(57)【要約】【課題】人の健康状態を把握する技術を確立すること。【解決手段】第１抽出手段１１１は、Ｎ人の対象者のうち、第１条件に合致するＭ人の対象者について、夫々のヒト常在細菌データを抽出する。クラスタ生成手段１０１は、第１抽出手段１１１により抽出されたＭ人の対象者のヒト常在細菌データに基づいて、ヒト常在細菌の保有パターンが同一の対象者が属するクラスタをＬ個生成する。第２抽出手段１１２は、Ｎ人の対象者のうち、第２条件に合致するＫ人の対象者について、夫々のヒト常在細菌データを抽出する。クラスタ拡大手段１０３は、Ｋ人の対象者の夫々について、Ｌ個のクラスタのうち、保有パターンが該当するクラスタに追加で属させる処理を実行することで、Ｌ個のクラスタを拡大する。特徴抽出手段１０４は、アンケートデータに基づいて、拡大されたＬ個のクラスタのうち少なくとも一部の夫々について特徴を抽出する。【選択図】図２
2019041625.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ人の対象者の夫々について、２以上のヒト常在細菌に関する情報を少なくとも含むデータが、ヒト常在細菌データとして予め取得されており、かつ、健康状態に関するデータを少なくとも含むデータが、アンケートデータとして予め取得されている状態で、
前記Ｎ人の対象者のうち、第１条件に合致するＭ人（ＭはＮ未満の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段により抽出された前記Ｍ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、ヒト常在細菌の保有パターンが同一の対象者が属するクラスタをＬ個生成するクラスタ生成手段と、
前記Ｎ人の対象者のうち、第２条件に合致するＫ人（Ｋは（Ｎ―Ｍ）以下の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第２抽出手段と、
前記第２抽出手段により抽出された前記Ｋ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、当該Ｋ人の対象者の夫々について、前記Ｌ個の前記クラスタのうち、保有パターンが該当するクラスタに追加で属させる処理を実行することで、当該Ｌ個のクラスタを拡大するクラスタ拡大手段と、
前記アンケートデータに基づいて、拡大された前記Ｌ個のクラスタのうち少なくとも一部の夫々について特徴を抽出する特徴抽出手段と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記Ｎ人の対象者とは異なるユーザの腸内に関する情報を含むデータを、ヒト常在細菌データとして取得する取得手段と、
前記ユーザのヒト常在細菌データに基づいて、前記Ｌ個のクラスタのうちの少なくとも一部に対する夫々の所属度合いを算出する所属度合い算出手段と、
前記所属度合い、及び、前記Ｌ個のクラスタのうち前記所属度合算出手段の所属度合の算出対象となったものの前記特徴から、前記ユーザに対する生活改善プランを演算する改善プラン演算手段と、
をさらに備える請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
Ｎ人の対象者の夫々について、２以上のヒト常在細菌に関する情報を少なくとも含むデータが、ヒト常在細菌データとして予め取得されており、かつ、健康状態に関するデータを少なくとも含むデータが、アンケートデータとして予め取得されている状態で、
コンピュータに、
前記Ｎ人の対象者のうち、第１条件に合致するＭ人（ＭはＮ未満の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第１抽出ステップと、
前記第１抽出手段により抽出された前記Ｍ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、ヒト常在細菌の保有パターンが同一の対象者が属するクラスタをＬ個生成するクラスタ生成ステップと、
前記Ｎ人の対象者のうち、第２条件に合致するＫ人（Ｋは（Ｎ―Ｍ）以下の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第２抽出ステップと、
前記第２抽出手段により抽出された前記Ｋ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、当該Ｋ人の対象者の夫々について、前記Ｌ個の前記クラスタのうち、保有パターンが該当するクラスタに追加で属させる処理を実行することで、当該Ｌ個のクラスタを拡大するクラスタ拡大ステップと、
前記アンケートデータに基づいて、拡大された前記Ｌ個のクラスタのうち少なくとも一部について特徴を抽出する特徴抽出ステップと、
を含む処理を実行させるプログラム。
【請求項４】
コンピュータに、
前記Ｎ人の対象者とは異なるユーザの腸内に関する情報を含むデータを、ヒト常在細菌データとして取得する取得ステップと、
前記ユーザのヒト常在細菌データに基づいて、前記Ｌ個のクラスタのうちの少なくとも一部に対する夫々の所属度合いを算出する所属度合い算出ステップと、
前記所属度合い、及び、前記Ｌ個のクラスタのうち前記所属度合算出手段の所属度合の算出対象となったものの前記特徴から、前記ユーザに対する生活改善プランを演算する改善プラン演算ステップと、
を含む処理をさらに実行させる請求項３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、情報処理システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、対象者の健康状態を把握するため、当該対象者のヒト常在細菌を調べることが行われている（例えば特許文献１参照）。
上述の特許文献１に記載の技術は、例えば、予め設定されたヒト常在細菌と食生活の相関関係に基づいて、好ましいヒト常在細菌を実現するために必要な食生活を支援する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−１６５７１６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、上述の特許文献１に記載の技術を含め従来技術のみでは、対象者の健康状態を正確に把握できるとは限らない。
即ち、人の体内においては、多数のヒト常在細菌が全体として機能を発揮しているため、健康的なヒト常在細菌、不調のヒト常在細菌、というように単一のヒト常在細菌のみをもって、対象者の健康状態を正確に把握することは困難である。
換言すれば、対象者の体内に存在する複数のヒト常在細菌のパターン（組み合わせ）を考慮することが必要である。
本願発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、人の健康状態を把握する技術を確立できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理システムは、
Ｎ人の対象者の夫々について、２以上のヒト常在細菌に関する情報を少なくとも含むデータが、ヒト常在細菌データとして予め取得されており、かつ、健康状態に関するデータを少なくとも含むデータが、アンケートデータとして予め取得されている状態で、
前記Ｎ人の対象者のうち、第１条件に合致するＭ人（ＭはＮ未満の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第１抽出手段と、
前記第１抽出手段により抽出された前記Ｍ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、ヒト常在細菌の保有パターンが同一の対象者が属するクラスタをＬ個生成するクラスタ生成手段と、
前記Ｎ人の対象者のうち、第２条件に合致するＫ人（Ｋは（Ｎ―Ｍ）以下の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第２抽出手段と、
前記第２抽出手段により抽出された前記Ｋ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、当該Ｋ人の対象者の夫々について、前記Ｌ個の前記クラスタのうち、保有パターンが該当するクラスタに追加で属させる処理を実行することで、当該Ｌ個のクラスタを拡大するクラスタ拡大手段と、
前記アンケートデータに基づいて、拡大された前記Ｌ個のクラスタのうち少なくとも一部の夫々について特徴を抽出する特徴抽出手段と、
を備える。
【０００６】
本発明の一態様の上記情報処理システムに対応する情報処理装置及びプログラムも、本発明の一態様の情報処理装置及びプログラムとして提供される。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、人の健康状態を把握する技術を確立することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１の情報処理装置の機能的構成例の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】図１の情報処理装置が実行するクラスタリング処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【図４】図１の情報処理装置が実行するユーザ評価処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【図５】図１の情報処理装置が実行するクラスタリング処理の概要を説明する模式図である。
【図６】夫々のクラスタの特徴の一例を示す図である。
【図７】図１の情報処理装置が実行するユーザ評価処理の概要を説明する模式図である。
【図８】対象者等に表示される表示画像の一例を示す図である。
【図９】図１の情報処理装置の機能的構成例の一例の概要を示す図であって、図２とは異なる例を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【００１０】
情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）２２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２３と、バス２４と、入出力インターフェース２５と、入力部２６と、出力部２７と、記憶部２８と、通信部２９と、ドライブ３０とを備えている。
ＣＰＵ２１は、ＲＯＭ２２に記録されているプログラム、又は、記憶部２８からＲＡＭ２３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ２３には、ＣＰＵ２１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。
【００１１】
ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２及びＲＡＭ２３は、バス２４を介して相互に接続されている。このバス２４にはまた、入出力インターフェース２５も接続されている。入出力インターフェース２５には、入力部２６、出力部２７、記憶部２８、通信部２９、及びドライブ３０が接続されている。
入力部２６は、キーボードやマウス等で構成され、ユーザの指示操作に応じて各種情報を入力する。
出力部２７は、ディスプレイやスピーカ等で構成され、画像や音声を出力する。
記憶部２８は、ハードディスク等で構成され、各種情報のデータを記憶する。
【００１２】
通信部２９は、ネットワークを介して他の端末（図示せず）との間で行う通信を制御すると共にドライブ３０には、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア３１が適宜装着される。ドライブ３０によってリムーバブルメディア３１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部２８にインストールされる。また、リムーバブルメディア３１は、記憶部２８に記憶されている各種データも、記憶部２８と同様に記憶することができる。
【００１３】
図２は、図１の情報処理装置１の機能的構成例の一例を示す機能ブロック図である。
ここで、本実施形態において、情報処理装置１は、クラスタリング処理とユーザ評価処理の二つの処理を実行することができる。
即ち、クラスタリング処理とは、菌叢ＤＢ２００に格納されたヒト常在細菌データ等からクラスタを生成、拡大し、当該クラスタの特徴を抽出する一連の処理をいう。
また、ユーザ評価処理とは、ユーザのヒト常在細菌データに基づいて、クラスタＤＢ３００に格納されたクラスタに対する、ユーザの所属度合を算出する。そして、改善プランを演算子、その結果を表示部１３１に表示する一連の処理をいう。
以下、このようなクラスタリング処理及びユーザ評価処理を実行可能な情報処理装置について、その機能的構成及び処理の流れの一例について説明していく。
【００１４】
情報処理装置１のＣＰＵ２１においては、クラスタリング処理時にはクラスタリング部４１が機能し、ユーザ評価処理時にはユーザ評価部４２が機能し、何れの処理時においても、改善プラン演算部４３と、表示制御部４４が機能する。
また、記憶部２８の一領域には、菌叢ＤＢ２００と、アンケートＤＢ２５０と、クラスタＤＢ３００とが設けられる。さらに、出力部２７には表示部１３１が設けられる。
クラスタリング部４１においては、ヒト常在細菌データ抽出部１０１と、クラスタ生成部１０２と、クラスタ拡大部１０３と、クラスタ特徴抽出部１０４とが機能する。
ヒト常在細菌データ抽出部１０１は、クラスタ生成用データ抽出部１１１と、クラスタ拡大用データ抽出部１１２とが機能する。
ユーザ評価部４２においては、ヒト常在細菌データ取得部１２１と、クラスタ所属度合い算出部１２２とが機能する。
【００１５】
まず、クラスタリング処理の機能的構成について説明する。
まず、クラスタリング処理の前提として、菌叢ＤＢ２００には、ヒト常在細菌データが格納されており、アンケートＤＢ２５０には、アンケートデータが格納されている。
ヒト常在細菌データとは、Ｎ人（Ｎは１以上の整数値）の対象者の夫々について、１種類以上のヒト常在細菌に関する情報を少なくとも含むデータである。例えば、Ｎ人の対象者の夫々の叢便から採取された複数種類のヒト常在細菌について、夫々の存在する量を示すデータが、ヒト常在細菌データの一例である。ここで、存在する量には、「０」、即ち、ヒト常在細菌が全く存在しない場合も含まれる。
また、ヒト常在細菌とは、主にヒトの身体に存在する微生物（細菌）のうち、多くの人に共通してみられ、病原性を示さないものであり、例えば、腸内細菌等が含まれる。
アンケートデータとは、Ｎ人の対象者の夫々について、健康状態に関するデータを少なくとも含むデータである。例えば、ヒト常在細菌データを提供してもらったＮ人の対象者の夫々に対して、年齢、性別、アカウント情報、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）の他、健康状態、排便、飲食、生活習慣、精神面、体型等についての質問に答えてもらった結果のデータが、アンケートデータとして収集される。
ここで、Ｎ人の対象者の夫々には、個別のＩＤが付されている。アンケートデータ及びヒト常在細菌データにおいても、Ｎ人の対象者の夫々のＩＤが対応付けられている。つまり、ＩＤが同一のアンケートデータとヒト常在細菌データは、同一の対象者のデータである。
【００１６】
クラスタリング処理においては、情報処理装置１のうちクラスタリング部４１のみが機能する。
ここで、クラスタリング処理の前提となる用語の意義について、簡単に説明する。
「クラスタリング」とは、分析対象の集合を所定の条件を満たす部分集合に分割することをいう。「クラスタ」とは、クラスタリングにより分割された部分集合をいう。
つまり、本実施形態に言う「クラスタ」とは、例えばＮ人の対象者のヒト常在細菌の保有パターンの夫々を分類するための部分集合である。
【００１７】
上述のクラスタリングの具体的な一例について簡単に説明する。細菌Ａと細菌Ｂの保有パターンを分類する場合、例えば、「細菌Ａは多く細菌Ｂも多い」、「細菌Ａは多く細菌Ｂは少ない」、「細菌Ａは少なく細菌Ｂは多い」、「細菌Ａは少なく細菌Ｂも少ない」という４つのクラスタが生成される。
なお、１つのクラスタへは、１人以上の対象者が属することになるが、１人の対象者が複数のクラスタに属していてもかまわない。
ここで「細菌Ａが多い」とは、例えば、今回の対象者と比べて十分多い数の母集団の人たちの細菌Ａの保有量の代表値と比べて、所定量以上多いということを意味している。また、「細菌Ｂが少ない」とは、例えば、同様に今回の対象者と比べて十分多い数の母集団の人の細菌Ｂの保有量の代表値と比べて、所定量以上少ないということを意味している。
【００１８】
クラスタリング部４１のヒト常在細菌データ抽出部１０１では、クラスタ生成用データ抽出部１１１と、クラスタ拡大用データ抽出部１１２とが設けられている。
クラスタ生成用データ抽出部１１１は、Ｎ人の対象者のうち、第１条件に合致するＭ人（ＭはＮ未満の整数値）の対象者について、夫々のヒト常在細菌データを抽出する。
ここで、第１条件とは、例えば、「所定の身体状態Ａ（例えば下痢がち）である」という条件である。
即ち、クラスタ生成用データ抽出部１１１は、例えば、Ｎ人の対象者のヒト常在細菌データのうち、アンケートＤＢに格納されたアンケートデータに基づき、身体状態Ａ（例えば下痢がち）であるＭ人の対象者のヒト常在細菌データのみを菌叢ＤＢ２００に格納されたヒト常在細菌データより抽出する。
【００１９】
次に、クラスタ生成部１０２は、クラスタ生成用データ抽出部１１１により抽出されたＭ人の対象者のヒト常在細菌データに基づいて、ヒト常在細菌の保有パターンが同一の対象者が属するクラスタをＬ個（Ｌは１以上の整数値）生成する。
即ち、クラスタ生成部１０２は、例えば、Ｌ＝４の場合、細菌Ａが多く細菌Ｂも多い」、「細菌Ａが多いが細菌Ｂは少ない」、「細菌Ａは少ないが細菌Ｂは多い」、「細菌Ａは少ないし細菌Ｂも少ない」という４つのクラスタを生成する。
【００２０】
クラスタ拡大用データ抽出部１１２は、Ｎ人の対象者のうち、第２条件に合致するＫ人（Ｋは（Ｎ―Ｍ）以下の整数値）の対象者について、夫々のヒト常在細菌データを抽出する。
ここで、第２条件とは、「所定の身体状態Ａ（例えば下痢がち）でない」という条件である。
つまり、クラスタ拡大用データ抽出部１１２は、例えば、クラスタ生成用データ抽出部１１１において、身体状態Ａ（例えば下痢がち）であるＭ人の対象者に該当しなかったため、ヒト常在細菌データが抽出されなかった身体状態Ａ（例えば下痢がち）でないＫ人の対象者のヒト常在細菌データを菌叢ＤＢ２００に格納されたヒト常在細菌データより抽出する。
【００２１】
クラスタ拡大部１０３は、クラスタ拡大用データ抽出部１１２により抽出されたＫ人の対象者のヒト常在細菌データに基づいて、Ｋ人の対象者の夫々について、クラスタ生成部１０２で生成されたＬ個のクラスタのうち、保有パターンが該当するクラスタに追加で属させる処理を実行することで、Ｌ個のクラスタを拡大する。
つまり、クラスタ拡大部１０３は、身体状態Ａ（例えば下痢がち）であるＭ人の対象者のヒト常在細菌データに基づいて、生成されたＬ個のクラスタに対して、身体状態Ａ（例えば下痢がち）でないＫ人の対象者のヒト常在細菌データを加味して、より適切なクラスタを生成、拡大する。
【００２２】
クラスタ特徴抽出部１０４は、アンケートＤＢ２５０に格納されているアンケートデータに基づいて、クラスタ拡大部１０３で拡大されたＬ個のクラスタの夫々について特徴を抽出する。
【００２３】
ここで、クラスタ特徴抽出部１０４による特徴の抽出方法について、簡単に説明する。即ち、クラスタ特徴抽出部１０４は、まず、アンケートＤＢ２５０に格納されている対象者の夫々のアンケートデータを読み出す。
そして、クラスタ特徴抽出部１０４は、作成されたＬ個のクラスタの夫々に対して、身体状態Ａ（例えば下痢がち）である対象者のアンケートデータに基づく特徴の抽出をする。
さらに、クラスタ特徴抽出部１０４は、作成されたＬ個のクラスタの夫々に対して、身体状態Ａ（例えば下痢がち）でない対象者のアンケートデータに基づく特徴の抽出をする。
つまり、クラスタ特徴抽出部１０４は、２段階の特徴抽出手段を有している。これにより、クラスタ特徴抽出部１０４は、拡大されたＬ個のクラスタの夫々について様々な特徴を抽出することができる。
そして、クラスタ特徴抽出部１０４は、作成されたＬ個のクラスタの夫々を示す情報と、抽出した各特徴を紐付けてクラスタＤＢ３００に格納する。
【００２４】
次に、ユーザ評価の機能的構成について説明する。
まず、上述の通り、クラスタＤＢ３００には、クラスタに関するデータが格納されているものとする。
ユーザ評価においては、情報処理装置１のうちユーザ評価部４２のみが機能する。
【００２５】
ヒト常在細菌データ取得部１２１は、Ｎ人の対象者とは異なるユーザの腸内に関する情報を含むデータを、ヒト常在細菌データとして取得する。
【００２６】
クラスタ所属度合い算出部１２２は、ユーザのヒト常在細菌データに基づいて、ユーザのヒト常在細菌の保有パターンの拡大されたＬ個のクラスタに対する所属度合いを算出し、算出した所属度合いと拡大されたＬ個のクラスタのうちの少なくとも一部についての夫々の特徴とから、ユーザに対する生活改善プランを生成する。
即ち、クラスタ所属度合い算出部１２２は、例えば、ユーザのヒト常在細菌の保有パターンがＬ個の拡大されたクラスタに属する対象者の保有パターンにどれくらい近いかを、数段階の数値で算出し、数値が高いほどそのクラスタへの所属度合いが高いと認定する。
【００２７】
改善プラン演算部４３は、所属度合い算出部１２２で算出された所属度合い、及び、Ｌ個のクラスタのうち所属度合い算出度合いの算出対象となったものの特徴から、ユーザに対する生活改善プランを演算する。
また、生活改善プランの具体的な一例については、図８等を用いて、詳細に説明する。
なお、改善プラン演算部４３は、ユーザのみならず、例えば上述のＮ人の対象者の夫々について、生活改善プランの演算を実行してもよい。
さらに、クラスタリング部４１での対象者Ｎ人に対しての生活改善プランも演算する。
【００２８】
表示制御部４４は、改善プラン演算部４３で生成された生活改善プランを表示部１３１に表示する制御を実行する。
【００２９】
次に、図３を参照して、このような機能的構成を有する情報処理装置１が実行する、クラスタリング処理の流れについて説明する。
図３は、図１の情報処理装置が実行する、クラスタリング処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【００３０】
ステップＳ５１において、図２のクラスタ生成用データ抽出部１１１は、例えば、Ｎ人の対象者のヒト常在細菌データのうち、アンケートＤＢに格納されたアンケートデータに基づき、身体状態Ａ（例えば下痢がち）であるＭ人の対象者のヒト常在細菌データのみを菌叢ＤＢ２００に格納されたヒト常在細菌データより抽出する。
【００３１】
ステップＳ５２において、クラスタ生成部１０２は、ステップＳ５１で抽出されたＭ人の対象者のヒト常在細菌データに基づいて、ヒト常在細菌の保有パターンが同一の対象者が属するクラスタをＬ個（Ｌは１以上の整数値）生成する。
【００３２】
ステップＳ５３において、クラスタ拡大用データ抽出部１１２は、例えば、クラスタ生成用データ抽出部１１１において、身体状態Ａ（例えば下痢がち）であるＭ人の対象者に該当しなかったため、ヒト常在細菌データが抽出されなかった身体状態Ａ（例えば下痢がち）でないＫ人の対象者のヒト常在細菌データを菌叢ＤＢ２００に格納されたヒト常在細菌データより抽出する。
【００３３】
ステップＳ５４において、クラスタ拡大部１０３は、ステップＳ５３で抽出されたＫ人の対象者のヒト常在細菌データに基づいて、Ｋ人の対象者の夫々について、クラスタ生成部１０２で生成されたＬ個のクラスタのうち、保有パターンが該当するクラスタに追加で属させる処理を実行することで、Ｌ個のクラスタを拡大する。
【００３４】
ステップＳ５５において、クラスタ特徴抽出部１０４は、アンケートＤＢ２５０に格納されているアンケートデータに基づいて、ステップＳ５４で拡大されたＬ個のクラスタの夫々について特徴を抽出する。
【００３５】
ステップＳ５６において、情報処理装置１のＣＰＵ２１は、処理の終了指示があったか否かを判定する。終了指示がなされない限り、ステップＳ５６においてＮＯであると判定されて処理はステップＳ５１に戻され、それ以降の処理が繰り返される。
これに対して、情報処理装置１において終了指示がなされると、ステップＳ５６においてＹＥＳであると判定されて、クラスタリング処理は終了になる。
【００３６】
図４は、図１の情報処理装置１が実行するユーザ評価処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【００３７】
ステップＳ６１において、ヒト常在細菌データ取得部１２１は、Ｎ人の対象者とは異なるユーザの腸内に関する情報を含むデータを、ヒト常在細菌データとして取得する。
【００３８】
ステップＳ６２において、クラスタ所属度合い算出部１２２は、ユーザのヒト常在細菌の保有パターンがＬ個の拡大されたクラスタに属する対象者の保有パターンにどれくらい近いかを算出し、夫々の拡大されたクラスタへの所属度合いを算出する。
【００３９】
ステップＳ６３において、改善プラン演算部４３は、ステップＳ６２で算出されたユーザの所属度合いに基づいて、そのユーザに対しての生活改善プランを演算し、出力する。
【００４０】
次に、図５を参照して、クラスタリング処理について説明する。
図５は、図１の情報処理装置１が実行するクラスタリング処理の概要を説明する模式図である。
図５において、図２のクラスタ生成部１０２と、クラスタ拡大部１０３とにより、ヒト常在細菌データ５１０を用いてクラスタ５１１が生成される。そして、クラスタ特徴抽出部１０４により、アンケートデータ５１２を用いて夫々のクラスタの特徴５１３が抽出される。
クラスタ生成部１０２は、特定の不調（ここでは下痢がちであるとする）がある対象者のみのヒト常在細菌データ５１０から、夫々の対象者のヒト常在細菌の保有パターンに基づいてクラスタ５１１を生成する。
【００４１】
そして、クラスタ生成部１０２は、ヒト常在細菌の菌種（属レベル）のクラスタ分析の結果、下痢がちの対象者が属する特徴的なクラスタ５１１を複数個抽出する。
さらに、クラスタ生成部１０２は、抽出した複数のクラスタ５１０に対して、アンケートデータ５１２に基づいて、複数個のクラスタ５１１に属している対象者の属性、生活習慣から、複数のクラスタ５１１の夫々に複数の生活習慣特性を抽出する。このとき、複数のクラスタ５１１のうち、属している対象者に生活習慣特性が見出せなかったクラスタ５１１は、複数個のクラスタ５１１より除外してもよい。
次に、クラスタ拡大部１０３は、クラスタ生成部１０２では用いなかった下痢がちではない対象者のヒト常在細菌データ５１０を用いて、以下の処理を行う。
即ち、クラスタ拡大部１０３は、下痢がちではない対象者のヒト常在細菌データ５１０によるヒト常在細菌の保有パターンが、クラスタ生成部１０２で生成されたクラスタの対象者とヒト常在細菌の保有パターンが同じ対象者がいれば、その下痢がちではない対象者を、そのクラスタ５１１に属させ、クラスタ５１１を拡大する処理を行う。
例えば、複数のクラスタ５１１の中に、ヒト常在細菌の保有パターンαのクラスタ（以下、クラスタαと呼ぶ）と、細菌の保有パターンβのクラスタ（以下、クラスタβと呼ぶ）があったとする。
【００４２】
そして、例えば、対象者Ｎ人のうち、下痢がちの４人の対象者ａ、対象者ｂ、対象者ｃ及び対象者ｄのヒト常在細菌の保有パターンが、対象者ａは保有パターンβ、対象者ｂは保有パターンα、対象者ｃは保有パターンα、対象者ｄは保有パターンβであったとする。
この場合、クラスタ生成部１０２は、対象者ｂと対象者ｃとをクラスタαに属させ、対象者ａと対象者ｄとをクラスタβに属させる処理を行う。
次に、例えば、対象者Ｎ人のうち、下痢がちでない３人の対象者ｅ、対象者ｆ及び対象者ｇのヒト常在細菌の保有パターンが、対象者ｅは保有パターンα、対象者ｆは保有パターンβ、対象者ｇは保有パターンαであったとする。
この場合、クラスタ拡大部１０３は、対象者ｅと対象者ｇとをクラスタαに追加して属させ、対象者ｆをクラスタβに追加して属させる。
この結果、クラスタαには、対象者ｂ、対象者ｃ、対象者ｅ及び対象者ｇが属することになり、クラスタβには、対象者ａ、対象者ｄ及び対象者ｆが属することになる。
【００４３】
図６は、クラスタ拡大部１０３で拡大されたクラスタ（拡大クラスタ）の夫々の特徴の一例を示す図である。
クラスタ特徴抽出部１０４での、拡大クラスタ夫々に対しての、下痢がちの対象者と下痢がちでない対象者との比較により、表６１０に示す７つの拡大クラスタと５つの特徴（即ち、生活習慣特性）が抽出された。夫々の拡大クラスタＣＬ１乃至ＣＬ７に対して＊印が付されている特徴が夫々の拡大クラスタに対して抽出された特徴である。
特徴「飲酒」とは、飲酒量が多いこと、特徴「煙草」とは、喫煙習慣があること、特徴「運動」とは、運動習慣がないこと、特徴「睡眠時間、睡眠の質」とは、睡眠時間が短い、睡眠の質が良くないこと、特徴「ストレス」とは、ストレスがたまりやすいこと、である。
なお、特徴「飲酒」についての飲酒量や、特徴「煙草」についての煙草の本数等、特徴に関しての具体的な数値については、自由に設定できる。例えば、飲酒量については、一日に１Ｌ以上、煙草の本数については、一日１０本以上、運動については、一日で６，０００歩以上歩いたかなど、自由に設定できる。
なお、クラスタ名の後に記載されている（１００）等の記載は、例えば、そのクラスタに属している対象者の数である。
【００４４】
クラスタ特徴抽出部１０４は、このような夫々の拡大クラスタの特徴から、夫々の拡大クラスタごとに生活改善プランを付与することができる。例えば、「飲酒」という特徴を持つクラスタには、「飲酒量を減らしましょう」等の生活改善プランを関連付けることができる。
なお、生活改善プランについては、ユーザ評価処理の説明で述べる。
クラスタ特徴抽出部１０４は、夫々の拡大クラスタの特徴を抽出し、それらの特徴から生活改善プランを付与していく。そして、夫々の拡大クラスタとその拡大クラスタに対して抽出した特徴と付与した生活改善プランとを関連付けて、クラスタに関するデータとして、記憶部２８のクラスタＤＢ３００に格納する。
【００４５】
図７は、図１の情報処理装置１が実行するユーザ評価処理の概要を説明する模式図である。
ユーザ評価部４２では、ユーザのデータ７１０（すなわちヒト常在細菌データ）を取得し、クラスタＤＢ３００内のクラスタデータ７１１（即ち、クラスタに関するデータ）と夫々の拡大クラスタの特徴７１２を読み出し、そのユーザのデータ７１０（即ち、ヒト常在細菌データ）の夫々の拡大クラスタへの所属度合い７１３を導き出す。
【００４６】
ヒト常在細菌データ取得部１２１では、評価対象となるユーザのヒト常在細菌データ７１０を取得する。このヒト常在細菌データ７１０は、上述のヒト常在細菌データ取得部１１２と同様の形式のデータであることが好ましい。
クラスタ所属度合い算出部１２２では、取得したユーザのヒト常在細菌データ７１０と、クラスタリング部４１で生成された夫々の拡大クラスタのクラスタに関するデータを記憶部２８のクラスタＤＢ３００から読み出し、評価対象となるユーザのヒト常在細菌データ７１０がどの拡大クラスタ７１１への所属度合いが高いかを算出する。
クラスタ所属度合い算出部１２２は、所属度合いを決めるために、例えば、ユーザのヒト常在細菌の保有パターンが、あるクラスタの保有パターンにどれくらい近いかを決定する。
【００４７】
図８は、ユーザ評価処理による表示部１３１への表示の一例を示す図である。
表示８１０には、生活改善プランが５つ表示されている。これらの生活改善プランは、例えば、図６で示したクラスタＣＬ１乃至ＣＬ７のうち、ユーザの夫々のクラスタへの所属度合いの高低で、どの生活改善プランを表示するか、また、オススメ度を星いくつにするかが決まる。
【００４８】
図８の例では、図６の「飲酒」、「煙草」、「運動」という特徴が生活改善の重要な要素となっている場合で、「オススメ度」星４つとして、図８の表示８１０上段左の「飲酒量・回数を減らしましょう」、表示８１０上段右の「１日８，０００歩歩きましょう」、「オススメ度」星２つとして、表示８１０上段中の「喫煙を控えましょう」という生活改善プランが表示されている。
【００４９】
次に、図６の「運動」、「睡眠時間、睡眠の質」、「ストレス」という特徴が、生活改善の要素となっている場合で、「オススメ度」星４つとして、表示８１０上段右の「１日８，０００歩歩きましょう」、図８の表示８１０下段右の「ストレスを減らしましょう」、「オススメ度」星２つとして、図８の表示８１０下段中の「睡眠を整えましょう」という生活改善プランが表示されている。
【００５０】
以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での、変形、改良等は本発明に含まれるものである。
例えば、クラスタリング処理の機能は、特に上述した実施形態に限定されない。そこで、以下、図９を参照しつつ、上述の実施形態とは異なる他の実施形態について説明する。
図９は、図１の情報処理装置１の機能的構成例の一例の概要を示す図であって、図２とは異なる例を示す機能ブロック図である。なお、図９では、図２の出力部２７、改善プラン演算部４３、表示制御部４４、菌叢ＤＢ２００及びアンケートＤＢ２５０等の記載を省略している。
図９において、クラスタリング部４１は、学習部としても機能する。即ち、図９におけるクラスタリング部４１は、ユーザ評価部４２で取得したユーザのヒト常在細菌データを利用して、クラスタＤＢ３００を更新していくという学習機能を有している。
具体的には、ユーザ評価部４２で取得されるユーザのヒト常在細菌データは、クラスタリング部４１にも入力され、ユーザ評価部４２での出力であるユーザに対しての生活改善プランもクラスタリング部４１に入力される。このように、ユーザ評価部４２で取得されたユーザのヒト常在細菌データと処理結果をクラスタリング部４１にフィードバックすることにより、ユーザのヒト常在細菌データに対しても、クラスタリング部４１でのクラスタリング処理を行い、クラスタＤＢ３００を更新していくことができる。
この場合、ユーザ評価部４２で評価したユーザに対して、アンケートＤＢ２５０に格納されているアンケートデータと同様のアンケートデータを取得して、アンケートＤＢ２５０を更新することが好ましい。
【００５１】
上述の実施形態では、情報処理装置１のＣＰＵ２１中にクラスタリング部４１とユーザ評価部４２の機能を入れる構成としたが、これに限定されない。
例えば、情報処理装置１をネットワークに接続し、そのネットワークに接続されたユーザ端末（パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等）にユーザ評価部４２の機能を持たせてもよい。この場合、ユーザ端末でのユーザ評価処理の際に、ユーザ端末がネットワークを介して情報処理装置１の記憶部２８内のクラスタＤＢのデータを読み出すようにすることが好ましい。
【００５２】
また、例えば、ユーザに対しての生活改善プランの表示としては、上述の実施形態では、図８に示すように文字情報として表示したが、これに限定されない。生活改善プランにおける複数の改善要素を、「オススメ度」に基づいてレーダーチャートのような図式にした表示としてもよい。
【００５３】
また、例えば、アンケートデータにおける質問内容としては、上述の実施形態では、年齢、性別、ＢＭＩの他、健康状態、排便、飲食、生活習慣、精神面、体型等についての質問としたが、以下のような質問としてもよい。
まず、例えば、「健康状態に不調があるか」という質問としてもよい。
排便に関する質問としては、例えば、「便秘がち（３日以上排便がない）」、「下痢がち（泥のような便、または水のような便がでることがある）」等としてもよい。
飲食に関する質問としては、例えば、「外食の頻度」、「中食の頻度」、「朝食を抜く」、「辛いものが好き」、「酸っぱいものが好き」、「甘いものが好き」、「塩辛いものが好き」、「脂っこいものが好き」、「肉類が好き」「納豆、豆乳が好き」、「乳製品が好き」等としてもよい。
【００５４】
生活習慣の質問の例としては、例えば、「現在の喫煙状況」、「過去現在の飲酒状況」、「定期的に運動／スポーツをしているか」等としてもよい。
精神面に関する質問としては、例えば、「普段は何でもないことが煩わしい。」、「食べたくない。食欲が落ちた。」、「家族や友達からはげましてもらっても、気分が晴れない。」、「他の人と同じ程度には、能力があると思う。」、「物事に集中できない。」、「ゆううつだ。」、「集中力が低下した。」、「なかなか眠れない。」「ストレスがたまりやすい」等としてもよい。
また、体型に関する質問としては、例えば、「過体重・肥満」等としてもよい。
【００５５】
また、「年齢」、「性別」、「ＢＭＩ」、「健康状態に不調があるか」の質問以外の上記質問に対しての答え方としては、「はい」「いいえ」、あるいは「該当する」、「該当しない」の２段階で答えてもらう方法もあるが、３段階以上で答えてもらってもよい。例えば３段階であれば「はい」、「いいえ」、「どちらともいえない」、あるいは「該当する」、「該当しない」、「どちらともいえない」のいずれかを選択してもらえばよい。
「現在の喫煙状況」に関しては、「吸う」、「吸わない」、「過去吸っていたが現在は吸っていない」の３つから選んで答えてもらうようにしてもよい。
「現在の飲酒状況」に関しては、１週間に何日飲酒をするか、すなわち０日乃至７日で答えてもらってもよい。
【００５６】
また、上述の実施形態では、対象者の属性情報として、アンケートデータを採用して説明を行ったが、特にこれに限定されない。
即ち、対象者から取得される属性情報は、アンケートデータに限られない。例えば、対象者の医療データや人口統計基礎情報（例えば、東京都出身）等の情報が対象者から取得されてもよい。
さらに言えば、これらの情報は、上述の実施形態のように質問によって取得されるだけでなく、いかなる方法で取得されてもよい。
【００５７】
ここで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
換言すると、図２の機能的構成は例示に過ぎず、特に限定されない。
即ち、上述した一連の処理を全体として実行できる機能が情報処理システムに備えられていれば足り、この機能を実現するためにどのような機能ブロックを用いるのかは特に図２の例に限定されない。また、機能ブロックの存在場所も、図２に特に限定されず、任意でよい。情報処理装置１の機能ブロックを複数のサーバに分散させて設けてもよいし、端末装置に設けてもよい。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。
【００５８】
一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えば情報処理装置の他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。
【００５９】
このようなプログラムを含む記録媒体は、プレイヤーにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でプレイヤーに提供される記録媒体等で構成される。
【００６０】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。
【００６１】
以上を換言すると、本発明が適用される情報処理装置は、上述の図２の実施形態としての情報処理装置を含め、次のような構成を有する各種各様の実施形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理システムは、
Ｎ人の対象者の夫々について、２以上のヒト常在細菌に関する情報を少なくとも含むデータが、ヒト常在細菌データとして予め取得されており、かつ、健康状態に関するデータを少なくとも含むデータが、アンケートデータとして予め取得されている状態で、
前記Ｎ人の対象者のうち、第１条件に合致するＭ人（ＭはＮ未満の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第１抽出手段（例えば図２のクラスタ生成用データ抽出部１１１）と、
前記第１抽出手段により抽出された前記Ｍ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、ヒト常在細菌の保有パターンが同一の対象者が属するクラスタをＬ個生成するクラスタ生成手段（例えば図２のクラスタ生成部１０２）と、
前記Ｎ人の対象者のうち、第２条件に合致するＫ人（Ｋは（Ｎ―Ｍ）以下の整数値）の対象者について、夫々の前記ヒト常在細菌データを抽出する第２抽出手段（例えば図２のクラスタ拡大用データ抽出部１１２）と、
前記第２抽出手段により抽出された前記Ｋ人の対象者の前記ヒト常在細菌データに基づいて、当該Ｋ人の対象者の夫々について、前記Ｌ個の前記クラスタのうち、保有パターンが該当するクラスタに追加で属させる処理を実行することで、当該Ｌ個のクラスタを拡大するクラスタ拡大手段（例えば図２のクラスタ拡大部１０３）と、
前記アンケートデータに基づいて、拡大された前記Ｌ個のクラスタのうち少なくとも一部の夫々について特徴を抽出する特徴抽出手段（例えば図２のクラスタ特徴抽出部１０４）と、
を備える情報処理装置であれば足りる。
【００６２】
また、前記Ｎ人の対象者とは異なるユーザの腸内に関する情報を含むデータを、ヒト常在細菌データとして取得する取得手段（例えば図２のヒト常在細菌データ取得部１２１）と、
前記ユーザのヒト常在細菌データに基づいて、前記Ｌ個のクラスタのうちの少なくとも一部に対する夫々の所属度合いを算出する所属度合い算出手段（例えば図２のクラスタ所属度合い算出部１２２）と、
前記所属度合い、及び、前記Ｌ個のクラスタのうち前記所属度合算出手段の所属度合の算出対象となったものの前記特徴から、前記ユーザに対する生活改善プランを演算する改善プラン演算手段（例えば図２の改善プラン演算部４３）と、
をさらに備えることができる。
【符号の説明】
【００６３】
１・・・情報処理装置、２１・・・ＣＰＵ、２８・・・記憶部、４１・・・クラスタリング部、４２・・・ユーザ評価部、４３・・・改善プラン演算部、４４・・・表示制御部、１０１・・・抽出部、１０２・・・クラスタ生成部、１０３・・・クラスタ拡大部、１０４・・・クラスタ特徴抽出部、１１１・・・クラスタ生成用データ抽出部、１１２・・・クラスタ拡大用データ抽出部、１２１・・・ヒト常在細菌データ取得部、１２２・・・クラスタ所属度合い算出部、２００・・・菌叢ＤＢ、２５０・・・アンケートＤＢ、３００・・・クラスタＤＢ
【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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