JP6141293B2 - 行動傾向の特定方法および行動傾向の特定システム - Google Patents
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Description
本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、サーバなどに関し、以下の問題が生じることを見出した。
図1は、本発明の実施の形態1におけるシステム構成図である。
通信部201は、各機器から送信された機器の動作状態の変化情報とそれに関連付けられたユーザ情報を受信する。
第一記憶部202は、通信部201で受信した複数の機器のそれぞれで生成された動作情報を記憶する。
第二記憶部203は、ユーザの行動の傾向を特徴づける機器の動作パターンを記憶している。つまり、第二記憶部203は、複数の機器農地の1以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられた行動傾向情報を記憶している。
特定部204は、特定部204は、第二記憶部203に記憶されている行動傾向情報を読み出して、読み出した行動傾向情報と、第一記憶部202に記憶された動作情報とに基づいて、行動傾向情報に含まれる1以上の機器の動作状態の組を、第一記憶部202に記憶された動作情報の中から参照することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する。
(b)運動習慣:インスリン非依存糖尿病、肥満、高脂血症(家族性のものを除く)、高血圧症等
(c)喫煙:肺扁平上皮がん、循環器病(先天性のものを除く)、慢性気管支炎、肺気腫 歯周病等
(d)飲酒:アルコール性肝疾患等
図6は、本発明の実施の形態2におけるサーバ装置の構成図である。
図8は、本発明の実施の形態3におけるサーバ装置101cの構成図である。
102 機器
201 通信部
202 第一記憶部
203 第二記憶部
204 特定部
205 調整部
206 対価算定部
301 ユーザID
302 機器ID
303 動作状態
401 機器種別
402 動作状態
403 時間帯
404 頻度
405 傾向
Claims (17)
- 複数の機器の動作状態と、前記機器を使用するユーザを識別するためのユーザ情報とが関連付けられた動作情報を受信する通信ステップと、
前記通信ステップにおいて受信した前記動作情報を第一記憶部に記憶する記憶ステップと、
前記複数の機器のうちの1以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられている行動傾向情報を、第二記憶部から読み出す読出しステップと、
前記読出しステップにおいて読み出した前記行動傾向情報と、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報とに基づいて、前記行動傾向情報に含まれる前記1以上の機器の動作状態の組を、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する特定ステップと、を含み、
前記動作状態は、前記ユーザ情報で関連付けられた前記ユーザによる前記機器の操作に基づく状態情報と、前記機器が有しているセンサで検知した検知結果に基づく状態情報との、少なくとも一つを含み、
前記動作情報は、前記複数の機器のそれぞれにおいて、複数のタイミングで生成され、かつ、当該タイミングにおける当該機器の動作状態を含み、
前記行動傾向情報は、行動を行うべき時刻および当該行動に要する時間を示す生活行動の望ましい規則性のモデルであり、
前記特定ステップでは、前記モデルと、受信した前記動作状態が生成されたタイミングにおける時刻及び当該動作状態が継続した時間とを比較し、比較した結果、相関が高いほど望ましい生活習慣であると特定する
行動傾向の特定方法。 - 前記読出しステップでは、前記動作状態の種類毎に関連付けられており、かつ、前記ユーザに関する評価値を増減させるための指標を、前記ユーザの行動の傾向とする前記行動傾向情報を取得し、
前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することによって前記評価値を算出することで、前記ユーザの行動の傾向を特定する
請求項1に記載の行動傾向の特定方法。 - さらに、
前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数と、当該機器の種別との少なくともいずれかに基づいて、前記評価値を調整する調整ステップを含む
請求項2に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記調整ステップでは、前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数が多いほど、前記特定ステップにおいて算出された当該ユーザの前記評価値をより低い値に調整する
請求項3に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記調整ステップでは、前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報に、重要度が高い情報が多く含まれているほど、前記特定ステップにおいて算出された当該ユーザの前記評価値をより低い値に調整する
請求項3または4に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記重要度が高い情報種別は尿データである
請求項5に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記重要度が高い情報種別は血糖値データである
請求項5または6に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記行動傾向情報の前記指標は、前記ユーザの疾患に対するリスクを算出するための指標であり、
前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶されている前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することによって前記リスクを算出することで、前記ユーザの行動の傾向を特定する
請求項2から7のいずれか1項に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記疾患は生活習慣病である
請求項8に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記複数の機器は、冷蔵庫を含み、
前記行動傾向情報の前記指標は、夜間ないし就寝前の前記冷蔵庫の開閉頻度が多いほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
請求項8または9に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記複数の機器は、掃除機を含み、
前記行動傾向情報の前記指標は、掃除機の運転頻度、運転時間が少ないほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
請求項8から10のいずれか1項に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記複数の機器は、電動歯ブラシを含み、
前記行動傾向情報の前記指標は、電動歯ブラシの使用頻度および使用時間の少なくとも一方が少ないほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
請求項8から11のいずれか1項に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記複数の機器は、空気清浄機を含み、
前記行動傾向情報の前記指標は、空気清浄機のホコリセンサの値が大きいほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
請求項8から12のいずれか1項に記載の行動傾向の特定方法。 - さらに、
前記特定ステップにおいて算出された前記評価値に基づいて、前記評価値に対する経済的対価を算定する対価算定ステップを含む
請求項2から13のいずれか1項に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記対価算定ステップでは、前記経済的対価として前記ユーザに付与するポイントを算出する
請求項14に記載の行動傾向の特定方法。 - 前記対価算定ステップでは、前記経済的対価として前記ユーザに対する保険の保険料を算出する
請求項14に記載の行動傾向の特定方法。 - 家電機器を含む複数の機器の動作状態と、前記機器を使用するユーザを識別するためのユーザ情報とが関連付けられた動作情報を受信する通信部と、
前記通信部において受信した前記動作情報を記憶する第一記憶部と、
前記複数の機器のうちの1以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられている行動傾向情報を記憶している第二記憶部と、
前記第二記憶部に記憶されている前記行動傾向情報と、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報とを読み出して、前記行動傾向情報に含まれる前記1以上の機器の動作状態の組を、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する特定部と、を備え、
前記動作状態は、前記ユーザ情報で関連付けられた前記ユーザによる前記機器の操作に基づく状態情報と、前記機器が有しているセンサで検知した検知結果に基づく状態情報との、少なくとも一つを含み、
前記動作情報は、前記複数の機器のそれぞれにおいて、複数のタイミングで生成され、かつ、当該タイミングにおける当該機器の動作状態を含み、
前記行動傾向情報は、行動を行うべき時刻および当該行動に要する時間を示す生活行動の望ましい規則性のモデルであり、
前記特定部は、前記モデルと、受信した前記動作状態が生成されたタイミングにおける時刻及び当該動作状態が継続した時間とを比較し、比較した結果、相関が高いほど望ましい生活習慣であると特定する
行動傾向の特定システム。
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