JP2019036184A - 管理プログラム、管理装置及び管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの将来の状態に関する情報の提供を行うことを可能とする管理プログラム、管理装置及び管理方法を提供する。【解決手段】特定のユーザに関して検知された身体に関する最新の測定データと、特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、記憶部に記憶された他のユーザの過去の測定データのうち、最新の測定データと類似する類似測定データを検索し、検索された類似測定データの測定時期又は測定時期の後において他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した病気又は該症状を特定のユーザに対応する宛先に通知する。【選択図】図８

Description

本発明は、管理プログラム、管理装置及び管理方法に関する。

例えば、ユーザにサービスを提供する事業者（以下、単に事業者とも呼ぶ）は、サービスの提供を行うための業務システム（以下、情報処理システムとも呼ぶ）を構築して稼働させる。

具体的に、事業者は、例えば、ユーザが有する端末装置からユーザの身体の状態（例えば、体重や体温等）を示すデータ（以下、バイタルデータとも呼ぶ）を所定のタイミングで取得し、取得したデータの管理を行う業務システムを構築する。これにより、ユーザは、必要に応じて業務システムに問合せを行うことで、自らの身体の状態の変化等を容易に把握することが可能になる（例えば、特許文献１及び２参照）。

特開２００２−１４３０９７号公報 特開２０１６−２１８９５４号公報

ここで、上記のようなバイタルデータには、例えば、ユーザが将来患う可能性がある病気の予兆を示す情報が含まれている場合がある。そのため、業務システムは、ユーザから取得したバイタルデータの解析を行うことで、ユーザの過去の状態に関する情報のみでなく、ユーザの将来の状態に関する情報の提供を行うことが好ましい。

そこで、一つの側面では、ユーザの将来の状態に関する情報の提供を行うことを可能とする管理プログラム、管理装置及び管理方法を提供することを目的とする。

実施の形態の一つの態様によれば、特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、前記特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、前記特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、前記記憶部に記憶された前記他のユーザの過去の測定データのうち、前記最新の測定データと類似する類似測定データを検索し、検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した該病気又は該症状を前記特定のユーザに対応する宛先に通知する、処理をコンピュータに実行させる。

一つの側面によれば、ユーザの将来の状態に関する情報の提供を行うことを可能とする。

図１は、情報処理システム１０の全体構成を示す図である。 図２は、情報処理システム１０の全体構成を示す図である。 図３は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。 図４は、情報処理装置１の機能のブロック図である。 図５は、情報格納領域１３０に記憶された情報のブロック図である。 図６は、第１の実施の形態における管理処理の概略を説明するフローチャートである。 図７は、第１の実施の形態における管理処理の概略を説明するフローチャートである。 図８は、第１の実施の形態における管理処理の概略を説明する図である。 図９は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１０は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１１は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１２は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１３は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１４は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１５は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１６は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１７は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１８は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１９は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。 図２０は、バイタルデータ１３１の具体例について説明する図である。 図２１は、差分データ１３２の具体例について説明する図である。 図２２は、症状データ１３３の具体例について説明する図である。 図２３は、症状リスト１３４の具体例について説明する図である。 図２４は、ユーザデータ１３５の具体例について説明する図である。 図２５は、症状リスト１３４の具体例について説明する図である。 図２６は、症状データ１３３の具体例について説明する図である。 図２７は、感染症データ１３６の具体例について説明する図である。 図２８は、通知先リスト１３７の具体例について説明する図である。 図２９は、通知用の症状リスト１３４の具体例について説明する図である。 図３０は、差分データ１３２の具体例について説明する図である。 図３１は、経過データ１３８の具体例について説明する図である。 図３２は、疾患データ１３９の具体例について説明する図である。 図３３は、親族病歴データ１４０の具体例について説明する図である。 図３４は、疾患予兆リスト１４１の具体例について説明する図である。

［情報処理システムの構成］
図１及び図２は、情報処理システム１０の全体構成を示す図である。図１及び図２に示す情報処理システム１０は、情報処理装置１と、記憶装置１ａと、端末装置４とを含む。端末装置４は、ユーザ２０（以下、対象者２０とも呼ぶ）のバイタルデータを測定する１以上の測定装置４ａ（以下、センサ４ａとも呼ぶ）と、情報処理装置１との間でデータの送受信を行う通信装置４ｂと、情報処理装置１から送信されたデータを表示する表示装置４ｃとを含む。なお、情報処理システム１０は、複数台の端末装置４を有するものであってもよい。また、測定装置４ａ、通信装置４ｂ及び表示装置４ｃは、２台以上の端末装置にそれぞれ含まれるものであってもよい。

測定装置４ａは、例えば、定期的なタイミングにおいてユーザ２０の現在の身体の状態を示すバイタルデータを測定する（図１の（１））。そして、通信装置４ｂは、測定装置４ａが測定したバイタルデータを情報処理装置１に送信する（図１の（２））。その後、情報処理装置１は、端末装置４から送信されたバイタルデータを記憶装置１ａに蓄積する（図１の（３））。

また、ユーザ２０が端末装置４に対して過去のバイタルデータの表示指示の入力を行った場合、通信装置４ｂは、受け付けた表示指示を情報処理装置１に送信する（図２の（４）、（５））。そして、情報処理装置１は、端末装置４からの表示指示の受信に応じて、受信した表示指示に対応するバイタルデータを記憶装置１ａから抽出し、抽出したバイタルデータを端末装置４に送信する（図２の（６）、（７））。その後、表示装置４ｃは、情報処理装置１から送信されたバイタルデータを表示する（図２の（８））。

これにより、情報処理装置１は、例えば、ユーザ２０の過去のバイタルデータの提供を効率的に行うことが可能になる。

ここで、上記のようなバイタルデータには、例えば、ユーザ２０が将来患う可能性がある病気の予兆を示す情報が含まれている場合がある。そのため、事業者は、ユーザ２０から取得したバイタルデータを活用することで、ユーザ２０の過去の状態に関する情報のみでなく、ユーザ２０の将来の状態に関する情報についての提供を行うことが好ましい。

そこで、本実施の形態における情報処理装置１は、ユーザ２０（以下、特定のユーザ２０とも呼ぶ）に関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データ（バイタルデータを含むデータ）の傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを示すデータを、ユーザ２０を示すデータに対応づけて記憶装置１ａに記憶する。

そして、情報処理装置１は、ユーザ２０に関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、ユーザ２０の過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、記憶装置１ａに記憶された他のユーザの過去の測定データのうち、ユーザ２０の最新の測定データと類似する測定データを検索する。

その後、情報処理装置１は、検索された測定データの測定時期又は測定時期の後において他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した病気又は症状をユーザ２０に対応する宛先に通知する。

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、ユーザ２０の過去のバイタルデータだけでなく、他のユーザの過去のバイタルデータを参照することにより、ユーザ２０の最新のバイタルデータと内容が類似するバイタルデータを特定する。そして、情報処理装置１は、例えば、特定したバイタルデータの測定時期においてユーザ２０又は他のユーザが患っていた病気又は症状を、ユーザ２０が近い将来に患う可能性がある病気又は症状であると推定する。

これにより、情報処理装置１は、例えば、ユーザ２０から取得したバイタルデータと他のユーザから取得したバイタルデータとを参照することで、ユーザ２０の将来の状態に関する情報の提供を行うことが可能になる。

［情報処理システムのハードウエア構成］
次に、情報処理システム１０のハードウエア構成について説明する。図３は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。

情報処理装置１は、図３に示すように、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、外部インターフェース（Ｉ／Ｏユニット）１０３と、記憶媒体（ハードディスク）１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。

記憶媒体１０４は、記憶媒体１０４内のプログラム格納領域（図示しない）に、ユーザ２０の身体の状態を管理する処理（以下、管理処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム１１０（以下、管理プログラム１１０とも呼ぶ）を記憶する。

ＣＰＵ１０１は、図３に示すように、記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードされたプログラム１１０と協働して管理処理を行う。

記憶媒体１０４は、例えば、管理処理を行う際に用いられる情報を記憶する情報格納領域１３０（以下、記憶部１３０とも呼ぶ）を有する。

また、外部インターフェース１０３（Ｉ／Ｏユニット１０３）は、端末装置４との通信を行う。

［情報処理システムのソフトウエア構成］
次に、情報処理装置１のソフトウエア構成について説明する。図４は、情報処理装置１の機能のブロック図である。また、図５は、情報格納領域１３０に記憶された情報のブロック図である。

ＣＰＵ１０１は、図４に示すように、プログラム１１０と協働することにより、データ管理部１１１と、データ検索部１１２と、データ生成部１１３と、データ通知部１１４と、データ取得部１１５と、登録受付部１１６として動作する。

また、情報格納領域１３０には、図５に示すように、バイタルデータ１３１と、差分データ１３２と、症状データ１３３と、症状リスト１３４と、ユーザデータ１３５と、感染症データ１３６と、通知先リスト１３７とが記憶される。さらに、情報格納領域１３０には、図５に示すように、経過データ１３８と、疾患データ１３９と、親族病歴データ１４０と、疾患予兆リスト１４１と、通院要否データ１４２と、処方データ１４３とが記憶される。なお、以下、バイタルデータ１３１、差分データ１３２及びユーザデータ１３５を総称して測定データとも呼ぶ。

データ管理部１１１は、ユーザ２０に関して測定装置４ａによって測定（検知）された測定データの傾向と類似する傾向を示す測定データが記憶された他のユーザを示すデータと、ユーザ２０を示すデータとを対応付けて情報格納領域１３０に記憶する。

具体的に、データ管理部１１１は、例えば、ユーザ２０に関して測定装置４ａから測定された体重（初期値）等のデータや、ユーザ２０が端末装置４を介して情報処理装置１に入力した生年月日等のデータを含むユーザデータ１３５を参照し、ユーザ２０のユーザデータ１３５の傾向と類似する傾向を示すユーザデータ１３５に対応する他のユーザと特定する。そして、データ管理部１１１は、例えば、他のユーザのユーザデータ１３５を、ユーザ２０のユーザデータ１３５と対応付けて情報格納領域１３０に記憶する。なお、各ユーザのユーザデータ１３５は、例えば、各ユーザによって情報処理装置１に予め入力され、情報格納領域１３０に記憶されたデータである。

データ検索部１１２は、ユーザ２０に関して測定装置４ａによって測定（検知）された最新の測定データと、ユーザ２０の過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合、情報格納領域１３０に記憶された他のユーザの過去の測定データのうち、ユーザ２０の最新の測定データと類似する測定データ（以下、類似測定データとも呼ぶ）を検索する。

具体的に、データ検索部１１２は、例えば、ユーザ２０に関して測定装置４ａから測定された現在の体重等のデータを含むバイタルデータ１３１の変化の状態を示す差分データ１３２を参照し、ユーザ２０の最新の差分データ１３２と、ユーザ２０の過去の差分データ１３２とが所定の類似関係に収まるか否かを判定する。そして、所定の類似関係に収まらないと判定した場合、データ検索部１１２は、データ管理部１１１が情報格納領域１３０にデータを記憶した他のユーザの過去の差分データ１３２のうち、ユーザ２０の最新の測定データと類似する差分データ１３２を検索する。なお、差分データ１３２は、例えば、測定装置４ａからバイタルデータ１３１を受信したことに応じて、測定装置４ａから受信した最新のバイタルデータ１３１に含まれる各項目が示す値と、測定装置４ａから受信した前回のバイタルデータ１３１に含まれる各項目が示す値とから算出され、情報格納領域１３０に記憶されるデータである。

データ生成部１１３は、データ検索部１１２によって検索された類似測定データの測定時期又は測定時期の後において他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した病気又は症状を示すデータを生成する。

具体的に、データ生成部１１３は、各差分データ１３２が示す状態になったユーザ２０においてその後発症した発熱等の症状を示す症状データ１３３を参照し、データ検索部１１２が検索した差分データ１３２に対応する症状データ１３３を特定する。そして、データ生成部１１３は、特定した症状データ１３３を示す症状のそれぞれが、ユーザ２０において今後発症する可能性があることを示す症状リスト１３４を生成する。なお、症状データ１３３は、例えば、発熱等の所定の症状が発症したユーザによって入力され、情報格納領域１３０に記憶されるデータである。

データ通知部１１４は、データ生成部１１３が生成した症状リスト１３４を、ユーザ２０に対応する宛先に通知する。

具体的に、データ通知部１１４は、例えば、ユーザ２０に対応する宛先を含む通知先リスト１３７を参照し、ユーザ２０に対応する宛先に対し、データ生成部１１３が生成した症状リスト１３４を通知する。なお、通知先リスト１３７は、例えば、ユーザによって入力されたデータであり、情報格納領域１３０に記憶されるデータである。

データ取得部１１５は、例えば、ユーザ２０に居住地域（滞在地域）において流行している感染症に関する感染症データ１３６を取得する。そして、データ取得部１１５は、取得した感染症データ１３６を情報格納領域１３０に記憶する。

登録受付部１１６は、例えば、ユーザ２０が薬の服薬時間等を含む処方データ１４３の入力を受け付ける。そして、登録受付部１１６は、受け付けた処方データ１４３を情報格納領域１３０に記憶する。

なお、経過データ１３８、疾患データ１３９、親族病歴データ１４０、疾患予兆リスト１４１及び通院要否データ１４２については後述する。

［第１の実施の形態の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図６及び図７は、第１の実施の形態における管理処理の概略を説明するフローチャートである。また、図８は、第１の実施の形態における管理処理の概略を説明する図である。図８を参照しながら、図６及び図７に示す第１の実施の形態における管理処理の概略を説明する。

情報処理装置１は、処理開始タイミングになるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。処理開始タイミングは、例えば、測定装置４ａが送信したバイタルデータ１３１を受信したタイミングであってよい。

そして、処理開始タイミングになった場合（Ｓ１のＹＥＳ）、情報処理装置１は、情報処理装置は、ユーザ２０に関して１又は複数のセンサ４ａにより検知された身体に関する測定データ（バイタルデータ１３１を含むデータ）の傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、ユーザ２０に対応づけて情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ２）。

続いて、情報処理装置１は、図８に示すように、ユーザ２０の最新の測定データと過去の測定データとが所定の類似範囲に収まるか否かを判定する（Ｓ３）。

その結果、所定の類似範囲に収まらないと判定した場合（Ｓ４のＮＯ）、情報処理装置は、図８に示すように、情報格納領域１３０に記憶された他のユーザの過去の測定データのうち、ユーザ２０の最新の測定データと類似する測定データを検索する（Ｓ１１）。

そして、情報処理装置１は、Ｓ１１の処理で検索された測定データの測定時期又は測定時期の後において他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されたか否かを判定する（Ｓ１２）。

その結果、病気又は症状が検出された場合（Ｓ１３のＹＥＳ）、情報処理装置１は、図８に示すように、Ｓ１２で検出された病気又は症状をユーザ２０に対応する宛先に通知する（Ｓ１４）。

一方、病気又は症状が検出されなかった場合（Ｓ１３のＮＯ）、情報処理装置１は、Ｓ１４の処理を行わない。

これにより、情報処理装置１は、ユーザ２０に関するデータ（例えば、ユーザ２０の過去のバイタルデータ１３１）と、他のユーザに関するデータ（例えば、他のユーザの過去のバイタルデータ１３１）とを参照することで、ユーザ２０の将来の状態に関する情報の提供を行うことが可能になる。

［第１の実施の形態の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図９から図１９は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明するフローチャートである。また、図２０から図３４は、第１の実施の形態における管理処理の詳細を説明する図である。図２０から図３４を参照しながら、図９から図１９に示す管理処理を説明する。

［管理処理の詳細］
初めに、管理処理の詳細について説明を行う。図９から図１７は、管理処理の詳細を説明するフローチャートである。

情報処理装置１のデータ管理部１１１は、測定装置４ａからバイタルデータ１３１を受信するまで待機する（Ｓ２１のＮＯ）。そして、測定装置４ａからバイタルデータ１３１を受信した場合（Ｓ２１のＹＥＳ）、データ管理部１１１は、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ２２）。以下、バイタルデータ１３１の具体例について説明を行う。

［バイタルデータの具体例］
図２０は、バイタルデータ１３１の具体例について説明する図である。図２０に示すバイタルデータ１３１は、バイタルデータ１３１に含まれる各データを識別する「項番」と、バイタルデータ１３１に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２０に示すバイタルデータ１３１において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「取得時間」であるデータには、「値」として「２０１７／４／４ １０：００：００」が設定され、「項目」が「体温」であるデータには、「値」として「３６．１℃」が設定されている。図２０に含まれる他のデータについての説明は省略する。

図９に戻り、データ検索部１１２は、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１の内容を参照し、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１に対応するユーザ２０において所定の症状が発症しているか否かの判定を行う（Ｓ２３）。具体的に、データ検索部１１２は、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１において、例えば、「項目」が「体温」であるデータの「値」に設定されたデータが「３７．０℃」以上である場合に、ユーザ２０において所定の症状（発熱）が発症していると判定する。

その結果、ユーザ２０において所定の症状が発症していないと判定した場合（Ｓ２３のＮＯ）、データ検索部１１２は、例えば、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１と、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の過去のバイタルデータ１３１の平均値との差分データ１３２を生成する（Ｓ２４）。

具体的に、データ検索部１１２は、例えば、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１に対応するユーザ２０の過去１ヶ月分のバイタルデータ１３１の平均値と、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１との差を項目ごとに算出することにより、差分データ１３２の生成を行う。

そして、データ管理部１１１は、Ｓ２４の処理で生成された差分データ１３２を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ２５）。以下、差分データ１３２の具体例について説明を行う。

［差分データの具体例］
図２１及び図３０は、差分データ１３２の具体例について説明する図である。図２１等に示す差分データ１３２は、差分データ１３２に含まれる各データを識別する「項番」と、差分データ１３２に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２１に示す差分データ１３２において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「差分データＩＤ」であるデータには、「値」として「１０００００１」が設定され、「項目」が「取得時間」であるデータには、「値」として「２０１７／５／４ １０：００：００」が設定されている。また、図２１に示す差分データ１３２において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「症状データ」として、データがまだ設定されていないことを示す「−」が設定されている。

さらに、図２１に示す差分データ１３２において、例えば、「項目」が「体温」であるデータには、「値」として、Ｓ２１の処理で今回受信したバイタルデータ１３１における「項目」が「体温」であるデータの「値」に設定されたデータと、Ｓ２１の処理で前回受信したバイタルデータ１３１における「項目」が「体温」であるデータの「値」に設定されたデータとを比較した場合の変化量である「＋０．６℃」が設定されている。また、図２１に示す差分データ１３２において、例えば、「項目」が「脈拍」であるデータには、「値」として、Ｓ２１の処理で今回受信したバイタルデータ１３１における「項目」が「脈拍」であるデータの「値」に設定されたデータと、Ｓ２１の処理で前回受信したバイタルデータ１３１における「項目」が「脈拍」であるデータの「値」に設定されたデータとを比較した場合の変化量である「＋５回／分」が設定されている。図２１に含まれる他のデータについての説明は省略する。

図９に戻り、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の差分データ１３２の平均値を算出する。そして、データ検索部１１２は、算出した差分データ１３２の平均値を参照し、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２に含まれる全項目が測定誤差の範囲内にあるか否かを判定する（Ｓ２６）。

具体的に、データ検索部１１２は、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１に対応するユーザ２０の過去１ヶ月分の差分データ１３２の平均値を項目ごとに算出する。そして、データ検索部１１２は、差分データ１３２に含まれる項目ごとに、算出した差分データ１３２の平均値と、Ｓ２４の処理で生成した差分データ１３２との差が、項目ごとに予め定められた閾値よりも大きいか否かの判定を行う。

その結果、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２に測定誤差の範囲内にない項目が存在すると判定した場合（Ｓ２７のＮＯ）、データ検索部１１２は、図１０に示すように、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の差分データ１３２のうち、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２と類似する差分データ１３２を特定する（Ｓ３１）。

すなわち、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２に測定誤差の範囲内にない項目が存在した場合、データ検索部１１２は、ユーザ２０の身体の状態になんらかの変化（検出を行う必要がある変化）が生じているものと判定し、Ｓ３１以降の処理を開始する。

具体的に、データ検索部１１２は、Ｓ３１の処理において、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の差分データ１３２ごとであって差分データ１３２に含まれる項目ごとに、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の差分データ１３２と、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２との差が、項目ごとに予め定められた閾値よりも小さいか否かの判定を行う。そして、データ検索部１１２は、例えば、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の差分データ１３２のうち、全ての項目についての差が閾値よりも小さいと判定された差分データ１３２を、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２と類似する差分データ１３２として特定する。

そして、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の症状データ１３３のうち、Ｓ３１の処理で特定した差分データ１３２に対応する症状データ１３３を特定する。さらに、データ検索部１１２は、特定した症状データ１３３から症状リスト１３４を生成する（Ｓ３２）。

すなわち、Ｓ２４の処理において今回生成された差分データ１３２と同じ傾向を有する過去の差分データ１３２に対応する症状データ１３３に含まれる症状は、ユーザ２０においてこれから発症する可能性がある症状であると判断することが可能である。そのため、データ検索部１１２は、Ｓ３１及びＳ３２の処理において、Ｓ２４の処理において今回生成された差分データ１３２と同じ傾向を有する差分データ１３２に対応する症状データ１３３の特定し、特定した症状データ１３３から症状リスト１３４の生成を行う。以下、症状データ１３３及び症状リスト１３４の具体例について説明を行う。

［症状データの具体例（１）］
初めに、症状データ１３３の具体例について説明を行う。

図２２及び図２６は、症状データ１３３の具体例について説明する図である。図２２に示す症状データ１３３は、症状データ１３３に含まれる各データを識別する「項番」と、症状データ１３３に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２２に示す症状データ１３３（以下、症状データ１３３ａとも呼ぶ）において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「症状データＩＤ」であるデータには、「値」として「２００００１１」が設定され、「項目」が「診断名」であるデータには、「値」として「風邪」が設定されている。また、図２２に示す症状データ１３３において、「項目」が「期間」であるデータには、「値」として「３日」が設定され、「項目」が「対処」であるデータには、「値」として「市販薬で対応可能。」が設定されている。

さらに、図２２に示す症状データ１３３において、例えば、「項目」が「症状（鼻水）」であるデータには、「値」として、症状が発症していることを示す「１」が設定され、「項目」が「症状（のど）」であるデータには、「値」として、症状が発症していないことを示す「０」が設定されている。図２２に含まれる他のデータについての説明は省略する。

［症状リストの具体例（１）］
次に、症状リスト１３４の具体例について説明を行う。

図２３は、症状リスト１３４の具体例について説明する図である。図２３に示す症状リスト１３４は、症状リスト１３４に含まれる各データを識別する「項番」と、症状リスト１３４に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２３に示す症状リスト１３４（以下、症状リスト１３４ａとも呼ぶ）において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「症状リストＩＤ」であるデータには、「値」として「３０００００１」が設定され、「項目」が「差分データＩＤ」であるデータには、「値」として「１０００００１」が設定されている。

また、図２３に示す症状リスト１３４において、例えば、「項目」が「症状データＩＤ（１）」であるデータには、「値」として、Ｓ３２の処理で特定した症状データ１３３のうちの１つに対応する症状データＩＤである「２０００１１１」が設定されている。さらに、図２３に示す症状リスト１３４において、「項目」が「症状類似度（１）」であるデータには、「値」として、「症状データＩＤ（１）」に症状データＩＤが設定された症状データ１３３に対応する差分データ１３２と、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２との類似度である「０．７７」が設定される。図２３に含まれる他のデータについての説明は省略する。

なお、データ検索部１１２は、例えば、以下の式（１）を用いることによって、「症状データＩＤ（１）」に症状データＩＤが設定された症状データ１３３に対応する差分データ１３２（Ｓ３１の処理で特定された差分データ１３２）と、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２との類似度を算出するものであってよい。そして、データ検索部１１２は、算出した項目ごとの類似度を平均することによって算出された値を「症状類似度（１）」に設定するものであってよい。

差分データ１３２に含まれる各項目の類似度 ＝ １−｜１−(Ｓ２４の処理で算出された差分データ１３２に含まれる各項目の値−Ｓ３１の処理で特定された差分データ１３２に含まれる各項目の値)｜ ・・・（１）

図１０に戻り、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶されたユーザデータ１３５のうち、ユーザ２０のユーザデータ１３５と類似するユーザデータ１３５を特定し、特定したユーザデータ１３５に対応するユーザを特定する（Ｓ３３）。

すなわち、データ検索部１１２は、Ｓ３２までの処理によって、ユーザ２０について取得された過去のデータから、ユーザ２０において今後発症する可能性がある症状の推定（症状リスト１３４ａの生成）を行った。これに対し、データ検索部１１２は、Ｓ３３以降の処理によって、他のユーザについて取得された過去のデータから、ユーザ２０において今後発症する可能性がある症状の推定を行う。以下、ユーザデータ１３５の具体例について説明を行う。

［ユーザデータの具体例］
図２４は、ユーザデータ１３５の具体例について説明する図である。図２４に示すユーザデータ１３５は、ユーザデータ１３５に含まれる各データを識別する「項番」と、ユーザデータ１３５に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２４に示すユーザデータ１３５において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「性別」であるデータには、「値」として「男」が設定され、「項目」が「生年月日」であるデータには、「値」として「１９８７／６／３０」が設定されている。

また、図２４に示すユーザデータ１３５において、「項目」が「年齢」であるデータには、「値」として「３０」が設定され、「項目」が「血液型」であるデータには、「値」として「Ａ」が設定され、「項目」が「平均体温」であるデータには、「値」として「３６．１℃」が設定されている。図２４に含まれる他のデータについての説明は省略する。

そして、データ検索部１１２は、Ｓ３３の処理において、例えば、類似するユーザを特定するための類似条件を示す類似判定データ（図示しない）を参照し、ユーザ２０と類似するユーザを特定する。具体的に、類似判定データは、例えば、「項目」が「性別」であるデータの「値」に設定されたデータが完全一致しており、「項目」が「身長」であるデータの「値」に設定されたデータの差が「３ｃｍ以内」であり、「項目」が「体重」であるデータの「値」に設定されたデータの差が「２ｋｇ以内」である複数のユーザデータ１３５を類似と判定することを示すデータである。

すなわち、他のユーザについて取得された過去のデータから、ユーザ２０において今後発症する可能性がある症状の推定を行うためには、ユーザ２０と身体の状態が類似するユーザを特定し、特定したユーザについて取得された過去のデータを参照する必要がある。そのため、データ検索部１１２は、Ｓ３３の処理において、ユーザデータ１３５の内容がユーザ２０と類似するユーザを、身体の状態がユーザ２０と類似するユーザとして特定する。

図１０に戻り、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶された差分データ１３２を参照し、Ｓ３３の処理で特定したユーザのうち、差分データ１３２の変化がユーザ２０と類似するユーザを特定する（Ｓ３４）。

具体的に、データ検索部１１２は、例えば、算出タイミングが２番目に新しい差分データ１３２に含まれる所定の項目に対応する値と、算出タイミングが最も新しい差分データ１３２に含まれる所定の項目に対応する値との間の変化量を、ユーザ２０及びＳ３３の処理で特定したユーザのそれぞれについて算出する。そして、データ検索部１１２は、Ｓ３３の処理で特定したユーザのうち、ユーザ２０との変化量の差が閾値以下であるユーザの特定を行う。

すなわち、Ｓ３３の処理において特定したユーザには、ユーザデータ１３５に含まれるデータの内容がユーザ２０と類似している一方、身体の状態の変化傾向がユーザ２０とかけ離れているユーザが含まれる場合がある。そのため、データ検索部１１２は、Ｓ３４の処理において、Ｓ３３の処理において特定したユーザから、ユーザ２０と身体の状態の変化傾向がユーザ２０とかけ離れていると判定されたユーザの除外を行う。

これにより、情報処理装置１は、ユーザ２０の将来の状態に関する情報の提供を精度良く行うことが可能になる。

続いて、データ検索部１１２は、Ｓ３４の処理で特定したユーザの差分データ１３２のうち、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２と類似する差分データ１３２を特定する（Ｓ３５）。すなわち、データ検索部１１２は、例えば、Ｓ３１の処理において説明した場合と同様に、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２と類似する差分データ１３２の特定を行う。

そして、データ検索部１１２は、Ｓ３４の処理で特定したユーザの症状データ１３３のうち、Ｓ３５の処理で特定した差分データ１３２に対応する症状データ１３３を特定し、特定した症状データ１３３から症状リスト１３４を生成する（Ｓ３６）。

すなわち、ユーザ２０と身体の状態が類似している他のユーザの差分データ１３２のうち、Ｓ２４の処理において今回生成された差分データ１３２と同じ傾向を有する差分データ１３２に対応する症状データ１３３に含まれる症状は、他のユーザの身体の状態がその差分データ１３２に示す状態であった後に他のユーザにおいて発症した症状であるため、ユーザ２０において今後発症する可能性がある症状であると判断することが可能である。そのため、データ検索部１１２は、Ｓ３６の処理において、ユーザ２０と身体の状態が類似している他のユーザの差分データ１３２のうち、Ｓ２４の処理において今回生成された差分データ１３２と同じ傾向を有する差分データ１３２に対応する症状データ１３３の特定を行う。以下、Ｓ３６の処理で生成される症状リスト１３４の具体例について説明を行う。

［症状リストの具体例（２）］
図２５は、症状リスト１３４の具体例について説明する図である。図２５に示す症状リスト１３４（以下、症状リスト１３４ｂとも呼ぶ）は、症状リスト１３４に含まれる各データを識別する「項番」と、症状リスト１３４に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２５に示す症状リスト１３４において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「症状リストＩＤ」であるデータには、「値」として「４０００００１」が設定され、「項目」が「差分データＩＤ」であるデータには、「値」として「１０００００１」が設定されている。

また、図２５に示す症状リスト１３４において、例えば、「項目」が「類似ユーザＩＤ（１）」であるデータには、「値」として、Ｓ３４の処理で特定されたユーザのうちの１人に対応するユーザＩＤである「０００００２３」が設定され、「項目」が「ユーザ類似度（１）」であるデータには、「値」として、「類似ユーザＩＤ（１）」にデータが設定されたユーザに対応するユーザデータ１３５と、ユーザ２０に対応するユーザデータ１３５との類似度である「１」が設定されている。また、図２５に示す症状リスト１３４において、「項目」が「症状データＩＤ（１）」であるデータには、「値」として、Ｓ３６の処理で特定された症状データ１３３のうちの１つに対応する症状データＩＤである「２０２３９８２」が設定され、「項目」が「症状類似度（１）」であるデータには、「値」として、「症状データＩＤ（１）」に症状データＩＤが設定された症状データ１３３に対応する差分データ１３２と、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２との類似度である「０．９９」が設定される。図２５に含まれる他のデータについての説明は省略する。

なお、データ検索部１１２は、例えば、以下の式（２）を用いることによって、「類似ユーザＩＤ（１）」にユーザＩＤが設定されたユーザデータ１３５と、Ｓ２４の処理で算出された差分データ１３２に対応するユーザ（ユーザ２０）のユーザデータ１３５との類似度を算出するものであってよい。そして、データ検索部１１２は、算出した項目ごとの類似度を平均することによって算出された値を「ユーザ類似度（１）」に設定するものであってよい。

ユーザデータ１３５に含まれる各項目の類似度 ＝ １−｜１−(ユーザ２０に対応するユーザデータ１３５に含まれる各項目の値−Ｓ３４の処理で特定されたユーザに対応するユーザデータ１３５に含まれる各項目の値)｜ ・・・（２）

また、データ検索部１１２は、例えば、以下の式（３）を用いることによって、「症状データＩＤ（１）」に症状データＩＤが設定された症状データ１３３に対応する差分データ１３２（Ｓ３５の処理で特定された差分データ１３２）と、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２との類似度を算出するものであってよい。そして、データ検索部１１２は、算出した項目ごとの類似度を平均することによって算出された値を「症状類似度（１）」に設定するものであってよい。

差分データ１３２に含まれる各項目の類似度 ＝ １−｜１−(Ｓ２４の処理で算出された差分データ１３２に含まれる各項目の値−Ｓ３５の処理で特定された差分データ１３２に含まれる各項目の値)｜ ・・・（３）

図１１に戻り、情報処理装置１のデータ生成部１１３は、Ｓ３２の処理で生成した症状リスト１３４に、Ｓ３６の処理で生成した症状リスト１３４に含まれるデータと同じデータが含まれているか否かを判定する（Ｓ４１）。

具体的に、データ生成部１１３は、例えば、Ｓ３２の処理で特定した症状データ１３３における「項目」が「診断名」であるデータの「値」に、Ｓ３６の処理で特定した症状データ１３３における「項目」が「診断名」であるデータの「値」に設定されたデータと同じデータが設定されているか否かの判定を行う。

その結果、同じデータが含まれていると判定した場合（Ｓ４２のＹＥＳ）、データ生成部１１３は、Ｓ４１の処理において含まれていると判定したデータに対応する症状が強調されるように、Ｓ３２の処理で特定した症状リスト１３４と、Ｓ３６の処理で生成した症状リスト１３４とからユーザ２０に対応する新たな症状データ１３３を生成する（Ｓ４３）。

一方、同じデータが含まれていないと判定した場合（Ｓ４２のＮＯ）、データ生成部１１３は、特定の症状の強調を行うことなく、Ｓ３２の処理で特定した症状リスト１３４と、Ｓ３６の処理で生成した症状リスト１３４とからユーザ２０に対応する新たな症状データ１３３を生成する（Ｓ４４）。

すなわち、Ｓ３２の処理で生成された症状リスト１３４に含まれる症状と、Ｓ３６の処理で生成された症状リスト１３４に含まれる症状とは、異なる方法によってそれぞれ特定された症状である。そのため、Ｓ３２の処理で生成された症状リスト１３４と、Ｓ３６の処理で生成された症状リスト１３４との両方に含まれる症状は、ユーザ２０において今後発症する可能性が高い症状であると判断できる。したがって、データ生成部１１３は、Ｓ３２の処理で生成された症状リスト１３４と、Ｓ３６の処理で生成された症状リスト１３４との両方に含まれる症状が存在する場合、その症状が強調されるように、現在のユーザ２０に対応する症状データ１３３の生成を行う。以下、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理において生成された症状データ１３３の具体例について説明を行う。

［症状データの具体例（１）］
図２６は、症状データ１３３の具体例について説明する図である。具体的に、図２６（Ａ）は、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理において生成された症状リスト１３４ｂの具体例について説明する図であり、図２６（Ｂ）は、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理において生成された症状リスト１３４ｃの具体例について説明する図である。

具体的に、図２３で説明した症状リスト１３４ａには、「症状データＩＤ」が「２０００１１１」、「２０００２５１」及び「２０００３９２」であるデータが含まれている。また、図２５で説明した症状リスト１３４ｂには、「症状データＩＤ」が「２０２３９８２」及び「２０５４７２９」であるデータが含まれている。そして、例えば、各症状データ１３３における「項目」が「診断名」であるデータの「値」に設定されたデータが「風邪」、「インフルエンザ」、「風邪」、「風邪」、「風邪」である場合、図２３で説明した症状リスト１３４ａと図２５で説明した症状リスト１３４ｂとに風邪に関するデータが含まれているため、データ生成部１１３は、ユーザ２０において発症する可能性が高い症状として風邪を特定する。さらに、データ生成部１１３は、この場合、特定した風邪に対応する症状データＩＤ（以下、風邪の症状データＩＤとも呼ぶ）である「２０００１１１」、「２０００３９２」、「２０２３９８２」及び「２０５４７２９」を特定する。

その後、データ生成部１１３は、図２３で説明した症状リスト１３４ａに含まれるデータのうち、風邪の症状データＩＤに対応する「症状類似度」である「０．７７」及び「１」をそれぞれ特定する。また、データ生成部１１３は、図２５で説明した症状リスト１３４ｂに含まれるデータのうち、風邪の症状データＩＤに対応する「症状類似度」である「０．９９」及び「０．８５」をそれぞれ特定する。さらに、データ生成部１１３は、図２５で説明した症状リスト１３４ｂに含まれるデータのうち、風邪の症状データＩＤに対応する「ユーザ類似度」である「１」及び「０．９８」をそれぞれ特定する。

そして、図２３で説明した症状リスト１３４ａに対応する「ユーザ類似度」を「１．５」とした場合、データ生成部１１３は、風邪の症状データＩＤのそれぞれに対応する「ユーザ類似度」と「症状類似度」との和として、「２．２７」、「２．５」、「１．９９」及び「１．８３」をそれぞれ算出する。

ここで、例えば、風邪の症状データＩＤに対応する症状データ１３３における「項目」が「発熱」であるデータの「値」に設定されたデータが「３７．２℃」、「３７．３℃」、「３７．４℃」及び「３７．５℃」である場合、データ生成部１１３は、例えば、算出した「２．２７」、「２．５」、「１．９９」及び「１．８３」と、「３７．２℃」、「３７．３℃」、「３７．４℃」及び「３７．５℃」との加重平均を算出することにより、「３７．３℃」を算出する。

同様に、データ生成部１１３は、「項目」が「症状（鼻水）」であるデータ、「項目」が「症状（のど）」であるデータ及び「項目」が「症状（吐き気）」であるデータの「値」に設定されるデータの算出を行う。

その後、データ生成部１１３は、Ｓ４３の処理において、図２６（Ａ）に示すように、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータの「値」に、ユーザ２０のユーザＩＤである「００００００１」を設定し、「項目」が「症状データＩＤ」であるデータの「値」に、今回生成される症状データ１３３ｂに対応する新たな症状データＩＤである「２０００５５１」を設定する。また、データ生成部１１３は、図２６（Ａ）に示すように、「項目」が「診断名」であるデータの「値」に、特定された症状である「風邪」を設定し、「項目」が「対処」であるデータの「値」に、風邪の症状データＩＤに対応する症状データ１３３において対処として設定されている「市販薬で対応可能。」を設定する。さらに、データ生成部１１３は、図２６（Ａ）に示すように、「項目」が「診断名」であるデータの「値」に、算出した値である「３７．３℃」を設定する。図２６（Ａ）に含まれる他のデータについての説明は省略する。

なお、データ生成部１１３は、図２６（Ａ）で説明した場合と同様に、風邪以外の症状（ユーザ２０において発症する可能性が低い症状）についても症状データ１３３の生成を行う。具体的に、データ生成部１１３は、例えば、図２６（Ｂ）に示すように、インフルエンザに対応する新たな症状データ１３３ｃの生成を行う。図２６（Ｂ）に含まれるデータについての説明は省略する。

図１２に戻り、データ生成部１１３は、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理で生成した症状データ１３３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ５１）。そして、データ生成部１１３は、情報格納領域１３０に記憶された通知先リスト１３７を参照し、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理で生成した症状データ１３３と、情報格納領域１３０に記憶された感染症データ１３６とから通知用の症状リスト１３４を生成する（Ｓ５２）。以下、感染症データ１３６、通知先リスト１３７及び通知用の症状リスト１３４の具体例について説明を行う。

［感染症データの具体例］
初めに、感染症データ１３６の具体例について説明を行う。

図２７は、感染症データ１３６の具体例について説明する図である。図２７に示す感染症データ１３６は、感染症データ１３６に含まれる各データを識別する「項番」と、感染症データ１３６に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２７に示す感染症データ１３６において、「項目」が「感染症データＩＤ」であるデータには、「値」として「５０００００１」が設定され、「項目」が「感染症データ」であるデータには、「値」として「インフルエンザ警報発行中」が設定されている。また、図２７に示す感染症データ１３６において、「項目」が「対象地域」であるデータには、「値」として「神奈川県全域」が設定されている。なお、以下、感染症データ１３６にデータが含まれている感染症を所定の種別の感染症とも呼ぶ。

［通知先リストの具体例］
次に、通知先リスト１３７の具体例について説明を行う。

図２８は、通知先リスト１３７の具体例について説明する図である。図２８に示す通知先リスト１３７は、通知先リスト１３７に含まれる各データを識別する「項番」と、通知先の名称が設定される「通知先名」と、通知先のアドレスが設定される「通知アドレス」とを項目として有している。また、図２８に示す通知先リスト１３７は、通知内容が設定される「通知内容」と、通知を行うタイミングが設定される「通知タイミング」とを項目として有している。

具体的に、図２８に示す通知先リスト１３７において、「項番」が「１」であるデータには、「通知先名」として「本人」が設定され、「通知アドレス」として「ａａａａ＠ｂｂｂｂ」が設定され、「通知内容」として「全て」が設定され、「通知タイミング」として「全て」が設定されている。

すなわち、図２８に示す通知先リスト１３７における「項番」が「１」であるデータは、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理において症状リスト１３４が生成されるごとに、症状リスト１３４に含まれる全てのデータを本人に対して通知することを示している。

また、図２８に示す通知先リスト１３７において、「項番」が「２」であるデータには、「通知先名」として「勤務先」が設定され、「通知アドレス」として「ｃｃｃｃ＠ｄｄｄｄ」が設定され、「通知内容」として「診断名／期間」が設定され、「通知タイミング」として「感染症発症時」が設定されている。

すなわち、図２８に示す通知先リスト１３７における「項番」が「２」であるデータは、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理において、感染症データ１３６にデータが含まれる感染症の名称が「診断名」に設定された症状データ１３３が生成された場合であって、感染症データ１３６にデータが含まれる対象地域がユーザ２０の居住地域を含む場合に、生成された症状データ１３３の「診断名」及び「期間」に設定されたデータを、勤務先に対して通知することを示している。

これにより、情報処理装置１は、症状データ１３３に含まれるデータのみでなく、ユーザ２０の居住地域において流行している感染症に関するデータ（ユーザ２０が感染する可能性があると判断できる感染症のデータ）についても通知することが可能になる。一方、情報処理装置１は、ユーザ２０の居住地域以外の地域において流行している感染症に関するデータ（ユーザ２０が感染する可能性が極めて低いと判断できる感染症のデータ）の通知を抑制することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、ユーザ２０に対して、将来発症する可能性がある症状をより正確に通知することが可能になる。

なお、情報処理装置１は、感染症データ１３６にデータが含まれる感染症の名称が「診断名」に設定された症状データ１３３が生成された場合において、感染症データ１３６にデータが含まれる対象地域がユーザ２０の居住地域を含む場合と、感染症データ１３６にデータが含まれる対象地域がユーザ２０の居住地域を含まない場合とで、異なる通知先に対して通知用の症状リスト１３４の通知を行うものであってもよい。

具体的に、情報処理装置１は、情報格納領域１３０に記憶された感染症データ１３６を参照し、例えば、感染症データ１３６にデータが含まれる対象地域がユーザ２０の居住地域を含む場合に、第１の宛先に対して通知用の症状リスト１３４の通知を行うことを決定し、感染症データ１３６にデータが含まれる対象地域がユーザ２０の居住地域を含まない場合に、第２の宛先に対して通知用の症状リスト１３４の通知を行うことを決定するものであってもよい。

［症状リストの具体例（３）］
次に、通知用の症状リスト１３４の具体例について説明を行う。

図２９は、通知用の症状リスト１３４の具体例について説明する図である。図２９に示す症状リスト１３４（以下、症状リスト１３４ｃとも呼ぶ）は、症状リスト１３４に含まれる各データを識別する「項番」と、症状リスト１３４に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図２９に示す症状リスト１３４において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「症状リストＩＤ」であるデータには、「値」として「６０００００１」が設定され、「項目」が「感染症データＩＤ」であるデータには、「値」として「５０００００１」が設定されている。

そして、図２９に示す症状リスト１３４において、例えば、「項目」が「症状データＩＤ（１）」であるデータには、「値」として、図２６で説明した症状データ１３３のうち、診断名が風邪である症状データ１３３の症状データＩＤである「２０００５５１」が設定される。また、図２９に示す症状リスト１３４において、例えば、「項目」が「確率（１）」であるデータには、「値」として、「症状データＩＤ（１）」に対応する症状である風邪がユーザ２０において発症する可能性（Ｓ４３の処理で特定した発症の可能性）を示す「高」が設定される。

さらに、図２９に示す症状リスト１３４において、例えば、「項目」が「症状データＩＤ（２）」であるデータには、「値」として、図２６で説明した症状データ１３３のうち、診断名がインフルエンザである症状データ１３３の症状データＩＤである「２０００５６２」が設定される。また、図２９に示す症状リスト１３４において、例えば、「項目」が「確率（２）」であるデータには、「値」として、「症状データＩＤ（２）」に対応する症状であるインフルエンザがユーザ２０において発症する可能性（Ｓ４３の処理で特定した発症の可能性）を示す「低」が設定される。

図１２に戻り、情報処理装置１のデータ通知部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された通知先リスト１３７を参照し、Ｓ５２の処理で生成した通知用の症状リスト１３４に対応する通知先を特定する。そして、データ通知部１１４は、特定した通知先に対して、Ｓ５２の処理で生成した通知用の症状リスト１３４を送信する（Ｓ５３）。

具体的に、データ通知部１１４は、例えば、Ｓ５２の処理で生成した通知用の症状リスト１３４と、その通知用の症状リスト１３４にデータが含まれる症状データ１３３とに含まれるデータから必要なデータを抽出し、特定した通知先に対して送信するものであってよい。

これにより、情報処理装置１は、Ｓ５２の処理で生成した通知用の症状リスト１３４に含まれるデータを、必要な通知先に効率的に送信することが可能になる。

また、データ生成部１１３は、この場合、例えば、図３０に示すように、Ｓ２４の処理で生成した差分データ１３２の「症状データＩＤ」に、図２９で説明した通知用の症状リスト１３４に対応する症状データＩＤである「２０００５５１」を設定する。これにより、データ生成部１１３は、現在のユーザ２０に対応する新たな差分データ１３２と、ユーザ２０において今後発症する可能性が最も高い症状に対応する症状データ１３３との対応付けを行うことが可能になる。

なお、例えば、情報格納領域１３０に記憶された感染症データ１３６における「項目」が「対象地域」であるデータの「値」に設定されたデータが示す地域と、ユーザ２０のユーザデータ１３５における「項目」が「居住地域」であるデータの「値」に設定されたデータが示す地域とが重複していない場合、データ通知部１１４は、感染症データ１３６に対応するデータを通知先に送信しないものであってもよいし、通知先を変更するものであってもよい。

そして、Ｓ５３の処理の後、又は、Ｓ２４の処理で算出した差分データ１３２が測定誤差の範囲内にない項目が存在しないと判定した場合（Ｓ２７のＹＥＳ）、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０のバイタルデータ１３１から経過データ１３８を生成する（Ｓ５４）。経過データ１３８は、ユーザ２０に関して測定されたバイタルデータ１３１の一定期間（例えば、数か月）における変化の状態を示すデータである。

すなわち、情報処理装置１は、Ｓ５３までの処理において、比較的短い期間に対応するバイタルデータ１３１を参照し、ユーザ２０において今後発症する可能性がある症状の推定を行う。これに対し、情報処理装置１は、Ｓ５４から先の処理において、比較的長い期間に対応するバイタルデータ１３１を参照し、ユーザ２０が今後大病を患う可能性があるか否かの判定を行う。

これにより、情報処理装置１は、同一の取得データ（バイタルデータ１３１）から、ユーザ２０の直近の状態（例えば、ユーザ２０の１週間後の状態）に関するデータと、ユーザ２０の将来の状態（例えば、ユーザ２０の３か月後の状態）に関するデータとの生成を行うことが可能になる。以下、経過データ１３８の具体例について説明を行う。

［経過データの具体例］
図３１は、経過データ１３８の具体例について説明する図である。図３１に示す経過データ１３８は、経過データ１３８に含まれる各データを識別する「項番」と、経過データ１３８に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」と、ユーザ２０について前回生成された経過データ１３８からの各値の変化量が設定される「変化量」とを有している。なお、以下、「変化量」には、後述の処理で用いられるデータのみが設定されるものとして説明を行う。

具体的に、図３１に示す経過データ１３８において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「変化量」であるデータには、「値」として「−」が設定されている。また、具体的に、図３１に示す経過データ１３８において、「項目」が「平均体重」であるデータには、「値」として「５８．３ｋｇ」が設定され、「項目」が「変化量」であるデータには、「値」として「−２．３ｋｇ」が設定されている。図３１に含まれる他のデータについての説明は省略する。

図１２に戻り、データ管理部１１１は、Ｓ５４の処理で生成した経過データ１３８を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ５５）。

そして、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶されたユーザ２０の経過データ１３８を参照し、Ｓ５４の処理で生成した経過データ１３８に所定の変化を示すデータが含まれているか否かを判定する（Ｓ５６）。

具体的に、データ検索部１１２は、Ｓ５４の処理で生成した経過データ１３８を参照し、「変化量」に設定されたデータの全てが、それぞれに対応する閾値の範囲内である場合、所定の変化を示すデータが含まれていないと判定する。一方、データ検索部１１２は、「変化量」に設定されたデータに、それぞれに対応する閾値の範囲内でないデータが存在する場合、所定の変化を示すデータが含まれていると判定する。

さらに具体的に、図３１で説明した経過データ１３８において、「項目」が「平均体重」であるデータの「変化量」には「−２．３ｋｇ」が設定され、「項目」が「頻脈」であるデータの「変化量」には、「＋４回／日」が設定されている。そのため、平均体重に対応する閾値の範囲が「−３ｋｇ」から「３ｋｇ」までの範囲であって、頻脈に対応する閾値の範囲が「−３回／日」から「３回／日」までの範囲である場合、データ検索部１１２は、Ｓ５６の処理において、所定の変化を示すデータ（頻脈に対応するデータ）が経過データ１３８に含まれていると判定する。

その結果、図１３に示すように、Ｓ５４の処理で生成した経過データ１３８に所定の変化を示すデータが含まれていると判定した場合（Ｓ６１のＹＥＳ）、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶された経過データ１３８を参照し、Ｓ５６の処理で含まれていると判定した所定の変化を示すデータが含まれる経過データ１３８を特定する。そして、データ検索部１１２は、この場合、特定した経過データ１３８に対応するユーザを特定する（Ｓ６２）。

その後、データ検索部１１２は、情報格納領域１３０に記憶された疾患データ１３９のうち、Ｓ６２の処理で特定したユーザに対応する疾患データ１３９を特定する（Ｓ６３）。疾患データ１３９は、各ユーザが過去に患った疾患を示すデータである。

すなわち、経過データ１３８がユーザ２０と同様の変化を含む他のユーザが患った疾患は、ユーザ２０が今後患う可能性がある疾患であると判断できる。そのため、データ検索部１１２は、経過データ１３８がユーザ２０と同様の変化を含む他のユーザを特定し、特定した他のユーザに対応する疾患データ１３９の特定を行う。以下、疾患データ１３９の具体例について説明を行う。

［疾患データの具体例］
図３２は、疾患データ１３９の具体例について説明する図である。具体的に、図３２（Ａ）は、Ｓ６３の処理で特定された疾患データ１３９ａの具体例について説明する図であり、図３２（Ｂ）は、Ｓ６３の処理で特定された疾患データ１３９ｂの具体例について説明する図である。

図３２に示す疾患データ１３９は、疾患データ１３９に含まれる各データを識別する「項番」と、疾患データ１３９に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図３２に示す疾患データ１３９ａにおいて、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００６６６」が設定され、「項目」が「疾患データＩＤ」であるデータには、「値」として「８０１２３４０」が設定され、「項目」が「病名」であるデータには、「値」として「胃がん」が設定されている。また、図３２に示す疾患データ１３９ａにおいて、「項目」が「時期」であるデータには、「値」として「２０１６／１２」が設定され、「項目」が「経過」であるデータには、「値」として「手術」が設定されている。図３２（Ｂ）に示す疾患データ１３９ｂについての説明は省略する。

なお、疾患データ１３９は、例えば、各ユーザによって予め情報格納領域１３０に記憶されるデータであってよい。

図１３に戻り、データ検索部１１２は、Ｓ６３の処理で特定した疾患データ１３９に、情報格納領域１３０に記憶された親族病歴データ１４０と同じデータが含まれているか否かを判定する（Ｓ６４）。具体的に、データ検索部１１２は、Ｓ６３の処理で特定した疾患データ１３９における「病名」に設定されたデータに、親族病歴データ１４０における「病名」に設定されたデータと同じデータが設定されているか否かを判定する。以下、親族病歴データ１４０の具体例について説明を行う。

［親族病歴データの具体例］
図３３は、親族病歴データ１４０の具体例について説明する図である。図３３に示す親族病歴データ１４０は、親族病歴データ１４０に含まれる各データを識別する「項番」と、ユーザ２０との続柄が設定される「続柄」と、「続柄」に設定された人物の病名が設定される「病名」とを項目として有する。また、図３３に示す親族病歴データ１４０は、「病名」に設定されたデータに対応する病気を患っていた期間が設定される「期間」と、「病名」に設定されたデータに対応する病気の経過が設定される「経過」とを項目として有する。

具体的に、図３３に示す親族病歴データ１４０において、「項番」が「１」であるデータには、「続柄」として「父」が設定されており、「病名」として「胃がん」が設定されており、「期間」として「７０代から」が設定されており、「経過」として「手術」が設定されている。また、図３３に示す親族病歴データ１４０において、「項番」が「２」であるデータには、「続柄」として「祖父（父方）」が設定されており、「病名」として「胃がん」が設定されており、「期間」として「６０代から」が設定されており、「経過」として「手術」が設定されている。

なお、親族病歴データ１４０は、例えば、各ユーザによって予め情報格納領域１３０に記憶されるデータであってよい。

図１４に戻り、Ｓ６４の処理において同じデータが含まれていると判定した場合（Ｓ７１のＹＥＳ）、データ生成部１１３は、Ｓ７１の処理で含まれていると判定したデータに対応する疾患が強調されるように、Ｓ６３の処理で特定した疾患データ１３９に含まれる各疾患に関する疾患予兆リスト１４１を生成する（Ｓ７２）。

一方、Ｓ６４の処理において同じデータが含まれていないと判定した場合（Ｓ７１のＮＯ）、データ生成部１１３は、特定の疾患の強調を行うことなく、Ｓ６３の処理で特定した疾患データ１３９に含まれる各疾患に関する疾患予兆リスト１４１を生成する（Ｓ７３）。

すなわち、Ｓ７１の処理で含まれていると判定したデータに対応する疾患は、経過データ１３８がユーザ２０と同様の変化を含む他のユーザが患っただけでなく、ユーザ２０の親族が患った疾患である。そのため、Ｓ７１の処理で含まれていると判定したデータに対応する疾患は、ユーザ２０が将来患う可能性が高い疾患であると判断できる。したがって、データ生成部１１３は、Ｓ６４の処理において同じデータが含まれていると判定した場合、Ｓ７１の処理で含まれていると判定したデータに対応する疾患が強調されるように疾患予兆リスト１４１の生成を行う。

具体的に、図３２（Ａ）で説明した疾患データ１３９ａにおける「項目」が「病名」であるデータの「値」には「胃がん」が設定されており、図３３で説明した親族病歴データ１４０の「病名」のいずれにも「胃がん」が設定されている。そのため、データ生成部１１３は、この場合、Ｓ７２の処理において、ユーザ２０が将来患う可能性が高い疾患として「胃がん」を特定する。

続いて、Ｓ７２又はＳ７３の処理の後、データ通知部１１４は、Ｓ７２の処理又はＳ７３の処理で生成した疾患予兆リスト１４１を、医者が閲覧することが可能な端末（以下、閲覧端末とも呼ぶ）に送信する（Ｓ７４）。以下、疾患予兆リスト１４１の具体例について説明を行う。

［疾患予兆リストの具体例］
図３４は、疾患予兆リスト１４１の具体例について説明する図である。図３４に示す疾患予兆リスト１４１は、疾患予兆リスト１４１に含まれる各データを識別する「項番」と、疾患予兆リスト１４１に含まれる各項目名が設定される「項目名」と、「項目名」に設定されたデータに対応する値が設定される「値」とを有している。

具体的に、図３４に示す疾患予兆リスト１４１において、「項目」が「ユーザＩＤ」であるデータには、「値」として「００００００１」が設定され、「項目」が「疾患予兆データＩＤ」であるデータには、「値」として「９１０１２３４」が設定されている。

また、図３４に示す疾患予兆リスト１４１において、「項目」が「疾患データＩＤ（１）」であるデータには、「値」として、図３２（Ａ）で説明した疾患データ１３９ａ（胃がんに対応する疾患データ１３９）の疾患データＩＤである「８０１２３４０」が設定され、「項目」が「確率（１）」であるデータには、「値」として「高」が設定されている。

一方、図３４に示す疾患予兆リスト１４１において、「項目」が「疾患データＩＤ（２）」であるデータには、「値」として、図３２（Ｂ）で説明した疾患データ１３９ｂ（脳卒中に対応する疾患データ１３９）の疾患データＩＤである「８３２１５２０」が設定され、「項目」が「確率（２）」であるデータには、「値」として「低」が設定されている。

その後、データ通知部１１４は、図１５に示すように、例えば、医師が送信した通院要否データ１４２を受信するまで待機する（Ｓ８１のＮＯ）。通院要否データ１４２は、例えば、疾患予兆リスト１４１の内容を参照した医師が生成するデータであって、ユーザ２０が検査のために通院する必要があるか否かを示すデータである。

そして、通院要否データ１４２を受信した場合（Ｓ８１のＹＥＳ）、データ通知部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された通知先リスト１３７を参照し、Ｓ７２の処理又はＳ７３の処理で生成した疾患予兆リスト１４１と、Ｓ８１の処理で受信した通院要否データ１４２とに対応する通知先を特定する（Ｓ８２）。具体的に、データ通知部１１４は、例えば、Ｓ７２の処理又はＳ７３の処理で生成した疾患予兆リスト１４１と、Ｓ８１の処理で受信した通院要否データ１４２とに対応する通知先として、ユーザ２０の端末装置４を特定する。

その後、データ通知部１１４は、Ｓ８２の処理で特定した通知先に対し、Ｓ７２の処理又はＳ７３の処理で生成した疾患予兆リスト１４１に含まれるデータと、Ｓ８１の処理で受信した通院要否データ１４２に対応するデータとを送信する（Ｓ８３）。

なお、データ通知部１１４は、Ｓ５４の処理で生成した経過データ１３８に所定の変化を示すデータが含まれていないと判定した場合についても同様に（Ｓ６１のＮＯ）、Ｓ８３の処理を行う。

一方、図９のＳ２３の処理において、ユーザ２０において所定の症状が発症していると判定した場合（Ｓ２３のＹＥＳ）、データ通知部１１４は、図１６に示すように、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１を参照し、症状の収束を示しているか否かを判定する（Ｓ９１）。

具体的に、データ通知部１１４は、例えば、情報格納領域１３０に記憶された過去のバイタルデータ１３１を参照し、Ｓ２３の処理において発熱が発症していると判定される状態が続いているが、平熱近くにまでに解熱してきていると判定した場合、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１が症状の収束を示していると判定する。

そして、症状が収束していないと判定した場合（Ｓ９１のＮＯ）、データ通知部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された処方データ１４３を参照し、処方中の薬が存在するか否かを判定する（Ｓ９２）。処方データ１４３は、例えば、医師によって処方された薬の識別情報、効能、服薬時間及び服薬期間を対応付けたデータである。

具体的に、データ通知部１１４は、Ｓ９２の処理において、処方データ１４３を参照し、服薬期間が終わっていない薬であって、Ｓ２３の処理で発症していると判定した所定の症状に対応する効能の薬が存在するか否かの判定を行う。

その結果、処方中の薬が存在すると判定した場合（Ｓ９３のＹＥＳ）、データ通知部１１４は、次の服薬時間まで待機する（Ｓ９４のＮＯ）。具体的に、データ通知部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された処方データ１４３を参照することにより、ユーザ２０の次の服薬時間を特定する。

そして、次の服薬時間になった場合（Ｓ９４のＹＥＳ）、データ通知部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された通知先リスト１３７を参照し、Ｓ９３の処理で存在すると判定した薬の服薬時間の通知先を特定する（Ｓ９５）。

その後、データ通知部１１４は、Ｓ９３の処理で存在すると判定した薬の服薬時間になったことを示すデータとを端末装置４に送信する（Ｓ９６）。

なお、処方中の薬が存在しないと判定した場合（Ｓ９３のＮＯ）、データ通知部１１４は、Ｓ９４からＳ９６の処理を行わない。

これにより、情報処理装置１は、例えば、ユーザ２０において発症した症状が収束するまでの間、ユーザ２０に対して薬の服薬時間に関する通知を行うことが可能になる。

一方、Ｓ９１の処理において、症状が収束していると判定した場合（Ｓ９１のＹＥＳ）、データ通知部１１４は、図１７に示すように、ユーザ２０において今回発症した症状に関するデータの入力を要求する通知を端末装置４に送信する（Ｓ１０１）。そして、データ通知部１１４は、ユーザ２０が入力した症状に関するデータを受け付けるまで待機する（Ｓ１０２のＮＯ）。

その後、ユーザ２０が入力した症状に関するデータを受け付けた場合（Ｓ１０２のＹＥＳ）、データ管理部１１１は、Ｓ１０２で入力されたデータを、Ｓ４３の処理又はＳ４４の処理で生成された症状データ１３３に追加する（Ｓ１０３）。その後、データ通知部１１４は、Ｓ９２以降の処理を行う。

すなわち、データ管理部１１１は、この場合、Ｓ２１の処理で受信したバイタルデータ１３１に含まれないデータ（例えば、便通の状態等）を症状データ１３３に追加する。

これにより、情報処理装置１は、バイタルデータ１３１に含まれないデータについても参照した上で、ユーザ２０において将来発症する可能性がある症状の特定を行うことが可能になる。

このように、本実施の形態における情報処理装置１は、ユーザ２０に関して１以上の測定装置４ａにより検知された身体に関する測定データ（バイタルデータ１３１等を含むデータ）の傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、ユーザ２０に対応づけて情報格納領域１３０に記憶する。

そして、情報処理装置１は、ユーザ２０に関して１以上の測定装置４ａにより検知された身体に関する最新の測定データと、ユーザ２０の過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、情報格納領域１３０に記憶された他のユーザの過去の測定データのうち、ユーザ２０の最新の測定データと類似する測定データを検索する。

その後、情報処理装置１は、検索された測定データの測定時期又は測定時期の後において他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した病気又は症状をユーザ２０に対応する宛先に通知する。

これにより、情報処理装置１は、ユーザ２０に関するデータ（例えば、ユーザ２０の過去のバイタルデータ１３１）と、他のユーザに関するデータ（例えば、他のユーザの過去のバイタルデータ１３１）とを参照することで、ユーザ２０の将来の状態に関する情報の提供を行うことが可能になる。

［処方データ登録処理］
次に、管理処理のうち、処方データ１４３を情報格納領域１３０に記憶する処理（以下、処方データ登録処理とも呼ぶ）について説明を行う。図１８は、処方データ登録処理を説明するフローチャートである。

情報処理装置１の登録受付部１１６は、図１８に示すように、ユーザ２０が端末装置４を介して処方データ１４３の入力を受け付けるまで待機する（Ｓ１１１のＮＯ）。具体的に、登録受付部１１６は、医師によって処方された処方箋の入力を受け付けるまで待機する。

そして、処方データ１４３の入力を受け付けた場合（Ｓ１１１のＹＥＳ）、データ管理部１１１は、Ｓ１１１の処理で受け付けた処方データ１４３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ１１２）。

これにより、情報処理装置１は、情報格納領域１３０に記憶された処方データ１４３を参照することで、ユーザ２０に対して薬の服薬時間に関する通知を行うことが可能になる。

［感染症データ登録処理］
次に、管理処理のうち、感染症データ１３６を情報格納領域１３０に記憶する処理（以下、感染症データ登録処理とも呼ぶ）について説明を行う。図１９は、感染症データ登録処理を説明するフローチャートである。

情報処理装置１のデータ取得部１１５は、図１９に示すように、新たな感染症データ１３６が発行されるまで待機する（Ｓ１２１のＮＯ）。

そして、新たな感染症データ１３６が発行された場合（Ｓ１２１のＹＥＳ）、データ取得部１１５は、Ｓ１２１の処理で発行された感染症データ１３６を取得する（Ｓ１２２）。具体的に、データ取得部１１５は、新たな感染症データ１３６の発行が行われているか否かを定期的に監視し、新たな感染症データ１３６が発行されたことを検知した場合に、その新たな感染症データ１３６の取得を行うものであってよい。

その後、データ管理部１１１は、Ｓ１２２で取得した感染症データ１３６を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ１２３）。

これにより、情報処理装置１は、ユーザ２０に対して送信する通知用の症状リスト１３４に、ユーザ２０の居住地域等を対象として発行されている感染症に関するデータを含めることが可能になる。そのため、情報処理装置１は、通知用の症状リスト１３４に含まれるデータの精度をより高めることが可能になる。

以上の実施の形態をまとめると、以下の付記の通りである。

（付記１）
特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
前記特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、前記特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、前記記憶部に記憶された前記他のユーザの過去の測定データのうち、前記最新の測定データと類似する類似測定データを検索し、
検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した該病気又は該症状を前記特定のユーザに対応する宛先に通知する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。

（付記２）
付記１において、
前記通知する処理では、前記他のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データを、該測定データの測定時期における前記他のユーザの病気又は症状に対応づけて記憶する記憶部を参照し、検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状の検出を行う、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記３）
付記１において、
前記記憶する処理では、
前記特定のユーザの測定データから、長さの異なる複数の期間にそれぞれ対応する測定データを特定し、
前記複数の期間のそれぞれについて、特定した前記測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された前記他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
前記検索する処理および前記通知する処理は、前記複数の期間のそれぞれに対応する測定データごとに行われる、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記４）
１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データに基づき、感染した可能性がある感染症を特定し、
特定した前記感染症が所定の種別の感染症である場合、前記所定の種別の感染症に感染した可能性があることを所定の宛先に通知する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。

（付記５）
付記４において、
前記通知する処理では、前記所定の種別の感染症でない場合、前記所定の宛先に対して感染症に関する通知を抑制する、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記６）
付記４において、
前記通知する処理では、
感染症の流行地域を該感染症に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記測定データに対応する対象者の居住地域又は滞在地域が、特定した前記感染症に対応付けられた流行地域に対応するか否かの判定を行い、
判定結果に応じて、前記所定の宛先のうち、いずれの宛先を、前記感染症に感染した可能性があることを通知する宛先とするか決定する、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記７）
付記６において、
前記決定する処理では、前記対象者の居住地域又は滞在地域が前記流行地域に対応すると判定した場合、前記所定の宛先のうちの第１の宛先を、前記感染症に感染した可能性があることを通知する宛先として決定し、前記対象者の居住地域又は滞在地域が前記流行地域に対応すると判定しなかった場合、前記所定の宛先のうちの第２の宛先を、前記感染症に感染した可能性があることを通知する宛先として決定する、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記８）
服用対象の薬の登録を受け付け、
１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データが、登録された前記薬の効能に対応する症状を示す場合に、前記薬に対応する服薬タイミングで所定の宛先に服薬タイミングであることを通知する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。

（付記９）
付記８において、さらに、
前記症状が検知された後に、前記１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データが前記症状を示さなくなったことを検知した場合に、所定の宛先に身体の状態についての入力要求を送信する、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記１０）
付記９において、さらに、
前記身体の状態が入力された場合、入力された前記身体の状態を、前記１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データのうち、前記症状を示す測定データに対応づけて記憶部に記憶する、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記１１）
付記９において、
前記身体の状態は、便通に関する身体の状態を含む、
ことを特徴とする管理プログラム。

（付記１２）
特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶するデータ管理部と、
前記特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、前記特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、前記記憶部に記憶された前記他のユーザの過去の測定データのうち、前記最新の測定データと類似する類似測定データを検索するデータ検索部と、
検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した該病気又は該症状を前記特定のユーザに対応する宛先に通知するデータ通知部と、を有する、
ことを特徴とする管理装置。

（付記１３）
付記１２において、
前記データ管理部は、
前記特定のユーザの測定データから、長さの異なる複数の期間にそれぞれ対応する測定データを特定し、
前記複数の期間のそれぞれについて、特定した前記測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された前記他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
前記検索する処理および前記通知する処理は、前記複数の期間のそれぞれに対応する測定データごとに行われる、
ことを特徴とする管理装置。

（付記１４）
特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
前記特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、前記特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、前記記憶部に記憶された前記他のユーザの過去の測定データのうち、前記最新の測定データと類似する類似測定データを検索し、
検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した該病気又は該症状を前記特定のユーザに対応する宛先に通知する、
ことを特徴とする管理方法。

（付記１５）
付記１４において、
前記記憶する工程では、
前記特定のユーザの測定データから、長さの異なる複数の期間にそれぞれ対応する測定データを特定し、
前記複数の期間のそれぞれについて、特定した前記測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された前記他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
前記検索する処理および前記通知する処理は、前記複数の期間のそれぞれに対応する測定データごとに行われる、
ことを特徴とする管理方法。

１：情報処理装置 １ａ：記憶装置
４：端末装置 ４ａ：測定装置
４ｂ：通信装置 ４ｃ：表示装置
１０：情報処理システム ２０：ユーザ

Claims (13)

1. 特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
   前記特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、前記特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、前記記憶部に記憶された前記他のユーザの過去の測定データのうち、前記最新の測定データと類似する類似測定データを検索し、
   検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した該病気又は該症状を前記特定のユーザに対応する宛先に通知する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。
2. 請求項１において、
   前記通知する処理では、前記他のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データを、該測定データの測定時期における前記他のユーザの病気又は症状に対応づけて記憶する記憶部を参照し、検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状の検出を行う、
   ことを特徴とする管理プログラム。
3. 請求項１において、
   前記記憶する処理では、
   前記特定のユーザの測定データから、長さの異なる複数の期間にそれぞれ対応する測定データを特定し、
   前記複数の期間のそれぞれについて、特定した前記測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された前記他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
   前記検索する処理および前記通知する処理は、前記複数の期間のそれぞれに対応する測定データごとに行われる、
   ことを特徴とする管理プログラム。
4. １又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データに基づき、感染した可能性がある感染症を特定し、
   特定した前記感染症が所定の種別の感染症である場合、前記所定の種別の感染症に感染した可能性があることを所定の宛先に通知する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。
5. 請求項４において、
   前記通知する処理では、前記所定の種別の感染症でない場合、前記所定の宛先に対して感染症に関する通知を抑制する、
   ことを特徴とする管理プログラム。
6. 請求項４において、
   前記通知する処理では、
   感染症の流行地域を該感染症に対応付けて記憶する記憶部を参照して、前記測定データに対応する対象者の居住地域又は滞在地域が、特定した前記感染症に対応付けられた流行地域に対応するか否かの判定を行い、
   判定結果に応じて、前記所定の宛先のうち、いずれの宛先を、前記感染症に感染した可能性があることを通知する宛先とするか決定する、
   ことを特徴とする管理プログラム。
7. 請求項６において、
   前記決定する処理では、前記対象者の居住地域又は滞在地域が前記流行地域に対応すると判定した場合、前記所定の宛先のうちの第１の宛先を、前記感染症に感染した可能性があることを通知する宛先として決定し、前記対象者の居住地域又は滞在地域が前記流行地域に対応すると判定しなかった場合、前記所定の宛先のうちの第２の宛先を、前記感染症に感染した可能性があることを通知する宛先として決定する、
   ことを特徴とする管理プログラム。
8. 服用対象の薬の登録を受け付け、
   １又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データが、登録された前記薬の効能に対応する症状を示す場合に、前記薬に対応する服薬タイミングで所定の宛先に服薬タイミングであることを通知する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする管理プログラム。
9. 請求項８において、さらに、
   前記症状が検知された後に、前記１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データが前記症状を示さなくなったことを検知した場合に、所定の宛先に身体の状態についての入力要求を送信する、
   ことを特徴とする管理プログラム。
10. 請求項９において、さらに、
    前記身体の状態が入力された場合、入力された前記身体の状態を、前記１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データのうち、前記症状を示す測定データに対応づけて記憶部に記憶する、
    ことを特徴とする管理プログラム。
11. 請求項９において、
    前記身体の状態は、便通に関する身体の状態を含む、
    ことを特徴とする管理プログラム。
12. 特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶するデータ管理部と、
    前記特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、前記特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、前記記憶部に記憶された前記他のユーザの過去の測定データのうち、前記最新の測定データと類似する類似測定データを検索するデータ検索部と、
    検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した該病気又は該症状を前記特定のユーザに対応する宛先に通知するデータ通知部と、を有する、
    ことを特徴とする管理装置。
13. 特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する測定データの傾向と類似する傾向を示す身体に関する測定データが記憶された他のユーザを、前記特定のユーザに対応づけて記憶部に記憶し、
    前記特定のユーザに関して１又は複数のセンサにより検知された身体に関する最新の測定データと、前記特定のユーザの過去の測定データとが所定の類似範囲に収まらない場合に、前記記憶部に記憶された前記他のユーザの過去の測定データのうち、前記最新の測定データと類似する類似測定データを検索し、
    検索された前記類似測定データの測定時期又は測定時期の後において前記他のユーザについて記憶された病気又は症状が検出されると、検出した該病気又は該症状を前記特定のユーザに対応する宛先に通知する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする管理方法。

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