JP7177760B2 - ユーザ分析装置、コンピュータプログラム及びユーザ分析方法 - Google Patents

Description

本発明は、ユーザ分析装置、コンピュータプログラム及びユーザ分析方法に関する。

例えば特許文献１には、ユーザの音声会話やテキスト情報に基づいてある行動をとる意欲を推定し、推定結果に基づいて当該ユーザにサービスを推薦するユーザ分析技術が開示されている。この特許文献１に記載されたユーザ分析技術によれば、例えば週末の晩や休日などの余暇に何をするかをユーザに推薦することができる。

特開２００９－１７６３０２号公報

しかし、上述した従来のユーザ分析技術では、余暇活動意欲に焦点をあて、ユーザの好みに合った余暇サービスを推薦することはできるが、ユーザを対象にして疾病の管理を行う場合には不向きである。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、ユーザを対象にして疾病の管理を行うことに寄与することにある。

（１）本発明の一態様は、ユーザが発した言葉を取得する発言情報取得部と、前記ユーザの既往歴を記憶する既往歴情報記憶部と、病気の種類毎にポジティブワード及びネガティブワードを記憶するワード情報記憶部と、前記言葉に含まれる前記ポジティブワードの出現数及び前記ネガティブワードの出現数に基づいて病気に対する前記ユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する意欲値算出部と、前記ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する通知判定部と、前記通知判定部の判定結果に基づいて前記管理者に対する通知を行う通知部と、を備え、病気の種類毎に通知要を判定するための通知要判定閾値を設け、前記通知判定部は、前記ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値と前記ユーザの意欲値とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する、ユーザ分析装置である。
（２）本発明の一態様は、前記意欲値算出部は、病気の種類に各々対応する意欲値算出式を使用する、上記（１）のユーザ分析装置である。
（３）本発明の一態様は、前記意欲値算出部は、前記ユーザの生体情報、食事情報、位置情報及び服薬情報のうち少なくとも一つの情報と前記言葉とに基づいて前記ユーザの意欲値を算出する、上記（１）又は（２）のいずれかのユーザ分析装置である。
（４）本発明の一態様は、前記意欲値算出部は、前記ユーザの生体情報に基づいて前記ユーザの既往歴に含まれる病気に対するリスクの度合いを示すリスク度を算出し、前記リスク度に基づいた前記ユーザの意欲値を算出する、上記（３）のユーザ分析装置である。
（５）本発明の一態様は、前記意欲値算出部は、前記ユーザの位置情報に基づいて前記ユーザの活動量を算出し、前記活動量に基づいた前記ユーザの意欲値を算出する、上記（３）又は（４）のいずれかのユーザ分析装置である。
（６）本発明の一態様は、前記ユーザの意欲値に基づいて前記ユーザに対する対応策を決定する対応策決定部をさらに備える上記（１）から（５）のいずれかのユーザ分析装置である。
（７）本発明の一態様は、前記通知部は、前記管理者へ前記対応策を通知し、前記ユーザ分析装置は、前記管理者から前記対応策の実行指示を受けた場合に前記対応策を実行する対応策実行部をさらに備える、上記（６）のユーザ分析装置である。
（８）本発明の一態様は、意欲値に対応するアドバイスを記憶するアドバイス情報記憶部をさらに備え、前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値に基づいて前記アドバイス情報記憶部から前記ユーザに対するアドバイスを選択する、上記（６）又は（７）のいずれかのユーザ分析装置である。
（９）本発明の一態様は、前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値を下げる原因に基づいて前記アドバイス情報記憶部から前記ユーザに対するアドバイスを選択する、上記（８）のユーザ分析装置である。
（１０）本発明の一態様は、前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値に基づいて前記ユーザに付与する特典を決定し、前記ユーザ分析装置は、前記ユーザに付与された特典を示す特典付与情報を記憶する特典付与情報記憶部をさらに備える、上記（６）から（９）のいずれかのユーザ分析装置である。
（１１）本発明の一態様は、意欲値に対応する目標を示す目標情報を記憶する目標情報記憶部をさらに備え、前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値に基づいて前記目標情報記憶部から前記ユーザに対する目標を選択する、上記（６）から（１０）のいずれかのユーザ分析装置である。

（１２）本発明の一態様は、コンピュータに、ユーザの既往歴を記憶する既往歴情報記憶ステップと、病気の種類毎にポジティブワード及びネガティブワードを記憶するワード情報記憶ステップと、前記ユーザが発した言葉を取得する発言情報取得ステップと、前記言葉に含まれる前記ポジティブワードの出現数及び前記ネガティブワードの出現数に基づいて病気に対する前記ユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する意欲値算出ステップと、前記ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する通知判定ステップと、前記通知判定ステップの判定結果に基づいて前記管理者に対する通知を行う通知ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムであって、病気の種類毎に通知要を判定するための通知要判定閾値を設け、前記通知判定ステップは、前記ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値と前記ユーザの意欲値とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する、コンピュータプログラムである。

（１３）本発明の一態様は、ユーザ分析装置が、ユーザの既往歴を記憶する既往歴情報記憶ステップと、前記ユーザ分析装置が、病気の種類毎にポジティブワード及びネガティブワードを記憶するワード情報記憶ステップと、前記ユーザ分析装置が、前記ユーザが発した言葉を取得する発言情報取得ステップと、前記ユーザ分析装置が、前記言葉に含まれる前記ポジティブワードの出現数及び前記ネガティブワードの出現数に基づいて病気に対する前記ユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する意欲値算出ステップと、前記ユーザ分析装置が、前記ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する通知判定ステップと、前記ユーザ分析装置が、前記通知判定ステップの判定結果に基づいて前記管理者に対する通知を行う通知ステップと、を含むユーザ分析方法であって、病気の種類毎に通知要を判定するための通知要判定閾値を設け、前記通知判定ステップは、前記ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値と前記ユーザの意欲値とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する、ユーザ分析方法である。

本発明によれば、ユーザを対象にして疾病の管理を行うことに寄与することができるという効果が得られる。

一実施形態に係る疾病管理システムの構成例を示すブロック図である。 一実施形態に係るユーザ分析部の構成例を示すブロック図である。 一実施形態に係る意欲値算出式情報の構成例を示す図である。 一実施形態に係るユーザ分析方法の手順の例を示すシーケンス図である。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、一実施形態に係る疾病管理システムの構成例を示すブロック図である。図１に示される疾病管理システム１において、ユーザ端末３は、通信ネットワークを介して管理者端末５と通信を行う。ユーザ端末３は、疾病管理サービスのユーザの通信端末である。管理者端末５は、ユーザの管理者の通信端末である。管理者は、ユーザに対して疾病に関する管理を行う者であって、例えばかかりつけ医や保健師や家族やユーザ管理装置などである。ユーザ管理装置は、例えば人工知能（artificial intelligence：ＡＩ）を利用したものであってもよい。

ユーザ端末３は、ユーザ分析部１０を備える。ユーザ分析部１０の機能は、ユーザ端末３がＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）及びメモリ等のコンピュータハードウェアを備え、ＣＰＵがメモリに格納されたユーザ分析アプリケーション（コンピュータプログラム）を実行することにより実現される。ユーザ端末３は、例えば、スマートフォンやタブレット型のコンピュータ（タブレットＰＣ）等の携帯通信端末装置であってもよく、又は、据置き型の通信端末装置（例えば、据置き型のパーソナルコンピュータ等）であってもよい。本実施形態において、ユーザ分析部１０は、ユーザ分析装置に対応する。

ユーザ分析部１０には、発言情報２１、生体情報２２、食事情報２３、位置情報２４、服薬情報２５などが入力される。

発言情報２１は、ユーザが発した言葉を示す情報である。発言情報２１は、ユーザが発した音声から取得された情報であってもよく、又は、ユーザが発したテキストから取得された情報であってもよい。例えば、発言情報２１は、ユーザの音声会話から取得されてもよい。例えば、発言情報２１は、ユーザがチャットやインスタントメッセージや電子掲示板やＳＮＳ（ソーシャルネットワークサービス）等に投稿したテキストから取得されてもよい。

生体情報２２は、ユーザの生体情報であって、例えば、血糖、血圧、脈拍数、体温、体重などの情報である。例えば、ユーザ端末３は、生体情報２２を検出する生体センサを備えるウェアラブルデバイスであってもよい。

食事情報２３は、ユーザがとった食事の内容を示す情報である。食事情報２３は、ユーザの自己申告によりユーザ端末３に入力されたものであってもよく、又は、食事の撮像画像から解析された結果であってもよい。

位置情報２４は、ユーザの位置の測定結果（測位値）及び測定日時を示す情報である。例えば、位置情報２４は、ユーザのスマートフォン（ユーザ端末３）が備えるＧＰＳ：Global Positioning System）機能により取得された測位値及び測定日時であってもよい。

服薬情報２５は、ユーザが自分に処方された薬（以下、処方薬と称する）の服用を遵守したか否かを示す情報である。服薬情報２５は、ユーザの自己申告によりユーザ端末３に入力されたものであってもよく、又は、服用時の処方薬の撮像画像から解析された結果であってもよい。

図２は、本実施形態に係るユーザ分析部の構成例を示すブロック図である。図２において、ユーザ分析部１０は、発言情報取得部１１と、意欲値算出部１２と、通知判定部１３と、通知部１４と、対応策決定部１５と、対応策実行部１６と、目標管理部１７と、参考データ生成部１８と、記憶部１００とを備える。記憶部１００は、各種の情報を記憶する。記憶部１００は、ユーザ情報１０１と、既往歴情報１０２と、意欲値算出式情報１０３と、ワード情報１０４と、アドバイス情報１０５と、特典付与情報１０６と、目標情報１０７と、会話グループ情報１０８と、ユーザ状態情報１０９とを記憶する。ユーザ情報１０１は、ユーザの氏名、住所（自宅、勤務先）、性別、年齢、身長及び管理者情報（管理者の氏名、住所、ユーザとの関係（かかりつけ医、家族等）、管理者端末の通信アドレス等）などを含む情報である。

発言情報取得部１１は、ユーザが発した言葉を取得する。発言情報取得部１１は、発言情報２１に含まれる言葉を取得する。

意欲値算出部１２は、発言情報取得部１１が取得した言葉に基づいて、病気に対するユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する。意欲値算出部１２は、ユーザの生体情報２２、食事情報２３、位置情報２４及び服薬情報２５のうち少なくとも一つの情報と、発言情報取得部１１が取得した言葉とに基づいて、ユーザの意欲値を算出してもよい。意欲値算出部１２は、病気の種類に各々対応する意欲値算出式を使用してもよい。

ここで、本実施形態に係る意欲値算出式について例を挙げて説明する。
図３は、本実施形態に係る意欲値算出式情報の構成例を示す図である。意欲値算出式情報１０３は、病気の種類毎に、意欲値算出式に使用される評価項目の評価値の情報を有する。本実施形態に係る意欲値算出式の例が次の（１）式に示される。
意欲値（Ｙ）＝ａ×Ｘ１＋ｂ×Ｘ２＋ｃ×Ｘ３＋ｄ×Ｘ４＋ｅ×Ｘ５ ・・・（１）
上記の（１）式において、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４及びＸ５は、図３に示される各評価項目の評価値に対応する変数である。ａ、ｂ、ｃ、ｄ及びｅは、図３に示される各評価項目の評価値に対応する係数である。意欲値（Ｙ）の値が大きいほど、病気に対するユーザの改善意欲の度合いが大きいことを示す。

図３に示される意欲値算出式情報１０３において、各評価項目の評価値及び係数は、病気の種類ごとに定められる。各病気の種類に対応する各評価項目の評価値及び係数が上記の（１）式に適用されることにより、各病気の種類に対応する意欲値算出式が実現される。例えば、２型糖尿病（以下、単に糖尿病と記す）に対応する意欲値算出式は、図３中の「糖尿病」に対応する各評価項目の評価値及び係数が上記の（１）式に適用されることにより、次の（２）式になる。
「糖尿病」に対する意欲値（Ｙ＿Ｄ）＝ａ＿Ｄ×Ｘ１＋ｂ＿Ｄ×Ｘ２＋ｃ＿Ｄ×Ｘ３＋ｄ＿Ｄ×Ｘ４＋ｅ＿Ｄ×Ｘ５ ・・・（２）
意欲値（Ｙ＿Ｄ）の値が大きいほど、糖尿病に対するユーザの改善意欲の度合いが大きいことを示す。

意欲値算出式における各評価項目について以下に説明する。

（評価項目：発言）
評価項目「発言」は、発言情報取得部１１が取得した言葉に基づいた評価項目である。本実施形態の一例として、発言情報取得部１１が取得した言葉に含まれるポジティブワードの出現数及びネガティブワードの出現数に基づいて、評価項目「発言」の評価値Ｘ１が算出される。ポジティブワード及びネガティブワードは、予め、ワード情報１０４に設定されている。ワード情報１０４は、病気の種類毎に、ポジティブワード及びネガティブワードを有する情報である。例えば「糖尿病」について、運動に関するワードはポジティブワードであり、甘い食べ物に関するワードはネガティブワードである。

例えば「糖尿病」について、ポジティブワード出現数が多いほど糖尿病を改善しようとするユーザの意欲が大きいと考えられる一方、ネガティブワード出現数が多いほど糖尿病を改善しようとするユーザの意欲が小さいと考えられる。このため、発言情報取得部１１が取得した言葉に含まれるポジティブワードの出現数が多いほど評価項目「発言」の評価値Ｘ１を大きくする一方、ネガティブワードの出現数が多いほど評価項目「発言」の評価値Ｘ１を小さくする。図３において、例えば「糖尿病」に対応する評価項目「発言」の評価値Ｘ１は、ポジティブワードについて「（ポジティブワード出現数）×（＋１）」、ネガティブワードについて「（ネガティブワード出現数）×（－１）」である。

また、他の一例として、管理者との会話や、糖尿病等の既往歴を有する既往歴者グループのチャット等の発言の場での会話におけるユーザの応答時間に基づいて、評価項目「発言」の評価値Ｘ１が算出されてもよい。ユーザの応答時間は、会話相手が発言してからユーザが応答（発言）するまでにかかった時間である。発言情報２１が、会話の発言および各発言時刻を含む場合、その会話の発言及び発言時刻からユーザの応答時間を推測する。ユーザの応答時間が短いほど病気を改善しようとするユーザの意欲が大きいと考えられる一方、ユーザの応答時間が長いほど病気を改善しようとするユーザの意欲が小さいと考えられる。このため、発言情報取得部１１が取得した言葉に含まれる応答時間が短い発言のワードの出現数が多いほど評価項目「発言」の評価値Ｘ１を大きくする一方、応答時間が長い発言のワードの出現数が多いほど評価項目「発言」の評価値Ｘ１を小さくする。図３において、例えば「糖尿病」に対応する評価項目「発言」の評価値は、応答時間が短い発言について「（ワード出現数）×（＋１）」、応答時間が長い発言について「（ワード出現数）×（－１）」である。

なお、上述した「ポジティブワードの出現数及びネガティブワードの出現数」と「応答時間が短い発言のワードの出現数及び応答時間が長い発言のワードの出現数」との両方を適用して、評価項目「発言」の評価値Ｘ１が算出されてもよい。

（評価項目：リスク度）
評価項目「リスク度」は、生体情報２２に基づいた評価項目である。本実施形態の一例として、意欲値算出部１２は、ユーザの生体情報２２に基づいて当該ユーザの既往歴に含まれる病気に対するリスクの度合いを示すリスク度を算出し、当該リスク度に基づいた当該ユーザの意欲値を算出する。ユーザの既往歴は、既往歴情報１０２に含まれる。既往歴情報１０２は、ユーザ毎に、ユーザの既往歴を含む情報である。既往歴は、ユーザの過去の病歴や健康状態に関する記録である。

病気に対するリスク度が高いほど病気を改善しようとするユーザの意欲が大きくなると考えられる一方、病気に対するリスク度が低いほど病気を改善しようとするユーザの意欲が小さくなると考えられる。このため、病気に対するリスク度が高いほど評価項目「リスク度」の評価値Ｘ２を大きくする一方、病気に対するリスク度が低いほど評価項目「リスク度」の評価値Ｘ２を小さくする。図３において、例えば「糖尿病」に対応する評価項目「リスク度」の評価値Ｘ２は、リスク度が「低」の場合に「－１」、リスク度が「中」の場合に「０」、リスク度が「高」の場合に「＋１」、リスク度が「危険」の場合に「＋２」である。各リスク度「低」、「中」、「高」、「危険」の判定は、リスク度の所定の閾値に基づいて行われる。

（評価項目：食事）
評価項目「食事」は、食事情報２３に基づいた評価項目である。病気の種類によって、食事制限の内容や推奨される食事の内容が異なる。このため、食事情報２３が食事制限の内容や推奨される食事の内容に合致するほど病気を改善しようとするユーザの意欲が大きいと考えられる一方、食事情報２３が食事制限の内容や推奨される食事の内容に合致しないほど病気を改善しようとするユーザの意欲が小さいと考えられる。これにより、食事情報２３が食事制限の内容や推奨される食事の内容に合致するほど評価項目「食事」の評価値Ｘ３を大きくする一方、食事情報２３が食事制限の内容や推奨される食事の内容に合致しないほど評価項目「食事」の評価値Ｘ３を小さくする。図３において、例えば「糖尿病」に対応する評価項目「食事」の評価値Ｘ３は、食事情報２３が「低カロリー食」の場合に「＋２」、食事情報２３が「中カロリー食」の場合に「０」、食事情報２３が「高カロリー食」の場合に「－２」である。

（評価項目：活動量）
評価項目「活動量」は、位置情報２４に基づいた評価項目である。本実施形態の一例として、意欲値算出部１２は、ユーザの位置情報２４に基づいて当該ユーザの活動量を算出し、当該活動量に基づいた当該ユーザの意欲値を算出する。意欲値算出部１２は、位置情報２４に含まれる測位値及び測定日時に基づいて、活動量を表す値として、一定期間（例えば一か月間）の外出時間、移動時間、歩行距離及び移動距離などを算出する。外出時間は、ユーザが自宅や勤務先から外出していた時間である。移動時間は、ユーザが移動していた時間である。歩行距離は、ユーザが歩行した距離である。移動距離は、ユーザが移動した距離である。

一般に、活動量が大きいほどユーザの意欲が大きいと考えられる一方、活動量が小さいほどユーザの意欲が小さいと考えられる。このため、活動量が大きいほど評価項目「活動量」の評価値Ｘ４を大きくする一方、活動量が小さいほど評価項目「活動量」の評価値Ｘ４を小さくする。図３において、例えば「糖尿病」に対応する評価項目「活動量」の評価値Ｘ４は、「（外出時間）×（＋１）」、「（移動時間）×（＋１）」、「（歩行距離（ｋｍ））×（＋５）」、「（移動距離（ｋｍ））×（＋１）」である。

（評価項目：服薬）
評価項目「服薬」は、服薬情報２５に基づいた評価項目である。服薬情報２５が処方薬の服用を遵守したことを示すほど病気を改善しようとするユーザの意欲が大きいと考えられる一方、服薬情報２５が処方薬の服用を遵守したことを示さないほど病気を改善しようとするユーザの意欲が小さいと考えられる。このため、服薬情報２５が処方薬の服用を遵守したことを示すほど評価項目「服薬」の評価値Ｘ５を大きくする一方、服薬情報２５が処方薬の服用を遵守したことを示さないほど評価項目「服薬」の評価値Ｘ５を小さくする。図３において、例えば「糖尿病」に対応する評価項目「服薬」の評価値Ｘ５は、服薬情報２５が「遵守」の場合に「＋２」、服薬情報２５が「ほぼ遵守」の場合に「－１」、服薬情報２５が「非遵守」の場合に「－５」である。服薬情報２５が「非遵守」の場合、病気を改善しようとするユーザの意欲が特段に小さいと考えられるので、評価値Ｘ５を特に小さくすることは好ましい。

なお、上記の（１）式及び（２）式において、評価項目「発言」に係る変数Ｘ１のみを使用して意欲値算出式を構成してもよい。又は、上記の（１）式及び（２）式において、評価項目「発言」に係る変数Ｘ１と、他の評価項目に係る変数Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４及びＸ５のいずれか一つ又は複数とを使用して意欲値算出式を構成してもよい。
以上が本実施形態に係る意欲値算出式についての例の説明である。

説明を図２に戻す。
通知判定部１３は、ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて当該ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する。ユーザの既往歴は、既往歴情報１０２に含まれる。ユーザの意欲値は、意欲値算出部１２が算出した値である。

通知の要否の判定方法の一例として、病気の種類毎に通知「要」の判定閾値（通知要判定閾値）を設け、ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値とユーザの意欲値とを比較し、ユーザの意欲値が通知要判定閾値未満である場合に通知「要」と判定し、そうではない場合に通知「不要」と判定する。

通知の要否の判定方法の他の例として、意欲値が病気の種類に各々対応する意欲値算出式で算出される場合、通知判定部１３は、ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に、該当する意欲値に基づいて当該ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する。この他の例においても、病気の種類毎に通知「要」の通知要判定閾値を設け、ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値と該当するユーザの意欲値とを比較し、ユーザの意欲値が通知要判定閾値未満である場合に通知「要」と判定し、そうではない場合に通知「不要」と判定してもよい。

通知部１４は、通知判定部１３の判定結果に基づいてユーザの管理者に対する通知を行う。例えば、通知部１４は、通知判定部１３の判定結果が通知「要」である場合に、ユーザの管理者の管理者端末５へ、病気に対するユーザの改善意欲が低下していることを示すメッセージを送信する。通知判定部１３が病気の種類毎に通知の要否を判定する場合、通知部１４は、通知判定部１３の判定結果が通知「要」である病気の種類を通知対象にして、ユーザの管理者の管理者端末５へ、「〇〇病（通知対象の病気の種類を示す名称（例えば糖尿病など））」に対するユーザの改善意欲が低下していることを示すメッセージを送信する。

対応策決定部１５は、ユーザの意欲値に基づいて当該ユーザに対する対応策を決定する。ユーザの意欲値は、意欲値算出部１２が算出した値である。

ここで、本実施形態に係る対応策決定方法について例を挙げて説明する。

（対応策決定方法の例１）
対応策決定部１５は、ユーザの意欲値に基づいてアドバイス情報１０５から当該ユーザに対するアドバイスを選択する。アドバイス情報１０５は、意欲値に対応するアドバイスの情報である。アドバイスの例を以下に示す。

（アドバイスの例１－１）
意欲が高い状態（ユーザの意欲値が所定の高レベル判定閾値以上）に対応するアドバイスは、病気に対するユーザの改善の取り組みを維持することを促すメッセージとする。例えば、メッセージ「その調子でがんばれ！」とする。

（アドバイスの例１－２）
意欲が低い状態（ユーザの意欲値が所定の低レベル判定閾値未満）に対応するアドバイスは、病気に対するユーザの改善の取り組みを促すメッセージとする。例えば、メッセージ「何事も始めるのに遅いことはない、今から始めよう」とする。

（アドバイスの例１－３）
意欲が上昇している状態（一定期間におけるユーザの意欲値の上昇の変化が所定の上昇度以上）に対応するアドバイスは、病気に対するユーザの改善の取り組みをさらに勢いづかせるメッセージとする。例えば、メッセージ「ほかの人はこんな取り組みもしているよ」とする。

（アドバイスの例１－４）
意欲が下降している状態（一定期間におけるユーザの意欲値の下降の変化が所定の下降度以上）に対応するアドバイスは、病気に対するユーザの改善の取り組みを励ますメッセージとする。例えば、メッセージ「少しずつ、ゆっくりでいいからがんばろう」とする。

上記したアドバイスの例１－１、１－２、１－３及び１－４によれば、ユーザの意欲の状態（ユーザの意欲値に基づいた状態）に応じて適切なアドバイスをユーザに行うことができる。

なお、対応策決定部１５は、ユーザの意欲値を下げる原因に基づいてアドバイス情報１０５から当該ユーザに対するアドバイスを選択してもよい。対応策決定部１５は、上記した（１）式の意欲値算出式に含まれる変数Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４及びＸ５のうちユーザの意欲値を下げる原因である変数を特定し、特定した変数の評価項目に対応するアドバイスをアドバイス情報１０５から選択する。このアドバイスの例を以下に示す。

（アドバイスの例２－１）
ユーザの意欲値を下げる原因が評価項目「発言」である場合、出現数が比較的多いネガティブワードを特定し、特定したネガティブワードに関するメッセージをアドバイス情報１０５から選択する。例えば、「糖尿病」について、ネガティブワード「甘い食べ物に関するワード」に対して、メッセージ「甘い食べ物は控えめにしましょう」とする。

（アドバイスの例２－２）
ユーザの意欲値を下げる原因が評価項目「食事」である場合、評価値を下げている要因の食事の内容を特定し、特定した食事の内容に関するメッセージをアドバイス情報１０５から選択する。例えば、「糖尿病」について、特定した食事の内容が「高カロリー食」である場合、低カロリーの食事を促すように、例えばメッセージ「唐揚げ禁止！」とする。

（アドバイスの例２－３）
ユーザの意欲値を下げる原因が評価項目「活動量」である場合、評価値を下げている要因の活動内容を特定し、特定した活動内容に関するメッセージをアドバイス情報１０５から選択する。例えば、「糖尿病」について、特定した活動内容が「外出時間」である場合、外出を促すように、例えばメッセージ「散歩しましょうよ！」とする。

（アドバイスの例２－４）
ユーザの意欲値を下げる原因が評価項目「服薬」である場合、評価値を下げている服用内容を特定し、特定した服用内容に関するメッセージをアドバイス情報１０５から選択する。例えば、「糖尿病」について、特定した服用内容が「非遵守」である場合、服用遵守を促すように、例えばメッセージ「絶対お薬を飲んでください！」とする。

上記したアドバイスの例２－１、２－２、２－３及び２－４によれば、ユーザの意欲値を下げる原因に基づいた適切なアドバイスをユーザに行うことができる。

以上が対応策決定方法の例１の説明である。

（対応策決定方法の例２）
対応策決定部１５は、ユーザの意欲値に基づいて当該ユーザに付与する特典を決定する。特典付与情報１０６は、ユーザ毎に、ユーザに付与された特典を示す情報である。特典は、例えば、特定のサービスや商品の購入に使用可能な値引ポイントや割引クーポンなどである。特典の付与方法は、ユーザの意欲の状態に応じて適切な特典を与えることが好ましい。例えば、意欲値が所定の閾値未満のユーザに対して特典を比較的多く付与することにより、当該ユーザに対して病気を改善しようとするモチベーションを高めるようにする。また、所定の閾値以上の意欲値を一定期間継続させているユーザに対して特典を比較的多い頻度で付与することにより、当該ユーザに対して病気を改善しようとするモチベーションを継続させるようにする。

（対応策決定方法の例３）
対応策決定部１５は、ユーザの意欲値に基づいて目標情報１０７から当該ユーザに対する目標を選択する。目標情報１０７は、意欲値に対応する目標の情報である。意欲の状態に応じた適切な目標がユーザに設定されることは好ましい。目標の例を以下に示す。

（目標の例１）
意欲が低い状態（意欲値が所定の低レベル判定閾値未満）のユーザに対する目標は、達成レベルが比較的低いものとする。例えば、評価項目「活動量」の評価値を向上させるために、運動量が比較的少ない目標を設定する。例えば、「一日２００kcalを消費させる運動を目指そう」とする。

（目標の例２）
高い意欲値が継続している（所定の閾値以上の意欲値を一定期間継続させている）ユーザに対する目標は、達成レベルが比較的高いものとする。例えば、評価項目「活動量」の評価値を維持させるために、運動量が比較的多い目標を設定する。例えば、「一日、１０Km走ろう」とする。

目標管理部１７は、ユーザの位置情報２４に基づいて当該ユーザの目標の達成を判定する。目標管理部１７は、ユーザの目標の達成度に応じて、当該ユーザの目標を変更する目標再設定を行ってもよい。

（対応策決定方法の例４）
対応策決定部１５は、ユーザの意欲値に基づいて会話グループ情報１０８から当該ユーザに参加を推奨する会話グループを選択する。対応策決定部１５は、会話グループ情報１０８から、ユーザの意欲値と同程度の意欲値の参加者が参加する会話グループを選択してもよい。対応策決定部１５は、会話グループ情報１０８から、ユーザと同じ病気の既往歴を有する参加者が参加する会話グループを選択してもよい。対応策決定部１５は、会話グループ情報１０８から、ユーザと同じ病気の既往歴を有し且つユーザと同程度の当該病気のリスク度の参加者が参加する会話グループを選択してもよい。会話グループ情報１０８は、意欲値に対応する会話グループを示す情報であって、会話グループの名称、所在情報（例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等）及び参加者情報（参加者の年代の割合、性別の割合、意欲値の範囲、既往歴、リスク度の範囲等）などを含む情報である。

（対応策決定方法の例５）
対応策決定部１５は、ユーザの意欲値に基づいて、複数の管理者候補の中から当該ユーザに推薦する管理者を選択してもよい。例えば、意欲値が一定以上の高い値である場合にはＡＩを利用したユーザ管理装置を選択する一方、意欲値が一定未満の低い値になった場合には、食事管理や運動管理などの個別の課題にそれぞれ適したカウンセラー等を選択する。これにより、病気に対する改善意欲が低いユーザへのケアを、より個別化したりよりきめ細かくしたりすることを図る。

以上が本実施形態に係る対応策決定方法の例の説明である。

説明を図２に戻す。
通知部１４は、対応策決定部１５が決定したユーザに対する対応策を当該ユーザの管理者へ通知する。例えば、通知部１４は、ユーザに対する対応策を示すメッセージを当該ユーザの管理者の管理者端末５へ送信する。
対応策実行部１６は、ユーザの管理者から当該ユーザの対応策の実行指示を受けた場合に、当該対応策を実行する。例えば、ユーザにアドバイスを通知したり、ユーザに特典を付与したり、ユーザに目標を通知したり、ユーザに参加を推奨する会話グループを通知したりする。ユーザへの通知は、例えば、通知内容を示すメッセージを、ユーザ端末３の表示画面に表示したり、ユーザ端末３から音声再生したりすることにより行われる。

参考データ生成部１８は、例えばユーザの意欲値等の時間変化を示すグラフなどの参考データを生成する。ユーザ状態情報１０９は、ユーザ毎に、所定の期間の意欲値等を含む情報である。参考データ生成部１８は、ユーザ状態情報１０９を使用して参考データを生成する。参考データは、記憶部１００に格納される。

次に図４を参照して、本実施形態に係るユーザ分析方法を説明する。図４は、本実施形態に係るユーザ分析方法の手順の例を示すシーケンス図である。

（ステップＳ１） ユーザ分析部１０は、ユーザからユーザ登録を受付ける。このユーザ登録により当該ユーザのユーザ情報１０１及び既往歴情報１０２が作成されて記憶部１００に格納される。

（ステップＳ２） ユーザ分析部１０は、ユーザの発言情報２１、生体情報２２、食事情報２３、位置情報２４及び服薬情報２５などの各種情報を取得する。

（ステップＳ３） ユーザ分析部１０は、発言情報２１に基づいて、病気に対するユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する。なお、意欲値算出部１２は、生体情報２２、食事情報２３、位置情報２４及び服薬情報２５のうち少なくとも一つの情報と、発言情報２１とに基づいて、ユーザの意欲値を算出してもよい。また、意欲値算出部１２は、病気の種類に各々対応する意欲値算出式を使用してもよい。

（ステップＳ４） ユーザ分析部１０は、ユーザの既往歴情報１０２及び意欲値に基づいて当該ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する。

（ステップＳ５） ユーザ分析部１０は、ステップＳ４の判定結果に基づいてユーザの管理者に対する通知を行う。例えば、ユーザ分析部１０は、ステップＳ４の判定結果が通知「要」である場合に、ユーザの管理者の管理者端末５へ、病気に対するユーザの改善意欲が低下していることを示すメッセージを送信する。

（ステップＳ６） ユーザ分析部１０は、ユーザの意欲値に基づいて当該ユーザに対する対応策を決定する。

（ステップＳ７） ユーザ分析部１０は、ステップＳ６で決定したユーザに対する対応策を当該ユーザの管理者へ通知する。例えば、ユーザ分析部１０は、ユーザに対する対応策を示すメッセージを当該ユーザの管理者の管理者端末５へ送信する。

（ステップＳ８） ユーザ分析部１０は、ユーザの管理者から当該ユーザの対応策の実行指示を受ける。例えば、ユーザ分析部１０は、ユーザの管理者の管理者端末５から、当該ユーザの対応策の実行指示を示すメッセージを受信する。

（ステップＳ９） ユーザ分析部１０は、ユーザの管理者から当該ユーザの対応策の実行指示を受けると、当該対応策を実行する。例えば、ユーザ分析部１０は、ユーザにアドバイスを通知する（ステップＳ１０）。例えば、ユーザ分析部１０は、ユーザに特典を付与（ユーザに付与する特典を特典付与情報１０６に記録）し、当該特典付与を当該ユーザに通知する（ステップＳ１１）。例えば、ユーザ分析部１０は、ユーザに目標を通知し、当該目標の達成状況を管理する（ステップＳ１２）。例えば、ユーザ分析部１０は、ユーザに参加を推奨する会話グループを通知する（ステップＳ１３）。例えば、ユーザ分析部１０は、ユーザに管理者を推薦する（ステップＳ１４）。ユーザ分析部１０は、ユーザへ通知する通知内容を示すメッセージを、ユーザ端末３の表示画面に表示したり、ユーザ端末３から音声再生したりする。

（ステップＳ１５） ユーザ分析部１０は、参考データを生成する。ユーザ分析部１０は、生成した参考データを記憶部１００に格納する。

本実施形態によれば、ユーザが発した言葉に基づいて病気に対する当該ユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出し、当該ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて当該ユーザの管理者に対する通知の要否を判定し、当該判定結果に基づいて、当該ユーザの疾病に関する管理を行う管理者に対する通知を行う。これにより、ユーザを対象にして疾病の管理を行うことに寄与することができるという効果が得られる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

上述した実施形態では、ユーザ端末３にユーザ分析部１０（ユーザ分析装置）を備えたが、これに限定されない。例えば、ユーザ分析部１０（ユーザ分析装置）は、インターネット等の通信ネットワークに接続されるサーバコンピュータを使用してユーザ分析サーバとして構成されてもよい。また、ユーザ分析サーバの各機能はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。また、ユーザ分析サーバとして、例えばＷＷＷシステム等を利用してウェブサイトを開設するように構成してもよい。

また、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１…疾病管理システム、３…ユーザ端末、５…管理者端末、１０…ユーザ分析部、１１…発言情報取得部、１２…意欲値算出部、１３…通知判定部、１４…通知部、１５…対応策決定部、１６…対応策実行部、１７…目標管理部、１８…参考データ生成部、１００…記憶部

Claims (13)

1. ユーザが発した言葉を取得する発言情報取得部と、
   前記ユーザの既往歴を記憶する既往歴情報記憶部と、
   病気の種類毎にポジティブワード及びネガティブワードを記憶するワード情報記憶部と、
   前記言葉に含まれる前記ポジティブワードの出現数及び前記ネガティブワードの出現数に基づいて病気に対する前記ユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する意欲値算出部と、
   前記ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する通知判定部と、
   前記通知判定部の判定結果に基づいて前記管理者に対する通知を行う通知部と、
   を備え、
   病気の種類毎に通知要を判定するための通知要判定閾値を設け、
   前記通知判定部は、前記ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値と前記ユーザの意欲値とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する、
   ユーザ分析装置。
2. 前記意欲値算出部は、病気の種類に各々対応する意欲値算出式を使用する、
   請求項１に記載のユーザ分析装置。
3. 前記意欲値算出部は、前記ユーザの生体情報、食事情報、位置情報及び服薬情報のうち少なくとも一つの情報と前記言葉とに基づいて前記ユーザの意欲値を算出する、
   請求項１又は２のいずれか１項に記載のユーザ分析装置。
4. 前記意欲値算出部は、前記ユーザの生体情報に基づいて前記ユーザの既往歴に含まれる病気に対するリスクの度合いを示すリスク度を算出し、前記リスク度に基づいた前記ユーザの意欲値を算出する、
   請求項３に記載のユーザ分析装置。
5. 前記意欲値算出部は、前記ユーザの位置情報に基づいて前記ユーザの活動量を算出し、前記活動量に基づいた前記ユーザの意欲値を算出する、
   請求項３又は４のいずれか１項に記載のユーザ分析装置。
6. 前記ユーザの意欲値に基づいて前記ユーザに対する対応策を決定する対応策決定部をさらに備える請求項１から５のいずれか１項に記載のユーザ分析装置。
7. 前記通知部は、前記管理者へ前記対応策を通知し、
   前記ユーザ分析装置は、
   前記管理者から前記対応策の実行指示を受けた場合に前記対応策を実行する対応策実行部をさらに備える、
   請求項６に記載のユーザ分析装置。
8. 意欲値に対応するアドバイスを記憶するアドバイス情報記憶部をさらに備え、
   前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値に基づいて前記アドバイス情報記憶部から前記ユーザに対するアドバイスを選択する、
   請求項６又は７のいずれか１項に記載のユーザ分析装置。
9. 前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値を下げる原因に基づいて前記アドバイス情報記憶部から前記ユーザに対するアドバイスを選択する、
   請求項８に記載のユーザ分析装置。
10. 前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値に基づいて前記ユーザに付与する特典を決定し、
    前記ユーザ分析装置は、
    前記ユーザに付与された特典を示す特典付与情報を記憶する特典付与情報記憶部をさらに備える、
    請求項６から９のいずれか１項に記載のユーザ分析装置。
11. 意欲値に対応する目標を示す目標情報を記憶する目標情報記憶部をさらに備え、
    前記対応策決定部は、前記ユーザの意欲値に基づいて前記目標情報記憶部から前記ユーザに対する目標を選択する、
    請求項６から１０のいずれか１項に記載のユーザ分析装置。
12. コンピュータに、
    ユーザの既往歴を記憶する既往歴情報記憶ステップと、
    病気の種類毎にポジティブワード及びネガティブワードを記憶するワード情報記憶ステップと、
    前記ユーザが発した言葉を取得する発言情報取得ステップと、
    前記言葉に含まれる前記ポジティブワードの出現数及び前記ネガティブワードの出現数に基づいて病気に対する前記ユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する意欲値算出ステップと、
    前記ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する通知判定ステップと、
    前記通知判定ステップの判定結果に基づいて前記管理者に対する通知を行う通知ステップと、
    を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
    病気の種類毎に通知要を判定するための通知要判定閾値を設け、
    前記通知判定ステップは、前記ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値と前記ユーザの意欲値とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する、
    コンピュータプログラム。
13. ユーザ分析装置が、ユーザの既往歴を記憶する既往歴情報記憶ステップと、
    前記ユーザ分析装置が、病気の種類毎にポジティブワード及びネガティブワードを記憶するワード情報記憶ステップと、
    前記ユーザ分析装置が、前記ユーザが発した言葉を取得する発言情報取得ステップと、
    前記ユーザ分析装置が、前記言葉に含まれる前記ポジティブワードの出現数及び前記ネガティブワードの出現数に基づいて病気に対する前記ユーザの改善意欲の度合いを示す意欲値を算出する意欲値算出ステップと、
    前記ユーザ分析装置が、前記ユーザの既往歴及び意欲値に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する通知判定ステップと、
    前記ユーザ分析装置が、前記通知判定ステップの判定結果に基づいて前記管理者に対する通知を行う通知ステップと、
    を含むユーザ分析方法であって、
    病気の種類毎に通知要を判定するための通知要判定閾値を設け、
    前記通知判定ステップは、前記ユーザの既往歴の病歴に含まれる病気の種類毎に該当する通知要判定閾値と前記ユーザの意欲値とを比較し、当該比較の結果に基づいて前記ユーザの管理者に対する通知の要否を判定する、
    ユーザ分析方法。

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