JP7411176B2 - Information processing system, information processing method and program - Google Patents

Information processing system, information processing method and program Download PDF

Info

Publication number
JP7411176B2
JP7411176B2 JP2021165448A JP2021165448A JP7411176B2 JP 7411176 B2 JP7411176 B2 JP 7411176B2 JP 2021165448 A JP2021165448 A JP 2021165448A JP 2021165448 A JP2021165448 A JP 2021165448A JP 7411176 B2 JP7411176 B2 JP 7411176B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
data
user
information processing
information
recommendation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2021165448A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2022142716A (en
Inventor
伸治 鈴木
浩二 佐々木
紀博 金森
岳史 犬塚
俊介 馬奈木
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
AdIn Research Inc
Original Assignee
AdIn Research Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by AdIn Research Inc filed Critical AdIn Research Inc
Publication of JP2022142716A publication Critical patent/JP2022142716A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7411176B2 publication Critical patent/JP7411176B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Description

本発明は、情報処理技術に関する。 The present invention relates to information processing technology.

個人情報等が不正な目的を持つ者等に漏洩するのを防ぐ技術がある。例えば、管理者が間に入り、個人情報のアクセス許可を管理および監視することで、個人情報の預け先の自由度を増大させる技術がある(例えば、特許文献1参照)。 There are technologies that prevent personal information from being leaked to parties with illicit purposes. For example, there is a technology that increases the degree of freedom of where personal information is deposited by having an administrator intervene and manage and monitor access permission for personal information (for example, see Patent Document 1).

特許第6618093号公報Patent No. 6618093

特許文献1の技術によれば、個人情報を預ける先が信用できる組織であるか否かを気にすることなく、各個人(ユーザ)は、安心して個人情報を含むデータを預けることができる。そして、その情報処理システムへの各参加企業(参加組織)は、そのデータを活用し、顧客ひとりひとりに合わせたマーケティングであるOneToOneマーケティングを行うことができる。しかしながら、一旦、参加組織にデータの使用が許可された後は、監視を行うことしかできない。 According to the technology disclosed in Patent Document 1, each individual (user) can entrust data including personal information with peace of mind, without having to worry about whether or not the organization to which the personal information is entrusted is trusted. Each participating company (participating organization) in the information processing system can utilize this data to conduct OneToOne marketing, which is marketing tailored to each customer. However, once participating organizations are given permission to use the data, they can only monitor it.

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、ユーザの個人情報を含むデータについて、不正な目的を持つ者等に個人情報等が漏洩することを防ぎながら、参加組織がより活用可能な情報処理技術を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and provides information that can be more effectively utilized by participating organizations while preventing data including users' personal information from being leaked to persons with illicit purposes. The purpose is to provide processing technology.

本発明は、ユーザが操作する情報処理端末と、前記ユーザとは異なる管理者が操作する管理装置と、前記ユーザおよび前記管理者とは異なる外部機関が管理する外部装置と、を備え、前記情報処理端末、前記管理装置および前記外部装置は、互いにネットワークを介してデータの送受信が可能な情報処理システムであって、前記管理装置は、前記ユーザに係る第一データの公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付部と、前記第一データから前記ユーザを特定する情報である個人特定情報を削除して加工データを生成する加工部と、前記加工データを前記外部装置に出力する、または、当該外部装置からの当該加工データへのアクセスを可能にする管理部と、前記出力またはアクセスを可能にした後、前記加工データを監視する監視部と、を備え、前記外部装置は、前記加工データに基づいて前記ユーザに関連するリコメンドを生成し、当該ユーザに提供するリコメンド生成装置を含み、前記第一データは、前記ユーザの生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つを含み、前記リコメンド生成装置は、前記加工データと、参照データと、に基づき、当該ユーザのヘルスケアに関する前記リコメンドを生成し、当該ユーザが操作する前記情報処理端末に送信し、前記参照データは、ネットワークに流通する医療および健康に係る最新のデータと、前記リコメンド生成装置以外の外部装置から提供されるデータと、を含み、前記リコメンド生成装置は、前記リコメンドを生成する際、前記加工データに基づいて複数の前記参照データに重み付けを行う、ことを特徴とする。 The present invention includes an information processing terminal operated by a user, a management device operated by an administrator different from the user, and an external device managed by an external organization different from the user and the administrator, The processing terminal, the management device, and the external device are information processing systems capable of transmitting and receiving data to each other via a network, and the management device is capable of publishing, disclosing, correcting, or using first data related to the user. a processing unit that generates processed data by deleting personal identifying information that is information that identifies the user from the first data; and outputting the processed data to the external device. Alternatively, the external device includes a management unit that enables the external device to access the processed data, and a monitoring unit that monitors the processed data after enabling the output or access, and the external device The first data includes at least one of the user's biometric information, medical institution consultation data, and health checkup result data. The recommendation generating device generates the recommendation regarding the user's healthcare based on the processed data and the reference data, transmits it to the information processing terminal operated by the user, and transmits the recommendation to the information processing terminal operated by the user. includes the latest medical and health-related data distributed in a network and data provided from an external device other than the recommendation generation device, and the recommendation generation device uses the processed data when generating the recommendation. The method is characterized in that the plurality of reference data are weighted based on.

ユーザの個人情報を含むデータについて、不正な目的を持つ者等に個人情報等が漏洩することを防ぎながら、参加組織がより活用可能な情報処理技術を提供することができる。 Regarding data including users' personal information, it is possible to provide information processing technology that can be more effectively utilized by participating organizations while preventing personal information from being leaked to persons with illicit purposes.

第一実施形態の情報処理システムの全体構成例を示す概略図である。1 is a schematic diagram showing an example of the overall configuration of an information processing system according to a first embodiment. (a)~(c)は、それぞれ、第一実施形態の管理装置、外部装置および情報処理端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。(a) to (c) are block diagrams showing examples of hardware configurations of a management device, an external device, and an information processing terminal, respectively, according to the first embodiment. (a)および(b)は、それぞれ、第一実施形態の管理装置および情報処理端末の機能構成例を示す機能ブロック図である。(a) and (b) are functional block diagrams showing functional configuration examples of a management device and an information processing terminal, respectively, according to the first embodiment. 第一実施形態の情報処理システムによる全体処理例を示すシーケンス図である。FIG. 2 is a sequence diagram showing an example of overall processing by the information processing system of the first embodiment. (a)は、第一実施形態のユーザデータ例を、(b)および(c)は、第一実施形態の加工データ例を、それぞれ説明するための説明図である。(a) is an explanatory diagram for explaining an example of user data of the first embodiment, and (b) and (c) are examples of processed data of the first embodiment, respectively. 第一実施形態のリコメンドエンジンの機能構成例を示す機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of a recommendation engine according to the first embodiment. 第一実施形態のリコメンド生成処理の概要を説明するための説明図である。It is an explanatory diagram for explaining an outline of recommendation generation processing of a first embodiment. (a)および(b)は、第一実施形態のリコメンド例を説明するための説明図である。(a) and (b) are explanatory diagrams for explaining a recommendation example of the first embodiment. 第二実施形態の情報処理端末の機能構成例を示す機能ブロック図である。FIG. 3 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration of an information processing terminal according to a second embodiment. (a)および(b)は、第二実施形態の要求指示画面例を説明するための説明図である。(a) and (b) are explanatory diagrams for explaining an example of a request instruction screen according to the second embodiment. 第二実施形態の情報処理システムによる全体処理例を示すシーケンス図である。FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of overall processing by the information processing system of the second embodiment. 第三実施形態の情報処理システムの全体構成例を示す概略図である。It is a schematic diagram showing an example of the whole composition of an information processing system of a third embodiment. 第三実施形態の管理装置の機能構成例を示す機能ブロック図である。It is a functional block diagram showing an example of functional composition of a management device of a third embodiment. 第三実施形態の情報処理システムによる全体処理例を示すシーケンス図である。FIG. 7 is a sequence diagram showing an example of overall processing by the information processing system of the third embodiment. 第四実施形態のリコメンド生成処理の概要を説明するための説明図である。It is an explanatory diagram for explaining an outline of recommendation generation processing of a fourth embodiment. 第四実施形態のリコメンド生成処理のフローチャートである。It is a flowchart of recommendation generation processing of a fourth embodiment. 第四実施形態の重み付けの具体例を説明するための説明図である。It is an explanatory view for explaining a specific example of weighting of a fourth embodiment. 第四実施形態の変形例のリコメンド生成処理の概要を説明するための説明図である。It is an explanatory view for explaining an outline of recommendation generation processing of a modification of a fourth embodiment.

<<第一実施形態>>
本発明の第一実施形態を説明する。本実施形態では、個人情報を含むユーザの情報を、管理者が管理する装置で一元管理する。そして、参加組織が操作する外部装置から使用要求があった場合、ユーザが開示したくない情報を加工して秘匿してから外部装置に提供する。
<<First embodiment>>
A first embodiment of the present invention will be described. In this embodiment, user information including personal information is centrally managed by a device managed by an administrator. When a request for use is received from an external device operated by a participating organization, information that the user does not want to disclose is processed and kept confidential before being provided to the external device.

[全体構成例]
まず、本実施形態の概要、全体構成を説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム100の全体構成例を示す概略図である。例えば、情報処理システム100は、図示するように、情報処理端末110と、管理装置210と、外部装置510と、を備える。各装置は、ネットワーク等を介して接続され、ネットワーク等を用いることで相互にデータを送受信することができる。
[Example of overall configuration]
First, the outline and overall configuration of this embodiment will be explained. FIG. 1 is a schematic diagram showing an example of the overall configuration of an information processing system 100 according to an embodiment of the present invention. For example, the information processing system 100 includes an information processing terminal 110, a management device 210, and an external device 510, as illustrated. Each device is connected via a network or the like, and can mutually send and receive data using the network or the like.

情報処理端末110は、ユーザ101が操作する情報処理装置である。また、管理装置210は、管理者201が操作する情報処理装置である。また、外部装置510は、本実施形態の情報処理システム100に参加する企業、役所、組織(以下、参加組織と総称する。)が保有する情報処理装置である。本実施形態において、リコメンドを生成するリコメンドエンジン501(リコメンド生成装置)は、外部装置510の1つである。 The information processing terminal 110 is an information processing device operated by the user 101. Further, the management device 210 is an information processing device operated by the administrator 201. Further, the external device 510 is an information processing device owned by a company, government office, or organization (hereinafter collectively referred to as a participating organization) that participates in the information processing system 100 of this embodiment. In this embodiment, a recommendation engine 501 (recommendation generation device) that generates recommendations is one of the external devices 510.

ユーザ101は、いわゆる一般人である。また、管理者201は、情報の管理に長けた人物又は団体であるのが望ましい。例えば、管理者201は、弁護士又は弁護士事務所の所員等である。なお、管理者201は、弁護士に限られず、個人情報の保護に関する法律(平成15年5月30日法律第57号)等の情報に関する法律に長けた者等でもよい。 The user 101 is a so-called general person. Further, it is desirable that the administrator 201 be a person or organization skilled in managing information. For example, the administrator 201 is a lawyer or an employee of a law firm. Note that the administrator 201 is not limited to a lawyer, but may be a person skilled in laws regarding information such as the Act on the Protection of Personal Information (Act No. 57 of May 30, 2003).

ユーザ101は、情報処理端末110から、自身の情報を本人データ311として管理装置210に送信する。送信する本人データ311は、例えば、個人情報等の、ユーザ101が情報処理端末110を介して入力して登録する手動記録情報と、情報処理端末110のセンサ等で収集する自動記録情報と、を含む。 The user 101 transmits his/her own information as personal data 311 from the information processing terminal 110 to the management device 210 . The personal data 311 to be transmitted includes, for example, manually recorded information such as personal information that the user 101 inputs and registers via the information processing terminal 110, and automatically recorded information collected by a sensor of the information processing terminal 110. include.

手動記録情報は、例えば、個人情報(個人情報の保護に関する法律(平成15年5月30日法律第57号)第2条1項に規定の「個人情報」である。)を含む。個人情報は、具体的には、住所等の連絡先、銀行口座の口座番号、生命保険・損害保険に係る内容、クレジットカードの番号、各種ポイントカードにおけるポイント(「マイル」等と呼ばれる場合も含む。)、会計情報、家計簿の情報、所有する車両に係る情報、ID(Identification)、パスワード、個人番号(いわゆる「マイナンバー」、行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律(平成25年5月31日法律第27号)第2条5項に規定の「個人番号」である。)等又はこれらの組み合わせ等の情報を含んでもよい。 The manually recorded information includes, for example, personal information ("personal information" as defined in Article 2, Paragraph 1 of the Act on the Protection of Personal Information (Act No. 57 of May 30, 2003)). Specifically, personal information includes contact information such as address, bank account number, details related to life insurance and non-life insurance, credit card number, and points from various point cards (including when they are called "miles" etc.) ), accounting information, household account book information, information related to owned vehicles, ID (Identification), passwords, personal numbers (so-called "My Number", related to the use of numbers to identify specific individuals in administrative procedures, etc.) This is the "individual number" as defined in Article 2, Paragraph 5 of the Act (Act No. 27 of May 31, 2013), etc.), or a combination thereof.

また、手動記録情報には、さらに、身長、体重、性別等の身体データや属性データ等が含まれてもよい。ユーザ101が食べた食事の記録が食事データ(摂取食事データ)として含まれてもよい。また、ブログやメモ等の、いわゆる、ライフログデータや、画像、音声等が含まれていてもよい。写真等を示す画像データ等でもよい。この場合には、本人データ311には、画像データに含まれるExif(登録商標)(Exchangeable image file format)情報及び画像データに含まれる位置データ等のデータがさらにあってもよい。 Further, the manually recorded information may further include physical data such as height, weight, and gender, attribute data, and the like. A record of meals eaten by the user 101 may be included as meal data (intake meal data). Also, so-called life log data such as blogs and memos, images, audio, etc. may be included. It may also be image data showing a photograph or the like. In this case, the personal data 311 may further include data such as Exif (registered trademark) (Exchangeable image file format) information included in the image data and position data included in the image data.

自動記録情報は、情報処理端末110が備えるセンサ等のデバイスにより、自動的に記録される情報である。例えば、呼吸、心拍、体温、歩数又はこれらの組み合わせ等の生体情報(生体データ)等である。 Automatically recorded information is information that is automatically recorded by a device such as a sensor included in the information processing terminal 110. For example, it is biological information (biological data) such as breathing, heartbeat, body temperature, number of steps, or a combination thereof.

各参加組織は、外部装置510で収集した、ユーザ101に関する情報を、外部データ312として、外部装置510から管理装置210に送信する。ユーザ101に係るデータであれば、特に限定されないが、本実施形態では、一例として、ユーザ101の健康に関わる利用履歴データとする。 Each participating organization transmits information regarding the user 101 collected by the external device 510 as external data 312 from the external device 510 to the management device 210 . Although the data is not particularly limited as long as it is related to the user 101, in this embodiment, usage history data related to the health of the user 101 is taken as an example.

例えば、参加組織がレストランであれば、外部データ312は、ユーザ101が食事したメニューデータ、当該メニューに使われている食材、各食材の量、栄養素等を含む食事データである。 For example, if the participating organization is a restaurant, the external data 312 is meal data including menu data on which the user 101 ate, ingredients used in the menu, amounts of each ingredient, nutrients, and the like.

また、参加組織がコンビニエンスストア(以下、コンビニと呼ぶ。)であれば、外部データ312は、ユーザ101が購入した弁当、食材等のデータ、これらの食材等の分量、栄養素等を含む買い物データである。 Furthermore, if the participating organization is a convenience store (hereinafter referred to as a convenience store), the external data 312 is shopping data including data on bento boxes, ingredients, etc. purchased by the user 101, the quantities of these ingredients, nutrients, etc. be.

また、参加組織がフィットネスジムであれば、外部データ312は、ユーザ101が行った運動に関するデータ、当該運動の消費カロリー等を含む運動データである。 Further, if the participating organization is a fitness gym, the external data 312 is exercise data including data regarding the exercise performed by the user 101, calories burned during the exercise, and the like.

また、参加組織が医療機関であれば、外部データ312は、医療情報、検診情報等、個人の医療データであるパーソナルヘルスレコード(PHR:Personal Health Record)を含む。具体的には、その医療機関における受診データ(医療機関受診データ)や、健康診断の結果である検診データ(健康診断結果データ)である。さらに、処方された調剤データであってもよい。 Furthermore, if the participating organization is a medical institution, the external data 312 includes personal health records (PHRs) that are personal medical data such as medical information and examination information. Specifically, the data includes consultation data at the medical institution (medical institution consultation data) and medical examination data that is the result of a medical examination (medical examination result data). Furthermore, the information may also be prescribed dispensing data.

なお、第一データ310内で、特定のユーザ101に関する本人データ311および外部データ312は、各ユーザ固有の識別情報(ユーザID)に対応づけて管理される。すなわち、情報処理端末110から送信される本人データ311および外部装置510から送信される外部データ312は、ユーザIDとともに送信される。 Note that, within the first data 310, personal data 311 and external data 312 regarding a specific user 101 are managed in association with identification information (user ID) unique to each user. That is, the personal data 311 transmitted from the information processing terminal 110 and the external data 312 transmitted from the external device 510 are transmitted together with the user ID.

例えば、ユーザIDがユーザ101の情報処理端末110に予め登録され、情報処理端末110から送信される本人データ311全てに付与される。 For example, a user ID is registered in advance in the information processing terminal 110 of the user 101, and is given to all personal data 311 transmitted from the information processing terminal 110.

また、参加組織では、例えば、ユーザ101が当該組織を利用する際、ユーザIDが登録され、外部装置510は、ユーザ101の利用履歴データに当該ユーザIDを対応づけて、外部データ312として送信する。ユーザIDは、例えば、バーコード等の形式で、ユーザ101の情報処理端末110に登録され、外部組織のサービスを利用する際、外部装置510で読み取る等の手段で登録される。 Further, in the participating organization, for example, when the user 101 uses the organization, a user ID is registered, and the external device 510 associates the user ID with the usage history data of the user 101 and transmits it as external data 312. . The user ID is registered in the information processing terminal 110 of the user 101 in the form of a bar code, for example, and is registered by means such as reading with the external device 510 when using a service of an external organization.

なお、参加組織ごとに、一人のユーザ101に対し、異なるユーザIDが用いられてもよい。この場合は、予め管理装置210において、情報処理端末110に登録されるIDと、参加組織ごとの異なるユーザIDとを対応づけておく。 Note that a different user ID may be used for one user 101 for each participating organization. In this case, the management device 210 associates the ID registered in the information processing terminal 110 with a different user ID for each participating organization in advance.

管理装置210は、このようにして情報処理端末110から送信される本人データ311および外部装置510から送信される外部データ312を、ユーザ101毎に、ユーザデータ313として管理する。このユーザデータ313の集合体が第一データ310である。 The management device 210 thus manages the personal data 311 transmitted from the information processing terminal 110 and the external data 312 transmitted from the external device 510 as user data 313 for each user 101. A collection of this user data 313 is first data 310.

そして、本実施形態では、管理装置210は、外部装置510からの要求に応じて、管理する第一データ310を加工して、必要最小限の情報を提供する。例えば、管理装置210は、外部装置510に提供するデータを、ユーザ101を個人的に特定できないように加工し、提供する。 In this embodiment, the management device 210 processes the first data 310 to be managed in response to a request from the external device 510 to provide the minimum necessary information. For example, the management device 210 processes and provides data to the external device 510 so that the user 101 cannot be personally identified.

なお、各参加組織は、ユーザ101に関連しない自組織の情報を管理装置210に送信し、登録してもよい。ユーザ101に関連しない自組織の情報は、営業時間、メニュー、診療科等の営業データや、広告、宣伝、キャンペーン情報等の広告宣伝データ等である。 Note that each participating organization may send information about itself that is not related to the user 101 to the management device 210 and register it. The information of the own organization that is not related to the user 101 includes business data such as business hours, menus, and medical departments, and advertising data such as advertisements, promotions, and campaign information.

[管理装置]
以下、これを実現する管理装置210について説明する。まず、管理装置210のハードウェア構成を説明する。管理装置210のハードウェア構成を図2(a)に示す。本図に示すように、管理装置210は、CPU(Central Processing Unit)211と、記憶装置212と、通信装置213と、データインタフェース(I/F)214と、入力装置215と、出力装置216と、を備える。
[Management device]
The management device 210 that realizes this will be described below. First, the hardware configuration of the management device 210 will be explained. The hardware configuration of the management device 210 is shown in FIG. 2(a). As shown in this figure, the management device 210 includes a CPU (Central Processing Unit) 211, a storage device 212, a communication device 213, a data interface (I/F) 214, an input device 215, an output device 216, and , is provided.

CPU211は、演算装置及び制御装置の例であり、管理装置210全体の動作を制御する。 The CPU 211 is an example of a calculation device and a control device, and controls the operation of the management device 210 as a whole.

記憶装置212は、例えば、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)と、フラッシュメモリ、ストレージ等を備える。 The storage device 212 includes, for example, ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), flash memory, storage, and the like.

ROMには、オペレーティングシステムなどの基本動作プログラムやその他の動作プログラム(アプリケーション)が格納される。また、RAMは、基本動作プログラムやその他の動作プログラム実行時のワークエリアである。フラッシュメモリやストレージには、管理装置210の基本動作プログラムの設定値、本実施形態の各機能を実現するために必要な各種のプログラムや各種のデータが記憶される。 The ROM stores basic operating programs such as an operating system and other operating programs (applications). Further, the RAM is a work area when executing the basic operation program and other operation programs. Setting values of the basic operating program of the management device 210, various programs and various data necessary for realizing each function of this embodiment are stored in the flash memory or storage.

なお、CPU211と記憶装置212とは一体構成であっても良い。また、記憶装置212に記憶された各動作プログラムは、ネットワーク上の各配信サーバからのダウンロード処理により更新および機能拡張することができる。 Note that the CPU 211 and the storage device 212 may have an integrated configuration. Further, each operating program stored in the storage device 212 can be updated and functionally expanded by download processing from each distribution server on the network.

通信装置213は、有線又は無線で外部の装置と通信を行う装置である。例えば、通信装置213は、ネットワークカード等である。 The communication device 213 is a device that communicates with an external device by wire or wirelessly. For example, the communication device 213 is a network card or the like.

データI/F214は、外部の装置とデータを送受信する装置である。例えば、データI/F214は、コネクタ等である。 The data I/F 214 is a device that transmits and receives data to and from an external device. For example, the data I/F 214 is a connector or the like.

入力装置215は、操作入力を受け付ける装置である。例えば、入力装置215は、キーボード、マウス又はこれらの組み合わせ等である。 The input device 215 is a device that accepts operation input. For example, the input device 215 is a keyboard, a mouse, a combination thereof, or the like.

出力装置216は、処理結果等を出力する装置である。例えば、出力装置216は、ディスプレイ、スピーカ、ランプ等である。 The output device 216 is a device that outputs processing results and the like. For example, output device 216 is a display, speaker, lamp, or the like.

次に、管理装置210の機能構成を説明する。ここでは、本実施形態に関連する機能についてのみ説明する。本実施形態の管理装置210は、図3(a)に示すように、受付部221と、許可部222と、管理部223と、加工部224と、監視部225と、通知部226と、を備える。 Next, the functional configuration of the management device 210 will be explained. Here, only functions related to this embodiment will be described. As shown in FIG. 3A, the management device 210 of this embodiment includes a reception section 221, a permission section 222, a management section 223, a processing section 224, a monitoring section 225, and a notification section 226. Be prepared.

受付部221は、情報処理端末110または外部装置510から、第一データ310の公表、開示、訂正又は利用する前記データの使用の要求(使用要求REQ)を受け付ける。受付部221は、通信装置213又は入力装置215等によって実現される。 The receiving unit 221 receives a request for publication, disclosure, correction, or use of the first data 310 (use request REQ) from the information processing terminal 110 or the external device 510. The reception unit 221 is realized by the communication device 213, the input device 215, or the like.

許可部222は、受付部221が受け付けた使用要求REQが予め設定された許可条件を満たすと、その使用要求REQを許可する。例えば、許可部222は、通信装置213又は出力装置216等によって実現される。許可部222は、要求元の外部装置510が、第一データ310の使用を許可されているか否かを判別し、許可または不許可を決定する。 When the usage request REQ received by the accepting unit 221 satisfies preset permission conditions, the permission unit 222 grants the usage request REQ. For example, the permission unit 222 is realized by the communication device 213, the output device 216, or the like. The permission unit 222 determines whether or not the requesting external device 510 is permitted to use the first data 310, and determines permission or disapproval.

許可条件は、アクセスを許可するか否かを設定する条件である。第一データ310として管理されるデータごとに、許可する相手を指定する。指定は、個々の外部装置510を用いる外部機関ごとであってもよい。また、業種等により指定してもよい。データについても、データの種類ごとに設定されてもよい。 The permission condition is a condition for setting whether or not to permit access. For each piece of data managed as the first data 310, a party to be permitted is specified. The designation may be for each external institution using an individual external device 510. Alternatively, it may be specified based on the type of industry or the like. The data may also be set for each type of data.

例えば、ヘルスケアに関連するデータについて、「役所」には、使用を「可」とし、かつ、「民間企業」には、使用を「不可」とあらかじめ設定される等である。このような条件の場合には、「役所」という業種に分類される機関が管理している外部装置510から、ヘルスケアに関するデータについて使用要求があった場合には、管理装置210は、条件を満たすと判断し、使用を許可する。一方、「民間企業」に分類される機関が管理している外部装置510から使用要求があった場合には、管理装置210は、条件を満たさないと判断し、使用を許可しない。 For example, with respect to data related to healthcare, it is set in advance that "government offices" are allowed to use it, and "private companies" are not allowed to use it. In the case of such conditions, if there is a request to use data related to healthcare from an external device 510 managed by an organization classified as a "government" industry, the management device 210 will comply with the conditions. It is determined that the requirements are met and the use is permitted. On the other hand, if a use request is received from an external device 510 managed by an institution classified as a "private company," the management device 210 determines that the conditions are not met and does not permit use.

なお、許可条件は、さらに、許可期間を指定してもよい。許可期間は、例えば、外部装置510を管理する外部機関が管理者201に対し使用許可を申請してから1年間、または、特定の日時まで、等である。 Note that the permission condition may further specify a permission period. The permission period is, for example, one year from when the external institution that manages the external device 510 applies to the administrator 201 for usage permission, or until a specific date and time.

なお、条件は、上記の項目以外でもよい。例えば、条件は、使用される目的によって許可するか否かを指定してもよい。目的は、例えば、宣伝又は市場調査等である。このような場合には、宣伝が目的な要求は、許可しない等のように、条件は設定されてもよい。このように、条件は、どういった項目にするかは選択できるとする。 Note that the conditions may be other than the above items. For example, the conditions may specify whether or not to permit depending on the purpose of use. The purpose is, for example, advertising or market research. In such a case, conditions may be set, such as not allowing requests for advertising purposes. In this way, it is assumed that the conditions can be selected.

管理部223は、第一データ310を含む、記憶装置212に記憶される情報を管理する。本実施形態では、情報処理端末110から本人データ311が送信されると、第一データ310内のユーザデータ313として管理する。また、外部装置510から外部データ312が送信されると、本人データ311と対応づけて、ユーザデータ313(第一データ310)として管理する。また、許可部222が許可した使用要求REQに対し、加工部224に第一データ310の加工を指示する。そして、加工部224が第一データ310を加工することにより生成した加工データ315も、併せて管理する。管理には、加工データ315の外部への出力処理、または、外部からの加工データ315へのアクセスを可能にする処理も含まれる。例えば、管理部223は、CPU211等によって実現される。 The management unit 223 manages information stored in the storage device 212, including the first data 310. In this embodiment, when personal data 311 is transmitted from the information processing terminal 110, it is managed as user data 313 within the first data 310. Furthermore, when external data 312 is transmitted from external device 510, it is associated with personal data 311 and managed as user data 313 (first data 310). Furthermore, in response to the use request REQ that has been approved by the permission unit 222, the processing unit 224 is instructed to process the first data 310. Processed data 315 generated by processing the first data 310 by the processing unit 224 is also managed. Management also includes processing to output the processed data 315 to the outside or processing to enable access to the processed data 315 from the outside. For example, the management unit 223 is implemented by the CPU 211 or the like.

加工部224は、管理部223の指示により、予め定めた加工条件に従って、第一データ310を加工し、加工データ315を生成する。本実施形態では、第一データ310を、少なくとも、個人を特定可能な情報(個人特定情報)を有する項目を除いた構成に加工する。加工条件は、ユーザ毎、または、要求元の外部装置510を管理している外部機関ごとに、予め定められる。 The processing unit 224 processes the first data 310 according to predetermined processing conditions according to instructions from the management unit 223 to generate processed data 315. In the present embodiment, the first data 310 is processed into a configuration in which at least items having personally identifiable information (personally identifying information) are removed. The processing conditions are determined in advance for each user or for each external institution that manages the requesting external device 510.

例えば、第一データ310は、「氏名」の情報と、「年齢」の情報と、「性別」の情報とで構成され、管理装置210には、要求元の業種について、「年齢」および「性別」の使用は、「可」、かつ、「氏名」の使用は、「不可」、とあらかじめ設定されるとする。加工部224は、氏名の第一データ310に管理されている「氏名」を削除し、「年齢」と「性別」とのみの加工データ315を生成する。 For example, the first data 310 is composed of "name" information, "age" information, and "gender" information, and the management device 210 has "age" and "gender" information regarding the industry of the request source. It is assumed that the use of ``is allowed'' and the use of ``name'' is set in advance as ``not allowed.'' The processing unit 224 deletes the "name" managed in the first name data 310 and generates processed data 315 containing only "age" and "gender".

なお、加工条件は、項目ごとに、開示可能なレベルを設定してもよい。加工部224は、加工条件に従って、当該項目のデータの値を算出する。例えば、「年齢」であれば、10の位まで、「住所」であれば、市町村まで、等と開示可能なレベルが設定されている場合、加工部224は、例えば、年齢に53才と登録されているデータに対し、切り捨て処理を行い、50代とした加工データを得る。 Note that the level at which processing conditions can be disclosed may be set for each item. The processing unit 224 calculates the value of the data of the item according to the processing conditions. For example, if the disclosure level is set such as "age" to the 10th place, "address" to the municipality, etc., the processing unit 224 registers the age as 53 years old. This data is rounded down to obtain processed data that includes people in their 50s.

なお、上述のように、生成された加工データ315は、外部装置510によって使用可能な状態となればよい。例えば、外部装置510は、加工データ315を閲覧できればよい場合等には、加工データ315は、外部装置510に、実際に送信されなくともよい。例えば、管理装置210は、外部装置510から加工データ315へのアクセスを可能にする等でもよい。そして、アクセス後、外部装置510は、管理装置210上にある加工データ315を使用する。 Note that, as described above, the generated processed data 315 only needs to be made usable by the external device 510. For example, in a case where the external device 510 only needs to be able to view the processed data 315, the processed data 315 does not need to be actually transmitted to the external device 510. For example, the management device 210 may allow access to the processed data 315 from the external device 510. After access, the external device 510 uses the processed data 315 on the management device 210.

監視部225は、許可部222が許可後の、外部装置510による第一データ310の使用を監視する。なお、監視は、定期的に行われるのが望ましい。例えば、リコメンドエンジン501以外の装置で使用されていないか、監視する。例えば、監視部225は、通信装置213等によって実現される。 The monitoring unit 225 monitors the use of the first data 310 by the external device 510 after the permission unit 222 has granted permission. Note that it is desirable that monitoring be performed periodically. For example, it is monitored to see if it is being used by a device other than the recommendation engine 501. For example, the monitoring unit 225 is realized by the communication device 213 or the like.

通知部226は、外部装置510による第一データ310の使用を、情報処理端末110に通知する。 The notification unit 226 notifies the information processing terminal 110 of the use of the first data 310 by the external device 510.

各機能は、CPU211が、記憶装置212に記憶されたプログラムを、メモリにロードして実行することにより実現される。また、各機能が使用するデータ、各機能が生成したデータは、記憶装置212に記憶される。 Each function is realized by the CPU 211 loading a program stored in the storage device 212 into the memory and executing it. Further, data used by each function and data generated by each function are stored in the storage device 212.

管理装置210は、いわゆる不正アクセス等から管理するデータを保護できる装置であるのが望ましい。すなわち、管理装置210は、セキュリティ等が整っている装置であるのが望ましい。したがって、管理装置210には、不正にアクセスするのが難しく、管理者201がパスワードを入力する等をして適正にアクセスしないと、管理装置210における第一データ310を使用するのが難しい状態であるのが望ましい。ゆえに、第一データ310は、管理装置210で管理されているため、不正なアクセス等によって第一データ310から個人情報等が漏洩するのを少なくすることができる。 It is desirable that the management device 210 is a device that can protect managed data from so-called unauthorized access. That is, it is desirable that the management device 210 is a device that has security and the like. Therefore, it is difficult to gain unauthorized access to the management device 210, and it is difficult to use the first data 310 in the management device 210 unless the administrator 201 enters a password or the like to gain proper access. It is desirable to have one. Therefore, since the first data 310 is managed by the management device 210, leakage of personal information etc. from the first data 310 due to unauthorized access etc. can be reduced.

なお、第一データ310は、管理装置210が集中して管理してもよいし、ブロックチェーン等で、分散したハードウェアで管理してもよい。 Note that the first data 310 may be centrally managed by the management device 210, or may be managed by distributed hardware such as a blockchain.

本実施形態では、このように、個人情報を含むユーザデータ313を、管理装置210が管理することで、不正なアクセス等による漏洩を防ぐことができる。そして、外部装置に提供する際、個人情報等を削除や加工により秘匿して提供する。これにより、ユーザ101が公開したくない情報を、確実に秘匿できる。このため、健康状態に関する情報等の高度に個人的な情報であっても、ユーザ101は安心して管理装置210に預けることができるし、また、参加組織に対しても安心して提供を許可できる。 In this embodiment, by having the management device 210 manage the user data 313 including personal information in this way, it is possible to prevent leakage due to unauthorized access or the like. When providing the information to an external device, the personal information and the like are provided confidentially by deletion or processing. Thereby, information that the user 101 does not want to disclose can be reliably kept secret. Therefore, the user 101 can safely entrust even highly personal information such as information regarding health conditions to the management device 210, and can also safely permit participating organizations to provide the information.

以下、本実施形態の上記特徴を活かし、管理装置210が管理するユーザデータ313を用いて、外部装置510の1つであるリコメンドエンジン501がヘルスケアに関するリコメンドを生成し、ユーザに提供する使用法を例に、本実施形態を説明する。 Hereinafter, a usage method will be described in which the recommendation engine 501, which is one of the external devices 510, generates a recommendation regarding health care using the user data 313 managed by the management device 210 and provides it to the user by taking advantage of the above-mentioned features of this embodiment. This embodiment will be explained using an example.

[情報処理端末]
情報処理端末110のハードウェア構成を、図2(c)に示す。本図に示すように、情報処理端末110のハードウェア構成は、基本的に管理装置210のハードウェア構成と同じであり、CPU111と、記憶装置112と、通信装置113と、データI/F114と、入力装置115と、出力装置116と、を備える。これらは、管理装置210の同名の構成と同じ機能である。
[Information processing terminal]
The hardware configuration of the information processing terminal 110 is shown in FIG. 2(c). As shown in this figure, the hardware configuration of the information processing terminal 110 is basically the same as that of the management device 210, and includes a CPU 111, a storage device 112, a communication device 113, and a data I/F 114. , an input device 115, and an output device 116. These are the same functions as the configuration of the management device 210 with the same name.

ただし、情報処理端末110は、ユーザ101の生体情報や位置情報等を取得するため、センサ117をさらに備える。センサ117は、情報処理端末110の状態を検出する。例えば、カメラ、GPS(Global Positioning System)受信器、ジャイロセンサ、地磁気センサ、加速度センサ、気圧センサ、圧力センサ、照度センサ、近接センサ等を備える。本実施形態では、これらのセンサ群とアプリケーションプログラムとにより、ユーザ101の生体情報を検出する。 However, the information processing terminal 110 further includes a sensor 117 in order to obtain biometric information, location information, etc. of the user 101. Sensor 117 detects the state of information processing terminal 110. For example, it includes a camera, a GPS (Global Positioning System) receiver, a gyro sensor, a geomagnetic sensor, an acceleration sensor, an atmospheric pressure sensor, a pressure sensor, an illuminance sensor, a proximity sensor, and the like. In this embodiment, biometric information of the user 101 is detected using these sensor groups and an application program.

図3(b)は、情報処理端末110の機能ブロック図である。ここでは、本実施形態に関連する機能についてのみ説明する。本図に示すように、情報処理端末110は、データ収集部121と、データ送信部122と、データ受信部123と、出力部124と、を備える。 FIG. 3(b) is a functional block diagram of the information processing terminal 110. Here, only functions related to this embodiment will be described. As shown in this figure, the information processing terminal 110 includes a data collection section 121, a data transmission section 122, a data reception section 123, and an output section 124.

データ収集部121は、本人データ311を収集する。本実施形態では、センサ117を介して生体情報を収集したり、入力装置215やデータI/F214を介してユーザ101が入力したデータを受け付けたりする。収集した本人データ311は、一時記憶部131に記憶する。 The data collection unit 121 collects personal data 311. In this embodiment, biological information is collected via the sensor 117, and data input by the user 101 via the input device 215 and data I/F 214 is received. The collected personal data 311 is stored in the temporary storage unit 131.

データ収集部121は、センサ117とアプリケーションとを用いて、ユーザ101の生体情報を取得する。ここで、取得する生体情報は、例えば、脈拍、体温、血圧等である。また、情報処理端末110の入力装置115および出力装置116を用いて、データ入力のためのユーザインタフェース画面を生成し、ユーザからのデータ入力を受け付ける。 The data collection unit 121 uses the sensor 117 and an application to acquire biometric information of the user 101. Here, the biological information to be acquired is, for example, pulse, body temperature, blood pressure, etc. Further, using the input device 115 and output device 116 of the information processing terminal 110, a user interface screen for data input is generated, and data input from the user is accepted.

入力されるデータは、例えば、センサ117等で収集できない本人データ311である。また、各データ項目の開示非開示の指定である。さらに、リコメンドを生成する指示を受け付けてもよい。 The input data is, for example, personal data 311 that cannot be collected by the sensor 117 or the like. It also specifies disclosure/non-disclosure of each data item. Furthermore, an instruction to generate a recommendation may be accepted.

センサ117等で収集できない本人データ311は、例えば、ユーザ101を特定する情報(氏名、性別、年齢、住所)、体重、体脂肪率、身長、嗜好、ヘルスケアに関する条件等である。ヘルスケアに関する情報は、例えば、ダイエット中である等、後述するリコメンドエンジン501が、ヘルスケアに関するリコメンドを作成する際に用いる情報である。この本人データ311として、さらに、食事データ等を受け付けてもよい。ユーザ101は、自宅で食べた食事に関するデータを本人データ311として入力する。 The personal data 311 that cannot be collected by the sensor 117 or the like is, for example, information that specifies the user 101 (name, gender, age, address), weight, body fat percentage, height, preference, health care conditions, and the like. The information regarding health care is information used when the recommendation engine 501 (described later) creates a recommendation regarding health care, such as that the user is on a diet. As this personal data 311, meal data or the like may also be accepted. The user 101 inputs data regarding meals eaten at home as personal data 311.

開示非開示の指定は、管理装置210が第一データ310を加工する際に加工条件として用いられる情報である。指定する項目は、本人データ311の項目だけでなく、外部データ312の項目についても含めてもよい。項目ごとに、例えば、氏名は非開示、識別番号はさらに、開示レベルもして可能としてもよい。例えば、性別、体重は開示する、また、後述するように、開示先、使用目的に応じて、または、多段階に設定可能としてもよい。 The designation of disclosure/non-disclosure is information used as a processing condition when the management device 210 processes the first data 310. Items to be specified may include not only items of personal data 311 but also items of external data 312. For each item, for example, the name may not be disclosed, and the identification number may be disclosed at a disclosure level. For example, gender and weight may be disclosed, or may be settable in multiple stages depending on the disclosure destination and purpose of use, as described later.

データ送信部122は、通信装置213を制御し、収集した本人データ311を、管理装置210に送信する。 The data transmitter 122 controls the communication device 213 and transmits the collected personal data 311 to the management device 210 .

本実施形態では、例えば、データ送信部122は、データ収集部121が収集したデータを、ユーザ101の本人データ311として、管理装置210に送信する。送信は、所定の時間間隔で行ってもよいし、ユーザ101からの指示に応じて送信してもよい。また、入力装置215を介して入力された指示を、管理装置210に送信する。また、リコメンドエンジン501には、GPSにより取得した現在地情報を送信してもよい。送信する際は、送信元をネットワーク上で一意に特定するアドレスを送信データに必ず付加する。 In this embodiment, for example, the data transmitting unit 122 transmits the data collected by the data collecting unit 121 to the management device 210 as the personal data 311 of the user 101. The transmission may be performed at predetermined time intervals, or may be transmitted in response to an instruction from the user 101. Further, an instruction input via the input device 215 is transmitted to the management device 210. Further, current location information obtained by GPS may be transmitted to the recommendation engine 501. When transmitting data, be sure to add an address that uniquely identifies the sender on the network to the transmitted data.

データ受信部123は、通信装置213を制御し、外部の装置からのデータを受信する。本実施形態では、例えば、外部装置510が生成した情報を受信する。 The data receiving unit 123 controls the communication device 213 and receives data from an external device. In this embodiment, for example, information generated by the external device 510 is received.

出力部124は、情報処理端末110内のデータを出力する。例えば、外部装置510から受信した情報を、出力装置216を介してユーザに出力する。本実施形態では、受信部を介して受信したリコメンドをユーザに提示する。提示は、例えば、出力装置(ディスプレイ)116に表示する。また、スピーカから音声で出力してもよい。 The output unit 124 outputs data in the information processing terminal 110. For example, information received from external device 510 is output to the user via output device 216. In this embodiment, recommendations received via the receiving unit are presented to the user. The presentation is displayed on an output device (display) 116, for example. Alternatively, it may be output as audio from a speaker.

[外部装置]
図2(b)に外部装置510のハードウェア構成を示す。外部装置510のハードウェア構成も、基本的に管理装置210のハードウェア構成と同様である。すなわち、外部装置510は、CPU511と、記憶装置512と、通信装置513と、データインタフェース(I/F)514と、入力装置515と、出力装置516と、を備える。管理装置210と同名の構成は、同様の機能を有するため、ここでは、説明を省略する。なお、外部装置510は、入力装置115として、さらに、バーコード読み取り機を備えてもよい。
[External device]
FIG. 2(b) shows the hardware configuration of the external device 510. The hardware configuration of external device 510 is also basically the same as that of management device 210. That is, the external device 510 includes a CPU 511, a storage device 512, a communication device 513, a data interface (I/F) 514, an input device 515, and an output device 516. The configuration with the same name as the management device 210 has similar functions, so the description thereof will be omitted here. Note that the external device 510 may further include a barcode reader as the input device 115.

情報処理端末110、管理装置210、外部装置510は、例えば、PC(Personal Computer)、サーバ、ノートPC、スマートフォン又はこれらの組み合わせ等である。情報処理端末110は、スマートフォン、スマートウォッチ等とする。 The information processing terminal 110, the management device 210, and the external device 510 are, for example, a PC (Personal Computer), a server, a notebook PC, a smartphone, or a combination thereof. The information processing terminal 110 is a smartphone, a smart watch, or the like.

なお、ハードウェア構成は、図示する構成に限られない。例えば、情報処理端末110、管理装置210、外部装置510は、異なるハードウェア構成でもよい。ほかにも、各情報処理装置のハードウェア構成は、情報処理装置の外部又は内部に複数あってもよい。 Note that the hardware configuration is not limited to the illustrated configuration. For example, the information processing terminal 110, the management device 210, and the external device 510 may have different hardware configurations. In addition, each information processing device may have a plurality of hardware configurations outside or inside the information processing device.

[全体処理例]
次に、上記構成を有する本実施形態の情報処理システム100における全体処理例を説明する。ここでは、第一データ310の使用例として、上述のように、外部装置510の1つであるリコメンドエンジン501が、この第一データ310を用いて、リコメンドを生成し、ユーザ101の情報処理端末110に提供する場合を例にあげて説明する。以下では、一例として、ヘルスケアに関するリコメンドを生成する。
[Overall processing example]
Next, an example of overall processing in the information processing system 100 of this embodiment having the above configuration will be described. Here, as an example of the use of the first data 310, as described above, the recommendation engine 501, which is one of the external devices 510, uses this first data 310 to generate a recommendation and The case where the information is provided to 110 will be explained as an example. In the following, as an example, recommendations regarding healthcare will be generated.

本全体処理例を、各装置間のデータの流れに沿って説明する。図4は、本実施形態の情報処理システム100によるシーケンス図である。 This overall processing example will be explained along the flow of data between each device. FIG. 4 is a sequence diagram of the information processing system 100 of this embodiment.

まず、情報処理システム100では、「事前処理」を、後述する「運用」の各処理より前に行う。「事前処理」は、例えば、以下に説明するステップS1101~S1104を含む処理等である。なお、「事前処理」は、「運用」より前に行われていればよく、「事前処理」及び「運用」の処理は、連続して行われる必要はない。 First, in the information processing system 100, "pre-processing" is performed before each "operation" process described later. "Pre-processing" is, for example, processing including steps S1101 to S1104 described below. Note that "pre-processing" only needs to be performed before "operation", and "pre-processing" and "operation" processing do not need to be performed consecutively.

以下、外部装置510のうち、第一データ310を利用する外部装置510はリコメンドエンジン501とし、他の外部装置510は、外部データ312を提供するのみとする。 Hereinafter, it is assumed that among the external devices 510, the external device 510 that uses the first data 310 is the recommendation engine 501, and the other external devices 510 only provide the external data 312.

[事前処理例]
情報処理端末110は、管理装置210に、開示条件を送信する(ステップS1101)。また、情報処理端末110は、管理装置210に、収集した本人データ311を送信する(ステップS1102)。
[Pre-processing example]
The information processing terminal 110 transmits disclosure conditions to the management device 210 (step S1101). Furthermore, the information processing terminal 110 transmits the collected personal data 311 to the management device 210 (step S1102).

なお、開示条件は、上述の加工条件として管理装置210で管理される。すなわち、第一データ310の項目ごとに、開示、非開示を設定したデータである。開示条件は、例えば、使用目的、使用する組織に応じて、設定が異なってもよい。 Note that the disclosure conditions are managed by the management device 210 as the above-mentioned processing conditions. That is, this is data in which disclosure or non-disclosure is set for each item of the first data 310. The disclosure conditions may be set differently depending on, for example, the purpose of use and the organization using the information.

例えば、飲食店に属するリコメンドエンジン501の場合は、性別と、年齢の一部と、過去の食事データと、のみを開示とする。また、独立系のヘルスケアに特化したリコメンドエンジン501の場合は、個人情報以外は、公開可とする、等である。 For example, in the case of the recommendation engine 501 belonging to a restaurant, only gender, part of age, and past meal data are disclosed. Furthermore, in the case of the recommendation engine 501 specialized in independent healthcare, information other than personal information may be made public.

また、事前処理として、外部装置510は、外部データ312を、管理装置210に送信する(ステップS1103)。送信する外部データ312は、ユーザ101に係るものだけでなく、参加している全ユーザのものを送信する。このとき、各データには、上述した、ユーザ101を特定可能なユーザIDを付与する。 Furthermore, as pre-processing, the external device 510 transmits the external data 312 to the management device 210 (step S1103). The external data 312 to be transmitted is not only that related to the user 101 but also that of all participating users. At this time, each data is given the above-mentioned user ID that can identify the user 101.

なお、外部装置510は、同じ外部装置510である、リコメンドエンジン501に、リコメンドを生成するために必要な営業情報やキャンペーン情報等を送信してもよい(ステップS1104)。業情報やキャンペーン情報は、例えば、広告、宣伝だけでなく、リコメンドを生成するために有用な各種の情報を含む。例えば、レストランであれば、営業時間、メニュー等であり、医療機関であれば、診療時間、診療科等の情報である。 Note that the external device 510 may transmit business information, campaign information, etc. necessary for generating a recommendation to the recommendation engine 501, which is the same external device 510 (step S1104). Business information and campaign information include, for example, not only advertisements and promotions, but also various types of information useful for generating recommendations. For example, in the case of a restaurant, this information may include business hours, menus, etc., and in the case of a medical institution, this information may include medical hours, medical department, etc.

管理装置210は、ユーザから本人データ311と開示条件とを、また、外部装置510から、外部データ312を受け取ると、ユーザIDをキーに、ユーザ101毎に、第一データ310として管理する(ステップS1105)。 Upon receiving personal data 311 and disclosure conditions from the user and external data 312 from the external device 510, the management device 210 manages each user 101 as first data 310 using the user ID as a key (step S1105).

ここで、第一データ310の中で、ユーザデータ313として管理されるデータの一例を図5(a)に示す。本図に示すように、ユーザデータ313は、例えば、個人データ331と、生体データ332と、食事データ333と、運動データ334と、受診データ335と、調剤データ336と、検診データ337とを備える。 Here, an example of data managed as user data 313 in the first data 310 is shown in FIG. 5(a). As shown in this figure, the user data 313 includes, for example, personal data 331, biological data 332, meal data 333, exercise data 334, consultation data 335, prescription data 336, and medical examination data 337. .

個人データ331は、本人データ311に含まれる、主として、手動記録情報である。例えば、氏名、識別番号(ユーザID)、性別、年齢、住所、体重、連絡アドレス等を含む。さらに、ヘルスケア特有の、リコメンド生成条件(ユーザ条件)等を含んでもよい。この場合は、ダイエット中であることが登録されている例である。 The personal data 331 is mainly manually recorded information included in the personal data 311. For example, it includes name, identification number (user ID), gender, age, address, weight, contact address, etc. Furthermore, recommendation generation conditions (user conditions) etc. specific to healthcare may be included. In this case, it is registered that the user is on a diet.

生体データ332は、脈拍、心拍、血圧、体温等のユーザ101の生体情報である。情報処理端末110から送信される。取得した日時に対応づけて蓄積される。 The biometric data 332 is biometric information of the user 101 such as pulse rate, heartbeat, blood pressure, and body temperature. It is transmitted from the information processing terminal 110. It is stored in association with the date and time of acquisition.

食事データ333は、ユーザ101の食事の履歴情報である。情報処理端末110から送信されてもよいし、例えば、飲食店等の外部装置510から送信されてもよい。飲食店は、例えば、ユーザ101がメニューを注文したタイミング、支払いを行うタイミング等に、ユーザIDとともに取得したデータを送信する。食事データ333は、食事をした日時に対応づけて蓄積される。なお、飲食店では、ユーザIDは、例えば、ユーザが提示するバーコードを読み取る等の手段で取得する。その他、支払いに用いるカード、電子マネー等から取得してもよい。なお、ユーザIDの取得法は、他のデータについても同様である。 The meal data 333 is history information of the user's 101 meals. It may be transmitted from the information processing terminal 110, or may be transmitted from an external device 510 such as a restaurant, for example. The restaurant transmits the acquired data together with the user ID, for example, when the user 101 orders a menu, when the user makes payment, and so on. Meal data 333 is accumulated in association with the date and time of the meal. Note that at a restaurant, the user ID is acquired by, for example, reading a barcode presented by the user. Alternatively, the information may be obtained from a card used for payment, electronic money, etc. Note that the method for obtaining the user ID is the same for other data.

運動データ334は、ユーザ101が行った運動の履歴情報である。例えば、フィットネスジム等の外部装置510から送信される。フィットネスジムは、例えば、ユーザ101がフィットネスプログラムを完了したタイミング、支払いを行ったタイミング等に収集したデータをユーザIDとともに送信する。運動データ334には、例えば、歩数等、情報処理端末110から送信されるデータが含まれてもよい。運動データ334は、運動を行った日時に対応づけて蓄積される。 The exercise data 334 is history information of exercises performed by the user 101. For example, it is transmitted from an external device 510 such as a fitness gym. The fitness gym transmits the data collected at the time when the user 101 completes the fitness program, the time when the user makes payment, etc., along with the user ID, for example. The exercise data 334 may include data transmitted from the information processing terminal 110, such as the number of steps, for example. Exercise data 334 is accumulated in association with the date and time of exercise.

受診データ335は、ユーザ101の医療機関での受診履歴である。例えば、医療機関等の外部装置510から送信される。医療機関は、電子カルテに登録されたタイミング、支払いを行ったタイミング等にユーザIDとともにデータを送信する。受診データ335は、受診した日時に対応づけて蓄積される。 The medical examination data 335 is a medical examination history of the user 101 at a medical institution. For example, it is transmitted from an external device 510 such as a medical institution. The medical institution transmits the data together with the user ID at the timing of registration in the electronic medical record, timing of payment, etc. The medical examination data 335 is accumulated in association with the date and time of the medical examination.

調剤データ336は、ユーザ101に対する調剤履歴である。例えば、医療機関、薬局等の外部装置510から送信される。これらの外部装置510は、電子カルテ、お薬手帳等に登録、記録されたタイミング、支払いを行ったタイミング等にユーザIDとともにデータを送信する。調剤データ336は、調剤された日時に対応づけて蓄積される。 The dispensing data 336 is a dispensing history for the user 101. For example, it is transmitted from an external device 510 such as a medical institution or pharmacy. These external devices 510 transmit data together with the user ID at the timing of registration and recording in an electronic medical record, medicine notebook, etc., timing of payment, etc. Dispensing data 336 is accumulated in association with the date and time of dispensing.

検診データ337は、ユーザ101の健康診断の受診結果履歴である。例えば、医療機関等の外部装置510から送信される。医療機関等は、検診結果が得られたタイミング等にユーザIDとともにデータを送信する。検診データ337は、検診を受けた日時に対応づけて蓄積される。 The medical examination data 337 is a history of medical examination results of the user 101. For example, it is transmitted from an external device 510 such as a medical institution. A medical institution or the like transmits data together with a user ID at the timing when a medical examination result is obtained. The medical examination data 337 is accumulated in association with the date and time of the medical examination.

なお、管理装置210でユーザデータ313として管理されるデータの種類は、これらに限定されない。 Note that the types of data managed as user data 313 by the management device 210 are not limited to these.

管理装置210の管理部223は、情報処理端末110から受信した本人データ311と、外部装置510から受信した外部データ312とを、例えば、ユーザIDキーとして、一人のユーザ101のユーザデータ313として第一データ310内で管理する。以降、管理装置210が第一データ310を管理する。これにより、ユーザ101は、管理者201に自分の個人情報等を預けた体制とする。 The management unit 223 of the management device 210 uses the personal data 311 received from the information processing terminal 110 and the external data 312 received from the external device 510 as user data 313 of one user 101, for example, as a user ID key. It is managed within one data 310. Thereafter, the management device 210 manages the first data 310. As a result, the user 101 entrusts his personal information etc. to the administrator 201.

なお、本人データ311および外部データ312は、1度に限られず、何度送信されてもよい。例えば、本人データ311にライフログデータ等が含まれる場合には、本人データ311は、定期的又は不定期に追加又は更新されてもよい。例えば、ライフログ等のデータは、情報処理端末110等が有するセンサ117又は周辺機器等によって、ユーザ101を計測することで定期的に発生する場合がある。このような場合には、データが発生するごとに、管理装置210に新しく発生したデータを送信して、管理装置210は、あらかじめ管理装置210で管理されている第一データ310を追加又は更新してもよい。 Note that the personal data 311 and the external data 312 are not limited to being sent once, but may be sent any number of times. For example, if the personal data 311 includes life log data, the personal data 311 may be added or updated regularly or irregularly. For example, data such as a life log may be generated periodically by measuring the user 101 using a sensor 117 or a peripheral device included in the information processing terminal 110 or the like. In such a case, each time data is generated, the newly generated data is sent to the management device 210, and the management device 210 adds or updates the first data 310 managed by the management device 210 in advance. You can.

[運用例]
次に、管理装置210で管理されている第一データ310の運用例を説明する。ここでは、外部装置510の一つであるリコメンドエンジン501が第一データ310と、ネットワーク上の専門的な情報とを用いて、ヘルスケアに関するリコメンドを生成する例を説明する。なお、特定のユーザ101が、予めリコメンドエンジン501に、所定の時間間隔で、リコメンドを生成するよう予め登録しておくものとする。
[Operation example]
Next, an example of operation of the first data 310 managed by the management device 210 will be described. Here, an example will be described in which the recommendation engine 501, which is one of the external devices 510, uses the first data 310 and specialized information on the network to generate a recommendation regarding healthcare. Note that it is assumed that the specific user 101 is registered in advance in the recommendation engine 501 to generate recommendations at predetermined time intervals.

リコメンドエンジン501は、指定時刻になると、管理装置210に対し、データの使用要求REQを行う(ステップS1201)。例えば、リコメンドエンジン501は、管理装置210に使用要求を示す信号(使用要求REQ)を送信する。使用要求REQには、要求元のリコメンドエンジン501を特定する情報(業種を含む)、使用期間、使用要求するデータ、使用要求するデータの項目(使用希望項目)等の情報が含まれる。なお、使用要求REQの伝達形式は、別の伝達形式でもよい。また、使用要求REQは、人による操作があってもよい。 At the designated time, the recommendation engine 501 issues a data usage request REQ to the management device 210 (step S1201). For example, the recommendation engine 501 transmits a signal indicating a usage request (usage request REQ) to the management device 210. The usage request REQ includes information such as information specifying the requesting recommendation engine 501 (including the industry type), a usage period, data requested to be used, and items of data requested to be used (items desired to be used). Note that the usage request REQ may be transmitted in another format. Further, the use request REQ may be operated by a person.

管理装置210の受付部221が、使用要求REQを受け付けると、許可部222は、使用要求REQを解析し、許可可能か否かを判別する(ステップS1202)。ここでは、許可条件に基づき、要求元が使用要求するデータの使用が許可された組織であるか否かを判別する。また、許可された組織である場合、次に、使用期間が、使用を許可された期間であるかを判別する。そして、許可期間である場合、管理部223にその旨通知する。 When the reception unit 221 of the management device 210 receives the usage request REQ, the permission unit 222 analyzes the usage request REQ and determines whether permission is possible (step S1202). Here, based on the permission conditions, it is determined whether the organization is permitted to use the data requested by the request source. If the organization is a permitted organization, then it is determined whether the period of use is within the period for which use is permitted. Then, if it is within the permitted period, the management unit 223 is notified to that effect.

管理部223は、まず、加工部224に許可項目のみ抽出した加工データ315を生成させる(ステップS1203)。 The management unit 223 first causes the processing unit 224 to generate processed data 315 in which only permission items are extracted (step S1203).

加工部224は、使用要求REQを解析し、第一データ310の中から送信するデータ群を抽出し、加工を行い、加工データ315を生成する。ここでは、加工部224は、使用要求されたデータを抽出し、まず、個人特定情報を含む項目を削除する。その後、要求元の組織に対応付けられた第二条件と使用要求REQの使用希望項目とを参照し、使用希望項目のうち、要求元に許可されている項目を特定し、当該項目のみのデータを加工データ315として生成する。 The processing unit 224 analyzes the use request REQ, extracts a data group to be transmitted from the first data 310, processes it, and generates processed data 315. Here, the processing unit 224 extracts the data requested for use, and first deletes items including personal identification information. After that, by referring to the second condition associated with the requesting organization and the desired use items of the usage request REQ, among the desired use items, the items that are permitted by the requesting source are identified, and the data for only those items is is generated as processed data 315.

例えば、上記図5(a)に示すユーザデータ313から生成される加工データ315の例を図5(b)および図5(c)に示す。 For example, examples of processed data 315 generated from the user data 313 shown in FIG. 5(a) above are shown in FIGS. 5(b) and 5(c).

図5(b)の例は、第二条件で、リコメンドエンジン501に対し、連絡先と、氏名、性別、年齢、体重、ユーザ条件と、食事データ、生体データ、運動データ、受診データ、調剤データ、検診データ等が許可されている場合の例である。本図に示すように、加工部224は、ユーザデータ313からこれらの項目のみを抽出した(これらの項目以外を削除した)加工データ315を生成する。 In the example of FIG. 5(b), the second condition is to provide the recommendation engine 501 with contact information, name, gender, age, weight, user conditions, dietary data, biological data, exercise data, consultation data, and prescription data. This is an example of a case where medical examination data, etc. are permitted. As shown in this figure, the processing unit 224 generates processed data 315 in which only these items are extracted from the user data 313 (other than these items are deleted).

図5(b)の例は、第二条件で、リコメンドエンジン501に対し、性別と、年齢と、食事データと、生体データと、運動データと、受診データと、検診データとが許可され、年齢については、10の位まで、と指定されている場合の例である。加工部224は、ユーザデータ313から、これらの項目を抽出し、年齢について、1の位を切り捨てたデータを加工データ315として生成する。例えば、年齢が50才から59才までのデータが全て50代、と纏められる。 In the example of FIG. 5(b), under the second condition, gender, age, dietary data, biological data, exercise data, consultation data, and medical examination data are permitted to the recommendation engine 501, and age This is an example where it is specified that up to the 10th place. The processing unit 224 extracts these items from the user data 313 and generates processed data 315 by truncating age to the first place. For example, all data whose ages range from 50 to 59 are grouped together as being in their 50s.

加工データ315が生成されると、管理部223は、その加工データ315を、要求元に送信する(ステップS1204)。ここでは、要求元のリコメンドエンジン501に送信する。なお、ここでいう送信には、使用可能な状態にすることも含む。 When the processed data 315 is generated, the management unit 223 transmits the processed data 315 to the request source (step S1204). Here, the information is sent to the recommendation engine 501 that is the request source. Note that the term "transmission" here includes making the device available for use.

その後、監視部225は、リコメンドエンジン501による加工データ315の使用を監視する(ステップS1205)。なお、監視は、定期的に行われるのが望ましい。例えば、加工データ315に、データが記憶されている位置等を発信するプログラム等を予め付し、使用する外部装置510を追跡可能とする。このようにすると、管理装置210は、許可した後、加工データがどのような外部装置510で使用されているかを追跡することができる。すなわち、監視は、いわゆるトレーサビリティ機能等によって実現される。なお、監視のためには、加工データ315がどこで使用されているかが分かればよいので、管理装置210には、例えば、加工データ315が示す情報が記載されているホームページのURL(Uniform Resource Locator)又は書類名等が伝えられるでもよい。なお、監視には、人による操作があってもよい。また、監視の対象となるデータは、加工データ315に限られず、加工データ315に基づいて生成されたデータ又は関連する内容を示すデータ等が含まれていてもよい。 After that, the monitoring unit 225 monitors the use of the processed data 315 by the recommendation engine 501 (step S1205). Note that it is desirable that monitoring be performed periodically. For example, a program or the like that transmits the location where the data is stored is attached in advance to the processed data 315, so that the external device 510 used can be tracked. In this way, the management device 210 can track which external device 510 is using the processed data after giving permission. That is, monitoring is realized by a so-called traceability function. Note that for monitoring, it is only necessary to know where the processed data 315 is used, so the management device 210 stores, for example, the URL (Uniform Resource Locator) of the homepage in which the information indicated by the processed data 315 is described. Alternatively, the name of the document, etc. may be communicated. Note that monitoring may include human operation. Furthermore, the data to be monitored is not limited to the processed data 315, and may include data generated based on the processed data 315, data indicating related content, and the like.

なお、加工データ315を受け取ったリコメンドエンジン501は、受信した加工データ315を用いて、リコメンドを生成する(ステップS1206)。そして、ユーザ101の情報処理端末110にリコメンドを送信する(ステップS1207)。例えば、加工データ315に含まれるアドレスにリコメンドを送信する。 Note that the recommendation engine 501 that has received the processed data 315 generates a recommendation using the received processed data 315 (step S1206). Then, the recommendation is transmitted to the information processing terminal 110 of the user 101 (step S1207). For example, a recommendation is sent to the address included in the processed data 315.

[リコメンドエンジン]
次に、リコメンドエンジン501による、リコメンド生成について説明する。まず、リコメンドエンジン501を説明する。リコメンドエンジン501のハードウェア構成は図2(c)に示す外部装置510のハードウェア構成と同様である。
[Recommendation engine]
Next, recommendation generation by the recommendation engine 501 will be explained. First, the recommendation engine 501 will be explained. The hardware configuration of the recommendation engine 501 is similar to the hardware configuration of the external device 510 shown in FIG. 2(c).

リコメンドエンジン501の機能構成について説明する。ここでは、本実施形態に関連する機能についてのみ説明する。 The functional configuration of the recommendation engine 501 will be explained. Here, only functions related to this embodiment will be explained.

本実施形態では、リコメンドエンジン501は、健康を維持、改善するためのリコメンドを生成する。リコメンドエンジン501は、例えば、対象ユーザの加工データ315の時系列の変化から、対象ユーザの近い将来の数値を予測し、それに対応するリコメンドを生成する。 In this embodiment, the recommendation engine 501 generates recommendations for maintaining and improving health. The recommendation engine 501 predicts the target user's numerical value in the near future based on, for example, time-series changes in the target user's processed data 315, and generates a recommendation corresponding to the predicted numerical value.

リコメンドエンジン501は、例えば、対象ユーザの所定期間の、生体情報、食事データ、運動データ、受診データ、調剤データ、健診データ等から、対象ユーザの現時点での健康状態を特定する。例えば、血圧が高く、塩分多めの食事をしがちであり、運動不足である、等である。不足している栄養素、不足している運動内容等を具体的に特定する。 The recommendation engine 501 identifies the current health condition of the target user based on, for example, biological information, dietary data, exercise data, medical examination data, prescription data, medical checkup data, etc. of the target user over a predetermined period. For example, they have high blood pressure, tend to eat a lot of salt, and lack exercise. Specifically identify the nutrients you are lacking, the amount of exercise you are lacking, etc.

そして、予め定めたアドバイス群、ネットワークから収集した最新の知見、他の同世代のユーザの加工データ315とから、対象ユーザの改善点を特定する。例えば、食生活を改善する、運動量を増やす等である。そして、リコメンドエンジン501は、現在の健康状態と、改善点と、提案とをアドバイス、リコメンドとして、ユーザ101に送信する。 Then, points for improvement of the target user are identified from a predetermined group of advice, the latest knowledge collected from the network, and processed data 315 of other users of the same generation. For example, improve your eating habits, increase your amount of exercise, etc. Then, the recommendation engine 501 transmits the current health condition, points for improvement, and suggestions to the user 101 as advice and recommendations.

このとき、リコメンドエンジン501は、上記ステップS1104で参加組織(外部装置510)から提供された情報を用いてもよい。例えば、改善点を実現可能な企業、情報を特定する。例えば、より塩分の少ないメニューを提供する飲食店や、適当なフィットネスを提供するフィットネスジムの運動メニューを抽出する。その後、ユーザの食事データ、運動データ等を用いて、最適な食事、運動を、所定数抽出する。 At this time, the recommendation engine 501 may use the information provided from the participating organization (external device 510) in step S1104 above. For example, identify companies and information that can be improved. For example, exercise menus from restaurants that offer menus with less salt or fitness gyms that provide appropriate fitness are extracted. Thereafter, a predetermined number of optimal meals and exercises are extracted using the user's meal data, exercise data, and the like.

なお、例えば、ユーザ101のリコメンドを生成する際、ユーザ101から位置情報を取得し、最適な飲食店やフィットネスジムを抽出する際、その位置情報を用いてもよい。具体的には、現在地から最も近いものから所定数、抽出する等である。 Note that, for example, when generating a recommendation for the user 101, location information may be acquired from the user 101, and when extracting an optimal restaurant or fitness gym, the location information may be used. Specifically, a predetermined number of locations are extracted starting from those closest to the current location.

さらに、リコメンドエンジン501は、リコメンドを生成する際、ユーザ101の設定したユーザ情報も考慮してもよい。例えば、ダイエット中であれば、より低いカロリーを閾値として用いて、判定を行ったり、より低いカロリーのメニューをリコメンドするメニューとして抽出したりする。 Furthermore, the recommendation engine 501 may also consider user information set by the user 101 when generating a recommendation. For example, if the user is on a diet, a lower calorie value is used as a threshold to make a determination, or a lower calorie menu is extracted as a recommended menu.

これを実現するため、リコメンドエンジン501は、図6に示すように、データ収集部521と、データ抽出部522と、分析部523と、リコメンド生成部524と、出力部525と、を備える。また、リコメンド生成部524が使用する基準を格納する絞込基準格納部531を備える。 To achieve this, the recommendation engine 501 includes a data collection section 521, a data extraction section 522, an analysis section 523, a recommendation generation section 524, and an output section 525, as shown in FIG. It also includes a narrowing down criteria storage unit 531 that stores criteria used by the recommendation generation unit 524.

データ収集部521は、リコメンド生成に必要なデータを収集する。収集は、管理装置210、外部装置510、情報処理端末110およびネットワーク上の各種のサーバ等から行う。管理装置210へは、使用要求REQを送信することにより行う。データ収集部521は、所定の時間間隔で、データを要求してもよいし、管理装置210からの指示に応じてデータ要求を行ってもよい。 The data collection unit 521 collects data necessary for generating recommendations. Collection is performed from the management device 210, external device 510, information processing terminal 110, various servers on the network, and the like. This is done by transmitting a usage request REQ to the management device 210. The data collection unit 521 may request data at predetermined time intervals, or may request data in response to instructions from the management device 210.

データ収集部521は、例えば、管理装置210から第一データ310を取得する、また、外部装置510から、リコメンド作成に必要な情報を収集する。これは、例えば、レストランの住所、メニュー、営業時間、医療機関の診療科、診療時間等である。また、情報処理端末110から、現在位置情報、あるいは、リコメンド生成に関する位置情報等を取得する。さらに、接続されるネットワークを介して、リコメンド作成に必要な情報を収集する。例えば、最新の医療情報、知見、等である。 The data collection unit 521 acquires the first data 310 from the management device 210, and also collects information necessary for creating a recommendation from the external device 510, for example. This includes, for example, the restaurant's address, menu, business hours, medical institution's medical department, medical hours, etc. Further, current location information, location information related to recommendation generation, etc. are acquired from the information processing terminal 110. Furthermore, information necessary for making recommendations is collected via the connected network. For example, the latest medical information, knowledge, etc.

データ抽出部522は、リコメンドを生成するにあたり、必要なデータを、データ収集部521が収集したデータから抽出する。 The data extraction unit 522 extracts necessary data from the data collected by the data collection unit 521 when generating a recommendation.

分析部523は、データ抽出部522が抽出したデータから、リコメンドを生成する対象のユーザ101(対象ユーザ)の、状態を分析する。分析には、現在の状態の分析と、近い将来の状態の分析とが含まれてもよい。 The analysis unit 523 analyzes the state of the user 101 for whom a recommendation is to be generated (target user) from the data extracted by the data extraction unit 522. The analysis may include an analysis of current conditions and an analysis of near future conditions.

リコメンド生成部524は、データ抽出部522が抽出したデータと、分析部523の分析結果と、に基づいて、対象ユーザに最適なリコメンドを生成する。リコメンド生成部524は、予め定めたルールに従って、リコメンドする内容を絞り込むルールベースフィルタリングや、行動履歴等に基づいて、統計的に最適な内容をリコメンドとして絞り込む協調フィルタリング等によりリコメンド内容を絞り込み、生成する。しかしながら、リコメンド生成処理は、これらの手法に限定されない。 The recommendation generation unit 524 generates recommendations optimal for the target user based on the data extracted by the data extraction unit 522 and the analysis result of the analysis unit 523. The recommendation generation unit 524 narrows down and generates recommended content using rule-based filtering that narrows down the recommended content according to predetermined rules, collaborative filtering that narrows down the recommended content to statistically optimal content based on behavior history, etc. . However, the recommendation generation process is not limited to these methods.

出力部525は、リコメンド生成部524で生成したリコメンドを、対象ユーザが管理する情報処理端末110に送信する。 The output unit 525 transmits the recommendation generated by the recommendation generation unit 524 to the information processing terminal 110 managed by the target user.

これらの各部は、CPU511が、記憶装置512に格納されたプログラムをメモリにロードして実行することにより実現される。 Each of these units is realized by the CPU 511 loading a program stored in the storage device 512 into memory and executing it.

以下、具体例でリコメンド生成処理を説明する。ここでは、所定の時間間隔で、契約している対象ユーザに、ヘルスケアに関連するリコメンドを生成するものとする。 The recommendation generation process will be explained below using a specific example. Here, it is assumed that recommendations related to healthcare are generated for contracted target users at predetermined time intervals.

図7に示すように、リコメンドエンジン501は、管理装置210から、各ユーザ101の、連絡先を含む個人データと、所定期間の生体情報と、所定期間の食事データと、所定期間の運動データと、所定期間の受診データと、所定期間の調剤データと、所定期間の検診データと、を加工データ315として受け取る。 As shown in FIG. 7, the recommendation engine 501 receives personal data including contact information, biometric information for a predetermined period, dietary data for a predetermined period, and exercise data for a predetermined period of each user 101 from the management device 210. , receives medical examination data for a predetermined period, prescription data for a predetermined period, and examination data for a predetermined period as processed data 315.

また、リコメンドエンジン501は、各外部装置510から、営業データ、広告宣伝データ等を受け取る。また、ネットワークを探索し、ヘルスケアに関する論文、ニュース、専門家の意見等、最新の知見情報を収集する。さらに、リコメンドエンジン501は、情報処理端末110から、位置情報を受け取ってもよい。 The recommendation engine 501 also receives sales data, advertising data, etc. from each external device 510. It also searches the network and collects the latest knowledge information such as articles, news, and expert opinions on healthcare. Furthermore, the recommendation engine 501 may receive location information from the information processing terminal 110.

そして、リコメンドエンジン501は、これらの情報を用いて、ユーザ101毎に、リコメンドとして、健康を維持、改善するためのアドバイス、摂取すべき栄養素を含む、おすすめメニュー、おすすめの運動等を、を生成し、送信する。 Then, the recommendation engine 501 uses this information to generate recommendations for each user 101, such as advice for maintaining and improving health, recommended menus including nutrients to be taken, recommended exercise, etc. and send.

例えば、データ抽出部522は、データ収集部521が収集した加工データ315の中から、対象ユーザのデータを抽出する。抽出されるデータは、例えば、対象ユーザの年齢、性別、身体データ、ダイエット中であるか否かのユーザ情報、直近1週間の、生体データ、食事データ、運動データ、また、直近1年の受診データ、調剤データ、検診データ等である。 For example, the data extraction unit 522 extracts the target user's data from the processed data 315 collected by the data collection unit 521. The extracted data includes, for example, the target user's age, gender, physical data, user information on whether or not they are on a diet, biometric data, dietary data, exercise data for the past week, and medical examinations for the past year. data, prescription data, medical examination data, etc.

また、データ抽出部522は、比較対象として、予め定めた同じ属性の他のユーザ101のデータも併せて抽出してもよい。同じ属性として、例えば、同性で同年代が設定されているとすると、同性かつ同年代のユーザ101の、同じく直近1週間の生体データ、食事データ、運動データ、受診データ、調剤データ、検診データを抽出する。 Furthermore, the data extraction unit 522 may also extract data of other users 101 having the same predetermined attributes as comparison targets. For example, if the same sex and same age are set as the same attribute, the biometric data, meal data, exercise data, medical examination data, prescription data, and medical examination data of the user 101 of the same sex and same age for the past week are extracted. .

分析部523は、抽出した対象ユーザの上記データから、対象ユーザの現在の健康状態を分析する。例えば、直近1週間の摂取栄養素、摂取カロリー、直近1週間の運動量、現在の健康状態、病歴、服薬状況等を分析する。そして、予め定めた基準との差を算出し、摂取すべき栄養、行うべき運動、必要な検査等を特定する。 The analysis unit 523 analyzes the current health condition of the target user from the extracted data of the target user. For example, the nutritional intake, calorie intake over the past week, amount of exercise over the past week, current health condition, medical history, medication status, etc. are analyzed. Then, the difference from the predetermined standard is calculated, and the nutrition that should be taken, the exercise that should be done, the necessary tests, etc. are specified.

なお、例えば、このとき、ダイエット中である等のユーザ情報を考慮する。すなわち、ユーザがダイエット中である場合は、カロリーがオーバーしているか否かを判別する際に用いる閾値を同世代の推奨値より予め定めた値だけ小さくしたものを用いる。 Note that, for example, at this time, user information such as that the user is on a diet is taken into consideration. That is, if the user is on a diet, a threshold value used to determine whether or not the user is consuming too many calories is used that is smaller than the recommended value for the same generation by a predetermined value.

ここで用いる基準の値等は、予め専門家が設定してもよい。また、ネットワークを介して取得した最新知見を採用してもよい。採用する際に、専門家が採否を判定してもよい。また、予め専門家が設定した値を、最新の知見で更新してもよい。さらに、同じ属性のデータから、決定してもよい。すなわち、同じ属性のデータの中で、健康体と判断できる数値を有するデータを抽出し、これらのデータから、必要な数値を統計的に得る。 The reference values used here may be set in advance by an expert. Further, the latest knowledge acquired via the network may be adopted. When hiring, an expert may decide whether to adopt or not. Further, values set in advance by experts may be updated with the latest knowledge. Furthermore, the determination may be made from data of the same attribute. That is, data having a numerical value that can be judged as a healthy body is extracted from data of the same attribute, and a necessary numerical value is statistically obtained from these data.

リコメンド生成部524は、分析結果と、予め設定された各種のリコメンド情報とに基づいて、具体的なリコメンド情報を生成する。本実施形態では、リコメンドとして、食生活リコメンド、運動リコメンド、注意事項リコメンド等を含む。 The recommendation generation unit 524 generates specific recommendation information based on the analysis result and various types of recommendation information set in advance. In this embodiment, the recommendations include dietary recommendations, exercise recommendations, precautions recommendations, and the like.

リコメンドとしては、例えば、ユーザの1週間分の食事やそれまでの健診データに基づき、不足している栄養素を割り出し、それに見合った食事を提供するレストランを近隣から探してリコメンドしたり、外食でない場合は料理メニューを提案したりする。 Recommendations include, for example, determining nutritional deficiencies based on a week's worth of meals and previous health checkup data, searching for and recommending nearby restaurants that provide meals that match the nutritional needs, or recommending restaurants that provide meals that match the nutritional needs of the user. If so, we will suggest a cooking menu.

食生活リコメンドは、食生活に関するアドバイスを含む。また、具体的な推奨メニューを含んでもよい。例えば、直近1週間の摂取栄養素のデータから、Aという栄養素が不足していると分析された場合、Aを補うことができるメニューを特定し、リコメンドとする。また、摂取カロリーが推奨値を超えていると分析された場合は、カロリー抑え目のメニューを特定し、リコメンドとする。 The dietary recommendations include advice regarding dietary habits. Further, a specific recommended menu may be included. For example, if it is analyzed that a nutrient called A is deficient from the data of nutrient intake for the most recent week, a menu that can supplement A is specified and recommended. Additionally, if it is analyzed that the calorie intake exceeds the recommended value, the system identifies and recommends a low-calorie menu.

このとき、当該メニューを提供する飲食店を、営業データ等から抽出し、併せて示してもよい。さらに、対象ユーザから位置情報を受信している場合は、ユーザの現在位置から所定の半径内の飲食店のみを示す、または、よりユーザの現在位置に近い飲食店から順に示す等、位置情報に基づいたフィルタリングを行ってもよい。また、前後の食事履歴から、重複しないメニューを選択し、提示してもよい。さらに、ユーザ101が予め予算を登録している場合、価格でフィルタリングしてもよい。また、リコメンドに至った理由や、リコメンドする食事等により得られる効果もリコメンドに含めてもよい。 At this time, the restaurant that provides the menu may be extracted from business data or the like and also displayed. Furthermore, if location information is received from the target user, the location information may be displayed, such as showing only restaurants within a predetermined radius from the user's current location, or showing restaurants in order starting from the restaurants closest to the user's current location. Based filtering may also be performed. Alternatively, menus that do not overlap may be selected and presented from the previous and subsequent meal histories. Furthermore, if the user 101 has registered a budget in advance, filtering may be performed by price. The recommendation may also include the reason for the recommendation and the effects obtained from the recommended meal.

さらに、検診データにおいて、医療機関が行った判定が「異常なし」である場合は、バランスのよい食事となるようなアドバイスを行う。一方、判定に「要再検査」等の指摘がある場合は、指摘に応じて、体重や体脂肪を減らす食事メニュー、コレステロール値、血圧、血糖値、骨密度、貧血等を改善する食事メニュー、骨密度を高める食事メニュー、塩分の少ないメニュー等の提示を行う。 Furthermore, if the medical institution determines that there is no abnormality in the medical examination data, advice on eating a well-balanced diet will be given. On the other hand, if the judgment indicates that "re-examination is required", etc., depending on the findings, we will provide a meal menu to reduce body weight and body fat, a meal menu to improve cholesterol levels, blood pressure, blood sugar levels, bone density, anemia, etc. We will present meal menus that increase bone density, menus that are low in salt, etc.

生成され、情報処理端末110のディスプレイに表示されるリコメンド例を図8(a)に示す。本図に示すように、リコメンドするレストラン、メニューが複数、予め定めた順序で表示され、さらに、これらをリコメンドとして選択した理由、アドバイス等が表示される。 An example of recommendations generated and displayed on the display of the information processing terminal 110 is shown in FIG. 8(a). As shown in this figure, a plurality of recommended restaurants and menus are displayed in a predetermined order, and the reasons for selecting these as recommendations, advice, etc. are also displayed.

運動リコメンドは、日常生活で行うべき運動に関するアドバイスを含む。また、具体的な推奨運動メニューを含んでもよい。推奨運動は、例えば、有酸素運動(ウォーキング、ジョギング等)、ストレッチ、筋肉トレーニング等である。 The exercise recommendation includes advice regarding exercise that should be performed in daily life. Further, a specific recommended exercise menu may be included. Recommended exercises include, for example, aerobic exercise (walking, jogging, etc.), stretching, muscle training, and the like.

例えば、直近1週間の運動データにおいて、運動量が不足していると判別された場合は、リコメンド生成部524は、これらの運動を行う時間帯、実行時間等も併せてリコメンドとして生成してもよい。また、検診データに基づいて、例えば、体脂肪を燃焼させたり、血圧を下げたりすべき場合は、そのような効果が得られる有酸素運動をリコメンドとして生成する。 For example, if it is determined that the amount of exercise is insufficient in the exercise data for the most recent week, the recommendation generation unit 524 may also generate recommendations including the time period and execution time for these exercises. . Furthermore, based on the medical examination data, if, for example, it is necessary to burn body fat or lower blood pressure, a recommendation is generated for aerobic exercise that will produce such effects.

このとき、当該運動メニューを提供するフィットネスジムを、営業データ等から抽出し、併せて示してもよい。さらに、対象ユーザから位置情報を受信している場合は、近傍のフィットネスジムから順に示す等、位置情報に基づいたフィルタリングを行ってもよい。また、運動の場合は、近傍の運動可能な公園等を示してもよい。また、リコメンドに至った理由や、リコメンドする運動等により得られる効果もリコメンドに含めてもよい。 At this time, the fitness gym that provides the exercise menu may be extracted from business data and displayed together. Furthermore, if location information has been received from the target user, filtering may be performed based on the location information, such as showing fitness gyms in order starting from the nearest fitness gym. Furthermore, in the case of exercise, a nearby park or the like where exercise is possible may be indicated. Further, the reason for the recommendation and the effects obtained by the recommended exercise may also be included in the recommendation.

生成され、情報処理端末110のディスプレイに表示されるリコメンド例を図8(b)に示す。本図に示すように、リコメンドするフィットネスジムや、運動等が予め定めた順序で表示され、さらに、これらをリコメンドとして選択した理由、アドバイス等が表示される。 An example of recommendations generated and displayed on the display of the information processing terminal 110 is shown in FIG. 8(b). As shown in this figure, recommended fitness gyms, exercises, etc. are displayed in a predetermined order, and the reasons for selecting these as recommendations, advice, etc. are also displayed.

また、リコメンドの生成に他の同じ属性のユーザのデータを用いてもよい。例えば、他のユーザ101のデータを分析し、過去に、対象ユーザの分析結果と類似の特徴を有し、改善されたデータを特定する。そして、そのユーザの、改善に至るまでの食生活、運動等を、提案してもよい。同じ属性は、例えば、同じ性別で同じ世代、また、同じ地域に在中、同じ職業等適宜定められる。 Furthermore, data of other users with the same attributes may be used to generate recommendations. For example, data of other users 101 is analyzed, and data that has been improved in the past and has similar characteristics to the analysis results of the target user is identified. Then, suggestions may be made for the user's eating habits, exercise, etc. that will lead to improvement. The same attributes may be determined as appropriate, such as the same gender, the same generation, living in the same region, and the same occupation.

なお、リコメンド生成部524は、リコメンドする食生活や運動について、予め定めたルールに従って、絞り込む手法を用いているが、これに限定されない。例えば、知識ベースと推論エンジンとからなる、エキスパートシステム等の人工知能を用いてもよい。 Note that, although the recommendation generation unit 524 uses a method of narrowing down recommended dietary habits and exercise according to predetermined rules, the recommendation generation unit 524 is not limited to this. For example, artificial intelligence such as an expert system consisting of a knowledge base and an inference engine may be used.

[使用の通知例]
なお、上記実施形態では、リコメンドを生成する対象ユーザの場合、リコメンドを受け取るため、ユーザデータ313が使用されたことを把握できる。しかしながら、他のユーザが対象データの場合、自分のデータが使用されたことを知ることができない。このため、外部装置510は、受信した加工データ315を使用する際は、ユーザ101に通知を行うのが望ましい。
[Example of notification of use]
Note that in the above embodiment, in the case of a target user who generates a recommendation, it is possible to know that the user data 313 is used in order to receive the recommendation. However, if the target data belongs to another user, the user cannot know that his/her own data has been used. Therefore, it is desirable that the external device 510 notifies the user 101 when using the received processed data 315.

例えば、ユーザ101は、加工データ315が使用された場合には、使用された形態を知らせるようにあらかじめ設定できる。このような設定がされると、例えば、加工データ315に基づいて生成したデータ等を情報処理端末110に送信する。このようにすると、ユーザ101は、加工データが具体的にどのように使用されるかを知ることができる。したがって、このような通知によって、例えば、リコメンドエンジン501を管理する企業が条件とは異なる使用の仕方をした場合等を早期に発見できる。 For example, when the processed data 315 is used, the user 101 can set in advance to notify the form in which it was used. When such settings are made, for example, data generated based on the processed data 315 is transmitted to the information processing terminal 110. In this way, the user 101 can know specifically how the processed data will be used. Therefore, by such notification, it is possible to quickly discover, for example, a case where a company managing the recommendation engine 501 uses the recommendation engine 501 in a manner different from the conditions.

このように、管理装置210には、使用された形態を情報処理端末110等に通知させるようにあらかじめ設定が行われる。使用する形態は、あらかじめ契約等で定まるため、ユーザ101は、使用開始の日時等が最低限あれば、加工データ315の具体的な使用の形態は把握できる。つまり、管理装置210には、リコメンドエンジン501が加工データ315を使用する旨を管理装置210に通知すると、この通知をトリガに、管理装置210は、あらかじめ設定された通知データ等を情報処理端末110に通知する。このような通知を受けると、ユーザ101は、第一データ310があらかじめ設定されたように第一データ310が使用された日時等を知ることができる。なお、通知方法、管理装置210による処理及び通知するメッセージ等は、様々な組み合わせが可能である。 In this way, the management device 210 is configured in advance to notify the information processing terminal 110 etc. of the format used. Since the form of use is determined in advance by a contract or the like, the user 101 can grasp the specific form of use of the processed data 315 as long as the user 101 has at least the date and time of the start of use. In other words, when the recommendation engine 501 notifies the management device 210 that the processed data 315 will be used, the management device 210 uses this notification as a trigger to send preset notification data etc. to the information processing terminal 110. to notify. Upon receiving such a notification, the user 101 can know the date and time when the first data 310 was used as the first data 310 was set in advance. Note that various combinations of notification methods, processing by the management device 210, notification messages, etc. are possible.

ただし、管理装置210は、ユーザ101に契約内容等を思い出してもらうため、情報処理端末110に契約内容等を示すデータを送ってもよい。また、ユーザ101は、契約通りに実際に使用しているか確認したい場合もある。そこで、リコメンドエンジン501に使用した結果を示すデータを送らせてもよいし、ホームページ等で公開して使用している場合には、使用先を示すアドレス等をリコメンドエンジン501に送らせてもよい。 However, the management device 210 may send data indicating the contract details and the like to the information processing terminal 110 in order to remind the user 101 of the contract details and the like. Further, the user 101 may want to check whether the user is actually using the device according to the contract. Therefore, the recommendation engine 501 may be made to send data indicating the results of use, or if it is used publicly on a homepage etc., the recommendation engine 501 may be made to send an address etc. indicating where it is used. .

なお、リコメンドエンジン501が管理装置210に送る使用の通知は、第一データ310の位置を示すデータが兼ねてもよい。すなわち、第一データ310の位置を示すデータが送られると、第一データ310が使用されていることを示す構成でもよい。 Note that data indicating the location of the first data 310 may also serve as the usage notification sent by the recommendation engine 501 to the management device 210. That is, a configuration may be adopted in which, when data indicating the position of the first data 310 is sent, it indicates that the first data 310 is being used.

第一データ310の位置を示すデータは、例えば、物理的な位置を示すデータでもよいし、IPアドレスのようにネットワーク上でサーバを特定するようなデータでもよい。 The data indicating the location of the first data 310 may be, for example, data indicating a physical location, or data such as an IP address that identifies a server on a network.

なお、第一データ310の使用方法は、図示する形態に限られない。すなわち、参加組織等は、複数のデータベースを持ち、それぞれのデータベースで第一データ310を複製等して使用してもよい。また、参加組織等は、外部装置510を複数運用してもよい。さらに、参加組織等は、複数の企業等で1つのデータベースを共同して運用してもよい。 Note that the method of using the first data 310 is not limited to the illustrated form. That is, a participating organization or the like may have multiple databases, and may use the first data 310 by duplicating it in each database. Additionally, participating organizations may operate a plurality of external devices 510. Furthermore, a plurality of participating organizations may jointly operate one database.

なお、第一データ310の使用は、特定のユーザ101のユーザデータ313が他人のユーザデータ313等と一緒に使用されたり、データ形式が変更されたりする場合を含む。 Note that the use of the first data 310 includes cases where the user data 313 of the specific user 101 is used together with other people's user data 313, or the data format is changed.

以上説明したように、本実施形態の情報処理システム100は、ユーザ101が操作する情報処理端末110と、ユーザ101とは異なる管理者201が操作する管理装置210と、ユーザ101および管理者201とは異なる外部機関が管理する外部装置510と、を備える。そして、管理装置210は、ユーザ101に係る第一データ310の公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付部221と、第一データ310を予め定めた加工条件に従って加工して加工データ315を生成する加工部224と、加工データ315を外部装置510に出力する、または、当該外部装置510からの当該加工データ315へのアクセスを可能にする、管理部223と、出力またはアクセスを可能にした後、加工データ315を監視する監視部225と、を備える。例えば、第一データ310は、個人を特定する情報である個人特定情報を含み、加工部224は、個人特定情報を削除してもよい。また、第一データ310は、ユーザの直近1週間の摂取食事データを含み、ヘルスケアに関するリコメンドは、外部装置510のうち、飲食店が管理する外部装置において、その飲食店が提供するメニューから選択したユーザに適するメニューであってもよい。 As described above, the information processing system 100 of this embodiment includes the information processing terminal 110 operated by the user 101, the management device 210 operated by the administrator 201 different from the user 101, and the user 101 and the administrator 201. includes an external device 510 managed by a different external organization. The management device 210 includes a reception unit 221 that receives a request for publication, disclosure, correction, or use of the first data 310 related to the user 101, and a reception unit 221 that processes the first data 310 according to predetermined processing conditions and processes the processed data. 315, and a management unit 223 that outputs the processed data 315 to the external device 510 or allows the external device 510 to access the processed data 315. and a monitoring unit 225 that monitors the processed data 315 after processing. For example, the first data 310 may include personal identification information that is information that identifies an individual, and the processing unit 224 may delete the personal identification information. In addition, the first data 310 includes the user's meal intake data for the past week, and health care recommendations are selected from a menu provided by the restaurant on an external device managed by the restaurant among the external devices 510. The menu may be suitable for users who have

[効果]
このように、本実施形態によれば、管理装置210が個人情報等の大事な情報を含む第一データ310を管理するため、不正なアクセス等による漏洩を防ぐことができる。また、管理する第一データ310を外部装置510に使用させる際は、個人を特定可能な情報(個人特定情報)等を削除した加工データ315を生成し、その加工データ315を公開する。これにより、さらに安全性を高めることができる。また、安全性が高いため、個人は、安心して管理装置210にデータを預けることができる。
[effect]
In this manner, according to the present embodiment, the management device 210 manages the first data 310 including important information such as personal information, so that leakage due to unauthorized access or the like can be prevented. Furthermore, when the first data 310 to be managed is to be used by the external device 510, processed data 315 is generated from which information that can identify an individual (individual identification information) is deleted, and the processed data 315 is made public. Thereby, safety can be further improved. Furthermore, since it is highly secure, individuals can entrust their data to the management device 210 with peace of mind.

一方で、本実施形態の情報処理システム100に参加する組織等は、管理装置210に対して使用要求REQを送信すれば、条件を満たすと、許可を受けて第一データ310の加工データ315を使用することができる。このようにすると、参加組織等は、容易に個人情報を含むユーザのデータ等を収集することができる。また、収集するユーザのデータには、個人を特定可能な情報は含まれないため、管理の負担も少ない。よって、個人などに関するデータの使用が促進されやすい。 On the other hand, an organization that participates in the information processing system 100 of this embodiment sends a usage request REQ to the management device 210, and if the conditions are met, the organization or the like that participates in the information processing system 100 of the present embodiment can receive permission and use the processed data 315 of the first data 310. can be used. In this way, participating organizations can easily collect user data including personal information. Furthermore, since the collected user data does not include information that can identify individuals, the burden of management is also low. Therefore, the use of data regarding individuals etc. is likely to be promoted.

このため、加工データ315送信後の監視において、例えば、許可した範囲以外のデータが公表又は開示されていないかをチェックしたり、又は、許可した期間を超過してデータを利用していないかをチェックしたりする必要がない。 For this reason, in monitoring after the processed data 315 is sent, for example, it is checked whether data outside the permitted range has been published or disclosed, or whether the data has been used beyond the permitted period. There's no need to check.

例えば、情報処理端末110で第一データ310を管理すると、ユーザ101が管理することになり、ユーザ101にデータ管理の負荷が発生する。一方で、本実施形態のような構成では、個人情報等を管理者201に預ける構成にできる。これにより、個人情報等は、不正に使用しようとする者がいたとしても、本実施形態のような管理者201が間に入り、管理でき、情報漏洩等を防ぐことができる。しかも、従来のように、ある程度、個人情報を預ける先が信用できる組織である必要はない。よって、参加組織等を広く募ることができる。これにより、データを多数収集できるため、第一データ310は、より、利用価値の高いデータとなる。例えば、この第一データ310の加工データ315を用いてリコメンドを作成する場合、より、品質の高いリコメンドを作成できる。 For example, if the first data 310 is managed by the information processing terminal 110, it will be managed by the user 101, and the burden of data management will be placed on the user 101. On the other hand, in the configuration of this embodiment, personal information etc. can be entrusted to the administrator 201. As a result, even if someone tries to use personal information illegally, the administrator 201 like the one in this embodiment can intervene and manage it, and information leakage can be prevented. Furthermore, unlike in the past, it is not necessary for the organization to which one entrusts personal information to be trusted. Therefore, it is possible to solicit a wide range of participating organizations. As a result, a large amount of data can be collected, and the first data 310 becomes data with higher utility value. For example, when creating a recommendation using the processed data 315 of this first data 310, it is possible to create a recommendation with higher quality.

<変形例1>
上記実施形態では、食生活リコメンド、運動リコメンドを送信している。しかしながら、リコメンドエンジン501は、リコメンドを提供するタイミングや時刻に応じて、提供するリコメンド内容を変えてもよい。例えば、昼食時間、夕食時間であれば、食事に関するリコメンドを提供し、午前中、午後等の時間帯であれば、必要な運動に関するリコメンドを提供する。あるいは、リコメンドする優先順位を変えてもよい。時間帯と提供リコメンド内容については、予め定めておく。
<Modification 1>
In the above embodiment, dietary recommendations and exercise recommendations are transmitted. However, the recommendation engine 501 may change the contents of the recommendations to be provided depending on the timing and time of providing the recommendations. For example, during lunch time or dinner time, recommendations regarding meals are provided, and during times such as morning or afternoon, recommendations regarding necessary exercise are provided. Alternatively, the priority order of recommendations may be changed. The time period and the content of recommendations to be provided are determined in advance.

また、上記処理により、リコメンドエンジン501に第一データ310の使用が許可された後は、情報処理端末110において新しい本人データ311が発生するごとに、情報処理端末110から当該リコメンドエンジン501に直接データを送信してもよい。 In addition, after the recommendation engine 501 is permitted to use the first data 310 through the above process, each time new personal data 311 is generated in the information processing terminal 110, data is sent directly from the information processing terminal 110 to the recommendation engine 501. may be sent.

また、管理装置210は、ユーザ101、第一データ310、外部装置510、第一データ310の使用を許可した期間(以下「使用期間」という。)及び外部装置510に対して許可した内容等を対応付けして記憶する。そして、管理装置210は、使用期間中、定期的にメッセージMES等を情報処理端末110に通知してもよい。 The management device 210 also records the user 101, the first data 310, the external device 510, the period during which the use of the first data 310 is permitted (hereinafter referred to as the “use period”), the content permitted for the external device 510, etc. Correlate and memorize. Then, the management device 210 may periodically notify the information processing terminal 110 of the message MES etc. during the period of use.

なお、メッセージMESは、メール又はメッセージ等のテキスト形式でもよい。又は、メッセージMESは、音声等を電話で伝える形式でもよい。 Note that the message MES may be in a text format such as an email or a message. Alternatively, the message MES may be in the form of transmitting audio or the like over the telephone.

また、管理装置210は、使用期間、第一データ310を送付する。すなわち、使用期間が経過した後は、管理装置210は、第一データ310の送付を終了する等によって、使用期間経過後に第一データ310が使用できないようにする。 The management device 210 also sends the period of use and first data 310. That is, after the usage period has elapsed, the management device 210 makes the first data 310 unusable after the usage period has elapsed by, for example, ending sending of the first data 310.

<<第二実施形態>>
次に、本発明の第二実施形態を説明する。第一実施形態では、外部装置510が、管理装置210に使用要求REQを行い、第一データ310の使用が開始されている。一方、本実施形態では、ユーザ101が、情報処理端末110を介して、管理装置210に要求を行う。
<<Second embodiment>>
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment, the external device 510 makes a use request REQ to the management device 210, and use of the first data 310 is started. On the other hand, in this embodiment, the user 101 makes a request to the management device 210 via the information processing terminal 110.

以下、本実施形態について、第一実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。 The present embodiment will be described below, focusing on the configuration different from the first embodiment.

本実施形態の情報処理システム100の全体構成は、第一実施形態同様、情報処理端末110と、管理装置210と、外部装置510と、を備える。各装置は、ネットワーク等を介して接続され、ネットワーク等を用いることで相互にデータを送受信することができる。各装置のハードウェア構成は、第一実施形態と同様である。 Similar to the first embodiment, the overall configuration of the information processing system 100 of this embodiment includes an information processing terminal 110, a management device 210, and an external device 510. Each device is connected via a network or the like, and can mutually send and receive data using the network or the like. The hardware configuration of each device is the same as in the first embodiment.

本実施形態では、情報処理端末110から管理装置210に対し、第一データ310に対する要求を行う。ここで行う要求は、第一データ310の所定のデータ項目を、特定の外部装置510に使用させる要求である。 In this embodiment, the information processing terminal 110 makes a request for the first data 310 to the management device 210. The request made here is a request to cause a specific external device 510 to use a predetermined data item of the first data 310.

このため、本実施形態の情報処理端末110は、図9に示すように、第一実施形態の構成に、要求部125をさらに備える。要求部125は、例えば、ネットワークあるいは管理装置210等から提供されるアプリケーションプログラムを、情報処理端末110にダウンロードしてインストールすることにより実現される。 Therefore, as shown in FIG. 9, the information processing terminal 110 of this embodiment has the configuration of the first embodiment and further includes a requesting section 125. The requesting unit 125 is realized, for example, by downloading and installing an application program provided from the network or the management device 210 into the information processing terminal 110.

要求部125は、管理装置210に対し、ヘルスケアに関するリコメンド生成要求(生成要求REQ2)を行う。要求部125は、ユーザインタフェース画面として、要求指示画面を生成し、ユーザ101からの指示を受け付ける。要求指示画面140の一例を、図10(a)に示す。要求指示画面140は、リコメンド要求の意思を受け付ける要求領域141を備える。 The requesting unit 125 requests the management device 210 to generate a recommendation regarding healthcare (generation request REQ2). The request unit 125 generates a request instruction screen as a user interface screen and receives instructions from the user 101. An example of the request instruction screen 140 is shown in FIG. 10(a). The request instruction screen 140 includes a request area 141 for accepting an intention to request a recommendation.

要求部125は、要求領域141を介してユーザ101によるリコメンド生成要求を受け付けると、管理装置210に対し、生成要求REQ2を行う。このように、本実施形態では、ユーザ101は、要求指示画面140において、ヘルスケアリコメンドを希望することのみ指示すればよい。 Upon receiving a recommendation generation request from the user 101 via the request area 141, the requesting unit 125 issues a generation request REQ2 to the management device 210. In this manner, in this embodiment, the user 101 only needs to instruct on the request instruction screen 140 that he/she desires a healthcare recommendation.

この場合、リコメンドを生成するリコメンドエンジン501、すなわち、データ提供先の外部装置510は、予め、例えば、アプリケーションにおいて定められているものとする。そして、その外部装置510(リコメンドエンジン501)を特定する情報は、送信される生成要求REQ2に含まれる。 In this case, it is assumed that the recommendation engine 501 that generates the recommendation, that is, the external device 510 to which the data is provided, is determined in advance, for example, in the application. Information specifying the external device 510 (recommendation engine 501) is included in the transmitted generation request REQ2.

なお、図10(b)に示すように、ユーザ101がリコメンド生成要求を行う際、各種の指定を行うことが可能なように構成してもよい。 Note that, as shown in FIG. 10(b), the configuration may be such that the user 101 can make various specifications when making a recommendation generation request.

ここでは、位置情報の提供手法を指示する位置情報設定領域142、リコメンドエンジン501に使用を許可するデータ項目を指定する使用許可項目設定領域143と、リコメンドの種類を設定するリコメンド種類設定領域144と、をさらに備えてもよい。なお、これらは、一例であり、全て備えなくてもよいし、また、他の項目を設定可能であってもよい。 Here, a location information setting area 142 for instructing the method of providing location information, a usage permission item setting area 143 for specifying the data items to be allowed to be used by the recommendation engine 501, and a recommendation type setting area 144 for setting the type of recommendation. , may further be provided. Note that these are just examples, and it is not necessary to include all of them, or other items may be settable.

本図の例では、例えば、ユーザ101は、位置情報設定領域142を介して、位置情報として、GPSの情報を用いるか、手動入力された住所データを用いるか、等の設定ができる。 In the example shown in the figure, for example, the user 101 can set whether to use GPS information or manually input address data as the location information via the location information setting area 142.

また、使用許可項目設定領域143を介して、リコメンドエンジン501に使用を許可するデータ項目を指定する。本実施形態では、ここで許可と設定されたデータ項目が管理装置210で加工データ315を生成する際、優先的に用いられる。 In addition, data items to be allowed to be used by the recommendation engine 501 are specified via the usage permission item setting area 143. In this embodiment, data items set as permitted here are preferentially used when the management device 210 generates the processed data 315.

ユーザ101は、リコメンド種類設定領域144を介して、生成するリコメンドの種類を指定する。例えば、食生活に関するリコメンド、推奨する運動に関するリコメンド等である。なお、一般的なヘルスケアリコメンドを要求するものである場合、指定しなくてもよい。 The user 101 specifies the type of recommendation to be generated via the recommendation type setting area 144. For example, recommendations regarding dietary habits, recommendations regarding recommended exercise, etc. Note that this does not need to be specified if a general healthcare recommendation is requested.

生成要求REQ2には、リコメンド種類設定領域144を介して受け付けた希望のリコメンドが含まれる。なお、リコメンドの種類に応じて、リコメンドエンジン501が異なる場合、管理装置210では、この希望のリコメンドを生成可能なリコメンドエンジン501を特定し、当該リコメンドエンジン501にリコメンドを生成するよう指示してもよい。 The generation request REQ2 includes the desired recommendation received via the recommendation type setting area 144. Note that if the recommendation engine 501 is different depending on the type of recommendation, the management device 210 may identify the recommendation engine 501 that can generate the desired recommendation and instruct the recommendation engine 501 to generate the recommendation. good.

以下、本実施形態の全体処理例を、ユーザ101が、所望のリコメンドを要求する場合を例にあげて説明する。図11は、本実施形態の情報処理システム100による全体処理のシーケンス図である。 An example of the overall processing of this embodiment will be described below, taking as an example a case where the user 101 requests a desired recommendation. FIG. 11 is a sequence diagram of the overall processing by the information processing system 100 of this embodiment.

基本的に第一実施形態のデータの流れと同様である。事前処理は、第一実施形態と同じである。運用時は、第一実施形態では、外部装置510(リコメンドエンジン501)から使用要求REQが送信されるが、本実施形態では、情報処理端末110から生成要求REQ2が送信される(ステップS2101)。 This is basically the same data flow as in the first embodiment. Pre-processing is the same as in the first embodiment. During operation, in the first embodiment, a use request REQ is transmitted from the external device 510 (recommendation engine 501), but in this embodiment, a generation request REQ2 is transmitted from the information processing terminal 110 (step S2101).

そして、管理装置210では、許可部222が、生成要求REQ2を受け付けると、データ提供先の外部装置510を決定する(ステップS2102)。決定は、生成要求REQ2内の情報に従って行われる。なお、生成要求REQ2内の、希望するリコメンドの種類に応じてリコメンドエンジン501が決定されてもよい。このとき、許可部222は、許可条件による判断は行わない。 Then, in the management device 210, upon receiving the generation request REQ2, the permission unit 222 determines the external device 510 to which the data is provided (step S2102). The decision is made according to the information in the generation request REQ2. Note that the recommendation engine 501 may be determined according to the desired type of recommendation in the generation request REQ2. At this time, the permission unit 222 does not make a determination based on permission conditions.

その後、管理部223は、加工部224に加工データ315を生成させる(ステップS1203)。加工部224は、本実施形態においても、第一実施形態同様、第二条件に基づいて、加工データ315を生成する。 After that, the management unit 223 causes the processing unit 224 to generate processed data 315 (step S1203). In this embodiment as well, the processing unit 224 generates processed data 315 based on the second condition, as in the first embodiment.

なお、本実施形態では、生成要求REQ2に許可項目が含まれている場合、要求元の情報処理端末110を使用するユーザ101のユーザデータ313については、第二条件より、許可項目を優先する。一方、他のユーザ101のユーザデータ313については、第一実施形態同様、第二条件に基づいて加工する。 Note that in this embodiment, when the generation request REQ2 includes a permission item, the permission item is given priority over the second condition for the user data 313 of the user 101 who uses the requesting information processing terminal 110. On the other hand, user data 313 of other users 101 is processed based on the second condition, similar to the first embodiment.

以降の処理は、第一実施形態と同じである。リコメンド生成についても、第一実施形態と同じである。 The subsequent processing is the same as in the first embodiment. Recommendation generation is also the same as in the first embodiment.

[効果]
以上説明したように、本実施形態の情報処理システム100においても、管理装置210が個人情報等を含む第一データ310を管理し、また、外部装置510に提供する際、必要最低限の項目のみに加工して提供するため、第一実施形態と同様の効果が得られる。
[effect]
As explained above, also in the information processing system 100 of this embodiment, when the management device 210 manages the first data 310 including personal information etc. and provides it to the external device 510, only the minimum necessary items are provided. Since it is processed and provided, the same effects as in the first embodiment can be obtained.

また、本実施形態では、ユーザ101が、リコメンドを受けたい内容、種類を指定するとともに、開示、非開示も指定する。よって、より的確なリコメンドを受けることができる。 Further, in the present embodiment, the user 101 specifies the content and type of recommendations he/she would like to receive, and also specifies disclosure or non-disclosure. Therefore, more accurate recommendations can be received.

さらに、本実施形態では、ユーザ101からリコメンドの生成を要求する。このとき、リコメンドの要求を詳細に設定可能とすることにより、より、ユーザ101に特化したリコメンドを、提供できる。また、ユーザ101からの要求に応じてリコメンドを生成するため、タイムリーに提供できる。 Furthermore, in this embodiment, the user 101 requests generation of a recommendation. At this time, by making it possible to set the recommendation request in detail, recommendations that are more specific to the user 101 can be provided. Furthermore, since recommendations are generated in response to requests from the user 101, they can be provided in a timely manner.

例えば、運動に関するリコメンドを要求する場合、ユーザは、例えば、体重の目標を指定してもよい。リコメンドエンジン501は、その目標に至る減量プランをリコメンドとして提供する。 For example, when requesting a recommendation regarding exercise, the user may specify a weight goal, for example. The recommendation engine 501 provides a weight loss plan that will lead to the goal as a recommendation.

<<第三実施形態>>
次に、本発明の第三実施形態について説明する。本実施形態では、ユーザ101が情報を開示する対価として、予め定めた価値を与え、ユーザ101が情報を取得することにより、対価を減額する。これらの対価は、管理装置210が管理する。
<<Third embodiment>>
Next, a third embodiment of the present invention will be described. In this embodiment, a predetermined value is given as compensation for the user 101 disclosing information, and the compensation is reduced when the user 101 acquires the information. The management device 210 manages these fees.

以下、本実施形態について、第二実施形態をベースに説明する。第二実施形態と異なる構成に主眼をおいて説明する。 Hereinafter, this embodiment will be described based on the second embodiment. The explanation will focus on the configuration different from the second embodiment.

図12は、本実施形態に係る情報処理システム100の全体構成例を示す概略図である。本実施形態も、第一、第二実施形態同様、情報処理端末110と、管理装置210と、外部装置510とを備え、各装置は、ネットワーク等を介して相互にデータを送受信できる。 FIG. 12 is a schematic diagram showing an example of the overall configuration of the information processing system 100 according to this embodiment. Like the first and second embodiments, this embodiment also includes an information processing terminal 110, a management device 210, and an external device 510, and each device can send and receive data to and from each other via a network or the like.

情報処理端末110と、外部装置510との構成は、基本的に上記各実施形態と同様である。 The configurations of the information processing terminal 110 and the external device 510 are basically the same as in each of the above embodiments.

本実施形態では、例えば、ユーザ101が、外部装置510が使用可能な本人データ311を管理装置210に登録すると、対価としてコインが付与される。また、ユーザ101がリコメンドを要求すると、費用としてコインが減額される。なお、各ユーザ101のコインの増減は、管理装置210が管理する。具体的には、管理装置210が各ユーザのウォレット320を管理する。 In this embodiment, for example, when the user 101 registers personal data 311 that can be used by the external device 510 in the management device 210, coins are given as compensation. Furthermore, when the user 101 requests a recommendation, coins are deducted as an expense. Note that the management device 210 manages increases and decreases in coins for each user 101. Specifically, the management device 210 manages each user's wallet 320.

これを実現する管理装置210を説明する。管理装置210のハードウェア構成は、基本的に第一実施形態、第二実施形態と同様である。一方、管理装置210の機能構成は、図13に示すように、第一、第二実施形態の構成に、さらに、ウォレット320を管理するウォレット管理部227(価値管理部)を備える。 The management device 210 that realizes this will be explained. The hardware configuration of the management device 210 is basically the same as in the first embodiment and the second embodiment. On the other hand, as shown in FIG. 13, the functional configuration of the management device 210 is the same as that of the first and second embodiments, and further includes a wallet management unit 227 (value management unit) that manages the wallet 320.

管理部223は、第一データ310にデータが登録されたり、受付部221を介して使用要求REQまたは生成要求REQ2を受け付けたりするとウォレット管理部227に通知する。ウォレット管理部227は、管理部223からの通知を受け、ウォレットの該当ユーザ101のコインを増減させる。イベントごとに、増減させるコインの量は予め定めておく。 The management unit 223 notifies the wallet management unit 227 when data is registered in the first data 310 or when a usage request REQ or generation request REQ2 is received via the reception unit 221. The wallet management unit 227 receives the notification from the management unit 223 and increases or decreases the coins of the corresponding user 101 in the wallet. The amount of coins to be increased or decreased for each event is determined in advance.

情報処理端末110から本人データ311が送信されると、当該本人データ311に対応づけられたウォレット320のコインを所定量増加させる。また、情報処理端末110から生成要求REQ2が送信されると、生成要求REQ2の要求元に対応づけられたウォレット320のコインを所定量減らす。 When the personal data 311 is transmitted from the information processing terminal 110, the coins in the wallet 320 associated with the personal data 311 are increased by a predetermined amount. Furthermore, when the generation request REQ2 is transmitted from the information processing terminal 110, the coins in the wallet 320 associated with the requester of the generation request REQ2 are reduced by a predetermined amount.

次に、全体処理例を説明する。ここでは、第二実施形態をベースに説明する。本実施形態の全体処理のシーケンスを図14に示す。本図に示すように、基本的に第二実施形態の運用例と同じである。ただし、ユーザ101が本人データ311を送信すると、ウォレット管理部227は、当該ユーザ101のウォレットにコインを付与する(ステップS3101)。 Next, an example of overall processing will be explained. Here, the description will be based on the second embodiment. FIG. 14 shows the overall processing sequence of this embodiment. As shown in this figure, the operation example is basically the same as the second embodiment. However, when the user 101 transmits the personal data 311, the wallet management unit 227 adds coins to the wallet of the user 101 (step S3101).

また、ユーザ101から、情報処理端末110を介して生成要求REQ2があると、当該ユーザ101のウォレットからコインを減額する(ステップS3102)。 Further, when a generation request REQ2 is received from the user 101 via the information processing terminal 110, coins are deducted from the wallet of the user 101 (step S3102).

さらに、リコメンドエンジン501は、リコメンドを生成し、情報処理端末110に送信すると、それを、管理装置210にも通知する(ステップS3103)。なお、管理装置210は、コインの減額を、実際にリコメンドがユーザの情報処理端末110に通知されたことを契機に行ってもよい。 Furthermore, when the recommendation engine 501 generates a recommendation and sends it to the information processing terminal 110, it also notifies the management device 210 (step S3103). Note that the management device 210 may reduce the amount of coins when the recommendation is actually notified to the user's information processing terminal 110.

なお、ここでは、ユーザ101が生成要求REQ2を送信したことを契機にリコメンドを生成する第二実施形態をベースに説明したが、第一実施形態でも同様に適用可能である。 Note that although the second embodiment has been described based on the second embodiment in which a recommendation is generated in response to the user 101 transmitting the generation request REQ2, the first embodiment is similarly applicable.

この場合、上記同様、事前処理において、ユーザ101が本人データ311を送信すると、ウォレット管理部227は、当該ユーザ101のウォレットにコインを付与する。一方、運用時は、例えば、管理装置210は、リコメンドエンジン501からリコメンド送信通知を受信すると、ユーザ101のコインを減額する。 In this case, as described above, when the user 101 transmits the personal data 311 in the pre-processing, the wallet management unit 227 adds coins to the wallet of the user 101. On the other hand, during operation, for example, when the management device 210 receives a recommendation transmission notification from the recommendation engine 501, it reduces the coins of the user 101.

なお、コインの減額のタイミングはこれに限定されない。例えば、月会費のように、毎月、定額減額するようにしてもよい。 Note that the timing of coin reduction is not limited to this. For example, like a monthly membership fee, the amount may be reduced by a fixed amount every month.

なお、本実施形態では、外部装置510に開示する条件は、使用を「有償」とするか「無償」とするか指定してもよい。なお、「有償」は、使用が許可された場合には、当該外部装置510(を管理する参加組織)からユーザ101に、第一データ310の使用料として所定のコインが支払われる条件である。一方で、「無償」は、使用が許可された場合には、当該外部装置510(を管理する参加組織)からユーザ101に、特に第一データ310の使用料が支払われない条件である。 Note that in this embodiment, the conditions disclosed to the external device 510 may specify whether the use is "paid" or "free." Note that "paid" is a condition under which a predetermined coin is paid to the user 101 as a fee for using the first data 310 from (the participating organization that manages the external device 510) when the use is permitted. On the other hand, "free of charge" is a condition in which, if usage is permitted, the external device 510 (participating organization that manages the external device) does not pay the user 101 a usage fee, particularly for the first data 310.

外部装置510からユーザ101に対する使用料の支払いは、管理装置210がウォレット320で管理してもよい。また、参加組織独自のシステムで管理してもよい。また、料金は、例えば、ポイント等の金銭以外の対価でもよい。 Payment of usage fees from the external device 510 to the user 101 may be managed by the management device 210 using the wallet 320. Alternatively, participating organizations may manage their own systems. Further, the fee may be consideration other than money, such as points.

例えば、管理装置210に、「有償」の使用要求であれば、使用を許可するとあらかじめ設定されているとする。このような条件の場合には、「有償」の使用要求があった場合には、管理装置210は、条件を満たすと判断し、使用を許可する。一方で、「無償」の使用要求があった場合には、管理装置210は、条件を満たさないと判断し、使用を許可しない。 For example, it is assumed that the management device 210 is set in advance to permit use if the request is for "paid" use. In the case of such conditions, if there is a request for "paid" use, the management device 210 determines that the conditions are met and permits use. On the other hand, if there is a request for "free" use, the management device 210 determines that the conditions are not met and does not permit use.

なお、コインの増減量は、ユーザ101が、要求指示画面140で指示した内容によって変えてもよい。例えば、許可項目が多ければ多いほど、付与するコインの量を増やす。これは、開示のインセンティブを与えるためである。一方、要求するリコメンドの種類の指定が多ければ多いほど、減額するコインの量を大きくする。このように、コインの付与量、減額量は、任意に設定可能である。 Note that the amount of increase or decrease in coins may be changed depending on the content instructed by the user 101 on the request instruction screen 140. For example, the more permission items there are, the more coins are given. This is to provide an incentive for disclosure. On the other hand, the more types of recommendations requested, the greater the amount of coins to be deducted. In this way, the amount of coins awarded and the amount of reduction can be set arbitrarily.

また、ウォレット管理部227は、ユーザデータ313(本人データ311および外部データ312)の変化に応じて付与するコインの単位を変化させてもよい。すなわち、提供されたリコメンドに応じて、ユーザ101の行動が改善された場合、その後のデータ登録や許可等の際に付与するコインの単位を増加させる。なお、行動が改善された場合、コインを付与してもよい。 Further, the wallet management unit 227 may change the unit of coins to be given according to changes in the user data 313 (personal data 311 and external data 312). That is, if the behavior of the user 101 improves in accordance with the provided recommendation, the unit of coins to be given for subsequent data registration, permission, etc. is increased. Note that coins may be awarded if the behavior is improved.

例えば、ウォレット管理部227は、登録されるユーザデータ313を、時系列で監視する。また、ユーザ101に提供されるリコメンドも時間に対応づけて監視する。そして、リコメンドが送信された後、リコメンド内容に関するユーザデータ313の項目の値が改善された場合、付与単位を予め定めた量、増加させる。逆に、リコメンド後、所定期間経過しても、対応するユーザデータ313の項目の値が改善しない場合は、付与単位を低減させてもよい。 For example, the wallet management unit 227 monitors the registered user data 313 in chronological order. Further, recommendations provided to the user 101 are also monitored in association with time. Then, after the recommendation is transmitted, if the value of the item in the user data 313 related to the recommendation content is improved, the grant unit is increased by a predetermined amount. Conversely, if the value of the corresponding item in the user data 313 does not improve even after a predetermined period of time has passed after the recommendation, the grant unit may be reduced.

リコメンド内容ごとの変化監視項目は、予め定められる。また、増加分、低減分も予め定められる。これらは、例えば、管理装置210で管理される。 Change monitoring items for each recommendation content are determined in advance. Further, the amount of increase and the amount of decrease are also determined in advance. These are managed by the management device 210, for example.

以上説明したように、本実施形態の情報処理システム100では、第一実施形態または第二実施形態の構成に加え、管理装置210は、ユーザ101が本人データ311(ユーザデータ)を登録すると、予め定めた価値をユーザに付与する価値管理部として機能するウォレット管理部227をさらに備える。ウォレット管理部227は、リコメンド送信後に受信した第一データ310がリコメンドに応じて改善されている場合、付与する価値を増大させてもよい。 As explained above, in the information processing system 100 of the present embodiment, in addition to the configuration of the first embodiment or the second embodiment, the management device 210 is configured such that when the user 101 registers personal data 311 (user data), It further includes a wallet management section 227 that functions as a value management section that gives a determined value to the user. The wallet management unit 227 may increase the value to be given when the first data 310 received after sending the recommendation has been improved according to the recommendation.

[効果]
このように、本実施形態の情報処理システム100においても、管理装置210が個人情報等を含む第一データ310を管理し、また、外部装置510に提供する際、必要最低限の項目のみに加工して提供するため、第一実施形態と同様の効果が得られる。
[effect]
In this way, in the information processing system 100 of the present embodiment, the management device 210 manages the first data 310 including personal information, etc., and when providing it to the external device 510, it processes it into only the minimum necessary items. Therefore, the same effects as the first embodiment can be obtained.

さらに、本実施形態では、ユーザ101がデータを登録する毎にコインを与える。これにより、ユーザ101にデータを登録するインセンティブが増大し、さらに、多くのユーザデータを収集、管理できる。 Furthermore, in this embodiment, coins are given each time the user 101 registers data. This increases the incentive for the user 101 to register data, and furthermore, it is possible to collect and manage a large amount of user data.

<<第四実施形態>>
次に、本発明の第四実施形態を説明する。本実施形態の情報処理システム100の全体構成は、基本的に上記各実施形態と同様である。ただし、本実施形態では、リコメンドエンジン501によるリコメンドの生成において、予めユーザが登録しているユーザ情報に基づいて、採用する情報に軽重をつける。
<<Fourth embodiment>>
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. The overall configuration of the information processing system 100 of this embodiment is basically the same as that of each of the above embodiments. However, in this embodiment, when the recommendation engine 501 generates a recommendation, weight is given to information to be adopted based on user information registered by the user in advance.

本実施形態では、例えば、ユーザの現状や今後の目標(例えば、糖尿病体質を改善する、少し太っているのを絞る、痩せているので筋肉をつける、高血圧を改善するなど)をベースに、標準的なリコメンドだけではなく、その嗜好や目標と距離が近い論文や知見に重み付けを大きくした上でリコメンドを生成する。 In this embodiment, for example, the user's current situation and future goals (for example, improve diabetes constitution, lose weight if slightly overweight, build muscle because of thinness, improve high blood pressure, etc.) are set as standard. It generates recommendations by giving greater weight to papers and findings that are close to the user's preferences and goals.

本実施形態においても、図15に示すように、リコメンドエンジン501は、管理装置210から、各ユーザの加工データ315を、各外部装置510から営業データ、広告宣伝データ等を、受け取り、ネットワーク610を介して、ヘルスケア等に関する論文、ニュース、専門家の意見等、最新の知見情報を収集する。そして、第一実施形態と同様に、リコメンドエンジン501は、健康を維持、改善するためのリコメンドを生成する。 Also in this embodiment, as shown in FIG. 15, the recommendation engine 501 receives processed data 315 of each user from the management device 210, sales data, advertising data, etc. from each external device 510, and receives the network 610. Through this website, we collect the latest knowledge information such as papers, news, expert opinions, etc. related to healthcare etc. Then, similar to the first embodiment, the recommendation engine 501 generates recommendations for maintaining and improving health.

本実施形態のリコメンドエンジン501は、第一実施形態同様に、加工データ315として受け取る、対象ユーザの、所定期間の、生体情報、食事データ、運動データ、受診データ、調剤データ、健診データ等から、対象ユーザの現時点での健康状態および/または嗜好を特定する。そして、リコメンドを使用するタイミングの、対象ユーザの健康状態を予測する。 Similar to the first embodiment, the recommendation engine 501 of this embodiment is based on biological information, dietary data, exercise data, consultation data, prescription data, health checkup data, etc. of the target user for a predetermined period, which is received as processed data 315. , identify the current health status and/or preferences of the target user. Then, the health condition of the target user at the timing of using the recommendation is predicted.

予測は、例えば、対象ユーザの加工データ315の元となる第一データの取得タイミングによる(時系列の)変化に基づいて行う。予測する健康状態は、例えば、血圧が高く、塩分多めの食事をしがちであり、運動不足である、等である。不足している栄養素、不足している運動内容等を具体的に特定する。使用タイミングは、ユーザが指定してもよいし、リコメンドエンジン501側で決定してもよい。 The prediction is performed, for example, based on a change (in time series) due to the acquisition timing of the first data that is the source of the processed data 315 of the target user. Predicted health conditions include, for example, high blood pressure, tendency to eat a lot of salt, and lack of exercise. Specifically identify the nutrients you are lacking, the amount of exercise you are lacking, etc. The timing of use may be specified by the user or may be determined by the recommendation engine 501.

そして、リコメンドエンジン501は、特定した健康状態と、予め定めたアドバイス群、ネットワークから収集した最新の知見、参加組織(外部装置510)から提供された情報、および他の同世代のユーザの加工データ315との少なくとも1つを用いて、対象ユーザの改善点を目標として特定する。例えば、食生活を改善する、運動量を増やす等である。なお、目標は、対象ユーザが直接設定してもよい。すなわち、情報処理端末110から、リコメンドエンジン501にリコメンドの生成要求とともに送信する。 The recommendation engine 501 then uses the identified health condition, a predetermined group of advice, the latest knowledge collected from the network, information provided by participating organizations (external device 510), and processed data of other users of the same generation. 315 to identify points for improvement of the target user as goals. For example, improve your eating habits, increase your amount of exercise, etc. Note that the target user may directly set the goal. That is, the information processing terminal 110 sends the request to the recommendation engine 501 together with a recommendation generation request.

リコメンドエンジン501は、目標を達成するための提案、アドバイスをリコメンドとして生成する。このとき、本実施形態では、リコメンドエンジン501は、リコメンド生成に使用する各データに、上述のように、対象ユーザの嗜好や目標に応じて重み付けを行う。 The recommendation engine 501 generates suggestions and advice for achieving goals as recommendations. At this time, in this embodiment, the recommendation engine 501 weights each piece of data used for recommendation generation according to the target user's preferences and goals, as described above.

そして、リコメンドエンジン501は、生成されたリコメンドと、特定された健康状態とを、ユーザ101の情報処理端末110に送信する。 Then, the recommendation engine 501 transmits the generated recommendation and the identified health condition to the information processing terminal 110 of the user 101.

すなわち、本実施形態のリコメンドエンジン501は、リコメンドを使用するタイミング(使用タイミング)に最適なリコメンドを、関連度に応じて重み付けしたデータを用いて生成する。 That is, the recommendation engine 501 of the present embodiment generates a recommendation that is optimal for the timing of using the recommendation (timing of use) using data weighted according to the degree of relevance.

なお、このとき、特定した目標も、リコメンドとともにユーザ101の情報処理端末110に送信してもよい。また、特定した目標の表現を改め、推奨理由として、リコメンドとともにユーザ101の情報処理端末110に送信してもよい。これにより、ユーザ101は、最終結果のリコメンドだけでなく、そのリコメンドに至る理由を把握することができる。 Note that at this time, the specified goal may also be transmitted to the information processing terminal 110 of the user 101 along with the recommendation. Further, the expression of the specified goal may be changed and transmitted to the information processing terminal 110 of the user 101 together with a recommendation as the reason for recommendation. Thereby, the user 101 can understand not only the final result recommendation but also the reason for the recommendation.

なお、リコメンドエンジン501は、予め定めたアドバイス群、ネットワークから収集した最新の知見、参加組織(外部装置510)から提供された情報、および他の同世代のユーザの加工データ315とから、AI等を用いて、リコメンドを生成してもよい。また、ネットワークから収集した最新の知見等の情報に予め定めた規則(目標および/または嗜好)に従って重み付けを行い、学習データとして用いて規則毎の最適なAIエンジンを生成し、目標や嗜好に応じたAIエンジンを用いて、リコメンドを生成してもよい。 Note that the recommendation engine 501 uses AI, etc. from a predetermined group of advice, the latest knowledge collected from the network, information provided from participating organizations (external devices 510), and processed data 315 of other users of the same generation. may be used to generate recommendations. In addition, information such as the latest knowledge collected from the network is weighted according to predetermined rules (goals and/or preferences), and used as learning data to generate the optimal AI engine for each rule, and to respond to goals and preferences. Recommendations may be generated using an AI engine.

これらを実現するため、本実施形態においても、リコメンドエンジン501は、第一の実施形態同様、図6に示すように、データ収集部521と、データ抽出部522と、分析部523と、リコメンド生成部524と、出力部525と、を備える。 In order to realize these, in this embodiment as well, the recommendation engine 501 includes a data collection section 521, a data extraction section 522, an analysis section 523, and a recommendation generation section, as shown in FIG. 6, as in the first embodiment. It includes a section 524 and an output section 525.

上述のように、リコメンドエンジン501は、リコメンドを生成する際、例えば、各参加組織(外部装置510)から受け取る、営業データ、広告宣伝データ等や、ネットワーク610を探索し収集した、ヘルスケアに関する論文、ニュース、専門家の意見等、最新の知見情報等を用いる。以下、データ収集部521がリコメンドを生成する際に用いるこれらのデータを、参照データと呼ぶ。 As described above, when generating a recommendation, the recommendation engine 501 uses, for example, sales data, advertising data, etc. received from each participating organization (external device 510), and articles on healthcare collected by searching the network 610. Use the latest knowledge information such as , news, expert opinions, etc. Hereinafter, these data used when the data collection unit 521 generates a recommendation will be referred to as reference data.

外部装置510から提供される情報は、例えば、改善点を実現可能な企業、情報を特定するために用いられる。例えば、より塩分の少ないメニューを提供する飲食店や、適当なフィットネスを提供するフィットネスジムの運動メニューを抽出する。その後、ユーザの食事データ、運動データ等を用いて、最適な食事、運動を、所定数抽出する。 Information provided from the external device 510 is used, for example, to identify companies and information that can realize improvements. For example, exercise menus from restaurants that offer menus with less salt or fitness gyms that provide appropriate fitness are extracted. Thereafter, a predetermined number of optimal meals and exercises are extracted using the user's meal data, exercise data, and the like.

ネットワーク610から収集する情報については、例えば、ヘルスケアに関する論文や最新の知見等であり、情報源の信頼度を判定する等、AI等を用いて総合的に判断し、信頼性の高い情報のみを採用する。例えば、ヘルスケアに関する論文等は、4大医学誌のサイトや、WHO(World Health Organization)や、国際的に承認されている機関、国際的に知名度の高い研究機関、大学等のサイト等から収集する。収集先のアドレス情報等は、予め特定し、記憶しておく。または、一般的な検索サイトからAI等を用いて取捨選択してもよい。 The information collected from the network 610 is, for example, articles on healthcare, the latest findings, etc., and is comprehensively judged using AI, etc., such as determining the reliability of the information source, and only highly reliable information is collected. Adopt. For example, articles related to healthcare are collected from the sites of the four major medical journals, the World Health Organization (WHO), internationally recognized institutions, internationally known research institutions, universities, etc. do. The address information and the like of the collection destination are specified and stored in advance. Alternatively, AI or the like may be used to select items from general search sites.

本実施形態では、上述のように、リコメンド生成にあたり、リコメンドエンジン501は、ユーザの嗜好や目標(例えば、糖尿病体質を改善する、少し太っているため脂肪を落とす、痩せているため筋肉をつける、高血圧を改善する、など)をベースに、その嗜好や目標に関連性の高い情報(論文、知見)に、より大きな重み付けを行い、リコメンドを生成する。このとき、併せて、重み付けを行わないで対照用として第二リコメンドも生成してもよい。 In this embodiment, as described above, when generating recommendations, the recommendation engine 501 uses the user's preferences and goals (for example, to improve the user's diabetic constitution, to lose fat because he is a little overweight, to gain muscle because he is thin, etc.). Recommendations are generated by giving greater weight to information (papers, findings) that is highly relevant to those preferences and goals (e.g., improving high blood pressure). At this time, a second recommendation may also be generated for comparison without weighting.

このように、リコメンドエンジン501は、ユーザ101の加工データ315と参照データとを用いて、ユーザ101毎に、リコメンドとして、健康を維持、改善するためのアドバイス、摂取すべき栄養素を含む、おすすめメニュー、おすすめの運動等を、を生成し、ユーザ101の情報処理端末110に送信する。 In this way, the recommendation engine 501 uses the processed data 315 of the user 101 and the reference data to create a recommended menu for each user 101 that includes advice for maintaining and improving health and nutrients that should be taken. , recommended exercise, etc. are generated and transmitted to the information processing terminal 110 of the user 101.

本実施形態で生成するリコメンドは、食生活リコメンド、運動リコメンド、注意事項リコメンド等を含む。リコメンドの詳細は、上記実施形態と同様である。また、本実施形態においても、図8(a)および図8(b)に示すように、リコメンドするレストラン、メニューが複数、予め定めた順序で表示され、さらに、これらをリコメンドとして選択した理由、アドバイス等が表示される。このとき、第二リコメンドも対照用に合わせて表示させてもよい。 The recommendations generated in this embodiment include dietary recommendations, exercise recommendations, precautions recommendations, and the like. Details of the recommendation are the same as in the above embodiment. Also in this embodiment, as shown in FIGS. 8(a) and 8(b), a plurality of recommended restaurants and menus are displayed in a predetermined order, and the reasons for selecting these as recommended; Advice etc. will be displayed. At this time, the second recommendation may also be displayed for comparison.

[リコメンド生成処理]
以下、具体例を参照しながら、本実施形態のリコメンド生成処理を説明する。図16は、本実施形態のリコメンド生成処理の処理フローである。ここでは、所定の時間間隔で、契約している対象ユーザに、ヘルスケアに関連するリコメンドを生成するものとする。また、リコメンドを生成する対象のユーザ101を、本実施形態においても、対象ユーザと呼ぶ。
[Recommendation generation process]
The recommendation generation process of this embodiment will be described below with reference to specific examples. FIG. 16 is a processing flow of recommendation generation processing according to this embodiment. Here, it is assumed that recommendations related to healthcare are generated for contracted target users at predetermined time intervals. Further, the user 101 for whom a recommendation is to be generated is also referred to as a target user in this embodiment.

まず、リコメンドエンジン501のデータ収集部521は、管理装置210から、各ユーザ101の、連絡先を含む個人データと、所定期間の生体情報と、所定期間の食事データと、所定期間の運動データと、所定期間の受診データと、所定期間の調剤データと、所定期間の検診データと、を加工データ315として受け取る(ステップS4101)。 First, the data collection unit 521 of the recommendation engine 501 collects personal data including contact information, biometric information for a predetermined period, dietary data for a predetermined period, and exercise data for a predetermined period of each user 101 from the management device 210. , medical examination data for a predetermined period, prescription data for a predetermined period, and examination data for a predetermined period are received as processed data 315 (step S4101).

データ抽出部522は、データ収集部521が収集した加工データ315の中から、対象ユーザのデータを抽出する(ステップS4102)。抽出されるデータ(抽出データ)は、例えば、対象ユーザの連絡先、年齢、性別、身体データ、ダイエット中であるか否かのユーザ情報、直近1週間の、生体データ、食事データ、運動データ、また、直近1年の受診データ、調剤データ、検診データ等である。すなわち、抽出データは、対象ユーザの連絡先、食事データ、運動データ、生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つを含めばよい。後述の分析部523が、抽出データから、ユーザの嗜好、病歴、持病、体質、属性、身体的特徴、運動履歴等の特性情報を特定できればよい。 The data extraction unit 522 extracts the target user's data from the processed data 315 collected by the data collection unit 521 (step S4102). The extracted data (extracted data) includes, for example, the target user's contact information, age, gender, physical data, user information on whether or not they are on a diet, biometric data for the past week, dietary data, exercise data, It also includes medical consultation data, prescription data, medical examination data, etc. for the most recent year. That is, the extracted data may include at least one of the target user's contact information, dietary data, exercise data, biometric information, medical institution visit data, and health checkup result data. It is only necessary that the analysis unit 523, which will be described later, can identify characteristic information such as the user's preferences, medical history, chronic disease, constitution, attributes, physical characteristics, and exercise history from the extracted data.

分析部523は、抽出した対象ユーザの加工データ315に基づき、リコメンド生成に用いる重み付けを決定する。ここでは、各参照データに付す重みを決定する。分析部523は、例えば、抽出データと参照データの一部とを用いて、対象ユーザの目標および/または嗜好を特定し、これらに近い、すなわち、関連度の高い参照データに対して、より大きな重みを付す。 The analysis unit 523 determines weighting to be used for recommendation generation based on the extracted processed data 315 of the target user. Here, the weight to be given to each reference data is determined. For example, the analysis unit 523 uses the extracted data and a part of the reference data to identify the target user's goals and/or preferences, and sets a larger value to the reference data that is close to these, that is, has a high degree of relevance. Add weight.

まず、分析部523は、まず、目標を特定する(ステップS4103)。また、このとき、併せて嗜好も特定してもよい。上述のように、現在のユーザの健康状態等に基づき、リコメンド使用時のユーザの健康状態を推定し、それに応じた目標を設定する。目標の特定には、ユーザと類似の属性を有する他のユーザの加工データを学習データとした学習結果を用いてもよい。嗜好は、過去の食事データおよび/または運動データに基づいて特定する。 First, the analysis unit 523 first identifies a target (step S4103). Moreover, at this time, preferences may also be specified. As described above, the user's health condition at the time of using the recommendation is estimated based on the user's current health condition, etc., and a goal is set accordingly. The target may be specified using learning results using processed data of other users having similar attributes to the user as learning data. Preferences are identified based on past dietary and/or exercise data.

その後、分析部523は、目標(および/または嗜好)に応じて、各参照データに付与する重み付けを決定する(ステップS4104)。 Thereafter, the analysis unit 523 determines the weighting to be given to each reference data according to the goal (and/or preference) (step S4104).

分析部523は、収集した参照データを、例えば、ディープラーニング技術を利用して総合的に解析し、関連度の度合いを特定する。そして、関連度の高いものに関し、より大きな重みを決定する。 The analysis unit 523 comprehensively analyzes the collected reference data using, for example, deep learning technology, and identifies the degree of association. Then, a larger weight is determined for items with a high degree of relevance.

例えば、分析部523は、抽出データのうち、健康診断結果を分析し、対象ユーザが糖尿病体質と判定した場合、糖尿病体質を改善することを目標と特定する。この場合、収集した参照データの中で、糖尿病改善に関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。このとき、対象ユーザの嗜好として、「運動嫌い」が特定された場合、運動に関するデータには、比較的小さな重みを決定する。 For example, the analysis unit 523 analyzes the health checkup results among the extracted data, and if it is determined that the target user has a diabetic predisposition, the analysis unit 523 specifies that the goal is to improve the diabetic predisposition. In this case, greater weight is determined for reference data related to diabetes improvement among the collected reference data. At this time, if "dislikes exercise" is specified as a preference of the target user, a relatively small weight is determined for data related to exercise.

例えば、図17に示すように、高血圧予防情報、脂質異常改善情報、糖尿病情報、脳血管障害予防情報、心疾患予防情報、食事療法、栄養食生活情報、肥満と健康情報、高血圧と食生活情報、糖尿病の食事、メタボリックシンドローム予防の食事、食事バランスガイド、内蔵脂肪減少のための運動、高血圧症改善のための運動、糖尿病改善のための運動、歯科口腔関連情報、体質改善情報等の情報を、参照データとして収集した場合であって、重みを1~5の5段階で付す場合、分析部523は、糖尿病情報、栄養食生活情報、糖尿病の食事、等の参照データに重み5を付し、糖尿病改善のための運動等の参照データに重み4を付し、食事療法、肥満と健康、食事バランスガイド、体質改善情報等の参照データに重み3を付し、その他の参照データに重み1を付す等とする。 For example, as shown in Figure 17, hypertension prevention information, lipid abnormality improvement information, diabetes information, cerebrovascular disorder prevention information, heart disease prevention information, dietary therapy, nutritional dietary information, obesity and health information, hypertension and dietary information , information on diabetic diets, diets to prevent metabolic syndrome, dietary balance guide, exercise to reduce visceral fat, exercise to improve hypertension, exercise to improve diabetes, dental and oral-related information, information on improving constitution, etc. , when the data is collected as reference data and weights are assigned in five stages from 1 to 5, the analysis unit 523 assigns a weight of 5 to the reference data such as diabetes information, nutritional diet information, diabetic diet, etc. , a weight of 4 is assigned to reference data such as exercise for improving diabetes, a weight of 3 is assigned to reference data such as diet therapy, obesity and health, dietary balance guide, physical condition improvement information, etc., and a weight of 1 is assigned to other reference data. etc. shall be attached.

これにより、リコメンドとして、例えば、主として食事療法、食事内容を改善するリコメンドが得られ、付随的に運動に関するリコメンドが得られる。逆に、対象ユーザの嗜好として「運動好き」が特定された場合は、それに応じて参照データに重み付けがなされ、リコメンドとして、主として運動内容のリコメンドが算出される。 As a result, recommendations mainly include, for example, recommendations for improving diet therapy and meal content, and additionally recommendations regarding exercise. On the other hand, if "I like exercise" is specified as a preference of the target user, the reference data is weighted accordingly, and the recommendations are mainly calculated based on the content of exercise.

また、分析の結果、対象ユーザが高血圧と判定された場合、高血圧症状を改善、治癒することを目標とする。この場合、収集した参照データの中で、高血圧症状改善、治癒に関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。このとき、対象ユーザの嗜好として、「運動嫌い」が特定された場合、運動に関するデータには、比較的小さな重みを決定する。 Furthermore, if the target user is determined to have high blood pressure as a result of the analysis, the goal is to improve and cure the high blood pressure symptoms. In this case, among the collected reference data, greater weight is determined for reference data related to improvement and cure of hypertension symptoms. At this time, if "dislikes exercise" is specified as a preference of the target user, a relatively small weight is determined for data related to exercise.

例えば、上記参照データの場合、分析部523は、例えば、高血圧予防情報、栄養食生活情報高血圧と食生活等の参照データに重み5を付し、高血圧症改善のための運動の参照データに重み4を付し、脂質異常改善情報、脳血管障害予防情報、心疾患予防情報、肥満と健康、メタボリックシンドロームを予防する食事、食事バランスガイド、体質改善情報等の参照データに重み3を付し、脂質異常症改善のための運動等の参照データに重み2を付し、その他の参照データに重み1を付す等とする。 For example, in the case of the above-mentioned reference data, the analysis unit 523 assigns a weight of 5 to the reference data such as hypertension prevention information, nutritional diet information, hypertension and diet, and assigns a weight of 5 to the reference data regarding exercise for improving hypertension. 4, and reference data such as lipid abnormality improvement information, cerebrovascular disorder prevention information, heart disease prevention information, obesity and health, meals to prevent metabolic syndrome, dietary balance guide, and physical condition improvement information are given a weight of 3. For example, reference data such as exercise for improving dyslipidemia is given a weight of 2, and other reference data is given a weight of 1.

また、分析の結果、対象ユーザが同じ属性の人物に比べ、肥満気味(体重が重い、体脂肪率が高い)と判定した場合、体重を減らす、体脂肪率を低減する、ことを目標と特定する。この場合、収集した参照データの中で、体重を減らす、体脂肪率を低減することに関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。逆に、対象ユーザが痩せ気味(筋肉が少ない)と判定した場合、筋肉をつけることに関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。 In addition, if the analysis determines that the target user is more obese (heavier weight, higher body fat percentage) than people with the same attributes, we will set a goal to reduce weight or reduce body fat percentage. do. In this case, a larger weight is determined for reference data related to reducing body weight and body fat percentage among the collected reference data. On the other hand, if it is determined that the target user is a little thin (has few muscles), a larger weight is determined for the reference data related to gaining muscles.

例えば、上記参照データの場合、分析部523は、例えば、食事療法、栄養食生活情報、肥満と健康、メタボリックシンドロームを予防する食事、内蔵脂肪減少のための運動、体質改善情報等の参照データに対し、重み5を、高血圧予防情報等に重み3を付す。 For example, in the case of the above-mentioned reference data, the analysis unit 523 uses reference data such as dietary therapy, nutritional diet information, obesity and health, diet to prevent metabolic syndrome, exercise to reduce visceral fat, and constitution improvement information, etc. On the other hand, a weight of 5 is given, and a weight of 3 is given to hypertension prevention information, etc.

また、分析の結果、対象ユーザに、健康上、特に問題が見当たらない場合、健康を維持することを目標と特定する。この場合、収集した参照データの中で、健康を維持することに関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。例えば、歯磨き、糸ようじ等を用いた歯垢の除去、舌磨き、水分摂取量、***(状態、色、硬さ)、血糖値を上げないための食べる順序、運動量、等に関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。 Further, if the analysis results show that the target user has no particular health problem, maintaining health is specified as a goal. In this case, greater weight is determined for reference data related to maintaining health among the collected reference data. For example, reference data related to tooth brushing, removal of plaque using thread picks, tongue brushing, water intake, excretion (condition, color, hardness), eating order to avoid raising blood sugar levels, amount of exercise, etc. Decide on a larger weight for the

また、例えば、健康上、特に問題が見当たらないが、直近一週間の食事データを分析した結果、対象ユーザが甘いものが好き、辛いものが好き、麺類が好き、和食好き、等の嗜好を有すると判定した場合、当該嗜好に関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。 For example, even though there are no particular health problems, analysis of dietary data from the past week shows that the target user has preferences such as liking sweets, spicy foods, noodles, Japanese food, etc. If it is determined that this is the case, a larger weight is determined for the reference data related to the preference.

また、例えば、直近一週間の食事データ、運動データおよび対象ユーザと同じ属性の人物の一般的な運動量や摂取カロリーを示す情報等を分析した結果、対象ユーザに摂取カロリーを抑えるか、運動量を増やす等の必要性があると判定した場合、当該必要性に関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。 In addition, for example, as a result of analyzing the past week's meal data, exercise data, and information indicating the general amount of exercise and calorie intake of people with the same attributes as the target user, we may ask the target user to reduce their calorie intake or increase their amount of exercise. If it is determined that there is a need for such a need, a larger weight is determined for the reference data related to the need.

また、加工データ315を分析した結果、対象ユーザが所定の運動競技の選手と分析された場合は、その競技に関連する参照データに対し、より大きな重みを決定する。これにより、その競技特有の運動、食事のバランスを考慮した推奨メニュー等をリコメンドとして提供できる。 Furthermore, if the processed data 315 is analyzed and it is determined that the target user is an athlete in a predetermined athletic event, a larger weight is determined for the reference data related to that event. This makes it possible to provide recommendations such as recommended menus that take into account exercise and meal balance specific to the sport.

リコメンド生成部524は、参照データに、分析部523が決定した重みを付し、対象ユーザに最適なリコメンドを生成する(ステップS4105)。例えば、リコメンドとして、推奨する食事メニュー、推奨する運動等を生成する。 The recommendation generation unit 524 assigns the weight determined by the analysis unit 523 to the reference data, and generates the optimal recommendation for the target user (step S4105). For example, recommended meal menus, recommended exercise, etc. are generated as recommendations.

このとき、推奨する情報が掲載されている参照データを、リコメンドとして提示してもよい。また、リコメンド生成部524は、収集した参照データの掲載サイト情報を、リコメンドとして生成する。例えば、1日8000歩相当の運動量が必要であることを示すサイトの情報等をリコメンドとして生成する。 At this time, reference data containing recommended information may be presented as a recommendation. Further, the recommendation generation unit 524 generates publication site information of the collected reference data as a recommendation. For example, site information indicating that an amount of exercise equivalent to 8,000 steps per day is required is generated as a recommendation.

なお、AI等を用いて、対象ユーザの加工データから、目標設定処理、重み付け処理を行う場合は、上記ステップS4103,4104の処理は行わなくてもよい。 Note that when performing goal setting processing and weighting processing from the target user's processed data using AI or the like, the processing in steps S4103 and 4104 described above does not need to be performed.

これにより、より関連度の高い文献の記載内容を反映したリコメンドを生成することができ、より、ユーザにとって、有用なリコメンドを生成することができる。 Thereby, it is possible to generate a recommendation that reflects the written content of a document with a higher degree of relevance, and it is possible to generate a recommendation that is more useful to the user.

なお、生成するリコメンドは、図8(a)および図8(b)に示すように、外部装置510から提供されたメニュー、診療科目等に応じて、各外部装置510を管理する参加組織名を特定したものであってもよい。例えば、リコメンドで生成した推奨食事メニューを、当該食事メニューを提供可能な参加組織(レストラン)名とともに対象ユーザの情報処理端末110に送信する。 Note that the generated recommendation includes the name of the participating organization that manages each external device 510 according to the menu, medical department, etc. provided by the external device 510, as shown in FIGS. 8(a) and 8(b). It may be something specific. For example, the recommended meal menu generated by the recommendation is transmitted to the information processing terminal 110 of the target user along with the name of a participating organization (restaurant) that can provide the meal menu.

情報処理システム100の管理者等は、このような広告宣伝データの対価を各参加組織から徴収してもよい。 The administrator or the like of the information processing system 100 may collect compensation for such advertising data from each participating organization.

<変形例4-1>
なお、本実施形態においても、上記第一実施形態同様、データ抽出部522は、比較対象として、予め定めた同じ属性の他のユーザ101(第二ユーザ)の加工データ315も併せて抽出してもよい。同じ属性とは、例えば、同世代、同性、同職種、同地域在住、等である。例えば、同性で同年代が、抽出対象として設定されている場合、同性かつ同年代のユーザ101の、同じく直近1週間の生体データ、食事データ、運動データ、受診データ、調剤データ、検診データを抽出する。
<Modification 4-1>
Note that in this embodiment, as in the first embodiment, the data extraction unit 522 also extracts the processed data 315 of another user 101 (second user) with the same predetermined attributes as a comparison target. Good too. The same attributes include, for example, the same generation, the same gender, the same occupation, and living in the same area. For example, if people of the same sex and age are set as extraction targets, biometric data, dietary data, exercise data, medical examination data, prescription data, and medical examination data for the most recent week of the user 101 of the same sex and age are also extracted.

この場合、分析部523は、抽出した対象ユーザの上記データから、対象ユーザの現在の健康状態を分析する。例えば、直近1週間の摂取栄養素、摂取カロリー、直近1週間の運動量、現在の健康状態、病歴、服薬状況等を分析する。そして、予め定めた基準との差を算出し、摂取すべき栄養、行うべき運動、必要な検査等を特定する。 In this case, the analysis unit 523 analyzes the current health condition of the target user from the extracted data of the target user. For example, the nutritional intake, calorie intake over the past week, amount of exercise over the past week, current health condition, medical history, medication status, etc. are analyzed. Then, the difference from the predetermined standard is calculated, and the nutrition that should be taken, the exercise that should be done, the necessary tests, etc. are specified.

具体的には、例えば、分析部523が、対象ユーザの健康状態と、第二ユーザの健康状態とを比較し、目標を設定する。この場合、同カテゴリに属する他のユーザのうち、健康と判断されるユーザの加工データのみを用いてもよい。健康との判断は、加工データ315の各項目について、予め、健康と判断する、各数値範囲等を定めておくことにより行う。 Specifically, for example, the analysis unit 523 compares the health state of the target user and the health state of the second user, and sets a goal. In this case, only processed data of users who are determined to be healthy among other users belonging to the same category may be used. The determination of health is made by predetermining each numerical range etc. for each item of the processed data 315 to be determined as healthy.

ここで、判断に用いる基準の値等は、予め専門家が設定してもよい。また、ネットワークを介して取得した最新知見を採用してもよい。採用する際に、専門家が採否を判定してもよい。また、予め専門家が設定した値を、最新の知見で更新してもよい。さらに、同じ属性のデータから、決定してもよい。すなわち、同じ属性のデータの中で、健康体と判断できる数値を有するデータを抽出し、これらのデータから、必要な数値を統計的に得る。 Here, the standard values used for the judgment may be set in advance by an expert. Further, the latest knowledge acquired via the network may be adopted. When hiring, an expert may decide whether to adopt or not. Further, values set in advance by experts may be updated with the latest knowledge. Furthermore, the determination may be made from data of the same attribute. That is, data having a numerical value that can be judged as a healthy body is extracted from data of the same attribute, and a necessary numerical value is statistically obtained from these data.

また、分析部523が、同カテゴリに属する他のユーザのうち、健康と判断されるユーザの加工データ315から、同カテゴリの各健康状態を表すデータの平均値、目標値を類推してもよい。さらに、リコメンド生成部524が、第二ユーザの加工データ315を、リコメンドを生成する際の参照データとしてもよい。 Furthermore, the analysis unit 523 may infer the average value and target value of data representing each health condition in the same category from the processed data 315 of users who are determined to be healthy among other users belonging to the same category. . Furthermore, the recommendation generation unit 524 may use the second user's processed data 315 as reference data when generating a recommendation.

なお、本実施形態においても、対象ユーザのリコメンド生成に、他のユーザの加工データ315を用いた場合、当該他のユーザに、その旨を通知してもよい。 Note that also in this embodiment, when the processed data 315 of another user is used to generate a recommendation for the target user, the other user may be notified of this fact.

<変形例4-2>
なお、本実施形態においても、リコメンド生成部524は、予め定めた時間に応じて、リコメンド内容を変化させてもよい。例えば、食事時間の直前であれば、食事メニューをリコメンドとして生成する、その他の時間帯であれば、運動メニューをリコメンドとして生成する、等、リコメンド生成部524がリコメンドを生成する時間帯、または、生成したリコメンドをユーザの情報処理端末110に送信する時間帯に応じて変化させる。なお、リコメンドを使用する時間帯について、ユーザ101から、情報処理端末110を介して指定を受け付けてもよい。
<Modification 4-2>
Note that also in this embodiment, the recommendation generation unit 524 may change the recommendation content according to a predetermined time. For example, the time period in which the recommendation generation unit 524 generates a recommendation, such as generating a meal menu as a recommendation if it is just before meal time, or generating an exercise menu as a recommendation in other time periods, or The generated recommendation is changed depending on the time period in which the generated recommendation is transmitted to the user's information processing terminal 110. Note that the user 101 may specify a time slot for using the recommendation via the information processing terminal 110.

<変形例4-3>
本実施形態においても、第一の実施形態同様、リコメンド生成部524は、リコメンド生成において、位置情報を加味してもよい。すなわち、第一実施形態同様、例えば、図7に示すように、ユーザ101のリコメンドを生成する際、ユーザ101から位置情報を取得し、最適な飲食店やフィットネスジムを抽出する際、その位置情報を用いてもよい。具体的には、現在地から最も近いものから所定数、抽出する等である。
<Modification 4-3>
Also in this embodiment, like the first embodiment, the recommendation generation unit 524 may take position information into consideration when generating recommendations. That is, as in the first embodiment, for example, as shown in FIG. 7, when generating a recommendation for the user 101, location information is acquired from the user 101, and when extracting an optimal restaurant or fitness gym, the location information is may also be used. Specifically, a predetermined number of locations are extracted starting from those closest to the current location.

このとき、分析部523は、ユーザの現在位置情報を考慮して、参照データに重みを付してもよい。ユーザ101のリコメンドを生成する際、ユーザ101の現在位置情報を取得する。参照データのうち、店舗等で位置情報が含まれるデータについて、この現在位置情報から距離的に近いものに、より大きな重みを付す。 At this time, the analysis unit 523 may weight the reference data in consideration of the user's current location information. When generating a recommendation for the user 101, the current location information of the user 101 is acquired. Among the reference data, data that includes location information of stores, etc., is given greater weight to data that is closer in distance to the current location information.

<変形例4-4>
参照データの関連度の度合いの特定にあたり、キーワードを用いてもよい。分析部523は、抽出データの分析結果とともに、キーワードを抽出し、参照データそのもの、あるいは、そのアブストラクトに、抽出したキーワードがより多く出現する参照データを関連度が高いと判断し、より大きな重みを付すよう決定してもよい。
<Modification 4-4>
Keywords may be used to specify the degree of relevance of reference data. The analysis unit 523 extracts keywords along with the analysis results of the extracted data, and determines that the reference data in which the extracted keywords appear more often in the reference data itself or in its abstract is highly relevant, and gives greater weight to the reference data. You may decide to attach it.

例えば、糖尿病体質と判定した場合、糖尿病に関連する用語、糖尿病、血糖値、インスリン、グリコアルブミン、HbA1c等をキーワードとして抽出する。高血圧と判定した場合、血圧、140mmHg,コレステロール、塩分、等をキーワードとして抽出する。これらのキーワードは、リコメンドエンジン501が、病名、症状名等に対応づけて、予め保持しておく。 For example, when it is determined that the person has a diabetic predisposition, terms related to diabetes, diabetes, blood sugar level, insulin, glycoalbumin, HbA1c, etc. are extracted as keywords. If high blood pressure is determined, blood pressure, 140 mmHg, cholesterol, salt, etc. are extracted as keywords. These keywords are stored in advance by the recommendation engine 501 in association with disease names, symptom names, and the like.

なお、関連度の高さの判断手法は、これらに限定されない。例えば、図18(b)に示すように、ユーザ101が、情報処理端末110を介して、重視する事項をさらに指示するよう構成してもよい。例えば、ユーザ101が、運動に関するリコメンドを重視するとの指示をした場合、分析部523は、各参照データについて、運動に関連する参照データに、より大きな重みを付す。また、食事に関するリコメンドを重視するとの指示をした場合、分析部523は、食事に関連する参照データにより大きな重みを付す。 Note that the method for determining the degree of association is not limited to these. For example, as shown in FIG. 18(b), the configuration may be such that the user 101 further instructs important matters via the information processing terminal 110. For example, when the user 101 instructs that recommendations related to exercise are to be emphasized, the analysis unit 523 assigns greater weight to reference data related to exercise among the respective reference data. Further, when an instruction is given to place emphasis on recommendations regarding meals, the analysis unit 523 attaches greater weight to reference data related to meals.

このとき、ユーザによる重視する項目の指定は、リコメンド生成を要求する際に行われてもよいし、ユーザ毎に予め登録されていてもよい。このとき、重視する事項を予め複数定めておき、それぞれについて、リコメンドを生成してもよい。例えば、重視する事項を運動および食事とすると、リコメンド生成部524は、運動に関連する参照データにより大きな重みを付して生成したリコメンドと、食事に関連する参照データにより大きな重みを付して生成したリコメンドとの2種のリコメンドを生成する。 At this time, the user may specify the items to be emphasized when requesting recommendation generation, or may be registered in advance for each user. At this time, a plurality of important matters may be determined in advance, and recommendations may be generated for each of them. For example, if the important items are exercise and diet, the recommendation generation unit 524 generates a recommendation that is generated by giving greater weight to reference data related to exercise, and a recommendation that is generated by giving greater weight to reference data related to diet. Two types of recommendations are generated.

そして、出力部525は、生成した全てのリコメンドを表示させる。このとき、表示には、それぞれ、重視した事項も併せて表示する。 Then, the output unit 525 displays all generated recommendations. At this time, each important item is also displayed on the display.

なお、分析部523は、関連度の度合いの特定にあたり、内容だけでなく、対象ユーザの年齢、性別等の属性(特性)も考慮してもよい。内容の関連度が同じであれば、より、対象ユーザの年齢に近い世代を対象とする文献に、より大きな重みを付す。また、関連度が同じであれば、対象ユーザと同じ性別を対象とする文献に、より大きな重みを付す。 Note that the analysis unit 523 may consider not only the content but also attributes (characteristics) such as the age and gender of the target user when specifying the degree of association. If the degree of relevance of the content is the same, a greater weight is given to a document targeted at a generation closer to the age of the target user. Furthermore, if the degrees of relevance are the same, a greater weight is given to documents that target the same gender as the target user.

例えば、特性として、スポーツ選手等の場合、加工データ315および参照データを用いて、その競技特有の運動、食事等のバランスを考慮した推奨メニュー、運動を提供することを目標として特定してもよい。 For example, in the case of an athlete, the processed data 315 and reference data may be used to specify a goal of providing recommended menus and exercises that take into account the balance of exercise, diet, etc. specific to the sport. .

<変形例4-5>
なお、重み付けは、関連度以外も考慮して付してもよい。例えば、同じ関連度であれば、新しい情報に、より大きな重み付けを付してもよい。情報の新しさは、例えば、当該情報の更新日時、作成日時等で判別する。
<Modification 4-5>
Note that the weighting may be given in consideration of factors other than the degree of association. For example, if the degree of relevance is the same, new information may be given greater weight. The freshness of information is determined by, for example, the update date and time of the information, the creation date and time, and the like.

また、発行元の信頼度を考慮して重みを付してもよい。すなわち、リコメンドエンジン501は、情報の発行元に応じて信頼度を予め保持しておく。そして、参照データに関し、より信頼度の高い発行元が発行した参照データについては、より大きな重みを付す。なお、信頼度が保持されていない発行元が生成した情報については、最小の信頼度を付してもよい。 Further, weighting may be given in consideration of the reliability of the issuer. That is, the recommendation engine 501 holds the reliability in advance according to the issuer of the information. Regarding reference data, reference data issued by a publisher with higher reliability is given greater weight. Note that information generated by a publisher for which reliability is not maintained may be assigned a minimum reliability.

これらの重み付けの基準は、任意に組み合わせて用いてもよい。また、異なる重み付けでそれぞれリコメンドを生成し、重視した項目とともに、リコメンドを複数、ユーザ101の情報処理端末110に送信してもよい。 These weighting criteria may be used in any combination. Alternatively, a plurality of recommendations may be generated with different weights and sent to the information processing terminal 110 of the user 101 together with the items that are considered important.

<変形例4-6>
また、目標の設定にあたり、重み付けを行ってもよい。この場合、分析部523は、さらに、加工データ315に重み付けを行う。検診データ、健康情報、食事データ、運動データ、生体情報データ等のうち、ユーザが指定するものに、重みを付し、目標を特定する。
<Modification 4-6>
Furthermore, weighting may be performed when setting goals. In this case, the analysis unit 523 further weights the processed data 315. A goal is specified by weighting data specified by the user among medical examination data, health information, diet data, exercise data, biological information data, and the like.

例えば、運動データに重みを付した場合、運動に関する目標を設定し、食事データに重みを付した場合、食事に関する目標を設定する、等である。 For example, when weighting is applied to exercise data, an exercise-related goal is set, and when meal data is weighted, a meal-related goal is set.

<変形例4-7>
また、上記実施形態では、分析部523が対象ユーザの加工データ315を分析することにより、ユーザの嗜好、現状および今後の目標を特定しているが、これに限定されない。目標等は、ユーザが入力してもよいし、予め個人データ331として、登録してもよい。例えば、ユーザがダイエット中と登録する。そして、リコメンドエンジン501は、例えば、ダイエット中であれば、より低いカロリーを閾値として用いて、判定を行ったり、より低いカロリーのメニューをリコメンドするメニューとして抽出したりする。
<Modification 4-7>
Further, in the above embodiment, the analysis unit 523 identifies the user's preferences, current situation, and future goals by analyzing the target user's processed data 315, but the present invention is not limited to this. The goals and the like may be input by the user or may be registered in advance as personal data 331. For example, a user registers that he or she is on a diet. For example, if the user is on a diet, the recommendation engine 501 uses a lower calorie value as a threshold to make a determination, or extracts a lower calorie menu as a recommended menu.

<変形例4-8>
また、上記実施形態では、リコメンドエンジン501は、生成したリコメンドを、ユーザ101の情報処理端末110に表示させているが、これに限定されない。図18に示すように、ユーザ101、および/または、予め定めた外部装置510に提供するように構成してもよい。例えば、対象ユーザ101が食事をするレストラン、運動をするフィットネスジム、医療機関等の参加組織が備える外部装置510に送信する。
<Modification 4-8>
Further, in the above embodiment, the recommendation engine 501 displays the generated recommendation on the information processing terminal 110 of the user 101, but the present invention is not limited to this. As shown in FIG. 18, the information may be configured to be provided to the user 101 and/or a predetermined external device 510. For example, the information is transmitted to an external device 510 provided in a participating organization such as a restaurant where the target user 101 eats, a fitness gym where he exercises, or a medical institution.

具体的には、対象ユーザ101が貧困層の子供の場合、子供食堂を運営するレストランの外部装置510にリコメンドを提供する。このとき、リコメンドエンジン501は、対象ユーザ101の加工データ315から、栄養バランスの取れたメニューを提供することを目標として特定し、リコメンドを生成する。これにより、このレストランは、対象ユーザ101に、栄養のバランスが取れた食事を提供できる。 Specifically, if the target user 101 is a child of a poor family, a recommendation is provided to an external device 510 of a restaurant that operates a children's cafeteria. At this time, the recommendation engine 501 specifies from the processed data 315 of the target user 101 that the goal is to provide a nutritionally balanced menu, and generates a recommendation. Thereby, this restaurant can provide the target user 101 with a nutritionally balanced meal.

また、対象ユーザ101が、特定の競技の運動選手の場合、ジムや併設のレストランの外部装置510にリコメンドを提供する。このとき、リコメンドエンジン501は、競技特有の運動、食事のバランスを考慮した推奨メニュー等を、それぞれ、リコメンドとして生成する。 Further, if the target user 101 is an athlete in a specific sport, a recommendation is provided to an external device 510 of a gym or an attached restaurant. At this time, the recommendation engine 501 generates recommendations, such as recommended menus that take into account the exercise specific to the competition and the balance of meals.

このとき、リコメンドエンジン501は、生成したリコメンドとともに、リコメンド送信先の情報処理端末110のアクセス情報(送信先アドレス)を外部装置510に提供してもよい。これを利用し、参加組織(外部装置510)は、例えば、当該送信先アドレスに、提供可能なメニュー、提供可能な医療検査、検診等の広告宣伝データを送信することができる。 At this time, the recommendation engine 501 may provide the external device 510 with the generated recommendation and the access information (destination address) of the information processing terminal 110 to which the recommendation is to be transmitted. Using this, the participating organization (external device 510) can, for example, send advertising data such as menus that can be provided, medical tests that can be provided, medical examinations, etc. to the destination address.

これにより、参加組織は、各ユーザの医療データや食事、運動データ等の高度にパーソナルな情報を扱うこと無しに、そのパーソナルな情報に基づくリコメンドを得ることができ、このリコメンドを用いて対象ユーザのニーズにマッチした広告宣伝データを、その対象ユーザに送信することができる。ユーザ側では、リコメンドの提供を受け、実際にそのリコメンドに応じた行動をとることが可能な参加組織の情報を得ることができる。 This allows participating organizations to obtain recommendations based on highly personal information such as each user's medical data, diet, and exercise data, and use this recommendation to target target users. Advertising data that matches the needs of users can be sent to the target users. The user side can receive recommendations and obtain information on participating organizations that can actually take action in accordance with the recommendations.

さらに、リコメンドエンジン501は、対象ユーザ101の位置情報に応じて、送信先の外部装置510を限定してもよい。予め定めた範囲内にある外部装置510にのみ送信する。例えば、リコメンドが食事のメニューであり、外部装置510がレストランの場合、対象ユーザの現在地の近傍のレストランから、リコメンドに関連するメニューの広告を対象ユーザに送信できる。なお、この場合、リコメンドエンジン501が対象ユーザの位置情報を提供するようにしてもよい。この場合、各外部装置510を有するレストラン側で、広告を送信するか否かを判断する。 Furthermore, the recommendation engine 501 may limit the destination external device 510 according to the location information of the target user 101. It is transmitted only to external devices 510 within a predetermined range. For example, if the recommendation is a meal menu and the external device 510 is a restaurant, an advertisement for a menu related to the recommendation can be sent to the target user from a restaurant near the target user's current location. Note that in this case, the recommendation engine 501 may provide the target user's location information. In this case, the restaurant having each external device 510 determines whether or not to send an advertisement.

さらに、対象ユーザは、送信先の外部装置510の種別、参加組織名等の指定を予め管理装置210に対して設定してもよい。この設定は、加工データ315に含め、リコメンドエンジン501に送信する。リコメンドエンジン501は、この設定に従って、リコメンドを送信する外部装置510を決定する。これにより、対象ユーザは、所望の参加組織からのみ、広告宣伝データを得ることができる。 Further, the target user may specify the type of the destination external device 510, the name of the participating organization, etc. in the management device 210 in advance. This setting is included in the processed data 315 and sent to the recommendation engine 501. The recommendation engine 501 determines the external device 510 to which to send the recommendation according to this setting. Thereby, the target user can obtain advertising data only from desired participating organizations.

なお、リコメンドエンジン501は、対象ユーザの嗜好、行動履歴を解析し、その結果に応じて、送信する外部装置510を制限してもよい。これにより、対象ユーザは、予め設定を行うといった処理なしで、所望の参加組織からのみ、広告宣伝データを得ることができる。 Note that the recommendation engine 501 may analyze the target user's preferences and behavior history, and limit the external devices 510 to which the information is sent based on the results. As a result, the target user can obtain advertising data only from the desired participating organization without any pre-setting process.

なお、上記説明では、第一実施形態をベースに記載したが、本実施形態は、第二実施形態および第三実施形態と組み合わせてもよい。 In addition, although the above description was based on the first embodiment, this embodiment may be combined with the second embodiment and the third embodiment.

<その他の実施形態>
なお、各装置は、1台の装置で実現されなくともよい。すなわち、各装置は、複数の装置で構成されてもよい。例えば、各装置は、複数の情報処理装置を有し、各処理を分散、並列又は冗長して行ってもよい。
<Other embodiments>
Note that each device does not have to be realized by one device. That is, each device may be composed of multiple devices. For example, each device may include a plurality of information processing devices, and each process may be performed in a distributed, parallel, or redundant manner.

また、本発明に係る各処理の全部又は一部は、アセンブラ等の低水準言語又はオブジェクト指向言語等の高水準言語で記述され、コンピュータに情報処理方法を実行させるためのプログラムによって実現されてもよい。すなわち、プログラムは、情報処理装置又は情報処理システム等のコンピュータに各処理を実行させるためのコンピュータプログラムである。 Further, all or part of each process according to the present invention may be written in a low-level language such as an assembler or a high-level language such as an object-oriented language, and may be realized by a program for causing a computer to execute an information processing method. good. That is, the program is a computer program for causing a computer such as an information processing device or an information processing system to execute each process.

したがって、プログラムに基づいて情報処理方法が実行されると、コンピュータが有する演算装置及び制御装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて演算及び制御を行う。また、コンピュータが有する記憶装置は、各処理を実行するため、プログラムに基づいて、処理に用いられるデータを記憶する。 Therefore, when the information processing method is executed based on the program, the arithmetic device and control device included in the computer perform calculations and control based on the program in order to execute each process. Furthermore, in order to execute each process, a storage device included in the computer stores data used in the process based on a program.

また、プログラムは、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されて頒布することができる。なお、記録媒体は、磁気テープ、フラッシュメモリ、光ディスク、光磁気ディスク又は磁気ディスク等のメディアである。さらに、プログラムは、電気通信回線を通じて頒布することができる。 Further, the program can be recorded on a computer-readable recording medium and distributed. Note that the recording medium is a medium such as a magnetic tape, a flash memory, an optical disk, a magneto-optical disk, or a magnetic disk. Additionally, the program may be distributed over telecommunications lines.

また、全部または一部の機能は、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(field-programmable gate array)などのハードウェア、回路等によって実現されてもよい。 Further, all or part of the functions may be realized by hardware, circuits, etc. such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) and FPGA (Field-Programmable Gate Array).

以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は、上記に説明した実施形態等に限定されるものではない。したがって、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、実施形態は、種々の変形又は変更が可能である。 Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to the embodiments and the like described above. Therefore, various modifications or changes can be made to the embodiments within the scope of the gist of the invention as set forth in the claims.

100:情報処理システム、101:ユーザ、110:情報処理端末、111:CPU、112:記憶装置、113:通信装置、114:データI/F、115:入力装置、116:出力装置、117:センサ、121:データ収集部、122:データ送信部、123:データ受信部、124:出力部、125:要求部、131:一時記憶部、140:要求指示画面、141:要求領域、142:位置情報設定領域、143:使用許可項目設定領域、144:リコメンド種類設定領域、
201:管理者、210:管理装置、211:CPU、212:記憶装置、213:通信装置、214:データI/F、215:入力装置、216:出力装置、221:受付部、222:許可部、223:管理部、224:加工部、225:監視部、226:通知部、227:ウォレット管理部、
310:第一データ、311:本人データ、312:外部データ、313:ユーザデータ、315:加工データ、320:ウォレット、331:個人データ、332:生体データ、333:食事データ、334:運動データ、335:受診データ、336:調剤データ、337:検診データ、
501:リコメンドエンジン、510:外部装置、511:CPU、512:記憶装置、513:通信装置、514:データI/F、515:入力装置、516:出力装置、521:データ収集部、522:データ抽出部、523:分析部、524:リコメンド生成部、525:出力部、531:絞込基準格納部、
100: Information processing system, 101: User, 110: Information processing terminal, 111: CPU, 112: Storage device, 113: Communication device, 114: Data I/F, 115: Input device, 116: Output device, 117: Sensor , 121: data collection section, 122: data transmission section, 123: data reception section, 124: output section, 125: request section, 131: temporary storage section, 140: request instruction screen, 141: request area, 142: position information Setting area, 143: Usage permission item setting area, 144: Recommendation type setting area,
201: Administrator, 210: Management device, 211: CPU, 212: Storage device, 213: Communication device, 214: Data I/F, 215: Input device, 216: Output device, 221: Reception section, 222: Permission section , 223: Management Department, 224: Processing Department, 225: Monitoring Department, 226: Notification Department, 227: Wallet Management Department,
310: First data, 311: Personal data, 312: External data, 313: User data, 315: Processed data, 320: Wallet, 331: Personal data, 332: Biometric data, 333: Meal data, 334: Exercise data, 335: Consultation data, 336: Dispensing data, 337: Medical examination data,
501: Recommendation engine, 510: External device, 511: CPU, 512: Storage device, 513: Communication device, 514: Data I/F, 515: Input device, 516: Output device, 521: Data collection unit, 522: Data Extraction unit, 523: Analysis unit, 524: Recommendation generation unit, 525: Output unit, 531: Refinement criteria storage unit,

Claims (14)

ユーザが操作する情報処理端末と、前記ユーザとは異なる管理者が操作する管理装置と、前記ユーザおよび前記管理者とは異なる外部機関が管理する外部装置と、を備え、前記情報処理端末、前記管理装置および前記外部装置は、互いにネットワークを介してデータの送受信が可能な情報処理システムであって、
前記管理装置は、
前記ユーザに係る第一データの公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付部と、
前記第一データから前記ユーザを特定する情報である個人特定情報を削除して加工データを生成する加工部と、
前記加工データを前記外部装置に出力する、または、当該外部装置からの当該加工データへのアクセスを可能にする管理部と、
前記出力またはアクセスを可能にした後、前記加工データを監視する監視部と、を備え、
前記外部装置は、前記加工データと、参加組織から提供される外部データを含む参照データと、に基づき、前記加工データに基づいて健康上の目標および嗜好を特定し、
前記目標と前記参照データの関連度を分析し、
前記関連度が高い参照データほど、大きな重みを付し、かつ、前記嗜好に応じて重み付けを行い、
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している栄養を特定した場合、特定された前記栄養に対して、前記外部データの栄養素を補うように生成する食生活リコメンド
または
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している運動を特定した場合、特定された前記運動に対して、前記運動の不足を補うように生成する運動リコメンドを含むリコメンドを前記重み付けによる重みが大きい順序で表示されるように生成し、
前記リコメンドを前記情報処理端末に送信するリコメンド生成装置を含み、
前記第一データは、前記ユーザの生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つを含み、
前記参照データは、ネットワークに流通する医療および健康に係る最新のデータ、前記栄養素を含む食事メニュー、若しくは、運動メニューを含む営業データ、又は、広告宣伝データを含み、
前記管理装置は、
前記情報処理端末が送信する前記第一データを取得する
情報処理システム。
An information processing terminal operated by a user, a management device operated by an administrator different from the user, and an external device managed by an external organization different from the user and the administrator, the information processing terminal, the The management device and the external device are information processing systems capable of transmitting and receiving data to each other via a network,
The management device includes:
a reception unit that receives requests for publication, disclosure, correction, or use of the first data related to the user;
a processing unit that generates processed data by deleting personal identifying information that is information that identifies the user from the first data;
a management unit that outputs the processed data to the external device or allows the external device to access the processed data;
a monitoring unit that monitors the processed data after enabling the output or access;
the external device identifies health goals and preferences based on the processed data based on the processed data and reference data including external data provided by participating organizations;
Analyzing the degree of association between the target and the reference data,
The reference data having a higher degree of relevance is given a larger weight, and the weighting is performed according to the preference,
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identifying information removed to identify nutritional deficiencies, the external data is applied to the identified nutritional information. Dietary recommendations generated to supplement nutrients
or
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identification information removed and the lack of exercise is identified, the lack of exercise is determined based on the identified exercise. Generate recommendations including exercise recommendations generated to compensate for the weighting so that they are displayed in descending order of the weights based on the weighting,
including a recommendation generation device that transmits the recommendation to the information processing terminal,
The first data includes at least one of the user's biological information, medical institution consultation data, and health examination result data,
The reference data includes the latest medical and health data distributed in the network, business data including a meal menu or exercise menu containing the nutrients , or advertising data,
The management device includes:
An information processing system that acquires the first data transmitted by the information processing terminal.
ユーザが操作する情報処理端末と、前記ユーザとは異なる管理者が操作する管理装置と、前記ユーザおよび前記管理者とは異なる外部機関が管理する外部装置と、を備え、前記情報処理端末、前記管理装置および前記外部装置は、互いにネットワークを介してデータの送受信が可能な情報処理システムであって、
前記管理装置は、
前記ユーザに係る第一データの公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付部と、
前記第一データから前記ユーザを特定する情報である個人特定情報を削除して加工データを生成する加工部と、
前記加工データを前記外部装置に出力する、または、当該外部装置からの当該加工データへのアクセスを可能にする管理部と、
前記出力またはアクセスを可能にした後、前記加工データを監視する監視部と、を備え、
前記外部装置は、前記加工データと、参加組織から提供される外部データを含む参照データと、に基づき、前記加工データに基づいて健康上の目標および嗜好を特定し、
前記参照データの更新日時および作成日時を分析し、
前記更新日時および前記作成日時のいずれかが新しい前記参照データほど、大きな重みを付すよう重み付けを行い、かつ、前記嗜好に応じて前記重み付けを行い、
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している栄養を特定した場合、特定された前記栄養に対して、前記外部データの栄養素を補うように生成する食生活リコメンド
または
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している運動を特定した場合、特定された前記運動に対して、前記運動の不足を補うように生成する運動リコメンドを含むリコメンドを前記重み付けによる重みが大きい順序で表示されるように生成し、
前記リコメンドを前記情報処理端末に送信するリコメンド生成装置を含み、
前記第一データは、前記ユーザの生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つを含み、
前記参照データは、ネットワークに流通する医療および健康に係る最新のデータ、前記栄養素を含む食事メニュー、若しくは、運動メニューを含む営業データ、又は、広告宣伝データを含み、
前記管理装置は、
前記情報処理端末が送信する前記第一データを取得する
情報処理システム。
An information processing terminal operated by a user, a management device operated by an administrator different from the user, and an external device managed by an external organization different from the user and the administrator, the information processing terminal, the The management device and the external device are information processing systems capable of transmitting and receiving data to each other via a network,
The management device includes:
a reception unit that receives requests for publication, disclosure, correction, or use of the first data related to the user;
a processing unit that generates processed data by deleting personal identifying information that is information that identifies the user from the first data;
a management unit that outputs the processed data to the external device or allows the external device to access the processed data;
a monitoring unit that monitors the processed data after enabling the output or access;
the external device identifies health goals and preferences based on the processed data based on the processed data and reference data including external data provided by participating organizations;
Analyzing the update date and time and creation date and time of the reference data,
Weighting is performed so that the reference data with a newer one of the update date and time and the creation date and time is given a larger weight, and the weighting is performed according to the preference,
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identifying information removed to identify nutritional deficiencies, the external data is applied to the identified nutritional information. Dietary recommendations generated to supplement nutrients
or
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identification information removed and the lack of exercise is identified, the lack of exercise is determined based on the identified exercise. Generate recommendations including exercise recommendations generated to compensate for the weighting so that they are displayed in descending order of the weights based on the weighting,
including a recommendation generation device that transmits the recommendation to the information processing terminal,
The first data includes at least one of the user's biological information, medical institution consultation data, and health examination result data,
The reference data includes the latest medical and health data distributed in the network, business data including a meal menu or exercise menu containing the nutrients, or advertising data,
The management device includes:
An information processing system that obtains the first data transmitted by the information processing terminal .
ユーザが操作する情報処理端末と、前記ユーザとは異なる管理者が操作する管理装置と、前記ユーザおよび前記管理者とは異なる外部機関が管理する外部装置と、を備え、前記情報処理端末、前記管理装置および前記外部装置は、互いにネットワークを介してデータの送受信が可能な情報処理システムであって、
前記管理装置は、
前記ユーザに係る第一データの公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付部と、
前記第一データから前記ユーザを特定する情報である個人特定情報を削除して加工データを生成する加工部と、
前記加工データを前記外部装置に出力する、または、当該外部装置からの当該加工データへのアクセスを可能にする管理部と、
前記出力またはアクセスを可能にした後、前記加工データを監視する監視部と、を備え、
前記外部装置は、前記加工データと、参加組織から提供される外部データを含む参照データと、に基づき、前記加工データに基づいて健康上の目標および嗜好を特定し、
前記参照データの発行元に応じた信頼度を予め保持し、
前記信頼度が高い参照データほど、大きな重みを付すよう重み付けを行い、かつ、前記嗜好に応じて前記重み付けを行い、
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している栄養を特定した場合、特定された前記栄養に対して、前記外部データの栄養素を補うように生成する食生活リコメンド
または
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している運動を特定した場合、特定された前記運動に対して、前記運動の不足を補うように生成する運動リコメンドを含むリコメンドを前記重み付けによる重みが大きい順序で表示されるように生成し、
前記リコメンドを前記情報処理端末に送信するリコメンド生成装置を含み、
前記第一データは、前記ユーザの生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つを含み、
前記参照データは、ネットワークに流通する医療および健康に係る最新のデータ、前記栄養素を含む食事メニュー、若しくは、運動メニューを含む営業データ、又は、広告宣伝データを含み、
前記管理装置は、
前記情報処理端末が送信する前記第一データを取得する
情報処理システム。
An information processing terminal operated by a user, a management device operated by an administrator different from the user, and an external device managed by an external organization different from the user and the administrator, the information processing terminal, the The management device and the external device are information processing systems capable of transmitting and receiving data to each other via a network,
The management device includes:
a reception unit that receives requests for publication, disclosure, correction, or use of the first data related to the user;
a processing unit that generates processed data by deleting personal identifying information that is information that identifies the user from the first data;
a management unit that outputs the processed data to the external device or allows the external device to access the processed data;
a monitoring unit that monitors the processed data after enabling the output or access;
the external device identifies health goals and preferences based on the processed data based on the processed data and reference data including external data provided by participating organizations;
Preliminarily maintain reliability according to the issuer of the reference data,
Weighting is performed so that the reference data with higher reliability is given a larger weight, and the weighting is performed according to the preference,
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identifying information removed to identify nutritional deficiencies, the external data is applied to the identified nutritional information. Dietary recommendations generated to supplement nutrients
or
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identification information removed and the lack of exercise is identified, the lack of exercise is determined based on the identified exercise. Generate recommendations including exercise recommendations generated to compensate for the weighting so that they are displayed in descending order of the weights based on the weighting,
including a recommendation generation device that transmits the recommendation to the information processing terminal,
The first data includes at least one of the user's biological information, medical institution consultation data, and health examination result data,
The reference data includes the latest medical and health data distributed in the network, business data including a meal menu or exercise menu containing the nutrients, or advertising data,
The management device includes:
An information processing system that obtains the first data transmitted by the information processing terminal .
ユーザが操作する情報処理端末と、前記ユーザとは異なる管理者が操作する管理装置と、前記ユーザおよび前記管理者とは異なる外部機関が管理する外部装置と、を備え、前記情報処理端末、前記管理装置および前記外部装置は、互いにネットワークを介してデータの送受信が可能な情報処理システムであって、
前記管理装置は、
前記ユーザに係る第一データの公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付部と、
前記第一データから前記ユーザを特定する情報である個人特定情報を削除して加工データを生成する加工部と、
前記加工データを前記外部装置に出力する、または、当該外部装置からの当該加工データへのアクセスを可能にする管理部と、
前記出力またはアクセスを可能にした後、前記加工データを監視する監視部と、を備え、
前記外部装置は、前記加工データと、参加組織から提供される外部データを含む参照データと、に基づき、前記加工データに基づいて健康上の目標および嗜好を特定し、
前記目標と前記参照データの関連度を分析し、
前記ユーザが操作する前記情報処理端末から、重視する項目の指定を受け付け、
指定された当該項目に前記関連度が高い参照データほど、大きな重みを付すよう重み付けを行い、かつ、前記嗜好に応じて前記重み付けを行い、
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している栄養を特定した場合、特定された前記栄養に対して、前記外部データの栄養素を補うように生成する食生活リコメンド
または
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している運動を特定した場合、特定された前記運動に対して、前記運動の不足を補うように生成する運動リコメンドを含むリコメンドを前記重み付けによる重みが大きい順序で表示されるように生成し、
前記リコメンドを前記情報処理端末に送信するリコメンド生成装置を含み、
前記第一データは、前記ユーザの生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つを含み、
前記参照データは、ネットワークに流通する医療および健康に係る最新のデータ、前記栄養素を含む食事メニュー、若しくは、運動メニューを含む営業データ、又は、広告宣伝データを含み、
前記管理装置は、
前記情報処理端末が送信する前記第一データを取得する
情報処理システム。
An information processing terminal operated by a user, a management device operated by an administrator different from the user, and an external device managed by an external organization different from the user and the administrator, the information processing terminal, the The management device and the external device are information processing systems capable of transmitting and receiving data to each other via a network,
The management device includes:
a reception unit that receives requests for publication, disclosure, correction, or use of the first data related to the user;
a processing unit that generates processed data by deleting personal identifying information that is information that identifies the user from the first data;
a management unit that outputs the processed data to the external device or allows the external device to access the processed data;
a monitoring unit that monitors the processed data after enabling the output or access;
the external device identifies health goals and preferences based on the processed data based on the processed data and reference data including external data provided by participating organizations;
Analyzing the degree of association between the target and the reference data,
receiving a designation of important items from the information processing terminal operated by the user;
Weighting is performed so that reference data having a higher degree of relevance to the specified item is given a larger weight, and the weighting is performed according to the preference,
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identifying information removed to identify nutritional deficiencies, the external data is applied to the identified nutritional information. Dietary recommendations generated to supplement nutrients
or
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identification information removed and the lack of exercise is identified, the lack of exercise is determined based on the identified exercise. Generate recommendations including exercise recommendations generated to compensate for the weighting so that they are displayed in descending order of the weights based on the weighting,
including a recommendation generation device that transmits the recommendation to the information processing terminal ,
The first data includes at least one of the user's biological information, medical institution consultation data, and health examination result data,
The reference data includes the latest medical and health data distributed in the network, business data including a meal menu or exercise menu containing the nutrients, or advertising data,
The management device includes:
obtaining the first data transmitted by the information processing terminal;
Information processing system.
請求項1に記載の情報処理システムであって、
前記加工データは、前記ユーザの嗜好、病歴、持病、体質、属性、身体的特徴、運動履歴の少なくとも1つの特性情報を含み、
前記リコメンド生成装置は、前記目標を特定する際、前記加工データに含まれる前記特性情報に、予め定めた規則に従って、それぞれ重み付けを行う、情報処理システム。
The information processing system according to claim 1 ,
The processed data includes at least one characteristic information of the user's preferences, medical history, chronic disease, constitution, attributes, physical characteristics, and exercise history,
The recommendation generation device is an information processing system in which, when specifying the target, weighting is performed on each of the characteristic information included in the processed data according to a predetermined rule.
請求項1からのいずれか1項記載の情報処理システムであって、
前記リコメンド生成装置は、時間帯に応じて生成する前記リコメンドを変更し、
前記時間帯は、前記リコメンドを生成する時間、前記ユーザが操作する情報処理端末に前記リコメンドを送信する時間、および前記ユーザから指定された時間のいずれかである、情報処理システム。
The information processing system according to any one of claims 1 to 5 ,
The recommendation generation device changes the generated recommendation according to the time zone,
In the information processing system, the time period is any one of a time when the recommendation is generated, a time when the recommendation is transmitted to an information processing terminal operated by the user, and a time specified by the user.
請求項1からのいずれか1項記載の情報処理システムであって、
前記リコメンド生成装置は、個々の前記加工データの元となる前記第一データの取得タイミングによる変化に応じて、前記リコメンドを使用するタイミングの当該ユーザの前記加工データを将来データとして予測し、前記将来データに応じた前記リコメンドを生成する、情報処理システム。
The information processing system according to any one of claims 1 to 6 ,
The recommendation generation device predicts the processed data of the user at the timing of using the recommendation as future data in accordance with the change in the acquisition timing of the first data that is the source of each of the processed data, and An information processing system that generates the recommendation according to data.
請求項1からのいずれか1項記載の情報処理システムであって、
前記管理装置は、通知部をさらに備え、
前記参照データは、前記管理装置が管理する、前記ユーザとは異なる第二ユーザであって、前記ユーザと同じ属性の第二ユーザの前記加工データを含み、
前記通知部は、前記第二ユーザの前記加工データが前記ユーザのリコメンド生成に用いられた場合、当該第二ユーザに通知する、情報処理システム。
The information processing system according to any one of claims 1 to 7 ,
The management device further includes a notification section,
The reference data includes the processed data of a second user who is managed by the management device and who is different from the user and who has the same attributes as the user;
The information processing system is configured such that the notification unit notifies the second user when the processed data of the second user is used to generate a recommendation for the user.
請求項1からのいずれか1項記載の情報処理システムであって、
前記リコメンド生成装置は、前記ユーザが操作する前記情報処理端末から現在位置の情報を受け取り、当該現在位置の情報を用いて、前記リコメンドを生成する、情報処理システム。
The information processing system according to any one of claims 1 to 8 ,
The recommendation generation device is an information processing system that receives current location information from the information processing terminal operated by the user, and generates the recommendation using the current location information.
請求項9に記載の情報処理システムであって、
前記リコメンド生成装置は、前記参照データのうち、位置情報が含まれる参照データについて、前記現在位置から近い位置情報が含まれる参照データほど、大きな重みを付すよう前記重み付けを行う、情報処理システム。
The information processing system according to claim 9 ,
The recommendation generation device weights reference data including location information among the reference data so that reference data including location information closer to the current location is given a larger weight.
請求項1に記載の情報処理システムであって、
前記リコメンド生成装置は、前記リコメンドとともに、特定した前記目標から生成した推奨理由を前記情報処理端末に送信する、情報処理システム。
The information processing system according to claim 1 ,
The recommendation generation device is an information processing system that transmits a recommendation reason generated from the specified target to the information processing terminal together with the recommendation.
請求項1から11のいずれか1項記載の情報処理システムであって、
前記リコメンド生成装置は、生成した前記リコメンドを、予め定めた外部装置に送信する、情報処理システム。
The information processing system according to any one of claims 1 to 11 ,
The recommendation generation device is an information processing system that transmits the generated recommendation to a predetermined external device.
ユーザが操作する情報処理端末と、前記ユーザとは異なる管理者が操作する管理装置と、前記ユーザおよび前記管理者とは異なる外部機関が管理する外部装置と、を備え、前記情報処理端末、前記管理装置および前記外部装置は、互いにネットワークを介してデータの送受信が可能な情報処理システムにおける情報処理方法であって、
前記管理装置が、前記ユーザに係る第一データの公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付ステップと、
前記管理装置が、前記第一データから前記ユーザを特定する情報である個人特定情報を削除して加工データを生成する加工ステップと、
前記管理装置が、前記加工データを前記外部装置に出力する、または、当該外部装置からの当該加工データへのアクセスを可能にする、管理ステップと、
前記管理装置が、前記出力またはアクセスを可能にした後、前記加工データを監視する監視ステップと、
前記外部装置が、前記加工データと、参加組織から提供される外部データを含む参照データと、に基づき、前記加工データに基づいて健康上の目標および嗜好を特定し、
前記目標と前記参照データの関連度を分析し、
前記関連度が高い参照データほど、大きな重みを付し、かつ、前記嗜好に応じて重み付けを行い、
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している栄養を特定した場合、特定された前記栄養に対して、前記外部データの栄養素を補うように生成する食生活リコメンド
または
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している運動を特定した場合、特定された前記運動に対して、前記運動の不足を補うように生成する運動リコメンドを含むリコメンドを前記重み付けによる重みが大きい順序で表示されるように生成し、前記リコメンドを前記情報処理端末に送信するリコメンド生成ステップと、を備え、
前記第一データは、前記ユーザの生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つをさらに含み
前記参照データは、ネットワークに流通する医療および健康に係る最新のデータ、前記栄養素を含む食事メニュー、若しくは、運動メニューを含む営業データ、又は、広告宣伝データを含み、
前記管理装置は、
前記情報処理端末が送信する前記第一データを取得する
情報処理方法。
An information processing terminal operated by a user, a management device operated by an administrator different from the user, and an external device managed by an external organization different from the user and the administrator, the information processing terminal, the An information processing method in an information processing system in which a management device and the external device can send and receive data to each other via a network,
a reception step in which the management device receives a request for publication, disclosure, correction, or use of first data related to the user;
a processing step in which the management device generates processed data by deleting personal identification information that is information that identifies the user from the first data;
a management step in which the management device outputs the processed data to the external device or allows the external device to access the processed data;
a monitoring step in which the management device monitors the processed data after enabling the output or access;
the external device identifies health goals and preferences based on the processed data based on the processed data and reference data including external data provided by participating organizations;
Analyzing the degree of association between the target and the reference data,
The reference data having a higher degree of relevance is given a larger weight, and the weighting is performed according to the preference,
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identifying information removed to identify nutritional deficiencies, the external data is applied to the identified nutritional information. Dietary recommendations generated to supplement nutrients
or
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identification information removed and the lack of exercise is identified, the lack of exercise is determined based on the identified exercise. a recommendation generation step of generating recommendations including exercise recommendations generated to compensate for the weighting so as to be displayed in order of increasing weight according to the weighting, and transmitting the recommendations to the information processing terminal,
The first data further includes at least one of the user's biological information, medical institution visit data, and health examination result data ,
The reference data includes the latest medical and health data distributed in the network, business data including a meal menu or exercise menu containing the nutrients , or advertising data,
The management device includes:
An information processing method for acquiring the first data transmitted by the information processing terminal.
ユーザが操作する情報処理端末と、前記ユーザとは異なる管理者が操作する管理装置と、前記ユーザおよび前記管理者とは異なる外部機関が管理する外部装置と、を備え、前記情報処理端末、前記管理装置および前記外部装置は、互いにネットワークを介してデータの送受信が可能な情報処理システムであって、
前記管理装置が、
前記ユーザに係る第一データの公表、開示、訂正又は利用する使用の要求を受け付ける受付部と、
前記第一データから前記ユーザを特定する情報である個人特定情報を削除して加工データを生成する加工部と、
前記加工データを前記外部装置に出力する、または、当該外部装置からの当該加工データへのアクセスを可能にする管理部と、
前記出力またはアクセスを可能にした後、前記加工データを監視する監視部と、を備える情報処理システムにおいて、前記外部装置が備えるコンピュータを、
前記加工データに基づいて前記ユーザに関連するリコメンドを生成し、当該ユーザに提供するリコメンド生成手段として機能させるためのプログラムであって、
前記第一データは、前記ユーザの生体情報、医療機関受診データおよび健康診断結果データの少なくとも一つをさらに含み、
前記リコメンド生成手段は、前記加工データと、参加組織から提供される外部データを含む参照データと、に基づき、前記加工データに基づいて健康上の目標および嗜好を特定し、
前記目標と前記参照データの関連度を分析し、
前記関連度が高い参照データほど、大きな重みを付し、かつ、前記嗜好に応じて重み付けを行い、
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している栄養を特定した場合、特定された前記栄養に対して、前記外部データの栄養素を補うように生成する食生活リコメンド
または
前記加工データから前記ユーザのデータを抽出して前記個人特定情報を除いた状態で健康状態を分析して不足している運動を特定した場合、特定された前記運動に対して、前記運動の不足を補うように生成する運動リコメンドを含む前記リコメンドを前記重み付けによる重みが大きい順序で表示されるように生成し、前記リコメンドを前記情報処理端末に送信し、
前記参照データは、ネットワークに流通する医療および健康に係る最新のデータ、前記栄養素を含む食事メニュー、若しくは、運動メニューを含む営業データ、又は、広告宣伝データを含み、
前記管理装置は、
前記情報処理端末が送信する前記第一データを取得する
プログラム。
An information processing terminal operated by a user, a management device operated by an administrator different from the user, and an external device managed by an external organization different from the user and the administrator, the information processing terminal, the The management device and the external device are information processing systems capable of transmitting and receiving data to each other via a network,
The management device,
a reception unit that receives requests for publication, disclosure, correction, or use of the first data related to the user;
a processing unit that generates processed data by deleting personal identifying information that is information that identifies the user from the first data;
a management unit that outputs the processed data to the external device or allows the external device to access the processed data;
An information processing system comprising: a monitoring unit that monitors the processed data after enabling the output or access;
A program for functioning as a recommendation generation means for generating recommendations related to the user based on the processed data and providing them to the user,
The first data further includes at least one of the user's biological information, medical institution visit data, and health examination result data,
The recommendation generating means identifies health goals and preferences based on the processed data based on the processed data and reference data including external data provided by participating organizations;
Analyzing the degree of association between the target and the reference data,
The reference data having a higher degree of relevance is given a larger weight, and the weighting is performed according to the preference,
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identifying information removed to identify nutritional deficiencies, the external data is applied to the identified nutritional information. Dietary recommendations generated to supplement nutrients
or
When the user's data is extracted from the processed data and the health condition is analyzed with the personal identification information removed and the lack of exercise is identified, the lack of exercise is determined based on the identified exercise. Generating the recommendations including exercise recommendations generated to compensate for the weighting so that they are displayed in order of increasing weight according to the weighting, and transmitting the recommendations to the information processing terminal,
The reference data includes the latest medical and health data distributed in the network, business data including a meal menu or exercise menu containing the nutrients , or advertising data,
The management device includes:
A program for acquiring the first data transmitted by the information processing terminal.
JP2021165448A 2021-03-16 2021-10-07 Information processing system, information processing method and program Active JP7411176B2 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2021042083 2021-03-16
JP2021042083 2021-03-16

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2022142716A JP2022142716A (en) 2022-09-30
JP7411176B2 true JP7411176B2 (en) 2024-01-11

Family

ID=83426563

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021165448A Active JP7411176B2 (en) 2021-03-16 2021-10-07 Information processing system, information processing method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7411176B2 (en)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016148997A (en) 2015-02-12 2016-08-18 三菱電機株式会社 Cooking support device, cooking support system and cooking support method
JP2019139773A (en) 2018-02-14 2019-08-22 株式会社アドイン研究所 Information processing system, information processing method and program
WO2020189019A1 (en) 2019-03-20 2020-09-24 パナソニックIpマネジメント株式会社 Information processing system and information processing method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2016148997A (en) 2015-02-12 2016-08-18 三菱電機株式会社 Cooking support device, cooking support system and cooking support method
JP2019139773A (en) 2018-02-14 2019-08-22 株式会社アドイン研究所 Information processing system, information processing method and program
WO2020189019A1 (en) 2019-03-20 2020-09-24 パナソニックIpマネジメント株式会社 Information processing system and information processing method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022142716A (en) 2022-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11568364B2 (en) Computing system implementing morbidity prediction using a correlative health assertion library
US10650474B2 (en) System and method for using social network content to determine a lifestyle category of users
Betsch et al. Improving medical decision making and health promotion through culture-sensitive health communication: an agenda for science and practice
Hsu et al. Use of e-Health services between 1999 and 2002: a growing digital divide
JP6412429B2 (en) System and method for user specific adjustment of nutrient intake
McEvedy et al. Ineffectiveness of commercial weight-loss programs for achieving modest but meaningful weight loss: systematic review and meta-analysis
US20030135391A1 (en) Method and system for analyzing health information
US20050060194A1 (en) Method and system for monitoring health of an individual
KR101723382B1 (en) Smart healthcare system and method for providing social network service of sustaainable healthcare
JP2004341611A (en) Insurer information system
US11574714B2 (en) Remote health assertion verification and mortality prediction system
WO2012156992A2 (en) A system and method for a personal diet management
Sutherland Overweight and obesity among African American women: An examination of predictive and risk factors and weight-reduction recommendations
Patterson Contextual expectations of privacy in self-generated health information flows
Gray et al. Long-term weight loss following a randomised controlled trial of a weight management programme for men delivered through professional football clubs: the Football Fans in Training follow-up study
Henkel et al. Rewarding fitness tracking—The communication and promotion of health insurers’ bonus programs and the use of self-tracking data
Lloyd et al. Evaluation of Healthy Choices: a commercial weight loss programme commissioned by the NHS
Noel et al. The effect of varying incentive amounts on physician survey response
AU2017331252A1 (en) System and method for predicting mortality amongst a user base
JP6799403B2 (en) Health guidance support device, health guidance support method and program
Chong et al. Barriers in adopting health‐promoting behaviours among nurses: A qualitative systematic review and meta‐synthesis
Murayama et al. Efficacy of a community health worker–based intervention in improving dietary habits among community-dwelling older people: a controlled, crossover trial in Japan
JP7411176B2 (en) Information processing system, information processing method and program
Faith et al. Body mass index and the use of the Internet for health information
Kelly et al. Health benefits of a 16-week whole food, high fiber, plant predominant diet among US employees

Legal Events

Date Code Title Description
AA64 Notification of invalidation of claim of internal priority (with term)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A241764

Effective date: 20211116

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20211206

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220325

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230406

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230411

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20230525

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230714

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20230912

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20231027

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20231205

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20231213

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7411176

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150