WO2023243230A1 - アドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム、およびアドバイスシステム - Google Patents

アドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム、およびアドバイスシステム Download PDF

Info

Publication number
WO2023243230A1
WO2023243230A1 PCT/JP2023/016212 JP2023016212W WO2023243230A1 WO 2023243230 A1 WO2023243230 A1 WO 2023243230A1 JP 2023016212 W JP2023016212 W JP 2023016212W WO 2023243230 A1 WO2023243230 A1 WO 2023243230A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
advice
subject
data
ages
information
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/016212
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
幹宏 山中
裕太郎 中津
俊晶 中村
太介 鏡
邦子 吉見
Original Assignee
株式会社島津製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社島津製作所 filed Critical 株式会社島津製作所
Publication of WO2023243230A1 publication Critical patent/WO2023243230A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance

Definitions

  • the present disclosure relates to an advice device, an advice method, an advice program, and an advice system that provide life-related advice.
  • AGEs advanced glycation end products
  • Advanced glycation end products are a general term for multiple compounds, and are produced when sugars and proteins combine and react through oxidation, condensation, and dehydration.
  • AGEs accumulate in the body due to disturbances in lifestyle habits such as eating habits, exercise habits, sleeping habits, inflammation in response to fever or injury, and stress, and can lead to lifestyle-related diseases (e.g., diabetes, dementia, etc.) or age-related diseases. It is believed to cause
  • Patent Document 1 discloses a sensor that receives fluorescence excited by light irradiated onto the skin of a subject and measures the degree of accumulation of AGEs based on the intensity of the received fluorescence.
  • the supporter of the person to be measured provides advice to improve the lifestyle habits of the person to be measured.
  • the supporter provides comprehensive advice on general lifestyle habits that are generally known, there is a risk that the person being measured may deny lifestyle habits that they are already trying to improve.
  • the motivation of the person to be measured who is proactive about improving his or her lifestyle may be lowered, and the person's receptivity to advice may be significantly reduced.
  • An advice device is an advice device that provides advice regarding life.
  • the advice device includes a computing device and a communication device communicably connected to the computing device.
  • the communication device acquires a measured value of advanced glycation products of the subject and a plurality of other data regarding the subject that are different from the measured value of advanced glycation products.
  • the arithmetic device generates advice information regarding the subject's life based on the measured value of advanced glycation end products obtained by the communication device and at least one other data among the plurality of other data obtained by the communication device. generate.
  • An advice method is a method of providing advice regarding life using a computing device.
  • the advice method includes the steps of acquiring a measured value of advanced glycation end products of a subject and a plurality of other data regarding the person different from the measured value of advanced glycation end products, as a process executed by a computing device; Generating advice information regarding the subject's life based on the measured value of advanced glycation end products obtained in the step of obtaining and at least one other data among the plurality of other data obtained in the step of obtaining. and steps.
  • An advice program is a program that provides advice regarding life.
  • the advice program includes the steps of: acquiring a measured value of advanced glycation end products of a person to be measured and a plurality of other data regarding the person different from the measured value of advanced glycation end products; a step of generating advice information regarding the life of the subject based on the measured value of the advanced glycation end products and at least one other data among the plurality of other data obtained in the obtaining step; let
  • An advice system is a system that provides advice regarding life.
  • the advice system includes a measurement device, an advice device, and a display device.
  • the measuring device measures end glycation products of the subject.
  • the advice device is configured to provide advice to the subject based on the measured value of advanced glycation end products obtained from the measuring device and at least one other data of a plurality of other data regarding the person different from the measured value of advanced glycation end products. Generate advice information about people's lives.
  • the display device displays advice information obtained from the advice device.
  • FIG. 1 is a diagram showing an advice system according to an embodiment. It is a figure showing an example of the measured value of skeletal muscle mass. It is a figure showing an example of sleep data.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of changes in blood sugar level over elapsed time. It is a figure which shows an example of the log data regarding a meal. It is a figure for explaining AGEs evaluation rank.
  • FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an advice device according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a user identification information table stored by the advice device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining a viewing information table stored by the advice device according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an improvement in AGEs score when advice information regarding exercise habits is provided based on a predicted value of skeletal muscle mass.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a display screen in a display device according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a display screen in a display device according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a display screen in a display device according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a display screen in a display device according to an embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a display screen in a display device according to an embodiment.
  • 7 is a flowchart of advice processing executed by the advice device according to the embodiment.
  • the AGEs measuring device 11 non-invasively measures the AGEs of the subject.
  • the multiple compounds included in AGEs there are compounds that have the property of emitting fluorescence when irradiated with specific light.
  • the AGEs measuring device 11 measures the AGEs of the subject by utilizing the properties of such compounds. Specifically, the AGEs measuring device 11 receives fluorescence excited by light irradiated onto the skin of the subject using a light-receiving element (not shown), and measures the degree of accumulation of AGEs based on the intensity of the received fluorescence.
  • the subject measures AGEs, for example, once a week or once every few weeks.
  • the AGEs measurement results obtained by the AGEs measurement device 11 are transmitted to the advice device 50 as subject data.
  • the AGEs measurement results obtained by the AGEs measurement device 11 include, for example, the intensity of fluorescence received by the AGEs measurement device 11 and a value obtained by converting the degree of accumulation of AGEs into a score.
  • the AGEs measurement results may include a correction value obtained by correcting the value obtained by converting the intensity of fluorescence received by the AGEs measuring device 11 and the degree of accumulation of AGEs into a score.
  • the plurality of other measurement devices include a body composition monitor 12, a blood pressure monitor 14, an activity meter 16, a vegetable intake measurement device 17, a sleep sensor 18, a bone density meter 19, and a continuous blood sugar measurement device 20. including.
  • the body composition meter 12 measures skeletal muscle mass index (SMI), body weight, body mass index (BMI), body fat percentage, visceral fat level, and basal metabolic rate. Measures data regarding the subject's body composition, such as , and internal age. In the advice system 1 according to the embodiment, an example will be shown in which the body composition meter 12 measures the SMI of the subject.
  • SMI sarcopenia
  • SMI in the four legs which is one of the human muscles that develops through exercise, can be improved by improving lifestyle habits such as diet and exercise.
  • SMI is expressed as a value obtained by dividing the sum of limb skeletal muscle mass by the square of height, and standard values for sarcopenia are determined for each gender.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of measured values of skeletal muscle mass (SMI).
  • SMI skeletal muscle mass
  • FIG. 2 a graph showing the fluctuation of SMI is shown where the horizontal axis represents the month of measurement and the vertical axis represents SMI.
  • the standard values are 7.0 kg/m 2 for men and 5.7 kg/m 2 for women. If the SMI measured by the body composition meter 12 is above these standard values, the subject does not have sarcopenia, and if the SMI measured by the body composition meter 12 is less than these standard values, the subject does not have sarcopenia. are said to have sarcopenia.
  • the subject measures the SMI, for example, once every few months.
  • the SMI measurement results obtained by the body composition meter 12 are transmitted as subject data to the advice device 50 at the measurement timing (once every few months), for example.
  • the blood pressure monitor 14 measures the blood pressure of the person being measured. Since blood pressure can always change, a person to be measured measures their blood pressure, for example, at a fixed time every day.
  • the blood pressure measurement results obtained by the sphygmomanometer 14 are transmitted as subject data to the advice device 50 at the measurement timing (once a day), for example.
  • the activity meter 16 measures data related to the subject's exercise, such as exercise time, exercise distance, number of steps, heart rate, and calories burned.
  • the person to be measured exercises while wearing the wearable activity meter 16, and the measured value may change depending on the amount of activity.
  • the data regarding exercise obtained by the activity meter 16 is transmitted as subject data to the advice device 50 at the timing of measurement (once a day), for example.
  • the vegetable intake measuring device 17 measures the vegetable intake of the person to be measured. Since the vegetable intake can always change, the subject measures the vegetable intake at a fixed time every day, for example. The measurement results of the vegetable intake obtained by the vegetable intake measuring device 17 are transmitted as subject data to the advice device 50 at the measurement timing (once a day), for example.
  • the sleep sensor 18 measures data related to the subject's sleep.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of sleep data.
  • the sleep sensor 18 measures sleep time, time required to fall asleep, sleep efficiency (sleep time/time spent on the futon), time of awakening in the middle of sleep, number of times the person leaves the bed, and respiratory event index (REI). :Respiratory Event Index) and periodic body movement index.
  • the sleep-related data obtained by the sleep sensor 18 is transmitted as subject data to the advice device 50, for example, at the measured timing (once a day).
  • the bone densitometer 19 measures the bone density of the subject. Bone density is difficult to be reflected in measured values even if lifestyle habits are improved for a few weeks, and it only begins to be reflected in measured values after lifestyle changes have been improved for several months. Therefore, the subject measures bone density, for example, once every two or three months.
  • the bone density measurement results obtained by the bone densitometer 19 are transmitted as subject data to the advice device 50 at the measurement timing (once every few months), for example.
  • the continuous blood glucose measuring device 20 is a continuous blood glucose measuring device that continuously measures the blood glucose level of a subject over a certain period of time (for example, two weeks) by subcutaneously puncturing a measuring needle placed on a sensor section.
  • CGM Continuous Glucose Monitoring
  • Continuous blood glucose measurement is known to be effective as a method for confirming lifestyle habits, particularly dietary disorders.
  • subjects can determine whether or not blood sugar spikes, in which the blood sugar level suddenly rises and falls rapidly, are occurring, and if so, their frequency (blood sugar spikes). frequency).
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of changes in blood sugar level over elapsed time.
  • a graph representing fluctuations in blood sugar levels where the horizontal axis represents time and the vertical axis represents blood sugar levels.
  • a postprandial blood sugar level of 140 mg/dL or less is considered normal, but a postprandial blood sugar level of more than 200 mg/dL, which is a reference value, is said to be grounds for diagnosis of diabetes.
  • the fasting blood sugar level is the same as that of a healthy person, but the postprandial blood sugar level is the same as that of a diabetic patient.
  • the blood sugar level suddenly rises to over 200 mg/dL, and then quickly drops, causing rapid fluctuations in blood sugar level.
  • the advice device 50 includes each of the above-mentioned AGEs measuring device 11, body composition meter 12, blood pressure monitor 14, activity meter 16, vegetable intake measuring device 17, sleep sensor 18, bone densitometer 19, and continuous blood sugar measuring device 20.
  • input data input by the subject or a supporter of the subject and log data related to the subject's diet are acquired as subject data.
  • the log data regarding the meal of the subject includes information such as calories or ingredients of the meal provided from the cafeteria 15, etc., for example.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of meal log data. As shown in FIG. 5, for example, in the case of a cafeteria at a company or school, the contents of the meal served during lunch, such as calories, salt, and fat, are recorded, and these log data are used as subject data. The information is sent to the advice device 50.
  • the advice device 50 includes the AGEs measuring device 11, the body composition meter 12, the blood pressure monitor 14, the activity meter 16, the vegetable intake measuring device 17, the sleep sensor 18, the bone densitometer 19, and the continuous blood glucose measuring device 20.
  • Various data for confirming the health condition of the subject measured by each of multiple measuring devices such as Obtain log data regarding meals as subject data.
  • the measured values of AGEs in the subject's data vary depending on lifestyle habits such as eating habits, exercise habits, sleeping habits, inflammation, and stress. may provide the person being measured with advice to improve their lifestyle habits based on the AGEs measurement values.
  • the AGEs measured value is ranked on a five-point scale from A to E. It is possible to attach. For example, the smaller the AGEs measurement value is, the closer the AGEs evaluation rank is to "A”; if the AGEs evaluation rank is "A”, the AGEs measurement value is the best evaluation; and the larger the AGEs measurement value is, the AGEs evaluation rank is If the evaluation rank of AGEs is close to "E” and the evaluation rank of AGEs is "E", the evaluation of the AGEs measurement value is the worst.
  • the reference value of the evaluation rank of AGEs shown in FIG. 6 is an example, and any value may be set as the reference value. Moreover, the reference value of the evaluation rank of AGEs may be different depending on not only the age of the person to be measured but also the gender.
  • the supporter provides support to the measured person by evaluating the measured AGEs value of the measured person based on the measured AGEs value of the measured person obtained by the AGEs measuring device 11 and the reference value as shown in FIG. can provide advice to improve lifestyle habits.
  • the advice device 50 upon acquiring the subject data, stores the acquired subject data together with previously acquired subject data.
  • the advice device 50 is configured to provide an AGEs measurement value included in the measurement subject data and at least one other measurement subject data among a plurality of other measurement subject data other than the AGEs measurement value included in the measurement subject data. Based on this, advice information regarding the subject's life is generated.
  • the advice device 50 also provides advice based on at least one other patient data obtained on a date correlated with the date on which the AGEs measurement value was obtained, for example, on a date closest to the date on which the AGEs measurement value was obtained. Generate information.
  • the advice device 50 When the user requests viewing information using the display device 30, the advice device 50 outputs the viewing information to the display device 30 in response to the request from the display device 30.
  • the display device 30 displays viewing information acquired from the advice device 50.
  • the advice device 50 generates advice information based on a plurality of other subject data other than the AGEs measurement value in addition to the AGEs measurement value, and provides advice information to users such as the measurement subject or a supporter. can do. Moreover, since the advice device 50 generates advice information based on data of other subjects selected from a plurality of data of other subjects, it is possible to provide the user with optimal advice regarding lifestyle changes. can. Furthermore, even a supporter with poor counseling skills can provide persuasive advice to the subject, thereby avoiding a decline in the subject's receptivity to advice. Furthermore, even a supporter with advanced counseling techniques can provide appropriate advice in a relatively short period of time.
  • FIG. 7 is a diagram showing the configuration of the advice device 50 according to the embodiment.
  • the advice device 50 includes a calculation device 510, a storage device 520, and a communication device 530.
  • the storage unit may include volatile memories such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) and SRAM (Static Random Access Memory), and nonvolatile memories such as ROM (Read Only Memory) and flash memory.
  • volatile memories such as DRAM (Dynamic Random Access Memory) and SRAM (Static Random Access Memory), and nonvolatile memories such as ROM (Read Only Memory) and flash memory.
  • ROM Read Only Memory
  • flash memory nonvolatile memories
  • the arithmetic device 510 is not limited to a narrowly defined processor that executes processing using a stored program method, such as a CPU or MPU, but may include a hard-wired circuit such as an ASIC, a GPU, or an FPGA.
  • the processor may be comprised of a processing circuit whose processing is predefined by computer readable code and/or hardwired circuitry. Note that the processor may be composed of one chip or a plurality of chips.
  • processor and associated computing circuitry may be comprised of multiple computers interconnected by wire or wirelessly, such as via a local area network or wireless network.
  • the processor and associated arithmetic circuitry may be configured in a cloud computer that remotely performs calculations based on input data and outputs the results of the calculations to other devices at a remote location.
  • the advice information 524 includes multiple types of advice regarding the subject's life, and is stored in the storage device 520 so as to be selectable according to the content of the subject's data.
  • the computing device 510 selects at least one piece of advice based on the subject data from among the plurality of types of advice included in the advice information 524 and includes it in the viewing information 523 .
  • the advice regarding the subject's life includes, for example, advice regarding the subject's eating habits, exercise habits, sleeping habits, mental health, and the like.
  • the user ID, password, and user name are input from the display device 30 by each user.
  • the display device 30 outputs the input user identification information 522 to the advice device 50.
  • the advice device 50 stores the user identification information 522 acquired from the display device 30 in the storage device 520 by storing it in a user identification information table.
  • the viewing information table includes subject information, AGEs information, SMI information, inflammation information, blood pressure information, meal information, exercise information, vegetable intake information, sleep information, bone density information, blood sugar level information, Various types of information that can be viewed by the user, such as information and advice information, are stored in association with the user ID.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the relationship between AGEs and sleep, whether or not there is improvement.
  • the percentage of people whose AGEs score improved and their sleep score improved was 44.4% of the total.
  • the percentage of people whose AGEs score worsened and their sleep score worsened was 22.2% of the total.
  • the percentage of people whose AGEs score did not change and whose sleep score did not change was 7.4% of the total.
  • the sum of these percentages is 74%, and it can be seen that there is a correlation between the AGEs score and the sleep score. In other words, it can be seen that advice for improving sleep habits is important in order to improve the AGEs score.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of how the AGEs score improves when advice information regarding sleep habits is provided.
  • the D rank evaluation result is stored as the subject's AGEs information
  • the D rank evaluation result is stored as the sleep information
  • evaluation results of rank A are stored.
  • the advice device 50 is rated as D rank for AGEs, which is a worse result than rank A, which indicates a normal health condition. Generate advice information. At this time, the advice device 50 determines that the sleep evaluation is rank D out of the data of a plurality of other subjects other than AGEs, which is worse than rank A, which indicates that the health condition is normal. Advice information for improving habits, especially sleeping habits, is generated and provided to the subject.
  • the sleep evaluation changes from D rank to A rank, as shown in FIG. 11(B).
  • the AGEs rating will go from D rank to A rank.
  • the evaluation result of rank D is stored as the subject's AGEs information
  • the evaluation result of rank D is stored as sleep information
  • evaluation results of rank D are stored as meal information
  • evaluation results of rank D are stored as blood sugar level information.
  • the advice device 50 As with the user whose user ID is "U1", if the advice device 50 generates advice information for improving only sleep habits and provides it to the subject, the sleep habits will be improved as shown in FIG. 11(B).
  • the evaluation changes from D rank to A rank.
  • simply improving sleep habits does not change the AGEs rating from D rank to A rank. That is, in the case of this subject, not only sleeping habits but also eating habits related to meal contents and blood sugar levels are the cause of poor evaluation of AGEs.
  • the advice device 50 generates advice information regarding eating habits in addition to sleeping habits, and provides the advice information to the subject.
  • FIG. 12 is a diagram showing an example of how the AGEs score improves when advice information regarding sleeping habits and eating habits is provided.
  • the advice device 50 determines that the user with the user ID "U2" has a sleep evaluation of rank D among a plurality of other measured person data other than AGEs, so the advice device 50 In addition to generating advice information for improving sleeping habits as a habit, since each evaluation of meals and blood sugar level is D rank, advice information for improving eating habits as a lifestyle habit is generated, and the Provided to.
  • Advice for improving eating habits includes eating vegetables first, not eating carbohydrates such as rice and ramen, and not eating too quickly for about 5 minutes.
  • the sleep evaluation changes from D rank to A rank, and the meal evaluation goes from D to D, as shown in FIG. 12(B).
  • the evaluation of blood sugar level changes from D rank to A rank.
  • the AGEs rating changes from D rank to A rank.
  • the advice device 50 is able to combine not only one patient's data such as sleep but also multiple patient's data such as sleep, meals, and blood sugar level based on each patient's data. Since the advice information is generated in consideration of this, it is possible to provide the person to be measured with optimal advice regarding lifestyle changes.
  • the advice device 50 refers not only to inflammation, which has a worsening evaluation, but also dietary information, exercise information, blood sugar level information, etc. in the patient data, and if the evaluation has worsened, it examines eating habits and exercise. Advice information regarding habits may be generated and provided to the person being measured.
  • FIG. 13 is a diagram showing an example of the relationship between AGEs and skeletal muscle mass, whether or not there is improvement.
  • the percentage of people whose AGEs score improved and whose SMI score improved was 23.1% of the total.
  • the proportion of people whose AGEs score worsened and whose SMI score also worsened was 25.0% of the total.
  • the percentage of people whose AGEs score did not change and whose SMI score did not change was 21.2% of the total.
  • the sum of these percentages is 69.3%, and it can be seen that there is a correlation between the AGEs score and the SMI score. In other words, it can be seen that advice for improving exercise habits related to SMI is important in order to improve the AGEs score.
  • the advice device 50 generates advice information for improving exercise habits as lifestyle habits when the SMI evaluation is worse than the A rank among a plurality of other data on subjects other than AGEs. , provided to the person being measured.
  • the advice device 50 may not be able to provide optimal advice to the person being measured. For example, if the advice device 50 gives advice to improve exercise habits based on the SMI evaluation being D rank, the subject has already tried to improve his exercise habits, but it has not yet been reflected in the SMI. There may not be any.
  • the advice device 50 uses this correlation between AGEs and SMI to determine the time series changes in AGEs measurement values and SMI measurement values. Based on this, the SMI at a certain timing in the future is predicted.
  • FIG. 14 is a diagram showing an example of skeletal muscle mass prediction.
  • the advice device 50 calculates the predicted SMI value using the measured AGEs values of the subject acquired every week from April 6th to June 22nd.
  • FIG. 14(A) shows a graph showing a time-series change in the AGEs measurement value of the subject, with the date on the horizontal axis and the AGEs measurement value on the vertical axis.
  • FIG. 10B shows a graph showing a time-series change in the SMI evaluation rank of the subject, with the date on the horizontal axis and the SMI evaluation rank on the vertical axis.
  • AGEs can change over approximately one to several weeks as lifestyle habits are improved. For this reason, the subject usually measures AGEs regularly every few weeks using the AGEs measuring device 11. For example, the subject uses the AGEs measurement device 11 to measure AGEs every week from April 6th to June 22nd. The advice device 50 acquires AGEs measurement values from the AGEs measurement device 11 every week from April 6th to June 22nd.
  • the advice device 50 calculates the predicted SMI value for 6/22 from 4/27, 5/4, 5/11, and 5/18 acquired in the past week from 5/18.
  • the AGEs measurement value of is read from the storage device 520.
  • the advice device 50 calculates the predicted SMI value for 6/22 based on the read time series changes in the weekly AGEs measurement value from 4/27 to 5/18 and the SMI measurement value previously acquired on 4/6. Calculate. Then, the advice device 50 calculates the SMI evaluation rank by comparing the calculated SMI predicted value with the reference value.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of the improvement status of the AGEs score when advice information regarding exercise habits is provided based on the predicted value of skeletal muscle mass.
  • the evaluation result of rank A is stored as the subject's AGEs information, and the evaluation result of rank A is also stored for other subjects' data. Stored.
  • the advice device 50 uses advice information based on the SMI predicted value to improve exercise habits. Provide advice to the person being measured.
  • the advice device 50 adjusts the SMI based on the acquired SMI measurement value and the time-series change in the AGEs measurement value. Advice information is generated based on the predicted and obtained SMI predicted value.
  • the advice device 50 displays the once provided advice information via the display device 30. The subject may be notified again.
  • the display device 30 When the user uses the display device 30 to execute an application program for using the information providing service, the display device 30 displays a login screen (not shown) on the display 390. When the user inputs the user ID and password on the login screen, the display device 30 outputs the user ID and password to the advice device 50. When the advice device 50 authenticates the user based on the user ID and password, the display device 30 displays the home screen 31 on the display 390, as shown in FIG.
  • the SMI viewing screen 33 displays an image 331 showing the most recently measured SMI measurement value, an image 332 showing chronological changes in the SMI measurement value in the past (for example, the past six months), and comments about the SMI measurement value.
  • the image 333 shown in FIG. Thereby, the user can view the SMI information of the subject using the display device 30.
  • the image 315 is, for example, an image for viewing advice information.
  • display device 30 displays comprehensive analysis screen 35 on display 390 for viewing the comprehensive analysis results.
  • the comprehensive analysis screen 35 includes an image 351 showing the score and evaluation rank corresponding to the comprehensive analysis result, an image 352 showing advice regarding at least one of eating habits, exercise habits, sleeping habits, and mental health, and each subject. and an image 353 showing the evaluation results for the measurer data.
  • the advice device 50 calculates the score and evaluation rank corresponding to the comprehensive analysis result shown in the image 351 based on the evaluation result for each subject data shown in the image 353.
  • the advice device 50 may perform predetermined weighting on each of the plurality of subject data when calculating the comprehensive analysis result. Thereby, the user can use the display device 30 to view advice information provided to the subject.
  • SMI is predicted based on, for example, SMI measurement values that are acquired at longer intervals than AGEs measurement values, and time-series changes in AGEs measurement values, and SMI prediction is performed. Since advice information is generated based on the results, even if SMI is slower in producing results according to lifestyle habits than AGEs, optimal advice can be provided to the user based on its predicted values.
  • the advice device described in Section 4 even if the evaluation for SMI does not change while the evaluation for AGEs measurement increases, for example, the advice information is generated based on the SMI predicted based on the AGEs measurement value. Therefore, optimal advice can be provided to the user.
  • the advice information includes at least one of the eating habits, exercise habits, sleeping habits, and mental health of the subject. Contains advice regarding.
  • advice regarding at least one of the subject's eating habits, exercise habits, sleeping habits, and mental health can be provided to the user.
  • the advice device described in item 9 it is possible to continue improving the lifestyle habits of the subject whose evaluation of the AGEs measurement value has improved by living according to the advice information.
  • the advice device described in item 10 it is possible to provide the same advice information again to the subject whose evaluation of AGEs measurement values did not improve due to living according to the advice information to improve their lifestyle habits. can.
  • the advice method includes, as a process executed by the computing device, a measured value of advanced glycation end products of a subject, and a plurality of other values related to the subject who are different from the measured value of advanced glycation end products.
  • the measured value of the advanced glycation end product obtained in the obtaining step and at least one other data among the plurality of other data obtained in the obtaining step; and generating advice information regarding the person's life.
  • advice information is generated based on multiple other subject data other than the AGEs measurement value, so the optimal advice regarding lifestyle changes is generated. It can be provided to the person being measured.
  • the advice program acquires, in a computing device, a measured value of advanced glycation end products of a subject and a plurality of other data regarding the subject that are different from the measured value of advanced glycation end products. , the measured value of advanced glycation end products obtained in the obtaining step, and at least one other data among the plurality of other data obtained in the obtaining step, regarding the life of the subject. and generating advice information.
  • advice information is generated based on multiple other subject data other than the AGEs measurement value, so it provides optimal advice regarding lifestyle changes. It can be provided to the person being measured.
  • the advice system includes a measuring device that measures advanced glycation end products of a subject, a measured value of advanced glycation end products obtained from the measuring device, and a subject who is different from the measured value of advanced glycation end products.
  • An advice device that generates advice information regarding the life of the person to be measured based on at least one other data out of a plurality of other data regarding the person being measured; and a display device that displays the advice information acquired from the advice device. Be prepared.
  • advice information is generated based on multiple other subject data other than the AGEs measurement value, so it provides optimal advice regarding lifestyle changes. It can be provided to the person being measured.
  • Advice system 11. AGEs measurement device, 12. Body composition monitor, 13. Questionnaire, 14. Blood pressure monitor, 15. cafeteria, 16. Activity monitor, 17. Vegetable intake measurement device, 18. Sleep sensor, 19. Bone density meter, 20. Continuous blood sugar measurement device. , 30 Display device, 31 Home screen, 32 AGEs viewing screen, 33 SMI viewing screen, 34 SMI prediction screen, 35 Comprehensive analysis screen, 50 Advice device, 311, 312, 313, 314, 315, 321, 322, 323, 331 , 332, 333, 334, 341, 342, 351, 352, 353 Image, 390 Display, 510 Arithmetic device, 520 Storage device, 521 Advice program, 522 User identification information, 523 Viewing information, 524 Advice information, 530 Communication device.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

アドバイス装置（５０）は、演算装置（５１０）と、演算装置（５１０）と通信可能に接続された通信装置（５３０）とを備える。通信装置（５３０）は、被測定者の終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータとを取得する。演算装置（５１０）は、通信装置（５３０）によって取得された終末糖化産物の測定値と、通信装置（５３０）によって取得された複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成する。

Description

アドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム、およびアドバイスシステム
　本開示は、生活に関するアドバイスを提供するアドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム、およびアドバイスシステムに関する。
　老化の原因となる物質の１つとして、終末糖化産物（AGEs：Advanced Glycation End products、以下、「ＡＧＥｓ」とも称する。）が挙げられている。終末糖化産物は、複数の化合物の総称であり、糖とタンパク質とが結合して酸化、縮合、および脱水によって反応することで生成される。ＡＧＥｓは、食習慣、運動習慣、睡眠習慣、発熱または怪我に対する炎症、およびストレスなどの生活習慣の乱れにより体内に蓄積し、生活習慣病（たとえば、糖尿病、認知症など）または加齢性疾患を引き起こすと考えられている。
　特許文献１には、被測定者の皮膚に照射された光によって励起された蛍光を受光し、受光した蛍光の強度に基づきＡＧＥｓの蓄積度合いを測定するセンサが開示されている。
特開２０１５－２２３４３１号公報
　従来、ＡＧＥｓが過剰に蓄積されることによってＡＧＥｓの測定値に対する評価が基準以下となった場合に、被測定者のサポータは、被測定者に対して生活習慣を改善するようなアドバイスを提供することがある。しかしながら、ＡＧＥｓの測定値のみに基づきアドバイスを提供しようとすると、サポータは、具体的にどのような生活習慣を改善すべきであるのか判断することができず、被測定者にとって最適なアドバイスを提供することができないおそれがある。一方、サポータが一般的に知られているような生活習慣全般について網羅的にアドバイスを提供してしまうと、被測定者が既に改善を心がけている生活習慣について否定するような自体が生じ得るおそれもある。このような場合、生活習慣の改善に積極的な被測定者のモチベーションを低下させてしまい、被測定者のアドバイスに対する受容性を著しく低下させるおそれがある。
　本開示は、かかる問題を解決するためになされたものであり、その目的は、生活習慣の見直しについて最適にアドバイスする技術を提供することである。
　本開示のある局面に従うアドバイス装置は、生活に関するアドバイスを提供するアドバイス装置である。アドバイス装置は、演算装置と、演算装置と通信可能に接続された通信装置とを備える。通信装置は、被測定者の終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータとを取得する。演算装置は、通信装置によって取得された終末糖化産物の測定値と、通信装置によって取得された複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成する。
　本開示の別の局面に従うアドバイス方法は、演算装置によって生活に関するアドバイスを提供する方法である。アドバイス方法は、演算装置が実行する処理として、被測定者の終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータとを取得するステップと、取得するステップによって取得された終末糖化産物の測定値と、取得するステップによって取得された複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するステップとを含む。
　本開示の別の局面に従うアドバイスプログラムは、生活に関するアドバイスを提供するプログラムである。アドバイスプログラムは、演算装置に、被測定者の終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータとを取得するステップと、取得するステップによって取得された終末糖化産物の測定値と、取得するステップによって取得された複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するステップとを実行させる。
　本開示の別の局面に従うアドバイスシステムは、生活に関するアドバイスを提供するシステムである。アドバイスシステムは、測定装置と、アドバイス装置と、表示装置とを備える。測定装置は、被測定者の終末糖化産物を測定する。アドバイス装置は、測定装置から取得した終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成する。表示装置は、アドバイス装置から取得したアドバイス情報を表示する。
　本開示によれば、被測定者の終末糖化産物の測定値に加えて、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報が被測定者に提供されるため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。
実施の形態に係るアドバイスシステムを示す図である。 骨格筋量の測定値の一例を示す図である。 睡眠データの一例を示す図である。 経過時間に対する血糖値の推移の一例を示す図である。 食事に関するログデータの一例を示す図である。 ＡＧＥｓ評価ランクを説明するための図である。 実施の形態に係るアドバイス装置の構成を示す図である。 実施の形態に係るアドバイス装置が記憶するユーザ識別情報テーブルを説明するための図である。 実施の形態に係るアドバイス装置が記憶する閲覧情報テーブルを説明するための図である。 ＡＧＥｓと睡眠とについての改善有無の関係の一例を示す図である。 睡眠習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。 睡眠習慣および食習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。 ＡＧＥｓと骨格筋量とについての改善有無の関係の一例を示す図である。 骨格筋量予測の一例を示す図である。 骨格筋量の予測値に基づき運動習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。 アドバイス情報を提供しなかった場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。 骨格筋量の予測値に基づき運動習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。 実施の形態に係る表示装置における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係る表示装置における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係る表示装置における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係る表示装置における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係る表示装置における表示画面の一例を示す図である。 実施の形態に係るアドバイス装置が実行するアドバイス処理のフローチャートである。
　本実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一の符号を付して、その説明は原則的に繰り返さない。
　［アドバイスシステムの構成］
　図１～図６を参照しながら、実施の形態に係るアドバイスシステム１について説明する。図１は、実施の形態に係るアドバイスシステム１を示す図である。図１に示すように、アドバイスシステム１は、被測定者のＡＧＥｓを測定するためのＡＧＥｓ測定装置１１と、ＡＧＥｓの測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータのそれぞれを測定する複数の他の測定装置と、表示装置３０と、アドバイス装置５０とを備える。なお、被測定者は、健常者、糖尿病などの生活習慣病または加齢性疾患を発症している疑いのある者、生活習慣病または加齢性疾患を既に発症している者、介護施設を利用する高齢者などを含む。
　ＡＧＥｓ測定装置１１は、被測定者のＡＧＥｓを非侵襲的に測定する。ＡＧＥｓに含まれる複数の化合物の中には、特定の光が照射されることで蛍光を発する性質を有する化合物がある。ＡＧＥｓ測定装置１１は、このような化合物の性質を利用することで、被測定者のＡＧＥｓを測定する。具体的には、ＡＧＥｓ測定装置１１は、被測定者の皮膚に照射した光によって励起された蛍光を、図示しない受光素子によって受光し、受光した蛍光の強度に基づきＡＧＥｓの蓄積度合いを測定する。
　ＡＧＥｓは、１週間から数週間で変化し得るため、被測定者は、たとえば１週間または数週間に１回の頻度でＡＧＥｓを測定する。ＡＧＥｓ測定装置１１によって得られたＡＧＥｓの測定結果は、被測定者データとして、アドバイス装置５０へと送信される。ＡＧＥｓ測定装置１１によって得られたＡＧＥｓの測定結果は、たとえば、ＡＧＥｓ測定装置１１が受光した蛍光の強度、およびＡＧＥｓの蓄積度合いをスコアに換算した値を含む。なお、ＡＧＥｓの測定結果は、ＡＧＥｓ測定装置１１が受光した蛍光の強度、およびＡＧＥｓの蓄積度合いをスコアに換算した値を補正した補正値を含んでいてもよい。
　複数の他の測定装置は、体組成計１２と、血圧計１４と、活動量計１６と、野菜摂取量測定装置１７と、睡眠センサ１８と、骨密度計１９と、連続血糖測定装置２０とを含む。
　体組成計１２は、骨格筋量（SMI：Skeletal Muscle mass Index、以下、「ＳＭＩ」とも称する。）、体重、ボディマス指数(BMI:Body Mass Index）、体脂肪率、内臓脂肪レベル、基礎代謝量、および体内年齢など、被測定者の体組成に関するデータを測定する。実施の形態に係るアドバイスシステム１においては、特に、体組成計１２が被測定者のＳＭＩを測定する例を示す。
　全身の筋肉量が減少して筋力と身体機能が低下する病態であるサルコペニアの診断においては、歩行速度の低下および握力の低下とともに、ＳＭＩの低下を測定することが必須とされている。ＳＭＩは加齢または疾患で低下するが、人体筋肉のうち、運動により発達する筋肉である四股のＳＭＩは、食事および運動といった生活習慣を改善することで改善され得る。ＳＭＩは、四肢骨格筋量の合計を身長の二乗で除した値で表され、男女の各々にサルコペニアに対する基準値が定められている。
　たとえば、図２は、骨格筋量（ＳＭＩ）の測定値の一例を示す図である。図２においては、横軸に測定月をとり、縦軸にＳＭＩをとった場合のＳＭＩの変動を表すグラフが示されている。図２に示すように、男性の場合は７．０ｋｇ／ｍ２、女性の場合は５．７ｋｇ／ｍ２が基準値として定められている。体組成計１２によって測定されたＳＭＩがこれらの基準値以上である場合は被測定者がサルコペニアを有さず、体組成計１２によって測定されたＳＭＩがこれらの基準値未満である場合は被測定者がサルコペニアを有するとされている。
　ＳＭＩは、生活習慣を数週間改善しても測定値に反映され難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始める。このため、被測定者は、たとえば、数ヶ月に１回の頻度でＳＭＩを測定する。体組成計１２によって得られたＳＭＩの測定結果は、被測定者データとして、たとえば測定されたタイミング（数ヶ月に１回の頻度）でアドバイス装置５０へと送信される。
　血圧計１４は、被測定者の血圧を測定する。血圧は、常に変化し得るため、被測定者は、たとえば毎日決まった時間に血圧を測定する。血圧計１４によって得られた血圧の測定結果は、被測定者データとして、たとえば測定されたタイミング（１日に１回の頻度）でアドバイス装置５０へと送信される。
　活動量計１６は、運動時間、運動距離、歩数、心拍数、および消費カロリーなど、被測定者の運動に関するデータを測定する。被測定者は、ウェアラブル型の活動量計１６を装着しながら運動し、その活動量に応じて測定値が変化し得る。活動量計１６によって得られた運動に関するデータは、被測定者データとして、たとえば測定されたタイミング（１日に１回の頻度）でアドバイス装置５０へと送信される。
　野菜摂取量測定装置１７は、被測定者の野菜摂取量を測定する。野菜摂取量は、常に変化し得るため、被測定者は、たとえば毎日決まった時間に野菜摂取量を測定する。野菜摂取量測定装置１７によって得られた野菜摂取量の測定結果は、被測定者データとして、たとえば測定されたタイミング（１日に１回の頻度）でアドバイス装置５０へと送信される。
　睡眠センサ１８は、被測定者の睡眠に関するデータを測定する。たとえば、図３は、睡眠データの一例を示す図である。図３に示すように、睡眠センサ１８は、睡眠時間、寝つくまでに要する時間、睡眠効率（睡眠時間／布団にいた時間）、途中で覚醒した時間、寝床から離れた回数、呼吸イベント指数（REI:Respiratory Event Index）、および周期性体動指数などを測定する。被測定者は、睡眠センサ１８が装着された布団を用いて毎日睡眠を行い、その睡眠の具合に応じて測定値が変化し得る。睡眠センサ１８によって得られた睡眠に関するデータは、被測定者データとして、たとえば測定されたタイミング（１日に１回の頻度）でアドバイス装置５０へと送信される。
　骨密度計１９は、被測定者の骨密度を測定する。骨密度は、生活習慣を数週間改善しても測定値に反映され難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始める。このため、被測定者は、たとえば、２ヶ月または３ヶ月に１回の頻度で骨密度を測定する。骨密度計１９によって得られた骨密度の測定結果は、被測定者データとして、たとえば測定されたタイミング（数ヶ月に１回の頻度）でアドバイス装置５０へと送信される。
　連続血糖測定装置２０は、センサ部に配された測定用の針を皮下などに穿刺することによって、一定期間（たとえば、２週間）にわたって被測定者の血糖値を連続的に測定する連続血糖測定（CGM：Continuous Glucose Monitoring）を行う。連続血糖測定（ＣＧＭ）は、生活習慣のうちの特に食生活の乱れを確認する方法として有効なことが知られている。被測定者は、連続血糖測定を行うことによって、血糖値が急上昇して急下降する血糖値スパイクが発生しているか否か、および血糖値スパイクが発生している場合はその頻度（血糖値スパイク頻度）を確認することができる。
　たとえば、図４は、経過時間に対する血糖値の推移の一例を示す図である。図４においては、横軸に時刻をとり、縦軸に血糖値をとった場合の血糖値の変動を表すグラフが示されている。一般的に、食後の血糖値が１４０ｍｇ／ｄＬ以下の場合は正常であるが、食後の血糖値が基準値である２００ｍｇ／ｄＬを超えると糖尿病と診断される根拠となると言われている。図４に示すように、血糖値スパイクが発生する場合の血糖値データにおいては、空腹時の血糖値は健常者の血糖値と変わらないが、食後の血糖値は糖尿病患者の血糖値と同じ値にまで急上昇して２００ｍｇ／ｄＬを超え、その後、すぐに急下降するような血糖値の急激な変動が生じている。
　被測定者は、たとえば、１ヶ月に１回の頻度で血糖値を測定する。連続血糖測定装置２０によって得られた血糖値の測定結果は、被測定者データとして、たとえば測定されたタイミング（１ヶ月に１回の頻度）でアドバイス装置５０へと送信される。
　アドバイス装置５０は、上述したＡＧＥｓ測定装置１１、体組成計１２、血圧計１４、活動量計１６、野菜摂取量測定装置１７、睡眠センサ１８、骨密度計１９、および連続血糖測定装置２０の各々から取得する測定結果に加えて、被測定者データとして、被測定者または被測定者のサポータによって入力される入力データ、および被測定者の食事に関するログデータを取得する。
　被測定者によって入力される入力データは、たとえば、風邪または怪我などの炎症に関する情報、ストレスチェックに関する情報、喫煙に関する情報、および飲酒に関する情報など、アンケート１３に対して被測定者またはサポータが申告する被測定者に関する情報を含む。なお、入力データは、アンケート用紙に記入されてもよいし、後述する表示装置３０を用いて入力されてもよい。炎症などの入力データは、被測定者データとして、たとえば入力されたタイミングでアドバイス装置５０へと送信される。
　被測定者の食事に関するログデータは、たとえば、食堂１５などから提供される食事のカロリーまたは成分などの情報を含む。たとえば、図５は、食事のログデータの一例を示す図である。図５に示すように、たとえば会社または学校などの食堂の場合、昼食時に提供された食事の内容として、カロリー、塩分、および脂質などが記録され、これらのログデータが、被測定者データとして、アドバイス装置５０へと送信される。
　このように、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定装置１１、体組成計１２、血圧計１４、活動量計１６、野菜摂取量測定装置１７、睡眠センサ１８、骨密度計１９、および連続血糖測定装置２０などの複数の測定装置の各々によって測定された被測定者の健康状態を確認するための様々なデータを、被測定者データとして取得するとともに、被測定者によって入力される入力データおよび被測定者の食事に関するログデータを、被測定者データとして取得する。
　表示装置３０は、ユーザによって所有または利用される。表示装置３０は、たとえば、デスクトップ型のＰＣ、ラップトップ型のＰＣ、スマートフォン、スマートウォッチ、ウェアラブルデバイス、およびタブレットＰＣなど、ネットワークを介してアドバイス装置５０と通信可能な情報端末である。ユーザは、表示装置３０を用いてアドバイス装置５０に直接的または間接的にアクセスすることで、アドバイス装置５０に記憶された後述するアドバイス情報などの各種の情報を取得することができる。
　ユーザは、アドバイスシステム１によって提供されるサービス（以下、「情報提供サービス」とも称する。）の利用者である。具体的には、ユーザは、被測定者であってもよいし、サポータであってもよい。また、ユーザは、被測定者またはサポータから被測定者についての測定結果の閲覧権限が付与された、被測定者の家族、親戚、または被測定者と関係のある関係者（たとえば、知人）であってもよい。
　サポータは、被測定者をサポートする人であり、介護施設の職員、介護施設の生活相談員、病院またはクリニックの医師、病院またはクリニックの看護師、フィットネスジムのインストラクタまたは栄養アドバイザを含む。
　アドバイス装置５０は、情報提供サービスを提供するサービス提供者によって管理される。なお、サービス提供者は、被測定者またはサポータなどのユーザにＡＧＥｓ測定装置１１を貸与しているＡＧＥｓ測定装置１１の製造メーカであってもよい。アドバイス装置５０は、クラウドコンピュータとして機能することで、ＡＧＥｓ測定装置１１、体組成計１２、血圧計１４、活動量計１６、野菜摂取量測定装置１７、睡眠センサ１８、骨密度計１９、連続血糖測定装置２０、および表示装置３０の各々と通信する。
　ここで、被測定者データのうちのＡＧＥｓ測定値は、食習慣、運動習慣、睡眠習慣、炎症、およびストレスなどの生活習慣に応じて変動するため、被測定者の生活習慣の見直しを図るサポータは、ＡＧＥｓ測定値に基づき、被測定者に対して生活習慣を改善するようなアドバイスを提供することがある。
　たとえば、図６は、ＡＧＥｓ評価ランクを説明するための図である。図６においては、横軸に被測定者の年齢をとり、縦軸にＡＧＥｓスコアをとった場合のＡＧＥｓに対する評価基準が示されている。なお、ＡＧＥｓスコアとは、ＡＧＥｓ測定装置１１によって得られたＡＧＥｓ測定値を０～１．０の間の各スコアに換算した値である。
　図６に示すように、ＡＧＥｓスコアに対しては段階的に複数の基準値が設けられ、ＡＧＥｓスコアと複数の基準値との比較に基づき、ＡＧＥｓ測定値をＡ～Ｅの５段階評価でランク付けすることが可能である。たとえば、ＡＧＥｓ測定値が小さいほどＡＧＥｓの評価ランクが「Ａ」に近づき、ＡＧＥｓの評価ランクが「Ａ」の場合はＡＧＥｓ測定値の評価が最も良く、ＡＧＥｓ測定値が大きいほどＡＧＥｓの評価ランクが「Ｅ」に近づき、ＡＧＥｓの評価ランクが「Ｅ」の場合はＡＧＥｓ測定値の評価が最も悪い。
　なお、図６に示すＡＧＥｓの評価ランクの基準値は、一例であり、基準値としては、任意の値が設定されてもよい。また、ＡＧＥｓの評価ランクの基準値は、被測定者の年齢に限らず、性別に応じて異なっていてもよい。
　サポータは、ＡＧＥｓ測定装置１１によって得られた被測定者のＡＧＥｓ測定値と、図６に示すような基準値とに基づき、被測定者のＡＧＥｓ測定値を評価することによって、被測定者に対して生活習慣を改善するようなアドバイスを提供することができる。
　しかしながら、ＡＧＥｓ測定値は、食習慣、運動習慣、睡眠習慣、炎症、およびストレスなどの様々な生活習慣に応じて変動するため、ＡＧＥｓ測定値のみに基づきアドバイスを提供しようとすると、サポータは、具体的にどのような生活習慣を改善すべきであるのか判断することができず、被測定者にとって最適なアドバイスを提供することができないおそれがある。
　たとえば、勤労世代の労働者は、高齢者よりも運動習慣がないことが知られており、被測定者が勤労世代の労働者である場合、サポータは先ずは定期的な運動習慣を心がけることをアドバイスすることが多い。その後、サポータは、被測定者が納得するアドバイスを提示するために、時間をかけてカウンセリングを行いながら、被測定者の健康状態の改善を妨げている生活習慣を探し出すようになっている。このような作業は属人的であり、カウンセリングテクニックが低いサポータは、適切なアドバイスを被測定者に提供することができないおそれがある。また、カウンセリングテクニックが高いサポータであっても、適切なアドバイスを提供するまでに多くの時間を要する。
　一方、サポータが一般的に知られているような生活習慣全般について網羅的にアドバイスを提供してしまうと、被測定者が既に改善を心がけている生活習慣について否定するような自体が生じ得るおそれもある。このような場合、生活習慣の改善に積極的な被測定者のモチベーションを低下させてしまい、被測定者のアドバイスに対する受容性を著しく低下させるおそれがある。
　そこで、実施の形態に係るアドバイスシステム１において、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定装置１１によって得られたＡＧＥｓ測定値に限らず、ＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データのうちの少なくとも１つの他の被測定者データに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するように構成されている。
　具体的には、アドバイス装置５０は、被測定者データを取得すると、取得した被測定者データを、過去に取得した被測定者データとともに記憶する。アドバイス装置５０は、被測定者データに含まれるＡＧＥｓ測定値と、被測定者データに含まれるＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データのうちの少なくとも１つの他の被測定者データとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成する。また、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値を取得した日付と相関のある日付、たとえば、ＡＧＥｓ測定値を取得した日付と最も近い日付で得られた少なくとも１つの他の被測定者データに基づき、アドバイス情報を生成する。
　アドバイス装置５０は、被測定者データと、被測定者データに基づき生成したアドバイス情報とを、被測定者、サポータ、および閲覧者などのユーザが閲覧可能な閲覧情報として記憶する。アドバイス情報は、被測定者の食習慣、運動習慣、睡眠習慣、およびメンタルヘルスのうちの少なくとも１つに関するアドバイスを含む。
　ユーザが表示装置３０を用いて閲覧情報を要求すると、アドバイス装置５０は、表示装置３０からの要求に応じて表示装置３０に閲覧情報を出力する。表示装置３０は、アドバイス装置５０から取得した閲覧情報を表示する。
　これにより、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に加えて、ＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データに基づきアドバイス情報を生成して、被測定者またはサポータなどのユーザにアドバイス情報を提供することができる。しかも、アドバイス装置５０は、複数の他の被測定者データのうちから選択した他の被測定者データに基づきアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスをユーザに提供することができる。また、カウンセリングテクニックが低いサポータであっても、被測定者に説得力のあるアドバイスを提供することができるため、被測定者のアドバイスに対する受容性が低下することを回避することができる。さらに、カウンセリングテクニックが高いサポータであっても、比較的短時間で適切なアドバイスを提供することができる。
　［アドバイス装置の構成］
　図７～図９を参照しながら、アドバイス装置５０の構成について説明する。図７は、実施の形態に係るアドバイス装置５０の構成を示す図である。図７に示すように、アドバイス装置５０は、演算装置５１０と、記憶装置５２０と、通信装置５３０とを備える。
　演算装置５１０は、各種のプログラムに従って各種の処理を実行するコンピュータ（演算主体）である。演算装置５１０は、プロセッサなどのコンピュータで構成される。プロセッサは、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、およびＭＰＵ（Multi Processing Unit）のうちの少なくとも１つを含む。さらに、演算装置５１０は、プロセッサが各種のプログラムを実行するにあたって、プログラムコードまたはワークメモリなどを格納するための記憶部を備えていてもよい。記憶部は、１または複数の非一時的コンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）であってもよい。記憶部は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）およびＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などの揮発性メモリ、ＲＯＭ（Read Only Memory）およびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含んでいてもよい。なお、演算装置５１０（プロセッサ）は、ＣＰＵまたはＭＰＵのようにストアードプログラム方式で処理を実行する狭義のプロセッサに限らず、ＡＳＩＣ、ＧＰＵ、またはＦＰＧＡなどのハードワイヤード回路を含み得る。プロセッサは、コンピュータ読み取り可能なコードおよび／またはハードワイヤード回路によって予め処理が定義されている、演算回路（Processing Circuitry）で構成されていてもよい。なお、プロセッサは、１つのチップで構成されてもよいし、複数のチップで構成されてもよい。さらに、プロセッサおよび関連する演算回路は、ローカルエリアネットワークまたは無線ネットワークなどを介して、有線または無線で相互接続された複数のコンピュータで構成されてもよい。プロセッサおよび関連する演算回路は、入力データに基づきリモートで演算し、その演算結果を離れた位置にある他のデバイスへと出力するような、クラウドコンピュータで構成されてもよい。
　記憶装置５２０は、１または複数のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（computer readable storage medium）であり、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）およびＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性メモリを含む。記憶装置５２０は、演算装置５１０によって実行されるアドバイスプログラム５２１、演算装置５１０が参照するユーザ識別情報５２２、表示装置３０を用いてユーザが閲覧可能な閲覧情報５２３、および予め用意されたアドバイス情報５２４など、各種のプログラムおよびデータを記憶する。
　なお、記憶装置５２０は、ＤＲＡＭおよびＳＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＲＯＭおよびフラッシュメモリなどの不揮発性メモリを含んでいてもよい。さらに、演算装置５１０は、図示しないメディア読取装置を備えていてもよい。演算装置５１０は、メディア読取装置によって１または複数のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（computer readable storage medium）であるリムーバブルディスクを受け入れ、リムーバブルディスクからアドバイスプログラム５２１、ユーザ識別情報５２２、およびアドバイス情報５２４などの各種のプログラムおよびデータを取得してもよい。
　アドバイスプログラム５２１は、通信装置５３０を介して取得した被測定者データに基づきアドバイス情報を生成するために実行する各種の命令を規定する。
　ユーザ識別情報５２２は、ユーザＩＤ、パスワード、およびユーザ名など、ユーザに関する情報を含む。アドバイス装置５０は、ユーザ識別情報５２２を用いてユーザを識別することができる。
　閲覧情報５２３は、被測定者に関する情報を含む被測定者情報、ＡＧＥｓ測定装置１１から取得した被測定者のＡＧＥｓ測定値に関する情報を含むＡＧＥｓ情報、体組成計１２から取得した被測定者のＳＭＩに関する情報を含むＳＭＩ情報、ユーザによって入力された被測定者の炎症に関する情報を含む炎症情報、血圧計１４から取得した被測定者の血圧に関する情報を含む血圧情報、被測定者の食事に関するログデータを含む食事情報、活動量計１６から取得した被測定者の運動に関するデータを含む運動情報、野菜摂取量測定装置１７から取得した被測定者の野菜摂取量に関する情報を含む野菜摂取情報、睡眠センサ１８から取得した被測定者の睡眠に関する情報を含む睡眠情報、骨密度計１９から取得した被測定者の骨密度に関する情報を含む骨密度情報、連続血糖測定装置２０から取得した被測定者の血糖値に関する情報を含む血糖値情報、および被測定者データに基づき生成されたアドバイス情報を含む。
　アドバイス情報５２４は、被測定者の生活に関する複数種類のアドバイスを含み、被測定者データの内容に応じて選択可能に記憶装置５２０に記憶されている。演算装置５１０は、アドバイス情報５２４に含まれる複数種類のアドバイスの中から、被測定者データに基づき少なくとも１つのアドバイスを選択して、閲覧情報５２３に含める。被測定者の生活に関するアドバイスは、たとえば、被測定者の食習慣、運動習慣、睡眠習慣、およびメンタルヘルスなどに関するアドバイスを含む。
　通信装置５３０は、有線通信または無線通信によって、ＡＧＥｓ測定装置１１、体組成計１２、血圧計１４、活動量計１６、野菜摂取量測定装置１７、睡眠センサ１８、骨密度計１９、および連続血糖測定装置２０の各々から被測定者データを受信する。また、通信装置５３０は、ユーザによって入力された炎症に関する情報などの入力データ、および食事に関するログデータを受信する。さらに、通信装置５３０は、有線通信または無線通信によって、閲覧情報を表示装置に送信する。
　図８は、実施の形態に係るアドバイス装置５０が記憶するユーザ識別情報テーブルを説明するための図である。アドバイス装置５０は、図８のユーザ識別情報テーブルを用いてユーザ識別情報５２２を記憶する。
　図８に示すように、ユーザ識別情報テーブルは、ユーザ識別情報５２２として、ユーザＩＤ、パスワード、およびユーザ名など、ユーザに関する各種の情報を格納する。情報提供サービスを利用する各ユーザは、ユーザ識別情報５２２によって識別される。たとえば、第１のユーザには、ユーザＩＤとして「Ｕ１」が割り当てられ、第２のユーザには、ユーザＩＤとして「Ｕ２」が割り当てられている。
　ユーザ識別情報５２２のうち、ユーザＩＤ、パスワード、およびユーザ名は、各ユーザによって表示装置３０から入力される。表示装置３０は、入力されたユーザ識別情報５２２をアドバイス装置５０に出力する。アドバイス装置５０は、表示装置３０から取得したユーザ識別情報５２２を、ユーザ識別情報テーブルに格納することで記憶装置５２０に記憶する。
　図９は、実施の形態に係るアドバイス装置５０が記憶する閲覧情報テーブルを説明するための図である。アドバイス装置５０は、図９の閲覧情報テーブルを用いて閲覧情報５２３を記憶する。
　図９に示すように、閲覧情報テーブルは、被測定者情報、ＡＧＥｓ情報、ＳＭＩ情報、炎症情報、血圧情報、食事情報、運動情報、野菜摂取情報、睡眠情報、骨密度情報、血糖値情報、およびアドバイス情報など、ユーザが閲覧可能な各種の情報を、ユーザＩＤに対応付けて格納する。
　アドバイス装置５０は、取得した被測定者データに含まれるＡＧＥｓ測定値、ＳＭＩ、炎症に関する情報、血圧、食事に関するログデータ、運動に関するデータ、野菜摂取量、睡眠に関する情報、骨密度、および血糖値の各々に対して評価し、その評価結果に対応するランク付けを各被測定者データに対して行う。たとえば、アドバイス装置５０は、各被測定者データに対して、図６に示すようなＡ～Ｅの５段階評価でランク付けを行う。アドバイス装置５０は、各被測定者データと、各被測定者データに対するランクとを、閲覧情報テーブル（閲覧情報５２３）に格納する。なお、各被測定者データに対するランクの段階数は、各被測定者データに応じて異なっていてもよい。
　［アドバイスの一例］
　図１０～図１８を参照しながらアドバイスシステム１による被測定者に対するアドバイスの一例について説明する。図１０は、ＡＧＥｓと睡眠とについての改善有無の関係の一例を示す図である。
　図１０に示すように、ＡＧＥｓスコアが改善し、かつ、睡眠スコアが改善した人の割合は、全体の４４．４％である。ＡＧＥｓスコアが悪化し、かつ、睡眠スコアが悪化した人の割合は、全体の２２．２％である。ＡＧＥｓスコアが変化せず、かつ、睡眠スコアが変化しない人の割合は、全体の７．４％である。これらの割合の合計は、７４％になり、ＡＧＥｓスコアと睡眠スコアとの間には相関関係があることが分かる。すなわち、ＡＧＥｓスコアを改善するために、睡眠習慣を改善するためのアドバイスが重要であることが分かる。
　たとえば、図１１は、睡眠習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。図１１（Ａ）に示すように、ユーザＩＤが「Ｕ１」のユーザについて、被測定者のＡＧＥｓ情報としてＤランクの評価結果が格納され、睡眠情報としてＤランクの評価結果が格納され、その他の被測定者データについてはＡランクの評価結果が格納されている。
　アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓの評価がＤランクであり、健康状態が正常であると言えるＡランクよりも悪い結果であるため、ＡＧＥｓの評価をＡランクに戻すために、生活習慣を改善するためのアドバイス情報を生成する。このとき、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ以外の複数の他の被測定者データのうち、睡眠の評価がＤランクであり、健康状態が正常であると言えるＡランクよりも悪い結果であるため、生活習慣として特に睡眠習慣を改善するためのアドバイス情報を生成し、被測定者に提供する。
　被測定者がアドバイス装置５０から提供されたアドバイス情報に従って睡眠習慣を改善すると、図１１（Ｂ）に示すように、睡眠の評価がＤランクからＡランクになる。そして、睡眠習慣の改善によってＡＧＥｓの評価がＤランクからＡランクになる。
　図１０に戻り、睡眠スコアが改善したにも関わらず、ＡＧＥｓスコアが悪化した人の割合が全体の７．４％であることに注目できる。
　たとえば、図１１（Ａ）に示すように、ユーザＩＤが「Ｕ２」のユーザについて、被測定者のＡＧＥｓ情報としてＤランクの評価結果が格納され、睡眠情報としてＤランクの評価結果が格納され、さらに、食事情報としてＤランクの評価結果が格納され、血糖値情報としてＤランクの評価結果が格納されている。
　ユーザＩＤが「Ｕ１」のユーザと同様に、仮にアドバイス装置５０が睡眠習慣のみを改善するためのアドバイス情報を生成し、被測定者に提供すると、図１１（Ｂ）に示すように、睡眠の評価がＤランクからＡランクになる。しかしながら、睡眠習慣が改善しただけでは、ＡＧＥｓの評価がＤランクからＡランクになっていない。すなわち、この被測定者の場合、睡眠習慣に限らず、食事内容および血糖値が関係する食習慣もＡＧＥｓの評価が悪い原因になっている。
　そこで、実施の形態に係るアドバイス装置５０は、睡眠習慣に加えて、食習慣についてのアドバイス情報を生成し、被測定者に提供する。
　たとえば、図１２は、睡眠習慣および食習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。図１２（Ａ）に示すように、アドバイス装置５０は、ユーザＩＤが「Ｕ２」のユーザについて、ＡＧＥｓ以外の複数の他の被測定者データのうち、睡眠の評価がＤランクであるため、生活習慣として睡眠習慣を改善するためのアドバイス情報を生成するとともに、食事および血糖値の各々の評価がＤランクであるため、生活習慣として食習慣を改善するためのアドバイス情報を生成し、被測定者に提供する。
　食習慣を改善するためのアドバイスは、野菜を先に食するベジタブルファーストを実践すること、ご飯およびラーメンといった炭水化物の重ね食いをしないこと、および５分程度の早食いをしないことなどを含む。
　被測定者がアドバイス装置５０から提供されたアドバイス情報に従って睡眠習慣および食習慣を改善すると、図１２（Ｂ）に示すように、睡眠の評価がＤランクからＡランクになり、食事の評価がＤランクからＡランクになり、さらに、血糖値の評価がＤランクからＡランクになる。そして、睡眠習慣および食習慣の改善によってＡＧＥｓの評価がＤランクからＡランクになる。
　このように、アドバイス装置５０は、各被測定者データに基づき、睡眠のような１つの被測定者データに限らず、睡眠に食事および血糖値を加えた複数の被測定者データを複合的に考慮してアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。
　ＡＧＥｓスコアが急激に変化するケースとして、風邪などで炎症反応が生じた場合がある。炎症反応そのものがＡＧＥｓの生成を促進する側面があるのは容易に想像できるが、炎症反応が生じた人の食生活は果糖ブトウ糖液の大量摂取を引き起こし易く、代謝を促進する運動をできないことが多い。このような状態が数日続いた場合でも、ＡＧＥｓスコアが徐々に悪化する。また、炎症反応が長引くと、ＡＧＥｓスコアも悪化したままになる。すなわち、炎症が生じた場合、先に炎症スコアが悪化し、その後、炎症反応に起因して食事および運動のスコアが悪化することでＡＧＥｓスコアが悪化する。
　アドバイス装置５０は、被測定者データのうち、評価が悪化している炎症に限らず、食事情報、運動情報、および血糖値情報などを参照し、評価が悪化していれば、食習慣および運動習慣についてのアドバイス情報を生成し、被測定者に提供すればよい。
　図１３は、ＡＧＥｓと骨格筋量とについての改善有無の関係の一例を示す図である。図１３に示すように、ＡＧＥｓスコアが改善し、かつ、ＳＭＩスコアが改善した人の割合は、全体の２３．１％である。ＡＧＥｓスコアが悪化し、かつ、ＳＭＩスコアが悪化した人の割合は、全体の２５．０％である。ＡＧＥｓスコアが変化せず、かつ、ＳＭＩスコアが変化しない人の割合は、全体の２１．２％である。これらの割合の合計は、６９．３％になり、ＡＧＥｓスコアとＳＭＩスコアとの間には相関関係があることが分かる。すなわち、ＡＧＥｓスコアを改善するために、ＳＭＩに関する運動習慣を改善するためのアドバイスが重要であることが分かる。
　そこで、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ以外の複数の他の被測定者データのうち、ＳＭＩの評価がＡランクよりも悪い結果である場合、生活習慣として運動習慣を改善するためのアドバイス情報を生成し、被測定者に提供する。
　ここで、ＳＭＩスコアが変化していないにも関わらず、ＡＧＥｓスコアが改善した人の割合が全体の１９．２％であることに注目できる。この理由としては、ＡＧＥｓは、概ね１週間から数週間で変化するのに対して、ＳＭＩは、ＡＧＥｓのように数週間では変化し難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始めることが考えられる。
　このため、アドバイス装置５０は、現時点で取得しているＳＭＩに基づきアドバイス情報を生成しても、最適なアドバイスを被測定者に提供することができないおそれがある。たとえば、ＳＭＩの評価がＤランクであることに基づき、アドバイス装置５０が運動習慣を改善するようなアドバイスをした場合、被測定者が既に運動習慣の改善を心がけているが未だＳＭＩに反映されていないこともあり得る。
　そこで、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に基づきＳＭＩを予測し、ＳＭＩの予測結果に基づきアドバイス情報を生成する。具体的には、アドバイス装置５０は、過去に取得して記憶しているＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、過去に取得して記憶しているＳＭＩ測定値とに基づき、ＳＭＩを予測し、そのＳＭＩの予測値（以下、「ＳＭＩ予測値」とも称する。）を記憶する。アドバイス装置５０は、取得済みのＳＭＩの評価が悪くても、ＳＭＩ予測値の評価が良好であれば、運動習慣が改善している旨のアドバイス情報を被測定者に提供する。
　被測定者が男性および女性のいずれであっても、ＡＧＥｓ測定値が小さければ小さいほどＳＭＩ測定値が大きくなり、ＡＧＥｓ測定値が大きければ大きいほどＳＭＩ測定値が小さくなる。このように、ＡＧＥｓとＳＭＩとでは相関関係があり、アドバイス装置５０は、このようなＡＧＥｓとＳＭＩとの間の相関関係を用いて、ＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、ＳＭＩ測定値とに基づき、未来のあるタイミングにおけるＳＭＩを予測する。
　図１４は、骨格筋量予測の一例を示す図である。図１４においては、４／６～６／２２にわたって１週間ごとに取得された被測定者のＡＧＥｓ測定値を用いて、アドバイス装置５０がＳＭＩ予測値を算出する例を説明する。図１４（Ａ）には、横軸に日付をとり、縦軸にＡＧＥｓ測定値をとった、被測定者のＡＧＥｓ測定値の時系列の変化を示すグラフが示されている。図１０（Ｂ）には、横軸に日付をとり、縦軸にＳＭＩ評価ランクをとった、被測定者のＳＭＩ評価ランクの時系列変化を示すグラフが示されている。
　上述したように、ＡＧＥｓは、生活習慣が改善されることに応じて、概ね１週間から数週間で変化し得る。このため、被測定者は、ＡＧＥｓ測定装置１１を用いて、通常、数週間ごとに定期的にＡＧＥｓを測定する。たとえば、被測定者は、ＡＧＥｓ測定装置１１を用いて、４／６～６／２２にわたって１週間ごとにＡＧＥｓを測定する。アドバイス装置５０は、４／６～６／２２にわたって１週間ごとにＡＧＥｓ測定装置１１からＡＧＥｓ測定値を取得する。
　一方、ＳＭＩは、ＡＧＥｓのように数週間で変化し難く、生活習慣を数ヶ月改善してようやく測定値に反映され始める。このため、被測定者は、体組成計１２を用いて、通常、数ヶ月ごとにＳＭＩを測定する。たとえば、被測定者は、体組成計１２を用いて、４／６にＳＭＩを測定すると、次回は、数ヶ月先の６／２２にＳＭＩを測定予定とする。アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定装置１１から４／６時点のＳＭＩ測定値を取得する。
　アドバイス装置５０は、４／６時点のＳＭＩ測定値を取得した後、それ以降のタイミングの予測時点において、次回のＳＭＩ測定日である６／２２における被測定者のＳＭＩを、ＳＭＩ予測値として算出する。さらに、アドバイス装置５０は、予測時点から遡って予め定められた期間で取得したＡＧＥｓ測定値の時系列の変化に基づき、ＳＭＩ予測値として算出する。
　たとえば、アドバイス装置５０は、４／２７時点で６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する場合、４／２７から遡って過去１週間で取得した４／６、４／１３、４／２０、および４／２７のＡＧＥｓ測定値を記憶装置５２０から読み出す。アドバイス装置５０は、読み出した４／６～４／２７の１週間ごとのＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、前回４／６に取得したＳＭＩ測定値とに基づき、６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する。そして、アドバイス装置５０は、算出したＳＭＩ予測値と、基準値とを比較することで、ＳＭＩ評価ランクを算出する。
　アドバイス装置５０は、５／１８時点で６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する場合、５／１８から遡って過去１週間で取得した４／２７、５／４、５／１１、および５／１８のＡＧＥｓ測定値を記憶装置５２０から読み出す。アドバイス装置５０は、読み出した４／２７～５／１８の１週間ごとのＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、前回４／６に取得したＳＭＩ測定値とに基づき、６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する。そして、アドバイス装置５０は、算出したＳＭＩ予測値と、基準値とを比較することで、ＳＭＩ評価ランクを算出する。
　アドバイス装置５０は、６／８時点で６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する場合、６／８から遡って過去１週間で取得した５／１８、５／２５、６／１、および６／８のＡＧＥｓ測定値を記憶装置５２０から読み出す。アドバイス装置５０は、読み出した５／１８～６／８の１週間ごとのＡＧＥｓ測定値の時系列の変化と、前回４／６に取得したＳＭＩ測定値とに基づき、６／２２におけるＳＭＩ予測値を算出する。そして、アドバイス装置５０は、算出したＳＭＩ予測値と、基準値とを比較することで、ＳＭＩ評価ランクを算出する。
　図１４の例では、４／６～６／８で取得されたＡＧＥｓ測定値が徐々に小さくなって改善しているため、アドバイス装置５０は、各予測時点での６／２２におけるＳＭＩ評価ランクも徐々に改善するように予測する。このようにして得られたＳＭＩ予測値およびＳＭＩ評価ランクは、ＳＭＩ情報として図９の閲覧情報テーブルに格納される。
　図１５は、骨格筋量の予測値に基づき運動習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。
　図１５（Ａ）に示すように、ユーザＩＤが「Ｕ１」のユーザについて、被測定者のＡＧＥｓ情報としてＤランクの評価結果が格納され、ＳＭＩ情報としてＤランクの評価結果が格納されている。アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に基づきＳＭＩを予測し、ＳＭＩ予測値に基づくアドバイス情報として、運動習慣を改善するためのアドバイスを被測定者に提供する。
　被測定者がアドバイス装置５０から提供されたアドバイス情報に従って運動習慣を改善すると、図１５（Ｂ）に示すように、ＡＧＥｓの評価がＤランクからＣランクになる。一方、ＡＧＥｓよりもＳＭＩは生活習慣が測定値に反映される速度が遅いため、ＳＭＩの評価はＤランクのままである。
　しかしながら、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に基づきＳＭＩを予測した結果、ＳＭＩ予測値が大きくなって改善していれば、ＳＭＩ予測値に基づくアドバイス情報として、たとえば被測定者による運動習慣の改善を認めてＳＭＩが改善傾向にある旨のアドバイスを被測定者に提供する。
　被測定者がアドバイス装置５０から提供されたアドバイス情報に従って運動習慣の改善を続けると、図１５（Ｃ）に示すように、ＡＧＥｓの評価がＣランクからＡランクになり、ＳＭＩの評価もＤランクからＡランクになる。
　このように、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に対する評価が上がる一方で、ＳＭＩに対する評価が変化しない場合、取得済みのＳＭＩの測定値と、ＡＧＥｓ測定値の時系列の変化とに基づき、ＳＭＩを予測し、取得したＳＭＩ予測値に基づき、アドバイス情報を生成する。
　図１６は、アドバイス情報を提供しなかった場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。図１６（Ａ）に示すように、ユーザＩＤが「Ｕ１」のユーザについて、被測定者のＡＧＥｓ情報としてＡランクの評価結果が格納され、他の被測定者データについてもＡランクの評価結果が格納されている。
　その後、図１６（Ｂ）に示すように、ＡＧＥｓの評価がＡランクからＣランクになった場合を想定する。ＡＧＥｓの評価が悪化した原因は、運動不足によるものであるが、ＡＧＥｓよりもＳＭＩは生活習慣が測定値に反映される速度が遅いため、ＳＭＩの評価はＡランクのままである。このような場合において、ＡＧＥｓ以外の他の被測定者データについては評価がＡランクであるため、アドバイス装置５０がアドバイス情報を被測定者に提供しないとする。この場合、被測定者が生活習慣を改善しないことが想定され、図１６（Ｃ）に示すように、ＡＧＥｓの評価がさらに悪化してＣランクからＤランクになり、さらに、ＳＭＩの評価もＡランクからＤランクになる。
　一方、図１７は、骨格筋量の予測値に基づき運動習慣に関するアドバイス情報を提供した場合のＡＧＥｓスコアの改善状況の一例を示す図である。図１７（Ａ）に示すように、ユーザＩＤが「Ｕ１」のユーザについて、被測定者のＡＧＥｓ情報としてＡランクの評価結果が格納され、他の被測定者データについてもＡランクの評価結果が格納されている。
　その後、図１７（Ｂ）に示すように、ＡＧＥｓの評価がＡランクからＣランクになった場合を想定する。このような場合において、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に基づきＳＭＩを予測した結果、ＳＭＩ予測値が小さくなって悪化していれば、ＳＭＩ予測値に基づくアドバイス情報として、運動習慣を改善するためのアドバイスを被測定者に提供する。
　被測定者がアドバイス装置５０から提供されたアドバイス情報に従って運動習慣を改善すると、図１７（Ｃ）に示すように、ＡＧＥｓの評価がＣランクからＡランクになる。
　このように、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に対する評価が下がる一方で、ＳＭＩに対する評価が変化しない場合、取得済みのＳＭＩの測定値と、ＡＧＥｓ測定値の時系列の変化とに基づき、ＳＭＩを予測し、取得したＳＭＩ予測値に基づき、アドバイス情報を生成する。
　なお、アドバイス装置５０は、一旦アドバイス情報を被測定者に提供した後、アドバイス情報に従った生活によってＡＧＥｓ測定値に対する評価が上がった場合、アドバイス情報に従った生活を継続することを含む新たなアドバイスを生成し、新たなアドバイス情報を、表示装置３０を介して被測定者に提供してもよい。
　一方、アドバイス装置５０は、一旦アドバイス情報を被測定者に提供した後、アドバイス情報に従った生活によってＡＧＥｓ測定値に対する評価が上がらなかった場合、一度提供したアドバイス情報を、表示装置３０を介して被測定者に再び通知してもよい。
　［閲覧情報の表示例］
　図１８～図２２を参照しながら、閲覧情報の表示例について説明する。図１８～図２２は、実施の形態に係る表示装置３０における表示画面の一例を示す図である。
　ユーザが表示装置３０を用いて情報提供サービスを利用するためのアプリケーションプログラムを実行すると、表示装置３０は、図示しないログイン画面をディスプレイ３９０に表示する。ログイン画面においてユーザがユーザＩＤおよびパスワードを入力すると、表示装置３０は、ユーザＩＤおよびパスワードをアドバイス装置５０に出力する。アドバイス装置５０がユーザＩＤおよびパスワードに基づきユーザを認証すると、図１８に示すように、表示装置３０は、ホーム画面３１をディスプレイ３９０に表示する。
　ホーム画面３１は、ＡＧＥｓ情報を閲覧するための画像３１１と、ＳＭＩ情報を閲覧するための画像３１２と、食事情報を閲覧するための画像３１３と、睡眠情報を閲覧するための画像３１４と、アドバイス情報を閲覧するための画像３１５とを含む。なお、ホーム画面３１は、血圧情報および血糖値情報など、その他の情報を閲覧するための画像を含んでいてもよい。
　画像３１１は、たとえば、直近に測定されたＡＧＥｓ測定値に対応するＡＧＥｓスコアと、ＡＧＥｓスコアをランク付けした結果とを示す。図１８の例では、画像３１１において、２０２２／５／１８に測定されたＡＧＥｓスコアとして「０．５１」が示され、ＡＧＥｓのランクとして「Ｂ」が示されている。ユーザが画像３１１を選択（たとえば、タッチ操作）すると、図１９に示すように、表示装置３０は、ＡＧＥｓ情報を閲覧するためのＡＧＥｓ閲覧画面３２をディスプレイ３９０に表示する。
　ＡＧＥｓ閲覧画面３２は、直近に測定されたＡＧＥｓ測定値を示す画像３２１と、過去におけるＡＧＥｓ測定値の時系列の変化を示す画像３２２と、ＡＧＥｓ測定値についてのコメントを示す画像３２３とを含む。これにより、ユーザは、表示装置３０を用いて、被測定者のＡＧＥｓ情報を閲覧することができる。
　図１８に戻り、画像３１２は、たとえば、直近に測定されたＳＭＩ測定値と、ＳＭＩ測定値をランク付けした結果とを示す。図１８の例では、画像３１２において、２０２２／４／６に測定されたＳＭＩ測定値として「７．６」が示され、ＳＭＩのランクとして「Ｃ」が示されている。ユーザが画像３１２を選択すると、図２０に示すように、表示装置３０は、ＳＭＩ情報を閲覧するためのＳＭＩ閲覧画面３３をディスプレイ３９０に表示する。
　ＳＭＩ閲覧画面３３は、直近に測定されたＳＭＩ測定値を示す画像３３１と、過去（たとえば、過去半年間）におけるＳＭＩ測定値の時系列の変化を示す画像３３２と、ＳＭＩ測定値についてのコメントを示す画像３３３とを含む。これにより、ユーザは、表示装置３０を用いて、被測定者のＳＭＩ情報を閲覧することができる。
　さらに、ＳＭＩ閲覧画面３３は、ＳＭＩ予測値を閲覧するための画像３３４を含む。ユーザが画像３３４を選択すると、図２１に示すように、表示装置３０は、ＳＭＩ予測値を閲覧するためのＳＭＩ予測画面３４をディスプレイ３９０に表示する。
　ＳＭＩ予測画面３４は、現時点（この例では５／１８時点）で算出された次回のＳＭＩ測定日（この例では６／２２）におけるＳＭＩ予測値を示す画像３４１と、ＳＭＩ予測値に基づく被測定者の生活習慣に関するアドバイスを示す画像３４２とを含む。この例では、画像３５１において、５／１８時点においてＳＭＩを予測した結果、６／２２ではＳＭＩ評価ランクが「Ｃ」から「Ｂ」に改善することが示されている。さらに、画像３４２において、生活習慣に関するアドバイスとして、順調にＡＧＥｓおよびＳＭＩが改善している旨のコメントが示されている。これにより、ユーザは、表示装置３０を用いて、被測定者のＳＭＩ予測値、ＳＭＩ予測値に対応するＳＭＩの評価ランク、およびＳＭＩ予測に基づく生活習慣のアドバイスなどを閲覧することができる。
　図１８に戻り、画像３１３は、たとえば、被測定者の食事に関するログデータなどを示す。図１８の例では、画像３１３において、バランスの良い食事の指標として、１００点満点中の現在の指標などが示されている。ユーザが画像３１３を選択すると、表示装置３０は、図５に示すような食事に関するカロリー、塩分、および脂質などのログデータをディスプレイ３９０に表示する。これにより、ユーザは、表示装置３０を用いて、被測定者の食事情報を閲覧することができる。
　画像３１４は、たとえば、被測定者の睡眠に関するレポートを閲覧するための画像である。ユーザが画像３１４を選択すると、表示装置３０は、図３に示すような睡眠時間などの睡眠に関するデータをディスプレイ３９０に表示する。これにより、ユーザは、表示装置３０を用いて、被測定者の睡眠情報を閲覧することができる。
　画像３１５は、たとえば、アドバイス情報を閲覧するための画像である。ユーザが画像３１５を選択すると、図２２に示すように、表示装置３０は、総合解析結果を閲覧するための総合解析画面３５をディスプレイ３９０に表示する。
　総合解析画面３５は、総合解析結果に対応する点数および評価ランクを示す画像３５１と、食習慣、運動習慣、睡眠習慣、およびメンタルヘルスのうちの少なくとも１つに関するアドバイスを示す画像３５２と、各被測定者データに対する評価結果を示す画像３５３とを含む。なお、アドバイス装置５０は、画像３５３に示される各被測定者データに対する評価結果に基づき、画像３５１に示される総合解析結果に対応する点数および評価ランクを算出する。このとき、アドバイス装置５０は、総合解析結果の算出する際、複数の被測定者データの各々に対して所定の重み付けを行ってもよい。これにより、ユーザは、表示装置３０を用いて、被測定者に提供されるアドバイス情報を閲覧することができる。
　なお、図１８～図２２に示す閲覧情報は、一例であり、たとえば、被測定者の年齢、性別、および既往歴などに基づき、被測定者ごとに変更してもよい。また、総合解析結果の算出する際の重み付けも、被測定者の年齢、性別、および既往歴などに基づき、被測定者ごとに変更してもよい。
　［アドバイス装置の処理］
　図２３を参照しながら、アドバイス装置５０の処理について説明する。図２３は、実施の形態に係るアドバイス装置５０が実行するアドバイス処理のフローチャートである。図２３に示される処理ステップ（以下、これを「Ｓ」と略す。）は、演算装置５１０がアドバイスプログラム５２１を実行することによって実現される。
　図２３に示すように、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定装置１１からＡＧＥｓ測定値を取得する（Ｓ１）。アドバイス装置５０は、取得したＡＧＥｓ測定値に基づきＳＭＩを予測する（Ｓ２）。
　アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値と、ＳＭＩ予測値を含む複数の他の被測定者データのうちの少なくとも１つの被測定者データとに基づき、アドバイス情報を生成する（Ｓ３）。アドバイス装置５０は、アドバイス情報を、閲覧情報５２３として記憶装置５２０に記憶する（Ｓ４）。これにより、アドバイス装置５０は、表示装置３０からの要求に応答して、閲覧情報５２３として記憶したアドバイス情報を表示装置３０に出力することで、ユーザにアドバイス情報を閲覧させることができる。
　以上のように、実施の形態に係るアドバイス装置５０によれば、ＡＧＥｓ測定値に加えて、ＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データに基づきアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。また、アドバイス装置５０は、ＡＧＥｓ測定値に基づき予測したＳＭＩに基づきアドバイス情報を生成するため、ＡＧＥｓよりも生活習慣に応じた結果が出る速度が遅いＳＭＩであっても、その予測値に基づき最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。
　［態様］
　上述した複数の例示的な実施の形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
　（第１項）　一態様に係るアドバイス装置は、演算装置と、演算装置と通信可能に接続された通信装置とを備える。通信装置は、被測定者の終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータとを取得する。演算装置は、通信装置によって取得された終末糖化産物の測定値と、通信装置によって取得された複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成する。
　第１項に記載のアドバイス装置によれば、ＡＧＥｓ測定値に加えて、ＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データに基づきアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。
　（第２項）　第１項に記載のアドバイス装置において、演算装置は、通信装置によって取得された終末糖化産物の測定値が得られた日付と相関のある日付で得られた少なくとも１つの他のデータに基づき、アドバイス情報を生成する。
　第２項に記載のアドバイス装置によれば、たとえば、複数の被測定者データのうち、ＡＧＥｓ測定値が得られた日付と最も近い日付で得られた少なくとも１つの被測定者データに基づき、アドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて精度の良いアドバイスをユーザに提供することができる。
　（第３項）　第１項または第２項に記載のアドバイス装置において、通信装置は、終末糖化産物の測定値を第１間隔で定期的に取得し、複数の他のデータに含まれる特定データを第１間隔よりも長い第２間隔で定期的に取得する。演算装置は、通信装置によって取得された特定データと、終末糖化産物の測定値の時系列の変化とに基づき、特定データを予測し、特定データの予測結果に基づき、アドバイス情報を生成する。
　第３項に記載のアドバイス装置によれば、ＡＧＥｓ測定値よりも取得間隔が長い、たとえばＳＭＩの測定値と、ＡＧＥｓの測定値の時系列の変化とに基づき、ＳＭＩを予測し、ＳＭＩの予測結果に基づき、アドバイス情報を生成するため、ＡＧＥｓよりも生活習慣に応じた結果が出る速度が遅いＳＭＩであっても、その予測値に基づき最適なアドバイスをユーザに提供することができる。
　（第４項）　第３項に記載のアドバイス装置において、演算装置は、終末糖化産物の測定値に対する評価が上がる一方で、特定データに対する評価が変化しない場合、特定データの予測結果に基づき、アドバイス情報を生成する。
　第４項に記載のアドバイス装置によれば、たとえば、ＡＧＥｓ測定値に対する評価が上がる一方で、ＳＭＩに対する評価が変化しない場合であっても、ＡＧＥｓ測定値に基づき予測したＳＭＩに基づきアドバイス情報を生成するため、最適なアドバイスをユーザに提供することができる。
　（第５項）　第３項に記載のアドバイス装置において、演算装置は、終末糖化産物の測定値に対する評価が下がる一方で、特定データに対する評価が変化しない場合、特定データの予測結果に基づき、アドバイス情報を生成する。
　第５項に記載のアドバイス装置によれば、たとえば、ＡＧＥｓ測定値に対する評価が下がる一方で、ＳＭＩに対する評価が変化しない場合であっても、ＡＧＥｓ測定値に基づき予測したＳＭＩに基づきアドバイス情報を生成するため、最適なアドバイスをユーザに提供することができる。
　（第６項）　第３項～第５項のいずれか１項に記載のアドバイス装置において、特定データは、被測定者の骨格筋量の測定値である。
　第６項に記載のアドバイス装置によれば、ＳＭいの予測値に基づき最適なアドバイスをユーザに提供することができる。
　（第７項）　第１項～第６項のいずれか１項に記載のアドバイス装置において、複数の他のデータは、被測定者の骨格筋量、炎症、血圧、食事、運動、野菜の摂取量、睡眠、骨密度、血糖値、およびストレスのうちの少なくとも１つのデータを含む。
　第７項に記載のアドバイス装置によれば、ＡＧＥｓ測定値に加えて、被測定者の骨格筋量、炎症、血圧、食事、運動、野菜の摂取量、睡眠、骨密度、血糖値、およびストレスのうちの少なくとも１つのデータに基づきアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスをユーザに提供することができる。
　（第８項）　第１項～第７項のいずれか１項に記載のアドバイス装置において、アドバイス情報は、被測定者の食習慣、運動習慣、睡眠習慣、およびメンタルヘルスのうちの少なくとも１つに関するアドバイスを含む。
　第８項に記載のアドバイス装置によれば、被測定者の食習慣、運動習慣、睡眠習慣、およびメンタルヘルスのうちの少なくとも１つに関するアドバイスをユーザに提供することができる。
　（第９項）　第１項～第８項のいずれか１項に記載のアドバイス装置において、演算装置は、アドバイス情報に従った生活によって終末糖化産物の測定値に対する評価が上がった場合、アドバイス情報に従った生活を継続することを含む新たなアドバイスを生成する。
　第９項に記載のアドバイス装置によれば、アドバイス情報に従った生活によってＡＧＥｓ測定値に対する評価が上がった被測定者に対して、引き続き生活習慣の改善をさせることができる。
　（第１０項）　第１項～第９項のいずれか１項に記載のアドバイス装置において、演算装置は、アドバイス情報に従った生活によって終末糖化産物の測定値に対する評価が上がらなかった場合、アドバイス情報を被測定者に再び通知する。
　第１０項に記載のアドバイス装置によれば、アドバイス情報に従った生活によってＡＧＥｓ測定値に対する評価が上がらなかった被測定者に対して、再び同じアドバイス情報を提供して生活習慣を改善させることができる。
　（第１１項）　一態様に係るアドバイス方法は、演算装置が実行する処理として、被測定者の終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータとを取得するステップと、取得するステップによって取得された終末糖化産物の測定値と、取得するステップによって取得された複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するステップとを含む。
　第１１項に記載のアドバイス方法によれば、ＡＧＥｓ測定値に加えて、ＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データに基づきアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。
　（第１２項）　一態様に係るアドバイスプログラムは、演算装置に、被測定者の終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータとを取得するステップと、取得するステップによって取得された終末糖化産物の測定値と、取得するステップによって取得された複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するステップとを実行させる。
　第１２項に記載のアドバイスプログラムによれば、ＡＧＥｓ測定値に加えて、ＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データに基づきアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。
　（第１３項）　一態様に係るアドバイスシステムは、被測定者の終末糖化産物を測定する測定装置と、測定装置から取得した終末糖化産物の測定値と、終末糖化産物の測定値とは異なる被測定者に関する複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するアドバイス装置と、アドバイス装置から取得したアドバイス情報を表示する表示装置とを備える。
　第１３項に記載のアドバイスシステムによれば、ＡＧＥｓ測定値に加えて、ＡＧＥｓ測定値以外の複数の他の被測定者データに基づきアドバイス情報を生成するため、生活習慣の見直しについて最適なアドバイスを被測定者に提供することができる。
　１　アドバイスシステム、１１　ＡＧＥｓ測定装置、１２　体組成計、１３　アンケート、１４　血圧計、１５　食堂、１６　活動量計、１７　野菜摂取量測定装置、１８　睡眠センサ、１９　骨密度計、２０　連続血糖測定装置、３０　表示装置、３１　ホーム画面、３２　ＡＧＥｓ閲覧画面、３３　ＳＭＩ閲覧画面、３４　ＳＭＩ予測画面、３５　総合解析画面、５０　アドバイス装置、３１１，３１２，３１３，３１４，３１５，３２１，３２２，３２３，３３１，３３２，３３３，３３４，３４１，３４２，３５１，３５２，３５３　画像、３９０　ディスプレイ、５１０　演算装置、５２０　記憶装置、５２１　アドバイスプログラム、５２２　ユーザ識別情報、５２３　閲覧情報、５２４　アドバイス情報、５３０　通信装置。

Claims (13)

  1. 　生活に関するアドバイスを提供するアドバイス装置であって、
    　演算装置と、
    　前記演算装置と通信可能に接続された通信装置とを備え、
    　前記通信装置は、被測定者の終末糖化産物の測定値と、前記終末糖化産物の測定値とは異なる前記被測定者に関する複数の他のデータとを取得し、
    　前記演算装置は、前記通信装置によって取得された前記終末糖化産物の測定値と、前記通信装置によって取得された前記複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、前記被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成する、アドバイス装置。
  2. 　前記演算装置は、前記通信装置によって取得された前記終末糖化産物の測定値が得られた日付と相関のある日付で得られた前記少なくとも１つの他のデータに基づき、前記アドバイス情報を生成する、請求項１に記載のアドバイス装置。
  3. 　前記通信装置は、
    　前記終末糖化産物の測定値を第１間隔で定期的に取得し、
    　前記複数の他のデータに含まれる特定データを前記第１間隔よりも長い第２間隔で定期的に取得し、
    　前記演算装置は、
    　前記通信装置によって取得された前記特定データと、前記終末糖化産物の測定値の時系列の変化とに基づき、前記特定データを予測し、
    　前記特定データの予測結果に基づき、前記アドバイス情報を生成する、請求項２に記載のアドバイス装置。
  4. 　前記演算装置は、前記終末糖化産物の測定値に対する評価が上がる一方で、前記特定データに対する評価が変化しない場合、前記特定データの予測結果に基づき、前記アドバイス情報を生成する、請求項３に記載のアドバイス装置。
  5. 　前記演算装置は、前記終末糖化産物の測定値に対する評価が下がる一方で、前記特定データに対する評価が変化しない場合、前記特定データの予測結果に基づき、前記アドバイス情報を生成する、請求項３に記載のアドバイス装置。
  6. 　前記特定データは、前記被測定者の骨格筋量の測定値である、請求項３に記載のアドバイス装置。
  7. 　前記複数の他のデータは、前記被測定者の骨格筋量、炎症、血圧、食事、運動、野菜の摂取量、睡眠、骨密度、血糖値、およびストレスのうちの少なくとも１つのデータを含む、請求項１に記載のアドバイス装置。
  8. 　前記アドバイス情報は、前記被測定者の食習慣、運動習慣、睡眠習慣、およびメンタルヘルスのうちの少なくとも１つに関するアドバイスを含む、請求項１に記載のアドバイス装置。
  9. 　前記演算装置は、前記アドバイス情報に従った生活によって前記終末糖化産物の測定値に対する評価が上がった場合、前記アドバイス情報に従った生活を継続することを含む新たなアドバイスを生成する、請求項１に記載のアドバイス装置。
  10. 　前記演算装置は、前記アドバイス情報に従った生活によって前記終末糖化産物の測定値に対する評価が上がらなかった場合、前記アドバイス情報を前記被測定者に再び通知する、請求項１に記載のアドバイス装置。
  11. 　演算装置によって生活に関するアドバイスを提供するアドバイス方法であって、
    　前記演算装置が実行する処理として、
    　被測定者の終末糖化産物の測定値と、前記終末糖化産物の測定値とは異なる前記被測定者に関する複数の他のデータとを取得するステップと、
    　前記取得するステップによって取得された前記終末糖化産物の測定値と、前記取得するステップによって取得された前記複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、前記被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するステップとを含む、アドバイス方法。
  12. 　生活に関するアドバイスを提供するアドバイスプログラムであって、
    　演算装置に、
    　被測定者の終末糖化産物の測定値と、前記終末糖化産物の測定値とは異なる前記被測定者に関する複数の他のデータとを取得するステップと、
    　前記取得するステップによって取得された前記終末糖化産物の測定値と、前記取得するステップによって取得された前記複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、前記被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するステップとを実行させる、アドバイスプログラム。
  13. 　生活に関するアドバイスを提供するアドバイスシステムであって、
    　被測定者の終末糖化産物を測定する測定装置と、
    　前記測定装置から取得した前記終末糖化産物の測定値と、前記終末糖化産物の測定値とは異なる前記被測定者に関する複数の他のデータのうちの少なくとも１つの他のデータとに基づき、前記被測定者の生活に関するアドバイス情報を生成するアドバイス装置と、
    　前記アドバイス装置から取得した前記アドバイス情報を表示する表示装置とを備える、アドバイスシステム。
PCT/JP2023/016212 2022-06-15 2023-04-25 アドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム、およびアドバイスシステム WO2023243230A1 (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022-096167 2022-06-15
JP2022096167 2022-06-15

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2023243230A1 true WO2023243230A1 (ja) 2023-12-21

Family

ID=89190950

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2023/016212 WO2023243230A1 (ja) 2022-06-15 2023-04-25 アドバイス装置、アドバイス方法、アドバイスプログラム、およびアドバイスシステム

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2023243230A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000126138A (ja) * 1998-10-22 2000-05-09 Toto Ltd 生体情報管理システム
JP2015010938A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 株式会社バイオマーカーサイエンス 糖尿病の検出方法
JP2022133610A (ja) * 2021-03-02 2022-09-14 株式会社エフアンドエフ 健康管理システム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000126138A (ja) * 1998-10-22 2000-05-09 Toto Ltd 生体情報管理システム
JP2015010938A (ja) * 2013-06-28 2015-01-19 株式会社バイオマーカーサイエンス 糖尿病の検出方法
JP2022133610A (ja) * 2021-03-02 2022-09-14 株式会社エフアンドエフ 健康管理システム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Caia et al. Does self-perceived sleep reflect sleep estimated via activity monitors in professional rugby league athletes?
Chowdhury et al. Assessment of laboratory and daily energy expenditure estimates from consumer multi-sensor physical activity monitors
Martinez-Gomez et al. Associations between sedentary behavior and blood pressure in young children
JP6047346B2 (ja) 生体情報処理システム、ウェアラブル装置、サーバーシステム及びプログラム
Patel et al. Accuracy of a smartphone application in estimating sleep in children
Brage et al. Branched equation modeling of simultaneous accelerometry and heart rate monitoring improves estimate of directly measured physical activity energy expenditure
Tudor-Locke Steps to better cardiovascular health: how many steps does it take to achieve good health and how confident are we in this number?
Shei et al. Wearable activity trackers–advanced technology or advanced marketing?
JP5926517B2 (ja) 個人の健康およびウェルネスの管理のためのシステムおよび、その命令を含むコンピュータプログラムを格納した非一時的コンピュータ可読記憶媒体
Blumenthal et al. Effects of the DASH diet alone and in combination with exercise and weight loss on blood pressure and cardiovascular biomarkers in men and women with high blood pressure: the ENCORE study
US20140236025A1 (en) Personal Health Monitoring System
Syme et al. Sex differences in blood pressure and its relationship to body composition and metabolism in adolescence
KR102400740B1 (ko) 사용자의 건강상태 모니터링 시스템 및 이의 분석 방법
Skatrud-Mickelson et al. A comparison of subjective and objective measures of physical exertion
Cooper et al. Endothelial function: the impact of objective and subjective socioeconomic status on flow-mediated dilation
Buckinx et al. Energy and nutrient content of food served and consumed by nursing home residents
JP2021065714A (ja) 生理的反応を改善するための方法およびシステム
Lintu et al. Cardiovascular fitness and haemodynamic responses to maximal cycle ergometer exercise test in children 6–8 years of age
Hornbuckle et al. Effects of high-intensity interval training on cardiometabolic risk in overweight and obese African-American women: a pilot study
Drenowatz et al. Differences in energy expenditure between high-and low-volume training
Tranel et al. Physical activity, and not fat mass is a primary predictor of circadian parameters in young men
Faurholt-Jepsen et al. Electronic monitoring of psychomotor activity as a supplementary objective measure of depression severity
Kwapiszewski et al. A pilot program to identify and reverse childhood obesity in a primary care clinic
Epstein et al. Determinants and consequences of adherence to the DASH diet in African American and white adults with high blood pressure: results from the ENCORE trial
Khoshdel et al. The impact of arm position and pulse pressure on the validation of a wrist-cuff blood pressure measurement device in a high risk population

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 23823533

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1