知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
(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】P2024127091
(43)【公開日】2024-09-20
(54)【発明の名称】社会参加支援装置、及び社会参加支援方法
(51)【国際特許分類】
G16H 50/30 20180101AFI20240912BHJP
【ＦＩ】
G16H50/30
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023035974
(22)【出願日】2023-03-08
(71)【出願人】
【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】110000176
【氏名又は名称】弁理士法人一色国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】長谷川 泰隆
(72)【発明者】
【氏名】野山 駿介
(72)【発明者】
【氏名】垂水 信二
(72)【発明者】
【氏名】大崎 高伸
(72)【発明者】
【氏名】伴 秀行
(72)【発明者】
【氏名】小林 薫樹
(72)【発明者】
【氏名】鎌田 裕司
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA15
(57)【要約】
【課題】市民の社会参加を促す。
【解決手段】所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを記憶する記憶装置、及び、記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成するモデル作成処理と、指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を数値モデルに入力することにより、指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する属性値推定処理と、推定した生物学的な属性値を出力する出力処理とを実行する制御装置を備える、社会参加支援装置１０。
【選択図】図１
【解決手段】所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを記憶する記憶装置、及び、記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成するモデル作成処理と、指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を数値モデルに入力することにより、指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する属性値推定処理と、推定した生物学的な属性値を出力する出力処理とを実行する制御装置を備える、社会参加支援装置１０。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、前記複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを記憶する記憶装置、及び、
前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成するモデル作成処理と、
指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を前記数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する属性値推定処理と、
前記推定した生物学的な属性値を出力する出力処理とを実行する制御装置
を備える、社会参加支援装置。
前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成するモデル作成処理と、
指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を前記数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する属性値推定処理と、
前記推定した生物学的な属性値を出力する出力処理とを実行する制御装置
を備える、社会参加支援装置。
【請求項2】
前記制御装置が、前記モデル作成処理において、前記複数のユーザの前記複数の項目に対応する各変数の合成変数を作成し、作成した合成変数と、前記複数のユーザの生物学的な属性値の平均値と、前記複数のユーザの生物学的な属性値の標準偏差とに基づき、数値モデルを作成する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
請求項１に記載の社会参加支援装置。
【請求項3】
前記記憶装置は、前記所定期間のうち複数の各期間においての、複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、前記複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを記憶し、
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを、前記複数の各期間について作成し、
前記属性値推定処理において、期間の情報と、当該期間において前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、当該期間に対応する数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを、前記複数の各期間について作成し、
前記属性値推定処理において、期間の情報と、当該期間において前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、当該期間に対応する数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
【請求項4】
前記記憶装置は、複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを、前記ユーザが属するカテゴリごとに記憶し、
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを、前記カテゴリごとに作成し、
前記属性値推定処理において、前記指定されたユーザが属するカテゴリの情報と、前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、当該カテゴリに対応する数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを、前記カテゴリごとに作成し、
前記属性値推定処理において、前記指定されたユーザが属するカテゴリの情報と、前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、当該カテゴリに対応する数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
【請求項5】
前記記憶装置は、複数のユーザがそれぞれ行った各社会活動を示す複数の項目の情報と、前記複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを、前記ユーザの男女別に記憶し、
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを、男女別に作成し、
前記属性値推定処理において、前記指定されたユーザの性別の情報と、前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、当該性別に対応する数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項４に記載の社会参加支援装置。
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを、男女別に作成し、
前記属性値推定処理において、前記指定されたユーザの性別の情報と、前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、当該性別に対応する数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項４に記載の社会参加支援装置。
【請求項6】
前記制御装置は、前記モデル作成処理において、
前記所定期間についての数値モデルである第１数値モデルと、前記複数の各期間についての数値モデルである第２数値モデルとを作成し、
前記第１数値モデルにより算出される生物学的な属性値と、前記第２数値モデルにより算出される各期間の生物学的な属性値との相関関係を特定することにより、期間の情報と、当該期間においてユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とから、当該期間における当該ユーザの生物学的な属性値を推定する新たな数値モデルを作成し、
前記属性値推定処理において、期間の情報と、当該期間において前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、前記新たな数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項３に記載の社会参加支援装置。
前記所定期間についての数値モデルである第１数値モデルと、前記複数の各期間についての数値モデルである第２数値モデルとを作成し、
前記第１数値モデルにより算出される生物学的な属性値と、前記第２数値モデルにより算出される各期間の生物学的な属性値との相関関係を特定することにより、期間の情報と、当該期間においてユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とから、当該期間における当該ユーザの生物学的な属性値を推定する新たな数値モデルを作成し、
前記属性値推定処理において、期間の情報と、当該期間において前記指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、前記新たな数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する、
請求項３に記載の社会参加支援装置。
【請求項7】
前記記憶装置は、前記所定期間において前記複数のユーザがそれぞれ外出した回数、前記複数のユーザそれぞれの外出先の数、及び前記複数のユーザそれぞれの歩数の各項目の情報と、前記複数のユーザそれぞれの年齢の情報とを記憶し、
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている外出した回数、外出先の数、及び歩数に基づき、ユーザが外出した回数、外出先の数、及び歩数から当該ユーザの年齢を推定する数値モデルを作成し、
前記属性値推定処理において、指定されたユーザが外出した回数、外出先の数、及び歩数の情報を前記数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの年齢を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
前記制御装置は、
前記モデル作成処理において、前記記憶されている外出した回数、外出先の数、及び歩数に基づき、ユーザが外出した回数、外出先の数、及び歩数から当該ユーザの年齢を推定する数値モデルを作成し、
前記属性値推定処理において、指定されたユーザが外出した回数、外出先の数、及び歩数の情報を前記数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの年齢を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
【請求項8】
前記記憶装置は、各ユーザの現在又は過去の健康状態の情報を記憶し、
前記制御装置は、
前記属性値推定処理により出力された各ユーザの生物学的な属性値と、前記健康状態の情報とに基づき、ユーザの生物学的な属性値から当該ユーザの将来の健康状態を推定する第３の数値モデルを作成し、
前記指定されたユーザの生物学的な属性値を前記第３の数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの将来の健康状態を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
前記制御装置は、
前記属性値推定処理により出力された各ユーザの生物学的な属性値と、前記健康状態の情報とに基づき、ユーザの生物学的な属性値から当該ユーザの将来の健康状態を推定する第３の数値モデルを作成し、
前記指定されたユーザの生物学的な属性値を前記第３の数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの将来の健康状態を推定する、
請求項１に記載の社会参加支援装置。
【請求項9】
情報処理装置が、
所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、前記複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを記憶し、
前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成し、
指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を前記数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定し、
前記推定した生物学的な属性値を出力する、
社会参加支援方法。
所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、前記複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを記憶し、
前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成し、
指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を前記数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定し、
前記推定した生物学的な属性値を出力する、
社会参加支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、社会参加支援装置、及び社会参加支援方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年の市民の健康意識の高まりと相まって、自身の健康状態を知るための技術が開発されている。例えば、特許文献１には、歩数計などの加速度センサから得られる身体活動量(歩数及び活動強度)から活動年齢を算出する活動量計が記載されている。特許文献２には、活動量計、体組成計、又は血糖若しくは血圧計で測定される測定値から健康状態を年齢に換算した指標である健康年齢を算出する健康状態判断装置が記載されている。特許文献３には、歩行評価値、体力評価値、及び認知評価値から健康状態に対する評価年齢を算出する健康状態診断システムが公開されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１２－１７９２３１号公報
【特許文献2】特開２０１０－２６８５５号公報
【特許文献3】特開２０２０－１７１５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、健康状態を知る目的の一つは、健康状態を自身の属性（例えば、年齢）に応じて良好に保ちつつ、継続的な社会参加をしていくことにある。
【0005】
このような観点から考えた場合、例えば特許文献１、２では、生物学的要素に基づいて健康状態を把握するものであるものの、それが市民の社会参加に具体的にどのようにつながるかといった観点が十分とはいえない。また、特許文献３では、歩行の情報を処理する点では社会参加とは関連するものの、必ずしもその内容は明らかではない。例えば、歩数は年齢と必ずしも相関するわけではない。
【0006】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、市民の社会参加を促すことが可能な社会参加支援装置、及び社会参加支援方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するための本発明の一つは、所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目の情報と、前記複数のユーザそれぞれの生物学的な属性値の情報とを記憶する記憶装置、及び、前記記憶されている項目の情報及び生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報から当該ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成するモデル作成処理と、指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を前記数値モデルに入力することにより、前記指定されたユーザの生物学的な属性値を推定する属性値推定処理と、前記推定した生物学的な属性値を出力する出力処理とを実行する制御装置を備える、社会参加支援装置である。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、市民の社会参加を促すことができる。
上記した以外の構成及び効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
上記した以外の構成及び効果等は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】第１実施形態に係る社会参加支援システムの構成の一例を示す図である。
【図2】社会参加支援装置が有するハードウェア及び社会参加支援装置が備える機能部の一例を説明する図である。
【図3】社会参加情報における基本情報の一例を示す図である。
【図4】社会参加情報における移動情報の一例を示す図である。
【図5】社会参加情報における滞在情報の一例を示す図である。
【図6】社会参加支援処理の概要を説明するフロー図である。
【図7】社会参加年齢推定式作成処理の一例を説明するフロー図である。
【図8】社会参加整形データの一例を示す図である。
【図9】ユニーク滞在箇所数処理の一例を説明するフロー図である。
【図10】算出されるスコア式、社会参加年齢推定式ＢＡ、及び補正項Ｚの一例を示す図である。
【図11】入力変数設定画面の一例を説明するフロー図である。
【図12】社会参加年齢推定処理の一例を示す図である。
【図13】社会参加年齢推定結果データの一例を示す図である。
【図14】社会参加年齢推定結果画面の一例を示す図である。
【図15】推移画面の一例を示す図である。
【図16】第２実施形態に係る社会参加年齢推定式作成処理の一例を説明するフロー図である。
【図17】期間毎整形データの一例を示す図である。
【図18】各集計期間について算出されるスコア式、社会参加年齢推定式ＢＡｕ、及び補正項Ｚｕの例を示す図である。
【図19】第２実施形態に係る社会参加年齢推定処理の一例を説明するフロー図である。
【図20】第２実施形態に係る社会参加年齢推定結果データの一例を示す図である。
【図21】第３実施形態に係る社会参加年齢推定式の一例を示す図である。
【図22】第４実施形態に係る社会参加支援装置が備えるハードウェア及び社会参加支援装置が備える機能の一例を説明する図である。
【図23】第４実施形態に係る社会参加年齢推定式作成処理の一例を説明するフロー図である。
【図24】補正式作成用データの一例を示す図である。
【図25】算出される補正式の一例を示す図である。
【図26】第４実施形態に係る社会参加年齢推定処理の一例を説明するフロー図である。
【図27】第４実施形態に係る社会参加年齢推定結果データの一例を示す図である。
【図28】第５実施形態に係る社会参加支援装置が備えるハードウェア及び社会参加支援装置が備える機能の一例を説明する図である。
【図29】第５実施形態に係る社会参加支援処理の一例を説明するフロー図である。
【図30】介護リスク算出処理の詳細を説明するフロー図である。
【図31】取得される社会参加年齢推定結果データ及び介護認定結果データの一例を示す図である。
【図32】介護リスク推定式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、本発明の各実施形態について図面を参照しつつ説明する。
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る社会参加支援システム１の構成の一例を示す図である。社会参加支援システム１は、データベース３０が接続された社会参加支援装置１０、及び１又は複数のユーザ端末２０を含んで構成される。
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る社会参加支援システム１の構成の一例を示す図である。社会参加支援システム１は、データベース３０が接続された社会参加支援装置１０、及び１又は複数のユーザ端末２０を含んで構成される。
【0011】
ユーザ端末２０は、社会参加を行っている各ユーザが保持する情報処理装置である。ユーザ端末２０は、ＧＰＳ（Global Positioning System）等の位置取得装置及びユーザ端
末２０を保持するユーザの歩数を計測する歩数計を備えており、ユーザ端末２０の現在位置及び歩数の情報を所定のタイミングで社会参加支援装置１０に送信する。
末２０を保持するユーザの歩数を計測する歩数計を備えており、ユーザ端末２０の現在位置及び歩数の情報を所定のタイミングで社会参加支援装置１０に送信する。
【0012】
社会参加支援装置１０は、各ユーザ端末２０から受信した情報に基づき、ユーザの社会参加の程度から推定される（換算される）年齢（以下、社会参加年齢という。詳細は後述。）を算出するための式（以下、社会参加年齢推定式という）を作成する。そして、社会参加支援装置１０は、ユーザ端末２０から所定の指示を受信した場合に、そのユーザの社会参加年齢を社会参加年齢推定式に基づき算出し、算出した社会参加年齢の情報をユーザ端末２０に送信する。
【0013】
なお、社会参加支援装置１０及び各ユーザ端末２０の間は、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、又は専用線等の有線又は無線の
通信ネットワーク５によって通信可能に接続される。
通信ネットワーク５によって通信可能に接続される。
【0014】
次に、図２は、社会参加支援装置１０が有するハードウェア及び社会参加支援装置１０が備える機能部の一例を説明する図である。
【0015】
まず、社会参加支援装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の制御装置１
０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ１０５と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１０６と、キーボード、マウス、又はタッチパネル等の入力装置１０２と、ディスプレイ又はタッチパネル等の出力装置１０３と、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、USB（Universal Serial Interface）モジュール、又はシリアル通信モジュ
ール等で構成される通信装置１０７とを備える。
０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ１０５と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、又はＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置１０６と、キーボード、マウス、又はタッチパネル等の入力装置１０２と、ディスプレイ又はタッチパネル等の出力装置１０３と、ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール、USB（Universal Serial Interface）モジュール、又はシリアル通信モジュ
ール等で構成される通信装置１０７とを備える。
【0016】
次に、社会参加支援装置１０は、モデル作成部１１１、社会参加年齢推定部１１２（属性値推定部）、及び実年齢差計算部１１３の各機能部を備える。
【0017】
モデル作成部１１１は、後述する社会参加情報２００における、ユーザが行った社会活動を示す各項目（以下、社会参加パラメータという）の情報及びユーザの生物学的な属性値の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報からそのユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成する。
【0018】
社会参加情報２００は、所定期間において各ユーザが行った各社会活動を示す複数の項目の情報と、各ユーザの生物学的な属性値の情報とを含む。
【0019】
本実施形態では、上記項目とは、所定期間においてユーザが外出した回数、ユーザの外出先の数、及びユーザの歩数を含む。なお、社会参加情報２００の詳細は後述する。
【0020】
また、本実施形態では、生物学的な属性値とは、社会参加の観点から算出されるユーザの年齢（社会参加年齢）であるものとする。
【0021】
また、本実施形態では、数値モデルは、上記したように、社会参加年齢を算出する社会参加年齢推定式であるものとする（詳細は後述する）。
【0022】
モデル作成部１１１は、複数のユーザの複数の項目のそれぞれを表す各変数の合成変数（第１主成分）を作成し、作成した合成変数と、複数のユーザの生物学的な属性値（年齢
）の平均値と、複数のユーザの生物学的な属性値（年齢）の標準偏差とに基づき、社会参加年齢推定式を作成する。
）の平均値と、複数のユーザの生物学的な属性値（年齢）の標準偏差とに基づき、社会参加年齢推定式を作成する。
【0023】
具体的には、モデル作成部１１１は、データ整形部１１４、入力変数設定部１１５、及び社会参加年齢推定式作成部１１６を備える。
【0024】
データ整形部１１４は、社会参加情報２００のデータを、社会参加パラメータの第１主成分を作成するためのデータ（以下、整形データという）を作成する。
【0025】
入力変数設定部１１５は、社会参加年齢推定式に入力する項目（社会参加パラメータ）に対応する変数（以下、入力変数という）を設定する。
【0026】
社会参加年齢推定式作成部１１６は、データ整形部１１４が作成した整形データのうち入力変数設定部１１５で設定された入力変数のデータに基づいて第１主成分を作成する。そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、作成した第１主成分に基づいて、社会参加年齢推定式を作成する。
【0027】
次に、社会参加年齢推定部１１２は、指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報を社会参加年齢推定式に入力することにより、指定されたユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）を算出する。
【0028】
実年齢差計算部１１３は、社会参加年齢推定部１１２で算出した社会参加年齢と、ユーザの実年齢との差（以下、実年齢差という）を算出する。
【0029】
次に、社会参加支援装置１０は、データベース３０と接続している。データベース３０は、社会参加情報記憶部３１１、社会参加年齢推定式記憶部３１２、及び推定結果記憶部３１３を有する。
【0030】
社会参加情報記憶部３１１は、社会参加情報２００を記憶する。社会参加情報２００は、基本情報２１０、移動情報２２０、及び滞在情報２３０を含む。これらの情報の詳細は後述する。
【0031】
社会参加年齢推定式記憶部３１２は、モデル作成部１１１で作成した社会参加年齢推定式３００を記憶する。
【0032】
推定結果記憶部３１３は、社会参加年齢推定部１１２で推定した各ユーザの社会参加年齢及び実年齢差等の情報（社会参加年齢推定結果データ４００）を記憶する。
【0033】
（社会参加情報）
ここで、図３－５は、社会参加情報２００の一例を示す図である。
ここで、図３－５は、社会参加情報２００の一例を示す図である。
【0034】
（社会参加情報－基本情報）
まず、図３は、社会参加情報２００における基本情報２１０の一例を示す図である。基本情報２１０は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ２１１）、ユーザの性別２１２、ユーザの年齢２１３、及びユーザの自宅位置２１４の各情報を有する。自宅位置２１４は、本実施形態では緯度及び経度で表されるものとするが、その他の任意の情報を用いて表されてもよい。
まず、図３は、社会参加情報２００における基本情報２１０の一例を示す図である。基本情報２１０は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ２１１）、ユーザの性別２１２、ユーザの年齢２１３、及びユーザの自宅位置２１４の各情報を有する。自宅位置２１４は、本実施形態では緯度及び経度で表されるものとするが、その他の任意の情報を用いて表されてもよい。
【0035】
（社会参加情報－移動情報）
図４は、社会参加情報２００における移動情報２２０の一例を示す図である。移動情報
２２０は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ２２１）、データの記録日２２２、データの記録月２２３、その日のユーザの歩数２２４、その日にユーザが外出したか否かを示す情報（外出２２５）、その日のユーザの移動距離２２６、及びその日のユーザの移動時間２２７の各情報を有する。
図４は、社会参加情報２００における移動情報２２０の一例を示す図である。移動情報
２２０は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ２２１）、データの記録日２２２、データの記録月２２３、その日のユーザの歩数２２４、その日にユーザが外出したか否かを示す情報（外出２２５）、その日のユーザの移動距離２２６、及びその日のユーザの移動時間２２７の各情報を有する。
【0036】
（社会参加情報－滞在情報）
図５は、社会参加情報２００における滞在情報２３０の一例を示す図である。滞在情報２３０は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ２３１）、ユーザの滞在位置の緯度及び経度２３２、ユーザがその滞在位置での滞在を開始した日時（開始日時２３３）、ユーザがその滞在位置での滞在を終了した日時（終了日時２３４）、その滞在位置の識別子である滞在地点コード２３５、及びその滞在位置のユーザの自宅からの距離２３６の各情報を有する。滞在位置は、本実施形態では緯度及び経度で表されるものとするが、その他の任意の情報を用いて表されてもよい。
図５は、社会参加情報２００における滞在情報２３０の一例を示す図である。滞在情報２３０は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ２３１）、ユーザの滞在位置の緯度及び経度２３２、ユーザがその滞在位置での滞在を開始した日時（開始日時２３３）、ユーザがその滞在位置での滞在を終了した日時（終了日時２３４）、その滞在位置の識別子である滞在地点コード２３５、及びその滞在位置のユーザの自宅からの距離２３６の各情報を有する。滞在位置は、本実施形態では緯度及び経度で表されるものとするが、その他の任意の情報を用いて表されてもよい。
【0037】
滞在地点コードは、本実施形態では、予め設定された複数のエリア（緯度及び経度で表される）の識別子であり、ユーザの滞在位置を示す。滞在地点コードは、例えば、市町村ごと、又は施設ごとに設定される。
【0038】
以上に説明した、社会参加支援システム１における各情報処理装置の機能部の機能は、制御装置１０４が、メモリ１０５又は記憶装置１０６からプログラムを読み出すことにより実現される。また各プログラムは、例えば、可搬性の又は固定された記録媒体に記録して配布することができる。なお、これらのプログラムは、その全部または一部が、例えば、クラウドシステムによって提供される仮想サーバのように、仮想化技術やプロセス空間分離技術等を用いて提供される仮想的な情報処理資源を用いて実現されるものであってもよい。また、これらのプログラムの全部または一部は、例えば、クラウドシステムがＡＰＩ (Application Programming Interface)等を介して提供するサービスによって実現してもよい。
次に、社会参加支援システム１で行われる処理について説明する。
次に、社会参加支援システム１で行われる処理について説明する。
【0039】
図６は、社会参加支援システム１で行われる処理（社会参加支援処理）の概要を説明するフロー図である。まず、社会参加支援装置１０は、ユーザ端末２０から、社会参加に関するデータを収集するデータ収集処理ｓ１を実行する。
【0040】
例えば、各ユーザ端末２０は、ＧＰＳから取得した位置情報、及び歩数計から取得した歩数情報、及びユーザの属性情報を、所定のタイミング（例えば、所定の時刻、所定の時間間隔、又はユーザから指定されたタイミング）で、社会参加支援装置１０に送信する。社会参加支援装置１０は、受信した各情報を、社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）に変換して記憶し蓄積する。
【0041】
その後、社会参加支援装置１０は、データ収集処理ｓ１で収集したデータに基づき社会参加年齢推定式を作成する処理である社会参加年齢推定式作成処理ｓ２を実行する。
【0042】
その後、社会参加支援装置１０は、ユーザ端末２０から所定の指示を受信すると、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した社会参加年齢推定式に基づき、そのユーザの社会参加年齢を算出する社会参加年齢推定処理ｓ３を実行する。
【0043】
社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定処理ｓ３で算出した社会参加年齢に関する情報を出力する結果表示処理ｓ４を実行する。
以上の処理が随時繰り返される。以下、各処理の詳細を説明する。
以上の処理が随時繰り返される。以下、各処理の詳細を説明する。
【0044】
＜社会参加年齢推定式作成処理＞
図７は、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２の一例を説明するフロー図である。まず、データ整形部１１４は、各ユーザの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ２０１）。
図７は、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２の一例を説明するフロー図である。まず、データ整形部１１４は、各ユーザの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ２０１）。
【0045】
データ整形部１１４は、ｓ２０１で取得した社会参加情報２００に基づき、社会参加情報２００の全期間における各ユーザの社会参加情報２００を集計したデータ（以下、整形データという）を作成し、作成した整形データを社会参加整形データ８００に記録する（ｓ２０２）。
【0046】
（社会参加整形データ）
図８は、社会参加整形データ８００の一例を示す図である。社会参加整形データ８００は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ８０１）、データの年度８０２、ユーザの性別８０３、ユーザのその年度での年齢８０４、ユーザのその年度での平均歩数８０５、ユーザのその年度での平均外出日数８０６、ユーザのその年度でのユニークな滞在箇所数（以下、ユニーク滞在箇所数という）の平均数８０７、ユーザのその年度での平均移動距離８０８、ユーザのその年度での平均移動時間８０９、及び、ユーザのその年度の各月の最大移動距離の平均（平均最大移動距離８１０）の各情報を有する。
図８は、社会参加整形データ８００の一例を示す図である。社会参加整形データ８００は、各ユーザについて、ユーザのＩＤ（個人ＩＤ８０１）、データの年度８０２、ユーザの性別８０３、ユーザのその年度での年齢８０４、ユーザのその年度での平均歩数８０５、ユーザのその年度での平均外出日数８０６、ユーザのその年度でのユニークな滞在箇所数（以下、ユニーク滞在箇所数という）の平均数８０７、ユーザのその年度での平均移動距離８０８、ユーザのその年度での平均移動時間８０９、及び、ユーザのその年度の各月の最大移動距離の平均（平均最大移動距離８１０）の各情報を有する。
【0047】
ここで、図９は、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２のｓ２０２の処理において行われるユニーク滞在箇所数を算出するためのユニーク滞在箇所数算出処理の一例を説明するフロー図である。
【0048】
まず、データ整形部１１４は、社会参加情報２００の滞在情報２３０から、あるユーザの緯度及び経度２３２、開始日時２３３、及び終了日時２３４の時系列データを取得する（ｓ２０２１）。
【0049】
データ整形部１１４は、ｓ２０２１で取得した時系列データに基づき、ユーザが滞在した各エリアの滞在箇所コードとその時間帯を特定する（ｓ２０２２）。
【0050】
そして、データ整形部１１４は、ｓ２０２１で取得した滞在箇所コードのうち、重複する滞在箇所を除いたユニークなエリア（滞在箇所）を算出する（ｓ２０２３）。以上でユニーク滞在箇所数算出処理は終了する。
【0051】
次に、図７に示すように、入力変数設定部１１５は、社会参加パラメータ（入力変数）を設定する（ｓ２０３）。例えば、入力変数設定部１１５は、後述する入力変数設定画面１１００を表示し、管理者から、作成される社会参加年齢推定式の入力値となる社会参加パラメータ（入力変数）の入力を受け付ける。
【0052】
続いて、データ整形部１１４は、ｓ２０３で設定した社会参加パラメータに係る整形データ（社会参加整形データ８００の平均歩数８０５、外出日数８０６、平均滞在箇所数８０７、平均移動距離８０８、平均移動時間８０９、及び平均最大移動距離８１０）を標準化する。
【0053】
そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、標準化した入力変数について主成分分析を行うことで、社会参加の程度を最も決定づける、社会参加パラメータの合成パラメータ（第１主成分）を決定する（ｓ２０５）。例えば、社会参加年齢推定式作成部１１６は、各入力変数Ｘｊ及びその重み係数ｗｊに係るスコア式ＰＣＳ（式（１））
【0054】
ＰＣＳ＝（ｗ１Ｘ１＋・・・＋ｗｊＸｊ＋・・・＋ｗｎＸｎ）／標準偏差ＳＤ ・・・（
１）
１）
【0055】
において、スコアＰＣＳの分散が最大となり平均値が０となるような重み係数ｗｊ及び標準偏差ＳＤを決定する（ｗ１＾２＋ｗ２＾２＋・・・＋ｗｎ＾２＝１）。
【0056】
一方、社会参加年齢推定式作成部１１６は、社会参加整形データ８００に基づき、全ユーザの平均年齢及び標準偏差を算出する（ｓ２０６）。
【0057】
社会参加年齢推定式作成部１１６は、ｓ２０５で算出した第１主成分とｓ２０６で算出した平均年齢及び標準偏差とに基づき、社会参加年齢を算出するための社会参加年齢推定式ＢＡ（式（２））を作成する。
【0058】
ＢＡ＝ＰＣＳ×（年齢の標準偏差）＋（年齢の平均値） ・・・（２）
【0059】
社会参加年齢推定式作成部１１６は、ｓ２０６で作成した式（２）により算出される各ユーザｉの社会参加年齢ＢＡｉと、各ユーザｉの年齢との間の回帰分析を行うことにより、年齢に関する回帰係数ａを算出する（ｓ２０８）。
【0060】
そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、ｓ２０６で算出した年齢の平均値とｓ２０８で算出した回帰係数ａとに基づき、ユーザｉの社会参加年齢の算出に関する補正項Ｚｉ（式（３））を算出する（ｓ２０９）。この補正項は、ユーザｉの年齢が全ユーザの年齢分布の端部にある場合における数値の補正を実現するものである。
【0061】
Ｚｉ＝（ユーザｉの年齢－年齢の平均値）×（１－ａ） ・・・（３）
【0062】
以上で社会参加年齢推定式作成処理ｓ２は終了する。
なお、図１０に、算出されるスコア式、社会参加年齢推定式ＢＡ、及び補正項Ｚの一例を示す。
なお、図１０に、算出されるスコア式、社会参加年齢推定式ＢＡ、及び補正項Ｚの一例を示す。
【0063】
（入力変数設定画面）
図１１は、入力変数設定画面１１００の一例を示す図である。入力変数設定画面１１００は、各社会参加パラメータの表示欄１１０１と、その社会参加パラメータの値と年齢との間の相関係数の値の表示欄１１０２と、その社会参加パラメータを入力変数として設定するための管理者からの入力を受け付ける設定欄１１０３とを備える。
図１１は、入力変数設定画面１１００の一例を示す図である。入力変数設定画面１１００は、各社会参加パラメータの表示欄１１０１と、その社会参加パラメータの値と年齢との間の相関係数の値の表示欄１１０２と、その社会参加パラメータを入力変数として設定するための管理者からの入力を受け付ける設定欄１１０３とを備える。
【0064】
＜社会参加年齢推定処理＞
図１２は、社会参加年齢推定処理ｓ３の一例を説明するフロー図である。社会参加年齢推定処理ｓ３は、例えば、社会参加支援装置１０が、あるユーザ（以下、対象ユーザという）のユーザ端末２０から、社会参加年齢の算出の指示を受信したことを契機に開始される。
図１２は、社会参加年齢推定処理ｓ３の一例を説明するフロー図である。社会参加年齢推定処理ｓ３は、例えば、社会参加支援装置１０が、あるユーザ（以下、対象ユーザという）のユーザ端末２０から、社会参加年齢の算出の指示を受信したことを契機に開始される。
【0065】
社会参加年齢推定部１１２は、対象ユーザｘの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ３０１）。
【0066】
社会参加年齢推定部１１２は、ｓ３０１で取得した社会参加情報２００に基づき、対象ユーザｘの移動情報２２０及び滞在情報２３０を所定の集計期間ごとに（ここでは月ごととする）集計したデータ（以下、ユーザ整形データという）を作成する（ｓ３０２）。
【0067】
次に、社会参加年齢推定部１１２は、ｓ３０２で作成したユーザ整形データを、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した社会参加年齢推定式（式（１））に入力することに
より、対象ユーザｘの各集計期間ｔでの社会参加年齢ＢＡｘ，ｔを算出する（ｓ３０３）。
より、対象ユーザｘの各集計期間ｔでの社会参加年齢ＢＡｘ，ｔを算出する（ｓ３０３）。
【0068】
また、社会参加年齢推定部１１２は、ｓ３０２で作成したユーザ整形データから、対象ユーザｘの各集計期間ｔでの年齢を抽出し、抽出した各年齢を、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した補正式（式（２））に入力することにより、対象ユーザｘの各集計期間における補正項Ｚｘ，ｔの値を算出する（ｓ３０４）。
【0069】
社会参加年齢推定部１１２は、ｓ３０３で算出した社会参加年齢ＢＡｘ，ｔに、ｓ３０４で算出した補正項Ｚｘ，ｔを加算することで、補正された社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔを算出する（ｓ３０５）。
【0070】
そして、社会参加年齢推定部１１２は、算出した社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔから、各集計期間ｔにける対象ユーザｘの実年齢を減算した年齢差Ｄｘ、ｔを算出する（ｓ３０６）。社会参加年齢推定部１１２は、ｓ３０５、ｓ３０６で算出した社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔと年齢差Ｄｘ、ｔを、社会参加年齢推定結果データ４００に登録する。以上で社会参加年齢推定処理ｓ３は終了する。
【0071】
（社会参加年齢推定結果データ）
図１３は、社会参加年齢推定結果データ４００の一例を示す図である。この社会参加年齢推定結果データ１３００は、各対象ユーザについて、対象ユーザの識別子（個人ＩＤ１３０１）、集計期間（年月１３０２）、対象ユーザの性別１３０３、対象ユーザのその集計期間での年齢１３０４、対象ユーザのその集計期間での平均歩数１３０５、対象ユーザのその集計期間での平均外出日数１３０６、対象ユーザのその集計期間でのユニークな滞在箇所平均数１３０７、対象ユーザのその集計期間での社会参加年齢１３０８、及び、対象ユーザのその集計期間での年齢差１３０９（実年齢との差）の各情報を有する。
図１３は、社会参加年齢推定結果データ４００の一例を示す図である。この社会参加年齢推定結果データ１３００は、各対象ユーザについて、対象ユーザの識別子（個人ＩＤ１３０１）、集計期間（年月１３０２）、対象ユーザの性別１３０３、対象ユーザのその集計期間での年齢１３０４、対象ユーザのその集計期間での平均歩数１３０５、対象ユーザのその集計期間での平均外出日数１３０６、対象ユーザのその集計期間でのユニークな滞在箇所平均数１３０７、対象ユーザのその集計期間での社会参加年齢１３０８、及び、対象ユーザのその集計期間での年齢差１３０９（実年齢との差）の各情報を有する。
【0072】
（社会参加年齢推定結果画面）
次に、図１４は、結果表示処理ｓ３で表示される画面（社会参加年齢推定結果画面１４００）の一例を示す図である。社会参加年齢推定結果画面１４００は、例えば、社会参加支援装置１０が、対象ユーザのユーザ端末２０から、集計期間から指定された年月における社会参加年齢の表示の指示を受信した場合に表示される。
次に、図１４は、結果表示処理ｓ３で表示される画面（社会参加年齢推定結果画面１４００）の一例を示す図である。社会参加年齢推定結果画面１４００は、例えば、社会参加支援装置１０が、対象ユーザのユーザ端末２０から、集計期間から指定された年月における社会参加年齢の表示の指示を受信した場合に表示される。
【0073】
社会参加年齢推定結果画面１４００には、指定された年月が表示される対象年月表示欄１４０１と、対象ユーザの指定された年月における社会参加年齢が表示される補正社会参加年齢表示欄１４０２と、その社会参加年齢と、対象ユーザの指定された年月における実年齢との差が表示される年齢差表示欄１４０３と、指定された入力変数及びその値（指定された年月における集計値）の一覧が表示される入力変数表示欄１４０４とを備える。
【0074】
また、社会参加年齢推定結果画面１４００には、対象ユーザの各集計期間における各データの推移を表示する推移画面１５００を表示させるための推移画面表示欄１４０５が設けられる。
【0075】
（推移画面）
図１５は、推移画面１５００の一例を示す図である。推移画面１５００は、対象ユーザの各集計期間における社会参加年齢の推移を表した第１グラフ１５０１と、対象ユーザの各集計期間における各入力変数の値の推移を表した第２グラフ１５０２、１５０３とを備える。
図１５は、推移画面１５００の一例を示す図である。推移画面１５００は、対象ユーザの各集計期間における社会参加年齢の推移を表した第１グラフ１５０１と、対象ユーザの各集計期間における各入力変数の値の推移を表した第２グラフ１５０２、１５０３とを備える。
【0076】
以上のように、本実施形態の社会参加支援装置１０は、社会参加情報２００における、
所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目（社会参加パラメータの項目）の情報及びそのユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）の情報に基づき、ユーザの社会参加パラメータの情報からそのユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデル（社会参加年齢推定式３００）を作成し、対象ユーザが行った社会活動に関する社会参加パラメータの項目の情報を数値モデル（社会参加年齢推定式３００）に入力することにより、対象ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）を推定し、推定した生物学的な属性値を出力する。
所定期間において複数のユーザがそれぞれ行った社会活動を示す複数の項目（社会参加パラメータの項目）の情報及びそのユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）の情報に基づき、ユーザの社会参加パラメータの情報からそのユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデル（社会参加年齢推定式３００）を作成し、対象ユーザが行った社会活動に関する社会参加パラメータの項目の情報を数値モデル（社会参加年齢推定式３００）に入力することにより、対象ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）を推定し、推定した生物学的な属性値を出力する。
【0077】
このように、本実施形態の社会参加支援装置１０は、ユーザが行った社会参加活動の情報を用いて、ユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデルを作成することで、対象ユーザの生物学的な属性値を推定する。これにより、ユーザは、社会参加の観点から自身がどのような生物学的属性を有するか（何歳に換算されるか）を容易に知ることができ、また、その観点から社会参加の判断をすることができる。
【0078】
以上のように、本実施形態の社会参加支援装置１０によれば、市民の社会参加を促すことができる。
【0079】
また、本実施形態の社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２において、社会参加パラメータの各変数の合成変数（第１主成分）を作成し、作成した第１主成分と、各ユーザの生物学的な属性値（年齢）の平均値と、各ユーザの年齢の標準偏差とに基づき、社会参加年齢推定式を作成する。
【0080】
このように、複数の社会参加パラメータに基づく第１主成分を求め、これと年齢の統計値を組み合わせることで、ユーザの社会参加の特徴を生物学的な属性値（社会参加年齢）に的確に換算することができる。
【0081】
また、本実施形態の社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２において、ユーザが外出した回数、外出先の数、及び歩数からユーザの社会参加年齢を推定する社会参加年齢推定式を作成する。
【0082】
年齢との相関が高く社会参加状況を的確に表現していると考えられるこのような要素を用いて社会参加年齢推定式を作成することで、的確な社会参加年齢を算出可能な社会参加年齢推定式を作成することができる。
【0083】
［第２実施形態］
第２実施形態の社会参加支援システム１では、社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式を所定の期間ごとに作成する。ここでは、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。
第２実施形態の社会参加支援システム１では、社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式を所定の期間ごとに作成する。ここでは、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【0084】
第２実施形態における社会参加支援システムの構成は、第１実施形態と同様である。
一方、第２実施形態における社会参加支援装置１０のモデル作成部１１１は、以下の処理を行う。すなわち、モデル作成部１１１は、社会参加情報２００における、社会参加パラメータの各項目の情報及びユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報からそのユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデル（社会参加年齢推定式）を、複数の各期間について作成する。本実施形態では、この期間とは、月別の各期間であるものとする（１月の社会参加年齢推定式、２月の社会参加年齢推定式、・・・・）。
一方、第２実施形態における社会参加支援装置１０のモデル作成部１１１は、以下の処理を行う。すなわち、モデル作成部１１１は、社会参加情報２００における、社会参加パラメータの各項目の情報及びユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報からそのユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデル（社会参加年齢推定式）を、複数の各期間について作成する。本実施形態では、この期間とは、月別の各期間であるものとする（１月の社会参加年齢推定式、２月の社会参加年齢推定式、・・・・）。
【0085】
また、第２実施形態における社会参加支援装置１０の社会参加年齢推定式作成部１１６は、以下の処理を行う。すなわち、社会参加年齢推定式作成部１１６は、期間の情報と、
その期間において対象ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、上記期間に対応する社会参加年齢推定式に入力することにより、対象ユーザの社会参加年齢を算出する。
その期間において対象ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、上記期間に対応する社会参加年齢推定式に入力することにより、対象ユーザの社会参加年齢を算出する。
【0086】
次に、第２実施形態の社会参加支援処理について説明する。
第２実施形態の社会参加支援処理のうち、データ収集処理ｓ１は第１実施形態と同様である。以下、第２実施形態における社会参加年齢推定式作成処理ｓ２及び社会参加年齢推定処理ｓ３について説明する。
第２実施形態の社会参加支援処理のうち、データ収集処理ｓ１は第１実施形態と同様である。以下、第２実施形態における社会参加年齢推定式作成処理ｓ２及び社会参加年齢推定処理ｓ３について説明する。
【0087】
＜社会参加年齢推定式作成処理＞
図１６は、第２実施形態に係る社会参加年齢推定式作成処理ｓ２の一例を説明するフロー図である。まず、データ整形部１１４は、第１実施形態のｓ２０１と同様に、各ユーザの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ２２１）。
図１６は、第２実施形態に係る社会参加年齢推定式作成処理ｓ２の一例を説明するフロー図である。まず、データ整形部１１４は、第１実施形態のｓ２０１と同様に、各ユーザの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ２２１）。
【0088】
データ整形部１１４は、ｓ２２１で取得した社会参加情報２００に基づき、社会参加情報２００の全期間における各ユーザの社会参加情報２００を所定期間ごとに集計したデータ（以下、期間毎整形データという）を作成する（ｓ２２２）。
【0089】
（期間毎整形データ）
図１７は、期間毎整形データの一例を示す図である。期間毎整形データ１７００は、各ユーザについて、その個人ＩＤ１７０１、集計期間（年月１７０２）、ユーザの性別１７０３、ユーザのその集計期間での年齢１７０４、ユーザのその集計期間での平均歩数１７０５、ユーザのその集計期間での平均外出日数１７０６、ユーザのその集計期間でのユニークな滞在箇所平均数１７０７、ユーザのその集計期間での平均移動距離１７０８、ユーザのその集計期間での平均移動時間１７０９、及び、ユーザのその集計期間の最大移動距離の平均（平均最大移動距離１７１０）の各情報を有する。
図１７は、期間毎整形データの一例を示す図である。期間毎整形データ１７００は、各ユーザについて、その個人ＩＤ１７０１、集計期間（年月１７０２）、ユーザの性別１７０３、ユーザのその集計期間での年齢１７０４、ユーザのその集計期間での平均歩数１７０５、ユーザのその集計期間での平均外出日数１７０６、ユーザのその集計期間でのユニークな滞在箇所平均数１７０７、ユーザのその集計期間での平均移動距離１７０８、ユーザのその集計期間での平均移動時間１７０９、及び、ユーザのその集計期間の最大移動距離の平均（平均最大移動距離１７１０）の各情報を有する。
【0090】
次に、図１６に示すように、入力変数設定部１１５は、第１実施形態のｓ２０３と同様に、各入力変数を設定する（ｓ２２３）。
【0091】
続いて、社会参加年齢推定式作成部１１６は、集計期間の一つを選択する（ｓ２２４）。
【0092】
データ整形部１１４は、ｓ２２４で選択した集計期間（以下、選択集計期間という）について、第１実施形態と同様に、ｓ２２２で作成した期間毎整形データ１７００のデータ（平均歩数１７０５、外出日数１７０６、平均滞在箇所数１７０７、平均移動距離１７０８、平均移動時間１７０９、及び平均最大移動距離１７１０）を標準化する（ｓ２２５）。
【0093】
そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、選択集計期間について、第１実施形態のｓ２２５と同様に、第１主成分を決定する。例えば、社会参加年齢推定式作成部１１６は、選択集計期間ｕについての、各入力変数Ｘｊ，ｕ及びその重み係数ｗｊ，ｕに係るスコア式（４）
【0094】
ＰＣＳｕ＝（ｗ１，ｕ×Ｘ１，ｕ＋・・・＋ｗｊ，ｕ×Ｘｊ，ｕ＋・・・＋ｗｎ，ｕ×Ｘｎ，ｕ）／標準偏差ＳＤｕ ・・・（４）
【0095】
において、スコアＰＣＳｕの分散が最大となり平均値が０となるような重み係数ｗｊ，ｕ及び標準偏差ＳＤを決定する（ｗ１，ｕ＾２＋ｗ２，ｕ＾２＋・・・＋ｗｎ，ｕ＾２＝１
）。
）。
【0096】
一方、社会参加年齢推定式作成部１１６は、第１実施形態のｓ２０５と同様に、全ユーザの選択集計期間における平均年齢及び標準偏差を算出する（ｓ２２６）。
【0097】
社会参加年齢推定式作成部１１６は、ｓ２２５で算出した第１主成分及びｓ２２６で算出した平均年齢及び標準偏差に基づき、選択集計期間ｕにおける社会参加年齢を算出するための社会参加年齢推定式ＢＡｕ（式（５））を作成する（ｓ２２７）。
【0098】
ＢＡｕ＝ＰＣＳｉ，ｕ×（選択集計期間ｕにおける年齢の標準偏差）＋（選択集計期間ｕにおける年齢の平均値） ・・・（５）
【0099】
社会参加年齢推定式作成部１１６は、ｓ２２７で作成した式（５）により算出される各ユーザｉの選択集計期間ｕにおける社会参加年齢ＢＡｉ，ｕと各ユーザの選択集計期間における年齢との間の回帰分析を行うことにより、選択集計期間ｕにおける、年齢に関する回帰係数ａｕを算出する（ｓ２２８）。
【0100】
そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、ｓ２２６で算出した年齢の平均値とｓ２２８で算出した回帰係数ａとに基づき、集計期間ｕにおける社会参加年齢の算出に関する補正項Ｚｕ（式（６））を算出する（ｓ２２９）。
【0101】
Ｚｕ＝（集計期間ｕにおける年齢－年齢の平均値）×（１－ａｕ） ・・・（６）
【0102】
社会参加年齢推定式作成部１１６は、以上のｓ２２４～ｓ２２９までの処理を全ての集計期間について繰り返し（ｓ２３０）、その後以上で社会参加年齢推定式作成処理ｓ２は終了する。
なお、図１８に、各集計期間について算出されるスコア式、社会参加年齢推定式ＢＡｕ、及び補正項Ｚｕの例を示す。
なお、図１８に、各集計期間について算出されるスコア式、社会参加年齢推定式ＢＡｕ、及び補正項Ｚｕの例を示す。
【0103】
＜社会参加年齢推定処理＞
次に、図１９は、第２実施形態に係る社会参加年齢推定処理ｓ３の一例を説明するフロー図である。
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０１と同様に、対象ユーザｘの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ３２１）。
次に、図１９は、第２実施形態に係る社会参加年齢推定処理ｓ３の一例を説明するフロー図である。
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０１と同様に、対象ユーザｘの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ３２１）。
【0104】
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０２と同様に、ｓ３３１で取得した社会参加情報２００に基づき、対象ユーザｘの移動情報２２０及び滞在情報２３０を所定の集計期間ごとに（ここでは月別とする）集計したユーザ整形データを作成する（ｓ３２２）。
【0105】
次に、社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０３と同様に、ｓ３２２で作成したユーザ整形データを、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した社会参加年齢推定式ＢＡｕ（式（５））に入力することにより、対象ユーザｘの各集計期間ｔの社会参加年齢ＢＡｘ，ｔを算出する（ｓ３２３）。
【0106】
また、社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０４と同様に、ｓ３２２で作成したユーザ整形データから、対象ユーザｘの各集計期間ｔでの年齢を抽出し、抽出した各年齢を、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した補正項Ｚｕ（式（６））に適用することにより、対象ユーザｘの各集計期間における補正項Ｚｘ，ｔの値を算出する（ｓ３
２４）。
２４）。
【0107】
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０５と同様に、ｓ３２４で算出した社会参加年齢ＢＡｘ，ｔに、補正項Ｚｘ，ｔを加算することで、補正された社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔを算出する（ｓ３２５）。社会参加年齢推定部１１２は、ｓ３２５で算出した社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔを、社会参加年齢推定結果データ４００に登録する。なお、社会参加年齢推定部１１２は、算出した社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔから、各集計期間ｔにける対象ユーザｘの実年齢を減算した年齢差Ｄｘ、ｔを算出してもよい。
【0108】
（社会参加年齢推定結果データ）
図２０は、第２実施形態に係る社会参加年齢推定結果データ４００の一例を示す図である。この社会参加年齢推定結果データ２０００における社会参加年齢ＢＡｘ，ｔは、第１実施形態の社会参加年齢推定結果データ１３００における社会参加年齢ＢＡｘ，ｔと比べると、集計期間ごとに特徴づけられる各ユーザの社会活動の変化に応じて、異なった値となる。
図２０は、第２実施形態に係る社会参加年齢推定結果データ４００の一例を示す図である。この社会参加年齢推定結果データ２０００における社会参加年齢ＢＡｘ，ｔは、第１実施形態の社会参加年齢推定結果データ１３００における社会参加年齢ＢＡｘ，ｔと比べると、集計期間ごとに特徴づけられる各ユーザの社会活動の変化に応じて、異なった値となる。
【0109】
なお、第２実施形態でも、第１実施形態と同様に、社会参加年齢推定結果画面及び推移画面が表示される。
【0110】
以上のように、本実施形態の社会参加支援装置１０は、社会参加情報２００として、所定期間のうち複数の各集計期間においての、各ユーザの複数の社会参加パラメータの情報と、各ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）の情報とを記憶し、この社会参加情報２００に基づき社会参加年齢推定式を各集計期間について作成し、期間の情報と、その期間での対象ユーザの社会参加パラメータとを、その期間に対応する社会参加年齢推定式に入力することにより、対象ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）を推定する。
【0111】
市民の社会参加のパターンは、気温、天候、又は社会情勢などの、タイミング（期間）に応じて変化する外的環境に影響されると考えられる。そこで、本実施形態の社会参加支援装置１０のように、社会参加年齢推定式をこのような期間ごとに作成することで、ユーザないし社会の実態を反映した社会参加年齢を算出することができる。
【0112】
［第３実施形態］
第３実施形態の社会参加支援システム１では、社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式を、ユーザが属する所定のカテゴリごとに作成する。ここでは、第１実施形態と異なる部分を説明する。
第３実施形態の社会参加支援システム１では、社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式を、ユーザが属する所定のカテゴリごとに作成する。ここでは、第１実施形態と異なる部分を説明する。
【0113】
第３実施形態における社会参加支援システム１の構成は、第１実施形態と同様である。社会参加支援装置１０の機能は以下の通りである。
【0114】
まず、第３実施形態におけるモデル作成部１１１は、社会参加情報２００における、社会参加パラメータの項目の情報及びユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）の情報に基づき、ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報からそのユーザの生物学的な属性値を推定する数値モデル（社会参加年齢推定式）を、カテゴリごとに作成する。本実施形態では、このカテゴリとは、社会参加情報２００に登録されている性別（男女別）であるものとする（男性に係る社会参加年齢推定式、女性に係る社会参加年齢推定式をそれぞれ作成する）が、特にカテゴリとして設定できる情報を限定する趣旨ではない。カテゴリは、例えば、ユーザが住む地域、職業等でもよい。
【0115】
また、第３実施形態における社会参加年齢推定式作成部１１６は、対象ユーザが属するカテゴリの情報（男性又は女性）と、対象ユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情
報とを、そのカテゴリに対応する社会参加年齢推定式に入力することにより、対象ユーザの社会参加年齢を算出する。
報とを、そのカテゴリに対応する社会参加年齢推定式に入力することにより、対象ユーザの社会参加年齢を算出する。
【0116】
次に、第３実施形態の社会参加支援システム１で行われる処理について説明する。
第３実施形態の社会参加支援処理のうち、データ収集処理ｓ１は第１実施形態と同様である。以下、第２実施形態における社会参加年齢推定式作成処理ｓ２及び社会参加年齢推定処理ｓ３について説明する。
第３実施形態の社会参加支援処理のうち、データ収集処理ｓ１は第１実施形態と同様である。以下、第２実施形態における社会参加年齢推定式作成処理ｓ２及び社会参加年齢推定処理ｓ３について説明する。
【0117】
＜社会参加年齢推定式作成処理＞
第３実施形態では、社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２において、男女別の社会参加年齢推定式を作成する。例えば、社会参加年齢推定式作成部１１６は、男女別のスコア式ＰＣＳＭ（式（７））
第３実施形態では、社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２において、男女別の社会参加年齢推定式を作成する。例えば、社会参加年齢推定式作成部１１６は、男女別のスコア式ＰＣＳＭ（式（７））
【0118】
ＰＣＳＭ＝（ｗ１，Ｍ×Ｘ１，Ｍ＋・・・＋ｗｊ，Ｍ×Ｘｊ，Ｍ＋・・・＋ｗｎ，Ｍ×Ｘｎ，Ｍ）／標準偏差ＳＤＭ ・・・（７）
【0119】
を作成する（Ｍ：男性又は女性）。同様に、社会参加年齢推定式作成部１１６は、男女別の社会参加年齢推定式ＢＡＭ（式（８））を作成する。
【0120】
ＢＡＭ＝ＰＣＳＭ×（男性母集団における年齢の標準偏差）＋（男性母集団における年齢の平均値） ・・・（８）
【0121】
さらに、社会参加年齢推定式作成部１１６は、男女別の補正項ＺＭ（式（９））を算出する。
【0122】
ＺＭ＝（年齢－男性母集団における年齢の平均値）×（１－ａＭ） ・・・（９）
【0123】
ここでは、各式（７）－（９）は全期間を対象としているが、第２実施形態と組み合わせることで、男女別かつ月別の式としてもよい。なお、図２１は、第３実施形態に係る社会参加年齢推定式の一例を示す図である。
【0124】
その後、社会参加年齢推定処理ｓ３において社会参加支援装置１０は、対象ユーザの性別の入力を受け付けることで、その対象ユーザの性別に応じた社会参加年齢を算出する。
【0125】
以上のように、本実施形態の社会参加支援装置１０は、社会参加情報２００として、各ユーザの複数の社会参加パラメータと、各ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）の情報とを、各ユーザが属するカテゴリ（男女別等）ごとに記憶し、この社会参加情報２００に基づき社会参加年齢推定式を各カテゴリについて作成し、対象ユーザのカテゴリ（男女別等）の情報と、対象ユーザの社会参加パラメータとを、そのカテゴリに対応する社会参加年齢推定式に入力することにより、対象ユーザの生物学的な属性値（年齢）を推定する。
【0126】
市民の社会参加のパターンは、その市民が属するカテゴリによって異なると考えられる。そこで、本実施形態の社会参加支援装置１０のように、社会参加年齢推定式をユーザのカテゴリごとに作成することで、ユーザの実態を反映した社会参加年齢を算出することができる。特に、男女では社会参加の態様が大きく異なると考えられるため、男女別の社会参加年齢推定式を用いることで、ユーザの実態をよりよく反映した社会参加年齢を算出することができる。
【0127】
［第４実施形態］
第２実施形態において社会参加支援装置１０は、各集計期間ｕごとに社会参加年齢推定式ＢＡｕを作成した。しかしながら、集計期間が多くなると、社会参加年齢推定式ＢＡｕが社会参加支援装置１０において占めるリソースが多くなる。
第２実施形態において社会参加支援装置１０は、各集計期間ｕごとに社会参加年齢推定式ＢＡｕを作成した。しかしながら、集計期間が多くなると、社会参加年齢推定式ＢＡｕが社会参加支援装置１０において占めるリソースが多くなる。
【0128】
そこで、第４実施形態の社会参加支援装置１０は、集計期間ごとに作成された社会参加年齢推定式ＢＡｕを一つの式に集約する。ここでは、第１、２実施形態と異なる部分を説明する。
【0129】
図２２は、第４実施形態に係る社会参加支援装置１０が備えるハードウェア及び社会参加支援装置１０が備える機能の一例を説明する図である。社会参加支援装置１０は、第１、２実施形態と同様のハードウェア構成を有する。また、社会参加支援装置１０は、第１、２実施形態と同様のデータ整形部１１４、入力変数設定部１１５、社会参加年齢推定式作成部１１６、社会参加年齢推定部１１２、及び実年齢差計算部１１３を備える他、新たに補正式作成部１１７を備える。
【0130】
また、社会参加支援装置１０は、第１、２実施形態と同様の社会参加情報記憶部３１１、社会参加年齢推定式記憶部３１２、及び推定結果記憶部３１３の他、補正式記憶部３１４を備える。
【0131】
補正式作成部１１７は、所定期間（ここでは、社会参加情報２００のデータの期間）についての数値モデルである第１数値モデル（すなわち、第１実施形態の手法で作成した社会参加年齢推定式）と、所定期間における複数の各期間についての数値モデルである第２数値モデル（すなわち、第２実施形態の手法で作成した社会参加年齢推定式）とを作成する。
【0132】
そして、補正式作成部１１７は、第１数値モデルにより算出される社会参加年齢と、第２数値モデルにより算出される各期間の社会参加年齢との相関関係を特定することにより、期間の情報と、その期間においてユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とから、その期間においてユーザの生物学的な属性値を推定する新たな数値モデル（新たな社会参加年齢推定式。以下、補正式５００ともいう。）を作成する。
【0133】
社会参加年齢推定部１１２は、期間の情報と、当該期間において指定されたユーザが行った社会活動を示す複数の項目の情報とを、新たな社会参加年齢推定式に入力することにより、指定されたユーザの社会参加年齢を算出する。
【0134】
補正式記憶部３１４は、上記の補正式５００を記憶する。
【0135】
次に、第４実施形態の社会参加支援システムで行われる処理について説明する。
第４実施形態の社会参加支援処理のうち、データ収集処理ｓ１は第１、２実施形態と同様である。以下、第４実施形態における社会参加年齢推定式作成処理ｓ２及び社会参加年齢推定処理ｓ３について説明する。
＜社会参加年齢推定式作成処理＞
図２３は、第４実施形態に係る社会参加年齢推定式作成処理ｓ２の一例を説明するフロー図である。
第４実施形態の社会参加支援処理のうち、データ収集処理ｓ１は第１、２実施形態と同様である。以下、第４実施形態における社会参加年齢推定式作成処理ｓ２及び社会参加年齢推定処理ｓ３について説明する。
＜社会参加年齢推定式作成処理＞
図２３は、第４実施形態に係る社会参加年齢推定式作成処理ｓ２の一例を説明するフロー図である。
【0136】
データ整形部１１４は、第１、２実施形態のｓ２０１、ｓ２２１と同様に、各ユーザの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ２４１）。
【0137】
データ整形部１１４は、第１、２実施形態のｓ２０２、ｓ２２２と同様に、ｓ２４１で
取得した社会参加情報２００に基づき、社会参加情報２００の全期間における各ユーザの社会参加情報２００を集計したデータ（整形データ）を作成する（ｓ２４２）。
取得した社会参加情報２００に基づき、社会参加情報２００の全期間における各ユーザの社会参加情報２００を集計したデータ（整形データ）を作成する（ｓ２４２）。
【0138】
入力変数設定部１１５は、全ての社会参加パラメータを入力変数として、第１、２実施形態と同様に、各入力変数のデータを標準化する。そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、第１実施形態のｓ２０５～ｓ２０９と同様の処理により、ユーザｉの社会参加年齢を算出するための社会参加年齢推定式ＢＡと、ユーザｉの社会参加年齢に関する補正項Ｚとを作成する。そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、作成した社会参加年齢推定式ＢＡ及び補正項Ｚに基づく社会参加年齢推定式ＢＡ２（第１数値モデル）に対して、各ユーザに係る入力変数を入力することにより、各ユーザの社会参加年齢を算出する（ｓ２４３）。このようにして、第１数値モデルを用いた社会参加年齢の算出を行う。
【0139】
また、社会参加年齢推定式作成部１１６は、全ての社会参加パラメータを入力変数として、第２実施形態のｓ２２４～ｓ２３０と同様の処理により、ユーザｉの各集計期間ｕでの社会参加年齢を算出する社会参加年齢推定式ＢＡｕと、ユーザｉの社会参加年齢に関する補正項Ｚｕとを作成する。そして、社会参加年齢推定式作成部１１６は、作成した社会参加年齢推定式ＢＡｕ及び補正項Ｚｕに基づく社会参加年齢推定式ＢＡ２ｕ（第２数値モデル）に対して、各ユーザに係る各集計期間での入力変数を入力することにより、各集計期間での、各ユーザの社会参加年齢を算出する（ｓ２４３）。このようにして、第２数値モデルを用いた社会参加年齢の算出を行う。
【0140】
次に、補正式作成部１１７は、ｓ２４３、ｓ２４４の処理結果に基づき、補正式５００を作成するための補正式作成用データを作成する（ｓ２４５）。
【0141】
（補正式作成用データ）
図２４は、補正式作成用データ２４００の一例を示す図である。補正式作成用データ２４００は、各ユーザの個人ＩＤ２４０１、集計期間（月２４０２）、各ユーザの性別２４０３、各集計期間における各ユーザの年齢２４０４、ｓ２４３により算出された各ユーザの社会参加年齢２４０５、及び、ｓ２４４により算出された各ユーザの各集計期間における社会参加年齢２４０６、の各データ項目を有する。
図２４は、補正式作成用データ２４００の一例を示す図である。補正式作成用データ２４００は、各ユーザの個人ＩＤ２４０１、集計期間（月２４０２）、各ユーザの性別２４０３、各集計期間における各ユーザの年齢２４０４、ｓ２４３により算出された各ユーザの社会参加年齢２４０５、及び、ｓ２４４により算出された各ユーザの各集計期間における社会参加年齢２４０６、の各データ項目を有する。
【0142】
次に、図２３に示すように補正式作成部１１７は、ｓ２４５で作成した補正式作成用データ２４００に基づき、補正式を作成する（ｓ２４６）。例えば、補正式作成部１１７は、説明変数を、ｓ２４３により算出された各ユーザの社会参加年齢２４０５、集計期間（ダミーデータ）、及び実年齢とし、目的変数を、ｓ３４４により算出された各ユーザの各集計期間の社会参加年齢２４０６とした重回帰分析を行う。このようにして、社会参加年齢に影響を与える各因子（ここでは、ユーザの社会参加年齢、ユーザの実年齢、各集計期間）のその影響の大きさを算出する。
例えば、補正式作成部１１７は、以下のような、期間Ｈについての補正式ＢＡＨ（式（１０））を作成する。
例えば、補正式作成部１１７は、以下のような、期間Ｈについての補正式ＢＡＨ（式（１０））を作成する。
【0143】
ＢＡＨ ＝ ｂ０ ＋ （ＢＡ＋Ｚ）×ｂ１ ＋ 年齢×ｂ２＋ ０２月×ｂ３ ＋ ０３月×ｂ４ ＋ ０４月×ｂ５ ＋ ０５月×ｂ６ ＋ ０６月×ｂ７＋ ０７月×ｂ８
＋ ０８月×ｂ９ ＋ ０９月×ｂ１０ ＋ １０月×ｂ１１ ＋ １１月×ｂ１２ ＋ １２月×ｂ１３ ・・・式（１０）
＋ ０８月×ｂ９ ＋ ０９月×ｂ１０ ＋ １０月×ｂ１１ ＋ １１月×ｂ１２ ＋ １２月×ｂ１３ ・・・式（１０）
【0144】
ここで、（ＢＡ＋Ｚ）は、第１数値モデルによる社会参加年齢ＢＡ、０２月～１２月は各月のダミー変数、ｂ０は切片、ｂ１～ｂ１３は回帰係数である。以上で社会参加年齢推定式作成処理ｓ２は終了する。
なお、図２５に、算出される補正式５００の一例を示す。
なお、図２５に、算出される補正式５００の一例を示す。
【0145】
＜社会参加年齢推定処理＞
次に、図２６は、第４実施形態に係る社会参加年齢推定処理ｓ４の一例を説明するフロー図である。
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０１と同様に、対象ユーザｘの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ３４１）。
次に、図２６は、第４実施形態に係る社会参加年齢推定処理ｓ４の一例を説明するフロー図である。
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０１と同様に、対象ユーザｘの社会参加情報２００（基本情報２１０、移動情報２２０、滞在情報２３０）を取得する（ｓ３４１）。
【0146】
社会参加年齢推定部１１２は、第２実施形態のｓ３２２と同様に、ｓ３４１で取得した社会参加情報２００に基づき、対象ユーザｘの移動情報２２０及び滞在情報２３０を所定の集計期間ごとに（ここでは月別とする）集計したデータ（ユーザ整形データ）を作成する（ｓ３４２）。
【0147】
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０３と同様に、ｓ３４２で作成したユーザ整形データを、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した第１数値モデルに入力することにより、対象ユーザｘの各集計期間ｔの社会参加年齢ＢＡｘ，ｔを算出する（ｓ３４３）。
【0148】
また、社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０４と同様に、ｓ３４２で作成したユーザ整形データから対象ユーザｘの各集計期間ｔでの年齢を抽出し、抽出した各年齢を、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した第２モデルに入力することにより、対象ユーザｘの各集計期間における補正項Ｚｘ，ｔの値を算出する（ｓ３４４）。
【0149】
社会参加年齢推定部１１２は、第１実施形態のｓ３０５と同様に、ｓ３４３で算出した社会参加年齢ＢＡｘ，ｔに、ｓ３４４で算出した補正項Ｚｘ，ｔを加算することで、補正した社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔを算出する（ｓ３４５）。
【0150】
そして、社会参加年齢推定部１１２は、ｓ３４５で算出した社会参加年齢ＢＡ２ｘ，ｔと、対象ユーザｘの社会参加年齢の算出対象となる期間Ｈ（ここでは月）と、対象ユーザｘの実年齢を、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２で作成した補正式５００に入力することにより、対象ユーザｘの、算出対象の月Ｈにおける社会参加年齢ＢＡＨを算出する（ｓ３４６）。なお、社会参加年齢推定部１１２は、算出した社会参加年齢ＢＡＨを、社会参加年齢推定結果データ４００に登録する。また、社会参加年齢推定部１１２は、算出した社会参加年齢ＢＡＨから、各集計期間ｔにける対象ユーザｘの実年齢を減算した年齢差Ｄｘ、ｔを算出してもよい。
【0151】
（社会参加年齢推定結果データ）
図２７は、第４実施形態に係る社会参加年齢推定結果データ４００の一例を示す図である。社会参加支援装置１０は、多数の第２数値モデルを管理することなく、補正式５００のみで、第２実施形態と同様の結果を示す社会参加年齢推定結果データ２７００を作成することができる。
図２７は、第４実施形態に係る社会参加年齢推定結果データ４００の一例を示す図である。社会参加支援装置１０は、多数の第２数値モデルを管理することなく、補正式５００のみで、第２実施形態と同様の結果を示す社会参加年齢推定結果データ２７００を作成することができる。
【0152】
以上のように、本実施形態の社会参加支援装置１０は、所定期間についての第１数値モデルにより算出される社会参加年齢と、各集計期間についての各第２数値モデルにより算出される各期間の社会参加年齢との相関関係を特定することにより、集計期間の情報と、集計期間におけるユーザの複数の社会参加パラメータの情報とから、集計期間における対象ユーザの属性値（社会参加年齢）を推定する新たな社会参加年齢推定式を作成し、集計期間の情報と、その集計期間における対象ユーザの複数の社会参加パラメータの情報とを、上記新たな社会参加年齢推定式に入力することにより、対象ユーザの生物学的な属性値（年齢）を推定する。
【0153】
これにより、多数の第２数値モデルにより表されている各集計期間の社会参加パラメータと生物学的な属性値(年齢）との関係を、一つのモデル（式）として表すことができる
ようになる。これにより、数値モデルの管理に必要なリソースを大幅に低減することができる。
ようになる。これにより、数値モデルの管理に必要なリソースを大幅に低減することができる。
【0154】
＜第５実施形態＞
社会参加を積極的に行うことで、将来の健康状態が改善される可能性があると思われる。そこで、このような観点から、第５実施形態に係る社会参加支援装置１０は、第１実施形態～第４実施形態で算出した社会参加年齢に基づき、将来の介護リスクを提示する。以下、第１実施形態～第４実施形態と異なる点を説明する。
社会参加を積極的に行うことで、将来の健康状態が改善される可能性があると思われる。そこで、このような観点から、第５実施形態に係る社会参加支援装置１０は、第１実施形態～第４実施形態で算出した社会参加年齢に基づき、将来の介護リスクを提示する。以下、第１実施形態～第４実施形態と異なる点を説明する。
【0155】
図２８は、第５実施形態に係る社会参加支援装置１０が備えるハードウェア及び社会参加支援装置１０が備える機能の一例を説明する図である。
【0156】
社会参加支援装置１０は、介護リスク推定部１１８を備える。
介護リスク推定部１１８は、社会参加年齢推定処理ｓ３により出力された各ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）と、後述する介護認定結果データ３１５０とに基づき、ユーザの年齢からそのユーザの将来の健康状態（ここでは、介護リスクとする）を推定する第３の数値モデル（以下、介護リスク推定式という）を作成する。そして、介護リスク推定部１１８は、対象ユーザの年齢を介護リスク推定式に入力することにより、対象ユーザの将来の健康状態（介護リスク）を推定する。
介護リスク推定部１１８は、社会参加年齢推定処理ｓ３により出力された各ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）と、後述する介護認定結果データ３１５０とに基づき、ユーザの年齢からそのユーザの将来の健康状態（ここでは、介護リスクとする）を推定する第３の数値モデル（以下、介護リスク推定式という）を作成する。そして、介護リスク推定部１１８は、対象ユーザの年齢を介護リスク推定式に入力することにより、対象ユーザの将来の健康状態（介護リスク）を推定する。
【0157】
また、社会参加支援装置１０は、介護認定結果記憶部３１５を備える。介護認定結果記憶部３１５は、各ユーザの現在又は過去の健康状態の情報（ここでは、各ユーザの介護認定の履歴の情報）を蓄積した情報である介護認定結果データ６００を記憶している。
【0158】
次に、第５実施形態の社会参加支援システム１で行われる処理について説明する。
図２９は、第５実施形態に係る社会参加処理支援処理の一例を説明するフロー図である。社会参加処理支援処理のうち、データ収集処理ｓ１、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２、及び社会参加年齢推定処理ｓ３については、第１－４実施形態のいずれかと同様でよい。
図２９は、第５実施形態に係る社会参加処理支援処理の一例を説明するフロー図である。社会参加処理支援処理のうち、データ収集処理ｓ１、社会参加年齢推定式作成処理ｓ２、及び社会参加年齢推定処理ｓ３については、第１－４実施形態のいずれかと同様でよい。
【0159】
続いて、社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定処理ｓ３で算出した各ユーザの社会参加年齢と、介護リスク推定式とに基づき、対象ユーザの介護リスクを算出する介護リスク算出処理ｓ６を実行する。
【0160】
その後、社会参加支援装置１０は、第１－４実施形態と同様の結果表示処理ｓ４を行う。その際、社会参加支援装置１０は、介護リスク算出処理ｓ６で算出した介護リスクを画面に表示する。以上で社会参加処理支援処理は終了する。
【0161】
＜介護リスク算出処理＞
図３０は、介護リスク算出処理ｓ６の詳細を説明するフロー図である。
介護リスク推定部１１８は、社会参加年齢推定処理ｓ３で作成した社会参加年齢推定結果データ４００及び介護認定結果データ６００を取得する（ｓ６０１）。なお、図３１に、取得される社会参加年齢推定結果データ４００及び介護認定結果データ６００の一例を示す。
図３０は、介護リスク算出処理ｓ６の詳細を説明するフロー図である。
介護リスク推定部１１８は、社会参加年齢推定処理ｓ３で作成した社会参加年齢推定結果データ４００及び介護認定結果データ６００を取得する（ｓ６０１）。なお、図３１に、取得される社会参加年齢推定結果データ４００及び介護認定結果データ６００の一例を示す。
【0162】
次に、図３０に示すように、介護リスク推定部１１８は、ｓ６０１で取得したデータに基づき、社会参加年齢と介護認定のリスクとの相関関係を特定することで、介護リスク推
定式を作成する（ｓ６０２）。
定式を作成する（ｓ６０２）。
【0163】
例えば、介護リスク推定部１１８は、ロジスティック回帰分析を行うことにより、ユーザの社会参加年齢からそのユーザの将来の介護認定の確率を算出する介護リスク推定式を作成する。なお、介護リスク推定部１１８は、ロジスティック回帰以外にも、ユーザの社会参加年齢と、介護認定の確率（又は要不要）との相関関係を推定する任意の手法を用いて介護リスク推定式を算出してもよい。なお、図３２に、介護リスク推定式の一例を示す。
【0164】
その後、介護リスク推定部１１８は、対象ユーザの社会参加年齢の指定を受け付け、指定された社会参加年齢を介護リスク推定式に入力することにより、対象ユーザの介護リスクを算出する（ｓ６０３）。以上で介護リスク算出処理ｓ６は終了する。
【0165】
以上のように、本実施形態の社会参加支援装置１０は、社会参加年齢推定処理ｓ３により出力された各ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）と、介護認定結果データ６００（各ユーザの現在又は過去の介護認定の情報）とに基づき、ユーザの生物学的な属性値（社会参加年齢）からそのユーザの将来の健康状態（介護リスク）を推定する介護リスク推定式を作成し、対象ユーザの生物学的な属性値を介護リスク推定式に入力することにより、対象ユーザの将来の健康状態（介護リスク）を推定する。
【0166】
このように、社会参加年齢を用いてユーザの将来の健康状態（介護リスク）を推定することで、ユーザの積極的な社会参加を促すことができる。
【0167】
本発明は、上記した各実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲内で、任意の構成要素を用いて実施可能である。以上説明した実施形態や変形例はあくまで一例であり、発明の特徴が損なわれない限り、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。また、上記では種々の実施形態や変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
【0168】
例えば、各実施形態の各装置が備えるハードウェアの一部は、他の装置に設けてもよい。また、各装置の各プログラム（機能部）は他の装置に設けてもよいし、あるプログラムを複数のプログラムからなるものとしてもよいし、複数のプログラムを一つのプログラムに統合してもよい。
【0169】
また、各実施形態では、社会参加年齢を算出する数値モデルとして式（１）－（９）に示したような換算式を用いたが、その他のモデル（式）が用いられてもよい。例えば、機械学習による学習済みモデルを作成するようにしてもよい。
【0170】
また、各実施形態で説明した社会参加情報２００の社会参加パラメータの項目は一例であり、例えば歩行速度、一日の最大移動距離、外出の目的地の種類等、社会活動に関連したその他の任意の項目を設けてもよい。
【0171】
また、各実施形態で説明した、生物学的な属性値としての社会参加年齢は一例であり、他の属性値（年代等）を求める数値モデルを作成するようにしてもよい。
【0172】
また、第２実施形態では、月別の社会参加年齢推定式を作成する場合を説明したが、季節等の他の期間を採用してもよい。また、第３実施形態では、カテゴリとして男女別の場合を説明したが、居住地域、人種等の他のカテゴリを用いてもよい。
【0173】
また、第５実施形態で説明した健康状態の情報としての介護認定（介護リスク）は一例であり、その他の以外の健康状態の情報が用いられてもよい。
【符号の説明】
【0174】
１ 社会参加支援システム、１０ 社会参加支援装置、１１１ モデル作成部、１１２ 社会参加年齢推定部、１１３ 実年齢差計算部
【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】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】