(57)【要約】【課題】スマートスピーカのユーザである医師に対して、医薬情報担当者の主観によらない中立的、且つ、科学的な情報提供をすることができるスマートＭＲシステム、スマートＭＲサーバ、スマートＭＲ方法、および、スマートＭＲプログラムを提供することを課題とする。【解決手段】スマートスピーカを介してユーザコメントが音声入力された場合、ユーザコメントの音声認識結果を取得し、医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して音声認識結果の最適解となる応答データを生成し、応答データをスマートスピーカに音声出力させるように制御する。【選択図】図１
2020194439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入出力部を備えたスマートスピーカ、および、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバを通信可能に接続したスマートＭＲシステムであって、
前記記憶部は、
医薬情報を記憶する医薬記憶手段、
を備え、
前記制御部は、
前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得手段と、
前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成手段と、
前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御手段と、
を備えたことを特徴とするスマートＭＲシステム。
【請求項２】
前記医薬情報は、
各疾患への医薬品の処方により生じた副作用に対する対処方法データ、および／または、対処結果を含む対処事例データを含み、
前記応答生成手段は、
更に、前記対処事例データを教師データとし、且つ、前記音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、前記音声認識結果の最適解となる前記応答データを生成することを特徴とする請求項１に記載のスマートＭＲシステム。
【請求項３】
前記制御部は、
情報提供データを生成する情報提供生成手段と、
前記情報提供データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する情報提供出力制御手段と、
を更に備えことを特徴とする請求項１または２に記載のスマートＭＲシステム。
【請求項４】
前記制御部は、
前記音声認識結果に対応する前記対処事例データが前記医薬記憶手段に登録されているか否かを判定する登録判定手段、
を更に備え、
前記応答生成手段は、
前記登録判定手段により前記対処事例データが前記医薬記憶手段に登録されていないと判定された場合、対処事例データを教師データとし、且つ、前記音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、前記音声認識結果の最適解となる前記応答データを生成することを特徴とする請求項２に記載のスマートＭＲシステム。
【請求項５】
前記スマートＭＲサーバは、
更に、入出力部を備えた質問者の端末装置と通信可能に接続し、
前記情報提供データは、
前記質問者からの質問データを含み、
前記制御部は、
前記音声認識結果に基づいて、前記質問データに対する質問回答データを生成する質問回答生成手段と、
前記質問回答データを含む発信通話データを前記質問者の端末装置の前記入出力部に音声出力させ、当該発信通話データに対する応答を前記質問者の端末装置の前記入出力部を介して入力させるように制御し、当該質問者の応答通話データを取得する応答通話取得手段と、
を更に備えたことを特徴とする請求項３に記載のスマートＭＲシステム。
【請求項６】
前記質問回答生成手段は、
更に、前記音声認識結果に基づいて、前記質問回答データの緊急度を判定し、当該緊急度が高い場合、警告データを生成することを特徴とする請求項５に記載のスマートＭＲシステム。
【請求項７】
前記スマートスピーカは、
記憶部と制御部とを更に備え、
前記スマートスピーカの前記記憶部は、
ユーザの声紋データを記憶する声紋記憶手段、
を備え、
前記スマートスピーカの前記制御部は、
前記スマートスピーカの前記入出力部を介して音声入力された音声データが、前記声紋データに一致するか否かを判定する声紋判定手段と、
前記声紋判定手段により前記音声データが前記声紋データに一致すると判定された場合、当該音声データを前記ユーザコメントのユーザコメントデータとして取得するユーザコメント取得手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載のスマートＭＲシステム。
【請求項８】
入出力部を備えたスマートスピーカに通信可能に接続された、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバであって、
前記記憶部は、
医薬情報を記憶する医薬記憶手段、
を備え、
前記制御部は、
前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得手段と、
前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成手段と、
前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御手段と、
を備えたことを特徴とするスマートＭＲサーバ。
【請求項９】
入出力部を備えたスマートスピーカ、および、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバを通信可能に接続したスマートＭＲシステムに実行させるためのスマートＭＲ方法であって、
前記記憶部は、
医薬情報を記憶する医薬記憶手段、
を備え、
前記制御部で実行させる、
前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得ステップと、
前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成ステップと、
前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御ステップと、
を含むことを特徴とするスマートＭＲ方法。
【請求項１０】
入出力部を備えたスマートスピーカに通信可能に接続された、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバに実行させるためのスマートＭＲ方法であって、
前記記憶部は、
医薬情報を記憶する医薬記憶手段、
を備え、
前記制御部で実行させる、
前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得ステップと、
前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成ステップと、
前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御ステップと、
を含むことを特徴とするスマートＭＲ方法。
【請求項１１】
入出力部を備えたスマートスピーカに通信可能に接続された、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバに実行させるためのスマートＭＲプログラムであって、
前記記憶部は、
医薬情報を記憶する医薬記憶手段、
を備え、
前記制御部において、
前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得ステップと、
前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成ステップと、
前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御ステップと、
を実行させるためのスマートＭＲプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スマートＭＲシステム、スマートＭＲサーバ、スマートＭＲ方法、および、スマートＭＲプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１記載の薬品の安全性確認支援システムにおいては、医師等により利用端末に入力された要求に応じて自動で副作用を含む薬の処方情報を提供する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１７８７２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の従来の薬品の安全性確認支援システムにおいては、スマートスピーカ（ＡＩスピーカ）を利用者端末として使用して、医薬品の副作用等を提供することができなかったという課題があった。
【０００５】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、スマートスピーカのユーザである医師に対して、医薬情報担当者（ＭＲ：Ｍｅｄｉｃａｌ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ）の主観によらない中立的、且つ、科学的な情報提供をすることができるスマートＭＲシステム、スマートＭＲサーバ、スマートＭＲ方法、および、スマートＭＲプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係るスマートＭＲシステムは、入出力部を備えたスマートスピーカ、および、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバを通信可能に接続したスマートＭＲシステムであって、前記記憶部は、医薬情報を記憶する医薬記憶手段、を備え、前記制御部は、前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得手段と、前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成手段と、前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御手段と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
また、本発明に係るスマートＭＲシステムにおいて、前記医薬情報は、各疾患への医薬品の処方により生じた副作用に対する対処方法データ、および／または、対処結果を含む対処事例データを含み、前記応答生成手段は、更に、前記対処事例データを教師データとし、且つ、前記音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、前記音声認識結果の最適解となる前記応答データを生成することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るスマートＭＲシステムにおいて、前記制御部は、情報提供データを生成する情報提供生成手段と、前記情報提供データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する情報提供出力制御手段と、を更に備えことを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るスマートＭＲシステムにおいて、前記制御部は、前記音声認識結果に対応する前記対処事例データが前記医薬記憶手段に登録されているか否かを判定する登録判定手段、を更に備え、前記応答生成手段は、前記登録判定手段により前記対処事例データが前記医薬記憶手段に登録されていないと判定された場合、対処事例データを教師データとし、且つ、前記音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、前記音声認識結果の最適解となる前記応答データを生成することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るスマートＭＲシステムにおいて、前記スマートＭＲサーバは、更に、入出力部を備えた質問者の端末装置と通信可能に接続し、前記情報提供データは、前記質問者からの質問データを含み、前記制御部は、前記音声認識結果に基づいて、前記質問データに対する質問回答データを生成する質問回答生成手段と、前記質問回答データを含む発信通話データを前記質問者の端末装置の前記入出力部に音声出力させ、当該発信通話データに対する応答を前記質問者の端末装置の前記入出力部を介して入力させるように制御し、当該質問者の応答通話データを取得する応答通話取得手段と、を更に備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係るスマートＭＲシステムにおいて、前記質問回答生成手段は、更に、前記音声認識結果に基づいて、前記質問回答データの緊急度を判定し、当該緊急度が高い場合、警告データを生成することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るスマートＭＲシステムにおいて、前記スマートスピーカは、記憶部と制御部とを更に備え、前記スマートスピーカの前記記憶部は、ユーザの声紋データを記憶する声紋記憶手段、を備え、前記スマートスピーカの前記制御部は、前記スマートスピーカの前記入出力部を介して音声入力された音声データが、前記声紋データに一致するか否かを判定する声紋判定手段と、前記声紋判定手段により前記音声データが前記声紋データに一致すると判定された場合、当該音声データを前記ユーザコメントのユーザコメントデータとして取得するユーザコメント取得手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係るスマートＭＲサーバにおいて、入出力部を備えたスマートスピーカに通信可能に接続された、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバであって、前記記憶部は、医薬情報を記憶する医薬記憶手段、を備え、前記制御部は、前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得手段と、前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成手段と、前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係るスマートＭＲ方法は、入出力部を備えたスマートスピーカ、および、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバを通信可能に接続したスマートＭＲシステムに実行させるためのスマートＭＲ方法であって、前記記憶部は、医薬情報を記憶する医薬記憶手段、を備え、前記制御部で実行させる、前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得ステップと、前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成ステップと、前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係るスマートＭＲ方法は、入出力部を備えたスマートスピーカに通信可能に接続された、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバに実行させるためのスマートＭＲ方法であって、前記記憶部は、医薬情報を記憶する医薬記憶手段、を備え、前記制御部で実行させる、前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得ステップと、前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成ステップと、前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係るスマートＭＲプログラムは、入出力部を備えたスマートスピーカに通信可能に接続された、記憶部と制御部とを備えたスマートＭＲサーバに実行させるためのスマートＭＲプログラムであって、前記記憶部は、医薬情報を記憶する医薬記憶手段、を備え、前記制御部において、前記スマートスピーカの前記入出力部を介してユーザコメントが音声入力された場合、前記ユーザコメントの音声認識結果を取得する音声認識結果取得ステップと、前記医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して前記音声認識結果の最適解となる応答データを生成する応答生成ステップと、前記応答データを前記スマートスピーカの前記入出力部に音声出力させるように制御する応答出力制御ステップと、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、益々高度化する医薬品情報を、ＭＲの資質に影響されずに処方医師に提供できるという効果を奏する。また、本発明によれば、医師からの情報提供要求に対して、ＭＲの訪問を待つといった時間的・空間的制限無しに対応できるという効果を奏する。また、本発明によれば、高度に専門的な内容についての医学的議論に対して、スマートスピーカを通じて、製薬企業内の医学専門家、または、他のユーザ医師の見解を取得できるという効果を奏する。また、本発明によれば、製薬企業にとっては、優秀なＭＲを大量育成する労力・コストを削減することができるという効果を奏する。これにより、本発明によれば、ＭＲの人的資質に左右されないため、医師への情報提供の質を担保できるという効果を奏する。また、本発明によれば、個別の医師からの情報提供要求に対して、より適切な情報提供が可能となり、情報交換履歴より個別化サービスを提供できるという効果を奏する。また、本発明によれば、医師および医療機関に提供する情報の集中管理が可能となるため、不適切な情報提供の防止、ならびに、製薬企業から医師への情報提供の質および効率を改善できるという効果を奏する。また、本発明によれば、医師との接点であるスマートスピーカによる情報提供方法、および、製薬企業との接点であるデータベースのデータ入力方法についてユーザエクスペリエンス（ＵＸ）デザインを適用することにより、２４時間対応可能な対面型サービスを提供でき、患者のＱＯＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ  Ｏｆ  Ｌｉｆｅ）の向上を図ることができるという効果を奏する。また、本発明によれば、製薬企業および公的機関にとっては、緊急情報を可及的速やかに必要とする組織および患者に届けることを可能とするテーラメイド型伝達方法を獲得できるという効果を奏する。また、本発明によれば、画一的サービスだけでなく、ユーザおよびユーザ間のデマンドに応じた適切な情報を提供するというＭＲのノウハウ技術を蓄積でき、更なるサービス向上を図ることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本実施形態におけるスマートＭＲシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、本実施形態におけるスマートＭＲシステムの処理の一例を示すフローチャートである。
【図３】図３は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。
【図４】図４は、図３の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図５】図５は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。
【図６】図６は、図５の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図７】図７は、図５の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図８】図８は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。
【図９】図９は、図８の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１０】図１０は、図８の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１１】図１１は、図８の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１２】図１２は、図８の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１３】図１３は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。
【図１４】図１４は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。
【図１５】図１５は、図１３および図１４の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１６】図１６は、図１３および図１４の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１７】図１７は、図１３および図１４の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１８】図１８は、図１３および図１４の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図１９】図１９は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。
【図２０】図２０は、図１９の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【図２１】図２１は、図１９の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明は本実施形態により限定されるものではない。
【００２０】
［１．スマートＭＲシステムの構成］
本実施形態に係る端末装置１００、スマートＭＲサーバ（サーバ）２００、および、スマートスピーカ４００を通信可能に接続したスマートＭＲシステムの構成の一例について、図１を参照して説明する。図１は、本実施形態におけるスマートＭＲシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【００２１】
［端末装置１００の構成］
図１において、端末装置１００は、携帯電話、スマートフォン、タブレット端末、ＰＨＳもしくはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔｓ）等の携帯端末、または、一般に市販されるデスクトップ型もしくはノート型のパーソナルコンピュータ等の情報処理装置等であってもよい。
【００２２】
端末装置１００は、制御部１０２と記憶部１０６と入出力部１１２とを備えており、端末装置１００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００２３】
入出力部１１２は、データの入出力（Ｉ／Ｏ）を行う機能を有していてもよい。ここで、入出力部１１２は、例えば、キー入力部、タッチパネル、コントロールパッド（例えば、タッチパッド、および、ゲームパッド等）、マウス、キーボード、プロジェクタ、および、マイク等であってもよい。また、入出力部１１２は、アプリケーション等の（入出力）情報を表示する表示部（例えば、液晶または有機ＥＬ等から構成されるディスプレイ、モニタ、および、タッチパネル等）であってもよい。また、入出力部１１２は、音声情報を音声として出力する音声出力部（例えば、スピーカ等）であってもよい。また、入出力部１１２は、ＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子で撮影した画像（静止画および動画）をデジタルデータとして記録する画像入力部（例えば、カメラ等）であってもよい。また、入出力部１１２は、指紋センサ、虹彩認証もしくは顔認証等に利用可能なカメラ（例えば、赤外線カメラ等）、および／または、静脈センサ等の生体センサであってもよい。
【００２４】
端末装置１００は、他の装置とネットワーク３００を介して通信可能に接続し、他の装置とデータを通信する機能を有する。ここで、ネットワーク３００は、端末装置１００と他の装置とを相互に通信可能に接続する機能を有し、例えば、インターネットおよび／またはＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等である。
【００２５】
記憶部１０６には、各種のデータベース、テーブル、および／または、ファイルなどが格納される。記憶部１０６には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）と協働してＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）に命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部１０６として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、および／または、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等を用いることができる。記憶部１０６は、入出力部１１２にて記録された画像データ、ネットワーク３００を介して受信されたデータ、および／または、入出力部１１２を介して入力された入力データ等を記憶していてもよい。
【００２６】
制御部１０２は、端末装置１００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部１０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。例えば、制御部１０２は、入出力部１１２にて記録された画像データの取得および画像データに含まれる文字データ（ＵＲＬ等）のデータ読取、ネットワーク３００を介したデータ送受信、入出力部１１２を介して入力された入力データの取得、ならびに、入出力部１１２でのデータ（画面）表示等の各処理を実行してもよい。
【００２７】
［サーバ２００の構成］
図１において、サーバ２００は、パーソナルコンピュータ、または、ワークステーション等の情報処理装置であってもよい。サーバ２００は、制御部２０２と記憶部２０６とを備えており、サーバ２００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。サーバ２００は、ネットワーク３００を介して、他の装置と相互に通信可能に接続されている。
【００２８】
記憶部２０６には、各種のデータベース、テーブル、および／または、ファイルなどが格納される。記憶部２０６には、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部２０６は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、および／または、ＳＳＤ等のストレージ手段であり、各種のデータベースやテーブルを格納する。記憶部２０６は、機能概念的に、医薬データベース２０６ａを備えている。
【００２９】
医薬データベース２０６ａは、医薬情報を記憶する。ここで、医薬情報は、各疾患への医薬品の処方により生じた副作用の副作用データ、当該副作用に対する対処方法データ、および／または、対処結果（例えば、転帰等）を含む対処事例データを含んでいてもよい。また、医薬情報は、医薬品データ、医療機関データ、医師データ、医師会会員データ、学会登録医データ、学会認定医データ、学会専門医データ、学会指導医データ、医薬品の安全性情報、参考文献データ、併用禁忌データ、対応策データ、処方データ、糖尿病治療薬データ、臨床試験データ、副作用入力データ、および／または、通話記録データ等を含んでいてもよい。
【００３０】
制御部２０２は、サーバ２００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部２０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部２０２は、機能概念的に、情報提供生成部２０２ａと、情報提供出力制御部２０２ｂと、音声認識結果取得部２０２ｃと、登録判定部２０２ｄと、応答生成部２０２ｅと、応答出力制御部２０２ｆと、ユーザコメント入力制御部２０２ｇと、報告生成部２０２ｈと、報告送信部２０２ｉと、質問回答生成部２０２ｊと、応答通話取得部２０２ｋとを備えている。
【００３１】
情報提供生成部２０２ａは、情報提供データを生成する。ここで、情報提供生成部２０２ａは、ユーザ（医師）に対する情報提供に関する情報提供データを生成してもよい。また、情報提供データは、質問者（ＭＤ（Ｄｏｃｔｏｒ  ｏｆ  Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）担当者、または、患者等）からの質問データを含んでいてもよい。
【００３２】
情報提供出力制御部２０２ｂは、情報提供データをスマートスピーカ４００の入出力部４１２に音声出力させるように制御する。
【００３３】
音声認識結果取得部２０２ｃは、スマートスピーカ４００の入出力部４１２を介してユーザコメントが音声入力された場合、ユーザコメントの音声認識結果を取得する。ここで、音声認識結果取得部２０２ｃは、自然言語処理を用いて、ユーザコメントの音声認識結果を取得してもよい。また、音声認識結果取得部２０２ｃは、自然言語処理を用いて単語データまたは文節データ等をノードとして設定した、ユーザコメントの音声認識結果を取得してもよい。
【００３４】
登録判定部２０２ｄは、音声認識結果に対応する医薬情報が医薬データベース２０６ａに登録されているか否かを判定する。ここで、登録判定部２０２ｄは、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されているか否かを判定してもよい。
【００３５】
応答生成部２０２ｅは、音声認識結果の応答データを生成する。ここで、応答生成部２０２ｅは、医薬情報に基づいて、機械学習手法を利用して音声認識結果の最適解となる応答データを生成してもよい。また、応答生成部２０２ｅは、対処事例データを教師データとし、且つ、音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、音声認識結果の最適解となる応答データを生成してもよい。また、応答生成部２０２ｅは、登録判定部２０２ｄにより対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されていないと判定された場合、対処事例データを教師データとし、且つ、音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、音声認識結果の最適解となる応答データを生成してもよい。また、応答生成部２０２ｅは、音声認識結果にノードとして設定された文節データ等に基づいて、医薬データベース２０６ａに記憶された類似の対処事例データを特定し、当該類似の対処事例データを教師データとし、且つ、音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、音声認識結果の最適解となる応答データを生成してもよい。また、応答生成部２０２ｅは、音声認識結果に対応する対処事例データが無い旨を示す応答データを生成してもよい。また、機械学習は、ニューラルネットワーク、決定木学習、相関ルール学習、遺伝的プログラミング、帰納理論プログラミング、サポートベクターマシーン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク、強化学習、および／または、表現学習等であってもよい。
【００３６】
応答出力制御部２０２ｆは、応答データをスマートスピーカ４００の入出力部４１２に音声出力させるように制御する。
【００３７】
ユーザコメント入力制御部２０２ｇは、応答データをスマートスピーカ４００の入出力部４１２に音声出力させ、当該応答データに対するユーザコメントをスマートスピーカ４００の入出力部４１２を介して音声入力させるように制御する。
【００３８】
報告生成部２０２ｈは、応答データ、音声認識結果、および、医薬情報に基づいて、報告データを生成する。
【００３９】
報告送信部２０２ｉは、報告データを端末装置１００に送信する。
【００４０】
質問回答生成部２０２ｊは、音声認識結果に基づいて、質問データに対する質問回答データを生成する。ここで、質問回答生成部２０２ｊは、音声認識結果に基づいて、質問回答データの緊急度を判定し、当該緊急度が高い場合、警告データを生成してもよい。また、質問回答生成部２０２ｊは、警告データを端末装置１００に送信してもよい。
【００４１】
応答通話取得部２０２ｋは、質問回答データを含む発信通話データを質問者の端末装置１００の入出力部１１２に音声出力させ、当該発信通話データに対する応答を質問者の端末装置１００の入出力部１１２を介して入力させるように制御し、当該質問者の応答通話データを取得する。ここで、応答通話取得部２０２ｋは、応答通話データを医薬データベース２０６ａに格納してもよい。また、応答通話取得部２０２ｋは、応答通話データに基づいて、通知完了データを生成し、当該通知完了データをスマートスピーカ４００の入出力部４１２に音声出力させるように制御してもよい。
【００４２】
［スマートスピーカ４００の構成］
図１において、スマートスピーカ４００は、対話型の音声操作に対応したＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）アシスタントを利用可能なＡＩスピーカ等のスピーカであってもよい。スマートスピーカ４００は、制御部４０２と記憶部４０６と入出力部４１２とを備えており、スマートスピーカ４００が備えている各部は、任意の通信路を介して通信可能に接続されている。スマートスピーカ４００は、ネットワーク３００を介して、他の装置と相互に通信可能に接続されている。
【００４３】
入出力部４１２は、データの入出力（Ｉ／Ｏ）を行う機能を有していてもよい。ここで、入出力部４１２は、例えば、キー入力部、タッチパネル、コントロールパッド、マウス、キーボード、プロジェクタ、および、マイク等であってもよい。また、入出力部４１２は、アプリケーション等の（入出力）情報を表示する表示部であってもよい。また、入出力部４１２は、音声情報を音声として出力する音声出力部であってもよい。また、入出力部４１２は、ＣＣＤイメージセンサまたはＣＭＯＳイメージセンサ等の撮像素子で撮影した画像をデジタルデータとして記録する画像入力部であってもよい。また、入出力部４１２は、指紋センサ、虹彩認証もしくは顔認証等に利用可能なカメラ（例えば、赤外線カメラ等）、および／または、静脈センサ等の生体センサであってもよい。
【００４４】
記憶部４０６には、各種のデータベース、テーブル、および／または、ファイルなどが格納される。記憶部４０６には、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与えて各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録される。記憶部４０６は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、および／または、ＳＳＤ等のストレージ手段であり、各種のデータベースやテーブルを格納する。記憶部４０６は、入出力部４１２にて記録された音声データ等を記憶していてもよい。記憶部４０６は、機能概念的に、声紋ファイル４０６ａを備えている。
【００４５】
声紋ファイル４０６ａは、ユーザの声紋データを記憶する。
【００４６】
制御部４０２は、スマートスピーカ４００を統括的に制御するＣＰＵ等である。制御部４０２は、ＯＳ等の制御プログラム・各種の処理手順等を規定したプログラム・所要データなどを格納するための内部メモリを有し、格納されているこれらのプログラムに基づいて種々の情報処理を実行する。制御部４０２は、機能概念的に、声紋判定部４０２ａと、ユーザコメント取得部４０２ｂとを備えている。
【００４７】
声紋判定部４０２ａは、スマートスピーカ４００の入出力部４１２を介して音声入力された音声データが、声紋データに一致するか否かを判定する。ここで、声紋判定部４０２ａは、スマートスピーカ４００の入出力部４１２を介して音声入力された音声データを取得してもよい。また、声紋判定部４０２ａは、ユーザの声紋データを声紋ファイル４０６ａに登録してもよい。
【００４８】
ユーザコメント取得部４０２ｂは、声紋判定部４０２ａにより音声データが声紋データに一致すると判定された場合、当該音声データをユーザコメントデータとして取得する。ここで、ユーザコメント取得部４０２ｂは、ユーザコメントデータをサーバ２００に送信してもよい。
【００４９】
［２．スマートＭＲシステムの処理］
本実施形態に係るスマートＭＲシステムの処理の一例について、図２から図２１を参照して説明する。図２は、本実施形態におけるスマートＭＲシステムの処理の一例を示すフローチャートである。
【００５０】
図２に示すように、スマートスピーカ４００の声紋判定部４０２ａは、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００の入出力部４１２を介して音声データが音声入力された場合、当該音声データを取得する（ステップＳＡ−１）。
【００５１】
そして、スマートスピーカ４００の声紋判定部４０２ａは、音声データが、声紋ファイル４０６ａに記憶されたユーザ医師の声紋データに一致するか否かを判定する（ステップＳＡ−２）。
【００５２】
そして、スマートスピーカ４００の声紋判定部４０２ａは、音声データがユーザ医師の声紋データに一致しないと判定した場合（ステップＳＡ−２：Ｎｏ）、ユーザ認証失敗と見做して、処理を終了する。
【００５３】
一方、スマートスピーカ４００の声紋判定部４０２ａは、音声データがユーザ医師の声紋データに一致すると判定した場合（ステップＳＡ−２：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＡ−３に移行させる。
【００５４】
そして、スマートスピーカ４００のユーザコメント取得部４０２ｂは、音声データをユーザコメントデータとして取得し、サーバ２００の音声認識結果取得部２０２ｃは、自然言語処理を用いて、スマートスピーカ４００から送信されたユーザコメントの音声認識結果を取得する（ステップＳＡ−３）。
【００５５】
そして、サーバ２００の登録判定部２０２ｄは、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されているか否かを判定する（ステップＳＡ−４）。
【００５６】
そして、サーバ２００の登録判定部２０２ｄは、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されていないと判定した場合（ステップＳＡ−４：Ｎｏ）、処理をステップＳＡ−５に移行させる。
【００５７】
そして、サーバ２００の応答生成部２０２ｅは、ディープラーニングを利用して、医薬データベース２０６ａに記憶された（類似の）対処事例データを教師データとし、且つ、音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、音声認識結果の最適解となる応答データを生成し（ステップＳＡ−５）、処理をステップＳＡ−７に移行させる。ここで、応答生成部２０２ｅは、音声認識結果に対応する対処事例データが無い旨を示す応答データを生成してもよい。
【００５８】
一方、サーバ２００の登録判定部２０２ｄは、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されていると判定した場合（ステップＳＡ−４：Ｙｅｓ）、処理をステップＳＡ−６に移行させる。
【００５９】
そして、サーバ２００の応答生成部２０２ｅは、医薬データベース２０６ａに記憶された音声認識結果に対応する対処事例データを反映した応答データを生成し（ステップＳＡ−６）、処理をステップＳＡ−７に移行させる。
【００６０】
そして、サーバ２００の応答出力制御部２０２ｆは、応答データをスマートスピーカ４００の入出力部４１２に音声出力させるように制御し（ステップＳＡ−７）、処理を終了する。
【００６１】
ここで、図３および図４を参照して、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の具体例について説明する。図３は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。図４は、図３の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【００６２】
図３および図４に示すように、本実施形態においては、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００のマイク４１２を介して「クローン病の患者さんに御社のＩ薬を処方しているが、最近の検査で尿酸値が高く、Ｆ薬錠を処方しようと思う。両剤が併用禁忌にされているか確認したい。また、その根拠となった参考文献の情報も入手したい。」との音声データが音声入力された場合、音声データがユーザコメントデータとしてスマートスピーカ４００からサーバ２００に送信され（ステップＳＢ−１）、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、当該ユーザコメントの音声認識結果が取得される（ステップＳＢ−２）。
【００６３】
そして、図３および図４に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する対処事例データ（併用禁忌データ、参考文献データおよび／または対応策データ等）が医薬データベース２０６ａに登録されているか否かが判定される（ステップＳＢ−３）。
【００６４】
そして、図３および図４に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されていると判定された場合、当該対処事例データを反映した応答データ（例えば、「Ｉ薬錠とＦ薬錠とは、併用すると骨髄抑制が発症するリスクがあり、併用禁忌となっています。併用はご遠慮ください。なお、関連文献を先生のメールアドレスにお送りしておきました。尿酸を下げるためにＹ薬、または、Ｐ薬は併用可能です。この件についてのご質問等あれば、スマートスピーカを通じてご連絡ください。」等）が生成され、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されていないと判定された場合、音声認識結果に含まれる文節データに基づいて、医薬データベース２０６ａに記憶された類似の対処事例データを特定し、当該類似の対処事例データを教師データとし、且つ、音声認識結果を入力データとする教師あり学習を行うことで、最適解となる応答データが生成され（ステップＳＢ−４）、当該応答データがスマートスピーカ４００のスピーカ４１２を介して音声出力される（ステップＳＢ−５）。
【００６５】
また、図５から図７を参照して、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の具体例について説明する。図５は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。図６および図７は、図５の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【００６６】
図５および図６に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて安全性情報の更新により、「本日は、弊社製品Ａ薬について、最新の安全性情報をお伝えします。先週のアメリカがん学会にて、Ａ薬を非小細胞廃腺がんに投与したところ、重篤な間質性肺炎が発症したとの報告がありました。これを受けて弊社にて、今までの情報を精査し、この度添付文書の使用上の注意欄を訂正することにしました。詳しい事は、先生ご指定のメールアドレスに送付しておりますので、必ずご覧ください。その後、スマートスピーカを通じて、お読みいただいたことをご確認ください。」との情報提供データがスマートスピーカ４００のスピーカ４１２を介して音声出力された際に（ステップＳＣ−１）、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００のマイク４１２を介して「先程、添付文書使用上の注意の改定内容について確認しました。一点教えてください。間質性肺炎の発症と、患者の性別、年齢、および、がんの重症度とに関連性は見られますか？」との音声データが音声入力された場合、音声データがユーザコメントデータとしてスマートスピーカ４００からサーバ２００に送信され（ステップＳＣ−２）、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて単語データ等がノードとして設定された、当該ユーザコメントの音声認識結果が取得される（ステップＳＣ−３）。
【００６７】
そして、図５および図７に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する対処事例データ（副作用データ、処方データ、安全性情報および／または参考文献データ等）が医薬データベース２０６ａに登録されているか否かが判定される（ステップＳＣ−４）。
【００６８】
そして、図５および図７に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されていると判定された場合、当該対処事例データを反映した応答データが生成され、音声認識結果に対応する対処事例データが医薬データベース２０６ａに登録されていないと判定された場合、音声認識結果に対応する対処事例データが無い旨を示す応答データ（例えば、「ご質問有難うございます。弊社の開発中および市販後の医薬品の安全性情報からは、間質性肺炎の発症に関して特別関連性を示唆する統計学的なデータは出ておりません。先生におかれましては、本剤投与前の患者さんの状態、および、投与後の経緯について引き続き注意深く観察をしていただき、適切な措置をしていただけますようよろしくお願いいたします。」等）が生成され（ステップＳＣ−５）、当該応答データがスマートスピーカ４００のスピーカ４１２を介して音声出力される（ステップＳＣ−６）。
【００６９】
また、図８から図１２を参照して、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の具体例について説明する。図８は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。図９から図１２は、図８の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【００７０】
図８および図９に示すように、本実施形態においては、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００−１のマイク４１２−１を介して「現在６製品ある糖尿病薬のＤＰＰ４薬の使い分け、および、ＤＰＰ４薬とＳＧＬＴ２薬との併用について、日本における治療ガイドラインの作成を行いたい。ついては、御社のデータから、各地域中核病院で処方の多い医師、且つ、他製薬メーカーも含むこれらの糖尿病薬いずれかの第３相臨床治験に参加した医師をリストアップしてください。」との音声データが音声入力された場合、音声データがユーザコメントデータとしてスマートスピーカ４００−１からサーバ２００に送信され（ステップＳＤ−１）、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、当該ユーザコメントの音声認識結果が取得される（ステップＳＤ−２）。
【００７１】
そして、図８および図１０に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する医師データが医薬データベース２０６ａに登録されているか否かが判定される（ステップＳＤ−３）。
【００７２】
そして、図８および図１０に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する医師データが医薬データベース２０６ａに登録されていると判定された場合、医薬情報（糖尿病治療薬データ、臨床試験データおよび／または参考文献データ等）に基づいて、ディープラーニングを利用して、当該医薬情報を反映した応答データ（例えば、「弊社の処方データ、および、各社臨床試験データから、条件に合う医師をリストアップしました。それに加えて、基礎研究で有名な５名の医師も、弊社からの提案として加えました。この中から、お声がけする先生を選んでスマートスピーカからご指名ください。」等）が生成され（ステップＳＤ−４）、当該応答データがスマートスピーカ４００−１のスピーカ４１２−１を介して音声出力される（ステップＳＤ−５）。
【００７３】
図８および図１１に示すように、本実施形態においては、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００−１のマイク４１２−１を介して「次の方に絞りました。ＶＶ先生、ＹＹ先生、および、ＸＸ先生に依頼状文面として「〜」を付けて各先生に参加の有無を尋ねてください。」との音声データが音声入力された場合、音声データがユーザコメントデータとしてスマートスピーカ４００−１からサーバ２００に送信され（ステップＳＤ−６）、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、当該ユーザコメントの音声認識結果が取得される（ステップＳＤ−７）。
【００７４】
そして、図８および図１２に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、ユーザ医師により選択された各医師に対する趣意書となる応答データが生成され、当該応答データが各医師のスマートスピーカ４００−２のスピーカ４１２−２を介して音声出力され、参加打診に対する各医師からの参加可否コメントの音声データが受信された場合、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、当該参加可否コメントの音声認識結果が取得される（ステップＳＤ−８）。
【００７５】
そして、図８に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、ディープラーニングを利用して、参加可否コメントの音声認識結果を反映した応答データ（例えば、「先生、参加していただける先生方が決まりましたので、参加者リストをお送りします。会開催の具体的内容について、ご指示ください。」等）が生成され（ステップＳＤ−９）、当該応答データがユーザ医師のスマートスピーカ４００−１のスピーカ４１２−１を介して音声出力される（ステップＳＤ−１０）。
【００７６】
また、図１３から図１８を参照して、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の具体例について説明する。図１３および図１４は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。図１５から図１８は、図１３および図１４の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【００７７】
図１３および図１５に示すように、本実施形態においては、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００のマイク４１２を介して「ＸＸ病院のＶです。先程、統合失調症の患者さんに御社のＡ薬錠を１ヶ月投与していて本日再診したところ、強い肝機能異常が判明し、直ちに投与を中止しました。副作用報告をしますので、必要な情報を教えてください。」との音声データが音声入力された場合、音声データがユーザコメントデータとしてスマートスピーカ４００からサーバ２００に送信され（ステップＳＥ−１）、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、当該ユーザコメントの音声認識結果が取得される（ステップＳＥ−２）。
【００７８】
そして、図１３および図１６に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する副作用データが医薬データベース２０６ａに登録されているか否かが判定される（ステップＳＥ−３）。
【００７９】
そして、図１３に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する副作用データが医薬データベース２０６ａに登録されていると判定された場合、医薬データベース２０６ａに記憶された、当該副作用データに対応する対処事例データを反映した応答データ（例えば、「Ｖ先生、Ａ薬錠での肝機能異常は、副作用報告が存在しました。副作用への対処方法として１０日間のＹ薬錠投与で対応して下さい。」等）が生成され（ステップＳＥ−４）、当該応答データがスマートスピーカ４００のスピーカ４１２を介して音声出力される（ステップＳＥ−５）。
【００８０】
一方、図１３および図１６に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に対応する副作用データが医薬データベース２０６ａに登録されていないと判定された場合、当該音声認識結果にノードとして設定された文節データ等に基づいて、医薬データベース２０６ａに記憶された類似の対処事例データを特定し、当該類似の対処事例データを教師データとし、且つ、音声認識結果を入力データとする「教師あり学習」を行うことで、音声認識結果の最適解となる応答データ（例えば、「Ｖ先生、うつ病に対する同一薬投与時に生じた同一副作用に対しては１５日間のＺ薬錠投与が有効でしたが、同一疾患に対する類似薬Ａ２薬錠投与時に生じた同一副作用に対しては１０日間のＹ薬錠投与が有効だったため、１０日間のＹ薬錠投与がより安全性が高いと判定されました。処方の参考データとして提供しますのでご参考にして下さい。また、Ｖ先生、Ａ薬錠での肝機能異常は、未知の重篤副作用ですので、１５日以内に厚生労働省に副作用報告をする義務があります。先生にいただきたい情報のリストをお送りしましたので、ご回答をお願いします。」等）が生成され（ステップＳＥ−６）、当該応答データがスマートスピーカ４００のスピーカ４１２を介して音声出力される（ステップＳＥ−７）。
【００８１】
そして、図１４、図１７および図１８に示すように、本実施形態においては、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００のマイク４１２を介して「リストへの回答は、入院処置を行い、１０日間Ｙ薬錠を処方したところ、肝機能は正常となりました。」との音声データが音声入力された場合、音声データがユーザコメントデータとしてスマートスピーカ４００からサーバ２００に送信され（ステップＳＥ−８）、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、当該ユーザコメントの音声認識結果が取得され、当該音声認識結果に基づいて、医薬データベース２０６ａに記憶された対応事例データが更新される（ステップＳＥ−９）。
【００８２】
そして、図１４および図１８に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、音声認識結果に基づいて、医薬データベース２０６ａに記憶された副作用データが更新され、且つ、厚生労働省への提出用フォーマットの副作用の報告データが作成され（ステップＳＥ−１０）、当該報告データが、製薬企業内の安全性担当者の端末装置１００に送信され（ステップＳＥ−１１）、安全性担当者の端末装置１００から厚生労働省に報告データが送信される。なお、サーバ２００は、副作用の報告データを厚生労働省に送信してもよい。
【００８３】
また、図１９から図２１を参照して、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の具体例について説明する。図１９は、本実施形態におけるスマートＭＲ処理の一例を示すフロー図である。図２０および図２１は、図１９の処理に対応するパーセプトロンの一例を示す模式図である。
【００８４】
図１９および図２０に示すように、本実施形態においては、患者によりスマートフォン１００−２のマイク１１２−２を介して「主治医の先生に、処方された薬について、質問があります。いただいたお薬を飲み始めましたが、それ以来、頭痛が続きます。このまま飲み続けても良いですか？主治医の先生のＩＤ番号は、ｘｘｘｘｘｘです。私の名前はＫです。」との音声データが音声入力された場合、音声データが患者コメントデータとしてスマートフォン１００−２からサーバ２００に送信され（ステップＳＦ−１）、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、患者コメントの音声認識結果が取得され、音声認識結果を含む質問データ（例えば、「Ｖ先生の患者さんＫ様から、「いただいたお薬を飲み始めましたが、それ以来、頭痛が続きます。このまま飲み続けても良いですか？」との質問がきています。ご回答をどうされますか？」等）が生成され（ステップＳＦ−２）、当該質問データがスマートスピーカ４００のスピーカ４１２を介して音声出力される（ステップＳＦ−３）。
【００８５】
そして、図１９および図２１に示すように、本実施形態においては、ユーザ医師によりスマートスピーカ４００のマイク４１２を介して「Ｋさん、それでは一時的に服薬を止めてください。数日であれば問題ありません。できるだけ早く、ご来院ください。私の診察日は、毎週月水金の午前中です。」との音声データが音声入力された場合、音声データが質問回答データとしてスマートスピーカ４００からサーバ２００に送信され（ステップＳＦ−４）、サーバ２００にて、当該質問回答データを含む発信通話データが患者のスマートフォン１００−２のスピーカ１１２−２を介して音声出力され（ステップＳＦ−５）、患者によりスマートフォン１００−２のマイク１１２−２を介して発信通話データに対する応答通話データが取得された場合、当該応答通話データが医薬データベース２０６ａに格納される（ステップＳＦ−６）。
【００８６】
そして、図１９および図２１に示すように、本実施形態においては、サーバ２００にて、自然言語処理を用いて文節データ等がノードとして設定された、応答通話データの音声認識結果が取得され、当該音声認識結果に対する通知完了データ（例えば、「患者さんへの対応済です。」等）が生成され（ステップＳＦ−７）、当該通知完了データがスマートスピーカ４００のスピーカ４１２を介して音声出力され（ステップＳＦ−８）、更に、質問回答データの緊急度を判定し、当該緊急度が高い場合、警告データを生成し、警告データがＭＤ担当者の端末装置１００−１に送信される（ステップＳＦ−９）。
【００８７】
このように、本実施形態においては、スマートスピーカを利用して自社医薬品の情報を提供してもよい。また、本実施形態においては、スマートスピーカを利用して自社医薬品の対象疾患領域に関する情報を提供してもよく、医師の指示によるデータの整理および加工をしてもよい。また、本実施形態においては、スマートスピーカを利用して自社医薬品に対する他社の同種医薬品の情報を提供してもよく、自社医薬品と他社医薬品との相互作用情報を提供してもよい。また、本実施形態においては、スマートスピーカと医師とのインタラクションの蓄積による医師の将来デマンド予測および情報提供をしてもよい。また、本実施形態においては、スマートスピーカを利用して個々の患者に対する処方のアドバイスおよび副作用情報の提供をしてもよい。また、本実施形態においては、他のスマートスピーカを利用医師との医師同士のネットワークを提供してもよい。また、本実施形態においては、スマートスピーカを利用して医師患者間のコミュニケーション手段を提供してもよい。
【００８８】
［３．他の実施形態］
本発明は、上述した実施形態以外にも、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施形態にて実施されてよいものである。
【００８９】
例えば、実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００９０】
また、本明細書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【００９１】
また、端末装置１００およびサーバ２００等に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【００９２】
例えば、端末装置１００およびサーバ２００等が備える処理機能、特に制御部にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現してもよく、また、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現してもよい。尚、プログラムは、本実施形態で説明した処理を情報処理装置に実行させるためのプログラム化された命令を含む一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されており、必要に応じて端末装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）などの記憶部などには、ＯＳと協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【００９３】
また、このコンピュータプログラムは、端末装置１００およびサーバ２００等に対して任意のネットワーク３００を介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【００９４】
また、本実施形態で説明した処理を実行するためのプログラムを、一時的でないコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納してもよく、また、プログラム製品として構成することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、メモリーカード、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）カード、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｅｒａｓａｂｌｅ  ａｎｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、および、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）  Ｄｉｓｃ等の任意の「可搬用の物理媒体」を含むものとする。
【００９５】
また、「プログラム」とは、任意の言語または記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードまたはバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳに代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、本実施形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成および読み取り手順ならびに読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【００９６】
記憶部に格納される各種のデータベース等は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、および、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラム、テーブル、データベース、および、ウェブページ用ファイル等を格納する。
【００９７】
また、端末装置１００およびサーバ２００等は、既知のパーソナルコンピュータまたはワークステーション等の情報処理装置として構成してもよく、また、任意の周辺装置が接続された当該情報処理装置として構成してもよい。また、端末装置１００およびサーバ２００等は、当該装置に本実施形態で説明した処理を実現させるソフトウェア（プログラムまたはデータ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【００９８】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じてまたは機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。すなわち、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよく、実施形態を選択的に実施してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９９】
本発明は、医薬品を扱う、行政、医療業界、および、製薬業界等において有用である。
【符号の説明】
【０１００】
１００  端末装置
１０２  制御部
１０６  記憶部
１１２  入出力部
２００  サーバ
２０２  制御部
２０２ａ  情報提供生成部
２０２ｂ  情報提供出力制御部
２０２ｃ  音声認識結果取得部
２０２ｄ  登録判定部
２０２ｅ  応答生成部
２０２ｆ  応答出力制御部
２０２ｇ  ユーザコメント入力制御部
２０２ｈ  報告生成部
２０２ｉ  報告送信部
２０２ｊ  質問回答生成部
２０２ｋ  応答通話取得部
２０６  記憶部
２０６ａ  医薬データベース
３００  ネットワーク
４００  スマートスピーカ
４０２  制御部
４０２ａ  声紋判定部
４０２ｂ  ユーザコメント取得部
４０６  記憶部
４０６ａ  声紋ファイル
４１２  入出力部
【図１】
2020194439.tif 000003
【図２】
2020194439.tif 000004
【図３】
2020194439.tif 000005
【図４】
2020194439.tif 000006
【図５】
2020194439.tif 000007
【図６】
2020194439.tif 000008
【図７】
2020194439.tif 000009
【図８】
2020194439.tif 000010
【図９】
2020194439.tif 000011
【図１０】
2020194439.tif 000012
【図１１】
2020194439.tif 000013
【図１２】
2020194439.tif 000014
【図１３】
2020194439.tif 000015
【図１４】
2020194439.tif 000016
【図１５】
2020194439.tif 000017
【図１６】
2020194439.tif 000018
【図１７】
2020194439.tif 000019
【図１８】
2020194439.tif 000020
【図１９】
2020194439.tif 000021
【図２０】
2020194439.tif 000022
【図２１】
2020194439.tif 000023