JP2012068860A - 因果関係検出方法、該装置、及び該プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】収集された事象間の因果関係を、事象の種別及び地域の属性に応じて、検出する技術を提供する。
【解決手段】地域毎の過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、を含む事象種別関係情報が格納される種別関係テーブルを有し、コンピュータは、地域の各所で発生した事象に関する実事象情報を取得し、取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の種別関係テーブルを選択し、原因事象種別情報に対する条件としての第１実事象情報に基づいて、選択した種別関係テーブルから、事象種別関係情報を抽出し、抽出した事象種別関係情報に含まれる結果事象種別情報、及び第１実事象情報の日時に基づいて、実事象情報から第２実事象情報を抽出し、第１実事象と第２実事象を関係付けることにより、上記課題の解決を図る。
【選択図】図１

Description

本発明は、様々な情報源より提供された事象に関する情報を管理・整理する技術に関する。

自然災害や人災、事故などの事象が発生した場合に、発生した事象を分析したり、発生した事象に関する情報を管理したりすることは防災上の観点から重要なことである。このような発生した事象の管理に関する技術として、例えば、次のものがある。

例えば、地理的な広がりを持つシステムの状態を収集し、収集されたシステムの状態を地理的な視野を有する画面上に表示する監視システムがある。監視システムでは、地理的に広がりのある災害情報をオペレータ入力によりシステム状態画面に反映させ、監視対象システムから通知される複数の障害状態をシステム状態画面上に表示する。監視システムは、さらに、障害の発生した地域の災害情報もシステム状態画面上にオーバーラップさせ関連づけて表示する。これにより、監視対象システムのバースト的な障害アラームの発生原因が地域的に広がりのある災害により発生したものかどうかを容易に推測する。

また、例えば、膨大なデータからある規則性やルールを発見する空間データマイニング方法がある。この空間データマイニング方法では、所定地域内で発生した特定された事象について、入力された事象発生地点の位置情報から事象の発生数が多い領域を決定し、この決定された領域が、所定地域を表す地図データ上のどの位置かを特定する。これにより、発生事象と空間データとの対応が取りやすく、取り扱う各種データから規則を導き出す空間データマイニングを提供する。

また、例えば、プラントの安全確保や事故防止などの保安管理を支援するためのプラント保安管理システムがある。プラント保安管理システムは、個々のプロセス異常事象と個々の機器損傷事象の間での要因と結果の関係を因果関係データとして保持する。プロセス異常事象データとは、プラントを構成する機器の特定の箇所を流れるプロセス流体とこのプロセス流体の正常から逸脱した異常モードとを組み合わせたデータである。機器損傷事象データとは、プラントを構成する機器と当該機器の正常から逸脱した機器損傷モードとを組み合わせたデータである。これにより、想定される原因と、波及するであろう事象等、保安管理上の有益な情報提供を行っている。

また、例えば、複数の拠点からファクシミリによるイメージ情報を収集して管理する災害情報収集管理システムがある。災害情報収集管理システムは、複数の拠点からのファクシミリによるイメージ情報に分析・判断情報を付与して、分析・判断情報を検索キーとして災害情報データ及び地図データを検索して読み出し、場所に対応する地図上に災害情報を出力し管理する。これにより、ファクシミリによるイメージ情報からなる災害情報を収集して分類、管理、整理を行っている。

また、例えば、所定の地域において発生した災害による所定の構造物の被害を想定する災害被害想定装置がある。災害被害想定装置は、直後災害情報と、地震災害履歴情報とに基づいて、対象地域全域における地震動強度分布を推定し、推定された地震動強度分布と、対象地域全域において確定された停電情報と、被害率関数と、設定ネットワーク構造とに基づいて、地震災害が発生した直後の支持物の被害発生率の想定を行なう。そして、災害被害想定装置は、地震災害が発生した後に、更新された更新地震災害情報と、巡視終了地域において確定された支持物の被害情報とに基づいて、被害率関数を更新する。災害被害想定装置は、未巡視地域において、設定ネットワーク構造における支持物における被害発生率の想定を、更新して行なう。そして、災害被害想定装置は、その想定された地震被害想定マップを作成し、モニタにて表示する。これにより、災害発生後の被害想定を迅速かつ高精度に行なう。

また、例えば、発生した事象に関して有用な情報が実際に記憶されている可能性が高い装置を検索することができる検索装置がある。検索装置では、複数の外部装置とデータ通信を行ない、事象の発生を受け付けた際に、事象が発生した場所の位置情報及び事象が発生した時刻の時刻情報を含む事象情報を記憶している外部装置を検索する。これにより、事象が発生した場合に、実際に事象に関する情報を記憶している外部装置を検索するので、有用な情報を記憶している可能性がより高い外部装置を検索する。

また、例えば携帯電話機を用いた緊急連絡システムがある。緊急連絡システムでは、複数の携帯電話機が基地局に対して発信している制御情報をモニタリングし、第１のデータベースに格納する。また、事件、事故等に遭遇した被害者または発見者の携帯電話機から基地局に対して発信された事件・事故情報をモニタリングし、当該携帯電話機の位置情報を含めて第２のデータベースに格納する。緊急連絡システムは、未対応の事件・事故情報に対し、当該事件・事故情報を発信した携帯電話機の位置の所定距離範囲内に位置する近隣の他の携帯電話機の識別情報と位置情報を第１のデータベースから検索する。緊急連絡システムは、事件・事故情報を発信した携帯電話機の位置と近隣に存在する携帯電話機の位置とを含む事件・事故発生地図情報を生成し、近隣の他の携帯電話機へ配信する。

特開平６−２３２９８７号公報 特開２００５−８４９３０号公報 特開２００９−２０７８７号公報 特開２００９−５９３４５号公報 特開２００９−９２４６８号公報 特開２００９−９９０５５号公報 特開２００９−１５２７２４号公報

災害・事故等の事象が発生した場合、多方面から様々な情報が収集される。しかしながら、それらの収集された情報は、個々に断片的に活用されるものの、収集された事象情報間にどのような因果関係があるのかを把握することはできなかった。

そこで、本明細書では、収集された事象間の因果関係を、事象の種別及び地域の属性に応じて、検出する技術を提供する。

因果関係検出方法は、コンピュータが、発生した事象間の因果関係を検出する。前記コンピュータは、格納部に種別関係テーブルを有する。種別関係テーブルは、事象種別関係情報を含む。事象種別関係情報は、地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、を含む。

前記コンピュータは、前記地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得する。それから、前記コンピュータは、前記格納部から、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択する。それから、前記コンピュータは、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出する。さらに、前記コンピュータは、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出する。そして、前記コンピュータは、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける。

上記技術によれば、収集された事象間の因果関係を、事象の種別及び地域の属性に応じて、検出することができる。

実事象因果関係検出装置の一例を示す。 ある地域をメッシュで区画し、各区画をメッシュ上の座標で示すための説明図である。 イベント種別関係テーブル２の一例を示す。 位置情報（緯度、経度）を、メッシュ座標に変換したイベント種別関係テーブル２を示す。 イベント種別関係テーブル２の更新・追加を説明するための図である。 区画属性テーブル３の一例を示す。 実事象リスト４の一例を示す。 対象となる区画のイベント種別関係テーブル２のみを用いる場合における実事象の因果関係の取得のフローを示す。 同一区画のイベント種別関係テーブル２のみを用いる場合における実事象情報の因果関係の取得について説明するための図である。 対象となる区画のイベント種別関係テーブル２を適用することができず、他の区画のイベント種別関係テーブルを用いる場合における実事象イベントの因果関係の取得のフローを示す。 災害情報オントロジーを説明するための図である。 用途に応じて、イベント種別関係テーブル２を組み合わせることを説明するための図である。 用途に応じたイベント種別関係テーブル２の一例を示す。 実施例１における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。 実施例１における実事象情報の入力フォーム５１の一例を示す。 実施例１における実事象リストの一例を示す。 実施例１における実事象イベントの因果関係の取得フロー（その１）を示す。 実施例１における実事象イベントの因果関係の取得フロー（その２）を示す。 実施例１における因果関係情報が付与された実事象リスト４ａを示す。 実施例１における関連する複数のイベントの因果関係系列表示画面の一例を示す。 実施例２における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。 実施例２におけるフィードバック機能５０によるイベント種別関係情報フィードバック処理フローを示す。 実施例３における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。 実施例３における実事象イベントの因果関係の取得フローを示す。 実施例４における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。 実施例４における重み付け機能７０により信頼度が付加された実事象リスト４ｂ（因果関係付け処理前）の一例を示す。 実施例４における重み付け機能７０により信頼度が付加された実事象リスト４ｃ（因果関係付け処理後）の一例を示す。 実施例４における関連する複数のイベントの因果関係系列表示画面の表示例を示す。 コンピュータ２１のハードウェア環境の構成ブロック図である。

災害時には断片的なイベント情報が多数挙がってくるが、イベント間の関係情報が分からないため、その情報を活用することができなかった。例えば、豪雨→土石流→通行止めのようなイベント間の因果関係が分からないため、そのようなイベント情報を避難行動等に有効に利用することができなかった。

また、土石流は山の近くでないと発生しない等、イベントの因果関係は地域によって異なる。各地域に応じたイベントの因果関係を算出する関係テーブルを個別に作るのでは工数がかかりすぎる。

そこで、本実施形態では、実事象が発生した地域の属性に基づく地域の過去の原因事象の種別と結果事象の種別の組み合わせを用いて、対象地域で得られた実事象情報同士を関係付けることにより、実事象間の因果関係を検出する。以下に本実施形態について説明する。

図１は、本実施の形態における実事象因果関係検出装置の一例を示す。因果関係検出装置１は、実事象リスト４、取得部５、選択部６、関係付け処理部７、重み付け部８、予測部９、表示制御部１０、更新部１１、格納部１２を含む。格納部１２には、イベント種別関係テーブル２、区画属性テーブル３が格納されている。

イベント種別関係テーブル２（または、種別関係テーブル）は、事象種別関係情報を含む。事象種別関係情報は、地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、を含む。すなわち、イベント種別関係テーブル２には、ある発生した事象（原因）と、その結果として生じる事象とに関する情報が格納されている。

取得部５は、前記地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得する。具体的には、取得部５は、複数の情報源から収集された１以上の実事象情報を実事象リスト４として取得する。すなわち、実事象リスト４は、官公庁等から提供される災害等の事象情報（トップダウンの情報）、利用者自身から提供される災害等の事象情報、口コミによる災害等の事象情報を収集して作成した事象情報リストである。

選択部６は、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択する。
関係付け処理部７は、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出する。それから、関係付け処理部７は、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出する。そして、関係付け処理部７は、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける。すなわち、関係付け処理部７は、対象地域（対象区画）の実事象リスト４と、イベント種別関係テーブル２のうち、対象地域（対象区画）のイベント種別関係テーブルとを用いて、実事象リスト４に含まれている事象情報間を関係付ける。

このように構成することにより、収集された事象間の因果関係を、事象の種別及び地域の属性に応じて、検出することができる。
区画属性テーブル３（または、属性分類テーブル）には、前記地域の属性に応じて前記事象種別関係情報が分類された地域属性分類情報が格納される。すなわち、区画属性テーブル３には、ある地域がメッシュ上に区切られており、その区切られた各区画についての属性、及びその属性に類似する属性を有する区画に対応するイベント種別関係テーブル名が格納されている。

この場合、前記選択部６は、前記第１実事象情報の事象が発生した対象となる地域に対応する事象種別関係情報があれば、該事象種別関係情報を対象地域事象種別関係情報として選択する。また、前記選択部６は、該対象地域事象種別関係情報がなければ、前記地域属性分類情報を用いて、該対象となる地域の属性と同じ属性の地域に対応する他の地域の事象種別関係情報を他地域事象種別関係情報として選択する。すなわち、選択部６は、関係付けができなかった事象情報がある場合、区画属性テーブル３を用いて、対象地域（対象区画）の属性と同様の属性を有する地域（区画）のイベント種別関係テーブルを取得する。このとき、関係付け処理部７は、その取得した他地域（他区画）のイベント種別関係テーブルを用いて、上記関係付けができなかった事象情報について、事象情報間を関係付ける。

このように構成することにより、対象地域のイベント種別関係テーブル３が存在しない、または適用可能なイベント種別関係テーブルが存在しない場合でも、同様の属性を有する他の地域のイベント種別関係テーブル３を用いるができる。これにより、対象地域のイベント種別関係テーブル３の存在に関わらず、実事象間の因果関係を導くことができる。すなわち、区画属性テーブルを用いることにより、区画ごとに設定されているイベント種別関係テーブルの適用範囲を、他の区画にまで拡張することができる。

ここで、前記原因事象種別情報は、前記原因としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含む。前記結果事象種別情報は、前記結果としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含む。このとき、前記関係付け処理部７は、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報の前記種別情報及び前記位置情報に基づいて、前記種別関係テーブルから前記事象種別関係情報を抽出する。それから、前記関係付け処理部７は、該抽出した事象種別関係情報の前記結果事象種別情報に含まれる前記種別情報、前記位置情報、及び、前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出する。そして、前記関係付け処理部７は、前記第１実事象情報を識別する第１識別情報を因果関係情報として前記第２実事象情報に付与する。

このように構成することにより、過去に生じた事象の因果関係に基づいて、収集された事象情報間の因果関係づけを行うことができる。
前記因果関係検出装置１は、さらに、重み付け部８を含む。重み付け部８は、前記取得した実事象情報の提供元に応じて、該実事象情報に重み付けを行う。

このように構成することにより、信憑性の高い情報を使用することができる。
前記因果関係検出装置１は、さらに、予測部９を含む。予測部９は、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記取得した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出する。それから、予測部９は、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報を、前記第１実事象情報に対しての結果となる事象情報とする。そして、予測部９は、該結果としての事象情報を予測情報として出力する。

このように構成することにより、ある事象がどのような事象を引き起こすかを予測することができる。
前記因果関係検出装置１は、さらに、更新部１１を含む。更新部１１は、前記関係付け処理部により関係付けられた実事象情報について、前記第１実事象情報を前記原因事象種別情報とし、前記第２実事象情報を前記結果事象種別情報とする、前記事象種別関係情報を作成する。そして、更新部１１は、該作成した事象種別関係情報により前記種別関係テーブルの内容を更新する。

このように構成することにより、関係付けがされた事象を用いて、イベント種別関係テーブル２を更新することができる。
前記因果関係検出装置は、さらに、表示制御部１０を含む。表示制御部１０は、前記関係付けられた実事象情報を相互に接続して表示させる。すなわち、表示制御部１０は、関係付けられた実事象リスト４の事象情報間の因果関係情報を用いて、事象間の関係を視覚的に認識できるように、表示する。

このように構成することにより、関係する複数の事象間の因果関係を示す情報を視覚的に出力することができる。
図２は、ある地域をメッシュで区画し、各区画をメッシュ上の座標で示すための説明図である。本実施形態では、図２に示すように、ある地域を示す地図上をメッシュで区画する。各区画をメッシュ上の座標（以下、メッシュ座標という）で表す。メッシュ座標は、例えば（ＡｍＢｎ）（ｍ及びｎは任意の整数）で表す。Ａｍは、メッシュ座標の横方向の座標を示す。Ｂｎは、メッシュ座標の縦方向の座標を示す。

なお、本明細書では、ある地域をメッシュ状で区画して得られた一定の領域を区画という。しかしながら、この区画はある地域における局所化した地域であることに変わりないので、「地域」という表現には「区画」も含まれる。

また、本実施形態では、ある地域をメッシュ状で区画したため各区画の形状は四角形であるが、形状は四角形に限定されない。同様の属性を有する局所的な一定領域を取り扱うことができれば、区画の形状は、円形状、三角形状、多角形状等の形状であってもよい。

図３は、イベント種別関係テーブル２の一例を示す。イベント種別関係テーブル２は、区画単位で管理されている。イベント種別関係テーブル２に含まれる各イベント種別関係情報は、「原因となるイベント種別」２０１と、「結果となるイベント種別」２０２とのデータ項目を含む。

「原因となるイベント情報種別」２０１には、原因としてのイベント情報が格納される。「結果となるイベント情報種別」２０２には、「原因となるイベント情報種別」２０１を原因とする、その結果のイベント情報が格納される。

「原因となるイベント情報種別」２０１は、「種別」２０３、「位置」２０４、「日時」２０５のデータ項目を有する。「結果となるイベント情報種別」２０２は、「種別」２０６、「位置」２０７、「日時」２０８、「時間差」２０９のデータ項目を有する。「種別」２０３，２０６には、「豪雨」、「土石流」、「鉄砲水」、「通行止め」等のイベントの種別が格納される。「位置」２０４，２０７には、そのイベントが発生した位置（例えば、緯度、経度等）が格納される。「日時」２０５，２０８には、そのイベントが発生した日時が格納される。「時間差」２０９には、「日時」２０５と「日時」２０８の時間差が格納される。

図３のイベント種別関係テーブル２の内容を説明すると、第１番目のイベント種別関係情報は、豪雨と鉄砲水とのイベントの因果関係を示す。第２番目のイベント種別関係情報は、豪雨と土石流とのイベントの因果関係を示す。第３番目のイベント種別関係情報は、土石流と通行止めとのイベントの因果関係を示す。

図４は、イベント種別関係テーブル２の位置情報（緯度、経度）を、メッシュ座標に変換したものである。イベント種別関係テーブル２の位置情報（緯度、経度）を、メッシュ座標に変換する処理については後述する。

図５は、イベント種別関係テーブル２の更新・追加を説明するための図である。イベント種別関係テーブル２は、区画ごとの位置、時間の要素を基に、イベント種別情報間の関係を設定している。そして、イベント種別関係テーブル２に対して、関連付けできない実事象情報が増えたり、関連付け先（元）の実事象情報がない場合に、実事象リスト４からイベント種別関係テーブル２へイベント種別情報がフィードバックされる。これにより、イベント種別関係テーブル２が更新・生成される。

図５において、関連付けできない実事象が増えたり、関連付け先（元）の実事象がない場合に、実事象として適用することができるイベント種別関係情報を選別する。例えば、管理者により、豪雨と停電の種別関係についてのイベント種別関係情報２−１が選別されている。また、河川の濁りと土砂災害、流木と土砂災害、山鳴りと土砂災害、落石と土砂災害、井戸水と土砂災害の種別関係情報２−２が、実事象として適用することができるイベント種別関係情報として選別されている。その選別したイベント種別関係情報を用いて、イベント種別関係テーブルを更新したり、イベント種別関係テーブル２に追加する。

なお、本実施形態により因果関係付けされた原因−結果の事象の組を、イベント種別関係テーブル２に追加するようにしてもよい。
なお、因果関係を得るためのイベント種別関係テーブルとして定義される因果関係ルールの組は一意に定まらない。例えば、地域、場所など状況に応じて、固有のルール（条件付ルール）がある。条件付のルールの適用により、山間部、海岸沿い、川沿い、谷地、平野部など、同じ提供情報でも適用されるルールによって、同じ事象イベントからでも、違う関連情報が結果として導かれる場合もある。このために、基本的なイベント種別関連情報テーブルはデータベースとして蓄積され、共有される。

図６は、区画属性テーブル３の一例を示す。区画属性テーブル３に含まれる各区画属性情報は、「位置」３０１、「属性」３０２、「属性の類似するイベント種別関係テーブルの名称」３０３のデータ項目を含む。「位置」３０１には、メッシュで区画された各区画の座標が格納される。「属性」３０２には、「位置」３０１に格納された位置に対応する区画での、例えば、降水量、平均気温、人口密度、地形情報、河川情報等の属性情報が格納される。「属性の類似するイベント種別関係テーブルの名称」３０３には、「属性」３０２に格納された属性情報と類似する属性情報を有するイベント種別関係テーブルの名称が格納される。

図７は、実事象リスト４の一例を示す。実事象リスト４は、実際に現場で発生している個々の実事象情報を収集したものである。具体的には、行政等からトップダウンで提供される災害・事故等の事象情報、インターネット等の通信ネットワークを介して口コミ的に拾い集められる事象情報、利用者本人の獲得情報など様々な情報源より提供された情報を収集したものである。

実事象リスト４に含まれる各実事象情報は、「ＩＤ」４０１、「日付」４０２、「時刻」４０３、「場所」４０４、「位置」４０５、「コンテンツ」４０６、「種別」４０７、「情報ソース」４０８のデータ項目を含む。

「ＩＤ」４０１には、実事象リスト４に含まれる各事象を識別するための識別番号が格納されている。「日付」４０２には、その事象が発生した日付が格納されている。「時刻」４０３には、その事象が発生した時刻が格納されている。「場所」４０４には、その事象が発生した場所が格納されている。「位置」４０５には、その事象が発生した場所の位置（緯度、経度）が格納されている。「コンテンツ」４０６には、その事象の内容が格納されている。「種別」４０７には、その事象の種別が格納されている。「情報ソース」４０８には、その事象についての情報の提供元（ＴｏｐＤｏｗｎ、本人、口コミ等）が格納されている。

図８は、対象となる区画のイベント種別関係テーブル２のみを用いる場合における実事象の因果関係の取得のフローを示す。図９は、同一区画のイベント種別関係テーブル２のみを用いる場合における実事象情報の因果関係の取得について説明するための図である。

まずは、関係付け処理部７は、実事象リスト４中の対象となる実事象情報Ａの種別、位置と、イベント種別関係テーブル２の「原因となるイベント種別」の種別、位置とのマッチングを行う（Ｓ１）。例えば、実事象リスト４のＩＤ「１００１１」で示される実事象情報を、対象となる実事象情報Ａとする。ここで、実事象情報Ａの種別、位置はそれぞれ、「豪雨」、「緯度Ｘ１０，経度Ｙ１０」である。この場合、イベント種別関係テーブル２から、実事象リスト４中の対象となる実事象情報Ａの種別、位置と一致する「原因となるイベント種別」を含むイベント種別情報が抽出される。なお、位置（緯度、経度）については、許容誤差の範囲内（例えば、緯度±０．００２０、経度±０．００２０等）でマッチングを行う。

次に、関係付け処理部７は、取得された「原因となるイベント種別」に対応する「結果となるイベント種別」の種別、位置、日時Ｔと、実事象リスト４の種別、位置、日時とのマッチングを行う（Ｓ２）。上記の例では、Ｓ１で取得されたイベント種別情報２−１の“結果となるイベント種別”の種別は「鉄砲水」、位置は「経度Ｘ１１，緯度Ｙ１１」である。ここで、日時Ｔとは、対象実事象Ａ１の日時＋「時間差」以内を示す。この場合、上記の例で、日時Ｔは、「２００９／７／２１ ９：００＋３時間以内」となる。

したがって、上記の例では、実事象リスト４から、種別「鉄砲水」、位置「経度Ｘ１１±０．００２０，緯度Ｙ１１±０．００２０」、「２００９／７／２１ ９：００＋３時間以内」の条件に適合する実事象情報Ａ２が抽出される。

そして、関係付け処理部７は、実事象情報Ａ１から実事象情報Ａ２への因果関係を導く（Ｓ３）。すなわち、Ｓ３で抽出された実事象情報Ａ２を、対象となる実事象情報Ａ１と因果関係がある実事象情報として関連付ける。上記の例では、抽出された実事象情報Ａ２に、実事象情報Ａ１のＩＤを因果関係情報として付与する。

図１０は、対象となる区画のイベント種別関係テーブル２を適用することができず、他の区画のイベント種別関係テーブルを用いる場合における実事象イベントの因果関係の取得のフローを示す。

まず、選択部６は、対象となる区画の実事象情報Ａ１の場所・位置（区画ＡｍＢｎ）に対応するイベント種別関係テーブル２を検索する（Ｓ１１）。
その区画ＡｍＢｎに対応するイベント種別関係テーブル２が存在すれば、関係付け処理部７は、そのイベント種別関係テーブルを用いて、因果関係を与える実事象情報Ａ２を取得する（Ｓ１２）。具体的には、図８のフローを行う。

区画ＡｍＢｎに予め設定されているイベント種別関係テーブルがない、または適用できるイベント種別関係テーブルが存在しないため、図８のフローを行うことができない場合には、関係付け処理部７は、次の処理を行う。すなわち、関係付け処理部７は、区画属性テーブル３を用いて、区画ＡｍＢｎの属性と同じ属性の他区画のイベント種別関係テーブル２を取得する（Ｓ１３）。

そして、関係付け処理部７は、Ｓ１３で取得した他区画のイベント種別関係テーブル２を用いて、実事象情報Ａ１から実事象情報Ａ２への因果関係を導く。具体的には、Ｓ１３で取得した他区画のイベント種別関係テーブル２を用いて、図８のフローを行う。

なお、実事象リスト４とイベント種別関係テーブル２とのマッチングを行う場合には、災害情報オントロジーを用いて、イベント種別関係テーブルの「種別」の一般化を図るようにする。

図１１は、災害情報オントロジーを説明するための図である。災害情報オントロジーは、実事象情報をイベント種別情報に関連づける災害概念の整理情報である。例えば、同じ気象であっても、その名称は地域によって、または個人によって異なる場合がある。例えば、「豪雪」、「大雪」、「暴風雪」等はいずれも同じまたは類似の気象を表す。このように同じ現象であっても複数の用語がある現象の名称がイベント種別関係テーブル２の「種別」に格納されている場合、実事象リスト４の「種別」とのマッチングに支障をきたす。

そこで、災害情報オントロジーを用いて、イベント種別関係テーブルの「種別」の一般化して情報の関連性を広げて検索できるようにする。
図１１に示す災害情報オントロジーでは、自然現象の配下に「雪」、「雨」、「台風」等の自然現象があり、それらの自然現象の配下に、さらに、細分化された自然現象がある。例えば、「雪」の配下には、「豪雪」、「大雪」、「霰」、「暴風雪」等がある。このように、図１１の災害情報オントロジーでは、下側から上側へ「自然現象」が抽象化している。災害情報オントロジーを用いることで、「種別」の関係付けに幅ができ、イベント種別関係テーブル２の「種別」に格納されている場合、実事象リスト４の「種別」とのマッチングを効率よく行うことができる。

ところで、イベント種別関係テーブル２は、地域や地形属性に応じて、さまざまな種類がある。そこで、基本となるイベント種別関係テーブル２に、用途に応じて、イベント種別関係テーブルを組み合わせることで、得られる実事象の因果関係が異なってくる。

図１２は、用途に応じて、イベント種別関係テーブル２を組み合わせることを説明するための図である。図１３は、用途に応じたイベント種別関係テーブル２の一例を示す。図１２に示すように、災害情報オントロジー１５を用いて、実事象リスト４とイベント種別関係テーブル２とをマッチングする場合、用途に応じて、イベント種別関係テーブル２を組み合わせる。

例えば、基本イベント種別関係テーブル２−１１、任意地域のイベント種別関係テーブル２−１２、特殊地域のイベント種別関係テーブル２−１３、その他、災害兆候のイベント種別関係テーブル２−１４がある。

通常の場合には、例えば、基本イベント種別関係テーブル２−１１を用いて、基本的な因果関係を導くことができる。
また、例えば、都市付近の現象に関して因果関係を得たい場合には、基本イベント種別関係テーブル２−１１に、豪雨と停電との種別関係を含む任意地域のイベント種別関係テーブル２−１２を組み合わせる。これにより、基本となる因果関係だけでなく、停電等の因果関係を含めた因果関係を導くことができる。

また、例えば、河川付近の現象に関して因果関係を得たい場合には、基本イベント種別関係テーブル２−１１に、豪雨と河川決壊との種別関係を含む任意地域のイベント種別関係テーブル２−１３を組み合わせる。これにより、基本となる因果関係だけでなく、河川決壊等の因果関係を含めた因果関係を導くことができる。

また、例えば、山地付近の現象に関して因果関係を得たい場合には、基本イベント種別関係テーブル２−１１に、河川の濁りと土砂災害、流木と土砂災害等との種別関係を含む災害兆候のイベント種別関係テーブル２−１４を組み合わせる。これにより、基本となる因果関係だけでなく、土砂災害等の因果関係を含めた因果関係を導くことができる。

このように、地域や地形属性に合わせたイベント種別関係テーブルを適用することにより、用途に応じた因果関係を得ることができるので、防災、避難、復興等の立案に利用することができる。

このように、本実施形態を用いれば、対象区画のイベント種別関係テーブルが存在しない、または適用可能なイベント種別関係テーブルが存在しない場合でも、他の区画のイベント種別関係テーブルを用いることで、実事象間の因果関係を導くことができる。また、イベント種別テーブルを個別に洗練させ、領域ごとの細かい関係を導くことができる。また、地形等の状況に対応したイベント種別関係テーブルを設定することで、地域ごとの実事象の因果関係を得ることができる。

本実施形態によれば、イベント種別、位置、時間を用いて、災害時の全てのイベントを関係付ける。例えばメッシュで区分けされた地域（区画）ごとに、地域属性の類似する他の区画や過去のイベント事例に応じて、イベント種別関係テーブルを作成する。それから、イベント種別関係テーブルとイベントから、イベント間の因果関係情報を検出する。さらには、類似した位置関係にある他の区画でのイベント種別関係テーブルとイベントから、イベント間の因果関係情報を検出する。

これにより、過去のイベント事例、地形が類似した他地域、隣接する地域等の情報を用いて、その地域に応じた因果関係の検出が可能になる。また、地域に応じて作成したイベント関係テーブルに基づいて、災害時の複数のイベントが因果関係に基づいて自動的に整理することができる。これによって、避難行動や防災計画の立案の支援をすることができる。

以下では、本実施形態をより詳細に説明する。
（実施例１）
本実施例では、ｇｅｏ ＲＳＳ等のＲＳＳ（ＲＤＦ Ｓｉｔｅ Ｓｕｍｍａｒｙ、またはＲｅａｌｌｙ Ｓｉｍｐｌｅ Ｓｙｎｄｉｃａｔｉｏｎ）環境における例について説明する。

災害やイベント発生時には、統合サーバなど中央のマシンやネットワークへの接続も困難になる可能性がある。このため情報交換は、近くの形態端末同士や、拠点（コンビニエンスストアや自動販売機など通常時にネットワーク接続できている場所）とのやり取りで形態端末同士が広げていく必要がある。このような情報共有環境を実現するために、ＲＳＳのサービスは適している。しかしながら、災害情報などは、その位置が重要になることから、情報を扱えるように拡張したＧｅｏＲＳＳを用いることで効果的な情報共有環境を実現できるようになる。

事象情報の共有には、位置情報と時刻の情報による絞込みが有用である。しかしながら、様々な事象情報を必要とする人に適確に提供するためには、以下に示すように、位置情報と時刻情報に加えて、イベント事象の種別による整理と関連付けが必要である。災害時やイベント発生時には、同種の多数の情報が発信提供され、その中には間違いやミスなどの不要な情報も含まれる。これらを排除するためには、扱う情報の量を増やし、かつ情報を整理することで、不要な情報を排除できる。このために、災害情報のオントロジーとイベント種別の関連情報を用いて大量の情報の整理と関連づけを行う。

イベント種別の関係情報は、地域の属性（例えば、降水量、人工密度、気候、地形属性などのパラメータなど）により異なる。そのため、属性パラメータに基づいて、区画単位でイベント種別関連情報テーブルを用意している。このテーブル情報の共有活用を進めることで、事象間の関係を得ることができる。

属性パラメータにより区画単位で用意されるイベント種別関連情報テーブルを利用することで、所定の事象間の因果関係を検出するために、区画内の事象間の因果関係だけでなく、隣接するまたはそれ以外の区画との事象間の因果関係も適用することができる。また、属性パラメータによる基本的なイベント種別関連情報テーブルは、予め、過去の災害情報などに基づきデータベースに蓄積されている。これらのイベント種別関係テーブルを区画単位の属性パラメータにより、活用することで、各種の事象を幅広く関連づけることができる。

図１４は、実施例１における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。コンピュータ２１は、サーバ装置、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、携帯電話等であってもよい。

コンピュータ２１の記憶部２３には、ｇｅｏ−ＲＳＳ仕様のデータ処理に適応可能な因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされている。また、記憶部２３には、イベント種別関係テーブル２、区画属性テーブル３、実事象リスト４、災害情報オントロジー１５が格納されている。

制御部２２は、記憶部２３より、因果関係検出プログラム３１と、因果関係可視化プログラム３６とをそれぞれ読み出して、それぞれのプログラムが有する機能を実行させる。
コンピュータ２１は、ＲＳＳを適用したＲＳＳデータを収集し、記憶部２３に格納する。具体的には、コンピュータ２１は、インターネット等の通信ネットワークを介して、発生した事象についてＲＳＳデータ（ｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ）を収集する。そして、コンピュータ２１は、その収集したｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａを用いて実事象リスト４を作成し、記憶部４に記憶する。

ＲＳＳデータは、例えば、個人収集のｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４１、行政等から提供されたＴｏｐＤｏｗｎによるｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４２、口コミにより提供されたｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４３である。

個人収集のｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４１とは、ユーザが収集した災害等の事象情報をユーザ自身でコンピュータ２１に入力したｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａである。行政等から提供されたＴｏｐＤｏｗｎによるｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４２とは、インターネット等の通信ネットワークを介して収集された行政等から提供されたＴｏｐＤｏｗｎによるｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａである。ｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４３とは、インターネット等の通信ネットワークを介して収集された通信ネットワーク上の口コミのｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａである。

因果関係検出プログラム３１は、読み出し機能３３、イベント種別関係テーブル選択機能３４、因果関係付け機能３５を有する。読み出し機能３３は、記憶部２３からイベント種別関係テーブル２、区画属性テーブル３、実事象リスト４、災害情報オントロジー１５を読み出す。

イベント種別関係テーブル選択機能３４は、実事象リスト４に含まれる実事象情報が発生した地域の属性に基づく地域のイベント種別関係テーブルを選択する。具体的には、まずは、対象区画のイベント種別関係テーブルを取得する。対象区画のイベント種別関係テーブルがない場合、または因果関係付けに適用することができるイベント種別関係テーブルがない場合、イベント種別関係テーブル選択機能は、区画属性テーブル３を用いて、他の区画のイベント種別関係テーブルを取得する。また、イベント種別関係テーブル選択機能３４は、ユーザからの指示に応じて、地域や地形属性に合わせたイベント種別関係テーブルを選択し、対象区画の基本となるイベント種別関係テーブルと組み合わせて適用することができる。

因果関係付け機能３５は、災害情報オントロジー１５を用いて、ｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａより作成された実事象リスト４とイベント種別関係テーブル２の関係付けを行う。また、因果関係付け機能３５は、実事象リスト４と関係付けられたイベント種別関係テーブル２を用いて、実事象リスト中の実事象情報間の因果関係付けを行い、結果となる実事象情報に、原因となる実事象情報のＩＤを因果関係情報として付与する。これにより、因果関係付け処理後の実事象リスト４ａが生成される。

因果関係視覚化プログラム３６は、絞込み機能３７、表示制御機能３８を有する。
絞込み機能３７は、因果関係付け処理後の実事象リスト４ａを読み込む。それから、絞込み機能３７は、ユーザが入力装置を用いて任意に入力した表示条件（例えば、日時、場所、種別等）を用いて、因果関係付け処理後の実事象リスト４ａからその表示条件に適合する実事象情報を抽出する。

表示制御機能３８は、因果関係情報を用いて絞込み機能３７で抽出された各実事象情報を繋いでいく。そして、表示制御機能３８は、その繋ぎ合わせた実事象情報間の因果関係を描画して、ディスプレイ２４に表示させる。

図１５は、実施例１における実事象情報の入力フォーム５１の一例を示す。例えば、携帯情報端末や携帯電話等の情報端末５０に、「新規の実事象の入力」についての入力フォーム５１が表示されている。

「日時（自動）」５２には、現在の日時が表示されている。「場所（ＧＰＳ自動）」５３には、当該情報端末５１のある位置の緯度と経度が表示されている。なお、「日時（自動）」５２、「場所（ＧＰＳ自動）」５３は、自動で入力される項目である。

「タイトル」５４には、入力しようとする実事象のタイトルをテキストで入力することができる。「概要」５５には、入力しようとする実事象の概要をテキストで入力することができる。「捕捉情報」５６には、例えば写真を添付することができる。

「種別」５７については、「雨」「雷雨」「豪雨」「土石流」「濁流」「鉄砲水」「洪水」等の災害情報オントロジー１５の適用可能な実事象の種別をポップアップリスト５８から選択することができる。

入力フォーム５１への入力完了後、登録を示すボタンを押下すると、入力フォーム５１に入力された内容がｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ５９として、通信ネットワークを介してコンピュータ２１に送られる。

図１６は、実施例１における実事象リストの一例を示す。コンピュータ２１の制御部２２は、図１５の入力フォームにより入力されて、送信された個人収集のｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４１、ＴｏｐＤｏｗｎによるｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４２または通信ネットワーク上の口コミによるｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａ４３を収集する。制御部２３は、その収集したｇｅｏＲＳＳ Ｄａｔａを用いて、実事象リスト４を作成し、記憶部２３に格納する。

図１７Ａ、図１７Ｂは、実施例１における実事象イベントの因果関係の取得フローを示す。コンピュータ２１の制御部２２は、因果関係検出プログラム３１を記憶装置から読み出して、以下の処理を実行する。

制御部２２は、記憶部２３から対象区画の実事象リスト４を取得する（Ｓ２１）。それから、制御部２２は、その対象区画の実事象リスト４から、１つの実事象情報（対象実事象情報Ａ１）を読み出す（Ｓ２２）。

制御部２２は、記憶部２３に当該対象区画のイベント種別関係テーブル２が存在するか判定する（Ｓ２３）。当該対象区画のイベント種別関係テーブル２が存在しない場合（Ｓ２３で「Ｎｏ」）、制御部２２は、Ｓ２９の処理を行う。

当該対象区画のイベント種別関係テーブル２が存在する場合、制御部２２は、記憶部２３から、その対象区画のイベント種別関係テーブル２Ａを取得する（Ｓ２３で「Ｙｅｓ」）。

それから、制御部２２は、対象実事象情報Ａ１の「種別」、「位置」と、対象区画イベント種別関係テーブル２Ａの「原因となるイベント種別」の「種別」、「位置」とのマッチングを行う（Ｓ２４）。このとき、制御部２２は、災害情報オントロジー１５を「種別」について適用する。また、「位置」については、上述の通り、所定の誤差は許容されており、マッチングの結果、その許容誤差内であれば、その照合した「位置」は一致したものとする。

マッチングの結果、制御部２２は、一致した「原因となるイベント種別」に対応する「結果となるイベント種別」の「種別」、「位置」、日時Ｔと、実事象リスト４の「種別」、「位置」、「日時」とのマッチングを行う（Ｓ２５）。このとき、制御部２２は、災害情報オントロジー１５を「種別」について適用する。「位置」については、上述の通り、所定の誤差は許容されており、マッチングの結果、その許容誤差内であれば、その照合した「位置」は一致したものとする。また、日時Ｔとは、上述の通り、対象実事象Ａ１の日時＋その「結果となるイベント種別」の「時間差」以内を示す。

マッチングの結果、制御部２２は、実事象リスト４において、Ｓ２５でマッチした実事象情報（実事象情報Ａ２）に、対象実事象情報Ａ１のＩＤを、因果関係情報として付与する（Ｓ２６）。

制御部２２は、対象実事象情報Ａと、当該対象区画における関係する全てのイベント種別関係テーブル２とのマッチングを行うまで、Ｓ２４−Ｓ２６を繰り返す（Ｓ２７）。すなわち、制御部２２は、その地域と属性によって提供されている当該対象区画におけるイベント関係テーブルに対して、Ｓ２４−Ｓ２６を繰り返す。

制御部２２は、Ｓ２４−Ｓ２７の処理により、対象実事象情報Ａ１と他の実事象情報との因果関係付けができた場合には（Ｓ２８で「Ｎｏ」）、Ｓ３７の処理へ進む。一方、Ｓ２４〜Ｓ２７の処理において一致するイベント種別関係情報を有するイベント種別関係テーブルが存在しない場合（Ｓ２８で「Ｙｅｓ」）、制御部２２は、Ｓ２９の処理を行う。

すなわち、制御部２２は、区画属性テーブル３を用いて、対象区画の属性と同じ属性を有する他の区画のイベント種別関係テーブルを取得する（Ｓ２９）。具体的には、制御部２２は、区画属性テーブル３から、対象区画のメッシュ座標に対応する「属性の類似するイベント種別関係テーブルの名称」に格納されているイベント種別関係テーブルの名称を取得する。それから、制御部２２は、その取得したイベント種別関係テーブルの名称に対応するイベント種別関係テーブル（以下、「他区画イベント種別関係テーブル２Ｂ」）を、記憶部２３から読み出す（。

それから、制御部２２は、取得した他区画イベント種別関係テーブル２Ｂの「位置」２０４，２０７に格納されている位置情報を、メッシュ座標に変換する（Ｓ３０）。
制御部２２は、さらに、メッシュ座標に変換された他区画イベント種別関係テーブル２Ｂの「位置」２０４，２０７に格納されているそのメッシュ座標をそれぞれ、予め対応付けられたメッシュ座標に変換する（Ｓ３１）。例えば、メッシュ座標に変換された他の区画のイベント種別関係テーブルの「原因となるイベント種別」の「位置」２０４が「Ａ２Ｂ４」であれば、「Ａ４Ｂ４」に変換するというように予め対応づけが設定されている。なお、１つのメッシュ座標について、複数のメッシュ座標が対応付けされている場合もある。この場合、後述するように、順次メッシュ座標の変換を行う。

それから、制御部２２は、対象実事象情報Ａ１の「種別」、「位置」と、他区画イベント種別関係テーブル２Ｂの「原因となるイベント種別」の「種別」、「位置」とのマッチングを行う（Ｓ３２）。このとき、制御部２２は、災害情報オントロジー１５を「種別」について適用する。また、このとき、制御部２２は、「位置」については、対象実事象情報Ａ１の「位置」を経度、緯度からメッシュ座標に変換してマッチングを行う。

マッチングの結果、制御部２２は、マッチした「原因となるイベント種別」に対応する「結果となるイベント種別」の「種別」、「位置」、日時Ｔと、実事象リスト４の「種別」、「位置」、「日時」とのマッチングを行う（Ｓ３３）。このとき、制御部２２は、災害情報オントロジー１５を「種別」について適用する。また、このとき、制御部２２は、実事象リスト４の「位置」を経度、緯度からメッシュ座標に変換してマッチングを行う。また、日時Ｔとは、上述の通り、対象実事象Ａ１の日時＋その「結果となるイベント種別」の「時間差」以内を示す。

マッチングの結果、制御部２２は、実事象リスト４において、Ｓ３３でマッチした実事象情報（実事象情報Ａ３）に、対象実事象情報Ａ１のＩＤを、因果関係情報として付与する（Ｓ３４）。

制御部２２は、Ｓ３０で説明したように、変換したメッシュ座標の他に、予め対応付けられたメッシュ座標がある間、Ｓ３１〜Ｓ３４の処理を繰り返す（Ｓ３５）。制御部２２は、他の区画における、関係する全てのイベント種別関係テーブルでのマッチングを行うまで、Ｓ３０〜Ｓ３５を繰り返す（Ｓ３６）。

当該対象区画の実事象リスト４に含まれる各実事象情報を対象実事象情報Ａ１として、Ｓ２１〜Ｓ３６の処理を行う（Ｓ３７）。これにより、図１８の因果関係情報が付与された実事象リスト４ａが得られる。

図１８は、実施例１における因果関係情報が付与された実事象リスト４ａを示す。図１８は、図１６の実事象リスト４を入力して、図１７Ａ，図１７Ｂのフローを実行して得られた結果である。因果関係情報が付与された実事象リスト４ａは、記憶部２３に格納されている。

図１８は、図１６と比較して、「因果関係」４０９のデータ項目が追加されている。「因果関係」４０９には、それぞれの実事象情報の原因として関連付けられた実事象のＩＤが因果関係情報として格納されている。

図１８において、因果関係情報に基づくと、次の因果関係が分かる。「新幹線ホーム混雑」（ＩＤ＝１００１２）、「新幹線ホーム閉鎖」（ＩＤ＝１００１３）、「新幹線運休」（ＩＤ＝１００１４）、「新幹線運休」（ＩＤ＝１００１５）は、「山口県に豪雨」（ＩＤ＝１００１１）と因果関係がある。

また、「支流氾濫」（ＩＤ＝１００２０）」、「土石流発生」（ＩＤ＝１００３０）、「土砂災害」（ＩＤ＝１００４１）、「鉄砲水被害」（ＩＤ＝１００４２）、「民家浸水」（ＩＤ＝１００４３）も、「山口県に豪雨」（ＩＤ＝１００１１）と因果関係がある。

「土石流発生」（ＩＤ＝１００３１）は、「土石流発生」（ＩＤ＝１００３０）と因果関係がある。「土砂崩れ」（ＩＤ＝１００３２）、「土砂崩れ」（ＩＤ＝１００３２）は、「土砂崩れ」（ＩＤ＝１００３１）と因果関係がある。「民家浸水」（ＩＤ＝１００４３）は、「鉄砲水被害」（ＩＤ＝１００４２）と因果関係がある。

「民家倒壊」（ＩＤ＝１００５１）、「民家全壊」（ＩＤ＝１００５２）、「集落孤立」（ＩＤ＝１００５３）は、「通行止め情報」（ＩＤ＝１００５０）と因果関係がある。「空き巣被害」（ＩＤ＝１００５４）は、「集落孤立」（ＩＤ＝１００５３）と因果関係がある。

なお、コンピュータ２１が、例えば端末装置である場合、各端末装置のｇｅｏ−ＲＳＳデータの収集状況に応じて、実事象情報（または実事象リスト）や因果関係情報により関係付けられた実事象リストは、端末装置間で異なってくる。そこで、実事象情報（または実事象リスト）や因果関係情報により関係付けられた実事象リストをｇｅｏ−ＲＳＳデータとして端末間で所定の間隔でやり取りすることにより、端末装置間の情報格差を解消することができる。また、利用者には、最新情報を提供することができる。

また、中央のネットワークなどにアクセスできない場合でも、拠点とのアクセスや、アドホックモードによる端末装置同士の直接双方向通信により、そのようなｇｅｏ−ＲＳＳデータを端末装置相互で補完して最新情報を保持することができる。

図１９は、実施例１における関連する複数のイベントの因果関係系列表示画面の一例を示す。図１９の表示例は、図１８の因果関係情報が付与された実事象リスト４ａに基づいて、因果関係可視化プログラム３６の表示制御機能３８により実事象情報間の因果関係が可視化されたものである。

因果関係情報により関係付けられた事象情報はそれぞれ、イベントノードと呼ばれる矩形で表示されている。因果関係情報により関係付けられたイベントノード間は、因果関係線で結ばれている。

因果関係系列表示画面では、因果関係情報に従って、イベントノードを時系列に並べる。この時、バックグランドの配色を変えることで、イベントノードの日付などの違いを区別することができる。このように、実事象情報間の因果関係を視覚的に把握することができる。

なお、イベントノードの選択や絞込みには、イベントノードを直接選択するだけでなく、イベント種別、時刻、実因果関係、などの属性を用いて利用者が必要に応じて取捨選択できる。すると、絞込み機能３７により、得たい情報だけを適確に絞りこんで、因果関係系列表示画面で参照できるようになる。また、絞込み機能３７により、利用者自身が集めた情報や行政からの情報などに絞って因果関係を参照するなどもできる。

このように、携帯端末等により、因果関係検出プログラムは、統合サーバや拠点サーバからｇｅｏＲＳＳデータを受け取り、実事象リストが作成される。実事象リストは、位置の近さ、及び災害情報オントロジーが適用された「種別」に基づいて、区画毎にあるイベント種別関連情報テーブルに定義された原因側の事象と関係付けが行われる。そして、その関係付けが行われた原因側の事象に対応する結果側の事象の位置の近さ、及び災害情報オントロジーが適用された「種別」、及び時間差を考慮した日時に基づいて、実事象リストと関係付けが行われる。このように、関係付けの基礎となる実事象と、その関係付けにより得られた実事象とを関係付ける。それにより、ＲＳＳに適応した装置（サーバ装置、携帯情報端末等）において、因果関係を明らかにした事象の情報共有を行うことができる。

また、区画ごとに設定されているイベント種別関係テーブルは、区画属性テーブルを用いることにより、その適用可能な範囲を拡張することができる。すなわち、対象となる区画にイベント種別関係テーブルが設定されていなくても、区画属性テーブルを用いることにより、他の区画のイベント種別関係情報テーブルを適用して、広く実事象間の因果関係情報を得ることができる。

また、事象イベントや得られた因果関係情報などを含む災害情報は、ＲＳＳにより端末間でやり取りされ、利用者には、常に最新情報が更新される。中央のネットワークなどにアクセスできない場合でも、拠点とのアクセスや端末同士の双方向ＲＳＳにより、端末相互で情報を補完して最新情報を保持できる。

なお、予め与えられるイベント種別関係テーブルは、一意の規則のように定まるものではない。イベント間の関係も、その地形や配置、習慣、場所、天候や時間、など様々な要因によって異なるものである。このため、各種の条件ごとに個別のイベント種別の関連情報テーブルを用意して、適用することで、より現実的な事象の関係付けと情報提供が行えるようになる。

（実施例２）
実施例２では、実施例１で作成した因果関係情報が付与された実事象リスト４ａに基づいて、イベント種別関係テーブル２を更新する因果関係検出プログラムについて説明する。なお、本実施例において、実施例１と同様の構成については同一の符号を付してその説明を省略する。

図２０は、実施例２における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。図２０は、図１４にフィードバック機能５０を追加したものである。

フィードバック機能５０は、実施例１で作成した因果関係情報が付与された実事象リスト４ａに基づいて、イベント種別関係テーブル２を更新する。フィードバック機能５０の詳細については、図２１を用いて説明する。

図２１は、実施例２におけるフィードバック機能５０によるイベント種別関係情報フィードバック処理フローを示す。
制御部２２は、実施例１で作成した実事象リスト４ａの因果関係情報に基づいて、実事象リスト４ａから「原因となるイベント種別」と「結果となるイベント種別」の組を取得し、イベント種別関係情報を作成する（Ｓ４１）。

Ｓ４１の処理について、例えば、図１８において、上から３つ目の実事象情報（ＩＤ＝１００１３）を例に説明する。「ＩＤ＝１００１３」の実事象情報の有する因果関係情報は、「ＩＤ＝１００１１」である。したがって、ＩＤ＝１００１１の実事象情報が「原因となるイベント種別」２０１側に設定されるイベント種別情報に該当する。「ＩＤ＝１００１３」の実事象情報が「結果となるイベント種別」２０２側に格納されるイベント種別情報に対応する。

制御部２２は、実事象リスト４ａの実事象情報から「原因となるイベント種別」２０１側に設定されるイベント種別情報の各種情報（「種別」４０７、「位置」４０５、日時（「日付」４０２、「時刻」４０３）を取得する。また、制御部２２は、実事象リスト４ａの実事象情報から「結果となるイベント種別」２０２側に設定されるイベント種別情報の各種情報（「種別」４０７、「位置」４０５、日時（「日付」４０２、「時刻」４０３）を取得する。

さらに、制御部２２は、「結果となるイベント種別」２０２側に設定されるイベント種別情報の日時から「原因となるイベント種別」２０１側に設定されるイベント種別情報の日時を差し引いて時間差を算出する。

このようにして、制御部２２は、イベント種別関係テーブル２に格納されるイベント種別関係情報のデータ要素を取得する。
そして、制御部２２は、Ｓ４１で作成したイベント種別関係情報を、イベント種別関係テーブルに追加する（Ｓ４２）。

本実施例によれば、実施例１で作成実事象リスト４ａの因果関係情報に基づいて、イベント種別関係テーブル２を更新することができる。
（実施例３）
実施例３では、実事象リスト４に原因となる実情報に対して、結果となる実事象情報が存在しない場合、イベント種別関係テーブルの「結果となるイベント種別」２０２の内容を予測情報として提供する因果関係検出プログラムについて説明する。すなわち、実施例３では、現在確認できていない事象に関しても、これまでに得られている事象に対して、今後関係しそうな事象をイベント種別関係テーブルから導くことにより、予測的にイベント情報を提供する。なお、本実施例において、実施例１または実施例２と同様の構成については同一の符号を付してその説明を省略する。

図２２は、実施例３における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。図２２は、図１４に予測機能６０を追加したものである。

予測機能６０は、実事象リスト４に原因となる実情報に対して、結果となる実事象情報が存在しない場合、イベント種別関係テーブルの「結果となるイベント種別」２０２の内容を予測情報として提供する。予測機能６０の詳細については、図２３を用いて説明する。

図２３は、実施例３における実事象イベントの因果関係の取得フローを示す。図２３のフローは、図１７Ｂに、Ｓ５１，Ｓ５２の処理を追加したものである。
Ｓ３６の処理後、制御部２２は、実事象リスト４に、対象実事象情報Ａ１と関連付けることができる実事象情報が存在しないか否かを判定する（Ｓ５１）。すなわち、制御部２２は、対象実事象情報Ａ１について、Ｓ３３において、Ｓ３２で一致した「原因となるイベント種別」に対応する「結果となるイベント種別」とマッチング可能な実事象情報が存在しないか否かを判定する。

判定の結果、制御部２２は、対象実事象情報Ａ１について、Ｓ３３において、Ｓ３２で一致した「原因となるイベント種別」に対応する「結果となるイベント種別」とマッチング可能な実事象情報が存在しない場合（Ｓ５１で「Ｙｅｓ」）、制御部２２は、次を行う。すなわち、制御部２２は、Ｓ３２で一致した「原因となるイベント種別」に対応する「結果となるイベント種別」を、対象実事象に対して結果となり得る予測事象情報として出力する。

このように、関係付けられる実事象は、区画に整理されたイベント種別関係テーブルに定義された因果関係を用いて結び付られる既に起こった事象だけでない。すなわち、イベント種別関係テーブルに定義された関係により、事象としてまだ存在していないものも、予測される事象として関係するイベントとして得ることができる。

実施例３によれば、対象実事象情報Ａ１と関係付けられる事象情報は、イベント種別関係テーブルを用いて結び付られる既に起こった実事象だけでなく、イベント種別関連テーブルの「結果となるイベント種別」の事象でもよい。これにより、「結果となるイベント種別」を、対象実事象に対して結果となり得る予測事象情報として提供することができる。

（実施例４）
実施例４では、収集される実事象情報の提供元の信頼度に応じて、重み付けを行い、その重み付けに応じて、事象間の因果関係の表示形態を変化させる。なお、本実施例において、実施例１、実施例２または実施例３と同様の構成については同一の符号を付してその説明を省略する。

図２４は、実施例４における因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラム３６とがインストールされたコンピュータ２１の一例を示す。図２４は、図１４に重み付け機能７０を追加したものである。

重み付け機能７０は、収集される実事象情報の提供元の信頼度に応じて、重み付けを行う。予測機能６０の詳細については、図２５、図２６を用いて説明する。
図２５は、実施例４における重み付け機能７０により信頼度が付加された実事象リスト４ｂ（因果関係付け処理前）の一例を示す。図２５は、図１６の実事象リスト４に、データ項目「信頼度」４１０を追加したものである。データ項目「信頼度」４１０には、重み付け機能７０により、実事象情報の提供元に応じた重み付けされた値が格納される。情報ソースが「ＴｏｐＤｏｗｎ」の場合、重み付け機能７０は、例えば、「信頼度」４１０に「１００」をセットする。また、情報ソースが「本人」の場合、重み付け機能７０は、例えば、「信頼度」４１０に「１００」をセットする。また、情報ソースが「口コミ」の場合、重み付け機能７０は、例えば、口コミ数が多いほど高い値を「信頼度」４１０にセットする。

図２６は、実施例４における重み付け機能７０により信頼度が付加された実事象リスト４ｃ（因果関係付け処理後）の一例を示す。図２６は、図２５に対して、データ項目「因果関係」４０９を付加したものである。データ項目「信頼度」４１０は、因果関係付け処理には影響を及ぼさないので、データ項目「因果関係」４０９の内容は、図１８と同様である。

図２７は、実施例４における関連する複数のイベントの因果関係系列表示画面の表示例を示す。図２７では、表示制御機能３８により、信頼度の高さに応じて、因果関係を示す線（以下、因果関係線という）の太さを変えている。

「山口県に豪雨」から、「新幹線ホーム混雑」、「新幹線ホーム閉鎖」、「新幹線運休」、「支流氾濫」、「土石流発生」、「土砂災害」、「鉄砲水」への因果関係は信頼度がいずれも「１００」なので、表示制御機能３８は、それらの因果関係線を最も太い線で示す。また、「鉄砲水被害」から「民家浸水」への因果関係も同様に信頼度が「１００」なので、表示制御機能３８は、その因果関係線を最も太い線で示す。

また、「通行止め情報」から、「民家倒壊」、「民家全壊」、「集落孤立」への因果関係も同様に信頼度が「１００」なので、表示制御機能３８は、それらの因果関係線を最も太い線で示す。また、「集落孤立」から、「空き巣被害」への因果関係線も同様に、信頼度が「１００」なので、表示制御機能３８は、その因果関係線を最も太い線で示す。

「土石流発生」から「土石流発生」への因果関係は、信頼度が「７０」なので、表示制御機能３８は、それらの因果関係線を、信頼度が「１００」の因果関係線よりも細い線で示す。

「土石流発生」から、「土砂崩れ」、「土砂崩れ」への因果関係は、信頼度がいずれも「５０」なので、表示制御機能３８は、それらの因果関係線を最も細い線で示す。
信頼度調整領域７５には、スライドバー７６とスライダー７７が設けられている。スライダー７７をスライドバー７６に沿って、左右へ移動させると、スライダー７７が止まった位置に対応するバーの目盛りに応じた信頼度以上の信頼度を有するイベントノードのみを表示させることができる。

このように、予想される事象も含めて、全ての事象は、その起因資源が明らかにされている。起因資源として、例えば、行政等からのＴｏｐ Ｄｏｗｎで提供された事象情報、口コミとして仲間やコミュニティ等の中で得られた事象情報、ユーザ本人が獲得した事象情報、予測される事象などである。この起因資源の違いにより、各事象情報に重み付けがされる。これにより、利用者が情報の信憑性など判定できる。なお、絞込み機能３７により、情報の出所または信頼度を指定することで、図２７において表示される実事象情報を絞り込むこともできる。

なお、実施例４では、集まった事象の発生元の信頼度（例えば、行政からの情報、自分で集めた情報、口コミの情報、写真入の情報、など）に応じて重み付けを行ったり、集まった事象の量から相対的に重み付けを行ったが、これに限定されない。例えば、イベント種別関係テーブル自体に重みを付与しておき、そのイベント種別関係テーブルと関連付けされた実事象に対して、そのイベント種別関係テーブルの重みを付与するようにしてもよい。

図２８は、コンピュータ２１のハードウェア環境の構成ブロック図である。コンピュータは、ＣＰＵ８２、ＲＯＭ８３、ＲＡＭ８６、通信Ｉ／Ｆ８４、記憶装置８７、出力Ｉ／Ｆ８１、入力Ｉ／Ｆ８５、読み取り装置８８、バス８９、出力機器９１、入力機器９２によって構成されている。

ここで、ＣＰＵは、中央演算装置を示す。ＲＯＭは、リードオンリメモリを示す。ＲＡＭは、ランダムアクセスメモリを示す。Ｉ／Ｆは、通信インターフェースを示す。バス８９には、ＣＰＵ８２、ＲＯＭ８３、ＲＡＭ８６、通信Ｉ／Ｆ８４、記憶装置８７、出力Ｉ／Ｆ８１、入力Ｉ／Ｆ８５、及び読み取り装置８８が接続されている。読み取り装置８８は、可搬型記録媒体を読み出す装置である。出力機器９１は、出力Ｉ／Ｆ８１に接続されている。入力機器９２は、入力Ｉ／Ｆ８５に接続にされている。

記憶装置８７としては、ハードディスク、フラッシュメモリ、磁気ディスクなど様々な形式の記憶装置を使用することができる。格納部１２または記憶部２３としての記憶装置８７またはＲＯＭ８３には、上記で説明した用いたフローのプログラム及びイベント種別関係テーブル２、区画属性テーブル３、実事象リスト４、災害情報オントロジー１５等が格納されている。

ＣＰＵ８２は、記憶装置８７等に格納した因果関係検出プログラム３１、因果関係可視化プログラム３６を読み出する。これにより、ＣＰＵ８２は、読み出し機能３３、イベント種別関係テーブル選択機能３４、因果関係付け機能３５、絞込み機能３７、表示制御機能３８、フィードバック機能５０、予測機能６０、重み付け機能７０を実行する。

因果関係検出プログラム３１、因果関係可視化プログラム３６は、プログラム提供者側から通信ネットワーク９０、および通信Ｉ／Ｆ８４を介して、例えば記憶装置８７に格納してもよい。また、因果関係検出プログラム３１、因果関係可視化プログラム３６は、市販され、流通している可搬型記憶媒体に格納されていてもよい。この場合、この可搬型記憶媒体は読み取り装置８８にセットされて、ＣＰＵ８２によってそのプログラムが読み出されて、実行されてもよい。可搬型記憶媒体としてはＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＵＳＢメモリ装置など様々な形式の記憶媒体を使用することができ、このような記憶媒体に格納されたプログラムが読み取り装置８８によって読み取られる。

また、入力機器９２には、キーボード、マウス、電子カメラ、ウェブカメラ、マイク、スキャナ、センサ、タブレットなどを用いることが可能である。また、出力機器９１には、ディスプレイ、プリンタ、スピーカなどを用いることが可能である。また、ネットワーク９０は、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ、専用線、有線、無線等の通信網であってよい。

なお、上記の実施例では、因果関係検出プログラム３１と因果関係可視化プログラムは、コンピュータ２１にインストールしていたが、それぞれ別のコンピュータ（例えば、サーバとユーザ端末）にインストールされていてもよい。

本実施形態によれば、過去のイベント事例、地形が類似した他地域、隣接する地域のイベント種別関係テーブル等を用いることにより、その地域に応じた因果関係を導くことが可能になる。

また、地域に応じて作成したイベント種別関係テーブルに基づいて、災害時の複数の実事象間の因果関係を自動的に整理することができる。これによって、避難行動や防災計画の立案の支援をすることができる。

また、災害時のイベント情報を、さらに、信頼度を含めたイベント関連情報群として提供し、その信頼度に応じて、因果関係に重み付けを行うことができる。
また、実事象に応じて、種別間のイベント種別関係テーブルを適宜更新することもできるので、用途や地域、属性に応じたイベント種別関係テーブルを着目イベントに関する因果関係のつながりが提供される。また、因果関係情報により関係付けられた実事象をピックアップすると、参照すべき因果関係のある関連した実事象情報を提供することができる。

また、例えば、宇宙航空研究開発機構（ＪＡＸＡ）の衛星データの応用活用事例の１つになり得る。また、携帯端末などの普及で、口コミ情報を簡単に取込めることができる。また、さらに地理情報の活用との融合により、実事象情報が位置情報や因果関係で関係付けられることで、実事象情報の利用シーンを増やすことができる。

また、個人情報を格納・管理するような（例えば、銀行にお金を預けるように、情報を預け、共有させるようなところが今後出てくると）個人情報銀行のようなサービスが提供されるようになるとする。すると、本実施形態を、提供する情報の共有や管理、活用に関するソリューションとしての展開に活用できる。

なお、本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。また、実施例１〜実施例４のうち２以上の実施例を組み合わせてもよい。

上記実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
コンピュータにより実行される、発生した事象間の因果関係を検出する因果関係検出方法であって、
前記コンピュータが、
前記地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得し、
地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、が関連付けられた情報である事象種別関係情報を含む種別関係テーブルが格納されている格納部から、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択し、
前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける
ことを特徴とする因果関係検出方法。
（付記２）
前記格納部には、さらに、前記地域の属性に応じて前記事象種別関係情報が分類された地域属性分類情報を含む属性分類テーブルが格納され、
前記種別関係テーブルを選択する場合、前記コンピュータは、前記第１実事象情報の事象が発生した対象となる地域に対応する事象種別関係情報があれば、前記格納部から該事象種別関係情報を対象地域事象種別関係情報として選択し、該対象地域事象種別関係情報がなければ、前記地域属性分類情報を用いて、前記格納部から該対象となる地域の属性と同じ属性の地域に対応する他の地域の事象種別関係情報を他地域事象種別関係情報として選択する
ことを特徴とする付記１に記載の因果関係検出方法。
（付記３）
前記原因事象種別情報は、前記原因としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
前記結果事象種別情報は、前記結果としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
前記関係付けを行う場合、前記コンピュータは、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報の前記種別情報及び前記位置情報に基づいて、前記種別関係テーブルから前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報の前記結果事象種別情報に含まれる前記種別情報、前記位置情報、及び、前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象情報を識別する第１識別情報を因果関係情報として前記第２実事象情報に付与する
ことを特徴とする付記１または２に記載の因果関係検出方法。
（付記４）
前記コンピュータは、さらに、
前記取得した実事象情報の提供元に応じて、該実事象情報に重み付けを行う
ことを特徴とする付記１〜３のうちいずれか１項に記載の因果関係検出方法。
（付記５）
前記コンピュータは、さらに、
前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記取得した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報を、前記第１実事象情報に対しての結果となる事象情報とし、該結果としての事象情報を予測情報として出力する
ことを特徴とする付記１〜４のうちいずれか１項に記載の因果関係検出方法。
（付記６）
前記コンピュータは、さらに、
前記関係付けられた実事象情報について、前記第１実事象情報を前記原因事象種別情報とし、前記第２実事象情報を前記結果事象種別情報とする、前記事象種別関係情報を作成し、該作成した事象種別関係情報により前記種別関係テーブルの内容を更新する
ことを特徴とする付記１〜５のうちいずれか１項に記載の因果関係検出方法。
（付記７）
前記コンピュータは、さらに、
前記関係付けられた実事象情報を相互に接続して表示させる
ことを特徴とする付記１〜６のうちいずれか１項に記載の因果関係検出方法。
（付記８）
地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、が関連付けられた情報である事象種別関係情報を含む種別関係テーブルが格納される格納部と、
前記地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得する取得部と、
前記格納部から、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択する選択部と、
前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける関係付け処理部と、
を備えることを特徴とする因果関係検出装置。
（付記９）
前記格納部には、さらに、前記地域の属性に応じて前記事象種別関係情報が分類された地域属性分類情報を含む属性分類テーブルが格納され、
前記選択部は、前記第１実事象情報の事象が発生した対象となる地域に対応する事象種別関係情報があれば、前記格納部から、該事象種別関係情報を対象地域事象種別関係情報として選択し、該対象地域事象種別関係情報がなければ、前記地域属性分類情報を用いて、前記格納部から該対象となる地域の属性と同じ属性の地域に対応する他の地域の事象種別関係情報を他地域事象種別関係情報として選択する
ことを特徴とする付記８に記載の因果関係検出装置。
（付記１０）
前記原因事象種別情報は、前記原因としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
前記結果事象種別情報は、前記結果としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
前記関係付け処理部は、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報の前記種別情報及び前記位置情報に基づいて、前記種別関係テーブルから前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報の前記結果事象種別情報に含まれる前記種別情報、前記位置情報、及び、前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象情報を識別する第１識別情報を因果関係情報として前記第２実事象情報に付与する
ことを特徴とする付記８または９に記載の因果関係検出装置。
（付記１１）
前記因果関係検出装置は、さらに、
前記取得した実事象情報の提供元に応じて、該実事象情報に重み付けを行う重み付け部と、
を備えることを特徴とする付記８〜１０のうちいずれか１項に記載の因果関係検出装置。
（付記１２）
前記因果関係検出装置は、さらに、
前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記取得した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報を、前記第１実事象情報に対しての結果となる事象情報とし、該結果としての事象情報を予測情報として出力する予測部と、
を備えることを特徴とする付記８〜１１のうちいずれか１項に記載の因果関係検出装置。
（付記１３）
前記因果関係検出装置は、さらに、
前記関係付け処理部により関係付けられた実事象情報について、前記第１実事象情報を前記原因事象種別情報とし、前記第２実事象情報を前記結果事象種別情報とする、前記事象種別関係情報を作成し、該作成した事象種別関係情報により前記種別関係テーブルの内容を更新する更新部
を備えることを特徴とする付記８〜１２のうちいずれか１項に記載の因果関係検出装置。
（付記１４）
前記因果関係検出装置は、さらに、
前記関係付けられた実事象情報を相互に接続して表示させる表示制御部
を備えることを特徴とする付記８〜１３のうちいずれか１項に記載の因果関係検出装置。
（付記１５）
地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、が関連付けられた情報である事象種別関係情報を含む種別関係テーブルが格納される格納部を有するコンピュータに、発生した事象間の因果関係を検出する処理を実行させる因果関係検出プログラムであって、
前記地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得する取得処理と、
前記格納部から、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択する選択処理と、
前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける関係付け処理と、
を、コンピュータに実行させることを特徴とする因果関係検出プログラム。
（付記１６）
前記格納部には、さらに、前記地域の属性に応じて前記事象種別関係情報が分類された地域属性分類情報を含む属性分類テーブルが格納され、
前記選択処理は、前記第１実事象情報の事象が発生した対象となる地域に対応する事象種別関係情報があれば、前記格納部から該事象種別関係情報を対象地域事象種別関係情報として選択し、該対象地域事象種別関係情報がなければ、前記地域属性分類情報を用いて、前記格納部から該対象となる地域の属性と同じ属性の地域に対応する他の地域の事象種別関係情報を他地域事象種別関係情報として選択する
ことを特徴とする付記１５に記載の因果関係検出プログラム。
（付記１７）
前記原因事象種別情報は、前記原因としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
前記結果事象種別情報は、前記結果としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
前記関係付け処理は、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報の前記種別情報及び前記位置情報に基づいて、前記種別関係テーブルから前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報の前記結果事象種別情報に含まれる前記種別情報、前記位置情報、及び、前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象情報を識別する第１識別情報を因果関係情報として前記第２実事象情報に付与する
ことを特徴とする付記１５または１６に記載の因果関係検出プログラム。
（付記１８）
前記因果関係検出プログラムは、さらに、
前記取得した実事象情報の提供元に応じて、該実事象情報に重み付けを行う重み付け処理と、
を、コンピュータに実行させることを特徴とする付記１５〜１７のうちいずれか１項に記載の因果関係検出プログラム。
（付記１９）
前記因果関係検出プログラムは、さらに、
前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記取得した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報を、前記第１実事象情報に対しての結果となる事象情報とし、該結果としての事象情報を予測情報として出力する予測処理と、
を、コンピュータに実行させることを特徴とする付記１５〜１８のうちいずれか１項に記載の因果関係検出プログラム。
（付記２０）
前記因果関係検出プログラムは、さらに、
前記関係付け処理により関係付けられた実事象情報について、前記第１実事象情報を前記原因事象種別情報とし、前記第２実事象情報を前記結果事象種別情報とする、前記事象種別関係情報を作成し、該作成した事象種別関係情報により前記種別関係テーブルの内容を更新する更新処理
を、コンピュータに実行させることを特徴とする付記１５〜１９のうちいずれか１項に記載の因果関係検出プログラム。

１ 因果関係検出装置
２ イベント種別関係テーブル
３ 区画属性テーブル
４ 実事象リスト
５ 取得部
６ 選択部
７ 関係付け処理部
８ 重み付け部
９ 予測部
１０ 表示制御部
１１ 更新部
１２ 格納部
１５ 災害情報オントロジー

Claims (7)

1. コンピュータにより実行される、発生した事象間の因果関係を検出する因果関係検出方法であって、
   前記コンピュータが、
   地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得し、
   地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、が関連付けられた情報である事象種別関係情報を含む種別関係テーブルが格納されている格納部から、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択し、
   前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける
   ことを特徴とする因果関係検出方法。
2. 前記格納部には、さらに、前記地域の属性に応じて前記事象種別関係情報が分類された地域属性分類情報を含む属性分類テーブルが格納され、
   前記種別関係テーブルを選択する場合、前記コンピュータは、前記第１実事象情報の事象が発生した対象となる地域に対応する事象種別関係情報があれば、前記格納部から該事象種別関係情報を対象地域事象種別関係情報として選択し、該対象地域事象種別関係情報がなければ、前記地域属性分類情報を用いて、前記格納部から該対象となる地域の属性と同じ属性の地域に対応する他の地域の事象種別関係情報を他地域事象種別関係情報として選択する
   ことを特徴とする請求項１に記載の因果関係検出方法。
3. 前記原因事象種別情報は、前記原因としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
   前記結果事象種別情報は、前記結果としての事象の種別情報と、該事象の発生した位置情報と、該事象の発生した日時情報を含み、
   前記関係付けを行う場合、前記コンピュータは、前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報の前記種別情報及び前記位置情報に基づいて、前記種別関係テーブルから前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報の前記結果事象種別情報に含まれる前記種別情報、前記位置情報、及び、前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象情報を識別する第１識別情報を因果関係情報として前記第２実事象情報に付与する
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の因果関係検出方法。
4. 前記コンピュータは、さらに、
   前記取得した実事象情報の提供元に応じて、該実事象情報に重み付けを行う
   ことを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項に記載の因果関係検出方法。
5. 前記コンピュータは、さらに、
   前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記取得した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報を、前記第１実事象情報に対しての結果となる事象情報とし、該結果としての事象情報を予測情報として出力する
   ことを特徴とする請求項１〜４のうちいずれか１項に記載の因果関係検出方法。
6. 地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、が関連付けられた情報である事象種別関係情報を含む種別関係テーブルが格納される格納部と、
   前記地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得する取得部と、
   前記格納部から、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択する選択部と、
   前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける関係付け処理部と、
   を備えることを特徴とする因果関係検出装置。
7. 地域毎の、過去に発生した、原因としての事象の種別に関する原因事象種別情報と、該原因としての事象に関係する結果としての事象の種別に関する結果事象種別情報と、が関連付けられた情報である事象種別関係情報を含む種別関係テーブルが格納される格納部を有するコンピュータに、発生した事象間の因果関係を検出する処理を実行させる因果関係検出プログラムであって、
   前記地域の各所で発生した事象に関する１以上の実事象情報を取得する取得処理と、
   前記格納部から、前記取得した実事象情報のうち第１実事象情報の事象が発生した位置の地域の属性に基づく地域の前記種別関係テーブルを選択する選択処理と、
   前記原因事象種別情報に対する条件としての前記第１実事象情報に基づいて、前記選択した種別関係テーブルから、前記事象種別関係情報を抽出し、該抽出した事象種別関係情報に含まれる前記結果事象種別情報、及び前記第１実事象情報の日時に基づいて、前記実事象情報から第２実事象情報を抽出し、前記第１実事象と前記第２実事象を関係付ける関係付け処理と、
   を、コンピュータに実行させることを特徴とする因果関係検出プログラム。