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公開番号2025172887
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-26
出願番号2025142760,2024113448
出願日2025-08-28,2022-03-23
発明の名称コンピュータプログラム、情報処理装置及び方法
出願人大塚製薬株式会社
代理人個人,個人
主分類G16H 10/00 20180101AFI20251118BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】対象ユーザにより実行された行動の履歴に基づいてこの対象ユーザの健康の状態を推定するために用いられ、少なくとも部分的に向上した性能を有する、コンピュータプログラム、情報処理装置及び方法を提供する。
【解決手段】方法は、対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行動データを取得し、教師あり学習を実行することにより生成された推定モデルに対象行動データを入力することにより、対象ユーザの、運動の状態、生活習慣病に関連する状態又は身体活動の不足の状態を識別する対象状態データのうちの、対象ユーザの体重を識別するデータ、対象ユーザのBMIを識別するデータ、対象ユーザの歩数を識別するデータ、対象ユーザの喫煙の有無を識別するデータ及び対象ユーザのメタボリックシンドローム診断基準値を識別するデータ、の少なくとも1つを含む対象状態データを、推定モデルから出力させる。
【選択図】図12
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つのプロセッサにより実行されることにより、
対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行動データを取得し、
教師あり学習を実行することにより生成された推定モデルに前記対象行動データを入力
することにより、前記対象ユーザの、運動の状態、生活習慣病に関連する状態又は身体活
動の不足の状態を識別する対象状態データであって、該対象ユーザの体重を識別するデー
タ、該対象ユーザのＢＭＩ（ＢｏｄｙＭａｓｓＩｎｄｅｘ）を識別するデータ、該対象
ユーザの歩数を識別するデータ、該対象ユーザの喫煙の有無を識別するデータ、及び、該
対象ユーザのメタボリックシンドローム診断基準値を識別するデータ、のうちの少なくと
も１つを含む対象状態データを、前記推定モデルから出力させる、
ように前記少なくとも１つのプロセッサを機能させる、ことを特徴とするコンピュータプ
ログラム。
続きを表示（約 2,000 文字）【請求項２】
各組の教師データが、該組に対応する１人のサンプルユーザにより実行された行動の履
歴を識別するサンプル行動データと、該組に対応する１人のサンプルユーザの、運動の状
態、生活習慣病に関連する状態又は身体活動の不足の状態を識別するサンプル状態データ
と、を含む、複数組の教師データを、学習モデルに入力することにより生成された前記推
定モデルを、取得する、
ように前記少なくとも１つのプロセッサを機能させる、請求項１に記載のコンピュータプ
ログラム。
【請求項３】
各組の教師データが、該組に対応する１人のサンプルユーザにより実行された行動の履
歴を識別するサンプル行動データと、該組に対応する１人のサンプルユーザの、運動の状
態、生活習慣病に関連する状態又は身体活動の不足の状態を識別するサンプル状態データ
と、を含む、複数組の教師データを、学習モデルに入力することにより生成された前記推
定モデルに対して、通信回線を介して接続される、
ように前記少なくとも１つのプロセッサを機能させる、請求項１に記載のコンピュータプ
ログラム。
【請求項４】
各組の教師データが、該組に対応する１人のサンプルユーザにより実行された行動の履
歴を識別するサンプル行動データと、該組に対応する１人のサンプルユーザの、運動の状
態、生活習慣病に関連する状態又は身体活動の不足の状態を識別するサンプル状態データ
と、を含む、複数組の教師データを取得し、
該複数組の教師データを学習モデルに入力して学習させることにより、前記推定モデル
を生成する、
ように前記少なくとも１つのプロセッサを機能させる、請求項１に記載のコンピュータプ
ログラム。
【請求項５】
複数の商品及び／又は複数のサービスのうち、前記対象状態データに対応する少なくと
も１つの対象商品及び／又は少なくとも１つの対象サービスを決定する、
ように前記少なくとも１つのプロセッサを機能させる、請求項１から請求項４のいずれか
に記載のコンピュータプログラム。
【請求項６】
教師あり学習を実行することにより生成された別の推定モデルに前記対象状態データを
入力することにより、該別の推定モデルから、前記少なくとも１つの対象商品及び／又は
前記少なくとも１つの対象サービスを識別する提案データを出力させる、
ように前記少なくとも１つのプロセッサを機能させる、請求項５に記載のコンピュータプ
ログラム。
【請求項７】
対象状態データと前記複数の商品及び／又は前記複数のサービスとを対応付けた検索テ
ーブルに前記対象状態データを入力することにより、該検索テーブルから前記少なくとも
１つの対象商品及び／又は前記少なくとも１つの対象サービスを識別する提案データを取
得する、
ように前記少なくとも１つのプロセッサを機能させる、請求項５に記載のコンピュータプ
ログラム。
【請求項８】
前記少なくとも１つのプロセッサが、中央処理装置（ＣＰＵ）、マイクロプロセッサ、
及び／又は、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を含む、請求項１から請
求項７のいずれかに記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
少なくとも１つのプロセッサを具備し、
該少なくとも１つのプロセッサが、
対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行動データを取得し、
教師あり学習を実行することにより生成された推定モデルに前記対象行動データを入力
することにより、前記対象ユーザの、運動の状態、生活習慣病に関連する状態又は身体活
動の不足の状態を識別する対象状態データであって、該対象ユーザの体重を識別するデー
タ、該対象ユーザのＢＭＩ（ＢｏｄｙＭａｓｓＩｎｄｅｘ）を識別するデータ、該対象
ユーザの歩数を識別するデータ、該対象ユーザの喫煙の有無を識別するデータ、及び、該
対象ユーザのメタボリックシンドローム診断基準値を識別するデータ、のうちの少なくと
も１つを含む対象状態データを、前記推定モデルから出力させる、
ように構成される、ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項１０】
端末装置又はサーバ装置である、請求項９に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本件出願に開示された技術は、推定の対象とされるユーザ（対象ユーザ）により実行さ
れた行動の履歴を識別するデータを学習モデルに入力することにより、この対象ユーザの
健康の状態を識別するデータを上記学習モデルから出力させる、コンピュータプログラム
、情報処理装置及び方法に関する。
続きを表示（約 2,600 文字）【背景技術】
【０００２】
対象ユーザの購買履歴を記述するデータに基づいてこの対象ユーザの健康状態を推定す
る推定モデルを構築する手法が、特許第６９１６３６７号公報（特許文献１）に開示され
ている。なお、本特許文献は、参照により、その全体が本明細書に組み入れられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６９１６３６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
昨今、対象ユーザにより実行された行動の履歴に基づいてこの対象ユーザの健康の状態
を推定する手法として、より向上した性能を有する手法を提供することが、求められてい
る。
【０００５】
したがって、本件出願に開示された技術は、対象ユーザにより実行された行動の履歴に
基づいてこの対象ユーザの健康の状態を推定するために用いられ、少なくとも部分的に向
上した性能を有する、コンピュータプログラム、情報処理装置及び方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一態様に係るコンピュータプログラムは、「少なくとも１つのプロセッサにより実行さ
れることにより、対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行動データを取
得し、教師あり学習を実行することにより生成された推定モデルに前記対象行動データを
入力することにより、前記対象ユーザの睡眠の状態を識別する対象睡眠状態データであっ
て、該対象ユーザの睡眠の性質を識別する対象性質データ、該対象ユーザの睡眠のリズム
を識別する対象リズムデータ、該対象ユーザの睡眠時間を識別する対象時間データ、及び
、該対象ユーザが属する睡眠カテゴリーを識別する対象カテゴリーデータ、のうちの少な
くとも１つを含む対象睡眠状態データを、前記推定モデルから出力させる、ように前記少
なくとも１つのプロセッサを機能させる」ことができる。
【０００７】
一態様に係る情報処理装置は、「少なくとも１つのプロセッサを具備し、該少なくとも
１つのプロセッサが、対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行動データ
を取得し、教師あり学習を実行することにより生成された推定モデルに前記対象行動デー
タを入力することにより、前記対象ユーザの睡眠の状態を識別する対象睡眠状態データで
あって、該対象ユーザの睡眠の性質を識別する対象性質データ、該対象ユーザの睡眠のリ
ズムを識別する対象リズムデータ、該対象ユーザの睡眠時間を識別する対象時間データ、
及び、該対象ユーザが属する睡眠カテゴリーを識別する対象カテゴリーデータ、のうちの
少なくとも１つを含む対象睡眠状態データを、前記推定モデルから出力させる、ように構
成され」得る。
【０００８】
一態様に係る方法は、「コンピュータにより読み取り可能な命令を実行する少なくとも
１つのプロセッサにより実行される方法であって、該少なくとも１つのプロセッサが、前
記命令を実行することにより、対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行
動データを取得する段階と、教師あり学習を実行することにより生成された推定モデルに
前記対象行動データを入力することにより、前記対象ユーザの睡眠の状態を識別する対象
睡眠状態データであって、該対象ユーザの睡眠の性質を識別する対象性質データ、該対象
ユーザの睡眠のリズムを識別する対象リズムデータ、該対象ユーザの睡眠時間を識別する
対象時間データ、及び、該対象ユーザが属する睡眠カテゴリーを識別する対象カテゴリー
データ、のうちの少なくとも１つを含む対象睡眠状態データを、前記推定モデルから出力
させる段階と、を含む」ことができる。
【０００９】
別の態様に係る方法は、「コンピュータにより読み取り可能な命令を実行する少なくと
も１つのプロセッサにより実行される方法であって、該少なくとも１つのプロセッサが、
前記命令を実行することにより、各組の教師データが、該組に対応する１人のサンプルユ
ーザにより実行された行動の履歴を識別するサンプル行動データと、該組に対応する１人
のサンプルユーザの睡眠の状態を識別するサンプル睡眠状態データと、を含む、複数組の
教師データを取得する取得段階と、該複数組の教師データを学習モデルに入力して学習さ
せることにより、対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行動データを入
力して、前記対象ユーザの睡眠の状態を識別する対象睡眠状態データであって、該対象ユ
ーザの睡眠の性質を識別する対象性質データ、該対象ユーザの睡眠のリズムを識別する対
象リズムデータ、該対象ユーザの睡眠時間を識別する対象時間データ、及び、該対象ユー
ザが属する睡眠カテゴリーを識別する対象カテゴリーデータ、のうちの少なくとも１つを
含む対象睡眠状態データを、ように構成された推定モデル、
を生成する生成段階と、を含む」ことができる。
【００１０】
別の態様に係るコンピュータプログラムは、「少なくとも１つのプロセッサにより実行
されることにより、対象ユーザにより実行された行動の履歴を識別する対象行動データを
取得し、教師あり学習を実行することにより生成された推定モデルに前記対象行動データ
を入力することにより、前記対象ユーザの更年期症状の状態を識別する対象更年期状態デ
ータであって、該対象ユーザの更年期症状の総合的な状態を識別する対象総合状態データ
、該対象ユーザの第１症状の状態を識別する対象第１状態データ、該対象ユーザの第２症
状の状態を識別する対象第２状態データ、のうちの少なくとも１つを含む対象更年期状態
データを、前記推定モデルから出力させる、ように前記少なくとも１つのプロセッサを機
能させる」ことができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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