JP7090575B2 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDF

Info

Publication number
JP7090575B2
JP7090575B2 JP2019053671A JP2019053671A JP7090575B2 JP 7090575 B2 JP7090575 B2 JP 7090575B2 JP 2019053671 A JP2019053671 A JP 2019053671A JP 2019053671 A JP2019053671 A JP 2019053671A JP 7090575 B2 JP7090575 B2 JP 7090575B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
information
disease
movement
area
user
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019053671A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2020154857A (ja
Inventor
孝太 坪内
伸司 鈴木
さや香 砂長
和也 兒玉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yahoo Japan Corp
Original Assignee
Yahoo Japan Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yahoo Japan Corp filed Critical Yahoo Japan Corp
Priority to JP2019053671A priority Critical patent/JP7090575B2/ja
Publication of JP2020154857A publication Critical patent/JP2020154857A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP7090575B2 publication Critical patent/JP7090575B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
従来、インターネット上の検索データを用いて感染症の流行を把握する技術が知られている。例えば、特定の検索クエリの使用頻度と、インフルエンザの流行との相関性に基づき、インフルエンザの流行を予測する技術が提案されている。
"Detecting influenza epidemics using search engine query data" Jeremy Ginsberg, Matthew H. Mohebbi, Rajan S. Patel, Lynnette Brammer, Mark S. Smolinski & Larry Brilliant ＜インターネット＞ http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/en/us/archive/papers/detecting-influenza-epidemics.pdf（平成３１年２月１９日検索）
しかしながら、上記の従来技術では、感染症への適切な対策を提案できるとは限らない。
例えば、上記の従来技術では、各地域のインフルエンザの流行を予測し、ユーザに予測結果を提供するに過ぎない。このため、感染症が流行する恐れがある地域に移動するユーザに対して、感染症への対策を提案できるとは限らない。
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
本願に係る情報処理装置は、ユーザの将来における移動を示す移動情報と、疾患に関する疾患情報であって、当該疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した移動情報及び疾患情報に基づいて、前記ユーザが移動先となるエリアで前記疾患に感染する危険度を推定する推定部と、前記推定部が推定した危険度に応じて、前記ユーザに前記疾患に対する対策を提案する提案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、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できるという効果を奏する。
図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る疾患情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る移動情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
以下に本願に係る情報処理装置、情報処理方法及び情報処理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情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムが限定されるものではない。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される。
〔１．実施形態〕
図１を用いて、本実施形態の情報処理装置等により実現される情報処理を説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１に示す例において、情報処理システム１は、端末装置１０及び情報処理装置１００を有する。端末装置１０と、情報処理装置１００とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１は、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
図１に示す端末装置１０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。例えば、端末装置１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。なお、図１に示す例において、端末装置１０は、ユーザＵ１によって利用されるスマートフォンやタブレット等のスマートデバイスである場合を示す。また、図１に示す例において、端末装置１０は、液晶ディスプレイ等の出力部（以下、画面と記載する場合がある）を有し、タッチパネルが採用されているものとする。すなわち、ユーザＵ１は、指や専用ペンで出力部の表示面をタッチすることにより端末装置１０の各種操作を行う。
また、端末装置１０は、ユーザＵ１の将来における移動を示す移動情報を、情報処理装置１００に送信する。例えば、端末装置１０は、外部のサーバ装置が配信するスケジュール管理サービス、路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、天気予報サービスなどのウェブページにおけるユーザの利用履歴に基づく移動情報を、情報処理装置１００に送信する。また、例えば、端末装置１０は、端末装置１０にインストールされた各種アプリケーション（以下、「アプリ」と記載する場合がある）におけるユーザＵ１の利用履歴に基づく移動情報を、情報処理装置１００に送信する。具体的には、端末装置１０は、スケジュール管理アプリ、路線検索アプリ、地図提供アプリ、旅行アプリ、飲食店紹介アプリ、天気予報アプリ等におけるユーザＵ１の利用履歴に基づく移動情報を、情報処理装置１００に送信する。また、例えば、端末装置１０は、端末装置１０が有する各種センサ（例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）機能や、モーションセンサなど）が検知した情報に基づく移動情報を、情報処理装置１００に送信する。
また、端末装置１０は、情報処理装置１００によって提案（配信）される疾患に対する対策に関する対策情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、端末装置１０は、情報処理装置１００によって配信される情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。
図１に示す情報処理装置１００は、端末装置１０を利用するユーザに対策情報を提案するサーバ装置である。図１の例において、情報処理装置１００は、緯度及び経度に基づいて既存の地図情報を同じ大きさのエリア（例えば、一辺を１００メートル、１キロメートル等とするメッシュ）で区切り、各エリアの疾患に関する疾患情報を疾患情報記憶部に格納する。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、現在疾患が発生しているエリア、若しくは、将来疾患が発生するエリアである発生エリアを示す情報や、疾患が流行する期間（例えば、流行の立ち上がりとなる期間、流行がピークとなる期間、流行が終息する期間など）、流行の度合い、発生エリアからの人の流入先であるエリアを示す情報などを含む疾患情報を疾患情報記憶部に格納する。なお、疾患情報は、ユーザの検索クエリの入力状況と、疾患の流行との相関性を学習したモデルを用いて生成されてもよい。
また、図１に示す例において、情報処理装置１００は、ユーザの該当する日時を示す時間情報や、ユーザが移動する位置（例えば、出発地、到着地、経由地など）を示す位置情報、並びに、移動手段に関する情報を含む移動情報を端末装置１０から取得し、移動情報記憶部に格納する。
以下、図１を用いて、情報処理装置１００が行う情報処理について説明する。なお、以下の説明において、路線検索サービスが外部のサーバ装置から端末装置１０に配信済みであるものとする。また、図１に示すマップＭ１は、ユーザＵ１が移動する位置が含まれるエリア（エリアＡＲ１、ＡＲ２、ＡＲ４及びＡＲ５）、並びに、その周辺のエリア（エリアＡＲ３及びＡＲ６）を模式的に示す。また、図１に示すマップＭ１において、ユーザＵ１が路線検索サービスにおいて検索した経路を実線で表わし、他の経路を点線で表わす。
まず、情報処理装置１００は、端末装置１０から送信されるユーザＵ１の移動情報を取得する（ステップＳ１１）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、端末装置１０に表示した路線検索サービスにおいてユーザＵ１が出発地「駅Ｓｔ１」から到着地「駅Ｓｔ４」までの乗換案内を検索した検索結果（画面Ｗ１）に含まれる時間情報、位置情報及び移動手段に関する情報を、ユーザＵ１の移動情報として取得する。具体的には、情報処理装置１００は、時間情報（出発日時）「２０ＸＸ年２月２８日７時５６分」、出発地「駅Ｓｔ１」、到着地「駅Ｓｔ４」、経由地「駅Ｓｔ２」及び「駅Ｓｔ３」、並びに、これらの地点間の移動手段「電車（Ａ電鉄）」を移動情報として取得する。
続いて、情報処理装置１００は、疾患情報を取得する（ステップＳ１２）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、ステップＳ１１において取得した時間情報に対応する「２０ＸＸ年２月２８日」の時点において疾患が発生する発生エリアを示す情報、発生エリアにおける疾患の流行の度合い、並びに、流入先であるエリアを示す情報を、疾患情報として取得する。
続いて、情報処理装置１００は、ユーザＵ１が移動先となるエリアで疾患（図１の例では、インフルエンザ）に感染する危険度を推定する（ステップＳ１３）。ここで、図１の例において、危険度とは、ユーザが疾患に感染する可能性を示す指標であり、危険度が高い程ユーザが疾患に感染する可能性が高いことを示す。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、ユーザＵ１のエリア内での移動速度や、ユーザＵ１の属性情報（疾患の感染しやすさ等）、疾患の感染力、疾患の流行の度合い等を要素として所定の算出法により危険度を算出する。
続いて、情報処理装置１００は、推定した危険度に応じて、ユーザＵ１に疾患に対する対策を提案する（ステップＳ１４）。例えば、図１の例において、経由地「駅Ｓｔ２」が含まれるエリアＡＲ２及び、並びに、到着地「駅Ｓｔ４」が含まれるエリアＡＲ５のうち少なくとも一方が発生エリアである場合、情報処理装置１００は、移動情報に含まれる時間情報に対応する日時の発生エリアの疾患の流行の度合い（例えば、「流行の立ち上がり」、「流行のピーク」、「流行の終息」などといった流行の段階、並びに、「大規模の流行」、「小規模の流行」などといった流行の規模）に応じて危険度を推定する。そして、情報処理装置１００は、推定した危険度に応じた疾患に対する対策に関する情報（図１に示す端末装置１０の画面Ｗ２において表示される情報）を端末装置１０に配信する。
また、例えば、図１の例において、経由地「駅Ｓｔ３」が含まれるエリアＡＲ４が発生エリアである場合、情報処理装置１００は、エリアＡＲ４の疾患の流行の度合いに応じて危険度を推定する。そして、推定した危険度が所定の条件を満たす場合（例えば、移動情報から抽出した時間情報に対応する「２０ＸＸ年２月２８日」の時点において、エリアＡＲ４での流行がピークを迎える場合）、情報処理装置１００は、経由地「駅Ｓｔ３」（「駅Ｓｔ３」及び「駅Ｓｔ４」間の経路）の迂回を提案する情報（図１に示す端末装置１０の画面Ｗ３において表示される情報）を端末装置１０に配信する。一方、推定した危険度が所定の条件を満たさない場合、情報処理装置１００は、画面Ｗ２において表示される情報と同類の情報（感染の予防法）を端末装置１０に配信する。
ここで、図１の例において、ユーザＵ１が経由地「駅Ｓｔ３」の迂回に同意した場合（画面Ｗ３の「はい」ボタンの選択操作が行われた場合）、情報処理装置１００は、疾患が発生しない（若しくは、エリアＡＲ４へ移動した場合よりも危険度が低い）エリアＡＲ３に含まれる「駅Ｓｔ５」を経由する新たな経路を示す情報を端末装置１０に配信する。また、図１の例において、ユーザＵ１が経由地「駅Ｓｔ３」の迂回に同意しない場合（画面Ｗ３の「いいえ」ボタンの選択操作が行われた場合）、情報処理装置１００は、画面Ｗ２において表示される情報と同類の情報を端末装置１０に配信する。
また、例えば、図１の例において、「駅Ｓｔ６」が含まれるエリアＡＲ６が発生エリアであり、且つ、「駅Ｓｔ６」からユーザＵ１の目的地「駅Ｓｔ４」への利用者の流入状況が所定の条件を満たす場合（例えば、「駅Ｓｔ６」から「駅Ｓｔ４」へ流入する利用者数が１万人、１０万人以上である場合や、「駅Ｓｔ６」から「駅Ｓｔ４」へ流入する利用者の割合が１割以上である場合など）、情報処理装置１００は、エリアＡＲ６の疾患の流行の度合いに応じて危険度を推定する。そして、情報処理装置１００は、推定した危険度が所定の条件を満たす場合、情報処理装置１００は、「駅Ｓｔ６」から「駅Ｓｔ４」に向かう移動経路に含まれる経由地「駅Ｓｔ３」（「駅Ｓｔ３」及び「駅Ｓｔ４」間の経路）の迂回を提案する情報（図１に示す端末装置１０の画面Ｗ３において表示される情報）を端末装置１０に配信する。
なお、情報処理装置１００は、画面Ｗ２または画面Ｗ３に表示される情報を、任意のタイミングで端末装置１０に配信してもよい。例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０から移動情報を受け付けたタイミングで情報を配信する。また、例えば、情報処理装置１００は、疾患情報が更新され危険度が変化したタイミングで情報を配信する。また、例えば、情報処理装置１００は、端末装置１０が有する各種センサにより、ユーザＵ１の発生エリアへの進入が予測されたタイミングで情報を配信する。
また、上述の実施形態では、情報処理装置１００が、将来疾患が発生する発生エリアと、ユーザＵ１の将来における移動を示す移動情報とに応じて、発生エリアの迂回を提案する情報を配信する例を示した。しかしながら、情報処理装置１００の実施形態は、これに限定されるものではない。例えば、情報処理装置１００は、現在疾患が発生しているエリアを発生エリアとし、発生エリアの迂回を提案する情報を配信してもよい。また、情報処理装置１００は、各種疾患の発生や伝播を予測する各種の公知技術を用いて、任意の時間が経過した後における発生エリアの推定を行ってよい。
以上のように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの移動情報及び疾患情報に基づいて、移動先のエリアにおいてユーザが疾患に感染する危険度を推定する。これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、危険度に応じて、ユーザに疾患への予防法や、迂回する経路を提案できる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる。
〔２．情報処理システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための情報処理システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る情報処理システム１は、端末装置１０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０及び情報処理装置１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。
端末装置１０は、ユーザよって利用される情報処理装置である。端末装置１０は、情報処理装置１００によって提供される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。また、端末装置１０は、情報処理装置１００によって提供される情報の表示処理を実現する制御情報を情報処理装置１００から受け取った場合には、制御情報に従って表示処理を実現する。また、端末装置１０は、外部のサーバ装置が配信する路線検索サービス、地図提供サービス、旅行サービス、飲食店紹介サービス、天気予報サービスなどのウェブページにおけるユーザの利用履歴に基づく移動情報を、情報処理装置１００に送信する。また、端末装置１０は、端末装置１０にインストールされた各種アプリケーションにおけるユーザＵ１の利用履歴に基づく移動情報を、情報処理装置１００に送信する。
情報処理装置１００は、端末装置１０を利用するユーザに対策情報を提案（配信）するサーバ装置である。情報処理装置１００は、疾患に関する疾患情報、並びに、端末装置１０から送信される移動情報を管理する。なお、情報処理装置１００は、対策情報を提案するアプリケーションのデータそのものを配信するサーバであってもよい。また、情報処理装置１００は、端末装置１０に制御情報を配信する配信装置として機能してもよい。ここで、制御情報は、例えば、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のスクリプト言語やＣＳＳ（Cascading Style Sheets）等のスタイルシート言語により記述される。なお、情報処理装置１００から配信されるコンテンツに関するアプリケーションそのものを制御情報とみなしてもよい。情報処理装置１００の構成は後述する。
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、端末装置１０等との間で情報の送受信を行う。
（記憶部１２０について）
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、疾患情報記憶部１２１と、移動情報記憶部１２２とを有する。
（疾患情報記憶部１２１について）
疾患情報記憶部１２１は、疾患に関する疾患情報を記憶する。ここで、図４を用いて、疾患情報記憶部１２１が記憶する疾患情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係る疾患情報記憶部の一例を示す図である。図４の例では、疾患情報記憶部１２１は、「疾患名」、「属性情報」、「発生エリア」、「期間」、「流行の度合い」、「移動先」、「移動手段」といった項目を有する。
「疾患名」は、疾患の名称を示す。「属性情報」は、疾患に感染しやすいユーザや、疾患に感染した際に重篤化しやすいユーザの属性を示し、性別に関する情報や、年代に関する情報、健康状態に関する情報、妊娠しているか否かに関する情報などが含まれる。「発生エリア」は、現在疾患が発生しているエリア、若しくは、将来疾患が発生するエリアを示す。なお、図４では、「発生エリア」に「ＡＲ１１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、緯度や経度を示す情報であってもよい。
「期間」は、疾患が発生する期間を示す。「流行の度合い」は、感染の流行の度合いを示し、例えば、「流行の立ち上がり（感染者の数が増加傾向にある）」、「流行のピーク」、「流行の終息（感染者の数が減少傾向にある）」といった流行の段階を示す情報や、「大規模な流行」、「小規模な流行」といった流行の規模を示す情報などが含まれる。
「移動先」は、「発生エリア」に格納されたエリアからの人の流入状況が所定の条件を満たすエリアを示す。例えば、発生エリア「ＡＲ１１」からの流入者の数が１万人、１０万人以上であるエリアや、流入者全体に対する発生エリア「ＡＲ１１」からの流入者の割合が１割以上であるエリアを示す。なお、図４では、「移動先」に「ＡＲ１２」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、緯度や経度を示す情報であってもよい。「移動手段」は、「発生エリア」に格納されたエリアから「移動先」に格納されたエリアへの移動手段を示す。
すなわち、図４では、疾患名「インフルエンザ」に属性情報「乳幼児」及び「高齢者」が設定され、「２０ＸＸ年１２月第２週～２０ＸＹ年１月第２週」の期間において発生エリア「ＡＲ１１」においてインフルエンザの流行が「流行の立ち上がり（大規模の流行）」を迎え、発生エリア「ＡＲ１１」からの「ＡＲ１２」への人の流入が所定の条件を満たし、発生エリア「ＡＲ１１」からの「ＡＲ１２」への移動に「電車（Ａ電鉄）」が用いられる例を示す。
（移動情報記憶部１２２について）
移動情報記憶部１２２は、ユーザの将来における移動を示す移動情報を記憶する。ここで、図５を用いて、移動情報記憶部１２２が記憶するクエリに関する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る移動情報記憶部の一例を示す図である。図５の例では、移動情報記憶部１２２は、「ユーザＩＤ」、「属性情報」、「移動情報」といった項目を有する。
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「属性情報」は、ユーザの属性を示し、性別に関する情報や、年代に関する情報、健康状態に関する情報、妊娠しているか否かに関する情報などが含まれる。「移動情報」は、ユーザの将来における移動を示す情報であり、図５の例では「日時」、「出発地」、「到着地」、「経由地」、「移動手段」といった項目を有する。
「日時」は、ユーザが移動する時間に関する時間情報を示す。なお、図５では、「日時」に「ＤＴ１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、出発日時や到着日時を示す情報であってもよい。「出発地」は、ユーザが出発地とする位置に関する位置情報を示す。「到着地」は、ユーザが到着地とする位置に関する位置情報を示す。「経由地」は、ユーザが経由する位置に関する位置情報を示す。なお、図４では、「出発地」、「到着地」及び「経由地」に「ＡＲ２１」といった概念的な情報が格納される例を示したが、実際には、緯度や経度を示す情報であってもよい。「移動手段」は、「出発地」から「到着地」までの移動にユーザが利用する移動手段を示す。
すなわち、図５では、ユーザＩＤ「Ｕ１」によって識別され、属性情報「３０代男性」を有するユーザが、日時「ＤＴ１」に出発地「ＡＲ２１」、到着地「ＡＲ２２」、経由地「ＡＲ２３」及び「ＡＲ２４」とし、移動手段「電車（Ａ電鉄）」を用いて移動する例を示す。
（制御部１３０について）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭ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る。実施形態に係る制御部１３０は、図３に示すように、取得部１３１と、推定部１３２と、提案部１３３とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。
（取得部１３１について）
取得部１３１は、ユーザの将来における移動を示す移動情報と、疾患に関する疾患情報であって、当該疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する。例えば、図１の例において、取得部１３１は、端末装置１０が表示した路線検索サービスにおいてユーザＵ１が出発地「駅Ｓｔ１」から到着地「駅Ｓｔ４」までの乗換案内を検索した検索結果に含まれる時間情報、位置情報及び移動手段に関する情報をユーザＵ１の移動情報として取得し、移動情報記憶部１２２に格納する。そして、取得部１３１は、取得した移動情報に対応する疾患情報を疾患情報記憶部１２１から取得する。すなわち、取得部１３１は、所定の期間が経過した後に疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する。
なお、取得部１３１は、路線検索サービスに限らず、各種サービスの利用履歴や、端末装置１０にインストールされた各種アプリケーションにおけるユーザの利用履歴、端末装置１０が有する各種センサが検知した情報に基づく移動情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、ユーザの拠点（例えば、自宅、通勤先、通学先など）から、地図提供サービス（若しくは、地図提供アプリ）においてユーザが登録、検索等を行った位置までの経路を検索し、検索した情報を移動情報として取得してもよい。
また、例えば、取得部１３１は、旅行サービス（若しくは、旅行アプリ）におけるユーザの検索履歴や、旅行の予定に基づいて経路を検索し、検索した情報を移動情報として取得してもよい。また、例えば、取得部１３１は、飲食店紹介サービス（若しくは、飲食店紹介アプリ）におけるユーザの検索履歴や、予定した施設の位置、予約日時に基づいて経路を検索し、検索した情報を移動情報として取得してもよい。また、例えば、取得部１３１は、天気予報サービス（若しくは、天気アプリ）におけるユーザの検索対象の地域や、検索対象の日時に基づいて経路を検索し、検索した情報を移動情報として取得してもよい。また、例えば、取得部１３１は、スケジュール管理サービス（若しくは、スケジュール管理アプリ）においてユーザが登録した情報に基づいて経路を検索し、検索した情報を移動情報として取得してもよい。
また、取得部１３１は、発生エリアから当該発生エリア以外の他のエリアへの人の移動経路を含む疾患情報を取得してもよい。例えば、図１の例において、取得部１３１は、発生エリア「ＡＲ６」（「駅Ｓｔ６」）からの流入先のエリア「ＡＲ５」（「駅Ｓｔ４」）、並びに、「駅Ｓｔ６」から「駅Ｓｔ４」までの移動手段に関する情報を含む疾患情報を疾患情報記憶部１２１から取得する。
また、取得部１３１は、発生エリアにおける疾患の流行の度合いを示す情報を含む疾患情報を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、発生エリアにおける流行の段階（例えば、「流行の立ち上がり」、「流行のピーク」、「流行の終息」など）、並びに、流行の規模（例えば、「大規模の流行」、「小規模の流行」など）に関する情報を流行の度合いを示す情報として疾患情報記憶部１２１から取得する。
また、取得部１３１は、年齢、性別、健康状態、妊娠しているか否か、若しくは、乳幼児の有無に関するユーザの属性情報に基づいて疾患情報を取得してもよい。例えば、ユーザの移動先となるエリアで感染する可能性のある疾患が複数ある場合、取得部１３１は、ユーザの属性情報に合致する疾患に関する疾患情報を優先的に取得する。
（推定部１３２について）
推定部１３２は、取得部１３１が取得した移動情報及び疾患情報に基づいて、ユーザが移動先となるエリアで疾患に感染する危険度を推定する。例えば、図１の例において、推定部１３２は、路線検索サービスにおいてユーザＵ１が検索した検索結果（画面Ｗ１）に含まれる時間情報、位置情報及び移動手段に関する情報を含む移動情報、並びに、疾患が発生する発生エリアを示す情報、発生エリアにおける疾患の流行の度合い及び流入先情報を含む疾患情報に基づいて危険度を推定する。すなわち、推定部１３２は、移動情報が示すユーザの移動先であって、所定の期間が経過した際におけるユーザの移動先と、疾患情報とに基づいて、ユーザが移動先となるエリアで疾患に感染する危険度を推定する。
また、推定部１３２は、移動情報に基づいた発生エリアへの移動の有無に応じて、危険度を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部１３２は、移動先となるエリアＡＲ２、ＡＲ４及びＡＲ５が発生エリアであるか否かに応じて危険度を推定する。また、例えば、推定部１３２は、ユーザが発生エリアへ移動する回数が多い程、危険度を高く推定する。
また、推定部１３２は、移動情報に基づいた発生エリアにおけるユーザの滞在時間に応じて、危険度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、発生エリアである経由地や目的地での滞在時間が長い程、危険度を高く算出する。
また、推定部１３２は、移動情報に移動経路が含まれるか否かに応じて、危険度を推定してもよい。例えば、図１の例において、「駅Ｓｔ６」が発生エリアに含まれ、且つ、「駅Ｓｔ６」からユーザＵ１の目的地「駅Ｓｔ４」への利用者の流入状況が所定の条件を満たす場合、推定部１３２は、「駅Ｓｔ６」から「駅Ｓｔ４」に向かう移動経路がユーザＵ１の移動情報に含まれか否かに応じて危険度を推定する。
また、推定部１３２は、疾患の流行の度合いに応じて危険度を推定してもよい。例えば、図１の例において、推定部１３２は、移動情報に含まれる時間情報に対応する日時の発生エリアの疾患の流行の度合い（例えば、「流行の立ち上がり」、「流行のピーク」、「流行の終息」などといった流行の段階、並びに、「大規模の流行」、「小規模の流行」などといった流行の規模）に応じて危険度を推定する。
なお、推定部１３２は、発生エリアが各流行の段階に移行してから経過した時間に応じて危険度を推定してもよい。例えば、推定部１３２は、時間情報が発生エリアの「流行の立ち上がり」の段階における後半期（例えば、「流行の立ち上がり」の段階に移行して経過した時間が２週間以上）に対応する場合、時間情報が発生エリアの「流行の立ち上がり」の段階における前半期（例えば、「流行の立ち上がり」の段階に移行して経過した時間が２週間未満）に対応する場合よりも危険度を高く算出する。また、例えば、推定部１３２は、時間情報が発生エリアの「流行の終息」の段階における前半期（例えば、「流行の終息」の段階に移行して経過した時間が２週間未満）に対応する場合、時間情報が発生エリアの「流行の終息」の段階における後半期（例えば、「流行の終息」の段階に移行して経過した時間が２週間以上）に対応する場合よりも危険度を高く算出する。
（提案部１３３について）
提案部１３３は、推定部１３２が推定した危険度に応じて、ユーザに疾患に対する対策を提案する。例えば、提案部１３３は、危険度に応じて疾患の感染に対する予防法に関する情報を端末装置１０に配信することにより、ユーザに疾患に対する対策を提案する。
また、提案部１３３は、移動情報に発生エリアへの移動が含まれる場合、危険度に応じて発生エリアを迂回する経路を提案してもよい。例えば、図１の例において、危険度が所定の条件を満たす場合（例えば、移動情報から抽出した時間情報に対応する「２０ＸＸ年２月２８日」の時点において、エリアＡＲ４での流行がピークを迎える場合）、提案部１３３は、経由地「駅Ｓｔ３」（「駅Ｓｔ３」及び「駅Ｓｔ４」間の経路）の迂回を提案する情報（図１に示す端末装置１０の画面Ｗ３において表示される情報）を端末装置１０に配信する。そして、ユーザＵ１が経由地「駅Ｓｔ３」の迂回に同意した場合（画面Ｗ３の「はい」ボタンの選択操作が行われた場合）、提案部１３３は、疾患が発生しない（若しくは、エリアＡＲ４へ移動した場合よりも危険度が低い）エリアＡＲ３に含まれる「駅Ｓｔ５」を経由する新たな経路を示す情報を端末装置１０に配信する。
なお、提案部１３３は、危険度に応じて異なる移動手段を提案してもよい。例えば、図１の例において、提案部１３３は、「駅Ｓｔ３」及び「駅Ｓｔ４」間の経路において、公共交通手段を利用しない移動手段（例えば、タクシー）を提案する。
また、提案部１３３は、危険度に応じて移動経路を迂回する経路を提案してもよい。例えば、図１の例において、「駅Ｓｔ６」が含まれるエリアＡＲ６が発生エリアであり、且つ、「駅Ｓｔ６」からユーザＵ１の目的地「駅Ｓｔ４」への利用者の流入状況が所定の条件を満たす場合、提案部１３３は、エリアＡＲ６の危険度に応じて、「駅Ｓｔ６」から「駅Ｓｔ４」に向かう移動経路に含まれる経由地「駅Ｓｔ３」（「駅Ｓｔ３」及び「駅Ｓｔ４」間の経路）の迂回を提案する情報（図１に示す端末装置１０の画面Ｗ３において表示される情報）を端末装置１０に配信する。
また、提案部１３３は、危険度に応じて移動経路において利用される移動手段とは異なる移動手段の利用を提案してもよい。例えば、図１の例において、「駅Ｓｔ６」から「駅Ｓｔ４」に向かう移動経路において最も用いられる移動手段が電車である場合、提案部１３３は、「駅Ｓｔ３」及び「駅Ｓｔ４」間の経路における電車以外の移動手段（例えば、バス、タクシーなど）に関する情報を端末装置１０に配信する。
また、提案部１３３は、疾患に対する対策を提案するタイミングからユーザが移動情報に対応する行動を行うまでの期間（以下、「猶予期間」と記載する場合がある）に応じて、疾患に対する対策を提案してもよい。例えば、猶予期間が所定の閾値（例えば、２週間、１ヶ月）以上である場合、提案部１３３は、移動情報に対応する行動の延期や、ワクチンの接種を提案する。また、例えば、猶予期間が所定の閾値（例えば、３日、１週間）以下である場合、提案部１３３は、短期間で行える疾患に対する予防法（例えば、手洗いうがい、マスクの着用など）を提案する。
また、提案部１３３は、移動情報におけるユーザの移動先が発生エリアに含まれる場合、危険度に応じて、移動先に対応する施設であって、発生エリアとは異なる他のエリアに含まれる施設への訪問を提案してもよい。例えば、ユーザの移動先である公共施設（例えば、映画館、レストランなど）が発生エリアに含まれる場合、提案部１３３は、危険度に応じて、他のエリアに含まれ、移動先の公共施設に対応する施設への訪問を提案する。
なお、移動先である公共施設への経路が、発生エリアから他のエリアへ人が流入する際に用いられる経路である場合、提案部１３３は、移動先である公共施設に対応する施設であって、当該経路を利用せずに移動することができる施設への訪問を提案してもよい。
また、提案部１３３は、危険度に応じて、移動情報におけるユーザの移動先への訪問の可否を示す情報をさらに提供してもよい。例えば、疾患に感染しやすい、若しくは、疾患に感染した際に重篤化しやすい利用者が利用することが想定される施設（例えば、医療機関、福祉施設、教育施設など）がユーザの移動先である場合、提案部１３３は、危険度に応じてユーザの施設への訪問の可否を示す情報を提供する。
〔４．情報処理のフロー〕
ここで、図６を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の提供処理の手順について説明する。図６は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
図６に示すように、情報処理装置１００は、移動情報及び疾患情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、端末装置１０に表示した路線検索サービスにおいてユーザＵ１が検索した検索結果に含まれる情報をユーザＵ１の移動情報として取得する。また、情報処理装置１００は、移動情報に含まれる時間情報に対応する時点において疾患が発生する発生エリアを示す情報、発生エリアにおける疾患の流行の度合い、並びに、流入先であるエリアを示す情報を疾患情報として取得する。
続いて、情報処理装置１００は、移動情報及び疾患情報に基づいてユーザが移動先となるエリアで疾患に感染する危険度を推定する（ステップＳ１０２）。続いて、情報処理装置１００は、推定した危険度に応じて、ユーザに疾患に対する対策を提案し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。例えば、図１の例において、情報処理装置１００は、疾患に対する予防法や、発生エリアを迂回する経路を提案する。
〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
〔５－１．疾患について〕
上述の実施形態において、情報処理装置１００がインフルエンザや、麻疹といった感染性の疾患に感染する危険度を推定し、対策を提案する例を示したが、情報処理装置１００の機能はこのような構成に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、公害病や、風土病、寄生虫症などといった特定地域において発症する疾患に対する危険度を推定し、対策を提案してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、ユーザのアレルギー体質に関する情報に基づいて、花粉症、喘息、アトピー性皮膚炎などといったアレルゲンを起因とする疾患を発症する危険度や重篤化する危険度を推定し、対策を提案してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、白血病、後天性免疫不全症候群などといったユーザの持病に応じて疾患を発症する危険度を推定し、対策を提案してもよい。
〔５－２．ユーザの同行者について〕
上述の実施形態において、情報処理装置１００が移動情報の取得元である端末装置１０を利用するユーザに疾患に対する対策を提案する例を示したが、情報処理装置１００の機能はこのような構成に限定されない。例えば、情報処理装置１００は、ユーザのデモグラフィック属性等に基づいてユーザの同行者（例えば、乳幼児、高齢者など）を推定し、同行者が疾患に感染する危険度に応じて対策を提案してもよい。
〔６．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、推定部１３２と、提案部１３３とを有する。取得部１３１は、ユーザの将来における移動を示す移動情報と、疾患に関する疾患情報であって、当該疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する。推定部１３２は、取得部１３１が取得した移動情報及び疾患情報に基づいて、ユーザが移動先となるエリアで疾患に感染する危険度を推定する。提案部１３３は、推定部１３２が推定した危険度に応じて、ユーザに疾患に対する対策を提案する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザが疾患に感染する危険度に応じて対策を提案するため、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、推定部１３２は、移動情報に基づいた発生エリアへの移動の有無に応じて、危険度を推定する。また、推定部１３２は、移動情報に基づいた発生エリアにおけるユーザの滞在時間に応じて、危険度を推定する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの移動先に応じて危険度を推定するため、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、提案部１３３は、移動情報に発生エリアへの移動が含まれる場合、危険度に応じて発生エリアを迂回する経路を提案する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、疾患への対策として発生エリアを迂回する経路を提案することによりユーザが迂回する経路を検索する操作を省略することができるため、利便性を向上できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、取得部１３１は、発生エリアから当該発生エリア以外の他のエリアへの人の移動経路を含む疾患情報を取得する。そして、推定部１３２は、移動情報に移動経路が含まれるか否かに応じて、危険度を推定する。そして、提案部１３３は、危険度に応じて移動経路を迂回する経路を提案する。また、提案部１３３は、危険度に応じて移動経路において利用される移動手段とは異なる移動手段の利用を提案する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、移動経路における危険度を推定し、移動経路とは異なる経路を提案するため、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、取得部１３１は、発生エリアにおける疾患の流行の度合いを示す情報を含む疾患情報を取得する。また、推定部１３２は、疾患の流行の度合いに応じて危険度を推定する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、疾患の流行の度合いを取得して危険度を推定するため、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、提案部１３３は、疾患に対する対策を提案するタイミングからユーザが移動情報に対応する行動を行うまでの期間に応じて、疾患に対する対策を提案する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、移動情報に対応する行動を行うまでの期間に応じて対策を提案できるため、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、提案部１３３は、移動情報におけるユーザの移動先が発生エリアに含まれる場合、危険度に応じて、移動先に対応する施設であって、発生エリアとは異なる他のエリアに含まれる施設への訪問を提案する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、より危険度の低い施設を検索するユーザの操作を省略することができるため、利便性を向上できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、取得部１３１は、年齢、性別、健康状態、妊娠しているか否か、若しくは、乳幼児の有無に関するユーザの属性情報に基づいて疾患情報を取得する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの属性に応じて危険度を推定できるため、ユーザに対して感染症への適切な対策を提案できる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、提案部１３３は、危険度に応じて、移動情報におけるユーザの移動先への訪問の可否を示す情報をさらに提供する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、ユーザの移動先への訪問の可否を示す情報を提供するため、移動先での感染の拡大を防ぐことができる。
また、実施形態に係る情報処理装置１００において、例えば、取得部１３１は、所定の期間が経過した後に疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する。そして、推定部１３２は、移動情報が示すユーザの移動先であって、所定の期間が経過した際におけるユーザの移動先と、疾患情報とに基づいて、ユーザが移動先となるエリアで疾患に感染する危険度を推定する。
これにより、実施形態に係る情報処理装置１００は、将来疾患が発生する発生エリアに基づき、ユーザが移動先において疾患に感染する危険度を推定できるため、利便性を向上できる。
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る情報処理装置は、例えば図７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。以下、情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図７は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えば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である。
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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。また、ＨＤＤ１４００には、情報処理装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
〔８．その他〕
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、上述した情報処理装置１００は、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、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 疾患情報記憶部
１２２ 移動情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 推定部
１３３ 提案部

Claims (14)

  1. ユーザの将来における移動を示す移動情報と、疾患に関する疾患情報であって、当該疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する取得部と、
    前記取得部が取得した移動情報及び疾患情報に基づいて、前記ユーザが移動先となるエリアで前記疾患に感染する危険度を推定する推定部と、
    前記推定部が推定した危険度に応じて、前記ユーザに前記疾患に対する対策を提案する提案部と
    を備え、
    前記取得部は、
    前記発生エリアから当該発生エリア以外の他のエリアへの人の移動経路を含む前記疾患情報を取得し、
    前記推定部は、
    前記移動情報に前記移動経路が含まれるか否かに応じて、前記危険度を推定する
    ことを特徴とする情報処理装置。
  2. 前記推定部は、
    前記移動情報に基づいた前記発生エリアへの移動の有無に応じて、前記危険度を推定する
    ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記推定部は、
    前記移動情報に基づいた前記発生エリアにおける前記ユーザの滞在時間に応じて、前記危険度を推定する
    ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 前記提案部は、
    前記移動情報に前記発生エリアへの移動が含まれる場合、前記危険度に応じて前記発生エリアを迂回する経路を提案する
    ことを特徴とする請求項１から３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  5. 前記提案部は、
    前記危険度に応じて前記移動経路を迂回する経路を提案する
    ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  6. 前記提案部は、
    前記危険度に応じて前記移動経路において利用される移動手段とは異なる移動手段の利用を提案する
    ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  7. 前記取得部は、
    前記発生エリアにおける前記疾患の流行の度合いを示す情報を含む前記疾患情報を取得し、
    前記推定部は、
    前記疾患の流行の度合いに応じて前記危険度を推定する
    ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  8. 前記提案部は、
    前記疾患に対する対策を提案するタイミングから前記ユーザが前記移動情報に対応する行動を行うまでの期間に応じて、前記疾患に対する対策を提案する
    ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  9. 前記提案部は、
    前記移動情報における前記ユーザの移動先が前記発生エリアに含まれる場合、前記危険度に応じて、前記移動先に対応する施設であって、前記発生エリアとは異なる他のエリアに含まれる施設への訪問を提案する
    ことを特徴とする請求項１から８のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  10. 前記取得部は、
    年齢、性別、健康状態、妊娠しているか否か、若しくは、乳幼児の有無に関する前記ユーザの属性情報に基づいて前記疾患情報を取得する
    ことを特徴とする請求項１から９のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  11. 前記提案部は、
    前記危険度に応じて、前記移動情報における前記ユーザの移動先への訪問の可否を示す情報をさらに提供する
    ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか一つに記載の情報処理装置。
  12. 前記取得部は、
    所定の期間が経過した後に前記疾患が発生する発生エリアを示す前記疾患情報を取得し、
    前記推定部は、
    前記移動情報が示す前記ユーザの移動先であって、前記所定の期間が経過した際における前記ユーザの移動先と、前記疾患情報とに基づいて、前記ユーザが移動先となるエリアで前記疾患に感染する危険度を推定する
    ことを特徴とする請求項１から１１のうちいずれか一つに記載の情報処理装置。
  13. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
    ユーザの将来における移動を示す移動情報と、疾患に関する疾患情報であって、当該疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する取得工程と、
    前記取得工程が取得した移動情報及び疾患情報に基づいて、前記ユーザが移動先となるエリアで前記疾患に感染する危険度を推定する推定工程と、
    前記推定工程が推定した危険度に応じて、前記ユーザに前記疾患に対する対策を提案する提案工程と
    を含み、
    前記取得工程は、
    前記発生エリアから当該発生エリア以外の他のエリアへの人の移動経路を含む前記疾患情報を取得し、
    前記推定工程は、
    前記移動情報に前記移動経路が含まれるか否かに応じて、前記危険度を推定する
    ことを特徴とする情報処理方法。
  14. ユーザの将来における移動を示す移動情報と、疾患に関する疾患情報であって、当該疾患が発生する発生エリアを示す疾患情報を取得する取得手順と、
    前記取得手順が取得した移動情報及び疾患情報に基づいて、前記ユーザが移動先となるエリアで前記疾患に感染する危険度を推定する推定手順と、
    前記推定手順が推定した危険度に応じて、前記ユーザに前記疾患に対する対策を提案する提案手順と
    をコンピュータに実行させ、
    前記取得手順は、
    前記発生エリアから当該発生エリア以外の他のエリアへの人の移動経路を含む前記疾患情報を取得し、
    前記推定手順は、
    前記移動情報に前記移動経路が含まれるか否かに応じて、前記危険度を推定する
    ことを特徴とする情報処理プログラム。
JP2019053671A 2019-03-20 2019-03-20 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Active JP7090575B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019053671A JP7090575B2 (ja) 2019-03-20 2019-03-20 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019053671A JP7090575B2 (ja) 2019-03-20 2019-03-20 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020154857A JP2020154857A (ja) 2020-09-24
JP7090575B2 true JP7090575B2 (ja) 2022-06-24

Family

ID=72559259

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019053671A Active JP7090575B2 (ja) 2019-03-20 2019-03-20 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7090575B2 (ja)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022163149A1 (ja) * 2021-01-27 2022-08-04 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 空間提示システム、空間提示方法、及び、プログラム
WO2022181078A1 (ja) * 2021-02-25 2022-09-01 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 感染リスク対策効果度算出システム及び感染リスク対策提案方法
JP7353318B2 (ja) * 2021-03-19 2023-09-29 ヤフー株式会社 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
JPWO2022201777A1 (ja) * 2021-03-24 2022-09-29
JP7023399B1 (ja) 2021-03-31 2022-02-21 Kddi株式会社 サーバ装置及びプログラム

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011128935A (ja) 2009-12-18 2011-06-30 Noriaki Aoki 感染症予測システム
JP2011191236A (ja) 2010-03-16 2011-09-29 Hitachi Solutions Ltd 感染症予防情報提供システム及び提供方法
JP2015161987A (ja) 2014-02-26 2015-09-07 日本電気株式会社 情報提供システム、情報提供ネットワークシステム、情報提供方法および情報提供プログラム
JP2016218598A (ja) 2015-05-18 2016-12-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 感染拡大防止システム、感染拡大防止システムの制御方法、およびそのプログラム
US20170351833A1 (en) 2016-06-01 2017-12-07 International Business Machines Corporation Personal travel health vulnerability navigator

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011128935A (ja) 2009-12-18 2011-06-30 Noriaki Aoki 感染症予測システム
JP2011191236A (ja) 2010-03-16 2011-09-29 Hitachi Solutions Ltd 感染症予防情報提供システム及び提供方法
JP2015161987A (ja) 2014-02-26 2015-09-07 日本電気株式会社 情報提供システム、情報提供ネットワークシステム、情報提供方法および情報提供プログラム
JP2016218598A (ja) 2015-05-18 2016-12-22 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 感染拡大防止システム、感染拡大防止システムの制御方法、およびそのプログラム
US20170351833A1 (en) 2016-06-01 2017-12-07 International Business Machines Corporation Personal travel health vulnerability navigator

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020154857A (ja) 2020-09-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7090575B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム
Ferris et al. Location-aware tools for improving public transit usability
RU2721176C2 (ru) Системы и способы для предсказания поведения пользователя на основе данных о местоположении
JP5902607B2 (ja) 旅行時間情報提供装置、旅行時間情報提供方法
JP7117089B2 (ja) 決定装置、決定方法および決定プログラム
US20140257694A1 (en) Constrained service restoration with heuristics
Mishra et al. A tool for measuring and visualizing connectivity of transit stop, route and transfer center in a multimodal transportation network
US20170351831A1 (en) Personal travel health vulnerability navigator
Ban et al. Towards fine-grained urban traffic knowledge extraction using mobile sensing
JP2011060059A (ja) 滞留時間を考慮した行動計画情報提供方法
JP6396686B2 (ja) 行動判定装置、行動判定方法及びプログラム
Liu et al. Modelling effectiveness of COVID-19 pandemic control policies using an Area-based SEIR model with consideration of infection during interzonal travel
JP2016057354A (ja) 情報処理システム、情報処理装置、誘導情報出力システム、情報処理方法、および、情報処理プログラム
JP7040355B2 (ja) 情報処理装置及び情報処理方法、プログラム
WO2017163351A1 (ja) 混雑マネジメント装置、混雑マネジメントプログラム及び混雑マネジメント方法
JP2018005264A (ja) 情報処理装置、制御方法、及びプログラム
JP7071940B2 (ja) 提供装置、提供方法および提供プログラム
JP2021149462A (ja) 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
JP2021196717A (ja) 提供プログラム、提供システムおよび提供装置
JP7284130B2 (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
JP2022020506A (ja) 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム
Nakamura et al. Dealing with bus delay and user history for personalized transportation recommendation
JP2016012054A (ja) 情報提示システムおよび情報提示方法
JP7123099B2 (ja) 提供装置、提供方法及び提供プログラム
JP7350529B2 (ja) 判定装置、判定方法及び判定プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712

Effective date: 20191101

RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20191108

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20201216

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211027

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211102

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211224

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220517

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220614

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7090575

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350