(57)【要約】      （修正有）【課題】個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かを監視することを容易化する。【解決手段】情報処理システムにおいて、サーバ２は、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージと、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、第１のストレージを参照して当該対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、当該報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、を有する。学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の当該指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである。【選択図】図６
2020161008.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージと、
分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、
を備え、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである
情報処理システム。
【請求項２】
品目に対して投稿された第１のユーザの報告を取得し、第２のユーザまたは管理者によって判断された、当該報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを取得する取得部と、
前記取得された報告とフラグとの組を、品目毎に蓄積する第２のストレージと、
一定期間毎または設定されたタイミングで、前記第２のストレージに蓄積されている報告とフラグとの組とを用いて、前記第１のストレージに記憶されている、対応する品目の学習済みの機械学習モデルを更新するモデル更新部と、
を備える請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
当該品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語と当該形態素もしくは単語を識別する形態素識別情報とが品目毎に関連付けられて記憶されている第３のストレージを更に備え、
前記予測部は、前記対象品目に対して投稿された報告から抽出された形態素もしくは単語それぞれを、前記第３のストレージにおける対象品目の形態素もしくは単語と形態素識別情報の関係を参照して形態素識別情報に変換し、変換後の形態素識別情報の組を、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記フラグを出力する
請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語のうち、当該品目について前記第３のストレージに記憶されていない形態素もしくは単語が含まれる場合、当該第３のストレージに記憶されていない形態素もしくは単語と形態素もしくは単語を識別する形態素識別情報との組を第３のストレージに追加する辞書更新部と、
前記辞書更新部による前記追加する処理の実行後に、前記第１のストレージに記憶されている、当該品目の学習済みの機械学習モデルを更新するモデル更新部と、
を備える請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記品目は、医薬品に品目であり、
前記品目毎に、当該品目の効能または当該品目の副作用が関連付けられて記憶されている第４のストレージと、
前記予測部により出力されるフラグが抵触可能性が有ることを示す場合、前記報告に含まれる効能または副作用が、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれるか否か判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれない場合、前記報告に含まれる効能または副作用が前記指針に抵触していることを示す情報を出力する出力部と、
を備える請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
警告対象となる警告対象語が記憶されている第５のストレージと、
前記予測部により出力されるフラグが抵触可能性が有ることを示す場合、前記第５のストレージを参照して、前記報告に含まれる言葉のうち前記警告対象語を抽出して出力する警告対象語出力部と、
を備える請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
前記予測部が出力した情報が、前記報告が指針に抵触する可能性が有ることを示す場合、当該報告をしたユーザに対して警告するための情報を送信するよう制御する通信制御部を更に備える
請求項１から６のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項８】
対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージと、
分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、
を備え、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである
情報処理装置。
【請求項９】
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージを備える情報処理システムが実行する情報処理方法であって、
分割部が、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割するステップと、
予測部が、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力するステップと、
を有し、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである
情報処理方法。
【請求項１０】
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージを参照可能なコンピュータを、
対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、
分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、
として機能させるためのプログラムであって、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものであるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
医薬品の営業活動は、製薬会社のＭＲ（Medical Representative：医薬情報担当者）または医薬品卸売会社の営業担当者であるＭＳ（Marketing Specialist：マーケティング・スペシャリスト）によって行われている。従来、このような医薬品の営業活動を支援するシステムが開発されている。例えば、特許文献１には、営業活動の成果に応じて、例えば医薬品の種別や医師・病院の種別、更にはアプローチの形態等からなる活動内容と、当該営業活動を通じて取得した、例えば医師の人柄とアプローチに対する反応等からなる知識とを営業事例として記憶する事例データベースと、新規に開拓しようとする営業内容または現在進行中の営業活動内容、特に営業アプローチの段階に応じて事例データベースを検索して、その内容に類似する営業事例を選択的に提示するデータベース検索手段とを備える営業活動支援システムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１５７３５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
営業担当者（例えば、ＭＲまたはＭＳ）は、営業に関する指針（ガイドラインともいう、例えば、医療用医薬品の販売情報提供活動に関するガイドライン）に従って、商品（例えば、医薬品）に関する販売情報を提供する必要がある。社内で各営業担当者に指針を順守するように教育することが考えられるが、個々の営業担当者の営業活動を逐一、指針に抵触しているか否かを監視することは大変な労力がかかり難しい。
【０００５】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かを監視することを容易化する情報処理システム、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。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の態様に係る情報処理システムは、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージと、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、を備え、前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである。
【０００７】
この構成によれば、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【０００８】
本発明の第２の態様に係る情報処理システムは、第１の態様に係る情報処理システムであって、品目に対して投稿された第１のユーザの報告を取得し、第２のユーザまたは管理者によって判断された、当該報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを取得する取得部と、前記取得された報告とフラグとの組を、品目毎に蓄積する第２のストレージと、一定期間毎または設定されたタイミングで、前記第２のストレージに蓄積されている報告とフラグとの組とを用いて、前記第１のストレージに記憶されている、対応する品目の学習済みの機械学習モデルを更新するモデル更新部と、を備える。
【０００９】
この構成によれば、機械学習モデルが随時更新されるので、報告が指針に抵触するか否かの予測精度を向上させることができる。
【００１０】
本発明の第３の態様に係る情報処理システムは、第１または２の態様に係る情報処理システムであって、当該品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語と当該形態素もしくは単語を識別する形態素識別情報とが品目毎に関連付けられて記憶されている第３のストレージを更に備え、前記予測部は、前記対象品目に対して投稿された報告から抽出された形態素もしくは単語それぞれを、前記第３のストレージにおける対象品目の形態素もしくは単語と形態素識別情報の関係を参照して形態素識別情報に変換し、変換後の形態素識別情報の組を、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記フラグを出力する。
【００１１】
この構成によれば、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【００１２】
本発明の第４の態様に係る情報処理システムは、第３の態様に係る情報処理システムであって、品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語のうち、当該品目について前記第３のストレージに記憶されていない形態素もしくは単語が含まれる場合、当該第３のストレージに記憶されていない形態素もしくは単語と形態素もしくは単語を識別する形態素識別情報との組を第３のストレージに追加する辞書更新部と、前記辞書更新部による前記追加する処理の実行後に、前記第１のストレージに記憶されている、当該品目の学習済みの機械学習モデルを更新するモデル更新部と、を備える。
【００１３】
この構成によれば、第３のストレージに記憶されている形態素もしくは単語が更新され、この更新後の形態素もしくは単語を用いて対応する品目の学習済みの機械学習モデルが更新されるので、新しい形態素もしくは単語が投稿された報告に現れるようになっても、予測部は当該新しい形態素もしくは単語についての指針への抵触有無を予測することができる。
【００１４】
本発明の第５の態様に係る情報処理システムは、第１から４のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、前記品目は、医薬品に品目であり、前記品目毎に、当該品目の効能または当該品目の副作用が関連付けられて記憶されている第４のストレージと、前記予測部により出力されるフラグが抵触可能性が有ることを示す場合、前記報告に含まれる効能または副作用が、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれるか否か判定する判定部と、前記判定部による判定の結果、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれない場合、前記報告に含まれる効能または副作用が前記指針に抵触していることを示す情報を出力する出力部と、を備える。
【００１５】
この構成によれば、営業担当者の報告が指針に抵触している可能性がある場合に、営業担当者は、当該品目の医薬品について誤った効能または副作用を医師に提供したことを把握することができるので、営業活動において当該医薬品の品目について説明する効能または副作用を正しい効能または副作用に是正することができる。
【００１６】
本発明の第６の態様に係る情報処理システムは、第１から５のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、警告対象となる警告対象語が記憶されている第５のストレージと、前記予測部により出力されるフラグが抵触可能性が有ることを示す場合、前記第５のストレージを参照して、前記報告に含まれる言葉のうち前記警告対象語を抽出して出力する警告対象語出力部と、を備える。
【００１７】
この構成によれば、営業担当者の報告が指針に抵触している可能性がある場合に、営業担当者は、報告のうち警告対象語に関する活動が指針に抵触していることを把握することができるので、営業活動において警告対象語に関する活動を正しい活動に是正することができる。
【００１８】
本発明の第７の態様に係る情報処理システムは、第１から６のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、前記予測部が出力した情報が、前記報告が指針に抵触する可能性が有ることを示す場合、当該報告をしたユーザに対して警告するための情報を送信するよう制御する通信制御部を更に備える。
【００１９】
この構成によれば、営業担当者の報告が指針に抵触している可能性がある場合に、その営業担当者に当該報告が指針に抵触している旨の警告をすることができるので、その営業担当者の営業活動が指針に従うように是正を促すことができる。このように、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触している場合に是正を促すことができる。
【００２０】
本発明の第８の態様に係る情報処理装置は、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージと、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、を備え、前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである。
【００２１】
この構成によれば、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【００２２】
本発明の第９の態様に係る情報処理方法は、品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージを備える情報処理システムが実行する情報処理方法であって、分割部が、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割するステップと、予測部が、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力するステップと、を有し、前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである。
【００２３】
この構成によれば、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【００２４】
本発明の第１０の態様に係るプログラムは、品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージを参照可能なコンピュータを、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、として機能させるためのプログラムであって、前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである。
【００２５】
この構成によれば、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明の一態様によれば、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本実施形態に係る処理の概要を示す第１の模式図である。
【図２】本実施形態に係る処理の概要を示す第２の模式図である。
【図３】本実施形態に係るユーザ端末、サーバ、管理者端末での処理の概要をまとめた模式図である。
【図４】本実施形態に係る情報処理システムの概略構成図である。
【図５】本実施形態に係るユーザ端末の概略構成図である。
【図６】本実施形態に係るサーバの概略構成図である。
【図７】本実施形態に係るサーバのストレージに記憶されているテーブルの第１の例である。
【図８】本実施形態に係るサーバのストレージに記憶されているテーブルの第２の例である。
【図９】本実施形態に係るサーバのストレージに記憶されているテーブルの第３の例である。
【図１０】他のユーザが投稿した報告を閲覧する閲覧画面の一例である。
【図１１】ユーザ端末の画面遷移の一例を示す図である。
【図１２】機械学習モデルの学習について説明するための第１の模式図である。
【図１３】機械学習モデルの学習について説明するための第２の模式図である。
【図１４】機械学習モデルの学習について説明するための第３の模式図である。
【図１５】機械学習モデルの学習について説明するための第４の模式図である。
【図１６】機械学習モデルの学習について説明するための第５の模式図である。
【図１７】学習完了後に保存される機械学習モデルの模式図である。
【図１８】新規投稿内容に対する処理を説明するための第１の模式図である。
【図１９】新規投稿内容に対する処理を説明するための第２の模式図である。
【図２０】学習時の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【図２１】新規投稿時の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、各実施形態について、図面を参照しながら説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
【００２９】
本実施形態に係る具体的な課題について説明する。個々の営業担当者の営業活動を一つ一つ指針に抵触しているか否かを監視することが難しい。そのため、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触している場合に是正を促すことができないという課題がある。本実施形態では一例として、商品は医薬品であり、ユーザは医薬品の営業担当者（例えば、ＭＲまたはＭＳ）であり、ユーザによって投稿される報告は医薬品の営業活動に関する報告（営業報告ともいう）であるものとして以下説明する。
【００３０】
図１及び図２を用いて本実施形態に係る処理の概要について説明する。図１は、本実施形態に係る処理の概要を示す第１の模式図である。図１（Ａ）に示すように、ユーザまたは管理者は、他ユーザによって投稿されたある品目の報告（投稿報告ともいう）を見て、投稿内容が指針（ガイドライン）に抵触すると判断した場合、端末を操作してその投稿報告に対して、指針に抵触有りのフラグを付与する（抵触フラグを付けるともいう）。
【００３１】
続いて図１（Ｂ）に示すように、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告が当該指針に抵触するか否かの有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習することによって、機械学習モデルを生成する。
【００３２】
続いて図１（Ｃ）に示すように、あるユーザがある品目（ここでは例えばＡ薬）に対する営業活動に関する報告を投稿した場合、ユーザ端末は、その報告をサーバへ送信する。サーバは、機械学習モデルを用いて、その投稿された報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを予測する。サーバは、指針に抵触する可能性が有る場合、警告をするための情報をユーザ端末へ送信する。ユーザ端末は例えば、この警告をするための情報を受信した場合、この警告をするための情報に基づいて、ユーザに警告する処理を実行する（例えば、警告の旨のメールを当該ユーザ宛に送信する）。
【００３３】
図２は、本実施形態に係る処理の概要を示す第２の模式図である。図２（Ａ）に示すように、図１（Ｃ）でユーザに警告する際には、サーバのプロセッサは、警告時に警告対象語データベース（後述する第５のストレージに相当）を参照して、投稿された報告から、警告対象語データベースに登録された警告対象語を指針に抵触する可能性がある語（以下、疑わしい言葉という）として抽出する。その場合、サーバのプロセッサは、ユーザ端末にその語を「疑わしい言葉」として表示されるように処理を実行する（例えば、警告の旨のメールにその語を含ませる）。これにより、ユーザ端末に抽出された語が疑わしい言葉として表示される。
【００３４】
図２（Ｂ）に示すように、サーバのプロセッサは、警告時に効能データベースを参照して、対象の品目（例えば、Ａ薬）に対して投稿された報告に含まれる効能に、効能データベース（後述する第４のストレージに相当）に登録された、当該品目（例えば、Ａ薬）の効能に該当しない場合、その効能を指針に抵触する可能性がある語を疑わしい言葉として抽出する。その場合、サーバのプロセッサは、ユーザ端末にその効能を疑わしい言葉として表示されるように処理を実行する（例えば、警告の旨のメールにその効能を含ませる）。これにより、ユーザ端末に対象の品目とは関係のない効能が疑わしい言葉として表示される。
【００３５】
なお、効能に替えてまたは加えて副作用についても同様の処理をしてもよい。その場合、例えば、サーバのプロセッサは、警告時に効能データベースを参照して、対象の品目（例えば、Ａ薬）に対して投稿された報告に含まれる副作用に、副作用データベース（後述する第４のストレージに相当）に登録された、当該品目（例えば、Ａ薬）の副作用に該当しない場合、その副作用を指針に抵触する可能性がある語を疑わしい言葉として抽出する。その場合、サーバのプロセッサは、ユーザ端末にその副作用を疑わしい言葉として表示されるように処理を実行する（例えば、警告の旨のメールにその効能を含ませる）。これにより、ユーザ端末に対象の品目とは関係のない副作用が疑わしい言葉として表示される。
【００３６】
図３は、本実施形態に係るユーザ端末、サーバ、管理者端末での処理の概要をまとめた模式図である。図３に示すように、ユーザはある投稿（記事ともいう）が指針に抵触する場合、その投稿（記事）が指針に抵触することを指定する操作をユーザ端末１に対して行う。ユーザ端末１は、この操作をユーザから受け付けた場合、その投稿に対応する、指針への抵触有無を示すフラグを「指針への抵触有」にする（例えばフラグを１にする）ようサーバ２へ通知する。サーバ２は、この通知に応じて、その投稿に対応する、指針への抵触有無を示すフラグを「指針への抵触有」にする（例えばフラグを１にする）。
【００３７】
また、サーバ２は、投稿された報告に対して、対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力し、報告が指針に抵触する可能性が有る場合、報告が指針に抵触する可能性をユーザに例えばメールで通知するかユーザ端末に送信する。
【００３８】
ユーザは、報告が指針に抵触する可能性が有ることを通知された場合、ユーザ端末に対して当該報告を編集または削除する操作をする。ユーザ端末１は、当該操作をユーザから受け付けた場合、当該編集後の報告または削除する要求をサーバ２へ送信する。サーバ２は、この編集後の報告または削除する要求をユーザ端末１から受信した場合、編集後の報告を反映する処理を実行するか、または当該報告を削除する処理を実行する。
【００３９】
管理者端末３は、特定の品目の記事を閲覧するための管理者の操作に応じて、特定の品目の報告（記事）をサーバ２に要求する。この要求に応じて、サーバ２は、特定の品目の報告（記事）を管理者端末３へ送信する。これにより、管理者は、品目毎に報告（記事）参照することができ、品目毎の報告（記事）をチェックすることができる。
【００４０】
また管理者は、管理者の判断で報告（記事）を削除する場合、管理者端末３に対して報告（記事）を削除する操作を行う。管理者端末３は、ユーザから受け付けた場合、当該報告（記事）の削除要求をサーバ２へ送信する。この削除要求を受信したサーバ２は、この報告（記事）を削除し、管理者による当該報告（記事）の削除の旨をユーザに例えばメールで通知するかユーザ端末に送信する。
【００４１】
また管理者はある投稿（記事ともいう）が指針に抵触する場合、その投稿（記事）が指針に抵触することを指定する操作を管理者端末３に対して行う。管理者端末３は、この操作を管理者から受け付けた場合、その投稿に対応する、指針への抵触有無を示すフラグを「指針への抵触有」にする（例えばフラグを１にする）ようサーバ２へ通知する。サーバ２は、この通知に応じて、その投稿に対応する、指針への抵触有無を示すフラグを「指針への抵触有」にする（例えばフラグを１にする）。
【００４２】
図４は、本実施形態に係る情報処理システムの概略構成図である。図４に示すように、情報処理システムＳは、ユーザ端末１−１〜１−Ｎと通信回路網ＣＮを介して接続されたサーバ２と、サーバ２と通信回路網ＣＮを介して接続された管理者端末３とを備える。サーバ２と管理者端末３は、本実施形態に係る情報処理システムＳを管理する管理団体によって使用されるものである。情報処理システムＳは、ユーザ端末１−１、…、１−Ｎ（Ｎは自然数）を備えてもよいし、備えなくてもよいが、本実施形態では、情報処理システムＳは、ユーザ端末１−１、…、１−Ｎを備えていないものとして説明する。
【００４３】
ユーザ端末１−１〜１−Ｎは、医薬品の営業担当である個々のユーザが使用する端末装置であり、例えば、多機能携帯電話（いわゆるスマートフォン）などの携帯電話、タブレット、ノートパソコン、またはデスクトップパソコンなどである。本実施形態では、ユーザ端末１−１〜１−Ｎには、例えばＷＥＢブラウザを介して、サーバ２から送信された情報が表示されるものとして以下説明する。
【００４４】
サーバ２は情報処理装置の一例であり、ユーザ端末１−１〜１−Ｎに対して情報を提供する。管理者端末３は、本実施形態に係る情報処理システムＳを管理する管理者が使用する端末装置である。管理者端末３は、サーバ２と同じ場所にあっても異なる場所にあってもよいが、ここでは、サーバ２とは異なる場所にあるものとして説明する。以下、ユーザ端末１−１〜１−Ｎを総称してユーザ端末１とも呼ぶ。
【００４５】
図５は、本実施形態に係るユーザ端末の概略構成図である。図５に示すように、ユーザ端末１は例えば、入力インタフェース１１と、通信回路１２と、ストレージ１３と、メモリ１４と、ディスプレイ１５と、プロセッサ１６とを備える。
入力インタフェース１１は、ユーザからの入力を受け付け、受け付けた入力に応じた入力信号をプロセッサ１６へ出力する。
通信回路１２は、通信回路網ＣＮに接続されて、通信回路網ＣＮに接続されているサーバ２と通信する。この通信は有線であっても無線であってもよいが、無線であるものとして説明する。
【００４６】
ストレージ１３には、プロセッサ１６が読み出して実行するためのプログラム及び各種のデータが格納されている。
メモリ１４は、データ及びプログラムを一時的に保持する。メモリ１４は、揮発性メモリであり、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）である。
ディスプレイ１５は、プロセッサ１６の指令に従って情報を表示する。なお本実施形態では一例としてディスプレイ１５はユーザ端末１に内蔵であるものとして説明するが、これに限らず、ユーザ端末１に外付けで接続されていてもよい。
プロセッサ１６は、ストレージ１３から本実施形態に係るプログラムをメモリ１４にロードし、当該プログラムに含まれる一連の命令を実行する。
【００４７】
図６は、本実施形態に係るサーバの概略構成図である。図６に示すように、サーバ２は、入力インタフェース２１と、通信回路２２と、出力インタフェース２３と、メモリ２４と、ストレージ２５と、プロセッサ２６とを備える。
入力インタフェース２１は、サーバ２の管理者（例えば、管理団体の従業員）からの入力を受け付け、受け付けた入力に応じた入力信号をプロセッサ２６へ出力する。
通信回路２２は、通信回路網ＣＮに接続されて、通信回路網ＣＮに接続されているユーザ端末１−１〜１−Ｎと通信する。この通信は有線であっても無線であってもよいが、有線であるものとして説明する。
【００４８】
出力インタフェース２３は、外部の装置と接続可能であり、当該外部の装置へ信号を出力可能である。
メモリ２４は、データ及びプログラムを一時的に保持する。メモリ２４は、揮発性メモリであり、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）である。
ストレージ２５は、プロセッサ２６が読み出して実行するためのプログラム及び各種のデータが格納されている。ストレージ２５には例えば、ユーザを識別するユーザ識別情報と当該ユーザのメールアドレスが関連付けられて記憶されている。また、ストレージ２５には例えば、管理者のメールアドレスが記憶されている。ストレージ２５は、第１のストレージ２５１、第２のストレージ２５２、第３のストレージ２５３、第４のストレージ２５４、及び第５のストレージ２５５を備える。
【００４９】
プロセッサ２６は、ストレージ２５からプログラムをメモリ２４にロードし、当該プログラムに含まれる一連の命令を実行することによって、分割部２６１、予測部２６２、取得部２６３、モデル更新部２６４、辞書更新部２６５、判定部２６６、出力部２６７、警告対象語出力部２６８、通信制御部２６９として機能する。それぞれの処理については後述する。
【００５０】
図７は、本実施形態に係るサーバのストレージに記憶されているテーブルの第１の例である。図７に示すように、本実施形態に係るサーバ２の第１のストレージ２５１に記憶されている第１のストレージ用テーブルＴ１には、医薬品の品目を識別する品目識別情報である品目ＩＤ、当該医薬品の品目の名称、機械学習モデルを識別する情報である機械学習モデルＩＤの組のレコードが蓄積されている。また、第１のストレージ２５１には、この機械学習モデルＩＤ毎に、機械学習モデルが蓄積されている。このように、第１のストレージ２５１には、品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている。この機械学習モデルについては後述する。
【００５１】
図７に示すように、本実施形態に係るサーバ２の第２のストレージ２５２に記憶されている第２のストレージ用テーブルＴ２には、品目ＩＤ、報告を識別する文章識別情報である報告ＩＤ、報告内容、フラグの組のレコードが蓄積されている。ここで報告はユーザにより投稿されたものである。このように、第２のストレージ２５２には、報告とフラグとの組を、品目毎に蓄積する。
【００５２】
図８は、本実施形態に係るサーバのストレージに記憶されているテーブルの第２の例である。図８に示すように、本実施形態に係るサーバ２の第３のストレージ２５３に記憶されている品目ＩＤが０００１の形態素テーブルＴ３１には、当該品目に対して投稿された過去の報告に含まれた形態素と、当該形態素を識別する形態素識別情報である形態素ＩＤとの組のレコードが蓄積されている。同様に、品目ＩＤが０００７の形態素テーブルＴ３７には、当該品目に対して投稿された過去の報告に含まれた形態素と、当該形態素を識別する形態素識別情報である形態素ＩＤとの組のレコードが蓄積されている。このように、第３のストレージ２５３には、品目毎の辞書として、当該品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語と当該形態素もしくは単語を識別する形態素識別情報とが品目毎に関連付けられて記憶されている。
【００５３】
図８に示すように、本実施形態に係るサーバ２の第４のストレージ２５４に記憶されている第４のストレージ用テーブル（効能データベースのテーブル）Ｔ４には、品目ＩＤ、当該品目の医薬品の効能と、当該品目の医薬品の副作用の組のレコードが蓄積されている。なお、本実施形態では、第４のストレージ２５４に効能と副作用の両方が記憶されているとして説明するが、効能と副作用のいずれか一方のみが記憶されていてもよい。このように、第４のストレージ２５４には、品目毎に、当該品目の効能または当該品目の副作用が関連付けられて記憶されている。
【００５４】
図９は、本実施形態に係るサーバのストレージに記憶されているテーブルの第３の例である。図９に示すように、本実施形態に係るサーバ２の第５のストレージ２５５に記憶されている第５のストレージ用テーブル（警告対象語データベースのテーブル）Ｔ５には、警告対象語を識別する警告対象語識別情報である警告対象語ＩＤ、警告対象語の組のレコードが蓄積されている。このように、第５のストレージ２５５には、警告対象となる警告対象語が記憶されている。
【００５５】
図１０は、他のユーザが投稿した報告を閲覧する閲覧画面の一例である。図１０はユーザ端末１または管理者端末３における閲覧画面Ｇ１の一例である。他のユーザが投稿した報告を閲覧することができる。この閲覧画面Ｇ１において、フラグ付けマークが押下されると、サーバ２のプロセッサ２６は、第２のストレージ２５２の第２のストレージ用テーブルＴ２において、当該閲覧画面Ｇ１に表示された品目及び報告（記事）の組に関連付けられた指針への抵触有無を示すフラグを抵触有（例えば、フラグを１）に変更する。この第２のストレージ用テーブルＴ２に蓄積されてデータは、機械学習モデルの学習データとして利用される。
【００５６】
図１１は、ユーザ端末の画面遷移の一例を示す図である。図１１に示すように、画面Ｇ２には、「新しい記事を作成」ボタンが表示されている。この「新しい記事を作成」ボタンがユーザによって選択される（押される）と、ユーザによる医薬品の品目選択及び／または報告対象となる医療施設選択を経て、投稿画面Ｇ３が表示される。投稿画面Ｇ３のテキストボックスに、ユーザによって報告（例えば、営業報告）が入力される。投稿画面Ｇ４は、投稿画面Ｇ３の続きの画面（投稿画面Ｇ３から下にスクロールした画面）である。投稿画面Ｇ４において、「投稿する」ボタンが選択された（押された）場合、当該入力された報告がサーバ２へ送信される。
【００５７】
サーバ２のプロセッサ２６は、この報告を受信すると、当該報告の対象となる対象品目についての学習済みの機械学習モデルに、この営業報告を適用することによって、報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する。報告が指針に抵触する可能性が有る場合、サーバ２のプロセッサ２６は、上述したように、指針に抵触する可能性がある言葉を「疑わしい言葉」として抽出し、「疑わしい言葉」の指摘を含む警告メッセージＭＳ１を生成する。そして、サーバ２のプロセッサ２６は、生成した警告メッセージＭＳ１をメールで当該報告を投稿したユーザ（投稿者ともいう）及び管理者へ送信する。
【００５８】
＜機械学習モデルの学習について＞
続いて、機械学習モデルの学習の一例について図１２〜図１７を用いて説明する。図１２は、機械学習モデルの学習について説明するための第１の模式図である。図１３は、機械学習モデルの学習について説明するための第２の模式図である。図１４は、機械学習モデルの学習について説明するための第３の模式図である。図１４は、機械学習モデルの学習について説明するための第４の模式図である。図１５は、機械学習モデルの学習について説明するための第５の模式図である。図１６は、機械学習モデルの学習について説明するための第６の模式図である。図１７は、学習完了後に保存される機械学習モデルの模式図である。
【００５９】
図１２（Ａ）に示すように、サーバ２の分割部２６１は、第２のストレージ２５２に蓄積された報告内容（投稿内容ともいう）を形態素に分割する。ここでフラグ有は、フラグが１で指針への抵触有と判断されたことを示し、フラグ無は、フラグが０で指針への抵触有と判断されていないことを示す。例えば「Ｂ薬以外では治療不可能と推薦してきました！」という報告内容の場合、分割部２６１は、「Ｂ薬」、「以外」、「で」、「は」、「治療」、「不可能」、「と」、「推薦」、「し」、「て」、「き」、「まし」、「た」、「！」と分割する。
【００６０】
なお、形態素ではなく、単語に分割してもよい。このように、分割部２６１は、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する。
【００６１】
図１２（Ｂ）に示すように、辞書更新部２６５は、品目毎に、分割された形態素から品目毎の辞書を作成する。例えば辞書更新部２６５は、対象の品目に対して投稿された報告に出現した形態素それぞれに対して、形態素を識別する形態素識別情報である形態素ＩＤを付与し、図８に示す形態素テーブルを第３のストレージ２５３に記憶させる。
また、辞書更新部２６５は、一定期間毎、設定されたタイミングまたは品目に対して投稿された報告を取得したタイミングで、品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語のうち、当該品目について第３のストレージ２５３に記憶されていない形態素もしくは単語が含まれる場合、当該第３のストレージに記憶されていない形態素もしくは単語と形態素もしくは単語を識別する形態素識別情報との組を第３のストレージ２５３に追加する。モデル更新部２６４は、辞書更新部２６５による前記追加する処理の実行後に、第１のストレージ２５１に記憶されている、当該品目の学習済みの機械学習モデルを更新する。これにより、第３のストレージに記憶されている形態素もしくは単語が更新され、この更新後の形態素もしくは単語を用いて対応する品目の学習済みの機械学習モデルが更新されるので、新しい形態素もしくは単語が投稿された報告に現れるようになっても、予測部は当該新しい形態素もしくは単語についての指針への抵触有無を予測することができる。
【００６２】
図１３に示すように、機械学習モデルの一例として、入力層、隠れ層、出力層を想定する。図１３に示すように、入力層と出力層の行列（マトリクス）を用意する。ここでは例えば入力層（ｉｎｐｕｔ）の要素数は形態素数×１００であり、各要素は−１／１００〜１／１００の乱数で初期化される。例えば出力層（ｏｕｔｐｕｔ）の要素数はラベル数（ここではフラグ有とフラグ無であるから２）×１００であり、各要素は０で初期化される。
【００６３】
各報告内容（投稿内容）について、図１４から図１６に記載された以下の処理を繰り返す。まず対象となる投稿内容に登場した形態素から形態素リストを用意する。次に入力層のうち、投稿内容に登場した形態素に該当する列のベクトルの平均を求め、それを隠れ層（ｈｉｄｄｅｎ）ベクトルとする。次にネガティブサンプリングを行う。具体的には出力層のラベルのうち、入力に紐付いていないラベルを選択する。ここでは一例として投稿内容がフラグ有なので、フラグ無のラベルを選択する。
【００６４】
次に、勾配ベクトル（重みの更新量）ｇｒａｄを０で初期化する。ここでは勾配ベクトルの要素数は一例として、入力層とラベル数の行の数と同じ１００である。
【００６５】
次に、図１５に示すように、以下を予め決められた回数（例えば、数回）繰り返す。
出力層のうち、選択されたラベルに対応するベクトルｏｕｔｐｕｔkとｈｉｄｄｅｎベクトルの内積ｘkを引数とするシグモイド関数を算出する。
【００６６】
【数１】
2020161008.tif 000003
【００６７】
シグモイド関数の結果（ｓｃｏｒｅ）と学習率ｌｒからａｌｐｈａ（＝ｌｒ×（１−ｓｃｏｒｅ））値を求める。学習率ｌｒは例えば初期値０．１であり、処理が進むごとに０に向かって減少していく。
勾配ベクトルｇｒａｄに、ラベルに対応する出力層のベクトルにａｌｐｈａを乗じた値を加算する。
次に、ラベルに対応する出力層のベクトルにｈｉｄｄｅｎベクトルにａｌｐｈａを乗じた値を加算することによって、出力層を更新する。ここまでが、予め決められた回数（例えば、数回）繰り返す対象である。
【００６８】
続いて、図１５に示す繰り返し処理が終了した場合、図１６に示すように、投稿内容の形態素数（ここでは一例として５）で勾配ベクトルを割る。
次に、入力層のうち、投稿内容に登場した各形態素に対応するベクトルに勾配ベクトルを足すことで入力層を更新する。この際、投稿内容に同じ形態素が複数登場した場合には、当該各形態素に対応するベクトルに当該形態素の数だけ勾配ベクトルを加算する。具体的にはここでは形態素２が２回登場しているため、形態素２に対応するベクトルに、勾配ベクトルに２を乗じた数を加算する。以上の処理が、各投稿内容について繰り返されることによって学習が行われる。
【００６９】
図１７に示すように、品目毎に学習完了後、品目毎に、辞書と入力層の行列と出力層の行列を含む機械学習モデルがストレージ２５に保存される。ここで、上述したように本実子形態では一例として、形態素と形態素ＩＤとが関連付けられた辞書は、品目毎に第３のストレージ２５３に保存される。また、本実子形態では一例として、入力層の行列と出力層の行列は、品目毎に第１のストレージ２５１に保存される。
【００７０】
＜新規投稿内容に対する処理について＞
続いて、新規投稿内容に対する処理について図１８及び図１９を用いて説明する。図１８は、新規投稿内容に対する処理を説明するための第１の模式図である。図１９は、新規投稿内容に対する処理を説明するための第２の模式図である。
【００７１】
まず、分割部２６１は、対象品目に対して投稿された報告を形態素（もしくは単語）毎に分割する。例えば、投稿内容が、「Ａ薬を案内してきました。副作用については伏せた上でメリットを記載した資料を自作し渡してきました。」であれば、「Ａ薬」、「を」、「案内」、「し」、「て」、「き」、「まし」、「た」、「。」、「副作用」、「について」、「は」、「伏せ」、「た」、「上」、「で」、「メリット」、「を」、「記載」、「し」、「た」、「資料」、「を」、「自作」、「し」、「渡し」、「て」、「き」、「まし」、「た」、「。」と分割される。
【００７２】
次に、予測部２６２は、対象品目に対応する機械学習モデルの入力層のうち投稿内容の各形態素に対応するベクトルの平均をｈｉｄｄｅｎベクトルとして算出する。
次に、予測部２６２は、図１９に示すように、モデル内の出力層（ｏｕｔｐｕｔ）とｈｉｄｄｅｎベクトルの行列乗算を行い、ａk（＝ｏｕｔｐｕｔk×ｈｉｄｄｅｎベクトル）を算出する。予測部２６２は、行列乗算結果ａkを次に示すソフトマックス関数に渡し確率化する。ここでｋはインデックスで１〜出力層の行列の行の数までの整数（ここでは一例として１００）である。
【００７３】
【数２】
2020161008.tif 000004
【００７４】
ここで、ｉはインデックスで、ｎは出力層の行列の行の数までの整数（ここでは一例として１００）で、maxはａkの最大値である。予測部２６２は、計算結果ykの各値から各ラベルの該当確率を算出する。予測部２６２は、最も高い確率のラベルを結果として出力する。
【００７５】
このように、予測部２６２は、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、第１のストレージ２５１を参照して対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、当該報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する。
学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを出力とする教師データを用いて機械学習したものである。
【００７６】
＜学習時の処理の流れ＞
続いて、学習時の処理の流れについて図２０を用いて説明する。図２０は、学習時の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００７７】
（ステップＳ１０）あるユーザ端末１−ｉ（ｉは１〜Ｎまでのインデックス）のプロセッサ１６は、医薬品の対象品目に対して投稿された報告内容（投稿内容）を受け付ける。
【００７８】
（ステップＳ２０）ユーザ端末１−ｉのプロセッサは、受け付けた対象品目及び投稿内容をサーバ２へ送信するよう制御する。
【００７９】
（ステップＳ３０）サーバ２の取得部２６３は、ステップＳ２０で送信された対象品目及び投稿内容を受信した場合、投稿内容を対象品目に関連付けてストレージ２５に保存する。
【００８０】
（ステップＳ４０）管理者端末３のプロセッサまたは他のユーザ端末１−ｊ（ｊはｉ以外の１〜Ｎまでのインデックス）のプロセッサ１６は、管理者または他のユーザによる操作に応じて、指定品目についての投稿一覧画面を要求する。指定品目は、管理者または他のユーザが指定したものである。
【００８１】
（ステップＳ５０）サーバ２のプロセッサ２６は、ステップＳ４０で送信されたよう要求を受信した場合、要求に応じて指定品目についての投稿一覧画面を表示するための情報を管理者端末３または他のユーザ端末１−ｊへ送信するよう制御する。
【００８２】
（ステップＳ６０）管理者端末３のプロセッサまたは他のユーザ端末１−ｊのプロセッサ１６は、ステップＳ５０で送信された情報を受信した場合、指定品目についての投稿一覧画面を表示する。
【００８３】
（ステップＳ７０）次に管理者端末３のプロセッサまたは他のユーザ端末１−ｊのプロセッサ１６は、管理者または他のユーザから、投稿一覧画面において投稿の選択を受け付ける。
【００８４】
（ステップＳ８０）管理者端末３のプロセッサまたは他のユーザ端末１−ｊのプロセッサ１６は、選択された投稿の投稿内容をサーバ２へ要求する。
【００８５】
（ステップＳ９０）サーバ２のプロセッサ２６は、ステップＳ８０で送信されたよう要求を受信した場合、要求に応じて、選択された投稿内容を管理者端末３または他のユーザ端末１−ｊへ送信するよう制御する。
【００８６】
（ステップＳ１００）管理者端末３のプロセッサまたは他のユーザ端末１−ｊのプロセッサ１６は、選択された投稿内容を受信した場合、選択された投稿の投稿内容を表示する。これにより図１０に示すような画面Ｇ１が表示される。
【００８７】
（ステップＳ１１０）管理者または他のユーザは、投稿内容を表示した画面（例えば、図１０の画面Ｇ１）において、指針への抵触有りと判断した場合には、指針への抵触有りにフラグを変える操作（例えばフラグ付けマークを押す）を行う。
管理者端末３のプロセッサまたは他のユーザ端末１−ｊのプロセッサ１６は、投稿内容を表示した画面（例えば、図１０の画面Ｇ１）において、対象の投稿について指針への抵触有りにフラグを変える操作がされたか否か（ここでは一例としてフラグ付けマークが押されたか否か）判定する。
【００８８】
（ステップＳ１２０）ステップＳ１１０で対象の投稿について指針への抵触有りにフラグを変える操作がされた（ここでは一例としてフラグ付けマークが押された）場合、管理者端末３のプロセッサまたは他のユーザ端末１−ｊのプロセッサ１６は、フラグボタンが押された投稿の投稿識別情報をサーバ２へ送信するよう制御する。
【００８９】
（ステップＳ１３０）サーバ２の取得部２６３は例えば、ステップＳ１２０で送信された報告ＩＤを受信した場合、第２のストレージ２５２において保存された第２のストレージ用テーブルにおいて、指定品目の品目ＩＤ及び受信した報告ＩＤの組に関連付けられたフラグを、抵触有を示す値（ここでは一例として１）に変更する。
【００９０】
このように、取得部２６３は、品目に対して投稿された第１のユーザの報告を取得し、第２のユーザまたは管理者によって判断された、当該報告の前記指針への抵触有無を示すフラグを取得する。そしてモデル更新部２６４は、一定期間毎または設定されたタイミングで、第２のストレージ２５２に蓄積されている報告とフラグとの組とを用いて、第１のストレージ２５１に記憶されている、対応する品目の学習済みの機械学習モデルを更新する。これにより、機械学習モデルが随時更新されるので、報告が指針に抵触するか否かの予測精度を向上させることができる。
【００９１】
＜新規投稿時の処理の流れ＞
続いて、新規投稿時の処理の流れについて図２１を用いて説明する。図２１は、新規投稿時の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００９２】
（ステップＳ２１０）まず、ユーザ端末１のプロセッサ１６は、医薬品の対象品目に対する投稿内容を受け付ける。
【００９３】
（ステップＳ２２０）ユーザ端末１のプロセッサ１６は、受け付けた医薬品の対象品目及び投稿内容をサーバ２へ送信するよう制御する。
【００９４】
（ステップＳ２３０）サーバ２のプロセッサ２６は、ステップＳ２２０で送信された対象品目及び投稿内容を受信した場合、投稿内容を対象品目に関連付けてストレージ２５に保存する。
【００９５】
（ステップＳ２４０）次に分割部２６１は、受信した投稿内容を形態素毎に分割する。
【００９６】
（ステップＳ２５０）次に、予測部２６２は、分割された形態素それぞれについて、当該形態素に対応する形態素識別情報（ここでは一例として形態素ＩＤ）を読み出す。
【００９７】
（ステップＳ２６０）次に、予測部２６２は、ステップＳ２４０で分割された形態素それぞれを形態素識別情報に変換する。
【００９８】
（ステップＳ２７０）次に、予測部２６２は、変換後の形態素識別情報の組を、対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、フラグを出力する。
【００９９】
このように、予測部２６２は、対象品目に対して投稿された報告から抽出された形態素もしくは単語それぞれを、第３のストレージ２５３における対象品目の形態素もしくは単語と形態素識別情報の関係を参照して形態素識別情報に変換し、変換後の形態素識別情報の組を、第１のストレージ２５１を参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、フラグを出力する。これにより、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【０１００】
（ステップＳ２８０）通信制御部２６９は、ステップＳ２７０で出力されたフラグがオンか（フラグが１か）否か判定する。
【０１０１】
（ステップＳ２９０）ステップＳ２８０でフラグがオンの場合、通信制御部２６９は、指針抵触可能性の旨をユーザ端末１に送信するよう制御するか、またはユーザにメールで送信するよう制御する。このように、通信制御部２６９は、予測部２６２が出力した情報が、前記報告が指針に抵触する可能性が有ることを示す場合、当該報告をしたユーザに対して警告するための情報を送信するよう制御する。これにより、営業担当者の報告が指針に抵触している可能性がある場合に、その営業担当者に当該報告が指針に抵触している旨の警告をすることができるので、その営業担当者の営業活動が指針に従うように是正を促すことができる。このように、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触している場合に是正を促すことができる。
【０１０２】
（ステップＳ３００）ユーザ端末１のプロセッサ１６は、ステップＳ２９０で送信された情報を受信した場合、当該ユーザ端末１を操作するユーザが投稿した報告が指針に抵触する可能性が有る旨を表示するようディスプレイ１５を制御する。
【０１０３】
（ステップＳ３１０）次にサーバ２の判定部２６６は、投稿内容に含まれる効能または副作用が第４のストレージ２５４に登録されているか否か判定する。
【０１０４】
（ステップＳ３２０）ステップＳ３１０で投稿内容に含まれる効能または副作用が第４のストレージ２５４に登録されていない場合、出力部２６７は、当該報告に含まれる効能または副作用が指針に抵触していることを示す情報を出力する。通信制御部２６９は、この効能または副作用が指針に抵触していることを示す情報をユーザ端末１へ送信するよう制御する。
【０１０５】
このように、判定部２６６は、予測部２６２により出力されるフラグが抵触可能性が有ることを示す場合、前記報告に含まれる効能または副作用が、第４のストレージ２５４において当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれるか否か判定する。出力部２６７は、判定部２６６による判定の結果、第４のストレージ２５４において当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれない場合、当該報告に含まれる効能または副作用が前記指針に抵触していることを示す情報を出力する。これにより、営業担当者の報告が指針に抵触している可能性がある場合に、営業担当者は、当該品目の医薬品について誤った効能または副作用を医師に提供したことを把握することができるので、営業活動において当該医薬品の品目について説明する効能または副作用を正しい効能または副作用に是正することができる。
【０１０６】
（ステップＳ３３０）ユーザ端末１のプロセッサ１６は、ステップＳ３２０で送信された情報を受信した場合、効能または副作用が指針に抵触していることを示す情報を表示するようディスプレイ１５を制御する。
【０１０７】
（ステップＳ３４０）次にサーバ２の警告対象語出力部２６８は、投稿内容に含まれる言葉のうち警告対象語を抽出して出力する。このように、警告対象語出力部２６８は、予測部２６２により出力されるフラグが抵触可能性が有ることを示す場合、第５のストレージを参照して、当該報告に含まれる言葉のうち警告対象語を抽出して出力する。これにより、営業担当者の報告が指針に抵触している可能性がある場合に、営業担当者は、報告のうち警告対象語に関する活動が指針に抵触していることを把握することができるので、営業活動において警告対象語に関する活動を正しい活動に是正することができる。
【０１０８】
（ステップＳ３５０）通信制御部２６９は、ステップＳ３４０で出力された警告対象語をユーザ端末１へ送信するよう制御する。
【０１０９】
（ステップＳ３６０）ユーザ端末１のプロセッサ１６は、ステップＳ３５０で送信された情報を受信した場合、警告対象語をユーザが識別可能に表示するようディスプレイ１５を制御する。
【０１１０】
以上、本実施形態に係る情報処理システムＳは、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部２６１と、品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージ２５１と、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部２６２と、を備える。
【０１１１】
この構成によれば、個々の営業担当者の個々の報告が指針に抵触している可能性を把握することができるので、個々の営業担当者の個々の営業活動が指針に抵触しているか否かの監視を容易化することができる。
【０１１２】
なお、上述した実施形態で説明したサーバ２の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ハードウェアで構成する場合には、サーバ２の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。
【０１１３】
また、サーバ２の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。
【０１１４】
さらに、一つまたは複数の情報処理装置によってサーバ２を機能させてもよい。複数の情報処理装置を用いる場合、情報処理装置のうちの１つをコンピュータとし、当該コンピュータが所定のプログラムを実行することにより情報処理システム１の少なくとも１つの手段として機能が実現されてもよい。
【０１１５】
また、方法の発明においては、全ての工程（ステップ）をコンピュータによって自動制御で実現するようにしてもよい。また、各工程をコンピュータに実施させながら、工程間の進行制御を人の手によって実施するようにしてもよい。また、さらには、全工程のうちの少なくとも一部を人の手によって実施するようにしてもよい。
【０１１６】
以上、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【０１１７】
１、１−１〜１−Ｎ  ユーザ端末
１１  入力インタフェース
１２  通信回路
１３  ストレージ
１４  メモリ
１５  ディスプレイ
１６  プロセッサ
２  サーバ
２１  入力インタフェース
２２  通信回路
２３  出力インタフェース
２４  メモリ
２５  ストレージ
２５１  第１のストレージ
２５２  第２のストレージ
２５３  第３のストレージ
２５４  第４のストレージ
２５５  第５のストレージ
２６  プロセッサ
２６１  分割部
２６２  予測部
２６３  取得部
２６４  モデル更新部
２６５  辞書更新部
２６６  判定部
２６７  出力部
２６８
２６９  通信制御部
３  管理者端末
ＣＮ  通信回路網
Ｓ  情報処理システム
【図１】
2020161008.tif 000005
【図２】
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【図３】
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【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【手続補正書】
【提出日】令和1年9月3日(2019.9.3)
【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】
対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージと、
分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品
目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触
する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、
を備え、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形
態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有
無を示す情報を出力とする教師データを用いて機械学習したものであり、
前記品目は、医薬品の品目であり、
前記品目毎に当該品目の効能または当該品目の副作用が関連付けられて記憶されている第４のストレージと、
前記予測部により出力される情報が抵触可能性が有ることを示す場合、前記報告に含まれる効能または副作用が、前記第４のストレージにおいて対象品目に関連付けられた効能または副作用に含まれるか否か判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれない場合、前記報告に含まれる効能または副作用が前記指針に抵触していることを示す情報を出力する出力部と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
品目に対して投稿された第１のユーザの報告を取得し、第２のユーザまたは管理者によ
って判断された、当該報告の前記指針への抵触有無を示す情報を取得する取得部と、
前記取得された報告と前記取得された情報との組を、品目毎に蓄積する第２のストレージと、
一定期間毎または設定されたタイミングで、前記第２のストレージに蓄積されている報
告と抵触有無を示す情報との組とを用いて、前記第１のストレージに記憶されている、対応する品目の学習済みの機械学習モデルを更新するモデル更新部と、
を備える請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
当該品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語と当該形態素も
しくは単語を識別する形態素識別情報とが品目毎に関連付けられて記憶されている第３の
ストレージを更に備え、
前記予測部は、前記対象品目に対して投稿された報告から抽出された形態素もしくは単
語それぞれを、前記第３のストレージにおける対象品目の形態素もしくは単語と形態素識
別情報の関係を参照して形態素識別情報に変換し、変換後の形態素識別情報の組を、前記
第１のストレージを参照して前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用す
ることによって、前記抵触有無を示す情報を出力する
請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
品目に対して過去に投稿された報告に含まれる形態素もしくは単語のうち、当該品目に
ついて前記第３のストレージに記憶されていない形態素もしくは単語が含まれる場合、当
該第３のストレージに記憶されていない形態素もしくは単語と形態素もしくは単語を識別
する形態素識別情報との組を第３のストレージに追加する辞書更新部と、
前記辞書更新部による前記追加する処理の実行後に、前記第１のストレージに記憶され
ている、当該品目の学習済みの機械学習モデルを更新するモデル更新部と、
を備える請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
警告対象となる警告対象語が記憶されている第５のストレージと、
前記予測部により出力される情報が抵触可能性が有ることを示す場合、前記第５のス
トレージを参照して、前記報告に含まれる言葉のうち前記警告対象語を抽出して出力する
警告対象語出力部と、
を備える請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記予測部が出力した情報が、前記報告が指針に抵触する可能性が有ることを示す場合
、当該報告をしたユーザに対して警告するための情報を送信するよう制御する通信制御部
を更に備える
請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージと、
分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品
目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触
する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、
を備え、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形
態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有
無を示す情報を出力とする教師データを用いて機械学習したものであり、
前記品目は、医薬品の品目であり、
前記品目毎に当該品目の効能または当該品目の副作用が関連付けられて記憶されている第４のストレージと、
前記予測部により出力される情報が抵触可能性が有ることを示す場合、前記報告に含まれる効能または副作用が、前記第４のストレージにおいて対象品目に関連付けられた効
能または副作用に含まれるか否か判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれない場合、前記報告に含まれる効能または副作用が前記指針に抵触していることを示す情報を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。
【請求項８】
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージを備える情報
処理システムが実行する情報処理方法であって、
分割部が、対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割するステッ
プと、
予測部が、分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して
前記対象品目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が
指針に抵触する可能性が有るか否かを示す情報を出力するステップと、
を有し、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形
態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有
無を示す情報を出力とする教師データを用いて機械学習したものであり、
前記品目は、医薬品の品目であり、
前記予測部により出力される情報が抵触可能性が有ることを示す場合、前記報告に含
まれる効能または副作用が、前記品目毎に当該品目の効能または当該品目の副作用が関連付けられて記憶されている第４のストレージにおいて対象品目に関連付けられた効能または副作用に含まれるか否か判定するステップと、
前記判定の結果、前記品目毎に、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれない場合、前記報告に含まれる効能または副作用が前記指針に抵触していることを示す情報を出力するステップと、
を有する情報処理方法。
【請求項９】
品目毎に、学習済みの機械学習モデルが記憶されている第１のストレージを参照可能な
コンピュータを、
対象品目に対して投稿された報告を形態素もしくは単語毎に分割する分割部と、
分割後の形態素もしくは単語それぞれを、前記第１のストレージを参照して前記対象品
目に対応する学習済みの機械学習モデルに適用することによって、前記報告が指針に抵触
する可能性が有るか否かを示す情報を出力する予測部と、
として機能させるためのプログラムであって、
前記学習済みの機械学習モデルは、品目について過去に投稿された報告が分割された形
態素もしくは単語それぞれを入力とし、当該過去に投稿された報告の前記指針への抵触有
無を示す情報を出力とする教師データを用いて機械学習したものであり、
前記品目は、医薬品の品目であり、
前記予測部により出力される情報が抵触可能性が有ることを示す場合、前記報告に含まれる効能または副作用が、前記品目毎に当該品目の効能または当該品目の副作用が関連付けられて記憶されている第４のストレージにおいて対象品目に関連付けられた効能または副作用に含まれるか否か判定する判定部と、
前記判定部による判定の結果、前記第４のストレージにおいて当該品目に関連付けられた効能または副作用に含まれない場合、前記報告に含まれる効能または副作用が前記指針
に抵触していることを示す情報を出力する出力部と、
として機能させるためのプログラム。