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特開2025-60564システム

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(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】P2025060564

(43)【公開日】2025-04-10

(54)【発明の名称】システム

(51)【国際特許分類】

G16H 20/00 20180101AFI20250403BHJP

G16H 20/10 20180101ALI20250403BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

G16H20/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024169625

(22)【出願日】2024-09-27

(31)【優先権主張番号】P 2023169129

(32)【優先日】2023-09-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫正義

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】実施形態に係るシステムは、ユーザの日々の運動量や食事情報を基に健康管理を行うことを目的とする。
【解決手段】実施形態に係るシステムは、収集部と、分析部と、提案部と、アドバイス部と、リマインダー部とを備える。収集部は、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する。分析部は、収集部によって収集された情報に基づいて、ユーザの健康状態を分析する。提案部は、分析部による分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。アドバイス部は、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。リマインダー部は、薬の摂取時間および次回の健診日のリマインダーを設定する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する収集部と、
前記収集部によって収集された情報に基づいて、前記ユーザの健康状態を分析する分析部と、
前記分析部による分析結果に基づいて、前記ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う提案部と、
前記ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供するアドバイス部と、
薬の摂取時間および次回の健診日のリマインダーを設定するリマインダー部と、を備える
ことを特徴とするシステム。

【請求項2】

前記収集部は、
前記ユーザのスマートウォッチのうちの少なくとも一つのデバイスから、前記ユーザの運動量および食事の情報を収集する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記アドバイス部は、
前記ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関する適当なアドバイスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項4】

前記リマインダー部は、
前記ユーザのカレンダーアプリと同期し、前記リマインダーを前記カレンダーアプリに適当に設定する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項5】

前記収集部は、
環境センサからのデータを収集し、
前記分析部は、
前記収集部によって収集されたデータで示される環境条件を基に健康状態を分析する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項6】

前記アドバイス部は、
前記ユーザの遺伝情報に基づいて、前記ユーザにパーソナライズドな適当な健康アドバイスを提供する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項7】

前記提案部は、
前記ユーザの運動習慣を基に、運動の強度および種類を提案する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項8】

前記提案部は、
前記ユーザの地理的な位置情報に基づいて、近隣の適当な運動施設および健康食品店を提案する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項9】

前記リマインダー部は、
前記ユーザのスマートホームデバイスと連携し、前記リマインダーを音声、臭い、または明るさで通知する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項10】

前記提案部は、
前記ユーザが特定の健康目標を達成した際に報酬を前記ユーザに付与する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話を、チャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１８０２８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

従来の技術では、ユーザの日々の運動量や食事情報を基にした健康管理が十分に行われておらず、改善の余地がある。

【0005】

実施形態に係るシステムは、ユーザの日々の運動量や食事情報を基に健康管理を行うことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態に係るシステムは、収集部と、分析部と、提案部と、アドバイス部と、リマインダー部とを備える。収集部は、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する。分析部は、収集部によって収集された情報に基づいて、ユーザの健康状態を分析する。提案部は、分析部による分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。アドバイス部は、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。リマインダー部は、薬の摂取時間および次回の健診日のリマインダーを設定する。

【発明の効果】

【0007】

実施形態に係るシステムは、ユーザの日々の運動量や食事情報を基に健康管理を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】第１実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】第１実施形態に係るデータ処理装置およびスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】第２実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図4】第２実施形態に係るデータ処理装置およびスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。

【図5】第３実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図6】第３実施形態に係るデータ処理装置およびヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図7】第４実施形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図8】第４実施形態に係るデータ処理装置およびロボットの要部機能の一例を示す概念図である。

【図9】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【図10】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。

【0010】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0011】

以下の実施形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、またはＴＰＵ（Tensor Processing Unit）などが挙げられる。

【0012】

以下の実施形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0013】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラムおよび各種パラメータなどを記憶する１つまたは複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、または磁気テープなどが挙げられる。

【0014】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサおよびアンテナなどを含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを含む無線通信規格が挙げられる。

【0015】

以下の実施形態において、「Ａおよび／またはＢ」は、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａおよび／またはＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、ＡおよびＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「および／または」で結び付けて表現する場合も、「Ａおよび／またはＢ」と同様の考え方が適用される。

【0016】

［第１実施形態］
図１には、第１実施形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

【0017】

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0018】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）および／またはＬＡＮ（Local Area Network）などが挙げられる。

【0019】

スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0020】

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂなどを備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペンまたは指など）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示すデータをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０（図２参照）が、ユーザ入力を示すデータを取得する。

【0021】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａおよびスピーカ４０Ｂなどを備えており、データをユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声および／またはテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキストおよび画像などの可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

【0022】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0023】

図２には、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。

【0024】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0025】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。

【0026】

スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。特定処理プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマートデバイス１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0027】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、生成サーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。次に、第１実施形態に係るデータ処理システム１０による処理の一例について説明する。

【0028】

（形態例１）
本発明の実施形態に係る健康管理システムは、ユーザの日々の運動量や食事の情報を収集し、健康状態を分析するシステムである。このシステムは、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集し、収集された情報に基づいてユーザの健康状態を分析する。さらに、分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。また、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供し、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定する。例えば、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する際には、スマートウォッチやスマートフォンなどのデバイスから情報を収集することができる。ユーザがスマートウォッチを装着している場合、そのデバイスから運動量や食事の情報を収集することができる。次に、収集された情報に基づいて、ユーザの健康状態を分析する。ＡＩは、収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。例えば、運動量が少ない場合や食事のバランスが悪い場合、ＡＩはその情報を基に健康状態を分析する。さらに、分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。例えば、ユーザが体重を減らしたい場合、ＡＩはカロリー制限や運動の提案を行うことができる。また、ユーザが筋力を増やしたい場合、ＡＩは高タンパク質の食事や筋力トレーニングの提案を行うことができる。また、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。例えば、ユーザが頭痛を感じた場合、ＡＩはその症状に対して一般的な健康アドバイスを提供することができる。さらに、ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関するアドバイスを提供することもできる。さらに、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定する。例えば、ユーザが薬を摂取する時間を忘れないように、ＡＩはリマインダーを設定し、ユーザに通知することができる。また、次回の健診日をカレンダーアプリと同期し、リマインダーを設定することもできる。このように、本発明は、ユーザの日々の運動量や食事の情報を収集し、健康状態を分析することで、ユーザにパーソナライズドな健康管理を提供するＡＩアシスタントである。これにより、ユーザは自分の健康状態を把握し、適切な健康管理を行うことができる。これにより、健康管理システムは、ユーザの日々の運動量や食事の情報を収集し、健康状態を分析し、健康目標に合わせた提案やアドバイスを提供し、リマインダーを設定することで、パーソナライズドな健康管理を提供することができる。

【0029】

実施形態に係る健康管理システムは、収集部と、分析部と、提案部と、アドバイス部と、リマインダー部とを備える。収集部は、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する。収集部は、例えば、スマートウォッチやスマートフォンなどのデバイスから情報を収集することができる。例えば、収集部は、ユーザがスマートウォッチを装着している場合、そのデバイスから運動量や食事の情報を収集することができる。また、収集部は、ユーザがスマートフォンを使用して食事の情報を入力する場合、その情報を収集することもできる。さらに、収集部は、環境センサからのデータを収集し、収集されたデータで示される環境条件を考慮して健康状態を分析することもできる。分析部は、収集部によって収集された情報に基づいて、ユーザの健康状態を分析する。分析部は、例えば、ＡＩを用いて収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。例えば、分析部は、運動量が少ない場合や食事のバランスが悪い場合、その情報を基に健康状態を分析する。提案部は、分析部による分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。提案部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの健康目標に合わせた提案を行う。例えば、提案部は、ユーザが体重を減らしたい場合、カロリー制限や運動の提案を行うことができる。また、提案部は、ユーザが筋力を増やしたい場合、高タンパク質の食事や筋力トレーニングの提案を行うことができる。アドバイス部は、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの症状に対して一般的な健康アドバイスを提供することができる。例えば、アドバイス部は、ユーザが頭痛を感じた場合、その症状に対して健康アドバイスを提供することができる。さらに、アドバイス部は、ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関するアドバイスを提供することもできる。リマインダー部は、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定する。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてユーザが薬を摂取する時間を忘れないようにリマインダーを設定し、ユーザに通知することができる。また、リマインダー部は、次回の健診日をカレンダーアプリと同期し、リマインダーを設定することもできる。これにより、実施形態に係る健康管理システムは、ユーザの日々の運動量や食事の情報を収集し、健康状態を分析し、健康目標に合わせた提案やアドバイスを提供し、リマインダーを設定することで、パーソナライズドな健康管理を提供することができる。

【0030】

収集部は、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する。収集部は、例えば、スマートウォッチやスマートフォンなどのデバイスから情報を収集することができる。具体的には、スマートウォッチはユーザの心拍数、歩数、消費カロリー、運動時間などのデータをリアルタイムで収集し、スマートフォンはユーザが入力した食事内容やカロリー摂取量を記録する。これらのデバイスは、Bluetooth（登録商標）やWi-Fiを通じてデータをクラウドサーバーに送信し、中央データベースに保存される。さらに、収集部は、環境センサからのデータを収集し、収集されたデータで示される環境条件を考慮して健康状態を分析することもできる。例えば、温度、湿度、空気質などの環境データを収集し、これらのデータがユーザの運動や食事に与える影響を評価する。収集部は、これらの多様なデータを統合し、ユーザの健康状態を包括的に把握するための基盤を提供する。さらに、収集部は、データの収集頻度や精度を調整することで、ユーザのライフスタイルや健康状態に応じた柔軟な対応が可能となる。例えば、運動量が多いユーザには、より頻繁にデータを収集し、詳細な分析を行うことができる。また、収集部は、ユーザのプライバシーを保護するために、データの暗号化やアクセス制御を実施し、セキュリティを確保する。これにより、収集部は、効率的かつ安全にデータを収集し、システム全体の性能と信頼性を向上させることができる。

【0031】

分析部は、収集部によって収集された情報に基づいて、ユーザの健康状態を分析する。分析部は、例えば、ＡＩを用いて収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。具体的には、ＡＩは機械学習アルゴリズムを用いて、ユーザの運動パターンや食事内容を解析し、健康状態のトレンドや異常を検出する。例えば、運動量が少ない場合や食事のバランスが悪い場合、その情報を基に健康状態を分析する。ＡＩは、過去のデータと比較して、ユーザの健康状態の変化を評価し、将来的なリスクを予測することができる。さらに、分析部は、ユーザの年齢、性別、体重、身長などの個人情報を考慮して、より精度の高い健康評価を行う。例えば、同じ運動量でも、年齢や性別によって健康への影響が異なるため、個別の評価が必要である。分析部は、これらの個別要因を考慮して、ユーザに最適な健康管理プランを提供する。また、分析部は、異常検知アルゴリズムを用いて、通常とは異なるパターンや異常なデータを検出し、早期に警告を発することができる。例えば、急激な体重増加や心拍数の異常を検出し、ユーザに注意を促す。これにより、分析部は、リアルタイムの健康状態の把握だけでなく、長期的な健康管理や異常検知にも対応し、システム全体の信頼性と安全性を向上させることができる。

【0032】

提案部は、分析部による分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。提案部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの健康目標に合わせた提案を行う。具体的には、ＡＩはユーザの現在の健康状態と目標を基に、最適な食事プランや運動プランを生成する。例えば、ユーザが体重を減らしたい場合、カロリー制限や有酸素運動の提案を行うことができる。ＡＩは、ユーザの食事履歴を解析し、カロリー摂取量を調整するための具体的な食事メニューを提案する。また、ユーザが筋力を増やしたい場合、高タンパク質の食事や筋力トレーニングの提案を行うことができる。ＡＩは、ユーザの運動履歴を解析し、効果的な筋力トレーニングのプランを提供する。さらに、提案部は、ユーザのライフスタイルや好みに応じたカスタマイズされた提案を行うことができる。例えば、ユーザが特定の食材を好む場合、その食材を含むレシピを提案する。また、提案部は、ユーザのフィードバックを収集し、提案内容の精度や効果を継続的に改善することができる。例えば、ユーザが提案された食事プランを実行した結果をフィードバックし、その結果を基に次回の提案を調整する。これにより、提案部は、ユーザに対してパーソナライズドな健康管理プランを提供し、健康目標の達成を支援することができる。

【0033】

アドバイス部は、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの症状に対して一般的な健康アドバイスを提供することができる。具体的には、ユーザがアプリケーションを通じて頭痛や疲労などの症状を入力すると、ＡＩはその情報を解析し、適切なアドバイスを提供する。例えば、頭痛の場合、十分な水分補給や休息を取ること、ストレスを軽減する方法などを提案する。さらに、アドバイス部は、ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関するアドバイスを提供することもできる。ＡＩは、ユーザの心拍数や睡眠パターンなどのデータを解析し、ストレスレベルを評価する。高いストレスレベルが検出された場合、リラクゼーション法や瞑想、適度な運動などのストレス管理方法を提案する。また、アドバイス部は、ユーザの健康状態に応じた予防策や生活習慣の改善提案も行うことができる。例えば、免疫力を高めるための食事や運動、定期的な健康チェックの重要性を強調する。これにより、アドバイス部は、ユーザに対して具体的かつ実践的な健康アドバイスを提供し、日常生活の中で健康を維持するためのサポートを行うことができる。

【0034】

リマインダー部は、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定する。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてユーザが薬を摂取する時間を忘れないようにリマインダーを設定し、ユーザに通知することができる。具体的には、ユーザがアプリケーションに薬の摂取スケジュールを入力すると、ＡＩはその情報を基にリマインダーを設定し、指定された時間に通知を送信する。通知は、スマートフォンのプッシュ通知や音声アラート、振動などの方法で行われる。また、リマインダー部は、次回の健診日をカレンダーアプリと同期し、リマインダーを設定することもできる。ユーザが健診日をアプリケーションに入力すると、ＡＩはその情報をカレンダーアプリと同期し、健診日の前日にリマインダーを送信する。さらに、リマインダー部は、定期的な運動や食事のリマインダーも設定することができる。例えば、ユーザが毎日一定の時間に運動を行うように設定すると、ＡＩはその時間にリマインダーを送信し、ユーザに運動を促す。これにより、リマインダー部は、ユーザが健康管理を継続的に行うためのサポートを提供し、重要なタスクを忘れないようにする。また、リマインダー部は、ユーザのフィードバックを基にリマインダーの内容やタイミングを調整し、より効果的な通知を提供することができる。これにより、リマインダー部は、ユーザに対してパーソナライズドなリマインダーを提供し、健康管理の継続を支援することができる。

【0035】

収集部は、ユーザのスマートウォッチのうちの少なくとも一つのデバイスから、ユーザの運動量および食事の情報を収集することができる。収集部は、例えば、スマートウォッチを用いてユーザの運動量および食事の情報を収集する。例えば、収集部は、ユーザがスマートウォッチを装着している場合、そのデバイスから運動量や食事の情報を収集することができる。また、収集部は、スマートフォンを用いてユーザの食事の情報を収集することもできる。例えば、収集部は、ユーザがスマートフォンを使用して食事の情報を入力する場合、その情報を収集することができる。これにより、スマートウォッチやスマートフォンから情報を収集することで、ユーザの日々の運動量や食事の情報を正確に取得できる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、スマートウォッチから取得したデータをＡＩに入力し、データの解析をＡＩに実行させることができる。

【0036】

アドバイス部は、ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関する適当なアドバイスを提供することができる。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関するアドバイスを提供する。例えば、アドバイス部は、ユーザの心拍変動を解析し、ストレスレベルを評価することができる。また、アドバイス部は、ユーザのアンケート結果を基にストレスレベルを評価することもできる。さらに、アドバイス部は、ユーザのストレスレベルに基づいて、適切なストレス管理のアドバイスを提供することができる。例えば、アドバイス部は、ユーザが高いストレスレベルを示している場合、リラクゼーション方法やストレス解消法を提案することができる。これにより、ユーザのストレスレベルを評価し、適切なストレス管理のアドバイスを提供することで、ユーザの精神的健康をサポートすることができる。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザの心拍変動データをＡＩに入力し、ストレスレベルの評価をＡＩに実行させることができる。

【0037】

リマインダー部は、ユーザのカレンダーアプリと同期し、リマインダーをカレンダーアプリに適当に設定することができる。リマインダー部は、例えば、ユーザのカレンダーアプリと同期し、リマインダーを設定する。例えば、リマインダー部は、ユーザのカレンダーアプリに次回の健診日を設定し、リマインダーを通知することができる。また、リマインダー部は、ユーザのカレンダーアプリに薬の摂取時間を設定し、リマインダーを通知することもできる。これにより、カレンダーアプリと同期することで、ユーザがリマインダーを見逃すことなく、適切なタイミングで通知を受け取ることができる。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、カレンダーアプリのデータをＡＩに入力し、リマインダーの設定をＡＩに実行させることができる。

【0038】

収集部は、環境センサからのデータを収集し、分析部は、収集部によって収集されたデータで示される環境条件を基に健康状態を分析することができる。収集部は、例えば、環境センサを用いてデータを収集する。例えば、収集部は、温度センサや湿度センサ、空気質センサなどの環境センサからデータを収集することができる。分析部は、収集部によって収集されたデータで示される環境条件を基に健康状態を分析する。例えば、分析部は、温度や湿度、空気質などの環境条件を考慮してユーザの健康状態を評価することができる。これにより、環境センサからのデータを考慮することで、ユーザの健康状態をより正確に分析することができる。収集部および分析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、環境センサから取得したデータをＡＩに入力し、データの解析をＡＩに実行させることができる。

【0039】

アドバイス部は、ユーザの遺伝情報に基づいて、ユーザにパーソナライズドな適当な健康アドバイスを提供することができる。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの遺伝情報を解析し、パーソナライズドな健康アドバイスを提供する。例えば、アドバイス部は、ユーザのDNA解析結果や遺伝子検査結果を基に、特定の病気のリスクを評価し、適切な健康アドバイスを提供することができる。また、アドバイス部は、ユーザの遺伝情報を基に、適切な運動プランや食事プランを提案することもできる。これにより、遺伝情報に基づいたアドバイスを提供することで、ユーザに最適な健康管理をサポートすることができる。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザの遺伝情報をＡＩに入力し、健康アドバイスの生成をＡＩに実行させることができる。

【0040】

提案部は、ユーザの運動習慣を基に、運動の強度および種類を提案することができる。提案部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの運動習慣を解析し、運動の強度および種類を提案する。例えば、提案部は、ユーザが週に何回運動するか、どのような運動を行うかを基に、適切な運動プランを提案することができる。また、提案部は、ユーザの運動習慣に基づいて、運動の強度を調整することもできる。例えば、提案部は、ユーザが初心者である場合、軽い運動を提案し、経験者である場合、より強度の高い運動を提案することができる。これにより、ユーザの運動習慣に基づいた提案を行うことで、効果的な運動プランを提供することができる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの運動習慣データをＡＩに入力し、運動プランの生成をＡＩに実行させることができる。

【0041】

提案部は、ユーザの地理的な位置情報に基づいて、近隣の適当な運動施設および健康食品店を提案することができる。提案部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの地理的な位置情報を解析し、近隣の適当な運動施設および健康食品店を提案する。例えば、提案部は、ユーザが自宅周辺の運動施設を探している場合、近隣のジムや公園を提案することができる。また、提案部は、ユーザが旅行先で健康食品店を探している場合、近隣の健康食品店を提案することもできる。これにより、ユーザの位置情報に基づいた提案を行うことで、利便性の高い健康管理をサポートすることができる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの位置情報データをＡＩに入力し、適切な施設や店舗の提案をＡＩに実行させることができる。

【0042】

リマインダー部は、ユーザのスマートホームデバイスと連携し、リマインダーを音声、臭い、または明るさで通知することができる。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてユーザのスマートホームデバイスと連携し、リマインダーを通知する。例えば、リマインダー部は、ユーザのスマートスピーカーを通じて音声でリマインダーを通知することができる。また、リマインダー部は、ユーザのスマートライトを使って明るさでリマインダーを通知することもできる。さらに、リマインダー部は、ユーザのスマートディフューザーを使って臭いでリマインダーを通知することもできる。これにより、スマートホームデバイスと連携することで、ユーザに多様な方法でリマインダーを通知することができる。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、スマートホームデバイスのデータをＡＩに入力し、リマインダーの通知方法をＡＩに実行させることができる。

【0043】

提案部は、ユーザが特定の健康目標を達成した際に報酬をユーザに付与することができる。提案部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの健康目標の達成を評価し、報酬を付与する。例えば、提案部は、ユーザが体重減少目標を達成した場合、報酬として健康食品のクーポンを提供することができる。また、提案部は、ユーザが運動目標を達成した場合、報酬としてジムの無料利用券を提供することもできる。さらに、提案部は、ユーザが健康目標を達成した場合、報酬として特典ポイントを付与することもできる。これにより、健康目標を達成した際に報酬を付与することで、ユーザのモチベーションを高めることができる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの健康目標の達成データをＡＩに入力し、報酬の付与をＡＩに実行させることができる。

【0044】

収集部は、ユーザの過去の運動および食事履歴を分析し、適当な収集方法を選定することができる。収集部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの過去の運動および食事履歴を分析し、最適な収集方法を選定する。例えば、収集部は、ユーザが過去に頻繁に行った運動や食事のパターンを基に、最適な収集方法を選定することができる。また、収集部は、ユーザの過去の運動履歴から、特定の時間帯に収集する方法を選定することもできる。さらに、収集部は、ユーザの食事履歴を分析し、食事のタイミングに合わせて情報を収集することもできる。これにより、過去の履歴を基に最適な収集方法を選定することで、効率的に情報を収集することができる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの過去の運動および食事履歴データをＡＩに入力し、最適な収集方法の選定をＡＩに実行させることができる。

【0045】

収集部は、収集時に、ユーザの現在の健康状態や生活習慣に基づいてフィルタリングを行うことができる。収集部は、例えば、ＡＩを用いて収集時にユーザの現在の健康状態や生活習慣に基づいてフィルタリングを行う。例えば、収集部は、ユーザの現在の健康状態を考慮し、必要な情報のみを収集することができる。また、収集部は、ユーザの生活習慣に基づいて、関連性の高い情報を優先的に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザの健康状態が悪化している場合、収集する情報を限定して負担を軽減することもできる。これにより、現在の健康状態や生活習慣に基づいてフィルタリングを行うことで、必要な情報のみを収集することができる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの健康状態や生活習慣データをＡＩに入力し、フィルタリングをＡＩに実行させることができる。

【0046】

収集部は、収集時に、ユーザの地理的位置情報を基に関連性の高い情報を優先的に収集することができる。収集部は、例えば、ＡＩを用いて収集時にユーザの地理的位置情報を考慮して関連性の高い情報を優先的に収集する。例えば、収集部は、ユーザが特定の地域にいる場合、その地域に関連する情報を優先的に収集することができる。また、収集部は、ユーザが旅行中の場合、旅行先の情報を優先的に収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザが自宅にいる場合、自宅周辺の情報を優先的に収集することもできる。これにより、地理的位置情報を考慮することで、関連性の高い情報を効率的に収集することができる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの地理的位置情報データをＡＩに入力し、関連性の高い情報の収集をＡＩに実行させることができる。

【0047】

収集部は、収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を収集することができる。収集部は、例えば、ＡＩを用いて収集時にユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を収集する。例えば、収集部は、ユーザがソーシャルメディアで共有した運動や食事の情報を収集することができる。また、収集部は、ユーザのソーシャルメディア活動から、興味のある健康情報を収集することもできる。さらに、収集部は、ユーザがフォローしている健康関連のアカウントから情報を収集することもできる。これにより、ソーシャルメディア活動を分析することで、ユーザの興味に基づいた情報を収集することができる。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザのソーシャルメディアデータをＡＩに入力し、関連する情報の収集をＡＩに実行させることができる。

【0048】

分析部は、分析時に、過去の健康データを基に現在の健康状態を予測することができる。例えば、分析部は、ユーザの過去の運動データを基に、現在の運動能力を予測することができる。また、分析部は、ユーザの過去の食事データを基に、現在の栄養状態を予測することもできる。さらに、分析部は、ユーザの過去の健康診断データを基に、現在の健康リスクを予測することもできる。これにより、過去のデータを参照することで、現在の健康状態をより正確に予測することができる。分析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、分析部は、ユーザの過去の健康データをＡＩに入力し、現在の健康状態の予測をＡＩに実行させることができる。

【0049】

分析部は、分析時に、ユーザの遺伝情報を基に健康状態を評価することができる。分析部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの遺伝情報を解析し、健康状態を評価する。例えば、分析部は、ユーザのDNA解析結果や遺伝子検査結果を基に、特定の病気のリスクを評価することができる。また、分析部は、ユーザの遺伝情報を基に、適切な運動プランや食事プランを提案することもできる。これにより、遺伝情報を考慮することで、ユーザに最適な健康状態の評価が可能となる。分析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、分析部は、ユーザの遺伝情報をＡＩに入力し、健康状態の評価をＡＩに実行させることができる。

【0050】

分析部は、分析時に、ユーザの生活環境データを基に健康状態を評価することができる。分析部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの生活環境データを参照し、健康状態を評価する。例えば、分析部は、ユーザの住環境データを基に、健康リスクを評価することができる。また、分析部は、ユーザの職場環境データを基に、ストレスレベルを評価することもできる。さらに、分析部は、ユーザの生活環境データを基に、適切な健康アドバイスを提供することもできる。これにより、生活環境データを参照することで、ユーザの健康状態をより正確に評価することができる。分析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、分析部は、ユーザの生活環境データをＡＩに入力し、健康状態の評価をＡＩに実行させることができる。

【0051】

分析部は、分析時に、ユーザの食事や運動の履歴を基に健康状態を予測することができる。分析部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの食事や運動の履歴を参照し、健康状態を予測する。例えば、分析部は、ユーザの食事履歴を基に、栄養バランスを評価することができる。また、分析部は、ユーザの運動履歴を基に、運動能力を評価することもできる。さらに、分析部は、ユーザの食事および運動履歴を基に、健康リスクを予測することもできる。これにより、食事や運動の履歴を基に健康状態を予測することで、ユーザに適切な健康管理を提供することができる。分析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、分析部は、ユーザの食事や運動の履歴データをＡＩに入力し、健康状態の予測をＡＩに実行させることができる。

【0052】

提案部は、提案時に、健康目標の重要度に基づいて提案の詳細度を調整することができる。提案部は、例えば、ＡＩを用いて提案時に健康目標の重要度を評価し、提案の詳細度を調整する。例えば、提案部は、健康目標が高い場合、詳細な提案を行うことができる。また、提案部は、健康目標が中程度の場合、適度な詳細度の提案を行うこともできる。さらに、提案部は、健康目標が低い場合、簡潔な提案を行うこともできる。これにより、健康目標の重要度に応じて提案の詳細度を調整することで、ユーザに最適な提案を提供することができる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの健康目標データをＡＩに入力し、提案の詳細度の調整をＡＩに実行させることができる。

【0053】

提案部は、提案時に、ユーザの運動習慣や食事の嗜好に応じて異なる提案アルゴリズムを適用することができる。提案部は、例えば、ＡＩを用いて提案時にユーザの運動習慣や食事の嗜好を解析し、異なる提案アルゴリズムを適用する。例えば、提案部は、ユーザが運動を好む場合、運動中心の提案を行うことができる。また、提案部は、ユーザが食事を重視する場合、食事中心の提案を行うこともできる。さらに、提案部は、ユーザの運動習慣や食事の嗜好に基づいて、バランスの取れた提案を行うこともできる。これにより、ユーザの運動習慣や食事の嗜好に応じた提案を行うことで、よりパーソナライズドな提案が可能となる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの運動習慣や食事の嗜好データをＡＩに入力し、提案アルゴリズムの適用をＡＩに実行させることができる。

【0054】

提案部は、提案時に、ユーザの地理的な位置情報に基づいて近隣の適当な運動施設や健康食品店を提案することができる。提案部は、例えば、ＡＩを用いて提案時にユーザの地理的な位置情報を解析し、近隣の適当な運動施設や健康食品店を提案する。例えば、提案部は、ユーザが自宅周辺の運動施設を探している場合、近隣のジムや公園を提案することができる。また、提案部は、ユーザが旅行先で健康食品店を探している場合、近隣の健康食品店を提案することもできる。これにより、地理的な位置情報に基づいた提案を行うことで、ユーザにとって利便性の高い提案が可能となる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの地理的な位置情報データをＡＩに入力し、適切な施設や店舗の提案をＡＩに実行させることができる。

【0055】

提案部は、提案時に、ユーザが特定の健康目標を達成した際に報酬を付与することができる。提案部は、例えば、ＡＩを用いて提案時にユーザの健康目標の達成を評価し、報酬を付与する。例えば、提案部は、ユーザが体重減少目標を達成した場合、報酬として健康食品のクーポンを提供することができる。また、提案部は、ユーザが運動目標を達成した場合、報酬としてジムの無料利用券を提供することもできる。さらに、提案部は、ユーザが健康目標を達成した場合、報酬として特典ポイントを付与することもできる。これにより、健康目標を達成した際に報酬を付与することで、ユーザのモチベーションを高めることができる。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの健康目標の達成データをＡＩに入力し、報酬の付与をＡＩに実行させることができる。

【0056】

アドバイス部は、アドバイス時に、ユーザの過去の健康データを参照して適当なアドバイスを提供することができる。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてアドバイス時にユーザの過去の健康データを参照し、最適なアドバイスを提供する。例えば、アドバイス部は、ユーザの過去の運動データを基に、適切な運動アドバイスを提供することができる。また、アドバイス部は、ユーザの過去の食事データを基に、バランスの取れた食事アドバイスを提供することもできる。さらに、アドバイス部は、ユーザの過去の健康診断データを基に、健康リスクに対するアドバイスを提供することもできる。これにより、過去の健康データを参照することで、ユーザに最適なアドバイスを提供することができる。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザの過去の健康データをＡＩに入力し、アドバイスの生成をＡＩに実行させることができる。

【0057】

アドバイス部は、アドバイス時に、ユーザの遺伝情報を基にパーソナライズドなアドバイスを提供することができる。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてアドバイス時にユーザの遺伝情報を解析し、パーソナライズドなアドバイスを提供する。例えば、アドバイス部は、ユーザのDNA解析結果や遺伝子検査結果を基に、特定の病気のリスクに対するアドバイスを提供することができる。また、アドバイス部は、ユーザの遺伝情報を基に、適切な運動プランや食事プランを提案することもできる。これにより、遺伝情報を考慮することで、ユーザに最適なアドバイスを提供することができる。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザの遺伝情報をＡＩに入力し、アドバイスの生成をＡＩに実行させることができる。

【0058】

アドバイス部は、アドバイス時に、ユーザの生活環境データを参照して適当なアドバイスを提供することができる。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてアドバイス時にユーザの生活環境データを参照し、最適なアドバイスを提供する。例えば、アドバイス部は、ユーザの住環境データを基に、健康リスクに対するアドバイスを提供することができる。また、アドバイス部は、ユーザの職場環境データを基に、ストレス管理に関するアドバイスを提供することもできる。さらに、アドバイス部は、ユーザの生活環境データを基に、適切な健康アドバイスを提供することもできる。これにより、生活環境データを参照することで、ユーザに最適なアドバイスを提供することができる。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザの生活環境データをＡＩに入力し、アドバイスの生成をＡＩに実行させることができる。

【0059】

アドバイス部は、アドバイス時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して関連するアドバイスを提供することができる。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてアドバイス時にユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連するアドバイスを提供する。例えば、アドバイス部は、ユーザがソーシャルメディアで共有した健康情報を基に、関連するアドバイスを提供することができる。また、アドバイス部は、ユーザのソーシャルメディア活動から、興味のある健康情報を基にアドバイスを提供することもできる。さらに、アドバイス部は、ユーザがフォローしている健康関連のアカウントから得た情報を基にアドバイスを提供することもできる。これにより、ソーシャルメディア活動を分析することで、ユーザに関連するアドバイスを提供することができる。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザのソーシャルメディアデータをＡＩに入力し、関連するアドバイスの生成をＡＩに実行させることができる。

【0060】

リマインダー部は、リマインダー設定時に、ユーザの過去の行動履歴を参照して適当なリマインダーを提供することができる。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてリマインダー設定時にユーザの過去の行動履歴を参照し、最適なリマインダーを提供する。例えば、リマインダー部は、ユーザの過去の薬の摂取履歴を基に、最適なリマインダーを設定することができる。また、リマインダー部は、ユーザの過去の健診履歴を基に、次回の健診日のリマインダーを設定することもできる。さらに、リマインダー部は、ユーザの過去の行動パターンを分析し、最適なリマインダーを提供することもできる。これにより、過去の行動履歴を参照することで、ユーザに最適なリマインダーを提供することができる。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、ユーザの過去の行動履歴データをＡＩに入力し、リマインダーの生成をＡＩに実行させることができる。

【0061】

リマインダー部は、リマインダー設定時に、ユーザのカレンダーアプリと同期し、リマインダーをカスタマイズすることができる。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてリマインダー設定時にユーザのカレンダーアプリと同期し、リマインダーをカスタマイズする。例えば、リマインダー部は、ユーザのカレンダーに登録されている予定を参照し、リマインダーを設定することができる。また、リマインダー部は、ユーザのカレンダー情報から、特定のイベントに関連するリマインダーを設定することもできる。さらに、リマインダー部は、ユーザのカレンダー情報を基に、予定に合わせた最適なリマインダーを提供することもできる。これにより、カレンダーアプリと同期することで、ユーザに最適なリマインダーを提供することができる。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、ユーザのカレンダー情報をＡＩに入力し、リマインダーのカスタマイズをＡＩに実行させることができる。

【0062】

リマインダー部は、リマインダー設定時に、ユーザのスマートホームデバイスと連携し、音声、臭い、または明るさで通知することができる。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてリマインダー設定時にユーザのスマートホームデバイスと連携し、リマインダーを通知する。例えば、リマインダー部は、ユーザのスマートスピーカーを通じて音声でリマインダーを通知することができる。また、リマインダー部は、ユーザのスマートライトを使って明るさでリマインダーを通知することもできる。さらに、リマインダー部は、ユーザのスマートディフューザーを使って臭いでリマインダーを通知することもできる。これにより、スマートホームデバイスと連携することで、ユーザに多様な方法でリマインダーを通知することができる。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、スマートホームデバイスのデータをＡＩに入力し、リマインダーの通知方法をＡＩに実行させることができる。

【0063】

リマインダー部は、リマインダー設定時に、ユーザの地理的位置情報を基に適当なリマインダーを提供することができる。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてリマインダー設定時にユーザの地理的位置情報を考慮し、最適なリマインダーを提供する。例えば、リマインダー部は、ユーザが特定の場所にいる場合、その場所に関連するリマインダーを提供することができる。また、リマインダー部は、ユーザが移動中の場合、移動先に関連するリマインダーを提供することもできる。さらに、リマインダー部は、ユーザの地理的位置情報に基づいて、最適なリマインダーを提供することもできる。これにより、地理的位置情報を考慮することで、ユーザに最適なリマインダーを提供することができる。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、ユーザの地理的位置情報データをＡＩに入力し、リマインダーの生成をＡＩに実行させることができる。

【0064】

実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。

【0065】

健康管理システムは、さらにユーザの睡眠パターンをモニタリングし、分析部は、収集された睡眠データを基にユーザの健康状態を評価することができる。例えば、収集部は、スマートウォッチやスマートベッドから睡眠データを収集し、分析部は、睡眠の質や睡眠時間を評価することができる。提案部は、睡眠の質を向上させるためのアドバイスを提供することができる。例えば、提案部は、ユーザに適切な就寝時間やリラックス方法を提案することができる。これにより、ユーザの睡眠パターンを考慮した健康管理が可能となる。

【0066】

健康管理システムは、さらにユーザの水分摂取量をモニタリングし、分析部は、収集された水分摂取データを基にユーザの健康状態を評価することができる。例えば、収集部は、スマートボトルやスマートウォッチから水分摂取データを収集し、分析部は、ユーザの水分摂取量を評価することができる。提案部は、適切な水分摂取量を提案することができる。例えば、提案部は、ユーザに一日の水分摂取目標を設定し、適切なタイミングで水分を摂取するように提案することができる。これにより、ユーザの水分摂取を考慮した健康管理が可能となる。

【0067】

健康管理システムは、さらにユーザの心拍数をモニタリングし、分析部は、収集された心拍数データを基にユーザの健康状態を評価することができる。例えば、収集部は、スマートウォッチや心拍センサから心拍数データを収集し、分析部は、ユーザの心拍数の変動を評価することができる。提案部は、心拍数を安定させるためのアドバイスを提供することができる。例えば、提案部は、ユーザにリラックス方法や適切な運動を提案することができる。これにより、ユーザの心拍数を考慮した健康管理が可能となる。

【0068】

健康管理システムは、さらにユーザの体温をモニタリングし、分析部は、収集された体温データを基にユーザの健康状態を評価することができる。例えば、収集部は、スマートウォッチや体温計から体温データを収集し、分析部は、ユーザの体温の変動を評価することができる。提案部は、体温を安定させるためのアドバイスを提供することができる。例えば、提案部は、ユーザに適切な服装や環境調整を提案することができる。これにより、ユーザの体温を考慮した健康管理が可能となる。

【0069】

健康管理システムは、さらにユーザの血圧をモニタリングし、分析部は、収集された血圧データを基にユーザの健康状態を評価することができる。例えば、収集部は、スマートウォッチや血圧計から血圧データを収集し、分析部は、ユーザの血圧の変動を評価することができる。提案部は、血圧を安定させるためのアドバイスを提供することができる。例えば、提案部は、ユーザに適切な食事や運動を提案することができる。これにより、ユーザの血圧を考慮した健康管理が可能となる。

【0070】

以下に、形態例１の処理の流れについて簡単に説明する。

【0071】

ステップ１：収集部は、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する。収集部は、例えば、スマートウォッチやスマートフォンなどのデバイスから情報を収集することができる。ユーザがスマートウォッチを装着している場合、そのデバイスから運動量や食事の情報を収集する。また、ユーザがスマートフォンを使用して食事の情報を入力する場合、その情報を収集することもできる。さらに、収集部は、環境センサからのデータを収集し、収集されたデータで示される環境条件を考慮して健康状態を分析することもできる。
ステップ２：分析部は、収集部によって収集された情報に基づいて、ユーザの健康状態を分析する。分析部は、例えば、ＡＩを用いて収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。運動量が少ない場合や食事のバランスが悪い場合、その情報を基に健康状態を分析する。
ステップ３：提案部は、分析部による分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。提案部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの健康目標に合わせた提案を行う。ユーザが体重を減らしたい場合、カロリー制限や運動の提案を行うことができる。また、ユーザが筋力を増やしたい場合、高タンパク質の食事や筋力トレーニングの提案を行うことができる。
ステップ４：アドバイス部は、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。アドバイス部は、例えば、ＡＩを用いてユーザの症状に対して一般的な健康アドバイスを提供することができる。ユーザが頭痛を感じた場合、その症状に対して健康アドバイスを提供することができる。さらに、アドバイス部は、ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関するアドバイスを提供することもできる。
ステップ５：リマインダー部は、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定する。リマインダー部は、例えば、ＡＩを用いてユーザが薬を摂取する時間を忘れないようにリマインダーを設定し、ユーザに通知することができる。また、リマインダー部は、次回の健診日をカレンダーアプリと同期し、リマインダーを設定することもできる。

【0072】

（形態例２）
本発明の実施形態に係る健康管理システムは、ユーザの日々の運動量や食事の情報を収集し、健康状態を分析するシステムである。このシステムは、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集し、収集された情報に基づいてユーザの健康状態を分析する。さらに、分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。また、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供し、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定する。例えば、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する際には、スマートウォッチやスマートフォンなどのデバイスから情報を収集することができる。ユーザがスマートウォッチを装着している場合、そのデバイスから運動量や食事の情報を収集することができる。次に、収集された情報に基づいて、ユーザの健康状態を分析する。ＡＩは、収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。例えば、運動量が少ない場合や食事のバランスが悪い場合、ＡＩはその情報を基に健康状態を分析する。さらに、分析結果に基づいて、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。例えば、ユーザが体重を減らしたい場合、ＡＩはカロリー制限や運動の提案を行うことができる。また、ユーザが筋力を増やしたい場合、ＡＩは高タンパク質の食事や筋力トレーニングの提案を行うことができる。また、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。例えば、ユーザが頭痛を感じた場合、ＡＩはその症状に対して一般的な健康アドバイスを提供することができる。さらに、ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関するアドバイスを提供することもできる。さらに、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定する。例えば、ユーザが薬を摂取する時間を忘れないように、ＡＩはリマインダーを設定し、ユーザに通知することができる。また、次回の健診日をカレンダーアプリと同期し、リマインダーを設定することもできる。このように、本発明は、ユーザの日々の運動量や食事の情報を収集し、健康状態を分析することで、ユーザにパーソナライズドな健康管理を提供するＡＩアシスタントである。これにより、ユーザは自分の健康状態を把握し、適切な健康管理を行うことができる。これにより、健康管理システムは、ユーザの日々の運動量や食事の情報を収集し、健康状態を分析し、健康目標に合わせた提案やアドバイスを提供し、リマインダーを設定することで、パーソナライズドな健康管理を提供することができる。

【0073】

【0074】

収集部は、ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する。収集部は、例えば、スマートウォッチやスマートフォンなどのデバイスから情報を収集することができる。具体的には、スマートウォッチはユーザの心拍数、歩数、消費カロリー、運動時間などのデータをリアルタイムで収集し、スマートフォンはユーザが入力した食事内容やカロリー摂取量を記録する。これらのデバイスは、BluetoothやWi-Fiを通じてデータをクラウドサーバーに送信し、中央データベースに保存される。さらに、収集部は、環境センサからのデータを収集し、収集されたデータで示される環境条件を考慮して健康状態を分析することもできる。例えば、温度、湿度、空気質などの環境データを収集し、これらのデータがユーザの運動や食事に与える影響を評価する。収集部は、これらの多様なデータを統合し、ユーザの健康状態を包括的に把握するための基盤を提供する。さらに、収集部は、データの収集頻度や精度を調整することで、ユーザのライフスタイルや健康状態に応じた柔軟な対応が可能となる。例えば、運動量が多いユーザには、より頻繁にデータを収集し、詳細な分析を行うことができる。また、収集部は、ユーザのプライバシーを保護するために、データの暗号化やアクセス制御を実施し、セキュリティを確保する。これにより、収集部は、効率的かつ安全にデータを収集し、システム全体の性能と信頼性を向上させることができる。

【0075】

【0076】

【0077】

【0078】

【0079】

【0080】

【0081】

【0082】

【0083】

【0084】

【0085】

【0086】

【0087】

【0088】

収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて運動量および食事情報の収集タイミングを調整することができる。収集部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、収集タイミングを調整する。例えば、収集部は、ユーザがストレスを感じている場合、収集タイミングを遅らせてリラックスした状態で情報を収集することができる。また、収集部は、ユーザがリラックスしている場合、通常のタイミングで情報を収集することができる。さらに、収集部は、ユーザが急いでいる場合、収集タイミングを早めて迅速に情報を収集することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて収集タイミングを調整することで、より適切なタイミングで情報を収集することができる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、収集タイミングの調整を生成ＡＩに実行させることができる。

【0089】

【0090】

【0091】

収集部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集する情報の優先順位を決定することができる。収集部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、収集する情報の優先順位を決定する。例えば、収集部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスに関連する情報を優先的に収集することができる。また、収集部は、ユーザがリラックスしている場合、通常の優先順位で情報を収集することができる。さらに、収集部は、ユーザが急いでいる場合、重要な情報を優先的に収集することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて情報の優先順位を決定することで、重要な情報を優先的に収集することができる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。収集部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、収集部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、情報の優先順位の決定を生成ＡＩに実行させることができる。

【0092】

【0093】

【0094】

分析部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて健康状態の分析方法を調整することができる。分析部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、健康状態の分析方法を調整する。例えば、分析部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレスに関連する健康状態の分析を優先することができる。また、分析部は、ユーザがリラックスしている場合、通常の分析方法を適用することができる。さらに、分析部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に分析を行う方法を適用することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて分析方法を調整することで、より適切な健康状態の分析が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。分析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、分析部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、分析方法の調整を生成ＡＩに実行させることができる。

【0095】

【0096】

【0097】

分析部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて分析結果の表示方法を調整することができる。分析部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、分析結果の表示方法を調整する。例えば、分析部は、ユーザが緊張している場合、シンプルで視認性の高い表示方法を提供することができる。また、分析部は、ユーザがリラックスしている場合、詳細な情報を含む表示方法を提供することもできる。さらに、分析部は、ユーザが急いでいる場合、要点を押さえた表示方法を提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて表示方法を調整することで、より適切な形で分析結果を提供することができる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。分析部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、分析部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、表示方法の調整を生成ＡＩに実行させることができる。

【0098】

【0099】

【0100】

提案部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の表現方法を調整することができる。提案部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、提案の表現方法を調整する。例えば、提案部は、ユーザがストレスを感じている場合、シンプルで分かりやすい提案を行うことができる。また、提案部は、ユーザがリラックスしている場合、詳細な提案を行うこともできる。さらに、提案部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に実行できる提案を行うこともできる。これにより、ユーザの感情に応じて提案の表現方法を調整することで、より効果的な提案が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、提案の表現方法の調整を生成ＡＩに実行させることができる。

【0101】

【0102】

【0103】

提案部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の長さを調整することができる。提案部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、提案の長さを調整する。例えば、提案部は、ユーザがストレスを感じている場合、短くて要点を押さえた提案を行うことができる。また、提案部は、ユーザがリラックスしている場合、詳細な提案を行うこともできる。さらに、提案部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に実行できる短い提案を行うこともできる。これにより、ユーザの感情に応じて提案の長さを調整することで、より効果的な提案が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。提案部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、提案部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、提案の長さの調整を生成ＡＩに実行させることができる。

【0104】

【0105】

【0106】

アドバイス部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてアドバイスの表現方法を調整することができる。アドバイス部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、アドバイスの表現方法を調整する。例えば、アドバイス部は、ユーザがストレスを感じている場合、シンプルで分かりやすいアドバイスを提供することができる。また、アドバイス部は、ユーザがリラックスしている場合、詳細なアドバイスを提供することもできる。さらに、アドバイス部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に実行できるアドバイスを提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じてアドバイスの表現方法を調整することで、より効果的なアドバイスが可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、アドバイスの表現方法の調整を生成ＡＩに実行させることができる。

【0107】

【0108】

【0109】

アドバイス部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてアドバイスの優先順位を決定することができる。アドバイス部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、アドバイスの優先順位を決定する。例えば、アドバイス部は、ユーザがストレスを感じている場合、ストレス管理に関するアドバイスを優先することができる。また、アドバイス部は、ユーザがリラックスしている場合、通常の優先順位でアドバイスを提供することができる。さらに、アドバイス部は、ユーザが急いでいる場合、重要なアドバイスを優先的に提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じてアドバイスの優先順位を決定することで、重要なアドバイスを優先的に提供することができる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。アドバイス部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、アドバイス部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、アドバイスの優先順位の決定を生成ＡＩに実行させることができる。

【0110】

【0111】

【0112】

リマインダー部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてリマインダーの通知方法を調整することができる。リマインダー部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、リマインダーの通知方法を調整する。例えば、リマインダー部は、ユーザがストレスを感じている場合、穏やかな音でリマインダーを通知することができる。また、リマインダー部は、ユーザがリラックスしている場合、通常の音でリマインダーを通知することもできる。さらに、リマインダー部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に通知する方法を適用することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて通知方法を調整することで、より効果的なリマインダー通知が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、通知方法の調整を生成ＡＩに実行させることができる。

【0113】

【0114】

【0115】

リマインダー部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてリマインダーの優先順位を決定することができる。リマインダー部は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いてユーザの感情を推定し、リマインダーの優先順位を決定する。例えば、リマインダー部は、ユーザがストレスを感じている場合、重要なリマインダーを優先的に通知することができる。また、リマインダー部は、ユーザがリラックスしている場合、通常の優先順位でリマインダーを通知することができる。さらに、リマインダー部は、ユーザが急いでいる場合、迅速に通知するリマインダーを優先することもできる。これにより、ユーザの感情に応じてリマインダーの優先順位を決定することで、重要なリマインダーを優先的に通知することができる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、例えば、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。リマインダー部における上述した処理の一部または全部は、例えば、ＡＩを用いて行われてもよく、ＡＩを用いずに行われてもよい。例えば、リマインダー部は、ユーザの感情データを生成ＡＩに入力し、リマインダーの優先順位の決定を生成ＡＩに実行させることができる。

【0116】

【0117】

【0118】

実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。

【0119】

【0120】

【0121】

【0122】

【0123】

【0124】

健康管理システムは、さらにユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてストレス管理のアドバイスを提供することができる。例えば、分析部は、ユーザの感情データを基にストレスレベルを評価し、提案部は、ストレスを軽減するためのアドバイスを提供することができる。例えば、提案部は、ユーザにリラクゼーション方法やストレス解消法を提案することができる。これにより、ユーザの感情を考慮したストレス管理が可能となる。

【0125】

健康管理システムは、さらにユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて運動の提案を調整することができる。例えば、提案部は、ユーザがストレスを感じている場合、リラックスできる運動を提案することができる。また、ユーザがリラックスしている場合、より強度の高い運動を提案することができる。これにより、ユーザの感情に応じた運動提案が可能となる。

【0126】

健康管理システムは、さらにユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて食事の提案を調整することができる。例えば、提案部は、ユーザがストレスを感じている場合、リラックスできる食事を提案することができる。また、ユーザがリラックスしている場合、栄養バランスの取れた食事を提案することができる。これにより、ユーザの感情に応じた食事提案が可能となる。

【0127】

健康管理システムは、さらにユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて健康アドバイスの表現方法を調整することができる。例えば、アドバイス部は、ユーザがストレスを感じている場合、シンプルで分かりやすいアドバイスを提供することができる。また、ユーザがリラックスしている場合、詳細なアドバイスを提供することができる。これにより、ユーザの感情に応じたアドバイスが可能となる。

【0128】

健康管理システムは、さらにユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてリマインダーの通知方法を調整することができる。例えば、リマインダー部は、ユーザがストレスを感じている場合、穏やかな音でリマインダーを通知することができる。また、ユーザがリラックスしている場合、通常の音でリマインダーを通知することができる。これにより、ユーザの感情に応じたリマインダー通知が可能となる。

【0129】

以下に、形態例２の処理の流れについて簡単に説明する。

【0130】

【0131】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0132】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）などの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【0133】

また、上述したデータ処理システム１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマートデバイス１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマートデバイス１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマートデバイス１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0134】

例えば、収集部は、スマートデバイス１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、スマートデバイス１４のカメラ４２やマイクロフォン３８Ｂを用いてユーザの日々の運動量や食事の情報を収集することができる。分析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。アドバイス部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。リマインダー部は、例えば、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現され、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定し、ユーザに通知する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0135】

［第２実施形態］
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。

【0136】

図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0137】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【0138】

スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0139】

マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

【0140】

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0141】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

【0142】

図４には、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【0143】

プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って、特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0144】

【0145】

スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、スマート眼鏡２１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0146】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。

【0147】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0148】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）などの推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【0149】

第２実施形態に係るデータ処理システム２１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム２１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマート眼鏡２１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマート眼鏡２１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0150】

例えば、収集部は、スマート眼鏡２１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、スマート眼鏡２１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いてユーザの日々の運動量や食事の情報を収集することができる。分析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。アドバイス部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。リマインダー部は、例えば、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現され、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定し、ユーザに通知する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0151】

［第３実施形態］
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。

【0152】

図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0153】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【0154】

ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、およびディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、およびディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。

【0155】

【0156】

【0157】

【0158】

図６には、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【0159】

【0160】

【0161】

ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ヘッドセット型端末３１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0162】

【0163】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０およびディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0164】

【0165】

第３実施形態に係るデータ処理システム３１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム３１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をヘッドセット型端末３１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ヘッドセット型端末３１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0166】

例えば、収集部は、ヘッドセット型端末３１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、ヘッドセット型端末３１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いてユーザの日々の運動量や食事の情報を収集することができる。分析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。アドバイス部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。リマインダー部は、例えば、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現され、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定し、ユーザに通知する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0167】

［第４実施形態］
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。

【0168】

図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２およびロボット４１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。

【0169】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【0170】

ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、および制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および制御対象４４３も、バス５２に接続されている。

【0171】

【0172】

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザの周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0173】

【0174】

制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手および足などを駆動するモータなどを含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手および足などのモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。

【0175】

図８には、データ処理装置１２およびロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。

【0176】

【0177】

【0178】

ロボット４１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。なお、ロボット４１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【0179】

【0180】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０および制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０が音声データを取得する。

【0181】

【0182】

第４実施形態に係るデータ処理システム４１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム４１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはロボット４１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とロボット４１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をロボット４１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ロボット４１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【0183】

例えば、収集部は、ロボット４１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、ロボット４１４のカメラ４２やマイクロフォン２３８を用いてユーザの日々の運動量や食事の情報を収集することができる。分析部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、収集されたデータを解析し、ユーザの健康状態を評価する。提案部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う。アドバイス部は、例えば、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供する。リマインダー部は、例えば、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現され、薬の摂取時間や次回の健診日のリマインダーを設定し、ユーザに通知する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【0184】

なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【0185】

図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向および下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。

【0186】

これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。

【0187】

感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。

【0188】

ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイクなどにおいても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識および情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。

【0189】

感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。

【0190】

感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。

【0191】

上記実施形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0192】

上記実施形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【0193】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0194】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなどの格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0195】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵または接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【0196】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種または異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、またはＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0197】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0198】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0199】

また、上述した例では、第１実施形態から第４実施形態に分けて説明したが、これらの実施形態の一部または全部は組み合わされてもよい。また、スマートデバイス１４、スマート眼鏡２１４、ヘッドセット型端末３１４、およびロボット４１４は一例であって、それぞれを組み合わせてもよく、それ以外の装置であってもよい。また、上述した例では、形態例１と形態例２に分けて説明したが、これらは組み合わせてもよい。

【0200】

以上に示した記載内容および図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、および効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、および効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容および図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容および図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0201】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願および技術規格は、個々の文献、特許出願および技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【0202】

（付記１）
ユーザの日々の運動量および食事の情報を収集する収集部と、
前記収集部によって収集された情報に基づいて、前記ユーザの健康状態を分析する分析部と、
前記分析部による分析結果に基づいて、前記ユーザの健康目標に合わせた食事および運動の提案を行う提案部と、
前記ユーザが入力した症状に対して健康アドバイスを提供するアドバイス部と、
薬の摂取時間および次回の健診日のリマインダーを設定するリマインダー部と、を備える
ことを特徴とするシステム。
（付記２）
前記収集部は、
前記ユーザのスマートウォッチのうちの少なくとも一つのデバイスから、前記ユーザの運動量および食事の情報を収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記アドバイス部は、
前記ユーザのストレスレベルを評価し、ストレス管理に関する適当なアドバイスを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記４）
前記リマインダー部は、
前記ユーザのカレンダーアプリと同期し、前記リマインダーを前記カレンダーアプリに適当に設定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記５）
前記収集部は、
環境センサからのデータを収集し、
前記分析部は、
前記収集部によって収集されたデータで示される環境条件を基に健康状態を分析する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記６）
前記アドバイス部は、
前記ユーザの遺伝情報に基づいて、前記ユーザにパーソナライズドな適当な健康アドバイスを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記７）
前記提案部は、
前記ユーザの運動習慣を基に、運動の強度および種類を提案する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記８）
前記提案部は、
前記ユーザの地理的な位置情報に基づいて、近隣の適当な運動施設および健康食品店を提案する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記９）
前記リマインダー部は、
前記ユーザのスマートホームデバイスと連携し、前記リマインダーを音声、臭い、または明るさで通知する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１０）
前記提案部は、
前記ユーザが特定の健康目標を達成した際に報酬を前記ユーザに付与する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１１）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて運動量および食事情報の収集タイミングを調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１２）
前記収集部は、
ユーザの過去の運動および食事履歴を分析し、適当な収集方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１３）
前記収集部は、
収集時に、ユーザの現在の健康状態や生活習慣に基づいてフィルタリングを行う
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１４）
前記収集部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて収集する情報の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１５）
前記収集部は、
収集時に、ユーザの地理的位置情報を基に関連性の高い情報を優先的に収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１６）
前記収集部は、
収集時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を収集する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１７）
前記分析部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて健康状態の分析方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１８）
前記分析部は、
分析時に、過去の健康データを基に現在の健康状態を予測する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１９）
前記分析部は、
分析時に、ユーザの遺伝情報を基に健康状態を評価する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２０）
前記分析部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて分析結果の表示方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２１）
前記分析部は、
分析時に、ユーザの生活環境データを基に健康状態を評価する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２２）
前記分析部は、
分析時に、ユーザの食事や運動の履歴を基に健康状態を予測する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２３）
前記提案部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の表現方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２４）
前記提案部は、
提案時に、健康目標の重要度に基づいて提案の詳細度を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２５）
前記提案部は、
提案時に、ユーザの運動習慣や食事の嗜好に応じて異なる提案アルゴリズムを適用する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２６）
前記提案部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて提案の長さを調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２７）
前記提案部は、
提案時に、ユーザの地理的な位置情報に基づいて近隣の適当な運動施設や健康食品店を提案する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２８）
前記提案部は、
提案時に、ユーザが特定の健康目標を達成した際に報酬を付与する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２９）
前記アドバイス部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてアドバイスの表現方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３０）
前記アドバイス部は、
アドバイス時に、ユーザの過去の健康データを参照して適当なアドバイスを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３１）
前記アドバイス部は、
アドバイス時に、ユーザの遺伝情報を基にパーソナライズドなアドバイスを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３２）
前記アドバイス部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてアドバイスの優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３３）
前記アドバイス部は、
アドバイス時に、ユーザの生活環境データを参照して適当なアドバイスを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３４）
前記アドバイス部は、
アドバイス時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して関連するアドバイスを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３５）
前記リマインダー部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてリマインダーの通知方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３６）
前記リマインダー部は、
リマインダー設定時に、ユーザの過去の行動履歴を参照して適当なリマインダーを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３７）
前記リマインダー部は、
リマインダー設定時に、ユーザのカレンダーアプリと同期し、リマインダーをカスタマイズする
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３８）
前記リマインダー部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてリマインダーの優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３９）
前記リマインダー部は、
リマインダー設定時に、ユーザのスマートホームデバイスと連携し、音声、臭い、または明るさで通知する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記４０）
前記リマインダー部は、
リマインダー設定時に、ユーザの地理的位置情報を基に適当なリマインダーを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。

【符号の説明】

【0203】

１０、２１０、３１０、４１０データ処理システム
１２データ処理装置
１４スマートデバイス
２１４スマート眼鏡
３１４ヘッドセット型端末
４１４ロボット

【図1】