WO2021182194A1 - 情報処理装置 - Google Patents

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WO2021182194A1
WO2021182194A1 PCT/JP2021/008014 JP2021008014W WO2021182194A1 WO 2021182194 A1 WO2021182194 A1 WO 2021182194A1 JP 2021008014 W JP2021008014 W JP 2021008014W WO 2021182194 A1 WO2021182194 A1 WO 2021182194A1
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user
information processing
user terminal
processing device
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仁 野々上
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株式会社ヴェルト
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Definitions

  • the present invention relates to an information processing device.
  • Patent Document 1 there is a technology for managing user's personal data in the cloud (see, for example, Patent Document 1).
  • the present invention has been made in view of such a situation, and it is possible to perform various analyzes on a user's terminal while protecting privacy by preventing the user's personal data from being provided to the cloud. With the goal.
  • the information processing device of one aspect of the present invention is In an information processing device managed by a user Whether or not one or more data about the user stored in the information processing device can be provided to another information processing device managed by a person other than the user based on a predetermined classification standard is determined by the one or more. Judgment means to judge each data and Based on the result of the determination by the determination means, each of the one or more data is classified into the first data that cannot be provided to the other information processing apparatus and the second data that can be provided. Classification means and An extraction means that analyzes data including at least the first data and extracts a data model showing the correlation of a plurality of elements related to the user's goal. A providing means for providing the data model extracted by the extracting means to the other information processing apparatus as the second data, and To be equipped.
  • the present invention it is possible to perform various analyzes on the user's terminal while protecting privacy by preventing the user's personal data from being provided to the cloud.
  • FIG. 3 it is a block diagram showing an example of a hardware configuration of a user terminal. It is a block diagram which shows an example of the functional configuration for executing the data model extraction process among the functional configurations of the user terminal of FIG. It is an image diagram which shows the conventional handling of personal data.
  • the present service a service to which the information processing system to which the information processing apparatus of the present invention is applied (see FIG. 3 described later) is applicable. Will be described.
  • FIG. 1 is a diagram showing an outline of the service to which the information processing apparatus of the present invention is applied.
  • the user terminal 1 shown in FIG. 1 is an information processing device such as a smartphone owned by each user U.
  • the external server 2 is an information processing device used for providing a cloud service, which is managed by a platformer or a service provider (not shown).
  • the user terminal 1 to which this service is applied is referred to as various data (hereinafter referred to as "user-owned data") including personal data of the user U who owns the user terminal 1 (for example, data related to location, healthcare, schedule, etc.). ) Is remembered.
  • the user terminal 1 can provide data owned by the user to the external server 2 (hereinafter referred to as "unprovidable data") and data that can be provided (hereinafter, "provided”).
  • a standard for classifying various data stored in the user terminal 1 into those corresponding to the personal data of the user U and those not corresponding to the personal data is adopted. That is, in the present embodiment, among the user-owned data, the data corresponding to the personal data of the user U is classified as the non-provable data, and the data not corresponding to the personal data of the user U is classified as the provideable data.
  • the data classified as the provideable data among the user-owned data is transmitted from the user terminal 1 to the external server 2 and managed by the external server 2.
  • the user terminal 1 analyzes the data possessed by the user, including at least the data classified as the data that cannot be provided as the data corresponding to the personal data. Then, the user terminal 1 extracts a data model M showing the correlation of a plurality of elements related to various goals of the user U.
  • the "various goals" of the user U include, for example, the “goals related to health management”, “goals related to sports performance”, “goals related to beauty” and the like of the user U.
  • the "health management goal” of the user U includes goals such as "want to lower blood pressure" and "want to lose weight”.
  • the "sports-related goal” of the user U includes goals such as “want to update the time” and “want to exceed the batting average of 30%".
  • the "beauty-related goals” of the user U include goals such as "wrinkle-free” and “beautifully thin”.
  • the plurality of "elements" related to the various goals of the user U include, for example, the “behavior” and “state” of the user U, the "environment” in which the user U is placed, and the like.
  • the "behavior” of the user U includes sleep, meals, commuting, exercise, driving, and the like.
  • the "state” of the user U includes height, weight, blood pressure, heart rate, obesity, and the like.
  • the "environment” of the user U includes temperature, weather, day of the week, age of the moon, season, location, place of work, and the like.
  • FIG. 2 is a graph showing a specific example of analysis by a user terminal.
  • FIG. 2 exemplifies a graph showing the analysis result when the user U wants to "lower blood pressure" as a "goal for health management".
  • the user U first sets a goal of "wanting to lower blood pressure” by operating the user terminal 1.
  • the user terminal 1 analyzes various data including the data that cannot be provided among the data owned by the user, and shows the correlation of a plurality of elements related to the goal of the user U (the goal of lowering the blood pressure). Is extracted.
  • the factors related to when the blood pressure of the user U is high in the example of FIG. 2, the behavior).
  • State, and environment correlations are analyzed.
  • a correlation may be found between the element Y1 in which "blood pressure” (state) is “high” and the element Y2 in which "heart rate” (state) is “high”.
  • the user U can try some method for lowering the heart rate in order to achieve the goal of lowering the blood pressure.
  • a correlation may be found between the element Y1 in which the “blood pressure” (state) is “high” and the element Y3 in which the “blood pressure vertical difference” (state) is “large”. In this case, the user U can try some method for reducing the difference between the upper and lower blood pressure in order to achieve the goal of lowering the blood pressure.
  • a correlation may be found between the element Y1 that the "blood pressure” (state) is "high” and the element Y4 that the "temperature” (environment) is "15 ° C. or lower". In this case, the user U can take measures such as refraining from going to a place where the temperature is low or wearing heavy clothes to warm the body in order to achieve the goal of lowering blood pressure. Further, for example, a correlation may be found between the element Y1 in which "blood pressure” (state) is "high” and the element Y5 in which "sleep" (behavior) is “shallow”. In this case, the user U can try some method for getting a deep sleep in order to achieve the goal of lowering blood pressure.
  • a correlation may be found between the element Y1 in which "blood pressure” (state) is "high” and the element Y6 in which "day of the week” (environment) is "Saturday".
  • the user U can review every Saturday whether he / she behaves differently from other days of the week, eats, etc., in order to achieve the goal of lowering blood pressure.
  • the user U can grasp in advance the tendency of his / her body that the blood pressure increases as the moon age approaches the full moon in order to achieve the goal of lowering the blood pressure. Can be taken such as taking into consideration.
  • the user terminal 1 indicates the relative strength of the correlation for each of the elements Y2 to Y7 found to have a correlation with the element Y1 that the "blood pressure” (state) is "high".
  • the value can be calculated.
  • the relative strength of the correlation can be indicated, for example, by the distance from the element Y1 that the "blood pressure” (state) is "high”, as shown in FIG. That is, in the example of FIG. 2, the strength of the correlation with the element Y1 that the “blood pressure” (state) is “high” is shown in the order of the elements Y2, Y3, Y4, Y5, Y6, and Y7.
  • the user U can take measures in the order of strong correlation with the element Y1, for example, so that the purpose can be efficiently achieved.
  • the data model M extracted by the user terminal 1 is data that does not include the personal data of the user U. Therefore, it is provided to the external server 2 as the data that can be provided.
  • the external server 2 that has received the data model M from the user terminal 1 provides the data model M to the company C.
  • Company C which has received the data model M from the external server 2, can utilize the data model M for, for example, developing a new product, providing a new service, creating a highly satisfying advertisement, and the like.
  • a sleep-improving drug is used as an antihypertensive drug by using the data model M that "there is a correlation between light sleep and high blood pressure". It is also possible to carry out diversion research.
  • the data model M that "the blood pressure tends to increase when the moon age is close to the full moon” is used to ask "Why does the blood pressure increase when the moon is full?" You can also produce a program.
  • the personal data of the user U stored in the user terminal 1 is not provided to the cloud managed by another person, and the user terminal 1 is not provided. Is the subject of analysis by. As a result, the privacy of the user U can be protected.
  • the data handled by this service is processed in the user terminal 1 by a data analysis method capable of correlation analysis even if there are many defects. For example, an analysis method using graph data that treats categorical data as a node, and an analysis method such as dynamic time warping that looks at the correlation of time series data can be mentioned. However, it is not limited to these methods.
  • the data model M is extracted from the personal data of the user U stored in the user terminal 1. Since the data model M extracted by the user terminal 1 is based on the empirical rule of the user U, for example, there is an element Y2 shown in FIG. 2 that can find a scientific basis, and an element Y7. For some, it is difficult to find a scientific basis. However, as with the so-called "the wind blows, the tub shop makes money" logic, it is often found in the real world that it affects events that seem to have nothing to do with it at first glance. In this way, this service finds the correlation between a plurality of elements Y found from the empirical rule of the user U in detail, and extracts this as a data model M.
  • the extracted data model M can be used by the user U personally to achieve his / her goal. Further, since the data model M does not include personal data, it is provided to the company C without considering the protection of privacy. The data model M provided to company C contributes to the development of new products in company C.
  • the user can use this service by installing the dedicated application software that enables this service on his or her smartphone.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the configuration of an information processing system to which the information processing apparatus of the present invention is applied.
  • the information processing system shown in FIG. 3 includes user terminals 1-1 to 1-n (n is an integer value of 1 or more), an external server 2, and corporate terminals 3-1 to 3-m (m is 1 or more). It is configured to include (numerical value) and.
  • the user terminals 1-1 to 1-n, the external server 2, and the corporate terminals 3-1 to 3-m are connected to each other via a predetermined network N.
  • the form of the network N is not particularly limited, and for example, Bluetooth (registered trademark), Wi-Fi, LAN (Local Area Network), the Internet, and the like can be adopted.
  • Each of the user terminals 1-1 to 1-n is an information processing device operated by each of the users U1 to Un.
  • User terminals 1-1 to 1-n are composed of, for example, personal computers, smartphones, tablets, robots and the like. That is, the user terminals 1-1 to 1-n do not have to be dedicated machines for using this service, and any device that can store the user-owned data of the user U can be adopted.
  • user terminal 1 when it is not necessary to individually distinguish each of the user terminals 1-1 to 1-n and the users U1 to Un, these are collectively referred to as "user terminal 1" and "user U".
  • the external server 2 is an information processing device used for providing cloud services, which is managed by a platformer or service provider (not shown).
  • the external server 2 acquires the providetable data including the data model M provided from the user terminal 1, and provides the acquired providetable data to the corporate terminal 3.
  • Each of the corporate terminals 3-1 to 3-m is an information processing device operated by each person in charge of the companies C1 to Cm.
  • the corporate terminals 3-1 to 3-m are composed of, for example, a personal computer, a smartphone, a tablet, or the like. That is, the corporate terminals 3-1 to 3-m do not have to be dedicated machines for using this service, and any device provided from the external server 2 that can acquire the provideable data including the data model M. Can be adopted.
  • corporate terminal 3 when it is not necessary to individually distinguish each of the corporate terminals 3-1 to 3-m and the companies C1 to Cm, these are collectively referred to as "corporate terminal 3" and "company C".
  • FIG. 4 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the user terminal among the information processing systems shown in FIG.
  • the user terminal 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a ROM (Read Only Memory) 12, a RAM (Random Access Memory) 13, a bus 14, an input / output interface 15, an input unit 16, and an output unit 17.
  • a storage unit 18, a communication unit 19, and a drive 20 are provided.
  • the CPU 11 executes various processes according to the program recorded in the ROM 12 or the program loaded from the storage unit 18 into the RAM 13. Data and the like necessary for the CPU 11 to execute various processes are also appropriately stored in the RAM 13.
  • the CPU 11, ROM 12 and RAM 13 are connected to each other via the bus 14.
  • An input / output interface 15 is also connected to the bus 14.
  • An input unit 16, an output unit 17, a storage unit 18, a communication unit 19, and a drive 20 are connected to the input / output interface 15.
  • the input unit 16 is composed of, for example, a keyboard or the like, and inputs various information.
  • the output unit 17 is composed of a display such as a liquid crystal display, a speaker, or the like, and outputs various information as images or sounds.
  • the storage unit 18 is composed of a DRAM (Dynamic Random Access Memory) or the like, and stores various data.
  • the communication unit 19 communicates with another device (for example, the external server 2 in FIG. 3) via the network N including the Internet.
  • a removable media 40 made of a magnetic disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like is appropriately mounted on the drive 20.
  • the program read from the removable media 40 by the drive 20 is installed in the storage unit 18 as needed. Further, the removable media 40 can also store various data stored in the storage unit 18 in the same manner as the storage unit 18.
  • the external server 2 and the corporate terminal 3 in FIG. 3 can also have basically the same configuration as the hardware configuration shown in FIG. Therefore, the description of the hardware configuration of the external server 2 and the corporate terminal 3 will be omitted.
  • the "data model extraction process” refers to a process executed on the user terminal 1 of FIG. 4 in order to provide this service.
  • FIG. 5 a functional configuration for executing the data model extraction process executed in the user terminal 1 according to the present embodiment will be described.
  • FIG. 5 is a block diagram showing an example of the functional configuration for executing the data model extraction process among the functional configurations of the user terminal of FIG.
  • the determination unit 101, the classification unit 102, the extraction unit 103, and the providing unit 104 function. Further, the possessed data DB 181 is provided in one area of the storage unit 18 of the user terminal 1.
  • the possessed data DB181 stores and manages one or more user-owned data.
  • the determination unit 101 determines whether or not the user-owned data stored in the user terminal 1 can be provided to the external server 2 managed by the platformer or the service provider depending on whether or not the data is personal data. Judgment is made for each of the above user-owned data.
  • the classification unit 102 classifies each of one or more user-owned data into non-provable data and available data based on the result of the judgment by the judgment unit 101.
  • the extraction unit 103 analyzes the data including at least the data that cannot be provided, and extracts the data model M showing the correlation of the plurality of elements Y related to the goal of the user U.
  • the providing unit 104 provides the data model M extracted by the extracting unit 103 to the external server 2 as provideable data.
  • a classification standard for classifying user-owned data into non-providable data and available data from the viewpoint of protecting the privacy of user U, whether or not it corresponds to personal data is used as a standard.
  • Criteria other than the criteria of whether or not it corresponds to personal data can be adopted.
  • the "goals related to health management”, the “goals related to sports performance”, and the “goals related to beauty” of the user U are mentioned. Is just an example. Any goal of user U can be adopted. For example, it may be a "school performance goal” or a "work goal” of the user U.
  • the user U's "behavior”, “state”, and “environment” are adopted as a plurality of “elements” related to the various goals of the user U. Not too much. Other than these can be "elements”.
  • system configuration shown in FIG. 3 and the hardware configuration of the user terminal 1 shown in FIG. 4 are merely examples for achieving the object of the present invention, and are not particularly limited.
  • the functional block diagram shown in FIG. 5 is merely an example and is not particularly limited. That is, it suffices if the information processing system is provided with a function capable of executing the above-mentioned series of processes as a whole, and what kind of functional block is used to realize this function is not particularly limited to the example of FIG. .. Further, the location of the functional block is not limited to FIG. 5, and may be arbitrary.
  • one functional block may be configured by a single piece of hardware, a single piece of software, or a combination thereof.
  • the computer may be a computer embedded in dedicated hardware. Further, the computer may be a computer capable of executing various functions by installing various programs, for example, a general-purpose smartphone or a personal computer in addition to a server.
  • the recording medium containing such a program is not only composed of a removable medium (not shown) distributed separately from the device main body in order to provide the program to the user, but also is preliminarily incorporated in the device main body to the user. It is composed of the provided recording medium and the like.
  • the steps for describing a program to be recorded on a recording medium are not necessarily processed in chronological order, but also in parallel or individually, even if they are not necessarily processed in chronological order. It also includes the processing to be executed.
  • the term of the system means an overall device composed of a plurality of devices, a plurality of means, and the like.
  • the information processing apparatus to which the present invention is applied need only have the following configuration, and various various embodiments can be taken. That is, the information processing device to which the present invention is applied is In an information processing device (for example, the user terminal 1 of FIG. 1) managed by a user (for example, the user U of FIG. 1). For one or more data (for example, the above-mentioned user-owned data) stored in the information processing device, other than the user, based on a predetermined classification standard (for example, whether or not it corresponds to the personal data of FIG. 1). Judgment means for determining whether or not the data can be provided to another information processing device (for example, the external server 2 in FIG.
  • an information processing device for example, the user terminal 1 of FIG. 1
  • Judgment means for determining whether or not the data can be provided to another information processing device (for example, the external server 2 in FIG.
  • the determination unit 101 in FIG. 5 the determination unit 101 in FIG. 5 and Based on the result of the determination by the determination means, the first data (for example, the above-mentioned unprovidable data) that cannot be provided to the other information processing apparatus and the above-mentioned unprovidable data can be provided, respectively.
  • Classification means for example, classification unit 102 in FIG. 5 for classifying into the second data (for example, the above-mentioned provideable data), and A data model (eg, data model M in FIG.
  • An extraction means for extraction for example, extraction unit 103 in FIG. 5
  • a providing means for example, a providing unit 104 in FIG. 5 that provides the data model extracted by the extracting means to the other information processing apparatus as the second data.
  • each of the one or more data relating to the user is classified into first data that cannot be provided to other information processing devices managed by a person other than the user and second data that can be provided.
  • data including at least the first data about the user is analyzed to extract a data model showing the correlation of a plurality of factors related to the user's goals.
  • the extracted data model is provided as second data to another information processing apparatus managed by a person other than the user.
  • the extraction means As the plurality of elements, a data model showing the correlation between the user's behavior, state, and environment can be extracted.

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Abstract

ユーザの個人データを、クラウドに提供されないようにすることでプライバシーを保護しつつ、ユーザの端末で各種の分析を行えるようにすることを課題とする。　ユーザ端末１において、判断部１０１は、ユーザ端末１に記憶された１以上のユーザ保有データについて、個人データに該当するか否かに基づいて、プラットフォーマー等の外部サーバ２に提供可能か否かを１以上のユーザ保有データの夫々について判断する。分類部１０２は、１以上のユーザ保有データの夫々を、提供不可データと提供可能データとに分類する。抽出部１０３は、提供不可データを少なくとも含むデータを分析して、ユーザＵの目標に関連する複数の要素Ｙの相関関係を示すデータモデルＭを抽出する。提供部１０４は、抽出されたデータモデルＭを、提供可能データとして外部サーバ２に提供する。これにより、上記課題を解決する。

Description

情報処理装置
　本発明は、情報処理装置に関する。
　従来より、ユーザの個人データをクラウドで管理する技術は存在する（例えば特許文献１参照）。
特開２０１８－１８５６５１号公報
　近年、ユーザの個人データ（例えば位置、ヘルスケア、スケジュール等に関するデータ）は、例えば図６に示すように、ユーザの所持するスマートフォン等の端末と、クラウドとの双方で管理され散在化している。クラウドは、ユーザとは異なる者であるプラットフォーマーやサービスプロバイダにより提供される。このため、個人データにかかるユーザのプライバシーの保護は、クラウドを提供するプラットフォーマーやサービスプロバイダに依存せざるを得ない状況にある。その結果、ユーザが拒絶の意思を明確にしない限り、ユーザの個人データが企業の広告やレコメンデーションに利用される。
　これに対して、ユーザは、自分の個人データを個人的に利用しようとしても、自分の端末とクラウドとに散在化された個人データを横断的に利用することは容易ではない。
　本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザの個人データがクラウドに提供されないようにすることでプライバシーを保護しつつ、ユーザの端末で各種の分析を行えるようにすることを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
　ユーザにより管理される情報処理装置において、
　前記情報処理装置に記憶された当該ユーザに関する１以上のデータについて、所定の分類基準に基づいて、前記ユーザ以外の者により管理される他の情報処理装置に提供可能か否かを前記１以上のデータの夫々について判断する判断手段と、
　前記判断手段による判断の結果に基づいて、前記１以上のデータの夫々を、前記他の情報処理装置に対して、提供不可とする第１データと、提供可能とする第２データとに分類する分類手段と、
　前記第１データを少なくとも含むデータを分析して、前記ユーザの目標に関連する複数の要素の相関関係を示すデータモデルを抽出する抽出手段と、
　前記抽出手段により抽出された前記データモデルを、前記第２データとして前記他の情報処理装置に提供する提供手段と、
　を備える。
　本発明によれば、ユーザの個人データがクラウドに提供されないようにすることでプライバシーを保護しつつ、ユーザの端末で各種の分析を行えるようにすることができる。
本発明の情報処理装置の適用対象となる本サービスの概要を示す図である。 ユーザ端末による分析の具体例を示すグラフである。 本発明の情報処理装置が適用される情報処理システムの構成の一例を示す図である。 図３に示す情報処理システムのうち、ユーザ端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図４のユーザ端末の機能的構成のうち、データモデル抽出処理を実行するための機能的構成の一例を示すブロック図である。 従来の個人データの取扱いを示すイメージ図である。
　以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
　まず、図１及び図２を参照して、本発明の情報処理装置が適用される情報処理システム（後述する図３参照）の適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）の概要について説明する。
　図１は、本発明の情報処理装置の適用対象となる本サービスの概要を示す図である。
　図１に示すユーザ端末１は、ユーザＵが夫々所持するスマートフォン等の情報処理装置である。外部サーバ２は、図示せぬプラットフォーマーやサービスプロバイダにより管理される、クラウドサービスの提供に用いられる情報処理装置である。
　本サービスが適用されるユーザ端末１には、ユーザ端末１を所持するユーザＵの個人データ（例えば位置、ヘルスケア、スケジュール等に関するデータなど）を含む各種データ（以下、「ユーザ保有データ」と呼ぶ）が記憶されている。
　ユーザ端末１は、所定の分類基準に基づいて、ユーザ保有データを、外部サーバ２に提供不可とするデータ（以下、「提供不可データ」と呼ぶ）と、提供可能とするデータ（以下、「提供可能データ」と呼ぶ）とに分類する。
　ここで、どのような分類基準を用いるかについては特に限定されず、各種各様の基準を用いることができる。なお、本実施形態では、ユーザ端末１に記憶された各種データを、ユーザＵの個人データに該当するものと、個人データに該当しないものとに分類するための基準が採用されている。即ち、本実施形態では、ユーザ保有データのうち、ユーザＵの個人データに該当するものは提供不可データとされ、ユーザＵの個人データに該当しないものは提供可能データとされて分類される。ここで、ユーザ保有データのうち提供可能データに分類されたデータは、ユーザ端末１から外部サーバ２に向けて送信され、外部サーバ２によって管理される。
　ユーザ端末１は、ユーザ保有データのうち、個人データに該当するものとして提供不可データに分類されたデータを少なくとも含むデータについての分析を行う。そして、ユーザ端末１は、ユーザＵの各種目標に関連する複数の要素の相関関係を示すデータモデルＭを抽出する。
　ここで、ユーザＵの「各種目標」には、例えば、ユーザＵの「健康管理に関する目標」、「スポーツの成績に関する目標」、「美容に関する目標」等が含まれる。具体的には例えば、ユーザＵの「健康管理に関する目標」には、「血圧を下げたい」、「体重を落としたい」といった目標が含まれる。また、ユーザＵの「スポーツに関する目標」には、「タイムを更新したい」、「打率３割を超えたい」といった目標が含まれる。また、ユーザＵの「美容に関する目標」には、「シワをなくしたい」、「綺麗に痩せたい」といった目標が含まれる。
　また、ユーザＵの各種目標に関連する複数の「要素」には、例えばユーザＵの「行動」や「状態」、ユーザＵがおかれた「環境」等が含まれる。具体的には例えば、ユーザＵの「行動」には、睡眠、食事、通勤、運動、運転等が含まれる。また、ユーザＵの「状態」には、身長、体重、血圧、心拍数、肥満度等が含まれる。また、ユーザＵの「環境」には、気温、天気、曜日、月齢、季節、所在地、勤務地等が含まれる。
　ここで、図２を参照して、ユーザ端末１による分析の結果として抽出されるデータモデルＭの具体例について説明する。
　図２は、ユーザ端末による分析の具体例を示すグラフである。
　図２には、ユーザＵが「健康管理に関する目標」として、「血圧を下げたい」と考えていた場合における分析結果を示すグラフが例示されている。
　この場合、ユーザＵは、まず、ユーザ端末１を操作することで、「血圧を下げたい」という目標を設定する。
　すると、ユーザ端末１は、ユーザ保有データのうち提供不可データを含む各種データの分析を行い、ユーザＵの目標（血圧を下げたいという目標）に関連する複数の要素の相関関係を示すデータモデルＭを抽出する。
　具体的には例えば、図２に示すように、ユーザＵの目標に関連する複数の要素の相関関係についての分析として、ユーザＵの血圧が高いときに関連する要素（図２の例では、行動、状態、及び環境）の相関関係についての分析が行われる。
　分析の結果、例えば、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１と、「心拍数」（状態）が「高い」という要素Ｙ２との間に相関関係が見出される場合がある。この場合、ユーザＵは、血圧を下げたいという目標を達成するために、心拍数を下げるための何等かの手法を試みることができる。
　また例えば、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１と、「血圧上下差」（状態）が「大きい」という要素Ｙ３との間に相関関係が見出される場合がある。この場合、ユーザＵは、血圧を下げたいという目標を達成するために、血圧上下差を小さくするための何等かの手法を試みることができる。
　また例えば、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１と、「気温」（環境）が「１５℃以下」であるという要素Ｙ４との間に相関関係が見出される場合がある。この場合、ユーザＵは、血圧を下げたいという目標を達成するために、気温の低い場所に行くことを控えたり、身体を温めるために厚着をしたりといった対応をとることができる。
　また例えば、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１と、「睡眠」（行動）が「浅い」という要素Ｙ５との間に相関関係が見出される場合がある。この場合、ユーザＵは、血圧を下げたいという目標を達成するために、深い睡眠をとるための何等かの手法を試みることができる。
　また例えば、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１と、「曜日」（環境）が「土曜日」であるという要素Ｙ６との間に相関関係が見出される場合がある。この場合、ユーザＵは、血圧を下げたいという目標を達成するために、毎週土曜日に自分が他の曜日と異なる行動をとったり、食事をしたりしていないか等を見直すことができる。
　また、科学的な根拠はないものの、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１と、「月齢」（環境）が「満月に近い」という要素Ｙ７との間に相関関係が見出される場合がある。この場合、ユーザＵは、血圧を下げたいという目標を達成するために、月齢が満月に近くなると血圧が高くなるという自分の体の傾向を予め把握しておくことができるので、例えば食事の内容を考慮する等の措置を講じることができる。
　さらに、ユーザ端末１は、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１と相関関係のあることが見出された要素Ｙ２乃至Ｙ７の夫々について、相関関係の相対的な強さを示す所定値を算出することができる。相関関係の相対的な強さは、例えば、図２に示すように、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１との距離によって示すことができる。即ち、図２の例では、「血圧」（状態）が「高い」という要素Ｙ１との相関関係の強さは、要素Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ５、Ｙ６、Ｙ７の順で示されている。これにより、ユーザＵは、例えば要素Ｙ１との相関関係の強い順に措置を講じることができるので、効率よく目的を達成することができる。
　また、ユーザ端末１により抽出されたデータモデルＭは、ユーザＵの個人データを含まないデータである。このため、提供可能データとして外部サーバ２に提供される。ユーザ端末１からデータモデルＭの提供を受けた外部サーバ２は、そのデータモデルＭを企業Ｃに提供する。
　外部サーバ２からデータモデルＭの提供を受けた企業Ｃは、例えば新製品の開発、新サービスの提供、満足度の高い広告の作成等にデータモデルＭを活用することができる。
　具体的には例えば、企業Ｃが製薬会社である場合には、「眠りが浅いことと血圧が高いことには相関関係がある」というデータモデルＭを利用して、睡眠改善薬を降圧剤に転用する研究を行うこともできる。
　また例えば、企業Ｃが番組製作会社である場合には、「月齢が満月に近いと血圧が高くなり易い」というデータモデルＭを利用して、「なぜ満月になると血圧が高くなるのか？」といった番組を製作することもできる。
　以上、図１及び図２を参照して説明した本サービスによれば、ユーザ端末１に記憶されたユーザＵの個人データは、他者により管理されるクラウドに提供されることなく、ユーザ端末１による分析の対象となる。これにより、ユーザＵのプライバシーの保護を図ることができる。
　本サービスで取り扱われるデータは、欠損の多いものであっても相関分析が可能なデータ分析方式によってユーザ端末１における処理が実行される。例えば、カテゴリカルなデータをノードとして扱うグラフデータを用いた分析や、時系列データの相関を見る動的タイムワーピング等の分析手法が挙げられる。ただし、これらの手法に限定されない。
　また、本サービスでは、ユーザ端末１に記憶されたユーザＵの個人データからデータモデルＭが抽出される。ユーザ端末１により抽出されたデータモデルＭは、ユーザＵの経験則に基づくものであるため、例えば図２に示す要素Ｙ２のように科学的根拠を見出し得るものもあれば、要素Ｙ７のように科学的根拠が見出し難いものもある。
　しかしながら、いわゆる「風が吹くと桶屋が儲かる」のロジックと同様に、一見すると全く関係がないと思われる事象に影響が及ぶことが経験則から見出されることは現実世界に多く見られる。本サービスは、このように、ユーザＵの経験則から見出される複数の要素Ｙ間の相関関係をつぶさに見出し、これをデータモデルＭとして抽出する。抽出されたデータモデルＭは、ユーザＵが自分の目標達成のために個人的に利用することができる。また、データモデルＭには個人データが含まれないため、プライバシーの保護を考慮する必要なく企業Ｃに提供される。企業Ｃに提供されたデータモデルＭは、企業Ｃにおける新製品の開発等に寄与される。
　ユーザは、本サービスを利用する場合、本サービスを利用可能にする専用のアプリケーションソフトウェアを自分のスマートフォンにインストールして本サービスを利用することができる。
　次に、図３を参照して、上述した本サービスの提供を実現化させる情報処理システムの構成について説明する。
　図３は、本発明の情報処理装置が適用される情報処理システムの構成の一例を示す図である。
　図３に示す情報処理システムは、ユーザ端末１－１乃至１－ｎ（ｎは１以上の整数値）と、外部サーバ２と、企業端末３－１乃至３－ｍ（ｍは１以上の整数値）とを含むように構成されている。
　ユーザ端末１－１乃至１－ｎ、外部サーバ２、及び企業端末３－１乃至３－ｍは、所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。なお、ネットワークＮは、その形態は特に限定されず、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット等を採用することができる。
　ユーザ端末１－１乃至１－ｎの夫々は、ユーザＵ１乃至Ｕｎの夫々により操作される情報処理装置である。ユーザ端末１－１乃至１－ｎは、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット、ロボット等で構成される。即ち、ユーザ端末１－１乃至１－ｎは、本サービスを利用するための専用機である必要はなく、ユーザＵのユーザ保有データを記憶可能なあらゆるデバイスを採用することができる。本明細書では、ユーザ端末１－１乃至１－ｎ、ユーザＵ１乃至Ｕｎの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「ユーザ端末１」、「ユーザＵ」と呼ぶ。
　外部サーバ２は、図示せぬプラットフォーマーやサービスプロバイダにより管理される、クラウドサービスの提供に用いられる情報処理装置である。外部サーバ２は、ユーザ端末１から提供された、データモデルＭを含む提供可能データを取得し、取得した提供可能データを企業端末３に提供する。
　企業端末３－１乃至３－ｍの夫々は、企業Ｃ１乃至Ｃｍの夫々の担当者により操作される情報処理装置である。企業端末３－１乃至３－ｍは、例えばパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット等で構成される。即ち、企業端末３－１乃至３－ｍは、本サービスを利用するための専用機である必要はなく、外部サーバ２から提供された、データモデルＭを含む提供可能データを取得可能なあらゆるデバイスを採用することができる。本明細書では、企業端末３－１乃至３－ｍ、企業Ｃ１乃至Ｃｍの夫々を個々に区別する必要がない場合、これらをまとめて、「企業端末３」、「企業Ｃ」と呼ぶ。
　図４は、図３に示す情報処理システムのうち、ユーザ端末のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
　ユーザ端末１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、入力部１６と、出力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。
　ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
　ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
　ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、入力部１６、出力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。
　入力部１６は、例えばキーボード等により構成され、各種情報を入力する。
　出力部１７は、液晶等のディスプレイやスピーカ等により構成され、各種情報を画像や音声として出力する。
　記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
　通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（例えば図３の外部サーバ２等）との間で通信を行う。
　ドライブ２０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア４０が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア４０から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。
　また、リムーバブルメディア４０は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
　なお、図示はしないが、図３の外部サーバ２及び企業端末３も、図４に示すハードウェア構成と基本的に同様の構成を有することができる。従って、外部サーバ２及び企業端末３のハードウェア構成の説明については省略する。
　このような図４のユーザ端末１の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、ユーザ端末１におけるデータモデル抽出処理を含む各種処理の実行が可能になる。その結果、ユーザＵは、本サービスを利用することができる。
　「データモデル抽出処理」とは、本サービスを提供するために、図４のユーザ端末１で実行される処理のことをいう。
　以下、図５を参照して、本実施形態に係るユーザ端末１において実行される、データモデル抽出処理を実行するための機能的構成について説明する。
　図５は、図４のユーザ端末の機能的構成のうち、データモデル抽出処理を実行するための機能的構成の一例を示すブロック図である。
　図５に示すように、ユーザ端末１のＣＰＵ１１においては、データモデル抽出処理の実行が制御される場合、判断部１０１と、分類部１０２と、抽出部１０３と、提供部１０４とが機能する。
　また、ユーザ端末１の記憶部１８の一領域には保有データＤＢ１８１が設けられている。保有データＤＢ１８１には、１以上のユーザ保有データが記憶されて管理されている。
　判断部１０１は、ユーザ端末１に記憶されたユーザ保有データについて、個人データに該当するか否かにより、プラットフォーマーやサービスプロバイダにより管理される外部サーバ２に提供可能か否かを、前記１以上のユーザ保有データの夫々について判断する。
　分類部１０２は、判断部１０１による判断の結果に基づいて、１以上のユーザ保有データの夫々を、提供不可データと提供可能データとに分類する。
　抽出部１０３は、提供不可データを少なくとも含むデータを分析して、ユーザＵの目標に関連する複数の要素Ｙの相関関係を示すデータモデルＭを抽出する。
　提供部１０４は、抽出部１０３により抽出されたデータモデルＭを、提供可能データとして外部サーバ２に提供する。
　以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものとみなす。
　例えば、上述の実施形態では、ユーザ保有データを、提供不可データと提供可能データとに分類するための分類基準として、ユーザＵのプライバシーを保護する見地から、個人データに該当するかどうかを基準としている。しかしながら、これは例示に過ぎない。個人データに該当するかどうかという基準以外の基準を採用することができる。例えばユーザＵが自ら自由な意思で設定した分類基準を採用することもできる。
　また例えば、上述の実施形態では、ユーザＵの「各種目標」として、ユーザＵの「健康管理に関する目標」、「スポーツの成績に関する目標」、及び「美容に関する目標」が挙げられているが、これは例示に過ぎない。ユーザＵのあらゆる目標を採用することができる。例えばユーザＵの「学校の成績に関する目標」や「仕事上の目標」であってもよい。
　また例えば、上述の実施形態では、ユーザＵの各種目標に関連する複数の「要素」として、ユーザＵの「行動」、「状態」、及び「環境」が採用されているが、これは例示に過ぎない。これら以外のものを「要素」とすることができる。
　また、図３に示すシステム構成、及び図４に示すユーザ端末１のハードウェア構成は、いずれも本発明の目的を達成するための例示に過ぎず、特に限定されない。
　また、図５に示す機能ブロック図は、例示に過ぎず、特に限定されない。即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは、特に図５の例に限定されない。
　また、機能ブロックの存在場所も、図５に限定されず、任意でよい。
　また、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
　また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
　一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
　コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
　また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
　このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。
　なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
　また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
　以上まとめると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を取れば足り、各種各様な実施形態を取ることができる。
　即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
　ユーザ（例えば図１のユーザＵ）により管理される情報処理装置（例えば図１のユーザ端末１）において、
　前記情報処理装置に記憶された当該ユーザに関する１以上のデータ（例えば上述のユーザ保有データ）について、所定の分類基準（例えば図１の個人データに該当するか否か）に基づいて、前記ユーザ以外の者（例えば上述のプラットフォーマーやサービスプロバイダ）により管理される他の情報処理装置（例えば図１の外部サーバ２）に提供可能か否かを前記１以上のデータの夫々について判断する判断手段（例えば図５の判断部１０１）と、
　前記判断手段による判断の結果に基づいて、前記１以上のデータの夫々を、前記他の情報処理装置に対して、提供不可とする第１データ（例えば上述の提供不可データ）と、提供可能とする第２データ（例えば上述の提供可能データ）とに分類する分類手段（例えば図５の分類部１０２）と、
　前記第１データを少なくとも含むデータを分析して、前記ユーザの目標に関連する複数の要素（例えば図２の要素Ｙ１乃至Ｙ７）の相関関係を示すデータモデル（例えば図１のデータモデルＭ）を抽出する抽出手段（例えば図５の抽出部１０３）と、
　前記抽出手段により抽出された前記データモデルを、前記第２データとして前記他の情報処理装置に提供する提供手段（例えば図５の提供部１０４）と、
　を備える。
　これにより、前記情報処理装置に記憶された当該ユーザに関する１以上のデータについて、所定の分類基準に基づいて、ユーザ以外の者により管理される他の情報処理装置に提供可能か否かをユーザに関する１以上のデータの夫々について判断される。また、ユーザに関する１以上のデータの夫々は、ユーザ以外の者により管理される他の情報処理装置に対し、提供不可とする第１データと、提供可能とする第２データとに分類される。また、ユーザに関する第１データを少なくとも含むデータが分析されて、ユーザの目標に関連する複数の要素の相関関係を示すデータモデルが抽出される。そして、抽出されたデータモデルが、第２データとして、ユーザ以外の者により管理される他の情報処理装置に提供される。
　その結果、ユーザの個人データを、クラウドに提供されないようにすることでプライバシーを保護しつつ、ユーザの端末で各種の分析を行えるようにすることができる。
　また、前記抽出手段は、
　前記複数の要素として、ユーザの行動、状態、及び環境の相関関係を示すデータモデルを抽出することができる。
　１・・・ユーザ端末、２・・・外部サーバ、１１・・・ＣＰＵ、１２・・・ＲＯＭ、１３・・・ＲＡＭ、１４・・・バス、１５・・・入出力インターフェース、１６・・・入力部、１７・・・出力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、２０・・・ドライブ、４０・・・リムーバブルメディア、１０１・・・判断部、１０２・・・分類部、１０３・・・抽出部、１０４・・・提供部、１８１・・・保有データＤＢ、Ｕ・・・ユーザ、Ｃ・・・企業、Ｙ・・・要素、Ｍ・・・データモデル、Ｎ・・・ネットワーク

Claims (2)

  1. 　ユーザにより管理される情報処理装置において、
    　前記情報処理装置に記憶された当該ユーザに関する１以上のデータについて、所定の分類基準に基づいて、前記ユーザ以外の者により管理される他の情報処理装置に提供可能か否かを前記１以上のデータの夫々について判断する判断手段と、
    　前記判断手段による判断の結果に基づいて、前記１以上のデータの夫々を、前記他の情報処理装置に対して、提供不可とする第１データと、提供可能とする第２データとに分類する分類手段と、
    　前記第１データを少なくとも含むデータを分析して、前記ユーザの目標に関連する複数の要素の相関関係を示すデータモデルを抽出する抽出手段と、
    　前記抽出手段により抽出された前記データモデルを、前記第２データとして前記他の情報処理装置に提供する提供手段と、
    　を備える情報処理装置。
  2. 　前記抽出手段は、
    　前記複数の要素として、前記ユーザの行動、状態、及び環境の相関関係を示すデータモデルを抽出する、
    　請求項１に記載の情報処理装置。
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