2024年度 人工知能学会全国大会(第38回)

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[4Xin2] ポスターセッション2

2024年5月31日(金) 12:00 〜 13:40 X会場 (イベントホール1)

[4Xin2-99] 無理のない行動継続を支援するサービスに向けた将来行動予測モデルの提案

〇松木 萌1、上村 拓也1、烏谷 彰1、渡辺 一郎1 (1.富士通株式会社)

キーワード:行動変容、行動予測、ヘルスケア

健康増進や学習といった対象者にとって望ましい行動変容や行動の継続を支援するサービスの実現に向けて,対象者が無理なく実施できる時間帯を予測する将来行動予測モデルを提案する.対象者が新たな行動を無理なく実施できる時間帯とは,予定や日常的に行われる睡眠や食事などの行動が発生する確率が低い時間帯であると仮定する.このとき予定や日常行動は日々実施される時間帯が変化し,さらに疲労度などでそれらの行動の長さは変化するため,事前に計画されたスケジュールから統計的に予測する従来手法では予測することはできない.そこで,予定や日常行動,疲労の3つ要素を考慮して,対象者が新たな行動を無理なく実施できる時間帯を予測するEncoder-Decoderモデルを提案する.我々は2つのデータセットを用いて提案モデルを評価した結果,統計的な手法より精度が高く日常の変化に応じた予測ができていることを確認した.

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