WO2024142989A1 - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
[Problem] It has been difficult to obtain more highly accurate information relating to change in subjective information before and after a prescribed action of an individual user. [Solution] An information processing device 300 comprises: a learning information acquisition unit 341 that acquires learning information constituted by using two or more teacher data items which relate to two or more users and each of which has two or more biological attribute values of one user and change information of subjective information relating to health before and after a prescribed action of the user; an input information acquisition unit 343 that acquires input information including two or more biological attribute values relating to one target user; a change information acquisition unit 345 that acquires change information relating to the target user on the basis of the learning information and the input information; and a change information output unit 347 that outputs the change information. The information processing device 300 makes it possible to predict, with higher accuracy, change in subjective information before and after a prescribed action of an individual user.
Description
本発明は、健康に関する主観情報の変化に関する情報を用いる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関するものである。
The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program that use information relating to changes in subjective health-related information.
被験物質の摂取前後におけるヒトの健康状態の変化について、被験物質を摂取した対象ユーザの主観情報の変化に関する情報を用いて評価することが行われる場合がある。
Changes in a person's health status before and after taking a test substance may be evaluated using information on changes in the subjective information of the target user who took the test substance.
例えば、下記特許文献１には、過去の患者の主観に関する主観情報を用いて、患者に対する薬剤の効果を予測する投薬効果予測システムの構成が開示されている。
For example, the following Patent Document 1 discloses the configuration of a medication effect prediction system that predicts the effects of a drug on a patient using subjective information about the patient's past subjective opinions.
ところで、個々のユーザの主観情報やその変化に基づく評価結果は、そのユーザの認識に関する傾向等の影響を受けうる。例えば被験物質の摂取など所定の行動の前後における個々のユーザの主観情報の変化を、より高精度に予測できるようにすることが求められている。
However, evaluation results based on individual user's subjective information and changes in that information may be affected by the user's tendencies regarding perception. For example, there is a demand for more accurate prediction of changes in individual user's subjective information before and after a specific action, such as taking a test substance.
そこで、本発明は、個々のユーザの所定の行動の前後の主観情報の変化をより高精度に予測することができる情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
The present invention aims to provide an information processing device, information processing method, and program that can predict with higher accuracy changes in subjective information before and after a specific action of an individual user.
本第一の発明の情報処理装置は、２以上のユーザに関する２以上の教師データであって、それぞれ、一のユーザの２種以上の生体属性値とユーザの所定の行動の前後における健康に関する主観情報の変化情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報を取得する学習情報取得部と、一の対象ユーザに関する２種以上の生体属性値を含む入力情報を取得する入力情報取得部と、学習情報と入力情報とに基づいて対象ユーザについての変化情報を取得する変化情報取得部と、変化情報を出力する変化情報出力部とを備える、情報処理装置である。
The information processing device of the first invention is an information processing device that includes a learning information acquisition unit that acquires learning information constructed using two or more pieces of teacher data related to two or more users, each of which has two or more types of biometric attribute values of one user and change information of the user's subjective information related to health before and after a specified behavior, an input information acquisition unit that acquires input information including two or more types of biometric attribute values related to one target user, a change information acquisition unit that acquires change information about the target user based on the learning information and the input information, and a change information output unit that outputs the change information.
かかる構成により、対象ユーザの所定の行動の前後の主観情報の変化をより高精度に予測することができる。
This configuration makes it possible to predict with greater accuracy the changes in subjective information before and after a specific action of the target user.
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、学習情報取得部は、２以上の教師データを用いて学習情報を構成する学習部を有し、学習部により構成された学習情報を取得する、情報処理装置である。
In addition, the information processing device of the second invention is an information processing device in which, compared to the first invention, the learning information acquisition unit has a learning unit that configures learning information using two or more teacher data, and acquires the learning information configured by the learning unit.
かかる構成により、所定の行動の前後の主観情報の変化を予測するための学習情報を構成することができる。
This configuration makes it possible to construct learning information for predicting changes in subjective information before and after a specific action.
また、本第三の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、学習情報取得部は、教師データの候補となるデータについて、所定の行動前の主観情報に関する採用条件を満たすか否かに関する判断を行う採用条件判断部を有し、学習部は、採用条件判断部により採用条件を満たすと判断された２以上のデータを２以上の教師データとして用いて、学習情報を構成する、情報処理装置である。
The information processing device of the third invention is an information processing device in which, compared to the second invention, the learning information acquisition unit has an adoption condition determination unit that determines whether data that is a candidate for teacher data satisfies an adoption condition related to subjective information before a predetermined action, and the learning unit uses two or more pieces of data that are determined by the adoption condition determination unit to satisfy the adoption condition as two or more pieces of teacher data to construct learning information.
かかる構成により、対象ユーザの所定の行動の前後の主観情報の変化を効果的に予測可能な学習情報を構成することができる。
This configuration makes it possible to construct learning information that can effectively predict changes in subjective information before and after a specific action of a target user.
また、本第四の発明の情報処理装置は、第一から三のいずれかの発明に対して、学習情報は、機械学習の学習処理により構成された予測モデルであり、変化情報取得部は、学習情報を用いた機械学習の予測処理により、変化情報を取得する、情報処理装置である。
The information processing device of the fourth invention is an information processing device according to any one of the first to third inventions, in which the learning information is a prediction model constructed by a machine learning learning process, and the change information acquisition unit acquires the change information by a machine learning prediction process using the learning information.
かかる構成により、対象ユーザの所定の行動の前後の主観情報の変化を高精度に予測することができる。
This configuration makes it possible to predict with high accuracy the changes in subjective information before and after a specific action of a target user.
また、本第五の発明の情報処理装置は、第一から三のいずれかの発明に対して、学習情報は、２種以上の生体属性値のそれぞれを要素とするベクトル及び変化情報を有する対応情報を２以上含む対応表であり、変化情報取得部は、入力情報の２種以上の生体属性値のそれぞれを要素とするベクトルに対して所定の類似条件を満たすベクトルに対応する１以上の変化情報を特定し、特定結果に基づいて変化情報を取得する、情報処理装置である。
The information processing device of the fifth invention is an information processing device according to any one of the first to third inventions, in which the learning information is a correspondence table including two or more pieces of correspondence information having vectors each having two or more types of biometric attribute values as elements and change information, and the change information acquisition unit identifies one or more pieces of change information corresponding to vectors each having two or more types of biometric attribute values as elements of the input information that satisfy a predetermined similarity condition, and acquires the change information based on the identification result.
かかる構成により、対象ユーザの所定の行動の前後の主観情報の変化をより容易に予測することができる。
This configuration makes it easier to predict changes in subjective information before and after a specific action of the target user.
また、本第六の発明の情報処理装置は、第一から五のいずれかの発明に対して、所定の行動は、１以上の被験物質を摂取すること又は１以上の被験物質を投与されることであり、変化情報取得部により取得された対象ユーザの変化情報を用いて所定の摂取条件を満たすか否かに関する判断を行い、判断結果に応じて、当該対象ユーザが摂取するべき１以上の被験物質又は当該対象ユーザが摂取するべきではない１以上の被験物質に関する摂取情報を取得する摂取情報取得部と、摂取情報を出力する摂取情報出力部とを備える、情報処理装置である。
The information processing device of the sixth invention is an information processing device according to any one of the first to fifth inventions, in which the predetermined behavior is ingesting one or more test substances or being administered one or more test substances, and which is equipped with an intake information acquisition unit that uses change information of the target user acquired by a change information acquisition unit to determine whether or not a predetermined intake condition is met, and acquires intake information regarding one or more test substances that the target user should ingest or one or more test substances that the target user should not ingest depending on the determination result, and an intake information output unit that outputs the intake information.
かかる構成により、対象ユーザが摂取するべき被験物質や摂取するべきでない被験物質に関する情報を出力することができる。
With this configuration, it is possible to output information regarding test substances that the target user should ingest and test substances that should not be ingested.
また、本第七の発明の情報処理装置は、第六の発明に対して、学習情報取得部は、それぞれについて対応する１以上の被験物質が互いに異なる２以上の学習情報を取得するように構成されており、変化情報取得部は、２以上の学習情報を用いて、学習情報毎に、変化情報を取得するように構成されており、摂取情報取得部は、変化情報取得部により取得された対象ユーザの変化情報のそれぞれを用いて所定の摂取条件を満たすか否かに関する判断を行い、判断結果に応じて摂取情報を取得するように構成されている、情報処理装置である。
The information processing device of the seventh invention is an information processing device configured in accordance with the sixth invention, in which the learning information acquisition unit is configured to acquire two or more pieces of learning information, each of which corresponds to one or more different test substances, the change information acquisition unit is configured to acquire change information for each piece of learning information using the two or more pieces of learning information, and the intake information acquisition unit is configured to use each piece of change information of the target user acquired by the change information acquisition unit to make a judgment as to whether or not a predetermined intake condition is satisfied, and acquire intake information according to the judgment result.
かかる構成により、対象ユーザがいずれの被験物質を摂取するべきであるかに関する情報やいずれの被験物質を摂取するべきでないかに関する情報を出力することができる。
With this configuration, it is possible to output information regarding which test substances the target user should ingest and which test substances the target user should not ingest.
本発明による情報処理装置等によれば、個々のユーザの所定の行動の前後の主観情報の変化をより高精度に予測することができる。
The information processing device according to the present invention can predict with higher accuracy the changes in subjective information before and after a specific action of an individual user.
以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
Below, an embodiment of an information processing device and the like will be described with reference to the drawings. Note that components with the same reference numerals in the embodiments perform similar operations, and therefore repeated explanations may be omitted.
なお、以下において用いる用語は、一般的には次のように定義される。なお、これらの用語の語義は常にここに示されるように解釈されるべきではなく、例えば以下において個別に説明されている場合にはその説明も踏まえて解釈されるべきである。
The terms used below are generally defined as follows. The meanings of these terms should not always be interpreted as shown here, but for example, when they are explained individually below, they should be interpreted taking into account that explanation.
ある事項について識別子とは、当該事項を一意に示す文字又は符号等である。識別子は、例えば、ＩＤであるが、対応する事項を識別しうる情報であれば種類は問わない。すなわち、識別子は、それが示すものそのものの名前であってもよいし、一意に対応するように符号を組み合わせたものであってもよい。
An identifier for a certain item is a character or code that uniquely identifies that item. An identifier can be, for example, an ID, but any type of information can be used as long as it can identify the corresponding item. In other words, an identifier can be the name of the thing it represents, or a combination of codes that uniquely identify the thing.
取得とは、ユーザ等により入力された事項を取得することを含んでいてもよいし、自装置又は他の装置に記憶されている情報（予め記憶されている情報であってもよいし当該装置において情報処理が行われることにより生成された情報であってもよい）を取得することを含んでいてもよい。他の装置に記憶されている情報を取得するとは、他の装置に記憶されている情報をＡＰＩ経由などで取得することを含んでいてもよいし、他の装置により提供されている文書ファイルの内容（ウェブページの内容なども含む）を取得することを含んでいてもよい。また、画像ファイルについて光学式文字読み取りを行うことにより情報を取得することなど、元の情報に基づいてそれとは異なるフォーマットの情報を取得することを含んでいてもよい。
Acquisition may include acquiring items input by a user, etc., or acquiring information stored in one's own device or another device (which may be information stored in advance or information generated by information processing performed on the device). Acquiring information stored in another device may include acquiring information stored in the other device via an API, etc., or acquiring the contents of a document file provided by the other device (including the contents of a web page, etc.). It may also include acquiring information in a format different from that of the original information, such as acquiring information by performing optical character reading on an image file.
また、情報の取得には、いわゆる機械学習の手法を利用するようにしてもよい。機械学習の手法の利用については、例えば次のようにすることができる。すなわち、特定の種類の入力情報を入力とし、取得したい種類の出力情報を出力とする学習器（学習情報）を、機械学習の手法を用いて構成する。例えば、予め、入力情報と出力情報との組を２以上用意し、当該２組以上の情報を機械学習の学習器を構成するためのモジュールに与えて学習器を構成し、構成した学習器を格納部に蓄積する。なお、学習器は分類器ということもできる。なお、機械学習の手法としては、例えば、深層学習、ランダムフォレスト、ＳＶＭ等、問わない。また、機械学習には、例えば、ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、ＰｙＴｏｒｃｈ等の各種の機械学習フレームワークにおける関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。このような学習器を用いて情報を取得することを、機械学習による取得ということがある。
In addition, the so-called machine learning technique may be used to acquire information. The machine learning technique can be used, for example, as follows. That is, a learning device (learning information) that receives a specific type of input information as an input and outputs the type of output information to be acquired is configured using the machine learning technique. For example, two or more pairs of input information and output information are prepared in advance, and the two or more pairs of information are provided to a module for configuring a machine learning learning device to configure a learning device, and the configured learning device is stored in a storage unit. The learning device can also be called a classifier. Note that machine learning techniques can be, for example, deep learning, random forest, SVM, etc. In addition, for machine learning, functions in various machine learning frameworks such as scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, and various existing libraries can be used. Acquiring information using such a learning device is sometimes called acquisition by machine learning.
また、学習器は、機械学習により得られるものに限られない。学習器は、例えば、入力情報等に基づく入力ベクトルと、出力情報との対応関係を示すテーブル（対応表）であってもよい。この場合、入力情報に基づく特徴ベクトルに対応する出力情報をテーブル中から取得するようにしてもよいし、テーブル中の２以上の入力ベクトルと各入力ベクトルの重み付けなどを行うパラメータとを用いて入力情報に基づく特徴ベクトルに近似するベクトルを生成し、生成に用いた各入力ベクトルに対応する出力情報とパラメータとを用いて、最終的な出力情報を取得するようにしてもよい。このような学習器を用いて情報を取得することを、対応関係を用いた取得、又は対応表を用いた取得ということがある。また、学習器は、例えば、入力情報等に基づく入力ベクトルと、出力情報を生成するための情報との関係を表す関数などであってもよい。この場合、例えば、入力情報に基づく特徴ベクトルに対応する情報を関数により求めて、求めた情報を用いて出力情報を取得するなどしてもよい。このような学習器を用いて情報を取得することを、関数を用いた取得ということがある。
Furthermore, the learning device is not limited to one obtained by machine learning. The learning device may be, for example, a table (correspondence table) showing the correspondence between an input vector based on input information, etc., and output information. In this case, output information corresponding to a feature vector based on input information may be obtained from the table, or a vector approximating a feature vector based on input information may be generated using two or more input vectors in the table and parameters for weighting each input vector, and final output information may be obtained using output information and parameters corresponding to each input vector used in the generation. Obtaining information using such a learning device may be referred to as obtaining using a correspondence relationship or obtaining using a correspondence table. Furthermore, the learning device may be, for example, a function that represents the relationship between an input vector based on input information, etc., and information for generating output information. In this case, for example, information corresponding to a feature vector based on input information may be obtained by a function, and output information may be obtained using the obtained information. Obtaining information using such a learning device may be referred to as obtaining using a function.
情報を出力するとは、ディスプレイへの表示、プロジェクタを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。具体的には、例えば、情報のウェブページへの表示を可能とすることや、電子メール等として送信することや、印刷するための情報を出力することなどを含む。
The concept of outputting information includes displaying on a display, projecting using a projector, printing on a printer, outputting sound, sending to an external device, storing on a recording medium, and passing the processing results to other processing devices or other programs. Specifically, it includes, for example, making it possible to display information on a web page, sending it as an email, and outputting information for printing.
情報の受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、他の装置等から有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。
The concept of accepting information includes accepting information entered from input devices such as a keyboard, mouse, or touch panel, receiving information sent from other devices via wired or wireless communication lines, and accepting information read from recording media such as optical disks, magnetic disks, and semiconductor memory.
情報処理装置等に格納されている各種の情報について、更新とは、格納されている情報の変更のほか、格納されている情報に新たな情報が追加されることや、格納されている情報の一部又は全部が消去されることなどを含む概念である。
With regard to various types of information stored in information processing devices, etc., the concept of updating includes not only changing the stored information, but also adding new information to the stored information and deleting part or all of the stored information.
（実施の形態）
(Embodiment)
本実施の形態において、情報処理装置は、一のユーザ（人）の２種以上の生体属性値を入力情報とし、当該ユーザの所定の行動の前後における健康に関する主観情報の変化情報を出力情報とするように構成された学習情報を用いて、対象となるユーザの変化情報を取得し、出力するように構成されている。所定の行動とは、本実施の形態においては、例えば、被験物質の摂取である。以下、このように構成された情報処理装置を用いた情報処理システムについて説明する。
In this embodiment, the information processing device is configured to acquire and output change information of a target user using learning information configured to use two or more types of bio-attribute values of a user (person) as input information and change information of subjective information related to the health of the user before and after a specified behavior as output information. In this embodiment, the specified behavior is, for example, the ingestion of a test substance. An information processing system using an information processing device configured in this manner will be described below.
図１は、本発明の実施の形態の１つにおける情報処理装置３００を用いた情報処理システム１のブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram of an information processing system 1 using an information processing device 300 according to one embodiment of the present invention.
情報処理システム１は、情報処理装置３００及び端末装置６００を備える。情報処理システム１においては、大まかに、端末装置６００から送信された情報を用いて情報処理装置３００が変化情報を取得するように構成されている。なお、端末装置６００が用いられず、情報処理装置３００が単独で利用可能に構成されていてもよい。
The information processing system 1 includes an information processing device 300 and a terminal device 600. In the information processing system 1, the information processing device 300 is generally configured to obtain change information using information transmitted from the terminal device 600. Note that the information processing device 300 may be configured to be usable independently without using the terminal device 600.
情報処理システム１において、情報処理装置３００は、端末装置６００等の装置と、例えば、インターネット等のネットワークを介して通信可能である。なお、ネットワークとしては、これに限られず、ＬＡＮやその他の通信網などであってもよい。なお、情報処理装置３００と端末装置６００との接続態様や通信方法は、これに限られない。
In the information processing system 1, the information processing device 300 can communicate with devices such as the terminal device 600 via a network such as the Internet. Note that the network is not limited to this and may be a LAN or other communication network. Note that the connection mode and communication method between the information processing device 300 and the terminal device 600 are not limited to this.
端末装置６００は、本実施の形態において、情報処理装置３００からの出力情報の出力先となりうる装置である。本実施の形態において、例えば、情報処理装置３００の管理者やユーザ等により用いられる端末等の装置が、端末装置６００となりうる。なお、これらとは異なる装置が端末装置６００として用いられてもよい。
In this embodiment, the terminal device 600 is a device that can be a destination of output information from the information processing device 300. In this embodiment, for example, a device such as a terminal used by an administrator or user of the information processing device 300 can be the terminal device 600. Note that a device other than these may also be used as the terminal device 600.
なお、端末装置６００に用いられる電子計算機としては、例えば、パーソナルコンピュータや、いわゆるスマートフォンなどの携帯情報端末装置や、タブレット型の情報端末装置など、種々の装置が用いられうる。以下の例において、端末装置６００に用いられる電子計算機として、いわゆるスマートフォンが用いられることを想定して説明する場合があるが、これに限られるものではない。
The electronic calculator used in the terminal device 600 may be a variety of devices, such as a personal computer, a mobile information terminal device such as a smartphone, or a tablet-type information terminal device. In the following examples, the electronic calculator used in the terminal device 600 may be a smartphone, but is not limited to this.
図２は、同情報処理装置３００のブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram of the information processing device 300.
情報処理装置３００は、格納部１１０、受信部１２０、受付部１３０、処理部１４０、及び送信部１７０を備える。情報処理装置３００は、例えば、サーバ装置であるが、パーソナルコンピュータやその他の情報端末装置であってもよい。
The information processing device 300 includes a storage unit 110, a receiving unit 120, an acceptance unit 130, a processing unit 140, and a transmission unit 170. The information processing device 300 is, for example, a server device, but may also be a personal computer or other information terminal device.
格納部１１０は、学習情報格納部３１１、ユーザ情報格納部３１５、及び教師データ格納部３１９を備える。
The storage unit 110 includes a learning information storage unit 311, a user information storage unit 315, and a teacher data storage unit 319.
格納部１１０は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。格納部１１０の各部には、例えば受信部１２０や処理部１４０によって取得された情報などがそれぞれ格納されるが、格納部１１０の各部に情報等が記憶される過程はこれに限られない。例えば、記録媒体を介して情報等が格納部１１０で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報等が格納部１１０で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報等が格納部１１０で記憶されるようになってもよい。
The storage unit 110 is preferably a non-volatile recording medium, but can also be a volatile recording medium. Each section of the storage unit 110 stores information acquired by the receiving unit 120 or the processing unit 140, for example, but the process by which information is stored in each section of the storage unit 110 is not limited to this. For example, information may be stored in the storage unit 110 via a recording medium, information transmitted via a communication line or the like may be stored in the storage unit 110, or information inputted via an input device may be stored in the storage unit 110.
学習情報格納部３１１には、学習情報が格納される。学習情報を、学習器、分類器、予測モデル又は学習済モデルと呼んでもよい。本実施の形態において、学習情報は、例えば、後述のような学習部３６５により構成されたものである。学習情報は、外部の装置により得られたものであってもよい。すなわち、学習情報は、外部の装置から情報処理装置３００により取得されて学習情報格納部３１１に蓄積されていてもよい。学習情報やその利用の詳細については、後述する。
The learning information storage unit 311 stores learning information. The learning information may be called a learner, a classifier, a predictive model, or a trained model. In this embodiment, the learning information is, for example, configured by the learning unit 365 as described below. The learning information may be obtained by an external device. In other words, the learning information may be acquired by the information processing device 300 from an external device and stored in the learning information storage unit 311. Details of the learning information and its use will be described later.
ユーザ情報格納部３１５には、ユーザ情報が格納される。本実施の形態において、ユーザ情報は、情報処理装置３００において、変化情報の取得対象となる対象ユーザを識別する識別子であるユーザ識別子と、当該対象ユーザに関する情報とが対応付けられている情報である。ユーザ情報には、種々の情報が含まれうる。例えば、対象ユーザが使用する端末装置６００や、出力情報を得ようとするユーザ（便宜上操作者といい、対象ユーザと同一であってもよいし異なっていてもよい）が使用する端末装置６００や、その他の外部装置から送信される情報が含まれうる。また、対象ユーザや操作者が直接情報処理装置３００に入力される情報等が含まれてもよい。また、対象ユーザについて、後述のようにして情報処理装置３００により取得される情報等が含まれうる。
User information is stored in the user information storage unit 315. In this embodiment, the user information is information in which a user identifier, which is an identifier that identifies a target user from which change information is to be obtained in the information processing device 300, is associated with information about the target user. The user information may include various information. For example, it may include information transmitted from the terminal device 600 used by the target user, the terminal device 600 used by a user (for convenience, referred to as an operator, who may be the same as or different from the target user) who wishes to obtain output information, or other external devices. It may also include information directly input by the target user or the operator to the information processing device 300. It may also include information about the target user acquired by the information processing device 300 as described below.
本実施の形態において、ユーザ情報には、ユーザの２種以上の生体属性値が含まれる。生体属性値とは、例えば、ＢＭＩ、尿酸値（ＵＡ）、拡張期血圧（ＤＢＰ）や収縮期血圧（ＳＢＰ）等の血圧に関する値などが該当するが、これに限られない。例えば、ユーザの身長、体重や、生化学検査等により得られる検査値（例えば、RBC、Hb、Ht、WBC、PL、TP、ALB、CK、GOT、GPT、LDH、ALP、GGT、Cre、BUN、BG、TG、T_CHO、T_BILの少なくとも１つなど）の各属性値が含まれていてもよい。
In this embodiment, the user information includes two or more types of biometric attribute values of the user. Examples of biometric attribute values include, but are not limited to, BMI, uric acid level (UA), and blood pressure values such as diastolic blood pressure (DBP) and systolic blood pressure (SBP). For example, attribute values of the user's height, weight, and test values obtained by biochemical tests (e.g., at least one of RBC, Hb, Ht, WBC, PL, TP, ALB, CK, GOT, GPT, LDH, ALP, GGT, Cre, BUN, BG, TG, T_CHO, and T_BIL) may be included.
なお、ユーザ情報として、生体属性値のほかの属性値が含まれていてもよい。例えば、そのユーザの年齢や性別等の属性値が含まれていてもよい。生活習慣に関する属性値などが含まれていてもよい。生活習慣に関する属性値としては、例えば、喫煙の有無や頻度、飲酒の有無や頻度、飲酒量、食事の量、回数などが含まれうるが、これに限られない。また、ユーザ情報には、後述のような健康に関する主観情報に関する属性値が含まれていてもよい。主観情報に関する属性値としては、具体的には例えば、気分状態（ＰＯＭＳ２）、ＱＯＬ（ＳＦ－３６）、疲労感（ＶＡＳ）等の観点についての値が含まれていてもよい。ここでいう主観情報に関する属性値は、後述のような所定の行動（被験物質の摂取など）の前におけるものである。なお、ユーザ情報のうち、このような、生体属性値や、年齢や性別等の属性地や、生活習慣に関する属性値や、所定の行動の前の主観情報に関する属性値などを、特にユーザ健康関連属性値と呼んでもよい。ユーザ健康関連属性値は、ユーザ情報のうちユーザの健康状態に関連する情報であるといえる。
The user information may include attribute values other than the biometric attribute values. For example, attribute values such as the user's age and sex may be included. Attribute values related to lifestyle habits may be included. Attribute values related to lifestyle habits may include, but are not limited to, whether or not the user smokes, and how often the user smokes, whether or not the user drinks alcohol, and how much alcohol is consumed, and the amount and number of meals eaten. The user information may also include attribute values related to subjective information related to health, as described below. Specific examples of attribute values related to subjective information may include values related to aspects such as mood state (POMS2), QOL (SF-36), and fatigue (VAS). The attribute values related to subjective information here are those before a specific behavior (such as taking a test substance), as described below. Among the user information, such biometric attribute values, attribute values such as age and sex, attribute values related to lifestyle habits, and attribute values related to subjective information before a specific behavior may be specifically called user health-related attribute values. The user health-related attribute values are information related to the user's health condition among the user information.
教師データ格納部３１９には、学習情報を構成するために用いられる教師データが格納される。教師データ格納部３１９に格納されている教師データとは、実際に学習情報を構成する際に用いられる教師データの候補となりうる候補データであってもよい。本実施の形態において、２以上のユーザに関する２以上の教師データが格納されている。各教師データは、一のユーザの２種以上の生体属性値と、当該ユーザの主観情報に関する情報とを有するものである。すなわち、各教師データは、一のユーザについて、２以上の生体属性値と主観情報に関する情報とが対応付けられている情報である。
The teacher data storage unit 319 stores teacher data used to compose the learning information. The teacher data stored in the teacher data storage unit 319 may be candidate data that can be a candidate for teacher data used when actually compiling the learning information. In this embodiment, two or more teacher data related to two or more users are stored. Each teacher data has two or more types of biometric attribute values of one user and information related to the subjective information of the user. In other words, each teacher data is information in which two or more biometric attribute values and information related to the subjective information are associated with each other for one user.
教師データに含まれる２種以上の生体属性値は、上述のようにユーザ情報として格納されている生体属性値の属性のうち、いずれか２種以上の属性についての属性値である。ユーザ情報として格納される生体属性値は、教師データに含まれる生体属性値の属性とは異なる属性のものを含んでいてもよい。なお、教師データとして用いられる２種以上の生態属性値すなわち説明変数は、目的変数である変化情報に対して寄与度が比較的高い属性のものを選択することが好ましい。寄与度が高い属性の選択は、例えば、機械学習のライブラリを用いるなどした公知の解析手法によって各属性のそれぞれの寄与度を求めた結果を用いて行うことができる。
The two or more biometric attribute values included in the training data are attribute values for two or more of the attributes of the biometric attribute values stored as user information as described above. The biometric attribute values stored as user information may include attributes different from the attributes of the biometric attribute values included in the training data. Note that it is preferable to select the two or more biometric attribute values, i.e., explanatory variables, used as training data that have a relatively high contribution to the change information, which is the objective variable. The selection of attributes with a high contribution can be performed, for example, by using the results of determining the contribution of each attribute using a known analysis method, such as a machine learning library.
また、主観情報に関する情報とは、ユーザが所定の行動を行った前後における、健康に関する主観情報の変化情報である。健康に関する主観情報とは、ユーザ自身について、健康に関する所定の観点に関してユーザが主観的に評価した内容を表す情報である。所定の観点とは、例えば、疲労感、胃腸の不調度合い、寝起きの良好さ、寝付きの良さ、熟睡できたか否か、頭痛の有無や程度、眠気、睡眠による休養感、ＱＯＬについての所感、幸福度、気分などであるが、これらに限られない。
In addition, information related to subjective information is information on changes in subjective information related to health before and after the user performs a specified action. Subjective information related to health is information that represents the user's subjective evaluation of himself/herself from a specified perspective regarding health. Examples of specified perspectives include, but are not limited to, fatigue, degree of gastrointestinal discomfort, how well one wakes up, how well one falls asleep, whether one slept soundly, the presence or absence and severity of a headache, drowsiness, feeling of rest after sleep, impressions on QOL, happiness level, mood, etc.
主観情報は、例えば、所定の観点についてのユーザの評価結果を定量的に表す値である。主観情報は、例えば、所定の観点についてユーザが感じた程度を所定の手法により数値化したものである。所定の手法としては、例えば、ＶＡＳ（視覚的アナログスケール）が用いられうるが、ＮＲＳ（数値評価スケール）やその他の手法が用いられてもよい。また、主観情報は、定性的に表される値であったり、状態を言語で表現した情報であったりしてもよい。例えば、主観情報は、所定の観点に関する状態についてユーザが該当するか否かを示す情報であってもよいし、予め用意された状態を表す選択肢からユーザが選択した結果を示す情報であってもよい。また、主観情報は、ＶＲＳ（言語式評価スケール）を用いて表される情報であってもよい。また、主観情報は、例えば、活気や疲労に関する状態に関するＰＯＭＳやＰＯＭＳ２などの気分プロフィール検査の結果であってもよい。
Subjective information is, for example, a value that quantitatively represents the user's evaluation result for a specific viewpoint. The subjective information is, for example, a numerical representation of the degree to which the user feels about a specific viewpoint using a specific method. As the specific method, for example, a VAS (visual analog scale) can be used, but an NRS (numerical rating scale) or other methods may also be used. The subjective information may also be a value that is expressed qualitatively, or information that expresses a state in words. For example, the subjective information may be information that indicates whether or not the user is in a state related to a specific viewpoint, or information that indicates the result of the user's selection from options that represent a state prepared in advance. The subjective information may also be information that is expressed using a VRS (verbal rating scale). The subjective information may also be, for example, the result of a mood profile test such as POMS or POMS2 regarding a state related to vitality or fatigue.
変化情報とは、所定の行動の前の主観情報から所定の行動の後の主観情報がどのように変化したかを表す情報である。変化情報は、定性的なものであってもよいし、定量的なものであってもよい。変化情報は、所定の行動の前の主観情報と所定の行動の後の主観情報との比較結果を表す情報であると言ってもよい。例えば、変化情報は、所定の観点についてユーザの評価結果が良好になったか否かを示す情報であってもよい。また、例えば、変化情報は、所定の観点についての主観情報である値の変化量であってもよい。なお、例えば、変化情報は、所定の観点についてユーザの評価結果が変化したか否かを示す情報であってもよい。所定の行動の後とは、例えば、所定の行動から所定の期間（例えば、所定の日数、所定の週など）が経過した時点であるが、これに限られず、所定の行動の後の任意の時点であったり、所定の期間内であったりしてもよい。
The change information is information that indicates how the subjective information after a predetermined behavior has changed from the subjective information before the predetermined behavior. The change information may be qualitative or quantitative. It may be said that the change information is information that indicates the result of comparing the subjective information before the predetermined behavior with the subjective information after the predetermined behavior. For example, the change information may be information that indicates whether the user's evaluation result for a predetermined viewpoint has become better or not. Also, for example, the change information may be the amount of change in the value that is the subjective information for a predetermined viewpoint. Note that, for example, the change information may be information that indicates whether the user's evaluation result for a predetermined viewpoint has changed or not. "After a predetermined behavior" is, for example, a point in time when a predetermined period (for example, a predetermined number of days, a predetermined week, etc.) has passed since the predetermined behavior, but is not limited to this, and may be any point in time after the predetermined behavior or within a predetermined period.
例えば、主観情報として疲労感がＶＡＳのスコアにより表される場合において（疲労感が高いほどスコアが大）、所定の行動の前のスコアから所定の行動の後のスコアが減少している場合、変化情報として、例えば、良好になった（疲労感が低くなった）ことを示す情報を用いることができる。また、この場合、変化情報として、所定の行動の後のスコアから所定の行動の前のスコアを減じた値（変化量）を変化情報として用いるようにしてもよい。
For example, in the case where fatigue is expressed as subjective information by a VAS score (the higher the fatigue, the higher the score), and the score after a specified action has decreased from the score before the specified action, information indicating, for example, that the condition has improved (fatigue has decreased) can be used as change information. In this case, the value (amount of change) obtained by subtracting the score before the specified action from the score after the specified action may also be used as change information.
本実施の形態において、変化情報に関する所定の行動とは、例えば、１以上の被験物質を利用することである。被験物質の利用とは、被験物質の摂取と言ってもよい。被験物質の摂取とは、例えば、体内への摂取であるが、体表面への塗布、身のまわりの品としての利用、居住空間における利用などであってもよい。被験物質の摂取とは、直接的な摂取であるか、間接的な摂取であるか、鑑賞することなどによる心理面における摂取であるかを問わない。また、被験物質の利用とは、ユーザ本人の能動的な行動に限られず、他者により被験物質がユーザ本人に対して使用されることも含まれうる概念である。すなわち、摂取とは、能動的な行動に限られず、他者により与えられることにより結果として摂取されるというような受動的な行動であってもよい。被験物質の利用とは、例えば、他者により被験物質を与えられること（例えば、投与されること）と言ってもよい。種々の各教師データには、一のユーザについての、複数の生体属性値と、１以上の被験物質の利用前後の主観情報の変化情報とが含まれているといえる。なお、１以上の被験物質の利用とは、１つの被験物質の利用や、２以上の被験物質の組み合わせの利用である。以下、１以上の被験物質を対象物質と表してもよい。
In this embodiment, the predetermined behavior related to the change information is, for example, the use of one or more test substances. The use of the test substance may be referred to as the ingestion of the test substance. The ingestion of the test substance may be, for example, ingestion into the body, but may also be application to the body surface, use as a personal item, use in the living space, etc. The ingestion of the test substance may be direct ingestion, indirect ingestion, or psychological ingestion by appreciating it, etc. Furthermore, the use of the test substance is not limited to the active behavior of the user himself, but is a concept that may also include the use of the test substance by others on the user himself. In other words, ingestion is not limited to active behavior, but may also be a passive behavior in which the test substance is given by others and is ingested as a result. The use of the test substance may be, for example, the giving of the test substance by others (for example, being administered). It can be said that each of the various teacher data includes multiple biological attribute values and change information of subjective information before and after the use of one or more test substances for one user. The use of one or more test substances means the use of one test substance or the use of a combination of two or more test substances. Hereinafter, one or more test substances may be referred to as the target substance.
ここで、被験物質（対象物質）とは、例えば、薬や、サプリメントや、食品成分や、飲食物等であるが、これに限られない。被験物質は、プラセボではない物質であると言ってもよい。被験物質は、ユーザの利用した際の効果測定の試験対象となる物質である。
Here, the test substance (target substance) is, for example, but not limited to, a drug, a supplement, a food ingredient, food or drink, etc. A test substance may also be said to be a substance that is not a placebo. A test substance is a substance that is tested to measure the effects when used by a user.
図３は、同情報処理装置３００で用いられる教師データの一例を説明する図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of training data used in the information processing device 300.
図３において、ユーザ識別子により識別される各ユーザの教師データが、当該ユーザ識別子に対応付けられている旨が示されている。すなわち、各ユーザの教師データは、ＢＭＩ、尿酸の値、血圧値などの生体属性値と、疲労感を示すＶＡＳのスコアが改善したか否かを「はい」又は「いいえ」で示す変化情報とを含むものである。また、図に示される例において、教師データは、疲労感を示すＶＡＳのスコアの初期値（所定の行動の前の値）を含むものである。
In FIG. 3, it is shown that the teacher data of each user identified by a user identifier is associated with that user identifier. In other words, the teacher data of each user includes biometric attribute values such as BMI, uric acid level, and blood pressure value, and change information indicating whether the VAS score indicating fatigue has improved with "yes" or "no." In addition, in the example shown in the figure, the teacher data includes the initial value of the VAS score indicating fatigue (the value before the specified action).
なお、教師データに対して、ユーザ識別子が対応付けられていなくてもよい。すなわち、各教師データは、どのユーザのものであるかを特定不可能であってもよい。また、各教師データは、生体属性値のほかのユーザに関する属性値を含んでいてもよいし、その場合、２以上の生体属性値が含まれていなくてもよい。例えば、各教師データは、ユーザの所定の行動の前（被験物質摂取前など）の健康に関する主観情報の属性値を含んでいてもよい。また、例えば、各教師データは、ユーザの生活習慣に関する属性値を含んでいてもよい。すなわち、各教師データは、２種以上のユーザ健康関連属性値を含むものであってもよい。
Note that a user identifier does not have to be associated with the teacher data. In other words, it may not be possible to identify which user each teacher data belongs to. Furthermore, each teacher data may include attribute values related to other users than the biometric attribute values, in which case it is not necessary to include two or more biometric attribute values. For example, each teacher data may include attribute values of subjective information related to the user's health before a specified action (such as before taking the test substance). Furthermore, for example, each teacher data may include attribute values related to the user's lifestyle habits. In other words, each teacher data may include two or more types of user health-related attribute values.
図２に戻って、受信部１２０は、他の装置から送信された情報を受信する。受信部１２０は、受信した情報を、例えば、格納部１１０に蓄積する。受信部１２０は、通常、無線又は有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されてもよい。
Returning to FIG. 2, the receiving unit 120 receives information transmitted from another device. The receiving unit 120 stores the received information, for example, in the storage unit 110. The receiving unit 120 is usually realized by a wireless or wired communication means, but may also be realized by a means for receiving broadcasts.
受付部１３０は、ユーザにより行われた、情報処理装置３００に対する種々の入力操作を受け付ける。受付部１３０は、例えば、情報処理装置３００に接続された図示しない入力手段を用いて入力された情報や、情報処理装置３００に接続された図示しない読み取り装置（例えば、コードリーダなど）を用いて行われた入力操作（例えば、装置により読み取られた情報も含む）により入力された情報を受け付ける。受付部１３０は、ネットワーク等を介して接続された他の装置を介して送信された、入力操作等に関する情報を受け付けるようにしてもよい。受け付けられた情報は、例えば、格納部１１０に蓄積される。
The reception unit 130 receives various input operations performed by the user on the information processing device 300. The reception unit 130 receives, for example, information input using an input means (not shown) connected to the information processing device 300, or information input by an input operation (including, for example, information read by a device) performed using a reading device (e.g., a code reader) (not shown) connected to the information processing device 300. The reception unit 130 may also receive information related to input operations, etc., transmitted via another device connected via a network, etc. The received information is stored in the storage unit 110, for example.
なお、受付部１３０により受付可能な情報の入力に用いられうる入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるものなど、何でもよい。受付部１３０は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現されうる。
The input means that can be used to input information that can be accepted by the acceptance unit 130 may be anything, such as a numeric keypad, keyboard, mouse, or menu screen. The acceptance unit 130 can be realized by a device driver for an input means such as a numeric keypad or keyboard, or control software for a menu screen.
処理部１４０は、学習情報取得部３４１、入力情報取得部３４３、変化情報取得部３４５、変化情報出力部３４７、摂取情報取得部３５５、摂取情報出力部３５７、学習部３６５、及び採用条件判断部３６７を備えている。
The processing unit 140 includes a learning information acquisition unit 341, an input information acquisition unit 343, a change information acquisition unit 345, a change information output unit 347, an intake information acquisition unit 355, an intake information output unit 357, a learning unit 365, and an adoption condition determination unit 367.
処理部１４０は、例えば、以下のように処理部１４０の各部が行う処理など、各種の処理を行う。処理部１４０は、通常、ＭＰＵ（ＣＰＵ及び／又はＧＰＵを含む）やメモリ等から実現されうる。処理部１４０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現してもよい。
The processing unit 140 performs various processes, such as the processes performed by each part of the processing unit 140 as follows. The processing unit 140 can usually be realized by an MPU (including a CPU and/or GPU), memory, etc. The processing procedure of the processing unit 140 is usually realized by software, and the software is recorded on a recording medium such as a ROM. However, it may also be realized by hardware (dedicated circuitry).
学習情報取得部３４１は、後述のように変化情報を取得するために用いられる学習情報を取得する。学習情報取得部３４１は、学習情報格納部３１１に格納されている学習情報を取得する。すなわち、学習情報取得部３４１は、２以上のユーザに関する２以上の教師データであって、それぞれ、一のユーザの２種以上の生体属性値と、ユーザの被験物質を摂取する前後における健康に関する主観情報の変化情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報を取得する。なお、対象ユーザの所定の属性値（例えば、年齢や年代等であるが、これに限られない）毎に学習情報が用意されている場合において、学習情報取得部は、当該対象ユーザの属性値に対応する学習情報を取得して、より高精度な変化情報を取得できるように構成されていてもよい。
The learning information acquisition unit 341 acquires learning information used to acquire change information as described below. The learning information acquisition unit 341 acquires learning information stored in the learning information storage unit 311. That is, the learning information acquisition unit 341 acquires learning information configured using two or more teacher data related to two or more users, each of which has two or more types of biological attribute values of one user and change information of the user's subjective information related to health before and after taking the test substance. Note that when learning information is prepared for each predetermined attribute value of the target user (for example, age, generation, etc., but is not limited to this), the learning information acquisition unit may be configured to acquire learning information corresponding to the attribute value of the target user to acquire change information with higher accuracy.
なお、学習情報取得部３４１は、情報処理装置３００ではない他の装置に格納されている学習情報を当該装置から取得するように構成されていてもよい。例えば他の装置において格納されている学習情報が常に用いられる場合には、情報処理装置３００には学習情報格納部３１１が設けられていなくてもよい。
The learning information acquisition unit 341 may be configured to acquire learning information stored in a device other than the information processing device 300 from that device. For example, if learning information stored in another device is always used, the information processing device 300 does not need to be provided with the learning information storage unit 311.
入力情報取得部３４３は、一の対象ユーザに関する２種以上の生体属性値を含む入力情報を取得する。入力情報は、対象ユーザの変化情報を取得するために用いられる情報である。入力情報としては、対象ユーザの生体属性値であって、所定の２種以上の生体属性値が取得される。所定の２種以上の生体属性値は、教師データにおいて含まれる２種以上の生体属性値の属性に対応するものである。入力情報取得部３４３は、対象ユーザのユーザ情報のうち、所定の２種以上の生体属性値をユーザ情報格納部３１５から取得することできるが、取得方法はこれに限られない。なお、入力情報としては、対象ユーザの、所定の２種以上のユーザ健康関連属性値が取得されると言ってもよい。この場合、所定の２種以上のユーザ健康関連属性値は、教師データにおいて含まれる２種以上のユーザ健康関連属性値の属性に対応するものとすればよい。
The input information acquisition unit 343 acquires input information including two or more types of biometric attribute values related to one target user. The input information is information used to acquire change information of the target user. As the input information, two or more predetermined types of biometric attribute values are acquired, which are the biometric attribute values of the target user. The two or more predetermined types of biometric attribute values correspond to the attributes of the two or more types of biometric attribute values included in the teacher data. The input information acquisition unit 343 can acquire the two or more predetermined types of biometric attribute values from the user information storage unit 315 of the target user, but the acquisition method is not limited to this. It should be noted that the input information may be said to acquire two or more predetermined types of user health-related attribute values of the target user. In this case, the two or more predetermined types of user health-related attribute values may correspond to the attributes of the two or more user health-related attribute values included in the teacher data.
本実施の形態において、学習情報は、例えば、以下の入力情報について以下の変化情報を出力するように構成されたものである。入力情報は、例えば、対象ユーザのＢＭＩ、尿酸、拡張期血圧、収縮期血圧の各生体属性値である。変化情報は、例えば、対象ユーザが被験物質を摂取する前後で、疲労感を示すＶＡＳのスコアが改善したか否かを示す情報である。
In this embodiment, the learning information is configured to output the following change information for the following input information, for example. The input information is, for example, the biological attribute values of the target user, such as BMI, uric acid, diastolic blood pressure, and systolic blood pressure. The change information is, for example, information indicating whether the VAS score indicating fatigue has improved before and after the target user ingests the test substance.
変化情報取得部３４５は、学習情報と入力情報とに基づいて、対象ユーザについての変化情報を取得する。変化情報取得部３４５は、取得した変化情報を、対象ユーザを識別するユーザ識別子に対応付けてユーザ情報格納部３１５に蓄積する。
The change information acquisition unit 345 acquires change information about the target user based on the learning information and the input information. The change information acquisition unit 345 stores the acquired change information in the user information storage unit 315 in association with a user identifier that identifies the target user.
本実施の形態において、変化情報の取得は、上述のような機械学習による取得により行われるように構成されている。すなわち、学習情報は、機械学習の学習処理により構成された予測モデルである。そして、変化情報取得部３４５は、学習情報を用いた機械学習の予測処理により、変化情報を取得するように構成されている。本実施の形態においては、機械学習のアルゴリズムとして、例えば、ランダムフォレストを用いた分類やクラスタリングを好適に用いることができる。なお、アルゴリズムはこれに限られず、他のものであってもよい。
In this embodiment, the change information is configured to be acquired by machine learning as described above. That is, the learning information is a prediction model configured by a machine learning learning process. The change information acquisition unit 345 is configured to acquire the change information by a machine learning prediction process using the learning information. In this embodiment, for example, classification or clustering using random forests can be suitably used as a machine learning algorithm. Note that the algorithm is not limited to this and may be other algorithms.
なお、変化情報の取得は、上述のような対応表を用いた取得や、上述のような関数を用いた取得により行われるように構成されていてもよい。すなわち、学習情報は機械学習の予測モデルに限られない。例えば、学習情報は、入力情報に含まれる所定の２種以上の生体属性値のそれぞれを要素とするベクトルと変化情報とを有する対応情報を、２以上含む対応表であってもよい。この場合、変化情報取得部３４５は、入力情報の２種以上の生体属性値のそれぞれを要素とするベクトルに対して、所定の類似条件を満たすベクトルに対応する１以上の変化情報を特定し、特定結果に基づいて変化情報を取得するように構成されていてもよい。
The change information may be acquired using a correspondence table as described above or a function as described above. That is, the learning information is not limited to a machine learning prediction model. For example, the learning information may be a correspondence table including two or more pieces of correspondence information having vectors whose elements are each of two or more predetermined biometric attribute values included in the input information and change information. In this case, the change information acquisition unit 345 may be configured to identify one or more pieces of change information corresponding to a vector that satisfies a predetermined similarity condition for a vector whose elements are each of two or more predetermined biometric attribute values of the input information, and acquire the change information based on the identification result.
変化情報出力部３４７は、変化情報を出力する。本実施の形態においては、変化情報出力部３４７は、変化情報の出力として、次の摂取情報取得部３５５により行われる処理に変化情報を渡すことを行う。
The change information output unit 347 outputs the change information. In this embodiment, the change information output unit 347 outputs the change information by passing the change information to the next process performed by the intake information acquisition unit 355.
摂取情報取得部３５５は、変化情報取得部３４５により取得された対象ユーザの変化情報を用いて、所定の摂取条件を満たすか否かに関する判断を行う。そして、摂取情報取得部３５５は、判断結果に応じて、対象ユーザについての摂取情報を取得する。摂取情報取得部３５５は、取得した摂取情報を、対象ユーザを識別するユーザ識別子に対応付けてユーザ情報格納部３１５に蓄積する。
The intake information acquisition unit 355 uses the change information of the target user acquired by the change information acquisition unit 345 to determine whether or not the target user satisfies a predetermined intake condition. Then, the intake information acquisition unit 355 acquires intake information about the target user according to the judgment result. The intake information acquisition unit 355 stores the acquired intake information in the user information storage unit 315 in association with a user identifier that identifies the target user.
本実施の形態において、摂取情報とは、対象ユーザが摂取すべき１以上の被験物質又は対象ユーザが摂取すべきではない１以上の被験物質に関する情報である。摂取情報は、例えば、被験物質を識別する識別子に対応付けられた、対象ユーザが摂取すべきであるか否かを示す情報である。なお、摂取情報は、被験物質を識別する識別子に対応付けられた、対象ユーザが摂取すべきである程度や摂取するべきでない程度を表すスコアであってもよい。また、摂取情報は、対象ユーザが摂取すべき被験物質を識別する識別子や、対象ユーザが摂取すべきではない被験物質を識別する識別子そのものであってもよい。被験物質を識別する識別子とは、固有の符号であってもよいし、被験物質の名であってもよい。また、摂取情報として、対象ユーザが摂取すべき１以上の被験物質の量や、摂取すべきではない１以上の被験物質の量を示す情報が含まれてもよい。
In this embodiment, the intake information is information about one or more test substances that the target user should ingest or one or more test substances that the target user should not ingest. The intake information is, for example, information associated with an identifier that identifies a test substance and indicates whether the target user should ingest or not. The intake information may be a score associated with an identifier that identifies a test substance and indicates the degree to which the target user should ingest or should not ingest. The intake information may also be an identifier that identifies a test substance that the target user should ingest or an identifier that identifies a test substance that the target user should not ingest. The identifier that identifies a test substance may be a unique code or the name of the test substance. The intake information may also include information indicating the amount of one or more test substances that the target user should ingest or the amount of one or more test substances that the target user should not ingest.
本実施の形態において、摂取情報取得部３５５は、例えば、変化情報が所定の摂取条件を満たすか否かを判断するように構成されている。摂取条件は、例えば、変化情報が所定の値に一致するか否かに関する条件や、変化量が所定の閾値より大きいか否かに関する条件などであるが、これに限られない。本実施の形態においては、例えば、疲労感のＶＡＳのスコアが所定値以上改善している旨の変化情報であることが摂取条件とされうるが、これに限られない。
In this embodiment, the intake information acquisition unit 355 is configured to, for example, determine whether the change information satisfies a predetermined intake condition. The intake condition is, for example, but is not limited to, a condition regarding whether the change information matches a predetermined value or a condition regarding whether the amount of change is greater than a predetermined threshold. In this embodiment, for example, the intake condition may be change information indicating that the VAS score for fatigue has improved by a predetermined value or more, but is not limited to this.
摂取情報取得部３５５は、例えば、変化情報が、被験物質の摂取前後において主観情報の変化が比較的大きいことを示すものである場合（所定の閾値よりも変化量が大きい場合など）において、当該被験物質を摂取すべきであるものとする摂取情報を取得するように構成されている。なお、主観情報や変化情報が表す事項と被験物質の利用目的との関係によっては、摂取情報取得部３５５は、例えば、変化情報が、被験物質の摂取前後において主観情報の変化が比較的小さいことを示すものである場合（所定の閾値よりも変化量が小さい場合など）において、当該被験物質を摂取すべきであるものとする摂取情報を取得するように構成されていいてもよい。
The intake information acquisition unit 355 is configured to acquire intake information indicating that the test substance should be ingested when, for example, the change information indicates that the change in subjective information before and after the ingestion of the test substance is relatively large (e.g., when the amount of change is larger than a predetermined threshold). Depending on the relationship between the items represented by the subjective information and the change information and the intended use of the test substance, the intake information acquisition unit 355 may be configured to acquire intake information indicating that the test substance should be ingested when, for example, the change information indicates that the change in subjective information before and after the ingestion of the test substance is relatively small (e.g., when the amount of change is smaller than a predetermined threshold).
摂取情報出力部３５７は、取得した摂取情報を出力する。本実施の形態においては、摂取情報出力部３５７は、摂取情報を出力情報として、送信部１７０等を用いて他の装置に送信したり、例えば情報処理装置３００に設けられたディスプレイデバイスに表示したりして出力するように構成されている。これにより、被験者の選定結果を、情報処理装置３００の操作者が得ることができる。
The intake information output unit 357 outputs the acquired intake information. In this embodiment, the intake information output unit 357 is configured to output the intake information as output information by transmitting it to another device using the transmission unit 170 or the like, or by displaying it on, for example, a display device provided in the information processing device 300. This allows the operator of the information processing device 300 to obtain the subject selection results.
なお、変化情報が情報処理装置１００から出力される出力情報であってもよい。例えば、変化情報出力部３４７は、変化情報又は適正情報である出力情報を、送信部１７０等を用いて他の装置に送信することにより出力情報を出力したり、例えば情報処理装置３００に設けられたディスプレイデバイスに出力情報を表示することなどにより出力情報を出力したりしてもよい。
The change information may be output information output from the information processing device 100. For example, the change information output unit 347 may output the output information by transmitting the output information, which is the change information or the appropriateness information, to another device using the transmission unit 170 or the like, or may output the output information by displaying the output information on a display device provided in the information processing device 300, for example.
なお、情報処理装置３００において、変化情報出力部３４７が変化情報を出力情報として他の装置に送信したり表示したりし、摂取情報の取得や出力が行われないように構成されていてもよい。この場合、摂取情報取得部３５５及び摂取情報出力部３５７は設けられていなくてもよい。
In addition, the information processing device 300 may be configured so that the change information output unit 347 transmits or displays the change information as output information to another device, and does not acquire or output intake information. In this case, the intake information acquisition unit 355 and the intake information output unit 357 may not be provided.
なお、変化情報出力部３４７又は摂取情報出力部３５７は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えてもよい。変化情報出力部３４７又は摂取情報出力部３５７は、出力デバイスのドライバーソフト又は、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現されてもよい。
The change information output unit 347 or the intake information output unit 357 may or may not be considered to include an output device such as a display or a speaker. The change information output unit 347 or the intake information output unit 357 may be realized by driver software for an output device, or by driver software for an output device and an output device, etc.
学習部３６５は、本実施の形態において、教師データ格納部３１９に格納されている２以上の教師データを用いて学習情報を構成する学習処理を実行する。学習部３６５は、例えば、上述のようにして、機械学習の手法により予測モデルである学習情報を構成する。学習処理は、公知の方法により行うことができる。
In this embodiment, the learning unit 365 executes a learning process that constructs learning information using two or more pieces of teacher data stored in the teacher data storage unit 319. The learning unit 365 constructs learning information that is a predictive model by a machine learning technique, for example, as described above. The learning process can be performed by a known method.
ここで、本実施の形態において、学習部３６５は、採用条件判断部３６７の判断結果に基づいて、所定の採用条件を満たす２以上の教師データを用いて学習情報を構成するように構成されている。この場合において、例えば、教師データ格納部３１９に格納されている教師データは、学習処理に用いられる教師データの候補となる候補データであると言ってもよい。
In this embodiment, the learning unit 365 is configured to construct learning information using two or more pieces of teacher data that satisfy the specified adoption conditions based on the judgment result of the adoption condition judgment unit 367. In this case, for example, the teacher data stored in the teacher data storage unit 319 can be said to be candidate data that is a candidate for the teacher data to be used in the learning process.
このような採用条件を満たす教師データの使用については、例えば以下のようにして行われればよい。すなわち、本実施の形態において、採用条件判断部３６７は、教師データ格納部３１９に格納されている候補データについて、所定の採用条件を満たすか否かに関する判断を行う。そして、学習部３６５は、採用条件判断部３６７により採用条件を満たすと判断された２以上の候補データを２以上の教師データとして用いて、学習情報を構成する。
The use of teacher data that satisfies such adoption conditions may be performed, for example, as follows. That is, in this embodiment, the adoption condition determination unit 367 determines whether or not the candidate data stored in the teacher data storage unit 319 satisfies a predetermined adoption condition. The learning unit 365 then uses two or more pieces of candidate data that have been determined by the adoption condition determination unit 367 to satisfy the adoption conditions as two or more pieces of teacher data to construct learning information.
採用条件としては、例えば、被験物質の摂取前の主観情報に関する条件を用いることができる。例えば、主観情報が所定値より大きい（又は小さい）こと、主観情報が所定の値に該当すること（又は該当しないこと）などが、採用条件として用いられうる。これにより、より精度良く変化情報の出力を行うことができるように、学習情報を構成することができる。
As an adoption condition, for example, a condition related to the subjective information before taking the test substance can be used. For example, the subjective information being greater than (or smaller than) a predetermined value, or the subjective information corresponding to (or not corresponding to) a predetermined value, etc. can be used as an adoption condition. This makes it possible to configure the learning information so that change information can be output with greater accuracy.
採用条件は、例えば、被験物質の摂取による変化情報への影響の有無を効果的に確認できるように設定されうる。例えば、疲労感を示すＶＡＳのスコアが主観情報として用いられる場合において、被験物質の摂取前のＶＡＳのスコアが所定の閾値より大きいこと（例えば、疲労感が比較的大きいとを示すスコアであること）を、採用条件として用いることができる。被験物質の摂取前のスコアが所定の閾値より小さい場合には、被験物質の摂取による変化情報への影響の有無が変化情報に現れにくくなる。被験物質の摂取前のスコアが所定の閾値より大きい教師データは、被験物質の摂取によりスコアが小さくなる影響が現れた場合に、その影響が変化情報に容易に現れるようになる。このような採用条件を用いることにより、被験物質の摂取による変化情報への影響の有無を効果的に確認可能な変化情報を取得可能な学習情報を構成することができる。
The adoption conditions can be set, for example, so that the presence or absence of an effect on the change information due to the ingestion of the test substance can be effectively confirmed. For example, when a VAS score indicating fatigue is used as subjective information, the adoption condition can be that the VAS score before the ingestion of the test substance is greater than a predetermined threshold (e.g., a score indicating a relatively large sense of fatigue). If the score before the ingestion of the test substance is smaller than the predetermined threshold, the presence or absence of an effect on the change information due to the ingestion of the test substance is less likely to appear in the change information. For teacher data in which the score before the ingestion of the test substance is greater than the predetermined threshold, if an effect of the ingestion of the test substance causing the score to decrease appears, this effect will easily appear in the change information. By using such adoption conditions, it is possible to configure learning information that can acquire change information that can effectively confirm the presence or absence of an effect on the change information due to the ingestion of the test substance.
なお、採用条件は、上記のほか、例えば、候補となるデータにおいて、ユーザが所定の属性値を有するユーザ群に属することを示す属性値が含まれることであってもよい。例えば、所定の年齢層に含まれること、ＢＭＩが所定の範囲内であること、所定の性別であることなどを採用条件として用いることができる。特に採用条件を満たす教師データが十分に得られる場合において、当該ユーザ群に属する対象ユーザについてより高精度に変化情報を取得可能な学習情報を、ユーザ群毎に構成することができる。このように構成されたユーザ群毎の学習情報は、それぞれのユーザ群に該当するといえる対象ユーザの変化情報の取得において用いることができる。
In addition to the above, the hiring conditions may be, for example, that the candidate data contains an attribute value indicating that the user belongs to a user group having a specified attribute value. For example, being in a specified age group, having a BMI within a specified range, being of a specified gender, etc. can be used as hiring conditions. In particular, when sufficient training data satisfying the hiring conditions is obtained, learning information can be configured for each user group that can obtain change information with higher accuracy for target users belonging to that user group. The learning information configured in this way for each user group can be used to obtain change information for target users that can be said to correspond to the respective user groups.
送信部１７０は、情報を、ネットワークを介して通信可能な他の装置に送信する。送信部１７０は、例えば、摂取情報出力部３５７により出力される摂取情報を出力情報として送信する。送信部１７０は、通常、無線又は有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されてもよい。
The transmitting unit 170 transmits information to other devices with which it can communicate via a network. For example, the transmitting unit 170 transmits the intake information output by the intake information output unit 357 as output information. The transmitting unit 170 is typically realized by a wireless or wired communication means, but may also be realized by a broadcasting means.
次に、情報処理装置３００の動作の流れについて説明する。情報処理装置３００は、例えば以下のようにして種々の動作を行う。これらの動作は、処理部１４０が各部を用いながら制御動作等を実行することにより行われる。
Next, the flow of operations of the information processing device 300 will be described. The information processing device 300 performs various operations, for example, as follows. These operations are performed by the processing unit 140 executing control operations and the like using each unit.
図４は、同情報処理装置３００が学習処理を行う場合の動作の流れの一例について説明するフローチャートである。
FIG. 4 is a flowchart illustrating an example of the operation flow when the information processing device 300 performs a learning process.
学習処理は、例えば以下のような流れで行われる。
The learning process is carried out, for example, as follows:
（ステップＳ２１）すなわち、処理部１４０は、２以上のユーザのそれぞれについての、生体属性値を含む入力情報と変化情報とのペアを、教師データの候補データとして取得する。候補データは、教師データ格納部３１９に蓄積される。
(Step S21) That is, the processing unit 140 acquires pairs of input information including biometric attribute values and change information for each of two or more users as candidate data for teacher data. The candidate data is accumulated in the teacher data storage unit 319.
次に、教師データ格納部３１９に蓄積された候補データを用いて、学習情報の構築が行われる。
Next, learning information is constructed using the candidate data stored in the teacher data storage unit 319.
（ステップＳ２２）処理部１４０は、カウンタｉに１をセットする。
(Step S22) The processing unit 140 sets counter i to 1.
（ステップＳ２３）処理部１４０は、教師データ格納部３１９に蓄積された候補データのうちｉ番目の候補データが、採用条件を満たすか否かを判断する。採用条件が満たされると判断した場合はステップＳ２４に進み、そうでない場合はステップＳ２５に進む。なお、採用条件が満たされると判断しなかった場合には、処理部１４０が、当該ｉ番目の候補データを破棄するようにしてもよい。
(Step S23) The processing unit 140 determines whether the i-th candidate data among the candidate data stored in the teacher data storage unit 319 satisfies the adoption conditions. If it is determined that the adoption conditions are met, the process proceeds to step S24, and if not, the process proceeds to step S25. Note that if it is not determined that the adoption conditions are met, the processing unit 140 may discard the i-th candidate data.
（ステップＳ２４）処理部１４０は、ｉ番目の候補データを、今回の学習情報の生成において用いる教師データの１つとして設定する（採用する）。例えば、処理部１４０は、候補データに対応付けて教師データであることを示すフラグを設定したり、教師データのみを区別可能な状態で蓄積したりする。
(Step S24) The processing unit 140 sets (adopts) the i-th candidate data as one of the teacher data to be used in generating the current learning information. For example, the processing unit 140 sets a flag indicating that the candidate data is teacher data in association with the candidate data, or stores only the teacher data in a distinguishable state.
（ステップＳ２５）処理部１４０は、カウンタｉを１だけインクリメントする。
(Step S25) The processing unit 140 increments the counter i by 1.
（ステップＳ２６）処理部１４０は、ｉ番目の候補データが存在するか否かを判断する。存在すると判断した場合には、ステップＳ２３に戻る。そうでない場合には、ステップＳ２７に進む。
(Step S26) The processing unit 140 determines whether the i-th candidate data exists. If it is determined that the i-th candidate data exists, the process returns to step S23. If not, the process proceeds to step S27.
（ステップＳ２７）処理部１４０は、設定された教師データを用いて、学習情報を構成する。
(Step S27) The processing unit 140 uses the set teacher data to construct learning information.
（ステップＳ２８）処理部１４０は、構成した学習情報を、学習情報格納部３１１に蓄積する。その後、処理を終了する。
(Step S28) The processing unit 140 stores the constructed learning information in the learning information storage unit 311. Then, the processing ends.
このような処理は、所定の開始条件が満たされた場合に開始される。例えば、所定の時期が到来したことや、操作者などによる所定の指示が受け付けられたことが開始条件として用いられうるが、これに限られない。
Such processing is started when a specific start condition is met. For example, the start condition may be, but is not limited to, the arrival of a specific time or the receipt of a specific instruction from an operator or the like.
また、上記のような採用条件を用いた候補データの選別が行われなくてもよく、その場合には、全ての候補データが教師データとして設定されると解釈してもよい。また、処理部１４０が取得した入力情報と変化情報とのペアを教師データとして教師データ格納部３１９に蓄積し、その教師データを用いてステップＳ２７以降の処理が行われると解釈してもよい。
In addition, the selection of candidate data using the adoption conditions as described above may not be performed, in which case it may be interpreted that all candidate data is set as teacher data. It may also be interpreted that pairs of input information and change information acquired by the processing unit 140 are stored as teacher data in the teacher data storage unit 319, and that the processing from step S27 onwards is performed using the teacher data.
次に、情報処理装置３００が、対象ユーザについての摂取情報を出力する場合の動作の流れについて説明する。
Next, we will explain the flow of operations when the information processing device 300 outputs intake information for a target user.
図５は、同情報処理装置３００が摂取情報を出力情報として出力する場合の動作の流れの一例について説明するフローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart illustrating an example of the operation flow when the information processing device 300 outputs intake information as output information.
（ステップＳ４１）処理部１４０は、対象ユーザの入力情報を取得する。
(Step S41) The processing unit 140 acquires the input information of the target user.
（ステップＳ４２）処理部１４０は、被験物質の摂取前後の変化情報の取得に用いる学習情報を学習情報格納部３１１から取得する。
(Step S42) The processing unit 140 acquires the learning information used to acquire change information before and after the ingestion of the test substance from the learning information storage unit 311.
（ステップＳ４３）処理部１４０は、入力情報を学習情報に適用することにより、対象ユーザについて、被験物質の摂取前後の変化情報を取得する。取得された変更情報は、ユーザ情報格納部３１５に当該対象ユーザを識別するユーザ識別子に対応付けて蓄積されてもよい。
(Step S43) The processing unit 140 applies the input information to the learning information to obtain change information for the target user before and after the intake of the test substance. The obtained change information may be stored in the user information storage unit 315 in association with a user identifier that identifies the target user.
（ステップＳ４４）処理部１４０は、取得された変化情報を用いて、対象ユーザの変化情報について所定の摂取条件が満たされるか否かを判断する。条件が満たされると判断された場合にはステップＳ４５に進み、そうでない場合にはステップＳ４６に進む。
(Step S44) The processing unit 140 uses the acquired change information to determine whether or not a predetermined intake condition is satisfied for the change information of the target user. If it is determined that the condition is satisfied, the process proceeds to step S45; if not, the process proceeds to step S46.
（ステップＳ４５）処理部１４０は、対象ユーザが当該被験物質を摂取すべきとの摂取情報を取得する。
(Step S45) The processing unit 140 acquires intake information indicating that the target user should ingest the test substance.
（ステップＳ４６）処理部１４０は、対象ユーザが当該被験物質を摂取すべきでないとの摂取情報を取得する。
(Step S46) The processing unit 140 obtains intake information indicating that the target user should not ingest the test substance.
（ステップＳ４７）処理部１４０は、摂取情報を出力情報として出力する。その後、一連の処理を終了する。
(Step S47) The processing unit 140 outputs the intake information as output information. Then, the series of processes ends.
このようにして、対象ユーザについての摂取情報が出力されることにより、情報処理装置３００の利用者が、容易に、対象ユーザについて被験物質を摂取すべきで否かを決定することができる。
In this way, by outputting intake information about the target user, the user of the information processing device 300 can easily determine whether or not the target user should ingest the test substance.
なお、処理部１４０は、対象ユーザの入力情報を取得した場合に、当該入力情報を用いて変化情報を出力するか否かを判断するようにしてもよい。例えば、入力情報について、採用条件判断部３６７により採用条件が満たされるか否かが判断され、採用条件が満たされる場合に、ステップＳ４２以降の処理が行われるようにしてもよい。また、この場合において、採用条件が満たされると判断されない場合には、摂取情報を出力しなかったり、所定の情報（例えば、被験物質を摂取すべきでないとする情報）を摂取情報として取得し、出力するようにしたりしてもよい。
When the processing unit 140 acquires input information of the target user, the processing unit 140 may use the input information to determine whether or not to output change information. For example, the adoption condition determination unit 367 may determine whether or not the adoption conditions are satisfied for the input information, and if the adoption conditions are satisfied, the processing from step S42 onwards may be performed. In this case, if it is not determined that the adoption conditions are satisfied, the intake information may not be output, or specific information (for example, information indicating that the test substance should not be ingested) may be acquired as intake information and output.
なお、情報処理装置３００が、対象ユーザについての変化情報を出力情報として出力するように構成される場合には、例えば、図５に示されるフローチャートにおいて、ステップＳ４４以降の処理に代えて、処理部１４０が、ステップＳ４３において取得した変化情報を出力情報として出力するように構成されていればよい。
In addition, if the information processing device 300 is configured to output change information about the target user as output information, for example, in the flowchart shown in FIG. 5, instead of the processing of step S44 and subsequent steps, the processing unit 140 may be configured to output the change information acquired in step S43 as output information.
なお、本実施の形態において、例えば、対象ユーザが端末装置６００を用いて情報処理装置３００との間で情報の送受信を行うことにより出力情報を得られるようにすることができる。この場合、例えば、端末装置６００のタッチパネル等の表示部６６１に種々の操作画面や情報表示画面が表示される。端末装置６００は、例えば、情報処理装置３００から送信された情報を用いたり、端末装置６００で所定のアプリケーションを動作させたりすることにより、情報表示させることができる。以下、このような例について説明する。
In this embodiment, for example, the target user can obtain output information by using the terminal device 600 to send and receive information to and from the information processing device 300. In this case, for example, various operation screens and information display screens are displayed on the display unit 661, such as a touch panel, of the terminal device 600. The terminal device 600 can display information, for example, by using information sent from the information processing device 300 or by running a specified application on the terminal device 600. Such an example will be described below.
図６は、同情報処理装置３００に情報を送信する情報送信画面の一例を説明する図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an information transmission screen for transmitting information to the information processing device 300.
図６に示されるように、対象ユーザは、情報送信画面１０１０を表示部６６１に表示させて所定の操作を行うことにより、情報処理装置３００に変化情報の取得を行わせるための入力情報を送信することができる。例えば、情報送信画面１０１０には、摂取情報の出力に関する判定を行うために、ユーザ自身の情報を情報処理装置３００に送信することの許可を求める表示と、指示ボタン１０１５とが含まれる。例えば対象ユーザにより指示ボタン１０１５が操作されると、端末装置６００に格納されている、当該ユーザに関する２以上の生体属性値を含む入力情報が情報処理装置３００に送信されるように構成することができる。
As shown in FIG. 6, the target user can display the information transmission screen 1010 on the display unit 661 and perform a predetermined operation to transmit input information for causing the information processing device 300 to acquire change information. For example, the information transmission screen 1010 includes a display requesting permission to transmit the user's own information to the information processing device 300 in order to make a determination regarding the output of intake information, and an instruction button 1015. For example, when the target user operates the instruction button 1015, input information including two or more biometric attribute values related to the user stored in the terminal device 600 can be configured to be transmitted to the information processing device 300.
これにより入力情報が情報処理装置３００に送信されると、情報処理装置３００により変化情報の取得、摂取情報の取得が行われ、摂取情報が出力情報として端末装置６００に送信されうる。
As a result, when the input information is sent to the information processing device 300, the information processing device 300 acquires the change information and intake information, and the intake information can be sent to the terminal device 600 as output information.
図７は、同情報処理装置３００による摂取情報の表示画面の一具体例を説明する図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating a specific example of a display screen for intake information by the information processing device 300.
図７においては、端末装置６００の表示部６６１に摂取情報が表示された状態の一例が模式的に示されている。摂取情報は、例えば、インスタントメッセージングサービスのクライアントアプリにより情報表示画面１０２０として表示されるようになっていいてもよいし、例えば電子メールによって、メール本文や添付ファイル等として摂取情報が送信されるようにしてもよい。
In FIG. 7, an example of the state in which the intake information is displayed on the display unit 661 of the terminal device 600 is shown. The intake information may be displayed as an information display screen 1020 by a client application of an instant messaging service, for example, or the intake information may be sent by email, for example, as the email body or an attachment.
図に示されるように、情報表示画面１０２０には、例えば、摂取情報について案内する文字列や、より詳細な摂取情報の内容を表示するための表示ボタン１０２５などが含まれる。対象ユーザは、情報表示画面１０２０を用いて、摂取情報の内容を確認することができる。本具体例において、情報表示画面１０２０に表示される表示ボタン１０２５は、より詳細な情報を提供するためのウェブページ等へのハイパーリンクとして機能するように表示されている。これにより、情報表示画面１０２０における情報のボリュームを抑えて対象ユーザが概要を容易に把握できるようにしつつ、対象ユーザの意向に応じて、より多くの情報を当該対象ユーザに提供できるようになる。
As shown in the figure, the information display screen 1020 includes, for example, character strings that provide information about the intake information, and a display button 1025 for displaying more detailed intake information. The target user can use the information display screen 1020 to check the contents of the intake information. In this specific example, the display button 1025 displayed on the information display screen 1020 is displayed so as to function as a hyperlink to a web page or the like for providing more detailed information. This makes it possible to reduce the volume of information on the information display screen 1020 so that the target user can easily grasp the overview, while also making it possible to provide the target user with more information in accordance with the target user's wishes.
以上のように、本実施の形態においては、情報処理装置３００が、入力情報と学習情報とを用いて、対象ユーザの所定の行動（被験物質の摂取等）の前後における健康に関する主観情報の変化情報を取得することができる。したがって、個々のユーザについての所定の行動の効果に関する情報を容易に得ることができる。本実施の形態において、学習情報は、教師データを用いた、機械学習による取得により得られるものであり、このような学習情報を用いることにより、個々のユーザ毎の高精度な変化情報や、それに基づく被験物質の摂取情報を取得可能である。
As described above, in this embodiment, theinformation processing device 300 can use the input information and the learning information to acquire information on changes in subjective health information before and after a predetermined behavior (such as the ingestion of a test substance) of a target user. Therefore, information on the effect of a predetermined behavior for each user can be easily obtained. In this embodiment, the learning information is acquired by machine learning using teacher data, and by using such learning information, it is possible to acquire highly accurate change information for each user and ingestion information of the test substance based thereon.
As described above, in this embodiment, the
また、情報処理装置３００は、摂取情報を出力可能である。情報処理装置３００の利用者は、摂取情報に基づいて、容易に、対象ユーザが摂取するべき被験物質又は摂取すべきではない被験物質に関する情報を得ることができる。すなわち、このような情報処理装置３００を利用することにより、個々のユーザについて、当該ユーザの状態に応じた、主観評価の改善につながるような所定の行動に関する情報（適した被験物質に関する情報など）の提供など、種々の提案を行うことができる。
In addition, the information processing device 300 can output intake information. Based on the intake information, a user of the information processing device 300 can easily obtain information regarding test substances that the target user should or should not take. In other words, by using such an information processing device 300, various suggestions can be made to individual users, such as providing information regarding specific actions that will lead to an improvement in the subjective evaluation according to the user's condition (such as information regarding suitable test substances).
なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現してもよい。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布してもよい。また、このソフトウェアを光ディスクなどの記録媒体に記録して流布してもよい。なお、本実施の形態における、情報処理装置３００を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、情報処理装置３００のコンピュータで実行されるプログラムであって、情報処理装置３００のコンピュータを、２以上のユーザに関する２以上の教師データであって、それぞれ一のユーザの２種以上の生体属性値と当該ユーザの所定の行動の前後における健康に関する主観情報の変化情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報を取得する学習情報取得部と、一の対象ユーザに関する２種以上の生体属性値を含む入力情報を取得する入力情報取得部と、学習情報と入力情報とに基づいて対象ユーザについての変化情報を取得する変化情報取得部と、変化情報を出力する変化情報出力部と、として機能させるための、プログラムである。
The processing in this embodiment may be realized by software. This software may be distributed by software download or the like. This software may also be recorded on a recording medium such as an optical disk and distributed. The software for realizing the information processing device 300 in this embodiment is the following program. That is, this program is executed by the computer of the information processing device 300, and causes the computer of the information processing device 300 to function as a learning information acquisition unit that acquires learning information composed of two or more teacher data related to two or more users, each of which has two or more types of biometric attribute values of one user and change information of subjective information related to the health of the user before and after a predetermined behavior of the user, an input information acquisition unit that acquires input information including two or more types of biometric attribute values related to one target user, a change information acquisition unit that acquires change information about the target user based on the learning information and the input information, and a change information output unit that outputs the change information.
（変形例の説明）
(Explanation of modified examples)
上述の実施の形態においては、例えば、１つの、１以上の被験物質（１つの対象物質）について、変化情報や摂取情報が得られるが、情報処理装置３００の構成はこれに限られない。例えば、２つ以上の対象物質についての変化情報を取得して用いるように構成されていてもよい。以下、このような本実施の形態の一変形例について説明する。
In the above-described embodiment, for example, change information and intake information are obtained for one or more test substances (one target substance), but the configuration of the information processing device 300 is not limited to this. For example, it may be configured to obtain and use change information for two or more target substances. A modified example of such an embodiment is described below.
すなわち、本変形例において、学習情報格納部３１１には、構成に用いた教師データが互いに異なる２以上の学習情報が格納されている。例えば、それぞれ、対応する対象物質が互いに異なる教師データを用いて構成された２以上の学習情報が格納される。１つの対象物質の摂取前後の変化情報を出力情報とするように構成された学習情報を、当該対象物質に対応する学習情報という。換言すると、２以上の各学習情報は、それぞれ、互いに異なる対象物質に対応するものである。このような学習情報は、それぞれ、学習部３６５により構成可能である。この場合、各学習情報は、その学習情報が対応する対象物質を識別可能な識別子等に対応付けられて学習情報格納部３１１に格納されていればよい。
In other words, in this modified example, the learning information storage unit 311 stores two or more pieces of learning information whose configuration uses different teacher data. For example, two or more pieces of learning information each configured using different teacher data for a corresponding target substance are stored. Learning information configured to output information on changes in a target substance before and after ingestion is called learning information corresponding to that target substance. In other words, each of the two or more pieces of learning information corresponds to a different target substance. Each of such learning information can be configured by the learning unit 365. In this case, it is sufficient that each piece of learning information is stored in the learning information storage unit 311 in association with an identifier or the like that can identify the target substance to which the learning information corresponds.
本変形例において、学習情報取得部３４１は、学習情報格納部３１１に格納されている２以上の学習情報を取得する。すなわち、学習情報取得部３４１は、それぞれについて対応する対象物質が互いに異なる２以上の学習情報を取得する。
In this modified example, the learning information acquisition unit 341 acquires two or more pieces of learning information stored in the learning information storage unit 311. In other words, the learning information acquisition unit 341 acquires two or more pieces of learning information each of which corresponds to a different target substance.
変化情報取得部３４５は、２以上の学習情報を用いて、学習情報毎に、対象ユーザの入力情報を用いて変化情報を取得する。すなわち、２以上の対象物質のそれぞれに対応する変化情報（２以上の変化情報）が取得される。
The change information acquisition unit 345 uses two or more pieces of learning information to acquire change information for each piece of learning information using the input information of the target user. That is, change information (two or more pieces of change information) corresponding to each of the two or more target substances is acquired.
摂取情報取得部３５５は、対象ユーザについて取得された、２以上の変化情報を用いて、所定の摂取条件を満たすか否かに関する判断を行う。そして、摂取情報取得部３５５は、判断結果に応じて、摂取情報を取得する。
The intake information acquisition unit 355 uses two or more pieces of change information acquired about the target user to determine whether or not a predetermined intake condition is met. Then, the intake information acquisition unit 355 acquires intake information according to the determination result.
本変形例においては、摂取情報取得部３５５は、２以上の変化情報のそれぞれについて所定の摂取条件を満たすか否かの判断を行う。すなわち、２以上の対象物質のそれぞれについて、摂取条件を満たすか否かの判断が行われる。そして、摂取情報取得部３５５は、各対象物質についての判断結果に基づいて、摂取情報を取得する。例えば、各対象物質のうち、対象ユーザが摂取するべきであると判断した１以上の対象物質の情報を含む摂取情報を取得する。また、摂取情報取得部３５５は、例えば、各対象物質のうち、対象ユーザが摂取するべきではないであると判断した１以上の対象物質の情報を含む摂取情報を取得してもよい。なお、「対象ユーザが摂取するべき」とは、「対象ユーザに与える（例えば、投与する）べき」と言ってもよい。
In this modified example, the intake information acquisition unit 355 judges whether or not a predetermined intake condition is met for each of the two or more pieces of change information. That is, a judgment is made for each of the two or more target substances as to whether or not the intake condition is met. The intake information acquisition unit 355 then acquires intake information based on the judgment result for each target substance. For example, the intake information acquisition unit 355 acquires intake information including information on one or more target substances that it has determined that the target user should ingest, among the target substances. The intake information acquisition unit 355 may also acquire intake information including information on one or more target substances that it has determined that the target user should not ingest, among the target substances. Note that "should be ingested by the target user" may also be expressed as "should be given (e.g., administered) to the target user."
なお、摂取情報取得部３５５は、例えば、各対象物質のうち、対象ユーザが摂取する対象物質として最も適していると判断した対象物質の情報を摂取情報として取得してもよい。この場合、例えば、変化情報において、疲労感のＶＡＳのスコアなどの主観情報を示すスコアが所定の方向に変化している量（例えば、減少量や増加量）が他より高くなるような対象物質を、対象ユーザが摂取するべき対象物質として最も適していると判断するようにしてもよい。
The intake information acquisition unit 355 may acquire, for example, information on a target substance that is determined to be the most suitable target substance for the target user to ingest from among the target substances as the intake information. In this case, for example, a target substance for which the amount of change in the score indicating subjective information such as the fatigue VAS score in a predetermined direction (for example, the amount of decrease or increase) is higher than the others in the change information may be determined to be the most suitable target substance for the target user to ingest.
なお、摂取情報取得部３５５は、例えば、２以上の変化情報を互いに比較した結果に基づいて、摂取情報を取得するようにしてもよい。例えば、最も主観情報を示すスコアの増加量（又は減少量）が大きくなる対象物質についての摂取情報を取得するなどしてもよい。この場合、摂取条件は、他の変化情報との比較結果が所定の結果であることであると言ってもよい。
The intake information acquisition unit 355 may acquire intake information based on the results of comparing two or more pieces of change information with each other. For example, it may acquire intake information for a target substance that results in the largest increase (or decrease) in the score indicating the most subjective information. In this case, it may be said that the intake condition is that the comparison result with other change information is a predetermined result.
このように、本変化例においては、情報処理装置３００が、２以上の対象物質のそれぞれについて対象ユーザの変化情報を容易に取得することができる。また、情報処理装置３００が、２以上の対象物質のそれぞれについての摂取条件の判断結果に基づいて摂取情報を取得して出力することができる。したがって、２以上の対象物質について、対象ユーザのいずれの被験物質を摂取するべきであるか又はいずれの被験物質を摂取するべきでないかに関する情報を出力することができる。
In this way, in this modified example, the information processing device 300 can easily acquire change information of the target user for each of two or more target substances. Furthermore, the information processing device 300 can acquire and output intake information based on the results of determining the intake conditions for each of two or more target substances. Therefore, for two or more target substances, information regarding which test substance the target user should or should not ingest can be output.
図８は、本実施の形態の一変形例に係る情報処理装置３００の摂取情報を出力する場合の動作の流れの一例について説明するフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the operational flow when outputting intake information of the information processing device 300 according to one variation of this embodiment.
（ステップＳ５４１）処理部１４０は、対象ユーザの入力情報を取得する。
(Step S541) The processing unit 140 acquires the input information of the target user.
（ステップＳ５４２）処理部１４０は、対象とする対象物質が互いに異なる２以上の学習情報を学習情報格納部３１１から取得する。
(Step S542) The processing unit 140 acquires two or more pieces of learning information that target different target substances from the learning information storage unit 311.
（ステップＳ５４３）処理部１４０は、入力情報を２以上の学習情報のそれぞれに適用することにより、対象ユーザについて、各対象物質に対応する変化情報を取得する。
(Step S543) The processing unit 140 applies the input information to each of the two or more pieces of learning information to obtain change information corresponding to each target substance for the target user.
（ステップＳ５４４）処理部１４０は、取得された２以上の対象物質のそれぞれに対応する変化情報を用いて、摂取条件判断処理を行う。
(Step S544) The processing unit 140 performs intake condition determination processing using the change information corresponding to each of the two or more target substances obtained.
図９は、本変形例に係る摂取条件判断処理を示すフローチャートである。
FIG. 9 is a flowchart showing the intake condition determination process for this modified example.
（ステップＳ５６１）処理部１４０は、カウンタｊに１をセットする。
(Step S561) The processing unit 140 sets counter j to 1.
（ステップＳ５６２）処理部１４０は、取得された変化情報のうちｊ番目の対象物質に対応する変化情報が、摂取条件を満たすか否かを判断する。摂取条件が満たされると判断した場合はステップＳ５６３に進み、そうでない場合はステップＳ５６４に進む。
(Step S562) The processing unit 140 determines whether the change information corresponding to the jth target substance among the acquired change information satisfies the intake condition. If it is determined that the intake condition is satisfied, the process proceeds to step S563, and if not, the process proceeds to step S564.
（ステップＳ５６３）処理部１４０は、ｊ番目の対象物質を対象ユーザが摂取すべきであるとする摂取情報を取得する。
(Step S563) The processing unit 140 obtains ingestion information indicating that the target user should ingest the jth target substance.
（ステップＳ５６４）処理部１４０は、カウンタｊを１だけインクリメントする。
(Step S564) The processing unit 140 increments the counter j by 1.
（ステップＳ５６５）処理部１４０は、ｊ番目の対象物質に対応する変化情報が存在するか否かを判断する。存在すると判断した場合には、ステップＳ５６２に戻る。そうでない場合には、上位の処理に戻る。
(Step S565) The processing unit 140 determines whether or not change information corresponding to the jth target substance exists. If it is determined that change information exists, the process returns to step S562. If not, the process returns to the upper level process.
（ステップＳ５４５）図８に戻って、処理部１４０は、取得した各摂取情報を、出力情報として出力する。すなわち、２以上の対象物質のうち対象ユーザが摂取すべきであると判断された対象物質についての摂取情報が出力される。その後、一連の処理を終了する。
(Step S545) Returning to FIG. 8, the processing unit 140 outputs each piece of acquired intake information as output information. That is, intake information for the target substance that is determined to be ingested by the target user out of two or more target substances is output. Thereafter, the series of processes ends.
なお、ステップＳ５６２において摂取条件が満たされると判断しなかった場合には、処理部１４０が、当該ｊ番目の対象物質を摂取すべきでないとする摂取情報を取得するようにしてもよい。
If it is not determined in step S562 that the intake condition is met, the processing unit 140 may obtain intake information indicating that the jth target substance should not be ingested.
（その他）
(others)
図１０は、上記実施の形態におけるコンピュータシステム８００の概観図である。図１１は、同コンピュータシステム８００のブロック図である。
FIG. 10 is an overview of a computer system 800 in the above embodiment. FIG. 11 is a block diagram of the same computer system 800.
これらの図においては、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の情報処理装置等を実現するコンピュータの構成例が示されている。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現されうる。
These figures show examples of computer configurations that execute the programs described in this specification to realize the information processing device and the like of the above-mentioned embodiments. The above-mentioned embodiments can be realized by computer hardware and computer programs executed thereon.
コンピュータシステム８００は、光ディスクドライブを含むコンピュータ８０１と、キーボード８０２と、マウス８０３と、モニタ８０４とを含む。
Computer system 800 includes a computer 801 that includes an optical disk drive, a keyboard 802, a mouse 803, and a monitor 804.
コンピュータ８０１は、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）８０１２に加えて、ＭＰＵ８０１３と、光ディスクドライブ８０１２等に接続されたバス８０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ８０１５と、ＭＰＵ８０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ８０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク（ＨＤＤ）８０１７とを含む。ここでは図示しないが、コンピュータ８０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでもよい。
In addition to an optical disk drive (ODD) 8012, the computer 801 includes an MPU 8013, a bus 8014 connected to the optical disk drive 8012 etc., a ROM 8015 for storing programs such as a boot-up program, a RAM 8016 connected to the MPU 8013 for temporarily storing instructions for application programs and providing temporary storage space, and a hard disk (HDD) 8017 for storing application programs, system programs, and data. Although not shown here, the computer 801 may further include a network card that provides a connection to a LAN.
コンピュータシステム８００に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるプログラムは、光ディスク８１０１に記憶されて、光ディスクドライブ８０１２に挿入され、さらにハードディスク８０１７に転送されてもよい。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ８０１に送信され、ハードディスク８０１７に記憶されてもよい。プログラムは実行の際にＲＡＭ８０１６にロードされる。プログラムは、光ディスク８１０１又はネットワークから直接、ロードされてもよい。
A program that causes the computer system 800 to execute the functions of the information processing device of the above-mentioned embodiment may be stored on an optical disk 8101, inserted into the optical disk drive 8012, and then transferred to the hard disk 8017. Alternatively, the program may be sent to the computer 801 via a network (not shown) and stored on the hard disk 8017. The program is loaded into the RAM 8016 when executed. The program may be loaded directly from the optical disk 8101 or the network.
プログラムは、コンピュータ８０１に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、又はサードパーティープログラム等を、必ずしも含まなくてもよい。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいればよい。コンピュータシステム８００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
The program does not necessarily have to include an operating system (OS) or a third party program that causes computer 801 to execute the functions of the information processing device of the above-mentioned embodiment. The program only needs to include an instruction portion that calls appropriate functions (modules) in a controlled manner to obtain the desired results. How computer system 800 operates is well known, and a detailed description will be omitted.
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
In addition, in the above program, the transmission step of transmitting information and the reception step of receiving information do not include processing performed by hardware, such as processing performed by a modem or interface card in the transmission step (processing that can only be performed by hardware).
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
Furthermore, the computer that executes the above program may be a single computer or multiple computers. In other words, it may perform centralized processing or distributed processing.
また、上記実施の形態において、一の装置に存在する２以上の構成要素は、物理的に一の媒体で実現されてもよい。
Furthermore, in the above embodiment, two or more components present in one device may be physically realized on one medium.
また、上記実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい（この場合、分散処理を行う複数の装置により構成されるシステム全体を１つの「装置」として把握することが可能である）。
Furthermore, in the above embodiments, each process (each function) may be realized by centralized processing in a single device (system), or may be realized by distributed processing by multiple devices (in this case, the entire system made up of multiple devices performing distributed processing can be considered as a single "device").
また、上記実施の形態において、各構成要素間で行われる情報の受け渡しは、例えば、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に異なるものである場合には、一方の構成要素による情報の出力と、他方の構成要素による情報の受け付けとによって行われてもよく、又は、その情報の受け渡しを行う２個の構成要素が物理的に同じものである場合には、一方の構成要素に対応する処理のフェーズから、他方の構成要素に対応する処理のフェーズに移ることによって行われてもよい。
In addition, in the above embodiments, the transfer of information between components may be performed, for example, by one component outputting information and the other component receiving information if the two components transferring the information are physically different, or, if the two components transferring the information are physically the same, by shifting from a processing phase corresponding to one component to a processing phase corresponding to the other component.
また、上記実施の形態において、各構成要素が実行する処理に関係する情報、例えば、各構成要素が受け付けたり、取得したり、選択したり、生成したり、送信したり、受信したりした情報や、各構成要素が処理で用いる閾値や数式、アドレス等の情報等は、上記説明で明記していなくても、図示しない記録媒体において、一時的に、又は長期にわたって保持されていてもよい。また、その図示しない記録媒体への情報の蓄積を、各構成要素、又は、図示しない蓄積部が行ってもよい。また、その図示しない記録媒体からの情報の読み出しを、各構成要素、又は、図示しない読み出し部が行ってもよい。
In addition, in the above embodiment, information related to the processing performed by each component, such as information accepted, acquired, selected, generated, transmitted, or received by each component, and information such as thresholds, formulas, and addresses used by each component in processing, may be temporarily or long-term stored in a recording medium (not shown) even if not specified in the above description. Furthermore, the storage of information in the recording medium (not shown) may be performed by each component or a storage unit (not shown). Furthermore, the reading of information from the recording medium (not shown) may be performed by each component or a reading unit (not shown).
また、上記実施の形態において、各構成要素等で用いられる情報、例えば、各構成要素が処理で用いる閾値やアドレス、各種の設定値等の情報がユーザによって変更されてもよい場合には、上記説明で明記していなくても、ユーザが適宜、それらの情報を変更できるようにしてもよく、又は、そうでなくてもよい。それらの情報をユーザが変更可能な場合には、その変更は、例えば、ユーザからの変更指示を受け付ける図示しない受付部と、その変更指示に応じて情報を変更する図示しない変更部とによって実現されてもよい。その図示しない受付部による変更指示の受け付けは、例えば、入力デバイスからの受け付けでもよく、通信回線を介して送信された情報の受信でもよく、所定の記録媒体から読み出された情報の受け付けでもよい。
In the above embodiment, if the information used by each component, for example, the thresholds, addresses, and various setting values used by each component in processing, may be changed by the user, the user may or may not be able to change that information as appropriate, even if not specified in the above description. If the information is changeable by the user, the change may be realized, for example, by a reception unit (not shown) that receives a change instruction from the user, and a change unit (not shown) that changes the information in response to the change instruction. The reception unit (not shown) may accept the change instruction from an input device, may receive information transmitted via a communication line, or may receive information read from a specified recording medium.
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものである。
The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications are possible, all of which are within the scope of the present invention.
変化情報に関する所定の行動とは、例えば、所定のタスクに取り組むことであってもよい。ここで所定のタスクとは、上述実施の形態のような１以上の被験物質の利用とは異なる行動をいう。所定のタスクとは、例えば、所定の運動プログラムを行うこと（運動すること）や、脳機能に影響することを企図した作業（例えば、パズル、ゲーム等）を行うことなどであるが、これらに限られない。この場合、種々の各教師データには、一のユーザについての、複数の生体属性値と、所定のタスクに取り組んだ前後の主観情報の変化情報とが含まれていればよい。これにより、上述の実施の形態と同様に、情報処理装置が、入力情報と学習情報とを用いて、対象ユーザの所定のタスクに取り組む前後における健康に関する主観情報の変化情報を取得することができる。したがって、個々のユーザについての所定の行動の効果に関する情報を容易に得ることができる。
The predetermined behavior related to the change information may be, for example, working on a predetermined task. Here, the predetermined task refers to a behavior other than the use of one or more test substances as in the above-mentioned embodiment. The predetermined task may be, for example, but is not limited to, performing a predetermined exercise program (exercising) or performing an activity intended to affect brain function (e.g., puzzles, games, etc.). In this case, each of the various teacher data may include, for one user, multiple bioattribute values and change information on subjective information before and after working on a predetermined task. This allows the information processing device to use the input information and learning information to obtain change information on subjective information related to health of the target user before and after working on a predetermined task, as in the above-mentioned embodiment. Therefore, information on the effect of a predetermined behavior on an individual user can be easily obtained.
上述の実施の形態のうち、一部の構成要素や機能が省略されていてもよい。
Some of the components and functions of the above-described embodiments may be omitted.
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、個々のユーザの被験物質の摂取等の所定の行動の前後の主観情報の変化をより高精度に予測することができるという効果を有し、情報処理装置等として有用である。
As described above, the information processing device according to the present invention has the effect of being able to predict with high accuracy the change in subjective information before and after a specific action, such as the ingestion of a test substance, of an individual user, and is useful as an information processing device, etc.
１ 情報処理システム
１１０ 格納部
１２０ 受信部
１３０ 受付部
１４０ 処理部
１７０ 送信部
３００ 情報処理装置
３１１ 学習情報格納部
３１５ ユーザ情報格納部
３１９ 教師データ格納部
３４１ 学習情報取得部
３４３ 入力情報取得部
３４５ 変化情報取得部
３４７ 変化情報出力部
３５５ 摂取情報取得部
３５７ 摂取情報出力部
３６５ 学習部
３６７ 採用条件判断部
６００ 端末装置
６６１ 表示部 REFERENCE SIGNSLIST 1 Information processing system 110 Storage unit 120 Receiving unit 130 Accepting unit 140 Processing unit 170 Transmission unit 300 Information processing device 311 Learning information storage unit 315 User information storage unit 319 Teacher data storage unit 341 Learning information acquisition unit 343 Input information acquisition unit 345 Change information acquisition unit 347 Change information output unit 355 Intake information acquisition unit 357 Intake information output unit 365 Learning unit 367 Adoption condition determination unit 600 Terminal device 661 Display unit
１１０ 格納部
１２０ 受信部
１３０ 受付部
１４０ 処理部
１７０ 送信部
３００ 情報処理装置
３１１ 学習情報格納部
３１５ ユーザ情報格納部
３１９ 教師データ格納部
３４１ 学習情報取得部
３４３ 入力情報取得部
３４５ 変化情報取得部
３４７ 変化情報出力部
３５５ 摂取情報取得部
３５７ 摂取情報出力部
３６５ 学習部
３６７ 採用条件判断部
６００ 端末装置
６６１ 表示部 REFERENCE SIGNS
Claims (9)
- ２以上のユーザに関する２以上の教師データであって、それぞれ、一のユーザの２種以上の生体属性値と当該ユーザの所定の行動の前後における健康に関する主観情報の変化情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報を取得する学習情報取得部と、
一の対象ユーザに関する前記２種以上の生体属性値を含む入力情報を取得する入力情報取得部と、
前記学習情報と前記入力情報とに基づいて前記対象ユーザについての前記変化情報を取得する変化情報取得部と、
前記変化情報を出力する変化情報出力部とを備える、情報処理装置。 a learning information acquisition unit that acquires learning information configured using two or more pieces of teacher data related to two or more users, each of which has two or more types of biometric attribute values of one user and information on changes in subjective information related to health of the user before and after a predetermined behavior of the user;
an input information acquisition unit that acquires input information including the two or more types of biometric attribute values related to one target user;
a change information acquisition unit that acquires the change information about the target user based on the learning information and the input information;
and a change information output unit that outputs the change information. - 前記学習情報取得部は、
前記２以上の教師データを用いて前記学習情報を構成する学習部を有し、
前記学習部により構成された前記学習情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。 The learning information acquisition unit
A learning unit that configures the learning information using the two or more pieces of teacher data,
The information processing apparatus according to claim 1 , further comprising: a learning unit configured to obtain the learning information. - 前記学習情報取得部は、前記教師データの候補となるデータについて、所定の行動前の前記主観情報に関する採用条件を満たすか否かに関する判断を行う採用条件判断部を有し、
前記学習部は、前記採用条件判断部により前記採用条件を満たすと判断された２以上のデータを前記２以上の教師データとして用いて、前記学習情報を構成する、請求項２に記載の情報処理装置。 The learning information acquisition unit has an adoption condition determination unit that determines whether or not data that is a candidate for the teacher data satisfies an adoption condition regarding the subjective information before a predetermined action,
The information processing apparatus according to claim 2 , wherein the learning unit uses two or more pieces of data determined by the adoption condition determination unit to satisfy the adoption condition as the two or more pieces of teacher data to configure the learning information. - 前記学習情報は、機械学習の学習処理により構成された予測モデルであり、
前記変化情報取得部は、前記学習情報を用いた機械学習の予測処理により、前記変化情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。 The learning information is a prediction model configured by a machine learning learning process,
The information processing device according to claim 1 , wherein the change information acquisition unit acquires the change information by a machine learning prediction process using the learning information. - 前記学習情報は、前記２種以上の生体属性値のそれぞれを要素とするベクトル及び前記変化情報を有する対応情報を２以上含む対応表であり、
前記変化情報取得部は、前記入力情報の前記２種以上の生体属性値のそれぞれを要素とするベクトルに対して所定の類似条件を満たすベクトルに対応する１以上の前記変化情報を特定し、特定結果に基づいて前記変化情報を取得する、請求項１に記載の情報処理装置。 the learning information is a correspondence table including two or more pieces of correspondence information having vectors each having the two or more types of biometric attribute values as elements and the change information,
The information processing device according to claim 1 , wherein the change information acquisition unit identifies one or more pieces of change information corresponding to a vector that satisfies a predetermined similarity condition for a vector having elements of each of the two or more types of biometric attribute values of the input information, and acquires the change information based on the identification result. - 前記所定の行動は、１以上の被験物質を摂取すること又は１以上の被験物質を投与されることであり、
前記変化情報取得部により取得された前記対象ユーザの前記変化情報を用いて所定の摂取条件を満たすか否かに関する判断を行い、判断結果に応じて、当該対象ユーザが摂取するべき１以上の被験物質又は当該対象ユーザが摂取するべきではない１以上の被験物質に関する摂取情報を取得する摂取情報取得部と、
前記摂取情報を出力する摂取情報出力部とを備える、請求項１に記載の情報処理装置。 the predetermined behavior is ingesting one or more test substances or being administered one or more test substances;
an intake information acquisition unit that uses the change information of the target user acquired by the change information acquisition unit to determine whether a predetermined intake condition is satisfied, and acquires intake information regarding one or more test substances that the target user should ingest or one or more test substances that the target user should not ingest, depending on a result of the determination;
The information processing device according to claim 1 , further comprising an intake information output unit that outputs the intake information. - 前記学習情報取得部は、それぞれについて対応する前記１以上の被験物質が互いに異なる２以上の学習情報を取得するように構成されており、
前記変化情報取得部は、前記２以上の学習情報を用いて、学習情報毎に、前記変化情報を取得するように構成されており、
前記摂取情報取得部は、前記変化情報取得部により取得された前記対象ユーザの前記変化情報のそれぞれを用いて所定の摂取条件を満たすか否かに関する判断を行い、判断結果に応じて、前記摂取情報を取得するように構成されている、請求項６に記載の情報処理装置。 The learning information acquisition unit is configured to acquire two or more pieces of learning information, each of which corresponds to one or more test substances different from each other;
the change information acquisition unit is configured to acquire the change information for each piece of learning information by using the two or more pieces of learning information;
7. The information processing device according to claim 6, wherein the intake information acquisition unit is configured to determine whether or not a predetermined intake condition is satisfied using each of the change information of the target user acquired by the change information acquisition unit, and to acquire the intake information according to a determination result. - 学習情報取得部、入力情報取得部、変化情報取得部、及び変化情報出力部を用いて行われる情報処理方法であって、
前記学習情報取得部が、２以上のユーザに関する２以上の教師データであって、それぞれ一のユーザの２種以上の生体属性値と当該ユーザの所定の行動の前後における健康に関する主観情報の変化情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報を取得する学習情報取得ステップと、
前記入力情報取得部が、一の対象ユーザに関する前記２種以上の生体属性値を含む入力情報を取得する入力情報取得ステップと、
前記変化情報取得部が、前記学習情報と前記入力情報とに基づいて前記対象ユーザについての前記変化情報を取得する変化情報取得ステップと、
前記変化情報出力部が、前記変化情報を出力する変化情報出力ステップとを含む、情報処理方法。 An information processing method performed by using a learning information acquisition unit, an input information acquisition unit, a change information acquisition unit, and a change information output unit,
a learning information acquiring step in which the learning information acquiring unit acquires learning information configured using two or more pieces of teacher data related to two or more users, each of which has two or more types of biometric attribute values of one user and information on changes in subjective information related to health of the user before and after a predetermined behavior of the user;
an input information acquisition step in which the input information acquisition unit acquires input information including the two or more types of biometric attribute values related to one target user;
a change information acquisition step in which the change information acquisition unit acquires the change information about the target user based on the learning information and the input information;
The information processing method includes a change information output step in which the change information output unit outputs the change information. - コンピュータを、
２以上のユーザに関する２以上の教師データであって、それぞれ一のユーザの２種以上の生体属性値と当該ユーザの所定の行動の前後における健康に関する主観情報の変化情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報を取得する学習情報取得部と、
一の対象ユーザに関する前記２種以上の生体属性値を含む入力情報を取得する入力情報取得部と、
前記学習情報と前記入力情報とに基づいて前記対象ユーザについての前記変化情報を取得する変化情報取得部と、
前記変化情報を出力する変化情報出力部と、として機能させるための、プログラム。 Computer,
a learning information acquisition unit that acquires learning information configured using two or more pieces of teacher data related to two or more users, each of which has two or more types of biometric attribute values of one user and information on changes in subjective information related to health of the user before and after a predetermined behavior of the user;
an input information acquisition unit that acquires input information including the two or more types of biometric attribute values related to one target user;
a change information acquisition unit that acquires the change information about the target user based on the learning information and the input information;
a change information output unit that outputs the change information.
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2022-208234 | 2022-12-26 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2024142989A1 true WO2024142989A1 (en) | 2024-07-04 |
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