特開2023-182072IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

検索技術

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】介入対象者に対する介入方法に関する適切な事例を検索する。
【解決手段】コンピュータは、介入対象者の特性を示す第１特性情報に基づいて、複数の介入方法の中から特定の介入方法を選択する。コンピュータは、介入対象者に対して特定の介入方法が適用された後の特性を示す第２特性情報と、第１特性情報との差分を表す、推定特性変化量を求める。コンピュータは、複数の人物それぞれの介入方法、特性情報、及び特性変化量を含む事例データから、特定の事例データを検索する。特定の事例データは、第１特性情報及び推定特性変化量の組み合わせと類似する特性情報及び特性変化量の組み合わせと、特定の介入方法とを含む。コンピュータは、特定の事例データに基づく情報を出力する。
【選択図】図２

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

アウトリーチ支援においては、過去に高齢者に対して行われた働きかけに関する事例を参考にして、働きかけ対象者に対する働きかけ方法を決定することが望ましい。しかしながら、多数の事例の中から最も効果的な働きかけに関する成功事例を抽出することは容易ではない。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

１つの案では、検索プログラムは、以下の処理をコンピュータに実行させる。

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

１つの側面によれば、介入対象者に対する介入方法に関する適切な事例を検索することができる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 実施形態の検索装置の機能的構成図である。
【図2】 第１の検索処理のフローチャートである。
【図3】 検索装置の具体例を示す機能的構成図である。
【図4】 因子得点行列を示す図である。
【図5】 働きかけ前の状態を示す状態行列を示す図である。
【図6】 状態推定モデルを示す図である。
【図7】 働きかけ行列を示す図である。
【図8】 働きかけ後の状態を示す状態行列を示す図である。
【図9】 因子得点推定モデルを示す図である。
【図10】 組み合わせモデルを示す図である。
【図11】 事例データを示す図である。
【図12】 因子得点ベクトルを示す図である。
【図13】 働きかけ前の因子得点ベクトルから生成された状態情報を示す図である。
【図14】 働きかけ後の因子得点ベクトルから生成された状態情報を示す図である。
【図15】 状況情報を示す図である。
【図16A】 学習処理のフローチャート（その１）である。
【図16B】 学習処理のフローチャート（その２）である。
【図17A】 第２の検索処理のフローチャート（その１）である。
【図17B】 第２の検索処理のフローチャート（その２）である。
【図18】 情報処理装置のハードウェア構成図である。

選択図 図2出願人が指定した本件の代表的な図

１０１、３０１ 検索装置 １１１、３１４ 選択部 １１２、３１５ 推定部 １１３、３１６ 検索部 １１４ 出力部 ３１１ 分析部 ３１２ 訓練部 ３１３ 生成部 ３１７ 表示部 ３１８ 記憶部 ３２１、３２８ アンケートデータ ３２２ 係数情報 ３２３、３２４ 訓練データ ３２５、６０１ 状態推定モデル ３２６、９０１ 因子得点推定モデル ３２７ 事例集合 ３２９、３３１ 因子得点ベクトル ３３０ 働きかけ情報 ３３２ 推定差分ベクトル ３３３ 検索結果 ６１１、９１１～９１３ 入力層 ６１２、９１４ 出力層 ６２１－１～６２１－５、６２２－１～６２２－５、９２１－１～９２１－５、９２２－１～９２２－Ｋ、９２３－１～９２３－５、９２４－１～９２４－５ ノード １００１ 組み合わせモデル １０１１ ＤＮＮ １８０１ ＣＰＵ １８０２ メモリ １８０３ 入力装置 １８０４ 出力装置 １８０５ 補助記憶装置 １８０６ 媒体駆動装置 １８０７ ネットワーク接続装置 １８０８ バス １８０９ 可搬型記録媒体

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