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技術 健康指導支援装置、健康指導支援方法及びプログラム

出願人 株式会社日立製作所
発明者 近藤洋史伴秀行
出願日 2016年7月13日 (5年7ヶ月経過) 出願番号 2016-138234
公開日 2018年1月18日 (4年1ヶ月経過) 公開番号 2018-010446
状態 特許登録済
技術分野 医療・福祉事務
主要キーワード 最適化指標 入力率 目標指標 利用状況テーブル 計画範囲 割当ルール 指導サービス 指導効果
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2018年1月18日)のものです。
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図面 (20)

課題

指導者とユーザを指導効果の観点で適切に選定しより高い指導効果を得るための指導者選定技術を提供する。

解決手段

プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有して参加者保健指導支援する健康指導支援装置であって、前記記憶部は、前記参加者のユーザ情報と、前記参加者毎の健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報を保持し、前記プロセッサは、前記ユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成し、前記クラスタ毎に参加者の健康指導の結果に基づいて複数の指導者の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持する。

概要

背景

生活習慣病の増加に伴う医療費抑制のため、特定保健指導に代表されるように、個人健康状態に応じて適切な健康指導を行うプログラムが実施されている。このような健康指導プログラムにおいては、保健師や管理栄養士、その他の指導者が、食事運動等に関する生活習慣改善のための指導を被指導者(以下、ユーザと称する)に対して行う。一般的には、健康指導プログラムに登録したユーザに対して担当指導者割り当てられ、電話やメール、対面指導等様々な方法を通じて一定期間の指導が行われる。指導の目的は、例えばメタボリックシンドローム該当者に対する減量指導や、血糖コントロール服薬指導多岐にわたるが、高い指導効果を得るためには、ユーザがモチベーションを維持し脱落なく継続的にプログラムに取り組むことが重要である。よって指導者はユーザと適切にコミュニケーションをとりモチベーションをコントロールできる能力が求められる。そのため、ユーザに対して適切な指導者を選定することが必要であり、また複数の指導者リソース案したうえで簡便に実行できる必要がある。

特許文献1では、過去の経験症例に基づき、経験のある看護師担当に割り当てる技術が開示されている。

概要

指導者とユーザを指導効果の観点で適切に選定しより高い指導効果を得るための指導者選定技術を提供する。プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有して参加者の保健指導を支援する健康指導支援装置であって、前記記憶部は、前記参加者のユーザ情報と、前記参加者毎の健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報を保持し、前記プロセッサは、前記ユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成し、前記クラスタ毎に参加者の健康指導の結果に基づいて複数の指導者の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持する。

目的

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、指導者とユーザを指導効果の観点で適切に選定しより高い指導効果を得るための指導者選定技術を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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牽制数
0件

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請求項1

プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有して参加者保健指導支援する健康指導支援装置であって、前記記憶部は、前記参加者のユーザ情報と、前記参加者毎の健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報を保持し、前記プロセッサは、前記ユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成し、前記クラスタ毎に参加者の健康指導の結果に基づいて複数の指導者の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持することを特徴とする健康指導支援装置。

請求項2

請求項1に記載の健康指導支援装置であって、前記プロセッサは、前記指導者を割り当てる参加者のユーザ情報を受け付けると、当該ユーザ情報に基づいて、当該参加者を前記クラスタのうちの一つに割り当て、前記参加者を割り当てたクラスタについて、前記適正判定情報を参照して複数の指導者の前記適正スコアのうち最も適正スコアが高く、かつ当該参加者を指導可能な指導者を選択することを特徴とする健康指導支援装置。

請求項3

請求項1に記載の健康指導支援装置であって、前記プロセッサは、前記適正スコアを、前記健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報の実績から算出することを特徴とする健康指導支援装置。

請求項4

請求項1に記載の健康指導支援装置であって、前記ユーザ情報は、参加者の属性情報または問診情報のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする健康指導支援装置。

請求項5

請求項3に記載の健康指導支援装置であって、前記指導者には指導に関する単価情報が設定され、前記プロセッサは前記適正スコアを前記単価情報で補正することを特徴とする健康指導支援装置。

請求項6

請求項1に記載の健康指導支援装置であって、前記プロセッサは、前記クラスタ毎に必要な指導者の数を出力し、前記適正スコアに基づいて各クラスタに前記指導者を割り当てることを特徴とする健康指導支援装置。

請求項7

プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有する計算機で参加者の保健指導を支援する健康指導支援方法であって、前記計算機が、前記記憶部に格納されたユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成する第1のステップと、前記計算機が、参加者の健康指導の結果を蓄積した生活習慣情報に基づいて前記クラスタ毎に複数の指導者毎の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持する第2のステップと、を含むことを特徴とする健康指導支援方法。

請求項8

請求項7に記載の健康指導支援方法であって、前記計算機が、前記指導者を割り当てる参加者のユーザ情報を受け付ける第3のステップと、前記計算機が、当該ユーザ情報に基づいて、当該参加者を前記クラスタのうちの一つに割り当てる第4のステップと、前記計算機が、前記参加者を割り当てたクラスタについて、前記適正判定情報を参照して複数の指導者の前記適正スコアのうち最も適正スコアが高く、かつ当該参加者を指導可能な指導者を選択する第5のステップと、をさらに含むことを特徴とする健康指導支援方法。

請求項9

請求項7に記載の健康指導支援方法であって、前記第2のステップは、前記適正スコアを、前記健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報の実績から算出することを特徴とする健康指導支援方法。

請求項10

請求項7に記載の健康指導支援方法であって、前記ユーザ情報は、参加者の属性情報または問診情報のうち少なくとも一方を含むことを特徴とする健康指導支援方法。

請求項11

請求項9に記載の健康指導支援方法であって、前記第2のステップは、前記指導者には指導に関する単価情報が設定され、前記適正スコアを前記単価情報で補正することを特徴とする健康指導支援方法。

請求項12

請求項7に記載の健康指導支援方法であって、前記計算機が、前記クラスタ毎に必要な指導者の数を出力し、前記適正スコアに基づいて各クラスタに前記指導者を割り当てる第6のステップをさらに含むことを特徴とする健康指導支援方法。

請求項13

プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有する計算機を制御するプログラムであって、前記記憶部に格納されたユーザ情報から参加者を分類して複数のクラスタを生成する第1のステップと、参加者の健康指導の結果を蓄積した生活習慣情報に基づいて前記クラスタ毎に複数の指導者毎の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持する第2のステップと、を前記計算機に実行させることを特徴とするプログラム。

請求項14

請求項13に記載のプログラムであって、前記指導者を割り当てる参加者のユーザ情報を受け付ける第3のステップと、当該ユーザ情報に基づいて、当該参加者を前記クラスタのうちの一つに割り当てる第4のステップと、前記参加者を割り当てたクラスタについて、前記適正判定情報を参照して複数の指導者の前記適正スコアのうち最も適正スコアが高く、かつ当該参加者を指導可能な指導者を選択する第5のステップと、をさらに含むことを特徴とするプログラム。

請求項15

請求項13に記載のプログラムであって、前記第2のステップは、前記適正スコアを、前記健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報の実績から算出することを特徴とするプログラム。

技術分野

0001

本発明は、健康指導における患者への最適な指導担当者選定を効果的かつ効率的に決定する為の技術に関する。

背景技術

0002

生活習慣病の増加に伴う医療費抑制のため、特定保健指導に代表されるように、個人健康状態に応じて適切な健康指導を行うプログラムが実施されている。このような健康指導プログラムにおいては、保健師や管理栄養士、その他の指導者が、食事運動等に関する生活習慣改善のための指導を被指導者(以下、ユーザと称する)に対して行う。一般的には、健康指導プログラムに登録したユーザに対して担当指導者割り当てられ、電話やメール、対面指導等様々な方法を通じて一定期間の指導が行われる。指導の目的は、例えばメタボリックシンドローム該当者に対する減量指導や、血糖コントロール服薬指導多岐にわたるが、高い指導効果を得るためには、ユーザがモチベーションを維持し脱落なく継続的にプログラムに取り組むことが重要である。よって指導者はユーザと適切にコミュニケーションをとりモチベーションをコントロールできる能力が求められる。そのため、ユーザに対して適切な指導者を選定することが必要であり、また複数の指導者リソース案したうえで簡便に実行できる必要がある。

0003

特許文献1では、過去の経験症例に基づき、経験のある看護師担当に割り当てる技術が開示されている。

先行技術

0004

特開2008−234185号公報

発明が解決しようとする課題

0005

上記特許文献1に記載されている技術のように、患者の病名を経験症例に含まない未経験看護師に対して経験年数の長い順に前記患者を割り当てた場合に割当ルールを満たすか否かの判断処理を行い、割当ルールを満たす場合に担当看護師割当を行う場合、健康指導のように、対象者が必ずしも疾病を有していない場合には経験症例に基づく判定をすることが難しくなる。また、指導者とユーザのコミュニケーションの部分については何ら考慮されていない。

0006

本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、指導者とユーザを指導効果の観点で適切に選定しより高い指導効果を得るための指導者選定技術を提供することを目的とするものである。

課題を解決するための手段

0007

本発明は、プロセッサと、前記プロセッサから読み書き可能な記憶部と、を有して参加者の保健指導を支援する健康指導支援装置であって、前記記憶部は、前記参加者のユーザ情報と、前記参加者毎の健康指導の結果を蓄積する生活習慣情報を保持し、前記プロセッサは、前記ユーザ情報から前記参加者を分類して複数のクラスタを生成し、前記クラスタ毎に参加者の健康指導の結果に基づいて複数の指導者の適正スコアをそれぞれ算出して適正判定情報に保持する。

発明の効果

0008

本発明に係る健康指導支援装置によれば、複数の指導者と複数の参加者の中で最適な担当選定を、効率的かつ高速に決定することができ、より高い指導効果を得ることができる。また、やむを得ず指導担当を変更する場合においても迅速に指導者を決定でき、指導担当の選定に係る作業を大幅に軽減できる。

図面の簡単な説明

0009

本発明の第1の実施例を示し、健康指導支援装置の構成の一例を示すブロック図である。
本発明の第1の実施例を示し、利用者属性テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、生活習慣情報テーブル(食事)の一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、生活習慣情報テーブル(運動)の一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、生活習慣情報テーブル(改善目標)の一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、問診情報テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、指導者属性テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、指導予定テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、指導実績テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、指導者等級テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、クラスタ管理テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、適正判定テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、医学知識管理テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、利用状況テーブルの一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、適正スコアを算出する処理の一例を示すフローチャートである。
本発明の第1の実施例を示し、適正スコアを基に指導担当者を選定する処理の一例を示すフローチャートである。
本発明の第1の実施例を示し、最適化指標(KPI)を設定する為の画面の一例を示す図である。
本発明の第1の実施例を示し、指導者選定結果の表示と選定を行う為の画面の一例を示す図である。
本発明の第2の実施例を示し、指導単価を考慮して、適正スコアを基に指導担当者を選定する処理の一例を示すフローチャートである。
本発明の第2の実施例を示し、指導単価を考慮し、指導者選定結果の表示と選定を行う為の画面の一例を示す図である。
本発明の第3の実施例を示し、健康指導支援装置の構成の一例を示すブロック図である。
本発明の第3の実施例を示し、指導者人材確保の計画を行う為の画面の一例を示す図である。

0010

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。

0011

以下に本発明の実施例1として、インターネットを通じて提供される健康指導プログラムを用いて、ユーザ(利用者)に最適な指導者を選定する例について、図面を参照しつつ説明する。

0012

図1は、本発明の実施例1である健康指導支援装置101の一構成例を示すブロック図である。健康指導支援装置101は、ネットワーク108を介して指導者端末109と、ユーザ端末110と接続されている。指導者端末109は、健康指導プログラムのユーザ(参加者)に対して指導を行う指導者が使用する。ユーザ端末110は、健康指導プログラムを利用するユーザ(参加者)によって操作される。

0013

健康指導支援装置101は、キーボードマウスなどの入力部102と、ディスプレイを表す出力部103と、CPU104と、メモリ105及び記憶媒体106を含む計算機である。指導者端末109及びユーザ端末110も同様の計算機である。なお、メモリ105及び記憶媒体106は記憶部として機能することができる。

0014

健康指導支援装置101は、所定の機能を提供するプログラムを記憶媒体106に格納し、メモリ105へロードしてCPU104によって実行される。記憶媒体106には、利用者登録部111と、推奨指導者提示部112と、生活習慣特徴量抽出部113と、クラスタ構築部114と、クラスタ割当部115と、指導者等級処理部116と、適正スコア算出部117と、指導者割当決定部118及び医学知識処理部119がプログラムとして格納される。

0015

CPU104は、各機能部のプログラムに従って処理することによって、所定の機能を提供する機能部として稼働する。例えば、CPU104は、利用者登録プログラムに従って処理することで利用者登録部111として機能する。他のプログラムについても同様である。さらに、CPU104は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれの機能を提供する機能部としても稼働する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。

0016

利用者登録部111は、健康指導プログラムのユーザを受け付けて、利用者属性テーブル120に登録し、また、問診情報を受け付けて問診情報テーブル122に登録する。また、利用者登録部111は、ユーザの日々の報告を受け付けて生活習慣情報テーブル121に格納する。

0017

推奨指導者提示部112は、後述するように、複数の指導者と複数のユーザの組み合わせの中から、高い指導効果が得られる指導者とユーザの組み合わせを提示する。生活習慣特徴量抽出部113は、ユーザの生活習慣情報テーブル121や問診情報テーブル122から特徴量を算出する。

0018

クラスタ構築部114は、ユーザや指導者の特徴量等からユーザのグループを生成し、クラスタ管理テーブル127に登録する。クラスタ割当部115は、ユーザのグループ(クラスタ)を指導者に割り当てる。指導者等級処理部116は、指導者等級テーブル126を管理する。

0019

適正スコア算出部117は、ユーザのグループに対する指導者の指導適正スコアを算出する。指導者割当決定部118は、指導者の指導適正スコアや指導の予定に基づいてユーザに最適な指導者を割り当てる。

0020

健康指導支援装置101には、各機能部が利用する情報を格納したデータベース107が接続される。データベース107は、利用者属性テーブル120、生活習慣情報テーブル121、問診情報テーブル122、指導者属性テーブル123、指導予定テーブル124、指導実績テーブル125、指導者等級テーブル126、クラスタ管理テーブル127、適正判定テーブル128、医学知識管理テーブル129、利用状況テーブル130を格納する。

0021

なお、生活習慣情報テーブル121は、図3図5で示すように、食事関連の生活習慣情報テーブル121−1と、運動関連の生活習慣情報テーブル121−2と、改善目標関連の生活習慣情報テーブル121−3から構成される。

0022

図2は、利用者属性テーブル120の一例を示す図である。利用者属性テーブル120は、ユーザを特定する識別子を格納するユーザID201と、ユーザの健康指導プログラムの利用状況202と、指導の為にユーザが確保できる時間を示す被指導可能日時203と、生年月日204と、身長205と、体重206と、性別207と、職種208と、使用する言語209と、在住地域210と、タイムゾーン211と、健康状態212と、プログラム加入履歴213と、ユーザタイプ215と、をひとつのエントリに含む。

0023

この情報により、ユーザの属性を基にした分類が可能になる効果がある。健康指導プログラムの開始時に、利用者登録部111がユーザの情報を受け付けて利用者属性テーブル120を生成または更新する。健康状態212は、「00」が健康、「01」がメタボリックを示す。プログラム加入履歴213は、健康指導プログラムの利用回数が格納される。また、ユーザタイプ214には、ユーザの健康指導プログラムに対する積極度が格納され、例えば、数値が大きいほど積極性が高くなる。

0024

図3は、食事関連の生活習慣情報テーブル121−1の一例を示す図である。食事関連の生活習慣情報テーブル121−1は、ユーザの識別子を格納するユーザID201と、ユーザ毎の食事情報を特定するための識別子を格納する食事ID301と、食事が摂られた日時を格納する食事日時302と、朝食や昼食、夕食の種類を格納する食事カテゴリ303と、摂取した食事の内容を記録する食事内容304と、外食か否かを示す外食フラグ305と、飲酒があった否かを示す飲酒フラグ306と、をひとつのエントリに含む。

0025

食事関連の生活習慣情報テーブル121−1は、ユーザ端末110から入力されたユーザの情報のうち食事に関する情報が、利用者登録部111によって生成または更新される。なお、ユーザは、所定のタイミング(例えば、毎日)で健康指導プログラムで指定された情報をユーザ端末110から健康指導支援装置101へ入力する。

0026

この情報により、ユーザの食習慣に関する特徴を元にした分類が可能になる効果がある。なお、ユーザID201は、利用者属性テーブル120と同様の情報を用いる。

0027

図4は、運動関連の生活習慣情報テーブル121−2の一例を示す図である。運動関連の生活習慣情報テーブル121−2は、ユーザの識別子を格納するユーザID201と、ユーザが運動した日時を示す運動日時401と、その日の体重402と、当日にユーザが歩いた歩数403と、所定の運動量基準から判定される身体活動レベル404をひとつのエントリに含む。身体活動レベル404は、運動の強度を示す値が格納され、例えば、Mets(身体活動強度)表等で設定された値が格納される。

0028

この情報により、ユーザの身体活動の特徴を基にした分類が可能になる効果がある。運動関連の生活習慣情報テーブル121−1は、ユーザ端末110から入力されたユーザの情報のうち運動に関する情報が、利用者登録部111によって生成または更新される。

0029

図5は、改善目標関連の生活習慣情報テーブル121−3の一例を示す図である。改善目標関連の生活習慣情報テーブル121−3は、ユーザの識別子を格納するユーザID201と、歩数増加や食事の改善などの予め設定した生活習慣改善の目標を示す改善目標501と、改善目標達成の対象日を示す目標対象日502と、目標が達成されたか否かを示す目標達成度503と、をひとつのエントリに含む。目標達成度503は、例えば、「0」が未達、「1」が達成を示す。

0030

この情報により、ユーザの生活習慣改善に対する取組状況を基にした分類が可能になる効果がある。改善目標関連の生活習慣情報テーブル121−3は、ユーザ端末110から入力されたユーザの情報のうち改善目標に関する情報が、利用者登録部111によって生成または更新される。

0031

図6は、問診情報テーブル122の一例を示す図である。問診情報テーブル122は、ユーザの識別子を格納するユーザID201と、ユーザが就業しているか否かを示す就業有無601と、希望する指導方法を示す希望指導スタイル602と、服薬の内容を示す服薬状況603と、既往歴604と、平均的な運動の状況を示す運動習慣605と、普段の食事の取り方などの内容を示す食事習慣606と、普段の飲酒の量を示す飲酒量607と、平均的な睡眠時間を示す睡眠量608と、喫煙の有無を示す喫煙有無609と、をひとつのエントリに含む。この情報により、普段の生活スタイルを基にしたユーザの分類が可能になる効果がある。

0032

問診情報テーブル122は、健康指導プログラムの開始時などに問診を実施した内容が利用者登録部111等によって問診情報テーブル122に格納される。

0033

図7は、指導者属性テーブル123の一例を示す図である。指導者属性テーブル123は、指導者を特定する識別子を格納する指導者ID701と、生年月日702と、身長703と、体重704と、性別705と、等級706と、言語707と、在住地域708と、在住地域のタイムゾーン709と、指導のスタイルを示す指導スタイル710と、指導者が有する資格内容を示す資格情報711と、をひとつのエントリに含む。

0034

この情報により、指導者の属性情報を基にした分類が可能になる効果がある。なお、等級706は指導者毎のランクを示す値が設定される。指導者属性テーブル123は、管理者などによって予め設定される。

0035

図8は、指導予定テーブル124の一例を示す図である。指導予定テーブル124は、指導者端末109から入力された情報を保持する。指導予定テーブル124は、指導者の識別子を格納する指導者ID701と、指導の日時を示す指導日時801と、指導の実施もしくは予定されているかの状態を示す指導状態802と、指導の対象となっているユーザの識別子を格納する指導対象ユーザ803と、をひとつのエントリに含む。

0036

この情報により、指導者の空き状況を把握し、適切に担当を選定する事が可能になる効果がある。なお、指導者ID701は、図7の指導者属性テーブル123と同様の値である。また、指導予定テーブル124は、指導者端末109からの入力によって生成または更新される。

0037

図9は、指導実績テーブル125の一例を示す図である。指導実績テーブル125は、健康指導プログラムの管理者などによって予め設定される情報である。

0038

指導実績テーブル125は、指導者の識別子を格納する指導者ID701と、指導者の経験量を示す指導年数901と、過去に指導したユーザ数を格納する指導人数902と、合計指導日数903と、指導期間の途中で脱落したユーザの人数を示す途中脱落者数904と、指導の結果として得られたユーザの平均減量量を示す減量実績905と、ユーザからの指導に対する定量的評価値を示すユーザ評価値906と、をひとつのエントリに含む。この情報により、指導者の実績に基づく分類が可能になる効果がある。

0039

指導実績テーブル125は、所定の周期(例えば、1日毎)で更新されて、ユーザ端末200からの減量実績の入力や評価あるいは指導人数の変動などが反映される。

0040

図10は、指導者等級テーブル126の一例を示す図である。指導者等級テーブル126は、健康指導プログラムの管理者などによって予め設定される情報である。

0041

指導者等級テーブル126は、指導者の識別子を格納する指導者ID701と、指導者の実績から決定される指導者等級1001と、指導者の1時間あたりの報酬を格納する指導単価1002とをひとつのエントリに含む。この情報により、指導者のレベルと単価を考慮した分類が可能になる効果がある。

0042

図11は、クラスタ管理テーブル127の一例を示す図である。クラスタ管理テーブル127は、クラスタ構築部114によって生成または更新された情報を格納する。クラスタ管理テーブル127は、分類されたグループを特定するクラスタID1101と、クラスタの種別を示すクラスタ対象1102と、クラスタの特徴を示すクラスタラベル1103と、グループの分類に用いた特徴量を示す特徴量セット1104と、クラスタ内に内包するユーザのIDを示す該当ユーザ1105と、をひとつのエントリに含む。この情報により、分類された結果を用いて適切な指導者の選定を行うことが可能になる効果がある。

0043

図12は、適正判定テーブル128の一例を示す図である。適正判定テーブル128は、適正スコア算出部117が生成する情報である。

0044

適正判定テーブル128は、指導者の識別子を格納する指導者ID701と、指導者の適正を判定する対象であるクラスタを示す対象クラスタ1201と、該当するクラスタに対する適正度合いを示す適正スコア1202と、をひとつのエントリに含む。この情報により、より指導効果の高い指導者を選定することが可能になる効果がある。

0045

図13は、医学知識管理テーブル129の一例を示す図である。医学知識管理テーブル129は、指導者や管理者などによって予め設定された情報である。

0046

疾患や身体の状態を示す健康状態1301と、健康状態に対応する運動指導禁忌1302と、食事指導禁忌1303と、薬剤指導禁忌1304と、をひとつのエントリに含む。この情報により、過去の指導履歴において経験があるか否かを判断して適切な指導者を選定することが可能になる効果がある。

0047

図14は、利用状況テーブル130の一例を示す図である。利用状況テーブル130は、利用者登録部111等によって生成及び更新される情報である。

0048

利用状況テーブル130は、ユーザの識別子を格納するユーザID201と、ユーザの指導中のログイン率1401と、情報の入力状況を示す入力率1402と、体重の減少量を示す減量結果1403と、体重の初期値(健康指導プログラムの開始時)からの減量率を示す減量率1404と、をひとつのエントリに含む。

0049

減量結果や減量率は、一例であってそのほか任意の指標を管理することができる。この情報により指導効果に基づいて分類を行うことができる効果がある。ログイン率1401は、予め設定された期間内の入力回数との比が格納される。例えば、1日1回の入力が設定されている場合、毎日1回の入力でログイン率1401=1.0となる。また、入力率1402は、指定された入力項目の数と、実際に入力された項目の数の比を格納することができる。

0050

利用状況テーブル130は、所定の周期(例えば、1日)で更新され、ユーザ端末200から入力された生活習慣情報テーブル121−2の体重402から減量結果1403や減量率1404を算出して更新される。また、ユーザ端末200のログインの頻度や入力の内容などに応じてログイン率1401や入力率1402が算出されて更新される。

0051

次に、ユーザを分類してユーザ群に対する適正スコア1202を算出する手順を、図を用いて説明する。図15は、適正スコア1202の算出手順の一例を示すフローチャートである。この処理は健康指導支援装置101が入力部102または指導者端末109から所定の指令を受け付けたときに実行される(1501)。

0052

まず、クラスタ構築部114は、ステップ1502にて、クラスタリングに用いる手法を設定する。例えば、代表的なクラスタリング手法としてk−means法など周知または公知の手法を用いる事ができる。その際、クラスタリング手法の設定と共に、何個のクラスタに分類するかも含めて設定を行う。クラスタの分類数は、入力部102や指導者端末109から受け付けることができる。

0053

次に、クラスタ構築部114は、ステップ1503にて、クラスタリングする際に用いる特徴量の設定を行う。クラスタ構築部114は、入力部102や指導者端末109から特徴量の指定を受け付ける。ここで設定する特徴量によって適正スコア1202を使用する目的に応じた分類の調整を行うことができる。例えば、特徴量として属性情報を設定すればユーザ等の属性情報による分類となり、あるいは問診結果を主に設定すれば問診結果を反映したユーザの分類を行うことができる。

0054

属性情報による分類は、例えば、利用者属性テーブル120の生年月日204(年齢)や性別207、健康状態212等を指定してクラスタリングを行うことができる。また、問診結果による分類は、問診情報テーブル122の既往歴604、運動習慣605、食事習慣606や飲酒量607を指定してクラスタリングを行うことができる。

0055

次に、ステップ1504では、生活習慣特徴量抽出部113が、ステップ1503で設定された情報に基づいてデータベース107から特徴量を抽出する。ここで、生活習慣特徴量抽出部113は、抽出したデータをクラスタリングが可能なデータ形式にデータを加工する。

0056

例えば、文字列で記録されているデータの場合、名寄せを行うなどして纏めるほか、カテゴリカルデータを数値に変換する等の前処理を行う。また、設定された特徴量が多岐にわたる場合には、変数選択を行って適切な量の変数に絞り込みを行う。

0057

次に、ステップ1505では、クラスタ構築部114が上記ステップ1502で設定されたクラスタリング手法でクラスタリングを実行して指定されたクラスタ数でユーザの分類を実行する。次に、ステップ1506では、クラスタ割当部115が、得られた分類結果をクラスタ管理テーブル127に記録する。

0058

次に、ステップ1507では、適正スコア算出部117が、各指導者の適正スコア1202を算出する。なお、適正スコア算出部117は、キャリアの浅い指導者等、所定のサンプル数を確保できない場合には適正スコア1202の算出は行わない。

0059

適正スコア算出部117は、指導者別に、分類されたクラスタ内に含まれる過去の担当実績を抽出し、平均減量率を算出する。適正スコア算出部117は、全指導者と全クラスタ分について平均減量率を算出した後、標準化して値を0から1に調整した適正スコア1202を算出する。

0060

適正スコアSiは、例えば、以下の(1)式に示す手法により指導者別に算出した値を、さらに0から1の範囲に線形変換することで得られる。

0061

0062

なお、上記(1)式において、μは指導者間の平均減量率を示し、σは指導者間の減量率の標準偏差を示し、wiはある指導者の指導成果としての減量率を示している。

0063

次に、適正スコア算出部117は、ステップ1508にて、指導者ID701と対象クラスタ1201毎に算出した適正スコア1202を適正判定テーブル128に記録する。

0064

以上の手順で適正スコア算出処理が実行され、指導者ID701とユーザの対象クラスタ1201に適正スコア1202が設定される。

0065

次に、適正スコア算出部117が算出した適正スコア1202を用いて、最適な指導者を選定する処理について説明する。

0066

図16は、新しく登録されたユーザに対して指導者を選定する指導者選定手順の一例を示すフローチャートである。この処理は健康指導支援装置101が入力部102または指導者端末109から所定の指令を受け付けたときに実行される(1601)。

0067

まず、指導者割当決定部118は、ステップ1602にて、指導者を選定する対象となるユーザを利用者属性テーブル120から抽出する。対象となるユーザは、例えば、新規のユーザや、指導者を変更するユーザのユーザID201を指定することができる。

0068

次に、指導者割当決定部118は、ステップ1603にて問診情報テーブル122を参照して事前問診の有無を判定する。事前問診結果が存在する場合はステップ1604へ進み、事前問診結果が存在しない場合はステップ1610へ進む。

0069

ステップ1604では、指導者割当決定部118が、問診情報テーブル122を参照して問診結果の特徴量を抽出する。ここで、特徴量は、クラスタ管理テーブル127に記録された特徴量セット1104に合わせて利用者属性テーブル120や問診情報テーブル122から抽出する。

0070

一方、ステップ1610の事前問診情報が無い場合には、例えば属性情報等を用いる。この場合、クラスタ管理テーブル127の特徴量セット1104が属性情報から成るクラスタを用いることで割付を実行可能である。

0071

次に、指導者割当決定部118は、ステップ1605にて、ユーザ毎に最も近いクラスタを算出して割り付けを行う。具体的には、指導者割当決定部118が、ユーザ毎に抽出した特徴量をもとに、各クラスタ中心との距離を算出し、最も近いクラスタを探索して当該ユーザの割り付けを行う。

0072

指導者割当決定部118は、クラスタ管理テーブル127のクラスタID1101に対応する該当ユーザ1105にユーザIDを設定することで、ユーザをクラスタに割り付ける

0073

次に、指導者割当決定部118は、ステップ1606にて、最適化したい指標(KPI:Key Performance Indicator)の設定を行う。

0074

図17に、KPIを設定する画面の一例を示す。KPI設定画面1701では、各指導者A〜Gの過去の指導実績に基づいて定量値可視化する実績グラフ表示1705と、表示する実績指標を選択する実績指標選択1702と、グラフ表示を行う為の表示ボタン1703、実績指標を採用する際に用いるKPI追加ボタン1704が存在する。本画面では例えば、実績指標に平均減量率を選択すると、実績グラフ表示1705に各指導者A〜Gのこれまでに担当したユーザの平均減量率と標準偏差の情報が表示される。

0075

このように実績指標をKPI設定画面1701に表示して最適化が必要な指標を抽出し、管理者や指導者などがKPI追加ボタン1704を使用することで最適な指導者の選定時に用いるKPIを設定することができる。

0076

図示の例では、実績指標として平均減量率を用いたが、その他に健康指導プログラムからの脱落率やユーザ評価などの実績指標を選択することが可能である。また、補足指標として標準偏差を例にとったが、これに限らず任意の指標を用いることが可能である。

0077

次に、指導者割当決定部118は、ステップ1607にて、図15の処理で算出された適正スコア1202を用いた指導者の選定を行う。ここで、適正判定テーブル128で管理される適正判定情報を参照し、対象ユーザが所属するクラスタに対する適正スコア1202の高い(所定値以上)指導者ID701を抽出し、適正スコア1202の高い順に並び変えを行う。

0078

指導者割当決定部118は、並び変えた中で適正スコア1202の順位が最も高い指導者ID701を選択して、次のスケジュール確認ステップ(1608)にて、指導予定テーブル124で管理される指導予定情報と、利用者属性テーブル120で管理されるユーザの被指導可能日時203とを照らし合わせ、実際に指導が行える場合に、次の指導担当設定ステップにて指導担当者として選定を行う。

0079

スケジュール確認ステップ(1608)にて、ユーザの被指導可能日時と指導者の指導可能日時が合わない場合は最適指導者選定ステップ(1607)へ戻り、次点の指導者ID701に関して上記と同様の処理を繰り返す。

0080

図18は、あるユーザに対して算出した適正スコア1202をもとに指導者を選定する指導者選定画面1801の一例を示す。指導者選定画面1801には、図17のKPI設定画面で設定したKPIが選定条件として選定条件表示1802に表示されている。指導者選定の対象であるユーザ情報は選定対象ユーザ情報表示1804に表示されている。

0081

このユーザに対して、計算実行ボタン1803を押下し、選定結果を算出する。選定結果は画面上部の指導者選定情報1805に表示される。指導者選定情報1805には、各指導者のID毎に算出した適正スコアと、スケジュールの適合有無(可、不可)が表示される。

0082

画面右下には、適正スコアの値を基にして、指導者の選定優先度の高い順に指導者選択表示1806が表示される。図の例では、最も適正スコアの高い指導者が選択されている状態になっており、選定確定ボタン1807を押下することで選定が完了する。上記の一連の処理によって指導効果の最適化を目的とした指導者の選定を従来よりも簡便に実行することが可能である。

0083

以上のように、本実施例1によれば、健康指導支援装置101は、指導者の過去の指導実績データと、過去のユーザの属性や蓄積された生活習慣情報テーブル121等のデータを基にして、ある指導者について高い指導効果を発揮できるユーザ群をデータから割り出して、各群(クラスタ)に対する指導適正スコア1202を算出し、指導者選定を行う際に適正スコア1202を考慮して最適な指導者を選定する。これにより、複数の指導者と複数のユーザの中で最適な担当者の選定を、効率的かつ高速に決定することができ、より高い指導効果を得ることができる。また、やむを得ず指導担当を変更する場合に置いても迅速に担当者を決定でき、指導担当の選定に係る作業を大幅に軽減できる。

0084

以下に本発明の実施例2として、指導者の選定時に指導単価を考慮することで、指導実績の少ない指導者に対する選定可能性を確保する例について、図を参照しつつ説明する。

0085

図19は、指導単価を考慮した指導者選定手順の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、前記実施例1の図16のフローチャートにステップ1901を加えたもので、その他の構成は前記実施例1と同様である。

0086

指導者割当決定部118は指導単価計算ステップ(1901)にて、適正スコア1202にかけ合わせる単価係数を算出する。例えば、単価係数を最大値1、最小値0としてシグモイド関数等のモデル関数引数とし、単価が低くなるほど単価係数が大きくなるような関数を用いて単価関数を算出する。

0087

そして、指導者割当決定部118は、算出した単価係数を、適正スコア1202とかけ合わせることで補正した適正スコア1202を算出し、キャリアの少ない指導者でも選定されるように調整することが可能である。なお、単価係数は、前記実施例1の図10に示した指導者等級テーブル126の指導単価1002に比例させても良い。

0088

図20は、補正後の適正スコアによる指導者選定画面1801の一例である。図20は、前記実施例1の図18に示した指導者選定画面1801の指導者選定情報1805に指導単価と補正後の適正スコアを加えて指導者選定情報2005としたもので、その他の構成は前記実施例1と同様である。

0089

指導者選定情報2005には適正スコア1202、スケジュール、指導単価の係数が表示されている。Advisor1は適正スコア1202が1、Advisor2は0.9、Advisor3は0.7であるが、指導単価はそれぞれ0.5、0.7、1と算出されているため、最終的な適正スコアはこれらをかけ合わせてAdvisor1は0.5、Advisor2は0.63、Advisor3は0.7となりAdvisor3が選定優先度1位となっている。

0090

このようにして、実施例2によれば、目的に応じ、指導キャリアの少ない指導者でも適正スコア1202と指導単価を考慮する方法を適用することで選定可能性を確保することが可能になり、指導人材の最適な活用が可能となる。

0091

以下に本発明の実施例3として、指導者として必要な人材確保の計画支援を行う例について、図を参照しつつ説明する。図21は、本発明の実施例3である健康指導支援装置101の一構成例を示すブロック図である。

0092

本実施例3の健康指導支援装置101は、必要な指導者人材確保の計画を作成するため、人件費経営上の目標指標を設定する経営指標設定部2101と、必要な指導者人材の計画を提示する必要指導者人材提示部2102と、契約前の指導者の候補を示す指導者候補管理テーブル2103と、管理者端末2104を有している。その他の構成は前記実施例1と同様である。

0093

例えば、予め在籍しているユーザに対して新たに指導サービスを開始する場合、まず必要な指導者の確保計画が必要であり、その際にユーザ群に合わせた人材確保の最適化が重要である。

0094

図22を用いて、人材確保計画の一例を示す。図22は必要指導者人材提示部2102が提供する必要な指導者人材を提示する指導者人材計画画面2201の一例である。指導者人材計画画面2201において、ユーザクラスタ表示2202にクラスタ構築部114の構築したユーザクラスタが表示されている。

0095

必要指導者数表示2203には、各クラスタと、各クラスタに対して必要な指導者数が表示される。必要な指導者数は、経営指標設定部2101にて設定する、指導者一人当たりのユーザ担当数や、指導単価設定等に応じて最適化する。

0096

図22では、人材計画設定表示2205に総人件費の計画が金額ベースで表示されている。設定された値に応じて、指導者候補の中から指導単価を参照し、計画範囲内で最適な指導者を抽出する。その際、適正スコアを用いて割当対象のクラスタを算出することで最適な指導者を抽出することが可能になる。

0097

経営指標設定部2101にてコスト低減優先する場合、例えば、ユーザのクラスタの中で、指導の効果があまり指導者に依存しないクラスタを抽出することで、指導キャリアの少なく指導単価の低い指導者を担当としても、指導効果をできる限り維持することが可能である。

0098

あるいは、適正スコア1202の高い順に各クラスタに対して指導者を割り当てることで、クラスタに必要な指導者の数だけではなく、各クラスタの属性等の特徴量に対応可能な指導者を割り当てることで指導の効果を高めることもできる。

0099

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に記載したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換のいずれもが、単独で、又は組み合わせても適用可能である。

0100

また、上記の各構成、機能、処理部、及び処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、及び機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスクSSD(Solid State Drive)等の記録装置、または、ICカードSDカード、DVD等の記録媒体に置くことができる。

実施例

0101

また、制御線情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

0102

101 健康指導支援装置
107データベース
109指導者端末
110ユーザ端末
111利用者登録部
112推奨指導者提示部
113生活習慣特徴量抽出部
114クラスタ構築部
115クラスタ割当部
116 指導者等級処理部
117 適正スコア算出部
118 指導者割当決定部
119医学知識処理部
120利用者属性テーブル
121生活習慣情報テーブル
122問診情報テーブル
123 指導者属性テーブル
124指導予定テーブル
125指導実績テーブル
126 指導者等級テーブル
127クラスタ管理テーブル
128 適正判定テーブル
129 医学知識管理テーブル
130 利用状況テーブル

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