JP2011081452A - 金融資産表示データ生成装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】金融資産の評価と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化した表示データを生成することができるようにする。
【解決手段】各グリッドに分割された２次元マップ上の各グリッドに、ｎ次元特徴ベクトルが割り当てる。選択された株の銘柄について生成された特徴ベクトルと各グリッドに割り当てられた特徴ベクトルとの間のユークリッド距離を計算し、最も近い特徴を持つ特徴ベクトルが割り当てられたグリッドの位置を算出する。３次元グラフにおいて、生成された特徴ベクトルに最も近い特徴を持つグリッドの位置と、算出された評価値に応じた高さとで定められる３次元位置に、金融資産を示すマークを表示する表示データを生成する。
【選択図】図５

Description

本発明は、金融資産表示データ生成装置、及びプログラムに係り、特に、金融資産の評価を表示するための表示データを生成する金融資産表示データ生成装置及びプログラムに関する。

従来より、金融関係の数理計算を行なう際に用いる金融パラメータを、その特徴が把握し易いように可視化する金融パラメータ可視化システムが知られている（特許文献１）。この金融パラメータ可視化システムでは、各金融パラメータの特徴を表わす１つもしくは２つの情報（例えば、格付け遷移確率、業種間相関係数など）を縦軸と横軸に設定し、上記２軸で定義される平面上に各パラメータの表示位置を設定して、２次元可視化を行っている。

また、複数の市場データを、一つのプラットフォーム上に凝縮して表示することが可能なポートフォリオ可視化プログラムが知られている（特許文献２）。このポートフォリオ可視化プログラムは、対象となるポートフォリオ内に含まれ適宜更新される各銘柄の株価、株数、出来高の時系列データを各銘柄および業種と相互に関連付けて格納する記憶装置内の株価データを獲得し、獲得された株価データに含まれる各銘柄の表示位置を、各銘柄のポートフォリオ占有率に対応する半径と、業種に対応する回転角とに基づく極座標として計算し、各銘柄を表示する対象として、各銘柄の株価の上げ下げに応じた色と、各銘柄の出来高に応じた半径を有する球体を表示するための表示データを生成している。従って、各銘柄の表示位置は、業種分類と保有比率によって決まっている。

特開２００２−０１５１２７号公報 特開２００５−１４１３９７号公報

しかしながら、上記の特許文献１に記載の技術では、１つないし２つの金融パラメータを縦軸と横軸にとった２次元可視化であるため、金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化して表示することができない、という問題がある。

また、上記の特許文献２に記載の技術では、業種分類と保有比率によって銘柄の表示位置を定めているため、金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化して表示することができない、という問題がある。

本発明は、上記の問題点を解決するためになされたもので、金融資産の評価と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化した表示データを生成することができる金融資産表示データ生成装置及びプログラムを提供することを目的とする。

上記の目的を達成するために第１の発明に係る金融資産表示データ生成装置は、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段と、前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段と、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段と、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１又は２）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、前記ｎ次元マップと前記評価値に応じた高さとで表わされるｎ＋１次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置と前記評価値算出手段によって算出された評価値とによって定められる位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段とを含んで構成されている。

第２の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段、前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１又は２）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段、及び前記ｎ次元マップと前記評価値に応じた高さとで表わされるｎ＋１次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置と前記評価値算出手段によって算出された評価値とによって定められる位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段として機能させるためのプログラムである。

第１の発明及び第２の発明によれば、選択受付手段によって、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付けて、金融情報取得手段によって、選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する。

そして、特徴ベクトル生成手段によって、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成し、評価値算出手段によって、生成された特徴ベクトルに基づいて、金融資産の評価値を算出する。

位置算出手段によって、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１又は２）における分割領域間の距離と、特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する。そして、表示データ生成手段によって、ｎ次元マップと前記評価値に応じた高さとで表わされるｎ＋１次元グラフ上における、位置算出手段によって算出された分割領域の位置と評価値算出手段によって算出された評価値とによって定められる位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する。

このように、ユーザによる金融資産の選択に応じて取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて算出されるｎ次元マップ上の位置と、特徴ベクトルから算出される評価値とによって定められるｎ＋１次元グラフ上の位置に、金融資産を示すマークを表わすための表示データを生成することにより、金融資産の評価と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化した表示データを生成することができる。

第３の発明に係る金融資産表示データ生成装置は、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段と、前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段と、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段と、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、前記評価値算出手段によって算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段とを含んで構成されている。

第４の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段、前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段、及び前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、前記評価値算出手段によって算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段として機能させるためのプログラムである。

第３の発明及び第４の発明によれば、選択受付手段によって、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付けて、金融情報取得手段によって、選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する。

そして、特徴ベクトル生成手段によって、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成し、評価値算出手段によって、生成された特徴ベクトルに基づいて、金融資産の評価値を算出する。

位置算出手段によって、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する。そして、表示データ生成手段によって、ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、評価値算出手段によって算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する。

このように、ユーザによる金融資産の選択に応じて取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて算出されるｎ次元グラフ上の位置に、特徴ベクトルから算出される評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、金融資産を示すマークを表わすための表示データを生成することにより、金融資産の評価と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化した表示データを生成することができる。

第５の発明に係る金融資産表示データ生成装置は、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段と、前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段と、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段と、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させると共に、前記評価値算出手段によって算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する表示データ生成手段とを含んで構成されている。

第６の発明に係るプログラムは、コンピュータを、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段、前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段、及び前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させると共に、前記評価値算出手段によって算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する表示データ生成手段として機能させるためのプログラムである。

第５の発明及び第６の発明によれば、選択受付手段によって、ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付けて、金融情報取得手段によって、選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する。

そして、特徴ベクトル生成手段によって、取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成し、評価値算出手段によって、生成された特徴ベクトルに基づいて、金融資産の評価値を算出する。

位置算出手段によって、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する。そして、表示データ生成手段によって、ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させると共に、評価値算出手段によって算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する。

このように、ユーザによる金融資産の選択に応じて取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて算出されるｎ次元グラフ上の位置に、金融資産を示すマークを表わすと共に、特徴ベクトルから算出される評価値に応じた音を出力するための表示データを生成することにより、金融資産の評価と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化した表示データを生成することができる。

第１の発明に係る金融資産表示データ生成装置は、特徴ベクトルの複数項目の金融情報を繰り返し取得するベクトル情報取得手段と、ベクトル情報取得手段によって複数項目の金融情報を取得する毎に、取得された複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて、金融資産の評価値を算出すると共に、取得された複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出し、ｎ＋１次元グラフ上における、算出された分割領域の位置と算出された評価値とによって定められる位置で、マークを表示させるための表示データを生成する表示データ更新手段と、を更に含むことができる。これによって、金融資産の評価の変化と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報の変化を可視化することができる。

第２の発明に係る金融資産表示データ生成装置は、特徴ベクトルの複数項目の金融情報を繰り返し取得するベクトル情報取得手段と、ベクトル情報取得手段によって複数項目の金融情報を取得する毎に、取得された複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて、金融資産の評価値を算出すると共に、取得された複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出し、ｎ次元グラフ上における、算出された分割領域の位置で、算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状のマークを表示させるための表示データを生成する表示データ更新手段と、を更に含むことができる。これによって、金融資産の評価の変化と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報の変化を可視化することができる。

第３の発明に係る金融資産表示データ生成装置は、特徴ベクトルの複数項目の金融情報を繰り返し取得するベクトル情報取得手段と、ベクトル情報取得手段によって複数項目の金融情報を取得する毎に、取得された複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて、金融資産の評価値を算出すると共に、取得された複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出し、ｎ次元グラフ上における、算出された分割領域の位置で、マークを表示させると共に、算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する表示データ更新手段と、を更に含むことができる。これによって、金融資産の評価の変化と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報の変化を可視化することができる。

上記の金融情報取得手段は、複数の金融資産の各々に関する複数項目の金融情報を記憶した記憶手段から、受け付けた金融資産の選択に応じて、金融資産に関する情報、及び金融資産に関連する金融諸資産に関する情報を取得し、取得した各情報に対して、統計的手法により金融資産に対して相関があるか否かを判定することにより、金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得することができる。

上記の金融資産表示データ生成装置は、ユーザによって前記マークが指示されたとき、複数の金融資産に関する複数項目の金融情報を記憶した記憶手段から、金融資産に関する金融情報を取得し、取得した金融資産に関する金融情報を、表示装置に更に表示させるための表示データを生成する詳細表示データ生成手段を更に含むことができる。これによって、金融資産に関する詳細な情報をユーザに提供することができる。

本発明のプログラムは、記憶媒体に格納して提供することができる。

以上説明したように、本発明の金融資産表示データ生成装置及びプログラムによれば、金融資産の評価と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化した表示データを生成することができる、という効果が得られる。

本発明の第１の実施の形態に係る金融資産運用支援システムの構成を示す概略図である。 本発明の第１の実施の形態に係る金融資産運用支援システムの情報端末の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る金融資産運用支援システムのサーバの構成を示すブロック図である。 ファクタセットを選択する様子を示すイメージ図である。 （Ａ）各グリッドに特徴ベクトルが割り当てられた２次元マップを示すイメージ図、及び（Ｂ）３次元グラフ上にマークを表わした様子を示すイメージ図である。 ３次元グラフを示す図である。 ２次元グラフ上に、評価値に応じた面積のマークを表わした様子を示すイメージ図である。 ２次元グラフ上に、評価値に応じた面積の複数のマークを表わした様子を示すイメージ図である。 詳細情報として会社概要を表示した様子を示すイメージ図である。 詳細情報として株価情報を表示した様子を示すイメージ図である。 詳細情報として、銘柄の株価情報と類似したケースの株価情報とを表示した様子を示すイメージ図である。 （Ａ）２次元マップにおいて、特徴ベクトルが割り当てられるグリッドが変化する様子を示すイメージ図、及び（Ｂ）３次元グラフ上でマークが移動する様子を示すイメージ図である。 本発明の第１の実施の形態に係るサーバの金融情報可視化処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係るサーバの表示データを生成する処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係るサーバの表示データを生成する処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係るサーバの特徴ベクトルを２次元情報に変換する処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態に係るサーバの更新処理ルーチンの内容を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態に係る金融資産運用支援システムのサーバの構成を示すブロック図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、投資家であるユーザによる金融資産の運用を支援するための金融資産運用支援システムに、本発明を適用した場合を例に説明する。

図１に示すように、第１の実施の形態に係る金融資産運用支援システム１０は、ユーザが操作する携帯型の情報端末１２と、情報端末１２に表示させるための表示データを生成するサーバ１４とを備えており、情報端末１２とサーバ１４とは、基地局１６及びインターネットなどのネットワーク１８を介して接続されている。

図２に示すように、情報端末１２は、無線通信を行うための通信部２０と、ユーザによって操作されるキーやタッチパネル等で構成された入力操作部２２と、入力操作部２２による操作に応じて各種の情報処理を行う情報処理部２４と、情報処理部２４から出力される表示データを表示させるためのＬＣＤ等で構成された表示部２６とを備えている。

情報処理部２４では、サーバ１４から送られてきた情報をもとに、金融資産に関する基本情報あるいは詳細情報の表示画面を表示部２６に表示させる。また、ユーザは表示部２６に表示された表示画面上の情報を見ながら、入力操作部２２を操作して、インタラクティブにサーバ１４側に指示をすることができる。例えば、評価したい金融資産（例えば、株の銘柄）を選択するように入力操作部２２を操作して、金融資産の選択と共に、選択された金融資産の評価指示を、サーバ１４側へ送信する。

サーバ１４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤを備えたコンピュータで構成されており、ＨＤＤには、後述する金融情報可視化処理ルーチン及び更新処理ルーチンの各々に対するプログラムが記憶されている。

サーバ１４は、機能的には次に示すように構成されている。図３に示すように、サーバ１４は、通信インターフェース部３０、金融情報収集部３２、金融情報データベース３４、入力受付部３６、金融情報取得部３８、ファクタ選択部４０、特徴ベクトル生成部４２、評価ベクトル算出部４４、２次元情報変換部４６、表示情報生成部４８、詳細情報提示指示受付部５０、詳細情報取得部５２、表示更新部５４、特徴変化取得部５６、再計算部５８、及び表示更新部６０を備えている。

通信インターフェース部３０は、ネットワーク１８と接続されており、ネットワーク１８を介したデータの送受信を行う。

金融情報収集部３２は、後述する特徴ベクトルの生成、評価値の計算、詳細情報の表示のために必要な金融情報を特定し、これをもとにウェブページ、外部金融情報データベースＡＰＩ（Ｂｌｏｏｍｂｅｒｇ, ＲＥＵＴＥＲＳなど）によって、必要な金融情報を検索する。また、金融情報収集部３２は、ウェブページおよび外部情報データベースで取得した金融情報をもとに、金融情報データベース３４に適合する形に加工する。例えば、ニュースであればテキストマイニングによるニュース情報の数量化、時系列データのデータベースへの追加等を行う。金融情報収集部３２は、必要な金融情報を定期的に外部から収集し、金融情報データベース３４に登録する。

金融情報データベース３４には、金融情報収集部３２によって収集された各種項目の金融情報を、各銘柄について時系列に蓄積する。例えば、過去の株価情報、板情報、ニュース、市場動向、取引量、関連銘柄の動向、ＰＥＲ、ＰＢＲ、ＲＯＥ、当該金融資産を原資産とするデリバティブ価格（オプション等）、ウェブ検索件数と注目率、チャートインデックス（トレンドリバーサル、トレンドからの乖離率、ボラティリティの変化など）、含み損益等などの項目の金融情報が、各銘柄について、金融情報データベース３４に記憶されている。また、各項目の金融情報は、時系列データとして、金融情報データベース３４に記憶されている。

入力受付部３６は、情報端末１２を持つユーザによって入力されて送信された情報を受け付ける。例えば、ユーザからの入力情報（評価したい株の銘柄や指標などの金融資産の選択）を受け付ける。

金融情報取得部３８は、ユーザから受け付けた株の銘柄の選択に応じて、銘柄に関する各種項目の金融情報の時系列データ、及び選択された銘柄に関連する銘柄に関する各種項目の金融情報の時系列データを、金融情報データベース３４から取得する。

ファクタ選択部４０は、図４に示すように、金融情報データベース３４から取得した銘柄に関する金融情報の時系列データ、及び選択された銘柄に関連する銘柄に関する金融情報の時系列データを含む金融情報集合から、選択された銘柄の評価に有効なファクタを選択する。具体的には、過去の株価情報、板情報、ニュース、市場動向、取引量、関連銘柄の動向、ＰＥＲ、ＰＢＲ、ＲＯＥ、当該金融資産を原資産とするデリバティブ価格（オプション等）、ウェブ検索件数と注目率、チャートインデックス（トレンドリバーサル、トレンドからの乖離率、ボラティリティの変化など）、含み損益等の項目の金融情報の中から、選択された銘柄の評価に相関のあるファクタを、評価ベクトルとの時系列相関や、赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）等などの統計的手法を用いて選択する。

例えば、以下に説明するように、選択された銘柄の株価の評価に相関のあるファクタセットが選択される。

まず、ファクタセット候補を決定する。評価値を１期（１０秒）後の株価収益率として、５期前までの株価収益率（r_t-1、r_t-2、r_t-3、r_t-4、r_t-5）と６０期間の移動平均（ＭＡ）からの乖離率をファクタ候補として、
（ａ）MAと1期前(r_t-1)の株価収益率の組み合わせ、
（ｂ）MA、r_t-1、r_t-2の組み合わせ、
（ｃ）MA、r_t-1、r_t-2、r_t-3の組み合わせ、
（ｄ）MA、r_t-1、r_t-2、r_t-3、r_t-4の組み合わせ、
（ｅ）MA、r_t-1、r_t-2、r_t-3、r_t-4、r_t-5の組み合わせ、
（ｆ）r_t-1のみの組み合わせ、
（ｇ）r_t-1、r_t-2の組み合わせ、
（ｈ）r_t-1、r_t-2、r_t-3の組み合わせ、
（ｉ）r_t-1、r_t-2、r_t-3、r_t-4の組み合わせ、
（ｊ）r_t-1、r_t-2、r_t-3、r_t-4、r_t-5の組み合わせ、
の以上合計１０通りの組み合わせの各々を、ファクタセット候補とする。これらのデータは全てＺ変換によって規格化される。

その他にも、各種チャート指標 (１２期間・６０期間・１２０期間それぞれの移動平均からの乖離率、トレンドリバーサル指標、１０期間の収益率に関するボラティリティ等)、ファンダメンタル指標 (ＰＥＲ、ＰＢＲ、ＲＯＥ等)、マーケットインデックス (ＴＯＰＩＸの１期前までの収益率、１２期間の移動平均からの乖離率、短期国債および長期国債の金利、Ｓ＆Ｐ５００の１期前の収益率、円ドル為替レート等)、マーケット参加者に関する指標 (特定の市場参加者の株式の保有量、未実現利益等)、数量化されたニュース、金融派生商品など関連する市場の価格等を、ファクタ候補として、ファクタセット候補を決定してもよい。

次に、ベイズ推定法を用いてパラメータの推定を行う。具体的には、ファクタセット候補の各ファクタ(説明変数)と評価値(被説明変数)との関係を、全ての連続な関係を表現することのできる３層パーセプトロンを用いて、ファクタセット（特徴ベクトル）と株価収益率（評価値）との間の複雑な非線形な関係も考慮したモデル化し、各モデルパラメータの事前分布としてガウス分布を仮定する(事前分布の期待値は０、分散は階層ベイズ法によって決定する)。パラメータの推定はマルコフ連鎖モンテカルロ法におけるメトロポリス法を使い、全てのパラメータの同時分布を推定して、パラメータ値を決定する。ここで、推定すべきパラメータは、３層パーセプトロンの各パラメータ値である。

本実施の形態では、３層パーセプトロンの中間子の数を４で固定し、ここでは中間子の数についての探索は行わないようにした（非線形関係をある程度捉えることができ、かつ計算量があまりに大きくならないように４とした）。各パラメータとハイパーパラメータの推定にはベイズ推定を用いる。各パラメータの事前分布は、平均がｍ、分散σの正規分布で与えられる。ここでｍ＝０としている。分散σはハイパーパラメータとしてさらに上位の分布から与えられる（階層ベイズ推定）。これにより、事前分布への推定結果の依存性が緩和される。ここでは分散σの事前分布としてガンマ分布を採用している。

パラメータとハイパーパラメータの事後分布は、マルコフ連鎖モンテカルロ法を用いてサンプリングを行うことで推定する。本モデルの場合、一般的には事後分布の形は特定できないので、メトロポリス法を用いてサンプリングを行い、その期待値をもってパラメータやハイパーパラメータの推定値とする。

次に、情報量基準値を計算する。本実施の形態では、説明変数及び被説明変数の標本データとパラメータ値のサンプリングデータとをモンテカルロ積分し、赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）を推定する。

例えば、各モデルの赤池のベイズ情報量基準の計算は、モデルに、観測されたデータ、並びにサンプリングされたパラメータ及びハイパーパラメータ値を逐次代入して、尤度を計算し、それらをモンテカルロ確率積分することによって、行われる。

次に、特徴ベクトルの要素となるファクタセットを決定する。上記で計算した赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）を各ファクタセット候補に関して求め、最適なファクタセット候補を特定する。具体的には、はじめに規定したすべてのファクタセット候補に関してＡＢＩＣを計算する。ＡＢＩＣが最も大きな値をとるファクタセット候補を、特徴ベクトルの要素として決定する(ここではｍ次元とする)。

特徴ベクトル生成部４２は、特徴ベクトルの要素として決定されたファクタセットの各ファクタの値を、金融情報取得部３８によって取得された金融情報から抽出し、特徴ベクトルを生成する。

評価ベクトル算出部４４は、選択されたファクタセットの各ファクタを要素として生成された特徴ベクトルを用いて、当該金融資産（選択された銘柄）の評価を行う。具体的には、ベイジアン３層パーセプトロン、ＡＢＩＣ、強化学習、サポートベクターマシーン(SVM)、ナイーブベイズなどの従来既知の統計的手法を用いて、評価値を算出する。本実施の形態では、将来の株価上昇率に基づいた評価値を算出する。価格が上昇する可能性が高いと判断されると評価値は高くなり、下落する可能性が高いと判断されると評価値は低くなる。なお、評価値の評価基準は、将来の株価収益率が一般的であるが、数値化可能なものであればどのような基準でも構わない。

２次元情報変換部４６は、まず、２次元平面をグリッド状に分割し、各グリッドに対して、ｍ次元の特徴ベクトルを重複しないように割り当てる。

例えば、ｍ次元の特徴ベクトルを、以下のように２次元平面上に割り当てる。２次元平面上をグリッド状に分割して、１０１×１０１のグリッドを作成し、グリッド間の距離に対応する特徴ベクトル間の距離をユークリッド距離で定義する。任意のグリッド（ｘ）に接する８個のグリッドに関するｍ次元ベクトルの定義の仕方を、以下のように定める(ｘの変形と呼ぶ)。

ｍ次元ベクトルをｍ／２次元ベクトルずつに分け、それぞれ南北部分、東西部分と呼ぶ。

２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドｘの北方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて南北部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値に（４／５０）＊（ｍ／２）を加算する。

また、２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドｘの南方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて南北部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値から、（４／５０）＊（ｍ／２）を減算する。

また、２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドｘの東方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて東西部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値に（４／５０）＊（ｍ／２）を加算する。

また、２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドｘの西方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて東西部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値から、（４／５０）＊（ｍ／２）を減算する。

次に、２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドｘの東北方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて南北部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値に（４／５０）＊（ｍ／２）を加算し、さらに、乱数を用いて東西部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値に（４／５０）＊（ｍ／２）を足す。

また、２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドｘの南北方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて南北部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値から（４／５０）＊（ｍ／２）を減算し、さらに、乱数を用いて東西部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値に（４／５０）＊（ｍ／２）を加算する。

また、２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドｘの南西方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて南北部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値から（４／５０）＊（ｍ／２）を減算し、さらに、乱数を用いて東西部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値から、（４／５０）＊（ｍ／２）を減算する。

また、２次元平面上の１０１×１０１のグリッドにおいて、グリッドxの北西方向への変形を行う。例えば、乱数を用いて南北部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素（１次元ベクトル）を選び、その値に（４／５０）＊（ｍ／２）を加算し、さらに、乱数を用いて東西部分を表すｍ／２次元ベクトルの内から１要素を選び、その値から（４／５０）＊（ｍ／２）を減算する。

１０１×１０１のグリッドの中央のグリッドにｍ次元のゼロベクトルを配置し、接する８個のグリッドの方角に関して、上述したようにそれぞれの方角の変形を行い、それを８グリッドに割り当てられた特徴ベクトルとして決定する。さらに、そのようにして決定された８個のグリッドに対して、それぞれ未決定でかつ接しているグリッドに関して、接している方角に応じた変形を行い、そのグリッドに割り当てられた特徴ベクトルとして決定する。ただし、もし、変形して割り当てられた特徴ベクトルが重複する場合は、同一グリッドに割り当てられた全ての特徴ベクトルの平均をもってそのグリッドの特徴ベクトルとして決定する。

これによって、図５（Ａ）に示すように、１０１×１０１の各グリッドに分割された２次元マップ上の各グリッドに、ｍ次元特徴ベクトルが割り当てられる。

また、２次元情報変換部４６は、選択された株の銘柄について生成された特徴ベクトルと各グリッドに割り当てられた特徴ベクトルとの間のユークリッド距離を計算し、上記図５（Ａ）に示すように、最も近い特徴を持つ特徴ベクトルが割り当てられたグリッドの位置を算出する。

表示情報生成部４８は、図６に示すような、１０１×１０１の各グリッドで表わされる２次元マップ上の２軸と、評価値を示す軸とで構成される３次元グラフ上において、当該金融資産（選択された株の銘柄）を示すマークの表示位置(座標)を決定し、３次元グラフ上の決定された位置で銘柄を示すマークを表示するための表示データを生成する。図５（Ｂ）に示すように、３次元グラフにおいて、生成された特徴ベクトルに最も近い特徴を持つグリッドの位置と、算出された評価値に応じた高さとで定められる３次元位置に、金融資産を示すマークを表示する表示データを生成する。

表示情報生成部４８は、表示方法の設定に応じて、図７に示すような、１０１×１０１の各グリッドで表わされる２次元平面上の２軸で構成される２次元グラフ上において、生成された特徴ベクトルに最も近い特徴を持つグリッドの位置に、算出された評価値に応じた大きさのマークを表示する表示データを生成する。また、表示情報生成部４８は、図８に示すように、複数の株の銘柄を示す複数のマークを同時に表示することも可能である。

表示情報生成部４８は、生成した表示データを、ネットワーク１８を介して、情報端末１２に送信する。これによって、情報端末１２の表示部２６に、２次元グラフ又は３次元グラフ上に選択した銘柄を示すマークを表わした表示画面が表示される。

詳細情報提示指示受付部５０は、ユーザによって入力された詳細情報提示指示を、情報端末１２からネットワーク１８を介して受け付ける。

情報端末１２では、ユーザが入力操作部２２を操作することにより、表示部２６に表示された２次元グラフ又は３次元グラフ上のマークをクリックしたり、マークをオンマウス状態とすることができる。上記の操作により、情報端末１２の表示部２６に、当該銘柄に関する詳細情報を更に提示するように指示することができる。

なお、詳細情報の提示を指示するためのユーザアクションは、指によるクリック、ドラッグ＆ドロップ、テキスト入力等であってもよい。

詳細情報取得部５２は、詳細情報提示指示受付部５０によって指示を受け付けた場合、金融情報データベース３４から、要求のあった銘柄に関する詳細情報（例えば、会社概要、価格時系列データの株価チャートなどの株価情報、ファンダメンタルズデータ、取引量データ、ＲＯＥ、ＲＯＡ、売上高、当該銘柄に関する関連ニュース、ウェブ上の評判、特徴ベクトルおよび評価ベクトルに関する情報、過去に当該特徴ベクトルと類似した銘柄がある場合はその詳細情報など）を取得する。

表示更新部５４は、図９に示すように、取得した詳細情報を、マークを表示した２次元グラフ又は３次元グラフに重畳させて表示した表示データを生成して更新する。例えば、上記図９に示すように、詳細情報の表示部分には、「会社概要」、「株価情報」（図１０や図１１参照）、「関連ニュース」、「評価詳細」の各々のタグが設けられており、ユーザによるタグの選択に応じて、各種の詳細情報を表示した表示データを生成する。

なお、詳細情報を表示した表示画面から、株の発注などの管理も可能となるように構成してもよい。

特徴変化取得部５６は、特徴ベクトルの要素となっているファクタセットの各ファクタの現在値を、金融情報データベース３４から随時取得し、特徴ベクトルの要素となっているファクタセットの各ファクタの値に変化があったか否かを判断する。

再計算部５８は、特徴ベクトルの要素となっているファクタセットの値に変化があった場合に、新たな値を用いて生成される特徴ベクトルに基づいて、評価値を再計算すると共に、各グリッドの特徴ベクトルとのユークリッド距離を再計算し、最も近いグリッドの位置を決定する。

表示更新部６０は、３次元グラフ上において、生成された特徴ベクトルに最も近い特徴を持つグリッドの位置と、算出された評価値に応じた高さとで定められる３次元位置に、金融資産を示すマークを表示する表示データを生成して、表示データを更新する。

また、表示更新部６０は、当該金融資産の特徴が変化したときに、図１２（Ａ）に示すように特徴がより近いグリッドが移動する様子を表示するため、特徴ベクトルに変化があった場合、図１２（Ｂ）に示すように、表示上、マークがスムースに移動するように表示するための表示データを生成する。

例えば、あるグリッドから異なるグリッドへのマークが移動する場合、以下のシグモイド関数を用いた方程式によって移動割合の時間変化が決定される。
移動割合＝2*((1/(1+exp(-(時間(sec)))))-(1/2))
上記のように決定された移動割合の時間変化で、３次元グラフ上のマークが変化するように表示するための表示データが生成される。

上記の表示データの更新をリアルタイムに逐次的に行うことによって、市場動向の変化を一目で把握できるように情報端末１２の表示部２６に表示することが出来る。

次に、第１の実施の形態に係る金融資産運用支援システム１０の作用について説明する。

まず、ユーザが、情報端末１２において、入力操作部２２を操作して金融資産としての株の銘柄を選択すると、情報端末１２から、銘柄の選択が、サーバ１４へ送信される。

サーバ１４において、情報端末１２からの銘柄の選択を受け付けると、図１３に示す金融情報可視化処理ルーチンが実行される。

まず、ステップ１００において、入力受付部３６によって受け付けた評価対象となる金融資産（株の銘柄）を示す情報を取得する。

そして、ステップ１０２において、上記ステップ１００で取得した情報が示す株の銘柄の評価に関わる複数項目の金融情報を、金融情報データベース３４から取得し、ステップ１０４において、株の銘柄の評価を表わした表示データを生成して、情報端末１２へ送信する。

ここで、上記ステップ１０４は、図１４に示す処理ルーチンによって実現される。ステップ１２０で、予め用意された複数種類のファクタセット候補（ｆ＝１、２、３、・・・、Ｆ）の中から、ファクタセット候補ｆを決定し、ステップ１２２において、上記ステップ１２０で決定されたファクタセット候補ｆの各ファクタと評価値との関係を、３層パーセプトロンを用いてモデル化し、各モデルパラメータのパラメータ値を推定する。

次のステップ１２４では、ファクタセット候補ｆの各ファクタ（説明変数）及び評価値（被説明変数）の標本データと、上記ステップ１２２で推定されたパラメータ値のサンプリングデータとをモンテカルロ積分し、赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）を推定して、情報量基準値を計算する。

そして、ステップ１２６において、上記ステップ１２４で計算されたファクタセット候補ｆの情報量基準値が最大であるか否かを判定する。上記ステップ１２４で計算された情報量基準値が、前回までに計算された情報量基準値の最大値以下である場合には、ステップ１３０へ移行するが、一方、上記ステップ１２４で計算された情報量基準値が、前回までに計算された情報量基準値の最大値より大きい場合には、ステップ１２８において、ファクタセット候補ｆを、ファクタセットと暫定的に決定して、ステップ１３０へ移行する。

ステップ１３０では、ファクタセット候補ｆが、最後のファクタセット候補Ｆであるか否かを判定し、最後のファクタセット候補Ｆでない場合には、ステップ１２０へ戻り、他のファクタセット候補ｆを決定する。

一方、ファクタセット候補ｆが、最後のファクタセット候補Ｆである場合には、ステップ１３２において、現在決定されているファクタセットを確定し、ファクタセットの各ファクタの値を示す金融情報を、金融情報データベース３４から取得し、ファクタセットの各ファクタを要素する特徴ベクトルを生成する。

次のステップ１３４では、上記ステップ１３２で生成された特徴ベクトルに基づいて、所定の評価モデルに従って、評価値を計算する。そして、ステップ１３６では、表示データを生成し、生成した表示データを、ネットワーク１８を介して、情報端末１２へ送信する。

ここで、上記ステップ１３６は、図１５に示す処理ルーチンによって実現される。

ステップ１４０において、上記ステップ１３２で生成されたｍ次元の特徴ベクトルを、２次元平面をグリッド状に分割した２次元マップ上の情報に変換する。

ここで、上記ステップ１４０は、図１６に示す処理ルーチンによって実現される。

ステップ１５０において、２次元平面を、ｈ×ｋのグリッド（例えば、１０１×１０１のグリッド）に分割する。次のステップ１５２では、グリッド間の距離に対応した特徴ベクトル間の距離を定義する。例えば、特徴ベクトル間のユークリッド距離を定義する。

そして、ステップ１５４において、上記ステップ１５２で定義した、グリッド間の距離に対応した特徴ベクトル間の距離に基づいて、各グリッドに、ｍ次元の特徴ベクトルを割り当てる。

次のステップ１５６では、定義された特徴ベクトル間の距離に基づいて、上記ステップ１３２で生成されたｍ次元の特徴ベクトルに最も近い特徴ベクトルが割り当てられたグリッドを探索する。そして、ステップ１５８において、上記ステップ１５６で探索されたグリッドの位置を、生成されたｍ次元の特徴ベクトルの、２次元マップ上の位置として決定して、処理ルーチンを終了する。

そして、上記図１５の処理ルーチンにおいて、ステップ１４２で、上記ステップ１３４で計算された評価値を、３次元目の情報として設定し、ステップ１４４において、設定されている表示方法が、３次元グラフによる表示であるか、２次元グラフによる表示であるかを判定する。３次元グラフによる表示である場合には、ステップ１４６において、上記ステップ１４２で設定された情報を高さとし、上記ステップ１４０で得られた２次元マップ上の位置と、高さとに基づいて、３次元グラフ上の銘柄を表わすマークの位置を決定し、銘柄を表わすマークを表わした３次元グラフを表示するための表示データを生成する。一方、上記ステップ１４４で、２次元グラフによる表示であると判定された場合には、ステップ１４８において、上記ステップ１４２で設定された情報に応じて、銘柄を表わすマークの面積を決定し、上記ステップ１４０で得られた２次元マップ上の位置に対応する位置に、決定された面積であって、かつ、銘柄を示すマークを表わした２次元グラフを表示するための表示データを生成する。

ステップ１４９では、上記ステップ１４６又は１４８で生成された表示データを、ネットワーク１８を介して情報端末１２へ送信して、処理ルーチンを終了する。

情報端末１２では、サーバ１４からの表示データを受け付けると、表示データに基づいて、表示部２６に、銘柄を示すマークを表わした３次元グラフ又は２次元グラフが表示される。

そして、図１３の金融情報可視化処理ルーチンにおいて、ステップ１０６で、詳細情報の提示指示を情報端末１２から受け付けたか否かを判定する。ユーザが、情報端末１２の入力操作部２２を操作し、銘柄を示すマークをクリック又はオンマウス状態にすると、当該銘柄に関する詳細情報の提示指示が、情報端末１２からサーバ１４へ送信される。このとき、ステップ１０８へ進み、当該銘柄の詳細情報を提示するために必要な金融情報を、金融情報データベース３４から取得する。

そして、ステップ１１０において、銘柄を示すマークを表わした３次元グラフ又は２次元グラフに、当該銘柄の詳細情報を表示した表示部分を重畳させて表示するための表示データを生成して、ステップ１１２で、上記ステップ１１０で生成された表示データを、情報端末１２へ送信して、表示を更新させ、上記ステップ１０６へ戻る。

また、上記ステップ１４９により、上記ステップ１４６又は１４８で生成された表示データを、ネットワーク１８を介して情報端末１２へ送信した後に、サーバ１４において、図１７に示す更新処理ルーチンが実行される。なお、更新処理ルーチンは、銘柄を示すマークを表わした３次元グラフ又は２次元グラフが情報端末１２の表示部２６に表示されている間、所定時間の間隔で繰り返し実行される。

まず、ステップ１７０において、上記ステップ１３２で生成された特徴ベクトルの要素となるファクタセットの各ファクタの値に関する最新の金融情報を、金融情報データベース３４から取得する。そして、ステップ１７２において、上記ステップ１７０で取得した金融情報から抽出される特徴ベクトルの各ファクタの値と、前回取得した金融情報から抽出される特徴ベクトルの各ファクタの値とを比較して、特徴ベクトルの要素となるファクタセットの各ファクタの値に変化があったか否かを判定する。特徴ベクトルの要素となるファクタの値に変化がなかった場合には、更新処理ルーチンを終了するが、一方、特徴ベクトルの要素となるファクタの値に変化があったと判定された場合には、ステップ１７４で、上記ステップ１７０で取得した最新の金融情報に基づいて、特徴ベクトルを生成して更新する。

次のステップ１７６では、上記ステップ１７４で更新された特徴ベクトルに基づいて、評価値を再計算して更新する。そして、ステップ１７８では、上記ステップ１７４で更新された特徴ベクトルに基づいて、上記ステップ１４０と同様に、２次元情報に変換して、２次元マップ上の位置を更新する。

そして、ステップ１８０において、上記ステップ１４２〜ステップ１４９の処理と同様に、銘柄を示すマークを表わす３次元グラフ又は２次元グラフを表わす表示データを生成して更新し、ネットワーク１８を介して情報端末１２へ送信して、更新処理ルーチンを終了する。上記ステップ１８０では、銘柄を示すマークがスムースに移動するように、移動割合の時間変化を決定し、決定された移動割合の時間変化で、３次元グラフ又は２次元グラフ上のマークが変化するように表示データを生成する。

以上説明したように、第１の実施の形態に係る金融資産運用支援システムによれば、ユーザによる金融資産の選択に応じて取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて算出される２次元マップ上のグリッドの位置と、特徴ベクトルから算出される評価値とによって定められる３次元グラフ上の位置に、金融資産を示すマークを表わすための表示データを生成することにより、あるいは、特徴ベクトルに基づいて算出される２次元グラフ上の位置に、算出される評価値によって定められる面積であって、かつ、金融資産を示すマークを表わすための表示データを生成することにより、金融資産の評価と共に、評価対象の金融資産に関わる多数項目の金融情報を可視化した表示データを生成することができる。

また、表示データに基づく表示画面を、金融資産に関する詳細情報を取得するための窓口として使用することができる。

また、金融資産の評価に必要な多次元の特徴（ファクタセット）を抽出して、その評価および特徴の変化が一目でわかるように表示し、かつ、容易に当該金融資産に関する詳細情報を対話取得することを支援するような金融情報の可視化システムを提供することができる。

従来の可視化技術では、評価に必要な特徴（軸）を指定する必要があったのに対して、本実施の形態では、評価に必要な特徴（金融情報のファクタセット）を自動的に抽出することが可能である。

また、従来の金融実務では、市場を把握するために多くのチャートなどのアプリケーションを開く必要があったのに対し、本実施の形態によれば、容易に一目で市場を把握することができる。さらに、金融資産を示すマークの動的な変化により、各金融資産の状態や評価値の変化が瞬時に把握可能である。

また、本実施の形態では、金融資産の特徴を表わす特徴ベクトルの要素を限定していないため、チャート、ファンダメンタル価値、ニュースなど、数量化可能な特徴であれば、特徴ベクトルに集約することが可能となる。

また、金融資産の特徴を表す多次元の特徴ベクトルの要素として、金融資産の評価に有効なファクタを統計的に自動選択することができる。

また、特徴ベクトルが割り当てられる２次元平面（縦軸や横軸）の意味を捨てることにより、任意のｍ次元で定義された特徴ベクトルの変化（状況の変化）や近さ（類似性）を２次元マップ上で表現することを可能にした。これにより、たとえ小さなスペースにおいても多くの情報を表示することが可能となる（一覧表示が可能になる）。

さらに、この任意の次元で定義された特徴ベクトルを表示することが可能であるという本発明の特徴は、モデルによる分析結果を表示するための有効なプラットフォームになるといった大きな利点を持つ。たとえば金融資産の価値を予測するモデルを、統計的学習理論に基づいて構築した場合（例えばいくつかの学習データから教師あり学習を行った場合）、情報量基準等で当該価値予測に有効であると認められた任意個のファクタのセットを要素として特徴ベクトルを生成し、またこのモデルに従った金融資産の予測価値を金融資産の評価値として、このモデルの分析結果を表示することが可能になる。すなわち、表示にどのファクタを用いるかを、従来の表示技術のように先見的に決定するのではなく、統計理論や統計的学習理論によって有意性が確認された任意次元の特徴ベクトルを用いるようにすることが可能になる。このような特徴ベクトルや適切なモデルは、一般に、たとえ予測対象が同じであっても通時的に変化する。この意味で、モデルの通時的な変化にも対応することが可能である。

また、情報理論の中で、次元削除によるクラスタリングや可視化技術として自己組織化写像 (Self-Organizing Map ; SOM)が従来から知られているが、これらの従来技術とは、SOMは教師なし学習であるのに対して、本実施の形態の技術は教師あり学習である点（評価が入っている）、２次元平面における配置のルールが異なる（自己組織化ではない）点、及び特徴および評価の変化に従って要素が移動する（動く）点で異なっている。

次に、第２の実施の形態に係る金融資産運用支援システムについて説明する。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。

第２の実施の形態では、サーバによる当該金融資産の評価サービスを利用している全ての投資家の情報を収集し、市場情報としてユーザに提供している点が、第１の実施の形態と異なっている。

図１８に示すように、第２の実施の形態に係る金融資産運用支援システムのサーバ２１４は、更に、投資家情報収集部２２０と、投資家情報データベース２２２と、投資家情報生成部２２４とを備えている。

投資家情報収集部２２０は、全ての投資家からの要求に応じて生成された情報（採用された銘柄、特徴ベクトル、評価基準、銘柄の評価の値、銘柄の注目度等）を、表示情報生成部４８から取得して収集し、投資家情報データベース２２２に格納する。

投資家情報データベース２２２には、収集された情報（採用された銘柄、特徴ベクトル、評価基準、銘柄の評価の値、銘柄の注目度等）が、投資家からの要求毎に記憶されている。

投資家情報生成部２２４は、サーバ１４による当該金融資産の評価サービスを利用している全ての投資家について収集した情報を投資家情報データベース２２２から取得して、投資家情報をユーザに提供するための表示データを生成する。投資家情報の具体的な内容としては、例えば以下の２つがある。

第１に、各投資家について収集した情報（採用された銘柄、特徴ベクトル、評価基準、銘柄の評価の値、銘柄の注目度等）の市場全体での分布を計算して、計算した分布を表わす情報を投資家情報として提供する。

第２に、パフォーマンスの優れた各投資家について収集した情報（採用された銘柄、特徴ベクトル、評価基準、銘柄の評価の値、銘柄の注目度等）を、投資家情報として提供する。

表示情報生成部４８は、２次元グラフ又は３次元グラフ上に選択した銘柄を示すマークを表わすと共に、投資家情報を表わす表示データを生成し、生成した表示データを、ネットワーク１８を介して、情報端末１２に送信する。

なお、第２の実施の形態に係る金融資産運用支援システムの他の構成及び作用については第１の実施の形態と同様であるため、説明を省略する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係る金融資産運用支援システムによれば、サーバによるサービスの使用状況やフィードバックを、ユーザ間で共有することで、サーバによる当該サービスを利用している各投資家に、市場全体が注目している銘柄、意思決定の基準として採用している評価基準等の情報を、新たな付加的な情報として提供することができる。

なお、上記の第１の実施の形態及び第２の実施の形態では、評価値に応じて、２次元グラフ上に表示するマークの面積を決定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、評価値に応じて、２次元グラフ上に表示するマークの形状や色を決定するようにしてもよい。

また、特徴ベクトルを２次元マップ上のグリッドに割り当てる場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、３次元のグリッドに分割した３次元マップ上のグリッドに、特徴ベクトルを割り当ててもよい。この場合には、評価値に応じて、マークの面積、体積、形状、又は色を決定し、３次元マップ上のグリッドの位置に対応する、３次元グラフ上の位置に、マークを表示するようにすればよい。

また、評価値に応じて、出力する音を決定するようにしてもよい。この場合には、２次元グラフ上に、金融資産を示すマークを表わすと共に決定された音を出力するための、音声データ付き表示データを生成すればよい。

また、ユーザが、評価対象の金融資産として、株価の銘柄を選択する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、ユーザが、他の種類の金融資産を選択するようにしてもよい。

本発明の他の形態では、表示データ生成装置が、ユーザによる評価対象となる要素の選択を受け付ける選択受付手段と、前記選択受付手段によって受け付けた要素の選択に応じて、前記要素に対して相関がある複数項目の要素情報を取得する要素情報取得手段と、取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記要素の評価値を算出する評価値算出手段と、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１又は２）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、前記ｎ次元マップと前記評価値に応じた高さとで表わされるｎ＋１次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置と前記評価値算出手段によって算出された評価値とによって定められる位置で、要素を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を含んで構成されている。

この表示データ生成装置によれば、選択受付手段によって、ユーザによる評価対象となる要素の選択を受け付けて、要素情報取得手段によって、選択受付手段によって受け付けた要素の選択に応じて、要素に対して相関がある複数項目の要素情報を取得する。

そして、特徴ベクトル生成手段によって、取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルを生成し、評価値算出手段によって、生成された特徴ベクトルに基づいて、要素の評価値を算出する。

位置算出手段によって、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１又は２）における分割領域間の距離と、特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する。そして、表示データ生成手段によって、ｎ次元マップと前記評価値に応じた高さとで表わされるｎ＋１次元グラフ上における、位置算出手段によって算出された分割領域の位置と評価値算出手段によって算出された評価値とによって定められる位置で、要素を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する。

このように、ユーザによる要素の選択に応じて取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルに基づいて算出されるｎ次元マップ上の位置と、特徴ベクトルから算出される評価値とによって定められるｎ＋１次元グラフ上の位置に、要素を示すマークを表わすための表示データを生成することにより、要素の評価と共に、評価対象の要素に関わる多数項目の要素情報を可視化した表示データを生成することができる。

また、本発明の他の形態では、表示データ生成装置が、ユーザによる評価対象となる要素の選択を受け付ける選択受付手段と、前記選択受付手段によって受け付けた要素の選択に応じて、前記要素に対して相関がある複数項目の要素情報を取得する要素情報取得手段と、取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記要素の評価値を算出する評価値算出手段と、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、前記評価値算出手段によって算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、要素を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、を含んで構成されている。

この表示データ生成装置によれば、選択受付手段によって、ユーザによる評価対象となる要素の選択を受け付けて、要素情報取得手段によって、選択受付手段によって受け付けた要素の選択に応じて、要素に対して相関がある複数項目の要素情報を取得する。

そして、特徴ベクトル生成手段によって、取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルを生成し、評価値算出手段によって、生成された特徴ベクトルに基づいて、要素の評価値を算出する。

位置算出手段によって、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する。そして、表示データ生成手段によって、ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、評価値算出手段によって算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、要素を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する。

このように、ユーザによる要素の選択に応じて取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルに基づいて算出されるｎ次元グラフ上の位置に、特徴ベクトルから算出される評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、要素を示すマークを表わすための表示データを生成することにより、要素の評価と共に、評価対象の要素に関わる多数項目の要素を可視化した表示データを生成することができる。

また、本発明の他の形態では、表示データ生成装置が、ユーザによる評価対象となる要素の選択を受け付ける選択受付手段と、前記選択受付手段によって受け付けた要素の選択に応じて、前記要素に対して相関がある複数項目の要素情報を取得する要素情報取得手段と、取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記要素の評価値を算出する評価値算出手段と、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、要素を示すマークを、表示装置に表示させると共に、前記評価値算出手段によって算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する表示データ生成手段と、を含んで構成されている。

この表示データ生成装置によれば、選択受付手段によって、ユーザによる評価対象となる要素の選択を受け付けて、要素情報取得手段によって、選択受付手段によって受け付けた要素の選択に応じて、要素に対して相関がある複数項目の要素情報を取得する。

そして、特徴ベクトル生成手段によって、取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルを生成し、評価値算出手段によって、生成された特徴ベクトルに基づいて、要素の評価値を算出する。

位置算出手段によって、複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する。そして、表示データ生成手段によって、ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、要素を示すマークを、表示装置に表示させると共に、評価値算出手段によって算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する。

このように、ユーザによる要素の選択に応じて取得した複数項目の要素情報を表わす特徴ベクトルに基づいて算出されるｎ次元グラフ上の位置に、要素を示すマークを表わすと共に、特徴ベクトルから算出される評価値に応じた音を出力するための表示データを生成することにより、要素の評価と共に、評価対象の要素に関わる多数項目の要素情報を可視化した表示データを生成することができる。

上記のように、数値可能な情報であれば、それを評価対象の要素として選択し、要素の評価値と共に、要素に関連する情報を可視化するシステムに、本発明を適用してもよい。例えば、商品の売上高を評価対象の要素とし、当該商品の売上高に関連するマーケティング情報（年齢、性別、居住地、未既婚、子有無、職業などの消費者属性、色、味、種類(和・洋・中、肉・魚・野菜・果物・飲み物・菓子類)などの商品属性（食料品の購買分析でない場合は素材の種類、サービスの質等も含む）、趣味、消費傾向(食べ物の好み等)などのアンケートから得られた結果などの各種項目のマーケティング情報）を表わす特徴ベクトルを可視化するマーケティング支援システムに、本発明を適用してもよい。

１０ 金融資産運用支援システム
１２ 情報端末
１４、２１４ サーバ
１８ ネットワーク
２０ 通信部
２２ 入力操作部
２４ 情報処理部
２６ 表示部
３０ 通信インターフェース部
３４ 金融情報データベース
３６ 入力受付部
３８ 金融情報取得部
４０ ファクタ選択部
４２ 特徴ベクトル生成部
４４ 評価ベクトル算出部
４６ ２次元情報変換部
４８ 表示情報生成部
５０ 詳細情報提示指示受付部
５２ 詳細情報取得部
５４ 表示更新部
５６ 特徴変化取得部
５８ 再計算部
６０ 表示更新部
２２０ 投資家情報収集部
２２２ 投資家情報データベース
２２４ 投資家情報生成部

Claims (11)

1. ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段と、
   前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段と、
   取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
   前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段と、
   複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１又は２）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、
   前記ｎ次元マップと前記評価値に応じた高さとで表わされるｎ＋１次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置と前記評価値算出手段によって算出された評価値とによって定められる位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、
   を含む金融資産表示データ生成装置。
2. ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段と、
   前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段と、
   取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
   前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段と、
   複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、
   前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、前記評価値算出手段によって算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段と、
   を含む金融資産表示データ生成装置。
3. ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段と、
   前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段と、
   取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
   前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段と、
   複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段と、
   前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させると共に、前記評価値算出手段によって算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する表示データ生成手段と、
   を含む金融資産表示データ生成装置。
4. 前記特徴ベクトルの複数項目の金融情報を繰り返し取得するベクトル情報取得手段と、
   前記ベクトル情報取得手段によって前記複数項目の金融情報を取得する毎に、前記取得された前記複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出すると共に、前記取得された前記複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出し、前記ｎ＋１次元グラフ上における、前記算出された分割領域の位置と前記算出された評価値とによって定められる位置で、前記マークを表示させるための前記表示データを生成する表示データ更新手段と、を更に含む請求項１記載の金融資産表示データ生成装置。
5. 前記特徴ベクトルの複数項目の金融情報を繰り返し取得するベクトル情報取得手段と、
   前記ベクトル情報取得手段によって前記複数項目の金融情報を取得する毎に、前記取得された前記複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出すると共に、前記取得された前記複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出し、前記ｎ次元グラフ上における、前記算出された分割領域の位置で、前記算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状の前記マークを表示させるための前記表示データを生成する表示データ更新手段と、を更に含む請求項２記載の金融資産表示データ生成装置。
6. 前記特徴ベクトルの複数項目の金融情報を繰り返し取得するベクトル情報取得手段と、
   前記ベクトル情報取得手段によって前記複数項目の金融情報を取得する毎に、前記取得された前記複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出すると共に、前記取得された前記複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出し、前記ｎ次元グラフ上における、前記算出された分割領域の位置で、前記マークを表示させると共に、前記算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための前記表示データを生成する表示データ更新手段と、を更に含む請求項３記載の金融資産表示データ生成装置。
7. 前記金融情報取得手段は、複数の金融資産の各々に関する複数項目の金融情報を記憶した記憶手段から、受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に関する情報、及び前記金融資産に関連する金融諸資産に関する情報を取得し、取得した各情報に対して、統計的手法により前記金融資産に対して相関があるか否かを判定することにより、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する請求項１〜請求項６の何れか１項記載の金融資産表示データ生成装置。
8. ユーザによって前記マークが指示されたとき、複数の金融資産に関する複数項目の金融情報を記憶した記憶手段から、前記金融資産に関する金融情報を取得し、前記取得した前記金融資産に関する金融情報を、表示装置に更に表示させるための表示データを生成する詳細表示データ生成手段を更に含む請求項１〜請求項７の何れか１項記載の金融資産表示データ生成装置。
9. コンピュータを、
   ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段、
   前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段、
   取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、
   前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段、
   複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１又は２）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段、及び
   前記ｎ次元マップと前記評価値に応じた高さとで表わされるｎ＋１次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置と前記評価値算出手段によって算出された評価値とによって定められる位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段
   として機能させるためのプログラム。
10. コンピュータを、
    ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段、
    前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段、
    取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、
    前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段、
    複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段、及び
    前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、前記評価値算出手段によって算出された評価値によって定められる大きさ、色、又は形状であって、かつ、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させるための表示データを生成する表示データ生成手段
    として機能させるためのプログラム。
11. コンピュータを、
    ユーザによる評価対象となる金融資産の選択を受け付ける選択受付手段、
    前記選択受付手段によって受け付けた金融資産の選択に応じて、前記金融資産に対して相関がある複数項目の金融情報を取得する金融情報取得手段、
    取得した複数項目の金融情報を表わす特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段、
    前記生成された特徴ベクトルに基づいて、前記金融資産の評価値を算出する評価値算出手段、
    複数の分割領域に分割したｎ次元領域（ｎは１、２、又は３）における分割領域間の距離と、前記特徴ベクトル間の距離とが対応するように、複数の特徴ベクトルを各分割領域に予め割り当てたｎ次元マップにおいて、前記生成された特徴ベクトルとの距離が最も近い特徴ベクトルが割り当てられた分割領域の位置を算出する位置算出手段、及び
    前記ｎ次元マップで表わされるｎ次元グラフ上における、前記位置算出手段によって算出された分割領域の位置で、金融資産を示すマークを、表示装置に表示させると共に、前記評価値算出手段によって算出された評価値に応じて予め定められた音を出力するための表示データを生成する表示データ生成手段
    として機能させるためのプログラム。

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