JP2018049645A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌の中から、ユーザにとって適合するものを推薦する処理を、複数のユーザ毎に適切に実行可能にすること。
【解決手段】ユーザ情報取得部３０１は、ユーザの情報を取得する。推薦対象抽出部５０３は、前記ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を抽出して前記ユーザに提示する。グルーピング部３０５は、複数のユーザを腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類する。推薦対象抽出部５０３は、ユーザ情報取得部３０１が取得したユーザに対して、グルーピング部３０５によって前記ユーザと同一のグループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報と、前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき、機能性素材の情報を提示する。
【選択図】図１４
【解決手段】ユーザ情報取得部３０１は、ユーザの情報を取得する。推薦対象抽出部５０３は、前記ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を抽出して前記ユーザに提示する。グルーピング部３０５は、複数のユーザを腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類する。推薦対象抽出部５０３は、ユーザ情報取得部３０１が取得したユーザに対して、グルーピング部３０５によって前記ユーザと同一のグループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報と、前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき、機能性素材の情報を提示する。
【選択図】図１４
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
近年、非常に多種類のサプリメントが販売されている。このため、ユーザは、これらの多種類のサプリメントの中から、自己が摂取するものを選択する必要がある。
そこで、ユーザが入力した情報やユーザに対して行われた検査結果に基づいて、当該ユーザに対してサプリメントを提案するシステムが存在する（例えば、特許文献１，２参照）。
そこで、ユーザが入力した情報やユーザに対して行われた検査結果に基づいて、当該ユーザに対してサプリメントを提案するシステムが存在する（例えば、特許文献１，２参照）。
しかしながら、これらの特許文献を含めた従来のサプリメント提案システムは、効果の個人差が少ない一般的なサプリメントを想定している。従って、従来のサプリメント提案システムは、効果の個人差をほぼ考慮することなく、サプリメントを提案している。
このため、乳酸菌のように、菌の種類によって効果に大きな個人差が見られるようなサプリメントを推薦対象とした場合、従来のサプリメント提案システムにより提案されたサプリメントは、とあるユーザにとって適合するものであっても、別のユーザにとって必ずしも適合するとは限らなかった。
このような状況は、サプリメントに限定されず、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌が推薦対象となる場合にも同様にあてはまる。
このため、乳酸菌のように、菌の種類によって効果に大きな個人差が見られるようなサプリメントを推薦対象とした場合、従来のサプリメント提案システムにより提案されたサプリメントは、とあるユーザにとって適合するものであっても、別のユーザにとって必ずしも適合するとは限らなかった。
このような状況は、サプリメントに限定されず、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌が推薦対象となる場合にも同様にあてはまる。
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌の中から、ユーザにとって適合するものを推薦する処理を、複数のユーザ毎に適切に実行可能にすることを目的とする。
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を提示する提示部と、
複数のユーザを腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類する分類部を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して、前記分類部によって前記ユーザと同一のグループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報と、
前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき、機能性素材の情報を提示する。
ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を提示する提示部と、
複数のユーザを腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類する分類部を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して、前記分類部によって前記ユーザと同一のグループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報と、
前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき、機能性素材の情報を提示する。
本発明の別の態様の情報処理装置は、
ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに機能性素材の情報を提示する提示部を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザとは別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報に基づき機能性素材の情報を提示する。
ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに機能性素材の情報を提示する提示部を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザとは別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報に基づき機能性素材の情報を提示する。
また、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、当該摂取した機能性素材に対する評価であるとすることができる。
また、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、前記別のユーザの身体又は排泄物に関する検査結果であるとすることができる。
また、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、前記別のユーザの身体又は排泄物に関する検査結果であるとすることができる。
また、前記排泄物に関する検査結果は、前記別のユーザの腸内細菌に関する検査結果であるとすることができる。
また、前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき提示することができる。
また、前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき提示することができる。
また、ユーザが機能性素材を摂取する目的を取得する目的取得部を有し、前記提示部は前記目的取得部が取得した目的に応じて前記ユーザに送信する機能性素材の情報を変更することかできる。
また、複数のユーザを２以上のグループに分類する分類部を備え、
前記別ユーザは前記ユーザと同一のグループから選定することができる。
また、複数のユーザを２以上のグループに分類する分類部を備え、
前記別ユーザは前記ユーザと同一のグループから選定することができる。
また、前記分類部は腸内細菌叢の類似度を利用してユーザを分類することができる。
また、前記機能性素材は１種類以上の乳酸菌を含むことができる。
また、前記機能性素材は１種類以上の乳酸菌を含むことができる。
本発明の一態様の情報処理方法及びプログラムは、上述の本発明の一態様の情報処理装置に対応する方法及びプログラムである。
本発明によれば、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌の中から、ユーザにとって適合するものを推薦する処理を、複数のユーザ毎に適切に実行可能にすることができる。また、ユーザ全員が機能性素材又は菌を摂取することなく機能性素材又は菌の効果を予測することが可能となり、各ユーザの夫々に適合する機能性素材又は菌を推薦する処理を効率良く行うことができる。
以下、図面を参照しながら、本発明の第１実施形態について説明する。
［第１実施形態］
図１は、第１実施形態の情報処理システムの構成を示す図である。
図１は、第１実施形態の情報処理システムの構成を示す図である。
第１実施形態の情報処理システムは、乳酸菌の効果の個人差までをも考慮してサプリメントを推薦すべく、図１に示す様な構成を有している。
即ち、第１実施形態の情報処理システムは、本発明の情報処理装置の一実施形態としてのサーバ１と、ｎ人（ｎは１以上の整数値）のユーザＵ１乃至Ｕｎの各々に使用されるｎ台のユーザ端末２−１乃至２−ｎと、を有している。サーバ１と、ユーザ端末２−１乃至２−ｎとの夫々は、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）回線等のネットワークＮを介して相互に接続されている。
なお、以下、ユーザＵ１乃至Ｕｎ、ユーザ端末２−１乃至２−ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「ユーザＵ」、「ユーザ端末２」の夫々と呼ぶ。
即ち、第１実施形態の情報処理システムは、本発明の情報処理装置の一実施形態としてのサーバ１と、ｎ人（ｎは１以上の整数値）のユーザＵ１乃至Ｕｎの各々に使用されるｎ台のユーザ端末２−１乃至２−ｎと、を有している。サーバ１と、ユーザ端末２−１乃至２−ｎとの夫々は、インターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）回線等のネットワークＮを介して相互に接続されている。
なお、以下、ユーザＵ１乃至Ｕｎ、ユーザ端末２−１乃至２−ｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「ユーザＵ」、「ユーザ端末２」の夫々と呼ぶ。
サーバ１は、ユーザ２夫々の生体情報等についてのアンケートを行うための情報（以下、「アンケート票情報」と呼ぶ）と、サプリメントの素材を示す情報（以下、「素材情報」と呼ぶ）とを関連付けて記憶する。
ここで、本明細書における「サプリメントの素材」とは、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌のことをいう。
なお、機能性素材とは、食品の主原料ではないが、食品の製造に必須な素材として、食品に付加価値（栄養摂取、健康維持など）を与える機能を持った素材をいう。機能性素材には、プロバイオティクス素材やプレバイオティクス素材等が含まれる。プロバイオティクス素材とは、特定菌種から作られる生菌素材であり、腸内環境を改善させる有用菌を増殖させ、生体機能を高める効果を有する。プロバイオティクス素材には、例えば、乳酸菌、酪酸菌、納豆菌などの生菌が含まれる。プレバイオティクス素材は、結腸内に宿る有用菌を特異的に増殖させ、または活性化させることにより、生体を健全な方向へ誘導する難消化性栄養物質をいう。プレバイオティクス素材には、例えば、オリゴ糖、食物繊維、グルコン酸等が含まれる。
即ち、腸内細菌叢に影響を与える菌には、夫々タイプの異なる乳酸菌やビフィズス菌等が含まれ、これらが特定の菌の成長を助ける機能性素材となっている。
ここで、本明細書における「サプリメントの素材」とは、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌のことをいう。
なお、機能性素材とは、食品の主原料ではないが、食品の製造に必須な素材として、食品に付加価値（栄養摂取、健康維持など）を与える機能を持った素材をいう。機能性素材には、プロバイオティクス素材やプレバイオティクス素材等が含まれる。プロバイオティクス素材とは、特定菌種から作られる生菌素材であり、腸内環境を改善させる有用菌を増殖させ、生体機能を高める効果を有する。プロバイオティクス素材には、例えば、乳酸菌、酪酸菌、納豆菌などの生菌が含まれる。プレバイオティクス素材は、結腸内に宿る有用菌を特異的に増殖させ、または活性化させることにより、生体を健全な方向へ誘導する難消化性栄養物質をいう。プレバイオティクス素材には、例えば、オリゴ糖、食物繊維、グルコン酸等が含まれる。
即ち、腸内細菌叢に影響を与える菌には、夫々タイプの異なる乳酸菌やビフィズス菌等が含まれ、これらが特定の菌の成長を助ける機能性素材となっている。
サーバ１は、サプリメントの推薦を所望するユーザ端末２からの問い合わせに応じて、アンケート票情報に基づいてアンケート票画面を生成して、当該ユーザ端末２上に表示させる。
ユーザＵは、アンケート票画面をみながら、当該ユーザ端末２を操作して、アンケートに対する回答を入力する。このようにして入力された、アンケートに対する回答を示す情報を、以下、「ユーザの情報」と呼ぶ。なお、ユーザの情報には、アンケートに対する回答によって示される、腸内細菌叢の類似度を含むユーザＵの腸内細菌叢に関する情報（以下、「腸内細菌叢情報」と呼ぶ）を含めることができる。
ユーザ端末２は、ユーザの情報を、当該ユーザＵを一意に識別する識別子（以下、「ユーザの識別情報」と呼ぶ）と共にサーバ１に送信する。
サーバ１は、当該ユーザの情報を、ユーザの識別情報と対応付けて記憶する。
ユーザＵは、アンケート票画面をみながら、当該ユーザ端末２を操作して、アンケートに対する回答を入力する。このようにして入力された、アンケートに対する回答を示す情報を、以下、「ユーザの情報」と呼ぶ。なお、ユーザの情報には、アンケートに対する回答によって示される、腸内細菌叢の類似度を含むユーザＵの腸内細菌叢に関する情報（以下、「腸内細菌叢情報」と呼ぶ）を含めることができる。
ユーザ端末２は、ユーザの情報を、当該ユーザＵを一意に識別する識別子（以下、「ユーザの識別情報」と呼ぶ）と共にサーバ１に送信する。
サーバ１は、当該ユーザの情報を、ユーザの識別情報と対応付けて記憶する。
サーバ１は、ユーザの情報、及び、アンケート票情報と素材情報との関係性に基づいて、サプリメントの素材の中からユーザＵにとって適合するものを推薦する処理を実行する。
ここで、推薦とは、ユーザＵにとって適合するサプリメントの素材を、ユーザＵに対し提示することを意味する。具体的には、ユーザに提示すべき情報を、サーバ１がユーザ端末２に対し送信し、ユーザ端末２の画面に表示させることをいう。このため、ユーザに提示すべき情報がサーバ１のディスプレイに表示されることはない。
ユーザＵは、その推薦結果に対する評価（実際にサプリメントの素材を摂取した際の効き具合等）を、ユーザ端末２を操作して入力する。なお、推薦結果に対する評価の方法は特に限定されない。例えば、サプリメントを摂取した後に行われた、身体検査の検査結果、排泄物の検査結果等を含めることができる。なお、排泄物の検査結果は、排泄物の色、におい、形等についての判定結果であってもよい。
このようなユーザＵからの推薦結果に対する評価を示す情報は、第１フィードバック情報として、ユーザ端末２からサーバ１に送信される。
そこで、サーバ１は、ユーザＵからの推薦結果に対する第１フィードバック情報に基づいて、次回以降の推薦結果又は推薦処理を補正する。
このような補正は複数のユーザＵ毎に夫々個別独立して実行される。これにより、次回以降の推薦では、複数のユーザＵの夫々にとってより適切なサプリメントの素材が夫々推薦されるようになる。このようにして、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌の中から、ユーザＵにとって適合するものを推薦する処理が、複数のユーザＵ毎に適切に実行可能になる。
ただし、とあるユーザＵの推薦の処理に対して、当該ユーザＵ自身の第１フィードバック情報のみを考慮すると、必ずしも当該ユーザＵにとって適切な推薦とならない場合がある。当該ユーザＵ自身の第１フィードバック情報は、当該ユーザＵの主観情報に過ぎないからである。
ここで、推薦とは、ユーザＵにとって適合するサプリメントの素材を、ユーザＵに対し提示することを意味する。具体的には、ユーザに提示すべき情報を、サーバ１がユーザ端末２に対し送信し、ユーザ端末２の画面に表示させることをいう。このため、ユーザに提示すべき情報がサーバ１のディスプレイに表示されることはない。
ユーザＵは、その推薦結果に対する評価（実際にサプリメントの素材を摂取した際の効き具合等）を、ユーザ端末２を操作して入力する。なお、推薦結果に対する評価の方法は特に限定されない。例えば、サプリメントを摂取した後に行われた、身体検査の検査結果、排泄物の検査結果等を含めることができる。なお、排泄物の検査結果は、排泄物の色、におい、形等についての判定結果であってもよい。
このようなユーザＵからの推薦結果に対する評価を示す情報は、第１フィードバック情報として、ユーザ端末２からサーバ１に送信される。
そこで、サーバ１は、ユーザＵからの推薦結果に対する第１フィードバック情報に基づいて、次回以降の推薦結果又は推薦処理を補正する。
このような補正は複数のユーザＵ毎に夫々個別独立して実行される。これにより、次回以降の推薦では、複数のユーザＵの夫々にとってより適切なサプリメントの素材が夫々推薦されるようになる。このようにして、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌の中から、ユーザＵにとって適合するものを推薦する処理が、複数のユーザＵ毎に適切に実行可能になる。
ただし、とあるユーザＵの推薦の処理に対して、当該ユーザＵ自身の第１フィードバック情報のみを考慮すると、必ずしも当該ユーザＵにとって適切な推薦とならない場合がある。当該ユーザＵ自身の第１フィードバック情報は、当該ユーザＵの主観情報に過ぎないからである。
そこで、第１実施形態のサーバ１は、客観的な情報も加味した推薦を行うべく、当該ユーザＵからの推薦結果に対する第１フィードバック情報のみならず、当該ユーザＵと生体情報等が類似する別ユーザＵの第１フィードバック情報に基づいて、次回以降の推薦結果又は推薦処理を補正する。
図２は、このような第１実施形態の情報処理システムのうち、サーバ１のハードウェアの構成を示すブロック図である。
サーバ１は、ＣＰＵ１０１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＯＭ１０２（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ１０３（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備える。
また、サーバ１は、バス１０４と、入出力インターフェース１０５と、出力部１０６と、入力部１０７と、記憶部１０８と、通信部１０９と、ドライブ１１０と、を備えている。
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記録されているプログラム、又は、記憶部１０８からＲＡＭ１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
サーバ１は、ＣＰＵ１０１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、ＲＯＭ１０２（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ＲＡＭ１０３（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）とを備える。
また、サーバ１は、バス１０４と、入出力インターフェース１０５と、出力部１０６と、入力部１０７と、記憶部１０８と、通信部１０９と、ドライブ１１０と、を備えている。
ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記録されているプログラム、又は、記憶部１０８からＲＡＭ１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３は、バス１０４を介して相互に接続されている。このバス１０４にはまた、入出力インターフェース１０５も接続されている。入出力インターフェース１０５には、出力部１０６、入力部１０７、記憶部１０８、通信部１０９及びドライブ１１０が接続されている。
出力部１０６は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
入力部１０７は、電源ボタン、操作ボタン等各種ボタン等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
記憶部１０８は、ハードディスクあるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、素材情報やユーザの情報等の各種情報のデータを記憶する。
入力部１０７は、電源ボタン、操作ボタン等各種ボタン等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
記憶部１０８は、ハードディスクあるいはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、素材情報やユーザの情報等の各種情報のデータを記憶する。
通信部１０９は、インターネットを含むネットワークＮを介してユーザ端末２との間で行う通信を制御する。
ドライブ１１０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア１２０が適宜装着される。ドライブ１１０によってリムーバブルメディア１２０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１０８にインストールされる。また、リムーバブルメディア１２０は、記憶部１０８に記憶されている素材情報やユーザの情報等の各種データも、記憶部１０８と同様に記憶することができる。
なお、図示はしないが、複数のユーザ端末２の夫々も、図２のサーバ１と同様のハードウェアの構成を有している。
図３は、図１のサーバ１及びユーザ端末２の機能的構成を示す機能ブロック図である。
サーバ１のＣＰＵ１０１においては、ユーザ情報取得部３０１と、効果指標算出部３０２と、効果指標算出部３０２と、推薦部３０３と、ユーザフィードバック情報取得部３０４とが機能する。
推薦部３０１は、比較部５０１と、補正部５０２と、推薦対象抽出部５０３とを含む。
補正部５０２は、第１補正部６０１と、第２補正部６０２とを含む。
また、記憶部１０８の一領域には、ユーザデータベース（以下、「ユーザＤＢ」と略記する）４０１と、素材データベース（以下、「素材ＤＢ」と略記する）４０２と、質問データベース（以下、「質問ＤＢ」と略記する）４０３と、が格納されている。
推薦部３０１は、比較部５０１と、補正部５０２と、推薦対象抽出部５０３とを含む。
補正部５０２は、第１補正部６０１と、第２補正部６０２とを含む。
また、記憶部１０８の一領域には、ユーザデータベース（以下、「ユーザＤＢ」と略記する）４０１と、素材データベース（以下、「素材ＤＢ」と略記する）４０２と、質問データベース（以下、「質問ＤＢ」と略記する）４０３と、が格納されている。
ユーザ端末２には、ユーザ情報受付部２０１と、推薦結果表示部２０２と、ユーザフィードバック情報生成部２０３とが機能する。
ユーザ端末２は、ユーザＵのアンケートに対する回答をユーザの情報として入力させるべく、例えば図６に示す様な画面を表示する。
図６は、ユーザの情報を入力するためのアンケート票の画面の例である。
ユーザＵは、ユーザ端末２を操作して、図６のアンケート票の画面に従って、ユーザＵのアンケートに対する回答を入力する。
ユーザ情報受付部３０１は、ユーザＵのアンケートに対する回答を、ユーザの情報として受け付ける。
ユーザの情報は、当該ユーザＵの識別情報と共に、ユーザ端末２からサーバ１に送信される。
図６は、ユーザの情報を入力するためのアンケート票の画面の例である。
ユーザＵは、ユーザ端末２を操作して、図６のアンケート票の画面に従って、ユーザＵのアンケートに対する回答を入力する。
ユーザ情報受付部３０１は、ユーザＵのアンケートに対する回答を、ユーザの情報として受け付ける。
ユーザの情報は、当該ユーザＵの識別情報と共に、ユーザ端末２からサーバ１に送信される。
サーバ１のユーザ情報取得部３０１は、ユーザ端末２からユーザの情報を取得する。そして、ユーザ情報取得部３０１は、ユーザの識別情報に対して、当該ユーザの情報を関連付けてユーザＤＢ４０１に記憶させる制御を実行する。
このようにして、ユーザＤＢ４０１には、ユーザの識別情報毎に、対応するユーザの情報が記憶される。
このようにして、ユーザＤＢ４０１には、ユーザの識別情報毎に、対応するユーザの情報が記憶される。
効果指標算出部３０２は、ユーザＤＢ４０１に記憶されたユーザの情報と、素材ＤＢ４０２に記憶されたサプリメントの素材の情報とに基づいて、当該ユーザＵにとっての効果の指標値（以下、「スコア」と呼ぶ）をサプリメントの素材毎に算出する。
図４は、素材ＤＢ４０２に記憶された情報のうち、サプリメントの素材と、アンケートにおける各質問との関連性を示す情報の一例である。
図４の情報は、図６のアンケート票の画面に表示される各質問の夫々と、サプリメントの各素材との夫々の関連度を含んでいる。関連度は高いほど、関連性が高いことを示している。
図６のアンケート票の画面に表示される各質問の夫々は、質問ＩＤと質問事項により特定される。サプリメントの各素材は、素材ＩＤにより特定される。
図４に示す様に、例えば、質問ＩＤが「Ｑ１」で質問事項「身長は何ｃｍですか？」で特定される質問（以下、「質問Ｑ１」と呼ぶ）と、素材ＩＤ１の素材との関連度は、「５１」とされている。一方、質問Ｑ１と、素材ＩＤ２の素材との関連度は、「４８」とされている。従って、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、質問Ｑ１、即ち身長と関連度が高いことを示している。即ち、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、異なる身長での効果の効き具合いの差異が大きいことを示している。
また、質問ＩＤが「Ｑ９」で質問事項「便秘や下痢症状はありますか？」で特定される質問（以下、「質問Ｑ９」と呼ぶ）と、素材ＩＤ１で特定されるサプリメントの素材との関連度は、「８０」とされている。一方、質問Ｑ９と、素材ＩＤ２で特定されるサプリメントの素材との関連度は、「６７」とされている。従って、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、質問Ｑ９、即ち便秘や下痢症状等と関連度が高いことを示している。即ち、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、便秘改善等の効果が高いことを示している。
図４の情報は、図６のアンケート票の画面に表示される各質問の夫々と、サプリメントの各素材との夫々の関連度を含んでいる。関連度は高いほど、関連性が高いことを示している。
図６のアンケート票の画面に表示される各質問の夫々は、質問ＩＤと質問事項により特定される。サプリメントの各素材は、素材ＩＤにより特定される。
図４に示す様に、例えば、質問ＩＤが「Ｑ１」で質問事項「身長は何ｃｍですか？」で特定される質問（以下、「質問Ｑ１」と呼ぶ）と、素材ＩＤ１の素材との関連度は、「５１」とされている。一方、質問Ｑ１と、素材ＩＤ２の素材との関連度は、「４８」とされている。従って、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、質問Ｑ１、即ち身長と関連度が高いことを示している。即ち、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、異なる身長での効果の効き具合いの差異が大きいことを示している。
また、質問ＩＤが「Ｑ９」で質問事項「便秘や下痢症状はありますか？」で特定される質問（以下、「質問Ｑ９」と呼ぶ）と、素材ＩＤ１で特定されるサプリメントの素材との関連度は、「８０」とされている。一方、質問Ｑ９と、素材ＩＤ２で特定されるサプリメントの素材との関連度は、「６７」とされている。従って、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、質問Ｑ９、即ち便秘や下痢症状等と関連度が高いことを示している。即ち、素材ＩＤ１の素材の方が、素材ＩＤ２の素材よりも、便秘改善等の効果が高いことを示している。
図３に戻り、効果指標算出部３０２は、サプリメントの素材毎に、各質問と各素材との関連度に基づく値を、全質問について合算した値を、スコアとして算出する。
ここで、「各質問と各素材との関連度に基づく値」について説明する。
図４に示す各質問は、質問Ｑ１の様に数値入力をユーザに要求する種類の質問（以下、「数値入力質問」と呼ぶ）と、質問Ｑ９の様に、Ｙｅｓ／Ｎｏ式で回答する質問（以下、「択一質問」と呼ぶ）とに大別される。
図４に示す各質問は、質問Ｑ１の様に数値入力をユーザに要求する種類の質問（以下、「数値入力質問」と呼ぶ）と、質問Ｑ９の様に、Ｙｅｓ／Ｎｏ式で回答する質問（以下、「択一質問」と呼ぶ）とに大別される。
数値入力質問では、入力された数値と、各質問と各素材との関連度と入力して、所定の演算により求められた値が、「各質問と各素材との関連度に基づく値」となる。
例えば、ユーザにより入力された数値と、全ユーザの平均数値との差分値を求め、当該差分値に対して、当該質問と各素材との関連度との乗算値を、「各質問と各素材との関連度に基づく値」とすることができる。
具体的には例えば、質問Ｑ１の回答として「１７０」が入力されたものとする。この場合、質問Ｑ１についての全ユーザの平均が例えば「１６５」であれば、平均からの差分は「＋５」となる。質問Ｑ１と素材ＩＤ１との関連度は「５１」であるため、質問Ｑ１と素材ＩＤ１との関連度に基づく値は、「２５１（＝＋５×５１）」となる。一方、質問Ｑ１と素材ＩＤ２との関連度は「４８」であるため、質問Ｑ１と素材ＩＤ２との関連度に基づく値は「２４０（＝＋５×４８）」になる。
例えば、ユーザにより入力された数値と、全ユーザの平均数値との差分値を求め、当該差分値に対して、当該質問と各素材との関連度との乗算値を、「各質問と各素材との関連度に基づく値」とすることができる。
具体的には例えば、質問Ｑ１の回答として「１７０」が入力されたものとする。この場合、質問Ｑ１についての全ユーザの平均が例えば「１６５」であれば、平均からの差分は「＋５」となる。質問Ｑ１と素材ＩＤ１との関連度は「５１」であるため、質問Ｑ１と素材ＩＤ１との関連度に基づく値は、「２５１（＝＋５×５１）」となる。一方、質問Ｑ１と素材ＩＤ２との関連度は「４８」であるため、質問Ｑ１と素材ＩＤ２との関連度に基づく値は「２４０（＝＋５×４８）」になる。
これに対して、択一質問では、回答がＹｅｓであれば、「各質問と各素材との関連度」自体が、「各質問と各素材との関連度に基づく値」になる。回答がＮｏであれば、１００から「各質問と各素材との関連度」を引いた値が、「各質問と各素材との関連度に基づく値」になる。
例えば質問Ｑ９では、回答がＹｅｓであれば「８０」が「各質問と各素材との関連度に基づく値」になる。回答がＮｏであれば「２０（＝１００−８０）」が「各質問と各素材との関連度に基づく値」になる。
例えば質問Ｑ９では、回答がＹｅｓであれば「８０」が「各質問と各素材との関連度に基づく値」になる。回答がＮｏであれば「２０（＝１００−８０）」が「各質問と各素材との関連度に基づく値」になる。
このようにして第１実施形態では、所定の１の素材に対して、各質問毎に「各質問と各素材との関連度に基づく値」が算出され、各質問毎の「各質問と各素材との関連度に基づく値」の合算値が、当該素材のスコアとして算出される。
なお、スコアの算出手法は、当然ながら第１実施形態の例に限定されず、任意の手法を採用することができる。
なお、スコアの算出手法は、当然ながら第１実施形態の例に限定されず、任意の手法を採用することができる。
図３に戻り、比較部５０１は、素材ＤＢ４０２を参照して、サプリメントの素材毎に、算出されたスコアと、予め設定された閾値とを比較する。
推薦対象抽出部５０３は、素材ＤＢ４０２を参照して、閾値を超えたスコアを有するサプリメントの素材を推薦対象として抽出する。
推薦対象抽出部５０３は、素材ＤＢ４０２を参照して、閾値を超えたスコアを有するサプリメントの素材を推薦対象として抽出する。
素材ＤＢ４０２に格納されている情報のうち、比較部５０１及び推薦対象抽出部５０３により参照される情報は、例えば図５に示す情報である。
図５は、素材ＤＢ４０２に記憶されたサプリメントの素材の情報の例である。
図５において、所定の行は、所定の１のサプリメントの素材に対応している。当該行には、対応するサプリメントの素材について、素材ＩＤ、素材種別、素材名称、効果、禁忌情報、シナジー関係、及び閾値が夫々格納されている。
具体的には例えば、図５の例では、素材ＩＤ１の乳酸菌Ａの閾値は２３００とされ、素材ＩＤ２の乳酸菌Ｂの閾値は２４００とされている。
従って、例えば素材ＩＤ１のスコアが２２００とされ、素材ＩＤ２のスコアが２５００とされている場合、素材ＩＤ１の乳酸菌Ａは、スコアが閾値未満であるため、推薦対象とならないが、素材ＩＤ２の乳酸菌Ｂは、スコアが閾値を超えているため、推薦対象となる。
なお、図５の例では、素材ＩＤ３の乳酸菌Ｃと、素材ＩＤ１２の菌Ｊについては、シナジー関係をもつことがわかる。このような場合、例えば両者の各スコアの平均値に１．５の様な所定の係数を乗じた上で、両者の閾値の平均値と比較するとよい。ここで、所定の係数はシナジー関係ごとに異なる値としてもよい。
図５は、素材ＤＢ４０２に記憶されたサプリメントの素材の情報の例である。
図５において、所定の行は、所定の１のサプリメントの素材に対応している。当該行には、対応するサプリメントの素材について、素材ＩＤ、素材種別、素材名称、効果、禁忌情報、シナジー関係、及び閾値が夫々格納されている。
具体的には例えば、図５の例では、素材ＩＤ１の乳酸菌Ａの閾値は２３００とされ、素材ＩＤ２の乳酸菌Ｂの閾値は２４００とされている。
従って、例えば素材ＩＤ１のスコアが２２００とされ、素材ＩＤ２のスコアが２５００とされている場合、素材ＩＤ１の乳酸菌Ａは、スコアが閾値未満であるため、推薦対象とならないが、素材ＩＤ２の乳酸菌Ｂは、スコアが閾値を超えているため、推薦対象となる。
なお、図５の例では、素材ＩＤ３の乳酸菌Ｃと、素材ＩＤ１２の菌Ｊについては、シナジー関係をもつことがわかる。このような場合、例えば両者の各スコアの平均値に１．５の様な所定の係数を乗じた上で、両者の閾値の平均値と比較するとよい。ここで、所定の係数はシナジー関係ごとに異なる値としてもよい。
また、推薦対象抽出部５０３は、スコアが閾値を超えるサプリメントの素材であったとしても、ユーザとの関係で禁忌すべきものは、推薦対象から除外する。
このような禁忌すべきか否かの情報が、禁忌情報である。図５の例では、素材ＩＤ３の乳酸菌Ｃ等に精神病関係の薬等と禁忌すべきことが、禁忌情報として格納されている。
ここで、図６の例でＱ２１の回答がＹｅｓであれば、ユーザ端末２のユーザ情報受付部２０１は薬名入力欄を表示させて、入力させてもよい。当該薬名入力欄に禁忌とされた薬が入力されていた場合や、薬名が不明で禁忌すべき可能性が排除できない場合は、推薦対象抽出部５０３は、スコアが閾値を超えるサプリメントの素材であったとしても、推薦対象から除外する。
このような禁忌すべきか否かの情報が、禁忌情報である。図５の例では、素材ＩＤ３の乳酸菌Ｃ等に精神病関係の薬等と禁忌すべきことが、禁忌情報として格納されている。
ここで、図６の例でＱ２１の回答がＹｅｓであれば、ユーザ端末２のユーザ情報受付部２０１は薬名入力欄を表示させて、入力させてもよい。当該薬名入力欄に禁忌とされた薬が入力されていた場合や、薬名が不明で禁忌すべき可能性が排除できない場合は、推薦対象抽出部５０３は、スコアが閾値を超えるサプリメントの素材であったとしても、推薦対象から除外する。
目的取得部５０４は、ユーザが機能性素材を摂取する目的（以下単に「目的」と呼ぶ）Ｔｒｇを取得する。
ユーザ端末２の推薦結果表示部２０２は、サーバ１により推薦対象として抽出された、１以上のサプリメントの素材をユーザに表示し、購入を促す。
サーバ１は、購入又は未購入の情報をユーザ端末２から取得し、リマインド広告や、フィードバックに利用する。ユーザ端末２も当該情報を保持してもよい。
サーバ１は、購入又は未購入の情報をユーザ端末２から取得し、リマインド広告や、フィードバックに利用する。ユーザ端末２も当該情報を保持してもよい。
ユーザフィードバック情報生成部３０４は、ユーザＵがサプリメントを購入後、所定の期間を経過した後、１以上の効能について、効果が有ったか等についての評価をユーザＵに入力をさせ、その入力内容に基づいて第１フィードバック情報を生成する。
なお、第１フィードバック情報には、ユーザＵによる過去の評価の累積情報が含まれる。
ユーザフィードバック情報生成部３０４は、第１フィードバック情報の生成についてユーザＵの協力を得る為、例えばキャッシュバック等の報酬を見返りとして付与してもよい。
また、ユーザフィードバック情報生成部３０４は、ユーザＵが入力をしない間、適宜リマインドのメッセージを、表示してもよい。
なお、第１フィードバック情報には、ユーザＵによる過去の評価の累積情報が含まれる。
ユーザフィードバック情報生成部３０４は、第１フィードバック情報の生成についてユーザＵの協力を得る為、例えばキャッシュバック等の報酬を見返りとして付与してもよい。
また、ユーザフィードバック情報生成部３０４は、ユーザＵが入力をしない間、適宜リマインドのメッセージを、表示してもよい。
サーバ１のユーザフィードバック情報取得部３０４は、各ユーザ端末２により夫々生成された第１フィードバック情報を取得する。
補正部５０２は、複数のユーザ端末２のうち少なくとも一部からの推薦結果に対する第１フィードバック情報に基づいて、所定ユーザ端末２についての、次回以降の推薦部３０３の処理を補正する。なお、ここでいう「次回以降」とは、第１フィードバック情報を取得した時以降のことをいう。即ち、補正部５０２は、タイミングＴ１以前に取得された第１フィードバック情報に基づいて、タイミングＴ１以降に行われる処理を補正する。
第１実施形態では、補正部５０２は、所定ユーザ端末２についての推薦部３０３の処理の補正として、第１フィードバック情報に含まれる素材について、質問ＩＤ毎の関連度の補正や、閾値の補正を行う。
具体的には、補正部５０２の第１補正部６０１は、所定ユーザ端末２から送信された第１フィードバック情報、及び対応するユーザの情報に基づいて、当該所定ユーザ端末２によりフィードバックされた素材について、所定ユーザ端末２についての質問ＩＤ毎の関連度の補正を行う。
第２補正部６０２は、複数のユーザ端末２から夫々送信された第１フィードバック情報に基づいて、所定ユーザ端末２についての所定の素材の閾値の補正を行うことにより、次回以降の推薦部３０３の推薦結果又は処理を補正する。
補正部５０２は、複数のユーザ端末２のうち少なくとも一部からの推薦結果に対する第１フィードバック情報に基づいて、所定ユーザ端末２についての、次回以降の推薦部３０３の処理を補正する。なお、ここでいう「次回以降」とは、第１フィードバック情報を取得した時以降のことをいう。即ち、補正部５０２は、タイミングＴ１以前に取得された第１フィードバック情報に基づいて、タイミングＴ１以降に行われる処理を補正する。
第１実施形態では、補正部５０２は、所定ユーザ端末２についての推薦部３０３の処理の補正として、第１フィードバック情報に含まれる素材について、質問ＩＤ毎の関連度の補正や、閾値の補正を行う。
具体的には、補正部５０２の第１補正部６０１は、所定ユーザ端末２から送信された第１フィードバック情報、及び対応するユーザの情報に基づいて、当該所定ユーザ端末２によりフィードバックされた素材について、所定ユーザ端末２についての質問ＩＤ毎の関連度の補正を行う。
第２補正部６０２は、複数のユーザ端末２から夫々送信された第１フィードバック情報に基づいて、所定ユーザ端末２についての所定の素材の閾値の補正を行うことにより、次回以降の推薦部３０３の推薦結果又は処理を補正する。
次に、サーバ１が、ユーザＵについてのユーザの情報を取得してから、第１フィードバック情報に基づいて推薦結果又は推薦処理を補正するまでの一連の処理（以下、「第１補正処理」と呼ぶ）について説明する。
図８は、図１のサーバ１が実行する個人補正処理を説明するフローチャートである。
図８は、図１のサーバ１が実行する個人補正処理を説明するフローチャートである。
ステップＳ１において、ユーザ情報取得部３０１は、ユーザ端末２のユーザ情報受付部２０１によって受付けられたユーザの情報を取得し、ユーザＤＢ４０１に記憶させる。
ステップＳ２において、効果指標算出部３０２は、ユーザＤＢ４０１に記憶されたユーザの情報と、予め素材ＤＢ４０２に記憶された素材情報とに基づいて、当該ユーザＵにとってのサプリメントの素材のスコアを、サプリメントの素材毎に算出する。
ステップＳ３において、比較部５０１は、素材ＤＢ４０２を参照して、サプリメントの素材毎に、効果指標算出部３０２によって算出されたスコアと、予め設定された閾値とを比較する。
ステップＳ２において、効果指標算出部３０２は、ユーザＤＢ４０１に記憶されたユーザの情報と、予め素材ＤＢ４０２に記憶された素材情報とに基づいて、当該ユーザＵにとってのサプリメントの素材のスコアを、サプリメントの素材毎に算出する。
ステップＳ３において、比較部５０１は、素材ＤＢ４０２を参照して、サプリメントの素材毎に、効果指標算出部３０２によって算出されたスコアと、予め設定された閾値とを比較する。
ステップＳ４において、推薦対象抽出部５０３は、素材ＤＢ４０２を参照して、閾値を超えたスコアを有するサプリメントの素材を推薦対象として抽出する。
ステップＳ５において、推薦対象抽出部５０３は、スコアが閾値を超えるサプリメントの素材が、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものかどうかを判定する。
ステップＳ５において、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものであると判定された場合、ステップＳ５においてＹＥＳであると判定され、処理はステップＳ６に進む。これに対して、サプリメントの素材がユーザＵとの関係で禁忌すべきものでないと判定された場合には、ステップＳ５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７に進む。
ステップＳ６において、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものであると判定されたサプリメントの素材は、ユーザＵへの推薦対象から除外される。
ステップＳ７において、推薦対象抽出部５０３は、サプリメントの素材をユーザＵに推薦する処理を行う。このとき、ユーザ端末２の推薦結果表示部２０２は、サプリメントの素材を推薦する旨を、ユーザ端末２に表示させることによってユーザＵに表示する。
ステップＳ５において、推薦対象抽出部５０３は、スコアが閾値を超えるサプリメントの素材が、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものかどうかを判定する。
ステップＳ５において、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものであると判定された場合、ステップＳ５においてＹＥＳであると判定され、処理はステップＳ６に進む。これに対して、サプリメントの素材がユーザＵとの関係で禁忌すべきものでないと判定された場合には、ステップＳ５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７に進む。
ステップＳ６において、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものであると判定されたサプリメントの素材は、ユーザＵへの推薦対象から除外される。
ステップＳ７において、推薦対象抽出部５０３は、サプリメントの素材をユーザＵに推薦する処理を行う。このとき、ユーザ端末２の推薦結果表示部２０２は、サプリメントの素材を推薦する旨を、ユーザ端末２に表示させることによってユーザＵに表示する。
ステップＳ８において、フィードバック情報取得部３０４は、推薦対象となったサプリメントの素材のユーザＵによる評価がなされると、ユーザＵによる評価を第１フィードバック情報として取得する。
ステップＳ９において、第１補正部６０１は、第１フィードバック情報に基づいてユーザＵにおける次回以降の推薦結果又は推薦処理を補正する。これにより、第１補正処理は終了する。
ステップＳ９において、第１補正部６０１は、第１フィードバック情報に基づいてユーザＵにおける次回以降の推薦結果又は推薦処理を補正する。これにより、第１補正処理は終了する。
［第２実施形態］
第２実施形態における情報処理システムの構成、及び情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成は、第１実施形態と同様である。
図１のサーバ１は、取得したユーザの情報のうち、少なくとも腸内細菌叢情報が含まれる情報に基づいて、ユーザＵを複数のグループのうちいずれか１以上のグループに分類する。ここで、分類する際の特性因子（以下「グルーピング特定因子」と略記する）は特に限定されない。なお、第２実施形態では、以下のように分類している。即ち、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報をグルーピング特定因子としている。
具体的には、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報を、性質毎に４つに区分し、回答内容が類似するユーザＵ同士を同一のグルーピングに分類する。なお、第２実施形態では、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報を、性質毎に「身体的な情報」、「食事に関する情報」、「便通に関する情報」、及び「生活習慣に関する情報」の４種類に区分している。なお、グルーピング特性因子の具体的内容については、図１０を参照して後述する。
第２実施形態における情報処理システムの構成、及び情報処理システムのうちサーバのハードウェア構成は、第１実施形態と同様である。
図１のサーバ１は、取得したユーザの情報のうち、少なくとも腸内細菌叢情報が含まれる情報に基づいて、ユーザＵを複数のグループのうちいずれか１以上のグループに分類する。ここで、分類する際の特性因子（以下「グルーピング特定因子」と略記する）は特に限定されない。なお、第２実施形態では、以下のように分類している。即ち、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報をグルーピング特定因子としている。
具体的には、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報を、性質毎に４つに区分し、回答内容が類似するユーザＵ同士を同一のグルーピングに分類する。なお、第２実施形態では、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報を、性質毎に「身体的な情報」、「食事に関する情報」、「便通に関する情報」、及び「生活習慣に関する情報」の４種類に区分している。なお、グルーピング特性因子の具体的内容については、図１０を参照して後述する。
サーバ１は、複数のグループ毎に、グループに属する１人以上のユーザＵの中から、テストメンバーを夫々選定する。所定のグループのテストメンバーは、当該グループを代表し、自身のユーザの情報に基づいて、サーバ１によって推薦されたサプリメントの素材を摂取する。このようにして、当該グループに対する、当該サプリメントの素材の効果（良い変化が生じるかどうか）をテストする。
なお、サーバ１は、当該テストメンバーにとって適合するサプリメントの素材を推薦する処理を実行する際、例えば当該テストメンバーがサプリメントの素材を摂取する目的を推薦対象として抽出してもよい。具体的には、例えば目的Ｔｒｇ体脂肪率を低下させること等をとし、サーバ１は、当該目的Ｔｒｇの達成に効果を有するサプリメントの素材を推薦対象として抽出することができる。
なお、サーバ１は、当該テストメンバーにとって適合するサプリメントの素材を推薦する処理を実行する際、例えば当該テストメンバーがサプリメントの素材を摂取する目的を推薦対象として抽出してもよい。具体的には、例えば目的Ｔｒｇ体脂肪率を低下させること等をとし、サーバ１は、当該目的Ｔｒｇの達成に効果を有するサプリメントの素材を推薦対象として抽出することができる。
ここで、同一グループに属するユーザＵ同士は、腸内細菌叢のパターンが似ている等、体質的な共通性を有する可能性が高いといえる。このため、グループを代表するテストメンバーにおけるサプリメントの素材の効果は、当該テストメンバーが属するグループに分類されている他のユーザＵにとっての当該サプリメントの素材の効果に近似する可能性が高い。
これにより、サーバ１によって推薦されたサプリメントの素材を摂取したテストメンバーが、当該サプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じた場合には、サーバ１は、当該テストメンバーが属するグループに分類されているユーザＵ全体に対し、当該サプリメントの素材を抽出し推薦する確率を上げる補正を行う。
一方、当該テストメンバーが、当該サプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じなかった場合には、サーバ１は、当該テストメンバーが属するグループに分類されているユーザＵ全体に対し、当該サプリメントの素材を抽出し推薦する確率を下げる補正を行う。
これにより、ユーザＵ全員がサプリメントの素材を摂取することなくサプリメントの素材の効果を予測することが可能となり、サーバ１は、各ユーザＵの夫々に適合するサプリメントの素材を推薦する処理を効率良く行うことができる。
これにより、サーバ１によって推薦されたサプリメントの素材を摂取したテストメンバーが、当該サプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じた場合には、サーバ１は、当該テストメンバーが属するグループに分類されているユーザＵ全体に対し、当該サプリメントの素材を抽出し推薦する確率を上げる補正を行う。
一方、当該テストメンバーが、当該サプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じなかった場合には、サーバ１は、当該テストメンバーが属するグループに分類されているユーザＵ全体に対し、当該サプリメントの素材を抽出し推薦する確率を下げる補正を行う。
これにより、ユーザＵ全員がサプリメントの素材を摂取することなくサプリメントの素材の効果を予測することが可能となり、サーバ１は、各ユーザＵの夫々に適合するサプリメントの素材を推薦する処理を効率良く行うことができる。
なお、当該テストメンバーに良い変化が生じたかどうかの判定手法は特に限定されない。例えば、次のような第１乃至第３のステップを含む判定手法を採用してもよい。第１ステップは、当該テストメンバーにより入力された、サーバ１による推薦の結果に対する評価（実際にサプリメントの素材を摂取した際の効き具合等）を示す情報をユーザ端末２が取得するステップである。第２ステップは、ユーザ端末２が、取得した当該情報を、第２フィードバック情報として、サーバ１に対し送信するステップである。第３ステップは、サーバ１が、当該第２フィードバック情報に基づいて、当該テストメンバーに良い変化が生じたかどうかを判定するステップである。
また、当該テストメンバーが、実際に所定の検査機関等で検査を受け、サーバ１が、当該検査の結果を第２フィードバック情報として取得し、当該第２フィードバック情報に基づいて、当該テストメンバーに良い変化が生じたかどうかを判定する、という判定手法を採用してもよい。
このように、第２フィードバック情報は、当該テストメンバーが属するグループのユーザＵ全体に対し、サーバ１がサプリメントの素材を抽出し推薦する確率を変動させる補正に利用することができる。
また、当該テストメンバーが、実際に所定の検査機関等で検査を受け、サーバ１が、当該検査の結果を第２フィードバック情報として取得し、当該第２フィードバック情報に基づいて、当該テストメンバーに良い変化が生じたかどうかを判定する、という判定手法を採用してもよい。
このように、第２フィードバック情報は、当該テストメンバーが属するグループのユーザＵ全体に対し、サーバ１がサプリメントの素材を抽出し推薦する確率を変動させる補正に利用することができる。
さらに、第２フィードバック情報は、テストメンバーに選定されていないユーザＵについての、ユーザの情報の補正に利用することもできる。例えば、サーバ１は、第２フィードバック情報に基づきユーザＵについてのユーザの情報を補正する。サーバ１は、補正後のユーザＵについてのユーザの情報に基づいて、サプリメントの素材の推薦処理を実行する。この場合サーバ１は、さらに、当該ユーザＵからの第１フィードバック情報に基づいて、当該ユーザＵについてのユーザの情報を補正することもできる。
ここで、ユーザの情報を補正するための第１フィードバック情報の内容は特に限定されないが、第２実施形態では、ユーザＵに対するアンケートの結果が用いられている。
ここで、ユーザの情報を補正するための第１フィードバック情報の内容は特に限定されないが、第２実施形態では、ユーザＵに対するアンケートの結果が用いられている。
図９は、情報処理システムを構成するサーバ及びユーザ端末の機能的構成のうち異なる構成を示す機能ブロック図である。
サーバ１のＣＰＵ１０１においては、図３第１実施形態と同様に、ユーザ情報取得部３０１と、効果指標算出部３０２と、推薦部３０３と、ユーザフィードバック情報取得部３０４とが機能する。さらに、第２実施形態では、グルーピング部３０５と、メンバー選定部３０６とが機能する。
推薦部３０１は、図３第１実施形態と同様に、比較部５０１と、補正部５０２と、推薦対象抽出部５０３と、目的取得部５０４とを含む。
補正部５０２は、図３第１実施形態と同様に、第１補正部６０１と、第２補正部６０２とを含む。さらに、第２実施形態では、第３補正部６０３が補正部５０２に含まれる。
推薦部３０１は、図３第１実施形態と同様に、比較部５０１と、補正部５０２と、推薦対象抽出部５０３と、目的取得部５０４とを含む。
補正部５０２は、図３第１実施形態と同様に、第１補正部６０１と、第２補正部６０２とを含む。さらに、第２実施形態では、第３補正部６０３が補正部５０２に含まれる。
また、記憶部１０８の一領域には、図３の機能的構成と同様に、ユーザＤＢ４０１と、素材ＤＢ４０２と、質問ＤＢ４０３とが格納される。さらに、図９の機能的構成では、これらに加えて、グループＤＢ４０４が記憶部１０８の一領域に格納されている。
ユーザ端末２には、図３の機能的構成と同様に、ユーザ情報受付部２０１と、推薦結果表示部２０２と、ユーザフィードバック情報生成部２０３とが機能する。
ユーザ端末２には、図３の機能的構成と同様に、ユーザ情報受付部２０１と、推薦結果表示部２０２と、ユーザフィードバック情報生成部２０３とが機能する。
グルーピング部３０５は、複数のユーザＵ毎のユーザの情報に基づいて、複数のユーザＵの夫々を、複数のグループのうち１以上のグループのいずれかに夫々に分類する。上述したように、ユーザＵを複数のグループのうちいずれか１以上のグループに分類する際の特性因子となるグルーピング特定因子の内容は特に限定されない。なお、第２実施形態では、図４に例示する各ユーザＵへの質問事項に対する回答から得られる情報をグルーピング特定因子として分類を行っている。また、グルーピングの処理方法は特に限定されない。例えば過去のデータに基づくアルゴリズムや機械学習によって行うことができる。
なお、グルーピング特定因子を含め、グルーピング部３０５によるユーザＵの分類に関する情報（以下「グルーピング情報」と呼ぶ）は、グループＤＢ４０４に記憶される。
なお、グルーピング特定因子を含め、グルーピング部３０５によるユーザＵの分類に関する情報（以下「グルーピング情報」と呼ぶ）は、グループＤＢ４０４に記憶される。
ここで、第２実施形態におけるグルーピング特定因子の具体例について説明する。
図１０は、第２実施形態におけるグルーピング特定因子の例を示している。
図１０は、第２実施形態におけるグルーピング特定因子の例を示している。
具体的には、グルーピング部３０５は、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報を「身体的な情報」、「食事に関する情報」、「便通に関する情報」、及び「生活習慣に関する情報」という４つの情報に分類し、各ユーザＵへの質問に対する回答から得られる情報をグルーピング特定因子として分類を行っている。
例えば、グルーピング特定因子となる「身体的な情報」について、「年齢はいくつですか」という質問事項（質問Ｑ１）を設定することができる。そして、当該質問事項に対する回答として、予め「２０歳未満」、「２０歳以上３０歳未満」、「３０歳以上４０歳未満」、及び「４０歳以上」という４つの選択肢を設定する。そして、例えば「２０歳未満」に該当するユーザＵはグループＡ、「２０歳以上３０歳未満」に該当するユーザＵはグループＢ、「３０歳以上４０歳未満」に該当するユーザＵはグループＤ、「４０歳以上」に該当するユーザＵはグループＣに夫々分類することができる。
また、例えばグルーピング特定因子となる「食事に関する情報」について、「食事は規則正しいですか」という質問事項（質問Ｑ７）を設定することができる。そして、当該質問事項に対する回答として、予め「○」及び「×」という２つの選択肢を設定する。これにより、例えば「○」に該当するユーザＵはグループＢ乃至Ｄのうちいずれかのグループ、「×」に該当するユーザＵはグループＡに夫々分類することができる。
その他、本実施例においてグルーピング特定因子となっている「便通に関する情報」及び「生活習慣に関する情報」についても、同様に夫々質問事項１３乃至２４を設定することができる。
なお、グルーピング特性因子の数及び内容は上述の例に限定されない。上述した４つの情報以外の情報を特定因子とすることもできる。
例えば、グルーピング特定因子となる「身体的な情報」について、「年齢はいくつですか」という質問事項（質問Ｑ１）を設定することができる。そして、当該質問事項に対する回答として、予め「２０歳未満」、「２０歳以上３０歳未満」、「３０歳以上４０歳未満」、及び「４０歳以上」という４つの選択肢を設定する。そして、例えば「２０歳未満」に該当するユーザＵはグループＡ、「２０歳以上３０歳未満」に該当するユーザＵはグループＢ、「３０歳以上４０歳未満」に該当するユーザＵはグループＤ、「４０歳以上」に該当するユーザＵはグループＣに夫々分類することができる。
また、例えばグルーピング特定因子となる「食事に関する情報」について、「食事は規則正しいですか」という質問事項（質問Ｑ７）を設定することができる。そして、当該質問事項に対する回答として、予め「○」及び「×」という２つの選択肢を設定する。これにより、例えば「○」に該当するユーザＵはグループＢ乃至Ｄのうちいずれかのグループ、「×」に該当するユーザＵはグループＡに夫々分類することができる。
その他、本実施例においてグルーピング特定因子となっている「便通に関する情報」及び「生活習慣に関する情報」についても、同様に夫々質問事項１３乃至２４を設定することができる。
なお、グルーピング特性因子の数及び内容は上述の例に限定されない。上述した４つの情報以外の情報を特定因子とすることもできる。
図１１は、グルーピング部３０５がユーザＵを分類する処理の概要を示している。図１１（ａ）は、ユーザＵが２４人（ユーザＵ１乃至Ｕ２４）存在した場合を示している。この場合、グルーピング部３０５は、図１１（ｂ）に示す質問事項（質問事項Ｑ１乃至Ｑｍ（ｍは１以上の整数値））に対するユーザＵの回答から得られる情報をグルーピング特定因子として、ユーザＵの夫々をグループＡ乃至Ｄのいずれかに分類する。具体的には、図１１（ｃ）に示すように、例えばユーザＵ１はグループＡに分類され、ユーザＵ２はグループＢに分類される。
なお、場合によっては、１人のユーザＵが複数のグループに分類されることもあるし、グループ間におけるユーザＵの移動（再分類）もあり得る。
このようにして、ユーザＵ１乃至Ｕ２４の夫々は、グルーピング部３０５によってグループＡ乃至Ｄのいずれかに分類されることとなる。
なお、場合によっては、１人のユーザＵが複数のグループに分類されることもあるし、グループ間におけるユーザＵの移動（再分類）もあり得る。
このようにして、ユーザＵ１乃至Ｕ２４の夫々は、グルーピング部３０５によってグループＡ乃至Ｄのいずれかに分類されることとなる。
上述したように、複数のユーザＵの夫々が、複数のグループのうち１以上のグループのいずれかに夫々に分類されると、サーバ１は、複数のグループ毎に、グループに属する１人以上のユーザＵの中から、テストメンバーを夫々選定する。
図９に戻り、サーバ１のメンバー選定部３０６は、グルーピング部３０５によって複数のグループに分類されたユーザＵの中から、複数のグループ毎に、グループに属する１人以上のユーザＵの中から、テストメンバーを夫々選定する。
メンバー選定部３０６によって選定されたテストメンバーは、当該テストメンバーが属するグループを代表し、自身のユーザの情報に基づいて、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材を摂取する。このようにして、当該グループに対する、当該サプリメントの素材の効果（良い変化が生じるかどうか）がテストされる。
図９に戻り、サーバ１のメンバー選定部３０６は、グルーピング部３０５によって複数のグループに分類されたユーザＵの中から、複数のグループ毎に、グループに属する１人以上のユーザＵの中から、テストメンバーを夫々選定する。
メンバー選定部３０６によって選定されたテストメンバーは、当該テストメンバーが属するグループを代表し、自身のユーザの情報に基づいて、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材を摂取する。このようにして、当該グループに対する、当該サプリメントの素材の効果（良い変化が生じるかどうか）がテストされる。
なお、推薦部３０３の推薦対象抽出部５０３は、当該テストメンバーにとって適合するサプリメントの素材を推薦する際、当該テストメンバーがサプリメントの素材を摂取する目的Ｔｒｇに応じたサプリメントの素材を推薦することができる。ここで、目的Ｔｒｇの内容は特に限定されない。例えば目的Ｔｒｇが体脂肪率の低下である場合、推薦対象抽出部５０３は、目的取得部５０４が取得した目的である体脂肪率の低下のために効果を有するサプリメントの素材を抽出して推薦することができる。
推薦対象抽出部５０３によって推薦されたサプリメントの素材は、テストメンバー摂取することとなる。テストメンバーが当該サプリメントの素材を摂取したことにより、良い変化が生じた場合には、第３補正部６０３は、当該テストメンバーが属するグループに分類されているユーザＵに対し、当該サプリメントの素材が推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を上げる補正を行う。
一方、テストメンバーが、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じない場合がある。この場合、第３補正部６０３は、当該テストメンバーが属するグループに分類されたユーザＵ全体に対し、当該サプリメントの素材が推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を下げる補正を行う。
一方、テストメンバーが、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じない場合がある。この場合、第３補正部６０３は、当該テストメンバーが属するグループに分類されたユーザＵ全体に対し、当該サプリメントの素材が推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を下げる補正を行う。
なお、推薦対象抽出部５０３によって抽出されたサプリメントの素材に関する情報は、ユーザ端末２の画面に表示させる情報として、サーバ１の送信部（図示なし）を介してユーザ端末２に送信される。
図１２は、テストメンバーに対するテストの概要を示している。
テストメンバーであるユーザＵ１の目的Ｔｒｇが、目的ＴｒｇＤである場合には、推薦対象抽出部５０３は、目的ＴｒｇＤを達成させるためにユーザＵ１にとって適合するサプリメントの素材ａ乃至ｃを推薦対象として抽出する。
その後、ユーザＵ１は、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取する。これにより、当該サプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取したことによる効果（良い変化が生じるかどうか）がテストされる。
図１２（ａ）は良い変化が生じていない例を示している。
この場合、第３補正部６０３は、ユーザＵ１がサプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取することは、ユーザＵ１の目的ＴｒｇＤを達成するための効果を有しないと判断する。これにより、第３補正部６０３は、ユーザＵ１が属するグループＡに分類されているユーザＵ全体に対し、サプリメントの素材ａ乃至ｃが推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を下げる補正を行う。
テストメンバーであるユーザＵ１の目的Ｔｒｇが、目的ＴｒｇＤである場合には、推薦対象抽出部５０３は、目的ＴｒｇＤを達成させるためにユーザＵ１にとって適合するサプリメントの素材ａ乃至ｃを推薦対象として抽出する。
その後、ユーザＵ１は、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取する。これにより、当該サプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取したことによる効果（良い変化が生じるかどうか）がテストされる。
図１２（ａ）は良い変化が生じていない例を示している。
この場合、第３補正部６０３は、ユーザＵ１がサプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取することは、ユーザＵ１の目的ＴｒｇＤを達成するための効果を有しないと判断する。これにより、第３補正部６０３は、ユーザＵ１が属するグループＡに分類されているユーザＵ全体に対し、サプリメントの素材ａ乃至ｃが推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を下げる補正を行う。
また、テストメンバーであるユーザＵ２の目的Ｔｒｇが、ユーザＵ１と同様に、目的ＴｒｇＤである場合には、推薦対象抽出部５０３は、ユーザＵ１と同様に、目的ＴｒｇＤを達成させるためにユーザＵ２にとって適合するサプリメントの素材ａ乃至ｃを推薦対象として抽出する。
その後、ユーザＵ２は、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取する。これにより、当該サプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取したことによる効果（良い変化が生じるかどうか）がテストされる。
図１２（ｂ）は良い変化が生じている例を示している。
この場合、第３補正部６０３は、ユーザＵ２が属するグループＢに分類されているユーザＵ全体に対し、サプリメントの素材ａ乃至ｃが推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を上げる補正を行う。
このようにして、テストメンバーに対するテストの結果に基づき、推薦対象抽出部５０３によってサプリメントの素材が抽出され推薦される確率を変動させる。これにより、効果が大きいことが予想されるサプリメントの素材については、ユーザＵに対し推薦する可能性を高くし、一方で、効果が小さいことが予想されるサプリメントの素材については、ユーザＵに対し推薦する可能性を低くすることができる。
その後、ユーザＵ２は、推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦されたサプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取する。これにより、当該サプリメントの素材ａ乃至ｃを摂取したことによる効果（良い変化が生じるかどうか）がテストされる。
図１２（ｂ）は良い変化が生じている例を示している。
この場合、第３補正部６０３は、ユーザＵ２が属するグループＢに分類されているユーザＵ全体に対し、サプリメントの素材ａ乃至ｃが推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を上げる補正を行う。
このようにして、テストメンバーに対するテストの結果に基づき、推薦対象抽出部５０３によってサプリメントの素材が抽出され推薦される確率を変動させる。これにより、効果が大きいことが予想されるサプリメントの素材については、ユーザＵに対し推薦する可能性を高くし、一方で、効果が小さいことが予想されるサプリメントの素材については、ユーザＵに対し推薦する可能性を低くすることができる。
図１１では、ユーザＵ全体の人数は、全部で２４人である例を示しているが、新規のユーザＵが新たに加わる場合がある。
図１３は、新規ユーザＵ２５が加わった場合における、サーバ１の処理の概要を示す図である。
図１３は、新規ユーザＵ２５が加わった場合における、サーバ１の処理の概要を示す図である。
図１３に示すように、新規ユーザＵ２５は、ユーザ端末２−２５を操作することにより、アンケートに記載された質問事項Ｑ１乃至ｍに回答する。新規ユーザＵ２５による回答は、ユーザ情報取得部３０１によって取得され、新規ユーザＵ２５についてのユーザの情報としてユーザＤＢ４０１に記憶される。
サーバ１のグルーピング部３０５は、新規ユーザＵ２５の回答から得られる情報に基づいて、新規ユーザＵ２５をグループＡ乃至Ｄのうちいずれか１以上のグループに分類する。なお、図１３の例では、新規ユーザＵ２５はグループＢに分類されている。
このとき、サーバ１の第１補正部６０１は、グループＤＢ４０４に記憶されているグルーピング情報と、素材ＤＢ４０２に記憶されている素材情報とに基づいて、ユーザＤＢ４０１に記憶されている新規ユーザＵ２５についてのユーザの情報を補正する。
このとき、サーバ１の第１補正部６０１は、グループＤＢ４０４に記憶されているグルーピング情報と、素材ＤＢ４０２に記憶されている素材情報とに基づいて、ユーザＤＢ４０１に記憶されている新規ユーザＵ２５についてのユーザの情報を補正する。
具体的には、例えば図１３に示す様に、グループＢにおいて、目的ＴｒｇＤを達成するために、サプリメントの素材ａ乃至ｃが推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率が高く設定されている場合がある。この場合、第１補正部６０２は、新規ユーザＵ２５の目的Ｔｒｇが目的ＴｒｇＤであるときには、新規ユーザＵ２５に対し、サプリメントの素材ａ乃至ｃが推薦される可能性が高くなるように、新規ユーザＵ２５についてのユーザの情報を補正する。
また、グループＢにおいて、目的ＴｒｇＡを達成するために、サプリメントの素材ｄが推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率が低く設定されている場合がある。この場合には、第１補正部６０２は、新規ユーザＵ２５の目的Ｔｒｇが目的ＴｒｇＡであるときには、新規ユーザＵ２５に対し、サプリメントの素材ｄが推薦される可能性が低くなるように新規ユーザＵ２５についてのユーザの情報を補正する。
また、グループＢにおいて、目的ＴｒｇＡを達成するために、サプリメントの素材ｄが推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率が低く設定されている場合がある。この場合には、第１補正部６０２は、新規ユーザＵ２５の目的Ｔｒｇが目的ＴｒｇＡであるときには、新規ユーザＵ２５に対し、サプリメントの素材ｄが推薦される可能性が低くなるように新規ユーザＵ２５についてのユーザの情報を補正する。
次に、サーバ１が、ユーザＵについて１以上のグループに分類を行ってから、第２フィードバック情報に基づいて素材が抽出され推薦される確率を補正するまでの一連の処理（以下、「第２補正処理」と呼ぶ）について説明する。
図１４は、図１のサーバ１が実行する第３補正処理を説明するフローチャートである。
図１４は、図１のサーバ１が実行する第３補正処理を説明するフローチャートである。
ステップＳ２１において、グルーピング部３０５は、ユーザＵについてのユーザの情報に基づいて、ユーザＵを複数のグループに分類する。
ステップＳ２２において、メンバー抽出部３０６は、グルーピング部３０５によって複数のグループに分類されたユーザＵの中から、複数のグループ毎に１以上のユーザＵをテストメンバーとして選定する。
ステップＳ２３において、目的取得部５０４は、当該テストメンバーの目的Ｔｒｇを取得する。
ステップＳ２４において、推薦対象抽出部５０３は、当該テストメンバーの目的Ｔｒｇの達成に効果を有するサプリメントの素材を推薦対象として抽出する。
ステップＳ２５において、推薦対象として抽出されたサプリメントの素材が、ユーザとの関係で禁忌すべきものかどうかを判定する。これにより、ユーザとの関係で禁忌すべきものであると判定された場合、ステップＳ２５においてＹＥＳであると判定され、処理はステップＳ２６に進む。
ステップＳ２６において、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものであると判定されたサプリメントの素材は、ユーザＵへの推薦対象から除外される。
ステップＳ２５において、推薦対象として抽出されたサプリメントの素材がユーザとの関係で禁忌すべきものでないと判定された場合、ステップＳ２５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２７に進む。
ステップＳ２７において、推薦対象抽出部５０３は、サプリメントの素材をユーザＵに推薦する処理を行う。このとき、ユーザ端末２の推薦結果表示部２０２は、サプリメントの素材を推薦する旨を、ユーザ端末２に表示させることによりユーザＵに表示する。
ステップＳ２２において、メンバー抽出部３０６は、グルーピング部３０５によって複数のグループに分類されたユーザＵの中から、複数のグループ毎に１以上のユーザＵをテストメンバーとして選定する。
ステップＳ２３において、目的取得部５０４は、当該テストメンバーの目的Ｔｒｇを取得する。
ステップＳ２４において、推薦対象抽出部５０３は、当該テストメンバーの目的Ｔｒｇの達成に効果を有するサプリメントの素材を推薦対象として抽出する。
ステップＳ２５において、推薦対象として抽出されたサプリメントの素材が、ユーザとの関係で禁忌すべきものかどうかを判定する。これにより、ユーザとの関係で禁忌すべきものであると判定された場合、ステップＳ２５においてＹＥＳであると判定され、処理はステップＳ２６に進む。
ステップＳ２６において、ユーザＵとの関係で禁忌すべきものであると判定されたサプリメントの素材は、ユーザＵへの推薦対象から除外される。
ステップＳ２５において、推薦対象として抽出されたサプリメントの素材がユーザとの関係で禁忌すべきものでないと判定された場合、ステップＳ２５においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ２７に進む。
ステップＳ２７において、推薦対象抽出部５０３は、サプリメントの素材をユーザＵに推薦する処理を行う。このとき、ユーザ端末２の推薦結果表示部２０２は、サプリメントの素材を推薦する旨を、ユーザ端末２に表示させることによりユーザＵに表示する。
ステップＳ２８において、メンバー選定部３０６によって選定されたテストメンバーは、当該テストメンバーが属するグループを代表し、推薦対象となったサプリメントの素材を摂取する。これにより、当該サプリメントの素材の効果がテストされる。
ステップＳ２９において、第３補正部６０３は、推薦対象抽出部５０３によって抽出されたサプリメントの素材を摂取したテストメンバーが、当該サプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じたかどうかを判定する。良い変化が生じたと判定された場合、ステップＳ２９においてＹＥＳと判定され、処理はステップＳ３０に進む。
ステップ３０において、第３補正部６０３は、当該テストメンバーが属するグループに分類されているユーザＵ全体に対する当該サプリメントの素材が推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を上げる補正を行う。これにより第３補正処理は終了する。
ステップＳ２９において、第３補正部６０３によって、良い変化が生なかったと判定された場合、ステップＳ２９においてＮＯと判定されて処理はステップＳ３１に進む。
ステップＳ３１において、第３補正部６０３は、当該テストメンバーが属するグループのユーザＵ全体に対する当該サプリメントの素材が推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を下げる補正を行う。これにより第３補正処理は終了する。
ステップＳ２９において、第３補正部６０３は、推薦対象抽出部５０３によって抽出されたサプリメントの素材を摂取したテストメンバーが、当該サプリメントの素材を摂取したことにより良い変化が生じたかどうかを判定する。良い変化が生じたと判定された場合、ステップＳ２９においてＹＥＳと判定され、処理はステップＳ３０に進む。
ステップ３０において、第３補正部６０３は、当該テストメンバーが属するグループに分類されているユーザＵ全体に対する当該サプリメントの素材が推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を上げる補正を行う。これにより第３補正処理は終了する。
ステップＳ２９において、第３補正部６０３によって、良い変化が生なかったと判定された場合、ステップＳ２９においてＮＯと判定されて処理はステップＳ３１に進む。
ステップＳ３１において、第３補正部６０３は、当該テストメンバーが属するグループのユーザＵ全体に対する当該サプリメントの素材が推薦対象抽出部５０３によって抽出され推薦される確率を下げる補正を行う。これにより第３補正処理は終了する。
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、補正部の補正対象は、上述の実施形態に特に限定されず、例えば、所定ユーザ端末についての推薦部の処理の補正として、推薦のアルゴリズムを補正してもよい。また、例えば、所定ユーザ端末についての推薦部の処理自体は補正せずに、当該所定ユーザ端末の推薦結果を出した後、当該推薦結果を補正してもよい。
つまり、補正部は、複数のユーザのうち少なくとも一部からの推薦結果に対するフィードバック情報に基づいて、所定ユーザについての、次回以降の推薦部の推薦結果又は処理を補正することができる。
つまり、補正部は、複数のユーザのうち少なくとも一部からの推薦結果に対するフィードバック情報に基づいて、所定ユーザについての、次回以降の推薦部の推薦結果又は処理を補正することができる。
また、図４乃至図７の情報は例示に過ぎない。
図４の質問事項は、図４に例示されたものの他に、例えば身体的な情報に関する質問事項として、「年齢はいくつですか？」、「性別は？」といった質問事項を含めることができる。また、食事に関する情報についての質問事項として、「食事は規則正しいですか？
」、「野菜をしかりと食べていますか？」、「脂っこい食事が多いですか？」、「発酵食品を食べていますか？」、「外食が多いですか？」、「水分を良く摂っていますか？」といった質問事項を含めることができる。また、便通に関する情報についての質問として、「ほぼ毎日便が出ますか？」、「気持ちよく便が出ますか？」、「便が臭いと感じますか？」といった質問事項を含めることができる。また生活習慣に関する情報についての質問として、「３０分以上の運動をしていますか？」、「歩くのは好きですか？」、「パソコンを３時間以上使っていますか？」、「体を駆使した仕事ですか？」、「煙草を吸いますか？」といった質問事項を含めることができる。
また、図７は素材ＤＢ４０２向けのサプリメントの素材の情報追加用データの具体例である。
当該データの素材名称は、追加後もサプリメントの素材の情報の素材名称として、引き継がれてよい。当該データの効能の種類については、追加後はサプリメントの素材の情報の効能毎の列情報に分割される等、適合処理がなされてよい。
具体的には、例えば素材ＤＢ４０２において、素材名称「ＧＡＢＡ乳酸菌」についての効能の種類に関する追加情報として「ストレス緩和」等の情報を追加することができる。また、素材名称「乳酸菌ＹＪＫ−１３」についての効能の種類に関する追加情報として「免疫賦活作用、アレルギー症状の緩和、便通改善、消化・吸収改善」等の情報を追加することができる。その他、図７に例示する素材名称の夫々に対応する、効能の種類に関する情報の夫々を追加することができる。
サプリメントの素材の情報が追加された場合は、サプリメントの素材と、アンケートにおける各質問との、関連性の情報についても追加分の素材ＩＤ列を追加し、適当な関連度を初期値として設定し、整合を維持する処理がなされてよい。
図４の質問事項は、図４に例示されたものの他に、例えば身体的な情報に関する質問事項として、「年齢はいくつですか？」、「性別は？」といった質問事項を含めることができる。また、食事に関する情報についての質問事項として、「食事は規則正しいですか？
」、「野菜をしかりと食べていますか？」、「脂っこい食事が多いですか？」、「発酵食品を食べていますか？」、「外食が多いですか？」、「水分を良く摂っていますか？」といった質問事項を含めることができる。また、便通に関する情報についての質問として、「ほぼ毎日便が出ますか？」、「気持ちよく便が出ますか？」、「便が臭いと感じますか？」といった質問事項を含めることができる。また生活習慣に関する情報についての質問として、「３０分以上の運動をしていますか？」、「歩くのは好きですか？」、「パソコンを３時間以上使っていますか？」、「体を駆使した仕事ですか？」、「煙草を吸いますか？」といった質問事項を含めることができる。
また、図７は素材ＤＢ４０２向けのサプリメントの素材の情報追加用データの具体例である。
当該データの素材名称は、追加後もサプリメントの素材の情報の素材名称として、引き継がれてよい。当該データの効能の種類については、追加後はサプリメントの素材の情報の効能毎の列情報に分割される等、適合処理がなされてよい。
具体的には、例えば素材ＤＢ４０２において、素材名称「ＧＡＢＡ乳酸菌」についての効能の種類に関する追加情報として「ストレス緩和」等の情報を追加することができる。また、素材名称「乳酸菌ＹＪＫ−１３」についての効能の種類に関する追加情報として「免疫賦活作用、アレルギー症状の緩和、便通改善、消化・吸収改善」等の情報を追加することができる。その他、図７に例示する素材名称の夫々に対応する、効能の種類に関する情報の夫々を追加することができる。
サプリメントの素材の情報が追加された場合は、サプリメントの素材と、アンケートにおける各質問との、関連性の情報についても追加分の素材ＩＤ列を追加し、適当な関連度を初期値として設定し、整合を維持する処理がなされてよい。
また、上述の実施形態では、本発明が適用される情報処理装置はサーバとして説明したが、上述の一連の処理を実行できる情報処理装置であれば足り、特にサーバに限定されない。
また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図３や図９の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理装置に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図３や図９の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
また、機能ブロックの場所は、上述の図３や図９の例に限定されず、サーバの機能の少なくとも一部をユーザ端末や図示せぬ別装置に移譲してもよいし、逆に、ユーザ端末の機能の少なくとも一部をサーバや図示せぬ別装置に移譲してもよい。
換言すると、図３や図９の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理装置に備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図３や図９の例に限定されない。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
また、機能ブロックの場所は、上述の図３や図９の例に限定されず、サーバの機能の少なくとも一部をユーザ端末や図示せぬ別装置に移譲してもよいし、逆に、ユーザ端末の機能の少なくとも一部をサーバや図示せぬ別装置に移譲してもよい。
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば汎用のパーソナルコンピュータであってもよい。
このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図２のリムーバブルメディア１２０により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザＵに提供される記録媒体等で構成される。リムーバブルメディア１２０は、例えば、磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク、又は光磁気ディスク等により構成される。光ディスクは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ−Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等により構成される。光磁気ディスクは、ＭＤ（Ｍｉｎｉ−Ｄｉｓｋ）等により構成される。また、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体は、例えば、プログラムが記録されている図２のＲＯＭ１０２や、図２の記憶部１０８に含まれるハードディスク等で構成される。
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものである。
以上、まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を有すれば足り、上述の実施形態を含め各種各様な実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
ユーザの情報を取得する取得部（例えば図９のユーザ情報取得部３０１）と、
前記ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を提示する提示部（例えば図９の推薦対象抽出部５０３）と、
複数のユーザを腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類する分類部（例えば図９のグルーピング部３０５）を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して、前記分類部によって前記ユーザと同一のグループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報（例えば第２フィードバック情報）と、
前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価（例えば第１フィードバック情報）に基づき、機能性素材の情報を提示する。
これにより、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌の中から、ユーザにとって適合するものを推薦する処理を、複数のユーザ毎に適切に実行可能にすることができる。また、ユーザ全員が機能性素材又は菌を摂取することなく機能性素材又は菌の効果を予測することが可能となり、各ユーザの夫々に適合する機能性素材又は菌を推薦する処理を効率良く行うことができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
ユーザの情報を取得する取得部（例えば図９のユーザ情報取得部３０１）と、
前記ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を提示する提示部（例えば図９の推薦対象抽出部５０３）と、
複数のユーザを腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類する分類部（例えば図９のグルーピング部３０５）を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して、前記分類部によって前記ユーザと同一のグループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報（例えば第２フィードバック情報）と、
前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価（例えば第１フィードバック情報）に基づき、機能性素材の情報を提示する。
これにより、効果の個人差がある１種以上の乳酸菌を含む、複数の機能性素材又は菌の中から、ユーザにとって適合するものを推薦する処理を、複数のユーザ毎に適切に実行可能にすることができる。また、ユーザ全員が機能性素材又は菌を摂取することなく機能性素材又は菌の効果を予測することが可能となり、各ユーザの夫々に適合する機能性素材又は菌を推薦する処理を効率良く行うことができる。
また、本発明が適用される情報処理装置は、
ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに機能性素材の情報を提示する提示部を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザとは別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報に基づき機能性素材の情報を提示する。
ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに機能性素材の情報を提示する提示部を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザとは別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報に基づき機能性素材の情報を提示する。
また、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、当該摂取した機能性素材に対する評価であるとすることができる。
また、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、前記別のユーザの身体又は排泄物に関する検査結果であるとすることができる。
また、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、前記別のユーザの身体又は排泄物に関する検査結果であるとすることができる。
また、前記排泄物に関する検査結果は、前記別のユーザの腸内細菌に関する検査結果であるとすることができる。
また、前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき提示することができる。
また、前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき提示することができる。
また、ユーザが機能性素材を摂取する目的を取得する目的取得部（例えば図９の目的取得部５０４）を有し、前記提示部は前記目的取得部が取得した目的に応じて前記ユーザに送信する機能性素材の情報を変更することかできる。
また、複数のユーザを２以上のグループに分類する分類部（例えば図９のグルーピング部３０５）を備え、
前記別ユーザは前記ユーザと同一のグループから選定することができる。
また、複数のユーザを２以上のグループに分類する分類部（例えば図９のグルーピング部３０５）を備え、
前記別ユーザは前記ユーザと同一のグループから選定することができる。
また、前記分類部は腸内細菌叢の類似度を利用してユーザを分類することができる。
また、前記機能性素材は１種類以上の乳酸菌を含むことができる。
また、前記機能性素材は１種類以上の乳酸菌を含むことができる。
１・・・ サーバ
２、２−１、２−ｎ・・・ ユーザ端末
１０１・・・ ＣＰＵ
１０２・・・ ＲＯＭ
１０３・・・ ＲＡＭ
１０４・・・ バス
１０５・・・ 入出力インターフェース
１０６・・・ 出力部
１０７・・・ 入力部
１０８・・・ 記憶部
１０９・・・ 通信部
１１０・・・ ドライブ
１２０・・・ リムーバブルメディア
２０１・・・ ユーザ情報受付部
２０２・・・ 推薦結果表示部
２０３・・・ ユーザフィードバック情報生成部
３０１・・・ ユーザ情報取得部
３０２・・・ 効果指標算出部
３０３・・・ 推薦部
３０４・・・ ユーザフィードバック情報取得部
４０１・・・ ユーザＤＢ
４０２・・・ 素材ＤＢ
４０３・・・ 質問ＤＢ
５０１・・・ 比較部
５０２・・・ 補正部
５０３・・・ 推薦対象抽出部
６０１・・・ 第１補正部
６０２・・・ 第２補正部
６０３・・・ 第３補正部
Ｕ、Ｕ１、Ｕ２、Ｕ２４、Ｕ２５、Ｕｎ・・・ ユーザ
Ｎ・・・ ネットワーク
２、２−１、２−ｎ・・・ ユーザ端末
１０１・・・ ＣＰＵ
１０２・・・ ＲＯＭ
１０３・・・ ＲＡＭ
１０４・・・ バス
１０５・・・ 入出力インターフェース
１０６・・・ 出力部
１０７・・・ 入力部
１０８・・・ 記憶部
１０９・・・ 通信部
１１０・・・ ドライブ
１２０・・・ リムーバブルメディア
２０１・・・ ユーザ情報受付部
２０２・・・ 推薦結果表示部
２０３・・・ ユーザフィードバック情報生成部
３０１・・・ ユーザ情報取得部
３０２・・・ 効果指標算出部
３０３・・・ 推薦部
３０４・・・ ユーザフィードバック情報取得部
４０１・・・ ユーザＤＢ
４０２・・・ 素材ＤＢ
４０３・・・ 質問ＤＢ
５０１・・・ 比較部
５０２・・・ 補正部
５０３・・・ 推薦対象抽出部
６０１・・・ 第１補正部
６０２・・・ 第２補正部
６０３・・・ 第３補正部
Ｕ、Ｕ１、Ｕ２、Ｕ２４、Ｕ２５、Ｕｎ・・・ ユーザ
Ｎ・・・ ネットワーク
Claims (12)
- ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を提示する提示部と、
複数のユーザを腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類する分類部を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して、前記分類部によって前記ユーザと同一のグループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報と、前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき、機能性素材の情報を提示することを特徴とする情報処理装置。 - ユーザの情報を取得する取得部と、
前記ユーザに機能性素材の情報を提示する提示部と、を備え、
前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザとは別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報に基づき機能性素材の情報を提示することを特徴とする情報処理装置。 - 前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、当該摂取した機能性素材に対する評価であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
- 前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報は、前記別のユーザが機能性素材を摂取した後に行った、前記別のユーザの身体又は排泄物に関する検査結果であることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
- 前記排泄物に関する検査結果は、前記別のユーザの腸内細菌に関する検査結果であることを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
- 前記提示部は、前記取得部が取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき提示することを特徴とする請求項２乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置。
- ユーザが機能性素材を摂取する目的を取得する目的取得部を有し、前記提示部は前記目的取得部が取得した目的に応じて前記ユーザに送信する機能性素材の情報を変更することを特徴とする請求項２乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置。
- 複数のユーザを２以上のグループに分類する分類部を備え、
前記別ユーザは前記ユーザと同一のグループから選定することを特徴とする請求項２乃至７の何れか１項に記載の情報処理装置。 - 前記分類部は腸内細菌叢の類似度を利用してユーザを分類することを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
- 前記機能性素材は１種類以上の乳酸菌を含むことを特徴とする請求項１乃至７の何れか１項に記載の情報処理装置。
- ユーザの情報を取得する取得ステップと、
前記ユーザに機能性素材情報を提示する提示ステップと、を備え、
前記提示ステップでは、前記取得ステップで取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザとは別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報に基づき、前記ユーザに機能性素材情報を提示することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに対し、
ユーザの情報を取得する取得ステップと、
前記ユーザに機能性素材情報を提示する提示ステップと、を実行させるためのプログラムであって、
前記提示ステップでは、前記取得ステップで取得したユーザに対して提示する機能性素材に関する情報を前記ユーザとは別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報に基づき提示させることを特徴とするプログラム。
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