JP2019164722A - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うこと。【解決手段】本願にかかる情報処理装置は、広告制御部と、配信部とを有する。広告制御部は、遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて発症リスクのある疾患に基づいて、リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う。配信部は、広告制御部による制御に応じて、リスクユーザに広告コンテンツを配信する。【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

近年、インターネットに代表されるネットワークの発展によって、ユーザに様々なサービスが提供されるようになってきている。

例えば、特許文献１には、ユーザの遺伝子検査情報に応じて、ユーザの健康に有用な情報を提供する技術が開示されている。

特開２０１６−３３７９５号公報

しかしながら、上記の従来技術では、必ずしも疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、対象ユーザの遺伝子解析結果から特定された、当該対象ユーザに関連する疾患および当該疾患の因子の少なくとも一方を検索キーとした検索で検出されたコンテンツを当該対象ユーザに送信する。

このような、上記の従来技術では、例えば、ユーザの健康に有用な情報を効率よく配信することができたとしても、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができるとは限らない。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができる情報処理装置を提供することを目的とする。

本願にかかる情報処理装置は、遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて前記発症リスクのある疾患に基づいて、前記リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う広告制御部と、前記広告制御部による制御に応じて、前記リスクユーザに広告コンテンツを配信する配信部とを有することを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができるといった効果を奏する。

図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態にかかる遺伝子情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態にかかる疾患情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態にかかる設定情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部の一例を示す図である。 図８は、実施形態にかかる情報処理装置１００による情報処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。 図９は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理装置プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。

また、実施形態にかかる情報処理システム１は、図１に示すように、端末装置１０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、情報処理装置１００は、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

端末装置１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。例えば、端末装置１０は、情報処理装置１００から受信した情報を画面表示したり音声出力する。

ここで、本実施形態の前提について説明する。例えば、遺伝子解析によりアルコール依存症を発症する発症リスクがあると推定されたユーザがいるとする。こういったユーザは、アルコール飲料を好む傾向にあるため、例えば、アルコール飲料に関する広告が頻繁に配信されてしまった場合、必要以上にアルコール飲料を購入・摂取してしまい、結果的に、アルコール依存症を発症してしまう、といったことになり得る。このため、アルコール飲料に関する広告は配信して欲しくないと考えるユーザがいる。

一方で、アルコール依存症を発症する発症リスクがあったとしても、気にしないため、アルコール飲料に関する広告が配信されてもよい、と考えるユーザもいる可能性がある。

また、広告を配信する配信者側の立場に立った場合、アルコール依存症を発症する発症リスクがあると推定されたユーザには、アルコール飲料に関する広告の配信を抑え、アルコール依存症の発症抑制に効果的な情報を広告として配信したいと考える。

したがって、実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記のようなユーザの立場と、広告配信者側の立場、双方の考えを考慮した適切な広告配信を目的とした広告制御を行うものである。具体的には、情報処理装置１００は、遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて、この発症リスクのある疾患に基づいて、リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う。そして、情報処理装置１００は、制御内容に応じて、リスクユーザに広告コンテンツを配信する。このようなことから。情報処理装置１００は、広告配信にかかる一連の制御処理を行うサーバ装置（広告配信装置）である。

より具体的には、情報処理装置１００は、発症リスクのある疾患に基づきリスクユーザにより設定された設定情報であって、広告コンテンツの配信態様に関して設定された設定情報をこのリスクユーザから受け付け、受け付けた設定情報に基づいて、このリスクユーザに対して広告コンテンツが配信されるよう制御する。例えば、情報処理装置１００は、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを、リスクユーザに配信する配信頻度についてリスクユーザに設定された設定情報を受け付ける。また、情報処理装置１００は、設定情報として、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを配信する配信頻度についてリスクユーザに設定された設定情報を受け付ける。以下では、実施形態にかかる情報処理について、一例を用いて説明する。

まず、情報処理装置１００は、遺伝子解析を行っており（遺伝子検査を受検しており）遺伝子情報が判明しているユーザについて、当該ユーザの遺伝子解析結果、すなわち遺伝子情報に基づいて、疾患が発症する発症リスクを有するか否か推定する（ステップＳ１）。例えば、情報処理装置１００は、遺伝子情報が示す遺伝子タイプに基づいて、ユーザ毎に疾患が発症する発症リスクを有するか否か推定する。

遺伝子情報とは、遺伝子検査によって得られた解析結果であり、例えば、ユーザが有する遺伝子の一覧である。また、遺伝子情報とは、特定の病気が発症することと関わりのある遺伝子が、どのようなタイプ（遺伝子型）であるか、といったことを示す情報である。例えば、「がん」の発症と関わりのある遺伝子を説明の便宜上「ＧＩＮＥ１」とする。そして、「ＧＩＮＥ１」のタイプが「ａ」型である人は、特に「がん」の発症率が高いことが知られているとすると、「がん」を発症する発症リスクを有するといえる。

なお、情報提供装置１００は、このような遺伝子情報を、遺伝子検査を行った検査機関から予め取得しておくことができる。例えば、情報提供装置１００は、かかる検査機関に属するサーバ装置（検査機関サーバ）にアクセスすることで、遺伝子情報を取得する。なお、情報提供装置１００を管理する事業主（以下、「事業主Ｚ」とする）と、かかる検査機関との間で所定の契約が交わされ、さらに遺伝子検査を受検したユーザに承諾が得られている場合に、このような遺伝子情報の取得は可能となる。なお、情報提供装置１００は、遺伝子検査を受検したユーザから直接、遺伝子情報の提供を受けてもよい。つまり、情報提供装置１００がどの様な形で遺伝子情報を取得するかは限定されない。

また、情報提供装置１００は、取得した遺伝子情報を自装置内の所定の記憶部（不図示）に格納してよい。例えば、情報提供装置１００は、遺伝子情報として、各ユーザがどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶することができる。例えば、情報提供装置１００は、遺伝子情報として、ＳＮＰ（Single Nucleotide Polymorphism）を有することにより複数のタイプを有する遺伝子のうち、各ユーザがどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶することができる。また、情報提供装置１００は、遺伝子情報として、病気の発症に関与する遺伝子において、各ユーザがどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶することができる。

ここで、図１の例では、情報処理装置１００は、遺伝子検査を受検済みのユーザのうち、ユーザＵ１について、特定の遺伝子がアルコール依存症（以下、「疾患Ａ」とする）の発症因子となる遺伝子タイプであるため、疾患Ａを発症する発症リスクを有すると推定したとする。以下では、ユーザＵ１を「リスクユーザＵ１」と表記する場合がある。

さて、このような状態において、情報処理装置１００は、リスクユーザＵ１に対して、広告コンテンツの配信態様に関して設定させる設定ページＰ５０を配信する（ステップＳ２）。例えば、情報処理装置１００は、リスクユーザＵ１から所定のポータルサイトの配信要求を受け付けた場合に、所定のポータルサイトとして、設定ページ５０を含むポータルサイトを配信することができる。なお、本実施形態では、情報処理装置１００は、１つの独立した設定ページＰ５０を配信するものとする。

端末装置１０は、情報処理装置１００から受け付けた設定ページＰ５０を表示画面Ｄに表示する。図１（ａ）は、表示画面Ｄに表示された設定ページＰ５０の一例を示す。図１（ａ）の例では、設定ページＰ５０には、広告コンテンツの配信態様、すなわち広告コンテンツの配信頻度をリスクユーザＵ１に設定させる項目を含む、設定領域ＡＲ５０が含まれる。さらに、設定領域ＡＲ５０には、疾患ＡをリスクユーザＵ１が発症することを促進させる要因（例えば、アルコール飲料を飲む、タバコを吸う等）に関する情報を含む広告コンテンツ（以下、「促進広告」と表記する場合がある）の配信頻度を、リスクユーザＵ１に設定させる項目領域ＡＲ５１が含まれる。また、設定領域ＡＲ５０には、疾患ＡをリスクユーザＵ１が発症することを抑制させる要因（例えば、特定のサプリメントを摂取する、あるいは、スポーツジムに通う）に関する情報を含む広告コンテンツ（以下、「抑制広告」と表記する場合がある）の配信頻度を、リスクユーザＵ１に設定させる項目領域ＡＲ５２が含まれる。

ここで、例えば、リスクユーザＵ１は、図１（ａ）に示すように、設定ページＰ５０に対して、促進広告の配信頻度を「低」に設定し、抑制広告の配信頻度を「高い」に設定し、「次へ」ボタンを押下したとする。なお、本実施形態では、配信頻度「高」は、「１週間当たり１０回以上」対象の広告コンテンツが配信されることを示す。また、配信頻度「中」は、「１週間当たり５〜９回」対象の広告コンテンツが配信されることを示す。また、配信頻度「低」は、「１週間当たり１〜４回」対象の広告コンテンツが配信されることを示す。

そして、情報処理装置１００は、「次へ」ボタンが押下されたことにより、端末装置１０から上記の様に設定されたことを示す設定情報を受け付ける（ステップＳ３）。不図示であるが、情報処理装置１００は、受け付けた設定情報に基づいて、設定情報が示すように広告コンテンツが配信されるよう制御する。

このような状態において、ユーザＵ１は、端末装置１０を操作し、事業主ＺのトップページＰ６０にアクセスしたとする（トップページＰ６０は、例えば、コンテンツサーバ４０によって配信される）。トップページＰ６０には、広告コンテンツが表示される広告枠Ｆ１が含まれている。このようなことから、端末装置１０は、広告枠Ｆ１に表示させるべき広告コンテンツの配信要求である広告配信要求を情報処理装置１００に送信する。

情報処理装置１００は、端末装置１０から広告配信要求を受け付けると（ステップＳ４）、ステップＳ３で受け付けた設定情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する（ステップＳ５）。例えば、情報処理装置１００は、促進広告の配信頻度が「１週間当たり１〜４回」となるよう配信対象の広告コンテンツを抽出する。また、情報処理装置１００は、抑制広告の配信頻度が「１週間当たり１０回以上」となるよう配信対象の広告コンテンツを抽出する。かかる例では、情報処理装置１００は、抑制広告として広告コンテンツＣ３を抽出したものとする。

したがって、情報処理装置１００は、広告コンテンツＣ３を端末装置１０に配信する（ステップＳ６）。そして、端末装置１０は、広告コンテンツＣ３が広告枠Ｆ１に表示されたトップページＰ６０を表示画面Ｄに表示する。図１（ｂ）は、表示画面Ｄに表示されたトップページＰ６０の一例を示す。図１（ｂ）の例では、リスクユーザＵ１が疾患Ａの発症リスクがあるため、疾患Ａの発症を抑制させる要因である薬剤に関する広告コンテンツＣ３が広告枠Ｆ１に表示されている。

さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて、この発症リスクのある疾患に基づいて、リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う。そして、情報処理装置１００は、制御内容に応じて、リスクユーザに広告コンテンツを配信する。

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができる。例えば、情報処理装置１００は、疾患の発症リスクのあるユーザに対して、促進広告および抑制広告の配信頻度を設定させることができるため、疾患の発症リスクのあるユーザ側の要望に則した広告配信を行うことができる。

〔２．システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる情報処理システムの構成について説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、検査機関サーバ３０と、コンテンツサーバ４０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０と、検査機関サーバ３０と、コンテンツサーバ４０と、情報処理装置１００とは、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。

検査機関サーバ３０は、遺伝子検査を行う所定の検査機関に属するサーバ装置であり、検査結果でる遺伝子情報を蓄積している。例えば、検査機関サーバ３０は、情報処理装置１００からの要求に応じて、情報処理装置１００に遺伝子情報を送信する。

また、コンテンツサーバ４０は、広告コンテンツや記事コンテンツを含むウェブページの配信を行うコンテンツサーバである。例えば、コンテンツサーバ４０は、図１（ｂ）に示すトップページＰ６０を配信する。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３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。

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、端末装置１０、検査機関サーバ３０、コンテンツサーバ４０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、遺伝子情報記憶部１２１と、疾患情報記憶部１２２と、設定情報記憶部１２３と、広告コンテンツ記憶部１２４とを有する。

（遺伝子情報記憶部１２１について）
遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報を記憶する記憶部である。また、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報は、取得部１３１により取得されたものである。ここで、図４に実施形態にかかる遺伝子情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、遺伝子情報記憶部１２１は、「ユーザＩＤ」、「遺伝子情報」、「リスク疾患」、「氏名」、「住所」、「生年月日」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、ユーザまたはユーザの端末装置１０を識別するための識別情報を示す。図１でも説明したが、「遺伝子情報」は、遺伝子検査によりユーザの遺伝子を解析して得られた解析結果に基づく遺伝子情報を示す。遺伝子情報とは、具体的には、ＳＮＰを有することにより複数のタイプを有する遺伝子のうち、各ユーザがどのようなタイプの遺伝子を有するか、といった情報である。また、遺伝子情報とは、疾患の発症に関与する遺伝子において、各ユーザがどのようなタイプの遺伝子を有するか、といった情報である。

「リスク疾患」は、対応する遺伝子情報に基づきユーザに対して発症リスクがあると推定された疾患（例えば、疾患名）を示す。「氏名」は、ユーザの氏名を示す。「住所」は、ユーザの住所を示す。「生年月日」は、ユーザの生年月日を示す。「氏名」、「住所」、「生年月日」は、例えば、遺伝子検査の申込みの際にユーザによって入力されたものである。なお、図４の例では、「氏名」、「住所」、「生年月日」を、概念的な記号で代用している。

すなわち、図４の例では、ユーザＵ１が、ＳＮＰにより複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」のうち、「ａ」型の遺伝子「Ｇ１」である遺伝子「Ｇ１ａ」を有することを示す。同様に、図１の例では、ユーザＵ２は、複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」のうち、「ｂ」型の遺伝子「Ｇ１」である遺伝子「Ｇ１ｂ」を有することを示す。また、ユーザＵ１が有する「ｂ」型の遺伝子「Ｇ４」である遺伝子「Ｇ４ｂ」は、アルコール依存症に関連する遺伝子であるものとする。また、遺伝子「Ｇ４ｂ」が「ｂ」型であることは、アルコール依存症を発症する発症リスクが高いことを示す。したがって、図４の例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ１に対して、アルコール依存症（疾患Ａ）を発症する発症リスクを有すると推定した例を示す。

（疾患情報記憶部１２２について）
疾患情報記憶部１２２は、疾患毎に、当該疾患の発症リスクを促進させる要因は何であり、その要因に関する情報を含む広告（促進広告）とはどのような広告かを記憶する。また、疾患情報記憶部１２２は、疾患毎に、当該疾患の発症リスクを抑制させる要因は何であり、その要因に関する情報を含む広告（抑制広告）とはどのような広告かを記憶する。ここで、図５に実施形態にかかる疾患情報記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、疾患情報記憶部１２２は、「疾患リスク遺伝子」、「リスク疾患」、「発症リスクを促進させる要因」、「促進広告」、「発症リスクを抑制させる要因」、「抑制広告」といった項目を有する。

「疾患リスク遺伝子」は、対応する「リスク疾患」の発症に起因する遺伝子の遺伝子情報を示す。「リスク疾患」は、対応する「疾患リスク遺伝子」が発症リスクの原因となっている疾患（例えば、疾患名）を示す。

「発症リスクを促進させる要因」は、対応する「リスク疾患」の発症を促進させる要因を示す情報である。例えば、「発症リスクを促進させる要因」には、対応する「リスク疾患」の発症を促進させる商品あるいは当該商品のカテゴリや、対応する「リスク疾患」の発症を促進させる行動を示す情報が入力される。「促進広告」は、「発症リスクを促進させる要因」に関する情報を含む広告コンテンツとはどのような広告コンテンツであるかを示す情報である。例えば、「促進広告」には、広告のカテゴリが入力される。

「発症リスクを抑制させる要因」は、対応する「リスク疾患」の発症を抑制させる要因を示す情報である。例えば、「発症リスクを抑制させる要因」には、対応する「リスク疾患」の発症を抑制させる商品あるいは当該商品のカテゴリや、対応する「リスク疾患」の発症を抑制させる行動を示す情報が入力される。「抑制広告」は、「発症リスクを抑制させる要因」に関する情報を含む広告コンテンツとはどのような広告コンテンツであるかを示す情報である。例えば、「抑制広告」には、広告のカテゴリが入力される。

（設定情報記憶部１２３について）
設定情報記憶部１２３は、リスクユーザにより設定された設定情報であって、広告コンテンツの配信態様に関して設定された設定情報を記憶する。ここで、図６に実施形態にかかる設定情報記憶部１２３の一例を示す。図６の例では、設定情報記憶部１２３は、「ユーザＩＤ」、「促進広告」、「抑制広告」といった項目を有する。

「ユーザＩＤ」は、配信頻度を設定したユーザまたはユーザの端末装置１０を識別する識別情報を示す。「促進広告」に対応付けられる項目「高」、「中」、「低」は、「促進広告」を配信させる配信頻度を示す。「抑制広告」に対応付けられる項目「高」、「中」、「低」は、「抑制広告」を配信させる配信頻度を示す。

すなわち、図６の例では、ユーザＵ１が、「促進広告」の配信頻度として「低」を設定し、「抑制広告」の配信頻度として「高」を設定した例を示す。

（広告コンテンツ記憶部１２４について）
広告コンテンツ記憶部１２４は、広告コンテンツに関する情報を記憶する。広告コンテンツ記憶部１２４に格納されている広告コンテンツは、配信候補の広告コンテンツといえる。ここで、図７に実施形態にかかる広告コンテンツ記憶部１２４の一例を示す。図７の例では、広告コンテンツ記憶部１２４は、「広告主ＩＤ」、「広告ＩＤ」、「カテゴリ」、「広告データ」、「入札単価」、「クリック率」、「ｅＣＰＭ」といった項目を有する。

「広告主ＩＤ」は、広告主または広告主の端末装置を識別する識別情報を示す。「広告ＩＤ」は、広告コンテンツを識別する識別情報を示す。「カテゴリ」は、広告コンテンツが属するカテゴリを示す。「カテゴリ」は、広告コンテンツによって広告される情報（例えば、商品やサービス等）が属するカテゴリを示す。「広告データ」は、「広告ＩＤ」によって識別される広告コンテンツのデータを示す。図７の例では、「広告データ」に概念的な記号を用いているが、実際には、「広告データ」は、テキストデータ、画像データ、動画データ等である。

なお、図７に示す「カテゴリ」は、図５において「促進広告」および「抑制広告」として入力されるカテゴリに対応する。したがって、情報処理装置１００は、図５に示す疾患情報記憶部１２２および図７に示す広告コンテンツ記憶部１２４を参照することにより、広告コンテンツ記憶部１２４に格納されている広告のうち、どの広告コンテンツが「促進広告」でどの広告コンテンツが「抑制広告」であるかを特定することができる。

「入札単価」は、広告コンテンツを掲載する対価として、広告主に課金する課金額を示す。「クリック率」は、広告コンテンツが選択される確率を示す。「ｅＣＰＭ」（effective Cost Per Mille）は、入札単価とクリック率とを乗じることにより算出される値であり、広告コンテンツを評価する評価値の一つである。

すなわち、図７の例では、広告主Ａ１が、カテゴリ「野菜ジュース」に属する広告コンテンツＣ１のデータＤＡ１を入稿している例を示す。

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報提供装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、設定受付部１３３と、広告制御部１３４と、抽出部１３５と、配信部１３６と、算定部１３７とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

（取得部１３１について）
取得部１３１は、ユーザの遺伝子情報を取得する。例えば、取得部１３１は、遺伝子検査を行った検査機関から遺伝子情報を取得する。例えば、取得部１３１は、かかる検査機関に属するサーバ装置である検査機関サーバ３０にアクセスすることで、遺伝子情報を取得する。例えば、取得部１３１は、検査機関サーバ３０に定期的にアクセスし、遺伝子情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した遺伝子情報を、図４に示すように、遺伝子情報記憶部１２１に格納する。

（推定部１３２について）
推定部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１に記憶されているユーザについて、当該ユーザの遺伝子解析結果、すなわち遺伝子情報に基づいて、疾患が発症する発症リスクを有するか否か推定する。特定の遺伝子が特定の遺伝子タイプである場合、ある疾患を発症しやすいといった疾患リスク情報が事前に判明している。

例えば、疾患リスク情報が、「ｂ」型の遺伝子「Ｇ４」である遺伝子「Ｇ４ｂ」は疾患Ａ（アルコール依存症）の発症因子となることを示している情報が含まれていたとする。かかる場合、推定部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１に格納される遺伝子情報と、この疾患リスク情報とを比較し、例えば、遺伝子情報が遺伝子「Ｇ４ｂ」を示すユーザがいれば、かかるユーザは疾患Ａ（アルコール依存症）を発症する発症リスクがあると推定する。

（設定受付部１３３について）
設定受付部１３３は、推定部１３２により疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザによって設定された設定情報を受け付ける。具体的には、設定受付部１３３は、発症リスクのある疾患に基づきリスクユーザにより設定された設定情報であって、広告コンテンツの配信態様に関して設定された設定情報をリスクユーザから受け付ける。より具体的には、設定受付部１３３は、発症リスクのある疾患に基づきリスクユーザにより設定された設定情報であって、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツ、または、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信態様に関して設定された設定情報をリスクユーザから受け付ける。

例えば、設定受付部１３３は、設定情報として、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを、このリスクユーザに配信する配信頻度について、このリスクユーザに設定された設定情報を受け付ける。また、設定受付部１３３は、設定情報として、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを、このリスクユーザに配信する配信頻度について、このリスクユーザに設定された設定情報を受け付ける。また、設定受付部１３３は、設定情報として、基準となる所定の配信頻度、当該所定の配信頻度よりも高い配信頻度、または、当該所定の配信頻度よりも低い配信頻度のいずれかがリスクユーザにより選択されたことを示す設定情報を受け付ける。

例えば、設定受付部１３３は、リスクユーザに対して、上記のような設定を行わすためのコンテンツ（図１の例では、設定ページＰ５０）をリスクユーザに配信し、当該コンテンツを介して、設定情報を受け付ける。設定受付部１３３は、かかるコンテンツを任意のタイミングで配信することができる。

（広告制御部１３４について）
広告制御部１３４は、遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて、発症リスクのある疾患に基づいて、リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う。例えば、広告制御部１３４は、設定受付部１３３により受け付けられた設定情報に基づいて、リスクユーザに対して広告コンテンツが配信されるよう制御する。

図１の例では、設定受付部１３３が、リスクユーザＵ１が設定ページＰ５０において、促進広告の配信頻度を「低」に設定し、抑制広告の配信頻度を「高い」に設定したことを示す設定情報を端末装置１０から受け付けている。また、配信頻度「高」は、「１週間当たり１０回以上」対象の広告コンテンツが配信されることを示す。また、配信頻度「中」は、「１週間当たり５〜９回」対象の広告コンテンツが配信されることを示す。また、配信頻度「低」は、「１週間当たり１〜４回」対象の広告コンテンツが配信されることを示すものとする。なお、配信頻度「中」は、「基準となる所定の配信頻度」の一例である。

このような状態において、広告制御部１３４は、リスクユーザＵ１の端末装置１０から広告配信要求を受け付けたとする。そうすると、広告制御部１３４は、抽出部１３５に対して、促進広告の配信頻度が「１週間当たり１〜４回」となるよう配信対象の広告コンテンツを抽出するよう指示する。また、広告制御部１３４は、抽出部１３５に対して、抑制広告の配信頻度が「１週間当たり１０回以上」となるよう配信対象の広告コンテンツを抽出するよう指示する。また、広告制御部１３４は、リスクユーザＵが疾患Ａの発症リスクを有することを示す情報を抽出部１３４に送信する。

（抽出部１３５について）
抽出部１３５は、配信対象の広告コンテンツを抽出する。具体的には、抽出部１３５は、広告制御部１３４による制御に応じて、配信候補の広告コンテンツの中から、リスクユーザに配信される配信対象の広告コンテンツを抽出する。例えば、抽出部１３５は、配信候補の広告コンテンツそれぞれに対応する入札単価に基づき配信候補の広告コンテンツそれぞれに対して順位付けされた順位情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。

例えば、抽出部１３５は、広告制御部１３４による制御に応じて、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを配信しない場合には、当該広告コンテンツを順位付けされた配信候補の広告コンテンツの中から除外した状態で、順位情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。例えば、抽出部１３５は、広告制御部１３４による制御に応じて、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを配信しない場合には、当該広告コンテンツを順位付けされた配信候補の広告コンテンツの中から除外した状態で、順位情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。

この点について、図７の例を用いて説明する。なお、かかる例では、説明を簡単にするために、入札単価のみに絞って説明するが、抽出部１３５は、クリック率やｅＣＰＭを用いることもできる。また、かかる例では、広告制御部１３４による制御に応じて、促進広告を配信しない（配信対象の広告コンテンツとしない）タイミングであるものとする。また、かかる例では、抽出部１３５は、配信対象の広告コンテンツを２つ抽出するものとする。

まず、抽出部１３５は、図７に示す広告コンテンツ記憶部１２４に格納されている６つの配信候補の広告コンテンツ（広告コンテンツＣ１〜Ｃ６）それぞれの入札単価に基づいて、広告コンテンツＣ１〜Ｃ６に対して順位付けを行う。例えば、抽出部１３５は、入札単価が高い広告コンテンツほど高い順位を付与する。したがって、図７の例では、抽出部１３５は、広告コンテンツＣ１に順位「１」、広告コンテンツＣ３に順位「２」、広告コンテンツＣ２に順位「３」、広告コンテンツＣ４に順位「４」、広告コンテンツＣ６に順位「５」、広告コンテンツＣ５に順位「６」を付与する。

このような状態において、抽出部１３５は、リスクユーザＵ１に対応する促進広告を特定する。リスクユーザＵ１は、疾患Ａを発症する発症リスクを有することから、抽出部１３５は、疾患情報記憶部１２２を参照し、カテゴリ「アルコール飲料」に属する広告コンテンツがリスクユーザＵ１にとっての促進広告であると特定する。ここで、通常であれば、抽出部１３５は、順位の高い上位２つの広告コンテンツとして、広告コンテンツＣ１およびＣ３を配信対象として抽出する。しかし、今は、促進広告を配信しないタイミングである。したがって、抽出部１３５は、リスクユーザＵ１にとっての促進広告である広告コンテンツＣ３を除外し、次に順位の高い広告コンテンツＣ２を抽出する。すなわち、抽出部１３５は、広告コンテンツＣ１およびＣ２を配信対象として抽出する。

なお、抽出部１３５は、促進広告を配信するタイミングであれば、例えば、上位２つの広告コンテンツの中に促進広告が含まれていなくとも、優先的に促進広告を配信対象としてもよい。また、かかる例では、促進広告の除外を例に説明したが、抑制広告を除外する場合であっても、抑制広告について同様の処理を行う。

（配信部１３６について）
配信部１３６は、広告制御部１３４による制御に応じて、リスクユーザに広告コンテンツを配信する。具体的には、配信部１３６は、広告制御部１３４による制御に応じて抽出部１３５により抽出された配信対象の広告コンテンツをリスクユーザに配信する。

（算定部１３７について）
算定部１３７は、広告コンテンツの入稿元（広告主）に課金される課金額（広告費）を算定する。具体的には、算定部１３７は、配信候補の広告コンテンツに対応する入札単価に基づいて、配信対象の広告コンテンツの入稿元に対して課金する課金額を算定する。例えば、算定部１３７は、抽出部１３７により抽出された配信対象の広告コンテンツに対応する順位情報と、配信候補の広告コンテンツに対応する順位情報とに基づいて、当該配信対象の広告コンテンツの入稿元に対して課金される課金額を算定する。すなわち、算定部１３７は、セカンドプライスオークション方式を採用して課金額を算定する。この点について、抽出部１３５の説明で示した一例を用いて説明する。

抽出部１３５は、配信候補の広告コンテンツの中から、促進広告である広告コンテンツＣ３を除外した。しかし、算定部１３７は、促進広告である広告コンテンツＣ３を除外しない状態でセカンドプライスオークションを採用する。具体的には、算定部１３７は、セカンドプライスオークションを採用し、配信対象の広告コンテンツの順位より低い順位の広告コンテンツに対応する入札単価を、配信対象の広告コンテンツの入稿元に課金される課金額として算定する。

まず、抽出部１３５により、広告コンテンツＣ１に順位「１」、広告コンテンツＣ３に順位「２」、広告コンテンツＣ２に順位「３」、広告コンテンツＣ４に順位「４」、広告コンテンツＣ６に順位「５」、広告コンテンツＣ５に順位「６」、といったように順位付けされている。また、抽出部１３５により、広告コンテンツＣ１およびＣ２が配信対象として抽出されている。

したがって、かかる例では、算定部１３７は、広告コンテンツＣ１の広告主Ａ１、広告コンテンツＣ２の広告主Ａ２に対して課金される課金額を算定する。ここで、広告コンテンツＣ１の順位は「１」であるため、１つ順位の低い（順位「２」）広告コンテンツは、広告コンテンツＣ３である。そして、広告コンテンツＣ３に対応する入札単価は、図７の例では、「１２０円」である。このため、算定部１３７は、広告コンテンツＣ１の広告主Ａ１に対して課金額「１２０円」を算定する。

また、広告コンテンツＣ２の順位は「３」であるため、１つ順位の低い（順位「４」）広告コンテンツは、広告コンテンツＣ４である。そして、広告コンテンツＣ４に対応する入札単価は、図７の例では、「１０５円」である。このため、算定部１３７は、広告コンテンツＣ２の広告主Ａ２に対して課金額「１０５円」を算定する。

〔４．処理手順〕
次に、図８を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態にかかる情報処理装置１００による情報処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。

まず、推定部１３２は、取得部１３１により取得された遺伝子情報に基づいて、疾患を発症する発症リスクを有するリスクユーザを推定する（ステップＳ１０１）。具体的には、推定部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１に記憶されているユーザについて、当該ユーザの遺伝子情報に基づいて、疾患が発症する発症リスクを有するか否か推定する。

次に、設定受付部１３３は、推定部１３２により推定されたリスクユーザＵ１から、設定ページＰ５０の配信要求を受け付けたか否か判定する（ステップＳ１０２）。設定受付部１３３は、配信要求を受け付けていない場合には（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。一方、設定受付部１３３は、配信要求を受け付けた場合には（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、設定ページＰ５０を配信する（ステップＳ１０３）。

このような状態において、設定受付部１３３は、設定ページＰ５０においてリスクユーザＵ１により設定された設定情報であって、広告コンテンツの配信態様に関して設定された設定情報をリスクユーザＵ１から受け付けたか否かを判定する（ステップＳ１０４）。具体的には、設定受付部１３３は、促進広告をリスクユーザＵ１に配信させる配信頻度の設定をリスクユーザＵ１から受け付けたか否かを判定する。また、設定受付部１３３は、抑制広告をリスクユーザＵ１に配信させる配信頻度の設定をリスクユーザＵ１から受け付けたか否かを判定する。設定受付部１３３は、設定情報を受け付けていない場合には（ステップＳ１０４）、受け付けるまで待機する。

一方、広告制御部１３４は、設定受付部１３４により設定情報が受け付けられた場合には（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、リスクユーザＵ１から広告コンテンツの配信要求を受け付けたか否か判定する（ステップＳ１０５）。広告制御部１３４は、配信要求を受け付けていない場合には（ステップＳ１０５；Ｎｏ）、受け付けるまで待機する。一方、広告制御部１３４は、配信要求を受け付けた場合には（ステップＳ１０５；Ｙｅｓ）、リスクユーザＵ１が発症リスクのある疾患Ａに基づいて、リスクユーザＵ１に対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う（ステップＳ１０６）。例えば、広告制御部１３４は、抽出部１３５に対して、設定受付部１３３によりリスクユーザＵ１から受け付けられた設定情報（配信頻度）に応じて広告コンテンツが配信されるよう制御する。

抽出部１３５は、広告制御部１３４による制御に応じて、配信候補の広告コンテンツの中から、リスクユーザＵ１に配信される配信対象の広告コンテンツを抽出する（ステップＳ１０７）。例えば、抽出部１３５は、配信候補の広告コンテンツそれぞれに対応する入札単価に基づき配信候補の広告コンテンツそれぞれに対して順位付けされた順位情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。そして、配信部１３６は、抽出部１３５により抽出された配信対象の広告コンテンツをリスクユーザＵ１に配信する（ステップＳ１０８）。

〔５．変形例〕
実施形態にかかる情報処理装置１００は、上記実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、他の実施形態について説明する。

〔５−１．情報設定について（１）〕
上記の実施形態では、情報処理装置１００が、リスクユーザに対して、促進広告および抑制広告の配信頻度を設定させる例を示した。しかし、情報処理装置１００は、促進広告および抑制広告をリスクユーザに配信する許可が当該リスクユーザから得られた場合に、当該リスクユーザに対して、促進広告および抑制広告の配信頻度を設定させてもよい。

具体的には、設定受付部１３３は、リスクユーザに対応する促進広告が属するカテゴリをリスクユーザに提示することにより、このカテゴリに属する促進広告をリスクユーザに配信するか否かの設定をまずリスクユーザから受け付ける。そして、設定受付部１３３は、リスクユーザが配信を許可した場合に、許可した促進広告が属するカテゴリの下位のカテゴリ（下位カテゴリ）を提示することにより、各下位カテゴリに属する促進広告毎に配信頻度の設定をリスクユーザから受け付ける。

同様に、設定受付部１３３は、リスクユーザに対応する抑制広告が属するカテゴリをリスクユーザに提示することにより、このカテゴリに属する抑制広告をリスクユーザに配信するか否かの設定をまずリスクユーザから受け付ける。そして、設定受付部１３３は、リスクユーザが配信を許可した場合に、許可した抑制広告が属するカテゴリの下位のカテゴリ（下位カテゴリ）を提示することにより、各下位カテゴリに属する抑制広告毎に配信頻度の設定をリスクユーザから受け付ける。なお、ここでの提示は、設定受付部１３３以外の処理部によって行われてもよい。この点について、適宜、図１の例を用いて説明する。

設定受付部１３３は、リスクユーザＵ１が疾患Ａ（アルコール依存症）の発症リスクを有するため、リスクユーザＵ１から要求を受け付けた場合に、リスクユーザＵ１に対応する促進広告が属するカテゴリとして、例えば、カテゴリ「飲酒」と、抑制広告が属するカテゴリとして、例えば、カテゴリ「サプリメント」を提示することにより、これらカテゴリ毎に促進広告および抑制広告の配信を許可するか否かの設定を受け付ける。

このような状態において、設定受付部１３３は、リスクユーザＵ１からカテゴリ「飲酒」に属する促進広告の配信を拒否し、カテゴリ「サプリメント」に属する抑制広告の配信を許可する旨の設定情報を受け付けたとする。かかる場合、設定受付部１３３は、例えば、抑制広告のカテゴリ「サプリメント」に対する下位カテゴリ「ストレス改善サプリ」および「野菜系サプリ」を提示することにより、これら２つのカテゴリ毎に促進広告の配信頻度（高、中、低）の設定を受け付ける。つまり、かかる例では、リスクユーザＵ１は、下位カテゴリ「ストレス改善サプリ」に対して、配信頻度（高、中、低）のいずれかを設定することができる。また、リスクユーザＵ１は、下位カテゴリ「野菜系サプリ」に対して、配信頻度（高、中、低）のいずれかを設定することができる。なお、このとき配信頻度の中に、配信頻度「０」、すなわち配信を拒否する旨の項目も設定されてよい。

また、設定受付部１３３は、促進広告が属する複数のカテゴリ（例えば、飲酒カテゴリ、タバコカテゴリ）と、抑制広告が属する複数のカテゴリ（例えば、サプリメントカテゴリ、スポーツカテゴリ）とを提示し、これら４つのカテゴリ毎に促進広告および抑制広告の配信を許可するか否かの設定を受け付けてもよい。

〔５−２．情報設定について（２）〕
上記変形例では、設定受付部１３３が、まず促進広告および抑制広告それぞれについて、リスクユーザから配信の可否を受け付け、リスクユーザが許可した場合に、許可した広告の配信頻度を受け付ける例を示した。つまり、設定受付部１３３が、配信の可否設定、配信頻度の設定を順に受け付ける例を示した。しかし、設定受付部１３３は、配信の可否設定と、配信頻度の設定とを同じタイミングで受け付けてもよい。この点について、適宜、図１の例を用いて説明する。

例えば、設定受付部１３３は、促進広告および抑制広告それぞれについて、設定ページＰ５０に示されるように、配信頻度を提示することにより配信頻度の設定を受け付けるとともに、配信の可否のいずれかの設定も受け付ける。かかる場合、設定ページＰ５０には、配信頻度を示す３つの項目（高、中、低）に加えて、４つ目の項目「配信拒否」が含まれるイメージである。例えば、リスクユーザＵ１が、促進広告に対応付けられる項目「配信拒否」にチェックを入力し、「次へ」ボタンを押下した場合、情報処理装置１００は、リスクユーザＵ１に対して促進広告を一切配信しない。

〔５−３．情報設定について（３）〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、例えば、図１に示す設定ページＰ５０を介して設定情報を受け付ける例を示した。このとき、情報処理装置１００は、設定ページＰ５０において、リスクユーザにとって促進広告および抑制広告はどのような広告であるか、広告コンテンツの実物を一例として提示してもよい。
〔５−４．動的設定〕
上記実施形態では、情報処理装置１００が、リスクユーザに対して、促進広告および抑制広告の配信頻度を設定させ、設定された配信頻度に基づいて、広告配信を行う例を示した。しかし、情報処理装置１００は、リスクユーザに対して設定させるのではなく、動的に配信頻度を設定し、設定した配信頻度に基づいて、広告配信を行ってもよい。

具体的には、広告制御部１３４は、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信に関する制御を行う。例えば、広告制御部１３４は、促進広告を配信する配信頻度を所定の配信頻度より低くする。

また、広告制御部１３４は、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信に関する制御を行う。例えば、広告制御部１３４は、抑制広告を配信する配信頻度を所定の配信頻度より高く設定する。また、例えば、広告制御部１３４は、抑制広告が優先的に配信されるよう制御する。例えば、広告制御部１３４は、抽出部１３５に対して、抑制広告を優先的に抽出するよう制御する。

これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、促進広告についてはフィルタリングし、抑制広告についてはレコメンドすることができる。

〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを通信網５０を介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。

〔７．その他〕
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

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。

また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

〔８．効果〕
実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告制御部１３４と、配信部１３６とを有する。広告制御部１３４は、遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて発症リスクのある疾患に基づいて、リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う。配信部は、広告制御部による制御に応じて、リスクユーザに広告コンテンツを配信する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００は、設定受付部１３３を有する。設定受付部１３３は、発症リスクのある疾患に基づきリスクユーザにより設定された設定情報であって、広告コンテンツの配信態様に関して設定された設定情報をリスクユーザから受け付ける。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、発症リスクのある疾患に関する広告コンテンツの配信態様をユーザ側に制御させることができるため、ユーザにとって満足度の高い広告配信を実現することができる。

また、設定受付部１３３は、設定情報として、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを、リスクユーザに配信する配信頻度についてリスクユーザに設定された設定情報を受け付ける。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに発症リスクのある疾患を当該ユーザに認識させたうえで、促進広告の配信頻度をユーザ側に設定させることができるため、促進広告に対するユーザの考えを尊重した広告配信を実現することができる。

また、設定受付部１３３は、設定情報として、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを、リスクユーザに配信する配信頻度についてリスクユーザに設定された設定情報を受け付ける。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに発症リスクのある疾患を当該ユーザに認識させたうえで、抑制広告の配信頻度をユーザ側に設定させることができるため、抑制広告に対するユーザの考えを尊重した広告配信を実現することができる。

また、設定受付部１３３は、設定情報として、基準となる所定の配信頻度、当該所定の配信頻度よりも高い配信頻度、または、当該所定の配信頻度よりも低い配信頻度のいずれかがリスクユーザにより選択されたことを示す設定情報を受け付ける。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに対して配信頻度を用意き設定させることができる。

また、広告制御部１３４は、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信に関する制御を行う。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができる。

また、広告制御部１３４は、広告コンテンツを配信する配信頻度を所定の配信頻度より低く設定する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザの健康に害があると考えられる情報を含む広告コンテンツの配信を効果的に抑制することができる。

また、広告制御部１３４は、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信に関する制御を行う。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができる。

また、広告制御部１３４は、広告コンテンツを配信する配信頻度を所定の配信頻度より高く設定する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザの健康に有用と考えられる情報を含む広告コンテンツを優先的に配信することができる。

また、実施形態にかかる情報処理装置１００は、抽出部１３５と、算定部１３７とを有する。抽出部１３５は、広告制御部１３４による制御に応じて、配信候補の広告コンテンツの中から、リスクユーザに配信される配信対象の広告コンテンツを抽出する。算定部１３７は、配信候補の広告コンテンツに対応する入札単価に基づいて、配信対象の広告コンテンツの入稿元に対して課金される課金額を算定する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、疾患の発症リスクのあるユーザに対して適切な広告配信を行うことができる。

また、抽出部１３５は、配信候補の広告コンテンツそれぞれに対応する入札単価に基づき配信候補の広告コンテンツそれぞれに対して順位付けされた順位情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、促進広告および抑制広告を配信候補の広告コンテンツに含めた状態で順位付けすることができるため、セカンドプライスオークションの効果を高めることができる。

また、抽出部１３５は、広告制御部１３４による制御に応じて、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを配信しない場合には、当該広告コンテンツを順位付けされた配信候補の広告コンテンツの中から除外した状態で、順位情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、促進広告を配信候補の広告コンテンツに含めた状態で順位付けすることができるため、セカンドプライスオークションの効果を高めることができる。

また、抽出部１３５は、広告制御部１３４による制御に応じて、発症リスクのある疾患をリスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを配信しない場合には、当該広告コンテンツを順位付けされた配信候補の広告コンテンツの中から除外した状態で、順位情報に基づいて、配信対象の広告コンテンツを抽出する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、抑制広告を配信候補の広告コンテンツに含めた状態で順位付けすることができるため、セカンドプライスオークションの効果を高めることができる。

算定部１３６は、抽出部１３５により抽出された配信対象の広告コンテンツに対応する順位情報と、配信候補の広告コンテンツに対応する順位情報とに基づいて、当該配信対象の広告コンテンツの入稿元に対して課金される課金額を算定する。

これにより実施形態にかかる情報処理装置１００は、広告収益を高めることができる。

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。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
３０ 検査機関サーバ
４０ コンテンツサーバ
１００ 情報処理装置
１２１ 遺伝子情報記憶部
１２２ 疾患情報記憶部
１２３ 設定情報記憶部
１２４ 広告コンテンツ情報記憶部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 設定受付部
１３４ 広告制御部
１３５ 抽出部
１３６ 配信部
１３７ 算定部

Claims (16)

1. 遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて前記発症リスクのある疾患に基づいて、前記リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う広告制御部と、
   前記広告制御部による制御に応じて、前記リスクユーザに広告コンテンツを配信する配信部と
   を有することを特徴とする情報処理装置。
2. 前記発症リスクのある疾患に基づき前記リスクユーザにより設定された設定情報であって、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツ、または、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信態様に関して設定された設定情報を前記リスクユーザから受け付ける受付部をさらに有し、
   前記広告制御部は、前記受付部により受け付けられた設定情報に基づいて、前記リスクユーザに対して前記広告コンテンツが配信されるよう制御する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記受付部は、前記設定情報として、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを、前記リスクユーザに配信する配信頻度について前記リスクユーザに設定された設定情報を受け付ける
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記受付部は、前記設定情報として、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを、前記リスクユーザに配信する配信頻度について前記リスクユーザに設定された設定情報を受け付ける
   ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記受付部は、前記設定情報として、基準となる所定の配信頻度、当該所定の配信頻度よりも高い配信頻度、または、当該所定の配信頻度よりも低い配信頻度のいずれかが前記リスクユーザにより選択されたことを示す設定情報を受け付ける
   ことを特徴とする請求項３または４に記載の情報処理装置。
6. 前記広告制御部は、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信に関する制御を行う
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記広告制御部は、前記広告コンテンツを配信する配信頻度を所定の配信頻度より低く設定する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記広告制御部は、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツの配信に関する制御を行う
   ことを特徴とする請求項１、６または７に記載の情報処理装置。
9. 前記広告制御部は、前記広告コンテンツを配信する配信頻度を所定の配信頻度より高く設定する
   ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記広告制御部による制御に応じて、配信候補の広告コンテンツの中から、前記リスクユーザに配信される配信対象の広告コンテンツを抽出する抽出部と、
    前記配信候補の広告コンテンツに対応する入札単価に基づいて、前記配信対象の広告コンテンツの入稿元に対して課金される課金額を算定する算定部と
    をさらに有することを特徴とする請求項１〜９のいずれか１つに記載の情報処理装置。
11. 前記抽出部は、配信候補の広告コンテンツそれぞれに対応する入札単価に基づき配信候補の広告コンテンツそれぞれに対して順位付けされた順位情報に基づいて、前記配信対象の広告コンテンツを抽出する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記抽出部は、前記広告制御部による制御に応じて、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを促進させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを配信しない場合には、当該広告コンテンツを前記順位付けされた配信候補の広告コンテンツの中から除外した状態で、前記順位情報に基づいて、前記配信対象の広告コンテンツを抽出する
    ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
13. 前記抽出部は、前記広告制御部による制御に応じて、前記発症リスクのある疾患を前記リスクユーザが発症することを抑制させる要因に関する情報を含む広告コンテンツを配信しない場合には、当該広告コンテンツを前記順位付けされた配信候補の広告コンテンツの中から除外した状態で、前記順位情報に基づいて、前記配信対象の広告コンテンツを抽出する
    ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
14. 前記算定部は、前記抽出部により抽出された配信対象の広告コンテンツに対応する前記順位情報と、前記配信候補の広告コンテンツに対応する前記順位情報とに基づいて、当該配信対象の広告コンテンツの入稿元に対して課金される課金額を算定する
    ことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
15. 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
    遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて前記発症リスクのある疾患に基づいて、前記リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う広告制御工程と、
    前記広告制御工程による制御に応じて、前記リスクユーザに広告コンテンツを配信する配信工程と
    を含むことを特徴とする情報処理方法。
16. 遺伝子解析による解析結果に基づき疾患を発症する発症リスクを有すると推定されたユーザであるリスクユーザにおいて前記発症リスクのある疾患に基づいて、前記リスクユーザに対する広告コンテンツの配信に関する制御を行う広告制御手順と、
    前記広告制御手順による制御に応じて、前記リスクユーザに広告コンテンツを配信する配信手順と
    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。

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