(57)【要約】      （修正有）【課題】音声情報に基づいて、対象ユーザのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定することによりサービスの質を向上させる。【解決手段】情報処理装置は、取得部３０によって取得したゲノム情報および音声情報をユーザ情報４０として記憶部４に記憶する。生成部３１は、教師ユーザのゲノム情報を教師とし、教師ユーザの音声情報を素性とする機械学習によって、ゲノム特徴に関する指標を出力するゲノムモデルを生成する。推定部３２は、取得部３０によって取得された音声情報に基づいて、ユーザＵのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する。より具体的には、推定部３２は、ゲノムモデルから出力される指標に基づくゲノム特徴をゲノム情報として推定する。【選択図】図３
2020154180.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの音声情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記音声情報に基づいて、前記ユーザのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する推定部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記ユーザのゲノムの型を含むゲノム情報を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記推定部によって推定された前記ユーザのゲノムの型に基づいて、当該ユーザを認証する認証部をさらに備えること
を特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記認証部は、
複数の前記ユーザのゲノムの型が類似する場合に、前記複数のユーザをグループユーザとして認証すること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
教師ユーザのゲノム情報を教師とし、前記教師ユーザの音声情報を素性とする機械学習によって、ゲノム特徴に関する指標を出力するモデルを生成する生成部をさらに備え、
前記推定部は、
前記取得部によって取得された前記ユーザの音声情報を前記モデルに入力して、当該ユーザのゲノム情報を推定すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記ユーザのゲノム情報をさらに取得し、
前記生成部は、
前記推定部によって推定された前記ゲノム情報と、前記取得部によって取得された前記ゲノム情報との照合結果に基づいて前記モデルを更新すること
を特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ユーザの音声情報を取得する取得工程と、
前記取得工程によって取得された前記音声情報に基づいて、前記ユーザのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する推定工程と
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
ユーザの音声情報を取得する取得手順と、
前記取得手順によって取得された前記音声情報に基づいて、前記ユーザのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する推定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力される音声の話者を特定する情報処理装置が知られている。かかる情報処理装置では、話者の音声入力の特徴パラメータを予め機械学習により学習することでゲノムモデルを生成し、音声をゲノムモデルに入力して音声特徴を推定することで話者を特定する技術がある（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−０７６３９０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、従来技術は、サービスの質を向上させる点で改善の余地があった。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、サービスの質を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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】
本願に係る情報処理装置は、取得部と、推定部とを備える。前記取得部は、ユーザの音声情報を取得する。前記推定部は、前記取得部によって取得された前記音声情報に基づいて、前記ユーザのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、サービスの質を向上させることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】図４は、ユーザ情報の一例を示す図である。
【図５】図５は、モデル情報の一例を示す図である。
【図６】図６は、認証部によるグループ認証を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る情報処理装置が実行するモデル生成処理の手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施形態に係る情報処理装置が実行する認証処理の手順を示すフローチャートである。
【図９】図９は、実施形態に係る情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理プログラムにより実現される情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、例えば、ゲノム情報が未知のユーザ（以下、対象ユーザと記載する）のゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する情報処理方法を情報処理装置が実行する場合について説明する。
【００１１】
なお、図１に示す情報処理では、事前に、教師ユーザのゲノム情報および音声情報に基づいて、対象ユーザのゲノム情報を推定するためのゲノムモデルを生成するモデル生成処理が実行される。
【００１２】
まず、モデル生成処理までの一連の処理について説明する。具体的には、図１に示すように、まず、教師ユーザは、解析機関に対して遺伝解析の解析依頼を行う（Ｓ１）。例えば、教師ユーザは、解析依頼時に、唾液や血液等を解析機関へ提供する。
【００１３】
つづいて、解析機関は、教師ユーザから採取した唾液や血液等により遺伝解析を行う（Ｓ２）。そして、実施形態に係る情報処理装置は、解析機関から遺伝解析の結果として、教師ユーザのゲノム情報を取得する（Ｓ３）。
【００１４】
ゲノム情報には、例えば、ユーザの健康リスクに関する情報や、ユーザの体質、身体的特徴に関する情報等が含まれる。なお、ゲノム情報には、例えば、ユーザの塩基配列やアミノ酸配列等の遺伝暗号に関する情報が含まれてもよい。
【００１５】
なお、情報処理装置は、解析機関からゲノム情報を取得する場合に限らず、ユーザから直接唾液や血液を採取して、遺伝解析を行い、ゲノム情報を取得したり、ユーザがすでに保有しているゲノム情報をユーザから解析機関を経ずに直接取得してもよい。
【００１６】
つづいて、実施形態に係る情報処理装置は、教師ユーザの音声特徴を示す音声情報を取得する（Ｓ４）。音声情報は、マイク等により入力された音声を解析した解析結果、例えば、音声の周波数特性等の音響特徴や音素の配列に関する言語特徴等を含む情報である。なお、音声情報は、マイク等により集音された音声そのものであってもよい。
【００１７】
なお、図１では、一の教師ユーザからゲノム情報および音声情報を取得する場合を示しているが、複数の教師ユーザからゲノム情報および音声情報を取得することが好ましい。これにより、後段のモデル生成処理により生成されるモデルの精度を高めることができる。
【００１８】
つづいて、実施形態に係る情報処理装置は、取得したゲノム情報および音声情報を用いてモデル生成処理を実行し、ゲノム情報を推定するためのモデル（以下、ゲノムモデルと記載する）を生成する（Ｓ５）。
【００１９】
具体的には、実施形態に係る情報処理装置は、教師ユーザのゲノム情報を教師とし、教師ユーザの音声情報を素性とする機械学習によって、ゲノム特徴に関する指標を出力するゲノムモデルを生成するモデル生成処理を実行する。
【００２０】
次に、対象ユーザのゲノム情報を推定する一連の処理について説明する。具体的には、まず、情報処理装置は、対象ユーザの音声情報を取得する（Ｓ６）。
【００２１】
つづいて、実施形態に係る情報処理装置は、対象ユーザの音声情報に基づいて、対象ユーザのゲノム情報を推定する推定処理を実行する（Ｓ７）。具体的には、実施形態に係る情報処理装置は、取得した音声情報をゲノムモデルに入力して、モデルから出力された指標に基づいて対象ユーザのゲノム情報を推定する。
【００２２】
なお、実施形態に係る情報処理装置は、推定処理により推定したゲノム情報に基づいて、グループ認証を行うことができるが、かかる点については、図６で後述する。
【００２３】
このように、実施形態に係る情報処理装置は、音声情報に基づいてユーザのゲノム情報を推定することで、ゲノム情報に基づいてサービスを提供できるため、ユーザにとって有用なサービスを提供できる。従って、実施形態に係る情報処理装置によれば、サービスの質を向上させることができる。
【００２４】
次に、図２を用いて、実施形態に係る情報処理システムのシステム構成について説明する。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成を示す図である。
【００２５】
図２に示すように、実施形態に係る情報処理システムＳは、情報処理装置１と、複数の端末装置１０−１〜１０−ｎと、機関端末１００とを備える。これら情報処理装置１、複数の端末装置１０−１〜１０−ｎおよび機関端末１００は、ネットワークＮを介して有線または無線により互いに通信可能に接続される。ネットワークＮは、例えば、ＬＡＮ（Local  Area  Network）や、インターネットなどのＷＡＮ（Wide  Area  Network）である。端末装置１０−１〜１０−ｎは、ユーザＵ−１〜Ｕ−ｎによって操作される。
【００２６】
以下においては、端末装置１０−１〜１０−ｎの各々を区別せずに示す場合、端末装置１０と記載し、ユーザＵ−１〜Ｕ−ｎの各々を区別せずに示す場合、ユーザＵと記載する。また、ユーザＵには、上記した教師ユーザおよび対象ユーザが含まれる。
【００２７】
端末装置１０は、ユーザＵの端末装置であり、スマートフォン、タブレット型端末、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）、パーソナルコンピュータなどのスマートデバイス（通信端末）である。端末装置１０は、ブラウザや、各種のアプリケーション等が実行可能である。
【００２８】
端末装置１０は、ブラウザやアプリケーションから、機関端末１００にネットワークＮを介してアクセスして、遺伝解析の解析依頼を行う。また、端末装置１０は、例えば、マイク等を備え、ユーザＵが発する音声を集音し、音声情報として情報処理装置１へ送信することができる。
【００２９】
機関端末１００は、遺伝解析を行う解析機関が所有する端末装置である。機関端末１００は、ネットワークＮを介して、端末装置１０からユーザＵの解析依頼を受け付けたり、遺伝解析の結果であるゲノム情報を情報処理装置１へ送信したりする。
【００３０】
なお、図２では、端末装置１０および情報処理装置１を別体で構成する場合を示したが、例えば、端末装置１０および情報処理装置１を一体で構成し、情報処理装置１の各処理を端末装置１０が実行してもよい。
【００３１】
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。
【００３２】
図３に示すように、情報処理装置１は、通信部２と、制御部３と、記憶部４とを備える。
【００３３】
通信部２は、たとえば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部２は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、ネットワークＮを介して、端末装置１０や機関端末１００との間で情報の送受信を行う。
【００３４】
記憶部４は、たとえば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。図３に示すように、記憶部４は、ユーザ情報４０と、モデル情報４１とを記憶する。
【００３５】
ユーザ情報４０は、ユーザＵの情報であるユーザ情報を含む。図４は、ユーザ情報の一例を示す図である。ユーザ情報は、例えば、ゲノム情報や音声情報の取得時に生成される。
【００３６】
図４に示すように、ユーザ情報には、「ユーザＩＤ」、「属性」、「ゲノム情報」および「音声情報」といった項目を含む。
【００３７】
「ユーザＩＤ」は、ユーザＵを識別する識別情報である。「属性」は、ユーザＵの属性に関する情報であり、例えば、デモグラフィック属性や、サイコグラフィック属性を含む。「ゲノム情報」は、例えば、ユーザＵの唾液等を採取して抽出されるユーザＵの遺伝子に関する情報であり、例えば、ユーザＵの健康リスクに関する情報や、ユーザＵの体質、身体的特徴に関する情報、ユーザＵの塩基配列やアミノ酸配列等の遺伝暗号に関する情報が含まれる。なお、ゲノム情報は、他の検査機関で生成されたゲノム情報を含んでもよい。「音声情報」は、ユーザＵの音声特徴を示す音声情報であり、例えば、ユーザＵの入力音声を解析した解析結果や、入力音声そのものが含まれる。
【００３８】
次に、モデル情報４１は、後述の生成部３１によって生成されるゲノムモデルに関する情報である。図５は、モデル情報の一例を示す図である。図５に示すように、モデル情報には、「モデルＩＤ」および「モデル情報」といった項目が含まれる。
【００３９】
「モデルＩＤ」は、ゲノムモデルを識別する識別情報である。「モデル情報」は、ゲノム特徴を示す指標を出力するためのモデルの情報を示す。なお、モデル情報４１において、モデルＩＤで識別されるゲノムモデルは、例えば、性別や、国籍、年齢等によって区分けされてもよく、１つのゲノムモデルであってもよい。つまり、モデル情報４１には、１つ、または、複数のゲノムモデルが含まれる。
【００４０】
制御部３は、コントローラ（controller）であり、たとえば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部３は、たとえば、コントローラであり、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現される。
【００４１】
制御部３は、取得部３０と、生成部３１と、推定部３２と、認証部３３とを備える。
【００４２】
取得部３０は、ユーザＵの各種情報を取得する。取得部３０は、例えば、ゲノム情報や、音声情報を取得する。また、取得部３０は、ゲノム情報や音声情報を取得したユーザＵに関するユーザ情報である属性情報等を取得する。取得部３０は、取得したゲノム情報、音声情報および属性情報等をユーザ情報４０として記憶部４に記憶する。
【００４３】
生成部３１は、取得部３０によって取得されたユーザＵ（教師ユーザ）のゲノム情報および音声情報に基づいて機械学習のモデルを生成する。具体的には、生成部３１は、教師ユーザのゲノム情報を教師とし、教師ユーザの音声情報を素性とする機械学習によって、ゲノム特徴に関する指標を出力するゲノムモデルを生成する。
【００４４】
例えば、生成部３１は、機械学習として、ニューラルネットワークを用いる場合、ゲノム情報および音声情報に基づいて、ニューラルネットワークにおける各重みを学習する。
【００４５】
より具体的には、生成部３１は、教師ユーザのゲノム情報を目的変数（教師）とし、音声情報およびユーザ情報から抽出される各特徴情報を説明変数（素性）とする回帰モデルを学習モデルとして求めることができる。
【００４６】
音声情報から抽出される特徴情報には、例えば、ユーザＵの音声器官の形状等に関する情報や、ユーザＵの音声の周波数特性に関する情報、ユーザＵの音素の配列に関する情報等がある。また、ユーザ情報から抽出される特徴情報には、ユーザＵの出身地や、過去の居住地、居住期間、年齢、性別等の属性に関する情報等が含まれる。
【００４７】
また、ゲノムモデルから出力される指標には、例えば、ユーザＵのゲノムの型を示すスコアや、遺伝子の塩基配列や、アミノ酸配列に関するスコア等が含まれる。ゲノムの型とは、ゲノムの特徴で分類した場合の区分を示す。なお、生成部３１は、上記のスコア毎にゲノムモデルを生成してもよく、全てのスコアを総合したスコアを出力する１つのゲノムモデルを生成してもよい。
【００４８】
なお、生成部３１が用いる機械学習の学習モデルは、ニューラルネットワークに限定されるものではなく、例えば、ＳＶＭ（Support  Vector  Machine）等の他の機械学習の学習モデルを用いてもよい。
【００４９】
また、生成部３１は、深層学習（ディープラーニング）の技術を用いてゲノムモデルを生成することもできる。例えば、生成部３１は、ＤＮＮ（Deep  Neural  Network）やＲＮＮ（Recurrent  Neural  Network）やＣＮＮ（Convolutional  Neural  Network）等の種々のディープラーニングの技術を適宜用いてゲノムモデルを生成することができる。
【００５０】
また、生成部３１は、ゲノムモデルを生成後については、ゲノムモデルの更新処理を行う。具体的には、生成部３１は、ゲノムモデルを用いて後述の推定部３２によって推定された所定のユーザＵのゲノム情報と、取得部３０によって取得された当該ユーザＵのゲノム情報との照合結果に基づいてゲノムモデルを更新する。
【００５１】
例えば、生成部３１は、ニューラルネットワークにおける各重みを更新する。具体的には、生成部３１は、推定部３２によって推定されるゲノム情報と、取得部３０によって取得されるゲノム情報との類似度が所定の閾値以上となるように、ニューラルネットワークにおける各重みを更新する。
【００５２】
推定部３２は、取得部３０によって取得された音声情報に基づいて、ユーザＵのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する。具体的には、推定部３２は、取得部３０によって取得されたユーザＵ（例えば、対象ユーザ）の音声情報をゲノムモデルに入力して、ユーザＵのゲノム情報を推定する。より具体的には、推定部３２は、ゲノムモデルから出力される指標に基づくゲノム特徴をゲノム情報として推定する。より具体的には、推定部３２は、ゲノムの型を含むゲノム情報を推定する。
【００５３】
認証部３３は、推定部３２によって推定されたゲノム情報に基づいて、ユーザＵを認証する認証処理を行う。具体的には、認証部３３は、認証処理の対象となるユーザＵの音声情報に基づいて推定されたゲノム情報と、予め登録されたゲノム情報とを照合することで、ユーザＵが本人であることを認証する。あるいは、認証部３３は、推定部３２によって推定されたゲノム情報を予め登録しておき、認証時に取得したユーザＵのゲノム情報と照合して認証処理を行ってもよい。
【００５４】
また、認証部３３は、ゲノムの型に基づいて、ユーザＵを認証する。かかる点について、図６を用いて説明する。
【００５５】
図６は、認証部３３によるグループ認証を示す図である。図６では、情報処理装置１は、ユーザＡのゲノムの型「家族＃１」を既に、取得部３０が取得、あるいは、推定部３２が推定して登録していることとする。なお、ユーザＢおよびユーザＣは、ゲノムの型が登録されていないこととする。
【００５６】
認証部３３は、複数のユーザＵのゲノムの型が類似する（もしくは、ゲノムの型が同じ）場合に、複数のユーザＵをグループユーザとして認証する。図１に示す例では、グループユーザが家族である場合を示している。
【００５７】
かかる場合、まず、推定部３２は、ユーザＢおよびユーザＣから取得した音声情報をゲノムモデルに入力して、ゲノムの型を推定する。ここでは、ユーザＢのゲノムの型が「家族＃１」で、ユーザＣのゲノムの型が「家族＃２」であることとする。
【００５８】
かかる場合、認証部３３は、ユーザＡおよびユーザＢがゲノムの型「家族＃１」で一致するため、ユーザＢをユーザＡのグループユーザ（家族ユーザ）として認証する。一方、認証部３３は、ユーザＡおよびユーザＣのゲノムの型が一致しないため、ユーザＣをユーザＡのグループユーザとして認証しない。
【００５９】
これにより、家族等の遺伝的に類似したユーザＵが集まったグループに対してまとめて情報を提供する等のサービスを効率よく、かつ、効果的に行うことができる。
【００６０】
なお、グループは、家族に限定されず、遺伝的に類似したユーザＵが集まったグループであればよく、例えば、国籍や、性別、身体的特徴等が類似するグループ等であってもよい。
【００６１】
なお、上述した実施形態では、推定部３２により推定したゲノム情報を用いて認証部３３が認証処理を行う場合を示したが、例えば、推定部３２が推定したゲノム情報をユーザＵの端末装置１０にそのまま出力してもよい。
【００６２】
次に、図７および図８を用いて、実施形態に係る情報処理装置１が実行する処理の手順について説明する。まず、図７を用いて、モデル生成処理の処理手順について説明する。
【００６３】
図７は、実施形態に係る情報処理装置１が実行するモデル生成処理の手順を示すフローチャートである。図７に示すように、取得部３０は、教師ユーザのゲノム情報を取得する（Ｓ１０１）。
【００６４】
つづいて、取得部３０は、教師ユーザの音声情報を取得する（Ｓ１０２）。なお、図７において、Ｓ１０１およびＳ１０２の処理手順は入れ替わってもよい。
【００６５】
つづいて、生成部３１は、教師ユーザのゲノム情報を教師とし、教師ユーザの音声情報を素性とする機械学習によって、ゲノム特徴に関する指標を出力するゲノムモデルを生成する（Ｓ１０３）。
【００６６】
つづいて、生成部３１は、生成したゲノムモデルをモデル情報４１として記憶部４に記憶し（Ｓ１０４）、処理を終了する。
【００６７】
次に、図８を用いて、認証処理の処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理装置１が実行する認証処理の手順を示すフローチャートである。
【００６８】
図８に示すように、まず、取得部３０は、対象ユーザの音声情報を取得する（Ｓ２０１）。
【００６９】
つづいて、推定部３２は、ゲノムモデルに音声情報を入力して、ゲノム特徴を示す指標を出力する（Ｓ２０２）。
【００７０】
つづいて、推定部３２は、出力した指標に基づいて、ゲノム情報を推定する（Ｓ２０３）。
【００７１】
つづいて、認証部３３は、推定されたゲノム情報におけるゲノムの型が、所定のグループユーザのゲノムの型と類似するか否かを判定する（Ｓ２０４）。
【００７２】
認証部３３は、グループユーザのゲノムの型と類似する場合（Ｓ２０４：Ｙｅｓ）、ユーザユーザとして認証し（Ｓ２０５）、処理を終了する。
【００７３】
一方、認証部３３は、グループユーザのゲノムの型と類似しない場合（Ｓ２０４：Ｎｏ）、グループユーザとして認証を拒否し（Ｓ２０６）、処理を終了する。
【００７４】
また、上述してきた実施形態にかかる情報処理装置１は、例えば図９に示すような構成のコンピュータ２００によって実現される。図９は、実施形態に係る情報処理装置１の機能を実現するコンピュータ２００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ２００は、ＣＰＵ２０１、ＲＡＭ２０２、ＲＯＭ２０３、ＨＤＤ２０４、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０５、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０６、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）２０７を有する。
【００７５】
ＣＰＵ２０１は、ＲＯＭ２０３又はＨＤＤ２０４に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ２０３は、コンピュータ２００の起動時にＣＰＵ２０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ２００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【００７６】
ＨＤＤ２０４は、ＣＰＵ２０１によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス２０５は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ２０１へ送り、ＣＰＵ２０１が生成したデータを、ネットワークＮを介して他の機器へ送信する。
【００７７】
ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ２０１は、入出力インターフェイス２０６を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ２０１は、生成したデータを、入出力インターフェイス２０６を介して出力装置へ出力する。
【００７８】
メディアインターフェイス２０７は、記録媒体２０８に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ２０２を介してＣＰＵ２０１に提供する。ＣＰＵ２０１は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス２０７を介して記録媒体２０８からＲＡＭ２０２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体２０８は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【００７９】
例えば、コンピュータ２００が実施形態にかかる情報処理装置１として機能する場合、コンピュータ２００のＣＰＵ２０１は、ＲＡＭ２０２上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部３の機能を実現する。また、ＨＤＤ２０４には、記憶部４内のデータが格納される。コンピュータ２００のＣＰＵ２０１は、これらのプログラムを、記録媒体２０８から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から、ネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００８０】
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１は、取得部３０と、推定部３２とを備える。取得部３０は、ユーザＵの音声情報を取得する。推定部３２は、取得部３０によって取得された音声情報に基づいて、ユーザＵのゲノム特徴を示すゲノム情報を推定する。
【００８１】
これにより、サービスの質を向上させることができる。
【００８２】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、推定部３２は、ユーザＵのゲノムの型を含むゲノム情報を推定する。
【００８３】
これにより、例えば、ゲノム特徴が類似するユーザＵを容易に特定することができる。
【００８４】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、認証部３３をさらに備える。認証部３３は、推定部３２によって推定されたユーザＵのゲノムの型に基づいて、ユーザＵを認証する。
【００８５】
これにより、ユーザＵの認証精度を向上させることができる。
【００８６】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、認証部３３は、複数のユーザＵのゲノムの型が類似する場合に、複数のユーザＵをグループユーザとして認証する。
【００８７】
これにより、家族等の遺伝的に類似したユーザＵが集まったグループに対してまとめて情報を提供する等のサービスを効率よく、かつ、効果的に行うことができる。
【００８８】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１は、生成部３１をさらに備える。生成部３１は、教師ユーザのゲノム情報を教師とし、教師ユーザの音声情報を素性とする機械学習によって、ゲノム特徴に関する指標を出力するモデルを生成する。推定部３２は、取得部３０によって取得された音声情報をモデルに入力して、ユーザＵのゲノム情報を推定する。
【００８９】
これにより、ユーザＵのゲノム情報の推定精度を向上させることができる。
【００９０】
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１において、取得部３０は、ユーザＵのゲノム情報を取得する。生成部３１は、推定部３２によって推定されたゲノム情報と、取得部３０によって取得されたゲノム情報との照合結果に基づいてモデルを更新する。
【００９１】
これにより、ゲノムモデルから出力される指標の精度を向上させることができるため、推定部３２によるゲノム情報の推定精度を向上させることができる。
【００９２】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の欄に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【００９３】
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、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。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【００９４】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００９５】
また、上述してきた実施形態に記載した各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【００９６】
また、上記してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、推定部３２は、推定手段や推定回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【００９７】
１    情報処理装置
２    通信部
３    制御部
４    記憶部
１０    端末装置
３０    取得部
３１    生成部
３２    推定部
３３    認証部
１００    機関端末
Ｕ    ユーザ
【図１】
2020154180.tif 000003
【図２】
2020154180.tif 000004
【図３】
2020154180.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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