JP2020194434A - 情報処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

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。

特開２００１−２２２４９７号公報

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。

実施形態の一態様に係る通信システムの構成を示す。 本開示に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す。 実施形態に係る情報処理装置の機能的な構成を示すブロック図の一例を示す。 実施形態に係る通信システムの処理のシーケンスの一例を示す。 実施形態の第５実施例に係るサーバの機能的な構成を示すブロック図の一例を示す。 実施形態の第５実施例に係る通信システムの処理のシーケンスの一例を示す。 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。 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。 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。

＜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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

（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。

＜＜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。

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。

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。

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。

（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。

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（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。

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、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（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)

1. 明細書に記載の発明。

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