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JP2023098155A - Computer program, information processing device and information processing method - Google Patents

Computer program, information processing device and information processing method Download PDF

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JP2023098155A
JP2023098155A JP2021214734A JP2021214734A JP2023098155A JP 2023098155 A JP2023098155 A JP 2023098155A JP 2021214734 A JP2021214734 A JP 2021214734A JP 2021214734 A JP2021214734 A JP 2021214734A JP 2023098155 A JP2023098155 A JP 2023098155A
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Japan
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user
computer program
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information
mental health
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JP2021214734A
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Japanese (ja)
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航 笠井
Wataru Kasai
アダカニ イリヤ サデシ
Ardakani Ilya Sadeghi
晃裕 奥野
Akihiro Okuno
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Original Assignee
Splink Inc
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Abstract

【課題】メンタルヘルスの評価を簡便に行えることができるコンピュータプログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供する。【解決手段】コンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力してユーザのメンタルヘルスを推定する、処理を実行させる。【選択図】図3A computer program, an information processing apparatus, and an information processing method are provided that enable easy evaluation of mental health. A computer program causes a computer to acquire behavior information of a user, input the acquired behavior information into an evaluation model for evaluating mental health, and estimate the mental health of the user. [Selection drawing] Fig. 3

Description

本発明は、コンピュータプログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。 The present invention relates to computer programs, information processing apparatuses, and information processing methods.

認知機能の状態を把握するためにさまざまな認知機能検査が用いられている。認知機能の低下は、一般に医療機関を受診して適切な神経心理テストを受けることで評価される。 A variety of cognitive tests are used to assess the state of cognitive function. Cognitive decline is commonly assessed by seeking medical attention and undergoing appropriate neuropsychological testing.

特許文献1には、ユーザの認知レベルを判別するために統計的に有意差があると判定されたテスト問題の問題文を表示し、問題文に対するユーザの回答結果に基づいて算出された特徴量を学習済みモデルに入力して、ユーザがMCIであるか否かを判定する情報処理方法が開示されている。 In Patent Document 1, in order to determine the user's cognitive level, the question sentences of the test questions determined to have a statistically significant difference are displayed, and the feature amount calculated based on the user's answer to the question sentence is input to a trained model to determine whether or not the user is MCI.

特開2021-133129号公報Japanese Patent Application Laid-Open No. 2021-133129

従来の認知機能検査は、比較的認知機能低下の重症度が高い被験者向けに設計されているため、認知機能が十分高く日常生活に支障がない段階のユーザがこれらの認知機能検査を受けても満点(天井効果)となるため評価が十分にできない。一方で、メンタルヘルスの低下は当該段階から進行している可能性があり、医療機関を受診することなくメンタルヘルスの評価を簡便に行えることが求められる。 Conventional cognitive tests are designed for subjects with relatively high severity of cognitive decline. Full marks (ceiling effect) cannot be evaluated sufficiently. On the other hand, there is a possibility that mental health decline progresses from this stage, and it is required to be able to easily evaluate mental health without visiting a medical institution.

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、メンタルヘルスの評価を簡便に行えることができるコンピュータプログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a computer program, an information processing apparatus, and an information processing method that enable easy evaluation of mental health.

本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、コンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力して前記ユーザのメンタルヘルスを推定する、処理を実行させる。 The present application includes a plurality of means for solving the above-mentioned problems, but to give an example, a computer program causes a computer to acquire user behavior information, and converts the acquired behavior information into an evaluation model for evaluating mental health. Estimate the user's mental health by inputting to run a process.

本発明によれば、メンタルヘルスの評価を簡便に行えることができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, evaluation of mental health can be performed simply.

本実施形態の情報処理システムの構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of the information processing system of this embodiment. 端末装置の構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of a terminal device. 情報処理装置の構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a structure of an information processing apparatus. 認知力スコアの収集方法の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the collection method of a cognitive ability score. 行動情報の収集方法の第1例を示す図である。It is a figure which shows the 1st example of the collection method of action information. 評価モデルの第1例を示す図である。It is a figure which shows the 1st example of an evaluation model. 行動情報の収集方法の第2例を示す図である。It is a figure which shows the 2nd example of the collection method of action information. 評価モデルの第2例を示す図である。It is a figure which shows the 2nd example of an evaluation model. 行動情報の収集方法の第3例を示す図である。It is a figure which shows the 3rd example of the collection method of action information. 被験者のデータ(認知力スコアと所要時間との散布図)の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of subject data (a scatter diagram of cognitive ability scores and required time). 図11は評価モデルの第3例を示す図である。FIG. 11 is a diagram showing a third example of the evaluation model. 補足情報の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of supplementary information. 第1例の評価モデルを用いた場合の認知力の推定方法を示す図である。It is a figure which shows the estimation method of cognitive ability at the time of using the evaluation model of a 1st example. 第3例の評価モデルを用いた場合の認知力の推定方法を示す図である。It is a figure which shows the estimation method of cognitive ability at the time of using the evaluation model of a 3rd example. 認知力推定結果の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a cognitive ability estimation result. 情報処理装置による処理手順の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the processing procedure by an information processing apparatus. 端末装置による処理手順の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the processing procedure by a terminal device.

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。図1は本実施形態の情報処理システムの構成の一例を示す図である。情報処理システムは、情報処理装置50を備える。情報処理装置50には、通信ネットワーク1を介して、クライアント装置20、サーバ30が接続されている。また、ユーザが使用する端末装置10は、通信ネットワーク1を介して情報処理装置50に接続される。端末装置10は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等で構成することができる。クライアント装置20は、例えば、パーソナルコンピュータ等で構成することができる。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system according to this embodiment. The information processing system includes an information processing device 50 . A client device 20 and a server 30 are connected to the information processing device 50 via the communication network 1 . Also, the terminal device 10 used by the user is connected to the information processing device 50 via the communication network 1 . The terminal device 10 can be composed of, for example, a smart phone, a tablet terminal, a personal computer, or the like. The client device 20 can be configured by, for example, a personal computer or the like.

図2は端末装置10の構成の一例を示す図である。端末装置10は、装置全体を制御する制御部11、通信部12、メモリ13、表示パネル14、操作部15、GPS16、マイク17、スピーカ18、及び記憶部19を備える。記憶部19は、コンピュータプログラム191を記憶している。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the configuration of the terminal device 10. As shown in FIG. The terminal device 10 includes a control unit 11 that controls the entire device, a communication unit 12, a memory 13, a display panel 14, an operation unit 15, a GPS 16, a microphone 17, a speaker 18, and a storage unit 19. The storage unit 19 stores a computer program 191 .

制御部11は、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等で構成することができる。制御部11は、コンピュータプログラム191で定められた処理を実行することができる。すなわち、制御部11による処理は、コンピュータプログラム191による処理でもある。 The control unit 11 can be configured by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro-Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or the like. The control unit 11 can execute processing defined by the computer program 191 . That is, the processing by the control unit 11 is also the processing by the computer program 191 .

通信部12は、例えば、通信モジュールを備え、通信ネットワーク1を介して情報処理装置50との間の通信機能を有する。通信部12は、ユーザの行動情報を情報処理装置50へ送信することができる。通信部12は、情報処理装置50からユーザのメンタルヘルス推定結果を受信することができる。行動情報は、例えば、位置情報、滞留時間、ロック解除に要する時間、アプリ起動時間、文字入力の誤操作・誤入力、歩数などを含む。 The communication unit 12 includes, for example, a communication module, and has a function of communicating with the information processing device 50 via the communication network 1 . The communication unit 12 can transmit user behavior information to the information processing device 50 . The communication unit 12 can receive the user's mental health estimation result from the information processing device 50 . The behavior information includes, for example, position information, dwell time, time required for unlocking, application startup time, erroneous operation/input of characters, number of steps, and the like.

メモリ13は、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリで構成することができる。コンピュータプログラム191をメモリ13に展開して、制御部11がコンピュータプログラム191を実行することができる。 The memory 13 can be composed of a semiconductor memory such as an SRAM (Static Random Access Memory), a DRAM (Dynamic Random Access Memory), or a flash memory. The computer program 191 can be developed in the memory 13 and the control unit 11 can execute the computer program 191 .

表示パネル14は、液晶パネル又は有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイ等で構成することができる。操作部15は、例えば、表示パネル14に組み込まれたタッチパネルで構成することができ、ユーザが表示パネル14上で所定の操作(例えば、フリック操作、タッチ操作、タップ操作)を行うことで文字入力等ができる。また、操作部15は、表示パネル14に表示したキ-ボード上の操作を行うことができる。なお、操作部15は、ハードウェアキーボード、マウスなどでもよい。操作部15は、ユーザの行動情報(例えば、フリック入力に関する情報)を取得することができる。 The display panel 14 can be composed of a liquid crystal panel, an organic EL (Electro Luminescence) display, or the like. The operation unit 15 can be configured by, for example, a touch panel incorporated in the display panel 14, and the user can input characters by performing a predetermined operation (for example, flick operation, touch operation, or tap operation) on the display panel 14. etc. Also, the operation unit 15 can perform operations on the keyboard displayed on the display panel 14 . Note that the operation unit 15 may be a hardware keyboard, mouse, or the like. The operation unit 15 can acquire user behavior information (for example, information regarding flick input).

GPS(Global Positioning System)16は、端末装置10の位置を時々刻々測位して、端末装置10の位置情報を取得する。GPS16は、取得した位置情報を制御部11へ出力するとともに記憶部19に記憶してもよい。制御部11は、位置情報と記憶部19に記憶した地図データベースとに基づいて、端末装置10の位置を地図上で特定することができる。 A GPS (Global Positioning System) 16 measures the position of the terminal device 10 from time to time and acquires the position information of the terminal device 10 . The GPS 16 may output the acquired position information to the control unit 11 and store it in the storage unit 19 . The control unit 11 can specify the position of the terminal device 10 on the map based on the positional information and the map database stored in the storage unit 19 .

マイク17は、ユーザの音声を取得することができる。マイク17は、ユーザの行動情報(例えば、音声入力に関する情報)を取得することができる。スピーカ18は音声を出力することができる。 A microphone 17 can acquire the user's voice. The microphone 17 can acquire user behavior information (for example, information on voice input). The speaker 18 can output sound.

記憶部19は、例えば、ハードディスク又は半導体メモリ等で構成することができ、コンピュータプログラム191の他に所要の情報を記憶してもよい。 The storage unit 19 can be configured by, for example, a hard disk or a semiconductor memory, and may store necessary information in addition to the computer program 191 .

図3は情報処理装置50の構成の一例を示す図である。情報処理装置50は、装置全体を制御する制御部51、通信部52、メモリ53、推定部54、補足情報算出部55、及び記憶部56を備える。記憶部56は、コンピュータプログラム57、評価モデル58を記憶している。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of the information processing device 50. As shown in FIG. The information processing device 50 includes a control unit 51 that controls the entire device, a communication unit 52 , a memory 53 , an estimation unit 54 , a supplemental information calculation unit 55 and a storage unit 56 . The storage unit 56 stores a computer program 57 and an evaluation model 58 .

制御部51は、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等で構成することができる。制御部51は、コンピュータプログラム57で定められた処理を実行することができる。すなわち、制御部51による処理は、コンピュータプログラム57による処理でもある。 The control unit 51 can be configured by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro-Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or the like. The control unit 51 can execute processing defined by a computer program 57 . That is, the processing by the control unit 51 is also the processing by the computer program 57 .

通信部52は、例えば、通信モジュールを備え、通信ネットワーク1を介して端末装置10、クライアント装置20、及びサーバ30との間の通信機能を有する。通信部52は、端末装置10からユーザの行動情報を受信(取得)することができる。通信部52は、ユーザのメンタルヘルス推定結果を端末装置10へ送信(出力)することができる。通信部52は、ユーザのメンタルヘルス推定結果をクライアント装置20又はサーバ30へ送信(出力)してもよい。 The communication unit 52 includes, for example, a communication module and has a function of communicating with the terminal device 10 , the client device 20 and the server 30 via the communication network 1 . The communication unit 52 can receive (acquire) user behavior information from the terminal device 10 . The communication unit 52 can transmit (output) the mental health estimation result of the user to the terminal device 10 . The communication unit 52 may transmit (output) the mental health estimation result of the user to the client device 20 or the server 30 .

メモリ53は、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリで構成することができる。コンピュータプログラム57をメモリ53に展開して、制御部51がコンピュータプログラム57を実行することができる。 The memory 53 can be composed of a semiconductor memory such as an SRAM (Static Random Access Memory), a DRAM (Dynamic Random Access Memory), or a flash memory. The computer program 57 can be developed in the memory 53 and the control unit 51 can execute the computer program 57 .

推定部54は、通信部52を介して取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデル58に入力してユーザのメンタルヘルスを推定する。メンタルヘルスは、例えば、心の健康状態を表す言葉であり、メンタルヘルスの不調は、精神及び行動の障害に分類される精神障害だけでなく、ストレス、強い悩み、及び不安感などの病名が付かない精神状態も含む。メンタルヘルスは、社会生活や生活の質に影響を与える可能性のある精神的及び行動上の問題などを含む。メンタルヘルスは、例えば、認知力、認知機能、生活満足度、及びウェルビーイングの少なくとも1つを含む。ウェルビーイング(well-being)は、身体的、精神的、社会的に良好な状態にあることを意味する概念であり、気分、心地の良さ、疲労感などを含む。なお、メンタルヘルスは、フィジカルヘルスであってもよい。フィジカルヘルスは、例えば、活動量、抗同量、生活習慣病の罹患の有無などを含む。本明細書では、メンタルヘルスの一例として、認知力について説明するが、前述のとおり、メンタルヘルスは、認知力に限定されるものではない。認知力の推定の詳細は後述する。 The estimation unit 54 inputs the behavior information acquired via the communication unit 52 to an evaluation model 58 for evaluating mental health to estimate the mental health of the user. Mental health, for example, is a term that expresses the state of mental health, and mental health disorders include not only mental disorders classified as mental and behavioral disorders, but also diseases such as stress, strong worries, and anxiety. It also includes a weak mental state. Mental health includes mental and behavioral problems that can affect social life and quality of life. Mental health includes, for example, at least one of cognition, cognitive function, life satisfaction, and well-being. Well-being is a concept that means being in a good state physically, mentally, and socially, and includes mood, comfort, fatigue, and the like. In addition, physical health may be sufficient as mental health. Physical health includes, for example, the amount of activity, the amount of resistance, the presence or absence of lifestyle-related diseases, and the like. In this specification, cognition is described as an example of mental health, but as described above, mental health is not limited to cognition. The details of the estimation of cognitive ability will be described later.

補足情報算出部55は、評価モデル58に関する補足情報を算出する。補足情報は、評価モデル58が評価する評価値の確からしさの根拠となる情報を含む。補足情報の詳細は後述する。 The supplemental information calculator 55 calculates supplemental information regarding the evaluation model 58 . The supplementary information includes information that serves as a basis for the likelihood of the evaluation value evaluated by the evaluation model 58 . The details of the supplementary information will be described later.

記憶部56は、例えば、ハードディスク又は半導体メモリ等で構成することができ、コンピュータプログラム57、評価モデル58の他に所要の情報を記憶してもよい。 The storage unit 56 can be configured by, for example, a hard disk or a semiconductor memory, and may store necessary information in addition to the computer program 57 and the evaluation model 58 .

次に、ユーザの認知力(メンタルヘルス)を評価する評価モデル58の生成方法について説明する。評価モデル58を生成するためには、まず、(1)多数の被験者それぞれの認知力スコアを収集し、(2)当該被験者それぞれの行動情報を収集し、(3)収集した認知力スコアに基づく目的変数と、収集した行動情報に基づく説明変数との関連を特定することにより評価モデル58を生成する。以下、順に説明する。なお、本明細書では、被験者は、評価モデル58の生成のために認知力スコアの収集、及び行動情報の収集に関与した者を指し、ユーザは、認知力を推定する対象者を指すものとする。なお、被験者の中にユーザが含まれてもよい。 Next, a method for generating the evaluation model 58 for evaluating the user's cognitive ability (mental health) will be described. To generate the evaluation model 58, first, (1) collect a cognitive score for each of a number of subjects, (2) collect behavioral information for each of the subjects, and (3) based on the collected cognitive scores An evaluation model 58 is generated by identifying the relationship between the objective variable and explanatory variables based on the collected behavioral information. They will be described in order below. In this specification, the subject refers to a person involved in the collection of cognitive ability scores and the collection of behavioral information for the generation of the evaluation model 58, and the user refers to a subject whose cognitive ability is estimated. do. A user may be included in the subjects.

図4は認知力スコアの収集方法の一例を示す図である。端末装置10を持つ被験者に対して、認知機能検査を行う。認知機能検査は、例えば、順唱課題、逆唱課題、Stroop課題、足し算課題、引き算課題、Nバック課題とすることができるが、これらに限定されるものではない。順唱課題は、所定数の数字を被験者に見せて、見せた順番に回答してもらうものであり、逆唱課題は、所定数の数字を被験者に見せて、見せた順番と逆の順番で回答してもらうものである。Stroop課題は、色名単語が記載されたカードを読む読字課題、複数の色が塗られた図形が記載されたカードを読む色名称呼課題、色名単語がその色名とは異なる色のインクで印刷されたカードの単語のインクの色を言う干渉課題に要する時間を測定するものである。Nバック課題は、一連の文字を被験者に見せて、N回前の文字と同じかどうかを回答してもらうものである。各課題によって得られた得点について標準正規化を行った上で足し合わせて認知力スコアを算出する。図4に例示する認知力スコアは、-10.0~10.0の範囲内の数値となる。認知力スコアが0は、平均であることを示す。認知力スコアが正の場合、認知力は平均よりも高いことを示し(認知機能が高い)、認知力スコアが負の場合、認知力は平均よりも低いことを示す(認知機能が低い)。 FIG. 4 is a diagram showing an example of a method of collecting cognitive scores. A cognitive function test is performed on a subject who has the terminal device 10 . Cognitive function tests can be, for example, forward chant, back chant, Stroop, addition, subtraction, and n-back tasks, but are not limited to these. In the forward recital task, subjects were shown a predetermined number of numbers and asked to answer in the order in which they were presented. It is to be answered. The Stroop task consists of a reading task to read a card with a color name word, a color name calling task to read a card with a figure painted with multiple colors, and a color name word different from the color name. It measures the time required for an interference task to say the ink color of a word on a card printed with . In the N-back task, subjects are shown a series of letters and asked to answer whether or not they are the same as the letter N times before. The scores obtained from each task are standardized and added up to calculate the cognitive ability score. The cognitive ability score illustrated in FIG. 4 is a numerical value within the range of -10.0 to 10.0. A cognitive score of 0 indicates average. A positive cognitive score indicates higher than average cognitive ability (higher cognitive functioning), and a negative cognitive score indicates lower than average cognitive ability (lower cognitive functioning).

図5は行動情報の収集方法の第1例を示す図である。行動情報は、ユーザが使用する端末装置10に対する所定の操作に関する情報を含み、行動情報の第1例は、音声入力に関する情報(具体的には、単語の音声入力の時間)である。端末装置10を持つ被験者に対して、単語の音声入力の時間を計測する。図5に示すように、端末装置10の表示パネル14に「声に出して読んで、単語を覚えてください」とのメッセージを表示するとともに、所定数(例えば、10個)の単語(例えば、「さくら」、…)を所定時間(例えば、2秒)だけ表示する。所定数の単語を表示した後、覚えた10個の単語を一つずつ思い出して声に出すように促す。被験者が「次にすすむ」を押すことにより、制御部11は、時間の計測を開始する。最後に、覚えた単語を全て言い終わったら被験者に「次にすすむ」を押すように促し、被験者が「次にすすむ」を押すことにより、制御部11は、時間の計測を終了して単語の音声入力の時間を算出する。これにより、被験者の単語の音声入力の時間を特定することができる。 FIG. 5 is a diagram showing a first example of a behavior information collection method. The action information includes information about a predetermined operation on the terminal device 10 used by the user, and a first example of the action information is information about voice input (specifically, time of voice input of words). A test subject holding the terminal device 10 measures the time taken to input a word by voice. As shown in FIG. 5, the display panel 14 of the terminal device 10 displays a message "Please read aloud and memorize the words", and a predetermined number (for example, 10) of words (for example, "Sakura", . . . ) is displayed for a predetermined time (for example, 2 seconds). After displaying a predetermined number of words, the user is prompted to recall and say out loud one of the 10 memorized words. When the subject presses "Next", the control unit 11 starts measuring time. Finally, when all the memorized words have been said, the subject is urged to press "Next". Calculate the duration of voice input. This makes it possible to specify the time of voice input of the subject's word.

図6は評価モデル58の第1例を示す図である。縦軸は被験者の認知力スコアを示し、横軸は被験者の音声入力時間を示す。被験者の認知力スコアは図4に例示した方法で収集され、音声入力時間は図5に例示した方法で収集される。各被験者のデータ(認知力スコア、及び音声入力時間)をプロットすると図6のようになる(図中の点)。図6のようなプロットを散布図とも称する。 FIG. 6 is a diagram showing a first example of the evaluation model 58. As shown in FIG. The vertical axis indicates the subject's cognitive score, and the horizontal axis indicates the subject's voice input time. The subject's cognitive ability score is collected by the method illustrated in FIG. 4, and the speech input time is collected by the method illustrated in FIG. Plotting the data of each subject (cognitive ability score and voice input time) results in FIG. 6 (dots in the figure). A plot like FIG. 6 is also called a scatter diagram.

評価モデル58は、認知力スコア(目的変数Y)を音声入力時間(説明変数X)で説明するために利用できる回帰直線(図6の例では、一次関数y=ax+bで表せる)として求めることができる。回帰直線の求め方は、回帰直線上の値とプロットされた値との残差が最小になるようにすればよい(最小二乗法)。なお、評価モデル58は、一次関数に限定されるものではない。 The evaluation model 58 can be obtained as a regression line (which can be represented by a linear function y=ax+b in the example of FIG. 6) that can be used to explain the cognitive ability score (objective variable Y) in terms of the speech input time (explanatory variable X). can. The regression line can be obtained by minimizing the residual between the values on the regression line and the plotted values (method of least squares). Note that the evaluation model 58 is not limited to a linear function.

図7は行動情報の収集方法の第2例を示す図である。行動情報の第2例は、フリック入力に関する情報(具体的には、文字のフリック入力の時間)である。端末装置10を持つ被験者に対して、表示された文字(文章)のフリック入力の時間を計測する。図7に示すように、端末装置10の表示パネル14に「表示された文章を入力してください」とのメッセージを表示する。被験者が「次に進む」を押すことにより、入力対象の文章が表示されるとともに、「それでは「開始」を押して文章を入力してください。文章の入力が終わりましたら「終了」を押してください。では、準備は良いですか?」とのメッセージを表示し、被験者が「開始」押すことにより、制御部11は、時間の計測を開始する。被験者がフリック操作で文章の入力を行い、被験者が「終了」を押すことにより、制御部11は、時間の計測を終了して文字のフリック入力の時間を算出する。これにより、被験者の文字のフリック入力の時間を特定することができる。なお、説明変数として、文字のフリック入力の時間に加えて、入力した文字の誤字の数を考慮してもよい。これにより、説明変数を2変量とすることができる。 FIG. 7 is a diagram showing a second example of the behavior information collection method. A second example of the action information is information on flick input (specifically, the time of character flick input). For the subject holding the terminal device 10, the flick input time of displayed characters (sentences) is measured. As shown in FIG. 7, the display panel 14 of the terminal device 10 displays a message "Please enter the displayed text". When the subject presses "Next", the sentence to be input is displayed and "Please press "Start" to enter the sentence. When you have finished entering the text, press "Finish". So are you ready? is displayed, and the subject presses "start", the control unit 11 starts measuring time. When the subject inputs a sentence by a flick operation and presses "end", the control unit 11 ends the time measurement and calculates the time required for character flick input. This makes it possible to specify the time of the subject's character flick input. As an explanatory variable, in addition to the character flick input time, the number of typographical errors in the input characters may be considered. As a result, explanatory variables can be bivariate.

図8は評価モデル58の第2例を示す図である。縦軸は被験者の認知力スコアを示し、横軸は被験者の文字入力時間を示す。被験者の認知力スコアは図4に例示した方法で収集され、文字入力時間は図7に例示した方法で収集される。各被験者のデータ(認知力スコア、及び文字入力時間)をプロットすると図8のようになる(図中の点)。 FIG. 8 is a diagram showing a second example of the evaluation model 58. As shown in FIG. The vertical axis indicates the subject's cognitive ability score, and the horizontal axis indicates the subject's character input time. The subject's cognitive ability score is collected by the method illustrated in FIG. 4, and the character input time is collected by the method illustrated in FIG. Plotting the data (cognitive ability score and character input time) of each subject is shown in FIG. 8 (dots in the figure).

図6の場合と同様に、評価モデル58は、認知力スコア(目的変数Y)を文字入力時間(説明変数X)で説明するために利用できる回帰直線(図8の例では、一次関数y=a′x+b′で表せる)として求めることができる。回帰直線の求め方は、回帰直線上の値とプロットされた値との残差が最小になるようにすればよい(最小二乗法)。 As in the case of FIG. 6, the evaluation model 58 uses a regression line (in the example of FIG. 8, the linear function y= a'x+b'). The regression line can be obtained by minimizing the residual between the values on the regression line and the plotted values (method of least squares).

図9は行動情報の収集方法の第3例を示す図である。行動情報の第3例は、ユーザの所定場所での所要時間(滞在時間)を含む。所定場所は、例えば、コンビニ、スーパーマーケット、ATMなどの店舗を含む。端末装置10を持つ被験者が移動する際に、制御部11は端末装置10の位置を地図上で特定する。被験者が店舗に入った時刻t1と、店舗から出た時刻t2とを特定することにより店舗での滞在時間(t2-t1)を特定することができる。 FIG. 9 is a diagram showing a third example of the behavior information collection method. A third example of behavior information includes the time required (staying time) of the user at a predetermined place. Predetermined locations include, for example, stores such as convenience stores, supermarkets, and ATMs. When the subject carrying the terminal device 10 moves, the control unit 11 identifies the position of the terminal device 10 on the map. By specifying the time t1 when the subject entered the store and the time t2 when the subject left the store, the length of stay (t2-t1) at the store can be determined.

図10は被験者のデータ(認知力スコアと所要時間との散布図)の一例を示す図である。符号Aで示すデータ点の集合と、符号Bで示すデータ点が存在したとする。符号Bで示すデータは、集合Aから離れているため、外れ値となる。符号Aで示すデータだけを用いて回帰直線を求めようとした場合に、信頼度の高い回帰直線を求めることができない場合があり得る。そのような場合には、符号Bで示すような外れ値を考慮することが考えられる。 FIG. 10 is a diagram showing an example of subject data (a scatter diagram of cognitive ability scores and required time). Assume that there is a set of data points denoted by symbol A and a data point denoted by symbol B. The data denoted by symbol B are outliers because they are far from set A. When trying to obtain a regression line using only the data indicated by symbol A, it may not be possible to obtain a highly reliable regression line. In such a case, outliers such as those indicated by symbol B may be considered.

図11は評価モデル58の第3例を示す図である。縦軸は被験者の認知力スコアを示し、横軸は被験者の所要時間(滞在時間)を示す。被験者の認知力スコアは、例えば、図4で例示した認知機能検査の得点を用いることができる。認知力スコアは、例えば、順唱課題の平均得点と逆唱課題の平均得点の合計とすることができるが、これに限定されない。所要時間は、例えば、コンビニの滞在時間(買い物に要した時間)とすることができる。各被験者のデータ(認知力スコア、及び所要時間)をプロットすると図11のようになる。 FIG. 11 is a diagram showing a third example of the evaluation model 58. As shown in FIG. The vertical axis indicates the subject's cognitive ability score, and the horizontal axis indicates the subject's required time (staying time). For the subject's cognitive ability score, for example, the score of the cognitive function test illustrated in FIG. 4 can be used. The cognitive ability score can be, for example, the sum of the average score of the forward singing task and the average score of the reverse singing task, but is not limited to this. The required time can be, for example, the time spent in a convenience store (time required for shopping). Plotting the data (cognitive score and required time) of each subject results in FIG.

図6の場合と同様に、評価モデル58は、認知力スコア(目的変数Y)を所要時間(説明変数X)で説明するために利用できる回帰直線(図11の例では、一次関数y=cx+dで表せる)として求めることができる。回帰直線の求め方は、回帰直線上の値とプロットされた値との残差が最小になるようにすればよい(最小二乗法)。 As in the case of FIG. 6, the evaluation model 58 uses a regression line (linear function y=cx+d can be expressed as ). The regression line can be obtained by minimizing the residual between the values on the regression line and the plotted values (method of least squares).

上述のように、評価モデル58は、行動情報の属性(例えば、音声入力時間、文字入力時間、所定場所での滞在時間など)に基づいて使用される説明変数の種類に応じて、異なる評価式(回帰直線)を用いたものを生成することができる。 As described above, the evaluation model 58 uses different evaluation formulas depending on the types of explanatory variables used based on the behavior information attributes (for example, voice input time, character input time, stay time at a predetermined place, etc.). (regression line) can be generated.

評価モデル58は、機械学習によって生成された学習モデル(例えば、ニューラルネットワークなど)でもよい。学習モデルの生成方法は、例えば、以下のようにすることができる。前述のように、被験者の行動情報を収集し、被験者の認知力スコアを収集し、収集した行動情報及び認知力スコアを訓練データとする。被験者の行動情報を入力した場合に、被験者の認知力スコアを出力するように学習モデルを生成することができる。入力する行動情報は、1種類の行動情報(例えば、音声入力時間、文字入力時間、所定場所での滞在時間などのいずれか1つ)でもよく、あるいは複数種類の行動情報(例えば、音声入力時間、文字入力時間、所定場所での滞在時間などから組み合わせた少なくとも2種類以上の行動情報)を纏めたものでもよい。 The evaluation model 58 may be a learning model (eg, neural network, etc.) generated by machine learning. A method of generating a learning model can be, for example, as follows. As described above, the behavioral information of the subject is collected, the cognitive score of the subject is collected, and the collected behavioral information and cognitive score are used as training data. A learning model can be generated to output the subject's cognitive ability score when the subject's behavioral information is input. The action information to be input may be one type of action information (for example, any one of voice input time, character input time, staying time at a predetermined place, etc.), or a plurality of types of action information (for example, voice input time , character input time, staying time at a predetermined place, etc.).

次に、評価モデル58の評価値の確からしさの根拠となる補足情報について説明する。 Next, supplementary information that serves as a basis for the certainty of the evaluation values of the evaluation model 58 will be described.

図12は補足情報の一例を示す図である。相関係数rは、説明変数と目的変数との関係を示す指標である。説明変数をx、目的変数をyとすると、相関係数rは、r=Sxy/(Sx・Sy)で求めることができる。Sxyはxとyの共分散を示し、Sxはxの標準偏差を示し、Syはyの標準偏差を示す。相関係数rの値は、-1から1までの値を取り得る。-0.2≦r≦0.2の場合は、ほとんど相関がなく、-0.7≦r≦-0.4、あるいは、0.4≦r≦0.7であれば中程度の相関がある。 FIG. 12 is a diagram showing an example of supplementary information. The correlation coefficient r is an index that indicates the relationship between the explanatory variable and the objective variable. Assuming that the explanatory variable is x and the objective variable is y, the correlation coefficient r can be obtained by r=Sxy/(Sx·Sy). Sxy indicates the covariance of x and y, Sx indicates the standard deviation of x, and Sy indicates the standard deviation of y. The value of the correlation coefficient r can take values from -1 to 1. There is almost no correlation when -0.2≤r≤0.2, and moderate correlation when -0.7≤r≤-0.4 or 0.4≤r≤0.7. be.

決定係数R2 は説明変数が目的変数のどれくらいを説明できるかを示す指標であり、評価モデル58の予測の実データへの当てはまりの指標となる。決定係数R2 は、目的変数の予測値の偏差平方和を、目的変数の観測値の偏差平方和で割った値である。標本数Nは被験者の数(母数)である。 The coefficient of determination R 2 is an index indicating how much the explanatory variable can explain the objective variable, and is an index of the applicability of the prediction of the evaluation model 58 to the actual data. The coefficient of determination R 2 is a value obtained by dividing the sum of squared deviations of the predicted values of the objective variable by the sum of squared deviations of the observed values of the objective variable. The number of samples N is the number of subjects (population parameter).

t値は、直線回帰において、説明変数の係数(回帰直線の傾き)が統計的に有意な意味を持つかを評価する指標であり、説明変数の係数を標準偏差で割ることで求めることができる。t値の値が2よりも大きい値であれば、係数は0(無相関)ではないと評価することができる。 The t-value is an index for evaluating whether the coefficient of the explanatory variable (the slope of the regression line) is statistically significant in linear regression, and can be obtained by dividing the coefficient of the explanatory variable by the standard deviation. . If the value of the t-value is greater than 2, the coefficient can be evaluated as non-zero (uncorrelated).

自由度fは、ある母集団の平均値と特定の値との間に差があるかを評価する。自由度fは、例えば、1サンプルt検定を行う際の変動要因の個数であり、データ数-1(平均の推定に用いられる分を減じる)の値、すなわち、平均値を出すときに、自由にとれるデータの数となる。 The degree of freedom f evaluates whether there is a difference between the mean value of a population and a specific value. The degree of freedom f is, for example, the number of variation factors when performing a one-sample t-test. is the number of data that can be taken in

p値は、t値と同様に回帰係数が統計的に有意な意味を持つかを評価する指標であり、p値が0.05(5%)より小さい値であれば、係数が0(無相関)ではないと評価することができる。 The p-value, like the t-value, is an index for evaluating whether the regression coefficient has statistical significance. If the p-value is less than 0.05 (5%), the coefficient correlation).

外れ値dは、説明変数の値をx1とし、平均をμとし、標準偏差をσとすると、統計量{(x1-μ)/σ}が、有意点より大きいか否かで、値x1が外れ値であるかを判定できる。評価モデルの評価式は、例えば、回帰直線を示す一次関数とすることができる。 Outlier d is the value of the explanatory variable x1, the mean μ, and the standard deviation σ. Outliers can be determined. The evaluation formula of the evaluation model can be, for example, a linear function representing a regression line.

次に、ユーザの認知力の推定方法について説明する。 Next, a method for estimating the user's cognitive ability will be described.

図13は第1例の評価モデル58を用いた場合の認知力の推定方法を示す図である。端末装置10では、図5に例示した方法と同様の方法を用いて、制御部11(コンピュータプログラム191)は、ユーザの音声入力時間(行動情報)を取得し、取得した音声入力時間を情報処理装置50へ送信する。情報処理装置50の制御部51(コンピュータプログラム57)は、ユーザの音声入力時間(行動情報)を取得し、取得した音声入力時間(行動情報)を、図13に示す第1例の評価モデル58に入力する。推定部54は、評価モデル58の評価式(回帰直線)を使って、ユーザの認知力を推定することができる。 FIG. 13 is a diagram showing a method of estimating cognitive ability when using the evaluation model 58 of the first example. In the terminal device 10, using a method similar to the method illustrated in FIG. Send to device 50 . The control unit 51 (computer program 57) of the information processing device 50 acquires the voice input time (behavior information) of the user, and stores the acquired voice input time (behavior information) in the evaluation model 58 of the first example shown in FIG. to enter. The estimation unit 54 can estimate the user's cognitive ability using the evaluation formula (regression line) of the evaluation model 58 .

なお、図示していないが、第2例の評価モデル58を用いた場合の認知力の推定方法も図13の場合と同様である。すなわち、制御部11(コンピュータプログラム191)は、ユーザの文字入力時間(行動情報)を取得し、取得した文字入力時間を情報処理装置50へ送信する。情報処理装置50の制御部51(コンピュータプログラム57)は、ユーザの文字入力時間(行動情報)を取得し、取得した文字入力時間(行動情報)を、図8に示す第2例の評価モデル58に入力する。推定部54は、評価モデル58の評価式(回帰直線)を使って、ユーザの認知力を推定することができる。 Although not shown, the method of estimating cognitive ability when using the evaluation model 58 of the second example is also the same as in the case of FIG. That is, the control unit 11 (computer program 191 ) acquires the character input time (behavior information) of the user and transmits the acquired character input time to the information processing device 50 . The control unit 51 (computer program 57) of the information processing device 50 acquires the character input time (behavior information) of the user, and stores the acquired character input time (behavior information) in the evaluation model 58 of the second example shown in FIG. to enter. The estimation unit 54 can estimate the user's cognitive ability using the evaluation formula (regression line) of the evaluation model 58 .

図14は第3例の評価モデル58を用いた場合の認知力の推定方法を示す図である。端末装置10では、図9に例示した方法と同様の方法を用いて、制御部11(コンピュータプログラム191)は、ユーザの所要時間(行動情報)を取得し、取得した所要時間を情報処理装置50へ送信する。情報処理装置50の制御部51(コンピュータプログラム57)は、ユーザの所要時間(行動情報)を取得し、取得した所要時間(行動情報)を、図14に示す第3例の評価モデル58に入力する。推定部54は、評価モデル58の評価式(回帰直線)を使って、ユーザの認知力を推定することができる。 FIG. 14 is a diagram showing a method of estimating cognitive ability when using the evaluation model 58 of the third example. In the terminal device 10, using a method similar to the method illustrated in FIG. Send to The control unit 51 (computer program 57) of the information processing device 50 acquires the user's required time (behavior information), and inputs the acquired required time (behavior information) into the evaluation model 58 of the third example shown in FIG. do. The estimation unit 54 can estimate the user's cognitive ability using the evaluation formula (regression line) of the evaluation model 58 .

上述のように、本実施形態によれば、比較的認知機能低下の重症度が高い被験者向けに設計されている一般的な認知機能検査では、健常者と判定される認知機能が十分高く日常生活に支障がない段階のユーザが、すでに進行しつつある認知力の低下を簡便な方法で推定することができる。ユーザが日常使用している端末装置10上で簡単な入力操作を行い、あるいは単に携帯して日々の行動を行うだけで、認知力の推定に必要な行動情報を取得することができるので、医療機関を受診する必要もない。 As described above, according to the present embodiment, in a general cognitive function test designed for subjects with relatively high severity of cognitive function decline, the cognitive function determined to be healthy subjects is sufficiently high Daily life A user at a stage where there is no problem with the cognitive function can easily estimate the deterioration of cognitive ability that is already progressing. By performing simple input operations on the terminal device 10 that the user uses on a daily basis, or by simply carrying it around and performing daily actions, it is possible to acquire behavioral information necessary for estimating cognitive ability, so it is possible to obtain medical information. No need to visit an institution.

健常者と判定される認知機能が十分高く日常生活に支障がない段階のユーザは、医療機関の受診を必要とせず、また認知機能の測定が受動的に行われることが望ましいステージのユーザと、医療機関の受診までには至らないが、認知機能の測定を意識的に個人が行うステージ(能動的に認知機能を測定しようかなという意識のある)ユーザとに分けることができる。本実施形態では、両方のステージのユーザに対して、認知力の評価を簡便に行うことができる。 A user who is judged to be healthy and whose cognitive function is sufficiently high and does not interfere with daily life does not need to visit a medical institution, and a user whose cognitive function is preferably measured passively, It can be divided into a stage where an individual consciously measures cognitive function (a user who is conscious of actively measuring cognitive function), although it does not reach a medical institution. In this embodiment, it is possible to easily evaluate the cognitive ability of users in both stages.

図15は認知力推定結果の一例を示す図である。情報処理装置50の制御部51は、ユーザの認知力推定結果(ユーザの推定した認知力を含む)を端末装置10へ送信(出力)することができる。端末装置10は、表示パネル14に認知力推定結果を表示することができる。図15に示すように、認知力推定結果は、「あなたの認知力結果です」として、推定した認知力スコア、認知力スコアの推定の元になった、ユーザの入力時間(音声入力、文字入力)、所要時間(所定場所での滞在時間)を含む。これにより、ユーザは、自身の認知力と、認知力の推定の元になった行動情報を把握することができる。 FIG. 15 is a diagram showing an example of cognitive ability estimation results. The control unit 51 of the information processing device 50 can transmit (output) the user's cognitive power estimation result (including the user's estimated cognitive power) to the terminal device 10 . The terminal device 10 can display the cognitive ability estimation result on the display panel 14 . As shown in FIG. 15, the cognitive ability estimation result is the estimated cognitive ability score as "Your cognitive ability result", and the user's input time (voice input, character input ), including required time (staying time at a given place). As a result, the user can grasp his/her own cognitive ability and behavioral information based on which the cognitive ability is estimated.

また、認知力推定結果は、「あなたの認知力」として、平均以上であるか、平均であるか、あるいは平均以下であるかの判定を含む。これにより、ユーザは自身の認知力が、他人(平均)と比べて良いのか、悪いのか、あるいは平均であるのかを容易に把握できる。なお、平均は、属性(例えば、性別、年代など)に応じて層別しておき、ユーザの属性に対応する属性の平均と比較するようにしてもよい。 In addition, the cognitive ability estimation result includes determination of whether "your cognitive ability" is above average, average, or below average. As a result, the user can easily grasp whether his own cognitive ability is better, worse, or average compared to others (average). Note that the average may be stratified according to attributes (for example, gender, age, etc.) and compared with the average of the attributes corresponding to the attributes of the user.

また、認知力推定結果は、図12で例示した補足情報を含めてもよい。これにより、ユーザは、認知力の推定に用いられた評価モデルが評価する認知力(評価値)の確度(確からしさ)、評価モデルの説明変数の外れ値を把握することができる。 Also, the cognitive ability estimation result may include the supplementary information illustrated in FIG. 12 . As a result, the user can grasp the accuracy (likelihood) of the cognitive ability (evaluation value) evaluated by the evaluation model used for estimating the cognitive ability and the outliers of the explanatory variables of the evaluation model.

情報処理装置50は、認知力推定結果(例えば、ユーザ毎の認知力推定結果の一覧など)をクライアント装置20、サーバ30へ出力してもよい。クライアント装置20は、例えば、保険会社の担当者が使用する装置とすることができ、保険契約がなされた各ユーザの認知力推定結果を把握することができる。また、サーバ30で各ユーザの認知力推定結果を収集してデータベース化することができる。 The information processing device 50 may output cognitive ability estimation results (for example, a list of cognitive ability estimation results for each user, etc.) to the client device 20 and the server 30 . The client device 20 can be, for example, a device used by a person in charge of an insurance company, and can grasp the cognitive power estimation result of each user who has made an insurance contract. In addition, the server 30 can collect the cognitive power estimation results of each user and create a database.

図16は情報処理装置50による処理手順の一例を示す図である。以下では、便宜上、処理の主体を制御部51として説明する。制御部51は、端末装置10からユーザの行動情報を取得し(S11)、取得した行動情報に応じた評価モデルを選定する(S12)。制御部51は、取得した行動情報を、選定した評価モデルに入力してユーザの認知力スコアを推定する(S13)。 FIG. 16 is a diagram showing an example of a processing procedure by the information processing device 50. As shown in FIG. In the following description, for the sake of convenience, the main body of processing is assumed to be the control unit 51 . The control unit 51 acquires user behavior information from the terminal device 10 (S11), and selects an evaluation model according to the acquired behavior information (S12). The control unit 51 inputs the acquired behavior information to the selected evaluation model to estimate the cognitive ability score of the user (S13).

制御部51は、選定した評価モデルに応じた補足情報を特定し(S14)、ユーザの認知力スコア、補足情報を含む認知力推定結果を出力し(S15)、処理を終了する。 The control unit 51 specifies supplementary information according to the selected evaluation model (S14), outputs the cognitive power estimation result including the user's cognitive power score and the supplementary information (S15), and ends the process.

図17は端末装置10による処理手順の一例を示す図である。以下では、便宜上、処理の主体を制御部11として説明する。制御部11は、ユーザの行動情報を取得し(S21)、取得した行動情報を情報処理装置50へ送信する(S22)。 FIG. 17 is a diagram showing an example of a processing procedure by the terminal device 10. As shown in FIG. In the following description, the control unit 11 is assumed to be the subject of processing for the sake of convenience. The control unit 11 acquires user behavior information (S21), and transmits the acquired behavior information to the information processing device 50 (S22).

制御部11は、行動情報に基づいて推定されたユーザの認知力推定結果を情報処理装置50から受信し(S23)、受信した認知力推定結果を表示パネル14に表示し(S24)、処理を終了する。 The control unit 11 receives the user's cognitive power estimation result estimated based on the behavior information from the information processing device 50 (S23), displays the received cognitive power estimation result on the display panel 14 (S24), and executes the process. finish.

本実施形態において、行動情報には、ユーザの移動速度、移動範囲、及び移動中の停止時間の少なくとも一つを含めてもよい。この場合、ユーザの認知力スコアを目的変数とし、ユーザの移動速度、移動範囲、及び移動中の停止時間それぞれを説明変数とする評価モデルをそれぞれ生成しておき、ユーザの行動情報に応じて評価モデルを選定すればよい。 In this embodiment, the behavior information may include at least one of the user's movement speed, movement range, and stop time during movement. In this case, an evaluation model is generated with the user's cognitive ability score as the objective variable and the user's movement speed, movement range, and stop time during movement as explanatory variables, and evaluation is performed according to the user's behavior information. A model should be selected.

本実施形態では、評価モデルが認知力を評価するものとして説明したが、本実施形態は、認知力以外のメンタルヘルス、例えば、認知機能、生活満足度、又はウェルビーイングを評価する場合にも適用できる。 In this embodiment, the evaluation model is described as evaluating cognitive ability, but this embodiment is also applied when evaluating mental health other than cognitive ability, such as cognitive function, life satisfaction, or well-being. can.

本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力して前記ユーザのメンタルヘルスを推定する、処理を実行させる。 A computer program according to the present embodiment causes a computer to acquire behavior information of a user, input the acquired behavior information into an evaluation model for evaluating mental health, and estimate the mental health of the user.

本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記メンタルヘルスは、認知力、認知機能、生活満足度、及びウェルビーイングの少なくとも1つを含む。 In the computer program of this embodiment, the mental health includes at least one of cognition, cognitive function, life satisfaction, and well-being.

本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記ユーザが使用する端末装置に記録される前記行動情報を取得する、処理を実行させる。 A computer program according to the present embodiment causes a computer to execute a process of acquiring the behavior information recorded in the terminal device used by the user.

本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記行動情報は、前記ユーザが使用する端末装置に対する所定の操作に関する情報を含む。 In the computer program of this embodiment, the behavior information includes information regarding a predetermined operation on the terminal device used by the user.

本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記所定の操作は、フリック入力又は音声入力を含む。 In the computer program of this embodiment, the predetermined operation includes flick input or voice input.

本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記行動情報は、前記ユーザの所定場所での滞在時間を含む。 In the computer program of this embodiment, the behavior information includes the user's staying time at a predetermined place.

本実施形態のコンピュータプログラムにおいて、前記行動情報は、前記ユーザの移動速度、移動範囲、及び移動中の停止時間の少なくとも一つを含む。 In the computer program of this embodiment, the behavior information includes at least one of the user's movement speed, movement range, and stop time during movement.

本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、推定した前記ユーザのメンタルヘルスを出力する、処理を実行させる。 A computer program according to the present embodiment causes a computer to execute a process of outputting the estimated mental health of the user.

本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記評価モデルが評価するメンタルヘルスの確度を出力する、処理を実行させる。 A computer program according to the present embodiment causes a computer to execute processing for outputting the probability of mental health evaluated by the evaluation model.

本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、前記評価モデルの説明変数の外れ値を出力する、処理を実行させる。 A computer program according to the present embodiment causes a computer to execute a process of outputting an outlier of an explanatory variable of the evaluation model.

本実施形態のコンピュータプログラムは、コンピュータに、複数の被験者に対する認知力テストのスコアを収集し、前記複数の被験者の行動情報を収集し、収集した認知力テストのスコアに基づく目的変数と、収集した行動情報に基づく説明変数との関連を示す前記評価モデルを生成する、処理を実行させる。 The computer program of the present embodiment collects cognitive test scores for a plurality of subjects, collects behavioral information of the plurality of subjects, collects objective variables based on the collected cognitive test scores, and collects A process of generating the evaluation model indicating the relationship with the explanatory variables based on the behavioral information is executed.

本実施形態の情報処理装置は、ユーザの行動情報を取得する取得部と、取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力して前記ユーザのメンタルヘルスを推定する推定部とを備える。 The information processing apparatus of the present embodiment includes an acquisition unit that acquires behavior information of a user, and an estimation unit that inputs the acquired behavior information into an evaluation model for evaluating mental health to estimate the mental health of the user. .

本実施形態の情報処理方法は、ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力して前記ユーザのメンタルヘルスを推定する。 The information processing method of the present embodiment acquires behavior information of a user, inputs the acquired behavior information into an evaluation model for evaluating mental health, and estimates the mental health of the user.

本実施形態のコンピュータプログラムは、端末装置で動作するコンピュータプログラムであって、コンピュータに、ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報を情報処理装置へ送信し、前記行動情報に基づいて推定された前記ユーザのメンタルヘルス推定結果を前記情報処理装置から受信する、処理を実行させる。 A computer program of the present embodiment is a computer program that operates on a terminal device, acquires behavior information of a user in a computer, transmits the acquired behavior information to an information processing device, and estimates based on the behavior information. The user's mental health estimation result is received from the information processing device.

1 通信ネットワーク
10 端末装置
11 制御部
12 通信部
13 メモリ
14 表示パネル
15 操作部
16 GPS
17 マイク
18 スピーカ
19 記憶部
191 コンピュータプログラム
20 クライアント装置
30 サーバ
50 情報処理装置
51 制御部
52 通信部
53 メモリ
54 推定部
55 補足情報算出部
56 記憶部
57 コンピュータプログラム
58 評価モデル
1 communication network 10 terminal device 11 control unit 12 communication unit 13 memory 14 display panel 15 operation unit 16 GPS
17 microphone 18 speaker 19 storage unit 191 computer program 20 client device 30 server 50 information processing device 51 control unit 52 communication unit 53 memory 54 estimation unit 55 supplementary information calculation unit 56 storage unit 57 computer program 58 evaluation model

Claims (14)

コンピュータに、
ユーザの行動情報を取得し、
取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力して前記ユーザのメンタルヘルスを推定する、
処理を実行させるコンピュータプログラム。
to the computer,
Acquire user behavior information,
estimating the user's mental health by inputting the acquired behavior information into an evaluation model for evaluating mental health;
A computer program that causes a process to be performed.
前記メンタルヘルスは、認知力、認知機能、生活満足度、及びウェルビーイングの少なくとも1つを含む、
請求項1に記載のコンピュータプログラム。
the mental health includes at least one of cognition, cognitive function, life satisfaction, and well-being;
2. A computer program as claimed in claim 1.
コンピュータに、
前記ユーザが使用する端末装置に記録される前記行動情報を取得する、
処理を実行させる請求項1又は請求項2に記載のコンピュータプログラム。
to the computer,
Acquiring the behavior information recorded in the terminal device used by the user;
3. The computer program according to claim 1 or 2, causing a process to be executed.
前記行動情報は、前記ユーザが使用する端末装置に対する所定の操作に関する情報を含む、
請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
The behavior information includes information about a predetermined operation on the terminal device used by the user,
4. A computer program according to any one of claims 1-3.
前記所定の操作は、フリック入力又は音声入力を含む、
請求項4に記載のコンピュータプログラム。
The predetermined operation includes flick input or voice input,
5. Computer program according to claim 4.
前記行動情報は、前記ユーザの所定場所での滞在時間を含む、
請求項1から請求項5のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
The behavior information includes the user's staying time at a predetermined place,
Computer program according to any one of claims 1 to 5.
前記行動情報は、前記ユーザの移動速度、移動範囲、及び移動中の停止時間の少なくとも一つを含む、
請求項1から請求項6のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
The behavior information includes at least one of the user's movement speed, movement range, and stop time during movement,
Computer program according to any one of claims 1 to 6.
コンピュータに、
推定した前記ユーザのメンタルヘルスを出力する、
処理を実行させる請求項1から請求項7のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
to the computer,
outputting an estimated mental health of the user;
8. The computer program according to any one of claims 1 to 7, causing a process to be executed.
コンピュータに、
前記評価モデルが評価するメンタルヘルスの確度を出力する、
処理を実行させる請求項1から請求項8のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
to the computer,
outputting the probability of mental health evaluated by the evaluation model;
9. The computer program according to any one of claims 1 to 8, causing a process to be executed.
コンピュータに、
前記評価モデルの説明変数の外れ値を出力する、
処理を実行させる請求項1から請求項9のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
to the computer,
outputting outliers of the explanatory variables of the evaluation model;
10. The computer program according to any one of claims 1 to 9, causing a process to be executed.
コンピュータに、
複数の被験者に対する認知力テストのスコアを収集し、
前記複数の被験者の行動情報を収集し、
収集した認知力テストのスコアに基づく目的変数と、収集した行動情報に基づく説明変数との関連を示す前記評価モデルを生成する、
処理を実行させる請求項1から請求項10のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
to the computer,
Collect cognitive test scores for multiple subjects,
collecting behavioral information of the plurality of subjects;
generating the evaluation model that shows the relationship between the objective variable based on the collected cognitive test score and the explanatory variable based on the collected behavioral information;
11. The computer program according to any one of claims 1 to 10, causing a process to be executed.
ユーザの行動情報を取得する取得部と、
取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力して前記ユーザのメンタルヘルスを推定する推定部と
を備える、
情報処理装置。
an acquisition unit that acquires user behavior information;
an estimating unit that inputs the acquired behavior information to an evaluation model for evaluating mental health and estimates the mental health of the user;
Information processing equipment.
ユーザの行動情報を取得し、
取得した行動情報を、メンタルヘルスを評価する評価モデルに入力して前記ユーザのメンタルヘルスを推定する、
情報処理方法。
Acquire user behavior information,
estimating the user's mental health by inputting the acquired behavior information into an evaluation model for evaluating mental health;
Information processing methods.
端末装置で動作するコンピュータプログラムであって、
コンピュータに、
ユーザの行動情報を取得し、
取得した行動情報を情報処理装置へ送信し、
前記行動情報に基づいて推定された前記ユーザのメンタルヘルス推定結果を前記情報処理装置から受信する、
処理を実行させるコンピュータプログラム。
A computer program running on a terminal device,
to the computer,
Acquire user behavior information,
Sending the acquired behavior information to the information processing device,
receiving, from the information processing device, an estimation result of the user's mental health estimated based on the behavior information;
A computer program that causes a process to be performed.
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