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.
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
〔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
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
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
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
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
〔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
(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
(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
(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
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
「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
「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
「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
「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
「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
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
(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
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
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
(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
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
(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
(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
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
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
(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
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
(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
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
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
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
〔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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
〔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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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 |
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
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
〔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
〔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
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
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
〔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
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
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
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
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
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
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
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
〔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
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
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
〔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
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
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
〔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
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
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
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
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
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
〔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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Claims (15)
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.
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1〜4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 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:
ことを特徴とする請求項1〜5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.
ことを特徴とする請求項6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.
ことを特徴とする請求項7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.
ことを特徴とする請求項8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.
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.
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.
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.
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 .
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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