JP6935118B1 - 行動支援システム、行動支援方法及び行動支援プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
<概略構成>
図1は、本実施形態に係る行動支援システムの概略構成の一例を示す図である。図1に示すように、行動支援システム1は、行動支援装置10、行動分析装置20及び端末30を含む。
図2は、本実施形態に係る行動支援システム内の装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図2に示すように、行動支援システム1内の各装置(例えば、行動支援装置10、行動分析装置20、端末30の各々)は、演算装置に相当するCPU(Central Processing Unit)等のプロセッサ11と、記憶装置12と、通信装置13と、入出力装置14とを有する。これらの各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。
図3は、本実施形態に係る行動支援システム内の装置の機能構成の一例を示す図である。なお、図3は例示にすぎず、行動支援システム1内の各装置は、不図示の機能を備えてもよいことは勿論である。
図3に示すように、行動分析装置20は、取得部201及び生成部202を備える。なお、取得部201が実現する少なくとも一部の機能は、通信装置13を用いて実現することができる。また、取得部201及び生成部202が実現する少なくとも一部の機能は、プロセッサ11が、記憶装置12に記憶されたプログラムを実行することにより実現することができる。また、当該プログラムは、記憶媒体に格納することができる。当該プログラムを格納した記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体(Non-transitory computer readable medium)であってもよい。非一時的な記憶媒体は特に限定されないが、例えば、USBメモリ又はCD−ROM等の記憶媒体であってもよい。
図3に示すように、行動支援装置10は、記憶部101、予測部102、生成部103、取得部104、及び、送信制御部105を備える。なお、取得部104が実現する機能の少なくとも一部は、通信装置13を用いて実現することができる。また、予測部102、生成部103及び送信制御部105は、プロセッサ11が、記憶装置12に記憶された行動支援プログラムを実行することにより実現することができる。また、当該行動支援プログラムは、上記記憶媒体に格納することができる。また、記憶部101は、記憶装置12を用いて実現することができる。
図8は、本実施形態に係る行動支援システムの動作の一例を示すフローチャートである。なお、図8に示す行動支援システムの動作は一例にすぎず、図示するものに限られない。
Claims (8)
- 複数の行動要因にそれぞれ対応付けて、行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部と、
対象者に関する対象者情報と前記複数の行動要因それぞれについて前記対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報とのペアを訓練データとして利用した教師有り学習に基づく機械学習モデルに対して、特定の対象者に関する対象者情報を入力して、前記複数の行動要因それぞれについて前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報を予測する予測部と、
前記予測された状態情報によって前記複数の行動要因のうちの一以上の行動要因について前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分ではないことが示される場合、前記記憶部において前記一以上の行動要因に対応付けられた一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージと、前記一以上の行動要因に対応付けられていないメッセージを含む複数のメッセージから成るメッセージセットを生成する生成部と、
前記メッセージセット内の前記複数のメッセージの前記特定の対象者に対する出力を制御する制御部と、を備え、
前記制御部は、前記複数のメッセージを複数回に分けて前記特定の対象者に出力し、前記一以上の行動要因に対応付けられていない前記メッセージを最初に出力してから、前記一以上の行動要因に対応づけられた前記一以上のメッセージを出力する、
行動支援システム。 - 前記出力されたメッセージに対する前記特定の対象者からのレスポンス情報を取得する取得部を更に備え、
前記予測部は、前記レスポンス情報に基づいて前記状態情報を更新し、
前記制御部は、前記更新された状態情報に基づいて、前記特定の対象者に対して送信する後続のメッセージを更新する、
請求項1に記載の行動支援システム。 - 前記制御部は、探索的ランダム化比較試験(RCT)の実施結果に関するRCT情報、前記行動変容のための環境に関する環境情報、前記対象者からのレスポンスに関するレスポンス情報、及び、前記予測部によって前記対象者情報に基づいて予測される行動変容確率の少なくとも一つに基づいて、前記特定の対象者に対する前記複数のメッセージの出力を制御する、
請求項1又は請求項2に記載の行動支援システム。 - 前記RCT情報は、前記複数のメッセージを出力する時間帯の順位付け、頻度の順位付け、前記対象者情報及び/又は前記状態情報と前記メッセージセットとの相性、前記メッセージセット内の前記複数のメッセージの出力順序の順位付け、の少なくとも一つを示す、
請求項3に記載の行動支援システム。 - 前記対象者情報は、前記対象者の属性、前記対象者の行動履歴、前記対象者の前記行動変容が無い場合におけるリスク、及び、前記対象者からの回答の少なくとも一つを示す、
請求項1から請求項4のいずれかに記載の行動支援システム。 - 前記複数の行動要因は、経験的態度、手段的態度、指示的規範、記述的規範、行動コントロール感、自己効力感、知識、技術、行動の重要性、環境上の制約、習慣化の少なくとも二つを含む、
請求項1から請求項5のいずれかに記載の行動支援システム。 - 行動支援装置が、対象者に関する対象者情報と前記複数の行動要因それぞれについて前記対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報とのペアを訓練データとして利用した教師有り学習に基づく機械学習モデルに対して、特定の対象者に関する対象者情報を入力して、前記複数の行動要因それぞれについて前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報を予測する工程と、
前記行動支援装置が、前記予測された状態情報によって前記複数の行動要因のうちの一以上の行動要因について前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分ではないことが示される場合、前記複数の行動要因にそれぞれ対応付けて行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部において前記一以上の行動要因に対応付けられた一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージと、前記一以上の行動要因に対応付けられていないメッセージを含む複数のメッセージから成るメッセージセットを生成する工程と、
前記行動支援装置が、前記メッセージセット内の前記複数のメッセージの前記特定の対象者に対する出力を制御する工程と、を有し、
前記制御する工程において、前記行動支援装置は、前記複数のメッセージを複数回に分けて前記特定の対象者に出力し、前記一以上の行動要因に対応付けられていない前記メッセージを最初に出力してから、前記一以上の行動要因に対応づけられた前記一以上のメッセージを出力する、
行動支援方法。 - コンピュータに、
対象者に関する対象者情報と前記複数の行動要因それぞれについて前記対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報とのペアを訓練データとして利用した教師有り学習に基づく機械学習モデルに対して、特定の対象者に関する対象者情報を入力して、前記複数の行動要因それぞれについて前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分であるか否かを示す状態情報を予測する工程と、
前記予測された状態情報によって前記複数の行動要因のうちの一以上の行動要因について前記特定の対象者の状態が前記行動変容のために十分ではないことが示される場合、前記複数の行動要因にそれぞれ対応付けて行動変容を促すための複数のメッセージを記憶する記憶部において前記一以上の行動要因に対応付けられた一以上のメッセージを選択し、該一以上のメッセージと、前記一以上の行動要因に対応付けられていないメッセージを含む複数のメッセージから成るメッセージセットを生成する工程と、
前記メッセージセット内の前記複数のメッセージの前記特定の対象者に対する出力を制御する工程と、を実行させ、
前記制御する工程において、前記行動支援装置は、前記複数のメッセージを複数回に分けて前記特定の対象者に出力し、前記一以上の行動要因に対応付けられていない前記メッセージを最初に出力してから、前記一以上の行動要因に対応づけられた前記一以上のメッセージを出力すること、
を実行させるための行動支援プログラム。
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