図14】第５の探索ウィンドウを示す図である。

【図15】第２のユーザ支援処理のフローチャートである。

【図16】自己効力感評価処理のフローチャートである。

【図17】実績評価処理のフローチャートである。

【図18】ロールモデル特定処理のフローチャートである。

【図19A】第１のＷ１設定処理のフローチャート（その１）である。

【図19B】第１のＷ１設定処理のフローチャート（その２）である。

【図20】第２のＷ１設定処理のフローチャートである。

【図21】第６の探索ウィンドウを示す図である。

【図22】第７の探索ウィンドウを示す図である。

【図23A】第３のＷ１設定処理のフローチャート（その１）である。

【図23B】第３のＷ１設定処理のフローチャート（その２）である。

【図24】第４のＷ１設定処理のフローチャートである。

【図25】第８の探索ウィンドウを示す図である。

【図26】探索ウィンドウ設定処理のフローチャートである。

【図27】第９の探索ウィンドウを示す図である。

【図28】第１０の探索ウィンドウを示す図である。

【図29】特定処理のフローチャートである。

【図30】類似度計算を示す図である。

【図31】複数のユーザのＳＥを示す図である。

【図32】情報処理装置のハードウェア構成図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。

【0015】

図１は、実施形態のユーザ支援装置の機能的構成例を示している。図１のユーザ支援装置１０１は、第１特定部１１１、第２特定部１１２、及び出力部１１３を含む。

【0016】

図２は、図１のユーザ支援装置１０１が行う第１のユーザ支援処理の例を示すフローチャートである。まず、第１特定部１１１は、第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち第２ユーザを特定する（ステップ２０１）。第２ユーザは、第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した指標を有する。

【0017】

次に、第２特定部は、第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定する（ステップ２０２）。そして、出力部１１３は、第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する（ステップ２０３）。

【0018】

図１のユーザ支援装置１０１によれば、ユーザの目標達成を支援する効果的な介入方法を特定することができる。

【0019】

図３は、図１のユーザ支援装置１０１を含むユーザ支援システムの構成例を示している。図３のユーザ支援システムは、ユーザ支援装置３０１及び端末装置３０２－１～端末装置３０２－Ｍ（Ｍは２以上の整数）を含む。ユーザ支援装置３０１は、図１のユーザ支援装置１０１に対応する。端末装置３０２－ｍ（ｍ＝１～Ｍ）は、ユーザの情報処理装置（コンピュータ）である。

【0020】

ユーザ支援装置３０１は、通信ネットワーク３０３を介して、端末装置３０２－１～端末装置３０２－Ｍと通信する。通信ネットワーク３０３は、例えば、ＷＡＮ（Wide Area Network）又はＬＡＮ（Local Area Network）である。

【0021】

ユーザ支援装置３０１は、各ユーザの目標を管理し、目標に応じてユーザが実行するタスクを設定する。そして、ユーザ支援装置３０１は、端末装置３０２－ｍからユーザのデータを収集する。ユーザのデータは、目標に対するユーザの自己効力感に関するデータと、ユーザが実行するタスクの実績に関するデータとを含む。

【0022】

ユーザ支援装置３０１は、収集されたデータを用いて、各ユーザに対する介入方法を決定し、決定された介入方法を示す情報を、対応するユーザの端末装置３０２－ｍへ送信する。端末装置３０２－ｍは、ユーザ支援装置３０１から受信した情報が示す介入方法を用いて、ユーザに対する介入を行う。

【0023】

端末装置３０２－ｍは、例えば、ユーザ支援情報を出力することで、ユーザに対する介入を行う。ユーザ支援情報は、ユーザのやる気を保つために最適化された情報であり、例えば、テキスト、音声、画像、映像、又はそれらの組み合わせである。ユーザ支援情報は、あらかじめ用意された情報であってもよく、ユーザに合わせて生成された情報であってもよい。

【0024】

ユーザ支援情報によってユーザに伝えられるメッセージは、例えば、成功又は失敗を示すメッセージである。成功を示すメッセージは、努力すれば目標が達成されることを示す肯定的なメッセージであり、失敗を示すメッセージは、努力を怠ると目標が達成されないことを示す否定的なメッセージである。

【0025】

図４は、図３のユーザ支援装置３０１の機能的構成例を示している。図４のユーザ支援装置３０１は、通信部３１１、目標設定部３１２、収集部３１３、評価部３１４、ユーザ特定部３１５、介入特定部３１６、及び記憶部３１７を含む。通信部３１１、ユーザ特定部３１５、及び介入特定部３１６は、図１の出力部１１３、第１特定部１１１、及び第２特定部１１２にそれぞれ対応する。

【0026】

記憶部３１７は、目標情報３２１、タスク情報３２２、自己効力感情報３２３、実績情報３２４、及び介入情報３２５を記憶する。

【0027】

目標情報３２１は、ユーザの目標に関する情報であり、タスク情報３２２は、ユーザが実行するタスクに関する情報である。自己効力感情報３２３は、目標に対するユーザの自己効力感に関する情報であり、実績情報３２４は、タスクの実績に関する情報であり、介入情報３２５は、ユーザに対して行われた介入に関する情報である。自己効力感情報３２３、実績情報３２４、及び介入情報３２５は、ユーザ毎に生成され、各ユーザのユーザＩＤと対応付けられている。

【0028】

図５は、目標情報３２１の例を示している。図５の目標情報３２１は、ユーザＩＤ、開始日、終了、結果、カテゴリ、期日、目標１、目標２、及び目標３を含む。これらの項目は、互いに対応付けられている。

【0029】

ユーザＩＤは、ユーザの識別情報であり、開始日は、目標達成プログラムが開始された日を表す。終了は、目標達成プログラムが終了したか否かを表す。ＹＥＳは、目標達成プログラムが終了したことを示し、ＮＯは、目標達成プログラムが終了していないことを示す。

【0030】

結果は、終了した目標達成プログラムの結果を表す。成功は、目標が達成されたことを示し、失敗は、目標が達成されなかったことを示す。カテゴリは、目標達成プログラムの種類を表し、期日は、目標達成の予定日を表す。目標１～目標３は、目標を規定する条件を表す。条件の個数は、４個以上であってもよい。

【0031】

例えば、ユーザＩＤ「３２４５」のカテゴリは、「マラソン」であり、期日は、「２０２２／０３／２５」であり、目標１は、「４２．１８５ｋｍ走破」であり、目標２は、「３．５時間未満」である。これらの情報は、２０２２年３月２５日に４２．１８５ｋｍを３．５時間未満で走破することを表す。

【0032】

ユーザＩＤ「３２４６」のカテゴリは、「漢検」であり、期日は、「２０２１／０９／１２」であり、目標１は、「漢検３級合格」である。これらの情報は、２０２１年９月１２日に漢検３級の試験に合格することを表す。

【0033】

ユーザＩＤ「３２４７」のカテゴリは、「ダイエット」であり、期日は、「２０２１／０６／２０」であり、目標１は、「砂糖＜１０ｇ／日」であり、目標２は、「野菜＞１００ｇ／日」であり、目標３は、「外食＜３回／月」である。これらの情報は、２０２１年６月２０日に目標１～目標３を達成することを表す。目標１は、１日当たりの砂糖の摂取量を１０ｇ未満に抑えることを表し、目標２は、１日に１００ｇを超える野菜を摂取することを表し、目標３は、１月当たりの外食の頻度を３回未満に抑えることを表す。

【0034】

図６は、タスク情報３２２の例を示している。図６のタスク情報３２２は、目標、難易度、要求１、及び要求２を含む。これらの項目は、互いに対応付けられている。目標は、目標情報３２１に含まれる目標を表し、難易度は、目標に応じたタスクの難易度を表す。要求１及び要求２は、目標に応じたタスクを規定する条件を表す。要求１は、距離に対する条件を表し、要求２は、時間に対する条件を表す。条件の個数は、３個以上であってもよい。

【0035】

例えば、目標「マラソン＜３．５時間」の難易度は、「５」であり、要求１は、「１０ｋｍ走破」であり、要求２は、「１時間５分以内」である。目標「マラソン＜４時間」の難易度は、「９０」であり、要求１は、「２０ｋｍ走破」であり、要求２は、「１時間５５分以内」である。

【0036】

図７は、自己効力感情報３２３の例を示している。図７の自己効力感情報３２３は、図５のユーザＩＤ「３２４５」が示すユーザの自己効力感を表し、ｉｄｘ１、タスク、日時、Ａ１、Ａ２、及びＳＥを含む。これらの項目は、互いに対応付けられている。

【0037】

ｉｄｘ１は、時系列のインデックスであり、タスクは、タスク情報３２２に含まれるタスクを表し、日時は、データが収集された日時を表す。

【0038】

Ａ１は、ユーザへの質問Ｑ１に対する回答を示すスコアを表す。Ｑ１は、目標達成に関する質問であり、例えば、「あなたは目標を達成する自信がありますか。」という質問であってもよい。Ａ２は、ユーザへの質問Ｑ２に対する回答を示すスコアを表す。Ｑ２は、タスク実行に関する質問であり、例えば、「あなたはタスクを実行する自信がありますか。」という質問であってもよい。

【0039】

Ａ１及びＡ２は、例えば、１～１００の範囲の数値であり、自信が大きいほど数値も大きくなる。Ａ１及びＡ２は、例えば、タスクの予定日時の直前に、ｗｅｂフォームを用いてユーザに対するアンケートを実施することにより取得することができる。タスクの予定日時は、タスクの実行が予定されている日時を表す。Ａ１及びＡ２は、目標に対するユーザの自己効力感に関するデータに対応する。

【0040】

ＳＥは、目標に対する自己効力感を示すスコアを表す。ＳＥは、Ａ１及びＡ２を用いて、例えば、次式により計算される。

【0041】

ＳＥ＝ｆｌｏｏｒ（ｓｑｒｔ（Ａ１＊Ａ２）） （１）

【0042】

ｓｑｒｔ（ｘ）は、ｘの平方根を表し、ｆｌｏｏｒ（ｘ）は、ｘ以下の最大の整数を表す。ＳＥが大きいほど、自己効力感に対する評価が高くなる。ＳＥは、ユーザの目標達成可能性に関する指標の一例である。

【0043】

例えば、ｉｄｘ１「１５」のタスクは、「１時間以内に１０ｋｍ」であり、Ａ１は「８０」であり、Ａ２は「８０」であり、ＳＥは「８０」である。ｉｄｘ１「１６」のタスクは、「ｎｏｎｅ」であり、Ａ１は「７５」であり、Ａ２は「７５」であり、ＳＥは「７５」である。「ｎｏｎｅ」は、その日のタスクが設定されていないか、又はその日にタスクが実行されていないことを表す。ｉｄｘ１「１７」のタスクは、「１時間５分以内に１１ｋｍ」であり、Ａ１は「８０」であり、Ａ２は「５０」であり、ＳＥは「６３」である。

【0044】

図８は、実績情報３２４の例を示している。図８の実績情報３２４は、図５のユーザＩＤ「３２４５」が示すユーザが実行したタスクの実績を表し、ｉｄｘ２、要求１、要求２、日時、測定結果１、測定結果２、Ｒ１、Ｒ２、Ｐ、及びＴＳＫを含む。これらの項目は、互いに対応付けられている。

【0045】

ｉｄｘ２は、時系列のインデックスであり、要求１及び要求２は、タスク情報３２２に含まれる要求１及び要求２を表し、日時は、データが収集された日時を表す。

【0046】

測定結果１は、要求１が示す測定対象の測定値を表し、測定結果２は、要求２が示す測定対象の測定値を表す。測定結果１及び測定結果２は、例えば、タスクの実行時に、ｗｅｂフォームを用いてユーザに対するアンケートを実施し、ユーザが測定した数値を入力させることにより取得することができる。測定結果１及び測定結果２は、タスクの実績に関するデータに対応する。

【0047】

Ｒ１は、要求１の数値に対する測定結果１の数値の比率を表し、Ｒ２は、要求２の数値に対する測定結果２の数値の比率を表す。Ｐは、タスクの実績に対するスコアを表す。Ｐは、Ｒ１及びＲ２を用いて、例えば、次式により計算される。

【0048】

Ｐ＝ｃｅｉｌ（１００＊（Ｒ１／Ｒ２）） （２）

【0049】

ｃｅｉｌ（ｘ）は、ｘ以上の最小の整数を表す。Ｐが大きいほど、実績に対する評価が高くなる。タスクが実行されなかった場合、Ｐは０に設定される。Ｐは、ユーザの目標達成可能性に関する指標の一例である。

【0050】

ＴＳＫは、要求１及び要求２が示すタスクが実行されたか否かを表す。Ｔｒｕｅは、タスクが実行されなかったことを示し、Ｆａｌｓｅは、タスクが実行されたことを示す。

【0051】

例えば、ｉｄｘ２「１」の要求１は、「１０ｋｍ走破」であり、要求２は、「１時間以内」であり、測定結果１は、「１０ｋｍ」であり、測定結果２は、「１時間６分」である。Ｒ１は「１」であり、Ｒ２は「１．１」であり、Ｐは「９１」であり、ＴＳＫは「Ｆａｌｓｅ」である。

【0052】

ｉｄｘ２「２」の要求１は、「１１ｋｍ走破」であり、要求２は、「１時間５分以内」であり、測定結果１は、「１０．５ｋｍ」であり、測定結果２は、「１時間１０分」である。Ｒ１は「０．９５６」であり、Ｒ２は「１．０７６」であり、Ｐは「８９」であり、ＴＳＫは「Ｆａｌｓｅ」である。

【0053】

ｉｄｘ２「３」の要求１は、「１１ｋｍ走破」であり、要求２は、「１時間１０分以内」であり、Ｐは「０」であり、ＴＳＫは「Ｔｒｕｅ」である。測定結果１、測定結果２、Ｒ１、及びＲ２は、記録されていない。

【0054】

図９は、介入情報３２５の例を示している。図９の介入情報３２５は、マラソンの目標達成プログラムにおいて行われた介入を表し、ｉｄｘ３、ｉｄｘ１、日時、種別、カテゴリ、態様、説明、及びデータを含む。これらの項目は、互いに対応付けられている。

【0055】

ｉｄｘ３は、時系列のインデックスであり、ｉｄｘ１は、タスク情報３２２に含まれるインデックスを表し、日時は、介入が行われた日時を表す。種別は、介入によってユーザに伝えられるメッセージの種別を表し、カテゴリは、目標情報３２１に含まれるカテゴリを表す。態様は、介入に用いられるユーザ支援情報の形式を表し、説明は、ユーザ支援情報の内容を表す。データは、介入が行われた日時の前後におけるＳＥ及びＰの数値を表す。

【0056】

例えば、ｉｄｘ３「１」の種別は、「肯定的」であり、カテゴリは、「マラソン」であり、態様は、「ディープフェイク映像」であり、説明は、「完走シーン」であり、データは、「ＳＥ（１９－δ：１９＋δ）」及び「Ｐ（１９－δ：１９＋δ）」である。

【0057】

「肯定的」の種別を有する介入は、肯定的なロールモデルに基づいて行われた介入を表す。肯定的なロールモデルは、未来のユーザＵ１の積極的な行動を想起させる他のユーザに対応する。ＳＥ（１９－δ：１９＋δ）は、ｉｄｘ１「１９」の前後におけるＳＥの数値を表し、Ｐ（１９－δ：１９＋δ）は、ｉｄｘ１「１９」の前後におけるＰの数値を表す。

【0058】

ｉｄｘ３「２」の種別は、「否定的」であり、カテゴリは、「マラソン」であり、態様は、「ディープフェイク映像」であり、説明は、「棄権シーン」であり、データは、「ＳＥ（３９－δ：３９＋δ）」及び「Ｐ（３９－δ：３９＋δ）」である。

【0059】

「否定的」の種別を有する介入は、否定的なロールモデルに基づいて行われた介入を表す。否定的なロールモデルは、未来のユーザＵ１の消極的な行動を想起させる他のユーザに対応する。ＳＥ（３９－δ：３９＋δ）は、ｉｄｘ１「３９」の前後におけるＳＥの数値を表し、Ｐ（３９－δ：３９＋δ）は、ｉｄｘ１「３９」の前後におけるＰの数値を表す。

【0060】

まず、通信部３１１は、通信ネットワーク３０３を介して、各端末装置３０２－ｍからユーザの目標を示す情報を受信する。目標設定部３１２は、受信した情報を、ユーザＩＤに対応付けて目標情報３２１に記録する。そして、目標設定部３１２は、目標に応じたタスクを設定し、タスクを示す情報を、目標に対応付けてタスク情報３２２に記録する。

【0061】

次に、収集部３１３は、通信部３１１を介して、各端末装置３０２－ｍからユーザのデータを収集し、通信部３１１は、収集されたデータを受信する。

【0062】

評価部３１４は、受信したデータのうち、目標に対するユーザの自己効力感に関するデータを用いて、自己効力感を評価し、評価結果を自己効力感情報３２３に記録する。自己効力感の評価において、評価部３１４は、例えば、式（１）によりＳＥを計算し、計算されたＳＥを評価結果として、タスク、日時、Ａ１、及びＡ２とともに記録する。

【0063】

また、評価部３１４は、受信したデータのうち、タスクの実績に関するデータを用いて、タスクの実績を評価し、評価結果を実績情報３２４に記録する。タスクの実績の評価において、評価部３１４は、例えば、要求１及び測定結果１からＲ１を計算し、要求２及び測定結果２からＲ２を計算し、式（２）によりＰを計算する。そして、評価部３１４は、計算されたＲ１、Ｒ２、及びＰを評価結果として、要求１、要求２、日時、測定結果１、測定結果２、及びＴＳＫとともに記録する。

【0064】

次に、ユーザ特定部３１５は、支援対象のユーザＵ１の自己効力感情報３２３を参照して、ＳＥの変化を解析し、ユーザＵ１の実績情報３２４を参照して、Ｐの変化を解析する。そして、ユーザ特定部３１５は、ＳＥ又はＰが低下したことを示す変化パターンＸ１が検出された場合、Ｘ１を含む探索ウィンドウＷ１を設定する。支援対象のユーザＵ１は、第１ユーザに対応し、ＳＥ又はＰが低下したことを示す変化パターンＸ１は、第１変化パターンに対応する。

【0065】

次に、ユーザ特定部３１５は、Ｗ１を用いて、ユーザＵ２及びユーザＵ３を特定する。ユーザＵ２は、ユーザＵ１に対する肯定的なロールモデルに対応し、ユーザＵ３は、ユーザＵ１に対する否定的なロールモデルに対応する。

【0066】

ユーザＵ２を特定する場合、ユーザ特定部３１５は、介入情報３２５に記録されている介入が行われたユーザを比較対象として、介入が行われた日時よりも前の探索ウィンドウＷ１と、介入が行われた日時以降の探索ウィンドウＷ２とを設定する。

【0067】

比較対象のユーザのＷ１の長さは、ユーザＵ１のＷ１の長さと同じである。Ｗ２の開始タイミングは、介入が行われた日時であってもよい。Ｗ２の終了タイミングは、介入が行われた日時以降に、比較対象のユーザのＳＥ又はＰが極大値に達した日時であってもよく、Ｗ２の開始タイミングから所定期間が経過した日時であってもよい。

【0068】

介入が行われた日時は、第１タイミングの一例である。介入が行われた日時よりも前の探索ウィンドウＷ１は、第１判定期間の一例であり、介入が行われた日時以降の探索ウィンドウＷ２は、第２判定期間の一例である。

【0069】

次に、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザのＷ１におけるＳＥ又はＰの変化パターンＸ２を、ユーザＵ１のＷ１における変化パターンＸ１と比較し、Ｘ１と類似するＸ２を有するユーザを抽出する。これにより、ユーザＵ１と同様の体験をしたユーザを抽出することができる。Ｘ１と類似するＸ２は、第１変化パターンと類似する第２変化パターンに対応する。

【0070】

次に、ユーザ特定部３１５は、抽出されたユーザのうち、Ｗ２におけるＳＥ又はＰの上昇パターンが条件Ｃ１を満たしているユーザを、第１候補ユーザとして抽出する。条件Ｃ１は、例えば、Ｗ２の終了タイミングにおけるＳＥ又はＰから、Ｗ２の開始タイミングにおけるＳＥ又はＰを減算して得られる差分が、所定値よりも大きいことを示す。条件Ｃ１は、所定の条件の一例である。

【0071】

Ｗ２におけるＳＥ又はＰの上昇パターンが条件Ｃ１を満たしているユーザを抽出することで、ユーザＵ１と同様の体験をしたユーザのうち、介入による効果が表れたと推定されるユーザを、第１候補ユーザとして抽出することができる。このとき、ＳＥ又はＰを指標として用いることで、目標を達成する可能性が一時的に低下した後に、介入によって上昇したと推定されるユーザを、第１候補ユーザとして抽出することができる。

【0072】

次に、ユーザ特定部３１５は、第１候補ユーザの中から、何れかのユーザをユーザＵ２として選択する。これにより、未来のユーザＵ１の積極的な行動を想起させるロールモデルを選択することができる。ユーザＵ２は、第２変化パターンに従って変化した後に上昇した指標を有する第２ユーザに対応する。

【0073】

ユーザＵ３を特定する場合、ユーザ特定部３１５は、タスクが実行されなかったことを示す実績情報３２４を有するユーザを比較対象として、タスクの予定日時よりも前の探索ウィンドウＷ１を設定する。さらに、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザに対して、タスクの予定日時以降の探索ウィンドウＷ２を設定する。

【0074】

比較対象のユーザのＷ１の長さは、ユーザＵ１のＷ１の長さと同じである。Ｗ２の開始タイミングは、タスクの予定日時であってもよい。Ｗ２の終了タイミングは、タスクの予定日時以降に、比較対象のユーザのＳＥ又はＰが極小値に達した日時であってもよく、Ｗ２の開始タイミングから所定期間が経過した日時であってもよい。

【0075】

次に、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザのＷ１におけるＳＥ又はＰの変化パターンＸ２を、ユーザＵ１のＷ１における変化パターンＸ１と比較し、Ｘ１と類似するＸ２を有するユーザを抽出する。これにより、ユーザＵ１と同様の体験をしたユーザを抽出することができる。

【0076】

次に、ユーザ特定部３１５は、抽出されたユーザのうち、Ｗ２におけるＳＥ又はＰの低下パターンが条件Ｃ２を満たしているユーザを、第２候補ユーザとして抽出する。条件Ｃ２は、例えば、Ｗ２の開始タイミングにおけるＳＥ又はＰから、Ｗ２の終了タイミングにおけるＳＥ又はＰを減算して得られる差分が、所定値よりも大きいことを示す。

【0077】

次に、ユーザ特定部３１５は、第２候補ユーザの中から、何れかのユーザをユーザＵ３として選択する。これにより、未来のユーザＵ１の消極的な行動を想起させるロールモデルを選択することができる。

【0078】

体験の類似性に基づいてユーザＵ２又はユーザＵ３を選択することで、年齢、職業等の固定的な特徴の類似性に基づいてユーザＵ２又はユーザＵ３を選択する場合よりも効果的に、ユーザＵ１のロールモデルを特定することができる。

【0079】

図１０は、第１の探索ウィンドウの例を示している。横軸のｉｄｘは、ユーザＵ１、ユーザＵ２、及びユーザＵ３の自己効力感情報３２３のｉｄｘ１を表し、縦軸は、ＳＥを表す。折れ線１００１は、ユーザＵ１のＳＥの変化を表し、折れ線１００２は、ユーザＵ２のＳＥの変化を表し、折れ線１００３は、ユーザＵ３のＳＥの変化を表す。

【0080】

期間１０１１は、ＳＥに基づいて設定されたユーザＵ１、ユーザＵ２、及びユーザＵ３のＷ１を表す。ただし、期間１０１１の開始タイミング及び終了タイミングに対応するｉｄｘ１は、ユーザによってそれぞれ異なる。期間１０１１において、ユーザＵ１、ユーザＵ２、及びユーザＵ３のＳＥは所定値よりも低く、折れ線１００２及び折れ線１００３の変化パターンは、折れ線１００１の変化パターンと類似している。

【0081】

期間１０１２は、ＳＥに基づいて設定されたユーザＵ２のＷ２を表し、期間１０１３は、ＳＥに基づいて設定されたユーザＵ３のＷ２を表す。期間１０１２において、ユーザＵ２のＳＥは上昇しており、期間１０１３において、ユーザＵ３のＳＥは低下している。

【0082】

図１１は、第２の探索ウィンドウの例を示している。横軸のｉｄｘは、ユーザＵ１の自己効力感情報３２３のｉｄｘ１と、ユーザＵ１の実績情報３２４のｉｄｘ２とを表し、縦軸は、ＳＥ及びＰを表す。折れ線１１０１は、ユーザＵ１のＳＥの変化を表し、折れ線１１０２は、ユーザＵ１のＰの変化を表す。

【0083】

期間１１１１は、ＳＥに基づいて設定されたユーザＵ１のＷ１を表す。期間１１１１は、ＳＥが減少し始めたタイミングから現在までの期間である。期間１１１２は、ＳＥ及びＰに基づいて設定されたユーザＵ１のＷ１を表す。期間１１１２は、ＳＥ及びＰの両方が減少し始めたタイミングから現在までの期間である。

【0084】

図１２は、第３の探索ウィンドウの例を示している。横軸のｉｄｘは、比較対象のユーザの自己効力感情報３２３のｉｄｘ１を表し、縦軸は、ＳＥを表す。折れ線１２０１は、比較対象のユーザのＳＥの変化を表し、折れ線１２０２は、比較対象のユーザに対する介入の有無を表す。

【0085】

期間１２１１及び期間１２１２は、比較対象のユーザのＷ１を表す。期間１２１１の長さは、図１１の期間１１１１と同じであり、期間１２１２の長さは、図１１の期間１１１２と同じである。期間１２１１及び期間１２１２は、比較対象のユーザに対して介入が行われたタイミングの直前で終了している。

【0086】

期間１２１３は、ＳＥに基づいて設定された比較対象のユーザのＷ２を表す。期間１２１３は、比較対象のユーザに対して介入が行われたタイミングから開始し、ＳＥが極大値に達したタイミングで終了している。期間１２１３において、比較対象のユーザのＳＥは上昇している。

【0087】

図１３は、第４の探索ウィンドウの例を示している。横軸のｉｄｘは、比較対象のユーザの実績情報３２４のｉｄｘ２を表し、縦軸は、Ｐを表す。折れ線１３０１は、比較対象のユーザのＰの変化を表し、折れ線１３０２は、比較対象のユーザの実績情報３２４に含まれるＴＳＫの変化を表す。

【0088】

期間１３１１は、比較対象のユーザのＷ２を表す。期間１３１１は、比較対象のユーザがタスクの実行を怠ったタイミングから開始し、Ｐが極大値に達したタイミングで終了している。期間１３１１において、比較対象のユーザのＰは上昇している。

【0089】

図１４は、第５の探索ウィンドウの例を示している。横軸のｉｄｘは、ユーザＵ１の自己効力感情報３２３のｉｄｘ１と、ユーザＵ１の実績情報３２４のｉｄｘ２とを表し、縦軸は、ＳＥ及びＰを表す。折れ線１４０１は、ユーザＵ１のＳＥの変化を表し、折れ線１４０２は、ユーザＵ１のＰの変化を表す。

【0090】

ユーザＵ１は、図５のユーザＩＤ「３２４５」が示すユーザであり、２０１９年３月２８日のタイミングにおいて、２０ｋｍレースを１時間５０分で走破している。現在は、２０２１年１０月２７日に対応する。昨日は休息日に対応するため、タスクの実行は予定されておらず、Ｐは記録されていない。期間１４１１は、ＳＥに基づいて設定されたユーザＵ１のＷ１を表す。期間１４１２は、ＳＥ及びＰに基づいて設定されたユーザＵ１のＷ１を表す。

【0091】

肯定的なロールモデルに基づく介入を行う場合、介入特定部３１６は、介入情報３２５を参照して、ユーザＵ２に対して行われた介入の方法を特定する。ユーザＵ２に対して行われた介入は、肯定的なロールモデルに基づいて行われた介入である場合もあり、否定的なロールモデルに基づいて行われた介入である場合もある。

【0092】

否定的なロールモデルに基づく介入を行う場合、介入特定部３１６は、あらかじめ用意された１つ又は複数の介入方法のうち、何れかの介入方法を特定する。

【0093】

次に、介入特定部３１６は、通信部３１１を介して、特定された介入方法を示す情報を、ユーザＵ１の端末装置３０２－ｍへ送信する。そして、介入特定部３１６は、特定された介入方法を示す情報を、日時とその前後におけるＳＥ及びＰのデータとともに、ユーザＵ１の介入情報３２５に記録する。介入方法を示す情報は、例えば、種別、カテゴリ、態様、及び説明を含む。

【0094】

肯定的なロールモデルと同じ介入方法をユーザＵ１に適用することで、ユーザＵ１は、代理体験を通して、目標の達成に成功した自分を容易に想像することができる。したがって、ユーザＵ１のやる気が増大し、自己効力感及びタスクの実績が向上して、目標が達成される可能性が高くなる。このため、肯定的なロールモデルと同じ介入方法を特定することで、ユーザＵ１の目標達成を支援する効果的な介入方法を特定することができる。

【0095】

一方、否定的なロールモデルに対する介入方法をユーザＵ１に適用することで、ユーザＵ１は、目標の達成に失敗した自分を容易に想像することができる。したがって、失敗したくないというユーザＵ１の願望が増大し、自己効力感及びタスクの実績が向上して、目標が達成される可能性が高くなる。

【0096】

一例として、マラソンの目標達成プログラムについて説明する。目標は、マラソン完走であり、期日は、レースが開催される日である。この場合、開始日から期日までの期間において課される毎日のタスクは、走行距離及び目標時間によって規定される。走行距離及び目標時間は、開始日におけるユーザの実力に合わせて設定されてもよく、フィードバックループを利用して、開始日以後のタスクの実績に応じて調整されてもよい。

【0097】

肯定的なロールモデルに基づく介入としては、例えば、完走シーンの映像、又は良好なレースタイムの表示が用いられる。完走シーンの映像では、喜ぶユーザの表情が表示され、気分を高揚させる音楽が流れ、「努力は裏切らない」というメッセージと期待以上のレースタイムが表示される。良好なレースタイムの表示では、第１候補ユーザのうち、支援対象のユーザと同様の目標、又は支援対象のユーザよりも少し高い目標を有するユーザのレースタイムが表示される。

【0098】

否定的なロールモデルに基づく介入としては、例えば、棄権シーンの映像、又は悪いレースタイムの表示が用いられる。棄権シーンの映像では、レースの途中で棄権して泣いているユーザの表情が表示され、「怠けるとこうなる」というメッセージが表示される。悪いレースタイムの表示では、第２候補ユーザのうち、支援対象のユーザと同様の実績、又は支援対象のユーザよりも少し高い実績を有し、かつ、目標の達成に失敗したユーザのレースタイムが表示される。

【0099】

次に、別の例として、外国語会話の目標達成プログラムについて説明する。目標は、会話テストに合格することであり、期日は、会話テストが行われる日である。この場合、開始日から期日までの期間において課される毎日のタスクは、外国語会話の会話量及び精度によって規定される。会話量及び精度は、開始日におけるユーザの実力に合わせて設定されてもよく、フィードバックループを利用して、開始日以後のタスクの実績に応じて調整されてもよい。精度は、例えば、音声認識によって数値化される。

【0100】

肯定的なロールモデルに基づく介入としては、例えば、流暢な会話シーンの映像が用いられる。流暢な会話シーンの映像では、外国語で自然に話すユーザが表示され、「努力を続ければこうなる」というメッセージが表示される。

【0101】

否定的なロールモデルに基づく介入としては、例えば、不器用な会話シーンの映像が用いられる。不器用な会話シーンの映像では、外国語の会話に苦労するユーザが表示され、「怠けるとこうなる」というメッセージが表示される。

【0102】

図１５は、図４のユーザ支援装置３０１が行う第２のユーザ支援処理の例を示すフローチャートである。まず、目標設定部３１２は、各端末装置３０２－ｍから受信した情報に基づいて、各ユーザの目標を設定し、目標を示す情報を、ユーザＩＤに対応付けて目標情報３２１に記録する（ステップ１５０１）。そして、目標設定部３１２は、目標に応じたタスクを設定し、タスクを示す情報を、目標に対応付けてタスク情報３２２に記録する。

【0103】

次に、収集部３１３は、通信部３１１を介して、各端末装置３０２－ｍからユーザのデータを収集する（ステップ１５０２）。次に、評価部３１４は、目標に対するユーザの自己効力感に関するデータを用いて、自己効力感を評価し、評価結果を自己効力感情報３２３に記録する（ステップ１５０３）。次に、評価部３１４は、タスクの実績に関するデータを用いて、タスクの実績を評価し、評価結果を実績情報３２４に記録する（ステップ１５０４）。

【0104】

次に、ユーザ特定部３１５は、自己効力感情報３２３、実績情報３２４、及び介入情報３２５を用いて、支援対象のユーザＵ１に対するロールモデルを特定する（ステップ１５０５）。

【0105】

次に、介入特定部３１６は、特定されたロールモデルに応じた介入方法を特定する（ステップ１５０６）。そして、介入特定部３１６は、通信部３１１を介して、介入方法を示す情報をユーザＵ１の端末装置３０２－ｍへ送信し、その情報を介入情報３２５に記録する。ユーザＵ１の端末装置３０２－ｍは、受信した情報が示す介入方法を用いて、ユーザに対する介入を行う（ステップ１５０７）。

【0106】

次に、ユーザ支援装置３０１は、終了条件が満たされたか否かを判定し（ステップ１５０８）、終了条件が満たされない場合（ステップ１５０８，ＮＯ）、ステップ１５０２以降の処理を繰り返す。一方、終了条件が満たされた場合（ステップ１５０８，ＹＥＳ）、処理を終了する。終了条件は、例えば、ユーザ支援サービスの打ち切り等を表す。

【0107】

図１６は、図１５のステップ１５０３における自己効力感評価処理の例を示すフローチャートである。まず、評価部３１４は、各ユーザのユーザＩＤに対応する目標を目標情報３２１から取得し、目標達成に関する質問Ｑ１を生成して、そのユーザの端末装置３０２－ｍへ送信する。そして、評価部３１４は、端末装置３０２－ｍからＱ１に対するスコアＡ１を取得し（ステップ１６０１）、タスク情報３２２を参照して、目標に対応するタスクが設定されているか否かをチェックする（ステップ１６０２）。

【0108】

タスクが設定されている場合（ステップ１６０２，ＹＥＳ）、タスク実行に関する質問Ｑ２を生成して、ユーザＩＤに対応するユーザの端末装置３０２－ｍへ送信する。そして、評価部３１４は、端末装置３０２－ｍからＱ２に対するスコアＡ２を取得し（ステップ１６０３）、Ａ１及びＡ２を用いて、式（１）によりＳＥを計算する（ステップ１６０４）。

【0109】

次に、評価部３１４は、現在の日時を示すタイムスタンプを取得する（ステップ１６０５）。そして、評価部３１４は、ユーザＩＤに対応する自己効力感情報３２３に、ｉｄｘ１、タスク、タイムスタンプ、Ａ１、Ａ２、及びＳＥを記録する（ステップ１６０６）。

【0110】

タスクが設定されていない場合（ステップ１６０２，ＮＯ）、評価部３１４は、Ａ１の数値をＡ２に設定して（ステップ１６０７）、ステップ１６０４以降の処理を行う。

【0111】

ステップ１６０１及びステップ１６０３において、評価部３１４は、質問Ｑ１及び質問Ｑ２に対するスコアを取得する代わりに、別の方法で自動的に測定されたスコアを取得してもよい。

【0112】

図１７は、図１５のステップ１５０４における実績評価処理の例を示すフローチャートである。まず、評価部３１４は、各ユーザのユーザＩＤに対応する目標を目標情報３２１から取得し、目標に対応するタスクが設定されているか否かをチェックする（ステップ１７０１）。

【0113】

タスクが設定されている場合（ステップ１７０１，ＹＥＳ）、評価部３１４は、タスクを規定するＶ個（Ｖは１以上の整数）の要求を、タスク情報３２２から取得する。そして、評価部３１４は、要求毎に、要求の数値に対する測定結果の数値の比率Ｒｖ（ｖ＝１，２，．．．，Ｖ）を計算し（ステップ１７０２）、次式により、Ｐを計算する（ステップ１７０３）。

【0114】

Ｐ＝ｆ（Ｒ１，Ｒ２，．．．，ＲＶ） （３）

【0115】

ｆ（Ｒ１，Ｒ２，．．．，ＲＶ）は、Ｒ１～ＲＶの関数である。例えば、図８の例では、Ｖ＝２であり、ｆ（Ｒ１，Ｒ２，．．．，ＲＶ）は、式（２）の右辺に一致する。

【0116】

次に、評価部３１４は、現在の日時を示すタイムスタンプを取得する（ステップ１７０４）。そして、評価部３１４は、ユーザＩＤに対応する実績情報３２４に、ｉｄｘ２、要求１～要求Ｖ、タイムスタンプ、測定結果１～測定結果Ｖ、Ｒ１～ＲＶ、Ｐ、及びＴＳＫを記録する（ステップ１７０５）。

【0117】

タスクが設定されていない場合（ステップ１７０１，ＮＯ）、評価部３１４は、Ｐに０を設定して（ステップ１７０６）、ステップ１７０４以降の処理を行う。

【0118】

図１８は、図１５のステップ１５０５におけるロールモデル特定処理の例を示すフローチャートである。まず、ユーザ特定部３１５は、支援対象のユーザＵ１に対する探索ウィンドウＷ１を設定し（ステップ１８０１）、他のユーザに対する探索ウィンドウＷ１及び探索ウィンドウＷ２を設定する（ステップ１８０２）。そして、ユーザ特定部３１５は、ユーザＵ１に対するロールモデルを特定する（ステップ１８０３）。

【0119】

図１９Ａ及び図１９Ｂは、図１８のステップ１８０１における第１のＷ１設定処理の例を示すフローチャートである。図１９Ａ及び図１９ＢのＷ１設定処理では、ＳＥの低下が検出された場合に、ユーザＵ１に対してＷ１が設定される。

【0120】

ＳＥ（ｉｄｘ１）は、ユーザＵ１の自己効力感情報３２３に含まれる、ｉｄｘ１に対応するＳＥを表す。ＴＨ１は、ＳＥの低下を検出するための閾値を表す。Ｔ１は、ＳＥがＴＨ１未満である期間の長さの上限を表し、Ｔ２は、その期間の直前において、ＳＥが継続して減少している期間の長さの上限を表す。Ｗ１＿ｓｔは、ユーザＵ１に対して設定されたＷ１の開始タイミングのｉｄｘ１を表し、Ｗ１＿ｅｎｄは、Ｗ１の終了タイミングのｉｄｘ１を表す。

【0121】

まず、ユーザ特定部３１５は、制御変数ｋに０を設定し（ステップ１９０１）、ユーザＵ１の自己効力感情報３２３に含まれる現在のｉｄｘ１を、制御変数Ｎに設定する（ステップ１９０２）。

【0122】

次に、ユーザ特定部３１５は、ＳＥ（Ｎ－ｋ）をＴＨ１と比較する（ステップ１９０３）。ＳＥ（Ｎ－ｋ）がＴＨ１以上である場合（ステップ１９０３，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、処理を終了する。

【0123】

一方、ＳＥ（Ｎ－ｋ）がＴＨ１よりも小さい場合（ステップ１９０３，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ｋを１だけインクリメントして（ステップ１９０４）、ｋをＴ１と比較する（ステップ１９０５）。

【0124】

ｋがＴ１以下である場合（ステップ１９０５，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ１９０３以降の処理を繰り返す。一方、ｋがＴ１よりも大きい場合（ステップ１９０５，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、Ｗ１＿ｅｎｄにＮを設定する（ステップ１９０６）。

【0125】

次に、ユーザ特定部３１５は、制御変数ｊに０を設定し（ステップ１９０７）、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）をＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）と比較する（ステップ１９０８）。ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）がＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）よりも大きい場合（ステップ１９０８，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ｊを１だけインクリメントして（ステップ１９０９）、ｊをＴ２と比較する（ステップ１９１０）。

【0126】

ｊがＴ２以下である場合（ステップ１９１０，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ１９０８以降の処理を繰り返す。ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）がＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）以下になった場合（ステップ１９０８，ＮＯ）、又はｊがＴ２よりも大きい場合（ステップ１９１０，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、Ｗ１＿ｓｔにＮ－Ｔ１－ｊを設定する（ステップ１９１１）。そして、ユーザ特定部３１５は、Ｗ１の長さを表すＷ１＿Ｌを、次式により計算する。

【0127】

Ｗ１＿Ｌ＝Ｗ１＿ｅｎｄ－Ｗ１＿ｓｔ＋１ （４）

【0128】

図２０は、図１８のステップ１８０１における第２のＷ１設定処理の例を示すフローチャートである。図２０のＷ１設定処理では、ユーザＵ１に対して常にＷ１が設定される。

【0129】

まず、ユーザ特定部３１５は、ユーザＵ１の自己効力感情報３２３に含まれる現在のｉｄｘ１を、制御変数Ｎに設定し（ステップ２００１）、Ｗ１＿ｅｎｄにＮを設定する（ステップ２００２）。ステップ２００３～ステップ２００７の処理は、図１９Ｂのステップ１９０７～ステップ１９１１の処理と同様である。

【0130】

図２１は、第６の探索ウィンドウの例を示している。横軸はｋを表し、縦軸は、ＳＥ（Ｎ－ｋ）を表す。折れ線２１０１は、ユーザＵ１のＳＥの変化を表す。ｋ＝０～６に対応するＳＥ（Ｎ－ｋ）の数値は、以下の通りである。

【0131】

ＳＥ（Ｎ）＝７０
ＳＥ（Ｎ－１）＝７３
ＳＥ（Ｎ－２）＝８５
ＳＥ（Ｎ－３）＝９２
ＳＥ（Ｎ－４）＝９０
ＳＥ（Ｎ－５）＝９５
ＳＥ（Ｎ－６）＝９２

【0132】

この例では、ＴＨ１＝７５、かつ、Ｔ１＝３である。図１９Ａ及び図１９ＢのＷ１設定処理が採用された場合、ｋ＝０のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ）＝７０＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝１のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－１）＝７３＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝２のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－２）＝８５＞ＴＨ１となる。したがって、Ｗ１は設定されずに、処理が終了する。

【0133】

一方、図２０のＷ１設定処理が採用された場合、最初にＷ１＿ｅｎｄ＝Ｎとなる。そして、ｊ＝０のとき、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＝ＳＥ（Ｎ－４）＝９０、かつ、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）＝ＳＥ（Ｎ－３）＝９２となる。したがって、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＜ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）であるため、ｊはインクリメントされず、Ｗ１＿ｓｔ＝Ｎ－Ｔ１－ｊ＝Ｎ－３となる。この場合、式（４）により、Ｗ１＿Ｌ＝４となる。

【0134】

図２２は、第７の探索ウィンドウの例を示している。横軸はｋを表し、縦軸は、ＳＥ（Ｎ－ｋ）を表す。折れ線２２０１は、ユーザＵ１のＳＥの変化を表す。ｋ＝０～８に対応するＳＥ（Ｎ－ｋ）の数値は、以下の通りである。

【0135】

ＳＥ（Ｎ）＝３０
ＳＥ（Ｎ－１）＝４０
ＳＥ（Ｎ－２）＝７０
ＳＥ（Ｎ－３）＝７３
ＳＥ（Ｎ－４）＝８５
ＳＥ（Ｎ－５）＝９２
ＳＥ（Ｎ－６）＝９０
ＳＥ（Ｎ－７）＝９５
ＳＥ（Ｎ－８）＝９２

【0136】

この例では、ＴＨ１＝７５、かつ、Ｔ１＝３である。図１９Ａ及び図１９ＢのＷ１設定処理が採用された場合、ｋ＝０のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ）＝３０＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝１のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－１）＝４０＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝２のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－２）＝７０＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝３のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－３）＝７３＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝４のとき、ｋ＞Ｔ１となるため、Ｗ１＿ｅｎｄ＝Ｎとなる。

【0137】

次に、ｊ＝０のとき、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＝ＳＥ（Ｎ－４）＝８５、かつ、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）＝ＳＥ（Ｎ－３）＝７３となる。したがって、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＞ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）となる。次に、ｊ＝１のとき、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＝ＳＥ（Ｎ－５）＝９２、かつ、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）＝ＳＥ（Ｎ－４）＝８５となる。したがって、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＞ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）となる。

【0138】

次に、ｊ＝２のとき、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＝ＳＥ（Ｎ－６）＝９０、かつ、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）＝ＳＥ（Ｎ－５）＝９２となる。したがって、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＜ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）であるため、ｊはインクリメントされず、Ｗ１＿ｓｔ＝Ｎ－Ｔ１－ｊ＝Ｎ－５となる。この場合、式（４）により、Ｗ１＿Ｌ＝６となる。

【0139】

図２０のＷ１設定処理が採用された場合も、Ｗ１＿ｅｎｄ＝Ｎ、Ｗ１＿ｓｔ＝Ｎ－５、Ｗ１＿Ｌ＝６となる。

【0140】

図２３Ａ及び図２３Ｂは、図１８のステップ１８０１における第３のＷ１設定処理の例を示すフローチャートである。図２３Ａ及び図２３ＢのＷ１設定処理では、ＳＥ及びＰの両方の低下が検出された場合に、ユーザＵ１に対してＷ１が設定される。この例では、ユーザＵ１の実績情報３２４に含まれるｉｄｘ２は、自己効力感情報３２３に含まれるｉｄｘ１と一致している。

【0141】

Ｐ（ｉｄｘ２）は、ユーザＵ１の実績情報３２４に含まれる、ｉｄｘ２に対応するＰを表す。ＴＨ２は、Ｐの低下を検出するための閾値を表す。Ｔ３は、ＰがＴＨ２未満である期間の長さの上限を表し、Ｔ４は、その期間の直前において、Ｐが継続して減少している期間の長さの上限を表す。

【0142】

まず、ユーザ特定部３１５は、制御変数ｋ及び制御変数ｉに０を設定する（ステップ２３０１）。ステップ２３０２～ステップ２３０５の処理は、図１９Ａのステップ１９０２～ステップ１９０５の処理と同様である。

【0143】

ｋがＴ１よりも大きい場合（ステップ２３０５，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、Ｐ（Ｎ－ｉ）をＴＨ２と比較する（ステップ２３０６）。Ｐ（Ｎ－ｉ）がＴＨ２以上である場合（ステップ２３０６，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、処理を終了する。

【0144】

一方、Ｐ（Ｎ－ｉ）がＴＨ２よりも小さい場合（ステップ２３０６，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ｉを１だけインクリメントして（ステップ２３０７）、ｉをＴ３と比較する（ステップ２３０８）。

【0145】

ｉがＴ３以下である場合（ステップ２３０８，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２３０６以降の処理を繰り返す。一方、ｉがＴ３よりも大きい場合（ステップ２３０８，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、Ｗ１＿ｅｎｄにＮを設定する（ステップ２３０９）。

【0146】

次に、ユーザ特定部３１５は、制御変数ｊ及び制御変数ｐに０を設定する（ステップ２３１０）。ステップ２３１１～ステップ２３１３の処理は、図１９Ｂのステップ１９０８～ステップ１９１０の処理と同様である。

【0147】

ｊがＴ２よりも大きい場合（ステップ２３１３，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）をＰ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）と比較する（ステップ２３１４）。Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）がＰ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）よりも大きい場合（ステップ２３１４，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ｐを１だけインクリメントして（ステップ２３１５）、ｐをＴ４と比較する（ステップ２３１６）。

【0148】

ｐがＴ４以下である場合（ステップ２３１６，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２３１４以降の処理を繰り返す。

【0149】

Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）がＰ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）以下になった場合（ステップ２３１４，ＮＯ）、又はｐがＴ４よりも大きい場合（ステップ２３１６，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、ｍａｘ（Ｎ－Ｔ１－ｊ，Ｎ－Ｔ３－ｐ）をＷ１＿ｓｔに設定する（ステップ２３１７）。ｍａｘ（Ｎ－Ｔ１－ｊ，Ｎ－Ｔ３－ｐ）は、Ｎ－Ｔ１－ｊ及びＮ－Ｔ３－ｐの最大値を表す。そして、ユーザ特定部３１５は、式（４）により、Ｗ１＿Ｌを計算する。

【0150】

図２４は、図１８のステップ１８０１における第４のＷ１設定処理の例を示すフローチャートである。図２４のＷ１設定処理では、ユーザＵ１に対して常にＷ１が設定される。

【0151】

まず、ユーザ特定部３１５は、ユーザＵ１の自己効力感情報３２３に含まれる現在のｉｄｘ１を、制御変数Ｎに設定し（ステップ２４０１）、Ｗ１＿ｅｎｄにＮを設定する（ステップ２４０２）。ステップ２４０３～ステップ２４１０の処理は、図２３Ｂのステップ２３１０～ステップ２３１７の処理と同様である。

【0152】

図２５は、第８の探索ウィンドウの例を示している。横軸はｋ及びｉを表し、縦軸は、ＳＥ（Ｎ－ｋ）及びＰ（Ｎ－ｉ）を表す。折れ線２５０１は、ユーザＵ１のＳＥの変化を表し、折れ線２５０２は、ユーザＵ１のＰの変化を表す。ｋ＝０～８に対応するＳＥ（Ｎ－ｋ）の数値は、図２２の折れ線２２０１と同様である。ｉ＝０～８に対応するＰ（Ｎ－ｉ）の数値は、以下の通りである。

【0153】

Ｐ（Ｎ）＝１２
Ｐ（Ｎ－１）＝４
Ｐ（Ｎ－２）＝１９
Ｐ（Ｎ－３）＝２１
Ｐ（Ｎ－４）＝４９
Ｐ（Ｎ－５）＝３７
Ｐ（Ｎ－６）＝４２
Ｐ（Ｎ－７）＝５４
Ｐ（Ｎ－８）＝４５

【0154】

この例では、ＴＨ１＝７５、Ｔ１＝３、ＴＨ２＝２８、Ｔ３＝２である。図２３Ａ及び図２３ＢのＷ１設定処理が採用された場合、まず、ＳＥ（Ｎ－ｋ）とＴＨ１が比較される。

【0155】

ｋ＝０のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ）＝３０＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝１のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－１）＝４０＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝２のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－２）＝７０＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝３のとき、ＳＥ（Ｎ－ｋ）＝ＳＥ（Ｎ－３）＝７３＜ＴＨ１となる。次に、ｋ＝４のとき、ｋ＞Ｔ１となるため、Ｐ（Ｎ－ｉ）とＴＨ２が比較される。

【0156】

ｉ＝０のとき、Ｐ（Ｎ－ｉ）＝Ｐ（Ｎ）＝１２＜ＴＨ２となる。次に、ｉ＝１のとき、Ｐ（Ｎ－ｉ）＝Ｐ（Ｎ－１）＝４＜ＴＨ２となる。次に、ｉ＝２のとき、Ｐ（Ｎ－ｉ）＝Ｐ（Ｎ－２）＝１９＜ＴＨ２となる。次に、ｉ＝３のとき、ｉ＞Ｔ３となるため、Ｗ１＿ｅｎｄ＝Ｎとなる。

【0157】

次に、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）とＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）が比較される。ｊ＝０のとき、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＝ＳＥ（Ｎ－４）＝８５、かつ、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）＝ＳＥ（Ｎ－３）＝７３となる。したがって、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＞ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）となる。次に、ｊ＝１のとき、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＝ＳＥ（Ｎ－５）＝９２、かつ、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）＝ＳＥ（Ｎ－４）＝８５となる。したがって、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＞ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）となる。

【0158】

次に、ｊ＝２のとき、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＝ＳＥ（Ｎ－６）＝９０、かつ、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）＝ＳＥ（Ｎ－５）＝９２となる。したがって、ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ－１）＜ＳＥ（Ｎ－Ｔ１－ｊ）であるため、ｊはインクリメントされず、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）とＰ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）が比較される。

【0159】

ｐ＝０のとき、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）＝Ｐ（Ｎ－３）＝２１、かつ、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）＝Ｐ（Ｎ－２）＝１９となる。したがって、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）＞Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）となる。次に、ｐ＝１のとき、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）＝Ｐ（Ｎ－４）＝４９、かつ、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）＝Ｐ（Ｎ－３）＝２１となる。したがって、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）＞Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）となる。

【0160】

次に、ｐ＝２のとき、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）＝Ｐ（Ｎ－５）＝３７、かつ、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）＝Ｐ（Ｎ－４）＝４９となる。したがって、Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ－１）＜Ｐ（Ｎ－Ｔ３－ｐ）であるため、ｐはインクリメントされず、Ｗ１＿ｓｔ＝ｍａｘ（Ｎ－Ｔ１－ｊ，Ｎ－Ｔ３－ｐ）＝ｍａｘ（Ｎ－５，Ｎ－４）＝Ｎ－４となる。この場合、式（４）により、Ｗ１＿Ｌ＝５となる。

【0161】

図２４のＷ１設定処理が採用された場合も、Ｗ１＿ｅｎｄ＝Ｎ、Ｗ１＿ｓｔ＝Ｎ－４、Ｗ１＿Ｌ＝５となる。

【0162】

図１９Ａ及び図１９ＢのＷ１設定処理又は図２０のＷ１設定処理において、ユーザ特定部３１５は、ＳＥ（Ｎ－ｋ）の代わりにＰ（Ｎ－ｉ）を用いてＷ１を設定してもよい。

【0163】

図２６は、図１８のステップ１８０２における探索ウィンドウ設定処理の例を示すフローチャートである。

【0164】

Ｗ１＿ｓｔは、支援対象のユーザＵ１以外のユーザのうち、比較対象のユーザに対して設定されたＷ１の開始タイミングのｉｄｘ１を表し、Ｗ１＿ｅｎｄは、Ｗ１の終了タイミングのｉｄｘ１を表す。Ｗ２＿ｓｔは、比較対象のユーザに対して設定されたＷ２の開始タイミングのｉｄｘ１を表し、Ｗ２＿ｅｎｄは、Ｗ２の終了タイミングのｉｄｘ１を表す。この例では、各ユーザの実績情報３２４に含まれるｉｄｘ２は、自己効力感情報３２３に含まれるｉｄｘ１と一致している。

【0165】

まず、ユーザ特定部３１５は、他のユーザの中から、何れかのユーザを比較対象として選択する（ステップ２６０１）。そして、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザの実績情報３２４及び介入情報３２５を用いて、Ｊ個（Ｊは１以上の整数）のインデックスの集合｛Ｉｊ｝（ｊ＝１～Ｊ）を生成する（ステップ２６０２）。

【0166】

Ｉｊは、介入インデックス又はタスク不実施インデックスを表す。介入インデックスは、ユーザに対する介入が行われたタイミングを示すｉｄｘ１であり、タスク不実施インデックスは、ＴＳＫ＝Ｔｒｕｅのタイミングを示すｉｄｘ２である。介入インデックスは、介入情報３２５から取得され、タスク不実施インデックスは、実績情報３２４から取得される。介入又はＴＳＫ＝Ｔｒｕｅの何れのイベントも発生していない場合、｛Ｉｊ｝は空となる。

【0167】

次に、ユーザ特定部３１５は、｛Ｉｊ｝が空であるか否かをチェックする（ステップ２６０３）。｛Ｉｊ｝が空である場合（ステップ２６０３，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、次のユーザについて、ステップ２６０１以降の処理を繰り返す。

【0168】

一方、｛Ｉｊ｝が空でない場合（ステップ２６０３，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、制御変数ｊに１を設定し（ステップ２６０４）、Ｗ２＿ｓｔにＩｊを設定する（ステップ２６０５）。そして、ユーザ特定部３１５は、Ｉｊが介入インデックスであるか否かをチェックする（ステップ２６０６）。

【0169】

Ｉｊが介入インデックスである場合（ステップ２６０６，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、Ｉｊが示すタイミングの後で、比較対象のユーザのＳＥが増加しているか否かをチェックする（ステップ２６０７）。ＳＥが増加している場合（ステップ２６０７，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ＳＥの増加が停止したタイミングを示すｉｄｘ１を、Ｗ２＿ｅｎｄに設定する（ステップ２６０８）。

【0170】

次に、ユーザ特定部３１５は、Ｗ１＿ｅｎｄにＩｊ－１を設定し（ステップ２６０９）、ユーザＵ１のＷ１＿Ｌを用いて、Ｗ１＿ｓｔにＩｊ－Ｗ１＿Ｌを設定する（ステップ２６１０）。

【0171】

次に、ユーザ特定部３１５は、ｊを１だけインクリメントして（ステップ２６１１）、ｊをＪと比較する（ステップ２６１２）。ｊがＪ以下である場合（ステップ２６１２，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２６０５以降の処理を繰り返す。ＳＥが増加していない場合（ステップ２６０７，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２６１１以降の処理を行う。

【0172】

Ｉｊがタスク不実施インデックスである場合（ステップ２６０６，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、Ｉｊが示すタイミングの後で、比較対象のユーザのＳＥが減少しているか否かをチェックする（ステップ２６１４）。

【0173】

ＳＥが減少している場合（ステップ２６１４，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ＳＥの減少が停止したタイミングを示すｉｄｘ１を、Ｗ２＿ｅｎｄに設定して（ステップ２６０８）、ステップ２６０９以降の処理を行う。ＳＥが減少していない場合（ステップ２６１４，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２６１１以降の処理を行う。

【0174】

ｊがＪよりも大きい場合（ステップ２６１２，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、未選択の次のユーザが残っているか否かをチェックする（ステップ２６１３）。次のユーザが残っている場合（ステップ２６１３，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、次のユーザについて、ステップ２６０１以降の処理を繰り返す。次のユーザが残っていない場合（ステップ２６１３，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、処理を終了する。

【0175】

図２７は、第９の探索ウィンドウの例を示している。横軸のｉｄｘは、比較対象のユーザの自己効力感情報３２３のｉｄｘ１を表し、縦軸は、ＳＥを表す。折れ線２７０１は、比較対象のユーザのＳＥの変化を表し、折れ線２７０２は、比較対象のユーザに対する介入の有無を表す。

【0176】

この例では、ｉｄｘ１＝１９のときに介入が行われ、その後ＳＥが継続して増加し、ｉｄｘ１＝２５のときにＳＥの増加が停止している。したがって、Ｉｊ＝１９、かつ、Ｗ１＿Ｌ＝６である場合、Ｗ２＿ｓｔ＝１９、Ｗ２＿ｅｎｄ＝２５、Ｗ１＿ｓｔ＝１９－６＝１３、Ｗ１＿ｅｎｄ＝１９－１＝１８となる。

【0177】

図２８は、第１０の探索ウィンドウの例を示している。横軸のｉｄｘは、比較対象のユーザの自己効力感情報３２３のｉｄｘ１と、実績情報３２４のｉｄｘ２とを表し、縦軸は、ＳＥを表す。折れ線２８０１は、比較対象のユーザのＳＥの変化を表し、折れ線２８０２は、実績情報３２４に含まれるＴＳＫの変化を表す。

【0178】

この例では、ｉｄｘ１＝ｉｄｘ２＝３５のときにＴＳＫ＝Ｔｒｕｅとなり、その後ＳＥが継続して減少し、ｉｄｘ１＝ｉｄｘ２＝４０のときにＳＥの減少が停止している。したがって、Ｉｊ＝３５、かつ、Ｗ１＿Ｌ＝６である場合、Ｗ２＿ｓｔ＝３５、Ｗ２＿ｅｎｄ＝４０、Ｗ１＿ｓｔ＝３５－６＝２９、Ｗ１＿ｅｎｄ＝３５－１＝３４となる。

【0179】

図２６の探索ウィンドウ設定処理において、ユーザ特定部３１５は、ＳＥの代わりにＰを用いてＷ１及びＷ２を設定してもよい。

【0180】

図２９は、図１８のステップ１８０３における特定処理の例を示すフローチャートである。まず、ユーザ特定部３１５は、他のユーザの中から、何れかのユーザを比較対象として選択する（ステップ２９０１）。そして、比較対象のユーザに対してＷ１及びＷ２が設定されているか否かをチェックする（ステップ２９０２）。

【0181】

比較対象のユーザに対してＷ１及びＷ２が設定されている場合（ステップ２９０２，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２９０３の処理を行う。ステップ２９０３において、ユーザ特定部３１５は、ユーザＵ１のＷ１におけるＳＥの変化パターンＸ１と、比較対象のユーザのＷ１におけるＳＥの変化パターンＸ２との間の類似度を計算する。そして、ユーザ特定部３１５は、類似度を閾値ＴＨ３と比較する（ステップ２９０４）。

【0182】

類似度がＴＨ３よりも大きい場合（ステップ２９０４，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザのＷ２において介入が行われているか否かをチェックする（ステップ２９０５）。介入が行われている場合（ステップ２９０５，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、Ｗ２におけるＳＥの上昇パターンが条件Ｃ１を満たしているか否かをチェックする（ステップ２９０６）。条件Ｃ１は、例えば、次式により表される。

【0183】

ＳＥ（Ｗ２＿ｅｎｄ）－ＳＥ（Ｗ２＿ｓｔ）＞δ１ （５）

【0184】

δ１は、閾値を表す。式（５）は、Ｗ２の終了タイミングにおけるＳＥから、Ｗ２の開始タイミングにおけるＳＥを減算して得られる差分が、δ１よりも大きいことを示す。

【0185】

ＳＥの上昇パターンが条件Ｃ１を満たしている場合（ステップ２９０６，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、Ｗ２の終了タイミングにおけるＶ個の測定結果と、ユーザＵ１のＶ個の目標との間の差分を、閾値ＴＨ４と比較する（ステップ２９０７）。この差分は、例えば、Ｖ次元空間における２点間の距離により表される。２点間の距離は、ユークリッド距離であってもよく、マンハッタン距離であってもよい。

【0186】

差分がＴＨ４未満である場合（ステップ２９０７，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザを第１候補ユーザとして保存する（ステップ２９０８）。ステップ２９０７の判定を行うことで、ユーザＵ１の目標に近い測定結果を有するユーザを、第１候補ユーザとして抽出することができる。

【0187】

次に、ユーザ特定部３１５は、未選択の次のユーザが残っているか否かをチェックする（ステップ２９１２）。次のユーザが残っている場合（ステップ２９１２，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、次のユーザについて、ステップ２９０１以降の処理を繰り返す。

【0188】

比較対象のユーザに対してＷ１及びＷ２が設定されていない場合（ステップ２９０２，ＮＯ）、又は類似度がＴＨ３以下である場合（ステップ２９０４，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２９１２以降の処理を行う。ＳＥの上昇パターンが条件Ｃ１を満たしていない場合（ステップ２９０６，ＮＯ）、又は差分がＴＨ４以上である場合（ステップ２９０７，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２９１２以降の処理を行う。

【0189】

比較対象のユーザのＷ２において介入が行われていない場合（ステップ２９０５，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザのＷ２においてタスク不実施が発生しているか否かをチェックする（ステップ２９０９）。タスク不実施が発生している場合（ステップ２９０９，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、Ｗ２におけるＳＥの低下パターンが条件Ｃ２を満たしているか否かをチェックする（ステップ２９１０）。条件Ｃ２は、例えば、次式により表される。

【0190】

ＳＥ（Ｗ２＿ｓｔ）－ＳＥ（Ｗ２＿ｅｎｄ）＞δ２ （６）

【0191】

δ２は、閾値を表す。式（６）は、Ｗ２の開始タイミングにおけるＳＥから、Ｗ２の終了タイミングにおけるＳＥを減算して得られる差分が、δ２よりも大きいことを示す。

【0192】

ＳＥの低下パターンが条件Ｃ２を満たしている場合（ステップ２９１０，ＹＥＳ）、ユーザ特定部３１５は、比較対象のユーザを第２候補ユーザとして保存する（ステップ２９１１）。そして、ユーザ特定部３１５は、ステップ２９１２以降の処理を行う。

【0193】

比較対象のユーザのＷ２においてタスク不実施が発生していない場合（ステップ２９０９，ＮＯ）、又はＳＥの低下パターンが条件Ｃ２を満たしていない場合（ステップ２９１０，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、ステップ２９１２以降の処理を行う。

【0194】

次のユーザが残っていない場合（ステップ２９１２，ＮＯ）、ユーザ特定部３１５は、第１候補ユーザ又は第２候補ユーザの中から、何れかのユーザをユーザＵ１に対するロールモデルとして選択する（ステップ２９１３）。

【0195】

ユーザ特定部３１５は、第１候補ユーザの中から、ＳＥ（Ｗ２＿ｅｎｄ）－ＳＥ（Ｗ２＿ｓｔ）の数値の降順に、Ｋ１人（Ｋ１は１以上の整数）のユーザを肯定的なロールモデルとして選択してもよい。また、ユーザ特定部３１５は、第２候補ユーザの中から、ＳＥ（Ｗ２＿ｓｔ）－ＳＥ（Ｗ２＿ｅｎｄ）の数値の降順に、Ｋ２人（Ｋ２は１以上の整数）のユーザを否定的なロールモデルとして選択してもよい。

【0196】

肯定的なロールモデルと否定的なロールモデルの両方が存在する場合、ユーザ特定部３１５は、所定の選択基準に基づいて、何れかのロールモデルを選択する。所定の選択基準は、例えば、肯定的なロールモデルを優先的に選択するという基準であってもよく、Ｘ１とＸ２の類似度が最大であるロールモデルを選択するという基準であってもよい。ユーザ特定部３１５は、さらに他の条件を用いて、第１候補ユーザ又は第２候補ユーザの中からロールモデルを選択することもできる。

【0197】

図３０は、図２９のステップ２９０３における類似度計算の例を示している。横軸のｉｄｘは、各ユーザの自己効力感情報３２３のｉｄｘ１を表し、縦軸は、ＳＥを表す。折れ線３００１～折れ線３００３は、ユーザＵ１又は比較対象のユーザのＷ１におけるＳＥの変化パターンを表す。ただし、ｉｄｘ１は、ユーザによってそれぞれ異なる。折れ線３００１～折れ線３００３上におけるＳＥの数値は、以下の通りである。

【0198】

折れ線３００１ １００ ９５ ８０ ４０
折れ線３００２ １００ ８５ ７５ ７０
折れ線３００３ １００ ８８ ７７ ７２

【0199】

２つの変化パターンの類似度としては、例えば、二乗和誤差の平方根の逆数又は相互相関を用いることができる。二乗和誤差の平方根の逆数を用いた場合、折れ線３００１と折れ線３００２の類似度Ｓは、次式により計算される。

【0200】

Ｓ＝１／ｓｑｒｔ（（１００－１００）^２＋（９５－８５）^２
＋（８０－７５）^２＋（４０－７０）^２）
＝０．０３１２ （７）

【0201】

ｓｑｒｔ（ｘ）は、ｘの平方根を表す。折れ線３００１と折れ線３００３の類似度Ｓは、次式により計算される。

【0202】

Ｓ＝１／ｓｑｒｔ（（１００－１００）^２＋（９５－８８）^２
＋（８０－７７）^２＋（４０－７２）^２）
＝０．０３０４ （８）

【0203】

折れ線３００２と折れ線３００３の類似度Ｓは、次式により計算される。

【0204】

Ｓ＝１／ｓｑｒｔ（（１００－１００）^２＋（８５－８８）^２
＋（７５－７７）^２＋（７０－７２）^２）
＝０．２４ （９）

【0205】

図３１は、複数のユーザのＳＥの例を示している。横軸のｉｄｘは、各ユーザの自己効力感情報３２３のｉｄｘ１を表し、縦軸は、ＳＥを表す。折れ線３１０１は、ユーザＵ１のＳＥの変化を表す。折れ線３１０２、折れ線３１０３、折れ線３１０４、及び折れ線３１０５は、それぞれ、比較対象のユーザＵＡ、ユーザＵＢ、ユーザＵＣ、及びユーザＵＤのＳＥの変化を表す。ただし、ｉｄｘ１は、ユーザによってそれぞれ異なる。

【0206】

Ｗ２の開始タイミングにおいて、ユーザＵＡ～ユーザＵＤに対して介入が行われている。Ｗ１における折れ線３１０１と折れ線３１０２～折れ線３１０５との間の類似度Ｓは、以下の通りである。

【0207】

折れ線３００１と折れ線３１０２ Ｓ＝０．０５６
折れ線３００１と折れ線３１０３ Ｓ＝０．０６７
折れ線３００１と折れ線３１０４ Ｓ＝０．０１７
折れ線３００１と折れ線３１０５ Ｓ＝０．０３４

【0208】

ＴＨ３＝０．０４である場合、０．０４よりも大きなＳを有するユーザＵＡ及びユーザＵＢが、第１候補ユーザとして抽出される。ユーザＵＢのＳＥ（Ｗ２＿ｅｎｄ）－ＳＥ（Ｗ２＿ｓｔ）は、ユーザＵＡのＳＥ（Ｗ２＿ｅｎｄ）－ＳＥ（Ｗ２＿ｓｔ）よりも大きい。したがって、Ｋ１＝１である場合、ユーザＵＢが肯定的なロールモデルとして選択される。また、Ｋ１＝２である場合、ユーザＵＡ及びユーザＵＢが肯定的なロールモデルとして選択される。

【0209】

図２９の特定処理において、ユーザ特定部３１５は、ＳＥの代わりにＰを用いてロールモデルを選択してもよい。

【0210】

図１のユーザ支援装置１０１の構成は一例に過ぎず、ユーザ支援装置１０１の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。図３のユーザ支援システムの構成は一例に過ぎず、ユーザ支援システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。図４のユーザ支援装置３０１の構成は一例に過ぎず、ユーザ支援システムの用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略又は変更してもよい。

【0211】

図２、図１５～図２０、図２３Ａ～図２４、図２６、及び図２９のフローチャートは一例に過ぎず、ユーザ支援装置１０１又はユーザ支援システムの構成又は条件に応じて、一部の処理を省略又は変更してもよい。

【0212】

図５～図９に示した各種情報は一例に過ぎず、これらの情報は、目標達成プログラムの種類、ユーザ、及び目標に応じて変化する。図１０～図１４、図２１、図２２、図２５、図２７、図２８、図３０、及び図３１に示したＳＥ又はＰの変化は一例に過ぎず、ＳＥ又はＰの変化は、目標達成プログラムの種類、ユーザ、及び目標に応じて変化する。

【0213】

式（１）～式（９）は一例に過ぎず、ユーザ支援装置３０１は、別の計算式を用いてユーザ支援処理を行ってもよい。

【0214】

図３２は、図１のユーザ支援装置１０１及び図４のユーザ支援装置３０１として用いられる情報処理装置のハードウェア構成例を示している。図３２の情報処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３２０１、メモリ３２０２、入力装置３２０３、出力装置３２０４、補助記憶装置３２０５、媒体駆動装置３２０６、及びネットワーク接続装置３２０７を含む。これらの構成要素はハードウェアであり、バス３２０８により互いに接続されている。

【0215】

メモリ３２０２は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを記憶する。メモリ３２０２は、図４の記憶部３１７として動作してもよい。

【0216】

ＣＰＵ３２０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ３２０２を利用してプログラムを実行することにより、図１の第１特定部１１１及び第２特定部１１２として動作する。ＣＰＵ３２０１は、メモリ３２０２を利用してプログラムを実行することにより、図４の目標設定部３１２、収集部３１３、評価部３１４、ユーザ特定部３１５、及び介入特定部３１６としても動作する。

【0217】

入力装置３２０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータからの指示又は情報の入力に用いられる。出力装置３２０４は、例えば、表示装置、プリンタ等であり、オペレータへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、介入特定部３１６によって特定された介入方法を示す情報であってもよい。出力装置３２０４は、図１の出力部１１３として動作してもよい。

【0218】

補助記憶装置３２０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置３２０５は、ハードディスクドライブであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置３２０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ３２０２にロードして使用することができる。補助記憶装置３２０５は、図４の記憶部３１７として動作してもよい。

【0219】

媒体駆動装置３２０６は、可搬型記録媒体３２０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体３２０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体３２０９は、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等であってもよい。オペレータは、可搬型記録媒体３２０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ３２０２にロードして使用することができる。

【0220】

このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ３２０２、補助記憶装置３２０５、又は可搬型記録媒体３２０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。

【0221】

ネットワーク接続装置３２０７は、通信ネットワーク３０３に接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェース回路である。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置３２０７を介して受信し、それらをメモリ３２０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置３２０７は、図１の出力部１１３又は図４の通信部３１１として動作してもよい。

【0222】

なお、情報処理装置が図３２のすべての構成要素を含む必要はなく、情報処理装置の用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、オペレータとのインタフェースが不要である場合は、入力装置３２０３及び出力装置３２０４を省略してもよい。可搬型記録媒体３２０９を使用しない場合は、媒体駆動装置３２０６を省略してもよい。

【0223】

図３の端末装置３０２－ｍとしては、図３２と同様の情報処理装置を用いることができる。

【0224】

開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。

【0225】

図１乃至図３２を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、前記指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち、前記第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した前記指標を有する第２ユーザを特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する、
処理をコンピュータに実行させるためのユーザ支援プログラム。
（付記２）
前記第２ユーザを特定する処理は、
前記複数のユーザのうち、記録されている介入が行われたユーザに対して、前記記録されている介入が行われた第１タイミングよりも前の第１判定期間を設定する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンを前記第１変化パターンと比較する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザを、候補ユーザとして抽出する処理と、
前記候補ユーザの中から前記第２ユーザを選択する処理と、
を含むことを特徴とする付記１記載のユーザ支援プログラム。
（付記３）
前記候補ユーザを抽出する処理は、
前記記録されている介入が行われたユーザに対して、前記第１タイミング以降の第２判定期間を設定する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザのうち、前記第２判定期間における前記指標の上昇パターンが所定の条件を満たしているユーザを、前記候補ユーザとして抽出する処理と、
を含むことを特徴とする付記２記載のユーザ支援プログラム。
（付記４）
前記指標は、自己効力感を表す指標、又は目標に応じて設定されたタスクの実績を表す指標であることを特徴とする付記１乃至３の何れか１項に記載のユーザ支援プログラム。
（付記５）
第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、前記指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち、前記第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した前記指標を有する第２ユーザを特定する第１特定部と、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定する第２特定部と、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する出力部と、
を備えることを特徴とするユーザ支援装置。
（付記６）
前記第１特定部は、前記複数のユーザのうち、記録されている介入が行われたユーザに対して、前記記録されている介入が行われた第１タイミングよりも前の第１判定期間を設定し、前記第１判定期間における前記指標の変化パターンを前記第１変化パターンと比較し、前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザを、候補ユーザとして抽出し、前記候補ユーザの中から前記第２ユーザを選択することを特徴とする付記５記載のユーザ支援装置。
（付記７）
前記第１特定部は、前記記録されている介入が行われたユーザに対して、前記第１タイミング以降の第２判定期間を設定し、前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザのうち、前記第２判定期間における前記指標の上昇パターンが所定の条件を満たしているユーザを、前記候補ユーザとして抽出することを特徴とする付記６記載のユーザ支援装置。
（付記８）
前記指標は、自己効力感を表す指標、又は目標に応じて設定されたタスクの実績を表す指標であることを特徴とする付記５乃至７の何れか１項に記載のユーザ支援装置。
（付記９）
第１ユーザの目標達成可能性に関する指標が低下したことを示す、前記指標の第１変化パターンが検出された場合、複数のユーザのうち、前記第１変化パターンと類似する第２変化パターンに従って変化した後に上昇した前記指標を有する第２ユーザを特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を特定し、
前記第２ユーザに対して行われた介入の方法を示す情報を出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするユーザ支援方法。
（付記１０）
前記第２ユーザを特定する処理は、
前記複数のユーザのうち、記録されている介入が行われたユーザに対して、前記記録されている介入が行われた第１タイミングよりも前の第１判定期間を設定する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンを前記第１変化パターンと比較する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザを、候補ユーザとして抽出する処理と、
前記候補ユーザの中から前記第２ユーザを選択する処理と、
を含むことを特徴とする付記９記載のユーザ支援方法。
（付記１１）
前記候補ユーザを抽出する処理は、
前記記録されている介入が行われたユーザに対して、前記第１タイミング以降の第２判定期間を設定する処理と、
前記第１判定期間における前記指標の変化パターンと前記第１変化パターンとが類似しているユーザのうち、前記第２判定期間における前記指標の上昇パターンが所定の条件を満たしているユーザを、前記候補ユーザとして抽出する処理と、
を含むことを特徴とする付記１０記載のユーザ支援方法。
（付記１２）
前記指標は、自己効力感を表す指標、又は目標に応じて設定されたタスクの実績を表す指標であることを特徴とする付記９乃至１１の何れか１項に記載のユーザ支援方法。

【符号の説明】

【0226】

１０１、３０１ ユーザ支援装置
１１１ 第１特定部
１１２ 第２特定部
１１３ 出力部
３０２－１～３０２－Ｍ 端末装置
３０３ 通信ネットワーク
３１１ 通信部
３１２ 目標設定部
３１３ 収集部
３１４ 評価部
３１５ ユーザ特定部
３１６ 介入特定部
３１７ 記憶部
３２１ 目標情報
３２２ タスク情報
３２３ 自己効力感情報
３２４ 実績情報
３２５ 介入情報
１００１～１００３、１１０１、１１０２、１２０１、１２０２、１３０１、１３０２、１４０１、１４０２、２１０１、２２０１、２５０１、２５０２、２７０１、２７０２、２８０１、２８０２、３００１～３００３、３１０１～３１０５ 折れ線
１０１１～１０１３、１１１１、１１１２、１２１１～１２１３、１３１１、１４１１、１４１２ 期間
３２０１ ＣＰＵ
３２０２ メモリ
３２０３ 入力装置
３２０４ 出力装置
３２０５ 補助記憶装置
３２０６ 媒体駆動装置
３２０７ ネットワーク接続装置
３２０８ ス
３２０９ 可搬型記録媒体

【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19A】

【図19B】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23A】

【図23B】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図31】

【図32】