JP2020021514A - サーバ装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】総合的にユーザのヘルス状態のケア及び治療や検査の支援ができる技術を提供する。【解決手段】ヘルスケアシステムは、ユーザ毎のヘルス状態をケアするサービスを提供するサーバ１と、ユーザの端末２とを有し、サーバ１は、ユーザの端末２からの操作に基づいて、ユーザの属性情報と、ユーザの体温を含む計測項目、月経、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、ユーザ群の共有情報として登録し管理し、共有情報を対象に、ユーザ間の類似性を解析し、ユーザ毎の類似ユーザを判定し、解析情報に基づいて、ユーザの端末２に、当該ユーザの類似ユーザの共有情報を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理によるサービスの技術に関する。本発明は、人の健康、病気、症状等を含む、身体及び精神の状態（ヘルス状態と総称する）をケアするヘルスケアの技術に関する。本発明は、患者を含む人の医療や検査の利用を支援する技術に関する。本発明は、ヘルス状態を維持や改善するための支援の技術に関する。本発明は、女性に特有の疾患や妊娠及び出産を扱う産婦人科及び生殖医療に係わる情報処理の技術に関する。
ヘルスケアや医療利用支援に関する情報処理サービスの要求が高まっている。例えば女性に特有の疾患や、夫婦の生殖能力に関係する妊娠及び出産に関して、現在多数の男女が悩みを抱えている。女性の卵子の数は年齢と共に減少し、また老化するため、高齢での妊娠の可能性は低くなり、リスクが高くなる。また、男性の精子も年齢とともに運動率が低下する事が研究されている。男女の共同活動の結果である妊娠は、若い年齢から意識して取り組むことが有効及び重要である。不妊は、早期の治療等が有効及び重要である。女性に特有の疾患として、不妊症の他、月経前症候群（ＰＭＳ）、更年期障害、黄体機能不全、子宮内膜症等がある。男性側の疾患も、不妊に影響する精子の欠乏症等がある。
上記女性のヘルス状態をケアする技術として、ユーザの基礎体温のデータを端末のアプリからサーバに入力及び記録し、当該体温のデータを画面に表示し、月経周期等に関する一般的な医学的知識や日常生活のアドバイスをユーザに提供するサービスはある。
個人の病状の管理に関する先行技術例として、特開２０１１−５０１８４４号公報（特許文献１）が挙げられる。特許文献１は、画面でユーザ個人である患者が病状評価指標及び薬剤の投与等の介入の情報を入力し、折れ線グラフで表示する記載がある。病状評価指標は、気分等の質的な値、血圧や体温等の量的な値を指している。介入は、病状に関連する、治療、薬剤、食事、運動、等の活動を指している。特許文献１は、患者の薬剤の服用等の行動による病状への影響の状態をみる技術である。
特開２０１１−５０１８４４号公報
妊娠支援や女性特有の疾患に関する従来技術は、以下のように、（１）提供される医療情報は一般的な解説や啓蒙情報等で不十分であると同時に、ユーザのヘルス状態に係わる医療情報に関する解釈が難しい。（２）ユーザのヘルス状態に関するデータ入力の手間や定型的な履歴保持の難しさがあり、自己のヘルス情報の分析の難しさがある、等の課題がある。特に女性の妊娠及び不妊を含む領域のヘルスケアに関し、従来サービスは機能的に不十分である。
（１） 従来サービスで提供される情報は、病気や薬、基礎体温の見方や排卵日の説明であり、全ユーザに一律の啓蒙的な情報である。また従来、検査結果に関しては、ユーザは検査結果の紙をもらうまでであり、検査項目の詳細、検査項目間の関連性、検査結果の女性ホルモン数値等に応じた情報、それらの医療情報の中で自分が置かれている位置等を知るサービスは無い。
そのため、ユーザは、自分のヘルス状態、治療や検査の内容に関する、体温や検査結果の数値やその他の関連する医学的情報を、どのように解釈及び判断すればよいか、わかり難い。またユーザは、自分のヘルス状態の維持や改善のために、どのような治療や検査を受け、どのような運動や食事等の行動をとればよいか、判断し難い。例えば接触した限られた婦人科、産婦人科、体外受精の専門病院からの情報に関し、ユーザは、自分の体温や月経（生理ともいう）、女性ホルモンの状態、妊娠や不妊の可能性、服用の状況や意味、及び特有の疾患の可能性等を含むヘルス状態について、わかり難く、不安である。
上記に関し、従来、ユーザは、インターネットの掲示板等で、体温、検査結果、症状、医療情報等をやり取りしている。例えば血液検査結果の女性ホルモン数値やその正常か否かの判定結果等が話題にされている。しかしそれらの情報は散文的であり、ユーザ毎に必要な情報の判断や取得はしづらい。
（２） また従来、ユーザは、自分の治療等の活動のために、他者のヘルス状態や治療や検査等に関する情報を見て参考にしたいというニーズがあった。ユーザは、例えば自分が妊娠活動や不妊症治療に興味がある場合に、既に妊娠活動や不妊症治療に取り組んでいる他者の情報を取得して参考にしたい。その場合、ユーザは、インターネット等で多くの情報の中から、自分の興味や状況等に関連する他者の情報を探さなければならない。しかし、探す手間が大きく、他者の有用な情報をうまく得ることができない場合も多い。またユーザが自分とは状況等が異なる他者の情報を得たとしても、うまく活用できない可能性がある。
（３） ユーザによる体温等のデータの入力は、一般に手間がかかり面倒である。そのため、ユーザは、データを継続的に登録する動機及び意欲を持ち難い。またユーザは、自分のヘルス状態の改善や病状の解消等のために実際にとった治療や行動による影響や結果を認識及び把握しづらい。この点も上記動機及び意欲の持ち難さに関係する。また、ユーザが妊娠のために通院している場合は、紙媒体で検査内容を保有している事が多いが、定型的に情報を蓄積したり、検索したりする事が難しい。
本発明の目的は、上記ヘルスケア等の技術に関して、ユーザのヘルス状態や医療情報に関する取得の支援、ユーザのヘルス状態や医療情報に関する提供情報の充実及び高度化、ユーザのデータ入力の手間の削減、等を実現でき、これらにより総合的にユーザのヘルス状態のケア及び治療や検査の支援ができる技術を提供することである。
本発明のうち代表的な実施の形態は、以下に示す構成を有することを特徴とする。
一実施の形態のサーバ装置は、ユーザの性別、年齢、疾患、治療、医療機関、検査機関、または既往症のうち少なくとも１つを含む属性情報と、前記ユーザの計測項目、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、前記ユーザの行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、共有情報として管理するデータ管理部と、前記共有情報を対象に、ユーザと他のユーザとの間の類似性を解析し、ユーザの類似ユーザを判定する解析部と、前記類似ユーザの共有情報を出力する出力部と、を有し、前記データ管理部は、前記ユーザである第１ユーザと関連付けられるように設定された第２ユーザの情報を管理し、前記解析部は、前記第１ユーザの前記共有情報を対象に、前記第１ユーザと他の第１ユーザとの間の類似性を解析して、前記第１ユーザに対する前記類似ユーザを判定し、前記出力部は、前記第１ユーザの類似ユーザの前記共有情報を、前記第２ユーザの使用する端末の画面に出力する。
本発明のうち代表的な実施の形態によれば、上記ヘルスケア等の技術に関して、ユーザのヘルス状態に係わる医療情報に関する取得の支援、ユーザのヘルス状態や医療情報に関する提供情報の充実及び高度化、ユーザのデータ入力の手間の削減、等を実現でき、これらにより総合的にユーザのヘルス状態のケア及び治療や検査の支援ができる。
本発明の一実施の形態のヘルスケアシステムの構成を示す図である。 ヘルスケアシステムの機能及びデータの概要を示す図である。 ヘルスケアシステムの機能及びデータの概要を示す図である。 ヘルスケアシステムの機能及びデータの概要を示す図である。 ヘルスケアシステムの主な処理のうちヘルスデータ管理及び分析の処理のフローを示す図である。 ヘルスケアシステムの主な処理のうち類似ユーザ解析及び類似ユーザ情報提供の処理のフローを示す図である。 ユーザ属性情報の構成例を示す図である。 ヘルス情報の構成例を示す図である。 ヘルス情報の検査結果の部分の構成例を示す図である。 行動情報の構成例を示す図である。 ユーザ設定情報の第１の構成例を示す図である。 ユーザ設定情報の第２の構成例を示す図である。 ユーザ設定情報の第３の構成例を示す図である。 医療検査情報の構成例を示す図である。 体温月経グラフの例を示す図である。 検査結果データの構成例を示す図である。 検査結果グラフの第１の例を示す図である。 検査結果グラフの第２の例を示す図である。 カレンダー入力情報の構成例を示す図である。 解析情報の構成例を示す図である。 解析処理のユーザ属性比較による類似ユーザ判定の例を示す図である。 解析処理のグラフ比較の例を示す図である。 解析処理の行動比較及び症状比較の例を示す図である。 出力情報の構成例を示す図である。 カルテ情報を含む画面例を示す図である。 カレンダー及び１日単位の入力の画面例を示す図である。 １日単位の入力の画面例として検査結果等の記録の場合を示す図である。 １日単位の入力の画面例として症状等の記録の場合を示す図である。 類似ユーザ情報の表示を含む画面例を示す図である。 ユーザ設定の画面例を示す図である。 検索機能の画面例を示す図である。 統計情報の表示の画面例を示す図である。 他の画面例を示す図である。
以下、図面に基づいて本発明の一実施の形態のヘルスケアシステムを詳細に説明する。本明細書での用語の定義として、疾患とは、いわゆる病い、病気、疾病、症候群、障害、その他を含む総称とする。疾患は、名称、種類、程度、段階、推移、及び詳細等を含めて管理される。疾患は、疾患が疑われる状態、現在疾患である状態、疾患が治癒した状態、等を含めて管理される。疾患は、医師等の診断によるもの、ユーザの自己認識及び主観によるものを含む。疾患は、特に産婦人科及び生殖医療の領域に係わる疾患を含むが、他の診療科の疾患を含んでもよい。
治療とは、医療機関による診療、治療、処置、処方等、並びに医療機関による許可でユーザにより採用される療法等を含む総称とする。治療は、名称、種類、段階、推移、及び詳細等を含めて管理される。治療の例は、カウンセリング、タイミング法（排卵日に合わせて性交を行う方法）、人工授精、体外受精、顕微授精、卵巣や子宮の手術、薬剤の注射、等がある。
検査とは、医学的な検査であり、テスト等を含む総称とする。検査の例は、血液検査、尿検査、精液検査、超音波や内視鏡による生理機能検査、画像検査等がある。検査は、性感染症等の特定の疾患毎の検査を含む。検査は、一般的な健康診断を含む。
症状とは、運動、食事、睡眠、排泄などの実態、気分、体調等を含む総称とし、ストレスを含めてもよい。症状やストレスは、ユーザが主観的に認識する様々な身体及び精神の症状やストレスを含む。行動とは、疾患の改善を目的とした、ユーザが主観的に計画する運動、食事、睡眠、排泄、性交、その他各種の日常生活上の活動の総称とする。
本実施の形態のヘルスケアシステムは、産婦人科及び生殖医療（男性の場合は泌尿器科を含む）を含む領域を対象として、女性に特有の疾患（女性ホルモンの増加や減少に伴う症状を含む）、妊娠や不妊等のイベントを含む、ユーザのヘルス状態をケアし、ユーザの治療や検査を含む活動を支援するサービスを提供する。本サービスは、ユーザ個人毎のヘルス情報を登録及び管理し、ユーザ個人毎のヘルス状態を分析し、ユーザ個人毎の状態に応じたメッセージ等の情報を提供する。
本サービスは、ユーザ毎のヘルス情報を含む情報の管理に基づいて、ユーザ間で情報をシェア（共有）する管理を行う。本サービスは、当該シェア情報を参照しながら、状況等が類似するユーザを解析し、ユーザ毎の類似ユーザを判定する。本サービスは、解析に基づいて、各ユーザに、類似ユーザ情報、即ち当該ユーザの状況等に即した、類似する他ユーザのシェア情報を自動的に提供する。
上記サービスにより、ユーザは、疾患や治療等の属性やヘルス状態や妊娠の状況等が自分と似た他ユーザの属性やヘルス状態等を含む有用な情報を容易に閲覧及び取得でき、自分の治療や妊娠等の活動やその判断に参考にすることができる。
［システム］
図１は、本実施の形態のヘルスケアシステムの全体的な構成を示す。実施の形態のヘルスケアシステムは、サービス事業者によるサーバ１と、複数の各ユーザの端末２とが、通信網９を介して接続される。ユーザは、患者等を含む人であり、端末２及び医療機器３を所有する。ユーザの端末２に対し、通信網９を介し、医療機関または検査機関の端末４が接続されてもよい。サーバ１に対し、通信網９を介し、医療機関または検査機関の端末４が接続されてもよい。サーバ１に対し、他の事業者のサーバが接続されてサーバ１との連携でサービスが提供されてもよい。
医療機関は病院等が挙げられる。検査機関は検査会社や医療機関内の検査部門等が挙げられる。他の事業者のサーバは、医療情報や病院情報を提供するＷｅｂサイトのサーバ、ユーザ情報管理や決済のサービスを提供する通信キャリアのサーバ等が挙げられる。
サーバ１は、サービス部１０及びＤＢ（データベース）５０を有する。サービス部１０は、サーバコンピュータのサーバプログラムの処理に基づいて、通信網９を介しアクセスしてきたユーザの端末２に対し、ＤＢ５０の情報を用いながら、ヘルスケアのサービスの画面及び処理を提供する。ＤＢ５０は、ストレージ等で構成され、サービスのためのデータ及び情報を格納し、セキュアに管理される。サーバ１は、クラウドコンピューティングシステム等でもよい。
ユーザの端末２は、ＰＣ、スマートフォン、タブレット端末、ウェアラブル端末等の各種のコンピュータが可能であり、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，入力部、出力部、及び通信部等の公知の要素を含む。ユーザの端末２は、アプリ２０、体温月経データ入力部２１、及び検査結果データ入力部２２を有する。
アプリ２０は、サーバ１のサービス部１０と通信してヘルスケアのサービスを受けるための処理を行うプログラムであり、当該サービスの画面を含むユーザインタフェースを提供する。アプリ２０は、体温月経データ入力部２１及び検査結果データ入力部２２に対応した機能の実装を含む。
体温月経データ入力部２１は、ユーザの体温データ及び月経データを入力する。体温データは、基礎体温の計測の日付及び数値等を含む時系列のデータである。月経データは、月経日等の情報を含む時系列のデータである。検査結果データ入力部２２は、ユーザの検査結果データを入力する。検査結果データは、検査の日付、検査項目、及び数値等を含む時系列のデータである。検査項目は、女性ホルモン等の内分泌学検査等を含む。体温月経データ入力部２１や検査結果データ入力部２２は、手動入力に加え自動転送が可能であり、例えば無線通信インタフェースを備え、外部からのデータを無線通信で入力する。
医療機器３は、ユーザが基礎体温の計測に使用する体温計、検査チェッカー等を含む。医療機器３は、センサ機能として、体温等の計測機能を備える。医療機器３は、センサ機能により計測した体温等のデータを記憶し、表示し、外部出力可能である。ユーザの端末２の体温月経データ入力部２１は、医療機器３から体温等のデータを通信で入力する。
ユーザの端末２や医療機器３は、体温に限らず、他の項目を計測する機能を備えてもよい。ユーザの端末２は、体温や他の項目の数値を計測し、それらの項目の時系列のデータを、計測データ（バイタルデータともいう）として、サーバ１へ登録してもよい。計測データの項目の例としては、体温、心拍、脈拍、血圧、呼吸、等がある。
計測項目及び計測データは、ユーザ自身による計測の場合と、医療機関や検査機関による計測の場合とのいずれでも登録が可能である。検査項目及び検査結果データは、ユーザ自身による検査の場合と、医療機関や検査機関による検査の場合とのいずれでも登録が可能である。
ユーザの端末２や医療機器３は、センサ機能を持つウェアラブル端末でもよい。その場合、ウェアラブル端末は、ユーザのヘルス状態に係わる体温や他の所定の項目の数値を自動的に計測または検査して当該データを記録する。端末２と医療機器３とが１つに統合されてもよい。計測項目や検査項目に応じた複数の医療機器３があってもよい。
医療機関の医師あるいは検査機関の検査者等の人は、端末４を使用する。またユーザが自宅等で端末４を使用してもよい。端末４は、ユーザの端末２と同様に各種のコンピュータの他、専用の医療機器や検査機器、病院システム等でもよく、専用の医薬品や検査チェッカー等でもよい。例えば医師、検査者、またはユーザは、端末４にユーザの治療等の情報（いわゆるカルテ情報）や検査結果情報を手動入力する。また、端末４が医療機器や検査機器、病院システムである場合、データを自動転送する。端末４は、検査結果データ出力機能を備え、ユーザの検査結果データを外部出力可能である。ユーザの端末２は、検査結果データ入力部２２により、端末４の検査結果データ出力機能から検査結果データを通信で入力可能である。
サービス部１０は、ユーザ設定部１１、医療情報設定部１２、ヘルス情報管理部１３Ａ、行動情報管理部１３Ｂ、グラフ作成部１４、カレンダー入力部１５、分析部１６、解析部１７、出力部１８、検索部１９、及び補助部７０を有する。各部は、ソフトウェアプログラム処理で実現される。ＤＢ５０は、ユーザ設定情報６１、ユーザ属性情報５１、医療検査情報５２、ヘルス情報５３Ａ、行動情報５３Ｂ、グラフデータ５４、カレンダー入力情報５５、分析情報５６、解析情報５７、出力情報５８、及び処理定義情報５９等を格納する。
サービス部１０は、上記以外にユーザの端末２に対して基本サービスを提供する機能を含み、当該処理のための情報をＤＢ５０に管理する。サービス部１０は、他の事業者のサーバから必要な情報を適宜取得または参照して基本サービスの処理を行う。基本サービスは、最新の医療情報やヘルス情報の提供、医療機関や医薬品（ビタミンや漢方を含む）等の検索、掲示板（コミュニティ等、複数の人が読み書きする媒体）やブログ等の機能がある。
ユーザ設定部１１は、ユーザ設定及びユーザ属性情報登録の処理部を含む。ユーザ設定部１１は、ユーザの端末２にユーザ設定用の画面を提供し、当該画面でユーザにより入力されるユーザ毎の設定情報を、ユーザ設定情報６１として登録する処理を行う。またユーザ設定部１１は、ユーザの端末２にユーザ属性情報登録用の画面を提供し、当該画面でユーザにより入力されるユーザの属性情報を、ユーザ属性情報５１として登録する処理を行う。なおユーザ属性情報５１とユーザ設定情報６１とが統合されてもよい。
医療情報設定部１２は、本システムの管理者による入力に基づいて、医療検査情報５２及び処理定義情報５９を含む本システムの管理情報を設定する処理を行う。医療検査情報５２は、複数の医療機関や検査機関、医療及び検査に関する管理情報を含むＤＢである。処理定義情報５９は、本システムの管理情報として、各種の分析や解析の際に用いる、個別の処理論理の定義情報が設定される。
ヘルス情報管理部１３Ａは、ユーザの端末２のアプリ２０を通じてユーザにより入力される各種の要素、即ち体温、月経、検査結果、症状、及び服薬等の要素毎の時系列のヘルスデータを、ヘルス情報として、ＤＢ５０に管理する処理を行う。特に、ヘルス情報管理部１３は、端末２の体温月経データ入力部２１を通じて入力及び送信される体温データ及び月経データを受信し、ヘルス情報５３Ａの一部として格納する。またヘルス情報管理部１３は、端末２の検査結果データ入力部２２を通じて入力及び送信される検査結果データを受信し、ヘルス情報５３Ａの一部として格納する。
行動情報管理部１３Ｂは、ユーザの端末２のアプリ２０を通じてユーザにより入力される行動や、つぶやき等の任意のテキストデータを、行動情報５３Ｂとして、ＤＢ５０に管理する処理を行う。
グラフ作成部１４は、ユーザ情報における各種の時系列のデータを用いて、各種のグラフを作成し、作成したグラフをグラフデータ５４としてＤＢ５０に保存し、画面にグラフを表示する処理を行う。グラフ作成部１４は、例えばヘルス情報５３Ａのうちの体温データ及び月経データを用いて体温月経グラフを作成し、グラフデータ５４の一部として格納し、画面に体温月経グラフを表示する。またグラフ作成部１４は、ヘルス情報５３Ａのうちの検査結果データを用いて検査結果グラフを作成し、グラフデータ５４の一部として格納し、画面に検査結果グラフを表示する。またグラフ作成部１４は、行動情報５３Ｂを用いて、行動グラフを作成し、グラフデータ５４の一部として格納し、画面に行動グラフを表示する。またグラフ作成部１４は、ユーザ属性情報５１の属性を用いて、属性グラフを作成し、グラフデータ５４の一部として格納し、画面に属性グラフを表示する。またグラフ作成部１４は、分析情報５６を用いて、分析結果グラフを作成し、グラフデータ５４の一部として格納し、画面に分析結果グラフを表示する。
グラフは、例えば横軸を時間として縦軸に体温等の数値をプロットしたグラフを含む。体温月経グラフは、体温グラフと月経グラフとを統合したグラフであるが、分けて管理されてもよい。検査結果グラフは内分泌学検査等の検査項目数値のグラフを含む。
カレンダー入力部１５は、ヘルス情報管理部１３Ａのヘルス情報５３Ａや行動情報管理部１３Ｂの行動情報５３Ｂ等の入力及び管理を補助する処理部である。カレンダー入力部１５は、ユーザの端末２にカレンダーを含む画面を提供し、当該画面でユーザにより入力される、基礎体温や月経、検査結果、症状、服薬、行動、つぶやき、治療（通院）、その他の情報を含むユーザ入力情報を、静的方法、動的方法を問わずに、カレンダー入力情報５５として登録する処理を行う。カレンダーの日付毎に時系列で各種のユーザ入力情報が登録可能である。各ユーザ入力情報は専用の画面や入力欄やカレンダーのうち少なくとも１つで入力可能である。
分析部１６は、ユーザ属性情報５１、医療検査情報５２、及び処理定義情報５９を用いつつ、ユーザ毎に、傾向分析及び疾患リスク判断等の気づき情報抽出と、行動抽出と、妊娠支援と、を含む各分析の処理を行う。分析部１６は、ユーザのヘルス情報５３Ａ、行動情報５３Ｂを対象に、各種の傾向分析の処理を行い、その結果情報を、分析情報５６内に格納する。分析部１６は、ユーザの分析情報５６によるヘルス状態、並びにカレンダー入力情報５５で登録された行動情報５３Ｂを対象に、行動抽出処理を行い、その結果情報を、分析情報５６内に格納する。分析部１６は、ユーザの分析情報５６によるヘルス状態、並びに上記ヘルス情報５３Ａや行動情報５３Ｂの要素の組合せを用いて、疾患リスク判断処理や妊娠支援処理を行い、それらの結果情報を、分析情報５６内に格納する。
解析部１７は、ユーザ設定情報６１に基づいて、ユーザのユーザ属性情報５１、ヘルス情報５３Ａ、行動情報５３Ｂ、グラフデータ５４、及び分析情報５６等を対象に、類似ユーザに関する解析処理を行う。解析部１７は、ユーザ設定情報６１に設定された条件に従い、ユーザ群における各々のユーザ間での類似性を解析し、ユーザ毎の類似ユーザを判定し、当該解析処理の結果を、解析情報５７に格納する。
解析部１７は、解析処理では、ユーザ間で、ユーザ属性情報５１の属性値や、ヘルス情報５３Ａや行動情報５３Ｂの要素の値や、グラフや、分析結果の値等を比較して、ユーザ間の類似性を表す指標値である類似度を計算する。解析部１７は、類似度を用いて、ユーザに対する類似する他ユーザを類似ユーザとして判定し、ユーザと他ユーザである類似ユーザとを関係付ける情報を、解析情報５７内に格納する。
解析部１７は、解析処理の結果に基づいて、各ユーザに対して出力する類似ユーザ情報を決定し、当該情報を解析情報５７または出力情報５８内に格納する。出力する類似ユーザ情報は、本システムにユーザ群のシェア情報として登録される各種のユーザ情報を含み、ユーザ属性情報５１の所定の属性の情報や、所定のヘルス情報５３Ａや行動情報５３Ｂの要素のデータや、所定の分析結果情報及びメッセージ情報、等である。
出力部１８は、上記分析情報５６、解析情報５７、出力情報５８に基づいて、ユーザの端末２の画面に、当該ユーザ毎のヘルス状態に応じたメッセージ、並びに、ユーザ毎の類似ユーザ情報、を含む情報の出力処理を行い、当該情報を出力情報５８に管理する。
補助部７０は、アプリ２０と連携しつつ、本サービスの他の機能である補助機能に対応した処理を行い、そのための情報をＤＢ５０に管理する。
［機能及びデータ］
図２Ａ，図２Ｂ，図２Ｃは、本実施の形態のヘルスケアシステムにより提供するサービス及び対応する機能、並びに管理するデータ及び情報の概要を示す。本ヘルスケアシステムは、主な機能として、（１）データ管理機能２０１、（２）分析機能２０２、（３）解析機能２０３、（４）検索機能２０４、（５）統計機能２０５、（６）補助機能２０６を含む。
（１） データ管理機能２０１は、図２Ａのように、シェア管理機能、ユーザ属性情報管理機能、医療情報設定機能、ヘルス情報管理機能、行動情報管理機能、グラフ管理機能、カレンダー管理機能、等を含み、ユーザ設定情報６１、ユーザ属性情報５１、医療検査情報５２、処理定義情報５９、ヘルス情報５３Ａ、行動情報５３Ｂ、グラフデータ５４、カレンダー入力情報５５、等を管理する。データ管理機能２０１は、ユーザ個人毎のヘルス状態に関するデータの記録及び一元管理の機能を含む。データ管理機能２０１は、ユーザにより端末２のアプリ２０の画面を通じて随時に入力されるユーザ入力情報を、ＤＢ５０に登録する。
（１−１） シェア管理機能は、ユーザ設定部１１を用いて実現され、本システムの管理者または個別のユーザによる、ユーザ毎のユーザ設定情報６１の管理を含む機能である。シェア管理機能は、ユーザ設定情報６１に、ユーザ群のデータ及び情報のシェアに係わる設定や、類似ユーザの解析及び情報提供に係わる設定を行う。ユーザ設定情報６１は、詳しくは、ユーザ毎のシェア設定情報６１ａ、類似ユーザ判定用情報６１ｂ、及び優先出力情報６１ｃを含む。
（１−２） ユーザ属性情報管理機能は、ユーザ設定部１１を用いて実現され、ユーザ毎のユーザ属性情報５１の登録及び管理を含む機能である。ユーザ属性情報５１は、属性の項目として、ユーザ名、性別、年齢、利用する医療機関や検査機関、治療や疾患や既往症の状態、生活ポリシー、運動ポリシー、食事ポリシー、等を含む。
（１−３） 医療情報設定機能は、医療情報設定部１２を用いて実現され、管理者の操作に基づいて、医療検査情報５２、及び処理定義情報５９を設定し管理する機能である。
医療検査情報５２は、本システムの管理情報として、複数の各々の医療機関及び検査機関に関する情報が設定される。医療検査情報５２は、分析や解析の際に用いる基準情報の設定及び管理を含む。本システムは、医療検査情報５２を適宜参照し、ユーザ毎の医療機関や検査等を判断し、それに応じた分析や解析を行う。
処理定義情報５９は、分析機能の各種の分析及びチェック等の際に用いる、個別の処理論理の定義情報が設定される。処理定義情報５９は、医療検査情報５２に基づく、適用する基準の情報の管理を含む。
（１−４） ヘルス情報管理機能は、ヘルス情報管理部１３Ａを用いて実現され、ユーザ個人毎のヘルス情報の各要素のデータの記録及び一元管理の機能を含む。ヘルス情報管理機能は、ユーザ毎における、基礎体温データ管理、月経データ管理、検査結果データ管理、症状データ管理、等の機能を含む。
ヘルス情報５３Ａは、要素として、（ａ）基礎体温、（ｂ）月経、（ｃ）検査結果、（ｄ）症状、（ｅ）服薬、（ｆ）その他、を含む。（ａ）の基礎体温は、計測項目及び計測データの例であり、他の複数の計測項目の計測データを有してもよい。（ｃ）の検査結果は、後述の検査結果データであり、複数の検査項目の数値を含み、複数の種類の内分泌学検査項目数値等を含む。（ｄ）の症状は、ストレスを含む。（ｅ）の服薬の情報は、医療機関による薬剤の処方、ユーザによる薬剤の服用、及びその履歴の情報を含む。
（１−５） 行動情報管理機能は、行動情報管理部１３Ｂを用いて実現され、ユーザ個人毎の行動情報の各要素のデータの記録及び一元管理の機能を含む。行動情報管理機能は、ユーザ毎における、行動データ管理、つぶやきデータ管理、等の機能を含む。
行動情報５３Ｂは、行動データと、つぶやきデータ等の任意のテキストデータと、を含む。行動データは、生活習慣に係わる各種の行動毎のデータを含み、例えば運動データ、食事データを含む。行動は、運動療法や食事療法、音楽療法等を含む。つぶやきは、気持ちやメモ等を表す任意のテキストを含む。
（１−６） グラフ管理機能は、グラフ作成部１４を用いて実現され、ユーザのヘルス状態を表す体温月経グラフや検査結果グラフ、行動グラフ、属性グラフ、分析結果グラフ等を含む、各種のグラフデータ５４及びそれに関連する情報を管理する。グラフ管理機能は、各ユーザのグラフとは別に、後述の基準グラフに関連する情報を設定し管理する。
（１−７） カレンダー管理機能は、カレンダー入力部１５を用いて実現され、ユーザ入力情報の登録及び表示のためのカレンダーを含む画面、及びカレンダー入力情報５５を管理する。カレンダー管理機能は、ユーザの端末２のアプリ２０の画面にカレンダーを表示し、カレンダーの日付に対する各種の情報（基礎体温、月経、検査結果、症状、服薬、行動、つぶやき、治療、その他）の登録及び表示を制御する。ユーザ入力情報は、カレンダーの形式で時系列で記録及び一元管理される。カレンダーは、現在日や過去日や未来日の入力や表示が可能である。
（２） 図２Ｂで、分析機能２０２は、分析部１６及び出力部１８を用いて実現され、分析機能及びメッセージ出力機能を含む。分析機能は、気づき情報抽出機能、行動抽出機能、及び妊娠支援機能を含み、分析情報５６を管理する。メッセージ出力機能は、出力情報５８を管理する。出力情報５８は、メッセージ情報５８ａを含む。分析機能２０２は、上記（１）のデータ管理機能２０１による各データ、即ちユーザ毎のユーザ属性情報５１、ヘルス情報５３Ａ、行動情報５３Ｂ等を用いて、医療検査情報５２や処理定義情報５９に基づいて、ユーザ毎のヘルス状態に関する高度な分析を行う。そして、分析機能２０２は、当該分析の結果であるユーザ毎のヘルス状態に応じた高度なメッセージを含む情報を出力する。
（２−１） 傾向分析機能は、ヘルス情報５３Ａ及び行動情報５３Ｂの各要素に関する傾向分析、即ち、体温及び月経の傾向分析、検査結果の傾向分析、行動の傾向分析、症状の傾向分析、等の機能を含む。傾向分析の処理は、ユーザの体温等の要素の時系列の数値における、絶対的な良し悪し、及び相対的な改善や悪化等の傾向の状態を、所定の基準の数値に基づいて判定する。傾向とは、時系列での数値の変動を含む。傾向は、例えば過去の一定期間での要素毎の変化、例えば量や頻度や継続性の変化を含む。
体温及び月経の傾向分析の機能は、ユーザ毎のヘルス情報５３Ａの体温及び月経等の数値やグラフを用いて、ユーザの体温や月経の傾向を含むヘルス状態を分析する。この機能は、後述の温度差や月経周期等の所定の項目の数値の算出や判定を含む。検査結果の傾向分析の機能は、ユーザ毎のヘルス情報５３Ａの検査結果データ等の数値やグラフを用いて、ユーザの検査結果の数値の傾向を含むヘルス状態を分析する。この機能は、検査結果に関する所定の項目の数値の算出や判定を含む。行動の傾向分析の機能は、ユーザ毎の行動情報５３Ｂの行動の値やグラフを用いて、ユーザの行動の傾向を分析する。症状の傾向分析の機能は、ユーザ毎のヘルス情報５３Ａの症状の値やグラフを用いて、行動の傾向を分析する。他の要素の傾向分析も同様である。
（２−２） 行動抽出機能は、ユーザ毎の行動情報５３Ｂを用いて、ユーザの現在の体温、月経、検査結果、及び症状等のヘルス状態に関連や影響があると推定される過去の行動の情報を抽出し、ユーザに提示する。ユーザのヘルス状態は、傾向分析の結果を用いる。また、行動抽出機能は、ユーザの行動情報５３Ｂと、そのユーザの類似ユーザの行動情報５３Ｂとを用いて、ユーザ毎に行動支援情報を生成し、提示する。行動支援情報は、ユーザのヘルス状態の改善に役立つ可能性がある行動を提案する情報である。
（２−３） 疾患リスク警告機能は、上記ユーザの属性やヘルス情報や行動情報の要素を組合せで用いた総合的な分析により、ユーザの疾患等の可能性を含むヘルス状態を推定及びチェックする。そして疾患リスク警告機能は、その結果に応じたメッセージを、メッセージ出力機能を用いて提供する。疾患リスク警告機能は、結果に応じて、疾患の可能性及びリスクを警告するメッセージを出力する。チェック対象は、女性に特有の各種の疾患等を含む。警告は、言い換えると、可能性の示唆や、注意喚起を促すアラートである。
（２−４） 妊娠支援機能は、上記ユーザの属性やヘルス情報や行動情報の要素や分析結果を用いて、ユーザの妊娠や生殖能力に係わるヘルス状態を分析及び把握する。妊娠支援機能は、当該ユーザのヘルス状態に応じた、妊娠の可能性を高めるための妊娠支援情報を生成し、ユーザに提供する。妊娠支援情報は、パートナーとの妊娠活動のアドバイス等を含む。
上記（２）の機能による出力情報５８の概要として以下を含む。出力情報５８のメッセージ情報５８ａは、一般的な医学的知識や最新情報、生活アドバイス、傾向分析結果情報、抽出行動、行動傾向、行動支援情報、チェック結果による疾患の可能性の注意喚起を示すアラート、治療や検査や病院等に関する受診勧奨、妊娠支援情報、等を含む。傾向分析結果情報は、ユーザのヘルス状態の数値、その良し悪し、改善や悪化等の傾向の状態を伝える情報、当該状態の説明や解釈の情報を含む。分析結果及びメッセージ情報は、本システムの特有の分析によるユーザ個人毎に提供される参考情報である。
（３） 図２Ｃで、解析機能２０３は、解析部１７及び出力部１８を用いて実現され、類似ユーザ解析機能を含み、解析情報５７及び出力情報５８を管理し、ユーザ毎に類似ユーザ情報を提供する。解析機能２０３は、ユーザ毎のユーザ設定情報６１に基づいて、ユーザ群におけるユーザ属性情報５１、ヘルス情報５３Ａ、行動情報５３Ｂ、グラフデータ５４、及び分析情報５６等を対象に、ユーザ間の類似性を解析する。解析機能２０３は、ユーザ間の類似性を表す指標値である類似度を計算し、ユーザ毎の類似ユーザを判定し、解析結果を解析情報５７に格納する。解析情報５７は、類似度を用いて、各ユーザと、他ユーザである類似ユーザとを関係付ける情報を含む。
解析機能２０３は、解析情報５７に基づいて、ユーザ毎に提供及び出力するための類似ユーザ情報を決定し、解析情報５７または出力情報５８内の類似ユーザ情報５８ｂとして格納する。出力の類似ユーザ情報は、類似ユーザのシェア情報の所定の項目の情報であり、ユーザ属性情報５１の属性値、ヘルス情報や行動情報の要素のグラフを含むデータ、分析結果またはメッセージ情報、等を含む。
解析機能２０３は、解析情報５７または出力情報５８内の類似ユーザ情報５８ｂに基づいて、各ユーザの端末２に対し、所定のタイミングで、類似ユーザ情報を自動的に提供する。ユーザは、端末２の画面で類似ユーザ情報を閲覧できる。所定のタイミングは、例えば所定の画面へのアクセス時や、設定された定期的な時点等である。
解析機能２０３は、詳しくは、類似ユーザの判定に関する機能として、（３Ａ）ユーザ属性比較、（３Ｂ）ヘルス情報要素比較、（３Ｃ）行動情報比較、（３Ｄ）グラフ比較、（３Ｅ）分析結果比較、を含む。
（３Ａ） ユーザ属性比較機能は、ユーザ間でユーザ属性情報５１の１つ以上の属性の属性値を比較して、属性値の類似性を判定し、ユーザ属性に関する類似度を計算し、結果を解析情報５７に格納する。
（３Ｂ） ヘルス情報要素比較機能は、ユーザ間でヘルス情報５３Ａのうちの１つ以上の要素のデータを比較して、要素の類似性を判定し、ヘルス情報に関する類似度を計算し、結果を解析情報５７に格納する。
ヘルス情報要素比較機能は、体温比較機能や、検査結果比較機能や、症状比較機能、等を含む。
（３Ｃ） 行動情報比較機能は、ユーザ間で行動情報５３Ｂのうちの１つ以上の要素のデータを比較して、要素の類似性を判定し、行動情報に関する類似度を計算し、結果を解析情報５７に格納する。行動情報比較機能は、テキストマイニング機能を含む。行動情報比較機能は、ユーザ間でつぶやき等のテキストデータを比較する場合、テキストマイニング機能を用いて、テキストデータを対象に解析し、テキストから抽出したワードの分析及び比較により、テキストの内容に関する類似度を計算する。
（３Ｄ） グラフ比較機能は、ユーザ間でグラフデータ５４のうちの対応する１つ以上の要素（属性等の項目を含む）のグラフを比較して、要素の類似性を判定し、グラフに関する類似度を計算し、結果を解析情報５７に格納する。グラフ比較機能は、例えばユーザの要素のデータのグラフと、他ユーザの対応する要素のデータのグラフとでグラフパターンを比較して、当該要素のグラフに関する類似度を計算する。
（３Ｅ） 分析結果比較機能は、分析機能２０２による分析結果の分析情報５６及び出力情報５８のメッセージ情報５８ａを用いて、ユーザ間での分析結果またはメッセージを比較して、分析結果またはメッセージに関する類似度を計算し、結果を解析情報５７に格納する。比較対象の項目は、各要素の傾向分析の結果の所定の項目の数値やその傾向の状態、行動抽出の結果の行動の情報、疾患リスク判断結果の疾患の可能性の情報、妊娠支援の結果の妊娠に係わる状態の情報、等である。
解析機能２０３は、上記のうち単一の機能のみで類似ユーザを判定してもよいし、複数の機能の組合せを用いて総合的に類似ユーザを判定してもよい。解析機能２０３は、後者の例としては、ユーザ属性の類似度と、ヘルス情報の類似度と、行動情報の類似度と、グラフの類似度と、分析結果の類似度とを用いて、それらの加算や乗算等を含む所定の総合の計算により、ユーザ間の総合的な類似度を計算する。
（４） 検索機能２０４は、検索部１９等を用いて実現され、ユーザの指定の条件による、類似ユーザ情報を含む他ユーザのユーザ情報（シェア情報）の詳細検索の機能である。本システムは、解析機能２０３による類似ユーザ情報の自動的な提供の機能に加え、補完の機能として、検索機能２０４を提供する。ユーザは、必要に応じて随時、端末２の画面で、検索機能２０４を用いて、他ユーザのユーザ情報を検索するための条件を入力し、検索を実行する。検索条件は、ユーザの所望の属性や要素の値、自由なキーワード等である。検索機能２０４は、検索条件に従い、ＤＢ５０に登録されているユーザ群のユーザ情報や解析情報５７を検索し、検索条件に合致する他ユーザの情報を抽出して検索結果情報を構成し、ユーザの端末２へ提供する。ユーザは、端末２の画面で、所望の条件に合致する他ユーザの情報を取得及び閲覧できる。
（５） 統計機能２０５は、グラフ作成部１４を用いて実現され、類似ユーザを含むユーザ群の統計情報をユーザに提供する機能である。本システムは、解析機能２０３による類似ユーザ情報の提供に加え、補完の機能として、統計機能２０５を提供する。
統計機能２０５は、類似ユーザを含むユーザ群に関する、ユーザ属性やヘルス情報や行動情報の要素や分析結果等の所定の項目に関する集計を含む統計処理を行い、その結果の統計データを構成し、ＤＢ５０に格納する。統計機能２０５は、例えば特定のユーザ属性に関し、ユーザ群のデータを集計し、平均や分散等の統計値を求め、グラフ作成部１４を用いて、それらのグラフ等を含む統計データを構成する。統計機能２０５は、統計データを用い、各ユーザの端末２に、類似ユーザ情報に加え、統計情報のグラフ等を含む画面を提供する。ユーザは、画面で、所望の項目に関する統計情報を閲覧できる。
（６） 補助機能２０６は、補助部７０を用いて実現され、入力補助機能、基準グラフ機能、関連情報検索機能、等を含む。入力補助機能は、ユーザのデータ入力を補助する機能であり、医療機器連携機能や音声入力機能を含む。医療機器連携機能は、医療機器３や端末４と連携してデータを入力する機能である。音声入力機能は、ユーザの音声でデータを入力する機能である。基準グラフ機能は、ユーザの端末２に、ヘルス情報の要素等に関する基準グラフを表示し、ユーザのグラフと基準グラフとで比較する機能を含む。関連情報検索機能は、ユーザ毎の属性やヘルス状態や分析結果、並びに類似ユーザ情報に係わる関連情報を、インターネットから自動的に検索し、ユーザの端末２に提供する。
本システムは、ユーザへ提供するサービスの種別に応じて、検索機能２０４、統計機能２０５、補助機能２０６を提供する。
［データ入力］
図１のシステムにおけるデータの入力及び登録の際の具体例を以下に示す。まず体温及び月経データの入力は以下である。ユーザは、日々、体温計等の医療機器３で基礎体温を計測する。ユーザは、端末２のアプリ２０の画面で、基礎体温を入力し、月経有りの場合は月経日等の情報を入力する。ユーザは、紙の基礎体温表の数値をアプリ２０の画面で手入力してもよいし、紙のスキャンや撮影により数値をデータ化して入力してもよい。手入力の場合、アプリ２０の画面は、体温の入力欄を表示し、日付及び数値を選択入力できる。またアプリ２０の画面は、体温のグラフ欄を表示し、日付箇所での数値のプロットにより入力できる。
またユーザは、医療機器３からの体温データ等を、端末２の体温月経データ入力部２１を通じて通信で入力できる。端末２のアプリ２０及びサービス部１０の補助部７０により、入力補助機能の医療機器連携機能が実現される。例えばユーザが体温計である医療機器３を端末２の体温月経データ入力部２１によるインタフェース部にかざすまたは接続することにより、医療機器３から体温データが転送され入力される。端末２のアプリ２０は、入力された体温及び月経等のデータを端末２内に保存し、サーバ１に送信し登録する。
アプリ２０及びサービス部１０により、体温等の入力データは、適宜、本システムで扱う所定の形式のデータに変換される。また医療機器３が体温データを時系列やグラフで保持する場合や、体温の他に、月経、身長、体重、ＢＭＩ（体格指数）等の情報やその他の計測データやヘルス情報や行動情報等を一緒に持つ場合、それらのデータを端末２のアプリ２０へまとめて入力してもよい。医療機器３は、各種のヘルス情報や行動情報が入力されてもよい。他の計測項目の計測データについても同様に入力及び登録が可能である。
次に検査結果データの入力は以下である。前提の医療機関や検査機関の利用例と共に説明する。例えば不妊症の治療や検査を受けるユーザは、病院の産婦人科等に行く。医師は、患者であるユーザを診察し、必要に応じて、検査や処方のオーダー、病状の診断、処置等の治療を行う。治療は、タイミング法、不妊原因の疾患の治療、人工授精、等がある。
検査のオーダーを受けた検査機関である検査会社や病院内の検査部門等の検査者は、オーダーされた検査を実施する。検査機関は、例えば血液検査として、検査装置を用いて、検体であるユーザの血液中に含まれる女性ホルモン等の数値を測定し、ユーザの検査結果データを端末４等に記録する。
ユーザは、検査機関等から提供された検査結果の紙または検査結果データを用い、端末２で検査結果データを入力する。端末２のアプリ２０は、検査結果データの入力欄を含む画面を表示し、ユーザは、画面で、検査の日付、利用した医療機関や検査機関、検査項目、及び数値等を入力できる。また特に、端末４の検査結果データ出力機能から転送された検査結果データを、ユーザの端末２にまとめて入力できる。端末２は、検査結果データ入力部２２を通じて入力された検査結果データを、端末２内に保存し、サーバ１へ送信し登録する。
なおユーザ、医療機関や検査機関、及び事業者との間では、相互同意に基づいて、端末４からユーザの端末２あるいはサーバ１へ、ユーザのデータ及び情報を提供してもよい。提供対象は、医療機関のカルテの情報や計測データ、検査機関による検査結果データ等である。この場合、ユーザのデータ登録の手間を削減できる。またユーザや検査機関等から事業者へ、検査結果の紙またはデータを、郵送または通信網９を介して送信し、事業者の人が当該紙やデータから検査結果データとしてデータ化してもよい。またユーザが自分で検査薬等を用いて行う検査の場合、ユーザにより測った数値を端末２で入力し検査結果データとして登録してもよい。
音声入力機能を用いる場合は以下である。音声入力機能を構成する要素として、端末２またはアプリ２０またはサービス部１０は、公知の音声認識機能を備える。ユーザは、端末２のアプリ２０で体温等のデータを入力する際、音声入力機能の使用を選択し、例えば体温の数値を音声で入力する。例えばアプリ２０に持つ音声認識機能は、ユーザの入力音声を認識して音声データに変換し、音声データを解析して体温の数値等の情報を抽出する。アプリ２０は音声データまたは抽出情報をサーバ１へ送信し、サーバ１は音声データまたは抽出情報からの体温データを登録する。サーバ１側で解析する場合も同様である。
［処理（１）］
図３は、アプリ２０及びサーバ１による主な処理として、まずユーザ個人毎のヘルス情報等の登録及びヘルス状態の分析を含むデータ処理に関するフローを示す。Ｓ１等は処理ステップを示す。
（Ｓ１） サーバ１において、管理者及び医療情報設定部１２により、予め本システムの管理情報である医療検査情報５２や処理定義情報５９が設定される。当該設定の内容は、医療や検査の情報の追加や修正等に応じて随時更新される。
（Ｓ２） ユーザの操作に基づいて、サービス利用開始時または随時に、端末２のアプリ２０からサーバ１のサービス部１０へアクセスし、端末２にサービスの画面として、ユーザの属性情報の登録用の画面等を提供する。本画面は、後述の図５Ａのユーザ属性情報５１に対応した、ユーザの各属性の項目の入力欄を含み、各項目で選択肢やテキスト等で情報、即ち属性値が登録可能である。ユーザ設定部１１は、本画面での入力情報をユーザ属性情報５１に登録する。ユーザは、本画面で、適宜、例えば治療を受けた場合等に、自分用のユーザ属性情報５１の内容の設定、確認や更新が可能である。
（Ｓ３） 随時、ユーザの端末２のアプリ２０からサーバ１のサービス部１０へアクセスし、ヘルス情報管理部１３Ａにより、体温及び月経データの入力欄を含む画面を提供する。ユーザは、本画面で、自分の体温及び月経の情報を、例えば医療機器３からの転送の体温データに基づいて入力する。端末２のアプリ２０は、ユーザの体温及び月経データをサーバ１へ送信し、ヘルス情報管理部１３Ａは、ヘルス情報５３Ａの一部として登録する。他の測定項目の測定データも同様に登録可能である。
（Ｓ４） 同様に、随時、ユーザの端末２からサーバ１へアクセスし、ヘルス情報管理部１３Ａにより、検査結果データの入力欄を含む画面を提供する。ユーザは、本画面で、自分の検査結果データを、例えば端末４からの転送の検査結果データに基づいて入力する。端末２のアプリ２０は、ユーザの検査結果データ及び単位を含む情報をサーバ１へ送信し、ヘルス情報管理部１３Ａは、ヘルス情報５３Ａの一部として登録する。
（Ｓ５） 随時、ユーザの端末２のアプリ２０からサーバ１のサービス部１０へアクセスし、カレンダー入力部１５により、カレンダーを含む画面を提供する。ユーザは、カレンダーの日付に対し、ユーザの体温、月経、検査結果、症状、服薬、行動、つぶやき、治療（通院）、その他の各種の要素の情報を入力できる。入力は、テキスト入力または選択肢やマークの選択等で可能である。カレンダー入力部１５は、ユーザ入力情報をカレンダー入力情報５５に登録する。上記Ｓ３〜Ｓ５のように、ユーザは、自分の端末２の画面で、日々好きな時に、ヘルス情報等を入力及び登録でき、また登録された情報を確認や修正ができる。なお、ヘルス情報管理部１３Ａは、カレンダー入力情報のうちヘルス情報にあたるデータをヘルス情報５３Ａにも登録し、行動情報管理部１３Ｂは、カレンダー入力情報のうち行動情報にあたるデータを行動情報５３Ｂにも登録する。
（Ｓ６） サーバ１のグラフ作成部１４は、Ｓ３によるヘルス情報５３Ａの体温及び月経データを用いて、ユーザ毎の体温月経グラフ（後述の図１０）を作成または更新し、グラフデータ５４の一部として保存する。体温月経グラフは、基礎体温の時系列の数値によるグラフであり、月経日や月経周期等の情報が重ね合わされたグラフである。グラフ作成部１４は、作成した体温月経グラフを含む画面を、ユーザの端末２へ提供する。
またグラフ作成部１４は、Ｓ４によるヘルス情報５３Ａの検査結果データを用いて、ユーザ毎の検査結果グラフ（後述の図１１等）を作成または更新し、グラフデータ５４の一部として保存する。検査結果グラフは、複数の種類の検査項目、例えば血液検査による複数の種類の女性ホルモン、に関する時系列の数値によるグラフである。グラフ作成部１４は、作成した検査結果グラフを含む画面を、ユーザの端末２へ提供する。
同様に、グラフ作成部１４は、ユーザが登録したユーザ情報のうちの属性情報の項目や行動情報の要素について、それぞれグラフを作成し、グラフデータ５４に格納する。
（Ｓ７） サーバ１の分析部１６は、上記Ｓ３〜Ｓ６で登録されたユーザの各要素のデータを用いて、ユーザ属性情報５１、医療検査情報５２、及び処理定義情報５９等に基づいて、ユーザ毎のヘルス状態の傾向分析処理を行い、その結果を分析情報５６に格納する。傾向分析は、ヘルス情報５３Ａを用いた、体温及び月経の傾向分析や検査結果の傾向分析や症状傾向分析、行動情報５３Ｂを用いた行動傾向分析等を含む。
分析部１６は、傾向分析として、ユーザのグラフ等のデータの数値と、医療検査情報５２及び処理定義情報５９に基づく基準情報の数値範囲または基準グラフとを比較し、絶対値での良し悪しの状態、時系列での相対的な数値の変動の傾向、例えば改善や悪化や維持等の状態を、判定及び検出する。また分析部１６は、後述の温度差や月経周期等の所定の項目の数値を算出及び記録し、当該項目の数値の時系列の変化量等を算出し、当該算出した数値を、基準情報の数値と比較して、ユーザの傾向の状態を判定する。
（Ｓ８） 分析部１６は、上記登録された行動情報やヘルス情報を用いて、ユーザ毎の行動抽出や行動傾向分析の処理を行い、その結果を分析情報５６に格納する。分析部１６は、行動抽出処理で、Ｓ７の傾向分析により検出されたユーザの現在の傾向を含むヘルス状態について、関連や影響していると推定される、ユーザの過去の行動を参照及び抽出する。分析部１６は、処理定義情報５９に基づいて、ユーザのユーザ属性情報５１、各要素に関する分析情報５６等を用いて、時系列の行動データから、上記抽出する行動を判定する。分析部１６は、抽出した行動を、分析情報５６の一部として保存する。Ｓ８で分析部１６は、同様に、症状抽出の処理を行う。
行動抽出の処理は、ユーザの現在のヘルス状態に関係がありそうな過去の行動等を緩やかに推定する特有の処理であり、抽出情報をＤＢ５０に蓄積し、参考情報としてユーザに提供する。ユーザは、画面で自分の現在のヘルス状態に関連がありそうな過去の行動や症状の情報を見ることができ、自分の今後の行動等に参考にできる。
分析部１６は、行動の傾向分析処理では、ユーザの過去の期間の行動における傾向を判定する。分析部１６は、例えば食事や運動等の行動種類毎に、量や頻度や継続性等を数値で算出し、それらの時系列の変化を判定する。分析部１６は、例えば各種の行動の量を、登録された日数で算出する。分析部１６は、同様に、症状の傾向分析処理では、ユーザの過去の期間の症状における傾向を判定する。
分析部１６は、ユーザのヘルス状態の改善に役立つと推定される行動を、ユーザの行動情報の中から抽出する。また、分析部１６は、処理定義情報５９に基づいて、ユーザのヘルス状態の改善に役立つと推定される行動を生成する。分析部１６は、その行動を含む行動支援情報を生成し、分析情報５６に格納する。
（Ｓ９） 分析部１６は、ユーザ属性情報５１、上記症状データを含むヘルス情報の各種の要素の組合せを用いて、総合的な疾患リスク判断処理を行い、その結果を分析情報５６に格納する。分析部１６は、疾患リスク判断処理では、症状抽出及び症状の傾向分析の結果情報を用いて、処理定義情報５９に基づいて、症状を含む要素の数値を基準の数値と比較し、女性に特有の各種の疾患等の可能性を緩やかに推定する。
（Ｓ１０） 分析部１６は、上記ユーザのユーザ属性情報５１、ヘルス情報５３Ａの要素、行動情報５３Ｂの要素、及び分析情報５６を用いて、ユーザの妊娠や生殖能力に係わる状態を分析し、例えば妊娠のしやすさの状態等を表す指標値や、パートナーとの妊娠活動に関する指標値を算出する。分析部１６は、当該ユーザの妊娠や生殖能力に係わる状態に応じて、ユーザの妊娠の可能性を高めるための妊娠支援情報を生成し、分析情報５６に格納する。妊娠支援情報は、例えばユーザの妊娠に係わる状態に応じた、パートナーとの妊娠活動のアドバイス等のメッセージを含む。
（Ｓ１１） 分析部１６は、上記Ｓ７〜Ｓ１０の結果を含む分析情報５６に基づいて、ユーザ毎のヘルス状態に応じた出力メッセージを決定し、出力情報５８のメッセージ情報５８ａに格納する。出力部１８は、出力情報５８に基づいて、ユーザの端末２の画面の専用の欄やグラフ等の欄に、メッセージを表示する。出力部１８は、出力したメッセージの履歴情報を出力情報５８に格納する。メッセージの出力のタイミングは、ユーザが所定の画面にアクセスした時点、ユーザの要求を受けた時点、ユーザのデータを分析した時点、ユーザ設定に基づく定期的な時点、等が可能である。
ユーザは、好きな時に、自分の端末２の画面で、登録による自分のヘルス情報、行動情報、分析結果のメッセージ等の情報を閲覧できる。ユーザは、画面で、選択した個別の情報の閲覧、複数の種類の情報の一覧及び並列での閲覧、１日単位の情報の閲覧、過去の指定の期間の情報の閲覧、等が可能である。
グラフ作成部１４は、ユーザの分析情報５６の分析結果の項目毎に、グラフを作成し、グラフデータ５４に格納する。
（Ｓ１２） サーバ１は、ユーザの端末２のアプリ２０からのユーザによる所望のデータの出力の要求に応じて、ＤＢ５０に保存されている対応するデータを読み出し、端末２へ送信する。ＤＢ５０は、ユーザ毎の各データが整理して蓄積される。ユーザの端末２のアプリ２０は、サーバ１から受信したデータをメモリに保存し、画面表示や印刷を行う。出力可能なデータは、ユーザ属性情報５１、グラフやカレンダー入力情報５５を含むヘルス情報、行動情報、分析結果のメッセージ、及び類似ユーザ情報を含む。出力データは、例えば過去の指定の期間の履歴情報及び一覧情報のファイルが可能である。またＳ１２で、検査結果データを出力する際には、サーバ１は、検査項目数値の単位変換を行い、単位変換後のデータを提供する。
［処理（２）］
図４は、アプリ２０及びサーバ１による主な処理として、解析部１７及び解析機能２０３による類似ユーザ解析及び類似ユーザ情報提供を含む処理に関するフローを示す。Ｓ２１等は処理ステップを示す。
（Ｓ２１） サーバ１において、管理者により、予め本システムの管理情報である、類似ユーザ解析及び類似ユーザ情報提供に関する、ユーザ設定情報６１が設定される。このユーザ設定情報６１（後述の図６）は、サービスの設定情報に対応し、サービスの種別毎にそれを利用する全ユーザに対して同様に適用される。
（Ｓ２２） ユーザの操作に基づいて、端末２のアプリ２０からサーバ１のサービス部１０へアクセスし、端末２に、ユーザ毎のユーザ設定用の画面を提供する。本画面は、ユーザにより自分のユーザ設定情報６１（後述の図７等）の内容を設定するための入力欄を含む。ユーザ設定部１１は、本画面での入力情報を、ユーザ設定情報６１に格納する。ユーザは、シェア設定情報６１ａ、類似ユーザ判定用情報６１ｂ、及び優先出力情報６１ｃの内容を設定できる。シェア設定情報６１ａは、シェア対象の項目が設定される。類似ユーザ判定用情報６１ｂは、類似ユーザの判定用の項目が設定される。優先出力情報６１ｃは、優先出力対象の項目が設定される。各項目は、ユーザ属性、ヘルス情報要素、行動情報要素、分析種別等の単位で選択できる。
（Ｓ２３） Ｓ２３は、前述のＳ３〜Ｓ１０と同様であり、ユーザ群におけるヘルス情報等の登録、グラフの作成、各種の分析等が行われる。これにより、解析の対象となるデータ及び情報が本システムのＤＢ５０に蓄積される。
（Ｓ２４） Ｓ２４は、サーバ１の解析部１７により、Ｓ２３のＤＢ５０のユーザ群のデータ及び情報を対象に、類似ユーザに関する解析処理を行い、その結果情報を解析情報５７に格納する。解析部１７は、例えば定期的、あるいはユーザによるデータ登録の発生の時点等に応じたタイミングで、解析処理を実行し、解析情報５７の内容を更新する。Ｓ２４の処理は、Ｓ２４Ａ〜Ｓ２４Ｆの各処理を含む。各処理は、ユーザ毎のユーザ設定情報６１に応じて実行される。
（Ｓ２４Ａ） Ｓ２４Ａは、ユーザ属性比較による類似ユーザ解析処理である。Ｓ２４Ａのユーザ属性比較の処理は、ユーザ群における各々の二者のユーザ間で、ユーザ属性情報５１のシェア対象項目である各属性の属性値の比較により、ユーザ間の類似性を解析する。解析部１７は、当該解析で、ユーザ属性に関するユーザ間の類似度を計算し、類似ユーザを判定する。そして解析部１７は、当該類似度で類似ユーザであるユーザと他ユーザとを関係付ける情報を、解析情報５７に格納する。
（Ｓ２４Ｂ） Ｓ２４Ｂは、ヘルス情報要素比較による類似ユーザ解析処理である。Ｓ２４Ｂの処理は、ユーザ群における各々のユーザ間で、シェア対象の要素に対応した体温月経データや検査結果データや症状データや服薬データ等の対応する要素同士のデータの比較により、ユーザ間の類似性を解析する。解析部１７は、当該解析で、要素に関するユーザ間の類似度を計算し、類似ユーザを判定し、解析情報５７に格納する。
解析部１７は、症状の比較の場合、比較対象のユーザの組における、対象期間に登録された症状を比較する。解析部１７は、対象期間での、腹痛や頭痛等の症状の種類毎に、登録の日数や症状の度合いを加味した量、頻度や継続性等の数値を取得または算出する。解析部１７は、当該数値をユーザ間で比較し、当該数値の近さから、ユーザ間の症状の類似度を計算する。同様に、解析部１７は、服薬の比較の場合、ユーザ間で、対象期間に登録された服薬の情報を比較し、服薬の類似度を計算する。
（Ｓ２４Ｃ） Ｓ２４Ｃは、行動情報要素比較による類似ユーザ解析処理である。Ｓ２４Ｃの処理は、各々のユーザ間で、シェア対象の要素である行動やつぶやきテキストの比較により、ユーザ間の類似性を解析する。解析部１７は、当該解析で、行動やつぶやきに関するユーザ間の類似度を計算し、類似ユーザを判定し、解析情報５７に格納する。
解析部１７は、行動の比較の場合、比較対象のユーザの組における、対象期間に登録された行動、あるいはＳ８で抽出された行動を比較する。解析部１７は、対象期間での各種の運動や食事等の行動の種類毎に、登録の日数や総時間等の量、頻度や継続性等の数値を取得または算出する。解析部１７は、当該数値をユーザ間で比較し、それらの数値の近さから、ユーザ間の行動の類似度を計算する。
解析部１７は、つぶやきのテキストの比較の場合、各々のユーザ間で、シェア対象の要素である、カレンダーで登録されているつぶやきのテキストデータの比較により、ユーザ間の類似性を解析する。解析部１７は、比較対象のユーザの組における、対象期間に登録されたつぶやきのテキストデータを比較する。解析部１７は、テキストマイニング機能を用い、各ユーザのテキストを解析し、テキスト中に含まれるワードを抽出し、抽出したワード毎に、登録の日数や出現数や頻度等を算出する。テキストマイニング機能は公知技術を利用できる。解析部１７は、算出した数値をユーザ間で比較し、それらの数値の近さから、ユーザ間のつぶやきのテキストの内容における類似度を計算する。
解析部１７は、テキストから特定のワードのみを抽出し、特定のワードの登録の日数や出現数等を算出してもよい。特定のワードは、例えば本システムによる設定情報である。例えば“お腹が痛い”というワードは、腹痛の症状が有りというヘルス状態と関連付けられる。特定のワードを用いて、ユーザ属性やヘルス情報や行動情報の要素に関する類似性の判定が可能である。
（Ｓ２４Ｄ） Ｓ２４Ｄは、分析結果比較による類似ユーザ解析処理である。Ｓ２４Ｄの分析結果比較の処理は、各々のユーザ間で、シェア対象の項目である各種の分析結果またはメッセージの比較により、ユーザ間の類似性を解析する。解析部１７は、当該解析で、分析結果またはメッセージに関するユーザ間の類似度を計算し、類似ユーザを判定し、解析情報５７に格納する。解析部１７は、比較対象のユーザの組における、分析情報５６やメッセージ情報５８ａに格納されている分析結果やメッセージの値を比較する。解析部１７は、当該値の近さから、ユーザ間の分析結果及びメッセージの類似度を計算する。
解析部１７は、傾向分析結果の類似度を計算してもよい。解析部１７は、例えばユーザ間で同じ要素の傾向分析の結果における傾向の状態を表す値を参照し比較する。当該傾向の状態は、例えば、温度差や月経周期等の所定の項目の数値の良し悪し等の状態や、相対的な改善や悪化等の状態の判定結果の値である。解析部１７は、二者の傾向の状態を比較し、当該傾向の状態の近さを判定する。二者の値が同一の場合や差分が小さい場合、または同じグループに属する値である場合、類似性が高いと判定できる。同じグループとは、本システムによる設定情報である。
解析部１７は、同様に、行動抽出、疾患リスク警告、及び妊娠支援等の各種の分析の分析結果についても、それぞれの単位での類似度を計算可能である。例えば行動抽出の結果で同じまたは類似の行動が抽出されている場合、当該ユーザ間における行動の類似度が高い。疾患リスク警告の結果で同じまたは類似の疾患の可能性が推定されている場合、疾患に関する類似度が高い。妊娠支援処理の結果で妊娠に係わる状態の指標値が同じまたは近い場合、妊娠に関する類似度が高い。
解析部１７は、出力メッセージの類似度を計算してもよい。解析部１７は、出力情報５８のメッセージ情報５８ａを参照し、比較対象のユーザの組における出力メッセージの種類、出力回数、メッセージ内のテキスト等を比較する。二者の値が同一の場合や近い場合、または同じグループに属する値である場合、メッセージの類似度が高い。
（Ｓ２４Ｅ） Ｓ２４Ｅは、グラフ比較による類似ユーザ解析処理である。解析部１７は、Ｓ６で作成された所定の項目や要素のグラフを用いる。解析部１７は、ユーザ間で、シェア対象の所定の項目や要素に対応するグラフ同士でグラフパターンの比較により、ユーザ間の類似性を解析する。解析部１７は、当該解析で、グラフに関するユーザ間の類似度を計算し、類似ユーザを判定し、解析情報５７に格納する。
（Ｓ２４Ｆ） 更にＳ２４Ｆで、解析部１７は、上記ユーザ属性情報５１の属性、ヘルス情報５３Ａの要素、行動情報５３Ｂの要素、グラフ、及び分析結果のすべてを比較対象としたそれぞれの単位の類似度の結果を用いて、総合的にユーザ間の類似度を計算してもよい。解析部１７は、ユーザ間で、ユーザ属性情報の属性項目、ヘルス情報や行動情報の要素、グラフ、及び分析結果を含むユーザ情報のうち、所定の組合せの単位で比較することにより、ユーザ間の類似度を計算する。解析部１７は、例えば、組合せを構成する要素や項目毎に類似度を計算し、それらの類似度を用いて、加算や乗算等を含む所定の総合の計算により、ユーザ間の総合的な類似度を得る。類似度を計算する組合せは、予め本システムの管理情報やユーザ設定情報６１で設定可能である。類似度を計算する組合せの例は以下である。
（１） 属性情報とヘルス情報と行動情報のうち、少なくとも２つによる組合せ。解析部１７は、設定に基づいて、例えば、属性情報のうち１つ以上の属性と、ヘルス情報や行動情報のうち１つ以上の要素との組合せで、類似度を計算する。解析部１７は、例えば、属性に関する第１の類似度と、ヘルス情報や行動情報の要素に関する第２の類似度とを計算し、それらの類似度を用いて、総合的な類似度を計算する。
上記組合せの具体例としては、解析部１７は、ユーザ間で、属性情報のうち年齢、治療、既往症の少なくとも１つを含む属性の属性値を比較して第１の類似度を計算し、ヘルス情報のうち検査結果、症状、服薬の少なくとも１つの要素のデータを比較して第２の類似度を計算し、第１の類似度と第２の類似度とを用いて、組合せの類似度を計算する。
（２） 属性情報とヘルス情報と行動情報のうちの少なくとも１つと、グラフとの組合せ。解析部１７は、設定に基づいて、例えば、１つ以上の属性と、ヘルス情報や行動情報のうち１つ以上の要素と、所定の項目や要素に関する１つ以上のグラフとの組合せで、類似度を計算する。
（３） 属性情報とヘルス情報と行動情報のうちの少なくとも１つと、分析結果との組合せ。解析部１７は、設定に基づいて、例えば、１つ以上の属性と、ヘルス情報や行動情報のうち１つ以上の要素と、分析結果または出力メッセージとの組合せで、類似度を計算する。
（４） 属性情報とヘルス情報と行動情報のうちの少なくとも１つと、パートナー（後述）のユーザ情報との組合せ。データ管理機能２０１は、ユーザのユーザ情報と、そのユーザのパートナーのユーザ情報とを管理する。解析部１７は、ユーザのパートナー間でユーザ情報を比較して、当該ユーザ情報の類似性の解析により、パートナー間の類似度を計算する。解析部１７は、設定に基づいて、属性情報とヘルス情報と行動情報のうち１つ以上の項目や要素に関する類似度と、パートナー間の類似度との組合せで、総合的な類似度を計算する。
（５） ユーザとそのパートナーとのペアの組合せ。データ管理機能２０１は、ユーザとして、第１のユーザのユーザ情報と、第１のユーザのパートナーである第２のユーザのユーザ情報とを管理する。解析部１７は、第１のユーザ間でユーザ情報を比較し、第１のユーザ間の第１の類似度を計算し、第２のユーザ間でユーザ情報を比較し、第２のユーザ間の第２の類似度を計算する。第１のユーザ間で比較するユーザ情報は、属性情報とヘルス情報と行動情報のうちの少なくとも1つを含み、第２のユーザ間で比較するユーザ情報は、属性情報とヘルス情報と行動情報のうちの少なくとも1つを含み、両者は異なっていてもよい。解析部１７は、第１の類似度と第２の類似度とを用いて、第１のユーザと第２のユーザとのペアの単位での類似度を計算する。
（Ｓ２５） Ｓ２５は、サーバ１の統計機能２０５により、本システムに登録されたユーザ群における全ユーザ、またはあるユーザの類似ユーザである複数のユーザにおける、所定の項目に関する集計を含む統計処理を行う。統計機能２０５は、統計処理の結果のグラフを含む統計データを構成し、ＤＢ５０に格納する。統計処理の対象のユーザや項目は、本システムによる固定の設定情報でもよいし、ユーザ毎の設定や指定でもよい。
（Ｓ２６） Ｓ２６では、サーバ１は、Ｓ２４の結果の解析情報５７に基づいて、各々のユーザに対して出力するための類似ユーザ情報の内容を決定し、当該決定した情報を、例えば出力情報５８内に類似ユーザ情報５８ｂとして格納する。当該情報は、いつ、どのユーザに対し、どの類似ユーザのどの項目の情報を出力するか等を規定する情報である。
上記ユーザ毎に出力する類似ユーザ情報の内容の決定は、第１の方法として、予めサーバ１による解析時点でもよいし、第２の方法として、個別のユーザへの出力時点でもよい。第１の方法の処理例では、解析時点で、一定の類似ユーザ情報の内容、例えば特定の類似ユーザ、所定の属性や要素等の項目に決定される。その後、個別ユーザによる画面へのアクセス時等のタイミングで、当該類似ユーザ情報がそのまま提供される。
第２の方法の処理例では、解析時点で、概略的に類似ユーザ情報の内容、例えば出力の候補とする類似ユーザや属性や要素等の項目や範囲が決定される。その後、個別のユーザによる画面へのアクセス時等のタイミングで、上記候補の中から、例えば類似順や優先出力情報６１ｃの設定に基づいて出力の情報が決定されて提供される。また候補の中からランダムに出力の情報が選出される方法でもよい。
サーバ１は、ユーザ毎の優先出力情報６１ｃが設定されている場合、上記出力の類似ユーザ情報の決定の際、または個別のユーザへの類似ユーザ情報の出力の際に、優先出力情報６１ｃの内容に基づいて出力の情報を決める。サーバ１は、ユーザの優先出力情報６１ｃで必須の項目が指定されている場合、当該項目の情報を必ず当該ユーザの端末２の画面に出力する。サーバ１は、ユーザの優先出力情報６１ｃで優先の項目が指定されている場合、当該項目の情報を他の項目よりも優先して当該ユーザの端末２の画面に出力する。
（Ｓ２７） Ｓ２７では、サーバ１の出力部１８は、Ｓ２６の出力情報５８の類似ユーザ情報５８ｂに基づいて、所定のタイミングで、ユーザの端末２に、類似ユーザ情報を含む情報を送信して画面に表示させる。そして出力部１８は、出力情報５８内に、出力の類似ユーザ情報の履歴情報を格納する。本システムは、例えばユーザが所定の画面の閲覧の時に、自動的に画面内の所定の領域に類似ユーザ情報を表示させる。他の方法は、ユーザの操作に応じて端末２から類似ユーザ情報の要求を送信し、サーバ１は、当該要求を受けたタイミングで類似ユーザ情報を送信して表示させる。
類似ユーザ情報を含む画面は、例えば後述の図２４のように、複数の類似ユーザのリストが表示され、ユーザによるリストからの類似ユーザの選択に応じて、当該類似ユーザの詳細情報が表示される。ユーザは、画面で自分が見たい類似ユーザや項目を選択してその情報を閲覧できる。
また出力部１８は、Ｓ２５のＤＢ５０の統計データに基づいて、ユーザの端末２の画面に、統計情報を含む情報を送信して表示させる。出力部１８は、所定の画面の表示時や、類似ユーザ情報の表示時、またはユーザの要求を受けた時等の所定のタイミングで、グラフ等を含む統計情報を表示させる。ユーザは、端末２の画面で、上記類似ユーザ情報及び統計情報を閲覧できる。
（Ｓ２８） Ｓ２８，Ｓ２９は、検索機能２０４による検索処理である。Ｓ２８では、ユーザは、必要な時、端末２のアプリ２０で検索の利用を選択操作する。ユーザは、表示された検索用の画面の欄で、他ユーザの情報を検索するための検索条件を入力し、当該検索を実行する。また本検索は、全ユーザ対象か、特定の類似ユーザ対象かを、ユーザにより指定できる。端末２のアプリ２０は、検索条件を含む要求をサーバ１に送信する。
（Ｓ２９） Ｓ２９では、サーバ１の検索部１９は、ユーザの端末２からの検索条件を含む要求を受信し、当該検索条件の情報を用いて、ＤＢ５０に登録されている他ユーザの情報を検索する。検索部１９は、検索結果情報を構成し、ユーザの端末２に送信する。端末２は、当該情報を受信し、検索結果情報を含む画面を表示する。検索結果情報を含む画面は、例えば検索条件に該当する他ユーザのリストが表示され、ユーザによる他ユーザの選択操作に応じて、当該他ユーザの詳細情報が表示される。
ユーザは、端末２の画面で、例えば自動的に表示される類似ユーザ情報の中に所望の情報が無い場合、検索機能２０４により自分で細かく条件を指定して他ユーザの詳細情報を検索して閲覧及び取得ができる。
［ユーザ属性情報］
図５Ａは、ユーザ属性情報５１の主なデータ項目の構成例を示す。ユーザ属性情報５１は、ユーザの基本情報に加え、ユーザのヘルス状態に係わる各種の属性の情報、即ち属性値を格納する。図５Ａのユーザ属性情報５１は、項目として、ユーザＩＤ、パスワード、端末アドレス、ユーザ名、性別、年齢、医療機関、治療期間、治療、疾患、既往症、妊娠、パートナー、会員種類、等がある。
ユーザＩＤ、パスワード、及び端末アドレス等は、サービス制御用のユーザの基本情報である。端末アドレスは、ＩＰアドレス、電話番号、メールアドレス等である。基本情報は、住所等を含んでもよい。「ユーザ名」項目は、ユーザ設定される匿名やニックネームである。「年齢」項目は、年齢や年齢層である。
「医療機関」項目は、ユーザが現在利用する病院等の医療機関や検査機関の識別情報を含む。「医療機関」は、転院等の履歴の管理を含み、例えば病院名や通院期間等を含む。具体例は「現在：病院Ａ」「２０１２年１月〜１２月：病院Ｂ、２０１３年１月〜：病院Ａ」等である。なお「病院Ａ」等は説明上の抽象化した識別名を示す。
「治療期間」項目は、治療の開始年月から現在または終了年月までの期間、及びその年数等を示す。この項目でいう治療は全般的な取り組みを指し、個別の治療は下記の項目で管理される。「治療」項目は、医療機関による治療の状況を示す情報であり、名称や識別情報を登録する。「治療」は、ユーザによる療法の実践を含む。「治療」は、治療の履歴の管理を含む。「治療」は、治療の経過や開始及び終了等の状態、及び治療の詳細の情報の管理を含む。具体例は、「現在：治療Ｘ＝体外受精」「２０１１年：タイミング法、２０１２年：人工授精、２０１３年：体外授精」等である。
「疾患」項目は、上記「治療」項目に係わる、ユーザの現在の主要な疾患ないし病状を示す情報であり、名称や識別情報を登録する。「疾患」は、履歴の管理を含む。「疾患」は、疾患の経過や開始及び終了の状態、及び疾患の詳細の情報の管理を含む。「疾患」は、疾患の可能性有りの状態や健康の状態の管理を含む。具体例は、「現在：疾患Ｘ＝不妊症」等である。
「既往症」項目は、上記「疾患」や「治療」の項目の値以外における、ユーザの関連する持病、既往症、手術歴、等の概略の情報を格納する。即ち「既往症」項目は、副次的な病気や治療の情報を管理する。「既往症」は、産婦人科に限らず他の診療科の疾患や治療を含む。具体例は「２００９年：疾患Ｙ，２００９年：治療Ｙ」等である。なお「既往症」項目が「疾患」項目等に統合されてもよい。
上記「治療」「疾患」「既往症」等の項目は、ユーザによるテキスト入力での登録に限らず、本システムで予め設定された治療や疾患の選択肢からの選択による登録も可能である。治療や疾患の名称等の情報は、統一化されていないものも含め、本システムのＤＢ５０に管理情報として設定される。
「妊娠」項目は、当該ユーザの妊娠や出産の状況に関する情報を格納する。「妊娠」の情報は、例えば妊娠の成功や失敗、回数、年月、年齢、等である。具体例は、「妊娠：０回」，「妊娠：１回：２０１１年２月（３７歳）」等である。
「パートナー」項目は、当該ユーザの夫や恋人等のパートナーの状況を表す情報を格納する。「パートナー」の情報は、例えば年齢、疾患、治療、その他の各属性情報を格納する形式でもよいし、ユーザＩＤ等を格納して別の表を参照する形式でもよい。サーバ１は、「パートナー」の情報により、パートナーないしペアである男女のユーザの各データを識別及び関連付ける。具体例は「夫：３８歳：疾患Ｚ」等である。
本システムは、ユーザ毎の会員種類等の状態に応じて異なるサービス及び機能を提供してもよい。サーバ１は、例えばユーザＩＤ等と、会員種類と、サービスや機能との対応付けの情報を管理する。「会員種類」項目は、ユーザの会員種類の情報が登録される。会員種類は、サービスや機能の利用範囲に関係付けられる。会員種類は、例えば下記（ａ）〜（ｄ）がある。（ａ）は、体温、月経、及びタイミング法の管理を含む、関連のサービス及び機能を利用する会員種類である。（ｂ）は、（ａ）に加え更に、人工授精の管理までを含む。（ｃ）は、（ｂ）に加え更に、体外受精及び顕微授精の管理までを含む。（ｄ）は、更に、男性配偶者も利用することを示す。
ユーザ属性情報５１は、その他の属性の項目として、身長、体重、飲酒、喫煙、保険、家族、職業、地域、治療金額、リミット金額、リミット年齢、等を設けてもよい。リミット金額は、治療にかけられる上限の金額、リミット年齢は、治療を続ける上限の年齢である。ユーザ属性情報５１は、所定の属性の項目を必須入力とし、他の項目を任意入力としてもよい。ユーザは、ユーザ属性情報５１に、医療機関等から与えられた情報を入力してもよいし、ユーザの自己判断による情報を入力してもよい。
更に、図５Ａのユーザ属性情報５１は、シェア設定情報６１ａの構成例として、５０１の列で示すシェア属性設定項目を有する。シェア属性設定項目５０１は、属性毎に、他ユーザとのシェア即ち公開の有無をフラグ値で設定する。○印（１）はシェアする（共有）、×印（０）はシェアしない（非共有）を示す。本システムの基本的なサービスの設定では、全属性が共有に設定される。別のサービスの設定では、属性毎に共有や非共有が設定される。ユーザ属性情報５１は、類似ユーザ判定用の属性や優先出力の属性を設定するための項目が同様に設けられてもよい。
［ヘルス情報］
図５Ｂ及び図５Ｃは、本実施の形態で適用可能なヘルス情報５３Ａの構成例を示す。図５Ｂ及び図５Ｃのヘルス情報５３Ａの項目は、すべてがシェア対象として設定可能である。このヘルス情報５３Ａの表は、列として、「分類」、「項目」、「説明」、「具体例」を有する。「分類」は、ヘルス情報における概略的な分類を示し、前述の（ａ）体温、（ｂ）月経、（ｃ）検査結果、（ｄ）症状、（ｅ）服薬、（ｆ）その他、を有する。図５Ｂは、（ｃ）検査結果を除く部分を示し、図５Ｃは、（ｃ）検査結果の部分を示す。「項目」は、ヘルス情報の項目であり、「説明」は、項目の説明として、登録可能な情報等を示し、「具体例」は、登録情報の具体例を示す。
図５Ｂで、ヘルス情報５３Ａの表は、「項目」として、基礎体温、月経、症状、服薬、自己計測項目、等を有する。「基礎体温」項目は、検温日，体温等を含む。具体例は「2014/3/3，36.5℃」である。基礎体温は、計測項目及び計測データの一例である。「月経」項目は、今回開始日，今回終了日，前回開始日，前回終了日，月経周期，排卵予定日等を含む。具体例は、それらの情報の順序の値として、「2014/4/1〜4/5，2014/3/3〜3/7，28日，2014/4/5」である。
「症状」項目は、体調に関する症状等を含む。具体例は、「頭痛，倦怠感，ストレス」である。「服薬」項目は、薬名，服用開始日，服用終了日，副作用，服用中止有無，副作用症状等を含む。具体例は、「クロミド，2014/3/3〜3/7，副作用あり、服用中止あり、腹痛」である。
「自己計測項目」項目は、体温の他に、ユーザ自身により計測される所定の計測項目がある場合に、同様に、計測結果の情報として、計測項目毎に計測日や計測値等が格納される。計測項目の例は、前述の心拍、脈拍、血圧、呼吸、等がある。なお、端末２や医療機器３の機能に応じて、自動計測及び自動登録が可能な計測項目もある。
図５Ｃで、ヘルス情報５３Ａの表は、「項目」として、妊娠支援、その他医療機関検査項目、自己測定項目（自己検査項目）等を有する。「妊娠支援」は、より詳しい複数の項目として、括弧書きで示すように、男性共通検査項目、女性共通検査項目、タイミング法、人工授精、体外受精：採卵、体外受精：移植、体外受精：妊娠、等を有する。
「妊娠支援」項目において、「男性共通検査項目」は、採精日，精液量，総精子数，精子濃度，前進運動率，高速直進運動率，生存率，正常形態率，等を含む。具体例は、検査項目の順序の値として、「2014/3/3，2ml，40x10^6/ml，20x10^6/ml，50％，25％，50％，50％」である。「女性共通検査項目」は、検査日，ＬＨ，ＦＳＨ，Ｅ２，Ｐ４，ＡＭＨ，卵胞の大きさ，内膜厚，等を含む。具体例は、検査項目の順序の値として、「2014/3/3，2.2mlU/mL，6mlU/mL，80pg/mL，6.5ng/m，11pM，20mm，8mm」である。
「タイミング法」は、不正出血，排卵誘発，帯下幅，等を含む。具体例は、「不正出血なし、排卵誘発あり、帯下幅7cm」である。「人工授精」は、尿中ＬＨ，人工授精有無，等を含む。具体例は、「陽性，人工授精あり」等である。「体外受精：採卵」は、麻酔方法、採卵日、採卵数、凍結胚No-グレード、等を含む。なお、凍結胚No-グレードについては、凍結胚が複数あるため、No（番号）を付与してグレードを登録するものである。具体例は、「静脈麻酔，2014/3/21，5，｛No1-A，No2-A，No3-B，No4-B｝」である。「体外受精：移植」は、移植日，移植胚No-グレード-大きさ，アシステッドハッチング有無，移植方法，等を含む。具体例は、「2014/3/22，No1-A-48mm，あり，顕微授精」である。「体外受精：妊娠」は、妊娠判定日，妊娠判定陽性，胎嚢（のう）確認日，胎嚢確認有無，心拍確認日，等を含む。具体例は、「2014/3/31，陽性，空白，空白，空白」である。
「その他医療機関検査項目」項目は、図示しないが、医療機関や検査機関における各種の検査に係わる検査項目がある。
「自己測定項目（自己検査項目）」項目は、検査結果のうち、医療機関や検査機関ではなくユーザ自身により測定及び検査される項目がある場合に、その項目の情報が格納される。ユーザが例えば市販の検査薬や自分の医療機器３等を用いて所定の項目を測定及び検査した結果の情報として測定日や測定値等が格納される。この（ｃ）検査結果の「自己測定項目（自己検査項目）」は、（ｆ）その他の「自己計測項目」と同様に、心拍、脈拍、血圧、呼吸、等があり、例えば、血圧（高）及び血圧（低）の値、脈拍数，分あたり呼吸数、等が格納される。具体例は、「110，60，70，20」である。また、この項目は、後述の排卵テスト結果，妊娠テスト結果，分泌物の量、等が格納できる。
［行動情報］
図５Ｄは、本実施の形態で適用可能な行動情報５３Ｂの構成例を同様に示す。図５Ｄの行動情報５３Ｂの項目は、すべてがシェア対象として設定可能である。この行動情報５３Ｂの表は、分類として、行動、タイミング、つぶやき、自動計測項目を有する。「行動」は、項目として、運動療法、食事療法、等の療法を含む。例えば運動療法は、登録可能な情報として、運動療法の実施期間，運動療法を含む。具体例は、「2014/1/10〜4/30，水泳」である。食事療法は、登録可能な情報として、食事療法の実施期間，食事療法を含む。具体例は、「2014/1/10〜4/30，葉酸」である。「タイミング」項目は、登録可能な情報として、性交日，性交渉有無等を含む。具体例は、「2014/3/3，あり」である。「つぶやき」項目は、つぶやきとして、コメント、メモ、気持ち等を含む、任意で自由なテキストないし文字列が格納される。具体例は、「強いストレスを感じる」である。
「自動計測項目」は、行動に係わる、自動計測及び自動登録が可能な項目であり、例として、運動時間及び量、睡眠時間及び量、消費カロリー、移動距離、歩数等がある。端末２や医療機器３に備える機能、例えばウェアラブル端末に備えるヘルスケア機能に応じて、所定の計測項目を自動計測及び自動登録が可能である。ユーザ設定に応じて、自動計測項目のデータを行動情報５３Ｂの一部として登録してもよい。
なお、上記ユーザ属性情報５１、ヘルス情報５３Ａ、行動情報５３Ｂ等に含まれる各種の情報の分類や項目分けは一例であり、他の分類等も可能であり、それらの情報を例えばヘルスデータとして一括管理してもよい。
［ユーザ設定情報］
ユーザ設定情報６１において、シェア設定情報６１ａは、ユーザのユーザ属性情報５１の各属性、ヘルス情報５３Ａや行動情報５３Ｂの各要素、及び各分析の項目毎に、他ユーザに対してシェア即ち公開するか否かが設定される。
類似ユーザ判定用情報６１ｂは、解析機能２０３による類似ユーザ判定の際に、ユーザ毎にどの属性や要素や分析等の項目に注目して類似ユーザを判定するかに関する設定情報である。言い換えると、類似ユーザ判定用情報６１ｂは、ユーザがどの観点で自分と似ている他ユーザの情報を見たいかに関する設定情報である。
優先出力情報６１ｃは、類似ユーザ情報の出力の際に、ユーザ毎に類似ユーザのどの属性や要素や分析等の項目の情報を必須または優先で出力するかに関する設定情報である。言い換えると、優先出力情報６１ｃは、ユーザが他ユーザである類似ユーザの情報のうちどの項目の情報を必須または優先で見たいかに関する設定情報である。
図６〜図８は、ユーザ設定情報６１の構成例を示す。図６は、ユーザ設定情報の第１の構成例として、本システムによるサービスの種別毎の設定例を示す。本システムは、ユーザに提供するビジネス及び情報処理のサービスとして、複数の種別のサービスを設け、ユーザの会員等の状態に応じてユーザ毎に異なるサービスを提供してもよい。
図６のサービスＡ設定情報は、本システムの基本的なサービスである第１の種別のサービスＡに関する設定情報である。サービスＡは、それを利用するユーザグループＡ、例えば全ユーザが関係付けられる。サービスＡ設定情報は、シェア設定情報６１ａに対応するシェア項目の行と、類似ユーザ判定用情報６１ｂに対応する判定用項目の行と、優先出力情報６１ｃに対応する優先出力項目の行とを有する。
シェア項目、判定用項目、及び優先出力項目の各行は、属性、要素、及び分析の各行を含む。属性の行は、ユーザ属性情報５１の各種の属性に関する設定である。要素の行は、ヘルス情報５３Ａ及び行動情報５３Ｂの各種の要素に関する設定である。分析の行は、傾向分析等の各種の分析に関する設定である。
サービスＡ設定情報は、シェア項目が、全属性、全要素、及び全分析である。ユーザへ提供される類似ユーザ情報は、当該シェア項目で設定された全情報である。優先出力項目は無しである。即ちユーザへ提供される類似ユーザ情報は、シェア項目の全情報が、優先順位無しで出力される。なお本例では、優先出力項目は、優先の情報を設定するが、必須の情報を設定してもよい。
判定用項目は、特定の属性、例えば｛性別，年齢，疾患，治療｝の４つの属性のセットであり、要素及び分析は無しである。なお女性専用のサービスの場合は性別属性が省略可能である。この設定の場合、解析の際は、上記４つの属性値の比較で総合的にユーザ間の類似性が判定され、対応する類似度が計算される。また当該類似ユーザの判定の際に考慮される属性の優先順位は、そのまま｛性別，年齢，疾患，治療｝の順である。即ち第１に性別が同じで年齢が近いユーザほど類似度が高くなるように計算される。優先順位を変える場合は｛治療，疾患，……｝等と設定され、この場合は治療の状況が類似するほど類似度が高くなる。更に、各属性の優先順位に対応する重み付けの値が設定されてもよい。
サービスＢ設定情報は、同様に、第２の種別のサービスＢ及びユーザグループＢの設定例を示す。サービスＢ設定情報は、シェア項目が全部であり、優先出力項目は無しなので図示省略する。判定用項目は、ヘルス情報５３Ａにおける｛体温，月経，検査結果｝の３つの要素のセットである。この場合、解析の際は、３つの要素のグラフを含むデータの比較で総合的にユーザ間の類似度が計算される。
なお、本設定例では、属性や要素や分析の項目毎に関係付けられたグラフを自動的に含めるものとしているが、項目とそのグラフとを分けて設定可能としてもよい。例えば、ある要素について判定用項目として設定する場合、その要素のデータ（グラフではない登録データ）、その要素のグラフ、またはそれらの両方を設定可能である。
サービスＣ設定情報は、同様に、第３の種別のサービスＣ及びユーザグループＣの設定例を示す。サービスＣ設定情報は、判定用項目が、分析の種別における傾向分析である。この場合、解析の際は、傾向分析処理の分析結果及びメッセージを含む情報の比較で総合的にユーザ間の類似度が計算される。
他のサービス設定情報の例では、判定用項目として、属性は、年齢、治療、既往症の少なくとも１つとし、要素は、検査結果、症状、服薬の少なくとも１つとする。解析部１７は、判定用項目の属性に関して第１の類似度を計算し、要素に関して第２の類似度を計算し、第１の類似度と第２の類似度とを用いて、属性と要素との組合せの単位での総合的な類似度を計算する。
図７は、ユーザ設定情報６１の第２の構成例として、個別のユーザ毎に異なる設定例を示す。本システムは、例えばユーザの会員等の状態に応じたオプションのサービスとして、個別ユーザによるユーザ設定を可能とする。ユーザは、自分のユーザ設定情報６１のシェア項目、判定用項目、及び優先出力項目の各項目で、対象や非対象を設定できる。
ユーザＡ設定情報は、ユーザＡにより設定されるユーザＡの設定情報である。ユーザＡ設定情報は、シェア項目が全部である。判定用項目は、サービスＡと同じ｛性別，年齢，疾患，治療｝の４つの属性に加え、｛医療機関，検査機関｝の２つの属性である。この設定の場合、利用の医療機関や検査機関が同じであるほど、類似度が高く計算される。
優先出力項目は、ユーザ属性が無しであり、ヘルス情報５３Ａ及び行動情報５３Ｂの要素が｛検査結果，月経｝、分析が｛傾向分析，疾患リスク警告｝である。この場合、ユーザＡの端末２の画面に表示される類似ユーザ情報は、類似ユーザのシェア情報の全項目のうち、グラフを含む検査結果データ及び月経データと、それらの傾向分析及び疾患リスク警告の結果の情報とが、優先して表示される。
上記出力情報は、例えば検査結果の女性ホルモンの数値、その変動量、その傾向の状態、及び当該傾向から推定される疾患の可能性といった、分析時に計算及び判定された所定の項目の数値やメッセージを含む。ユーザＡは、自分と医療機関等が似た他ユーザの検査結果グラフや分析結果を優先的に閲覧できる。ユーザに提供される類似ユーザ情報の量が多い場合、優先出力項目の設定により、情報量を少なくして見やすくできる。
ユーザＢ設定情報は、シェア項目が全部である。判定用項目は、ヘルス情報５３Ａ及び行動情報５３Ｂの要素がサービスＢと同じ｛体温，月経，検査結果｝の３つの要素に加え、｛行動｝である。この場合、４つの要素のデータの比較によって総合的にユーザ間の類似性が判定される。即ち登録されている行動が似たユーザほど類似度が高くなる。
また優先出力項目は、｛妊娠，パートナー｝の２つの属性と、｛行動抽出，妊娠支援｝の２つの分析である。この場合、ユーザＢへの類似ユーザ情報は、類似ユーザの全情報のうち、妊娠の状況及びパートナーの状況の情報と、行動抽出及び妊娠支援の結果の情報とが優先して出力される。ユーザＢは、自分と行動等が似た他ユーザの行動や妊娠やパートナーの情報を優先的に閲覧できる。
ユーザＣ設定情報は、シェア項目が、全属性、｛体温，月経，検査結果｝の３つの要素、｛傾向分析，疾患リスク警告｝の２つの分析である。即ち、ユーザＣは、当該３つの要素のデータを登録してシェアし、当該要素の傾向分析及び疾患リスク警告の機能を利用し、当該分析の結果をシェアする。本例のように、ユーザは、特定の分析の機能のみを利用してもよく、シェア項目は特定の種別の分析が設定される。
判定用項目は、｛性別，年齢｝の属性、｛体温，月経，検査結果｝の要素、｛傾向分析，疾患リスク警告｝の分析である。即ちこれらの複数の項目の組合せの比較によって総合的にユーザ間の類似度が計算される。
優先出力項目は、｛疾患，治療｝の属性、検査結果、｛傾向分析，疾患リスク警告｝の分析である。ユーザＣは、自分と判定用項目の内容が似た他ユーザに関する、疾患、治療、検査結果、傾向等の情報を優先的に閲覧できる。ユーザＣは、例えば同じ疾患の可能性の警告が出ているユーザの情報を知ることができる。なお複数の項目の組合せに関しても同様に優先順位が設定可能である。
図８は、ユーザ設定情報６１の第３の構成例として、個別のユーザ毎に異なる設定例を示す。ユーザＤ設定情報は、シェア項目が、ユーザ属性については、「シェアしない」（非共有）が選択された特定の属性、例えば｛妊娠，パートナー｝の属性、を除く全属性である。ヘルス情報及び行動情報の要素については、同様に非共有が設定された特定の要素である例えば｛つぶやき｝を除く全要素である。分析については、同様に非共有が設定された特定の分析である例えば｛妊娠支援｝を除く全分析である。ユーザＤへの類似ユーザ情報は、シェア項目で非共有に設定された項目を除く全情報が提供される。
本実施の形態では基本的にシェア項目と類似ユーザ情報の項目とが同じになるように対応付けられる。即ち共有に設定された項目の情報は類似ユーザ情報で提供され、非共有に設定された項目の情報は類似ユーザ情報で提供されない。シェア項目が多い場合は、その分提供される類似ユーザ情報が多くなり、シェア項目が少ない場合は、その分類似ユーザ情報も限定される。なお他の実施の形態では、上記シェア項目と類似ユーザ情報の項目とを異ならせてもよい。
判定用項目は、属性が｛性別，年齢，既往症｝、要素が｛行動｝、分析が｛傾向分析，行動抽出｝である。優先出力項目は、分析の｛行動抽出｝である。ユーザＤは、判定用項目のいずれかの観点で自分と似た他ユーザに関する行動（ヘルス状態の改善に寄与したと推定される行動）を優先的に閲覧できる。ユーザＤは、自分と他ユーザとでの行動の類似性や差異を知ることができる。別の設定例では、同様に症状や服薬を中心に設定した場合、ユーザは、自分と他ユーザとで症状や服薬の類似性や差異を知ることができる。
ユーザＥ設定情報は、シェア項目が全部である。判定用項目は、属性が｛性別，年齢，妊娠，パートナー｝であり、要素が｛検査結果｝であり、分析が｛妊娠支援｝である。優先出力項目は、属性が｛疾患，治療，医療機関｝、要素が｛症状，つぶやき｝、分析が｛妊娠支援｝である。ユーザＥは、自分と妊娠やパートナーの状況が似た他ユーザに関する、医療機関、症状やつぶやき、妊娠支援情報等の情報を優先的に閲覧できる。
ユーザＦ設定情報は、シェア項目が全部である。判定用項目は、属性が｛性別，年齢，疾患，治療｝に加え、｛妊娠｝の属性値の指定として｛妊娠＝成功｝である。属性値の指定の場合、類似性の判定の際に、当該属性値に該当するユーザの類似度が高くなるように計算される。この場合、ユーザＥは、自分と年齢や疾患等の状況が近く、かつ、妊娠の状況として妊娠成功である他ユーザの情報を取得及び閲覧できる。例えばユーザＥは、自分が妊娠の未経験や失敗の状況であり、妊娠に成功した人の情報を知りたい場合、上記設定により、妊娠に成功した人の情報が得られる。
上記判定用項目の設定例のように、ユーザ間で異なる属性や非類似の属性も指定可能である。上記属性値の指定は、ユーザ属性に限らず、ヘルス情報や行動情報の要素や分析結果についても同様に可能である。解析部１７は、上記属性値等の条件の指定による類似ユーザの判定で、条件に該当するユーザのみを類似ユーザとして抽出するように絞り込みをしてもよい。
上述のように、ユーザ設定情報６１は、サービス毎やユーザ毎に多様に条件が設定可能である。また後述の検索機能２０５では、上記ユーザ設定情報６１の判定用項目の設定例と同様に検索条件を指定して他ユーザの情報を検索可能である。
［医療検査情報］
図９は、医療検査情報５２の構成例を示す。図９の医療検査情報５２の表は、項目として、医療機関、治療、治療方法、実績、検査機関、検査、検査種別、検査項目、検査方法、基準情報、等がある。医療検査情報５２は、医療機関及び検査機関毎に提供している治療や検査の内容の管理を含む。本システムは、医療検査情報５２を含む情報管理により、ユーザ群のユーザ情報の比較による類似ユーザの解析を可能とする。
「医療機関」項目は、医療機関の識別情報及び名称を格納し、例えば“医療機関Ａ（病院Ａ）”である。「治療」項目は、医療機関の採用している１つ以上の医学的な治療の識別情報や名称を格納し、例えば“治療Ａ”である。「治療方法」項目は、治療に係わる治療方法や治療種別等の情報を格納し、例えば“治療方法Ａ”等である。「実績」項目は、治療件数、手術件数等の情報を格納する。情報は、例えば、タイミング法年間件数、人工授精年間件数、母数、妊娠数、妊娠率、等がある。
「検査機関」項目は、医療機関に関連付けられた、検査主体である検査機関の識別情報や名称を格納し、例えば“検査会社Ａ”である。検査機関と医療機関とが同じ場合は当該情報を省略できる。「検査」項目は、検査機関の採用している１つ以上の医学的な検査の識別情報や名称を格納し、例えば“検査Ａ”である。「検査種別」項目は、血液検査、尿検査、超音波検査、触診等の、検査の種別を示す情報であり、例えば“血液検査”である。「検査項目」項目は、検査や測定の対象の項目であり、例えば“ＬＨ（黄体化ホルモンまたは黄体形成ホルモン）”や“ＦＳＨ（卵胞刺激ホルモン）”であり、図５Ｃのような検査項目を含む。「検査方法」項目は、検査に関連付けられる検査方法の識別情報や名称を格納し、例えば“検査方法Ａ＝ＥＩＡ法（酵素免疫測定法）”等である。
「基準情報」項目は、当該治療や検査における判定の基準となる数値及び範囲等の情報であり、いわゆる基準値と呼ばれる値に対応する。当該数値範囲は、例えば“範囲Ａ＝数値Ａ１〜数値Ａ２”である。数値Ａ１は下限値、数値Ａ２は上限値である。例えば検査項目数値であるＬＨ数値が範囲Ａ内にある場合には正常ないし良好と判定され、範囲Ａ外にある場合には、異常ないし不良、要注意等と判定される。基準情報の数値範囲は、閾値のみの場合や、範囲内の代表の数値を設ける場合もある。数値範囲は、卵胞期では範囲ａ、排卵期では範囲ｂ、等のように、期間毎に設定される場合もある。数値範囲は、所定の関数で規定される場合もある。また良好／不良等の２値の判定に限らず、複数の数値を用いた複数のレベルの判定の場合もある。
上記検査方法、検査項目、基準情報等は、単位の情報の管理を含む。単位は、例えば［mol/L］［ng/mL］［mIU/mL］等の各種がある。本システムは、管理情報に基づいて、単位の換算を適宜行う。
上記医療検査情報５２の基準情報等の情報は、医療機関や検査機関により提供や公開される情報を用いて、本システムにより設定される。また１つの医療機関や検査機関でも治療や検査が複数存在する場合、それぞれの治療や検査毎の情報が関連付けて管理される。基準情報の数値範囲や単位は、医療機関や検査機関等に応じて異なる。基準情報は、複数のユーザ並びに複数の医療機関等について個別的かつ包括的に対応できるように設定される。本システムは、医療機関や検査機関毎に異なる基準情報をそのまま個別に設定してもよい。本システムは、複数の医療機関等から提供される複数の基準情報の数値範囲を考慮して統一化した固有の緩やかな基準情報の数値範囲を設定してもよい。
固有の基準情報の設定の例は、元の第１の基準情報の数値範囲と第２の基準情報の数値範囲とがある場合に、それらの論理的なＯＲ条件やＡＮＤ条件、あるいは統計値等をとる。これにより、元よりも広い数値範囲や狭い数値範囲、あるいは独自の数値範囲が、本システム固有の数値範囲として設定される。医療検査情報５２は、その他、医療機関や検査機関や治療や検査についての説明情報や関連する医療情報、またはその参照用のリンク情報等が格納されてもよい。
分析部１６は、ユーザ属性情報５１や医療検査情報５２を参照し、ユーザ毎の医療機関や検査機関に関係付けられる基準情報を適用し、ユーザ毎のヘルス状態を判定する。また解析部１７は、類似ユーザ解析に関する第１の方法として、医療検査情報５２を参照し、ユーザ毎に利用する医療機関や検査機関に応じた検査方法や基準情報を判断し、当該検査方法や基準情報等が同じである複数のユーザを比較対象として類似ユーザを解析する。
また分析部１６は、複数のユーザの分析の際、医療検査情報５２に設定される同じ本システム固有の基準情報を適用し、複数のユーザのヘルス状態を判定してもよい。解析部１７は、類似ユーザ解析に関する第２の方法として、検査方法や基準情報等が異なるユーザを比較対象とする。第２の方法では、検査方法や基準情報等が異なるユーザ間での概略的な比較を可能とするために、医療検査情報５２は、複数の医療機関や検査機関等の情報を比較可能な形式に整理した情報が設定される。
上記情報の例として、医療検査情報５２は、本システム固有の変換式が設定される。解析部１７は、医療検査情報５２の本システム固有の変換式を参照し、ユーザ毎の利用の医療機関や検査機関等に応じた本システム固有の変換式を適用し、複数のユーザの情報を概略的に比較可能な形式に変換する。そして解析部１７は、変換後の情報をユーザ間で比較して類似ユーザを解析する。
上記本システム固有の変換式は、例えば一方の検査方法や特定の検査方法に合わせるように所定の関数等によって数値が変換される。上記本システム固有の変換の処理は、ユーザによるデータ登録時に行われてもよいし、類似ユーザの解析時に行われてもよい。上記本システム固有の変換は、厳密な変換ではなくとも、類似ユーザの判定には有用である。
［体温月経データ及び体温月経グラフ］
ヘルス情報５３Ａは、図示しないが、例えばユーザ、日時、体温数値、月経有無、等の項目を持つ表で体温及び月経の情報が管理される。
図１０は、ヘルス情報５３Ａのうちの体温及び月経の時系列のデータに基づいて作成される体温月経グラフの例を示す。横軸が日数、縦軸が基礎体温の数値である。ａ１は、月経日（いわゆる生理日）及びその期間である月経期を示す。ａ２は、月経周期を示し、前の月経日ａ１から次の月経日ａ１までの日数である。ａ３は、予測排卵日を示す。ｔ１は、基礎体温が相対的に低い低温相ないし低温期を示す。ｔ２は、基礎体温が相対的に高い高温相ないし高温期を示す。ａ４は、低温相ｔ１と高温相ｔ２との温度差ΔＴを示す。温度差ΔＴは、例えば高温相ｔ２の体温の最大値と低温相ｔ１の体温の最小値との差分を用いて本システム固有に算出される値である。
月経周期ａ２において、卵胞期ｔ３、排卵期ｔ４、黄体期ｔ５の各期を示す。排卵期ｔ４及び予側排卵日ａ３付近は、妊娠しやすい時期である。なお、体温月経グラフの表示の際には、各期における女性ホルモン等の内分泌に関する情報や、心身への影響等の情報を表示してもよい。
［検査結果データ及び検査結果グラフ］
図１１は、ヘルス情報５３Ａのうちのユーザ毎の検査結果データの例である表を示す。体温月経データ及び検査結果データは、ユーザ属性情報５１や医療検査情報５２と関係付けて管理される。図１１の検査結果データの表は、項目として、ユーザ、医療機関、検査機関、検査方法、検査日時、種別、項目、単位、及び数値がある。「ユーザ」はユーザＩＤやユーザ名である。「医療機関」はユーザが利用する病院等を示す。「検査機関」はユーザが利用する検査会社等を示す。医療機関と検査機関とが同じ場合は値を省略できる。「検査方法」は、検査機関による検査で採用している検査方法を示す情報である。「検査日時」は、検査が実施された日時である。「種別」は、検査の種別であり、血液検査、超音波検査、精液検査等である。「項目」は、前述の検査項目であり、例えば特定の女性ホルモンである。複数の種類の女性ホルモンとして、後述のＬＨ，ＦＳＨ等がある。「単位」は、検査項目数値の単位である。なお単位は、２種類以上の単位が存在する場合もある。「数値」は、検査項目数値である。
例えば第１行では、ユーザＡは、病院Ａでの治療に係わり、検査会社Ａによる検査方法Ａでの検査を受けており、例えば７月１日に血液検査が実施され、複数の種類の内分泌学検査の数値として、ＬＨ＝ｎ１、ＦＳＨ＝ｎ２、等であったことを示す。
図１２は、検査結果データに基づいて作成される検査結果グラフの第１の例として、健康な人における血液検査の検査項目の女性ホルモンにおけるＬＨ及びＦＳＨの場合のグラフを示す。横軸は日数、縦軸は女性ホルモン数値である。なお図１０のｔ４〜ｔ６の各期との関係も示す。女性に特有の疾患や妊娠等に係わりが深いものとして、ＬＨ，ＦＳＨ，Ｅ２，Ｐ４，ＡＭＨ等が挙げられる。本システムは、これら複数の種類の検査結果を個別的及び包括的に取り扱う。
ＬＨ（黄体化ホルモンまたは黄体形成ホルモン）は、排卵や黄体形成を促すホルモンであり、そのため、排卵予測に使用可能である。１４１はＬＨ数値の折れ線である。ＬＨは、図示のように、排卵期ｔ４の付近で、一時的にピーク、即ち最大値が発生する。ＬＨのピーク日の付近は排卵期ｔ４に対応する。
ＦＳＨ（卵胞刺激ホルモン）は、卵胞の発育を促すホルモンである。年齢が高くなるとＦＳＨの値は高くなっていく傾向がある。そのため、ＦＳＨは、例えば体外受精の継続の判断材料となり得る。１４２はＦＳＨ数値の折れ線である。ＦＳＨは、ＬＨピークの付近で同様にピークが発生する。ＬＨ及びＦＳＨの単位は例えば［mIU/mL］である。
図１３は、検査結果データに基づいて作成される検査結果グラフの第２の例として、女性ホルモンにおけるＥ２及びＰ４の場合の検査結果グラフを示す。Ｅ２（エストラジオール）は、エストロゲン（卵胞ホルモン）の一種であり、生殖機能維持や卵胞の成熟、排卵促進、子宮内膜の増殖、等の働きがある。卵胞が育ってくると、Ｅ２の数値が上がり、ある値になると、下垂体に作用してＬＨ数値が上がる。そのため、Ｅ２は、妊娠支援にとっては、ＬＨの観測より早期に排卵の傾向を把握できるため、排卵予測に有用である。１５１はＥ２数値の折れ線である。Ｅ２は、排卵期ｔ４のＬＨピークの手前付近、及び黄体期ｔ５に高くなる。Ｅ２の単位は例えば［pg/mL］である。
Ｐ４（プロゲステロン）は、黄体ホルモンとも呼ばれる。Ｐ４は、卵胞発育の抑制、子宮内膜を厚くする作用、妊娠持続作用がある。１５２はＰ４数値の折れ線である。Ｐ４は、黄体期ｔ５に高くなる。Ｐ４の単位は例えば［ng/mL］である。
ＡＭＨ（抗ミューラー管ホルモン）は、卵胞から分泌される女性ホルモンであり、ＡＭＨ数値から卵巣の機能が推定できるといわれる。ＡＭＨについても同様にグラフが作成される。女性ホルモンは、上記５種類に限らず、その他の各種の女性ホルモン、例えばプロラクチン（ＰＲＬ）、テストステロン等についても同様に適用可能である。検査結果は、上記女性ホルモンに限らず、図５Ｃの検査項目を含め、他の化学物質や指標値についても同様に適用可能である。
上記体温、月経、及び女性ホルモン等の数値やその変動は、医学的に関連している。本システムは、上記体温、月経、及び女性ホルモン等を含む複数の要素の数値に関する基準情報を用いて各要素の関連や傾向を含むヘルス状態を分析する。ユーザは、画面で、自分の体温、月経、及び女性ホルモン等の状態を、分析結果と共に閲覧できる。
［カレンダー入力情報］
図１４は、カレンダー入力情報５５の管理例を示す。図１４のカレンダー入力情報５５の表は、項目として、日時、種別、ユーザ入力情報がある。日時は、カレンダーの日付に対応した、ユーザ入力情報が登録された日時である。種別は、ユーザ入力情報の大まかな種別を示し、ユーザ属性やヘルス情報や行動情報の要素と対応する。ユーザ入力情報は、ユーザにより入力されたテキスト、選択された選択肢やマークの識別情報、等を示す。
図１４の例では、１１月１日は、月経日、即ち月経有りとして登録されている。２日は、つぶやきのテキストとして、気持ち等を表す“気分が良い”や顔マークＡが登録されている。４日は、症状として、重い腹痛有りが登録されている。６日は、行動、特に運動療法として、運動Ａが登録されている。８日は、治療として、治療Ａが登録されている。９日は、検査結果として、検査項目、検査数値、検査会社Ａ等が登録されている。１０日は、服薬として、薬剤Ａ、期間、及び量が登録されている。１１日は、治療（通院）として、病院Ａ，治療Ａが登録されている。また１１日は、つぶやきのテキストとして、病院Ａでの治療Ａの感想や評価等のコメント、例えば“病院Ａで治療Ａを受けた。対応は丁寧だった。待ち時間は長かった。”が登録されている。
上記ユーザの症状や行動等は、予め本システムで用意及び設定した選択肢やマーク等による入力も、自由なテキストでの入力もできる。本システムは、選択肢として、よくある行動やよくある症状等を設定してもよい。つぶやきのテキストで例えば症状や行動が登録される場合、“ストレスを感じる”、“がっかりした”等となる。
［分析情報］
分析情報５６は、図示しないが、例えば分析の日時やＩＤ、分析対象ユーザ、分析種別、分析項目、分析結果、等の項目を持つ表で管理される。分析種別は、傾向分析等の種別である。分析項目は、分析対象の属性や要素である。分析結果は、分析結果データ自体またはその参照用の識別情報である。なお分析処理は本実施の形態で示す分析処理以外も各種可能である。
［解析情報］
図１５は、解析情報５７の構成例として、ユーザ属性比較による解析結果の例を示す。図１５の（ａ）の解析情報５７の表は、ユーザ毎の類似ユーザのリストの例であり、ユーザＸに関する類似ユーザのリストの場合である。（ａ）の解析情報５７の表は、列として、＃で示す類似順、類似度、ユーザ、類似属性、及び非類似属性がある。本リストは、ユーザ毎に、類似度の順に他ユーザが類似ユーザとして関係付けられる。
「類似順」は、複数の他ユーザに関する類似度が高い順序を示す。「類似度」は、ユーザ間の類似性を表す指標値である類似度の値を示し、本例はユーザ属性に関する類似度を示す。「ユーザ」は、類似ユーザである他ユーザのユーザ名やユーザＩＤ等を示す。「類似属性」は、当該ユーザと他ユーザとで類似する属性を示す。「非類似属性」は、当該ユーザと他ユーザとで類似しない属性を示す。
「類似度」は、本例では２種類の類似度であるＲ，Ｌを示す。類似度Ｒは、数値であり、例えば０〜１００の範囲に正規化された数値であり、数値が大きいほど類似性が高いことを表す。例えばユーザＡとの類似度Ｒ１、ユーザＢとの類似度Ｒ２であり、Ｒ１＞Ｒ２である。類似度Ｒは、差分値等で計算されてもよく、その場合、数値が小さいほど類似性が高いことを表す。類似度Ｌは、類似度Ｒよりも粗い複数のレベルである。解析時に例えば細かい数値である類似度Ｒが計算され、更に類似度Ｒを所定の閾値で区分することにより類似度Ｌが得られる。例えばユーザＡとの類似度Ｌ１、ユーザＢとの類似度Ｌ２である。Ｌ１の方がＬ２よりも類似性が高いことを表す。
「類似属性」及び「非類似属性」の項目は、ユーザ属性に関して、類似の情報部分と非類似の情報部分とを判定及び整理した情報を示す。本例では、第１行のユーザＸとユーザＡとでは、属性Ａ〜Ｄでは属性値が類似であり、属性Ｅ〜Ｈでは属性値が非類似である。第２行のユーザＸとユーザＢとでは、属性Ａ〜Ｃが類似であり、属性Ｄ〜Ｈが非類似である。第３行のユーザＸとユーザＣとでは、属性Ａ，Ｂが類似であり、属性Ｃ〜Ｈが非類似である。他のユーザの単位についても同様に類似ユーザのリストが管理される。
本システムは、解析情報５７を参照し、リストに記載の順に類似ユーザとし、ユーザ毎に提供する類似ユーザ情報を決定し、出力情報５８に記載する。例えばユーザＸに提供する類似ユーザ情報は、上記リストから類似順であるユーザＡ，Ｂ，Ｃ等の順で優先して類似ユーザとし、当該類似ユーザのシェア情報として決定される。
図１５の（ｂ）の解析情報５７は、（ａ）の表に対応して、ユーザ間における各属性の比較の情報を格納する表の例である。本表は、列として、属性、ユーザＸ属性値、ユーザＡ属性値、及び属性類似度がある。解析部１７は、例えばユーザＸとユーザＡとの間で、属性Ａ，Ｂ，Ｃ等の属性毎に属性値を比較し、属性単位の類似度（ｒとする）を計算し、「属性類似度」項目に格納する。例えば属性Ａ（例：年齢）に関する類似度ｒ１は、ユーザＸの属性Ａの属性値ａ１と、ユーザＡの属性Ａの属性値ａ２との比較での差分値等から計算される。本システムは、属性毎の類似度の計算の定義情報を管理する。
上記（ｂ）の表の最後の行は、全属性の比較によるユーザ属性に関する総合的な類似度を示す。解析部１７は、各属性の類似度ｒ１，ｒ２等を用いた所定の演算により、この総合的な類似度を計算する。この類似度は、（ａ）の表の類似度（Ｒ１）の値と対応する。この総合的な類似度（Ｒ）の計算の例は、各属性の類似度（ｒ）の総和を属性数（ｎ）で割る。即ち、Ｒ＝｛ｒ１＋ｒ２＋……＋ｒｎ｝／ｎである。他の計算の例は、各属性の類似度に、属性の優先順に関する重み付けの値を乗算する。属性毎の重み付けの値をｗ１等とする。即ち、Ｒ＝｛ｒ１×ｗ１＋ｒ２×ｗ２＋……＋ｒｎ×ｗｎ｝である。
他の計算の例は、各属性のうち属性の類似度が一番高いものを代表として抽出して総合的な類似度としてもよいし、属性の類似度が所定の閾値以上のものを抽出して総合的な類似度を計算してもよい。本システムは、総合的な類似度の計算の定義情報を管理する。
解析がヘルス情報や行動情報の要素比較や分析結果比較の場合も上記と同様に表が管理される。例えばヘルス情報要素比較の場合、上記表は、「ヘルス情報に関する総合的な類似度」、「要素単位の類似度」、「要素の所定の項目毎の類似度」、「類似要素」及び「非類似要素」等の情報が管理される。同様に分析結果比較の場合、上記表は、「分析結果に関する総合的な類似度」、「分析種別毎の分析結果の類似度」、「分析結果の所定の項目毎の類似度」等の情報が管理される。上記「所定の項目毎の類似度」とは、例えば温度差ΔＴの類似度や、月経周期ａ２の傾向の類似度である。
更に、ユーザ属性、ヘルス情報、行動情報、及び分析結果の４つの項目から総合的にユーザ間の類似度（Ｒ）を計算する場合、解析情報５７は、各項目に関する類似度（ＲＡ，ＲＢ，ＲＣ，ＲＤとする）と、それらの総合の計算による類似度（Ｒ）とが管理される。この総合的な類似度（Ｒ）の計算の例は、各項目の重み付けの値（ＷＡ等とする）を用いて、Ｒ＝｛ＲＡ×ＷＡ＋ＲＢ×ＷＢ＋ＲＣ×ＷＣ＋ＲＤ×ＷＤ｝等である。
図１５の（ｃ）の解析情報５７の表は、（ａ），（ｂ）の表に対応して、属性単位で整理した情報の例として、属性Ａに関する類似ユーザのリストである。解析部１７や後述の統計機能２０５は、このような情報を管理してもよい。（ｃ）の表は、項目として、＃で示す人数順、属性値、ユーザ、及び人数がある。この表は、属性の属性値毎に、該当するユーザ及びその人数等の情報を格納する。例えば属性Ａに関して、同じ属性値ａ１に該当する類似ユーザとしてユーザＡ，Ｄ，Ｇ，Ｊ等がおり、その人数がＮ１である。同様に属性値ａ２の該当類似ユーザがユーザＢ，Ｅ，Ｈ等であり、その人数がＮ２である。
［解析処理（１）−ユーザ属性比較］
図１６は、図４のＳ２４の解析処理における類似ユーザ判定の例として、Ｓ２４Ａのユーザ属性比較の場合の例を示す。解析部１７は、各ユーザ間で、ユーザ属性情報５１の複数の各々の属性の属性値を比較し、当該ユーザ間の類似性を判定する。図１６の例は、ユーザＸと、他ユーザであるユーザＡ，Ｂ，Ｃとで比較する場合である。属性Ａ〜Ｈ等はユーザ属性情報５１の属性であり、すべてがシェア項目及び判定用項目とする。例えば属性Ａは年齢、属性Ｂは疾患、属性Ｃは治療である。
解析部１７は、比較対象ユーザである例えばユーザＸとユーザＡとの組において、ユーザ属性情報５１の判定用項目である属性を参照して各属性の属性値同士を比較する。解析部１７は、まず属性毎の類似性を判定し、即ち図１５の属性類似度（ｒ）を計算する。例えば解析部１７は、属性値が同じまたは近い場合は「類似」と判定し、そうではない場合は「非類似」と判定する。即ち属性類似度（ｒ）は、「類似（１）」／「非類似（０）」の２値で計算される。例えばユーザＸの属性Ａの属性値ａ１とユーザＡの属性値ａ２との比較で、同一または近い値である場合は「類似」、そうでない場合は「非類似」となる。
上記属性類似度（ｒ）の計算は、属性値の差分をとる方法でもよい。例えば「年齢」属性の数値の差分をとり、当該差分値が小さいほど属性類似度が高い値に計算される。また差分等による単純な比較ができない属性に関しては、本システムによる管理情報として属性値に関する類似性の判定用のグループを設定しておき、当該設定情報を用いて類似性を判定し、類似度を計算してもよい。例えば属性Ａに関して属性値ａ１〜ａ３が同じ第１グループ、ａ３〜ａ６が同じ第２グループ、等と設定される。解析部１７は、例えばユーザＸの属性Ａの属性値ａ１とユーザＡの属性値ａ２との比較で、同一の値の場合は類似性が高いレベルであるＬ１とし、異なる値で同じグループに属する場合は中程度のレベルであるＬ２とし、異なる値で同じグループに属さない場合は、類似性が低いレベルであるＬ３とする。
また属性値がテキストである場合、上記と同様に、ワードの類似性に応じたグループの設定情報を用いて判定可能である。例えば「疾患」属性に関して｛疾患ａ，疾患ｂ，疾患ｃ｝は類似性が高い同じグループに設定される。
解析部１７は、各属性Ａ〜Ｈの類似度（ｒＡ〜ｒＨとする）に基づいて、ユーザＸ，Ａ間でのユーザ属性に関する総合的な類似度（Ｒ１）を計算する。類似度（Ｒ）の計算例は、「類似」の属性の数に応じた計算である。ユーザＸ，Ａの組で、１６１は「類似」の属性Ａ〜Ｃ、１６２は「非類似」の属性Ｄ〜Ｈである。１６３は、ユーザＸ，Ｂ間の類似の属性Ａ，Ｂである。１６４は、ユーザＸ，Ｃ間の類似の属性Ａである。ユーザＸ，Ａ間の類似度Ｒ１は、例えばＲ１＝３である。同様に、ユーザＸ，Ｂ間の類似度Ｒ２＝２、ユーザＸ，Ｃ間の類似度Ｒ３＝１、等と計算される。ユーザＸ，Ａは、全属性のうち類似の属性の数が３で一番多いので、類似度Ｒ１が相対的に高くなる。
類似度（Ｒ）の他の計算例は、前述のように、各属性類似度（ｒ）の総和等の計算による。判定用項目が属性Ａ〜Ｃの３つである場合、計算式の例は、Ｒ＝｛ｒＡ＋ｒＢ＋ｒＣ｝／３である。属性の優先順位がある場合は、Ｒ＝｛ｒＡ×ｗＡ＋ｒＢ×ｗＢ＋ｒＣ×ｗＣ｝等である。解析部１７は、各ユーザの組について類似度（Ｒ）を同様に計算する。
解析部１７は、上記類似度（Ｒ）を所定の閾値（例：ｈ１，ｈ２）と比較して区分し、レベルによる類似度（Ｌ）を得てもよい。例えばＲが第１閾値ｈ１以上である場合（Ｒ≧ｈ１）はＬ１、第１閾値と第２閾値との範囲内の場合（Ｔｈ１＞Ｒ≧Ｔｈ２）はＬ２、第２閾値より小さい場合（Ｔｈ２＞Ｒ）はＬ３、等である。
上記解析の結果、ユーザＸにおける各ユーザＡ，Ｂ，Ｃとの間での類似度は、Ｒ１＞Ｒ２＞Ｒ３、Ｌ１＞Ｌ２＞Ｌ３、のようになる。即ち、ユーザＸの複数の類似ユーザは、例えばユーザＡ，Ｂ，Ｃの順で関係付けられる。また解析部１７は、類似度（Ｌ）が所定のレベル以上である他ユーザのみを類似ユーザとして関係付けてもよい。
１６５は、解析の結果に基づく類似ユーザ情報の出力の例であり、ユーザＸに対する第１の類似ユーザであるユーザＡのシェア情報である例えばユーザ属性情報をユーザＸへ提供することを示す。この際、出力部１８は、ユーザＸ，Ａ間における、１６１に示す類似の情報部分（属性Ａ〜Ｃ）と、１６２に示す非類似の情報部分（属性Ｄ〜Ｈ）とを整理して比較する形式とした情報を提供してもよい。
［解析処理（２）−ヘルス情報要素比較］
Ｓ２４の解析処理におけるＳ２４Ｂ等のヘルス情報要素比較の場合の類似ユーザ判定の例は以下である。この処理は、ユーザ属性比較の場合と基本的には同様の考え方で実現できる。解析部１７は、ユーザ間でヘルス情報５３Ａの各種の要素のデータを要素毎に比較し、各要素単位での類似度（ｆとする）を計算し、それら要素単位の類似度（ｆ）を用いた所定の計算により、ヘルス情報に関する総合的なユーザ間の類似度（Ｒ，Ｌ）を計算する。ここでは、対象の要素を、前述の（ａ）体温，（ｂ）月経，（ｃ）検査結果，（ｄ）症状，（ｅ）服薬、の５種類とする。
類似度（Ｒ）の計算式の例は、Ｒ＝｛［要素ａの類似度ｆａ］＋［要素ｂの類似度ｆｂ］＋……＋［要素ｅの類似度ｆｅ］｝／［要素数（ｎ＝５）］である。要素毎の優先順位の重み付けの値（ｗａ等とする）がある場合は、Ｒ＝｛ｆａ×ｗａ＋ｆｂ×ｗｂ＋……＋ｆｅ×ｗｅ｝等である。
解析部１７は、ＤＢ５０から比較対象ユーザである例えばユーザＸとユーザＡのヘルス情報における判定用項目の要素、例えば体温及び月経のデータにおける、対象期間のデータを読み出す。対象期間は、例えば同じ日時の範囲（例：２０１３年１２月）、または異なる日時でも同じ長さの範囲（例：３０日）、または各ユーザの１回以上の月経周期による期間、等である。本システムは、処理毎に対象期間を設定する。
解析部１７は、比較対象ユーザの対象期間の要素のデータの時系列の数値を比較し、両者の近さにより、当類要素の単位の類似度（ｆ）を計算する。
また解析部１７は、体温や月経等の要素のデータの比較において、当該要素に関する所定の項目に関する類似度を計算し、それら項目毎の類似度を用いて、当該要素の類似度（ｆ）を計算してもよい。所定の項目は、例えば体温データの場合の温度差ΔＴや、月経データの場合の月経周期ａ２等がある。解析部１７は、例えばユーザ間で温度差ΔＴの数値を比較し、差分値をとる方法等により、温度差ΔＴの類似度を計算する。解析部１７は、計算した温度差ΔＴ等の各項目の類似度を用いて、前述と同様の所定の総合の計算により、体温の単位の類似度（ｆａ）を得る。
検査結果データの比較の場合も上記と同様に可能である。解析部１７は、比較対象ユーザの検査結果データから、例えば複数の種類の女性ホルモン（ＬＨ，ＦＳＨ，Ｅ２，Ｐ４）の対象期間のデータを読み出す。解析部１７は、検査項目の女性ホルモン毎に、時系列の数値を比較し、検査項目の単位での類似度を計算する。例えばＬＨの数値の比較から、ＬＨの類似度が得られる。解析部１７は、各検査項目の類似度を用いた所定の総合の計算により、検査結果の単位の類似度（ｆｃ）を得る。計算式の例は、ｆｃ＝｛［ＬＨの類似度］＋［ＦＳＨの類似度］＋［Ｅ２の類似度］＋［Ｐ４の類似度］｝／［検査項目数（ｎ＝４）］である。
［解析処理（３）−グラフ比較］
図１７は、類似ユーザ判定の処理として特にＳ２４Ｂのグラフ比較の場合の処理を、検査結果グラフを用いた例で示す。解析部１７は、比較対象の一方のユーザＸのグラフと、他方のユーザＡのグラフとの比較及びマッチングにより、当該ユーザ間の類似度（Ｒ）を計算する。
図１７の（ａ）は、ユーザＸの特定の検査項目（例：Ｐ４）の検査結果グラフの例を月経周期の１回分で示す。同様に（ｂ）は、ユーザＡの同じ検査項目の検査結果グラフの例を月経周期の１回分で示す。１７１や１７２の点は、入力の検査結果データに基づいた、検査及び登録の日付に応じた検査項目数値を示す。解析部１７は、ユーザＸ，Ａの体温月経グラフから対象期間である例えば現在直近の月経周期の１回分のデータを読み出す。
図１７の（ｃ）は、（ａ）のユーザＸのグラフと、（ｂ）のユーザＡのグラフとを比較する様子を示す。解析部１７は、対象期間における（ａ）のユーザＸのグラフと（ｂ）のユーザＡのグラフとを（ｃ）のように重ね合わせる。なお両者のグラフの月経周期等の期間の長さが異なる場合、当該期間を同じに揃えるように調整してもよい。調整は例えば一方のデータの期間の伸縮でもよいし、一方のデータの端部の切り捨て等でもよい。
解析部１７は、（ｃ）のように、両者のグラフの数値を比較し、両者の近さから、当該検査項目の女性ホルモンの単位での類似度を計算する。解析部１７は、（ｃ）中の矢印のように、両者のグラフの時系列で対応する複数の各々の時点の数値同士を比較する。解析部１７は、１７３のように、各時点の数値同士の差分値をとる。差分値をとる時点は、一定間隔でもよいし、検査項目数値が登録されている全時点でもよい。
なおユーザ毎に検査項目数値の検査及び登録の日時及び有無が異なるので、解析部１７は、両者の比較が可能なように、グラフの数値を補間してもよい。解析部１７は、補間処理で、検査項目数値の登録日の時点の数値の間を直線や曲線で接続し、非登録日の時点に補間の数値を構成する。補間処理後のグラフは、折れ線や曲線等のグラフとなる。補間は、ベジェ曲線等の公知技術が利用可能である。また補間は、予め設定された基準グラフを用いてもよい。
解析部１７は、上記（ｃ）の対象期間における１７３の各差分値の総和をとり、時点数や対象期間の日数等で除算する演算により、当該検査項目のグラフの単位での類似度を得る。解析部１７は、他の検査項目のグラフについても同様に類似度を計算する。
対象期間は、複数回の連続する月経周期による期間や、卵胞期ｔ３等の特定の期も可能である。解析部１７は、複数の月経周期による期間における体温や月経や女性ホルモン等の周期的な変動の傾向に関して類似性を判定してもよい。出力部１８は、ユーザに類似ユーザ情報を出力する際、（ｃ）のようなグラフ比較の情報を提供してもよい。
また本システムは、上記グラフ比較の処理において、基準グラフを用いてもよい。基準グラフは、体温等の要素毎に設定される。基準グラフは、例えば医療機関等により提供される、健康な人の検体の統計データによるグラフがある。基準グラフは、医学的な情報を考慮して本システムにより固有に設定されるグラフでもよい。基準グラフは、医療検査情報５２の基準情報の数値範囲に対応して設定される曲線や折れ線のグラフ等がある。
図１７の（ｄ）は、所定の検査項目（例：Ｐ４）のグラフに関する基準グラフの例を示す。（ｄ）の基準グラフは、滑らかな曲線で構成される。解析部１７は、例えば（ａ）のユーザＸの検査項目のグラフに対応する（ｄ）の基準グラフをＤＢ５０から読み出す。解析部１７は、（ａ）のユーザＸのグラフと、（ｄ）の基準グラフとを重ね合わせて比較し、当該ユーザＸのグラフの基準グラフに対する近さを表す指標値を計算する。当該指標値は、上記（ｃ）と同様に、差分値の演算等により計算できる。解析部１７は、各ユーザの各種のグラフについて、対応する基準グラフと比較して、指標値を計算する。解析部１７は、上記計算した指標値を、各々のユーザ間で比較し、それらの差分値等から、当該要素に関するユーザ間の類似度（Ｒ）を計算してもよい。
上記グラフ比較の機能により、ユーザのグラフの類似性による類似ユーザを判定及び抽出できる。ユーザは、自分とグラフが似た他ユーザのグラフを含む情報を閲覧できる。またユーザによるデータ記録が多いほど、上記グラフ比較を含む比較対象のデータが多くなるので、類似ユーザが抽出されやすくなる。よってユーザのデータ記録の意欲も高めることができる。
［解析処理（４）−行動比較及び症状比較］
図１８は、Ｓ２４の解析処理におけるＳ２４Ｃの行動比較及びＳ２４Ｂの症状比較の場合の類似ユーザ判定の例を示す。図１８の（ａ）は、ユーザＸの月経周期Ｇａの期間での検査結果グラフと、当該期間に登録されている行動及び症状の情報を示す。検査項目は各種の女性ホルモン｛ＬＨ，ＦＳＨ，Ｅ２，Ｐ４｝である。同様に図１８の（ｂ）は、ユーザＡの月経周期Ｇｂの期間での検査結果グラフと、当該期間の行動及び症状の情報を示す。対象期間である月経周期Ｇａ，Ｇｂは、例えば現在日から直近の過去の月経周期の１回分である。
（ａ）の月経周期Ｇａの期間におけるユーザＸの登録データにおいて、行動は｛運動ａ，運動ｂ，食事ａ，食事ｂ｝等、症状は｛症状ａ，症状ｂ，症状ｃ，症状ｄ｝等である。（ｂ）の月経周期Ｇｂの期間におけるユーザＡの登録データにおいて、行動は｛運動ａ，運動ｃ，食事ａ，食事ｃ｝等、症状は｛症状ａ，症状ｂ，症状ｅ，症状ｆ｝等である。
解析部１７は、比較対象である例えばユーザＸ，Ａの組において、対象期間の行動データを比較する。当該比較で、｛運動ａ，食事ａ｝は同一で共通である。またユーザＸの｛運動ｂ，食事ｂ｝と、ユーザＡの｛運動ｃ，食事ｃ｝とが異なる。
解析部１７は、ユーザＸ，Ａ間で、運動ａ等の行動種類毎に類似性を判断し、例えば類似性の指標値であるスコアを計算する。解析部１７は、例えば行動の値が運動ａのように同一の場合は、スコアを＋３のように加算する。また行動の値が異なるが「類似」と判断する場合は、スコアを＋１のように加算する。また行動の値が異なり「非類似」と判断する場合は、スコアを加算しないか、あるいは−１のように減算する。
行動の「類似」／「非類似」等の判断は、前述のユーザ属性比較等の場合と同様に、類似性の判定用の行動のグループの設定等により可能である。例えば｛運動ｂ，運動ｃ等｝のグループ、｛食事ｂ等｝のグループ、｛食事ｃ等｝のグループ等が設定されているとする。この場合、ユーザＸの運動ｂとユーザＡの運動ｃとは、同じグループに属するので、「類似」の行動と判断される。またユーザＸの食事ｂとユーザＡの食事ｃとは、違うグループに属するので、「非類似」の行動と判断される。
解析部１７は、上記ユーザ間での行動の値の比較の結果に基づいて、ユーザ間の行動に関する総合的な類似度（Ｒ）を計算する。解析部１７は、例えば登録の全行動に関して上記行動毎のスコアを総和することにより当該類似度を得る。同一や類似の行動が多く登録されているほど、当該類似度が高くなる。
解析部１７は、行動種類毎の量や頻度や継続性等を考慮して上記類似度を計算してもよい。行動データの登録及び傾向分析の機能により、分析情報５６には、ユーザ毎、及び行動種類毎に、登録日数や総時間等の行動量、頻度、継続期間等の情報が格納されている。例えば１ヶ月におけるユーザＸの運動ａに関して登録日数が１０日、ユーザＡの運動ａに関して登録日数が１２日とする。解析部１７は、当該情報を用いて、ユーザＸ，Ａ間の運動ａの類似度を、例えば登録日数の差分値により計算する。
症状比較の場合も上記と同様に可能である。解析部１７は、ユーザＸとユーザＡとで症状の情報を比較し、｛症状ａ，症状ｂ｝が同一で共通であり、ユーザＸの｛症状ｃ，症状ｄ｝とユーザＡの｛症状ｅ，症状ｆ｝とが異なる。症状ｃと症状ｅとが「類似」と判定され、症状ｄと症状ｆとが「非類似」と判定される。解析部１７は、例えば同一の症状が２個、類似が１個、非類似が１個、等と判定する。解析部１７は、症状の種類毎の類似性の指標値であるスコアを、全症状について総和する計算により、症状の類似度を得る。
また解析部１７は、症状の類似度の計算で、症状の種類だけでなく、症状の登録日数や症状の度合い等を反映する。例えば症状ａとして腹痛有りについて、１ヶ月の登録日数が６日であり、登録日毎に症状ａの度合いとして重い／中／軽い、の３値がある。症状の量を計算するため、例えば重い場合は＋３、中の場合は＋２、軽い場合は＋１、等と設定される。１ヶ月におけるユーザＸの症状ａの量は、例えば重いが１日、中が２日、軽いが３日の場合、１×３＋２×２＋３×１＝１０、となる。同様にユーザＡの症状ａの量が計算され例えば１２であるとする。解析部１７は、両者の症状ａの量の差分値から、症状ａの類似度を１２−１０＝２として得る。
上記行動比較及び症状比較の機能により、ユーザ間の行動や症状の類似性による類似ユーザを判定できる。ユーザは、自分と行動や症状が似た他ユーザの行動や症状を含む情報を閲覧できる。
［解析処理（５）−テキスト比較］
Ｓ２４の解析処理におけるＳ２４Ｃのつぶやきのテキストの比較の場合の類似ユーザ判定の例は以下である。解析部１７は、ユーザ間でのつぶやき等のテキストデータの比較の場合、テキストマイニング機能により、テキストに含まれるワードを解析して、各ワードまたは特定のワードを抽出する。解析部１７は、抽出したワード毎に、登録の日数、出現の数、頻度、継続性等を計算する。解析部１７は、計算した数値を用いて、ユーザ間でのつぶやきのテキストに関する類似度を計算する。
解析部１７は、比較対象ユーザのカレンダーの対象期間のつぶやきのテキストのデータを読み出す。解析部１７は、当該テキストデータを対象に解析し、ユーザ間で同一または類似するワードを抽出する。類似のワードの抽出は、例えば前述の類似性のグループの設定情報を用いてもよい。解析部１７は、上記抽出した同一や類似のワードの数を計算し、またワード毎に登録日数や出現数等の量を計算する。解析部１７は、計算したワードの情報から、ユーザ間のつぶやきのテキストの内容に関する類似度を計算する。
例えば１ヶ月におけるユーザＸの登録は、ワードａが３日、ワードｂが４日、等であり、ユーザＡの登録は、ワードａが２日、ワードｃが２日、等とする。ワードｂとワードｃとは類似のグループとする。ユーザＸ，Ａ間で、同一のワードの数が１個、類似のワードの数が１個である。解析部１７は、例えば同一のワードａの登録日数の小さい方である３日、及び類似のワードｂ，ｃの登録日数の小さい方である２日を採用し、類似度を、１×３＋１×２＝５、のように計算する。
上記つぶやきのテキストの比較の機能により、ユーザ間のつぶやきのテキストの内容の類似性による類似ユーザを判定できる。ユーザは、自分とつぶやきの内容が似た他ユーザのつぶやきを含む情報を閲覧できる。
［解析処理（６）−分析結果比較］
Ｓ２４の解析処理におけるＳ２４Ｄの分析結果比較の場合の類似ユーザ判定の例は以下である。解析部１７は、比較対象ユーザに関する分析情報５６または出力情報５８のメッセージ情報５８ａを参照し、判定用項目である分析種別の分析結果またはメッセージの値を比較し、分析結果に関する類似度を計算する。
例えば体温及び月経の傾向分析の結果の比較の場合において、解析部１７は、比較対象のユーザＸ，Ａにおける、複数の月経周期を含む対象期間における、温度差ΔＴの傾向の状態を示す値を参照する。例えばユーザＸは、過去の２回の月経周期ａ２の値が｛ｇ１，ｇ２｝であり、温度差ΔＴの値が｛ΔＴ１，ΔＴ２｝である。月経周期ａ２は、ｇ１，ｇ２が３２日であり変動量（ｇ２−ｇ１）は０日であった。またΔＴの変動量は（ΔＴ２−ΔＴ１）であり、ΔＴ１は０．３度未満、ΔＴ２は０．３度以上の良好な状態（いわゆる２相パターンの状態）であった。即ち当該期間ではａ２が維持されΔＴが改善された。
傾向分析の結果、ユーザＸの体温に関する傾向の状態の値は｛温度差ΔＴの改善｝であった。解析部１７は、ユーザＸ，Ａ間で、上記温度差ΔＴ等の項目に関する変動量や傾向の状態の値を比較し、当該値の近さから、当該項目毎の類似度を計算する。例えばユーザＸ，Ａの上記体温の傾向の状態の値が同じ場合、温度差ΔＴの類似度は高い値になる。
解析部１７は、上記項目毎の類似度を用いた所定の総合の計算により、ユーザ間の当該分析種別の単位の類似度、例えば体温及び月経の傾向分析の結果の類似度、を計算する。行動抽出等の他の分析種別の分析結果についても上記と同様に類似度を計算できる。更に解析部１７は、上記計算した各分析種別の単位の類似度を用いた所定の総合の計算により、ユーザ間の総合的な分析結果に関する類似度を計算できる。
［解析処理（７）−パートナー間比較、ペア間比較］
上記解析処理は、ユーザ情報における各種の項目や要素の比較による類似性の解析であるが、これと同様に、前述のパートナー間での比較による類似性の解析や、ペア単位での比較による類似性の解析が可能である。解析部１７は、ユーザのパートナー間で、属性、ヘルス情報や行動情報の要素、グラフ、分析結果のうち所定の１つ以上の項目や要素のデータを比較して、パートナー間の類似度を計算し、当該類似度に応じてユーザ毎の類似ユーザを関係付ける。また、解析部１７は、第１のユーザと第２のユーザとのペアの単位で、属性、ヘルス情報や行動情報の要素、グラフ、分析結果のうち所定の１つ以上の項目や要素のデータを比較して、ペア間の類似度を計算し、当該類似度に応じて、第１のユーザ毎の類似ユーザを関係付ける。
［出力情報］
図１９は、出力情報５８の構成例を示す。図１９の（ａ）はメッセージ情報５８ａの構成例を示す。メッセージ情報５８ａは、これから出力する予定の情報、及び過去に出力した情報の履歴を含め、時系列で管理される。（ａ）のメッセージ情報５８ａの表は、項目として、日時、出力ＩＤ、ユーザ、及びメッセージがある。「日時」は、当該メッセージを出力する日時または出力した日時を示す。「出力ＩＤ」は、当該出力の識別情報である。「ユーザ」は、当該メッセージの出力先のユーザ名やユーザＩＤ等を示す。「メッセージ」は、出力メッセージの内容のテキスト、またはその参照用の識別情報である。メッセージ情報５８ａは、メッセージの種別が管理されてもよい。種別は、例えば「傾向分析」「疾患リスク警告」「データ分析」等である。
本例では、出力ＩＤ＝001は、１１月１日、ユーザＡに対する気づきメッセージである傾向分析メッセージとして「温度差が０．３度以上になりました。」を示す。これは体温の傾向分析の例である。002は、同様に、検査結果の傾向分析の出力例「前回の検査結果に比べて今回の検査結果ではＬＨ数値が改善しました。」を示す。
003は、疾患リスク警告及び受診勧奨メッセージの出力例「疾患Ａの可能性があります。受診をお奨めします。」を示す。これは、疾患の可能性の警告（アラート）、受診勧奨の例である。受診勧奨は、疾患Ａへの対処として有効と考えられる特定の治療や検査や医療機関等の受診勧奨等である。
004は、気づきメッセージであるデータ分析メッセージとして、傾向分析結果に応じた行動抽出の出力例「前の月経周期に比べてＬＨ数値が改善しました。これに関連がありそうな過去の行動として、行動Ａが挙げられます。」を示す。005は、同様に、行動傾向分析及び行動抽出の出力例「先月は運動Ａが〜日行われています。今月は食事Ａが〜日行われています。」を示す。006は、同様に、症状傾向分析及び症状抽出の出力例「先月は症状Ａが〜日出ています。今月は症状Ｂが〜日出ています。」を示す。
007は、気づきメッセージであるデータ分析メッセージとして、妊娠支援の出力例「妊娠のしやすさは〜です。パートナーに〜をお奨めします。」を示す。これは、ユーザの妊娠のしやすさ等の状態の通知、パートナーとの妊娠活動に関する行動等のアドバイスやお奨めの例である。
出力メッセージは、ＵＲＬ等のリンクを付属させてもよい。その時のＵＲＬは、静的なＵＲＬだけでなく、動的に収集したＵＲＬとしてもよい。例えば疾患の可能性の警告の場合に、当該疾患の説明情報のページへリンクする。例えば、インターネット上に存在するある単語で収集されたＵＲＬである。また受診勧奨の場合に、勧奨の対象の治療や検査の情報提供や、医療機関等の検索及び情報へリンクする。
図１９の（ｂ）は、出力情報５８の類似ユーザ情報５８ｂの構成例を示す。（ｂ）の類似ユーザ情報５８ｂの表は、項目として、日時、出力ＩＤ、ユーザ、類似ユーザ、及び提供情報がある。「日時」は類似ユーザ情報を出力する日時または出力した日時である。「ユーザ」は出力先のユーザの識別情報である。「類似ユーザ」は、提供する類似ユーザ情報の類似ユーザの識別情報である。「提供情報」は、提供する類似ユーザ情報の内容であり、シェア項目の識別情報、またはシェア項目のデータ自体である。
［ユーザ毎の情報を含む画面］
図２０は、本システムのサービスの画面の一例として、ユーザ毎の情報を「ＭＹカルテ」として表示する画面を示す。このＭＹカルテは、本サービスの特有の情報として、ユーザ毎のヘルス状態等を示す総合的な情報である。本画面は、ユーザ属性情報の欄１０１、体温月経グラフの欄１０２、検査結果グラフの欄１０３、カレンダーの欄１０４、分析結果の出力メッセージの欄１０５、等を有する。
欄１０１は、登録のユーザ属性情報５１に基づくユーザの各属性の情報を表示する。右側は［治療履歴］や［行動］を表示する例である。［治療履歴］は、前述の「治療」属性の値に基づいた表示例を示す。［行動］は、カレンダー入力情報５５及び行動抽出機能に基づいたユーザの主な運動や食事等の表示例を示す。
欄１０２は、ＤＢ５０のヘルス情報５３Ａ及びグラフデータ５４に基づいて、ユーザの体温月経グラフを、図１０の例のように表示する。また欄１０２は、体温及び月経の傾向分析の結果情報を併せて表示してもよい。また体温登録ボタンにより、体温データの登録用の欄がポップアップ等で表示されるか、別の画面へ遷移される。ユーザは、当該欄で、体温の数値を直接入力、あるいは選択肢から選択して登録できる。またグラフへのプロットにより体温を登録可能としてもよい。同様に、月経登録ボタンにより月経日等の情報を登録できる。
欄１０３は、ＤＢ５０のヘルス情報５３Ａ及びグラフデータ５４に基づいて、ユーザの血液検査結果の女性ホルモン等のグラフを、図１２等のように表示する。また欄１０３は、検査結果の傾向分析の結果情報を併せて表示してもよい。また検査結果登録ボタンにより、検査結果データの登録用の欄が表示される。ユーザは、当該欄で、検査結果の数値等を直接入力、あるいは選択肢から選択して登録できる。また欄１０３は、複数の種類の検査項目がある場合の選択欄を設け、ユーザにより選択された検査項目に応じたグラフを表示する。
欄１０４は、カレンダーの日付毎に、基礎体温、月経、検査結果、症状、服薬、行動、つぶやき、治療（通院）、等の各種の情報を入力及び記録でき、カレンダー入力情報５５に登録されるそれらの各種の情報を閲覧できる。カレンダーの日付で既に情報が登録済みの箇所は、ユーザにより選択操作された場合、登録情報内容が例えば吹き出しや別の欄等で表示される。欄１０４は、現在日を含む期間の情報を表示する。ユーザは、カレンダーで、上記登録情報の確認、振り返りや思い出し等ができ、各種の行動や通院等の予定の記入やスケジューリングもできる。
欄１０５は、前述の各種の分析の分析結果に関する最新のメッセージ情報を表示する。メッセージは、他の欄や画面の中で表示されてもよい。
上記画面の各欄や各項目は、ユーザ設定により表示の有無や位置やタイミング等を設定できる。例えば所定の欄は、表示しない時には折り畳まれた状態であり、ユーザが見たい時に選択操作した場合や、特定のタイミングになった場合、自動的に表示に切り替えされる。またグラフ等の各欄の情報は、月日等の時間軸を合わせて並列で表示してもよい。各欄の情報は、履歴が管理されているので、ユーザは、過去の情報を指定し閲覧できる。カレンダーやグラフは、ユーザにより表示の期間を指定できる。ユーザは、上記画面で、自分のヘルス状態に関する各情報を一覧でき、また個別の情報を閲覧でき、自分のヘルス状態をわかりやすく認識できる。
［カレンダーを含む画面］
カレンダーを含む画面例は以下である。カレンダーで登録及び表示する情報の項目として、前述の各種の項目がある。各項目の情報は、選択肢、数値、テキスト、マーク等で登録可能である。選択肢は、本システムにより設定される選択肢、ユーザ設定される選択肢がある。日付の選択は、デフォルトでは自動的に現在日が選択される。カレンダー及び情報入力の方式は以下が挙げられる。
第１の方式のカレンダーは、図２０の１０４の例のように、横軸に日付、縦軸に複数の情報項目を並べる。ユーザは、入力対象の日付と情報項目を選択し、当該日付と情報項目との交差部分に情報が入力される。他の方式は、横軸に情報項目、縦軸に日付でもよい。
第２の方式のカレンダーは、図２１の１１１の例のように、縦横に日付を並べ、１日単位の日付の中に各種の情報項目を設ける。ユーザは、入力対象の日付を選択し、これにより日付単位の入力欄や画面が表示される。当該１日分の入力欄は、図２１の１１２の例のように、複数の情報の項目を有し、ユーザは項目毎に情報を入力する。ユーザは、任意の１日分の情報をまとめて入力できる。
第３の方式のカレンダーは、第１の方式や第２の方式のように日付を選択する方式ではなく、ユーザの端末２の画面に自動的に現在日の１日分の情報の欄を大きく表示する。当該１日分の欄の中に、複数の情報の項目を有する。１日分の欄から、月単位の欄などに遷移可能である。
図２１は、第２の方式のカレンダーの場合の画面例及び１日単位の入力例を示す。１１１は、縦横に週区切りのカレンダーの例である。ユーザは、カレンダーから所望の日付、例えば今日の日付を選択する。選択された１日の入力欄がポップアップ等で表示される。１１２は、１日の入力欄の例である。１日の入力欄は、情報項目として、例えば月経、体温、タイミング（タイミング法）、通院、治療、服薬、行動（運動療法、食事療法等）、症状、気持ち、つぶやき等がある。各項目は、選択肢やテキスト等で情報を入力できる。この欄の各項目は、デフォルトでは現在日時が登録される。
「月経」項目は、月経日ないし月経有無等を登録できる。「体温」項目は、体温数値を登録できる。例えばリストボックスの選択肢で体温数値を選択できる。「通院」項目は、通院先の医療機関等を登録できる。「治療」項目は、通院先で受けた治療を登録できる。「服薬」項目は、処方され服用する薬剤の名称（もしくは商品名）、量等を登録できる。「行動」項目は、ユーザが行った運動、食事や食品の情報を登録できる。「症状」項目は、各種の症状やストレスの有無等を登録できる。
「つぶやき」項目は、ユーザの気持ち、感情、症状、行動、メモ、コメント等の任意のつぶやきのテキストを登録できる。ユーザは、入力フォームにつぶやきのテキストを入力し、登録ボタンにより登録できる。またテキスト入力の際、「＃１２０１＃」のように所定の書式で日付（例：１２月１日）の指定が可能である。また「＃３６６５＃」のように所定の書式で基礎体温（例：３６．６５度）等の登録を可能としてもよい。また音声入力ボタンを設けて音声データの登録を可能としてもよいし、画像登録ボタンを設けてカメラの撮影による画像データの登録を可能としてもよい。
本システムは、上記複数の情報の項目に関する個別の項目毎の欄や画面を別に設けてもよい。ユーザは、個別の項目毎の欄や画面で、詳細情報の確認や入力ができる。図２１の１１３は、個別の項目の入力欄の例として、「月経」項目の入力欄である。１１１のカレンダーや１１２の入力欄から、ユーザの選択操作に応じて、１１３のような個別の項目の入力欄へ遷移できる。
１１３の「月経」項目の入力欄では、月経日ないし月経期を日付範囲の指定で入力できる。この欄は、登録の月経データ及び分析結果に基づき、前回月経日、前回月経期、今回月経周期、予測排卵日、等の情報を表示してもよい。また当該表示情報のリンクから該当のグラフの画面へ遷移してもよい。この欄は、月経に関するつぶやきのテキストの入力項目を設けてもよい。
１１４は「運動療法」項目の入力欄の例を示す。この欄は、運動の名称や種類、日付、任意のテキスト等を入力できる。この欄は、複数の運動の選択肢を提示し、それらの中からユーザにより選択された選択肢の運動を登録できる。本システムは、よくある行動の選択肢を設定する。またこの欄は、ユーザがよく行う運動をユーザ設定可能である。例えば運動Ａの設定としてテキストで“ウォーキング ３０分”等と設定できる。これによりユーザは日々の運動の情報の登録の際、選択肢として運動Ａ等が提示されるので簡単に登録できる。他の項目の入力欄においても、頻繁に入力する情報をユーザ設定可能である。
他の例として「治療」項目の入力欄では、治療の名称や種類や詳細、日付、任意のテキスト等を入力できる。例えば治療が「人工授精」である場合、ＬＨの陽性／陰性、卵胞の大きさ、子宮内膜厚、等の情報を入力できる。治療が「体外受精」の場合、体外受精の方法、採卵方法、採卵日、採卵数、卵胞の大きさ、グレード、子宮内膜厚、等の情報を入力できる。また男性ユーザの精子の採精の場合、日付、量、濃度、運動率、等の情報を入力できる。これらの情報は、前述の検査結果としても登録できる。
［１日の入力欄の画面例］
図２２は、ユーザの端末２の画面例として１日の入力欄の例を示す。端末２がスマートフォン等の場合である。この画面は、１日の単位でのヘルスデータの記録用の欄を表示する。なお、この画面ではヘルス情報や行動情報等を含めてヘルスデータと総称している。この画面は、情報項目として、排卵テスト、妊娠テスト、タイミング法、分泌物の量、検査結果、等がある。
「排卵テスト」項目は、排卵テストの結果の陽性／陰性を入力できる。「妊娠テスト」項目は、妊娠テストの結果の陽性／陰性を入力できる。排卵テストや妊娠テストは、自己測定（自己検査）の入力でもよいし、医療機関や検査機関による所定の検査結果の入力でもよい。排卵テストや分泌物等の入力データはヘルス情報５３Ａに格納される。「タイミング法」項目は、性交有無を入力できる。この入力データは行動情報５３Ｂに格納される。「分泌物の量」項目は、分泌物の量を選択入力できる。上記入力情報は、妊娠支援等の分析処理の際に使用される。
「検査結果」項目は、各種の検査の結果の情報を詳細に入力できる。「検査結果」項目は、図示しないが、例えば血液検査等の検査種別、検査の日付、検査機関、検査方法、等の情報を選択肢やテキストで入力できる。「検査結果」項目は、検査項目として前述の各種の女性ホルモンの数値、内膜厚、卵胞の大きさ等の数値を入力できる。
図２３は、１日の入力欄の例として、症状やストレスの入力欄を示す。この入力欄は、症状の傾向分析、疾患リスク警告、及び妊娠支援等の分析に係わる、各種の症状及びストレス等の情報を入力できる。この入力欄は、症状の項目では、症状の種類毎に、有無、度合いを選択入力できる。症状の例として、頭痛、腹痛、腰痛、うつ、イライラ、無気力、等である。またストレスの項目は、ストレスの有無や度合い等を選択入力できる。
入力例は、頭痛が有りで度合いが軽い、うつが有りで度合いが重い、及び高いストレス有りを示す。症状やストレスの度合いは、複数の値、例えば軽い／中程度／重い等である。またこの入力欄は、症状や気分等を表すテキストを自由に入力できる。上記入力欄は、複数の疾患に関する汎用的なチェックのために各種の症状を網羅的に入力可能とする例であるが、これに限らず、特定の疾患毎のチェック用の画面が提供されてもよい。
［類似ユーザ情報を含む画面例］
図２４は、ユーザ（例：ユーザＸ）の端末２に類似ユーザ情報を表示する画面例を示す。図２４の画面は、類似ユーザ情報を表示する欄として「あなたと似た他のユーザさんの情報」欄を有する。この欄の中に前述の類似ユーザ情報の内容が表示される。この欄の表示は、図２０のＭＹカルテの画面内でもよいし、別の画面でもよい。
図２４の欄は、条件の欄２４１と、類似ユーザのリストの欄２４２とを含む。条件の欄２４１は、類似ユーザ判定用の条件の情報を表示する。本例では、条件が類似属性の場合であり、属性及び属性値の情報を含み、例えば｛年齢，疾患，治療｝の３つである。本例では性別は女性を前提とし、条件は性別を含めると４つの属性である。表示例は「あなたと同じく、（年齢）３５歳くらいで、（疾患）不妊症であり、（治療）体外受精をしている人」である。他の表示例は「３０代後半で、子宮内膜症と診断されており、体外受精を検討している人」等である。
欄２４１の条件は、類似ユーザ判定用情報６１ｂの設定に従って決定及び表示される。条件の属性の属性値は、当該ユーザＸのユーザ属性情報５１の属性項目の設定値と対応している。条件の類似属性は、１つ以上の属性値を用いる。条件は、例えば疾患の属性のみにもできるし、医療機関や既往症、妊娠、パートナー等の属性を付加することもできる。
また欄２４１の条件は、前述のユーザ設定情報６１により、ヘルス情報や行動情報の要素や各種の分析の項目に関しても同様に設定できる。例えば類似要素や類似分析として、月経データ、月経周期、月経周期の変動の傾向、月経に係わる病気、等も設定できる。類似要素が例えば体温及び月経である場合、表示例は「体温月経グラフが似ている人」等となる。他の表示例は「行動が似ている人」「同じ疾患の可能性がある人」等である。また、条件として、「パートナー男性が似ている人」、「ペア単位で似ている人」等も選択可能である。
図２４の画面での類似ユーザ情報の表示は、直接、出力対象の類似ユーザ情報の内容であるシェア項目の全情報または一部情報を表示してもよいが、類似ユーザ情報の量が多い場合は一度に全部表示しきれないので、最初は欄２４２の類似ユーザのリストを表示する。欄２４２の類似ユーザのリストは、解析情報５７の内容に従い、類似順に上から一人以上の類似ユーザの情報が表示される。一人分の類似ユーザの情報の欄の表示は、出力対象の類似ユーザ情報の内容を一部表示してもよいし、概要情報を表示してもよい。概要情報は、ユーザ名、シェア項目等を含む。シェア項目は、公開され閲覧できる項目を示す。概要情報は、類似度や後述の参考度を表示してもよい。
欄２４２の類似ユーザのリストにおいて、ユーザによる所望の類似ユーザやそのシェア項目の選択操作に応じて、当該類似ユーザの詳細情報を、ポップアップや別の画面等で表示する。当該詳細情報の表示は、例えば図２０のＭＹカルテの画面と同様の表示であり、当該類似ユーザのシェア項目の各情報が表示される。概要情報や詳細情報は、前述の優先出力情報６１ｃの設定がある場合、当該設定の内容に従い、必須の項目の情報のみが表示されるか、優先の項目の情報から順に表示される。上記類似ユーザのリストの表示や優先出力項目に基づく表示により、ユーザは、類似ユーザ情報の内容の閲覧がしやすく、自分が見たい情報を優先的に閲覧できる。
２４３は、一人の類似ユーザの情報の表示例であり、特にユーザＸの所望の項目に関して自分と類似ユーザとで情報部分を比較する形式で表示する例である。比較の項目は、ユーザが任意に選択操作した項目でもよいし、予め設定された項目でもよい。出力部１８は、ユーザに類似ユーザ情報を出力する際、解析情報５７に基づいて、２４３の例のように、ユーザ間で同じ部分や違う部分を整理して見やすいようにした比較用の情報を作成し、ユーザの端末２の画面へ表示させる。
２４３の例は、比較の項目である治療属性に関して、ユーザＸと類似ユーザであるユーザＣとで、治療履歴を含む治療の状況を示す情報を左右で比較する形式で表示する。治療の状況の情報の例として、年齢、年月、治療名、治療の回数や詳細内容、等を示す。下線付きの箇所は、ユーザＸとユーザＣとで異なる情報部分の強調表示であり、それ以外の箇所は同じ情報部分である。表示は、同じ部分の強調表示でもよい。２４３のような比較情報の表示により、ユーザは、自分と類似ユーザとで同じ部分と違う部分とをわかりやすく確認及び理解でき、情報の活用がしやすい。他の例は、ユーザが医療機関の属性を指定した場合、通院や転院を含む病院の比較の情報が閲覧できる。他の例は、ユーザが要素として「行動（運動療法）」を指定した場合、運動の比較の情報が閲覧できる。
他の例として、出力部１８は、解析情報５７に基づいて、ユーザと類似ユーザとで、類似の項目と非類似の項目とを整理した比較用の情報を作成して同様に提供してもよい。例えば図１５の（ａ）の解析情報５７の内容に従い、ユーザＸとユーザＣとで、類似属性がＡ，Ｂであり、非類似属性がＣ〜Ｈであることを示す情報が提供される。
他の例として、上記同じ情報部分のみの表示、異なる部分のみの表示、類似部分のみの表示、非類似部分のみの表示、等も可能である。他の例として、各ユーザのグラフ等のデータを並べて表示してもよいし、重ね合わせて表示してもよい。
他の例として、図２０のＭＹカルテ等の画面内に、類似ユーザ情報に関するメッセージの表示欄を設けてもよい。表示例は「あなたと似た他のユーザさんは、ユーザＡさん、ユーザＢさんです。」「ユーザＡさんは、検査結果グラフが似ています。」等である。そして当該メッセージ中のワードのリンクから、類似ユーザ情報の詳細情報が閲覧できる。
他の例として、類似ユーザ情報の評価用のボタンを設けてもよい。ユーザは、上記類似ユーザ情報を閲覧して、それが参考になった場合は、対応するボタンを押す。サーバ１は、このボタンの情報を、当該類似ユーザ情報の評価に反映する。サーバ１は、例えば類似ユーザ情報毎に、上記ボタンの情報を集計し、ユーザの参考や評価を示す指標値である参考度を、５段階評価等で計算する。参考度は欄２４２のリスト中に星印等で表示される。サーバ１は、参考度を、欄２４２のリストの複数の類似ユーザの表示の順序に反映してもよい。その場合、ユーザは、評価が高い他ユーザの情報を優先して閲覧できる。
２４４は、ユーザにより欄２４２のリストの複数の類似ユーザの情報に関する表示の順序を、類似度や参考度やその他の観点で並び替えできる項目を示す。２４５は、後述の詳細検索のためのボタンを示す。２４６は、後述の統計情報の表示のためのボタンを示す。
上記画面に自動的に類似ユーザ情報が表示されるので、ユーザは、類似ユーザの情報を容易に閲覧及び取得でき、自分で情報を探す手間が削減される。また表示された類似ユーザ情報の中にあまり参考になる情報が見つからなかった場合、ユーザ設定による条件の変更もできるし、後述の検索機能２０４を利用して探すこともできる。
［ユーザ設定の画面例］
図２５は、ユーザ毎のユーザ設定情報６１に関するユーザ設定の画面例を示す。ユーザは、本画面で、自分に関するユーザ設定情報６１の内容を設定できる。本画面は、シェア項目の設定の欄２５１と、類似ユーザ判定用の条件の設定の欄２５２と、優先出力項目の設定の欄２５３とを有する。
欄２５１は、シェア設定情報６１ａの設定に対応する。欄２５１は、図示省略するが、ユーザ属性、ヘルス情報や行動情報の要素、及び分析結果について、それぞれの詳細の項目毎に、ユーザによりシェアの有無が設定できる。ユーザ属性のシェアに関しては、前述の図５Ａのユーザ属性情報５１の設定でも可能である。
欄２５２は、類似ユーザ判定用情報６１ｂの設定に対応する。欄２５２は、対象項目の選択の欄２５２ａと、ユーザ属性の欄２５２ｂと、ヘルス情報要素の欄２５２ｃと、行動情報要素の欄２５２ｄと、分析結果の欄２５２ｅとを含む。欄２５２ａは、類似ユーザ判定用の条件とする項目として、ユーザ属性、ヘルス情報要素、行動情報要素、分析結果のうち、少なくとも１つをチェックボタン等で選択できる。選択された項目の詳細な設定は欄２５２ｂ等で行われる。
欄２５２ｂは、各種のユーザ属性のうち、１つ以上を選択できる。欄２５２ｂでは、複数の属性の優先順位が設定できる。例えば第１優先が年齢、第２優先が疾患、第３優先が治療である。更に、各属性に、優先順位に関する重み付けの値を設定可能としてもよい。欄２５２ｃは、各種のヘルス情報の要素のうち、１つ以上を選択できる。また検査結果等の分類毎に、より詳しく複数の項目を含む場合には、その項目毎に選択できる。同様に、欄２５２ｄは、各種の行動情報の要素のうち、１つ以上を選択できる。欄２５２ｅは、各種の分析種別の分析結果のうち、１つ以上を選択できる。欄２５２ｃや欄２５２ｄや欄２５２ｅは、ユーザ属性と同様に、複数の要素や分析についての優先順位等を設定可能としてもよい。また欄２５２では、図示しないが、グラフについても、属性や要素毎に、適用するかどうかを選択して設定可能である。欄２５２により、組合せの設定を含め、図７等の例のように設定可能である。類似ユーザ判定用の条件は、ユーザ設定によりＡＮＤやＯＲ等の論理条件を設定可能としてもよい。
欄２５３は、優先出力情報６１ｃの設定に対応する。欄２５３は、優先出力項目を１つ以上選択でき、それらの項目の優先順位を設定できる。欄２５３は、例えばリストボックスの選択肢から項目を選択できる。欄２５３は、必須か優先かを設定可能としてもよい。
ユーザ設定に関する他の方式は、画面でユーザによりユーザ設定情報のパターンを設定して保存し、選択利用を可能としてもよい。また本システムにより設定されたユーザ設定情報のパターンを選択肢として提示し、ユーザにより選択利用を可能としてもよい。
［検索機能の画面例］
図２６は、検索機能２０４に関する画面例を示す。本画面は、ユーザにより検索の利用が指示された場合に表示される。本画面は、検索機能２０４による詳細検索として、ユーザによる条件の指定により他ユーザの情報を詳細に検索するための情報が表示される。本画面は、検索条件の欄２６１と、検索結果の欄２６２とを含む。本画面は、ＤＢ５０の全ユーザの情報を対象に検索する場合を示すが、特定の類似ユーザを対象に検索する場合も同様に実現できる。例えば図２４の画面の詳細検索のボタン２４５から本画面に遷移でき、図２４の類似ユーザ情報を対象とした詳細検索が可能である。
検索条件の欄２６１は、ユーザ属性の各属性及びその属性値を選択入力する欄２６１ａと、ヘルス情報や行動情報の各要素及びその分析結果の値を選択入力する欄２６１ｂと、自由なキーワードの入力欄２６１ｃとを含む。
欄２６１ａは、ユーザ属性情報５１に対応した各属性の属性値をリストボックスの選択肢やテキスト等で入力できる。欄２６１ｂは、ヘルス情報や行動情報の要素毎に、分析前または分析後の数値や状態を選択入力できる。例えば体温の項目では、基礎体温、温度差ΔＴ、温度差ΔＴの傾向の状態の値、等を指定できる。例えば「温度差ΔＴ≧０．３度」「温度差ΔＴの改善」等が選択できる。運動の項目では、特定の運動を指定でき、症状の項目では、特定の症状を指定できる。入力欄２６１ｃは、検索条件にするキーワードを自由にテキストで入力できる。
検索結果の欄２６２は、欄２６１の検索条件による検索結果情報を表示する。欄２６２の検索結果情報の表示は、例えば図２４の欄２４２と同様に、他ユーザのリストを類似順等で表示してもよい。ユーザによる所望の他ユーザの選択操作に応じて当該他ユーザの詳細情報の表示へ遷移する。検索機能２０４により、ユーザは多様で詳細な条件で他ユーザの情報を検索して閲覧及び取得でき、有用な情報を探すことができる。
［統計情報の画面例］
図２７は、統計機能２０５による統計情報の表示を含む画面例を示す。本画面は、類似ユーザに関する統計情報を表示する欄２７１と、全ユーザに関する統計情報を表示する欄２７２とを含む。本画面は、例えば図２４の画面の統計情報のボタン２４６から遷移できる。欄２７１と欄２７２は、一方のみの表示でもよい。
欄２７１は、あるユーザに対する類似ユーザのシェア情報における所定の項目に関する集計結果を含む統計データの内容を表示する。２７１ａは、注目する所定の項目の情報を表示する。注目する項目は、本システムによる固定の設定でもよいし、ユーザによる選択でもよい。本例は、行動情報要素の行動のうちの運動の場合である。２７１ｂは、２７１ａの項目に関して、類似ユーザである複数のユーザにおける登録された各種の運動の情報のうち、例えば該当ユーザ数が多い順に、リストで表示する。例えば運動Ａ，Ｂ，Ｃの順に、当該運動をしているユーザが多いことを示す。また各運動の行毎に、該当ユーザのユーザ名等を表示し、リンクから当該ユーザの詳細情報を閲覧できる。ユーザは、自分と年齢や疾患等の属性で似た他ユーザがしている運動がわかり、参考にできる。
欄２７２は、全ユーザのシェア情報における所定の項目に関する集計結果を含む統計データの内容を表示する。２７２ａは、注目する所定の項目の情報を表示し、本例はユーザ属性のうちの医療機関の場合である。２７２ｂは、２７２ａの項目に関し、全ユーザの医療機関の属性の属性値のうち、例えば該当ユーザ数が多い順に、各種の医療機関の情報をリストで表示する。例えば病院Ａ，Ｂの順に通院の人数が多いことを示す。２７２ｂは、各医療機関の行毎に、病院名等の情報を表示し、また医療検査情報５２に基づいて、当該医療機関が提供している治療や検査等の情報を表示する。２７２ｂの医療機関や治療等のワードのリンクから詳細情報のページへ遷移できる。ユーザは、他ユーザがどの医療機関を利用しているか、各医療機関がどのような治療や検査を提供しているか、等がわかる。
また２７２ｂは、各医療機関の行毎に、該当ユーザのユーザ名等を表示してもよいし、該当ユーザによるつぶやきのテキストの内容をピックアップして表示してもよい。例えばつぶやきのテキスト中から頻出のワードを抽出して表示してもよい。ユーザは、医療機関に関する他ユーザの感想や評価のコメント等を知ることができ、通院先の選択等に参考にできる。
２７２ｄは、他の注目する項目の例であり、ユーザ属性として、治療Ａを受けた年齢、及び妊娠の状況の場合である。２７２ｅは、２７２ｄの項目に関する統計情報を表示する。左側は、治療Ａを受けた年齢と人数のグラフを表示し、平均年齢等の統計値を表示する。右側は、治療Ａを受けた結果による妊娠の成功率のグラフを表示する。ユーザは、他ユーザが治療Ａを受けた年齢や人数、治療Ａを受けた結果による妊娠の成功率等を知ることができ、参考にできる。
２７１ｂや２７２ｂ等の統計情報のリストについても、複数の行の情報の表示の順序を、ユーザにより該当ユーザ数等の観点で選択して並び替え可能としてもよい。また統計情報のリストの各行の情報毎に、評価用のボタンを設けてもよい。ユーザは当該行の情報が参考になった場合あるいは当該行の運動や病院等を評価する場合、当該ボタンを押す。サーバ１は当該ボタンの情報を集計し、各行の情報毎に、指標値である評価点を計算する。サーバ１は、リストの各行の情報毎に評価点を表示してもよいし、表示の順序に反映してもよい。サーバ１は、つぶやきのテキストの内容の解析に基づいて、各行の情報毎に評価点を計算してもよい。この場合、ユーザは評価が高い情報を優先して閲覧できる。
他の表示例として、サーバ１は、上記統計情報における集計対象の属性等の項目や、リストのうちの属性値等の単位毎に、つぶやきのテキストの解析結果の抽出ワード群を、グラフィカルに関連付けて表示してもよい。例えば各ワードをノードとして出現数に応じてノードの大きさを変えたグラフで表示してもよい。
上述のように、ユーザは、端末２の画面で、類似ユーザ情報に加え、各種の統計情報をわかりやすく閲覧でき、自分の治療等の活動に参考にできる。統計機能２０５による他の表示例は、同じ疾患や症状を持つユーザ群における、治療の開始や終了の時期や期間、治療の感想や気持ち、各種の検査の経験、産婦人科以外の診療科に係わる疾患や治療の状況、服薬の薬剤、パートナーの状況、治療金額、等の統計情報である。ユーザは、特定の治療や検査等の選択、及び開始や終了に係わる判断もしやすい。
［他の画面例］
図２８は、他の画面例として、女性ユーザの端末２における今日１日の単位の情報の表示例を示す。本画面は、「To Do」欄２８１、「NEW」欄２８２、「あなたに似た人」欄２８３、「関連情報」欄２８４、及びメニュー２８５を有する。
「To Do」欄２８１は、今日１日分の「To Do」、即ちすべきことのリスト情報を表示する。ユーザは、例えばカレンダーの画面で日付を選択し、「To Do」情報をテキストや選択肢で登録できる。これによる登録情報が「To Do」欄２８２に表示される。「To Do」情報の例は、検査薬の購入、通院や検査、運動や食事等の行動の予定等である。
「NEW」欄２８２は、ユーザのヘルス状態に応じた最新の出力メッセージ情報を表示する。出力メッセージ情報は、前述の各種の分析結果を含む。
「あなたに似た人」欄２８３は、類似ユーザ情報を自動的に表示する。例えば類似順に類似ユーザがピックアップされ、どの観点で類似するかを示す情報が表示される。ユーザによる類似ユーザの選択により詳細情報の表示へ遷移する。
「関連情報」欄２８４は、関連情報検索機能により提供する関連検索情報の内容を自動的に表示する。関連情報検索機能は、ユーザ毎のヘルス状態や出力メッセージ及び類似ユーザ情報に係わる関連情報を、インターネットから自動的に検索し、当該関連検索情報を「関連情報」欄２８４に表示する。関連情報検索機能の処理例は以下である。
サーバ１の分析機能２０２は、ユーザのヘルス状態の傾向や疾患の可能性等を判定及び検出する。関連情報検索機能は、当該検出のタイミングで、上記分析の処理論理の中で記述されているキーワードや分析結果のメッセージ中に含まれるキーワード、あるいは類似ユーザ情報の中に含まれるキーワード等を元に、インターネットを含む外部の通信網やサーバから、関連情報を自動的に検索する。
関連情報検索機能は、検索結果情報であるＵＲＬ等のインデックス情報あるいは公開情報自体を、関連検索情報としてＤＢ５０に格納する。出力部１８は、関連検索情報の内容を、ユーザの端末２の画面内の「関連情報」欄２８４等に表示する。関連検索情報の内容がＵＲＬである場合は詳細のＷｅｂページへ遷移できる。関連検索情報の別の表示方法は、出力メッセージや類似ユーザ情報の中のワードからのリンクによる表示でもよい。
上記関連検索情報は、キーワードに関連が深い、Ｗｅｂサイトの公開情報等が取得される。例えばユーザのヘルス状態の分析結果の中に含まれるキーワードとして‘ＰＭＳ’や‘不妊症’がある場合、当該キーワードに関連する医療情報が取得される。ユーザは、自分のヘルス状態等に係わる関連情報を容易に閲覧及び取得でき、参考にできる。
メニュー２８５は、機能の選択操作のためのボタンを示し、例えば「ＨＯＭＥ」、「グラフ」、「カレンダー」、「パートナー」、「設定」等がある。「ＨＯＭＥ」ボタンからはサービスのＨＯＭＥの画面等へ遷移できる。「グラフ」ボタンからは、体温月経グラフ等のグラフの画面へ遷移できる。「カレンダー」ボタンからは、カレンダーの画面へ遷移できる。「パートナー」ボタンからは、夫等のパートナーの情報の表示の画面へ遷移できる。「設定」ボタンからは、ユーザ設定用の画面へ遷移できる。パートナーの情報の画面は、例えばパートナーのユーザ属性やヘルス情報や行動情報の入力欄を含み、例えば精液検査等の検査結果データを入力できる。なお女性ユーザがメインで利用する場合も、男性ユーザがメインで利用する場合も、本サービスの各種の機能は同様に実現できる。
［分析例−傾向分析］
分析機能２０２による分析処理の例を簡単に説明する。傾向分析の処理の例は以下である。体温及び月経の傾向分析の場合、分析部１６は、ユーザの登録データから、月経周期ａ２や温度差ΔＴ等の所定の項目の数値を算出する。分析部１６は、項目毎に、所定の基準情報の数値との比較に基づいて、絶対値の良し悪し、相対的な改善や悪化や維持等の傾向を判定及び検出する。分析部１６は、項目毎に、対象期間での時系列での変動量を算出し、分析情報５６に記録する。変動量は、例えば前後の月経周期ａ２での差分値である。分析部１６は、項目の変動量と、所定の数値とを比較し、傾向の状態を判定する。
分析部１６は、上記ユーザのデータの時系列の数値の変動における周期的な安定性やパターンを、基準情報の数値範囲または基準グラフとの比較に基づいて、判定及び検出する。分析部１６は、例えばユーザの過去の対象期間の月経周期ａ２等の数値の変動をみて、当該変動が小さい場合は周期的な安定性が高く良好な状態であり、当該変動が大きい場合は周期的な安定性が低く不良な状態であると判定する。
検査結果の傾向分析の場合、分析部１６は、検査結果データの検査項目の複数の種類の女性ホルモンの時系列の数値について、個別の女性ホルモン毎に、基準情報を参照しつつ、傾向の状態を判定及び検出する。分析部１６は、複数の女性ホルモンの組合せについて、基準情報を参照しつつ、傾向の状態を総合的に判定する。分析部１６は、上記女性ホルモンと、体温や月経の数値、月経周期ａ２等の数値との関係を含めて総合的に状態を判定する。
本システムは、上記傾向分析の結果による、傾向の状態の値、変動量、周期的な安定性、パターン、基準との近さの指標値、等の情報を、ユーザに提供する。
［分析例−疾患リスク警告］
疾患リスク警告の処理例は以下である。分析部１６は、前述のユーザの各要素の組合せにおける傾向分析等の結果と併せつつ、女性に特有の各種の疾患の可能性を推定しチェックする。処理定義情報５９は、当該チェック対象の疾患等に応じた処理論理や基準情報が設定される。なお本分析は、あくまで固有の緩やかな推定であり、医療機関による医学的な診断ではなく、出力は参考情報である。この旨はユーザに通知される。以下、特定の疾患の例として、疾患Ａ＝ＰＭＳ（月経前症候群）とする。
疾患Ａのチェックに関する処理定義情報５９は、例えば医学的に疾患Ａとの関連が推定される特定の症状や行動の値、疾患Ａの場合の体温や月経や女性ホルモン等の数値に関する基準情報、並びに対象期間等が設定される。
分析部１６は、ユーザのユーザ属性情報５１の「疾患」や「既往症」の値を参照し、現在または過去の疾患Ａ等の状態の該当や、疾患Ａに関連する他の疾患の状態の該当を確認する。分析部１６は、対象期間におけるユーザの症状データを参照し、症状の傾向分析に基づいて、症状の良し悪し、改善や悪化等の傾向を判定及び検出する。分析部１６は、疾患Ａに関する処理定義情報５９に基づいて、ユーザの症状データから、疾患Ａに関連すると考えられる特定の症状及びストレスを抽出する。例えば軽い頭痛有りの症状ａ、重いうつ有りの症状ｂ、及び高いストレス有り、等が抽出される。
分析部１６は、疾患Ａに関連すると考えられる、対象期間における、体温や月経や女性ホルモン等のデータを参照し、それらの傾向分析の結果から、傾向を把握する。分析部１６は、例えば月経日、月経周期、温度差、女性ホルモン、運動、食事、及びつぶやき中の気持ち等の情報を参照する。
分析部１６は、上記処理定義情報５９及び参照情報を用い、ユーザの症状の傾向を含むヘルス状態に基づいて、ユーザが疾患Ａに該当する可能性を推定する。分析部１６は、当該疾患Ａの可能性を、有無、あるいは３値以上のレベルや率（％）等の形式で判定する。分析部１６は、例えば特定の複数の症状がすべて抽出された場合、疾患Ａの可能性が有りまたは可能性が高い等と判定する。分析部１６は、例えば抽出された特定の症状の数が、基準の数以上である場合、疾患Ａの可能性有り等と判定してもよいし、特定の症状の度合いが、基準の度合いを超える場合、疾患Ａの可能性が有り等と判定してもよい。
他の例では、分析部１６は、月経周期ａ２等の所定の項目の数値またはその変動量が、所定の基準の数値を超える場合、特定の疾患の可能性が有りと判定する。分析部１６は、例えば複数の種類の女性ホルモンの組合せの数値が、所定の基準の条件を満たす場合、特定の疾患の可能性が有りと判定する。
疾患リスク警告や症状の分析の際に、つぶやきのテキストを用いて分析する場合、分析部１６は、テキストマイニングにより、テキスト中に含まれる症状や気持ち等を表すワードを抽出する。例えば“気分が良い”等のポジティブワードや、“気分が悪い”等のネガティブワードである。分析部１６は、抽出ワード数等からヘルス状態を判定する。
［分析例−行動抽出］
行動抽出に係わる分析例及び解析例は以下である。分析部１６は、処理定義情報５９に基づいて、行動抽出処理として、ユーザ毎に、ヘルス状態の改善に役立つ行動として、食事や運動を含む行動を抽出する。分析部１６は、抽出した行動を含む行動支援情報を生成する。例えばＰＭＳに関して、一般的に改善に役立つ食事の例としては、未精製の穀類、ビタミンＡ，Ｃ、海草、ビタミンＢ６、ナッツ類、植物油、大豆製品、が挙げられる。また、運動の例としては、お風呂、睡眠、月経１〜２週間前の適度な運動、が挙げられる。分析部１６は、ユーザにおける排卵日から月経開始日までにおけるＰＭＳの症状と、上記例のような行動との相関関係を分析する。即ち、分析部１６は、ユーザのＰＭＳの症状が改善や悪化した結果に対し、影響を与えた可能性がある食事や運動を抽出し、時系列でデータを蓄積する。
解析部１６は、ユーザ間で、所定の組合せで類似性を解析し、類似ユーザを関係付ける。解析部１６は、例えば、第１のユーザについて、所定の属性等で類似する類似ユーザである第２のユーザ等を関係付ける。ここで、第１のユーザは、ＰＭＳの症状が改善していない状況とし、第２のユーザは、ＰＭＳの症状が改善している状況とする。第１のユーザは、ＰＭＳの疾患及び症状とそれに影響する行動に興味があり、優先出力項目としてＰＭＳの疾患及び症状、行動が指定されている。
解析部１６は、行動抽出処理の結果に基づいて、第１のユーザの類似ユーザのうち、ＰＭＳの症状が改善している第２のユーザと、第２のユーザのＰＭＳの症状の改善に役立ったと推定される行動とをピックアップする。解析部１６は、その第２のユーザの行動のうち、第１のユーザの行動とは異なる行動をピックアップし、第１のユーザへの行動支援情報の一部とする。解析部１６は、その第２のユーザ及び行動を含む行動支援情報を、類似ユーザ情報の一部とし、解析情報５７及び出力情報５８に反映する。
出力部１８は、上記出力情報５８及び第１のユーザの優先出力項目に基づいて、第１のユーザの端末２の画面に、第２のユーザの共有情報、及び行動支援情報を出力する。出力部１８は、画面で、行動に関し、第１のユーザと第２のユーザとで、類似部分と非類似部分とを、図２４の２４３の例と同様に比較表示する。類似部分は、所定の属性等である。出力部１８は、非類似の情報部分として、第２のユーザのＰＭＳの症状の改善に役立ったと推定される行動、特に、第１のユーザが行っていないが第２のユーザが行っている行動を、優先的に表示する。これにより、第１のユーザは、第２のユーザの行動を参考に、ＰＭＳの症状を改善するための行動を試すことができる。
［分析例−妊娠支援］
妊娠支援機能は、女性の自然妊娠及び出産等を支援し、女性ユーザと男性ユーザとのパートナーの関係での妊娠活動を支援する。妊娠活動は、治療や行動等を含む。妊娠支援機能は、男女のパートナーの各ユーザのヘルス状態をケアし、当該ヘルス状態に即して、妊娠活動に関するアドバイスやお奨め等のメッセージ情報を含む妊娠支援情報を提供する。これにより、男女のパートナーのヘルス状態が良好で生殖能力や活動性が高い状態となるようにして、男女の妊娠活動を促し、妊娠の可能性や成功率を総合的に高める。
妊娠支援機能は、女性ユーザの体温、月経、女性ホルモン、子宮や卵巣等を含む生殖能力に係わる状態を把握及び分析する。妊娠支援機能は、男性ユーザのホルモン、精巣等を含む生殖能力に係わる状態を把握及び分析する。妊娠支援機能は、男女のパートナーの双方について不妊等の原因を分析する。妊娠支援機能は、男女のヘルス状態を改善し、自然妊娠がしやすい状態となるように、不妊の原因の分析結果やそれに対するアドバイスを含む妊娠支援情報を生成し、参考情報としてユーザに提供する。
分析部１６による妊娠支援機能の処理例は以下である。分析部１６は、ユーザのユーザ属性情報５１、各種のヘルス情報や行動情報、傾向分析等の分析結果を用いて、所定の処理定義情報５９に基づいて、ユーザの生殖能力、妊娠や不妊に係わるヘルス状態を判定する。分析部１６は、当該ヘルス状態に応じて、妊娠支援情報を生成し、ユーザの端末２の画面に送信して表示させる。妊娠支援情報は、男女のパートナーでの妊娠活動を活性化するための行動等のアドバイスやお奨め等の情報を含む。
妊娠支援機能は、例えば妊娠の成立に大きく関係する排卵日の推測処理を行う。分析部１６は、各種のユーザ入力データを用いて、排卵日を推測し、排卵日の推測の結果の情報をＤＢ５０に蓄積する。妊娠支援機能は、推測した排卵日の情報を含む妊娠支援情報をユーザに提供する。排卵日の推測の処理は各種可能である。
分析部１６は、単独のユーザの単位における、自然妊娠のしやすさ等の状態を、固有の指標値として算出してもよい。また分析部１６は、パートナーである女性ユーザと男性ユーザとのペアについて、両者のヘルス状態の分析結果に基づいて、当該ペアの単位における妊娠のしやすさ等の状態を、本システム固有の指標値として算出してもよい。妊娠支援機能は、上記妊娠のしやすさ等の指標値を含む妊娠支援情報をユーザに提供してもよい。
［効果等］
以上説明したように、本実施の形態のヘルスケアシステムによれば、ユーザの体温や検査結果を含むヘルス状態や医療情報に関する取得の支援、ユーザのヘルス状態や医療情報に関するアドバイス等の提供情報の充実及び高度化、ユーザのデータ入力の手間の削減並びに動機及び意欲の確保、等を実現できる。これらにより総合的にユーザのヘルス状態のケア及び治療や検査の支援ができる。
本システムは、ユーザ群においてユーザ属性やヘルス情報や行動情報や分析結果等の情報をシェアし、各ユーザに対して類似ユーザのシェア情報を自動的に提供する。本システムは、ユーザ群のヘルス状態に係わるシェア情報を用いて自動的に類似ユーザを解析して類似ユーザ情報を提供する。ユーザは、自分と状況等が似た他ユーザのヘルス状態を含む各種の情報を容易に閲覧及び取得できる。各ユーザは、自分と似た他ユーザが、どのような属性やヘルス状態で、どのような治療や検査や行動をしているかを知ることができる。またユーザは、他者の気持ちや考え、体験や対処等を知ることができる。
従来のサービスは、ユーザが、自分と状況等が似た他者を意識して探し、他者の持つ有用な情報を得ることは、手間が大きく、難しかった。本システムは、従来よりも、ユーザ間での医療情報等の取得や共有に手間が大幅に少ない。ユーザは、自分で比較対象の他者をインターネット等から探して有用な情報を取得する手間が削減され、少ない手間で有用な情報を発見しやすい。
ユーザは、類似ユーザ情報を見ることで、自分のヘルス状態に関する気付きが得られる。ユーザは、有用な情報が類似ユーザ情報の形で自動的に得られるので、他者との比較で、自分一人では意識していない点について、気付きが得られやすい。またユーザは、類似ユーザ情報を見て、自分と他者とで類似の情報部分や、異なる情報部分等を認識でき、わかりやすい。
ユーザは、類似ユーザ情報を見てその中の有用な情報を参考にでき、自分のヘルス状態の維持や改善のために、どのような治療や検査、医療機関や行動等を選択すればよいか、判断がしやすく、実際の受診や妊娠活動等に活かしやすい。ユーザは、自分の疾患や不妊の可能性を意識して早めの対応を図りやすい。ユーザは、例えば自分と同じ病状の他者が、自分とは異なる治療や検査や行動等をしている事例を知ることができ、参考にできる。
本システムは、ユーザに、類似ユーザ情報、詳細検索情報、統計情報、関連検索情報等を提供し、ユーザの治療や検査を含む活動を支援する。ユーザは、それらの多様な提供情報を参考にして、検査結果等の医療情報の理解や判断もしやすい。またユーザは、それらの多様な提供情報から、複数の治療や検査、複数の行動等の情報が得られ、それらの情報を選択の候補として比較検討ができる。ユーザは、特定の人ではなく、複数の色々な人の情報が得られるので、偏りが避けられる。
ユーザは、サービスの選択やユーザ設定に応じて、所望の多様な条件で類似ユーザや他ユーザの情報を得られる。ユーザは、所望の項目の情報をシェアし、当該項目の情報を類似ユーザ情報として得られる。またユーザは、属性やヘルス情報や行動情報や分析結果等、自分と所望の観点で似た他ユーザの情報を類似ユーザ情報として得られる。またユーザは、所望の項目の類似ユーザ情報を必須または優先で効率的に閲覧できる。
本システムは、分析機能２０２により、各ユーザに、個人毎の分析結果及びメッセージ等の情報が提供される。各ユーザは、自分の分析結果及びメッセージ等の情報から、自分のヘルス状態をわかりやすく認識できる。そして本システムは、解析機能２０３により、各ユーザに、類似ユーザ情報が自動的に提供される。よって、ユーザは、自分と他者との比較で、ヘルス状態等に関する気付きが得られやすい。
本システムは、医療検査情報５２を用いて複数の医療機関や検査の情報を包括的及び個別的に管理し、ユーザ毎の治療や検査に合わせた支援を提供すると共に、ユーザ群の類似ユーザの解析に利用する。本システムは、医療検査情報５２等を用いて、ユーザ群のシェア情報を比較可能に整理し、類似ユーザの解析処理を背景で自動的に実行し、比較対象のユーザやデータを判断する。各ユーザは、自分で類似ユーザやその情報を判断する難しさが低減される。
ユーザは、自分の年齢や疾患や治療、妊娠やパートナー等の各種の属性について、類似ユーザとの比較で閲覧できる。よって、ユーザは自分の状況に関する気付きが得られやすい。ユーザは、例えば治療や検査の経験者、妊娠の成功者、あるいは治療を止めた人や妊娠を諦めた人、等の情報も得られる。ユーザは、自分の年齢、時間、金額等も考慮して、治療等の継続や終了の判断もしやすい。ユーザは、他ユーザの治療の詳細等の情報も得られるので、判断もしやすい。
ユーザは、自分の体温や月経や女性ホルモン、行動や症状やつぶやき、及びそれらの傾向の状態を、類似ユーザとの比較で閲覧できる。よって、ユーザは自分のヘルス状態に関する気付きが得られやすい。ユーザは、グラフの比較を含め、他者との間で時系列のデータ及び情報を比較できる。ユーザは、他者との比較により、自分にあった行動を探しやすく、行動や治療等に取り組む意欲も出やすい。ユーザは、他者のつぶやきのコメントを参考に、治療や医療機関等の判断もしやすい。
ユーザは、分析結果に基づいて、自分の疾患の可能性や、妊娠や不妊に係わるヘルス状態、妊娠活動に係わる状態を、他ユーザとの比較で閲覧できる。よって、ユーザは疾患や妊娠に関する気付きが得られやすく、治療や妊娠活動に取り組む意欲も出やすい。
本サービスは、傾向分析や行動抽出のように、ユーザの時系列のデータを管理及び分析する機能を含むので、類似ユーザ情報の内容は、他ユーザの時系列での状態の変動に関する情報を含む。ユーザは、類似ユーザ情報で他ユーザの時系列での状態の変動を含めて観察できる。ユーザは、例えば治療や行動等の推移や帰結を含め知ることができ、判断の参考にしやすい。
本システムは、入力補助機能を含め、データ入力の負担を低減し容易にする仕組みを含む。よって、ユーザは、各データの入力の手間が少なくて済み、データを継続的に登録する意欲も持ちやすい。ユーザ入力によるシェア情報が多く正確であるほど、提供される類似ユーザ情報が充実し、参考にできる情報が増える。よって、ユーザは日々の継続的なデータ入力の意欲を持ちやすい。
本システムは、産婦人科を含む診療科におけるユーザの治療や検査、妊娠等の活動の最中やその前後の段階にわたって、継続的にユーザを支援できる。本システムによるサービスは、複数のユーザが参加して他者と情報をシェアする。よって、各ユーザは、自分と似た他者の存在を知り、他者と一緒に治療や妊娠活動に取り組むような感覚を持つことができる。ユーザは、他者との間で不安や喜び等を含む気持ちも部分的に共有できる。
本システムは、医療等に関するユーザ間での情報のシェア、蓄積、及び解析を含む仕組みにより、広くユーザ及び医療等を支援できる。本システムは、母集団データ、即ち多数の人の検体のデータの存在を前提とせずに適用可能である。
本発明は、上記実施の形態に限定されず、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。他の実施の形態として以下が挙げられる。本システムは、ユーザの端末２のアプリ２０でのユーザ入力によるデータ量やデータ入力された日数、特にシェア情報の量、等をカウントして指標値として管理する。サーバ１は、上記指標値を記憶し、アプリ２０の画面に表示する。本システムは、上記指標値に応じて、ユーザにサービス上の特典等を与えてもよい。これによりユーザは、いっそうデータ入力の意欲が持ちやすい。
前述の検査結果データは、医療機関や検査機関によるヘルス状態の判定結果の情報、例えば女性ホルモンの良否や疾患の可能性等の情報、を含んでもよい。サーバ１は、ユーザ毎に上記検査結果データ内の判定結果の情報を登録して、解析部１７による類似ユーザの解析に利用してもよい。即ち、サーバ１は、外部から所定の分析の分析結果情報を登録し、その分析結果情報を、ユーザ間の類似性の解析に利用してもよい。
本システムは、ユーザ群による各種の登録データや類似ユーザ情報等の提供情報が、ＤＢ５０に履歴として蓄積され、各ユーザは、蓄積情報を活用できる。本システムは、蓄積されたシェア情報や統計情報を、ユーザだけでなく医療機関等に提供してもよい。例えば疾患や症状に関するユーザ群のデータの提供により、医療の発展に貢献できる。
本発明は、産婦人科及び生殖医療を含む、医療及びヘルスケアの分野に適用可能である。
１…サーバ、２…端末、３…医療機器、４…端末、９…通信網、１０…サービス部、１１…ユーザ設定部、１２…医療情報設定部、１３Ａ…ヘルス情報管理部、１３Ｂ…行動情報管理部、１４…グラフ作成部、１５…カレンダー入力部、１６…分析部、１７…解析部、１８…出力部、１９…検索部、２０…アプリ、２１…体温月経データ入力部、２２…検査結果データ入力部、５０…ＤＢ、５１…ユーザ属性情報、５２…医療検査情報、５３Ａ…ヘルス情報、５３Ｂ…行動情報、５４…グラフデータ、５５…カレンダー入力情報、５６…分析情報、５７…解析情報、５８…出力情報、５９…処理定義情報、６１…ユーザ設定情報、７０…補助部。

Claims (7)

  1. ユーザの性別、年齢、疾患、治療、医療機関、検査機関、または既往症のうち少なくとも１つを含む属性情報と、前記ユーザの計測項目、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、前記ユーザの行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、共有情報として管理するデータ管理部と、
    前記共有情報を対象に、ユーザと他のユーザとの間の類似性を解析し、ユーザの類似ユーザを判定する解析部と、
    前記類似ユーザの共有情報を出力する出力部と、
    を有し、
    前記データ管理部は、前記ユーザである第１ユーザと関連付けられるように設定された第２ユーザの情報を管理し、
    前記解析部は、前記第１ユーザの前記共有情報を対象に、前記第１ユーザと他の第１ユーザとの間の類似性を解析して、前記第１ユーザに対する前記類似ユーザを判定し、
    前記出力部は、前記第１ユーザの類似ユーザの前記共有情報を、前記第２ユーザの使用する端末の画面に出力する、サーバ装置。
  2. ユーザの性別、年齢、疾患、治療、医療機関、検査機関、または既往症のうち少なくとも１つを含む属性情報と、前記ユーザの計測項目、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、前記ユーザの行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、共有情報として管理するデータ管理部と、
    前記共有情報を対象に、ユーザと他のユーザとの間の類似性を解析する解析部と、
    前記共有情報を出力する出力部と、
    を有し、
    前記データ管理部は、前記ユーザである第１ユーザと関連付けられるように設定された第２ユーザの前記ユーザ情報を前記共有情報として管理し、
    前記解析部は、前記第１ユーザの前記共有情報を対象に、前記第１ユーザと他の第１ユーザとの間の類似性を解析し、前記第２ユーザの前記共有情報を対象に、前記第２ユーザと他の第２ユーザとの間の類似性を解析し、前記第１ユーザ同士の類似性と、前記第２ユーザ同士の類似性とに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとのペアと、前記他の第１ユーザと前記他の第２ユーザとの他のペアとの間の類似性を解析して、前記ペアに対する類似ペアを判定し、
    前記出力部は、前記類似ペアに係る前記共有情報を、前記第２ユーザの使用する端末の画面に出力する、サーバ装置。
  3. ユーザの性別、年齢、疾患、治療、医療機関、検査機関、または既往症のうち少なくとも１つを含む属性情報と、前記ユーザの計測項目、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、前記ユーザの行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、共有情報として管理するデータ管理部と、
    前記共有情報を対象に、ユーザと他のユーザとの間の類似性を解析し、ユーザの類似ユーザを判定する解析部と、
    前記類似ユーザの共有情報を出力する出力部と、
    を有し、
    前記データ管理部は、前記ユーザである第１ユーザと関連付けられるように設定された第２ユーザの前記ユーザ情報を管理し、前記第１ユーザの前記属性情報または前記第２ユーザの前記属性情報において前記第２ユーザの属性値を管理し、
    前記解析部は、前記第２ユーザの属性情報を対象に、前記第２ユーザと他の第２ユーザとの間の類似性を解析し、前記第２ユーザに対する前記類似ユーザを判定し、
    前記出力部は、前記第２ユーザの前記類似ユーザに係る前記共有情報を、前記第２ユーザの使用する端末の画面に出力する、サーバ装置。
  4. ユーザの性別、年齢、疾患、治療、医療機関、検査機関、または既往症のうち少なくとも１つを含む属性情報と、前記ユーザの計測項目、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、前記ユーザの行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、共有情報として管理するデータ管理部と、
    前記共有情報を対象に、ユーザと他のユーザとの間の類似性を解析し、類似ユーザを判定する解析部と、
    前記ヘルス情報を分析し、前記要素のデータの時系列の数値と、基準情報の数値範囲とを比較した結果に基づいて、ユーザのヘルス状態を判定する分析部と、
    前記類似ユーザの共有情報を出力する出力部と、
    を有し、
    前記出力部は、前記ユーザ情報に応じたメッセージ情報を出力し、
    前記データ管理部は、前記ユーザである第１ユーザと関連付けられるように設定された第２ユーザの情報を管理し、前記第１ユーザの前記メッセージ情報を前記共有情報として管理し、
    前記解析部は、前記第１ユーザの前記メッセージ情報を対象に、前記第１ユーザと他の第１ユーザとの間の類似性を解析し、前記第１ユーザに対する前記類似ユーザを判定し、
    前記出力部は、前記第１ユーザの前記類似ユーザの前記共有情報を、前記第２ユーザの使用する端末の画面に出力する、サーバ装置。
  5. ユーザの性別、年齢、疾患、治療、医療機関、検査機関、または既往症のうち少なくとも１つを含む属性情報と、前記ユーザの計測項目、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、前記ユーザの行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、共有情報として管理するデータ管理部と、
    前記共有情報を対象に、ユーザと他のユーザとの間の類似性を解析し、ユーザの類似ユーザを判定する解析部と、
    前記類似ユーザの共有情報を出力する出力部と、
    前記ヘルス情報を分析し、前記要素のデータの時系列の数値と、基準情報の数値範囲とを比較した結果に基づいて、ユーザのヘルス状態を判定する分析部と、
    を有し、
    前記出力部は、前記ユーザ情報に応じたメッセージ情報を出力し、
    前記データ管理部は、前記ユーザである第１ユーザと関連付けられるように設定された第２ユーザの前記ユーザ情報を前記共有情報として管理し、前記第２ユーザの前記メッセージ情報を前記共有情報として管理し、
    前記解析部は、前記第２ユーザの前記メッセージ情報を対象に、前記第２ユーザと他の第２ユーザとの間の類似性を解析して、前記第２ユーザに対する前記類似ユーザを判定し、
    前記出力部は、前記第２ユーザの前記類似ユーザの前記共有情報を、前記第２ユーザの使用する端末の画面に出力する、サーバ装置。
  6. ユーザの性別、年齢、疾患、治療、医療機関、検査機関、または既往症のうち少なくとも１つを含む属性情報と、前記ユーザの計測項目、検査結果、服薬、または症状のうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含むヘルス情報と、前記ユーザの行動または任意のテキストのうち少なくとも１つの要素の時系列のデータを含む行動情報と、の少なくとも１つを含むユーザ情報を、共有情報として管理するデータ管理部と、
    前記共有情報を対象に、ユーザと他のユーザとの間の類似性を解析し、類似ユーザを判定する解析部と、
    前記ヘルス情報を分析し、前記要素のデータの時系列の数値と、基準情報の数値範囲とを比較した結果に基づいて、ユーザのヘルス状態を判定する分析部と、
    前記類似ユーザの共有情報を出力する出力部と、
    を有し、
    前記出力部は、前記ユーザ情報に応じたメッセージ情報を出力し、
    前記データ管理部は、前記ユーザである第１ユーザと関連付けられるように設定された第２ユーザの情報を管理し、前記第１ユーザの前記メッセージ情報を前記共有情報として管理し、前記第２ユーザの前記メッセージ情報を前記共有情報として管理し、
    前記解析部は、前記第１ユーザの前記メッセージ情報を対象に、前記第１ユーザと他の第１ユーザとの間の類似性を解析し、前記第２ユーザの前記メッセージ情報を対象に、前記第２ユーザと他の第２ユーザとの間の類似性を解析し、前記第１ユーザ同士の類似性と、前記第２ユーザ同士の類似性とに基づいて、前記第１ユーザと前記第２ユーザとのペアと、前記他の第１ユーザと前記他の第２ユーザとの他のペアとの間の類似性を解析して、前記ペアに対する類似ペアを判定し、
    前記出力部は、前記類似ペアに係る前記共有情報を、前記第２ユーザの使用する端末の画面に出力する、サーバ装置。
  7. 請求項１〜６のいずれかに記載のサーバ装置において、
    前記データ管理部は、前記第２ユーザの使用する端末の画面での、前記第２ユーザによる前記第１ユーザの情報の入力操作に基づいて、前記第１ユーザの前記ユーザ情報を登録する、サーバ装置。
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