(57)【要約】【課題】ユーザに対して適切なアドバイザーを提案することができる提案装置、提案方法および提案プログラムを提供すること。【解決手段】本願に係る提案装置は、生成部と、決定部とを備える。生成部は、ユーザの遺伝子情報に基づいてユーザに関する特徴情報を生成する。決定部は、生成部によって生成された特徴情報に基づいて、ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの遺伝子情報に基づいて前記ユーザの特徴に関する特徴情報を生成する生成部と、
前記生成部によって生成された前記特徴情報に基づいて、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定部と
を備えることを特徴とする提案装置。
【請求項２】
前記決定部は、
前記ユーザから受け付けたアンケート結果および前記特徴情報に基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１に記載の提案装置。
【請求項３】
前記決定部は、
アドバイザーの実績に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１または２に記載の提案装置。
【請求項４】
前記決定部は、
アドバイザーの自己評価に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１、２または３に記載の提案装置。
【請求項５】
前記決定部は、
アドバイザーに対するユーザ評価に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項６】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記遺伝子情報に基づく健康リスクに紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、
前記決定部は、
前記スコアに基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項７】
前記決定部は、
保険に関する前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項６に記載の提案装置。
【請求項８】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記遺伝子情報に基づく前記ユーザの体質に紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、
前記決定部は、
前記スコアに基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項９】
前記決定部は、
生活改善に関する前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項８に記載の提案装置。
【請求項１０】
前記遺伝子情報を前記ユーザへ提供する提供部
を備え、
前記提供部は、
前記遺伝子情報の通知画面において、前記決定部によって決定された前記アドバイザーに関する情報を提供すること
を特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項１１】
前記提供部は、
前記通知画面に表示される前記遺伝子情報に対応する前記アドバイザーに関する情報を提供すること
を特徴とする請求項１０に記載の提案装置。
【請求項１２】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記ユーザの内面に関する情報を生成し、
前記決定部は、
前記内面に関する情報に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜１１のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項１３】
コンピュータが実行する提案方法であって、
ユーザの遺伝子情報に基づいて前記ユーザの特徴に関する特徴情報を生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された前記特徴情報に基づいて、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定工程と
を含むことを特徴とする提案方法。
【請求項１４】
ユーザの遺伝子情報に基づいて前記ユーザの特徴に関する特徴情報を生成する生成手順と、
前記生成手順によって生成された前記特徴情報に基づいて、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする提案プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、提案装置、提案方法および提案プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば、ユーザの健康測定値に基づいて、かかる被験者に対して健康の促進または維持を図るアドバイザーをマッチングさせる技術が提案されている（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２０１２−１４６１８７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、従来技術では、ユーザの現在の状態に応じてアドバイザーを提案しているに過ぎず、適切なアドバイザーを提案するうえ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、ユーザに対して適切なアドバイザーを提案することができる提案装置、提案方法および提案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】
本願に係る提案装置は、生成部と、決定部とを備える。前記生成部は、ユーザの遺伝子情報に基づいて前記ユーザの特徴に関する特徴情報を生成する。前記決定部は、前記生成部によって生成された前記特徴情報に基づいて、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、ユーザに対して適切なアドバイザーを提案することができる。
【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説明図である。
【図２】図２は、実施形態に係る提案システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る提案装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係るアドバイザー情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る評価情報記憶部の一例を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、実施形態に係る通知画面の一例を示す図（その１）である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、実施形態に係る通知画面の一例を示す図（その２）である。
【図７】図７は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、提案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、本願に係る提案装置、提案方法および提案プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）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提案装置、提案方法および提案プログラムが限定されるものではない。
【００１０】
〔１．情報処理〕
図１を用いて、本実施形態の提案装置等により実現される情報処理を説明する。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に示す例において、提案システム１は、提案装置１００、アドバイザー端末１０、ユーザ端末２０を有する。また、図１の例において、提案システム１に、ユーザＵ１の遺伝子情報を解析する解析会社２００が含まれる場合を示す。
【００１１】
提案システム１において、提案装置１００と、アドバイザー端末１０と、ユーザ端末２０とは、図示しない所定の通信網を介して、有線又は無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す提案システム１は、複数台の提案装置１００や、複数台のアドバイザー端末１０や、複数台のユーザ端末２０が含まれてもよい。
【００１２】
図１に示す提案装置１００は、各アドバイザーＡ１と、ユーザＵ１との間で行われるアドバイザー契約を仲介するプラットフォームを提供する。提案装置１００は、アドバイザーＡ１が利用するアドバイザー端末１０からアドバイザーＡ１に関する情報を管理し、ユーザＵ１が利用するユーザ端末２０にユーザＵ１に応じたアドバイザーＡ１を提案するサーバ装置である。例えば、提案装置１００は、アドバイザー端末１０から受け付けたアドバイザーＡ１に関する情報をアドバイザー情報記憶部１２１に格納する。
【００１３】
図１に示すアドバイザー端末１０は、アドバイザーＡ１によって利用される端末装置である。例えば、アドバイザー端末１０は、デスクトップ型ＰＣ（Personal  Computer）や、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。なお、図１に示す例において、アドバイザー端末１０は、アドバイザーＡ１によって利用されるタブレット端末である場合を示す。
【００１４】
図１に示すユーザ端末２０は、遺伝子情報の解析を依頼した被験者であるユーザＵ１によって利用される端末装置である。例えば、ユーザ端末２０は、デスクトップ型ＰＣや、ノート型ＰＣや、タブレット端末や、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。なお、図１に示す例において、ユーザ端末２０は、ユーザＵ１によって利用されるタブレット端末である場合を示す。
【００１５】
以下、図１を用いて、提案装置１００が行う情報処理について説明する。まず、提案装置１００は、アドバイザーＡ１が利用するアドバイザー端末１０からアドバイザーＡ１に関する情報を登録する（ステップＳ１１）。例えば、図１の例において、提案装置１００は、アドバイザー端末１０から入力された情報をアドバイザー情報記憶部１２１に格納する。なお、ステップＳ１１における登録処理は、アドバイザーＡ１からの要求に基づき、随時行われるものとする。
【００１６】
ここで、アドバイザー情報記憶部１２１には、アドバイザーＡ１毎に、専門分野、スキルなどに関する情報が格納される。なお、アドバイザー情報記憶部１２１に格納される情報の一例については、図４を用いて後述する。
【００１７】
続いて、ユーザＵ１は、解析会社２００へサンプルを発送し（ステップＳ１２）、遺伝子情報の解析を依頼する。例えば、サンプルは、ユーザＵ１の唾液であるが、血液や毛髪、皮膚、粘膜など、遺伝子情報を解析可能なものであれば、その他のサンプルであってもよい。
【００１８】
また、この際、ユーザＵ１は、解析会社２００から指定された問診(アンケート)に回答する。例えば、かかる問診には、生活習慣に関するアンケートや、病歴に関するアンケートなどが含まれる。解析会社２００は、ユーザＵ１から発送されたサンプルおよび問診結果に基づいて、ユーザＵ１の遺伝子情報を解析する（ステップＳ１３）。
【００１９】
続いて、解析会社２００は、提案装置１００に対して遺伝子情報の解析結果を通知する（ステップＳ１４）。かかる解析結果には、例えば、ユーザＵ１の健康リスクに関する情報や、ユーザの体質に関する情報、ユーザＵ１の学習能力や運動能力などに関する潜在能力に関する情報等が含まれる。すなわち、遺伝子情報の解析結果には、ユーザＵ１の先天的特徴に関する各種情報が含まれる。
【００２０】
続いて、提案装置１００は、遺伝子情報の解析結果と、アドバイザー情報記憶部１２１に記憶されたアドバイザーＡ１に関する情報とのマッチングを行う（ステップＳ１５）。すなわち、本実施形態において、提案装置１００は、ユーザＵ１の先天的特徴に関する特徴情報に基づいてユーザＵ１に推奨するアドバイザーＡ１を決定する。
【００２１】
なお、本実施形態において、アドバイザーの種類は、特に限定されないが、保険商品に関する保険アドバイザー、疾病の発症リスクの改善、体質改善に関する生活アドバイザーなどが挙げられる。なお、生活アドバイザーには、健康管理、食生活に関する助言を行う各種アドバイザーが含まれる。
【００２２】
続いて、提案装置１００は、ユーザＵ１に対して決定したアドバイザーＡ１に関する情報をユーザ端末２０へ通知することで、ユーザＵ１に対してアドバイザーＡ１を提案する（ステップＳ１６）。提案装置１００は、後述するように、例えば、ユーザＵ１に対して遺伝子情報の解析結果を通知する通知画面においてアドバイザーＡ１を提案する。すなわち、ユーザＵ１には、遺伝子情報の解析結果の通知画面において、アドバイザーＡ１が提案されることになる。
【００２３】
ユーザＵ１は、提案装置１００から提案されたアドバイザーＡ１に関する情報に基づき、アドバイザーＡ１との契約の要否を判断し、契約を要と判定した場合に、ユーザ端末２０を操作し、提案装置１００を介して、アドバイザーＡ１の申し込みを行う（ステップＳ１７）。
【００２４】
そして、提案装置１００は、アドバイザー端末１０に対して、ユーザＵ１から受け付けたユーザＵ１に関する契約者情報を通知する（ステップＳ１８）。その後、提案装置１００を介して、アドバイザーＡ１と、ユーザＵ１との間で、アドバイザー契約が締結されることになる。
【００２５】
このように、提案装置１００は、ユーザＵ１の遺伝子情報に基づき、ユーザＵ１に対して推奨するアドバイザーＡ１を決定する。言い換えれば、提案装置１００は、ユーザＵ１毎の遺伝子学的にみた先天的特徴に基づいて、ユーザＵ１毎に推奨するアドバイザーＡ１を提案する。
【００２６】
これにより、提案装置１００は、遺伝子情報から予測されるユーザＵ１の未来のリスクや、遺伝子情報から予測されるユーザＵ１の潜在能力に応じて適切なアドバイザーＡ１を提案することが可能となる。
【００２７】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１に対して適切なアドバイザーを提案することが可能となる。
【００２８】
〔２．提案システムの構成〕
次に、上述した情報処理を実現するための提案システム１について図２を用いて説明する。図２は、実施形態に係る提案システムの構成例を示す図である。図２に示すように、実施形態に係る提案システム１は、提案装置１００と、アドバイザー端末１０と、ユーザ端末２０とを含む。提案装置１００、アドバイザー端末１０及びユーザ端末２０は、ネットワークＮを介して有線または無線により相互に通信可能に接続される。なお、ネットワークＮは、ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Internet  Protocol）網、インターネット等の通信ネットワークである。ネットワークＮには、有線ネットワークが含まれていてもよいし、無線ネットワークが含まれていてもよい。また、図２に示す提案システム１には、複数台の提案装置１００や、複数台のアドバイザー端末１０、複数台のユーザ端末２０が含まれてもよい。
【００２９】
提案装置１００は、アドバイザーＡ１とユーザＵ１との間でアドバイザー契約を仲介する各種プラットフォームを提供するサーバ装置である。提案装置１００は、各アドバイザーＡ１に関する登録情報や、アドバイザーＡ１に対する各種評価結果に関する情報などを管理する。
【００３０】
アドバイザー端末１０は、アドバイザーＡ１によって利用される端末装置である。アドバイザー端末１０は、アドバイザーＡ１の操作に応じて各種情報を提案装置１００との間でやり取りを行う。
【００３１】
ユーザ端末２０は、ユーザＵ１によって利用される端末装置である。ユーザ端末２０は、提案装置１００から提案されたアドバイザーＡ１に関する情報を、遺伝子情報の解析結果とともに取得する。
【００３２】
〔３．提案装置の構成〕
次に、図３を用いて、提案装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る提案装置の構成例を示す図である。図３に示すように、提案装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００３３】
（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、アドバイザー端末１０、ユーザ端末２０等との間で情報の送受信を行う。
【００３４】
（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、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１２０は、アドバイザー情報記憶部１２１と、評価情報記憶部１２２と、ユーザ情報記憶部１２３とを有する。
【００３５】
（アドバイザー情報記憶部１２１について）
アドバイザー情報記憶部１２１は、各アドバイザーＡ１によって登録される各アドバイザーＡ１に関する情報を記憶する。ここで、図４を用いて、アドバイザー情報記憶部１２１が記憶する情報の一例を説明する。図４は、実施形態に係るアドバイザー情報記憶部１２１の一例を示す図である。なお、図４では、１人のアドバイザーＡ１に対して登録される情報を示しているが、かかる情報は、アドバイザーＡ１毎に登録されるものとする。
【００３６】
図４の例では、アドバイザー情報記憶部１２１は、「カテゴリ」、「分野」、「コンサルスキル」といった項目を有する。「カテゴリ」は、提案システム１において、提案可能なアドバイザーのカテゴリ（種別）を示す。
【００３７】
「分野」は、各カテゴリにおいて、細分化した項目である。図４の例において、カテゴリが、「健康リスク」、「体質」、「潜在能力」に大別される場合を示す。図４の例において、「健康リスク」は、「ガン」、「脳卒中」、「呼吸器疾患」、「糖尿病」などの各疾病の分野にさらに細分化される。
【００３８】
また、図４の例において、カテゴリ「体質」については、「睡眠不足体質」、「アレルギー体質」、「虫歯体質」、「肥満体質」などの分野に細分化され、カテゴリ「潜在能力」は、「学習能力」、「記憶力」、「運動能力（持久力）」、「運動能力（瞬発能力）」などの分野に細分化される。
【００３９】
また、図４に示す「コンサルスキル」は、アドバイザーＡ１のアドバイザーとしてのスキルを示す。なお、図４に示すコンサルスキルは、アドバイザーＡ１による自己評価によるものである。
【００４０】
図４の例において、コンサルスキルは、「保険コンサルスキル」および「アドバイススキル」に区分される場合を示す。「保険コンサルスキル」は、保険アドバイザーとしてのスキルを示す。「アドバイススキル」は、体質の改善や、潜在能力の向上を図るアドバイスのスキルを示す。
【００４１】
図４の例において、「保険コンサルスキル」および「アドバイススキル」は、例えば、「５」を最大値として、スコアが高いほど、スキルが高いことを示す。また、スコア「０」については、かかる分野について対応不能であることを示す。なお、図４に示すアドバイザー情報記憶部１２１は、一例であり、その他、各アドバイザーＡ１の氏名、年齢、性別、居住区などに関する情報や、アドバイザー料金に関する情報などが含まれる。
【００４２】
（評価情報記憶部１２２について）
図３の説明に戻り、評価情報記憶部１２２について説明する。評価情報記憶部１２２は、各アドバイザーＡ１のスキルに対して、提案装置１００側で評価した評価結果に関する情報を記憶する。ここで、図５を用いて、評価情報記憶部１２２が記憶する情報の一例を説明する。図５は、実施形態に係る評価情報記憶部１２２の一例を示す図である。図５では、１人のアドバイザーＡ１に対する評価結果を示しているが、かかる評価結果は、アドバイザーＡ１毎に登録されるものとする。
【００４３】
図５の例では、評価情報記憶部１２２は、「カテゴリ」、「分野」、「過去実績」、「ユーザ評価」および「トータルスコア」といった項目を有する。「カテゴリ」および「分野」は、図４で既に説明した「カテゴリ」および「分野」に対応する。
【００４４】
「過去実績」は、アドバイザーＡ１の過去の実績に基づいて付与されるスコアである。例えば、保険アドバイザーにおける「過去実績」は、保険の契約数や、契約率などに応じてスコアが付与される。また、体質や潜在能力に対するアドバイザーにおける「過去実績」は、ユーザＵ１とアドバイザーＡ１とのアドバイザー契約の前後における体質の改善状況や、潜在能力の向上度合に応じてスコアが付与される。
【００４５】
「ユーザ評価」は、アドバイザーＡ１に対するユーザＵ１による評価結果に基づいて付与されるスコアである。また、「トータルスコア」は、アドバイザーＡ１に対する総合評価を示すスコアである。例えば、アドバイザーＡ１による自己評価、過去実績、ユーザ評価のそれぞれのスコアを所定の重み付けを行うことで、「トータルスコア」が決定される。
【００４６】
（ユーザ情報記憶部１２３について）
図３の説明に戻り、ユーザ情報記憶部１２３について説明する。ユーザ情報記憶部１２３は、ユーザＵ１に関する各種情報を記憶する。例えば、ユーザ情報記憶部１２３は、ユーザＵ１の年齢、性別、住所などの基本的な情報、遺伝子情報の解析結果に関する情報、遺伝子情報の解析に用いられた問診結果に関する情報などが記憶される。
【００４７】
また、ユーザ情報記憶部１２３に記憶されるユーザ情報には、ユーザＵ１による商品の購買履歴に関する情報が含まれる。かかる購買履歴に関する情報は、インターネットを介したネットショッピングや、ネットオークション、電子マネーの使用履歴、クレジットカードの利用明細、クーポン情報の使用履歴等に基づく情報である。提案装置１００は、各サービスを提供する提供会社と連携することで、これらの情報を取得することが可能である。
【００４８】
（制御部１３０について）
制御部１３０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、提案装置１００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１３０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。
【００４９】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、受付部１３２と、更新部１３３と、生成部１３４と、決定部１３５と、提供部１３６とを備える。
【００５０】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、解析会社２００から通知されるユーザＵ１の遺伝子情報の解析結果に関する情報を取得し、ユーザ情報記憶部１２３へ格納する。この際、取得部１３１は、解析結果とともに、問診結果を取得する。なお、問診結果は、遺伝子情報の解析に用いられたものとは別に提案装置１００側からユーザＵ１に対して行ったものであってもよい。また、取得部１３１は、ユーザＵ１による商品の購入履歴に関する情報を随時取得し、ユーザ情報記憶部１２３へ格納する。
【００５１】
（受付部１３２について）
受付部１３２は、アドバイザーＡ１の登録時において、アドバイザー端末１０を介してアドバイザーＡ１の自己評価を受け付ける。受付部１３２は、受け付けたアドバイザーＡ１の自己評価に基づいて、アドバイザーＡ１に関する情報をアドバイザー情報記憶部１２１に格納することで、アドバイザーＡ１を提案システム１に登録する。
【００５２】
（更新部１３３について）
更新部１３３は、アドバイザーＡ１の過去実績などに基づいて、評価情報記憶部１２２を更新する。具体的には、更新部１３３は、図５に示したように、過去実績、ユーザ評価に関する情報を随時取得し、所定の評価基準に基づいてスコアを算出することで、評価情報記憶部１２２を更新する。
【００５３】
また、上述のように、更新部１３３は、過去実績、ユーザ評価のスコアに加え、アドバイザー情報記憶部１２１に記憶されたアドバイザーＡ１の自己評価に基づいて、トータルスコアを更新する。
【００５４】
このように、更新部１３３は、アドバイザーＡ１の自己評価、過去実績、ユーザ評価に基づいて、総合的にアドバイザーＡ１のスキルを更新することで、評価結果の信頼性を向上させることができる。
【００５５】
（生成部１３４について）
生成部１３４は、ユーザＵ１の遺伝子情報に基づいてユーザＵ１の特徴に関する特徴情報を生成する。具体的には、生成部１３４は、遺伝子情報の解析結果に基づいて、分野ごとのスコアを特徴情報として生成する。
【００５６】
生成部１３４は、図４および図５に示したように、健康リスク、体質、潜在能力の各カテゴリに包含される各分野に対するスコアをそれぞれ算出する。例えば、生成部１３４は、遺伝子情報の解析結果と、各分野のスコアとを対応付けるモデルを有しており、かかるモデルに遺伝子情報の解析結果を入力することで、各分野のスコアを生成することができる。
【００５７】
なお、生成部１３４は、遺伝子情報の解析結果に基づき、ユーザＵ１の内面に関するスコアを算出し、特徴情報として生成することもできる。ここで、内面として、例えば、社交性や、勤勉性などといった各種項目が挙げられる。
【００５８】
また、生成部１３４は、ユーザＵ１に対して行った問診結果に基づいて、特徴情報を生成することも可能である。ここで、問診結果には、ユーザＵ１の生活習慣に関する情報や、ユーザＵ１の病歴や、ユーザＵ１の親族の病歴などに関する情報が含まれる。
【００５９】
また、生成部１３４は、ユーザＵ１の生活習慣をユーザＵ１の商品の購入履歴に基づいて推定することにしてもよい。すなわち、ユーザＵ１の購入履歴を参照することで、ユーザＵ１の食生活などのライフスタイルを把握することができる。
【００６０】
例えば、生成部１３４は、生活習慣と購入履歴とを紐付けるモデルを有しており、かかるモデルに購入履歴に関する情報を入力することで、購入履歴から生活習慣を予測することができる。
【００６１】
また、生成部１３４は、購入履歴から予測した生活習慣に基づいて、上記のスコアを更新する。ここで、生成部１３４は、遺伝子情報の解析結果に基づくスコアおよび生活習慣に基づくスコアに対してそれぞれ所定の重み付けを行うことで、ユーザＵ１の最終的なスコア(以下、最終スコアと記載する)を分野毎に決定する。
【００６２】
このように、生成部１３４は、ユーザＵ１の購入履歴に基づいて、ユーザＵ１の生活習慣を予測することで、問診結果の誤りを補正することができるので、最終的なスコアの精度を向上させることができる。
【００６３】
なお、生成部１３４は、ユーザＵ１の購入履歴に加えて、例えば、ユーザＵ１の親族や、同居者等の購入履歴に基づいて、ユーザＵ１の生活習慣を推定することにしてもよい。この場合、生成部１３４は、例えば、ユーザＵ１と同居している期間の購入履歴に関する情報に基づいて、かかる期間におけるユーザＵ１の生活習慣を推定することとすれば、ユーザＵ１の長期的な生活習慣の推移を把握することができる。つまり、生成部１３４は、現在の生活習慣のみならず、過去の生活習慣に基づいて、最終スコアを算出することも可能である。
【００６４】
（決定部１３５について）
決定部１３５は、生成部１３４によって生成された特徴情報に基づいてユーザＵ１へ推奨するアドバイザー(以下、推奨アドバイザーと記載する)を決定する。決定部１３５は、生成部１３４によって算出された各分野の最終スコアに基づいて、推奨アドバイザーを決定する。
【００６５】
具体的には、決定部１３５は、生成部１３４によって生成された各分野の最終スコアおよび、更新部１３３によって更新される評価情報記憶部１２２の各分野のトータルスコアに基づいて、推奨アドバイザーを決定する。
【００６６】
ここで、上述のように、最終スコアは、遺伝子情報の解析結果および問診結果に基づいて生成されるスコアである。このため、決定部１３５は、遺伝子情報の解析結果および問診結果の双方に基づいて、推奨アドバイザーを決定することになる。なお、決定部１３５は、遺伝子情報の解析結果のみに基づいて、推奨アドバイザーを決定することにしてもよい。
【００６７】
また、評価情報記憶部１２２の各分野のトータルスコアは、アドバイザーＡ１の自己評価、過去実績および、ユーザ評価に基づいて更新されるスコアである。このため、決定部１３５は、アドバイザーＡ１の自己評価、過去実績および、ユーザ評価に基づいて、推奨アドバイザーを決定することになる。なお、決定部１３５は、上記の自己評価、過去実績および、ユーザ評価のうち、少なくとも一つに基づいて、推奨アドバイザーを決定することにしてもよい。
【００６８】
決定部１３５は、カテゴリ「健康リスク」における各分野の最終スコアに基づいて、推奨アドバイザーとして、保険アドバイザーや、生活アドバイザーを決定する。すなわち、決定部１３５は、健康リスクにおいて、各疾病の発症リスクに応じて、各疾病に特化した保険アドバイザーや、各疾病に特化した生活アドバイザーを推奨アドバイザーとして決定する。
【００６９】
また、決定部１３５は、カテゴリ「体質」における各分野の最終スコアに基づいて、生活アドバイザーを推奨アドバイザーとして決定する。この際、決定部１３５は、ユーザＵ１に対する複数の分野の最終スコアおよびアドバイザーＡ１に対する複数の分野のトータルスコアに基づいて、推奨アドバイザーを決定することも可能である。
【００７０】
具体的には、決定部１３５は、例えば、ユーザＵ１がガンおよび糖尿病の発症リスクが高い場合、ガンおよび糖尿病の双方に精通するアドバイザーを推奨アドバイザーとして決定したり、さらには、双方のアドバイススキルが高いアドバイザーを推奨アドバイザーとして決定したりすることができる。
【００７１】
つまり、決定部１３５は、ユーザＵ１の各分野における最終スコアを総合的に見て、推奨アドバイザーを決定する。これにより、決定部１３５は、ユーザＵ１に対して、ユーザＵ１を総合的にサポート可能なアドバイザーを提案することができるので、ユーザＵ１に対して最適なアドバイザーを提案することが可能となる。
【００７２】
なお、決定部１３５は、ユーザＵ１に対して、分野毎にアドバイザーを提案することにしてもよいし、あるいは、アドバイザーの状況(現在の顧客数など)に基づいて、適宜、アドバイザーを決定することにしてもよい。
【００７３】
また、決定部１３５は、カテゴリ「潜在能力」における各分野の最終スコアに基づいて、潜在能力の各分野に特化したアドバイザーを推奨アドバイザーとして決定する。ここで、例えば、決定部１３５は、潜在能力における特定分野の最終スコアが高い場合、かかる特定分野のさらなる向上を更なる図るための推奨アドバイザーとして決定する。
【００７４】
具体的には、決定部１３５は、ユーザＵ１の持久力の最終スコアが高い場合、すなわち、持久力に関する潜在的能力が高い場合、高い潜在能力を引き出させるためのスポーツトレーナや、スポーツインストラクタなどの専門家を推奨アドバイザーとして決定する。
【００７５】
ここで、決定部１３５は、複数分野の最終スコアに基づいて、ユーザＵ１へリコメンドする競技や職業などを選択したうえで、かかる競技や職業などに特化したアドバイザーを推奨アドバイザーとして決定することもできる。
【００７６】
これにより、ユーザＵ１の潜在能力を最大限に生かすことができるので、ユーザＵ１の市場価値を高めることができる。
【００７７】
なお、決定部１３５は、特定分野の最終スコアが低い場合には、かかる特定分野を克服するためのアドバイザーを推奨アドバイザーとして決定することにしてもよい。この場合、決定部１３５は、例えば、ユーザＵ１の持久力の最終スコアが低い場合に、持久力を引き上げるための専門家(リハビリ技師などを含む)を推奨アドバイザーとして決定することができる。
【００７８】
なお、決定部１３５は、ユーザＵ１に対して、アドバイザーが直接的にアドバイスを行う必要がある場合には、ユーザＵ１やアドバイザーの居住区や勤務地に基づいて、推奨アドバイザーを決定することも可能である。言い換えれば、アドバイザーが遠隔でユーザＵ１に対してアドバイスを行える場合には、双方の居住区などを考慮しなくてよい。
【００７９】
なお、決定部１３５は、複数人のアドバイザーによって構成されるアドバイザーチームを推奨アドバイザーとして決定することにしてもよい。また、この場合、決定部１３５は、かかるアドバイザーチームの編成を行うことも可能である。
【００８０】
また、決定部１３５は、遺伝子情報の解析結果に含まれるユーザＵ１の内面（性格）に関する情報に基づいて推奨アドバイザーを決定することも可能である。決定部１３５は、ユーザＵ１の内面が内気である場合、かかる内面と相性の良いアドバイザーを推奨アドバイザーとして決定する。
【００８１】
このように、ユーザＵ１の内面に基づいて、ユーザＵ１に提案するアドバイザーを選択することで、ユーザＵ１に適したアドバイザーを提案することが可能となる。換言すると、ユーザＵ１の満足度を向上させることが可能となる。
【００８２】
（提供部１３６について）
提供部１３６は、遺伝子情報の解析結果をユーザへ提供する。ユーザＵ１は、提案システム１が運営するウェブサイトにユーザ端末２０からログインすることで、遺伝子情報の解析結果を閲覧することができる。
【００８３】
提供部１３６は、ユーザＵ１毎のログイン画面や、解析結果を通知する通知画面を生成し、ユーザＵ１へ提供する。ここで、本実施形態において、提供部１３６は、決定部１３５によって決定された推奨アドバイザーに関する情報を掲載したログイン画面や、通知画面を生成する。
【００８４】
ここで、図６Ａおよび図６Ｂを用いて、通知画面の一例について説明する。図６Ａおよび図６Ｂは、通知画面の一例を示す図である。なお、図６Ａおよび図６Ｂでは、遺伝子情報の解析結果を通知する通知画面において、アドバイザーを提案する場合について示すが、アドバイザーを上記のログイン画面において提案することにしてもよい。
【００８５】
図６Ａの例において、遺伝子情報の解析結果の通知画面には、解析結果を表示する第１領域Ｒ１と、アドバイザー情報を表示する第２領域Ｒ２および第３領域Ｒ３を有する。
【００８６】
図６Ａの例において、第１領域Ｒ１には、カテゴリ「健康リスク」の解析結果が表示される場合を示す。なお、健康リスクに加え、体質、潜在能力の解析結果を第１領域Ｒ１に表示することも可能である。
【００８７】
また、第２領域Ｒ２には、決定部１３５が決定した推奨アドバイザーに関する情報が表示される。図６Ａの例において、第２領域Ｒ２に３人の推奨アドバイザーに関する情報が表示される場合を示している。
【００８８】
また、第３領域Ｒ３には、ユーザＵ１の類似ユーザが選んだ推奨アドバイザーに関する情報が表示される。ここでの類似ユーザとは、ユーザＵ１と最終スコアが類似するユーザであってもよいし、ユーザＵ１と遺伝子型が類似するユーザであってもよい。図６Ａの例において、第３領域Ｒ３に２人の推奨アドバイザーに関する情報が表示される場合を示している。
【００８９】
例えば、ユーザＵ１は、図６Ａに示す通知画面において、第１領域Ｒ１に表示された各項目や、第２領域Ｒ２や第３領域Ｒ３に表示された各アドバイザーを選択することで、各項目または各アドバイザーの詳細画面を表示させることができる。
【００９０】
また、各アドバイザーの詳細画面においては、各アドバイザーに関する詳細な情報に加え、契約の申し込み画面に遷移する申し込みボタンが表示され、ユーザＵ１がかかる申し込みボタンを選択し、必要項目を入力することで、申し込みを行うことができる。
【００９１】
このように、遺伝子情報の解析結果を通知する通知画面においてアドバイザーを提案することで、ユーザＵ１に対して、遺伝子情報の解析結果とともに、かかる解析結果に基づくアドバイザーを提供することができる。
【００９２】
これにより、ユーザＵ１は、自身の遺伝子に関する情報(図６Ａの例では健康リスク)に応じて選択されたアドバイザーを自身の遺伝子に関する情報とともに確認することができる。
【００９３】
つまり、提供部１３６は、遺伝子情報の解析結果とともに、推奨アドバイザーに関する情報を提供することで、ユーザＵ１がかかる解析結果に基づいて、契約する推奨アドバイザーを選択することができる。これにより、ユーザＵ１に対して、推奨アドバイザーとの契約を促進させることが可能となる。
【００９４】
また、図６Ｂに示すように、提供部１３６は、通知画面に表示される遺伝子情報に対応する推奨アドバイザーに関する情報を提供することも可能である。図６Ｂの例では、図６Ａに示した「甲状腺癌」の詳細ページを示す。
【００９５】
この場合、提供部１３６は、甲状腺癌に適した推奨アドバイザーをユーザＵ１へ提示することで、かかる推奨アドバイザーとの契約をユーザＵ１へ提案することができる。このように、通知画面に表示される遺伝子情報に対応する推奨アドバイザーに関する情報を提供する。これにより、ユーザＵ１に対して、推奨アドバイザーとの契約の要否を判断する判断材料を適切に提供することができる。
【００９６】
〔４．情報処理のフロー〕
続いて、図７を用いて、実施形態に係る提案装置の情報処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【００９７】
図８に示すように、提案装置１００は、まず、ユーザＵ１の遺伝子情報の解析結果を取得すると（ステップＳ１０１）、かかる解析結果に基づいて特徴情報を生成する（ステップＳ１０２）。
【００９８】
続いて、提案装置１００は、ユーザＵ１の生活習慣に関する情報を取得する(ステップＳ１０３)。ここでの生活習慣に関する情報は、例えば、遺伝子情報の解析時に用いられた問診結果に関する情報や、商品の購入履歴に関する情報などが含まれる。
【００９９】
続いて、提案装置１００は、特徴情報および生活習慣に関する情報に基づき、分野毎に最終スコアを決定し(ステップＳ１０４)、最終スコアに基づいて推奨アドバイザーを決定する(ステップＳ１０５)。なお、上述のように、最終スコアに加えて、ユーザＵ１の内面に基づき、推奨アドバイザーを決定することも可能である。
【０１００】
そして、提案装置１００は、ユーザＵ１に対して、ステップＳ１０５において決定した推奨アドバイザーに関するアドバイザー情報を提供して(ステップＳ１０６)、処理を終了する。
【０１０１】
〔５．変形例〕
上述の実施形態は一例を示したものであり、種々の変更及び応用が可能である。
【０１０２】
上述の実施形態において、アドバイザーを対象として提案装置１００の情報処理の例を示した。しかしながら、提案装置１００は、アドバイザーに限らず、種々のコンテンツを対象として情報処理を行ってもよい。
【０１０３】
〔６．効果〕
上述したように、実施形態に係る提案装置１００は、生成部１３４と、決定部１３５とを備える。生成部１３４は、ユーザＵ１の遺伝子情報に基づいてユーザＵ１の特徴に関する特徴情報を生成する。決定部１３５は、生成部１３４によって生成された特徴情報に基づいて、ユーザＵ１へ推奨するアドバイザーを決定する。
【０１０４】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１に対して適切なアドバイザーを提案することができる。
【０１０５】
また、実施形態に係る提案装置１００において、決定部１３５は、ユーザＵ１から受け付けたアンケート結果および特徴情報に基づいてアドバイザーを決定する。
【０１０６】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１に関する最終スコアを精度よく生成することが可能となり、ユーザＵ１に対してより適切なアドバイザーを提案することができる。
【０１０７】
また、実施形態に係る提案装置１００において、決定部１３５は、アドバイザーの実績に基づいて、アドバイザーを決定する。
【０１０８】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、提案したアドバイザーに対するユーザＵ１の満足度を向上させることができる。
【０１０９】
また、実施形態に係る提案装置１００において、決定部１３５は、アドバイザーの自己評価に基づいて、アドバイザーを決定する。
【０１１０】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、アドバイザーに対する評価を容易に取得することができる。
【０１１１】
また、実施形態に係る提案装置１００において、決定部１３５は、アドバイザーに対するユーザ評価に基づいて、アドバイザーを決定する。
【０１１２】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、提案するアドバイザーの質を担保することができるので、より良いサービスを提供することができる。
【０１１３】
また、実施形態に係る提案装置１００において、生成部１３４は、特徴情報として、遺伝子情報に基づく健康リスクに紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、前記決定部１３５は、スコアに基づいてアドバイザーを決定する。
【０１１４】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１と、アドバイザーとのマッチングの精度を向上させることができる。
【０１１５】
また、実施形態に係る提案装置１００において、決定部１３５は、保険に関するアドバイザーを決定する。
【０１１６】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１の健康リスクに応じて、適切な保険アドバイザーを提案することができるので、マッチング精度を向上させることができる。
【０１１７】
また、実施形態に係る提案装置１００において、生成部１３４は、特徴情報として、遺伝子情報に基づくユーザの体質に紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、決定部１３５は、スコアに基づいてアドバイザーを決定する。
【０１１８】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１と、アドバイザーとのマッチングの精度を向上させることができる。
【０１１９】
また、実施形態に係る提案装置１００において、決定部１３５は、生活改善に関するアドバイザーを決定する。
【０１２０】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１の体質に応じて、適切な生活アドバイザーを提案することができるので、マッチング精度を向上させることができる。
【０１２１】
また、実施形態に係る提案装置１００は、遺伝子情報をユーザＵ１へ提供する提供部１３６を備え、提供部１３６は、遺伝子情報の通知画面において、決定部１３５によって決定されたアドバイザーに関する情報を提供する。
【０１２２】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１に対して、アドバイザーとの契約を効率よく促すことができる。
【０１２３】
また、実施形態に係る提案装置１００において、通知画面に表示される遺伝子情報に対応するアドバイザーに関する情報を提供する。
【０１２４】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、通知画面に表示される遺伝子情報に応じたアドバイザーを提案することができ、ユーザＵ１に対して、アドバイザーとの契約をさらに効率よく促すことができる。
【０１２５】
また、実施形態に係る提案装置１００において、生成部１３４は、特徴情報として、ユーザＵ１の内面に関する情報を生成し、決定部１３５は、内面に関する情報に基づいて、アドバイザーを決定する。
【０１２６】
したがって、実施形態に係る提案装置１００によれば、ユーザＵ１に対して相性のよいアドバイザーを提案することができるので、ユーザＵ１と、アドバイザーとのマッチング精度を向上させることができる。
【０１２７】
〔７．ハードウェア構成〕
また、上述してきた各実施形態に係る提案装置は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、提案装置１００を例に挙げて説明する。図８は、提案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。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１２８】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００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。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１２９】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００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記憶する。通信インターフェイス１５００は、通信網５００（実施形態のネットワークＮに対応する）を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、また、通信網５００を介してＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信する。
【０１３０】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００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。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して生成したデータを出力装置へ出力する。
【０１３１】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラム又はデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００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１８００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。
【０１３２】
例えば、コンピュータ１０００が提案装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００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１３０の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、提案装置１００の記憶装置内の各データが格納される。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定の通信網を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３３】
〔８．その他〕
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。
【０１３４】
また、上述した提案装置１００は、機能によっては外部のプラットフォーム等をＡＰＩ（Application  Programming  Interface）やネットワークコンピューティングなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。
【０１３５】
また、特許請求の範囲に記載した「部」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１３６】
１        提案システム
１０      アドバイザー端末
２０      ユーザ端末
１００    提案装置
１１０    通信部
１２０    記憶部
１２１    アドバイザー情報記憶部
１２２    評価情報記憶部
１２３    ユーザ情報記憶部
１３０    制御部
１３１    取得部
１３２    受付部
１３３    更新部
１３４    生成部
１３５    決定部
１３６    提供部
【図１】
2020187475.tif 000003
【図２】
2020187475.tif 000004
【図３】
2020187475.tif 000005
【図４】
2020187475.tif 000006
【図５】
2020187475.tif 000007
【図６Ａ】
2020187475.tif 000008
【図６Ｂ】
2020187475.tif 000009
【図７】
2020187475.tif 000010
【図８】
2020187475.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月22日(2019.11.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの遺伝子情報に基づいて前記ユーザの特徴に関する特徴情報を生成する生成部と、
アドバイザーに関する情報を記憶するアドバイザー情報記憶部から、前記生成部によって生成された前記特徴情報に基づいて、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定部と
を備え、
前記決定部は、
生活習慣または病歴に関する問診結果および前記特徴情報に基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする提案装置。
【請求項２】
前記決定部は、
アドバイザーの実績に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１に記載の提案装置。
【請求項３】
前記決定部は、
アドバイザーの自己評価に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１または２に記載の提案装置。
【請求項４】
前記決定部は、
アドバイザーに対するユーザ評価に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記遺伝子情報に基づく健康リスクに紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、
前記決定部は、
前記スコアに基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項６】
前記決定部は、
保険に関する前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項５に記載の提案装置。
【請求項７】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記遺伝子情報に基づく前記ユーザの体質に紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、
前記決定部は、
前記スコアに基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項８】
前記決定部は、
生活改善に関する前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項７に記載の提案装置。
【請求項９】
前記遺伝子情報を前記ユーザへ提供する提供部
を備え、
前記提供部は、
前記遺伝子情報の通知画面において、前記決定部によって決定された前記アドバイザーに関する情報を提供すること
を特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項１０】
前記提供部は、
前記通知画面に表示される前記遺伝子情報に対応する前記アドバイザーに関する情報を提供すること
を特徴とする請求項９に記載の提案装置。
【請求項１１】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記ユーザの内面に関する情報を生成し、
前記決定部は、
前記内面に関する情報に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜１０のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項１２】
コンピュータが実行する提案方法であって、
ユーザの遺伝子情報に基づいて前記ユーザの特徴に関する特徴情報を生成する生成工程と、
前記生成工程によって生成された前記特徴情報に基づいて、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定工程と
を含み、
前記決定工程は、
生活習慣または病歴に関する問診結果および前記特徴情報に基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする提案方法。
【請求項１３】
ユーザの遺伝子情報に基づいて前記ユーザの特徴に関する特徴情報を生成する生成手順と、
前記生成手順によって生成された前記特徴情報に基づいて、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定手順と
をコンピュータに実行させる提案プログラムであって、
前記決定手順は、
生活習慣または病歴に関する問診結果および前記特徴情報に基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする提案プログラム。
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月15日(2020.6.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの遺伝子情報の解析結果をモデルに入力することで、当該遺伝子情報の解析結果に基づいて前記ユーザの特徴に関するスコアを示す特徴情報を生成する生成部と、
アドバイザー情報記憶部に記憶されたアドバイザー毎のスキルに関する情報と、前記生成部によって生成された前記特徴情報とのマッチングによって、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定部と、
前記ユーザへ前記遺伝子情報の解析結果を通知する通知画面において、前記決定部によって決定された前記アドバイザーに関する情報を提供する提供部と
を備え、
前記決定部は、
生活習慣または病歴に関する問診結果および前記特徴情報に基づいて前記アドバイザーを決定し、
前記提供部は、
前記特徴情報が類似するユーザが選択したアドバイザーに関する情報を前記決定部によって決定された前記アドバイザーに関する情報とともに前記通知画面において提供すること
を特徴とする提案装置。
【請求項２】
前記決定部は、
アドバイザーの実績に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１に記載の提案装置。
【請求項３】
前記決定部は、
アドバイザーの自己評価に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１または２に記載の提案装置。
【請求項４】
前記決定部は、
アドバイザーに対するユーザ評価に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項５】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記遺伝子情報に基づく健康リスクに紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、
前記決定部は、
前記スコアに基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項６】
前記決定部は、
保険に関する前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項５に記載の提案装置。
【請求項７】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記遺伝子情報に基づく前記ユーザの体質に紐付けられた項目毎に対するスコアを生成し、
前記決定部は、
前記スコアに基づいて前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項８】
前記決定部は、
生活改善に関する前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項７に記載の提案装置。
【請求項９】
前記提供部は、
前記通知画面に表示される前記遺伝子情報に対応する前記アドバイザーに関する情報を提供すること
を特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項１０】
前記生成部は、
前記特徴情報として、前記ユーザの内面に関する情報を生成し、
前記決定部は、
前記内面に関する情報に基づいて、前記アドバイザーを決定すること
を特徴とする請求項１〜９のいずれか一つに記載の提案装置。
【請求項１１】
コンピュータが実行する提案方法であって、
ユーザの遺伝子情報の解析結果をモデルに入力することで、当該遺伝子情報の解析結果に基づいて前記ユーザの特徴に関するスコアを示す特徴情報を生成する生成工程と、
アドバイザー情報記憶部に記憶されたアドバイザー毎のスキルに関する情報と、前記生成工程によって生成された前記特徴情報とのマッチングによって、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定工程と、
前記ユーザへ前記遺伝子情報の解析結果を通知する通知画面において、前記決定工程によって決定された前記アドバイザーに関する情報を提供する提供工程と
を含み、
前記決定工程は、
生活習慣または病歴に関する問診結果および前記特徴情報に基づいて前記アドバイザーを決定し、
前記提供工程は、
前記特徴情報が類似するユーザが選択したアドバイザーに関する情報を前記決定工程によって決定された前記アドバイザーに関する情報とともに前記通知画面において提供すること
を特徴とする提案方法。
【請求項１２】
ユーザの遺伝子情報の解析結果をモデルに入力することで、当該遺伝子情報の解析結果に基づいて前記ユーザの特徴に関するスコアを示す特徴情報を生成する生成手順と、
アドバイザー情報記憶部に記憶されたアドバイザー毎のスキルに関する情報と、前記生成手順によって生成された前記特徴情報とのマッチングによって、前記ユーザへ推奨するアドバイザーを決定する決定手順と、
前記ユーザへ前記遺伝子情報の解析結果を通知する通知画面において、前記決定手順によって決定された前記アドバイザーに関する情報を提供する提供手順と
をコンピュータに実行させる提案プログラムであって、
前記決定手順は、
生活習慣または病歴に関する問診結果および前記特徴情報に基づいて前記アドバイザーを決定し、
前記提供手順は、
前記特徴情報が類似するユーザが選択したアドバイザーに関する情報を前記決定手順によって決定された前記アドバイザーに関する情報ととともに前記通知画面において提供すること
を特徴とする提案プログラム。