JP7394510B2 - Provision device, method and program - Google Patents
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Description
本発明は、提供装置、提供方法及び提供プログラムに関する。 The present invention relates to a providing device, a providing method, and a providing program.
従来、利用者の精神状態に応じた情報を提供する技術が知られている。このような技術の一例として、解析されたユーザ状況が示すユーザ感情に基づいてユーザの共感が得られると推測するコメントを作成し、作成されたコメントを出力する技術が知られている。 2. Description of the Related Art Conventionally, techniques for providing information according to a user's mental state are known. As an example of such a technique, a technique is known that generates a comment that is assumed to resonate with the user based on the user's emotion indicated by the analyzed user situation, and outputs the generated comment.
しかしながら、上述した技術では、利用者の精神状態の度合いに応じて適切な情報を提供とは言えない場合がある。 However, the above-described technology may not be able to provide appropriate information depending on the user's mental state.
例えば、上述した技術では、「嬉しい」や「悲しい」といったユーザの感情を推定しているに過ぎないため、利用者の精神状態の度合いに応じて適切な情報を提供しているとは言えない場合がある。 For example, the above-mentioned technology only estimates the user's emotion such as "happy" or "sad," so it cannot be said that it provides information appropriate to the user's mental state. There are cases.
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の精神状態の度合いに応じて適切な情報を提供することを目的とする。 The present application was made in view of the above, and aims to provide appropriate information according to the degree of the user's mental state.
本願に係る提供装置は、利用者に関する利用者情報に基づいて、当該利用者の精神状態の度合いを判定する判定部と、前記判定部により判定された度合いに応じて、前記精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を前記利用者に提供する提供部とを有することを特徴とする。 The providing device according to the present application includes a determination unit that determines the degree of the mental state of the user based on user information regarding the user, and a determination unit that determines the degree of the mental state of the user, and a determination unit that determines the degree of the mental state of the user, and a and a providing unit that provides service information regarding the service to the user.
実施形態の一態様によれば、利用者の精神状態の度合いに応じ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。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to provide appropriate information depending on the degree of the user's mental state.
以下に本願に係る提供装置、提供方法及び提供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提供装置、提供方法及び提供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。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Below, a mode for implementing a providing apparatus, a providing method, and a providing program (hereinafter referred to as "embodiments") according to the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the providing device, providing method, and providing program according to the present application are not limited by this embodiment. Further, in each of the embodiments below, the same parts are given the same reference numerals, and redundant explanations will be omitted.
〔1.実施形態〕
図1を用いて、本実施形態の提供装置等により実現される提供処理を説明する。図1は、実施形態に係る提供処理の一例を示す図である。なお、図1では、本願に係る提供装置の一例である情報処理装置10によって、実施形態に係る提供処理などが実現されるものとする。
[1. Embodiment]
With reference to FIG. 1, the provision processing realized by the provision apparatus and the like of this embodiment will be described. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of provision processing according to an embodiment. Note that in FIG. 1, it is assumed that the provision processing and the like according to the embodiment are realized by the
図1に示すように、実施形態に係る提供システム1は、情報処理装置10と、利用者端末100と、管理者端末200とを含む。情報処理装置10、利用者端末100及び管理者端末200は、ネットワークN(例えば、図2参照)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。ネットワークNは、例えば、インターネットなどのWAN(Wide Area Network)である。なお、図1に示した提供システム1には、複数台の情報処理装置10、複数台の利用者端末100及び複数台の管理者端末200が含まれていてもよい。
As shown in FIG. 1, the
図1に示す情報処理装置10は、提供処理を行う情報処理装置であり、例えば、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。例えば、情報処理装置10は、自装置や他のサーバ装置などから提供される各種サービスにおける利用者の情報を取得する。そして、情報処理装置10は、取得した情報に基づいて、利用者の精神状態(図1の例では鬱等)の度合いを判定し、判定した度合いに応じて精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を利用者に提供する。
The
なお、情報処理装置10や、他のサーバ装置などが提供するサービスは、例えば、検索サービスや、ショッピングサービス、SNS(Social Networking Service)、決済サービス、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、施設予約サービス、天気予報サービス、スケジュール管理サービス、ニュース提供サービス、オークションサービス、動画コンテンツ配信サービス、金融取引(株取引等)サービスなどのサービスであってもよい。
The services provided by the
図1に示す利用者端末100は、利用者によって利用される情報処理装置である。例えば、利用者端末100は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。また、利用者端末100は、情報処理装置10や管理者端末200によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。なお、図1に示す例では、利用者端末100がスマートフォンである場合を示す。
The
図1に示す管理者端末200は、所定の広さの範囲が適宜設定されエリアに対応する自治体の管理者によって利用される情報処理装置である。例えば、管理者端末200は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型PC(Personal Computer)や、デスクトップPCや、携帯電話機や、PDA(Personal Digital Assistant)等により実現される。また、管理者端末200は、情報処理装置10によって配信される情報を、ウェブブラウザやアプリケーションにより表示する。なお、図1に示す例では、管理者端末200がデスクトップPCである場合を示す
The
以下、図1を用いて、情報処理装置10が行う提供処理について説明する。以下の説明では、利用者端末100を利用する利用者に応じて、利用者端末100を利用者端末100-1~100-N(Nは任意の自然数)として説明する。例えば、利用者端末100-1は、利用者ID「U1」により識別される利用者(利用者U1)により利用される端末装置である。また、以下では、利用者端末100-1~100-Nについて、特に区別なく説明する場合には、利用者端末100と記載する。
The provision processing performed by the
また、以下の説明において、管理者端末200は、エリアAに対応する自治体#1の管理者M1によって利用されるものとする。また、以下の説明において、利用者U1、U2、U3、・・・は、エリアAに居住する利用者であるものとする。また、図1の例において、エリアAは、「町」、「区」、「市」、「県」等の行政区画を基に設定されているものとする。
Further, in the following description, it is assumed that the
なお、エリアは任意の広さの範囲が適宜設定されてもよい。例えば、エリアは、緯度及び経度に基に同様の大きさの網の目(メッシュ)に分割されたものであってもよい。すなわち、エリアは、地域メッシュで区切られたエリアであってもよい。この場合、エリアIDには、地域メッシュコードが用いられてもよい。なお、上記一例であり、エリアは、地域メッシュに限らず種々の情報を基に設定されてもよい。 Note that the area may be set to any size range as appropriate. For example, the area may be divided into meshes of similar size based on latitude and longitude. That is, the area may be an area divided by a regional mesh. In this case, a regional mesh code may be used for the area ID. Note that the above is an example, and the area may be set based on various information other than the regional mesh.
また、以下の説明において、利用者端末100を利用者と同一視し、管理者端末200を管理者M1と同一視する場合がある。すなわち、以下では、利用者U1を利用者端末100-1、管理者M1を管理者端末200と読み替えることもできる。
Furthermore, in the following description, the
まず、情報処理装置10は、エリアAに関する情報を管理者端末200から取得する(ステップS1)。例えば、情報処理装置10は、鬱病患者へ自治体#1が提供する各種のサービスに関する情報を取得する。また、情報処理装置10は、エリアAにおいて、鬱病の発症に影響を与えると推定される要因(すなわち、環境要因)に関する環境情報を取得する。具体的な例を挙げると、情報処理装置10は、エリアAにおける人口密度や居住密度(言い換えると、近隣住民とのコミュニケーションの量)、エリアAにおける天候(例えば、日照時間)などを示す環境情報を取得する。
First, the
続いて、情報処理装置10は、利用者に関する利用者情報を利用者端末100から取得する(ステップS2)。例えば、情報処理装置10は、利用者を識別するための識別情報(利用者ID)や、各種サービスにおける検索履歴、位置情報(移動履歴等)、属性情報(デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性等)、利用履歴などを含む利用者情報を利用者端末100や所定のサーバ装置などから取得する。
Subsequently, the
具体的な例を挙げると、情報処理装置10は、利用者が休日に積極的に外出するか否かを示す情報(例えば、路線検索サービスや、旅行サービス、飲食店紹介サービス、施設予約サービスなどの利用履歴)を取得する。また、情報処理装置10は、利用者の家族構成や、収入などを示す情報を取得する。また、情報処理装置10は、SNSへのアクセスの履歴や、SNSにおける他の利用者とのコミュニケーションの頻度などを示す情報を取得する。
To give a specific example, the
なお、情報処理装置10は、利用者端末100が有するGPS(Global Positioning System)センサ等により測位された位置情報を取得してもよい。また、情報処理装置10は、利用者端末100と通信可能な各種センサ(例えば、利用者が身に付けるウェアラブルデバイス)から利用者の生体情報(例えば、心拍数や、体温、血圧、体重、体脂肪率など)を利用者情報として取得してもよい。
Note that the
続いて、情報処理装置10は、利用者情報に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する(ステップS3)。例えば、図1の例において、情報処理装置10は、利用者情報が入力された場合に、利用者の鬱の度合いを出力するように学習が行われたモデルを用いて、利用者U1、U2、U3、・・・の鬱の度合いを判定する。具体的な例を挙げると、情報処理装置10は、利用者が、鬱状態ではないことを示す「1」から、重度の鬱状態であることを示す「5」までの5段階のいずれかの状態であると判定する。なお、図1の例において、情報処理装置10は、エリアAに居住する各利用者の鬱の度合いを判定し、判定結果を示す判定情報D#1を生成したものとする。
Subsequently, the
ここで、モデルの学習には、任意の公知技術が適用可能であり、取得される情報に応じて適宜選択された学習手法が用いられてもよい。例えば、モデルの学習には、機械学習に関する種々の従来技術(例えば、SVM(Support Vector Machine)等の教師あり学習の機械学習に関する技術)を用いて行われてもよい。また、モデルの学習には、深層学習(ディープラーニング)の技術が用いられてもよい。例えば、モデルの学習には、RNN(Recurrent Neural Network)やCNN(Convolutional Neural Network)等の種々のディープラーニングの技術が用いられてもよい。 Here, any known technique can be applied to learning the model, and a learning method appropriately selected depending on the information to be acquired may be used. For example, model learning may be performed using various conventional techniques related to machine learning (for example, techniques related to machine learning of supervised learning such as SVM (Support Vector Machine)). Furthermore, deep learning technology may be used for model learning. For example, various deep learning techniques such as RNN (Recurrent Neural Network) and CNN (Convolutional Neural Network) may be used for model learning.
続いて、情報処理装置10は、鬱の度合いに応じて、鬱病の予防や支援に関連するサービスに関するサービス情報を各利用者に提供する(ステップS4)。例えば、情報処理装置10は、鬱の度合いに応じて、自治体#1が提供する各種のサービスに関するサービス情報を利用者端末100に提供(送信)する。具体的な例を挙げると、情報処理装置10は、鬱の度合いが「2(軽度の鬱状態)」である利用者UID#2に対しては、自治体#1が提供する相談窓口や、自治体#1の居住者向けのメンタルヘルスカウンセリングに関する情報を利用者端末100-2に提供する。また、情報処理装置10は、鬱の度合いが「5(重度の鬱状態)」である利用者UID#3に対しては、自治体#1の居住者向けの経済的支援に関する情報や、就職支援に関する情報、エリアAにおける自助グループに関する情報などを利用者端末100-3に提供する。
Subsequently, the
続いて、情報処理装置10は、エリアAに居住する利用者群の鬱の度合いに応じて、当該利用者群に関する通知を管理者M1に対して行う(ステップS5)。例えば、鬱の度合いが「4」以上である利用者の数が所定の閾値以上に達した場合、情報処理装置10は、重度の鬱状態である利用者向けのサービスの利用が増加する旨のアラートを通知する。また、鬱の度合いが「2」または「3」である利用者(言い換えると、軽度の鬱状態または中度の鬱状態の利用者)の数が所定の閾値以上である状態において、エリアAの環境情報に基づき、鬱病に悪影響を及ぼす環境的な要因の悪化(例えば、日照時間の低下)がエリアAにおいて予測される場合、情報処理装置10は、重度の鬱状態である利用者が増加する可能性がある旨のアラートを通知する。また、直近の所定の期間内において、鬱の度合いが「2」以上の利用者の増加率が所定の閾値以上である場合、情報処理装置10は、鬱病であるである利用者の増加に関するアラートを通知する。
Subsequently, the
以上のように、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者の鬱の度合いを判定し、判定した度合いに応じたサービス情報を提供する。これにより、実施形態に係る情報処理装置10は、鬱病の度合いに応じて利用者が適切なサービスを受けられるように情報を提供することができるため、鬱病の予防や、鬱病の悪化の防止、社会復帰の支援を行うことができる。すなわち、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者の精神状態の度合いに応じて適切な情報を提供することができる。
As described above, the
〔2.情報処理装置の構成〕
次に、図2を用いて、情報処理装置10の構成について説明する。図2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2に示すように、情報処理装置10は、通信部20と、記憶部30と、制御部40とを有する。
[2. Configuration of information processing device]
Next, the configuration of the
(通信部20について)
通信部20は、例えば、NIC(Network Interface Card)等によって実現される。そして、通信部20は、ネットワークNと有線または無線で接続され、利用者端末100や管理者端末200等との間で情報の送受信を行う。
(About the communication department 20)
The communication unit 20 is realized by, for example, a NIC (Network Interface Card). The communication unit 20 is connected to the network N by wire or wirelessly, and transmits and receives information to and from the
(記憶部30について)
記憶部30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2に示すように、記憶部30は、利用者情報データベース31と、エリア情報データベース32と有する。
(About the storage unit 30)
The
(利用者情報データベース31について)
利用者情報データベース31は、利用者に関する各種の情報を記憶する。ここで、図3を用いて、利用者情報データベース31が記憶する情報の一例を説明する。図3は、実施形態に係る利用者情報データベースの一例を示す図である。図3の例において、利用者情報データベース31は、「利用者ID」、「居住地」、「検索履歴」、「位置情報」、「属性情報」、「利用履歴」、「生体情報」といった項目を有する。
(About the user information database 31)
The user information database 31 stores various information regarding users. Here, an example of information stored in the user information database 31 will be explained using FIG. 3. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a user information database according to the embodiment. In the example of FIG. 3, the user information database 31 includes items such as "user ID,""place of residence,""searchhistory,""locationinformation,""attributeinformation,""usagehistory," and "biometric information." has.
「利用者ID」は、利用者を識別するための識別情報を示す。「居住地」は、利用者の居住地を示し、例えば、住所や、属するエリアを識別するための識別情報(エリアID)などといった情報が格納される。「検索履歴」は、利用者が各種のサービスにおいて入力した検索クエリの履歴を示す。「位置情報」は、利用者の位置の履歴を示す。「属性情報」は、利用者の属性を示し、例えば、デモグラフィック属性やサイコグラフィック属性が格納される。「利用履歴」は、利用者の各種のサービスにおける利用履歴を示す。「生体情報」は、利用者の生体情報を示し、例えば、心拍数や、体温、血圧、体重、体脂肪率などといった情報が格納される。 "User ID" indicates identification information for identifying a user. “Residence” indicates the user's residence, and stores information such as an address and identification information (area ID) for identifying the area to which the user belongs. "Search history" indicates the history of search queries entered by users in various services. "Position information" indicates the history of the user's location. "Attribute information" indicates the user's attributes, and stores, for example, demographic attributes and psychographic attributes. "Usage history" indicates the user's usage history of various services. "Biological information" indicates the user's biological information, and stores information such as heart rate, body temperature, blood pressure, weight, body fat percentage, etc.
すなわち、図3では、利用者ID「UID#1」により識別される利用者の居住地が「居住地#1」、検索履歴が「検索履歴#1」、位置情報が「位置情報#1」、属性情報が「属性情報#1」、利用履歴が「利用履歴#1」、生体情報が「生体情報#1」である例を示す。
That is, in FIG. 3, the residence of the user identified by the user ID "
(エリア情報データベース32について)
エリア情報データベース32は、各エリアに関する各種の情報を記憶する。ここで、図4を用いて、エリア情報データベース32が記憶する情報の一例を説明する。図4は、実施形態に係るエリア情報データベースの一例を示す図である。図4の例において、エリア情報データベース32は、「エリアID」、「所在地」、「居住者情報」、「サービス情報」、「環境情報」といった項目を有する。
(About area information database 32)
The area information database 32 stores various information regarding each area. Here, an example of information stored in the area information database 32 will be explained using FIG. 4. FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the area information database according to the embodiment. In the example of FIG. 4, the area information database 32 has items such as "area ID", "location", "resident information", "service information", and "environmental information".
「エリアID」は、エリアを識別するための識別情報を示す。「所在地」は、エリアの所在地を示す。「居住者情報」は、エリア内に居住する利用者に関する情報を示し、例えば、利用者IDなどの情報が格納される。「サービス情報」は、エリアに対応する自治体が提供するサービスに関する情報を示す。「環境情報」は、エリアにおいて利用者の精神状態に影響を与えると推定される要因(環境要因)に関する情報を示し、例えば、人口密度や居住密度、天候(日照時間等)などといった情報が格納される。 "Area ID" indicates identification information for identifying an area. “Location” indicates the location of the area. "Resident information" indicates information regarding users residing within the area, and stores information such as user IDs, for example. "Service information" indicates information regarding services provided by the local government corresponding to the area. "Environmental information" indicates information on factors (environmental factors) that are estimated to affect the mental state of users in the area, and stores information such as population density, residential density, weather (sunshine hours, etc.) be done.
すなわち、図4では、エリアID「AID#1」により識別されるエリアの所在地が「所在地#1」、居住する利用者の情報が「居住者情報#1」、当該エリアに対応する自治体が提供するサービスに関する情報が「サービス情報#1」、当該エリアの環境情報が「環境情報#1」である例を示す。
That is, in FIG. 4, the location of the area identified by the area ID "
(制御部40について)
制御部40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10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40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40は、図2に示すように、取得部41と、判定部42と、推定部43と、提供部44と、通知部45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。
(About the control unit 40)
The control unit 40 is a controller, and various programs stored in a storage device inside the
(取得部41について)
取得部41は、利用者に関する利用者情報を取得する。例えば、図1の例において、取得部41は、利用者を識別するための識別情報(利用者ID)や、各種サービスにおける検索履歴、位置情報(移動履歴等)、属性情報(デモグラフィック属性、サイコグラフィック属性等)、利用履歴などを含む利用者情報を利用者端末100や所定のサーバ装置などから取得し、利用者情報データベース31に格納する。
(About the acquisition unit 41)
The
また、取得部41は、エリアに関する情報を取得してもよい。例えば、図1の例において、取得部41は、鬱病患者へ自治体#1が提供する各種のサービスに関する情報を取得し、エリア情報データベース32に格納する。また、情報処理装置10は、エリアAにおいて、鬱病の発症に影響を与えると推定される要因(すなわち、環境要因)に関する環境情報を取得し、エリア情報データベース32に格納する。
Further, the
(判定部42について)
判定部42は、利用者に関する利用者情報に基づいて、当該利用者の精神状態の度合いを判定する。例えば、図1の例において、判定部42は、利用者情報データベース31を参照し、利用者情報が入力された場合に、利用者の鬱の度合いを出力するように学習が行われたモデルを用いて、利用者U1、U2、U3、・・・の鬱の度合いを判定する。
(About the determination unit 42)
The determination unit 42 determines the degree of mental state of the user based on user information regarding the user. For example, in the example of FIG. 1, the determination unit 42 refers to the user information database 31 and selects a model that has been trained to output the degree of depression of the user when user information is input. is used to determine the degree of depression of users U1, U2, U3, .
また、判定部42は、利用者の検索履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、精神状態に関連する検索クエリが検索履歴に含まれる場合、当該検索クエリが含まれない場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。具体的な例を挙げると、判定部42は、否定的な文言を含む検索クエリや、鬱の症状に関する検索クエリ(例えば、「不安」、「眠れない」、「体重が増えた」など)や、鬱の治療に関する検索クエリ(例えば、「心療内科」)、利用者が鬱病を発症しやすい環境に置かれていることを示す検索クエリ(例えば、「昇進」、「降格」、「失業」、「妊娠」、「出産」など)などが検索履歴に含まれる場合、当該検索クエリが含まれない場合よりも利用者の鬱の度合いが高いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's search history. For example, when the search history includes a search query related to a mental state, the determination unit 42 determines that the user's mental state is worse than when the search history does not include the search query. To give a specific example, the determination unit 42 searches for search queries that include negative wording, search queries related to symptoms of depression (for example, "anxiety," "can't sleep," "gained weight," etc.), , search queries related to the treatment of depression (e.g., "psychosomatic medicine"), search queries that indicate that the user is placed in an environment where the user is likely to develop depression (e.g., "promotion," "demotion," "unemployment," If the search history includes search terms such as "pregnancy," "childbirth," etc., it is determined that the user's degree of depression is higher than if the search history does not include the search query.
また、判定部42は、利用者の位置情報に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、利用者の位置の変化が少ない場合(言い換えると、利用者が外出していない場合)、変化が多い場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's location information. For example, the determination unit 42 determines that when there is little change in the user's position (in other words, when the user does not go out), the mental state of the user is worse than when there is much change.
また、判定部42は、利用者の移動履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、利用者が自宅から勤務先や通学先への移動のみを行っている場合、勤務先や通学先以外への移動を行っている場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。また、判定部42は、利用者が休日に外出していない場合、休日に外出している場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's movement history. For example, the determination unit 42 determines that if the user is only moving from home to work or school, the user's mental state is worse than if the user is moving to a place other than work or school. It is determined that Further, the determination unit 42 determines that when the user is not out on a holiday, the mental state of the user is worse than when the user is out on a holiday.
また、判定部42は、利用者の家族構成に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、利用者が一人暮らしをしている場合、同居人がいる場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's family structure. For example, the determining unit 42 determines that when a user lives alone, the mental state of the user is worse than when the user lives with someone.
また、判定部42は、利用者の収入に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、利用者の収入が低下した場合、低下しない場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's income. For example, when the user's income has decreased, the determination unit 42 determines that the user's mental state is worse than when the user's income has not decreased.
また、判定部42は、所定のサービスにおける利用者の利用履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、路線検索サービスや、旅行サービス、飲食店紹介サービス、施設予約サービスなどの利用の頻度が低い場合(言い換えると、利用者が外出する頻度が低い場合)、頻度が高い場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's usage history of a predetermined service. For example, the determination unit 42 determines whether the frequency of use of a route search service, travel service, restaurant introduction service, facility reservation service, etc. is low (in other words, the user does not go out frequently), or the frequency of use is high. It is determined that the user's mental state is worse than the above.
また、判定部42は、SNSにおける利用者の利用履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、SNSにアクセスする頻度が高いにもかかわらずSNSにおいて他の利用者とのコミュニケーションの頻度が低い場合、頻度が高い場合よりも利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determining unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's usage history on SNS. For example, if the frequency of communication with other users on the SNS is low even though the frequency of accessing the SNS is high, the determining unit 42 determines that the mental state of the user is worse than when the frequency of communication with other users on the SNS is high.
また、判定部42は、所定の精神状態にある他の利用者に関する情報と、利用者情報とに基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、重度の鬱である利用者と利用者情報の一致度が高いほど、利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on information regarding other users who are in a predetermined mental state and user information. For example, the determining unit 42 determines that the higher the degree of match between the user information and the user who is severely depressed, the worse the mental state of the user is.
また、判定部42は、利用者の生体情報に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、利用者の心拍に基づいて推定される利用者のストレスの度合いが高いほど、利用者の精神状態が悪いと判定する。また、判定部42は、利用者の体重の増加率が高いほど、利用者の精神状態が悪いと判定する。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's biological information. For example, the determining unit 42 determines that the higher the degree of stress of the user estimated based on the user's heartbeat, the worse the mental state of the user is. Further, the determination unit 42 determines that the higher the rate of increase in the user's weight, the worse the user's mental state is.
ここで、利用者が現在居住するエリアに関する情報(環境情報等)と、過去に利用者が居住したエリア(出身地等)に関する情報とが類似しない場合は、利用者の精神状態に悪影響があると推定される。したがって、判定部42は、利用者が所在するエリアに関する情報と、利用者情報とに基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、利用者が居住するエリアに関する情報と、利用者情報とのマッチングの結果に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。具体的な例を挙げると、判定部42は、利用者の利用者情報と、当該利用者が居住するエリアに居住する他の利用者に関する利用者情報との一致度が低いほど、利用者の精神状態が悪いと判定する。また、判定部42は、利用者が現在居住するエリアに関する情報と、利用者が過去に居住したエリアに関する情報との一致度が低いほど、利用者の精神状態が悪いと判定する。より具体的な例を挙げると、判定部42は、人口密度や居住密度が高いエリア(言い換えると、近隣住民とのコミュニケーションの量が多いエリア)から、人口密度や居住密度が低いエリア(言い換えると、近隣住民とのコミュニケーションの量が少ないエリア)へ移住した場合、人口密度や居住密度の差が大きいほど利用者の精神状態が悪いと判定する。 Here, if the information about the area where the user currently resides (environmental information, etc.) and the information about the area where the user lived in the past (place of birth, etc.) are not similar, this may have a negative impact on the user's mental state. It is estimated to be. Therefore, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the information regarding the area where the user is located and the user information. For example, the determining unit 42 determines the degree of the user's mental state based on the result of matching information regarding the area where the user resides and user information. To give a specific example, the determination unit 42 determines that the lower the degree of matching between the user information of the user and the user information regarding other users who live in the area where the user resides, the more the determination unit 42 determines that the It is determined that the person's mental state is poor. Further, the determination unit 42 determines that the lower the degree of matching between the information regarding the area where the user currently resides and the information regarding the area where the user has resided in the past, the worse the mental state of the user is. To give a more specific example, the determination unit 42 selects areas from areas with high population density and residential density (in other words, areas where there is a large amount of communication with neighboring residents) to areas with low population density and residential density (in other words, areas where there is a large amount of communication with neighboring residents). , an area where there is less communication with neighboring residents), the larger the difference in population density or residential density, the worse the user's mental state is judged to be.
なお、判定部42は、上記の処理を複数組み合わせ、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、判定部42は、利用者の検索履歴、位置情報、家族構成、収入、サービスの利用履歴、生体情報などに基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定してもよい。 Note that the determination unit 42 may combine a plurality of the above processes to determine the degree of the user's mental state. For example, the determination unit 42 may determine the degree of the user's mental state based on the user's search history, location information, family composition, income, service usage history, biological information, and the like.
(推定部43について)
ここで、利用者が居住するエリアが利用者の精神状態に悪影響を与えるか否かを推定し、推定した結果に応じた情報を利用者に提供したいといった要望が考えられる。したがって、推定部43は、利用者が所在するエリアに関する情報と、利用者情報とに基づいて、利用者の精神状態の変化を推定する。例えば、推定部43は、利用者が現在居住するエリアに関する情報と、利用者が過去に居住したエリアに関する情報との一致度が低い場合、利用者の精神状態が悪化すると推定する。また、推定部43は、利用者の利用者情報と、当該利用者が居住するエリアに居住する他の利用者に関する利用者情報との一致度が低い場合、利用者の精神状態が悪化すると推定する。
(About the estimation unit 43)
Here, there may be a desire to estimate whether or not the area in which the user resides has a negative effect on the user's mental state, and to provide the user with information according to the estimated result. Therefore, the estimation unit 43 estimates the change in the user's mental state based on the information regarding the area where the user is located and the user information. For example, the estimating unit 43 estimates that the user's mental state will deteriorate if the degree of coincidence between information regarding the area where the user currently resides and information regarding the area where the user has resided in the past is low. In addition, the estimating unit 43 estimates that the mental state of the user will deteriorate if the degree of matching between the user information of the user and the user information regarding other users living in the area where the user resides is low. do.
(提供部44について)
提供部44は、判定部42により判定された度合いに応じて、精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を利用者に提供する。例えば、図1の例において、提供部44は、鬱の度合いに応じて、鬱病の予防や支援に関連するサービスに関するサービス情報を各利用者に提供する。
(About the providing section 44)
The providing unit 44 provides the user with service information regarding services related to the mental state according to the degree determined by the determining unit 42 . For example, in the example of FIG. 1, the providing unit 44 provides each user with service information regarding services related to prevention and support of depression, depending on the degree of depression.
また、提供部44は、利用者が所在するエリアにおいて利用可能なサービスに関するサービス情報を提供してもよい。例えば、提供部44は、利用者の精神状態の度合いに応じて、利用者が居住するエリアにおいて利用可能な各種のサービス(例えば、民間のサービス)に関するサービス情報を提供する。 Further, the providing unit 44 may provide service information regarding services available in the area where the user is located. For example, the providing unit 44 provides service information regarding various services (for example, private services) available in the area where the user resides, depending on the user's mental state.
また、提供部44は、利用者が所在するエリアに対応する自治体が提供するサービスに関するサービス情報を提供してもよい。例えば、図1の例において、提供部44は、エリア情報データベース32を参照し、鬱の度合いに応じて、自治体#1が提供する各種のサービスに関するサービス情報を提供する。
Further, the providing unit 44 may provide service information regarding services provided by the local government corresponding to the area where the user is located. For example, in the example of FIG. 1, the providing unit 44 refers to the area information database 32 and provides service information regarding various services provided by the
また、提供部44は、推定部43による推定結果が所定の条件を満たす場合は、当該推定結果に関する情報を利用者に提供してもよい。例えば、利用者の精神状態が悪化すると推定された場合、提供部44は、利用者が現在のエリアでの居住を続けると精神状態が悪化する旨のアラートと、所定の情報(例えば、エリアにおいて利用可能なサービスの情報や、引っ越しの提案など)とを提供する。 Furthermore, when the estimation result by the estimation unit 43 satisfies a predetermined condition, the providing unit 44 may provide the user with information regarding the estimation result. For example, when it is estimated that the user's mental state will deteriorate, the providing unit 44 sends an alert that the user's mental state will deteriorate if he continues to live in the current area, and predetermined information (for example, information on available services, moving suggestions, etc.).
(通知部45について)
通知部45は、所定のエリア内に所在する利用者群の精神状態の度合いに応じて、当該エリアに対応する通知先に対し当該利用者群に関する通知を行う。例えば、図1の例において、通知部45は、エリアAに居住する利用者群の鬱の度合いに応じて、当該利用者群に関する通知を管理者M1に対して行う。
(About the notification section 45)
The notification unit 45 notifies a notification destination corresponding to a predetermined area regarding the user group according to the level of mental state of the user group located within the predetermined area. For example, in the example of FIG. 1, the notification unit 45 notifies the administrator M1 regarding the user group residing in area A, depending on the degree of depression of the user group.
〔3.提供処理のフロー〕
図5を用いて、実施形態に係る情報処理装置10の提供処理の手順について説明する。図5は、実施形態に係る提供処理の手順の一例を示すフローチャートである。
[3. Provision process flow]
The procedure of the provision processing of the
図5に示すように、情報処理装置10は、利用者に関する利用者情報に基づいて、当該利用者の精神状態の度合いを判定する(ステップS101)。続いて、情報処理装置10は、精神状態の度合いに応じて、当該精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を提供する(ステップS102)。続いて、情報処理装置10は、所定のエリア内に所在する利用者群の精神状態の度合いに応じて、当該エリアに対応する通知先に対し当該利用者群に関する通知を行い(ステップS103)、処理を終了する。
As shown in FIG. 5, the
〔4.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。
[4. Modified example]
The embodiments described above are merely examples, and various modifications and applications are possible.
〔4-1.利用者の精神状態について〕
上述の実施形態において、判定部42が、利用者の鬱の度合いを判定する例を示したが、判定部42の機能はこのような例に限定されず、任意の精神状態の度合いを判定してよい。例えば、判定部42は、利用者のストレスの度合いや、感情の起伏の度合いなどを判定してもよい。
[4-1. Regarding the user's mental state]
In the above-described embodiment, an example was shown in which the determination unit 42 determines the degree of depression of the user, but the function of the determination unit 42 is not limited to this example, and may determine the degree of any mental state. It's fine. For example, the determination unit 42 may determine the degree of stress of the user, the degree of emotional ups and downs, and the like.
また、判定部42は、利用者の属性に応じた精神状態の度合いを判定してもよい。例えば、利用者の性別が女性であり、妊娠中である場合、判定部42は、利用者の妊娠、出産に伴う鬱の度合いを判定してもよい。 Further, the determination unit 42 may determine the degree of mental state according to the user's attributes. For example, if the user's gender is female and she is pregnant, the determination unit 42 may determine the degree of depression associated with the pregnancy and childbirth of the user.
〔4-2.処理態様について〕
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、逆に、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、上記文章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。
[4-2. Regarding processing mode]
Among the processes described in the above embodiments, all or part of the processes described as being performed automatically can be performed manually, and conversely, all of the processes described as being performed manually can be performed manually. Alternatively, some of the steps can be performed automatically using known methods. In addition, the processing procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above text and drawings may be changed arbitrarily, unless otherwise specified. For example, the various information shown in each figure is not limited to the illustrated information.
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。 Further, each component of each device shown in the drawings is functionally conceptual, and does not necessarily need to be physically configured as shown in the drawings. In other words, the specific form of distributing and integrating each device is not limited to what is shown in the diagram, and all or part of the devices can be functionally or physically distributed or integrated in arbitrary units depending on various loads and usage conditions. Can be integrated and configured.
また、上記してきた各実施形態は、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。 Furthermore, the embodiments described above can be combined as appropriate within a range that does not conflict with the processing contents.
〔5.効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置10は、取得部41と、判定部42と、推定部43と、提供部44と、通知部45とを有する。取得部41は、利用者に関する利用者情報を取得する。判定部42は、利用者に関する利用者情報に基づいて、当該利用者の精神状態の度合いを判定する。推定部43は、利用者が所在するエリアに関する情報と、利用者情報とに基づいて、利用者の精神状態の変化を推定する。提供部44は、判定部42により判定された度合いに応じて、精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を利用者に提供する。また、提供部44は、推定部43による推定結果が所定の条件を満たす場合は、当該推定結果に関する情報を利用者に提供する。通知部45は、所定のエリア内に所在する利用者群の精神状態の度合いに応じて、当該エリアに対応する通知先に対し当該利用者群に関する通知を行う。
[5. effect〕
As described above, the
これにより、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者の精神状態の度合いに応じて利用者が適切なサービスを受けられるように情報を提供することにより、精神状態の悪化の防止を行うことができるため、利用者の精神状態の度合いに応じて適切な情報を提供することができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置10において、例えば、判定部42は、利用者の検索履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、利用者の位置情報に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、利用者の移動履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、利用者の家族構成に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、利用者の収入に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、所定のサービスにおける利用者の利用履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、SNSにおける利用者の利用履歴に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、所定の精神状態にある他の利用者に関する情報と、利用者情報とに基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、利用者の生体情報に基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。また、判定部42は、利用者が所在するエリアに関する情報と、利用者情報とに基づいて、利用者の精神状態の度合いを判定する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置10は、各種の情報に基づいて利用者の精神状態の度合いを判定することができるため、利用者の精神状態の度合いを正確に判定できる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置10において、例えば、提供部44は、利用者が所在するエリアにおいて利用可能なサービスに関するサービス情報を提供する。また、提供部44は、利用者が所在するエリアに対応する自治体が提供するサービスに関するサービス情報を提供する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者が所在するエリアで提供可能なサービスに関する情報を提供できるため、利便性を向上させることができる。
Thereby, the
また、実施形態に係る情報処理装置10において、例えば、推定部43は、利用者が所在するエリアに関する情報と、利用者情報とに基づいて、利用者の精神状態の変化を推定する。提供部44は、推定部43による推定結果が所定の条件を満たす場合は、当該推定結果に関する情報を利用者に提供する。
Further, in the
これにより、実施形態に係る情報処理装置10は、利用者が居住するエリアが利用者の精神状態に悪影響を与える場合には適切な情報を提供できるため、利用者の生活を支援できる。
Thereby, the
〔6.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10は、例えば、図6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10を例に挙げて説明する。図6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。
[6. Hardware configuration]
Further, the
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。
CPU 1100 operates based on a program stored in
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。
The
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。
The CPU 1100 controls output devices such as a display and a printer, and input devices such as a keyboard and mouse via an input/
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10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40の機能を実現する。また、HDD1400には、情報処理装置10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。
For example, when the
〔7.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。
[7. others〕
Some of the embodiments of the present application have been described above in detail based on the drawings, but these are merely examples, and various modifications and variations may be made based on the knowledge of those skilled in the art, including the embodiments described in the disclosure section of the invention. It is possible to carry out the invention in other forms with modifications.
また、上述した情報処理装置10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。
Further, the configuration of the
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。 Further, the "unit" described in the claims can be read as "means", "circuit", etc. For example, the acquisition unit can be read as an acquisition means or an acquisition circuit.
10 情報処理装置
20 通信部
30 記憶部
31 利用者情報データベース
32 エリア情報データベース
40 制御部
41 取得部
42 判定部
43 推定部
44 提供部
45 通知部
100 利用者端末
200 管理者端末
10 information processing device 20
Claims (16)
前記判定部により判定された度合いに応じて、前記精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を前記利用者に提供する提供部と、
所定のエリア内に所在する利用者群のうち、精神状態の度合いに基づき精神状態が悪いと推定される利用者の数が所定の閾値以上となった場合に、当該エリアに対応する通知先であって、前記サービスを提供する通知先に対し、前記サービスの利用が増加する旨の警告に関する通知を行う通知部と
を有することを特徴とする提供装置。 a determination unit that determines the degree of mental state of the user based on user information about the user;
a providing unit that provides service information regarding services related to the mental state to the user according to the degree determined by the determining unit ;
If the number of users who are estimated to be in a bad mental state based on the degree of their mental state exceeds a predetermined threshold among the user group located in a predetermined area, a notification will be sent to the notification destination corresponding to the area. and a notification unit that sends a notification regarding an increase in the use of the service to a notification destination that provides the service.
A providing device characterized by having:
前記利用者の検索履歴に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1に記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to claim 1, wherein the user's mental state is determined based on the user's search history.
前記利用者の位置情報に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to claim 1 or 2, wherein the degree of the user's mental state is determined based on the user's location information.
前記利用者の移動履歴に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項3に記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to claim 3, wherein the degree of the user's mental state is determined based on the user's movement history.
前記利用者の家族構成に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1から4のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the user's mental state is determined based on the user's family structure.
前記利用者の収入に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1から5のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to any one of claims 1 to 5, wherein the user's mental state is determined based on the user's income.
所定のサービスにおける前記利用者の利用履歴に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1から6のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to any one of claims 1 to 6, wherein the degree of the user's mental state is determined based on the user's usage history in a predetermined service.
SNS(Social Networking Service)における前記利用者の利用履歴に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1から7のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to any one of claims 1 to 7, wherein the degree of mental state of the user is determined based on the usage history of the user in an SNS (Social Networking Service).
所定の精神状態にある他の利用者に関する情報と、前記利用者情報とに基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1から8のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The determination unit includes:
Any one of claims 1 to 8, characterized in that the degree of the user's mental state is determined based on information regarding other users who are in a predetermined mental state and the user information. The provision device described in .
前記利用者が所在するエリアに関する情報と、前記利用者情報とに基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1から9のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The determination unit includes:
The method according to any one of claims 1 to 9, wherein the degree of mental state of the user is determined based on information regarding the area where the user is located and the user information. Providing device.
前記利用者が所在するエリアにおいて利用可能なサービスに関する前記サービス情報を提供する
ことを特徴とする請求項1から10のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The provision department is
The providing device according to any one of claims 1 to 10, wherein the providing device provides the service information regarding services available in the area where the user is located.
前記利用者が所在するエリアに対応する自治体が提供するサービスに関する前記サービス情報を提供する
ことを特徴とする請求項1から11のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The provision department is
The providing device according to any one of claims 1 to 11, wherein the service information regarding a service provided by a local government corresponding to an area where the user is located is provided.
前記利用者の生体情報に基づいて、前記利用者の精神状態の度合いを判定する
ことを特徴とする請求項1から12のうちいずれか1つに記載の提供装置。 The determination unit includes:
The providing device according to any one of claims 1 to 12, characterized in that the degree of mental state of the user is determined based on biometric information of the user.
をさらに有し、
前記提供部は、
前記推定部による推定結果が所定の条件を満たす場合は、当該推定結果に関する情報を前記利用者に提供する
ことを特徴とする請求項1から13のうちいずれか1つに記載の提供装置。 further comprising: an estimation unit that estimates a change in the mental state of the user based on information regarding the area where the user is located and the user information;
The provision department is
14. The providing device according to any one of claims 1 to 13, wherein when the estimation result by the estimator satisfies a predetermined condition, information regarding the estimation result is provided to the user.
利用者に関する利用者情報に基づいて、当該利用者の精神状態の度合いを判定する判定工程と、
前記判定工程により判定された度合いに応じて、前記精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を前記利用者に提供する提供工程と、
所定のエリア内に所在する利用者群のうち、精神状態の度合いに基づき精神状態が悪いと推定される利用者の数が所定の閾値以上となった場合に、当該エリアに対応する通知先であって、前記サービスを提供する通知先に対し、前記サービスの利用が増加する旨の警告に関する通知を行う通知工程と
を含むことを特徴とする提供方法。 A providing method executed by a computer, comprising:
a determination step of determining the degree of mental state of the user based on user information about the user;
a providing step of providing service information regarding a service related to the mental state to the user according to the degree determined in the determining step ;
If the number of users who are estimated to be in a bad mental state based on the degree of their mental state exceeds a predetermined threshold among the user group located in a predetermined area, a notification will be sent to the notification destination corresponding to the area. and a notification step of notifying a notification destination that provides the service regarding a warning that the usage of the service will increase.
A providing method characterized by comprising:
前記判定手順により判定された度合いに応じて、前記精神状態に関連するサービスに関するサービス情報を前記利用者に提供する提供手順と、
所定のエリア内に所在する利用者群のうち、精神状態の度合いに基づき精神状態が悪いと推定される利用者の数が所定の閾値以上となった場合に、当該エリアに対応する通知先であって、前記サービスを提供する通知先に対し、前記サービスの利用が増加する旨の警告に関する通知を行う通知手順と
をコンピュータに実行させるための提供プログラム。 a determination procedure for determining the degree of mental state of the user based on user information about the user;
a providing step of providing service information regarding a service related to the mental state to the user according to the degree determined by the determining step ;
If the number of users who are estimated to be in a bad mental state based on the degree of their mental state exceeds a predetermined threshold among the user group located in a predetermined area, a notification will be sent to the notification destination corresponding to the area. and a notification procedure for notifying a notification destination that provides the service regarding a warning that the usage of the service will increase.
A provided program that allows a computer to execute.
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Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001344352A (en) | 2000-05-31 | 2001-12-14 | Toshiba Corp | Life assisting device, life assisting method and advertisement information providing method |
JP2009294790A (en) | 2008-06-03 | 2009-12-17 | Denso Corp | System for providing information for vehicle |
US20140200463A1 (en) | 2010-06-07 | 2014-07-17 | Affectiva, Inc. | Mental state well being monitoring |
JP2015103026A (en) | 2013-11-25 | 2015-06-04 | 株式会社日立システムズ | School student support system |
JP2017182180A (en) | 2016-03-28 | 2017-10-05 | 大日本印刷株式会社 | Information processing device, program and information processing method |
JP2017533805A (en) | 2014-11-11 | 2017-11-16 | グローバル ストレス インデックス プロプライエタリー リミテッド | System and method for generating stress level and stress tolerance level profiles within a population |
JP2019072486A (en) | 2017-10-18 | 2019-05-16 | 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. | Electronic apparatus |
WO2020059789A1 (en) | 2018-09-21 | 2020-03-26 | 国立大学法人京都大学 | Information processing method, computer program, trained model, and information processing device |
JP2020052757A (en) | 2018-09-27 | 2020-04-02 | 株式会社メディリード | Information processing device, information processing method, and program |
-
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Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001344352A (en) | 2000-05-31 | 2001-12-14 | Toshiba Corp | Life assisting device, life assisting method and advertisement information providing method |
JP2009294790A (en) | 2008-06-03 | 2009-12-17 | Denso Corp | System for providing information for vehicle |
US20140200463A1 (en) | 2010-06-07 | 2014-07-17 | Affectiva, Inc. | Mental state well being monitoring |
JP2015103026A (en) | 2013-11-25 | 2015-06-04 | 株式会社日立システムズ | School student support system |
JP2017533805A (en) | 2014-11-11 | 2017-11-16 | グローバル ストレス インデックス プロプライエタリー リミテッド | System and method for generating stress level and stress tolerance level profiles within a population |
JP2017182180A (en) | 2016-03-28 | 2017-10-05 | 大日本印刷株式会社 | Information processing device, program and information processing method |
JP2019072486A (en) | 2017-10-18 | 2019-05-16 | 三星電子株式会社Samsung Electronics Co.,Ltd. | Electronic apparatus |
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