JP7191658B2 - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置および情報処理方法に関する。

特許文献１には、透析患者は、動脈硬化などに起因して、下肢末梢部の壊疽などの足病変を起こす可能性があることが記載されている。このような足病変は、下肢切断などの重症化を招いてしまうおそれがある。

特開２０１８－０４３００３号公報

上述したような足病変の予兆の検知、足病変の発見、足病変の治療あるいは足病変の重症化の予防などのためには、情報収受者の下肢の状態に応じた医療情報、サービス・商品などの情報を提供することが有効である。しかしながら、現状では、このような情報を提供するための手法については十分な検討がなされていない。

上記のような問題点に鑑みてなされた本開示の目的は、情報収受者の下肢の状態に応じた情報を提供することができる情報処理装置および情報処理方法を提供することにある。

本開示の第１の態様としての情報処理装置は、情報収受者の下肢の状態に関するデータを取得する取得部と、前記取得部により取得されたデータに基づき、前記情報収受者の下肢の状態に関連する前記情報収受者の疾患または症状に関する情報である属性を判定する属性判定部と、前記属性判定部により判定された属性に応じて、前記情報収受者に推奨する事項を示す推奨情報を生成する推奨情報生成部と、を備える。

本開示の１つの実施形態として、前記推奨情報は、前記情報収受者に推奨する行動、車両および履物の少なくともいずれかに関する情報を含む。

本開示の１つの実施形態として、前記情報処理装置は、情報収受者ごとに、前記データに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する推奨情報を記憶する第１の記憶部と、情報収受者の最新のデータに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する推奨情報と、前記第１の記憶部に記憶されている、前記情報収受者の過去のデータに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する推奨情報とを比較し、該比較の結果を出力する比較部と、をさらに備える。

本開示の１つの実施形態として、前記情報処理装置は、情報収受者ごとに、前記データに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する推奨情報を記憶する第１の記憶部と、情報収受者への所定の通知を行うタイミングを記憶する第２の記憶部と、前記第２の記憶部により記憶されているタイミングにおいて、前記情報収受者に対して、前記所定の通知を行うとともに、前記第１の記憶部に記憶されている前記情報収受者の属性の通知を行う通知部と、をさらに備える。

本開示の１つの実施形態として、前記情報処理装置は、情報収受者ごとに、前記データに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する推奨情報を記憶する第１の記憶部と、前記属性および前記推奨情報が最後に前記第１の記憶部に記憶されてから所定期間以上経過し、かつ、前記属性が疾患に至る可能性がある未病である情報収受者を前記第１の記憶部から抽出する抽出部と、前記抽出部により抽出された情報収受者に対して、前記第１の記憶部に記憶されている前記情報収受者の属性の通知を行う通知部と、をさらに備える。

本開示の１つの実施形態として、前記通知部は、前記情報収受者が訪問予定の場所および前記場所を訪問する日時に関する情報を取得し、前記情報収受者の属性に応じたサービスであり、かつ、前記情報収受者が訪問予定の場所の近隣のサービス提供者により提供され、前記情報収受者が前記場所を訪問する日時に提供可能なサービスを特定し、前記情報収受者に対して、前記特定したサービスの通知を行う。

本開示の１つの実施形態として、前記情報処理装置は、サービスの手配を要求する手配要求を受け付ける手配要求受信部と、前記手配要求受信部が受け付けた手配要求により手配を要求されたサービスの手配を行うサービス手配部と、をさらに備える。

本開示の第２の態様としての情報処理方法は、情報処理装置において実行される情報処理方法であって、情報収受者の下肢の状態に関するデータを取得するステップと、前記取得されたデータに基づき、前記情報収受者の下肢の状態に関連する前記情報収受者の疾患または症状に関する情報である属性を判定するステップと、前記判定された属性に基づき、前記情報収受者に推奨する事項を示す推奨情報を生成するステップと、を含む。

本開示に係る情報処理装置および情報処理方法によれば、情報収受者の下肢の状態に応じた情報を提供することができる。

本開示の第１の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成例を示す図である。 図１に示す情報処理装置の動作の一例を示すフローチャートである。 図１に示す情報処理システムの配置レイアウトの一例を示す図である。 本開示の第２の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成例を示す図である。 本開示の第３の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成例を示す図である。 本開示の第４の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの構成例を示す図である。

以下、本開示を実施するための形態について、図面を参照しながら説明する。各図中、同一符号は、同一または同等の構成要素を示している。

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置１０を含む情報処理システム１の構成例を示す図である。

図１に示す情報処理システム１は、情報処理装置１０と、測定装置２１と、入力装置２２と、出力装置２３とを備える。測定装置２１、入力装置２２および出力装置２３は、例えば、車の販売店のような、情報収受者が来訪する店舗などに設置される。情報処理装置１０は、例えば、測定装置２１、入力装置２２および出力装置２３と同じ店舗に設置される。また、情報処理装置１０は、ネットワーク上のサーバ装置であってもよい。この場合、情報処理装置１０は、測定装置２１、入力装置２２および出力装置２３とネットワークを介して通信を行う。

測定装置２１は、情報収受者の下肢の状態に関する種々の測定を行い、測定データを情報処理装置１０に出力する。一般に、下肢に不具合が生じる要素としては、皮膚、神経、骨格および血流などがある。測定装置２１は、これらの要素に関連する測定を行う。例えば、測定装置２１は、左右の下肢のバランス度、歩行時の下肢の関節の動き、下肢の筋力、温度、骨密度、皮膚の状態、活動量、血流、爪の状態などを測定する。なお、図１においては、測定装置２１を１つだけ示しているが、測定項目に応じて、複数の測定装置２１が設けられる。この場合、複数の測定装置２１はそれぞれ、測定データを情報処理装置１０に出力する。

入力装置２２は、情報収受者の下肢の状態に関連する問診に対する情報収受者の回答である問診データが入力され、入力された問診データを情報処理装置１０に出力する。

情報処理装置１０は、測定装置２１から出力された測定データおよび入力装置２２から出力された問診データに基づき、情報収受者の属性を推定し、推定した属性に応じて、情報収受者に推奨する事項を示す推奨情報を生成する。属性とは、情報収受者の下肢の状態に関連する情報収受者の疾患または症状に関する情報であり、情報収受者の下肢の状態から判定される、情報収受者が罹患している疾患、罹患する可能性が高い疾患あるいは情報収受者に生じる可能性が高い症状などを示す情報である。属性の具体例としては、例えば、めまい、骨格変形、皮膚炎、潰瘍、神経障害、下肢虚血などがあるが、これらに限られるものではない。情報処理装置１０は、生成した推奨情報を出力装置２３に出力する。

出力装置２３は、例えば、表示装置であり、情報処理装置１０から出力された推奨情報を表示するなどして出力する。出力装置２３の出力は、例えば、情報収受者、あるいは、情報収受者に対する運動療法などを行う理学療法士などに提示される。

次に、情報処理装置１０の構成について説明する。なお、測定装置２１は、例えば、フォースプレートなどの種々の測定装置である。入力装置２２は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末などである。また、出力装置２３は、例えば、表示装置である。これらの構成は当業者によく知られているため、説明を省略する。

図１に示す情報処理装置１０は、取得部１１と、属性判定部１２と、推奨情報生成部１３とを備える。取得部１１、属性判定部１２および推奨情報生成部１３は、１つ以上のプロセッサにより構成することができる。「プロセッサ」は、汎用のプロセッサ、特定の処理に特化した専用のプロセッサなどであるが、これらに限られない。

取得部１１は、情報収受者の下肢の状態に関するデータを取得する。具体的には、取得部１１は、測定装置２１から出力された測定データを取得する。また、取得部１１は、入力装置２２から出力された問診データを取得する。なお、取得部１１は、測定データおよび問診データのいずれか一方だけを取得してもよい。取得部１１は、取得したデータを属性判定部１２に出力する。

属性判定部１２は、取得部１１から出力されたデータ（情報収受者の下肢の状態に関するデータ）に基づき、その情報収受者の属性を判定する。属性判定部１２による属性の判定の詳細については後述する。

推奨情報生成部１３は、属性判定部１２により判定された情報収受者の属性に応じて、その情報収受者に推奨する事項を示す推奨情報を生成する。推奨情報生成部１３による推奨情報の生成の詳細については後述する。

次に、属性判定部１２による属性の判定について、具体例を挙げて説明する。

例えば、属性判定部１２は、情報収受者の起立時の左右の下肢による圧力を測定した測定データから、情報収受者の左右の下肢のバランス度を判定する。そして、属性判定部１２は、左右の下肢のバランス度が低い（左右の下肢のバランスが悪い）情報収受者について、例えば、その情報収受者の歩行時の左右の下肢の股関節、膝関節、足関節などの骨格点の動きの測定データを用いて姿勢解析を行う。具体的には、属性判定部１２は、左右の下肢の同じ骨格点ごとに動きを比較し、左右の下肢で動きの差が大きい骨格点を特定する。左右の下肢で動きの差が大きい骨格点は、血流の停滞、神経系の障害などが起こっている可能性が高い部位である。したがって、属性判定部１２は、左右の下肢で動きの差が大きい骨格点に相当する部位、もしくは各骨格点の動きの差情報を分析することにより得られる差情報の極大点をバランス度の低下の要因である責任部位として特定し、その責任部位において、血流の停滞あるいは神経系の障害が行っている、あるいはその予兆があるなどと判定することができる。なお、属性判定部１２は、例えば、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を用いて骨格点を特定し、その動きを分析したりすることにより上述したような姿勢分析を行うことができる。

また、属性判定部１２は、上述した責任部位は、血流の停滞、すなわち、循環系の障害に起因するものであるか、神経系の障害に起因するものであるかをさらに判定してもよい。この場合、属性判定部１２は、情報収受者の下肢の各部の温度の測定データを用いる。一般に、足先に向かうほど、心臓からの血液を送り出す圧力が小さくなり、血流が悪くなる傾向がある。また、ある部位の血流が悪くなると、その部位の温度は低下する傾向がある。したがって、通常は、足先に向かって、温度（体温）が低くなるという傾向がある。属性判定部１２は、情報収受者の下肢の各部の温度の測定データから、情報収受者の下肢における温度勾配を求める。そして、属性判定部１２は、上述した責任部位において、急激な温度変化が生じている場合には、その責任部位は循環系の障害に起因するもの、例えば、下肢虚血などであると判定することができる。

また、属性判定部１２は、情報収受者の下肢を撮影した画像を測定データとして用いてもよい。この場合、属性判定部１２は、情報収受者の下肢を撮影した画像のＡＩを用いた画像解析により、傷、皮膚炎および巻き爪などの有無を判定することができる。

なお、上述した例はあくまでも一例であり、測定データおよび問診データに基づいて、情報収受者の属性を判定する方法としては種々の方法を採用することができる。

次に、推奨情報生成部１３による推奨情報の生成について、具体例を挙げて説明する。

推奨情報生成部１３は、推奨情報として、例えば、情報収受者に推奨する行動に関する情報を生成する。情報収受者に推奨する行動としては、例えば、栄養状態を改善するための行動、歩行訓練などの、情報収受者の健康を改善するための行動がある。また、情報収受者に推奨する行動としては、他にも、特定の場所に行く、あるいは、特定の場所に行かないといった行動がある。推奨情報生成部１３は、例えば、情報収受者の属性に応じて、病院へ行く、マッサージなどのフットケアを受ける、特定の施設（例えば、温泉施設）に行くといったことを推奨する推奨情報を生成する。また、推奨情報生成部１３は、例えば、めまいが生じる可能性があると判定された情報収受者に対しては、登山を避けるように促す推奨情報を生成する。

また、推奨情報生成部１３は、推奨情報として、例えば、情報収受者が購入あるいはレンタルする車両に関して、情報収受者に推奨する車両に関する情報を生成してもよい。例えば、推奨情報生成部１３は、属性の判定の結果、姿勢あるいは筋力の左右差が大きいと判定された情報収受者に対しては、乗降が容易な座面の低い車両、あるいは、ローステップの付いた座席を備える車両を推奨する。また、推奨情報生成部１３は、属性の判定の結果、下肢虚血があると判定された情報収受者に対しては、足元ヒータ付きの車両を推奨する。上述したように、測定装置２１、入力装置２２および出力装置２３は、例えば、車の販売店に設置される。したがって、車の販売店を訪れた情報収受者の測定データなどを取得することで、その情報収受者の下肢の状態（属性）に適した車両を推奨することができる。

また、推奨情報生成部１３は、推奨情報として、例えば、情報収受者に推奨する履物に関する情報（履物の種類、紐の結び方、履き方、履物の形状、かかとの高さなど）を生成してもよい。例えば、推奨情報生成部１３は、属性の判定の結果、外反母趾の傾向があると判定された情報収受者に対しては、幅が広すぎない履物、足指が伸びる履物などを推奨する。また、推奨情報生成部１３は、例えば、属性の判定の結果、巻き爪があると判定された情報収受者に対しては、着用時に足が動きにくい履物を推奨する。また、推奨情報生成部１３は、例えば、属性の判定の結果、足に魚の目、たこなどがあると判定された情報収受者に対して、魚の目、たこなどが生じた部位に荷重がかかりにくいソールを推奨する。

このように、推奨情報生成部１３は、情報収受者の属性に応じて推奨情報を生成する。なお、推奨情報生成部１３は、例えば、情報収受者の属性と、その属性に適したあるいは適さない推奨情報とを対応付けた学習データを学習した人工知能を用いることで、推奨情報を生成することができる。

図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０において実行される情報処理方法を説明するための図であり、情報処理装置１０の動作を示すフローチャートである。

取得部１１は、情報収受者の下肢の状態に関するデータ、すなわち、測定装置２１からの測定データ、および、入力装置２２からの問診データの少なくとも一方を取得する（ステップＳ１１）。

属性判定部１２は、取得部１１が取得した情報収受者の下肢の状態に関するデータに基づき、その情報収受者の属性を判定する（ステップＳ１２）。

推奨情報生成部１３は、属性判定部１２が判定した情報収受者の属性に応じて、その情報収受者に対する推奨情報を生成する（ステップＳ１３）。そして、推奨情報生成部１３は、生成した推奨情報を出力装置２３に出力する。

図３は、本実施形態に係る情報処理システム１の配置レイアウトの一例を示す図である。図３においては、例えば、車の販売店などの店舗に情報処理システム１を配置した場合のレイアウトの例を示している。

例えば、壁２５ａの近傍に、情報収受者の左右の下肢による圧力を測定する足圧計２１ａが配置される。足圧計２１ａは測定装置２１の一例である。また、壁２５ａには、足圧計２１ａの測定結果を表示するモニター２３ａが設置される。モニター２３ａは、出力装置２３の一例である。

また、壁２５ｂに沿って、モーションキャプチャスーツ２１ｂを着用した情報収受者が歩行する歩行エリアＡが設けられる。また、歩行エリアＡを歩行する情報収受者に向かってミラー２６が設置される。これにより、歩行エリアＡを歩行する情報収受者は、自身の歩行時の姿を観察することができる。歩行エリアＡを歩行する情報収受者の体の各部位の動きは、測定装置２１の一例であるモーションキャプチャシステム（図３においては不図示）により測定される。また、壁２５ｂには、モーションキャプチャシステムにより測定された情報収受者の体の各部位の動きを表示する大型のモニター２３ｂが設置される。モニター２３ｂは、出力装置２３の一例である。

足圧計２１ａおよびモーションキャプチャシステムなどにより測定されたデータは、情報処理装置１０の一例であるノート型のパーソナルコンピュータ１０ａにより取得される。パーソナルコンピュータ１０ａは、取得したデータに基づき、情報収受者の属性の判定、その属性に応じた推奨情報の生成などを行う。

このように本実施形態においては、情報処理装置１０は、情報収受者の下肢の状態に関するデータを取得する取得部１１と、取得部１１により取得されたデータに基づき、情報収受者の下肢の状態に関連する、情報収受者の疾患または症状に関する情報である属性を判定する属性判定部１２と、属性判定部１２により判定された属性に応じて、情報収受者に推奨する事項を示す推奨情報を生成する推奨情報生成部１３と、を備える。

情報収受者の下肢の状態に関するデータに基づき情報収受者の属性を判定し、その属性に応じて情報収受者に対する推奨情報を生成することで、情報収受者の下肢の状態に応じた情報を提供することができる。

（第２の実施形態）
図４は、本開示の第２の実施形態に係る情報処理装置１０Ａを含む情報処理システム１Ａの構成例を示す図である。図４に示す情報処理システム１Ａは、図１に示す情報処理システム１と比較して、情報処理装置１０が情報処理装置１０Ａに変更された点が異なる。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ａは、第１の実施形態に係る情報処理装置１０と比較して、第１の記憶部としての属性・推奨情報記憶部１４と、比較部１５とをさらに備える。属性・推奨情報記憶部１４は、例えば、種々のメモリにより構成することができる。また、比較部１５は、例えば、１つ以上のプロセッサにより構成することができる。

本実施形態においては、推奨情報生成部１３は、生成した推奨情報を出力装置２３に出力するとともに、属性判定部１２により判定された情報収受者の属性およびその属性に応じて生成した推奨情報を、属性・推奨情報記憶部１４および比較部１５に出力する。

属性・推奨情報記憶部１４は、推奨情報生成部１３から出力された情報収受者の属性およびその属性に応じて生成された推奨情報を記憶する。属性・推奨情報記憶部１４は、情報収受者ごとに、属性および推奨情報を記憶する。また、属性・推奨情報記憶部１４は、属性の判定に用いられたデータ（測定データ、問診データ）が測定あるいは入力された日時、属性および推奨情報が属性・推奨情報記憶部１４に記憶された日時などを記憶してもよい。属性の判定に用いられたデータが測定、入力された日時は、例えば、測定装置２１あるいは入力装置２２により特定され、情報処理装置１０に出力される。

比較部１５は、推奨情報生成部１３から出力された、情報収受者の最新のデータに基づき得られた情報収受者の属性および情報収受者に対する推奨情報と、属性・推奨情報記憶部１４に記憶されている、情報収受者の過去のデータに基づき得られた情報収受者の属性および情報収受者に対する推奨情報とを比較する。

このように、本実施形態に係る情報処理装置１０Ａは、最新のデータに基づき得られた情報収受者の属性およびその情報収受者に対する推奨情報と、過去の情報収受者の属性および情報収受者に対する推奨情報とを比較する。こうすることで、情報処理装置１０Ａは、疾患などに繋がる予兆を検知して情報収受者に通知したり、情報収受者の属性の改善の程度を通知したり、推奨情報に対するフィードバック（推奨情報による情報収受者の属性の改善の有無）を通知したりすることができる。

（第３の実施形態）
図５は、本開示の第３の実施形態に係る情報処理装置１０Ｂを含む情報処理システム１Ｂの構成例を示す図である。図５に示す情報処理システム１Ｂは、図１に示す情報処理システム１と比較して、情報処理装置１０が情報処理装置１０Ｂに変更された点が異なる。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｂは、第１の実施形態に係る情報処理装置１０と比較して、第１の記憶部としての属性・推奨情報記憶部１４と、第２の記憶部としての通知タイミング記憶部１６と、抽出部１７と、通知部１８とをさらに備える。通知タイミング記憶部１６は、例えば、種々のメモリにより構成することができる。また、抽出部１７および通知部１８は、１つ以上のプロセッサにより構成することができる。

属性・推奨情報記憶部１４は、第２の実施形態と同様に、情報収受者ごとに、情報収受者の属性および情報収受者に対する推奨情報などを記憶する。

通知タイミング記憶部１６は、情報収受者に対して所定の通知を行うタイミングを記憶する。所定の通知の例としては、情報収受者の車両の車検時期の通知、情報収受者の車両のオイル交換の時期の通知などがある。通知タイミング記憶部１６は、情報収受者に対してこれらの通知を行うタイミングを記憶する。なお、通知タイミング記憶部１６は、例えば、情報収受者が車を購入した販売店などに管理されている情報から、情報収受者の車両の車検時期および情報収受者の車両のオイル交換の時期などを特定することができる。

抽出部１７は、属性およびその属性に応じた推奨情報が最後に属性・推奨情報記憶部１４に記憶されてから所定期間以上が経過し、かつ、属性が未病（疾患には至っていないものの、疾患に至る可能性がある状態）である情報収受者を属性・推奨情報記憶部１４から抽出する。

通知部１８は、予め登録された情報収受者の連絡先（例えば、情報収受者のメールアドレス）に通知を行う。例えば、通知部１８は、通知タイミング記憶部１６を参照し、所定の通知を行うタイミングの情報収受者を抽出する。そして、通知部１８は、抽出した情報収受者に対して、所定の通知を行うとともに、属性・推奨情報記憶部１４に記憶されている、その情報収受者の属性の通知を行う。すなわち、通知部１８は、情報収受者への所定の通知を行うタイミングにおいて、その情報収受者への所定の通知を行うとともに、属性・推奨情報記憶部１４に記憶されている情報収受者の属性の通知を行う。

こうすることで、例えば、情報収受者が過去に訪問し、車を購入するなどした販売店などに、車検あるいはオイル交換などのために情報収受者の来店を促すことができるとともに、情報収受者の属性についての注意喚起などを行うことができる。

なお、通知部１８は、情報収受者への通知に、次の来店時（車検などのための来店時）に推奨する測定項目を含めてもよい。また、通知部１８は、情報収受者への通知に、予定される作業（例えば、車検、オイル交換など）に要する時間と、その時間内に測定装置２１により測定可能な項目のメニューとを含めてもよい。ここで、通知部１８は、属性・推奨情報記憶部１４に記憶されている情報収受者の属性に基づき、情報収受者が優先的に測定すべき項目から順に並ぶようにメニューを作成してもよい。

また、通知部１８は、抽出部１７により抽出された情報収受者への、属性・推奨情報記憶部１４に記憶されているその情報収受者の属性の通知を行う。こうすることで、直近にデータを取得して属性の判定などを行ってから所定期間以上が経過し、かつ、属性が未病である情報収受者に対して、疾患に至らないように注意喚起を行うことができる。また、情報収受者が過去に訪問し、足の状態に関する測定あるいは問診などを行った店舗に、情報収受者の来店を促すことができる。

（第４の実施形態）
図６は、本開示の第４の実施形態に係る情報処理装置１０Ｃを含む情報処理システム１Ｃの構成例を示す図である。図６に示す情報処理システム１Ｃは、図５に示す情報処理システム１Ｂと比較して、情報処理装置１０Ｂが情報処理装置１０Ｃに変更された点が異なる。

本実施形態に係る情報処理装置１０Ｃは、第３の実施形態に係る情報処理装置１０Ｂと比較して、手配要求受信部１９と、サービス手配部２０とをさらに備える。

手配要求受信部１９は、情報収受者からサービス提供者２４が提供するサービスの手配（例えば、予約など）を要求する手配要求を受け付ける。手配要求には、情報収受者が手配を要求するサービス、および、その情報収受者がサービスを受けることを希望する日時が含まれる。なお、手配要求は、例えば、コールセンターのオペレータが受け付け、その手配要求の内容が手配要求受信部１９に入力されてもよい。

サービス手配部２０は、手配要求受信部１９により受け付けられた手配要求により手配を要求されたサービスの手配を行う。具体的には、サービス手配部２０は、手配要求により手配を要求されたサービスを、手配要求に含まれる日時に手配可能かを、そのサービスを提供するサービス提供者２４に照会する。

なお、図６においては簡略化のため、サービス提供者２４を１つだけ記載しているが、実際には、提供するサービスに応じて種々のサービス提供者２４が存在する。サービス提供者２４としては、フットエステティシャン、シューフィッター、理学療法士、看護師など種々のものがある。複数のサービス提供者２４それぞれのサービス内容、所在、連絡先などのサービス提供者２４に関する情報が予めデータベースに記憶されており、サービス手配部２０は、このデータベースにアクセスすることで、情報収受者がサービスの手配を要求するサービス提供者２４にアクセスすることができる。

本実施形態においては、通知部１８は、情報収受者が訪問予定の場所（例えば、車の販売店などの店舗あるいは住所）および情報収受者がその場所を訪問する日時に関する情報を取得する。通知部１８は、このような情報を、例えば、情報収受者による店舗（例えば、車の販売店）への来訪予約などから取得することができる。通知部１８は、情報収受者の属性に応じたサービスであり、かつ、情報収受者が訪問予定の場所の近隣（例えば、数百メートル以内）のサービス提供者２４により提供され、情報収受者がその場所を訪問する日時（あるいはその前後）に提供可能なサービスを特定する。通知部１８は、例えば、上述したサービス提供者２４に関する情報が記憶されたデータベースにアクセスすることで、条件に合ったサービス提供者２４を特定することができる。

そして、通知部１８は、情報収受者に対して、特定したサービスの通知を行う。例えば、通知部１８は、「車のメンテナンス中に、フットケアに関するサービスを受けてみませんか。事前にご予約頂ければ、車のメンテナンス中に以下のサービスを受けて頂くことができます。」といった通知を行うことができる。

通知部１８の通知に応じて、情報収受者からの手配要求が手配要求受信部１９で受け付けられると、サービス手配部２０は、手配要求の内容に応じて、サービスを手配する。

このように本実施形態においては、情報収受者の予定（訪問場所および訪問時間）に合わせて、情報収受者の属性に応じたサービスの推奨および手配を行うことができる。

上述の実施形態は代表的な例として説明したが、本開示の趣旨および範囲内で、多くの変更および置換が可能であることは当業者に明らかである。したがって、本開示は、上述の実施形態によって制限するものと解するべきではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形および変更が可能である。例えば、実施形態の構成図に記載の複数の構成ブロックを１つに組み合わせたり、あるいは１つの構成ブロックを分割したりすることが可能である。

１，１Ａ，１Ｂ，１Ｃ 情報処理システム
１０，１０Ａ，１０Ｂ，１０Ｃ 情報処理装置
１１ 取得部
１２ 属性判定部
１３ 推奨情報生成部
１４ 属性・推奨情報記憶部（第１の記憶部）
１５ 比較部
１６ 通知タイミング記憶部（第２の記憶部）
１７ 抽出部
１８ 通知部
１９ 手配要求受信部
２０ サービス手配部
２１ 測定装置
２１ａ 足圧計
２１ｂ モーションキャプチャスーツ
２２ 入力装置
２３ 出力装置
２３ａ，２３ｂ モニター
２４ サービス提供者
２５ａ，２５ｂ 壁
２６ ミラー

Claims (8)

1. 情報収受者の下肢の状態に関連する問診に対する前記情報収受者の回答である問診データが入力される入力装置から、前記情報収受者の下肢の状態に関するデータを取得する取得部と、
   前記取得部により取得されたデータに基づき、前記情報収受者の下肢の状態に関連する前記情報収受者の疾患または症状に関する情報である属性を判定する属性判定部と、
   前記属性判定部により判定された属性に応じて、前記情報収受者に推奨する事項を示す推奨情報を生成する推奨情報生成部と、を備え、
   前記情報収受者の下肢の状態に関するデータが、左右の下肢のバランス度及び／又は歩行時の下肢の関節の動きである、情報処理装置。
2. 請求項１に記載の情報処理装置において、
   前記推奨情報は、前記情報収受者に推奨する行動、車両および履物の少なくともいずれかに関する情報を含む、情報処理装置。
3. 請求項１または２に記載の情報処理装置において、
   情報収受者ごとに、前記データに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する推奨情報を記憶する第１の記憶部と、
   情報収受者の最新の前記データに基づき得られた前記情報収受者の前記属性および前記情報収受者に対する前記推奨情報と、前記第１の記憶部に記憶されている、前記情報収受者の過去の前記データに基づき得られた前記情報収受者の前記属性および前記情報収受者に対する前記推奨情報とを比較し、該比較の結果を出力する比較部と、をさらに備える情報処理装置。
4. 請求項１または２に記載の情報処理装置において、
   情報収受者ごとに、前記データに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する前記推奨情報を記憶する第１の記憶部と、
   情報収受者への所定の通知を行うタイミングを記憶する第２の記憶部と、
   前記第２の記憶部により記憶されているタイミングにおいて、前記情報収受者に対して、前記所定の通知を行うとともに、前記第１の記憶部に記憶されている前記情報収受者の前記属性の通知を行う通知部と、をさらに備える情報処理装置。
5. 請求項１または２に記載の情報処理装置において、
   情報収受者ごとに、前記データに基づき得られた前記情報収受者の属性および前記情報収受者に対する前記推奨情報を記憶する第１の記憶部と、
   前記属性および前記推奨情報が最後に前記第１の記憶部に記憶されてから所定期間以上経過し、かつ、前記属性が疾患に至る可能性がある未病である情報収受者を前記第１の記憶部から抽出する抽出部と、
   前記抽出部により抽出された情報収受者に対して、前記第１の記憶部に記憶されている前記情報収受者の前記属性の通知を行う通知部と、をさらに備える情報処理装置。
6. 請求項４または５に記載の情報処理装置において、
   前記通知部は、前記情報収受者が訪問予定の場所および前記場所を訪問する日時に関する情報を取得し、前記情報収受者の前記属性に応じたサービスであり、かつ、前記情報収受者が訪問予定の場所の近隣のサービス提供者により提供され、前記情報収受者が前記場所を訪問する日時に提供可能なサービスを特定し、前記情報収受者に対して、前記特定したサービスの通知を行う、情報処理装置。
7. 請求項６に記載の情報処理装置において、
   サービスの手配を要求する手配要求を受け付ける手配要求受信部と、
   前記手配要求受信部が受け付けた手配要求により手配を要求されたサービスの手配を行うサービス手配部と、をさらに備える情報処理装置。
8. 情報処理装置において実行される情報処理方法であって、
   情報収受者の下肢の状態に関連する問診に対する前記情報収受者の回答である問診データが入力される入力装置から、前記情報収受者の下肢の状態に関するデータを取得するステップと、
   前記取得されたデータに基づき、前記情報収受者の下肢の状態に関連する前記情報収受者の疾患または症状に関する情報である属性を判定するステップと、
   前記判定された属性に基づき、前記情報収受者に推奨する事項を示す推奨情報を生成するステップと、を含み、
   前記情報収受者の下肢の状態に関するデータが、左右の下肢のバランス度及び／又は歩行時の下肢の関節の動きである、情報処理方法。

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