実証実験

生体ログ収集に関する実証実験（タニタヘルスリンク）

生体ログ収集に関する実証実験（タニタヘルスリンク）生体ログ収集に関する実証実験を行うにあたり、ログ収集の前提条件として下記の機器の設置、配布を行った。【機器の設置】
１）マルチ周波数体組成計（MC-780A）
●基本情報
a) 低価格・高精度のマルチ周波数体組成計人種、体格、年齢、性別など、人体の多様性に対応した高精度な測定が可能なマルチ体組成計。体組成計測定のゴールデンスタンダードである「DXA 法」との相関関係は体脂肪、筋肉量ともに 0.9 を超える高精度。３つの周波数で測定を行う事で高精度測定を実現。
b) 使いやすさにこだわったスマート設計電源 ON で瞬時に起動、測定から結果表示までわずか約 15 秒。
c) 使用シーンに合わせた設置が出来るキャスターが付いているので簡単に設置場所を移動できる。また約 15kg の軽量ボディなので、取り回しも苦にならない。表示器は設置向きの変更、取り外しが可能で、健診や測定会など、利用状況に合わせた設置が可能である。
●仕様

２）全自動血圧計（BP-900）
●基本情報設置場所を選ばないスマートな機能性。幅はわずか 242mm と置き場所にも困らない。ボディは長く色あせない（従来比 4 倍の耐候性）素材を使用。医療現場で最も使われるリバロッチ法を基本に、オシロメトリック法を組み合わせ、様々な条件での精度が向上。
●仕様

３）データを通信する為の専用 FeliCa リーダー/ライター
●仕様 Felica 搭載カードの読み取りと読み取ったデータをインターネットを介してサーバへ送信する機能を持っている。
◆ウイルス感染への懸念について HTTP(80)、もしくは HTTPS(443)クライアントとして動作し、あらかじめ決まっている受信フォーマットを解析してそれに基づいて動作を決定するのみであり、何かをダウンロードして実行するようなことは行わないため、リーダライタ自体から社内／学内へのウイルス感染することはない。
◆データの漏洩についてリーダ/ライタはサーバとの通信において以下の情報をやり取りをしている。・サーバとの認証 ID ・その ID に基づくバイタルデータ
・健康機器での測定値仮に認証のＩＤを傍受されたとしても、サイトのログインＩＤ等の情報とは別のものなので、サイトへの不正ログインなどはできない。「HTTPS による暗号通信の解読」や「通信内容の意味を知っている」ことが前提となるため、実際の解析は非常に困難。 ※リーダ/ライタには過去の測定データを保持していない。（再送時を除く）
◆歩数計および活動量計について歩数計内部には日々の歩数のデータの他、識別ＩＤ、年齢、性別、身長、体重、体脂肪率のデータのみを保持しており、他のデータは保存できない。
◆データ送信、受信について通信プロトコルは https です。会員を識別するＩＤ＋歩数のデータのみをサーバに送る。リーダ/ライタはデータをサーバに送信することでサーバからデータの結果を受信する。（受信するもの：年齢、性別、身長、体重、体脂肪率）サーバ側から一方的にリーダ/ライタに通信する機能はない。データの送信先はタニタのサーバのみ。サーバ側からはリーダ/ライタのＩＰアドレスはわからない。
◆リーダ/ライタについて歩数計・活動量計は FB730、AM150 のみデータ送信が可能。ネットワーク設定が可能である。（ＤＨＣＰ、固定ＩＰなど）ネットワーク・その他設定については弊社でのみしか変更できない。インターネット経由で設定を変更することはできない。タニタのサーバのみにデータが送信される設定。

４）使用説明会の実施活動量計の機器の設定の仕方、体組成計、血圧計の使用方法の説明会を実施した。資料を作成し説明会の様子はビデオ撮影しイントラから見れるように工夫した。以下、説明会用の資料を示す。

このような形で実証実験の前提とし機器の設置、使用方法の説明会を行った。

2016 年度の実績前年度に引き続き、慶應義塾大学の日吉キャンパス、矢上キャンパス、湘南藤沢キャンパス、慶應志木高校、総務省統計局で生体ログデータの収集を実施した。今年度は新たに和歌山県庁職員が実証実験に協力いただけることになり、FeliCaPlug 内蔵 3D センサー掲載活動量計（AM-150）を和歌山県庁職員に配布し、リーダーを県庁内、他 7 箇所の地域振興局に設置し、より計測して頂きやすい環境に努めた。体組成計、血圧計を和歌山県庁に設置する予定で調整を進めていたが、設置に関する承認を得ることができなかったため、設置できなかった。引き続き調整を進め、次年度に設置を実施する予定。図 3-3-4 は、和歌山県庁内に設置した活動量計のリーダを示したものである。
また、佐賀県武雄市若木小学校、N市で独自に収集している生体ログデータをオフラインで提供いただくことで、実証実験を行っている。各グループのデータに関する分析比較の結果、地域や被験者の属性による生活様式の違いと歩行行動の関係に関する幾つかの特徴が得られた。

(a)テレビ台に置かれた活動量計のリーダ

(b)ロビー内の机に置かれた活動量計のリーダ
和歌山県庁に設置された活動量計のリーダ

健康情報フィードバックの実証実験（慶應義塾大学）平成 26 年度

１）実証実験の方法
本研究で目指している、健康ログデータに基づいた健康情報のフィードバックにより、健康意識あるいは健康的な行動の変化につなげるという効果を検証するため、開発したプロトタイプシステムを使用した評価実験を行った。この際、デジタルサイネージによる情報提示の中で、どのような提示方法が有効か、というゲーミフィケーションの効果についても評価を行うこととした。
実験の被験者としては、慶應義塾大学のシステムデザイン・マネジメント研究科に所属する大学院生を対象とした。この大学院は新卒の学生だけではなく、社会人学生も含まれているため、年齢層としてはある程度広く取ることができる。被験者に配られている活動量計は、AM-150とAM-160の2機種がある。今回使用するデジタルサイネージは、Wi-Fi ルータを使用して iPhone の MAC アドレスの取得によって、利用者を特定する方法を取っているため、AM-160 の利用者はデータの送信時に使用する iPhone によって、自分の対応した情報をデジタルサイネージ上で見ることができるが、AM-150 の利用者は自分に対応した情報をみることができない。そのため、この使用機種によって、デジタルサイネージの効果を比較する実験条件として用いることにした。被験者数は、 41 人で、AM-160 の利用者は 26 人、AM-150 の利用者は 15 人であった。
実験の方歩としては、活動量計を配布してから、被験者には 1 か月間毎日自分の歩数を計測してもらった。開発したデジタルサイネージは、システムデザイン・マネジメント研究科の建物に配置したため、AM-160 の利用者は、毎日デジタルサイネージの前を通るたびに、自分の情報を見ることができる。一方 AM-150 の利用者は、デジタルサイネージの前を通ってもシステムが反応しないため、タイトル画面の静止画が表示されているだけの状況になる。
デジタルサイネージの配置場所としては、利用者が建物の中に入ってきた際に反応するように、エレベータホールから廊下に入った場所に設置した。これは、エレベータの中では、学内の無線 LAN への接続が一旦切れるため、エレベータを降りたところで、利用者の iPhone がデジタルサイネージに必ず反応するようにしたためである。図 3-9-1 は、デジタルサイネージを設置した実験環境を示したものである。

２）評価方法
実験の評価としては、被験者の歩行ログデータの分析と、アンケートによる実験開始前と後での意識調査を行った。
アンケートでは、実験開始前の健康意識、実験参加による健康意識の変化、デジタルサイネージの利用者には、各提示コンテンツに対する参照頻度、提示コンテンツによる健康意識への影響、デジタルサイネージの健康意識への効果等について質問を行った。
図 3-9-2 はアンケートの内容を示したものである。

３）評価結果
a）被験者の属性
図 3-9-3 に被験者の性別、年齢構成を示す。男女比では男性がやや多く、年齢では 20 歳代がもっともおおいが、年代幅は、20 歳代から 60 歳代まで幅広く参加した。

b）デジタルサイネージのコンテンツ
デジタルサイネージの画面は、可視化グラフ、ランキング、コメント、豆知識の各コンテンツで構成されている。図 3-9-4～図 3-9-7 は、これらの各コンテンツに対する利用者の参照頻度のアンケート結果を示したものである。また図 3-9-8 は、回答の平均値により、コンテンツ間の参照頻度の比較を行ったグラフである。
この結果から、可視化グラフ、ランキングは他のコンテンツに比べ、有意に参照頻度が高かったことが分かる。これは情報提示における、可視化、目標、競争、コミュニティ等のゲーミフィケーションの影響によるものと考えることができる。メッセージはゲーミフィケーションの中では、評価の効果が含まれるが、ここでは豆知識に比べても、有意な差は表われなかった。

また図 3-9-9～図 3-9-12 は、デジタルサイネージの各提示コンテンツにより、自分の健康意識が変わったかどうかのアンケート結果を示したものである。図 3-9-13 は、回答の平均値から、コンテンツ間の影響の比較を行ったグラフである。
この結果から、可視化グラフとランキングは、「強まった」「少し強まった」と意識の強まりを回答した被験者が多かったが、メッセージと豆知識では、「どちらとも言えない」と意識の変化が無かったという回答の方が多かった。このことから、ゲーミフィケーション等の効果により、提示されるコンテンツを利用者がよく見ることにより、健康意識に影響が現れたものと考えることができる。

最終的な効果として、図 3-9-14 は活動量計の利用による健康意識の向上、図 3-9-15 はデジタルサイネージの利用による健康意識の向上による健康意識の向上に関するアンケート結果を示したものである。また、図 3-9-14 は、デジタルサイネージを利用した被験者（AM-160 の利用者）とデジタルサイネージを使用しなかった被験者（AM-150 の利用者）の間で、実験開始 1 か月間での 1 日の平均歩数を比較したグラフを示したものである。
この結果から、活動量計やデジタルサイネージによる情報のフィードバックにより、多くの利用者の健康意識が向上し、特にデジタルサイネージを使用した被験者は使用しなかった被験者に比べ、1 日の平均歩数に有意な差が確認された。
このことは、活動量計の利用やゲーミフィケーションの効果を使用したデジタルサイネージを利用することで、利用者の健康意識が向上し、より多く歩くという健康行動の変化にも結びついたと考えることができる。
実験として、今回は被験者のコントロールが可能な、システムデザイン・マネジメント研究科の学生に絞ってデータの分析を行ったが、今後はいろいろな年代、行動様式の被験者に対してデータを取り、実証実験としての制度を高めていく予定である。

健康情報フィードバックの実証実験（慶應義塾大学）平成 27年度

1）これまでの実証実験の状況
本研究プロジェクトでは、利用者から収集した健康情報や分析データを利用者にフィードバックすることで、ヘルスリテラシーを向上させ、健康意識や健康行動を改善させることを目指している。そのため、各技術項目の開発や分析を行いながら、それぞれの段階のプロトタイプシステムを用いた実証実験を行うというアプローチをとっている。
昨年度の実証実験として、主にデジタルサイネージによる健康情報フィードバックにおいて、提示情報の選択およびゲーミフィケーションの効果を利用した提示方法等の画面構成について検討を行った。そこでは、可視化、目標提示、競争、コミュニティ等のゲーミフィケーションの要素を利用し、可視化グラフ、ランキング表示、応援メッセージ、健康豆知識等で構成されるデジタルサイネージを使用した。その結果、可視化グラフやランキング表示の提示情報に対しては、目を向ける頻度が高く、健康意識に対する影響を感じた利用者が多かった。またデジタルサイネージ全体の利用により、歩行数の増加が示され、情報フィードバックの効果を確認することができた。
本年度は、デジタルサイネージのセンシング機能による利用者の特定精度が改善されたため、プロトタイプの改良版を使用し、健康意識について追加の評価実験、また新たにデータ取得を開始した、N市等での健康意識についての分析評価を行った。

2）慶應義塾大学での実証実験
慶應義塾大学における本年度の実証実験としては、主に健康意識の持続性について検討を行った。本研究プロジェクトでは、協力者に活動量計を配布し、日々の活動量データのログを記録してもらっているが、多くの場合、開始直後は毎日活動量計を所持し、積極的にログを記録するが、時間がたつに従って活動量計を所持するのを忘れる日が増え、データの記録率が減少してしまう。これは健康について大切であることは理解しつつも、健康意識を持続することが、いかに難しいかを意味している。
実証実験では、活動量計による計測を開始してから約 1 ヶ月間、デジタルサイネージを使用していなかった利用者に、途中からデジタルサイネージを約 1 ヶ月間利用できるようにし、健康情報のフィードバック開始前後の、活動量計の利用率を計測した。対象となった被験者は 6 名で、使用した活動量計は、AM-150 および AM-160 の利用者が混在している。デジタルサイネージは学生が毎日集まる大部屋に設置し、被験者がデジタルサイネージの前を通りかかるたびに、自分向けの健康情報が提示される。
図表 3-9-1 は、被験者 6 人のデジタルサイネージ開始使用前後の活動量計利用率を示したものである。利用者が活動量計の所持を忘れて大学に行った場合は、歩行数としてゼロが記録されているため、判断することができる。ここでは利用率として、実証実験の実施期間に対する、活動量計を所持していたと推測される日数の比率で表すこととした。
もともと活動量計の利用率が高い人が 2 人、中程度の人が 2 人、利用率の低い人が 2 人であったが、このグラフから、利用率の高い人はそのまま高い利用率を維持、利用率が中程度の人は大きく上がった人とあまり変化がない人に分かれた。また利用率が低い人は、 2 人とも大きく利用率の向上が見られた。
図表 3-9-2 は、全利用者の平均を示したものであるが、このグラフから、デジタルサイネージによる健康情報のフィードバックを行う前後で、t 検定による有意差が確認され、約 20％の利用率の向上が見られた。このことから、プッシュ型デジタルサイネージによる情報フィードバックが、利用者の健康意識の向上に影響したと考えることができる。

3）N市での実証実験
次に、N市民の健康行動の変化について分析を行った。N市では、現在約 2000 人の市民が、活動量計を使用して約 1 年間、歩数等の健康ログデータを記録しているが、今回はデータ分析に同意してもらった、1044 名のデータを対象にデータ分析を行った。データ分析は、N市民の特徴を抽出するためのクロス集計と、これまでに活動量データの分析手法として検討を行ってきた潜在クラス分析を取り上げた。
a）分析対象者まず、分析の対象となった利用者について集計を行った結果が下図である。図表 3-9-3 は男女別の人数、図表 3-9-4 は年齢別の人数を示している。この集計結果から、対象者は女性が男性の 2 倍以上、また年齢別の分布では 50～70 歳が中心であり、高齢の女性が多いことが分かる。

b）平均歩数
データ分析としては、N市民の平均歩数について、性別、年齢別、月別の平均歩数についてクロス集計を行った。図表 3-9-5 は、N市民の平均歩数を全国データと比較したものである。グラフには、本研究で使用した活動量計で計測された、N市民のデータとタニタの「ヘルスプラネット」の利用者の全国データ、また厚生労働省が発表している国民の平均歩数（平成 25 年国民健康・栄養調査報告書）を比較として示してある。
厚生労働省のデータはやや多めに出ているが、これは 3648 世帯への異なる歩数計による調査データであるため、N市との比較としては同一の活動量計で記録されたタニタの全国データとの方が、N市の特徴を見る上では明確になると考えられる。全国データと比較すると、男性はN市の平均歩数の方が少ないが、女性は逆にN市の平均歩数の方が多いことが分かる。これは対象者の分布からも分かるように、対象となったN市民は女性の方が、健康意識が高いことが影響していると考えられる。

図表 3-9-6 は、N市民の性別、年齢別の平均歩数を示したものである。20 代以下は対象者数が少ないため信頼性に欠けるが、このグラフから人数が多い 50～70 歳は全体平均に比べて歩数が多いが、男女ともに 40～50 歳の歩数が少なく、健康寿命の延伸にはこの世代の歩行数を伸ばすことが重要と考えられる。

図表 3-9-7 は、N市民の月別の平均歩数を示したものである。このグラフから、1 月、6 月、9 月に歩数が少なくなっていることが分かる。グラフでは、同時に各月の雨雪日数を示してあるが、N市では 1 月は雪の季節、9 月は農家の収穫期である。これらの関係から、天候と歩数の間に強い関係性があること、またN市という地域による特徴が表れていると考えられる。

b）潜在クラス分析
次にN市民の歩行データに関する潜在クラス分析として、混合成長曲線モデルに従った潜在的類型化を行った。
これは、利用者が活動量計による歩行数の計測を開始してから 1 ヶ月間（4 週間）の間の歩行数の時系列データの変化を、潜在的なグループに類型化を行ったものである。類型化は、全国データからクリーニングを行った 2,830 人の計測開始後 1 ヶ月間の累積歩数データをもとに、性別、年齢別に類型化を行った。
計測開始後 1 ヶ月間の累積データを対象とすることで、計測を始めたことによる歩行意識の変化、歩行行動の変化を分析することができる。ここでは、各性別、年代別ともに 5 群のグループに分類された。ただし年代の分類に関しては、データ数をある程度確保できるように 20-30 代、40-50 代、60-80 代の３つの年代に分類して計算した。分類結果の 1 群はあまり歩かないグループ、5 群はよく歩くグループである。この各群のグループと、内臓脂肪等の健康指標との間には相関性が確認されている。ここでは、この 5 群のグループに対するN市民の所属分布を求めた。
図表 3-9-8 は、N市と全国の男性に関する年代別の群分布を示したものである。このグラフから全国データでは、年代が上がるに従って分布数の多い山が、2-3 群から 3-5 群に上がってきているが、N市民のデータでは、逆に分布数の多い山が、3 群から 1-3 群に下がっていることが分かる。すなわち、N市の男性は、高齢者ほど全国平均に比べて歩かなくなっているという特徴が表れている。
また図表3-9-9は、N市と全国の女性に関する年代別の群分布を示したものである。このグラフからは、全国データではどの年代においても分布数の多い山が 2 群を中心にしているのに対し、N市民のデータでは、年代とともに 3-4 群から 2-3 群に少し下がってはいるものの、全体的に中心が 3 群にあることが分かる。すなわち、N市の女性は、どの年代においても全国平均に比べて、歩行数が多いという特徴が表れている。
これは、健康クラブへの参加者が、男性に比べて女性が多いことにも表れており、N市民の場合は女性の健康意識は高いが、男性の健康意識は多少低いことが示されており、これらの結果をもとに対策を考えることができる。

健康情報フィードバックの実証実験（慶應義塾大学）平成 28年度

活動量計のプロトタイプは試作品のため、被験者は 2 名とし、システムの利用期間は 1 週間経過したところで、利用前と利用後の意識に関するアンケート調査を行った。被験者は、これまでに活動量計を 1 か月以上継続的に利用している利用者から選び、対象とした。そのため、被験者は活動量計自体に関しては使い慣れており、ここではデジタルサイネージとの直接通信機能の効果を調べることを目的とした。使用前のアンケートの質問項目を図表 3-9-3、使用後のアンケートの質問項目を図表 3-9-4 に示す。

被験者 2 名のアンケート結果より、健康意識に関しては、実験開始前後でそれぞれ「あまりない→少し有」「少し有→どちらとも言えない」であった。もともと健康意識の高かった被験者はあまり変化が感じられなかったが、健康意識の低かった被験者に対しては、意識の変化が見られた。健康を意識した行動に関しては、「なし→ どちらとも言えない」「あまりない→少し有」で、どちらとも健康への行動の変化が見られている。活動量計とデジタルサイネージを使用することで、健康意識の変化まではいかなくても、歩くという直接的な動機づけができたことで、健康への行動の変化が表れたことが、回答から伺うことができる。
また直接通信型サイネージシステムに関しては、両者とも接近した際に 100％の反応がみられたが、コンテンツの反応のタイミングに関しては、「適当」「やや遅い」と分かれ、被験者によって体感が異なることが分かる。また、提示情報がパーソナライズ情報ということで、今回は情報提示時間を 30 秒に設定したが、これに関しては両者とも、提示時間が「少し短い」という意見であった。また、活動量計、デジタルサイネージ、活動量計と直接通信デジタルサイネージの継続的な利用の意思については、活動量計については両社とも「利用したい」という回答であったが、デジタルサイネージについては「どちらとも言えない」であった。この原因ついてヒアリングを行ったところ、個人情報の保護が不安という回答が得られた。セキュリティの問題については、使用者への説明の徹底を含めて、今後の課題としたい。また自由回答では、「サイネージの利用回数が表示されるといい」「ゲームや遊び感覚で継続使用する仕組みが欲しい」等の意見があり、昨年度行ったゲーミフィケーションの重要性を認識するとともに、再検討を行う必要性を感じた。

ヘルスリテラシー向上のための​生体ログデータ分析に基づく健康情報フィードバック

生体ログ収集に関する実証実験（タニタヘルスリンク）

健康情報フィードバックの実証実験（慶應義塾大学）平成 26 年度

健康情報フィードバックの実証実験（慶應義塾大学）平成 27年度

健康情報フィードバックの実証実験（慶應義塾大学）平成 28年度

ヘルスリテラシー向上のための
生体ログデータ分析に基づく健康情報フィードバック