JP7246433B2 - 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

従来、ペットの呼気から排出された呼気ガスからペットの健康状態を推定する技術が知られている（例えば、特許文献１）。

特開２０１３－２２００４６号公報

しかしながら、上述した従来技術では、ペットの健康状態をペットの呼気から排出される呼気ガスから推定するに過ぎず、ペットの健康状態の推定が十分とは言えなかった。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、精度よくペットの健康状態を推定することができる情報処理装置、情報処理方法およ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、取得部と、学習部とを備える。取得部は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から動物病院での前記ペットの診察結果を含む前記ペットの健康に関する健康情報を取得する。学習部は、取得部によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入した前記ペットの健康状態に関わるペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。

実施形態の一態様によれば、精度よくペットの健康状態を推定することができる。

図１は、実施形態に係る情報処理の概要を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。 図３は、実施形態に係る購入情報データベースに記憶される購入情報の一例を示す図である。 図４は、実施形態に係る保険情報データベースに記憶される保険情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る学習結果の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る推定情報データベースに記憶される推定情報の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理システムによる情報処理手順の一例を示すフローチャートである。 図８は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置の一例を示す図である。 図９は、実施形態の変形例１に係るクエリ情報データベースに記憶されるクエリ情報の一例を示す図である。 図１０は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置の一例を示す図である。 図１１は、実施形態の変形例２に係るアンケート情報データベースに記憶されるアンケート情報の一例を示す図である。 図１２は、実施形態の変形例４に係る情報処理装置の一例を示す図である。 図１３は、実施形態の変形例４に係る保険料率情報データベースに記憶される保険料率情報の一例を示す図である。 図１４は、実施形態の変形例４に係る情報処理システムによる情報処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１５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、情報処理方法およ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、情報処理方法およ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．情報処理の概要］
まず、図１を参照しながら実施形態に係る情報処理の概要について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の概要を示す説明図である。図１の例では、ペットの健康に関する健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいてペットの健康状態とペット用品との関係性を学習し、かかる学習結果を利用してユーザの要求によりユーザが飼っているペットの健康状態を推定する処理が行われる。

図１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とを含む。端末装置１０および情報処理装置１００は、ネットワークを介して、互いに有線または無線により通信可能に接続される。

端末装置１０は、ユーザＧ０１によって利用される情報処理装置である。図１の例では、端末装置１０はノート型ＰＣ（Personal Computer）として示されている。なお、端末装置１０は、スマートフォン、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）、デスクトップ型ＰＣを含む、任意のタイプの情報処理装置であってもよい。

情報処理装置１００は、端末装置１０に対してペットに関する健康サービスを提供するサーバ用ホストコンピュータである。具体的には、情報処理装置１００は、ペットの健康に関する健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいてペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。そして、情報処理装置１００は、学習結果を利用してユーザＧ０１の要求によりユーザＧ０１が飼っているペット、例えば犬（犬種：柴犬）Ｄ０１の健康状態を推定し、かかる推定結果を端末装置１０に対して提供する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する学習処理と、学習結果を利用してユーザＧ０１が飼っている犬Ｄ０１の健康状態を推定する推定処理とを実行する。かかる形態について図１を用いてさらに説明する。

図１に示すように、情報処理装置１００は、購入情報データベースと健康情報データベースとを有する。購入情報データベースは、ペットの飼い主であるユーザＵ０１，０２…が購入したペット用品に関する購入情報を記憶している。この例では、ユーザＵ０１がペット用品として「ドッグフードＡ」を「２００９/０４/１０」に初めて購入し、その日から約２ヶ月おきに「ドッグフードＡ」を購入している情報を示している。また、ユーザＵ０２がペット用品として「ドッグフードＡ」を「２００９/０４/２０」に初めて購入し、その日から約２ヶ月おきに「ドッグフードＡ」を購入している情報を示している。

健康情報データベースは、ユーザＵ０１，Ｕ０２…が飼っているペットの健康に関する健康情報を記憶している。かかる健康情報は、例えば、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から取得することができる。この例では、ユーザＵ０１が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「２００８/１２/０１」であり、動物病院で診察した日が「２０１５/０３/１０」であり、その時の病名が「病気１」であった旨の情報を示している。また、ユーザＵ０２が飼っているペットが犬の「柴犬」であり、かかる犬の誕生日が「２００８/１２/２１」であり、動物病院で診察した日が「２０１５/０３/２０」であり、その時は病気がなかった旨の情報を示している。

そして、情報処理装置１００は、購入情報データベースに記憶されている購入情報と健康情報データベースに記憶されている健康情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する学習処理を行う（ステップＳ１）。ここでは、情報処理装置１００は、かかる学習処理を行うことで、ペット用品および犬種からペットの健康状態を予測するための学習モデルを生成する。

図１の例では、情報処理装置１００は、ペット用品である「ドッグフードＡ」を犬種「スピッツ」に与え続けると「病気１になりやすい」ということを学習し、「ドッグフードＡ」を犬種「柴犬」に与え続けても「病気１になりにくい」ということを学習する。言い換えれば、情報処理装置１００によって生成された学習モデルは、ペット用品「ドッグフードＡ」および犬種「スピッツ」が入力されると「病気１になりやすい」という予測結果を出力し、ペット用品「ドッグフードＡ」および犬種「柴犬」が入力されると、「病気１になりにくい」という予測結果を出力する。

そして、情報処理装置１００は、ユーザＧ０１の操作にしたがって端末装置１０からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付ける（ステップＳ２）。なお、情報処理装置１００は、例えば、ユーザＧ０１が購入したペット用品に関する購入情報や、かかるユーザＧ０１が飼っているペットに関するペット情報などを保有している。

そして、情報処理装置１００は、端末装置１０からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付けると、学習結果に基づいて、ユーザＧ０１が飼っているペットの健康状態を推定する推定処理を行う（ステップＳ３）。

具体的には、情報処理装置１００は、ユーザＧ０１が継続して「ドッグフードＡ」を購入している場合、ユーザＧ０１が飼っている犬Ｄ０１が「柴犬」であるため、「病気１」のリスクが少ないことから犬Ｄ０１の健康状態が「健康」であると推定する。

そして、情報処理装置１００は、かかる推定結果を端末装置１０に対して提供する（ステップＳ４）。ユーザＧ０１は、推定結果から「ドッグフードＡ」を犬Ｄ０１に与え続けても問題ないことを知ることができる。

このように、情報処理装置１００は、ペットの健康に関する健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいてペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。これにより、情報処理装置１００は、学習結果を用いることで精度よくペットの健康状態を推定することができる。

また、情報処理装置１００は、学習結果を利用してユーザＧ０１の要求によりユーザＧ０１が飼っている犬Ｄ０１の健康状態を推定し、かかる推定結果を端末装置１０に対して提供する。

これにより、情報処理装置１００は、学習結果を利用して推定されたペットの健康状態をかかるペットの飼い主に提供することができ、ペットの飼い主に対して付加価値のあるペットに関する健康サービスを提供することができる。以下、このような学習処理や推定処理を実現する情報処理装置１００について詳細に説明する。

［２．情報処理装置の構成例］
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図２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等によって実現される。また、通信部１１０は、ネットワークと有線または無線で接続される。

記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、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２に示すように、記憶部１２０は、購入情報データベース１２１と、保険情報データベース１２２と、学習モデル１２３と、推定情報データベース１２４とを有する。

購入情報データベース１２１は、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報が記憶されるデータベースである。

図３は、実施形態に係る購入情報データベース１２１に記憶される購入情報の一例を示す図である。図３に示す例では、「ユーザＩＤ」、「購入用品」、「購入数」、および「購入日」といった項目を有する情報が記憶される。なお、購入情報データベース１２１には、図３に示す項目以外にも、任意の項目を有する情報が記憶されてもよい。

ここで、「ユーザＩＤ」とは、ショッピングサイト上でペット用品を購入するユーザ毎に割り振られる識別子である。また、「購入用品」とは、購入したペット用品を示す情報である。また、「購入数」とは、購入したペット用品の個数を示す情報である。また、「購入日」とは、ペット用品を購入した年月日を示す情報である。

例えば、図３に示す例では、ユーザＵ０１がペット用品として「ドッグフードＡ」を「２００９/０４/１０」に初めて「１」袋購入し、その日から約２ヶ月おきに「ドッグフードＡ」を「１」袋購入している旨の情報を示す。ユーザＵ０２がペット用品として「ドッグフードＡ」を「２００９/０４/２０」に初めて「１」袋購入し、その日から約２ヶ月おきに「ドッグフードＡ」を「１」袋購入している旨の情報を示す。

また、ユーザＵ０３がペット用品として「ドッグフードＢ」を「２０１０/０１/０３」に初めて「２」袋購入し、その日から約１ヶ月おきに「ドッグフードＢ」を「２」袋購入している旨の情報を示す。また、ユーザＵ０４がペット用品として「ドッグフードＢ」を「２０１０/０１/１０」に初めて「１」袋購入し、その日から約２ヶ月おきに「ドッグフードＢ」を「１」袋購入している旨の情報を示す。

なお、上記した購入情報データベース１２１には、ショッピングサイトでペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報が記憶されているが、購入情報としては、ショッピングサイトからの取得に限られない。例えば、コンビニエンスストア等の実店舗に設けられたＰＯＳ端末が保有するＰＯＳデータから購入情報を取得してもよい。

保険情報データベース１２２は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から取得した健康情報が記憶されるデータベースである。つまり、この形態では、保険情報から健康情報を取得しており、保険情報データベース１２２が健康情報データベースに相当する。

図４は、実施形態に係る保険情報データベース１２２に記憶される保険情報の一例を示す図である。図４に示す例では、「ユーザＩＤ」、「ペットＩＤ」、「ペット名」、「犬種」、「誕生日」、「保険加入日」、および「病歴情報」といった項目を有する情報が記憶される。

ここで、「ペットＩＤ」とは、各ユーザが飼っているペットを識別する識別子である。また、「ペット名」とは、ペットの名前を示す情報である。また、「犬種」とは、犬の種類を示す情報である。また、「誕生日」とは、ペットである犬が生まれた日を示す情報である。また、「保険加入日」とは、ペットである犬がペット保険に加入した日を示す情報である。

また、「病歴情報」とは、ペットにおける過去の病気の履歴や通院履歴などを示す情報である。具体的には、例えば、「診察日」、「病名」、「病院名」、および「投与薬剤」などの情報である。

例えば、図４に示す例では、ユーザＵ０１が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「２００８/１２/０１」であり、動物病院で診察した日が「２０１５/０３/１０」であり、その時の病名が「病気１」であった旨の情報を示す。また、ユーザＵ０２が飼っているペットが犬の「柴犬」であり、かかる犬の誕生日が「２００８/１２/２１」であり、動物病院で診察した日が「２０１５/０３/２０」であり、その時は病気がなかった旨の情報を示す。

また、ユーザＵ０３が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「２００８/０４/１８」であり、動物病院で診察した日が「２０１５/０８/２１」であり、その時は病気がなかった旨の情報を示す。また、ユーザＵ０４が飼っているペットが犬の「柴犬」であり、かかる犬の誕生日が「２００８/０７/２４」であり、動物病院で診察した日が「２０１５/１１/１５」であり、その時の病名が「病気２」であった旨の情報を示す。

学習モデル１２３は、購入情報データベース１２１に記憶されている購入情報と保険情報データベース１２２に記憶されている保険情報から取得した健康情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習することで得られた学習結果である。

図５は、実施形態に係る学習結果の一例を示す図である。図５に示す例では、ペット用品「ドッグフードＡ」、メーカ情報「メーカＡ」、成分情報「成分Ａ」、量情報「１００ｋｇ」および犬種「スピッツ」が入力されると、「病気１になりやすい」という予測結果を出力している。また、ペット用品「ドッグフードＡ」、メーカ情報「メーカＡ」、成分情報「成分Ａ」、量情報「１００ｋｇ」および犬種「柴犬」が入力されると、「病気１になりにくい」という予測結果を出力している。

ここで、「メーカ情報」とは、ペット用品を販売するメーカに関する情報である。また、「成分情報」とは、ペット用品に含まれる成分に関する情報である。また、「量情報」とは、ペット用品の購入量に関する情報である。

このように、学習モデル１２３は、購入情報データベース１２１に記憶されている購入情報から得られた「ペット用品」や「メーカ情報」などの種々の情報が入力されると、保険情報データベース１２２に記憶されている保険情報から取得した健康情報から予測結果を出力する。

なお、入力される情報の組み合わせは、図５に示す例に限られず、例えば、ペット用品「ドッグフードＡ」、成分情報「成分Ａ」および犬種「スピッツ」が入力されてもよいし、ペット用品「ドッグフードＡ」、量情報「１００ｋｇ」および犬種「スピッツ」が入力されてもよいし、ペット用品「ドッグフードＡ」、メーカ情報「メーカＡ」および犬種「スピッツ」が入力されてもよい。

推定情報データベース１２４は、学習結果に基づいてユーザが飼っているペットの健康状態を推定した推定情報を記憶するデータベースである。

図６は、実施形態に係る推定情報データベース１２４に記憶される推定情報の一例を示す図である。図６に示す例では、「ユーザＩＤ」、「ペットＩＤ」、「犬種」、「年齢」、「購入情報」、および「推定情報」といった項目を有する情報が記憶される。

ここで、「ユーザＩＤ」とは、端末装置１０を使用しているユーザを示す識別子である。このユーザＩＤは、例えば、クッキーＩＤまたはユーザが端末装置１０を用いて情報処理装置１００に対して会員登録した際に情報処理装置１００から払い出されるＩＤであってもよい。また、「ペットＩＤ」とは、端末装置１０を使用するユーザが飼っているペットを識別する識別子である。また、「年齢」とは、ユーザが飼っているペットの年齢を示す情報である。

また、「購入情報」とは、ユーザが飼っているペットのために今まで購入したペット用品の履歴を示す情報である。また、「推定情報」とは、学習結果に基づいてユーザが飼っているペットの健康状態を推定した情報である。

例えば、図６に示す例では、ユーザＧ０１が継続して「ドッグフードＡ」を購入しており、ユーザＧ０１が飼っている犬Ｄ０１が「柴犬」であるため、「病気１」のリスクが少ないことから犬Ｄ０１の健康状態が「健康」であると推定したことを示す。また、ユーザＧ０２が継続して「ドッグフードＢ」を購入しており、ユーザＧ０２が飼っている犬Ｄ０２が「柴犬」であるため、「病気２」のリスクが高いことから犬Ｄ０２の健康状態が「病気２」であると推定したことを示す。

図２に戻り、説明を続ける。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）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）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（情報処理プログラムの一例に相当）がＲＡＭ等の記憶領域を作業領域として実行されることにより実現される。図２に示す例では、制御部１３０は、受付部１３１、取得部１３２、学習部１３３、推定部１３４、および提供部１３５を有する。

受付部１３１は、端末装置１０から送信されるユーザが飼っているペットの健康状態に関する情報の要求を受け付ける。また、受付部１３１は、端末装置１０からユーザの識別情報およびユーザが飼っているペットの識別情報を受け付ける。受付部１３１は、受け付けたユーザの識別情報およびペットの識別情報を上記した推定情報データベース１２４（図６参照）に記憶する。

取得部１３２は、ペットの健康に関する健康情報を取得する。具体的には、取得部１３２は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から健康情報を取得する。取得部１３２は、健康情報を上記した保険情報データベース１２２（図４参照）に記憶する。

学習部１３３は、取得部１３２によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。具体的には、学習部１３３は、購入情報データベース１２１に記憶されている購入情報と保険情報データベース１２２に記憶されている保険情報から取得された健康情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。

より具体的には、学習部１３３は、「メーカＡ」が販売する「ドッグフードＡ」を犬種「スピッツ」に与え続けると「病気１になりやすい」ということを学習する。また、学習部１３３は、「ドッグフードＡ」に「成分Ａ」が含まれていることで犬種「スピッツ」は「病気１になりやすい」ということを学習する。また、学習部１３３は、「メーカＡ」が販売する「ドッグフードＡ」を犬種「柴犬」に与え続けても「病気１になりにくい」といことを学習する。また、学習部１３３は、「ドッグフードＡ」に「成分Ａ」が含まれていても犬種「柴犬」は「病気１になりにくい」ということを学習する。

また、学習部１３３は、「メーカＢ」が販売する「ドッグフードＢ」を犬種「スピッツ」に与え続けても「病気２になりにくい」ということを学習する。また、学習部１３３は、「ドッグフードＢ」に「成分Ｂ」が含まれていても犬種「スピッツ」は「病気２になりにくい」ということを学習する。また、学習部１３３は、「メーカＢ」が販売する「ドッグフードＢ」を犬種「柴犬」に与え続けると「病気２になりやすい」ということを学習する。また、学習部１３３は、「ドッグフードＢ」に「成分Ｂ」が含まれていることで犬種「柴犬」は「病気２になりやすい」ということを学習する。

つまり、学習部１３３は、購入情報データベース１２１に記憶されている購入情報から得られた「ペット用品」や「メーカ情報」などの種々の情報からペットの健康状態を予測するための学習モデル１２３（図５参照）を生成する。

推定部１３４は、受付部１３１が端末装置１０からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付けると、学習モデル１２３に基づいて、端末装置１０を使用するユーザが飼っているペットの健康状態を推定する。

具体的には、推定部１３４は、ユーザＧ０１が使用する端末装置１０から要求を受け付けた場合、ユーザＧ０１が継続して「ドッグフードＡ」を購入しており、ユーザＧ０１が飼っている犬Ｄ０１が「柴犬」であるため、「病気１」のリスクが少ないことから犬Ｄ０１の健康状態が「健康」であると推定する。また、推定部１３４は、ユーザＧ０２が使用する端末装置１０から要求を受けた場合、ユーザＧ０２が継続して「ドッグフードＢ」を購入しており、ユーザＧ０２が飼っている犬Ｄ０２が「柴犬」であるため、「病気２」のリスクが高いことから犬Ｄ０２の健康状態が「病気２」であると推定する。

提供部１３５は、推定部１３４によって推定されたペットの健康状態を、端末装置１０に対して提供する。具体的には、提供部１３５は、ユーザＧ０１が使用する端末装置１０から要求を受け付けた場合、かかる端末装置１０に対してユーザＧ０１が飼っている犬Ｄ０１の健康状態が「健康」であるとする推定結果を提供する。

［３．情報処理手順の一例］
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理システム１による情報処理手順の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、情報処理装置１００は、例えば、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からペットの健康に関する健康情報を取得する（ステップＳ１０１）。続いて、情報処理装置１００は、健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する（ステップＳ１０２）。そして、情報処理装置１００は、ユーザの操作にしたがって端末装置１０からペットの健康状態に関する情報の要求を受け付けた場合、学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定する（ステップＳ１０３）。そして、情報処理装置１００は、推定されたペットの健康状態を、端末装置１０に対して提供し（ステップＳ１０４）、処理を終了する。

［４．変形例］
上述した情報処理装置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もよい。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。

［４－１．変形例１に係る情報処置装置について］
上述した情報処理装置１００では、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からペットの健康に関する健康情報を取得したが、変形例１に係る情報処理装置では、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。

かかる形態について、図８を用いて説明する。図８は、実施形態の変形例１に係る情報処理装置１００の一例を示す図である。なお、図８に示す構成要素のうち、図２に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図２に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。

図８に示すように、変形例１に係る情報処理装置１００の記憶部１２０は、保険情報データベース１２２の代りにクエリ情報データベース１２５を有する。つまり、この形態では、クエリ情報から健康情報を取得しており、クエリ情報データベース１２５が健康情報データベースに相当する。

クエリ情報データベース１２５は、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報を記憶するデータベースである。

図９は、実施形態の変形例１に係るクエリ情報データベース１２５に記憶されるクエリ情報の一例を示す図である。図９に示す例では、「ユーザＩＤ」、「クエリ情報」といった項目を有する情報が記憶される。

ここで、「クエリ情報」とは、検索する際のクエリとなる情報である。具体的には、例えば、「検索日」、「検索クエリ１」、「検索クエリ２」などの情報である。例えば、図９に示す例では、クエリ情報データベース１２５には、検索クエリとして「スピッツ」と「病気１」との２つのクエリを用いたコンテンツの検索をユーザＵ０１が検索日「２０１４/０３/２０」に行った旨が記憶されている。

そして、変形例１に係る情報処理装置１００の取得部１３２は、上記したクエリ情報データベース１２５に記憶されているクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。具体的には、取得部１３２は、ユーザＵ０１の検索クエリからユーザＵ０１が飼っているペットの「スピッツ」が「２０１５/０３/１０」に「病気１」になった旨の健康情報を取得する。

そして、学習部１３３は、クエリ情報データベース１２５に記憶されているクエリ情報から取得した健康情報と購入情報データベース１２１に記憶されている購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。

このように、変形例１に係る情報処理装置１００は、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得し、取得した健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報（図３参照）とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習して学習モデル１２３（図５参照）を生成する。

［４－２．変形例２に係る情報処理装置について］
上述した情報処理装置１００では、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得したが、変形例２に係る情報処理装置では、飼い主が回答したアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。

かかる形態について、図１０を用いて説明する。図１０は、実施形態の変形例２に係る情報処理装置１００の一例を示す図である。なお、図１０に示す構成要素のうち、図２に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図２に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。

図１０に示すように、変形例２に係る情報処理装置１００の記憶部１２０は、保険情報データベース１２２の代りにアンケート情報データベース１２６を有する。

アンケート情報データベース１２６は、ペットの飼い主が回答したアンケート情報を記憶するデータベースである。つまり、この形態では、アンケート情報から健康情報を取得しており、アンケート情報データベース１２６が健康情報データベースに相当する。

図１１は、実施形態の変形例２に係るアンケート情報データベース１２６に記憶されるアンケート情報の一例を示す図である。図１１に示す例では、「ユーザＩＤ」、「ペットＩＤ」、「ペット名」、「犬種」、「誕生日」、「アンケート回答日」、および「アンケート情報」といった項目を有する情報が記憶される。

ここで、「アンケート回答日」とは、ペットを飼っているユーザがウェブ上でアンケートを回答した日を示す情報である。また、「アンケート情報」とは、「診察日」、「病名」、「病院名」、および「投与薬剤」などペットを飼っているユーザに尋ねたいペットの健康状態に関する質問事項である。

例えば、図１１に示す例では、ユーザＵ０１が飼っているペットが犬の「スピッツ」であり、かかる犬の誕生日が「２００８/１２/０１」であり、動物病院で診察した日が「２０１５/０３/１０」であり、その時の病名が「病気１」であったことのアンケート情報を示す。

そして、変形例２に係る情報処理装置１００の取得部１３２は、上記したアンケート情報データベース１２６に記憶されているアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得する。具体的には、取得部１３２は、アンケート情報からユーザＵ０１が飼っているペットの「スピッツ」が「２０１５/０３/１０」に「病気１」になった旨の健康情報を取得する。

そして、学習部１３３は、アンケート情報データベース１２６に記憶されているアンケート情報から取得した健康情報と購入情報データベース１２１に記憶されている購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。

このように、変形例２に係る情報処理装置１００は、ペットの飼い主が回答したアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得し、取得した健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報（図３参照）とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習して学習モデル１２３（図５参照）を生成する。

［４－３．変形例３に係る情報処理装置について］
上述した実施形態に係る情報処理装置１００では、学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定したが、ペットの健康状態として、ペットの寿命を推定してもよい。

かかる場合、上記した保険情報データベース１２２に記憶される保険情報には、ペットである犬が死亡した日を示す情報である「死亡日」といった項目が含まれる。

そして、変形例３に係る情報処理装置１００の学習部１３３は、購入情報データベース１２１と保険情報データベース１２２とに基づいて、例えば、ペット用品である「ドッグフードＡ」を犬種「柴犬」に与え続けた場合の「柴犬」の寿命を学習する。言い換えれば、変形例３に係る情報処理装置１００によって生成された学習モデルは、ペット用品「ドッグフードＡ」および犬種「柴犬」が入力されると「柴犬」の予測寿命を出力する。

したがって、変形例３に係る情報処理装置１００の推定部１３４は、ユーザＧ０１が使用する端末装置１０から犬の寿命に関する要求を受け付けた場合、ユーザＧ０１が継続して「ドッグフードＡ」を購入しており、ユーザＧ０１が飼っている犬Ｄ０１が「柴犬」であるため、上記した学習結果を利用してユーザＧ０１が飼っている「柴犬」の寿命を推定する。

そして、変形例３に係る情報処理装置１００の提供部１３５は、推定されたペットの寿命を、端末装置１０に対して提供する。

このように、変形例３に係る情報処理装置１００は、購入情報データベース１２１と保険情報データベース１２２とに基づいて生成されたペットの寿命に関する学習結果を示す学習モデルを用いることで精度よくペットの寿命を推定することができる。

［４－４．変形例４に係る情報処理装置について］
上述した情報処理装置１００では、学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定したが、変形例４に係る情報処理装置では、学習結果を利用してユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する。

かかる形態について、図１２を用いて説明する。図１２は、実施形態の変形例４に係る情報処理装置１００の一例を示す図である。なお、図１２に示す構成要素のうち、図２に示す構成要素と同様の機能を有する構成要素については、図２に示す符号と同一の符号を付すことにより、その説明を省略する。

図１２に示すように、変形例４に係る情報処理装置１００の記憶部１２０は、保険料率情報データベース１２７を有する。

保険料率情報データベース１２７は、学習結果を利用して決定したユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率の情報を記憶するデータベースである。

また、変形例４に係る情報処理装置１００の制御部１３０は、決定部１３６を有する。

決定部１３６は、学習部１３３によって生成された学習結果を示す学習モデル１２３と、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、かかるユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、かかるユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する。また、決定部１３６は、決定したペット保険の保険料率を保険料率情報データベース１２７に記憶する。

図１３は、実施形態の変形例４に係る保険料率情報データベース１２７に記憶される保険料率情報の一例を示す図である。図１３に示す例では、「ユーザＩＤ」、「ペットＩＤ」、「犬種」、「年齢」、「購入情報」、「学習情報」、および「保険料率」といった項目を有する情報が記憶される。

ここで、「ユーザＩＤ」とは、端末装置１０を使用しているユーザを示す識別子である。また、「ペットＩＤ」とは、端末装置１０を使用するユーザが飼っているペットを識別する識別子である。また、「年齢」とは、ユーザが飼っているペットの年齢を示す情報である。

また、「購入情報」とは、ユーザが飼っているペットのために今まで購入したペット用品の履歴を示す情報である。また、「学習情報」とは、学習モデル１２３に基づいて出力されたペットの健康状態の予測結果を示す情報である。

また、「保険料率」とは、学習部１３３によって生成された学習結果を示す学習モデル１２３と、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、かかるユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて決定されたペット保険の保険料率を示す情報である。

例えば、図１３に示す例では、ユーザＧ１１が継続して「ドッグフードＡ」を購入しており、ユーザＧ１１が飼っている犬Ｄ１１が「柴犬」であるため、「病気１」のリスクが少ないことから保険料率を「０．９０」に決定したことを示す。具体的には、例えば、ユーザＧ１１が飼っている「２歳」の「柴犬」がペット保険に加入する場合、通常の保険料率を「１．００」とすると、かかる保険料率から「病気１」のリスクが少ないことを考慮して「０．９０」に変更した保険料率となる。

また、ユーザＧ１２が継続して「ドッグフードＢ」を購入しており、ユーザＧ１２が飼っている犬Ｄ１２が「柴犬」であるため、「病気２」のリスクが高いことから保険料率を「１．１０」に決定したことを示す。具体的には、例えば、ユーザＧ１２が飼っている「２歳」の「柴犬」がペット保険に加入する場合、例えば、通常の保険料率を「１．００」とすると、かかる保険料率から「病気２」のリスクが高いことを考慮して「１．１０」に変更した保険料率となる。

このように、変形例４に係る情報処理装置１００は、学習部１３３によって生成された学習結果を示す学習モデル１２３と、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、かかるユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、かかるユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する。

これにより、変形例４に係る情報処理装置１００は、学習結果を用いることでユーザが飼っている犬の病気などのリスクを洗い出し、かかるリスクを考慮した保険料率の決定を行うことができる。

次に、図１４を用いて、実施形態の変形例４に係る情報処理システム１による情報処理手順について説明する。図１４は、実施形態の変形例４に係る情報処理システム１による情報処理手順の一例を示すフローチャートである。

図１４に示すように、実施形態の変形例４に係る情報処理装置１００は、例えば、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からペットの健康に関する健康情報を取得する（ステップＳ２０１）。続いて、変形例４に係る情報処理装置１００は、健康情報とペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する（ステップＳ２０２）。

そして、変形例４に係る情報処理装置１００は、例えば、保険会社からユーザのペット保険の加入に関する情報の要求を受け付けた場合、学習結果を示す学習モデルと、ユーザが購入したペットに関する購入情報と、ユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、かかるユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する（ステップＳ２０３）。そして、変形例４に係る情報処理装置１００は、決定された保険料率を、保険会社に対して提供し（ステップＳ２０４）、処理を終了する。

なお、上述した変形例４に係る情報処理装置１００では、かかる装置内でユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定したが、これに限られない。変形例４に係る情報処理装置１００は、学習部１３３によって生成された学習モデル１２３を、ペットの保険を取り扱う保険会社にペット保険の保険料率の参考とするために提供してもよい。

［５．その他］
また、上述した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で行うこともできる、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。

また、上述の実施形態では、ペット用品としてドッグフードを例に挙げて、学習部１３３が犬の種類毎にペットである犬の健康状態とドッグフードの種類、ドッグフードの成分、ドッグフードの量との関係性を学習して学習モデル１２３を生成したが、ペット用品はこれに限られない。

例えば、ペット用品がシャンプーであれば、学習部１３３は犬の種類毎にペットである犬の健康状態とシャンプーの種類、シャンプーの成分、シャンプーの量との関係性を学習して学習モデルを生成することになる。

また、上述の実施形態では、ペットとして犬を例に挙げて説明したが、ペットは猫であってもよい。かかる場合、学習部１３３は猫の種類毎にペットである猫の健康状態とキャットフードの種類、キャットフードの成分、キャットフードの量との関係性を学習して学習モデルを生成する。なお、取得部１３２は、猫の健康に関する情報を猫の保険を取り扱う保険会社の保険情報から取得する。つまり、ペットの保険を取り扱う保険会社が、犬や猫以外のペットの保険を取り扱っていれば、犬や猫以外のペットにも上述した実施形態を適用することができる。

また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、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。

例えば、上述した情報処理装置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ホーム等をＡＰＩ（Application Programming Interface）やネットワークコンピューティング等で呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。

［６．ハードウェア構成］
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば、図１５に示すような構成のコンピュータ２００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１５は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ２００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ２１０、ＲＡＭ２２０、ＲＯＭ２３０、ＨＤＤ２４０、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２５０、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２６０、およびメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）２７０を有する。

ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２３０またはＨＤＤ２４０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。ＲＯＭ２３０は、コンピュータ２００の起動時にＣＰＵ２１０によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ２００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ２４０は、ＣＰＵ２１０によって実行されるプログラム、および、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス２５０は、ネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ２１０へ送り、ＣＰＵ２１０が生成したデータを、ネットワークを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ２１０は、入出力インターフェイス２６０を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、および、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ２１０は、入出力インターフェイス２６０を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ２１０は、生成したデータを、入出力インターフェイス２６０を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス２７０は、記録媒体２８０に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ２２０を介してＣＰＵ２１０に提供する。ＣＰＵ２１０は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス２７０を介して記録媒体２８０からＲＡＭ２２０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２８０は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、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２００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ２００のＣＰＵ２１０は、ＲＡＭ２２０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、ＨＤＤ２４０には、記憶部１２０内のデータが格納される。コンピュータ２００のＣＰＵ２１０は、これらのプログラムを記録媒体２８０から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

［７．効果］
上述したように、情報処理装置１００は、取得部１３２と、学習部１３３とを有する。取得部１３２は、ペットの健康に関する健康情報を取得する。学習部１３３は、取得部１３２によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。これにより、情報処理装置１００は、学習結果を用いることで精度よくペットの健康状態を推定することができる。

また、情報処理装置１００は、学習結果を利用してユーザの要求によりユーザが飼っているペットの健康状態を推定し、かかる推定結果をユーザに対して提供することができ、ペットの飼い主に対して付加価値のあるペットに関する健康サービスを提供することができる。

また、情報処理装置１００において、学習部１３３は、ペットの種類毎にペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する。これにより、情報処理装置１００は、ペットの健康状態とペット用品との関係性についてペットの種類毎の学習結果を得ることができる。

また、情報処理装置１００は、推定部１３４を有する。推定部１３４は、学習部１３３が生成した学習結果を示す学習モデルに基づいて、ユーザが飼っているペットが食べているペットフードとかかるペットの種類との情報からユーザが飼っているペットの健康状態を推定する。これにより、情報処理装置１００は、かかる推定結果をユーザに対して提供することができる。

また、情報処理装置１００において、取得部１３２は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から健康情報を取得する。これにより、情報処理装置１００は、より正確なペットの健康に関する健康情報を取得することができる。

また、情報処理装置１００において、取得部１３２は、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報から健康情報を取得する。これにより、情報処理装置１００は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からではなく、飼い主がコンテンツの検索に使用した検索クエリに関するクエリ情報からペットの健康に関する健康情報を取得することができる。

また、情報処理装置１００において、取得部１３２は、飼い主が回答したアンケート情報から健康情報を取得する。これにより、情報処理装置１００は、ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報からではなく、飼い主が回答したアンケート情報からペットの健康に関する健康情報を取得することができる。

また、情報処理装置１００において、学習部１３３は、健康情報とペット用品に含まれる成分に関する成分情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品に含まれる成分との関係性を学習する。これにより、情報処理装置１００は、ペット用品に含まれる成分による学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定することができる。

また、情報処理装置１００において、学習部１３３は、健康情報とペット用品の購入に関する量情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品の購入量との関係性を学習する。これにより、情報処理装置１００は、ペット用品の購入量による学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定することができる。

また、情報処理装置１００において、学習部１３３は、健康状態とペット用品を販売するメーカに関するメーカ情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品を販売するメーカとの関係性を学習する。これにより、情報処理装置１００は、ペット用品を販売するメーカによる学習結果を利用してユーザが飼っているペットの健康状態を推定することができる。

また、上述したように、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、ペットの健康に関する健康情報を取得する取得手順と、取得手順によって取得された健康情報と、ペットの飼い主が購入したペット用品に関する購入情報とに基づいて、ペットの健康状態とペット用品との関係性を学習する学習手順を実行させる。これにより、学習結果を用いることで精度よくペットの健康状態を推定することができる。

また、実施形態に係る情報処理プログラムは、コンピュータに、学習手順によって生成された学習結果を示す学習モデルと、ユーザが購入したペット用品に関する購入情報と、ユーザが飼っているペットに関するペット情報とに基づいて、ユーザのペットを対象としたペット保険の保険料率を決定する決定手順をさらに実行させる。これにより、学習結果を用いることでユーザが飼っているペットの病気などのリスクを洗い出し、かかるリスクを考慮した保険料率の決定を行うことができる。

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、上記してきた「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、学習部は、学習手段や学習回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１０ 端末装置
１００ 情報処理装置
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 購入情報データベース
１２２ 保険情報データベース
１２３ 学習モデル
１２４ 推定情報データベース
１２５ クエリ情報データベース
１２６ アンケート情報データベース
１２７ 保険料率情報データベース
１３０ 制御部
１３１ 受付部
１３２ 取得部
１３３ 学習部
１３４ 推定部
１３５ 提供部
１３６ 決定部
２００ コンピュータ

Claims (8)

1. ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から動物病院での前記ペットの診察結果を含む前記ペットの健康に関する健康情報を取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記健康情報と、前記ペットの飼い主が購入した前記ペットの健康状態に関わるペット用品に関する購入情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習する学習部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。
2. 前記学習部は、
   前記ペットの種類毎に前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習すること
   を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記学習部が生成した学習結果を示す学習モデルに基づいて、一匹のペットを飼っているユーザの前記ペットが食べているペットフードと該ペットの種類との情報から前記ユーザが飼っている前記ペットの健康状態を推定する推定部
   をさらに備え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. 前記学習部は、
   前記健康情報と前記ペット用品に含まれる成分に関する成分情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品に含まれる成分との関係性を学習すること
   を特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の情報処理装置。
5. 前記学習部は、
   前記健康情報と前記ペット用品の購入量に関する情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品の購入量との関係性を学習すること
   を特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の情報処理装置。
6. 前記学習部は、
   前記健康情報と前記ペット用品を販売するメーカに関するメーカ情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品を販売するメーカとの関係性を学習すること
   を特徴とする請求項１～５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
7. コンピュータが実行する情報処理装置の情報処理方法であって、
   ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から動物病院での前記ペットの診察結果を含む前記ペットの健康に関する健康情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された前記健康情報と、前記ペットの飼い主が購入した前記ペットの健康状態に関わるペット用品に関する購入情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習する学習工程と
   を含むことを特徴とする情報処理方法。
8. ペットの保険を取り扱う保険会社の保険情報から動物病院での前記ペットの診察結果を含む前記ペットの健康に関する健康情報を取得する取得手順と、
   前記取得手順によって取得された前記健康情報と、前記ペットの飼い主が購入した前記ペットの健康状態に関わるペット用品に関する購入情報とに基づいて、前記ペットの健康状態と前記ペット用品との関係性を学習する学習手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。

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