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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024080237
(43)【公開日】2024-06-13
(54)【発明の名称】予測システム、予測方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
A61B 10/00 20060101AFI20240606BHJP
G01N 33/74 20060101ALI20240606BHJP
【ＦＩ】
A61B10/00 305A
G01N33/74
【審査請求】未請求
【請求項の数】16
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022193263
(22)【出願日】2022-12-02
(71)【出願人】
【識別番号】000003193
【氏名又は名称】ＴＯＰＰＡＮホールディングス株式会社
(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】100139686
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 史朗
(74)【代理人】
【識別番号】100169764
【弁理士】
【氏名又は名称】清水 雄一郎
(74)【代理人】
【識別番号】100147267
【弁理士】
【氏名又は名称】大槻 真紀子
(72)【発明者】
【氏名】勝亦 優
(72)【発明者】
【氏名】宮田 健一
(72)【発明者】
【氏名】沼田 徳樹
【テーマコード（参考）】
2G045
【Ｆターム（参考）】
2G045AA27
2G045CA25
2G045CA26
2G045CB03
2G045CB07
2G045CB30
2G045DA24
2G045FA19
2G045HA08
2G045HA10
2G045HA12
2G045JA01
2G045JA07
(57)【要約】
【課題】排卵日の検査器具において専用の読取装置を用いることなく検査結果を定量化して排卵日を予測することが可能な予測システム、予測方法、及びプログラムを提供する。
【解決手段】検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得部と、取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定部と、推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測部と、を備える予測システム。
【選択図】図４
【解決手段】検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得部と、取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定部と、推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測部と、を備える予測システム。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得部と、
取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定部と、
推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測部と、
を備える予測システム。
取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定部と、
推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測部と、
を備える予測システム。
【請求項2】
前記予測部は、前記濃度から予測した前記排卵日に基づき、性交による妊娠率が高い期間をさらに予測する、
請求項１に記載の予測システム。
請求項１に記載の予測システム。
【請求項3】
前記領域には、前記濃度に応じた濃淡のラインが前記生体物質ごとに生じ、
前記推定部は、前記撮像画像が示す前記生体物質ごとの前記ラインの濃淡に基づき、前記生体物質ごとに前記濃度を推定する、
請求項１に記載の予測システム。
前記推定部は、前記撮像画像が示す前記生体物質ごとの前記ラインの濃淡に基づき、前記生体物質ごとに前記濃度を推定する、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項4】
前記推定部は、前記撮像画像が示す前記生体物質ごとの前記ラインの濃淡と前記生体物質の濃度との関係を学習した学習済みモデルを用いて、取得された前記撮像画像から前記生体物質ごとの前記濃度を推定する、
請求項３に記載の予測システム。
請求項３に記載の予測システム。
【請求項5】
前記予測部は、前記推定部によって推定された少なくとも２以上の前記濃度の経時変化に基づき、前記濃度から予測した前記排卵日が正しいか否かを判定する、
請求項１に記載の予測システム。
請求項１に記載の予測システム。
【請求項6】
前記予測部は、前記濃度の経時変化より前記濃度が増加傾向にある場合、前記濃度から予測した前記排卵日が正しいと判定する、
請求項５に記載の予測システム。
請求項５に記載の予測システム。
【請求項7】
前記検査対象者の基礎体温の経時変化を示す体温情報又は前記検査対象者の月経周期を示す月経情報に基づき、前記排卵日を予測する補助予測部、
をさらに備え、
前記予測部は、前記補助予測部によって予測される前記排卵日に基づき、前記濃度から予測した前記排卵日が正しいか否かを判定する、
請求項１に記載の予測システム。
をさらに備え、
前記予測部は、前記補助予測部によって予測される前記排卵日に基づき、前記濃度から予測した前記排卵日が正しいか否かを判定する、
請求項１に記載の予測システム。
【請求項8】
前記補助予測部は、前記検査対象者の体調を示す体調情報に基づき、前記月経情報が示す月経周期が正しいか否かを判定する、
請求項７に記載の予測システム。
請求項７に記載の予測システム。
【請求項9】
少なくとも２以上の前記生体物質のうち、少なくとも１つはエストロゲンもしくは前記エストロゲンの代謝物である、
請求項１に記載の予測システム。
請求項１に記載の予測システム。
【請求項10】
前記エストロゲンの代謝物は、エストロン－３－グルクロニドである、
請求項９に記載の予測システム。
請求項９に記載の予測システム。
【請求項11】
少なくとも２以上の前記生体物質のうち、少なくとも１つは黄体形成ホルモンである、
請求項１、請求項９、又は請求項１０のいずれか１項に記載の予測システム。
請求項１、請求項９、又は請求項１０のいずれか１項に記載の予測システム。
【請求項12】
前記予測部による前記検査対象者の排卵日の予測結果を、前記検査対象者以外の他者の端末に連携する情報連携部、
をさらに備える請求項１に記載の予測システム。
をさらに備える請求項１に記載の予測システム。
【請求項13】
前記情報連携部は、前記予測結果を、前記他者の端末にインストールされているカレンダー又は前記検査対象者とのコミュニケーションツールに連携する、
請求項１２に記載の予測システム。
請求項１２に記載の予測システム。
【請求項14】
前記他者は、前記検査対象者のパートナー又は医療機関である、
請求項１２又は請求項１３に記載の予測システム。
請求項１２又は請求項１３に記載の予測システム。
【請求項15】
取得部が、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得過程と、
推定部が、取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定過程と、
予測部が、推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測過程と、
を含む予測方法。
推定部が、取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定過程と、
予測部が、推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測過程と、
を含む予測方法。
【請求項16】
コンピュータを、
検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得手段と、
取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定手段と、
推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測手段と、
として機能させるためのプログラム。
検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得手段と、
取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定手段と、
推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測手段と、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、予測システム、予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、不妊治療に対する保険適用の範囲が拡大するなど、妊娠を望む人への手厚い補償が増えてきている。しかしながら、不妊治療に臨む場合、通院等により多くの時間を取られるなどの時間的な制限に加え、身体への負担等も大きく、未だ自然妊娠を望む人が多くいる。自然妊娠のための活動として、基礎体温や月経周期等の管理による排卵日の予測が主に行われている。しかしながら、基礎体温や月経周期等の管理だけから排卵日を正確に予測することは難しいとされている。そこで、より正確に排卵日を予測するための方法として、排卵検査薬（「排卵日予測検査薬」とも称される）の利用がある。
【0003】
排卵検査薬では、イムノクロマトグラフィー法（「イムノクロマト法」とも称される）が採用されており、検体との反応結果を示すラインの有無を確認することで検体に検査対象物（例えば黄体形成ホルモン（ＬＨ））が含まれるか否かを判定でき、ラインの濃淡を確認することで検査対象物の濃度を判定することができる。利用者は、検査器具からラインの有無とラインの濃淡を目視によって読み取ることで、排卵日を予測することができる。排卵は、卵子が成熟したころに黄体形成ホルモンが大量分泌されるＬＨサージが起こり、このＬＨサージが引き金となって約４０時間後に起こるとされている。このため、排卵検査薬の反応結果から排卵日を予測できる。
なお、検査対象物の濃度は、検査対象者の体質によって日常的に高い場合もあれば低い場合もあり、また、一時的に高い場合もあれば低い場合もあり、これらの濃度の違いが排卵日の予測精度に影響し得る。そこで、検査器具の示す反応結果から検査対象物の濃度を定量化した上で、排卵日を予測できることが好ましい。しかしながら、ラインの濃淡を目視で読み取ることで検査対象物の濃度を定量化することは困難であった。
なお、検査対象物の濃度は、検査対象者の体質によって日常的に高い場合もあれば低い場合もあり、また、一時的に高い場合もあれば低い場合もあり、これらの濃度の違いが排卵日の予測精度に影響し得る。そこで、検査器具の示す反応結果から検査対象物の濃度を定量化した上で、排卵日を予測できることが好ましい。しかしながら、ラインの濃淡を目視で読み取ることで検査対象物の濃度を定量化することは困難であった。
【0004】
そこで、検体に含まれる検査対象物の濃度を定量化するための技術が各種提案されている。例えば、下記特許文献１には、検査対象となる尿などの体液に対して検査対象物の濃度を読み取り可能とする信号を与える試験装置と、当該信号を読み取り可能な専用の読取装置を用いて、検査対象物の濃度を定量化する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】特開２０００－１２１６３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、検査器具に専用の読取装置が必要であった。このため、検査対象者は、製品ごとに読取装置を用意する必要がある上、読取装置に不具合などが生じた場合には新しく読取装置を用意する必要があり、汎用性のない読取装置を用いることがユーザビリティを低下させていた。
【0007】
上述の課題を鑑み、本発明の目的は、排卵日の検査器具において専用の読取装置を用いることなく検査結果を定量化して排卵日を予測することが可能な予測システム、予測方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上述の課題を解決するために、本発明の一態様に係る予測システムは、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得部と、取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定部と、推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測部と、を備える。
【0009】
本発明の一態様に係る予測方法は、取得部が、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得過程と、推定部が、取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定過程と、予測部が、推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測過程と、を含む。
【0010】
本発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータを、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、前記検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得手段と、取得された前記撮像画像に基づき、前記検査器具に供給された前記検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定手段と、推定された少なくとも２以上の前記濃度に基づき、前記検査対象者の排卵日を予測する予測手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【0011】
本発明によれば、排卵日の検査器具において専用の読取装置を用いることなく検査結果を定量化して排卵日を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】第１の実施形態に係る予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
【図2】第１の実施形態に係る検査器具の一例を示す図である。
【図3】第１の実施形態に係るユーザ端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図4】第１の実施形態に係る予測サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図5】第１の実施形態に係る検査対象物の濃度の経時変化の一例を示す図である。
【図6】第１の実施形態に係る本実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【図7】第２の実施形態に係る予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
【図8】第２の実施形態に係るユーザ端末の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図9】第２の実施形態に係る予測サーバの機能構成の一例を示すブロック図である。
【図10】第２の実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
【0014】
＜１．第１の実施形態＞
第１の実施形態では、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像から、検査器具に供給された検体に含まれる少なくとも２以上の検査対象物の濃度をそれぞれ推定し、推定された少なくとも２以上の濃度に基づき、検査対象者の排卵日を予測する例を一例として説明する。
第１の実施形態では、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具において、検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像から、検査器具に供給された検体に含まれる少なくとも２以上の検査対象物の濃度をそれぞれ推定し、推定された少なくとも２以上の濃度に基づき、検査対象者の排卵日を予測する例を一例として説明する。
【0015】
検査器具は、排卵日の予測のために検体に含まれている検査対象物を検査するための器具であり、例えば排卵検査薬（「排卵日予測検査薬」とも称される）である。
検体は、検査対象となる物体であり、検査対象者から採取された物体である。検体は、液体であることが望ましく、例えば、血液、血清、血漿、尿、唾液、間質液など、排卵日を予測する際の指標となる物質を含んだものである。
検査対象物は、検体に含まれる物質のうち検査対象となる物質であり、例えば生体物質である。生体物質は、例えば生体の内分泌系物質であるホルモンであり、具体的にはペプチドホルモン、アミノ酸誘導体ホルモン、ステロイドホルモン、及び各ホルモンの代謝物などがある。また、生体物質は、例えばホルモン及び神経伝達物質には分類できないホルモン様物質（ａｕｔａｃｏｉｄ）であってもよく、具体的にはプロスタグランジン（ＰＧ）及びその代謝物である。
検体は、検査対象となる物体であり、検査対象者から採取された物体である。検体は、液体であることが望ましく、例えば、血液、血清、血漿、尿、唾液、間質液など、排卵日を予測する際の指標となる物質を含んだものである。
検査対象物は、検体に含まれる物質のうち検査対象となる物質であり、例えば生体物質である。生体物質は、例えば生体の内分泌系物質であるホルモンであり、具体的にはペプチドホルモン、アミノ酸誘導体ホルモン、ステロイドホルモン、及び各ホルモンの代謝物などがある。また、生体物質は、例えばホルモン及び神経伝達物質には分類できないホルモン様物質（ａｕｔａｃｏｉｄ）であってもよく、具体的にはプロスタグランジン（ＰＧ）及びその代謝物である。
【0016】
ペプチドホルモンに分類されるホルモンには、黄体形成ホルモン（ＬＨ）がある。ＬＨは、排卵日の直前（例えば２日前）に濃度が上昇することが知られている。このため、検査対象となる少なくとも２以上の生体物質のうち、少なくとも１つをＬＨとし、ＬＨの濃度の上昇を検出することで、排卵日を精度高く予測することができる。検体が少なくとも血液（血清と血漿も含む）、唾液、又は尿である場合には、ＬＨを測定することができる。
【0017】
ステロイドホルモンに分類されるホルモンには、エストロゲンがある。エストロゲンは、さらにＥ１（エストロン）、Ｅ２（エストラジオール）、Ｅ３（エストリオール）に分類される。さらに、エストロゲンには代謝物がある。エストロゲンの代謝物の一例として、エストロン－３－グルクロニド（Ｅ３Ｇ）がある。Ｅ３Ｇは、Ｅ２に由来する代謝物である。Ｅ３Ｇは、排卵日の数日前（例えば５～６日前）から濃度が上昇することが知られている。このため、検査対象となる少なくとも２以上の生体物質のうち、少なくとも１つをＥ３Ｇとし、Ｅ３Ｇの代謝物の濃度の上昇を検出することで、ＬＨよりも早く排卵の兆候を掴むことができる。検体が少なくとも尿である場合には、Ｅ３Ｇを測定することができる。
【0018】
なお、Ｅ３Ｇの濃度が上昇したからといって、必ずしもその５～６日後に排卵が起こると断定できるわけではない。そこで、検査対象となる少なくとも２以上の生体物質に少なくともＬＨとＥ３Ｇを含めることで、Ｅ３Ｇの濃度の上昇によって排卵の兆候をより早く掴みつつ、ＬＨによって排卵日をより精度高く予測することができる。
【0019】
以下では、検体が尿であり、少なくとも２以上の生体物質がＬＨとＥ３Ｇの２種であり、検査器具にはＬＨの反応結果とＥ３Ｇの反応結果がそれぞれ呈出する２本のラインが備えられている例を一例として説明する。
以下、図１から図６を参照して、第１の実施形態について説明する。
以下、図１から図６を参照して、第１の実施形態について説明する。
【0020】
＜１－１．予測システムの概略構成＞
図１を参照して、第１の実施形態に係る予測システムの概略構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
図１に示す予測システム１は、検査対象者から検体が供給された検査器具の検査結果を示す撮像画像から、検体に含まれる検査対象物の濃度を推定し、推定した濃度から検査対象者の排卵日を予測するためのシステムである。
図１に示すように、予測システム１は、ユーザ端末１０と、予測サーバ２０と、検査器具３０とを備える。
図１を参照して、第１の実施形態に係る予測システムの概略構成について説明する。図１は、第１の実施形態に係る予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
図１に示す予測システム１は、検査対象者から検体が供給された検査器具の検査結果を示す撮像画像から、検体に含まれる検査対象物の濃度を推定し、推定した濃度から検査対象者の排卵日を予測するためのシステムである。
図１に示すように、予測システム１は、ユーザ端末１０と、予測サーバ２０と、検査器具３０とを備える。
【0021】
ユーザ端末１０と予測サーバ２０は、ネットワークＮＷを介して、通信可能に接続されている。ネットワークＮＷには、情報の授受を行うための構成として、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、電話網（携帯電話網、固定電話網等）、地域ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）網、インターネット等が適用される。
【0022】
（１）ユーザ端末１０
ユーザ端末１０は、検査器具３０を用いた検査を実施する者（ユーザ）が有する端末である。ユーザは、例えば、検査対象者（患者）自身である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末、又はＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
ユーザ端末１０は、検査器具３０を用いた検査を実施する者（ユーザ）が有する端末である。ユーザは、例えば、検査対象者（患者）自身である。ユーザ端末１０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末、又はＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などである。
【0023】
ユーザ端末１０には、ユーザによる検査器具３０を用いた排卵日の検査を支援するためのアプリケーション（以下、「検査支援アプリ」とも称される）によって、検査支援のための画面が表示される。ユーザは、検査支援アプリによってユーザ端末１０に表示される画面に従って、検査器具３０への検体の供給、ユーザ端末１０を用いた撮像画像の撮像、検査対象物の濃度の推定結果の確認、排卵日の予測結果の確認などを行う。
本実施形態では、検査支援アプリの機能は、Ｗｅｂシステム（即ちＷｅｂアプリ）によって提供される。このため、検査支援アプリはサーバ（例えば予測サーバ２０）で管理されており、その機能はＷｅｂブラウザを介して提供される。
本実施形態では、検査支援アプリの機能は、Ｗｅｂシステム（即ちＷｅｂアプリ）によって提供される。このため、検査支援アプリはサーバ（例えば予測サーバ２０）で管理されており、その機能はＷｅｂブラウザを介して提供される。
【0024】
（２）予測サーバ２０
予測サーバ２０は、ユーザ端末１０によって取得される情報に基づき、ユーザの排卵日を予測するための処理を行うサーバである。予測サーバ２０は、１つ又は複数のサーバ（例えば、クラウドサーバ）で構成される。
予測サーバ２０は、ユーザ端末１０によって取得される情報に基づき、ユーザの排卵日を予測するための処理を行うサーバである。予測サーバ２０は、１つ又は複数のサーバ（例えば、クラウドサーバ）で構成される。
【0025】
（３）検査器具３０
検査器具３０は、排卵検査薬の構成要素となる器具である。排卵検査薬は、ユーザから供給される検体に含まれる検査対象物を検査して、その検査結果からユーザの排卵日を予測するために用いられる。検査方法には、例えば、ラテラルフローアッセイ（ラテラルフロー法）、ＥＬＩＳＰＯＴ法など、排卵日を予測するために検査対象物の存在の有無を検査する方法がある。免疫アッセイが適用されるラテラルフローアッセイのことを、特に、イムノクロマトグラフィーと呼ぶことがある。
検査器具３０は、排卵検査薬の構成要素となる器具である。排卵検査薬は、ユーザから供給される検体に含まれる検査対象物を検査して、その検査結果からユーザの排卵日を予測するために用いられる。検査方法には、例えば、ラテラルフローアッセイ（ラテラルフロー法）、ＥＬＩＳＰＯＴ法など、排卵日を予測するために検査対象物の存在の有無を検査する方法がある。免疫アッセイが適用されるラテラルフローアッセイのことを、特に、イムノクロマトグラフィーと呼ぶことがある。
【0026】
ここで、図２を参照して、第１の実施形態に係る検査器具３０について説明する。図２は、第１の実施形態に係る検査器具３０の一例を示す図である。
図２に示すように、検査器具３０は、二次元コード３１０と、供給部３２０と、呈色部３３０とを備える。
図２に示すように、検査器具３０は、二次元コード３１０と、供給部３２０と、呈色部３３０とを備える。
【0027】
（３－１）二次元コード３１０
二次元コード３１０は、検査器具３０の個体識別情報が埋め込まれた二次元のコード画像である。二次元コード３１０は、読取用情報の一例である。読取用情報は、検査器具３０の筐体に付される。読取用情報は、検査器具３０の筐体に対して直接印刷されてもよいし、検査器具３０に貼付するシールなどに印刷されてもよい。
個体識別情報は、検査器具３０を一意に識別する情報であって、例えば、検査器具３０の製造メーカ名、ロット番号、及び製造番号、検査対象物などを示す情報である。
なお、検査器具３０においてその個体識別情報が何らかの方法で特定可能であればよく、例えば、個体識別情報が検査器具３０にそのまま印刷されている場合には二次元コード３１０は省略されてもよい。
二次元コード３１０は、検査器具３０の個体識別情報が埋め込まれた二次元のコード画像である。二次元コード３１０は、読取用情報の一例である。読取用情報は、検査器具３０の筐体に付される。読取用情報は、検査器具３０の筐体に対して直接印刷されてもよいし、検査器具３０に貼付するシールなどに印刷されてもよい。
個体識別情報は、検査器具３０を一意に識別する情報であって、例えば、検査器具３０の製造メーカ名、ロット番号、及び製造番号、検査対象物などを示す情報である。
なお、検査器具３０においてその個体識別情報が何らかの方法で特定可能であればよく、例えば、個体識別情報が検査器具３０にそのまま印刷されている場合には二次元コード３１０は省略されてもよい。
【0028】
（３－２）供給部３２０
供給部３２０は、検体が供給される領域である。供給部３２０は、検体供給窓３２１を備えており、検体供給窓３２１からは試験紙が露出している。例えば、ユーザは、検体供給窓３２１に対して尿をかけ、露出した試験紙に尿を染み込ませることで、供給部３２０に尿を供給することができる。試験紙の露出部分に染み込んだ尿は、毛細管現象によって試験紙内を流れていく。供給部３２０は、即ち採尿部でもある。
供給部３２０は、検体が供給される領域である。供給部３２０は、検体供給窓３２１を備えており、検体供給窓３２１からは試験紙が露出している。例えば、ユーザは、検体供給窓３２１に対して尿をかけ、露出した試験紙に尿を染み込ませることで、供給部３２０に尿を供給することができる。試験紙の露出部分に染み込んだ尿は、毛細管現象によって試験紙内を流れていく。供給部３２０は、即ち採尿部でもある。
【0029】
（３－３）呈色部３３０
呈色部３３０は、呈色反応の結果が表示される領域である。呈色反応は、検体に検査対象物が含まれていた場合に変色又は発色する化学反応である。呈色部３３０は、例えば、ＬＨライン３３１と、Ｅ３Ｇライン３３２とを備える。ＬＨライン３３１は、供給部３２０に供給された検体中に、標的とするＬＨが存在する場合に線が現れる領域である。Ｅ３Ｇライン３３２は、供給部３２０に供給された検体中に、標的とするＥ３Ｇが存在する場合に線が現れる領域である。即ち、呈色部３３０は、ユーザから供給された検体の反応結果を示している領域である。ＬＨライン３３１及びＥ３Ｇライン３３２は、検体に存在する標的とする検査対象物の濃度に応じて、線の濃淡が変化する。
呈色部３３０は、呈色反応の結果が表示される領域である。呈色反応は、検体に検査対象物が含まれていた場合に変色又は発色する化学反応である。呈色部３３０は、例えば、ＬＨライン３３１と、Ｅ３Ｇライン３３２とを備える。ＬＨライン３３１は、供給部３２０に供給された検体中に、標的とするＬＨが存在する場合に線が現れる領域である。Ｅ３Ｇライン３３２は、供給部３２０に供給された検体中に、標的とするＥ３Ｇが存在する場合に線が現れる領域である。即ち、呈色部３３０は、ユーザから供給された検体の反応結果を示している領域である。ＬＨライン３３１及びＥ３Ｇライン３３２は、検体に存在する標的とする検査対象物の濃度に応じて、線の濃淡が変化する。
【0030】
＜１－２．ユーザ端末の機能構成＞
以上、第１の実施形態に係る予測システム１の概略構成について説明した。続いて、図３を参照して、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明する。図３は、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、ユーザ端末１０は、通信部１１０と、入力部１２０と、撮像部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０と、出力部１６０とを備える。
以上、第１の実施形態に係る予測システム１の概略構成について説明した。続いて、図３を参照して、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明する。図３は、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図３に示すように、ユーザ端末１０は、通信部１１０と、入力部１２０と、撮像部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０と、出力部１６０とを備える。
【0031】
（１）通信部１１０
通信部１１０は、各種情報を送受信する機能を有する。通信部１１０は、予測サーバ２０と通信を行い、各種情報を送受信する。予測サーバ２０との通信において、通信部１１０は、例えば、撮像画像を送信し、排卵日の予測結果を受信する。
通信部１１０は、各種情報を送受信する機能を有する。通信部１１０は、予測サーバ２０と通信を行い、各種情報を送受信する。予測サーバ２０との通信において、通信部１１０は、例えば、撮像画像を送信し、排卵日の予測結果を受信する。
【0032】
（２）入力部１２０
入力部１２０は、ユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入力部１２０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える入力装置、例えばボタン、タッチパネル、マイクロフォン等によって構成される。
入力部１２０は、ユーザからの入力を受け付ける機能を有する。入力部１２０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える入力装置、例えばボタン、タッチパネル、マイクロフォン等によって構成される。
【0033】
（３）撮像部１３０
撮像部１３０は、撮像画像を撮像する機能を有する。撮像部１３０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備えるカメラによって構成される。
撮像部１３０は、撮像画像を撮像する機能を有する。撮像部１３０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備えるカメラによって構成される。
【0034】
（４）記憶部１４０
記憶部１４０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部１４０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
記憶部１４０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部１４０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ ｒｅａｄ／ｗｒｉｔｅ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
【0035】
（５）制御部１５０
制御部１５０は、ユーザ端末１０の動作全般を制御する機能を有する。制御部１５０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）にプログラムを実行させることによって実現される。
図３に示すように、制御部１５０は、操作受付部１５１と、撮像画像取得部１５２と、出力制御部１５３とを備える。
制御部１５０は、ユーザ端末１０の動作全般を制御する機能を有する。制御部１５０は、例えば、ユーザ端末１０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）にプログラムを実行させることによって実現される。
図３に示すように、制御部１５０は、操作受付部１５１と、撮像画像取得部１５２と、出力制御部１５３とを備える。
【0036】
（５－１）操作受付部１５１
操作受付部１５１は、入力部１２０に入力されたユーザの操作を受け付ける機能を有する。ユーザは、例えば、事前準備操作、撮像操作などを行う。
事前準備操作では、ユーザは、まず検査支援アプリを起動する。初回起動時の場合、ユーザは、個人情報や顔写真などの事前登録を行う。事前登録済みの場合、ユーザは、サインインを行う。サインイン後、ユーザは、検査の事前準備として、画面に表示される検査の流れを確認する。
操作受付部１５１は、入力部１２０に入力されたユーザの操作を受け付ける機能を有する。ユーザは、例えば、事前準備操作、撮像操作などを行う。
事前準備操作では、ユーザは、まず検査支援アプリを起動する。初回起動時の場合、ユーザは、個人情報や顔写真などの事前登録を行う。事前登録済みの場合、ユーザは、サインインを行う。サインイン後、ユーザは、検査の事前準備として、画面に表示される検査の流れを確認する。
【0037】
撮像操作では、ユーザは、検査器具３０を撮像するための操作を行う。具体的に、ユーザは、ユーザ端末１０の撮像部１３０を起動し、反応結果が示されている呈色部３３０が少なくとも含まれるように、検査器具３０を撮像する。なお、ユーザは、検査器具３０の供給部３２０に対して検体を供給してから規定反応時間が経過した後に、撮像操作を行うものとする。
【0038】
（５－２）撮像画像取得部１５２
撮像画像取得部１５２は、撮像画像を取得する機能を有する。例えば、撮像画像取得部１５２は、撮像部１３０によって撮像される撮像画像を取得する。撮像画像取得部１５２は、取得した撮像画像を通信部１１０から予測サーバ２０へ送信する。
撮像画像取得部１５２は、撮像画像を取得する機能を有する。例えば、撮像画像取得部１５２は、撮像部１３０によって撮像される撮像画像を取得する。撮像画像取得部１５２は、取得した撮像画像を通信部１１０から予測サーバ２０へ送信する。
【0039】
（５－３）出力制御部１５３
出力制御部１５３は、各種画面や情報の出力を制御する機能を有する。例えば、出力制御部１５３は、検査支援アプリの画面を出力部１６０に表示させる。また、出力制御部１５３は、通信部１１０が予測サーバ２０から受信する情報を出力部１６０に表示させる。通信部１１０が予測サーバ２０から受信する情報は、例えば、排卵日の予測結果である。
また、出力制御部１５３は、操作受付部１５１がユーザから受け付けた操作に応じて、操作ガイドなどを出力部１６０に表示させてもよい。
出力制御部１５３は、各種画面や情報の出力を制御する機能を有する。例えば、出力制御部１５３は、検査支援アプリの画面を出力部１６０に表示させる。また、出力制御部１５３は、通信部１１０が予測サーバ２０から受信する情報を出力部１６０に表示させる。通信部１１０が予測サーバ２０から受信する情報は、例えば、排卵日の予測結果である。
また、出力制御部１５３は、操作受付部１５１がユーザから受け付けた操作に応じて、操作ガイドなどを出力部１６０に表示させてもよい。
【0040】
（６）出力部１６０
出力部１６０は、各種情報を出力する機能を有する。出力部１６０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える出力装置、例えばディスプレイ装置やタッチスクリーン（タッチパネル）などの表示装置やスピーカなどの音声出力装置によって構成される。
出力部１６０は、各種情報を出力する機能を有する。出力部１６０は、ユーザ端末１０がハードウェアとして備える出力装置、例えばディスプレイ装置やタッチスクリーン（タッチパネル）などの表示装置やスピーカなどの音声出力装置によって構成される。
【0041】
＜１－３．予測サーバの機能構成＞
以上、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明した。続いて、図４及び図５を参照して、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の機能構成について説明する。図４は、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図４に示すように、予測サーバ２０は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを備える。
以上、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の機能構成について説明した。続いて、図４及び図５を参照して、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の機能構成について説明する。図４は、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の機能構成の一例を示すブロック図である。
図４に示すように、予測サーバ２０は、通信部２１０と、記憶部２２０と、制御部２３０とを備える。
【0042】
（１）通信部２１０
通信部２１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部２１０は、ユーザ端末１０と通信を行い、各種情報を送受信する。ユーザ端末１０との通信において、通信部２１０は、例えば、撮像画像を受信し、排卵日の予測結果を送信する。
通信部２１０は、各種情報を送受信する機能を有する。例えば、通信部２１０は、ユーザ端末１０と通信を行い、各種情報を送受信する。ユーザ端末１０との通信において、通信部２１０は、例えば、撮像画像を受信し、排卵日の予測結果を送信する。
【0043】
（２）記憶部２２０
記憶部２２０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部２２０は、予測サーバ２０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
図４に示すように、記憶部２２０は、推定モデル２２１と撮像画像ＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）２２２を記憶する。
記憶部２２０は、各種情報を記憶する機能を有する。記憶部２２０は、予測サーバ２０がハードウェアとして備える記憶媒体、例えば、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、又はこれらの記憶媒体の任意の組み合わせによって構成される。
図４に示すように、記憶部２２０は、推定モデル２２１と撮像画像ＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）２２２を記憶する。
【0044】
（２－１）推定モデル２２１
推定モデル２２１は、検体に含まれる検査対象物の濃度を推定するモデルである。例えば、推定モデル２２１は、撮像画像が示す生体物質ごとのラインの濃淡と生体物質の濃度との関係を学習したモデル（学習済みモデル）である。このため、推定モデル２２１は、撮像画像を入力として、生体物質の濃度を出力する。
一例として、推定モデル２２１は、撮像画像が示すＬＨライン３３１の濃淡と検体に存在するＬＨの濃度との関係と、同一の撮像画像が示すＥ３Ｇライン３３２の濃淡と検体に存在するＥ３Ｇの濃度との関係を学習した学習済みモデルである。このため、推定モデル２２１は、反応が完了した呈色部３３０が少なくとも撮像された撮像画像を入力として、ＬＨライン３３１の濃淡から推定したＬＨの濃度とＥ３Ｇライン３３２の濃淡から推定したＥ３Ｇの濃度を出力する。
推定モデル２２１は、検体に含まれる検査対象物の濃度を推定するモデルである。例えば、推定モデル２２１は、撮像画像が示す生体物質ごとのラインの濃淡と生体物質の濃度との関係を学習したモデル（学習済みモデル）である。このため、推定モデル２２１は、撮像画像を入力として、生体物質の濃度を出力する。
一例として、推定モデル２２１は、撮像画像が示すＬＨライン３３１の濃淡と検体に存在するＬＨの濃度との関係と、同一の撮像画像が示すＥ３Ｇライン３３２の濃淡と検体に存在するＥ３Ｇの濃度との関係を学習した学習済みモデルである。このため、推定モデル２２１は、反応が完了した呈色部３３０が少なくとも撮像された撮像画像を入力として、ＬＨライン３３１の濃淡から推定したＬＨの濃度とＥ３Ｇライン３３２の濃淡から推定したＥ３Ｇの濃度を出力する。
【0045】
（２－２）撮像画像ＤＢ２２２
撮像画像ＤＢ２２２は、ユーザ端末１０から受信する撮像画像を管理するデータベースである。
撮像画像ＤＢ２２２は、ユーザ端末１０から受信する撮像画像を管理するデータベースである。
【0046】
（３）制御部２３０
制御部２３０は、予測サーバ２０の動作全般を制御する機能を有する。制御部２３０は、例えば、予測サーバ２０がハードウェアとして備えるＣＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。
図４に示すように、制御部２３０は、取得部２３１と、推定部２３２と、予測部２３３と、情報連携部２３４とを備える。
制御部２３０は、予測サーバ２０の動作全般を制御する機能を有する。制御部２３０は、例えば、予測サーバ２０がハードウェアとして備えるＣＰＵにプログラムを実行させることによって実現される。
図４に示すように、制御部２３０は、取得部２３１と、推定部２３２と、予測部２３３と、情報連携部２３４とを備える。
【0047】
（３－１）取得部２３１
取得部２３１は、撮像画像を取得する機能を有する。例えば、取得部２３１は、通信部２１０がユーザ端末１０から受信する、検査器具３０の呈色部３３０が少なくとも撮像された撮像画像を取得する。なお、当該撮像画像は、検査器具３０の供給部３２０に対して検体が供給されてから規定反応時間が経過した後に撮像された画像である。
取得部２３１は、撮像画像を取得する機能を有する。例えば、取得部２３１は、通信部２１０がユーザ端末１０から受信する、検査器具３０の呈色部３３０が少なくとも撮像された撮像画像を取得する。なお、当該撮像画像は、検査器具３０の供給部３２０に対して検体が供給されてから規定反応時間が経過した後に撮像された画像である。
【0048】
（３－２）推定部２３２
推定部２３２は、検査対象物の濃度を推定する機能を有する。例えば、推定部２３２は、取得部２３１によって取得された撮像画像に基づき、検査器具３０に供給された検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する。取得部２３１によって取得された撮像画像には、濃度に応じた濃淡のラインが生体物質ごとに生じる領域（呈色部３３０）が少なくとも示されている。推定部２３２は、当該撮像画像が示す生体物質ごとのラインの濃淡に基づき、生体物質ごとに濃度を推定する。
推定部２３２は、検査対象物の濃度を推定する機能を有する。例えば、推定部２３２は、取得部２３１によって取得された撮像画像に基づき、検査器具３０に供給された検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する。取得部２３１によって取得された撮像画像には、濃度に応じた濃淡のラインが生体物質ごとに生じる領域（呈色部３３０）が少なくとも示されている。推定部２３２は、当該撮像画像が示す生体物質ごとのラインの濃淡に基づき、生体物質ごとに濃度を推定する。
【0049】
推定部２３２は、例えば記憶部２２０に記憶されている推定モデル２２１を用いて、取得部２３１によって取得された撮像画像から生体物質ごとの濃度を推定する。具体的に、推定部２３２は、推定モデル２２１に対して撮像画像を入力し、推定モデル２２１から出力される生体物質の濃度を推定結果として取得する。一例として、推定部２３２は、推定モデル２２１に対してＬＨライン３３１とＥ３Ｇライン３３２とが撮像された撮像画像を入力し、推定モデル２２１から出力されるＬＨの濃度とＥ３Ｇの濃度を推定結果として取得する。
このようにして、推定部２３２は、撮像画像からＬＨの濃度とＥ３Ｇの濃度を推定することができる。即ち、推定部２３２は、撮像画像から検査対象物の濃度を定量化することができる。
このようにして、推定部２３２は、撮像画像からＬＨの濃度とＥ３Ｇの濃度を推定することができる。即ち、推定部２３２は、撮像画像から検査対象物の濃度を定量化することができる。
【0050】
（３－３）予測部２３３
予測部２３３は、ユーザの排卵日を予測する機能を有する。予測部２３３は、推定部２３２によって推定された少なくとも２以上の検査対象物の濃度に基づき、ユーザの排卵日を予測する。例えば、予測部２３３は、推定部２３２によって推定された各濃度と予め設定された基準値との比較に基づき、排卵日を予測する。基準値は、例えば、濃度を所定の間隔で区切った範囲で示される。濃度の各範囲には排卵日予測のための情報が対応付けられている。排卵日予測のための情報は、例えば排卵が起こるまでの時間である。
予測部２３３は、ユーザの排卵日を予測する機能を有する。予測部２３３は、推定部２３２によって推定された少なくとも２以上の検査対象物の濃度に基づき、ユーザの排卵日を予測する。例えば、予測部２３３は、推定部２３２によって推定された各濃度と予め設定された基準値との比較に基づき、排卵日を予測する。基準値は、例えば、濃度を所定の間隔で区切った範囲で示される。濃度の各範囲には排卵日予測のための情報が対応付けられている。排卵日予測のための情報は、例えば排卵が起こるまでの時間である。
【0051】
なお、排卵日予測のための情報は、各濃度の範囲のうち、陽性とする範囲（陽性範囲）のみに対応付けられ、陰性とする範囲（陰性範囲）には対応づけられなくてもよい。陽性範囲は、例えば、濃度が増加傾向にあり数日以内に排卵が起こるとされる範囲である。ＬＨの場合の陽性範囲は、例えば、ＬＨサージが開始するとされる濃度以上の範囲である。陰性範囲は、例えば、濃度が増加傾向になく数日以内に排卵が起こらないとされる範囲である。この場合、予測部２３３は、推定部２３２によって推定された各濃度が陽性範囲である場合には排卵日を予測し、陰性範囲である場合には排卵日を予測せず陰性であることを出力する。
【0052】
一例として、尿中のＬＨの濃度が２０～４０ｍＩＵ／ｍＬである範囲が陽性範囲として設定され、当該陽性範囲に対して排卵が起こるまでの時間として約４０時間が対応付けられているとする。この場合、予測部２３３は、推定部２３２によって推定されたＬＨの濃度が２０～４０ｍＩＵ／ｍＬの範囲内であれば、約４０時間後を排卵日として予測する。
また、Ｅ３Ｇの濃度が１０～２０ｎｇ／ｍＬである範囲が陽性範囲として設定され、当該陽性範囲に対して排卵が起こるまでの時間として約１４４時間が対応付けられているとする。この場合、予測部２３３は、推定部２３２によって推定されたＥ３Ｇの濃度が１０～２０ｎｇ／ｍＬの範囲内であれば、約１４４時間後を排卵日として予測する。
また、Ｅ３Ｇの濃度が１０～２０ｎｇ／ｍＬである範囲が陽性範囲として設定され、当該陽性範囲に対して排卵が起こるまでの時間として約１４４時間が対応付けられているとする。この場合、予測部２３３は、推定部２３２によって推定されたＥ３Ｇの濃度が１０～２０ｎｇ／ｍＬの範囲内であれば、約１４４時間後を排卵日として予測する。
【0053】
なお、ＬＨやＥ３Ｇなどの生体物質の濃度には個人差があり、ユーザの体調や月経周期の乱れなどによっても変化し得る。この場合、推定された濃度と予め設定された基準値とを単に比較するだけでは、予測した排卵日が正確でない場合がある。
例えば、ＬＨやＥ３Ｇの濃度が日常的に高いユーザの場合、実際には排卵日が近くないにも関わらず、各濃度が高いために陽性範囲に当てはまることがある。この場合、実際には陰性であるにも関わらず、誤って陽性として排卵日が予測されてしまう。一時的に濃度が高くなったタイミングと検査のタイミングとが偶然にも重なった場合も同様である。一方、ＬＨやＥ３Ｇの濃度が日常的に低いユーザの場合、実際には排卵日が近いにも関わらず、各濃度が低いために陽性範囲に当てはまらないことがある。この場合、実際には陽性であるにも関わらず、誤って陰性として排卵日が予測されない。
例えば、ＬＨやＥ３Ｇの濃度が日常的に高いユーザの場合、実際には排卵日が近くないにも関わらず、各濃度が高いために陽性範囲に当てはまることがある。この場合、実際には陰性であるにも関わらず、誤って陽性として排卵日が予測されてしまう。一時的に濃度が高くなったタイミングと検査のタイミングとが偶然にも重なった場合も同様である。一方、ＬＨやＥ３Ｇの濃度が日常的に低いユーザの場合、実際には排卵日が近いにも関わらず、各濃度が低いために陽性範囲に当てはまらないことがある。この場合、実際には陽性であるにも関わらず、誤って陰性として排卵日が予測されない。
【0054】
しかしながら、ＬＨやＥ３Ｇの濃度の個人差の有無に関わらず、排卵の予兆がある場合にはＬＨやＥ３Ｇの濃度に増加傾向があることが知られている。一般に、ユーザは、基礎体温や月経周期から予測される排卵日のおよそ１７日前から、１日に１回又は２回の検査を行う。このため、各検査における推定部２３２による各濃度の推定結果を記録しておくことで、各濃度の経時変化を確認することができる。この経時変化より、各濃度に増加傾向があるか否かを判定することもできる。
【0055】
そこで、予測部２３３は、推定部２３２によって推定された少なくとも２以上の生体物質の濃度の経時変化に基づき、濃度から予測した排卵日が正しいか否かを判定する。濃度の経時変化より濃度が増加傾向にある場合、予測部２３３は、濃度から予測した排卵日が正しいと判定する。一方、濃度の経時変化より濃度が増加傾向にない場合、予測部２３３は、濃度から予測した排卵日が正しくない、即ち陽性ではなく陰性であると判定する。
これにより、予測部２３３は、より精度高く排卵日を予測することができる。
これにより、予測部２３３は、より精度高く排卵日を予測することができる。
【0056】
ここで、図５を参照して、検査対象物の濃度の経時変化について説明する。図５は、第１の実施形態に係る検査対象物の濃度の経時変化の一例を示す図である。図５に示すグラフにおいて、縦軸はＬＨの濃度（ｍＩＵ／ｍＬ）及びＥ３Ｇの濃度（ｎｇ／ｍＬ）を示し、横軸は月経周期を示している。また、グラフＬ１はＥ３Ｇの濃度の経時変化を示し、グラフＬ２はＬＨの濃度の経時変化を示している。
【0057】
図５に示すように、Ｅ３Ｇの濃度はタイミングＴ１から増加傾向にあり、ＬＨの濃度はタイミングＴ２から増加傾向にある。また、Ｅ３Ｇの濃度とＬＨの濃度は、共に排卵日よりも前にピークに達し、減少傾向に転じる。
市販されている排卵検査薬では、陽性と検出されるＬＨの濃度は製品によって異なっており、およそ２０～４０ｍＩＵ／ｍＬの範囲で陽性と検出されるように検出感度が設定されている。例えば、ユーザが、ＬＨ濃度の検出感度が３０ｍＩＵ／ｍＬに設定され、排卵日の１日前を予測可能な市販の排卵検査薬を用いて検査を行うとする。図５に示す経時変化では、タイミングＴ３でＬＨ濃度が３０ｍＩＵ／ｍＬに達している。よって、当該市販の排卵検査薬を用いた場合、図５に示すタイミングＴ３が排卵日の約１日前と予測される。
これに対して、ユーザが、第１の実施形態に係る予測システム１を用いて検査を行うとする。図５に示す経時変化では、タイミングＴ３よりも前のタイミングＴ１からＥ３Ｇの濃度が増加傾向にあり、タイミングＴ２からＥ３Ｇの濃度とＬＨの濃度が共に増加傾向にあることが分かる。よって、予測システム１を用いた場合、タイミングＴ２以降でタイミングＴ３よりも前に排卵日を予測することができる。
市販されている排卵検査薬では、陽性と検出されるＬＨの濃度は製品によって異なっており、およそ２０～４０ｍＩＵ／ｍＬの範囲で陽性と検出されるように検出感度が設定されている。例えば、ユーザが、ＬＨ濃度の検出感度が３０ｍＩＵ／ｍＬに設定され、排卵日の１日前を予測可能な市販の排卵検査薬を用いて検査を行うとする。図５に示す経時変化では、タイミングＴ３でＬＨ濃度が３０ｍＩＵ／ｍＬに達している。よって、当該市販の排卵検査薬を用いた場合、図５に示すタイミングＴ３が排卵日の約１日前と予測される。
これに対して、ユーザが、第１の実施形態に係る予測システム１を用いて検査を行うとする。図５に示す経時変化では、タイミングＴ３よりも前のタイミングＴ１からＥ３Ｇの濃度が増加傾向にあり、タイミングＴ２からＥ３Ｇの濃度とＬＨの濃度が共に増加傾向にあることが分かる。よって、予測システム１を用いた場合、タイミングＴ２以降でタイミングＴ３よりも前に排卵日を予測することができる。
【0058】
さらに、予測部２３３は、推定部２３２によって推定された濃度から予測した排卵日に基づき、性交による妊娠率が高い期間を予測する。一般に、排卵日の２日前から排卵日の当日までの３日間が妊娠しやすい時期と言われており、中でも排卵日の１日前が最も妊娠しやすいと言われている。そこで、予測部２３３は、予測した排卵日の３日前から排卵日の翌日までの５日間を妊娠率が高い期間と予測する。さらに、予測部２３３は、予測した排卵日の１日前を妊娠率が最も高い日として予測してもよい。
【0059】
なお、一般的な排卵検査薬の場合、排卵日を約１日前に予測することができる。しかしながら、検査のタイミングによっては、受精可能な時間に間に合うように性交を行えない場合がある。このため、排卵日をより早いタイミング（例えば数日前）で知れることが望まれている。第１の実施形態に係る予測システム１では、排卵日の数日前まで対応した基準値を予め用意しておくことで、排卵日を数日前に予測することが可能である。
【0060】
（３－４）情報連携部２３４
情報連携部２３４は、各種の情報を他の端末へ連携する機能を有する。例えば、情報連携部２３４は、予測部２３３による予測結果を、通信部２１０から送信し、ユーザ端末１０に連携する。
情報連携部２３４は、各種の情報を他の端末へ連携する機能を有する。例えば、情報連携部２３４は、予測部２３３による予測結果を、通信部２１０から送信し、ユーザ端末１０に連携する。
【0061】
＜１－４．処理の流れ＞
以上、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の機能構成について説明した。続いて、図６を参照して、第１の実施形態に係る処理の流れについて説明する。図６は、第１の実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
以上、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の機能構成について説明した。続いて、図６を参照して、第１の実施形態に係る処理の流れについて説明する。図６は、第１の実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【0062】
図６に示すように、まず、ユーザは、ユーザ端末１０に対して、事前準備操作を行う（ステップＳ１０１）。
事前準備操作後、ユーザは、検査器具３０の供給部３２０に対して自身の尿をかけて採尿する（ステップＳ１０２）。
採尿後、ユーザは、検査器具３０の呈色部３３０の反応が完了するまで待機する（ステップＳ１０３）。
待機後、ユーザは、ユーザ端末１０に対して撮像操作を行う（ステップＳ１０４）。
事前準備操作後、ユーザは、検査器具３０の供給部３２０に対して自身の尿をかけて採尿する（ステップＳ１０２）。
採尿後、ユーザは、検査器具３０の呈色部３３０の反応が完了するまで待機する（ステップＳ１０３）。
待機後、ユーザは、ユーザ端末１０に対して撮像操作を行う（ステップＳ１０４）。
【0063】
ユーザ端末１０の撮像部１３０は、操作受付部１５１がユーザから撮像操作を受け付けると、ユーザの操作に応じて少なくとも検査器具３０の呈色部３３０を撮像する（ステップＳ１０５）。
撮像画像取得部１５２は、撮像部１３０によって撮像された撮像画像を取得し、通信部１１０から予測サーバ２０へ撮像画像を送信する（ステップＳ１０６）。
撮像画像取得部１５２は、撮像部１３０によって撮像された撮像画像を取得し、通信部１１０から予測サーバ２０へ撮像画像を送信する（ステップＳ１０６）。
【0064】
予測サーバ２０の取得部２３１は、通信部２１０がユーザ端末１０から受信した撮像画像を取得する（ステップＳ１０７）。
次いで、推定部２３２は、取得部２３１が取得した撮像画像から、ＬＨ濃度及びＥ３Ｇ濃度を推定する（ステップＳ１０８）。
次いで、予測部２３３は、推定部２３２によって推定された各濃度に基づき排卵日を予測し、予測した排卵日から性交による妊娠率が高い期間（性交期間）をさらに予測する（ステップＳ１０９）。
予測後、情報連携部２３４は、通信部２１０からユーザ端末１０へ予測結果を送信する（ステップＳ１１０）。
次いで、推定部２３２は、取得部２３１が取得した撮像画像から、ＬＨ濃度及びＥ３Ｇ濃度を推定する（ステップＳ１０８）。
次いで、予測部２３３は、推定部２３２によって推定された各濃度に基づき排卵日を予測し、予測した排卵日から性交による妊娠率が高い期間（性交期間）をさらに予測する（ステップＳ１０９）。
予測後、情報連携部２３４は、通信部２１０からユーザ端末１０へ予測結果を送信する（ステップＳ１１０）。
【0065】
ユーザ端末１０の出力制御部１５３は、通信部１１０が予測サーバ２０から受信した予測結果を出力部１６０に表示する（ステップＳ１１１）。
ユーザは、ユーザ端末１０に表示された予測結果を確認する（ステップＳ１１２）。
ユーザは、ユーザ端末１０に表示された予測結果を確認する（ステップＳ１１２）。
【0066】
以上説明したように、第１の実施形態に係る予測システム１は、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具３０において、検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得部２３１と、取得された撮像画像に基づき、検査器具３０に供給された検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定部２３２と、推定された少なくとも２以上の濃度に基づき、検査対象者の排卵日を予測する予測部２３３と、を備える。
【0067】
かかる構成により、第１の実施形態に係る予測システム１は、スマートフォンなどの汎用性のある端末を用いて撮像された撮像画像から、検査対象物の濃度を推定（即ち検査結果の定量化）して、排卵日を予測することができる。これにより、検査対象者は、検査器具３０に専用の装置を用意する必要がなく、身近にあるスマートフォンなどの端末を用いて容易に排卵日を検査することができる。
よって、第１の実施形態に係る予測システム１は、排卵日の検査器具３０において専用の読取装置を用いることなく検査結果を定量化して排卵日を予測することを可能とする。これにより、検査対象者のユーザビリティを向上することもできる。
よって、第１の実施形態に係る予測システム１は、排卵日の検査器具３０において専用の読取装置を用いることなく検査結果を定量化して排卵日を予測することを可能とする。これにより、検査対象者のユーザビリティを向上することもできる。
【0068】
＜２．第２の実施形態＞
以上、第１の実施形態について説明した。続いて、図７から図１０を参照して、第２の実施形態について説明する。
上述した第１の実施形態では、予測サーバが、ユーザ端末から撮像画像のみを受信し、撮像画像のみから排卵日と性交期間を予測する例について説明したが、かかる例に限定されない。第２の実施形態では、予測サーバが、ユーザ端末からユーザの排卵日を補助的に予測するための情報である補助予測情報も受信し、撮像画像と補助予測情報から排卵日と性交期間を予測する例について説明する。また、第２の実施形態では、予測サーバが予測結果をユーザ端末以外の他者端末にも連携する例についても説明する。
なお、以下では、第１の実施形態における説明と重複する説明については、適宜省略する。
以上、第１の実施形態について説明した。続いて、図７から図１０を参照して、第２の実施形態について説明する。
上述した第１の実施形態では、予測サーバが、ユーザ端末から撮像画像のみを受信し、撮像画像のみから排卵日と性交期間を予測する例について説明したが、かかる例に限定されない。第２の実施形態では、予測サーバが、ユーザ端末からユーザの排卵日を補助的に予測するための情報である補助予測情報も受信し、撮像画像と補助予測情報から排卵日と性交期間を予測する例について説明する。また、第２の実施形態では、予測サーバが予測結果をユーザ端末以外の他者端末にも連携する例についても説明する。
なお、以下では、第１の実施形態における説明と重複する説明については、適宜省略する。
【0069】
＜２－１．予測システムの概略構成＞
図７を参照して、第２の実施形態に係る予測システムの概略構成について説明する。図７は、第２の実施形態に係る予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
図７に示すように、第２の実施形態に係る予測システム１ａは、ユーザ端末１０ａと、予測サーバ２０ａと、検査器具３０と、他者端末４０とを備える。
図７を参照して、第２の実施形態に係る予測システムの概略構成について説明する。図７は、第２の実施形態に係る予測システムの概略構成の一例を示すブロック図である。
図７に示すように、第２の実施形態に係る予測システム１ａは、ユーザ端末１０ａと、予測サーバ２０ａと、検査器具３０と、他者端末４０とを備える。
【0070】
予測サーバ２０ａは、ネットワークＮＷを介して、ユーザ端末１０ａだけでなく、他者端末４０とも通信可能に接続されている。
【0071】
（１）ユーザ端末１０ａ
第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの概略は、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の概略と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの概略は、第１の実施形態に係るユーザ端末１０の概略と同様であるため、その説明を省略する。
【0072】
（２）予測サーバ２０ａ
第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの概略は、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の概略と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの概略は、第１の実施形態に係る予測サーバ２０の概略と同様であるため、その説明を省略する。
【0073】
（３）検査器具３０
第２の実施形態に係る検査器具３０の概略は、第１の実施形態に係る検査器具３０の概略と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る検査器具３０の概略は、第１の実施形態に係る検査器具３０の概略と同様であるため、その説明を省略する。
【0074】
（４）他者端末４０
他者端末４０は、検査器具３０を用いた検査を実施する者（ユーザ）以外の者（他者）が有する端末である。他者は、例えば、検査対象者のパートナー又は医療機関などである。他者端末４０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末、又はＰＣなどである。
他者端末４０は、検査器具３０を用いた検査を実施する者（ユーザ）以外の者（他者）が有する端末である。他者は、例えば、検査対象者のパートナー又は医療機関などである。他者端末４０は、例えば、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末、又はＰＣなどである。
【0075】
＜２－２．ユーザ端末の機能構成＞
以上、第２の実施形態に係る予測システム１ａの概略構成について説明した。続いて、図８を参照して、第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの機能構成について説明する。図８は、第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの機能構成の一例を示すブロック図である。
図８に示すように、ユーザ端末１０ａは、通信部１１０ａと、入力部１２０と、撮像部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０ａと、出力部１６０とを備える。
以上、第２の実施形態に係る予測システム１ａの概略構成について説明した。続いて、図８を参照して、第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの機能構成について説明する。図８は、第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの機能構成の一例を示すブロック図である。
図８に示すように、ユーザ端末１０ａは、通信部１１０ａと、入力部１２０と、撮像部１３０と、記憶部１４０と、制御部１５０ａと、出力部１６０とを備える。
【0076】
（１）通信部１１０ａ
通信部１１０ａは、第１の実施形態に係る通信部１１０と同様に、予測サーバ２０ａとの通信において、撮像画像を送信し、排卵日の予測結果を受信する。さらに、通信部１１０ａは、補助予測情報を送信する。
補助予測情報は、ユーザの排卵日を補助的に予測するための情報である。例えば、予測情報は、体温情報、月経情報、体調情報、及び履歴情報である。体温情報は、ユーザの基礎体温の経時変化を示す情報である。月経情報は、ユーザの月経周期を示す情報である。体調情報は、ユーザの体調を示す情報である。履歴情報は、検査履歴を示す情報であり、例えば過去に推定された生体物質の濃度や予測された排卵日などの情報である。履歴情報における過去は、例えば、排卵日を予測する月を当月とした場合の先月と先々月である。
通信部１１０ａは、第１の実施形態に係る通信部１１０と同様に、予測サーバ２０ａとの通信において、撮像画像を送信し、排卵日の予測結果を受信する。さらに、通信部１１０ａは、補助予測情報を送信する。
補助予測情報は、ユーザの排卵日を補助的に予測するための情報である。例えば、予測情報は、体温情報、月経情報、体調情報、及び履歴情報である。体温情報は、ユーザの基礎体温の経時変化を示す情報である。月経情報は、ユーザの月経周期を示す情報である。体調情報は、ユーザの体調を示す情報である。履歴情報は、検査履歴を示す情報であり、例えば過去に推定された生体物質の濃度や予測された排卵日などの情報である。履歴情報における過去は、例えば、排卵日を予測する月を当月とした場合の先月と先々月である。
【0077】
（２）入力部１２０
第２の実施形態に係る入力部１２０の機能は、第１の実施形態に係る入力部１２０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る入力部１２０の機能は、第１の実施形態に係る入力部１２０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
【0078】
（３）撮像部１３０
第２の実施形態に係る撮像部１３０の機能は、第１の実施形態に係る撮像部１３０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る撮像部１３０の機能は、第１の実施形態に係る撮像部１３０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
【0079】
（４）記憶部１４０
第２の実施形態に係る記憶部１４０の機能は、第１の実施形態に係る記憶部１４０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る記憶部１４０の機能は、第１の実施形態に係る記憶部１４０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
【0080】
（５）制御部１５０ａ
第２の実施形態に係る制御部１５０ａは、図８に示すように、操作受付部１５１ａと、撮像画像取得部１５２と、出力制御部１５３と、補助予測情報取得部１５４とを備える。
第２の実施形態に係る制御部１５０ａは、図８に示すように、操作受付部１５１ａと、撮像画像取得部１５２と、出力制御部１５３と、補助予測情報取得部１５４とを備える。
【0081】
（５－１）操作受付部１５１ａ
操作受付部１５１ａは、第１の実施形態に係る操作受付部１５１と同様に、ユーザによる事前準備操作と撮像操作を受け付け、さらに補助予測情報入力操作も受け付ける。
補助予測情報入力操作では、ユーザは、体温情報、月経情報、及び体調情報の入力を行う。
操作受付部１５１ａは、第１の実施形態に係る操作受付部１５１と同様に、ユーザによる事前準備操作と撮像操作を受け付け、さらに補助予測情報入力操作も受け付ける。
補助予測情報入力操作では、ユーザは、体温情報、月経情報、及び体調情報の入力を行う。
【0082】
（５－２）撮像画像取得部１５２
第２の実施形態に係る撮像画像取得部１５２の機能は、第１の実施形態に係る撮像画像取得部１５２の機能と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る撮像画像取得部１５２の機能は、第１の実施形態に係る撮像画像取得部１５２の機能と同様であるため、その説明を省略する。
【0083】
（５－３）出力制御部１５３
第２の実施形態に係る出力制御部１５３の機能は、第１の実施形態に係る出力制御部１５３の機能と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る出力制御部１５３の機能は、第１の実施形態に係る出力制御部１５３の機能と同様であるため、その説明を省略する。
【0084】
（５－４）補助予測情報取得部１５４
補助予測情報取得部１５４は、補助予測情報を取得する機能を有する。例えば、補助予測情報取得部１５４は、補助予測情報入力操作によって入力される補助予測情報を取得する。補助予測情報取得部１５４は、取得した補助予測情報を通信部１１０ａから予測サーバ２０ａへ送信する。
補助予測情報取得部１５４は、補助予測情報を取得する機能を有する。例えば、補助予測情報取得部１５４は、補助予測情報入力操作によって入力される補助予測情報を取得する。補助予測情報取得部１５４は、取得した補助予測情報を通信部１１０ａから予測サーバ２０ａへ送信する。
【0085】
（６）出力部１６０
第２の実施形態に係る出力部１６０の機能は、第１の実施形態に係る出力部１６０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る出力部１６０の機能は、第１の実施形態に係る出力部１６０の機能と同様であるため、その説明を省略する。
【0086】
＜２－３．予測サーバの機能構成＞
以上、第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの機能構成について説明した。続いて、図９を参照して、第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの機能構成について説明する。図９は、第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの機能構成の一例を示すブロック図である。
図９に示すように、予測サーバ２０ａは、通信部２１０ａと、記憶部２２０ａと、制御部２３０ａとを備える。
以上、第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａの機能構成について説明した。続いて、図９を参照して、第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの機能構成について説明する。図９は、第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの機能構成の一例を示すブロック図である。
図９に示すように、予測サーバ２０ａは、通信部２１０ａと、記憶部２２０ａと、制御部２３０ａとを備える。
【0087】
（１）通信部２１０ａ
通信部２１０ａは、第１の実施形態に係る通信部２１０と同様に、予測サーバ２０ａとの通信において、撮像画像を受信し、排卵日の予測結果を送信する。さらに、通信部２１０ａは、補助予測情報を受信する。
通信部２１０ａは、第１の実施形態に係る通信部２１０と同様に、予測サーバ２０ａとの通信において、撮像画像を受信し、排卵日の予測結果を送信する。さらに、通信部２１０ａは、補助予測情報を受信する。
【0088】
（２）記憶部２２０ａ
記憶部２２０ａは、第１の実施形態に係る記憶部２２０と同様に、推定モデル２２１と撮像画像ＤＢ２２２を記憶する。さらに、記憶部２２０ａは、図９に示すように、補助予測情報ＤＢ２２３を記憶する。
記憶部２２０ａは、第１の実施形態に係る記憶部２２０と同様に、推定モデル２２１と撮像画像ＤＢ２２２を記憶する。さらに、記憶部２２０ａは、図９に示すように、補助予測情報ＤＢ２２３を記憶する。
【0089】
（２－１）補助予測情報ＤＢ２２３
補助予測情報ＤＢ２２３は、ユーザ端末１０から受信する補助予測情報を管理するデータベースである。
補助予測情報ＤＢ２２３は、ユーザ端末１０から受信する補助予測情報を管理するデータベースである。
【0090】
（３）制御部２３０ａ
第２の実施形態に係る制御部２３０ａは、図９に示すように、取得部２３１ａと、推定部２３２と、予測部２３３ａと、情報連携部２３４ａと、補助予測部２３５とを備える。
第２の実施形態に係る制御部２３０ａは、図９に示すように、取得部２３１ａと、推定部２３２と、予測部２３３ａと、情報連携部２３４ａと、補助予測部２３５とを備える。
【0091】
（３－１）取得部２３１ａ
取得部２３１ａは、第１の実施形態に係る取得部２３１と同様に、通信部２１０ａがユーザ端末１０ａから受信する撮像画像を取得する。さらに、取得部２３１ａは、通信部２１０ａがユーザ端末１０ａから受信する補助予測情報を取得する。
取得部２３１ａは、第１の実施形態に係る取得部２３１と同様に、通信部２１０ａがユーザ端末１０ａから受信する撮像画像を取得する。さらに、取得部２３１ａは、通信部２１０ａがユーザ端末１０ａから受信する補助予測情報を取得する。
【0092】
（３－２）推定部２３２
第２の実施形態に係る推定部２３２の機能は、第１の実施形態に係る推定部２３２の機能と同様であるため、その説明を省略する。
第２の実施形態に係る推定部２３２の機能は、第１の実施形態に係る推定部２３２の機能と同様であるため、その説明を省略する。
【0093】
（３－３）予測部２３３ａ
予測部２３３ａは、第１の実施形態に係る予測部２３３と同様に、推定部２３２によって推定された少なくとも２以上の検査対象物の濃度に基づき、ユーザの排卵日を予測する。さらに、予測部２３３ａは、後述する補助予測部２３５によって予測される排卵日に基づき、濃度から予測した排卵日が正しいか否かを判定する。例えば、予測部２３３ａは、予測した排卵日と、補助予測部２３５によって予測された排卵日との差が許容範囲内であれば、予測した排卵日が正しいと判定する。一方、予測部２３３ａは、予測した排卵日と、補助予測部２３５によって予測された排卵日との差が許容範囲外であれば、予測した排卵日が正しくないと判定する。
これにより、予測部２３３ａは、より精度高く排卵日を予測することができる。
予測部２３３ａは、第１の実施形態に係る予測部２３３と同様に、推定部２３２によって推定された少なくとも２以上の検査対象物の濃度に基づき、ユーザの排卵日を予測する。さらに、予測部２３３ａは、後述する補助予測部２３５によって予測される排卵日に基づき、濃度から予測した排卵日が正しいか否かを判定する。例えば、予測部２３３ａは、予測した排卵日と、補助予測部２３５によって予測された排卵日との差が許容範囲内であれば、予測した排卵日が正しいと判定する。一方、予測部２３３ａは、予測した排卵日と、補助予測部２３５によって予測された排卵日との差が許容範囲外であれば、予測した排卵日が正しくないと判定する。
これにより、予測部２３３ａは、より精度高く排卵日を予測することができる。
【0094】
（３－４）情報連携部２３４ａ
情報連携部２３４ａは、第１の実施形態に係る情報連携部２３４と同様に、予測部２３３ａによるユーザの排卵日の予測結果を、通信部２１０ａから送信し、ユーザ端末１０ａに連携する。さらに、情報連携部２３４ａは、予測部２３３ａによるユーザの排卵日の予測結果を、通信部２１０ａから送信し、他者端末４０にも連携する。情報連携部２３４ａによるユーザの排卵日の予測結果の連携先は、例えば、他者端末４０にインストールされているカレンダー又はユーザとのコミュニケーションツールである。これにより、ユーザと他者との間での妊活（妊娠活動）に関するコミュニケーションの促進や妊活の効率化を図ることができる。
なお、医療機関の端末に情報を連携する場合、情報連携部２３４ａは、予測結果だけでなく、予測に用いた撮像画像や補助予測情報も共に連携してもよい。これにより、医療機関は、検査器具３０のロット管理や検査対象者の体調管理などを行うこともできる。
情報連携部２３４ａは、第１の実施形態に係る情報連携部２３４と同様に、予測部２３３ａによるユーザの排卵日の予測結果を、通信部２１０ａから送信し、ユーザ端末１０ａに連携する。さらに、情報連携部２３４ａは、予測部２３３ａによるユーザの排卵日の予測結果を、通信部２１０ａから送信し、他者端末４０にも連携する。情報連携部２３４ａによるユーザの排卵日の予測結果の連携先は、例えば、他者端末４０にインストールされているカレンダー又はユーザとのコミュニケーションツールである。これにより、ユーザと他者との間での妊活（妊娠活動）に関するコミュニケーションの促進や妊活の効率化を図ることができる。
なお、医療機関の端末に情報を連携する場合、情報連携部２３４ａは、予測結果だけでなく、予測に用いた撮像画像や補助予測情報も共に連携してもよい。これにより、医療機関は、検査器具３０のロット管理や検査対象者の体調管理などを行うこともできる。
【0095】
（３－５）補助予測部２３５
補助予測部２３５は、補助予測情報に基づき、ユーザの排卵日を補助的に予測するための補助予測を行う機能を有する。例えば、補助予測部２３５は、取得部２３１ａによって取得される補助予測情報に含まれる体温情報又は月経情報に基づき、排卵日を予測する。体温情報を用いる場合、補助予測部２３５は、ユーザが自身で予測する際に一般的に用いられている予測方法と同様に、低温期の周期と高温期の周期に基づき排卵日を予測する。月経情報を用いる場合、補助予測部２３５は、ユーザが自身で予測する際に一般的に用いられている予測方法と同様に、月経周期の日数に応じた日数を月経の開始日に加算した日を排卵日と予測する。
補助予測部２３５は、補助予測情報に基づき、ユーザの排卵日を補助的に予測するための補助予測を行う機能を有する。例えば、補助予測部２３５は、取得部２３１ａによって取得される補助予測情報に含まれる体温情報又は月経情報に基づき、排卵日を予測する。体温情報を用いる場合、補助予測部２３５は、ユーザが自身で予測する際に一般的に用いられている予測方法と同様に、低温期の周期と高温期の周期に基づき排卵日を予測する。月経情報を用いる場合、補助予測部２３５は、ユーザが自身で予測する際に一般的に用いられている予測方法と同様に、月経周期の日数に応じた日数を月経の開始日に加算した日を排卵日と予測する。
【0096】
補助予測部２３５は、取得部２３１ａによって取得される補助予測情報に含まれる体調情報又は履歴情報に基づき、月経情報が示す月経周期が正しいか否かを判定する。体調情報が示すユーザの体調は、例えば、月経の影響によってユーザに現れる症状である。当該症状は、例えば月経前症候群（ＰＭＳ：ｐｒｅｍｅｎｓｔｒｕａｌ ｓｙｎｄｒｏｍｅ）などである。
例えば、補助予測部２３５は、体調情報に基づき、ユーザに現れている症状が月経周期のどのタイミングにて現れる症状であるかを特定し、現在が月経周期のどのタイミングであるかを予測する。補助予測部２３５は、予測結果と月経情報とを比較することで、月経情報が正しいか否かを判定する。
また、補助予測部２３５は、履歴情報に基づき、先々月に予測された排卵日と先月に予測された排卵日とから、当月の月経周期を予測する。補助予測部２３５は、予測した当月の月経周期と、月経情報が示す月経周期とを比較することで、月経情報が正しいか否かを判定してもよい。
これにより、予測部２３３ａによる排卵日の予測精度を向上することができる。
例えば、補助予測部２３５は、体調情報に基づき、ユーザに現れている症状が月経周期のどのタイミングにて現れる症状であるかを特定し、現在が月経周期のどのタイミングであるかを予測する。補助予測部２３５は、予測結果と月経情報とを比較することで、月経情報が正しいか否かを判定する。
また、補助予測部２３５は、履歴情報に基づき、先々月に予測された排卵日と先月に予測された排卵日とから、当月の月経周期を予測する。補助予測部２３５は、予測した当月の月経周期と、月経情報が示す月経周期とを比較することで、月経情報が正しいか否かを判定してもよい。
これにより、予測部２３３ａによる排卵日の予測精度を向上することができる。
【0097】
＜２－４．処理の流れ＞
以上、第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの機能構成について説明した。続いて、図１０を参照して、第２の実施形態に係る処理の流れについて説明する。図１０は、第２の実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
以上、第２の実施形態に係る予測サーバ２０ａの機能構成について説明した。続いて、図１０を参照して、第２の実施形態に係る処理の流れについて説明する。図１０は、第２の実施形態に係る処理の流れの一例を示すシーケンス図である。
【0098】
図１０に示すように、まず、ユーザは、ユーザ端末１０ａに対して、事前準備操作を行う（ステップＳ２０１）。
事前準備操作後、ユーザは、ユーザ端末１０ａに対して、補助予測情報入力操作を行う（ステップＳ２０２）。
ユーザ端末１０ａの補助予測情報取得部１５４は、操作受付部１５１ａがユーザから補助予測情報入力操作を受け付けると、入力された補助予測情報を取得し、通信部１１０ａから予測サーバ２０ａへ送信する（ステップＳ２０３）。
事前準備操作後、ユーザは、ユーザ端末１０ａに対して、補助予測情報入力操作を行う（ステップＳ２０２）。
ユーザ端末１０ａの補助予測情報取得部１５４は、操作受付部１５１ａがユーザから補助予測情報入力操作を受け付けると、入力された補助予測情報を取得し、通信部１１０ａから予測サーバ２０ａへ送信する（ステップＳ２０３）。
【0099】
予測サーバ２０ａの取得部２３１ａは、通信部２１０ａがユーザ端末１０ａから受信した補助予測情報を取得する（ステップＳ２０４）。
次いで、記憶部２２０ａは、取得部２３１ａが取得した補助予測情報を補助予測情報ＤＢ２２３に保存する（ステップＳ２０５）。
次いで、補助予測部２３５は、取得部２３１ａが取得した補助予測情報から、補助予測を行う（ステップＳ２０６）。
次いで、記憶部２２０ａは、取得部２３１ａが取得した補助予測情報を補助予測情報ＤＢ２２３に保存する（ステップＳ２０５）。
次いで、補助予測部２３５は、取得部２３１ａが取得した補助予測情報から、補助予測を行う（ステップＳ２０６）。
【0100】
ユーザは、補助予測情報の入力後、検査器具３０の供給部３２０に対して自身の尿をかけて採尿する（ステップＳ２０７）。
採尿後、ユーザは、検査器具３０の呈色部３３０の反応が完了するまで待機する（ステップＳ２０８）。
待機後、ユーザは、ユーザ端末１０ａに対して撮像操作を行う（ステップＳ２０９）。
採尿後、ユーザは、検査器具３０の呈色部３３０の反応が完了するまで待機する（ステップＳ２０８）。
待機後、ユーザは、ユーザ端末１０ａに対して撮像操作を行う（ステップＳ２０９）。
【0101】
ユーザ端末１０ａの撮像部１３０は、操作受付部１５１ａがユーザから撮像操作を受け付けると、ユーザの操作に応じて少なくとも検査器具３０の呈色部３３０を撮像する（ステップＳ２１０）。
撮像画像取得部１５２は、撮像部１３０によって撮像された撮像画像を取得し、通信部１１０ａから予測サーバ２０ａへ撮像画像を送信する（ステップＳ２１１）。
撮像画像取得部１５２は、撮像部１３０によって撮像された撮像画像を取得し、通信部１１０ａから予測サーバ２０ａへ撮像画像を送信する（ステップＳ２１１）。
【0102】
予測サーバ２０ａの取得部２３１ａは、通信部２１０ａがユーザ端末１０ａから受信した撮像画像を取得する（ステップＳ２１２）。
次いで、推定部２３２は、取得部２３１ａが取得した撮像画像から、ＬＨ濃度及びＥ３Ｇ濃度を推定する（ステップＳ２１３）。
次いで、予測部２３３ａは、推定部２３２によって推定された各濃度に基づき排卵日を予測し、予測した排卵日から性交による妊娠率が高い期間（性交期間）をさらに予測する（ステップＳ２１４）。この時、予測部２３３ａは、ステップＳ２０６にて補助予測部２３５によって予測された排卵日に基づき、濃度から予測した排卵日が正しいか否かの判定も行う。
予測後、予測部２３３ａは、通信部２１０ａからユーザ端末１０ａ及び他者端末４０へ予測結果を送信する（ステップＳ２１５）。
次いで、推定部２３２は、取得部２３１ａが取得した撮像画像から、ＬＨ濃度及びＥ３Ｇ濃度を推定する（ステップＳ２１３）。
次いで、予測部２３３ａは、推定部２３２によって推定された各濃度に基づき排卵日を予測し、予測した排卵日から性交による妊娠率が高い期間（性交期間）をさらに予測する（ステップＳ２１４）。この時、予測部２３３ａは、ステップＳ２０６にて補助予測部２３５によって予測された排卵日に基づき、濃度から予測した排卵日が正しいか否かの判定も行う。
予測後、予測部２３３ａは、通信部２１０ａからユーザ端末１０ａ及び他者端末４０へ予測結果を送信する（ステップＳ２１５）。
【0103】
ユーザ端末１０ａの出力制御部１５３は、通信部１１０ａが予測サーバ２０ａから受信した予測結果を出力部１６０に表示する（ステップＳ２１６）。
ユーザは、ユーザ端末１０ａに表示された予測結果を確認する（ステップＳ２１７）。
ユーザは、ユーザ端末１０ａに表示された予測結果を確認する（ステップＳ２１７）。
【0104】
以上説明したように、第２の実施形態に係る予測システム１ａは、検査対象者の排卵日を検査するための検査器具３０において、検査対象者から供給された検体の反応結果を示している領域が少なくとも撮像された撮像画像を取得する取得部２３１ａと、取得された撮像画像に基づき、検査器具３０に供給された検体に含まれる少なくとも２以上の生体物質の濃度をそれぞれ推定する推定部２３２と、推定された少なくとも２以上の濃度に基づき、検査対象者の排卵日を予測する予測部２３３ａと、を備える。
【0105】
かかる構成により、第２の実施形態に係る予測システム１ａは、スマートフォンなどの汎用性のある端末を用いて撮像された撮像画像から、検査対象物の濃度を推定（即ち検査結果の定量化）して、排卵日を予測することができる。これにより、検査対象者は、検査器具３０に専用の装置を用意する必要がなく、身近にあるスマートフォンなどの端末を用いて容易に排卵日を検査することができる。
よって、第２の実施形態に係る予測システム１ａは、排卵日の検査器具３０において専用の読取装置を用いることなく検査結果を定量化して排卵日を予測することを可能とする。これにより、検査対象者のユーザビリティを向上することもできる。
よって、第２の実施形態に係る予測システム１ａは、排卵日の検査器具３０において専用の読取装置を用いることなく検査結果を定量化して排卵日を予測することを可能とする。これにより、検査対象者のユーザビリティを向上することもできる。
【0106】
＜３．変形例＞
以上、実施形態について説明した。続いて、上述した各実施形態の変形例について説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で各実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで各実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、各実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、各実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
以上、実施形態について説明した。続いて、上述した各実施形態の変形例について説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で各実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで各実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、各実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、各実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
【0107】
上述した第１の実施形態に係るユーザ端末１０と予測サーバ２０が有する機能は、それぞれ図３及び図４を参照して説明した例に限定されない。例えば、ユーザ端末１０が有する機能の一部を予測サーバ２０が有してもよいし、予測サーバ２０が有する機能の一部をユーザ端末１０が有してもよい。
第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａと予測サーバ２０ａについても同様である。
第２の実施形態に係るユーザ端末１０ａと予測サーバ２０ａについても同様である。
【0108】
また、上述した各実施形態では、検査支援アプリの機能がＷｅｂアプリによって提供される例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、検査支援アプリの機能は、ユーザ端末１０，１０ａに検査支援アプリをインストールすること（即ちネイティブアプリ）で提供されてもよい。
この場合、Ｗｅｂアプリの場合にユーザ端末１０，１０ａにて行われていた処理が予測サーバ２０，２０ａで行われてもよいし、予測サーバ２０，２０ａで行われていた処理がユーザ端末１０，１０ａにて行われてもよい。例えば、ユーザ端末１０，１０ａで取得された情報は、一時的にユーザ端末１０，１０ａに保存されてから所定のタイミングにて予測サーバ２０，２０ａへ保存されてもよいし、ユーザ端末１０，１０ａには保存せずに、予測サーバ２０，２０ａへ直接保存されてもよい。
この場合、Ｗｅｂアプリの場合にユーザ端末１０，１０ａにて行われていた処理が予測サーバ２０，２０ａで行われてもよいし、予測サーバ２０，２０ａで行われていた処理がユーザ端末１０，１０ａにて行われてもよい。例えば、ユーザ端末１０，１０ａで取得された情報は、一時的にユーザ端末１０，１０ａに保存されてから所定のタイミングにて予測サーバ２０，２０ａへ保存されてもよいし、ユーザ端末１０，１０ａには保存せずに、予測サーバ２０，２０ａへ直接保存されてもよい。
【0109】
また、上述した各実施形態では、ＬＨの反応結果とＥ３Ｇの反応結果がそれぞれ呈出する２本のラインが備えられた検査器具３０を用いる例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、検査対象物の数が３以上である場合には、検査対象物の数に合わせて３本以上のラインが備えられた検査器具が用いられてもよい。
また、ＬＨの反応結果が呈出するラインのみが備えられた検査器具と、Ｅ３Ｇの反応結果が呈出するラインのみが備えられた検査器具が用いられてもよい。即ち、検査対象物ごとに専用の検査器具を用意し、検査する検査対象物の数だけ検査器具が用いられてもよい。この場合、ユーザは、各検査器具に対して検体を供給し、撮像操作にて各検査器具を撮像する。これにより、予測サーバは、各撮像画像から各検査対象物の濃度を推定し、排卵日を予測することができる。
また、ＬＨの反応結果が呈出するラインのみが備えられた検査器具と、Ｅ３Ｇの反応結果が呈出するラインのみが備えられた検査器具が用いられてもよい。即ち、検査対象物ごとに専用の検査器具を用意し、検査する検査対象物の数だけ検査器具が用いられてもよい。この場合、ユーザは、各検査器具に対して検体を供給し、撮像操作にて各検査器具を撮像する。これにより、予測サーバは、各撮像画像から各検査対象物の濃度を推定し、排卵日を予測することができる。
【0110】
また、上述した各実施形態では、検体が尿であり、少なくとも２以上の生体物質がＬＨとＥ３Ｇの２種である例について説明したが、かかる例に限定されない。
検体が血液（全血、血清、血漿を含む）である場合、少なくとも２以上の生体物質は、エストロゲンとＬＨの組み合わせ、エストロゲンとプロゲストロンの組み合わせ、ＬＨとプロゲストロンの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとプロゲストロンの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
検体が唾液である場合、少なくとも２以上の生体物質は、エストロゲンとＬＨの組み合わせ、エストロゲンとプロゲストロンの組み合わせ、ＬＨとプロゲストロンの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとプロゲストロンの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
検体が間質液である場合、少なくとも２以上の生体物質は、エストロゲンとＬＨの組み合わせ、エストロゲンとプロゲストロンの組み合わせ、ＬＨとプロゲストロンの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとプロゲストロンの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
検体が尿である場合、少なくとも２以上の生体物質は、Ｅ３ＧとＬＨの組み合わせ、Ｅ３ＧとＰＤＧ（ｐｒｅｇｎａｎｅｄｉｏｌ－３－ａｌｐｈａ－ｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄｅ）の組み合わせ、ＬＨとＰＤＧの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとＰＤＧの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
なお、上述したエストロゲンは主にエストラジオールである。また、上述したプロゲストロンはステロイドホルモンの１種であり、ＰＤＧはプロゲストロンの主要代謝物である。
検体が血液（全血、血清、血漿を含む）である場合、少なくとも２以上の生体物質は、エストロゲンとＬＨの組み合わせ、エストロゲンとプロゲストロンの組み合わせ、ＬＨとプロゲストロンの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとプロゲストロンの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
検体が唾液である場合、少なくとも２以上の生体物質は、エストロゲンとＬＨの組み合わせ、エストロゲンとプロゲストロンの組み合わせ、ＬＨとプロゲストロンの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとプロゲストロンの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
検体が間質液である場合、少なくとも２以上の生体物質は、エストロゲンとＬＨの組み合わせ、エストロゲンとプロゲストロンの組み合わせ、ＬＨとプロゲストロンの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとプロゲストロンの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
検体が尿である場合、少なくとも２以上の生体物質は、Ｅ３ＧとＬＨの組み合わせ、Ｅ３ＧとＰＤＧ（ｐｒｅｇｎａｎｅｄｉｏｌ－３－ａｌｐｈａ－ｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄｅ）の組み合わせ、ＬＨとＰＤＧの組み合わせ、又はエストロゲンとＬＨとＰＤＧの組み合わせのうち、いずれの組み合わせであってもよい。
なお、上述したエストロゲンは主にエストラジオールである。また、上述したプロゲストロンはステロイドホルモンの１種であり、ＰＤＧはプロゲストロンの主要代謝物である。
【0111】
また、上述した各実施形態では、ユーザ端末１０，１０ａが予測サーバ２０，２０ａから排卵日の予測結果を受信して表示する例について説明したが、かかる例に限定されない。例えば、ユーザ端末１０，１０ａは、予測サーバ２０，２０ａから検査対象物の濃度の推定結果、濃度の経時変化を示す情報、補助予測の予測結果などを受信して表示してもよい。
【0112】
以上、実施形態の変形例について説明した。なお、上述した実施形態における予測システム１、予測システム１ａ、ユーザ端末１０、ユーザ端末１０ａ、予測サーバ２０、及び予測サーバ２０ａの一部又は全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【0113】
以上、図面を参照してこの発明の実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【0114】
１，１ａ…予測システム、１０，１０ａ…ユーザ端末、２０，２０ａ…予測サーバ、３０…検査器具、１１０，１１０ａ…通信部、１２０…入力部、１３０…撮像部、１４０…記憶部、１５０，１５０ａ…制御部、１５１，１５１ａ…操作受付部、１５２…撮像画像取得部、１５３…出力制御部、１５４…補助予測情報取得部、１６０…出力部、２１０，２１０ａ…通信部、２２０，２２０ａ…記憶部、２２１…推定モデル、２２２…撮像画像ＤＢ、２２３…補助予測情報ＤＢ、２３０，２３０ａ…制御部、２３１，２３１ａ…取得部、２３２…推定部、２３３，２３３ａ…予測部、２３４，２３４ａ…情報連携部、２３５…補助予測部、３１０…二次元コード、３２０…供給部、３２１…検体供給窓、３３０…呈色部、３３１…ＬＨライン、３３２…Ｅ３Ｇライン、ＮＷ…ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】