特許 6804489 情報提供装置及び情報提供方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6804489

(24)【登録日】2020年12月4日

(45)【発行日】2020年12月23日

(54)【発明の名称】情報提供装置及び情報提供方法

(51)【国際特許分類】

   G16B 40/20 20190101AFI20201214BHJP

   G06N 3/02 20060101ALI20201214BHJP

   G01N 33/48 20060101ALI20201214BHJP

   C12N 15/113 20100101ALN20201214BHJP

【ＦＩ】

   G16B40/20

   G06N3/02

   G01N33/48 Z

   !C12N15/113 Z

【請求項の数】7

【全頁数】13

(21)【出願番号】特願2018-105414(P2018-105414)

(22)【出願日】2018年5月31日

(65)【公開番号】特開2019-211866(P2019-211866A)

(43)【公開日】2019年12月12日

【審査請求日】2019年9月9日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000001421

【氏名又は名称】キユーピー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100152272

【弁理士】

【氏名又は名称】川越 雄一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100175824

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 淳一

(72)【発明者】

【氏名】大塚 蔵嵩

(72)【発明者】

【氏名】河野 純範

(72)【発明者】

【氏名】栗原 佑子

(72)【発明者】

【氏名】宮田 篤志

(72)【発明者】

【氏名】吉田 英人

(72)【発明者】

【氏名】吉田 拓史

(72)【発明者】

【氏名】石野 義和

【審査官】 松野 広一

(56)【参考文献】

【文献】 特表２０１３−５２８０５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１７−０５９２５５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１１−２２１６３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１８−０６１０９１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１５／００６４７０４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 米国特許出願公開第２０１７／０３０８６６６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 田口 善弘，ｍｉＲＮＡ−ｍＲＮＡ相互作用同定を用いた腎芽腫関連遺伝子の推定，情報処理学会 研究報告 バイオ情報学（ＢＩＯ） ２０１６−ＢＩＯ−４８ ［ｏｎｌｉｎｅ］，日本，情報処理学会，２０１６年１２月 ２日，ｐｐ．１−６

【文献】 白井 達也 外２名，ニューラルネットワークを用いた糖鎖情報からの肝疾患病態識別，電気学会論文誌Ｃ，日本，社団法人電気学会，２０００年 １月 １日，Ｖｏｌ．１２０−Ｃ Ｎｏ．１，ｐｐ．１１７−１２２

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ１６Ｂ ５／００−９９／００

Ｇ０１Ｎ ３３／４８

Ｇ０６Ｎ ３／０２

Ｃ１２Ｎ １５／１１３

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

ＰｕｂＭｅｄ

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とに基づいてｍｉＲＮＡ情報の次元数をより少ない次元数に次元圧縮してＱ値を出力するように学習された第１ニューラルネットワークと、
ユーザのｍｉＲＮＡ情報から、前記第１ニューラルネットワークを使用してＱ値に対応する前記ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを示すｍｉＲＮＡスコアを出力する情報出力部と、を備え、
前記情報出力部は、前記第１ニューラルネットワークから出力されたＱ値から、予め定義された関数により前記ｍｉＲＮＡスコアを導出する、
情報提供装置。

【請求項2】

前記ｍｉＲＮＡ属性は前記情報提供者の人種を含む、
請求項１に記載の情報提供装置。

【請求項3】

前記ｍｉＲＮＡ属性は前記情報提供者の年齢と性別を含む、
請求項２に記載の情報提供装置。

【請求項4】

前記第１ニューラルネットワークは、前記情報提供者の生化学データをさらに加えて前記学習が行われる、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報提供装置。

【請求項5】

前記情報出力部は、前記ユーザのｍｉＲＮＡ情報と生化学データから、前記第１ニューラルネットワークを使用してＱ値に対応する前記ユーザの前記ｍｉＲＮＡスコアを出力する、
請求項４に記載の情報提供装置。

【請求項6】

前記第１ニューラルネットワークから出力されるＱ値と、前記情報提供者の一定期間の喫食摂取情報とに基づいて理想喫食情報を出力するように学習された第２ニューラルネットワークをさらに備え、
前記情報出力部は、前記ユーザのｍｉＲＮＡ情報から前記第１ニューラルネットワークを使用して出力されたＱ値から、前記第２ニューラルネットワークを使用して前記ユーザに推奨する喫食情報を出力する、
請求項１に記載の情報提供装置。

【請求項7】

請求項１から６のいずれか１項に記載の情報提供装置によって、
ユーザのｍｉＲＮＡスコアを提供する情報提供方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報提供装置及び情報提供方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、人のマイクロＲＮＡ（ｍｉＲＮＡ）の状態とがんの存在とを関係付ける技術が知られている（例えば特許文献１参照）。特許文献１には、ｍｉＲＮＡ対の発現比率と肺がんの存在とを関係付ける技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特表２０１７−５０２６９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上述した従来の技術では、ｍｉＲＮＡの状態を利用してがんの発見には寄与できるが、ｍｉＲＮＡの状態を利用してがんの予防には寄与できない。
近年、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの乱れががんを促進することが知られている。このため、ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの乱れを当該ユーザに提示することにより、当該ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスを改善させることに貢献する情報提供サービスが考えられる。しかしながら、ｍｉＲＮＡプロファイルは凡そ２５００種類が存在するｍｉＲＮＡのプロファイルであるために複雑であり、一般のユーザがｍｉＲＮＡプロファイルを理解することは難しい。

【0005】

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの状態を簡潔に提示することができる、情報提供装置及び情報提供方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

このような目的を達成するため、本発明は、以下の構成によって把握される。
（１）本発明の一態様は、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とに基づいてｍｉＲＮＡ情報の次元数をより少ない次元数に次元圧縮してＱ値を出力するように学習された第１ニューラルネットワークと、ユーザのｍｉＲＮＡ情報から、前記第１ニューラルネットワークを使用してＱ値に対応する前記ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを示すｍｉＲＮＡスコアを出力する情報出力部と、を備え、前記情報出力部は、前記第１ニューラルネットワークから出力されたＱ値から、予め定義された関数により前記ｍｉＲＮＡスコアを導出する、情報提供装置である。
（２）本発明の一態様は、上記（１）の構成において、前記ｍｉＲＮＡ属性は前記情報提供者の人種を含む、情報提供装置である。
（３）本発明の一態様は、上記（２）の構成において、前記ｍｉＲＮＡ属性は前記情報提供者の年齢と性別を含む、情報提供装置である。
（４）本発明の一態様は、上記（１）から（３）のいずれかの構成において、前記第１ニューラルネットワークは、前記情報提供者の生化学データをさらに加えて前記学習が行われる、情報提供装置である。
（５）本発明の一態様は、上記（４）の構成において、前記情報出力部は、前記ユーザのｍｉＲＮＡ情報と生化学データから、前記第１ニューラルネットワークを使用してＱ値に対応する前記ユーザの前記ｍｉＲＮＡスコアを出力する、情報提供装置である。
（６）本発明の一態様は、上記（１）の構成において、前記第１ニューラルネットワークから出力されるＱ値と、前記情報提供者の一定期間の喫食摂取情報とに基づいて理想喫食情報を出力するように学習された第２ニューラルネットワークをさらに備え、前記情報出力部は、前記ユーザのｍｉＲＮＡ情報から前記第１ニューラルネットワークを使用して出力されたＱ値から、前記第２ニューラルネットワークを使用して前記ユーザに推奨する喫食情報を出力する、情報提供装置である。

【0011】

（７）本発明の一態様は、上記（１）から（６）までのいずれかの構成の情報提供装置によって、ユーザのｍｉＲＮＡスコアを提供する情報提供方法である。

【発明の効果】

【0013】

本発明によれば、ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの状態を簡潔に提示することができる、情報提供装置及び情報提供方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】本発明の第１実施形態に係る情報提供システムを示す概略図である。

【図2】本発明の第１実施形態の情報提供装置の実施例１に係るニューラルネットワークの学習方法を示す図である。

【図3】本発明の第１実施形態の情報提供装置の実施例１に係る情報提供方法を示す図である。

【図4】本発明の第１実施形態の情報提供装置の実施例２に係るニューラルネットワークの学習方法を示す図である。

【図5】本発明の第１実施形態の情報提供装置の実施例２に係る情報提供方法の一例を示す図である。

【図6】本発明の第２実施形態に係る情報提供システムを示す概略図である。

【図7】本発明の第２実施形態の情報提供装置の実施例に係るニューラルネットワークの学習方法を示す図である。

【図8】本発明の第２実施形態の情報提供装置の実施例に係る情報提供方法を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」と称する）について詳細に説明する。実施形態の説明の全体を通して同じ要素には同じ符号を付している。

【0016】

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態に係る情報提供システムを示す概略図である。図１に示される情報提供システム１は、情報提供装置１０と端末装置２０とを備える。情報提供装置１０と端末装置２０とは、通信によりオンラインで情報を送受してもよく、又は、オフラインで情報を入出力してもよい。以下、一例として、情報提供装置１０と端末装置２０とは、通信によりオンラインで情報を送受するものとして説明する。
情報提供装置１０は、個人のｍｉＲＮＡ情報を利用して当該個人のｍｉＲＮＡスコアを提供するための装置として構成される。

【0017】

ｍｉＲＮＡスコアは、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを示す情報である。ｍｉＲＮＡスコアとして、例えば、ｍｉＲＮＡ点数、ｍｉＲＮＡ年齢、ｍｉＲＮＡ偏差値などが挙げられる。ｍｉＲＮＡ点数は、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを、規定の満点（例えば１００点満点）で点数化した点数である。ｍｉＲＮＡ年齢は、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを、年齢に例えて表現するものである。ｍｉＲＮＡ偏差値は、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを、偏差値で表現するものである。

【0018】

個人のｍｉＲＮＡ情報は、当該個人のｍｉＲＮＡの状態を示す情報である。ｍｉＲＮＡには凡そ２５００種類が存在する。ｍｉＲＮＡ情報は、全ての種類のｍｉＲＮＡの情報を含むものであってもよく、又は、一部の種類のｍｉＲＮＡの情報を含むものであってもよい。ｍｉＲＮＡ情報は、各ｍｉＲＮＡの情報を含む情報である。ｍｉＲＮＡ情報は、各ｍｉＲＮＡの濃度、モル数、蛍光強度又は他の指標で補正した相対値のいずれであってもよい。ｍｉＲＮＡ情報の表現方法は、対数表現であってもよい。

【0019】

端末装置２０は、ユーザのｍｉＲＮＡ情報等の情報を情報提供装置１０へ送信する。端末装置２０は、ユーザの端末装置であってもよく、又は、ユーザの端末装置以外の端末装置であってもよい。なお、端末装置２０に代えて情報提供機関のサーバから、ユーザのｍｉＲＮＡ情報等の情報を情報提供装置１０へ送信してもよい。
情報提供装置１０は、第１ニューラルネットワーク１１と情報出力部１２とを備える。情報提供装置１０の情報出力部１２は、端末装置２０から受信したユーザのｍｉＲＮＡ情報等の情報から、第１ニューラルネットワーク１１を使用して当該ユーザのｍｉＲＮＡスコア等の情報を出力する。情報提供装置１０は、ユーザのｍｉＲＮＡスコア等の情報を端末装置２０へ送信する。

【0020】

情報提供装置１０は、メモリ及びＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）等から構成される。情報提供装置１０の各部の機能は、情報提供装置１０が備えるＣＰＵがコンピュータプログラムを実行することにより実現される。情報提供装置１０として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。

【0021】

また、情報提供装置１０には、周辺機器として入力装置、表示装置等が接続されてもよい。ここで、入力装置とはキーボード、マウス等の入力デバイスのことをいう。表示装置とはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）や液晶表示装置等のことをいう。
また、上記周辺機器については、情報提供装置１０に直接接続するものであってもよく、あるいは通信回線を介して接続するようにしてもよい。
また、情報提供装置１０は、ニューラルネットワークに関するデータベースを備えてもよく、又は、外部に設けられた当該データベースに通信回線を介してアクセスするものであってもよい。

【0022】

端末装置２０は、例えば、スマートフォンやタブレット型のコンピュータ（タブレットＰＣ）等の携帯端末装置であってもよく、又は、据置き型の端末装置（例えば、据置き型のパーソナルコンピュータ等）であってもよい。

【0023】

次に第１実施形態に係る情報提供装置１０について、いくつかの実施例を挙げて説明する。

【0024】

［実施例１］
第１実施形態に係る情報提供装置１０の実施例１について、図２及び図３を参照して説明する。図２は、第１実施形態の情報提供装置１０の実施例１に係るニューラルネットワークの学習方法を示す図である。図３は、第１実施形態の情報提供装置１０の実施例１に係る情報提供方法を示す図である。

【0025】

＜学習段階＞
図２を参照して、実施例１に係る学習段階を説明する。学習段階は、後述する情報提供段階で使用される第１ニューラルネットワーク１１の学習を行う段階である。第１ニューラルネットワーク１１の学習段階は、情報提供装置１０により実施されてもよく、又は、情報提供装置１０とは異なるコンピュータにより実施されてもよい。

【0026】

図２において、学習段階（Ｓ１００）は、３つのステップＳ１０１、Ｓ１０２及びＳ１０３を含む。学習段階（Ｓ１００）では、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とに基づいてｍｉＲＮＡ情報の次元数をより少ない次元数に次元圧縮してＱ値を出力するように、第１ニューラルネットワーク１１の学習を行う。

【0027】

個人のｍｉＲＮＡ属性は、当該個人のｍｉＲＮＡ情報に影響を与える当該個人の属性である。ｍｉＲＮＡ属性として、例えば、年齢、性別、人種などが挙げられる。ｍｉＲＮＡ属性は、少なくとも年齢と性別を含むことが好ましい。ｍｉＲＮＡ属性は、年齢と性別のみであってもよい。なお、人種を表す情報として、国籍を利用してもよい。

【0028】

Ｑ値は、第１ニューラルネットワーク１１に入力された情報提供者の多次元のｍｉＲＮＡ情報を、より少ない次元数で表す情報である。

【0029】

多次元のｍｉＲＮＡ情報は、複数の種類のｍｉＲＮＡの状態を示す情報である。人のｍｉＲＮＡには、凡そ２５００種類が存在することが知られている。したがって、人の全種類のｍｉＲＮＡの状態を示すｍｉＲＮＡ情報の次元数は非常に多くなる。一方、将来のがん発症リスク（がん予防）に強い相関があるｍｉＲＮＡの種類は限定されると考えられる。そこで、学習段階（Ｓ１００）では、ｍｉＲＮＡ情報の次元数をより少ない次元数に次元圧縮してＱ値を出力するように、第１ニューラルネットワーク１１の学習を行う。

【0030】

（ステップＳ１０１） 第１ニューラルネットワーク１１に入力する入力情報として、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とを準備する。情報提供者は、ニューラルネットワークの学習用の情報を提供する人である。次いで、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とを第１ニューラルネットワーク１１へ入力する。例えば、情報提供者の年齢と性別と多次元のｍｉＲＮＡ情報とを第１ニューラルネットワーク１１へ入力する。ｍｉＲＮＡ属性として、年齢と性別を使用することにより、年齢別且つ性別で異なる係数を有する第１ニューラルネットワーク１１の学習を行うことができる。

【0031】

（ステップＳ１０２） 情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とを第１ニューラルネットワーク１１へ入力した結果として第１ニューラルネットワーク１１からＱ値が出力される。

【0032】

（ステップＳ１０３） 第１ニューラルネットワーク１１の学習を行う。ニューラルネットワーク学習方法として、例えば、オートエンコーダー（自己符号化器）を用いてもよい。オートエンコーダーは、第１ニューラルネットワーク１１（エンコード層）の出力のＱ値に対して逆エンコード（デコード層）をかけることによって再構成された「情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報」と、元の入力された「情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報」との差分が少なくなるように第１ニューラルネットワーク１１の学習を行うもので、教師あり学習のように正解データ・不正解データといった意味づけを人が行う必要がなく、自動的に有意味のＱ値を算出することが可能となる。

【0033】

本実施形態に係る学習方法の一例として、第１ニューラルネットワーク１１がＮ次元の第１ｍｉＲＮＡ情報から生成したＭ次元（但し、Ｍ＜Ｎ）のＱ値をＮ次元の第２ｍｉＲＮＡ情報に戻す自己符号化を行い、第２ｍｉＲＮＡ情報が第１ｍｉＲＮＡ情報に一致するように第１ニューラルネットワーク１１に学習させる。

【0034】

＜情報提供段階＞
図３を参照して、実施例１に係る情報提供段階を説明する。情報提供段階は、上述した学習段階により学習済みの第１ニューラルネットワーク１１を使用して、ユーザのｍｉＲＮＡ情報から当該ユーザのｍｉＲＮＡスコアを提供する段階である。

【0035】

図３において、情報提供段階（Ｓ２００）は、３つのステップＳ２０１、Ｓ２０２及びＳ２０３を含む。情報提供段階（Ｓ２００）では、情報提供装置１０は、上述した学習段階により学習済みの第１ニューラルネットワーク１１を備える。つまり、情報提供装置１０は、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とに基づいてｍｉＲＮＡ情報の次元数をより少ない次元数に次元圧縮してＱ値を出力するように学習された第１ニューラルネットワーク１１を備える。

【0036】

（ステップＳ２０１） 情報提供装置１０は、端末装置２０からユーザのｍｉＲＮＡ情報を受信する。情報出力部１２は、端末装置２０から受信したユーザのｍｉＲＮＡ情報を第１ニューラルネットワーク１１へ入力する。

【0037】

（ステップＳ２０２） ユーザのｍｉＲＮＡ情報を第１ニューラルネットワーク１１へ入力した結果として第１ニューラルネットワーク１１からＱ値が出力される。

【0038】

（ステップＳ２０３） 情報出力部１２は、第１ニューラルネットワーク１１から出力されたＱ値をｍｉＲＮＡスコアに変換する。Ｑ値をｍｉＲＮＡスコアに変換する方法としては、例えば、Ｑ値に対応するｍｉＲＮＡスコアが記録された変換テーブルを予め設けてもよく、又は、Ｑ値からｍｉＲＮＡスコアを導出する関数を予め定義してもよい。

【0039】

情報提供装置１０は、第１ニューラルネットワーク１１から出力されたＱ値が変換されたユーザのｍｉＲＮＡスコアを端末装置２０へ送信する。端末装置２０は、情報提供装置１０から受信したユーザのｍｉＲＮＡスコアを記録し、ユーザによる情報閲覧操作に応じてユーザのｍｉＲＮＡスコアを表示画面に表示する。これにより、ユーザは、自分のｍｉＲＮＡスコアを端末装置２０により閲覧することができる。ｍｉＲＮＡスコアによって、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを簡潔に提示することができる。

【0040】

［実施例２］
実施例２は、上述した実施例１の変形例である。実施例２では、ｍｉＲＮＡ情報に加えてさらに生化学データを利用して、ユーザのｍｉＲＮＡスコアを提供することを図る。本実施形態に係る情報提供装置１０の実施例２について、図４及び図５を参照して説明する。図４は、第１実施形態の情報提供装置１０の実施例２に係るニューラルネットワークの学習方法を示す図である。図５は、第１実施形態の情報提供装置１０の実施例２に係る情報提供方法の一例を示す図である。

【0041】

＜学習段階＞
図４を参照して、実施例２に係る学習段階を説明する。なお、説明の便宜上、実施例１の第１ニューラルネットワーク１１と区別するために、実施例２では第１ニューラルネットワーク１１ａと称する。図４において、学習段階（Ｓ１００ａ）は、３つのステップＳ１０１ａ、Ｓ１０２ａ及びＳ１０３ａを含む。

【0042】

（ステップＳ１０１ａ） 第１ニューラルネットワーク１１ａに入力する入力情報として、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報に加えてさらに情報提供者の生化学データを準備する。生化学データとして、例えば、人の検体（例えば、血液、尿、大便など）の生化学検査の結果のデータ、人の皮膚の撮像画像、人の超音波画像、人のＸ線画像、人に対する医師の診断の結果のデータなどが挙げられる。情報提供者の生化学データは、情報提供者が例えば人間ドック等の健康診断を受けた際に得られた検査結果のデータであってもよい。
次いで、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報と生化学データとを第１ニューラルネットワーク１１ａへ入力する。

【0043】

（ステップＳ１０２ａ） 情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報と生化学データとを第１ニューラルネットワーク１１ａへ入力した結果として第１ニューラルネットワーク１１ａからＱ値が出力される。

【0044】

学習段階（Ｓ１００ａ）において、ステップＳ１０３ａは、上述した実施例１の学習段階（Ｓ１００）のステップＳ１０３と同じである。

【0045】

＜情報提供段階＞
実施例２に係る情報提供段階を説明する。実施例２に係る情報提供段階として、以下に示す情報提供段階の例２−１、例２−２が挙げられる。

【0046】

＜情報提供段階の例２−１＞
情報提供段階の例２−１は、上述した図３に示す実施例１に係る情報提供段階と同様である。但し、情報提供段階の例２−１では、図３において、第１ニューラルネットワーク１１の代わりに、上述した実施例２に係る学習段階により学習済みの第１ニューラルネットワーク１１ａを使用する。この点以外は、上述した図３に示す実施例１に係る情報提供段階と同じであるので、その説明を省略する。

【0047】

＜情報提供段階の例２−２＞
図５を参照して、実施例２に係る情報提供段階の例２−２を説明する。情報提供段階の例２−２は、上述した実施例２に係る学習段階により学習済みの第１ニューラルネットワーク１１ａを使用して、ユーザのｍｉＲＮＡ情報と生化学データから当該ユーザのｍｉＲＮＡスコアを提供する段階である。

【0048】

図５において、情報提供段階の例２−２（Ｓ２００ａ）は、３つのステップＳ２０１ａ、Ｓ２０２ａ及びＳ２０３ａを含む。情報提供段階の例２−２（Ｓ２００ａ）では、情報提供装置１０は、上述した実施例２に係る学習段階により学習済みの第１ニューラルネットワーク１１ａを備える。つまり、情報提供装置１０は、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報と生化学データとに基づいてｍｉＲＮＡ情報の次元数をより少ない次元数に次元圧縮してＱ値を出力するように学習された第１ニューラルネットワーク１１ａを備える。

【0049】

（ステップＳ２０１ａ） 情報提供装置１０は、端末装置２０からユーザのｍｉＲＮＡ情報と生化学データを受信する。情報出力部１２は、端末装置２０から受信したユーザのｍｉＲＮＡ情報と生化学データを第１ニューラルネットワーク１１ａへ入力する。

【0050】

（ステップＳ２０２ａ） ユーザのｍｉＲＮＡ情報と生化学データを第１ニューラルネットワーク１１ａへ入力した結果として第１ニューラルネットワーク１１ａからＱ値が出力される。

【0051】

（ステップＳ２０３ａ） 情報出力部１２は、第１ニューラルネットワーク１１ａから出力されたＱ値をｍｉＲＮＡスコアに変換する。

【0052】

情報提供装置１０は、第１ニューラルネットワーク１１ａから出力されたＱ値が変換されたユーザのｍｉＲＮＡスコアを端末装置２０へ送信する。端末装置２０は、情報提供装置１０から受信したユーザのｍｉＲＮＡスコアを記録し、ユーザによる情報閲覧操作に応じてユーザのｍｉＲＮＡスコアを表示画面に表示する。これにより、ユーザは、自分のｍｉＲＮＡスコアを端末装置２０により閲覧することができる。ｍｉＲＮＡスコアによって、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを簡潔に提示することができる。

【0053】

以上が第１実施形態に係る情報提供装置１０の実施例の説明である。

【0054】

上述した第１実施形態によれば、ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの状態を簡潔に提示することができるという効果が得られる。

【0055】

［第２実施形態］
図６は、第２実施形態に係る情報提供システムを示す概略図である。図６に示される情報提供システム１ｂは、情報提供装置１０ｂと端末装置２０とを備える。情報提供装置１０ｂと端末装置２０とは、通信によりオンラインで情報を送受してもよく、又は、オフラインで情報を入出力してもよい。以下、一例として、情報提供装置１０ｂと端末装置２０とは、通信によりオンラインで情報を送受するものとして説明する。情報提供装置１０ｂは、個人のｍｉＲＮＡ情報を利用して当該個人のｍｉＲＮＡスコアと当該個人に推奨する喫食情報とを提供するための装置として構成される。個人に推奨する喫食情報は、当該個人のｍｉＲＮＡプロファイルのバランスを改善させるための食事を示す情報である。

【0056】

端末装置２０は、ユーザのｍｉＲＮＡ情報等の情報を情報提供装置１０ｂへ送信する。情報提供装置１０ｂは、第１ニューラルネットワーク１１と第２ニューラルネットワーク１３と情報出力部１２ｂとを備える。情報提供装置１０ｂの情報出力部１２ｂは、端末装置２０から受信したユーザのｍｉＲＮＡ情報等の情報から、第１ニューラルネットワーク１１を使用して当該ユーザのｍｉＲＮＡスコア等の情報を出力する。なお、第２実施形態に係る第１ニューラルネットワーク１１は、上述した第１実施形態の実施例１に係る第１ニューラルネットワーク１１であってもよく、又は、上述した第１実施形態の実施例２に係る第１ニューラルネットワーク１１ａであってもよい。

【0057】

情報出力部１２ｂは、さらに、端末装置２０から受信したユーザのｍｉＲＮＡ情報等の情報から第１ニューラルネットワーク１１を使用して出力されたＱ値から、第２ニューラルネットワーク１３を使用して当該ユーザに推奨する喫食情報を出力する。情報提供装置１０ｂは、ユーザのｍｉＲＮＡスコアとユーザに推奨する喫食情報等の情報を端末装置２０へ送信する。

【0058】

情報提供装置１０ｂは、第１実施形態の情報提供装置１０と同様の構成であって、情報提供装置１０ｂの各部の機能は、情報提供装置１０ｂが備えるＣＰＵがコンピュータプログラムを実行することにより実現される。

【0059】

次に第２実施形態に係る情報提供装置１０ｂの実施例を、図７及び図８を参照して説明する。図７は、第２実施形態の情報提供装置１０ｂの実施例に係るニューラルネットワークの学習方法を示す図である。図８は、第２実施形態の情報提供装置１０ｂの実施例に係る情報提供方法を示す図である。

【0060】

＜学習段階＞
第２実施形態では、第１ニューラルネットワーク１１と第２ニューラルネットワーク１３の２つのニューラルネットワークの学習を行う。第１ニューラルネットワーク１１の学習方法は、上述した第１実施形態の実施例１（図２に示される第１ニューラルネットワーク１１の学習段階（Ｓ１００））又は実施例２（図４に示される第１ニューラルネットワーク１１ａの学習段階（Ｓ１００ａ））と同じであるので、その説明を省略する。

【0061】

図７を参照して、第２実施形態に係る第２ニューラルネットワーク１３の学習段階を説明する。この学習段階は、後述する情報提供段階で使用される第２ニューラルネットワーク１３の学習を行う段階である。第２ニューラルネットワーク１３の学習段階は、情報提供装置１０ｂにより実施されてもよく、又は、情報提供装置１０ｂとは異なるコンピュータにより実施されてもよい。

【0062】

図７において、学習段階（Ｓ１００ｂ）は、３つのステップＳ１０１ｂ、Ｓ１０２ｂ及びＳ１０３ｂを含む。学習段階（Ｓ１００ｂ）では、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とを第１ニューラルネットワーク１１へ入力した結果として第１ニューラルネットワーク１１から出力されたＱ値と、当該情報提供者の一定期間の喫食摂取情報とに基づいて理想喫食情報を出力するように、第２ニューラルネットワーク１３の学習を行う。
情報提供者の一定期間の喫食摂取情報は、情報提供者が一定期間に取った食事の情報である。なお、情報提供者が一定期間に取った食事に含まれる特定食品成分の情報を喫食摂取情報に含め、当該特定食品成分の情報を第２ニューラルネットワーク１３に学習させるようにしてもよい。特定食品成分は、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスを改善させる食品成分であってもよい。
理想喫食情報は、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスを改善させるための食事を示す情報である。

【0063】

（ステップＳ１０１ｂ） 第２ニューラルネットワーク１３に入力する入力情報として、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とを第１ニューラルネットワーク１１へ入力した結果として第１ニューラルネットワーク１１から出力されたＱ値と、当該情報提供者の一定期間の喫食摂取情報とを準備する。次いで、Ｑ値と情報提供者の一定期間の喫食摂取情報とを第２ニューラルネットワーク１３へ入力する。

【0064】

（ステップＳ１０２ｂ） Ｑ値と情報提供者の一定期間の喫食摂取情報とを第２ニューラルネットワーク１３へ入力した結果として第２ニューラルネットワーク１３から理想喫食情報が出力される。

【0065】

（ステップＳ１０３ｂ） 第２ニューラルネットワーク１３の学習を行う。ニューラルネットワーク学習方法として、例えば、強化学習を行ってもよい。強化学習は、教師あり学習のように正解データが不要であるので、第２ニューラルネットワーク１３の出力の理想喫食情報に対する正解データを実際に取得するのに長期間を要するものであっても、短期間で学習を行うことができる。

【0066】

＜情報提供段階＞
第２実施形態の情報提供段階では、上述した学習段階により学習済みの第１ニューラルネットワーク１１と第２ニューラルネットワーク１３とを使用して、ユーザのｍｉＲＮＡスコアとユーザに推奨する喫食情報とを提供する段階である。この情報提供段階では、情報提供装置１０ｂは、上述した学習段階により学習済みの第１ニューラルネットワーク１１と第２ニューラルネットワーク１３とを備える。つまり、情報提供装置１０ｂは、情報提供者のｍｉＲＮＡ属性と多次元のｍｉＲＮＡ情報とに基づいてｍｉＲＮＡ情報の次元数をより少ない次元数に次元圧縮してＱ値を出力するように学習された第１ニューラルネットワーク１１と、当該第１ニューラルネットワーク１１から出力されたＱ値と当該情報提供者の一定期間の喫食摂取情報とに基づいて理想喫食情報を出力するように学習された第２ニューラルネットワーク１３と、を備える。

【0067】

第１ニューラルネットワーク１１を使用してユーザのｍｉＲＮＡスコアを提供する方法は、上述した第１実施形態の実施例１（図３に示される第１ニューラルネットワーク１１による情報提供段階（Ｓ２００））又は実施例２（情報提供段階の例２−１若しくは例２−２）と同じであるので、その説明を省略する。

【0068】

図８を参照して、第２実施形態に係る第２ニューラルネットワーク１３による情報提供段階を説明する。図８において、情報提供段階（Ｓ２００ｂ）は、２つのステップＳ２０１ｂ及びＳ２０２ｂを含む。

【0069】

（ステップＳ２０１ｂ） 情報出力部１２は、上述した第１実施形態の実施例１の情報提供段階（図３のＳ２００）又は実施例２の情報提供段階（情報提供段階の例２−１若しくは例２−２）と同様にして第１ニューラルネットワーク１１又は１１ａから出力されたＱ値を、第２ニューラルネットワーク１３へ入力する。

【0070】

（ステップＳ２０２ｂ） Ｑ値を第２ニューラルネットワーク１３へ入力した結果として第２ニューラルネットワーク１３からユーザに推奨する喫食情報が出力される。情報提供装置１０は、上述した第１実施形態の実施例１の情報提供段階（図３のＳ２００）又は実施例２の情報提供段階（情報提供段階の例２−１若しくは例２−２）と同様にして第１ニューラルネットワーク１１又は１１ａから出力されたＱ値が変換されたユーザのｍｉＲＮＡスコアと、第２ニューラルネットワーク１３から出力されたユーザに推奨する喫食情報とを端末装置２０へ送信する。端末装置２０は、情報提供装置１０から受信したユーザのｍｉＲＮＡスコアとユーザに推奨する喫食情報とを記録し、ユーザによる情報閲覧操作に応じてユーザのｍｉＲＮＡスコアとユーザに推奨する喫食情報とを表示画面に表示する。これにより、ユーザは、自分のｍｉＲＮＡスコアと自分に推奨された喫食情報とを端末装置２０により閲覧することができる。ｍｉＲＮＡスコアによって、ｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの良し悪しを簡潔に提示することができる。また、ユーザに推奨された喫食情報によって、当該ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスを改善させるための食事を示す情報を提示することができる。

【0071】

以上が第２実施形態に係る情報提供装置１０ｂの実施例の説明である。

【0072】

上述した第２実施形態によれば、ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスの状態を簡潔に提示することができるという効果と、ユーザのｍｉＲＮＡプロファイルのバランスを改善させるための食事を示す情報を提示することができるという効果とが得られる。

【0073】

以上、実施形態を用いて本発明を説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲には限定されないことは言うまでもない。上記実施形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【符号の説明】

【0074】

１，１ｂ 情報提供システム
１０，１０ｂ 情報提供装置
１１，１１ａ 第１ニューラルネットワーク
１２，１２ｂ 情報出力部
１３ 第２ニューラルネットワーク
２０ 端末装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】