JP7121778B2 - 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
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Description
図1を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例を説明する。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、複数の端末装置10と、情報処理装置100とを有する。端末装置10と、情報処理装置100とは、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図1に示す例には特に限定される必要はなく、情報処理システム1は、図1に示す場合よりも多くの端末装置10及び情報処理装置100を含んでよい。
図6を用いて、実施形態にかかる情報処理システム1の構成について説明する。図6は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。図6に示すように、情報処理システム1は、端末装置10と、情報処理装置100とを有する。
図7を用いて、実施形態に係る情報処理装置100の構成について説明する。図7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7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Nと有線または無線で接続される。情報処理装置100は、ネットワークNを介して、端末装置10との間で情報の送受信を行う。
記憶部120は、例えば、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ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7に示すように、記憶部120は、行動情報格納部121と、感染検知情報格納部122とを有する。
行動情報格納部121は、端末装置10のユーザの行動内容を示す行動情報を記憶する。図8を用いて、実施形態に係る行動情報について説明する。図8及び図9は、実施形態に係る行動情報の一例を示す図である。
感染検知情報格納部122は、端末装置10のユーザについて、感染症を発症している可能性があるか否かを示す感染検知情報を記憶する。図10は、実施形態に係る感染検知情報の一例を示す図である。
制御部130は、コントローラ(controller)であり、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、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。
取得部131は、端末装置10から、ユーザの状態をセンシングしたセンシング情報及びユーザの行動内容を示す行動情報を含むユーザ情報を取得する。取得部131は、センシング情報として、端末装置10において取得されたユーザの音声情報を取得する。音声情報には、ユーザの発する音声が含まれ、例えば、ユーザの咳(せき)の音声が含まれ得る。また、取得部131は、センシング情報として、端末装置10において測定されたバイタルサインの情報を取得する。バイタルサインには、端末装置10のユーザの体温や、脈拍や、血圧や、呼吸数等が含まれる。
検知部132は、センシング情報に基づいて、感染症を発症している可能性がある第1のユーザを検知する。具体的には、前述の図2に示すように、検知部132は、端末装置10からセンシング情報として取得した音声情報を解析して、端末装置10のユーザの咳(せき)の回数を取得する。そして、情報処理装置100は、咳の回数が正常範囲内にあるかを判定する。また、検知部132は、咳の回数が正常範囲外である場合、端末装置10からセンシング情報として取得したバイタルサインの情報に含まれる端末装置10のユーザの体温を取得する。検知部132は、取得した体温が正常範囲内にあるかを判定する。検知部132は、咳の回数及び体温が正常範囲外である場合、該当ユーザを、感染症を発症している可能性があるユーザとして検知する。検知部132は、該当ユーザのユーザIDに関連付けて、検知フラグを記憶部120に登録する。検知部132は、感染症を発症している可能性があるユーザとして検知した場合、該当ユーザのユーザIDに関連付けて、検知フラグ「○」を登録する。一方、感染症を発症している可能性があるユーザとして検知しなかった場合、該当ユーザのユーザIDに関連付けて、検知フラグ「×」を登録する。
推定部133は、第1のユーザの行動内容と、第1のユーザ以外の第2のユーザの行動内容との比較結果に基づいて、第2のユーザが感染症を発症させる病原体に感染する危険度を推定する。
提供部134は、推定した危険度に応じて、病原体への感染を防止する対策を提案する提案情報をユーザに提供する。具体的には、前述の図4に示すように、提供部134は、ユーザの危険度が「中」である場合、ユーザに対して、感染症予防として一般的な提案を行う提案情報を提供する。また、前述の図5に示すように、提供部134は、ユーザの危険度が「大」である場合、ユーザの行動に対して、より具体的な提案を行う提案情報を提供する。
図12及び図13用いて、実施形態に係る情報処理装置100が実行する情報処理の手順について説明する。図12及び図13は、実施形態に係る情報処理装置による情報処理手順を示すフローチャートである。図12及び図13に示す処理手順は、情報処理装置100の制御部130により実行される。図12及び図13に示す処理手順は、情報処理装置100の稼働中、繰り返し実行される。
まず、図12を用いて、情報処理装置100による感染検知処理について説明する。図12に示す処理は、情報処理装置100が提供する各種サービスを利用する全てのユーザについて実行される。
続いて、図13を用いて、情報処理装置100による危険度推定処理について説明する。図13に示す処理は、図12に示す感染検知処理により、感染濃厚ユーザが検知されることを契機として、情報処理装置100が提供する各種サービスを利用する複数のユーザのうち、感染濃厚ユーザと判定されていない全てのユーザについて実行される。
上記実施形態にかかる情報処理装置100は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置100の他の実施形態について説明する。
また、情報処理装置100は、感染濃厚ユーザ以外のユーザ(例えば、ユーザU222)のユーザ情報に基づく行動内容から、感染濃厚ユーザ以外のユーザの行動パターンへの執着の度合いである執着度を推定してもよい。そして、情報処理装置100は、感染濃厚ユーザ以外のユーザの行動パターンへの執着度の推定結果と、感染濃厚ユーザ(例えば、ユーザU111)の行動内容とに基づいて、病原体への感染を防止する対策を提案する提案情報を他のユーザに提供してもよい。図14及び図15は、実施形態に係る行動パターンへの執着度を考慮した提案情報の一例を示す図である。
上記実施形態において、情報処理装置100は、音声情報に含まれる咳(せき)の回数や、バイタルサインの情報に含まれる体温の情報に基づいて、感染症に感染している可能性のあるユーザを検知する例を示した。しかしながら、情報処理装置100により実現または実行される機能や作用は、このような例に限定されない。例えば、情報処理装置100は、咳(せき)の状態(例えば、乾いた咳(せき)か、或いは湿った咳(せき)かなど)や、体温の数値(40℃未満か、或いは40℃以上かなど)に基づいて、感染症の種別を特定してもよい。そして、情報処理装置100は、感染症の種別に応じた危険度を推定してもよい。そして、情報処理装置100は、特定した感染症の感染経路(例えば、空気感染か、飛沫感染か、接触感染か、或いは経口感染かなど)や、感染力などに応じた危険度を推定してもよい。例えば、特定した感染症の感染経路が空気感染で感染力が強いものである場合、情報処理装置100は、危険度が高いと推定した端末装置10のユーザに対して、外出そのものを自粛することを提案する提案情報を送信する。
また、情報処理装置100は、音声情報の解析結果(例えば、くしゃみの回数)に基づいて、花粉症や喘息などのアレルギー性の疾患を発症している可能性のあるユーザを検知してもよい。その他、情報処理装置100は、端末装置10から取得可能な情報に基づいて推定可能であれば、公害病や、風土病や、寄生虫症などといった特定地域において発症する疾患を発症している可能性のあるユーザを検知してもよい。
上記実施形態において、情報処理装置100は、感染症を発症している可能性がある感染濃厚ユーザの行動内容と、感染症を発症していない他のユーザの行動内容との一致度から、他のユーザが病原体に感染する危険度を推定する例を説明した。しかしながら、情報処理装置100により実現または実行される機能や作用は、このような例に限定されない。例えば、情報処理装置100は、感染濃厚ユーザの行動内容の特徴を示す特徴情報と、感染症を発症していない他のユーザの行動内容の特徴を示す特徴情報との類似度から、他のユーザが病原体に感染する危険度を推定してもよい。
上記実施形態において、情報処理装置100は、センシング情報として音声情報、及びバイタルサインの情報を取得する例を示したが、情報処理装置100により実現または実行される機能や作用は、このような例に限定される必要はない。例えば、情報処理装置100は、端末装置10のセンシング情報として、端末装置10のユーザが乗車した電車の車両情報(例えば、何両目に乗車したか等)、電車に乗っているときの乗車状態の情報(例えば、立っていたか、座っていたか等)を取得してもよい。また、情報処理装置100は、センシング情報として、ユーザが階段を移動しているか、エレベータ及びエスカレータ等の昇降装置を利用しているかなどの情報を取得してもよい。そして、情報処理装置100は、電車における乗車状態や、階段移動や昇降装置での移動などユーザの移動方法を加味して、病原菌への感染リスクを推定してもよい。
実施形態にかかる情報処理装置100は、例えば図16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16は、実施形態に係る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。
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全部または一部を手動的に行うこともでき、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。
実施形態に係る情報処理装置100は、取得部131と、検知部132と、推定部133と、提供部134とを備える。取得部131は、各ユーザに関するユーザ情報を取得する。検知部132は、ユーザ情報に基づいて、感染症を発症している可能性がある第1のユーザを検知する。推定部133は、第1のユーザの行動内容と、第1のユーザ以外の第2のユーザの行動内容との比較結果に基づいて、第2のユーザが感染症の原因となる病原体に感染する危険度を推定する。提供部134は、危険度に応じて、病原体への感染を防止する提案情報を提供する。
10 端末装置
100 情報処理装置
110 通信部
120 記憶部
121 行動情報格納部
122 感染検知情報格納部
130 制御部
131 取得部
132 検知部
133 推定部
134 提供部
Claims (12)
- 各ユーザに関するユーザ情報として、ユーザの状態をセンシングしたセンシング情報及び前記ユーザの行動内容を示す行動情報を取得する取得部と、
前記センシング情報に基づいて、感染症を発症している可能性がある第1のユーザを検知する検知部と、
前記第1のユーザの前記行動情報に基づく行動内容の特徴をパターン化した行動パターンと、前記第1のユーザ以外の第2のユーザの前記行動情報に基づく行動内容の特徴をパターン化した行動パターンとの間の類似度に基づいて、前記第2のユーザが前記感染症を発症させる病原体に感染する危険度を推定する推定部と、
前記危険度に応じて、前記病原体への感染を防止する対策を提案する提案情報を前記第2のユーザに提供する提供部と
を備え、
前記行動パターンは、前記ユーザによるサービスの利用履歴に基づいて推定される前記ユーザの位置の推移と、各位置における前記ユーザの滞在時間の特徴をパターン化することにより生成される
ことを特徴とする情報処理装置。 - 前記行動パターンは、前記ユーザによるサービスの利用履歴に基づいて推定される前記ユーザの位置に予め対応付けられた属性により抽象化された位置の推移と、各位置における前記ユーザの滞在時間の特徴をパターン化することにより生成されることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記取得部は、
前記センシング情報としてユーザの音声情報を取得し、
前記検知部は、
前記音声情報を解析し、前記センシング情報の取得元であるユーザの咳の回数が正常範囲内にあるか否かに基づいて、前記第1のユーザを検知する
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記センシング情報としてユーザのバイタルサインの情報を取得し、
前記検知部は、
前記バイタルサインが正常値の範囲にあるか否かに基づいて、前記第1のユーザを検知する
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記行動情報からユーザが移動手段として利用する電車の路線及び経路に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記第1のユーザに対応する前記路線及び前記経路と、前記第2のユーザに対応する前記路線及び前記経路とに基づいて、前記危険度を推定する
ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記行動情報に基づいて、地図情報を予め区分けした複数のエリアを識別するための各エリア情報の中から、ユーザの行動範囲を示す行動エリアを決定し、
前記推定部は、
前記第1のユーザに対応する前記行動エリアの情報と、前記第2のユーザに対応する前記行動エリアの情報とに基づいて、前記危険度を推定する
ことを特徴とする請求項1~5のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記行動情報から前記行動エリアにおける活動時間帯に関する情報を取得し、
前記推定部は、
前記第1のユーザに対応する前記活動時間帯と、前記第2のユーザに対応する前記活動時間帯とに基づいて、前記危険度を推定する
ことを特徴とする請求項6に記載の情報処理装置。 - 前記取得部は、
前記ユーザ情報としてユーザの検索履歴を取得し、
前記検知部は、
前記検索履歴に感染症に関する所定の検索クエリが含まれているか否かを加味して、前記第1のユーザを検知する
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記提供部は、
前記危険度に応じて、前記提案の内容を変更する
ことを特徴とする請求項1~8のいずれか1つに記載の情報処理装置。 - 各ユーザに関するユーザ情報として、ユーザの状態をセンシングしたセンシング情報及び前記ユーザの行動内容を示す行動情報を取得する取得部と、
前記センシング情報に基づいて、感染症を発症している可能性がある第1のユーザを検知する検知部と、
前記第1のユーザ以外の第2のユーザの前記行動情報に基づく前記第2のユーザの行動内容の特徴をパターン化した行動パターンから、前記第2のユーザの前記行動パターンへの執着の度合いである執着度を推定する推定部と、
前記推定部により推定された執着度と、前記第1のユーザの前記行動情報に基づく行動内容の特徴をパターン化した行動パターンとに基づいて、前記感染症を発症させる原因となる病原体への感染を防止する対策を提案する提案情報を前記第2のユーザに提供する提案情報を前記第2のユーザに提供する提供部と
を備え、
前記行動パターンは、前記ユーザによるサービスの利用履歴に基づいて推定される前記ユーザの位置の推移と、各位置における前記ユーザの滞在時間の特徴をパターン化することにより生成される
ことを特徴とする情報処理装置。 - コンピュータが実行する情報処理方法であって、
各ユーザに関するユーザ情報として、ユーザの状態をセンシングしたセンシング情報及び前記ユーザの行動内容を示す行動情報を取得するステップと、
前記センシング情報に基づいて、感染症を発症している可能性がある第1のユーザを検知するステップと、
前記第1のユーザの前記行動情報に基づく行動内容の特徴をパターン化した行動パターンと、前記第1のユーザ以外の第2のユーザの前記行動情報に基づく行動内容の特徴をパターン化した行動パターンとの間の類似度に基づいて、前記第2のユーザが前記感染症を発症させる病原体に感染する危険度を推定するステップと、
前記危険度に応じて、前記病原体への感染を防止する対策を提案する提案情報を前記第2のユーザに提供するステップと
を含み、
前記行動パターンは、前記ユーザによるサービスの利用履歴に基づいて推定される前記ユーザの位置の推移と、各位置における前記ユーザの滞在時間の特徴をパターン化することにより生成される
ことを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータに、
各ユーザに関するユーザ情報として、ユーザの状態をセンシングしたセンシング情報及び前記ユーザの行動内容を示す行動情報を取得するステップと、
前記センシング情報に基づいて、感染症を発症している可能性がある第1のユーザを検知するステップと、
前記第1のユーザの前記行動情報に基づく行動内容の特徴をパターン化した行動パターンと、前記第1のユーザ以外の第2のユーザの前記行動情報に基づく行動内容の特徴をパターン化した行動パターンとの間の類似度に基づいて、前記第2のユーザが前記感染症を発症させる病原体に感染する危険度を推定するステップと、
前記危険度に応じて、前記病原体への感染を防止する対策を提案する提案情報を前記第2のユーザに提供するステップと
を実行させ、
前記行動パターンは、前記ユーザによるサービスの利用履歴に基づいて推定される前記ユーザの位置の推移と、各位置における前記ユーザの滞在時間の特徴をパターン化することにより生成される
ことを特徴とする情報処理プログラム。
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