生活習慣改善支援システム、生活習慣改善支援方法及びプログラム
【課題】生活習慣改善プログラムへの参加率及び継続率の向上に役立つ情報を提供する生活習慣改善支援システムを提供する。
【解決手段】計算機の記憶部に保健指導に参加した第１の参加者の基本情報と体質情報と生活情報及び履歴情報を予め格納し、第２の参加者の基本情報と体質情報と生活情報を受け付けて、基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件とし、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、記憶部に格納された第１の参加者の基本情報から基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出し、抽出された第１の参加者の体質情報と体質の検索条件の類似度を第１の類似指標とし、第１の参加者の生活情報と生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算し、抽出された第１の参加者について第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を出力する。
【解決手段】計算機の記憶部に保健指導に参加した第１の参加者の基本情報と体質情報と生活情報及び履歴情報を予め格納し、第２の参加者の基本情報と体質情報と生活情報を受け付けて、基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件とし、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、記憶部に格納された第１の参加者の基本情報から基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出し、抽出された第１の参加者の体質情報と体質の検索条件の類似度を第１の類似指標とし、第１の参加者の生活情報と生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算し、抽出された第１の参加者について第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を出力する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康管理や、健康増進、あるいは生活習慣病の予防、または治療などのために、生活行動の維持や改善を支援する生活習慣改善支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生活行動の維持や改善（以下、生活習慣改善と称する）のための手法である生活習慣改善プログラムは、できるだけ多くの人に参加し、さらに継続して取り組んでもらうことが重要である。例えば、生活習慣改善の成果目標として体重に着目し、減量に取り組む生活習慣改善プログラムの場合、 従来では、生活習慣改善プログラムの必要性を理解してもらうために、体重の増加による個人毎の生活習慣病の発症の危険性を定量的に計算、提示する方法やシステムが開発されている（例えば、特許文献１、２）。
【０００３】
生活習慣改善プログラムは、今までの生活行動をよりよいものに変えていくものであり、それなりの努力が必要になる。このため、より多くの人に参加、継続してもらうには、必要性を理解してもらうだけでなく、自分自身でもこの努力ができる「自信」をもてることが重要になる。この自信を獲得するためには、行動変容のモデルの一つである「社会的認知理論」では、「人間の行動は、個人の要因と環境の相互作用により決定される」とされ、「他人の行動とそれによって生じる結果を観察し学習する（観察学習）」が関連していると言われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１６７９５９号公報
【特許文献２】特開２００５−０４９９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の背景技術では、生活習慣改善プログラムの参加者が「自信」を得るために、具体的にどのような他の参加者の行動を観察することが重要であるか、あるいはその実現手段について全く考慮されていなかった。具体的には、以下の課題がある。
（１）他人の行動があまりにかけ離れている場合、参加者の行動に与える影響が限定される。特に生活習慣改善の場合、体型や健診時の検査値の異常など、関心の対象である生活習慣以外に参加者の行動に与える様々な要因が存在している。
（２）一般的に生活習慣改善プロフラムには多くの人が参加し、多くの参加者の事例を収集することができるが、これら多くの事例から参加者の自信につながる事例を選択する方法が明確でない。
（３）生活習慣改善プログラムの実施前の段階（参加勧奨時、最初の生活行動の目標設定時）と、実施中の段階（途中での目標見直し時）とでは、提示すべき情報や、事例選択の方法が異なる（後者は健康管理への取組み状況を加味する必要）ことに対応する必要がある。
【０００６】
これらの課題は、上記従来の技術では全く考慮されていなかった。
【０００７】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、生活習慣改善プログラムへの参加率及び継続率の向上に役立つ情報を提供する生活習慣改善支援方法及びシステムを提供することである。特に、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を提示する生活習慣改善支援方法及びシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の生活習慣改善支援システムは、演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備えて、前記記憶部に保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納して第２の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援システムにおいて、前記計算機は、前記第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けて、前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出し、前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算し、前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算し、前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する。
【発明の効果】
【０００９】
したがって、本発明によれば、健康管理の取組みにより変更可能な項目である生活情報の類似に基づく他の参加者の履歴情報の参照が容易かつ的確に行えるようになり、「できる自信を得ることができるか」という点での過去または現在の参加者の健康管理の事例を提示できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態を示し、生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態を示し、生活習慣改善支援システムによる処理の概要を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態を示し、類似事例提示処理Ｆ３０の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態を示し、参加候補者管理データベースＤ５のデータ構造の一例を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態を示し、図３の体質情報検索条件入力ステップ１及び生活情報検索条件入力ステップ２で指導者端末装置２００等の表示装置に出力される画面の一例を示す画面イメージである。
【図６】本発明の実施の形態を示し、類似事例検索処理ステップ３の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態を示し、検査値から異常指標への変換例を示すグラフを示し、（ａ）はＴＧ（トリグリセリド：中性脂肪）の検査値から異常指標への変換例を示し、（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標２０７への変換例を示し、（ｃ）は男性のＨＤＬから異常指標への変換例を示し、（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標への変換例を示す。
【図８】本発明の実施の形態を示し、参加者管理データベースＤ１に格納されている参加者の情報のデータ構造の一例である。
【図９】本発明の実施の形態を示し、減量結果データベースＤ４に格納されている参加者の減量事例のデータ構造の一例である。
【図１０】本発明の実施の形態を示し、経過情報データベースＤ２に格納されている参加者の生活情報の一例である。
【図１１】本発明の実施の形態を示し、体型の差を不一致度に変換するグラフを示し、（ａ）は参加候補者と参加者の服囲（または体重）の差を不一致度に変換する例を示し、（ｂ）は参加候補者と参加者のＢＭＩの差を不一致度に変換する例を示し、（ｃ）は参加候補者と参加者の服囲（または体重）の差を不一致度に変換する他の例を示し、（ｄ）は参加候補者と参加者のＢＭＩの差を不一致度に変換する他の例を示す。
【図１２】本発明の実施の形態を示し、図３の検索結果表示ステップ４にて実現された、指導者端末装置２００等のパーソナルコンピュータで表示された画面の一例である。
【図１３】本発明の実施の形態を示し、図１２のボタン４０９の「表示」を押下したときに表示する減量事例の詳細を表示する画面の一例である。
【図１４】本発明の実施の形態を示し、図１２に示したボタン４１２を押下したときに表示する全ての減量事例をグラフで表示する画面の一例である。
【図１５】本発明の実施の形態を示し、検査値から異常指標への変換の変形例を示すグラフであり、（ａ）はＴＧ（トリグリセリド）の検査値から異常指標への変換の他の例を示し、（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標への変換の他の例を示し、（ｃ）は男性のＨＤＬから異常指標への変換例の他の例を示し、（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標への変換の他の例を示す。
【図１６】本発明の実施の形態を示し、図１３に示した参加者の減量メニューと生活イベントの具体的な内容を示す画面イメージである。
【図１７】本発明の実施の形態を示し、減量事例の詳細表示の変形例を示す。
【図１８】本発明の実施の形態を示し、減量事例のグラフ表示の変形例を示す。
【図１９】本発明の実施の形態を示し、図２の類似事例提示処理Ｆ３で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の実施の形態を示し、図１９のステップ５で入力される検索事例条件の一例を示す画面イメージである。
【図２１】本発明の実施の形態を示し、図１９のステップ４の検索結果表示による画面の一例を示す画面イメージである。
【図２２】本発明の実施の形態を示し、失敗事例を含む類似例をグラフで表示する画面の一例である。
【図２３】本発明の実施の形態を示し、失敗事例の参加者と成功事例の参加者の減量メニューの具体的な内容を示す画面イメージである。
【図２４】本発明の実施の形態を示し、図２の類似事例提示処理Ｆ８０で行われる処理の他の例を示すフローチャートである。
【図２５】本発明の実施の形態を示し、改善生活習慣検索条件入力ステップ６でサーバ４００が実行する詳細な処理を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の実施の形態を示し、図２５のステップ３２１、３２３で行われる減量パターンの算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の実施の形態を示し、減量事例の成功事例を示す減量パターンの説明図である。
【図２８】本発明の実施の形態を示し、指導対象の参加者の減量パターンの説明図である。
【図２９】本発明の実施の形態を示し、減量事例の失敗事例を示す減量パターンの説明図である。
【図３０】本発明の実施の形態を示し、減量事例の一例を示し、指導対象の参加者の候補にならない減量パターンの説明図である。
【図３１】本発明の実施の形態の個人別プログラムデータベースＤ３に格納されている情報の一例である。
【図３２】本発明の実施の形態の食事カロリーデータベースＤ６の構成を示す説明図である。
【図３３】本発明の実施の形態の運動カロリーデータベースＤ７の構成を示す説明図である。
【図３４】本発明の実施の形態の定期イベントデータベースＤ８の構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１２】
本実施形態では、実施の形態を分かりやすく説明するために、減量を目的とした生活習慣改善プログラムへの適用した場合の形態について説明する。
【００１３】
図１は、本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。
【００１４】
本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムは、管理者端末装置１００、指導者端末装置２００、参加者端末装置３００及びサーバ４００を備える。管理者端末すく説明するために、保健指導の一例として減量を目的とした生活習慣改善プログラムを提供する生活習慣改善支援システムへ適用した場合の形態について説明する。また、本実施形態では生活習慣改善プログラムに取り組もうとする人を参加候補者、生活習慣改善プログラムに取り組んでいる人を参加者、参加候補者に参加を勧める人、若しくは参加者に生活習慣改善の指導を行う人を指導者と称する。参加候補者は、生活習慣改善プログラムに参加、取り組むことにより参加者に呼び名がかわることに注意されたい。
【００１５】
本実施形態で例とする生活習慣改善プログラムは、体重の５％を目標体重として９０日間で減量するプログラムである。減量のための生活習慣を変える行動目標は、減量につながる行動が具体的に記載されたカード（減量メニュー＝生活習慣改善情報）を選択することにより行う。このカードには、１００ｋｃａｌに相当する運動や食事（食事量を控えることや他のカロリーの低い食品に変更するなど）の行動が記載されている。以下、このカードを１００ｋｃａｌカードと称する。この１００ｋｃａｌカードは、具体的には、「ご飯を茶碗１／３杯減らす」、「オレンジジュースを１００ｍｌ控える」、「２０分歩く」などの行動が記載されている。参加者は、自ら実行可能な１００ｋｃａｌカードを予め選択しておく。このとき、同じ種類のカードを複数選択することも可能である。例えば、ジョギングを約２０分実施する場合、「ジョギング１０分」という１００ｋｃａｌカード（ジョギングは、体重に依存するが、おおよそ１０分で１００ｋｃａｌの消費に相当）を２枚選択する。目標体重までの体重の減少量に応じて日々実施するカードの目標枚数を予め設定し、上述の予め選択した１００ｋｃａｌカードから目標とする枚数を実施することが行動目標となる。
【００１６】
生活習慣改善プログラム開始後、参加者は、朝（起床後、トイレに行った後）と夜（夕食をとった後）の体重、実施した全ての１００ｋｃａｌカードの種類と枚数、日々の生活イベント（飲み会、間食、出張、選択外の運動、深夜の食事、体調不良、夜勤）の有無、生活習慣を変えることに関する自分なりのコメント（反省、言い訳、自画自賛など）を記録する。ここで、選択外の運動とは、１００ｋｃａｌで予め選択した運動以外の行った場合に記録する。また、減量開始から１０日目、２０日目、３０日目など、１０日毎にチェックポイントが設けられ、目標体重（以下、１０日毎の目標体重）が設定されている。１０日毎の目標体重とは、開始時の体重から９０日後の目標体重までの体重減少量を９等分した減量途中段階での目標体重である。このチェックポイントの日において、その日の朝の体重が１０日毎の目標体重以下である場合、このチェックポイントでの減量達成である。最終的に、減量開始から９０日目の朝の体重が目標体重以下であった場合、減量に成功したとサーバで判定する。
【００１７】
本発明では、生活習慣改善プログラムの複数の参加者の減量事例が事例データベース（ＤＢ）に格納されており、この事例ＤＢから参加候補者及び参加者に「できる自信」が得られる生活習慣改善事例を提示する。
装置１００、指導者端末装置２００、参加者端末装置３００及びサーバ４００は、ネットワーク５００を介して接続されている。
【００１８】
管理者端末装置１００、指導者端末装置２００及び参加者端末装置３００は、各々、プロセッサ、メモリ、通信インターフェース及びユーザインターフェースを備える計算機である。なお、これらの端末装置は、アプリケーションプログラム（例えば、ウェブブラウザ）が動作するＰＤＡや携帯電話機等の携帯端末装置であってもよい。
【００１９】
サーバ４００は、プロセッサ、メモリ、記憶装置及び通信インターフェースを備える計算機である。サーバ４００には、参加準備処理手段Ｍ１、参加者データ入力・閲覧処理手段Ｍ２、介入指導処理手段Ｍ３、イベント処理手段Ｍ４及び類似事例提示手段Ｍ５を備える。これらの各機能は、メモリに格納されたプログラムによって提供される。
【００２０】
サーバ４００の記憶装置Ｄには、参加者管理データベースＤ１、経過情報データベースＤ２、個人別プログラムデータベースＤ３、減量記録データベースＤ４、参加候補者管理データベースＤ５、食事カロリーデータベースＤ６、運動カロリーデータベースＤ７、定期イベントデータベースＤ８、指導記録データベースＤ９が格納される。なお、参加者管理データベースＤ１、経過情報データベースＤ２、個人別プログラムデータベースＤ３、減量記録データベースＤ４が事例データベースＤ１００を構成する。事例データベースＤ１００の参加者の記録は、過去の参加者（減量期間）が完了した参加者と、現在生活習慣改善プログラム（減量）を実施中の参加者の全てが含まれる。
【００２１】
＜データベースの構成＞
以下に、各データベース（ＤＢ）の構成について説明する。まず、生活習慣改善プログラムに参加する参加者の情報を管理する参加者管理データベースＤ１は、図８に示すように構成される。
【００２２】
また、生活習慣改善プログラムへの勧奨者または参加候補者の情報を管理する参加候補者管理データベースＤ５は、図４に示すように構成される。
【００２３】
図４は、本実施形態の参加候補者管理データベースＤ５のデータ構造の一例を説明する図である。図４において、基本情報１０１として参加候補者（または参加勧奨者。以下同様）性別及び年齢を格納し、１０２は体型を示す情報として、例えば、参加勧奨者の腹囲、ＢＭＩ（Body Mass Index）、体重を格納し、１０３は検査値を示す情報として参加候補者の血糖、脂質、血圧及び薬品の服用中の有無を格納する。なお、異常がない場合でも、血糖、脂質、血圧を格納することができる。検査値１０３の詳細として、血糖のＨｂＡ１ｃはヘモグロビン・エィワンシーを示し、ＦＢＳは空腹時血糖値を示す。また、脂質のＨＤＬはＨＤＬコレステロールを示し、ＴＧはトリグリセリド（中性脂肪）を示す。また、血圧の血圧（上）は収縮期血圧（最高血圧）、血圧（下）は拡張期血圧（最低血圧）である。
【００２４】
上記基本情報１０１、体型１０２、検査値１０３は当該参加候補者の体質情報である。
【００２５】
１０４は、参加勧奨者の生活情報であって、喫煙、生活習慣、勤務形態、職種に関する情報が格納される。これらは、参加候補者の行動により変えることができる可能性を有するものである。
【００２６】
１２１は、各々のデータ項目の表現形式である。基本情報１０１の性別は、０が男性、１が女性の２値で表現する。検査値１０３の薬剤服薬中は、０が服薬なし、１が服薬中の２値で表現する。具体的には、検査値１０３において血糖の薬剤服用中とは、血糖に影響のある薬を服用しているか否かを示すもので、０が服薬なし、１が服薬中となる。脂質、血圧においても同様である。
【００２７】
生活情報１０４において、喫煙の項目は、０が喫煙していない、１が喫煙中で表現する。生活習慣の項目の間食が多い項目は、０が間食が多くないことを示し、１は間食が多いことを表現する。飲酒が多い、出張が多い、定期的に運動をしている、睡眠時間が不足しているなど、他の生活習慣の項目についても同様である。生活情報１０４の内、勤務形態の項目は、０が不規則な勤務が多くない、１が不規則な勤務が多いことを表現する。職種の項目は、０が事務作業が多くない、１が事務作業が多いで表現する。また、データ項目１２１のうち数値と記載されている項目（年齢、腹囲など）は、検査や測定をして得られた数値で表現する項目である。
【００２８】
この参加候補者管理データベースＤ５への入力は、後述するように図３に示すステップ１の体質情報検索条件入力において、基本情報１０１、体型１０２及び検査値１０３が入力される。また、ステップ２の生活情報検索条件入力では、生活情報１０４が入力される。
【００２９】
図８は、事例データベースＤ１００を構成する参加者管理データベースＤ１に格納されている参加者の情報のデータ構造の一例である。参加者管理データベースＤ１は、図４で説明した参加候補者管理データベースＤ５と同様の構成であり、データ構造の項目である基本情報１４１、体型１４２、検査値１４３、生活情報１４４は、図４の参加候補者管理データベースＤ５の項目１０１〜１０４と同様の項目である。
【００３０】
これらの項目に格納された値は、参加者ＩＤ１４０で識別される生活習慣改善プログラムの参加者が、減量を開始する際の直近の健康診断の結果、あるいは、減量開始時点で新たに測定を行ったときの結果が格納されている。なお、参加者ＩＤ１４０は事例データベースＤ１００内でユニークな識別子であり、生活習慣改善プログラムへの登録時にサーバ４００により付与されるものである。なお、参加者管理データベースＤ１への入力については、後述する。
【００３１】
図９は、事例データベースＤ１００を構成する減量結果データベースＤ４に格納されている参加者の減量事例のデータ構造の一例である。減量結果データベースＤ４は、参加者の減量結果を格納したものである。
【００３２】
減量結果データベースＤ４は、生活習慣改善支援システム上で参加者を特定するための参加者ＩＤ１５１と、生活習慣改善プログラムを開始した日である開始日１５２と、生活習慣改善プログラムを終了した日である終了日１５３と、生活習慣改善プログラムを開始した時点での体重を格納する開始時体重１５４と、開示の腹囲を格納する開始時腹囲１５６と、開始時のＢＭＩを格納する開始時ＢＭＩ１５８と、生活習慣改善プログラムを終了した時点での体重を格納する終了時体重１５６と、終了時点の腹囲を格納する終了時腹囲１５７と、終了時点のＢＭＩを格納する終了時ＢＭＩ１５９と、減量開始時に設定した体重の目標値を格納する目標体重１５５と、生活習慣改善プログラムが終了したか否かを示すフラグを格納するプログラム終了フラグ１６０と、プログラム終了時に目標体重に達したか否かを示すフラグを格納する減量成功フラグ１６１から一人の参加者の結果が格納されている。なお、参加者が生活習慣改善プログラムを終了していない場合、終了日１５３は終了予定の日を格納し、減量成功フラグは直近の減量目標（本例では１０日毎に設定）を達成したか否かを示す値が格納されている。
【００３３】
図１０は、事例データベースＤ１００を構成する経過情報データベースＤ２に格納されている参加者の生活情報の一例である。経過情報データベースＤ２は、参加者の日々の生活習慣改善記録を格納したものである。
【００３４】
経過情報データベースＤ２は、生活習慣改善支援システム上で参加者を特定するための参加者ＩＤ１３１と、減量開始からの経過日数を格納する経過日数１３２と、経過日数の時点におけるバイタル情報（健康情報）１３３としては、例えば、朝の体重と夜の体重が格納され、行動記録１３４には参加者が行った行動の記録が格納され、目標管理１３５には当該経過日数１３２が、１０日毎のチェックポイントに相当する場合には、当該経過日数における減量の目標値が格納されている。
【００３５】
行動記録１３４には、参加者の歩数と、実施した１００ｋｃａｌカードの種類の総数と、実施した１００ｋｃａｌカードのＩＤ（実施した１００ｋｃａｌカードの種類を特定するために予め割り当てられた識別子で格納）と、実施した１００ｋｃａｌカードの枚数（実施カードＩＤで特定された同一の１００ｋｃａｌカードを実施した枚数）、経過日数１１３２の当日における飲み会の有無と、間食の有無と、出張の有無と、選択外の運動の有無と、深夜の食事の有無と、体調不良の有無と、夜勤の有無と、コメントが格納されている。ここで、実施カードＩＤ及び実施カード枚数は、実施した１００ｋｃａｌカードの種類の総数に応じて複数格納されている。
【００３６】
目標管理１３５には、１０日毎の目標体重とこの目標体重を達成したか否かを示す１０日毎の減量達成フラグが格納されている。また、参加者の日々の生活習慣改善記録を格納する経過情報データベースＤ２は、経過日数毎に作成される（Ｄａｙ＋１、Ｄａｙ＋２）。
【００３７】
図３１は、事例データベースＤ１００を構成する個人別プログラムデータベースＤ３に格納されている情報の一例である。
【００３８】
個人別プログラムデータベースＤ３は、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導において参加者が設定した減量メニューが登録されるデータベースである。個人別プログラムデータベースＤ３は、参加者の識別子を格納する参加者ＩＤ３０１と、減量メニューの登録日を格納するプログラム登録日Ｄ３０２と、連番Ｄ３０３と、生活改善項目の食事メニューの識別子Ｄ３０４及び生活改善項目の運動メニューの識別子Ｄ３０５を含んでひとつのレコードが構成される。
【００３９】
参加者の識別子ＩＤ３０１には、この生活習慣改善目標を設定した参加者の識別子が登録され、参加者管理データベースＤ１の参加者ＩＤ１４０、減量結果データベースＤ４の参加者ＩＤ１５１、経過情報データベースＤ２の参加者ＩＤ１３１と共通の識別子が使用される。プログラム登録日Ｄ３０２には、この改善項目が登録された年月日が登録される。
【００４０】
連番Ｄ３０３には、参加者が選択した減量メニューの参加者毎の連続番号が格納される。参加者が選択した減量メニューは、連番Ｄ３０３によって管理される。例えば、同じ減量メニューが同一参加者によって複数選択された場合は、同じ減量メニューが選択された数の番号が割り当てられる。
【００４１】
改善項目の食事メニューの識別子Ｄ３０４には、参加者によって選択された食事の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、食事カロリーデータベースＤ６の識別子Ｄ６０１と共通の識別子が使用される。
【００４２】
改善項目の運動メニューの識別子Ｄ３０５には、参加者によって選択された運動の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、運動カロリーデータベースＤ７の識別子Ｄ７０１と共通の識別子が使用される。
【００４３】
上記参加候補者管理データベースＤ１、経過情報データベースＤ２、個人別プログラムデータベースＤ３、減量結果データベースＤ４は、生活習慣改善支援システムを実施した参加者の生活習慣改善状況を示す事例データベースＤ１００を構成する。すなわち、事例データベースＤ１００は、参加者ＩＤに基づいて体型や検査値あるいは生活情報と、生活習慣改善プログラムの実施状況と、実施した結果を参照することができる。
【００４４】
図３２は、本実施の形態の食事カロリーデータベースＤ６の構成を示す説明図である。
【００４５】
食事カロリーデータベースＤ６は、参加者に減量メニューとして提示される食事メニューが登録されるデータベースである。前述したように、食事カロリーデータベースＤ６に格納されている食事メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に食事の種類及び食事量（食事を減らす量）が設定されている。
【００４６】
食事カロリーデータベースＤ６には、食事メニューの識別子Ｄ６０１、食事メニューカテゴリーＤ６０２、食事優先順位Ｄ６０４、食事メニュー名Ｄ６０３、食事メニュー単位Ｄ６０５、食事メニュー単位カロリーＤ６０６が格納される。
【００４７】
食事メニューの識別子Ｄ６０１には、量を減らすべき食事の種類を一意に識別するための識別子が登録される。食事メニューカテゴリーＤ６０２には、量を減らすべき食事の種類が登録される。例えば、食事の種類が主食であれば”１”が、食事の種類が酒であれば”２”が、食事の種類が間食であれば”３”が、食事に関係しない場合には”９”が、カテゴリーＤ６０２に登録される。食事メニュー名Ｄ６０３には、この食事メニューで減らすべき食事の種類及び量が登録される。食事優先順位Ｄ６０４は、参加者に食事メニューを提示する優先順位が格納される。この優先順位は、後述の処理Ｍ１７で設定されるもので、値が小さい方が優先順位が高くなる。食事メニュー単位Ｄ６０５には、食事メニュー名Ｄ６０３の内容について、摂取する単位を格納する。例えば、摂取する食事の重量「ｇ」や個数が格納される。食事メニュー単位カロリーＤ６０６には、食事メニュー名Ｄ６０５に設定された食事の熱量が格納される。本実施例では、食事メニュー単位カロリーＤ６０６に１００ｋｃａｌが設定される。
【００４８】
図３３は、本実施の形態の運動カロリーデータベースＤ７の構成を示す説明図である。
【００４９】
運動カロリーデータベースＤ７は、参加者に減量メニューとして提示される運動メニューが登録されるデータベースである。前述したように、運動カロリーデータベースＤ７に格納されている運動メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に運動量が設定されている。
【００５０】
運動カロリーデータベースＤ７は、運動メニューの識別子Ｄ７０１、運動メニューカテゴリーＤ７０２、運動優先順位Ｄ７０４、運動メニュー名Ｄ７０３、運動メニュー単位Ｄ７０５、運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６、１００ｋｃａｌ消費時間（男）、運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７、運動メニューベース体重（女）Ｄ７０８及び１００ｋｃａｌ消費時間（女）Ｄ７０９を含む。
【００５１】
運動メニューの識別子Ｄ７０１には、参加者が行うべき運動を一意に識別するための識別子が登録される。運動メニューカテゴリーＤ７０２には、参加者が行うべき運動の種類が登録される。例えば、運動が歩く又は走るであれば”１”が、運動がスポーツであれば”２”が、運動に関係しない場合には”９”が、カテゴリーＤ７０２に登録される。
【００５２】
運動優先順位Ｄ７０４には、参加者に運動メニューを提示する優先順位が格納される。この優先順位は、後述の処理Ｍ１７で設定されるもので、値が小さい方が優先順位が高くなる。
【００５３】
運動メニュー名Ｄ７０３には、この運動メニューで行うべき運動の種類が登録される。運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６には、運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７に登録される運動時間の基準となる男性の体重（ｋｇ単位）が登録される。運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７には、男性の基準体重となる運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６で、運動メニューＤ名１００３を行ったときに、１００ｋｃａｌを消費するの必要な時間（分単位）が登録される。これは、同じ運動でも、参加者の体重によって消費カロリーが変わることから、運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６は、参加者の体重に基づいた適切な運動量を算出するために使用される。具体的には、体重Ｗｋｇの人が１００ｋｃａｌ消費するためには、下式のように、
運動時間＝基準時間×基準体重／Ｗ
で計算される時間の運動が必要である。
【００５４】
例えば、体重８０ｋｇの参加者が１００ｋｃａｌを消費するために３０分必要な運動の場合、４０ｋｇの参加者が１００ｋｃａｌを消費するためには６０分の運動が必要であり、１００ｋｇの参加者が１００ｋｃａｌを消費するためには２４分の運動が必要である。
【００５５】
運動メニューベース体重（女）Ｄ７０８と運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（女）Ｄ７０９は、上記男性の基準体重と基準運動時間である運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６と運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７と同様に、運動メニュー名Ｄ７０３について女性の基準体重と基準運動時間を設定した値が格納される。
【００５６】
図３４は、本実施の形態の定期イベントデータベースＤ８の構成を示す説明図である。
【００５７】
定期イベントデータベースＤ８は、参加者の状態（減量メニューの実施状況、体重の変化、参加者の回答状況等）から、指導が必要と判定されるイベントが格納されるデータベースである。定期イベントデータベースＤ８は、イベントの識別子Ｄ８０１、タイミングＤ８０２、条件Ｄ８０３、イベント内容Ｄ８０４、参加者メール文言の識別子Ｄ８０５及び指導者文言の識別子Ｄ８０６を含む。
【００５８】
イベントの識別子Ｄ８０１には、イベントを一意に識別するための識別子が登録される。タイミングＤ８０２には、イベントであると判定される時間的条件が登録される。なお、時間的条件を規定しないイベント（条件Ｄ８０３を満たせば何時でも発生するイベント）の場合は、タイミングＤ８０２に「随時」と登録される。
【００５９】
条件Ｄ８０３には、イベントを発行する条件（時間的条件以外）が登録される。条件Ｄ８０３のうち「介入判定ＯＫ」とは、介入判定処理手段Ｍ４８及び図１５のフローチャートで「介入判定ＯＫ」が出力されると実行するイベントを示す。
【００６０】
イベント内容Ｄ８０４には、このイベントに対して行われるアクションが登録される。すなわち、タイミングＤ８０２及び条件Ｄ８０３に登録された条件が満たされた場合、イベント内容Ｄ８０４に登録された指導が行われる。
【００６１】
参加者メール文言の識別子Ｄ８０５には、定型文言データベース（図示省略）の本文に予め登録されている文言のうち、参加者宛てに送信されるメールの本文として使用される文言の識別子が登録される。指導者文言の識別子Ｄ８０６には、定型文言データベース（図示省略）の本文に登録されている文言のうち、指導者に対してイベントチェックの結果を表示する際に使用される文言の識別子が登録される。
【００６２】
条件Ｄ８０３に登録されている条件の中で、Ｘ日目目標とは、減量期間終了時に目標を達成するためにＸ日目に到達すべき体重であり、経過情報データベースＤ２の目標管理１３５の１０日毎の目標体重であり、下式によって求められる。
開始時体重−（（開始時体重−目標体重）×Ｘ／減量期間）
例えば、開始時に８０ｋｇの体重を９０日間で３．５ｋｇ減量する目標を有する参加者の１０日目の目標体重は、
８０−（（８０−７６．５）×１０／９０）＝７９．６１１［ｋｇ］
となり、２０日目の目標体重は、
８０−（（８０−７６．５）×２０／９０）＝７９．２２２［ｋｇ］
となる。
【００６３】
定期イベントデータベースＤ８では、減量メニューの実施率を条件Ｄ８０３に設定することができる。これによって、参加者によって選択された減量メニューを実施できているか否か、システムが判断するので、実施できていない場合に減量メニューの変更を提案できる。これによって、指導者による判断のばらつきを抑制しつつ、参加者の減量経過に応じた適切かつ均質な指導を提供することができる。
【００６４】
指導記録データベースＤ９は、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導の履歴の情報が格納される。例えば、指導記録データベースＤ９には参加者の識別子と体重及び測定日時が格納される。
【００６５】
図２は、本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムによる処理の概要を示すフローチャートである。
【００６６】
まず、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導の参加者または参加候補者による自己の情報の入力を受け付ける。入力された参加者の情報（基本情報１４１、体型１４２、検査値１４３）は参加者管理データベースＤ１に登録される。また、参加候補者の情報（基本情報１０１、体型１０２、検査値１０３）は参加候補者管理データベースＤ５に登録される。また、サーバ４００は、参加者に対して参加者ＩＤ１４０を付与して参加者管理データベースＤ１に登録する（Ｆ１）。
【００６７】
次に、参加者または参加候補者に対して指導者が生活情報に関する問診を実施したとき、サーバ４００は、問診結果を参加者管理データベースＤ１の生活情報１４４または参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４に格納する（Ｆ２）。
【００６８】
次に、サーバ４００は、本発明の特徴である、生活習慣改善プログラムへの参加者または参加候補者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースＤ１００から抽出して提示する（Ｆ３、Ｆ３０）。
【００６９】
ここで、生活習慣改善プログラムに参加するか否かは分からないが、自分と類似する事例が見たいという参加候補者に対しては、参加候補者に類似する過去の参加者の成功事例を提示する類似事例提示処理Ｆ３０を行う。
【００７０】
一方、生活習慣改善プログラムに参加する参加者に対しては、当該参加者に類似する過去の参加者の成功事例と失敗事例を提示する類似事例提示処理Ｆ３を行う。これらの類似事例提示処理Ｆ３、Ｆ３０については、後に詳述する。なお、参加候補者に対する処理は類似事例提示処理Ｆ３０で終了する。
【００７１】
次に、サーバ４００は、上記類似事例提示処理Ｆ３で提示された情報と、参加者管理データベースＤ１に登録された参加者の情報、及び、問診結果データベースＤ７に登録された問診に対する回答を参照して、参加者に適する食事メニューを食事カロリーデータベースＤ６から選択し、参加者に適する運動メニューを運動カロリーデータベースＤ７から選択し、選択された食事メニュー及び運動メニューをお勧めメニューとして参加者端末装置３００に送信する。
【００７２】
これらの食事カロリーデータベースＤ６に格納されている食事メニュー、及び運動カロリーデータベースＤ７に格納されている運動メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に、運動量及び食事量（食事を減らす量）が設定されている。なお、同じ運動でも、参加者の身体的特徴、例えば、体重によって消費カロリーが変わることから、参加者管理データベースＤ１に登録された参加者情報を参照して、所定の消費カロリー毎の運動量が計算される。
【００７３】
参加者端末装置３００は、送信された食事メニュー及び運動メニューを、減量メニューとして参加者に提示する。参加者端末装置３００は、参加者からの目標体重の入力を受け付ける。さらに、参加者端末装置３００は、参加者による食事メニュー及び運動メニューの選択を受け付ける。これらの入力された目標体重、選択された食事メニュー及び選択された運動メニューによって、その参加者の減量プログラムが決定される。これらの入力された目標体重は、減量結果データベースＤ４の目標体重１５５に登録され、選択された食事メニュー及び運動メニューには、個人別プログラムデータベースＤ３に登録される（Ｆ４）。
【００７４】
次に、参加者端末装置３００は、参加者の日々のデータ（体重、減量メニューの実行状態や生活情報（行動情報））の入力を受け付ける。入力されたデータは、経過情報データベースＤ２に登録される（Ｆ５）。
【００７５】
次に、サーバ４００は、所定のタイミングで（例えば、所定の期間毎に繰り返して）、経過情報データベースＤ２に登録されたデータが、定期イベントデータベースＤ８に登録されているイベントと合致するかを判定する（Ｆ６）。データの判定結果は、減量結果データベースＤ４、経過情報データベースＤ２及び指導記録データベースＤ６に登録される。
【００７６】
この定期イベントデータベースＤ８に登録されているイベントは、本実施の形態の生活習慣改善支援システムの立ち上げ時に予め設定される。イベントとしては、例えば、参加者の生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が所定の日数（例えば、１０日毎）になる度に、経過情報データベースＤ２を参照して、１０日毎の目標体重を達成したか否かを判定するイベントや、参加者の生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が所定の満了日に達したときに減量の成功または失敗を判定するイベントなどが予め定期イベントデータベースＤ８に設定される。
【００７７】
上記イベントチェック処理Ｆ６の結果、サーバ４００は、１０日毎の目標体重を達成した場合には、経過情報データベースＤ２の目標管理１３５の１０日毎の減量成功フラグを「１」に設定し、目標体重を超過した場合には経過情報データベースＤ２の目標管理１３５の１０日毎の減量成功フラグを「０」に設定する。
【００７８】
また、上記イベントチェック処理Ｆ６の結果、サーバ４００は、生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が終了日１５３に達した参加者については、経過情報データベースＤ２の最後のデータを参照し、体重が目標体重以下であれば減量結果データベースＤ４の減量成功フラグを１に設定し、そうでない場合には減量成功フラグを０に設定し、さらにプログラム終了フラグを１に設定し、経過情報データベースＤ２の最後の体重を終了時体重１５６に設定する。
【００７９】
次に、サーバ４００は、参加者が入力した経過情報データベースＤ２のデータに対するイベントチェック処理の結果を指導者端末装置２００に送信する。指導者端末装置２００は、受信した判定結果を表示する（Ｆ７）。
【００８０】
次に、指導者は、表示された判定結果に基づいて、参加者に対してなすべきと判断した指導を実行する（Ｆ８）。この指導の実行は、指導者が本実施の形態の生活習慣改善支援システムを用いて、電子メール等の手段によってなすこともでき、指導者が本実施の形態の生活習慣改善支援システムを用いずに、電話等の手段によってなすこともできる。
【００８１】
この指導の際に、本発明の特徴である、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースＤ１００から抽出して提示する（Ｆ８０）。当該参加者と類似する他の参加者の生活習慣改善状況を事例データベースＤ１００から抽出することで、減量メニューの再考などを行うことができる。
【００８２】
そして、指導者端末装置２００は、指導者がなすべきと判断した指導の実行の指示を受け付け、入力された指導の実行の指示から、指導の記録を生成する。また、指導者端末装置２００は、指導者がなした指導の記録の入力を受け付ける。これらの生成された及び入力された指導の記録は、指導記録データベースＤ９に登録される（Ｆ９）。
【００８３】
上記の処理により、サーバ４００の事例データベースＤ１００には、生活習慣改善プログラムに参加したときの参加者の体質情報と生活情報１０４が登録され、生活習慣改善プログラムの実践によって参加者の日々の体重及び行動記録を格納した経過情報データベースＤ２が蓄積され、また、参加者が選択した減量メニューが個人別プログラムデータベースＤ３に蓄積され、減量期間が満了すると減量結果データベースＤ４の減量成功フラグ１６１が確定される。このように、上記Ｆ１〜Ｆ９の処理によって、全ての参加者の生活習慣改善プログラムの実施状況が事例データベースＤ１００として蓄積される。
【００８４】
＜類似事例提示処理Ｆ３０＞
次に、上記図２の参加候補者に対して実施する類似事例提示処理Ｆ３０の詳細について以下に説明する。本実施形態の類似事例提示処理Ｆ３０は、生活習慣改善プログラムの実施前の段階で、特にプログラムへの参加勧奨時に、参加候補者へ生活習慣改善プログラムの参加者の事例を提供する場合の例を示す。
【００８５】
図３は、本実施形態の類似事例提示処理Ｆ３０の処理の一例を示すフローチャートである。図３において、ステップ１は体質情報検索条件入力ステップであって、参加候補者の基本情報１０１、体型１０２や検査値１０３などの参加候補者が現時点では直ちに変更できない情報（以降、体質情報と称する）を指導者端末装置２００等からサーバ４００の参加候補者管理データベースＤ５へ入力する処理である。
【００８６】
ステップ２は、参加候補者の現在の生活習慣と周囲環境などの参加候補者の行動により変えることができる情報（以降、生活情報１０４と称する）を指導者端末装置２００等からサーバ４００の参加候補者管理データベースＤ５へ入力する生活情報検索条件の入力処理である。
【００８７】
上記体質情報検索条件入力ステップ１と生活情報検索条件入力ステップ２は、例えば、パーソナルコンピュータ等で構成された指導者端末装置２００等の表示装置に表示された画面上に指示や数値を入力することにより実現される。
【００８８】
ステップ３は類似事例検索処理ステップであって、上記体質情報検索条件入力ステップ１及び生活情報検索条件入力ステップ２で参加候補者管理データベースＤ５へ入力された参加候補者の情報に基づいて、事例データベースＤ１００に予め格納された複数の参加者の過去の生活習慣改善の事例から、生活習慣の改善への「できる自信」を得るのに適した事例を検索するものである。本ステップ３は、例えば、パーソナルコンピュータ等で構成された指導者端末装置２００等で後述するように処理される。
【００８９】
次に、ステップ４は検索結果表示ステップであって、類似事例検索処理ステップ３の処理結果を指導者端末装置２００等の表示装置に表示して、参加候補者や指導者が視覚的に確認できる形で表示するものである。本ステップ４は、例えば、パーソナルコンピュータで構成された指導者端末装置２００等の表示装置上に処理結果を数値やグラフで描画することで実現される。
【００９０】
上記処理により、例えば、生活習慣改善プログラムに参加した過去の参加者のうち、生活習慣改善に成功し、かつ、体質情報と生活情報が参加候補者に類似する参加者がどのような生活習慣改善プログラムを実践したのかを参加候補者に提示できる。
【００９１】
参加候補者は、自分の体質や生活情報に近い過去の参加者の生活習慣改善の成功事例を参照することで、自分が生活習慣改善プログラムに参加した場合には、どのようなプログラムを選択すれば成功することができるのかを知ることができ、生活習慣改善プログラムに参加する自信を得ることができる。
【００９２】
図５は、上記体質情報検索条件入力ステップ１及び生活情報検索条件入力ステップ２で指導者端末装置２００等の表示装置に出力される画面の一例を示す画面イメージである。
【００９３】
図５において、画面９０１は、上記体質情報検索条件入力ステップ１で行う参加候補者の基本情報９０３、体型９０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況（図中では服薬状況と表記）９０９及び生活情報９０７の入力領域が設定され、参加候補者若しくは指導者がそれぞれの情報を指導者端末装置２００等から参加候補者管理データベースＤ５へ入力できる。
【００９４】
基本情報９０３は、年齢、性別の入力項目で構成され、体型９０２は、胸囲、ＢＭＩ、体重の入力項目で構成され、検査値情報９０５は、ＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）、ＦＢＳ（空腹時血糖値）、ＨＤＬ（ＨＤＬコレステロール）、ＴＧ（トリグリセリド）、血圧Ｈ（最高血圧）、血圧Ｌ（最低血圧）の入力項目で構成され、薬剤の服用状況９０９は、糖尿病、脂質異常、血圧に関する服用状況のチェックボックスで構成される。
【００９５】
基本情報９０３としての性別はプルダウンメニュー９０４で、男性または女性を入力できる。生活情報検索条件入力ステップ２で行う生活情報９０７の入力領域も同一画面９０１上に設定され、同様に参加候補者若しくは指導者がそれぞれの情報を入力できる。生活情報９０７は、参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４の喫煙、生活習慣、勤務形態、職種に対応するチェックボックスで構成され、チェックされた項目は参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４の値が「１」として入力され、チェックされない項目は生活情報１０４の値が「０」として入力される。
【００９６】
基本情報９０３、体型９０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況９０９及び生活情報９０７の各項目の入力完了後、検索ボタン９０８を押下することで、次の処理ステップである類似事例検索処理ステップ３が起動される。
【００９７】
なお、基本情報９０３、体型９０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況９０９、生活情報９０７は、参加候補者管理データベースＤ５の基本情報１０１、体型１０２、検査値１０３、生活情報１０４にそれぞれ格納される。
【００９８】
図６は、本実施形態の類似事例検索処理ステップ３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サーバ４００の類似事例提示手段Ｍ５で実行される。
【００９９】
図６において、先ず、年齢、性別の検索範囲を決定する（１３００）。これは、体質情報検索条件入力ステップ１で入力された参加候補者の体質情報に含まれる基本情報１０１（年齢、性別）を基準にして、実際に生活習慣改善プログラムを実施した参加者の減量事例を参加者管理データベースＤ１から検索する範囲を決定する。この検索範囲は、例えば、性別は完全一致（例えば、参加候補者が男性の場合は男性のみ検索）とし、年齢は参加候補者管理データベースＤ５の年齢から所定の範囲を検索条件（基本検索条件）とし、例えば、５歳下から５歳上まで（例えば、参加候補者が４３歳の場合、３７歳から４８歳までの参加者の減量事例を検索）と決定する。
【０１００】
次に、体質情報検索条件入力ステップ１で入力された参加候補者の体質情報に含まれる検査値１０３を異常指標に変換する（１３０１）。検査値１０３には多くの健康な人が含まれる正常範囲（基準値）が存在する。異常指標は、この検査値の基準値より増加（高値）の場合を１、減少（低値）の場合が−１として、−１から１の範囲で検査結果の値と異常の有無の内容（高値、低値）、程度を示す指標である。つまり、検査結果である検査値１０３の各項目の値（検査値）が、予め設定した正常範囲にあれば異常指標を０とし、検査値が予め設定した正常範囲よりも低ければ異常指標を−１とし、検査値が予め設定した正常範囲よりも高ければ異常指標を１とする。
【０１０１】
図７（ａ）は、ＴＧ（トリグリセリド：中性脂肪）の検査値から異常指標への変換例である。横軸２０１がＴＧの値、縦軸２０２が異常指標２０２の値である。ＴＧの基準値（正常範囲）は、３０から１４９であるので、基準値の範囲（２４４）では異常指標２０２は０、３０未満（２４３）では異常指標は−１、１５０以上（２４５）では異常指標は１として検査値１０３のＴＧの検査値を異常指標２０２に変換する。
【０１０２】
図７（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標２０７への変換例である。横軸２０６がＨｂＡ１ｃの値、縦軸が異常指標２０７の値である。ＨｂＡ１ｃの基準値は、４．３から５．８であるので、基準値の範囲（２４９）では異常指標は０、４．３未満（２４８）では異常指標は−１、５．８を越える場合（２５０）では異常指標２０７は１として変換する。
【０１０３】
図７（ｃ）は、男性のＨＤＬから異常指標への変換例である。また、図７（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標への変換例である。図７（ｃ）、（ｄ）において、横軸２１１、２１６がＨＤＬの値、縦軸２１２が異常指標の値である。ＨＤＬの基準値は、男性と女性で異なる。このため、性別に応じて異なる変換を行う。また、ＨＤＬコレステロールは、動脈硬化を引き起こすコレステロールを肝臓に戻す働きがあり、値が低いことの方が問題である。このため、ＨＤＬの値が低い場合、異常指標を１と設定する。男性の場合（図７（ｃ））、ＨＤＬの基準値は、４１から８０であるので、基準値の範囲（２５４）では異常指標は０、４１未満（２５５）では異常指標２１２は１、８０を越える場合（２５３）では異常指標は−１として変換する。女性の場合（図７（ｄ））、ＨＤＬの基準値は、４１から９０であるので、基準値の範囲（２５９）では異常指標は０、４１未満（２６０）では異常指標は１、９０を越える場合（２５８）では異常指標は−１として変換する。図７（ｃ）と図７（ｄ）のどちらの変換を適用するかの判断は、基本情報１０１の性別の値を用いて自動的に行う。また、図示していないが、他の検査値（ＦＢＳ、血圧（上）、血圧（下））に関しても同様に異常指標への変換を行う。
【０１０４】
次に、図６に戻り、事例データベースＤ１００から参加者の減量事例を読み出す（１３０２）。事例データベースＤ１００は、上述のように生活習慣改善支援プログラムの参加者の減量事例を格納したもので、図６に示した体質情報、生活情報の参加者管理データベースＤ１の他、生活習慣改善プログラムに参加中の日々の行動記録（体重、歩数、食事や運動の状況、生活習慣や勤務形態など）を格納した経過情報データベースＤ２や生活習慣改善プログラムの結果を格納する減量結果データベースＤ４である。本実施形態では、この事例データベースＤ１００に格納された参加者と、現在類似事例の提示対象となっている参加候補者との類似性を計算するために、後述するステップ１３０３からステップ１３０７の処理を行っていない参加者について上記図８〜図１０に示した事例データベースＤ１００から減量事例を読み出す。
【０１０５】
なお、ステップ１３０２で読み出す減量事例は、ステップ１３０１で決定された年齢、性別の検索範囲に含まれる減量事例である。この処理は、事例データベースＤ１００の参加者管理データベースＤ１に格納された基本情報１４１から、性別が参加候補者と一致し、かつ、年齢が参加候補者の年齢から所定の範囲内の参加者ＩＤ１４０を抽出し、この参加者ＩＤ１４０に対応する減経過情報データベースＤ２及び量結果データベースＤ４のデータを読み込む。
【０１０６】
次に、ステップ１３０３では、上記ステップ１３０２で読み出した事例データベースＤ１００の減量結果データベースＤ４に格納されている減量成功フラグ１６１の値を確認し、その値が１で減量に成功している事例のみ、以降の処理（ステップ３０４からステップ３０７）を行うようにする。
【０１０７】
これにより、生活習慣改善プログラムを完了した参加者のうち成功者のみを抽出し、参加候補者に対して、減量の失敗事例を不用意に表示することによる「できる自信」の喪失を未然に防ぐことができるようになる。
【０１０８】
次に、上記ステップ１３０２で読み出した参加者管理データベースＤ１の体質情報に含まれる検査値１４３を異常指標に変換する（１３０４）。この処理は、先述のステップ１３０１で説明した内容と同様の処理をステップ１３０２で読み出し、ステップ１３０３で抽出した事例データベースＤ１００の値（減量に成功した参加者管理データベースＤ１の検査値１４３）に対して行う。具体的には、検査値１４３に格納されたＨｂＡ１ｃ、ＦＢＳ、ＨＤＬ、ＴＧ、血圧（上）、血圧（下）を図７（ａ）〜（ｄ）に示した異常指標に変換する。
【０１０９】
次に、検索条件（体質情報検索条件入力ステップ１で入力された参加候補者の体質情報）と事例データベースＤ１００から読み出した減量事例の体質情報との不一致度及び絶対不一致度を算出する（１３０５）。
【０１１０】
先ず、参加候補者の情報と参加者の情報の不一致度を算出する。この算出は、参加候補者の体型１０２と、減量に成功した参加者の体型１４２の不一致度を求める処理と、参加候補者の検査値１０３と、減量に成功した参加者の検査値１４３の不一致度を求める処理に分けて行う。以下の説明では、上記ステップ１３０３で抽出した減量に成功した参加者を減量事例とする。
【０１１１】
体型の不一致度を求める処理は、先ず、参加候補者の腹囲に対する減量事例の腹囲の差（腹囲差）を割合（％）で算出する。例えば、参加候補者の腹囲をＡ（Ｋ）、減量事例の腹囲をＡ（Ｓ）とすると、
（Ａ（Ｋ）−Ａ（Ｓ））／１００
を腹囲差（割合）として減量事例毎に算出する。この値を腹囲の不一致度に変換する。この変換は、例えば、図１１（ａ）に示す変換グラフにより行う。
【０１１２】
図１１（ａ）において横軸が算出した腹囲差、縦軸が不一致度である。腹囲差が−５％以上５％以下の場合、不一致度は０とし、腹囲差が５％より大きく１０％以下の場合は不一致度＝０．５、腹囲差が１０％より大きい場合は不一致度＝１、腹囲差が−１０％以上−５％未満の場合は不一致度＝−０．５、腹囲差が−１０未満の場合は不一致度＝−１とする。図１１（ａ）により得られた腹囲の不一致度をＡとする。
【０１１３】
体重に関しても腹囲と同様に参加候補者と減量事例の不一致度を算出する。例えば、参加候補者の体重をＢ（Ｋ）、減量事例の体重をＢ（Ｓ）とすると、
（Ｂ（Ｋ）−Ｂ（Ｓ））／１００
を体重の不一致度として算出し、図１１（ａ）の変換グラフを用いて体重の不一致度Ｂを算出する。
【０１１４】
ＢＭＩに関しても腹囲、体重と同様に参加候補者と減量事例の不一致度を算出する。但し、ＢＭＩの場合は、腹囲、体重とは異なる変換グラフを用いる。参加候補者のＢＭＩをＣ（Ｋ）、減量事例のＢＭＩをＣ（Ｓ）とすると、
（Ｃ（Ｋ）−Ｃ（Ｓ））／１００
をＢＭＩの不一致度として算出し、図１１（ｂ）の変換グラフを用いてＢＭＩの不一致度Ｃを算出する。ＢＭＩの不一致度Ｃの算出に上記図１１（ａ）の体重と同じ変換グラフを用いると、ＢＭＩの算出に体重と身長を用いていることにより、体重に比較してＢＭＩの不一致度が過小評価される問題が生じる。このため、ＢＭＩの不一致度Ｃの算出には、体重の不一致度を求めるグラフとは異なる図１１（ｂ）のような変換グラフを用いることで上記の影響を低減することができる効果がある。また、参加候補者と参加者の体型の値の差から不一致度に変換を求めるグラフとしては、図１１（ｃ）のように、服囲の差と不一致度が連続的に変化するグラフや、図１１（ｄ）のようにＢＭＩの差と不一致度が連続的に変化するグラフを用いてもよい。
【０１１５】
次に、参加候補者と減量事例の検査値の不一致度を算出する。この検査値の不一致度は、上記ステップ１３０１で求めた参加候補者のＨｂＡ１ｃ、ＦＢＳ、ＨＤＬ、ＴＧ、血圧（上）、血圧（下）の各々の異常指標と、上記ステップ１３０４で求めた減量事例の各異常指標に関して、ステップ１３０１で算出した参加候補者の異常指標から、ステップ１３０３で算出した減量事例の異常指標を減算することで各検査値の不一致度を算出する。
【０１１６】
参加候補者のＨｂＡ１ｃの異常指標をＤ（Ｋ）、減量事例のＨｂＡ１ｃの異常指標をＤ（Ｓ）とすると、
Ｄ＝（Ｄ（Ｋ）−Ｄ（Ｓ））／２
を算出し、ＨｂＡ１ｃの不一致度Ｄとする。ここで、参加候補者と減量事例の異常指標の差を２で割るのは、不一致度を−１から＋１の範囲に正規化するためである。この処理により、他の算出指標と重み付けを一致させることが可能になる効果がある。同様にＦＢＳの参加候補者の異常指標をＥ（Ｋ）、減量事例の異常指標をＥ（Ｓ）として、
Ｅ＝（Ｅ（Ｋ）−Ｅ（Ｓ））／２
をＦＢＳの不一致度Ｅとして算出する。
【０１１７】
さらに、参加候補者のＨＤＬの異常指標をＦ（Ｋ）、減量事例のＨＤＬの異常指標をＦ（Ｓ）とし、
Ｆ＝（Ｆ（Ｋ）−Ｆ（Ｓ））／２
をＨＤＬの不一致度Ｅとして算出する。
【０１１８】
また、参加候補者のＴＧの異常指標をＧ（Ｋ）、減量事例のＴＧの異常指標をＧ（Ｓ）として、
Ｇ＝（Ｇ（Ｋ）−Ｇ（Ｓ））／２
をＴＧの不一致度Ｇとして算出する。
【０１１９】
また、参加候補者の血圧（上）の異常指標をＨ（Ｋ）とし、減量事例の血圧（上）の異常指標をＨ（Ｓ）とし、
Ｈ＝Ｈ（（Ｋ）−Ｈ（Ｓ））／２
を血圧（上）の不一致度Ｈとして算出する。
【０１２０】
また、参加候補者の血圧（下）の異常指標をＩ（Ｋ）、減量事例の血圧（下）の異常指標をＩ（Ｓ）とし、
Ｉ＝Ｉ（（Ｋ）−Ｉ（Ｓ））／２
を血圧（下）の不一致度Ｉとして算出する。
【０１２１】
最後に、上記より算出した全ての体質及び検査値の不一致度の総和、Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｆ＋Ｇ＋Ｈ＋Ｉを算出する。この算出した値を体質情報の不一致度Ｘとする。この体質情報の不一致度Ｘは、値が正の値になればなるほど、事例データベースＤ１００から読み出した参加者（減量事例）の健康状態がより良好な状態（疾病の発症リスクが低い状態）であることになり、値が負の値になればなるほど、逆に参加候補者に比べて事例データベースＤ１００から読み出した参加者（減量事例）の健康状態がより注意すべき状態（疾病の発症リスクが高い状態）であることになる。このように不一致度Ｘに正の値と負の値を持たせることにより、単なる不一致の程度のみでなく、減量事例の健康状態が、参加候補者自身を基準にして良好なのか悪い状態なのかを含めて把握できるようになる。
【０１２２】
次に、各々の体質情報の不一致度の絶対値の和である｜Ａ｜＋｜Ｂ｜＋｜Ｃ｜＋｜Ｄ｜＋｜Ｅ｜＋｜Ｆ｜＋｜Ｇ｜＋｜Ｈ｜＋｜Ｉ｜を算出し、この算出した値を体質情報の絶対不一致度ＸＸ（第１の類似指標）とする。この体質情報の絶対不一致度ＸＸは、０から５の値をとり、５以上の値の場合は、全て５に設定する。
【０１２３】
次に、検索条件（体質情報検索条件入力ステップ２で入力された参加候補者の生活情報１０４）と事例データベースＤ１００から読み出した減量事例の生活情報１４４との不一致度及び絶対不一致度を算出する（１３０６）。先ず、参加候補者と減量事例の生活情報の不一致度を算出する。
【０１２４】
これは、生活情報である喫煙、間食が多い、飲酒が多い、出張が多い、定期的に運動していない、睡眠時間が不足している、不規則な勤務が多い、事務作業が多いという各々の項目に関して、参加候補者の値である参加候補者管理データベースＤ５に書き込んだ生活情報１０４の値から減量事例の参加者管理データベースＤ１の生活情報１４４の値を減算する。ここで、参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４と、参加者管理データベースＤ１の生活情報１４４の各項目の値は、０または１が格納されている。
【０１２５】
参加候補者の喫煙の項目の値をＬ（Ｋ）、減量事例の喫煙の項目の値をＬ（Ｓ）とすると、
Ｌ＝（Ｌ（Ｋ）−Ｌ（Ｓ））
を算出し、喫煙の不一致度Ｌとする。同様に参加候補者の間食が多い項目の値をＭ（Ｋ）、減量事例の間食が多い項目の値をＭ（Ｓ）とし、
Ｍ＝（Ｍ（Ｋ）−Ｍ（Ｓ））
を間食が多い項目の不一致度Ｍとする。
【０１２６】
また、参加候補者の飲酒が多い項目の値をＮ（Ｋ）、減量事例の飲酒が多い項目の値をＮ（Ｓ）とし、
Ｎ＝（Ｎ（Ｋ）−Ｎ（Ｓ））
を飲酒が多い項目の不一致度Ｎとする。
【０１２７】
また、参加候補者の出張が多い項目の値をＯ（Ｋ）、減量事例の出張が多い項目の値をＯ（Ｓ）とし、
Ｏ＝（Ｏ（Ｋ）−Ｏ（Ｓ））
を出張が多い項目の不一致度Ｏとする。
【０１２８】
また、参加候補者の定期的に運動していない項目の値をＰ（Ｋ）、減量事例の定期的に運動していない項目の値をＰ（Ｓ）とし、
Ｐ＝（Ｐ（Ｋ）−Ｐ（Ｓ））
を定期的に運動していない項目の不一致度Ｐとする。
【０１２９】
また、参加候補者の睡眠時間が不足している項目の値をＱ（Ｋ）、減量事例の睡眠時間が不足している項目の値をＱ（Ｓ）とし、
Ｑ＝（Ｌ（Ｋ）−Ｑ（Ｓ））
を睡眠時間が不足している項目の不一致度Ｑとする。
【０１３０】
また、参加候補者の不規則な勤務が多い項目の値をＲ（Ｋ）、減量事例の不規則な勤務が多い項目の値をＲ（Ｓ）とし、
Ｒ＝（Ｒ（Ｋ）−Ｒ（Ｓ））
を不規則な勤務が多い項目の不一致度Ｒとする。
【０１３１】
また、参加候補者の事務作業が多い項目の値をＴ（Ｋ）、減量事例の事務作業が多い項目の値をＴ（Ｓ）とすると、
Ｔ＝（Ｔ（Ｋ）−Ｔ（Ｓ））
を事務作業が多い項目の不一致度Ｔとする。
【０１３２】
最後に、上記で算出した全ての生活情報の項目の不一致度の総和、Ｌ＋Ｍ＋Ｎ＋Ｏ＋Ｐ＋Ｑ＋Ｒ＋Ｔを算出する。この算出した値を生活情報の不一致度Ｙとする。この不一致度Ｙは、値が正の値になればなるほど、減量事例の生活状況がより良好な状態（体型や検査値の異常につながりにくい状態）であることになり、値が負の値になればなるほど、逆に参加候補者に比べて減量事例の生活状況がより注意すべき状態（体型や検査値の異常につながりやすい状態）であることになる。このように生活情報の不一致度Ｙに正の値と負の値を持たせることにより、単なる不一致の程度のみでなく、減量事例の生活状況が、参加候補者自身を基準にして良好なのか悪い状態なのかを含めて把握できるようになる。
【０１３３】
次に、各々の生活情報の不一致度の絶対値の和である｜Ｌ｜＋｜Ｍ｜＋｜Ｎ｜＋｜Ｏ｜＋｜Ｐ｜＋｜Ｑ｜＋｜Ｒ｜＋｜Ｔ｜を算出し、この算出した値を生活情報の絶対不一致度ＹＹ（第２の類似指標）とする。この生活情報の絶対不一致度ＹＹは、０から８の値をとり、５以上の値の場合は、全て５に設定する。
【０１３４】
次に、ステップ１３０７では、上記ステップ１３０５で算出された体質情報の絶対不一致度ＸＸと、ステップ１３０６で算出された生活情報の絶対不一致度ＹＹを用いて、総合不一致度Ｚを算出する（１３０７）。総合不一致度Ｚは、体質情報の絶対不一致度ＸＸと生活情報の絶対不一致度ＹＹの値を足したもので表現される。したがって総合不一致度Ｚの値は、０から１０の値をとる。
【０１３５】
以上のステップ１３０３から１３０７の処理を減量事例（減量に成功した参加者）の全ての事例データベースＤ１００に対して行ったかどうかを判定し（ステップ１３０８）、行っていない場合は、ステップ１３０２に戻って、ステップ１３０３から１３０７の処理を繰り返す。
【０１３６】
上記のステップ１３０３から１３０７の処理を行い、体質情報の不一致度Ｘ及び生活情報の不一致度Ｙと、体質情報の絶対不一致度ＸＸ及び生活情報の絶対不一致度ＹＹ、総合不一致度Ｚが算出された減量事例が、処理の対象となっている参加候補者の類似事例の検索結果となる。
【０１３７】
図１２は、図３の検索結果表示ステップ４にて実現された、指導者端末装置２００等のパーソナルコンピュータで表示された画面の一例である。図１２において、４０１が類似事例検索結果の画面、４０７は類似事例の検索結果の表示領域、４０２から４０６と４１１は、検索結果の表示方法を変更するボタンである。本表示例では、ステップ３で検索された減量事例のうち統合一致度（統合不一致度Ｚの変換値）が最大から５つの事例のみを表示するようにしている。すなわち、参加者または参加候補者に類似し、かつ、生活習慣改善プログラムに成功した参加者の情報が、類似の指標（統合一致度）の順に表示される。
【０１３８】
表示領域４０７の「一致度」は、上記図６の１３０７に示した統合不一致度Ｚを変換した総合一致度の値であり、総合一致度＝１０−総合不一致度Ｚである。
【０１３９】
また、表示領域４０７の「体重・健康状態」は、体質情報の絶対不一致度ＸＸを変換した体質情報の絶対一致度であり、５−体質情報の絶対不一致度ＸＸを示し、「生活環境・周囲環境」は生活情報の絶対不一致度ＹＹを変換した生活情報の絶対一致度であり、５−生活情報の絶対不一致度ＹＹを示し、「年齢」、「性別」、「開始時体重」、「終了時体重」は参加者管理データベースＤ１及び減量結果データベースＤ４の値であり、「減少量」は「開始時体重」から「終了時体重」を差し引いた差分である。
【０１４０】
表示領域４０７にどの事例を表示するかは、この表示方法を変更するボタン（４０３、４０５、４１１等）により決定される。これにより、表示領域の大きさが限られている場合でも、多くの検索結果から必要な減量事例のみを表示することができる。
【０１４１】
４０８は検索結果の一例であり、ステップ３で算出された減量事例の総合不一致度Ｚを変換した一致度、体質情報の絶対不一致度ＸＸを変換した体型・健康状態、生活情報の絶対不一致度ＹＹを変換した生活習慣・周囲環境、年齢、性別、開始時体重、終了時体重、減少量を表示する。
【０１４２】
ここで、検索結果４０８の「一致度」、「体重・健康状態」、「生活習慣・周囲環境」が各不一致度を変換した値である理由は、次の通りである。
【０１４３】
図６で求めた各不一致度Ｚは値が小さいほど一致している（参加候補者とよく類似している減量事例、望ましい事例）ことを示す値であり、値が大きいほどよいものと認識する人の感覚と異なる。そこで、各不一致度を上述したように変換をした後に表示する。この変換により、参加候補者や指導者の感覚にあった形で検索結果を表示することができるようになる。
【０１４４】
ボタン４０２「全ての一致順」は、統合一致度の高い順に上位５つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例を総合一致度順（または総合不一致度順）に並びかえ、上位（または下位）から５つを選択して表示することにより実現する。
【０１４５】
ボタン４０３の「体型・健康状態の一致順」は、体質情報の絶対一致度の高い順に上位５つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例を体質情報の絶対一致度順（または絶対不一致度順）に並びかえ、その上位（または下位）から５つを選択して表示することにより実現する。
【０１４６】
ボタン４０４「生活習慣・周囲環境の一致順」は、生活情報の絶対一致度の高い順に上位５つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例を生活情報の絶対一致度順（または絶対不一致度順）に並びかえ、その上位（または下位）から５つを選択して表示することにより実現する。
【０１４７】
ボタン４０５の「自分より良い人のみ表示」は、参加候補者より健康状態や生活習慣が良い減量事例のみを表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例の中で、体質情報の不一致度Ｘと生活情報の不一致度Ｙが共に０以上の減量事例のみを表示対象とすることで実現する。
【０１４８】
ボタン４０５の「自分より悪い人のみ表示」は、逆に、参加候補者より健康状態や生活習慣が悪いと思われる減量事例のみを表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例の中で、体質情報の不一致度Ｘと生活情報の不一致度Ｙが共に０以下の減量事例のみを表示対象とすることで実現する。
【０１４９】
ボタン４１１の「体重減少量の高い順」は、減量事例を減少量の高い順に並びかえて表示するボタンである。表示領域４０７に表示されている減量事例を減少量順に並びかえて再表示することで実現する。
【０１５０】
ボタン４０９の「表示」は、４０８の検索結果の減量事例の詳細を後述するように表示するボタンである。
【０１５１】
図１３は、図１２のボタン４０９の「表示」を押下したときに表示する減量事例（減量を実施した参加者）の詳細を表示する画面の一例である。図１３は、図１２の表示領域４０７内から選択された参加者について、具体的な生活習慣改善プログラムの経過をグラフにて表示するものである。
【０１５２】
図１３において、減量事例の詳細表示画面６０１には図、日々記録した朝体重、夜体重、歩数のグラフ６０２と、１００ｋｃａｌカードの実施状況と生活イベント６０３を表示する。グラフ６０２には、体重６０４を折れ線グラフで、歩数を棒グラフで表示する。
【０１５３】
図中６０６は減量開始から１０日目の目標体重、６０７は朝の体重、６０８は夜の体重、６０９は歩数、６１０は２０日目の目標体重である。ここでは、１０日目のチェックポイントは、朝の体重６０７が目標体重６０６を上回っており目標未達成、２０日目のチェックポイントは、朝の体重が目標体重６１０を下回っており目標達成した状態を示している。これらの情報は、ボタン４０９で選択された参加者ＩＤを参加者管理データベースＤ１から取得し、参加者ＩＤが一致する経過情報データベースＤ２のバイタル１３３を経過日数１３２毎にサーバ４００がデータを読み込んで表示する。
【０１５４】
６１１は１００ｋｃａｌカードの実施度を表示する領域で、個人別プログラムデータベースＤ３に予め登録した日々実施する１００Ｋｃａｌカード（食事メニューまたは運動メニュー）の目標枚数（または登録数）に対して、実際に実施したカードの総枚数の割合（実施率）を求め、この割合を３種類のアイコンで表示する。６１９は実施率３０％未満、６２０は実施率３０％以上７０％未満、６２１は実施率７０％以上を示すアイコンである。６１２から６１８は、順に、飲み会、間食、出張、選択外の運動、深夜の食事、体調不良、夜勤の生活イベントを表示する領域で、当該イベントが記録された場合は、アイコン６２４が経過情報データベースＤ２の経過日数１３２に対応する位置に表示される。図１３では、１０日目の１００ｋｃａｌカードの実施率は７０％以上（アイコン６２２）で、選択外の運動（６２３）を行ったことを示している。
【０１５５】
このように参加候補者と体質（現時点ので健康状態）や生活習慣が類似した他人の減量事例が実例として詳細に表示されるので、他人の行動とそれによって生じる結果を観察して学習する（観察学習）ことが可能になる。この観察学習により、参加候補者は自分自身でも生活習慣を改善する努力が実行できる「自信」を獲得できるようになる。
【０１５６】
図１２において、ボタン４１２「グラフ表示」は、表示領域４０７に表示されている全ての減量事例をグラフで表示するボタンである。
【０１５７】
図１４は、図１２に示したボタン４１２を押下したときに表示する全ての減量事例をグラフで表示する画面の一例である。全ての減量事例のグラフ表示画面５０１に、散布図５０２として減量事例を表示する。
【０１５８】
グラフの中央５０３は、体質情報の絶対一致度及び生活情報の絶対一致度が共に最大値である５の領域で、換言すれば体質情報の絶対不一致度ＸＸ及び生活情報の絶対不一致度ＹＹが０の領域で、参加候補者の体質情報と生活情報が一致する点である。したがって、中央５０３に近い黒丸のアイコン５０８、５１０等が現在対象となっている参加候補者に近い参加者の事例であることが容易に理解できる。
【０１５９】
横軸（５０６、５０７）は生活情報（図中では生活習慣・周囲環境と表記）の絶対一致度（５−生活情報の絶対不一致度ＹＹ）であり、縦軸（５０４、５０５）は、体質情報（図中では体型・健康状態と表記）の絶対一致度（５−体質情報の絶対不一致度ＸＸ）を表す。但し、生活情報の不一致度Ｙが０以上の場合は横軸５０６の方向にプロットし、０以下の場合は、横軸５０７の方向にプロットする。体質情報の不一致度についても同様に、体質情報の不一致度Ｘが０以上の場合は縦軸５０４の方向に、体質情報の不一致度Ｘが０以下（負値）の場合は縦軸５０５の方向にプロットする。これにより、参加候補者に比較して健康状態が良好な減量事例は縦軸５０４の方向（グラフの上部）に、注意すべき状態の減量事例は縦軸５０５の方向（グラフの下部）にプロットされる。また、参加候補者に比較して生活状況が良好な減量事例は横軸５０６の方向（グラフの右側）に、注意すべき状態の減量事例は横軸５０７の方向（グラフの左側）にプロットされる。
【０１６０】
具体的には、図１２の４０８に示した減量事例は、体質情報の絶対一致度が５、生活情報の絶対一致度が４である。この参加者の事例では図示していないが、生活情報の不一致度が１である減量事例である。この場合、生活情報の不一致度が０以上であるので、図１４上では、横軸５０６の方向に、黒丸のアイコン５０８としてプロットされる。図中５０９は、この黒丸のアイコンの減量事例の体重の減少量（５．１ｋｇ）の表示である。他の例として、図１２の４１０に示した減量事例は、体質情報の絶対一致度が４、生活情報の絶対一致度が４である。図示していないが、体質情報の不一致度が−１、生活情報の不一致度が１である減量事例である。この場合、体質情報の不一致度が０以下、生活情報の不一致度が０以上であるので、図１４上では、縦軸５０５、横軸５０６の方向に、黒丸のアイコン５１０がプロットされ、体重の減少量（５．５ｋｇ）を表示する。
【０１６１】
次に、本実施形態における類似事例を検索して表示する一連の手順について説明する。
【０１６２】
先ず、図３の体質情報検索条件入力ステップ１において、サーバ４００は指導者端末装置２００等から参加候補者の体型と検査値に関する情報を含む体質情報を取り込む。具体的には、図５に示す入力画面９０１を参加候補者自身（あるいは参加候補者の状況を確認した指導者）が、参加候補者の現時点での状況に基づいて、基本情報９０３、体型６０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況９０９を入力する。入力した内容は、サーバ４００に予め用意された図４に示した参加候補者管理データベースＤ５に格納される。
【０１６３】
次に、図３の生活状況検索条件入力ステップ２において、参加候補者の生活習慣と周囲環境に関する情報を含む生活情報を取り込む。具体的には、図５に示す入力画面９０１を参加候補者自身（あるいは参加候補者の状況を確認した指導者）が、参加候補者の現時点での状況に基づいて、生活情報９０７を入力する。入力した内容は、予め用意された図４に示したデータ構造を格納可能なデータ格納領域に格納される。
【０１６４】
次に、上記の入力が完了した後、図５に示す入力画面９０１の検索ボタン９０８を押下すると、図３の類似事例検索処理ステップ３が起動し、体質情報検索条件入力ステップ１及び生活状況検索条件入力ステップ２において参加候補者管理データベースＤ５に取り込まれた参加候補者の体質情報及び生活情報に類似した減量事例について事例データベースＤ１００を検索し、類似性を示す各指標の算出を行う。具体的には、図６に示した処理手順に従って、図８に示したデータ構造を有する事例データベースＤ１００の参加者管理データベースＤ１に格納された複数の他の参加者の減量事例から、性別が参加候補者と一致し、年齢が参加候補者の５歳下から５歳上までの範囲、かつ、減量に成功している事例（参加者）に対して、体質情報の不一致度Ｘ、絶対不一致度ＸＸ、生活情報の不一致度Ｙ、絶対不一致度ＹＹ、総合不一致度Ｚをそれぞれ算出する。
【０１６５】
最後に、図３の類似事例検索処理ステップ３で検索と指標の算出を行った減量事例を、検索結果表示ステップ４にて表示する。具体的には、上述したように図１２、図１３、図１４に示す形で表示する。
【０１６６】
図１５は、図７に示した検査値を異常指標に変換の変形例を示し、（ａ）はＴＧ（トリグリセリド）の検査値から異常指標２０２への変換例を示し、（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標２０７への変換例を示し、（ｃ）は男性のＨＤＬから異常指標２１２への変換例を示し、（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標２１７への変換例を示す。
【０１６７】
生活習慣改善プログラムが減量を対象とする場合、減量対象となった参加者の検査値は基準の範囲を超える場合が多い。そこで、図１５の変形例では、図７のように検査値が基準の範囲から外れたときに１また−１とするのではなく、予め設定した下限値から上限値まで連続的に検査値と異常指標の関係を変化させるようにした。
【０１６８】
例えば、図１５（ａ）のＴＧ（トリグリセリド）の検査値から異常指標２０２への変換は、ＴＧの値が３０から４００の間で、異常指標が−１から１の間で比例するように変換グラフが設定される。図７（ａ）の例では、ＴＧの値が３０以下で異常指標が−１となり、ＴＧの値が１５０以上で異常指標が１となる変換グラフを示した。これに対して、図１５（ａ）では、ＴＧの値が４００までの間で異常指標が１まで変化するため、ＴＧの値が１５０以上の参加者または参加候補者の間で異常指標の細かな比較が可能となり、異常指標が相対的に高いまたは低いのかを判定することができる。
【０１６９】
同様に、図１５（ｂ）ではＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値が４．０〜８．０の間で異常指標が−１から１の間で連続的に変化するように設定し、図１５（ｃ）では男性のＨＤＬが３０〜１００の間で異常指標が１〜−１の間で連続的に変化するように設定し、図１５（ｄ）では女性のＨＤＬが３０〜１１０の間で異常指標が１〜−１の間で連続的に変化するように設定する。検査値から異常指標への変換を連続的にすることで、異常指標による参加者（または参加候補者）の細かな比較が可能となる。
【０１７０】
図１６は、上記図１３に示した参加者が、どのような減量メニューを実施し、また、どのような生活イベントが発生したのかを、減量メニューと生活イベントの項目毎に頻度を示す棒グラフで表示したものである。上記図１３の画面から所定のキー入力（例えば、ファンクションキー）等によりサーバ４００は、指導者端末装置２００等に図１６の画面７０１を表示させる。
【０１７１】
上記図１６の画面７０１には、図１３の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの実施状況を示す領域７０２と、参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの種類と実施状況を示す領域７０４と、生活イベントの発生頻度を示す領域７０６が設定される。
【０１７２】
領域７０２には、生活習慣改善プログラムの期間（減量期間）中に参加者が選択した１００Ｋｃａｌカードの実施枚数７０３が棒グラフにて表示される。カードの実施枚数７０３は、選択された参加者のＩＤから経過情報データベースＤ２の行動記録１３４の「実施カード枚数」を全ての減量期間についてサーバ４００が集計し、この集計した値を棒グラフとして表示する。
【０１７３】
領域７０４には、参加者が選択した１００Ｋｃａｌカードの項目７０９〜７１８と、各項目の実施枚数が棒グラフにて表示される。サーバ４００は、参加者が選択した１００Ｋｃａｌカードの項目７０９〜７１８は、個人別プログラムデータベースＤ３に登録された当該参加者の１００Ｋｃａｌカード（食事メニュー、運動メニュー）のＩＤ（Ｄ３０４，Ｄ３０５）を取得し、食事カロリーデータベースＤ６または運動カロリーデータベースＤ７からメニュー名（Ｄ６０３、Ｄ７０３）を取得して項目７０９〜７１８に表示する。そして、サーバ４００は当該参加者の経過情報データベースＤ２から行動記録１３４のうち実施カードＩＤを取得し、減量期間内の実施カードＩＤ毎に出現頻度を集計し、集計した値をＩＤ毎に対応する項目７０９〜７１８の棒グラフとして表示する。
【０１７４】
領域７０６には、減量期間中に参加者に発生した生活イベントの項目７１９〜７２５と、各項目の発生頻度が棒グラフにて表示される。サーバ４００は、選択された参加者のＩＤから経過情報データベースＤ２の行動記録１３４の生活イベントがＹＥＳの項目を集計し、この集計した値を各項目７１９〜７２５毎に棒グラフとして表示する。
【０１７５】
参加候補者は、減量に成功した参加者がどのような１００Ｋｃａｌカードを選択して実施したのかを知ることができ、さらに、選択した参加者の生活イベントがどのような状況であったのかを知ることができる。すなわち、参加候補者は図１６の画面から、自分と体質情報と生活習慣が類似するとサーバ４００が判定した参加者について、具体的な減量メニュー（１００Ｋｃａｌカード）の選択と、生活イベントの状況を棒グラフから取得し、生活習慣改善プログラムへの参加に対する自信をつけることができる。
【０１７６】
図１７は、図１３の減量事例の詳細表示の変形例を示す。図１３の減量事例の詳細表示では、減量に成功した参加者の生活イベントについて、減量期間の経過日毎に各生活イベントの有無をアイコン６２４で表示した。このため、生活イベントのうち、出張６１４や夜勤６１８等の発生パターンから、個人を特定される可能性がある。そこで、図１７に示す減量事例の詳細表示では、生活イベントの発生状況については、減量期間の経過日を１０日単位で区切り、１０日間の生活イベントの発生頻度をグラフの濃淡で示すことで、個人の特定を難しくしながら、参加候補者に対して生活イベントの発生状況を示唆するようにしたものである。
【０１７７】
図１７において、生活イベントのうち、例えば、飲み会６１２の発生頻度では、１０日間のうち５日以上飲み会があったときにはグラフ６３２のパターンで表示を行い、１０日間のうち１日以上飲み会があったときにはグラフ６３４のパターンで表示を行う。他の生活イベントについても、同様に、発生日数に応じて表示するパターンを予め設定しておき、選択した参加者の経過情報データベースＤ２から行動記録１３４を集計することで、１０日間毎の生活イベントのパターンを表示する。なお、表示するパターンは予め設定したしきい値に応じて模様や色など適宜変更すればよい。
【０１７８】
以上のように、図１７のように生活イベントは、所定の期間（例えば、１０日間）内での発生頻度を表示することで、生活習慣改善プログラムの参加者が特定されるのを抑制しながら、参加候補者に生活習慣改善プログラムの成功事例の生活イベントの発生状況を提示することができる。
【０１７９】
図１８は、図１４の減量事例のグラフ表示の変形例を示す。図１８の減量事例のグラフは、図１４のグラフに統合一致度の円グラフ５２１，５２２を加え、軸５０４，５０６のメモリを統合一致度に置き換えたもので、その他の構成は図１４と同様である。
【０１８０】
図１８では、円グラフ５２１，５２２により、類似例の検索対象となっている参加候補者の体質情報及び生活情報のアイコン５０３に近い参加者の事例を容易に識別することができる。
【０１８１】
＜類似事例提示処理Ｆ３＞
図１９は、図２のＦ３で行われる参加者に対する類似事例提示処理の一例を示すフローチャートである。図２の類似事例提示処理Ｆ３では、これから生活習慣改善プログラムを開始する参加者が減量メニューを選択する初期設定（Ｆ４）を行う際、あるいは初期設定の直前などに、過去の減量事例から成功した事例と、失敗した事例の双方を参照可能とし、より参加者に適した減量メニューの選択を行うことを推進する。
【０１８２】
この類似事例提示処理Ｆ３では、前記図３の参加候補者に対する類似事例提示処理Ｆ３０の検索対象に、過去の参加者の成功事例に加えて失敗事例を含み、体質情報検索条件入力（ステップ１）と生活情報検索条件入力（ステップ２）では参加者の情報を用いる点が相違点である。
【０１８３】
なお、過去の参加者の失敗事例は、減量結果データベースＤ４のプログラム終了フラグ１６０が「１」（終了）で、かつ、減量成功フラグが「０」（不成功）の参加者が失敗事例となる。
【０１８４】
図１９の処理は、前記図３に示した図２のＦ８０で行われる類似事例提示処理に、ステップ５の検索事例条件入力を加え、この検索事例条件を含んで新たに指導対象となる参加者に対する類似事例をサーバ４００が事例データベース１００から抽出する点が図３と相違し、また、ステップ１及びステップ２では、図３の参加候補者に代わって、指導対象になる参加者の体質情報と生活情報を入力する点が相違し、その他は同様の構成である。
【０１８５】
図２０は、図１９のステップ５で入力する検索事例条件の一例を示す画面イメージである。図２０は、前記図５に示した、体質情報検索条件入力（ステップ１）と生活情報検索条件入力（ステップ２）の入力画面９０１に、検索事例条件として検索範囲９１０を加えたものである。
【０１８６】
図２０の検索範囲９１０は、類似例に失敗した参加者の事例（失敗事例）を含めるか否かのチェックボックスで、当該入力欄をクリックすることなどで成功事例に加えて失敗事例の検索を加える。
【０１８７】
その他の構成は図５と同様である。本実施形態では、体質情報検索条件入力（ステップ１）と生活情報検索条件入力（ステップ２）の入力画面９０１に、検索事例条件の入力欄を設ける例を示したが、検索事例条件を他の画面で構成してもよい。
【０１８８】
図２０において、前記図５と同様にして指導対象となる参加者の体質情報及び生活情報を入力してから、失敗事例を類似例に加えるか否かを検索範囲９１０で設定し、検索ボタン９０８をクリックすることで類似例の検索が前記図３と同様に行われる。上述したように、検索範囲９１０で失敗事例が設定されている場合には、サーバ４００は事例データベース１００から減量の成功者と失敗者の双方から類似例を検索し、失敗事例については後述するように識別する。
【０１８９】
図２１は、図１９のステップ４の検索結果表示による画面の一例を示す画面イメージである。図２１は、図１２の画面イメージと同一の構成であるが、成功事例に加えて失敗した参加者の事例４１４が含まれている点が相違する。
【０１９０】
図２１の失敗事例４１４は、上述のようにプログラム終了フラグ１６０が「１」（終了）で、かつ、減量成功フラグが「０」のデータであり、成功事例とは異なる背景または彩色で表示される。図２１の失敗事例では、指導対象となる参加者に対する一致度＝９．０、体質情報の一致度＝４、生活情報の一致度＝４で体重の減少量が４．０のデータである。この失敗事例４１４を含む類似例について、グラフ表示ボタン４１２をクリックすると、サーバ４００は図２２で示すグラフを指導者端末装置２００等に出力する。
【０１９１】
図２２は、図１４と同様の構成で、上位５つの一致度の類似例を示す図２１の事例をグラフ化したものである。
【０１９２】
図２２において、失敗事例は黒い四角形のアイコン５２０に対応し、成功事例は黒丸のアイコン５１０、５０９等で表示される。縦軸５０４、横軸５０６などの構成は図１４と同様である。
【０１９３】
図２１の失敗事例４１４は、図２２のアイコン５２０で表示され、体質情報の一致度＝４、生活情報の一致度＝４で体重の減少量が４．０のデータである。成功事例と失敗事例のアイコンを異なる形状や色で表示することで、成功事例と失敗事例を明確に識別できる。
【０１９４】
図２３は、図１６と同様の構成で、上位５つの一致度の類似例を示す図２１の事例をグラフ化したものである。この画面は、上記図２１の画面から失敗事例４１４を選択して所定のキー入力（例えば、ファンクションキー）等によりサーバ４００は、指導者端末装置２００等に図２３の画面７０１を表示させる。
【０１９５】
サーバ４００は、選択された失敗事例４１４の参加者が選択した減量メニューの詳細を領域７３０に表示し、図２１に表示された成功事例の参加者が選択した減量メニューの詳細を領域７３１に表示する。なお、失敗事例４１４と対比する成功事例については、失敗事例４１４に一致度が近い成功事例等、予め設定した成功事例をサーバ４００で選択するように設定すればよい。
【０１９６】
成功事例の参加者が選択した減量メニューの領域７３１については、図１６と同様で、図２１の成功事例の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの実施状況を示す棒グラフ７０３と、成功事例の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの種類と実施状況を示す領域７０４が設定される。
【０１９７】
一方、失敗事例の減量メニューの領域７３２については、失敗事例４１４の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの実施状況を示す棒グラフ７４１と、成功事例の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの種類と実施状況を棒グラフで示す領域７３３が設定される。なお、領域７３３の棒グラフは、実施回数が少ない減量メニューの順に表示することで、いずれの減量メニューが実施しづらいのかを示唆することができる。また、成功事例の領域７０４では、実施回数が多い減量メニューの順に表示することで、いずれの減量メニューが実施しやすいのかを示唆することができる。
【０１９８】
このように、新たに指導対象となる参加者に、過去の生活習慣改善プログラムの事例の内、当該参加者に類似する過去の参加者の成功事例と失敗事例４１４を提示することで、減量メニューなどの選択に役立てることができる。つまり、指導者及び新たな参加者は、当該参加者と基本情報１４１が類似する過去の参加者の事のうち、体質情報と生活情報が近い過去の成功事例の参加者が選択した減量メニューを選択することで、新たな参加者に生活習慣改善プログラムを成功させる自信を付けることができる。また、当該参加者に類似する過去の参加者の失敗事例を提示することで、どのような減量メニューが実行しづらいかを理解することが可能となり、生活習慣改善プログラムに失敗するのを抑制することができる。
【０１９９】
＜類似事例提示処理Ｆ８０＞
上記図２のＦ８では、所定の周期（例えば、１０日毎、但し初回は１１に目）で指導者が参加者に対して指導を行う。この所定の周期の指導の際に、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースＤ１００から抽出して提示する（Ｆ８０）。
【０２００】
この類似例提示処理Ｆ８０では、上記類似事例提示処理Ｆ３，Ｆ３０とは異なり、生活習慣改善プログラムが完了した参加者のみならず、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者も類似事例の検索対象とする。
【０２０１】
これにより、指導対象の参加者と体質情報及び生活情報が類似する全ての参加者の生活習慣改善状況を事例データベースＤ１００から抽出することで、減量メニューの再考などを行うことができる。
【０２０２】
上記類似事例提示処理Ｆ３、Ｆ３０では、新たな参加者または参加候補者に対して生活習慣改善プログラムの成功事例（または失敗事例）を提示することで、参加者または参加候補者に生活習慣改善プログラムを完遂できることを示唆する。一方、類似事例提示処理Ｆ８０では、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者に対して、成功した参加者の事例を提示するのに留まらず、生活習慣改善プログラムに失敗した事例や生活習慣改善プログラムの実施中の事例を提示することで、指導対象の参加者に対して減量メニューの再考などを示唆して生活習慣改善プログラムを成功させることが目的となる。
【０２０３】
図２４は、図２のＦ８０で行われる類似事例提示処理の一例を示すフローチャートである。図２４の類似事例提示処理Ｆ８０は、指導者端末装置２００または参加者端末装置３００からの指令によりサーバ４００で起動され、検索結果が前記端末に送信される。
【０２０４】
図２４では、前記図１９の類似事例提示処理Ｆ３に、指導対象の参加者の減量パターン（生活習慣改善プログラムの改善パターン）と事例データベースＤ１００の他の参加者の減量パターンを設定する改善生活習慣検索条件入力ステップ６を加え、ステップ３の類似例検索処理で、ステップ６で求めた減量パターンが一致する事例から前記第１の実施形態と同様に類似例の抽出を行うようにしたもので、その他の構成は前記図１９の類似事例提示処理Ｆ３と同様である。
【０２０５】
なお、ステップ６では、減量パターンによる絞り込みを行わず、図１２の検索結果表示画面等に減量パターンの一致または不一致を表示するようにしても良い。
【０２０６】
図２５は、改善生活習慣検索条件入力ステップ６でサーバ４００が実行する詳細な処理を示すフローチャートである。
【０２０７】
ステップ３２１では、サーバ４００が指導対象の参加者ＩＤと指導対象日（１０日毎）を指導者端末装置２００または参加者端末装置３００から受け付ける。そして、サーバ４００は参加者ＩＤ、指導対象日から事例データベースＤ１００を構成する経過情報データベースＤ２を抽出し、当該参加者ＩＤ１３１が一致し、指導対象日と一致する経過日数１３２のデータで、目標管理１３５の１０日毎の減量達成フラグを参照し、減量パターンＩを後述する図２６の処理により設定する。
【０２０８】
次に、他の参加者についても、事例データベースＤ１００を構成する経過情報データベースＤ２を読み出して（ステップ３２２）、参加者毎に指導対象日に経過日数１３２が一致するデータについて、目標管理１３５の１０日毎の減量達成フラグを参照し、減量パターンＪを後述する図２６の処理により設定する（ステップ３２３）。
【０２０９】
そして、ステップ３２４では、上記ステップ３２３で求めた他の参加者の減量パターンＪが、指導対象の参加者の減量パターンＩと一致するか否かを判定する。減量パターンＪが指導対象の参加者の減量パターンＩに一致していれば、ステップ３２５へ進んで類似例の候補として一時的に保存する。類似例の候補はサーバ４００の記憶装置に格納しておけばよい。一方、減量パターンＪが指導対象の参加者の減量パターンＩに一致していなければ、減量パターンＪを破棄する。
【０２１０】
次にステップ３２６では、事例データベースＤ１００の経過情報データベースＤ２について全ての参加者について減量パターンＪの算出が完了したか否かを判定し、完了していなければステップ３２２へ戻って上記処理を繰り返す。一方、全ての参加者について減量パターンＪの算出が完了すると、ステップ６の処理を完了して次の類似例検索処理（ステップ３）に進む。
【０２１１】
図２６は、上記図２５のステップ３２１、３２３で行われる減量パターンの算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【０２１２】
まず、ステップ３５１では、着目している参加者について、経過情報データベースＤ２から指導対象日に一致する経過日数１３２のデータを検索する。そして、検索した経過情報データベースＤ２のデータについて、目標管理１３５の１０日毎の減量達成フラグが「１」（達成）であるか否かを判定し、「０」（未達）であればステップ３５２へ進み、「１」であればステップ３５２へ進み３５７へ進む。
【０２１３】
「０」の場合のステップ３５２では、現在読み込んだ参加者のＮ日目（指導対象日）のデータよりも過去のデータの減量達成フラグを集計して目標達成率を求め、目標達成率が３０％以下であればステップ３５３へ進み、目標達成率が３０％を超えていればステップ３５４に進む。例えば、指導対象日Ｎ＝４０で４０日目の情報を読み込んだ場合、同一の参加者の１０日目、２０日目、３０日目のデータを読み込んで目標達成率を求める。
【０２１４】
ステップ３５３では、Ｎ日目が目標未達で、かつ、Ｎ日目以前の目標達成率が３０％以下であるため減量パターン＝０に設定する。
【０２１５】
ステップ３５４では、Ｎ日目よりも過去のデータの目標達成率が７０％以上であるか否かを判定する。目標達成率が７０％以上であれば減量パターン＝２に設定し、目標達成率が７０％未満かつ３０％超では減量パターン＝１に設定する。
【０２１６】
上記ステップ３５１の判定で「１」の場合のステップ３５７では、現在読み込んだ参加者のＮ日目のデータよりも過去のデータの減量達成フラグを集計して目標達成率を求め、目標達成率が３０％以下であればステップ３５９へ進み、目標達成率が３０％を超えていればステップ３５８に進む。
【０２１７】
ステップ３５８では、Ｎ日目が目標達成で、かつ、Ｎ日目以前の目標達成率が３０％以下であるため減量パターン＝３に設定する。
【０２１８】
ステップ３５９では、Ｎ日目よりも過去のデータの目標達成率が７０％以上であるか否かを判定する。目標達成率が７０％以上であれば減量パターン＝５に設定し、目標達成率が７０％未満かつ３０％超では減量パターン＝４に設定する。
【０２１９】
上記処理により、減量パターンは０〜５に分類され、減量パターンの値が大きいほど、Ｎ日目の目標達成率と過去の目標達成率が良く、生活習慣改善プログラムの進捗状況が良いことを示している。
【０２２０】
例えば、指導対象の参加者が経過日数１３２＝４０日目の指導を受ける際に図２８で示すような減量状況であったとする。この場合、Ｎ日目が目標未達で、過去の目標達成率が３０％超えであるので、図２６より減量パターンＩ＝２となる。
【０２２１】
次に、他の参加者の例として、図２７の参加者は、４０日目が未達で、過去（１０日〜３０日）の目標達成率が７０％以上のため、減量パターンＪ＝２となって、指導対象の参加者の類似事例の候補として蓄積される。
【０２２２】
また、他の参加者の例として、図２９の参加者は、４０日目が未達で、過去（１０日〜３０日）の目標達成率が７０％以上のため、減量パターンＪ＝２となって、この参加者の事例も指導対象の参加者の類似事例の候補として蓄積される。
【０２２３】
さらに、他の参加者の例として、図３０の参加者は、４０日目が達成で、過去（１０日〜３０日）の目標達成率が３０％〜７０％のため、減量パターンＪ＝４となって、この参加者の事例は指導対象の参加者の類似事例の候補から除外される。
【０２２４】
こうして、図２４のステップ６では、指導対象の指導対象日における指導対象の参加者の減量パターンと一致する事例データベースＤ１００の減量パターンの参加者を事例の候補として抽出する。
【０２２５】
そして、ステップ３では、上記図１９のステップ３と同様に検索した類似事例のうち、ステップ６の事例の候補となった参加者を類似事例として出力する。
【０２２６】
ステップ４の検索結果では、指導対象の参加者とＮ日目の減量パターンが一致する減量事例が表示されることになる。減量パターンが一致する類似事例には、図２７の参加者（事例）のように、４０日目が未達でも最終的に減量に成功した事例と、図２９の参加者のように４０日目が未達で、それ以降も未達で減量に失敗した事例が含まれる。これらのデータについて、図１３のグラフから生活イベントの発生パターンや、図１６で示した減量メニューの詳細などを表示することで、指導対象の参加者の今後について、減量メニューの見直しや、生活イベントなどに対する注意を具体的に行うことが可能となる。
【０２２７】
以上のように、本発明によれば、生活習慣改善プログラムを実施する以前の参加候補者については、生活習慣改善プログラムでは何を実行することで生活習慣の改善に成功することができるのかを、参加候補者の体質情報と生活習慣が類似する成功事例から提示することで、参加候補者に対して生活習慣改善プログラムに参加する自信を付与することができる。
【０２２８】
また、生活習慣改善プログラムを開始する新たな参加者に対しては、生活習慣改善プログラムで生活習慣の改善に成功するためには、どのような減量メニューを選択し、生活イベントは何を気をつければよいのかを自分と体質情報及び生活情報が類似する過去の事例から知ることができ、さらに、自分と体質情報及び生活情報が類似する過去の事例で、どのような生活イベントまたは減量メニューで失敗したのかを知ることができ、減量メニューの正しい選択や、生活イベントの注意点を示唆することができる。
【０２２９】
さらに、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者に対しては、自分と体質情報と生活習慣が類似し、かつＮ日目の減量パターンが一致する事例から、成功事例と失敗事例を提示することにより、生活習慣改善プログラムで生活習慣の改善に成功するためには、どのような減量メニューに変更し、生活イベントは何を気をつければよいのかを高精度で提示することが可能となる。
【０２３０】
以上の構成により、生活習慣改善プログラムを提供する本発明の生活習慣改善支援システム及び生活習慣改善方法は、健康管理の取組みにより変更可能な項目である生活情報の類似に基づく処理が行えるようになり、参加候補者に対して「自分も同じ改善ができるかどうか」という点での過去の参加者の体重管理事例を提示できるようになる効果がある。また、減量を開始する前の段階（参加勧奨時Ｆ３０、最初の行動目標設定時Ｆ３，Ｆ４）と、減量を開始した後の段階（途中での行動目標見直し時Ｆ８０）とに応じて、適切な健康管理事例を検索して表示できる、という効果がある。
【０２３１】
なお、上記実施形態では、生活習慣改善支援システムとして体重を管理する生活習慣改善プログラムに適用した例を示したが、生活習慣改善プログラムとしてはこれに限定されるものではなく、血圧や血糖値を管理する生活習慣改善支援システムに適用することができる。この場合、ＢＭＩ、腹囲、体重の増減は管理する項目に応じて適宜設定すればよい。
【０２３２】
類似事例の検索処理（ステップ３）では、服薬中の有無を不一致度の算出に加えても良い。あるいは、服薬中の参加者または参加候補者の類似事例検索処理では、検査値を無視して同種の服薬中の参加者を類似事例の候補として検索しても良い。この場合、同種の服薬中の参加者が存在しない場合、当該服薬に係る異常指標が最大値として上記した類似事例の検索処理を行っても良い。
【０２３３】
また、類似事例の検索処理（ステップ３）では、経過情報データベースＤ２に正確な情報が記録されている参加者のみを対象としても良く、日々のデータや参加者管理データベースが欠落している参加者は除外することで、類似事例の検索処理の精度を向上させることができる。
【０２３４】
また、上記不一致度は、参加候補者よりも減量事例の方が値が良い場合と悪い場合を分けて演算し、悪い場合の不一致度が０の場合のみ表示を行うようにしてもよい。
【０２３５】
絶対不一致度ＸＸの算出は、Ａ×Ａ＋Ｂ×Ｂ＋Ｃ×Ｃ＋Ｄ×Ｄ＋Ｅ×Ｅ＋Ｆ×Ｆ＋Ｇ×Ｇ＋Ｈ×Ｈ＋Ｉ×Ｉを算出し、２乗類似度ＸＸとしてもよい。
【０２３６】
また、上記絶対不一致度ＹＹの算出は、Ｌ×Ｌ＋Ｍ×Ｍ＋Ｎ×Ｎ＋Ｏ×Ｏ＋Ｐ×Ｐ＋Ｑ×Ｑ＋Ｒ×Ｒ＋Ｔ×Ｔを算出し、２乗類似度ＹＹとしてもよい。
【０２３７】
また、検査値に関わる類似指標（不一致度Ｘ）は、各々の検査値に対する発症リスクに応じた重み付けを行った検査値の異常指標を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２３８】
以上のように、本発明は生活習慣を改善することで健康管理を行う生活習慣改善支援システム及び方法に適用することができる。
【符号の説明】
【０２３９】
２００ 指導者端末装置
３００ 参加者端末装置
４００ サーバ
Ｄ１００ 事例データベース
Ｄ１ 参加者管理データベース
Ｄ２ 経過情報データベース
Ｄ３ 個人別プログラムデータベース
Ｄ４ 減量結果データベース
Ｍ２ 参加者データ入力・閲覧処理手段
Ｍ５ 類似事例提示手段
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健康管理や、健康増進、あるいは生活習慣病の予防、または治療などのために、生活行動の維持や改善を支援する生活習慣改善支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生活行動の維持や改善（以下、生活習慣改善と称する）のための手法である生活習慣改善プログラムは、できるだけ多くの人に参加し、さらに継続して取り組んでもらうことが重要である。例えば、生活習慣改善の成果目標として体重に着目し、減量に取り組む生活習慣改善プログラムの場合、 従来では、生活習慣改善プログラムの必要性を理解してもらうために、体重の増加による個人毎の生活習慣病の発症の危険性を定量的に計算、提示する方法やシステムが開発されている（例えば、特許文献１、２）。
【０００３】
生活習慣改善プログラムは、今までの生活行動をよりよいものに変えていくものであり、それなりの努力が必要になる。このため、より多くの人に参加、継続してもらうには、必要性を理解してもらうだけでなく、自分自身でもこの努力ができる「自信」をもてることが重要になる。この自信を獲得するためには、行動変容のモデルの一つである「社会的認知理論」では、「人間の行動は、個人の要因と環境の相互作用により決定される」とされ、「他人の行動とそれによって生じる結果を観察し学習する（観察学習）」が関連していると言われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−１６７９５９号公報
【特許文献２】特開２００５−０４９９６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上述の背景技術では、生活習慣改善プログラムの参加者が「自信」を得るために、具体的にどのような他の参加者の行動を観察することが重要であるか、あるいはその実現手段について全く考慮されていなかった。具体的には、以下の課題がある。
（１）他人の行動があまりにかけ離れている場合、参加者の行動に与える影響が限定される。特に生活習慣改善の場合、体型や健診時の検査値の異常など、関心の対象である生活習慣以外に参加者の行動に与える様々な要因が存在している。
（２）一般的に生活習慣改善プロフラムには多くの人が参加し、多くの参加者の事例を収集することができるが、これら多くの事例から参加者の自信につながる事例を選択する方法が明確でない。
（３）生活習慣改善プログラムの実施前の段階（参加勧奨時、最初の生活行動の目標設定時）と、実施中の段階（途中での目標見直し時）とでは、提示すべき情報や、事例選択の方法が異なる（後者は健康管理への取組み状況を加味する必要）ことに対応する必要がある。
【０００６】
これらの課題は、上記従来の技術では全く考慮されていなかった。
【０００７】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、生活習慣改善プログラムへの参加率及び継続率の向上に役立つ情報を提供する生活習慣改善支援方法及びシステムを提供することである。特に、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を提示する生活習慣改善支援方法及びシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の生活習慣改善支援システムは、演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備えて、前記記憶部に保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納して第２の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援システムにおいて、前記計算機は、前記第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けて、前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出し、前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算し、前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算し、前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する。
【発明の効果】
【０００９】
したがって、本発明によれば、健康管理の取組みにより変更可能な項目である生活情報の類似に基づく他の参加者の履歴情報の参照が容易かつ的確に行えるようになり、「できる自信を得ることができるか」という点での過去または現在の参加者の健康管理の事例を提示できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態を示し、生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態を示し、生活習慣改善支援システムによる処理の概要を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態を示し、類似事例提示処理Ｆ３０の処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態を示し、参加候補者管理データベースＤ５のデータ構造の一例を説明する図である。
【図５】本発明の実施の形態を示し、図３の体質情報検索条件入力ステップ１及び生活情報検索条件入力ステップ２で指導者端末装置２００等の表示装置に出力される画面の一例を示す画面イメージである。
【図６】本発明の実施の形態を示し、類似事例検索処理ステップ３の一例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態を示し、検査値から異常指標への変換例を示すグラフを示し、（ａ）はＴＧ（トリグリセリド：中性脂肪）の検査値から異常指標への変換例を示し、（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標２０７への変換例を示し、（ｃ）は男性のＨＤＬから異常指標への変換例を示し、（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標への変換例を示す。
【図８】本発明の実施の形態を示し、参加者管理データベースＤ１に格納されている参加者の情報のデータ構造の一例である。
【図９】本発明の実施の形態を示し、減量結果データベースＤ４に格納されている参加者の減量事例のデータ構造の一例である。
【図１０】本発明の実施の形態を示し、経過情報データベースＤ２に格納されている参加者の生活情報の一例である。
【図１１】本発明の実施の形態を示し、体型の差を不一致度に変換するグラフを示し、（ａ）は参加候補者と参加者の服囲（または体重）の差を不一致度に変換する例を示し、（ｂ）は参加候補者と参加者のＢＭＩの差を不一致度に変換する例を示し、（ｃ）は参加候補者と参加者の服囲（または体重）の差を不一致度に変換する他の例を示し、（ｄ）は参加候補者と参加者のＢＭＩの差を不一致度に変換する他の例を示す。
【図１２】本発明の実施の形態を示し、図３の検索結果表示ステップ４にて実現された、指導者端末装置２００等のパーソナルコンピュータで表示された画面の一例である。
【図１３】本発明の実施の形態を示し、図１２のボタン４０９の「表示」を押下したときに表示する減量事例の詳細を表示する画面の一例である。
【図１４】本発明の実施の形態を示し、図１２に示したボタン４１２を押下したときに表示する全ての減量事例をグラフで表示する画面の一例である。
【図１５】本発明の実施の形態を示し、検査値から異常指標への変換の変形例を示すグラフであり、（ａ）はＴＧ（トリグリセリド）の検査値から異常指標への変換の他の例を示し、（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標への変換の他の例を示し、（ｃ）は男性のＨＤＬから異常指標への変換例の他の例を示し、（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標への変換の他の例を示す。
【図１６】本発明の実施の形態を示し、図１３に示した参加者の減量メニューと生活イベントの具体的な内容を示す画面イメージである。
【図１７】本発明の実施の形態を示し、減量事例の詳細表示の変形例を示す。
【図１８】本発明の実施の形態を示し、減量事例のグラフ表示の変形例を示す。
【図１９】本発明の実施の形態を示し、図２の類似事例提示処理Ｆ３で行われる処理の一例を示すフローチャートである。
【図２０】本発明の実施の形態を示し、図１９のステップ５で入力される検索事例条件の一例を示す画面イメージである。
【図２１】本発明の実施の形態を示し、図１９のステップ４の検索結果表示による画面の一例を示す画面イメージである。
【図２２】本発明の実施の形態を示し、失敗事例を含む類似例をグラフで表示する画面の一例である。
【図２３】本発明の実施の形態を示し、失敗事例の参加者と成功事例の参加者の減量メニューの具体的な内容を示す画面イメージである。
【図２４】本発明の実施の形態を示し、図２の類似事例提示処理Ｆ８０で行われる処理の他の例を示すフローチャートである。
【図２５】本発明の実施の形態を示し、改善生活習慣検索条件入力ステップ６でサーバ４００が実行する詳細な処理を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の実施の形態を示し、図２５のステップ３２１、３２３で行われる減量パターンの算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の実施の形態を示し、減量事例の成功事例を示す減量パターンの説明図である。
【図２８】本発明の実施の形態を示し、指導対象の参加者の減量パターンの説明図である。
【図２９】本発明の実施の形態を示し、減量事例の失敗事例を示す減量パターンの説明図である。
【図３０】本発明の実施の形態を示し、減量事例の一例を示し、指導対象の参加者の候補にならない減量パターンの説明図である。
【図３１】本発明の実施の形態の個人別プログラムデータベースＤ３に格納されている情報の一例である。
【図３２】本発明の実施の形態の食事カロリーデータベースＤ６の構成を示す説明図である。
【図３３】本発明の実施の形態の運動カロリーデータベースＤ７の構成を示す説明図である。
【図３４】本発明の実施の形態の定期イベントデータベースＤ８の構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の一実施形態を添付図面に基づいて説明する。
【００１２】
本実施形態では、実施の形態を分かりやすく説明するために、減量を目的とした生活習慣改善プログラムへの適用した場合の形態について説明する。
【００１３】
図１は、本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムの構成を示すブロック図である。
【００１４】
本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムは、管理者端末装置１００、指導者端末装置２００、参加者端末装置３００及びサーバ４００を備える。管理者端末すく説明するために、保健指導の一例として減量を目的とした生活習慣改善プログラムを提供する生活習慣改善支援システムへ適用した場合の形態について説明する。また、本実施形態では生活習慣改善プログラムに取り組もうとする人を参加候補者、生活習慣改善プログラムに取り組んでいる人を参加者、参加候補者に参加を勧める人、若しくは参加者に生活習慣改善の指導を行う人を指導者と称する。参加候補者は、生活習慣改善プログラムに参加、取り組むことにより参加者に呼び名がかわることに注意されたい。
【００１５】
本実施形態で例とする生活習慣改善プログラムは、体重の５％を目標体重として９０日間で減量するプログラムである。減量のための生活習慣を変える行動目標は、減量につながる行動が具体的に記載されたカード（減量メニュー＝生活習慣改善情報）を選択することにより行う。このカードには、１００ｋｃａｌに相当する運動や食事（食事量を控えることや他のカロリーの低い食品に変更するなど）の行動が記載されている。以下、このカードを１００ｋｃａｌカードと称する。この１００ｋｃａｌカードは、具体的には、「ご飯を茶碗１／３杯減らす」、「オレンジジュースを１００ｍｌ控える」、「２０分歩く」などの行動が記載されている。参加者は、自ら実行可能な１００ｋｃａｌカードを予め選択しておく。このとき、同じ種類のカードを複数選択することも可能である。例えば、ジョギングを約２０分実施する場合、「ジョギング１０分」という１００ｋｃａｌカード（ジョギングは、体重に依存するが、おおよそ１０分で１００ｋｃａｌの消費に相当）を２枚選択する。目標体重までの体重の減少量に応じて日々実施するカードの目標枚数を予め設定し、上述の予め選択した１００ｋｃａｌカードから目標とする枚数を実施することが行動目標となる。
【００１６】
生活習慣改善プログラム開始後、参加者は、朝（起床後、トイレに行った後）と夜（夕食をとった後）の体重、実施した全ての１００ｋｃａｌカードの種類と枚数、日々の生活イベント（飲み会、間食、出張、選択外の運動、深夜の食事、体調不良、夜勤）の有無、生活習慣を変えることに関する自分なりのコメント（反省、言い訳、自画自賛など）を記録する。ここで、選択外の運動とは、１００ｋｃａｌで予め選択した運動以外の行った場合に記録する。また、減量開始から１０日目、２０日目、３０日目など、１０日毎にチェックポイントが設けられ、目標体重（以下、１０日毎の目標体重）が設定されている。１０日毎の目標体重とは、開始時の体重から９０日後の目標体重までの体重減少量を９等分した減量途中段階での目標体重である。このチェックポイントの日において、その日の朝の体重が１０日毎の目標体重以下である場合、このチェックポイントでの減量達成である。最終的に、減量開始から９０日目の朝の体重が目標体重以下であった場合、減量に成功したとサーバで判定する。
【００１７】
本発明では、生活習慣改善プログラムの複数の参加者の減量事例が事例データベース（ＤＢ）に格納されており、この事例ＤＢから参加候補者及び参加者に「できる自信」が得られる生活習慣改善事例を提示する。
装置１００、指導者端末装置２００、参加者端末装置３００及びサーバ４００は、ネットワーク５００を介して接続されている。
【００１８】
管理者端末装置１００、指導者端末装置２００及び参加者端末装置３００は、各々、プロセッサ、メモリ、通信インターフェース及びユーザインターフェースを備える計算機である。なお、これらの端末装置は、アプリケーションプログラム（例えば、ウェブブラウザ）が動作するＰＤＡや携帯電話機等の携帯端末装置であってもよい。
【００１９】
サーバ４００は、プロセッサ、メモリ、記憶装置及び通信インターフェースを備える計算機である。サーバ４００には、参加準備処理手段Ｍ１、参加者データ入力・閲覧処理手段Ｍ２、介入指導処理手段Ｍ３、イベント処理手段Ｍ４及び類似事例提示手段Ｍ５を備える。これらの各機能は、メモリに格納されたプログラムによって提供される。
【００２０】
サーバ４００の記憶装置Ｄには、参加者管理データベースＤ１、経過情報データベースＤ２、個人別プログラムデータベースＤ３、減量記録データベースＤ４、参加候補者管理データベースＤ５、食事カロリーデータベースＤ６、運動カロリーデータベースＤ７、定期イベントデータベースＤ８、指導記録データベースＤ９が格納される。なお、参加者管理データベースＤ１、経過情報データベースＤ２、個人別プログラムデータベースＤ３、減量記録データベースＤ４が事例データベースＤ１００を構成する。事例データベースＤ１００の参加者の記録は、過去の参加者（減量期間）が完了した参加者と、現在生活習慣改善プログラム（減量）を実施中の参加者の全てが含まれる。
【００２１】
＜データベースの構成＞
以下に、各データベース（ＤＢ）の構成について説明する。まず、生活習慣改善プログラムに参加する参加者の情報を管理する参加者管理データベースＤ１は、図８に示すように構成される。
【００２２】
また、生活習慣改善プログラムへの勧奨者または参加候補者の情報を管理する参加候補者管理データベースＤ５は、図４に示すように構成される。
【００２３】
図４は、本実施形態の参加候補者管理データベースＤ５のデータ構造の一例を説明する図である。図４において、基本情報１０１として参加候補者（または参加勧奨者。以下同様）性別及び年齢を格納し、１０２は体型を示す情報として、例えば、参加勧奨者の腹囲、ＢＭＩ（Body Mass Index）、体重を格納し、１０３は検査値を示す情報として参加候補者の血糖、脂質、血圧及び薬品の服用中の有無を格納する。なお、異常がない場合でも、血糖、脂質、血圧を格納することができる。検査値１０３の詳細として、血糖のＨｂＡ１ｃはヘモグロビン・エィワンシーを示し、ＦＢＳは空腹時血糖値を示す。また、脂質のＨＤＬはＨＤＬコレステロールを示し、ＴＧはトリグリセリド（中性脂肪）を示す。また、血圧の血圧（上）は収縮期血圧（最高血圧）、血圧（下）は拡張期血圧（最低血圧）である。
【００２４】
上記基本情報１０１、体型１０２、検査値１０３は当該参加候補者の体質情報である。
【００２５】
１０４は、参加勧奨者の生活情報であって、喫煙、生活習慣、勤務形態、職種に関する情報が格納される。これらは、参加候補者の行動により変えることができる可能性を有するものである。
【００２６】
１２１は、各々のデータ項目の表現形式である。基本情報１０１の性別は、０が男性、１が女性の２値で表現する。検査値１０３の薬剤服薬中は、０が服薬なし、１が服薬中の２値で表現する。具体的には、検査値１０３において血糖の薬剤服用中とは、血糖に影響のある薬を服用しているか否かを示すもので、０が服薬なし、１が服薬中となる。脂質、血圧においても同様である。
【００２７】
生活情報１０４において、喫煙の項目は、０が喫煙していない、１が喫煙中で表現する。生活習慣の項目の間食が多い項目は、０が間食が多くないことを示し、１は間食が多いことを表現する。飲酒が多い、出張が多い、定期的に運動をしている、睡眠時間が不足しているなど、他の生活習慣の項目についても同様である。生活情報１０４の内、勤務形態の項目は、０が不規則な勤務が多くない、１が不規則な勤務が多いことを表現する。職種の項目は、０が事務作業が多くない、１が事務作業が多いで表現する。また、データ項目１２１のうち数値と記載されている項目（年齢、腹囲など）は、検査や測定をして得られた数値で表現する項目である。
【００２８】
この参加候補者管理データベースＤ５への入力は、後述するように図３に示すステップ１の体質情報検索条件入力において、基本情報１０１、体型１０２及び検査値１０３が入力される。また、ステップ２の生活情報検索条件入力では、生活情報１０４が入力される。
【００２９】
図８は、事例データベースＤ１００を構成する参加者管理データベースＤ１に格納されている参加者の情報のデータ構造の一例である。参加者管理データベースＤ１は、図４で説明した参加候補者管理データベースＤ５と同様の構成であり、データ構造の項目である基本情報１４１、体型１４２、検査値１４３、生活情報１４４は、図４の参加候補者管理データベースＤ５の項目１０１〜１０４と同様の項目である。
【００３０】
これらの項目に格納された値は、参加者ＩＤ１４０で識別される生活習慣改善プログラムの参加者が、減量を開始する際の直近の健康診断の結果、あるいは、減量開始時点で新たに測定を行ったときの結果が格納されている。なお、参加者ＩＤ１４０は事例データベースＤ１００内でユニークな識別子であり、生活習慣改善プログラムへの登録時にサーバ４００により付与されるものである。なお、参加者管理データベースＤ１への入力については、後述する。
【００３１】
図９は、事例データベースＤ１００を構成する減量結果データベースＤ４に格納されている参加者の減量事例のデータ構造の一例である。減量結果データベースＤ４は、参加者の減量結果を格納したものである。
【００３２】
減量結果データベースＤ４は、生活習慣改善支援システム上で参加者を特定するための参加者ＩＤ１５１と、生活習慣改善プログラムを開始した日である開始日１５２と、生活習慣改善プログラムを終了した日である終了日１５３と、生活習慣改善プログラムを開始した時点での体重を格納する開始時体重１５４と、開示の腹囲を格納する開始時腹囲１５６と、開始時のＢＭＩを格納する開始時ＢＭＩ１５８と、生活習慣改善プログラムを終了した時点での体重を格納する終了時体重１５６と、終了時点の腹囲を格納する終了時腹囲１５７と、終了時点のＢＭＩを格納する終了時ＢＭＩ１５９と、減量開始時に設定した体重の目標値を格納する目標体重１５５と、生活習慣改善プログラムが終了したか否かを示すフラグを格納するプログラム終了フラグ１６０と、プログラム終了時に目標体重に達したか否かを示すフラグを格納する減量成功フラグ１６１から一人の参加者の結果が格納されている。なお、参加者が生活習慣改善プログラムを終了していない場合、終了日１５３は終了予定の日を格納し、減量成功フラグは直近の減量目標（本例では１０日毎に設定）を達成したか否かを示す値が格納されている。
【００３３】
図１０は、事例データベースＤ１００を構成する経過情報データベースＤ２に格納されている参加者の生活情報の一例である。経過情報データベースＤ２は、参加者の日々の生活習慣改善記録を格納したものである。
【００３４】
経過情報データベースＤ２は、生活習慣改善支援システム上で参加者を特定するための参加者ＩＤ１３１と、減量開始からの経過日数を格納する経過日数１３２と、経過日数の時点におけるバイタル情報（健康情報）１３３としては、例えば、朝の体重と夜の体重が格納され、行動記録１３４には参加者が行った行動の記録が格納され、目標管理１３５には当該経過日数１３２が、１０日毎のチェックポイントに相当する場合には、当該経過日数における減量の目標値が格納されている。
【００３５】
行動記録１３４には、参加者の歩数と、実施した１００ｋｃａｌカードの種類の総数と、実施した１００ｋｃａｌカードのＩＤ（実施した１００ｋｃａｌカードの種類を特定するために予め割り当てられた識別子で格納）と、実施した１００ｋｃａｌカードの枚数（実施カードＩＤで特定された同一の１００ｋｃａｌカードを実施した枚数）、経過日数１１３２の当日における飲み会の有無と、間食の有無と、出張の有無と、選択外の運動の有無と、深夜の食事の有無と、体調不良の有無と、夜勤の有無と、コメントが格納されている。ここで、実施カードＩＤ及び実施カード枚数は、実施した１００ｋｃａｌカードの種類の総数に応じて複数格納されている。
【００３６】
目標管理１３５には、１０日毎の目標体重とこの目標体重を達成したか否かを示す１０日毎の減量達成フラグが格納されている。また、参加者の日々の生活習慣改善記録を格納する経過情報データベースＤ２は、経過日数毎に作成される（Ｄａｙ＋１、Ｄａｙ＋２）。
【００３７】
図３１は、事例データベースＤ１００を構成する個人別プログラムデータベースＤ３に格納されている情報の一例である。
【００３８】
個人別プログラムデータベースＤ３は、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導において参加者が設定した減量メニューが登録されるデータベースである。個人別プログラムデータベースＤ３は、参加者の識別子を格納する参加者ＩＤ３０１と、減量メニューの登録日を格納するプログラム登録日Ｄ３０２と、連番Ｄ３０３と、生活改善項目の食事メニューの識別子Ｄ３０４及び生活改善項目の運動メニューの識別子Ｄ３０５を含んでひとつのレコードが構成される。
【００３９】
参加者の識別子ＩＤ３０１には、この生活習慣改善目標を設定した参加者の識別子が登録され、参加者管理データベースＤ１の参加者ＩＤ１４０、減量結果データベースＤ４の参加者ＩＤ１５１、経過情報データベースＤ２の参加者ＩＤ１３１と共通の識別子が使用される。プログラム登録日Ｄ３０２には、この改善項目が登録された年月日が登録される。
【００４０】
連番Ｄ３０３には、参加者が選択した減量メニューの参加者毎の連続番号が格納される。参加者が選択した減量メニューは、連番Ｄ３０３によって管理される。例えば、同じ減量メニューが同一参加者によって複数選択された場合は、同じ減量メニューが選択された数の番号が割り当てられる。
【００４１】
改善項目の食事メニューの識別子Ｄ３０４には、参加者によって選択された食事の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、食事カロリーデータベースＤ６の識別子Ｄ６０１と共通の識別子が使用される。
【００４２】
改善項目の運動メニューの識別子Ｄ３０５には、参加者によって選択された運動の減量メニューを一意に識別するための識別子が登録され、運動カロリーデータベースＤ７の識別子Ｄ７０１と共通の識別子が使用される。
【００４３】
上記参加候補者管理データベースＤ１、経過情報データベースＤ２、個人別プログラムデータベースＤ３、減量結果データベースＤ４は、生活習慣改善支援システムを実施した参加者の生活習慣改善状況を示す事例データベースＤ１００を構成する。すなわち、事例データベースＤ１００は、参加者ＩＤに基づいて体型や検査値あるいは生活情報と、生活習慣改善プログラムの実施状況と、実施した結果を参照することができる。
【００４４】
図３２は、本実施の形態の食事カロリーデータベースＤ６の構成を示す説明図である。
【００４５】
食事カロリーデータベースＤ６は、参加者に減量メニューとして提示される食事メニューが登録されるデータベースである。前述したように、食事カロリーデータベースＤ６に格納されている食事メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に食事の種類及び食事量（食事を減らす量）が設定されている。
【００４６】
食事カロリーデータベースＤ６には、食事メニューの識別子Ｄ６０１、食事メニューカテゴリーＤ６０２、食事優先順位Ｄ６０４、食事メニュー名Ｄ６０３、食事メニュー単位Ｄ６０５、食事メニュー単位カロリーＤ６０６が格納される。
【００４７】
食事メニューの識別子Ｄ６０１には、量を減らすべき食事の種類を一意に識別するための識別子が登録される。食事メニューカテゴリーＤ６０２には、量を減らすべき食事の種類が登録される。例えば、食事の種類が主食であれば”１”が、食事の種類が酒であれば”２”が、食事の種類が間食であれば”３”が、食事に関係しない場合には”９”が、カテゴリーＤ６０２に登録される。食事メニュー名Ｄ６０３には、この食事メニューで減らすべき食事の種類及び量が登録される。食事優先順位Ｄ６０４は、参加者に食事メニューを提示する優先順位が格納される。この優先順位は、後述の処理Ｍ１７で設定されるもので、値が小さい方が優先順位が高くなる。食事メニュー単位Ｄ６０５には、食事メニュー名Ｄ６０３の内容について、摂取する単位を格納する。例えば、摂取する食事の重量「ｇ」や個数が格納される。食事メニュー単位カロリーＤ６０６には、食事メニュー名Ｄ６０５に設定された食事の熱量が格納される。本実施例では、食事メニュー単位カロリーＤ６０６に１００ｋｃａｌが設定される。
【００４８】
図３３は、本実施の形態の運動カロリーデータベースＤ７の構成を示す説明図である。
【００４９】
運動カロリーデータベースＤ７は、参加者に減量メニューとして提示される運動メニューが登録されるデータベースである。前述したように、運動カロリーデータベースＤ７に格納されている運動メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に運動量が設定されている。
【００５０】
運動カロリーデータベースＤ７は、運動メニューの識別子Ｄ７０１、運動メニューカテゴリーＤ７０２、運動優先順位Ｄ７０４、運動メニュー名Ｄ７０３、運動メニュー単位Ｄ７０５、運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６、１００ｋｃａｌ消費時間（男）、運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７、運動メニューベース体重（女）Ｄ７０８及び１００ｋｃａｌ消費時間（女）Ｄ７０９を含む。
【００５１】
運動メニューの識別子Ｄ７０１には、参加者が行うべき運動を一意に識別するための識別子が登録される。運動メニューカテゴリーＤ７０２には、参加者が行うべき運動の種類が登録される。例えば、運動が歩く又は走るであれば”１”が、運動がスポーツであれば”２”が、運動に関係しない場合には”９”が、カテゴリーＤ７０２に登録される。
【００５２】
運動優先順位Ｄ７０４には、参加者に運動メニューを提示する優先順位が格納される。この優先順位は、後述の処理Ｍ１７で設定されるもので、値が小さい方が優先順位が高くなる。
【００５３】
運動メニュー名Ｄ７０３には、この運動メニューで行うべき運動の種類が登録される。運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６には、運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７に登録される運動時間の基準となる男性の体重（ｋｇ単位）が登録される。運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７には、男性の基準体重となる運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６で、運動メニューＤ名１００３を行ったときに、１００ｋｃａｌを消費するの必要な時間（分単位）が登録される。これは、同じ運動でも、参加者の体重によって消費カロリーが変わることから、運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６は、参加者の体重に基づいた適切な運動量を算出するために使用される。具体的には、体重Ｗｋｇの人が１００ｋｃａｌ消費するためには、下式のように、
運動時間＝基準時間×基準体重／Ｗ
で計算される時間の運動が必要である。
【００５４】
例えば、体重８０ｋｇの参加者が１００ｋｃａｌを消費するために３０分必要な運動の場合、４０ｋｇの参加者が１００ｋｃａｌを消費するためには６０分の運動が必要であり、１００ｋｇの参加者が１００ｋｃａｌを消費するためには２４分の運動が必要である。
【００５５】
運動メニューベース体重（女）Ｄ７０８と運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（女）Ｄ７０９は、上記男性の基準体重と基準運動時間である運動メニューベース体重（男）Ｄ７０６と運動メニュー１００ｋｃａｌ消費時間（男）Ｄ７０７と同様に、運動メニュー名Ｄ７０３について女性の基準体重と基準運動時間を設定した値が格納される。
【００５６】
図３４は、本実施の形態の定期イベントデータベースＤ８の構成を示す説明図である。
【００５７】
定期イベントデータベースＤ８は、参加者の状態（減量メニューの実施状況、体重の変化、参加者の回答状況等）から、指導が必要と判定されるイベントが格納されるデータベースである。定期イベントデータベースＤ８は、イベントの識別子Ｄ８０１、タイミングＤ８０２、条件Ｄ８０３、イベント内容Ｄ８０４、参加者メール文言の識別子Ｄ８０５及び指導者文言の識別子Ｄ８０６を含む。
【００５８】
イベントの識別子Ｄ８０１には、イベントを一意に識別するための識別子が登録される。タイミングＤ８０２には、イベントであると判定される時間的条件が登録される。なお、時間的条件を規定しないイベント（条件Ｄ８０３を満たせば何時でも発生するイベント）の場合は、タイミングＤ８０２に「随時」と登録される。
【００５９】
条件Ｄ８０３には、イベントを発行する条件（時間的条件以外）が登録される。条件Ｄ８０３のうち「介入判定ＯＫ」とは、介入判定処理手段Ｍ４８及び図１５のフローチャートで「介入判定ＯＫ」が出力されると実行するイベントを示す。
【００６０】
イベント内容Ｄ８０４には、このイベントに対して行われるアクションが登録される。すなわち、タイミングＤ８０２及び条件Ｄ８０３に登録された条件が満たされた場合、イベント内容Ｄ８０４に登録された指導が行われる。
【００６１】
参加者メール文言の識別子Ｄ８０５には、定型文言データベース（図示省略）の本文に予め登録されている文言のうち、参加者宛てに送信されるメールの本文として使用される文言の識別子が登録される。指導者文言の識別子Ｄ８０６には、定型文言データベース（図示省略）の本文に登録されている文言のうち、指導者に対してイベントチェックの結果を表示する際に使用される文言の識別子が登録される。
【００６２】
条件Ｄ８０３に登録されている条件の中で、Ｘ日目目標とは、減量期間終了時に目標を達成するためにＸ日目に到達すべき体重であり、経過情報データベースＤ２の目標管理１３５の１０日毎の目標体重であり、下式によって求められる。
開始時体重−（（開始時体重−目標体重）×Ｘ／減量期間）
例えば、開始時に８０ｋｇの体重を９０日間で３．５ｋｇ減量する目標を有する参加者の１０日目の目標体重は、
８０−（（８０−７６．５）×１０／９０）＝７９．６１１［ｋｇ］
となり、２０日目の目標体重は、
８０−（（８０−７６．５）×２０／９０）＝７９．２２２［ｋｇ］
となる。
【００６３】
定期イベントデータベースＤ８では、減量メニューの実施率を条件Ｄ８０３に設定することができる。これによって、参加者によって選択された減量メニューを実施できているか否か、システムが判断するので、実施できていない場合に減量メニューの変更を提案できる。これによって、指導者による判断のばらつきを抑制しつつ、参加者の減量経過に応じた適切かつ均質な指導を提供することができる。
【００６４】
指導記録データベースＤ９は、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導の履歴の情報が格納される。例えば、指導記録データベースＤ９には参加者の識別子と体重及び測定日時が格納される。
【００６５】
図２は、本発明の実施の形態の生活習慣改善支援システムによる処理の概要を示すフローチャートである。
【００６６】
まず、本実施の形態の生活習慣改善支援システムによる保健指導の参加者または参加候補者による自己の情報の入力を受け付ける。入力された参加者の情報（基本情報１４１、体型１４２、検査値１４３）は参加者管理データベースＤ１に登録される。また、参加候補者の情報（基本情報１０１、体型１０２、検査値１０３）は参加候補者管理データベースＤ５に登録される。また、サーバ４００は、参加者に対して参加者ＩＤ１４０を付与して参加者管理データベースＤ１に登録する（Ｆ１）。
【００６７】
次に、参加者または参加候補者に対して指導者が生活情報に関する問診を実施したとき、サーバ４００は、問診結果を参加者管理データベースＤ１の生活情報１４４または参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４に格納する（Ｆ２）。
【００６８】
次に、サーバ４００は、本発明の特徴である、生活習慣改善プログラムへの参加者または参加候補者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースＤ１００から抽出して提示する（Ｆ３、Ｆ３０）。
【００６９】
ここで、生活習慣改善プログラムに参加するか否かは分からないが、自分と類似する事例が見たいという参加候補者に対しては、参加候補者に類似する過去の参加者の成功事例を提示する類似事例提示処理Ｆ３０を行う。
【００７０】
一方、生活習慣改善プログラムに参加する参加者に対しては、当該参加者に類似する過去の参加者の成功事例と失敗事例を提示する類似事例提示処理Ｆ３を行う。これらの類似事例提示処理Ｆ３、Ｆ３０については、後に詳述する。なお、参加候補者に対する処理は類似事例提示処理Ｆ３０で終了する。
【００７１】
次に、サーバ４００は、上記類似事例提示処理Ｆ３で提示された情報と、参加者管理データベースＤ１に登録された参加者の情報、及び、問診結果データベースＤ７に登録された問診に対する回答を参照して、参加者に適する食事メニューを食事カロリーデータベースＤ６から選択し、参加者に適する運動メニューを運動カロリーデータベースＤ７から選択し、選択された食事メニュー及び運動メニューをお勧めメニューとして参加者端末装置３００に送信する。
【００７２】
これらの食事カロリーデータベースＤ６に格納されている食事メニュー、及び運動カロリーデータベースＤ７に格納されている運動メニューは所定のカロリー（例えば、１００ｋｃａｌ）毎に、運動量及び食事量（食事を減らす量）が設定されている。なお、同じ運動でも、参加者の身体的特徴、例えば、体重によって消費カロリーが変わることから、参加者管理データベースＤ１に登録された参加者情報を参照して、所定の消費カロリー毎の運動量が計算される。
【００７３】
参加者端末装置３００は、送信された食事メニュー及び運動メニューを、減量メニューとして参加者に提示する。参加者端末装置３００は、参加者からの目標体重の入力を受け付ける。さらに、参加者端末装置３００は、参加者による食事メニュー及び運動メニューの選択を受け付ける。これらの入力された目標体重、選択された食事メニュー及び選択された運動メニューによって、その参加者の減量プログラムが決定される。これらの入力された目標体重は、減量結果データベースＤ４の目標体重１５５に登録され、選択された食事メニュー及び運動メニューには、個人別プログラムデータベースＤ３に登録される（Ｆ４）。
【００７４】
次に、参加者端末装置３００は、参加者の日々のデータ（体重、減量メニューの実行状態や生活情報（行動情報））の入力を受け付ける。入力されたデータは、経過情報データベースＤ２に登録される（Ｆ５）。
【００７５】
次に、サーバ４００は、所定のタイミングで（例えば、所定の期間毎に繰り返して）、経過情報データベースＤ２に登録されたデータが、定期イベントデータベースＤ８に登録されているイベントと合致するかを判定する（Ｆ６）。データの判定結果は、減量結果データベースＤ４、経過情報データベースＤ２及び指導記録データベースＤ６に登録される。
【００７６】
この定期イベントデータベースＤ８に登録されているイベントは、本実施の形態の生活習慣改善支援システムの立ち上げ時に予め設定される。イベントとしては、例えば、参加者の生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が所定の日数（例えば、１０日毎）になる度に、経過情報データベースＤ２を参照して、１０日毎の目標体重を達成したか否かを判定するイベントや、参加者の生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が所定の満了日に達したときに減量の成功または失敗を判定するイベントなどが予め定期イベントデータベースＤ８に設定される。
【００７７】
上記イベントチェック処理Ｆ６の結果、サーバ４００は、１０日毎の目標体重を達成した場合には、経過情報データベースＤ２の目標管理１３５の１０日毎の減量成功フラグを「１」に設定し、目標体重を超過した場合には経過情報データベースＤ２の目標管理１３５の１０日毎の減量成功フラグを「０」に設定する。
【００７８】
また、上記イベントチェック処理Ｆ６の結果、サーバ４００は、生活習慣改善プログラム開始からの経過日数が終了日１５３に達した参加者については、経過情報データベースＤ２の最後のデータを参照し、体重が目標体重以下であれば減量結果データベースＤ４の減量成功フラグを１に設定し、そうでない場合には減量成功フラグを０に設定し、さらにプログラム終了フラグを１に設定し、経過情報データベースＤ２の最後の体重を終了時体重１５６に設定する。
【００７９】
次に、サーバ４００は、参加者が入力した経過情報データベースＤ２のデータに対するイベントチェック処理の結果を指導者端末装置２００に送信する。指導者端末装置２００は、受信した判定結果を表示する（Ｆ７）。
【００８０】
次に、指導者は、表示された判定結果に基づいて、参加者に対してなすべきと判断した指導を実行する（Ｆ８）。この指導の実行は、指導者が本実施の形態の生活習慣改善支援システムを用いて、電子メール等の手段によってなすこともでき、指導者が本実施の形態の生活習慣改善支援システムを用いずに、電話等の手段によってなすこともできる。
【００８１】
この指導の際に、本発明の特徴である、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースＤ１００から抽出して提示する（Ｆ８０）。当該参加者と類似する他の参加者の生活習慣改善状況を事例データベースＤ１００から抽出することで、減量メニューの再考などを行うことができる。
【００８２】
そして、指導者端末装置２００は、指導者がなすべきと判断した指導の実行の指示を受け付け、入力された指導の実行の指示から、指導の記録を生成する。また、指導者端末装置２００は、指導者がなした指導の記録の入力を受け付ける。これらの生成された及び入力された指導の記録は、指導記録データベースＤ９に登録される（Ｆ９）。
【００８３】
上記の処理により、サーバ４００の事例データベースＤ１００には、生活習慣改善プログラムに参加したときの参加者の体質情報と生活情報１０４が登録され、生活習慣改善プログラムの実践によって参加者の日々の体重及び行動記録を格納した経過情報データベースＤ２が蓄積され、また、参加者が選択した減量メニューが個人別プログラムデータベースＤ３に蓄積され、減量期間が満了すると減量結果データベースＤ４の減量成功フラグ１６１が確定される。このように、上記Ｆ１〜Ｆ９の処理によって、全ての参加者の生活習慣改善プログラムの実施状況が事例データベースＤ１００として蓄積される。
【００８４】
＜類似事例提示処理Ｆ３０＞
次に、上記図２の参加候補者に対して実施する類似事例提示処理Ｆ３０の詳細について以下に説明する。本実施形態の類似事例提示処理Ｆ３０は、生活習慣改善プログラムの実施前の段階で、特にプログラムへの参加勧奨時に、参加候補者へ生活習慣改善プログラムの参加者の事例を提供する場合の例を示す。
【００８５】
図３は、本実施形態の類似事例提示処理Ｆ３０の処理の一例を示すフローチャートである。図３において、ステップ１は体質情報検索条件入力ステップであって、参加候補者の基本情報１０１、体型１０２や検査値１０３などの参加候補者が現時点では直ちに変更できない情報（以降、体質情報と称する）を指導者端末装置２００等からサーバ４００の参加候補者管理データベースＤ５へ入力する処理である。
【００８６】
ステップ２は、参加候補者の現在の生活習慣と周囲環境などの参加候補者の行動により変えることができる情報（以降、生活情報１０４と称する）を指導者端末装置２００等からサーバ４００の参加候補者管理データベースＤ５へ入力する生活情報検索条件の入力処理である。
【００８７】
上記体質情報検索条件入力ステップ１と生活情報検索条件入力ステップ２は、例えば、パーソナルコンピュータ等で構成された指導者端末装置２００等の表示装置に表示された画面上に指示や数値を入力することにより実現される。
【００８８】
ステップ３は類似事例検索処理ステップであって、上記体質情報検索条件入力ステップ１及び生活情報検索条件入力ステップ２で参加候補者管理データベースＤ５へ入力された参加候補者の情報に基づいて、事例データベースＤ１００に予め格納された複数の参加者の過去の生活習慣改善の事例から、生活習慣の改善への「できる自信」を得るのに適した事例を検索するものである。本ステップ３は、例えば、パーソナルコンピュータ等で構成された指導者端末装置２００等で後述するように処理される。
【００８９】
次に、ステップ４は検索結果表示ステップであって、類似事例検索処理ステップ３の処理結果を指導者端末装置２００等の表示装置に表示して、参加候補者や指導者が視覚的に確認できる形で表示するものである。本ステップ４は、例えば、パーソナルコンピュータで構成された指導者端末装置２００等の表示装置上に処理結果を数値やグラフで描画することで実現される。
【００９０】
上記処理により、例えば、生活習慣改善プログラムに参加した過去の参加者のうち、生活習慣改善に成功し、かつ、体質情報と生活情報が参加候補者に類似する参加者がどのような生活習慣改善プログラムを実践したのかを参加候補者に提示できる。
【００９１】
参加候補者は、自分の体質や生活情報に近い過去の参加者の生活習慣改善の成功事例を参照することで、自分が生活習慣改善プログラムに参加した場合には、どのようなプログラムを選択すれば成功することができるのかを知ることができ、生活習慣改善プログラムに参加する自信を得ることができる。
【００９２】
図５は、上記体質情報検索条件入力ステップ１及び生活情報検索条件入力ステップ２で指導者端末装置２００等の表示装置に出力される画面の一例を示す画面イメージである。
【００９３】
図５において、画面９０１は、上記体質情報検索条件入力ステップ１で行う参加候補者の基本情報９０３、体型９０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況（図中では服薬状況と表記）９０９及び生活情報９０７の入力領域が設定され、参加候補者若しくは指導者がそれぞれの情報を指導者端末装置２００等から参加候補者管理データベースＤ５へ入力できる。
【００９４】
基本情報９０３は、年齢、性別の入力項目で構成され、体型９０２は、胸囲、ＢＭＩ、体重の入力項目で構成され、検査値情報９０５は、ＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）、ＦＢＳ（空腹時血糖値）、ＨＤＬ（ＨＤＬコレステロール）、ＴＧ（トリグリセリド）、血圧Ｈ（最高血圧）、血圧Ｌ（最低血圧）の入力項目で構成され、薬剤の服用状況９０９は、糖尿病、脂質異常、血圧に関する服用状況のチェックボックスで構成される。
【００９５】
基本情報９０３としての性別はプルダウンメニュー９０４で、男性または女性を入力できる。生活情報検索条件入力ステップ２で行う生活情報９０７の入力領域も同一画面９０１上に設定され、同様に参加候補者若しくは指導者がそれぞれの情報を入力できる。生活情報９０７は、参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４の喫煙、生活習慣、勤務形態、職種に対応するチェックボックスで構成され、チェックされた項目は参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４の値が「１」として入力され、チェックされない項目は生活情報１０４の値が「０」として入力される。
【００９６】
基本情報９０３、体型９０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況９０９及び生活情報９０７の各項目の入力完了後、検索ボタン９０８を押下することで、次の処理ステップである類似事例検索処理ステップ３が起動される。
【００９７】
なお、基本情報９０３、体型９０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況９０９、生活情報９０７は、参加候補者管理データベースＤ５の基本情報１０１、体型１０２、検査値１０３、生活情報１０４にそれぞれ格納される。
【００９８】
図６は、本実施形態の類似事例検索処理ステップ３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サーバ４００の類似事例提示手段Ｍ５で実行される。
【００９９】
図６において、先ず、年齢、性別の検索範囲を決定する（１３００）。これは、体質情報検索条件入力ステップ１で入力された参加候補者の体質情報に含まれる基本情報１０１（年齢、性別）を基準にして、実際に生活習慣改善プログラムを実施した参加者の減量事例を参加者管理データベースＤ１から検索する範囲を決定する。この検索範囲は、例えば、性別は完全一致（例えば、参加候補者が男性の場合は男性のみ検索）とし、年齢は参加候補者管理データベースＤ５の年齢から所定の範囲を検索条件（基本検索条件）とし、例えば、５歳下から５歳上まで（例えば、参加候補者が４３歳の場合、３７歳から４８歳までの参加者の減量事例を検索）と決定する。
【０１００】
次に、体質情報検索条件入力ステップ１で入力された参加候補者の体質情報に含まれる検査値１０３を異常指標に変換する（１３０１）。検査値１０３には多くの健康な人が含まれる正常範囲（基準値）が存在する。異常指標は、この検査値の基準値より増加（高値）の場合を１、減少（低値）の場合が−１として、−１から１の範囲で検査結果の値と異常の有無の内容（高値、低値）、程度を示す指標である。つまり、検査結果である検査値１０３の各項目の値（検査値）が、予め設定した正常範囲にあれば異常指標を０とし、検査値が予め設定した正常範囲よりも低ければ異常指標を−１とし、検査値が予め設定した正常範囲よりも高ければ異常指標を１とする。
【０１０１】
図７（ａ）は、ＴＧ（トリグリセリド：中性脂肪）の検査値から異常指標への変換例である。横軸２０１がＴＧの値、縦軸２０２が異常指標２０２の値である。ＴＧの基準値（正常範囲）は、３０から１４９であるので、基準値の範囲（２４４）では異常指標２０２は０、３０未満（２４３）では異常指標は−１、１５０以上（２４５）では異常指標は１として検査値１０３のＴＧの検査値を異常指標２０２に変換する。
【０１０２】
図７（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標２０７への変換例である。横軸２０６がＨｂＡ１ｃの値、縦軸が異常指標２０７の値である。ＨｂＡ１ｃの基準値は、４．３から５．８であるので、基準値の範囲（２４９）では異常指標は０、４．３未満（２４８）では異常指標は−１、５．８を越える場合（２５０）では異常指標２０７は１として変換する。
【０１０３】
図７（ｃ）は、男性のＨＤＬから異常指標への変換例である。また、図７（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標への変換例である。図７（ｃ）、（ｄ）において、横軸２１１、２１６がＨＤＬの値、縦軸２１２が異常指標の値である。ＨＤＬの基準値は、男性と女性で異なる。このため、性別に応じて異なる変換を行う。また、ＨＤＬコレステロールは、動脈硬化を引き起こすコレステロールを肝臓に戻す働きがあり、値が低いことの方が問題である。このため、ＨＤＬの値が低い場合、異常指標を１と設定する。男性の場合（図７（ｃ））、ＨＤＬの基準値は、４１から８０であるので、基準値の範囲（２５４）では異常指標は０、４１未満（２５５）では異常指標２１２は１、８０を越える場合（２５３）では異常指標は−１として変換する。女性の場合（図７（ｄ））、ＨＤＬの基準値は、４１から９０であるので、基準値の範囲（２５９）では異常指標は０、４１未満（２６０）では異常指標は１、９０を越える場合（２５８）では異常指標は−１として変換する。図７（ｃ）と図７（ｄ）のどちらの変換を適用するかの判断は、基本情報１０１の性別の値を用いて自動的に行う。また、図示していないが、他の検査値（ＦＢＳ、血圧（上）、血圧（下））に関しても同様に異常指標への変換を行う。
【０１０４】
次に、図６に戻り、事例データベースＤ１００から参加者の減量事例を読み出す（１３０２）。事例データベースＤ１００は、上述のように生活習慣改善支援プログラムの参加者の減量事例を格納したもので、図６に示した体質情報、生活情報の参加者管理データベースＤ１の他、生活習慣改善プログラムに参加中の日々の行動記録（体重、歩数、食事や運動の状況、生活習慣や勤務形態など）を格納した経過情報データベースＤ２や生活習慣改善プログラムの結果を格納する減量結果データベースＤ４である。本実施形態では、この事例データベースＤ１００に格納された参加者と、現在類似事例の提示対象となっている参加候補者との類似性を計算するために、後述するステップ１３０３からステップ１３０７の処理を行っていない参加者について上記図８〜図１０に示した事例データベースＤ１００から減量事例を読み出す。
【０１０５】
なお、ステップ１３０２で読み出す減量事例は、ステップ１３０１で決定された年齢、性別の検索範囲に含まれる減量事例である。この処理は、事例データベースＤ１００の参加者管理データベースＤ１に格納された基本情報１４１から、性別が参加候補者と一致し、かつ、年齢が参加候補者の年齢から所定の範囲内の参加者ＩＤ１４０を抽出し、この参加者ＩＤ１４０に対応する減経過情報データベースＤ２及び量結果データベースＤ４のデータを読み込む。
【０１０６】
次に、ステップ１３０３では、上記ステップ１３０２で読み出した事例データベースＤ１００の減量結果データベースＤ４に格納されている減量成功フラグ１６１の値を確認し、その値が１で減量に成功している事例のみ、以降の処理（ステップ３０４からステップ３０７）を行うようにする。
【０１０７】
これにより、生活習慣改善プログラムを完了した参加者のうち成功者のみを抽出し、参加候補者に対して、減量の失敗事例を不用意に表示することによる「できる自信」の喪失を未然に防ぐことができるようになる。
【０１０８】
次に、上記ステップ１３０２で読み出した参加者管理データベースＤ１の体質情報に含まれる検査値１４３を異常指標に変換する（１３０４）。この処理は、先述のステップ１３０１で説明した内容と同様の処理をステップ１３０２で読み出し、ステップ１３０３で抽出した事例データベースＤ１００の値（減量に成功した参加者管理データベースＤ１の検査値１４３）に対して行う。具体的には、検査値１４３に格納されたＨｂＡ１ｃ、ＦＢＳ、ＨＤＬ、ＴＧ、血圧（上）、血圧（下）を図７（ａ）〜（ｄ）に示した異常指標に変換する。
【０１０９】
次に、検索条件（体質情報検索条件入力ステップ１で入力された参加候補者の体質情報）と事例データベースＤ１００から読み出した減量事例の体質情報との不一致度及び絶対不一致度を算出する（１３０５）。
【０１１０】
先ず、参加候補者の情報と参加者の情報の不一致度を算出する。この算出は、参加候補者の体型１０２と、減量に成功した参加者の体型１４２の不一致度を求める処理と、参加候補者の検査値１０３と、減量に成功した参加者の検査値１４３の不一致度を求める処理に分けて行う。以下の説明では、上記ステップ１３０３で抽出した減量に成功した参加者を減量事例とする。
【０１１１】
体型の不一致度を求める処理は、先ず、参加候補者の腹囲に対する減量事例の腹囲の差（腹囲差）を割合（％）で算出する。例えば、参加候補者の腹囲をＡ（Ｋ）、減量事例の腹囲をＡ（Ｓ）とすると、
（Ａ（Ｋ）−Ａ（Ｓ））／１００
を腹囲差（割合）として減量事例毎に算出する。この値を腹囲の不一致度に変換する。この変換は、例えば、図１１（ａ）に示す変換グラフにより行う。
【０１１２】
図１１（ａ）において横軸が算出した腹囲差、縦軸が不一致度である。腹囲差が−５％以上５％以下の場合、不一致度は０とし、腹囲差が５％より大きく１０％以下の場合は不一致度＝０．５、腹囲差が１０％より大きい場合は不一致度＝１、腹囲差が−１０％以上−５％未満の場合は不一致度＝−０．５、腹囲差が−１０未満の場合は不一致度＝−１とする。図１１（ａ）により得られた腹囲の不一致度をＡとする。
【０１１３】
体重に関しても腹囲と同様に参加候補者と減量事例の不一致度を算出する。例えば、参加候補者の体重をＢ（Ｋ）、減量事例の体重をＢ（Ｓ）とすると、
（Ｂ（Ｋ）−Ｂ（Ｓ））／１００
を体重の不一致度として算出し、図１１（ａ）の変換グラフを用いて体重の不一致度Ｂを算出する。
【０１１４】
ＢＭＩに関しても腹囲、体重と同様に参加候補者と減量事例の不一致度を算出する。但し、ＢＭＩの場合は、腹囲、体重とは異なる変換グラフを用いる。参加候補者のＢＭＩをＣ（Ｋ）、減量事例のＢＭＩをＣ（Ｓ）とすると、
（Ｃ（Ｋ）−Ｃ（Ｓ））／１００
をＢＭＩの不一致度として算出し、図１１（ｂ）の変換グラフを用いてＢＭＩの不一致度Ｃを算出する。ＢＭＩの不一致度Ｃの算出に上記図１１（ａ）の体重と同じ変換グラフを用いると、ＢＭＩの算出に体重と身長を用いていることにより、体重に比較してＢＭＩの不一致度が過小評価される問題が生じる。このため、ＢＭＩの不一致度Ｃの算出には、体重の不一致度を求めるグラフとは異なる図１１（ｂ）のような変換グラフを用いることで上記の影響を低減することができる効果がある。また、参加候補者と参加者の体型の値の差から不一致度に変換を求めるグラフとしては、図１１（ｃ）のように、服囲の差と不一致度が連続的に変化するグラフや、図１１（ｄ）のようにＢＭＩの差と不一致度が連続的に変化するグラフを用いてもよい。
【０１１５】
次に、参加候補者と減量事例の検査値の不一致度を算出する。この検査値の不一致度は、上記ステップ１３０１で求めた参加候補者のＨｂＡ１ｃ、ＦＢＳ、ＨＤＬ、ＴＧ、血圧（上）、血圧（下）の各々の異常指標と、上記ステップ１３０４で求めた減量事例の各異常指標に関して、ステップ１３０１で算出した参加候補者の異常指標から、ステップ１３０３で算出した減量事例の異常指標を減算することで各検査値の不一致度を算出する。
【０１１６】
参加候補者のＨｂＡ１ｃの異常指標をＤ（Ｋ）、減量事例のＨｂＡ１ｃの異常指標をＤ（Ｓ）とすると、
Ｄ＝（Ｄ（Ｋ）−Ｄ（Ｓ））／２
を算出し、ＨｂＡ１ｃの不一致度Ｄとする。ここで、参加候補者と減量事例の異常指標の差を２で割るのは、不一致度を−１から＋１の範囲に正規化するためである。この処理により、他の算出指標と重み付けを一致させることが可能になる効果がある。同様にＦＢＳの参加候補者の異常指標をＥ（Ｋ）、減量事例の異常指標をＥ（Ｓ）として、
Ｅ＝（Ｅ（Ｋ）−Ｅ（Ｓ））／２
をＦＢＳの不一致度Ｅとして算出する。
【０１１７】
さらに、参加候補者のＨＤＬの異常指標をＦ（Ｋ）、減量事例のＨＤＬの異常指標をＦ（Ｓ）とし、
Ｆ＝（Ｆ（Ｋ）−Ｆ（Ｓ））／２
をＨＤＬの不一致度Ｅとして算出する。
【０１１８】
また、参加候補者のＴＧの異常指標をＧ（Ｋ）、減量事例のＴＧの異常指標をＧ（Ｓ）として、
Ｇ＝（Ｇ（Ｋ）−Ｇ（Ｓ））／２
をＴＧの不一致度Ｇとして算出する。
【０１１９】
また、参加候補者の血圧（上）の異常指標をＨ（Ｋ）とし、減量事例の血圧（上）の異常指標をＨ（Ｓ）とし、
Ｈ＝Ｈ（（Ｋ）−Ｈ（Ｓ））／２
を血圧（上）の不一致度Ｈとして算出する。
【０１２０】
また、参加候補者の血圧（下）の異常指標をＩ（Ｋ）、減量事例の血圧（下）の異常指標をＩ（Ｓ）とし、
Ｉ＝Ｉ（（Ｋ）−Ｉ（Ｓ））／２
を血圧（下）の不一致度Ｉとして算出する。
【０１２１】
最後に、上記より算出した全ての体質及び検査値の不一致度の総和、Ａ＋Ｂ＋Ｃ＋Ｄ＋Ｅ＋Ｆ＋Ｇ＋Ｈ＋Ｉを算出する。この算出した値を体質情報の不一致度Ｘとする。この体質情報の不一致度Ｘは、値が正の値になればなるほど、事例データベースＤ１００から読み出した参加者（減量事例）の健康状態がより良好な状態（疾病の発症リスクが低い状態）であることになり、値が負の値になればなるほど、逆に参加候補者に比べて事例データベースＤ１００から読み出した参加者（減量事例）の健康状態がより注意すべき状態（疾病の発症リスクが高い状態）であることになる。このように不一致度Ｘに正の値と負の値を持たせることにより、単なる不一致の程度のみでなく、減量事例の健康状態が、参加候補者自身を基準にして良好なのか悪い状態なのかを含めて把握できるようになる。
【０１２２】
次に、各々の体質情報の不一致度の絶対値の和である｜Ａ｜＋｜Ｂ｜＋｜Ｃ｜＋｜Ｄ｜＋｜Ｅ｜＋｜Ｆ｜＋｜Ｇ｜＋｜Ｈ｜＋｜Ｉ｜を算出し、この算出した値を体質情報の絶対不一致度ＸＸ（第１の類似指標）とする。この体質情報の絶対不一致度ＸＸは、０から５の値をとり、５以上の値の場合は、全て５に設定する。
【０１２３】
次に、検索条件（体質情報検索条件入力ステップ２で入力された参加候補者の生活情報１０４）と事例データベースＤ１００から読み出した減量事例の生活情報１４４との不一致度及び絶対不一致度を算出する（１３０６）。先ず、参加候補者と減量事例の生活情報の不一致度を算出する。
【０１２４】
これは、生活情報である喫煙、間食が多い、飲酒が多い、出張が多い、定期的に運動していない、睡眠時間が不足している、不規則な勤務が多い、事務作業が多いという各々の項目に関して、参加候補者の値である参加候補者管理データベースＤ５に書き込んだ生活情報１０４の値から減量事例の参加者管理データベースＤ１の生活情報１４４の値を減算する。ここで、参加候補者管理データベースＤ５の生活情報１０４と、参加者管理データベースＤ１の生活情報１４４の各項目の値は、０または１が格納されている。
【０１２５】
参加候補者の喫煙の項目の値をＬ（Ｋ）、減量事例の喫煙の項目の値をＬ（Ｓ）とすると、
Ｌ＝（Ｌ（Ｋ）−Ｌ（Ｓ））
を算出し、喫煙の不一致度Ｌとする。同様に参加候補者の間食が多い項目の値をＭ（Ｋ）、減量事例の間食が多い項目の値をＭ（Ｓ）とし、
Ｍ＝（Ｍ（Ｋ）−Ｍ（Ｓ））
を間食が多い項目の不一致度Ｍとする。
【０１２６】
また、参加候補者の飲酒が多い項目の値をＮ（Ｋ）、減量事例の飲酒が多い項目の値をＮ（Ｓ）とし、
Ｎ＝（Ｎ（Ｋ）−Ｎ（Ｓ））
を飲酒が多い項目の不一致度Ｎとする。
【０１２７】
また、参加候補者の出張が多い項目の値をＯ（Ｋ）、減量事例の出張が多い項目の値をＯ（Ｓ）とし、
Ｏ＝（Ｏ（Ｋ）−Ｏ（Ｓ））
を出張が多い項目の不一致度Ｏとする。
【０１２８】
また、参加候補者の定期的に運動していない項目の値をＰ（Ｋ）、減量事例の定期的に運動していない項目の値をＰ（Ｓ）とし、
Ｐ＝（Ｐ（Ｋ）−Ｐ（Ｓ））
を定期的に運動していない項目の不一致度Ｐとする。
【０１２９】
また、参加候補者の睡眠時間が不足している項目の値をＱ（Ｋ）、減量事例の睡眠時間が不足している項目の値をＱ（Ｓ）とし、
Ｑ＝（Ｌ（Ｋ）−Ｑ（Ｓ））
を睡眠時間が不足している項目の不一致度Ｑとする。
【０１３０】
また、参加候補者の不規則な勤務が多い項目の値をＲ（Ｋ）、減量事例の不規則な勤務が多い項目の値をＲ（Ｓ）とし、
Ｒ＝（Ｒ（Ｋ）−Ｒ（Ｓ））
を不規則な勤務が多い項目の不一致度Ｒとする。
【０１３１】
また、参加候補者の事務作業が多い項目の値をＴ（Ｋ）、減量事例の事務作業が多い項目の値をＴ（Ｓ）とすると、
Ｔ＝（Ｔ（Ｋ）−Ｔ（Ｓ））
を事務作業が多い項目の不一致度Ｔとする。
【０１３２】
最後に、上記で算出した全ての生活情報の項目の不一致度の総和、Ｌ＋Ｍ＋Ｎ＋Ｏ＋Ｐ＋Ｑ＋Ｒ＋Ｔを算出する。この算出した値を生活情報の不一致度Ｙとする。この不一致度Ｙは、値が正の値になればなるほど、減量事例の生活状況がより良好な状態（体型や検査値の異常につながりにくい状態）であることになり、値が負の値になればなるほど、逆に参加候補者に比べて減量事例の生活状況がより注意すべき状態（体型や検査値の異常につながりやすい状態）であることになる。このように生活情報の不一致度Ｙに正の値と負の値を持たせることにより、単なる不一致の程度のみでなく、減量事例の生活状況が、参加候補者自身を基準にして良好なのか悪い状態なのかを含めて把握できるようになる。
【０１３３】
次に、各々の生活情報の不一致度の絶対値の和である｜Ｌ｜＋｜Ｍ｜＋｜Ｎ｜＋｜Ｏ｜＋｜Ｐ｜＋｜Ｑ｜＋｜Ｒ｜＋｜Ｔ｜を算出し、この算出した値を生活情報の絶対不一致度ＹＹ（第２の類似指標）とする。この生活情報の絶対不一致度ＹＹは、０から８の値をとり、５以上の値の場合は、全て５に設定する。
【０１３４】
次に、ステップ１３０７では、上記ステップ１３０５で算出された体質情報の絶対不一致度ＸＸと、ステップ１３０６で算出された生活情報の絶対不一致度ＹＹを用いて、総合不一致度Ｚを算出する（１３０７）。総合不一致度Ｚは、体質情報の絶対不一致度ＸＸと生活情報の絶対不一致度ＹＹの値を足したもので表現される。したがって総合不一致度Ｚの値は、０から１０の値をとる。
【０１３５】
以上のステップ１３０３から１３０７の処理を減量事例（減量に成功した参加者）の全ての事例データベースＤ１００に対して行ったかどうかを判定し（ステップ１３０８）、行っていない場合は、ステップ１３０２に戻って、ステップ１３０３から１３０７の処理を繰り返す。
【０１３６】
上記のステップ１３０３から１３０７の処理を行い、体質情報の不一致度Ｘ及び生活情報の不一致度Ｙと、体質情報の絶対不一致度ＸＸ及び生活情報の絶対不一致度ＹＹ、総合不一致度Ｚが算出された減量事例が、処理の対象となっている参加候補者の類似事例の検索結果となる。
【０１３７】
図１２は、図３の検索結果表示ステップ４にて実現された、指導者端末装置２００等のパーソナルコンピュータで表示された画面の一例である。図１２において、４０１が類似事例検索結果の画面、４０７は類似事例の検索結果の表示領域、４０２から４０６と４１１は、検索結果の表示方法を変更するボタンである。本表示例では、ステップ３で検索された減量事例のうち統合一致度（統合不一致度Ｚの変換値）が最大から５つの事例のみを表示するようにしている。すなわち、参加者または参加候補者に類似し、かつ、生活習慣改善プログラムに成功した参加者の情報が、類似の指標（統合一致度）の順に表示される。
【０１３８】
表示領域４０７の「一致度」は、上記図６の１３０７に示した統合不一致度Ｚを変換した総合一致度の値であり、総合一致度＝１０−総合不一致度Ｚである。
【０１３９】
また、表示領域４０７の「体重・健康状態」は、体質情報の絶対不一致度ＸＸを変換した体質情報の絶対一致度であり、５−体質情報の絶対不一致度ＸＸを示し、「生活環境・周囲環境」は生活情報の絶対不一致度ＹＹを変換した生活情報の絶対一致度であり、５−生活情報の絶対不一致度ＹＹを示し、「年齢」、「性別」、「開始時体重」、「終了時体重」は参加者管理データベースＤ１及び減量結果データベースＤ４の値であり、「減少量」は「開始時体重」から「終了時体重」を差し引いた差分である。
【０１４０】
表示領域４０７にどの事例を表示するかは、この表示方法を変更するボタン（４０３、４０５、４１１等）により決定される。これにより、表示領域の大きさが限られている場合でも、多くの検索結果から必要な減量事例のみを表示することができる。
【０１４１】
４０８は検索結果の一例であり、ステップ３で算出された減量事例の総合不一致度Ｚを変換した一致度、体質情報の絶対不一致度ＸＸを変換した体型・健康状態、生活情報の絶対不一致度ＹＹを変換した生活習慣・周囲環境、年齢、性別、開始時体重、終了時体重、減少量を表示する。
【０１４２】
ここで、検索結果４０８の「一致度」、「体重・健康状態」、「生活習慣・周囲環境」が各不一致度を変換した値である理由は、次の通りである。
【０１４３】
図６で求めた各不一致度Ｚは値が小さいほど一致している（参加候補者とよく類似している減量事例、望ましい事例）ことを示す値であり、値が大きいほどよいものと認識する人の感覚と異なる。そこで、各不一致度を上述したように変換をした後に表示する。この変換により、参加候補者や指導者の感覚にあった形で検索結果を表示することができるようになる。
【０１４４】
ボタン４０２「全ての一致順」は、統合一致度の高い順に上位５つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例を総合一致度順（または総合不一致度順）に並びかえ、上位（または下位）から５つを選択して表示することにより実現する。
【０１４５】
ボタン４０３の「体型・健康状態の一致順」は、体質情報の絶対一致度の高い順に上位５つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例を体質情報の絶対一致度順（または絶対不一致度順）に並びかえ、その上位（または下位）から５つを選択して表示することにより実現する。
【０１４６】
ボタン４０４「生活習慣・周囲環境の一致順」は、生活情報の絶対一致度の高い順に上位５つの減量事例を表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例を生活情報の絶対一致度順（または絶対不一致度順）に並びかえ、その上位（または下位）から５つを選択して表示することにより実現する。
【０１４７】
ボタン４０５の「自分より良い人のみ表示」は、参加候補者より健康状態や生活習慣が良い減量事例のみを表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例の中で、体質情報の不一致度Ｘと生活情報の不一致度Ｙが共に０以上の減量事例のみを表示対象とすることで実現する。
【０１４８】
ボタン４０５の「自分より悪い人のみ表示」は、逆に、参加候補者より健康状態や生活習慣が悪いと思われる減量事例のみを表示させるボタンである。ステップ３で得られた全ての減量事例の中で、体質情報の不一致度Ｘと生活情報の不一致度Ｙが共に０以下の減量事例のみを表示対象とすることで実現する。
【０１４９】
ボタン４１１の「体重減少量の高い順」は、減量事例を減少量の高い順に並びかえて表示するボタンである。表示領域４０７に表示されている減量事例を減少量順に並びかえて再表示することで実現する。
【０１５０】
ボタン４０９の「表示」は、４０８の検索結果の減量事例の詳細を後述するように表示するボタンである。
【０１５１】
図１３は、図１２のボタン４０９の「表示」を押下したときに表示する減量事例（減量を実施した参加者）の詳細を表示する画面の一例である。図１３は、図１２の表示領域４０７内から選択された参加者について、具体的な生活習慣改善プログラムの経過をグラフにて表示するものである。
【０１５２】
図１３において、減量事例の詳細表示画面６０１には図、日々記録した朝体重、夜体重、歩数のグラフ６０２と、１００ｋｃａｌカードの実施状況と生活イベント６０３を表示する。グラフ６０２には、体重６０４を折れ線グラフで、歩数を棒グラフで表示する。
【０１５３】
図中６０６は減量開始から１０日目の目標体重、６０７は朝の体重、６０８は夜の体重、６０９は歩数、６１０は２０日目の目標体重である。ここでは、１０日目のチェックポイントは、朝の体重６０７が目標体重６０６を上回っており目標未達成、２０日目のチェックポイントは、朝の体重が目標体重６１０を下回っており目標達成した状態を示している。これらの情報は、ボタン４０９で選択された参加者ＩＤを参加者管理データベースＤ１から取得し、参加者ＩＤが一致する経過情報データベースＤ２のバイタル１３３を経過日数１３２毎にサーバ４００がデータを読み込んで表示する。
【０１５４】
６１１は１００ｋｃａｌカードの実施度を表示する領域で、個人別プログラムデータベースＤ３に予め登録した日々実施する１００Ｋｃａｌカード（食事メニューまたは運動メニュー）の目標枚数（または登録数）に対して、実際に実施したカードの総枚数の割合（実施率）を求め、この割合を３種類のアイコンで表示する。６１９は実施率３０％未満、６２０は実施率３０％以上７０％未満、６２１は実施率７０％以上を示すアイコンである。６１２から６１８は、順に、飲み会、間食、出張、選択外の運動、深夜の食事、体調不良、夜勤の生活イベントを表示する領域で、当該イベントが記録された場合は、アイコン６２４が経過情報データベースＤ２の経過日数１３２に対応する位置に表示される。図１３では、１０日目の１００ｋｃａｌカードの実施率は７０％以上（アイコン６２２）で、選択外の運動（６２３）を行ったことを示している。
【０１５５】
このように参加候補者と体質（現時点ので健康状態）や生活習慣が類似した他人の減量事例が実例として詳細に表示されるので、他人の行動とそれによって生じる結果を観察して学習する（観察学習）ことが可能になる。この観察学習により、参加候補者は自分自身でも生活習慣を改善する努力が実行できる「自信」を獲得できるようになる。
【０１５６】
図１２において、ボタン４１２「グラフ表示」は、表示領域４０７に表示されている全ての減量事例をグラフで表示するボタンである。
【０１５７】
図１４は、図１２に示したボタン４１２を押下したときに表示する全ての減量事例をグラフで表示する画面の一例である。全ての減量事例のグラフ表示画面５０１に、散布図５０２として減量事例を表示する。
【０１５８】
グラフの中央５０３は、体質情報の絶対一致度及び生活情報の絶対一致度が共に最大値である５の領域で、換言すれば体質情報の絶対不一致度ＸＸ及び生活情報の絶対不一致度ＹＹが０の領域で、参加候補者の体質情報と生活情報が一致する点である。したがって、中央５０３に近い黒丸のアイコン５０８、５１０等が現在対象となっている参加候補者に近い参加者の事例であることが容易に理解できる。
【０１５９】
横軸（５０６、５０７）は生活情報（図中では生活習慣・周囲環境と表記）の絶対一致度（５−生活情報の絶対不一致度ＹＹ）であり、縦軸（５０４、５０５）は、体質情報（図中では体型・健康状態と表記）の絶対一致度（５−体質情報の絶対不一致度ＸＸ）を表す。但し、生活情報の不一致度Ｙが０以上の場合は横軸５０６の方向にプロットし、０以下の場合は、横軸５０７の方向にプロットする。体質情報の不一致度についても同様に、体質情報の不一致度Ｘが０以上の場合は縦軸５０４の方向に、体質情報の不一致度Ｘが０以下（負値）の場合は縦軸５０５の方向にプロットする。これにより、参加候補者に比較して健康状態が良好な減量事例は縦軸５０４の方向（グラフの上部）に、注意すべき状態の減量事例は縦軸５０５の方向（グラフの下部）にプロットされる。また、参加候補者に比較して生活状況が良好な減量事例は横軸５０６の方向（グラフの右側）に、注意すべき状態の減量事例は横軸５０７の方向（グラフの左側）にプロットされる。
【０１６０】
具体的には、図１２の４０８に示した減量事例は、体質情報の絶対一致度が５、生活情報の絶対一致度が４である。この参加者の事例では図示していないが、生活情報の不一致度が１である減量事例である。この場合、生活情報の不一致度が０以上であるので、図１４上では、横軸５０６の方向に、黒丸のアイコン５０８としてプロットされる。図中５０９は、この黒丸のアイコンの減量事例の体重の減少量（５．１ｋｇ）の表示である。他の例として、図１２の４１０に示した減量事例は、体質情報の絶対一致度が４、生活情報の絶対一致度が４である。図示していないが、体質情報の不一致度が−１、生活情報の不一致度が１である減量事例である。この場合、体質情報の不一致度が０以下、生活情報の不一致度が０以上であるので、図１４上では、縦軸５０５、横軸５０６の方向に、黒丸のアイコン５１０がプロットされ、体重の減少量（５．５ｋｇ）を表示する。
【０１６１】
次に、本実施形態における類似事例を検索して表示する一連の手順について説明する。
【０１６２】
先ず、図３の体質情報検索条件入力ステップ１において、サーバ４００は指導者端末装置２００等から参加候補者の体型と検査値に関する情報を含む体質情報を取り込む。具体的には、図５に示す入力画面９０１を参加候補者自身（あるいは参加候補者の状況を確認した指導者）が、参加候補者の現時点での状況に基づいて、基本情報９０３、体型６０２、検査値情報９０５、薬剤の服用状況９０９を入力する。入力した内容は、サーバ４００に予め用意された図４に示した参加候補者管理データベースＤ５に格納される。
【０１６３】
次に、図３の生活状況検索条件入力ステップ２において、参加候補者の生活習慣と周囲環境に関する情報を含む生活情報を取り込む。具体的には、図５に示す入力画面９０１を参加候補者自身（あるいは参加候補者の状況を確認した指導者）が、参加候補者の現時点での状況に基づいて、生活情報９０７を入力する。入力した内容は、予め用意された図４に示したデータ構造を格納可能なデータ格納領域に格納される。
【０１６４】
次に、上記の入力が完了した後、図５に示す入力画面９０１の検索ボタン９０８を押下すると、図３の類似事例検索処理ステップ３が起動し、体質情報検索条件入力ステップ１及び生活状況検索条件入力ステップ２において参加候補者管理データベースＤ５に取り込まれた参加候補者の体質情報及び生活情報に類似した減量事例について事例データベースＤ１００を検索し、類似性を示す各指標の算出を行う。具体的には、図６に示した処理手順に従って、図８に示したデータ構造を有する事例データベースＤ１００の参加者管理データベースＤ１に格納された複数の他の参加者の減量事例から、性別が参加候補者と一致し、年齢が参加候補者の５歳下から５歳上までの範囲、かつ、減量に成功している事例（参加者）に対して、体質情報の不一致度Ｘ、絶対不一致度ＸＸ、生活情報の不一致度Ｙ、絶対不一致度ＹＹ、総合不一致度Ｚをそれぞれ算出する。
【０１６５】
最後に、図３の類似事例検索処理ステップ３で検索と指標の算出を行った減量事例を、検索結果表示ステップ４にて表示する。具体的には、上述したように図１２、図１３、図１４に示す形で表示する。
【０１６６】
図１５は、図７に示した検査値を異常指標に変換の変形例を示し、（ａ）はＴＧ（トリグリセリド）の検査値から異常指標２０２への変換例を示し、（ｂ）はＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値から異常指標２０７への変換例を示し、（ｃ）は男性のＨＤＬから異常指標２１２への変換例を示し、（ｄ）は、女性のＨＤＬから異常指標２１７への変換例を示す。
【０１６７】
生活習慣改善プログラムが減量を対象とする場合、減量対象となった参加者の検査値は基準の範囲を超える場合が多い。そこで、図１５の変形例では、図７のように検査値が基準の範囲から外れたときに１また−１とするのではなく、予め設定した下限値から上限値まで連続的に検査値と異常指標の関係を変化させるようにした。
【０１６８】
例えば、図１５（ａ）のＴＧ（トリグリセリド）の検査値から異常指標２０２への変換は、ＴＧの値が３０から４００の間で、異常指標が−１から１の間で比例するように変換グラフが設定される。図７（ａ）の例では、ＴＧの値が３０以下で異常指標が−１となり、ＴＧの値が１５０以上で異常指標が１となる変換グラフを示した。これに対して、図１５（ａ）では、ＴＧの値が４００までの間で異常指標が１まで変化するため、ＴＧの値が１５０以上の参加者または参加候補者の間で異常指標の細かな比較が可能となり、異常指標が相対的に高いまたは低いのかを判定することができる。
【０１６９】
同様に、図１５（ｂ）ではＨｂＡ１ｃ（ヘモグロビン・エィワンシー）の検査値が４．０〜８．０の間で異常指標が−１から１の間で連続的に変化するように設定し、図１５（ｃ）では男性のＨＤＬが３０〜１００の間で異常指標が１〜−１の間で連続的に変化するように設定し、図１５（ｄ）では女性のＨＤＬが３０〜１１０の間で異常指標が１〜−１の間で連続的に変化するように設定する。検査値から異常指標への変換を連続的にすることで、異常指標による参加者（または参加候補者）の細かな比較が可能となる。
【０１７０】
図１６は、上記図１３に示した参加者が、どのような減量メニューを実施し、また、どのような生活イベントが発生したのかを、減量メニューと生活イベントの項目毎に頻度を示す棒グラフで表示したものである。上記図１３の画面から所定のキー入力（例えば、ファンクションキー）等によりサーバ４００は、指導者端末装置２００等に図１６の画面７０１を表示させる。
【０１７１】
上記図１６の画面７０１には、図１３の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの実施状況を示す領域７０２と、参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの種類と実施状況を示す領域７０４と、生活イベントの発生頻度を示す領域７０６が設定される。
【０１７２】
領域７０２には、生活習慣改善プログラムの期間（減量期間）中に参加者が選択した１００Ｋｃａｌカードの実施枚数７０３が棒グラフにて表示される。カードの実施枚数７０３は、選択された参加者のＩＤから経過情報データベースＤ２の行動記録１３４の「実施カード枚数」を全ての減量期間についてサーバ４００が集計し、この集計した値を棒グラフとして表示する。
【０１７３】
領域７０４には、参加者が選択した１００Ｋｃａｌカードの項目７０９〜７１８と、各項目の実施枚数が棒グラフにて表示される。サーバ４００は、参加者が選択した１００Ｋｃａｌカードの項目７０９〜７１８は、個人別プログラムデータベースＤ３に登録された当該参加者の１００Ｋｃａｌカード（食事メニュー、運動メニュー）のＩＤ（Ｄ３０４，Ｄ３０５）を取得し、食事カロリーデータベースＤ６または運動カロリーデータベースＤ７からメニュー名（Ｄ６０３、Ｄ７０３）を取得して項目７０９〜７１８に表示する。そして、サーバ４００は当該参加者の経過情報データベースＤ２から行動記録１３４のうち実施カードＩＤを取得し、減量期間内の実施カードＩＤ毎に出現頻度を集計し、集計した値をＩＤ毎に対応する項目７０９〜７１８の棒グラフとして表示する。
【０１７４】
領域７０６には、減量期間中に参加者に発生した生活イベントの項目７１９〜７２５と、各項目の発生頻度が棒グラフにて表示される。サーバ４００は、選択された参加者のＩＤから経過情報データベースＤ２の行動記録１３４の生活イベントがＹＥＳの項目を集計し、この集計した値を各項目７１９〜７２５毎に棒グラフとして表示する。
【０１７５】
参加候補者は、減量に成功した参加者がどのような１００Ｋｃａｌカードを選択して実施したのかを知ることができ、さらに、選択した参加者の生活イベントがどのような状況であったのかを知ることができる。すなわち、参加候補者は図１６の画面から、自分と体質情報と生活習慣が類似するとサーバ４００が判定した参加者について、具体的な減量メニュー（１００Ｋｃａｌカード）の選択と、生活イベントの状況を棒グラフから取得し、生活習慣改善プログラムへの参加に対する自信をつけることができる。
【０１７６】
図１７は、図１３の減量事例の詳細表示の変形例を示す。図１３の減量事例の詳細表示では、減量に成功した参加者の生活イベントについて、減量期間の経過日毎に各生活イベントの有無をアイコン６２４で表示した。このため、生活イベントのうち、出張６１４や夜勤６１８等の発生パターンから、個人を特定される可能性がある。そこで、図１７に示す減量事例の詳細表示では、生活イベントの発生状況については、減量期間の経過日を１０日単位で区切り、１０日間の生活イベントの発生頻度をグラフの濃淡で示すことで、個人の特定を難しくしながら、参加候補者に対して生活イベントの発生状況を示唆するようにしたものである。
【０１７７】
図１７において、生活イベントのうち、例えば、飲み会６１２の発生頻度では、１０日間のうち５日以上飲み会があったときにはグラフ６３２のパターンで表示を行い、１０日間のうち１日以上飲み会があったときにはグラフ６３４のパターンで表示を行う。他の生活イベントについても、同様に、発生日数に応じて表示するパターンを予め設定しておき、選択した参加者の経過情報データベースＤ２から行動記録１３４を集計することで、１０日間毎の生活イベントのパターンを表示する。なお、表示するパターンは予め設定したしきい値に応じて模様や色など適宜変更すればよい。
【０１７８】
以上のように、図１７のように生活イベントは、所定の期間（例えば、１０日間）内での発生頻度を表示することで、生活習慣改善プログラムの参加者が特定されるのを抑制しながら、参加候補者に生活習慣改善プログラムの成功事例の生活イベントの発生状況を提示することができる。
【０１７９】
図１８は、図１４の減量事例のグラフ表示の変形例を示す。図１８の減量事例のグラフは、図１４のグラフに統合一致度の円グラフ５２１，５２２を加え、軸５０４，５０６のメモリを統合一致度に置き換えたもので、その他の構成は図１４と同様である。
【０１８０】
図１８では、円グラフ５２１，５２２により、類似例の検索対象となっている参加候補者の体質情報及び生活情報のアイコン５０３に近い参加者の事例を容易に識別することができる。
【０１８１】
＜類似事例提示処理Ｆ３＞
図１９は、図２のＦ３で行われる参加者に対する類似事例提示処理の一例を示すフローチャートである。図２の類似事例提示処理Ｆ３では、これから生活習慣改善プログラムを開始する参加者が減量メニューを選択する初期設定（Ｆ４）を行う際、あるいは初期設定の直前などに、過去の減量事例から成功した事例と、失敗した事例の双方を参照可能とし、より参加者に適した減量メニューの選択を行うことを推進する。
【０１８２】
この類似事例提示処理Ｆ３では、前記図３の参加候補者に対する類似事例提示処理Ｆ３０の検索対象に、過去の参加者の成功事例に加えて失敗事例を含み、体質情報検索条件入力（ステップ１）と生活情報検索条件入力（ステップ２）では参加者の情報を用いる点が相違点である。
【０１８３】
なお、過去の参加者の失敗事例は、減量結果データベースＤ４のプログラム終了フラグ１６０が「１」（終了）で、かつ、減量成功フラグが「０」（不成功）の参加者が失敗事例となる。
【０１８４】
図１９の処理は、前記図３に示した図２のＦ８０で行われる類似事例提示処理に、ステップ５の検索事例条件入力を加え、この検索事例条件を含んで新たに指導対象となる参加者に対する類似事例をサーバ４００が事例データベース１００から抽出する点が図３と相違し、また、ステップ１及びステップ２では、図３の参加候補者に代わって、指導対象になる参加者の体質情報と生活情報を入力する点が相違し、その他は同様の構成である。
【０１８５】
図２０は、図１９のステップ５で入力する検索事例条件の一例を示す画面イメージである。図２０は、前記図５に示した、体質情報検索条件入力（ステップ１）と生活情報検索条件入力（ステップ２）の入力画面９０１に、検索事例条件として検索範囲９１０を加えたものである。
【０１８６】
図２０の検索範囲９１０は、類似例に失敗した参加者の事例（失敗事例）を含めるか否かのチェックボックスで、当該入力欄をクリックすることなどで成功事例に加えて失敗事例の検索を加える。
【０１８７】
その他の構成は図５と同様である。本実施形態では、体質情報検索条件入力（ステップ１）と生活情報検索条件入力（ステップ２）の入力画面９０１に、検索事例条件の入力欄を設ける例を示したが、検索事例条件を他の画面で構成してもよい。
【０１８８】
図２０において、前記図５と同様にして指導対象となる参加者の体質情報及び生活情報を入力してから、失敗事例を類似例に加えるか否かを検索範囲９１０で設定し、検索ボタン９０８をクリックすることで類似例の検索が前記図３と同様に行われる。上述したように、検索範囲９１０で失敗事例が設定されている場合には、サーバ４００は事例データベース１００から減量の成功者と失敗者の双方から類似例を検索し、失敗事例については後述するように識別する。
【０１８９】
図２１は、図１９のステップ４の検索結果表示による画面の一例を示す画面イメージである。図２１は、図１２の画面イメージと同一の構成であるが、成功事例に加えて失敗した参加者の事例４１４が含まれている点が相違する。
【０１９０】
図２１の失敗事例４１４は、上述のようにプログラム終了フラグ１６０が「１」（終了）で、かつ、減量成功フラグが「０」のデータであり、成功事例とは異なる背景または彩色で表示される。図２１の失敗事例では、指導対象となる参加者に対する一致度＝９．０、体質情報の一致度＝４、生活情報の一致度＝４で体重の減少量が４．０のデータである。この失敗事例４１４を含む類似例について、グラフ表示ボタン４１２をクリックすると、サーバ４００は図２２で示すグラフを指導者端末装置２００等に出力する。
【０１９１】
図２２は、図１４と同様の構成で、上位５つの一致度の類似例を示す図２１の事例をグラフ化したものである。
【０１９２】
図２２において、失敗事例は黒い四角形のアイコン５２０に対応し、成功事例は黒丸のアイコン５１０、５０９等で表示される。縦軸５０４、横軸５０６などの構成は図１４と同様である。
【０１９３】
図２１の失敗事例４１４は、図２２のアイコン５２０で表示され、体質情報の一致度＝４、生活情報の一致度＝４で体重の減少量が４．０のデータである。成功事例と失敗事例のアイコンを異なる形状や色で表示することで、成功事例と失敗事例を明確に識別できる。
【０１９４】
図２３は、図１６と同様の構成で、上位５つの一致度の類似例を示す図２１の事例をグラフ化したものである。この画面は、上記図２１の画面から失敗事例４１４を選択して所定のキー入力（例えば、ファンクションキー）等によりサーバ４００は、指導者端末装置２００等に図２３の画面７０１を表示させる。
【０１９５】
サーバ４００は、選択された失敗事例４１４の参加者が選択した減量メニューの詳細を領域７３０に表示し、図２１に表示された成功事例の参加者が選択した減量メニューの詳細を領域７３１に表示する。なお、失敗事例４１４と対比する成功事例については、失敗事例４１４に一致度が近い成功事例等、予め設定した成功事例をサーバ４００で選択するように設定すればよい。
【０１９６】
成功事例の参加者が選択した減量メニューの領域７３１については、図１６と同様で、図２１の成功事例の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの実施状況を示す棒グラフ７０３と、成功事例の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの種類と実施状況を示す領域７０４が設定される。
【０１９７】
一方、失敗事例の減量メニューの領域７３２については、失敗事例４１４の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの実施状況を示す棒グラフ７４１と、成功事例の参加者が選択した１００ｋｃａｌカードの種類と実施状況を棒グラフで示す領域７３３が設定される。なお、領域７３３の棒グラフは、実施回数が少ない減量メニューの順に表示することで、いずれの減量メニューが実施しづらいのかを示唆することができる。また、成功事例の領域７０４では、実施回数が多い減量メニューの順に表示することで、いずれの減量メニューが実施しやすいのかを示唆することができる。
【０１９８】
このように、新たに指導対象となる参加者に、過去の生活習慣改善プログラムの事例の内、当該参加者に類似する過去の参加者の成功事例と失敗事例４１４を提示することで、減量メニューなどの選択に役立てることができる。つまり、指導者及び新たな参加者は、当該参加者と基本情報１４１が類似する過去の参加者の事のうち、体質情報と生活情報が近い過去の成功事例の参加者が選択した減量メニューを選択することで、新たな参加者に生活習慣改善プログラムを成功させる自信を付けることができる。また、当該参加者に類似する過去の参加者の失敗事例を提示することで、どのような減量メニューが実行しづらいかを理解することが可能となり、生活習慣改善プログラムに失敗するのを抑制することができる。
【０１９９】
＜類似事例提示処理Ｆ８０＞
上記図２のＦ８では、所定の周期（例えば、１０日毎、但し初回は１１に目）で指導者が参加者に対して指導を行う。この所定の周期の指導の際に、生活習慣改善プログラムの参加者と健康状態や生活習慣が同じような過去の参加者の生活習慣改善事例を事例データベースＤ１００から抽出して提示する（Ｆ８０）。
【０２００】
この類似例提示処理Ｆ８０では、上記類似事例提示処理Ｆ３，Ｆ３０とは異なり、生活習慣改善プログラムが完了した参加者のみならず、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者も類似事例の検索対象とする。
【０２０１】
これにより、指導対象の参加者と体質情報及び生活情報が類似する全ての参加者の生活習慣改善状況を事例データベースＤ１００から抽出することで、減量メニューの再考などを行うことができる。
【０２０２】
上記類似事例提示処理Ｆ３、Ｆ３０では、新たな参加者または参加候補者に対して生活習慣改善プログラムの成功事例（または失敗事例）を提示することで、参加者または参加候補者に生活習慣改善プログラムを完遂できることを示唆する。一方、類似事例提示処理Ｆ８０では、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者に対して、成功した参加者の事例を提示するのに留まらず、生活習慣改善プログラムに失敗した事例や生活習慣改善プログラムの実施中の事例を提示することで、指導対象の参加者に対して減量メニューの再考などを示唆して生活習慣改善プログラムを成功させることが目的となる。
【０２０３】
図２４は、図２のＦ８０で行われる類似事例提示処理の一例を示すフローチャートである。図２４の類似事例提示処理Ｆ８０は、指導者端末装置２００または参加者端末装置３００からの指令によりサーバ４００で起動され、検索結果が前記端末に送信される。
【０２０４】
図２４では、前記図１９の類似事例提示処理Ｆ３に、指導対象の参加者の減量パターン（生活習慣改善プログラムの改善パターン）と事例データベースＤ１００の他の参加者の減量パターンを設定する改善生活習慣検索条件入力ステップ６を加え、ステップ３の類似例検索処理で、ステップ６で求めた減量パターンが一致する事例から前記第１の実施形態と同様に類似例の抽出を行うようにしたもので、その他の構成は前記図１９の類似事例提示処理Ｆ３と同様である。
【０２０５】
なお、ステップ６では、減量パターンによる絞り込みを行わず、図１２の検索結果表示画面等に減量パターンの一致または不一致を表示するようにしても良い。
【０２０６】
図２５は、改善生活習慣検索条件入力ステップ６でサーバ４００が実行する詳細な処理を示すフローチャートである。
【０２０７】
ステップ３２１では、サーバ４００が指導対象の参加者ＩＤと指導対象日（１０日毎）を指導者端末装置２００または参加者端末装置３００から受け付ける。そして、サーバ４００は参加者ＩＤ、指導対象日から事例データベースＤ１００を構成する経過情報データベースＤ２を抽出し、当該参加者ＩＤ１３１が一致し、指導対象日と一致する経過日数１３２のデータで、目標管理１３５の１０日毎の減量達成フラグを参照し、減量パターンＩを後述する図２６の処理により設定する。
【０２０８】
次に、他の参加者についても、事例データベースＤ１００を構成する経過情報データベースＤ２を読み出して（ステップ３２２）、参加者毎に指導対象日に経過日数１３２が一致するデータについて、目標管理１３５の１０日毎の減量達成フラグを参照し、減量パターンＪを後述する図２６の処理により設定する（ステップ３２３）。
【０２０９】
そして、ステップ３２４では、上記ステップ３２３で求めた他の参加者の減量パターンＪが、指導対象の参加者の減量パターンＩと一致するか否かを判定する。減量パターンＪが指導対象の参加者の減量パターンＩに一致していれば、ステップ３２５へ進んで類似例の候補として一時的に保存する。類似例の候補はサーバ４００の記憶装置に格納しておけばよい。一方、減量パターンＪが指導対象の参加者の減量パターンＩに一致していなければ、減量パターンＪを破棄する。
【０２１０】
次にステップ３２６では、事例データベースＤ１００の経過情報データベースＤ２について全ての参加者について減量パターンＪの算出が完了したか否かを判定し、完了していなければステップ３２２へ戻って上記処理を繰り返す。一方、全ての参加者について減量パターンＪの算出が完了すると、ステップ６の処理を完了して次の類似例検索処理（ステップ３）に進む。
【０２１１】
図２６は、上記図２５のステップ３２１、３２３で行われる減量パターンの算出処理のサブルーチンの一例を示すフローチャートである。
【０２１２】
まず、ステップ３５１では、着目している参加者について、経過情報データベースＤ２から指導対象日に一致する経過日数１３２のデータを検索する。そして、検索した経過情報データベースＤ２のデータについて、目標管理１３５の１０日毎の減量達成フラグが「１」（達成）であるか否かを判定し、「０」（未達）であればステップ３５２へ進み、「１」であればステップ３５２へ進み３５７へ進む。
【０２１３】
「０」の場合のステップ３５２では、現在読み込んだ参加者のＮ日目（指導対象日）のデータよりも過去のデータの減量達成フラグを集計して目標達成率を求め、目標達成率が３０％以下であればステップ３５３へ進み、目標達成率が３０％を超えていればステップ３５４に進む。例えば、指導対象日Ｎ＝４０で４０日目の情報を読み込んだ場合、同一の参加者の１０日目、２０日目、３０日目のデータを読み込んで目標達成率を求める。
【０２１４】
ステップ３５３では、Ｎ日目が目標未達で、かつ、Ｎ日目以前の目標達成率が３０％以下であるため減量パターン＝０に設定する。
【０２１５】
ステップ３５４では、Ｎ日目よりも過去のデータの目標達成率が７０％以上であるか否かを判定する。目標達成率が７０％以上であれば減量パターン＝２に設定し、目標達成率が７０％未満かつ３０％超では減量パターン＝１に設定する。
【０２１６】
上記ステップ３５１の判定で「１」の場合のステップ３５７では、現在読み込んだ参加者のＮ日目のデータよりも過去のデータの減量達成フラグを集計して目標達成率を求め、目標達成率が３０％以下であればステップ３５９へ進み、目標達成率が３０％を超えていればステップ３５８に進む。
【０２１７】
ステップ３５８では、Ｎ日目が目標達成で、かつ、Ｎ日目以前の目標達成率が３０％以下であるため減量パターン＝３に設定する。
【０２１８】
ステップ３５９では、Ｎ日目よりも過去のデータの目標達成率が７０％以上であるか否かを判定する。目標達成率が７０％以上であれば減量パターン＝５に設定し、目標達成率が７０％未満かつ３０％超では減量パターン＝４に設定する。
【０２１９】
上記処理により、減量パターンは０〜５に分類され、減量パターンの値が大きいほど、Ｎ日目の目標達成率と過去の目標達成率が良く、生活習慣改善プログラムの進捗状況が良いことを示している。
【０２２０】
例えば、指導対象の参加者が経過日数１３２＝４０日目の指導を受ける際に図２８で示すような減量状況であったとする。この場合、Ｎ日目が目標未達で、過去の目標達成率が３０％超えであるので、図２６より減量パターンＩ＝２となる。
【０２２１】
次に、他の参加者の例として、図２７の参加者は、４０日目が未達で、過去（１０日〜３０日）の目標達成率が７０％以上のため、減量パターンＪ＝２となって、指導対象の参加者の類似事例の候補として蓄積される。
【０２２２】
また、他の参加者の例として、図２９の参加者は、４０日目が未達で、過去（１０日〜３０日）の目標達成率が７０％以上のため、減量パターンＪ＝２となって、この参加者の事例も指導対象の参加者の類似事例の候補として蓄積される。
【０２２３】
さらに、他の参加者の例として、図３０の参加者は、４０日目が達成で、過去（１０日〜３０日）の目標達成率が３０％〜７０％のため、減量パターンＪ＝４となって、この参加者の事例は指導対象の参加者の類似事例の候補から除外される。
【０２２４】
こうして、図２４のステップ６では、指導対象の指導対象日における指導対象の参加者の減量パターンと一致する事例データベースＤ１００の減量パターンの参加者を事例の候補として抽出する。
【０２２５】
そして、ステップ３では、上記図１９のステップ３と同様に検索した類似事例のうち、ステップ６の事例の候補となった参加者を類似事例として出力する。
【０２２６】
ステップ４の検索結果では、指導対象の参加者とＮ日目の減量パターンが一致する減量事例が表示されることになる。減量パターンが一致する類似事例には、図２７の参加者（事例）のように、４０日目が未達でも最終的に減量に成功した事例と、図２９の参加者のように４０日目が未達で、それ以降も未達で減量に失敗した事例が含まれる。これらのデータについて、図１３のグラフから生活イベントの発生パターンや、図１６で示した減量メニューの詳細などを表示することで、指導対象の参加者の今後について、減量メニューの見直しや、生活イベントなどに対する注意を具体的に行うことが可能となる。
【０２２７】
以上のように、本発明によれば、生活習慣改善プログラムを実施する以前の参加候補者については、生活習慣改善プログラムでは何を実行することで生活習慣の改善に成功することができるのかを、参加候補者の体質情報と生活習慣が類似する成功事例から提示することで、参加候補者に対して生活習慣改善プログラムに参加する自信を付与することができる。
【０２２８】
また、生活習慣改善プログラムを開始する新たな参加者に対しては、生活習慣改善プログラムで生活習慣の改善に成功するためには、どのような減量メニューを選択し、生活イベントは何を気をつければよいのかを自分と体質情報及び生活情報が類似する過去の事例から知ることができ、さらに、自分と体質情報及び生活情報が類似する過去の事例で、どのような生活イベントまたは減量メニューで失敗したのかを知ることができ、減量メニューの正しい選択や、生活イベントの注意点を示唆することができる。
【０２２９】
さらに、生活習慣改善プログラムを実施中の参加者に対しては、自分と体質情報と生活習慣が類似し、かつＮ日目の減量パターンが一致する事例から、成功事例と失敗事例を提示することにより、生活習慣改善プログラムで生活習慣の改善に成功するためには、どのような減量メニューに変更し、生活イベントは何を気をつければよいのかを高精度で提示することが可能となる。
【０２３０】
以上の構成により、生活習慣改善プログラムを提供する本発明の生活習慣改善支援システム及び生活習慣改善方法は、健康管理の取組みにより変更可能な項目である生活情報の類似に基づく処理が行えるようになり、参加候補者に対して「自分も同じ改善ができるかどうか」という点での過去の参加者の体重管理事例を提示できるようになる効果がある。また、減量を開始する前の段階（参加勧奨時Ｆ３０、最初の行動目標設定時Ｆ３，Ｆ４）と、減量を開始した後の段階（途中での行動目標見直し時Ｆ８０）とに応じて、適切な健康管理事例を検索して表示できる、という効果がある。
【０２３１】
なお、上記実施形態では、生活習慣改善支援システムとして体重を管理する生活習慣改善プログラムに適用した例を示したが、生活習慣改善プログラムとしてはこれに限定されるものではなく、血圧や血糖値を管理する生活習慣改善支援システムに適用することができる。この場合、ＢＭＩ、腹囲、体重の増減は管理する項目に応じて適宜設定すればよい。
【０２３２】
類似事例の検索処理（ステップ３）では、服薬中の有無を不一致度の算出に加えても良い。あるいは、服薬中の参加者または参加候補者の類似事例検索処理では、検査値を無視して同種の服薬中の参加者を類似事例の候補として検索しても良い。この場合、同種の服薬中の参加者が存在しない場合、当該服薬に係る異常指標が最大値として上記した類似事例の検索処理を行っても良い。
【０２３３】
また、類似事例の検索処理（ステップ３）では、経過情報データベースＤ２に正確な情報が記録されている参加者のみを対象としても良く、日々のデータや参加者管理データベースが欠落している参加者は除外することで、類似事例の検索処理の精度を向上させることができる。
【０２３４】
また、上記不一致度は、参加候補者よりも減量事例の方が値が良い場合と悪い場合を分けて演算し、悪い場合の不一致度が０の場合のみ表示を行うようにしてもよい。
【０２３５】
絶対不一致度ＸＸの算出は、Ａ×Ａ＋Ｂ×Ｂ＋Ｃ×Ｃ＋Ｄ×Ｄ＋Ｅ×Ｅ＋Ｆ×Ｆ＋Ｇ×Ｇ＋Ｈ×Ｈ＋Ｉ×Ｉを算出し、２乗類似度ＸＸとしてもよい。
【０２３６】
また、上記絶対不一致度ＹＹの算出は、Ｌ×Ｌ＋Ｍ×Ｍ＋Ｎ×Ｎ＋Ｏ×Ｏ＋Ｐ×Ｐ＋Ｑ×Ｑ＋Ｒ×Ｒ＋Ｔ×Ｔを算出し、２乗類似度ＹＹとしてもよい。
【０２３７】
また、検査値に関わる類似指標（不一致度Ｘ）は、各々の検査値に対する発症リスクに応じた重み付けを行った検査値の異常指標を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０２３８】
以上のように、本発明は生活習慣を改善することで健康管理を行う生活習慣改善支援システム及び方法に適用することができる。
【符号の説明】
【０２３９】
２００ 指導者端末装置
３００ 参加者端末装置
４００ サーバ
Ｄ１００ 事例データベース
Ｄ１ 参加者管理データベース
Ｄ２ 経過情報データベース
Ｄ３ 個人別プログラムデータベース
Ｄ４ 減量結果データベース
Ｍ２ 参加者データ入力・閲覧処理手段
Ｍ５ 類似事例提示手段
【特許請求の範囲】
【請求項１】
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備えて、前記記憶部に保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納して第２の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援システムにおいて、
前記計算機は、
前記第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けて、
前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出し、
前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算し、
前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算し、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、前記第１の参加者の保健指導が完了したか否かを示す情報と、前記第１の参加者が保健指導に成功したか否かを示す情報とを含み、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際に、前記第１の参加者の履歴情報を参照して、前記保健指導が完了し、かつ、前記保健指導に成功した第１の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、前記第１の参加者の保健指導が完了したか否かを示す情報と、前記第１の参加者が保健指導に成功したか否かを示す情報とを含み、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際に、前記第１の参加者の履歴情報を参照して、前記保健指導が完了した第１の参加者を抽出し、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記保健指導に成功しなかった第１の参加者に所定の識別子を付与することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、第１の参加者及び第２の参加者の体質情報の変化の履歴を保持し、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際には、
前記履歴情報から第２の参加者の体質情報の変化のパターンを演算し、前記履歴情報から第１の参加者の体質情報の変化のパターンを演算し、
前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当し、かつ、前記第１の参加者の体質情報の変化のパターンが前記第２の参加者の体質情報の変化のパターンに一致する第１の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項５】
請求項２に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第２の参加者は、前記保健指導に参加していない参加候補者であることを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項６】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記第２の参加者の体質の検索条件及び生活の検索条件と前記第１の類似指標及び第２の類似指標の相対的な位置関係を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項７】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記抽出された第１の参加者の履歴情報を前記記憶部から取得し、当該履歴情報を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項８】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第１の類似指標は、前記第２の参加者の体質の検索条件と前記抽出された第１の参加者の体質情報の不一致度を含み、
前記第２の類似指標は、前記第２の参加者の生活の検索条件と前記抽出された第１の参加者の生活情報の不一致度を含むことを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項９】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第１の参加者の体質情報は、前記第１の参加者の検査値を含み、
前記第２の参加者の体質情報は、前記第２の参加者の検査値を含み、
前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算する際には、
前記第１の参加者の検査値を予め設定した基準で第１の異常指標に変換し、前記第２の参加者の検査値を予め設定した基準で第２の異常指標に変換し、前記第１の異常指標と第２の異常指標を予め設定した基準で比較した結果を前記第１の類似指標として演算することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第１の参加者の体質に関する体質情報は、前記第１の参加者の第１の服薬状況を含み、
前記第２の参加者の体質に関する体質情報は、前記第２の参加者の第２の服薬状況を含み、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際には、
前記第２の参加者の第２服薬状況に一致する前記第１の服薬状況を有する第１の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項１１】
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有し、前記記憶部には保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納した計算機を備えた生活習慣改善支援システムで第２の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援方法であって、
前記計算機が、前記第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けるステップと、
前記計算機が、前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件をとして設定するステップと、
前記計算機が、前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力するステップと、
を含むことを特徴とする生活習慣改善支援方法。
【請求項１２】
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有し、前記記憶部には保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納した計算機を制御するプログラムであって、
第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付ける手順と、
前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定する手順と、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する手順と、
前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算する手順と、
前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算する手順と、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する手順と、
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１】
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有する計算機を備えて、前記記憶部に保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納して第２の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援システムにおいて、
前記計算機は、
前記第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けて、
前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定し、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出し、
前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算し、
前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算し、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、前記第１の参加者の保健指導が完了したか否かを示す情報と、前記第１の参加者が保健指導に成功したか否かを示す情報とを含み、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際に、前記第１の参加者の履歴情報を参照して、前記保健指導が完了し、かつ、前記保健指導に成功した第１の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、前記第１の参加者の保健指導が完了したか否かを示す情報と、前記第１の参加者が保健指導に成功したか否かを示す情報とを含み、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際に、前記第１の参加者の履歴情報を参照して、前記保健指導が完了した第１の参加者を抽出し、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記保健指導に成功しなかった第１の参加者に所定の識別子を付与することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記履歴情報は、第１の参加者及び第２の参加者の体質情報の変化の履歴を保持し、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際には、
前記履歴情報から第２の参加者の体質情報の変化のパターンを演算し、前記履歴情報から第１の参加者の体質情報の変化のパターンを演算し、
前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当し、かつ、前記第１の参加者の体質情報の変化のパターンが前記第２の参加者の体質情報の変化のパターンに一致する第１の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項５】
請求項２に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第２の参加者は、前記保健指導に参加していない参加候補者であることを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項６】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記第２の参加者の体質の検索条件及び生活の検索条件と前記第１の類似指標及び第２の類似指標の相対的な位置関係を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項７】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する際に、前記抽出された第１の参加者の履歴情報を前記記憶部から取得し、当該履歴情報を前記インターフェースに出力することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項８】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第１の類似指標は、前記第２の参加者の体質の検索条件と前記抽出された第１の参加者の体質情報の不一致度を含み、
前記第２の類似指標は、前記第２の参加者の生活の検索条件と前記抽出された第１の参加者の生活情報の不一致度を含むことを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項９】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第１の参加者の体質情報は、前記第１の参加者の検査値を含み、
前記第２の参加者の体質情報は、前記第２の参加者の検査値を含み、
前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算する際には、
前記第１の参加者の検査値を予め設定した基準で第１の異常指標に変換し、前記第２の参加者の検査値を予め設定した基準で第２の異常指標に変換し、前記第１の異常指標と第２の異常指標を予め設定した基準で比較した結果を前記第１の類似指標として演算することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項１０】
請求項１に記載の生活習慣改善支援システムであって、
前記第１の参加者の体質に関する体質情報は、前記第１の参加者の第１の服薬状況を含み、
前記第２の参加者の体質に関する体質情報は、前記第２の参加者の第２の服薬状況を含み、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する際には、
前記第２の参加者の第２服薬状況に一致する前記第１の服薬状況を有する第１の参加者を抽出することを特徴とする生活習慣改善支援システム。
【請求項１１】
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有し、前記記憶部には保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納した計算機を備えた生活習慣改善支援システムで第２の参加者の保健指導を支援する生活習慣改善支援方法であって、
前記計算機が、前記第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付けるステップと、
前記計算機が、前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件をとして設定するステップと、
前記計算機が、前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算するステップと、
前記計算機が、前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力するステップと、
を含むことを特徴とする生活習慣改善支援方法。
【請求項１２】
演算処理を行うプロセッサと、前記プロセッサにより読み書き可能な記憶部と、前記プロセッサに接続されたインターフェースとを有し、前記記憶部には保健指導に参加した第１の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第１の参加者の体質に関する体質情報と、前記第１の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報及び前記第１の参加者の履歴情報を予め格納した計算機を制御するプログラムであって、
第２の参加者の年齢及び性別を含む基本情報と、前記第２の参加者の体質に関する体質情報と、前記第２の参加者の生活環境及び生活習慣に関する生活情報を受け付ける手順と、
前記基本情報から基本の検索条件を生成し、前記体質情報を体質の検索条件として設定し、前記生活情報を生活の検索条件として設定する手順と、
前記記憶部に格納された前記第１の参加者の基本情報のうち前記基本の検索条件に該当する第１の参加者を抽出する手順と、
前記抽出された第１の参加者の体質情報と、前記体質の検索条件の類似度を第１の類似指標として演算する手順と、
前記抽出された第１の参加者の生活情報と、前記生活の検索条件の類似度を第２の類似指標として演算する手順と、
前記抽出された第１の参加者について前記第２の参加者との前記第１の類似指標及び第２の類似指標を前記インターフェースに出力する手順と、
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。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【公開番号】特開２０１１−１６４６７０（Ｐ２０１１−１６４６７０Ａ）
【公開日】平成２３年８月２５日（２０１１．８．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−２３０２７（Ｐ２０１０−２３０２７）
【出願日】平成２２年２月４日（２０１０．２．４）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年８月２５日（２０１１．８．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年２月４日（２０１０．２．４）
【出願人】（０００００５１０８）株式会社日立製作所 (27,607)
【Ｆターム（参考）】
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