(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記医師の嗜好性を推定する推定部とを有し、
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記プロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記プロモーションのための情報を入手する経路に対する前記医師の嗜好性である情報入手経路嗜好性を推定する、
推定装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を更に取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報入手経路嗜好性を推定する、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報入手経路嗜好性を推定する、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を更に取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報入手経路嗜好性を推定する、
請求項１〜３のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項５】
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記医師の嗜好性を推定する推定部とを有し、
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記プロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記プロモーションのために提供される情報の内容に対する前記医師の嗜好性である情報内容嗜好性を推定する、
推定装置。
【請求項６】
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を更に取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報内容嗜好性を推定する、
請求項５に記載の推定装置。
【請求項７】
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報内容嗜好性を推定する、
請求項５又は６に記載の推定装置。
【請求項８】
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
製薬会社の担当者がプロモーションのために前記医師を訪問する訪問営業の有無と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記訪問営業の有無を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定する推定部とを有し、
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定する、
推定装置。
【請求項９】
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師が勤務する医療施設における病床の数に関する医療施設病床数情報を更に取得し、
前記推定部は、前記医療施設病床数情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定する、
請求項８に記載の推定装置。
【請求項１０】
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定する、
請求項８又は９に記載の推定装置。
【請求項１１】
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
前記医師による所定の医薬品の使用傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記所定の医薬品の使用傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する推定部とを有し、
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
推定装置。
【請求項１２】
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
請求項１１に記載の推定装置。
【請求項１３】
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を更に取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
請求項１１又は１２に記載の推定装置。
【請求項１４】
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社のプロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を更に取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の推定装置。
【請求項１５】
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
前記医師による医薬品の新製品の積極的な採用の傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記新製品の積極的な採用の傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する推定部とを有し、
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する、
推定装置。
【請求項１６】
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を更に取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する、
請求項１５に記載の推定装置。
【請求項１７】
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記製薬会社のプロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を更に取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する、
請求項１５又は１６に記載の推定装置。
【請求項１８】
請求項１〜１７のいずれか一項に記載の推定装置と、
端末装置とを有し、
前記端末装置は、前記医師関連情報又は前記医師関連情報を取得するための参照情報を含んだ推定要求を、前記推定装置に送信し、
前記推定装置の前記取得部は、前記端末装置から受信した前記推定要求に基づいて、前記推定部の推定に用いる前記医師関連情報を取得し、
前記推定装置は、前記推定部による推定結果が含まれた提供情報を前記端末装置に送信する提供部を有する、
推定システム。
【請求項１９】
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されており、
前記取得工程において、前記医師関連情報として、前記プロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を取得し、
前記推定工程において、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記プロモーションのための情報を入手する経路に対する前記医師の嗜好性である情報入手経路嗜好性を推定する、
推定方法。
【請求項２０】
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されており、
前記取得工程において、前記医師関連情報として、前記プロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を取得し、
前記推定工程において、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記プロモーションのために提供される情報の内容に対する前記医師の嗜好性である情報内容嗜好性を推定する、
推定方法。
【請求項２１】
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、製薬会社の担当者がプロモーションのために前記医師を訪問する訪問営業の有無を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記訪問営業の有無と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記訪問営業の有無を前記医師関連情報から推定するように生成されており、
前記取得工程は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を取得することを含み、
前記推定工程は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定することを含む、
推定方法。
【請求項２２】
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、前記医師による所定の医薬品の使用傾向を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記所定の医薬品の使用傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記所定の医薬品の使用傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されており、
前記取得工程において、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を取得し、
前記推定工程において、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
推定方法。
【請求項２３】
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、前記医師による医薬品の新製品の積極的な採用の傾向を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記新製品の積極的な採用の傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記新製品の積極的な採用の傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されており、
前記取得工程において、前記医師関連情報として、製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を取得し、
前記推定工程において、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する、
推定方法。
【請求項２４】
１以上のコンピュータを、請求項１〜１７のいずれか一項に記載の推定装置における前記取得部及び前記推定部として機能させるためのプログラム。
【請求項２５】
１以上のコンピュータを、請求項１８に記載の推定システムにおける前記取得部、前記推定部及び前記提供部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定システム、推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
厚生労働省が所管する医療機能情報提供制度は、病院などに対して、医療機能に関する一定の情報（診療科目、診療日、診療時間、対応可能な疾患・治療内容など）を都道府県知事に報告することを義務付けており、都道府県はそれらの情報をホームページなどで住民に公開している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
他方、製薬会社が自社の製品（医薬品など）を普及させるために行う営業活動においては、医師のターゲティングが重要であり、ターゲティングの精度を高める情報として、例えば製薬会社のプロモーションに対する医師の嗜好性などを把握することが要望されている。しかしながら、上記の医療機能情報提供制度により公開される情報は、住民・患者による医療機関の適切な選択を支援することを目的としたものであり、医師の嗜好性のように製薬会社の営業活動で有用な医師の情報はあまり含まれていない。従来、このような情報は、アンケートによって個々の医師から直接入手するしかなく、アンケートを行っていない大部分の医師については、このような情報を得ることができないという問題があった。
【０００４】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定することができる推定装置、推定システム、推定方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様は、医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記製薬会社の担当者が前記プロモーションのために前記医師を訪問する訪問営業の有無と前記医師関連情報との相関関係に基づいて前記訪問営業の有無を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記医師の嗜好性又は前記訪問営業の有無を推定する推定部とを有する推定装置である。
【０００６】
本発明の第２の態様は、医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、前記医師による所定の医薬品の使用傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記所定の医薬品の使用傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記医師による医薬品の新製品の積極的な採用の傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記新製品の積極的な採用の傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向又は前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する推定部とを有する推定装置である。
【０００７】
本発明の第３の態様は、医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、前記医師の専門分野と、前記取得部が取得する前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の専門分野を前記医師関連情報から推定するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する推定部とを有し、前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を取得し、前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する、推定装置である。
【０００８】
本発明の第４の態様は、本発明の一つの態様である上記推定装置と、端末装置とを有し、前記端末装置は、前記医師関連情報又は前記医師関連情報を取得するための参照情報を含んだ推定要求を、前記推定装置に送信し、前記推定装置の前記取得部は、前記端末装置から受信した前記推定要求に基づいて、前記推定部の推定に用いる前記医師関連情報を取得し、前記推定装置は、前記推定部による推定結果が含まれた提供情報を前記端末装置に送信する提供部を有する、推定システムである。
【０００９】
本発明の第５の態様は、１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性を推定するか、又は、前記製薬会社の担当者が前記プロモーションのために前記医師を訪問する訪問営業の有無を推定する推定工程とを有し、前記モデルは、前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記訪問営業の有無と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記訪問営業の有無を前記医師関連情報から推定するように生成されている、推定方法である。
【００１０】
本発明の第６の態様は、１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、前記医師による所定の医薬品の使用傾向を推定するか、又は、前記医師による医薬品の新製品の積極的な採用の傾向を推定する推定工程とを有し、前記モデルは、前記所定の医薬品の使用傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記所定の医薬品の使用傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記新製品の積極的な採用の傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記新製品の積極的な採用の傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されている、推定方法である。
【００１１】
本発明の第７の態様は、１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する推定工程とを有し、前記モデルは、前記医師の専門分野と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の専門分野を前記医師関連情報から推定するように生成されており、前記取得工程において、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を取得し、前記推定工程において、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する、推定方法である。
【００１２】
本発明の第８の態様は、１以上のコンピュータを、本発明の一つの態様に係る上記推定装置における前記取得部及び前記推定部として、又は、本発明の一つの態様に係る上記推定システムにおける前記取得部、前記推定部及び前記提供部として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定することができる推定装置、推定システム、推定方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本実施形態に係る推定システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２Ａは、モデルの生成方法を説明するためのフローチャートである。図２Ｂは、推定対象情報の推定方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】図３は、本実施形態に係る推定装置の第１の構成例を示す図である。
【図４】図４は、本実施形態に係る推定装置の第２の構成例を示す図である。
【図５】図５は、本実施形態に係る推定装置の第３の構成例を示す図である。
【図６】図６は、本実施形態に係る推定装置の第４の構成例を示す図である。
【図７】図７は、本実施形態に係る推定装置の第５の構成例を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態に係る推定装置の第６の構成例を示す図である。
【図９】図９は、本実施形態に係る推定装置の第７の構成例を示す図である。
【図１０】図１０は、本実施形態に係る推定装置の第８の構成例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施形態に係る推定装置の第９の構成例を示す図である。
【図１２】図１２は、本実施形態に係る推定装置の第１０の構成例を示す図である。
【図１３】図１３は、本実施形態に係る推定装置の第１１の構成例を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施形態に係る推定装置の第１２の構成例を示す図である。
【図１５】図１５は、本実施形態に係る推定装置の第１３の構成例を示す図である。
【図１６】図１６は、本実施形態に係る推定装置の第１４の構成例を示す図である。
【図１７】図１７は、本実施形態に係る推定装置の第１５の構成例を示す図である。
【図１８】図１８は、本実施形態に係る推定装置の第１６の構成例を示す図である。
【図１９】図１９は、本実施形態に係る推定装置の第１７の構成例を示す図である。
【図２０】図２０は、本実施形態に係る推定装置の第１８の構成例を示す図である。
【図２１】図２１は、本実施形態に係る推定装置の第１９の構成例を示す図である。
【図２２】図２２は、本実施形態に係る推定装置の第２０の構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、本実施形態に係る推定システムの構成の一例を示す図である。図１に示す推定システムは、推定装置１と端末装置３を有する。推定装置１は、インターネットなどのネットワーク９に接続されており、１以上のユーザの端末装置３からネットワーク９を介してアクセス可能である。推定装置１は、端末装置３から受信したユーザの要求に従って、特定の医師（一人若しくは複数人）についての情報（例えば、製薬会社のプロモーションに対する嗜好性など）を推定し、推定した情報を端末装置３に送信する。以下の説明では、推定装置１において推定する医師の情報を「推定対象情報」と記す場合がある。
【００１６】
推定装置１は、例えばＷｅｂサーバなどのサーバ装置として動作し、端末装置３のディスプレイにユーザーインターフェースとしての画面を表示させる。この画面の案内に促されてキーボードやマウスなどの入力装置によりユーザの要求が入力されると、端末装置３は、入力されたユーザの要求を推定装置１に送信する。
【００１７】
端末装置３が推定装置１へ送信するユーザの要求のうち、特定の医師についての推定対象情報を推定するように求める要求を、以下では「推定要求」と呼ぶ。推定要求は、推定装置１において特定の医師についての推定対象情報を推定する推定処理に用いられる医師関連情報、又は、推定装置１において医師関連情報を取得するための参照情報を含む。医師関連情報は、特定の医師（推定対象情報を推定される医師）に関連する情報であり、例えばプロモーション用のウェブサイトの閲覧履歴などを含む。推定要求は、推定処理に用いられる医師関連情報をそのまま含んでいてもよいし、医師関連情報の少なくとも一部については、実体の情報の代わりに参照情報を含んでいてもよい。
【００１８】
例えば、推定装置１は、推定対象の候補となる医師の一覧表を端末装置３に送信し、端末装置３の画面に表示させる。この医師の一覧表は、例えば、端末装置３から推定装置１へ送信されたユーザの要求（推定対象の候補とする医師の条件）を基に、既存のデータベース（例えば後述する医師関連情報データベース２３など）から推定装置１が抽出したものである。端末装置３は、推定装置１から受信した医師の一覧表をディスプレイに表示し、この一覧表の中からユーザの入力操作により選択された特定の医師を示す情報を参照情報として取得する。端末装置３は、当該参照情報（一覧表中の特定の医師を示す情報）を含む推定要求を推定装置１に送信する。
【００１９】
また、端末装置３は、このような医師の一覧表からではなく、ユーザの入力操作によって直接入力された参照情報を推定装置１に送信してもよい。
【００２０】
推定装置１は、端末装置３から推定要求を受信すると、受信した推定要求に基づいて医師関連情報を取得する。例えば推定装置１は、受信した推定要求に医師関連情報が含まれている場合、これをそのまま取得する。また、推定装置１は、推定要求に参照情報が含まれている場合、参照情報を参照して医師関連情報を取得する。例えば、参照情報が特定の医師を示す情報の場合、この特定の医師についての医師関連情報を既存のデータベース（例えば後述する医師関連情報データベース２３など）から取得する。推定装置１は、特定の医師について取得した医師関連情報を基に、この特定の医師についての推定対象情報（製薬会社のプロモーションに対する嗜好性など）を推定する。推定装置１は、この推定対象情報の推定結果が含まれた提供情報を端末装置３に送信する。端末装置３は、推定装置１から受信した提供情報に含まれる推定装置１の推定対象情報の推定結果を、例えばディスプレイの画面などに出力する。
【００２１】
なお、端末装置３から推定装置１へ送信する推定要求は、推定対象として実在する医師を指定するものに限定されない。例えば端末装置３は、架空の医師についての医師関連情報をユーザの入力操作により直接入力し、この医師関連情報を含んだ推定要求を推定装置１へ送信してもよい。この場合、推定装置１は、端末装置３から受信した推定要求に含まれる医師関連情報を基に、架空の医師についての推定対象情報（製薬会社のプロモーションに対する嗜好性など）を推定することになる。
【００２２】
端末装置３は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォンなどの情報処理装置によって実現可能である。例えば、端末装置３は、ネットワーク９を介して推定装置１と通信を行う通信装置（ネットワークインターフェースカードなど）と、表示装置（液晶ディスプレイなど）と、入力装置（キーボード、マウス、タッチパネルなど）とを含む。また、例えば端末装置３は、これらの各装置を制御するコンピュータとして、プロセッサ（ＣＰＵ、ＭＰＵなど）と、主記憶装置（ＲＯＭ、ＲＡＭなど）と、補助記憶装置（ハードディスク、フラッシュメモリなど）を含む。端末装置３のコンピュータは、補助記憶装置などから主記憶装置にロードされたプログラムを実行することにより、推定システムにおける種々の処理を実現する。例えば端末装置３のコンピュータは、ネットワーク９を介して推定装置１にアクセスし、特定の医師についての医師関連情報又は参照情報を含んだ推定要求を推定装置１へ送信し、この特定の医師についての推定対象情報の推定結果を含んだ提供情報を推定装置１から受信する。
【００２３】
推定装置１は、図１の例において、通信部１０と、記憶部２０と、処理部３０を有する。
【００２４】
通信部１０は、ネットワーク９を介して端末装置３と通信を行うための装置であり、例えばイーサネット（登録商標）や無線ＬＡＮなどの所定の通信規格に準拠して通信を行うネットワークインターフェースカードなどの通信装置を含む。
【００２５】
記憶部２０は、後述する処理部３０のプロセッサによって実行されるプログラム２１や、処理部３０が実行する処理において使用されるデータ（モデル２２、医師関連情報データベース２３、推定対象情報データベース２４など）や、処理の過程で一時的に保存が必要なデータなどを記憶する。記憶部２０は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置を含む。記憶部２０は、１つの記憶装置から構成されてもよいし、１種類以上の複数の記憶装置から構成されてもよい。記憶部２０を構成する各記憶装置は、コンピュータのバスや他の手段を介して処理部３０と接続される。
【００２６】
モデル２２は、医師についての推定対象情報（製薬会社のプロモーションに対する嗜好性など）と医師関連情報との相関関係に基づいて、与えられた特定の医師の医師関連情報から当該特定の医師についての推定対象情報を推定するように生成されたモデルであり、任意の機械学習アルゴリズムを用いて生成される。
【００２７】
医師関連情報データベース２３は、各医師の医師関連情報が登録されたデータベースであり、医療機能情報提供制度などにより公開された情報や、独自の調査により得られた情報に基づいて構築される。
【００２８】
推定対象情報データベース２４は、後述する生成部３２においてモデル２２を生成するために用いられる各医師の情報が登録されたデータベースであり、各医師についての情報（推定対象情報に対応する実際の情報）が医師関連情報と共に登録される。推定対象情報データベース２４は、例えば、各医師に対するアンケート調査により得られた情報や、医療機能情報提供制度などにより公開された情報に基づいて構築される。
【００２９】
医師関連情報データベース２３は、推定対象情報が得られていない医師についての医師関連情報を登録し、推定対象情報データベース２４は、アンケート調査などによって推定対象情報が得られた医師についての医師関連情報を登録する。なお、医師関連情報データベース２３及び推定対象情報データベース２４は、単一のデータベースに統合されていてもよい。
【００３０】
処理部３０は、推定装置１の全体的な動作を制御する装置であり、推定対象情報の推定に関わる処理を実行する。処理部３０は、例えば、記憶部２０に格納された１以上のプログラム２１の命令コードに従って処理を実行する１以上のプロセッサ（ＣＰＵ、ＭＰＵなど）を含む。処理部３０は、記憶部２０の１以上のプログラム２１を１以上のプロセッサが実行することにより、１以上のコンピュータとして動作する。
【００３１】
なお、処理部３０は、特定の機能を実現するように構成された１以上の専用のハードウェア（ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡなど）を含んでもよい。この場合、処理部３０は、推定対象情報の推定に関わる処理を、上述した１以上のコンピュータにおいて実行してもよいし、当該処理の少なくとも一部を専用のハードウェアにおいて実行してもよい。
【００３２】
処理部３０において実行されるプログラム２１は、推定装置１が備えるＵＳＢポートなどの入出力インターフェース（不図示）において他の記憶装置（ＵＳＢメモリなど）などから読み出されたものでもよいし、推定装置１が備えるディスクドライブ装置などの読み取り装置（不図示）において光ディスクなどの非一時的な有形の記録媒体から読み出されたものでもよいし、通信部１０を介して他の装置から取得されたものでもよい。
【００３３】
処理部３０は、図１の例において、取得部３１と、生成部３２と、推定部３３と、提供部３４とを含む。処理部３０は、これらの構成要素において推定対象情報の推定に関わる処理を実行する。
【００３４】
取得部３１は、推定対象情報を推定するために用いる情報として、推定対象の医師に関する医師関連情報を取得する。取得部３１は、処理部３０から受信した推定要求に基づいて、推定部３３の推定に用いる医師関連情報を取得する。
【００３５】
例えば取得部３１は、端末装置３と所定のプロトコル（ＨＴＴＰなど）で通信を行い、推定対象の医師に関するユーザの要求を入力するためのユーザーインターフェースの画面を端末装置３のディスプレイに表示させる。取得部３１は、このユーザーインターフェースの画面に入力されるユーザの要求に従って、特定の医師に関する医師関連情報を取得する。
【００３６】
一例において、取得部３１は、推定対象の候補となる医師の一覧の情報を送信するように求めるユーザの要求を端末装置３から受信する。取得部３１は、当該ユーザの要求を端末装置３から受信すると、医師関連情報データベース２３において医師の情報を抽出し、抽出した医師の一覧の情報を端末装置３のディスプレイに表示させる。この場合、例えば取得部３１は、端末装置３から受信したユーザの要求に含まれる条件（医師の勤務する医療施設や、医師の診療科など）に基づいて、医師関連情報データベース２３に登録される医師の中から当該条件に合致した医師を抽出し、抽出した医師の一覧表の情報を端末装置３のディスプレイに表示させる。医師の一覧の情報が端末装置３のディスプレイに表示されると、端末装置３は、医師の一覧の中からユーザの入力操作により選択された特定の医師の情報（一覧における医師の識別コードなど）を参照情報として取得し、当該参照情報を含んだ推定要求を推定装置１に送信する。取得部３１は、端末装置３から受信した推定要求に含まれる当該参照情報に基づいて、この特定の医師に対応する医師関連情報を医師関連情報データベース２３から取得する。
【００３７】
また他の一例において、取得部３１は、端末装置３のユーザーインターフェースの画面において医師関連情報が直接入力され、当該医師関連情報が含まれた推定要求を端末装置３から受信した場合、受信した推定要求に含まれる当該医師関連情報をそのまま取得する。
【００３８】
生成部３２は、推定対象情報データベース２４に登録された各医師についての情報（推定対象情報に対応する実際の情報）を教師データとして、医師関連情報から推定対象情報を推定するモデル２２を生成する。モデル２２の生成に用いる機械学習アルゴリズムは任意であり、例えば線形回帰、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワークなどの公知のアルゴリズムを用いることができる。
【００３９】
推定部３３は、取得部３１により取得した特定の医師の医師関連情報を、記憶部２０に記憶したモデル２２に適用することにより、当該特定の医師についての推定対象情報を推定する。
【００４０】
提供部３４は、推定部３３による推定対象情報の推定結果が含まれた提供情報を端末装置３に送信する。例えば提供部３４は、取得部３１と同様に、端末装置３とＨＴＴＰなどの所定のプロトコルで通信を行い、提供情報に含まれる推定対象情報の推定結果を端末装置３のディスプレイに表示させる。
【００４１】
なお、端末装置３から受信した推定要求に含まれる参照情報が、推定対象情報データベース２４に登録された特定の医師を示す情報である場合、推定対象情報データベース２４から当該特定の医師についての情報（推定対象情報に対応する実際の情報）を取得することが可能であり、推定部３３による推定対象情報の推定は不要である。この場合、取得部３１が医師関連情報データベース２３から医師関連情報を取得する代わりに、提供部３４が推定対象情報データベース２４から当該特定の医師についての実際の情報を取得し、推定部３３による推定対象情報の推定結果の代わりとして、当該取得した実際の情報を端末装置３に提供してもよい。
【００４２】
次に、本実施形態に係る推定装置１におけるモデル２２の生成方法と推定対象情報の推定方法について図２Ａ及び図２Ｂを参照して説明する。
【００４３】
図２Ａは、推定装置１におけるモデル２２の生成方法を説明するためのフローチャートである。まず生成部３２が、公開情報やアンケート調査の情報などに基づいて構築された推定対象情報データベース２４から、複数の医師の各々について、推定対象情報に対応する実際の情報と医師関連情報とを取得する（ＳＴ１００）。そして生成部３２が、取得した医師の情報（推定対象情報に対応する実際の情報）を教師データとして、医師関連情報から推定対象情報を推定するモデル２２を所定の機械学習アルゴリズムにより生成する（ＳＴ１０５）。生成部３２は、生成したモデル２２を記憶部２０に格納する。
【００４４】
図２Ｂは、推定装置１における医師の推定対象情報の推定方法を説明するためのフローチャートである。まず取得部３１が、推定対象の医師の医師関連情報を取得する（ＳＴ２００）。例えば取得部３１は、端末装置３から受信したユーザの要求（推定要求）に含まれる特定の医師を示す情報（参照情報）に基づいて、推定対象となる特定の医師の医師関連情報を医師関連情報データベース２３から取得する。次いで推定部３３が、ステップＳＴ２００において取得した医師関連情報を、記憶部２０に記憶したモデル２２に適用することにより、特定の医師についての推定対象情報を推定する（ＳＴ２０５）。
【００４５】
次に、本実施形態に係る推定装置１の幾つかの構成例について説明する。
【００４６】
（第１の構成例）
図３は、本実施形態に係る推定装置１の第１の構成例を示す図である。
第１の構成例における推定対象情報は、「製薬会社のプロモーションに対する医師の嗜好性」であり、より具体的には、プロモーションのための情報を入手する経路に対する医師の嗜好性である。この情報入手経路に対する医師の嗜好性を、以下では「情報入手経路嗜好性」と呼ぶ。
【００４７】
医師が医薬品に関する情報を入手する経路として、例えば、医師を訪問する医薬情報担当者（medical representative／ＭＲ）、医薬情報担当者が行う説明会、医薬品に関するインターネットのウェブサイト、医薬品に関する講演会、Ｗｅｂ講演会などがある。医師は、このような情報入手経路に対して、個人的な嗜好性を持つ。例えば、医薬情報担当者からの情報の入手を好む医師もいれば、ウェブサイトからの情報の入手を好む医師もいる。第１の構成例の推定装置１は、１つ又は複数の情報入手経路の各々について、医師の嗜好性が高いか低いかを推定する。例えば、推定装置１は、「医薬情報担当者に対する嗜好性が高い／低い」、「インターネットのウェブサイトに対する嗜好性が高い／低い」、「講演会に対する嗜好性が高い／低い」などのように、個々の情報入出経路に対する医師の嗜好性が高いか低いかを推定する。
【００４８】
図３に示す第１の構成例において、医師関連情報１００は、閲覧履歴情報１０１を含む。閲覧履歴情報１０１は、製薬会社による医薬品のプロモーションのためのウェブサイトを医師が閲覧した履歴に関する情報であり、例えば、１つ又は複数の所定のウェブサイトを一定期内に訪問した回数や、所定のウェブサイト内で閲覧した情報の内容（情報の中で紹介されている医薬品の種類など）を含む。
【００４９】
第１の構成例におけるモデル２２は、医師関連情報１００（閲覧履歴情報１０１）と情報入手経路嗜好性との相関関係に基づいて、医師関連情報１００から情報入手経路嗜好性を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００をモデル２２に適用することにより、特定の医師についての情報入手経路嗜好性を推定する。
【００５０】
ここで、実際に生成したモデル２２を用いて、第１の構成例の推定装置１により情報入手経路嗜好性の推定を行い、その推定精度を検証した結果について説明する。この検証では、約１万名の医師 について保有するデータ（医師関連情報１００、情報入手経路嗜好性のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２を生成した。また、生成したモデル２２に検証用データを適用して、検証用データの各医師の情報入手経路嗜好性を推定した。モデル２２の生成には、ランダムフォレストと称される複数の弱学習器を作成し多数決で出力を決定する公知の機械学習のアルゴリズムを使用した。
【００５１】
この検証では、目的変数（情報入手経路嗜好性）として、インターネットについての医師の嗜好性を推定するモデル２２を生成した。また、モデル２２の説明変数である閲覧履歴情報１０１として、医師がインターネットのウェブサイトから医薬品に関する情報を入手した頻度や、医師がインターネットのウェブサイトから情報を入手した医薬品のメーカー数を用いた。
【００５２】
ここで、検証用データに含まれる各医師の推定対象情報を推定した結果から、推定精度を示す正解率Ａを以下の式（１）により算出するものとする。
【００５３】
Ａ  ＝  （ＴＰ＋ＴＮ）／（ＴＰ＋ＦＰ＋ＦＮ＋ＴＮ）    …（１）
【００５４】
推定対象情報が「Ｐ」（Positive：陽性）と「Ｎ」（Negative：陰性）の２つに分類されるものとし、検証用データに含まれる各サンプル（各医師の推定対象情報）について推定装置１が「Ｐ」であるか「Ｎ」であるかを推定するものとする。この場合、式（１）における「ＴＰ」は推定結果が「Ｐ」で正解（True）であったサンプルの数を示し、「ＴＮ」は推定結果が「Ｎ」で正解（True）であったサンプルの数を示す。また、式（１）における「ＦＰ」は推定結果が「Ｐ」で不正解（False）であったサンプルの数を示し、「ＦＮ」は推定結果が「Ｎ」で不正解（False）であったサンプルの数を示す。
【００５５】
第１の構成例についての上述した検証では、情報入手経路嗜好性の推定結果において医師の嗜好性が高いものを「Ｐ」とし、医師の嗜好性が低いものを「Ｎ」として、式（１）に示す正解率Ａを計算した。その結果、正解率Ａは「０．７２３」であった。
【００５６】
このように、第１の構成例の推定装置１によれば、アンケートなどによって情報を得ていない医師についても、その医師の情報入手経路に対する嗜好性を推定することが可能となり、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定できる。
【００５７】
（第２の構成例）
図４は、本実施形態に係る推定装置１の第２の構成例を示す図である。第２の構成例においても、第１の構成例（図３）と同様に、推定装置１は推定対象情報として情報入手経路嗜好性を推定する。第２の構成例における医師関連情報１００Ａは、第１の構成例（図３）と同じ閲覧履歴情報１０１に加えて、訪問情報１０２を含んでいる。
【００５８】
訪問情報１０２は、１つ又は複数の製薬会社の担当者（例えば医薬情報担当者（ＭＲ）など）が医師を訪問した頻度（例えば一定期間内に訪問した回数など）や、訪問した担当者が医師に対して行った営業の内容（例えば医薬品の効果や安全性に関する情報の提供など）に関する情報を含む。
【００５９】
第２の構成例におけるモデル２２Ａは、この図４に示す医師関連情報１００Ａ（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２）と情報入手経路嗜好性との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ａから情報入手経路嗜好性を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ａをモデル２２Ａに適用することにより、特定の医師についての情報入手経路嗜好性を推定する。
【００６０】
ここで、実際に生成したモデル２２Ａを用いて、第２の構成例の推定装置１により情報入手経路嗜好性の推定を行い、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ａ、情報入手経路嗜好性のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ａを生成した。また、生成したモデル２２Ａに検証用データを適用して、検証用データの各医師の情報入手経路嗜好性を推定した。モデル２２Ａの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【００６１】
この検証では、第１の構成例（図３）と同様に、目的変数（情報入手経路嗜好性）としてインターネットについての医師の嗜好性を推定するモデル２２Ａを生成した。また、モデル２２Ａの一つの説明変数である訪問情報１０２として、医師が医薬情報担当者から情報を入手した頻度や、医師が医薬情報担当者から情報を入手した医薬品のメーカー数を用いた。モデル２２Ａにおける他の説明変数（閲覧履歴情報１０１）は、第１の構成例（図３）と同じものを使用した。
【００６２】
第１の構成例（図３）と同様に、第２の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．７３３」であった。すなわち、第２の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ａが訪問情報１０２を更に含むことにより、医師関連情報１００Ａから情報入手経路嗜好性を推定するように生成されたモデル２２Ａの推定精度が向上した。
【００６３】
このように、情報入手経路嗜好性を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ａが訪問情報１０２を更に含むことにより、訪問情報１０２と情報入手経路嗜好性との相関関係を利用して、情報入手経路嗜好性の推定精度を向上させることができる。
【００６４】
（第３の構成）
図５は、本実施形態に係る推定装置１の第３の構成例を示す図である。第３の構成例においても、第１〜第２の構成例（図３〜図４）と同様に、推定装置１は推定対象情報として情報入手経路嗜好性を推定する。第３の構成例における医師関連情報１００Ｂは、第２の構成例（図４）と同じ閲覧履歴情報１０１及び訪問情報１０２に加えて、集会参加情報１０３を含んでいる。
【００６５】
集会参加情報１０３は、製薬会社や学会などが主催する医薬品に関する１以上の集会（例えば医薬品に関する講演会など）に医師が参加した頻度（例えば一定期間内に参加した回数など）や、参加した集会の内容（例えば、講演会における講演の内容など）に関する情報を含む。
【００６６】
第３の構成例におけるモデル２２Ｂは、この図５に示す医師関連情報１００Ｂ（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２、集会参加情報１０３）と情報入手経路嗜好性との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｂから情報入手経路嗜好性を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｂをモデル２２Ｂに適用することにより、特定の医師についての情報入手経路嗜好性を推定する。
【００６７】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｂを用いて、第３の構成例の推定装置１により情報入手経路嗜好性の推定を行い、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｂ、情報入手経路嗜好性のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｂを生成した。また、生成したモデル２２Ｂに検証用データを適用して、検証用データの各医師の情報入手経路嗜好性を推定した。モデル２２Ｂの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【００６８】
この検証では、第１の構成例（図３）と同様に、目的変数（情報入手経路嗜好性）としてインターネットについての医師の嗜好性を推定するモデル２２Ｂを生成した。また、モデル２２Ｂの一つの説明変数である集会参加情報１０３として、講演会への参加の頻度や、参加した講演会に関連する医薬品メーカーの数を用いた。モデル２２Ｂにおける他の説明変数（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２）は、第２の構成例（図４）と同じものを使用した。
【００６９】
第１の構成例（図３）と同様に、第３の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．７３５」であった。すなわち、第３の構成例について得られた正解率Ａの値は、第２の構成例に比べて更に大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｂが集会参加情報１０３を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｂから情報入手経路嗜好性を推定するように生成されたモデル２２Ｂの推定精度が向上した。
【００７０】
このように、情報入手経路嗜好性を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｂが集会参加情報１０３を更に含むことにより、集会参加情報１０３と情報入手経路嗜好性との相関関係を利用して、情報入手経路嗜好性の推定精度を向上させることができる。
【００７１】
（第４の構成例）
図６は、本実施形態に係る推定装置１の第４の構成例を示す図である。第４の構成例においても、第１〜第３の構成例（図３〜図５）と同様に、推定装置１は推定対象情報として情報入手経路嗜好性を推定する。第４の構成例における医師関連情報１００Ｃは、第３の構成例（図５）と同じ閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２及び集会参加情報１０３に加えて、専門分野情報１０４を含んでいる。
【００７２】
専門分野情報１０４は、医師の専門分野に関する情報を含む。例えば専門分野情報１０４は、医師が担当する主たる診療科（例えば一般内科、循環器内科など）の情報や、医師が専門とする疾患に関する情報（例えば循環器疾患、糖尿病など）を含む。
【００７３】
第４の構成例におけるモデル２２Ｃは、この図６に示す医師関連情報１００Ｃ（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２、集会参加情報１０３、専門分野情報１０４）と情報入手経路嗜好性との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｃから情報入手経路嗜好性を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｃをモデル２２Ｃに適用することにより、特定の医師についての情報入手経路嗜好性を推定する。
【００７４】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｃを用いて、第３の構成例の推定装置１により情報入手経路嗜好性の推定を行い、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｃ、情報入手経路嗜好性のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｃを生成した。また、生成したモデル２２Ｃに検証用データを適用して、検証用データの各医師の情報入手経路嗜好性を推定した。モデル２２Ｃの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【００７５】
この検証では、第１の構成例（図３）と同様に、目的変数（情報入手経路嗜好性）としてインターネットについての医師の嗜好性を推定するモデル２２Ｃを生成した。また、モデル２２Ｃの一つの説明変数である専門分野情報１０４として、医師が担当する主たる診療科を用いた。モデル２２Ｃにおける他の説明変数（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２、集会参加情報１０３）は、第３の構成例（図５）と同じものを使用した。
【００７６】
第１の構成例（図３）と同様に、第４の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．７４２」であった。すなわち、第４の構成例について得られた正解率Ａの値は、第３の構成例に比べて更に大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｃが専門分野情報１０４を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｃから情報入手経路嗜好性を推定するように生成されたモデル２２Ｃの推定精度が向上した。
【００７７】
このように、情報入手経路嗜好性を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｃが専門分野情報１０４を更に含むことにより、専門分野情報１０４と情報入手経路嗜好性との相関関係を利用して、情報入手経路嗜好性の推定精度を向上させることができる。
【００７８】
（第５の構成例）
図７は、本実施形態に係る推定装置１の第５の構成例を示す図である。
第５の構成例における推定対象情報は、「製薬会社のプロモーションに対する医師の嗜好性」であり、より具体的には、プロモーションのために提供される情報の内容に対する医師の嗜好性である。この情報内容に対する医師の嗜好性を、以下では「情報内容嗜好性」と呼ぶ。
【００７９】
医薬品に関する情報の内容は、「医薬品の効果」や「医薬品の安全性」などのカテゴリに分類することができる。医師は、このような情報の内容のカテゴリに対して、個人的な嗜好性を持つ。例えば、医薬品の効果をより重視する医師もいれば、医薬品の安全性を情報より重視する医師もいる。第５の構成例の推定装置１は、１つ又は複数の情報内容のカテゴリの各々について、医師の嗜好性が高いか低いかを推定する。例えば、推定装置１は、「医薬品の効果に対して嗜好性が高い／低い」、「医薬品の安全性に対して嗜好性が高い／低い」「医薬品の対象患者に対して嗜好性が高い／低い」「医薬品の作用薬理に対して嗜好性が高い／低い」「医薬品の使い方に対して嗜好性が高い／低い」「医薬品の製品情報一般に対して嗜好性が高い／低い」などのように、個々の情報内容のカテゴリに対する医師の嗜好性が高いか低いかを推定する。
【００８０】
図７に示す第５の構成例において、医師関連情報１００Ｄは閲覧履歴情報１０１を含む。閲覧履歴情報１０１は、第１の構成例（図３）において説明したものと同じである。
【００８１】
第５の構成例におけるモデル２２Ｄは、医師関連情報１００Ｄ（閲覧履歴情報１０１）と情報内容嗜好性との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｄから情報内容嗜好性を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｄをモデル２２Ｄに適用することにより、特定の医師についての情報内容嗜好性を推定する。
【００８２】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｄを用いて、第５の構成例の推定装置１により情報内容嗜好性の推定を行い、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｄ、情報内容嗜好性のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｄを生成した。また、生成したモデル２２Ｄに検証用データを適用して、検証用データの各医師の情報内容嗜好性を推定した。モデル２２Ｄの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【００８３】
この検証では、目的変数（情報内容嗜好性）として、医薬品の効果についての医師の嗜好性を推定するモデル２２Ｄを生成した。また、モデル２２Ｄの説明変数である閲覧履歴情報１０１として、医薬品に関する効果・安全性・対象患者・作用薬理・製品情報一般それぞれに関する情報を医師がインターネット（ウェブサイト）から入手した頻度を用いた。
【００８４】
第５の構成例についての上述した検証では、第１の構成例（図３）と同様に、情報内容嗜好性の推定結果において医師の嗜好性が高いものを「Ｐ」とし、医師の嗜好性が低いものを「Ｎ」として、式（１）に示す正解率Ａを計算した。その結果、正解率Ａは「０．６５２」であった。このように、第５の構成例の推定装置１によれば、アンケートなどによって情報を得ていない医師についても、その医師の情報内容に対する嗜好性を推定することが可能となり、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定できる。
【００８５】
（第６の構成例）
図８は、本実施形態に係る推定装置１の第６の構成例を示す図である。第６の構成例においても、第５の構成例（図７）と同様に、推定装置１は推定対象情報として情報内容嗜好性を推定する。第６の構成例における医師関連情報１００Ｅは、第５の構成例（図７）と同じ閲覧履歴情報１０１に加えて、訪問情報１０２を含んでいる。訪問情報１０２は、第２の構成例（図４）において説明したものと同じである。
【００８６】
第６の構成例におけるモデル２２Ｅは、この図８に示す医師関連情報１００Ｅ（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２）と情報内容嗜好性との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｅから情報内容嗜好性を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｅをモデル２２Ｅに適用することにより、特定の医師についての情報内容嗜好性を推定する。
【００８７】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｅを用いて、第６の構成例の推定装置１により情報内容嗜好性の推定を行い、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｅ、情報内容嗜好性のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｅを生成した。また、生成したモデル２２Ｅに検証用データを適用して、検証用データの各医師の情報内容嗜好性を推定した。モデル２２Ｅの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【００８８】
この検証では、第５の構成例（図７）と同様に、目的変数（情報内容嗜好性）として医薬品の効果についての医師の嗜好性を推定するモデル２２Ｅを生成した。また、モデル２２Ｅの一つの説明変数である訪問情報１０２として、医薬品に関する効果・安全性・対象患者・作用薬理・製品情報一般それぞれに関する情報を医師が医薬情報担当者から入手した頻度を用いた。モデル２２Ｅにおける他の説明変数（閲覧履歴情報１０１）は、第５の構成例（図７）と同じものを使用した。
【００８９】
第５の構成例（図７）と同様に、第６の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．７３０」であった。すなわち、第６の構成例について得られた正解率Ａの値は、第５の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｅが訪問情報１０２を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｅから情報内容嗜好性を推定するように生成されたモデル２２Ｅの推定精度が向上した。
【００９０】
このように、情報内容嗜好性を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｅが訪問情報１０２を更に含むことにより、訪問情報１０２と情報内容嗜好性との相関関係を利用して、情報内容嗜好性の推定精度を向上させることができる。
【００９１】
（第７の構成例）
図９は、本実施形態に係る推定装置１の第７の構成例を示す図である。第７の構成例においても、第５〜第６の構成例と同様に、推定装置１は推定対象情報として情報内容嗜好性を推定する。第７の構成例における医師関連情報１００Ｅは、第６の構成例（図８）と同じ閲覧履歴情報１０１及び訪問情報１０２に加えて、集会参加情報１０３を含んでいる。集会参加情報１０３は、第３の構成例（図５）において説明したものと同じである。
【００９２】
第７の構成例におけるモデル２２Ｆは、この図９に示す医師関連情報１００Ｆ（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２、集会参加情報１０３）と情報内容嗜好性との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｆから情報内容嗜好性を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｆをモデル２２Ｆに適用することにより、特定の医師についての情報内容嗜好性を推定する。
【００９３】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｆを用いて、第７の構成例の推定装置１により情報内容嗜好性の推定を行い、その推定精度を検証した結果について説明する。第５〜第６の構成例と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｆ、情報内容嗜好性のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｆを生成した。また、生成したモデル２２Ｆに検証用データを適用して、検証用データの各医師の情報内容嗜好性を推定した。モデル２２Ｆの生成には、モデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【００９４】
この検証では、第５〜第６の構成例と同様に、目的変数（情報内容嗜好性）として医薬品の効果についての医師の嗜好性を推定するモデル２２Ｆを生成した。また、モデル２２Ｆの一つの説明変数である集会参加情報１０３として、医薬品に関する効果・安全性・対象患者・作用薬理・製品情報一般それぞれに関する情報を入手するために医師が講演会へ参加した頻度を用いた。モデル２２Ｆにおける他の説明変数（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２）は、第６の構成例（図８）と同じものを使用した。
【００９５】
第５の構成例（図７）と同様に、第７の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．７４５」であった。すなわち、第７の構成例について得られた正解率Ａの値は、第６の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｆが集会参加情報１０３を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｆから情報内容嗜好性を推定するように生成されたモデル２２Ｆの推定精度が向上した。
【００９６】
このように、情報内容嗜好性を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｆが集会参加情報１０３を更に含むことにより、集会参加情報１０３と情報内容嗜好性との相関関係を利用して、情報内容嗜好性の推定精度を向上させることができる。
【００９７】
（第８の構成例）
図１０は、本実施形態に係る推定装置１の第８の構成例を示す図である。
第８の構成例における推定対象情報は、製薬会社の担当者（例えば医薬情報担当者（ＭＲ）など）がプロモーションのために医師を訪問する訪問営業の有無である。通常、医師には、様々な製薬会社の担当者がプロモーションのために訪問している。第８の構成例の推定装置１は、１つ又は複数の製薬会社の各々について、訪問営業の有無を推定する。例えば推定装置１は、「製薬会社Ｘの訪問営業が有った／無かった」「製薬会社Ｙの訪問営業が有った／無かった」というように、訪問営業の有無を製薬会社ごとに推定する。また、推定装置１は、「３か月の間に製薬会社Ｘの訪問営業が有った／無かった」「半年の間に製薬会社Ｘの訪問営業が有った／無かった」というように、一定の期間内に訪問営業が有ったか無かったかを推定してもよい。
【００９８】
図１０に示す第８の構成例において、医師関連情報１００Ｇは専門分野情報１０４を含む。専門分野情報１０４は、第４の構成例（図６）において説明したものと同じである。
【００９９】
第８の構成例におけるモデル２２Ｇは、医師関連情報１００Ｇ（専門分野情報１０４）と訪問営業の有無との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｇから訪問営業の有無を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｇをモデル２２Ｇに適用することにより、特定の医師についての訪問営業の有無を推定する。
【０１００】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｇを用いて、第８の構成例の推定装置１により訪問営業の有無を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｇ、訪問営業の有無のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｇを生成した。また、生成したモデル２２Ｇに検証用データを適用して、検証用データの各医師について訪問営業の有無を推定した。モデル２２Ｇの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【０１０１】
この検証では、目的変数（訪問営業の有無）として、特定の１つの製薬会社による訪問営業の有無を推定するモデル２２Ｇを生成した。また、モデル２２Ｇの説明変数である専門分野情報１０４として、医師の主たる診療科を用いた。
【０１０２】
第８の構成例についての上述した検証では、第１の構成例（図３）と同様に、訪問営業が有ったものを「Ｐ」とし、訪問営業が無かったものを「Ｎ」として、式（１）に示す正解率Ａを計算した。その結果、正解率Ａは「０．６４７」であった。このように、第８の構成例の推定装置１によれば、アンケートなどによって情報を得ていない医師についても、その医師に対する製薬会社の訪問営業の有無を推定することが可能となり、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定できる。
【０１０３】
（第９の構成例）
図１１は、本実施形態に係る推定装置１の第９の構成例を示す図である。第９の構成例においても、第８の構成例（図１０）と同様に、推定装置１は推定対象情報として訪問営業の有無を推定する。第９の構成例における医師関連情報１００Ｈは、第８の構成例（図１０）と同じ専門分野情報１０４に加えて、医療施設病床数情報１０５を含んでいる。医療施設病床数情報１０５は、医師が勤務する医療施設における病床の数に関する情報である。
【０１０４】
第９の構成例におけるモデル２２Ｈは、この図１１に示す医師関連情報１００Ｈ（専門分野情報１０４、医療施設病床数情報１０５）と訪問営業の有無との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｈから訪問営業の有無を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｈをモデル２２Ｈに適用することにより、特定の医師についての訪問営業の有無を推定する。
【０１０５】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｈを用いて、第９の構成例の推定装置１により訪問営業の有無を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｈ、訪問営業の有無のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｈを生成した。また、生成したモデル２２Ｈに検証用データを適用して、検証用データの各医師について訪問営業の有無を推定した。モデル２２Ｈの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【０１０６】
この検証では、第８の構成例（図１０）と同様に、特定の１つの製薬会社による訪問営業の有無を推定するモデル２２Ｈを生成した。モデル２２Ｈにおける医療施設病床数情報１０５以外の説明変数（専門分野情報１０４）は、第８の構成例（図１０）と同じものを使用した。
【０１０７】
第８の構成例（図１０）と同様に、第９の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．６４８」であった。すなわち、第９の構成例について得られた正解率Ａの値は、第８の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｈが医療施設病床数情報１０５を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｈから訪問営業の有無を推定するように生成されたモデル２２Ｈの推定精度が向上した。
【０１０８】
このように、医師への訪問営業の有無を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｈが医療施設病床数情報１０５を更に含むことにより、医療施設病床数情報１０５と訪問営業の有無との相関関係を利用して、訪問営業の有無の推定精度を向上させることができる。
【０１０９】
（第１０の構成例）
図１２は、本実施形態に係る推定装置１の第１０の構成例を示す図である。第１０の構成例においても、第８〜第９の構成例（図１０〜図１１）と同様に、推定装置１は推定対象情報として訪問営業の有無を推定する。第１０の構成例における医師関連情報１００Ｊは、第９の構成例（図１１）と同じ専門分野情報１０４及び医療施設病床数情報１０５に加えて、集会参加情報１０３を含んでいる。集会参加情報１０３は、第３の構成例（図５）において説明したものと同じである。
【０１１０】
第１０の構成例におけるモデル２２Ｊは、この図１２に示す医師関連情報１００Ｊ（専門分野情報１０４、医療施設病床数情報１０５、集会参加情報１０３）と訪問営業の有無との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｊから訪問営業の有無を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｊをモデル２２Ｊに適用することにより、特定の医師についての訪問営業の有無を推定する。
【０１１１】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｊを用いて、第１０の構成例の推定装置１により訪問営業の有無を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１の構成例（図３）と同様に、約１万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｊ、訪問営業の有無のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｊを生成した。また、生成したモデル２２Ｊに検証用データを適用して、検証用データの各医師について訪問営業の有無を推定した。モデル２２Ｊの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【０１１２】
この検証では、第８の構成例（図１０）と同様に、特定の１つの製薬会社による訪問営業の有無を推定するモデル２２Ｊを生成した。また、モデル２２Ｂの一つの説明変数である集会参加情報１０３として、医師が講演会に参加した回数、医師が参加した講演会に関連するメーカーの数、医師が参加した講演会に関連する製品の数を用いた。モデル２２Ｊにおけるその他の説明変数（専門分野情報１０４、医療施設病床数情報１０５）は、第９の構成例（図１１）と同じものを使用した。
【０１１３】
第８の構成例（図１０）と同様に、第１０の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．６４９」であった。すなわち、第１０の構成例について得られた正解率Ａの値は、第９の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｊが集会参加情報１０３を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｊから訪問営業の有無を推定するように生成されたモデル２２Ｊの推定精度が向上した。
【０１１４】
このように、医師への訪問営業の有無を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｊが集会参加情報１０３を更に含むことにより、集会参加情報１０３と訪問営業の有無との相関関係を利用して、訪問営業の有無の推定精度を向上させることができる。
【０１１５】
（第１１の構成例）
図１３は、本実施形態に係る推定装置１の第１１の構成例を示す図である。
第１１の構成例における推定対象情報は、医師による所定の医薬品の使用傾向である。第１１の構成例の推定装置１は、１つ又は複数の医薬品の各々について、医師の使用傾向を推定する。ここで「使用傾向」とは、具体的には、使用する意向の有無（医師が使用する意向を持っているか否か）、及び、実際の使用の有無（医師が実際に使用しているか否か）の少なくとも一方を含む。例えば推定装置１は、「医薬品Ｘを使用している／使用していないが使用意向がある／使用しておらず、使用意向もない」「医薬品Ｙを使用している／使用していないが使用意向がある／使用しておらず、使用意向もない」というように、医薬品ごとの医師の使用傾向を推定する。
【０１１６】
図１３に示す第１１の構成例において、医師関連情報１００Ｋは専門分野情報１０４を含む。専門分野情報１０４は、第４の構成例（図６）において説明したものと同じである。
【０１１７】
第１１の構成例におけるモデル２２Ｋは、医師関連情報１００Ｋ（専門分野情報１０４）と医薬品の使用傾向との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｋから医薬品の使用傾向を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｋをモデル２２Ｋに適用することにより、特定の医師についての医薬品の使用傾向を推定する。
【０１１８】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｋを用いて、第１１の構成例の推定装置１により医薬品の使用傾向を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。この検証では、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｋ、医薬品の使用傾向のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｋを生成した。また、生成したモデル２２Ｋに検証用データを適用して、検証用データの各医師について医薬品の使用傾向を推定した。モデル２２Ｋの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【０１１９】
この検証では、目的変数（医薬品の使用傾向）として、特定の１つの医薬品について使用傾向（医薬品の使用意向の有無）を推定するモデル２２Ｋを生成した。また、モデル２２Ｋの説明変数である専門分野情報１０４として、医師の主たる診療科を用いた。
【０１２０】
第１１の構成例についての上述した検証では、第１の構成例（図３）と同様に、医薬品の使用傾向の推定結果において医薬品の使用意向が有るものを「Ｐ」とし、医薬品の使用意向が無いものを「Ｎ」として、式（１）に示す正解率Ａを計算した。その結果、正解率Ａは「０．６８８」であった。このように、第１１の構成例の推定装置１によれば、アンケートなどによって情報を得ていない医師についても、その医師について所定の医薬品の使用傾向を推定することが可能となり、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定できる。
【０１２１】
（第１２の構成例）
図１４は、本実施形態に係る推定装置１の第１２の構成例を示す図である。第１２の構成例においても、第１１の構成例（図１３）と同様に、推定装置１は推定対象情報として医薬品の使用傾向を推定する。第１２の構成例における医師関連情報１００Ｌは、第１１の構成例（図１３）と同じ専門分野情報１０４に加えて、集会参加情報１０３を含んでいる。集会参加情報１０３は、第３の構成例（図５）において説明したものと同じである。
【０１２２】
第１２の構成例におけるモデル２２Ｌは、この図１４に示す医師関連情報１００Ｌ（専門分野情報１０４、集会参加情報１０３）と医薬品の使用傾向との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｌから医薬品の使用傾向を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｌをモデル２２Ｌに適用することにより、特定の医師についての医薬品の使用傾向を推定する。
【０１２３】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｌを用いて、第１２の構成例の推定装置１により医薬品の使用傾向を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｌ、医薬品の使用傾向のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｌを生成した。また、生成したモデル２２Ｌに検証用データを適用して、検証用データの各医師について医薬品の使用傾向を推定した。モデル２２Ｌの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【０１２４】
この検証では、第１１の構成例（図１３）と同様に、特定の１つの医薬品について使用傾向（医薬品の使用意向の有無）を推定するモデル２２Ｌを生成した。また、モデル２２Ｌの一つの説明変数である集会参加情報１０３として、疾患領域ごとの関連する講演会への参加回数を用いた。モデル２２Ｌにおけるその他の説明変数（専門分野情報１０４）は、第１１の構成例（図１３）と同じものを使用した。
【０１２５】
第１１の構成例（図１３）と同様に、第１２の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．６９０」であった。すなわち、第１２の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１１の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｌが集会参加情報１０３を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｌから医薬品の使用傾向を推定するように生成されたモデル２２Ｌの推定精度が向上した。
【０１２６】
このように、医師による医薬品の使用傾向を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｌが集会参加情報１０３を更に含むことにより、集会参加情報１０３と医薬品の使用傾向との相関関係を利用して、医薬品の使用傾向の推定精度を向上させることができる。
【０１２７】
（第１３の構成例）
図１５は、本実施形態に係る推定装置１の第１３の構成例を示す図である。第１３の構成例においても、第１１の構成例（図１３）と同様に、推定装置１は推定対象情報として医薬品の使用傾向を推定する。第１３の構成例における医師関連情報１００Ｍは、第１２の構成例（図１４）と同じ専門分野情報１０４及び集会参加情報１０３に加えて、訪問情報１０２を含んでいる。訪問情報１０２は、第２の構成例（図４）において説明したものと同じである。
【０１２８】
第１３の構成例におけるモデル２２Ｍは、この図１５に示す医師関連情報１００Ｍ（専門分野情報１０４、集会参加情報１０３、訪問情報１０２）と医薬品の使用傾向との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｍから医薬品の使用傾向を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｍをモデル２２Ｍに適用することにより、特定の医師についての医薬品の使用傾向を推定する。
【０１２９】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｍを用いて、第１３の構成例の推定装置１により医薬品の使用傾向を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｍ、医薬品の使用傾向のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｍを生成した。また、生成したモデル２２Ｍに検証用データを適用して、検証用データの各医師について医薬品の使用傾向を推定した。モデル２２Ｍの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【０１３０】
この検証では、第１１の構成例（図１３）と同様に、特定の１つの医薬品について使用傾向（医薬品の使用意向の有無）を推定するモデル２２Ｍを生成した。また、モデル２２Ｍの一つの説明変数である訪問情報１０２として、疾患領域ごとの関連する医薬情報担当者の訪問頻度を用いた。モデル２２Ｍにおけるその他の説明変数（専門分野情報１０４、集会参加情報１０３）は、第１２の構成例（図１４）と同じものを使用した。
【０１３１】
第１１の構成例（図１３）と同様に、第１３の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．７８３」であった。すなわち、第１３の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１２の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｍが訪問情報１０２を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｍから医薬品の使用傾向を推定するように生成されたモデル２２Ｍの推定精度が向上した。
【０１３２】
このように、医師による医薬品の使用傾向を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｍが訪問情報１０２を更に含むことにより、訪問情報１０２と医薬品の使用傾向との相関関係を利用して、医薬品の使用傾向の推定精度を向上させることができる。
【０１３３】
（第１４の構成例）
図１６は、本実施形態に係る推定装置１の第１４の構成例を示す図である。第１４の構成例においても、第１１の構成例（図１３）と同様に、推定装置１は推定対象情報として医薬品の使用傾向を推定する。第１４の構成例における医師関連情報１００Ｎは、第１３の構成例（図１５）と同じ専門分野情報１０４、集会参加情報１０３、訪問情報１０２に加えて、閲覧履歴情報１０１を含んでいる。閲覧履歴情報１０１は、第１の構成例（図３）において説明したものと同じである。
【０１３４】
第１４の構成例におけるモデル２２Ｎは、この図１６に示す医師関連情報１００Ｎ（専門分野情報１０４、集会参加情報１０３、訪問情報１０２、閲覧履歴情報１０１）と医薬品の使用傾向との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｎから医薬品の使用傾向を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｎをモデル２２Ｎに適用することにより、特定の医師についての医薬品の使用傾向を推定する。
【０１３５】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｎを用いて、第１４の構成例の推定装置１により医薬品の使用傾向を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｎ、医薬品の使用傾向のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｎを生成した。また、生成したモデル２２Ｎに検証用データを適用して、検証用データの各医師について医薬品の使用傾向を推定した。モデル２２Ｎの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。
【０１３６】
この検証では、第１１の構成例（図１３）と同様に、特定の１つの医薬品について使用傾向（医薬品の使用意向の有無）を推定するモデル２２Ｎを生成した。また、モデル２２Ｎの一つの説明変数である閲覧履歴情報１０１として、疾患領域ごとの関連するインターネットのウェブサイトからの情報入手頻度を用いた。モデル２２Ｎにおけるその他の説明変数（専門分野情報１０４、集会参加情報１０３、訪問情報１０２）は、第１３の構成例（図１５）と同じものを使用した。
【０１３７】
第１１の構成例（図１３）と同様に、第１４の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．８０５」であった。すなわち、第１４の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１３の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｎが閲覧履歴情報１０１を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｎから医薬品の使用傾向を推定するように生成されたモデル２２Ｎの推定精度が向上した。
【０１３８】
このように、医師による医薬品の使用傾向を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｎが閲覧履歴情報１０１を更に含むことにより、閲覧履歴情報１０１と医薬品の使用傾向との相関関係を利用して、医薬品の使用傾向の推定精度を向上させることができる。
【０１３９】
（第１５の構成例）
図１７は、本実施形態に係る推定装置１の第１５の構成例を示す図である。
第１５の構成例における推定対象情報は、医師による医薬品の新製品の積極的な採用の傾向である。医師が新製品を積極的に採用する傾向、すなわち、他の医師よりも早く新医薬品を処方したいという思考をもつ傾向のことを、以下では「イノベーター傾向」と呼ぶ。第１５の構成例の推定装置１は、医師がこのイノベーター傾向を持つか否かを推定する。
【０１４０】
図１７に示す第１５の構成例において、医師関連情報１００Ｐは訪問情報１０２を含む。訪問情報１０２は、第２の構成例（図４）において説明したものと同じである。
【０１４１】
第１５の構成例におけるモデル２２Ｐは、医師関連情報１００Ｐ（訪問情報１０２）と医師のイノベーター傾向との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｐから医師のイノベーター傾向を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｐをモデル２２Ｐに適用することにより、特定の医師についてのイノベーター傾向を推定する。
【０１４２】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｐを用いて、第１５の構成例の推定装置１により医師のイノベーター傾向を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｐ、医師のイノベーター傾向のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｐを生成した。また、生成したモデル２２Ｐに検証用データを適用して、検証用データの各医師についてイノベーター傾向を推定した。モデル２２Ｐの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。この検証では、モデル２２Ｐの説明変数である訪問情報１０２として、医薬情報担当者からの訪問頻度や医薬情報担当者から情報入手した医薬品の発売日情報を用いた。
【０１４３】
第１５の構成例についての上述した検証では、第１の構成例（図３）と同様に、医師のイノベーター傾向の推定結果においてイノベーター傾向が有るものを「Ｐ」とし、イノベーター傾向が無いものを「Ｎ」として、式（１）に示す正解率Ａを計算した。その結果、正解率Ａは「０．５９２」であった。このように、第１５の構成例の推定装置１によれば、アンケートなどによって情報を得ていない医師についても、その医師のイノベーター傾向を推定することが可能となり、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定できる。
【０１４４】
（第１６の構成例）
図１８は、本実施形態に係る推定装置１の第１６の構成例を示す図である。第１６の構成例においても、第１５の構成例（図１７）と同様に、推定装置１は推定対象情報として医師のイノベーター傾向を推定する。第１６の構成例における医師関連情報１００Ｑは、第１５の構成例（図１７）と同じ訪問情報１０２に加えて、専門分野情報１０４を含んでいる。専門分野情報１０４は、第４の構成例（図６）において説明したものと同じである。
【０１４５】
第１６の構成例におけるモデル２２Ｑは、この図１８に示す医師関連情報１００Ｑ（訪問情報１０２、専門分野情報１０４）と医師のイノベーター傾向との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｑから医師のイノベーター傾向を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｑをモデル２２Ｑに適用することにより、特定の医師についてのイノベーター傾向を推定する。
【０１４６】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｑを用いて、第１６の構成例の推定装置１により医師のイノベーター傾向を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｑ、イノベーター傾向のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｑを生成した。また、生成したモデル２２Ｑに検証用データを適用して、検証用データの各医師についてイノベーター傾向を推定した。モデル２２Ｑの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。この検証では、モデル２２Ｑの一つの説明変数である専門分野情報１０４として、医師の主たる診療科や医師の年齢を用いた。モデル２２Ｑのその他の説明変数（訪問情報１０２）は、第１５の構成例（図１７）と同じものを使用した。
【０１４７】
第１５の構成例（図１７）と同様に、第１６の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．５９８」であった。すなわち、第１６の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１５の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｑが専門分野情報１０４を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｑから医師のイノベーター傾向を推定するように生成されたモデル２２Ｑの推定精度が向上した。
【０１４８】
このように、医師のイノベーター傾向を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｑが専門分野情報１０４を更に含むことにより、専門分野情報１０４と医師のイノベーター傾向との相関関係を利用して、医師のイノベーター傾向の推定精度を向上させることができる。
【０１４９】
（第１７の構成例）
図１９は、本実施形態に係る推定装置１の第１７の構成例を示す図である。第１７の構成例においても、第１５の構成例（図１７）と同様に、推定装置１は推定対象情報として医師のイノベーター傾向を推定する。第１７の構成例における医師関連情報１００Ｒは、第１６の構成例（図１８）と同じ訪問情報１０２及び専門分野情報１０４に加えて、閲覧履歴情報１０１を含んでいる。閲覧履歴情報１０１は、第１の構成例（図３）において説明したものと同じである。
【０１５０】
第１７の構成例におけるモデル２２Ｒは、この図１９に示す医師関連情報１００Ｒ（訪問情報１０２、専門分野情報１０４、閲覧履歴情報１０１）と医師のイノベーター傾向との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｒから医師のイノベーター傾向を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｒをモデル２２Ｒに適用することにより、特定の医師についてのイノベーター傾向を推定する。
【０１５１】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｒを用いて、第１７の構成例の推定装置１により医師のイノベーター傾向を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｒ、イノベーター傾向のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｒを生成した。また、生成したモデル２２Ｒに検証用データを適用して、検証用データの各医師についてイノベーター傾向を推定した。モデル２２Ｒの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。この検証では、モデル２２Ｒの一つの説明変数である閲覧履歴情報１０１として、インターネットからの情報入手頻度やインターネットから情報入手した医薬品の発売日情報を用いた。モデル２２Ｒのその他の説明変数（訪問情報１０２、集会参加情報１０３）は、第１６の構成例（図１８）と同じものを使用した。
【０１５２】
第１５の構成例（図１７）と同様に、第１７の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．６１５」であった。すなわち、第１７の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１６の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｒが閲覧履歴情報１０１を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｒから医師のイノベーター傾向を推定するように生成されたモデル２２Ｒの推定精度が向上した。
【０１５３】
このように、医師のイノベーター傾向を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｒが閲覧履歴情報１０１を更に含むことにより、閲覧履歴情報１０１と医師のイノベーター傾向との相関関係を利用して、医師のイノベーター傾向の推定精度を向上させることができる。
【０１５４】
（第１８の構成例）
図２０は、本実施形態に係る推定装置１の第１８の構成例を示す図である。
第１８の構成例における推定対象情報は、医師の専門分野である。第１８の構成例の推定装置１は、医師が担当する診療科（一般内科、循環器内科など）や、医師が専門とする疾患（例えば循環器疾患、糖尿病など）を医師の専門分野として推定する。
【０１５５】
図２０に示す第１８の構成例において、医師関連情報１００Ｓは集会参加情報１０３を含む。集会参加情報１０３は、第３の構成例（図５）において説明したものと同じである。
【０１５６】
第１８の構成例におけるモデル２２Ｓは、医師関連情報１００Ｓ（集会参加情報１０３）と医師の専門分野との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｓから医師の専門分野を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｓをモデル２２Ｓに適用することにより、特定の医師の専門分野を推定する。
【０１５７】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｓを用いて、第１８の構成例の推定装置１により特定の１つの医師の専門分野を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｓ、医師の専門分野のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｓを生成した。また、生成したモデル２２Ｓに検証用データを適用して、検証用データの各医師について医師の専門分野を推定した。モデル２２Ｓの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。この検証では、モデル２２Ｓの説明変数である集会参加情報１０３として、疾患領域ごとの関連する講演会への参加回数を用いた。
【０１５８】
第１８の構成例についての上述した検証においても、第１の構成例（図３）と同様に正解率Ａを計算した。第１８の構成例では、検証用データにより専門分野の推定を行ったサンプルの総数（総サンプル数）と、専門分野の推定結果が正解であったサンプルの数（正解サンプル数）とに基づいて、正解サンプル数を総サンプル数で除した値を正解率Ａとして計算した。その結果、正解率Ａは「０．８１２」であった。
このように、第１８の構成例の推定装置１によれば、アンケートなどによって情報を得ていない医師についても、その医師の専門分野を推定することが可能となり、製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定できる。
【０１５９】
（第１９の構成例）
図２１は、本実施形態に係る推定装置１の第１９の構成例を示す図である。第１９の構成例においても、第１８の構成例（図２０）と同様に、推定装置１は推定対象情報として医師の専門分野を推定する。第１９の構成例における医師関連情報１００Ｔは、第１８の構成例（図２０）と同じ集会参加情報１０３に加えて、閲覧履歴情報１０１を含んでいる。閲覧履歴情報１０１は、第１の構成例（図３）において説明したものと同じである。
【０１６０】
第１９の構成例におけるモデル２２Ｔは、この図２１に示す医師関連情報１００Ｔ（集会参加情報１０３、閲覧履歴情報１０１）と医師の専門分野との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｔから医師の専門分野を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｔをモデル２２Ｔに適用することにより、特定の医師の専門分野を推定する。
【０１６１】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｔを用いて、第１９の構成例の推定装置１により特定の１つの医師の専門分野を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｔ、医師の専門分野のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｔを生成した。また、生成したモデル２２Ｔに検証用データを適用して、検証用データの各医師の専門分野を推定した。モデル２２Ｔの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。この検証では、モデル２２Ｔの一つの説明変数である閲覧履歴情報１０１として、疾患領域ごとの関連するインターネットのウェブサイトからの情報入手頻度を用いた。モデル２２Ｔのその他の説明変数（集会参加情報１０３）は、第１８の構成例（図２０）と同じものを使用した。
【０１６２】
第１８の構成例（図２０）と同様に、第１９の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．８３８」であった。すなわち、第１９の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１８の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｔが閲覧履歴情報１０１を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｔから医師の専門分野を推定するように生成されたモデル２２Ｔの推定精度が向上した。
【０１６３】
このように、医師の専門分野を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｔが閲覧履歴情報１０１を更に含むことにより、閲覧履歴情報１０１と医師の専門分野との相関関係を利用して、医師の専門分野の推定精度を向上させることができる。
【０１６４】
（第２０の構成例）
図２２は、本実施形態に係る推定装置１の第２０の構成例を示す図である。第２０の構成例においても、第１８の構成例（図２０）と同様に、推定装置１は推定対象情報として医師の専門分野を推定する。第２０の構成例における医師関連情報１００Ｕは、第１９の構成例（図２０）と同じ集会参加情報１０３及び閲覧履歴情報１０１に加えて、訪問情報１０２を含んでいる。訪問情報１０２は、第２の構成例（図４）において説明したものと同じである。
【０１６５】
第２０の構成例におけるモデル２２Ｕは、この図２２に示す医師関連情報１００Ｕ（集会参加情報１０３、閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２）と医師の専門分野との相関関係に基づいて、医師関連情報１００Ｕから医師の専門分野を推定するように生成される。推定部３３は、特定の医師の医師関連情報１００Ｕをモデル２２Ｕに適用することにより、特定の医師の専門分野を推定する。
【０１６６】
ここで、実際に生成したモデル２２Ｕを用いて、第２０の構成例の推定装置１により特定の１つの医師の専門分野を推定し、その推定精度を検証した結果について説明する。第１１の構成例（図１３）と同様に、約１．５万名の医師について保有するデータ（医師関連情報１００Ｕ、医師の専門分野のアンケート結果）を、モデル生成用データと検証用データとに８：２の割合でランダムに分割し、モデル生成用データに基づいてモデル２２Ｕを生成した。また、生成したモデル２２Ｕに検証用データを適用して、検証用データの各医師の専門分野を推定した。モデル２２Ｕの生成には、第１の構成例のモデル２２（図３）と同様に、ランダムフォレストを使用した。この検証では、モデル２２Ｔの一つの説明変数である訪問情報１０２として、疾患領域ごとの関連する医薬情報担当者の訪問頻度を用いた。モデル２２Ｕのその他の説明変数（集会参加情報１０３、閲覧履歴情報１０１）は、第１９の構成例（図２１）と同じものを使用した。
【０１６７】
第１８の構成例（図２０）と同様に、第２０の構成例についても正解率Ａを計算したところ、「０．９６２」であった。すなわち、第２０の構成例について得られた正解率Ａの値は、第１９の構成例に比べて大きくなった。従って、医師関連情報１００Ｕが訪問情報１０２を更に含むことにより、医師関連情報１００Ｕから医師の専門分野を推定するように生成されたモデル２２Ｕの推定精度が向上した。
【０１６８】
このように、医師の専門分野を推定するための説明変数として医師関連情報１００Ｔが訪問情報１０２を更に含むことにより、訪問情報１０２と医師の専門分野との相関関係を利用して、医師の専門分野の推定精度を向上させることができる。
【０１６９】
なお、本発明は上述した実施形態にのみ限定されるものではなく、種々のバリエーションを含んでいる。
【０１７０】
モデルの説明変数として医師関連情報が含む情報は、上述した第１の構成例〜第２０の構成例において例示したものに限定されない。例えば、上述した各構成例における医師関連情報（１００、１００Ａ〜１００Ｈ、１００Ｊ〜１００Ｎ、１００Ｐ〜１００Ｕ）は、モデル（２２、２２Ａ〜２２Ｈ、２２Ｊ〜２２Ｎ、２２Ｐ〜２２Ｄ）の説明変数として、例示した情報（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２、集会参加情報１０３、専門分野情報１０４、医療施設病床数情報１０５）以外の補助的な情報を更に含んでいてもよい。
【０１７１】
第１〜第７の構成例（図３〜図１０）における医師関連情報は、例示した４つの情報（訪問情報１０２、集会参加情報１０３、専門分野情報１０４）における１以上の情報と閲覧履歴情報１０１とを、第１〜第７の構成例とは異なる組み合わせで含んでいてもよい。この場合、医師関連情報は、例示した情報以外の補助的な情報を更に含んでいてもよい。
【０１７２】
第８〜第１０（図１０〜図１２）の構成例における医師関連情報は、例示した２つの情報（医療施設病床数情報１０５、集会参加情報１０３）における１以上の情報と専門分野情報１０４とを、第８〜第１０の構成例とは異なる組み合わせで含んでいてもよい。この場合、医師関連情報は、例示した情報以外の補助的な情報を更に含んでいてもよい。
【０１７３】
第１１〜第１４（図１３〜図１６）の構成例における医師関連情報は、例示した３つの情報（集会参加情報１０３、訪問情報１０２、閲覧履歴情報１０１）における１以上の情報と専門分野情報１０４とを、第１１〜第１４の構成例とは異なる組み合わせで含んでいてもよい。この場合、医師関連情報は、例示した情報以外の補助的な情報を更に含んでいてもよい。
【０１７４】
第１５〜第１７（図１７〜図１９）の構成例における医師関連情報は、例示した２つの情報（専門分野情報１０４、閲覧履歴情報１０１）における１以上の情報と訪問情報１０２とを、第１５〜第１７の構成例とは異なる組み合わせで含んでいてもよい。この場合、医師関連情報は、例示した情報以外の補助的な情報を更に含んでいてもよい。
【０１７５】
第１８〜第２０（図２０〜図２２）の構成例における医師関連情報は、例示した２つの情報（閲覧履歴情報１０１、訪問情報１０２）における１以上の情報と集会参加情報１０３とを、第１８〜第２０の構成例とは異なる組み合わせで含んでいてもよい。この場合、医師関連情報は、例示した情報以外の補助的な情報を更に含んでいてもよい。
【０１７６】
以下、本実施形態に関連する付記を記載する。
【０１７７】
［付記１］
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記製薬会社の担当者が前記プロモーションのために前記医師を訪問する訪問営業の有無と前記医師関連情報との相関関係に基づいて前記訪問営業の有無を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記医師の嗜好性又は前記訪問営業の有無を推定する推定部と
を有する推定装置。
［付記２］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記プロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記プロモーションのための情報を入手する経路に対する前記医師の嗜好性である情報入手経路嗜好性を推定する、
付記１に記載の推定装置。
［付記３］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を更に取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報入手経路嗜好性を推定する、
付記２に記載の推定装置。
［付記４］
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報入手経路嗜好性を推定する、
付記２又は３に記載の推定装置。
［付記５］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を更に取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報入手経路嗜好性を推定する、
付記２〜４のいずれか一項に記載の推定装置。
［付記６］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記プロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記プロモーションのために提供される情報の内容に対する前記医師の嗜好性である情報内容嗜好性を推定する、
付記１に記載の推定装置。
［付記７］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を更に取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報内容嗜好性を推定する、
付記６に記載の推定装置。
［付記８］
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記情報内容嗜好性を推定する、
付記６又は７に記載の推定装置。
［付記９］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定する、
付記１に記載の推定装置。
［付記１０］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師が勤務する医療施設における病床の数に関する医療施設病床数情報を更に取得し、
前記推定部は、前記医療施設病床数情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定する、
付記９に記載の推定装置。
［付記１１］
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記訪問営業の有無を推定する、
付記９又は１０に記載の推定装置。
［付記１２］
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
前記医師による所定の医薬品の使用傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記所定の医薬品の使用傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記医師による医薬品の新製品の積極的な採用の傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記新製品の積極的な採用の傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されているモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向又は前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する推定部と
を有する推定装置。
［付記１３］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
付記１２に記載の推定装置。
［付記１４］
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を更に取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
付記１３に記載の推定装置。
［付記１５］
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を更に取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
付記１３又は１４に記載の推定装置。
［付記１６］
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社のプロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を更に取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記所定の医薬品の使用傾向を推定する、
付記１３〜１５のいずれか一項に記載の推定装置。
［付記１７］
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する、
付記１２に記載の推定装置。
［付記１８］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記医師の専門分野に関する専門分野情報を更に取得し、
前記推定部は、前記専門分野情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する、
付記１７に記載の推定装置。
［付記１９］
前記取得部は、前記医師関連情報として、前記製薬会社のプロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を更に取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記新製品の積極的な採用の傾向を推定する、
付記１７又は１８に記載の推定装置。
［付記２０］
医師に関連する医師関連情報を取得する取得部と、
前記医師の専門分野と、前記取得部が取得する前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の専門分野を前記医師関連情報から推定するように生成されたモデルを記憶する記憶部と、
前記取得部により取得した前記医師関連情報を、前記記憶部に記憶した前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する推定部とを有し、
前記取得部は、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を取得し、
前記推定部は、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する、
推定装置。
［付記２１］
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社のプロモーションのためのウェブサイトを前記医師が閲覧した履歴に関する閲覧履歴情報を更に取得し、
前記推定部は、前記閲覧履歴情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する、
付記２０に記載の推定装置。
［付記２２］
前記取得部は、前記医師関連情報として、製薬会社の担当者が前記医師を訪問した頻度及び前記訪問した担当者が前記医師に対して行った営業の内容の少なくとも一方に関する訪問情報を更に取得し、
前記推定部は、前記訪問情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する、
付記２０又は２１に記載の推定装置。
［付記２３］
付記１〜２２のいずれか一項に記載の推定装置と、
端末装置とを有し、
前記端末装置は、前記医師関連情報又は前記医師関連情報を取得するための参照情報を含んだ推定要求を、前記推定装置に送信し、
前記推定装置の前記取得部は、前記端末装置から受信した前記推定要求に基づいて、前記推定部の推定に用いる前記医師関連情報を取得し、
前記推定装置は、前記推定部による推定結果が含まれた提供情報を前記端末装置に送信する提供部を有する、
推定システム。
［付記２４］
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、製薬会社のプロモーションに対する前記医師の嗜好性を推定するか、又は、前記製薬会社の担当者が前記プロモーションのために前記医師を訪問する訪問営業の有無を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記医師の嗜好性と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の嗜好性を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記訪問営業の有無と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記訪問営業の有無を前記医師関連情報から推定するように生成されている、
推定方法。
［付記２５］
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、前記医師による所定の医薬品の使用傾向を推定するか、又は、前記医師による医薬品の新製品の積極的な採用の傾向を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記所定の医薬品の使用傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記所定の医薬品の使用傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されている、又は、前記新製品の積極的な採用の傾向と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記新製品の積極的な採用の傾向を前記医師関連情報から推定するように生成されている、
推定方法。
［付記２６］
１以上のコンピュータが実行する推定方法であって、
医師に関連する医師関連情報を取得する取得工程と、
前記取得工程において取得した前記医師関連情報を、記憶部に記憶したモデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する推定工程とを有し、
前記モデルは、前記医師の専門分野と前記医師関連情報との相関関係に基づいて、前記医師の専門分野を前記医師関連情報から推定するように生成されており、
前記取得工程において、前記医師関連情報として、医薬品に関する集会に前記医師が参加した頻度及び前記参加した集会の内容の少なくとも一方に関する集会参加情報を取得し、
前記推定工程において、前記集会参加情報を含んだ前記医師関連情報を前記モデルに適用することにより、前記医師の専門分野を推定する、
推定方法。
［付記２７］
１以上のコンピュータを、付記１〜２２のいずれか一項に記載の推定装置における前記取得部及び前記推定部として、又は、付記２３に記載の推定システムにおける前記取得部、前記推定部及び前記提供部として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１７８】
１…推定装置、３…端末装置、９…ネットワーク、１０…通信部、２０…記憶部、２１…プログラム、２２，２２Ａ〜２２Ｈ，２２Ｊ〜２２Ｎ，２２Ｐ〜２２Ｄ…モデル、２３…医師関連情報データベース、２４…推定対象情報データベース、３０…処理部、３１…取得部、３２…生成部、３３…推定部、３４…提供部、１００，１００Ａ〜１００Ｈ，１００Ｊ〜１００Ｎ，１００Ｐ〜１００Ｕ…医師関連情報、１０１…閲覧履歴情報、１０２…訪問情報、１０３…集会参加情報、１０４…専門分野情報、１０５…医療施設病床数情報
【要約】
【課題】製薬会社の営業活動において有用な医師の情報を推定できる推定装置を提供する。
【解決手段】推定装置１は、医師に関連する医師関連情報１００を取得する取得部３１と、製薬会社のプロモーションに対する医師の嗜好性と医師関連情報１００との相関関係に基づいて、医師の嗜好性を医師関連情報１００から推定するように生成されている、又は、製薬会社の担当者がプロモーションのために医師を訪問する訪問営業の有無と医師関連情報１００との相関関係に基づいて訪問営業の有無を医師関連情報１００から推定するように生成されているモデル２２を記憶する記憶部２０と、取得部３１により取得した医師関連情報１００を、記憶部２０に記憶したモデル２２に適用することにより、医師の嗜好性又は訪問営業の有無を推定する推定部３３とを有する。
【選択図】図１【図１】
0006953581.tif 000002
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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