JP7804589B2

JP7804589B2 - 生理関連情報出力装置、学習装置、学習情報の生産方法、およびプログラム

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Publication number: JP7804589B2
Application number: JP2022568232A
Authority: JP
Inventors: 典正金川; ゆうか久津見; 満広ゼイ田
Original assignee: Suntory Holdings Ltd
Current assignee: Suntory Holdings Ltd
Priority date: 2020-12-07
Filing date: 2021-12-02
Publication date: 2026-01-22
Anticipated expiration: 2041-12-02
Also published as: TWI901806B; JPWO2022124189A1; US20240023942A1; TW202222261A; EP4257059A1; KR20230116770A; WO2022124189A1; CN116568224A; EP4257059A4

Description

本発明は、生理に関連する生理関連情報を取得し、出力する、生理関連情報出力装置等に関するものである。

従来、月経周期のばらつきが大きい場合であっても、予測精度の低下を抑制して生理日を予測可能とすることを目的とする技術があった（特許文献１参照）。

また、おりものの状態に関する測定情報を取得し、当該測定情報を用いて、排卵日を予測する技術があった（特許文献２参照）。

特願２０１５－５２３３１９号公報特開２０１４－６４７０６号公報

しかしながら、従来技術においては、腹部または腹部周辺からの腹部音を用いて、生理に関する生理関連情報を取得できなかった。

本第一の発明の生理関連情報出力装置は、ユーザの腹部音から取得された音情報と生理に関連する生理関連情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報が格納される学習情報格納部と、ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、音情報取得部が取得した音情報に、学習情報を適用し、生理関連情報を取得する予測部と、予測部が取得した生理関連情報を出力する出力部とを具備する生理関連情報出力装置である。

かかる構成により、腹部または腹部周辺からの腹部音を用いて、生理関連情報を取得できる。

また、本第二の発明の生理関連情報出力装置は、第一の発明に対して、生理関連情報は、生理に関する日との関係に関する生理日関係情報である、生理関連情報出力装置である。

かかる構成により、腹部音を用いて、生理に関する日との関係に関する生理関連情報を取得できる。

また、本第三の発明の生理関連情報出力装置は、第一の発明に対して、生理関連情報は、生理の疼痛に関する疼痛情報である、生理関連情報出力装置である。

かかる構成により、腹部音を用いて、生理の疼痛に関する疼痛情報を取得できる。

また、本第四の発明の生理関連情報出力装置は、第一から第三いずれか１つの発明に対して、２以上の教師データは、ユーザの生理周期の間の各日の腹部から取得された腹部音から取得された音情報と生理関連情報とを有する教師データから構成される、生理関連情報出力装置である。

かかる構成により、腹部音を用いて、生理関連情報を取得できる。

また、本第五の発明の生理関連情報出力装置は、第一から第四いずれか１つの発明に対して、２以上の教師データに対して、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、学習器である学習情報を取得する学習部をさらに具備し、予測部は、音情報取得部が取得した音情報と学習情報とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより予測処理を行い、生理関連情報を取得する、生理関連情報出力装置である。

かかる構成により、腹部音を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、生理関連情報を取得できる。

また、本第六の発明の生理関連情報出力装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、音情報は、ユーザの腹部音の２以上の特徴量である、生理関連情報出力装置である。

かかる構成により、腹部または腹部周辺からの腹部音から音の特徴量を取得し、当該特徴量を用いて、生理関連情報を取得できる。

また、本第七の発明の学習装置は、ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、生理関連情報を受け付ける学習受付部と、音情報と生理関連情報とから教師データを構成する教師データ構成部と、教師データ構成部が構成した教師データに対して、機械学習の学習処理を行い、学習器である学習情報を構成する学習部と、学習器を蓄積する蓄積部とを具備する学習装置である。

かかる構成により、腹部音を用いて、生理関連情報を予測できる学習器を、機械学習のアルゴリズムにより構成できる。

本発明による生理関連情報出力装置によれば、腹部音を用いて、生理関連情報を予測できる。

実施の形態１における情報システムＡの概念図同情報システムＡのブロック図同生理関連情報出力装置２のブロック図同学習装置１の動作例について説明するフローチャート同学習情報構成処理の第一の例について説明するフローチャート同学習情報構成処理の第二の例について説明するフローチャート同生理関連情報出力装置２の動作例について説明するフローチャート同予測処理の例について説明するフローチャート同端末装置３の動作例について説明するフローチャート同教師データ管理表を示す図同出力例を示す図同出力例を示す図同出力例を示す図同コンピュータシステムの概観図同コンピュータシステムのブロック図

以下、生理関連情報出力装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本実施の形態において、ユーザの腹部音に関する音情報と生理関連情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報に、一のユーザの腹部音に関する音情報を適用し、生理関連情報を取得し、出力する生理関連情報出力装置について説明する。

なお、腹部音とは、ユーザの腹部から発せられる音をいう。腹部音には、ユーザの腹部の周辺から発せられる音を含むと考えても良い。腹部音には、例えば、腸から発せられた腸音が含まれ得る。また、腹部音には、腹部の血流により発せられる音（例えば、腹部大動脈音）や、胃等の器官から発せられる音が含まれ得る。また、生理関連情報は、生理に関連する情報であり、詳細は後述する。さらに、学習情報は、例えば、学習装置が構成する学習器、後述する対応表等である。なお、学習器は、分類器、モデル等と言っても良い。

また、本実施の形態において、ユーザの腹部音に関する音情報と生理関連情報とを有する２以上の教師データから、機械学習のアルゴリズムにより、学習処理を行い、学習器を構成する学習装置について説明する。

さらに、本実施の形態において、学習装置、生理関連情報出力装置、および１以上の端末装置を備える情報システムについて説明する。

図１は、本実施の形態における情報システムＡの概念図である。情報システムＡは、学習装置１、生理関連情報出力装置２、および１または２以上の端末装置３を備える。

学習装置１は、音情報と生理関連情報とを有する２以上の教師データから、機械学習のアルゴリズムにより、学習処理を行い、学習器を構成する装置である。

生理関連情報出力装置２は、腹部音を用いて、生理関連情報を取得し、出力する装置である。

学習装置１、および生理関連情報出力装置２は、いわゆるコンピュータであり、例えば、サーバである。学習装置１、および生理関連情報出力装置２は、例えば、いわゆるクラウドサーバ、ＡＳＰサーバ等であるが、その種類は問わない。なお、学習装置１、および生理関連情報出力装置２は、スタンドアロンの装置でも良い。

端末装置３は、ユーザが使用する端末である。ユーザは、生理関連情報の取得を希望するユーザである。端末装置３は、学習情報を取得するための端末である。端末装置３は、例えば、いわゆるパーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等であり、その種類は問わない。

図２は、本実施の形態における情報システムＡのブロック図である。図３は、生理関連情報出力装置２のブロック図である。

学習装置１は、教師データ格納部１１、音収集部１２、音情報取得部１３、学習受付部１４、教師データ構成部１５、学習部１６、および蓄積部１７を備える。

生理関連情報出力装置２は、格納部２１、受付部２２、処理部２３、および出力部２４を備える。格納部２１は、学習情報格納部２１１を備える。処理部２３は、音情報取得部２３１、および予測部２３２を備える。

端末装置３は、端末格納部３１、端末受付部３２、端末処理部３３、端末送信部３４、端末受信部３５、および端末出力部３６を備える。

学習装置１を構成する教師データ格納部１１には、１または２以上の教師データが格納される。教師データは、音情報と生理関連情報とを有する。音情報とは、腹部音に基づいて得られた情報をいう。音情報とは、録音された腹部音のデータそのものであってもよいし、当該データを加工したり編集したりして得られたデータなどであってもよい。

音情報は、例えば、腹部音を録音して得られた音声データ（加工されたものであってもよい）をフーリエ変換や高速フーリエ変換により解析した結果を所定の態様で表したスペクトラム画像である。なお、音情報は、例えば、音声データ（加工されたものであってもよい）そのものであってもよいし、その他の形式にデータ変換を行ったものであってもよい。音情報は、例えば、腹部音をＡ／Ｄ変換し、当該Ａ／Ｄ変換後のデータに対して、ケプストラム分析を行い、取得された特徴量の集合でも良い。また、音情報は、例えば、腹部音をＡ／Ｄ変換し、当該Ａ／Ｄ変換後のデータに対して、ＬＰＣ分析を行い、取得された特徴量の集合でも良い。音情報は、ユーザの腹部音から取得された音の２以上の特徴量である。

音収集部１２は、一のユーザの腹部または腹部周辺からの腹部音を収集する。音収集部１２は、例えば、マイクである。

音情報取得部１３は、音情報を取得する。音情報は、腹部音から取得される情報である。音情報取得部１３は、腹部音から、後述する生理関連情報を取得する予測処理のために使用する音情報を取得する。なお、音情報取得部１３は、端末装置３から受信された腹部音から音情報を取得しても良いし、端末装置３から受信された音情報を取得しても良い。
また、音情報取得部１３は、音収集部１２が取得した腹部音から音情報を取得しても良い。

音情報取得部１３は、例えば、腹部音をＡ／Ｄ変換し、音情報を取得する。音情報取得部１３は、例えば、腹部音に対して、ケプストラム分析を行い、多次元の特徴量のベクトルである音情報を取得する。音情報取得部１３は、例えば、腹部音に対して、ＬＰＣ分析を行い、多次元の特徴量のベクトルである音情報を取得する。

学習受付部１４は、生理関連情報を受け付ける。学習受付部１４は、通常、ユーザの入力である生理関連情報を受け付ける。学習受付部１４は、通常、ユーザ識別子に対応付けて、生理関連情報を受け付ける。ユーザ識別子は、ユーザを識別する情報である。ユーザ識別子は、例えば、ＩＤ、メールアドレス、電話番号、氏名である。

学習受付部１４は、腹部音と生理関連情報とを受け付けても良い。かかる場合、学習装置１に、音収集部１２は不要である。

学習受付部１４は、音情報と生理関連情報とを有する教師データを受け付けても良い。かかる場合、学習装置１に、音収集部１２、および音情報取得部１３は不要である。

学習受付部１４が受け付ける教師データ、または腹部音と生理関連情報等は、ユーザ識別子に対応付けられていることは好適である。

生理関連情報とは、生理に関連する情報である。生理関連情報は、例えば、生理日関係情報、または疼痛情報である。生理日関係情報とは、生理に関する日（例えば、生理開始日、排卵日、生理終了日）との関係に関する情報である。生理日関係情報は、例えば、生理開始日が近いか否かを示す情報、生理期間に該当するか否かを示す情報、生理開始日までの日数を示す日数情報、排卵日までの日数を示す日数情報、生理期間の長さを示す生理期間情報である。疼痛情報とは、次回の生理の疼痛に関する情報である。疼痛情報は、例えば、疼痛が弱いか、強いかを示す情報、疼痛のレベル（例えば、１から５の５段階のうちのいずれかの値、１から１０の１０段階のうちのいずれかの値等）を示す情報である。

また、ここでの受け付けとは、通常、端末装置３からの受信であるが、マイクからの受け付け、キーボードやマウスやタッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念であっても良い。

生理関連情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

教師データ構成部１５は、音情報と生理関連情報とから教師データを構成する。教師データ構成部１５は、例えば、音情報と生理関連情報とを有するベクトルである教師データを構成する。教師データ構成部１５は、例えば、音情報である１以上の特徴量と生理関連情報とを要素とするベクトルである教師データを構成する。教師データは、ユーザ識別子に対応付いていることは好適である。

教師データ構成部１５は、受け付けられた１または２以上の生理関連情報を用いて、他の生理関連情報を取得しても良い。つまり、受け付けられた生理関連情報と、音情報に対応付けて蓄積される生理関連情報とは、同じ情報でなくても良い。

教師データ構成部１５は、例えば、「生理開始日」を示す生理関連情報と、「生理終了日」を示す生理関連情報とを用いて、生理関連情報「生理期間」を取得する。つまり、教師データ構成部１５は、「生理開始日」を示す生理関連情報を受け付けた日を示す日情報を取得する。また、教師データ構成部１５は、「生理終了日」を示す生理関連情報を受け付けた日を示す日情報を取得する。そして、教師データ構成部１５は、２つの日情報の差を算出し、生理関連情報「生理期間」を取得する。なお、教師データ構成部１５は、図示しない時計から日情報を取得しても良いし、端末装置３から受信された日情報を取得しても良い。日情報の取得方法は問わない。

教師データ構成部１５は、例えば、「非生理期間中」を示す生理関連情報と「生理開始日」を示す生理関連情報とを用いて、生理関連情報「生理開始日までの日数を示す日数情報」を取得する。つまり、教師データ構成部１５は、「非生理期間中」を示す生理関連情報を受け付けた日を示す日情報を取得する。また、教師データ構成部１５は、「生理開始日」を示す生理関連情報を受け付けた日を示す日情報を取得する。そして、教師データ構成部１５は、２つの日情報の差を算出し、生理関連情報「生理開始日までの日数を示す日数情報」を取得する。

教師データ構成部１５は、例えば、「生理開始日」を示す生理関連情報と、「非生理期間中」を示す生理関連情報とを用いて、生理関連情報「排卵日までの日数を示す日数情報」を取得する。つまり、教師データ構成部１５は、「生理開始日」を示す生理関連情報を受け付けた日を示す日情報を取得する。また、教師データ構成部１５は、生理開始日から排卵日までの一般的な日数の情報を格納部２１から取得する。次に、教師データ構成部１５は、生理開始日に対応する日情報と排卵日までの日数の情報とを用いて、排卵日を示す日情報を算出する。次に、教師データ構成部１５は、例えば、生理関連情報を受信した日の日情報を取得する。次に、教師データ構成部１５は、排卵日を示す日情報と生理関連情報を受信した日の日情報との差を算出し、当該差の日数である生理関連情報「排卵日までの日数を示す日数情報」を取得する。

なお、教師データ構成部１５は、構成した教師データを教師データ格納部１１に蓄積する。教師データ構成部１５は、構成した教師データを、ユーザ識別子に対応付けて蓄積することは好適である。また、教師データ構成部１５は、構成した教師データを、日情報に対応付けて蓄積することは好適である。

学習部１６は、１または２以上の教師データを用いて、学習情報を取得する。

学習部１６は、例えば、ユーザ識別子ごとに、当該ユーザ識別子と対になる１または２以上の教師データを用いて、学習情報を取得する。

学習部１６は、例えば、生理関連情報の種類（例えば、生理開始日までの日数、疼痛のレベル）ごとに、１または２以上の教師データを用いて、学習情報を取得する。

学習部１６は、例えば、生理関連情報の種類、およびユーザ識別子ごとに、１または２以上の教師データを用いて、学習情報を取得する。

学習部１６は、例えば、２以上の教師データに対して、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、学習器である学習情報を取得する。学習部１６は、教師データ構成部１５が構成した教師データに対して、機械学習の学習処理を行い、学習器である学習情報を構成する。

機械学習のアルゴリズムとして、深層学習、決定木、ランダムフォレスト、ＳＶＭ、ＳＶＲ等があり得るが、問わない。また、機械学習には、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのライブラリ、ｆａｓｔＴｅｘｔ、ｔｉｎｙＳＶＭ、Ｒ言語のｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔのモジュール等の各種の機械学習の関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。なお、モジュールは、プログラム、ソフトウェア、関数、メソッド等と言っても良い。

２以上の教師データは、一のユーザの生理周期の間の各日の腹部音から取得された音情報と生理関連情報とを有する教師データから構成されることは好適である。

学習部１６は、例えば、対応表を構成する。対応表は、２以上の対応情報を有する。対応情報は、教師データと言っても良い。対応情報は、音情報と生理関連情報との対応を示す情報である。対応情報は、例えば、音情報と、１または２種類以上の生理関連情報との対応を示す情報である。対応情報は、例えば、音情報および１以上の生理関連情報と、他の１以上の生理関連情報との対応を示す情報である。

対応表は、ユーザ識別子ごとに存在しても良い。対応表は、生理関連情報の種類ごとに存在しても良い。対応表は、ユーザ識別子ごと、および生理関連情報の種類ごとに存在しても良い。

蓄積部１７は、学習部１６が取得した学習情報を蓄積する。蓄積部１７は、例えば、学習部１６が取得した学習器を蓄積する。なお、蓄積部１７の学習情報の蓄積先は、ローカルの記録媒体でも良いし、生理関連情報出力装置２等の他の装置でも良い。

蓄積部１７は、例えば、ユーザ識別子ごとに、各ユーザ識別子に対応付けて、学習部１６が取得した学習情報を蓄積する。蓄積部１７は、例えば、生理関連情報の種類ごとに、各生理関連情報の種類の識別子に対応付けて、学習部１６が取得した学習情報を蓄積する。蓄積部１７は、例えば、ユーザ識別子ごと、および生理関連情報の種類ごとに、各ユーザ識別子と種類の識別子に対応付けて、学習部１６が取得した学習情報を蓄積する。なお、種類の識別子は、例えば、「生理開始日が近いか否か」、「生理期間に該当するか否か」、「生理開始日までの日数」、「排卵日までの日数」、「生理期間の長さ」である。

生理関連情報出力装置２を構成する格納部２１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、学習情報である。

学習情報格納部２１１は、１または２以上の学習情報が格納される。学習情報は、例えば、上述した学習器、または対応表である。学習情報は、学習装置１が取得した情報であることは好適である。学習情報格納部２１１の学習情報は、ユーザ識別子に対応付いていることは好適である。つまり、ユーザごとに、異なる学習情報が利用されることは好適である。ただし、２以上のユーザに共通の学習情報が利用されても良い。学習情報は、例えば、ユーザ識別子および生理関連情報の種類の識別子に対応付いている。

受付部２２は、例えば、一のユーザの腹部音を受け付ける。受付部２２は、例えば、一のユーザの腹部音から取得された音情報を受け付ける。受付部２２は、例えば、ユーザ識別子に対応付けて、腹部音または音情報を受け付ける。

受付部２２は、例えば、出力指示を受け付ける。出力指示とは、生理関連情報の出力の指示である。出力指示は、例えば、腹部音のデータを有する。出力指示は、例えば、音情報を有する。出力指示は、ユーザ識別子を含むことは好適である。

受付部２２は、例えば、端末装置３から腹部音または音情報または出力指示を受信する。

受付部２２の情報の受け付けとは、通常、通常、端末装置３からの受信であるが、マイクからの受け付け、キーボードやマウスやタッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念であっても良い。

処理部２３は、各種の処理を行う。各種の処理とは、例えば、音情報取得部２３１、予測部２３２が行う処理である。

音情報取得部２３１は、音情報を取得する。音情報取得部２３１は、受付部２２が受け付けた腹部音から音情報を取得しても良いし、音情報取得部２３１は、受付部２２が受け付けた音情報を取得しても良い。音情報取得部２３１は、音情報取得部１３と同じ機能を果たす。音情報取得部２３１は、受付部２２が受け付けた音情報を取得しても良い。

予測部２３２は、音情報取得部２３１が取得した音情報に、学習情報を適用し、生理関連情報を取得する。

予測部２３２は、音情報取得部２３１が取得した音情報と学習情報格納部２１１の学習情報とを用いて、生理関連情報を取得する。

予測部２３２は、例えば、音情報取得部２３１が取得した音情報と学習情報格納部２１１の学習情報とを機械学習の予測モジュールに与え、当該モジュールを実行し、生理関連情報を取得する。なお、上述した通り、機械学習のアルゴリズムは、深層学習、決定木、ランダムフォレスト、ＳＶＭ、ＳＶＲ等があり得るが、問わないことは、学習処理も予測処理も同じである。

予測部２３２は、例えば、音情報取得部２３１が取得した音情報に対応するユーザ識別子に対応付いている学習情報を学習情報格納部２１１から取得し、音情報取得部２３１が取得した音情報に、当該学習情報を適用し、生理関連情報を取得する。つまり、予測部２３２は、ユーザによって、異なる学習情報を使用して、生理関連情報を取得することは好適である。ただし、予測部２３２は、２以上のユーザまたは全ユーザに共通の学習情報を使用して、生理関連情報を取得しても良い。

予測部２３２は、例えば、取得する生理関連情報の種類の識別子に対応付いている学習情報を学習情報格納部２１１から取得し、音情報取得部２３１が取得した音情報に、当該学習情報を適用し、当該種類の生理関連情報を取得する。

予測部２３２は、例えば、取得する生理関連情報の種類の識別子と当該ユーザ識別子に対応付いている学習情報とを学習情報格納部２１１から取得し、音情報取得部２３１が取得した音情報に、当該学習情報を適用し、生理関連情報を取得する。

予測部２３２は、例えば、音情報と学習器とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより予測処理を行い、生理関連情報を取得する。

予測部２３２は、例えば、音情報に最も近似する音情報を対応表から選択し、当該選択した音情報と対になる生理関連情報を対応表から取得する。

予測部２３２は、例えば、音情報取得部２３１が取得した音情報と、予め決められた条件を満たすほど近似する（例えば、類似度が閾値以上）２以上の音情報を対応表から選択し、当該選択した２以上の各音情報に対応する２以上の生理関連情報を対応表から取得し、当該２以上の生理関連情報から一の生理関連情報を取得する。予測部２３２は、例えば、当該２以上の生理関連情報の代表値（例えば、平均値、中央値、多数決で選択された値）を取得する。

出力部２４は、予測部２３２が取得した生理関連情報を出力する。ここで、出力とは、通常、端末装置３への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念でも良い。

端末装置３を構成する端末格納部３１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、ユーザ識別子である。ユーザ識別子は、端末装置３のＩＤ等でも良い。

端末受付部３２は、各種の情報や指示を受け付ける。各種の情報や指示とは、例えば、腹部音、生理関連情報、出力指示である。各種の情報や指示の入力手段は、マイクやタッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

端末処理部３３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、端末受付部３２が受け付けた腹部音をＡ／Ｄ変換し、送付する腹部音のデータにすることである。各種の処理は、例えば、端末受付部３２が受け付けた指示や情報を送信するデータ構造にする処理である。また、各種の処理は、例えば、端末受信部３５が受信した情報を出力するデータ構造にする処理である。

端末送信部３４は、各種の情報や指示を学習装置１または生理関連情報出力装置２に送信する。各種の情報や指示とは、例えば、腹部音、生理関連情報、出力指示である。

端末受信部３５は、各種の情報を生理関連情報出力装置２から受信する。各種の情報は、例えば、生理関連情報である。

端末出力部３６は、各種の情報を出力する。各種の情報は、例えば、生理関連情報である。端末出力部３６は、生理関連情報の種類ごとに、生理関連情報を出力することは好適である。

教師データ格納部１１、格納部２１、学習情報格納部２１１、および端末格納部３１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

教師データ格納部１１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が教師データ格納部１１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が教師データ格納部１１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が教師データ格納部１１等で記憶されるようになってもよい。

音情報取得部１３、教師データ構成部１５、学習部１６、蓄積部１７、処理部２３、音情報取得部２３１、予測部２３２、および端末処理部３３は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。音情報取得部１３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

学習受付部１４、受付部２２、および端末受信部３５は、例えば、無線または有線の通信手段で実現される。

出力部２４、および端末送信部３４は、例えば、無線または有線の通信手段で実現される。

端末受付部３２は、マイクやタッチパネルやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

端末出力部３６は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部３６は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

次に、情報システムＡの動作例について説明する。まず、学習装置１の動作例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ４０１）学習受付部１４は、端末装置３から腹部音等を受信したか否かを判断する。腹部音等を受信した場合はステップＳ４０２に行き、腹部音等を受信しなかった場合はステップＳ４０３に行く。なお、腹部音等とは、例えば、腹部音と生理関連情報である。腹部音等とは、例えば、腹部音と生理関連情報とユーザ識別子である。なお、学習受付部１４は、腹部音と生理関連情報とを一緒に受信する必要はない。腹部音と生理関連情報とが対応付けられれば良い。

なお、ここで、学習受付部１４は、教師データを受信しても良い。かかる場合、教師データ構成部１５は、受信された教師データを教師データ格納部１１に蓄積する。学習受付部１４は、ユーザ識別子に対応付けて、教師データを受信しても良い。

（ステップＳ４０２）音情報取得部１３は、ステップＳ４０１で受信された腹部音から音情報を取得する。そして、教師データ構成部１５は、当該音情報と受信された生理関連情報とを有する教師データを構成する。そして、教師データ構成部１５は、ユーザ識別子に対応付けて、当該教師データを教師データ格納部１１に蓄積する。ステップＳ４０１に戻る。

（ステップＳ４０３）学習部１６は、学習情報を構成するタイミングであるか否かを判断する。学習情報を構成するタイミングであればステップＳ４０４に行き、学習情報を構成するタイミングでなければステップＳ４０１に戻る。

なお、学習部１６は、端末装置３からの指示により、学習情報を構成するタイミングである、と判断しても良い。また、学習部１６は、閾値以上の教師データが教師データ格納部１１に存在する場合に、学習情報を構成するタイミングである、と判断しても良い。また、学習部１６は、一のユーザ識別子に対応する教師データが閾値以上、存在する場合に、当該一のユーザ識別子に対応する学習情報を構成するタイミングである、と判断しても良い。また、学習部１６は、生理周期の期間の中で、予め決められたばらつきの日の教師データが教師データ格納部１１に存在する場合に、学習情報を構成するタイミングである、と判断しても良い。また、学習部１６は、生理周期の期間の中で、一のユーザ識別子に対応する複数の教師データの日（周期の中のいずれかの日）が、予め決められたばらつきに関する条件を満たす場合に、学習情報を構成するタイミングである、と判断しても良い。なお、「予め決められたばらつき」とは、生理周期の中の日のばらつきであり、例えば、生理開始日から次の生理開始日までの異なる日の教師データが閾値以上（例えば、１５日以上）または閾値より多く（例えば、１８日より多い）存在することである。

（ステップＳ４０４）学習部１６は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ４０５）学習部１６は、学習情報を構成する対象のｉ番目のユーザ識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目のユーザ識別子が存在する場合はステップＳ４０６に行き、ｉ番目のユーザ識別子が存在しない場合はステップＳ４０１に戻る。

（ステップＳ４０６）学習部１６は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ４０７）学習部１６は、学習情報を構成する対象のｊ番目の種類の生理関連情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の種類の生理関連情報が存在する場合はステップＳ４０８に行き、ｊ番目の種類の生理関連情報が存在しない場合はステップＳ４１２に行く。

（ステップＳ４０８）学習部１６は、ｉ番目のユーザ識別子と対になる１以上の教師データであり、ｊ番目の種類の生理関連情報が含まれる１以上の教師データを教師データ格納部１１から取得する。

（ステップＳ４０９）学習部１６は、ステップＳ４０８で取得した１以上の教師データを用いて、学習情報を構成する。かかる学習情報構成処理の例について、図５、図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ４１０）蓄積部１７は、ｉ番目のユーザ識別子とｊ番目の種類の種類識別子とに対応付けて、ステップＳ４０７で取得した学習情報を蓄積する。なお、学習情報の蓄積先は、学習装置１でも良いし、生理関連情報出力装置２の学習情報格納部２１１でも良い。

（ステップＳ４１１）学習部１６は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４０７に戻る。

（ステップＳ４１２）学習部１６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。

なお、図４のフローチャートにおいて、ユーザ識別子ごとに学習情報を構成した。しかし、２以上のユーザに共通の学習情報を構成しても良い。

また、図４のフローチャートにおいて、生理関連情報の種類が１種類しかない場合は、学習情報は、生理関連情報の種類の種類識別子に対応付かない。

さらに、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、ステップＳ４０９の学習情報構成処理の第一の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。第一の例は、機械学習の学習処理により、学習器である学習情報を取得する場合である。

（ステップＳ５０１）学習部１６は、多値分類を行う学習器である学習情報を構成するか否かを判断する。多値分類を行う学習器を構成する場合はステップＳ５０２に行き、二値分類を行う学習器を構成する場合はステップＳ５０４に行く。なお、多値分類か二値分類かは、予め決められていても良いし、学習部１６が、対象となる教師データの数に応じて決定しても良い。なお、例えば、学習部１６は、学習処理を行う教師データの数が閾値以上または閾値より多い場合は「二値分類」と決定し、教師データの数が閾値以下または閾値より少ない場合は「多値分類」と決定する。

（ステップＳ５０２）学習部１６は、ステップＳ４０８で取得した１以上の教師データを、機械学習の学習モジュールに与え、当該学習モジュールを実行する。

（ステップＳ５０３）学習部１６は、ステップＳ５０２でのモジュールの実行結果である学習器を取得する。上位処理にリターンする。

（ステップＳ５０４）学習部１６は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ５０５）学習部１６は、ｉ番目のクラスが存在するか否かを判断する。ｉ番目のクラスが存在する場合はステップＳ５０６に行き、ｉ番目のクラスが存在しない場合は上位処理にリターンする。なお、クラスとは、生理関連情報の候補のデータである。クラスは、例えば、「生理開始日が近いこと」「生理開始日まで遠いこと」である。

（ステップＳ５０６）学習部１６は、ステップＳ４０８で取得した１以上の教師データの中から、ｉ番目のクラスに対応する１以上の教師データ（正例）を取得する。また、学習部１６は、ステップＳ４０６で取得した１以上の教師データの中から、ｉ番目のクラスに対応しない１以上の教師データ（負例）を取得する。

（ステップＳ５０７）学習部１６は、ステップＳ５０６で取得した正例および負例の教師データを、機械学習の学習モジュールに与え、当該学習モジュールを実行する。

（ステップＳ５０８）学習部１６は、ｉ番目のクラスのクラス識別子に対応付けて、ステップＳ５０７でのモジュールの実行結果である学習器を取得する。

（ステップＳ５０９）学習部１６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０５に戻る。

次に、ステップＳ４０９の学習情報構成処理の第二の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。第二の例は、対応表である学習情報を取得する場合である。

（ステップＳ６０１）学習部１６は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ６０２）学習部１６は、ｉ番目のクラスが存在するか否かを判断する。ｉ番目のクラスが存在する場合はステップＳ６０３に行き、ｉ番目のクラスが存在しない場合はステップＳ６０６に行く。

（ステップＳ６０３）学習部１６は、ｉ番目のクラスに対応する１以上の教師データを取得する。つまり、学習部１６は、例えば、ｉ番目のクラスに対応する１または２以上の音情報を取得し、当該１以上の音情報の代表値（例えば、各特徴量の平均値、中央値、多数決の結果などを要素とするベクトル）を取得する。次に、学習部１６は、取得した代表値とｉ番目のクラスとを有する教師データを取得する。

（ステップＳ６０４）学習部１６は、ステップＳ６０３で取得した１以上の教師データを用いて、ｉ番目の対応情報を構成する。なお、対応情報は、音情報と生理関連情報（クラスのデータ）とが対応付いた情報である。

（ステップＳ６０５）学習部１６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。

（ステップＳ６０６）学習部１６は、ステップＳ６０４で構成した２以上の対応情報を有する対応表を構成する。上位処理にリターンする。

次に、生理関連情報出力装置２の動作例について、図７のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ７０１）受付部２２は、端末装置３から出力指示を受信したか否かを判断する。出力指示を受信した場合はステップＳ７０２に行き、出力指示を受信しなかった場合はステップＳ７０１に戻る。なお、出力指示は、例えば、腹部音とユーザ識別子を含む。出力指示は、音情報とユーザ識別子とを含んでも良い。

（ステップＳ７０２）音情報取得部２３１は、ステップＳ７０１で受信された出力指示が有する腹部音から音情報を取得する。

（ステップＳ７０３）予測部２３２は、ステップＳ７０２で取得された音情報を用いて、生理関連情報を取得する予測処理を行う。予測処理の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ７０４）出力部２４は、ステップＳ７０３で取得された生理関連情報を、端末装置３に送信する。ステップＳ７０１に戻る。

次に、ステップＳ７０３の予測処理の第一の例について、図８のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ８０１）予測部２３２は、受信された腹部音に対応するユーザ識別子を取得する。

（ステップＳ８０２）予測部２３２は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ８０３）予測部２３２は、ｉ番目のクラスが存在するか否かを判断する。ｉ番目のクラスが存在する場合はステップＳ８０４に行き、ｉ番目のクラスが存在しない場合はステップＳ８０８に行く。

（ステップＳ８０４）予測部２３２は、ステップＳ８０１で取得したユーザ識別子、およびｉ番目のクラスに対応する学習器を学習情報格納部２１１から取得する。

（ステップＳ８０５）予測部２３２は、ステップＳ８０５で取得した学習器と、ステップＳ７０２で取得された音情報とを、機械学習の予測処理を行うモジュールに与え、当該モジュールを実行する。

（ステップＳ８０６）予測部２３２は、ステップＳ８０５におけるモジュールの実行結果である予測結果とスコアとを取得する。なお、ここでの予測結果は、ｉ番目のクラスに属するか否かを示す情報である。

（ステップＳ８０７）予測部２３２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０３に戻る。

（ステップＳ８０８）予測部２３２は、ステップＳ８０６で取得した予測結果とスコアとを用いて、生理関連情報を取得する。上位処理にリターンする。

なお、予測部２３２は、例えば、ステップＳ８０６で取得した予測結果が「ｉ番目のクラスに属する」との結果であり、スコアが最大のクラスのクラス識別子を、生理関連情報として取得する。

なお、図８のフローチャートにおいて、生理関連情報の種類ごとに、予測処理を行っても良い。生理関連情報の種類とは、例えば、生理開始日が近いか否かを示す情報、生理期間に該当するか否かを示す情報、生理開始日までの日数を示す日数情報、排卵日までの日数を示す日数情報、生理期間の長さを示す生理期間情報、次回の生理の疼痛が弱いか、強いかを示す情報、疼痛のレベルを示す情報である、

また、図８のフローチャートにおいて、第二の予測処理でも良い。つまり、予測部２３２は、受信された腹部音に対応するユーザ識別子に対応する学習器であり、多値分類が行える学習器を、学習情報格納部２１１から取得する。次に、予測部２３２は、当該学習器と、ステップＳ７０２で取得された音情報とを、機械学習の予測処理を行うモジュールに与え、当該モジュールを実行し、生理関連情報を取得する。

また、図８のフローチャートにおいて、第三の予測処理でも良い。つまり、予測部２３２は、受信された腹部音に対応するユーザ識別子に対応する対応表を学習情報格納部２１１から取得する。次に、予測部２３２は、ステップＳ７０２で取得された音情報（例えば、ベクトル）に最も近似する音情報（例えば、ベクトル）を対応表から決定する。次に、予測部２３２は、当該最も近似する音情報と対になる生理関連情報を対応表から取得する。

なお、図８のフローチャートにおいて、予測部２３２は、２以上のユーザに共通の学習情報（多値分類できる学習器、クラスごとの２値分類できる学習器、または対応表）を用いて、予測処理でも良い。

次に、端末装置３の動作例について、図９のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ９０１）端末受付部３２は、腹部音等を受け付けたか否かを判断する。腹部音等を受け付けた場合はステップＳ９０２に行き、ステップＳ９０１で受け付けられた腹部音等を受け付けなかった場合はステップＳ９０４に行く。なお、腹部音等とは、例えば、腹部音と生理関連情報である。

（ステップＳ９０２）端末処理部３３は、腹部音等を用いて、学習装置１に送信する情報を構成する。つまり、端末処理部３３は、例えば、端末格納部３１からユーザ識別子を取得する。端末処理部３３は、マイクで集音された腹部音をＡ／Ｄ変換する。端末処理部３３は、Ａ／Ｄ変換された腹部音のデータと、生理関連情報と、ユーザ識別子とを有する情報であり、送信する情報を構成する。

（ステップＳ９０３）端末送信部３４は、ステップＳ９０２で構成された情報を学習装置１に送信する。

（ステップＳ９０４）端末受付部３２は、腹部音を含む出力指示を受け付けたか否かを判断する。出力指示を受け付けた場合はステップＳ９０５に行き、出力指示を受け付けなかった場合はステップＳ９０１に戻る。

（ステップＳ９０５）端末処理部３３は、送信する出力指示を構成する。つまり、端末処理部３３は、例えば、端末格納部３１からユーザ識別子を取得する。端末処理部３３は、腹部音をＡ／Ｄ変換する。端末処理部３３は、Ａ／Ｄ変換された腹部音のデータと、ユーザ識別子とを有する出力指示を構成する。

なお、ここで、端末処理部３３は、腹部音から音情報を取得し、当該音情報とユーザ識別子とを有する出力指示を構成しても良い。

（ステップＳ９０６）端末送信部３４は、ステップＳ９０５で構成された出力指示を生理関連情報出力装置２に送信する。

（ステップＳ９０７）端末受信部３５は、ステップＳ９０６における出力指示の送信に応じて、１または２種類以上の生理関連情報を受信したか否かを判断する。生理関連情報を受信した場合はステップＳ９０８に行き、生理関連情報を受信しなかった場合はステップＳ９０７に戻る。

（ステップＳ９０８）端末処理部３３は、ステップＳ９０７で受信された生理関連情報を用いて、出力する生理関連情報を構成する。端末出力部３６は、当該生理関連情報を出力する。ステップＳ９０１に戻る。

なお、図９のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態における情報システムＡの具体的な動作例について説明する。情報システムＡの概念図は図１である。

今、学習装置１の教師データ格納部１１には、図１０に示す構造を有する教師データ管理表が格納されている。教師データ管理表は、「ＩＤ」「ユーザ識別子」「音情報」「日時情報」「生理関連情報」を有する１または２以上のレコードを管理する表である。「生理関連情報」は、ここでは、「生理フラグ」「日数情報」「期間情報」「レベル」を有する。

「音情報」は、ここでは、腹部音から取得された２以上の特徴量の集合である特徴量ベクトルである。「日時情報」は、音情報に対応する日時の情報である。「日時情報」は、腹部音が取得された日時でも良いし、学習装置１が腹部音または音情報を受信した日時でも良いし、端末装置３が腹部音または音情報を送信した日時等でも良い。「日時情報」は、日を特定する日情報を含む。なお、「日時情報」は、日情報でも良い。

「生理フラグ」は、生理期間中であるか否かを示す情報である。ここでは、生理期間中であれば「１」、生理期間中でなければ「０」の値を採る。「日数情報」は、次の生理開始日までの日数を示す情報である。「期間情報」は、生理期間の日数を示す情報である。「日数情報」は、生理期間中であれば、その生理の開始から終了までの期間を示す情報であり、生理期間中でなければ、次の生理の期間を示す情報である。「レベル」は、生理の痛さのレベルを示す情報であり、ユーザが入力した値である。

なお、教師データ構成部１５は、例えば、以下のように、「日数情報」を取得する。つまり、教師データ構成部１５は、音情報取得部１３が取得した音情報に対応するユーザ識別子を取得する。教師データ構成部１５は、当該ユーザ識別子と対になる教師データであり、生理フラグ「１」、日数情報「２８」を含む教師データ（生理開始日の教師データ）と対になる日時情報が有する第一の日情報を取得する。また、教師データ構成部１５は、音情報取得部１３が取得した音情報に対応する日時情報が有する第二の日情報（第二の日情報＜第一の日情報）を取得する。次に、教師データ構成部１５は、第一の日情報と第二の日情報との差を「日数情報」として取得する。なお、ここでは、生理の周期を２８日としている。

また、教師データ構成部１５は、例えば、以下のように、「期間情報」を取得する。つまり、教師データ構成部１５は、音情報取得部１３が取得した音情報に対応するユーザ識別子を取得する。教師データ構成部１５は、当該ユーザ識別子と対になる音情報であり、生理開始日の音情報と対になる日時情報が有する第一の日情報を取得する。教師データ構成部１５は、当該ユーザ識別子と対になる日時情報であり、第一の日情報より後の日を示す日時情報であり、第一の日情報に最も近い日を示す日時情報であり、生理フラグ「０」と対になる日時情報が有する第二の日情報を取得する。教師データ構成部１５は、「期間情報＝第二の日情報－第一の日情報」により、「期間情報」を算出する。そして、教師データ構成部１５は、かかる「期間情報」を、当該ユーザ識別子と対になり、第一の日情報より前の日情報を有する日時情報と対になり、「期間情報」がＮＵＬＬの属性値として、蓄積する。つまり、教師データ構成部１５は、生理の期間を示す期間情報が確定した段階で、前の生理が終了した後から、今回の生理の開始日の前までの教師データが有する「期間情報」として、算出した「期間情報」を代入する。

かかる状況において、２つの具体例について説明する。具体例１は、学習装置１による学習処理を説明する例である。具体例２は、生理関連情報出力装置２による生理関連情報の予測処理を説明する例である。

（具体例１）
今、「Ｕ０２」で識別されるユーザが、生理関連情報を学習させるために、端末装置３のアプリケーション（以下、適宜、「アプリ」という）を起動させた、とする。かかるアプリの出力例は、図１１である。

当該ユーザは、図１１の画面に対して、生理日関連情報「生理開始日」を選択し、疼痛情報「３」を選択した、とする。すると、学習受付部１４は、当該生理関連情報を受け付ける。

また、ユーザは、図１１の録音ボタン１１０１を押下し、端末装置３のマイク１１０２を、自分の腹部に近づけて、音情報を収集した、とする。すると、端末装置３の端末受付部３２は、腹部音を受け付ける。

次に、ユーザは、図１１の送信ボタン１１０３を押下した、とする。すると、端末処理部３３は、端末格納部３１のユーザ識別子「Ｕ０２」を読み出す。次に、端末処理部３３は、生理関連情報「＜生理日関連情報＞生理開始日＜疼痛情報＞３」を取得する。また、端末処理部３３は、腹部音をデジタル化する。また、端末処理部３３は、当該生理関連情報と当該腹部音とユーザ識別子「Ｕ０２」とを有する情報を構成する。次に、端末送信部３４は、当該構成された情報を学習装置１に送信する。

次に、学習装置１の学習受付部１４は、学習装置１から生理関連情報と腹部音とユーザ識別子とを受信する。

次に、教師データ構成部１５は、受信された生理関連情報「＜生理日関連情報＞生理開始日＜疼痛情報＞３」から、生理フラグ「１」、日数情報「２８」、レベル「３」を取得する。次に、教師データ構成部１５は、図示しない時計から日時情報「９／１０８：１５」を取得する。また、教師データ構成部１５は、腹部音から各種の特徴量を取得し、音情報（ｘ_９８１，ｘ_９８２，・・・，ｘ_９８ｎ）を構成する。次に、教師データ構成部１５は、教師データ管理表に蓄積するレコードを構成する。次に、教師データ構成部１５は、当該レコードを教師データ管理表に蓄積する。かかるレコードは、図１０の「ＩＤ＝９９」のレコードである。

以上のような教師データの蓄積処理により、ユーザごとに、多数の教師データが蓄積された、とする。

次に、学習部１６は、以下のように、ユーザごと、および生理関連情報ごとに、学習器を構成する、とする。なお、生理関連情報ごとの学習器を構成する場合に、学習部１６は、他の生理関連情報も用いても良いし、用いなくても良い。学習部１６は、例えば、生理関連情報「レベル」を出力するための学習器を構成する場合に、他の生理関連情報（ここでは、「生理フラグ」「日数情報」「期間情報」）のうちの１以上の生理関連情報を含む教師データを用いて学習処理を行っても良いし、他の生理関連情報を含まない教師データを用いて学習処理を行っても良い。

つまり、例えば、学習部１６は、ユーザごと、当該ユーザのユーザ識別子と対になる音情報と一の生理関連情報（例えば、「レベル」）とからなるすべての教師データを教師データ管理表から取得する。次に、学習部１６は、機械学習のアルゴリズム（例えば、ランダムフォレスト）による学習処理を行い、音情報を入力とし、一の生理関連情報（例えば、「レベル」）を出力とする学習器を構成する。次に、蓄積部１７は、学習部１６が取得した学習器を、ユーザ識別子と対にして、蓄積する。

また、学習部１６は、ユーザごとに、他の生理関連情報（「生理フラグ」「日数情報」「期間情報」）の各生理関連情報について、上記と同様の処理を行い、ユーザごと、生理関連情報ごとの学習器を構成する。次に、蓄積部１７は、学習部１６が取得した学習器を、ユーザ識別子と対にして、蓄積する。

以上の処理により、各ユーザのユーザ識別子および生理関連情報の種類の識別子に対応付けられた、４つの学習器が蓄積された。

（具体例２）
次に、「Ｕ０２」で識別されるユーザが、次回の生理日までの日数、次回の生理期間、および次回の生理の疼痛のレベルを予測するために、以下のように、アプリを使用する、とする。

つまり、ユーザが、生理関連情報の予測を行うために、端末装置３のアプリを起動させた、とする。かかるアプリの出力例は、図１２である。

次に、ユーザは、図１２の録音ボタン１２０１を押下し、端末装置３のマイク１２０２を、自分の腹部に近づけて、音情報を収集した、とする。すると、端末装置３の端末受付部３２は、腹部音を受け付ける。

次に、ユーザは、図１２の送信ボタン１２０３を押下した、とする。すると、端末処理部３３は、端末格納部３１のユーザ識別子「Ｕ０２」を読み出す。次に、端末処理部３３は、腹部音をデジタル化する。また、端末処理部３３は、当該腹部音とユーザ識別子「Ｕ０２」とを有する出力指示を構成する。次に、端末送信部３４は、当該出力指示を生理関連情報出力装置２に送信する。

次に、生理関連情報出力装置２の受付部２２は、出力指示を受信する。そして、音情報取得部２３１は、受信された出力指示が有する腹部音から音情報である特徴量ベクトルを取得する。

次に、予測部２３２は、取得された音情報を用いて、以下のように、生理関連情報を取得する予測処理を行う。

つまり、予測部２３２は、出力指示が有するユーザ識別子「Ｕ０２」を取得する。次に、予測部２３２は、ユーザ識別子「Ｕ０２」と「生理フラグ」とに対応する学習器を学習情報格納部２１１から取得する。次に、予測部２３２は、当該学習器と音情報である特徴量ベクトルとを、機械学習のモジュール（例えば、ランダムフォレストのモジュール）に与え、当該モジュールを実行し、生理フラグ「０」を取得した、とする。

また、予測部２３２は、ユーザ識別子「Ｕ０２」と「日数情報」とに対応する学習器を学習情報格納部２１１から取得する。次に、予測部２３２は、当該学習器と音情報である特徴量ベクトルとを、機械学習のモジュール（例えば、深層学習のモジュール）に与え、当該モジュールを実行し、日数情報「３」を取得した、とする。

また、予測部２３２は、ユーザ識別子「Ｕ０２」と「期間情報」とに対応する学習器を学習情報格納部２１１から取得する。次に、予測部２３２は、当該学習器と音情報である特徴量ベクトルとを、機械学習のモジュール（例えば、ＳＶＭのモジュール）に与え、当該モジュールを実行し、期間情報「４．５」を取得した、とする。

さらに、予測部２３２は、ユーザ識別子「Ｕ０２」と「レベル」とに対応する学習器を学習情報格納部２１１から取得する。次に、予測部２３２は、当該学習器と音情報である特徴量ベクトルとを、機械学習のモジュール（例えば、ランダムフォレストのモジュール）に与え、当該モジュールを実行し、レベル「３」を取得した、とする。

次に、予測部２３２は、生理フラグ「０」、日数情報「３」、期間情報「４．５」、およびレベル「３」を用いて、送信する生理関連情報を構成する。次に、出力部２４は、構成された生理関連情報を、端末装置３に送信する。

次に、端末装置３の端末受信部３５は、出力指示の送信に応じて、生理関連情報を受信する。次に、端末処理部３３は、受信された生理関連情報を用いて、出力する生理関連情報を構成する。端末出力部３６は、当該生理関連情報を出力する。かかる出力例は、図１３である。

以上、本実施の形態によれば、腹部音を用いて、生理関連情報を取得できる。

なお、本実施の形態において、学習装置１は、学習器を作成する場合に、生理関連情報の種類に応じて、異なる機械学習のアルゴリズムを用いても良い。学習装置１は、例えば、「生理フラグ」を出力するための学習器を構成する場合にランダムフォレストのモジュールを用いて、「日数情報」を出力するための学習器を構成する場合に深層学習のモジュールを用いて、「期間情報」を出力するための学習器を構成する場合にＳＶＲのモジュールを用いる等しても良い。

また、本実施の形態において、学習装置１はスタンドアロンの装置でも良い。かかる場合の学習装置１は、一のユーザの腹部または腹部周辺からの腹部音を収集する音収集部と、前記腹部音から音情報を取得する音情報取得部と、生理関連情報を受け付ける学習受付部と、前記音情報と前記生理関連情報とから教師データを構成する教師データ構成部と、前記教師データ構成部が構成した前記教師データに対して、機械学習の学習処理を行い、学習器である学習情報を構成する学習部と、前記学習器を蓄積する蓄積部とを具備する学習装置１である。

また、本実施の形態において、生理関連情報出力装置２はスタンドアロンの装置でも良い。かかる場合の生理関連情報出力装置２は、一のユーザの腹部または腹部周辺からの腹部音から取得された音情報と生理に関連する生理関連情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報が格納される学習情報格納部と、前記一のユーザの腹部または腹部周辺から取得された音から、生理関連情報を取得する予測処理のために使用する音情報を取得する音情報取得部と、前記音情報取得部が取得した音情報に、前記学習情報を適用し、生理関連情報を取得する予測部と、前記予測部が取得した生理関連情報を出力する出力部とを具備する生理関連情報出力装置２である。

また、本実施の形態において、生理関連情報出力装置２は、学習装置１を含む構成でも良い。

さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における学習装置１を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、生理関連情報を受け付ける学習受付部と、前記音情報と前記生理関連情報とから教師データを構成する教師データ構成部と、前記教師データ構成部が構成した前記教師データに対して、機械学習の学習処理を行い、学習器である学習情報を構成する学習部と、前記学習器を蓄積する蓄積部として機能させるためのプログラムである。

また、生理関連情報出力装置２を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、ユーザの腹部音から取得された音情報と生理に関連する生理関連情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報が格納される学習情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、前記音情報取得部が取得した音情報に、前記学習情報を適用し、生理関連情報を取得する予測部と、前記予測部が取得した生理関連情報を出力する出力部として機能させるためのプログラムである。

また、図１４は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の学習装置１、生理関連情報出力装置２、または端末装置３を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１４は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１５は、システム３００のブロック図である。

図１４において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４と、マイク３０５とを含む。

図１５において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の学習装置１等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の学習装置１等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。つまり、情報処理装置５は、スタンドアロンの装置であっても良く、２以上の装置から構成されても良い。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる生理関連情報出力装置は、腹部または腹部周辺からの腹部音を用いて、生理関連情報を予測できるという効果を有し、生理関連情報を出力する装置等として有用である。

Claims

ユーザの腹部音から取得された音情報と生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報が格納される学習情報格納部と、
ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、
前記音情報取得部が取得した音情報に、前記学習情報を適用し、生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報を取得する予測部と、
前記予測部が取得した前記生理関連情報を出力する出力部とを具備する生理関連情報出力装置。
前記２以上の教師データは、
前記ユーザの生理周期の間の各日の腹部から取得された腹部音から取得された前記音情報と前記生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報とを有する教師データから構成される、請求項１記載の生理関連情報出力装置。
前記２以上の教師データに対して、機械学習のアルゴリズムにより学習処理を行い、学習器である学習情報を取得する学習部をさらに具備し、
前記予測部は、
前記音情報取得部が取得した音情報と前記学習情報とを用いて、機械学習のアルゴリズムにより予測処理を行い、生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報を取得する、請求項１記載の生理関連情報出力装置。
前記音情報は、
前記ユーザの腹部音の２以上の特徴量である、請求項１記載の生理関連情報出力装置。
ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、
生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報を受け付ける学習受付部と、
前記音情報と前記生理関連情報とから教師データを構成する教師データ構成部と、
前記教師データ構成部が構成した前記教師データに対して、機械学習の学習処理を行い、学習器である学習情報を構成する学習部と、
前記学習器を蓄積する蓄積部とを具備する学習装置。
音情報取得部と、学習受付部と、教師データ構成部と、学習部と、蓄積部とにより実現される学習情報の生産方法であって、
前記音情報取得部が、ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得ステップと、
前記学習受付部が、生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報を受け付ける学習受付ステップと、
前記教師データ構成部が、前記音情報と前記生理関連情報とから教師データを構成する教師データ構成ステップと、
前記学習部が、前記教師データ構成ステップで構成された前記教師データに対して、機械学習の学習処理を行い、学習器である学習情報を構成する学習ステップと、
前記蓄積部が、前記学習器を蓄積する蓄積ステップとを具備する学習情報の生産方法。
ユーザの腹部音から取得された音情報と生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報とを有する２以上の教師データを用いて構成された学習情報が格納される学習情報格納部にアクセス可能なコンピュータを、
ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、
前記音情報取得部が取得した音情報に、前記学習情報を適用し、生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報を取得する予測部と、
前記予測部が取得した前記生理関連情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
コンピュータを、
ユーザの腹部音からの音情報を取得する音情報取得部と、
生理に関する日との関係に関する生理日関係情報、または生理の疼痛に関する疼痛情報である生理関連情報を受け付ける学習受付部と、
前記音情報と前記生理関連情報とから教師データを構成する教師データ構成部と、
前記教師データ構成部が構成した前記教師データに対して、機械学習の学習処理を行い、学習器である学習情報を構成する学習部と、
前記学習器を蓄積する蓄積部として機能させるためのプログラム。