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行動変容プランニング

行動変容の理論をベースに様々な課題を分析し、適切な解決手法をアプリケーションレベルで提案します。

行動変容における課題

健康増進、学習習慣、省エネなど、人々の行動を変えるためのアプリやサービスを作りたいが、どうすれば効果的な働きかけができるか分からない。「行動変容」に関する科学的な知見や理論は多数存在するが、専門的で理解が難しく、実際のサービス開発に活かすには専門家が必要になる。どのようなメッセージや機能を、どのタイミングで提供すればユーザーのモチベーションを高め、行動を後押しできるのか、設計の根拠が持てない。

行動変容プランニング技術なら

行動が変えられない心のメカニズム（Mechanism of Action, MoA）を解き明かし、科学的な根拠に基づいた効果的な行動変容テクニック（Behavior Change Technique, BCT）を提案します。

行動変容プランニング技術がもたらす価値

科学的根拠に基づく効果的なアプリ設計	学術的な知見が整理されたデータベースを活用し、勘や経験に頼らない設計ができます。提案される技術要素（BCT）には、その効果が期待できる理由（MoA）も明示されるため、納得感を持って開発を進められます。
開発プロセスの効率化とコスト削減	行動変容の専門家と相談しながら進めていた施策立案を自動化し、短期間で方針を決定できます。アドバイスだけでなく、アプリイメージも提示することで、仕様検討がスピーディーに進みます。

デモ
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技術概要

ターゲット業界・ユーザー

健康、教育、マーケティング、HRなど、顧客や従業員の行動変容を促すアプリケーションやサービスの開発を目指す企業・企画担当者・開発者。

ターゲット業界・業務の課題

行動変容に関する専門知識がない。
企画検討～PoCのリードタイムが長く、実際に効果が確かめられるまでに多大な時間と投資が必要となる。

技術課題

人の行動に影響を与える要因は複雑で多岐にわたるため、どの要因に働きかけるべきか特定するのが難しい。
数多く存在する行動変容技術の中から、特定の目的や状況に最適なものを選択するための指針がない。
抽象的な理論を、具体的なアプリケーションの機能やUI/UXデザインに落とし込むのが難しい。

解決策

行動変容技術（BCT）と、それが人の行動にどう作用するか（MoA）を関連付けるナレッジベースを活用。
ユーザーが達成したい目標やターゲットの特性を自然言語で入力すると、AIがデータベースと照合し、適切なBCTと、それを実現するための具体的な機能アイデアを提案。
提案された機能アイデアを組み合わせ、専門的なプログラミング知識なしに、アプリケーションのプロトタイプを構築可能。

富士通の技術優位性

ユーザーの多様なニーズに対し、膨大な選択肢の中から最適なBCTの組み合わせを推薦。これにより、設計の質を向上させます。
アイデア出しから具体的な機能設計、プロトタイピングまでを支援します。

行動変容プランニング技術がもたらす価値（詳細）

行動科学の専門知識がないユーザーでも、本ツールを使うことで、科学的根拠に基づいた効果的な働きかけを設計し、継続的に改善していくことができます。

専門家でなければ難しかった行動変容の理論を、誰でも活用可能な形で提供。これにより、より多くの人が効果的なサービスを生み出せるようになります。
ユーザーの反応や成果をデータとして蓄積・分析し、介入方法をさらに最適化していくループを支援。サービスを成長させ続けることができます。

利用シーン

運動や学習、省エネなどの行動変容のための施策やアプリケーションの仕様を検討するときに、本技術を使用することで施策やアプリケーションの方針を科学的根拠に基づいて立案できます。

モデルユースケース

類型 \ 業界	営業CS	ヘルスケア	教育	自治体
訓練系	応対品質のAIコーチング	患者説明のAIトレーニング	-	-
習慣系	-	治療・セルフケア継続アシスト	学習習慣の定着アシスト	-
プロモ系	-	検診受診アクション促進AI	-	地域振興AIプロモーター

事例・ユースケース

富士通社内で健康運動を促進するPoCを実施。科学的理論に基づく働きかけを行ことで、継続率を向上しました。

行動変容分野の著名な海外研究者からの評価

個人情報保護のため匿名。意見内容の本質は原文に基づいています。

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研究者 A ― 行動変容システム研究の権威

過去12〜15年の関連研究・実践の流れを踏まえても、非常に大きな前進であり、最先端の取り組みだと評価いただきました。ソフトウェア自動化の既存研究は論文公開で終わる例が多い中、是非続けて欲しいとのエールをいただきました。

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研究者 B ― AIとアプリ開発自動化の研究者

過去のアプローチや設定方法、AIを活用したアプリ構築自動化の仕組みについて多くの技術的なコメントをいただきました。先生自身の研究とも重なる部分が多く、活発な相互意見交換となりました。

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研究者 C ― ヘルスケア×行動変容の専門家

発表時に最も強く反応いただいた先生で、「とてもクールなシステム」と高く評価いただきました。「ぜひ使いたい、連絡が欲しい」との積極的なフィードバックもいただいています。

技術お試し

デモアプリ：Webアプリのお試し