JP2019134690A - Information processing device, information processing method and information processing program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program.
従来、ペットの呼気から排出された呼気ガスからペットの健康状態を推定する技術が知られている(例えば、特許文献1)。 Conventionally, a technique for estimating the health state of a pet from exhaled gas discharged from the breath of the pet is known (for example, Patent Document 1).
しかしながら、上述した従来技術では、ペットの健康状態をペットの呼気から排出される呼気ガスから推定するに過ぎず、ペットの健康状態の推定が十分とは言えなかった。 However, in the above-described prior art, the health state of the pet is merely estimated from the exhaled gas discharged from the breath of the pet, and it cannot be said that the estimation of the health state of the pet is sufficient.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、精度よくペットの健康状態を推定することができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object thereof is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program capable of accurately estimating the health state of a pet.
本願に係る情報処理装置は、取得部と、学習部とを備える。取得部は、ペットの健康に関する健康情報を取得する。学習部は、取得部によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。 The information processing apparatus according to the present application includes an acquisition unit and a learning unit. The acquisition unit acquires health information related to the health of the pet. The learning unit learns the relationship between the pet health condition and the pet supplies based on the health information acquired by the acquisition unit and the purchase information regarding the pet supplies purchased by the pet owner.
実施形態の一態様によれば、精度よくペットの健康状態を推定することができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to accurately estimate the health state of the pet.
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。 Hereinafter, a mode for carrying out an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program according to the present application (hereinafter referred to as “embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. Note that the information processing apparatus, the information processing method, and the information processing program according to the present application are not limited by this embodiment. Moreover, in the following embodiment, the same code | symbol is attached | subjected to the same site | part and the overlapping description is abbreviate | omitted.
[1.情報処理の概要]
まず、図1を参照しながら実施形態に係る情報処理の概要について説明する。図1は、実施形態に係る情報処理の概要を示す説明図である。図1の例では、ペットの健康に関する健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいてペットの健康状態とペット用品との関係性を学習し、かかる学習結果を利用してユーザの要求によりユーザが飼っているペットの健康状態を推定する処理が行われる。
[1. Overview of information processing]
First, an outline of information processing according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an overview of information processing according to the embodiment. In the example of FIG. 1, the relationship between the health status of the pet and the pet supplies is learned based on the health information about the pet health and the purchase information about the pet supplies purchased by the pet owner, and the learning result is used. Processing for estimating the health state of a pet kept by the user is performed according to the user's request.
図1に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と情報処理装置100とを含む。端末装置10および情報処理装置100は、ネットワークを介して、互いに有線または無線により通信可能に接続される。
As illustrated in FIG. 1, the
端末装置10は、ユーザG01によって利用される情報処理装置である。図1の例では、端末装置10はノート型PC(Personal Computer)として示されている。なお、端末装置10は、スマートフォン、タブレット端末、PDA(Personal Digital Assistant)、デスクトップ型PCを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。 The terminal device 10 is an information processing device used by the user G01. In the example of FIG. 1, the terminal device 10 is shown as a notebook PC (Personal Computer). The terminal device 10 may be any type of information processing apparatus including a smartphone, a tablet terminal, a PDA (Personal Digital Assistant), and a desktop PC.
情報処理装置100は、端末装置10に対してペットに関する健康サービスを提供するサーバ用ホストコンピュータである。具体的には、情報処理装置100は、ペットの健康に関する健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいてペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。そして、情報処理装置100は、学習結果を利用してユーザG01の要求によりユーザG01が飼っているペット、例えば犬(犬種:柴犬)D01の健康状態を推定し、かかる推定結果を端末装置10に対して提供する。
The
このように、実施形態に係る情報処理装置100は、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する学習処理と、学習結果を利用してユーザG01が飼っている犬D01の健康状態を推定する推定処理とを実行する。かかる形態について図1を用いてさらに説明する。
As described above, the
図1に示すように、情報処理装置100は、購入情報データベースと健康情報データベースとを有する。購入情報データベースは、ペットの飼い主であるユーザU01,02…が購入したペット用品に関する購入情報を記憶している。この例では、ユーザU01がペット用品として「ドッグフードA」を「2009/04/10」に初めて購入し、その日から約2ヶ月おきに「ドッグフードA」を購入している情報を示している。また、ユーザU02がペット用品として「ドッグフードA」を「2009/04/20」に初めて購入し、その日から約2ヶ月おきに「ドッグフードA」を購入している情報を示している。
As shown in FIG. 1, the
健康情報データベースは、ユーザU01,U02…が飼っているペットの健康に関する健康情報を記憶している。かかる健康情報は、例えば、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から取得することができる。この例では、ユーザU01が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「2008/12/01」であり、動物病院で診察した日が「2015/03/10」であり、その時の病名が「病気1」であった旨の情報を示している。また、ユーザU02が飼っているペットが犬の「柴犬」であり、かかる犬の誕生日が「2008/12/21」であり、動物病院で診察した日が「2015/03/20」であり、その時は病気がなかった旨の情報を示している。
The health information database stores health information related to the health of pets kept by the users U01, U02,. Such health information can be obtained from insurance information of an insurance company that handles pet insurance, for example. In this example, the pet kept by the user U01 is the dog “Spitz”, the birthday of the dog is “2008/12/01”, and the date of the examination at the animal hospital is “2015/03/10”. And information indicating that the disease name at that time was “
そして、情報処理装置100は、購入情報データベースに記憶されている購入情報と健康情報データベースに記憶されている健康情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する学習処理を行う(ステップS1)。ここでは、情報処理装置100は、かかる学習処理を行うことで、ペット用品および犬種からペットの健康状態を予測するための学習モデルを生成する。
Then, the
図1の例では、情報処理装置100は、ペット用品である「ドッグフードA」を犬種「スピッツ」に与え続けると「病気1になりやすい」ということを学習し、「ドッグフードA」を犬種「柴犬」に与え続けても「病気1になりにくい」ということを学習する。言い換えれば、情報処理装置100によって生成された学習モデルは、ペット用品「ドッグフードA」および犬種「スピッツ」が入力されると「病気1になりやすい」という予測結果を出力し、ペット用品「ドッグフードA」および犬種「柴犬」が入力されると、「病気1になりにくい」という予測結果を出力する。
In the example of FIG. 1, the
そして、情報処理装置100は、ユーザG01の操作にしたがって端末装置10からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付ける(ステップS2)。なお、情報処理装置100は、例えば、ユーザG01が購入したペット用品に関する購入情報や、かかるユーザG01が飼っているペットに関するペット情報などを保有している。
And the
そして、情報処理装置100は、端末装置10からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付けると、学習結果に基づいて、ユーザG01が飼っているペットの健康状態を推定する推定処理を行う(ステップS3)。
And the
具体的には、情報処理装置100は、ユーザG01が継続して「ドッグフードA」を購入している場合、ユーザG01が飼っている犬D01が「柴犬」であるため、「病気1」のリスクが少ないことから犬D01の健康状態が「健康」であると推定する。
Specifically, when the user G01 continues to purchase “Dog Food A”, the
そして、情報処理装置100は、かかる推定結果を端末装置10に対して提供する(ステップS4)。ユーザG01は、推定結果から「ドッグフードA」を犬D01に与え続けても問題ないことを知ることができる。
Then, the
このように、情報処理装置100は、ペットの健康に関する健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいてペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。これにより、情報処理装置100は、学習結果を用いることで精度よくペットの健康状態を推定することができる。
As described above, the
また、情報処理装置100は、学習結果を利用してユーザG01の要求によりユーザG01が飼っている犬D01の健康状態を推定し、かかる推定結果を端末装置10に対して提供する。
Further, the
これにより、情報処理装置100は、学習結果を利用して推定されたペットの健康状態をかかるペットの飼い主に提供することができ、ペットの飼い主に対して付加価値のあるペットに関する健康サービスを提供することができる。以下、このような学習処理や推定処理を実現する情報処理装置100について詳細に説明する。
Thereby, the
[2.情報処理装置の構成例]
次に、図2を用いて、実施形態に係る情報処理装置100について説明する。図2は、実施形態に係る情報処理装置100の構成例を示す図である。図2に示すように、情報処理装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。
[2. Configuration example of information processing apparatus]
Next, the
通信部110は、例えば、NIC等によって実現される。また、通信部110は、ネットワークと有線または無線で接続される。
The
記憶部120は、例えば、RAM、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図2に示すように、記憶部120は、購入情報データベース121と、保険情報データベース122と、学習モデル123と、推定情報データベース124とを有する。
The
購入情報データベース121は、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報が記憶されるデータベースである。
The
図3は、実施形態に係る購入情報データベース121に記憶される購入情報の一例を示す図である。図3に示す例では、「ユーザID」、「購入用品」、「購入数」、および「購入日」といった項目を有する情報が記憶される。なお、購入情報データベース121には、図3に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が記憶されてもよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of purchase information stored in the
ここで、「ユーザID」とは、ショッピングサイト上でペット用品を購入するユーザ毎に割り振られる識別子である。また、「購入用品」とは、購入したペット用品を示す情報である。また、「購入数」とは、購入したペット用品の個数を示す情報である。また、「購入日」とは、ペット用品を購入した年月日を示す情報である。 Here, the “user ID” is an identifier assigned to each user who purchases pet supplies on the shopping site. The “purchased goods” is information indicating the purchased pet goods. “Number of purchases” is information indicating the number of purchased pet supplies. “Purchase date” is information indicating the date of purchase of pet supplies.
例えば、図3に示す例では、ユーザU01がペット用品として「ドッグフードA」を「2009/04/10」に初めて「1」袋購入し、その日から約2ヶ月おきに「ドッグフードA」を「1」袋購入している旨の情報を示す。ユーザU02がペット用品として「ドッグフードA」を「2009/04/20」に初めて「1」袋購入し、その日から約2ヶ月おきに「ドッグフードA」を「1」袋購入している旨の情報を示す。 For example, in the example shown in FIG. 3, the user U01 purchases “Dog Food A” as “1” for the first time on “2009/04/10” as pet supplies, and “Dog Food A” is changed to “1” about every two months from that date. "Indicates that you are purchasing a bag." Information that user U02 purchased “1” bags of “Dog Food A” for the first time as “2009/04/20” as pet supplies, and purchased “1” bags of “Dog Food A” about every two months from that date. Indicates.
また、ユーザU03がペット用品として「ドッグフードB」を「2010/01/03」に初めて「2」袋購入し、その日から約1ヶ月おきに「ドッグフードB」を「2」袋購入している旨の情報を示す。また、ユーザU04がペット用品として「ドッグフードB」を「2010/01/10」に初めて「1」袋購入し、その日から約2ヶ月おきに「ドッグフードB」を「1」袋購入している旨の情報を示す。 In addition, the user U03 purchases “dog food B” as “2” bags for the first time on “2010/01/03” as pet supplies, and purchases “2” bags of “dog food B” about every other month from that date. Information. In addition, the user U04 purchases “Dog Food B” as “1” bags for the first time on “2010/01/10” as pet supplies, and purchases “Dog Food B” as “1” bags about every two months from that date. Information.
なお、上記した購入情報データベース121には、ショッピングサイトでペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報が記憶されているが、購入情報としては、ショッピングサイトからの取得に限られない。例えば、コンビニエンスストア等の実店舗に設けられたPOS端末が保有するPOSデータから購入情報を取得してもよい。
The
保険情報データベース122は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から取得した健康情報が記憶されるデータベースである。つまり、この形態では、保険情報から健康情報を取得しており、保険情報データベース122が健康情報データベースに相当する。
The
図4は、実施形態に係る保険情報データベース122に記憶される保険情報の一例を示す図である。図4に示す例では、「ユーザID」、「ペットID」、「ペット名」、「犬種」、「誕生日」、「保険加入日」、および「病歴情報」といった項目を有する情報が記憶される。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of insurance information stored in the
ここで、「ペットID」とは、各ユーザが飼っているペットを識別する識別子である。また、「ペット名」とは、ペットの名前を示す情報である。また、「犬種」とは、犬の種類を示す情報である。また、「誕生日」とは、ペットである犬が生まれた日を示す情報である。また、「保険加入日」とは、ペットである犬がペット保険に加入した日を示す情報である。 Here, the “pet ID” is an identifier for identifying a pet kept by each user. The “pet name” is information indicating the name of the pet. The “dog type” is information indicating the type of dog. Further, “birthday” is information indicating the date on which a dog, a pet, was born. The “insurance date” is information indicating a date when a dog, which is a pet, joined the pet insurance.
また、「病歴情報」とは、ペットにおける過去の病気の履歴や通院履歴などを示す情報である。具体的には、例えば、「診察日」、「病名」、「病院名」、および「投与薬剤」などの情報である。 Further, “medical history information” is information indicating a history of past illnesses and hospital histories of pets. Specifically, for example, information such as “examination date”, “disease name”, “hospital name”, and “administered drug”.
例えば、図4に示す例では、ユーザU01が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「2008/12/01」であり、動物病院で診察した日が「2015/03/10」であり、その時の病名が「病気1」であった旨の情報を示す。また、ユーザU02が飼っているペットが犬の「柴犬」であり、かかる犬の誕生日が「2008/12/21」であり、動物病院で診察した日が「2015/03/20」であり、その時は病気がなかった旨の情報を示す。
For example, in the example shown in FIG. 4, the pet kept by the user U01 is “Spitz” of the dog, the birthday of the dog is “2008/12/01”, and the date of the examination at the animal hospital is “2015”. / 03/10 ”, indicating that the disease name at that time was“
また、ユーザU03が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「2008/04/18」であり、動物病院で診察した日が「2015/08/21」であり、その時は病気がなかった旨の情報を示す。また、ユーザU04が飼っているペットが犬の「柴犬」であり、かかる犬の誕生日が「2008/07/24」であり、動物病院で診察した日が「2015/11/15」であり、その時の病名が「病気2」であった旨の情報を示す。
In addition, the pet owned by the user U03 is the dog “Spitz”, the birthday of the dog is “2008/04/18”, and the date of the examination at the animal hospital is “2015/08/21” At that time, it shows information that there was no illness. Further, the pet owned by the user U04 is the dog “Shiba Inu”, the birthday of the dog is “2008/07/24”, and the date of the examination at the animal hospital is “2015/11/15” , Information indicating that the disease name at that time was “
学習モデル123は、購入情報データベース121に記憶されている購入情報と保険情報データベース122に記憶されている保険情報から取得した健康情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習することで得られた学習結果である。
Based on the purchase information stored in the
図5は、実施形態に係る学習結果の一例を示す図である。図5に示す例では、ペット用品「ドッグフードA」、メーカ情報「メーカA」、成分情報「成分A」、量情報「100kg」および犬種「スピッツ」が入力されると、「病気1になりやすい」という予測結果を出力している。また、ペット用品「ドッグフードA」、メーカ情報「メーカA」、成分情報「成分A」、量情報「100kg」および犬種「柴犬」が入力されると、「病気1になりにくい」という予測結果を出力している。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a learning result according to the embodiment. In the example shown in FIG. 5, if the pet article “dog food A”, the manufacturer information “maker A”, the component information “component A”, the quantity information “100 kg”, and the dog breed “Spitz” are input, “
ここで、「メーカ情報」とは、ペット用品を販売するメーカに関する情報である。また、「成分情報」とは、ペット用品に含まれる成分に関する情報である。また、「量情報」とは、ペット用品の購入量に関する情報である。 Here, the “manufacturer information” is information relating to a manufacturer that sells pet supplies. Further, “component information” is information relating to components contained in pet supplies. “Quantity information” is information relating to the purchase amount of pet supplies.
このように、学習モデル123は、購入情報データベース121に記憶されている購入情報から得られた「ペット用品」や「メーカ情報」などの種々の情報が入力されると、保険情報データベース122に記憶されている保険情報から取得した健康情報から予測結果を出力する。
As described above, when various information such as “pet supplies” and “maker information” obtained from the purchase information stored in the
なお、入力される情報の組み合わせは、図5に示す例に限られず、例えば、ペット用品「ドッグフードA」、成分情報「成分A」および犬種「スピッツ」が入力されてもよいし、ペット用品「ドッグフードA」、量情報「100kg」および犬種「スピッツ」が入力されてもよいし、ペット用品「ドッグフードA」、メーカ情報「メーカA」および犬種「スピッツ」が入力されてもよい。 The combination of information to be input is not limited to the example illustrated in FIG. 5. For example, the pet product “dog food A”, the component information “component A”, and the dog breed “Spitz” may be input. “Dog food A”, quantity information “100 kg”, and dog breed “Spitz” may be input, or pet goods “dog food A”, manufacturer information “maker A”, and dog breed “Spitz” may be input.
推定情報データベース124は、学習結果に基づいてユーザが飼っているペットの健康状態を推定した推定情報を記憶するデータベースである。
The estimated
図6は、実施形態に係る推定情報データベース124に記憶される推定情報の一例を示す図である。図6に示す例では、「ユーザID」、「ペットID」、「犬種」、「年齢」、「購入情報」、および「推定情報」といった項目を有する情報が記憶される。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of estimation information stored in the
ここで、「ユーザID」とは、端末装置10を使用しているユーザを示す識別子である。このユーザIDは、例えば、クッキーIDまたはユーザが端末装置10を用いて情報処理装置100に対して会員登録した際に情報処理装置100から払い出されるIDであってもよい。また、「ペットID」とは、端末装置10を使用するユーザが飼っているペットを識別する識別子である。また、「年齢」とは、ユーザが飼っているペットの年齢を示す情報である。
Here, the “user ID” is an identifier indicating a user who is using the terminal device 10. This user ID may be, for example, a cookie ID or an ID paid out from the
また、「購入情報」とは、ユーザが飼っているペットのために今まで購入したペット用品の履歴を示す情報である。また、「推定情報」とは、学習結果に基づいてユーザが飼っているペットの健康状態を推定した情報である。 The “purchase information” is information indicating a history of pet supplies purchased so far for pets kept by the user. Further, the “estimated information” is information obtained by estimating the health state of the pet kept by the user based on the learning result.
例えば、図6に示す例では、ユーザG01が継続して「ドッグフードA」を購入しており、ユーザG01が飼っている犬D01が「柴犬」であるため、「病気1」のリスクが少ないことから犬D01の健康状態が「健康」であると推定したことを示す。また、ユーザG02が継続して「ドッグフードB」を購入しており、ユーザG02が飼っている犬D02が「柴犬」であるため、「病気2」のリスクが高いことから犬D02の健康状態が「病気2」であると推定したことを示す。
For example, in the example shown in FIG. 6, the user G01 continuously purchases “Dog Food A” and the dog D01 kept by the user G01 is “Shiba Inu”, so the risk of “
図2に戻り、説明を続ける。制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)等によって、情報処理装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(情報処理プログラムの一例に相当)がRAM等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図2に示す例では、制御部130は、受付部131、取得部132、学習部133、推定部134、および提供部135を有する。
Returning to FIG. 2, the description will be continued. The
受付部131は、端末装置10から送信されるユーザが飼っているペットの健康状態に関する情報の要求を受け付ける。また、受付部131は、端末装置10からユーザの識別情報およびユーザが飼っているペットの識別情報を受け付ける。受付部131は、受け付けたユーザの識別情報およびペットの識別情報を上記した推定情報データベース124(図6参照)に記憶する。
The accepting
取得部132は、ペットの健康に関する健康情報を取得する。具体的には、取得部132は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から健康情報を取得する。取得部132は、健康情報を上記した保険情報データベース122(図4参照)に記憶する。 The acquisition unit 132 acquires health information related to the health of the pet. Specifically, the acquisition unit 132 acquires health information from insurance information of an insurance company that handles pet insurance. The acquisition unit 132 stores the health information in the above-described insurance information database 122 (see FIG. 4).
学習部133は、取得部132によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。具体的には、学習部133は、購入情報データベース121に記憶されている購入情報と保険情報データベース122に記憶されている保険情報から取得された健康情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。
The
より具体的には、学習部133は、「メーカA」が販売する「ドッグフードA」を犬種「スピッツ」に与え続けると「病気1になりやすい」ということを学習する。また、学習部133は、「ドッグフードA」に「成分A」が含まれていることで犬種「スピッツ」は「病気1になりやすい」ということを学習する。また、学習部133は、「メーカA」が販売する「ドッグフードA」を犬種「柴犬」に与え続けても「病気1になりにくい」といことを学習する。また、学習部133は、「ドッグフードA」に「成分A」が含まれていても犬種「柴犬」は「病気1になりにくい」ということを学習する。
More specifically, the
また、学習部133は、「メーカB」が販売する「ドッグフードB」を犬種「スピッツ」に与え続けても「病気2になりにくい」ということを学習する。また、学習部133は、「ドッグフードB」に「成分B」が含まれていても犬種「スピッツ」は「病気2になりにくい」ということを学習する。また、学習部133は、「メーカB」が販売する「ドッグフードB」を犬種「柴犬」に与え続けると「病気2になりやすい」ということを学習する。また、学習部133は、「ドッグフードB」に「成分B」が含まれていることで犬種「柴犬」は「病気2になりやすい」ということを学習する。
In addition, the
つまり、学習部133は、購入情報データベース121に記憶されている購入情報から得られた「ペット用品」や「メーカ情報」などの種々の情報からペットの健康状態を予測するための学習モデル123(図5参照)を生成する。
In other words, the
推定部134は、受付部131が端末装置10からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付けると、学習モデル123に基づいて、端末装置10を使用するユーザが飼っているペットの健康状態を推定する。
When the receiving
具体的には、推定部134は、ユーザG01が使用する端末装置10から要求を受け付けた場合、ユーザG01が継続して「ドッグフードA」を購入しており、ユーザG01が飼っている犬D01が「柴犬」であるため、「病気1」のリスクが少ないことから犬D01の健康状態が「健康」であると推定する。また、推定部134は、ユーザG02が使用する端末装置10から要求を受けた場合、ユーザG02が継続して「ドッグフードB」を購入しており、ユーザG02が飼っている犬D02が「柴犬」であるため、「病気2」のリスクが高いことから犬D02の健康状態が「病気2」であると推定する。
Specifically, when the estimation unit 134 receives a request from the terminal device 10 used by the user G01, the user G01 continuously purchases “dog food A”, and the dog D01 kept by the user G01 Since it is a “Shiba Inu”, the risk of “
提供部135は、推定部134によって推定されたペットの健康状態を、端末装置10に対して提供する。具体的には、提供部135は、ユーザG01が使用する端末装置10から要求を受け付けた場合、かかる端末装置10に対してユーザG01が飼っている犬D01の健康状態が「健康」であるとする推定結果を提供する。
The providing
[3.情報処理手順の一例]
次に、図7を用いて、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理手順について説明する。図7は、実施形態に係る情報処理システム1による情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
[3. Example of information processing procedure]
Next, an information processing procedure by the
図7に示すように、情報処理装置100は、例えば、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からペットの健康に関する健康情報を取得する(ステップS101)。続いて、情報処理装置100は、健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する(ステップS102)。そして、情報処理装置100は、ユーザの操作にしたがって端末装置10からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付けた場合、学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定する(ステップS103)。そして、情報処理装置100は、推定されたペットの健康状態を、端末装置10に対して提供し(ステップS104)、処理を終了する。
As illustrated in FIG. 7, the
[4.変形例]
上述した情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてもよい。そこで、以下では、情報処理装置100の他の実施形態について説明する。
[4. Modified example]
The
[4−1.変形例1に係る情報処置装置について]
上述した情報処理装置100では、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からペットの健康に関する健康情報を取得したが、変形例1に係る情報処理装置では、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。
[4-1. Information processing apparatus according to modification 1]
In the
かかる形態について、図8を用いて説明する。図8は、実施形態の変形例1に係る情報処理装置100の一例を示す図である。なお、図8に示す構成要素のうち、図2に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図2に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。
Such a form will be described with reference to FIG. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the
図8に示すように、変形例1に係る情報処理装置100の記憶部120は、保険情報データベース122の代りにクエリ情報データベース125を有する。つまり、この形態では、クエリ情報から健康情報を取得しており、クエリ情報データベース125が健康情報データベースに相当する。
As illustrated in FIG. 8, the
クエリ情報データベース125は、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報を記憶するデータベースである。
The
図9は、実施形態の変形例1に係るクエリ情報データベース125に記憶されるクエリ情報の一例を示す図である。図9に示す例では、「ユーザID」、「クエリ情報」といった項目を有する情報が記憶される。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of query information stored in the
ここで、「クエリ情報」とは、検索する際のクエリとなる情報である。具体的には、例えば、「検索日」、「検索クエリ1」、「検索クエリ2」などの情報である。例えば、図9に示す例では、クエリ情報データベース125には、検索クエリとして「スピッツ」と「病気1」との2つのクエリを用いたコンテンツの検索をユーザU01が検索日「2014/03/20」に行った旨が記憶されている。
Here, the “query information” is information that becomes a query when searching. Specifically, for example, information such as “search date”, “
そして、変形例1に係る情報処理装置100の取得部132は、上記したクエリ情報データベース125に記憶されているクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。具体的には、取得部132は、ユーザU01の検索クエリからユーザU01が飼っているペットの「スピッツ」が「2015/03/10」に「病気1」になった旨の健康情報を取得する。
And the acquisition part 132 of the
そして、学習部133は、クエリ情報データベース125に記憶されているクエリ情報から取得した健康情報と購入情報データベース121に記憶されている購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。
And the learning
このように、変形例1に係る情報処理装置100は、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得し、取得した健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報(図3参照)とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習して学習モデル123(図5参照)を生成する。
As described above, the
[4−2.変形例2に係る情報処理装置について]
上述した情報処理装置100では、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得したが、変形例2に係る情報処理装置では、飼い主が回答したアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。
[4-2. Information processing apparatus according to modification 2]
In the
かかる形態について、図10を用いて説明する。図10は、実施形態の変形例2に係る情報処理装置100の一例を示す図である。なお、図10に示す構成要素のうち、図2に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図2に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。
Such a form will be described with reference to FIG. FIG. 10 is a diagram illustrating an example of the
図10に示すように、変形例2に係る情報処理装置100の記憶部120は、保険情報データベース122の代りにアンケート情報データベース126を有する。
As illustrated in FIG. 10, the
アンケート情報データベース126は、ペットの飼い主が回答したアンケート情報を記憶するデータベースである。つまり、この形態では、アンケート情報から健康情報を取得しており、アンケート情報データベース126が健康情報データベースに相当する。
The
図11は、実施形態の変形例2に係るアンケート情報データベース126に記憶されるアンケート情報の一例を示す図である。図11に示す例では、「ユーザID」、「ペットID」、「ペット名」、「犬種」、「誕生日」、「アンケート回答日」、および「アンケート情報」といった項目を有する情報が記憶される。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of questionnaire information stored in the
ここで、「アンケート回答日」とは、ペットを飼っているユーザがウェブ上でアンケートを回答した日を示す情報である。また、「アンケート情報」とは、「診察日」、「病名」、「病院名」、および「投与薬剤」などペットを飼っているユーザに尋ねたいペットの健康状態に関する質問事項である。 Here, the “questionnaire answering date” is information indicating a date when a user who has a pet answers a questionnaire on the web. “Questionnaire information” is a question regarding a pet's health condition that he / she wants to ask a user who has a pet, such as “examination date”, “disease name”, “hospital name”, and “administered drug”.
例えば、図11に示す例では、ユーザU01が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「2008/12/01」であり、動物病院で診察した日が「2015/03/10」であり、その時の病名が「病気1」であったことのアンケート情報を示す。
For example, in the example shown in FIG. 11, the pet kept by the user U01 is “Spitz” of a dog, the birthday of the dog is “2008/12/01”, and the date of examination at the animal hospital is “2015”. / 03/10 ", which indicates questionnaire information indicating that the disease name at that time was"
そして、変形例2に係る情報処理装置100の取得部132は、上記したアンケート情報データベース126に記憶されているアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。具体的には、取得部132は、アンケート情報からユーザU01が飼っているペットの「スピッツ」が「2015/03/10」に「病気1」になった旨の健康情報を取得する。
And the acquisition part 132 of the
そして、学習部133は、アンケート情報データベース126に記憶されているアンケート情報から取得した健康情報と購入情報データベース121に記憶されている購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。
And the learning
このように、変形例2に係る情報処理装置100は、ペットの飼い主が回答したアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得し、取得した健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報(図3参照)とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習して学習モデル123(図5参照)を生成する。
As described above, the
[4−3.変形例3に係る情報処理装置について]
上述した実施形態に係る情報処理装置100では、学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定したが、ペットの健康状態として、ペットの寿命を推定してもよい。
[4-3. Information processing apparatus according to modification 3]
In the
かかる場合、上記した保険情報データベース122に記憶される保険情報には、ペットである犬が死亡した日を示す情報である「死亡日」といった項目が含まれる。
In such a case, the insurance information stored in the
そして、変形例3に係る情報処理装置100の学習部133は、購入情報データベース121と保険情報データベース122とに基づいて、例えば、ペット用品である「ドッグフードA」を犬種「柴犬」に与え続けた場合の「柴犬」の寿命を学習する。言い換えれば、変形例3に係る情報処理装置100によって生成された学習モデルは、ペット用品「ドッグフードA」および犬種「柴犬」が入力されると「柴犬」の予測寿命を出力する。
Then, the
したがって、変形例3に係る情報処理装置100の推定部134は、ユーザG01が使用する端末装置10から犬の寿命に関する要求を受け付けた場合、ユーザG01が継続して「ドッグフードA」を購入しており、ユーザG01が飼っている犬D01が「柴犬」であるため、上記した学習結果を利用してユーザG01が飼っている「柴犬」の寿命を推定する。
Therefore, when the estimation unit 134 of the
そして、変形例3に係る情報処理装置100の提供部135は、推定されたペットの寿命を、端末装置10に対して提供する。
Then, the providing
このように、変形例3に係る情報処理装置100は、購入情報データベース121と保険情報データベース122とに基づいて生成されたペットの寿命に関する学習結果を示す学習モデルを用いることで精度よくペットの寿命を推定することができる。
As described above, the
[4−4.変形例4に係る情報処理装置について]
上述した情報処理装置100では、学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定したが、変形例4に係る情報処理装置では、学習結果を利用してユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する。
[4-4. Information processing apparatus according to modification 4]
In the
かかる形態について、図12を用いて説明する。図12は、実施形態の変形例4に係る情報処理装置100の一例を示す図である。なお、図12に示す構成要素のうち、図2に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図2に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。
Such a form will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the
図12に示すように、変形例4に係る情報処理装置100の記憶部120は、保険料率情報データベース127を有する。
As illustrated in FIG. 12, the
保険料率情報データベース127は、学習結果を利用して決定したユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率の情報を記憶するデータベースである。
The insurance
また、変形例4に係る情報処理装置100の制御部120は、決定部136を有する。
Further, the
決定部136は、学習部133によって生成された学習結果を示す学習モデル123と、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、かかるユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、かかるユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する。また、決定部136は、決定したペット保険の保険料率を保険料率情報データベース127に記憶する。
Based on the
図13は、実施形態の変形例4に係る保険料率情報データベース127に記憶される保険料率情報の一例を示す図である。図13に示す例では、「ユーザID」、「ペットID」、「犬種」、「年齢」、「購入情報」、「学習情報」、および「保険料率」といった項目を有する情報が記憶される。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of insurance rate information stored in the insurance
ここで、「ユーザID」とは、端末装置10を使用しているユーザを示す識別子である。また、「ペットID」とは、端末装置10を使用するユーザが飼っているペットを識別する識別子である。また、「年齢」とは、ユーザが飼っているペットの年齢を示す情報である。 Here, the “user ID” is an identifier indicating a user who is using the terminal device 10. The “pet ID” is an identifier for identifying a pet kept by a user who uses the terminal device 10. The “age” is information indicating the age of a pet kept by the user.
また、「購入情報」とは、ユーザが飼っているペットのために今まで購入したペット用品の履歴を示す情報である。また、「学習情報」とは、学習モデル123に基づいて出力されたペットの健康状態の予測結果を示す情報である。
The “purchase information” is information indicating a history of pet supplies purchased so far for pets kept by the user. The “learning information” is information indicating the prediction result of the health state of the pet output based on the
また、「保険料率」とは、学習部133によって生成された学習結果を示す学習モデル123と、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、かかるユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて決定されたペット保険の保険料率を示す情報である。
The “insurance rate” is based on the
例えば、図13に示す例では、ユーザG11が継続して「ドッグフードA」を購入しており、ユーザG11が飼っている犬D11が「柴犬」であるため、「病気1」のリスクが少ないことから保険料率を「0.90」に決定したことを示す。具体的には、例えば、ユーザG11が飼っている「2歳」の「柴犬」がペット保険に加入する場合、通常の保険料率を「1.00」とすると、かかる保険料率から「病気1」のリスクが少ないことを考慮して「0.90」に変更した保険料率となる。
For example, in the example shown in FIG. 13, the user G11 continuously purchases “Dog Food A” and the dog D11 kept by the user G11 is “Shiba Inu”, so the risk of “
また、ユーザG12が継続して「ドッグフードB」を購入しており、ユーザG12が飼っている犬D12が「柴犬」であるため、「病気2」のリスクが高いことから保険料率を「1.10」に決定したことを示す。具体的には、例えば、ユーザG12が飼っている「2歳」の「柴犬」がペット保険に加入する場合、例えば、通常の保険料率を「1.00」とすると、かかる保険料率から「病気2」のリスクが高いことを考慮して「1.10」に変更した保険料率となる。
Further, since the user G12 continues to purchase “Dog Food B” and the dog D12 kept by the user G12 is “Shiba Inu”, the risk of “
このように、変形例4に係る情報処理装置100は、学習部133によって生成された学習結果を示す学習モデル123と、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、かかるユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、かかるユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する。
As described above, the
これにより、変形例4に係る情報処理装置100は、学習結果を用いることでユーザが飼っている犬の病気などのリスクを洗い出し、かかるリスクを考慮した保険料率の決定を行うことができる。
Thereby, the
次に、図14を用いて、実施形態の変形例4に係る情報処理システム1による情報処理手順について説明する。図14は、実施形態の変形例4に係る情報処理システム1による情報処理手順の一例を示すフローチャートである。
Next, an information processing procedure performed by the
図14に示すように、実施形態の変形例4に係る情報処理装置100は、例えば、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からペットの健康に関する健康情報を取得する(ステップS201)。続いて、変形例4に係る情報処理装置100は、健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する(ステップS202)。
As illustrated in FIG. 14, the
そして、変形例4に係る情報処理装置100は、例えば、保険会社からユーザのペット保険の加入に関する情報の要求を受け付けた場合、学習結果を示す学習モデルと、ユーザが購入したペットに関する購入情報と、ユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、かかるユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する(ステップS203)。そして、変形例4に係る情報処理装置100は、決定された保険料率を、保険会社に対して提供し(ステップS204)、処理を終了する。
And when the
なお、上述した変形例4に係る情報処理装置100では、かかる装置内でユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定したが、これに限られない。変形例4に係る情報処理装置100は、学習部123によって生成された学習モデル123を、ペットの保険を取り扱う保険会社にペット保険の保険料率の参考とするために提供してもよい。
In the
[5.その他]
また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動で行うこともできる、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[5. Others]
In addition, among the processes described in the above-described embodiments, all or part of the processes described as being automatically performed can be performed manually, or the processes described as being performed manually can be performed. All or a part can be automatically performed by a known method. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various types of information illustrated in each drawing is not limited to the illustrated information.
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each illustrated apparatus is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上述の実施形態では、ペット用品としてドッグフードを例に挙げて、学習部133が犬の種類毎にペットである犬の健康状態とドッグフードの種類、ドッグフードの成分、ドッグフードの量との関係性を学習して学習モデル123を生成したが、ペット用品はこれに限られない。
Further, in the above-described embodiment, dog food is taken as an example of pet supplies, and the relationship between the health state of the dog that the
例えば、ペット用品がシャンプーであれば、学習部133は犬の種類毎にペットである犬の健康状態とシャンプーの種類、シャンプーの成分、シャンプーの量との関係性を学習して学習モデルを生成することになる。
For example, if the pet supplies are shampoo, the
また、上述の実施形態では、ペットとして犬を例に挙げて説明したが、ペットは猫であってもよい。かかる場合、学習部133は猫の種類毎にペットである猫の健康状態とキャットフードの種類、キャットフードの成分、キャットフードの量との関係性を学習して学習モデルを生成する。なお、取得部132は、猫の健康に関する情報を猫の保険を取り扱う保険会社の保険情報から取得する。つまり、ペットの保険を取り扱う保険会社が、犬や猫以外のペットの保険を取り扱っていれば、犬や猫以外のペットにも上述した実施形態を適用することができる。
In the above-described embodiment, a dog is exemplified as a pet, but the pet may be a cat. In such a case, the
また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。 In addition, the processes described in the embodiments described above can be appropriately combined within a range in which the process contents are not contradictory.
例えば、上述した情報処理装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットホーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
For example, the
[6.ハードウェア構成]
上述してきた実施形態に係る情報処理装置100は、例えば、図15に示すような構成のコンピュータ200によって実現される。以下、情報処理装置100を例に挙げて説明する。図15は、情報処理装置100の機能を実現するコンピュータ200の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ200は、CPU210、RAM220、ROM230、HDD240、通信インターフェイス(I/F)250、入出力インターフェイス(I/F)260、およびメディアインターフェイス(I/F)270を有する。
[6. Hardware configuration]
The
CPU210は、ROM230またはHDD240に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ROM230は、コンピュータ200の起動時にCPU210によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ200のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
The CPU 210 operates based on a program stored in the ROM 230 or the
HDD240は、CPU210によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス250は、ネットワークを介して他の機器からデータを受信してCPU210へ送り、CPU210が生成したデータを、ネットワークを介して他の機器へ送信する。
The
CPU210は、入出力インターフェイス260を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。CPU210は、入出力インターフェイス260を介して、入力装置からデータを取得する。また、CPU210は、生成したデータを、入出力インターフェイス260を介して出力装置へ出力する。
The CPU 210 controls an output device such as a display and a printer and an input device such as a keyboard and a mouse via the input /
メディアインターフェイス270は、記録媒体280に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、RAM220を介してCPU210に提供する。CPU210は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス270を介して記録媒体280からRAM220上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体280は、例えばDVD(Digital Versatile Disk)、PD(Phase change rewritable Disk)等の光学記録媒体、MO(Magneto Optical disk)等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
The
例えば、コンピュータ200が実施形態に係る情報処理装置100として機能する場合、コンピュータ200のCPU210は、RAM220上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部130の機能を実現する。また、HDD240には、記憶部120内のデータが格納される。コンピュータ200のCPU210は、これらのプログラムを記録媒体280から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
For example, when the
[7.効果]
上述したように、情報処理装置100は、取得部132と、学習部133とを有する。取得部132は、ペットの健康に関する健康情報を取得する。学習部133は、取得部132によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。これにより、情報処理装置100は、学習結果を用いることで精度よくペットの健康状態を推定することができる。
[7. effect]
As described above, the
また、情報処理装置100は、学習結果を利用してユーザの要求によりユーザが飼っているペットの健康状態を推定し、かかる推定結果をユーザに対して提供することができ、ペットの飼い主に対して付加価値のあるペットに関する健康サービスを提供することができる。
Further, the
また、情報処理装置100において、学習部133は、ペットの種類毎にペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。これにより、情報処理装置100は、ペットの健康状態とペット用品との関係性についてペットの種類毎の学習結果を得ることができる。
In the
また、情報処理装置100は、推定部134を有する。推定部134は、学習部133が生成した学習結果を示す学習モデルに基づいて、ユーザが飼っているペットが食べているペットフードとかかるペットの種類との情報からユーザが飼っているペットの健康状態を推定する。これにより、情報処理装置100は、かかる推定結果をユーザに対して提供することができる。
In addition, the
また、情報処理装置100において、取得部132は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から健康情報を取得する。これにより、情報処理装置100は、より正確なペットの健康に関する健康情報を取得することができる。
In the
また、情報処理装置100において、取得部132は、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報から健康情報を取得する。これにより、情報処理装置100は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からではなく、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得することができる。
In the
また、情報処理装置100において、取得部132は、飼い主が回答したアンケート情報から健康情報を取得する。これにより、情報処理装置100は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からではなく、飼い主が回答したアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得することができる。
In the
また、情報処理装置100において、学習部133は、健康情報とペット用品に含まれる成分に関する成分情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品に含まれる成分との関係性を学習する。これにより、情報処理装置100は、ペット用品に含まれる成分による学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定することができる。
In the
また、情報処理装置100において、学習部133は、健康情報とペット用品の購入に関する量情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品の購入量との関係性を学習する。これにより、情報処理装置100は、ペット用品の購入量による学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定することができる。
In the
また、情報処理装置100において、学習部133は、健康状態とペット用品を販売するメーカに関するメーカ情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品を販売するメーカとの関係性を学習する。これにより、情報処理装置100は、ペット用品を販売するメーカによる学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定することができる。
In the
また、上述したように、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、ペットの健康に関する健康情報を取得する取得手順と、取得手順によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する学習手順を実行させる。これにより、学習結果を用いることで精度よくペットの健康状態を推定することができる。 In addition, as described above, the information processing program according to the embodiment includes, in a computer, an acquisition procedure for acquiring health information regarding pet health, health information acquired by the acquisition procedure, and pet supplies purchased by the pet owner. The learning procedure for learning the relationship between the pet's health condition and the pet supplies is executed based on the purchase information. Thereby, the health state of the pet can be accurately estimated by using the learning result.
また、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、学習手順によって生成された学習結果を示す学習モデルと、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、ユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、ユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する決定手順をさらに実行させる。これにより、学習結果を用いることでユーザが飼っているペットの病気などのリスクを洗い出し、かかるリスクを考慮した保険料率の決定を行うことができる。 In addition, the information processing program according to the embodiment includes, on a computer, a learning model indicating a learning result generated by a learning procedure, purchase information regarding pet supplies purchased by the user, and pet information regarding pets kept by the user. Based on this, a determination procedure for determining the insurance rate of the pet insurance for the user's pet is further executed. Thereby, by using the learning result, it is possible to identify risks such as illness of pets kept by the user, and to determine the insurance rate considering such risks.
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。 As described above, some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings. However, these are merely examples, and various modifications, including the aspects described in the disclosure section of the invention, based on the knowledge of those skilled in the art, It is possible to implement the present invention in other forms with improvements.
また、上記してきた「部(section、module、unit)」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、学習部は、学習手段や学習回路に読み替えることができる。 Moreover, the above-mentioned “section (module, unit)” can be read as “means”, “circuit”, and the like. For example, the learning unit can be read as learning means or a learning circuit.
1 情報処理システム
10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 購入情報データベース
122 保険情報データベース
123 学習モデル
124 推定情報データベース
125 クエリ情報データベース
126 アンケート情報データベース
127 保険料率情報データベース
130 制御部
131 受付部
132 取得部
133 学習部
134 推定部
135 提供部
136 決定部
200 コンピュータ
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記取得部によって取得された前記健康情報と、前記ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習する学習部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit for acquiring health information on pet health;
A learning unit that learns a relationship between the health state of the pet and the pet product based on the health information acquired by the acquiring unit and purchase information regarding the pet product purchased by the pet owner. An information processing apparatus characterized by that.
前記ペットの種類毎に前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習すること
を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The learning unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the relationship between the pet health condition and the pet supplies is learned for each type of pet.
をさらに備えることを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 Based on a learning model indicating a learning result generated by the learning unit, the health state of the pet kept by the user is estimated from information on the pet food that the pet kept by the user eats and the type of the pet. The information processing apparatus according to claim 1, further comprising an estimation unit.
前記ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から前記健康情報を取得すること
を特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to claim 1, wherein the health information is acquired from insurance information of an insurance company that handles the pet insurance.
前記飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報から前記健康情報を取得すること
を特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the health information is acquired from query information related to a search query used by the owner to search for content.
前記飼い主が回答したアンケート情報から前記健康情報を取得すること
を特徴とする請求項1〜3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 The acquisition unit
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the health information is acquired from questionnaire information answered by the owner.
前記健康情報と前記ペット用品に含まれる成分に関する成分情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品に含まれる成分との関係性を学習すること
を特徴とする請求項1〜6のいずれか一つに記載の情報処理装置。 The learning unit
The relationship between the health condition of the pet and the ingredients contained in the pet supplies is learned based on the health information and the ingredient information relating to the ingredients contained in the pet goods. The information processing apparatus according to any one of the above.
前記健康情報と前記ペット用品の購入量に関する情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品の購入量との関係性を学習すること
を特徴とする請求項1〜7のいずれか一つに記載の情報処理装置。 The learning unit
The relationship between the health state of the pet and the purchase amount of the pet product is learned based on the health information and information related to the purchase amount of the pet product. Information processing apparatus described in one.
前記健康情報と前記ペット用品を販売するメーカに関するメーカ情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品を販売するメーカとの関係性を学習すること
を特徴とする請求項1〜8のいずれか一つに記載の情報処理装置。 The learning unit
The relationship between the health status of the pet and the manufacturer that sells the pet product is learned based on the health information and manufacturer information about the manufacturer that sells the pet product. The information processing apparatus according to any one of the above.
ペットの健康に関する健康情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記健康情報と、前記ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習する学習工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。 An information processing method of an information processing apparatus executed by a computer,
An acquisition process for acquiring health information on pet health;
A learning step of learning a relationship between the pet health condition and the pet supplies based on the health information acquired by the acquisition step and purchase information on the pet supplies purchased by the pet owner. An information processing method characterized by the above.
前記取得手順によって取得された前記健康情報と、前記ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習する学習手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。 Acquisition procedures to obtain health information on pet health;
A learning procedure for learning the relationship between the health status of the pet and the pet supplies based on the health information acquired by the acquisition procedure and purchase information on the pet supplies purchased by the pet owner. An information processing program to be executed.
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