(57)【要約】【課題】妊娠するまでの期間を、ユーザの個人的事情を加味して予測する妊娠期間予測装置、妊娠期間予測方法及び妊娠期間予測プログラムを提供する。【解決手段】妊娠期間予測装置は、複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部１１と、ユーザにアンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出するユーザ特徴ベクトル算出部１３と、複数の特徴ベクトルから、ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する抽出部１４と、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出する予測部１５と、を備える。【選択図】図２
2018092331.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、前記複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
ユーザに前記アンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、前記ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出するユーザ特徴ベクトル算出部と、
前記複数の特徴ベクトルから、前記ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する抽出部と、
前記１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、前記ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出する予測部と、
を備える妊娠期間予測装置。
【請求項２】
前記第２アンケートデータの内容を変化させた場合における、前記ユーザが妊娠するまでの期間の予測値の変化を算出する変化算出部と、
前記変化算出部により算出された前記予測値の変化に基づいて、前記予測値が短くなるように、前記アンケートに含まれる複数のアンケート項目のうち改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定する決定部と、
をさらに備える請求項１に記載の妊娠期間予測装置。
【請求項３】
前記第１アンケートデータ及び前記第２アンケートデータは、前記アンケートに含まれる複数のアンケート項目にそれぞれ対応する評価値を含み、
前記決定部は、前記第１アンケートデータに含まれる前記評価値の分散と、前記第２アンケートデータに含まれる前記評価値とに基づいて、前記改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定する、
請求項２に記載の妊娠期間予測装置。
【請求項４】
前記予測部は、前記１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、前記ユーザが任意の期間内に妊娠する確率を示す累積分布関数を算出し、
前記変化算出部は、前記第２アンケートデータの内容を変化させた場合における、前記累積分布関数の変化を算出する、
請求項２又は３に記載の妊娠期間予測装置。
【請求項５】
前記抽出部は、前記ユーザ特徴ベクトルと前記複数の特徴ベクトルのうちいずれかとの差ベクトルのノルムに基づいて、前記複数の特徴ベクトルから、前記ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の妊娠期間予測装置。
【請求項６】
前記複数の特徴ベクトルそれぞれの次元及び前記ユーザ特徴ベクトルの次元は、それぞれ前記アンケートに含まれる複数のアンケート項目の項目数より小さい、
請求項１から５のいずれか１項に記載の妊娠期間予測装置。
【請求項７】
前記複数の特徴ベクトルは、前記複数の妊娠経験者の客観情報に関する１又は複数の要素と、前記複数の妊娠経験者の主観情報に関する１又は複数の要素とをそれぞれ含み、
前記ユーザ特徴ベクトルは、前記ユーザの客観情報に関する１又は複数の要素と、前記ユーザの主観情報に関する１又は複数の要素とを含む、
請求項１から６のいずれか１項に記載の妊娠期間予測装置。
【請求項８】
複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、前記複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出するステップと、
ユーザに前記アンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、前記ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出するステップと、
前記複数の特徴ベクトルから、前記ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出するステップと、
前記１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、前記ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出するステップと、
を含む妊娠期間予測方法。
【請求項９】
コンピュータを、
複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、前記複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
ユーザに前記アンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、前記ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出するユーザ特徴ベクトル算出部と、
前記複数の特徴ベクトルから、前記ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する抽出部と、
前記１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、前記ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出する予測部と、
として機能させる妊娠期間予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、妊娠期間予測装置、妊娠期間予測方法及び妊娠期間予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、妊娠を望む者によって、妊娠するため積極的に活動するいわゆる「妊活」が行われている。妊活は、食事内容や生活習慣の見直し、運動習慣の形成等を含む場合がある。
【０００３】
妊活において重要となる排卵日の予測に関して、特許文献１には、予め取得した複数人のデータに基づいて推定された、月経日と排卵日との間隔と平均月経周期との関係に対し、特定の月経周期に対応した予測排卵日データを算出する排卵日予測プログラムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５９９８３０７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来、妊娠確率は、食事内容や生活習慣、運動習慣の有無等に左右されると言われてきた。妊活を行う者は、従来知られた経験則に従い、食事内容や生活習慣の見直し、運動習慣の形成等を行う場合があった。
【０００６】
しかしながら、従来知られた経験則は、多くの者に成り立つと思われる一般論であり、個人の事情を反映したものではなかった。また、従来知られた経験則は、妊娠するまでに要する期間を短くすると思われる行動を定性的に示すものであり、妊娠するまでに要する期間を具体的ないし定量的に示さない場合があった。そのため、妊活を行う者は、妊活の見通しを立てることが難しい場合があった。
【０００７】
そこで、本発明は、妊娠するまでの期間を、ユーザの個人的事情を加味して予測する妊娠期間予測装置、妊娠期間予測方法及び妊娠期間予測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】
【０００８】
本発明の一態様に係る妊娠期間予測装置は、複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、ユーザにアンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出するユーザ特徴ベクトル算出部と、複数の特徴ベクトルから、ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する抽出部と、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出する予測部と、を備える。
【０００９】
この態様によれば、複数の妊娠経験者の中から、ユーザと個人的状況が類似する妊娠経験者を抽出することができ、抽出された妊娠経験者の妊娠期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出することができる。そのため、妊娠するまでの期間を、ユーザの個人的事情を加味して予測することができる。ユーザは、定量的な予測値を得ることで、妊活の見通しを立てることが容易になる。
【００１０】
上記態様において、第２アンケートデータの内容を変化させた場合における、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値の変化を算出する変化算出部と、変化算出部により算出された予測値の変化に基づいて、予測値が短くなるように、アンケートに含まれる複数のアンケート項目のうち改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定する決定部と、をさらに備えてもよい。
【００１１】
この態様によれば、妊娠するまでの期間を短くするために改善すべき点を明らかにすることができ、ユーザに対して個別具体的なアドバイスを行うことができる。
【００１２】
上記態様において、第１アンケートデータ及び第２アンケートデータは、アンケートに含まれる複数のアンケート項目にそれぞれ対応する評価値を含み、決定部は、第１アンケートデータに含まれる評価値の分散と、第２アンケートデータに含まれる評価値とに基づいて、改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定してもよい。
【００１３】
この態様によれば、ユーザにとって改善が容易と思われる項目を個人的事情に鑑みて抽出でき、少ない努力で多くの成果が得られる努力目標を提示できる。
【００１４】
上記態様において、予測部は、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、ユーザが任意の期間内に妊娠する確率を示す累積分布関数を算出し、変化算出部は、第２アンケートデータの内容を変化させた場合における、累積分布関数の変化を算出してもよい。
【００１５】
この態様によれば、妊娠するまでの期間を確率的に示すことができ、努力目標を達成した場合の成果を、確率の上昇又は期間の短縮という形で定量的に示すことができる。
【００１６】
上記態様において、抽出部は、ユーザ特徴ベクトルと複数の特徴ベクトルのうちいずれかとの差ベクトルのノルムに基づいて、複数の特徴ベクトルから、ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出してもよい。
【００１７】
この態様によれば、比較的負荷の軽い演算処理で、ユーザと個人的状況が類似する妊娠経験者を抽出することができる。
【００１８】
上記態様において、複数の特徴ベクトルそれぞれの次元及びユーザ特徴ベクトルの次元は、それぞれアンケートに含まれる複数のアンケート項目の項目数より小さくてもよい。
【００１９】
この態様によれば、アンケートにおける回答のぶれの影響を少なくすることができ、個人的事情をより良く捉えることができる。
【００２０】
上記態様において、複数の特徴ベクトルは、複数の妊娠経験者の客観情報に関する１又は複数の要素と、複数の妊娠経験者の主観情報に関する１又は複数の要素とをそれぞれ含み、ユーザ特徴ベクトルは、ユーザの客観情報に関する１又は複数の要素と、ユーザの主観情報に関する１又は複数の要素とを含んでもよい。
【００２１】
この態様によれば、妊娠経験者及びユーザの特徴を、客観的な観点と主観的な観点の両方から捉えることができ、個人的事情をより良く捉えることができる。
【００２２】
本発明の一態様に係る妊娠期間予測方法は、複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出するステップと、ユーザにアンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出するステップと、複数の特徴ベクトルから、ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出するステップと、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出するステップと、を含む。
【００２３】
この態様によれば、複数の妊娠経験者の中から、ユーザと個人的状況が類似する妊娠経験者を抽出することができ、抽出された妊娠経験者の妊娠期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出することができる。そのため、妊娠するまでの期間を、ユーザの個人的事情を加味して予測することができる。
【００２４】
本発明の一態様に係る妊娠期間予測プログラムは、コンピュータを、複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、ユーザにアンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出するユーザ特徴ベクトル算出部と、複数の特徴ベクトルから、ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する抽出部と、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出する予測部と、として機能させる。
【００２５】
この態様によれば、複数の妊娠経験者の中から、ユーザと個人的状況が類似する妊娠経験者を抽出することができ、抽出された妊娠経験者の妊娠期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出することができる。そのため、妊娠するまでの期間を、ユーザの個人的事情を加味して予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置のシステム構成図である。
【図２】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置の機能ブロック図である。
【図３】第１アンケートデータデータベースに格納される第１アンケートデータの内容を示す図である。
【図４】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置により実行される特徴ベクトル算出処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置により実行されるユーザ特徴ベクトル算出処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置により実行される類似ベクトル抽出処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置により実行される累積分布関数算出処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置により出力される妊娠期間予測結果を示す図である。
【図９】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置により実行される改善項目決定処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置により出力される改善アドバイスを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。
【００２８】
図１は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０のシステム構成図である。本実施形態に係る妊娠期間予測装置１０は、通信ネットワークＮＷによって、ユーザ端末装置２０と、第１アンケートデータデータベースＤＢと、に接続される。ユーザ端末装置２０は、妊娠期間予測装置１０のユーザによって使用される装置であり、例えばパーソナルコンピュータやスマートフォンである。通信ネットワークＮＷは、妊娠期間予測装置１０、ユーザ端末装置２０及び第１アンケートデータデータベースＤＢを接続するネットワークであり、例えばインターネットである。第１アンケートデータデータベースＤＢは、複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータを格納する。アンケートの内容及び第１アンケートデータの内容については、図３を用いて詳細に説明する。妊活を試みるユーザは、ユーザ端末装置２０を操作して、通信ネットワークＮＷを介して妊娠期間予測装置１０に自身のアンケート回答結果を送信し、妊娠期間予測装置１０から出力された妊娠期間の予測値をユーザ端末装置２０によって確認する。
【００２９】
本明細書において、妊娠経験者とは、過去に自然妊娠を経験した者をいう。もっとも、妊娠経験者には、人工授精や体外授精によって妊娠を経験した者を含んでもよい。また、妊娠経験者を、自然妊娠経験者、人工授精による妊娠経験者又は体外授精による妊娠経験者に分類してもよい。自然妊娠を望んだものの、自然妊娠では妊娠しなかった者について、妊娠するまでに要した期間を無限大とした上で妊娠経験者に分類してもよい。
【００３０】
図２は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０の機能ブロック図である。妊娠期間予測装置１０は、特徴ベクトル算出部１１と、第２アンケートデータ取得部１２と、ユーザ特徴ベクトル算出部１３と、抽出部１４と、予測部１５と、変化算出部１６と、決定部１７と、を備える。
【００３１】
特徴ベクトル算出部１１は、複数の妊娠経験者にアンケートを行った結果を含む第１アンケートデータに基づいて、複数の妊娠経験者それぞれに対応する複数の特徴ベクトルを算出する。特徴ベクトル算出処理については、図４を用いて詳細に説明する。
【００３２】
第２アンケートデータ取得部１２は、ユーザにアンケートを行った結果を含む第２アンケートデータをユーザ端末装置２０より取得する。ここで、ユーザに対して行うアンケートは、複数の妊娠経験者に対して行ったアンケートと同じ内容であるか又は少なくとも重畳する内容を含む。ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、ユーザにアンケートを行った結果を含む第２アンケートデータに基づいて、ユーザに対応するユーザ特徴ベクトルを算出する。ユーザ特徴ベクトル算出処理については、図５を用いて詳細に説明する。
【００３３】
抽出部１４は、複数の特徴ベクトルから、ユーザ特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する。類似ベクトル抽出処理については、図６を用いて詳細に説明する。
【００３４】
予測部１５は、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出する。より具体的には、予測部１５は、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に基づいて、ユーザが任意の期間内に妊娠する確率を示す累積分布関数を算出する。累積分布関数算出処理については、図７を用いて詳細に説明する。
【００３５】
本明細書において、妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間とは、妊活を意識してから実際に妊娠するまでに要した期間をいう。また、妊活を意識とは、基礎体温や排卵日を意識して、積極的に妊娠しようと意識することをいう。しかし、各用語の定義をこれらに限定する趣旨ではなく、矛盾を生じない範囲で任意の定義を採用し得る。また、自然妊娠を望んだものの、自然妊娠に至らなかった者の妊娠までに要した時間を無限大として加えてもよい。
【００３６】
変化算出部１６は、第２アンケートデータの内容を変化させた場合における、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値の変化を算出する。決定部１７は、変化算出部１６により算出された予測値の変化に基づいて、予測値が短くなるように、アンケートに含まれる複数のアンケート項目のうち改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定する。改善項目決定処理については、図９を用いて詳細に説明する。
【００３７】
図３は、第１アンケートデータデータベースＤＢに格納される第１アンケートデータＱＤの内容を示す図である。第１アンケートデータＱＤは、妊娠経験者に対して行ったアンケート結果に関する情報を含む。第１アンケートデータＱＤは、アンケートに含まれる複数のアンケート項目にそれぞれ対応する回答情報を含む。回答情報は、文字や記号で表されるものであってもよいが、本例の第１アンケートデータは、回答情報として、アンケートに含まれる複数のアンケート項目にそれぞれ対応する評価値を含む。なお、第１アンケートデータＱＤは、妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間に関する情報を含んでもよい。
【００３８】
アンケートに含まれる複数のアンケート項目は、身体情報ＱＤ１と、運動カテゴリＱＤ２と、食事カテゴリＱＤ３と、夫婦カテゴリＱＤ４と、ストレスカテゴリＱＤ５と、生活カテゴリＱＤ６と、に分類される。第１アンケートデータＱＤは、身体情報ＱＤ１について３つの評価値を含み、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６について、それぞれ２０の評価値を含む。なお、本例の第１アンケートデータＱＤに含まれる身体情報ＱＤ１、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６は例示であり、第１アンケートデータＱＤはこれら以外の項目を含んでもよいし、これらのうち幾つかを含まなくてもよい。第１アンケートデータＱＤに含まれる複数のアンケート項目は、任意に設定することができる。
【００３９】
身体情報ＱＤ１は、身長、体重及び年齢についての評価値を含み、本例の場合、身長が「Ｔ［ｃｍ］」であり、体重が「Ｗ［ｋｇ］」であり、年齢が「Ａ」（Ａ歳）である。身体情報ＱＤ１は、妊娠経験者に関する客観的な情報である。なお、本例における体重及び年齢は、妊娠した時点の値であるが、妊娠した時点の値が不確かである場合には、妊娠経験者が推測した値を用いることもでききる。また、本例の第１アンケートデータＱＤでは、身体情報ＱＤ１に３つの項目が含まれる場合を示したが、身体情報ＱＤ１には任意の数の項目が含まれてよい。
【００４０】
運動カテゴリＱＤ２は、第１項目から第２０項目の評価値を含み、本例の場合、第１項目の評価値が「ａ１」であり、第２０項目の評価値が「ａ２０」である。なお、第２項目から第１９項目の評価値については図示を省略している。食事カテゴリＱＤ３は、第２１項目から第４０項目の評価値を含み、本例の場合、第２１項目の評価値が「ａ２１」であり、第４０項目の評価値が「ａ４０」である。夫婦カテゴリＱＤ４は、第４１項目から第６０項目の評価値を含み、本例の場合、第４１項目の評価値が「ａ４１」であり、第６０項目の評価値が「ａ６０」である。ストレスカテゴリＱＤ５は、第６１項目から第８０項目の評価値を含み、本例の場合、第６１項目の評価値が「ａ６１」であり、第８０項目の評価値が「ａ８０」である。生活カテゴリＱＤ６は、第８１項目から第１００項目の評価値を含み、本例の場合、第８１項目の評価値が「ａ８１」であり、第１００項目の評価値が「ａ１００」である。なお、本例の第１アンケートデータＱＤでは、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６の各カテゴリにそれぞれ２０の項目が含まれる場合を示したが、各カテゴリには任意の数の項目が含まれてよいし、カテゴリ毎に含まれる項目数が異なっていてもよい。
【００４１】
本例では、評価値ａ１からａ１００は、それぞれ１から５のうちいずれかの整数である。すなわち、これらの評価値は、アンケートに含まれる第ｎ項目の質問に対して、妊娠経験者が自分自身の習慣や考え方を５段階評価した値である。例えば、第ｎ項目の質問に対して、全くその通りであると思う場合には「５」の評価値を与え、その通りであると思う場合には「４」の評価値を与え、どちらでもない場合には「３」の評価値を与え、そうではないと思う場合には「２」の評価値を与え、全くそうではないと思う場合には「１」の評価値を与えることとしてよい。なお、評価値の与え方は任意であり、「１」を全くその通りであると思う場合に割り当て、「５」を全くそうではないと思う場合に割り当ててもよいし、１から５以外の整数を用いてもよいし、０から１の実数を用いてもよい。
【００４２】
図４は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０により実行される特徴ベクトル算出処理を示すフローチャートである。はじめに、特徴ベクトル算出部１１は、第１アンケートデータデータベースＤＢより、第１アンケートデータＱＤを取得する（Ｓ１０）。そして、身体情報ＱＤ１に含まれる評価値について、それぞれ平均と分散を算出する（Ｓ１１）。第１アンケートデータデータベースＤＢにＮ人の妊娠経験者の第１アンケートデータＱＤが格納されている場合、身長の平均は、Ｎ人の身長の総和をＮで割った値であり、身長の分散は、各人の身長と身長の平均との差の２乗を全員について総和し、Ｎで割った値である。なお、身長の分散として、各人の身長と身長の平均との差の２乗を全員について総和し、Ｎ−１で割った値（不偏分散）を用いてもよい。体重及び年齢についても、身長の場合と同様に平均と分散を算出する。
【００４３】
特徴ベクトル算出部１１は、各人の評価値から平均を引き、分散の平方根で割ることで、身体情報Ｑ１の評価値を正規化し、身長、体重及び年齢に関する要素を有する３次元ベクトルｗ１を妊娠経験者毎に算出する（Ｓ１２）。例えば、身長の平均がμheight［ｃｍ］、身長の分散がσ2height［ｃｍ2］である場合、ある妊娠経験者の身長がＴ［ｃｍ］の場合、正規化された身長の評価値は（Ｔ−μheight）／σheightという無次元量である。同様に、体重の平均がμweight［ｋｇ］、体重の分散がσ2weight［ｋｇ2］である場合、ある妊娠経験者の体重がＷ［ｋｇ］の場合、正規化された体重の評価値は（Ｗ−μweight）／σweightという無次元量である。また、年齢の平均がμage、年齢の分散がσ2ageである場合、ある妊娠経験者の年齢がＡの場合、正規化された年齢の評価値は（Ａ−μage）／σageである。すなわち、身長Ｔ［ｃｍ］、体重Ｗ［ｋｇ］及び年齢Ａである妊娠経験者に関する３次元ベクトルｗ１は、ｗ１＝（（Ｔ−μheight）／σheight，（Ｗ−μweight）／σweight，（Ａ−μage）／σage）である。
【００４４】
特徴ベクトル算出部１１は、第１アンケートデータに含まれるカテゴリ毎に、評価値の総和の平均と分散を算出する（Ｓ１３）。例えば、運動カテゴリＱＤ２に含まれる第１項目の評価値ａ１から第２０項目の評価値ａ２０を足した値（ａ１＋ａ２＋…＋ａ１９＋ａ２０）をαcategory1と表す場合、平均μcategory1は、妊娠経験者Ｎ人のαcategory1の総和をＮで割った値であり、分散σ2category1は、各人のαcategory1と平均μcategory1との差の２乗を全員について総和し、Ｎで割った値である。なお、分散σ2category1として、各人のαcategory1と平均μcategory1との差の２乗を全員について総和し、Ｎ−１で割った値（不偏分散）を用いてもよい。食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６についても、運動カテゴリＱＤ２と同様に平均と分散を算出する。
【００４５】
特徴ベクトル算出部１１は、各人の評価値から平均を引き、分散の平方根で割ることで、各カテゴリの評価値を正規化し、各カテゴリに関する要素を有する５次元ベクトルｗ２を妊娠経験者毎に算出する（Ｓ１４）。例えば、ある妊娠経験者について、運動カテゴリＱＤ２に含まれる第１項目の評価値ａ１から第２０項目の評価値ａ２０を足した値がαcategory1、Ｎ人の平均がμcategory1、その分散がσ2category1である場合、正規化された評価値は（αcategory1−μcategory1）／σcategory1である。同様に、ある妊娠経験者について、食事カテゴリＱＤ３に含まれる第２１項目の評価値ａ２１から第４０項目の評価値ａ４０を足した値がαcategory2、Ｎ人の平均がμcategory2、その分散がσ2category2である場合、正規化された評価値は（αcategory1−μcategory1）／σcategory1である。同様に、ある妊娠経験者について、夫婦カテゴリＱＤ４に含まれる第４１項目の評価値ａ４１から第６０項目の評価値ａ６０を足した値がαcategory3、Ｎ人の平均がμcategory3、その分散がσ2category3である場合、正規化された評価値は（αcategory3−μcategory3）／σcategory3である。同様に、ある妊娠経験者について、ストレスカテゴリＱＤ５に含まれる第６１項目の評価値ａ６１から第８０項目の評価値ａ８０を足した値がαcategory4、Ｎ人の平均がμcategory4、その分散がσ2category4である場合、正規化された評価値は（αcategory4−μcategory4）／σcategory4である。同様に、ある妊娠経験者について、生活カテゴリＱＤ６に含まれる第８１項目の評価値ａ８１から第１００項目の評価値ａ１００を足した値がαcategory5、Ｎ人の平均がμcategory5、その分散がσ2category5である場合、正規化された評価値は（αcategory5−μcategory5）／σcategory5である。そして、ある妊娠経験者に関する５次元ベクトルｗ２は、ｗ２＝（（αcategory1−μcategory1）／σcategory1，（αcategory2−μcategory2）／σcategory2，（αcategory3−μcategory3）／σcategory3，（αcategory4−μcategory4）／σcategory4，（αcategory5−μcategory5）／σcategory5）である。
【００４６】
特徴ベクトル算出部１１は、妊娠経験者毎に算出した３次元ベクトルｗ１と５次元ベクトルｗ２を合成して、８次元の特徴ベクトルｖを妊娠経験者毎に算出する（Ｓ１５）。具体的には、３次元ベクトルｗ１と５次元ベクトルｗ２の直和により８次元の特徴ベクトルｖを算出する。ある妊娠経験者について算出された身体情報ＱＤ１に関する３次元ベクトルがｗ１＝（（Ｔ−μheight）／σheight，（Ｗ−μweight）／σweight，（Ａ−μage）／σage）であり、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６について算出された５次元ベクトルがｗ２＝（（αcategory1−μcategory1）／σcategory1，（αcategory2−μcategory2）／σcategory2，（αcategory3−μcategory3）／σcategory3，（αcategory4−μcategory4）／σcategory4，（αcategory5−μcategory5）／σcategory5）である場合、特徴ベクトルｖは、ｖ＝（（Ｔ−μheight）／σheight，（Ｗ−μweight）／σweight，（Ａ−μage）／σage，（αcategory1−μcategory1）／σcategory1，（αcategory2−μcategory2）／σcategory2，（αcategory3−μcategory3）／σcategory3，（αcategory4−μcategory4）／σcategory4，（αcategory5−μcategory5）／σcategory5）である。
【００４７】
なお、以上の説明において、特徴ベクトル算出部１１は、妊娠経験者全体について評価値の平均や分散を算出し、特徴ベクトルｖを算出したが、特徴ベクトル算出部１１は、妊娠経験者を複数のグループに分類して、グループ毎に評価値の平均や分散を算出し、グループ毎に特徴ベクトルｖを算出してもよい。例えば、特徴ベクトル算出部１１は、妊娠経験者を、妊娠するまでに要した期間がＭヶ月以下の第１グループと、妊娠するまでに要した期間がＭヶ月より長い第２グループとに分類して、それぞれ特徴ベクトルｖを算出してもよい。
【００４８】
図５は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０により実行されるユーザ特徴ベクトル算出処理を示すフローチャートである。はじめに、第２アンケートデータ取得部１２は、ユーザ端末装置２０より、第２アンケートデータを取得する（Ｓ２０）。第２アンケートデータの取得は、ユーザが、ユーザ端末装置２０を用いて、身体情報ＱＤ１に含まれる身長、体重及び年齢に関する評価値と、運動カテゴリＱＤ２に含まれる第１項目から第２０項目の５段階の評価値と、食事カテゴリＱＤ３に含まれる第２１項目から第４０項目の５段階の評価値と、夫婦カテゴリＱＤ４に含まれる第４１項目から第６０項目の５段階の評価値と、ストレスカテゴリＱＤ５に含まれる第６１項目から第８０項目の５段階の評価値と、生活カテゴリＱＤ６に含まれる第８１項目から第１００項目の５段階の評価値と、を含む。
【００４９】
ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、第１アンケートデータの身体情報ＱＤ１に含まれる身長の平均μheight及び分散σ2heightと、体重の平均μheight及び分散σ2weightと、年齢の平均μage及び分散σ2ageと、を参照する（Ｓ２１）。ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、ユーザの評価値から参照した平均を引き、参照した分散の平方根で割ることで、身体情報Ｑ１の評価値を正規化し、身長、体重及び年齢に関する要素を有する３次元ベクトルｑ１を算出する（Ｓ２２）。ユーザの身長がＴuser、体重がＷuser、年齢がＡuserである場合、３次元ベクトルｑ１は、ｑ１＝（（Ｔuser−μheight）／σheight，（Ｗuser−μweight）／σweight，（Ａuser−μage）／σage）である。
【００５０】
次に、ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、第１アンケートデータの運動カテゴリＱＤ２に含まれる評価値の総和の平均μcategory1及び分散σ2category1と、食事カテゴリＱＤ３に含まれる評価値の総和の平均μcategory2及び分散σ2category2と、夫婦カテゴリＱＤ４に含まれる評価値の総和の平均μcategory3及び分散σ2category3と、ストレスカテゴリＱＤ５に含まれる評価値の総和の平均μcategory4及び分散σ2category4と、生活カテゴリＱＤ６に含まれる評価値の総和の平均μcategory5及び分散σ2category5と、を参照する（Ｓ２３）。ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、ユーザの評価値から参照した平均を引き、参照した分散の平方根で割ることで、各カテゴリの評価値を正規化し、各カテゴリに関する要素を有する５次元ベクトルｑ２を算出する（Ｓ２４）。ユーザの運動カテゴリＱＤ２の評価値の総和がαcategory1userであり、食事カテゴリＱＤ３の評価値の総和がαcategory2userであり、夫婦カテゴリＱＤ４の評価値の総和がαcategory3userであり、ストレスカテゴリＱＤ５の評価値の総和がαcategory4userであり、生活カテゴリＱＤ６の評価値の総和がαcategory6userである場合、５次元ベクトルｑ２は、ｑ２＝（（αcategory1user−μcategory1）／σcategory1，（αcategory2user−μcategory2）／σcategory2，（αcategory3user−μcategory3）／σcategory3，（αcategory4user−μcategory4）／σcategory4，（αcategory5user−μcategory5）／σcategory5）である。
【００５１】
ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、ユーザについて算出した３次元ベクトルｑ１と５次元ベクトルｑ２を合成して、８次元のユーザ特徴ベクトルｑを算出する（Ｓ２５）。具体的には、３次元ベクトルｑ１と５次元ベクトルｑ２の直和により８次元のユーザ特徴ベクトルｑを算出する。ユーザ特徴ベクトルｑは、ｑ＝（（Ｔuser−μheight）／σheight，（Ｗuser−μweight）／σweight，（Ａuser−μage）／σage，（αcategory1user−μcategory1）／σcategory1，（αcategory2user−μcategory2）／σcategory2，（αcategory3user−μcategory3）／σcategory3，（αcategory4user−μcategory4）／σcategory4，（αcategory5user−μcategory5）／σcategory5）である。
【００５２】
複数の妊娠経験者に対応する特徴ベクトルｖそれぞれの次元及びユーザに対応するユーザ特徴ベクトルの次元は、それぞれアンケートに含まれる複数のアンケート項目の項目数より小さい。本例の場合、特徴ベクトルｖ及びユーザ特徴ベクトルｑの次元は、それぞれ８であり、アンケートに含まれる複数のアンケート項目の項目数１０３より小さい。運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６は、それぞれ２０のアンケート項目を含むが、特徴ベクトルｖ及びユーザ特徴ベクトルｑは、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６に対応する要素を１つずつ有する。このように、同一カテゴリに含まれる複数の評価値について代表値（本例の場合、合計値）を採用することで、アンケートにおける回答のぶれの影響を少なくすることができ、個人的事情をより良く捉えることができる。
【００５３】
複数の妊娠経験者に対応する特徴ベクトルｖは、複数の妊娠経験者の客観情報に関する１又は複数の要素と、複数の妊娠経験者の主観情報に関する１又は複数の要素とをそれぞれ含む。また、ユーザ特徴ベクトルｑは、ユーザの客観情報に関する１又は複数の要素と、ユーザの主観情報に関する１又は複数の要素とを含む。本例の場合、特徴ベクトルｖ及びユーザ特徴ベクトルｑは、客観情報に関する１又は複数の要素として、身体情報ＱＤ１に対応する３次元ベクトルｗ１又はｑ１の３つの要素を含む。また、特徴ベクトルｖ及びユーザ特徴ベクトルｑは、主観情報に関する１又は複数の要素として、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６に対応する５次元ベクトルｗ２又はｑ２の５つの要素を含む。これにより、妊娠経験者及びユーザの特徴を、客観的な観点と主観的な観点の両方から捉えることができ、個人的事情をより良く捉えることができる。なお、本明細書において例示した特徴ベクトルｖは、３次元ベクトルｗ１と５次元ベクトルｗ２を合成した８次元ベクトルｖであったが、特徴ベクトルｖの次元は８に限られないし、身体情報ＱＤ１に関するベクトルｗ１の次元は、身体情報ＱＤ１に含まれる項目数に応じて増減してもよいし、各カテゴリに関するベクトルｗ２の次元は、カテゴリ数に応じて増減してもよい。同様に、本明細書において例示したユーザ特徴ベクトルｑは、３次元ベクトルｑ１と５次元ベクトルｑ２を合成した８次元ベクトルｑであったが、ユーザ特徴ベクトルｑの次元は８に限られないし、身体情報ＱＤ１に関するベクトルｑ１の次元は、身体情報ＱＤ１に含まれる項目数に応じて増減してもよいし、各カテゴリに関するベクトルｑ２の次元は、カテゴリ数に応じて増減してもよい。
【００５４】
なお、妊娠経験者を複数のグループに分類して、グループ毎に評価値の平均や分散を算出し、グループ毎に特徴ベクトルｖを算出した場合、ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、妊娠経験者のグループ毎にユーザ特徴ベクトルｑを算出してもよい。例えば、ユーザ特徴ベクトル算出部１３は、妊娠するまでに要した期間がＭヶ月以下の第１グループの評価値の平均及び分散を用いて第１ユーザ特徴ベクトルを算出し、妊娠するまでに要した期間がＭヶ月より長い第２グループの評価値の平均及び分散を用いて第２ユーザ特徴ベクトルを算出してもよい。これにより、ユーザが第１グループに属する場合の妊娠期間の予測値と、ユーザが第２グループに属する場合の予測値とが得られ、ユーザは、複数のシナリオを比較して妊活計画を立てることができる。
【００５５】
図６は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０により実行される類似ベクトル抽出処理を示すフローチャートである。抽出部１４は、ユーザ特徴ベクトルｑと、ある妊娠経験者に対応する特徴ベクトルｖとの差ベクトルｑ−ｖを算出する（Ｓ３０）。そして、差ベクトルのノルム｜｜ｑ−ｖ｜｜を算出する（Ｓ３１）。記号「｜｜・｜｜」は、ベクトルのノルムを表す。ここで、ベクトルのノルムは、Ｌ2ノルム、すなわちベクトルの各要素の２乗和の平方根で定義してよいが、Ｌpノルム（ｐ≧０）を用いてもよいし、要素毎に異なる重み付けを与えるノルムを用いてもよい。
【００５６】
抽出部１４は、ユーザ特徴ベクトルｑに対して、全ての妊娠経験者に対応する特徴ベクトルｖとの差ベクトルのノルム｜｜ｑ−ｖ｜｜を算出し、ノルムの値が小さい順にＫ本のベクトルを類似ベクトルｖ１、ｖ２、…ｖＫとして抽出する（Ｓ３２）。ここで、Ｋの値は１以上の整数であり、任意であるが、後に詳細に説明する妊娠するまでの期間の予測値の予測精度が高まるように定めてもよい。例えば、Ｎ人の妊娠経験者に関するＮ本の特徴ベクトルが得られている場合、抽出部１４は、ユーザ特徴ベクトルｑとの差ベクトルのノルムが小さい上位２０〜４０％の特徴ベクトルを類似ベクトルとして抽出してもよい。その場合、類似ベクトルの数Ｋは、Ｋ＝０．２Ｎ〜０．４Ｎである。このように、ベクトルのノルムによって類似ベクトルを抽出することで、比較的負荷の軽い演算処理で、ユーザと個人的状況が類似する妊娠経験者を抽出することができる。
【００５７】
なお、抽出部１４により抽出される類似ベクトルを用いて、ユーザの属するグループを推定することもできる。例えば、特徴ベクトルｖを妊娠経験者全体の評価値の平均及び分散に基づいて算出し、妊娠経験者を、妊娠するまでに要した期間がＭヶ月以下の第１グループと、妊娠するまでに要した期間がＭヶ月より長い第２グループとに分類する。そして、ユーザ特徴ベクトルｑを、妊娠経験者全体の評価値の平均及び分散に基づいて算出し、第１グループに属する特徴ベクトルｖとユーザ特徴ベクトルｑの類似度と、第２グループに属する特徴ベクトルｖとユーザ特徴ベクトルｑの類似度とを比較して、最も類似度が高いグループをユーザの属するグループとして推定することができる。ここで、類似度の比較は、例えば、ユーザ特徴ベクトルｑと特徴ベクトルｖとの差ベクトルのノルムをそれぞれ算出して、第１グループに関するノルムの平均値と、第２グループに関するノルムの平均値とを比較することによって行うことができ、ノルムの平均値が小さいグループをユーザの属するグループとして推定することができる。また、例えば、妊娠経験者を、自然妊娠に至った第１グループと、自然妊娠に至らなかったが人工授精又は体外授精によって妊娠に至った第２グループとに分類して、ユーザがどちらのグループに属するか推定することもできる。当然ながら、妊娠経験者を３以上のグループに分類した場合であっても、同様の方法でユーザの属するグループを推定することができる。
【００５８】
図７は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０により実行される累積分布関数算出処理を示すフローチャートである。予測部１５は、類似ベクトルｖ１、ｖ２、…ｖＫに対応するＫ人の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間を取得する（Ｓ４０）。本実施形態に係る予測部１５は、第１アンケートデータデータベースＤＢから妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間を取得する。
【００５９】
予測部１５は、類似ベクトルに対応するＫ人の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間のヒストグラムを生成し、カーネル密度推定によって、当該ヒストグラムから妊娠期間の確率分布を算出する（Ｓ４１）。ここで、カーネル密度推定に用いるカーネル関数は、正規分布であってよいが、その他の関数を採用してもよい。また、カーネル密度推定に用いるバンド幅は、数ヶ月に相当する幅であってよい。なお、予測部１５は、カーネル密度推定以外の方法によって、Ｋ人の妊娠経験者が妊娠するまでに要した期間から妊娠期間の確率分布を算出してもよい。
【００６０】
予測部１５は、妊娠期間の確率分布から、ユーザが任意の期間内に妊娠する確率を示す累積分布関数を算出する（Ｓ４２）。予測部１５は、例えば、算出した累積分布関数によって、ユーザが半年以内に妊娠する確率を与えることができる。また、予測部１５は、例えば、妊娠確率が８０％となる期間を累積分布関数から求めることで、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を与えることができる。
【００６１】
本実施形態に係る妊娠期間予測装置１０によれば、抽出部１４を備えることで、複数の妊娠経験者の中から、ユーザと個人的状況が類似する妊娠経験者を抽出することができる。また、予測部１５によって、抽出された妊娠経験者の妊娠期間に基づいて、ユーザが妊娠するまでの期間の予測値を算出することができる。そのため、妊娠するまでの期間を、ユーザの個人的事情を加味して予測することができる。ユーザは、定量的な予測値を得ることで、妊活の見通しを立てることが容易になる。例えば、ユーザは、妊娠に向けて生活習慣を見直したり、専門医の診察を受けるか否かを判断する材料として予測値を活用したり、予測値を基準として妊活に集中する期間を定めたりすることができる。
【００６２】
図８は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０により出力される妊娠期間予測結果を示す図である。同図では、妊娠期間予測結果を含む結果表示画面ＤＰが、ユーザ端末装置２０に表示されている例を示している。
【００６３】
結果表示画面ＤＰは、予測結果ＤＰ１と、アドバイス表示ＤＰ２と、第１グラフＤＰ３と、を含む。予測結果ＤＰ１は、妊娠期間予測結果であり、「６ヶ月以内に妊娠する確率は１０％です」という第１メッセージと、「１年以内に妊娠する確率は４５％です」という第２メッセージと、「１年６ヶ月以内に妊娠する確率は９０％です」という第３メッセージとを含む。第１メッセージ、第２メッセージ及び第３メッセージは、予測部１５により算出された累積分布関数に基づいて算出された、期間と妊娠確率の関係を示している。予測結果ＤＰ１は、妊娠するまでに要する期間と妊娠確率との関係を定量的に示しており、ユーザは、予測結果ＤＰ１を参考にして、妊活の見通しを立てることができる。なお、同図において示した第１メッセージ、第２メッセージ及び第３メッセージの内容は例示である。妊娠期間予測装置１０によれば、任意の期間内に妊娠する確率を示すことができるし、特定の妊娠確率となる期間を示すこともできる。
【００６４】
アドバイス表示ＤＰ２は、妊活に関する改善点を表示するためのボタンである。ユーザは、アドバイス表示ＤＰ２を押下することで、ユーザの生活習慣等をどのように変えると、どの程度妊娠確率が向上するかというアドバイスを得ることができる。アドバイスの内容については、図１０を用いて詳細に説明する。
【００６５】
第１グラフＤＰ３は、横軸に期間を示し、縦軸に妊娠確率を示して、ユーザに対応する累積分布関数ＤＦ１を示したものである。第１グラフＤＰ３から、６ヶ月以内の妊娠確率が１０％であり、１年以内の妊娠確率が４５％であり、１年６ヶ月以内の妊娠確率が９０％であることが読み取れる。第１グラフＤＰ３によって、ユーザは、期間と妊娠確率の関係を視覚的に把握することができる。
【００６６】
図９は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０により実行される改善項目決定処理を示すフローチャートである。変化算出部１６は、第２アンケートデータの内容を変化させた場合における、累積分布関数の変化を算出する。詳細には、変化算出部１６は、ユーザ特徴ベクトルｑを構成する３次元ベクトルｑ１と５次元ベクトルｑ２のうち５次元ベクトルｑ２を変化させて、８次元の試行ベクトルｔを生成する（Ｓ５０）。すなわち、変化算出部１６は、アンケートに含まれる複数のアンケート項目のうち、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６に対応するユーザ特徴ベクトルｑの要素を増減させて試行ベクトルｔを生成する。もっとも、変化算出部１６は、身体情報ＱＤ１に含まれる体重及び年齢に対応するユーザ特徴ベクトルｑの要素を増減させて試行ベクトルｔを生成してもよい。このように、ユーザ特徴ベクトルｑの要素を増減させることは、第２アンケートデータの内容を変化させることに相当する。
【００６７】
変化算出部１６は、８次元の試行ベクトルｔに基づいて、累積分布関数を算出する（Ｓ５１）。より詳細には、複数の特徴ベクトルｖのうちから８次元の試行ベクトルｔに類似するＫ本の類似ベクトルを抽出し、Ｋ本の類似ベクトルに対応する妊娠経験者の妊娠に要した期間に基づいてヒストグラムをつくり、ヒストグラムからカーネル密度推定により確率分布を算出し、確率分布から累積分布関数を算出する。
【００６８】
変化算出部１６は、複数の試行ベクトルｔについて累積分布関数を算出し、決定部１７は、妊娠期間の予測値が最も短くなる試行ベクトルｔを選択する（Ｓ５２）。例えば、変化算出部１６は、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６に対応するユーザ特徴ベクトルｑの要素をそれぞれ増加（又は減少）させ、増加量（又は減少量）の合計が所定値となるように５本の試行ベクトルｔを生成し、累積分布関数を算出して、決定部１７は、所定の期間（例えば１年）内に妊娠する確率が最も大きい試行ベクトルｔを選択してよい。また、例えば、変化算出部１６は、運動カテゴリＱＤ２、食事カテゴリＱＤ３、夫婦カテゴリＱＤ４、ストレスカテゴリＱＤ５及び生活カテゴリＱＤ６から選択した２つのカテゴリに対応するユーザ特徴ベクトルｑの２つの要素をそれぞれ増加（又は減少）させ、増加量（又は減少量）の合計が所定値となるように１０本の試行ベクトルｔを生成し、累積分布関数を算出して、決定部１７は、所定の期間（例えば１年）内に妊娠する確率が最も大きい試行ベクトルｔを選択してよい。
【００６９】
決定部１７は、アンケートに含まれる複数のアンケート項目のうち、選択された試行ベクトルｔを実現するために改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定する。例えば、食事カテゴリＱＤ３に対応するユーザ特徴ベクトルｑの要素を変化させた試行ベクトルｔによって、累積分布関数が最も良く改善する場合、決定部１７は、食事カテゴリＱＤ３に含まれる第２１項目から第４０項目のうちいずれの項目を改善すべきか決定する。
【００７０】
決定部１７は、第１アンケートデータに含まれる評価値の分散と、第２アンケートデータに含まれる評価値とに基づいて、改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定する（Ｓ５３）。具体的には、決定部１７は、改善候補となっているそれぞれのアンケート項目について、第１アンケートデータに含まれるアンケート項目の評価値の分散σ2nと、第２アンケートデータに含まれるアンケート項目の評価点ａｎと、評価点の最高点ｍａｘとに基づいて、（ｍａｘ−ａｎ）σnの値が大きい順に、改善すべき１又は複数のアンケート項目を決定する。このように改善すべき項目を選択することで、伸び代が十分に残っており、かつ妊娠経験者の間でもばらつきの大きい項目を改善項目として選択することができ、ユーザにとって改善が容易と思われる項目を個人的事情に鑑みて抽出でき、少ない努力で多くの成果が得られる努力目標を提示できる。
【００７１】
なお、変化算出部１６は、ユーザ特徴ベクトルｑの要素の変化量の合計が所定値となる全ての変化の組み合わせ（又は代表的な変化の組み合わせ）について試行ベクトルｔを生成し、累積分布関数を算出して、決定部１７は、妊娠期間の予測値が最も短くなる試行ベクトルｔを選択することとしてもよい。一般に、ユーザ特徴ベクトルｑの要素のうち変化算出部１６により値を増加又は減少させる要素の数をｎとし、ユーザ特徴ベクトルｑの要素に重複を許容して１ポイントずつ合計ｐポイントを割り振る場合、全ての変化の組み合わせの数は、ｎ個のうちからｐ個を選ぶ重複組み合わせの数となり、(n+p-1)Ｃpとなる。本例の場合について具体的に説明すると、ユーザ特徴ベクトルｑの要素のうち変化算出部１６により値を増加又は減少させる要素の数は、カテゴリの数である５であり、ユーザ特徴ベクトルｑの要素の変化量の合計を仮に３ポイントとすると、7Ｃ3＝３５通りの試行ベクトルｔを生成することになる。
【００７２】
図１０は、本発明の実施形態に係る妊娠期間予測装置１０により出力される改善アドバイスを示す図である。同図では、改善アドバイスを含む結果表示画面ＤＰが、ユーザ端末装置２０に表示されている例を示している。
【００７３】
結果表示画面ＤＰは、アドバイスＤＰ４と、改善例ＤＰ５と、第２グラフＤＰ６と、を含む。アドバイスＤＰ４は、累積分布関数が最も良く改善する試行ベクトルｔに基づいて得られる改善アドバイスであり、「食事カテゴリとストレスカテゴリの改善によって、１年以内に妊娠する確率が５％上昇します」というメッセージを含む。本例では、決定部１７が、食事カテゴリＱＤ３とストレスカテゴリＱＤ５に対応するユーザ特徴ベクトルｑの２つの要素を変化させた試行ベクトルｔを選択し、当該試行ベクトルｔに基づいて算出された累積分布関数によって、１年以内に妊娠する確率が５％上昇することが示された場合を図示している。もっとも、妊娠期間予測装置１０は、１つのカテゴリに対応するユーザ特徴ベクトルｑの１つの要素を変化させた試行ベクトルｔを選択し、当該試行ベクトルｔに基づいて算出された累積分布関数を示してもよいし、３つ以上のカテゴリに対応するユーザ特徴ベクトルｑの３つ以上の要素を変化させた試行ベクトルｔを選択し、当該試行ベクトルｔに基づいて算出された累積分布関数を示してもよい。妊娠期間予測装置１０は、複数の方法で生成した複数の試行ベクトルｔについて累積分布関数を算出し、同じ期間で比較した場合に妊娠確率が最も高くなる試行ベクトルｔを選択することとしよい。なお、本例では、メッセージとして１年以内に妊娠する確率が上昇することを示したが、メッセージの内容はこれに限られない。例えば、「妊娠確率が５０％となる期間が、１年１ヶ月から１年に短縮します」というように、ある妊娠確率が達成されるまでの期間が短縮することを示してもよい。
【００７４】
改善例ＤＰ５は、食事カテゴリＱＤ３とストレスカテゴリＱＤ５に含まれるアンケート項目のうち、いずれの項目を改善すべきかの例を示しており、「食事カテゴリの第３０項目の評価値を＋１」という第１改善例と、「食事カテゴリの第３５項目の評価値を＋２」という第２改善例と、「ストレスカテゴリの第７０項目の評価値を＋１」という第３改善例と、を含む。なお、本例では、第１改善例、第２改善例及び第３改善例の全てを達成した場合に、アドバイスＤＰ４に示された妊娠確率の上昇が期待されるということを示している。「食事カテゴリの第３０項目の評価値を＋１」という第１改善例は、第３０項目の５段階評価の評価点を１点上げるように食事内容を見直せばよいということを表し、「食事カテゴリの第３５項目の評価値を＋２」という第２改善例は、第３５項目の５段階評価の評価点を２点上げるように食事内容を見直せばよいということを表す。また、「ストレスカテゴリの第７０項目の評価値を＋１」という第３改善例は、第７０項目の５段階評価の評価点を１点上げるようにストレス状況を見直せばよいということを表す。
【００７５】
本実施形態に係る妊娠期間予測装置１０によれば、ユーザ特徴ベクトルｑを変化させて、妊娠確率が最も良く改善する方向を探索することで、妊娠するまでの期間を短くするために改善すべき点を明らかにすることができ、ユーザに対して個別具体的なアドバイスを行うことができる。
【００７６】
また、本実施形態に係る妊娠期間予測装置１０によれば、ユーザにアンケートを行った結果から累積確率分布を算出することで、妊娠するまでの期間を確率的に示すことができ、努力目標を達成した場合の成果を、確率の上昇又は期間の短縮という形で定量的に示すことができる。これにより、妊活における目標を明確化することができ、期待される成果を定量的に意識することで、妊活を続ける動機付けを与えることができる。
【００７７】
第２グラフＤＰ６は、横軸に期間を示し、縦軸に妊娠確率を示して、ユーザに対応する累積分布関数ＤＦ１と、改善アドバイスを実行した場合に対応する改善後の累積分布関数ＤＦ２と、を示したものである。第２グラフＤＰ６から、現状における１年以内の妊娠確率は４５％であるが、改善後の１年以内の妊娠確率は５０％であることが読み取れる。第２グラフＤＰ６によって、ユーザは、改善アドバイスに従って生活習慣等を見直した場合の効果を視覚的に把握することができる。
【００７８】
妊娠期間予測装置１０は、ユーザにアンケートを行った結果を含む第２アンケートデータを記憶部に格納しておき、ユーザが妊娠した場合に、当該ユーザに関するアンケートデータを第１アンケートデータデータベースＤＢに加えてもよい。アンケートデータを蓄積することで、妊娠期間の予測に用いるデータがより豊富となり、より信頼性の高い予測が可能となる。
【００７９】
本発明を変形することにより、複数の項目を有する基礎データに基づく種々の予測装置を構成することができる。本発明を変形して得られる発明として、例えば、電力需要を予測する電力需要予測装置が挙げられる。電力需要予測装置は、過去の日時に関する環境データに基づいて、過去の日時に対応する複数の特徴ベクトルを算出する。ここで、環境データは、天候、気温、湿度、曜日及び祝祭日にあたるか否か等のデータを含む。複数の特徴ベクトルは、本明細書において説明したのと同様に、過去の日時に関する環境データに含まれる項目毎に平均と分散を求め、各項目の値と平均の差を分散の平方根で割った値を求めることで算出してよい。複数の特徴ベクトルの次元は、それぞれ環境データに含まれる項目数以下であってよい。例えば、環境データが、過去の日時に関する天候、気温、湿度及び曜日の４項目を含むものである場合、特徴ベクトルは４次元ベクトルであってよい。なお、環境データが、Ｎ項目を含むものである場合、特徴ベクトルはＮ次元以下であってよく、環境データに含まれるいくつかの項目を特徴ベクトルの１つの要素にまとめて表してもよい。環境データに含まれるいくつかの項目を特徴ベクトルの１つの要素にまとめることで、環境データの揺らぎの影響を軽減した特徴ベクトルが得られる場合がある。
【００８０】
また、電力需要予測装置は、当日の環境データに基づいて、当日の特徴ベクトルを算出する。当日の特徴ベクトルは、本明細書において説明したのと同様に、各項目の値と過去の日時に関する環境データの平均との差を、過去の日時に関する環境データの分散の平方根で割った値を求めることで算出してよい。当日の特徴ベクトルの次元は、環境データに含まれる項目数以下であってよい。電力需要予測装置は、複数の特徴ベクトルから、当日の特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する。電力需要予測装置は、当日の特徴ベクトルと複数の特徴ベクトルのうちいずれかとの差ベクトルのノルムに基づいて、類似ベクトルを抽出してもよい。類似ベクトルは、本明細書において説明したのと同様に、当日の特徴ベクトルと複数の特徴ベクトルのうちいずれかとの差ベクトルのＬ2ノルムを求めて、ノルムの値が小さい順に複数の特徴ベクトルのうちから抽出されたＫ本のベクトルであってよい。なお、Ｌ2ノルム以外のノルムを用いてもよいし、その他のベクトル間の距離を測る方法を用いてもよい。
【００８１】
電力需要予測装置は、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の日時における電力需要の実績に基づいて、当日の電力需要の予測値を算出する。電力需要予測装置は、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の日時における電力需要の実績に基づいて、電力需要のヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムからカーネル密度推定によって電力需要の確率分布を算出し、電力需要が任意の値以下に収まる確率を示す累積分布関数を算出してもよい。カーネル密度推定における種々のパラメータについては、本明細書において説明したのと同様に、任意に選択することができる。電力需要予測装置によれば、過去の環境データの中から、当日と状況が類似する環境データを抽出することができ、抽出された日時の電力需要の実績に基づいて、当日の電力需要の予測値を算出することができる。そのため、当日の環境を加味して電力需要を予測することができる。また、電力需要予測装置は、当日の電力需要が任意の値以下に収まる確率を示すことができ、当日の電力需要に関して定量的な予測を行うことができる。このため、電力需要予測装置によれば、電力供給量をどの程度とすべきか定量的な見積もりを得ることができる。
【００８２】
電力需要予測装置は、当日の環境データが変化した場合における、当日の電力需要の予測値の変化を算出してもよい。例えば、環境データに含まれる天候、気温及び湿度といったデータについて、天気予報に基づく値を採用して当日の電力需要の予測値を算出した後、実際の天候、気温及び湿度のデータが得られた場合に、電力需要の予測値を逐次更新することができる。具体的には、本明細書において説明したのと同様に、当日の特徴ベクトルを変化させた試行ベクトルを算出し、試行ベクトルに基づいて電力需要の累積分布関数を求めることで、当日の電力需要の予測値の変化を算出してもよい。その他、電力需要予測装置は、本明細書に記載した妊娠期間予測装置１０の構成と同様の構成を備えることができる。また、本発明を変形することにより、電力需要を予測する電力需要予測方法及び電力需要予測プログラムを構成することもできる。
【００８３】
本発明を変形することにより、複数の項目を有する基礎データに基づいて、所定の事象が起こる予測値を算出する予測装置を構成することもできる。予測装置は、取得済み基礎データに基づいて、取得済み基礎データに含まれる複数の項目に対応する要素を有する複数の特徴ベクトルを算出する。複数の特徴ベクトルは、本明細書において説明したのと同様に、取得済み基礎データに含まれる項目毎に平均と分散を求め、各項目の値と平均の差を分散の平方根で割った値を求めることで算出してよい。複数の特徴ベクトルの次元は、それぞれ取得済み基礎データに含まれる項目数以下であってよい。
【００８４】
予測装置は、新規基礎データに基づいて、新規特徴ベクトルを算出する。新規特徴ベクトルは、本明細書において説明したユーザ特徴ベクトルに相当し、各項目の値と取得済み基礎データの平均との差を、取得済み基礎データの分散の平方根で割った値を求めることで算出してよい。新規特徴ベクトルの次元は、新規基礎データに含まれる項目数以下であってよい。予測装置は、複数の特徴ベクトルから、新規特徴ベクトルに類似する１又は複数の類似ベクトルを抽出する。予測装置は、新規特徴ベクトルと複数の特徴ベクトルのうちいずれかとの差ベクトルのノルムに基づいて、類似ベクトルを抽出してもよい。類似ベクトルは、本明細書において説明したのと同様に、新規特徴ベクトルと複数の特徴ベクトルのうちいずれかとの差ベクトルのＬ2ノルムを求めて、ノルムの値が小さい順に複数の特徴ベクトルのうちから抽出されたＫ本のベクトルであってよい。
【００８５】
予測装置は、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の事象の実績に基づいて、新規事象の予測値を算出する。予測装置は、１又は複数の類似ベクトルに対応する１又は複数の事象の実績に基づいて、新規事象が起こる頻度を示すヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムからカーネル密度推定によって新規事象が起こる確率分布を算出し、新規事象が起こる確率を示す累積分布関数を算出してもよい。カーネル密度推定における種々のパラメータについては、本明細書において説明したのと同様に、任意に選択することができる。予測装置によれば、取得済み基礎データの中から、新規基礎データと状況が類似するデータを抽出することができ、抽出されたデータに対応する事象の実績に基づいて、新規事象の予測値を算出することができる。
【００８６】
予測装置は、新規基礎データが変化した場合における、新規事象の予測値の変化を算出してもよい。予測装置は、新規特徴ベクトルを変化させた試行ベクトルを算出し、試行ベクトルに基づいて事象の累積分布関数を求めることで、新規事象の予測値の変化を算出してもよい。その他、予測装置は、本明細書に記載した妊娠期間予測装置１０の構成と同様の構成を備えることができる。また、本発明を変形することにより、複数の項目を有する基礎データに基づいて、所定の事象が起こる予測値を算出する予測方法及び予測プログラムを構成することもできる。
【００８７】
以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、異なる実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。
【符号の説明】
【００８８】
１０…妊娠期間予測装置、１１…特徴ベクトル算出部、１２…第２アンケートデータ取得部、１３…ユーザ特徴ベクトル算出部、１４…抽出部、１５…予測部、１６…変化算出部、１７…決定部、２０…ユーザ端末装置、ＤＢ…第１アンケートデータデータベース、ＤＦ１…累積分布関数、ＤＦ２…改善後の累積分布関数、ＤＰ…結果表示画面、ＤＰ１…予測結果、ＤＰ２…アドバイス表示、ＤＰ３…第１グラフ、ＤＰ４…アドバイス、ＤＰ５…改善例、ＤＰ６…第２グラフ、ＮＷ…通信ネットワーク、ＱＤ…第１アンケートデータ、ＱＤ１…身体情報、ＱＤ２…運動カテゴリ、ＱＤ３…食事カテゴリ、ＱＤ４…夫婦カテゴリ、ＱＤ５…ストレスカテゴリ、ＱＤ６…生活カテゴリ。
【図１】
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【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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