(57)【要約】【課題】バイタルセンサーを活用することができる。【解決手段】バイタルセンサーによって得られる、出走する予定の馬の生体情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記生体情報を含む情報を他の装置に対して出力する出力制御部と、を備える情報提供装置である。【選択図】図１
2019109631.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
バイタルセンサーによって得られる、出走する予定の馬の生体情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記生体情報を含む情報を他の装置に対して出力する出力制御部と、
を備える情報提供装置。
【請求項２】
前記取得部によって取得された前記生体情報を用いることによって、前記馬が出走する予定のレース又は前記馬に関する分析を行う分析部をさらに備え、
前記出力制御部は、前記分析部によって行われた分析の結果を示す情報をさらに出力する、請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
バイタルセンサーによって得られる、出走する予定の馬の生体情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記生体情報を用いることによって、前記馬が出走する予定のレース又は前記馬に関する分析を行う分析部と、
前記分析部によって行われた分析の結果を示す情報を他の装置に対して出力する出力制御部と、
を備える情報提供装置。
【請求項４】
前記分析部は、撮像装置によって撮像された前記馬の画像をさらに用いて分析を行う、請求項２又は３に記載の情報提供装置。
【請求項５】
バイタルセンサーによって得られる、出走する予定の馬の生体情報を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された前記生体情報を含む情報を、ユーザー端末に対して送信する通信部と、
を備える情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、競馬に関する情報を提供するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生体情報を取得するためのバイタルセンサーが提案されている（例えば特許文献１参照）。このようなバイタルセンサーは、人間の作業時や運動時における健康状態を計測する技術などに活用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−２２１６５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、これまでにおいても、生体情報を取得するためのバイタルセンサーは十分に活用されているとは言いがたかった。
上記事情に鑑み、本発明は、バイタルセンサーを活用することができる技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、バイタルセンサーによって得られる、出走する予定の馬の生体情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記生体情報を含む情報を他の装置に対して出力する出力制御部と、を備える情報提供装置である。
【０００６】
本発明の一態様は、上述の情報提供装置であって、前記取得部によって取得された前記生体情報を用いることによって、前記馬が出走する予定のレース又は前記馬に関する分析を行う分析部をさらに備え、前記出力制御部は、前記分析部によって行われた分析の結果を示す情報をさらに出力する。
【０００７】
本発明の一態様は、バイタルセンサーによって得られる、出走する予定の馬の生体情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記生体情報を用いることによって、前記馬が出走する予定のレース又は前記馬に関する分析を行う分析部と、前記分析部によって行われた分析の結果を示す情報を他の装置に対して出力する出力制御部と、を備える情報提供装置である。
【０００８】
本発明の一態様は、上述の情報提供装置であって、前記分析部は、撮像装置によって撮像された前記馬の画像をさらに用いて分析を行う。
【０００９】
本発明の一態様は、バイタルセンサーによって得られる、出走する予定の馬の生体情報を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記生体情報を含む情報を、ユーザー端末に対して送信する通信部と、を備える情報提供システムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、バイタルセンサーを活用することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の情報提供システム１００のシステム構成を示す概略ブロック図である。
【図２】情報提供装置２０の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。
【図３】ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。
【図４】ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。
【図５】ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。
【図６】ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。
【図７】情報提供システム１００の動作の流れの具体例を示すシーケンスチャートである。
【図８】情報提供システムの変形例（情報提供システム１００ａ）の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の具体的な構成例について、図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の情報提供システム１００のシステム構成を示す概略ブロック図である。情報提供システム１００は、バイタルセンサー１０、情報提供装置２０、配信サーバー３０及びユーザー端末４０を備える。バイタルセンサー１０、情報提供装置２０、配信サーバー３０及びユーザー端末４０は、ネットワーク５０を介して通信を行うことによってデータを送受信する。
【００１３】
バイタルセンサー１０は、競馬のレースに出場する予定の馬（以下「対象馬」という。）の生体情報を取得する。バイタルセンサー１０は、例えば対象馬の馬体や装具に取り付けられる。バイタルセンサー１０が取得する生体情報はどのようなものであってもよい。例えば、バイタルセンサー１０が取得する生体情報は、生命活動に関連する情報を示す情報である。バイタル情報は、対象馬の心臓の活動電位、対象馬の呼吸活動、対象馬の血圧等の時系列の変化を示す信号である。本実施形態では、対象馬の心拍数をバイタル信号として取得するセンサーをバイタルセンサー１０に適用する。
【００１４】
バイタルセンサー１０は、取得した生体情報を、対象馬の識別情報（以下「馬識別情報」という。）と対応づけて、ネットワーク５０を介して情報提供装置２０に送信する。バイタルセンサー１０によって取得された生体情報が情報提供装置２０へ送信されるための仕組みはどのように構築されてもよい。例えば、バイタルセンサー１０そのものがネットワーク５０に接続する通信機能を有していても良い。例えば、バイタルセンサー１０は有線通信又は無線通信機能を有しており、バイタルセンサー１０が中継装置に生体情報を送信しても良い。この場合、中継装置は、ネットワーク５０を介して情報提供装置２０に生体情報を送信してもよい。
【００１５】
情報提供装置２０は、バイタルセンサー１０によって取得された生体情報に基づいて、対象馬や、対象馬が出走するレースに関する分析処理を行う。情報提供装置２０は、取得された生体情報や分析結果を、ネットワーク５０を介して配信サーバー３０又はユーザー端末４０に送信する。情報提供装置２０がいずれの装置に対して情報を送信するかについては、予め情報提供システム１００の設計者や運営者によって決定される。情報提供装置２０が情報を送信するタイミングは、勝ち馬投票券を購入しようとするユーザーがレースの開始前にこの情報を取得できるようなタイミングであることが望ましい。
【００１６】
配信サーバー３０は、情報提供装置２０から提供された分析結果に基づいて、ユーザーに対して提供する情報（以下「提供情報」という。）を生成する。配信サーバー３０は、ユーザー端末４０に対し提供情報を含むデータを送信する。配信サーバー３０は、例えばユーザー端末４０にインストールされている専用アプリケーションに応じたデータ形式で提供情報を送信してもよい。配信サーバー３０は、例えばユーザー端末４０にインストールされているブラウザに対してマークアップ言語で記述されたデータ形式で提供情報を送信してもよい。配信サーバー３０は、所定のタイミングでユーザー端末４０からの要求にかかわらず提供情報を送信してもよいし、ユーザー端末４０からの要求に応じて提供情報を送信してもよい。配信サーバー３０は、テレビ受像機によって受信される放送波で提供情報を配信してもよい。例えば、放送波で放送されるテレビ番組の情報に提供情報が含まれるように編集者等の担当者が番組を編集しても良いし、データ放送のデータとして提供情報が配信されてもよい。また、有料で配信される番組として、所定のユーザーのみに提供される情報として放送波で提供情報が配信されてもよい。
【００１７】
ユーザー端末４０は、ユーザーによって操作される端末装置であり、通信可能な情報処理装置である。ユーザー端末４０は、例えばパーソナルコンピューター、スマートフォン、タブレット、スマートウォッチ、スマートスピーカー等の装置である。ユーザー端末４０は、ユーザーの操作や、予めユーザー又は設計者などによってなされた動作設定に応じて、受信された提供情報をユーザーに対して出力する。出力の態様は、例えば画像出力装置による表示によって行われても良いし、スピーカーによる音声出力によって行われても良いし、他の態様であってもよい。
ユーザー端末４０の他の態様として、テレビ受像機がある。この場合、ユーザー端末４０として機能するテレビ受像器は、放送波を受信し、映像を画面に表示することによって提供情報をユーザーに対して出力する。
【００１８】
ネットワーク５０は、インターネット等の公衆通信網である。ネットワーク５０は必ずしも一つのネットワークを用いて構成される必要は無い。例えば、バイタルセンサー１０が情報提供装置２０に対して通信する際に用いられるネットワークと、情報提供装置２０が配信サーバー３０に対して通信する際に用いられるネットワークとが異なるネットワークであってもよい。また、ユーザー端末４０が上述したようなテレビ受像器として構成される場合には、配信サーバー３０とユーザー端末４０は放送波によって接続されてもよい。
【００１９】
図２は、情報提供装置２０の機能構成の具体例を示す概略ブロック図である。情報提供装置２０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備える。情報提供装置２０は、情報提供プログラムを実行することによって、通信部２１、基準データ記憶部２２、学習結果記憶部２３、制御部２４を備える装置として機能する。なお、制御部２４の機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されても良い。情報提供プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体記憶装置（例えばＳＳＤ：Solid State Drive）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクや半導体記憶装置等の記憶装置である。情報提供プログラムは、電気通信回線を介して送信されても良い。
【００２０】
通信部２１は、ネットワークカード等の通信インターフェースを用いて構成される。通信部２１は、ネットワーク５０を介して他の装置とデータ通信する。
【００２１】
基準データ記憶部２２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の記憶装置を用いて構成される。基準データ記憶部２２は、基準データを記憶する。基準データは、制御部２４が分析処理を行う際に用いるデータである。基準データは、対象馬の生体情報と比較の対象となる生体情報である。基準データは、例えば過去のレースにおいて勝利した馬から、勝利したレースの日に得られた生体情報の特徴を示す。基準データは、過去の重賞のレースにおいて勝利した馬から得られた生体情報であってもよい。なお、基準データは、必ずしも生体情報そのものである必要はなく、生体情報の特徴を示す情報（以下「特徴情報」という。）であってもよい。また、基準データは、その生体情報が得られた馬やレースに関する情報をさらに含んでもよい。
【００２２】
学習結果記憶部２３は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。学習結果記憶部２３は、学習結果を示す情報を記憶する。学習結果記憶部２３が記憶する学習結果は、過去のレースにおける各馬の順位（又は勝ち負けの結果）と、各馬についてそのレースの日に取得された生体情報と、の組み合わせを教師データとして用いた機械学習を行うことによって得られる学習結果である。
【００２３】
制御部２４は、ＣＰＵ等のプロセッサを用いて構成される。制御部２４は、情報提供プログラムを実行することによって、取得部２４１、学習部２４２、分析部２４３及び出力制御部２４４として機能する。以下、制御部２４の各機能について説明する。
【００２４】
取得部２４１は、バイタルセンサー１０によって取得される対象馬の所定のタイミングの生体情報を取得する。例えば、レース１時間前の生体情報を用いて分析部２４３が分析を行う事になっている場合には、取得部２４１はレース１時間前の各対象馬の生体情報を取得する。具体的には以下の通りである。取得部２４１は、各対象馬に装着されたバイタルセンサー１０から送信される生体情報のデータを受信することによって生体情報を取得してもよい。取得部２４１は、通信部２１を介してバイタルセンサー１０と通信することによって生体情報を取得してもよい。取得部２４１は、バイタルセンサー１０によって取得された生体情報が記録された記録媒体（例えばＵＳＢメモリー）からデータを読み出すことによって生体情報を取得してもよい。取得部２４１が生体情報を取得する態様については限定される必要は無い。
【００２５】
学習部２４２は、機械学習処理を実行する。学習部２４２は、例えば予め取得された教師データを用いて機械学習処理を実行する。この場合、学習部２４２には、教師付き学習によって識別器を生成又は更新するための機械学習技術が適用される。機械学習技術の具体例として、ＳＶＭ（Support Vector Machine）やＤＬ（Deep Learning）がある。学習部２４２は、複数の教師データに基づいて機械学習処理を行うことによって、識別器を生成又は更新する。学習部２４２は、生成又は更新された識別器を表すパラメータ等のデータを学習結果記憶部２３に記録する。学習部２４２が用いる教師データは、過去のレースで勝利した馬についてレース前に取得された生体情報である。例えば、学習部２４２の学習結果を用いて分析処理を行うことによって、レース前の各対象馬の生体情報に基づいて、各対象馬がそのレースで勝利する可能性を分析結果として取得することが可能になる。
【００２６】
分析部２４３は、レース前の各対象馬の生体情報を用いた分析処理を行うことによって、ユーザーに提供される提供情報を分析結果として取得する。以下、分析部２４３が行う分析処理の具体例について説明する。
【００２７】
（類似度判定処理）
類似度判定処理では、分析部２４３は、基準データ記憶部２２に記憶されている基準データを用いることによって、各対象馬と、過去に所定のレースで勝利した他の馬との間で生体情報の類似度を判定する。生体情報の類似度は、以下のような態様で決定されてもよい。
【００２８】
・生体情報の値（特徴情報の値）の近さを示す値
例えば、心拍数が生体情報の値として得られる場合、各対象馬の心拍数と、過去に所定のレースで勝利した馬の心拍数の統計値（例えば平均値）との差を正規化した値が分析結果として取得されてもよい。
【００２９】
・レース前の複数の所定のタイミング毎に取得された生体情報の値（特徴情報の値）のパターンの類似度を示す値
例えば、レース１時間前、レース２時間前、レース３時間前の各心拍数が生体情報の値として得られる場合、各対象馬の各時刻における心拍数と、過去に所定のレースで勝利した馬の各時刻における心拍数の統計値（例えば平均値）と、の差を時刻毎に算出し、算出された値の統計値が分析結果として取得されてもよい。この場合、時刻毎に異なる重み付けがなされてもよい。また、使用される基準データは、対象馬が出走するものと同じレースに関するデータのみであってもよいし、対象馬が出走するものと条件が類似するレースに関するデータのみであってもよい。なお、レースに関する条件が類似するか否かは、予め設計者によってレース毎に定義されてもよい。例えば、気象条件（気温、天気）、馬場状態、走行距離などの項目毎に各レースが分類され、所定数の条件が一致するレースが類似するレースとして定義されてもよい。
【００３０】
・ユーザー指定の馬と各対象馬との生体情報の値（特徴情報の値）の近さを示す値
例えば、心拍数が生体情報の値として得られる場合、各対象馬の心拍数と、ユーザーによって指定された馬が過去にレースで勝利した際に得られた心拍数の統計値（例えば平均値）との差を正規化した値が分析結果として取得されてもよい。この場合、ユーザーは、自身の好みの馬や、強いと感じている馬の生体情報と、各対象馬の生体情報との類似度を提供情報として取得することが可能となる。なお、レース前の複数の所定のタイミング毎に取得された生体情報の値に関して、ユーザーによって指定された馬と各対象馬との類似度が分析結果として取得されてもよい。
【００３１】
（勝利可能性判定処理）
勝利可能性判定処理では、分析部２４３は、学習結果記憶部２３に記憶されている学習結果のデータを用いることによって、各対象馬がレースで勝利するか否かを分析結果として出力する。例えば、分析部２４３は、各対象馬がレースで１位となる可能性を示す値を分析結果として取得してもよい。
【００３２】
（類似勝利馬判定処理）
類似勝利馬判定処理では、分析部２４３は、基準データ記憶部２２に記憶されている基準データを用いることによって、過去にレースで勝利したことのある馬のうちどの馬の生体情報と各対象馬の生体情報とが類似しているかを分析する。例えば、ユーザーによってＡという対象馬が選択された場合、分析部２４３は、選択された馬Ａの生体情報と最も類似する生体情報を持つ馬を、基準データ記憶部２２に記憶されている基準データの中から選択する。そして、分析部２４３は、選択された馬の名前や情報（例えば過去に勝利したレースの情報）を分析結果として取得する。
【００３３】
出力制御部２４４は、取得部２４１によって得られた生体情報を他の装置に対して出力する。また、出力制御部２４４は、分析部２４３によって得られた分析結果を他の装置に対して出力する。出力制御部２４４は、例えばＷＥＢサーバーとして動作することによって、生体情報又は分析結果を示す画面を表示させるためのマークアップ言語データを生成してもよい。この場合、出力制御部２４４は、ＨＴＴＰ等の通信プロトコルを用いてデータをユーザー端末４０に送信してもよい。出力制御部２４４は、予め定められたプロトコルで生体情報又は分析結果を示すデータを生成してもよい。例えば、出力制御部２４４は、ＧＣＭやＡＰＮｓ等のプロトコルでデータを生成し、ユーザー端末４０に送信してもよい。この場合、出力制御部２４４は、通信部として機能する。出力制御部２４４は、ユーザー端末４０に情報を提供している配信サーバー３０に対して、生体情報又は分析結果を示すデータを送信してもよい。この場合、配信サーバー３０が通信部として機能する。
【００３４】
図３は、ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。図３の例では、対象馬としてユーザーが“ＸＸＸテイオー”という名の馬を選択した場合の画面が表示されている。図３の例では、分析部２４３は類似度判定処理を行っている。画面左上には対象馬の名前が表示されている。画面右下には対象馬の姿を示す画像が表示されている。画面左側の名前の下には、順に“馬体重”、“（馬体重の）増減”、“レース１時間前の心拍数”、“勝利馬との生体情報類似度”を示す情報がそれぞれ表示されている。“レース１時間前の心拍数”は、対象馬から取得される生体情報の一具体例である。“勝利馬との生体情報類似度”は、過去にレースで勝利した馬の生体情報を基準データとして用いることによって実行された分析処理の結果を示す情報である。図３の例では、８４％という値が表示されている。この値は、例えば以下のような式によって算出されてもよい。
１００−（（（（対象馬の生体情報）−（基準データ））の絶対値）／基準データ）
【００３５】
“勝利馬との生体情報類似度”の値は、基準データと対象馬の生体情報との一致の程度が現れる値であれば、どのような値として表現されてもよい。
【００３６】
図４は、ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。図４の例では、対象馬としてユーザーが“ＸＸＸテイオー”という名の馬を選択し、類似度の判定基準となる馬として“ＹＹＹクイーン”という名の馬を選択した場合の画面が表示されている。図４の例では、分析部２４３は類似度判定処理を行っている。画面左上には対象馬の名前が表示されている。画面右下には対象馬の姿を示す画像が表示されている。画面左側の名前の下には、順に“馬体重”、“（馬体重の）増減”、“レース２時間前の心拍数”、“レース１時間前の心拍数”、“ＹＹＹクイーンとの生体情報類似度”を示す情報がそれぞれ表示されている。“レース２時間前の心拍数”及び“レース１時間前の心拍数”は、対象馬から取得される生体情報の一具体例である。“ＹＹＹクイーンとの生体情報類似度”は、ユーザーによって選択された馬（ＹＹＹクイーン）の生体情報を基準データとして用いることによって実行された分析処理の結果を示す情報である。図４の例では、９３％という値が表示されている。この値は、例えば図３に示される類似度の値と同様の処理によって算出されてもよい。
【００３７】
図５は、ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。図５の例では、対象馬としてユーザーが“ＸＸＸテイオー”という名の馬を選択した場合の画面が表示されている。図５の例では、分析部２４３は勝利可能性判定処理を行っている。画面左上には対象馬の名前が表示されている。画面右下には対象馬の姿を示す画像が表示されている。画面左側の名前の下には、順に“馬体重”、“（馬体重の）増減”、“レース１時間前の心拍数”、“勝利可能性”を示す情報がそれぞれ表示されている。レース１時間前の心拍数”は、対象馬から取得される生体情報の一具体例である。“勝利可能性”は、学習結果記憶部２３に記憶されている学習結果に基づいて分析部２４３が勝利可能性判定処理を行うことで得られた値である。図５の例では、７３％という値が表示されている。この値は、どのような処理で求められてもよい。例えば、学習処理がＳＶＭで行われている場合、勝利（１位）という分類と不勝利（２位以下）という分類との境界線上を所定の値（例えば８０％）とし、境界線と対象馬の生体情報との距離に基づいて決定されてもよい。例えば、対象馬の生体情報の分類結果が勝利であり、境界線からの距離が、取り得る値で正規化した場合に５０％であった場合には、８０＋２０×０．５＝９０（％）のように算出されてもよい。
【００３８】
図６は、ユーザー端末４０に表示される画面の一具体例を示す図である。図６の例では、対象馬としてユーザーが“ＸＸＸテイオー”という名の馬を選択した場合の画面が表示されている。図６の例では、分析部２４３は類似勝利馬判定処理を行っている。画面左上には対象馬の名前が表示されている。画面右下には対象馬の姿を示す画像が表示されている。画面左側の名前の下には、順に“馬体重”、“（馬体重の）増減”、“似ている馬”を示す情報がそれぞれ表示されている。似ている馬の情報として、馬の名前と、過去にその馬が勝利したレースに関する情報が表示されている。
【００３９】
図７は、情報提供システム１００の動作の流れの具体例を示すシーケンスチャートである。まず、バイタルセンサー１０が対象馬の生体情報を所定のタイミングで取得する（ステップＳ１０１）。次に、バイタルセンサー１０が生体情報を情報提供装置２０に送信する（ステップＳ１０２）。情報提供装置２０の取得部２４１は、バイタルセンサー１０から送信された生体情報を取得する（ステップＳ１０３）。分析部２４３は、取得された対象馬の生体情報について分析処理を実行する（ステップＳ１０４）。出力制御部２４４は、分析部２４３の分析結果を含む提供情報を生成する（ステップＳ１０５）。そして、出力制御部２４４は、生成された提供情報を他の装置へ出力する。図７の例では、出力制御部２４４は、提供情報をユーザー端末４０に送信する（ステップＳ１０６）。ユーザー端末４０は、情報提供装置２０から提供情報を受信すると、受信された提供情報を出力する（ステップＳ１０７）。
【００４０】
このように構成された情報提供システム１００では、ユーザーに対して対象馬の生体情報が提供される。ユーザーは、レースに出走する各対象馬の生体情報に基づいて、どのような勝ち馬投票券を購入するか検討することが可能となる。生体情報を用いることによって、これまでユーザーでは判断が困難であった事象について検討することが可能となる。例えば、従来から馬の体重に関する情報はユーザーにとって取得可能であった。しかし、馬の体重が変わっていたとしても、その変化がストレスによるものであるのか、馬体がより良い状態になったことによるものであるのか判断が困難であった。このような判断について、ユーザーは生体情報に基づいて従来よりも正確に判断することが可能となる。特に、生体情報として、対象馬の体の生命活動に関連する情報（例えば脈拍）が提供される場合には、その情報に基づいてより対象馬の現在の体調を精度よく判断することが可能となる。さらには、このような生体情報に基づいた分析を行うことによって、さらに精度よく対象馬の体調を判断することが可能となる。
【００４１】
また、馬の心理状態についてはパドック等で実際に姿を見て判断することが従来から可能であったが、外見や動きを人の目で見ただけでは判断が非常に困難であった。このような問題に対し、生体情報に基づいて馬の心理状態（例えば、落ち着いているか、焦っているか）を従来よりも正確に判断することが可能となる。
【００４２】
また、従来は、新馬や未勝利の馬については、予想するために有効となり得るような、過去のレースの情報がほとんど無く予想が困難であった。そのため、これらの馬が出走するレースに関しては、勝ち馬投票券等の売り上げが低かった。このような問題に対し、ユーザーは生体情報に基づいて新たな観点で各馬の状態や能力を判断することができる。例えば、一般的にアスリート体質の人間や競走馬は普段から心拍数が一般体質の人間や競走馬に比べて低いといわれている。そのため、このような観点からも新馬や未勝利の馬についてレースにおける強さを判断することが可能となる。本実施形態の情報提供システム１００では、このようなレースに対するユーザーの興味や関心を向上させ、勝ち馬投票券の売り上げを高めることが可能となる。
【００４３】
また、情報提供システム１００では、対象馬について分析処理が実行され、分析結果がユーザーに対して提供される。例えば、対象馬の生体情報と過去にレースで勝利したことのある馬の生体情報との類似度が提供される。そのため、ユーザーは、詳細を知らない対象馬についても、その生体情報に基づいて、レースに勝つ可能性に関する情報を取得することが可能となる。例えば、対象馬の生体情報とユーザーが選択した馬の生体情報との類似度が提供される。そのため、ユーザーは、詳細を知らない対象馬についても、自身が興味を持っている馬との類似に基づいて興味や思い入れを得ることが可能となる。また、対象馬の勝利の可能性や、生体情報が類似している他の馬に関する情報が提供されることによっても、ユーザーの興味や関心を得ることが可能となる。
【００４４】
（変形例）
基準データ又は教師データとして取得される馬の生体情報は、馬が勝利したレースの日の生体情報に限定される必要は無い。レースの前日や二日前、１週間前、一つ前のレースなど、馬が勝利したレースの日よりも前の生体情報が基準データ又は教師データとして取得されてもよい。この場合、対象馬の生体情報に関しても、同様にレースの日よりも前の生体情報が予め取得されている必要がある。そして、分析部２４３は、レースの日よりも前の生体情報を用いることによって分析処理を実行する。
【００４５】
基準データ又は教師データとして取得される馬の生体情報は、勝利した（１位となった）馬の生体情報に限定される必要は無い。例えば、１位〜３位までの馬の生体情報が基準データ又は教師データとして用いられても良いし、入賞した馬（１位〜８位までの馬）の生体情報が基準データ又は教師データとして用いられてもよいし、レースに出場した全ての馬の生体情報が基準データ又は教師データとして用いられてもよい。この場合、分析部２４３は、基準データ又は学習結果に基づいて、各対象馬について勝つ可能性（１位をとる可能性）を分析するのではなく、各順位になる可能性を分析してもよい。例えば、各対象馬に関して、１位になる可能性を表す情報、２位になる可能性を表す情報、３位になる可能性を表す情報をそれぞれ提供情報として提供するように分析処理が行われてもよい。
【００４６】
分析部２４３は、各対象馬について各順位になる可能性の分析結果に基づいて、さらに各レースにおいてどのような結果となるか（レース結果）を分析してもよい。例えば、１位〜３位となる馬の予測を分析してもよい。
【００４７】
生体情報に加えて、対象馬の静止画像や動画像に基づいて得られる外観や動きに関する情報に基づいて分析が行われてもよい。図８は、このように構成された情報提供システムの変形例（情報提供システム１００ａ）の構成例を示す図である。情報提供システム１００ａは、対象馬の外観を撮影する撮像装置１１をさらに備える。撮像装置１１は、静止画像を撮像する装置であってもよいし、動画像を撮像する装置であってもよい。
【００４８】
情報提供システム１００ａにおける情報提供装置２０ａの基準データ記憶部２２は、生体情報に加えて、静止画像又は動画像から得られる所定の特徴量を基準データとして記憶する。例えば、馬の姿勢を表す特徴量が基準データとして記憶されてもよい。より具体的には、首筋の角度や４本の脚の角度等の値が基準データとして記憶されてもよい。例えば、馬の動きを表す特徴量が基準データとして記憶されてもよい。より具体的には、馬の首筋の動きを表す特徴量や、馬の脚の動きを表す特徴量が基準データとして記憶されてもよい。
【００４９】
情報提供システム１００ａにおける情報提供装置２０ａの学習部２４２は、上述した馬の姿勢を表す特徴量や馬の動きを表す特徴量等のように画像から得られる馬の特徴量を用いて機械学習を行う。学習部２４２によって実行された機械学習の結果を示すデータは学習結果記憶部２３によって記憶される。分析部２４３は、各対象馬の画像から所定の特徴量を取得し、学習結果記憶部２３に記憶されている学習結果に基づいて分析処理を実行する。
【００５０】
このように構成された情報提供システム１００ａでは、生体情報に加えてさらに対象馬の画像から得られる特徴量に基づいて分析が行われる。そのため、より精度の高い分析結果をユーザーに提供することが可能となる。
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５１】
１００…情報提供システム，  １０…バイタルセンサー，  １１…撮像装置，  ２０…情報提供装置，  ３０…配信サーバー，  ４０…ユーザー端末，  ５０…ネットワーク，  ２１…通信部，  ２２…基準データ記憶部，  ２３…学習結果記憶部，  ２４…制御部，  ２４１…取得部，  ２４２…学習部，  ２４３…分析部，  ２４４…出力制御部
【図１】
2019109631.tif 000003
【図２】
2019109631.tif 000004
【図３】
2019109631.tif 000005
【図４】
2019109631.tif 000006
【図５】
2019109631.tif 000007
【図６】
2019109631.tif 000008
【図７】
2019109631.tif 000009
【図８】
2019109631.tif 000010