特開 2024-29812 心身健康サポートシステム

(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】P2024029812

(43)【公開日】2024-03-07

(54)【発明の名称】心身健康サポートシステム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20240229BHJP

【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 2022132203

(22)【出願日】2022-08-23

(71)【出願人】

【識別番号】517203752

【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴデータ・グローバルソリューションズ

(74)【代理人】

【識別番号】100131451

【弁理士】

【氏名又は名称】津田 理

(74)【代理人】

【識別番号】100167933

【弁理士】

【氏名又は名称】松野 知紘

(74)【代理人】

【識別番号】100174137

【弁理士】

【氏名又は名称】酒谷 誠一

(74)【代理人】

【識別番号】100184181

【弁理士】

【氏名又は名称】野本 裕史

(72)【発明者】

【氏名】坂井 進一郎

(72)【発明者】

【氏名】劉 墨妍

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】 全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることができるとともに、ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることのできる心身健康サポートシステムを提供する。
【解決手段】 心身健康サポートシステム１では、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報がサーバ装置５に入力されると、第１機械学習部５３ですべてのユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定される。また、ユーザ自らの判定結果の入力が何度も行われ、一部のユーザについて、ユーザ自らの判定結果のデータ量が所定の基準データ量を超えると、第２機械学習部５６でその一部のユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定される。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

心身健康サポートの対象であるユーザが所持する第１ユーザ装置と、前記ユーザが身に着ける第２ユーザ装置と、前記ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ装置と、前記第１ユーザ装置および前記第３ユーザ装置と通信可能に接続されるサーバ装置と、を備える心身健康サポートシステムであって、
前記第１ユーザ装置は、
前記ユーザが食事を摂取したときに、当該摂取した食事に関する情報を入力する食事情報入力部と、
前記ユーザによって前記摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻の情報を、前記サーバ装置に送信する第１情報送信部と、
を備え、
前記第２ユーザ装置は、
前記ユーザが歩行をしたときに、当該ユーザの歩数を計測する歩数計測部と、
前記ユーザが睡眠をしたときに、当該ユーザの睡眠時間を計測する睡眠時間計測部と、
前記ユーザの歩数の情報と、前記ユーザの睡眠時間の情報とを、前記第１ユーザ装置を介して前記サーバ装置に送信する第２情報送信部と、
を備え、
前記第３ユーザ装置は、
前記ユーザが勤務を開始するときの勤務開始行動と、前記ユーザが勤務を開始するときの勤務終了行動とに基づいて、当該ユーザの勤務開始から勤務終了までの勤務時間を計測する勤務時間計測部と、
前記ユーザの勤務時間の情報を、前記サーバ装置に送信する第３情報送信部と、
を備え、
前記サーバ装置は、
前記第１ユーザ装置から、前記入力時刻の情報を受信し、前記第２ユーザ装置から、前記第１ユーザ装置を介して、前記ユーザの歩数の情報と前記ユーザの睡眠時間の情報を受信し、前記第３ユーザ装置から、前記ユーザの勤務時間の情報を受信する情報受信部と、
前記第１ユーザ装置から受信した前記入力時刻の情報に基づいて、当該ユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数を算出する定期的食事指数算出部と、
すべてのユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果との関係を、機械学習により分析する第１機械学習部と、
前記第１機械学習部で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第１推定部と、
前記第１推定部による推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第１推定結果送信部と、
を備え、
前記第１ユーザ装置は、
前記サーバ装置から受信した前記第１推定部による推定結果を表示する第１推定結果表示部と、
前記第１ユーザ装置のユーザの心身が健康であるか否かについて、当該ユーザ自らの判定結果を入力するセルフ判定結果入力部と、
前記ユーザによって入力された前記ユーザ自らの判定結果を、前記サーバ装置に送信するセルフ判定結果送信部と、
を備え、
前記サーバ装置は、
前記すべてのユーザのうち前記判定対象のユーザを含む一部のユーザについて、前記第１ユーザ装置から受信した前記ユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定するデータ量判定部と、
前記データ量判定部によって前記基準データ量を超えたと判定された場合に、前記一部のユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、前記ユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析する第２機械学習部と、
前記第２機械学習部で分析した関係に基づいて、前記判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第２推定部と、
前記第２推定部による推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第２推定結果送信部と、
を備え、
前記第１ユーザ装置は、
前記サーバ装置から受信した前記第２推定部による推定結果を表示する第２推定結果表示部を備える、ことを特徴とする心身健康サポートシステム。

【請求項2】

前記データ量判定部は、前記判定対象のユーザについて、前記第１ユーザ装置から受信した前記ユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定し、
前記第２機械学習部は、前記データ量判定部によって前記基準データ量を超えたと判定された場合に、前記判定対象のユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、前記判定対象のユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析し、
前記第２推定部は、前記第２機械学習部で分析した関係に基づいて、前記判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する、請求項１に記載の心身健康サポートシステム。

【請求項3】

前記食事情報入力部には、前記第１ユーザ装置を用いて前記ユーザが摂取した食事の画像が撮影された場合に、前記画像を画像解析することにより得られた情報が、前記摂取した食事に関する情報として入力され、
前記第１情報送信部は、前記画像が撮影された時刻の情報を、前記入力時刻の情報として前記サーバ装置に送信する、請求項１に記載の心身健康サポートシステム。

【請求項4】

前記食事情報入力部には、前記第１ユーザ装置を用いて前記ユーザが摂取した食事の情報がユーザ入力またはユーザ選択された場合に、前記ユーザ入力またはユーザ選択により得られた情報が、前記摂取した食事に関する情報として入力され、
前記第１情報送信部は、前記ユーザ入力またはユーザ選択が行われた時刻の情報を、前記入力時刻の情報として前記サーバ装置に送信する、請求項１に記載の心身健康サポートシステム。

【請求項5】

前記定期的食事指数算出部は、前記第１ユーザ装置から受信した前記入力時刻の情報に基づいて、当該ユーザが朝食を適切に摂取したかの度合いを示す朝食指数と、当該ユーザが昼食を適切に摂取したかの度合いを示す昼食指数と、当該ユーザが夕食を適切に摂取したかの度合いを示す夕食指数を算出し、前記朝食指数と前記昼食指数と前記夕食指数とに基づいて前記定期的食事指数を算出する、請求項１に記載の心身健康サポートシステム。

【請求項6】

心身健康サポートの対象であるユーザが所持する第１ユーザ装置と、前記ユーザが身に着ける第２ユーザ装置と、前記ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ装置と、前記第１ユーザ装置および前記第３ユーザ装置と通信可能に接続されるサーバ装置と、を備える心身健康サポートシステムにおいて実行される方法であって、
前記方法は、前記第１ユーザ装置において実行されるステップとして、
前記ユーザが食事を摂取したときに、当該摂取した食事に関する情報を入力する食事情報入力ステップと、
前記ユーザによって前記摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻の情報を、前記サーバ装置に送信する第１情報送信ステップと、
を含み、
前記方法は、前記第２ユーザ装置において実行されるステップとして、
前記ユーザが歩行をしたときに、当該ユーザの歩数を計測する歩数計測ステップと、
前記ユーザが睡眠をしたときに、当該ユーザの睡眠時間を計測する睡眠時間計測ステップと、
前記ユーザの歩数の情報と、前記ユーザの睡眠時間の情報とを、前記第１ユーザ装置を介して前記サーバ装置に送信する第２情報送信ステップと、
を含み、
前記方法は、前記第３ユーザ装置において実行されるステップとして、
前記ユーザが勤務を開始するときの勤務開始行動と、前記ユーザが勤務を開始するときの勤務終了行動とに基づいて、当該ユーザの勤務開始から勤務終了までの勤務時間を計測する勤務時間計測ステップと、
前記ユーザの勤務時間の情報を、前記サーバ装置に送信する第３情報送信ステップと、
を含み、
前記方法は、前記サーバ装置において実行されるステップとして、
前記第１ユーザ装置から、前記入力時刻の情報を受信し、前記第２ユーザ装置から、前記第１ユーザ装置を介して、前記ユーザの歩数の情報と前記ユーザの睡眠時間の情報を受信し、前記第３ユーザ装置から、前記ユーザの勤務時間の情報を受信する情報受信ステップと、
前記第１ユーザ装置から受信した前記入力時刻の情報に基づいて、当該ユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数を算出する定期的食事指数算出ステップと、
すべてのユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果との関係を、機械学習により分析する第１機械学習ステップと、
前記第１機械学習ステップで分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第１推定ステップと、
前記第１推定ステップによる推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第１推定結果送信ステップと、
を含み、
前記方法は、さらに、前記第１ユーザ装置において実行されるステップとして、
前記サーバ装置から受信した前記第１推定ステップによる推定結果を表示する第１推定結果表示ステップと、
前記第１ユーザ装置のユーザの心身が健康であるか否かについて、当該ユーザ自らの判定結果を入力するセルフ判定結果入力ステップと、
前記ユーザによって入力された前記ユーザ自らの判定結果を、前記サーバ装置に送信するセルフ判定結果送信ステップと、
を含み、
前記方法は、さらに、前記サーバ装置において実行されるステップとして、
前記すべてのユーザのうち前記判定対象のユーザを含む一部のユーザについて、前記第１ユーザ装置から受信した前記ユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定するデータ量判定ステップと、
前記データ量判定ステップによって前記基準データ量を超えたと判定された場合に、前記一部のユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、前記ユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析する第２機械学習ステップと、
前記第２機械学習ステップで分析した関係に基づいて、前記判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第２推定ステップと、
前記第２推定ステップによる推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第２推定結果送信ステップと、
を含み、
前記方法は、さらに、前記第１ユーザ装置において実行されるステップとして、
前記サーバ装置から受信した前記第２推定ステップによる推定結果を表示する第２推定結果表示ステップを含む、ことを特徴とする方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ユーザの心身の健康をサポートするための機能を備えた心身健康サポートシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ユーザの食事を含む複数の生活関連項目に係る量に基づいて、そのユーザの生活に係るより総合的な情報を生成して提供する装置が提案されている（例えば特許文献１参照）。従来の装置は、ユーザ頭部の筋電センサの出力から、ユーザの咀嚼に係る量を含む食事関連量を決定し、ユーザに装着された活動量計の出力から、ユーザの就寝及び／又は起床に係る量を含む睡眠関連量、並びに、ユーザの歩数及び／又は活動強度に係る量を含む運動関連量のうちの一方又は両方を決定し、決定された食事関連量と、決定された睡眠関連量及び／又は運動関連量とに基づき、ユーザの食事及び睡眠に関連する生活に係る情報、及び、ユーザの食事及び運動に関連する生活に係る情報のうちの一方又は両方を、生成又は選択して提供する機能を備えている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１８９５１３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

近年、リモートワークで仕事をする働き方が広がりをみせている。しかし、リモートワークで仕事をする場合には、長時間労働や運動不足により健康状況が悪化するという懸念があるものの、社員同士のコミュニケーションが画面越しになってしまう、あるいは、社員同士のコミュニケーションが極端に減ってしまうため、社員の心身が健康な状態であるかどうか把握するのが困難であるという問題がある。

【0005】

このような問題に対応するために、全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることができるとともに、ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることのできる機能を備えたシステムの開発が求められる。しかしながら、そのようなシステムは、これまで提案されていない。

【0006】

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたもので、全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることができるとともに、ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることのできる心身健康サポートシステムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の心身健康サポートシステムは、心身健康サポートの対象であるユーザが所持する第１ユーザ装置と、前記ユーザが身に着ける第２ユーザ装置と、前記ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ装置と、前記第１ユーザ装置および前記第３ユーザ装置と通信可能に接続されるサーバ装置と、を備える心身健康サポートシステムであって、前記第１ユーザ装置は、前記ユーザが食事を摂取したときに、当該摂取した食事に関する情報を入力する食事情報入力部と、前記ユーザによって前記摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻の情報を、前記サーバ装置に送信する第１情報送信部と、を備え、前記第２ユーザ装置は、前記ユーザが歩行をしたときに、当該ユーザの歩数を計測する歩数計測部と、前記ユーザが睡眠をしたときに、当該ユーザの睡眠時間を計測する睡眠時間計測部と、前記ユーザの歩数の情報と、前記ユーザの睡眠時間の情報とを、前記第１ユーザ装置を介して前記サーバ装置に送信する第２情報送信部と、を備え、前記第３ユーザ装置は、前記ユーザが勤務を開始するときの勤務開始行動と、前記ユーザが勤務を開始するときの勤務終了行動とに基づいて、当該ユーザの勤務開始から勤務終了までの勤務時間を計測する勤務時間計測部と、前記ユーザの勤務時間の情報を、前記サーバ装置に送信する第３情報送信部と、を備え、前記サーバ装置は、前記第１ユーザ装置から、前記入力時刻の情報を受信し、前記第２ユーザ装置から、前記第１ユーザ装置を介して、前記ユーザの歩数の情報と前記ユーザの睡眠時間の情報を受信し、前記第３ユーザ装置から、前記ユーザの勤務時間の情報を受信する情報受信部と、前記第１ユーザ装置から受信した前記入力時刻の情報に基づいて、当該ユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数を算出する定期的食事指数算出部と、すべてのユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果との関係を、機械学習により分析する第１機械学習部と、前記第１機械学習部で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第１推定部と、前記第１推定部による推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第１推定結果送信部と、を備え、前記第１ユーザ装置は、前記サーバ装置から受信した前記第１推定部による推定結果を表示する第１推定結果表示部と、前記第１ユーザ装置のユーザの心身が健康であるか否かについて、当該ユーザ自らの判定結果を入力するセルフ判定結果入力部と、前記ユーザによって入力された前記ユーザ自らの判定結果を、前記サーバ装置に送信するセルフ判定結果送信部と、を備え、前記サーバ装置は、前記すべてのユーザのうち前記判定対象のユーザを含む一部のユーザについて、前記第１ユーザ装置から受信した前記ユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定するデータ量判定部と、前記データ量判定部によって前記基準データ量を超えたと判定された場合に、前記一部のユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、前記ユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析する第２機械学習部と、前記第２機械学習部で分析した関係に基づいて、前記判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第２推定部と、前記第２推定部による推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第２推定結果送信部と、を備え、前記第１ユーザ装置は、前記サーバ装置から受信した前記第２推定部による推定結果を表示する第２推定結果表示部を備えている。

【0008】

この構成によれば、判定対象のユーザが所持する第１ユーザ端末から、そのユーザが食事を摂取した時刻（摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻）の情報が取得され、その時刻（入力時刻）の情報から、そのユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す指数（定期的食事指数）が算出される。また、ユーザが身に着ける第２ユーザ端末から、そのユーザが歩いた歩数と睡眠した睡眠時間の情報が取得される。さらに、ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ端末から、そのユーザの勤務時間（勤務開始から勤務終了までの時間）の情報が取得される。そして、これらの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報がサーバ装置に入力されると、第１機械学習部ですべてのユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、すべてのユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【0009】

また、この構成によれば、そのユーザの心身が健康であるか否かについて、ユーザ自らの判定結果が、第１ユーザ端末から入力される。そして、ユーザ自らの判定結果の入力（ユーザからのフィードバック）が何度も行われ、すべてのユーザのうち判定対象のユーザを含む一部のユーザについて、ユーザ自らの判定結果のデータ量が所定の基準データ量を超えると、第２機械学習部でその一部のユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザは、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、そのユーザを含む一部のユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【0010】

また、本発明の心身健康サポートシステムでは、前記データ量判定部は、前記判定対象のユーザについて、前記第１ユーザ装置から受信した前記ユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定し、前記第２機械学習部は、前記データ量判定部によって前記基準データ量を超えたと判定された場合に、前記判定対象のユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、前記判定対象のユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析し、前記第２推定部は、前記第２機械学習部で分析した関係に基づいて、前記判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力してもよい。

【0011】

この構成によれば、判定対象のユーザ自らの判定結果の入力（ユーザ自身のフィードバック）が何度も行われ、判定対象のユーザ自らの判定結果のデータ量が所定の基準データ量を超えると、第２機械学習部で判定対象のユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザは、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、過去の判定対象のユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（ユーザ自身のフィードバックに基づいて、過去の自分と比較して、今の自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【0012】

また、本発明の心身健康サポートシステムでは、前記食事情報入力部には、前記第１ユーザ装置を用いて前記ユーザが摂取した食事の画像が撮影された場合に、前記画像を画像解析することにより得られた情報が、前記摂取した食事に関する情報として入力され、前記第１情報送信部は、前記画像が撮影された時刻の情報を、前記入力時刻の情報として前記サーバ装置に送信してもよい。

【0013】

この構成によれば、第１ユーザ装置を用いてユーザが摂取した食事の画像が撮影された場合には、その画像が撮影された時刻の情報を、入力時刻の情報として用いて、定期的食事指数を算出することができる。この場合、第１ユーザ装置を用いて摂取した食事の画像を撮影することによって、ユーザが摂取した食事に関する情報を容易に入力することができる。

【0014】

また、本発明の心身健康サポートシステムでは、前記食事情報入力部には、前記第１ユーザ装置を用いて前記ユーザが摂取した食事の情報がユーザ入力またはユーザ選択された場合に、前記ユーザ入力またはユーザ選択により得られた情報が、前記摂取した食事に関する情報として入力され、前記第１情報送信部は、前記ユーザ入力またはユーザ選択が行われた時刻の情報を、前記入力時刻の情報として前記サーバ装置に送信してもよい。

【0015】

この構成によれば、第１ユーザ装置を用いてユーザが摂取した食事の情報がユーザ入力またはユーザ選択された場合には、そのユーザ入力またはユーザ選択が行われた時刻の情報を、入力時刻の情報として用いて、定期的食事指数を算出することができる。この場合、第１ユーザ装置を用いて摂取した食事の情報をユーザ入力またはユーザ選択することによって、ユーザが摂取した食事に関する情報を容易に入力することができる。

【0016】

また、本発明の心身健康サポートシステムでは、前記定期的食事指数算出部は、前記第１ユーザ装置から受信した前記入力時刻の情報に基づいて、当該ユーザが朝食を適切に摂取したかの度合いを示す朝食指数と、当該ユーザが昼食を適切に摂取したかの度合いを示す昼食指数と、当該ユーザが夕食を適切に摂取したかの度合いを示す夕食指数を算出し、前記朝食指数と前記昼食指数と前記夕食指数とに基づいて前記定期的食事指数を算出してもよい。

【0017】

この構成によれば、入力時刻の情報に基づいて、ユーザが朝食・昼食・夕食をそれぞれ適切に摂取したかの度合いを示す指数（朝食指数・昼食指数・夕食指数）が算出され、これらの朝食指数・昼食指数・夕食指数に基づいて、定期的食事指数を適切に算出することができる。

【0018】

本発明の方法は、心身健康サポートの対象であるユーザが所持する第１ユーザ装置と、前記ユーザが身に着ける第２ユーザ装置と、前記ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ装置と、前記第１ユーザ装置および前記第３ユーザ装置と通信可能に接続されるサーバ装置と、を備える心身健康サポートシステムにおいて実行される方法であって、前記方法は、前記第１ユーザ装置において実行されるステップとして、前記ユーザが食事を摂取したときに、当該摂取した食事に関する情報を入力する食事情報入力ステップと、前記ユーザによって前記摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻の情報を、前記サーバ装置に送信する第１情報送信ステップと、を含み、前記方法は、前記第２ユーザ装置において実行されるステップとして、前記ユーザが歩行をしたときに、当該ユーザの歩数を計測する歩数計測ステップと、前記ユーザが睡眠をしたときに、当該ユーザの睡眠時間を計測する睡眠時間計測ステップと、前記ユーザの歩数の情報と、前記ユーザの睡眠時間の情報とを、前記第１ユーザ装置を介して前記サーバ装置に送信する第２情報送信ステップと、を含み、前記方法は、前記第３ユーザ装置において実行されるステップとして、前記ユーザが勤務を開始するときの勤務開始行動と、前記ユーザが勤務を開始するときの勤務終了行動とに基づいて、当該ユーザの勤務開始から勤務終了までの勤務時間を計測する勤務時間計測ステップと、前記ユーザの勤務時間の情報を、前記サーバ装置に送信する第３情報送信ステップと、を含み、前記方法は、前記サーバ装置において実行されるステップとして、前記第１ユーザ装置から、前記入力時刻の情報を受信し、前記第２ユーザ装置から、前記第１ユーザ装置を介して、前記ユーザの歩数の情報と前記ユーザの睡眠時間の情報を受信し、前記第３ユーザ装置から、前記ユーザの勤務時間の情報を受信する情報受信ステップと、前記第１ユーザ装置から受信した前記入力時刻の情報に基づいて、当該ユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数を算出する定期的食事指数算出ステップと、すべてのユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果との関係を、機械学習により分析する第１機械学習ステップと、前記第１機械学習ステップで分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第１推定ステップと、前記第１推定ステップによる推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第１推定結果送信ステップと、を含み、前記方法は、さらに、前記第１ユーザ装置において実行されるステップとして、前記サーバ装置から受信した前記第１推定ステップによる推定結果を表示する第１推定結果表示ステップと、前記第１ユーザ装置のユーザの心身が健康であるか否かについて、当該ユーザ自らの判定結果を入力するセルフ判定結果入力ステップと、前記ユーザによって入力された前記ユーザ自らの判定結果を、前記サーバ装置に送信するセルフ判定結果送信ステップと、を含み、前記方法は、さらに、前記サーバ装置において実行されるステップとして、前記すべてのユーザのうち前記判定対象のユーザを含む一部のユーザについて、前記第１ユーザ装置から受信した前記ユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定するデータ量判定ステップと、前記データ量判定ステップによって前記基準データ量を超えたと判定された場合に、前記一部のユーザについて、前記定期的食事指数と前記歩数と前記睡眠時間と前記勤務時間の情報と、前記ユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析する第２機械学習ステップと、前記第２機械学習ステップで分析した関係に基づいて、前記判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、前記判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する第２推定ステップと、前記第２推定ステップによる推定結果を、前記判定対象のユーザの第１ユーザ装置へ送信する第２推定結果送信ステップと、を含み、前記方法は、さらに、前記第１ユーザ装置において実行されるステップとして、前記サーバ装置から受信した前記第２推定ステップによる推定結果を表示する第２推定結果表示ステップを含んでいる。

【0019】

この方法によっても、上記のシステムと同様に、判定対象のユーザが所持する第１ユーザ端末から、そのユーザが食事を摂取した時刻（摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻）の情報が取得され、その時刻（入力時刻）の情報から、そのユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す指数（定期的食事指数）が算出される。また、ユーザが身に着ける第２ユーザ端末から、そのユーザが歩いた歩数と睡眠した睡眠時間の情報が取得される。さらに、ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ端末から、そのユーザの勤務時間（勤務開始から勤務終了までの時間）の情報が取得される。そして、これらの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報がサーバ装置に入力されると、第１機械学習部ですべてのユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、すべてのユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【0020】

また、この方法によっても、そのユーザの心身が健康であるか否かについて、ユーザ自らの判定結果が、第１ユーザ端末から入力される。そして、ユーザ自らの判定結果の入力（ユーザからのフィードバック）が何度も行われ、すべてのユーザのうち判定対象のユーザを含む一部のユーザについて、ユーザ自らの判定結果のデータ量が所定の基準データ量を超えると、第２機械学習部でその一部のユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザは、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、そのユーザを含む一部のユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【発明の効果】

【0021】

本発明によれば、全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることができるとともに、ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0022】

【図1】本発明の実施の形態における心身健康サポートシステムの構成を示すブロック図である。

【図2】本発明の実施の形態における判定結果（システム使用から１か月後、６ヶ月後、１年後）の一例を示す図である

【図3】本発明の実施の形態における心身健康サポートシステムの動作（第１機械学習）を説明するためのシーケンス図である。

【図4】本発明の実施の形態における心身健康サポートシステムの動作（システム使用から１か月後）を説明するためのシーケンス図である。

【図5】本発明の実施の形態における心身健康サポートシステムの動作（システム使用から６ヶ月後、１年後）を説明するためのシーケンス図である。

【発明を実施するための形態】

【0023】

以下、本発明の実施の形態の心身健康サポートシステムについて、図面を用いて説明する。本実施の形態では、社員の心身の健康をサポートするシステム等に用いられる心身健康サポートシステムの場合を例示する。

【0024】

本発明の実施の形態の心身健康サポートシステムの構成を、図面を参照して説明する。図１は、本実施の形態の心身健康サポートシステムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、心身健康サポートシステム１は、心身健康サポートの対象であるユーザ（社員）が所持する第１ユーザ装置２と、ユーザが身に着ける第２ユーザ装置３と、ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ装置４と、第１ユーザ装置２および第３ユーザ装置４とネットワークＮを介して通信可能に接続されるサーバ装置５を備えている。例えば、第１ユーザ装置２は、スマートフォンなどであり、第２ユーザ装置３は、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスであり、第３ユーザ装置４は、パーソナルコンピュータなどである。

【0025】

図１に示すように、第１ユーザ装置２は、機能ブロックとして、食事情報入力部２０、第１情報送信部２１、第１推定結果表示部２２、セルフ判定結果入力部２３、セルフ判定結果送信部２４、第２推定結果表示部２５を備えている。また、第２ユーザ装置３は、機能ブロックとして、歩数計測部３０、睡眠時間計測部３１、第２情報送信部３２を備えている。また、第３ユーザ装置４は、機能ブロックとして、勤務時間計測部４０、第３情報送信部４１を備えている。さらに、サーバ装置５は、機能ブロックとして、情報受信部５０、定期的食事指数算出部５１、データ量判定部５２、第１機械学習部５３、第１推定部５４、第１推定結果送信部５５、第２機械学習部５６、第２推定部５７、第２推定結果送信部５８を備えている。

【0026】

まず、第１ユーザ装置２の各構成について詳しく説明する。食事情報入力部２０は、ユーザが食事を摂取したときに、その摂取した食事に関する情報を入力する機能を備えている。摂取した食事に関する情報は、例えば「パン」「サラダ」「ラーメン」「ハンバーグ」などの摂取した食品名やメニュー名である。第１ユーザ装置２がユーザ入力機能（摂取した食事のメニュー名を直接テキスト入力する機能）を備えている場合には、食事情報入力部２０には、第１ユーザ装置２を用いてユーザ入力された情報（例えば「パン」「サラダ」）が、摂取した食事に関する情報として入力される。

【0027】

また、第１ユーザ装置２がユーザ選択機能（摂取した食事の名称の候補（例えば「ラーメン」「カレーライス」など）が表示され、その候補のひとつを選択する機能）を備えている場合には、食事情報入力部２０には、第１ユーザ装置２を用いてユーザ選択された情報（例えば「ラーメン」）が、摂取した食事に関する情報として入力される。

【0028】

さらに、第１ユーザ装置２がカメラ機能（摂取した食事の画像を撮影する機能）を備えている場合には、食事情報入力部２０に、第１ユーザ装置２を用いてユーザが撮影した画像（摂取した食事の画像）を画像解析することにより得られた情報（例えば、画像認識により得られた摂取したメニュー名。例えば「ハンバーグ」）が、摂取した食事に関する情報として入力される。

【0029】

第１情報送信部２１は、摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻（タイムスタンプ）の情報を、ネットワークＮを介してサーバ装置５に送信する機能を備えている。食事情報入力部２０に、第１ユーザ装置２を用いてユーザ入力またはユーザ選択された情報が、摂取した食事に関する情報として入力された場合には、そのユーザ入力またはユーザ選択が行われた時刻の情報が、入力時刻の情報としてサーバ装置５に送信される。

【0030】

また、食事情報入力部２０に、第１ユーザ装置２を用いてユーザが撮影した画像（摂取した食事の画像）を画像解析することにより得られた情報（例えば、画像認識により得られた摂取した食事の名称）が、摂取した食事に関する情報として入力された場合には、その画像が撮影された時刻の情報が、入力時刻の情報としてサーバ装置５に送信される。

【0031】

第１推定結果表示部２２は、サーバ装置５から受信した第１推定部５４による推定結果（後述する）を表示する機能を備えている。また、第２推定結果表示部２５は、サーバ装置５から受信した第２推定部５７による推定結果（後述する）を表示する。

【0032】

セルフ判定結果入力部２３は、第１ユーザ装置２のユーザの心身が健康であるか否かについて、そのユーザ自らの判定結果を入力する機能を備えている。ユーザ自らの判定結果は、例えば、１００点満点で評価した点数であってもよく、「良い」「普通」「悪い」などの評価でも良い。例えば、第１ユーザ装置２がユーザ入力機能（自らの判定結果を直接テキスト入力する機能）を備えている場合には、セルフ判定結果入力部２３には、第１ユーザ装置２を用いてユーザ入力された自らの判定結果（点数や評価など）が入力される。

【0033】

セルフ判定結果送信部２４は、上記のようにしてユーザによって入力されたユーザ自らの判定結果（点数や評価など）を、ネットワークＮを介してサーバ装置５に送信する機能を備えている。

【0034】

次に、第２ユーザ装置３の各構成について詳しく説明する。歩数計測部３０は、ユーザが歩行をしたときに、そのユーザの歩数（１日に歩いた歩数）を計測する機能を備えている。睡眠時間計測部３１は、ユーザが睡眠をしたときに、そのユーザの睡眠時間（１日の睡眠時間）を計測する機能を備えている。歩数の計測や睡眠時間の計測は、公知の技術を利用することができる。

【0035】

第２情報送信部３２は、上記のように計測されたユーザの歩数と睡眠時間（１日の歩数と睡眠時間）の情報を、第１ユーザ装置２を介してサーバ装置５に送信する機能を備えている。第１ユーザ装置２と第２ユーザ装置３とは、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを用いて、互いに近距離通信することが可能であり、ユーザの歩数と睡眠時間の情報は、近距離通信によって第２ユーザ装置３から第１ユーザ装置２に送信され、ネットワークＮを介して第１ユーザ装置２からサーバ装置５に送られる。

【0036】

続いて、第３ユーザ装置４の各構成について詳しく説明する。勤務時間計測部４０は、ユーザが勤務を開始するときの勤務開始行動と、ユーザが勤務を開始するときの勤務終了行動とに基づいて、そのユーザの勤務開始から勤務終了までの勤務時間（１日の勤務時間）を計測する機能を備えている。例えば、勤務開始行動には、第３ユーザ装置４を起動（ブート）する操作や、第３ユーザ装置４を用いて勤務用システムにログインする操作などが含まれる。また、勤務終了行動は、第３ユーザ装置４を終了（シャットダウン）する操作や、第３ユーザ装置４を用いて勤務用システムにログアウトする操作などが含まれる。

【0037】

第３情報送信部４１は、上記のようにして計測されたユーザの勤務時間（１日の勤務時間）の情報を、ネットワークＮを介してサーバ装置５に送信する機能を備えている。

【0038】

最後に、サーバ装置５の各構成について詳しく説明する。情報受信部５０は、第１ユーザ装置２から、ネットワークＮを介して入力時刻の情報を受信する機能を備えている。また、情報受信部５０は、第２ユーザ装置３から、ネットワークＮおよび第１ユーザ装置２を介して、ユーザの歩数と睡眠時間（１日の歩数と睡眠時間）の情報を受信する機能を備えている。また、情報受信部５０は、第３ユーザ装置４から、ネットワークＮを介してユーザの勤務時間（１日の勤務時間）の情報を受信する機能を備えている。

【0039】

定期的食事指数算出部５１は、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の情報に基づいて、そのユーザが定期的に食事（１日分の食事。朝食・昼食・夕食）を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数を算出する機能を備えている。本実施の形態では、定期的食事指数算出部５１は、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の情報に基づいて、そのユーザが朝食を適切に摂取したかの度合いを示す朝食指数と、そのユーザが昼食を適切に摂取したかの度合いを示す昼食指数と、そのユーザが夕食を適切に摂取したかの度合いを示す夕食指数を算出し、朝食指数と昼食指数と夕食指数とに基づいて定期的食事指数を算出する。

【0040】

例えば、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の中に、７時から９時までの間の時刻が含まれていれば、朝食指数として「１点」が付与される。また、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の中に、１１時から１３時までの間の時刻が含まれていれば、昼食指数として「１点」が付与される。また、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の中に、１８時から２２時までの間の時刻が含まれていれば、夕食数として「１点」が付与される。そして、定期的食事指数算出部５１は、朝食指数・昼食指数・夕食指数の合計点（３点満点）を、定期的食事指数として算出する。

【0041】

第１機械学習部５３は、すべてのユーザについて、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報と、所定の参照用データ（例えば、総務省や厚生労働省などが公開している公開情報）を用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果との関係を、機械学習により分析する機能を備えている。この機械学習には、ニューラルネットワークによるディープラーニング等の任意の手法が用いられる。例えば、ニューラルネットワークであれば、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力層に入力し、参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果を出力層から出力するように構成する。そして、入力層に入力するデータと出力層から出力されるデータとが紐付けられた分析用データを用いた教師あり学習によって、ニューラルネットワークのニューロン間の重み付け係数が最適化される。

【0042】

第１推定部５４は、第１機械学習部５３で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する機能を備えている。例えば、上記のニューラルネットワークであれば、判定対象のユーザの判定対象日の定期的食事指数（例えば、３点）と歩数（例えば、１０５００歩）と睡眠時間（例えば、６時間）と勤務時間（例えば、８時間）の情報を入力層に入力し、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果（例えば、８０点）を出力層から出力することにより、推定が行われる。

【0043】

第１推定結果送信部５５は、上記の判定結果（すべてのユーザと比較した判定結果）を、ネットワークＮを介して判定対象のユーザの第１ユーザ装置２へ送信する機能を備えている。第１ユーザ装置２へ送信された判定結果（第１推定部５４による推定結果）は、第１ユーザ装置２の画面（第１推定結果表示部２２）に表示される。図２（ａ）は、第１ユーザ装置２で表示される判定結果（システム使用から１か月後）の一例を示す図である。図２（ａ）の例では、すべてのユーザと比較した判定結果（例えば、８０点）が丸印で示されている。

【0044】

データ量判定部５２は、すべてのユーザのうち判定対象のユーザを含む一部のユーザ（判定対象のユーザと似たような属性のユーザ。例えば「２０代・男性・一般職」など）について、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定する機能を備えている。本実施の形態では、例えば、システム使用開始から６ヶ月を経過すると、一部のユーザ（似たような属性のユーザ）について、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えると判定される。

【0045】

第２機械学習部５６は、データ量判定部５２によって基準データ量を超えたと判定された場合に、一部のユーザ（似たような属性のユーザ）について、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報と、ユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析する機能を備えている。この機械学習には、ニューラルネットワークによるディープラーニング等の任意の手法が用いられる。例えば、ニューラルネットワークであれば、一部のユーザ（似たような属性のユーザ）について、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力層に入力し、ユーザ自らの判定結果を出力層から出力するように構成する。そして、入力層に入力するデータと出力層から出力されるデータとが紐付けられた分析用データを用いた教師あり学習によって、ニューラルネットワークのニューロン間の重み付け係数が最適化される。

【0046】

第２推定部５７は、第２機械学習部５６で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する機能を備えている。例えば、上記のニューラルネットワークであれば、判定対象のユーザの判定対象日の定期的食事指数（例えば、３点）と歩数（例えば、１０５００歩）と睡眠時間（例えば、６時間）と勤務時間（例えば、８時間）の情報を入力層に入力し、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果（例えば、７８点）を出力層から出力することにより、推定が行われる。

【0047】

第２推定結果送信部５８は、上記の判定結果（一部のユーザと比較した判定結果）を、ネットワークＮを介して判定対象のユーザの第１ユーザ装置２へ送信する機能を備えている。第１ユーザ装置２へ送信された判定結果（第２推定部５７による推定結果）は、第１ユーザ装置２の画面（第２推定結果表示部２５）に表示される。図２（ｂ）は、第１ユーザ装置２で表示される判定結果（システム使用から６か月後）の一例を示す図である。図２（ｂ）の例では、一部のユーザと比較した判定結果（例えば、７８点）が三角印で示されている。なお、図２（ｂ）では、すべてのユーザと比較した判定結果（例えば、８０点）も丸印で重畳表示されているが、この重畳表示は必ずしも必要ではない。

【0048】

また、データ量判定部５２は、判定対象のユーザ（ユーザ本人）について、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えるか否かを判定する機能を備えている。本実施の形態では、例えば、システム使用開始から１年を経過すると、判定対象のユーザ（ユーザ本人）について、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えると判定される。

【0049】

第２機械学習部５６は、データ量判定部５２によって基準データ量を超えたと判定された場合に、判定対象のユーザ（ユーザ本人）について、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報と、ユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析する機能を備えている。この機械学習には、ニューラルネットワークによるディープラーニング等の任意の手法が用いられる。例えば、ニューラルネットワークであれば、判定対象のユーザ（ユーザ本人）について、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力層に入力し、ユーザ自らの判定結果を出力層から出力するように構成する。そして、入力層に入力するデータと出力層から出力されるデータとが紐付けられた分析用データを用いた教師あり学習によって、ニューラルネットワークのニューロン間の重み付け係数が最適化される。

【0050】

第２推定部５７は、第２機械学習部５６で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報を入力として、判定対象のユーザの心身が健康であるか否かを推定して出力する機能を備えている。例えば、上記のニューラルネットワークであれば、判定対象のユーザの判定対象日の定期的食事指数（例えば、３点）と歩数（例えば、１０５００歩）と睡眠時間（例えば、６時間）と勤務時間（例えば、８時間）の情報を入力層に入力し、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果（例えば、７５点）を出力層から出力することにより、推定が行われる。

【0051】

第２推定結果送信部５８は、上記の判定結果（過去のユーザ本人と比較した判定結果）を、ネットワークＮを介して判定対象のユーザの第１ユーザ装置２へ送信する機能を備えている。第１ユーザ装置２へ送信された判定結果（第２推定部５７による推定結果）は、第１ユーザ装置２の画面（第２推定結果表示部２５）に表示される。図２（ｃ）は、第１ユーザ装置２で表示される判定結果（システム使用から１年後）の一例を示す図である。図２（ｃ）の例では、過去のユーザ本人と比較した判定結果（例えば、７５点）が四角印で示されている。なお、図２（ｃ）では、すべてのユーザと比較した判定結果（例えば、８０点）も丸印で重畳表示され、一部のユーザと比較した判定結果（例えば、７８点）も三角印で重畳表示されているが、これらの重畳表示は必ずしも必要ではない。

【0052】

以上のように構成された心身健康サポートシステム１について、図３～図５のシーケンス面を参照してその動作を説明する。

【0053】

まず、本実施の形態の心身健康サポートシステム１において、第１機械学習が行われるときの動作について説明する。図３は、本実施の形態の心身健康サポートシステム１で、第１機械学習が行われるときの動作を示すシーケンス図である。図３に示すように、本実施の形態の心身健康サポートシステム１で、第１機械学習が行われる場合には、まず、すべてのユーザについて、第１ユーザ装置２で、ユーザが食事を摂取したときに、その摂取した食事に関する情報が入力され（Ｓ１）、摂取した食事に関する情報がユーザによって入力された入力時刻の情報が、サーバ装置５に送信される（Ｓ２）。

【0054】

また、すべてのユーザについて、第３ユーザ装置４で、そのユーザの勤務開始から勤務終了までの１日の勤務時間が計測され（Ｓ３）、そのユーザの勤務時間の情報が、サーバ装置５に送信される（Ｓ４）。また、すべてのユーザについて、第２ユーザ装置３で、そのユーザの１日の歩数が計測され（Ｓ５）、そのユーザの１日の睡眠時間が計測されて（Ｓ６）、そのユーザの歩数と睡眠時間の情報が、第１ユーザ装置２を介してサーバ装置５に送信される（Ｓ７）。

【0055】

そして、サーバ装置５で、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の情報に基づいて、そのユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数を算出し（Ｓ８）、すべてのユーザについて、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報と、所定の参照用データを用いて判定されるユーザの心身が健康であるか否かの判定結果との関係を、機械学習により分析する（Ｓ９）。

【0056】

次に、システム使用から１か月後（一部のユーザについて、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えていない場合）の心身健康サポートシステム１の動作について説明する。図４は、システム使用から１か月後の心身健康サポートシステム１の動作を示すシーケンス図である。図４に示すように、システム使用から１か月後の心身健康サポートシステム１では、判定対象のユーザ（ユーザＡ）の第１ユーザ装置２で、ユーザが食事を摂取したときに、その摂取した食事に関する情報が入力され（Ｓ１０）、摂取した食事に関する情報がユーザによって入力された入力時刻の情報が、サーバ装置５に送信される（Ｓ１１）。

【0057】

また、判定対象のユーザ（ユーザＡ）の第３ユーザ装置４で、そのユーザの勤務開始から勤務終了までの１日の勤務時間が計測され（Ｓ１２）、そのユーザの勤務時間の情報が、サーバ装置５に送信される（Ｓ１３）。また、判定対象のユーザ（ユーザＡ）の第２ユーザ装置３で、そのユーザの１日の歩数が計測され（Ｓ１４）、そのユーザの１日の睡眠時間が計測されて（Ｓ１５）、そのユーザの歩数と睡眠時間の情報が、第１ユーザ装置２を介してサーバ装置５に送信される（Ｓ１６）。

【0058】

そうすると、サーバ装置５で、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の情報に基づいて、そのユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数が算出され（Ｓ１７）、第１機械学習部５３で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの判定対象日の定期的食事指数（例えば、３点）と歩数（例えば、１０５００歩）と睡眠時間（例えば、６時間）と勤務時間（例えば、８時間）の情報を入力として、判定対象のユーザの心身が健康であるか否かの判定結果（例えば、８０点）が推定される（Ｓ１８）。

【0059】

その判定結果（すべてのユーザと比較した判定結果）は、サーバ装置５から判定対象のユーザの第１ユーザ装置２へ送信され（Ｓ１９）、図２（ａ）のように第１ユーザ装置２の画面（第１推定結果表示部２２）に表示される（Ｓ２０）。判定対象のユーザが、第１ユーザ装置２のユーザの心身が健康であるか否かについて、そのユーザ自らの判定結果（例えば、７５点数）を入力すると（Ｓ２１）、入力されたユーザ自らの判定結果は、第１ユーザ装置２からサーバ装置５へ送信される（Ｓ２２）。この場合、一部のユーザについて、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えていないので、第２機械学習は行われない。

【0060】

最後に、システム使用から６か月後または１年後（一部のユーザまたはユーザ本人について、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えた場合）の心身健康サポートシステム１の動作について説明する。図５は、システム使用から６か月後または１年後の心身健康サポートシステム１の動作を示すシーケンス図である。図５に示すように、システム使用から６か月後または１年後の心身健康サポートシステム１では、判定対象のユーザ（ユーザＡ）の第１ユーザ装置２で、ユーザが食事を摂取したときに、その摂取した食事に関する情報が入力され（Ｓ３０）、摂取した食事に関する情報がユーザによって入力された入力時刻の情報が、サーバ装置５に送信される（Ｓ３１）。

【0061】

また、判定対象のユーザ（ユーザＡ）の第３ユーザ装置４で、そのユーザの勤務開始から勤務終了までの１日の勤務時間が計測され（Ｓ３２）、そのユーザの勤務時間の情報が、サーバ装置５に送信される（Ｓ３３）。また、判定対象のユーザ（ユーザＡ）の第２ユーザ装置３で、そのユーザの１日の歩数が計測され（Ｓ３４）、そのユーザの１日の睡眠時間が計測されて（Ｓ３５）、そのユーザの歩数と睡眠時間の情報が、第１ユーザ装置２を介してサーバ装置５に送信される（Ｓ３６）。

【0062】

そうすると、サーバ装置５で、第１ユーザ装置２から受信した入力時刻の情報に基づいて、そのユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す定期的食事指数が算出され（Ｓ３７）、第１機械学習部５３で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの判定対象日の定期的食事指数（例えば、３点）と歩数（例えば、１０５００歩）と睡眠時間（例えば、６時間）と勤務時間（例えば、８時間）の情報を入力として、判定対象のユーザの心身が健康であるか否かの判定結果（例えば、８０点）が推定される（Ｓ３８）。

【0063】

また、第２機械学習部５６で分析した関係に基づいて、判定対象のユーザの判定対象日の定期的食事指数（例えば、３点）と歩数（例えば、１０５００歩）と睡眠時間（例えば、６時間）と勤務時間（例えば、８時間）の情報を入力として、判定対象のユーザの心身が健康であるか否かの判定結果（例えば、７８点または７５点）が推定される（Ｓ３９）。

【0064】

そして、これらの判定結果（一部のユーザまたはユーザ本人と比較した判定結果）は、サーバ装置５から判定対象のユーザの第１ユーザ装置２へ送信され（Ｓ４０）、図２（ｂ）または図２（ｃ）のように第１ユーザ装置２の画面（第２推定結果表示部２５）に表示される（Ｓ４１）。判定対象のユーザが、第１ユーザ装置２のユーザの心身が健康であるか否かについて、そのユーザ自らの判定結果（例えば、７５点数）を入力すると（Ｓ４２）、入力されたユーザ自らの判定結果は、第１ユーザ装置２からサーバ装置５へ送信される（Ｓ４３）。

【0065】

この場合、一部のユーザまたはユーザ本人について、第１ユーザ装置２から受信したユーザ自らの判定結果のデータ量が、所定の基準データ量を超えているので、定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報と、ユーザ自らの判定結果との関係を、機械学習により分析する第２機械学習が行われる（Ｓ４３）。

【0066】

このような本実施の形態の心身健康サポートシステム１によれば、判定対象のユーザが所持する第１ユーザ端末から、そのユーザが食事を摂取した時刻（摂取した食事に関する情報が入力された入力時刻）の情報が取得され、その時刻（入力時刻）の情報から、そのユーザが定期的に食事を摂取しているかの度合いを示す指数（定期的食事指数）が算出される。また、ユーザが身に着ける第２ユーザ端末から、そのユーザが歩いた歩数と睡眠した睡眠時間の情報が取得される。さらに、ユーザが勤務時に操作する第３ユーザ端末から、そのユーザの勤務時間（勤務開始から勤務終了までの時間）の情報が取得される。そして、これらの定期的食事指数と歩数と睡眠時間と勤務時間の情報がサーバ装置５に入力されると、第１機械学習部５３ですべてのユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、すべてのユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【0067】

また、本実施の形態によれば、そのユーザの心身が健康であるか否かについて、ユーザ自らの判定結果が、第１ユーザ端末から入力される。そして、ユーザ自らの判定結果の入力（ユーザからのフィードバック）が何度も行われ、すべてのユーザのうち判定対象のユーザを含む一部のユーザについて、ユーザ自らの判定結果のデータ量が所定の基準データ量を超えると、第２機械学習部５６でその一部のユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザは、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、そのユーザを含む一部のユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【0068】

また、本実施の形態では、判定対象のユーザ自らの判定結果の入力（ユーザ自身のフィードバック）が何度も行われ、判定対象のユーザ自らの判定結果のデータ量が所定の基準データ量を超えると、第２機械学習部５６で判定対象のユーザについて分析した関係を用いて、判定対象のユーザが心身が健康であるか否かが推定され、その推定結果が第１ユーザ端末に表示される。これにより、ユーザは、ユーザ自身の心身が健康であるか否かについて、過去の判定対象のユーザについて分析した関係に基づいて推定された推定結果（ユーザ自身のフィードバックに基づいて、過去の自分と比較して、今の自分の心身が健康であるか否か）を知ることができる。

【0069】

また、本実施の形態では、第１ユーザ装置２を用いてユーザが摂取した食事の画像が撮影された場合には、その画像が撮影された時刻の情報を、入力時刻の情報として用いて、定期的食事指数を算出することができる。この場合、第１ユーザ装置２を用いて摂取した食事の画像を撮影することによって、ユーザが摂取した食事に関する情報を容易に入力することができる。

【0070】

また、本実施の形態では、第１ユーザ装置２を用いてユーザが摂取した食事の情報がユーザ入力またはユーザ選択された場合には、そのユーザ入力またはユーザ選択が行われた時刻の情報を、入力時刻の情報として用いて、定期的食事指数を算出することができる。この場合、第１ユーザ装置２を用いて摂取した食事の情報をユーザ入力またはユーザ選択することによって、ユーザが摂取した食事に関する情報を容易に入力することができる。

【0071】

また、本実施の形態では、入力時刻の情報に基づいて、ユーザが朝食・昼食・夕食をそれぞれ適切に摂取したかの度合いを示す指数（朝食指数・昼食指数・夕食指数）が算出され、これらの朝食指数・昼食指数・夕食指数に基づいて、定期的食事指数を適切に算出することができる。

【0072】

以上、本発明の実施の形態を例示により説明したが、本発明の範囲はこれらに限定されるものではなく、請求項に記載された範囲内において目的に応じて変更・変形することが可能である。

【産業上の利用可能性】

【0073】

以上のように、本発明にかかる心身健康サポートシステム１は、全ユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることができるとともに、ユーザからのフィードバックに基づいて、自分と似たような属性のユーザと比較して、自分の心身が健康であるか否かを知ることができるという効果を有し、社員の心身の健康をサポートするシステム等として有用である。

【符号の説明】

【0074】

１ 心身健康サポートシステム
２ 第１ユーザ装置
３ 第２ユーザ装置
４ 第３ユーザ装置
５ サーバ装置
２０ 食事情報入力部
２１ 第１情報送信部
２２ 第１推定結果表示部
２３ セルフ判定結果入力部
２４ セルフ判定結果送信部
２５ 第２推定結果表示部
３０ 歩数計測部
３１ 睡眠時間計測部
３２ 第２情報送信部
４０ 勤務時間計測部
４１ 第３情報送信部
５０ 情報受信部
５１ 定期的食事指数算出部
５２ データ量判定部
５３ 第１機械学習部
５４ 第１推定部
５５ 第１推定結果送信部
５６ 第２機械学習部
５７ 第２推定部
５８ 第２推定結果送信部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】