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- 1. FIND KIND みんなで、楽しく、気軽に 生きがいを見つけよう Pork Stars 慶應義塾大学・大学院 山本華乃、谷口勇紀、大越貫、 揚石真衣子、葛原元、 BLET JEAN-BAPTISTE PIERRE HUGO
- 5. 5 幸せとは？
- 9. 幸せとは？ 私たち Pork Star は 前向きに生きられる、目標がある、誰かと繋がっている を幸せの定義と考えた . 9
- 10. 生活習慣病の改善について 10 生活習慣病改善に対する意欲と成果 望ましいと思う生活習慣病の改善方法 一生懸命だけど、成果が上がらない人・ なかなか行動に移せない人66％ 食事で改善するべきだと考える人は76％ 運動は55％、体重管理は42％ 76% 55% 42% 22% 食事 運動 体重管理 薬 30% 36% 29% 5% 改善を行うが、成果なし 意欲はあるが、行動なし 成果あり 不明 望ましい治療方法は生活習慣の改善であると考えている 一方、改善の意欲はあるが、できていない人が多い 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 https://www.jstage.jst.go.jp/article/shinzo/43/10/43_1310/_pdf/-char/ja 「わが国の生活習慣病患者意識調査における生活習慣病治療の現状と課題」より作成
- 12. 検査値の改善について 12 -2 -1 0 1 2 bmi -2 -1 0 1 2 血圧 -2 -1 0 1 2 血糖 糖尿病を発症した人の、BMI・血圧・血糖の平均値の推移 悪い 良い どの項目も発症後は改善がみられるが、継続は難しいことがわかる 血圧：平均血圧（収縮期血圧× 1 3 + 拡張期血圧× 2 3 ) を使用 平均値を算出後、標準化をしてグラフへ 改善 悪化 改善 悪化 改善 悪化 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 13. アンケート概要 13 調査タイトル 生活習慣病を患ったときの希望に関するアンケート 目的 生活習慣病にかかったと仮定したとき 生活を送る上での構成要素の中から希望に影響を与える要因を明らかにすること 概要 期間：2022年7月8日-2022年7月13日 方法：Google Form 回答者数：154件 質問数：属性4問、希望について18問、目標達成について8問 分析手法 SEM 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 14. 分析結果 14 ◆ 交流が希望の最も大きな要因 ◆ 交流、娯楽、仕事の順で希望の要因 （既往歴なしは仕事が最大だった） 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 既往歴あり（n=53） ✓ 既往歴がある人にとって、仕事よりも交流や娯楽が重要 →病気になっても交流には希望が持てる 交流をサポートできる仕組みを作ることで、 希望を持ち、生活習慣病に向き合うことが可能である ＊全体、既往歴なしはappendix参照
- 15. 調査まとめ ✓ 誰かと一緒に目標に向かって挑戦することが幸福へ繋がる ✓ 生活習慣を改善する意欲はあるが、できない人・継続できない人がいる ✓ 既往歴がある人にとって、交流や娯楽は重要である 15 みんなで、楽しく、気軽に、生活習慣を改善できるアプリが必要 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 18. ターゲット ターゲット：3０～５０代 18 30代～50代が多い・・・ ➢ 健康を気にし始める年齢 ➢ 早めに理想の生活習慣を身につける 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 年齢のヒストグラム 年齢別の発症後2年間と５年間の医療費の差 40歳以降・・・ ➢ 医療費増える ➢ なかなか病気が治らない 40歳を境に増加
- 19. アプリのイメージ 19 アプリ内の街 ダイエットしたい タバコをやめたい 運動習慣を改善したい ホーム 10:30 私の目標 １か月で2kg痩せる 今日の歩数 ８６８３歩 食事に気を使いましたか？ とても気を使った 少し気を使った 明日は頑張る ぽーくすたー 39歳 糖尿病 はな 51歳 糖尿病 あまたべ 45歳 糖尿病 ・ ・ ・ 5718 6359 7414 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 21. アプリ利用の流れ 21 ＊健康診断データでクラスタリング ＊クラスタリングで健康状態が似た人が集まっている 集団A 集団B 集団C 集団Aが 似ているグループ アプリ内の街へ参加 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 アバターの作成 ユーザに承認されれば 健康診断データ と紐づけ
- 22. アプリ利用の流れ(STEP3) 22 例１. お酒をやめる 例２. 体重を落とす 例３. 運動を始める 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 目標の設定 グループ内での切磋琢磨 Point2 医療費予測 医療費が将来どのくらいかかるか ・このままだと増えちゃうよ ・今の調子で続ければ減るよ モチベーション維持 Point1 各チーム・各人にレベル与える チームに対するレベル ・メンバーが目標達成→レベルUP ・誰かがさぼる→レベルDOWN 個人に対するレベル ・目標達成→レベルUP ＊自分のレベルに合ったグループに属する 最初はみんな低いレベル、だから始めやすい レベルが高いところに入りたい、だから頑張れる Point3 レベルに応じて街づくり 互いに協力・交流を深める 街をアレンジできる 楽しく継続できる 目標候補 健診データ、日々の記録より 自動的に候補を生成 最終的には自分の意志で 目標決定 例１. お酒をやめる 例２. 体重を落とす 例３. 運動を始める
- 23. ホーム 10:30 私の目標 １か月で2kg痩せる 今日の歩数 ８６８３歩 食事に気を使いましたか？ とても気を使った 少し気を使った 明日は頑張る ぽーくすたー 39歳 糖尿病 はな 51歳 糖尿病 あまたべ 45歳 糖尿病 ・ ・ ・ 5718 6359 7414 アプリ画面の例 23 目標の明示 スマートフォンに搭載されている 歩数計測と紐づけて表示 周りの人たちの頑張りが自然と 目に入るため、刺激をもらえる 街にアバターを表示 自分だけではなく、様々な人が 近くで頑張っている安心感 決めた目標に対する達成度 を毎日記録 選択式で簡単なので継続しやすい チャット機能 【いいね】機能あり ノート機能あり 日々の日記としても使用できる 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 レベルに応じて 自分流の街を造り上げられる 継続したくなる仕掛け
- 25. 集団の作成方法（アプリ公開前） JMDCが持つ健康診断のデータをもとにクラスタリングを行い、集団を作成する。 Step1 病気：病名で分ける Step2 性別：男女で分ける →同性で同じグループの方が協力しやすいと考えられるため Step3 年齢：30歳～59歳を中心に３つの年代に分ける →30歳～59歳に罹患者が多く、本アプリのターゲットであるため 新規利用者がアプリに登録したとき 条件に最も合う集団に参加する 集団内の人数が増えてきたら アプリへの登録順に、２つの集団に分割する アプリでの集団形成について 25 利用者が割り振られる集団 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 26. クラスタリング結果（糖尿病） 男性30~59歳 26 最も健康的な人たちのグループ 40% 属性 年齢 47.31歳 BMI 23.08 収縮期血圧 114.32 拡張期血圧 71.34 空腹時血糖 95.15 運動習慣 1.77 血圧が高めな人たちのグループ 35% 属性 年齢 48.86歳 BMI 25.42 収縮期血圧 131.21 拡張期血圧 83.69 空腹時血糖 101.70 運動習慣 1.79 特徴 比較的血圧が高い その他の変数は平均的 BMIと血糖値が高めのグループ 23% 全体的に値が悪く、血糖値が非常に 高いグループ 2% 属性 年齢 49.28 BMI 25.73 収縮期血圧 126.48 拡張期血圧 80.82 空腹時血糖 211.42 運動習慣 1.85 特徴 血糖値が非常に高い 少数が属する 目標例 外食を控えて血圧を下げよう！ 目標例 週３回運動しよう！ 目標例 運動して血糖値を下げよう！ 目標例 お酒を１日１缶に減らしてみよう！ 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 特徴 全ての変数が平均よりも健康的 属性 年齢 49.95 BMI 25.25 収縮期血圧 123.42 拡張期血圧 78.55 空腹時血糖 127.45 運動習慣 1.75 特徴 比較的にBMIと血糖値が高い その他の変数は平均的
- 29. 配布されたデータによる実験 29 どんな変数があれば精度の高い予測ができるのかの考察を行うため， 今回配布されたデータだと，どの程度医療費を予測できるのか実験を行った 実験方法 説明変数:X 医療費を 目的変数:y 使用しない 手法 評価指標 LightGBM Regressor 評価指標は解釈性が高く，外れ値に影響されにくい 平均絶対値誤差（MAE）を用いた． 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 30. 実験結果・考察 30 MAE 49709.4 円 予測と実際の分布の違い 重要度が高かった変数 発病日の後ろ1年間での医療費 発病日の後ろ1年間での外来日数 発病日の前１年間での医療費 わかったこと • 実際のアプリでは許容できる予測誤差ではないと考えられる． • 医療費や外来日数の重要度が高いため，頻繁に高度な医療を受けられて いるかが医療費の予測に大きく影響している． 仮説 頻繁に高度な医療を受けられるかどうかの情報が追加されれば 医療費予測の精度が上がるのではないか？ 日々の記録、ユーザの収入、資産、住んでいる地域などの データがあれば、予測精度を向上させることが期待できる 改善の余地 実際 予測 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 31. アプリまとめ 31 アバターの作成 ポイントの付与 街づくり 簡単な操作 ホーム 10:30 私の目標 １か月で2kg痩せる 今日の歩数 ８６８３歩 食事に気を使いましたか？ とても気を使った 少し気を使った 明日は頑張る ぽーくすたー 39歳 糖尿病 はな 51歳 糖尿病 あまたべ 45歳 糖尿病 ・ ・ ・ 5718 6359 7414 医療費予測 クラスタリング みんなで、楽しく、気軽に 生活習慣を改善 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 35. ｖ ビジネスモデル 35 ・日々の記録 ・課金でグレードアップ ・コミュニティ ・目標 ・頑張り度 法人契約 社員の 健康状態把握 健康診断 データ 健康状態に 関するデータ 利用者 企業 JMDCの 他の商品 病院 と連携 イベント (仲間と 会えるetc.) 将来的に・・・ 広告 広告費 広告を掲載 ーFIND KINDー 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 健康商品、キャリア相談、スポーツジムなど
- 36. ロードマップ 36 2022 2023 2024 2025∼ PHASE1 健康診断データ分析 PHASE2 アプリ設計 PHASE3 運用開始 PHASE4 アプリの将来 分析系 健診データ分析 マ ー ケ テ ィ ン グ 分 析 検討項目 推薦する目標 の項目検討 疾病の分け方 の検討 マーケティング戦略 の考案 内部設計 クラスタリングで 仮のグループ作成 医療費予測 目標の推薦システム その他 人 データ (アプリ内外をつなぐ) システム PHASE3 に向けた 準備 分析の高度化 (グループ・目標の推薦、 医療費予測） アプリUIの改良 システムの運用 イベント企画 病院との連携 他サービスとの連携 など 継続的な改善 マーケティング戦略 の実行 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性
- 37. 収益シュミレーション 37 単年度黒字化は３年目、５年間の事業価値は約8000万円 生活習慣病患者 １８５０万人 生活習慣改善 意欲あるも 成果・行動なし 1220万人 3分の1の人が利用すると仮定 ＊高齢者はアプリ利用が難しいこと、 生活習慣病予備軍の人も利用することを考慮 FINDKIND利用しそうな人は ４００万人 ５年で達成を目指す！ 既存調査 ＞ 新規調査 ＞ 施策提案 ＞ 実現性 1年目 2年目 3年目 4年目 5年目 収入（万円） 217.5 602.5 1587.5 2904 5627.5 費用（万円） 1250 250 300 450 700 ダウンロード数 50万人 100万人 150万人 250万人 400万人 -2000 -1000 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 1年目 2年目 3年目 4年目 5年目 単年の収益（万円） 運用開始からの年数
- 39. 39 継続できない人 ⚫ 意識の高さ統一による継続しやすさ ⚫ 自身の成長を感じられる ⚫ 自分に合った目標設定 社員の健康を 把握したい企業 ⚫ 入力の簡略化による 導入のしやすさ、入力漏れ防止 頑張る仲間が 欲しい人 ⚫ 似た人同士のコミュニティ ⚫ コミュニケーションが取れる ⚫ 他の人の頑張りが可視化される 複雑な操作が 嫌な人 ⚫ 操作が簡単 ⚫ 必要最低限の情報量 ーFIND KINDー みんなで、楽しく、気軽に 生活習慣を改善しよう 自分と同じ病気にかかっている、頑張る同志を探す アプリを通して、優しさ・親切さを見つける
- 41. APPENDIX
- 42. 独自アンケート調査について 42 もし、あなたが生活習慣病（糖尿病、がん、心疾患など）を患ったとき、以下の項目に対し、 「希望に満ち溢れている」を7、「まったく希望を持てない」を1とすると、どの程度の希望感を持っているかお答えください ＊1-7の7段階のリッカート尺度を使用 . APPENDIX 潜在変数 観測変数（質問内容） 仕事 社会全体の労働環境について 自分自身の社会的地位や役割について 仕事のやりがいについて 家族 家族の生活について 育児環境について 家族間のコミュニケーションについて 医療 社会全体の医療体制について 現代医療技術について 老後について 娯楽 勉強について 趣味について プライベートの充実について 遊びについて 交流 社会活動について 人との交流について 社会との接点について 友人関係について 希望に関する質問項目
- 43. 独自アンケート調査について 43 性別 既往歴の有無 年代分布 年齢層は50代が最も多い 男女比：アンケート(62.6%,36.8%)、Dig(63.2%,36.8%) →Digからの提供データと近い分布 男性 女性 その他 データ概要 APPENDIX
- 46. 独自アンケート調査について 46 既往歴なし(n=101) ※娯楽→希望の間で有意な結果が得られなかった • 仕事が希望の最も大きな要因となる • 娯楽と交流の相関が高い • 娯楽と希望の間では有意な結果が得られていない ◼ 仕事が希望の最も大きな要因 ◼ 娯楽と交流の相関が高い ◼ 娯楽と交流は、同じくらい希望の要因 全体(n=154) 分析結果（全体、既往歴なし） APPENDIX
- 47. 独自アンケート調査について 47 RMR ０に近いほど良い GFI １に近いほど良い AGFI １に近いほど良い CFI １に近いほど良い RMSEA ０に近いほど良い 全データ 0.155 0.883 0.814 0.943 0.104 疾患あり 0.136 0.793 0.671 0.937 0.118 疾患なし 0.19 0.839 0.744 0.904 0.131 アンケートSEM分析（適合度指標） APPENDIX
- 49. ｃｖ ビジネス施策について 49 ｃｖ アバターの作成 ⚫ リアルでのコミュニケーションと類似 ⚫ 沢山の頑張る人がいることを実感 ⚫ 孤独感の解消 街づくり ⚫ 頑張った分だけ楽しめる ⚫ 他者との交流のきっかけに ⚫ 楽しいからこそ継続できる レベルの付与 ⚫ 意識の高さの統一で、 始めやすく、継続しやすい ⚫ 自分の成長を実感 簡単な操作 ⚫ 毎日継続できる ⚫ 30～50代も使いやすい クラスタリング ⚫ 自分と健康状態が似た人と 同じグループになれる ⚫ 根拠のあるグループ 医療費予測 ⚫ 将来どのくらい医療費が かかるか知ることができる ⚫ 改善するべき行動項目の提示 アプリ機能 APPENDIX
- 51. ビジネス施策について 51 みんな始めたて 簡単な目標で達成感を味わう 慣れてきたら 少し意識の高いグループで より高い目標にチャレンジ Team Level 低 より健康への意識を 高めるため、意識高い系 グループで切磋琢磨 Team Level 中 Team Level 高 課金 すごく意識高い系が集まるグループ より手厚いサービスを受けられる レベルが上がると、より意識の高いグループに参加できる 課金により、より手厚いサービスを受けられる レベルアップについて APPENDIX
- 52. みんなで、楽しくが 叶えられるアプリ ビジネス施策について 52 ホーム 10:30 私の目標 １か月で2kg痩せる 今日の歩数 ８６８３歩 食事に気を使いましたか？ とても気を使った 少し気を使った 明日は頑張る ぽーくすたー 39歳 糖尿病 はな 51歳 糖尿病 あまたべ 45歳 糖尿病 ・ ・ ・ 5718 6359 7414 （既存アプリ例）LINEオープンチャット （提案アプリ）FIND KIND 自分が入りたい グループに参加 グループ内で チャットをする アバターが 集まる街 共通の目標を持つ人 がいるグループ へ参加 自分の頑張り を記録 周りの頑張り も見れる 既存アプリとの比較 APPENDIX
- 54. 施策内部のアルゴリズムについて 54 実験方法 様々な時期にユーザが利用開始するときのことも考慮し， どの期間のデータがあればどれほどの精度で予測ができる のかの実験を行った． 配布されたデータは合計で8年間のデータだったため，学 習期間を一年ずつずらしながらそれ以降の年度の医療 費を予測した． 結果・考察 発症年度の予測誤差は大きくなってしまったがその他の 年度のMAEは5万から7万程度となった. 疾病前の方が疾病後よりも予測精度が高かった．疾病 後は医療費が多くかかるため，予測精度を向上させる ためには病状の推移や病院の情報などさらに多くの データが必要になる． 医療費予測参考資料：学習期間を変えた時のMAE APPENDIX
- 56. 実現性について 56 質問項目 1. 目標が明確である 2. 健康のため 3. 目標達成すると、医療費が減る 4. 目標達成しないと、医療費が増える 5. ご褒美がある 6. 自身の成長を感じられる 7. 他人に迷惑をかける 8. 共通の目標を持った人と一緒 生活習慣を改善したいとき、何が頑張れる要因になるのか すごく当てはまるを「７」、全く当てはまらないを「１」としてアンケートを実施 アンケート概要 APPENDIX
- 57. 実現性について 57 3 4 5 6 3 4 5 6 あり なし ✓ 目標が明確であること ✓ 自分の成長を感じられること ✓ 他人に迷惑をかけないようにする環境 疾病の経験がない人より、 疾病を経験した人は 目標達成しないと、医療費が増える という項目が高まる 中央値 高い 低い 全員の集計結果 疾病経験の有無で分けて集計 差が大きい FIND KINDにはこれらの要素が含まれているので ユーザの獲得に期待が持てる アンケート調査結果について APPENDIX
- 58. 実現性について ダウンロード数を増やすために・・・ 58 Facebook Instagram を利用した広告 0 10 20 30 40 利用率(%) Facebook Instagram 40代のFacebook, Instagramの利用率の推移 ４０代の利用率が安定的に高いFacebookと 近年４０代でも利用率が高まっているInstagram ✓ 投稿機能を利用した広告 ー 形式的な投稿をメインで行う ✓ ストーリーズを利用した広告 ー ユーザーの頑張りを可視化して投稿 （例：○人が今日も頑張った！） ー アバターをランダムに選んで投稿（自分のアバターが選ばれるかもしれない楽しさ） 000765135.pdf (soumu.go.jp) 「令和２年度情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書」より作成 マーケティング施策① APPENDIX
- 61. 実現性について アクティブユーザ率：20% １人当たり年間250日アプリを開く（365日の内、7割記録してくれると仮定） クリック率：0.5% アプリのプレミアムバージョン3年目から開始 課金ユーザは「3年目：0.5%、4年目：0.7%、5年目：１％」存在すると仮定 初年度のマーケティング費用は多めに予算を考慮 61 収益シュミレーションの計算方法について APPENDIX