JP2019079543A - 受精卵品質評価方法、受精卵品質評価システム、プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】高精度に評価された受精卵の品質評価結果が得られる受精卵品質評価方法、受精卵品質評価システム、プログラム及び情報処理装置を提供すること。【解決手段】本技術に係る受精卵品質評価システムは、クラウドコンピューティングによる受精卵の品質評価を行うための情報処理装置を備える。情報処理装置はネットワークを介して生産事業者から受精卵の識別情報及びタイムラプス画像を取得する取得部と、受精卵のタイムラプス画像と受精卵のタイムラプス画像に基づく動き情報とを含む学習データを用いて生成された学習済みモデルに対して識別情報に紐づけられた受精卵毎のタイムラプス画像を適用することによって受精卵毎の受精卵解析情報を生成する解析部と、識別情報と識別情報に紐づけられた受精卵毎の受精卵解析情報とを含む評価支援情報をネットワークを介して胚培養士又は生産者に出力する出力部とを有する。【選択図】図７

Description

本技術は、例えば受精卵等の細胞の品質評価結果を提供可能な受精卵品質評価方法、受精卵品質評価システム、プログラム及び情報処理装置に関する。

従来、例えば家畜を扱う畜産業において、雌牛の子宮内から多数の受精卵を回収し、多数の受精卵の中から正常な受精卵を選別してこの受精卵を、受精卵を回収した雌牛とは別の雌牛の子宮内に移植することが度々行われている（例えば特許文献１）。この際、移植後の移植成績を左右する重要な因子である受精卵の品質は、上記現場に従事するものにとって非常に関心が高い。

特開平０７−１７０８８５号公報

受精卵の品質は、光学顕微鏡や画像処理装置等を用いた形態学的な所見により判定されるのが一般的である。しかしながら、移植前の受精卵の品質評価において、上記したような形態学的な評価方法では、熟練を要するだけでなく、主観的になりやすい傾向がある。このため、近年では優良な受精卵を選定する上で、形態学的な所見よりもより高精度に評価された受精卵の品質評価結果を取得することが望まれている。

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、高精度に評価された受精卵の品質評価結果が得られる受精卵品質評価方法、受精卵品質評価システム、プログラム及び情報処理装置を提供することにある。

上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る受精卵品質評価方法は、ネットワークを介して、生産事業者から受精卵のタイムラプス画像が取得される。
上記受精卵のタイムラプス画像を、複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を用いて生成された学習済みモデルに適用することによって、第１の受精卵解析情報が生成される。
上記第１の受精卵解析情報を含む受精卵解析レポートを用いて受精卵を評価する胚培養士又は生産者に、上記ネットワークを介して、上記受精卵解析レポートが出力される。

この方法によれば、受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像が高精度に解析された第１の受精卵解析情報を含む受精卵解析レポートが送信される。

これにより、例えば生産者や胚培養士は、形態学的な所見による品質評価方法よりもはるかに高精度に解析された受精卵に関する品質評価結果を容易に取得することができる。従って、本技術により、高精度に評価された受精卵の品質評価結果が得られる受精卵品質評価方法を提供することができる。

上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、受精卵のタイムラプス画像を、上記学習済みモデルによりディープラーニング解析することで、上記第１の受精卵解析情報を生成してもよい。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
繁殖事業者に受精卵販売レポートを送信してもよい。

上記受精卵解析レポートを出力する工程は、受精卵を撮像した撮像時間と、受精卵の発育時間と、品質情報と、形状情報と、動き情報と、コンパクション情報と、収縮情報と、拡張情報と、活動休止情報の少なくとも１つを上記第１の受精卵解析情報として含む上記受精卵解析レポートを出力する
受精卵品質評価方法。

上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を学習データとする第１のアルゴリズムに基づき生成された第１の識別器に、受精卵のタイムラプス画像を適用することよって、上記第１の受精卵解析情報を生成してもよい。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
上記第１の受精卵解析情報を生成する前に、受精卵のタイムラプス画像をノーマライゼーションし、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、ノーマライゼーションされた受精卵のタイムラプス画像を上記第１の識別器に適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成してもよい
これにより、受精卵が時系列に撮像されたタイムラプス画像のノイズが除去されるだけではなく、タイムラプス画像を解析前に均一化することができ、タイムラプス画像の特徴が抽出されやすくなる。

上記第１の受精卵解析情報を生成する工程では、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を学習データとする第２のアルゴリズムと上記第１のアルゴリズムとに基づき生成された第２の識別器に、受精卵のタイムラプス画像を適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成してもよい
これにより、第１の受精卵解析情報を生成する際の解析精度が向上する。

上記第１の受精卵解析情報を生成する工程では、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像及び識別情報を学習データとするアルゴリズムに基づき生成された識別器に、受精卵のタイムラプス画像と識別情報を適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成してもよい。
これにより、例えば生産者や胚培養士は、受精卵のタイムラプス画像だけではなく、識別情報も考慮された第１受精卵解析情報を取得することができる。

上記第１の受精卵解析情報を生成する工程では、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像及び培養環境情報を学習データとするアルゴリズムに基づき生成された識別器に、受精卵のタイムラプス画像と培養環境情報を適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成してもよい。
これにより、例えば生産者や胚培養士は、受精卵のタイムラプス画像だけではなく、培養環境情報も考慮された第１の受精卵解析情報を取得することができる。

上記第１の受精卵解析情報を生成する工程では、上記第１の受精卵解析情報として、受精卵を撮像した撮像時間と、受精卵の発育時間と、品質情報と、形状情報と、動き情報と、コンパクション情報と、収縮情報と、拡張情報と、活動休止情報の少なくとも１つが生成されてもよい。

上記受精卵販売レポートを送信する工程は、上記第１の受精卵解析情報を含み受精卵の品質評価を支援する評価支援情報と、上記評価支援情報に基づく受精卵評価情報とを含む上記受精卵販売レポートを上記繁殖事業者に送信してもよい。
これにより、繁殖事業者は、評価支援情報と受精卵評価情報を参考として、所望とする品質の受精卵を選定することが可能となり、繁殖事業者による受精卵の選定作業が支援される。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
上記ネットワークを介して、受精卵を取得する取得要求を上記繁殖事業者から取得し、
上記取得要求に応じた指令を上記生産者又は上記胚培養士に出力してもよい。
これにより、繁殖事業者は、自身が選定した受精卵を取得することができる。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
上記ネットワークを介して、受精卵を購入する購入要求を上記繁殖事業者から取得し、
上記購入要求に応じた指令を上記生産者又は上記胚培養士に出力してもよい。
これにより、繁殖事業者は、自身が選定した受精卵を購入することができる。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
上記繁殖事業者からの上記購入要求に応じるか否かを判定してもよい。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
受精卵の遺伝子を解析する遺伝子解析装置により取得された遺伝子解析情報を、上記生産事業者から上記ネットワークを介して取得し、
受精卵のタイムラプス画像と上記遺伝子解析情報とに基づき、第２の受精卵解析情報を生成し、
上記ネットワークを介して、上記第２の受精卵解析情報を上記胚培養士又は上記生産者に出力してもよい。
これにより、繁殖事業者は、受精卵のタイムラプス画像と遺伝子解析情報とが高精度に解析された解析結果を参考として、所望とする品質の受精卵を選定することができる。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
受精卵の遺伝子を編集する遺伝子編集装置により取得された遺伝子編集情報を、上記生産事業者から上記ネットワークを介して取得し、
受精卵のタイムラプス画像と、上記遺伝子解析情報と、上記遺伝子編集情報とに基づき、第３の受精卵解析情報を生成し、
上記ネットワークを介して、上記第３の受精卵解析情報を上記胚培養士又は上記生産者に出力してもよい。
これにより、繁殖事業者は、受精卵のタイムラプス画像と、遺伝子解析情報と、遺伝子編集情報とが高精度に解析された解析結果を参考として、所望とする品質の受精卵を選定することができる。

上記受精卵品質評価方法は、さらに、
上記ネットワークを介して、上記繁殖事業者から受精卵に関する経過情報を取得し、
上記ネットワークを介して、上記経過情報を上記生産者又は上記胚培養士に出力してもよい。
これにより、生産者や胚培養士が受精卵解析レポートに基づき受精卵の品質を評価する際に、経過情報も考慮した品質評価を行うことができる。

上記経過情報を取得する工程は、上記経過情報として、受精卵に関する移植情報と、繁殖情報と、肥育情報と、精肉情報の少なくとも１つを取得してもよい。

上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る受精卵品質評価システムは、クラウドコンピューティングによる受精卵の品質評価を行うための情報処理装置を具備する。
上記情報処理装置は、取得部と、解析部と、出力部とを有する。
上記取得部は、固有の識別情報に紐づけられた受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像を、端末装置からネットワークを介して取得する。
上記解析部は、上記複数の観察画像に基づき、受精卵解析情報を生成する。
上記識別情報と上記受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、上記評価支援情報に基づく受精卵評価情報の入力を受け付けるコンピュータに上記ネットワークを介して出力する。

上記受精卵品質評価システムは、上記ネットワークを介して、上記複数の観察画像を送信可能に構成された上記端末装置をさらに具備してもよい。

上記取得部は、上記識別情報として、受精卵となる精子及び卵子に関する情報と、受精卵に関する交配情報と、受精卵を培養する培養容器に関する情報の少なくとも１つを上記端末装置から上記ネットワークを介してさらに取得してもよい。

上記情報処理装置は、ウェブサーバであってもよい。

上記目的を達成するため、本技術の一形態に係るプログラムは、以下のステップを情報処理装置に実行させる。
ネットワークを介して、生産事業者から受精卵のタイムラプス画像を取得するステップ。
上記受精卵のタイムラプス画像を、複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を用いて生成された学習済みモデルに適用することによって、受精卵解析情報を生成するステップ
上記第１の受精卵解析情報を含む受精卵解析レポートを用いて受精卵を評価する胚培養士又は生産者に、上記ネットワークを介して、上記受精卵解析レポートを出力するステップ。

上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、取得部と、解析部と、出力部と、を有する。
上記取得部は、ネットワークを介して、生産事業者から受精卵のタイムラプス画像を取得する。
上記解析部は、上記受精卵のタイムラプス画像を、複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を用いて生成された学習済みモデルに適用することによって、受精卵解析情報を生成する。
上記出力部は、上記受精卵解析情報を含む受精卵解析レポートを用いて受精卵を評価する胚培養士又は生産者に、上記ネットワークを介して、上記受精卵解析レポートを出力する。

以上のように、本技術によれば、高精度に評価された受精卵の品質評価結果が得られる受精卵品質評価方法、受精卵品質評価システム、プログラム及び情報処理装置を提供することができる。なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、又は、上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果又は本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

本技術に係る受精卵品質評価システムの構成例を概略的に示す模式図である。 本技術の観察システムの構成例を示す模式図である。 本技術の観察装置の観察ステージ上に設置された培養容器群を光源側から見た模式図である。 上記培養容器の断面を模式的に示す図である。 上記培養容器を光源側から見た平面図である。 上記培養容器を光源側から見た撮影エリアを拡大して示す模式図である。 本技術の第１の実施形態に係る受精卵品質評価システムのブロック図である。 上記受精卵品質評価システムの事業モデルを示す図である。 上記受精卵品質評価システムの受精卵の品質を評価する方法を示すフローチャートである。 本技術の撮像部が複数の受精卵を撮像する様子を示す模式図である。 第１タイムラプス画像を仮想的に示す概念図である。 第２タイムラプス画像を仮想的に示す概念図である。 一般的な特化型ＡＩの処理手順を簡略的に示すブロック図である。 本技術の第２の実施形態に係る受精卵品質評価システムのブロック図である。 上記受精卵品質評価システムの受精卵の品質を評価する方法を示すフローチャートである。 本技術の第３の実施形態に係る受精卵品質評価システムのブロック図である。 上記受精卵品質評価システムの受精卵の品質を評価する方法を示すフローチャートである。 本技術の第４の実施形態に係る受精卵品質評価システムのブロック図である。 上記受精卵品質評価システムの受精卵の品質を評価する方法を示すフローチャートである。 本技術の第５の実施形態に係る受精卵品質評価システムのブロック図である。 上記受精卵品質評価システムの受精卵解析支援の概要を示す図である。 上記受精卵品質評価システムの受精卵の品質を評価する方法を示すフローチャートである。 上記受精卵品質評価システムの受精卵解析支援の他の概要を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本技術の実施形態を説明する。

本技術に係る受精卵品質評価システムは、高精度に評価された受精卵の品質評価情報をインターネット等のネットワークを介して、受精卵管理者と、受精卵品質評価者と、受精卵移植者との間で相互に取得可能なネットワークシステムである。

ここで、本技術において、受精卵管理者とは、例えば牛等の家畜の受精卵を扱う場合はこの受精卵を培養・管理する生産事業者であり、ヒトの受精卵を扱う場合はこの受精卵を培養・管理する不妊治療クリニックや病院等に相当する。

生産事業者とは、例えば受精卵を培養する上での培養環境等を管理する国内外の企業や協同組合等の団体、あるいは、大学等の各種研究機関に相当する。

受精卵品質評価者とは、例えば胚培養士又は胚培養士を補助するスタッフ、生産事業者に所属し、受精卵を生産する生産者、あるいは、不妊治療クリニックや病院に所属する医師やスタッフ等に相当する。

受精卵移植者とは、例えば牛等の家畜の受精卵を扱う場合はこの受精卵を成体にまで成育させ、当該成体を市場に販売する農業者や、複数の農業者の集合体（例えば農協等）などの繁殖事業者であり、ヒトの受精卵を扱う場合は不妊治療のために当該受精卵を移植するクリニックや病院等に相当する。以下、牛等の家畜の受精卵を対象とした受精卵品質評価システムの詳細について説明する。

＜＜第１の実施形態＞＞
＜受精卵品質評価システムの概要＞
図１は、本実施形態に係る受精卵品質評価システム１００の構成例を概略的に示す模式図である。受精卵品質評価システム１００は、図１に示すように、端末装置１０と、情報処理装置２０と、第１端末３０と、第２端末４０と、を有する。

本実施形態では、端末装置１０、情報処理装置２０、第１端末３０及び第２端末４０が、ネットワークＮを介して、相互に通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えばインターネットや移動体通信網、あるいはローカルエリアネットワーク等であってもよく、これら複数種類のネットワークが組み合わされたネットワークであってもよい。

［端末装置］
端末装置１０は、図１に示すように、複数のゲートウェイ端末１０ａから構成され、これらのゲートウェイ端末１０ａがそれぞれ制御記録ＰＣ２０５（図２参照）を介して観察装置２０２（受精卵管理者）と無線又は有線により接続される。本実施形態の観察装置２０２は、受精卵管理者により扱われる。

なお、本実施形態の受精卵品質評価システム１００では、典型的には図１に示すように、複数の観察装置２０２（受精卵管理者）が端末装置１０を介して情報処理装置２０に接続される構成であるがこれに限られず、単一の観察装置２０２（受精卵管理者）が端末装置１０を介して情報処理装置２０に接続される構成であってもよい。

（観察システム）
図２は、本実施形態の観察装置２０２を有する観察システム２００の構成例を模式図である。なお、図２に示すＸ，Ｙ及びＺ軸は相互に直交する３軸方向であり、以下の図においても共通である。

観察システム２００は、図２に示すように、インキュベータ２０１と、観察装置２０２と、湿度・温度・ガス制御部２０３と、検出部２０４と、制御記録ＰＣ２０５と、表示装置２０６と、入力部２０７と、を有する。

インキュベータ２０１は、観察装置２０２と、湿度・温度・ガス制御部２０３と、検出部２０４とを収容する培養装置であり、その内部の温度や湿度等を一定に保つ機能を有する。インキュベータ２０１は、任意のガスが流入可能に構成される。当該ガスの種類は特に限定されないが、例えば窒素、酸素又は二酸化炭素等である。

観察装置２０２は、撮像部２０２１と、光源２０２２と、培養容器群２０２３と、を有する。撮像部２０２１は、培養容器２０２３ａ（ディッシュ）に収容されている受精卵Ｆ（図４参照）を時系列に撮像し、受精卵Ｆの観察画像を生成可能に構成される。

撮像部２０２１は、光軸方向（Ｚ軸方向）に移動可能なレンズ群を含む鏡筒と、当該鏡筒を通過する被写体光を撮像するＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の固体撮像素子と、これらを駆動する駆動回路等を有する。

撮像部２０２１は、光軸方向（Ｚ軸方向）及び水平方向（Ｚ軸方向に直交する方向）に移動可能に構成され、水平方向に移動しながら培養容器２０２３ａに収容されている受精卵Ｆを撮像する。また、撮像部２０２１は、静止画だけではなく、動画を撮影可能に構成されてもよい。

本実施形態に係る撮像部２０２１は、典型的には可視光カメラであるが、これに限定されず、赤外線（ＩＲ）カメラや、偏光カメラ等であってもよい。

光源２０２２は、培養容器２０２３ａ内の受精卵Ｆを撮像部２０２１で撮像する際に、培養容器２０２３ａに対して光を照射する。光源２０２２には、例えば、特定の波長の光を照射するＬＥＤ（Light Emitting Diode）等が採用される。光源２０２２がＬＥＤである場合は、例えば、波長が６４０ｎｍの光を照射する赤色ＬＥＤが採用される。

培養容器群２０２３は複数の培養容器２０２３ａから構成され、撮像部２０２１と光源２０２２との間において、観察ステージＳ上に設置される。観察ステージＳは光源２０２２が照射する光を透過可能に構成される。

図３は、観察装置２０２の観察ステージＳ上に設置された培養容器群２０２３を光源２０２２側から見た模式図である。培養容器２０２３ａは、図３に示すように、例えば観察ステージＳ上において行列状に６つ設置され、Ｘ軸方向に３つ、Ｙ軸方向２つ設置される。

図４は、培養容器２０２３ａの断面を模式的に示す図である。培養容器２０２３ａには、図４に示すように、ウェルＷが複数設けられている。ウェルＷは、培養容器２０２３ａに行列状（図６参照）に設けられ、１個の受精卵Ｆを収容可能に構成されている。

培養容器２０２３ａにはウェルＷが設けられる以外に、培養液ＣとオイルＯが注入されている。オイルＯは、培養液Ｃをコーティングすることにより、培養液Ｃの蒸発を抑制する機能を有する。

図５は、光源２０２２側から見た培養容器２０２３ａの模式図（平面図）である。培養容器２０２３ａは、複数のウェルＷが形成されているウェル領域Ｅ１を有する。培養容器２３ａの直径Ｄ１とウェル領域Ｅ１の直径Ｄ２は特に限定されず、例えば直径Ｄ１は３５ｍｍ程度であり、直径Ｄ２は２０ｍｍ程度である。

ウェル領域Ｅ１は、撮像部２０２１の撮影対象となる撮影領域Ｅ２を有する。撮影領域Ｅ２は、図２に示すように、４つの撮影エリアＬ１〜Ｌ４に４等分されている。各撮影エリアＬ１〜Ｌ４の一辺の長さＤ３は、例えば、５ｍｍ程度である。

図６は、光源２０２２側から見た撮影エリアＬ１を拡大して示す模式図である。撮影エリアＬ１は、ウェル領域Ｅ１に設けられた複数のウェルＷのうち７２個のウェルＷを含み、ＰＯＳ（Position）領域毎に１２等分されている。

ＰＯＳ領域Ｐ１〜Ｐ１２は、それぞれ、ウェルＷがＸ軸方向に３つ、Ｙ軸方向に２つ並んだ６つのウェルＷを含む。本実施形態に係る撮像部２０２１は、後述する「観察画像・識別情報取得」工程（図９参照）において、ＰＯＳ領域毎にウェルＷに収容されている受精卵Ｆを時系列に撮像する。なお、図６は撮影エリアＬ１を拡大して示す模式図であるが、撮影エリアＬ２〜Ｌ４も撮影エリアＬ１と同様の構成である。

培養容器２０２３ａを構成する材料は、特に限定されないが、例えばガラス又はシリコン等の無機材料や、ポリスチレン樹脂、ポリエチレン樹脂、ポリプロピレン樹脂、ＡＢＳ樹脂、ナイロン、アクリル樹脂、フッ素樹脂、ポリカーボネート樹脂、ポリウレタン樹脂、メチルペンテン樹脂、フェノール樹脂、メラミン樹脂、エポキシ樹脂又は塩化ビニル樹脂等の有機材料等からなり、光源２０２２が照射する光が透過する透明体である。あるいは、培養容器２３ａは、光源２０２２が照射する光が透過する箇所以外が上記で列挙した材料からなるものであってもよく、金属材料からなるものであってもよい。

湿度・温度・ガス制御部２０３は、インキュベータ２０１内の温度及び湿度と、インキュベータ２０１内に導入されたガスを制御するものであり、受精卵Ｆの発育に適した環境をつくる。湿度・温度・ガス制御部２０３は、インキュベータ２０１内の温度を例えば３８℃程度に制御することができる。

検出部２０４は、制御記録ＰＣ２０５と無線又は有線により接続され、インキュベータ２０１内の温度、気圧、光源２０２２の照度及び酸素濃度等を検出し、制御記録ＰＣ２０５に出力するように構成される。検出部２０４は、例えばソーラーパネル式又は電池式のＩｏＴ（Internet of Things）センサ等であり、その種類は問わない。

制御記録ＰＣ２０５は、撮像部２０２１、光源２０２２、湿度・温度・ガス制御部２０３、検出部２０４及びゲートウェイ端末１０ａと接続される。制御記録ＰＣ２０５は、撮像部２０２１、光源２０２２、検出部２０４及び湿度・温度・ガス制御部２０３の出力に基づき、これらを制御することで、受精卵Ｆの培養環境を制御可能に構成される。

制御記録ＰＣ２０５は、例えば、検出部２０４から出力された培養環境情報を記憶し、この培養環境情報をゲートウェイ端末１０ａに送信可能に構成される。ここで、本実施形態の培養環境情報とは、例えば、培養液ＣのｐＨや、インキュベータ２０１内の温度、湿度及び酸素濃度に関する情報であり、以下の説明においても同義である。

培養環境情報を受信したゲートウェイ端末１０ａはネットワークＮを介して、培養環境情報として、培養液ＣのｐＨと、インキュベータ２０１内の温度、湿度及び酸素濃度の少なくとも１つに関する情報を取得部２４（図７参照）に送信する。取得部２４は、取得した培養環境情報を記憶部２８（図７参照）に出力し、当該培養環境情報が記憶部２８に記憶される。

また、制御記録ＰＣ２０５は、受精卵Ｆとなる精子及び卵子に関する情報や受精卵Ｆに関する交配情報、あるいは培養容器２０２３ａに関する情報等を、複数のウェルＷに個々に収容されている受精卵Ｆをそれぞれ識別する識別情報として記憶する。制御記録ＰＣ２０５は、この識別情報をゲートウェイ端末１０ａに送信可能に構成される。識別情報については後述する。

表示装置２０６は、撮像部２０２１が撮影した観察画像や、培養環境情報及び識別情報等を表示可能に構成される。表示装置２０６は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）等を用いた表示デバイスである。

入力部２０７は、受精卵管理者の操作を入力するためのキーボードやマウス等の操作デバイスである。本実施形態に係る入力部２０７は、表示装置２０６と一体的に構成されたタッチパネル等であってもよい。

本実施形態の端末装置１０は、図１に示すように、情報処理装置５０の解析精度を向上させる観点から、複数のゲートウェイ端末１０ａから構成されることが好ましいが、単一のゲートウェイ端末１０ａから構成されてもよい。この場合、単一のゲートウェイ端末１０ａは、制御記録ＰＣ２０５を介して、複数の観察装置２０２（受精卵管理者）と無線又は有線により接続されてもよい。

また、ゲートウェイ端末１０ａは、典型的には異なるプロトコルやアドレス体系を相互に変換可能に構成された汎用のゲートウェイであるがこれに限られず、ゲートウェイの役割をするように設定されたＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。

［情報処理装置］
情報処理装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２３等のコンピュータに必要なハードウェアを有する。

ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に格納された本技術に係るプログラムをＲＡＭ２３にロードして実行する。これにより、後述する情報処理装置２０の各ブロック動作が制御される。

ＲＯＭ２２は、情報処理装置２０において用いられる各種のデータやプログラムなどが固定的に格納されたメモリデバイスである。

ＲＡＭ２３は、ＣＰＵ２１のための作業領域および履歴データの一時保存空間などとして用いられる、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）などのメモリ素子である。

プログラムは、例えば種々の記憶媒体（内部メモリ）を介して情報処理装置２０にインストールされる。あるいは、インターネット等を介してプログラムのインストールが実行されてもよい。本実施形態の情報処理装置２０は、クラウドコンピューティングによる受精卵Ｆの品質評価を行うためのウェブサーバであるがこれに限られず、例えば、ＰＣ等の他の任意のコンピュータが用いられてもよい。

図７は、本実施形態に係る受精卵品質評価システム１００のブロック図である。情報処理装置２０は、図７に示すように、取得部２４と、解析部２５と、出力部２６と、画像処理部２７と、記憶部２８と、Ｉ／Ｏインターフェース２９と、バス２１０とを有する。

取得部２４は、固有の識別情報に紐づけられた受精卵Ｆが時系列に撮像された複数の観察画像を、複数のゲートウェイ端末１０ａ（端末装置１０）からネットワークＮを介して取得する。

解析部２５は、受精卵Ｆが時系列に撮像された複数の観察画像に基づき、受精卵解析情報を生成する。本実施形態の解析部２５は、複数の受精卵管理者から集めた受精卵のタイムラプス画像を学習データとするアルゴリズムに基づいて生成された識別器を有する。識別器については後述する。

出力部２６は、受精卵Ｆ固有の識別情報と、受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、この評価支援情報に基づく受精卵評価情報の入力を受け付けるコンピュータにネットワークＮを介して出力する。

画像処理部２７は、受精卵Ｆが時系列に撮像された複数の観察画像に対して所定の画像処理を施す。例えば、培養容器２０２３ａでウェル毎に受精卵Ｆを培養しながら撮像する場合、画像処理部２７は、画像解析前に複数の観察画像に対して画像の切り出し処理（トリミング処理）等を行う（ステップＳ０２参照）。これにより、受精卵Ｆが一つずつ切り分けられた拡大画像を解析に用いることが可能となり、解析精度の向上が図られる。

記憶部２８は、例えばＣＰＵ２１により実行されるプログラムが格納されたＲＯＭ２２と、ＣＰＵ２１が処理を実行する際のワークメモリ等として利用されるＲＡＭ２３とを有する。さらに記憶部２８は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）及びフラッシュメモリ（ＳＳＤ：Solid State Drive）等の不揮発性メモリを有していてもよい。これにより、端末装置１０、第１端末３０及び第２端末４０から入力された入力情報や、解析部２５の解析結果等を記憶することができる。

Ｉ／Ｏインターフェース２９は、ネットワークＮを介して、端末装置１０と第１及び第２端末３０，４０と通信可能に接続され、取得部２４及び出力部２６を有する。Ｉ／Ｏインターフェース２９は、端末装置１０と第１及び第２端末３０，４０との入出力インターフェースとして機能する。

バス２１０は、情報処理装置２０の各部の間で各種の信号を入出力するための信号伝送路である。上記のＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３及びＩ／Ｏインターフェース２９は相互にバス２１０を通じて互いに接続される。

なお、情報処理装置５０が有する取得部２４、解析部２５、出力部２６、画像処理部２７及び記憶部２８の機能は上述したものに限定されず、後述する受精卵品質評価方法でこれらの詳細な機能ついて述べる。

［第１端末］
第１端末３０は、受精卵品質評価者により扱われる。第１端末３０は、ネットワークＮを介して、出力部２６又は第２端末４０から出力された情報を受信する受信部３０ａと、受精卵品質評価者からの入力を受け付ける入力部３０ｂと、入力部３０ｂを介して入力された情報や、受信部３０ａが受信した情報を送信する送信部３０ｃと、を有する。

第１端末３０は、典型的にはラップトップＰＣやデスクトップＰＣ等のコンピュータであるが、これに限られず、例えばスマートデバイスやタブレット端末等であってもよい。

［第２端末］
第２端末４０は、受精卵移植者により扱われる。第２端末４０は、ネットワークＮを介して、出力部２６又は第１端末３０から出力された情報を受信する受信部４０ａと、受精卵移植者からの入力を受け付ける入力部４０ｂと、入力部４０ｂを介して入力された情報や、受信部４０ａが受信した情報を送信する送信部４０ｃと、を有する。

第２端末４０は、典型的にはスマートデバイスやタブレット端末等であるが、これに限られず、例えばラップトップＰＣやデスクトップＰＣ等の他の任意なコンピュータであってもよい。

＜受精卵品質評価方法＞
図８は本実施形態に係る受精卵品質評価システム１００の事業モデルを示す図であり、受精卵Ｆの品質を解析し、この受精卵Ｆに関する経過情報を得るまでの流れを示す図である。図９は受精卵品質評価システム１００の受精卵Ｆの品質を評価する方法を示すフローチャートである。以下、受精卵Ｆの品質評価方法について、図９を適宜参照しながら説明する。

［ステップＳ０１：観察画像・識別情報取得］
先ず、受精卵品質評価者が受精卵Ｆに関する識別情報を、入力部２０７を介して制御記録ＰＣ２０５に入力する。制御記録ＰＣ２０５に入力された識別情報は制御記録ＰＣ２０５に記憶され、ゲートウェイ端末１０ａに送信される。識別情報を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介してこの識別情報を取得部２４に送信し、取得部２４がこれを取得する。

ここで、本実施形態の識別情報とは、例えば、受精卵Ｆとなる精子及び卵子に関する情報と、受精卵Ｆに関する交配情報と、培養容器２０２３ａに関する情報であり、以下の説明においても同義である。取得部２４は、これら情報の少なくとも１つを識別情報として取得する。

受精卵Ｆとなる精子及び卵子に関する情報とは、精子に関して述べれば、例えば精液量、総精子数、総運動精子数、粘調度、精子濃度、前進運動率、非前進運動率、正常形態率、運動精子濃度（ＭＳＣ）、高速前進運動精子濃度（ＰＭＳＣ−ａ）、低速前進運動精子濃度（ＰＭＳＣ−ｂ）、機能性運動精子濃度（ＦＳＣ）、精子自動性指数（ＳＭＩ）、平均精子速度等である。

一方、卵子に関して述べれば、例えば卵子量、総卵子数、卵子年齢、ＡＭＨ（抗ミュラー管ホルモン）値、ＬＨ（黄体刺激ホルモン）値、ＦＳＨ（卵胞刺激ホルモン）値、Ｅ２（エラストラジオール）値、Ｐ４（プロゲステロン）値、卵胞ホルモン（エストロジェン）値等である。

受精卵Ｆに関する交配情報とは、例えば、精子を採取されたオス（男性）に関する情報（体重、体高（身長）、年齢、血統、病歴、健康状態等）や、卵子を採取されたメス（女性）に関する情報（体重、体高（身長）、年齢、血統、病歴、卵巣年齢、総出産回数、健康状態、出産実績等）などである。

培養容器２０２３ａに関する情報とは、例えば、観察ステージＳ上の６つの培養容器２０２３ａのうち、評価対象となる受精卵Ｆがどの培養容器２０２３ａに収容されているか（図３参照）等の培養容器２０２３ａの位置に関する情報や、４つの撮影エリアＬ１〜Ｌ４のうち、評価対象となる受精卵Ｆがどのエリアにいるのか（図５参照）等の受精卵Ｆの位置に関する情報などである。

続いて、取得部２４がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから識別情報を取得したことを受けて、この識別情報に紐づく受精卵Ｆを撮像する撮像指令を出力部２６がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａに出力する。撮像指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、この撮像指令を制御記録ＰＣ２０５に送信する。

図１０は、撮像部２０２１が複数の受精卵Ｆを撮像する様子を示す模式図であり、撮像部２０２１の移動ルートを示す図である。撮像指令を受信した制御記録ＰＣ２０５は、撮像指令に従って、撮像部２０２１を制御する。

これにより、複数のウェルＷに個々に収容されている複数の受精卵ＦがＰＯＳ（Position）領域毎に時系列に撮像される。この際、図１０に示すように、撮像部２０２１の視野範囲２０２１ａが移動ルートＲに従って、ＰＯＳ領域Ｐ１からＰＯＳ領域Ｐ１２の順に約３秒間隔で移動する。

そして、この作業が観察ステージＳに設置された全ての培養容器２０２３ａに対して行われ、規定回数繰り返される。これにより、受精卵Ｆを６つ含む画像（以下、第１タイムラプス画像Ｇ１）が生成され、第１タイムラプス画像Ｇ１が制御記録ＰＣ２０５に送信される。

第１タイムラプス画像Ｇ１が入力された制御記録ＰＣ２０５は、ゲートウェイ端末１０ａに第１タイムラプス画像Ｇ１を送信する。第１タイムラプス画像Ｇ１を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介して第１タイムラプス画像Ｇ１を取得部２４に送信し、取得部２４がこれを取得する。

図１１は、第１タイムラプス画像Ｇ１を仮想的に示す概念図である。本実施形態の第１タイムラプス画像Ｇ１は、ＰＯＳ領域Ｐ１〜Ｐ１２のそれぞれについて、図１１に示すように、時間軸Ｔに沿って時系列に生成される。本明細書では、図１１に示す時系列に沿った複数の観察画像データを第１タイムラプス画像Ｇ１と称す。

観察システム２００における撮像部２０２１の撮像間隔や撮像枚数は任意に設定可能である。例えば、撮像期間が１週間であるとして、撮像間隔が１５分であり、深さ方向（Ｚ軸方向）に焦点距離を変えて９スタック撮像する場合、一つのＰＯＳ領域について６つの受精卵Ｆを含む積層画像が約６０００枚得られる。これにより、受精卵Ｆの３次元的な画像が取得可能となる。

取得部２４は、ネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから取得した第１タイムラプス画像Ｇ１と識別情報を記憶部２８に出力し、これらが記憶部２８に記憶される。また、取得部２４は、取得した第１タイムラプス画像Ｇ１を画像処理部２７に出力し、識別情報を出力部２６にも出力する。

［ステップＳ０２：画像処理］
画像処理部２７は、取得部２４から出力された第１タイムラプス画像Ｇ１を受精卵Ｆ単位に加工（トリミング）する。これにより、受精卵Ｆを１つ含む画像（以下、第２タイムラプス画像Ｇ２）が生成する。次いで、画像処理部２７は、第２タイムラプス画像Ｇ２を記憶部２８に出力し、第２タイムラプス画像Ｇ２が記憶部２８に記憶される。

図１２は、第２タイムラプス画像Ｇ２を仮想的に示す概念図である。本実施形態の第２タイムラプス画像Ｇ２は、複数のウェルＷのそれぞれについて、図１２に示すように、時間軸Ｔに沿って時系列に生成される。本明細書では、図１２に示す時系列に沿った複数の観察画像データを第２タイムラプス画像Ｇ２と称す。

次いで、画像処理部２７は、第２タイムラプス画像Ｇ２に対して所定の画像処理を施す。画像処理部２７により画像処理が施された第２タイムラプス画像Ｇ２は、解析部２５及び記憶部２８に出力され、第２タイムラプス画像Ｇ２が記憶部２８に記憶される。以下、ステップＳ０２のいくつかの適用例について説明する。

（適用例１）
画像処理部２７は、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成するそれぞれの画像に対してノーマライゼーションを実行する。これにより、例えば第２タイムラプス画像Ｇ２のノイズが除去されるだけではなく、第２タイムラプス画像を解析前に均一化することができる。よって、第２タイムラプス画像の特徴が抽出されやすくなる。

本実施形態の画像処理部２７が第２タイムラプス画像Ｇ２に対して施すノーマライゼーションとは、例えば、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成する各画像の色味や明度等を統一する正規化処理、あるいは、標準化処理、無相関化処理又は白色化処理等である。

（適用例２）
画像処理部２７は、第２タイムラプス画像Ｇ２に対して、ディープラーニング解析による確率処理、２値化処理及びオーバーレイ処理等を施す。これにより、例えば第２タイムラプス画像Ｇ２における受精卵Ｆの輪郭線が抽出される。

（適用例３）
画像処理部２７は、第２タイムラプス画像Ｇ２を構成する各画像に対して、受精卵Ｆの形状に沿ったマスク領域を形成する。これにより、第２タイムラプス画像Ｇ２における受精卵Ｆの解析領域（認識領域）が鮮明になり、受精卵Ｆの形状を正確に認識することができる。この技術により、例えば、受精卵Ｆの外形を形成する透明帯や、受精卵Ｆ内部の胚盤胞、細胞割球及び桑実胚等の形状を正確に認識することができる。

［ステップＳ０３：解析処理］
本実施形態の情報処理装置２０は、ユーザの知的作業を代替する、所謂特化型ＡＩ（Artificial Intelligence）を利用したクラウドサーバである。図１３は、一般的な特化型ＡＩの処理手順を簡略的に示すブロック図である。

特化型ＡＩは、大きな枠組みとして、学習用プログラムとして機能するアルゴリズムに学習データを組み込むことより構築された学習済みモデルに対して、任意の入力データを適用することにより結果物が得られる仕組みである。以下、図１３を適宜参照しながらステップＳ０３のいくつかの適用例について説明する。

（適用例１）
予め記憶部２８に記憶されている、ネットワークＮを介して複数の受精卵管理者から集めた受精卵のタイムラプス画像に基づく、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報及び品質情報のうちの少なくとも１つを、解析部２５が記憶部２８から読み出す。これらの情報は、図１３の「学習データ」に相当する。

ここで、品質情報とは、例えば、受精卵Ｆの発育状態や品質順位、あるいは、受精卵Ｆの透明帯や受精卵Ｆ内部の細胞（胚盤胞、細胞割球、桑実胚等）、前核、極体、割球内の核、フラグメンテーション及び卵細胞辺縁透明領域（Ｈａｌｏ）等に関する情報である。

形状情報とは、例えば、受精卵Ｆが発育する過程での、受精卵Ｆの時系列に沿った径、面積、体積及び真円度等の変化に関する情報である。

動き情報とは、例えば、受精卵Ｆが発育する過程での、受精卵Ｆ内部の細胞の時系列に沿った動き量の変化に関する情報である。この動き量の変化は、例えば、受精卵Ｆ内部の細胞の動きベクトルの最小速度、最大速度、最大加速度、平均速度、平均加速度、中央値、標準偏差、あるいは、受精卵Ｆ内部の細胞の動き速度ベクトルの合計値、又は、受精卵Ｆ内部の細胞の動き加速度ベクトルの合計値の時系列に沿った変化などである。

コンパクション情報とは、例えば、受精卵Ｆが１６細胞期から桑実胚期に形態変化する際のコンパクション（分割した細胞が融合し１つの塊となった状態）時間などである。

収縮情報とは、例えば、受精卵Ｆが発育する過程での、受精卵Ｆの収縮回数、収縮直径、収縮速度、収縮時間、収縮間隔、収縮強度及び収縮周波数などである。拡張情報とは、例えば、受精卵Ｆが発育する過程での、受精卵Ｆの拡張回数、拡張直径、拡張速度、拡張時間、拡張間隔、拡張強度及び拡張周波数等である。

活動休止情報とは、例えば、受精卵Ｆが発育する過程での、lag-phase（細胞休止期）に関する情報である。

所見による発育情報とは、例えば、受精卵が時系列に沿って撮像されたタイムラプス画像に基づき、胚培養士等の専門家が所見により判断した受精卵の品質（発育状態、細胞数、細胞対称性、前核の個数、極体の個数、細胞割球内の核の個数、フラグメント等）に関する情報である。

なお、上記で列挙された「形状情報」、「動き情報」、「コンパクション情報」、「収縮情報」、「拡張情報」、「活動休止情報」、「所見による発育情報」及び「品質情報」については、以下の説明においても同義である。

次いで、解析部２５は、予め設定されている第１アルゴリズムに記憶部２８から読み出した学習データを組み込むことによって第１識別器を構築する。これにより、解析部２５は、第１識別器を有する構成となる。

なお、上記した第１アルゴリズムは、図１３の「アルゴリズム」に相当し、例えば機械学習アルゴリズムとして機能する。また、第１識別器は、図１３の「学習済みモデル」に相当する。本実施形態の第１識別器は典型的には単一の学習済みモデルからなる構成であるが、これに限られず、例えば複数の学習済みモデルが組み合わさった構成であってもよい。

機械学習アルゴリズムの種類としては特に限定されず、例えばＲＮＮ（Recurrent Neural Network：再帰型ニューラルネットワーク）、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク）又はＭＬＰ（Multilayer Perceptron：多層パーセプトロン）等のニューラルネットワークを用いたアルゴリズムであってもよく、その他、教師あり学習法、教師なし学習法、半教師あり学習法、強化学習法等を実行する任意のアルゴリズムであってもよい。

次いで、解析部２５は、上記のようにして構築された第１識別器を、画像処理部２７から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２に適用することで、第１受精卵解析情報を生成する。

具体的には、第２タイムラプス画像を第１識別器によりディープラーニング解析することによって、第１受精卵解析情報を生成する。そして、解析部２５は、この第１受精卵解析情報を出力部２６及び記憶部２８に出力し、第１受精卵解析情報が記憶部２８に記憶される。

ここで、本実施形態の解析部２５は、第１受精卵解析情報として、撮像部２０２１が受精卵Ｆを撮像した撮像時間、受精卵Ｆの発育時間（培養時間）、品質情報、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報及び活動休止情報の少なくとも１つを生成する。

なお、ステップＳ０３において、上記した第２タイムラプス画像Ｇ２は、図１３の「入力データ」に相当し、第１受精卵解析情報は、図１３の「結果物」に相当する。

（適用例２）
予め記憶部２８に記憶されている、ネットワークＮを介して複数の受精卵管理者から集めた受精卵の識別情報と、当該受精卵のタイムラプス画像に基づく、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報及び品質情報のうちの少なくとも１つを、解析部２５が記憶部２８から読み出す。これらの情報は、図１３の「学習データ」に相当する。

次いで、解析部２５は、予め設定されているアルゴリズムに記憶部２８から読み出した学習データを組み込むことによって識別器を構築する。これにより、解析部２５は、識別器を有する構成となる。

なお、上記したアルゴリズムは、図１３の「アルゴリズム」に相当し、例えば上記で列挙したような機械学習アルゴリズムとして機能する。また、識別器は、図１３の「学習済みモデル」に相当する。

次いで、解析部２５は、上記のようにして構築された識別器を、画像処理部２７から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２と、この第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆの識別情報に適用することで、第１受精卵解析情報を生成する。

具体的には、第２タイムラプス画像と受精卵Ｆ固有の識別情報を識別器によりディープラーニング解析することによって、第１受精卵解析情報を生成する。そして、解析部２５は、この第１受精卵解析情報を出力部２６及び記憶部２８に出力し、第１受精卵解析情報が記憶部２８に記憶される。

なお、上記した第２タイムラプス画像Ｇ２と、この画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する識別情報は、図１３の「入力データ」に相当し、第１受精卵解析情報は、図１３の「結果物」に相当する。

（適用例３）
予め記憶部２８に記憶されている、ネットワークＮを介して複数の受精卵管理者から集めた受精卵の培養環境情報と、当該受精卵のタイムラプス画像に基づく、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報及び品質情報のうちの少なくとも１つを、解析部２５が記憶部２８から読み出す。これらの情報は、図１３の「学習データ」に相当する。

次いで、解析部２５は、予め設定されているアルゴリズムに記憶部２８から読み出した学習データを組み込むことによって識別器を構築する。これにより、解析部２５は、識別器を有する構成となる。

なお、上記したアルゴリズムは、図１３の「アルゴリズム」に相当し、例えば上記で列挙したような機械学習アルゴリズムとして機能する。また、識別器は、図１３の「学習済みモデル」に相当する。

次いで、解析部２５は、上記のようにして構築された識別器を、画像処理部２７から出力された第２タイムラプスＧ２と、この第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆの培養環境情報に適用することで、第１受精卵解析情報を生成する。

具体的には、第２タイムラプス画像Ｇ２と培養環境情報を識別器によりディープラーニング解析することによって、第１受精卵解析情報を生成する。そして、解析部２５は、この第１受精卵解析情報を出力部２６及び記憶部２８に出力し、第１受精卵解析情報が記憶部２８に記憶される。

なお、上記した第２タイムラプス画像Ｇ２とこのタイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する培養環境情報は、図１３の「入力データ」に相当し、第１受精卵解析情報は、図１３の「結果物」に相当する。

（適用例４）
予め記憶部２８に記憶されている、ネットワークＮを介して複数の受精卵管理者から集めた受精卵のタイムラプス画像に基づく、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報及び品質情報のうちの少なくとも１つを、解析部２５が記憶部２８から読み出す。これらの情報は、図１３の「学習データ」に相当する。

次いで、解析部２５は、予め設定されている第１及び第２アルゴリズムに記憶部２８から読み出した学習データを組み込むことによって第２識別器を構築する。これにより、解析部２５は、第２識別器を有する構成となる。

なお、上記した第１及び第２アルゴリズムは、図１３の「アルゴリズム」に相当し、例えば上記で列挙したような機械学習アルゴリズムとして機能する。また、第２識別器は、図１３の「学習済みモデル」に相当する。本実施形態では、第２識別器を構築するために２つのアルゴリズムが利用されるが、これに限られない。例えば、第２識別器を構築するために、第１アルゴリズムとは異なる複数のアルゴリズムが利用されてもよい。

次いで、解析部２５は、上記のようにして構築された第２識別器を、画像処理部２７から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２に適用することで、第１受精卵解析情報を生成する。具体的には、第２タイムラプス画像Ｇ２を第２識別器によりディープラーニング解析することによって、第１受精卵解析情報を生成する。

これにより、第１の受精卵解析情報を生成する際の解析部２５の解析精度が向上する。そして、解析部２５は、この第１受精卵解析情報を出力部２６及び記憶部２８に出力し、第１受精卵解析情報が記憶部２８に記憶される。

なお、上記した第２タイムラプス画像Ｇ２は、図１３の「入力データ」に相当し、第１受精卵解析情報は、図１３の「結果物」に相当する。

［ステップＳ０４：評価支援情報送信］
出力部２６は、取得部２４から取得した識別情報と、解析部２５から取得した第１受精卵解析情報とを少なくとも含む評価支援情報を生成する。そして、出力部２６は、ネットワークＮを介して、この評価支援情報を受精卵品質評価者に出力する。

評価支援情報は、例えば、受精卵品質評価者向けの「受精卵解析レポート」として第１端末３０に送信される。「受精卵解析レポート」は、第１端末３０にインストールされた受精卵品質評価者向けのアプリケーションソフトを介して第１端末３０に表示されてもよい。この際、第１端末３０には、第１受精卵解析情報として、撮像部２０２１が受精卵Ｆを撮像した撮像時間、受精卵Ｆの発育時間（培養時間）、品質情報、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報及び活動休止情報の少なくとも１つを含む受精卵解析レポートがウェブブラウザ上に表示される。

評価支援情報を受信した第１端末３０（受信部３０ａ）は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとして評価支援情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、受精卵品質評価者による受精卵Ｆの品質評価が支援される。具体的には、第１端末３０に表示された評価支援情報（受精卵解析レポート）を評価・閲覧した受精卵品質評価者により、評価支援情報に基づく受精卵評価情報が入力部３０ｂを介して第１端末３０に入力される。

ここで、本実施形態の受精卵評価情報とは、例えば、評価支援情報を評価・閲覧した受精卵品質評価者からのコメントや、受精卵Ｆを凍結保存する凍結保存用ストローのＩＤ、あるいは、評価支援情報を閲覧（所見）した受精卵品質評価者によって下された受精卵Ｆに対する品質評価結果等であり、以下の説明においても同義である。

なお、受精卵品質評価者からのコメントとは、例えば、受精卵Ｆを移植し、繁殖させる上での移植・妊娠・出産・繁殖に関するサポート情報や、移植後に生まれた幼体を育て、市場に販売する上での肥育・飼料・出荷（販売）に関するサポート情報などである。

［ステップＳ０５：受精卵譲渡］
ステップＳ０５では、ネットワークＮを介して、出力部２６から取得した評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と、受精卵品質評価者により入力された受精卵評価情報とが、第１端末３０から受精卵移植者に送信される。以下、ステップＳ０５の幾つかの適用例について説明する。

（適用例１）
第２端末４０に送信された評価支援情報と受精卵評価情報は、例えば、受精卵移植者向けの「受精卵解析・評価レポート」として第２端末４０に送信される。「受精卵解析・評価レポート」は、例えば、第２端末４０にインストールされた受精卵移植者向けのアプリケーションソフトを介して第２端末４０に表示されてもよい。

評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報を取得した第２端末４０（受信部４０ａ）は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとしてこれらの情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、受精卵移植者は、受精卵解析・評価レポート（評価支援情報及び受精卵評価情報）を参考として、所望とする品質の受精卵Ｆを選定することが可能となり、受精卵移植者による受精卵Ｆの選定作業が支援される。

続いて、受精卵移植者は、第２端末４０に表示された評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づいて、受精卵Ｆを取得する取得要求を、入力部４０ｂを介して第２端末４０に入力する。この取得要求とは、例えば、受精卵移植者が受精卵Ｆを何個取得したいか等の希望取得数や、選定した受精卵Ｆの出荷・配送先の情報などであり、以下の説明においても同義である。

受精卵移植者から取得要求が入力された第２端末４０は、ネットワークＮを介して、この取得要求を、送信部４０ｃを介して取得部２４に送信する。次いで、取得部２４が第２端末４０から取得要求を取得したことを受けて、ネットワークＮを介して、出力部２６がこの取得要求に応じた譲渡指令を第１端末３０に出力する。この譲渡指令とは、受精卵移植者が受精卵解析・評価レポートに基づき選定した受精卵ＦをウェルＷから取り出して、当該受精卵Ｆを受精卵移植者に出荷・配送することを促す指令であり、以下の説明においても同義である。

次に、第１端末３０が出力部２６から譲渡指令を受信したことを受けて、受精卵品質評価者がネットワークＮを介してこの譲渡指令をゲートウェイ端末１０ａに送信する。そして、第１端末３０から譲渡指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、譲渡指令を制御記録ＰＣ２０５に出力する。

譲渡指令が入力された制御記録ＰＣ２０５はこの譲渡指令に応じた情報を、表示装置２０６を介して表示する。これにより、受精卵Ｆを管理する受精卵管理者に受精卵移植者の取得要求に応じた譲渡指令が通知される。そして、譲渡指令が通知された受精卵管理者は、受精卵移植者の取得要求に基づき、受精卵移植者が選定した受精卵Ｆを出荷・配送する。

（適用例２）
第２端末４０に送信された評価支援情報と受精卵評価情報は、例えば、受精卵移植者向けの「受精卵販売レポート」として第２端末４０に送信される。「受精卵販売レポート」は、例えば、第２端末４０にインストールされた受精卵移植者向けのアプリケーションソフトを介して第２端末４０に表示されてもよい。

評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報を取得した第２端末４０（受信部４０ａ）は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとしてこれらの情報をウェブブラウザ上に表示する。このＷＥＢダッシュボードには、第１受精卵解析情報、識別情報及び受精卵評価情報に基づいて、複数の受精卵Ｆ各々に対して付けられた価格が表示される。

受精卵移植者は、第２端末４０に表示された評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づいて、受精卵Ｆを購入する購入要求を、入力部４０ｂを介して第２端末４０に入力する。この購入要求とは、例えば、受精卵移植者が受精卵Ｆを何個購入したいか等の希望購入数や、この希望購入数に応じた購入金額等の情報であり、以下の説明においても同義である。

受精卵移植者から購入要求が入力された第２端末４０は、ネットワークＮを介して、この購入要求を、送信部４０ｃを介して取得部２４に送信する。次いで、取得部２４が第２端末４０から購入要求を取得したことを受けて、ネットワークＮを介して、出力部２６がこの購入要求に応じた販売指令を第１端末３０に送信する。この販売指令とは、受精卵移植者が受精卵販売レポートに基づき選定した受精卵ＦをウェルＷから取り出して、当該受精卵Ｆを受精卵移植者に販売することを促す指令である。

次に、第１端末３０が出力部２６から販売指令を受信したことを受けて、受精卵品質評価者がネットワークＮを介してこの販売指令をゲートウェイ端末１０ａに送信する。そして、第１端末３０から販売指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、販売指令を制御記録ＰＣ２０５に出力する。

販売指令が入力された制御記録ＰＣ２０５はこの販売指令に応じた情報を、表示装置２０６を介して表示する。これにより、受精卵Ｆを管理する受精卵管理者に受精卵移植者の購入要求に応じた販売指令が通知される。そして、販売指令が通知された受精卵管理者は、受精卵移植者の購入要求に基づき、受精卵移植者が選定した受精卵Ｆを出荷・配送する。

次いで、受精卵移植者は、受精卵管理者から自身が選定した受精卵Ｆを受け取ると、第２端末４０に入力した購入要求に基づいた代金を受精卵品質評価者に支払う。受精卵Ｆを購入した受精卵移植者からの受精卵品質評価者への支払いは、郵送や銀行振込等により行われてもよく、あるいは、第２端末４０にインストールされた受精卵移植者向けの専用のアプリケーションを利用したオンライン決済により実行されてもよい。

［ステップＳ０６：経過情報取得］
受精卵移植者は、受精卵管理者から出荷・配送された受精卵Ｆを家畜に移植し、出産及び繁殖させる。そして、この家畜から生まれた幼体を成体まで成長させ、この成体を市場に販売する。受精卵移植者は、受精卵管理者から譲渡された受精卵Ｆを、成体まで発育させ販売する過程において、評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づき、自身が選定した受精卵Ｆに関する経過情報を得る。

次いで、受精卵移植者は、上記のようにして得た経過情報を第２端末４０に入力する。これにより、ネットワークＮを介して、第２端末４０から受精卵移植者が選定した受精卵Ｆに関する経過情報が取得部２４に送信される。

そして、経過情報を取得した取得部２４は、この経過情報を解析部２５と、出力部２６と記憶部２８に出力する。取得部２４から経過情報を取得した出力部２６はこの経過情報を受精卵品質評価者（第１端末３０）に出力する。また、記憶部２８に出力された経過情報は、記憶部２８に記憶される。

ここで、本実施形態の取得部２４は、経過情報として、評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づき選定した受精卵Ｆに関する移植情報、繁殖情報、肥育情報及び精肉情報の少なくとも１つを取得する。

移植情報とは、例えば、選定した受精卵Ｆを家畜に移植することでわかる、う化率、着床率、妊娠率、受胎率、流産率、出生率等に関する情報である。

繁殖情報とは、例えば、選定した受精卵Ｆを成体まで発育させ、この成体を親として同一血統の種を繁殖させることでわかる、繁殖率、生存率、奇形率、平均生存年齢、有病率、羅漢率等に関する情報である。

肥育情報とは、例えば、選定した受精卵Ｆを幼体まで発育させ、この幼体を人工的に成体まで肥育させることでわかる、当該成体の体重、体高、健康状態に関する情報や、肥育された幼体又は成体を競売にかけたときについた価格に関する情報などである。

精肉情報とは、例えば、選定した受精卵Ｆを成体まで発育させ、この成体を精肉加工することでわかる、上記精肉の肉質等級、歩留等級及び旨味に関する情報や、上記精肉を市場に販売する際についた価格に関する情報などである。

なお、上記で列挙された「移植情報」、「繁殖情報」、「肥育情報」及び「精肉情報」については、以下の説明においても同義である。

続いて、取得部２４から経過情報を取得した解析部２５は、記憶部２８に記憶されている、この経過情報に紐づく受精卵Ｆに関する形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報、品質情報、識別情報及び培養環境情報のうちの少なくとも１つを記憶部２８から読み出す。

次いで、解析部２５は予め設定されているアルゴリズムに、経過情報と記憶部２８から読み出した情報を学習データとして組み込むことによって識別器を再構築する。これにより、識別器が更新される。

一方、出力部２６から経過情報を取得した第１端末３０には、この経過情報が表示される。即ち、評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づき選定された受精卵Ｆに関する経過情報が受精卵品質評価者に通知される。これにより、受精卵品質評価者が評価支援情報（受精卵解析レポート）に基づき受精卵Ｆの品質を評価する際に、経過情報も考慮した品質評価を行うことができる。

＜作用＞
近年、不妊治療や畜産等の現場において、移植する受精卵の品質は移植成績を左右する重要な因子となっている。移植する受精卵の選別は、光学顕微鏡や画像処理装置等を用いた形態学的な所見により受精卵の発育状態や品質を判定するのが一般的である。

しかしながら、移植前の受精卵の品質評価において、上記したような形態学的な評価方法では、熟練を要するだけでなく、主観的になりやすい傾向がある。このため、最近では優良な受精卵を選定する上で、形態学的な所見よりもより高精度に評価された受精卵の品質評価結果を取得することが望まれている。

特に、雌牛の子宮内から多数の受精卵を回収し、多数の受精卵の中から優良な受精卵を選別してこの受精卵を、受精卵を回収した雌牛とは別の雌牛の子宮内に移植することが度々行われる畜産業界においては、雌牛の生涯出産回数は制限されるため、形態学的な所見により選定された受精卵由来の成体が所望とする品質ではなかった場合の弊害は大きい。

ゆえに、昨今の畜産業界では、家畜を商品として扱う上で、その生産性を向上させる観点から、移植前の受精卵が移植後にどの程度の発生能を呈するのかより高精度に解析された品質評価結果が切望されている。

しかし、現状の畜産業界では、移植前の受精卵が高精度に解析された品質評価結果を得るためには、専門機関に依頼するか、あるいは、熟練の胚培養士等の専門家に依頼するより手立てがなく、依頼する場合には解析結果を得るまでに必要以上に時間がかかるばかりか、所望とする品質の受精卵を得るまでにコストがかかりすぎてしまう課題がある。

このような事情に鑑み、本実施形態に係る受精卵品質評価システム１００では、受精卵Ｆが培養時間に沿って時系列に撮像された複数の観察画像が特化型ＡＩにより高精度に解析された解析情報と、さらに、この解析情報が受精卵品質評価者に評価された評価情報とが受精卵移植者の第２端末４０に送信可能に構成される。

これにより、受精卵移植者は、形態学的な所見による品質評価方法よりもはるかに高精度に解析・評価された受精卵Ｆに関する品質評価結果を、場所を選ばずに容易に取得することができる。従って、従来のように、受精卵の品質評価のために専門機関や胚培養士に依頼する手間が省けるたけではなく、コストカットが可能となる。

また、受精卵品質評価システム１００では、受精卵移植者によって、評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づく取得要求や購入要求が第２端末４０に入力される。

これにより、受精卵移植者は、特化型ＡＩにより高精度に解析された解析結果と、この解析結果が受精卵品質評価者によってさらに評価された評価情報を参考に、所望とする品質の受精卵、例えば、移植後に高品質な家畜に成体する確率が高い受精卵のみを選定し、入手することができる。

従って、移植後に発生能が高いと予想される受精卵を選定する選定作業の効率性がはるかに向上するだけではなく、所望とする品質ではない成体となる受精卵を選定するリスクが極力抑えられる。

さらに、本実施形態に係る受精卵品質評価システム１００では、受精卵Ｆの観察画像の解析から、受精卵移植者から経過情報が情報処理装置２０及び第１端末３０に送信されるまでのプロセスが１つのシステムで完結している。これにより、受精卵移植者は場所及び時間に依存せずに、いつでも好きな時に取得又は購入要求を、第２端末４０を介して情報処理装置２０に送信することができる。従って、受精卵Ｆを選定する上での選定作業の利便性が向上する。

＜＜第２の実施形態＞＞
図１４は、本技術の第２の実施形態に係る受精卵品質評価システム３００のブロック図である。以下、第１の実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

本実施形態に係る受精卵品質評価システム３００は、図１３に示すように、情報処理装置２０が判定部２２０をさらに有し、複数の第２端末４０とネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される点で、第１の実施形態と異なる。

本実施形態の判定部２２０は、複数の第２端末４０各々から取得した購入要求のうちどの購入要求に応じるか否かを判定する。判定部２２０の詳細な機能については後述する。

＜受精卵品質評価方法＞
図１５は、本実施形態に係る受精卵品質評価システム３００の受精卵Ｆの品質を評価する方法を示すフローチャートである。以下、受精卵Ｆの品質評価方法について、図１５を適宜参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と同様のステップについては、その説明を省略する。

本実施形態に係る受精卵品質評価システム３００は、受精卵Ｆに関する評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づいて、最も良い購入条件を提示した受精卵移植者に受精卵Ｆを販売する競売（オークション）システムである。以下、その詳細について説明する。

［ステップＳ２１：販売判定］
受精卵品質評価者は、第１端末３０を介して、受精卵Ｆに関する評価支援情報（第１受精卵解析情法及び識別情報）と受精卵評価情報を複数の第２端末４０各々に送信する。

各受精卵移植者は、第２端末４０に表示された評価支援情報と受精卵評価情報に基づき、受精卵Ｆを購入する購入要求を第２端末４０に入力する。本実施形態では、この購入要求として、例えば受精卵Ｆを何個購入したいか等の希望購入数や、評価支援情報と受精卵評価情報に基づいて受精卵移植者により設定された買値などが第２端末４０に入力される。

受精卵移植者から購入要求が入力された複数の第２端末４０は、ネットワークＮを介して、購入要求を取得部２４に送信する。取得部２４は、複数の第２端末４０各々から取得した購入要求を判定部２２０に出力する。

判定部２２０は、取得部２４から出力された複数の第２端末４０各々の購入要求のうち、どの購入要求に応じるか否かを判定する。この際、判定部２２０は、典型的には、複数の第２端末４０から送信された購入要求のうち、最も高い買値を付けた受精卵移植者の第２端末４０からの購入要求のみを受け付け、この購入要求を出力部２６に出力する。

［ステップＳ２２：受精卵販売］
続いて、出力部２６は、ネットワークＮを介して、購入が許可された受精卵移植者の第２端末４０からの購入要求に応じた販売指令を、競売にかけられた受精卵Ｆを生産する受精卵品質評価者の第１端末３０に送信する。この販売指令とは、受精卵移植者が落札した受精卵ＦをウェルＷから取り出して、当該受精卵Ｆを受精卵移植者に販売することを促す指令である。

次に、第１端末３０が出力部２６から販売指令を受信したことを受けて、受精卵品質評価者がネットワークＮを介してこの販売指令をゲートウェイ端末１０ａに送信する。そして、第１端末３０から販売指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、販売指令を制御記録ＰＣ２０５に出力する。

販売指令が入力された制御記録ＰＣ２０５は、この販売指令に応じた情報を、表示部２０６を介して表示する。これにより、受精卵Ｆを管理する受精卵管理者に対して、受精卵移植者の購入要求に応じた販売指令が通知される。そして、販売指令が通知された受精卵管理者は、購入が許可された受精卵移植者の購入要求に基づき、受精卵移植者が落札した受精卵Ｆを出荷・配送する。

次いで、受精卵移植者は、受精卵管理者から自身が落札した受精卵Ｆを受け取ると、第２端末４０に入力した自身が設定した買値に基づいた代金を受精卵品質評価者に支払う。受精卵Ｆを落札した受精卵移植者からの受精卵品質評価者への支払いは、郵送や銀行振込等により行われてもよく、あるいは、第２端末４０にインストールされた受精卵移植者向けの専用のアプリケーションを利用したオンライン決済により実行されてもよい。

＜作用＞
本実施形態の受精卵品質評価システム３００は、受精卵Ｆに関する評価支援情報（第１受精卵解析情報及び識別情報）と受精卵評価情報に基づいて、最も高い値を付けた受精卵移植者により受精卵Ｆが落札される。これにより、受精卵品質評価者が受精卵Ｆをビジネスとして生産する上での収益性が飛躍的に向上する。

＜変形例＞
本実施形態の受精卵品質評価システム３００は、図１３に示すように、単一の第１端末３０がネットワークＮを介して、複数の第２端末４０と接続される構成であるが、これに限られない。

例えば、複数の第１及び第２端末３０，４０がネットワークＮを介して接続されてもよく、複数の第１端末３０がネットワークＮを介して単一の第２端末４０と接続されてもよい。あるいは、それぞれ単一の第１及び第２端末３０，４０がネットワークＮを介して接続されてもよい。

＜＜第３の実施形態＞＞
図１６は、本技術の第３の実施形態に係る受精卵品質評価システム５００のブロック図である。以下、第１の実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

本実施形態の受精卵品質評価システム５００は、図１６に示すように、受精卵管理者が観察装置２０２だけではなく、遺伝子解析装置４００をさらに扱う点で第１の実施形態と異なる。

遺伝子解析装置４００は、制御記録ＰＣ２０５に接続され、この制御記録ＰＣ２０５を介してゲートウェイ端末１０ａに接続される。即ち、遺伝子解析装置４００は、制御記録ＰＣ２０５とゲートウェイ端末１０ａを介して、情報処理装置２０と、第１及び第２端末３０，４０と相互に通信可能に接続される。

本実施形態の遺伝子解析装置４００は、例えばＤＮＡ（deoxyribonucleic acid）チップ、あるいは、ＤＮＡシークエンシング法やＰＣＲ（Polymerase Chain Reaction）法等を利用する遺伝子解析装置であるが、この限りではない。

また、遺伝子解析装置４００が受精卵Ｆの遺伝子を解析することにより得られる遺伝子解析情報とは、例えば、ＳＮＰ（Single Nucleotide Polymorphism）タイピングによって得られたＡ（アデニン）、Ｔ（チミン）、Ｇ（グアニン）、Ｃ（シトシン）の４種類の塩基の配列に関する情報であり、以下の説明においても同義である。

＜受精卵品質評価方法＞
図１７は、本実施形態に係る受精卵品質評価システム５００の受精卵Ｆの品質を評価する方法を示すフローチャートである。以下、受精卵Ｆの品質評価方法について、図１７を適宜参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と同様のステップについては、その説明を省略する。

［ステップＳ３１：観察画像・識別情報・遺伝子解析情報取得］
先ず、受精卵Ｆに関する識別情報と、遺伝子解析装置４００が受精卵Ｆの遺伝子を解析することにより得られた遺伝子解析情報とが制御記録ＰＣ２０５に入力される。制御記録ＰＣ２０５に入力された識別情報及び遺伝子解析情報は制御記録ＰＣ２０５に記憶され、ゲートウェイ端末１０ａに送信される。識別情報及び遺伝子解析情報を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介してこれらの情報を取得部２４に送信し、取得部２４がこれらを取得する。

続いて、取得部２４がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから識別情報及び遺伝子解析情報を取得したことを受けて、受精卵Ｆを撮像する撮像指令を出力部２６がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａに送信する。撮像指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、この撮像指令を制御記録ＰＣ２０５に送信する。

撮像指令を受信した制御記録ＰＣ２０５は、撮像指令に従って、撮像部２０２１を制御する。これにより、第１実施形態で説明したように、受精卵Ｆを６つ含む第１タイムラプス画像Ｇ１が生成され、この第１タイムラプス画像Ｇ１が制御記録ＰＣ２０５に送信される。

第１タイムラプス画像Ｇ１が入力された制御記録ＰＣ２０５は、ゲートウェイ端末１０ａに第１タイムラプス画像Ｇ１を送信する。第１タイムラプス画像Ｇ１を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介して第１タイムラプス画像Ｇ１を取得部２４に送信し、取得部２４がこれを取得する。

取得部２４は、ネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから取得した第１タイムラプス画像Ｇ１、識別情報及び遺伝子解析情報を記憶部２８に出力し、これらが記憶部２８に記憶される。また、取得部２４は、取得した第１タイムラプス画像Ｇ１を画像処理部２７に出力し、識別情報及び遺伝子解析情報を出力部２６にも出力する。

［ステップＳ３３：解析処理］
予め記憶部２８に記憶されている、ネットワークＮを介して複数の受精卵管理者から集めた受精卵の遺伝子解析情報と、当該受精卵のタイムラプス画像に基づく、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報及び品質情報のうちの少なくとも１つを、解析部２５が記憶部２８から読み出す。これらの情報は、図１３の「学習データ」に相当する。

次いで、解析部２５は、予め設定されているアルゴリズムに記憶部２８から読み出した学習データを組み込むことによって識別器を構築する。これにより、解析部２５は、識別器を有する構成となる。

なお、上記したアルゴリズムは、図１３の「アルゴリズム」に相当し、例えば第１の実施形態で列挙したような機械学習アルゴリズムとして機能する。また、識別器は、図１３の「学習済みモデル」に相当する。

次いで、解析部２５は、上記のようにして構築された識別器を、画像処理部２７から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２と、この第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する遺伝子解析情報に適用することで、第２受精卵解析情報を生成する。

具体的には、第２タイムラプス画像と遺伝子解析情報を識別器によりディープラーニング解析することによって、第２受精卵解析情報を生成する。そして、解析部２５は、この第２受精卵解析情報を出力部２６及び記憶部２８に出力し、第２受精卵解析情報が記憶部２８に記憶される。

なお、上記した第２タイムラプス画像Ｇ２と、この第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する遺伝子解析情報は、図１３の「入力データ」に相当し、第２受精卵解析情報は、図１３の「結果物」に相当する。

［ステップＳ３４：評価支援情報送信］
出力部２６は、取得部２４から取得した識別情報及び遺伝子解析情報と、解析部２５から取得した第２受精卵解析情報とを少なくとも含む評価支援情報を生成する。そして、出力部２６は、ネットワークＮを介して、この評価支援情報を受精卵品質評価者に出力する。

評価支援情報は、例えば、受精卵品質評価者向けの「受精卵解析レポート」として第１端末３０に送信される。「受精卵解析レポート」は、例えば、第１端末３０にインストールされた受精卵品質評価者向けのアプリケーションソフトを介して第１端末３０に表示されてもよい。

評価支援情報を受信した第１端末３０は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとして評価支援情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、受精卵品質評価者による受精卵Ｆの品質評価が支援される。具体的には、第１端末３０に表示された評価支援情報（受精卵解析レポート）を評価・閲覧した受精卵品質評価者により、評価支援情報に基づく受精卵評価情報が第１端末３０に入力される。

［ステップＳ３５：受精卵譲渡］
第１端末３０は、ネットワークＮを介して、出力部２６から取得した評価支援情報（第２受精卵解析情報、識別情報及び遺伝子解析情報）と、受精卵品質評価者により入力された受精卵評価情報を第２端末４０に送信する。

第２端末４０に送信されたこれらの情報は、例えば、受精卵移植者向けの「受精卵解析・評価レポート」として第２端末４０に送信される。「受精卵解析・評価レポート」は、例えば、第２端末４０にインストールされた受精卵移植者向けのアプリケーションソフトを介して第２端末４０に表示されてもよい。

評価支援情報（第２受精卵解析情報、識別情報及び遺伝子解析情報）と受精卵評価情報を取得した第２端末４０は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとしてこれらの情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、受精卵移植者は、受精卵解析・評価レポート（評価支援情報及び受精卵評価情報）を参考として、所望とする品質の受精卵Ｆを選定することが可能となり、受精卵移植者による受精卵Ｆの選定作業が支援される。

続いて、受精卵移植者は、第２端末４０に表示された評価支援情報（第２受精卵解析情報、識別情報及び遺伝子解析情報）と受精卵評価情報に基づいて、受精卵Ｆを取得する取得要求を、入力部４０ｂを介して第２端末４０に入力する。

受精卵移植者から取得要求が入力された第２端末４０は、ネットワークＮを介して、この取得要求を、送信部４０ｃを介して取得部２４に送信する。次いで、取得部２４が第２端末４０から取得要求を取得したことを受けて、ネットワークＮを介して、出力部２６がこの取得要求に応じた譲渡指令を第１端末３０に出力する。

次に、第１端末３０が出力部２６から譲渡指令を受信したことを受けて、受精卵品質評価者がネットワークＮを介してこの譲渡指令をゲートウェイ端末１０ａに送信する。そして、第１端末３０から譲渡指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、譲渡指令を制御記録ＰＣ２０５に出力する。

譲渡指令が入力された制御記録ＰＣ２０５はこの譲渡指令に応じた情報を、表示部２０６を介して表示する。これにより、受精卵Ｆを管理する受精卵管理者に受精卵移植者の取得要求に応じた譲渡指令が通知される。そして、譲渡指令が通知された受精卵管理者は、受精卵移植者の取得要求に基づき、受精卵移植者が選定した受精卵Ｆを出荷・配送する。

［ステップＳ３６：経過情報取得］
受精卵移植者は、受精卵管理者から出荷・配送された受精卵Ｆを家畜に移植し、出産及び繁殖させる。そして、この家畜から生まれた幼体を成体まで成長させ、この成体を市場に販売する。受精卵移植者は、受精卵管理者から譲渡された受精卵Ｆを、成体まで発育させ販売する過程において、評価支援情報（第２受精卵解析情報、識別情報及び遺伝子解析情報）と受精卵評価情報に基づき、自身が選定した受精卵Ｆに関する経過情報を得る。

次いで、受精卵移植者は、上記のようにして得た経過情報を第２端末４０に入力する。これにより、ネットワークＮを介して、第２端末４０から受精卵移植者が選定した受精卵Ｆに関する経過情報が取得部２４に送信される。

そして、経過情報を取得した取得部２４は、この経過情報を解析部２５と、出力部２６と記憶部２８に出力する。取得部２４から経過情報を取得した出力部２６はこの経過情報を受精卵品質評価者（第１端末３０）に出力する。また、記憶部２８に出力された経過情報は、記憶部２８に記憶される。

ここで、本実施形態の取得部２４は、経過情報として、評価支援情報（第２受精卵解析情報、識別情報及び遺伝子解析情報）と受精卵評価情報に基づき選定された受精卵Ｆに関する移植情報、繁殖情報、肥育情報、精肉情報の少なくとも１つを取得する。

続いて、取得部２４から経過情報を取得した解析部２５は、記憶部２８に記憶されている、この経過情報に紐づく受精卵Ｆに関する形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報、品質情報、遺伝子解析情報及び培養環境情報のうちの少なくとも１つを記憶部２８から読み出す。

次いで、解析部２５は予め設定されているアルゴリズムに、経過情報と記憶部２８から読み出した情報を学習データとして組み込むことによって識別器を再構築する。これにより、識別器が更新される。

一方、取得部２４から経過情報を取得した第１端末３０には、この経過情報が表示される。即ち、評価支援情報（第２受精卵解析情報、識別情報及び遺伝子解析情報）と受精卵評価情報に基づき選定された受精卵Ｆに関する経過情報が受精卵品質評価者に通知される。これにより、受精卵品質評価者が評価支援情報（受精卵解析レポート）に基づき受精卵Ｆの品質を評価する際に、経過情報も考慮した品質評価を行うことができる。

＜作用＞
本実施形態に係る受精卵品質評価システム５００では、受精卵移植者によって、評価支援情報（第２受精卵解析情報、識別情報及び遺伝子解析情報）と受精卵評価情報に基づく取得要求が第２端末４０に入力される。

これにより、受精卵移植者は、第２タイムラプス画像Ｇ２とこの第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する遺伝子解析情報とが、特化型ＡＩによって高精度に解析された解析結果と、この解析結果が受精卵品質評価者によってさらに評価された評価情報と、上記受精卵Ｆに関する識別情報とを参考に、所望とする品質の受精卵Ｆを選定し入手することができる。

＜＜第４の実施形態＞＞
図１８は、本技術の第４の実施形態に係る受精卵品質評価システム７００のブロック図である。以下、第１及び第３の実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

本実施形態の受精卵品質評価システム７００は、図１８に示すように、受精卵管理者が観察装置２０２だけではなく、遺伝子編集装置６００をさらに扱う点で第１及び第３実施形態と異なる。

遺伝子編集装置６００は、制御記録ＰＣ２０５に接続され、この制御記録ＰＣ２０５を介してゲートウェイ端末１０ａに接続される。即ち、遺伝子編集装置６００は、制御記録ＰＣ２０５とゲートウェイ端末１０ａを介して、情報処理装置２０と、第１及び第２端末３０，４０と相互に通信可能に接続される。

遺伝子編集装置６００は、受精卵Ｆのゲノム情報を編集する任意の遺伝子編集ツールであり、このような遺伝子編集ツールとしては、例えば、ＣＲＩＳＰＥＲ／Ｃａｓ９（Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats/CRISPR-associated protein 9）等が挙げられる。

また、遺伝子編集装置６００が受精卵Ｆの遺伝子を編集することにより得られる遺伝子編集情報とは、例えば、受精卵ＦのＤＮＡ配列を変更することにより得られるゲノム編集情報であり、以下の説明においても同義である。

＜受精卵品質評価方法＞
図１９は、本実施形態に係る受精卵品質評価システム７００の受精卵Ｆの品質を評価する方法を示すフローチャートである。以下、受精卵Ｆの品質評価方法について、図１９を適宜参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と同様のステップについては、その説明を省略する。

［ステップＳ４１：観察画像・識別情報・遺伝子解析情報・遺伝子編集情報取得］
先ず、受精卵Ｆに関する識別情報及び遺伝子解析情報と、遺伝子編集装置６００が受精卵Ｆの遺伝子を編集することにより得られた遺伝子編集情報とが制御記録ＰＣ２０５に入力される。制御記録ＰＣ２０５に入力された識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報は制御記録ＰＣ２０５に記憶され、ゲートウェイ端末１０ａに送信される。識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介してこれらの情報を取得部２４に送信し、取得部２４がこれらを取得する。

続いて、取得部２４がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報を取得したことを受けて、受精卵Ｆを撮像する撮像指令を出力部２６がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａに送信する。撮像指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、この撮像指令を制御記録ＰＣ２０５に出力する。

撮像指令を受信した制御記録ＰＣ２０５は、撮像指令に従って、撮像部２０２１を制御する。これにより、第１実施形態で説明したように、受精卵Ｆを６つ含む第１タイムラプス画像Ｇ１が生成され、この第１タイムラプス画像Ｇ１が制御記録ＰＣ２０５に送信される。

第１タイムラプス画像Ｇ１が入力された制御記録ＰＣ２０５は、ゲートウェイ端末１０ａに第１タイムラプス画像Ｇ１を送信する。第１タイムラプス画像Ｇ１を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介して第１タイムラプス画像Ｇ１を取得部２４に送信し、取得部２４がこれを取得する。

取得部２４は、ネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから取得した第１時タイムラプス画像Ｇ１、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報を記憶部２８に出力し、これらが記憶部２８に記憶される。また、取得部２４は、取得した第１タイムラプス画像Ｇ１を画像処理部２７に出力し、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報を出力部２６にも出力する。

［ステップＳ４３：解析処理］
予め記憶部２８に記憶されている、ネットワークＮを介して複数の受精卵管理者から集めた受精卵の遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報と、当該受精卵のタイムラプス画像に基づく、形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報及び品質情報のうちの少なくとも１つを、解析部２５が記憶部２８から読み出す。これらの情報は、図１３の「学習データ」に相当する。

次いで、解析部２５は、予め設定されているアルゴリズムに記憶部２８から読み出した学習データを組み込むことによって識別器を構築する。これにより、解析部２５は、識別器を有する構成となる。

なお、上記したアルゴリズムは、図１３の「アルゴリズム」に相当し、例えば第１の実施形態で列挙したような機械学習アルゴリズムとして機能する。また、識別器は、図１３の「学習済みモデル」に相当する。

次いで、解析部２５は、上記のようにして構築された識別器を、画像処理部２７から出力された第２タイムラプス画像Ｇ２と、この第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報に適用することで、第３受精卵解析情報を生成する。そして、解析部２５は、この第３受精卵解析情報を出力部２６及び記憶部２８に出力し、第３受精卵解析情報が記憶部２８に記憶される。

なお、上記した第２タイムラプス画像Ｇ２と、この第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報は、図１３の「入力データ」に相当し、第３受精卵解析情報は、図１３の「結果物」に相当する。

［ステップＳ４４：評価支援情報送信］
出力部２６は、取得部２４から取得した識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報と、解析部２５から取得した第３受精卵解析情報とを少なくとも含む評価支援情報を生成する。そして、出力部２６は、ネットワークＮを介して、この評価支援情報を受精卵品質評価者に送信する。

評価支援情報は、例えば、受精卵品質評価者向けの「受精卵解析レポート」として第１端末３０に送信される。「受精卵解析レポート」は、例えば、第１端末３０にインストールされた受精卵品質評価者向けのアプリケーションソフトを介して第１端末３０に表示されてもよい。

評価支援情報を受信した第１端末３０は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとして評価支援情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、受精卵品質評価者による受精卵Ｆの品質評価が支援される。具体的には、第１端末３０に表示された評価支援情報（受精卵解析レポート）を評価・閲覧した受精卵品質評価者により、評価支援情報に基づく受精卵評価情報が第１端末３０に入力される。

［ステップＳ４５：受精卵譲渡］
第１端末３０は、ネットワークＮを介して、出力部２６から取得した評価支援情報（第３受精卵解析情報、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報）と、受精卵品質評価者により入力された受精卵評価情報を第２端末４０に送信する。

第２端末４０に送信されたこれらの情報は、例えば、受精卵移植者向けの「受精卵解析・評価レポート」として第２端末４０に送信される。「受精卵解析・評価レポート」は、例えば、第２端末４０にインストールされた受精卵移植者向けのアプリケーションソフトを介して第２端末４０に表示されてもよい。

評価支援情報（第３受精卵解析情報、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報）と受精卵評価情報を取得した第２端末４０は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとしてこれらの情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、受精卵移植者は、受精卵解析・評価レポート（評価支援情報及び受精卵評価情報）を参考として、所望とする品質の受精卵を選定することが可能となり、受精卵移植者による受精卵の選定作業が支援される。

続いて、受精卵移植者は、第２端末４０に表示された評価支援情報（第３受精卵解析情報、識別情報、遺伝子解析情報及び受精卵編集情報）と受精卵評価情報に基づいて、受精卵Ｆを取得する取得要求を、入力部４０ｂを介して第２端末４０に入力する。

受精卵移植者から取得要求が入力された第２端末４０は、ネットワークＮを介して、この取得要求を取得部２４に送信する。次いで、取得部２４が第２端末４０から取得要求を取得したことを受けて、ネットワークＮを介して、出力部２６がこの取得要求に応じた譲渡指令を第１端末３０に送信する。

次に、第１端末３０が出力部２６から譲渡指令を受信したことを受けて、受精卵品質評価者がネットワークＮを介してこの譲渡指令をゲートウェイ端末１０ａに送信する。そして、第１端末３０から譲渡指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、譲渡指令を制御記録ＰＣ２０５に出力する。

譲渡指令が入力された制御記録ＰＣ２０５はこの譲渡指令に応じた情報を、表示部２０６を介して表示する。これにより、受精卵Ｆを管理する受精卵管理者に受精卵移植者の取得要求に応じた譲渡指令が通知される。そして、譲渡指令が通知された受精卵管理者は、受精卵移植者の取得要求に基づき、受精卵移植者が選定した受精卵Ｆを出荷・配送する。

［ステップＳ４６：経過情報取得］
受精卵移植者は、受精卵管理者から出荷・配送された受精卵Ｆを家畜に移植し、出産及び繁殖させる。そして、この家畜から生まれた幼体を成体まで成長させ、この成体を市場に販売する。受精卵移植者は、受精卵管理者から譲渡された受精卵Ｆを、成体まで発育させ販売する過程において、評価支援情報（第３受精卵解析情報、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報）と受精卵評価情報に基づき、自身が選定した受精卵Ｆに関する経過情報を得る。

次いで、受精卵移植者は、上記のようにして得た経過情報を第２端末４０に入力する。これにより、ネットワークＮを介して、第２端末４０から受精卵移植者が選定した受精卵Ｆに関する経過情報が取得部２４に送信される。

そして、経過情報を取得した取得部２４は、この経過情報を解析部２５と、出力部２６と記憶部２８に出力する。取得部２４から経過情報を取得した出力部２６はこの経過情報を受精卵品質評価者（第１端末３０）に送信する。また、記憶部２８に出力された経過情報は、記憶部２８に記憶される。

ここで、本実施形態の取得部２４は、経過情報として、評価支援情報（第３受精卵解析情報、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報）と受精卵評価情報に基づき選定した受精卵Ｆに関する移植情報、繁殖情報、肥育情報、精肉情報の少なくとも１つを取得する。

続いて、取得部２４から経過情報を取得した解析部２５は、記憶部２８に記憶されている、この経過情報に紐づく受精卵Ｆに関する形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報、品質情報、遺伝子解析情報、遺伝子編集情報及び培養環境情報のうちの少なくとも１つを記憶部２８から読み出す。

次いで、解析部２５は予め設定されているアルゴリズムに、経過情報と記憶部２８から読み出した情報を学習データとして組み込むことによって識別器を再構築する。これにより、識別器が更新される。

一方、取得部２４から経過情報を取得した第１端末３０には、この経過情報が表示される。即ち、評価支援情報（第３受精卵解析情報、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報）と受精卵評価情報に基づき選定された受精卵Ｆに関する経過情報が受精卵品質評価者に通知される。これにより、受精卵品質評価者が評価支援情報（受精卵解析レポート）に基づき受精卵Ｆの品質を評価する際に、経過情報も考慮した品質評価を行うことができる。

＜作用＞
本実施形態に係る受精卵品質評価システム７００では、受精卵移植者によって、評価支援情報（第３受精卵解析情報、識別情報、遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報）と受精卵評価情報に基づく取得要求が第２端末４０に入力される。

これにより、受精卵移植者は、第２タイムラプス画像Ｇ２とこの第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する遺伝子解析情報及び遺伝子編集情報とが、特化型ＡＩによって高精度に解析された解析結果と、この解析結果が受精卵品質評価者によってさらに評価された評価情報と、上記受精卵Ｆに関する識別情報とを参考に、所望とする品質の受精卵Ｆを選定し入手することができる。

＜＜第５の実施形態＞＞
図２０は本技術の第５の実施形態に係る受精卵品質評価システム８００のブロック図である。図２１は受精卵品質評価システム８００の受精卵解析支援の概要を示す図であり、受精卵Ｆの品質を解析し、この受精卵に関する経過情報を得るまでの流れを示す図である。以下、第１の実施形態と同様の構成については同様の符号を付し、その詳細な説明は省略する。

本実施形態に係る受精卵品質評価システム８００は、ヒトの受精卵を培養・管理する不妊治療クリニックや病院（受精卵管理者）と、不妊治療クリニックや病院に所属する医師、胚培養士又はスタッフ（受精卵品質評価者）と、不妊治療のために品質が評価されたヒトの受精卵を移植する不妊治療クリニックや病院（受精卵移植者）との間で、高精度に解析されたヒト受精卵の品質評価情報をインターネット等のネットワークを介して相互に取得可能なネットワークシステムである。以下、ヒトの受精卵を対象とした受精卵の品質評価方法について説明する。

＜受精卵品質評価方法＞
図２２は、本実施形態に係る受精卵品質評価システム８００の受精卵Ｆの品質を評価する方法を示すフローチャートである。以下、受精卵Ｆの品質評価方法について、図２２を適宜参照しながら説明する。なお、第１の実施形態と同様のステップについては、その説明を省略する。

［ステップＳ５１：観察画像・所見情報取得］
先ず、受精卵品質評価者が受精卵Ｆに関する所見情報を、入力部２０７を介して制御記録ＰＣ２０５に入力する。制御記録ＰＣ２０５に入力された所見情報は制御記録ＰＣ２０５に記憶され、ゲートウェイ端末１０ａに送信される。所見情報を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介してこの所見情報を取得部２４に送信し、取得部２４がこれを取得する。

ここで、本実施形態の所見情報とは、例えば、受精卵Ｆが時系列に沿って撮像されたタイムラプス画像に基づき、医師や胚培養士等の専門家が所見により判断した受精卵Ｆの品質（発育状態、細胞数、細胞対称性、前核の個数、極体の個数、細胞割球内の核の個数、フラグメント等）に関する情報である。

続いて、取得部２４がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから所見情報を取得したことを受けて、受精卵Ｆを撮像する撮像指令を出力部２６がネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａに送信する。撮像指令を受信したゲートウェイ端末１０ａは、この撮像指令を制御記録ＰＣ２０５に送信する。

撮像指令を受信した制御記録ＰＣ２０５は、撮像指令に従って、撮像部２０２１を制御する。これにより、第１の実施形態で説明したように、受精卵Ｆを６つ含む第１タイムラプス画像Ｇ１が生成され、この第１タイムラプス画像Ｇ１が制御記録ＰＣ２０５に送信される。

第１タイムラプス画像Ｇ１が入力された制御記録ＰＣ２０５は、ゲートウェイ端末１０ａに第１タイムラプス画像Ｇ１を送信する。第１タイムラプス画像Ｇ１を受信したゲートウェイ端末１０ａは、ネットワークＮを介して第１タイムラプス画像Ｇ１を取得部２４に送信し、取得部２４がこれを取得する。

取得部２４は、ネットワークＮを介してゲートウェイ端末１０ａから取得した第１タイムラプス画像Ｇ１と所見情報を記憶部２８に出力し、これらが記憶部２８に記憶される。また、取得部２４は、取得した第１タイムラプス画像Ｇ１を画像処理部２７に出力し、所見情報を出力部２６にも出力する。

［ステップＳ５４：評価支援情報送信］
出力部２６は、取得部２４から取得した所見情報と、解析部２５から取得した第１受精卵解析情報とを少なくとも含む評価支援情報を生成する。そして、出力部２６は、ネットワークＮを介して、この評価支援情報を受精卵品質評価者に出力する。

評価支援情報は、例えば、受精卵品質評価者向けの「受精卵解析レポート」として第１端末３０に送信される。「受精卵解析レポート」は、例えば、第１端末３０にインストールされた受精卵品質評価者向けのアプリケーションソフトを介して第１端末３０に表示されてもよい。

評価支援情報を受信した第１端末３０は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとして評価支援情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、受精卵品質評価者による受精卵Ｆの品質評価が支援される。具体的には、第１端末３０に表示された評価支援情報を評価・閲覧した受精卵品質評価者により、評価支援情報に基づく受精卵評価情報が第１端末３０に入力される。

なお、本実施形態に係る受精卵品質評価システム８００は、「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」（所謂３省４ガイドライン）を順守するネットワークシステムである。従って、受精卵品質評価者が評価支援情報に基づき、第１端末３０に受精卵評価情報を入力する行為は、患者を診察する「診断行為」には該当しない。

［ステップＳ５５：受精卵移植］
第１端末３０は、ネットワークＮを介して、出力部２６から取得した評価支援情報（第１受精卵解析情報及び所見情報）と、受精卵品質評価者により入力された受精卵評価情報を第２端末４０に送信する。

第２端末４０に送信されたこれらの情報は、例えば、受精卵移植者向けに提供される「受精卵解析・評価レポート」として第２端末４０に送信される。「受精卵解析・評価レポート」は、例えば、第２端末４０にインストールされた受精卵移植者向けのアプリケーションソフトを介して第２端末４０に表示されてもよい。

評価支援情報（第１受精卵解析情報及び所見情報）と受精卵評価情報を取得した第２端末４０は、例えば、ＷＥＢダッシュボードとしてこれらの情報をウェブブラウザ上に表示する。これにより、例えば受精卵移植者（不妊治療クリニックや病院等）に通院する不妊患者に受精卵解析・評価レポートが報告されることで、不妊患者の診断予約や通院管理、さらには、不妊患者の通院スケジュールや投薬スケジュールの立案、管理に役立てられる。

続いて、受精卵移植者に所属する医師等が第２端末４０に表示された評価支援情報（第１受精卵解析情報及び所見情報）と受精卵評価情報を参照して、不妊患者に対して受精卵Ｆを移植する上での診断・カウンセリングを行う。この際例えば、受精卵管理者に管理されている、不妊患者の卵子とパートナーの精子又はパートナーの卵子と不妊患者の精子とが体外で受精することにより生じた複数の受精卵Ｆのうち、受精卵解析・評価レポート（評価支援情報及び受精卵評価情報）を参考として、不妊患者が望む品質の受精卵Ｆが選定される。

次いで、不妊患者との診断・カウンセリングの結果選定された受精卵Ｆを取得する取得要求を受精卵移植者に所属する医師等が第２端末４０に入力する。取得要求が入力された第２端末４０は、ネットワークＮを介してこの取得要求をゲートウェイ端末１０ａに送信する。そして、第２端末４０から取得要求を受信したゲートウェイ端末１０ａは、取得要求を制御記録ＰＣ２０５に出力する。

取得要求が入力された制御記録ＰＣ２０５はこの取得要求に応じた情報を、表示装置２０６を介して表示する。これにより、受精卵Ｆを管理する受精卵管理者に受精卵移植者の取得要求が通知される。そして、取得要求が通知された受精卵管理者は、受精卵移植者の取得要求に基づき、受精卵移植者が選定した受精卵Ｆを出荷・搬送する。

次に、受精卵移植者は、受精卵解析・評価レポートに基づいた診断・カウンセリングの結果選定された受精卵Ｆを受精卵管理者から受け取り、この受精卵Ｆを不妊患者の子宮に移植する。

［ステップＳ５６：経過情報取得］
受精卵移植者は、不妊患者の子宮に移植された受精卵Ｆが発育し、出産するまでの過程において、受精卵解析・評価レポート（評価支援情報及び受精卵評価情報）に基づき選定された受精卵Ｆに関する経過情報を得る。

次いで、受精卵移植者に所属する医師等が、上記のようにして得た経過情報を第２端末４０に入力する。これにより、ネットワークＮを介して、第２端末４０から受精卵移植者が選定した受精卵Ｆに関する経過情報が取得部２４に送信される。

そして、経過情報を取得した取得部２４は、この経過情報を解析部２５と、出力部２６と記憶部２８に出力する。取得部２４から経過情報を取得した出力部２６はこの経過情報を受精卵品質評価者（第１端末３０）に送信する。また、記憶部２８に出力された経過情報は、記憶部２８に記憶される。

ここで、本実施形態の取得部２４は、経過情報として、評価支援情報（第１受精卵解析情報及び所見情報）と受精卵評価情報に基づき選定された受精卵Ｆに関する移植情報を少なくとも取得する。

続いて、取得部２４から経過情報を取得した解析部２５は、記憶部２８に記憶されている、この経過情報に紐づく受精卵Ｆに関する形状情報、動き情報、コンパクション情報、収縮情報、拡張情報、活動休止情報、所見による発育情報、品質情報、遺伝子解析情報及び培養環境情報のうちの少なくとも１つを記憶部２８から読み出す。

次いで、解析部２５は予め設定されているアルゴリズムに、経過情報と記憶部２８から読み出した情報を学習データとして組み込むことによって識別器を再構築する。これにより、識別器が更新される。

一方、取得部２４から経過情報を取得した第１端末３０には、この経過情報が表示される。即ち、評価支援情報（第１受精卵解析情報及び所見情報）と受精卵評価情報に基づき選定された受精卵Ｆに関する経過情報が受精卵品質評価者に通知される。これにより、受精卵品質評価者が評価支援情報（受精卵解析レポート）に基づき受精卵Ｆの品質を評価する際に、経過情報も考慮した品質評価を行うことができる。

＜作用＞
本実施形態の受精卵品質評価システム８００では、第２タイムラプス画像Ｇ２が特化型ＡＩによって高精度に解析された解析結果と、この解析結果が受精卵品質評価者によってさらに評価された評価情報と、第２タイムラプス画像Ｇ２に紐づく受精卵Ｆに関する所見情報とを参考として、不妊患者が望む品質の受精卵Ｆを選定し、この受精卵Ｆを不妊患者に移植することが可能となる。

＜補足＞
図２３は、受精卵品質評価システム８００の受精卵解析支援の他の概要を示す図であり、受精卵Ｆの品質を解析し、この受精卵に関する経過情報を得るまでの流れを示す図である。

本実施形態の受精卵品質評価システム８００は、図２３に示すように、受精卵Ｆの品質を評価する受精卵品質評価者と、受精卵Ｆを移植する受精卵移植者が同一の機関（病院又は不妊治療クリニック等）であってもよい。即ち、受精卵品質評価システム８００では、受精卵Ｆの管理と不妊患者への移植が同じ機関（病院又は不妊治療クリニック等）で行われてもよい。これにより、受精卵移植者に受精卵Ｆが出荷・搬送される工程が省略されるため、不妊患者に迅速に受精卵Ｆを移植することが可能となる。

＜変形例＞
本実施形態の受精卵品質評価システム８００のステップＳ５１では、入力部２０７を介して、制御記録ＰＣ２０５に所見情報が入力されるが、これに限られず、第１の実施形態で説明した識別情報がさらに入力されてもよい。即ち、第１受精卵解析情報と、受精卵評価情報と、所見情報と、識別情報とを少なくとも含む評価支援情報を、第２端末４０を介して受精卵移植者やその患者に提示してもよい。

以上、本技術の実施形態について説明したが、本技術は上述の実施形態に限定されるものではなく種々変更を加え得ることは勿論である。

例えば、受精卵品質評価システム１００，３００，５００，７００，８００では、任意の時期毎、例えば１５分間隔や１日おきといった所定の間毎、もしくは連続的に受精卵Ｆを撮像する撮像工程が繰り返され、この工程により取得した画像を利用して受精卵Ｆの品質が評価されるが、これに限られない。

本実施形態に係る受精卵品質評価システム１００，３００，５００，７００，８００では、必要に応じてリアルタイムに画像を取得してもよく、表示装置２０６や第１及び第２端末３０，４０に受精卵Ｆの画像を表示させて随時観察、評価するようにしてもよい。

また、上記第１，第３及び第４の実施形態では、取得部２４が受精卵移植者から取得要求（購入要求）を取得したことを受けて、この取得要求（購入要求）に応じた譲渡指令（販売指令）が第１端末３０に送信されるが、これに限られない。

例えば、取得部２４が第２端末４０から取得要求（購入要求）を取得したことを受けて、出力部２６がこの取得要求（購入要求）に応じた譲渡指令（販売指令）を、端末装置１０を介して受精卵管理者に出力することによって、受精卵Ｆの出荷・配送が実行されてもよい。

さらに、上記第１，第３及び第４の実施形態では、第２端末４０に入力された取得要求（購入要求）が情報処理装置２０に出力されるがこれに限られず、取得要求（購入要求）が端末装置１０を介して受精卵管理者に直接出力されることによって、受精卵Ｆの出荷・配送が実行されてもよい。

加えて、本技術に係る受精卵品質評価システム１００，３００，５００，７００が対象とする受精卵Ｆは典型的にはウシ由来のものであるが、これに限られず、例えばマウス、ブタ、イヌ又はネコ等から採取されたものであってもよい。

また、本明細書において、「受精卵」とは、単一の細胞と、複数の細胞の集合体とを少なくとも概念的に含む。また、この単一または複数の細胞の集合体は、卵母細胞（oocyte）、卵子（egg /ovum）、受精卵（fertile ovum/zygote）、胚盤胞（blastocyst）、胚（embryo）を含む、胚発生（embryonic development）における一または複数のステージで観察される細胞に関連するものである。

さらに、本技術は、畜産分野等における生物の未受精の卵細胞（卵子）や胚等、再生医療、病理生物学及び遺伝子編集技術等の分野における幹細胞、免疫細胞、癌細胞等の生体から取り出された生体試料等、任意の細胞に対しても適用可能である。

なお、本技術は以下のような構成もとることができる。

（１）
ネットワークを介して、生産事業者から受精卵のタイムラプス画像を取得し、
上記受精卵のタイムラプス画像を、複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を用いて生成された学習済みモデルに適用することによって、第１の受精卵解析情報を生成し、
上記第１の受精卵解析情報を含む受精卵解析レポートを用いて受精卵を評価する胚培養士又は生産者に、上記ネットワークを介して、上記受精卵解析レポートを出力する
受精卵品質評価方法。
（２）
上記（１）に記載の受精卵品質評価方法であって、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、受精卵のタイムラプス画像を、上記学習済みモデルによりディープラーニング解析することで、上記第１の受精卵解析情報を生成する
受精卵品質評価方法。
（３）
上記（１）又は（２）に記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
繁殖事業者に受精卵販売レポートを送信する
受精卵品質評価方法。
（４）
上記（１）から（３）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、
上記受精卵解析レポートを出力する工程は、受精卵を撮像した撮像時間と、受精卵の発育時間と、品質情報と、形状情報と、動き情報と、コンパクション情報と、収縮情報と、拡張情報と、活動休止情報の少なくとも１つを上記第１の受精卵解析情報として含む上記受精卵解析レポートを出力する
受精卵品質評価方法。
（５）
上記（１）から（４）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を学習データとする第１のアルゴリズムに基づき生成された第１の識別器に、受精卵のタイムラプス画像を適用することよって、上記第１の受精卵解析情報を生成する
受精卵品質評価方法。
（６）
上記（５）に記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
上記第１の受精卵解析情報を生成する前に、受精卵のタイムラプス画像をノーマライゼーションし、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、ノーマライゼーションされた受精卵のタイムラプス画像を上記第１の識別器に適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成する
受精卵品質評価方法。
（７）
上記（５）又は（６）に記載の受精卵品質評価方法であって、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を学習データとする第２のアルゴリズムと上記第１のアルゴリズムとに基づき生成された第２の識別器に、受精卵のタイムラプス画像を適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成することを含む
受精卵品質評価方法。
（８）
上記（１）から（７）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像及び識別情報を学習データとするアルゴリズムに基づき生成された識別器に、受精卵のタイムラプス画像と識別情報を適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成することを含む
受精卵品質評価方法。
（９）
上記（１）から（８）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程は、上記複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像及び培養環境情報を学習データとするアルゴリズムに基づき生成された識別器に、受精卵のタイムラプス画像と培養環境情報を適用することによって、上記第１の受精卵解析情報を生成することを含む
受精卵品質評価方法。
（１０）
上記（１）から（９）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、
上記第１の受精卵解析情報を生成する工程では、上記第１の受精卵解析情報として、受精卵を撮像した撮像時間と、受精卵の発育時間と、品質情報と、形状情報と、動き情報と、コンパクション情報と、収縮情報と、拡張情報と、活動休止情報の少なくとも１つが生成される
受精卵品質評価方法。
（１１）
上記（３）から（１０）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、
上記受精卵販売レポートを送信する工程は、上記第１の受精卵解析情報を含み受精卵の品質評価を支援する評価支援情報と、上記評価支援情報に基づく受精卵評価情報とを含む上記受精卵販売レポートを上記繁殖事業者に送信する
受精卵品質評価方法。
（１２）
上記（３）から（１１）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
上記ネットワークを介して、受精卵を取得する取得要求を上記繁殖事業者から取得し、
上記取得要求に応じた指令を上記生産者又は上記胚培養士に出力する
受精卵品質評価方法。
（１３）
上記（３）から（１１）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
上記ネットワークを介して、受精卵を購入する購入要求を上記繁殖事業者から取得し、
上記購入要求に応じた指令を上記生産者又は上記胚培養士に出力する
受精卵品質評価方法。
（１４）
上記（１３）に記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
上記繁殖事業者からの上記購入要求に応じるか否かを判定する
受精卵品質評価方法。
（１５）
上記（３）から（１４）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
受精卵の遺伝子を解析する遺伝子解析装置により取得された遺伝子解析情報を、上記生産事業者から上記ネットワークを介して取得し、
受精卵のタイムラプス画像と上記遺伝子解析情報とに基づき、第２の受精卵解析情報を生成し、
上記ネットワークを介して、上記第２の受精卵解析情報を上記胚培養士又は上記生産者に出力する
受精卵品質評価方法。
（１６）
上記（１５）に記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
受精卵の遺伝子を編集する遺伝子編集装置により取得された遺伝子編集情報を、上記生産事業者から上記ネットワークを介して取得し、
受精卵のタイムラプス画像と、上記遺伝子解析情報と、上記遺伝子編集情報とに基づき、第３の受精卵解析情報を生成し、
上記ネットワークを介して、上記第３の受精卵解析情報を上記胚培養士又は上記生産者に出力する
受精卵品質評価方法。
（１７）
上記（３）から（１６）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価方法であって、さらに、
上記ネットワークを介して、上記繁殖事業者から受精卵に関する経過情報を取得し、
上記ネットワークを介して、上記経過情報を上記生産者又は上記胚培養士に出力する
受精卵品質評価方法。
（１８）
上記（１７）に記載の受精卵品質評価方法であって、
上記経過情報を取得する工程は、上記経過情報として、受精卵に関する移植情報と、繁殖情報と、肥育情報と、精肉情報の少なくとも１つを取得する
受精卵品質評価方法。
（１９）
クラウドコンピューティングによる受精卵の品質評価を行うための情報処理装置を備える受精卵品質評価システムであって、
固有の識別情報に紐づけられた受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像を、端末装置からネットワークを介して取得する取得部と、
上記複数の観察画像に基づき、受精卵解析情報を生成する解析部と、
上記識別情報と上記受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、上記評価支援情報に基づく受精卵評価情報の入力を受け付けるコンピュータに上記ネットワークを介して出力する出力部と
を有する上記情報処理装置
を具備する受精卵品質評価システム。
（２０）
上記（１９）に記載の受精卵品質評価システムであって、
上記ネットワークを介して、上記複数の観察画像を送信可能に構成された上記端末装置をさらに具備する
受精卵品質評価システム。
（２１）
上記（１９）又は（２０）に記載の受精卵品質評価システムであって、
上記取得部は、上記識別情報として、受精卵となる精子及び卵子に関する情報と、受精卵に関する交配情報と、受精卵を培養する培養容器に関する情報の少なくとも１つを上記端末装置から上記ネットワークを介してさらに取得する
受精卵品質評価システム。
（２２）
上記（１９）から（２１）のいずれか１つに記載の受精卵品質評価システムであって、
上記情報処理装置は、ウェブサーバである
受精卵品質評価システム。
（２３）
ネットワークを介して、複数の端末と接続可能なクラウドサーバを備える受精卵品質評価システムであって、
固有の識別情報に紐づけられた受精卵が時系列に撮像された複数の観察画像を、前記ネットワークを介して前記端末から取得する取得部と、
上記複数の観察画像に基づき、受精卵解析情報を生成する解析部と、
上記識別情報と上記受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、上記評価支援情報に基づく受精卵評価情報の入力を受け付けるコンピュータに上記ネットワークを介して出力する出力部と
を有する前記クラウドサーバ
を具備する受精卵品質評価システム。
（２４）
ネットワークを介して、生産事業者から受精卵のタイムラプス画像を取得するステップと、
上記受精卵のタイムラプス画像を、複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を用いて生成された学習済みモデルに適用することによって、受精卵解析情報を生成するステップと、
上記受精卵解析情報を含む受精卵解析レポートを用いて受精卵を評価する胚培養士又は生産者に、上記ネットワークを介して、上記受精卵解析レポートを出力するステップと
を情報処理装置に実行させるプログラム。
（２５）
ネットワークを介して、生産事業者から受精卵のタイムラプス画像を取得する取得部と、
上記受精卵のタイムラプス画像を、複数の生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像を用いて生成された学習済みモデルに適用することによって、受精卵解析情報を生成する解析部と、
上記受精卵解析情報を含む受精卵解析レポートを用いて受精卵を評価する胚培養士又は生産者に、上記ネットワークを介して、上記受精卵解析レポートを出力する出力部と
を具備する情報処理装置。

１０・・・端末装置
１０ａ・・ゲートウェイ端末
２０・・・情報処理装置
２４・・・取得部
２５・・・解析部
２６・・・出力部
２７・・・画像処理部
２８・・・記憶部
３０・・・第１端末
４０・・・第２端末
２０２・・・観察装置
２２０・・・判定部
４００・・・遺伝子解析装置
５００・・・遺伝子編集装置
１００，３００，５００，７００，８００・・・受精卵品質評価システム
Ｆ・・・受精卵

Claims (27)

1. クラウドコンピューティングによる受精卵の品質評価を行うための情報処理装置を備える受精卵品質評価システムであって、
   前記情報処理装置は、
   ネットワークを介して、生産事業者から、受精卵の識別情報及びタイムラプス画像を取得する取得部と、
   受精卵のタイムラプス画像と当該受精卵のタイムラプス画像に基づく動き情報とを含む学習データを用いて生成された学習済みモデルに対して、前記識別情報に紐づけられた受精卵毎のタイムラプス画像を適用することによって、当該受精卵毎の受精卵解析情報を生成する解析部と、
   前記識別情報と前記識別情報に紐づけられた受精卵毎の受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、前記ネットワークを介して、胚培養士又は生産者に出力する出力部と
   を有し、
   前記評価支援情報は、当該評価支援情報に基づいて前記胚培養士又は前記生産者によって入力される前記受精卵毎の受精卵評価情報を受け付け可能なウェブブラウザ上に表示される情報である
   受精卵品質評価システム。
2. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記動き情報は、受精卵の細胞内の動き速度ベクトルの合計値である
   受精卵品質評価システム。
3. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記評価支援情報は、ウェブダッシュボード上に表示される情報である
   受精卵品質評価システム。
4. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記受精卵評価情報は、受精卵の出荷に関する情報を含む
   受精卵品質評価システム。
5. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記ネットワークを介して、受精卵のタイムラプス画像を送信可能に構成された端末装置をさらに具備する
   受精卵品質評価システム。
6. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記取得部は、前記識別情報として、受精卵となる精子及び卵子に関する情報、受精卵に関する交配情報又は受精卵を培養する培養容器に関する情報の少なくとも１つを、前記ネットワークを介して取得する
   受精卵品質評価システム。
7. 請求項６に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記交配情報は、前記精子を採取されたオスに関する情報又は前記卵子を採取されたメスに関する情報の少なくとも１つである
   受精卵品質評価システム。
8. 請求項６に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記培養容器に関する情報は、前記培養容器の配置に関する情報又は受精卵の配置に関する情報の少なくとも１つである
   受精卵品質評価システム。
9. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
   前記情報処理装置は、ウェブサーバである
   受精卵品質評価システム。
10. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記学習データは、受精卵の品質情報、受精卵の形状情報、受精卵のコンパクション情報、受精卵の収縮情報、受精卵の拡張情報又は受精卵の活動休止情報の少なくとも１つをさらに含む
    受精卵品質評価システム。
11. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記解析部は、生産事業者から集めた受精卵の少なくともタイムラプス画像を学習データとするアルゴリズムに基づき生成された識別器に、受精卵のタイムラプス画像を適用することによって、前記受精卵解析情報を生成する
    受精卵品質評価システム。
12. 請求項１１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記情報処理装置は、前記受精卵解析情報を生成する前に、受精卵のタイムラプス画像をノーマライゼーションする画像処理部をさらに有し、
    前記解析部は、前記ノーマライゼーションされた受精卵のタイムラプス画像を前記識別器に適用することによって、前記受精卵解析情報を生成する
    受精卵品質評価システム。
13. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記解析部は、生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像及び識別情報を学習データとするアルゴリズムに基づき生成された識別器に、受精卵のタイムラプス画像及び識別情報を適用することによって、前記受精卵解析情報を生成する
    受精卵品質評価システム。
14. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記解析部は、生産事業者から集めた受精卵のタイムラプス画像及び培養環境情報を学習データとするアルゴリズムに基づき生成された識別器に、受精卵のタイムラプス画像及び培養環境情報を適用することによって、前記受精卵解析情報を生成する
    受精卵品質評価システム。
15. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記解析部は、前記受精卵解析情報として、受精卵を撮像した撮像時間、受精卵の発育時間、受精卵の品質情報、受精卵の形状情報、受精卵の動き情報、受精卵のコンパクション情報、受精卵の収縮情報、受精卵の拡張情報又は受精卵の活動休止情報の少なくとも１つを生成する
    受精卵品質評価システム。
16. 請求項５に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記端末は、前記受精卵解析情報を含み受精卵の品質評価を支援する評価支援情報と、前記評価支援情報に基づく受精卵評価情報とを含む受精卵販売情報を繁殖事業者に出力する
    受精卵品質評価システム。
17. 請求項５に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記取得部は、前記ネットワークを介して、受精卵を取得する取得要求を繁殖事業者から取得し、
    前記出力部は、前記取得要求に応じた指令を前記生産者又は前記胚培養士に出力する
    受精卵品質評価システム。
18. 請求項５に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記取得部は、前記ネットワークを介して、受精卵を購入する購入要求を繁殖事業者から取得し、
    前記出力部は、前記購入要求に応じた指令を前記生産者又は前記胚培養士に出力する
    受精卵品質評価システム。
19. 請求項１８に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記情報処理装置は、前記繁殖事業者からの前記購入要求に応じるか否かを判定する判定部をさらに有する
    受精卵品質評価システム。
20. 請求項５に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記取得部は、前記ネットワークを介して、繁殖事業者から受精卵に関する経過情報を取得し、
    前記出力部は、前記ネットワークを介して、前記経過情報を前記生産者又は前記胚培養士に出力する
    受精卵品質評価システム。
21. 請求項２０に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記取得部は、前記経過情報として、受精卵に関する移植情報、繁殖情報、肥育情報、又は精肉情報の少なくとも１つを取得する
    受精卵品質評価システム。
22. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記出力部は、所定の時間間隔で更新された前記評価支援情報を前記胚培養士又は前記生産者に出力する
    受精卵品質評価システム。
23. 請求項１に記載の受精卵品質評価システムであって、
    前記取得部は、少なくとも前記識別情報に紐づけられた受精卵のタイムラプス画像をリアルタイムに取得する
    受精卵品質評価システム。
24. クラウドコンピューティングによる受精卵の品質評価を行うための情報処理装置を備える受精卵品質評価システムであって、
    前記情報処理装置は、
    ネットワークを介して、生産事業者から、受精卵の識別情報及びタイムラプス画像を取得する取得部と、
    受精卵のタイムラプス画像と当該受精卵のタイムラプス画像に基づく動き情報とを含む学習データを用いて生成された学習済みモデルに対して、前記識別情報に紐づけられた受精卵毎のタイムラプス画像を適用することによって、当該受精卵毎の受精卵解析情報を生成する解析部と、
    前記識別情報と前記識別情報に紐づけられた受精卵毎の受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、前記ネットワークを介して、胚培養士又は生産者に出力する出力部と
    を有し、
    前記評価支援情報は、当該評価支援情報に基づいて前記胚培養士又は前記生産者によって入力される前記受精卵毎の受精卵評価情報を受け付け可能な端末に表示されたウェブブラウザ上に表示される情報である
    受精卵品質評価システム。
25. ネットワークを介して、生産事業者から、受精卵の識別情報及びタイムラプス画像を取得する取得部と、
    受精卵のタイムラプス画像と当該受精卵のタイムラプス画像に基づく動き情報とを含む学習データを用いて生成された学習済みモデルに対して、前記識別情報に紐づけられた受精卵毎のタイムラプス画像を適用することによって、当該受精卵毎の受精卵解析情報を生成する解析部と、
    前記識別情報と前記識別情報に紐づけられた受精卵毎の受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、前記ネットワークを介して、胚培養士又は生産者に出力する出力部と
    を具備し、
    前記評価支援情報は、当該評価支援情報に基づいて前記胚培養士又は前記生産者によって入力される前記受精卵毎の受精卵評価情報を受け付け可能なウェブブラウザ上に表示される情報である
    情報処理装置。
26. ネットワークを介して、生産事業者から、受精卵の識別情報及びタイムラプス画像を取得する工程と、
    受精卵のタイムラプス画像と当該受精卵のタイムラプス画像に基づく動き情報とを含む学習データを用いて生成された学習済みモデルに対して、前記識別情報に紐づけられた受精卵毎のタイムラプス画像を適用することによって、当該受精卵毎の受精卵解析情報を生成する工程と、
    前記識別情報と前記識別情報に紐づけられた受精卵毎の受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、前記ネットワークを介して、胚培養士又は生産者に出力する工程と
    を具備し、
    前記評価支援情報は、当該評価支援情報に基づいて前記胚培養士又は前記生産者によって入力される前記受精卵毎の受精卵評価情報を受け付け可能なウェブブラウザ上に表示される情報である
    情報処理方法。
27. ネットワークを介して、生産事業者から、受精卵の識別情報及びタイムラプス画像を取得するステップと、
    受精卵のタイムラプス画像と当該受精卵のタイムラプス画像に基づく動き情報とを含む学習データを用いて生成された学習済みモデルに対して、前記識別情報に紐づけられた受精卵毎のタイムラプス画像を適用することによって、当該受精卵毎の受精卵解析情報を生成するステップと、
    前記識別情報と前記識別情報に紐づけられた受精卵毎の受精卵解析情報とを含む評価支援情報を、前記ネットワークを介して、胚培養士又は生産者に出力するステップと
    を情報処理装置に実行させ、
    前記評価支援情報は、当該評価支援情報に基づいて前記胚培養士又は前記生産者によって入力される前記受精卵毎の受精卵評価情報を受け付け可能なウェブブラウザ上に表示される情報である
    プログラム。

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