JP2020144714A - Estimation device, estimation method, and estimation program - Google Patents

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Abstract

To allow for providing information appropriate for people with symptoms.SOLUTION: An estimation device of the present invention includes a reception unit and an estimation unit. The reception unit receives a search query. The estimation unit estimates a person with symptoms related to the search query using the search query received by the reception unit.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、推定装置、推定方法及び推定プログラムに関する。 The present invention relates to an estimation device, an estimation method and an estimation program.

従来、症状から疾患を推定する技術が提案されている。例えば、一技術では、ユーザの疾患が、ユーザの現在の症状と、このユーザによって過去に検索された疾患とに基づいて推定される(特許文献1)。 Conventionally, a technique for estimating a disease from a symptom has been proposed. For example, in one technique, a user's disease is estimated based on the user's current symptoms and the diseases previously searched by the user (Patent Document 1).

特開2004−118566号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2004-118566

しかしながら、上記の従来技術では、症状を有する人物にとって適切な情報を提供することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、ユーザによって入力された症状が、このユーザによって過去に検索された疾患に関係するとは限らない。 However, the above-mentioned prior art may not always be able to provide appropriate information for a person having a symptom. For example, in the above prior art, the symptoms entered by the user are not necessarily related to the disease previously searched by the user.

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、症状を有する人物にとって適切な情報を提供することができる推定装置、推定方法及び推定プログラムを提供することを目的とする。 The present application has been made in view of the above, and an object of the present application is to provide an estimation device, an estimation method, and an estimation program capable of providing appropriate information for a person having a symptom.

本願に係る推定装置は、検索クエリを受け付ける受付部と、前記受付部によって受け付けられた検索クエリを用いて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する推定部とを備えることを特徴とする。 The estimation device according to the present application is characterized by including a reception unit that accepts a search query and an estimation unit that estimates a person having a symptom related to the search query by using the search query received by the reception unit. To do.

実施形態の一態様によれば、症状を有する人物にとって適切な情報を提供することができるという効果を奏する。 According to one aspect of the embodiment, there is an effect that appropriate information can be provided to a person having a symptom.

図1は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram showing an example of estimation processing according to the embodiment. 図2は、推定結果に応じたコンテンツの一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of content according to the estimation result. 図3は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the estimation device according to the embodiment. 図4は、実施形態に係るユーザ情報記憶部の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an example of a user information storage unit according to the embodiment. 図5は、実施形態に係る推定装置による推定処理手順を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing an estimation processing procedure by the estimation device according to the embodiment. 図6は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. 図7は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. 図8は、ハードウェア構成の一例を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an example of a hardware configuration.

以下に、本願に係る推定装置、推定方法及び推定プログラムを実施するための形態(以下、「実施形態」と呼ぶ)について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る推定装置、推定方法及び推定プログラムが限定されるものではない。また、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。また、以下の各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する。 Hereinafter, a mode for carrying out the estimation device, the estimation method, and the estimation program according to the present application (hereinafter referred to as “the embodiment”) will be described in detail with reference to the drawings. It should be noted that this embodiment does not limit the estimation device, estimation method, and estimation program according to the present application. In addition, each embodiment can be appropriately combined as long as the processing contents do not contradict each other. Further, in each of the following embodiments, the same parts are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.

〔1.推定処理〕
まず、図1を参照して、実施形態に係る推定処理の一例について説明する。図1は、実施形態に係る推定処理の一例を示す図である。図1の例では、実施形態に係る推定システム1によって推定処理が行われる。
[1. Estimate processing]
First, an example of the estimation process according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an example of estimation processing according to the embodiment. In the example of FIG. 1, the estimation process is performed by the estimation system 1 according to the embodiment.

図1に示すように、推定システム1には、ユーザ装置10と、推定装置100とが含まれる。図1中では図示していないが、推定システム1は、複数台のユーザ装置10や、複数台の推定装置100を含んでもよい。 As shown in FIG. 1, the estimation system 1 includes a user device 10 and an estimation device 100. Although not shown in FIG. 1, the estimation system 1 may include a plurality of user devices 10 and a plurality of estimation devices 100.

ユーザ装置10は、ユーザによって利用される情報処理装置である。ユーザ装置10は、スマートフォン、デスクトップ型PC(Personal Computer)、ノート型PC、タブレット型PCを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。 The user device 10 is an information processing device used by the user. The user device 10 may be any type of information processing device including a smartphone, a desktop PC (Personal Computer), a notebook PC, and a tablet PC.

推定装置100は、ユーザ装置10に、各種情報を提供する情報処理装置である。例えば、推定装置100は、ユーザ装置10に、各種情報を提供するサーバ装置である。 The estimation device 100 is an information processing device that provides various information to the user device 10. For example, the estimation device 100 is a server device that provides various information to the user device 10.

図1の例では、推定装置100は、ユーザ装置10に、検索やポータル等のコンテンツ(例えば、検索ページ、ポータルページ)を提供する。推定装置100は、ユーザ装置10に、アプリケーション(例えば、検索アプリ、ポータルアプリ)を介して、検索やポータル等のコンテンツを提供してもよい。検索クエリが、検索やポータル等のコンテンツの検索ボックスに入力された場合に、推定装置100は、検索クエリに対応する検索結果を、ユーザ装置10に提供する。図1中では図示していないが、推定装置100は、ネットワーク網(例えば、インターネット網)を介して、有線又は無線によりユーザ装置10と通信を行う。 In the example of FIG. 1, the estimation device 100 provides the user device 10 with contents such as a search and a portal (for example, a search page and a portal page). The estimation device 100 may provide the user device 10 with content such as a search or a portal via an application (for example, a search application or a portal application). When the search query is input to the search box of the content such as the search or the portal, the estimation device 100 provides the user device 10 with the search result corresponding to the search query. Although not shown in FIG. 1, the estimation device 100 communicates with the user device 10 by wire or wirelessly via a network network (for example, an Internet network).

説明のための一例として、ユーザの子供が、ユーザに「頭の両側が痛い」と言ったと仮定する。さらに、ユーザが、子供の頭痛の原因を調べるために、検索クエリ「頭の両側が痛い」を、検索やポータル等のコンテンツの検索ボックスに入力したと仮定する。この例では、検索クエリ「頭の両側が痛い」に対応する検索結果が、このユーザのユーザ装置に提供される。 As an example for illustration, suppose a user's child tells the user that "both sides of the head hurt". Further assume that the user has entered the search query "both sides of the head hurts" into a search box for content such as a search or portal to find out the cause of the child's headache. In this example, search results corresponding to the search query "both sides of the head hurt" are provided to the user device of this user.

このような検索結果のリストは、頭痛の原因となる疾患を、頭痛の部位の観点から解説したコンテンツを含む場合がある。しかしながら、このようなコンテンツから、子供の症状に合った医療情報を探すのは、ユーザにとって難しい場合がある。 Such a list of search results may include content that describes the disease that causes the headache in terms of the location of the headache. However, it may be difficult for the user to search for medical information suitable for the child's symptoms from such contents.

そこで、一例では、推定装置100は、ユーザが、ある人物(例えば、ユーザの子供)の症状に合った医療情報を探しやすくするために、以下に説明される推定処理を実行する。以下に説明される推定処理の一例では、ユーザが検索クエリを入力した場合に、このユーザ自身またはこのユーザに関係する人物が、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定される。 Therefore, in one example, the estimation device 100 executes the estimation process described below in order to make it easier for the user to search for medical information that matches the symptoms of a certain person (for example, the child of the user). In an example of the estimation process described below, when a user inputs a search query, the user himself or a person related to this user is estimated as a person who has a symptom related to the search query.

はじめに、推定装置100は、検索クエリを、ユーザ装置10から受信する(ステップS11)。 First, the estimation device 100 receives the search query from the user device 10 (step S11).

例示のために、図1の例では、ユーザ装置10のユーザの子供が、ユーザに「頭の両側が痛い」と言ったと仮定する。さらに、ユーザ装置10のユーザが、子供の頭痛の原因を調べるために、検索クエリ「頭の両側が痛い」を、検索やポータル等のコンテンツの検索ボックスに入力したと仮定する。この例では、推定装置100は、検索クエリ「頭の両側が痛い」を、ユーザ装置10から受信する。 For illustration purposes, in the example of FIG. 1, it is assumed that the child of the user of the user device 10 has told the user that "both sides of the head hurt". Further, it is assumed that the user of the user device 10 inputs the search query "both sides of the head hurts" in the search box of the content such as a search or a portal in order to investigate the cause of the child's headache. In this example, the estimation device 100 receives the search query "both sides of the head hurt" from the user device 10.

次いで、推定装置100は、検索クエリを受信したことに応じて、ユーザ装置10のユーザおよびユーザ装置10のユーザに関係する人物のうち、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する(ステップS12)。 Next, the estimation device 100 estimates a person who has a symptom related to the search query among the user of the user device 10 and the person related to the user of the user device 10 in response to receiving the search query (step S12). ).

図1には図示されていないが、推定装置100は、例えば、ユーザ装置10のユーザのユーザ情報を、推定装置100内部の記憶装置に記憶する。例えば、推定装置100は、ユーザ情報として、ユーザ装置10のユーザのデモグラフィック情報を記憶する。図1の例では、記憶されたデモグラフィック情報は、例えば、年齢、性別、家族構成(例えば、子供の年齢)等の情報を含む。なお、ユーザ情報は、図4に関連して後述される。 Although not shown in FIG. 1, the estimation device 100 stores, for example, user information of the user of the user device 10 in a storage device inside the estimation device 100. For example, the estimation device 100 stores demographic information of the user of the user device 10 as user information. In the example of FIG. 1, the stored demographic information includes, for example, information such as age, gender, family structure (eg, age of a child). The user information will be described later in relation to FIG.

また、図1には図示されていないが、推定装置100は、例えば、疾患に関する疾患情報を、推定装置100内部の記憶装置に記憶する。図1の例では、記憶された疾患情報は、例えば、疾患名、年齢による症状の違い等の情報を含む。 Further, although not shown in FIG. 1, the estimation device 100 stores, for example, disease information related to a disease in a storage device inside the estimation device 100. In the example of FIG. 1, the stored disease information includes, for example, information such as a disease name and a difference in symptoms depending on age.

図1の例では、推定装置100は、上述の記憶されたデモグラフィック情報と、上述の記憶された疾患情報とに基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物が、ユーザ装置10のユーザ(すなわち、ユーザ自身)であるのか、またはユーザ装置10のユーザに関係する人物(例えば、ユーザの子供)であるのかを推定する。 In the example of FIG. 1, in the estimation device 100, a person having a symptom related to a search query based on the above-mentioned stored demographic information and the above-mentioned stored disease information is a user of the user device 10. That is, it is estimated whether it is the user itself) or a person related to the user of the user device 10 (for example, a child of the user).

例えば、推定装置100は、記憶されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザの年齢として、「35〜49歳」を特定する。また、推定装置100は、記憶されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザの子供の年齢として、「6歳以上18歳未満」を特定する。さらに、推定装置100は、記憶された疾患情報に基づいて、検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状(すなわち、「両側性の頭痛」)を引き起こす可能性がある疾患として、「片頭痛」を特定する。また、推定装置100は、記憶された疾患情報に基づいて、特定された疾患の症状の年齢による違いとして、「小児または青年(例えば、6歳以上18歳未満の人物)の片頭痛は、成人の片頭痛に比べて、両側性の片頭痛であることが多い」という情報を特定する。そして、推定装置100は、特定されたユーザの年齢と、特定された子供の年齢と、特定された疾患と、特定された症状の年齢による違いとに基づいて、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状を有する人物として推定する。 For example, the estimation device 100 specifies "35 to 49 years old" as the age of the user of the user device 10 based on the stored demographic information. Further, the estimation device 100 specifies "6 years old or more and less than 18 years old" as the age of the user's child based on the stored demographic information. In addition, the estimation device 100 is based on the stored disease information as a disease that may cause symptoms associated with the search query "bilateral headache" (ie, "bilateral headache"). Identify "headaches". In addition, the estimation device 100 determines that migraine headaches in children or adolescents (for example, persons aged 6 to 18 years old) are adults, as a difference depending on the age of the symptoms of the identified disease based on the stored disease information. Compared to migraine headaches, they are more often bilateral migraine headaches. " Then, the estimation device 100 is based on the difference between the age of the specified user, the age of the specified child, the specified disease, and the age of the specified symptom, and "the child of the user of the user device 10". Is estimated as a person with symptoms associated with the search query "pain on both sides of the head".

その後、推定装置100は、推定結果に応じたコンテンツを、ユーザ装置10に提供する(ステップS13)。 After that, the estimation device 100 provides the user device 10 with the content according to the estimation result (step S13).

図2は、推定結果に応じたコンテンツの一例を示す図である。図2のコンテンツC11は、推定装置100によって提供されたコンテンツである。図2の例では、コンテンツC11は、検索やポータル等のコンテンツとして示されている。上述のように、推定装置100は、コンテンツC11の検索ボックスSB11に入力された検索クエリ「頭の両側が痛い」を、ユーザ装置10から受信する。この場合、推定装置100は、上述の推定結果に応じたコンテンツC21を、ユーザ装置10に提供する。 FIG. 2 is a diagram showing an example of content according to the estimation result. The content C11 in FIG. 2 is the content provided by the estimation device 100. In the example of FIG. 2, the content C11 is shown as content such as a search or a portal. As described above, the estimation device 100 receives the search query "both sides of the head hurt" entered in the search box SB11 of the content C11 from the user device 10. In this case, the estimation device 100 provides the user device 10 with the content C21 according to the above estimation result.

図2の例では、提供されたコンテンツC21は、検索結果に関するコンテンツC22を含む。コンテンツC22は、検索クエリ「頭の両側が痛い」と、推定された人物「ユーザ装置10のユーザの子供」とに関連する検索結果を示す。例えば、コンテンツC22は、症状「頭痛」および属性「子供」に関連するコンテンツのタイトル(例えば、タイトル「子供の頭痛」)と、このコンテンツのスニペット(snippet)とを含む。ユーザ装置10のユーザが、コンテンツのタイトルを選択した場合に、推定装置100は、選択されたタイトルに対応するコンテンツを提供する。 In the example of FIG. 2, the provided content C21 includes the content C22 relating to the search result. Content C22 shows search results related to the search query "both sides of the head hurt" and the presumed person "children of the user of the user device 10". For example, content C22 includes a title of content related to the symptom "headache" and the attribute "child" (eg, the title "child's headache") and a snippet of this content. When the user of the user device 10 selects a title of the content, the estimation device 100 provides the content corresponding to the selected title.

上述のように、実施形態に係る推定装置100は、ユーザが検索クエリを入力した場合に、このユーザ自身またはこのユーザに関係する人物を、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定する。これにより、推定装置100は、ユーザが、ユーザに関係する人物(例えば、ユーザの子供)の症状に合った医療情報をより容易に探すことを可能にする。このため、推定装置100は、検索体験(search experience)を向上させることができる。 As described above, when the user inputs the search query, the estimation device 100 according to the embodiment estimates the user himself / herself or a person related to the user as a person having a symptom related to the search query. This allows the estimation device 100 to more easily search for medical information that matches the symptoms of a person related to the user (for example, the child of the user). Therefore, the estimation device 100 can improve the search experience.

ところで、図1および図2の例では、推定装置100は、ユーザの家族(例えば、ユーザの子供)を、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定している。このような人物の推定結果は、検索クエリを用いた疾患の発見にも活用され得る。例えば、症状や疾患に関連する検索クエリは、ユーザの疾患を推定するためのデータとして用いられる可能性がある。 By the way, in the examples of FIGS. 1 and 2, the estimation device 100 estimates the user's family (for example, the user's child) as a person having a symptom related to the search query. The estimation result of such a person can also be used for finding a disease using a search query. For example, search queries related to symptoms or diseases may be used as data to estimate a user's disease.

しかしながら、図1および図2の症状などのように、検索クエリに関連する症状が、検索クエリを入力したユーザの症状でない場合がある。このような状況は、ラベルノイズ(label noise)の問題に関連する。この点に関し、検索クエリに関連する症状が、検索クエリを入力したユーザの症状でない場合でも、推定装置100は、ユーザ自身またはこのユーザに関係する人物を、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定することができる。このため、推定装置100は、ラベルノイズを低減することで、検索クエリを用いた疾患の推定の精度を向上させることもできる。以下、このような推定処理を実現する推定装置100について詳細に説明する。 However, the symptoms related to the search query, such as the symptoms of FIGS. 1 and 2, may not be the symptoms of the user who entered the search query. Such a situation is related to the problem of label noise. In this regard, even if the symptom associated with the search query is not the symptom of the user who entered the search query, the estimation device 100 treats the user himself or a person related to this user as a person having symptoms related to the search query. Can be estimated. Therefore, the estimation device 100 can also improve the accuracy of disease estimation using the search query by reducing the label noise. Hereinafter, the estimation device 100 that realizes such an estimation process will be described in detail.

〔2.推定装置の構成〕
次に、図3を参照して、実施形態に係る推定装置100の構成例について説明する。図3は、実施形態に係る推定装置100の構成例を示す図である。図3に示すように、推定装置100は、通信部110と、記憶部120と、制御部130とを有する。なお、推定装置100は、推定装置100を利用する管理者等から各種操作を受け付ける入力部(例えば、キーボードやマウス等)や、各種情報を表示するための表示部(液晶ディスプレイ等)を有してもよい。
[2. Configuration of estimation device]
Next, a configuration example of the estimation device 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of the estimation device 100 according to the embodiment. As shown in FIG. 3, the estimation device 100 includes a communication unit 110, a storage unit 120, and a control unit 130. The estimation device 100 has an input unit (for example, a keyboard, a mouse, etc.) that receives various operations from an administrator or the like who uses the estimation device 100, and a display unit (liquid crystal display, etc.) for displaying various information. You may.

(通信部110)
通信部110は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。通信部110は、ネットワーク網と有線又は無線により接続され、ネットワーク網を介して、ユーザ装置10との間で情報の送受信を行う。
(Communication unit 110)
The communication unit 110 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card) or the like. The communication unit 110 is connected to the network network by wire or wirelessly, and transmits / receives information to / from the user device 10 via the network network.

(記憶部120)
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図3に示すように、記憶部120は、ユーザ情報記憶部121を有する。
(Memory unit 120)
The storage unit 120 is realized by, for example, a semiconductor memory element such as a RAM (Random Access Memory) or a flash memory (Flash Memory), or a storage device such as a hard disk or an optical disk. As shown in FIG. 3, the storage unit 120 has a user information storage unit 121.

(ユーザ情報記憶部121)
図4は、実施形態に係るユーザ情報記憶部121の一例を示す図である。ユーザ情報記憶部121は、ユーザのユーザ情報を記憶する。ユーザ情報は、例えば、属性情報(例えば、デモグラフィック情報、サイコグラフィック情報)、検索履歴情報、購入履歴情報、コンテキスト情報(例えば、行動の文脈、行動の背景、行動間の関係、行動の行動状況、ユーザが置かれた状況、ユーザが置かれた環境、ユーザの行動パターン、ユーザの興味や関心等を表す情報)、閲覧履歴情報、利用履歴情報(例えば、ユーザが利用したサービスに関する情報)、視聴履歴情報、販売履歴情報および位置情報(例えば、移動履歴情報)等の情報である。
(User information storage unit 121)
FIG. 4 is a diagram showing an example of the user information storage unit 121 according to the embodiment. The user information storage unit 121 stores the user information of the user. The user information includes, for example, attribute information (for example, demographic information, psychographic information), search history information, purchase history information, and context information (for example, action context, action background, relationship between actions, and action status of actions. , The situation in which the user is placed, the environment in which the user is placed, the behavior pattern of the user, information representing the user's interests and interests, etc.), browsing history information, usage history information (for example, information about the service used by the user), Information such as viewing history information, sales history information, and location information (for example, movement history information).

ユーザ情報記憶部121は、例えば、受信部131によって受信されたユーザ情報を記憶する。図4の例では、ユーザ情報記憶部121には、「ユーザ情報」が「ユーザID」ごとに記憶される。例示として、「ユーザ情報」には、項目「属性情報」が含まれる。 The user information storage unit 121 stores, for example, the user information received by the reception unit 131. In the example of FIG. 4, "user information" is stored in the user information storage unit 121 for each "user ID". As an example, the "user information" includes the item "attribute information".

「ユーザID」は、ユーザを識別するための識別子を示す。「属性情報」は、ユーザの属性を示す。「属性情報」には、項目「デモグラフィック情報」が含まれる。「デモグラフィック情報」は、ユーザのデモグラフィック(デモグラフィック属性とも呼ばれる)を示す。デモグラフィックは、例えば、年齢、性別、家族構成、居住地域、収入、所得、職業等の属性を含む。 The "user ID" indicates an identifier for identifying the user. "Attribute information" indicates the attributes of the user. The "attribute information" includes the item "demographic information". "Demographic information" indicates a user's demographic (also called a demographic attribute). Demographics include attributes such as age, gender, family structure, area of residence, income, income, occupation and the like.

例えば、図4は、ユーザID「U1」で識別されるユーザの年齢が、「35〜49歳」であることを示している。また、例えば、図4は、ユーザID「U1」で識別されるユーザの性別が、「男性」であることを示している。また、例えば、図4は、ユーザID「U1」で識別されるユーザが、「既婚者」であることを示している。また、例えば、図4は、ユーザID「U1」で識別されるユーザには、娘がいることを示している。また、例えば、図4は、ユーザID「U1」で識別されるユーザの長女の年齢が、「6歳以上18歳未満」であることを示している。 For example, FIG. 4 shows that the age of the user identified by the user ID "U1" is "35-49 years old". Further, for example, FIG. 4 shows that the gender of the user identified by the user ID "U1" is "male". Further, for example, FIG. 4 shows that the user identified by the user ID “U1” is a “married person”. Further, for example, FIG. 4 shows that the user identified by the user ID “U1” has a daughter. Further, for example, FIG. 4 shows that the age of the eldest daughter of the user identified by the user ID "U1" is "6 years old or more and less than 18 years old".

一例では、記憶部120は、疾患情報記憶部(図示せず)を有してもよい。疾患情報記憶部は、疾患に関する疾患情報を記憶してもよい。疾患情報記憶部は、例えば、受信部131によって受信された疾患情報を記憶してもよい。疾患情報は、例えば、疾患名、年齢による症状の違い、年齢による罹患率の違い、疾患と年齢との関連性、性別による罹患率の違い等の情報を含んでもよい。なお、「疾患」は、「病気」または「疾病」と読み替えられ得る。 In one example, the storage unit 120 may have a disease information storage unit (not shown). The disease information storage unit may store disease information related to the disease. The disease information storage unit may store, for example, the disease information received by the receiving unit 131. The disease information may include, for example, information such as a disease name, a difference in symptoms depending on age, a difference in morbidity rate depending on age, a relationship between disease and age, and a difference in morbidity rate depending on gender. In addition, "disease" can be read as "disease" or "disease".

なお、ユーザ情報記憶部121に記憶されたユーザ情報には、項目「家族歴情報」(図示せず)が含まれていてもよい。 The user information stored in the user information storage unit 121 may include the item "family history information" (not shown).

「家族歴情報」は、例えば、ユーザの家族歴を示す。一例として、家族歴は、例えば、ユーザの家族の病歴、ユーザの家族の健康状態、ユーザの家族の死因等の記録である。 The "family history information" indicates, for example, the family history of the user. As an example, the family history is, for example, a record of the medical history of the user's family, the health condition of the user's family, the cause of death of the user's family, and the like.

(制御部130)
制御部130は、コントローラ(controller)であり、例えば、CPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)等のプロセッサによって、推定装置100内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム(推定プログラムの一例に相当)がRAM等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、コントローラ(controller)であり、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てもよい。
(Control unit 130)
The control unit 130 is a controller, and various programs (of the estimation program) stored in the storage device inside the estimation device 100 by a processor such as a CPU (Central Processing Unit) or an MPU (Micro Processing Unit). (Corresponding to one example) is realized by executing RAM or the like as a work area. Further, the control unit 130 is a controller, and may be realized by, for example, an integrated circuit such as an ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or an FPGA (Field Programmable Gate Array).

制御部130は、図3に示すように、受信部131と、取得部132と、受付部133と、推定部134と、提供部135と、提案部136とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現又は実行する。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。 As shown in FIG. 3, the control unit 130 includes a reception unit 131, an acquisition unit 132, a reception unit 133, an estimation unit 134, a provision unit 135, and a proposal unit 136, and the information described below. Realize or execute the function or action of processing. The internal configuration of the control unit 130 is not limited to the configuration shown in FIG. 3, and may be another configuration as long as it is a configuration for performing information processing described later.

(受信部131)
受信部131は、ユーザのユーザ情報を受信する。例えば、受信部131は、所定の情報処理装置から、ユーザ情報を受信する。例えば、受信部131は、推定装置100に関係するエンティティ(例えば、ユーザ、企業)の装置から、ユーザ情報を受信する。受信部131は、受信されたユーザ情報を、ユーザ情報記憶部121に格納してもよい。
(Receiver 131)
The receiving unit 131 receives the user information of the user. For example, the receiving unit 131 receives user information from a predetermined information processing device. For example, the receiving unit 131 receives user information from the device of an entity (for example, a user, a company) related to the estimation device 100. The receiving unit 131 may store the received user information in the user information storage unit 121.

受信部131は、提供部135によって提供されたコンテンツを介して、ユーザ情報を受信してもよい。提供部135によって提供されたコンテンツは、検索、ポータル、ショッピング、オークション、ニュース、ファイナンス、旅行、飲食店紹介、スポーツ、テレビ、動画、ゲーム、地図、路線情報、料理、不動産、自動車、ブログ、結婚、漫画、占い、地域情報等のコンテンツであってもよい。 The receiving unit 131 may receive the user information via the content provided by the providing unit 135. Content provided by Provider 135 includes search, portals, shopping, auctions, news, finance, travel, restaurant introductions, sports, television, videos, games, maps, route information, food, real estate, cars, blogs, marriages. , Manga, fortune-telling, regional information, and the like.

受信部131は、ユーザインタフェースを介して、推定装置100のユーザからユーザ情報を受信してもよい。受信部131は、受信されたユーザ情報を、ユーザ情報記憶部121に格納してもよい。 The receiving unit 131 may receive user information from the user of the estimation device 100 via the user interface. The receiving unit 131 may store the received user information in the user information storage unit 121.

一例では、受信部131は、疾患に関する疾患情報を受信してもよい。例えば、受信部131は、所定の情報処理装置から、疾患情報を受信してもよい。例えば、受信部131は、推定装置100に関係するエンティティ(例えば、ユーザ、企業)の装置から、疾患情報を受信してもよい。受信部131は、受信された疾患情報を、上述の疾患情報記憶部(図示せず)に格納してもよい。 In one example, the receiver 131 may receive disease information about the disease. For example, the receiving unit 131 may receive disease information from a predetermined information processing device. For example, the receiving unit 131 may receive disease information from the device of an entity (for example, a user, a company) related to the estimation device 100. The receiving unit 131 may store the received disease information in the above-mentioned disease information storage unit (not shown).

(取得部132)
取得部132は、ユーザのユーザ情報を取得する。取得部132は、例えば、受信部131によって受信されたユーザ情報を取得する。取得部132は、所定の記憶装置から、ユーザ情報を取得してもよい。例えば、取得部132は、ユーザ情報記憶部121から、ユーザ情報を取得してもよい。取得部132は、取得されたユーザ情報を、ユーザ情報記憶部121に格納してもよい。
(Acquisition unit 132)
The acquisition unit 132 acquires user information of the user. The acquisition unit 132 acquires, for example, the user information received by the reception unit 131. The acquisition unit 132 may acquire user information from a predetermined storage device. For example, the acquisition unit 132 may acquire user information from the user information storage unit 121. The acquisition unit 132 may store the acquired user information in the user information storage unit 121.

取得部132は、受付部133によって受け付けられた検索クエリに関連付けられたユーザのユーザ情報を取得する。 The acquisition unit 132 acquires the user information of the user associated with the search query received by the reception unit 133.

例えば、取得部132は、ユーザ情報として、ユーザの属性を示す属性情報を取得する。 For example, the acquisition unit 132 acquires attribute information indicating a user's attribute as user information.

取得部132は、ユーザ情報として、ユーザの家族歴を示す家族歴情報を取得してもよい。 The acquisition unit 132 may acquire family history information indicating the user's family history as user information.

一例では、取得部132は、疾患に関する疾患情報を取得してもよい。取得部132は、例えば、受信部131によって受信された疾患情報を取得してもよい。取得部132は、所定の記憶装置から、疾患情報を取得してもよい。例えば、取得部132は、上述の疾患情報記憶部(図示せず)から、疾患情報を取得してもよい。取得部132は、取得された疾患情報を、疾患情報記憶部に格納してもよい。 In one example, the acquisition unit 132 may acquire disease information regarding the disease. The acquisition unit 132 may acquire, for example, the disease information received by the reception unit 131. The acquisition unit 132 may acquire disease information from a predetermined storage device. For example, the acquisition unit 132 may acquire disease information from the above-mentioned disease information storage unit (not shown). The acquisition unit 132 may store the acquired disease information in the disease information storage unit.

(受付部133)
受付部133は、検索クエリを受け付ける。例えば、受付部133は、検索クエリとして、ユーザ装置10のユーザに関連付けられた検索クエリを受け付ける。
(Reception Department 133)
The reception unit 133 accepts a search query. For example, the reception unit 133 accepts a search query associated with the user of the user apparatus 10 as a search query.

一例では、受付部133は、検索クエリを、ユーザ装置10から受信する。より具体的には、受付部133は、検索クエリを含む検索要求を、ユーザ装置10から受信する。そして、受付部133は、受信された検索要求から、検索クエリを抽出する。このようにして、受付部133は、検索クエリを受信することができる。 In one example, the reception unit 133 receives the search query from the user device 10. More specifically, the reception unit 133 receives the search request including the search query from the user device 10. Then, the reception unit 133 extracts a search query from the received search request. In this way, the reception unit 133 can receive the search query.

(推定部134)
推定部134は、受付部133によって受け付けられた検索クエリを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。例えば、推定部134は、受付部133によって受け付けられた検索クエリを用いて、検索クエリに関連付けられたユーザであるか、またはこのユーザに関係する人物である、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。なお、「症状」は、「病態」と読み替えられ得る。
(Estimating unit 134)
The estimation unit 134 estimates a person having a symptom related to the search query by using the search query received by the reception unit 133. For example, the estimation unit 134 uses the search query received by the reception unit 133 to be a user associated with the search query, or a person related to this user, who has a symptom related to the search query. To estimate. In addition, "symptom" can be read as "pathological condition".

例えば、推定部134は、検索クエリを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物が、検索クエリに関連付けられたユーザか、このユーザとは異なる人物であって、このユーザに関係する人物かを推定する。 For example, the estimation unit 134 uses the search query to determine whether the person having the symptom related to the search query is the user associated with the search query or a person different from this user and related to this user. To estimate.

また、例えば、推定部134は、取得部132によって取得されたユーザ情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。例えば、推定部134は、取得部132によって取得されたユーザ情報のうち、受付部133によって受け付けられた検索クエリに関連付けられたユーザのユーザ情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Further, for example, the estimation unit 134 estimates a person having a symptom related to a search query based on the user information acquired by the acquisition unit 132. For example, the estimation unit 134 selects a person who has a symptom related to the search query based on the user information of the user associated with the search query received by the reception unit 133 among the user information acquired by the acquisition unit 132. presume.

例えば、推定部134は、取得部132によって取得された属性情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 For example, the estimation unit 134 estimates a person who has a symptom related to the search query based on the attribute information acquired by the acquisition unit 132.

例えば、推定部134は、属性情報に基づいて、ユーザの年齢を特定し、特定された年齢と、検索クエリに関連する症状を引き起こす可能性がある疾患に対応する年齢とを比較し、比較結果に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 For example, the estimation unit 134 identifies the age of the user based on the attribute information, compares the identified age with the age corresponding to a disease that may cause symptoms related to the search query, and the comparison result. Estimate the person with the symptoms associated with the search query based on.

一例では、推定部134は、受付部133によって検索クエリが受信されたことに応じて、ユーザ装置10のユーザおよびこのユーザに関係する人物のうち、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 In one example, the estimation unit 134 estimates a user of the user apparatus 10 and a person related to the user who has a symptom related to the search query in response to the reception query being received by the reception unit 133. ..

例えば、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報と、取得部132によって取得された疾患情報とに基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物が、ユーザ装置10のユーザ(すなわち、ユーザ自身)であるのか、またはユーザ装置10のユーザに関係する人物であるのかを推定する。ユーザ装置10のユーザに関係する人物は、例えば、ユーザの子供、ユーザの親、ユーザの配偶者等のユーザの家族である。ユーザ装置10のユーザに関係する人物は、ユーザの友達、ユーザの恋人、ユーザのペット等のユーザのパートナーであってもよい。 For example, in the estimation unit 134, a person who has a symptom related to a search query based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132 and the disease information acquired by the acquisition unit 132 is a user of the user apparatus 10 ( That is, it is estimated whether the user is the user himself / herself or a person related to the user of the user device 10. The person related to the user of the user device 10 is, for example, the user's family such as the user's child, the user's parent, and the user's spouse. The person related to the user of the user device 10 may be a user's partner such as a user's friend, a user's lover, or a user's pet.

例えば、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザの年齢を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザの子供の年齢を特定する。さらに、推定部134は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を引き起こす可能性がある疾患を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、特定された疾患の症状の年齢による違いを特定する。そして、推定部134は、特定されたユーザの年齢と、特定された子供の年齢と、特定された疾患と、特定された症状の年齢による違いとに基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 For example, the estimation unit 134 identifies the age of the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. In addition, the estimation unit 134 identifies the age of the user's child based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. In addition, the estimation unit 134 identifies diseases that may cause symptoms associated with the search query, based on the disease information acquired by the acquisition unit 132. In addition, the estimation unit 134 identifies the difference in age-related symptoms of the identified disease based on the disease information acquired by the acquisition unit 132. The estimation unit 134 then has symptoms related to the search query based on the age of the identified user, the age of the identified child, the identified disease, and the age difference of the identified symptom. Estimate the person.

例えば、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザの年齢として、「35〜49歳」を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザの子供の年齢として、「6歳以上18歳未満」を特定する。さらに、推定装置100は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状(すなわち、両側性の頭痛)を引き起こす可能性がある疾患として、「片頭痛」を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、特定された疾患の症状の年齢による違いとして、「小児または青年(例えば、6歳以上18歳未満の人物)の片頭痛は、成人の片頭痛に比べて、両側性の片頭痛であることが多い」という情報を特定する。そして、推定部134は、特定されたユーザの年齢と、特定された子供の年齢と、特定された疾患と、特定された症状の年齢による違いとに基づいて、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状を有する人物として推定する。 For example, the estimation unit 134 specifies "35 to 49 years old" as the age of the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. In addition, the estimation unit 134 specifies "6 years old or more and less than 18 years old" as the age of the user's child based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. Further, the estimation device 100 determines that the disease may cause a symptom (that is, bilateral headache) related to the search query "both sides of the head hurts" based on the disease information acquired by the acquisition unit 132. Identify "migraine". In addition, the estimation unit 134 is based on the disease information acquired by the acquisition unit 132, as a difference depending on the age of the symptom of the identified disease, "a piece of a child or adolescent (for example, a person aged 6 to 18 years old)" Headaches are more often bilateral migraine headaches than adult migraine headaches. " Then, the estimation unit 134 "the child of the user of the user device 10" based on the difference between the age of the specified user, the age of the specified child, the specified disease, and the age of the specified symptom. Is estimated as a person with symptoms associated with the search query "pain on both sides of the head".

また、例えば、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザの年齢として、「35〜49歳」を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザの親の年齢として、「65歳以上」を特定する。さらに、推定装置100は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、検索クエリ「頭痛、吐き気、めまい」に関連する症状を引き起こす可能性がある疾患として、「脳卒中」を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、特定された疾患の罹患率の年齢による違いとして、「脳卒中は、高齢者(例えば、65歳以上の人物)に発症することが多い」という情報を特定する。そして、推定部134は、特定されたユーザの年齢と、特定された親の年齢と、特定された疾患と、特定された罹患率の年齢による違いとに基づいて、「ユーザ装置10のユーザの親」を、検索クエリ「頭痛、吐き気、めまい」に関連する症状を有する人物として推定する。 Further, for example, the estimation unit 134 specifies "35 to 49 years old" as the age of the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. In addition, the estimation unit 134 specifies "65 years old or older" as the age of the user's parent based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. Further, the estimation device 100 identifies "stroke" as a disease that may cause symptoms related to the search query "headache, nausea, dizziness" based on the disease information acquired by the acquisition unit 132. In addition, based on the disease information acquired by the acquisition unit 132, the estimation unit 134 determines that the age-related difference in the prevalence of the identified disease is that "stroke occurs in elderly people (for example, persons aged 65 or over). Identify the information that "often". Then, the estimation unit 134 "of the user of the user apparatus 10" based on the difference between the age of the specified user, the age of the specified parent, the specified disease, and the age of the specified morbidity. Estimate "parent" as a person with symptoms associated with the search query "headache, nausea, dizziness".

また、例えば、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザの性別として、「男性」を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザの伴侶の性別として、「女性」を特定する。さらに、推定装置100は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、検索クエリ「まぶたが腫れる、声がかすれる、皮膚が乾燥する」に関連する症状を引き起こす可能性がある疾患として、「甲状腺機能低下症」を特定する。また、推定部134は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、特定された疾患の罹患率の性別による違いとして、「甲状腺機能低下症は、女性に発症することが多い」という情報を特定する。そして、推定部134は、特定されたユーザの性別と、特定された伴侶の性別と、特定された疾患と、特定された罹患率の性別による違いとに基づいて、「ユーザ装置10の伴侶」を、検索クエリ「まぶたが腫れる、声がかすれる、皮膚が乾燥する」に関連する症状を有する人物として推定する。 Further, for example, the estimation unit 134 identifies "male" as the gender of the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. In addition, the estimation unit 134 identifies "female" as the gender of the user's companion based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. Further, the estimation device 100 uses the disease information acquired by the acquisition unit 132 as a disease that may cause symptoms related to the search query "swelling of the eyelids, faint voice, and dry skin". Identify "hypothyroidism". In addition, the estimation unit 134 has information that "hypothyroidism often develops in women" as a gender difference in the prevalence of the identified disease based on the disease information acquired by the acquisition unit 132. To identify. Then, the estimation unit 134 "the companion of the user device 10" based on the gender of the identified user, the gender of the identified companion, the identified disease, and the gender of the identified morbidity. Is presumed to be a person with symptoms associated with the search query "swelling of the eyelids, faint voice, dry skin".

推定部134は、取得部132によって取得された家族歴情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定してもよい。 The estimation unit 134 may estimate a person having a symptom related to the search query based on the family history information acquired by the acquisition unit 132.

例えば、推定部134は、取得部132によって取得された家族歴情報に基づいて、ユーザの家族の病歴(例えば、既往歴)を特定してもよい。さらに、推定装置100は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を引き起こす可能性がある疾患を特定してもよい。そして、推定部134は、特定された病歴と、特定された疾患とに基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定してもよい。例えば、推定部134は、特定された病歴と、特定された疾患とに基づいて、ユーザの家族が所定の疾患に罹ったか否かを判定してもよい。ユーザの家族が所定の疾患に罹ったと判定された場合に、推定部134は、ユーザの家族を、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定してもよい。 For example, the estimation unit 134 may identify the medical history (for example, medical history) of the user's family based on the family history information acquired by the acquisition unit 132. Further, the estimation device 100 may identify a disease that may cause a symptom related to the search query based on the disease information acquired by the acquisition unit 132. Then, the estimation unit 134 may estimate as a person having a symptom related to the search query based on the identified medical history and the identified disease. For example, the estimation unit 134 may determine whether or not the user's family has a predetermined disease based on the identified medical history and the identified disease. If it is determined that the user's family has a predetermined disease, the estimation unit 134 may estimate the user's family as a person having symptoms related to the search query.

例えば、推定部134は、取得部132によって取得された家族歴情報に基づいて、ユーザの子供の病歴として、「ユーザの子供が、片頭痛に罹ったこと」を示す情報を特定してもよい。さらに、推定装置100は、取得部132によって取得された疾患情報に基づいて、検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状を引き起こす可能性がある疾患として、「片頭痛」を特定してもよい。そして、推定部134は、特定された子供の病歴と、特定された疾患とに基づいて、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状を有する人物として推定してもよい。例えば、推定部134は、特定された子供の病歴と、特定された疾患とに基づいて、ユーザの子供が「片頭痛」に罹ったか否かを判定してもよい。ユーザの子供が「片頭痛」に罹ったと判定された場合に、推定部134は、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状を有する人物として推定してもよい。 For example, the estimation unit 134 may specify information indicating "the user's child suffered from migraine" as the medical history of the user's child based on the family history information acquired by the acquisition unit 132. .. Further, the estimation device 100 identifies "migraine" as a disease that may cause symptoms related to the search query "pain on both sides of the head" based on the disease information acquired by the acquisition unit 132. May be good. Then, the estimation unit 134 has a symptom related to the search query "pain on both sides of the head" for "the child of the user of the user device 10" based on the medical history of the identified child and the identified disease. It may be estimated as a person. For example, the estimation unit 134 may determine whether or not the user's child has "migraine" based on the medical history of the identified child and the identified disease. When it is determined that the user's child has "migraine", the estimation unit 134 refers to "the user's child of the user device 10" as a person having symptoms related to the search query "both sides of the head hurts". You may estimate.

推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報と、受付部133によって受け付けられた検索クエリに対応する語句の用法とに基づいて、検索クエリに関連付けられたユーザであるか、またはこのユーザに関係する人物である、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定してもよい。 The estimation unit 134 is a user associated with the search query based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132 and the usage of words and phrases corresponding to the search query received by the reception unit 133. A person who has a symptom related to a search query, which is a person related to the user, may be estimated.

例えば、受付部133は、検索クエリ「頭が痛い」を、ユーザ装置10から受信してもよい。この場合、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザの家族として、「子供」を特定する。そして、受付部133によって受け付けられた検索クエリ「頭を痛がっている」に対応する語句の用法(例えば、接尾辞の用法)と、特定されたユーザの家族とに基づいて、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭を痛がっている」に関連する症状を有する人物として推定してもよい。 For example, the reception unit 133 may receive the search query “headache” from the user device 10. In this case, the estimation unit 134 identifies the "child" as the family of the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. Then, based on the usage of the phrase (for example, the usage of the suffix) corresponding to the search query "I have a headache" received by the reception unit 133, and the family of the identified user, the "user device" is used. "Children of 10 users" may be estimated as persons with symptoms associated with the search query "headache".

(提供部135)
提供部135は、推定部134によって推定された人物と検索クエリに関連付けられたユーザとの関係に応じた情報を、検索クエリに対する応答として提供する。
(Providing section 135)
The providing unit 135 provides information according to the relationship between the person estimated by the estimation unit 134 and the user associated with the search query as a response to the search query.

一例では、提供部135は、推定部134による推定結果に応じたコンテンツを、第1のコンテンツとして、ユーザ装置10に提供する。提供された第1のコンテンツは、検索結果に関する第2のコンテンツを含む。第2のコンテンツは、検索クエリと、推定された人物とに関連する検索結果を示す。例えば、第2のコンテンツは、「検索クエリに関連する症状」および「推定された人物の属性」に関連するコンテンツのタイトルと、このコンテンツのスニペットとを含む。ユーザ装置10のユーザが、コンテンツのタイトルを選択した場合に、提供部135は、選択されたタイトルに対応するコンテンツを提供する。 In one example, the providing unit 135 provides the user device 10 with the content corresponding to the estimation result by the estimation unit 134 as the first content. The first content provided includes a second content relating to the search results. The second content shows the search query and the search results associated with the inferred person. For example, the second content includes content titles related to "search query-related symptoms" and "estimated person attributes" and snippets of this content. When the user of the user device 10 selects the title of the content, the providing unit 135 provides the content corresponding to the selected title.

一例では、提供部135は、ユーザ装置10に、検索やポータル等のコンテンツ(例えば、検索ページ、ポータルページ)を提供する。提供部135は、ユーザ装置10に、アプリケーション(例えば、検索アプリ、ポータルアプリ)を介して、検索やポータル等のコンテンツを提供してもよい。検索クエリが、検索やポータル等のコンテンツの検索ボックスに入力された場合に、提供部135は、検索クエリに対応する検索結果を、ユーザ装置10に提供する。 In one example, the providing unit 135 provides the user device 10 with contents such as a search and a portal (for example, a search page and a portal page). The providing unit 135 may provide the user device 10 with contents such as a search and a portal via an application (for example, a search application and a portal application). When the search query is input to the search box of the content such as the search or the portal, the providing unit 135 provides the user device 10 with the search result corresponding to the search query.

提供部135は、検索、ポータル、ショッピング、オークション、ニュース、ファイナンス、旅行、飲食店紹介、スポーツ、テレビ、動画、ゲーム、地図、路線情報、料理、不動産、自動車、ブログ、結婚、漫画、占い、地域情報等のコンテンツを提供してもよい。 Provider 135 includes search, portal, shopping, auction, news, finance, travel, restaurant introduction, sports, TV, video, games, maps, route information, food, real estate, automobiles, blogs, marriage, cartoons, fortune-telling, Content such as regional information may be provided.

提供部135は、推定部134によって推定された人物の属性に応じた広告(すなわち、広告コンテンツ)を、ユーザ装置10に提供してもよい。例えば、提供部135は、推定部134によって推定された人物の属性に応じた広告を含む、推定部134による推定結果に応じたコンテンツを提供してもよい。 The providing unit 135 may provide the user device 10 with an advertisement (that is, advertisement content) according to the attributes of the person estimated by the estimating unit 134. For example, the providing unit 135 may provide the content according to the estimation result by the estimation unit 134, including the advertisement according to the attribute of the person estimated by the estimation unit 134.

例えば、推定部134によって「ユーザ装置10のユーザの子供」が検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状を有する人物として推定された場合に、提供部135は、子供用の頭痛薬の広告(例えば、かわいいイラストが描かれた頭痛薬の広告)を、ユーザ装置10に提供してもよい。一方、推定部134によって「ユーザ装置10のユーザ(例えば、35〜49歳の人物)」が検索クエリ「頭の両側が痛い」に関連する症状を有する人物として推定された場合に、提供部135は、大人用の頭痛薬の広告を、ユーザ装置10に提供してもよい。 For example, if the estimation unit 134 presumes that "the child of the user of the user device 10" is a person with symptoms associated with the search query "both sides of the head hurts", the providing unit 135 of the headache drug for the child. An advertisement (for example, an advertisement for a headache drug with a cute illustration) may be provided to the user device 10. On the other hand, when the estimation unit 134 estimates that the "user of the user device 10 (for example, a person aged 35 to 49 years old)" has a symptom related to the search query "pain on both sides of the head", the providing unit 135 May provide the user device 10 with an advertisement for a headache drug for adults.

(提案部136)
後述されるように、提案部136は、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定するために、ユーザ入力を提案する。例えば、提案部136は、取得部132によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザ入力を提案する。
(Proposal Department 136)
As will be described later, the proposal unit 136 proposes user input in order to estimate a person having a symptom associated with the search query. For example, the proposal unit 136 proposes user input based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

〔3.推定処理のフロー〕
次に、実施形態に係る推定装置100による推定処理の手順について説明する。図5は、実施形態に係る推定装置100による推定処理手順を示すフローチャートである。
[3. Estimate processing flow]
Next, the procedure of the estimation process by the estimation device 100 according to the embodiment will be described. FIG. 5 is a flowchart showing an estimation processing procedure by the estimation device 100 according to the embodiment.

図5に示すように、はじめに、推定装置100は、ユーザのユーザ情報を取得する(ステップS101)。 As shown in FIG. 5, first, the estimation device 100 acquires the user information of the user (step S101).

例えば、推定装置100は、ユーザ情報として、ユーザの属性を示す属性情報を取得する。 For example, the estimation device 100 acquires attribute information indicating a user's attribute as user information.

次いで、推定装置100は、検索クエリを受け付ける(ステップS102)。 Next, the estimation device 100 accepts the search query (step S102).

次いで、推定装置100は、受け付けられた検索クエリを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する(ステップS103)。例えば、推定装置100は、受け付けられた検索クエリを用いて、検索クエリに関連付けられたユーザであるか、またはこのユーザに関係する人物である、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Next, the estimation device 100 estimates a person having a symptom related to the search query by using the received search query (step S103). For example, the estimation device 100 uses the received search query to estimate a person who has a symptom related to the search query and is a user associated with the search query or a person related to the user.

例えば、推定装置100は、検索クエリを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物が、検索クエリに関連付けられたユーザか、このユーザとは異なる人物であって、このユーザに関係する人物かを推定する。 For example, the estimation device 100 uses the search query to determine whether the person having the symptom related to the search query is the user associated with the search query or a person different from this user and related to this user. To estimate.

また、例えば、推定装置100は、取得されたユーザ情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。例えば、推定装置100は、取得されたユーザ情報のうち、受け付けられた検索クエリに関連付けられたユーザのユーザ情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Further, for example, the estimation device 100 estimates a person having a symptom related to the search query based on the acquired user information. For example, the estimation device 100 estimates a person who has a symptom related to the search query based on the user information of the user associated with the received search query among the acquired user information.

例えば、推定装置100は、取得された属性情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 For example, the estimation device 100 estimates a person who has a symptom related to a search query based on the acquired attribute information.

例えば、推定装置100は、属性情報に基づいて、ユーザの年齢を特定し、特定された年齢と、検索クエリに関連する症状を引き起こす可能性がある疾患に対応する年齢とを比較し、比較結果に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 For example, the estimation device 100 identifies the age of the user based on the attribute information, compares the identified age with the age corresponding to a disease that may cause symptoms related to the search query, and the comparison result. Estimate the person with the symptoms associated with the search query based on.

次いで、推定装置100は、推定された人物と検索クエリに関連付けられたユーザとの関係に応じた情報を、検索クエリに対する応答として提供する(ステップS104)。 The estimation device 100 then provides information according to the relationship between the estimated person and the user associated with the search query as a response to the search query (step S104).

〔4.変形例〕
上述の実施形態に係る推定装置100は、上記の実施形態以外にも、種々の異なる形態で実施されてよい。そこで、以下では、上記の推定装置100の他の実施形態について説明する。
[4. Modification example]
The estimation device 100 according to the above-described embodiment may be implemented in various different forms other than the above-described embodiment. Therefore, in the following, another embodiment of the above estimation device 100 will be described.

〔4−1.追加のユーザ入力を用いた人物推定〕
提案部136は、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定するための入力を提案してもよい。また、受付部133は、提案部136によって提案された入力を受け付けてもよい。また、推定部134は、受付部133によって受け付けられた入力と検索クエリとを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定してもよい。
[4-1. Person estimation using additional user input]
Proposal unit 136 may propose input for estimating a person who has a symptom associated with a search query. Further, the reception unit 133 may accept the input proposed by the proposal unit 136. In addition, the estimation unit 134 may estimate a person having a symptom related to the search query by using the input received by the reception unit 133 and the search query.

例えば、受付部133によって検索クエリが受け付けられた場合に、提案部136は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザに関係する人物を特定してもよい。そして、提案部136は、特定された人物に関連する1つまたは複数の属性を含むドロップダウンリストを、ユーザ装置10において、サジェストとして表示してもよい。この場合、受付部133は、ドロップダウンリストを介して、ユーザに関係する人物の属性を示す情報を受け付けることができる。例えば、受付部133は、非同期通信により、ユーザに関係する人物の属性を示す情報を、ユーザ装置10から受信することができる。このようにして、提案部136は、検索クエリに関連する症状を有する人物を確認してもよい。 For example, when the search query is received by the reception unit 133, the proposal unit 136 may specify a person related to the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. Then, the proposal unit 136 may display a drop-down list including one or a plurality of attributes related to the specified person as a suggestion on the user device 10. In this case, the reception unit 133 can receive information indicating the attributes of the person related to the user via the drop-down list. For example, the reception unit 133 can receive information indicating the attributes of a person related to the user from the user device 10 by asynchronous communication. In this way, Proposal Unit 136 may identify a person who has symptoms associated with a search query.

図6は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。図6のコンテンツC31は、提供部135によって提供されたコンテンツである。図6の例では、コンテンツC31は、検索やポータル等のコンテンツとして示されている。図6の例では、受付部133は、コンテンツC31の検索ボックスSB31に入力された検索クエリ「頭が痛い」を、非同期通信により、ユーザ装置10から受信する。図6の例では、受付部133によって検索クエリ「頭が痛い」が受信された場合に、提案部136は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザに関係する人物として、「ユーザ装置10のユーザの子供」を特定する。そして、提案部136は、特定された人物「ユーザ装置10のユーザの子供」に関連する1つまたは複数の属性(例えば、「子供」、「小学生」、「不登校」)を示す情報を、非同期通信により、ユーザ装置10に送信する。このようにして、提供部135は、ユーザ装置10において、特定された人物「ユーザ装置10のユーザの子供」に関連する1つまたは複数の属性を含むコンテンツC32を、ドロップダウンリストしてコンテンツC31に重ねて表示する。 FIG. 6 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. The content C31 in FIG. 6 is the content provided by the providing unit 135. In the example of FIG. 6, the content C31 is shown as content such as a search or a portal. In the example of FIG. 6, the reception unit 133 receives the search query "headache" entered in the search box SB31 of the content C31 from the user device 10 by asynchronous communication. In the example of FIG. 6, when the search query “headache” is received by the reception unit 133, the proposal unit 136 relates to the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. The "child of the user of the user device 10" is specified as the person who performs the demonstration. Then, the proposal unit 136 provides information indicating one or a plurality of attributes (for example, "child", "elementary school student", "truancy") related to the specified person "child of the user of the user device 10". It is transmitted to the user device 10 by asynchronous communication. In this way, the provider 135 drops down the content C32 including one or more attributes related to the identified person "children of the user of the user device 10" in the user device 10, and the content C31. It is displayed overlaid on.

図6の例では、ユーザ装置10のユーザが、コンテンツC32に含まれる検索クエリ「頭が痛い、子供」を選択した場合に、推定部134は、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭が痛い」に関連する症状を有する人物として推定する。この場合、提供部135は、推定部134による推定結果に応じたコンテンツC41を、ユーザ装置10に提供する。 In the example of FIG. 6, when the user of the user device 10 selects the search query "headache, child" included in the content C32, the estimation unit 134 searches for "the child of the user of the user device 10". Estimate as a person with symptoms associated with the query "headache". In this case, the providing unit 135 provides the user device 10 with the content C41 according to the estimation result by the estimation unit 134.

図6の例では、提供されたコンテンツC41は、検索結果に関するコンテンツC42を含む。コンテンツC42は、検索クエリ「頭が痛い」と、推定された人物「ユーザ装置10のユーザの子供」とに関連する検索結果を示す。例えば、コンテンツC42は、症状「頭痛」および属性「子供」に関連するコンテンツのタイトル(例えば、タイトル「子供の頭痛」)と、このコンテンツのスニペットとを含む。 In the example of FIG. 6, the provided content C41 includes the content C42 relating to the search result. The content C42 shows the search results related to the search query "headache" and the presumed person "children of the user of the user device 10". For example, content C42 includes a title of content related to the symptom "headache" and the attribute "child" (eg, the title "child's headache") and a snippet of this content.

推定部134は、受付部133によって検索クエリが受け付けられた場合に、検索クエリに関連する症状を有する人物を確認することにより、症状を有する人物を特定してもよい。 When the search query is received by the reception unit 133, the estimation unit 134 may identify the person having the symptom by confirming the person having the symptom related to the search query.

図7は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。図7のコンテンツC51は、提供部135によって提供されたコンテンツである。図7の例では、コンテンツC51は、検索やポータル等のコンテンツとして示されている。図7の例では、推定装置100は、コンテンツC51の検索ボックスSB51に入力された検索クエリ「頭が痛い」を、ユーザ装置10から受信する。図6の例では、受付部133によって検索クエリ「頭が痛い」が受信された場合に、提案部136は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザに関係する1人または複数の人物を特定する。そして、提供部135は、特定された1人または複数の人物を示すコンテンツC61を、ユーザ装置10に提供する。 FIG. 7 is a diagram showing an example of estimation processing according to a modified example. The content C51 of FIG. 7 is the content provided by the providing unit 135. In the example of FIG. 7, the content C51 is shown as content such as a search or a portal. In the example of FIG. 7, the estimation device 100 receives the search query “headache” entered in the search box SB51 of the content C51 from the user device 10. In the example of FIG. 6, when the search query “headache” is received by the reception unit 133, the proposal unit 136 relates to the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. Identify one or more people to do. Then, the providing unit 135 provides the user device 10 with the content C61 indicating the specified one or more persons.

図7の例では、提供されたコンテンツC61は、特定された1人または複数の人物に関するコンテンツC62を含む。コンテンツC62は、検索クエリ「頭が痛い」に関連する症状を有する人物を受け付けるためのコンテンツ項目を含む。図7の例では、コンテンツC62は、検索クエリ「頭が痛い」に関連する症状を有する人物が「ユーザ装置10のユーザの子供」であることを示している。また、図7の例では、コンテンツC62は、検索クエリ「頭が痛い」に関連する症状を有する人物が「ユーザ装置10のユーザ(すなわち、ユーザ自身)」でないことを示している。 In the example of FIG. 7, the provided content C61 includes content C62 for one or more identified persons. The content C62 includes a content item for accepting a person who has a symptom related to the search query "headache". In the example of FIG. 7, the content C62 indicates that the person having the symptom related to the search query "headache" is the "child of the user of the user device 10". Also, in the example of FIG. 7, the content C62 indicates that the person having the symptom related to the search query "headache" is not the "user of the user device 10 (ie, the user himself)".

図7の例では、ユーザ装置10のユーザが、ボタン「再検索」を選択した場合に、受付部133は、「検索クエリ「頭が痛い」に関連する症状を有する人物が「ユーザ装置10のユーザの子供」であること」を示す情報を受信する。そして、推定部134は、受付部133によって受信された情報に基づいて、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭が痛い」に関連する症状を有する人物として特定する。この場合、提供部135は、推定部134による特定結果に応じたコンテンツを、ユーザ装置10に提供してもよい。 In the example of FIG. 7, when the user of the user device 10 selects the button "research", the reception unit 133 tells that the person having the symptom related to the "search query" headache "is the" user device 10 ". Receive information indicating that you are a child of the user. Then, the estimation unit 134 identifies the "child of the user of the user device 10" as a person having a symptom related to the search query "headache" based on the information received by the reception unit 133. In this case, the providing unit 135 may provide the user device 10 with the content according to the specific result of the estimation unit 134.

図7の例では、提供されたコンテンツC61は、検索結果に関するコンテンツC63を含む。コンテンツC63は、検索クエリ「頭が痛い」に関連する検索結果を示す。例えば、コンテンツC63は、症状「頭痛」に関連するコンテンツのタイトル(例えば、タイトル「ストレスと頭痛」)と、このコンテンツのスニペットとを含む。 In the example of FIG. 7, the provided content C61 includes content C63 relating to the search result. Content C63 shows search results related to the search query "headache". For example, content C63 includes a title of content related to the symptom "headache" (eg, title "stress and headache") and a snippet of this content.

〔4−2.検索クエリの時系列解析を用いた人物推定〕
受付部133は、他の検索クエリを受け付けてもよい。また、推定部134は、受付部133によって受け付けられた他の検索クエリに関連する他の症状と、検索クエリに関連する症状との一貫性に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定してもよい。
[4-2. Person estimation using time series analysis of search queries]
The reception unit 133 may accept other search queries. In addition, the estimation unit 134 determines a person who has a symptom related to the search query based on the consistency between the other symptom related to the other search query received by the reception unit 133 and the symptom related to the search query. You may estimate.

例示のため、ユーザ装置10のユーザの子供が、ユーザに「頭が痛い」と言ったと仮定する。この例では、ユーザは、子供が「頭痛」を有することは分かる。しかしながら、一般的に、ユーザは、子供の他の症状は分からない。この場合、ユーザは、検索クエリの決定に迷うことが考えられる。ユーザが、疾患「脳卒中」が、頭痛の症状以外にも、吐き気等の症状を引き起こす可能性があることを知っている場合には、ユーザは、子供が脳卒中を起こしているかを調べるために、検索クエリ「頭が痛い、吐き気がする」を、提供部135によって提供されたコンテンツの検索ボックスに入力するかもしれない。さらに、ユーザは、検索クエリ「頭が痛い、吐き気がしない」を、提供部135によって提供されたコンテンツの検索ボックスに入力するかもしれない。 For illustration purposes, it is assumed that the child of the user of user device 10 has told the user that he has a "headache". In this example, the user knows that the child has a "headache". However, in general, the user is unaware of other symptoms of the child. In this case, the user may be at a loss in determining the search query. If the user knows that the disease "stroke" can cause symptoms such as nausea in addition to the symptoms of headache, the user can find out if the child has a stroke. The search query "headache, nausea" may be entered in the search box for the content provided by the provider 135. In addition, the user may enter the search query "headache, no nausea" into the search box for the content provided by the provider 135.

検索クエリについての迷いに関しては、例えば、推定部134は、受付部133によって受け付けられた検索クエリおよび他の検索クエリの時系列データに基づいて、ユーザ装置10のユーザが検索クエリを入力した後に、ユーザがこの検索クエリに関連する症状と反対の症状に関連する検索クエリを入力したか否かを判定してもよい。そして、推定部134は、ユーザ装置10のユーザが検索クエリを入力した後に、ユーザがこの検索クエリに関連する症状と反対の症状に関連する検索クエリを入力したか否かに基づいて、他の検索クエリに関連する症状と、検索クエリに関連する症状との間に一貫性があるか否かを判定してもよい。例えば、ユーザが検索クエリを入力した後に、ユーザがこの検索クエリに関連する症状と反対の症状に関連する検索クエリを入力したと判定された場合に、推定部134は、他の検索クエリに関連する症状と、検索クエリに関連する症状との間に一貫性がないと判定してもよい。一方、ユーザ装置10のユーザが検索クエリを入力した後に、ユーザがこの検索クエリに関連する症状と反対の症状に関連する検索クエリを入力していないと判定された場合に、推定部134は、他の検索クエリに関連する他の症状と、検索クエリに関連する症状との間に一貫性があると判定してもよい。 Regarding the hesitation about the search query, for example, the estimation unit 134 may perform after the user of the user apparatus 10 inputs the search query based on the time series data of the search query and other search queries received by the reception unit 133. It may be determined whether the user has entered a search query related to the symptom opposite to the symptom associated with this search query. Then, the estimation unit 134 makes another based on whether or not the user of the user apparatus 10 inputs a search query and then the user inputs a search query related to a symptom opposite to the symptom related to the search query. It may be determined whether there is consistency between the symptoms associated with the search query and the symptoms associated with the search query. For example, if it is determined that the user has entered a search query that is related to a symptom opposite to that associated with this search query after the user has entered the search query, the estimation unit 134 is associated with another search query. It may be determined that there is an inconsistency between the symptoms that occur and the symptoms associated with the search query. On the other hand, when it is determined that the user of the user apparatus 10 has not input the search query related to the symptom opposite to the symptom related to the search query after inputting the search query, the estimation unit 134 It may be determined that there is consistency between other symptoms associated with other search queries and symptoms associated with search queries.

他の検索クエリに関連する他の症状と、検索クエリに関連する症状との間に一貫性があると判定された場合に、推定部134は、「ユーザ装置10のユーザ」を、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定してもよい。 When it is determined that there is consistency between the other symptoms related to the other search query and the symptoms related to the search query, the estimation unit 134 sets the "user of the user device 10" into the search query. It may be presumed to be a person with associated symptoms.

他の検索クエリに関連する他の症状と、検索クエリに関連する症状との間に一貫性がないと判定された場合に、推定部134は、ユーザに関係する人物を、検索クエリまたは他の検索クエリに関連する症状を有する人物として推定してもよい。推定部134は、取得部132によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザに関係する1人または複数の人物のうち、検索クエリまたは他の検索クエリに関連する症状を有する人物を推定してもよい。 If it is determined that there is an inconsistency between other symptoms related to the search query and the symptoms related to the search query, the estimation unit 134 refers to the person related to the user in the search query or other. It may be presumed to be a person with symptoms associated with the search query. The estimation unit 134 may estimate a person who has a symptom related to a search query or another search query among one or more persons related to the user based on the user information acquired by the acquisition unit 132. Good.

提供部135は、受付部133によって検索クエリが受け付けられた場合に、ユーザ装置10のユーザの他の症状を確認してもよい。例えば、提供部135は、受付部133によって検索クエリが受け付けられた場合に、他の症状を示すコンテンツを、ユーザ装置10に提供する。受付部133は、提供部135によって提供された、他の症状を示すコンテンツを介して、ユーザが、ユーザが他の症状を有するか分からないことを示す情報を受信してもよい。受付部133によってユーザが他の症状を有するか分からないことを示す情報が受信された場合に、推定部134は、ユーザに関係する人物を、検索クエリに関連する症状を有する人物として推定してもよい。推定部134は、取得部132によって取得されたユーザ情報に基づいて、ユーザに関係する1人または複数の人物のうち、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定してもよい。 The providing unit 135 may confirm other symptoms of the user of the user apparatus 10 when the search query is received by the receiving unit 133. For example, the providing unit 135 provides the user device 10 with content indicating another symptom when the search query is received by the receiving unit 133. The reception unit 133 may receive information indicating that the user does not know whether or not the user has other symptoms through the content indicating other symptoms provided by the providing unit 135. When the reception unit 133 receives information indicating that the user does not know whether or not the user has other symptoms, the estimation unit 134 estimates the person related to the user as the person who has the symptoms related to the search query. May be good. The estimation unit 134 may estimate a person who has a symptom related to a search query among one or a plurality of people related to the user based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

〔4−3.閲覧履歴に基づく人物推定〕
推定部134は、検索クエリによって検索され、検索クエリに関連付けられたユーザによって閲覧されたコンテンツに関連する疾患に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定してもよい。
[4-3. Person estimation based on browsing history]
The estimation unit 134 may estimate a person having a symptom related to the search query based on the disease related to the content searched by the search query and viewed by the user associated with the search query.

例えば、受付部133は、検索クエリ「頭が痛い」を、ユーザ装置10から受信してもよい。この場合、推定部134は、取得部132によって取得されたデモグラフィック情報に基づいて、ユーザ装置10のユーザの家族として、「子供」を特定してもよい。そして、推定部134は、受付部133によって受信された検索クエリによって検索され、ユーザによって閲覧されたコンテンツ(例えば、子供の頭痛に関するコンテンツ)に関連する疾患「小児片頭痛」と、特定されたユーザの家族とに基づいて、「ユーザ装置10のユーザの子供」を、検索クエリ「頭が痛い」に関連する症状を有する人物として推定してもよい。 For example, the reception unit 133 may receive the search query “headache” from the user device 10. In this case, the estimation unit 134 may specify the "child" as the family of the user of the user device 10 based on the demographic information acquired by the acquisition unit 132. Then, the estimation unit 134 is searched by the search query received by the reception unit 133, and the user identified as the disease "pediatric migraine" related to the content browsed by the user (for example, the content related to the headache of a child). The "child of the user of the user device 10" may be presumed as a person with symptoms associated with the search query "headache" based on the family of the user device 10.

〔4−4.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一部を手動的に行うこともできる。あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
[4-4. Others]
Further, among the processes described in the above-described embodiment, a part of the processes described as being automatically performed can also be manually performed. Alternatively, all or part of the process described as being performed manually can be performed automatically by a known method. In addition, the processing procedure, specific name, and information including various data and parameters shown in the above document and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。 Further, each component of each of the illustrated devices is a functional concept, and does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. That is, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to the one shown in the figure, and all or part of the device is functionally or physically distributed / physically in arbitrary units according to various loads and usage conditions. It can be integrated and configured.

例えば、図3に示した記憶部120の一部又は全部は、推定装置100によって保持されるのではなく、ストレージサーバ等に保持されてもよい。この場合、推定装置100は、ストレージサーバにアクセスすることで、ユーザ情報等の各種情報を取得する。 For example, a part or all of the storage unit 120 shown in FIG. 3 may not be held by the estimation device 100, but may be held by a storage server or the like. In this case, the estimation device 100 acquires various information such as user information by accessing the storage server.

〔4−5.ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態に係る推定装置100は、例えば図8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8は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
[4-5. Hardware configuration]
Further, the estimation device 100 according to the above-described embodiment is realized by, for example, a computer 1000 having a configuration as shown in FIG. FIG. 8 is a diagram showing an example of a hardware configuration. The computer 1000 is connected to the output device 1010 and the input device 1020, and the arithmetic unit 1030, the primary storage device 1040, the secondary storage device 1050, the output IF (Interface) 1060, the input IF 1070, and the network IF 1080 are connected by the bus 1090. Has.

演算装置1030は、一次記憶装置1040や二次記憶装置1050に格納されたプログラムや入力装置1020から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。一次記憶装置1040は、RAM等、演算装置1030が各種の演算に用いるデータを一時的に記憶するメモリ装置である。また、二次記憶装置1050は、演算装置1030が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ROM(Read Only Memory)、HDD、フラッシュメモリ等により実現される。 The arithmetic unit 1030 operates based on a program stored in the primary storage device 1040 or the secondary storage device 1050, a program read from the input device 1020, or the like, and executes various processes. The primary storage device 1040 is a memory device such as a RAM that temporarily stores data used by the arithmetic unit 1030 for various calculations. Further, the secondary storage device 1050 is a storage device in which data used by the calculation device 1030 for various calculations and various databases are registered, and is realized by a ROM (Read Only Memory), an HDD, a flash memory, or the like.

出力IF1060は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置1010に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、USB(Universal Serial Bus)やDVI(Digital Visual Interface)、HDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)といった規格のコネクタにより実現される。また、入力IF1070は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置1020から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、USB等により実現される。 The output IF 1060 is an interface for transmitting information to be output to an output device 1010 that outputs various information such as a monitor and a printer. For example, USB (Universal Serial Bus), DVI (Digital Visual Interface), and the like. It is realized by a standard connector such as HDMI (registered trademark) (High Definition Multimedia Interface). Further, the input IF 1070 is an interface for receiving information from various input devices 1020 such as a mouse, a keyboard, and a scanner, and is realized by, for example, USB.

なお、入力装置1020は、例えば、CD(Compact Disc)、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から情報を読み出す装置であってもよい。また、入力装置1020は、USBメモリ等の外付け記憶媒体であってもよい。 The input device 1020 is, for example, an optical recording medium such as a CD (Compact Disc), a DVD (Digital Versatile Disc), a PD (Phase change rewritable Disk), a magneto-optical recording medium such as an MO (Magneto-Optical disk), or a tape. It may be a device that reads information from a medium, a magnetic recording medium, a semiconductor memory, or the like. Further, the input device 1020 may be an external storage medium such as a USB memory.

ネットワークIF1080は、ネットワークNを介して他の機器からデータを受信して演算装置1030へ送り、また、ネットワークNを介して演算装置1030が生成したデータを他の機器へ送信する。 The network IF1080 receives data from another device via the network N and sends it to the arithmetic unit 1030, and also transmits the data generated by the arithmetic unit 1030 to the other device via the network N.

演算装置1030は、出力IF1060や入力IF1070を介して、出力装置1010や入力装置1020の制御を行う。例えば、演算装置1030は、入力装置1020や二次記憶装置1050からプログラムを一次記憶装置1040上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。 The arithmetic unit 1030 controls the output device 1010 and the input device 1020 via the output IF 1060 and the input IF 1070. For example, the arithmetic unit 1030 loads a program from the input device 1020 or the secondary storage device 1050 onto the primary storage device 1040, and executes the loaded program.

例えば、コンピュータ1000が推定装置100として機能する場合、コンピュータ1000の演算装置1030は、一次記憶装置1040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。 For example, when the computer 1000 functions as the estimation device 100, the arithmetic unit 1030 of the computer 1000 realizes the function of the control unit 130 by executing the program loaded on the primary storage device 1040.

〔5.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る推定装置100は、受付部133と、推定部134とを有する。受付部133は、検索クエリを受け付ける。推定部134は、受付部133によって受け付けられた検索クエリを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。
[5. effect〕
As described above, the estimation device 100 according to the embodiment has a reception unit 133 and an estimation unit 134. The reception unit 133 accepts a search query. The estimation unit 134 estimates a person having a symptom related to the search query by using the search query received by the reception unit 133.

また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、検索クエリを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物が、検索クエリに関連付けられたユーザか、このユーザとは異なる人物であって、このユーザに関係する人物かを推定する。 Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 uses the search query, and the person having the symptom related to the search query is the user associated with the search query or a person different from this user. To estimate whether the person is related to this user.

また、実施形態に係る推定装置100は、推定部134によって推定された人物と検索クエリに関連付けられたユーザとの関係に応じた情報を、検索クエリに対する応答として提供する提供部135を有する。 Further, the estimation device 100 according to the embodiment has a provision unit 135 that provides information according to the relationship between the person estimated by the estimation unit 134 and the user associated with the search query as a response to the search query.

また、実施形態に係る推定装置100は、受付部133によって受け付けられた検索クエリに関連付けられたユーザのユーザ情報を取得する取得部132を有する。また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、取得部132によって取得されたユーザ情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 In addition, the estimation device 100 according to the embodiment has an acquisition unit 132 that acquires user information of the user associated with the search query received by the reception unit 133. Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 estimates a person having a symptom related to the search query based on the user information acquired by the acquisition unit 132.

また、実施形態に係る推定装置100において、取得部132は、ユーザ情報として、ユーザの属性を示す属性情報を取得する。また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、取得部132によって取得された属性情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 132 acquires the attribute information indicating the user's attribute as the user information. Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 estimates a person having a symptom related to the search query based on the attribute information acquired by the acquisition unit 132.

また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、属性情報に基づいて、ユーザの年齢を特定し、特定された年齢と、検索クエリに関連する症状を引き起こす可能性がある疾患に対応する年齢とを比較し、比較結果に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 identifies the age of the user based on the attribute information, and corresponds to the specified age and a disease that may cause a symptom related to the search query. Estimate the person with the symptoms associated with the search query based on the comparison results.

また、実施形態に係る推定装置100において、取得部132は、ユーザ情報として、ユーザの家族歴を示す家族歴情報を取得する。また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、取得部132によって取得された家族歴情報に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the acquisition unit 132 acquires family history information indicating the user's family history as user information. Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 estimates a person having a symptom related to the search query based on the family history information acquired by the acquisition unit 132.

また、実施形態に係る推定装置100において、受付部133は、他の検索クエリを受け付ける。また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、受付部133によって受け付けられた他の検索クエリに関連する他の症状と、検索クエリに関連する症状との一貫性に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the reception unit 133 accepts another search query. Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 searches based on the consistency between the other symptoms related to the other search query received by the reception unit 133 and the symptoms related to the search query. Estimate who has the symptoms associated with the query.

また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、検索クエリによって検索され、検索クエリに関連付けられたユーザによって閲覧されたコンテンツに関連する疾患に基づいて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 has a symptom related to the search query based on a disease related to the content searched by the search query and viewed by the user associated with the search query. Estimate the person.

また、実施形態に係る推定装置100は、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定するための入力を提案する提案部136を有する。また、実施形態に係る推定装置100において、受付部133は、提案部136によって提案された入力を受け付ける。また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、受付部133によって受け付けられた入力と検索クエリとを用いて、検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する。 In addition, the estimation device 100 according to the embodiment has a proposal unit 136 that proposes an input for estimating a person having a symptom related to a search query. Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the reception unit 133 receives the input proposed by the proposal unit 136. Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, the estimation unit 134 estimates a person having a symptom related to the search query by using the input received by the reception unit 133 and the search query.

また、実施形態に係る推定装置100において、推定部134は、受付部133によって検索クエリが受け付けられた場合に、検索クエリに関連する症状を有する人物を確認することにより、症状を有する人物を特定する。 Further, in the estimation device 100 according to the embodiment, when the search query is received by the reception unit 133, the estimation unit 134 identifies the person who has the symptom by confirming the person who has the symptom related to the search query. To do.

上述した各処理により、推定装置100は、症状を有する人物にとって適切な情報を提供することができる。 By each of the above-mentioned processes, the estimation device 100 can provide appropriate information for a person having a symptom.

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。 Although some of the embodiments of the present application have been described in detail with reference to the drawings, these are examples, and various modifications are made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure column of the invention. It is possible to carry out the present invention in other improved forms.

また、上述した推定装置100は、複数のサーバコンピュータで実現してもよく、また、機能によっては外部のプラットフォーム等をAPI(Application Programming Interface)やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。 Further, the estimation device 100 described above may be realized by a plurality of server computers, and depending on the function, an external platform or the like may be called by API (Application Programming Interface), network computing, or the like to realize the configuration. Can be changed flexibly.

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、受信部は、受信手段や受信回路に読み替えることができる。 Further, the above-mentioned "section, module, unit" can be read as "means" or "circuit". For example, the receiving unit can be read as a receiving means or a receiving circuit.

1 推定システム
10 ユーザ装置
100 推定装置
110 通信部
120 記憶部
121 ユーザ情報記憶部
130 制御部
131 受信部
132 取得部
133 受付部
134 推定部
135 提供部
136 提案部
1 Estimating system 10 User device 100 Estimating device 110 Communication unit 120 Storage unit 121 User information storage unit 130 Control unit 131 Reception unit 132 Acquisition unit 133 Reception unit 134 Estimating unit 135 Providing unit 136 Proposal unit

Claims (13)

検索クエリを受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた検索クエリを用いて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する推定部と、
を備えることを特徴とする推定装置。
The reception department that accepts search queries and
Using the search query received by the reception unit, an estimation unit that estimates a person having a symptom related to the search query, and an estimation unit.
An estimation device characterized by comprising.
前記推定部は、
前記検索クエリを用いて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物が、前記検索クエリに関連付けられたユーザか、当該ユーザとは異なる人物であって、当該ユーザに関係する人物かを推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の推定装置。
The estimation unit
Using the search query, it is estimated whether the person having the symptom related to the search query is the user associated with the search query or a person different from the user and related to the user. The estimation device according to claim 1.
前記推定部によって推定された人物と前記検索クエリに関連付けられたユーザとの関係に応じた情報を、前記検索クエリに対する応答として提供する提供部をさらに備える
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の推定装置。
Claim 1 or 2, further comprising a providing unit that provides information according to the relationship between the person estimated by the estimating unit and the user associated with the search query as a response to the search query. The estimated device described.
前記受付部によって受け付けられた検索クエリに関連付けられたユーザのユーザ情報を取得する取得部をさらに備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得されたユーザ情報に基づいて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する
ことを特徴とする請求項1〜3のうちいずれか1つに記載の推定装置。
Further provided with an acquisition unit for acquiring user information of the user associated with the search query received by the reception unit.
The estimation unit
The estimation device according to any one of claims 1 to 3, wherein a person having a symptom related to the search query is estimated based on the user information acquired by the acquisition unit.
前記取得部は、
前記ユーザ情報として、前記ユーザの属性を示す属性情報を取得し、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された属性情報に基づいて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する
ことを特徴とする請求項4に記載の推定装置。
The acquisition unit
As the user information, the attribute information indicating the attribute of the user is acquired.
The estimation unit
The estimation device according to claim 4, wherein a person having a symptom related to the search query is estimated based on the attribute information acquired by the acquisition unit.
前記推定部は、
前記属性情報に基づいて、前記ユーザの年齢を特定し、特定された年齢と、前記検索クエリに関連する症状を引き起こす可能性がある疾患に対応する年齢とを比較し、比較結果に基づいて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する
ことを特徴とする請求項5に記載の推定装置。
The estimation unit
Based on the attribute information, the age of the user is identified, the identified age is compared with the age corresponding to the disease that may cause the symptoms associated with the search query, and based on the comparison result, The estimation device according to claim 5, wherein a person having a symptom related to the search query is estimated.
前記取得部は、
前記ユーザ情報として、前記ユーザの家族歴を示す家族歴情報を取得し、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された家族歴情報に基づいて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する
ことを特徴とする請求項4〜6のうちいずれか1つに記載の推定装置。
The acquisition unit
As the user information, the family history information indicating the family history of the user is acquired, and
The estimation unit
The estimation device according to any one of claims 4 to 6, wherein a person having a symptom related to the search query is estimated based on the family history information acquired by the acquisition unit.
前記受付部は、
他の検索クエリを受け付け、
前記推定部は、
前記受付部によって受け付けられた他の検索クエリに関連する他の症状と、前記検索クエリに関連する症状との一貫性に基づいて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する
ことを特徴とする請求項1〜7のうちいずれか1つに記載の推定装置。
The reception department
Accept other search queries,
The estimation unit
It is characterized in that a person having a symptom related to the search query is estimated based on the consistency between the other symptom related to the other search query received by the reception unit and the symptom related to the search query. The estimation device according to any one of claims 1 to 7.
前記推定部は、
前記検索クエリによって検索され、前記検索クエリに関連付けられたユーザによって閲覧されたコンテンツに関連する疾患に基づいて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する
ことを特徴とする請求項1〜8のうちいずれか1つに記載の推定装置。
The estimation unit
Claims 1 to the estimation of a person having a symptom related to the search query based on a disease related to the content searched by the search query and viewed by the user associated with the search query. The estimation device according to any one of 8.
前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定するための入力を提案する提案部をさらに備え、
前記受付部は、
前記提案部によって提案された入力を受け付け、
前記推定部は、
前記受付部によって受け付けられた入力と前記検索クエリとを用いて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する
ことを特徴とする請求項1〜9のうちいずれか1つに記載の推定装置。
Further provided with a suggestion section that proposes inputs for estimating a person with symptoms associated with the search query.
The reception department
Accepting the input proposed by the proposal department,
The estimation unit
The estimation according to any one of claims 1 to 9, wherein a person having a symptom related to the search query is estimated by using the input received by the reception unit and the search query. apparatus.
前記推定部は、
前記受付部によって検索クエリが受け付けられた場合に、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を確認することにより、前記症状を有する人物を特定する
ことを特徴とする請求項1〜10のうちいずれか1つに記載の推定装置。
The estimation unit
Any of claims 1 to 10, wherein when a search query is received by the reception unit, the person having the symptom is identified by confirming the person having the symptom related to the search query. The estimation device according to one.
コンピュータが実行する推定方法であって、
検索クエリを受け付ける受付工程と、
前記受付工程によって受け付けられた検索クエリを用いて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する推定工程と、
を含むことを特徴とする推定方法。
An estimation method performed by a computer
The reception process that accepts search queries and
Using the search query received by the reception process, an estimation process for estimating a person having a symptom related to the search query, and an estimation process.
An estimation method characterized by including.
検索クエリを受け付ける受付手順と、
前記受付手順によって受け付けられた検索クエリを用いて、前記検索クエリに関連する症状を有する人物を推定する推定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
The reception procedure for accepting search queries and
Using the search query received by the reception procedure, an estimation procedure for estimating a person having a symptom related to the search query, and an estimation procedure.
An estimation program characterized by having a computer execute.
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