JP6453506B1 - Information processing apparatus, information processing method, and information processing program - Google Patents

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Abstract

【課題】ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供すること。【解決手段】本願にかかる情報処理装置は、取得部と、通知部とを有する。取得部は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの前記行動情報を取得する。通知部は、取得部により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。【選択図】図4To provide information regarding a disease appropriately to a user. An information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit and a notification unit. The acquisition unit acquires the behavior information of a conscious user, who is a user estimated to be aware that there is a symptom related to injury or illness based on behavior information indicating behavior on the network. The notification unit notifies the target user, who is a user having behavior information related to the behavior information acquired by the acquisition unit, of predetermined information based on symptoms. [Selection] Figure 4

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。   Embodiments described herein relate generally to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.

近年、インターネットに代表されるネットワークの発展によって、ユーザに様々なサービスが提供されるようになってきている。   In recent years, with the development of networks represented by the Internet, various services have been provided to users.

例えば、特許文献1には、ユーザ情報に基づいて自動的に判断されたユーザの好みに対応する支援内容を、好みレベルに応じた方法で実行する技術が開示されている。   For example, Patent Literature 1 discloses a technique for executing support contents corresponding to user preferences automatically determined based on user information by a method according to a preference level.

特開2015−043148号公報Japanese Patent Laying-Open No. 2015-043148

しかしながら、上記の従来技術では、必ずしもユーザに対して疾患に関する情報を適切に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、ユーザの情報を取得し、取得したユーザ情報に基づいてユーザの好みを判断し、判断した好みを支援するための支援内容を決定する。そして、決定した支援内容を実行する。例えば、上記の従来技術は、ユーザの好みに対応する商品またはサービスに関する情報を広告表示するといった支援内容を実行する。   However, in the above-described conventional technology, information regarding a disease cannot always be appropriately provided to the user. For example, in the above-described conventional technology, user information is acquired, the user's preference is determined based on the acquired user information, and the support content for supporting the determined preference is determined. Then, the determined support content is executed. For example, the above-described conventional technology executes support contents such as advertising display of information on products or services corresponding to user preferences.

このような、上記の従来技術では、例えば、ユーザの好みに合った情報を提供することができたとしても、必ずしもユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができるとは限らない。   In such a conventional technique, for example, even if information suitable for the user's preference can be provided, it is not always possible to appropriately provide information regarding the disease to the user.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができる情報処理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 processing apparatus that can appropriately provide information on a disease to a user.

本願にかかる情報処理装置は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの前記行動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知部とを有することを特徴とする。   The information processing apparatus according to the present application acquires the behavior information of a aware user who is a user estimated to be aware of a symptom related to a disease based on behavior information indicating behavior on a network; It has a notification part which notifies predetermined information based on the symptom to a target user who is a user who has action information relevant to action information acquired by an acquisition part.

実施形態の一態様によれば、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に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 information regarding a disease can be appropriately provided to the user.

図1は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. 図2は、実施形態にかかる情報処理の中で行われる情報通知の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of information notification performed in the information processing according to the embodiment. 図3は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing system according to the embodiment. 図4は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus according to the embodiment. 図5は、実施形態にかかる行動情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the behavior information storage unit according to the embodiment. 図6は、実施形態にかかる疾患情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a disease information storage unit according to the embodiment. 図7は、実施形態にかかる傾向情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the trend information storage unit according to the embodiment. 図8は、実施形態にかかるコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a content information storage unit according to the embodiment. 図9は、実施形態にかかる情報処理装置による分析処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart illustrating a processing procedure according to an analysis process performed by the information processing apparatus according to the embodiment. 図10は、実施形態にかかる情報処理装置による通知処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating a processing procedure according to notification processing by the information processing apparatus according to the embodiment. 図11は、変形例にかかる情報通知の一例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information notification according to the modification. 図12は、情報処理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 implements the functions of the information processing apparatus.

以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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処理装置、情報処理方法および情報処理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, an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, the information processing method, and the information processing program according to the present application are not limited by this 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.情報処理〕
まず、図1を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図1は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図1に示す情報処理装置100によって行われる。
[1. Information processing)
First, an example of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of information processing according to the embodiment. Information processing according to the embodiment is performed by the information processing apparatus 100 illustrated in FIG. 1.

また、実施形態にかかる情報処理システム1は、図1に示すように、端末装置10と、情報処理装置100とを含む。端末装置10、情報処理装置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に示す情報処理システム1には、複数台の端末装置10や、複数台の情報処理装置100が含まれてもよい。なお、後述するが、情報処理システム1には、外部サーバ60も含まれる。   In addition, the information processing system 1 according to the embodiment includes a terminal device 10 and an information processing device 100 as illustrated in FIG. 1. The terminal device 10 and the information processing device 100 are connected to be communicable by wire or wireless via a network. Note that the information processing system 1 illustrated in FIG. 1 may include a plurality of terminal devices 10 and a plurality of information processing devices 100. As will be described later, the information processing system 1 also includes an external server 60.

端末装置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、端末装置10は、情報処理装置100から受信した情報を画面表示したり音声出力する。   The terminal device 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 terminal device 10 displays the information received from the information processing device 100 on the screen or outputs the sound.

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ユーザの購買行動(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ユーザ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」とも呼ばれる)がある。   Here, the premise of this embodiment is demonstrated. For example, a specific purchase is determined based on the relationship between a user's purchase behavior on the network (for example, a behavior such as buying a product as a site) and a search behavior (for example, a behavior such as searching for information using a certain search keyword). There is a data analysis technique (also referred to as “quality extended search”) in which a user who is not taking action searches for what kind of purchase action is taken.

「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ユーザは、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ユーザ群の中から、例えば、ある行動をすると予測されるのユーザ(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”, and a relationship is found between purchasing behavior and search behavior. . 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, the “quality-enhanced search” is, for example, 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”). Who is effectively sought after.

実施形態にかかる情報処理装置100によって行われる情報処理は、このような「質拡張検索」に着目するととともに、ユーザに対して疾患への「気付き」を効果的に与えるものである。例えば、疾患の中には、数十万人に一人といった罹患率の非常に低い希少疾患と呼ばれる疾患がある。希少疾患の多くは、遺伝性であり、稀な種類の感染症、稀な種類の免疫疾患、稀な種類のがん等が挙げられる。   Information processing performed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment pays attention to such “quality extended search” and effectively gives the user “awareness” to the disease. For example, among diseases, there is a disease called a rare disease with a very low morbidity such as one in hundreds of thousands of people. Many rare diseases are hereditary and include rare types of infectious diseases, rare types of immune diseases, and rare types of cancer.

仮に希少疾患に罹患していたとしても、明らかな症状が直ぐに出ない場合もあるため、罹患者は、希少疾患に罹患している自覚も無ければ、希少疾患であることを認識すらできないことも多い。実施形態にかかる情報処理は、上記のような質拡張検索の概念を用いて、このような希少疾患をはじめ様々な疾患への罹患の可能性についてユーザに効果的に認識させ、治療へと向けさせるための処理である。   Even if you are afflicted with a rare disease, there may be cases where obvious symptoms do not appear immediately, so the affected person may not even be able to recognize that it is a rare disease unless they are aware that they are afflicted with a rare disease. Many. The information processing according to the embodiment uses the concept of quality extension search as described above to make the user effectively recognize the possibility of suffering from various diseases including such rare diseases, and aim for treatment. It is a process for making it.

具体的には、実施形態にかかる情報処理装置100は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。つまり、何らかの傷病の症状が出ているユーザは、例えば、その症状に起因する疾患が特定できている、いないに拘わらず、症状の改善に向けた行動を取ることが考えられる。   Specifically, the information processing apparatus 100 according to the embodiment acquires the behavior information of a conscious user who is estimated to be aware that there is a symptom related to injury or illness based on behavior information indicating behavior on the network. And the predetermined information based on a symptom is notified with respect to the object user who is a user who has the action information relevant to the acquired action information. That is, it is conceivable that a user who has some symptoms of injury or illness, for example, takes action to improve symptoms regardless of whether or not a disease caused by the symptoms has been identified.

簡単な例を示すと、アルコール依存症にかかっており、かつその症状を自覚しているユーザは、症状を改善するための医薬品を購入する傾向にある一方で、好きなお酒を断つことができずビールや日本酒を購入する傾向にもあるといえる。また、アルコール依存症にかかっている可能性があるが、本人は症状を自覚しておらず、酒類を頻繁に購入するといったユーザも存在する。このような症状を自覚していないユーザであっても、どこかで自身がアルコール依存症なのではないかと心配し、それに合った医薬品を購入してみようとする場合もある。なお、本実施形態では、傷病に関する症状とは、内因性の疾患による症状であるものとするが、例えば、骨折や外傷による症状であってもよい。   To give a simple example, a user who is addicted to alcohol and who is aware of the symptoms may tend to purchase medicines to improve the symptoms, but can turn off their favorite alcohol. It can be said that there is also a tendency to purchase beer and sake. In addition, although there is a possibility of having alcoholism, there are users who are not aware of the symptoms and frequently purchase alcoholic beverages. Even a user who is not aware of such symptoms may be worried that he / she is alcohol-dependent somewhere and try to purchase a medicine that matches it. In this embodiment, the symptom related to injury or illness is a symptom due to an endogenous disease, but may be a symptom due to a fracture or trauma, for example.

情報処理装置100は、症状を自覚していないユーザが、症状を自交しているユーザと似たような行動をしていれば(上記例では、酒類を購入する、アルコール依存症に合った医薬品を購入する)、症状を自覚していないユーザに対してアルコール依存症であると予測し、本人にアルコール依存症の可能性があることを認識させるような情報提供を行う。以下では、実施形態にかかる情報処理について、一例を用いて説明する。   If the user who is not aware of the symptom is performing a behavior similar to that of the user who is symptomatically complaining (in the above example, the information processing apparatus 100 is suitable for alcoholism in which alcohol is purchased. Providing information that predicts that a user who is not aware of symptoms is alcoholic and that the person is aware of the possibility of alcoholism. Hereinafter, the information processing according to the embodiment will be described using an example.

まず、情報処理装置100は、各ユーザのインターネット上での行動を示す行動情報を取得する(ステップS1)。行動情報が取得される対象のユーザは、例えば、情報処理装置100に対して直接、または、間接的にログイン可能なユーザ(ログインIDが発行されている)である。また、行動情報が取得される対象のユーザは、例えば、情報処理装置100を管理する事業主(「事業主Z」とする)に対して会員登録を行っているユーザである。   First, the information processing apparatus 100 acquires behavior information indicating each user's behavior on the Internet (step S1). The user whose behavior information is acquired is, for example, a user who can log in to the information processing apparatus 100 directly or indirectly (a login ID is issued). In addition, the user whose behavior information is acquired is, for example, a user who has registered as a member for the business owner who manages the information processing apparatus 100 (referred to as “business owner Z”).

また、ユーザのインターネット上での行動を示す行動情報とは、例えば、検索行動(例えば、検索キーワード○○を用いて情報検索する)に関する情報である検索情報、購買行動(例えば、所定のショッピングサイトで〇〇を購入する)に関する情報である購買情報、または、閲覧行動(例えば、スポーツ情報サイト○○を閲覧する)に関する情報である閲覧情報である。したがって、検索情報は検索履歴、購買情報は購買履歴、閲覧情報は閲覧履歴と言い換えることができる。   In addition, the behavior information indicating the behavior of the user on the Internet is, for example, search information that is information related to search behavior (for example, information retrieval using the search keyword XX), purchase behavior (for example, a predetermined shopping site) Purchase information that is information related to purchasing OO) or browsing information that is information related to browsing behavior (for example, browsing a sports information site XX). Therefore, the search information can be restated as a search history, the purchase information as a purchase history, and the browsing information as a browsing history.

例えば、情報処理装置100は、外部サーバ60に対応するサーバ装置であって検索サービスを提供するサーバ装置から検索情報を取得することができる。また、情報処理装置100は、外部サーバ60に対応するサーバ装置であってショッピングサービスを提供するサーバ装置から購買情報を取得することができる。また、情報処理装置100は、外部サーバ60に対応するサーバ装置であって各種の記事コンテンツ等を含むポータルサイト提供するサーバ装置から閲覧情報を取得することができる。また、情報処理装置100は、取得した行動情報を行動情報記憶部121に格納する。   For example, the information processing apparatus 100 can acquire search information from a server apparatus that corresponds to the external server 60 and that provides a search service. Further, the information processing apparatus 100 can acquire purchase information from a server apparatus corresponding to the external server 60 and providing a shopping service. In addition, the information processing apparatus 100 can acquire browsing information from a server apparatus that corresponds to the external server 60 and that provides a portal site including various article contents and the like. In addition, the information processing apparatus 100 stores the acquired behavior information in the behavior information storage unit 121.

次に、情報処理装置100は、行動情報を取得した各ユーザについて、何らかの病気(疾患)に関する症状があることを自覚しているか否かを推定し、自覚していると推定したユーザである自覚ユーザを抽出する(ステップS2)。具体的、情報処理装置100は、取得した行動情報に基づいて、ユーザ毎に病気に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。例えば、情報処理装置100は、インターネット上での所定の行動を示す行動情報を対象として自覚しているか否かを推定する。一例を示すと、情報処理装置100は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。「症状について検索する」とは、例えば、症状「血圧が高い」を検索キーワードとして情報検索することである。これは、症状を自覚しているユーザは、その症状を自覚しているからこそ、その症状について詳しく知りたいためインターネット検索する傾向にあるといった観点に基づく推定である。   Next, the information processing apparatus 100 estimates whether or not each user who has acquired the behavior information is aware that there is a symptom related to some illness (disease), and recognizes that the user is the estimated user. A user is extracted (step S2). Specifically, the information processing apparatus 100 estimates whether or not there is a symptom related to a disease for each user based on the acquired behavior information. For example, the information processing apparatus 100 estimates whether or not it is aware of behavior information indicating a predetermined behavior on the Internet. For example, the information processing apparatus 100 estimates that a user who has performed an action such as “search for symptoms” is aware of the presence of symptoms. “Searching for symptoms” means, for example, searching for information using a symptom “high blood pressure” as a search keyword. This is an estimation based on the viewpoint that a user who is aware of a symptom tends to search the Internet because he / she is aware of the symptom and wants to know the symptom in detail.

また、症状について検索しているだけでは、そのユーザはその症状に起因する病気の特定にまでは至っていないと考えられる。したがって、情報処理装置100は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対しては、症状があることを自覚していると推定するとともに、疾患が何であるか疾患名等を認知していない無認知(無認知ユーザ)と予測する。一方で、症状について検索していることに加え、実際に疾患名を検索キーワードとして情報検索しているユーザは、疾患の特定に至っているからこそ疾患名を検索キーワードとして用いていると考えられる。したがって、情報処理装置100は、「疾患名を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行ったユーザに対しては、症状があることを自覚していると推定するとともに、疾患が何であるかまで認知している(認知ユーザ)と予測する。   Moreover, it is considered that the user has not yet identified the disease caused by the symptom simply by searching for the symptom. Therefore, the information processing apparatus 100 estimates that the user who has performed the action “search for symptoms” is aware of the symptoms and recognizes the disease name and the like as to what the disease is. Predicted not to be unrecognized (unrecognized user). On the other hand, in addition to searching for symptoms, it is considered that a user who actually searches for information using a disease name as a search keyword uses the disease name as a search keyword because the disease has been specified. Therefore, the information processing apparatus 100 estimates that the user who has performed an action such as “searches for information using a disease name as a search keyword” is aware of a symptom, and determines what the disease is. Predict that it is recognized (cognitive user).

なお、本実施形態では、「病気に関する症状があることを自覚しているか否か」といった表現は、「疾患の発症を自覚しているか否か」といった概念を含み得るものとする。   In the present embodiment, the expression “whether or not he / she is aware that there is a symptom related to a disease” may include the concept “whether or not he / she is aware of the onset of a disease”.

図1の例では、情報処理装置100は、行動情報に基づき、ユーザの中に症状Sy1について検索しているユーザとして、ユーザU11、U12、およびU13(ユーザU11〜U13)が居たものとして、かかるユーザU11〜U13について症状Sy1があることを自覚していると推定するとともに、症状Sy1に起因する疾患は認知していない無認知ユーザと推定する。なお、かかる例では、説明を簡単にするために症状Sy1といった概念的表現を用いているが、実際には、「血圧が高い、動悸が激しい」等といった具体的症状である。また、以下では、ユーザU11〜U13を自覚ユーザU11〜U13と表記する。   In the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 assumes that there are users U11, U12, and U13 (users U11 to U13) as users searching for symptoms Sy1 among the users based on the behavior information. It is estimated that the user U11 to U13 are aware of the presence of the symptom Sy1, and the disease caused by the symptom Sy1 is estimated as an unrecognized user who is not recognized. In this example, a conceptual expression such as symptom Sy1 is used to simplify the explanation, but in actuality, it is a specific symptom such as “high blood pressure, intense palpitation” or the like. Hereinafter, the users U11 to U13 are referred to as conscious users U11 to U13.

また、情報処理装置100は、ユーザU11〜U13に対応する症状Sy1に基づいて、症状Sy1に起因する疾患を予測する(ステップS3)。図1では不図示であるが、例えば、情報処理装置100は、症状とその症状に起因する疾患とを対応付けて記憶する疾患情報記憶部122を有する。情報処置装置100は、患情報記憶部122を参照し、症状Sy1に起因する疾患を予測する。   Further, the information processing apparatus 100 predicts a disease caused by the symptom Sy1 based on the symptom Sy1 corresponding to the users U11 to U13 (step S3). Although not shown in FIG. 1, for example, the information processing apparatus 100 includes a disease information storage unit 122 that stores a symptom and a disease caused by the symptom in association with each other. The information processing apparatus 100 refers to the patient information storage unit 122 and predicts a disease caused by the symptom Sy1.

次に、情報処理装置100は、自覚ユーザU11〜U13に対応する行動情報として購買情報を取得し、取得した行動情報と、自覚ユーザU11〜U13の症状Sy1との間での相関関係を分析(相関分析)する(ステップS4)。例えば、情報処理装置100は、行動情報記憶部121から、自覚ユーザU11〜U13に対応する購買情報を取得する。なお、他の例として、情報処理装置100は、ユーザU14、U15については症状Sy2があることを自覚していると推定した場合には、この自覚ユーザU14およびU15の購買情報を取得し、取得した行動情報と、自覚ユーザU14およびU15の症状Sy2との間での相関関係を分析する。つまり、情報処理装置100は、症状と、その症状を自覚していると推定されたユーザの行動情報との組合せ毎に、行動情報と症状との間での相関関係を分析する。なお、相関関係とは、傾向に基づく関係性のことである。   Next, the information processing apparatus 100 acquires purchase information as behavior information corresponding to the conscious users U11 to U13, and analyzes the correlation between the acquired behavior information and the symptom Sy1 of the conscious users U11 to U13 ( Correlation analysis) (step S4). For example, the information processing apparatus 100 acquires purchase information corresponding to the conscious users U11 to U13 from the behavior information storage unit 121. As another example, if the information processing apparatus 100 estimates that the users U14 and U15 are aware of the symptom Sy2, the information processing apparatus 100 acquires and acquires the purchase information of the aware users U14 and U15. The correlation between the action information and the symptom Sy2 of the conscious users U14 and U15 is analyzed. That is, the information processing apparatus 100 analyzes the correlation between the behavior information and the symptom for each combination of the symptom and the user's behavior information estimated to be aware of the symptom. The correlation is a relationship based on a tendency.

なお、情報処理装置100は、行動情報と症状から予測される疾患との間での相関関係を分析してもよい。   Note that the information processing apparatus 100 may analyze the correlation between the behavior information and the disease predicted from the symptoms.

ここで、行動情報記憶部121について簡単に説明する。図1の例では、行動情報記憶部121は、行動情報としてユーザ毎に当該ユーザがこれまでに購入した商品の商品名を購買情報(購入履歴)を記憶する。したがって、情報処理装置100は、図1の例では、自覚ユーザU11が「食品PD2−1」を購入したことを示す購買情報、「医薬品PD2−2」を購入したことを示す購買情報、「サプリPD2−3」を購入したことを示す購買情報を取得する。自覚ユーザU12およびU13については説明を省略する。   Here, the behavior information storage unit 121 will be briefly described. In the example of FIG. 1, the behavior information storage unit 121 stores purchase information (purchase history) as the behavior information for each user on the product name of the product that the user has purchased so far. Therefore, in the example of FIG. 1, the information processing apparatus 100 purchase information indicating that the awareness user U11 has purchased “food PD2-1”, purchase information indicating that “pharmaceutical PD2-2” has been purchased, “supplement” Purchase information indicating that “PD2-3” has been purchased is acquired. A description of the awareness users U12 and U13 is omitted.

図1に示すように、情報処理装置100は、相関分析により、症状Sy1があることを自覚している自覚ユーザU11〜U13は、食品PD2−1および医薬品PD2−2を購入する傾向にあるとの分析結果を得たものとする。言い換えれば、情報処理装置100は、自覚ユーザU11〜U13に対応する症状Sy1と相関関係(傾向に基づく関係)にある行動は「食品PD2−1を購入すること」および「医薬品PD2−2を購入すること」であるとの分析結果を得たものとする。また、かかる分析結果は、「食品PD2−1を購入すること」および「医薬品PD2−2を購入すること」と、症状Sy1とは相関関係にあることを示す。ここでは、この相関関係を「相関T」と表記する。   As shown in FIG. 1, when the information processing apparatus 100 is conscious of the presence of the symptom Sy1 by the correlation analysis, the conscious users U11 to U13 tend to purchase the food PD2-1 and the medicine PD2-2. It is assumed that the analysis result of In other words, the information processing apparatus 100 has an action correlated with the symptom Sy1 corresponding to the conscious users U11 to U13 (a relationship based on a tendency) “purchase food PD2-1” and “purchase pharmaceutical PD2-2”. It is assumed that the analysis result is “to do”. Moreover, this analysis result shows that “purchasing food PD2-1” and “purchasing pharmaceutical product PD2-2” are correlated with symptom Sy1. Here, this correlation is expressed as “correlation T”.

さて、情報処理装置100は、ステップS2において、各ユーザについて症状があることを自覚しているか否か推定しているため、病気に関する症状の自覚がないユーザである無自覚ユーザがどのユーザであるかも推定済である。したがって、情報処理装置100は、行動情報記憶部121から無自覚ユーザに対応する行動情報として購買情報を取得する。そして、情報処理装置100は、無自覚ユーザに対応する購買情報に基づいて、無自覚ユーザの中から相関Tに対応する行動情報と関連する(例えば、同一のまたは類似する)行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する(ステップS5)。かかる例では、相関Tに対応する行動情報とは、「食品PD2−1を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品PD2−2を購入すること」を示す行動情報である。   Since the information processing apparatus 100 estimates in step S2 whether or not each user is aware that there is a symptom, which user may be an unconscious user who is a user who is not aware of a symptom related to a disease. Estimated. Therefore, the information processing apparatus 100 acquires purchase information from the behavior information storage unit 121 as behavior information corresponding to an unconscious user. The information processing apparatus 100 is a user having behavior information related to (for example, the same or similar to) behavior information corresponding to the correlation T among unconscious users based on purchase information corresponding to unconscious users. A target user is specified (step S5). In this example, the behavior information corresponding to the correlation T is behavior information indicating “purchasing food PD2-1” and behavior information indicating “purchasing pharmaceutical product PD2-2”.

図1に示す行動情報記憶部121に例では、無自覚ユーザのうちユーザU52が、「食品PD2−1を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品PD2−2を購入すること」を示す行動情報を有している。このため、かかる例では、情報処理装置100は、ユーザU52を対象ユーザとして特定する。以下、ユーザU52を対象ユーザU52と表記する。   In the example of the behavior information storage unit 121 illustrated in FIG. 1, among the unconscious users, the user U52 indicates behavior information indicating “purchasing food PD2-1” and “purchasing medicine PD2-2”. Has behavior information. For this reason, in this example, the information processing apparatus 100 specifies the user U52 as the target user. Hereinafter, the user U52 is referred to as a target user U52.

そして、情報処理装置100は、対象ユーザU52に対して、症状に基づく所定の情報を通知する(ステップS6)。図1の例では、対象ユーザU52が自覚ユーザU11〜U13と同一の行動情報を有している。このことから、対象ユーザU52は、例えば症状Sy1の自覚がないだけで、今後、症状Sy1に起因する疾患に罹患する可能性があるといえる。また、対象ユーザU52は、症状Sy1の自覚はなんとなくあるがそれほど気にしていないといった状況にあるかもしれない。このようなことから、情報処理装置100は、対象ユーザU52にはいずれ症状Sy1が現れる、あるいは、対象ユーザU52はいずれ症状Sy1に起因する疾患を発症するとの観点から、対象ユーザU52に対してこの症状や疾患について認識させ、対策させることを目的に症状Sy1に基づく所定の情報を通知する。   Then, the information processing apparatus 100 notifies the target user U52 of predetermined information based on the symptom (step S6). In the example of FIG. 1, the target user U52 has the same behavior information as the awareness users U11 to U13. From this, it can be said that the target user U52 may suffer from a disease caused by the symptom Sy1 in the future only by not being aware of the symptom Sy1, for example. In addition, the target user U52 may be in a situation where he / she is somewhat aware of the symptom Sy1 but is not so concerned. For this reason, the information processing apparatus 100 determines whether or not the symptom Sy1 appears in the target user U52 or the target user U52 develops a disease caused by the symptom Sy1. Notify predetermined information based on the symptom Sy1 for the purpose of recognizing and taking measures against the symptom and the disease.

情報処理装置100によって行われる情報通知の一例について、図2を用いて説明する。図2は、実施形態にかかる情報処理の中で行われる情報通知の一例を示す図である。図1に示すように、情報処理装置100は、第1コンテンツ、第2コンテンツ、第3コンテンツを段階的に通知する。第1コンテンツは、症状の内容を示す内容情報が表示されるコンテンツであって所定のページ内に広告コンテンツ(例えば、バナー広告)のような態様で表示されるコンテンツである。第2コンテンツは、心当たりのある症状についてユーザに入力させるためのコンテンツ(チェックサイト)である。第3コンテンツは、第2コンテンツへの入力情報に基づき予測された疾患に関する情報が表示されるコンテンツである。   An example of information notification performed by the information processing apparatus 100 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of information notification performed in the information processing according to the embodiment. As illustrated in FIG. 1, the information processing apparatus 100 notifies the first content, the second content, and the third content in stages. The first content is content in which content information indicating the content of the symptom is displayed and is displayed in a manner such as advertising content (for example, banner advertisement) in a predetermined page. The second content is a content (check site) for allowing the user to input a symptom that is familiar to the user. The third content is content in which information regarding a disease predicted based on input information to the second content is displayed.

より具体的に説明する。例えば、対象ユーザU52が、端末装置10を用いて、情報処理装置100と連携する外部サーバ60のうち、ポータルサイト提供するサーバ装置(コンテンツサーバとする)にアクセスしたとする。かかる場合、コンテンツサーバは、ポータルサイトP1を端末装置10に配信する。また、ポータルサイトP1には、広告コンテンツ等が表示される表示枠F1が含まれているとすると、ポータルサイトP1を受信した端末装置10は、情報処理装置100に対して、表示枠F1に表示すべきコンテンツを要求する。情報処理装置100は、要求を受信すると、第1のコンテンツを生成する。   This will be described more specifically. For example, it is assumed that the target user U52 uses the terminal device 10 to access a server device (referred to as a content server) that provides a portal site among the external servers 60 that cooperate with the information processing device 100. In such a case, the content server distributes the portal site P1 to the terminal device 10. Further, assuming that the portal site P1 includes a display frame F1 in which advertising content or the like is displayed, the terminal device 10 that has received the portal site P1 displays the display frame F1 on the information processing device 100. Request content to be done. When the information processing apparatus 100 receives the request, the information processing apparatus 100 generates first content.

例えば、情報処理装置100は、対象ユーザU52に現れる可能性がある症状/または既に表れているが気にしていない症状(結果的に自覚していないと推測される症状)である症状Sy1の内容を示す内容情報が表示されるようなコンテンツC1(第1コンテンツの一例)を生成する。なお、情報処理装置100は、症状Sy1ではなく、症状Sy1から予測される疾患の代表的な症状の内容を示す内容情報が表示されるようにコンテンツC1を生成してもよい。そして、情報処理装置100は、生成したコンテンツC1を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図2(a)に示すように、内容情報を含むコンテンツC1が表示枠F1内に表示されるようにポータルサイトP1を表示する。   For example, the information processing apparatus 100 has the symptom Sy1 that is a symptom that may appear in the target user U52 / or a symptom that has already appeared but is not concerned (a symptom that is presumed to be unconscious). The content C1 (an example of the first content) is generated so that the content information indicating the content is displayed. Note that the information processing apparatus 100 may generate the content C1 such that the content information indicating the content of a typical symptom of a disease predicted from the symptom Sy1 is displayed instead of the symptom Sy1. Then, the information processing apparatus 100 distributes the generated content C1 to the terminal device 10. Thereby, the terminal device 10 displays the portal site P1 so that the content C1 including the content information is displayed in the display frame F1, as illustrated in FIG.

なお、情報処理装置100は、コンテンツC1には症状Sy1に関する疾患の疾患名は表示させない。例えば、症状Sy1に関する疾患が疾患sickAであった場合、情報処理装置100は、「sickA」といった文言は表示させない。例えば、対象ユーザU52は、「sickA」と記載されたコンテンツC1が表示されても、「sickA」には全く心当たりが無かったり、「sickA」が初めて目にする疾患名であった場合、そのようなコンテンツC1を選択しようとは思わない。一方で、症状Sy1に関する症状の内容を示す内容情報が表示されていれば、興味を高められ選択する可能性が高くなると考えられる。このため、情報処理装置100は、症状の内容のみが表示されているだけで、それだけでは疾患名を特定不可能な状態のコンテンツC1を通知することにより、コンテンツC1の訴求力を高めることができる。   Note that the information processing apparatus 100 does not display the disease name of the disease related to the symptom Sy1 in the content C1. For example, when the disease related to the symptom Sy1 is the disease sickA, the information processing apparatus 100 does not display the word “sickA”. For example, even if the content C1 described as “sickA” is displayed, the target user U52 is not aware of “sickA” at all, or “sickA” is the name of a disease that is first seen. I do not want to select the correct content C1. On the other hand, if the content information indicating the content of the symptom related to the symptom Sy1 is displayed, it is considered that the interest is increased and the possibility of selection is increased. For this reason, the information processing apparatus 100 can increase the appeal of the content C1 by notifying only the content of the symptom and notifying the content C1 in which the disease name cannot be specified by itself. .

このような状態において、対象ユーザU52がコンテンツC1を選択したとする。かかる場合、情報処理装置100は、心当たりのある症状について対象ユーザU52に入力させるためのコンテンツC2(第2コンテンツの一例)を生成する。例えば、情報処理装置100は、症状Sy1から予測される疾患の代表的な症状の内容を示す内容情報の中から、心当たりのある症状に対応する内容情報を選択させるためのコンテンツC2を生成する。そして、情報処理装置100は、生成したコンテンツC2を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図2(b)に示すように、コンテンツC2を表示する。   In this state, it is assumed that the target user U52 has selected the content C1. In such a case, the information processing apparatus 100 generates content C2 (an example of the second content) for allowing the target user U52 to input a symptom that is familiar to the user. For example, the information processing apparatus 100 generates content C2 for selecting content information corresponding to a symptom that is familiar from content information indicating the content of a typical symptom of a disease predicted from the symptom Sy1. Then, the information processing apparatus 100 distributes the generated content C2 to the terminal device 10. Thereby, the terminal device 10 displays the content C2 as shown in FIG.

このような状態において、対象ユーザU52が図2(b)に示すように内容情報を選択し、また「次へ」ボタンを押下したとする。かかる場合、情報処理装置100は、コンテンツC2において対象ユーザU52により入力(選択)された入力情報に基づいて、対象ユーザU52が罹患している/または罹患する可能性のある疾患を最終予測する(ステップS7)。例えば、情報処理装置100は、対象ユーザU52は疾患sickAに罹患する可能性があると予測したとする。また、情報処理装置100は、疾患sickAに関する症状が今後現れると予測したとする。   In such a state, it is assumed that the target user U52 selects content information as shown in FIG. 2B and presses the “Next” button. In such a case, the information processing apparatus 100 finally predicts a disease in which the target user U52 is affected or may be affected based on the input information input (selected) by the target user U52 in the content C2 ( Step S7). For example, it is assumed that the information processing apparatus 100 predicts that the target user U52 may suffer from the disease sickA. Further, it is assumed that the information processing apparatus 100 predicts that symptoms related to the disease sickA will appear in the future.

このように予測したことにより、情報処理装置100は、疾患sickAに関する情報が表示されるようなコンテンツC3(第3コンテンツの一例)を生成する。例えば、情報処理装置100は、疾患名すなわち疾患sickAとともに、疾患sickAの専門医療機関を受診するよう提案する提案情報が表示されるようなコンテンツC3を生成する。そして、情報処理装置100は、生成したコンテンツC3を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図2(c)に示すように、コンテンツC3を表示する。なお、かかる例では、説明を簡単にするために症状sickAといった概念的表現を用いているが、実際には、「アルコール依存症」等といった具体的疾患名である。   As a result of the prediction, the information processing apparatus 100 generates content C3 (an example of third content) that displays information related to the disease sickA. For example, the information processing apparatus 100 generates the content C3 that displays the suggestion information for suggesting to visit the specialized medical institution of the disease sickA together with the disease name, that is, the disease sickA. Then, the information processing apparatus 100 distributes the generated content C3 to the terminal device 10. Thereby, the terminal device 10 displays the content C3 as shown in FIG. In this example, a conceptual expression such as symptom sickA is used to simplify the explanation, but it is actually a specific disease name such as “alcoholism”.

さて、図1を用いて説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置100は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。   As described above with reference to FIG. 1, the information processing apparatus 100 according to the embodiment is a user estimated to be aware of a symptom related to a disease based on behavior information indicating behavior on the network. The behavior information of a certain conscious user is acquired, and predetermined information based on the symptom is notified to the target user who is the user having the behavior information related to the acquired behavior information.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができる。具体的には、情報処理装置100は、症状に自覚がないため疾患の発症に自覚が無いユーザ、あるいは、疾患が発症する可能性があるユーザを高精度に特定することができるとともに、かかるユーザに対して疾患の可能性を効果的に認識させることができる。またこの結果、情報処理装置100は、例えば、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately provide information regarding the disease to the user. Specifically, the information processing apparatus 100 can accurately identify a user who is not aware of the symptoms and is not aware of the onset of the disease, or a user who is likely to develop the disease. Can effectively recognize the possibility of the disease. As a result, the information processing apparatus 100 can contribute to the user's comfortable daily life because it can contribute to early detection of a disease, for example.

〔2.システムの構成〕
次に、図3を用いて、実施形態にかかる情報処理システムの構成について説明する。図3は、実施形態にかかる情報処理システム1の構成例を示す図である。図3に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、外部サーバ60と、情報処理装置100とを含む。端末装置10と、外部サーバ60と、情報処理装置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 processing system according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing system 1 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 3, the information processing system 1 includes a terminal device 10, an external server 60, and an information processing device 100. The terminal device 10, the external server 60, and the information processing device 100 are connected via a network N so as to be communicable by wire or wirelessly.

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、ユーザ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 stores purchase information (an example of behavior information) that is information related to purchases 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、ユーザ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(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 (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、ユーザ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、ユーザ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. In addition, the content server stores article browsing information (an example of behavior information) that is information related to browsing behavior when the user browses article content.

また、例えば、外部サーバ60は、所定のアンケートに対して回答された内容が示す行動情報も蓄積することができる。   Further, for example, the external server 60 can also accumulate action information indicated by the contents answered in response to a predetermined questionnaire.

〔3.情報処理装置の構成〕
次に、図4を用いて、実施形態にかかる情報処理装置100について説明する。図4は、実施形態にかかる情報処理装置100の構成例を示す図である。図4に示すように、情報処理装置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 processing apparatus]
Next, the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of the information processing apparatus 100 according to the embodiment. As illustrated in FIG. 4, the information processing 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、端末装置10、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 in a wired or wireless manner, and transmits and receives information between the terminal device 10 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、行動情報記憶部121と、疾患情報記憶部122と、傾向情報記憶部123と、コンテンツ情報記憶部124とを有する。
(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 behavior information storage unit 121, a disease information storage unit 122, a trend information storage unit 123, and a content information storage unit 124.

(行動情報記憶部121)
行動情報記憶部121は、ユーザのネットワーク上における行動を示す行動情報を記憶する。例えば、行動情報記憶部121は、行動情報として、ユーザの購買行動に関する情報である購買情報、ユーザの検索行動に関する情報である検索情報、ユーザの閲覧行動に関する情報である閲覧情報を記憶する。また、行動情報記憶部121は、アンケートに対する回答結果が示す行動情報も記憶してよい。
(Behavior information storage unit 121)
The behavior information storage unit 121 stores behavior information indicating a user's behavior on the network. For example, the behavior information storage unit 121 stores, as behavior information, purchase information that is information related to the user's purchase behavior, search information that is information related to the user's search behavior, and browse information that is information related to the user's browsing behavior. The behavior information storage unit 121 may also store behavior information indicated by a response result to the questionnaire.

行動情報記憶部121の内部は、購買情報を記憶する購買情報記憶部121−1、検索情報を記憶する検索情報記憶部121−2、閲覧情報を記憶する閲覧情報記憶部121−3等に分けられる。ここで、図5に実施形態にかかる行動情報記憶部121の一例を示す。かかる例では、購買情報記憶部121−1を一例として示すことにする。購買情報記憶部121−1は、ユーザが何をいつ購入したかといった購買行動の履歴(購買履歴)を購買情報として記憶する。ここで、実施形態にかかる行動情報記憶部121の一例を示す。図5の例では、購買情報記憶部121−1は、「ユーザ種別」、「疾患に関する分類」、「ユーザID」、「購入商品」、「購入日時」といった項目を有する。   The inside of the behavior information storage unit 121 is divided into a purchase information storage unit 121-1 for storing purchase information, a search information storage unit 121-2 for storing search information, a browse information storage unit 121-3 for storing browsing information, and the like. It is done. Here, FIG. 5 shows an example of the behavior information storage unit 121 according to the embodiment. In this example, the purchase information storage unit 121-1 is shown as an example. The purchase information storage unit 121-1 stores, as purchase information, a purchase behavior history (purchase history) such as what the user purchased and when. Here, an example of the behavior information storage unit 121 according to the embodiment is shown. In the example of FIG. 5, the purchase information storage unit 121-1 includes items such as “user type”, “classification related to disease”, “user ID”, “purchased product”, and “purchase date / time”.

「ユーザ種別」は、ユーザがどのような種類のユーザに分類されるかといったカテゴリを示す。本実施形態では、ユーザは、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである「自覚ユーザ」、および、自覚していないと推定された「無自覚ユーザ」に大別される。また、「自覚ユーザ」は、さらに症状に対応する疾患が何であるか(例えば、疾患名)までは認知していないと推定された「無認知ユーザ」、または、症状に対応する疾患が何であるか(例えば、疾患名)まで認知していると推定された「認知ユーザ」のいずれかに分類される。   “User type” indicates a category such as what type of user the user is classified into. In the present embodiment, the user is estimated to be “aware user” who is presumed to be aware of a symptom related to a disease based on behavior information indicating behavior on the network, and not to be aware of it. It is roughly divided into “unconscious users”. In addition, the “aware user” is a “non-recognized user” who is estimated not to recognize the disease corresponding to the symptom (for example, the disease name), or the disease corresponding to the symptom. Or (for example, a disease name), it is classified as one of the “cognitive users” estimated to be recognized.

各ユーザについて分類を推定する処理は、後述する推定部132によって行われる。例えば、推定部132は、行動情報が取得されたユーザ毎に当該ユーザの行動情報に基づいて、「自覚ユーザ」または「無自覚ユーザ」のいずれであるか推定する。また、推定部132は、「自覚ユーザ」毎に当該自覚ユーザの行動情報に基づいて、「認知ユーザ」または「無認知ユーザ」のいずれであるか推定する。   The process of estimating the classification for each user is performed by the estimation unit 132 described later. For example, the estimation unit 132 estimates whether the user is the “aware user” or the “unconscious user” based on the user's behavior information for each user whose behavior information is acquired. Further, the estimation unit 132 estimates for each “aware user” whether the user is a “cognitive user” or a “unrecognized user” based on the behavior information of the user.

「疾患に関する分類」は、ユーザに対応する症状または疾患を示す。例えば、「自覚ユーザ」のうち症状の自覚はあるが疾患までは無認知と推定されている「無認知ユーザ」には、その自覚している症状を示す情報が「疾患に関する分類」として対応付けられる。図5の例では、図1での説明に沿って、自覚ユーザU11、U12、U13には「疾患に関する分類」として症状Sy1を示す情報が対応付けられる。   “Category related to disease” indicates a symptom or disease corresponding to the user. For example, among “aware users”, “unrecognized users” who are aware of symptoms but are estimated to be unaware until disease are associated with information indicating the symptom they are aware of as “category related to disease”. It is done. In the example of FIG. 5, in accordance with the description in FIG. 1, information indicating the symptom Sy <b> 1 is associated with the awareness users U <b> 11, U <b> 12, U <b> 13 as “classification related to disease”.

また、例えば、「自覚ユーザ」のうち症状の自覚はありその症状に対応する疾患まで認知していると推定されている「認知ユーザ」には、その認知している症状が「疾患に関する分類」として対応付けられる。このとき症状も合わせて対応付けられてもよい。例えば、自覚ユーザU21は「認知ユーザ」でもあり疾患sickAを認知しているとすると、「疾患に関する分類」として疾患sickAが対応付けられる。   Also, for example, among “aware users” who are aware of symptoms and who are estimated to have recognized the disease corresponding to the symptoms, the recognized symptoms are “classification related to the disease”. Are associated with each other. At this time, symptoms may be associated with each other. For example, if the conscious user U21 is also a “recognition user” and recognizes the disease sickA, the disease sickA is associated with the “classification regarding the disease”.

「ユーザID」は、「自覚ユーザ」および「無自覚ユーザ」を識別する識別情報を示す。先に示しているが、本実施形態では、例えば、ユーザU11といった表現は、ユーザID「U11」が対応付けられたユーザであることを意味する。「購入商品」は、対応するユーザIDが示すユーザによって購入された商品を示す。「購入日時」は、対応するユーザIDが示すユーザによって「購入商品」が購入された日時を示す。   “User ID” indicates identification information for identifying “aware user” and “unconscious user”. As described above, in this embodiment, for example, the expression “user U11” means that the user is associated with the user ID “U11”. “Purchased product” indicates a product purchased by the user indicated by the corresponding user ID. “Purchase date / time” indicates the date / time when the “purchased product” was purchased by the user indicated by the corresponding user ID.

すなわち、図5の例では、症状に起因する疾患を認知していないと推定される自覚ユーザU11が、「2018年1月10日」において「食品PD2−1を買う」といった購買行動を行った例を示す。   That is, in the example of FIG. 5, the aware user U11 who is presumed not to recognize a disease caused by symptoms performed purchase behavior such as “buy food PD2-1” on “January 10, 2018”. An example is shown.

なお、検索情報記憶部121−2、閲覧情報記憶部121−3についても記憶情報の構成は同様であるため詳細な説明は省略する。例えば、検索情報記憶部121−2は、ユーザ毎に検索キーワードとその検索キーワードが入力された日時とを対応付けて記憶する。また、閲覧情報記憶部121−3は、ユーザ毎に閲覧されたコンテンツを識別する識別情報と閲覧された日時とを対応付けて記憶する。   Note that the search information storage unit 121-2 and the browsing information storage unit 121-3 have the same storage information configuration, and thus detailed description thereof is omitted. For example, the search information storage unit 121-2 stores the search keyword and the date and time when the search keyword is input for each user in association with each other. Also, the browsing information storage unit 121-3 stores identification information for identifying the content browsed for each user and the date and time of browsing in association with each other.

(疾患情報記憶部122)
疾患情報記憶部122は、症状と当該症状に起因する疾患(疾患名)を対応付けて記憶する。ここで、図6に実施形態にかかる疾患情報記憶部122の一例を示す。図6の例では、疾患情報記憶部122は、「症状」、「疾患名」といった項目を有する。
(Disease information storage unit 122)
The disease information storage unit 122 stores a symptom and a disease (disease name) caused by the symptom in association with each other. Here, FIG. 6 shows an example of the disease information storage unit 122 according to the embodiment. In the example of FIG. 6, the disease information storage unit 122 includes items such as “symptom” and “disease name”.

「症状」は、病気に関する各種症状の内容を示す内容情報である。図6の例では、症状Sy1といった概念的表現を用いているが、実際には、「血圧が高い、動悸が激しい」等といった具体的症状である。「疾患名」は、対応する「症状」に起因する疾患の疾患名を示す。すなわち、図6の例では、症状Sy1に起因する疾患が疾患sickAである例を示す。   “Symptom” is content information indicating the contents of various symptoms related to the disease. In the example of FIG. 6, conceptual expression such as symptom Sy1 is used, but in actuality, it is a specific symptom such as “high blood pressure, severe palpitation” or the like. “Disease name” indicates the disease name of the disease caused by the corresponding “symptom”. That is, the example of FIG. 6 shows an example in which the disease caused by the symptom Sy1 is the disease sickA.

(傾向情報記憶部123)
傾向情報記憶部123は、互いに相関関係にあるとの分析結果が得られた行動情報と症状(症状の内容を示す内容情報)との組合せを記憶する。ここで、図7に実施形態にかかる傾向情報記憶部123の一例を示す。図7の例では、傾向情報記憶部122は、「症状」、「行動傾向」といった項目を有する。
(Trend information storage unit 123)
The trend information storage unit 123 stores a combination of behavior information and a symptom (content information indicating the content of the symptom) obtained as an analysis result indicating that they are correlated with each other. Here, FIG. 7 shows an example of the trend information storage unit 123 according to the embodiment. In the example of FIG. 7, the trend information storage unit 122 includes items such as “symptom” and “behavior tendency”.

「症状」は、相関関係にあるとの分析結果が得られた症状の内容を示す内容情報である。「行動傾向」は、対応する「症状」と相関関係にある行動情報を示す。すなわち、図7の例では、症状Sy1があることを自覚していると推定されるユーザは、「食品PD2−1を購入する」、「医薬品PD2−2を購入する」、「sickAに関する情報を検索する」傾向にあることを示す。言い換えれば、「食品PD2−1を購入する」、「医薬品PD2−2を購入する」、「sickAに関する情報を検索する」といった行動を示す行動情報と、症状Sy1とは相関関係にあることを示す。   “Symptom” is content information indicating the content of a symptom from which an analysis result indicating that there is a correlation. The “behavior tendency” indicates behavior information correlated with the corresponding “symptom”. That is, in the example of FIG. 7, the user who is presumed to be aware of the symptom Sy <b> 1 is “buy food PD <b> 2 </ b>”, “buy drug PD <b> 2 </ b>”, “sickA information. Indicates a tendency to “search”. In other words, behavioral information indicating behaviors such as “purchase food PD2-1”, “purchase drug PD2-2”, “search for information about sickA” and symptom Sy1 are correlated. .

(コンテンツ情報記憶部124)
コンテンツ情報記憶部124は、ユーザに対応する症状に応じて当該ユーザに通知すべきコンテンツ(具体的には、コンテンツのデータ)を記憶する記憶部である。ここで、図8に実施形態にかかるコンテンツ情報記憶部124の一例を示す。図8の例では、コンテンツ情報記憶部124は、「症状」、「コンテンツ情報」といった項目を有する。なお、「コンテンツ情報」に含まれる「C1」は第1コンテンツの一例であるコンテンツデータを示し、「C2」は第2コンテンツの一例であるコンテンツデータを示し、「C3」は第3コンテンツの一例であるコンテンツデータを示す。
(Content information storage unit 124)
The content information storage unit 124 is a storage unit that stores content (specifically, content data) to be notified to the user according to symptoms corresponding to the user. Here, FIG. 8 shows an example of the content information storage unit 124 according to the embodiment. In the example of FIG. 8, the content information storage unit 124 includes items such as “symptom” and “content information”. Note that “C1” included in “content information” indicates content data that is an example of the first content, “C2” indicates content data that is an example of the second content, and “C3” is an example of the third content. Content data that is

「症状」は、病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザのその症状を示す内容情報である。「コンテンツ情報」は、対応する「症状」に応じたコンテンツであって、例えば、対応する「症状」に起因する疾患に代表される症状の内容情報が予め付与されているコンテンツである。すなわち、図8の例では、症状Sy1に対応するユーザには、第1コンテンツのデータである「DA1−1」、第2コンテンツのデータである「DA1−2」および第3コンテンツのデータである「DA1−3」が対応付けられる例を示す。症状Sy1に対応するユーザとは、症状Sy1を自覚している自覚ユーザ、および、症状Sy1の自覚が無いユーザ(今後、症状Sy1が現れる可能性のあるユーザ)である。   “Symptom” is content information indicating the symptom of the user who is estimated to be aware of a symptom related to a disease. The “content information” is content corresponding to the corresponding “symptom”, for example, content in which content information of a symptom typified by a disease caused by the corresponding “symptom” is given in advance. That is, in the example of FIG. 8, the user corresponding to the symptom Sy <b> 1 is “DA1-1” that is the data of the first content, “DA1-2” that is the data of the second content, and the data of the third content. An example in which “DA1-3” is associated is shown. The user corresponding to the symptom Sy1 is a conscious user who is aware of the symptom Sy1 and a user who is unaware of the symptom Sy1 (a user who may have the symptom Sy1 in the future).

(制御部130について)
図4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. 4, the control unit 130 executes various programs stored in a storage device inside the information providing apparatus 100 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4に示すように、制御部130は、取得部131と、推定部132と、予測部133と、分析部134と、生成部135と、通知部136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4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4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. 4, the control unit 130 includes an acquisition unit 131, an estimation unit 132, a prediction unit 133, an analysis unit 134, a generation unit 135, and a notification unit 136. Information described below Implement or execute a processing function or action. Note that the internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration illustrated in FIG. 4, 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. 4, and may be another connection relationship.

(取得部131について)
取得部131は、ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。例えば、取得部131は、ユーザの行動情報として、ユーザ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、行動情報記憶部121に格納する。また、取得部131は、同様にして、検索情報や閲覧情報も取得する。
(About the acquisition unit 131)
The acquisition unit 131 acquires behavior information indicating the user's behavior on the network. For example, the acquisition unit 131 acquires purchase information, which is information related to purchase performed by the user, as the user behavior information. 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 behavior information storage unit 121 as shown in FIG. Similarly, the acquiring unit 131 acquires search information and browsing information.

また、取得部131は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部131は、推定部132によってユーザ毎に病気に関する症状があることを自覚しているか否か推定された場合に、自覚ユーザの行動情報を行動情報記憶部121から取得する。   In addition, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of a conscious user who is estimated to be aware that there is a symptom related to a disease based on behavior information indicating behavior on the network. For example, the acquisition unit 131 acquires the behavior information of the conscious user from the behavior information storage unit 121 when it is estimated by the estimation unit 132 whether or not there is a symptom related to a disease for each user.

また、推定部132は、無自覚ユーザか無自覚ユーザでるあるかの推定も行う。したがって、取得部131は、自覚ユーザとして症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザ(認知ユーザ)の行動情報を取得する。また、取得部131は、自覚ユーザとして前記行動情報に基づき前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザ(無認知ユーザ)の行動情報を取得する。   The estimation unit 132 also estimates whether the user is an unconscious user or an unconscious user. Therefore, the acquisition unit 131 acquires behavior information of a user (a cognitive user) estimated to recognize a disease caused by a symptom as a conscious user. Moreover, the acquisition part 131 acquires the behavior information of the user (unrecognized user) estimated not to recognize the disease resulting from the said symptom based on the said behavior information as a conscious user.

(推定部132について)
推定部132は、取得部131により行動情報が取得された各ユーザについて、何らかの病気(疾患)に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。具体的には、推定部132は、ユーザ毎に当該ユーザの行動情報に基づいて、病気に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。例えば、推定部132は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。一例を示すと、推定部132は、「血圧が高い」といった症状の内容を検索キーワードとして情報検索しているユーザについて病気に関する症状があることを自覚していると推定する。
(About the estimation unit 132)
The estimation unit 132 estimates whether or not each user whose behavior information is acquired by the acquisition unit 131 is aware that there is a symptom related to some disease (disease). Specifically, the estimation unit 132 estimates, for each user, whether or not he / she is aware that there is a symptom related to a disease based on the behavior information of the user. For example, the estimation unit 132 estimates that a user who has performed an action such as “search for symptoms” is aware of the presence of symptoms. As an example, the estimation unit 132 estimates that a user who is searching for information using the content of the symptom “high blood pressure” as a search keyword is aware that there is a symptom related to a disease.

また、推定部132は、病気に関する症状があることを自覚していると推定したユーザを対象に、症状に起因する疾患が何であるか疾患名等を認知しているか否かも推定する。具体的には、推定部132は、自覚ユーザ毎に当該自覚ユーザの行動情報に基づいて、認知しているか否かを推定する。例えば、推定部132は、「疾患名を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行った自覚ユーザに対しては、疾患が何であるかまで認知していると推定する。   In addition, the estimation unit 132 also estimates whether a user who has estimated that he / she is aware of a symptom related to a disease recognizes a disease name or the like as to what the disease is caused by the symptom. Specifically, the estimation unit 132 estimates whether or not each conscious user recognizes based on the behavior information of the conscious user. For example, the estimation unit 132 estimates that the aware user who has performed an action such as “search information by using a disease name as a search keyword” recognizes what the disease is.

(予測部133について)
予測部133は、疾患に関する情報を予測する。例えば、予測部133は、自覚ユーザに対応する症状、すなわち自覚ユーザが自覚していると推定される症状から、当該症状に起因する疾患を予測する。例えば、予測部133は、自覚ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザについて、可能性のある症状あるいは疾患を予測する。例えば、予測部133は、対象ユーザによって入力された入力情報に基づいて、対象ユーザに可能性のある疾患を予測する。例えば、予測部133は、症状の内容を示す内容情報と、疾患情報記憶部122内の記憶情報とを突き合わせて、症状に起因する疾患を予測する。
(About the prediction unit 133)
The prediction unit 133 predicts information related to a disease. For example, the prediction unit 133 predicts a disease caused by the symptom from a symptom corresponding to the conscious user, that is, a symptom estimated to be conscious of the conscious user. For example, the predicting unit 133 predicts a possible symptom or disease for a target user having behavior information related to the behavior information of the conscious user. For example, the prediction unit 133 predicts a possible disease for the target user based on the input information input by the target user. For example, the prediction unit 133 matches the content information indicating the content of the symptom with the storage information in the disease information storage unit 122 to predict a disease caused by the symptom.

(分析部134について)
分析部134は、取得部131により取得された行動情報と、自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性(相関関係)を分析する。例えば、分析部134は、自覚ユーザの行動情報と、当該自覚ユーザについて自覚していると推定された症状との間での相関関係を分析する相関分析を行う。例えば、分析部134は、症状と、その症状を自覚していると推定されたユーザの行動情報との組合せ毎に、行動情報と症状との間での相関関係を分析する。また、分析部134は、相関分析により相関関係にあるとの分析結果を得た症状(内容情報)と行動情報とを対応付けて傾向情報記憶部123に格納する。
(About the analysis unit 134)
The analysis unit 134 analyzes the relationship (correlation) based on the tendency between the behavior information acquired by the acquisition unit 131 and information related to symptoms corresponding to the conscious user. For example, the analysis unit 134 performs correlation analysis for analyzing the correlation between the behavior information of the conscious user and the symptoms estimated to be conscious about the conscious user. For example, the analysis unit 134 analyzes the correlation between the behavior information and the symptom for each combination of the symptom and the user's behavior information estimated to be aware of the symptom. Further, the analysis unit 134 associates and stores the symptom (content information) obtained from the analysis result indicating that there is a correlation by the correlation analysis and the behavior information in the trend information storage unit 123.

ここで、推定部133は、病気に関する症状の自覚がないユーザである無自覚ユーザがどのユーザであるかも推定することができる。したがって、分析部134は、傾向情報記憶部123に格納されている行動情報すなわち相関関係にある行動情報と、行動情報記憶部121における無自覚ユーザに対応する行動情報とに基づいて、無自覚ユーザの中から、相関関係にある行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する処理も行ってよい。   Here, the estimation unit 133 can also estimate which user is an unconscious user who is a user who is not aware of symptoms related to a disease. Therefore, the analysis unit 134 is based on the behavior information stored in the trend information storage unit 123, that is, the correlation behavior information, and the behavior information corresponding to the unconscious user in the behavior information storage unit 121. From the above, a process of identifying a target user who is a user having behavior information related to the behavior information in correlation may be performed.

図1の例を用いて説明すると、分析部134は、無自覚ユーザの中から、相関Tに対応する行動情報と関連する(例えば、同一のまたは類似する)行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する。具体的には、分析部134は、相関Tに対応する行動情報、すなわち「食品PD2−1を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品PD2−2を購入すること」を示す行動情報と、関連する行動情報を有するユーザを対象ユーザとして特定する。図1の例では、分析部134は、ユーザU52を対象ユーザとして特定する。   If it demonstrates using the example of FIG. 1, the analysis part 134 will select the object user who is a user who has action information relevant to the action information corresponding to the correlation T (for example, the same or similar) from among unconscious users. Identify. Specifically, the analysis unit 134 represents behavior information corresponding to the correlation T, that is, behavior information indicating “purchasing food PD2-1” and behavior information indicating “purchasing pharmaceutical product PD2-2”. And the user who has related action information is specified as an object user. In the example of FIG. 1, the analysis unit 134 specifies the user U52 as the target user.

(生成部135について)
生成部135は、コンテンツを生成する。具体的には、生成部135は、自覚ユーザについて自覚していると推定された症状に基づく所定の情報が表示されるコンテンツを生成する。また、生成部135は、自覚ユーザまたは対象ユーザに通知され情報であって症状に基づく所定の情報として、症状に基づく所定の情報が表示されるコンテンツを生成する。
(About the generator 135)
The generation unit 135 generates content. Specifically, the generation unit 135 generates content in which predetermined information based on a symptom estimated to be aware of a conscious user is displayed. In addition, the generation unit 135 generates content in which predetermined information based on a symptom is displayed as information that is notified to a conscious user or a target user and is based on the symptom.

例えば、生成部135は、ユーザ操作に応じて段階的に通知されるコンテンツをユーザ操作に応じて生成する。例えば、生成部135は、図2で説明した第1コンテンツ、第2コンテンツ、第3コンテンツを生成する。例えば、生成部135は、症状の内容を示す内容情報が表示される第1コンテンツを生成する。また、生成部135は、第1コンテンツが選択された場合に、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを生成する。また、生成部135は、第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第3コンテンツを生成する。例えば、生成部135は、第3コンテンツとして、入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案する第3コンテンツを生成する。   For example, the generation unit 135 generates content that is notified stepwise in response to a user operation in response to the user operation. For example, the generation unit 135 generates the first content, the second content, and the third content described with reference to FIG. For example, the generation unit 135 generates first content on which content information indicating the symptom content is displayed. Moreover, the production | generation part 135 produces | generates the 2nd content which is a content for making a user input about a subjective symptom, when a 1st content is selected. In addition, the generation unit 135 generates third content that is content on which prediction information predicted based on input information input to the second content is displayed. For example, the generation unit 135 generates, as the third content, content that displays a disease name of a disease predicted based on input information, and proposes third content that suggests a medical examination corresponding to the disease. .

(通知部136について)
通知部136は、取得部131により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。具体的には、通知部136は、対象ユーザに対して、当該対象ユーザが有する行動情報に対応する(関連する)行動情報が取得された取得元の自覚ユーザについて自覚していると推定された症状に基づく所定の情報を通知する。なお、本実施形態では、「通知する」といった表現は、「提供する」あるいは「配信する」といった表現を含み得るものとする。
(About the notification unit 136)
The notification unit 136 notifies the target user who is the user having the behavior information related to the behavior information acquired by the acquisition unit 131, the predetermined information based on the symptom. Specifically, it is estimated that the notification unit 136 is aware of the target user who has acquired the behavior information corresponding to (related to) the behavior information of the target user. Notify predetermined information based on symptoms. In the present embodiment, the expression “notify” may include expressions such as “provide” or “distribute”.

また、通知部136は、取得部131により取得された行動情報のうち、自覚ユーザに対応する症状と傾向に基づく関係にある行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザに対して、傾向に基づく関係にある行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。   In addition, the notification unit 136 is based on the tendency for the target user having the behavior information related to the behavior information that is based on the symptom and the tendency corresponding to the conscious user among the behavior information acquired by the acquisition unit 131. The predetermined information based on the symptom corresponding to the awareness user of the acquisition source from which the related behavior information is acquired is notified.

また、通知部136は、対象ユーザのネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、対象ユーザとして病気に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザに対して、所定の情報を通知する。また、通知部136は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、当該無認知ユーザが自覚している症状に基づく所定の情報を通知する。   In addition, the notification unit 136 notifies the target user who is estimated not to be aware of symptoms related to the disease as the target user based on the behavior information indicating the behavior of the target user on the network. In addition, the notification unit 136 provides predetermined information based on a symptom that the unrecognized user is aware of to a non-recognized user who is estimated to be a user who has not been recognized a disease caused by the symptom. To be notified.

また、通知部136は、所定の情報として、症状の内容が表示されるコンテンツである第1コンテンツを症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定不可能な状態で通知する。かかるユーザは、対象ユーザまたは自覚ユーザである。また、通知部136は、第1コンテンツが選択された場合に、所定の情報として、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを通知する。また、通知部136は、所定の情報として、第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第3コンテンツを通知する。例えば、通知部136は、第3コンテンツとして、入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツを通知する。   In addition, the notification unit 136 notifies the first content, which is the content in which the symptom is displayed, as the predetermined information in a state in which the user cannot specify the disease name caused by the symptom. Such a user is a target user or a conscious user. Moreover, the notification part 136 notifies the 2nd content which is a content for making a user input about a subjective symptom as predetermined information, when a 1st content is selected. In addition, the notification unit 136 notifies the third content, which is the content on which the prediction information predicted based on the input information input to the second content is displayed as the predetermined information. For example, the notification unit 136 notifies, as the third content, content that displays a disease name of a disease predicted based on input information and proposes a medical examination at a medical institution corresponding to the disease.

〔4.処理手順〕
次に、図9を用いて、実施形態にかかる情報処理装置100が実行する情報処理の手順について説明する。図9では、実施形態にかかる情報処理装置100が実行する情報処理のうち、相関関係を分析する分析処理までの処理手順を説明する。図9は、実施形態にかかる情報処理装置100による分析処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。なお、図9では、適宜、図1の例を用いて説明する。
[4. Processing procedure)
Next, the information processing procedure executed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 9, the processing procedure up to the analysis processing for analyzing the correlation among the information processing executed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described. FIG. 9 is a flowchart illustrating a processing procedure according to an analysis process performed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment. 9 will be described using the example of FIG. 1 as appropriate.

まず、取得部131は、インターネット上での各ユーザの行動を示す行動情報を取得する(ステップS101)。例えば、取得部131は、情報処理装置100と連携する外部のサーバ装置から行動情報を取得する。例えば、取得部131は、行動情報として、購買情報、検索情報、閲覧情報を取得する。なお、取得部131は、インターネット上での各ユーザの行動を示す行動情報であれば、どのような行動情報を取得してもよく、購買情報、検索情報、閲覧情報に限定されない。   First, the acquisition unit 131 acquires action information indicating each user's action on the Internet (step S101). For example, the acquisition unit 131 acquires behavior information from an external server device that cooperates with the information processing apparatus 100. For example, the acquisition unit 131 acquires purchase information, search information, and browsing information as behavior information. The acquisition unit 131 may acquire any behavior information as long as it is behavior information indicating the behavior of each user on the Internet, and is not limited to purchase information, search information, and browsing information.

次に、推定部132は、行動情報を取得した各ユーザについて、当該ユーザの行動情報に基づいて、何らかの病気(疾患)に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する(ステップS102)。例えば、推定部132は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。一例を示すと、推定部132は、「血圧が高い」といった症状の内容情報を検索キーワードとして情報検索しているユーザについて病気に関する症状があることを自覚していると推定する。   Next, the estimation unit 132 estimates whether or not each user who has acquired the behavior information is aware that there is a symptom related to some disease (disease) based on the behavior information of the user (step S102). . For example, the estimation unit 132 estimates that a user who has performed an action such as “search for symptoms” is aware of the presence of symptoms. As an example, the estimation unit 132 estimates that the user who is searching for information using the content information of the symptom “high blood pressure” as a search keyword is aware that there is a symptom related to the disease.

推定部132は、取得部131により行動情報が取得された各ユーザについて、何らかの病気(疾患)に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。具体的には、推定部132は、ユーザ毎に当該ユーザの行動情報に基づいて、病気に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。例えば、推定部132は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。一例を示すと、推定部132は、「血圧が高い」といった症状の内容を検索キーワードとして情報検索しているユーザについて病気に関する症状があることを自覚していると推定する。   The estimation unit 132 estimates whether or not each user whose behavior information is acquired by the acquisition unit 131 is aware that there is a symptom related to some disease (disease). Specifically, the estimation unit 132 estimates, for each user, whether or not he / she is aware that there is a symptom related to a disease based on the behavior information of the user. For example, the estimation unit 132 estimates that a user who has performed an action such as “search for symptoms” is aware of the presence of symptoms. As an example, the estimation unit 132 estimates that a user who is searching for information using the content of the symptom “high blood pressure” as a search keyword is aware that there is a symptom related to a disease.

なお、取得部131により行動情報が取得されたユーザのうち、自覚ユーザ以外のユーザは、何らかの病気(疾患)に関する症状があることを自覚していないと推定されることから、推定部132が自覚ユーザを推定するということは、推定部132は、合わせて無自覚ユーザも推定していることになる。例えば、ユーザU11、U12、U13が「症状Sy1について検索する」といった検索行動を行っていたとすると、推定部132は、ユーザU11〜U13は「症状Sy1があることを自覚している」と推定する。   In addition, it is estimated that among the users whose behavior information has been acquired by the acquisition unit 131, users other than the conscious user are not aware that there is a symptom related to some illness (disease). Estimating the user means that the estimation unit 132 also estimates an unconscious user. For example, if the users U11, U12, and U13 are performing a search action such as “search for symptom Sy1,” the estimation unit 132 estimates that the users U11 to U13 are “aware that there is a symptom Sy1”. .

このような状態において、推定部132は、自覚ユーザを認知ユーザ、無認知ユーザに分類し、分類に応じて記憶部に格納する(ステップ103)。例えば、推定部132は、病気に関する症状があることを自覚していると推定した自覚ユーザを対象に、症状に起因する疾患が何であるか疾患名等を認知しているか否かも推定する。具体的には、推定部132は、自覚ユーザ毎に当該自覚ユーザの行動情報に基づいて、認知しているか否かを推定する。例えば、推定部132は、「疾患名を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行った自覚ユーザに対しては、疾患が何であるかまで認知していると推定する。   In such a state, the estimation unit 132 classifies the conscious user into a cognitive user and an unrecognized user, and stores it in the storage unit according to the classification (step 103). For example, the estimation unit 132 also estimates whether or not the conscious user who has estimated that he / she is aware of a symptom related to a disease recognizes a disease name or the like as to a disease caused by the symptom. Specifically, the estimation unit 132 estimates whether or not each conscious user recognizes based on the behavior information of the conscious user. For example, the estimation unit 132 estimates that the aware user who has performed an action such as “search information by using a disease name as a search keyword” recognizes what the disease is.

例えば、自覚ユーザU11〜U13は「疾患名を検索キーワードとして情報検索していない」とすると、推定部132は、自覚ユーザU11〜U13は「症状Sy1に起因する疾患を認知していない」と推定する。一方、例えば、「症状Sy2について検索する」といった検索行動を行ったことにより、症状Sy2を自覚していると推定されたユーザU21およびU22が、「疾患名「sickA」を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行っていたとする。かかる場合、推定部132は、自覚ユーザU21およびU22は「症状Sy2に起因する疾患である疾患sickAを認知している」と推定する。そして、このような状態において、推定部132は、例えば、図5に示すように、「ユーザ種別」、「疾患に関する分類」に合わせて、行動情報記憶部121に各ユーザの行動情報を格納する。   For example, if the conscious users U11 to U13 are “not searching information using the disease name as a search keyword”, the estimation unit 132 estimates that the conscious users U11 to U13 are “not aware of the disease caused by the symptom Sy1”. To do. On the other hand, for example, users U21 and U22 who are estimated to be aware of symptom Sy2 by performing a search action such as “search for symptom Sy2” search for information using “disease name“ sickA ”as a search keyword. ”. In such a case, the estimation unit 132 estimates that the conscious users U21 and U22 “recognize the disease sickA, which is a disease caused by the symptom Sy2.” In such a state, for example, as shown in FIG. 5, the estimation unit 132 stores the behavior information of each user in the behavior information storage unit 121 according to “user type” and “classification related to disease”. .

次に、予測部133は、自覚ユーザの行動情報に基づいて、当該自覚ユーザの疾患または疾患に関する情報を予測する(ステップS104)。例えば、予測部133は、自覚ユーザに対応する症状、すなわち自覚ユーザが自覚していると推定された症状から、当該症状に起因する疾患を予測する。例えば、予測部133は、症状の内容を示す内容情報と、疾患情報記憶部122内の記憶情報とを突き合わせて、症状に起因する疾患を予測する。自覚ユーザU21およびU22が「疾患名「sickA」を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行っているといった上記例では、予測部133は、自覚ユーザU21およびU22は疾患sickAである可能性があることを予測する。   Next, the prediction unit 133 predicts information regarding the disease or the disease of the conscious user based on the behavior information of the conscious user (step S104). For example, the prediction unit 133 predicts a disease caused by the symptom from the symptom corresponding to the conscious user, that is, the symptom estimated to be conscious of the conscious user. For example, the prediction unit 133 matches the content information indicating the content of the symptom with the storage information in the disease information storage unit 122 to predict a disease caused by the symptom. In the above example in which the conscious users U21 and U22 are performing an action such as “search information by using the disease name“ sickA ”as a search keyword”, the predicting unit 133 may cause the conscious users U21 and U22 to have disease sickA. Predict that.

次に、分析部134は、自覚ユーザの行動情報と、自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性(相関関係)を分析する(ステップS105)。例えば、分析部134は、症状と、その症状を自覚していると推定されたユーザの行動情報との組合せ毎に、行動情報と症状との間での相関関係を分析する。例えば、分析部134は、相関分析により、症状Sy1があることを自覚している自覚ユーザU11〜U13は、食品PD2−1および医薬品PD2−2を購入する傾向にあるとの分析結果を得たものとする。かかる分析結果は、「食品PD2−1を購入すること」および「医薬品PD2−2を購入すること」と、症状Sy1(あるいは、症状Sy1があることを自覚していると推定されるユーザ)とは相関関係(「相関T」とする)にあることを示す。   Next, the analysis unit 134 analyzes the relationship (correlation) based on the tendency between the behavior information of the conscious user and the information related to the symptom corresponding to the conscious user (step S105). For example, the analysis unit 134 analyzes the correlation between the behavior information and the symptom for each combination of the symptom and the user's behavior information estimated to be aware of the symptom. For example, the analysis unit 134 obtained the analysis result that the awareness users U11 to U13 who are aware of the presence of the symptom Sy1 tend to purchase the food PD2-1 and the pharmaceutical product PD2-2 by the correlation analysis. Shall. Such analysis results include “purchasing food PD2-1” and “purchasing medicinal product PD2-2”, symptom Sy1 (or a user who is presumed to be aware of symptom Sy1), and Indicates a correlation (referred to as “correlation T”).

また、分析部134は、相関関係にある行動情報と症状との組合せを検出し、検出した組合せに含まれる行動情報と症状を示す内容情報とを対応付けて格納する(ステップS106)。上記例の場合、分析部134は、「食品PD2−1を購入すること」および「医薬品PD2−2を購入すること」と、症状Sy1(あるいは、症状Sy1があることを自覚していると推定されるユーザ)とは相関関係にあることを検出するため、この行動情報と内容情報とを対応付けて傾向情報記憶部123に格納する。   In addition, the analysis unit 134 detects a combination of behavior information and a symptom having a correlation, and stores the behavior information included in the detected combination in association with content information indicating the symptom (step S106). In the case of the above example, it is estimated that the analysis unit 134 is aware of “purchasing food PD2-1” and “purchasing pharmaceutical product PD2-2” and symptom Sy1 (or symptom Sy1). In order to detect that there is a correlation with the user), the behavior information and the content information are associated with each other and stored in the trend information storage unit 123.

〔5.処理手順〕
次に、図10を用いて、実施形態にかかる情報処理装置100が実行する情報処理の手順について説明する。図10では、実施形態にかかる情報処理装置100が実行する情報処理のうち、分析処理以降の通知処理の処理手順を説明する。図10は、実施形態にかかる情報処理装置100による通知処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。なお、図10では、適宜、図1の例を用いて説明する。なお、図10に示す情報処理は、図9に示す情報処理とは別のタイミングで行われてよい。
[5. Processing procedure)
Next, a procedure of information processing executed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 10, the processing procedure of the notification processing after the analysis processing among the information processing executed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment will be described. FIG. 10 is a flowchart illustrating a processing procedure related to a notification process performed by the information processing apparatus 100 according to the embodiment. 10 will be described using the example of FIG. 1 as appropriate. Note that the information processing shown in FIG. 10 may be performed at a different timing from the information processing shown in FIG.

例えば、分析部134は、図9に示すステップS102で推定された無自覚ユーザの中から、相関関係にある行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する(ステップS201)。具体的には、分析部134は、傾向情報記憶部123に格納されている行動情報すなわち相関関係にある行動情報と、行動情報記憶部121における無自覚ユーザに対応する行動情報とに基づいて、相関関係にある行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する。   For example, the analysis unit 134 identifies a target user who is a user having behavior information related to behavior information having a correlation from among unconscious users estimated in step S102 illustrated in FIG. 9 (step S201). Specifically, the analysis unit 134 correlates based on the behavior information stored in the trend information storage unit 123, that is, the correlation behavior information, and the behavior information corresponding to the unconscious user in the behavior information storage unit 121. The target user who is a user who has the action information relevant to the action information in relation is specified.

例えば、分析部134は、行動情報記憶部121を参照し、相関Tに対応する行動情報、すなわち「食品PD2−1を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品PD2−2を購入すること」を示す行動情報と関連する行動情報を有するユーザが存在するか否かを判定する。分析部134は、相関Tに対応する行動情報と関連する行動情報を有するユーザが存在場合には、かかるユーザを対象ユーザとして特定する。図1の例によると、例えば、分析部134は、ユーザU52を対象ユーザとして特定する。このようなことから、対象ユーザU52には、相関Tに対応する行動情報を有する自覚ユーザ、すなわち自覚ユーザU11〜U13の症状Sy1と同様の症状が現れる可能性があることが示唆される。   For example, the analysis unit 134 refers to the behavior information storage unit 121, behavior information corresponding to the correlation T, that is, behavior information indicating “purchasing food PD 2-1”, and “purchase the drug PD 2-2. It is determined whether or not there is a user who has behavior information related to behavior information indicating “. When there is a user having behavior information related to the behavior information corresponding to the correlation T, the analysis unit 134 identifies the user as a target user. According to the example of FIG. 1, for example, the analysis unit 134 identifies the user U52 as the target user. From this, it is suggested that there may be a symptom similar to the symptom Sy1 of the conscious user having the behavior information corresponding to the correlation T, that is, the conscious user U11 to U13, in the target user U52.

通知部136は、対象ユーザが特定された場合には、その対象ユーザの行動情報と関連する行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく情報として、第1コンテンツを通知する(ステップS202)。例えば、通知部136は、端末装置10から第1コンテンツの配信要求を受信した場合に、第1コンテンツを通知する。対象ユーザU52および図2を例に説明する。通知部136は、対象ユーザU52の端末装置10から、ポータルサイトP1に含まれる表示枠F1に表示すべきコンテンツの配信要求を受信すると、生成部135に第1コンテンツの生成を指示する。   When the target user is specified, the notification unit 136 notifies the first content as information based on the symptom corresponding to the source user who acquired the behavior information related to the target user's behavior information. (Step S202). For example, when the notification unit 136 receives a first content distribution request from the terminal device 10, the notification unit 136 notifies the first content. The target user U52 and FIG. 2 will be described as an example. When the notification unit 136 receives a content distribution request to be displayed in the display frame F1 included in the portal site P1 from the terminal device 10 of the target user U52, the notification unit 136 instructs the generation unit 135 to generate the first content.

生成部135は、通知部136からの指示に応じて、第1コンテンツを生成する。例えば、生成部135は、対象ユーザU52に現れる可能性がある症状/または既に表れているが気にしていない症状(結果的に自覚していないと推測される症状)である症状Sy1の内容を示す内容情報が表示されるようなコンテンツC1(第1コンテンツの一例)を生成する。このとき、生成部135は、症状Sy1に起因する疾患の疾患名は表示されないようにコンテンツC1を生成する。つまり、生成部135は、疾患名を対象ユーザU52が特定不可能なコンテンツC1を生成する。   The generation unit 135 generates first content in response to an instruction from the notification unit 136. For example, the generation unit 135 displays the contents of the symptom Sy1 that is a symptom that may appear in the target user U52 / or a symptom that has already appeared but is not worried (a symptom that is presumed not to be noticed as a result). The content C1 (an example of the first content) that displays the content information to be displayed is generated. At this time, the generation unit 135 generates the content C1 so that the disease name of the disease caused by the symptom Sy1 is not displayed. That is, the generation unit 135 generates content C1 in which the target user U52 cannot specify the disease name.

通知部136は、生成部135により生成されたコンテンツC1を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図2(a)に示すように、内容情報を含むコンテンツC1が表示枠F1内に表示されるようにポータルサイトP1を表示する。   The notification unit 136 distributes the content C1 generated by the generation unit 135 to the terminal device 10. Thereby, the terminal device 10 displays the portal site P1 so that the content C1 including the content information is displayed in the display frame F1, as illustrated in FIG.

また、通知部136は、第1コンテンツが選択されたか否かを判定する(ステップS203)。通知部136は、第1コンテンツが選択されていない場合には(ステップS203;No)、選択されるまで待機する。一方、通知部136は、第1コンテンツが選択された場合には(ステップS203;Yes)、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを通知する(ステップS204)。   Further, the notification unit 136 determines whether or not the first content has been selected (step S203). When the first content is not selected (step S203; No), the notification unit 136 waits until it is selected. On the other hand, when the first content is selected (step S203; Yes), the notification unit 136 notifies the second content, which is a content for allowing the user to input subjective symptoms (step S204).

例えば、通知部136は、コンテンツC1が対象ユーザU52により選択(例えば、タップやクリック)されたことを検知すると、生成部135に第2コンテンツの生成を指示する。例えば、生成部135は、心当たりのある症状について対象ユーザU52に入力させるためのコンテンツC2(第2コンテンツの一例)を生成する。例えば、生成部135は、症状Sy1から予測される疾患の代表的な症状の内容を示す内容情報の中から、心当たりのある症状に対応する内容情報を選択させるためのコンテンツC2を生成する。   For example, when the notification unit 136 detects that the content C1 is selected (for example, tapped or clicked) by the target user U52, the notification unit 136 instructs the generation unit 135 to generate the second content. For example, the generation unit 135 generates the content C2 (an example of the second content) for allowing the target user U52 to input a symptom that is familiar to the user. For example, the generation unit 135 generates the content C2 for selecting content information corresponding to a symptom that is right from the content information indicating the content of a typical symptom of the disease predicted from the symptom Sy1.

通知部136は、生成部135により生成されたコンテンツC2を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図2(b)に示すように、端末装置10は、図2(b)に示すように、コンテンツC2を表示する。   The notification unit 136 distributes the content C2 generated by the generation unit 135 to the terminal device 10. As a result, the terminal device 10 displays the content C2 as shown in FIG. 2B, as shown in FIG. 2B.

このような状態において、通知部136は、第2コンテンツで回答されたか否かを判定する(ステップS205)。通知部136は、第2コンテンツで回答されていない場合には(ステップS205;No)、回答されるまで待機する。一方、通知部136は、第2コンテンツで回答された場合には(ステップS205;Yes)、第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第3コンテンツを通知する(ステップS206)。   In such a state, the notification unit 136 determines whether or not a response has been made with the second content (step S205). When the second content is not answered (step S205; No), the notification unit 136 waits until it is answered. On the other hand, when the notification unit 136 replies with the second content (step S205; Yes), the third content is content in which the prediction information predicted based on the input information input to the second content is displayed. Is notified (step S206).

例えば、対象ユーザU52が図2(b)に示すように内容情報を選択し、また「次へ」ボタンを押下したとする。かかる場合、通知部136は、コンテンツC2において対象ユーザU52により入力(選択)された入力情報を受信する。そして、通知部136は、受信した入力情報を予測部133に送信する。そうすると、予測部133は、入力情報に基づいて、対象ユーザU52が罹患している/または罹患する可能性のある疾患を最終予測する。ここでは、予測部133は、対象ユーザU52は疾患sickAに罹患する可能性があると予測したとする。また、予測部133は、対象ユーザU52には疾患sickAに関する症状が今後現れると予測したとする。かかる場合、予測部133は、予測した予測情報を生成部135に送信する。   For example, it is assumed that the target user U52 selects content information as shown in FIG. 2B and presses the “Next” button. In such a case, the notification unit 136 receives the input information input (selected) by the target user U52 in the content C2. Then, the notification unit 136 transmits the received input information to the prediction unit 133. Then, the prediction unit 133 finally predicts a disease in which the target user U52 is affected or may be affected based on the input information. Here, it is assumed that the predicting unit 133 predicts that the target user U52 may suffer from the disease sickA. Further, it is assumed that the predicting unit 133 predicts that a symptom related to the disease sickA will appear in the target user U52 in the future. In such a case, the prediction unit 133 transmits the predicted prediction information to the generation unit 135.

そして、生成部135は、疾患sickAに関する情報が表示されるようなコンテンツC3(第3コンテンツの一例)を生成する。例えば、生成部135は、疾患名すなわち疾患sickAとともに、疾患sickAの専門医療機関を受診するよう提案する提案情報が表示されるようなコンテンツC3を生成する。   And the production | generation part 135 produces | generates the content C3 (an example of 3rd content) which the information regarding the disease sickA is displayed. For example, the generation unit 135 generates the content C3 that displays the suggestion information for suggesting to visit the specialized medical institution of the disease sickA together with the disease name, that is, the disease sickA.

通知部136は、生成部135により生成されたコンテンツC3を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図2(c)に示すように、コンテンツC3を表示する。   The notification unit 136 distributes the content C3 generated by the generation unit 135 to the terminal device 10. Thereby, the terminal device 10 displays the content C3 as shown in FIG.

なお、不図示であるが、情報処理装置100は、例えば、図2(c)において「医療機関の案内はコチラから」を示されたボタンが押下された場合には、対象ユーザU52の所在地情報(例えば、現住所あるいは現在位置)に基づいて、疾患sickAに対応する診療科を有する医療機関を検索する。例えば、情報処理装置100は、対象ユーザU52の所在地からより近くにある医療機関を検索する。そして、情報処理装置100は、検索した検索結果を含むコンテンツを端末装置10に配信する。   Although not shown, the information processing apparatus 100, for example, when the button indicating “Click here for medical institution guidance” is pressed in FIG. 2C, the location information of the target user U52. Based on (for example, current address or current position), a medical institution having a medical department corresponding to the disease sickA is searched. For example, the information processing apparatus 100 searches for a medical institution closer to the location of the target user U52. Then, the information processing apparatus 100 distributes content including the searched search results to the terminal device 10.

〔6.変形例〕
実施形態にかかる情報処理装置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。
[6. (Modification)
The information processing 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.

〔6−1.無認知ユーザへの情報通知〕
上記の実施形態では、情報処理装置100が対象ユーザに対して情報通知する例を示した。しかし、情報処理装置100は、自覚ユーザに対しても情報通知を行ってよい。例えば、通知部136は、自覚ユーザのうち、当該自覚ユーザに対応する症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、この症状に基づく所定の情報を通知する。例えば、図1の例では、自覚ユーザU11〜U13はいずれも無認知ユーザに分類される。
[6-1. Information notification to unrecognized users)
In the above embodiment, an example in which the information processing apparatus 100 notifies the target user of information has been described. However, the information processing apparatus 100 may notify information to a conscious user. For example, the notification unit 136 provides predetermined information based on this symptom to an unrecognized user who is estimated to have not recognized a disease caused by the symptom corresponding to the conscious user. Notice. For example, in the example of FIG. 1, the conscious users U11 to U13 are all classified as unrecognized users.

この例を用いると、通知部136は、図2を用いて説明した対象ユーザU52への情報通知と、同様の情報通知を自覚ユーザU11〜U13に対しても行うことができる。自覚ユーザU11〜U13は、症状Sy1があることを自覚していると推定されている。したがって、通知部136は、図2で説明したように、症状Sy1に基づく情報として、コンテンツC1(第1コンテンツ)、コンテンツC(第2コンテンツ)、コンテンツC3(第3コンテンツ)を、自覚ユーザU11〜U13それそれの操作に応じて、段階的に通知する。   If this example is used, the notification unit 136 can perform the same information notification to the target user U52 described with reference to FIG. 2 and also to the aware users U11 to U13. It is estimated that the conscious users U11 to U13 are aware that there is a symptom Sy1. Therefore, as described with reference to FIG. 2, the notification unit 136 transmits the content C1 (first content), the content C (second content), and the content C3 (third content) as the information based on the symptom Sy1, and the conscious user U11. ~ U13 Notification is made step by step according to each operation.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、例えば、症状の自覚はあってもそれがどのような疾患によることまでは認知できていないユーザに対して、症状に起因する疾患を認知させることができるため、疾患の早期発見や早期治療に貢献することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment, for example, allows a user who is aware of a symptom but has not been able to recognize what the illness is caused to recognize the illness caused by the symptom. Can contribute to early detection and treatment of diseases.

〔6−2.認知ユーザへの情報通知〕
また、通知部136は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザである認知ユーザに対して、当該認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知してもよい。通知部136は、無認知ユーザに対しては、第1コンテンツから第3コンテンツを段階的に通知する例を示した。しかし、通知部136は、自覚ユーザのうち認知ユーザに通知する場合には、第4コンテンツおよび第5コンテンツを順に通知する。
[6-2. Information notification to cognitive users)
In addition, the notification unit 136 notifies predetermined information based on the symptom corresponding to the cognitive user to the cognitive user who is estimated to recognize the disease caused by the symptom among the conscious users. Also good. The notification part 136 showed the example which notifies a 3rd content in steps from a 1st content with respect to an unrecognized user. However, the notification unit 136 sequentially notifies the fourth content and the fifth content when notifying the cognitive user among the conscious users.

第4コンテンツは、症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって所定のページ内に広告コンテンツ(例えば、バナー広告)のような態様で表示されるコンテンツである。第5コンテンツは、第4コンテンツが選択された場合に、疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである。   The fourth content is content that displays the disease name of the disease caused by the symptom, and is displayed in a manner such as advertisement content (for example, banner advertisement) in a predetermined page. The fifth content is content for proposing consultation at a medical institution corresponding to a disease when the fourth content is selected.

ここで、図5に示すように、推定部132あが、自覚ユーザU21およびU22は「症状Sy2に起因する疾患である疾患sickAを認知している」と推定した場合を例に、図11を用いて説明する。図11は、変形例にかかる情報通知の一例を示す図である。自覚ユーザU21およびU22は、認知ユーザでもある。   Here, as shown in FIG. 5, the estimation unit 132, the case where it is estimated that the conscious users U21 and U22 “recognize disease sickA, which is a disease caused by symptom Sy2”, is illustrated in FIG. 11. It explains using. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of information notification according to the modification. Awareness users U21 and U22 are also cognitive users.

通知部136は、自覚ユーザU21の端末装置10から、ポータルサイトP1に含まれる表示枠F1に表示すべきコンテンツの配信要求を受信すると、生成部135に第4コンテンツの生成を指示する。   When the notification unit 136 receives a distribution request for content to be displayed in the display frame F1 included in the portal site P1 from the terminal device 10 of the conscious user U21, the notification unit 136 instructs the generation unit 135 to generate the fourth content.

生成部135は、通知部136からの指示に応じて、第4コンテンツを生成する。例えば、生成部135は、自覚ユーザU21が認知していると推定された疾患sickA、および、疾患sickAに代表される症状(あるいは、自覚ユーザU21が自覚していると推定された症状Sy2)の内容情報が表示されるようなコンテンツC4(第4コンテンツの一例)を生成する。   The generation unit 135 generates the fourth content in response to an instruction from the notification unit 136. For example, the generation unit 135 includes the disease sickA estimated to be recognized by the conscious user U21 and the symptom typified by the disease sickA (or the symptom Sy2 estimated to be conscious of the conscious user U21). A content C4 (an example of the fourth content) in which the content information is displayed is generated.

通知部136は、生成部135により生成されたコンテンツC4を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図11(a)に示すように、コンテンツC4が表示枠F1内に表示されるようにポータルサイトP1を表示する。   The notification unit 136 distributes the content C4 generated by the generation unit 135 to the terminal device 10. Thereby, the terminal device 10 displays the portal site P1 so that the content C4 is displayed in the display frame F1, as shown in FIG.

このような状態において、第4コンテンツが選択された場合には、通知部136は、疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第5コンテンツを通知する。例えば、自覚ユーザU21がコンテンツC4を選択したとする。かかる場合、通知部136は、コンテンツC5(第5コンテンツの一例)を生成するよう生成部135に指示する。生成部135は、自覚ユーザU21が認知していると推定された疾患sickAに対応する医療機関での受診を提案するコンテンツC5を生成する。   In such a state, when the fourth content is selected, the notification unit 136 notifies the fifth content, which is a content for proposing consultation at a medical institution corresponding to the disease. For example, it is assumed that the conscious user U21 selects the content C4. In such a case, the notification unit 136 instructs the generation unit 135 to generate the content C5 (an example of fifth content). The generation unit 135 generates content C5 that suggests a medical examination at a medical institution corresponding to the disease sickA estimated to be recognized by the conscious user U21.

通知部136は、生成部135により生成されたコンテンツC5を端末装置10に配信する。これにより、端末装置10は、図11(b)に示すように、コンテンツC5を表示する。   The notification unit 136 distributes the content C5 generated by the generation unit 135 to the terminal device 10. Thereby, the terminal device 10 displays the content C5 as shown in FIG.

例えば、症状の自覚があり、その症状に対応する疾患まで認知しても具体的な対策を取っていないユーザもいる。実施形態にかかる情報処理装置100は、このようなユーザに対して、症状改善や疾患の早期治療に向けて行動を起こさせるためのきっかけを与えることができる。   For example, there are users who are aware of symptoms and have not taken specific measures even if they recognize a disease corresponding to the symptoms. The information processing apparatus 100 according to the embodiment can give such a user an opportunity to cause an action for symptom improvement or early treatment of a disease.

〔6−3.対象ユーザへの情報通知〕
また、通知部136は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、病気に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザが、認知ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する場合には、認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。
[6-3. Notification of information to target users)
In addition, the notification unit 136 recognizes when the target user estimated to have no awareness of the symptoms related to the disease based on the behavior information indicating the behavior on the network has the behavior information related to the behavior information of the cognitive user. The user is notified of predetermined information based on symptoms corresponding to the user.

例えば、対象ユーザU53が、疾患を認知している自覚ユーザU21と関連する行動情報を有していたとする。かかる場合、これまでの例では、通知部136は、対象ユーザU53に対して、自覚ユーザU21に対応する症状Sy2に関する情報として、第1コンテンツから第3コンテンツを段階的に通知する。しかし、通知部136は、図11で説明したように、第4コンテンツおよび第5コンテンツを順に通知してもよい。これは、対象ユーザU53が、疾患を認知している自覚ユーザU21と関連する行動情報を有しているということは、対象ユーザU53は、疾患を認知している可能性が高いと考えられるためである。   For example, it is assumed that the target user U53 has behavior information related to the conscious user U21 who recognizes the disease. In such a case, in the example so far, the notification unit 136 notifies the target user U53 of the third content from the first content step by step as information related to the symptom Sy2 corresponding to the conscious user U21. However, the notification unit 136 may notify the fourth content and the fifth content in order as described with reference to FIG. This is because it is considered that the target user U53 has behavior information related to the conscious user U21 who recognizes the disease, and the target user U53 is likely to recognize the disease. It is.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、例えば、疾患まで認知しても具体的な対策を取っていないようなユーザに対して、症状改善や疾患の早期治療に向けて行動を起こさせるためのきっかけを与えることができる。   Thereby, for example, the information processing apparatus 100 according to the embodiment causes a user who does not take specific measures even if he / she recognizes a disease to take action for symptom improvement or early treatment of the disease. Can give you a chance.

〔6−4.疾患名の通知について〕
上記の実施形態では、通知部136が、第1コンテンツを症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定不可能な状態で通知する例を示した。しかし、通知部136は、症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定可能な状態で通知してもよい。具体的には、通知部136は、第1コンテンツとして、症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツを通知してもよい。
[6-4. (Notification of disease name)
In the above-described embodiment, an example has been described in which the notification unit 136 notifies the first content in a state in which the user cannot specify the disease name of the disease caused by the symptom. However, the notification unit 136 may notify the disease name of the disease caused by the symptom in a state in which the user can specify. Specifically, the notification unit 136 may notify the content in which the disease name of the disease caused by the symptom is displayed as the first content.

この場合、通知部136は、ユーザがその疾患に罹患していることを決めつけるような形で疾患名を通知するのではなく、ユーザに対してその疾患の有無について問いかける質問形式で疾患名を通知することが好ましい。これまでの例を用いると、通知部136は、対象ユーザU52に対して、「あなたはsickAをご存知ですか?」といった形で、質問形式で疾患名「sickA」が表示される第1コンテンツを通知してもよい。なお、通知部136は、第4コンテンツについても同様の形式で通知してもよい。   In this case, the notification unit 136 notifies the user of the disease name in a question format that asks the user about the presence or absence of the disease instead of notifying the user of the disease name in such a way that the user is determined to have the disease. It is preferable to do. Using the examples so far, the notification unit 136 sends the first content in which the disease name “sickA” is displayed in the question format to the target user U52 in the form of “Do you know sickA?” You may be notified. Note that the notification unit 136 may also notify the fourth content in the same format.

例えば、疾患名の表示され方によっては、病名を宣告されているようでこれを快く思わないユーザもいる。こうした場合、上記のような質問形式であれば、ユーザは自分自身に病名を宣告されているような印象を受けない。このようなことから、実施形態にかかる情報処理装置100は、ユーザへの心象を悪化させず、また、不安をあおることのないコンテンツを通知することができる。   For example, depending on how the disease name is displayed, there may be a user who does not like this because the disease name is declared. In such a case, if the question format is as described above, the user does not receive the impression that his / her disease name has been declared. For this reason, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can notify the content that does not worsen the user's spirit and does not frighten the user.

〔7.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処理装置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、情報処理装置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。
[7. Hardware configuration)
Further, the information processing 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 processing 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が情報処理装置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 processing apparatus 100, the CPU 1100 of the computer 1000 implements 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.

〔8.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。
[8. 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.

〔9.効果〕
実施形態にかかる情報処理装置100は、取得部131と、通知部136とを有する。取得部131は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得する。通知部136は、取得部131により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。
[9. effect〕
The information processing apparatus 100 according to the embodiment includes an acquisition unit 131 and a notification unit 136. The acquisition unit 131 acquires the behavior information of a conscious user who is estimated to be aware that there is a symptom related to injury or illness based on behavior information indicating behavior on the network. The notification unit 136 notifies the target user who is the user having the behavior information related to the behavior information acquired by the acquisition unit 131, the predetermined information based on the symptom.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can appropriately provide information regarding the disease to the user.

また、取得部131は、自覚ユーザとして行動情報に基づき症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザの行動情報、または、自覚ユーザとして行動情報に基づき症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザの行動情報を取得する。   In addition, the acquisition unit 131 recognizes a user's behavior information estimated to recognize a disease caused by a symptom based on the behavior information as a conscious user, or a disease caused by the symptom based on the behavior information as a conscious user. The action information of the user estimated not to be acquired is acquired.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、同じ自覚ユーザでも症状に起因する疾患を認知しているユーザ、症状に起因する疾患を認知していないユーザとで行動情報の違いを検知することができるため、例えば、対象ユーザが症状に起因する疾患を認知しているか否かを判断することができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment detects a difference in behavior information between a user who recognizes a disease caused by a symptom and a user who does not recognize a disease caused by the symptom even in the same conscious user. Therefore, for example, it can be determined whether or not the target user recognizes a disease caused by the symptom.

また、取得部131は、行動情報として、自覚ユーザの検索行動に関する情報である検索情報、自覚ユーザの購買行動に関する情報である購買情報、または、自覚ユーザの閲覧行動に関する情報である閲覧情報を取得する。   In addition, the acquisition unit 131 acquires, as behavior information, search information that is information related to the search behavior of the conscious user, purchase information that is information related to the purchase behavior of the conscious user, or browsing information that is information related to the browsing behavior of the conscious user. To do.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、各種の行動情報を取得することができるため、傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを高精度に推定することができる。   Thereby, since the information processing apparatus 100 according to the embodiment can acquire various types of behavior information, it is possible to accurately estimate whether or not there is a symptom related to injury or illness.

また、実施形態にかかる情報処理装置100は、分析部134をさらに有する。分析部134は、取得部131により取得された行動情報と、自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性を分析する。また、通知部136は、取得部131により取得された行動情報のうち、自覚ユーザに対応する症状と傾向に基づく関係にある行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザに対して、傾向に基づく関係にある行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。   The information processing apparatus 100 according to the embodiment further includes an analysis unit 134. The analysis unit 134 analyzes the relationship based on the tendency between the behavior information acquired by the acquisition unit 131 and information related to symptoms corresponding to the conscious user. In addition, the notification unit 136 is based on the tendency for the target user having the behavior information related to the behavior information that is based on the symptom and the tendency corresponding to the conscious user among the behavior information acquired by the acquisition unit 131. The predetermined information based on the symptom corresponding to the awareness user of the acquisition source from which the related behavior information is acquired is notified.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、症状に自覚がないため疾患の発症に自覚が無いユーザ、あるいは、疾患が発症する可能性があるユーザを高精度に特定することができるとともに、かかるユーザに対して疾患の可能性を効果的に認識させることができる。またこの結果、情報処理装置100は、例えば、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。   As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can accurately identify a user who is not aware of the symptom and is not aware of the onset of the disease, or a user who is likely to develop the disease. Such a user can be made to recognize the possibility of a disease effectively. As a result, the information processing apparatus 100 can contribute to the user's comfortable daily life because it can contribute to early detection of a disease, for example.

また、通知部136は、対象ユーザのネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、対象ユーザとして傷病に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザに対して、所定の情報を通知する。   In addition, the notification unit 136 notifies the target user who is estimated that the target user is not aware of symptoms related to the sickness and disease based on the behavior information indicating the behavior of the target user on the network.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、症状に自覚がないため疾患の発症に自覚が無いユーザ、あるいは、疾患が発症する可能性があるユーザを高精度に特定することができるとともに、かかるユーザに対して疾患の可能性を効果的に認識させることができる。またこの結果、情報処理装置100は、例えば、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。   As a result, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can accurately identify a user who is not aware of the symptom and is not aware of the onset of the disease, or a user who is likely to develop the disease. Such a user can be made to recognize the possibility of a disease effectively. As a result, the information processing apparatus 100 can contribute to the user's comfortable daily life because it can contribute to early detection of a disease, for example.

また、通知部136は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、当該無認知ユーザが自覚している症状に基づく所定の情報を通知する。   In addition, the notification unit 136 provides predetermined information based on a symptom that the unrecognized user is aware of to a non-recognized user who is estimated to be a user who has not been recognized a disease caused by the symptom. To be notified.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、症状の自覚があってもその症状の原因となる病気までは認知しておらず、例えば、症状を軽視しているようなユーザに対して、的確に疾患を認知させることができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment does not recognize the illness causing the symptom even if the symptom is conscious, for example, for a user who neglects the symptom, The disease can be recognized accurately.

また、通知部136は、所定の情報として、症状の内容が表示されるコンテンツである第1コンテンツを、症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定不可能な状態で通知する。   Further, the notification unit 136 notifies the first content, which is the content displaying the symptom content, as the predetermined information in a state in which the user cannot specify the disease name of the disease caused by the symptom.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、第1コンテンツの訴求力を高めることができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can increase the appeal of the first content.

また、通知部136は、第1コンテンツが選択された場合に、所定の情報として、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを通知する。   Moreover, the notification part 136 notifies the 2nd content which is a content for making a user input about a subjective symptom as predetermined information, when a 1st content is selected.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、ユーザ側から直接症状に関する情報を取得することができるため、ユーザに可能性のある疾患を高精度に予測することができる。   Thereby, since the information processing apparatus 100 according to the embodiment can directly acquire information related to symptoms from the user side, it is possible to predict a possible disease for the user with high accuracy.

また、通知部136は、所定の情報として、第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第3コンテンツを通知する。   In addition, the notification unit 136 notifies the third content, which is the content on which the prediction information predicted based on the input information input to the second content is displayed as the predetermined information.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、ユーザに対して疾患の可能性があることを効果的に認識させることができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can effectively cause the user to recognize that there is a possibility of a disease.

また、通知部136は、第3コンテンツとして、入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツを通知する。   Further, the notification unit 136 notifies the third content of the content that displays the disease name of the disease predicted based on the input information, and proposes the medical institution corresponding to the disease.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。   Thereby, since the information processing apparatus 100 according to the embodiment can contribute to early detection of a disease, it can contribute to a comfortable daily life of the user.

また、通知部136は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザである認知ユーザに対して、当該認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。   In addition, the notification unit 136 notifies predetermined information based on the symptom corresponding to the cognitive user to the cognitive user who is estimated to be aware of the disease caused by the symptom among the conscious users.

例えば、自身の疾患を認知していても具体的な対策を取っていないユーザもいる。実施形態にかかる情報処理装置100は、第三者的な立場から、症状改善や疾患の早期治療に向けて行動を起こさせるためのきっかけを与えることができる。   For example, there are users who have recognized their own disease but have not taken specific measures. The information processing apparatus 100 according to the embodiment can give a trigger for taking action for symptom improvement and early treatment of a disease from a third party standpoint.

また、通知部136は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、対象ユーザとして傷病に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザが、認知ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する場合には、認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。   In addition, the notification unit 136, when the target user who is estimated not to be aware of symptoms related to injury or illness as the target user based on the behavior information indicating the behavior on the network has the behavior information related to the behavior information of the cognitive user. Notifies the predetermined information based on the symptoms corresponding to the cognitive user.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、対象ユーザは症状に起因する疾患を認知している可能性が高いため、第2コンテンツに対して情報入力を行わす操作を省略して、疾患に対応する医療機関等の情報をよりスムーズに提供することができる。   Accordingly, the information processing apparatus 100 according to the embodiment omits an operation of performing information input on the second content because the target user is likely to recognize the disease caused by the symptom. It is possible to more smoothly provide information on medical institutions corresponding to the above.

また、通知部136は、症状に基づく所定の情報として、症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツである第4コンテンツを通知する。   In addition, the notification unit 136 notifies the fourth content, which is content for displaying the disease name of the disease caused by the symptom, as the predetermined information based on the symptom.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、第4コンテンツの訴求力を高めることができる。   Thereby, the information processing apparatus 100 according to the embodiment can increase the appeal of the fourth content.

また、通知部136は、第4コンテンツが選択された場合に、疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第5コンテンツを通知する。   In addition, when the fourth content is selected, the notification unit 136 notifies the fifth content, which is a content for proposing consultation at a medical institution corresponding to the disease.

これにより、実施形態にかかる情報処理装置100は、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。   Thereby, since the information processing apparatus 100 according to the embodiment can contribute to early detection of a disease, it can contribute to a comfortable daily life of the user.

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 情報処理システム
10 端末装置
60 外部サーバ
100 情報処理装置
121 行動情報記憶部
122 疾患情報記憶部
123 傾向情報記憶部
124 コンテンツ情報記憶部
131 取得部
132 推定部
133 予測部
134 分析部
135 生成部
136 通知部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Information processing system 10 Terminal apparatus 60 External server 100 Information processing apparatus 121 Behavior information storage part 122 Disease information storage part 123 Trend information storage part 124 Content information storage part 131 Acquisition part 132 Estimation part 133 Prediction part 134 Analysis part 135 Generation part 136 Notification section

Claims (15)

ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶される行動情報が、傷病に関する症状があることを自覚しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記行動情報を取得されたユーザが傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する推定部と、
前記行動情報を取得されたユーザのうち、前記推定部により前記傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を前記記憶部から取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知部と
を有し、
前記通知部は、前記対象ユーザとして、前記推定部により傷病に関する症状を自覚していないと推定された対象ユーザに対して、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第1コンテンツを通知し、前記対象ユーザによって前記第1コンテンツが選択された場合に、自覚症状について前記対象ユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを通知し、前記第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第3コンテンツを通知する
ことを特徴とする情報処理装置。
A storage unit for storing behavior information indicating user behavior on the network;
Depending on whether or not the behavior information stored in the storage unit indicates a behavior that is apt to be performed by a user who is aware that there is a symptom related to injury or illness, the user who has acquired the behavior information has a symptom related to injury or illness. An estimation unit that estimates whether or not
Of the users obtained the action information, an acquisition unit that acquires behavior information of the subjective user is a user who is estimated to be aware that there are symptoms related to the victim from the storage unit by the estimating unit ,
To the target user is a user having the action information associated with behavioral information acquired by the acquisition unit, have a notification unit that notifies the predetermined information based on the symptoms,
The notifying unit, as the target user, notifies the target user who is estimated not to be aware of symptoms related to injury or illness by the estimating unit, and notifies the first content that is the content in which the details of the symptoms are displayed; When the first content is selected by the target user, the second content, which is the content for the target user to input about the subjective symptom, is notified and predicted based on the input information input to the second content. An information processing apparatus for notifying third content, which is content for displaying a disease name of a particular disease and suggesting medical examination at a medical institution corresponding to the disease .
前記推定部は、前記記憶部に記憶される行動情報であって、前記自覚ユーザの行動情報が、前記症状に起因する疾患を認知しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記自覚ユーザが前記症状に起因する疾患を認知しているか否かを推定し、
前記取得部は、前記自覚ユーザとして、前記推定部により前記症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザの行動情報、または、前記自覚ユーザとして、前記推定部により前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザの前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
The estimation unit is behavior information stored in the storage unit, and whether or not the behavior information of the aware user indicates a behavior that a user who recognizes a disease caused by the symptom tends to perform In response, it is estimated whether the conscious user is aware of the disease caused by the symptom,
The acquisition unit, as the awareness user behavior information of the user is estimated that recognizes a disease caused by the symptoms by the estimation unit, or, as the awareness user, due to the condition by the estimation unit The information processing apparatus according to claim 1, wherein the behavior information of a user who is estimated not to recognize a disease is acquired.
前記取得部は、前記行動情報として、前記自覚ユーザの検索行動に関する情報である検索情報、前記自覚ユーザの購買行動に関する情報である購買情報、または、前記自覚ユーザの閲覧行動に関する情報である閲覧情報を取得する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。
The acquisition unit includes, as the behavior information, search information that is information related to the search behavior of the conscious user, purchase information that is information related to the purchase behavior of the conscious user, or browsing information that is information related to the browsing behavior of the conscious user. The information processing device according to claim 1, wherein the information processing device is acquired.
前記取得部により取得された行動情報と、前記自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性を分析する分析部をさらに有し、
前記通知部は、前記取得部により取得された行動情報のうち、前記自覚ユーザに対応する症状と前記傾向に基づく関係にある行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザに対して、前記傾向に基づく関係にある行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の情報処理装置。
An analysis unit that analyzes a relationship based on a tendency between the behavior information acquired by the acquisition unit and information on symptoms corresponding to the conscious user;
The notification unit has the behavior information acquired by the acquisition unit with respect to a target user having behavior information related to the behavior information related to the symptom corresponding to the conscious user and the tendency. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein predetermined information based on a symptom corresponding to an awareness user of an acquisition source from which action information having a relation based on the acquired information is acquired is notified.
前記推定部は、前記記憶部に記憶される行動情報であって、前記自覚ユーザの行動情報が、前記症状に起因する疾患を認知しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記自覚ユーザが前記症状に起因する疾患を認知しているか否かを推定し、
前記通知部は、前記自覚ユーザのうち前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、当該無認知ユーザが自覚している症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項1〜のいずれか1つに記載の情報処理装置。
The estimation unit is behavior information stored in the storage unit, and whether or not the behavior information of the aware user indicates a behavior that a user who recognizes a disease caused by the symptom tends to perform In response, it is estimated whether the conscious user is aware of the disease caused by the symptom,
The notifying unit is a predetermined information based on a symptom recognized by the unrecognized user with respect to an unrecognized user who is estimated to have not recognized a disease caused by the symptom among the conscious users. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 , wherein:
前記通知部は、前記所定の情報として、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第1コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項1〜のいずれか1つに記載の情報処理装置。
The notification section, as the predetermined information processing apparatus according to any one of claims 1-5, characterized in that the content of the condition to notify the first content is a content to be displayed.
前記通知部は、前記第1コンテンツが選択された場合に、前記所定の情報として、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The notification unit according to when the first content is selected, as the predetermined information, in claim 6, wherein notifying the second content is content for inputting the user about the symptoms Information processing device.
前記通知部は、前記所定の情報として、前記第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第3コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The notification section, as the predetermined information, to claim 7, characterized in that the predicted prediction information based on the input information input to the second content to notify the third content is content to be displayed The information processing apparatus described.
前記通知部は、前記第3コンテンツとして、前記入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項に記載の情報処理装置。
The notification unit notifies the third content as content displaying a disease name of a disease predicted based on the input information and proposing a medical examination at a medical institution corresponding to the disease. The information processing apparatus according to claim 8 , characterized in that:
前記推定部は、前記記憶部に記憶される行動情報であって、前記自覚ユーザの行動情報が、前記症状に起因する疾患を認知しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記自覚ユーザが前記症状に起因する疾患を認知しているか否かを推定し、
前記通知部は、前記自覚ユーザのうち前記症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザである認知ユーザに対して、当該認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか1つに記載の情報処理装置。
The estimation unit is behavior information stored in the storage unit, and whether or not the behavior information of the aware user indicates a behavior that a user who recognizes a disease caused by the symptom tends to perform In response, it is estimated whether the conscious user is aware of the disease caused by the symptom,
The notification unit notifies predetermined information based on a symptom corresponding to the cognitive user to a cognitive user who is estimated to be aware of a disease caused by the symptom among the conscious users. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4.
前記通知部は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、前記対象ユーザとして傷病に関する症状自覚していないと推定された対象ユーザが、前記認知ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する場合には、前記認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項10に記載の情報処理装置。
The notification unit is based on behavior information indicating behavior on a network, and the target user estimated not to be aware of symptoms related to injury or illness as the target user has behavior information related to the behavior information of the cognitive user The information processing apparatus according to claim 10 , wherein predetermined information based on a symptom corresponding to the cognitive user is notified.
前記通知部は、前記症状に基づく所定の情報として、前記症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツである第4コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項10または11に記載の情報処理装置。
The information according to claim 10 or 11 , wherein the notification unit notifies, as predetermined information based on the symptom, fourth content that is a content in which a disease name of a disease caused by the symptom is displayed. Processing equipment.
前記通知部は、前記第4コンテンツが選択された場合に、前記疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第5コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項12に記載の情報処理装置。
The information according to claim 12 , wherein when the fourth content is selected, the notification unit notifies the fifth content, which is a content that suggests a medical examination corresponding to the disease. Processing equipment.
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を記憶部に記憶する工程と、
前記記憶部に記憶される行動情報が、傷病に関する症状があることを自覚しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記行動情報を取得されたユーザが傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する推定工程と、
前記行動情報を取得されたユーザのうち、前記推定工程により前記傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を前記記憶部から取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知工程と
を含み、
前記通知工程は、前記対象ユーザとして、前記推定部により傷病に関する症状を自覚していないと推定された対象ユーザに対して、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第1コンテンツを通知し、前記対象ユーザによって前記第1コンテンツが選択された場合に、自覚症状について前記対象ユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを通知し、前記第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第3コンテンツを通知する
ことを特徴とする情報処理方法。
An information processing method executed by a computer,
Storing behavior information indicating user behavior on the network in a storage unit;
Depending on whether or not the behavior information stored in the storage unit indicates a behavior that is apt to be performed by a user who is aware that there is a symptom related to injury or illness, the user who has acquired the behavior information has a symptom related to injury or illness An estimation process for estimating whether or not
Of the users obtained the action information, an acquisition step of acquiring behavior information of the estimation step by the victim awareness is a user who is estimated to be aware that there are symptoms related to the user from the storage unit ,
To the target user is a user having the action information associated with the acquired action information by the acquisition step, seen including a notifying step for notifying predetermined information based on the symptoms,
The notifying step notifies the target user who is estimated not to be aware of a symptom related to injury or illness by the estimating unit as the target user, and notifies the first content that is a content in which the details of the symptom are displayed; When the first content is selected by the target user, the second content, which is the content for the target user to input about the subjective symptom, is notified and predicted based on the input information input to the second content. An information processing method comprising: notifying a third content that is a content in which a disease name of a particular disease is displayed and is a content that suggests a medical examination corresponding to the disease .
ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を記憶部に記憶する手順と、
前記記憶部に記憶される行動情報が、傷病に関する症状があることを自覚しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記行動情報を取得されたユーザが傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する推定手順と、
前記行動情報を取得されたユーザのうち、前記推定手順により前記傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を前記記憶部から取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知手順と
をコンピュータに実行させ
前記通知手順は、前記対象ユーザとして、前記推定部により傷病に関する症状を自覚していないと推定された対象ユーザに対して、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第1コンテンツを通知し、前記対象ユーザによって前記第1コンテンツが選択された場合に、自覚症状について前記対象ユーザに入力させるためのコンテンツである第2コンテンツを通知し、前記第2コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第3コンテンツを通知する
ことを特徴とする情報処理プログラム。
A procedure for storing behavior information indicating user behavior on the network in the storage unit;
Depending on whether or not the behavior information stored in the storage unit indicates a behavior that is apt to be performed by a user who is aware that there is a symptom related to injury or illness, the user who has acquired the behavior information has a symptom related to injury or illness An estimation procedure for estimating whether or not there is,
Of the users obtained the action information, the acquisition step of acquiring behavior information of the subjective user is a user who is estimated to be aware that there are symptoms related to the victim by the estimation procedure from said storage unit ,
Causing the computer to execute a notification procedure for notifying the target user who is a user having behavior information related to the behavior information acquired by the acquisition procedure, the predetermined information based on the symptom ,
In the notification procedure, as the target user, the target user who is estimated not to be aware of symptoms related to injury or illness by the estimation unit is notified of the first content that is the content in which the details of the symptoms are displayed, When the first content is selected by the target user, the second content, which is the content for the target user to input about the subjective symptom, is notified and predicted based on the input information input to the second content. An information processing program for notifying a third content that is a content that displays a disease name of a disease and that proposes a medical examination at a medical institution corresponding to the disease .
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