JP7011617B2 - 推定装置、推定方法及び推定プログラム - Google Patents

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。

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）。

特開２００４－１１８５６６号公報

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。

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。

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。

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。

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３は、実施形態に係る推定装置の構成例を示す図である。 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。 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。 図６は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。 図７は、変形例に係る推定処理の一例を示す図である。 図８は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

（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。

（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。

（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。

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。

「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。

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。

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。

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。

「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。

（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。

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。

（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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

〔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。

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）。

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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）。

〔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。

〔４－１．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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

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。

〔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。

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。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

〔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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

また、上述した推定装置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。

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。

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

Claims (13)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。
11. 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。
12. 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。
13. 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。

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