JP2020194434A - 情報処理装置、方法およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】ユーザから取得した様々なデータを連携させ、データを様々な分野に活用することが可能な情報処理装置、方法およびプログラムを提供する。【解決手段】通信システムにおいて、サーバ110は、その機能として、ユーザ情報を取得して格納させるユーザ情報取得部331と、ユーザ情報をこの情報に含まれる属性情報ごとに分類する属性分類部332と、ユーザが希望する理想状態の情報を取得する理想状態取得部333と、ユーザ情報と理想状態の情報との差分を検出する差分処理部334とを有する。【選択図】図3
Description
本開示は、情報処理装置、方法およびプログラムに関する。
近年、様々な分野の情報処理技術の発展により、これまで取得できなかったデータを取得できるようになっている。例えば、特許文献1には、複数のユーザがログインすることによって形成されるコミュニティ・システムが開示されている。このシステムでは、多くのユーザを吸引してコミュニティ内の活動を維持するため、チャットシステムや仮想会議システムといったサービスを提供することで、個々のユーザが提供する様々なデータを相互に取得することが可能となっている。
ところで、特許文献1には、ユーザが提供する様々なデータを取得することが可能なシステムが開示されているが、このようなサービスはそれぞれ独立したものであり、1のユーザから取得した様々なデータは連携していない。そのため、データを取得したユーザは、自身でデータを分析したり考察したりしなければならず、自身が理想とする状態または一般的に理想的な状態に到達するまでの活動を的確に把握することが難しかった。
また、ユーザが本当に取得したいと欲するデータを活用するための情報を得ることが出来ない現状がある。さらに、ユーザから提供されるデータは、システムを運営する事業者にとっては有益であるが、そのデータの価値は明確でない。そのため、ユーザが提供し、または取得するデータを資産として活用することが出来ていない現状がある。
本開示は、様々なデータを連携する情報処理装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。
本開示の一実施形態に係る情報処理装置は、情報処理端末にユーザ情報を取得するステップと、取得したユーザ情報を記憶するステップと、取得したユーザ情報を属性ごとに分類するステップと、ユーザが希望する理想状態の情報を取得するステップと、取得したユーザ情報と理想状態の情報との差分を検出するステップと、検出した差分を提供するステップとを実行させる。
<法令遵守>
本明細書に記載の開示は、実施される場合、本開示を実施する各国の法令を遵守のうえで実施される。また、本明細書に記載の開示は、各国の法令を遵守するために必要な、当業者が成し得る全ての変更、置換、変形、改変、および修正をもって実施される。
本明細書に記載の開示は、実施される場合、本開示を実施する各国の法令を遵守のうえで実施される。また、本明細書に記載の開示は、各国の法令を遵守するために必要な、当業者が成し得る全ての変更、置換、変形、改変、および修正をもって実施される。
本開示に係る情報処理装置、方法およびプログラムを実施するための形態について、図面を参照して説明する。
<システム構成>
図1は、本開示の一実施形態に係る通信システム1の構成を示す。図1に開示されるように、通信システム1では、ネットワーク130を介してサーバ110A、サーバ110Bと、端末120A、端末120B、端末120Cとが接続される。
図1は、本開示の一実施形態に係る通信システム1の構成を示す。図1に開示されるように、通信システム1では、ネットワーク130を介してサーバ110A、サーバ110Bと、端末120A、端末120B、端末120Cとが接続される。
本開示において、サーバ110Aと、サーバ110Bとをそれぞれ区別する必要がない場合は、サーバ110Aとサーバ110Bとは、それぞれサーバ110と表現されてもよい。
本開示において、端末120Aと、端末120Bと、端末120Cとをそれぞれ区別する必要がない場合は、端末120Aと端末120Bと端末120Cとは、それぞれ端末120と表現されてもよい。
本開示において、サーバ110と、端末120とをそれぞれ区別する必要がない場合は、サーバ110と端末120とは、それぞれ情報処理装置200と表現されてもよい。なお、ネットワーク130に接続される情報処理装置200の数は限定されない。
サーバ110は、ネットワーク130を介してユーザが利用する端末120に、所定のサービスを提供する。所定のサービスは、限定でなく例として、決済サービス、金融サービス、電子商取引サービス、インスタントメッセンジャーを代表とするSNS(Social Networking Service)、楽曲・動画・書籍などのコンテンツ提供サービス、食事の献立を提案する献立提案サービス、転職先紹介サービス、美容整形サービス、医療情報を提供する医療サービス等を含む。ユーザが端末120を介して所定のサービスを利用することで、サーバ110は1以上の端末120に所定のサービスを提供することができる。また、サーバ110は、1のユーザが端末120に入力したデータ、およびそのデータに基づいてサーバ110にて加工、編集されたデータを、当該ユーザまたは他のユーザに端末120を介して提供することができる。
必要に応じて、ユーザXが利用する端末を端末120Xと表現し、ユーザXまたは端末120Xに対応づけられた、所定のサービスにおけるユーザ情報をユーザ情報Xと表現する。なお、ユーザ情報とは、所定のサービスにおいてユーザが利用するアカウントに対応付けられたユーザの情報である。ユーザ情報は、限定でなく例として、ユーザにより入力される、または、所定のサービスにより付与される、ユーザの名前、ユーザのアイコン画像、ユーザの年齢、ユーザの性別、ユーザの住所、ユーザの趣味趣向、ユーザの識別子などのユーザに対応づけられた情報、ユーザに対応付けられた電子バリュー(電子マネー)の残高情報、ユーザに対応付けられたクレジットカード情報(クレジットカード番号など)を含み、これらのいずれか一つまたは、組み合わせであってもよい。
ネットワーク130は、2以上の情報処理装置200を接続する役割を担う。ネットワーク130は、端末120がサーバ110に接続した後、データを送受信することができるように接続経路を提供する通信網を意味する。
ネットワーク130のうちの1つまたは複数の部分は、有線ネットワークや無線ネットワークであってもよい。ネットワーク130は、限定でなく例として、アドホック・ネットワーク(Ad Hoc Network)、イントラネット、エクストラネット、仮想プライベート・ネットワーク(Virtual Private Network:VPN)、ローカル・エリア・ネットワーク(Local Area Network:LAN)、ワイヤレスLAN(Wireless LAN:WLAN)、広域ネットワーク(Wide Area Network:WAN)、ワイヤレスWAN(Wireless WAN:WWAN)、大都市圏ネットワーク(Metropolitan Area Network:MAN)、インターネットの一部、公衆交換電話網(Public Switched Telephone Network:PSTN)の一部、携帯電話網、ISDNs(Integrated Service Digital Networks)、無線LANs、LTE(Long Term Evolution)、CDMA(Code Division Multiple Access)、ブルートゥース(Bluetooth(登録商標))、衛星通信など、または、これらの2つ以上の組合せを含むことができる。ネットワーク130は、1つまたは複数のネットワーク130を含むことができる。
情報処理装置200は、本開示に記載される機能および方法を実現できる情報処理装置であればどのような情報処理装置であってもよい。
情報処理装置200は、限定ではなく例として、スマートフォン、携帯電話(フィーチャーフォン)、コンピュータ(限定でなく例として、デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど)、サーバ装置、メディアコンピュータプラットホーム(限定でなく例として、ケーブル、衛星セットトップボックス、デジタルビデオレコーダなど)、ハンドヘルドコンピュータデバイス(限定でなく例として、PDA(Personal Digital Assistant)、電子メールクライアントなど)、ウェアラブル端末(限定でなく例として、メガネ型デバイス、時計型デバイスなど)、他種のコンピュータ、またはコミュニケーションプラットホームを含む。
<ハードウェア構成>
図2を用いて、通信システム1に含まれる情報処理装置200のハードウェア構成について説明する。
図2を用いて、通信システム1に含まれる情報処理装置200のハードウェア構成について説明する。
情報処理装置200は、プロセッサ201と、メモリ202と、ストレージ203と、入出力インタフェース(入出力I/F)204と、通信インタフェース(通信I/F)205とを含む。情報処理装置200のハードウェアの各構成要素は、限定でなく例として、バスBを介して相互に接続される。
情報処理装置200は、プロセッサ201と、メモリ202と、ストレージ203と、入出力I/F204と、通信I/F205との協働により、本開示に記載される機能、および/または、方法を実現する。
プロセッサ201は、ストレージ203に記憶されるプログラムに含まれるコードまたは命令によって実現する機能および方法を実行する。プロセッサ201は、限定でなく例として、中央処理装置(CPU)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、マイクロプロセッサ(microprocessor)、プロセッサコア(processor core)、マルチプロセッサ(multiprocessor)、ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等を含み、集積回路(IC(Integrated Circuit)チップ、LSI(Large Scale Integration))等に形成された論理回路(ハードウェア)や専用回路によって各実施形態に開示される各処理を実現してもよい。また、これらの回路は、1または複数の集積回路により実現されてよく、各実施形態に示す複数の処理を1つの集積回路により実現されることとしてもよい。また、LSIは、集積度の違いにより、VLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIなどと呼称されることもある。
メモリ202は、ストレージ203からロードしたプログラムを一時的に記憶し、プロセッサ201に対して作業領域を提供する。メモリ202には、プロセッサ201がプログラムを実行している間に生成される各種データも一時的に格納される。メモリ202は、限定でなく例として、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)などを含む。
ストレージ203は、プログラムを記憶する。ストレージ203は、限定でなく例として、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)、フラッシュメモリなどを含む。
通信I/F205は、ネットワーク130を介して各種データの送受信を行う。当該通信は、有線、無線のいずれで実行されてもよく、互いの通信が実行できるのであれば、どのような通信プロトコルを用いてもよい。通信I/F205は、ネットワーク130を介して、他の情報処理装置との通信を実行する機能を有する。通信I/F205は、各種データをプロセッサ201からの指示に従って、他の情報処理装置に送信する。また、通信I/F205は、他の情報処理装置から送信された各種データを受信し、プロセッサ201に伝達する。
入出力I/F204は、情報処理装置200に対する各種操作を入力する入力装置、および、情報処理装置200で処理された処理結果を出力する出力装置を含む。入出力I/F204は、入力装置と出力装置が一体化していてもよいし、入力装置と出力装置とに分離していてもよい。
入力装置は、ユーザからの入力を受け付けて、当該入力に係る情報をプロセッサ201に伝達できる全ての種類の装置のいずれか、または、その組み合わせにより実現される。入力装置は、限定でなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、キーボード等のハードウェアキーや、マウス等のポインティングデバイス、カメラ(画像を介した操作入力)、マイク(音声による操作入力)を含む。
出力装置は、プロセッサ201で処理された処理結果を出力することができる全ての種類の装置のいずれか、または、その組み合わせにより実現される。当該処理結果を映像または動画像として出力する場合、出力装置は、フレームバッファに書き込まれた表示データに従って、当該表示データを表示することができる全ての種類の装置のいずれかまたはその組み合わせにより実現される。出力装置は、限定でなく例として、タッチパネル、タッチディスプレイ、モニタ(限定でなく例として、液晶ディスプレイ、OELD(Organic Electroluminescence Display)など)、ヘッドマウントディスプレイ(HDM:Head Mounted Display)、プロジェクションマッピング、ホログラム、空気中など(真空であってもよい)に画像やテキスト情報等を表示可能な装置、スピーカ(音声出力)、プリンターなどを含む。なお、これらの出力装置は、3Dで表示データを表示可能であってもよい。
本開示の各実施形態のプログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供されてもよい。 記憶媒体は、「一時的でない有形の媒体」に、プログラムを記憶可能である。プログラムは、限定でなく例として、ソフトウェアプログラムやコンピュータプログラムを含む。
記憶媒体は適切な場合、1つまたは複数の半導体ベースの、または他の集積回路(IC)(限定でなく例として、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ(FPGA)、特定用途向けIC(ASIC)など)、ハード・ディスク・ドライブ(HDD)、ハイブリッド・ハード・ドライブ(HHD)、光ディスク、光ディスクドライブ(ODD)、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピィ・ディスケット、フロッピィ・ディスク・ドライブ(FDD)、磁気テープ、固体ドライブ(SSD)、RAMドライブ、セキュア・デジタル・カードもしくはドライブ、任意の他の適切な記憶媒体、またはこれらの2つ以上の適切な組合せを含むことができる。記憶媒体は、適切な場合、揮発性、不揮発性、または揮発性と不揮発性の組合せでよい。
また、本開示のプログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体(通信ネットワークや放送波等)を介して、情報処理装置200に提供されてもよい。
また、本開示の各実施形態は、プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
なお、本開示のプログラムは、限定でなく例として、JavaScript(登録商標)、Pythonなどのスクリプト言語、C言語、Go言語、Swift Kotlin、Java(登録商標)などを用いて実装される。
情報処理装置200における処理の少なくとも一部は、1以上のコンピュータにより構成されるクラウドコンピューティングにより実現されていてもよい。
情報処理装置200における処理の少なくとも一部を、他の情報処理装置により行う構成としてもよい。この場合、プロセッサ201により実現される各機能部の処理のうち少なくとも一部の処理を、他の情報処理装置で行う構成としてもよい。
<その他>
明示的な言及のない限り、本開示の実施形態における判定の構成は必須でなく、判定条件を満たした場合に所定の処理が動作されたり、判定条件を満たさない場合に所定の処理がされたりしてもよい。
明示的な言及のない限り、本開示の実施形態における判定の構成は必須でなく、判定条件を満たした場合に所定の処理が動作されたり、判定条件を満たさない場合に所定の処理がされたりしてもよい。
本開示では、明記されない限り、または文脈によって示されない限り、「AおよびBの少なくとも一方」は、「A、B、またはその両方」を意味する。さらに、明記されない限り、または文脈によって示されない限り、「a」、「an」、または「the」は「1つまたは複数」を意味するものとする。したがって、本明細書では、別段に明記されない限り、または文脈によって示されない限り、「an A」または「the A」は「1つまたは複数のA」を意味する。
本開示は、本開示の実施形態および実施例に対して、当業者が成し得る全ての変更、置換、変形、改変、または修正を包含する。また、添付の特許請求の範囲は、本開示の実施形態および実施例に対して、当業者が成し得る全ての変更、置換、変形、改変、または修正を包含する。さらに、本開示は、当業者が成し得る、本開示における実施形態または実施例の1以上の特徴と、本開示における他の実施形態または実施例の1以上の特徴との任意の組合せを包含する。
加えて、特定の機能を実施するように適合される、配置される、能力を有する、構成される、使用可能である、動作可能である、または動作できる装置またはシステムあるいは装置またはシステムの構成要素に対する添付の特許請求の範囲での参照は、その装置、システム、または構成要素がそのように適合される、配置される、能力を有する、構成される、使用可能にされる、動作可能にされる、または動作できる限り、その装置、システム、構成要素またはその特定の機能がアクティベートされ、オンにされ、またはロック解除されているか否かに関わらず、その装置、システム、構成要素を包含する。
本開示は、明示されない限り、いずれの実施形態または実施例を実施するに際して、事前に、または、実施の直前にユーザからの同意を取得してもよい。また、取得する同意は、包括的なものでもよく、都度取得するものでもよい。
<実施形態>
実施形態は、サーバが端末からユーザ情報を取得して記憶し、ユーザが希望する理想状態の情報を取得し、その理想状態とユーザ情報との差分をサーバが端末に提供する実施形態である。
実施形態は、サーバが端末からユーザ情報を取得して記憶し、ユーザが希望する理想状態の情報を取得し、その理想状態とユーザ情報との差分をサーバが端末に提供する実施形態である。
実施形態において、サーバ110が端末120から取得するユーザ情報は、ユーザに対応付けられた情報であればどのようなものであってもよい。限定ではなく例として、図3に示すように、ユーザ情報の種類として、ユーザ基本情報、ユーザ成分情報、ユーザ活動情報、ユーザ体型情報、ユーザ金融情報、ユーザ人事情報、ユーザ学習情報、および、ユーザ医療情報のうち少なくとも1つを含んでよい。
ユーザ基本情報は、限定ではなく例として、ユーザを識別するユーザID、ユーザの年齢、ユーザの性別、および、ユーザの国籍のうち少なくとも1つを含んでよい。
ユーザ成分情報は、限定ではなく例として、食物や飲料に含まれる成分情報、具体的にはたんぱく質、脂質、糖質等の含有量の情報、および、ユーザの体内で生成される成分情報のうち少なくとも1つを含んでよい。
ユーザ活動情報は、限定ではなく例として、ユーザの活動に伴う情報、具体的には心拍数、脈拍、歩数、消費カロリー、運動量、運動時間、および、睡眠時間のうち少なくとも1つを含んでよい。
ユーザ体型情報は、限定ではなく例として、ユーザの身長、体重、体脂肪率、体型、および、身体の一部のサイズまたは長さの情報のうち少なくとも1つを含んでよい。
ユーザ金融情報は、限定ではなく例として、ユーザが使用する決済手段、決済金額、決済履歴、ユーザの年収、および、ユーザの資産額のうち少なくとも1つを含んでよい。
ユーザ人事情報は、限定ではなく例として、ユーザにより、または企業等の法人や転職企業により入力される人事情報、スキル情報、および、評価情報のうち少なくとも1つを含んでよい。より具体的には、ユーザの専門分野、実績、ユーザによる発明に係る特許出願数の情報を含む。ユーザ人事情報は、適性検査により算出された数値であってもよい。
ユーザ学習情報は、限定ではなく例として、ユーザにより、または学校や塾等により入力される学習情報を含む。より具体的には、当該ユーザのテストや成績表の数値情報や、好きな科目、嫌いな科目の情報を含んでもよい。ユーザ学習情報は、Webサービスにより行われるテストにより算出された数値であってもよい。
ユーザ医療情報は、限定ではなく例として、ユーザにより、または医療機関等により入力される、当該ユーザの罹患情報、および、投薬情報のうち少なくとも1つを含んでよい。例えば、医療機関における診療報酬情報から取得された診療情報や調剤情報から取得した情報でもよい。
上記のようなユーザ情報は、情報処理装置による実測値やユーザ等により入力された値だけではなく、実測値や入力値等から予測、推測、推定、算出された値が用いられてもよいし、それらが組み合わされてもよい。また、ユーザ情報は、単独のサービスによって展開されるものに限られず、多角的に展開されるサービスによって集約された情報を収集することによって取得されたものであってもよい。なお、ユーザ情報は、直近の情報、所定期間の情報の平均値や、中央値、最大値、最小値のいずれかが利用されてもよい。
実施形態により、様々な種類のユーザ情報が連携され、ユーザから入力された理想状態とユーザ情報との差分または、差分を埋めるためのサービスが提供されることにより、ユーザにとって有益な情報を提供することができる。これにより、複数の企業が独自にサーバを設置したりする必要がなくなるため全体的な通信量を制限できるという効果が得られる。
<実施形態の機能構成>
図3を用いてサーバ110および端末120の機能構成を説明する。図3に開示の機能部は、情報処理装置200が備えるプロセッサ201と、メモリ202と、ストレージ203と、入出力I/F204と、通信I/F205との協働により実現される。
図3を用いてサーバ110および端末120の機能構成を説明する。図3に開示の機能部は、情報処理装置200が備えるプロセッサ201と、メモリ202と、ストレージ203と、入出力I/F204と、通信I/F205との協働により実現される。
(1)サーバの機能構成
サーバ110は、入出力部310と、送受信部320と、制御部330と、記憶部340とを有する。制御部330は、その機能として、ユーザ情報取得部331と、属性分類部332と、理想状態取得部333と、差分処理部334と、を有する。なお、各機能部の機能または処理は、実現可能な範囲において、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより実現されてもよい。記憶部340は、プログラム341と、ユーザ情報342とを格納する。
サーバ110は、入出力部310と、送受信部320と、制御部330と、記憶部340とを有する。制御部330は、その機能として、ユーザ情報取得部331と、属性分類部332と、理想状態取得部333と、差分処理部334と、を有する。なお、各機能部の機能または処理は、実現可能な範囲において、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより実現されてもよい。記憶部340は、プログラム341と、ユーザ情報342とを格納する。
入出力部310と、送受信部320と、ユーザ情報取得部331と、属性分類部332と、理想状態取得部333と、差分処理部334とは、プロセッサ201が、記憶部340に格納されているプログラム341を読み出して実行することで実現される。記憶部340は、メモリ202またはストレージ203を用いて実現される。
入出力部310は、入出力I/F204を介して各種データの入力を受け付ける処理、および、入出力I/F204を介して各種データを出力する処理を行う機能を有している。
送受信部320は、通信I/F205を介して端末120から各種データを受信する処理、および、通信I/F205を介して各種データを端末120に送信する処理を行う機能を有している。
ユーザ情報取得部331は、端末120によって取得され、送受信部320によって受信されたユーザ情報を取得し、ユーザ情報342に格納させる機能を有している。
属性分類部332は、ユーザ情報取得部331によって取得されたユーザ情報を、ユーザ情報に含まれる属性情報ごとに分類する機能を有している。分類されたユーザ情報は、集計またはカウントされてもよく、平均値算出等の統計的分析が行われてもよい。また、分類された情報は元の情報にタグ付け等により紐付けが行われてもよく、別途記憶部340に格納されてもよい。
理想状態取得部333は、端末120によって取得され、送受信部320によって受信された、ユーザが希望する理想状態の情報を取得する機能を有している。理想状態取得部333における理想状態の情報の取得は、ユーザによって端末120に入力された情報でもよく、理想状態取得部333の指示により端末120で取得した情報であってもよい。
理想状態の情報は、限定ではなく例として、ユーザが希望する体型情報、健康状態、資産額、給与金額、職種、勤務先企業やその企業における立場または役職、資格やスキル、学校における成績等の情報のうち少なくとも1つを含む。また、理想状態の情報は、サーバ110や端末120によって、自動的に取得されてもよい。一例として、他のユーザが利用する端末120から取得したユーザ情報の平均値や中央値を理想状態としてもよい。また、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより予測等されてもよい。
また、理想状態の情報は、ユーザにより加工された画像から得られる情報を理想状態の情報とすることができる。なお、画像からの情報の取得には公知の画像解析技術を用いてもよい。
差分処理部334は、ユーザ情報取得部331によって格納され、属性分類部332によって分類されたユーザ情報と、理想状態取得部333によって取得された理想状態の情報との差分を検出する機能を有している。
また、差分処理部334は、端末120から取得する加工前の画像と、加工後の画像とを比較することにより、差分を検出する機能を有してもよい。なお、画像からの情報の取得には公知の画像解析技術を用いてもよい。
差分処理部334は検出された差分の情報を、送受信部320により端末120に送信することでユーザに提供する機能を有している。また、差分処理部334は、端末120から差分の情報を受信してもよい。
検出される差分の情報は、限定ではなく例として、ユーザが希望する体型情報になるための食事情報、活動(運動)情報、ユーザが希望する給与金額や職種になるための適正情報、資格情報、スキル情報、学校においてユーザが希望する成績になるための学習情報、加工前後の画像の差分、加工前後の画像を解析することにより得られる差分、等の情報を含んでもよく、差分を減少させるための補填情報を含んでもよい。
(2)端末の機能構成
端末120は、入出力部350と、送受信部360と、制御部370と、記憶部380とを有する。制御部370は、その機能として、ユーザ情報取得部371と、理想状態取得部372と、差分処理部373とを有する。なお、各機能部の機能または処理は、実現可能な範囲において、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより実現されてもよい。記憶部380は、プログラム381を格納する。なお、端末120には、ユーザ情報を取得するための外部装置、例えばユーザ自身の身体に装着可能なウェアラブル端末や、ユーザの身体に関する各種測定値を検知するためのセンサやマーカー等が取り付けられた装置や衣類等が、常時または一時的に接続されてもよい。
端末120は、入出力部350と、送受信部360と、制御部370と、記憶部380とを有する。制御部370は、その機能として、ユーザ情報取得部371と、理想状態取得部372と、差分処理部373とを有する。なお、各機能部の機能または処理は、実現可能な範囲において、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより実現されてもよい。記憶部380は、プログラム381を格納する。なお、端末120には、ユーザ情報を取得するための外部装置、例えばユーザ自身の身体に装着可能なウェアラブル端末や、ユーザの身体に関する各種測定値を検知するためのセンサやマーカー等が取り付けられた装置や衣類等が、常時または一時的に接続されてもよい。
入出力部350と、送受信部360と、ユーザ情報取得部371と、理想状態取得部372と、差分処理部373とは、プロセッサ201が、記憶部380に格納されているプログラム381を読み出して実行することで実現される。記憶部380は、メモリ202および/またはストレージ203を用いて実現される。
入出力部350は、入出力I/F204を介して各種データの入力を受け付ける処理、および、入出力I/F204を介して各種データを出力する処理を行う機能を有している。
送受信部360は、通信I/F205を介してサーバ110から各種データを受信する処理、および、通信I/F205を介して各種データをサーバ110に送信する処理を行う機能を有している。
ユーザ情報取得部371は、ユーザから入出力部350を介して入力され、または端末120に接続される外部装置から読み取られるユーザ情報を取得し、送受信部360によりサーバ110に送信する機能を有している。なお、ユーザ情報取得部371は、ユーザ情報をそのまま取得するだけではなく、取得した情報からユーザ情報を予測、推測、推定、算出してもよい。この場合、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより予測等されてもよい。
理想状態取得部372は、ユーザから入出力部350を介して入力され、または理想状態取得部333の指示により端末120または外部装置から読み取られる、ユーザが希望する理想状態の情報を取得し、送受信部360によりサーバ110に送信する機能を有している。理想状態取得部333の指示による場合、ユーザにサーバ110からの指示を通知してもよく、通知せずに内部処理として行ってもよい。
差分処理部373は、サーバ110によって検出されて送信され、送受信部360によって受信された差分の情報を受け付ける機能を有している。また、差分処理部373は、ユーザにより加工された加工後画像と加工前画像との差分を検出し、サーバ110に送信してもよい。この差分の情報は、入出力部350によりユーザに通知してもよい。
<実施形態の動作処理>
図4を参照し、実施形態に係る通信システム1の処理について説明する。図4は、実施形態に係る通信システム1の処理のシーケンスの一例を示す。図4の例は、サーバ110が端末120Aおよび端末120Bからユーザ情報を取得し、端末120Aから理想状態の情報を取得し、端末120Aに対して差分の情報を提供する実施形態の一例を示すシーケンスである。サーバ110がユーザ情報及び理想状態の情報を取得する端末は1つでもよく、2つ以上の端末から取得してもよい。
図4を参照し、実施形態に係る通信システム1の処理について説明する。図4は、実施形態に係る通信システム1の処理のシーケンスの一例を示す。図4の例は、サーバ110が端末120Aおよび端末120Bからユーザ情報を取得し、端末120Aから理想状態の情報を取得し、端末120Aに対して差分の情報を提供する実施形態の一例を示すシーケンスである。サーバ110がユーザ情報及び理想状態の情報を取得する端末は1つでもよく、2つ以上の端末から取得してもよい。
(ステップS101)端末120のユーザ情報取得部371は、ユーザから入力され、または端末120、もしくは、端末120に接続される外部装置から読み取られるユーザ情報を取得する。
(ステップS102)端末120は、ステップS101の処理手順で取得したユーザ情報を、ユーザ情報取得部371の指示により送受信部360でサーバ110に送信する。
(ステップS103)サーバ110は、ステップS102の処理手順で端末120から送信されたユーザ情報を、送受信部320にて受信し、ユーザ情報取得部331にて取得する。
(ステップS104)サーバ110のユーザ情報取得部331は、ステップS103の処理手順で取得されたユーザ情報を、ユーザ情報342に格納して記憶させる。
(ステップS105)サーバ110の属性分類部332は、ステップS104の処理手順で格納されたユーザ情報を、ユーザ情報に含まれる属性情報ごとに分類する。
(ステップS106)端末120の理想状態取得部372は、ユーザから入力され、またはサーバ110の理想状態取得部333の指示により端末120または外部装置から読み取られる、ユーザが希望する理想状態の情報を取得する。
(ステップS107)端末120は、ステップS106の処理手順で取得された理想状態の情報を、理想状態取得部372の指示により送受信部360でサーバ110に送信する。
(ステップS108)サーバ110は、ステップS107の処理手順で端末120から送信された理想状態の情報を、送受信部320にて受信し、理想状態取得部333にて取得する。
(ステップS109)サーバ110の差分処理部334は、ステップS104の処理手順で格納され、ステップS105の処理手順で分類されたユーザ情報と、ステップS108の処理手順で取得された理想状態の情報ととの差分を検出する。
(ステップS110)サーバ110は、ステップS109の処理手順で検出された差分の情報を、差分処理部334の指示により送受信部320で端末120に送信する。
(ステップS111)端末120は、ステップS110の処理手順でサーバ110から送信された差分の情報を、送受信部360にて受信し、差分処理部373にて受け付ける。
(画像加工による差分情報の取得)
差分の情報は、ユーザが画像を加工することにより取得されてもよい。より具体的には、ユーザはユーザ端末120で、加工前画像を取得し、加工前画像を加工し、加工後画像を生成する。ユーザ端末120の送受信部360は、加工前画像と加工後画像とをサーバ110に送信する。なお、加工前画像と加工後画像との送信は同時であってもよいし、異なってもよい。サーバ110のユーザ情報取得部331は加工前画像をユーザ情報として取得し、サーバ110の理想状態取得部333は加工後画像を理想状態の情報として取得する。サーバ110の差分処理部334は、加工前画像と加工後画像とを比較することで差分の情報を取得する。なお、加工は、ピンチイン・ピンチアウト操作によるオブジェクトのサイズ・形状変更や、明度・輝度の変更による肌の色の変更、タップ操作によるほくろやしみの除去などが含まれてもよい。
差分の情報は、ユーザが画像を加工することにより取得されてもよい。より具体的には、ユーザはユーザ端末120で、加工前画像を取得し、加工前画像を加工し、加工後画像を生成する。ユーザ端末120の送受信部360は、加工前画像と加工後画像とをサーバ110に送信する。なお、加工前画像と加工後画像との送信は同時であってもよいし、異なってもよい。サーバ110のユーザ情報取得部331は加工前画像をユーザ情報として取得し、サーバ110の理想状態取得部333は加工後画像を理想状態の情報として取得する。サーバ110の差分処理部334は、加工前画像と加工後画像とを比較することで差分の情報を取得する。なお、加工は、ピンチイン・ピンチアウト操作によるオブジェクトのサイズ・形状変更や、明度・輝度の変更による肌の色の変更、タップ操作によるほくろやしみの除去などが含まれてもよい。
<<第1実施例>>
第1実施例は、ユーザ情報として、ユーザ成分情報に含まれる、ユーザが摂取した食物の情報を解析することで得られる食物の成分情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザの体型情報や体の改善したい箇所等の情報を取得することで、差分の情報であるユーザが摂取すべき献立の提案情報や、運動メニューの情報、病気の診断情報をサーバが端末に提供する実施例である。
第1実施例は、ユーザ情報として、ユーザ成分情報に含まれる、ユーザが摂取した食物の情報を解析することで得られる食物の成分情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザの体型情報や体の改善したい箇所等の情報を取得することで、差分の情報であるユーザが摂取すべき献立の提案情報や、運動メニューの情報、病気の診断情報をサーバが端末に提供する実施例である。
フードテックの発達により、人工的に食物を生産することが可能であることが知られている。このように、人工的に生産された食物は、その食物に含まれる食物成分を取得することが可能である。また、ユーザがその食物の情報を入力することで、食物に含まれる成分の情報を取得することができる。さらに、人工的に生産される食物でなくても、摂取した食物をユーザが入力することで、当該食物に含まれる食物成分を取得することが可能である。これらのことから、摂取した食物に含まれる食物成分の情報を取得することが可能である。
第1実施例において、実施形態におけるステップS101の処理手順で端末120が取得し、ステップS103の処理手順でサーバ110が取得したユーザ情報には、ユーザ成分情報が含まれる。
例えば、ステップS103の処理手順において、サーバ110のユーザ情報取得部331は、ユーザが摂取した食物等の情報を端末120に入力させ、その入力情報から食物等に含まれる成分情報を算出してユーザ成分情報を取得してもよい。また、ユーザ情報取得部331は、ユーザの食事写真の情報を解析し、食物等に含まれる成分情報を算出してユーザ成分情報を取得してもよい。
実施形態におけるステップS106の処理手順で端末120が取得し、ステップS108の処理手順でサーバ110が取得した理想状態の情報には、ユーザの体型情報や、体の改善したい箇所の情報が含まれる。より具体的には、限定ではなく例として、ユーザが減量したいと希望する際の目標体重や、ウエストのサイズ、体脂肪率の目標数値等の情報であってよい。
例えば、ステップS108の処理手順において、サーバ110の理想状態取得部333は、ユーザが減量したいと希望する際の目標体重や、ウエストのサイズ、体脂肪率の目標数値等の情報を端末120に入力させて理想状態の情報を取得してもよい。また、理想状態取得部333は、ユーザの身体の画像を端末120で加工させ、その加工後の画像を解析して理想状態の情報を取得してもよい。より具体的には、ユーザは身体の画像をピンチイン操作することで身体の一部を細くしたり短くしたりすることができ、ユーザは身体の画像をピンチアウト操作することで身体の一部を太くしたり長くしたりすることができる。
実施形態におけるステップS109の処理手順でサーバ110の差分処理部334が検出し、ステップS111の処理手順で端末120に提供された差分の情報には、ユーザ成分情報の過不足の提供情報が含まれる。限定ではなく例として、ユーザが摂取した食事で不足している成分または過剰摂取している成分の提供情報や、その差分を補填するための提供情報等の情報である。
例えば、ステップS109の処理手順において、サーバ110の差分処理部334は、ユーザが摂取した食物等の情報から得られる成分情報と、ユーザの体型情報や体の改善したい箇所の情報から得られる適切な成分量とを比較し、不足している成分または過剰摂取している成分のうち少なくとも一方の情報をユーザに提供してもよい。
また、差分処理部334は、不足している成分または過剰摂取している成分を補填するための情報をユーザに提供してもよい。より具体的には、過不足の成分情報から増減させるべき食物成分に基づき、所定期間における成分の摂取量が適切になるように、1以上の料理からなる献立情報を提供してもよい。このとき、複数のユーザからなるユーザグループ、例えば1のユーザとその家族や、所定の目的を共有するグループに対して献立を提供してもよい。一般的に、家庭の食事は全員同じ献立であることが多いからである。
このように、ユーザグループに対して献立を提供する場合、当該ユーザグループに含まれるユーザそれぞれが追加すべき、または、減らすべき食物成分に基づいて算出した、当該ユーザグループとして所定期間における成分の摂取量が適正値になるように献立情報を提供してもよい。
一例として、ユーザグループに属するユーザA,B,Cの1週間のたんぱく質摂取量が、Aが100g、Bが200g、Cが300gそれぞれ不足していたものとする。この場合、1週間に1人当たりのたんぱく質摂取量が200g増加するような献立情報を提供してもよく、また、300g増加するような献立情報を提供してもよい。なお、当然に、その他のユーザのたんぱく質摂取量の平均値や、適切なたんぱく質の摂取量が120gである場合、120gのたんぱく質を摂取できるような献立情報を提供してもよい。
すなわち、ユーザグループに属するユーザの成分の摂取量が平均的に適正値に近くなるように献立情報を提供してもよく、ユーザ全員の成分の摂取量が適正値を満たすように献立情報を提供してもよい。このような算出手段は、例えば、当該ユーザグループの理想状態の情報に対する、その食物成分の摂取量が最低限満たすべきものなのか、適正値に近い方がよりよいものなのかによって変更してもよく、また、その食物成分が過剰摂取しても問題ないものなのか、過剰摂取は控えた方がよいものなのかによって変更してもよい。
さらに、例えば、複数のユーザに共通の献立情報を提供し、個々のユーザの適正値に応じて分量で調整してもよく、例えば共通の献立が「カレー」の場合、ユーザグループに属するユーザAが400g、ユーザBが300g、としてもよい。共通の献立情報を提供することにより、個々のユーザに対応させることが容易になるからである。
また、差分処理部334は、成分を補填するための情報として、過剰摂取したカロリーを減少させるための運動の種類や運動時間の情報を提供してもよい。さらにまた、差分処理部334は、成分を補填するための情報として、摂取カロリーや食物成分から推測される疾病診断情報を提供してもよい。これらの情報は、ユーザ情報に含まれるユーザ体型情報等に基づいて提案されてもよい。
<<第1実施例の効果>>
第1実施例によれば、ユーザが摂取した食物や飲料に含まれる成分情報であるユーザ成分情報と、ユーザの体型情報や体の改善したい箇所等の情報とを取得し、ユーザが摂取すべき献立の提案情報や、運動メニューの情報、病気の診断情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。これにより、ユーザにとってユーザ情報を提供するインセンティブとなるので、より多くのユーザ情報を蓄積させ、ユーザ情報を提供することが可能になる、という効果が得られる。
第1実施例によれば、ユーザが摂取した食物や飲料に含まれる成分情報であるユーザ成分情報と、ユーザの体型情報や体の改善したい箇所等の情報とを取得し、ユーザが摂取すべき献立の提案情報や、運動メニューの情報、病気の診断情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。これにより、ユーザにとってユーザ情報を提供するインセンティブとなるので、より多くのユーザ情報を蓄積させ、ユーザ情報を提供することが可能になる、という効果が得られる。
<<第2実施例>>
第2実施例は、端末、または、ユーザ情報を取得するための外部装置、例えばユーザ自身の身体に装着可能なウェアラブル端末や、ユーザの身体に関する各種測定値を検知するためのセンサやマーカー等が取り付けられた装置や衣類等が、端末に常時または一時的に接続され、このような端末からユーザ情報として、ユーザ体型情報やユーザ活動情報を取得する実施例である。
第2実施例は、端末、または、ユーザ情報を取得するための外部装置、例えばユーザ自身の身体に装着可能なウェアラブル端末や、ユーザの身体に関する各種測定値を検知するためのセンサやマーカー等が取り付けられた装置や衣類等が、端末に常時または一時的に接続され、このような端末からユーザ情報として、ユーザ体型情報やユーザ活動情報を取得する実施例である。
第2実施例において、実施形態におけるステップS101の処理手順で端末120が取得し、ステップS103の処理手順でサーバ110が取得したユーザ情報には、ユーザ体型情報およびユーザ活動情報のうち少なくとも1つを含む。
一例として、端末120には、ユーザ情報を取得するための外部装置として、限定ではなく例として、ユーザ自身の身体に装着可能なウェアラブル端末が常時または一時的に接続されている。このウェアラブル端末は、例えば腕時計のようにユーザの腕に巻き付けて装着し、ユーザの心拍数や、脈拍、歩数、消費カロリー等を検出する。またはユーザの身体に貼付されて固定できるようにシート状に構成され、ユーザの心拍数や、脈拍、歩数、消費カロリー等を検出する。ウェアラブル端末と端末120との接続は、例えば端末120がスマートフォンにより構成されている場合、常時接続されてユーザ情報を取得してもよい。また、例えば端末120がコンピュータにより構成されている場合、ユーザ情報を取得する際に一時的に接続されてユーザ情報を取得してもよい。
他の例として、端末120には、ユーザ情報を取得するための外部装置として、限定ではなく例として、ユーザの身体に関する各種測定値を検知するためのセンサやマーカー等が取り付けられた衣類等により構成されている装置が、常時または一時的に接続されている。この装置と端末120との接続については、ウェアラブル端末と端末120との接続と同様である。
なお、実施形態の第2実施例では、外部装置からユーザ体型情報およびユーザ活動情報の少なくとも1つを取得しているが、ユーザが端末120にこれらの情報を入力することにより取得してもよい。
例えば、ステップS103の処理手順において、サーバ110のユーザ情報取得部331は、端末120がウェアラブル端末等から取得したユーザ体型情報およびユーザ活動情報の少なくとも1つを取得してもよい。
なお、実施形態の第2実施例における理想状態の情報および差分の情報は、実施形態の第1実施例と同様であるため、その説明を省略する。
<<第2実施例の効果>>
第2実施例によれば、ユーザ自身の身体に装着可能なウェアラブル端末や、ユーザの身体に関する各種測定値を検知するためのセンサやマーカー等が取り付けられた装置や衣類等から構成される外部装置から、ユーザ体型情報やユーザ活動情報を取得するので、ユーザの手を煩わせることなく容易にユーザ体型情報やユーザ活動情報を取得することが可能になる、という効果が得られる。
第2実施例によれば、ユーザ自身の身体に装着可能なウェアラブル端末や、ユーザの身体に関する各種測定値を検知するためのセンサやマーカー等が取り付けられた装置や衣類等から構成される外部装置から、ユーザ体型情報やユーザ活動情報を取得するので、ユーザの手を煩わせることなく容易にユーザ体型情報やユーザ活動情報を取得することが可能になる、という効果が得られる。
<<第3実施例>>
第3実施例は、ユーザ情報として、ユーザ人事情報に含まれる、ユーザのスキル情報や評価情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザの転職希望情報を取得することで、差分の情報である、転職先情報や転職のために必要なスキル情報、転職市場における価値情報を提供する実施例である。また、ユーザ登録しているユーザ企業に対して、人材情報を提供することも可能な実施例である。
第3実施例は、ユーザ情報として、ユーザ人事情報に含まれる、ユーザのスキル情報や評価情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザの転職希望情報を取得することで、差分の情報である、転職先情報や転職のために必要なスキル情報、転職市場における価値情報を提供する実施例である。また、ユーザ登録しているユーザ企業に対して、人材情報を提供することも可能な実施例である。
第3実施例において、実施形態におけるステップS101の処理手順で端末120が取得し、ステップS103の処理手順でサーバ110が取得したユーザ情報には、ユーザ人事情報を含む。
例えば、ステップS103の処理手順において、サーバ110のユーザ情報取得部331は、当該ユーザの専門分野、実績、当該ユーザによる発明に係る特許出願数の情報を端末120に入力させてユーザ人事情報を取得してもよい。また、ユーザ情報取得部331は、ユーザの勤務先企業における人事情報、例えば当該ユーザのスキル情報や評価情報を取得してもよい。さらに、これらの人事情報を分析して所定のスコアリングを行ってもよい。
実施形態におけるステップS106の処理手順で端末120が取得し、ステップS108の処理手順でサーバ110が取得した理想状態の情報には、ユーザの転職希望情報を含む。具体的には、限定ではなく例として、ユーザが転職したいと希望する業界の情報や、職種、給与金額等の情報を含む。
例えば、ステップS108の処理手順において、サーバ110の理想状態取得部333は、ユーザが転職したいと希望する業界の情報や、職種、給与金額等の情報を端末120に入力させて理想状態の情報を取得してもよい。
実施形態におけるステップS109の処理手順でサーバ110の差分処理部334が検出し、ステップS111の処理手順で端末120に提供された差分の情報には、ユーザ人事情報との差分の提供情報を含む。具体的には、限定ではなく例として、ユーザが転職したいと希望する業界や企業についての転職情報である。
例えば、ステップS109の処理手順において、サーバ110の差分処理部334は、ユーザが転職したいと希望する業界の情報や、職種、給与金額等の情報から、当該ユーザが希望する業界や職種について、採用可能性の高い企業の採用情報をユーザに提供してもよい。また、差分処理部334は、ユーザが希望する企業に採用されるために不足しているスキルを補うための、各種学校等の講座情報や教材情報をユーザに提供してもよい。さらに、差分処理部334は、ユーザが希望する企業に勤務する他のユーザ情報の平均値や中央値と比較して、その企業に転職を希望するユーザのユーザ情報との差分を特定し、その情報をユーザに提供してもよい。ユーザ情報との差分とは、具体的には、「英語力が不足しています。」等の情報である。
また、差分処理部334は、ユーザ自身の転職市場における市場価値に関する情報をユーザに提供してもよい。具体的には、ユーザが入力するユーザ情報のスキル情報等から、同じようなスキルを保有するユーザのユーザ情報から取得可能な年収等の情報や、ユーザの勤務先における他のユーザと比較して優位なスキル等の情報、および/または、劣るスキル等の情報を提供してもよい。
さらにまた、差分処理部334は、企業に対する人材採用情報をユーザに提供してもよい。これは、人材採用を希望する企業もユーザ登録してユーザ情報を提供することで、採用したい人材情報を当該企業に対して提供してもよい。さらに、人材採用を希望するユーザ企業と、転職を希望するユーザとのマッチング情報を、転職したいと希望する個人のユーザ及び企業のユーザに提供してもよい。
<<第3実施例の効果>>
第3実施例によれば、ユーザのスキル情報や評価情報を取得し、ユーザの転職希望情報を取得し、転職先情報や転職のために必要なスキル情報、転職市場における価値情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。これにより、ユーザにとってユーザ情報を提供するインセンティブとなるので、より多くのユーザ情報を蓄積させ、ユーザ情報を提供することが可能になる、という効果が得られる。
第3実施例によれば、ユーザのスキル情報や評価情報を取得し、ユーザの転職希望情報を取得し、転職先情報や転職のために必要なスキル情報、転職市場における価値情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。これにより、ユーザにとってユーザ情報を提供するインセンティブとなるので、より多くのユーザ情報を蓄積させ、ユーザ情報を提供することが可能になる、という効果が得られる。
<<第4実施例>>
第4実施例は、ユーザ情報として、ユーザ学習情報に含まれる、ユーザのテストや成績表の数値情報や、好きな科目、嫌いな科目の情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザの志望校等の将来希望情報を取得することで、差分の情報である、進学先の情報や成績情報を提供する実施例である。
第4実施例は、ユーザ情報として、ユーザ学習情報に含まれる、ユーザのテストや成績表の数値情報や、好きな科目、嫌いな科目の情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザの志望校等の将来希望情報を取得することで、差分の情報である、進学先の情報や成績情報を提供する実施例である。
第4実施例において、実施形態におけるステップS101の処理手順で端末120が取得し、ステップS103の処理手順でサーバ110が取得したユーザ情報には、ユーザ学習情報を含む。
例えば、ステップS103の処理手順において、サーバ110のユーザ情報取得部331は、当該ユーザのテストや成績表の数値や、好き、または嫌いな科目の情報を端末120に入力させてユーザ学習情報を取得してもよい。また、ユーザ情報取得部331は、Webサービスにより行われるテストをユーザに実施させ、その解答結果から得られる成績情報を取得してもよい。
実施形態におけるステップS106の処理手順で端末120が取得し、ステップS108の処理手順でサーバ110が取得した理想状態の情報には、ユーザの将来希望情報を含む。具体的には、限定ではなく例として、ユーザが進学したいと希望する志望校の情報や、希望する成績等の情報である。
例えば、ステップS108の処理手順において、サーバ110の理想状態取得部333は、ユーザの志望校の情報や、希望する成績等の情報を端末120に入力させて理想状態の情報を取得してもよい。
実施形態におけるステップS109の処理手順でサーバ110の差分処理部334が検出し、ステップS111の処理手順で端末120に提供された差分の情報には、ユーザ学習情報との差分の提供情報を含む。具体的には、限定ではなく例として、ユーザに対する進学情報である。
例えば、ステップS109の処理手順において、サーバ110の差分処理部334は、ユーザの志望校の情報から、当該ユーザがその志望校を受験した場合に合格する可能性を示す合否判定情報をユーザに提供してもよい。より具体的には、差分処理部334は、ユーザ学習情報として記憶される各学習科目の成績(点数を含んでもよい)と、ユーザの志望校の情報として記憶されている合格する可能性のある各科目の成績(点数を含んでもよい)とを比較して合否判定を決定してもよい。また、差分処理部334は、ユーザが合格する可能性の高い進学先の学校情報をユーザに提供してもよい。
さらに、差分処理部334は、ユーザに対する成績情報をユーザに提供してもよい。具体的には、ユーザが希望する成績に達するために不足している成績を補うための、塾や予備校等の講座情報や教材情報を提供してもよい。
<<第4実施例の効果>>
第4実施例によれば、ユーザのテストや成績表の数値情報を取得し、ユーザの志望校の情報や希望する成績等の情報を取得し、合否判定情報や塾や予備校等の講座情報や教材情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。これにより、ユーザにとってユーザ情報を提供するインセンティブとなるので、より多くのユーザ情報を蓄積させ、ユーザ情報を提供することが可能になる、という効果が得られる。
第4実施例によれば、ユーザのテストや成績表の数値情報を取得し、ユーザの志望校の情報や希望する成績等の情報を取得し、合否判定情報や塾や予備校等の講座情報や教材情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。これにより、ユーザにとってユーザ情報を提供するインセンティブとなるので、より多くのユーザ情報を蓄積させ、ユーザ情報を提供することが可能になる、という効果が得られる。
<<第5実施例>>
第5実施例は、ユーザ情報として、ユーザ活動情報に含まれるユーザ自身の生体情報や、ユーザの体調や状態を示す問診情報や医療機器等による画像情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザ登録されている医師に対する診断依頼を取得することで、差分の情報である、診断依頼に対する回答の情報を提供する実施例である。
第5実施例は、ユーザ情報として、ユーザ活動情報に含まれるユーザ自身の生体情報や、ユーザの体調や状態を示す問診情報や医療機器等による画像情報を取得し、理想状態の情報として、ユーザ登録されている医師に対する診断依頼を取得することで、差分の情報である、診断依頼に対する回答の情報を提供する実施例である。
医師が患者の診察に使用することが可能な医療用アプリが知られている。この医療用アプリは、離隔した箇所にいる患者が、各種情報を提供すると医師が診察を行うことが可能なアプリであり、健康保険の適用を受けたものも提供されている。ただし、このようなアプリを使用するには医師が処方する処方コードが必要であり、一度は直接医師の診察を受ける必要があるため、初診で使用することができないものであった。第5実施例は、このような不便な点を解消するものである。
第5実施例において、実施形態に係るユーザ情報には、限定ではなく例として、ユーザ基本情報、ユーザ活動情報が含まれる。また、ユーザの問診情報や、ユーザが医療機器等で撮影された画像情報等を含む。
例えば、サーバ110のユーザ情報取得部331は、患者であるユーザの保険証情報を含むユーザ基本情報、ユーザの心拍数や脈拍等の情報を含むユーザ活動情報、および/または、ユーザの問診情報を端末120に入力させてユーザ情報を取得してもよい。また、ユーザ情報取得部331は、ユーザが医療機器等で撮影された画像情報を、ユーザが診察を受けている医療機関のサーバ等から取得してもよい。
実施形態に係る理想状態の情報には、限定ではなく例として、ユーザ登録されている医師に対する診断依頼情報を含む。
例えば、サーバ110の理想状態取得部333は、患者であるユーザによる診断依頼情報を端末120に入力させて理想状態の情報を取得してもよい。このとき、診断を希望する医師が既知である場合、その医師を指定してもよい。また、患者であるユーザが診断を希望する医師が誰になるか知らない場合や、特に指定しない場合には、医師を指定しなくてもよい。
実施形態に係る差分の情報には、診断依頼に対する回答情報を含む。具体的には、診断結果や病名が通知される。また、その病気に対する治療に向けて対応可能な医療機関や医師の情報を提供してもよく、その医療機関や医師の診察可能日時情報を提供してもよい。さらに、病気によっては、食事や運動についての情報を提供してもよい。
例えば、サーバ110の差分処理部334は、ユーザ登録されている医師の診断結果の情報等を、ユーザに提供してもよい。
<<第5実施例の効果>>
第5実施例によれば、ユーザの生体情報や問診情報、画像情報を取得し、医師に対する診断依頼情報を取得し、診断依頼に対する回答情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。特に、処方コードの入力が必要になるのが課金の時になるため、診察を受ける時点では処方コードを入力する必要がない。これにより、ユーザにとって容易に医療用アプリ等のオンライン上の医療サービスの提供を受けることが可能になる、という効果が得られる。
第5実施例によれば、ユーザの生体情報や問診情報、画像情報を取得し、医師に対する診断依頼情報を取得し、診断依頼に対する回答情報を提供することで、ユーザにとって有益な情報の提供を受けることが可能である。特に、処方コードの入力が必要になるのが課金の時になるため、診察を受ける時点では処方コードを入力する必要がない。これにより、ユーザにとって容易に医療用アプリ等のオンライン上の医療サービスの提供を受けることが可能になる、という効果が得られる。
<<第5実施例の機能構成>>
(1)サーバの機能構成
図5を用いてサーバ110の機能構成を説明する。図5に開示の機能部は、情報処理装置200が備えるプロセッサ201と、メモリ202と、ストレージ203と、入出力I/F204と、通信I/F205との協働により実現される。サーバ110の機能構成において、特に言及しない場合は実施形態と同一でよい。
(1)サーバの機能構成
図5を用いてサーバ110の機能構成を説明する。図5に開示の機能部は、情報処理装置200が備えるプロセッサ201と、メモリ202と、ストレージ203と、入出力I/F204と、通信I/F205との協働により実現される。サーバ110の機能構成において、特に言及しない場合は実施形態と同一でよい。
サーバ110は、入出力部310と、送受信部320と、制御部330と、記憶部340とを有する。制御部330は、その機能として、ユーザ情報取得部331と、属性分類部332と、理想状態取得部333と、差分処理部334と、診断処理部335と、診断医師決定部336と、課金算出部337とを有する。なお、各機能部の機能または処理は、実現可能な範囲において、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより実現されてもよい。記憶部340は、プログラム341と、ユーザ情報342とを格納する。
入出力部310と、送受信部320と、ユーザ情報取得部331と、属性分類部332と、理想状態取得部333と、差分処理部334と、診断処理部335と、診断医師決定部336と、課金算出部337とは、プロセッサ201が、記憶部340に格納されているプログラム341を読み出して実行することで実現される。記憶部340は、メモリ202および/またはストレージ203を用いて実現される。
診断処理部335は、ユーザ情報取得部331が取得したユーザ活動情報、ユーザの問診情報、および、ユーザの画像情報のうち少なくとも1つに基づき、病気につながるような異常の検出を行う機能を有している。この異常検出は、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより予測等されてもよい。
例えば、診断処理部335における異常検出では、類似する身体の箇所の画像情報との比較により検出されてもよい。このとき、ユーザの属性情報(年齢、性別等)が考慮されてより近い属性のユーザ情報と比較して類似する度合いを判定してもよい。また、機械学習の一類型である教師あり学習による教師データのような、適切な画像情報との比較により検出されてもよい。さらに、本来あるべき画像情報の状態や、想定される画像情報の状態との差分を検出してもよい。
診断医師決定部336は、理想状態取得部333における、ユーザ登録されている医師に対する診断依頼に対して、診断依頼を送信する医師を決定し、診断依頼を送信する機能を有している。診断する医師は、1人でも複数でもよい。
例えば、診断医師決定部336では、ユーザ登録されている医師に対する診断依頼に対して、診断依頼を送信する。このとき、どの医師に送信するかは、診断医師決定部336で医師の診療可能な診療科の情報や、ユーザが使用可能な言語と当該医師が対応可能な言語との情報等に基づいて判定してもよく、ユーザ登録されている医師全員に送信してもよい。送信する医師を選択する場合、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより判定されてもよい。また、このとき、ユーザ情報取得部331が取得したユーザ活動情報、ユーザの問診情報、および、ユーザの画像情報のうち少なくとも1つを送信してもよい。
医師に対する診断依頼に対して、医師は回答を行う。診断医師決定部336では、どの医師の回答を、診断依頼を入力したユーザに送信するか決定する。このとき、診断医師決定部336では、1または複数の回答を選択してもよく、全ての回答を選択してもよい。例えば、最速の回答のみを選択してもよく、所定の回答受付時間を設定し、その回答受付時間内の回答のみを選択してもよい。また、複数の回答の中から診断結果を選択してもよく、例えば最も多数の回答を診断結果としてもよい。なお、決定された医師の回答は、差分処理部334を介して端末120Aへ送信される。
また、複数の回答の中からユーザが選択可能に提供してもよく、例えば、医師が所属する医療機関の位置情報や、当該医師の予約空き状況や口コミ等の情報を提供し、それらの情報からユーザが選択できるように提供してもよい。
課金算出部337は、医師の診断に対する、ユーザの課金情報を算出する。このとき、医師の診察は健康保険の適用を受けることが出来るので、診断した医師から処方コードの発行を受け付け、保険点数を付与し、ユーザの保険証情報に規定の自己負担割合に基づいて患者であるユーザの自己負担金額と、医師に対する健康保険による診療報酬を算出する。
医師の診断に対するユーザへの課金のタイミングは、例えば、ユーザが当該サービスに係る、コンピュータやスマートフォン等にインストールするアプリをダウンロードする時でもよく、所定期間ごとに課金してもよく、診断の都度支払いが発生してもよい。また、診断処理部335における診断処理に要した時間、または、処理データ量に応じて課金してもよい。医師に対する診療報酬については、複数の医師から回答を受け付けた場合、この複数の医師の間で配分してもよく、ユーザが診断結果として採用した回答をした医師に対して診療報酬が支払われるようにしてもよい。
また、例えば、ユーザの自己負担分の支払いについて、当該ユーザ自身で支払う方式だけではなく、ユーザ登録している企業がユーザ情報の提供を受ける対価として支払うようにしてもよい。一例として、取得したい情報を選択可能とし、取得したい情報に対して企業であるユーザが金額設定してもよく、情報を提供するユーザが提供可否を選択するとともに金額を設定してもよく、ユーザ間のニーズ等から課金算出部337で金額設定してもよい。このとき、機械学習またはAI(Artificial Intelligence)などにより金額が設定されてもよい。さらに、情報提供と情報取得との結果、ユーザに支払いが発生した場合、企業広告を表示させてその広告を視聴することによりマネタイズしてもよい。
<<第5実施例の動作処理>>
図6を参照し、実施形態に係る通信システム1の処理について説明する。図6は、実施形態1の第5実施例に係る通信システム1の処理のシーケンスの一例を示す。図6の例は、サーバ110が患者の端末120Aからユーザの生体情報や問診情報、画像情報を取得し、患者の端末120Aから診断依頼である理想状態の情報を取得し、医師の端末120Bへ診断依頼を送信して回答を受信し、患者の端末120Aに対して診断依頼に対する回答である差分の情報を提供し、課金情報を算出して送信するシーケンスである。通信システム1の処理のシーケンスにおいて、特に言及しない場合は実施形態と同一でよい。
図6を参照し、実施形態に係る通信システム1の処理について説明する。図6は、実施形態1の第5実施例に係る通信システム1の処理のシーケンスの一例を示す。図6の例は、サーバ110が患者の端末120Aからユーザの生体情報や問診情報、画像情報を取得し、患者の端末120Aから診断依頼である理想状態の情報を取得し、医師の端末120Bへ診断依頼を送信して回答を受信し、患者の端末120Aに対して診断依頼に対する回答である差分の情報を提供し、課金情報を算出して送信するシーケンスである。通信システム1の処理のシーケンスにおいて、特に言及しない場合は実施形態と同一でよい。
(ステップS121)サーバ110の診断処理部335は、ステップS104の処理手順で格納されたユーザ情報であるユーザの生体情報や問診情報、画像情報に基づき、病気につながるような異常の検出を行う。
(ステップS122)サーバ110の診断医師決定部336は、ステップS107の処理手順で取得した理想状態の情報である診断依頼に対して、ユーザ登録されている医師の中から、診断する医師を決定する。
(ステップS123)サーバ110の診断医師決定部336は、ステップS122の処理手順で決定した医師の端末120Bへ、送受信部320で診断依頼を送信させる。このとき、ユーザの生体情報や問診情報、画像情報も送信してもよい。ここで、診断依頼を送信する医師が複数である場合、送信先の医師の端末120B,120C,・・・へ送信するが、図示は省略する。
(ステップS124)端末120Bは、ステップS123の処理手順でサーバ110から送信された診断依頼を、送受信部360にて受信して受け付ける。
(ステップS125)端末120Bは、ステップS124の処理手順で受け付けた診断依頼に対する回答を医師が入力するので、送受信部360でサーバ110へ送信させる。
(ステップS126)サーバ110の診断医師決定部336は、ステップS125の処理手順で端末120Bから送信された診断依頼に対する回答を、送受信部320にて受信して受け付ける。また、診断医師決定部336は、どの医師の回答を当該ユーザに差分情報として送信するか決定する。
(ステップS127)サーバ110の課金算出部337は、ステップS125の処理手順における診断依頼に対する回答、すなわち医師の診断について、ユーザの課金情報を算出する。課金算出部337は、診断した医師から処方コードの発行を受け付け、患者であるユーザの自己負担金額と、医師の診療報酬を算出する。また、課金算出部337は、算出した自己負担金額と診療報酬とを、患者であるユーザの端末120Aと、医師の端末120Bとにそれぞれ送信する。
(ステップS128)端末120Aは、ステップS127の処理手順でサーバ110から送信された自己負担金額を、送受信部360にて受信して受け付ける。
(ステップS129)端末120Bは、ステップS127の処理手順でサーバ110から送信された診療報酬を、送受信部360にて受信して受け付ける。
<<決済の表示態様>>
ユーザがサービスの利用をする場合に課金されること知られている。例えば、所定のサービスの課金として固定金額での月額制や都度払いが知られている。一方で、固定金額はユーザの年収や資産によって、決済金額を安い(金額が小さい)と感じたり、高い(金額が大きい)と感じたりすることがあり、ユーザによって金額の大小の印象は異なる。
ユーザがサービスの利用をする場合に課金されること知られている。例えば、所定のサービスの課金として固定金額での月額制や都度払いが知られている。一方で、固定金額はユーザの年収や資産によって、決済金額を安い(金額が小さい)と感じたり、高い(金額が大きい)と感じたりすることがあり、ユーザによって金額の大小の印象は異なる。
本開示では、ユーザ毎に決済金額の大小を、それぞれのユーザのユーザ金融情報と決済金額とに基づいた表示態様とすることで、ユーザ毎に金額の大小を視認しやすい決済画面を表示することができる。なお、ユーザ金融情報は、ユーザの金融に関連する情報であればどのようなものでもよい。例として、ユーザの年収や資産額、ユーザが所定期間に決済した金額や履歴などを含む。
(表示態様の決定処理)
ユーザ情報取得部331は、端末120から送信される決済情報を、端末120から取得する。なお、ユーザ情報取得部331は、店舗またはECサイトを運営する企業サーバや、金融機関、決済代行会社等のサーバから取得してもよい。
ユーザ情報取得部331は、端末120から送信される決済情報を、端末120から取得する。なお、ユーザ情報取得部331は、店舗またはECサイトを運営する企業サーバや、金融機関、決済代行会社等のサーバから取得してもよい。
ユーザ情報取得部331は、端末120の送受信部360を介してユーザ情報の一部として、ユーザ金融情報を取得する。
制御部330 は、ユーザ金融情報に基づいて、基準金額を決定し、基準金額に基づいて、ユーザ毎に決済オブジェクトの表示態様を決定する。なお、基準金額は具体的な金額でなく、3,000円〜5,000円などのレンジで設定されてもよい。
送受信部320は、決済オブジェクトの表示態様表示指示を端末120に送信する。
端末120の送受信部360は、決済オブジェクト表示態様表示指示を受信する。
端末120の入出力部350は、受信した決済オブジェクト表示態様表示指示に従って、決済オブジェクトを表示する。
(決済オブジェクトの表示態様)
図7、および図8は、実施形態の決済の表示態様に係る決済画面の表示例を示す。図7に示す端末120の画面は、ユーザの基準金額が5,000円である場合の一例である。図7(a)は決済金額が5,000円の場合の例を示し、図7(b)は決済金額が50,000円の場合の例を示し、図7(c)は決済金額が500円の場合の例を示している。
図7、および図8は、実施形態の決済の表示態様に係る決済画面の表示例を示す。図7に示す端末120の画面は、ユーザの基準金額が5,000円である場合の一例である。図7(a)は決済金額が5,000円の場合の例を示し、図7(b)は決済金額が50,000円の場合の例を示し、図7(c)は決済金額が500円の場合の例を示している。
図7(a)は、決済金額が5,000円であり、図7(a)の決済オブジェクトB1のような大きさで表示される。
図7(b)は、決済金額が50,000円であり、基準金額の5,000円より金額が大きいため、図7(b)の決済オブジェクトB2は図7(a)の決済オブジェクトB1より大きく表示される。図7(c)は、決済金額が500円であり、基準金額の5,000円より金額が小さいため、図7(c)の決済オブジェクトB3は図7(a)の決済オブジェクトB1より小さく表示される。また、決済オブジェクトB1,B2,B3では、決済オブジェクトの大きさに合わせて、金額を表示する文字の大きさも合わせて拡大または縮小させて表示している。
図8(a)は、決済金額が500円の場合の例を示し、図8(b)は決済金額が5,000円の場合の例を示し、図8(c)は決済金額が50円の場合の例を示している。
図8(a)は、決済金額が500円であり、図8(a)の決済オブジェクトB4のような大きさで表示される。
図8(b)は、決済金額が5,000円であり、基準金額の500円より金額が大きいため、図8(b)の決済オブジェクトB5は図8(a)の決済オブジェクトB4より大きく表示される。図8(c)は、決済金額が50円であり、基準金額の500円より金額が小さいため、図8(c)の決済オブジェクトB6は図8(a)の決済オブジェクトB4より小さく表示される。
また、決済オブジェクトB1〜B6では、決済オブジェクトの大きさに合わせて、金額を表示する文字の大きさも合わせて拡大または縮小させて表示している。なお、図7(a)の決済オブジェクトB1と、図8(a)の決済オブジェクトB4とは同一のサイズであってもよい。
上述の通り、決済オブジェクトはユーザごとにユーザ金融情報に基づいた基準金額と決済金額とに基づいて表示態様が決定される。なお、表示態様は大きさに限定されず、ユーザ金融情報に基づいて、決済金額高い場合に、強調表示できればどのようなものであってもよく、表示する決済オブジェクトの色彩・明度・彩度を強調するものであってもよい。つまり、基準金額に対して決済金額が大きいほど強調されるように表示されてもよい。
<<コンテンツ操作>>
上述の開示では、端末120にコンテンツを表示する。コンテンツの情報量が多い場合、ユーザは端末120の画面をスクロールして、表示するコンテンツを移動させる。ユーザの操作に応答してコンテンツが最下部に到達した場合に、画面をバウンスさせる方法が知られているが、コンテンツの情報量が多く、コンテンツが最下部に移動した状態でコンテンツの先頭箇所や任意の途中の箇所に移動ためには、何度もスクロール操作をする必要があり煩雑である。そこで、本開示では、ユーザがコンテンツの最下部が表示されている状態で行う操作の操作強度に応じた移動量でコンテンツを移動させることで、コンテンツの先頭箇所や途中の箇所に移動させることを可能にする。
上述の開示では、端末120にコンテンツを表示する。コンテンツの情報量が多い場合、ユーザは端末120の画面をスクロールして、表示するコンテンツを移動させる。ユーザの操作に応答してコンテンツが最下部に到達した場合に、画面をバウンスさせる方法が知られているが、コンテンツの情報量が多く、コンテンツが最下部に移動した状態でコンテンツの先頭箇所や任意の途中の箇所に移動ためには、何度もスクロール操作をする必要があり煩雑である。そこで、本開示では、ユーザがコンテンツの最下部が表示されている状態で行う操作の操作強度に応じた移動量でコンテンツを移動させることで、コンテンツの先頭箇所や途中の箇所に移動させることを可能にする。
コンテンツの情報量が多く、最下部から最上部や任意の場所にコンテンツを移動させるために多くの操作を要する場合であっても、少ない操作で最下部から最上部または任意の場所に移動させることができる。
(端末の動作処理)
端末120の入出力部350は、端末120の画面にコンテンツを表示する。コンテンツはスクロール操作可能なコンテンツであればどのようなものであってもよい。
端末120の入出力部350は、端末120の画面にコンテンツを表示する。コンテンツはスクロール操作可能なコンテンツであればどのようなものであってもよい。
端末120の入出力部350は、ユーザの端末120の画面への操作(コンテンツを移動させる操作)を受け付ける。
端末120の制御部370は、ユーザの操作強度に基づき、コンテンツの移動量を決定し、入出力部350を介して、コンテンツを移動させる。
(スクロール操作による移動)
図9は、実施形態のコンテンツ操作に係るWeb表示画面の表示例を示す。図9(a)に示す端末120の画面は、コンテンツD1と、コンテンツ最下部D2が表示されている例を示している。
図9は、実施形態のコンテンツ操作に係るWeb表示画面の表示例を示す。図9(a)に示す端末120の画面は、コンテンツD1と、コンテンツ最下部D2が表示されている例を示している。
図9(a)のコンテンツD1上において、ユーザの手指F1で上方向にスクロール操作を行うと、通常、これ以上は上方向にスクロールできないので表示状態はそのままになるが、本実施例では、Webページがコンテンツ最下部D2でバウンドし、逆方向である上方向にスクロールさせる。このとき、上方向にスクロールさせる移動量は、スクロール強度に応じて変化させてもよい。
ユーザが、手指F1を使ってコンテンツD1をスクロール操作し最下部に到達すると、端末120の画面下端コンテンツ最下部D2が表示される。(図9(a))
ユーザが、コンテンツ最下部D2が端末120の画面下端表示される状態からさらに、手指F1を使ってコンテンツD1をスクロール操作すると、余白D3が表示される。(図9(b))なお、スクロール操作の距離が長いほどに表示される余白D3の面積が広く表示されてもよい。
ユーザが、手指F1を使ったコンテンツD1のスクロール操作を中止すると、コンテンツ最下部D2が、徐々に端末120の画面下端に移動し、余白D3の面積は小さくなる。(図9(c))
所定のユーザ操作が行われると、ユーザ操作の操作強度に応答してコンテンツD1は、移動する。(図9(d))
ユーザの所定の操作とはコンテンツD1に対する操作であればどのようなものでもよい。例として、スワイプ操作、タップ操作が含まれてもよい。
ユーザ操作がスクロール操作の場合、操作強度が高いとは、スクロール操作の回数が多いほど操作強度が高いこと、スクロール操作のスピードが速いほど操作強度が高いこと、1以上のスクロール操作の総合距離が長いほど操作強度が高いこと、画面接触後からスクロール操作開始までの停止時間が長いほど操作強度が高いこと、2以上のスクロール操作の時間間隔が短いほど操作強度が高いことを含んでよい。なお、スワイプ操作はフリック操作を含むユーザの操作である。
ユーザ操作がタップ操作の場合、操作強度が高いことは、タップ操作の回数が多いほど操作強度が高いこと、タップの圧力が強いほど操作強度が高いこと、2以上のタップ操作の時間間隔が短いほど操作強度が高いこと、を含んでよい。
なお、端末120の画面には、ユーザの操作に応じた想定移動後のコンテンツ位置を示すインジケータを表示してもよい。
また 、本開示ではコンテンツが画面の上下にスクロール可能な場合に、コンテンツが端末120の画面下端に達した際の挙動について説明したが、本開示の内容はこれに限られるものではない。より具体的には、コンテンツが左右にスクロール可能な場合に、コンテンツが端末120の右端または左端に達した際に適用されてもよい。
1 通信システム、110 サーバ、120 端末、130 ネットワーク、200 情報処理端末、201 プロセッサ、202 メモリ、203 ストレージ、204 入出力インタフェース(入出力I/F)、205 通信インタフェース(通信I/F)、310 入出力部、320 送受信部、330 制御部、331 ユーザ情報取得部、332 属性分類部、333 理想状態取得部、334 差分処理部、335 診断処理部、336 診断医師決定部、337 課金算出部、340 記憶部、341 プログラム、342 ユーザ情報、350 入出力部、360 送受信部、370 制御部、371 ユーザ情報取得部、372 理想状態取得部、373 差分受付部、380 記憶部、381 プログラム
Claims (1)
- 明細書に記載の発明。
Priority Applications (1)
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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JP2022186531A (ja) * | 2021-06-04 | 2022-12-15 | 株式会社Zozo | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP2022186530A (ja) * | 2021-06-04 | 2022-12-15 | 株式会社Zozo | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
-
2019
- 2019-05-29 JP JP2019100562A patent/JP2020194434A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022186531A (ja) * | 2021-06-04 | 2022-12-15 | 株式会社Zozo | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP2022186530A (ja) * | 2021-06-04 | 2022-12-15 | 株式会社Zozo | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP7241126B2 (ja) | 2021-06-04 | 2023-03-16 | 株式会社Zozo | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
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