(57)【要約】【課題】利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供すること。【解決手段】本願にかかる情報提供装置は、取得部と、提供部とを有する。取得部は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。提供部は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。【選択図】図３
2018195187.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得部と、
前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する提供部と
を有することを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記利用者の行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記検索行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該検索行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記購買情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該購買情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の情報提供装置。
【請求項５】
前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記広告閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１つに記載の情報提供装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記記事閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該記事閲覧情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜５のいずれか１つに記載の情報提供装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記利用者の行動情報として、前記利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得し、
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報のうち、前記株取引情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該株取引情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜６のいずれか１つに記載の情報提供装置。
【請求項８】
前記提供部は、前記所定の関係性として、前記利用者の遺伝子情報のうち、当該遺伝子情報と当該利用者の行動情報との傾向に基づく関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項２〜７のいずれか１つに記載の情報提供装置。
【請求項９】
前記提供部は、前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報として、前記利用者の遺伝子情報と同一、または、類似する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する
ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の情報提供装置。
【請求項１０】
情報提供装置が実行する情報提供方法であって、
利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得工程と、
前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する提供工程と
を含んだことを特徴とする情報提供方法。
【請求項１１】
利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得手順と、
前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく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ことを特徴とする情報提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報提供装置、情報提供方法および情報提供装置プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報が様々な分野に活用されるようになってきている。例えば、特許文献１には、生命保険会社、製薬会社、食品会社などが好適に使用することができる遺伝子検査データ活用方法について開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２５６３０５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、上記の従来技術では、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができるとは限らない。例えば、上記の従来技術では、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報と被検査者の病歴情報とが対応付られた遺伝子情報ファイルを作成し、これを医療・薬品・食品の開発若しくは製造団体に提供する。また、遺伝子情報ファイルの提供を受けた機関は、遺伝子情報ファイルに基づく情報（例えば、薬品や食品等）を個人に提供する。
【０００５】
このように、上記の従来技術は、遺伝子情報と被検査者の病歴情報とに基づく情報提供を行っているに過ぎないため、必ずしも利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができるとは限らない。
【０００６】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができる情報提供装置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】
【０００７】
本願にかかる情報提供装置は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する取得部と、前記利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する提供部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態の一態様によれば、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いて対象者に対してより適した情報を提供することができるといった効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施形態にかかる提供処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態にかかる情報提供システムの構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる情報提供装置の構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態にかかる遺伝子情報記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態にかかる購買履歴記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。
【図７】図７は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。
【図８】図８は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。
【図９】図９は、実施形態にかかる情報提供装置による提供処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる検索履歴記憶部の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施形態にかかる閲覧履歴記憶部の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、情報提供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】
【００１０】
以下に、本願にかかる情報提供装置、情報提供方法および情報提供装置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説明する。なお、この実施形態により本願にかかる情報提供装置、情報提供方法および情報提供装置プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において、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。
【００１１】
〔１．提供処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる提供処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる提供処理の一例を示す図である。実施形態にかかる提供処理は、図１に示す情報提供装置１００によって行われる。
【００１２】
また、実施形態にかかる情報提供システム１は、図１に示すように、利用者端末１０と、情報提供装置１００とを含む。利用者端末１０、情報提供装置１００は、ネットワークを介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報提供システム１には、複数台の利用者端末１０や、複数台の情報提供装置１００が含まれてもよい。なお、後述するが、情報提供システム１には、検査機関サーバ３０や外部サーバ６０も含まれる。
【００１３】
利用者端末１０は、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal  Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。例えば、利用者端末１０は、情報提供装置１００から受信した情報を画面表示したり音声出力する。
【００１４】
ここで、本実施形態の前提について説明する。例えば、ネットワーク上における利用者の購買行動（例えば、サイトである商品を買う、といった行動）と検索行動（例えば、ある検索キーワードを用いて情報検索する、といった行動）との関係性から、特定の購買行動を行っていない利用者がどのような購買行動を行うかを探るといったデータ分析手法（「質拡張検索」あるいは「質拡張検索」とも呼ばれる）がある。
【００１５】
「質拡張検索」について、一例を用いてより具体的に説明する。例えば、「酒を買う」といった購買行動を行う利用者は、検索キーワード「ビール」を用いて情報検索する傾向にある、といったように購買行動と検索行動との間に関係性が見出されたとする。このような場合において、購買行動が未知の対象者のうち、ある未知の対象者が検索キーワード「ビール」を用いて情報検索したとすると、この未知の対象者も「酒を買う」可能性があると予測する。このように、「質拡張検索」は、複数種類の情報を用いて利用者群の中から、例えば、ある行動をすると予測されるの利用者（かかる例では、「酒を買う」可能性がある利用者）を効果的に探り出すものである。
【００１６】
実施形態にかかる情報提供装置１００によって行われる提供処理は、このような「質拡張検索」に着目するととともに、「質拡張検索」に利用者の遺伝子情報を適用した情報提供を行うものである。具体的には、実施形態にかかる情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。
【００１７】
上記の通り、本実施形態において、遺伝子情報を適用した「質拡張検索」とは、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者（例えば、行動が未知の人物）は、かかる利用者と同じような行動をする可能性がある人物として探り出す、といったものである。より具体的には、遺伝子情報を適用した「質拡張検索」とは、特定の行動を行う利用者は、特定の遺伝子を有する傾向にあるといった行動情報と遺伝子情報との間に関係性が見出された場合、行動が未知の対象者の中から、この遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者を、かかる利用者と同じような行動をする可能性がある人物として予測する。以下では、実施形態にかかる提供処理について、一例を用いて説明する。
【００１８】
まず、情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する（ステップＳ１）。遺伝子情報とは、遺伝子検査によって得られた検査結果であり、例えば、利用者が有する遺伝子の一覧である。また、遺伝子情報とは、特定の病気が発症することと関わりのある遺伝子が、どのようなタイプ（遺伝子型）であるか、といったことを示す情報である。例えば、「がん」の発症と関わりのある遺伝子を説明の便宜上「ＧＩＮＥ１」とする。そして、「ＧＩＮＥ１」のタイプが「ａ」型である人は、特に「がん」の発症率が高いことが知られているとすると、利用者は、遺伝子検査により、自身の「ＧＩＮＥ１」は「ａ」型であるのかそうでないのかといったことを知ることができる。
【００１９】
情報提供装置１００は、このような遺伝子情報を、遺伝子検査を行った検査機関から取得する。例えば、情報提供装置１００は、かかる検査機関に属するサーバ装置（検査機関サーバ）にアクセスすることで、遺伝子情報を取得する。なお、情報提供装置１００を管理する管理会社（以下、「管理会社Ｔ」とする）と、かかる検査機関との間で所定の契約が交わされ、さらに遺伝子検査を受診した利用者に承諾が得られている場合に、このような遺伝子情報の取得は可能となる。なお、情報提供装置１００は、遺伝子検査を受診した利用者から直接、遺伝子情報の提供を受けてもよい。つまり、情報提供装置１００がどの様な形で遺伝子情報を取得するかは限定されない。
【００２０】
また、情報提供装置１００は、取得した遺伝子情報を自装置内の記憶部である遺伝子情報記憶部１２１に格納する。遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報を記憶する記憶部であり、図１に示すように、遺伝子検査を受けた各利用者を識別する識別情報（利用者ＩＤ）と、その利用者の遺伝子情報とを対応付けて記憶する。
【００２１】
つまり、遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子情報として、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶する。例えば、遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子情報として、ＳＮＰ（Single  Nucleotide  Polymorphism）を有することにより複数のタイプを有する遺伝子のうち、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶する。また、遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子情報として、病気の発症に関与する遺伝子において、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するかを記憶する。
【００２２】
例えば、図１に示す遺伝子情報記憶部１２１では、利用者Ｕ１の遺伝子情報は、利用者Ｕ１が、遺伝子「Ｇ１ａ」、「Ｇ２ａ」、「Ｇ３ａ」、「Ｇ４ａ」・・・を有することを示す。ここで、本実施形態において遺伝子標記に付与する小文字のアルファベットは、遺伝子のタイプを示すものとする。例えば、遺伝子「Ｇ１ａ」であれば、「ａ」型の遺伝子「Ｇ１」を示す。つまり、利用者Ｕ１が、ＳＮＰにより複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」において、「ａ」型の遺伝子「Ｇ１」を有することを示す。同様に、図１の例では、利用者Ｕ２は、複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」において、「ｂ」型の遺伝子「Ｇ１」を有することを示す。
【００２３】
また、情報提供装置１００は、利用者の行動情報として、利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得する。購買情報とは、どの利用者が、いつ、何を購入したか、といった購買行動を示す情報である。すなわち、購買情報は、購買履歴と言い換えることができる。例えば、情報提供装置１００は、購買情報を所定のサーバ装置（例えば、ショッピングサーバ）から取得する。そして、情報提供装置１００は、取得した購買情報を自装置内の記憶部である購買履歴記憶部１２２に格納する。
【００２４】
購買履歴記憶部１２２は、図１に示すように、各利用者を識別する識別情報（利用者ＩＤ）と、その利用者の購買情報とを対応付けて記憶する。すなわち、図１の例では、購買履歴記憶部１２２は、各利用者が何を購入したかといった購買情報を記憶する。図１の例では、利用者Ｕ１が「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行った例を示す。なお、情報提供装置１００は、任意のタイミングで購買情報を取得してよい。例えば、情報提供装置１００は、定期的に購買情報を取得する。
【００２５】
また、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される各遺伝子情報と、購買履歴記憶部１２２に記憶される行動情報とは、利用者毎に共通の利用者ＩＤで紐付られる。図１の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１」に対応付けられる遺伝子情報と、利用者ＩＤ「Ｕ１」に対応付けられる購買情報とは、利用者ＩＤ「Ｕ１」によって紐付けられる。また、このような利用者ＩＤは、利用者が管理会社Ｔに対して会員登録することにより独自に発行されるアカウント情報である。
【００２６】
次に、情報提供装置１００は、ステップＳ１で取得した購買情報と遺伝子情報との関係性を分析する（ステップＳ２）。具体的には、情報提供装置１００は、行動情報と遺伝子情報との間に所定の関係性が成立するか否かを分析する。例えば、情報提供装置１００は、所定の関係性として、行動情報と遺伝子情報との傾向に基づく関係性が成立するか否かを分析する。傾向に基づく関係性とは、つまり相関関係を示す。
【００２７】
より具体的には、情報提供装置１００は、各行動情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各行動情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。一例を示すと、情報提供装置１００は、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的な分析手法については、後述する。
【００２８】
次に、情報提供装置１００は、相関分析を行った結果から、相関関係にある行動情報と遺伝子情報とを特定する（ステップＳ３）。一例を示すと、情報提供装置１００は、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動と相関関係にある遺伝子が存在する場合、遺伝子情報記憶部１２１に記憶されている遺伝子のうち、それはどの遺伝子であるかを特定する。かかる例では、情報提供装置１００は、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることを特定したものとする。言い換えれば、情報提供装置１００は、「日本酒Ｐ３を買う」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。
【００２９】
なお、このような傾向が得られる要因として、遺伝子「Ｇ２」が利用者へおよぼす体質が関係している。例えば、遺伝子「Ｇ２」はアルコール代謝酵素の酵素活性に関与する遺伝子であり、「ｂ」型である遺伝子「Ｇ２ｂ」に基づくアルコール代謝酵素は、酵素活性がより強いものとする。かかる場合、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する利用者は、「お酒に強い」体質であり、結果的に、お酒が好きでお酒を買いやすくなる、といった傾向へとつながる。なお、ここでは、体質を例に挙げたが、病気疾患でも同様のことがいえる。一例を示すと、特定の病気の発症要因となる遺伝子を有する利用者については、その病気に関連する購買行動（例えば、病気に関する薬を買う）や検索行動（病気について調べる）を行い易いといった傾向に繋がる。
【００３０】
このようなことから、情報処理装置１００は、行動情報だけでなく、行動情報から予測される予測情報（例えば、体質や病気）と遺伝子情報との相関関係が得られた場合には、その予測情報に基づくレコメンドを行うことも可能となる。
【００３１】
そして、情報提供装置１００は、上記のような相関関係から、例えば、遺伝子「Ｇ２ｂ」と関連する（例えば、同一、または、類似）遺伝子を有する対象者がいれば、かかる対象者も「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行うものと予測する。そして、情報提供装置１００は、かかる対象者に情報提供を行う。ここで、情報提供装置１００が、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者を抽出する処理について説明する。
【００３２】
例えば、情報提供装置１００は、遺伝子情報を提供している利用者であって管理会社Ｔに会員登録していることにより、管理会社Ｔとの間にアカウントを有する利用者のうち、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する利用者を遺伝子情報記憶部１２１から抽出する。次に、情報提供装置１００は、遺伝子情報記憶部１２１から抽出した利用者のうち、管理会社Ｔとの間に発行されているアカウントで購買行動を一度も行っていない利用者、あるいは、「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行ったことがない利用者、つまり購買行動が未知の利用者を対象者として抽出する。ここでは、情報提供装置１００は、利用者Ｕｘを抽出したものとする。
【００３３】
したがって、情報提供装置１００は、対象者として抽出した利用者Ｕｘも「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行うものと予測する。そして、情報提供装置１００は、利用者Ｕｘに対して、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」に基づく情報を提供する（ステップＳ４）。例えば、情報提供装置１００は、利用者Ｕｘの利用者端末１０からウェブページの配信要求を受信した場合には、日本酒に関する広告が表示されるウェブページを利用者端末１０に配信する。
【００３４】
また、先に説明したように、遺伝子と体質あるいは病気との関係から、情報提供装置１００は、「お酒に強い体質であり、飲みすぎる可能性がある」と予測して、飲み過ぎに対する注意喚起が表示されるようなウェブページを配信してもよい。
【００３５】
さて、これまで説明してきたように、実施形態にかかる情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。そして、情報提供装置１００は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者も利用者と同じような行動をとる可能性があるとして、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。
【００３６】
このように、情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、対象者に対してより適した情報を提供することができる。例えば、情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、購買情報が取得できない（どのような購買を行うかが未知）の対象者が、今後どのような商品を買う可能性があるか購買予測することができるため、対象者に対して的確な広告配信を行うことができる。
【００３７】
また、情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、対象者の体質や病気を予測することができるため、体質や病気に関するレコメンドを行い病気の予防に貢献することができる。
【００３８】
〔２．システムの構成〕
次に、図２を用いて、実施形態にかかる情報提供システムの構成について説明する。図２は、実施形態にかかる情報提供システム１の構成例を示す図である。図２に示すように、情報提供システム１は、利用者端末１０と、検査機関サーバ３０と、外部サーバ６０と、情報提供装置１００とを含む。利用者端末１０と、検査機関サーバ３０と、外部サーバ６０と、情報提供装置１００とは、ネットワークＮを介して有線または無線により通信可能に接続される。
【００３９】
図１では省略したが、実施形態にかかる情報提供システム１は、図２に示すように、さらに検査機関サーバ３０および外部サーバ６０を含む。検査機関サーバ３０は、遺伝子検査を行う所定の検査機関に属するサーバ装置であり、検査結果でる遺伝子情報を蓄積している。例えば、検査機関サーバ３０は、情報提供装置１００からの要求に応じて、情報提供装置１００に遺伝子情報を送信する。
【００４０】
外部サーバ６０は、各種行動情報の大元となるサーバ装置である。例えば、外部サーバ６０は、ショッピングサイトや電子モール等のＥＣ（Electronic  Commerce）サイトを提供するショッピングサーバである。ショッピングサーバは、利用者が行った購買に関する情報である購買情報（行動情報の一例）を蓄積している。
【００４１】
また、例えば、外部サーバ６０は、検索サービスを提供する検索サーバである。検索サーバは、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情（行動情報の一例）を蓄積している。
【００４２】
また、例えば、外部サーバ６０は、広告コンテンツや記事コンテンツを含むウェブページの配信を行うコンテンツサーバである。コンテンツサーバは、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報（行動情報の一例）を蓄積している。また、コンテンツサーバは、利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報（行動情報の一例）を蓄積している。
【００４３】
また、例えば、外部サーバ６０は、株取引に関するコンテンツを提供する株取引管理サーバである。株取引管理サーバは、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報（行動情報の一例）を蓄積している。
【００４４】
〔３．情報提供装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報提供装置１００について説明する。図３は、実施形態にかかる情報提供装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報提供装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００４５】
（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、例えば、利用者端末１０、検査機関サーバ３０、外部サーバ６０との間で情報の送受信を行う。
【００４６】
（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。記憶部１２０は、遺伝子情報記憶部１２１と、購買履歴記憶部１２２を有する。なお、不図示であるが、記憶部１２０は、提供部１３４によって提供される情報が格納された記憶部をさらに有する。この一例として、記憶部１２０は、広告コンテンツが格納される広告コンテンツ記憶部を有する。
【００４７】
（遺伝子情報記憶部１２１について）
遺伝子情報記憶部１２１は、遺伝子検査によって得られた遺伝子情報を記憶する記憶部である。また、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報は、取得部１３１により取得されたものである。ここで、図４に実施形態にかかる遺伝子情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、遺伝子情報記憶部１２１は、「利用者ＩＤ」、「遺伝子情報」、「氏名」、「住所」、「生年月日」といった項目を有する。
【００４８】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。図１でも説明したが、「遺伝子情報」は、遺伝子検査により利用者の遺伝子を解析して得られた解析結果に基づく遺伝子情報を示す。遺伝子情報とは、具体的には、ＳＮＰを有することにより複数のタイプを有する遺伝子のうち、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するか、といった情報である。また、遺伝子情報とは、病気の発症に関与する遺伝子において、各利用者がどのようなタイプの遺伝子を有するか、といった情報である。
【００４９】
「氏名」は、利用者の氏名を示す。「住所」は、利用者の住所を示す。「生年月日」は、利用者の生年月日を示す。「氏名」、「住所」、「生年月日」は、例えば、遺伝子検査の申込みの際に利用者によって入力されたものである。
【００５０】
すなわち、図４の例では、利用者Ｕ１が、ＳＮＰにより複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」のうち、「ａ」型の遺伝子「Ｇ１」である遺伝子「Ｇ１ａ」を有することを示す。同様に、図１の例では、利用者Ｕ２は、複数のタイプが存在する遺伝子「Ｇ１」のうち、「ｂ」型の遺伝子「Ｇ１」である遺伝子「Ｇ１ｂ」を有することを示す。なお、図４に示すように、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される各遺伝子情報には、各遺伝子情報を識別するための符号を付している。例えば、利用者Ｕ１に対応する遺伝子情報には、符号「ｒｄ１１」を付している。以下では、このような遺伝子情報を「遺伝子情報ｒｄ１１」と表記する。その他の遺伝子情報についても同様である。
【００５１】
（購買履歴記憶部１２２について）
購買履歴記憶部１２２は、利用者が行った購買に関する情報である購買情報（行動情報の一例）の履歴、すなわち購買履歴を記憶する記憶部である。購買履歴記憶部１２２は、購買情報として、各利用者が、いつ、何を購入したかといった情報を記憶する。また、購買履歴記憶部１２２に記憶される購買情報は、取得部１３１により取得されたものである。ここで、図５に実施形態にかかる購買履歴記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、購買履歴記憶部１２２は、「利用者ＩＤ」、「購入商品」、「購入日時」といった項目を有する。
【００５２】
「利用者ＩＤ」は、利用者を識別するための識別情報を示す。なお、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報と、購買履歴記憶部１２２に記憶される購買情報とは、同一の利用者ＩＤで紐付けられる。つまり、同一の「利用者ＩＤ」が対応付けられる遺伝子情報および購買情報は、同一利用者から得られたものである。「購入商品」は、対応する利用者によって購入された商品を示す。「購入日時」は、対応する利用者によって「購入商品」が購入された日時を示す。
【００５３】
すなわち、図５の例では、利用者Ｕ１が、「２０１７年１月１０日」において「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行った例を示す。なお、図５に示すように、購買履歴記憶部１２２に記憶される購買情報には、各購買情報を識別するための符号を付している。例えば、利用者Ｕ１に対応する購買情報には、符号「ｐｄ１１」を付している。以下では、このような購買情報を「購買情報ｐｄ１１」と表記する。その他の購買情報についても同様である。
【００５４】
（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）等によって、情報提供装置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、例えば、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。
【００５５】
図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、分析部１３２と、特定部１３３と、提供部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。
【００５６】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。例えば、取得部１３１は、遺伝子検査を行った検査機関から遺伝子情報を取得する。例えば、取得部１３１は、かかる検査機関に属するサーバ装置である検査機関サーバ３０にアクセスすることで、遺伝子情報を取得する。例えば、取得部１３１は、検査機関サーバ３０に定期的にアクセスし、遺伝子情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した遺伝子情報を、図４に示すように、遺伝子情報記憶部１２１に格納する。
【００５７】
また、例えば、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、ショッピングサーバ）にアクセスすることで、購買情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０に定期的にアクセスし、購買情報を取得する。また、取得部１３１は、取得した購買情報を、図５に示すように、購買履歴記憶部１２２に格納する。
【００５８】
（分析部１３２について）
分析部１３２は、取得部１３１によって取得された行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する。具体的には、分析部１３２は、行動情報と遺伝子情報との間に所定の関係性が成立するか否かを分析する。例えば、分析部１３２は、所定の関係性として、行動情報と遺伝子情報との傾向に基づく関係性が成立するか否かを分析する。本実施形態では、分析部１３２は、行動情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。
【００５９】
例えば、取得部１３１により購買情報が取得された場合、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された購買情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、購買情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。分析手法としては、以下の３パターンが考えられる。以下では、行動情報の一例として購買情報を用いて各パターンについて説明する。
【００６０】
（パターン１）
まず、図６を用いて、パターン１について説明する。図６は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。パターン１では、分析部１３２は、各行動情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各行動情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。まず、分析部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１を参照し、遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者をリストアップする。具体的には、分析部１３２は、図６（ａ）に示すように、遺伝子情報に含まれる遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者には「１」を付与し、遺伝子毎に当該遺伝子を有しない利用者には「０」を付与する。例えば、図４に示す遺伝子情報記憶部１２１の例では、遺伝子情報ｒｄ１１から、利用者Ｕ１は、遺伝子「Ｇ１ａ」を有することがわかる。したがって、分析部１３２は、図６（ａ）に示すように、遺伝子「Ｇ１ａ」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図６（ａ）に示すような、遺伝子−利用者リストを生成する。
【００６１】
また、分析部１３２は、購買履歴記憶部１２２を参照し、期間Ｔｎ（時系列に応じた期間）の間に各商品を購入した利用者をリストアップする。ここで、期間Ｔ１を「１ヶ月」とし、この１ヶ月をさらに「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」とする。このような状態において、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すように、取得された購買情報のうち、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」の間に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与する。例えば、図５に示す購買履歴記憶部１２２の例では、購買情報ｐｄ１１から、利用者Ｕ１は、「２０１７年１月１０日」に「ノートパソコンＰ１」を購入したことがわかる。したがって、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すように、「ノートパソコンＰ１」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すような、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。
【００６２】
また、同様に、分析部１３２は、取得された購買情報のうち、「２０１７年２月１日〜２０１７年２月２９」の間（期間Ｔ２）に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与することにより、商品−利用者リストを生成する。つまり、分析部１３２は、期間Ｔｎ毎に、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。また、ノートパソコンＰ１を例に説明したが、分析部１３２は、図６（ｂ）に示すように、スーツＰ２、日本酒Ｐ３といったように、各商品毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。
【００６３】
以下、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との相関分析の一例について説明する。まず、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数を変数Ｘとする。また、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとする。このような状態において、分析部１３２は、図６（ｃ）に示すように、時系列に応じた期間Ｔｎ毎に、変数Ｘおよび変数Ｙをカウントする。例えば、分析部１３２は、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」（期間Ｔ１）において「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数、および、この利用者数のうち遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数をカウントする。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。ここでは、分析部１３２は、図６（ｃ）に示すようなカウント結果を得たとする。
【００６４】
分析部１３２は、このカウント結果を用いて、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的には、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、相関係数を算出する。そして、分析部１３２は、算出した相関係数が、例えば、所定値以上であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立する、といった相関分析結果を得る。一方、分析部１３２は、算出した相関係数が、所定値以下であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」とは相関関係にない、といった相関分析結果を得る。
【００６５】
なお、図６では、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」を例に挙げて説明したが、分析部１３２は、各商品（例えば、スーツＰ２、日本酒Ｐ３等）に対応する購買情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報（例えば、Ｇ１ｂ、Ｇ２ａ等）との相関関係を分析し、相関係数を算出する。
【００６６】
（パターン２）
次に、図７を用いて、パターン２について説明する。図７は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。パターン２では、分析部１３２は、各行動情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各行動情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。まず、分析部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１を参照し、複数の遺伝子の組合せ毎に当該遺伝子を有する利用者をリストアップする。例えば、候補となる遺伝子が「３０万」存在する場合には、複数の遺伝子の組合せは「３０万×３０万」通り存在する。具体的には、分析部１３２は、図７（ａ）に示すように、複数の遺伝子の組合せ毎に当該遺伝子の組合せを有する利用者には「１」を付与し、複数の遺伝子の組合せ毎に当該遺伝子の組合せを有しない利用者には「０」を付与する。例えば、図４に示す遺伝子情報記憶部１２１の例では、遺伝子情報ｒｄ１１から、利用者Ｕ１は、遺伝子「Ｇ１ａ」および「Ｇ２ａ」といった組合せを有することがわかる。したがって、分析部１３２は、図７（ａ）に示すように、かかる組合せに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図７（ａ）に示すような、遺伝子組合せ−利用者リストを生成する。なお、ここでは、説明を簡単にするために、複数の遺伝子の組合せを２つの遺伝子の組合せとしているが、組合される遺伝子の数は限定されるものではない。
【００６７】
また、分析部１３２は、購買履歴記憶部１２２を参照し、期間Ｔｎ（時系列に応じた期間）の間に各商品を購入した利用者をリストアップする。ここで、期間Ｔ１を「１ヶ月」とし、この１ヶ月をさらに「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」とする。このような状態において、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すように、取得された購買情報のうち、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」の間に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与する。例えば、図５に示す購買履歴記憶部１２２の例では、購買情報ｐｄ１１から、利用者Ｕ１は、「２０１７年１月１０日」に「ノートパソコンＰ１」を購入したことがわかる。したがって、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すように、「ノートパソコンＰ１」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すような、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。
【００６８】
また、同様に、分析部１３２は、取得された購買情報のうち、「２０１７年２月１日〜２０１７年２月２９」の間（期間Ｔ２）に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与することにより、商品−利用者リストを生成する。つまり、分析部１３２は、期間Ｔｎ毎に、商品（ノートパソコンＰ１）−利用者リストを生成する。また、ノートパソコンＰ１を例に説明したが、分析部１３２は、図７（ｂ）に示すように、スーツＰ２、日本酒Ｐ３といったように、各商品毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。
【００６９】
以下、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との相関分析の一例について説明する。まず、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数を変数Ｘとする。また、期間Ｔｎに「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数のうち、遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する利用者数を変数Ｙとする。このような状態において、分析部１３２は、図７（ｃ）に示すように、時系列に応じた期間Ｔｎ毎に、変数Ｘおよび変数Ｙをカウントする。例えば、分析部１３２は、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」（期間Ｔ１）において「ノートパソコンＰ１」を購入した利用者数、および、この利用者数のうち遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する利用者数をカウントする。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。ここでは、分析部１３２は、図７（ｃ）に示すようなカウント結果を得たとする。
【００７０】
分析部１３２は、このカウント結果を用いて、「ノートパソコンＰ１を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的には、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、相関係数を算出する。そして、分析部１３２は、算出した相関係数が、例えば、所定値以上であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との間に相関関係が成立する、といった相関分析結果を得る。一方、分析部１３２は、算出した相関係数が、所定値以下であれば、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」とは相関関係にない、といった相関分析結果を得る。
【００７１】
なお、図７では、購買行動「ノートパソコンＰ１を買う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を例に挙げて説明したが、分析部１３２は、各商品（例えば、スーツＰ２、日本酒Ｐ３等）に対応する購買情報と、各遺伝子の組合せに対応する遺伝子情報（例えば、「Ｇ１ａ−Ｇ２ｂ」、「Ｇ１ｂ−Ｇ２ａ」等）との相関関係を分析し、相関係数を算出する。
【００７２】
（パターン３）
次に、図８を用いて、パターン３について説明する。図８は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する分析手法の一例を模式的に示す図である。パターン３では、分析部１３２は、取得された行動情報のうち複数の行動情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、複数の行動情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。なお、パターン３では、複数の行動情報の組合せを商品のカテゴリそれぞれに属する商品群であるものとする。しかし、この例に限らず、複数の行動情報の組合せは、例えば、各商品を組み合わせることにより想定される全通りの組合せであってもよい。
【００７３】
まず、分析部１３２は、遺伝子情報記憶部１２１を参照し、遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者をリストアップする。具体的には、分析部１３２は、図８（ａ）に示すように、遺伝子情報に含まれる遺伝子毎に当該遺伝子を有する利用者には「１」を付与し、遺伝子毎に当該遺伝子を有しない利用者には「０」を付与する。例えば、図４に示す遺伝子情報記憶部１２１の例では、遺伝子情報ｒｄ１１から、利用者Ｕ１は、遺伝子「Ｇ１ａ」を有することがわかる。したがって、分析部１３２は、図８（ａ）に示すように、遺伝子「Ｇ１ａ」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図８（ａ）に示すような、遺伝子−利用者リストを生成する。
【００７４】
また、分析部１３２は、購買履歴記憶部１２２を参照し、期間Ｔｎ（時系列に応じた期間）の間に各カテゴリに商品を購入した利用者をリストアップする。ここで、期間Ｔ１を「１ヶ月」とし、この１ヶ月をさらに「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」とする。このような状態において、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すように、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」の間に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品のうち、各カテゴリに属する商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与する。例えば、、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すように、カテゴリ「パソコン本体」と利用者ＩＤ「Ｕ１」とに対応する入力欄に「１」を付与する。そうして、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すような、商品カテゴリ−利用者リストを生成する。
【００７５】
また、同様に、分析部１３２は、「２０１７年２月１日〜２０１７年２月２９」の間（期間Ｔ２）に行われた購買に関する購買情報に含まれる商品のうち、各カテゴリに属する商品毎に当該商品を購入した利用者には「１」を付与し、商品毎に当該商品を購入していない利用者には「０」を付与することにより、商品カテゴリ−利用者リストを生成する。つまり、分析部１３２は、期間Ｔｎ毎に、商品カテゴリ−利用者リストを生成する。また、カテゴリ「パソコン本体」を例に説明したが、分析部１３２は、図８（ｂ）に示すように、カテゴリ「男性スーツ」、カテゴリ「酒類」といったように、カテゴリ毎に、期間Ｔｎ毎の商品カテゴリ−利用者リストを生成する。
【００７６】
以下、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との相関分析の一例について説明する。まず、期間Ｔｎにカテゴリ「パソコン本体」に属する商品を購入した利用者数を変数Ｘとする。また、期間Ｔｎにカテゴリ「パソコン本体」に属する商品を購入した利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとする。このような状態において、分析部１３２は、図８（ｃ）に示すように、時系列に応じた期間Ｔｎ毎に、変数Ｘおよび変数Ｙをカウントする。例えば、分析部１３２は、「２０１７年１月１日〜２０１７年１月３１」（期間Ｔ１）においてカテゴリ「パソコン本体」に属する商品を購入した利用者数、および、この利用者数のうち遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数をカウントする。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。ここでは、分析部１３２は、図８（ｃ）に示すようなカウント結果を得たとする。
【００７７】
そして、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」といった購買行動を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を分析する。具体的には、分析部１３２は、このカウント結果を用いて、相関係数を算出する。そして、分析部１３２は、算出した相関係数が、例えば、所定値以上であれば、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立する、といった相関分析結果を得る。一方、分析部１３２は、算出した相関係数が、所定値以下であれば、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」とは相関関係にない、といった相関分析結果を得る。
【００７８】
なお、図８では、購買行動「カテゴリ「パソコン本体」に属する商品を買う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」を例に挙げて説明したが、分析部１３２は、各カテゴリ（例えば、男性スーツ、酒類等）に対応する購買情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報（例えば、Ｇ１ｂ、Ｇ２ａ等）との相関関係を分析し、相関係数を算出する。
【００７９】
（特定部１３３について）
図３に戻り、特定部１３３は、分析部１３１による相関分析から得られた分析結果に基づいて、取得部１３１によって取得された利用者の遺伝子情報のうち、利用者の行動情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。言い換えれば、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および行動情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および行動情報の組合せを特定する。例えば、特定部１３３は、分析部１３２により相関係数が所定値以上との相関結果が得られた行動情報および遺伝子情報に対して、相関関係にあると特定する。
【００８０】
（提供部１３４について）
提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。例えば、提供部１３４は、取得部１３１により利用者の行動情報として利用者の購買情報が取得され、上述したように分析部１３２により行動情報と遺伝子情報との関係性が分析された場合、利用者の遺伝子情報のうち、購買情報と関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該購買情報に基づく情報を提供する。
【００８１】
ここで、特定部１３３によって、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「日本酒Ｐ３を買う」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。
【００８２】
かかる例では、提供部１３４は、遺伝子「Ｇ２ｂ」と関連する（例えば、同一、または、類似）遺伝子を有する対象者がいれば、かかる対象者も「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行う可能性があると予測する。このように予測可能な根拠として、例えば、次のことが考えられる。具体的には、遺伝子「Ｇ２ｂ」に基づくアルコール代謝酵素は、酵素活性がより強いものであるとすると、このような遺伝子を有する人は「酒に強い体質」であるため結果的に「お酒好きでお酒を買いやすい人」であると予測できる、といったものである。
【００８３】
したがって、提供部１３４は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者であれば「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行う可能性があると予測したうえで、実際に遺伝子「Ｇ２ｂ」が、酵素活性がより強いアルコール代謝酵素を生み出すことに起因する遺伝子であると判定できた場合には、情報提供を行ってもよい。
【００８４】
つまり、提供部１３４は、利用者の行動情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報が、当該行動情報から予測される予測情報（例えば、体質や疾患）に起因する遺伝子であるか否かを判定する。そして、提供部１３４は、起因する遺伝子であると判定した場合に、かかる遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、利用者の行動情報に基づく情報を提供してもよい。なお、このような判定処理は、提供部１３４以外の処理部（例えば、判定部）によって行われてもよい。さて、以下では、提供部１３４による情報提供の一例について説明する。
【００８５】
例えば、提供部１３４は、遺伝子情報を提供している利用者であって管理会社Ｔに会員登録していることにより、管理会社Ｔとの間にアカウントを有する利用者のうち、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」と相関関係にあると特定された遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する利用者を遺伝子情報記憶部１２１から抽出する。次に、提供部１３４は、遺伝子情報記憶部１２１から抽出した利用者のうち、管理会社Ｔとの間に発行されているアカウントで購買行動を一度も行っていない利用者、あるいは、「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行ったことがない利用者、つまり購買行動が未知の利用者を対象者として抽出する。ここでは、提供部１３４は、利用者Ｕｘを抽出したものとする。
【００８６】
かかる場合、提供部１３４は、対象者として抽出した利用者Ｕｘも「日本酒Ｐ３を買う」といった購買行動を行う可能性がある、あるいは、利用者Ｕｘは「酒に強い体質」であるため結果的に「お酒好きでお酒を買いやすい人」であるとの予測の下に、利用者Ｕｘに対して、購買行動「日本酒Ｐ３を買う」に基づく情報を提供する。例えば、提供部１３４は、日本酒に関する広告コンテンツを利用者Ｕｘに提供する。なお、広告コンテンツを提供するタイミングは任意であってよい。例えば、提供部１３４は、利用者Ｕｘの利用者端末１０から所定のウェブページの配信要求を受信した場合に、日本酒に関する広告コンテンツを配信してもよい。
【００８７】
また、提供部１３４は、利用者Ｕｘについて予測される体質（例えば、お酒に強い）に関するレコメンド情報を利用者Ｕｘに提供してもよい。
【００８８】
〔４．処理手順〕
次に、図９を用いて、実施形態にかかる情報提供装置１００が実行する提供処理の手順について説明する。図９は、実施形態にかかる情報提供装置１００による提供処理の全体的な流れを示すフローチャートである。
【００８９】
まず、情報提供装置１００は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する（ステップＳ１０１）。例えば、情報提供装置１００は、所定の検査機関のサーバ装置である検査機関サーバ３０から遺伝子情報を取得する。また、情報提供装置１００は、各種行動情報を蓄積する外部サーバ６０から行動情報を取得する。
【００９０】
次に、情報提供装置１００は、行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する（ステップＳ１０２）。具体的には、情報提供装置１００は、行動情報と遺伝子情報との間に所定の関係性が成立するか否かを分析する。例えば、情報提供装置１００は、所定の関係性として、行動情報と遺伝子情報との傾向に基づく関係性、すなわち相関関係が成立するか否かを分析する。
【００９１】
次に、情報提供装置１００は、ステップＳ２での分析結果から、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の行動情報と関係性を有する（相関関係を有する）遺伝子情報を特定する（ステップＳ１０３）。すなわち、情報提供装置１００は、利用者の遺伝子情報のうちどの遺伝子情報が、利用者のどの行動情報と関係性を有するのかを特定する。
【００９２】
そして、情報提供装置１００は、ステップＳ３で特定された遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に、当該遺伝子情報と関連性を有する行動情報に基づく情報を提供する（ステップＳ１０４）。
【００９３】
〔５．変形例〕
実施形態にかかる情報提供装置１００は、上記実施例以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、他の実施形態について説明する。
【００９４】
〔５−１．検索行動に基づく情報提供〕
上記実施形態では、情報提供装置１００が、行動情報として購買情報を取得し、遺伝子情報のうち、この購買情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、この購買情報に基づく情報を提供する例を示した。しかし、情報提供装置１００は、行動情報として検索に関する情報を取得し、検索に関する情報に基づく情報提供を行ってもよい。
【００９５】
具体的には、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得する。また、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された検索行動情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、検索行動情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。
【００９６】
また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の検索行動情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および検索行動情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および検索行動情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、検索行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該検索行動情報に基づく情報を提供する。以下では、行動情報として検索行動情報を用いる場合における提供処理の一例について説明する。なお、上記実施形態では、行動情報として購買情報を用いる例を示したが、本変形例は、購買情報の代わりに検索行動情報を用いるものである。したがって、共通する処理については適宜説明を簡略化する。
【００９７】
例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、検索サーバ）にアクセスすることで、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得する。検索行動情報とは、どの利用者が、どのような検索キーワードを用いて、いつ情報検索を行ったか、といった検索行動を示す情報である。したがって、検索行動情報は、検索履歴ともいえる。取得部１３１は、取得した検索行動情報を、図１０に示すように、検索履歴記憶部１２３に格納する。検索履歴記憶部１２３は、記憶部１２０が有する記憶部である。
【００９８】
図１０は、実施形態にかかる検索履歴記憶部１２３の一例を示す図である。図１０の例では、検索履歴記憶部１２３は、「利用者ＩＤ」、「検索キーワード」、「検索日時」といった項目を有する。「利用者ＩＤ」は、検索を行った利用者を識別するための識別情報を示す。なお、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報と、検索履歴記憶部１２３に記憶される検索行動情報とは、同一の利用者ＩＤで紐付けられる。「検索キーワード」は、対応する利用者によって用いられた（入力された）検索キーワードを示す。「検索日時」は、対応する利用者によって検索が行われた日時を示す。すなわち、図１０の例では、利用者Ｕ１が、「２０１７年１月１０日」において検索キーワード「旅行」を用いた検索行動を行った例を示す。
【００９９】
また、分析部１３２は、上記実施形態で説明したように、３パターンの分析手法を用いて、検索行動情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析することができる。
【０１００】
パターン１では、分析部１３２は、各検索行動情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各行動情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。例えば、分析部１３２は、図６（ａ）で説明したように、遺伝子−利用者リストを生成する。また、分析部１３２は、各検索行動（各検索キーワード）毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。かかるリストは、図６（ｂ）に示す期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストにおいて商品を各検索キーワード（例えば、旅行、転職等）に置き換えたものに相当する。
【０１０１】
そして、分析部１３２は、各検索キーワードに対応する検索行動情報情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報との相関関係を分析し、相関係数を算出する。一例を示すと、分析部１３２は、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数を変数Ｘとし、また、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとして、これらの変数をカウントする。そして、分析部１３２は、検索キーワード「旅行」を用いて検索を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち検索行動「検索キーワード「旅行」で検索を行う」と遺伝子情報「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を相関分析することにより相関係数を算出する。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。
【０１０２】
パターン２では、分析部１３２は、各検索行動情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各検索行動情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。例えば、分析部１３２は、図７（ａ）で説明したように、遺伝子組合せ−利用者リストを生成する。また、分析部１３２は、各検索行動（各検索キーワード）毎に、期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストを生成する。かかるリストは、図７（ｂ）に示す期間Ｔｎ毎の商品−利用者リストにおいて商品を各検索キーワード（例えば、旅行、転職等）に置き換えたものに相当する。
【０１０３】
そして、分析部１３２は、各検索キーワードに対応する検索行動情報情報と、各遺伝子の組合せに対応する遺伝子情報との相関関係を分析し、相関係数を算出する。一例を示すと、分析部１３２は、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数を変数Ｘとし、また、期間Ｔ１に検索キーワード「旅行」を用いて検索を行った利用者数のうち、遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する利用者数を変数Ｙとして、これらの変数をカウントする。そして、分析部１３２は、検索キーワード「旅行」を用いて検索を行う利用者は遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」を有する傾向にあるか、すなわち検索行動「検索キーワード「旅行」で検索を行う」と遺伝子の組合せ「Ｇ１ａ−Ｇ２ａ」との間に相関関係が成立するか、を相関分析することにより相関係数を算出する。同様に、分析部１３２は、各期間Ｔｎについてカウントを行う。
【０１０４】
パターン３では、分析部１３２は、取得された検索行動情報のうち複数の検索行動情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、当該複数の検索行動情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。なお、パターン３では、複数の検索行動情報の組合せを検索キーワードのカテゴリそれぞれに属する検索キーワード群であるものとする。一例を示すと、検索カテゴリ「酒類」に属する検索キーワードといったものである。しかし、この例に限らず、複数の検索行動情報の組合せは、例えば、各検索キーワードを組み合わせることにより想定される全通りの組合せであってもよい。
【０１０５】
例えば、分析部１３２は、図８（ａ）で説明したように、遺伝子−利用者リストを生成する。また、分析部１３２は、各検索カテゴリ毎に、期間Ｔｎ毎の検索カテゴリ−利用者リストを生成する。かかるリストは、図８（ｂ）に示す期間Ｔｎ毎の商品カテゴリ−利用者リストにおいて商品を各検索カテゴリに置き換えたものに相当する。
【０１０６】
そして、分析部１３２は、各検索カテゴリに対応する検索行動情報と、各遺伝子に対応する遺伝子情報との相関関係を分析することで、相関係数を算出する。一例を示すと、分析部１３２は、期間Ｔ１に検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行った利用者数を変数Ｘとし、また、期間Ｔ１に検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行った利用者数のうち、遺伝子「Ｇ１ａ」を有する利用者数を変数Ｙとして、これらの変数をカウントする。そして、分析部１３２は、検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行う利用者は遺伝子「Ｇ１ａ」を有する傾向にあるか、すなわち検索行動「検索カテゴリ「パソコン」に属する検索キーワードで検索を行う」と遺伝子「Ｇ１ａ」との間に相関関係が成立するか、を相関分析することにより相関係数を算出する。
【０１０７】
ここで、特定部１３３によって、相関分析結果から検索行動「検索キーワード「ビール」で検索する」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「検索キーワード「ビール」で検索する」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。かかる例では、提供部１３４は、例えば、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者である利用者Ｕｘに対して、ビールあるいは酒類に関する広告コンテンツを提供する。
【０１０８】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような検索を行うか未知である場合、その対象者の検索行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。
【０１０９】
〔５−２．広告閲覧行動に基づく情報提供〕
また、情報提供装置１００は、行動情報として広告コンテンツの閲覧に関する情報を取得し、広告コンテンツの閲覧に関する情報に基づく情報提供を行ってもよい。
【０１１０】
具体的には、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得する。また、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された広告閲覧情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、広告閲覧情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。
【０１１１】
また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の広告閲覧情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および広告閲覧情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および検索行動情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、広告閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する。
【０１１２】
例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、コンテンツサーバ）にアクセスすることで、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得する。広告閲覧情報とは、どの利用者が、いつ、どの広告コンテンツを閲覧したか、といった検索行動を示す情報である。したがって、広告閲覧情報は、広告閲覧履歴ともいえる。なお、どのような場合を、利用者が広告を閲覧したと定義してもよい。例えば、利用者が広告コンテンツを選択した場合、その選択された広告コンテンツは閲覧されたものと定義してもよい。また、利用者に配信された広告コンテンツは閲覧されたものと定義してもよい。本変形例では、利用者に選択された広告コンテンツを、その利用者に閲覧されたものと定める。
【０１１３】
取得部１３１は、取得した広告閲覧情報を、図１１に示すように、閲覧履歴記憶部１２４に格納する。閲覧履歴記憶部１２４は、記憶部１２０が有する記憶部である。図１１は、実施形態にかかる閲覧履歴記憶部１２４の一例を示す図である。図１１の例では、閲覧履歴記憶部１２４は、「利用者ＩＤ」、「広告コンテンツ」、「閲覧日時」といった項目を有する。
【０１１４】
「利用者ＩＤ」は、広告コンテンツを閲覧した利用者を識別するための識別情報を示す。なお、遺伝子情報記憶部１２１に記憶される遺伝子情報と、閲覧履歴記憶部１２４に記憶される広告閲覧情報とは、同一の利用者ＩＤで紐付けられる。「広告コンテンツ」は、対応する利用者によって閲覧された広告コンテンツを示す。「閲覧日時」は、対応する利用者によって広告コンテンツが閲覧された日時を示す。
【０１１５】
また、分析部１３２は、上記実施形態で説明したように、３パターンの分析手法を用いて、広告閲覧情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析することができる。パターン１では、分析部１３２は、各広告閲覧情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各広告閲覧情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン２では、分析部１３２は、各広告閲覧情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各広告閲覧情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン３では、分析部１３２は、取得された広告閲覧情報のうち複数の広告閲覧情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、当該複数の広告閲覧情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。
【０１１６】
ここで、例えば、特定部１３３によって、相関分析結果から閲覧行動「ビールに関する広告コンテンツを閲覧する」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「ビールに関する広告コンテンツを閲覧する」利用者は、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。かかる例では、提供部１３４は、例えば、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者である利用者Ｕｘに対して、ビールあるいは酒類に関する広告コンテンツを供する。
【０１１７】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。
【０１１８】
〔５−３．記事閲覧行動に基づく情報提供〕
また、広告コンテンツは記事コンテンツであってもよい。つまり、情報提供装置１００は、行動情報として記事コンテンツの閲覧に関する情報を取得し、記事コンテンツの閲覧に関する情報報に基づく情報提供を行ってもよい。
【０１１９】
具体的には、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報を取得する。記事コンテンツとは、例えば、ニュース記事、経済記事、エンターテイメント関連記事、スポーツ記事、ブログ等である。また、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された記事閲覧情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、記事閲覧情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。分析手法の詳細な説明は省略するが、これまで説明してきたように、パターン１〜３を用いることができる。
【０１２０】
また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の記事閲覧情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および記事閲覧情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および記事閲覧情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、記事閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する。
【０１２１】
ここで、例えば、特定部１３３によって、相関分析結果から閲覧行動「ビールに関する記事コンテンツを閲覧する」と、遺伝子「Ｇ２ｂ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。かかる例では、提供部１３４は、閲覧行動「ビールに関する記事コンテンツを閲覧する」に基づく情報を、遺伝子「Ｇ２ｂ」を有する対象者である利用者Ｕｘに提供する。例えば、提供部１３４は、ビールあるいは酒類に関する広告コンテンツを供する。
【０１２２】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。
【０１２３】
〔５−４．株取引情報に基づく情報提供〕
また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得してもよい。そして、分析部１３２は、取得部１３１によって取得された株取引情報と遺伝子情報との関係性を分析する。例えば、分析部１３２は、株取引情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。
【０１２４】
また、特定部１３３は、分析部１３１によって得られた分析結果に基づいて、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の株取引情報と所定の関係性（例えば、相関関係）を有する遺伝子情報を特定する。すなわち、特定部１３３は、利用者の遺伝子情報および株取引情報のうち、相関関係にある遺伝子情報および株取引情報の組合せを特定する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、株取引情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該株取引情報に基づく情報を提供する。
【０１２５】
例えば、取得部１３１は、外部サーバ６０（例えば、株取引管理サーバ）にアクセスすることで、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得する。株取引情報とは、どの利用者が、いつ、どの株（銘柄）の株を何株購入したかといった株取引行動を示す情報である。また、取得部１３１は、取得した株取引情報を株取引の履歴として、所定の記憶部（不図示）に格納する。
【０１２６】
また、分析部１３２は、上記実施形態で説明したように、３パターンの分析手法を用いて、株取引情報と遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析することができる。パターン１では、分析部１３２は、各株取引情報と各遺伝子情報との相関分析を行うことで、各広告閲覧情報と各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン２では、分析部１３２は、各株取引情報と、取得された遺伝子情報のうち複数の遺伝子情報の組合せとの相関分析を行うことで、各株取引情報と複数の遺伝子情報の組合せとの間に相関関係が成立するか否かを分析する。パターン３では、分析部１３２は、取得された株取引情報のうち複数の株取引情報の組合せと、各遺伝子情報との相関分析を行うことで、当該複数の株取引情報の組合せと各遺伝子情報との間に相関関係が成立するか否かを分析する。
【０１２７】
ここで、例えば、特定部１３３によって、相関分析結果から株取引「１株所定額以上の株を所定数以上買う」と、遺伝子「Ｇ４ａ」とは相関関係にあることが特定されたものとする。言い換えれば、特定部１３３は、「１株所定額以上の株を所定数以上買う」利用者は、遺伝子「Ｇ４ａ」を有する傾向にある、といった相関関係を示す傾向を特定したものとする。かかる例では、提供部１３４は、株取引「１株所定額以上の株を所定数以上買う」に基づく情報を、遺伝子「Ｇ４ａ」を有する対象者である利用者Ｕｘに提供する。例えば、かかる株取引はリスクの高いものであるとすると、提供部１３４は、注意喚起する情報を提供したり、より良い株取引を提案する。
【０１２８】
また、例えば、利用者Ｕｘの資産に関する情報（例えば、口座情報）を特定可能場合には、提供部１３４は、利用者Ｕｘの資産の場合、「１株所定額以上の株を所定数以上買う」といった株取引はリスクがあるのか、そうでないのか判断し、判断結果に基づく情報提供を行ってもよい。
【０１２９】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような株取引を行うか未知である場合、その対象者の株取引を予測することができるため、その対象者に適した株取引に関する情報を提供することができる。
【０１３０】
〔５−５．遺伝子情報について〕
上記実施形態では、提供部１３４が、利用者の遺伝子情報と同一の遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する例を示した。しかし、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報として、利用者の遺伝子情報と類似する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供してもよい。
【０１３１】
ここで、利用者の遺伝子情報と類似する遺伝子情報について、類似とは、利用者の遺伝子の構造と類似する遺伝子といったように、構造の類似を指すものであってもよい。また、共通する病気の因子となる遺伝子が複数存在する場合に、利用者の遺伝子がこのうちのいずれかであるとすると、類似とは、かかる複数の遺伝子のうちの他のいずれかを指すものであってもよい。
【０１３２】
〔６．ハードウェア構成〕
また、上述してきた実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば図１２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。図１２は、情報提供装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
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格納する。通信インターフェイス１５００は、通信網５０を介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを通信網５０を介して他の機器へ送信する。
【０１３５】
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、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１３６】
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。
【０１３７】
例えば、コンピュータ１０００が情報提供装置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、記憶部１２０内の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、他の装置から通信網５０を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１３８】
〔７．その他〕
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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
また、上述してきた各実施形態は、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。
【０１４１】
〔８．効果〕
実施形態にかかる情報提供装置１００は、取得部１３１と、提供部１３４とを有する。取得部１３１は、利用者のネットワーク上における行動を示す行動情報と、当該利用者の遺伝子情報とを取得する。提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。
【０１４２】
このように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、利用者の行動情報と遺伝子情報とを用いることにより、対象者に対してより適した情報を提供することができる。
【０１４３】
また、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、利用者の行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該行動情報に基づく情報を提供する。
【０１４４】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、行動が未知の対象者どのような行動を行うが高精度に予測することができるため、対象者に対してより適した情報を提供することができる。
【０１４５】
また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が検索キーワードを用いて行った検索に関する情報である検索行動情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、検索行動情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該検索行動情報に基づく情報を提供する。
【０１４６】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような検索を行うか未知である場合、その対象者の検索行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。
【０１４７】
また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った購買に関する情報である購買情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、購買情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該購買情報に基づく情報を提供する。
【０１４８】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者どのような購買を行うかが未知である場合、その対象者の購買行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。
【０１４９】
また、取得部１３１は、は、利用者の行動情報として、利用者が広告コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である広告閲覧情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、広告閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該広告閲覧情報に基づく情報を提供する。
【０１５０】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。
【０１５１】
また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が記事コンテンツを閲覧した閲覧行動に関する情報である記事閲覧情報を取得する。また、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、記事閲覧情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該記事閲覧情報に基づく情報を提供する。
【０１５２】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような広告コンテンツを閲覧するか未知である場合、その対象者の閲覧行動を予測することができるため、その対象者に適した情報を提供することができる。例えば、情報提供装置１００は、広告コンテンツを提供する場合、対象者により適した広告コンテンツを提供することができるため、広告効果を高めることができる。
【０１５３】
また、取得部１３１は、利用者の行動情報として、利用者が行った株取引に関する情報である株取引情報を取得する。そして、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報のうち、株取引情報と所定の関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該株取引情報に基づく情報を提供する。
【０１５４】
これにより、実施形態にかかる情報提供装置１００は、例えば、対象者がどのような株取引を行うか未知である場合、その対象者の株取引を予測することができるため、その対象者に適した株取引に関する情報を提供することができる。
【０１５５】
また、提供部１３４は、所定の関係性として、利用者の遺伝子情報のうち、当該遺伝子情報と当該利用者の行動情報との傾向に基づく関係性を有する遺伝子情報と関連する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。
【０１５６】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、対象者に対してより適した情報を提供することができる。
【０１５７】
また、提供部１３４は、利用者の遺伝子情報と関連する遺伝子情報として、利用者の遺伝子情報と同一、または、類似する遺伝子情報を有する対象者に対して、当該利用者の行動情報に基づく情報を提供する。
【０１５８】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、より多くの対象者に対して、各対象者それぞれに対してより適した情報を提供することができる。
【０１５９】
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。
【０１６０】
また、上述してきた「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、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】
【０１６１】
１  情報提供システム
１０  利用者端末
３０  検査機関サーバ
６０  外部サーバ
１００  情報提供装置
１２１  遺伝子情報記憶部
１３１  取得部
１３２  分析部
１３３  特定部
１３４  提供部
【図１】
2018195187.tif 000003
【図２】
2018195187.tif 000004
【図３】
2018195187.tif 000005
【図４】
2018195187.tif 000006
【図５】
2018195187.tif 000007
【図６】
2018195187.tif 000008
【図７】
2018195187.tif 000009
【図８】
2018195187.tif 000010
【図９】
2018195187.tif 000011
【図１０】
2018195187.tif 000012
【図１１】
2018195187.tif 000013
【図１２】
2018195187.tif 000014