2026-85604 データ処理システム

(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】P2026085604

(43)【公開日】2026-05-25

(54)【発明の名称】データ処理システム

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/30 20180101AFI20260518BHJP

【ＦＩ】

G16H50/30

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2024198349

(22)【出願日】2024-11-13

(71)【出願人】

【識別番号】591280485

【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】孫 正義

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

(57)【要約】

【課題】ユーザの生体データを収集するネックレス型端末及びデータ処理システムを提供する。
【解決手段】ネックレス型端末は、装着者の周辺を撮影するカメラと、前記装着者の生体データを検出するセンサと、マイクロフォンと、前記カメラ、前記センサ、及び前記マイクロフォンの各々の出力を収集する収集部と、を備える。リアクティブ機能（通常特定処理）に加え、ユーザ２０の健康状態をより効果的に守るため、異常が発生する前にリスクを予測し、早期に介入するプロアクティブ・インターベンション機能と、ユーザ２０の過去のデータや行動パターンを学習する学習機能を持たせ（予測モード特定処理）、ユーザ２０個々に適した対応を行うことができる。
【選択図】図１０

【特許請求の範囲】

【請求項1】

装着者の生体データ及び周囲の環境データを検出するセンサを備えた装着型デバイスと、前記センサからの出力データ、及び当該出力データに基づく前記装着者の健康状態に関する応答を要求するプロンプトを受け付けるデータ処理装置と、を備えたデータ処理システムであって、
前記データ処理装置は、
前記センサの出力データを解析して、前記装着者の健康状態に関するリスクスコアを予測し、リスク度合いに応じた注意喚起データを設定するプロアクティブ・インターベンション処理部と、
前記プロアクティブ・インターベンション処理部で設定された注意喚起データを、前記プロンプトの応答として前記装着型デバイスを介して前記装着者へ提供する提供部と、
を有するデータ処理システム。

【請求項2】

前記生体データを検出するセンサが、心拍数センサ、血圧センサ、血中酸素センサ、体温センサ、呼吸パターンセンサの少なくとも１つを含み、
前記環境データを検出するセンサが、位置センサ、温度センサ、湿度センサの少なくとも１つを含む、請求項１記載のデータ処理システム。

【請求項3】

前記データ処理装置が、前記装着者の生体データ及び行動パターンデータを含む過去データを格納するデータベースをさらに有し、
プロアクティブ・インターベンション処理部は、前記センサからの出力データ、及び前記データベースに格納された過去データを併用して、前記装着者の前記健康状態に関する応答を取得する、請求項１記載のデータ処理システム。

【請求項4】

前記プロンプトが、
前記装着型デバイスに設けられたマイクロフォンから入力される前記装着者の音声データ、又は、前記センサの出力データの数値判定に基づく、予測モード特定処理の実行に起因して生成される、請求項１記載のデータ処理システム。

【請求項5】

前記装着型デバイスが、前記提供部から提供される応答を出力するスピーカをさらに含む、請求項１記載のデータ処理システム。

【請求項6】

前記応答が、健康状態の異常を示す場合に、関連するすべてのデータを自動的に保存し、かつ、詳細な解析又は医療機関へ提供を行う、請求項１記載のデータ処理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示の技術は、データ処理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、少なくとも一つのプロセッサにより遂行される、ペルソナチャットボット制御方法であって、ユーザ発話を受信するステップと、前記ユーザ発話をチャットボットのキャラクターに関する説明と関連した指示文を含むプロンプトに追加するステップと、前記プロンプトをエンコードするステップと、前記エンコードしたプロンプトを言語モデルに入力して、前記ユーザ発話に応答するチャットボット発話を生成するステップ、を含む、方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－１８０２８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら従来技術では、ユーザの生体データを収集する上で改善の余地がある。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の技術に係る第１の態様は、装着者の生体データ及び周囲の環境データを検出するセンサを備えた装着型デバイスと、前記センサからの出力データ、及び当該出力データに基づく前記装着者の健康状態に関する応答を要求するプロンプトを受け付けるデータ処理装置と、を備えたデータ処理システムであって、前記データ処理装置は、前記センサの出力データを解析して、前記装着者の健康状態に関するリスクスコアを予測し、リスク度合いに応じた注意喚起データを設定するプロアクティブ・インターベンション処理部と、前記プロアクティブ・インターベンション処理部で設定された注意喚起データを、前記プロンプトの応答として前記装着型デバイスを介して前記装着者へ提供する提供部と、を有するデータ処理システムである。

【0006】

本開示の技術に係る第２の態様は、第１の態様のデータ処理システムにおいて、前記生体データを検出するセンサが、心拍数センサ、血圧センサ、血中酸素センサ、体温センサ、呼吸パターンセンサの少なくとも１つを含み、前記環境データを検出するセンサが、位置センサ、温度センサ、湿度センサの少なくとも１つを含む、ことを特徴としている。

【0007】

本開示の技術に係る第３の態様は、第１の態様又は第２の態様のデータ処理システムにおいて、前記データ処理装置が、前記装着者の生体データ及び行動パターンデータを含む過去データを格納するデータベースをさらに有し、プロアクティブ・インターベンション処理部は、前記センサからの出力データ、及び前記データベースに格納された過去データを併用して、前記装着者の前記健康状態に関する応答を取得する、ことを特徴としている。

【0008】

本開示の技術に係る第４の態様は、第１の態様～第３の態様の何れか１つのデータ処理システにおいて、前記プロンプトが、前記装着型デバイスに設けられたマイクロフォンから入力される前記装着者の音声データ、又は、前記センサの出力データの数値判定に基づく、予測モード特定処理の実行に起因して生成される、ことを特徴としている。

【0009】

本開示の技術に係る第５の態様は、第１の態様から第４の態様の何れか１つデータ処理システムにおいて、前記装着型デバイスが、前記提供部から提供される応答を出力するスピーカをさらに含む、ことを特徴としている。

【0010】

本開示の技術に係る第６の態様は、第１の態様から第５の態様の何れか１つデータ処理システムにおいて、前記応答が、健康状態の異常を示す場合に、関連するすべてのデータを自動的に保存し、かつ、詳細な解析又は医療機関へ提供を行う、ことを特徴としている。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】第１の実施の形態に係るデータ処理システムの構成の一例を示す概念図である。

【図2】第１の実施の形態に係るデータ処理装置及びネックレス型端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図3】第１の実施の形態に係るネックレス型端末の構成を示す側面図である。

【図4】第１の実施の形態に係るネックレス型端末の構成を示す上面図である。

【図5】第１の実施の形態に係るネックレス型端末の制御部の機能構成を概略的に示す。

【図6】第１の実施の形態に係るデータ処理装置の特定処理部の機能構成を概略的に示す。

【図7】第１の実施の形態に係るデータ処理装置による特定処理の動作フローの一例を概略的に示す。

【図8】第２の実施の形態に係るデータ処理装置の特定処理部の機能構成を概略的に示す。

【図9】第２の実施の形態に係るデータ処理装置による特定処理の動作フローの一例を概略的に示す。

【図10】図９のステップＳ３０３の詳細を示すサブルーチンフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るデータ処理装置、データ処理方法、及びプログラムの実施の形態の一例について説明する。

【0013】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【0014】

以下の実施の形態において、符号付きのプロセッサ（以下、単に「プロセッサ」と称する）は、１つの演算装置であってもよいし、複数の演算装置の組み合わせであってもよい。また、プロセッサは、１種類の演算装置であってもよいし、複数種類の演算装置の組み合わせであってもよい。演算装置の一例としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＧＰＧＰＵ（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）、又はＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）等が挙げられる。

【0015】

以下の実施の形態において、符号付きのＲＡＭ（Random Access Memory）は、一時的に情報が格納されるメモリであり、プロセッサによってワークメモリとして用いられる。

【0016】

以下の実施の形態において、符号付きのストレージは、各種プログラム及び各種パラメータ等を記憶する１つ又は複数の不揮発性の記憶装置である。不揮発性の記憶装置の一例としては、フラッシュメモリ（ＳＳＤ（Solid State Drive））、磁気ディスク（例えば、ハードディスク）、又は磁気テープ等が挙げられる。

【0017】

以下の実施の形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサ及びアンテナ等を含むインタフェースである。通信Ｉ／Ｆは、複数のコンピュータ間での通信を司る。通信Ｉ／Ｆに対して適用される通信規格の一例としては、５Ｇ（5th Generation Mobile Communication System）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等を含む無線通信規格が挙げられる。

【0018】

以下の実施の形態において、「Ａ及び／又はＢ」は、「Ａ及びＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａ及び／又はＢ」は、Ａだけであってもよいし、Ｂだけであってもよいし、Ａ及びＢの組み合わせであってもよい、という意味である。また、本明細書において、３つ以上の事柄を「及び／又は」で結び付けて表現する場合も、「Ａ及び／又はＢ」と同様の考え方が適用される。

【0019】

（第１の実施の形態）
図１には、第１の実施の形態に係るデータ処理システム１０の構成の一例が示されている。

【0020】

図１に示すように、データ処理システム１０は、データ処理装置１２及びネックレス型端末１４を備えている。データ処理装置１２の一例としては、サーバが挙げられる。第１の実施の形態において、

【0021】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、及び通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、本開示の技術に係る「コンピュータ」の一例である。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、及びストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４及び通信Ｉ／Ｆ２６も、バス３４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ２６は、ネットワーク５３に接続されている。ネットワーク５３の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）及び／又はＬＡＮ（Local Area Network）等が挙げられる。

【0022】

ネックレス型端末１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン３８、センサ３９、スピーカ４０、カメラ４２、及び通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、及びストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン３８、スピーカ４０、及びカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【0023】

ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０は、例えば、健康状態の診断対象である患者であってもよいし、通常のユーザ２０であってもよい。

【0024】

マイクロフォン３８は、ネックレス型端末１４の装着者であるユーザ２０が発する音声、及びユーザ２０周辺の音を収集する。また、マイクロフォン３８は、ユーザ２０が発する音声を受け付けることで、ユーザ２０から指示等を受け付ける。マイクロフォン３８は、ユーザ２０が発する音声を捕捉し、捕捉した音声を音声データに変換してプロセッサ４６に出力する。スピーカ４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。スピーカ４０は、例えば、指向性スピーカであり、ユーザ２０の耳に向かって音声を出力する。

【0025】

センサ３９は、ネックレス型端末の装着者であるユーザ２０の生体データを検出するセンサである。例えば、センサ３９は、心拍数センサ、血圧センサ、血中酸素センサ、体温センサ、呼吸パターンセンサの少なくとも１つを含む。

【0026】

カメラ４２は、レンズ、絞り、及びシャッタ等の光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ又はＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラであり、ユーザ２０の周囲（例えば、一般的な健常者の視界の広さに相当する画角で規定された撮像範囲）を撮像する。

【0027】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５３に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４及び２６は、ネットワーク５３を介してプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受を司る。

【0028】

図２には、データ処理装置１２及びネックレス型端末１４の要部機能の一例が示されている。

【0029】

図２に示すように、データ処理装置１２では、プロセッサ２８によって特定処理が行われる。ストレージ３２には、特定処理プログラム５６が格納されている。プロセッサ２８は、ストレージ３２から特定処理プログラム５６を読み出し、読み出した特定処理プログラム５６をＲＡＭ３０上で実行する。特定処理は、プロセッサ２８がＲＡＭ３０上で実行する特定処理プログラム５６に従って特定処理部２９０として動作することによって実現される。

【0030】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８が格納されている。データ生成モデル５８は、特定処理部２９０によって用いられる。また、ストレージ３２は、データ蓄積部５４を含む。

【0031】

ネックレス型端末１４では、プロセッサ４６によってデータ収集処理が行われる。ストレージ５０には、データ収集プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０からデータ収集プログラム６０を読み出し、読み出したデータ収集プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。データ収集処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行するデータ収集プログラム６０に従って、制御部４６Ａとして動作することによって実現される。

【0032】

ネックレス型端末１４は、図３、図４に示すように、複数のマイクロフォン３８と、複数のセンサ３９と、複数のスピーカ４０と、複数のカメラ４２とを備えている。図３、図４では、ユーザ２０（図１参照）がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の前側に位置するように２つのマイクロフォン３８が配置される例を示している。また、ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の右側、左側にそれぞれ位置するように２つのセンサ３９が配置される例を示している。ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の右後側、左後側に位置するように２つのスピーカ４０が配置される例を示している。ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の右前側、左前側に位置するように２つのカメラ４２が配置される例を示している。ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着したときに、ユーザ２０の首部に接触するように、２つのセンサ３９が、ネックレス型端末１４の内側に配置される例を示している。

【0033】

次に、ネックレス型端末１４がデータを収集するデータ収集処理を行う際の、図２に示した制御部４６Ａの処理について、図５を用いて詳細に説明する。

【0034】

第１の実施の形態におけるデータ収集処理では、ユーザ２０の生体データをリアルタイムで収集する。また、生体データに限らず、ユーザ２０の周囲の全ての状況データを収集する。これにより、例えば、アルツハイマー、認知症などの初期の兆候を捉える事が可能になる。また、ユーザ２０の健康状態（例えば、心臓疾患）をモニター出来る。

【0035】

制御部４６Ａは、図５に示すように、データ収集部１００及び通信部１０２を備えている。

【0036】

データ収集部１００は、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を収集する。

【0037】

通信部１０２は、データ収集部１００によって収集したマイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を、データ処理装置１２へ送信する。

【0038】

次に、データ処理装置１２がユーザ発話に対応する応答を取得する特定処理を行う際の、図２に示した特定処理部２９０の処理について、図６を用いて詳細に説明する。

【0039】

第１の実施の形態における特定処理では、ネックレス型端末１４のマイクロフォン３８で収音したユーザ発話に対応する応答を、データ生成モデル５８を用いて取得する。

【0040】

特定処理部２９０は、図６に示すように、入力部２９２、処理部２９４、及び出力部２９６を備えている。

【0041】

入力部２９２は、ネックレス型端末１４から受信した、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を、データ蓄積部５４（図２参照）に格納する。

【0042】

入力部２９２は、ネックレス型端末１４で受け付けたユーザ発話を取得する。具体的には、ネックレス型端末１４のマイクロフォン３８で収音したユーザ発話を取得する。

【0043】

処理部２９４は、データ生成モデル５８（図２参照）を用いた特定処理を行う。具体的には、データ生成モデル５８に、ユーザ発話を含むプロンプトを入力し、生成結果を得る。このとき、データ収集部１００によって収集したセンサ３９、及びカメラ４２の各々の出力をプロンプトに更に含めてもよい。

【0044】

出力部２９６は、特定処理の結果をネックレス型端末１４に送信する。ネックレス型端末１４では、制御部４６Ａが、スピーカ４０に対して特定処理の結果を出力させる。このように、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話に対応する応答が、スピーカ４０によりユーザ２０に対して出力される。マイクロフォン３８は、更に、特定処理の結果に対するユーザ発話を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８によって取得されたユーザ発話を示す音声データをデータ処理装置１２に送信する。データ処理装置１２では、特定処理部２９０がユーザ発話を取得する。

【0045】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成系ＡＩ（Artificial Intelligence）である。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://openai.com/blog/chatgpt＞）、Ｇｅｍｉｎｉ（登録商標）（インターネット検索＜URL: https://gemini.google.com/?hl=ja＞）等の生成系ＡＩが挙げられる。データ生成モデル５８は、ニューラルネットワークに対して深層学習を行わせることによって得られる。データ生成モデル５８には、指示を含むプロンプトが入力され、かつ、音声を示す音声データ、テキストを示すテキストデータ、及び画像を示す画像データ等の推論用データが入力される。データ生成モデル５８は、入力された推論用データをプロンプトにより示される指示に従って推論し、推論結果を音声データ及びテキストデータ等のデータ形式で出力する。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、及び／又は要約等を指す。

【0046】

データ蓄積部５４に格納された、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力は、例えば、ユーザ２０の健康状態を診断するために用いられる。この場合には、データ蓄積部５４に格納された、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力は、医療機関側の端末に送信されてもよい。あるいは、データ処理装置１２が、データ蓄積部５４に格納された、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を解析して、ユーザ２０の健康状態を診断してもよい。

【0047】

次に、データ処理システム１０の作用について説明する。まず、データ収集処理の流れの一例について説明する。

【0048】

ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着しているときに、データ収集部１００は、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を逐次収集する。通信部１０２は、データ収集部１００によって収集したマイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を、逐次、データ処理装置１２へ送信する。

【0049】

次に、特定処理の流れの一例について図７を参照しながら説明する。ここで、データ処理装置１２の入力部２９２は、ネックレス型端末１４から受信した、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を逐次取得し、データ蓄積部５４に格納しているものとする。

【0050】

ステップＳ３００で、処理部２９４は、予め定められたトリガ条件を満たすか否かを判定する。具体的には、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話に、特定の単語（例えば、ネックレス型端末１４が搭載するエージェントの名前）又はフレーズ（例えば、「ハイ！〇〇」（〇〇は、エージェントの名前））が含まれていることを、トリガ条件としてもよい。

【0051】

ステップＳ３００で、トリガ条件を満たす場合には（ステップＳ３００；Ｙｅｓ）、データ処理システム１０はステップＳ３０１へ進む。一方、ステップＳ３００で、トリガ条件を満たさない場合には（ステップＳ３００；Ｎｏ）、データ処理システム１０は特定処理を終了する。

【0052】

ステップＳ３０１で、処理部２９４は、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話を表すテキストに、特定処理の結果を得るための指示文を追加して、プロンプトを生成する。

【0053】

例えば、「ユーザが以下のように発話しています。〇〇〇。エージェントとして回答してください。」（〇〇〇はユーザ発話である。）というプロンプトを生成する。あるいは、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力をプロンプトに追加し、「これはユーザの心拍を表す生体データと、ユーザの周辺を表す映像データです。また、ユーザが以下のように発話しています。〇〇〇。エージェントとして回答してください。」（〇〇〇はユーザ２０の発話である。）というプロンプトを生成する。

【0054】

ステップＳ３０３で、処理部２９４は、生成したプロンプトを、データ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、特定処理の結果を取得する。

【0055】

ステップＳ３０４で、出力部２９６は、ネックレス型端末１４に対して特定処理の結果を出力し、特定処理を終了する。

【0056】

（第２の実施の形態）
以下に、本開示に係る第２の実施の形態について説明する。なお、第２の実施の形態は、第１の実施の形態として説明した、図１及び図２のデータ処理システム１０と同一のシステム構成であるので、図１及び図２を、第２の実施の形態に係るデータ処理システム１０として採用し、同一構成部分は、同一の符号を用いて説明する。

【0057】

第１の実施の形態では、ユーザ２０の生体データ及び状況データをリアルタイムで収集し、アルツハイマー、認知症などの初期の兆候を捉え、また、ユーザ２０の健康状態（例えば、心臓疾患）をモニターする構成としている。言い換えれば、第１の実施の形態のネックレス型端末１４は、例えば、異常が発生してから対応する、所謂「リアクティブ」な機能を備え、ユーザ２０の健康状態等を監視している。

【0058】

これに対して、第２の実施の形態では、データ処理システム１０が、ユーザ２０の健康状態をより効果的に守るため、異常が発生する前にリスクを予測し、早期に介入する、所謂「プロアクティブ・インターベンション」機能を備えた構成となっている。また、第２の実施の形態のデータ処理システム１０は、ユーザ２０の過去のデータや行動パターンを学習する学習機能を備える。

【0059】

なお、以下において、特定処理部２９０で実行する特定処理を、リアクティブ機能を実行する場合を通常特定処理、プロアクティブ・インターベンション機能を実行する場合を予測モード特定処理として区別する。

【0060】

第２の実施の形態において、ネックレス型端末１４に取り付けられたセンサ３９は、生体データを検出するセンサと、ユーザ周囲の環境データを検出するセンサで構成されている。

【0061】

生体データを検出するセンサは、心拍センサ、血中酸素センサ、血圧センサ、体温センサ、呼吸パターン検出センサの少なくとも１つを含む。また、環境データを検出するセンサは、位置センサ、温度センサ、湿度センサの少なくとも１つを含む。

【0062】

なお、各センサは１箇所に集中する必要はなく、必要に応じて、ネックレス型端末１４の他の部位、或いは、無線機器を介して、ユーザ２０の体における、手首、足首、及び胸等、最も目的のデータを収集し易い位置に配置してもよい。

【0063】

図８は、第２の実施の形態に係る特定処理部２９０Ａの機能構成について、詳細に説明する。

【0064】

第２の実施の形態における特定処理部２９０Ａは、入力部２９２Ａ、処理部２９４Ａ、及び出力部２９６Ａを備える。処理部２９４は、プロアクティブ・インターベンション機能を備える。

【0065】

入力部２９２Ａには、ネックレス型端末１４の制御部４６Ａのデータ収集処理で収集した、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力に基づく、ユーザ２０の生体データとして、ユーザ２０の心拍数、血圧、体温、及び呼吸パターン等をリアルタイムが入力される。また、生体データに限らず、ユーザ２０の周囲の全ての状況データが入力される。

【0066】

また、入力部２９２Ａには、データ蓄積部５４に蓄積されたユーザ２０の過去のセンサデータや行動パターンデータが入力される。

【0067】

処理部２９４Ａは、データ生成モデル５８（図２参照）を用いた特定処理（通常特定処理）を行う。具体的には、データ生成モデル５８に、ユーザ発話を含むプロンプトを入力し、生成結果を得る。このとき、データ収集部１００によって収集したセンサ３９、及びカメラ４２の各々の出力をプロンプトに更に含めてもよい。

【0068】

また、処理部２９４Ａでは、プロアクティブ・インターベンション機能を用いた特定処理予測特定処理）を行う。予測特定処理では、入力部２９２Ａを介して収集したユーザ２０の生体データ及び状況データ、及び、データ蓄積部５４（図２参照）に格納されたユーザ２０の過去のセンサデータや行動パターンデータに基づいて、ユーザ２０の健康に関する潜在的なリスクを予測し（予測モードの実行）、当該リスクに関して早期に介入するための行動パターン（例えば、リスク回避行動の助言、注意喚起等）を解析することを指示するプロンプトをデータ生成モデル５８に入力し、行動パターンの解析結果を取得する。例えば、入力部２９２Ａを介して収集したユーザ２０の生体データ及び状況データ、及び、データベース蓄積部５４（図２参照）に格納されたユーザ２０の過去の行動パターンデータを、データ生成モデル５８に入力すると共に、「これはユーザの生体データ、状況データ、及び過去の行動パターンデータです。ユーザの健康に関する潜在的なリスクを予測し、当該リスクに関して早期に介入するための注意喚起を生成してください。」というプロンプトをデータ生成モデル５８に入力する。これにより、データ生成モデル５８から、「認知症のリスクがありますので、認知症を予防するための行動習慣を心がけてください。」という注意喚起が生成される。

【0069】

これにより、ユーザ個別の生活環境に応じたアルツハイマー、認知症の兆候を、罹患前（初期の兆候以前）に捉える事が可能になる。
処理部２９４Ａで解析された行動パターンは、出力部２９６Ａへ送出される。

【0070】

次に、第２の実施の形態の作用について説明する。まず、データ収集処理の流れの一例について説明する。

【0071】

ユーザ２０がネックレス型端末１４を装着しているときに、データ収集部１００は、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を逐次収集する。このとき、第２の実施の形態の特徴として、心拍センサ、血中酸素センサ、血圧センサ、体温センサ、呼吸パターン検出センサを含む生体センサの集合体であるセンサ３９から検出した各種データ（心拍数、血中酸素、体温、呼吸パターン等）を収集する。通信部１０２は、データ収集部１００によって収集したマイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を、逐次、データ処理装置１２へ送信する。

【0072】

次に、特定処理の流れの一例について図９を参照しながら説明する。ここで、データ処理装置１２の入力部２９２は、ネックレス型端末１４から受信した、マイクロフォン３８、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力を逐次取得し、データ蓄積部５４に格納しているものとする。

【0073】

ステップＳ３００Ａで、処理部２９４は、予め定められたトリガ条件を満たすか否かを判定する。具体的には、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話に、特定の単語（例えば、ネックレス型端末１４が搭載するエージェントの名前）又はフレーズ（例えば、「ハイ！〇〇」（〇〇は、エージェントの名前））が含まれていることを、トリガ条件としてもよい。

【0074】

ステップＳ３００Ａで、トリガ条件を満たす場合には（ステップＳ３００Ａ；Ｙｅｓ）、データ処理システム１０はステップＳ３０１へ進む。一方、ステップＳ３００Ａで、トリガ条件を満たさない場合には（ステップＳ３００Ａ；Ｎｏ）、データ処理システム１０は特定処理を終了する。

【0075】

ステップＳ３０１Ａで、処理部２９４は、マイクロフォン３８によって収音したユーザ発話を表すテキストに、特定処理の結果を得るための指示文を追加して、プロンプトを生成する。

【0076】

例えば、「ユーザが以下のように発話しています。〇〇〇。エージェントとして回答してください。」（〇〇〇はユーザ発話である。）というプロンプトを生成する。あるいは、センサ３９、及びカメラ４２の各々の出力をプロンプトに追加し、「これはユーザの生体データと、ユーザの周辺を表す映像データです。また、ユーザが以下のように発話しています。〇〇〇。エージェントとして回答してください。」（〇〇〇はユーザ発話である。）というプロンプトを生成する。このとき、ユーザ２０の発話として、「将来的に、何か体調に支障を来す兆候はある？」とすれば、緊急的トリガ条件が成立したとしてプロアクティブ・インターベンション機能が実行され、通常特定処理（通常モード）から予測特定処理（予測モード）に移行することができる。

【0077】

予測モードでは、プロアクティブ・インターベンション機能を用いて、収集したユーザ２０の生体データ及び状況データ、及び、データ蓄積部５４に格納されたユーザ２０の過去のセンサデータや行動パターンデータに基づいて、ユーザ２０の健康に関する潜在的なリスクを予測する。

【0078】

また、上記のように、緊急的トリガ条件は、収集したユーザ２０の生体データ及び状況データが所定条件を満たした場合に成立させ、ユーザ発話に関わらず、予測モードに入ってもよい。

【0079】

ステップＳ３０３Ａで、処理部２９４は、生成したプロンプトを、データ生成モデル５８に入力し、データ生成モデル５８の出力に基づいて、通常特定処理（第１の実施の形態に準ずる通常特定モードの実行）又は予測特定処理（予測モードの実行）の結果を取得する。

【0080】

予測モードにおいては、リスクに関して早期に介入するための行動パターン（例えば、リスク回避行動の助言、注意喚起等）を解析することを指示するプロンプトを、データ生成モデル５８に入力し、行動パターンの解析結果を取得する。

【0081】

図１０は、図８のステップ３０３Ａの詳細処理をサブルーチンフローで示す。
ステップ３０３Ａでは、プロンプトが予測モードであるか否かを判断する。ステップ３０３Ａで否定判定された場合は、ステップ３０３Ｂへ移行して、第１の実施の形態で詳細に説明した特定処理を実行し、リターンする。また、ステップ３０３Ａで肯定判定された場合は、ステップ３０３Ｃへ移行して、第２の実施の形態に係る予測モード特定処理（プロアクティブ・インターベンション機能）を実行し、リターンする。

【0082】

ステップＳ３０４Ａで、出力部２９６は、ネックレス型端末１４に対して特定処理の結果を出力し、特定処理を終了する。

【0083】

以上説明したように、第２の実施の形態では、第１の実施の形態のリアクティブ機能（通常特定処理）に加え、ユーザ２０の健康状態をより効果的に守るため、異常が発生する前にリスクを予測し、早期に介入するプロアクティブ・インターベンション機能と、ユーザ２０の過去のデータや行動パターンを学習する学習機能を持たせ（予測モード）、ユーザ２０個々に適した対応を行うことができる。

【0084】

なお、本実施の形態では、予測モード特定処理において、応答をユーザ２０に対して行ったが、データ処理装置１２に、健康状態の異常を示す場合に、関連するすべてのデータを自動的に保存し、かつ、詳細な解析又は医療機関へ提供を行うリアルタイムデータログ処理機能を持たせるようにしてもよい。

【0085】

以上、本開示に係るシステムをデータ処理装置１２の機能を主として説明したが、本開示に係るシステムはサーバに実装されているとは限らない。本開示に係るシステムは、一般的な情報処理システムとして実装されていてもよい。本開示は、例えば、パーソナルコンピュータで動作するソフトウェアプログラム、スマートフォン等で動作するアプリケーションとして実装されてもよい。本開示に係る方法はSaaS(Software as a Service)形式でユーザ２０に対して提供されてもよい。

【0086】

上記実施の形態では、１台のコンピュータ２２によって特定処理が行われる形態例を挙げたが、本開示の技術はこれに限定されず、コンピュータ２２を含めた複数のコンピュータによる特定処理に対する分散処理が行われるようにしてもよい。

【0087】

上記実施の形態では、ストレージ３２に特定処理プログラム５６が格納されている形態例を挙げて説明したが、本開示の技術はこれに限定されない。例えば、特定処理プログラム５６がＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの可搬型のコンピュータ読み取り可能な非一時的格納媒体に格納されていてもよい。非一時的格納媒体に格納されている特定処理プログラム５６は、データ処理装置１２のコンピュータ２２にインストールされる。プロセッサ２８は、特定処理プログラム５６に従って特定処理を実行する。

【0088】

また、ネットワーク５３を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６を格納させておき、データ処理装置１２の要求に応じて特定処理プログラム５６がダウンロードされ、コンピュータ２２にインストールされるようにしてもよい。

【0089】

なお、ネットワーク５３を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバ等の格納装置に特定処理プログラム５６の全てを格納させておいたり、ストレージ３２に特定処理プログラム５６の全てを記憶させたりしておく必要はなく、特定処理プログラム５６の一部を格納させておいてもよい。

【0090】

特定処理を実行するハードウェア資源としては、次に示す各種のプロセッサを用いることができる。プロセッサとしては、例えば、ソフトウェア、すなわち、プログラムを実行することで、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する汎用的なプロセッサであるＣＰＵが挙げられる。また、プロセッサとしては、例えば、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などの特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路が挙げられる。何れのプロセッサにもメモリが内蔵又は接続されており、何れのプロセッサもメモリを使用することで特定処理を実行する。

【0091】

特定処理を実行するハードウェア資源は、これらの各種のプロセッサのうちの１つで構成されてもよいし、同種又は異種の２つ以上のプロセッサの組み合わせ（例えば、複数のＦＰＧＡの組み合わせ、又はＣＰＵとＦＰＧＡとの組み合わせ）で構成されてもよい。また、特定処理を実行するハードウェア資源は１つのプロセッサであってもよい。

【0092】

１つのプロセッサで構成する例としては、第１に、１つ以上のＣＰＵとソフトウェアの組み合わせで１つのプロセッサを構成し、このプロセッサが、特定処理を実行するハードウェア資源として機能する形態がある。第２に、ＳｏＣ（System-on-a-chip）などに代表されるように、特定処理を実行する複数のハードウェア資源を含むシステム全体の機能を１つのＩＣチップで実現するプロセッサを使用する形態がある。このように、特定処理は、ハードウェア資源として、上記各種のプロセッサの１つ以上を用いて実現される。

【0093】

更に、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造としては、より具体的には、半導体素子などの回路素子を組み合わせた電気回路を用いることができる。また、上記の特定処理はあくまでも一例である。従って、主旨を逸脱しない範囲内において不要なステップを削除したり、新たなステップを追加したり、処理順序を入れ替えたりしてもよいことは言うまでもない。

【0094】

以上に示した記載内容及び図示内容は、本開示の技術に係る部分についての詳細な説明であり、本開示の技術の一例に過ぎない。例えば、上記の構成、機能、作用、及び効果に関する説明は、本開示の技術に係る部分の構成、機能、作用、及び効果の一例に関する説明である。よって、本開示の技術の主旨を逸脱しない範囲内において、以上に示した記載内容及び図示内容に対して、不要な部分を削除したり、新たな要素を追加したり、置き換えたりしてもよいことは言うまでもない。また、錯綜を回避し、本開示の技術に係る部分の理解を容易にするために、以上に示した記載内容及び図示内容では、本開示の技術の実施を可能にする上で特に説明を要しない技術常識等に関する説明は省略されている。

【0095】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願及び技術規格は、個々の文献、特許出願及び技術規格が参照により取り込まれることが具体的かつ個々に記された場合と同程度に、本明細書中に参照により取り込まれる。

【符号の説明】

【0096】

１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ ネックレス型端末（装着型デバイス）
３８ マイクロフォン
３９ センサ
４０ スピーカ
４２ カメラ
４６Ａ 制御部
５４ データ蓄積部（データベース）
１００ データ収集部
１０２ 通信部
２９０ 特定処理部（プロアクティブ・インターベンション処理部）
２９２ 入力部
２９４ 処理部
２９６ 出力部（提供部）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】