JP7483995B1 - 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法、プログラム及びサーバ - Google Patents

通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法、プログラム及びサーバ Download PDF

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Abstract

【課題】通信ネットワークを介したサービスを利用することを希望する者の存在を、該サービスを提供する複数の候補者に知らせることに適した技術を提供する。【解決手段】方法は、通信ネットワーク１４０を介したサービスの提供を支援する。方法では、サーバ１３０が、サービスの利用者１０の端末１１０から、通信ネットワーク１４０を介して、第１アクセスを受け付ける。サーバ１３０が、第１アクセスを契機に、通信ネットワーク１４０を介して、サービスの提供者の複数の候補２０の端末１２０に、第２アクセスを行う。【選択図】図１

Description

本発明は、通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法、プログラム及びサーバに関する。
通信ネットワークを介したサービスの提供が行われている。サービスは、例えば、オンライン診療である。オンライン診療の一例が、特許文献１に記載されている。
特開２０２２－０１８１７８号公報
本発明は、通信ネットワークを介したサービスを利用することを希望する者の存在を、該サービスを提供する複数の候補者に知らせることに適した技術を提供する。
本発明は、
通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法であって、
サーバが、
前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付けることと、
前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行うことと、
を含む、方法を提供する。
本発明は、通信ネットワークを介したサービスを利用することを希望する者の存在を、該サービスを提供する複数の候補者に知らせることに適している。
図１は、実施の形態１におけるサービス環境を示す図である。 図２は、実施の形態１におけるサービスシステムの機能ブロック図である。 図３は、実施の形態１に係る、患者から見たオンライン診療サービスの流れを示すフローチャートである。 図４は、実施の形態１に係る、問診情報を入力する表示画面に移行するためのアイコンを有する、患者端末のディスプレイの表示画面の例を示す。 図５は、実施の形態１の一例に係る、問診情報を入力する際の患者端末のディスプレイの表示画面を示す。 図６は、実施の形態１の別例に係る、問診情報を入力する際の患者端末のディスプレイの表示画面群の一部を示す。 図７は、実施の形態１に係る、待機中における患者端末のディスプレイの表示画面の例を示す。 図８は、実施の形態１に係る、医師から見たオンライン診療サービスの流れを示すフローチャートである。 図９は、実施の形態１の一例に係る、医師情報を登録する際の医師端末のディスプレイにおける表示画面群の一部を示す。 図１０は、実施の形態１に係る、打診を受信したときの医師端末のディスプレイの表示画面の例を示す。 図１１は、実施の形態１に係る、オンライン診療中の医師端末のディスプレイにおける表示画面の例を示す。 図１２Ａは、実施の形態１に係る、患者端末、医師端末及び管理サーバから見たオンライン診療サービスの流れを示すシーケンス図である。 図１２Ｂは、実施の形態１に係る、患者端末、医師端末及び管理サーバから見たオンライン診療サービスの流れを示すシーケンス図である。 図１３は、実施の形態１に係る、第１学習モデルの学習フェーズ及び推定フェーズを説明するためのブロック図である。 図１４は、実施の形態１に係る、第２学習モデルの学習フェーズ及び推定フェーズを説明するためのブロック図である。 図１５は、実施の形態２に係る、患者から見たオンライン診療サービスの流れを示すフローチャートである。 図１６は、実施の形態２に係る、患者端末のディスプレイの表示画面の例を示す。 図１７は、実施の形態２に係る、カルテ情報をアップロードする際の医師端末のディスプレイの表示画面の例を示す。 図１８Ａは、実施の形態２に係る、患者端末、医師端末及び管理サーバから見たオンライン診療サービスの流れを示すシーケンス図である。 図１８Ｂは、実施の形態２に係る、患者端末、医師端末及び管理サーバから見たオンライン診療サービスの流れを示すシーケンス図である。
以下、添付の図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明するが、以下は本発明の実施の形態の例示に過ぎず、本発明を制限する趣旨ではない。
以下の実施の形態において、「画像」は、静止画であってもよく、動画であってもよい。「サービス」は、独立した商取引の対象であってもよく、独立した商取引の対象でなくてもよく、有償のものであってもよく、無償のものであってもよい。
（実施の形態１）
以下、実施の形態１を説明する。
［１．１ サービスの全体像］
まず、実施の形態１において提供されるサービスの全体像について説明する。図１は、実施の形態１におけるサービス環境１００を示す図である。
サービス環境１００は、端末１１０、複数の端末１２０、管理サーバ１３０及び通信ネットワーク１４０を含む。端末１１０、複数の端末１２０及び管理サーバ１３０は、通信ネットワーク１４０を介して互いに接続されうる。サービス環境１００では、端末１１０、複数の端末１２０及び管理サーバ１３０を含むサービスシステム１０５が構成されている（図２参照）。通信ネットワーク１４０は、典型的には、インターネットである。
端末１１０は、患者１０によって使用される。端末１２０は、医師２０によって使用される。典型的には、端末１１０は、患者１０が所有する端末である。端末１２０は、医師２０が所有する端末である。
サービス環境１００において提供されるサービスは、オンライン診療サービスである。患者１０は、サービスの利用者である。医師２０は、サービスの提供者の候補である。
以下では、端末１１０を、患者端末１１０と称することがある。端末１２０を、医師端末１２０と称することがある。複数の医師２０の参照符号の各々に下付き添え字を付して、医師２０1、医師２０2、・・・、医師２０K、医師２０K+1、・・・、医師２０N-1、医師２０Nと称することがある。複数の医師端末１２０の参照符号の各々に下付き添え字を付して、医師端末１２０1、医師端末１２０2、・・・、医師端末１２０K、医師端末１２０K+1、・・・、医師端末１２０N-1、医師端末１２０Nと称することがある。ここで、Ｋ及びＮは、２以上の自然数である。Ｎは、Ｋ以上である。Ｎは、１００以上であってもよく、１０００以上であってもよい。
管理サーバ１３０のデータベース１３０ｄｂには、医師２０に関する情報、患者１０に関する情報等が記録されている。データベース１３０ｄｂにおいて、医師２０1、医師２０2、・・・、医師２０K、医師２０K+1、・・・、医師２０N-1及び医師２０Nは、それぞれ、１又は複数の診療科に紐付けられている。
図１に示すサービス環境１００におけるオンライン診療サービスの流れの概要は、以下の通りである。患者１０が、患者端末１１０に、患者１０の問診情報を入力し、問診情報を送信するための操作を行う。こうして、問診情報が、患者端末１１０から通信ネットワーク１４０を介して管理サーバ１３０に送信される。管理サーバ１３０は、問診情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかを判定し、医師２０1～２０Nから、問診情報に対応する診療科に紐づけられた医師２０1～２０Kを選択する。管理サーバ１３０は、通信ネットワーク１４０を介して医師２０1～２０Kの医師端末１２０1～１２０Kに、オンライン診療サービスの提供の打診を一斉送信する。医師２０1～２０Kの医師端末１２０1～１２０Kが、打診を一斉着信する。この例では、医師２０1が、オンライン診療サービスを担当することを希望し、医師端末１２０から管理サーバ１３０に応答するための操作を行う。こうして、一斉送信に対する最初の応答として、医師２０1の医師端末１２０1からの応答が、通信ネットワーク１４０を介して管理サーバ１３０に送信される。管理サーバ１３０は、患者端末１１０と医師端末１２０1との間での通信ネットワーク１４０を介した通信接続を確立する。患者１０と医師２０1との間でオンライン診療が開始される。このように、本実施の形態では、患者１０のオンライン診療を担当する医師２０が早い者勝ちで決定されるという態様で、患者１０と医師２０とのマッチングが行われる。
図１の例では、問診情報は、「先週から夜にぐっすり眠れない」という言語情報を含む。管理サーバ１３０は、自然言語処理によりこの言語情報を解析し、解析された言語情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかを判定する。これにより、管理サーバ１３０は、医師２０1～２０Nから、精神科に紐づけられた医師２０1～２０Kを選択する。管理サーバ１３０は、一斉送信を、ＷｅｂＲＴＣ（Web Real-Time Communication）の機能を用いて行う。
［１．２ 医師端末１２０、患者端末１１０及び管理サーバ１３０の構成］
図２は、実施の形態１におけるサービスシステム１０５の機能ブロック図である。以下、図２を参照しながら、実施の形態１における医師端末１２０、患者端末１１０及び管理サーバ１３０の構成を説明する。なお、図２では、複数の医師端末１２０のうちの１つの医師端末１２０が代表して描かれている。複数の医師端末１２０のうちの他の医師端末１２０も、図２に示す医師端末１２０と同様の構成を有しうる。
患者端末１１０は、プロセッサ１１０ｐ、記録媒体１１０ｍ、入力部１１０ｉ、マイク
ロフォン１１０ｘ、スピーカー１１０ｓ、カメラ１１０ｃ、バイブレーター１１０ｖ、ディスプレイ１１０ｄ及び通信器１１０ｔを含む。医師端末１２０は、プロセッサ１２０ｐ、記録媒体１２０ｍ、入力部１２０ｉ、マイクロフォン１２０ｘ、スピーカー１２０ｓ、カメラ１２０ｃ、バイブレーター１２０ｖ、ディスプレイ１２０ｄ及び通信器１２０ｔを含む。管理サーバ１３０は、プロセッサ１３０ｐ、記録媒体１３０ｍ及び通信器１３０ｔを含む。プロセッサ１３０ｐは、自然言語処理部１３０ｐ１、診療科判定部１３０ｐ２、候補選択部１３０ｐ３、接続確立部１３０ｐ４、スコア推定部１３０ｐ５、第１学習処理部１３０ｐ６及び第２学習処理部１３０ｐ７を含む。
患者端末１１０は、例えば、スマートフォン、パーソナルコンピューター、タブレット、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ；personal digital assistant）等である。患者端末１１０に関する上記の説明は、医師端末１２０にも適用されうる。
プロセッサ１１０ｐは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等である。プロセッサ１１０ｐに関する上記の説明は、プロセッサ１２０ｐ及びプロセッサ１３０ｐにも適用されうる。
記録媒体１１０ｍは、例えば、半導体記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、光学記録媒体等である。半導体記録媒体は、例えば、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。磁気記録媒体は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フレキシブルディスク等である。光磁気記録媒体は、例えば、ＭＯ（Magneto Optical Disk）等である。光学記録媒体は、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等である。記録媒体１１０ｍに関する上記の説明は、記録媒体１２０ｍ及び記録媒体１３０ｍにも適用されうる。記録媒体１３０ｍは、データベース１３０ｄｂを含む。
入力部１１０ｉは、患者１０からの入力を受け付ける。入力部１２０ｉは、医師２０からの入力を受け付ける。入力部１１０ｉは、例えば、操作ボタン、キーボード等である。入力部１２０ｉは、例えば、操作ボタン、キーボード等である。タッチパネル式ディスプレイが、入力部１１０ｉ及びディスプレイ１１０ｄを兼ねていてもよい。タッチパネル式ディスプレイが、入力部１２０ｉ及びディスプレイ１２０ｄを兼ねていてもよい。
バイブレーター１１０ｖは、患者端末１１０の外部から通信器１１０ｔが着信したとき等に、振動することにより受信の存在を患者１０に伝える。バイブレーター１２０ｖは、医師端末１２０の外部から通信器１２０ｔが着信したとき等に、振動することにより受信の存在を医師２０に伝える。バイブレーター１１０ｖは、例えば、モーターを含む。バイブレーター１２０ｖは、例えば、モーターを含む。
ディスプレイ１１０ｄは、例えば、液晶ディスプレイ、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイ等である。ディスプレイ１１０ｄに関する上記の説明は、ディスプレイ１２０ｄにも適用されうる。
通信器１１０ｔは、情報の送信及び受信を行う。通信器１１０ｔは、送信器及び受信器を含む。通信器１１０ｔに関する上記の説明は、通信器１２０ｔ及び通信器１３０ｔにも適用されうる。
［１．３ サービスの流れの詳細］
以下、図３～図１２Ｂを参照して、オンライン診療サービスの流れの詳細を説明する。図３～図１２Ｂの例では、ディスプレイ１１０ｄは、タッチパネル式ディスプレイであり
、入力部１１０ｉを兼ねている。ディスプレイ１２０ｄは、タッチパネル式ディスプレイであり、入力部１２０ｉを兼ねている。医師２０1～２０Nのうち、医師２０1が、患者１０に対してオンライン診療を実施する。
図３は、実施の形態１に係る、患者１０から見たオンライン診療サービスの流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において、患者１０が、患者情報を登録する。本実施の形態では、患者１０が、患者端末１１０の入力部１１０ｉを介して、患者情報を入力する。患者情報は、例えば、患者１０の氏名、性別、生年月日、住所、連絡先、及び、支払い方法等を含む。支払方法は、例えば、クレジット支払い、銀行振り込み等である。支払方法がクレジット支払いである場合、患者情報は、患者１０のクレジットカードの番号を含みうる。入力された患者情報は、患者端末１１０の記録媒体１１０ｍに一旦記録され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信される。そして、患者情報は、プロセッサ１３０ｐにより、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録される。
ステップＳ１０２において、患者１０が、保険証情報をアップロードする。保険証情報は、例えば、保険証を撮像することによって得られた画像である。撮像は、例えば、カメラ１１０ｃにより行われうる。保険証情報は、患者端末１１０の記録媒体１１０ｍに一旦記録され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信される。そして、保険証情報は、プロセッサ１３０ｐにより、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録される。
ステップＳ１０３において、患者１０が、問診情報をアップロードする。本実施の形態では、患者１０が、患者端末１１０の入力部１１０ｉを介して、問診情報を入力する。入力された問診情報は、患者端末１１０の記録媒体１１０ｍに一旦記録され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信される。問診情報は、プロセッサ１３０ｐにより、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録される。後述するように、診療科判定部１３０ｐ２が、問診情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかを判定する。候補選択部１３０ｐ３が、医師２０1～２０Nから、判定された診療科に紐づけられた医師２０1～２０Kを、オンライン診療サービスの提供者の候補として選択する。
ステップＳ１０３について、図４から図６を参照しながらさらに説明する。図４から図６は、実施の形態１に係る、患者端末１１０のディスプレイ１１０ｄの表示画面の例を示す。
図４の例では、ディスプレイ１１０ｄに、過去のオンライン診療の内容が表示されている。具体的に、図４の例では、ディスプレイ１１０ｄには、過去の薬の発送状況を示す表１１０ｏ１が表示されている。表１１０ｏ１の各行は、診察日時と、処方名の項目と、カルテタブ１１０ｑとを含む。患者１０がカルテタブ１１０ｑをタッチすることにより、処方名に紐づけられたカルテ情報がディスプレイ１１０ｄに表示される。
また、図４の例では、ディスプレイ１１０ｄに、現在待機中の医師２０の人数を示す待機人数確認部１１０ｏ２が表示されている。患者１０がディスプレイ１１０ｄの「今すぐ診察を開始する」のアイコン１１０ｏ３をタッチすると、ディスプレイ１１０ｄの表示画面が問診情報を入力する表示画面に移行する。
図５は、一例に係る、問診情報を入力する表示画面を示す。図５の例では、患者１０は
、言語情報である問診情報として、任意のテキストを、患者端末１１０の入力部１１０ｉを介して入力可能である。入力されたテキストは、ディスプレイ１１０ｄの空欄１１０ｏ４に表示される。入力後、患者１０は、ディスプレイ１１０ｄの「問診を完了し診察開始」のアイコン１１０ｏ５をタッチする。これにより、問診情報が、患者端末１１０の記録媒体１１０ｍに一旦記録され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信される。自然言語処理部１３０ｐ１が、言語情報である問診情報を自然言語処理する。これにより、言語情報である問診情報が解析され、該問診情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかが判定可能となる。本実施の形態では、この判定は、診療科判定部１３０ｐ２の第１学習モデル１６０による推定である。この推定の詳細は、後述する。
図６は、別例に係る、問診情報を入力する表示画面群の一部を示す。図６の例では、患者１０は、患者端末１１０の入力部１１０ｉを介して、患者１０の状態に該当する項目にチェックを入れる。チェックを入れた後、患者１０は、ディスプレイ１１０ｄの「問診を完了し診察開始」のアイコン１１０ｏ５をタッチする。これにより、チェック結果が、問診情報として扱われ、患者端末１１０の記録媒体１１０ｍに一旦記録され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信され、その後、データベース１３０ｄｂと対比されうる。
図５の問診情報の形態と、図６の問診情報の形態とを組み合わせてもよい。
ステップＳ１０４において、患者１０は、待機する。待機中において、患者端末１１０のディスプレイ１１０ｄには、所定の画像が表示されうる。具体例を挙げると、ディスプレイ１１０ｄに、
・睡眠に関する注意事項に関する動画
・保健衛生指導に関する動画
・薬に関する副作用に関する動画
・コマーシャル
等が表示されうる。図７は、実施の形態１に係る、待機中における患者端末１１０のディスプレイ１１０ｄの表示画面の例を示す。
ステップＳ１０５において、患者１０は、オンライン診療を受診する。図３～図１２Ｂの例では、オンライン診療は、音声及び画像の双方向通信によって実施される。オンライン診療において、患者１０は、患者端末１１０のスピーカー１１０ｓからの医師２０1の声を聞き、ディスプレイ１１０ｄから医師２０1の表情、ジェスチャー等を見ることができる。
図８は、実施の形態１に係る、医師２０1から見たオンライン診療サービスの流れを示すフローチャートである。
ステップＳ２０１において、医師２０1が、医師情報を登録する。本実施の形態では、医師２０1が、医師端末１２０1の入力部１２０ｉを介して、医師情報を入力する。医師情報は、例えば、医師２０1の氏名、性別、生年月日、医師登録番号、医師登録年月日、住所、及び、連絡先等を含む。入力された医師情報は、医師端末１２０1の記録媒体１２０ｍに一旦記録され、通信器１２０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信される。そして、医師情報は、プロセッサ１３０ｐにより、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録される。図９は、実施の形態１の一例に係る、医師端末１２０1のディスプレイ１２０ｄにおける表示画面群の一部を示す。
図３～図１２Ｂの例では、医師情報は、氏名、性別、生年月日、医師登録番号及び医師登録年月日を含む。管理サーバ１３０のプロセッサ１３０ｐは、通信器１３０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、厚生労働省のサーバに、氏名、性別、生年月日、医師登録番号及び医師登録年月日を照会する。医師２０1が医籍に登録されている場合、プロセッサ１３０ｐは、データベース１３０ｄｂにおいて、医師情報に、医師２０1が医籍に登録されていることを示すフラグを付する。本実施の形態では、管理サーバ１３０は、医師２０にフラグが付されている場合に、その医師２０をオンライン診療サービスの提供者の候補として選択しうるように構成されている。本実施の形態では、医師２０1～２０Nにフラグが付されるものとする。
医師２０1～２０Nのうち、医師２０1とは別の医師２０も、ステップＳ２０１に従って医師情報を登録しうる。
図３～図１２Ｂの例では、医師２０1～２０Nから、医師２０1～２０Kが、オンライン診療サービスの提供者の候補として選択されるものとする。このため、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔからの打診の一斉送信の送信先に、医師２０1の医師端末１２０1が含まれる。
ステップＳ２０２において、医師端末１２０1の通信器１２０ｔは、打診を受信する。通信器１２０ｔが打診を受信すると、スピーカー１２０ｓから音が鳴る、及び／又は、バイブレーター１２０ｖが振動する。そして、ディスプレイ１２０ｄに所定の表示画面が現れる。図１０は、実施の形態１に係る、打診を受信したときの医師端末１２０1のディスプレイ１２０ｄの表示画面の例を示す。
図１０の例では、ディスプレイ１２０ｄに、患者１０の情報を示す表１２０ｏ１が表示されている。表１２０ｏ１には、患者１０の性別、コメント及び判定された診療科が記載されている。患者１０の性別は、データベース１３０ｄｂに登録されているものである。患者１０の年齢は、データベース１３０ｄｂに登録されている生年月日に基づいたものである。患者１０のコメントは、ステップＳ１０３において、患者端末１１０の入力部１１０ｉを介して入力され、図５のディスプレイ１１０ｄの空欄１１０ｏ４に表示されたものである。判定された診療科は、診療科判定部１３０ｐ２が問診情報に基づいて判定したものであって、具体的には診療科判定部１３０ｐ２の第１学習モデル１６０が推定したものである。
医師２０1～２０Kのうち、医師２０1とは別の医師２０の医師端末１２０も、ステップＳ２０２に従って動作しうる。
図８の例では、医師２０1～２０Kのうち、医師２０1が、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔからの一斉送信に対して最初に応答するものとする。
ステップＳ２０３において、医師２０1が、医師端末１２０1の入力部１２０ｉを介して、所定の操作を行う。これにより、医師端末１２０1の通信器１２０ｔから、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに応答が送信される。通信器１３０ｔが応答を受信すると、接続確立部１３０ｐ４は、患者端末１１０と医師２０1の医師端末１２０1との間での、通信ネットワーク１４０を介した通信接続を確立する。
図１０の例では、ディスプレイ１２０ｄの「オンライン診療を実施する」のアイコン１２０ｏ２が表示されている。医師２０1がアイコン１２０ｏ２をタッチすると、医師端末１２０1の通信器１２０ｔから、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに応答が送信される。
ステップＳ２０４において、医師２０1は、オンライン診療を実施する。オンライン診療において、医師２０1は、医師端末１２０1のスピーカー１２０ｓからの患者１０の声を聞き、ディスプレイ１２０ｄから患者１０の表情、ジェスチャー等を見ることができる。図１１は、実施の形態１に係る、オンライン診療中の医師端末１２０1のディスプレイ１２０ｄにおける表示画面の例を示す。
図１１の例では、ディスプレイ１２０ｄに、チャットウィンドウ１２０ｏ３が表示されている。医師２０1は、任意のテキストを、入力部１２０ｉを介して入力可能である。入力されたテキストは、チャットウィンドウ１２０ｏ３に表示される。入力後、医師２０1は、チャットウィンドウ１２０ｏ３の送信ボタン１２０ｑをタッチする。これにより、テキストが、医師端末１２０1の通信器１２０ｔから通信ネットワーク１４０を介して患者端末１１０の通信器１１０ｔに送信され、ディスプレイ１１０ｄに表示される。図示は省略するが、オンライン診療中において、患者端末１１０のディスプレイ１１０ｄに、チャットウィンドウが表示されている。患者１０は、任意のテキストを、入力部１１０ｉを介して入力可能である。入力されたテキストは、チャットウィンドウに表示される。入力後、患者１０は、チャットウィンドウの送信のボタンをタッチする。これにより、テキストが、患者端末１１０の通信器１１０ｔから通信ネットワーク１４０を介して医師端末１２０1の通信器１２０ｔに送信され、ディスプレイ１２０ｄに表示される。このようにして、オンライン診療中に、医師２０1と患者１０とがテキストを通じてコミュニケーションを取ることができる。
図１１の例では、ディスプレイ１２０ｄに、推定スコアウィンドウ１２０ｏ４が表示されている。推定スコアウィンドウ１２０ｏ４には、患者１０の状態に関する推定スコアが表示されている。推定スコアは、患者１０の状態に関するスコアの推定結果である。推定スコアは、プロセッサ１３０ｐのスコア推定部１３０ｐ５によって特定され、具体的にはスコア推定部１３０ｐ５の第２学習モデル１７０によって特定される。図１１の例では、推定スコアは、うつスケールを含む。うつスケールは、複数の項目を含む。各項目の推定値がグラフ形式で表示されている。図１１の例では、表示される推定スコアは、患者１０の現在の（リアルタイムの）状態を表し、オンライン診療中に変化しうる。患者１０の状態に関する推定スコアについては、後に詳細に説明する。
ステップＳ２０５において、医師２０が、カルテ情報をアップロードする。本実施の形態では、医師２０1が、医師端末１２０1の入力部１２０ｉを介して、カルテ情報を入力する。カルテ情報は、例えば、医師２０1の氏名、患者１０の氏名、診断名、処方、申し送り事項等を含む。入力されたカルテ情報は、医師端末１２０1の記録媒体１２０ｍに一旦記録され、通信器１２０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信される。そして、カルテ情報は、プロセッサ１３０ｐにより、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録される。
図１２Ａ及び図１２Ｂは、実施の形態１に係る、患者端末１１０、医師端末１２０1及び管理サーバ１３０から見たオンライン診療サービスの流れを示すシーケンス図である。
図１２Ａに示すように、ステップＳ３０１において、医師端末１２０1の入力部１２０ｉが、医師２０1から医師情報を受け付ける。ステップＳ３０２において、医師端末１２０1の通信器１２０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに医師情報を送信する。ステップＳ３０３において、プロセッサ１３０ｐが、医師情報を、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録する。ステップＳ３０１～Ｓ３０３は、ステップＳ２０１に対応する。
ステップＳ３０４において、患者端末１１０の入力部１１０ｉが、患者１０から患者情報を受け付ける。ステップＳ３０５において、患者端末１１０の通信器１１０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに患者情報を送信する。ステップＳ３０６において、プロセッサ１３０ｐが、患者情報を、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録する。ステップＳ３０４～Ｓ３０６は、ステップＳ１０１に対応する。
ステップＳ３０７において、患者端末１１０のカメラ１１０ｃが、患者１０の保険証を撮像することよって、保険証情報を取得する。ステップＳ３０８において、患者端末１１０の通信器１１０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに保険証情報を送信する。ステップＳ３０９において、プロセッサ１３０ｐが、保険証情報を、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録する。ステップＳ３０７～Ｓ３０９は、ステップＳ１０２に対応する。
ステップＳ３１０において、患者端末１１０の入力部１１０ｉが、患者１０から問診情報を受け付ける。この問診情報は、言語情報である。ステップＳ３１１において、患者端末１１０の通信器１１０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに問診情報を送信する。ステップＳ３１２において、プロセッサ１３０ｐが、問診情報を、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録する。ステップＳ３１０～Ｓ３１２は、ステップＳ１０３に対応する。
図１２Ｂに示すように、ステップＳ３１３において、管理サーバ１３０の自然言語処理部１３０ｐ１が、言語情報である問診情報を自然言語処理する。これにより、問診情報が解析される。
ステップＳ３１４において、管理サーバ１３０の診療科判定部１３０ｐ２が、解析された問診情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかを判定する。この判定は、具体的には、診療科判定部１３０ｐ２の第１学習モデル１６０による推定である。
ステップＳ３１５において、候補選択部１３０ｐ３が、医師２０1～２０Nから、判定された診療科に紐づけられた医師２０1～２０Kを、オンライン診療サービスの提供者の候補として選択する。一例では、データベース１３０ｄｂは、医師２０1～２０Nと診療科とが紐付けられたテーブルデータを有し、テーブルデータから上記選択を行う。
ステップＳ３１６において、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、医師２０1～２０Kの医師端末１２０1～１２０Kの通信器１２０ｔに、打診を一斉送信する。これにより、医師２０1～２０Kの医師端末１２０1～１２０Kの通信器１２０ｔが、打診を一斉着信する。一斉送信は、ＷｅｂＲＴＣの機能を用いて行われる。ステップＳ３１６は、ステップＳ２０２に対応する。
ステップＳ３１７において、医師２０1によって、ディスプレイ１２０ｄのアイコン１２０ｏ２がタッチされる。これにより、医師端末１２０1の通信器１２０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに応答を送信する。ステップＳ３１７は、ステップＳ２０３に対応する。
ステップＳ３１８において、管理サーバ１３０の接続確立部１３０ｐ４は、患者端末１１０と医師端末１２０1との間での、通信ネットワーク１４０を介した通信接続を確立する。そして、ステップＳ３１９及びＳ３２０において、患者端末１１０と医師端末１２０1との間で、通信ネットワーク１４０を介して、音声及び画像の双方向通信が実行される
。こうして、オンライン診療が実行される。ステップＳ３１８～Ｓ３２０は、ステップＳ１０５及びＳ２０４に対応する。
オンライン診療において、管理サーバ１３０のスコア推定部１３０ｐ５は、具体的にはスコア推定部１３０ｐ５の第２学習モデル１７０は、患者１０の状態に関するスコアを推定する。以下では、推定されるスコアを、推定スコアと称することがある。管理サーバ１３０の通信器１３０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、医師端末１２０1の通信器１２０ｔに、推定スコアを送信する。推定スコアは、医師端末１２０のディスプレイ１２０ｄに表示される。本実施の形態では、先に説明した図１１に示すように、推定スコアは、うつスケールを含む。うつスケールは、複数の項目を含む。ディスプレイ１２０ｄに、各項目の推定値がグラフ形式で表示される。表示される推定スコアは、患者１０の現在の状態を表し、オンライン診療中に変化しうる。
ステップＳ３２１において、医師端末１２０1の入力部１２０ｉが、医師２０1からカルテ情報を受け付ける。ステップＳ３２２において、医師端末１２０1の通信器１２０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔにカルテ情報を送信する。ステップＳ３２３において、プロセッサ１３０ｐが、カルテ情報を、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録する。ステップＳ３２１～Ｓ３２３は、ステップＳ２０５に対応する。
ステップＳ３２４において、プロセッサ１３０ｐの第１学習処理部１３０ｐ６が、第１再学習を実行する。第１再学習は、問診情報から診療科を推定するための第１学習モデル１６０の再学習である。第１再学習については、後述する。
ステップＳ３２５において、プロセッサ１３０ｐの第２学習処理部１３０ｐ７が、第２再学習を実行する。第２再学習は、患者１０の状態に関するスコアを推定するための第２学習モデルの再学習である。第２再学習については、後述する。
［１．４ 第１学習モデル１６０の学習及び推定］
第１学習モデル１６０は、診療科判定部１３０ｐ２に含まれている。第１学習モデル１６０は、言語情報である問診情報から診療科を推定する学習モデルである。第１学習モデル１６０の学習及び推定について、図１３を参照して説明する。図１３は、実施の形態１に係る、第１学習モデル１６０の学習フェーズ及び推定フェーズを説明するためのブロック図である。
学習フェーズでは、教師あり学習が行われ、学習済みの第１学習モデル１６０が得られる。学習フェーズにおいて、プロセッサ１３０ｐの第１学習処理部１３０ｐ６は、入力教師データ１６１及び出力教師データ１６２に基づいて、第１学習モデル１６０を学習させる。入力教師データ１６１は、問診情報を含む。この問診情報は、言語情報である。出力教師データ１６２は、診療科である。入力教師データ１６１及び出力教師データ１６２の各組み合わせは、例えば、過去の任意の患者の問診情報を含む情報と、その患者を診療した医師の診療結果に基づく診療科との組み合わせである。
推定フェーズは、ステップＳ３１４に対応する。第１学習モデル１６０は、ステップＳ３１３の自然言語処理で解析された問診情報に基づいて、診療科を推定する。こうして、ステップＳ３１４では、問診情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかが判定される。
学習フェーズは、第１再学習フェーズを含む。第１再学習フェーズは、ステップＳ３２４に対応する。第１学習処理部１３０ｐ６は、ステップＳ３２４において、入力教師デー
タ１６１及び出力教師データ１６２に基づいて、学習済みの第１学習モデル１６０を再学習させる。入力教師データ１６１は、ステップＳ３１３の自然言語処理で解析された問診情報を含む。出力教師データ１６２は、ステップＳ３２３で記録されたカルテ情報に基づく診療科である。
カルテ情報に基づく診療科について説明する。本実施の形態では、カルテ情報は診断名を含み、診断名に対応する診療科を決定できる。典型的には、診断名及び診療科とは、一対一に対応する。本実施の形態では、第１学習処理部１３０ｐ６は、カルテ情報における診断名から診療科を決定し、決定した診療科を出力教師データ１６２として用いる。
学習フェーズにおいて入力教師データ１６１に含まれる問診情報と、推定フェーズにおける推定に用いられる問診情報とは、同一の患者からのものであってもよく、互いに異なる患者からのものであってもよい。学習フェーズにおいて出力教師データ１６２に含まれる診療科と、推定フェーズにおいて推定される診療科とは、同一の医師に関するものであってもよく、互いに異なる医師に関するものであってもよい。
第１学習モデル１６０は、例えば、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、サポートベクターマシンからなる群より選択される少なくとも１つに基づいている。第１学習モデル１６０は、ディープラーニングに基づいたものであってもよい。これらの点は、第２学習モデル１７０についても同様である。
［１．５ 第２学習モデル１７０の学習及び推定］
第２学習モデル１７０は、スコア推定部１３０ｐ５に含まれている。第２学習モデル１７０は、入力情報１７３からスコアを推定する学習モデルである。第２学習モデル１７０の学習及び推定について、図１４を参照して説明する。図１４は、実施の形態１に係る、第２学習モデル１７０の学習フェーズ及び推定フェーズを説明するためのブロック図である。
学習フェーズでは、教師あり学習が行われ、学習済みの第２学習モデル１７０が得られる。学習フェーズにおいて、プロセッサ１３０ｐの第２学習処理部１３０ｐ７は、入力教師データ１７１及び出力教師データ１７２に基づいて、第２学習モデル１７０を学習させる。入力教師データ１７１は、例えば、過去の任意の患者の声、該患者の画像、及び、該患者の周辺の画像からなる群より選択される少なくとも１つを含む。出力教師データ１７２は、スコアである。
推定フェーズは、オンライン診療において実行される。第２学習モデル１７０は、入力情報１７３に基づいて、スコアを推定する。入力情報１７３は、例えば、患者１０の声、患者１０の画像、及び、患者１０の周辺の画像からなる群より選択される少なくとも１つを含む。患者１０の声は、患者端末１１０のマイクロフォン１１０ｘにより取得され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信されうる。患者１０の画像は、患者端末１１０のカメラ１１０ｃにより取得され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信されうる。患者１０の周辺の画像についても同様である。
学習フェーズは、第２再学習フェーズを含む。第２再学習フェーズは、ステップＳ３２５に対応する。第２学習処理部１３０ｐ７は、ステップＳ３２５において、入力教師データ１７１及び出力教師データ１７２に基づいて、学習済みの第２学習モデル１７０を再学習させる。入力教師データ１７１は、例えば、患者１０の声、患者１０の画像、及び、患者１０の周辺の画像からなる群より選択される少なくとも１つを含む。出力教師データ１７２は、スコアである。
学習フェーズの学習において用いられる患者の声の特徴量は、例えば、医師と患者との会話における患者の発話内容、該会話における医師の発話に対する患者の反応、患者の声量、及び、患者の声の周波数からなる群より選択される少なくとも１つを含む。反応は、例えば、医師の発話から患者の発話までの時間の長さである。この点は、第２再学習フェーズの学習において用いられる患者１０の声の特徴量についても同様である。また、この点は、推定フェーズの推定において用いられる患者１０の声の特徴量についても同様である。
学習フェーズの学習において用いられる患者の画像の特徴量は、例えば、患者の顔面表情筋の動き、患者の視線の動き、患者の身振り手振りの大きさ、患者の体の動き、及び、患者の皮膚の色調やたるみ具合からなる群より選択される少なくとも１つを含む。顔面表情筋の動きは、例えば、瞬き、及び、口の動きからなる群より選択される少なくとも１つを含む。これらの点は、第２再学習フェーズの学習において用いられる患者１０の画像の特徴量についても同様である。また、これらの点は、推定フェーズの推定において用いられる患者１０の画像の特徴量についても同様である。
学習フェーズの学習において用いられる患者の周辺の画像の特徴量は、例えば、患者が居る部屋の暗さ、及び、患者が着ている衣服の色からなる群より選択される少なくとも１つを含む。この点は、第２再学習フェーズの学習において用いられる患者１０の周辺の画像の特徴量についても同様である。また、この点は、推定フェーズの推定において用いられる患者１０の周辺の画像の特徴量についても同様である。
学習フェーズの学習において用いられるスコアは、例えば、医療用途の評価スケールである。評価スケールは、例えば、うつスケール、不眠症スケール等である。うつスケールは、例えば、ＳＤＳ（Self-rating Depression Scale）スケールである。不眠症スケールは、例えば、アテネ不眠尺度、エプワース眠気尺度等である。学習フェーズの学習において用いられるスコアの別の例は、気分を表すスコアである。気分は、例えば、喜怒哀楽からなる群より選択される少なくとも１つを含む。気分を表すスコアは、例えば、ＳＤＳスケールに基づいたものでありうる。スコアは、複数の項目を含んでいてもよい。これらの点は、第２再学習フェーズの学習において用いられるスコアについても同様である。また、これらの点は、推定フェーズにおいて推定されるスコア（推定スコア）についても同様である。上述の通り、図１１の例では、推定スコアは、うつスケールを含む。
学習フェーズにおいて入力教師データ１７１に含まれる情報と、推定フェーズにおける推定に用いられる情報とは、同一の患者からのものであってもよく、互いに異なる患者からのものであってもよい。学習フェーズにおいて出力教師データ１７２に含まれるスコアと、推定フェーズにおいて推定されるスコアとは、同一の患者に関するものであってもよく、互いに異なる患者に関するものであってもよい。
第２学習モデル１７０を複数用いて、複数種類のスコアを推定してもよい。
以下、他の実施の形態について説明する。以下では、既に説明した実施の形態とその後に説明される実施の形態とで共通する要素には同じ参照符号を付し、それらの説明を省略することがある。各実施の形態に関する説明は、技術的に矛盾しない限り、相互に適用されうる。技術的に矛盾しない限り、各実施の形態は、相互に組み合わされてもよい。
（実施の形態２）
以下、実施の形態２を説明する。図１５は、実施の形態２に係る、患者１０から見たオンライン診療サービスの流れを示すフローチャートである。
ステップＳ１５１において、患者１０が、薬情報をアップロードする。本実施の形態では、患者１０が、患者端末１１０の入力部１１０ｉを介して、薬情報を入力する。薬情報は、例えば、薬名、薬の数量等を含む。入力された薬情報は、患者端末１１０の記録媒体１１０ｍに一旦記録され、通信器１１０ｔ及び通信ネットワーク１４０をこの順に介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに送信される。薬情報は、プロセッサ１３０ｐにより、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録される。
薬には、医師による処方を必要とするものがある。薬情報に含まれた薬名が医師による処方を必要とするものである場合、図１５に示すように、実施の形態１と同様のステップＳ１０１～Ｓ１０５が実行される。これにより、患者１０は、医師が処方した薬を得ることができる。
ステップＳ１５１について、図１６を参照しながらさらに説明する。図１６は、実施の形態２に係る、患者端末１１０のディスプレイ１１０ｄの表示画面の例を示す。具体的に、図１６の例に係る薬情報は、薬名がWakasapri for Pro.ビタミンC+Dであり、数量が５である。Wakasapri for Pro.ビタミンC+Dは、医師による処方を必要とする薬である。このため、図１６の例では、ステップＳ１５１の後に、実施の形態１と同様のステップＳ１０１～Ｓ１０５が実行される。これにより、患者１０は、医師が処方したWakasapri for Pro.ビタミンC+Dを得ることができる。図１６の表示画面は、例えば、ＥＣ（Electronic Commerce）サイトにアクセスしたときに、ディスプレイ１１０ｄに現れる。患者１０がディスプレイ１１０ｄの「購入手続きへ進む」のアイコン１１０ｏ６をタッチすると、ディスプレイ１１０ｄの表示画面がステップＳ１０１用の表示画面に移行する。
図１７は、実施の形態２に係るステップＳ２０５の表示画面の例であって、カルテ情報をアップロードする際の医師端末１２０のディスプレイ１２０ｄの表示画面の例を示す。図１７において、注文日時は、薬情報がアップロードされた日時に対応する。診察日時は、オンライン診療が開始された日時に対応する。図１７の例に係る薬情報は、薬名がロキソニンである。ロキソニンは、医師による処方を必要とする薬である。
図１８Ａ及び図１８Ｂは、実施の形態２に係る、患者端末１１０、医師端末１２０1及び管理サーバ１３０から見たオンライン診療サービスの流れを示すシーケンス図である。
図１８Ａに示すように、ステップＳ３５１において、患者端末１１０の入力部１１０ｉが、患者１０から薬情報を受け付ける。ステップＳ３５２において、患者端末１１０の通信器１１０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔに薬情報を送信する。ステップＳ３５３において、プロセッサ１３０ｐが、薬情報を、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂに記録する。ステップＳ３５１～Ｓ３５３は、ステップＳ１５１に対応する。
実施の形態２では、ステップＳ３１２の後、ステップＳ３１４に進む。ステップＳ３１４において、管理サーバ１３０の診療科判定部１３０ｐ２が、薬情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかを判定する。ステップＳ３１５において、候補選択部１３０ｐ３が、医師２０1～２０Nから、判定された診療科に紐づけられた医師２０1～２０Kを、オンライン診療サービスの提供者の候補として選択する。典型的には、薬名及び診療科とは、一対一に対応する。一具体例では、管理サーバ１３０の診療科判定部１３０ｐ２が、薬情報の薬名がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかを判定する。
（実施の形態１及び２に適用可能な技術）
ステップＳ１０３に関する説明から理解されるように、実施の形態１及び２では、問診情報は言語情報であり、言語情報はテキストである。言語情報は、音声であってもよい。音声である言語情報を自然言語処理により解析できるように、自然言語処理部１３０ｐ１を構成できる。
実施の形態１では、問診情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの診療科に対応するのかが判定され、医師２０1～２０Nから、問診情報に対応する診療科に紐づけられた医師２０1～２０Kが選択される。ただし、診療科よりも細分化された専門診療分野を用いることもできる。つまり、問診情報がデータベース１３０ｄｂにおけるいずれの専門診療分野に対応するのかが判定され、医師２０1～２０Nから、問診情報に対応する専門診療分野に紐づけられた医師２０1～２０Kが選択される構成を採用してもよい。専門診療分野は、例えば、うつ、睡眠障害等である。睡眠障害は、不眠症を含む。
実施の形態１及び２では、ステップＳ３１６において、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、医師２０1～２０Kの医師端末１２０1～１２０Kの通信器１２０ｔに、打診を一斉送信する。一斉送信は、ＷｅｂＲＴＣの機能を用いて行われる。「一斉」は、具体的には「同時」である。この構成に対し、種々の改変を適用することができる。
例えば、一斉送信は、クラウドＰＢＸ（Private Branch Exchange）、WEB socket、Web
Transport等の機能を用いて行われてもよい。打診の送信は、任意の情報の送信でありうる。具体的に、打診の送信は、音声、画像及びテキストからなる群より選択される少なくとも１つの送信でありうる。また、打診の送信は、医師端末１２０からその使用者である医師２０に触覚的な作用をもたらすための指令の送信でありうる。触覚的な作用は、例えば、バイブレーター１２０ｖの振動により実現される。
例えば、医師２０1～２０Kのうちの少なくとも１人の医師端末１２０の通信器１２０ｔに打診が送信されるタイミングと、医師２０1～２０Kのうちの別の少なくとも１人の医師端末１２０の通信器１２０ｔに打診が送信されるタイミングとは、互いに異なっていてもよい。
一具体例では、記録媒体１３０ｍのデータベース１３０ｄｂにおいて、医師２０1～２０Kは、少なくとも１つの指標に基づいて、第１分類及び第２分類を含む複数の分類に分類されている。少なくとも１つの指標は、例えば、医師２０の評価、医師２０の医師としての経験、医師２０が有する資格、医師２０の性別、医師２０の年齢、医師２０の報酬、医師２０のフォロワーの数、医師２０の技術、医師２０の受電の可否、医師２０の応対履歴からなる群より選択される少なくとも１つを含む。管理サーバ１３０が第１分類の医師２０に打診を送信するタイミングは、管理サーバ１３０が第２分類の医師２０に打診を送信するタイミングよりも早い。これらのタイミングの差は、例えば、０．１秒以上１０秒以下であり、０．２秒以上５秒以下であってもよい。一数値例では、これらのタイミングの差は、１秒である。
医師２０の評価は、例えば、過去のオンライン診療において医師２０が診療した患者からフィードバックされたものである。医師２０の評価は、典型的には、医師２０の医師としての評価である。医師２０の評価は、医師２０のオンライン診療サービスにおける評価であってもよく、対面の診療サービスにおける評価であってもよい。評価が相対的に高い医師２０が、第１分類に分類されうる。
医師２０の医師としての経験は、医師２０の医師としての経験期間であってもよく、医師２０のオンライン診療サービスの経験期間であってもよく、医師２０の対面の診療サー
ビスの経験期間であってもよい。経験期間は、特定の診療科に関する経験期間であってもよく、特定の専門診療分野に関する経験期間であってもよい。経験の多さを表す経験値が相対的に高い医師２０が、第１分類に分類されうる。
医師２０が有する資格は、例えば、専門医資格である。専門医資格は、例えば、精神科専門医である。患者１０の問診情報及び／又は薬情報に応じた専門医資格を有する医師２０が、第１分類に分類されうる。
打診の送信及び受信は、電話によるものであってもよく、メールによるものであってもよく、ＳＭＳ（Short Message Service）によるものであってもよく、プッシュ通知によるものであってもよい。打診の送信及び受信は、着信音を伴うものであってもよく、テキストを伴うものであってもよく、触覚的な作用を伴うものであってもよい。触覚的な作用は、例えば、バイブレーター１２０ｖの振動により実現される。
医師端末１２０は、打診の受信の可否を切り替えるオンオフ機能を有していてもよい。医師端末１２０のスピーカー１２０ｓから発せられる音、バイブレーター１２０ｖの振動の大きさ及び／又は速度が、条件に応じて変化する構成を採用可能である。「条件に応じて」とは、例えば、患者１０が初診であるかそれとも再診であるかに応じて、患者１０からの問診情報に応じて、患者１０からの薬情報に応じて、患者１０の性別に応じて、患者１０の年齢に応じて、患者１０が要注意患者かどうかに応じて、等ということである。
実施の形態１及び２では、医師２０1～２０Kのうち、医師２０1が、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔからの打診に対して最初に応答する。最初に応答した医師２０1の医師端末１２０1と、患者端末１１０との間での、通信ネットワーク１４０を介した双方向通信（以下、第１双方向通信）が確立される。そして、医師端末１２０1と、患者端末１１０との間で、通信ネットワーク１４０を介して、音声及び画像の双方向通信が実行される。こうして、オンライン診療が実行される。この構成において、医師２０1と患者１０とがミスマッチであった場合に、患者１０のオンライン診療の担当を別の医師２０に交代可能な構成を採用してもよい。ミスマッチは、例えば、医師２０1のスキルと患者１０の症状とのミスマッチ、医師２０1の診療スタイルと患者１０の性格のミスマッチ等である。
一具体例では、ミスマッチであった場合において、医師２０1が、医師端末１２０1の入力部１２０ｉを介して、所定の操作を行う。これにより、医師端末１２０1の通信器１２０ｔから、通信ネットワーク１４０を介して、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔにミスマッチ情報が送信される。通信器１３０ｔがミスマッチ情報を受信すると、再度、ステップＳ３１６～Ｓ３２０が実行される。これにより、医師２０1とは別の医師２０の医師端末１２０と、患者端末１１０との間での、通信ネットワーク１４０を介した双方向通信（以下、第２双方向通信）が確立される。そして、上記医師２０の医師端末１２０と、患者端末１１０との間で、通信ネットワーク１４０を介して、音声及び画像の双方向通信が実行される。こうして、オンライン診療が新たに実行される。典型的には、第１双方向通信が終了してから、第２双方向通信が確立される。
オンライン診療中に、医師端末１２０1のディスプレイ１２０ｄに、患者１０に問診するべき問診内容を表示させる構成を採用してもよい。例えば、患者１０の表情の画像、患者１０の声等から問診内容を推定する推定部を、管理サーバ１３０は有しうる。この推定部は、患者１０の表情の画像、患者１０の声等から問診内容を推定する学習モデルであってもよい。問診内容は、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、医師２０1の医師端末１２０1の通信器１２０ｔに送信されうる。
実施の形態１及び２では、オンライン診療は、音声及び画像の双方向通信によって実施
される。ただし、オンライン診療は、画像の送信を伴わない音声の双方向通信によって実施されてもよく、音声の送信を伴わない画像の双方向通信によって実施されてもよい。オンライン診療は、チャット診療等のような、テキストの送信によるものであってもよい。
医師端末１２０1のディスプレイ１２０ｄに、カルテ情報に含ませるべき内容を表示させる構成を採用してもよい。例えば、患者１０の表情の画像、患者１０の声等から上記内容を推定する推定部を、管理サーバ１３０は有しうる。この推定部は、患者１０の表情の画像、患者１０の声等から上記内容を推定する学習モデルであってもよい。上記内容は、管理サーバ１３０の通信器１３０ｔが、通信ネットワーク１４０を介して、医師２０1の医師端末１２０1の通信器１２０ｔに送信されうる。
実施の形態１及び２では、医師２０が、医師端末１２０の入力部１２０ｉを介したカルテ情報を入力等、カルテ情報のアップロードに関する作業を行う。ただし、事務員がこの作業を行ってもよい。
実施の形態１では、第１学習モデル１６０の入力教師データ１６１は、問診情報を含む。入力教師データ１６１は、問診情報とともに、又は問診情報に代えて、患者の表情の画像、患者の周囲の画像、患者の声等を含んでいてもよい。
実施の形態１では、第１学習モデル１６０は、診療科判定部１３０ｐ２に含まれており、自然言語処理部１３０ｐ１により解析された問診情報から診療科を推定する。第１学習モデル１６０は、自然言語処理を兼ねるものであってもよい。この場合、第１学習モデル１６０は、解析前の問診情報から診療科を推定しうる。
図３、図８、図１２Ａ、図１２Ｂ、図１５、図１８Ａ及び図１８Ｂのフローチャート又はシーケンス図において、各ステップの順序は、適宜変更可能である。例えば、図１２Ａにおいて、ステップＳ２０１を実行してからステップＳ１０１を実行してもよく、ステップＳ１０１を実行してからステップＳ２０１を実行してもよい。また、実施の形態１及び２で説明したステップに、別のステップを追加してもよい。追加されうるステップは、例えば、保険請求に関するステップ、決済に関するステップ、紹介状の作成に関するステップ等である。保険請求に関するステップでは、例えば、医師端末１２０の入力部１２０ｉを介した入力を支援するための表示画面がディスプレイ１２０ｄに現れうる。決済に関するステップ及び紹介状の作成に関するステップについても同様である。具体的に、保険請求に関するステップでは、例えば、レセプトの計算が支援されうる。
実施の形態１及び２では、サービスの提供者は、医師である。サービスの利用者は、患者である。ただし、提供者及び利用者の組み合わせは、これに限定されない。例えば、以下の組み合わせも可能である；
・提供者が教師であり、利用者が生徒である組み合わせ。
・提供者が採用面接担当者であり、利用者が求職者である組み合わせ。
・提供者がカウンセラーであり、利用者がそのクライアントである組み合わせ。
カウンセラーは、例えば、美容カウンセラー、栄養カウンセラー、心理カウンセラー等である。提供者及び利用者の組み合わせが医師及び患者の組み合わせ以外の組み合わせである場合、医師及び患者の組み合わせに関する説明における用語は、適宜読み替えられうる。
提供者の他の例は、イラストレーター、絵師、漫画家、芸術家、デザイナー、Webサイト制作、WEBマーケター、音楽家、声優、美容師、インタビューワー、ナレーター、ライター、アナウンサー、芸能人、スポーツ選手、ダンサー、ブロガー、営業職、動画クリエーター、写真家、アニメクリエイター、コメディアン、翻訳家、通訳者、文章校正者、エ
ンジニア、ビジネスマン、コンサルタント、占い師、アドバイザー、スポーツトレーナー、運搬業者、料理人、講師、インストラクター、アナリスト、建築士、公認会計士、弁護士、弁理士、司法書士、行政書士、税理士、社会保険労務士、土地家屋調査士、海事代理士、歯科医師、看護師、介護士、薬剤師、ケアマネジャー、ベビーシッター、心理士、栄養士、保健師、整体師、清掃員、ホームヘルパー、運転手、修理業者、自動車整備士、助産師、消防士、救急救命士、獣医師、大工、カスタマーサポート、臨床検査技師、診療放射線技師等である。デザイナーは、例えば、ファッションデザイナー、プロダクトデザイナー、Webデザイナー等である。アドバイザーは、例えば、美容アドバイザー、ファッションアドバイザー等である。このような提供者の場合も、医師に関する説明における用語は、適宜読み替えられうる。
実施の形態１及び２では、第１学習モデル１６０の入力教師データ１６１及び第２学習モデル１７０の入力教師データ１７１について説明した。上述の説明に係る情報の他、入力教師データ１６１及び１７１は、患者の食事情報、患者が診療を受診した時間帯、患者が診療を受診した時間の長さ、患者の行動の情報、患者の検査情報等を含んでいてもよい。患者の行動の情報は、例えば、患者の動作速度、患者の動作加速度等を含む。患者の行動の情報は、例えば、患者にウェアラブルデバイスを着せることにより取得できる。患者の検査情報は、例えば、患者の脳波情報を含む。脳波情報は、例えば、公知の計測器で取得できる。入力教師データ１６１及び１７１は、サービスの提供者及び利用者の組み合わせに応じて、設定されうる。
実施の形態１及び２では、データベース１３０ｄｂは、管理サーバ１３０に含まれている。ただし、管理サーバ１３０の外にデータベース１３０ｄｂがあり、管理サーバ１３０がデータベース１３０ｄｂに情報を送信したりデータベース１３０ｄｂから情報を受信したりする構成を採用してもよい。
実施の形態１及び２では、通信ネットワーク１４０は、インターネットである。ただし、通信ネットワーク１４０は、特に限定されない。通信ネットワーク１４０は、有線方式であってもよく、無線方式であってもよい。
（付記）
本開示により、下記の技術が開示される。
（技術１）
通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法であって、
サーバが、
前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付けることと、
前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行うことと、
を含む、方法。
技術１は、通信ネットワークを介したサービスを利用することを希望する者の存在を、該サービスを提供する複数の候補者に知らせることに適している。第１アクセスの受け付けは、例えば、第１情報の受信である。第１情報は、例えば、問診情報及び薬情報からなる群より選択される少なくとも１つを含む。複数の候補の端末への第２アクセスは、例えば、第２情報の送信である。第２情報は、サービスの提供の打診でありうる。複数の候補の端末への第２アクセスは、例えば、ＷｅｂＲＴＣ、クラウドＰＢＸ、WEB socket、Web Transport等に基づいたものである。
（技術２）
前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスは、ＷｅｂＲＴＣに基づいたものである、
技術１に記載の方法。
技術２は、第２アクセスにおける遅延を抑制する観点から有利である。
（技術３）
前記サーバが、
前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けることと、
前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立することと、
を含む、
技術１又は２に記載の方法。
技術３によれば、画像及び音声の双方向通信を伴うサービスを提供できる。第３アクセスの受け付けは、例えば、応答の受信である。
（技術４）
前記サーバが、
前記第１通信接続を確立した後に、前記第１候補の前記端末から第４アクセスを受け付けることと、
前記第４アクセスの後に、前記利用者の端末と前記複数の候補のうちの第２候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第２通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第２通信接続を確立することと、
を含む、
技術３に記載の方法。
技術４によれば、サービスの提供者を交代できる。第４アクセスの受け付けは、例えば、ミスマッチ情報の受信である。典型的には、第４アクセスの後且つ第１通信接続の終了の後に、第２通信接続を確立する。
（技術５）
データベースにおいて、前記複数の候補は、少なくとも１つの指標に基づいて、第１分類及び第２分類を含む複数の分類に分類されており、
前記サーバが前記第１分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングは、前記サーバが前記第２分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングよりも早い、
技術１から４のいずれか一項に記載の方法。
技術５によれば、第２分類の候補に比べ、第１分類の候補を優先的にサービスの提供者とすることができる。
（技術６）
前記少なくとも１つの指標は、前記候補の評価、前記候補のサービスに係る職業の経験、前記候補が有する資格、前記候補の性別、前記候補の年齢、前記候補の報酬、前記候補のフォロワーの数、前記候補の技術、前記候補の受電の可否、前記候補の応対履歴からなる群より選択される少なくとも１つを含む、
技術５に記載の方法。
技術６の指標は、サービスの向上に貢献しうる。
（技術７）
前記提供者は、医師、教師、採用面接担当者、カウンセラー、イラストレーター、絵師、漫画家、芸術家、デザイナー、Webサイト制作、WEBマーケター、音楽家、声優、美容師、インタビューワー、ナレーター、ライター、アナウンサー、芸能人、スポーツ選手、ダンサー、ブロガー、営業職、動画クリエーター、写真家、アニメクリエイター、コメディアン、翻訳家、通訳者、文章校正者、エンジニア、ビジネスマン、コンサルタント、占い師、アドバイザー、スポーツトレーナー、運搬業者、料理人、講師、インストラクター、アナリスト、建築士、公認会計士、弁護士、弁理士、司法書士、行政書士、税理士、社会保険労務士、土地家屋調査士、海事代理士、歯科医師、看護師、介護士、薬剤師、ケアマネジャー、ベビーシッター、心理士、栄養士、保健師、整体師、清掃員、ホームヘルパー、運転手、修理業者、自動車整備士、助産師、消防士、救急救命士、獣医師、大工、カスタマーサポート、臨床検査技師、又は、診療放射線技師である、
技術１から６のいずれか一項に記載の方法。
技術７の提供者は、その専門性を活かして利用者にサービスを提供しうる。
（技術８）
前記サービスは、診療サービスであり、
前記利用者は、患者であり、
前記提供者は、医師である、
技術１から７のいずれか一項に記載の方法。
技術８によれば、通信ネットワークを介した診療サービスを実現できる。
（技術９）
前記サービスは、有償サービスである、
技術１から８のいずれか一項に記載の方法。
技術９の構成は、一構成例である。
（技術１０）
前記サーバは、
前記第１アクセスに基づいて、候補属性を決定し、
データベースから、前記候補属性に紐づけられた前記複数の候補を選択する、
技術１から９のいずれか一項に記載の方法。
技術１０によれば、サービスの利用者からの情報に応じて複数の候補を選択できる。候補属性は、例えば、診療分野である。
（技術１１）
前記サービスは、診療サービスであり、
前記利用者は、患者であり、
前記提供者は、医師であり、
前記第１アクセスは、第１情報の受信であり、
前記第１情報は、問診情報及び薬情報からなる群より選択される少なくとも１つを含み、
前記候補属性は、診療分野を含む、
技術１０に記載の方法。
技術１１によれば、通信ネットワークを介した診療サービスを実現できる。技術１１によれば、問診情報及び／又は薬情報に応じて候補属性を決定できる。例えば、診療分野は、診療科である。また例えば、診療分野は、診療科よりも細分化された専門診療分野である。
（技術１２）
前記サーバによる実行時において、技術１から１１のいずれか一項に記載の方法を前記サーバに実行させる指示を備える、コンピュータプログラム。
（技術Ａ）
技術１２に記載のコンピュータプログラムが記録された、コンピュータ読出可能な非一過性の記録媒体。
記録媒体は、例えば、半導体記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、光学記録媒体等である。半導体記録媒体は、例えば、ＳＤカード、ＵＳＢメモリ、ＳＳＤ等である。磁気記録媒体は、例えば、ＨＤＤ、フレキシブルディスク等である。光磁気記録媒体は、例えば、ＭＯ等である。光学記録媒体は、例えば、ＣＤ、ＤＶＤ等である。
（技術１３）
通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバであって、
前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付ける受信器と、
前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行う送信器と、
を含む、サーバ。
実施の形態で例示した技術は、例えば、オンライン診療に利用できる。この技術に係るオンライン診療には、患者の待ち時間を抑えることができる、患者が診療科を選択する必要がない、医師の拘束時間を抑えることができる等のメリットがある。
１０ 患者
２０ 医師
１００ サービス環境
１０５ サービスシステム
１１０、１２０ 端末
１１０ｄ、１２０ｄ ディスプレイ
１１０ｐ、１２０ｐ、１３０ｐ プロセッサ
１３０ 管理サーバ
１３０ｄｂ データベース
１４０ 通信ネットワーク
１６０、１７０ 学習モデル

Claims (19)

  1. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法であって、
    サーバが、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付けることと、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行うことと、
    を含み、
    前記サーバが、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けることと、
    前記第３アクセスを受け付けると、前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立することと、
    を含む、方法。
  2. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法であって、
    サーバが、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付けることと、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行うことと、
    を含み、
    前記サーバが、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けることと、
    前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立することと、
    を含み、
    前記第１通信接続は、前記第１候補の前記端末から前記サーバへの前記第３アクセスを契機に確立される、方法。
  3. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法であって、
    サーバが、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付けることと、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行うことと、
    を含み、
    前記サーバが、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けることと、
    前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立することと、
    を含み、
    前記サーバが、
    前記第１通信接続を確立した後に、前記第１候補の前記端末から第４アクセスを受け付けることと、
    前記第４アクセスの後に、前記利用者の端末と前記複数の候補のうちの第２候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第２通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第２通信接続を確立することと、
    を含む、方法。
  4. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援する方法であって、
    サーバが、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付けることと、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行うことと、
    を含み、
    データベースにおいて、前記複数の候補は、少なくとも１つの指標に基づいて、第１分類及び第２分類を含む複数の分類に分類されており、
    前記サーバが前記第１分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングは、前記サーバが前記第２分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングよりも早い、方法。
  5. 前記少なくとも１つの指標は、前記候補の評価、前記候補のサービスに係る職業の経験、前記候補が有する資格、前記候補の性別、前記候補の年齢、前記候補の報酬、前記候補のフォロワーの数、前記候補の技術、前記候補の受電の可否、前記候補の応対履歴からなる群より選択される少なくとも１つを含む、
    請求項４に記載の方法。
  6. 前記提供者は、医師、教師、採用面接担当者、カウンセラー、イラストレーター、絵師、漫画家、芸術家、デザイナー、Webサイト制作、WEBマーケター、音楽家、声優、美容師、インタビューワー、ナレーター、ライター、アナウンサー、芸能人、スポーツ選手、ダンサー、ブロガー、営業職、動画クリエーター、写真家、アニメクリエイター、コメディアン、翻訳家、通訳者、文章校正者、エンジニア、ビジネスマン、コンサルタント、占い師、アドバイザー、スポーツトレーナー、運搬業者、料理人、講師、インストラクター、アナリスト、建築士、公認会計士、弁護士、弁理士、司法書士、行政書士、税理士、社会保険労務士、土地家屋調査士、海事代理士、歯科医師、看護師、介護士、薬剤師、ケアマネジャー、ベビーシッター、心理士、栄養士、保健師、整体師、清掃員、ホームヘルパー、運転手、修理業者、自動車整備士、助産師、消防士、救急救命士、獣医師、大工、カスタマーサポート、臨床検査技師、又は、診療放射線技師である、
    請求項１に記載の方法。
  7. 前記サービスは、診療サービスであり、
    前記利用者は、患者であり、
    前記提供者は、医師である、
    請求項１に記載の方法。
  8. 前記サービスは、有償サービスである、
    請求項１に記載の方法。
  9. 前記サーバは、
    前記第１アクセスに基づいて、候補属性を決定し、
    データベースから、前記候補属性に紐づけられた前記複数の候補を選択する、
    請求項１に記載の方法。
  10. 前記サービスは、診療サービスであり、
    前記利用者は、患者であり、
    前記提供者は、医師であり、
    前記第１アクセスは、第１情報の受信であり、
    前記第１情報は、問診情報及び薬情報からなる群より選択される少なくとも１つを含み、
    前記候補属性は、診療分野を含む、
    請求項９に記載の方法。
  11. 前記サーバによる実行時において、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を前記サーバに実行させる指示を備える、コンピュータプログラム。
  12. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバであって、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付ける受信器と、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行う送信器と、
    を含み、
    前記サーバは、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けると、前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立する、サーバ。
  13. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバであって、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付ける受信器と、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行う送信器と、
    を含み、
    前記サーバは、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けた場合において、
    前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立し、
    前記第１通信接続は、前記第１候補の前記端末から前記サーバへの前記第３アクセスを契機に確立される、
    サーバ。
  14. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバであって、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付ける受信器と、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行う送信器と、
    を含み、
    前記サーバは、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けた場合において、
    前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立し、
    前記サーバは、
    前記第１通信接続を確立した後に、前記第１候補の前記端末から第４アクセスを受け付けた場合において、
    前記第４アクセスの後に、前記利用者の端末と前記複数の候補のうちの第２候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第２通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第２通信接続を確立する、
    サーバ。
  15. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバであって、
    前記サービスの利用者の端末から、前記通信ネットワークを介して、第１アクセスを受け付ける受信器と、
    前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記サービスの提供者の複数の候補の端末に、第２アクセスを行う送信器と、
    を含み、
    前記サーバにおけるデータベースにおいて、又は、前記サーバの外にあり前記サーバとの間で情報を送受信するデータベースにおいて、前記複数の候補が、少なくとも１つの指標に基づいて、第１分類及び第２分類を含む複数の分類に分類されている場合において、
    前記サーバが前記第１分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングは、前記サーバが前記第２分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングよりも早い、
    サーバ。
  16. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバと、前記サービスの利用者の端末と、前記サービスの提供者の複数の候補の端末と、を含むサービスシステムであって、
    前記利用者の端末は、前記通信ネットワークを介して、前記サーバに第１アクセスを行い、
    前記サーバは、前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記複数の候補の端末に、第２アクセスを行い、
    前記サーバは、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けると、前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立する、
    サービスシステム。
  17. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバと、前記サービスの利用者の端末と、前記サービスの提供者の複数の候補の端末と、を含むサービスシステムであって、
    前記利用者の端末は、前記通信ネットワークを介して、前記サーバに第１アクセスを行い、
    前記サーバは、前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記複数の候補の端末に、第２アクセスを行い、
    前記サーバは、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けた場合において、
    前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立し、
    前記第１通信接続は、前記第１候補の前記端末から前記サーバへの前記第３アクセスを契機に確立される、
    サービスシステム。
  18. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバと、前記サービスの利用者の端末と、前記サービスの提供者の複数の候補の端末と、を含むサービスシステムであって、
    前記利用者の端末は、前記通信ネットワークを介して、前記サーバに第１アクセスを行い、
    前記サーバは、前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記複数の候補の端末に、第２アクセスを行い、
    前記サーバは、
    前記複数の候補の前記端末への前記第２アクセスに対する最初の応答として、前記複数の候補のうちの第１候補の前記端末から、前記通信ネットワークを介して、第３アクセスを受け付けた場合において、
    前記利用者の端末と前記第１候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第１通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第１通信接続を確立し、
    前記サーバは、
    前記第１通信接続を確立した後に、前記第１候補の前記端末から第４アクセスを受け付けた場合において、
    前記第４アクセスの後に、前記利用者の端末と前記複数の候補のうちの第２候補の前記端末との間での前記通信ネットワークを介した第２通信接続であって、画像及び音声の双方向通信を可能にする第２通信接続を確立する、
    サービスシステム。
  19. 通信ネットワークを介したサービスの提供を支援するサーバと、前記サービスの利用者の端末と、前記サービスの提供者の複数の候補の端末と、を含むサービスシステムであって、
    前記利用者の端末は、前記通信ネットワークを介して、前記サーバに第１アクセスを行い、
    前記サーバは、前記第１アクセスを契機に、前記通信ネットワークを介して、前記複数の候補の端末に、第２アクセスを行い、
    前記サーバにおけるデータベースにおいて、又は、前記サーバの外にあり前記サーバとの間で情報を送受信するデータベースにおいて、前記複数の候補が、少なくとも１つの指標に基づいて、第１分類及び第２分類を含む複数の分類に分類されている場合において、
    前記サーバが前記第１分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングは、前記サーバが前記第２分類の前記候補への前記第２アクセスを行うタイミングよりも早い、
    サービスシステム。
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