特許 7922210 システム

(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】

(24)【登録日】

(45)【発行日】

(54)【発明の名称】システム

(51)【国際特許分類】

   

   

【ＦＩ】

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】

(22)【出願日】

(65)【公開番号】

(43)【公開日】

【審査請求日】

(73)【特許権者】

【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】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】窪内 彩佳

【審査官】吉田 誠

(56)【参考文献】

【文献】特開２００２－０９９６１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特表２０２４－５２２８２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００３－１２２８５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－１１０２２２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００ － ８０／００

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項】

プロセッサと、メモリと、を備えるコンピュータにより実現されるシステムであって、
ユーザの症状および状況の少なくともいずれかの入力を受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた情報を解析し、ユーザの症状の重篤度および状況の緊急度を判断する解析部と、
前記解析部によって判断された情報を緊急通報受理機関または医療機関に提供する提供部と、
前記提供部によって提供された情報に基づいて緊急車両の配備先および搬送ルートを決定する決定部と、を備え、
前記受付部は、生成ＡＩを用いて前記ユーザの感情を推定し、推定した前記ユーザの感情がパニック状態にある場合、シンプルで直感的なインタフェースを提供し、入力手順を最小限にするように、前記症状および前記状況の少なくともいずれかの入力方法を調整する、
ことを特徴とするシステム。

【請求項】

前記解析部によって判断されたユーザの症状および状況の少なくともいずれかを継続的にモニタリングするモニタリング部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項】

前記モニタリング部は、
ユーザの症状が悪化したときに追加の情報を提供する追加提供部を備える
ことを特徴とする請求項２に記載のシステム。

【請求項】

前記受付部は、推定した前記ユーザの感情が冷静な場合、詳細な入力オプションを提供し、カスタマイズ可能な入力方法を提案するように前記入力方法を調整する、
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【請求項】

前記受付部は、
ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、過去に頻繁に使用した入力方法を優先的に提案する
ことを特徴とする請求項１に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【】

本開示の技術は、システムに関する。

【背景技術】

【】

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】

【】

【文献】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】

【】

従来の技術では、緊急通報システムがユーザの症状や状況を的確に判断し、迅速に対応することが困難であるという課題があった。

【】

実施形態に係るシステムは、ユーザの症状や状況を的確に判断し、迅速に対応することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【】

実施形態に係るシステムは、受付部と、解析部と、提供部と、決定部とを備える。受付部は、ユーザの症状や状況の入力を受け付ける。解析部は、受付部によって受け付けられた情報を解析し、ユーザの症状や状況を判断する。提供部は、解析部によって判断された情報を緊急通報受理機関または医療機関に提供する。決定部は、提供部によって提供された情報に基づいて緊急車両の配備または搬送ルートを決定する。

【発明の効果】

【】

実施形態に係るシステムは、ユーザの症状や状況を的確に判断し、迅速に対応することができる。

【図面の簡単な説明】

【】

【図】第１実施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】第１実施形態に係るデータ処理装置およびスマートデバイスの要部機能の一例を示す概念図である。

【図】第２実施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】第２実施形態に係るデータ処理装置およびスマート眼鏡の要部機能の一例を示す概念図である。

【図】第３実施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】第３実施形態に係るデータ処理装置およびヘッドセット型端末の要部機能の一例を示す概念図である。

【図】第４実施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】第４実施形態に係るデータ処理装置およびロボットの要部機能の一例を示す概念図である。

【図】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【図】複数の感情がマッピングされる感情マップを示す。

【発明を実施するための形態】

【】

以下、添付図面に従って本開示の技術に係るシステムの実施形態の一例について説明する。

【】

先ず、以下の説明で使用される文言について説明する。

【】

以下の実施形態において、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）、ＡＰＵ（Accelerated Processing Unit）、またはＴＰＵ（Tensor Processing Unit）などが挙げられる。

【】

以下の実施形態において、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。

【】

以下の実施形態において、符号付きのストレージは、各種プログラムおよび各種パラメータなどを記憶する１つまた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）、または磁気テープなどが挙げられる。

【】

以下の実施形態において、符号付きの通信Ｉ／Ｆ（Interface）は、通信プロセッサおよびアンテナなど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）、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などを含む無線通信規格が挙げられる。

【】

以下の実施形態において、「Ａおよび／またはＢ」は、「ＡおよびＢのうちの少なくとも１つ」と同義である。つまり、「Ａおよび／または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および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「および／または」で結び付けて表現する場合も、「Ａおよび／またはＢ」と同様の考え方が適用される。

【】

［第１実施形態］
図１には、第１実施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。

【】

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およびスマートデバイス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。

【】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信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５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮ（Wide Area Network）および／またはＬＡＮ（Local Area Network）などが挙げられる。

【】

スマートデバイス１４は、コンピュータ３６、受付装置３８、出力装置４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、受付装置３８、出力装置４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【】

受付装置３８は、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂなどを備えており、ユーザ入力を受け付ける。タッチパネル３８Ａは、指示体（例えば、ペンまたは指など）の接触を検出することにより、指示体の接触によるユーザ入力を受け付ける。マイクロフォン３８Ｂは、ユーザの音声を検出することにより、音声によるユーザ入力を受け付ける。制御部４６Ａは、タッチパネル３８Ａおよびマイクロフォン３８Ｂによって受け付けたユーザ入力を示す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（図２参照）が、ユーザ入力を示すデータを取得する。

【】

出力装置４０は、ディスプレイ４０Ａおよびスピーカ４０Ｂなどを備えており、データをユーザが知覚可能な表現形（例えば、音声および／またはテキスト）で出力することでデータをユーザに対して提示する。ディスプレイ４０Ａは、プロセッサ４６からの指示に従ってテキストおよび画像などの可視情報を表示する。スピーカ４０Ｂは、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなどの撮像素子とが搭載された小型デジタルカメラである。

【】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４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。

【】

図２には、データ処理装置１２およびスマートデバイス１４の要部機能の一例が示されている。

【】

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。特定処理プログラム５６は、本開示の技術に係る「プログラム」の一例である。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。

【】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。

【】

スマートデバイス１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。特定処理プログラム６０は、データ処理システム１０によって特定処理プログラム５６と併用される。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム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。なお、スマートデバイス１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置（例えば、生成サーバ）がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。次に、第１実施形態に係るデータ処理システム１０による処理の一例について説明する。

【】

（形態例１）
本発明の実施形態に係る緊急通報システムは、スマートフォンなどのデバイスと生成ＡＩを活用して、ユーザの症状や状況を的確に判断し、必要な救助を迅速に行うシステムである。この緊急通報システムは、ユーザが緊急事態に直面した際、スマートフォンを通じて症状や状況を入力し、生成ＡＩがその情報を解析して的確に判断し、適切な救助を手配する。生成ＡＩは緊急通報受理機関や医療機関に高度な情報を迅速に提供し、緊急車両の配備や最適な搬送ルートの決定を行う。このシステムにより、緊急通報の仕組みが効率化され、本当に必要な人に迅速に医療を提供することが可能となる。例えば、ユーザがスマートフォンを使用して症状や状況を入力すると、生成ＡＩがその情報を解析し、適切な救助を手配する。また、生成ＡＩは緊急通報受理機関や医療機関に高度な情報を提供し、緊急車両の配備や最適な搬送ルートの決定を行う。さらに、生成ＡＩはユーザの症状や状況を継続的にモニタリングし、必要に応じて追加の情報を提供する。これにより、より多くの尊い命を救うことができる。これにより、緊急通報システムは、ユーザの症状や状況を的確に判断し、必要な救助を迅速に行うことができる。

【】

実施形態に係る緊急通報システムは、受付部と、解析部と、提供部と、決定部とを備える。受付部は、ユーザの症状や状況の入力を受け付ける。ユーザの症状や状況には、例えば、健康状態、緊急事態、事故などが含まれるが、かかる例に限定されない。受付部は、例えば、スマートフォンのアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付けることができる。また、受付部は、音声入力やテキスト入力など、複数の入力方法をサポートすることもできる。解析部は、生成ＡＩを用いて、受付部によって受け付けられた情報を解析し、ユーザの症状や状況を判断する。解析は、例えば、データ解析アルゴリズムや診断基準に基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、生成ＡＩは、ユーザの入力情報を解析し、症状の重篤度や緊急度を判断する。また、解析部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングし、必要に応じて追加の情報を提供することもできる。提供部は、生成ＡＩを用いて、解析部によって判断された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。提供は、例えば、通信手段や情報の形式に基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、提供部は、ユーザの症状や状況に関する詳細な情報を緊急通報受理機関や医療機関に送信する。決定部は、生成ＡＩを用いて、提供部によって提供された情報に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。決定は、例えば、緊急度の評価基準やルート選定アルゴリズムに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、決定部は、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定し、迅速な救助を手配する。これにより、実施形態に係る緊急通報システムは、ユーザの症状や状況を的確に判断し、必要な救助を迅速に行うことができる。

【】

緊急通報システムは、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングするモニタリング部を備える。モニタリング部は、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする。モニタリングは、例えば、リアルタイムモニタリングや定期的なチェックなどの方法で行われるが、かかる例に限定されない。例えば、モニタリング部は、ユーザの健康状態をリアルタイムで監視し、異常が検出された場合にアラートを発する。また、モニタリング部は、定期的にユーザの健康状態をチェックし、異常がないかを確認することもできる。これにより、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングすることで、必要な救助を迅速に行うことができる。

【】

モニタリング部は、ユーザの症状が悪化したときに追加の情報を提供する追加提供部を備える。追加提供部は、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供する。追加の情報には、例えば、症状の詳細や緊急度の変化などが含まれるが、かかる例に限定されない。例えば、追加提供部は、ユーザの症状が悪化した場合に、症状の詳細な情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。また、追加提供部は、ユーザの症状の緊急度が変化した場合に、その情報を提供することもできる。これにより、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供することで、迅速な対応が可能となる。

【】

解析部は、ユーザの症状や状況を解析し、適切な救助を手配することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの症状や状況を解析し、適切な救助を手配する。適切な救助には、例えば、救急車の手配や医療機関への連絡などが含まれるが、かかる例に限定されない。例えば、解析部は、ユーザの症状を解析し、救急車を手配する。また、解析部は、ユーザの状況を解析し、医療機関に連絡することもできる。これにより、ユーザの症状や状況を解析し、適切な救助を手配することで、迅速な対応が可能となる。

【】

提供部は、緊急通報受理機関または医療機関に詳細な情報を提供することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、緊急通報受理機関や医療機関に詳細な情報を提供する。詳細な情報には、例えば、患者の病歴や現在の症状などが含まれるが、かかる例に限定されない。例えば、提供部は、患者の病歴を緊急通報受理機関に提供する。また、提供部は、現在の症状に関する詳細な情報を医療機関に提供することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関に高度な情報を提供することで、迅速な対応が可能となる。

【】

決定部は、緊急車両の配備または最適な搬送ルートを決定することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定する。決定は、例えば、緊急度の評価基準やルート選定アルゴリズムに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、決定部は、緊急度の評価基準に基づいて、緊急車両の配備を決定する。また、決定部は、ルート選定アルゴリズムに基づいて、最適な搬送ルートを決定することもできる。これにより、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定することで、迅速な対応が可能となる。

【】

受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、適切な入力インタフェースを提供することができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、最適な入力インタフェースを提供する。例えば、ユーザが過去に頻繁に使用した入力方法（音声、テキストなど）を優先的に提案する。また、受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴から、特定の症状や状況に対応する入力オプションを自動的に表示することができる。さらに、受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、特定の時間帯に使用する入力インタフェースを提案することもできる。これにより、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析することで、最適な入力インタフェースを提供できる。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、症状や状況の入力時に、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングする。例えば、受付部は、ユーザの既往歴に基づいて、関連する症状や状況を優先的に入力させる。また、受付部は、ユーザの現在の健康状態を考慮して、入力内容を自動的にフィルタリングし、重要な情報を強調することができる。さらに、受付部は、ユーザの健康データを参照し、入力内容を最適化するためのフィルタリングを行うこともできる。これにより、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることで、重要な情報を強調できる。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザの地理的位置情報に基づいて関連性の高い情報を優先的に入力させることができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、症状や状況の入力時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して関連性の高い情報を優先的に入力させる。例えば、ユーザが特定の地域にいる場合、受付部はその地域に関連する症状や状況を優先的に入力させる。また、受付部は、ユーザの現在地に基づいて、関連する医療機関や緊急通報受理機関の情報を優先的に入力させることができる。さらに、受付部は、ユーザの地理的位置情報を参照し、最適な入力内容を提案することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、関連性の高い情報を優先的に入力できる。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を入力させることができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、症状や状況の入力時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を入力させる。例えば、受付部は、ユーザのソーシャルメディア投稿から、現在の状況や症状に関連する情報を抽出し、入力内容を提案する。また、受付部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する情報を優先的に入力させることができる。さらに、受付部は、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、最適な入力内容を提案することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、関連する情報を迅速に入力できる。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況の重要度に基づいて解析の詳細度を調整することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況の重要度に基づいて解析の詳細度を調整する。例えば、重大な症状や状況の場合、解析部は詳細な解析を行い、重要な情報を抽出する。また、軽微な症状や状況の場合、解析部は簡略化された解析を行い、迅速に情報を提供することができる。さらに、解析部は、症状や状況の重要度に応じて、解析の詳細度を動的に調整することもできる。これにより、症状や状況の重要度に基づいて解析の詳細度を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況のカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況のカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用する。例えば、心臓関連の症状の場合、解析部は専門的な解析アルゴリズムを適用する。また、呼吸器関連の症状の場合、解析部は適切な解析アルゴリズムを選定することができる。さらに、外傷関連の状況の場合、解析部は特定の解析アルゴリズムを使用して情報を解析することもできる。これにより、症状や状況のカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用することで、適切な情報を提供できる。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況の発生時期に基づいて解析の優先順位を決定することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況の発生時期に基づいて解析の優先順位を決定する。例えば、最近発生した症状や状況を優先的に解析する。また、解析部は、過去の症状や状況を参照し、関連性の高い情報を優先的に解析することができる。さらに、解析部は、症状や状況の発生時期に基づいて、解析の優先順位を動的に調整することもできる。これにより、症状や状況の発生時期に基づいて解析の優先順位を決定することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況の関連性に基づいて解析の順序を調整することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況の関連性に基づいて解析の順序を調整する。例えば、関連性の高い症状や状況を優先的に解析する。また、解析部は、症状や状況の関連性を分析し、最適な解析順序を決定することができる。さらに、解析部は、症状や状況の関連性に基づいて、解析の順序を動的に調整することもできる。これにより、症状や状況の関連性に基づいて解析の順序を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に基づいて提供内容を調整することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に基づいて提供内容を調整する。例えば、提供部は、重要な緊急通報受理機関や医療機関に対して、詳細な情報を提供する。また、提供部は、軽微な緊急通報受理機関や医療機関に対して、簡略化された情報を提供することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に応じて、提供内容を動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に応じて提供内容を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて異なる提供アルゴリズムを適用することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて異なる提供アルゴリズムを適用する。例えば、提供部は、救急医療機関に対して、専門的な提供アルゴリズムを適用する。また、提供部は、一般医療機関に対して、適切な提供アルゴリズムを選定することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて、提供アルゴリズムを動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて適切な情報を提供できる。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報に基づいて提供内容を調整することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を考慮して提供内容を調整する。例えば、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を基に、最適な情報を提供する。また、提供部は、地理的に近い緊急通報受理機関や医療機関に対して、詳細な情報を提供することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を参照し、提供内容を動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を考慮することで、最適な情報を提供できる。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照して提供内容を調整することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照して提供内容を調整する。例えば、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を基に、最適な情報を提供する。また、提供部は、関連文献を参照し、緊急通報受理機関や医療機関に対して詳細な情報を提供することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照し、提供内容を動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照することで、最適な情報を提供できる。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、過去の配備履歴を参照して最適な決定方法を選定することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、過去の配備履歴を参照して最適な決定方法を選定する。例えば、決定部は、過去の配備履歴を基に、最適な配備方法を選定する。また、決定部は、過去の搬送ルート履歴を参照し、最適なルートを選定することができる。さらに、決定部は、過去の配備履歴を分析し、最も効率的な配備方法を選定することもできる。これにより、過去の配備履歴を参照することで、最適な配備方法を選定できる。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、現在の交通状況に基づいて決定内容を調整することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、現在の交通状況に基づいて決定内容を調整する。例えば、決定部は、現在の交通渋滞情報を基に、最適な搬送ルートを選定する。また、決定部は、現在の交通状況を考慮して、迅速な配備方法を選定することができる。さらに、決定部は、現在の交通情報を参照し、最適な配備と搬送ルートを決定することもできる。これにより、現在の交通状況に基づいて最適な配備と搬送ルートを決定することで、迅速な対応が可能となる。

【】

決定部は、緊急車両の配備または搬送ルートの決定時に、地理的位置情報に基づいて適切な決定方法を選定することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、地理的位置情報を考慮して最適な決定方法を選定する。例えば、決定部は、地理的に近い緊急車両を優先的に配備する。また、決定部は、地理的位置情報を基に、最適な搬送ルートを選定することができる。さらに、決定部は、地理的位置情報を参照し、最適な配備と搬送ルートを決定することもできる。これにより、地理的位置情報を考慮することで、最適な配備と搬送ルートを決定できる。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、関連文献を参照して決定内容を調整することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、関連文献を参照して決定内容を調整する。例えば、決定部は、関連文献を基に、最適な配備方法を選定する。また、決定部は、関連文献を参照し、最適な搬送ルートを選定することができる。さらに、決定部は、関連文献を参照し、最適な配備と搬送ルートを決定することもできる。これにより、関連文献を参照することで、最適な配備と搬送ルートを決定できる。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適なモニタリング方法を選定することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適なモニタリング方法を選定する。例えば、モニタリング部は、ユーザの過去の健康データを基に、最適なモニタリング方法を選定する。また、モニタリング部は、ユーザの過去の健康データを参照し、重要な情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザの健康データを分析し、最適なモニタリング方法を選定することもできる。これにより、ユーザの過去の健康データを参照することで、最適なモニタリング方法を選定できる。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザの現在の生活状況に基づいてモニタリング内容を調整することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザの現在の生活状況に基づいてモニタリング内容を調整する。例えば、モニタリング部は、ユーザの現在の生活状況を考慮して、モニタリング内容を調整する。また、モニタリング部は、ユーザの生活状況に基づいて、重要な情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザの生活状況を参照し、最適なモニタリング内容を提案することもできる。これにより、ユーザの現在の生活状況に基づいてモニタリング内容を調整することで、重要な情報を迅速に把握できる。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適なモニタリング方法を選定することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適なモニタリング方法を選定する。例えば、モニタリング部は、ユーザの地理的位置情報を基に、最適なモニタリング方法を選定する。また、モニタリング部は、地理的に近い情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザの地理的位置情報を参照し、最適なモニタリング方法を提案することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、最適なモニタリング方法を選定できる。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析してモニタリング内容を調整することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析してモニタリング内容を調整する。例えば、モニタリング部は、ユーザのソーシャルメディア投稿から、現在の状況や症状に関連する情報を抽出し、モニタリング内容を調整する。また、モニタリング部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、最適なモニタリング内容を提案することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、重要な情報を迅速に把握できる。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適な提供方法を選定することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適な提供方法を選定する。例えば、追加提供部は、ユーザの過去の健康データを基に、最適な追加情報提供方法を選定する。また、追加提供部は、ユーザの過去の健康データを参照し、重要な追加情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザの健康データを分析し、最適な追加情報提供方法を選定することもできる。これにより、ユーザの過去の健康データを参照することで、最適な追加情報提供方法を選定できる。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザの現在の生活状況に基づいて提供内容を調整することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザの現在の生活状況に基づいて提供内容を調整する。例えば、追加提供部は、ユーザの現在の生活状況を考慮して、追加情報提供内容を調整する。また、追加提供部は、ユーザの生活状況に基づいて、重要な追加情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザの生活状況を参照し、最適な追加情報提供内容を提案することもできる。これにより、ユーザの現在の生活状況に基づいて提供内容を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な提供方法を選定することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な提供方法を選定する。例えば、追加提供部は、ユーザの地理的位置情報を基に、最適な追加情報提供方法を選定する。また、追加提供部は、地理的に近い情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザの地理的位置情報を参照し、最適な追加情報提供方法を提案することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、最適な追加情報提供方法を選定できる。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して提供内容を調整することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して提供内容を調整する。例えば、追加提供部は、ユーザのソーシャルメディア投稿から、現在の状況や症状に関連する情報を抽出し、追加情報提供内容を調整する。また、追加提供部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する追加情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、最適な追加情報提供内容を提案することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。

【】

受付部は、ユーザの症状や状況の入力を受け付ける際に、ユーザの過去の健康データを参照して入力内容を自動補完することができる。例えば、ユーザが過去に特定の病歴を持っている場合、受付部はその病歴に関連する症状を自動的に入力候補として提示する。また、ユーザが過去に特定の薬を服用していた場合、その薬の情報を自動的に入力内容に含めることができる。さらに、ユーザの過去の健康データを基に、関連する医療機関の情報を自動的に提供することもできる。これにより、ユーザの過去の健康データを活用して、迅速かつ正確な情報入力が可能となる。

【】

モニタリング部は、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする際に、ユーザの生活リズムに基づいてモニタリングのタイミングを調整することができる。例えば、ユーザが夜間に睡眠をとっている場合、モニタリング部は夜間のモニタリング頻度を低くし、日中の活動時間帯にモニタリング頻度を高める。また、ユーザが定期的に運動を行っている場合、その運動時間帯に合わせてモニタリングを行うことができる。さらに、ユーザの生活リズムに基づいて、モニタリング結果を適切なタイミングで通知することもできる。これにより、ユーザの生活リズムに合わせたモニタリングが可能となり、より効果的な健康管理が実現できる。

【】

追加提供部は、ユーザの症状が悪化した場合に、ユーザの現在の位置情報を基に最寄りの医療機関や緊急通報受理機関に追加情報を提供することができる。例えば、ユーザが特定の地域にいる場合、その地域に最も近い医療機関の情報を提供する。また、ユーザの位置情報を基に、最適な救急車の配備や搬送ルートを提案することもできる。さらに、ユーザの位置情報をリアルタイムで更新し、緊急通報受理機関や医療機関に提供することで、迅速な対応が可能となる。これにより、ユーザの位置情報を活用して、より効果的な救助活動が実現できる。

【】

解析部は、ユーザの症状や状況を解析する際に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して追加の情報を取得することができる。例えば、ユーザがソーシャルメディアに投稿した内容から、現在の症状や状況に関連する情報を抽出する。また、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する情報を優先的に解析することもできる。さらに、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、解析結果を補完するための追加情報を提供することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を活用して、より正確な解析が可能となる。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートを決定する際に、現在の交通状況をリアルタイムでモニタリングし、最適なルートを選定することができる。例えば、交通渋滞情報を基に、最も迅速なルートを選定する。また、交通事故や道路工事などの情報を考慮して、迂回ルートを提案することもできる。さらに、交通状況の変化に応じて、リアルタイムでルートを再計算し、最適な搬送ルートを提供することもできる。これにより、現在の交通状況を考慮した迅速な搬送が可能となる。

【】

受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、適切な入力インタフェースを提供することができる。例えば、ユーザが過去に頻繁に使用した入力方法（音声、テキストなど）を優先的に提案する。また、ユーザの過去の緊急通報履歴から、特定の症状や状況に対応する入力オプションを自動的に表示することができる。さらに、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、特定の時間帯に使用する入力インタフェースを提案することもできる。これにより、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析することで、最適な入力インタフェースを提供できる。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることができる。例えば、受付部は、ユーザの既往歴に基づいて、関連する症状や状況を優先的に入力させる。また、受付部は、ユーザの現在の健康状態を考慮して、入力内容を自動的にフィルタリングし、重要な情報を強調することができる。さらに、受付部は、ユーザの健康データを参照し、入力内容を最適化するためのフィルタリングを行うこともできる。これにより、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることで、重要な情報を強調できる。

【】

以下に、形態例１の処理の流れについて簡単に説明する。

【】

ステップ１：受付部は、ユーザの症状や状況の入力を受け付ける。ユーザの症状や状況には、健康状態、緊急事態、事故などが含まれる。受付部は、スマートフォンのアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付けることができ、音声入力やテキスト入力など、複数の入力方法をサポートする。
ステップ２：解析部は、生成ＡＩを用いて、受付部によって受け付けられた情報を解析し、ユーザの症状や状況を判断する。解析は、データ解析アルゴリズムや診断基準に基づいて行われ、症状の重篤度や緊急度を判断する。また、解析部は、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングし、必要に応じて追加の情報を提供する。
ステップ３：提供部は、生成ＡＩを用いて、解析部によって判断された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。提供は、通信手段や情報の形式に基づいて行われ、ユーザの症状や状況に関する詳細な情報を送信する。
ステップ４：決定部は、生成ＡＩを用いて、提供部によって提供された情報に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。決定は、緊急度の評価基準やルート選定アルゴリズムに基づいて行われ、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定し、迅速な救助を手配する。

【】

（形態例２）
本発明の実施形態に係る緊急通報システムは、スマートフォンなどのデバイスと生成ＡＩを活用して、ユーザの症状や状況を的確に判断し、必要な救助を迅速に行うシステムである。この緊急通報システムは、ユーザが緊急事態に直面した際、スマートフォンを通じて症状や状況を入力し、生成ＡＩがその情報を解析して的確に判断し、適切な救助を手配する。生成ＡＩは緊急通報受理機関や医療機関に高度な情報を迅速に提供し、緊急車両の配備や最適な搬送ルートの決定を行う。このシステムにより、緊急通報の仕組みが効率化され、本当に必要な人に迅速に医療を提供することが可能となる。例えば、ユーザがスマートフォンを使用して症状や状況を入力すると、生成ＡＩがその情報を解析し、適切な救助を手配する。また、生成ＡＩは緊急通報受理機関や医療機関に高度な情報を提供し、緊急車両の配備や最適な搬送ルートの決定を行う。さらに、生成ＡＩはユーザの症状や状況を継続的にモニタリングし、必要に応じて追加の情報を提供する。これにより、より多くの尊い命を救うことができる。これにより、緊急通報システムは、ユーザの症状や状況を的確に判断し、必要な救助を迅速に行うことができる。

【】

実施形態に係る緊急通報システムは、受付部と、解析部と、提供部と、決定部とを備える。受付部は、ユーザの症状や状況の入力を受け付ける。ユーザの症状や状況には、例えば、健康状態、緊急事態、事故などが含まれるが、かかる例に限定されない。受付部は、例えば、スマートフォンのアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付けることができる。また、受付部は、音声入力やテキスト入力など、複数の入力方法をサポートすることもできる。解析部は、生成ＡＩを用いて、受付部によって受け付けられた情報を解析し、ユーザの症状や状況を判断する。解析は、例えば、データ解析アルゴリズムや診断基準に基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、生成ＡＩは、ユーザの入力情報を解析し、症状の重篤度や緊急度を判断する。また、解析部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングし、必要に応じて追加の情報を提供することもできる。提供部は、生成ＡＩを用いて、解析部によって判断された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。提供は、例えば、通信手段や情報の形式に基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、提供部は、ユーザの症状や状況に関する詳細な情報を緊急通報受理機関や医療機関に送信する。決定部は、生成ＡＩを用いて、提供部によって提供された情報に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。決定は、例えば、緊急度の評価基準やルート選定アルゴリズムに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、決定部は、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定し、迅速な救助を手配する。これにより、実施形態に係る緊急通報システムは、ユーザの症状や状況を的確に判断し、必要な救助を迅速に行うことができる。

【】

緊急通報システムは、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングするモニタリング部を備える。モニタリング部は、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする。モニタリングは、例えば、リアルタイムモニタリングや定期的なチェックなどの方法で行われるが、かかる例に限定されない。例えば、モニタリング部は、ユーザの健康状態をリアルタイムで監視し、異常が検出された場合にアラートを発する。また、モニタリング部は、定期的にユーザの健康状態をチェックし、異常がないかを確認することもできる。これにより、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングすることで、必要な救助を迅速に行うことができる。

【】

モニタリング部は、ユーザの症状が悪化したときに追加の情報を提供する追加提供部を備える。追加提供部は、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供する。追加の情報には、例えば、症状の詳細や緊急度の変化などが含まれるが、かかる例に限定されない。例えば、追加提供部は、ユーザの症状が悪化した場合に、症状の詳細な情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。また、追加提供部は、ユーザの症状の緊急度が変化した場合に、その情報を提供することもできる。これにより、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供することで、迅速な対応が可能となる。

【】

解析部は、ユーザの症状や状況を解析し、適切な救助を手配することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの症状や状況を解析し、適切な救助を手配する。適切な救助には、例えば、救急車の手配や医療機関への連絡などが含まれるが、かかる例に限定されない。例えば、解析部は、ユーザの症状を解析し、救急車を手配する。また、解析部は、ユーザの状況を解析し、医療機関に連絡することもできる。これにより、ユーザの症状や状況を解析し、適切な救助を手配することで、迅速な対応が可能となる。

【】

提供部は、緊急通報受理機関または医療機関に詳細な情報を提供することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、緊急通報受理機関や医療機関に詳細な情報を提供する。詳細な情報には、例えば、患者の病歴や現在の症状などが含まれるが、かかる例に限定されない。例えば、提供部は、患者の病歴を緊急通報受理機関に提供する。また、提供部は、現在の症状に関する詳細な情報を医療機関に提供することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関に高度な情報を提供することで、迅速な対応が可能となる。

【】

決定部は、緊急車両の配備または最適な搬送ルートを決定することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定する。決定は、例えば、緊急度の評価基準やルート選定アルゴリズムに基づいて行われるが、かかる例に限定されない。例えば、決定部は、緊急度の評価基準に基づいて、緊急車両の配備を決定する。また、決定部は、ルート選定アルゴリズムに基づいて、最適な搬送ルートを決定することもできる。これにより、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定することで、迅速な対応が可能となる。

【】

受付部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて症状や状況の入力方法を調整することができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて症状や状況の入力方法を調整する。例えば、ユーザがパニック状態にある場合、受付部はシンプルで直感的なインタフェースを提供し、入力手順を最小限にする。また、ユーザが冷静な場合、受付部は詳細な入力オプションを提供し、カスタマイズ可能な入力方法を提案することができる。さらに、ユーザが緊急事態に直面している場合、受付部は音声入力を優先し、迅速に症状や状況を入力できるようにする。これにより、ユーザの感情に応じて入力方法を調整することで、より適切な情報を迅速に入力できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、適切な入力インタフェースを提供することができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、最適な入力インタフェースを提供する。例えば、ユーザが過去に頻繁に使用した入力方法（音声、テキストなど）を優先的に提案する。また、受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴から、特定の症状や状況に対応する入力オプションを自動的に表示することができる。さらに、受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、特定の時間帯に使用する入力インタフェースを提案することもできる。これにより、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析することで、最適な入力インタフェースを提供できる。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、症状や状況の入力時に、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングする。例えば、受付部は、ユーザの既往歴に基づいて、関連する症状や状況を優先的に入力させる。また、受付部は、ユーザの現在の健康状態を考慮して、入力内容を自動的にフィルタリングし、重要な情報を強調することができる。さらに、受付部は、ユーザの健康データを参照し、入力内容を最適化するためのフィルタリングを行うこともできる。これにより、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることで、重要な情報を強調できる。

【】

受付部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて入力内容の優先順位を決定することができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて入力内容の優先順位を決定する。例えば、ユーザが緊張している場合、受付部は重要な情報を優先的に入力させる。また、ユーザがリラックスしている場合、受付部は詳細な情報を入力させることができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、受付部は最も重要な情報を迅速に入力させることもできる。これにより、ユーザの感情に応じて入力内容の優先順位を決定することで、重要な情報を迅速に入力できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザの地理的位置情報に基づいて関連性の高い情報を優先的に入力させることができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、症状や状況の入力時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して関連性の高い情報を優先的に入力させる。例えば、ユーザが特定の地域にいる場合、受付部はその地域に関連する症状や状況を優先的に入力させる。また、受付部は、ユーザの現在地に基づいて、関連する医療機関や緊急通報受理機関の情報を優先的に入力させることができる。さらに、受付部は、ユーザの地理的位置情報を参照し、最適な入力内容を提案することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、関連性の高い情報を優先的に入力できる。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を入力させることができる。受付部は、生成ＡＩを用いて、症状や状況の入力時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を入力させる。例えば、受付部は、ユーザのソーシャルメディア投稿から、現在の状況や症状に関連する情報を抽出し、入力内容を提案する。また、受付部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する情報を優先的に入力させることができる。さらに、受付部は、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、最適な入力内容を提案することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、関連する情報を迅速に入力できる。

【】

解析部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析の精度を調整することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析の精度を調整する。例えば、ユーザが緊張している場合、解析部は解析の精度を高めて重要な情報を抽出する。また、ユーザがリラックスしている場合、解析部は詳細な解析を行い、包括的な情報を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、解析部は迅速な解析を行い、重要な情報を優先的に提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて解析の精度を調整することで、重要な情報を迅速に抽出できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況の重要度に基づいて解析の詳細度を調整することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況の重要度に基づいて解析の詳細度を調整する。例えば、重大な症状や状況の場合、解析部は詳細な解析を行い、重要な情報を抽出する。また、軽微な症状や状況の場合、解析部は簡略化された解析を行い、迅速に情報を提供することができる。さらに、解析部は、症状や状況の重要度に応じて、解析の詳細度を動的に調整することもできる。これにより、症状や状況の重要度に基づいて解析の詳細度を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況のカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況のカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用する。例えば、心臓関連の症状の場合、解析部は専門的な解析アルゴリズムを適用する。また、呼吸器関連の症状の場合、解析部は適切な解析アルゴリズムを選定することができる。さらに、外傷関連の状況の場合、解析部は特定の解析アルゴリズムを使用して情報を解析することもできる。これにより、症状や状況のカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用することで、適切な情報を提供できる。

【】

解析部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析結果の表示方法を調整することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析結果の表示方法を調整する。例えば、ユーザが緊張している場合、解析部はシンプルで視認性の高い表示方法を提供する。また、ユーザがリラックスしている場合、解析部は詳細な情報を含む表示方法を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、解析部は要点を押さえた表示方法を提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて解析結果の表示方法を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況の発生時期に基づいて解析の優先順位を決定することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況の発生時期に基づいて解析の優先順位を決定する。例えば、最近発生した症状や状況を優先的に解析する。また、解析部は、過去の症状や状況を参照し、関連性の高い情報を優先的に解析することができる。さらに、解析部は、症状や状況の発生時期に基づいて、解析の優先順位を動的に調整することもできる。これにより、症状や状況の発生時期に基づいて解析の優先順位を決定することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

解析部は、解析時に、症状や状況の関連性に基づいて解析の順序を調整することができる。解析部は、生成ＡＩを用いて、解析時に、症状や状況の関連性に基づいて解析の順序を調整する。例えば、関連性の高い症状や状況を優先的に解析する。また、解析部は、症状や状況の関連性を分析し、最適な解析順序を決定することができる。さらに、解析部は、症状や状況の関連性に基づいて、解析の順序を動的に調整することもできる。これにより、症状や状況の関連性に基づいて解析の順序を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

提供部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて情報提供の方法を調整することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて情報提供の方法を調整する。例えば、ユーザが緊張している場合、提供部はシンプルで視認性の高い情報提供方法を提供する。また、ユーザがリラックスしている場合、提供部は詳細な情報を含む提供方法を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、提供部は要点を押さえた情報提供方法を提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて情報提供の方法を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に基づいて提供内容を調整することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に基づいて提供内容を調整する。例えば、提供部は、重要な緊急通報受理機関や医療機関に対して、詳細な情報を提供する。また、提供部は、軽微な緊急通報受理機関や医療機関に対して、簡略化された情報を提供することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に応じて、提供内容を動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に応じて提供内容を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて異なる提供アルゴリズムを適用することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて異なる提供アルゴリズムを適用する。例えば、提供部は、救急医療機関に対して、専門的な提供アルゴリズムを適用する。また、提供部は、一般医療機関に対して、適切な提供アルゴリズムを選定することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて、提供アルゴリズムを動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて適切な情報を提供できる。

【】

提供部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて情報提供の優先順位を決定することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて情報提供の優先順位を決定する。例えば、ユーザが緊張している場合、提供部は重要な情報を優先的に提供する。また、ユーザがリラックスしている場合、提供部は詳細な情報を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、提供部は最も重要な情報を迅速に提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて情報提供の優先順位を決定することで、重要な情報を迅速に提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報に基づいて提供内容を調整することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を考慮して提供内容を調整する。例えば、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を基に、最適な情報を提供する。また、提供部は、地理的に近い緊急通報受理機関や医療機関に対して、詳細な情報を提供することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を参照し、提供内容を動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関の地理的位置情報を考慮することで、最適な情報を提供できる。

【】

提供部は、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照して提供内容を調整することができる。提供部は、生成ＡＩを用いて、情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照して提供内容を調整する。例えば、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を基に、最適な情報を提供する。また、提供部は、関連文献を参照し、緊急通報受理機関や医療機関に対して詳細な情報を提供することができる。さらに、提供部は、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照し、提供内容を動的に調整することもできる。これにより、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照することで、最適な情報を提供できる。

【】

決定部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートの決定方法を調整することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートの決定方法を調整する。例えば、ユーザが緊張している場合、決定部は迅速な配備と最短ルートを優先する。また、ユーザがリラックスしている場合、決定部は詳細なルート情報を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、決定部は最も効率的な配備とルートを選定することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて緊急車両の配備や搬送ルートの決定方法を調整することで、迅速な対応が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、過去の配備履歴を参照して最適な決定方法を選定することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、過去の配備履歴を参照して最適な決定方法を選定する。例えば、決定部は、過去の配備履歴を基に、最適な配備方法を選定する。また、決定部は、過去の搬送ルート履歴を参照し、最適なルートを選定することができる。さらに、決定部は、過去の配備履歴を分析し、最も効率的な配備方法を選定することもできる。これにより、過去の配備履歴を参照することで、最適な配備方法を選定できる。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、現在の交通状況に基づいて決定内容を調整することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、現在の交通状況に基づいて決定内容を調整する。例えば、決定部は、現在の交通渋滞情報を基に、最適な搬送ルートを選定する。また、決定部は、現在の交通状況を考慮して、迅速な配備方法を選定することができる。さらに、決定部は、現在の交通情報を参照し、最適な配備と搬送ルートを決定することもできる。これにより、現在の交通状況に基づいて最適な配備と搬送ルートを決定することで、迅速な対応が可能となる。

【】

決定部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートの優先順位を決定することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートの優先順位を決定する。例えば、ユーザが緊張している場合、決定部は迅速な配備と最短ルートを優先する。また、ユーザがリラックスしている場合、決定部は詳細なルート情報を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、決定部は最も効率的な配備とルートを選定することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて緊急車両の配備や搬送ルートの優先順位を決定することで、迅速な対応が可能となる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

決定部は、緊急車両の配備または搬送ルートの決定時に、地理的位置情報に基づいて適切な決定方法を選定することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、地理的位置情報を考慮して最適な決定方法を選定する。例えば、決定部は、地理的に近い緊急車両を優先的に配備する。また、決定部は、地理的位置情報を基に、最適な搬送ルートを選定することができる。さらに、決定部は、地理的位置情報を参照し、最適な配備と搬送ルートを決定することもできる。これにより、地理的位置情報を考慮することで、最適な配備と搬送ルートを決定できる。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、関連文献を参照して決定内容を調整することができる。決定部は、生成ＡＩを用いて、緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、関連文献を参照して決定内容を調整する。例えば、決定部は、関連文献を基に、最適な配備方法を選定する。また、決定部は、関連文献を参照し、最適な搬送ルートを選定することができる。さらに、決定部は、関連文献を参照し、最適な配備と搬送ルートを決定することもできる。これにより、関連文献を参照することで、最適な配備と搬送ルートを決定できる。

【】

モニタリング部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてモニタリングの頻度を調整することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてモニタリングの頻度を調整する。例えば、ユーザが緊張している場合、モニタリング部はモニタリングの頻度を高める。また、ユーザがリラックスしている場合、モニタリング部はモニタリングの頻度を低くすることができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、モニタリング部は迅速なモニタリングを行うこともできる。これにより、ユーザの感情に応じてモニタリングの頻度を調整することで、重要な情報を迅速に把握できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適なモニタリング方法を選定することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適なモニタリング方法を選定する。例えば、モニタリング部は、ユーザの過去の健康データを基に、最適なモニタリング方法を選定する。また、モニタリング部は、ユーザの過去の健康データを参照し、重要な情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザの健康データを分析し、最適なモニタリング方法を選定することもできる。これにより、ユーザの過去の健康データを参照することで、最適なモニタリング方法を選定できる。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザの現在の生活状況に基づいてモニタリング内容を調整することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザの現在の生活状況に基づいてモニタリング内容を調整する。例えば、モニタリング部は、ユーザの現在の生活状況を考慮して、モニタリング内容を調整する。また、モニタリング部は、ユーザの生活状況に基づいて、重要な情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザの生活状況を参照し、最適なモニタリング内容を提案することもできる。これにより、ユーザの現在の生活状況に基づいてモニタリング内容を調整することで、重要な情報を迅速に把握できる。

【】

モニタリング部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてモニタリングの優先順位を決定することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてモニタリングの優先順位を決定する。例えば、ユーザが緊張している場合、モニタリング部は重要な情報を優先的にモニタリングする。また、ユーザがリラックスしている場合、モニタリング部は詳細な情報をモニタリングすることができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、モニタリング部は最も重要な情報を迅速にモニタリングすることもできる。これにより、ユーザの感情に応じてモニタリングの優先順位を決定することで、重要な情報を迅速に把握できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適なモニタリング方法を選定することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適なモニタリング方法を選定する。例えば、モニタリング部は、ユーザの地理的位置情報を基に、最適なモニタリング方法を選定する。また、モニタリング部は、地理的に近い情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザの地理的位置情報を参照し、最適なモニタリング方法を提案することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、最適なモニタリング方法を選定できる。

【】

モニタリング部は、モニタリング時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析してモニタリング内容を調整することができる。モニタリング部は、生成ＡＩを用いて、モニタリング時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析してモニタリング内容を調整する。例えば、モニタリング部は、ユーザのソーシャルメディア投稿から、現在の状況や症状に関連する情報を抽出し、モニタリング内容を調整する。また、モニタリング部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する情報を優先的にモニタリングすることができる。さらに、モニタリング部は、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、最適なモニタリング内容を提案することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、重要な情報を迅速に把握できる。

【】

追加提供部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて追加情報の提供方法を調整することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて追加情報の提供方法を調整する。例えば、ユーザが緊張している場合、追加提供部はシンプルで視認性の高い追加情報提供方法を提供する。また、ユーザがリラックスしている場合、追加提供部は詳細な追加情報を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、追加提供部は要点を押さえた追加情報提供方法を提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて追加情報の提供方法を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適な提供方法を選定することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適な提供方法を選定する。例えば、追加提供部は、ユーザの過去の健康データを基に、最適な追加情報提供方法を選定する。また、追加提供部は、ユーザの過去の健康データを参照し、重要な追加情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザの健康データを分析し、最適な追加情報提供方法を選定することもできる。これにより、ユーザの過去の健康データを参照することで、最適な追加情報提供方法を選定できる。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザの現在の生活状況に基づいて提供内容を調整することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザの現在の生活状況に基づいて提供内容を調整する。例えば、追加提供部は、ユーザの現在の生活状況を考慮して、追加情報提供内容を調整する。また、追加提供部は、ユーザの生活状況に基づいて、重要な追加情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザの生活状況を参照し、最適な追加情報提供内容を提案することもできる。これにより、ユーザの現在の生活状況に基づいて提供内容を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

追加提供部は、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて追加情報の優先順位を決定することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて追加情報の優先順位を決定する。例えば、ユーザが緊張している場合、追加提供部は重要な追加情報を優先的に提供する。また、ユーザがリラックスしている場合、追加提供部は詳細な追加情報を提供することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、追加提供部は最も重要な追加情報を迅速に提供することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて追加情報の優先順位を決定することで、重要な情報を迅速に提供できる。感情の推定は、例えば、感情エンジンまたは生成ＡＩなどを用いて感情推定機能を用いて実現される。生成ＡＩは、テキスト生成ＡＩ（例えば、ＬＬＭ）やマルチモーダル生成ＡＩなどであるが、かかる例に限定されない。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な提供方法を選定することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な提供方法を選定する。例えば、追加提供部は、ユーザの地理的位置情報を基に、最適な追加情報提供方法を選定する。また、追加提供部は、地理的に近い情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザの地理的位置情報を参照し、最適な追加情報提供方法を提案することもできる。これにより、ユーザの地理的位置情報を考慮することで、最適な追加情報提供方法を選定できる。

【】

追加提供部は、追加情報提供時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して提供内容を調整することができる。追加提供部は、生成ＡＩを用いて、追加情報提供時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して提供内容を調整する。例えば、追加提供部は、ユーザのソーシャルメディア投稿から、現在の状況や症状に関連する情報を抽出し、追加情報提供内容を調整する。また、追加提供部は、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する追加情報を優先的に提供することができる。さらに、追加提供部は、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、最適な追加情報提供内容を提案することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を分析することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

実施形態に係るシステムは、上述した例に限定されず、例えば、以下のように、種々の変更が可能である。

【】

受付部は、ユーザの症状や状況の入力を受け付ける際に、ユーザの過去の健康データを参照して入力内容を自動補完することができる。例えば、ユーザが過去に特定の病歴を持っている場合、受付部はその病歴に関連する症状を自動的に入力候補として提示する。また、ユーザが過去に特定の薬を服用していた場合、その薬の情報を自動的に入力内容に含めることができる。さらに、ユーザの過去の健康データを基に、関連する医療機関の情報を自動的に提供することもできる。これにより、ユーザの過去の健康データを活用して、迅速かつ正確な情報入力が可能となる。

【】

モニタリング部は、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする際に、ユーザの生活リズムに基づいてモニタリングのタイミングを調整することができる。例えば、ユーザが夜間に睡眠をとっている場合、モニタリング部は夜間のモニタリング頻度を低くし、日中の活動時間帯にモニタリング頻度を高める。また、ユーザが定期的に運動を行っている場合、その運動時間帯に合わせてモニタリングを行うことができる。さらに、ユーザの生活リズムに基づいて、モニタリング結果を適切なタイミングで通知することもできる。これにより、ユーザの生活リズムに合わせたモニタリングが可能となり、より効果的な健康管理が実現できる。

【】

追加提供部は、ユーザの症状が悪化した場合に、ユーザの現在の位置情報を基に最寄りの医療機関や緊急通報受理機関に追加情報を提供することができる。例えば、ユーザが特定の地域にいる場合、その地域に最も近い医療機関の情報を提供する。また、ユーザの位置情報を基に、最適な救急車の配備や搬送ルートを提案することもできる。さらに、ユーザの位置情報をリアルタイムで更新し、緊急通報受理機関や医療機関に提供することで、迅速な対応が可能となる。これにより、ユーザの位置情報を活用して、より効果的な救助活動が実現できる。

【】

解析部は、ユーザの症状や状況を解析する際に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して追加の情報を取得することができる。例えば、ユーザがソーシャルメディアに投稿した内容から、現在の症状や状況に関連する情報を抽出する。また、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、緊急事態に関連する情報を優先的に解析することもできる。さらに、ユーザのソーシャルメディアデータを参照し、解析結果を補完するための追加情報を提供することもできる。これにより、ユーザのソーシャルメディア活動を活用して、より正確な解析が可能となる。

【】

提供部は、緊急通報受理機関や医療機関に詳細な情報を提供する際に、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいて情報提供の方法を調整することができる。例えば、ユーザが緊張している場合、提供部はシンプルで視認性の高い情報提供方法を選択する。また、ユーザがリラックスしている場合、提供部は詳細な情報を含む提供方法を選定することができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、提供部は要点を押さえた情報提供方法を選定することもできる。これにより、ユーザの感情に応じて情報提供の方法を調整することで、重要な情報を迅速に提供できる。

【】

決定部は、緊急車両の配備や搬送ルートを決定する際に、現在の交通状況をリアルタイムでモニタリングし、最適なルートを選定することができる。例えば、交通渋滞情報を基に、最も迅速なルートを選定する。また、交通事故や道路工事などの情報を考慮して、迂回ルートを提案することもできる。さらに、交通状況の変化に応じて、リアルタイムでルートを再計算し、最適な搬送ルートを提供することもできる。これにより、現在の交通状況を考慮した迅速な搬送が可能となる。

【】

受付部は、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいて症状や状況の入力方法を調整することができる。例えば、ユーザがパニック状態にある場合、受付部はシンプルで直感的なインタフェースを提供し、入力手順を最小限にする。また、ユーザが冷静な場合、受付部は詳細な入力オプションを提供し、カスタマイズ可能な入力方法を提案することができる。さらに、ユーザが緊急事態に直面している場合、受付部は音声入力を優先し、迅速に症状や状況を入力できるようにする。これにより、ユーザの感情に応じて入力方法を調整することで、より適切な情報を迅速に入力できる。

【】

受付部は、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、適切な入力インタフェースを提供することができる。例えば、ユーザが過去に頻繁に使用した入力方法（音声、テキストなど）を優先的に提案する。また、ユーザの過去の緊急通報履歴から、特定の症状や状況に対応する入力オプションを自動的に表示することができる。さらに、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、特定の時間帯に使用する入力インタフェースを提案することもできる。これにより、ユーザの過去の緊急通報履歴を分析することで、最適な入力インタフェースを提供できる。

【】

受付部は、症状や状況の入力時に、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることができる。例えば、受付部は、ユーザの既往歴に基づいて、関連する症状や状況を優先的に入力させる。また、受付部は、ユーザの現在の健康状態を考慮して、入力内容を自動的にフィルタリングし、重要な情報を強調することができる。さらに、受付部は、ユーザの健康データを参照し、入力内容を最適化するためのフィルタリングを行うこともできる。これにより、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングすることで、重要な情報を強調できる。

【】

受付部は、ユーザの感情を推定し、推定した感情に基づいて入力内容の優先順位を決定することができる。例えば、ユーザが緊張している場合、受付部は重要な情報を優先的に入力させる。また、ユーザがリラックスしている場合、受付部は詳細な情報を入力させることができる。さらに、ユーザが急いでいる場合、受付部は最も重要な情報を迅速に入力させることもできる。これにより、ユーザの感情に応じて入力内容の優先順位を決定することで、重要な情報を迅速に入力できる。

【】

以下に、形態例２の処理の流れについて簡単に説明する。

【】

ステップ１：受付部は、ユーザの症状や状況の入力を受け付ける。ユーザの症状や状況には、健康状態、緊急事態、事故などが含まれる。受付部は、スマートフォンのアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付けることができ、音声入力やテキスト入力など、複数の入力方法をサポートする。
ステップ２：解析部は、生成ＡＩを用いて、受付部によって受け付けられた情報を解析し、ユーザの症状や状況を判断する。解析は、データ解析アルゴリズムや診断基準に基づいて行われ、症状の重篤度や緊急度を判断する。また、解析部は、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングし、必要に応じて追加の情報を提供する。
ステップ３：提供部は、生成ＡＩを用いて、解析部によって判断された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。提供は、通信手段や情報の形式に基づいて行われ、ユーザの症状や状況に関する詳細な情報を送信する。
ステップ４：決定部は、生成ＡＩを用いて、提供部によって提供された情報に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。決定は、緊急度の評価基準やルート選定アルゴリズムに基づいて行われ、緊急車両の配備や最適な搬送ルートを決定し、迅速な救助を手配する。

【】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマートデバイス１４に送信する。スマートデバイス１４では、制御部４６Ａが、出力装置４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン３８Ｂは、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン３８Ｂによって取得されたユーザ入力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が音声データを取得する。

【】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成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＞）などの生成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、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）など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、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【】

また、上述したデータ処理システム１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマートデバイス１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマートデバイス１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマートデバイス１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【】

上述した受付部、解析部、提供部、決定部、モニタリング部、および追加提供部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマートデバイス１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、受付部は、スマートデバイス１４のアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付ける。解析部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、生成ＡＩを用いてユーザの症状や状況を解析する。提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、解析された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。決定部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。モニタリング部は、スマートデバイス１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする。追加提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【】

［第２実施形態］
図３には、第２実施形態に係るデータ処理システム２１０の構成の一例が示されている。

【】

図３に示すように、データ処理システム２１０は、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４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。

【】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信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５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【】

スマート眼鏡２１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および通信Ｉ／Ｆ４４を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、およびカメラ４２も、バス５２に接続されている。

【】

マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ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２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

【】

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなど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。

【】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４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。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

【】

図４には、データ処理装置１２およびスマート眼鏡２１４の要部機能の一例が示されている。図４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。

【】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。

【】

スマート眼鏡２１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定処理プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定処理プログラム６０を読み出し、読み出した特定処理プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定処理プログラム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。なお、スマート眼鏡２１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。

【】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をスマート眼鏡２１４に送信する。スマート眼鏡２１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力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が音声データを取得する。

【】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成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、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）など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、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【】

第２実施形態に係るデータ処理システム２１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム２１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とスマート眼鏡２１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をスマート眼鏡２１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、スマート眼鏡２１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【】

上述した受付部、解析部、提供部、決定部、モニタリング部、および追加提供部を含む複数の要素の各々は、例えば、スマート眼鏡２１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、受付部は、スマート眼鏡２１４のアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付ける。解析部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、生成ＡＩを用いてユーザの症状や状況を解析する。提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、解析された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。決定部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。モニタリング部は、スマート眼鏡２１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする。追加提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【】

［第３実施形態］
図５には、第３実施形態に係るデータ処理システム３１０の構成の一例が示されている。

【】

図５に示すように、データ処理システム３１０は、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４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。

【】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信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５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【】

ヘッドセット型端末３１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、およびディスプレイ３４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、およびディスプレイ３４３も、バス５２に接続されている。

【】

マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ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２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

【】

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサまたはＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサなど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。

【】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４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。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

【】

図６には、データ処理装置１２およびヘッドセット型端末３１４の要部機能の一例が示されている。図６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。

【】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。

【】

ヘッドセット型端末３１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム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。なお、ヘッドセット型端末３１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。

【】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をヘッドセット型端末３１４に送信する。ヘッドセット型端末３１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０およびディスプレイ３４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力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が音声データを取得する。

【】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成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、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）など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、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【】

第３実施形態に係るデータ処理システム３１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム３１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をヘッドセット型端末３１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ヘッドセット型端末３１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【】

上述した受付部、解析部、提供部、決定部、モニタリング部、および追加提供部を含む複数の要素の各々は、例えば、ヘッドセット型端末３１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、受付部は、ヘッドセット型端末３１４のアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付ける。解析部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、生成ＡＩを用いてユーザの症状や状況を解析する。提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、解析された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。決定部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。モニタリング部は、ヘッドセット型端末３１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする。追加提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【】

［第４実施形態］
図７には、第４実施形態に係るデータ処理システム４１０の構成の一例が示されている。

【】

図７に示すように、データ処理システム４１０は、データ処理装置１２およびロボット４１４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。

【】

データ処理装置１２は、コンピュータ２２、データベース２４、および通信Ｉ／Ｆ２６を備えている。コンピュータ２２は、プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２を備えている。プロセッサ２８、ＲＡＭ３０、およびストレージ３２は、バス３４に接続されている。また、データベース２４および通信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５４に接続されている。ネットワーク５４の一例としては、ＷＡＮおよび／またはＬＡＮなどが挙げられる。

【】

ロボット４１４は、コンピュータ３６、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、通信Ｉ／Ｆ４４、および制御対象４４３を備えている。コンピュータ３６は、プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０を備えている。プロセッサ４６、ＲＡＭ４８、およびストレージ５０は、バス５２に接続されている。また、マイクロフォン２３８、スピーカ２４０、カメラ４２、および制御対象４４３も、バス５２に接続されている。

【】

マイクロフォン２３８は、ユーザが発する音声を受け付けることで、ユーザから指示などを受け付ける。マイクロフォン２３８は、ユーザ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２４０は、プロセッサ４６からの指示に従って音声を出力する。

【】

カメラ４２は、レンズ、絞り、およびシャッタなどの光学系と、ＣＭＯＳイメージセンサまたはＣＣＤイメージセンサなど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。

【】

通信Ｉ／Ｆ４４は、ネットワーク５４に接続されている。通信Ｉ／Ｆ４４および２６は、ネットワーク５４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。通信Ｉ／Ｆ４４および２６を用いたプロセッサ４６とプロセッサ２８との間の各種情報の授受はセキュアな状態で行われる。

【】

制御対象４４３は、表示装置、目部のＬＥＤ、並びに、腕、手および足などを駆動するモータなどを含む。ロボット４１４の姿勢や仕草は、腕、手および足などのモータを制御することにより制御される。ロボット４１４の感情の一部は、これらのモータを制御することにより表現できる。また、ロボット４１４の目部のＬＥＤの発光状態を制御することによっても、ロボット４１４の表情を表現できる。

【】

図８には、データ処理装置１２およびロボット４１４の要部機能の一例が示されている。図８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。

【】

ストレージ３２には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９が格納されている。データ生成モデル５８および感情特定モデル５９は、特定処理部２９０によって用いられる。特定処理部２９０は、感情特定モデル５９を用いてユーザの感情を推定し、ユーザの感情を用いた特定処理を行うことができる。感情特定モデル５９を用いた感情推定機能（感情特定機能）では、ユーザの感情の推定や予測などを含め、ユーザの感情に関する種々の推定や予測などが行われるが、かかる例に限定されない。また、感情の推定や予測には、例えば、感情の分析（解析）なども含まれる。

【】

ロボット４１４では、プロセッサ４６によって特定処理が行われる。ストレージ５０には、特定プログラム６０が格納されている。プロセッサ４６は、ストレージ５０から特定プログラム６０を読み出し、読み出した特定プログラム６０をＲＡＭ４８上で実行する。特定処理は、プロセッサ４６がＲＡＭ４８上で実行する特定プログラム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。なお、ロボット４１４には、データ生成モデル５８および感情特定モデル５９と同様のデータ生成モデルおよび感情特定モデルを有し、これらモデルを用いて特定処理部２９０と同様の処理を行うこともできる。

【】

なお、データ処理装置１２以外の他の装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。例えば、サーバ装置がデータ生成モデル５８を有してもよい。この場合、データ処理装置１２は、データ生成モデル５８を有するサーバ装置と通信を行うことで、データ生成モデル５８が用いられた処理結果（予測結果など）を得る。また、データ処理装置１２は、サーバ装置であってもよいし、ユーザが保有する端末装置（例えば、携帯電話、ロボット、家電など）であってもよい。

【】

特定処理部２９０は、特定処理の結果をロボット４１４に送信する。ロボット４１４では、制御部４６Ａが、スピーカ２４０および制御対象４４３に対して特定処理の結果を出力させる。マイクロフォン２３８は、特定処理の結果に対するユーザ入力を示す音声を取得する。制御部４６Ａは、マイクロフォン２３８によって取得されたユーザ入力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が音声データを取得する。

【】

データ生成モデル５８は、いわゆる生成ＡＩである。データ生成モデル５８の一例としては、ＣｈａｔＧＰＴなどの生成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、および画像を示す画像データ（例えば、静止画のデータまたは動画のデータ）など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、テキストデータ、および画像データなどのうちの１以上のデータ形式で出力する。データ生成モデル５８は、例えば、テキスト生成ＡＩ、画像生成ＡＩ、マルチモーダル生成ＡＩなどを含む。ここで、推論とは、例えば、分析、分類、予測、および／または要約などを指す。特定処理部２９０は、データ生成モデル５８を用いながら、上述した特定処理を行う。データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力するように、ファインチューニングされたモデルであってもよく、この場合、データ生成モデル５８は、指示を含まないプロンプトから推論結果を出力することができる。データ処理装置１２などにおいて、データ生成モデル５８は複数種類含まれており、データ生成モデル５８は、生成ＡＩ以外のＡＩを含む。生成ＡＩ以外のＡＩは、例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、ｋ－ｍｅａｎｓクラスタリング、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、生成的敵対的ネットワーク（ＧＡＮ）、またはナイーブベイズなどであり、種々の処理を行うことができるが、かかる例に限定されない。また、ＡＩは、ＡＩエージェントであってもよい。また、上述した各部の処理がＡＩで行われる場合、その処理は、ＡＩで一部または全部が行われるが、かかる例に限定されない。また、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理は、ルールベースでの処理に置き換えてもよく、ルールベースの処理は、生成ＡＩを含むＡＩで実施される処理に置き換えてもよい。

【】

第４実施形態に係るデータ処理システム４１０は、第１実施形態に係るデータ処理システム１０と同様の処理を行う。データ処理システム４１０による処理は、データ処理装置１２の特定処理部２９０またはロボット４１４の制御部４６Ａによって実行されるが、データ処理装置１２の特定処理部２９０とロボット４１４の制御部４６Ａとによって実行されてもよい。また、データ処理装置１２の特定処理部２９０は、処理に必要な情報をロボット４１４または外部の装置などから取得したり収集したりし、ロボット４１４は、処理に必要な情報をデータ処理装置１２または外部の装置などから取得したり収集したりする。

【】

上述した受付部、解析部、提供部、決定部、モニタリング部、および追加提供部を含む複数の要素の各々は、例えば、ロボット４１４およびデータ処理装置１２のうちの少なくとも一方で実現される。例えば、受付部は、ロボット４１４のアプリケーションを通じてユーザからの入力を受け付ける。解析部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、生成ＡＩを用いてユーザの症状や状況を解析する。提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、解析された情報を緊急通報受理機関や医療機関に提供する。決定部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、緊急車両の配備や搬送ルートを決定する。モニタリング部は、ロボット４１４の制御部４６Ａによって実現され、ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングする。追加提供部は、データ処理装置１２の特定処理部２９０によって実現され、ユーザの症状が悪化した場合に追加の情報を提供する。各部と装置や制御部との対応関係は、上述した例に限定されず、種々の変更が可能である。

【】

なお、感情エンジンとしての感情特定モデル５９は、特定のマッピングに従い、ユーザの感情を決定してよい。具体的には、感情特定モデル５９は、特定のマッピングである感情マップ（図９参照）に従い、ユーザの感情を決定してよい。また、感情特定モデル５９は、同様に、ロボットの感情を決定し、特定処理部２９０は、ロボットの感情を用いた特定処理を行うようにしてもよい。

【】

図９は、複数の感情がマッピングされる感情マップ４００を示す図である。感情マップ４００において、感情は、中心から放射状に同心円に配置されている。同心円の中心に近いほど、原始的状態の感情が配置されている。同心円のより外側には、心境から生まれる状態や行動を表す感情が配置されている。感情とは、情動や心的状態も含む概念である。同心円の左側には、概して脳内で起きる反応から生成される感情が配置されている。同心円の右側には概して、状況判断で誘導される感情が配置されている。同心円の上方向および下方向には、概して脳内で起きる反応から生成され、かつ、状況判断で誘導される感情が配置されている。また、同心円の上側には、「快」の感情が配置され、下側には、「不快」の感情が配置されている。このように、感情マップ４００では、感情が生まれる構造に基づいて複数の感情がマッピングされており、同時に生じやすい感情が、近くにマッピングされている。

【】

これらの感情は、感情マップ４００の３時の方向に分布しており、普段は安心と不安のあたりを行き来する。感情マップ４００の右半分では、内部的な感覚よりも状況認識の方が優位に立つため、落ち着いた印象になる。

【】

感情マップ４００の内側は心の中、感情マップ４００の外側は行動を表すため、感情マップ４００の外側に行くほど、感情が目に見える（行動に表れる）ようになる。

【】

ここで、人の感情は、姿勢や血糖値のような様々なバランスを基礎としており、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示す。ロボットや自動車やバイクなどにおいても、姿勢やバッテリー残量のような様々なバランスを基礎として、それらのバランスが理想から遠ざかると不快、理想に近づくと快という状態を示すように感情を作ることができる。感情マップは、例えば、光吉博士の感情地図（音声感情認識および情動の脳生理信号分析システムに関する研究、徳島大学、博士論文：https://ci.nii.ac.jp/naid/500000375379）に基づいて生成されてよい。感情地図の左半分には、感覚が優位にたつ「反応」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。また、感情地図の右半分には、状況認識が優位にたつ「状況」と呼ばれる領域に属する感情が並ぶ。

【】

感情マップでは学習を促す感情が２つ定義される。１つは、状況側にあるネガティブな「懺悔」や「反省」の真ん中周辺の感情である。つまり、「もう２度とこんな想いはしたくない」「もう叱られたくない」というネガティブな感情がロボットに生じたときである。もう１つは、反応側にあるポジティブな「欲」のあたりの感情である。つまり、「もっと欲しい」「もっと知りたい」というポジティブな気持ちのときである。

【】

感情特定モデル５９は、ユーザ入力を、予め学習されたニューラルネットワークに入力し、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値を取得し、ユーザの感情を決定する。このニューラルネットワークは、ユーザ入力と、感情マップ４００に示す各感情を示す感情値との組み合わせである複数の学習データに基づいて予め学習されたものである。また、このニューラルネットワークは、図１０に示す感情マップ９００のように、近くに配置されている感情同士は、近い値を持つように学習される。図１０では、「安心」、「安穏」、「心強い」という複数の感情が、近い感情値となる例を示している。

【】

上記実施形態では、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。

【】

上記実施形態では、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。

【】

また、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなど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。

【】

なお、ネットワーク５４を介してデータ処理装置１２に接続されるサーバなど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。

【】

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）、または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または接続されており、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。

【】

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、同種または異種の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、または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。

【】

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。

【】

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。

【】

また、上述した例では、第１実施形態から第４実施形態に分けて説明したが、これらの実施形態の一部または全部は組み合わされてもよい。また、スマートデバイス１４、スマート眼鏡２１４、ヘッドセット型端末３１４、およびロボット４１４は一例であって、それぞれを組み合わせてもよく、それ以外の装置であってもよい。また、上述した例では、形態例１と形態例２に分けて説明したが、これらは組み合わせてもよい。

【】

以上に示した記載内容および図示内容は、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、およ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、およ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およ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および図示内容では、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。

【】

本明細書に記載された全ての文献、特許出願および技術規格は、個々の文献、特許出願およ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。

【】

（付記１）
ユーザの症状や状況の入力を受け付ける受付部と、
前記受付部によって受け付けられた情報を解析し、ユーザの症状や状況を判断する解析部と、
前記解析部によって判断された情報を緊急通報受理機関または医療機関に提供する提供部と、
前記提供部によって提供された情報に基づいて緊急車両の配備または搬送ルートを決定する決定部と、を備える
ことを特徴とするシステム。
（付記２）
ユーザの症状や状況を継続的にモニタリングするモニタリング部を備える
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３）
前記モニタリング部は、
ユーザの症状が悪化したときに追加の情報を提供する追加提供部を備える
ことを特徴とする付記２に記載のシステム。
（付記４）
前記解析部は、
ユーザの症状や状況を解析し、適切な救助を手配する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記５）
前記提供部は、
緊急通報受理機関または医療機関に詳細な情報を提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記６）
前記決定部は、
緊急車両の配備または最適な搬送ルートを決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記７）
前記受付部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて症状や状況の入力方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記８）
前記受付部は、
ユーザの過去の緊急通報履歴を分析し、適切な入力インタフェースを提供する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記９）
前記受付部は、
症状や状況の入力時に、ユーザの現在の健康状態や既往歴に基づいて入力内容をフィルタリングする
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１０）
前記受付部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて入力内容の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１１）
前記受付部は、
症状や状況の入力時に、ユーザの地理的位置情報に基づいて関連性の高い情報を優先的に入力させる
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１２）
前記受付部は、
症状や状況の入力時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析し、関連する情報を入力させる
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１３）
前記解析部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析の精度を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１４）
前記解析部は、
解析時に、症状や状況の重要度に基づいて解析の詳細度を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１５）
前記解析部は、
解析時に、症状や状況のカテゴリに応じて異なる解析アルゴリズムを適用する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１６）
前記解析部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて解析結果の表示方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１７）
前記解析部は、
解析時に、症状や状況の発生時期に基づいて解析の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１８）
前記解析部は、
解析時に、症状や状況の関連性に基づいて解析の順序を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記１９）
前記提供部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて情報提供の方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２０）
前記提供部は、
情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の重要度に基づいて提供内容を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２１）
前記提供部は、
情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関のカテゴリに応じて異なる提供アルゴリズムを適用する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２２）
前記提供部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて情報提供の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２３）
前記提供部は、
情報提供時に、緊急通報受理機関または医療機関の地理的位置情報に基づいて提供内容を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２４）
前記提供部は、
情報提供時に、緊急通報受理機関や医療機関の関連文献を参照して提供内容を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２５）
前記決定部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートの決定方法を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２６）
前記決定部は、
緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、過去の配備履歴を参照して最適な決定方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２７）
前記決定部は、
緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、現在の交通状況に基づいて決定内容を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２８）
前記決定部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて緊急車両の配備や搬送ルートの優先順位を決定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記２９）
前記決定部は、
緊急車両の配備または搬送ルートの決定時に、地理的位置情報に基づいて適切な決定方法を選定する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３０）
前記決定部は、
緊急車両の配備や搬送ルートの決定時に、関連文献を参照して決定内容を調整する
ことを特徴とする付記１に記載のシステム。
（付記３１）
前記モニタリング部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてモニタリングの頻度を調整する
ことを特徴とする付記２に記載のシステム。
（付記３２）
前記モニタリング部は、
モニタリング時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適なモニタリング方法を選定する
ことを特徴とする付記２に記載のシステム。
（付記３３）
前記モニタリング部は、
モニタリング時に、ユーザの現在の生活状況に基づいてモニタリング内容を調整する
ことを特徴とする付記２に記載のシステム。
（付記３４）
前記モニタリング部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいてモニタリングの優先順位を決定する
ことを特徴とする付記２に記載のシステム。
（付記３５）
前記モニタリング部は、
モニタリング時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適なモニタリング方法を選定する
ことを特徴とする付記２に記載のシステム。
（付記３６）
前記モニタリング部は、
モニタリング時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析してモニタリング内容を調整する
ことを特徴とする付記２に記載のシステム。
（付記３７）
前記追加提供部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて追加情報の提供方法を調整する
ことを特徴とする付記３に記載のシステム。
（付記３８）
前記追加提供部は、
追加情報提供時に、ユーザの過去の健康データを参照して最適な提供方法を選定する
ことを特徴とする付記３に記載のシステム。
（付記３９）
前記追加提供部は、
追加情報提供時に、ユーザの現在の生活状況に基づいて提供内容を調整する
ことを特徴とする付記３に記載のシステム。
（付記４０）
前記追加提供部は、
ユーザの感情を推定し、推定したユーザの感情に基づいて追加情報の優先順位を決定する
ことを特徴とする付記３に記載のシステム。
（付記４１）
前記追加提供部は、
追加情報提供時に、ユーザの地理的位置情報を考慮して最適な提供方法を選定する
ことを特徴とする付記３に記載のシステム。
（付記４２）
前記追加提供部は、
追加情報提供時に、ユーザのソーシャルメディア活動を分析して提供内容を調整する
ことを特徴とする付記３に記載のシステム。

【符号の説明】

【】

１０、２１０、３１０、４１０ データ処理システム
１２ データ処理装置
１４ スマートデバイス
２１４ スマート眼鏡
３１４ ヘッドセット型端末
４１４ ロボット

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】

【図】