(57)【要約】【課題】  ユーザの常在細菌の状態に基づき、ユーザごとにより適切な食品及び／又は機能性素材を提案する情報処理装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】    本発明の一実施形態に係る情報処理装置は、複数のユーザに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する情報取得部と、Ｐ／Ｂ比が所定の閾値以上のユーザを第１群に割り当て、所定の閾値未満のユーザを第２群に割り当てる菌叢データ抽出部と、アンケートデータの中からＢＭＩ値及び食事習慣に関する情報を抽出し、統計的手法を用いてＢＭＩ値に対する前記第１群及び第２群と前記食事習慣との交互作用効果を分析することで、第１群及び前記第２群の特徴を抽出する群特徴抽出部と、対象ユーザが第１群及び第２群のいずれに属するかを判定し、それに応じた食品及び／又は機能性素材に関する提案を生成する提案生成部とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ人（Ｎは２以上の整数を表す。）のユーザに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する情報取得部であって、前記ヒト常在細菌データは、ユーザの糞便に含まれる細菌のうちプレボテラ（Prevotella）属に属する細菌とバクテロイデス（Bacteroides）属に属する細菌との比率（「Ｐ／Ｂ比」）に関する情報を含み、前記アンケートデータは、ユーザの健康関連指標に関する情報と採便前所定期間におけるユーザの食事習慣に関する情報とを含む、前記情報取得部と、
前記ヒト常在細菌データに基づき、Ｐ／Ｂ比が所定の閾値以上のＭ人（Ｍは１以上Ｎ未満の整数を表す。）のユーザを第１群に割り当て、Ｐ／Ｂ比が前記所定の閾値未満のＫ人（Ｋは１以上（Ｎ−Ｍ）未満の整数を表す。）のユーザを第２群に割り当てる菌叢データ抽出部と、
前記第１群及び第２群に属するユーザそれぞれについて前記アンケートデータの中から健康関連指標及び食事習慣に関する情報を抽出し、統計的手法を用いて健康関連指標に対する前記第１群及び第２群と前記食事習慣との交互作用効果を分析することで、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴を抽出する群特徴抽出部と、
調査対象とするユーザ（対象ユーザ）のＰ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較することで前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定し、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を生成する提案生成部と
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記閾値が０．０１〜０．１である、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記健康関連指標が臨床検査値である、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置による、食品及び／又は機能性素材に関する提案を実施する方法であって、
調査対象とするユーザ（対象ユーザ）に関するＰ／Ｂ比を含む情報を受信するステップと、
前記対象ユーザの前記Ｐ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較し、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定するステップと、
前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を実施するステップと
を具備する前記方法。
【請求項５】
食品及び／又は機能性素材に関する提案を実施する方法であって、
コンピュータにより、Ｎ人（Ｎは２以上の整数を表す。）のユーザに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得するステップであって、前記ヒト常在細菌データは、ユーザの糞便に含まれる細菌のうちプレボテラ（Prevotella）属に属する細菌とバクテロイデス（Bacteroides）属に属する細菌との比率（「Ｐ／Ｂ比」）に関する情報を含み、前記アンケートデータは、ユーザの健康関連指標に関する情報と採便前所定期間におけるユーザの食事習慣に関する情報とを含む、ステップと、
コンピュータにより、前記ヒト常在細菌データに基づき、Ｐ／Ｂ比が所定の閾値以上のＭ人（Ｍは１以上Ｎ未満の整数を表す。）のユーザを第１群に割り当て、Ｐ／Ｂ比が前記所定の閾値未満のＫ人（Ｋは１以上（Ｎ−Ｍ）未満の整数を表す。）のユーザを第２群に割り当てるステップと、
コンピュータにより、前記第１群及び第２群に属するユーザそれぞれについて前記アンケートデータの中から健康関連指標及び食事習慣に関する情報を抽出し、統計的手法を用いて健康関連指標に対する前記第１群及び第２群と前記食事習慣との交互作用効果を分析することで、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴を抽出するステップと、
コンピュータにより、調査対象とするユーザ（対象ユーザ）のＰ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較することで前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定し、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を実施するステップと
を具備する前記方法。
【請求項６】
前記閾値が０．０１〜０．１である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記健康関連指標が臨床検査値である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
コンピュータを、
Ｎ人（Ｎは２以上の整数を表す。）のユーザに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する情報取得部であって、前記ヒト常在細菌データは、ユーザの糞便に含まれる細菌のうちプレボテラ（Prevotella）属に属する細菌とバクテロイデス（Bacteroides）属に属する細菌との比率（「Ｐ／Ｂ比」）に関する情報を含み、前記アンケートデータは、ユーザの健康関連指標に関する情報と採便前所定期間におけるユーザの食事習慣に関する情報とを含む、前記情報取得部、
前記ヒト常在細菌データに基づき、Ｐ／Ｂ比が所定の閾値以上のＭ人（Ｍは１以上Ｎ未満の整数を表す。）のユーザを第１群に割り当て、Ｐ／Ｂ比が前記所定の閾値未満のＫ人（Ｋは１以上（Ｎ−Ｍ）未満の整数を表す。）のユーザを第２群に割り当てる菌叢データ抽出部、
前記第１群及び第２群に属するユーザそれぞれについて前記アンケートデータの中から健康関連指標及び食事習慣に関する情報を抽出し、統計的手法を用いて健康関連指標に対する前記第１群及び第２群と前記食事習慣との交互作用効果を分析することで、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴を抽出する群特徴抽出部、並びに
調査対象とするユーザ（対象ユーザ）のＰ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較することで前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定し、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を生成する提案生成部
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
前記閾値が０．０１〜０．１である、請求項８に記載のプログラム。
【請求項１０】
前記健康関連指標が臨床検査値である、請求項８に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、腸内細菌の検査法に関し、さらに、ユーザごとにより適切な食事及び／又は機能性素材を提案する情報処理装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、腸内細菌叢と健康との関係についての研究により、腸内細菌叢を構成する菌種のバランスが崩れることと、健康状態の悪化や疾患の発症との相関について研究がなされている。
【０００３】
摂取する食品の内容によって、腸内細菌のバランスが変化することがある。例えば、脂肪分や動物性タンパク質をとる傾向が強い人の腸内細菌叢は、バクテロイデス（Bacteroides）属細菌の比率が高く、野菜と炭水化物を中心にとる傾向が強い人の腸内細菌叢は、プレボテラ（Prevotella）属細菌の比率が高くなりやすい。そのため、野菜を中心とした食物繊維の多い食品をとることで、腸内細菌叢におけるプレボテラ属細菌の比率を高め、健康増進を図ることが期待される。
【０００４】
食品に加えて、サプリメントを摂取することで腸内環境を改善することも行われる。一般的に、販売されている多種類のサプリメント類の中から自己が摂取するものを選択する際に、ユーザは、効果に個人差があることを考慮してサプリメントを選択することはあまりない。この要望に対し、サプリメント効果の個人差を考慮して、ユーザごとに適切なサプリメントを提案する技術が存在する（特許文献１）。
【０００５】
特許文献１に記載の情報処理装置は、ユーザの情報を取得し、ユーザに１種類以上の乳酸菌を含む機能性素材の情報を提示し、複数ユーザの腸内細菌叢に関する情報に基づきグループに分類し、ユーザと同一グループに分類された別のユーザが機能性素材を摂取した後に取得した情報と、対象ユーザが以前に行った機能性素材に対する評価に基づき、ユーザに機能性素材の情報を提示するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１８−４９６４５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載の技術は、ユーザのアンケート結果を分析し、その結果に基づきユーザに適切な機能性素材を提案するものであるが、ユーザの実際の腸内環境、即ち、特定の常在細菌の状態に基づくものではない。
【０００８】
本発明は、ユーザの実際の腸内環境、特に常在細菌の状態に基づき、ユーザごとにより適切な食品及び／又は機能性素材を提案する情報処理装置、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】
【０００９】
すなわち、本発明は以下の通りである。
〔１〕
Ｎ人（Ｎは２以上の整数を表す。）のユーザに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する情報取得部であって、前記ヒト常在細菌データは、ユーザの糞便に含まれる細菌のうちプレボテラ（Prevotella）属に属する細菌とバクテロイデス（Bacteroides）属に属する細菌との比率（「Ｐ／Ｂ比」）に関する情報を含み、前記アンケートデータは、ユーザの健康関連指標に関する情報と採便前所定期間におけるユーザの食事習慣に関する情報とを含む、前記情報取得部と、
前記ヒト常在細菌データに基づき、Ｐ／Ｂ比が所定の閾値以上のＭ人（Ｍは１以上Ｎ未満の整数を表す。）のユーザを第１群に割り当て、Ｐ／Ｂ比が前記所定の閾値未満のＫ人（Ｋは１以上（Ｎ−Ｍ）未満の整数を表す。）のユーザを第２群に割り当てる菌叢データ抽出部と、
前記第１群及び第２群に属するユーザそれぞれについて前記アンケートデータの中から健康関連指標及び食事習慣に関する情報を抽出し、統計的手法を用いて健康関連指標に対する前記第１群及び第２群と前記食事習慣との交互作用効果を分析することで、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴を抽出する群特徴抽出部と、
調査対象とするユーザ（対象ユーザ）のＰ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較することで前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定し、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を生成する提案生成部と
を備えた情報処理装置。
〔２〕
前記閾値が０．０１〜０．１である、上記〔１〕に記載の装置。
〔３〕
前記健康関連指標が臨床検査値である、上記〔１〕に記載の装置。
〔４〕
上記〔１〕〜〔３〕のいずれか１項に記載の情報処理装置による、食品及び／又は機能性素材に関する提案を実施する方法であって、
調査対象とするユーザ（対象ユーザ）に関するＰ／Ｂ比を含む情報を受信するステップと、
前記対象ユーザの前記Ｐ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較し、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定するステップと、
前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を実施するステップと
を具備する前記方法。
〔５〕
食品及び／又は機能性素材に関する提案を実施する方法であって、
コンピュータにより、 Ｎ人（Ｎは２以上の整数を表す。）のユーザに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得するステップであって、前記ヒト常在細菌データは、ユーザの糞便に含まれる細菌のうちプレボテラ（Prevotella）属に属する細菌とバクテロイデス（Bacteroides）属に属する細菌との比率（「Ｐ／Ｂ比」）に関する情報を含み、前記アンケートデータは、ユーザの健康関連指標に関する情報と採便前所定期間におけるユーザの食事習慣に関する情報とを含む、ステップと、
コンピュータにより、前記ヒト常在細菌データに基づき、Ｐ／Ｂ比が所定の閾値以上のＭ人（Ｍは１以上Ｎ未満の整数を表す。）のユーザを第１群に割り当て、Ｐ／Ｂ比が前記所定の閾値未満のＫ人（Ｋは１以上（Ｎ−Ｍ）未満の整数を表す。）のユーザを第２群に割り当てるステップと、
コンピュータにより、前記第１群及び第２群に属するユーザそれぞれについて前記アンケートデータの中から健康関連指標及び食事習慣に関する情報を抽出し、統計的手法を用いて健康関連指標に対する前記第１群及び第２群と前記食事習慣との交互作用効果を分析することで、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴を抽出するステップと、
コンピュータにより、調査対象とするユーザ（対象ユーザ）のＰ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較することで前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定し、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を実施するステップと
を具備する前記方法。
〔６〕
前記閾値が０．０１〜０．１である、上記〔５〕に記載の方法。
〔７〕
前記健康関連指標が臨床検査値である、上記〔５〕に記載の方法。
〔８〕
コンピュータを、
Ｎ人（Ｎは２以上の整数を表す。）のユーザに関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する情報取得部であって、前記ヒト常在細菌データは、ユーザの糞便に含まれる細菌のうちプレボテラ（Prevotella）属に属する細菌とバクテロイデス（Bacteroides）属に属する細菌との比率（「Ｐ／Ｂ比」）に関する情報を含み、前記アンケートデータは、ユーザの健康関連指標に関する情報と採便前所定期間におけるユーザの食事習慣に関する情報とを含む、前記情報取得部、
前記ヒト常在細菌データに基づき、Ｐ／Ｂ比が所定の閾値以上のＭ人（Ｍは１以上Ｎ未満の整数を表す。）のユーザを第１群に割り当て、Ｐ／Ｂ比が前記所定の閾値未満のＫ人（Ｋは１以上（Ｎ−Ｍ）未満の整数を表す。）のユーザを第２群に割り当てる菌叢データ抽出部、
前記第１群及び第２群に属するユーザそれぞれについて前記アンケートデータの中から健康関連指標及び食事習慣に関する情報を抽出し、統計的手法を用いて健康関連指標に対する前記第１群及び第２群と前記食事習慣との交互作用効果を分析することで、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴を抽出する群特徴抽出部、並びに
調査対象とするユーザ（対象ユーザ）のＰ／Ｂ比と前記所定の閾値とを比較することで前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかを判定し、前記第１群の特徴及び前記第２群の特徴に基づき、前記対象ユーザが前記第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて前記対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材の摂食に関する提案を生成する提案生成部
として機能させるためのプログラム。
〔９〕
前記閾値が０．０１〜０．１である、上記〔８〕に記載のプログラム。
〔１０〕
前記健康関連指標が臨床検査値である、上記〔８〕に記載のプログラム。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本願発明の一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２】本願発明の一実施形態に係る情報処理装置の処理フローチャートである。
【図３】本願発明の一実施例に係るＰ／Ｂ比のヒストグラムである。
【図４】本願発明の一実施例に係る線形回帰分析の適合度の検定結果である。
【図５】本願発明の一実施例に係る線形回帰分析の適合度の検定結果である。
【図６】図４及び図５のプロットを合わせたグラフである。
【図７】本願発明の一実施例に係る線形回帰分析の適合度の検定結果である。
【図８】本願発明の一実施例に係る線形回帰分析の適合度の検定結果である。
【図９Ａ】本願発明の一実施形態に係るアンケート例である。
【図９Ｂ】本願発明の一実施形態に係るアンケート例である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
〔１．概要〕
本発明は、食品及び／又は機能性素材に関する提案を実施する情報処理装置、方法、及びコンピュータプログラムを提供する。
本発明においては、ヒト常在細菌として、バクテロイデス（Bacteroides）属に属する細菌（以下「バクテロイデス属細菌」ともいう）及びプレボテラ（Prevotella）属に属する細菌（以下「プレボテラ属細菌」ともいう）の２種類の腸内細菌に着目し、この２種の菌の相対比により、複数のユーザ（被験者）を２群に層別化する。このプレボテラ属細菌（Ｐ）とバクテロイデス属細菌（Ｂ）との相対比を「Ｐ／Ｂ比」とする。そして、Ｐ／Ｂ比の所定の値を閾値として定めて、Ｐ／Ｂ比が閾値よりも高い群と低い群に分ける。それぞれの群において、被験者における食事習慣と健康関連指標（臨床検査値であって、例えばＢＭＩ値を含む。）との関連を調査し、その統計的結果を用いて被験者の食事に関する提案を行う。例えば、後述する本発明の一実施例によると、Ｐ／Ｂ比が高い群では食物繊維と果物の摂取が多い食事習慣がＢＭＩ値の低さと関連することが判明した。従って、本発明は、Ｐ／Ｂ比と食事習慣との相関関係に基づき、食物繊維、魚介類抽出物質、又は果物などの好ましい健康関連指標の傾向（例えば低いＢＭＩ値）を促す食品の推奨、或いは上記以外の一般的食事習慣の推奨を被験者に提案することができる。ここで、好ましい健康関連指標の傾向を促す食品の推奨とは、当該食品を食する人が健康関連指標の統計的に好ましい傾向（例えば低いＢＭＩ値）を示すことから、これらの食品が健康関連指標の改善に資すると考えられるため、対象の被験者にこれらの食品を推奨することである。
【００１２】
まず、被験者に関するヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得する。被験者の数は２人以上であれば特に限定されるものではないが、統計的に有意な差異ないし傾向が出る程度に十分な数であることが好ましい。
ヒト常在細菌は、ヒトから採取された糞便サンプルから得ることができるが、大腸内視鏡検査による腸管粘膜等から採取することもできる。ヒト常在細菌データは、公知の任意の手法により取得することができ、例えば市販のキット（Ｍｙｋｉｎｓｏ）などを使用することができる。
【００１３】
Ｐ／Ｂ比は、それぞれの細菌の実数、それぞれの細菌における遺伝子発現量、などから求めることができる。遺伝子発現量としては、例えは、１６ｓ ｒＲＮＡなどの発現量が挙げられる。
Ｐ／Ｂ比が得られた後、被験者を２群に層別化する（例えば図３）。図３は、横軸をＰ／Ｂ比、縦軸を被験者の数とするヒストグラムである。この結果をもとにして、Ｐ／Ｂ比の中から所定の閾値を設定し、Ｐ／Ｂ比の大きい群と小さい群に分ける。Ｐ／Ｂ比は、２群に層別化したときの層間の谷間付近の値であることが好ましく、例えば１．０〜０．０１の範囲で設定することができる（詳細は後述する。）。
【００１４】
他方、アンケートデータは、各被験者からの回答データである。アンケートは、糞便サンプル採取前の数日間に何を食べたのか、食事の内容に関するものである。食事は、「穀物」、「乳製品」、「発酵製品」、「野菜」、「果実」等のように種類で分類してもよく、具体的食物名（例えば「米」、「納豆」、「チーズ」等）で特定することもできる。アンケート用紙の概要を図９Ａ及び９Ｂに示す。
【００１５】
アンケートを回収した後は、回答内容の全て又は一部を適宜重み付け等しながら数値化しておくことが好ましい。これらのデータと、Ｐ／Ｂ比で２層化された被験者の健康に関連する健康関連指標との関係を統計解析処理に付す。ここで、健康関連指標は、例えば生活習慣病等に関する臨床検査値であり、臨床検査値は、ＢＭＩ値、中性脂肪値、血圧値、血糖値、尿酸値、又はコレステロール値などである。
【００１６】
上記データを統計解析にかけて、Ｐ／Ｂ比と、食事習慣に関するデータと、健康関連指標（臨床検査値）に関するデータとの関係を導き出す。統計解析手法は、特に限定されるものではなく、例えば線形回帰分析、非線形回帰分析、混合効果分析などが挙げられる。
上記得られた結果を基にして、被験者に対し、例えば生活習慣病を改善できる機能性素材、摂取が不足している食品（食物繊維、魚介類、又は果物等）などを食するよう提案する。
【００１７】
ところで、本発明においては、予め規定された数の被験者（１次母標本）において統計解析処理を行い、Ｐ／Ｂ比と健康関連指標（臨床検査値）及び食事内容との関係を関連づけ（例えば食物繊維と果物の摂取が多い食事習慣とＢＭＩの低さとの関連づけ）、群情報として群情報データベース（ＤＢ）に記憶させている。従って、被験者個人（一人）の検査又は評価を行う場合、上記複数の被験者由来のデータを母標本として、当該個人の被験者のデータが、群情報ＤＢに記憶させておいた母標本のデータのどこに位置するか又は当てはまるかを調べることによって、当該被験者個人に対する食事又は機能性素材の提案を行うことができる。
さらに、上記被験者個人由来のデータを前記母標本の値に組み込んで、再度統計解析処理し、当該個人が母標本のどこに位置するかを調べることもできる。
【００１８】
〔２．情報処理装置、方法、プログラム〕
次に、図面を用いて本発明の一実施形態に係る情報処理装置、方法、及びプログラムに関して以下説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０を含む情報処理システム１の概略構成図である。なお、以下では被験者を「ユーザ」として説明する。
【００１９】
情報処理装置１０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及び入出力インターフェースなどを備えたサーバー型コンピュータである。情報処理装置１０は、インターネット又はＬＡＮなどのネットワーク２０を介して、複数のユーザ機器３０ａ〜３０ｎ（総称して「ユーザ機器３０」とする。）と通信可能に接続されている。
【００２０】
情報処理装置１０は、調査対象とする又は着目するユーザ（「対象ユーザ」という。）の２種類のヒト常在細菌データ、即ちプレボテラ属細菌とバクテロイデス属細菌との比率（Ｐ／Ｂ比）を所定の閾値と比較し、その比較結果に基づき対象ユーザが第１群（Ｐ／Ｂ比が該閾値以上の群）及び第２群（Ｐ／Ｂ比が該閾値未満の群）のいずれに属するかを判定する。そして、情報処理装置１０は、ユーザが属する群に応じて、健康関連指標（臨床検査値）の改善のためにより適した（より効果的な）食品又は機能性素材を提案する情報を、ユーザ機器３０に送信するものである。
【００２１】
機能性素材とは、人が食したときに何らかの好ましい作用（栄養補給、健康増進、臨床検査値の改善など）を及ぼし得る又は期待し得る食品素材である。機能性素材の例としては、プロバイオティクス素材やプレバイオティクス素材などがあげられる。プロバイオティクス素材は、特定菌種から作られる生菌素材であって、腸内環境を改善させる有用菌を増殖させ、生体機能を高める効果が期待される素材である。このような素材としては、例えば、乳酸菌、酪酸菌、及び納豆菌などの生菌である。他方、プレバイオティクス素材は、結腸内に宿る有用菌を特異的に増殖又は活性化させることにより、生体を健全な状態に誘導する効果が期待される素材であり、例えば、オリゴ糖、食物繊維、グルコン酸などである。また、機能性素材は、各種ビタミン類や、タンパク質などのいわゆるサプリメント食品であってもよい。
【００２２】
ユーザ機器３０は、情報の入力手段や表示手段などを備えたコンピュータ、又はスマートフォン若しくはタブレットなどの機器であり、ネットワーク２０を介して情報処理装置１０と通信可能に接続される。ユーザ機器３０は、ブラウザ又はアプリケーションなどを通じて、情報処理装置１０から受信した各種情報をディスプレイ上に表示したり、情報処理装置１０に送る情報を入力するためのインターフェースを提供する。
【００２３】
情報処理システム１には、ユーザの糞便から採取される複数種類のヒト常在細菌を検査し、その情報を提供する検査機関４０が含まれていてもよい。情報処理装置１０は、ユーザの識別情報と関連付けられた該ユーザのヒト常在細菌に関する情報（ヒト常在細菌データ）を検査機関４０からネットワーク２０を介して取得する。なお、情報処理装置１０は、ネットワーク２０を介さずに検査機関４０からヒト常在細菌データを直接取得するようにしてもよい。また、ヒト常在細菌データが検査機関４０からユーザ機器３０に送られる場合には、情報処理装置１０は、ユーザ機器３０からヒト常在細菌データを取得するようにしてもよい。さらに、検査機関４０と情報処理装置１０とは同じ機関に属するものであってもよいし、それぞれ別の機関に属するものであってもよい。
【００２４】
ヒト常在細菌データは、例えば、プレボテラ属細菌及びバクテロイデス属細菌に含まれる遺伝子の塩基配列（例えば１６ＳｒＲＮＡの塩基配列）に基づき測定される。ヒト常在細菌データは、少なくともＰ／Ｂ比に関する情報を含む。
【００２５】
情報処理装置１０は、ＲＯＭに記憶された又はＲＡＭに置かれたプログラムとＣＰＵとが協働するなどして実現される機能部として、情報取得部１０１、菌叢データ抽出部１０２、群特徴抽出部１０３、及び提案生成部１０４を含む。また、情報処理装置１０は、ＲＯＭ（又はＲＡＭ）に設けられた記憶部１１０を備え、記憶部１１０は、菌叢データベース（ＤＢ）１１１、質問データベース（ＤＢ）１１２、及び群情報データベース（ＤＢ）１１３を含む。また、記憶部１１０には、上述の食品及び機能性素材に関する情報が記憶されている。
【００２６】
情報取得部１０１は、ネットワーク２０を介してユーザ機器３０及び／又は検査機関４０から各種情報を取得し、記憶部１１０に記憶させる。ユーザ機器３０及び／又は検査機関４０から受信する情報には、ユーザのヒト常在細菌データ、ユーザに対する質問（アンケート）への回答に関する情報（アンケートデータ）、及びユーザ識別情報（ユーザの氏名、生年月日、住所、電話番号、ユーザが使用するメールアドレス、又はユーザに設定されたＩＤ等）などが含まれる。なお、ユーザ識別情報には該ユーザが使用するユーザ機器３０の識別子が含まれていてもよい。
【００２７】
情報取得部１０１は、ユーザのヒト常在細菌データを受信すると、ユーザ識別情報と関連付けて菌叢ＤＢ１１１に記憶させる。菌叢ＤＢ１１１には、このようにしてＮ人（Ｎは２以上の整数）のユーザから集められたヒト常在細菌データが記憶されている。また、情報取得部１０１は、ユーザのアンケートデータを受信すると、ユーザ識別情報と関連付けて質問ＤＢに記憶させる。質問ＤＢ１１２には、このようにしてＮ人（Ｎは２以上の整数）のユーザから集めたアンケートデータが記憶されている。群情報ＤＢ１１３には、後述する群特徴抽出部１０３により特徴を抽出する統計解析処理により得られた第１群及び第２群の特徴に関する情報が記憶されている。該第１群及び第２群の特徴に関する情報は、統計解析処理の対象となったユーザ母標本の構成員及び構成員の数に応じて変わるものであるため、これらを識別する情報と関連付けて記憶されている。
【００２８】
ユーザへ提供される質問（アンケート）は、ユーザの氏名、年齢、身長、体重、ＢＭＩ値、家族構成、仕事の種類、生活環境、運動頻度、睡眠充足度、食事習慣、体質、病歴、採便時の健康状態、採便時の薬歴、及び採便時の精神状態に関する情報が含まれていてもよい。食事習慣は、採便前所定期間（例えば一週間）に食した物に関する情報を含み、例えば、「精白米、パン類、麺類、餅」、「玄米・雑穀米、ブランなどの未精製穀物」、「根菜類（ごぼう、人参、大根など）」、「緑黄色野菜（ピーマン、かぼちゃ、ほうれん草など）」、「淡色野菜（レタス、キャベツ、きゅうりなど）」、「果物類」、「肉類（ハム・ソーセージ類も含む）」、「魚介類（いくら、たらこなども含む）」、「卵（鶏卵、うずら卵など）」、「牛乳・チーズ」、「ヨーグルト、乳酸菌飲料」、「豆腐、豆乳、おから、きなこ」、「納豆」、「漬物類」、「海藻類（わかめ、昆布、ひじき、もずく、めかぶ、寒天）」、及び「きのこ類」により食事を分類するようにしてもよい。アンケートデータ中の食事習慣に関する情報は、例えば表１に記載のように採便前所定期間中の食事の回数ごとに応じて得点化しておいてもよい。なお、この表の値は単なる例示である。
【００２９】
【表１】
2019200687.tif 000003
【００３０】
アンケートデータについては、情報処理装置１０からユーザ機器３０に質問（アンケート）に関する情報を送信し、ユーザ機器３０から該質問への回答に関する情報を情報取得部１０１が受信するようにしてもよいし、検査機関４０にてアンケートデータを扱う場合には、情報取得部１０１は、検査機関４０からアンケートデータを取得するようにしてもよい。
【００３１】
菌叢データ抽出部１０２は、菌叢ＤＢ１１１に記憶されたＮ人のユーザの中から、第１条件に合致するＭ人（Ｍは１以上Ｎ未満の整数）のユーザそれぞれについて、菌叢ＤＢ１１１及び質問ＤＢ１１２からヒト常在細菌データ及びアンケートデータを抽出する。該第１条件は、「Ｐ／Ｂ比が閾値以上」という条件であり、該閾値は、１．０〜０．０１の範囲から選択される数であり、例えば、１．０、０．８、０．６、０．４、０．２、０．１８、０．１６、０．１４、０．１２、０．１０、０．０８、０．０６、０．０４、０．０２、又は０．０１である。抽出されたＭ人の群を第１群（高Ｐ／Ｂ比群）とする。
【００３２】
また、菌叢データ抽出部１０２は、菌叢ＤＢ１１１に記憶されたＮ人のユーザの中から、第２条件に合致するＫ人（Ｋは１以上（Ｎ−Ｍ）以下の整数）のユーザそれぞれについて、菌叢ＤＢ１１１からヒト常在細菌データを抽出する。第２条件は、「Ｐ／Ｂ比が閾値未満」という条件であり、該閾値は、第１条件の閾値と同じ値である。抽出されたＫ人の群を第２群（低Ｐ／Ｂ比群）とする。
【００３３】
群特徴抽出部１０３は、菌叢データ抽出部１０２が抽出した第１群のＭ人のユーザ及び第２群のＫ人のユーザそれぞれについて、質問ＤＢ１１２から健康関連指標（臨床検査値）と食事習慣（即ち、採便前所定期間に食した物）に関する情報を抽出する。そして、群特徴抽出部１０３は、統計解析処理（線形回帰分析、非線形回帰分析、又は混合効果分析など）を用いて健康関連指標に対する第１群及び第２群と食事習慣との交互作用効果を分析することで、第１群の特徴及び第２群の特徴を抽出する。該特徴は、健康関連指標と食事習慣との関連が、第１群及び第２群ごとに異なることを示す。
【００３４】
菌叢データ抽出部１０２がＰ／Ｂ比の閾値を変えながら第１群及び第２群のユーザの構成を変えつつ、群特徴抽出部１０３が第１群及び第２群の特徴を複数抽出する。群特徴抽出部１０３は、抽出した複数の特徴の中から特徴が好ましいもの（例えば、後述するｐ値が０．０５未満となるもの）を群情報ＤＢ１１３に記憶させる。この際、第１群及び第２群の特徴は、該特徴を抽出するのに用いたＰ／Ｂ比の閾値の情報とユーザ母標本（構成員及びその数）を識別する情報とに関連づけて記憶される。提案生成部１０４は、群情報ＤＢ１１３に記憶された第１群及び第２群の特徴を利用する。
【００３５】
提案生成部１０４は、対象ユーザのＰ／Ｂ比と群情報ＤＢ１１３に記憶された閾値とを比較することで、対象ユーザが第１群及び第２群のいずれに属するかを判定する。そして、提案生成部１０４は、群情報ＤＢ１１３に記憶された第１群及び第２群の特徴に基づき、対象ユーザが第１群及び第２群のいずれに属するかに応じて食品及び／又は機能性素材に関する提案を生成する。例えば後述するように、食事習慣（例えば採便１週間前に食べた果物）と健康関連指標とに関する第１群（高Ｐ／Ｂ比群）の特徴及び第２群（低Ｐ／Ｂ比群）の特徴から、第１群に属するユーザには果物の摂取を増やす提案を生成し、且つ／又は、第２群に属するユーザには果物の摂取を減らす提案を生成する。提案生成部１０４により生成された提案は、対象ユーザのユーザ機器３０に送信される。
【００３６】
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０による処理フローチャートである。
【００３７】
ステップＳ１において、情報処理装置１０の情報取得部１０１がＮ人のユーザからヒト常在細菌データ及びアンケートデータを取得し、それぞれ菌叢ＤＢ１１１及び質問ＤＢ１１２に記憶させる。
【００３８】
ステップＳ２において、菌叢データ抽出部１０２は、菌叢ＤＢ１１１に記憶されたＮ人のユーザの中から、前述の閾値以上のユーザを第１群（高Ｐ／Ｂ比群）に割り振り、該閾値未満のユーザを第２群（低Ｐ／Ｂ比群）に割り振る。第１群にはＭ人のユーザが割り振られ、第２群にはＫ人のユーザが割り振られる。なお、第１群及び第２群に割り振られるユーザは、Ｎ人のうちの一部（即ちＮ＞Ｍ＋Ｋ）であってもよいし、全部（即ちＮ＝Ｍ＋Ｋ）であってもよい。
【００３９】
ステップＳ３において、群特徴抽出部１０３は、第１群及び第２群に属するそれぞれのユーザに対して、質問ＤＢ１１２から健康関連指標と、アンケートデータの中から食事習慣の情報（即ち、採便前所定期間に食した物の情報）を抽出し、統計的手法を用いて健康関連指標に対する第１群及び第２群と食事習慣との交互作用効果を分析し、第１群の特徴及び第２群の特徴を抽出する。
【００４０】
ステップＳ４において、群特徴抽出部１０３は、第１群及び第２群についての複数の特徴（交互作用効果）が抽出できたか否か判定する。群特徴抽出部１０３による複数の特徴の抽出は、閾値をある範囲（例えば０．１０〜０．０１の範囲）で変えながら（ステップＳ５）、第１群及び第２群に属するユーザ構成員を変えつつ、複数の各群の特徴を抽出するものである（ステップＳ２〜４の繰り返し）。群特徴抽出部１０３は、複数の抽出した第１群及び第２群の特徴の中で特徴が好ましいもの（即ち、ｐ値が最小のもの及び／又は所定の値以下のものの組み合わせ）を、その特徴を抽出するのに用いた閾値の情報とユーザ母標本（構成員及びその数）を識別する情報とに関連づけて、群情報ＤＢ１１３に記憶させる。群情報ＤＢ１１３に記憶された特徴がステップＳ６及びＳ７の処理に採用される。
【００４１】
ステップＳ６において、提案生成部１０４は、群情報ＤＢ１１３に記憶された第１群及び第２群の特徴とその閾値情報に基づき、対象ユーザのＰ／Ｂ比を該閾値と比較して、該対象ユーザが第１群及び第２群のいずれに属するかを判定する。ここで、対象ユーザは、群特徴抽出部１０３により特徴を抽出するのに用いたユーザ母標本に含まれる者であってもよいし、該ユーザ母標本に含まれない新規なユーザ（一個人）であってもよい。ステップＳ７において、提案生成部１０４は、対象ユーザが第１群及び第２群のいずれに属するかの判定結果に応じて、該対象ユーザに対する食品及び／又は機能性素材に関する提案を生成し、対象ユーザのユーザ機器３０に送信する。
【００４２】
このようにして、情報処理装置１０は、対象ユーザの腸内環境、とくにヒト常在細菌の状態（Ｐ／Ｂ比）に基づき、ユーザごとに健康関連指標の改善に資すると考えられる適切な（好ましい）食品及び／又は機能性素材を提案することができる。
【実施例】
【００４３】
本発明の情報処理装置１０を用いた一実施例について説明する。サンプルとして、１８７４人のユーザの各種情報を用いた。１８７４名（Ｎ＝１８７４）のユーザの男女比は、６５％が男性で３５％が女性であり、年齢比は、２０歳未満が０．４％、２０歳代が１３．０％、３０歳代が３０．９％、４０歳代が２８．８％、５０歳代が１７．６％、６０歳代が６．３％、そして７０歳以上が３．１％であった。
【００４４】
ユーザに行ったアンケートのアンケート項目は以下の通りである。
生活習慣：家族構成、仕事の種類、生活環境、食事習慣（採便前１週間に食した物）、食趣向、運動頻度、睡眠充足度
体質・病歴：体質（ＢＭＩ値を含む）及び病歴
検査時（採便時）の状態：採便時の状態、薬歴、及び精神状態
【００４５】
採便前１週間に食した物については、「精白米、パン類、麺類、餅」、「玄米・雑穀米、ブランなどの未精製穀物」、「根菜類（ごぼう、人参、大根など）」、「緑黄色野菜（ピーマン、かぼちゃ、ほうれん草など）」、「淡色野菜（レタス、キャベツ、きゅうりなど）」、「果物類」、「肉類（ハム・ソーセージ類も含む）」、「魚介類（いくら、たらこなども含む）」、「卵（鶏卵、うずら卵など）」、「牛乳・チーズ」、「ヨーグルト、乳酸菌飲料」、「豆腐、豆乳、おから、きなこ」、「納豆」、「漬物類」、「海藻類（わかめ、昆布、ひじき、もずく、めかぶ、寒天）」、及び「きのこ類」の１６種類の中から該当するものがあれば、食事回数を選択するような質問とした（図９Ｂの例を参照）。
【００４６】
検査機関４０にて、各ユーザの便から、１６ＳｒＲＮＡに基づき腸内細菌叢の網羅的解析を行い、プレボテラ属細菌とバクテロイデス属細菌との比率（Ｐ／Ｂ比）を各ユーザについて調べた。プレボテラ属細菌の値が０であったユーザは、第２の群（Ｐ／Ｂ比が閾値より小さい群）に含めることとした。
【００４７】
ユーザのヒト常在細菌データについて、Ｐ／Ｂ比とアンケートに用いた１６種類の食事習慣の分類との間で、ＢＭＩ値に対する相違を線形回帰分析の手法を用いて分析した。線形回帰分析は、食事習慣×Ｐ／Ｂ比の組と、固定効果（例えば年齢、性別など）との２通りの相互作用を含む。有意差はＰ＜０．０５で設定し、統計分析はＲパッケージを用いて行った。
【００４８】
図３は、１８７４名（Ｎ＝１８７４）のユーザの中から無作為に抽出された４７３名（Ｍ＋Ｋ＝４７３）のユーザのＰ／Ｂ比のヒストグラムである。図３の横軸はlog10(P/B比)の値であり、縦軸はユーザ数である。本実施例では、菌叢データ抽出部１０２によりユーザを第１群及び第２群に割り振る際に用いた閾値を０．０１及び０．１とした場合、第１群と第２群の度数は以下の表２のとおりであった。
【００４９】
【表２】
2019200687.tif 000004
【００５０】
図４（ａ）は、閾値を０．１とした場合の食事習慣に関する線形回帰分析の交互作用モデルの適合度の検定結果を示す。食事習慣が「果物類」の結果が有意（Ｐ＜０．０５）であった。図４（ｂ）は、ＢＭＩ値に対するＰ／Ｂ比と食事習慣（果物摂取）との交互作用効果を示すグラフである。図４（ｂ）の右図に示すように、交互作用モデルでは、第２群（低Ｐ／Ｂ比群）は果物摂取回数によるＢＭＩ値への影響は小さく、他方、第１群（高Ｐ／Ｂ比群）は果物摂取回数が多いほどＢＭＩ値が低いことがわかった。すなわち、高Ｐ／Ｂ比群は、果物を摂食しなければＢＭＩ値は高いままであるが、果物を摂食することで、ＢＭＩ値が下がる群であることが示された。この結果から、情報処理装置１０は、食品として果物を提案する場合、第１群に属するユーザに対しては果物の摂取をより多くするように提案し、第２群に属するユーザに対しては果物の摂取を維持する又は減らすように提案することができる。
【００５１】
図５（ａ）は、Ｐ／Ｂ比の閾値を０．１とした場合の食事習慣に関する線形回帰分析の交互作用モデルの適合度の検定結果を示す。食事習慣が「卵（鶏卵、うずら卵など）」及び「納豆」の結果が有意（Ｐ＜０．０５）であった。図５（ｂ）は、ＢＭＩ値に対するＰ／Ｂ比と食事習慣（卵摂取）との交互作用効果を示すグラフである。図５（ｂ）の右図に示すように、交互作用モデルでは、第２群（低Ｐ／Ｂ比群）は卵摂取回数によるＢＭＩ値への影響は小さく（むしろ卵摂取回数を減らした方がＢＭＩ値が低い）、他方、第１群（高Ｐ／Ｂ比群）は卵摂取回数が多いほどよい（ＢＭＩ値が低い）ことがわかった。この結果から、情報処理装置１０は、食品として卵を提案する場合、第１群に属するユーザに対してはより卵の摂取を多くするように提案し、第２群に属するユーザに対しては卵の摂取を維持する又は減らすように提案することができる。また、図５（ｃ）は、ＢＭＩ値に対するＰ／Ｂ比と食事習慣（納豆）との交互作用効果を示すグラフである。図５（ｃ）の右図に示すように、交互作用モデルでは、第１群（高Ｐ／Ｂ比群）及び第２群（低Ｐ／Ｂ比群）ともに納豆摂取回数が多いほどよい（ＢＭＩ値が低い）ことがわかった。この結果から、情報処理装置１０は、食品として納豆を提案する場合、第１群及び第２群のいずれに属するユーザに対してもより納豆の摂取を多くするように提案することができる。
【００５２】
図６は、閾値を０．１とした場合によく適合した食材、すなわちＰ値が０．０５未満であって最小値及びその次に小さい値を有する２つの食材の食事習慣を有する群におけるプロット（即ち図４（ｂ）右図と図５（ｂ）右図のプロット）を合わせたグラフである。
【００５３】
図７は、閾値を０．０１とした場合の食事習慣に関する線形回帰分析の交互作用モデルの適合度の検定結果を示す。図７に示すように、食事習慣が「果物類」及び「納豆」の結果が有意（Ｐ＜０．０５）であった。
【００５４】
図８は、閾値を１．０とした場合の食事習慣に関する線形回帰分析の交互作用モデルの適合度の検定結果を示す。図８に示すように、食事習慣が「果物類」及び「卵（鶏卵、うずら卵など）」の結果が有意（Ｐ＜０．０５）であった。
【符号の説明】
【００５５】
１  情報処理システム
１０  情報処理装置
２０  ネットワーク
３０  ユーザ機器
４０  検査機関
１０１  情報取得部
１０２  菌叢データ抽出部
１０３  群特徴抽出部
１０４  提案生成部
１１０  記憶部
１１１  菌叢ＤＢ
１１２  質問ＤＢ
１１３  群情報ＤＢ
【図１】
2019200687.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】
2019200687.tif 000012
【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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