JP2018195187A - Information providing device, information providing method, and information providing device program - Google Patents

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JP2018195187A JP2017100011A JP2017100011A JP2018195187A JP 2018195187 A JP2018195187 A JP 2018195187A JP 2017100011 A JP2017100011 A JP 2017100011A JP 2017100011 A JP2017100011 A JP 2017100011A JP 2018195187 A JP2018195187 A JP 2018195187A
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Akito Tahira
章人 田平
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康恵 今井
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Abstract

To provide information more suited to an object by using a user's behavior information and gene information.SOLUTION: An information providing device according to the present application comprises an acquisition part and a providing part. The acquisition part acquires behavior information indicating a user's behavior on a network and the user's gene information. The providing part provides information based on the user's behavior information to an object having gene information related to the user's gene information.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明の実施形態は、情報提供装置、情報提供方法および情報提供装置プログラムに関する。   Embodiments described herein relate generally to an information providing apparatus, an information providing method, and an information providing apparatus program.

従来、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報が様々な分野に活用されるようになってきている。例えば、特許文献１には、生命保険会社、製薬会社、食品会社などが好適に使用することができる遺伝子検査データ活用方法について開示されている。   Conventionally, genetic information obtained by genetic testing has been used in various fields. For example, Patent Literature 1 discloses a method for utilizing genetic test data that can be suitably used by life insurance companies, pharmaceutical companies, food companies, and the like.

特開２００１−２５６３０５号公報JP 2001-256305 A

しかしながら、上記の従来技術では、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報と被検査者の病歴情報とが対応付られた遺伝子情報ファイルを作成し、これを医療・薬品・食品の開発若しくは製造団体に提供する。また、遺伝子情報ファイルの提供を受けた機関は、遺伝子情報ファイルに基づく情報（例えば、薬品や食品等）を個人に提供する。   However, in the above-described conventional technology, it is not always possible to provide more suitable information to the target person using the user behavior information and genetic information. For example, in the above-mentioned conventional technology, a genetic information file in which genetic information obtained by genetic testing is associated with medical history information of the examinee is created and provided to a medical, pharmaceutical, food development or manufacturing organization To do. In addition, the organization that has received the gene information file provides information (for example, medicine, food, etc.) based on the gene information file to the individual.

このように、上記の従来技術は、遺伝子情報と被検査者の病歴情報とに基づく情報提供を行っているに過ぎないため、必ずしも利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができるとは限らない。   As described above, since the above-described conventional technology merely provides information based on genetic information and the medical history information of the examinee, it is not always necessary for the subject to use the user's behavior information and genetic information. Therefore, it is not always possible to provide more suitable information.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができる情報提供装置を提供することを目的とする。   The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information providing apparatus capable of providing more appropriate information to a target person using user behavior information and genetic information. And

本願にかかる情報提供装置は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得部と、前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する提供部とを有することを特徴とする。   An information providing apparatus according to the present application includes an acquisition unit that acquires behavior information indicating a behavior of a user on a network and the genetic information of the user, and a target person having genetic information related to the genetic information of the user And a providing unit that provides information based on the behavior information of the user.

実施形態の一態様によれば、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができるといった効果を奏する。   According to one aspect of the embodiment, there is an effect that more suitable information can be provided to the target person using the behavior information and genetic information of the user.

図１は、実施形態にかかる提供処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a providing process according to the embodiment. 図２は、実施形態にかかる情報提供システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information providing system according to the embodiment. 図３は、実施形態にかかる情報提供装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information providing apparatus according to the embodiment. 図４は、実施形態にかかる遺伝子情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a gene information storage unit according to the embodiment. 図５は、実施形態にかかる購買履歴記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a purchase history storage unit according to the embodiment. 図６は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。FIG. 6 is a diagram schematically illustrating an example of an analysis method for analyzing the relationship between behavior information and gene information. 図７は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。FIG. 7 is a diagram schematically illustrating an example of an analysis method for analyzing the relationship between behavior information and gene information. 図８は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。FIG. 8 is a diagram schematically illustrating an example of an analysis method for analyzing the relationship between behavior information and gene information. 図９は、実施形態にかかる情報提供装置による提供処理の全体的な流れを示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating an overall flow of a providing process performed by the information providing apparatus according to the embodiment. 図１０は、実施形態にかかる検索履歴記憶部の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a search history storage unit according to the embodiment. 図１１は、実施形態にかかる閲覧履歴記憶部の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a browsing history storage unit according to the embodiment. 図１２は、情報提供装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。FIG. 12 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer that realizes the function of the information providing apparatus.

以下に、本願にかかる情報提供装置、情報提供方法および情報提供装置プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報提供装置、情報提供方法および情報提供装置プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。   Hereinafter, a mode for implementing an information providing apparatus, an information providing method, and an information providing apparatus program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described with reference to the drawings. Note that the information providing apparatus, the information providing method, and the information providing apparatus program according to the present application are not limited to the embodiment. Moreover, in the following embodiment, the same code | symbol is attached | subjected to the same site | part and the overlapping description is abbreviate | omitted.

〔１．提供処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる提供処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる提供処理の一例を示す図である。実施形態にかかる提供処理は、図１に示す情報提供装置１００によって行われる。 [1. Provision processing)
First, an example of a providing process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a providing process according to the embodiment. The providing process according to the embodiment is performed by the information providing apparatus 100 illustrated in FIG.

また、実施形態にかかる情報提供システム１は、図１に示すように、利用者端末１０と、情報提供装置１００とを含む。利用者端末１０、情報提供装置１００は、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報提供システム１には、複数台の利用者端末１０や、複数台の情報提供装置１００が含まれてもよい。なお、後述するが、情報提供システム１には、検査機関サーバ３０や外部サーバ６０も含まれる。   In addition, the information providing system 1 according to the embodiment includes a user terminal 10 and an information providing apparatus 100 as shown in FIG. The user terminal 10 and the information providing apparatus 100 are connected to be communicable by wire or wireless via a network. Note that the information providing system 1 illustrated in FIG. 1 may include a plurality of user terminals 10 and a plurality of information providing apparatuses 100. As will be described later, the information providing system 1 includes an inspection organization server 30 and an external server 60.

利用者端末１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。例えば、利用者端末１０は、情報提供装置１００から受信した情報を画面表示したり音声出力する。   The user terminal 10 is a smartphone, a tablet terminal, a notebook PC (Personal Computer), a desktop PC, a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistant), or the like. For example, the user terminal 10 displays information received from the information providing apparatus 100 on a screen or outputs a voice.

ここで、本実施形態の前提について説明する。例えば、ネットワーク上における利用者の購買行動（例えば、サイトである商品を買う、といった行動）と検索行動（例えば、ある検索キーワードを用いて情報検索する、といった行動）との関係性から、特定の購買行動を行っていない利用者がどのような購買行動を行うかを探るといったデータ分析手法（「質拡張検索」あるいは「質拡張検索」とも呼ばれる）がある。   Here, the premise of this embodiment is demonstrated. For example, based on the relationship between the purchase behavior of users on the network (for example, the behavior of buying a product that is a site) and the search behavior (for example, behavior of searching for information using a certain search keyword), a specific There is a data analysis technique (also referred to as “quality extended search” or “quality extended search”) in which a user who is not performing a purchase action searches for what kind of purchase action is performed.

「質拡張検索」について、一例を用いてより具体的に説明する。例えば、「酒を買う」といった購買行動を行う利用者は、検索キーワード「ビール」を用いて情報検索する傾向にある、といったように購買行動と検索行動との間に関係性が見出されたとする。このような場合において、購買行動が未知の対象者のうち、ある未知の対象者が検索キーワード「ビール」を用いて情報検索したとすると、この未知の対象者も「酒を買う」可能性があると予測する。このように、「質拡張検索」は、複数種類の情報を用いて利用者群の中から、例えば、ある行動をすると予測されるの利用者（かかる例では、「酒を買う」可能性がある利用者）を効果的に探り出すものである。   “Quality expansion search” will be described in more detail using an example. For example, a user who performs purchasing behavior such as “buy liquor” tends to search for information using the search keyword “beer”. To do. In such a case, if an unknown subject among the subjects whose purchase behavior is unknown performs an information search using the search keyword “beer”, this unknown subject may also “buy sake”. Predict that there is. In this way, “quality extended search” is a user who is predicted to take a certain action from a group of users using a plurality of types of information (in this example, there is a possibility of “buying alcohol”). It effectively searches for a certain user.

実施形態にかかる情報提供装置１００によって行われる提供処理は、このような「質拡張検索」に着目するととともに、「質拡張検索」に利用者の遺伝子情報を適用した情報提供を行うものである。具体的には、実施形態にかかる情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。   The providing process performed by the information providing apparatus 100 according to the embodiment pays attention to such “quality extended search” and provides information by applying the gene information of the user to “quality extended search”. Specifically, the information providing apparatus 100 according to the embodiment acquires behavior information indicating behavior on a user's network and genetic information of the user. And the information provision apparatus 100 provides the information based on the said user's action information with respect to the subject who has the genetic information relevant to a user's genetic information.

上記の通り、本実施形態において、遺伝子情報を適用した「質拡張検索」とは、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者（例えば、行動が未知の人物）は、かかる利用者と同じような行動をする可能性がある人物として探り出す、といったものである。より具体的には、遺伝子情報を適用した「質拡張検索」とは、特定の行動を行う利用者は、特定の遺伝子を有する傾向にあるといった行動情報と遺伝子情報との間に関係性が見出された場合、行動が未知の対象者の中から、この遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者を、かかる利用者と同じような行動をする可能性がある人物として予測する。以下では、実施形態にかかる提供処理について、一例を用いて説明する。   As described above, in this embodiment, “quality extension search” using genetic information refers to a target person (for example, a person whose behavior is unknown) having genetic information related to the user's genetic information. To search for a person who might behave in the same way. More specifically, “quality-enhanced search” using genetic information refers to a relationship between behavioral information and genetic information that a user who performs a specific behavior tends to have a specific gene. If it is issued, a target person having genetic information related to this genetic information is predicted from among target persons whose behavior is unknown as a person who may behave in the same manner as the user. Hereinafter, the providing process according to the embodiment will be described using an example.

まず、情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する（ステップＳ１）。遺伝子情報とは、遺伝子検査によって得られた検査結果であり、例えば、利用者が有する遺伝子の一覧である。また、遺伝子情報とは、特定の病気が発症することと関わりのある遺伝子が、どのようなタイプ（遺伝子型）であるか、といったことを示す情報である。例えば、「がん」の発症と関わりのある遺伝子を説明の便宜上「ＧＩＮＥ１」とする。そして、「ＧＩＮＥ１」のタイプが「ａ」型である人は、特に「がん」の発症率が高いことが知られているとすると、利用者は、遺伝子検査により、自身の「ＧＩＮＥ１」は「ａ」型であるのかそうでないのかといったことを知ることができる。   First, the information providing apparatus 100 acquires behavior information indicating the behavior of the user on the network and the genetic information of the user (Step S1). The gene information is a test result obtained by the genetic test, for example, a list of genes possessed by the user. The gene information is information indicating what type (genotype) the gene is associated with the occurrence of a specific disease. For example, a gene related to the onset of “cancer” is referred to as “GINE1” for convenience of explanation. And if a person whose type of “GINE1” is “a” type is known to have a particularly high incidence of “cancer”, the user can determine whether his “GINE1” You can know whether it is “a” type or not.

情報提供装置１００は、このような遺伝子情報を、遺伝子検査を行った検査機関から取得する。例えば、情報提供装置１００は、かかる検査機関に属するサーバ装置（検査機関サーバ）にアクセスすることで、遺伝子情報を取得する。なお、情報提供装置１００を管理する管理会社（以下、「管理会社Ｔ」とする）と、かかる検査機関との間で所定の契約が交わされ、さらに遺伝子検査を受診した利用者に承諾が得られている場合に、このような遺伝子情報の取得は可能となる。なお、情報提供装置１００は、遺伝子検査を受診した利用者から直接、遺伝子情報の提供を受けてもよい。つまり、情報提供装置１００がどの様な形で遺伝子情報を取得するかは限定されない。   The information providing apparatus 100 acquires such genetic information from a testing institution that has performed a genetic test. For example, the information providing apparatus 100 acquires gene information by accessing a server device (testing institution server) belonging to the testing institution. In addition, a predetermined contract is signed between the management company that manages the information providing apparatus 100 (hereinafter referred to as “management company T”) and the testing institution, and the user who has undergone the genetic test obtains consent. In such a case, it is possible to obtain such genetic information. The information providing apparatus 100 may receive gene information directly from a user who has undergone a genetic test. That is, it is not limited in what form the information providing apparatus 100 acquires the gene information.

また、情報提供装置１００は、取得した遺伝子情報を自装置内の記憶部である遺伝子情報記憶部１２１に格納する。遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報を記憶する記憶部であり、図１に示すように、遺伝子検査を受けた各利用者を識別する識別情報（利用者ＩＤ）と、その利用者の遺伝子情報とを対応付けて記憶する。   Further, the information providing apparatus 100 stores the acquired gene information in the gene information storage unit 121 which is a storage unit in the own apparatus. The genetic information storage unit 121 is a storage unit that stores genetic information obtained by genetic testing, and as shown in FIG. 1, identification information (user ID) for identifying each user who has undergone genetic testing, The user's genetic information is stored in association with each other.

つまり、遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子情報として、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶する。例えば、遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子情報として、ＳＮＰ（Single Nucleotide Polymorphism）を有することにより複数のタイプを有する遺伝子のうち、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶する。また、遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子情報として、病気の発症に関与する遺伝子において、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶する。   That is, the gene information storage unit 121 stores, as gene information, what type of gene each user has. For example, the gene information storage unit 121 stores, as gene information, what type of gene each user has among genes having a plurality of types by having SNP (Single Nucleotide Polymorphism). In addition, the gene information storage unit 121 stores, as gene information, what type of gene each user has in genes involved in the onset of disease.

例えば、図１に示す遺伝子情報記憶部１２１では、利用者Ｕ１の遺伝子情報は、利用者Ｕ１が、遺伝子「Ｇ１ａ」、「Ｇ２ａ」、「Ｇ３ａ」、「Ｇ４ａ」・・・を有することを示す。ここで、本実施形態において遺伝子標記に付与する小文字のアルファベットは、遺伝子のタイプを示すものとする。例えば、遺伝子「Ｇ１ａ」であれば、「ａ」型の遺伝子「Ｇ１」を示す。つまり、利用者Ｕ１が、ＳＮＰにより複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」において、「ａ」型の遺伝子「Ｇ１」を有することを示す。同様に、図１の例では、利用者Ｕ２は、複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」において、「ｂ」型の遺伝子「Ｇ１」を有することを示す。   For example, in the gene information storage unit 121 illustrated in FIG. 1, the gene information of the user U1 indicates that the user U1 has genes “G1a”, “G2a”, “G3a”, “G4a”,. . Here, in this embodiment, the lower case alphabets assigned to the gene titles indicate the gene type. For example, the gene “G1a” indicates the “a” type gene “G1”. That is, it is indicated that the user U1 has the “a” type gene “G1” in the gene “G1” in which a plurality of types exist by SNP. Similarly, in the example of FIG. 1, the user U2 indicates that the gene “G1” having a plurality of types has the “b” type gene “G1”.

また、情報提供装置１００は、利用者の行動情報として、利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得する。購買情報とは、どの利用者が、いつ、何を購入したか、といった購買行動を示す情報である。すなわち、購買情報は、購買履歴と言い換えることができる。例えば、情報提供装置１００は、購買情報を所定のサーバ装置（例えば、ショッピングサーバ）から取得する。そして、情報提供装置１００は、取得した購買情報を自装置内の記憶部である購買履歴記憶部１２２に格納する。   Moreover, the information provision apparatus 100 acquires the purchase information which is the information regarding the purchase which the user performed as a user's action information. The purchase information is information indicating purchase behavior such as which user purchased what and when. That is, purchase information can be rephrased as purchase history. For example, the information providing apparatus 100 acquires purchase information from a predetermined server device (for example, a shopping server). And the information provision apparatus 100 stores the acquired purchase information in the purchase history storage part 122 which is a memory | storage part in an own apparatus.

購買履歴記憶部１２２は、図１に示すように、各利用者を識別する識別情報（利用者ＩＤ）と、その利用者の購買情報とを対応付けて記憶する。すなわち、図１の例では、購買履歴記憶部１２２は、各利用者が何を購入したかといった購買情報を記憶する。図１の例では、利用者Ｕ１が「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行った例を示す。なお、情報提供装置１００は、任意のタイミングで購買情報を取得してよい。例えば、情報提供装置１００は、定期的に購買情報を取得する。   As shown in FIG. 1, the purchase history storage unit 122 stores identification information (user ID) for identifying each user and purchase information of the user in association with each other. That is, in the example of FIG. 1, the purchase history storage unit 122 stores purchase information such as what each user has purchased. The example of FIG. 1 shows an example in which the user U1 has performed a purchase action such as “buy a notebook computer P1”. Note that the information providing apparatus 100 may acquire purchase information at an arbitrary timing. For example, the information providing apparatus 100 periodically acquires purchase information.

また、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される各遺伝子情報と、購買履歴記憶部１２２に記憶される行動情報とは、利用者毎に共通の利用者ＩＤで紐付られる。図１の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１」に対応付けられる遺伝子情報と、利用者ＩＤ「Ｕ１」に対応付けられる購買情報とは、利用者ＩＤ「Ｕ１」によって紐付けられる。また、このような利用者ＩＤは、利用者が管理会社Ｔに対して会員登録することにより独自に発行されるアカウント情報である。   Moreover, each gene information memorize | stored in the gene information memory | storage part 121 and action information memorize | stored in the purchase history memory | storage part 122 are linked | related by common user ID for every user. In the example of FIG. 1, the gene information associated with the user ID “U1” and the purchase information associated with the user ID “U1” are associated with each other by the user ID “U1”. Further, such a user ID is account information uniquely issued when a user registers as a member to the management company T.

次に、情報提供装置１００は、ステップＳ１で取得した購買情報と遺伝子情報との関係性を分析する（ステップＳ２）。具体的には、情報提供装置１００は、行動情報と遺伝子情報との間に所定の関係性が成立するか否かを分析する。例えば、情報提供装置１００は、所定の関係性として、行動情報と遺伝子情報との傾向に基づく関係性が成立するか否かを分析する。傾向に基づく関係性とは、つまり相関関係を示す。   Next, the information providing apparatus 100 analyzes the relationship between the purchase information acquired in step S1 and the gene information (step S2). Specifically, the information providing apparatus 100 analyzes whether or not a predetermined relationship is established between the behavior information and the gene information. For example, the information providing apparatus 100 analyzes whether or not the relationship based on the tendency between the behavior information and the gene information is established as the predetermined relationship. The relationship based on the tendency indicates a correlation.

より具体的には、情報提供装置１００は、各行動情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各行動情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。一例を示すと、情報提供装置１００は、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的な分析手法については、後述する。   More specifically, the information providing apparatus 100 analyzes whether or not a correlation is established between each behavior information and each gene information by performing a correlation analysis between each behavior information and each gene information. . As an example, the information providing apparatus 100 indicates that a user who performs a purchase action such as “buy a notebook computer P1” tends to have a gene “G1a”, that is, a purchase action “buy a notebook computer P1”. It is analyzed whether or not a correlation is established with “G1a”. A specific analysis method will be described later.

次に、情報提供装置１００は、相関分析を行った結果から、相関関係にある行動情報と遺伝子情報とを特定する（ステップＳ３）。一例を示すと、情報提供装置１００は、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動と相関関係にある遺伝子が存在する場合、遺伝子情報記憶部１２１に記憶されている遺伝子のうち、それはどの遺伝子であるかを特定する。かかる例では、情報提供装置１００は、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることを特定したものとする。言い換えれば、情報提供装置１００は、「日本酒Ｐ３を買う」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。   Next, the information providing apparatus 100 specifies behavior information and gene information that are correlated from the result of the correlation analysis (step S3). For example, when there is a gene that is correlated with the purchase behavior such as “buy notebook PC P1”, the information providing apparatus 100 is the gene stored in the gene information storage unit 121. Determine if it exists. In this example, it is assumed that the information providing apparatus 100 specifies that the purchase behavior “buy sake P3” and the gene “G2b” are correlated. In other words, the information providing apparatus 100 specifies a tendency indicating a correlation such that a user “buying sake P3” tends to have the gene “G2b”.

なお、このような傾向が得られる要因として、遺伝子「Ｇ２」が利用者へおよぼす体質が関係している。例えば、遺伝子「Ｇ２」はアルコール代謝酵素の酵素活性に関与する遺伝子であり、「ｂ」型である遺伝子「Ｇ２ｂ」に基づくアルコール代謝酵素は、酵素活性がより強いものとする。かかる場合、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する利用者は、「お酒に強い」体質であり、結果的に、お酒が好きでお酒を買いやすくなる、といった傾向へとつながる。なお、ここでは、体質を例に挙げたが、病気疾患でも同様のことがいえる。一例を示すと、特定の病気の発症要因となる遺伝子を有する利用者については、その病気に関連する購買行動（例えば、病気に関する薬を買う）や検索行動（病気について調べる）を行い易いといった傾向に繋がる。   In addition, the constitution that the gene “G2” gives to the user is related as a factor for obtaining such a tendency. For example, the gene “G2” is a gene involved in the enzyme activity of the alcohol metabolizing enzyme, and the alcohol metabolizing enzyme based on the “b” type gene “G2b” has a stronger enzyme activity. In such a case, the user having the gene “G2b” has a constitution that is “resistant to alcohol”, and as a result, the user likes liquor and tends to easily buy alcohol. Here, the constitution is taken as an example, but the same can be said for a disease. For example, users who have a gene that causes a particular disease tend to be more likely to perform purchasing behaviors related to the disease (for example, buying drugs related to the disease) and search behaviors (checking for diseases). It leads to.

このようなことから、情報処理装置１００は、行動情報だけでなく、行動情報から予測される予測情報（例えば、体質や病気）と遺伝子情報との相関関係が得られた場合には、その予測情報に基づくレコメンドを行うことも可能となる。   Therefore, the information processing apparatus 100 predicts not only the behavior information but also the correlation between the prediction information predicted from the behavior information (for example, constitution and disease) and the genetic information. It is also possible to make recommendations based on information.

そして、情報提供装置１００は、上記のような相関関係から、例えば、遺伝子「Ｇ２ｂ」と関連する（例えば、同一、または、類似）遺伝子を有する対象者がいれば、かかる対象者も「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行うものと予測する。そして、情報提供装置１００は、かかる対象者に情報提供を行う。ここで、情報提供装置１００が、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者を抽出する処理について説明する。   Then, the information providing apparatus 100 determines that if there is a subject having a gene related to (for example, the same or similar to) the gene “G2b” based on the above correlation, the subject is also “Sake P3 It is predicted that purchasing behavior such as “buy” will be performed. Then, the information providing apparatus 100 provides information to the target person. Here, a process in which the information providing apparatus 100 extracts a subject having the gene “G2b” will be described.

例えば、情報提供装置１００は、遺伝子情報を提供している利用者であって管理会社Ｔに会員登録していることにより、管理会社Ｔとの間にアカウントを有する利用者のうち、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する利用者を遺伝子情報記憶部１２１から抽出する。次に、情報提供装置１００は、遺伝子情報記憶部１２１から抽出した利用者のうち、管理会社Ｔとの間に発行されているアカウントで購買行動を一度も行っていない利用者、あるいは、「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行ったことがない利用者、つまり購買行動が未知の利用者を対象者として抽出する。ここでは、情報提供装置１００は、利用者Ｕｘを抽出したものとする。   For example, since the information providing apparatus 100 is a user who provides gene information and is registered as a member of the management company T, among the users who have an account with the management company T, the gene “G2b "Is extracted from the gene information storage unit 121. Next, the information providing apparatus 100 selects a user who has never performed a purchasing action with an account issued with the management company T among the users extracted from the genetic information storage unit 121, or “Sake” Users who have never performed purchasing behavior such as “buy P3”, that is, users whose purchasing behavior is unknown are extracted as target users. Here, it is assumed that the information providing apparatus 100 has extracted the user Ux.

したがって、情報提供装置１００は、対象者として抽出した利用者Ｕｘも「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行うものと予測する。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕｘに対して、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」に基づく情報を提供する（ステップＳ４）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕｘの利用者端末１０からウェブページの配信要求を受信した場合には、日本酒に関する広告が表示されるウェブページを利用者端末１０に配信する。   Therefore, the information providing apparatus 100 predicts that the user Ux extracted as the target person also performs a purchase action such as “buy sake P3”. And the information provision apparatus 100 provides the information based on purchasing action "buy sake P3" with respect to the user Ux (step S4). For example, when receiving a web page distribution request from the user terminal 10 of the user Ux, the information providing apparatus 100 distributes a web page on which an advertisement related to sake is displayed to the user terminal 10.

また、先に説明したように、遺伝子と体質あるいは病気との関係から、情報提供装置１００は、「お酒に強い体質であり、飲みすぎる可能性がある」と予測して、飲み過ぎに対する注意喚起が表示されるようなウェブページを配信してもよい。   In addition, as described above, from the relationship between the gene and the constitution or the disease, the information providing apparatus 100 predicts that “the constitution is strong against alcohol and may drink too much”, and is careful about excessive drinking. A web page that displays a reminder may be distributed.

さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者も利用者と同じような行動をとる可能性があるとして、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。   As described above, the information providing apparatus 100 according to the embodiment acquires behavior information indicating behavior on a user's network and genetic information of the user. And the information provision apparatus 100 provides the information based on the said user's action information that the target person who has the gene information relevant to a user's gene information may also take the same action as a user. .

このように、情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、対象者に対してより適した情報を提供することができる。例えば、情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、購買情報が取得できない（どのような購買を行うかが未知）の対象者が、今後どのような商品を買う可能性があるか購買予測することができるため、対象者に対して的確な広告配信を行うことができる。   As described above, the information processing apparatus 100 can provide more appropriate information to the target person by using the behavior information and gene information of the user. For example, the information processing apparatus 100 uses a user's behavior information and genetic information, and a target person who cannot acquire purchase information (what kind of purchase is unknown) will purchase what product in the future. Since it is possible to predict whether or not there is a possibility, accurate advertisement distribution can be performed to the target person.

また、情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、対象者の体質や病気を予測することができるため、体質や病気に関するレコメンドを行い病気の予防に貢献することができる。   In addition, the information processing apparatus 100 can predict the constitution and illness of the target person by using the behavior information and genetic information of the user. Therefore, the information processing apparatus 100 makes recommendations on the constitution and illness and contributes to the prevention of the disease. Can do.

〔２．システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる情報提供システムの構成について説明する。図２は、実施形態にかかる情報提供システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、情報提供システム１は、利用者端末１０と、検査機関サーバ３０と、外部サーバ６０と、情報提供装置１００とを含む。利用者端末１０と、検査機関サーバ３０と、外部サーバ６０と、情報提供装置１００とは、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。 [2. System configuration
Next, the configuration of the information providing system according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of the information providing system 1 according to the embodiment. As shown in FIG. 2, the information providing system 1 includes a user terminal 10, an inspection organization server 30, an external server 60, and an information providing apparatus 100. The user terminal 10, the inspection organization server 30, the external server 60, and the information providing apparatus 100 are connected via the network N so as to be communicable by wire or wirelessly.

図１では省略したが、実施形態にかかる情報提供システム１は、図２に示すように、さらに検査機関サーバ３０および外部サーバ６０を含む。検査機関サーバ３０は、遺伝子検査を行う所定の検査機関に属するサーバ装置であり、検査結果でる遺伝子情報を蓄積している。例えば、検査機関サーバ３０は、情報提供装置１００からの要求に応じて、情報提供装置１００に遺伝子情報を送信する。   Although omitted in FIG. 1, the information providing system 1 according to the embodiment further includes an inspection organization server 30 and an external server 60 as shown in FIG. 2. The inspection institution server 30 is a server device belonging to a predetermined inspection institution that conducts a genetic test, and stores genetic information that is a test result. For example, the testing institution server 30 transmits genetic information to the information providing apparatus 100 in response to a request from the information providing apparatus 100.

外部サーバ６０は、各種行動情報の大元となるサーバ装置である。例えば、外部サーバ６０は、ショッピングサイトや電子モール等のＥＣ（Electronic Commerce）サイトを提供するショッピングサーバである。ショッピングサーバは、利用者が行った購買に関する情報である購買情報（行動情報の一例）を蓄積している。   The external server 60 is a server device that is a source of various behavior information. For example, the external server 60 is a shopping server that provides an EC (Electronic Commerce) site such as a shopping site or an electronic mall. The shopping server accumulates purchase information (an example of behavior information) that is information related to purchase performed by the user.

また、例えば、外部サーバ６０は、検索サービスを提供する検索サーバである。検索サーバは、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情（行動情報の一例）を蓄積している。   For example, the external server 60 is a search server that provides a search service. The search server stores search behavior information (an example of behavior information) that is information related to a search performed by a user using a search keyword.

また、例えば、外部サーバ６０は、広告コンテンツや記事コンテンツを含むウェブページの配信を行うコンテンツサーバである。コンテンツサーバは、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報（行動情報の一例）を蓄積している。また、コンテンツサーバは、利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報（行動情報の一例）を蓄積している。   For example, the external server 60 is a content server that distributes web pages including advertisement content and article content. The content server stores advertisement browsing information (an example of behavior information), which is information related to browsing behavior when a user browses advertisement content. Further, the content server stores article browsing information (an example of behavior information) that is information related to browsing behavior in which a user browses article content.

また、例えば、外部サーバ６０は、株取引に関するコンテンツを提供する株取引管理サーバである。株取引管理サーバは、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報（行動情報の一例）を蓄積している。   For example, the external server 60 is a stock transaction management server that provides content related to stock transactions. The stock transaction management server stores stock transaction information (an example of behavior information) that is information related to stock transactions performed by the user.

〔３．情報提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報提供装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報提供装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。 [3. Configuration of information providing device]
Next, the information providing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information providing apparatus 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 3, the information providing apparatus 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130.

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、利用者端末１０、検査機関サーバ３０、外部サーバ６０との間で情報の送受信を行う。 (About the communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 110 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the user terminal 10, the inspection organization server 30, and the external server 60, for example.

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、遺伝子情報記憶部１２１と、購買履歴記憶部１２２を有する。なお、不図示であるが、記憶部１２０は、提供部１３４によって提供される情報が格納された記憶部をさらに有する。この一例として、記憶部１２０は、広告コンテンツが格納される広告コンテンツ記憶部を有する。 (About the storage unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory device such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 120 includes a gene information storage unit 121 and a purchase history storage unit 122. Although not shown, the storage unit 120 further includes a storage unit in which information provided by the providing unit 134 is stored. As an example of this, the storage unit 120 includes an advertisement content storage unit that stores advertisement content.

（遺伝子情報記憶部１２１について）
遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報を記憶する記憶部である。また、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報は、取得部１３１により取得されたものである。ここで、図４に実施形態にかかる遺伝子情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、遺伝子情報記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「遺伝子情報」、「氏名」、「住所」、「生年月日」といった項目を有する。 (Regarding the gene information storage unit 121)
The genetic information storage unit 121 is a storage unit that stores genetic information obtained by genetic testing. Further, the gene information stored in the gene information storage unit 121 is acquired by the acquisition unit 131. Here, FIG. 4 shows an example of the gene information storage unit 121 according to the embodiment. In the example of FIG. 4, the gene information storage unit 121 includes items such as “user ID”, “gene information”, “name”, “address”, and “date of birth”.

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。図１でも説明したが、「遺伝子情報」は、遺伝子検査により利用者の遺伝子を解析して得られた解析結果に基づく遺伝子情報を示す。遺伝子情報とは、具体的には、ＳＮＰを有することにより複数のタイプを有する遺伝子のうち、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するか、といった情報である。また、遺伝子情報とは、病気の発症に関与する遺伝子において、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するか、といった情報である。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. As described in FIG. 1, “gene information” indicates gene information based on an analysis result obtained by analyzing a user's gene by genetic testing. Specifically, the gene information is information such as what type of gene each user has among genes having a plurality of types by having an SNP. The gene information is information such as what type of gene each user has in genes involved in the onset of disease.

「氏名」は、利用者の氏名を示す。「住所」は、利用者の住所を示す。「生年月日」は、利用者の生年月日を示す。「氏名」、「住所」、「生年月日」は、例えば、遺伝子検査の申込みの際に利用者によって入力されたものである。   “Name” indicates the name of the user. “Address” indicates the address of the user. “Birth date” indicates the date of birth of the user. The “name”, “address”, and “date of birth” are, for example, input by the user when applying for genetic testing.

すなわち、図４の例では、利用者Ｕ１が、ＳＮＰにより複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」のうち、「ａ」型の遺伝子「Ｇ１」である遺伝子「Ｇ１ａ」を有することを示す。同様に、図１の例では、利用者Ｕ２は、複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」のうち、「ｂ」型の遺伝子「Ｇ１」である遺伝子「Ｇ１ｂ」を有することを示す。なお、図４に示すように、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される各遺伝子情報には、各遺伝子情報を識別するための符号を付している。例えば、利用者Ｕ１に対応する遺伝子情報には、符号「ｒｄ１１」を付している。以下では、このような遺伝子情報を「遺伝子情報ｒｄ１１」と表記する。その他の遺伝子情報についても同様である。   That is, in the example of FIG. 4, the user U1 has the gene “G1a” that is the gene “G1” of the “a” type among the genes “G1” having a plurality of types by SNP. Similarly, in the example of FIG. 1, the user U2 indicates that the gene “G1b” that is the gene “G1” of the “b” type among the genes “G1” having a plurality of types exists. In addition, as shown in FIG. 4, the code | symbol for identifying each gene information is attached | subjected to each gene information memorize | stored in the gene information storage part 121. FIG. For example, the symbol “rd11” is attached to the gene information corresponding to the user U1. Hereinafter, such gene information is referred to as “gene information rd11”. The same applies to other gene information.

（購買履歴記憶部１２２について）
購買履歴記憶部１２２は、利用者が行った購買に関する情報である購買情報（行動情報の一例）の履歴、すなわち購買履歴を記憶する記憶部である。購買履歴記憶部１２２は、購買情報として、各利用者が、いつ、何を購入したかといった情報を記憶する。また、購買履歴記憶部１２２に記憶される購買情報は、取得部１３１により取得されたものである。ここで、図５に実施形態にかかる購買履歴記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、購買履歴記憶部１２２は、「利用者ＩＤ」、「購入商品」、「購入日時」といった項目を有する。 (About the purchase history storage unit 122)
The purchase history storage unit 122 is a storage unit that stores a history of purchase information (an example of behavior information) that is information related to purchase performed by a user, that is, a purchase history. The purchase history storage unit 122 stores information such as when and what each user has purchased as purchase information. The purchase information stored in the purchase history storage unit 122 is acquired by the acquisition unit 131. Here, FIG. 5 shows an example of the purchase history storage unit 122 according to the embodiment. In the example of FIG. 5, the purchase history storage unit 122 includes items such as “user ID”, “purchased product”, and “purchase date / time”.

「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。なお、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報と、購買履歴記憶部１２２に記憶される購買情報とは、同一の利用者ＩＤで紐付けられる。つまり、同一の「利用者ＩＤ」が対応付けられる遺伝子情報および購買情報は、同一利用者から得られたものである。「購入商品」は、対応する利用者によって購入された商品を示す。「購入日時」は、対応する利用者によって「購入商品」が購入された日時を示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user. The gene information stored in the gene information storage unit 121 and the purchase information stored in the purchase history storage unit 122 are associated with the same user ID. That is, gene information and purchase information associated with the same “user ID” are obtained from the same user. “Purchased product” indicates a product purchased by the corresponding user. “Purchase date” indicates the date and time when the “purchased product” was purchased by the corresponding user.

すなわち、図５の例では、利用者Ｕ１が、「２０１７年１月１０日」において「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行った例を示す。なお、図５に示すように、購買履歴記憶部１２２に記憶される購買情報には、各購買情報を識別するための符号を付している。例えば、利用者Ｕ１に対応する購買情報には、符号「ｐｄ１１」を付している。以下では、このような購買情報を「購買情報ｐｄ１１」と表記する。その他の購買情報についても同様である。   That is, the example of FIG. 5 shows an example in which the user U1 performs a purchase action such as “buy the notebook computer P1” on “January 10, 2017”. As shown in FIG. 5, the purchase information stored in the purchase history storage unit 122 is assigned a code for identifying each purchase information. For example, the purchase information corresponding to the user U1 is given the code “pd11”. Hereinafter, such purchase information is referred to as “purchase information pd11”. The same applies to other purchase information.

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。 (About the control unit 130)
Returning to FIG. 3, the control unit 130 executes various programs stored in a storage device inside the information providing apparatus 100 by using a RAM as a work area by a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro Processing Unit), or the like. Is realized. The control unit 130 is realized by an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA).

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、分析部１３２と、特定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。   As illustrated in FIG. 3, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an analysis unit 132, a specification unit 133, and a provision unit 134, and realizes or executes functions and operations of information processing described below. . Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 3, and may be another configuration as long as the information processing described below is performed. In addition, the connection relationship between the processing units included in the control unit 130 is not limited to the connection relationship illustrated in FIG. 2, and may be another connection relationship.

（取得部１３１について）
取得部１３１は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、遺伝子検査を行った検査機関から遺伝子情報を取得する。例えば、取得部１３１は、かかる検査機関に属するサーバ装置である検査機関サーバ３０にアクセスすることで、遺伝子情報を取得する。例えば、取得部１３１は、検査機関サーバ３０に定期的にアクセスし、遺伝子情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した遺伝子情報を、図４に示すように、遺伝子情報記憶部１２１に格納する。 (About the acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires behavior information indicating the behavior of the user on the network and the genetic information of the user. For example, the acquisition unit 131 acquires genetic information from a testing organization that has performed a genetic test. For example, the acquisition unit 131 acquires genetic information by accessing the inspection organization server 30 that is a server device belonging to the inspection organization. For example, the acquisition unit 131 periodically accesses the inspection organization server 30 and acquires gene information. Moreover, the acquisition part 131 stores the acquired gene information in the gene information storage part 121 as shown in FIG.

また、例えば、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、ショッピングサーバ）にアクセスすることで、購買情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０に定期的にアクセスし、購買情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した購買情報を、図５に示すように、購買履歴記憶部１２２に格納する。   Further, for example, the acquisition unit 131 acquires purchase information that is information related to purchase performed by the user as the behavior information of the user. For example, the acquisition unit 131 acquires purchase information by accessing the external server 60 (for example, a shopping server). For example, the acquisition unit 131 periodically accesses the external server 60 and acquires purchase information. Further, the acquisition unit 131 stores the acquired purchase information in the purchase history storage unit 122 as shown in FIG.

（分析部１３２について）
分析部１３２は、取得部１３１によって取得された行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する。具体的には、分析部１３２は、行動情報と遺伝子情報との間に所定の関係性が成立するか否かを分析する。例えば、分析部１３２は、所定の関係性として、行動情報と遺伝子情報との傾向に基づく関係性が成立するか否かを分析する。本実施形態では、分析部１３２は、行動情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。 (About the analysis unit 132)
The analysis unit 132 analyzes the relationship between the behavior information acquired by the acquisition unit 131 and the gene information. Specifically, the analysis unit 132 analyzes whether or not a predetermined relationship is established between the behavior information and the gene information. For example, the analysis unit 132 analyzes whether the relationship based on the tendency between the behavior information and the gene information is established as the predetermined relationship. In the present embodiment, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between the behavior information and the gene information.

例えば、取得部１３１により購買情報が取得された場合、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された購買情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、購買情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。分析手法としては、以下の３パターンが考えられる。以下では、行動情報の一例として購買情報を用いて各パターンについて説明する。   For example, when the purchase information is acquired by the acquisition unit 131, the analysis unit 132 analyzes the relationship between the purchase information acquired by the acquisition unit 131 and the gene information. For example, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between purchase information and gene information. The following three patterns can be considered as analysis methods. Below, each pattern is demonstrated using purchase information as an example of action information.

（パターン１）
まず、図６を用いて、パターン１について説明する。図６は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。パターン１では、分析部１３２は、各行動情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各行動情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。まず、分析部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１を参照し、遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者をリストアップする。具体的には、分析部１３２は、図６（ａ）に示すように、遺伝子情報に含まれる遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者には「１」を付与し、遺伝子毎に当該遺伝子を有しない利用者には「０」を付与する。例えば、図４に示す遺伝子情報記憶部１２１の例では、遺伝子情報ｒｄ１１から、利用者Ｕ１は、遺伝子「Ｇ１ａ」を有することがわかる。したがって、分析部１３２は、図６（ａ）に示すように、遺伝子「Ｇ１ａ」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図６（ａ）に示すような、遺伝子−利用者リストを生成する。 (Pattern 1)
First, the pattern 1 will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a diagram schematically illustrating an example of an analysis method for analyzing the relationship between behavior information and gene information. In pattern 1, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between each behavior information and each gene information by performing a correlation analysis between each behavior information and each gene information. First, the analysis unit 132 refers to the gene information storage unit 121 and lists users having the gene for each gene. Specifically, as shown in FIG. 6A, the analysis unit 132 assigns “1” to a user having the gene for each gene included in the gene information, and has the gene for each gene. “0” is given to users who do not. For example, in the example of the gene information storage unit 121 illustrated in FIG. 4, it can be seen from the gene information rd11 that the user U1 has the gene “G1a”. Therefore, the analysis unit 132 assigns “1” to the input field corresponding to the gene “G1a” and the user ID “U1” as illustrated in FIG. Then, the analysis unit 132 generates a gene-user list as shown in FIG.

また、分析部１３２は、購買履歴記憶部１２２を参照し、期間Ｔｎ（時系列に応じた期間）の間に各商品を購入した利用者をリストアップする。ここで、期間Ｔ１を「１ヶ月」とし、この１ヶ月をさらに「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」とする。このような状態において、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すように、取得された購買情報のうち、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」の間に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与する。例えば、図５に示す購買履歴記憶部１２２の例では、購買情報ｐｄ１１から、利用者Ｕ１は、「２０１７年１月１０日」に「ノートパソコンＰ１」を購入したことがわかる。したがって、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すように、「ノートパソコンＰ１」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すような、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。   In addition, the analysis unit 132 refers to the purchase history storage unit 122 and lists the users who purchased each product during the period Tn (period according to time series). Here, the period T1 is “one month”, and this one month is further “January 1, 2017 to January 31, 2017”. In such a state, as illustrated in FIG. 6B, the analysis unit 132 performs purchases performed between “January 1, 2017 to January 31, 2017” in the acquired purchase information. “1” is assigned to a user who has purchased the product for each product included in the purchase information relating to “0”, and “0” is assigned to a user who has not purchased the product for each product. For example, in the example of the purchase history storage unit 122 shown in FIG. 5, it can be seen from the purchase information pd11 that the user U1 purchased “notebook PC P1” on “January 10, 2017”. Therefore, as shown in FIG. 6B, the analysis unit 132 assigns “1” to the input column corresponding to “notebook personal computer P1” and user ID “U1”. Then, the analysis part 132 produces | generates a goods (notebook personal computer P1) -user list as shown in FIG.6 (b).

また、同様に、分析部１３２は、取得された購買情報のうち、「２０１７年２月１日〜２０１７年２月２９」の間（期間Ｔ２）に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与することにより、商品−利用者リストを生成する。つまり、分析部１３２は、期間Ｔｎ毎に、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。また、ノートパソコンＰ１を例に説明したが、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すように、スーツＰ２、日本酒Ｐ３といったように、各商品毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。   Similarly, the analysis unit 132 includes, in the acquired purchase information, products included in purchase information related to purchases performed between “February 1, 2017 and February 29, 2017” (period T2). A product-user list is generated by assigning “1” to a user who purchases the product every time and assigning “0” to a user who has not purchased the product for each product. That is, the analysis part 132 produces | generates goods (notebook personal computer P1) -user list for every period Tn. In addition, although the notebook personal computer P1 has been described as an example, as illustrated in FIG. 6B, the analysis unit 132 performs a product-user list for each period Tn for each product such as a suit P2 and sake S3. Is generated.

以下、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との相関分析の一例について説明する。まず、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数を変数Ｘとする。また、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとする。このような状態において、分析部１３２は、図６（ｃ）に示すように、時系列に応じた期間Ｔｎ毎に、変数Ｘおよび変数Ｙをカウントする。例えば、分析部１３２は、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」（期間Ｔ１）において「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数、および、この利用者数のうち遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数をカウントする。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。ここでは、分析部１３２は、図６（ｃ）に示すようなカウント結果を得たとする。   Hereinafter, an example of a correlation analysis between the purchase behavior “buy the notebook computer P1” and the gene information “G1a” will be described. First, the variable X is the number of users who purchased “notebook personal computer P1” during the period Tn. Further, the variable Y is the number of users who have the gene “G1a” among the number of users who purchased “notebook personal computer P1” during the period Tn. In such a state, the analysis unit 132 counts the variable X and the variable Y for each period Tn corresponding to the time series, as illustrated in FIG. For example, the analysis unit 132 determines the number of users who purchased “notebook PC P1” in “January 1, 2017 to January 31, 2017” (period T1), and the gene “G1a” out of the number of users. Count the number of users who have Similarly, the analysis unit 132 performs counting for each period Tn. Here, it is assumed that the analysis unit 132 has obtained a count result as shown in FIG.

分析部１３２は、このカウント結果を用いて、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的には、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、相関係数を算出する。そして、分析部１３２は、算出した相関係数が、例えば、所定値以上であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立する、といった相関分析結果を得る。一方、分析部１３２は、算出した相関係数が、所定値以下であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」とは相関関係にない、といった相関分析結果を得る。   The analysis unit 132 uses the count result to determine whether a user who performs a purchase action such as “buy a notebook computer P1” has a gene “G1a”, that is, a purchase action “buy a notebook computer P1”. It is analyzed whether a correlation is established with the information “G1a”. Specifically, the analysis unit 132 calculates a correlation coefficient using the count result. The analysis unit 132 then correlates that, for example, if the calculated correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined value, a correlation is established between the purchase action “buy the notebook computer P1” and the genetic information “G1a”. Obtain analysis results. On the other hand, if the calculated correlation coefficient is equal to or less than the predetermined value, the analysis unit 132 obtains a correlation analysis result indicating that the purchase behavior “buy the notebook computer P1” and the genetic information “G1a” are not correlated.

なお、図６では、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」を例に挙げて説明したが、分析部１３２は、各商品（例えば、スーツＰ２、日本酒Ｐ３等）に対応する購買情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報（例えば、Ｇ１ｂ、Ｇ２ａ等）との相関関係を分析し、相関係数を算出する。   In FIG. 6, the purchase behavior “buy notebook PC P1” and genetic information “G1a” are described as examples. However, the analysis unit 132 corresponds to each product (for example, suit P2, sake S3, etc.). The correlation between the purchase information and gene information corresponding to each gene (for example, G1b, G2a, etc.) is analyzed, and a correlation coefficient is calculated.

（パターン２）
次に、図７を用いて、パターン２について説明する。図７は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。パターン２では、分析部１３２は、各行動情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各行動情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。まず、分析部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１を参照し、複数の遺伝子の組合せ毎に当該遺伝子を有する利用者をリストアップする。例えば、候補となる遺伝子が「３０万」存在する場合には、複数の遺伝子の組合せは「３０万×３０万」通り存在する。具体的には、分析部１３２は、図７（ａ）に示すように、複数の遺伝子の組合せ毎に当該遺伝子の組合せを有する利用者には「１」を付与し、複数の遺伝子の組合せ毎に当該遺伝子の組合せを有しない利用者には「０」を付与する。例えば、図４に示す遺伝子情報記憶部１２１の例では、遺伝子情報ｒｄ１１から、利用者Ｕ１は、遺伝子「Ｇ１ａ」および「Ｇ２ａ」といった組合せを有することがわかる。したがって、分析部１３２は、図７（ａ）に示すように、かかる組合せに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図７（ａ）に示すような、遺伝子組合せ−利用者リストを生成する。なお、ここでは、説明を簡単にするために、複数の遺伝子の組合せを２つの遺伝子の組合せとしているが、組合される遺伝子の数は限定されるものではない。 (Pattern 2)
Next, pattern 2 will be described with reference to FIG. FIG. 7 is a diagram schematically illustrating an example of an analysis method for analyzing the relationship between behavior information and gene information. In Pattern 2, the analysis unit 132 performs correlation analysis between each behavior information and a combination of a plurality of gene information among the acquired gene information, so that each behavior information and a combination of a plurality of gene information are between Analyzes whether or not a correlation is established. First, the analysis unit 132 refers to the gene information storage unit 121 and lists a user having the gene for each combination of a plurality of genes. For example, when there are “300,000” candidate genes, there are “300,000 × 300,000” combinations of a plurality of genes. Specifically, as shown in FIG. 7A, the analysis unit 132 assigns “1” to a user having a combination of the genes for each combination of a plurality of genes, and for each combination of the plurality of genes. “0” is given to users who do not have the gene combination. For example, in the example of the gene information storage unit 121 illustrated in FIG. 4, it can be seen from the gene information rd11 that the user U1 has a combination of genes “G1a” and “G2a”. Therefore, as shown in FIG. 7A, the analysis unit 132 assigns “1” to the input field corresponding to such a combination. Then, the analysis part 132 produces | generates a gene combination-user list as shown to Fig.7 (a). Here, in order to simplify the explanation, a combination of a plurality of genes is a combination of two genes, but the number of genes to be combined is not limited.

また、分析部１３２は、購買履歴記憶部１２２を参照し、期間Ｔｎ（時系列に応じた期間）の間に各商品を購入した利用者をリストアップする。ここで、期間Ｔ１を「１ヶ月」とし、この１ヶ月をさらに「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」とする。このような状態において、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すように、取得された購買情報のうち、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」の間に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与する。例えば、図５に示す購買履歴記憶部１２２の例では、購買情報ｐｄ１１から、利用者Ｕ１は、「２０１７年１月１０日」に「ノートパソコンＰ１」を購入したことがわかる。したがって、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すように、「ノートパソコンＰ１」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すような、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。   In addition, the analysis unit 132 refers to the purchase history storage unit 122 and lists the users who purchased each product during the period Tn (period according to time series). Here, the period T1 is “one month”, and this one month is further “January 1, 2017 to January 31, 2017”. In such a state, the analysis unit 132, as shown in FIG. 7 (b), out of the acquired purchase information, the purchase performed between “January 1, 2017 to January 31, 2017”. “1” is assigned to a user who has purchased the product for each product included in the purchase information relating to “0”, and “0” is assigned to a user who has not purchased the product for each product. For example, in the example of the purchase history storage unit 122 shown in FIG. 5, it can be seen from the purchase information pd11 that the user U1 purchased “notebook PC P1” on “January 10, 2017”. Accordingly, as shown in FIG. 7B, the analysis unit 132 assigns “1” to the input column corresponding to “notebook personal computer P1” and user ID “U1”. Then, the analysis part 132 produces | generates a goods (notebook personal computer P1) -user list as shown in FIG.7 (b).

また、同様に、分析部１３２は、取得された購買情報のうち、「２０１７年２月１日〜２０１７年２月２９」の間（期間Ｔ２）に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与することにより、商品−利用者リストを生成する。つまり、分析部１３２は、期間Ｔｎ毎に、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。また、ノートパソコンＰ１を例に説明したが、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すように、スーツＰ２、日本酒Ｐ３といったように、各商品毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。   Similarly, the analysis unit 132 includes, in the acquired purchase information, products included in purchase information related to purchases performed between “February 1, 2017 and February 29, 2017” (period T2). A product-user list is generated by assigning “1” to a user who purchases the product every time and assigning “0” to a user who has not purchased the product for each product. That is, the analysis part 132 produces | generates goods (notebook personal computer P1) -user list for every period Tn. In addition, although the notebook personal computer P1 has been described as an example, as illustrated in FIG. 7B, the analysis unit 132 performs a product-user list for each period Tn for each product, such as a suit P2 and sake S3. Is generated.

以下、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との相関分析の一例について説明する。まず、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数を変数Ｘとする。また、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数のうち、遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する利用者数を変数Ｙとする。このような状態において、分析部１３２は、図７（ｃ）に示すように、時系列に応じた期間Ｔｎ毎に、変数Ｘおよび変数Ｙをカウントする。例えば、分析部１３２は、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」（期間Ｔ１）において「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数、および、この利用者数のうち遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する利用者数をカウントする。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。ここでは、分析部１３２は、図７（ｃ）に示すようなカウント結果を得たとする。   Hereinafter, an example of a correlation analysis between the purchase behavior “buy notebook PC P1” and the gene combination “G1a-G2a” will be described. First, the variable X is the number of users who purchased “notebook personal computer P1” during the period Tn. Further, among the number of users who purchased “notebook personal computer P1” during the period Tn, the number of users who have the gene combination “G1a-G2a” is defined as a variable Y. In such a state, the analysis unit 132 counts the variable X and the variable Y for each period Tn corresponding to the time series, as illustrated in FIG. For example, the analysis unit 132 may include the number of users who purchased “notebook PC P1” in “January 1, 2017 to January 31, 2017” (period T1), and a combination of genes among the number of users “ The number of users having “G1a-G2a” is counted. Similarly, the analysis unit 132 performs counting for each period Tn. Here, it is assumed that the analysis unit 132 has obtained a count result as shown in FIG.

分析部１３２は、このカウント結果を用いて、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的には、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、相関係数を算出する。そして、分析部１３２は、算出した相関係数が、例えば、所定値以上であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との間に相関関係が成立する、といった相関分析結果を得る。一方、分析部１３２は、算出した相関係数が、所定値以下であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」とは相関関係にない、といった相関分析結果を得る。   The analysis unit 132 uses the count result to determine whether the user who performs the purchasing action such as “buy the notebook computer P1” tends to have the gene combination “G1a-G2a”, that is, the purchasing action “notebook computer P1. It is analyzed whether a correlation is established between “buy” and the gene combination “G1a-G2a”. Specifically, the analysis unit 132 calculates a correlation coefficient using the count result. If the calculated correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined value, for example, the analysis unit 132 establishes a correlation between the purchase action “buy the notebook computer P1” and the gene combination “G1a-G2a”. A correlation analysis result is obtained. On the other hand, if the calculated correlation coefficient is equal to or less than the predetermined value, the analysis unit 132 indicates that the purchase behavior “buy the notebook computer P1” and the gene combination “G1a-G2a” are not correlated. Get.

なお、図７では、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を例に挙げて説明したが、分析部１３２は、各商品（例えば、スーツＰ２、日本酒Ｐ３等）に対応する購買情報と、各遺伝子の組合せに対応する遺伝子情報（例えば、「Ｇ１ａ−Ｇ２ｂ」、「Ｇ１ｂ−Ｇ２ａ」等）との相関関係を分析し、相関係数を算出する。   In FIG. 7, the purchase behavior “buy notebook PC P1” and the combination of genes “G1a-G2a” have been described as examples. However, the analysis unit 132 analyzes each product (for example, suit P2, sake P3, etc.). And the correlation information between the purchase information corresponding to the gene information and the gene information corresponding to each gene combination (for example, “G1a-G2b”, “G1b-G2a”, etc.), and the correlation coefficient is calculated.

（パターン３）
次に、図８を用いて、パターン３について説明する。図８は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。パターン３では、分析部１３２は、取得された行動情報のうち複数の行動情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、複数の行動情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。なお、パターン３では、複数の行動情報の組合せを商品のカテゴリそれぞれに属する商品群であるものとする。しかし、この例に限らず、複数の行動情報の組合せは、例えば、各商品を組み合わせることにより想定される全通りの組合せであってもよい。 (Pattern 3)
Next, the pattern 3 will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram schematically illustrating an example of an analysis method for analyzing the relationship between behavior information and gene information. In Pattern 3, the analysis unit 132 performs a correlation analysis between a combination of a plurality of behavior information among the acquired behavior information and each gene information, so that the combination between the plurality of behavior information and each gene information is performed. Analyzes whether or not a correlation is established. In Pattern 3, it is assumed that a combination of a plurality of behavior information is a product group belonging to each product category. However, the present invention is not limited to this example, and the combination of the plurality of behavior information may be, for example, all combinations assumed by combining the products.

まず、分析部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１を参照し、遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者をリストアップする。具体的には、分析部１３２は、図８（ａ）に示すように、遺伝子情報に含まれる遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者には「１」を付与し、遺伝子毎に当該遺伝子を有しない利用者には「０」を付与する。例えば、図４に示す遺伝子情報記憶部１２１の例では、遺伝子情報ｒｄ１１から、利用者Ｕ１は、遺伝子「Ｇ１ａ」を有することがわかる。したがって、分析部１３２は、図８（ａ）に示すように、遺伝子「Ｇ１ａ」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図８（ａ）に示すような、遺伝子−利用者リストを生成する。   First, the analysis unit 132 refers to the gene information storage unit 121 and lists users having the gene for each gene. Specifically, as shown in FIG. 8A, the analysis unit 132 assigns “1” to a user having the gene for each gene included in the gene information, and has the gene for each gene. “0” is given to users who do not. For example, in the example of the gene information storage unit 121 illustrated in FIG. 4, it can be seen from the gene information rd11 that the user U1 has the gene “G1a”. Therefore, the analysis unit 132 assigns “1” to the input field corresponding to the gene “G1a” and the user ID “U1” as illustrated in FIG. Then, the analysis unit 132 generates a gene-user list as shown in FIG.

また、分析部１３２は、購買履歴記憶部１２２を参照し、期間Ｔｎ（時系列に応じた期間）の間に各カテゴリに商品を購入した利用者をリストアップする。ここで、期間Ｔ１を「１ヶ月」とし、この１ヶ月をさらに「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」とする。このような状態において、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すように、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」の間に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品のうち、各カテゴリに属する商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与する。例えば、、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すように、カテゴリ「パソコン本体」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すような、商品カテゴリ−利用者リストを生成する。   In addition, the analysis unit 132 refers to the purchase history storage unit 122 and lists users who have purchased products in each category during the period Tn (period according to time series). Here, the period T1 is “one month”, and this one month is further “January 1, 2017 to January 31, 2017”. In such a state, the analysis unit 132, as shown in FIG. 8 (b), stores the items of merchandise included in the purchase information related to the purchase performed between “January 1, 2017 to January 31, 2017”. Among these, “1” is assigned to a user who has purchased the product for each product belonging to each category, and “0” is assigned to a user who has not purchased the product for each product. For example, as illustrated in FIG. 8B, the analysis unit 132 assigns “1” to the input column corresponding to the category “PC main body” and the user ID “U1”. Then, the analysis part 132 produces | generates a goods category-user list as shown in FIG.8 (b).

また、同様に、分析部１３２は、「２０１７年２月１日〜２０１７年２月２９」の間（期間Ｔ２）に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品のうち、各カテゴリに属する商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与することにより、商品カテゴリ−利用者リストを生成する。つまり、分析部１３２は、期間Ｔｎ毎に、商品カテゴリ−利用者リストを生成する。また、カテゴリ「パソコン本体」を例に説明したが、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すように、カテゴリ「男性スーツ」、カテゴリ「酒類」といったように、カテゴリ毎に、期間Ｔｎ毎の商品カテゴリ−利用者リストを生成する。   Similarly, the analysis unit 132 selects a product belonging to each category from among the products included in the purchase information related to the purchase performed between “February 1, 2017 and February 29, 2017” (period T2). A product category-user list is generated by assigning “1” to a user who purchases the product every time and assigning “0” to a user who has not purchased the product for each product. . That is, the analysis unit 132 generates a merchandise category-user list for each period Tn. Further, the category “PC main body” has been described as an example. However, as illustrated in FIG. 8B, the analysis unit 132 performs, for each category, for each period Tn, such as the category “male suit” and the category “alcohol”. The product category-user list is generated.

以下、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との相関分析の一例について説明する。まず、期間Ｔｎにカテゴリ「パソコン本体」に属する商品を購入した利用者数を変数Ｘとする。また、期間Ｔｎにカテゴリ「パソコン本体」に属する商品を購入した利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとする。このような状態において、分析部１３２は、図８（ｃ）に示すように、時系列に応じた期間Ｔｎ毎に、変数Ｘおよび変数Ｙをカウントする。例えば、分析部１３２は、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」（期間Ｔ１）においてカテゴリ「パソコン本体」に属する商品を購入した利用者数、および、この利用者数のうち遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数をカウントする。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。ここでは、分析部１３２は、図８（ｃ）に示すようなカウント結果を得たとする。   Hereinafter, an example of a correlation analysis between the purchase behavior “buy a product belonging to the category“ personal computer ”” and the gene information “G1a” will be described. First, let the variable X be the number of users who purchased a product belonging to the category “personal computer” during the period Tn. In addition, the variable Y is the number of users who have the gene “G1a” among the number of users who purchased products belonging to the category “personal computer” during the period Tn. In such a state, the analysis unit 132 counts the variable X and the variable Y for each period Tn corresponding to the time series, as illustrated in FIG. For example, the analysis unit 132 determines whether the number of users who purchased a product belonging to the category “PC main body” in “January 1, 2017 to January 31, 2017” (period T1) and the gene of the number of users The number of users having “G1a” is counted. Similarly, the analysis unit 132 performs counting for each period Tn. Here, it is assumed that the analysis unit 132 has obtained a count result as shown in FIG.

そして、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的には、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、相関係数を算出する。そして、分析部１３２は、算出した相関係数が、例えば、所定値以上であれば、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立する、といった相関分析結果を得る。一方、分析部１３２は、算出した相関係数が、所定値以下であれば、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」とは相関関係にない、といった相関分析結果を得る。   Then, the analysis unit 132 uses the count result to determine whether a user who performs a purchase action such as “buy a product belonging to the category“ personal computer ”” has a gene “G1a”, that is, the purchase action “category It is analyzed whether or not a correlation is established between “buy a product belonging to the“ personal computer ”” and the gene information “G1a”. Specifically, the analysis unit 132 calculates a correlation coefficient using the count result. Then, if the calculated correlation coefficient is equal to or greater than a predetermined value, for example, the analysis unit 132 has a correlation between the purchase behavior “buy products belonging to the category“ personal computer body ”” and the genetic information “G1a”. Correlation analysis result is obtained. On the other hand, if the calculated correlation coefficient is equal to or less than the predetermined value, the analysis unit 132 correlates that the purchase behavior “buy a product belonging to the category“ personal computer ”” and the genetic information “G1a” are not correlated. Obtain analysis results.

なお、図８では、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」を例に挙げて説明したが、分析部１３２は、各カテゴリ（例えば、男性スーツ、酒類等）に対応する購買情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報（例えば、Ｇ１ｂ、Ｇ２ａ等）との相関関係を分析し、相関係数を算出する。   In FIG. 8, the purchase behavior “buy a product belonging to the category“ PC main body ”” and the genetic information “G1a” are described as examples. However, the analysis unit 132 analyzes each category (for example, male suit, alcoholic beverage, etc.). ) And purchase information corresponding to each gene and gene information corresponding to each gene (for example, G1b, G2a, etc.) are analyzed, and a correlation coefficient is calculated.

（特定部１３３について）
図３に戻り、特定部１３３は、分析部１３１による相関分析から得られた分析結果に基づいて、取得部１３１によって取得された利用者の遺伝子情報のうち、利用者の行動情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。言い換えれば、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および行動情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および行動情報の組合せを特定する。例えば、特定部１３３は、分析部１３２により相関係数が所定値以上との相関結果が得られた行動情報および遺伝子情報に対して、相関関係にあると特定する。 (About the specific part 133)
Returning to FIG. 3, the specifying unit 133 has a predetermined relationship with the behavior information of the user among the genetic information of the user acquired by the acquiring unit 131 based on the analysis result obtained from the correlation analysis by the analyzing unit 131. The genetic information having sex (for example, correlation) is specified. In other words, the specifying unit 133 specifies a combination of correlated genetic information and behavior information among the user's genetic information and behavior information. For example, the specifying unit 133 specifies that there is a correlation with the behavior information and the gene information for which the analysis unit 132 has obtained a correlation result with a correlation coefficient equal to or greater than a predetermined value.

（提供部１３４について）
提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。例えば、提供部１３４は、取得部１３１により利用者の行動情報として利用者の購買情報が取得され、上述したように分析部１３２により行動情報と遺伝子情報との関係性が分析された場合、利用者の遺伝子情報のうち、購買情報と関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該購買情報に基づく情報を提供する。 (About the providing unit 134)
The providing unit 134 provides information based on the user's behavior information to a target person who has genetic information related to the user's genetic information. For example, the providing unit 134 uses the user purchase information as the user behavior information by the acquisition unit 131 and uses the analysis unit 132 when the relationship between the behavior information and the gene information is analyzed by the analysis unit 132 as described above. The information based on the purchase information is provided to the target person who has the gene information related to the gene information having the relationship with the purchase information among the genetic information of the person.

ここで、特定部１３３によって、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「日本酒Ｐ３を買う」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。   Here, it is assumed that the specifying unit 133 specifies that the purchase behavior “buy sake P3” and the gene “G2b” are correlated. In other words, the specifying unit 133 specifies a tendency indicating a correlation such that a user who “buys sake P3” tends to have the gene “G2b”.

かかる例では、提供部１３４は、遺伝子「Ｇ２ｂ」と関連する（例えば、同一、または、類似）遺伝子を有する対象者がいれば、かかる対象者も「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行う可能性があると予測する。このように予測可能な根拠として、例えば、次のことが考えられる。具体的には、遺伝子「Ｇ２ｂ」に基づくアルコール代謝酵素は、酵素活性がより強いものであるとすると、このような遺伝子を有する人は「酒に強い体質」であるため結果的に「お酒好きでお酒を買いやすい人」であると予測できる、といったものである。   In such an example, if there is a target person who has a gene related to the gene “G2b” (for example, the same or similar), the providing unit 134 can also perform a purchasing action such as “buy sake P3”. Predict that there is sex. For example, the following can be considered as a predictable basis. Specifically, if the alcohol metabolizing enzyme based on the gene “G2b” has a stronger enzyme activity, a person having such a gene is “a constitution resistant to alcohol”, and consequently “likes liquor” It can be predicted that it is a person who can easily buy liquor.

したがって、提供部１３４は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者であれば「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行う可能性があると予測したうえで、実際に遺伝子「Ｇ２ｂ」が、酵素活性がより強いアルコール代謝酵素を生み出すことに起因する遺伝子であると判定できた場合には、情報提供を行ってもよい。   Therefore, the providing unit 134 predicts that there is a possibility of purchasing behavior such as “buy sake P3” if the subject has the gene “G2b”, and then the gene “G2b” actually has the enzyme activity. If it can be determined that the gene is caused by producing a stronger alcohol-metabolizing enzyme, information may be provided.

つまり、提供部１３４は、利用者の行動情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報が、当該行動情報から予測される予測情報（例えば、体質や疾患）に起因する遺伝子であるか否かを判定する。そして、提供部１３４は、起因する遺伝子であると判定した場合に、かかる遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、利用者の行動情報に基づく情報を提供してもよい。なお、このような判定処理は、提供部１３４以外の処理部（例えば、判定部）によって行われてもよい。さて、以下では、提供部１３４による情報提供の一例について説明する。   That is, the providing unit 134 is a gene in which genetic information having a predetermined relationship (for example, correlation) with user behavior information is derived from prediction information (for example, constitution or disease) predicted from the behavior information. It is determined whether or not there is. And when providing part 134 determines with it being a gene which originates, you may provide the information based on a user's action information with respect to the subject who has the gene information relevant to this gene information. Note that such determination processing may be performed by a processing unit (for example, a determination unit) other than the providing unit 134. Now, an example of information provision by the providing unit 134 will be described below.

例えば、提供部１３４は、遺伝子情報を提供している利用者であって管理会社Ｔに会員登録していることにより、管理会社Ｔとの間にアカウントを有する利用者のうち、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」と相関関係にあると特定された遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する利用者を遺伝子情報記憶部１２１から抽出する。次に、提供部１３４は、遺伝子情報記憶部１２１から抽出した利用者のうち、管理会社Ｔとの間に発行されているアカウントで購買行動を一度も行っていない利用者、あるいは、「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行ったことがない利用者、つまり購買行動が未知の利用者を対象者として抽出する。ここでは、提供部１３４は、利用者Ｕｘを抽出したものとする。   For example, the providing unit 134 is a user who provides genetic information and is registered as a member of the management company T, so that the purchase action “Sake” The user having the gene “G2b” specified to be correlated with “Buy P3” is extracted from the gene information storage unit 121. Next, the providing unit 134, among the users extracted from the genetic information storage unit 121, a user who has never performed a purchasing action with an account issued with the management company T, or “Sake P3 Users who have not performed purchasing behavior such as “buy”, that is, users whose purchasing behavior is unknown are extracted as target users. Here, it is assumed that the providing unit 134 has extracted the user Ux.

かかる場合、提供部１３４は、対象者として抽出した利用者Ｕｘも「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行う可能性がある、あるいは、利用者Ｕｘは「酒に強い体質」であるため結果的に「お酒好きでお酒を買いやすい人」であるとの予測の下に、利用者Ｕｘに対して、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」に基づく情報を提供する。例えば、提供部１３４は、日本酒に関する広告コンテンツを利用者Ｕｘに提供する。なお、広告コンテンツを提供するタイミングは任意であってよい。例えば、提供部１３４は、利用者Ｕｘの利用者端末１０から所定のウェブページの配信要求を受信した場合に、日本酒に関する広告コンテンツを配信してもよい。   In such a case, the providing unit 134 may perform purchasing behavior such as “buy sake P3” for the user Ux extracted as the target person, or the user Ux is “sake-resistant constitution”, and consequently. In addition, based on the prediction that the person is liking liquor and is easy to buy liquor, information based on the purchase behavior “buy sake P3” is provided to the user Ux. For example, the providing unit 134 provides advertising content related to sake to the user Ux. Note that the timing of providing the advertisement content may be arbitrary. For example, the providing unit 134 may distribute advertisement content related to sake when receiving a distribution request for a predetermined web page from the user terminal 10 of the user Ux.

また、提供部１３４は、利用者Ｕｘについて予測される体質（例えば、お酒に強い）に関するレコメンド情報を利用者Ｕｘに提供してもよい。   Further, the providing unit 134 may provide the user Ux with recommendation information related to the constitution (for example, strong against alcohol) predicted for the user Ux.

〔４．処理手順〕
次に、図９を用いて、実施形態にかかる情報提供装置１００が実行する提供処理の手順について説明する。図９は、実施形態にかかる情報提供装置１００による提供処理の全体的な流れを示すフローチャートである。 [4. Processing procedure)
Next, the procedure of the providing process executed by the information providing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 9 is a flowchart illustrating the overall flow of the providing process performed by the information providing apparatus 100 according to the embodiment.

まず、情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報提供装置１００は、所定の検査機関のサーバ装置である検査機関サーバ３０から遺伝子情報を取得する。また、情報提供装置１００は、各種行動情報を蓄積する外部サーバ６０から行動情報を取得する。   First, the information providing apparatus 100 acquires behavior information indicating a user's behavior on the network and the user's genetic information (step S101). For example, the information providing apparatus 100 acquires genetic information from the inspection institution server 30 that is a server apparatus of a predetermined inspection institution. Moreover, the information provision apparatus 100 acquires action information from the external server 60 which accumulate | stores various action information.

次に、情報提供装置１００は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する（ステップＳ１０２）。具体的には、情報提供装置１００は、行動情報と遺伝子情報との間に所定の関係性が成立するか否かを分析する。例えば、情報提供装置１００は、所定の関係性として、行動情報と遺伝子情報との傾向に基づく関係性、すなわち相関関係が成立するか否かを分析する。   Next, the information providing apparatus 100 analyzes the relationship between behavior information and gene information (step S102). Specifically, the information providing apparatus 100 analyzes whether or not a predetermined relationship is established between the behavior information and the gene information. For example, the information providing apparatus 100 analyzes whether the relationship based on the tendency between the behavior information and the gene information, that is, the correlation is established as the predetermined relationship.

次に、情報提供装置１００は、ステップＳ２での分析結果から、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の行動情報と関係性を有する（相関関係を有する）遺伝子情報を特定する（ステップＳ１０３）。すなわち、情報提供装置１００は、利用者の遺伝子情報のうちどの遺伝子情報が、利用者のどの行動情報と関係性を有するのかを特定する。   Next, the information providing apparatus 100 specifies gene information having a correlation (correlation) with the user's behavior information from the analysis result in step S2 (step S103). . That is, the information providing apparatus 100 identifies which genetic information of the user's genetic information is associated with which behavior information of the user.

そして、情報提供装置１００は、ステップＳ３で特定された遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に、当該遺伝子情報と関連性を有する行動情報に基づく情報を提供する（ステップＳ１０４）。   Then, the information providing apparatus 100 provides information based on behavior information having a relationship with the gene information to a target person who has the gene information related to the gene information identified in Step S3 (Step S104).

〔５．変形例〕
実施形態にかかる情報提供装置１００は、上記実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、他の実施形態について説明する。 [5. (Modification)
The information providing apparatus 100 according to the embodiment may be implemented in various different forms other than the above examples. Accordingly, other embodiments will be described below.

〔５−１．検索行動に基づく情報提供〕
上記実施形態では、情報提供装置１００が、行動情報として購買情報を取得し、遺伝子情報のうち、この購買情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、この購買情報に基づく情報を提供する例を示した。しかし、情報提供装置１００は、行動情報として検索に関する情報を取得し、検索に関する情報に基づく情報提供を行ってもよい。 [5-1. Information provision based on search behavior)
In the above embodiment, the information providing apparatus 100 acquires purchase information as behavior information, and for a target person who has gene information related to gene information having a predetermined relationship with the purchase information among gene information, The example which provides the information based on this purchase information was shown. However, the information providing apparatus 100 may acquire information related to the search as behavior information and provide information based on the information related to the search.

具体的には、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得する。また、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された検索行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、検索行動情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。   Specifically, the acquisition unit 131 acquires search behavior information that is information related to a search performed by a user using a search keyword as user behavior information. The analysis unit 132 also analyzes the relationship between the search behavior information acquired by the acquisition unit 131 and the gene information. For example, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between the search behavior information and the gene information.

また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の検索行動情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および検索行動情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および検索行動情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、検索行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該検索行動情報に基づく情報を提供する。以下では、行動情報として検索行動情報を用いる場合における提供処理の一例について説明する。なお、上記実施形態では、行動情報として購買情報を用いる例を示したが、本変形例は、購買情報の代わりに検索行動情報を用いるものである。したがって、共通する処理については適宜説明を簡略化する。   The specifying unit 133 also obtains gene information having a predetermined relationship (for example, correlation) with the user's search behavior information from the user's genetic information based on the analysis result obtained by the analysis unit 131. Identify. That is, the specifying unit 133 specifies a combination of correlated gene information and search behavior information among the user's gene information and search behavior information. Then, the providing unit 134 provides information based on the search behavior information to a target person who has gene information related to gene information having a predetermined relationship with the search behavior information among the gene information of the user. . Below, an example of the provision process in the case of using search action information as action information is demonstrated. In addition, although the example which uses purchase information as action information was shown in the said embodiment, this modified example uses search action information instead of purchase information. Therefore, description of the common processing will be simplified as appropriate.

例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、検索サーバ）にアクセスすることで、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得する。検索行動情報とは、どの利用者が、どのような検索キーワードを用いて、いつ情報検索を行ったか、といった検索行動を示す情報である。したがって、検索行動情報は、検索履歴ともいえる。取得部１３１は、取得した検索行動情報を、図１０に示すように、検索履歴記憶部１２３に格納する。検索履歴記憶部１２３は、記憶部１２０が有する記憶部である。   For example, the acquisition unit 131 acquires search behavior information that is information related to a search performed by a user using a search keyword by accessing the external server 60 (for example, a search server). The search behavior information is information indicating a search behavior such as when a user has performed an information search using what search keyword. Therefore, it can be said that the search behavior information is a search history. The acquisition unit 131 stores the acquired search behavior information in the search history storage unit 123 as illustrated in FIG. The search history storage unit 123 is a storage unit included in the storage unit 120.

図１０は、実施形態にかかる検索履歴記憶部１２３の一例を示す図である。図１０の例では、検索履歴記憶部１２３は、「利用者ＩＤ」、「検索キーワード」、「検索日時」といった項目を有する。「利用者ＩＤ」は、検索を行った利用者を識別するための識別情報を示す。なお、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報と、検索履歴記憶部１２３に記憶される検索行動情報とは、同一の利用者ＩＤで紐付けられる。「検索キーワード」は、対応する利用者によって用いられた（入力された）検索キーワードを示す。「検索日時」は、対応する利用者によって検索が行われた日時を示す。すなわち、図１０の例では、利用者Ｕ１が、「２０１７年１月１０日」において検索キーワード「旅行」を用いた検索行動を行った例を示す。   FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the search history storage unit 123 according to the embodiment. In the example of FIG. 10, the search history storage unit 123 includes items such as “user ID”, “search keyword”, and “search date / time”. “User ID” indicates identification information for identifying the user who performed the search. The gene information stored in the gene information storage unit 121 and the search behavior information stored in the search history storage unit 123 are associated with the same user ID. “Search keyword” indicates a search keyword used (input) by a corresponding user. “Search date and time” indicates the date and time when the search was performed by the corresponding user. That is, the example of FIG. 10 shows an example in which the user U1 performs a search action using the search keyword “travel” on “January 10, 2017”.

また、分析部１３２は、上記実施形態で説明したように、３パターンの分析手法を用いて、検索行動情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析することができる。   Further, as described in the above embodiment, the analysis unit 132 can analyze whether or not a correlation is established between the search behavior information and the gene information by using three patterns of analysis methods.

パターン１では、分析部１３２は、各検索行動情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各行動情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。例えば、分析部１３２は、図６（ａ）で説明したように、遺伝子−利用者リストを生成する。また、分析部１３２は、各検索行動（各検索キーワード）毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。かかるリストは、図６（ｂ）に示す期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストにおいて商品を各検索キーワード（例えば、旅行、転職等）に置き換えたものに相当する。   In Pattern 1, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between each behavior information and each gene information by performing a correlation analysis between each search behavior information and each gene information. For example, the analysis unit 132 generates a gene-user list as described with reference to FIG. Moreover, the analysis part 132 produces | generates the goods-user list for every period Tn for every search action (each search keyword). Such a list corresponds to a product replaced with each search keyword (for example, travel, job change, etc.) in the product-user list for each period Tn shown in FIG.

そして、分析部１３２は、各検索キーワードに対応する検索行動情報情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報との相関関係を分析し、相関係数を算出する。一例を示すと、分析部１３２は、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数を変数Ｘとし、また、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとして、これらの変数をカウントする。そして、分析部１３２は、検索キーワード「旅行」を用いて検索を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち検索行動「検索キーワード「旅行」で検索を行う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を相関分析することにより相関係数を算出する。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。   Then, the analysis unit 132 analyzes the correlation between the search behavior information information corresponding to each search keyword and the gene information corresponding to each gene, and calculates a correlation coefficient. For example, the analysis unit 132 uses the search keyword “travel” during the period T1 as a variable X, and searches using the search keyword “travel” during the period T1. Among the number of users, these variables are counted with the number of users having the gene “G1a” as a variable Y. Then, the analysis unit 132 determines that the user who searches using the search keyword “travel” has the gene “G1a”, that is, the search action “searches using the search keyword“ travel ”” and the gene information “ The correlation coefficient is calculated by performing a correlation analysis to determine whether or not the correlation is established with “G1a”. Similarly, the analysis unit 132 performs counting for each period Tn.

パターン２では、分析部１３２は、各検索行動情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各検索行動情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。例えば、分析部１３２は、図７（ａ）で説明したように、遺伝子組合せ−利用者リストを生成する。また、分析部１３２は、各検索行動（各検索キーワード）毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。かかるリストは、図７（ｂ）に示す期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストにおいて商品を各検索キーワード（例えば、旅行、転職等）に置き換えたものに相当する。   In Pattern 2, the analysis unit 132 performs correlation analysis between each search behavior information and a combination of a plurality of pieces of gene information among the acquired gene information, so that each search behavior information and a combination of a plurality of gene information are Analyzes whether a correlation is established between them. For example, the analysis unit 132 generates a gene combination-user list as described with reference to FIG. Moreover, the analysis part 132 produces | generates the goods-user list for every period Tn for every search action (each search keyword). Such a list corresponds to a product replaced with each search keyword (for example, travel, job change, etc.) in the product-user list for each period Tn shown in FIG.

そして、分析部１３２は、各検索キーワードに対応する検索行動情報情報と、各遺伝子の組合せに対応する遺伝子情報との相関関係を分析し、相関係数を算出する。一例を示すと、分析部１３２は、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数を変数Ｘとし、また、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数のうち、遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する利用者数を変数Ｙとして、これらの変数をカウントする。そして、分析部１３２は、検索キーワード「旅行」を用いて検索を行う利用者は遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する傾向にあるか、すなわち検索行動「検索キーワード「旅行」で検索を行う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との間に相関関係が成立するか、を相関分析することにより相関係数を算出する。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。   Then, the analysis unit 132 analyzes the correlation between the search behavior information information corresponding to each search keyword and the gene information corresponding to each combination of genes, and calculates a correlation coefficient. For example, the analysis unit 132 uses the search keyword “travel” during the period T1 as a variable X, and searches using the search keyword “travel” during the period T1. Among the number of users, the number of users having the gene combination “G1a-G2a” is defined as a variable Y, and these variables are counted. Then, the analysis unit 132 has a tendency that the user who searches using the search keyword “travel” has the gene combination “G1a-G2a”, that is, the search action “searches using the search keyword“ travel ””. And a gene combination “G1a-G2a”, a correlation coefficient is calculated by performing a correlation analysis to determine whether a correlation is established. Similarly, the analysis unit 132 performs counting for each period Tn.

パターン３では、分析部１３２は、取得された検索行動情報のうち複数の検索行動情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、当該複数の検索行動情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。なお、パターン３では、複数の検索行動情報の組合せを検索キーワードのカテゴリそれぞれに属する検索キーワード群であるものとする。一例を示すと、検索カテゴリ「酒類」に属する検索キーワードといったものである。しかし、この例に限らず、複数の検索行動情報の組合せは、例えば、各検索キーワードを組み合わせることにより想定される全通りの組合せであってもよい。   In the pattern 3, the analysis unit 132 performs a correlation analysis between a combination of a plurality of search behavior information in the acquired search behavior information and each gene information, so that the combination of the plurality of search behavior information and each gene information Whether or not a correlation is established. In the pattern 3, it is assumed that a combination of a plurality of search behavior information is a search keyword group belonging to each category of search keywords. An example is a search keyword belonging to the search category “alcohol”. However, the present invention is not limited to this example, and the combination of the plurality of search behavior information may be, for example, all combinations assumed by combining the search keywords.

例えば、分析部１３２は、図８（ａ）で説明したように、遺伝子−利用者リストを生成する。また、分析部１３２は、各検索カテゴリ毎に、期間Ｔｎ毎の検索カテゴリ−利用者リストを生成する。かかるリストは、図８（ｂ）に示す期間Ｔｎ毎の商品カテゴリ−利用者リストにおいて商品を各検索カテゴリに置き換えたものに相当する。   For example, the analysis unit 132 generates a gene-user list as described with reference to FIG. Moreover, the analysis part 132 produces | generates the search category-user list for every period Tn for every search category. Such a list corresponds to a product in which the product is replaced with each search category in the product category-user list for each period Tn shown in FIG.

そして、分析部１３２は、各検索カテゴリに対応する検索行動情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報との相関関係を分析することで、相関係数を算出する。一例を示すと、分析部１３２は、期間Ｔ１に検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行った利用者数を変数Ｘとし、また、期間Ｔ１に検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行った利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとして、これらの変数をカウントする。そして、分析部１３２は、検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち検索行動「検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行う」と遺伝子「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を相関分析することにより相関係数を算出する。   And the analysis part 132 calculates a correlation coefficient by analyzing the correlation of the search action information corresponding to each search category, and the gene information corresponding to each gene. For example, the analysis unit 132 sets the number of users who have searched for a search keyword belonging to the search category “PC” in the period T1 as a variable X, and uses the search keyword belonging to the search category “PC” in the period T1. Among the number of users who have searched, the number of users having the gene “G1a” is taken as a variable Y, and these variables are counted. Then, the analysis unit 132 determines whether a user who performs a search with a search keyword belonging to the search category “computer” has a gene “G1a”, that is, performs a search with a search keyword belonging to the search action “search category“ computer ””. A correlation coefficient is calculated by performing a correlation analysis to determine whether a correlation is established between “perform” and the gene “G1a”.

ここで、特定部１３３によって、相関分析結果から検索行動「検索キーワード「ビール」で検索する」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「検索キーワード「ビール」で検索する」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。かかる例では、提供部１３４は、例えば、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者である利用者Ｕｘに対して、ビールあるいは酒類に関する広告コンテンツを提供する。   Here, it is assumed that the specifying unit 133 specifies from the correlation analysis result that the search action “search with the search keyword“ beer ”” and the gene “G2b” are correlated. In other words, the specifying unit 133 specifies a tendency indicating a correlation such that a user who “searches with the search keyword“ beer ”tends to have the gene“ G2b ”. In this example, the providing unit 134 provides advertising content related to beer or alcoholic beverages to the user Ux who is a target person having the gene “G2b”, for example.

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような検索を行うか未知である場合、その対象者の検索行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the search behavior of the target person when, for example, it is unknown what kind of search the target person performs, and is suitable for the target person. Information can be provided. For example, when providing the advertising content, the information providing apparatus 100 can provide the advertising content that is more suitable for the target person, so that the advertising effect can be enhanced.

〔５−２．広告閲覧行動に基づく情報提供〕
また、情報提供装置１００は、行動情報として広告コンテンツの閲覧に関する情報を取得し、広告コンテンツの閲覧に関する情報に基づく情報提供を行ってもよい。 [5-2. Information provision based on advertisement browsing behavior)
In addition, the information providing apparatus 100 may acquire information related to browsing of advertising content as behavior information and provide information based on information related to browsing of advertising content.

具体的には、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得する。また、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された広告閲覧情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、広告閲覧情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。   Specifically, the acquisition unit 131 acquires advertisement browsing information, which is information related to browsing behavior in which the user browsed the advertisement content, as the user behavior information. The analysis unit 132 also analyzes the relationship between the advertisement browsing information acquired by the acquisition unit 131 and the gene information. For example, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between the advertisement browsing information and the gene information.

また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の広告閲覧情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および広告閲覧情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および検索行動情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、広告閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する。   The specifying unit 133 also obtains gene information having a predetermined relationship (for example, correlation) with the advertisement browsing information of the user among the gene information of the user based on the analysis result obtained by the analysis unit 131. Identify. That is, the specifying unit 133 specifies a combination of correlated gene information and search behavior information among the user's gene information and advertisement browsing information. Then, the providing unit 134 provides information based on the advertisement browsing information to a target person who has gene information related to the genetic information having a predetermined relationship with the advertisement browsing information among the genetic information of the user. .

例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、コンテンツサーバ）にアクセスすることで、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得する。広告閲覧情報とは、どの利用者が、いつ、どの広告コンテンツを閲覧したか、といった検索行動を示す情報である。したがって、広告閲覧情報は、広告閲覧履歴ともいえる。なお、どのような場合を、利用者が広告を閲覧したと定義してもよい。例えば、利用者が広告コンテンツを選択した場合、その選択された広告コンテンツは閲覧されたものと定義してもよい。また、利用者に配信された広告コンテンツは閲覧されたものと定義してもよい。本変形例では、利用者に選択された広告コンテンツを、その利用者に閲覧されたものと定める。   For example, the acquisition unit 131 accesses the external server 60 (for example, a content server) to acquire advertisement browsing information, which is information related to browsing behavior in which the user has browsed the advertisement content. The advertisement browsing information is information indicating search behavior such as which user browsed which advertisement content when. Therefore, it can be said that the advertisement browsing information is an advertisement browsing history. Note that any case may be defined as a user viewing an advertisement. For example, when the user selects advertising content, the selected advertising content may be defined as viewed. Moreover, you may define that the advertising content delivered to the user was browsed. In this modification, it is determined that the advertisement content selected by the user is viewed by the user.

取得部１３１は、取得した広告閲覧情報を、図１１に示すように、閲覧履歴記憶部１２４に格納する。閲覧履歴記憶部１２４は、記憶部１２０が有する記憶部である。図１１は、実施形態にかかる閲覧履歴記憶部１２４の一例を示す図である。図１１の例では、閲覧履歴記憶部１２４は、「利用者ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「閲覧日時」といった項目を有する。   The acquisition unit 131 stores the acquired advertisement browsing information in the browsing history storage unit 124 as illustrated in FIG. The browsing history storage unit 124 is a storage unit included in the storage unit 120. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the browsing history storage unit 124 according to the embodiment. In the example of FIG. 11, the browsing history storage unit 124 includes items such as “user ID”, “advertisement content”, and “browsing date / time”.

「利用者ＩＤ」は、広告コンテンツを閲覧した利用者を識別するための識別情報を示す。なお、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報と、閲覧履歴記憶部１２４に記憶される広告閲覧情報とは、同一の利用者ＩＤで紐付けられる。「広告コンテンツ」は、対応する利用者によって閲覧された広告コンテンツを示す。「閲覧日時」は、対応する利用者によって広告コンテンツが閲覧された日時を示す。   “User ID” indicates identification information for identifying a user who has viewed the advertisement content. The gene information stored in the gene information storage unit 121 and the advertisement browsing information stored in the browsing history storage unit 124 are associated with the same user ID. “Advertising content” indicates the advertising content browsed by the corresponding user. “Browsing date and time” indicates the date and time when the advertisement content was browsed by the corresponding user.

また、分析部１３２は、上記実施形態で説明したように、３パターンの分析手法を用いて、広告閲覧情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析することができる。パターン１では、分析部１３２は、各広告閲覧情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各広告閲覧情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン２では、分析部１３２は、各広告閲覧情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各広告閲覧情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン３では、分析部１３２は、取得された広告閲覧情報のうち複数の広告閲覧情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、当該複数の広告閲覧情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。   Moreover, the analysis part 132 can analyze whether correlation is established between advertisement browsing information and gene information using the analysis method of 3 patterns, as demonstrated in the said embodiment. In Pattern 1, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between each advertisement browsing information and each gene information by performing a correlation analysis between each advertisement browsing information and each gene information. In Pattern 2, the analysis unit 132 performs correlation analysis between each advertisement browsing information and a combination of a plurality of pieces of gene information among the acquired gene information, so that each advertisement reading information and a combination of a plurality of gene information are Analyzes whether a correlation is established between them. In Pattern 3, the analysis unit 132 performs a correlation analysis between a combination of a plurality of pieces of advertisement browsing information among the obtained advertisement browsing information and each gene information, and thereby a combination of the plurality of pieces of advertisement browsing information and each gene information. Whether or not a correlation is established.

ここで、例えば、特定部１３３によって、相関分析結果から閲覧行動「ビールに関する広告コンテンツを閲覧する」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「ビールに関する広告コンテンツを閲覧する」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。かかる例では、提供部１３４は、例えば、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者である利用者Ｕｘに対して、ビールあるいは酒類に関する広告コンテンツを供する。   Here, for example, it is assumed that the specifying unit 133 specifies from the correlation analysis result that the browsing action “view advertising content related to beer” and the gene “G2b” are correlated. In other words, the specifying unit 133 specifies a tendency indicating a correlation such that a user “browsing advertising content related to beer” tends to have the gene “G2b”. In this example, the providing unit 134 provides advertising content related to beer or alcoholic beverages to the user Ux who is a target person having the gene “G2b”, for example.

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the browsing behavior of the target person when, for example, it is unknown what advertisement content the target person browses. Appropriate information can be provided. For example, when providing the advertising content, the information providing apparatus 100 can provide the advertising content that is more suitable for the target person, so that the advertising effect can be enhanced.

〔５−３．記事閲覧行動に基づく情報提供〕
また、広告コンテンツは記事コンテンツであってもよい。つまり、情報提供装置１００は、行動情報として記事コンテンツの閲覧に関する情報を取得し、記事コンテンツの閲覧に関する情報報に基づく情報提供を行ってもよい。 [5-3. Information provision based on article browsing behavior)
The advertisement content may be article content. That is, the information providing apparatus 100 may acquire information related to browsing article content as behavior information and provide information based on information reports related to browsing article content.

具体的には、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報を取得する。記事コンテンツとは、例えば、ニュース記事、経済記事、エンターテイメント関連記事、スポーツ記事、ブログ等である。また、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された記事閲覧情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、記事閲覧情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。分析手法の詳細な説明は省略するが、これまで説明してきたように、パターン１〜３を用いることができる。   Specifically, the acquisition unit 131 acquires article browsing information, which is information related to browsing behavior in which the user has browsed article content, as user behavior information. The article content is, for example, a news article, an economic article, an entertainment-related article, a sports article, a blog, or the like. The analysis unit 132 also analyzes the relationship between the article browsing information acquired by the acquisition unit 131 and the gene information. For example, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between the article browsing information and the gene information. Although a detailed description of the analysis technique is omitted, patterns 1 to 3 can be used as described above.

また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の記事閲覧情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および記事閲覧情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および記事閲覧情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、記事閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する。   The specifying unit 133 also obtains gene information having a predetermined relationship (for example, correlation) with the user's article browsing information among the user's genetic information based on the analysis result obtained by the analysis unit 131. Identify. That is, the specifying unit 133 specifies a combination of correlated gene information and article browsing information among the user's gene information and article browsing information. Then, the providing unit 134 provides information based on the advertisement browsing information to a target person having genetic information related to gene information having a predetermined relationship with the article browsing information among the genetic information of the user. .

ここで、例えば、特定部１３３によって、相関分析結果から閲覧行動「ビールに関する記事コンテンツを閲覧する」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。かかる例では、提供部１３４は、閲覧行動「ビールに関する記事コンテンツを閲覧する」に基づく情報を、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者である利用者Ｕｘに提供する。例えば、提供部１３４は、ビールあるいは酒類に関する広告コンテンツを供する。   Here, for example, it is assumed that the browsing action “browsing article content related to beer” and the gene “G2b” are specified to be correlated from the correlation analysis result by the specifying unit 133. In this example, the providing unit 134 provides information based on the browsing action “browsing article content related to beer” to the user Ux who is a target person having the gene “G2b”. For example, the providing unit 134 provides advertising content related to beer or liquor.

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the browsing behavior of the target person when, for example, it is unknown what advertisement content the target person browses. Appropriate information can be provided. For example, when providing the advertising content, the information providing apparatus 100 can provide the advertising content that is more suitable for the target person, so that the advertising effect can be enhanced.

〔５−４．株取引情報に基づく情報提供〕
また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得してもよい。そして、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された株取引情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、株取引情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。 [5-4. Information provision based on stock transaction information)
Moreover, the acquisition part 131 may acquire the stock transaction information which is the information regarding the stock transaction which the user performed as a user's action information. Then, the analysis unit 132 analyzes the relationship between the stock transaction information acquired by the acquisition unit 131 and the gene information. For example, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between the stock transaction information and the gene information.

また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の株取引情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および株取引情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および株取引情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、株取引情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該株取引情報に基づく情報を提供する。   The identifying unit 133 also obtains gene information having a predetermined relationship (for example, correlation) with the user's stock transaction information out of the user's gene information based on the analysis result obtained by the analysis unit 131. Identify. That is, the specifying unit 133 specifies a combination of correlated gene information and stock transaction information among the user's gene information and stock transaction information. The providing unit 134 provides information based on the stock transaction information to a target person who has gene information related to the gene information having a predetermined relationship with the stock transaction information among the gene information of the user. .

例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、株取引管理サーバ）にアクセスすることで、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得する。株取引情報とは、どの利用者が、いつ、どの株（銘柄）の株を何株購入したかといった株取引行動を示す情報である。また、取得部１３１は、取得した株取引情報を株取引の履歴として、所定の記憶部（不図示）に格納する。   For example, the acquisition unit 131 acquires stock transaction information that is information related to stock transactions performed by the user by accessing the external server 60 (for example, a stock transaction management server). The stock trading information is information indicating stock trading behavior such as which user purchased how many stocks of which stock (brand). Further, the acquisition unit 131 stores the acquired stock transaction information as a stock transaction history in a predetermined storage unit (not shown).

また、分析部１３２は、上記実施形態で説明したように、３パターンの分析手法を用いて、株取引情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析することができる。パターン１では、分析部１３２は、各株取引情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各広告閲覧情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン２では、分析部１３２は、各株取引情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各株取引情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン３では、分析部１３２は、取得された株取引情報のうち複数の株取引情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、当該複数の株取引情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。   Further, as described in the above embodiment, the analysis unit 132 can analyze whether or not a correlation is established between the stock transaction information and the gene information by using the three patterns of analysis methods. In Pattern 1, the analysis unit 132 analyzes whether or not a correlation is established between each advertisement browsing information and each gene information by performing a correlation analysis between each stock transaction information and each gene information. In Pattern 2, the analysis unit 132 performs correlation analysis between each stock transaction information and a combination of a plurality of pieces of gene information among the acquired gene information, so that each stock transaction information and a combination of a plurality of gene information are Analyzes whether a correlation is established between them. In pattern 3, the analysis unit 132 performs a correlation analysis between a combination of a plurality of stock transaction information in the acquired stock transaction information and each gene information, thereby combining the plurality of stock transaction information and each gene information. Whether or not a correlation is established.

ここで、例えば、特定部１３３によって、相関分析結果から株取引「１株所定額以上の株を所定数以上買う」と、遺伝子「Ｇ４ａ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「１株所定額以上の株を所定数以上買う」利用者は、遺伝子「Ｇ４ａ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。かかる例では、提供部１３４は、株取引「１株所定額以上の株を所定数以上買う」に基づく情報を、遺伝子「Ｇ４ａ」を有する対象者である利用者Ｕｘに提供する。例えば、かかる株取引はリスクの高いものであるとすると、提供部１３４は、注意喚起する情報を提供したり、より良い株取引を提案する。   Here, for example, it is assumed that, from the correlation analysis result, it is specified by the specifying unit 133 that the stock transaction “buy a predetermined number of stocks of a predetermined amount or more per stock” is correlated with the gene “G4a”. . In other words, it is assumed that the specifying unit 133 specifies a tendency indicating a correlation such that a user who “buys a predetermined number of stocks of a predetermined amount or more per share” tends to have the gene “G4a”. In this example, the providing unit 134 provides information based on the stock transaction “buy a predetermined number of stocks of a predetermined amount or more per share” to the user Ux who is a target person having the gene “G4a”. For example, if such stock trading is high risk, the providing unit 134 provides information to call attention or proposes better stock trading.

また、例えば、利用者Ｕｘの資産に関する情報（例えば、口座情報）を特定可能場合には、提供部１３４は、利用者Ｕｘの資産の場合、「１株所定額以上の株を所定数以上買う」といった株取引はリスクがあるのか、そうでないのか判断し、判断結果に基づく情報提供を行ってもよい。   In addition, for example, when the information (for example, account information) regarding the asset of the user Ux can be specified, the providing unit 134 purchases a predetermined number of shares equal to or more than a predetermined amount for each user Ux asset. It may be determined whether or not the stock transaction such as “has a risk, and information may be provided based on the determination result.

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような株取引を行うか未知である場合、その対象者の株取引を予測することができるため、その対象者に適した株取引に関する情報を提供することができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the stock transaction of the target person when, for example, it is unknown what kind of stock transaction the target person performs, and is suitable for the target person. Provide information on stock trading.

〔５−５．遺伝子情報について〕
上記実施形態では、提供部１３４が、利用者の遺伝子情報と同一の遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する例を示した。しかし、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報として、利用者の遺伝子情報と類似する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供してもよい。 [5-5. About genetic information)
In the said embodiment, the provision part 134 showed the example which provides the information based on the said user's action information with respect to the subject who has the same genetic information as a user's genetic information. However, the providing unit 134 provides information based on the user's behavior information to a target person having genetic information similar to the user's genetic information as genetic information related to the user's genetic information. Also good.

ここで、利用者の遺伝子情報と類似する遺伝子情報について、類似とは、利用者の遺伝子の構造と類似する遺伝子といったように、構造の類似を指すものであってもよい。また、共通する病気の因子となる遺伝子が複数存在する場合に、利用者の遺伝子がこのうちのいずれかであるとすると、類似とは、かかる複数の遺伝子のうちの他のいずれかを指すものであってもよい。   Here, regarding gene information similar to the gene information of the user, the similarity may refer to the similarity of the structure, such as a gene similar to the structure of the user's gene. In addition, when there are multiple genes that cause common diseases, and the user's gene is one of these, similarity refers to any other of the multiple genes. It may be.

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば図１２に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１２は、情報提供装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。 [6. Hardware configuration)
Further, the information providing apparatus 100 according to the embodiment described above is realized by a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. 12, for example. FIG. 12 is a hardware configuration diagram illustrating an example of a computer 1000 that implements the functions of the information providing apparatus 100. The computer 1000 includes a CPU 1100, RAM 1200, ROM 1300, HDD 1400, communication interface (I / F) 1500, input / output interface (I / F) 1600, and media interface (I / F) 1700.

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。   The CPU 1100 operates based on a program stored in the ROM 1300 or the HDD 1400 and controls each unit. The ROM 1300 stores a boot program executed by the CPU 1100 when the computer 1000 is started up, a program depending on the hardware of the computer 1000, and the like.

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを通信網５０を介して他の機器へ送信する。   The HDD 1400 stores programs executed by the CPU 1100, data used by the programs, and the like. The communication interface 1500 receives data from other devices via the communication network 50 and sends the data to the CPU 1100, and transmits data generated by the CPU 1100 to other devices via the communication network 50.

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。   The CPU 1100 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input / output interface 1600. The CPU 1100 acquires data from the input device via the input / output interface 1600. In addition, the CPU 1100 outputs the generated data to the output device via the input / output interface 1600.

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。   The media interface 1700 reads a program or data stored in the recording medium 1800 and provides it to the CPU 1100 via the RAM 1200. The CPU 1100 loads such a program from the recording medium 1800 onto the RAM 1200 via the media interface 1700, and executes the loaded program. The recording medium 1800 is, for example, an optical recording medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or PD (Phase change rewritable disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), a tape medium, a magnetic recording medium, or a semiconductor memory. Etc.

例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。   For example, when the computer 1000 functions as the information providing apparatus 100, the CPU 1100 of the computer 1000 realizes the function of the control unit 130 by executing a program loaded on the RAM 1200. The HDD 1400 stores data in the storage unit 120. The CPU 1100 of the computer 1000 reads these programs from the recording medium 1800 and executes them. However, as another example, these programs may be acquired from other devices via the communication network 50.

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。 [7. Others]
In addition, among the processes described in the above embodiment, all or part of the processes described as being automatically performed can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。   Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.

また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。   Moreover, each embodiment mentioned above can be combined suitably in the range which does not contradict a process content.

〔８．効果〕
実施形態にかかる情報提供装置１００は、取得部１３１と、提供部１３４とを有する。取得部１３１は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。 [8. effect〕
The information providing apparatus 100 according to the embodiment includes an acquisition unit 131 and a providing unit 134. The acquisition unit 131 acquires behavior information indicating the behavior of the user on the network and the genetic information of the user. The providing unit 134 provides information based on the user's behavior information to a target person who has genetic information related to the user's genetic information.

このように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、対象者に対してより適した情報を提供することができる。   As described above, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can provide more appropriate information to the target person by using the behavior information and gene information of the user.

また、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該行動情報に基づく情報を提供する。   The providing unit 134 provides information based on the behavior information to a target person having genetic information related to the genetic information having a predetermined relationship with the behavior information of the user among the genetic information of the user. To do.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、行動が未知の対象者どのような行動を行うが高精度に予測することができるため、対象者に対してより適した情報を提供することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment provides, for example, more suitable information to the target person because the target person whose behavior is unknown can be predicted with high accuracy. be able to.

また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、検索行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該検索行動情報に基づく情報を提供する。   Moreover, the acquisition part 131 acquires the search action information which is the information regarding the search which the user performed using the search keyword as a user's action information. Then, the providing unit 134 provides information based on the search behavior information to a target person who has gene information related to gene information having a predetermined relationship with the search behavior information among the gene information of the user. .

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような検索を行うか未知である場合、その対象者の検索行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the search behavior of the target person when, for example, it is unknown what kind of search the target person performs, and is suitable for the target person. Information can be provided. For example, when providing the advertising content, the information providing apparatus 100 can provide the advertising content that is more suitable for the target person, so that the advertising effect can be enhanced.

また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、購買情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該購買情報に基づく情報を提供する。   Moreover, the acquisition part 131 acquires the purchase information which is the information regarding the purchase which the user performed as a user's action information. The providing unit 134 provides information based on the purchase information to a target person who has gene information related to gene information having a predetermined relationship with the purchase information among the gene information of the user.

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者どのような購買を行うかが未知である場合、その対象者の購買行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the purchase behavior of the target person when, for example, what kind of purchase is performed by the target person, and is therefore suitable for the target person. Information can be provided. For example, when providing the advertising content, the information providing apparatus 100 can provide the advertising content that is more suitable for the target person, so that the advertising effect can be enhanced.

また、取得部１３１は、は、利用者の行動情報として、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、広告閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する。   Moreover, the acquisition part 131 acquires the advertisement browsing information which is the information regarding the browsing action which the user browsed advertisement content as a user's action information. Then, the providing unit 134 provides information based on the advertisement browsing information to a target person who has gene information related to the genetic information having a predetermined relationship with the advertisement browsing information among the genetic information of the user. .

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the browsing behavior of the target person when, for example, it is unknown what advertisement content the target person browses. Appropriate information can be provided. For example, when providing the advertising content, the information providing apparatus 100 can provide the advertising content that is more suitable for the target person, so that the advertising effect can be enhanced.

また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報を取得する。また、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、記事閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該記事閲覧情報に基づく情報を提供する。   Moreover, the acquisition part 131 acquires the article browsing information which is the information regarding the browsing action which the user browsed the article content as a user's action information. The providing unit 134 provides information based on the article browsing information to a target person who has gene information related to gene information having a predetermined relationship with the article browsing information among the gene information of the user. .

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the browsing behavior of the target person when, for example, it is unknown what advertisement content the target person browses. Appropriate information can be provided. For example, when providing the advertising content, the information providing apparatus 100 can provide the advertising content that is more suitable for the target person, so that the advertising effect can be enhanced.

また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、株取引情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該株取引情報に基づく情報を提供する。   Moreover, the acquisition part 131 acquires the stock transaction information which is the information regarding the stock transaction which the user performed as a user's action information. The providing unit 134 provides information based on the stock transaction information to a target person who has gene information related to the gene information having a predetermined relationship with the stock transaction information among the gene information of the user. .

これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような株取引を行うか未知である場合、その対象者の株取引を予測することができるため、その対象者に適した株取引に関する情報を提供することができる。   Thereby, the information providing apparatus 100 according to the embodiment can predict the stock transaction of the target person when, for example, it is unknown what kind of stock transaction the target person performs, and is suitable for the target person. Provide information on stock trading.

また、提供部１３４は、所定の関係性として、利用者の遺伝子情報のうち、当該遺伝子情報と当該利用者の行動情報との傾向に基づく関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。   Further, the providing unit 134 has, as the predetermined relationship, a target having gene information related to gene information having a relationship based on a tendency between the gene information and the user's behavior information among the gene information of the user. Information based on the user's behavior information is provided to the user.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、対象者に対してより適した情報を提供することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can provide more suitable information to the target person.

また、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報として、利用者の遺伝子情報と同一、または、類似する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。   The providing unit 134 also provides information based on the user's behavior information to a target person having genetic information that is the same as or similar to the genetic information of the user as genetic information related to the genetic information of the user. I will provide a.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、より多くの対象者に対して、各対象者それぞれに対してより適した情報を提供することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can provide more appropriate information to each target person.

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。   As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, including the aspects described in the disclosure section of the invention, based on the knowledge of those skilled in the art, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。   In addition, the “section (module, unit)” described above can be read as “means” or “circuit”. For example, the acquisition unit can be read as acquisition means or an acquisition circuit.

１ 情報提供システム
１０ 利用者端末
３０ 検査機関サーバ
６０ 外部サーバ
１００ 情報提供装置
１２１ 遺伝子情報記憶部
１３１ 取得部
１３２ 分析部
１３３ 特定部
１３４ 提供部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information provision system 10 User terminal 30 Inspection organization server 60 External server 100 Information provision apparatus 121 Gene information storage part 131 Acquisition part 132 Analysis part 133 Identification part 134 Provision part

Claims (11)

利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得部と、
前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する提供部と
を有することを特徴とする情報提供装置。 An acquisition unit for acquiring behavior information indicating behavior on a user's network and genetic information of the user;
An information providing apparatus, comprising: a providing unit that provides information based on the user's behavior information to a target person having genetic information related to the user's genetic information. 前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記利用者の行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。 The providing unit provides information based on the behavior information to a target person having genetic information related to genetic information having a predetermined relationship with the behavior information of the user among the genetic information of the user. The information providing apparatus according to claim 1, wherein: 前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記検索行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該検索行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。 The acquisition unit acquires search behavior information that is information related to a search performed by the user using a search keyword as the user behavior information,
The providing unit provides information based on the search behavior information to a target person having gene information related to gene information having a predetermined relationship with the search behavior information among the genetic information of the user. The information providing apparatus according to claim 2. 前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記購買情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該購買情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報提供装置。 The acquisition unit acquires purchase information, which is information related to purchase performed by the user, as the user behavior information,
The providing unit provides information based on the purchase information to a target person having gene information related to gene information having a predetermined relationship with the purchase information among the gene information of the user. The information providing apparatus according to claim 2 or 3, characterized in that 前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記広告閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載の情報提供装置。 The acquisition unit acquires, as the user behavior information, advertisement browsing information that is information related to browsing behavior in which the user browsed the advertising content,
The providing unit provides information based on the advertisement browsing information to a target person who has gene information related to gene information having a predetermined relationship with the advertisement browsing information among the user's genetic information. The information providing apparatus according to any one of claims 2 to 4, wherein the information providing apparatus includes: 前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記記事閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該記事閲覧情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１つに記載の情報提供装置。 The acquisition unit acquires, as the user behavior information, article browsing information that is information related to browsing behavior in which the user browsed article content;
The providing unit provides information based on the article browsing information to a target person who has gene information related to gene information having a predetermined relationship with the article browsing information among the user's genetic information. The information providing apparatus according to any one of claims 2 to 5, wherein the information providing apparatus includes: 前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記株取引情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該株取引情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜６のいずれか１つに記載の情報提供装置。 The acquisition unit acquires stock transaction information, which is information related to stock transactions performed by the user, as the user behavior information,
The providing unit provides information based on the stock transaction information to a target person having genetic information related to the gene information having a predetermined relationship with the stock transaction information among the gene information of the user. The information providing apparatus according to any one of claims 2 to 6, wherein the information providing apparatus includes: 前記提供部は、前記所定の関係性として、前記利用者の遺伝子情報のうち、当該遺伝子情報と当該利用者の行動情報との傾向に基づく関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜７のいずれか１つに記載の情報提供装置。 The providing unit has, as the predetermined relationship, an object having genetic information related to genetic information having a relationship based on a tendency between the genetic information and the user's behavior information among the genetic information of the user The information providing apparatus according to any one of claims 2 to 7, wherein information based on the behavior information of the user is provided to the user. 前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報として、前記利用者の遺伝子情報と同一、または、類似する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報提供装置。 The providing unit provides information based on the user's behavior information to a target person having genetic information that is the same as or similar to the genetic information of the user as genetic information related to the genetic information of the user The information providing device according to claim 1, wherein the information providing device is provided. 情報提供装置が実行する情報提供方法であって、
利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得工程と、
前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する提供工程と
を含んだことを特徴とする情報提供方法。 An information providing method executed by the information providing apparatus,
An acquisition step of acquiring behavior information indicating behavior on the network of the user and genetic information of the user;
A providing step of providing information based on the user's behavior information to a target person having genetic information related to the user's genetic information. 利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得手順と、
前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する提供手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報提供プログラム。 An acquisition procedure for acquiring behavior information indicating behavior on the user's network and the genetic information of the user;
An information providing program for causing a target person having genetic information related to the genetic information of the user to execute a providing procedure for providing information based on the behavior information of the user.
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