抄録
本研究では, 個人の健康管理のためのヘルスケア・ソフトウェアを対象とする. ヘルスケア・ソフトウェアは個人の健康データに基づいて適切なアドバイスを提供する. 従来研究では, 利用者の真の健康状態が既知の条件の下で目標状態での滞在確率の最大化が検討されている. しかし,観測データに基づいて真の健康状態が常に把握できるとは限らない. そこで, 本研究では真の健康状態が未知の条件下で目標状態での滞在確率を最大化する方法を提案する. 未知状態を伴うマルコフ決定過程をモデルに採用し, 動的計画法を用いる. 提案方法の有効性を数値計算例で示す. 提案方法による目標状態での滞在確率が比較対象よりも大きいことを確認した. 本研究は基礎研究であり, 今後の拡張研究が必要である.
