(57)【要約】【課題】ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供すること。【解決手段】本願にかかる情報処理装置は、取得部と、通知部とを有する。取得部は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの前記行動情報を取得する。通知部は、取得部により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの前記行動情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知部と
を有することを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記自覚ユーザとして前記行動情報に基づき前記症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザの行動情報、または、前記自覚ユーザとして前記行動情報に基づき前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザの前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記行動情報として、前記自覚ユーザの検索行動に関する情報である検索情報、前記自覚ユーザの購買行動に関する情報である購買情報、または、前記自覚ユーザの閲覧行動に関する情報である閲覧情報を取得する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部により取得された行動情報と、前記自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性を分析する分析部をさらに有し、
前記通知部は、前記取得部により取得された行動情報のうち、前記自覚ユーザに対応する症状と前記傾向に基づく関係にある行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザに対して、前記傾向に基づく関係にある行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記通知部は、前記対象ユーザのネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、前記対象ユーザとして傷病に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザに対して、前記所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記通知部は、前記自覚ユーザのうち前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、当該無認知ユーザが自覚している症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記通知部は、前記所定の情報として、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第１コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記通知部は、前記第１コンテンツが選択された場合に、前記所定の情報として、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記通知部は、前記所定の情報として、前記第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第３コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記通知部は、前記第３コンテンツとして、前記入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記通知部は、前記自覚ユーザのうち前記症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザである認知ユーザに対して、当該認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記通知部は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、前記対象ユーザとして傷病に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザが、前記認知ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する場合には、前記認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記通知部は、前記症状に基づく所定の情報として、前記症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツである第４コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記通知部は、前記第４コンテンツが選択された場合に、前記疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第５コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの前記行動情報を取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知工程と
を含んだことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１６】
ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの前記行動情報を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットに代表されるネットワークの発展によって、ユーザに様々なサービスが提供されるようになってきている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、ユーザ情報に基づいて自動的に判断されたユーザの好みに対応する支援内容を、好みレベルに応じた方法で実行する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−０４３１４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術では、必ずしもユーザに対して疾患に関する情報を適切に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、ユーザの情報を取得し、取得したユーザ情報に基づいてユーザの好みを判断し、判断した好みを支援するための支援内容を決定する。そして、決定した支援内容を実行する。例えば、上記の従来技術は、ユーザの好みに対応する商品またはサービスに関する情報を広告表示するといった支援内容を実行する。
【０００６】
このような、上記の従来技術では、例えば、ユーザの好みに合った情報を提供することができたとしても、必ずしもユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができるとは限らない。
【０００７】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができる情報処理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】
【０００８】
本願にかかる情報処理装置は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの前記行動情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知部とを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
実施形態の一態様によれば、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に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】
【００１０】
【図１】図１は、実施形態にかかる情報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処理の中で行われる情報通知の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態にかかる情報処理システムの構成例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態にかかる情報処理装置の構成例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態にかかる行動情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態にかかる疾患情報記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態にかかる傾向情報記憶部の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態にかかるコンテンツ情報記憶部の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態にかかる情報処理装置による分析処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態にかかる情報処理装置による通知処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、変形例にかかる情報通知の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、情報処理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】
【００１１】
以下に、本願にかかる情報処理装置、情報処理方法および情報処理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処理装置、情報処理方法および情報処理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。
【００１２】
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態にかかる情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態にかかる情報処理の一例を示す図である。実施形態にかかる情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって行われる。
【００１３】
また、実施形態にかかる情報処理システム１は、図１に示すように、端末装置１０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０、情報処理装置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に示す情報処理システム１には、複数台の端末装置１０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。なお、後述するが、情報処理システム１には、外部サーバ６０も含まれる。
【００１４】
端末装置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、端末装置１０は、情報処理装置１００から受信した情報を画面表示したり音声出力する。
【００１５】
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ユーザの購買行動（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ユーザ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」とも呼ばれる）がある。
【００１６】
「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ユーザは、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ユーザ群の中から、例えば、ある行動をすると予測されるのユーザ（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。
【００１７】
実施形態にかかる情報処理装置１００によって行われる情報処理は、このような「質拡張検索」に着目するととともに、ユーザに対して疾患への「気付き」を効果的に与えるものである。例えば、疾患の中には、数十万人に一人といった罹患率の非常に低い希少疾患と呼ばれる疾患がある。希少疾患の多くは、遺伝性であり、稀な種類の感染症、稀な種類の免疫疾患、稀な種類のがん等が挙げられる。
【００１８】
仮に希少疾患に罹患していたとしても、明らかな症状が直ぐに出ない場合もあるため、罹患者は、希少疾患に罹患している自覚も無ければ、希少疾患であることを認識すらできないことも多い。実施形態にかかる情報処理は、上記のような質拡張検索の概念を用いて、このような希少疾患をはじめ様々な疾患への罹患の可能性についてユーザに効果的に認識させ、治療へと向けさせるための処理である。
【００１９】
具体的には、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。つまり、何らかの傷病の症状が出ているユーザは、例えば、その症状に起因する疾患が特定できている、いないに拘わらず、症状の改善に向けた行動を取ることが考えられる。
【００２０】
簡単な例を示すと、アルコール依存症にかかっており、かつその症状を自覚しているユーザは、症状を改善するための医薬品を購入する傾向にある一方で、好きなお酒を断つことができずビールや日本酒を購入する傾向にもあるといえる。また、アルコール依存症にかかっている可能性があるが、本人は症状を自覚しておらず、酒類を頻繁に購入するといったユーザも存在する。このような症状を自覚していないユーザであっても、どこかで自身がアルコール依存症なのではないかと心配し、それに合った医薬品を購入してみようとする場合もある。なお、本実施形態では、傷病に関する症状とは、内因性の疾患による症状であるものとするが、例えば、骨折や外傷による症状であってもよい。
【００２１】
情報処理装置１００は、症状を自覚していないユーザが、症状を自交しているユーザと似たような行動をしていれば（上記例では、酒類を購入する、アルコール依存症に合った医薬品を購入する）、症状を自覚していないユーザに対してアルコール依存症であると予測し、本人にアルコール依存症の可能性があることを認識させるような情報提供を行う。以下では、実施形態にかかる情報処理について、一例を用いて説明する。
【００２２】
まず、情報処理装置１００は、各ユーザのインターネット上での行動を示す行動情報を取得する（ステップＳ１）。行動情報が取得される対象のユーザは、例えば、情報処理装置１００に対して直接、または、間接的にログイン可能なユーザ（ログインＩＤが発行されている）である。また、行動情報が取得される対象のユーザは、例えば、情報処理装置１００を管理する事業主（「事業主Ｚ」とする）に対して会員登録を行っているユーザである。
【００２３】
また、ユーザのインターネット上での行動を示す行動情報とは、例えば、検索行動（例えば、検索キーワード○○を用いて情報検索する）に関する情報である検索情報、購買行動（例えば、所定のショッピングサイトで〇〇を購入する）に関する情報である購買情報、または、閲覧行動（例えば、スポーツ情報サイト○○を閲覧する）に関する情報である閲覧情報である。したがって、検索情報は検索履歴、購買情報は購買履歴、閲覧情報は閲覧履歴と言い換えることができる。
【００２４】
例えば、情報処理装置１００は、外部サーバ６０に対応するサーバ装置であって検索サービスを提供するサーバ装置から検索情報を取得することができる。また、情報処理装置１００は、外部サーバ６０に対応するサーバ装置であってショッピングサービスを提供するサーバ装置から購買情報を取得することができる。また、情報処理装置１００は、外部サーバ６０に対応するサーバ装置であって各種の記事コンテンツ等を含むポータルサイト提供するサーバ装置から閲覧情報を取得することができる。また、情報処理装置１００は、取得した行動情報を行動情報記憶部１２１に格納する。
【００２５】
次に、情報処理装置１００は、行動情報を取得した各ユーザについて、何らかの病気（疾患）に関する症状があることを自覚しているか否かを推定し、自覚していると推定したユーザである自覚ユーザを抽出する（ステップＳ２）。具体的、情報処理装置１００は、取得した行動情報に基づいて、ユーザ毎に病気に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。例えば、情報処理装置１００は、インターネット上での所定の行動を示す行動情報を対象として自覚しているか否かを推定する。一例を示すと、情報処理装置１００は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。「症状について検索する」とは、例えば、症状「血圧が高い」を検索キーワードとして情報検索することである。これは、症状を自覚しているユーザは、その症状を自覚しているからこそ、その症状について詳しく知りたいためインターネット検索する傾向にあるといった観点に基づく推定である。
【００２６】
また、症状について検索しているだけでは、そのユーザはその症状に起因する病気の特定にまでは至っていないと考えられる。したがって、情報処理装置１００は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対しては、症状があることを自覚していると推定するとともに、疾患が何であるか疾患名等を認知していない無認知（無認知ユーザ）と予測する。一方で、症状について検索していることに加え、実際に疾患名を検索キーワードとして情報検索しているユーザは、疾患の特定に至っているからこそ疾患名を検索キーワードとして用いていると考えられる。したがって、情報処理装置１００は、「疾患名を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行ったユーザに対しては、症状があることを自覚していると推定するとともに、疾患が何であるかまで認知している（認知ユーザ）と予測する。
【００２７】
なお、本実施形態では、「病気に関する症状があることを自覚しているか否か」といった表現は、「疾患の発症を自覚しているか否か」といった概念を含み得るものとする。
【００２８】
図１の例では、情報処理装置１００は、行動情報に基づき、ユーザの中に症状Ｓｙ１について検索しているユーザとして、ユーザＵ１１、Ｕ１２、およびＵ１３（ユーザＵ１１〜Ｕ１３）が居たものとして、かかるユーザＵ１１〜Ｕ１３について症状Ｓｙ１があることを自覚していると推定するとともに、症状Ｓｙ１に起因する疾患は認知していない無認知ユーザと推定する。なお、かかる例では、説明を簡単にするために症状Ｓｙ１といった概念的表現を用いているが、実際には、「血圧が高い、動悸が激しい」等といった具体的症状である。また、以下では、ユーザＵ１１〜Ｕ１３を自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３と表記する。
【００２９】
また、情報処理装置１００は、ユーザＵ１１〜Ｕ１３に対応する症状Ｓｙ１に基づいて、症状Ｓｙ１に起因する疾患を予測する（ステップＳ３）。図１では不図示であるが、例えば、情報処理装置１００は、症状とその症状に起因する疾患とを対応付けて記憶する疾患情報記憶部１２２を有する。情報処置装置１００は、患情報記憶部１２２を参照し、症状Ｓｙ１に起因する疾患を予測する。
【００３０】
次に、情報処理装置１００は、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３に対応する行動情報として購買情報を取得し、取得した行動情報と、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３の症状Ｓｙ１との間での相関関係を分析（相関分析）する（ステップＳ４）。例えば、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２１から、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３に対応する購買情報を取得する。なお、他の例として、情報処理装置１００は、ユーザＵ１４、Ｕ１５については症状Ｓｙ２があることを自覚していると推定した場合には、この自覚ユーザＵ１４およびＵ１５の購買情報を取得し、取得した行動情報と、自覚ユーザＵ１４およびＵ１５の症状Ｓｙ２との間での相関関係を分析する。つまり、情報処理装置１００は、症状と、その症状を自覚していると推定されたユーザの行動情報との組合せ毎に、行動情報と症状との間での相関関係を分析する。なお、相関関係とは、傾向に基づく関係性のことである。
【００３１】
なお、情報処理装置１００は、行動情報と症状から予測される疾患との間での相関関係を分析してもよい。
【００３２】
ここで、行動情報記憶部１２１について簡単に説明する。図１の例では、行動情報記憶部１２１は、行動情報としてユーザ毎に当該ユーザがこれまでに購入した商品の商品名を購買情報（購入履歴）を記憶する。したがって、情報処理装置１００は、図１の例では、自覚ユーザＵ１１が「食品ＰＤ２−１」を購入したことを示す購買情報、「医薬品ＰＤ２−２」を購入したことを示す購買情報、「サプリＰＤ２−３」を購入したことを示す購買情報を取得する。自覚ユーザＵ１２およびＵ１３については説明を省略する。
【００３３】
図１に示すように、情報処理装置１００は、相関分析により、症状Ｓｙ１があることを自覚している自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３は、食品ＰＤ２−１および医薬品ＰＤ２−２を購入する傾向にあるとの分析結果を得たものとする。言い換えれば、情報処理装置１００は、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３に対応する症状Ｓｙ１と相関関係（傾向に基づく関係）にある行動は「食品ＰＤ２−１を購入すること」および「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」であるとの分析結果を得たものとする。また、かかる分析結果は、「食品ＰＤ２−１を購入すること」および「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」と、症状Ｓｙ１とは相関関係にあることを示す。ここでは、この相関関係を「相関Ｔ」と表記する。
【００３４】
さて、情報処理装置１００は、ステップＳ２において、各ユーザについて症状があることを自覚しているか否か推定しているため、病気に関する症状の自覚がないユーザである無自覚ユーザがどのユーザであるかも推定済である。したがって、情報処理装置１００は、行動情報記憶部１２１から無自覚ユーザに対応する行動情報として購買情報を取得する。そして、情報処理装置１００は、無自覚ユーザに対応する購買情報に基づいて、無自覚ユーザの中から相関Ｔに対応する行動情報と関連する（例えば、同一のまたは類似する）行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する（ステップＳ５）。かかる例では、相関Ｔに対応する行動情報とは、「食品ＰＤ２−１を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」を示す行動情報である。
【００３５】
図１に示す行動情報記憶部１２１に例では、無自覚ユーザのうちユーザＵ５２が、「食品ＰＤ２−１を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」を示す行動情報を有している。このため、かかる例では、情報処理装置１００は、ユーザＵ５２を対象ユーザとして特定する。以下、ユーザＵ５２を対象ユーザＵ５２と表記する。
【００３６】
そして、情報処理装置１００は、対象ユーザＵ５２に対して、症状に基づく所定の情報を通知する（ステップＳ６）。図１の例では、対象ユーザＵ５２が自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３と同一の行動情報を有している。このことから、対象ユーザＵ５２は、例えば症状Ｓｙ１の自覚がないだけで、今後、症状Ｓｙ１に起因する疾患に罹患する可能性があるといえる。また、対象ユーザＵ５２は、症状Ｓｙ１の自覚はなんとなくあるがそれほど気にしていないといった状況にあるかもしれない。このようなことから、情報処理装置１００は、対象ユーザＵ５２にはいずれ症状Ｓｙ１が現れる、あるいは、対象ユーザＵ５２はいずれ症状Ｓｙ１に起因する疾患を発症するとの観点から、対象ユーザＵ５２に対してこの症状や疾患について認識させ、対策させることを目的に症状Ｓｙ１に基づく所定の情報を通知する。
【００３７】
情報処理装置１００によって行われる情報通知の一例について、図２を用いて説明する。図２は、実施形態にかかる情報処理の中で行われる情報通知の一例を示す図である。図１に示すように、情報処理装置１００は、第１コンテンツ、第２コンテンツ、第３コンテンツを段階的に通知する。第１コンテンツは、症状の内容を示す内容情報が表示されるコンテンツであって所定のページ内に広告コンテンツ（例えば、バナー広告）のような態様で表示されるコンテンツである。第２コンテンツは、心当たりのある症状についてユーザに入力させるためのコンテンツ（チェックサイト）である。第３コンテンツは、第２コンテンツへの入力情報に基づき予測された疾患に関する情報が表示されるコンテンツである。
【００３８】
より具体的に説明する。例えば、対象ユーザＵ５２が、端末装置１０を用いて、情報処理装置１００と連携する外部サーバ６０のうち、ポータルサイト提供するサーバ装置（コンテンツサーバとする）にアクセスしたとする。かかる場合、コンテンツサーバは、ポータルサイトＰ１を端末装置１０に配信する。また、ポータルサイトＰ１には、広告コンテンツ等が表示される表示枠Ｆ１が含まれているとすると、ポータルサイトＰ１を受信した端末装置１０は、情報処理装置１００に対して、表示枠Ｆ１に表示すべきコンテンツを要求する。情報処理装置１００は、要求を受信すると、第１のコンテンツを生成する。
【００３９】
例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザＵ５２に現れる可能性がある症状／または既に表れているが気にしていない症状（結果的に自覚していないと推測される症状）である症状Ｓｙ１の内容を示す内容情報が表示されるようなコンテンツＣ１（第１コンテンツの一例）を生成する。なお、情報処理装置１００は、症状Ｓｙ１ではなく、症状Ｓｙ１から予測される疾患の代表的な症状の内容を示す内容情報が表示されるようにコンテンツＣ１を生成してもよい。そして、情報処理装置１００は、生成したコンテンツＣ１を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図２（ａ）に示すように、内容情報を含むコンテンツＣ１が表示枠Ｆ１内に表示されるようにポータルサイトＰ１を表示する。
【００４０】
なお、情報処理装置１００は、コンテンツＣ１には症状Ｓｙ１に関する疾患の疾患名は表示させない。例えば、症状Ｓｙ１に関する疾患が疾患ｓｉｃｋＡであった場合、情報処理装置１００は、「ｓｉｃｋＡ」といった文言は表示させない。例えば、対象ユーザＵ５２は、「ｓｉｃｋＡ」と記載されたコンテンツＣ１が表示されても、「ｓｉｃｋＡ」には全く心当たりが無かったり、「ｓｉｃｋＡ」が初めて目にする疾患名であった場合、そのようなコンテンツＣ１を選択しようとは思わない。一方で、症状Ｓｙ１に関する症状の内容を示す内容情報が表示されていれば、興味を高められ選択する可能性が高くなると考えられる。このため、情報処理装置１００は、症状の内容のみが表示されているだけで、それだけでは疾患名を特定不可能な状態のコンテンツＣ１を通知することにより、コンテンツＣ１の訴求力を高めることができる。
【００４１】
このような状態において、対象ユーザＵ５２がコンテンツＣ１を選択したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、心当たりのある症状について対象ユーザＵ５２に入力させるためのコンテンツＣ２（第２コンテンツの一例）を生成する。例えば、情報処理装置１００は、症状Ｓｙ１から予測される疾患の代表的な症状の内容を示す内容情報の中から、心当たりのある症状に対応する内容情報を選択させるためのコンテンツＣ２を生成する。そして、情報処理装置１００は、生成したコンテンツＣ２を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図２（ｂ）に示すように、コンテンツＣ２を表示する。
【００４２】
このような状態において、対象ユーザＵ５２が図２（ｂ）に示すように内容情報を選択し、また「次へ」ボタンを押下したとする。かかる場合、情報処理装置１００は、コンテンツＣ２において対象ユーザＵ５２により入力（選択）された入力情報に基づいて、対象ユーザＵ５２が罹患している／または罹患する可能性のある疾患を最終予測する（ステップＳ７）。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザＵ５２は疾患ｓｉｃｋＡに罹患する可能性があると予測したとする。また、情報処理装置１００は、疾患ｓｉｃｋＡに関する症状が今後現れると予測したとする。
【００４３】
このように予測したことにより、情報処理装置１００は、疾患ｓｉｃｋＡに関する情報が表示されるようなコンテンツＣ３（第３コンテンツの一例）を生成する。例えば、情報処理装置１００は、疾患名すなわち疾患ｓｉｃｋＡとともに、疾患ｓｉｃｋＡの専門医療機関を受診するよう提案する提案情報が表示されるようなコンテンツＣ３を生成する。そして、情報処理装置１００は、生成したコンテンツＣ３を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図２（ｃ）に示すように、コンテンツＣ３を表示する。なお、かかる例では、説明を簡単にするために症状ｓｉｃｋＡといった概念的表現を用いているが、実際には、「アルコール依存症」等といった具体的疾患名である。
【００４４】
さて、図１を用いて説明してきたように、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得し、取得した行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。
【００４５】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができる。具体的には、情報処理装置１００は、症状に自覚がないため疾患の発症に自覚が無いユーザ、あるいは、疾患が発症する可能性があるユーザを高精度に特定することができるとともに、かかるユーザに対して疾患の可能性を効果的に認識させることができる。またこの結果、情報処理装置１００は、例えば、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。
【００４６】
〔２．システムの構成〕
次に、図３を用いて、実施形態にかかる情報処理システムの構成について説明する。図３は、実施形態にかかる情報処理システム１の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理システム１は、端末装置１０と、外部サーバ６０と、情報処理装置１００とを含む。端末装置１０と、外部サーバ６０と、情報処理装置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。
【００４７】
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、ユーザ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。
【００４８】
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、ユーザ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（行動情報の一例）を蓄積している。
【００４９】
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、ユーザ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、ユーザ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。
【００５０】
また、例えば、外部サーバ６０は、所定のアンケートに対して回答された内容が示す行動情報も蓄積することができる。
【００５１】
〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図４を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００について説明する。図４は、実施形態にかかる情報処理装置１００の構成例を示す図である。図４に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。
【００５２】
（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、端末装置１０、外部サーバ６０との間で情報の送受信を行う。
【００５３】
（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、行動情報記憶部１２１と、疾患情報記憶部１２２と、傾向情報記憶部１２３と、コンテンツ情報記憶部１２４とを有する。
【００５４】
（行動情報記憶部１２１）
行動情報記憶部１２１は、ユーザのネットワーク上における行動を示す行動情報を記憶する。例えば、行動情報記憶部１２１は、行動情報として、ユーザの購買行動に関する情報である購買情報、ユーザの検索行動に関する情報である検索情報、ユーザの閲覧行動に関する情報である閲覧情報を記憶する。また、行動情報記憶部１２１は、アンケートに対する回答結果が示す行動情報も記憶してよい。
【００５５】
行動情報記憶部１２１の内部は、購買情報を記憶する購買情報記憶部１２１−１、検索情報を記憶する検索情報記憶部１２１−２、閲覧情報を記憶する閲覧情報記憶部１２１−３等に分けられる。ここで、図５に実施形態にかかる行動情報記憶部１２１の一例を示す。かかる例では、購買情報記憶部１２１−１を一例として示すことにする。購買情報記憶部１２１−１は、ユーザが何をいつ購入したかといった購買行動の履歴（購買履歴）を購買情報として記憶する。ここで、実施形態にかかる行動情報記憶部１２１の一例を示す。図５の例では、購買情報記憶部１２１−１は、「ユーザ種別」、「疾患に関する分類」、「ユーザＩＤ」、「購入商品」、「購入日時」といった項目を有する。
【００５６】
「ユーザ種別」は、ユーザがどのような種類のユーザに分類されるかといったカテゴリを示す。本実施形態では、ユーザは、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである「自覚ユーザ」、および、自覚していないと推定された「無自覚ユーザ」に大別される。また、「自覚ユーザ」は、さらに症状に対応する疾患が何であるか（例えば、疾患名）までは認知していないと推定された「無認知ユーザ」、または、症状に対応する疾患が何であるか（例えば、疾患名）まで認知していると推定された「認知ユーザ」のいずれかに分類される。
【００５７】
各ユーザについて分類を推定する処理は、後述する推定部１３２によって行われる。例えば、推定部１３２は、行動情報が取得されたユーザ毎に当該ユーザの行動情報に基づいて、「自覚ユーザ」または「無自覚ユーザ」のいずれであるか推定する。また、推定部１３２は、「自覚ユーザ」毎に当該自覚ユーザの行動情報に基づいて、「認知ユーザ」または「無認知ユーザ」のいずれであるか推定する。
【００５８】
「疾患に関する分類」は、ユーザに対応する症状または疾患を示す。例えば、「自覚ユーザ」のうち症状の自覚はあるが疾患までは無認知と推定されている「無認知ユーザ」には、その自覚している症状を示す情報が「疾患に関する分類」として対応付けられる。図５の例では、図１での説明に沿って、自覚ユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３には「疾患に関する分類」として症状Ｓｙ１を示す情報が対応付けられる。
【００５９】
また、例えば、「自覚ユーザ」のうち症状の自覚はありその症状に対応する疾患まで認知していると推定されている「認知ユーザ」には、その認知している症状が「疾患に関する分類」として対応付けられる。このとき症状も合わせて対応付けられてもよい。例えば、自覚ユーザＵ２１は「認知ユーザ」でもあり疾患ｓｉｃｋＡを認知しているとすると、「疾患に関する分類」として疾患ｓｉｃｋＡが対応付けられる。
【００６０】
「ユーザＩＤ」は、「自覚ユーザ」および「無自覚ユーザ」を識別する識別情報を示す。先に示しているが、本実施形態では、例えば、ユーザＵ１１といった表現は、ユーザＩＤ「Ｕ１１」が対応付けられたユーザであることを意味する。「購入商品」は、対応するユーザＩＤが示すユーザによって購入された商品を示す。「購入日時」は、対応するユーザＩＤが示すユーザによって「購入商品」が購入された日時を示す。
【００６１】
すなわち、図５の例では、症状に起因する疾患を認知していないと推定される自覚ユーザＵ１１が、「２０１８年１月１０日」において「食品ＰＤ２−１を買う」といった購買行動を行った例を示す。
【００６２】
なお、検索情報記憶部１２１−２、閲覧情報記憶部１２１−３についても記憶情報の構成は同様であるため詳細な説明は省略する。例えば、検索情報記憶部１２１−２は、ユーザ毎に検索キーワードとその検索キーワードが入力された日時とを対応付けて記憶する。また、閲覧情報記憶部１２１−３は、ユーザ毎に閲覧されたコンテンツを識別する識別情報と閲覧された日時とを対応付けて記憶する。
【００６３】
（疾患情報記憶部１２２）
疾患情報記憶部１２２は、症状と当該症状に起因する疾患（疾患名）を対応付けて記憶する。ここで、図６に実施形態にかかる疾患情報記憶部１２２の一例を示す。図６の例では、疾患情報記憶部１２２は、「症状」、「疾患名」といった項目を有する。
【００６４】
「症状」は、病気に関する各種症状の内容を示す内容情報である。図６の例では、症状Ｓｙ１といった概念的表現を用いているが、実際には、「血圧が高い、動悸が激しい」等といった具体的症状である。「疾患名」は、対応する「症状」に起因する疾患の疾患名を示す。すなわち、図６の例では、症状Ｓｙ１に起因する疾患が疾患ｓｉｃｋＡである例を示す。
【００６５】
（傾向情報記憶部１２３）
傾向情報記憶部１２３は、互いに相関関係にあるとの分析結果が得られた行動情報と症状（症状の内容を示す内容情報）との組合せを記憶する。ここで、図７に実施形態にかかる傾向情報記憶部１２３の一例を示す。図７の例では、傾向情報記憶部１２２は、「症状」、「行動傾向」といった項目を有する。
【００６６】
「症状」は、相関関係にあるとの分析結果が得られた症状の内容を示す内容情報である。「行動傾向」は、対応する「症状」と相関関係にある行動情報を示す。すなわち、図７の例では、症状Ｓｙ１があることを自覚していると推定されるユーザは、「食品ＰＤ２−１を購入する」、「医薬品ＰＤ２−２を購入する」、「ｓｉｃｋＡに関する情報を検索する」傾向にあることを示す。言い換えれば、「食品ＰＤ２−１を購入する」、「医薬品ＰＤ２−２を購入する」、「ｓｉｃｋＡに関する情報を検索する」といった行動を示す行動情報と、症状Ｓｙ１とは相関関係にあることを示す。
【００６７】
（コンテンツ情報記憶部１２４）
コンテンツ情報記憶部１２４は、ユーザに対応する症状に応じて当該ユーザに通知すべきコンテンツ（具体的には、コンテンツのデータ）を記憶する記憶部である。ここで、図８に実施形態にかかるコンテンツ情報記憶部１２４の一例を示す。図８の例では、コンテンツ情報記憶部１２４は、「症状」、「コンテンツ情報」といった項目を有する。なお、「コンテンツ情報」に含まれる「Ｃ１」は第１コンテンツの一例であるコンテンツデータを示し、「Ｃ２」は第２コンテンツの一例であるコンテンツデータを示し、「Ｃ３」は第３コンテンツの一例であるコンテンツデータを示す。
【００６８】
「症状」は、病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザのその症状を示す内容情報である。「コンテンツ情報」は、対応する「症状」に応じたコンテンツであって、例えば、対応する「症状」に起因する疾患に代表される症状の内容情報が予め付与されているコンテンツである。すなわち、図８の例では、症状Ｓｙ１に対応するユーザには、第１コンテンツのデータである「ＤＡ１−１」、第２コンテンツのデータである「ＤＡ１−２」および第３コンテンツのデータである「ＤＡ１−３」が対応付けられる例を示す。症状Ｓｙ１に対応するユーザとは、症状Ｓｙ１を自覚している自覚ユーザ、および、症状Ｓｙ１の自覚が無いユーザ（今後、症状Ｓｙ１が現れる可能性のあるユーザ）である。
【００６９】
（制御部１３０について）
図４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。
【００７０】
図４に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、推定部１３２と、予測部１３３と、分析部１３４と、生成部１３５と、通知部１３６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４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４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。
【００７１】
（取得部１３１について）
取得部１３１は、ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、ユーザの行動情報として、ユーザ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、行動情報記憶部１２１に格納する。また、取得部１３１は、同様にして、検索情報や閲覧情報も取得する。
【００７２】
また、取得部１３１は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき病気に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、推定部１３２によってユーザ毎に病気に関する症状があることを自覚しているか否か推定された場合に、自覚ユーザの行動情報を行動情報記憶部１２１から取得する。
【００７３】
また、推定部１３２は、無自覚ユーザか無自覚ユーザでるあるかの推定も行う。したがって、取得部１３１は、自覚ユーザとして症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザ（認知ユーザ）の行動情報を取得する。また、取得部１３１は、自覚ユーザとして前記行動情報に基づき前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザ（無認知ユーザ）の行動情報を取得する。
【００７４】
（推定部１３２について）
推定部１３２は、取得部１３１により行動情報が取得された各ユーザについて、何らかの病気（疾患）に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。具体的には、推定部１３２は、ユーザ毎に当該ユーザの行動情報に基づいて、病気に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。例えば、推定部１３２は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。一例を示すと、推定部１３２は、「血圧が高い」といった症状の内容を検索キーワードとして情報検索しているユーザについて病気に関する症状があることを自覚していると推定する。
【００７５】
また、推定部１３２は、病気に関する症状があることを自覚していると推定したユーザを対象に、症状に起因する疾患が何であるか疾患名等を認知しているか否かも推定する。具体的には、推定部１３２は、自覚ユーザ毎に当該自覚ユーザの行動情報に基づいて、認知しているか否かを推定する。例えば、推定部１３２は、「疾患名を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行った自覚ユーザに対しては、疾患が何であるかまで認知していると推定する。
【００７６】
（予測部１３３について）
予測部１３３は、疾患に関する情報を予測する。例えば、予測部１３３は、自覚ユーザに対応する症状、すなわち自覚ユーザが自覚していると推定される症状から、当該症状に起因する疾患を予測する。例えば、予測部１３３は、自覚ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザについて、可能性のある症状あるいは疾患を予測する。例えば、予測部１３３は、対象ユーザによって入力された入力情報に基づいて、対象ユーザに可能性のある疾患を予測する。例えば、予測部１３３は、症状の内容を示す内容情報と、疾患情報記憶部１２２内の記憶情報とを突き合わせて、症状に起因する疾患を予測する。
【００７７】
（分析部１３４について）
分析部１３４は、取得部１３１により取得された行動情報と、自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性（相関関係）を分析する。例えば、分析部１３４は、自覚ユーザの行動情報と、当該自覚ユーザについて自覚していると推定された症状との間での相関関係を分析する相関分析を行う。例えば、分析部１３４は、症状と、その症状を自覚していると推定されたユーザの行動情報との組合せ毎に、行動情報と症状との間での相関関係を分析する。また、分析部１３４は、相関分析により相関関係にあるとの分析結果を得た症状（内容情報）と行動情報とを対応付けて傾向情報記憶部１２３に格納する。
【００７８】
ここで、推定部１３３は、病気に関する症状の自覚がないユーザである無自覚ユーザがどのユーザであるかも推定することができる。したがって、分析部１３４は、傾向情報記憶部１２３に格納されている行動情報すなわち相関関係にある行動情報と、行動情報記憶部１２１における無自覚ユーザに対応する行動情報とに基づいて、無自覚ユーザの中から、相関関係にある行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する処理も行ってよい。
【００７９】
図１の例を用いて説明すると、分析部１３４は、無自覚ユーザの中から、相関Ｔに対応する行動情報と関連する（例えば、同一のまたは類似する）行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する。具体的には、分析部１３４は、相関Ｔに対応する行動情報、すなわち「食品ＰＤ２−１を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」を示す行動情報と、関連する行動情報を有するユーザを対象ユーザとして特定する。図１の例では、分析部１３４は、ユーザＵ５２を対象ユーザとして特定する。
【００８０】
（生成部１３５について）
生成部１３５は、コンテンツを生成する。具体的には、生成部１３５は、自覚ユーザについて自覚していると推定された症状に基づく所定の情報が表示されるコンテンツを生成する。また、生成部１３５は、自覚ユーザまたは対象ユーザに通知され情報であって症状に基づく所定の情報として、症状に基づく所定の情報が表示されるコンテンツを生成する。
【００８１】
例えば、生成部１３５は、ユーザ操作に応じて段階的に通知されるコンテンツをユーザ操作に応じて生成する。例えば、生成部１３５は、図２で説明した第１コンテンツ、第２コンテンツ、第３コンテンツを生成する。例えば、生成部１３５は、症状の内容を示す内容情報が表示される第１コンテンツを生成する。また、生成部１３５は、第１コンテンツが選択された場合に、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを生成する。また、生成部１３５は、第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第３コンテンツを生成する。例えば、生成部１３５は、第３コンテンツとして、入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案する第３コンテンツを生成する。
【００８２】
（通知部１３６について）
通知部１３６は、取得部１３１により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。具体的には、通知部１３６は、対象ユーザに対して、当該対象ユーザが有する行動情報に対応する（関連する）行動情報が取得された取得元の自覚ユーザについて自覚していると推定された症状に基づく所定の情報を通知する。なお、本実施形態では、「通知する」といった表現は、「提供する」あるいは「配信する」といった表現を含み得るものとする。
【００８３】
また、通知部１３６は、取得部１３１により取得された行動情報のうち、自覚ユーザに対応する症状と傾向に基づく関係にある行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザに対して、傾向に基づく関係にある行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。
【００８４】
また、通知部１３６は、対象ユーザのネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、対象ユーザとして病気に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザに対して、所定の情報を通知する。また、通知部１３６は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、当該無認知ユーザが自覚している症状に基づく所定の情報を通知する。
【００８５】
また、通知部１３６は、所定の情報として、症状の内容が表示されるコンテンツである第１コンテンツを症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定不可能な状態で通知する。かかるユーザは、対象ユーザまたは自覚ユーザである。また、通知部１３６は、第１コンテンツが選択された場合に、所定の情報として、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知する。また、通知部１３６は、所定の情報として、第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第３コンテンツを通知する。例えば、通知部１３６は、第３コンテンツとして、入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツを通知する。
【００８６】
〔４．処理手順〕
次に、図９を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。図９では、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する情報処理のうち、相関関係を分析する分析処理までの処理手順を説明する。図９は、実施形態にかかる情報処理装置１００による分析処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。なお、図９では、適宜、図１の例を用いて説明する。
【００８７】
まず、取得部１３１は、インターネット上での各ユーザの行動を示す行動情報を取得する（ステップＳ１０１）。例えば、取得部１３１は、情報処理装置１００と連携する外部のサーバ装置から行動情報を取得する。例えば、取得部１３１は、行動情報として、購買情報、検索情報、閲覧情報を取得する。なお、取得部１３１は、インターネット上での各ユーザの行動を示す行動情報であれば、どのような行動情報を取得してもよく、購買情報、検索情報、閲覧情報に限定されない。
【００８８】
次に、推定部１３２は、行動情報を取得した各ユーザについて、当該ユーザの行動情報に基づいて、何らかの病気（疾患）に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する（ステップＳ１０２）。例えば、推定部１３２は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。一例を示すと、推定部１３２は、「血圧が高い」といった症状の内容情報を検索キーワードとして情報検索しているユーザについて病気に関する症状があることを自覚していると推定する。
【００８９】
推定部１３２は、取得部１３１により行動情報が取得された各ユーザについて、何らかの病気（疾患）に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。具体的には、推定部１３２は、ユーザ毎に当該ユーザの行動情報に基づいて、病気に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する。例えば、推定部１３２は、「症状について検索する」といった行動を行ったユーザに対して症状があることを自覚していると推定する。一例を示すと、推定部１３２は、「血圧が高い」といった症状の内容を検索キーワードとして情報検索しているユーザについて病気に関する症状があることを自覚していると推定する。
【００９０】
なお、取得部１３１により行動情報が取得されたユーザのうち、自覚ユーザ以外のユーザは、何らかの病気（疾患）に関する症状があることを自覚していないと推定されることから、推定部１３２が自覚ユーザを推定するということは、推定部１３２は、合わせて無自覚ユーザも推定していることになる。例えば、ユーザＵ１１、Ｕ１２、Ｕ１３が「症状Ｓｙ１について検索する」といった検索行動を行っていたとすると、推定部１３２は、ユーザＵ１１〜Ｕ１３は「症状Ｓｙ１があることを自覚している」と推定する。
【００９１】
このような状態において、推定部１３２は、自覚ユーザを認知ユーザ、無認知ユーザに分類し、分類に応じて記憶部に格納する（ステップ１０３）。例えば、推定部１３２は、病気に関する症状があることを自覚していると推定した自覚ユーザを対象に、症状に起因する疾患が何であるか疾患名等を認知しているか否かも推定する。具体的には、推定部１３２は、自覚ユーザ毎に当該自覚ユーザの行動情報に基づいて、認知しているか否かを推定する。例えば、推定部１３２は、「疾患名を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行った自覚ユーザに対しては、疾患が何であるかまで認知していると推定する。
【００９２】
例えば、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３は「疾患名を検索キーワードとして情報検索していない」とすると、推定部１３２は、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３は「症状Ｓｙ１に起因する疾患を認知していない」と推定する。一方、例えば、「症状Ｓｙ２について検索する」といった検索行動を行ったことにより、症状Ｓｙ２を自覚していると推定されたユーザＵ２１およびＵ２２が、「疾患名「ｓｉｃｋＡ」を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行っていたとする。かかる場合、推定部１３２は、自覚ユーザＵ２１およびＵ２２は「症状Ｓｙ２に起因する疾患である疾患ｓｉｃｋＡを認知している」と推定する。そして、このような状態において、推定部１３２は、例えば、図５に示すように、「ユーザ種別」、「疾患に関する分類」に合わせて、行動情報記憶部１２１に各ユーザの行動情報を格納する。
【００９３】
次に、予測部１３３は、自覚ユーザの行動情報に基づいて、当該自覚ユーザの疾患または疾患に関する情報を予測する（ステップＳ１０４）。例えば、予測部１３３は、自覚ユーザに対応する症状、すなわち自覚ユーザが自覚していると推定された症状から、当該症状に起因する疾患を予測する。例えば、予測部１３３は、症状の内容を示す内容情報と、疾患情報記憶部１２２内の記憶情報とを突き合わせて、症状に起因する疾患を予測する。自覚ユーザＵ２１およびＵ２２が「疾患名「ｓｉｃｋＡ」を検索キーワードとして情報検索する」といった行動を行っているといった上記例では、予測部１３３は、自覚ユーザＵ２１およびＵ２２は疾患ｓｉｃｋＡである可能性があることを予測する。
【００９４】
次に、分析部１３４は、自覚ユーザの行動情報と、自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性（相関関係）を分析する（ステップＳ１０５）。例えば、分析部１３４は、症状と、その症状を自覚していると推定されたユーザの行動情報との組合せ毎に、行動情報と症状との間での相関関係を分析する。例えば、分析部１３４は、相関分析により、症状Ｓｙ１があることを自覚している自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３は、食品ＰＤ２−１および医薬品ＰＤ２−２を購入する傾向にあるとの分析結果を得たものとする。かかる分析結果は、「食品ＰＤ２−１を購入すること」および「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」と、症状Ｓｙ１（あるいは、症状Ｓｙ１があることを自覚していると推定されるユーザ）とは相関関係（「相関Ｔ」とする）にあることを示す。
【００９５】
また、分析部１３４は、相関関係にある行動情報と症状との組合せを検出し、検出した組合せに含まれる行動情報と症状を示す内容情報とを対応付けて格納する（ステップＳ１０６）。上記例の場合、分析部１３４は、「食品ＰＤ２−１を購入すること」および「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」と、症状Ｓｙ１（あるいは、症状Ｓｙ１があることを自覚していると推定されるユーザ）とは相関関係にあることを検出するため、この行動情報と内容情報とを対応付けて傾向情報記憶部１２３に格納する。
【００９６】
〔５．処理手順〕
次に、図１０を用いて、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する情報処理の手順について説明する。図１０では、実施形態にかかる情報処理装置１００が実行する情報処理のうち、分析処理以降の通知処理の処理手順を説明する。図１０は、実施形態にかかる情報処理装置１００による通知処理にかかる処理手順を示すフローチャートである。なお、図１０では、適宜、図１の例を用いて説明する。なお、図１０に示す情報処理は、図９に示す情報処理とは別のタイミングで行われてよい。
【００９７】
例えば、分析部１３４は、図９に示すステップＳ１０２で推定された無自覚ユーザの中から、相関関係にある行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する（ステップＳ２０１）。具体的には、分析部１３４は、傾向情報記憶部１２３に格納されている行動情報すなわち相関関係にある行動情報と、行動情報記憶部１２１における無自覚ユーザに対応する行動情報とに基づいて、相関関係にある行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザを特定する。
【００９８】
例えば、分析部１３４は、行動情報記憶部１２１を参照し、相関Ｔに対応する行動情報、すなわち「食品ＰＤ２−１を購入すること」を示す行動情報、および、「医薬品ＰＤ２−２を購入すること」を示す行動情報と関連する行動情報を有するユーザが存在するか否かを判定する。分析部１３４は、相関Ｔに対応する行動情報と関連する行動情報を有するユーザが存在場合には、かかるユーザを対象ユーザとして特定する。図１の例によると、例えば、分析部１３４は、ユーザＵ５２を対象ユーザとして特定する。このようなことから、対象ユーザＵ５２には、相関Ｔに対応する行動情報を有する自覚ユーザ、すなわち自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３の症状Ｓｙ１と同様の症状が現れる可能性があることが示唆される。
【００９９】
通知部１３６は、対象ユーザが特定された場合には、その対象ユーザの行動情報と関連する行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく情報として、第１コンテンツを通知する（ステップＳ２０２）。例えば、通知部１３６は、端末装置１０から第１コンテンツの配信要求を受信した場合に、第１コンテンツを通知する。対象ユーザＵ５２および図２を例に説明する。通知部１３６は、対象ユーザＵ５２の端末装置１０から、ポータルサイトＰ１に含まれる表示枠Ｆ１に表示すべきコンテンツの配信要求を受信すると、生成部１３５に第１コンテンツの生成を指示する。
【０１００】
生成部１３５は、通知部１３６からの指示に応じて、第１コンテンツを生成する。例えば、生成部１３５は、対象ユーザＵ５２に現れる可能性がある症状／または既に表れているが気にしていない症状（結果的に自覚していないと推測される症状）である症状Ｓｙ１の内容を示す内容情報が表示されるようなコンテンツＣ１（第１コンテンツの一例）を生成する。このとき、生成部１３５は、症状Ｓｙ１に起因する疾患の疾患名は表示されないようにコンテンツＣ１を生成する。つまり、生成部１３５は、疾患名を対象ユーザＵ５２が特定不可能なコンテンツＣ１を生成する。
【０１０１】
通知部１３６は、生成部１３５により生成されたコンテンツＣ１を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図２（ａ）に示すように、内容情報を含むコンテンツＣ１が表示枠Ｆ１内に表示されるようにポータルサイトＰ１を表示する。
【０１０２】
また、通知部１３６は、第１コンテンツが選択されたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。通知部１３６は、第１コンテンツが選択されていない場合には（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、選択されるまで待機する。一方、通知部１３６は、第１コンテンツが選択された場合には（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知する（ステップＳ２０４）。
【０１０３】
例えば、通知部１３６は、コンテンツＣ１が対象ユーザＵ５２により選択（例えば、タップやクリック）されたことを検知すると、生成部１３５に第２コンテンツの生成を指示する。例えば、生成部１３５は、心当たりのある症状について対象ユーザＵ５２に入力させるためのコンテンツＣ２（第２コンテンツの一例）を生成する。例えば、生成部１３５は、症状Ｓｙ１から予測される疾患の代表的な症状の内容を示す内容情報の中から、心当たりのある症状に対応する内容情報を選択させるためのコンテンツＣ２を生成する。
【０１０４】
通知部１３６は、生成部１３５により生成されたコンテンツＣ２を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図２（ｂ）に示すように、端末装置１０は、図２（ｂ）に示すように、コンテンツＣ２を表示する。
【０１０５】
このような状態において、通知部１３６は、第２コンテンツで回答されたか否かを判定する（ステップＳ２０５）。通知部１３６は、第２コンテンツで回答されていない場合には（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、回答されるまで待機する。一方、通知部１３６は、第２コンテンツで回答された場合には（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第３コンテンツを通知する（ステップＳ２０６）。
【０１０６】
例えば、対象ユーザＵ５２が図２（ｂ）に示すように内容情報を選択し、また「次へ」ボタンを押下したとする。かかる場合、通知部１３６は、コンテンツＣ２において対象ユーザＵ５２により入力（選択）された入力情報を受信する。そして、通知部１３６は、受信した入力情報を予測部１３３に送信する。そうすると、予測部１３３は、入力情報に基づいて、対象ユーザＵ５２が罹患している／または罹患する可能性のある疾患を最終予測する。ここでは、予測部１３３は、対象ユーザＵ５２は疾患ｓｉｃｋＡに罹患する可能性があると予測したとする。また、予測部１３３は、対象ユーザＵ５２には疾患ｓｉｃｋＡに関する症状が今後現れると予測したとする。かかる場合、予測部１３３は、予測した予測情報を生成部１３５に送信する。
【０１０７】
そして、生成部１３５は、疾患ｓｉｃｋＡに関する情報が表示されるようなコンテンツＣ３（第３コンテンツの一例）を生成する。例えば、生成部１３５は、疾患名すなわち疾患ｓｉｃｋＡとともに、疾患ｓｉｃｋＡの専門医療機関を受診するよう提案する提案情報が表示されるようなコンテンツＣ３を生成する。
【０１０８】
通知部１３６は、生成部１３５により生成されたコンテンツＣ３を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図２（ｃ）に示すように、コンテンツＣ３を表示する。
【０１０９】
なお、不図示であるが、情報処理装置１００は、例えば、図２（ｃ）において「医療機関の案内はコチラから」を示されたボタンが押下された場合には、対象ユーザＵ５２の所在地情報（例えば、現住所あるいは現在位置）に基づいて、疾患ｓｉｃｋＡに対応する診療科を有する医療機関を検索する。例えば、情報処理装置１００は、対象ユーザＵ５２の所在地からより近くにある医療機関を検索する。そして、情報処理装置１００は、検索した検索結果を含むコンテンツを端末装置１０に配信する。
【０１１０】
〔６．変形例〕
実施形態にかかる情報処理装置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。
【０１１１】
〔６−１．無認知ユーザへの情報通知〕
上記の実施形態では、情報処理装置１００が対象ユーザに対して情報通知する例を示した。しかし、情報処理装置１００は、自覚ユーザに対しても情報通知を行ってよい。例えば、通知部１３６は、自覚ユーザのうち、当該自覚ユーザに対応する症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、この症状に基づく所定の情報を通知する。例えば、図１の例では、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３はいずれも無認知ユーザに分類される。
【０１１２】
この例を用いると、通知部１３６は、図２を用いて説明した対象ユーザＵ５２への情報通知と、同様の情報通知を自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３に対しても行うことができる。自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３は、症状Ｓｙ１があることを自覚していると推定されている。したがって、通知部１３６は、図２で説明したように、症状Ｓｙ１に基づく情報として、コンテンツＣ１（第１コンテンツ）、コンテンツＣ（第２コンテンツ）、コンテンツＣ３（第３コンテンツ）を、自覚ユーザＵ１１〜Ｕ１３それそれの操作に応じて、段階的に通知する。
【０１１３】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、症状の自覚はあってもそれがどのような疾患によることまでは認知できていないユーザに対して、症状に起因する疾患を認知させることができるため、疾患の早期発見や早期治療に貢献することができる。
【０１１４】
〔６−２．認知ユーザへの情報通知〕
また、通知部１３６は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザである認知ユーザに対して、当該認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知してもよい。通知部１３６は、無認知ユーザに対しては、第１コンテンツから第３コンテンツを段階的に通知する例を示した。しかし、通知部１３６は、自覚ユーザのうち認知ユーザに通知する場合には、第４コンテンツおよび第５コンテンツを順に通知する。
【０１１５】
第４コンテンツは、症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって所定のページ内に広告コンテンツ（例えば、バナー広告）のような態様で表示されるコンテンツである。第５コンテンツは、第４コンテンツが選択された場合に、疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである。
【０１１６】
ここで、図５に示すように、推定部１３２あが、自覚ユーザＵ２１およびＵ２２は「症状Ｓｙ２に起因する疾患である疾患ｓｉｃｋＡを認知している」と推定した場合を例に、図１１を用いて説明する。図１１は、変形例にかかる情報通知の一例を示す図である。自覚ユーザＵ２１およびＵ２２は、認知ユーザでもある。
【０１１７】
通知部１３６は、自覚ユーザＵ２１の端末装置１０から、ポータルサイトＰ１に含まれる表示枠Ｆ１に表示すべきコンテンツの配信要求を受信すると、生成部１３５に第４コンテンツの生成を指示する。
【０１１８】
生成部１３５は、通知部１３６からの指示に応じて、第４コンテンツを生成する。例えば、生成部１３５は、自覚ユーザＵ２１が認知していると推定された疾患ｓｉｃｋＡ、および、疾患ｓｉｃｋＡに代表される症状（あるいは、自覚ユーザＵ２１が自覚していると推定された症状Ｓｙ２）の内容情報が表示されるようなコンテンツＣ４（第４コンテンツの一例）を生成する。
【０１１９】
通知部１３６は、生成部１３５により生成されたコンテンツＣ４を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図１１（ａ）に示すように、コンテンツＣ４が表示枠Ｆ１内に表示されるようにポータルサイトＰ１を表示する。
【０１２０】
このような状態において、第４コンテンツが選択された場合には、通知部１３６は、疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第５コンテンツを通知する。例えば、自覚ユーザＵ２１がコンテンツＣ４を選択したとする。かかる場合、通知部１３６は、コンテンツＣ５（第５コンテンツの一例）を生成するよう生成部１３５に指示する。生成部１３５は、自覚ユーザＵ２１が認知していると推定された疾患ｓｉｃｋＡに対応する医療機関での受診を提案するコンテンツＣ５を生成する。
【０１２１】
通知部１３６は、生成部１３５により生成されたコンテンツＣ５を端末装置１０に配信する。これにより、端末装置１０は、図１１（ｂ）に示すように、コンテンツＣ５を表示する。
【０１２２】
例えば、症状の自覚があり、その症状に対応する疾患まで認知しても具体的な対策を取っていないユーザもいる。実施形態にかかる情報処理装置１００は、このようなユーザに対して、症状改善や疾患の早期治療に向けて行動を起こさせるためのきっかけを与えることができる。
【０１２３】
〔６−３．対象ユーザへの情報通知〕
また、通知部１３６は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、病気に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザが、認知ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する場合には、認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。
【０１２４】
例えば、対象ユーザＵ５３が、疾患を認知している自覚ユーザＵ２１と関連する行動情報を有していたとする。かかる場合、これまでの例では、通知部１３６は、対象ユーザＵ５３に対して、自覚ユーザＵ２１に対応する症状Ｓｙ２に関する情報として、第１コンテンツから第３コンテンツを段階的に通知する。しかし、通知部１３６は、図１１で説明したように、第４コンテンツおよび第５コンテンツを順に通知してもよい。これは、対象ユーザＵ５３が、疾患を認知している自覚ユーザＵ２１と関連する行動情報を有しているということは、対象ユーザＵ５３は、疾患を認知している可能性が高いと考えられるためである。
【０１２５】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、例えば、疾患まで認知しても具体的な対策を取っていないようなユーザに対して、症状改善や疾患の早期治療に向けて行動を起こさせるためのきっかけを与えることができる。
【０１２６】
〔６−４．疾患名の通知について〕
上記の実施形態では、通知部１３６が、第１コンテンツを症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定不可能な状態で通知する例を示した。しかし、通知部１３６は、症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定可能な状態で通知してもよい。具体的には、通知部１３６は、第１コンテンツとして、症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツを通知してもよい。
【０１２７】
この場合、通知部１３６は、ユーザがその疾患に罹患していることを決めつけるような形で疾患名を通知するのではなく、ユーザに対してその疾患の有無について問いかける質問形式で疾患名を通知することが好ましい。これまでの例を用いると、通知部１３６は、対象ユーザＵ５２に対して、「あなたはｓｉｃｋＡをご存知ですか？」といった形で、質問形式で疾患名「ｓｉｃｋＡ」が表示される第１コンテンツを通知してもよい。なお、通知部１３６は、第４コンテンツについても同様の形式で通知してもよい。
【０１２８】
例えば、疾患名の表示され方によっては、病名を宣告されているようでこれを快く思わないユーザもいる。こうした場合、上記のような質問形式であれば、ユーザは自分自身に病名を宣告されているような印象を受けない。このようなことから、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザへの心象を悪化させず、また、不安をあおることのないコンテンツを通知することができる。
【０１２９】
〔７．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処理装置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、情報処理装置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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
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。
【０１３２】
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。
【０１３３】
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。
【０１３４】
例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置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。
【０１３５】
〔８．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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
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。
【０１３８】
〔９．効果〕
実施形態にかかる情報処理装置１００は、取得部１３１と、通知部１３６とを有する。取得部１３１は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を取得する。通知部１３６は、取得部１３１により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、症状に基づく所定の情報を通知する。
【０１３９】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに対して疾患に関する情報を適切に提供することができる。
【０１４０】
また、取得部１３１は、自覚ユーザとして行動情報に基づき症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザの行動情報、または、自覚ユーザとして行動情報に基づき症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザの行動情報を取得する。
【０１４１】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、同じ自覚ユーザでも症状に起因する疾患を認知しているユーザ、症状に起因する疾患を認知していないユーザとで行動情報の違いを検知することができるため、例えば、対象ユーザが症状に起因する疾患を認知しているか否かを判断することができる。
【０１４２】
また、取得部１３１は、行動情報として、自覚ユーザの検索行動に関する情報である検索情報、自覚ユーザの購買行動に関する情報である購買情報、または、自覚ユーザの閲覧行動に関する情報である閲覧情報を取得する。
【０１４３】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、各種の行動情報を取得することができるため、傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを高精度に推定することができる。
【０１４４】
また、実施形態にかかる情報処理装置１００は、分析部１３４をさらに有する。分析部１３４は、取得部１３１により取得された行動情報と、自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性を分析する。また、通知部１３６は、取得部１３１により取得された行動情報のうち、自覚ユーザに対応する症状と傾向に基づく関係にある行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザに対して、傾向に基づく関係にある行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。
【０１４５】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、症状に自覚がないため疾患の発症に自覚が無いユーザ、あるいは、疾患が発症する可能性があるユーザを高精度に特定することができるとともに、かかるユーザに対して疾患の可能性を効果的に認識させることができる。またこの結果、情報処理装置１００は、例えば、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。
【０１４６】
また、通知部１３６は、対象ユーザのネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、対象ユーザとして傷病に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザに対して、所定の情報を通知する。
【０１４７】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、症状に自覚がないため疾患の発症に自覚が無いユーザ、あるいは、疾患が発症する可能性があるユーザを高精度に特定することができるとともに、かかるユーザに対して疾患の可能性を効果的に認識させることができる。またこの結果、情報処理装置１００は、例えば、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。
【０１４８】
また、通知部１３６は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、当該無認知ユーザが自覚している症状に基づく所定の情報を通知する。
【０１４９】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、症状の自覚があってもその症状の原因となる病気までは認知しておらず、例えば、症状を軽視しているようなユーザに対して、的確に疾患を認知させることができる。
【０１５０】
また、通知部１３６は、所定の情報として、症状の内容が表示されるコンテンツである第１コンテンツを、症状に起因する疾患の疾患名をユーザが特定不可能な状態で通知する。
【０１５１】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、第１コンテンツの訴求力を高めることができる。
【０１５２】
また、通知部１３６は、第１コンテンツが選択された場合に、所定の情報として、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知する。
【０１５３】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザ側から直接症状に関する情報を取得することができるため、ユーザに可能性のある疾患を高精度に予測することができる。
【０１５４】
また、通知部１３６は、所定の情報として、第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第３コンテンツを通知する。
【０１５５】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、ユーザに対して疾患の可能性があることを効果的に認識させることができる。
【０１５６】
また、通知部１３６は、第３コンテンツとして、入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツを通知する。
【０１５７】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。
【０１５８】
また、通知部１３６は、自覚ユーザのうち症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザである認知ユーザに対して、当該認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。
【０１５９】
例えば、自身の疾患を認知していても具体的な対策を取っていないユーザもいる。実施形態にかかる情報処理装置１００は、第三者的な立場から、症状改善や疾患の早期治療に向けて行動を起こさせるためのきっかけを与えることができる。
【０１６０】
また、通知部１３６は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、対象ユーザとして傷病に関する症状の自覚が無いと推定された対象ユーザが、認知ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する場合には、認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する。
【０１６１】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、対象ユーザは症状に起因する疾患を認知している可能性が高いため、第２コンテンツに対して情報入力を行わす操作を省略して、疾患に対応する医療機関等の情報をよりスムーズに提供することができる。
【０１６２】
また、通知部１３６は、症状に基づく所定の情報として、症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツである第４コンテンツを通知する。
【０１６３】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、第４コンテンツの訴求力を高めることができる。
【０１６４】
また、通知部１３６は、第４コンテンツが選択された場合に、疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第５コンテンツを通知する。
【０１６５】
これにより、実施形態にかかる情報処理装置１００は、疾患の早期発見に貢献することができるためユーザの快適な日常生活に貢献することができる。
【０１６６】
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。
【０１６７】
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】
【０１６８】
１  情報処理システム
１０  端末装置
６０  外部サーバ
１００  情報処理装置
１２１  行動情報記憶部
１２２  疾患情報記憶部
１２３  傾向情報記憶部
１２４  コンテンツ情報記憶部
１３１  取得部
１３２  推定部
１３３  予測部
１３４  分析部
１３５  生成部
１３６  通知部
【図１】
2019153228.tif 000003
【図２】
2019153228.tif 000004
【図３】
2019153228.tif 000005
【図４】
2019153228.tif 000006
【図５】
2019153228.tif 000007
【図６】
2019153228.tif 000008
【図７】
2019153228.tif 000009
【図８】
2019153228.tif 000010
【図９】
2019153228.tif 000011
【図１０】
2019153228.tif 000012
【図１１】
2019153228.tif 000013
【図１２】
2019153228.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】平成30年9月20日(2018.9.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶される行動情報が、傷病に関する症状があることを自覚しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記行動情報を取得されたユーザが傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する推定部と、
前記行動情報を取得されたユーザのうち、前記推定部により前記傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を前記記憶部から取得する取得部と、
前記取得部により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知部と
を有し、
前記通知部は、前記対象ユーザとして、前記推定部により傷病に関する症状を自覚していないと推定された対象ユーザに対して、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第１コンテンツを通知し、前記対象ユーザによって前記第１コンテンツが選択された場合に、自覚症状について前記対象ユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知し、前記第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第３コンテンツを通知する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記記憶部に記憶される行動情報であって、前記自覚ユーザの行動情報が、前記症状に起因する疾患を認知しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記自覚ユーザが前記症状に起因する疾患を認知しているか否かを推定し、
前記取得部は、前記自覚ユーザとして、前記推定部により前記症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザの行動情報、または、前記自覚ユーザとして、前記推定部により前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザの前記行動情報を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記行動情報として、前記自覚ユーザの検索行動に関する情報である検索情報、前記自覚ユーザの購買行動に関する情報である購買情報、または、前記自覚ユーザの閲覧行動に関する情報である閲覧情報を取得する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記取得部により取得された行動情報と、前記自覚ユーザに対応する症状に関する情報との間での傾向に基づく関係性を分析する分析部をさらに有し、
前記通知部は、前記取得部により取得された行動情報のうち、前記自覚ユーザに対応する症状と前記傾向に基づく関係にある行動情報と関連する行動情報を有する対象ユーザに対して、前記傾向に基づく関係にある行動情報が取得された取得元の自覚ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推定部は、前記記憶部に記憶される行動情報であって、前記自覚ユーザの行動情報が、前記症状に起因する疾患を認知しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記自覚ユーザが前記症状に起因する疾患を認知しているか否かを推定し、
前記通知部は、前記自覚ユーザのうち前記症状に起因する疾患を認知していないと推定されたユーザである無認知ユーザに対して、当該無認知ユーザが自覚している症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記通知部は、前記所定の情報として、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第１コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記通知部は、前記第１コンテンツが選択された場合に、前記所定の情報として、自覚症状についてユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記通知部は、前記所定の情報として、前記第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された予測情報が表示されるコンテンツである第３コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記通知部は、前記第３コンテンツとして、前記入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記推定部は、前記記憶部に記憶される行動情報であって、前記自覚ユーザの行動情報が、前記症状に起因する疾患を認知しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記自覚ユーザが前記症状に起因する疾患を認知しているか否かを推定し、
前記通知部は、前記自覚ユーザのうち前記症状に起因する疾患を認知していると推定されたユーザである認知ユーザに対して、当該認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記通知部は、ネットワーク上における行動を示す行動情報に基づき、前記対象ユーザとして傷病に関する症状を自覚していないと推定された対象ユーザが、前記認知ユーザの行動情報と関連する行動情報を有する場合には、前記認知ユーザに対応する症状に基づく所定の情報を通知する
ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記通知部は、前記症状に基づく所定の情報として、前記症状に起因する疾患の疾患名が表示されるコンテンツである第４コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項１０または１１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記通知部は、前記第４コンテンツが選択された場合に、前記疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第５コンテンツを通知する
ことを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を記憶部に記憶する工程と、
前記記憶部に記憶される行動情報が、傷病に関する症状があることを自覚しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記行動情報を取得されたユーザが傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する推定工程と、
前記行動情報を取得されたユーザのうち、前記推定工程により前記傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を前記記憶部から取得する取得工程と、
前記取得工程により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知工程と
を含み、
前記通知工程は、前記対象ユーザとして、前記推定部により傷病に関する症状を自覚していないと推定された対象ユーザに対して、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第１コンテンツを通知し、前記対象ユーザによって前記第１コンテンツが選択された場合に、自覚症状について前記対象ユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知し、前記第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第３コンテンツを通知する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
ネットワーク上におけるユーザの行動を示す行動情報を記憶部に記憶する手順と、
前記記憶部に記憶される行動情報が、傷病に関する症状があることを自覚しているユーザが行う傾向にある行動を示すか否かに応じて、前記行動情報を取得されたユーザが傷病に関する症状があることを自覚しているか否かを推定する推定手順と、
前記行動情報を取得されたユーザのうち、前記推定手順により前記傷病に関する症状があることを自覚していると推定されたユーザである自覚ユーザの行動情報を前記記憶部から取得する取得手順と、
前記取得手順により取得された行動情報と関連する行動情報を有するユーザである対象ユーザに対して、前記症状に基づく所定の情報を通知する通知手順と
をコンピュータに実行させ、
前記通知手順は、前記対象ユーザとして、前記推定部により傷病に関する症状を自覚していないと推定された対象ユーザに対して、前記症状の内容が表示されるコンテンツである第１コンテンツを通知し、前記対象ユーザによって前記第１コンテンツが選択された場合に、自覚症状について前記対象ユーザに入力させるためのコンテンツである第２コンテンツを通知し、前記第２コンテンツに入力された入力情報に基づき予測された疾患の疾患名が表示されるコンテンツであって当該疾患に対応する医療機関での受診を提案するコンテンツである第３コンテンツを通知する
ことを特徴とする情報処理プログラム。