JP2016110186A - 情報処理装置、プログラム、及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ＳＮＳ上で公開する個人情報等のプロフィール情報に信頼性を与えることを可能とする。【解決手段】ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出する抽出部と、ユーザの行動分析情報と抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出する算出部とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、位置情報を用いたサービスを提供する技術に関する。

近年、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｒｖｉｃｅ：ソーシャルネットワークサービス）と呼ばれるサービスが普及している。ＳＮＳでは、友達からの招待を受けることで参加することができる。ＳＮＳに参加する際、ユーザは、出身地、趣味などをプロフィールとして登録し、公開する。この公開されたプロフィールをみることでＳＮＳの参加者は共通の趣味を持つ人や出身地が近い人等と交流を持ち、友人関係を広げることができる。

特許文献１には、会員ＩＤと、会員の趣味を表す複数のキーワードとからなる複数の個人情報を保持する会員個人情報データベース２３と、第１会員の第１会員ＩＤと第１キーワードとを用いて、会員個人情報データベース２３が保持する複数の個人情報のうちの第１会員の個人情報と相関度が大きい個人情報を抽出する抽出部３４と、抽出部３４が抽出した相関度が大きい個人情報を第１会員の会員端末に対して提供する提供部２０とを備える情報提供システムに関する技術が開示されている。

特開２００７−２３３７９４号公報

しかしながら、例えば、特許文献１のような従来の技術では、会員であるユーザは自分の趣味を自由に設定することができるため、登録された趣味等の個人情報は客観性や確実性に乏しい。

そこで、本発明は、上記事情に鑑み、ＳＮＳ上で公開する個人情報等のプロフィール情報に信頼性を与えることを目的とするものである。

本発明に係る情報処理装置は、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出する抽出部と、ユーザの行動分析情報と抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出する算出部とを備えるものを含む。

行動分析情報は、ユーザの端末装置から取得した位置情報に基づいて当該ユーザが訪れる頻度が高いと判定されたエリアと、当該エリアに紐づく属性情報とを含むことが望ましい。

算出部は抽出したキーワードに対応する属性情報に紐づくエリアにユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出することが望ましい。

抽出部は、プロフィール情報のうち、ユーザの趣味に関する情報からキーワードを抽出し、算出部は、エリアから、ユーザの勤務地または自宅を含むエリアを除外したエリアに当該ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて、信頼度を算出することが望ましい。

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、ユーザの行動分析情報と抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、を実行させるプログラムを含む。

また、本発明に係る方法は、コンピュータにおいて実施される方法であって、コンピュータが、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、ユーザの行動分析情報と抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、を実行する、方法を含む。

また、本発明のプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の光学ディスク、磁気ディスク、半導体メモリ等の各種の記録媒体を通じて、又は通信ネットワーク等を介してダウンロードすることにより、コンピュータにインストール又はロードすることができる。

また、本明細書等において、「部」とは、単に物理的構成を意味するものではなく、その構成が有する機能をソフトウェアによって実現する場合も含む。また、１つの構成が有する機能が２つ以上の物理的構成により実現されても、２つ以上の構成の機能が１つの物理的構成により実現されてもよい。

本発明によれば、ＳＮＳ上で公開する個人情報等のプロフィール情報に信頼性を与えることが可能となる。

本発明の実施形態における情報処理システムの構成図である。 本発明の実施形態における行動分析情報ＤＢの一例を示す図である。 本発明の実施形態におけるメッシュ情報ＤＢの一例を示す図である。 本発明の実施形態における信頼度付与処理のフローを示す図である。

[実施形態]
以下、本発明の実施の形態の１つについて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は、本発明を説明するための例示であり、本発明をその実施の形態のみに限定する趣旨ではない。また、本発明は、その要旨を逸脱しない限り、さまざまな変形が可能である。さらに、当業者であれば、以下に述べる各要素を均等なものに置換した実施の形態を採用することが可能であり、かかる実施の形態も本発明の範囲に含まれる。またさらに、必要に応じて示す上下左右等の位置関係は、特に断らない限り、図示の表示に基づくものとする。さらにまた、図面における各種の寸法比率は、その図示の比率に限定されるものではない。また、以下においては、理解を容易にするべく、情報処理装置を利用して本発明が実現される実施の形態を例にとって説明するが、上述の如く、本発明はそれに限定されない。

図１は、本実施形態にかかる情報処理装置１００を備える情報処理システム１０のシステム構成図を示している。図１に示すように情報処理装置１００と端末装置２００と、ＳＮＳサーバ３００とが、インターネットや専用線等のネットワーク４００を介して互いに通信可能に設定されることにより地図表示システムが構成される。ネットワーク４００は、無線ネットワークや有線ネットワークにより構成される。通信ネットワークの一例としては、携帯電話網や、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙ−ｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）網、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、３Ｇ（３ｒｄ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）、４Ｇ（４ｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ）、ＷｉＭａｘ（登録商標）、赤外線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、有線ＬＡＮ、電話線、電灯線ネットワーク、ＩＥＥＥ１３９４等に準拠したネットワークがある。

端末装置２００は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等により断続的にプローブ情報を取得して、ネットワーク４００を介して情報処理装置１００へ送信する機能を備えた情報処理装置である。図１には図示しないが、端末装置２００は、ＣＰＵおよびメモリを含む主制御部、ネットワーク４００と接続するための通信部、ユーザからの操作を受け付けるタッチパネル等の入力部、画面を表示する表示部、現在の位置情報を測位する測位部等を備えていることが好ましい。

プローブ情報は、ユーザＩＤ、測位時刻、緯度・経度等を含む情報をいう。ここで、端末装置２００が情報処理システム１０にプローブ情報を送信する間隔としては、例えば５分間隔や１０分間隔等が考えられるが、これに限られるものではない。また、間隔が定期的であるか不定期であるかを問わない。

なお、端末装置２００は、具体的には、例えば、携帯電話（いわゆるスマートフォンであるか、フィーチャーフォンであるかは問わない）、タブレット、ノートＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）、ゲーム機、カーナビゲーション装置等が想定されるが、これらに限られるものではない。例えば、可搬性を有さないデスクトップＰＣなどの端末装置であってもよい。

ＳＮＳサーバ３００は、ＳＮＳサービスを提供するサーバ用コンピュータである。ＳＮＳサーバ３００は、図１に示すように、ＳＮＳサーバ３００の管理者からの操作を受け付ける入力部３１０と、ＣＰＵ（不図示）およびメモリ（不図示）を含む制御部３２０と、ネットワーク４００と接続するための通信部３４０と、ＳＮＳサービスの提供に必要な情報等が記憶されている記憶部３３０を備える。記憶部３３０には、ＳＮＳサービスを利用しているユーザの情報が登録されている、ユーザ情報ＤＢ３３１が保存されていることが望ましい。ユーザ情報ＤＢ３３１には、ユーザＩＤと、居住地、出身地、勤務場所、趣味等のプロフィール情報とが対応づけられて登録されていることが望ましい。

次に、情報処理装置１００の各構成について説明する。図１に示すように、情報処理装置１００は、入力部１１０と、制御部１２０と、記憶部１３０と、通信部１４０とを備えている。

入力部１１０は、情報処理装置１００の管理者からの操作を受け付けるように構成され、キーボードやマウス、タッチパネル等によって実現することができる。

制御部１２０は、ＣＰＵやＭＰＵなどの演算処理部１２１、ＲＡＭなどのメモリ１２２及び画像処理部（不図示）を備えている。演算処理部１２１は、各種入力に基づき、記憶部１３０に記録されたプログラムを実行することで、各種機能部を動作させるものである。このプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶され、もしくはネットワーク４００を介して配布され、コンピュータにインストールされるものであってもよい。メモリ１２２は、サーバ用プログラム及びこのプログラムにおいて処理の実行中に、演算等に必要な各種データを、一時的に記憶するためのものである。

記憶部１３０は、ハードディスク等の記憶装置によって構成され、制御部１２０における処理の実行に必要な各種プログラムや、各種プログラムの実行に必要なデータ等を記録しておくものである。具体的には、記憶部１３０は、行動分析情報ＤＢ１３１及びメッシュ情報ＤＢ１３２を有していることが望ましい。

行動分析情報ＤＢ１３１には、端末装置２００から収集したプローブ情報の分析結果が蓄積されている。具体的には、ユーザごとにプローブ情報に含まれる測位時刻と緯度・経度等の情報を分析し、ユーザの自宅が含まれるメッシュ、勤務先が含まれるメッシュ、休日によくいくメッシュ等が蓄積されていることが望ましい。

メッシュは、緯度・経度に基づいて地図を分割して得られる複数の分割領域をいう。なお、本実施形態では、メッシュは正方形の領域であるものとして説明するが、これに限られるものではなく、仕様や設計に応じて適宜メッシュの分割領域の形状やサイズを設定することができる。例えば、メッシュの形状は、四角形、六角形、ひし形等の多角形や、円等の曲線で囲まれた領域とすることができる。またメッシュのサイズは一定でなくてもよい。例えば、ユーザが頻繁に滞在するメッシュを特定したい場合はメッシュのサイズを大きく設定し、一方、ユーザが頻繁に訪れる店等を特定したい場合はメッシュのサイズを小さく設定することができる。また例えば、都市部のメッシュはより小さく（細かく）するようにしてもよい。また、人口統計情報によって地域毎にメッシュのサイズを変えたり（例えば人口が多い地域のメッシュは小さくする。）、市区町村の分類、宅地種別等に基づいてサイズを設定したりしてもよい。なお、本実施形態においては２５メートル四方のメッシュが望ましいが、これに限定されない。

図２は、行動分析情報ＤＢ１３１の一例を示す図である。図２に示すように行動分析情報ＤＢ１３１には、ユーザＩＤと自宅メッシュと、勤務地メッシュと、よくいくメッシュが訪れる頻度の高い順に１０メッシュ、対応付けられて登録されている。図２の例では、メッシュとしてメッシュの最小緯度経度と最大緯度経度とが登録されているがこれに限定されず、たとえば、メッシュコードが登録されているものとしてもよい。また、よくいくメッシュは、休日や、平日の夜、特定の曜日などの所定のタイミングでよくいくメッシュとしてもよい。さらに、図２には示さないが、行動分析情報ＤＢ１３１には、よくいくメッシュに対応付けて、当該メッシュを「最後に訪れた日時」が登録されているものとしてもよい。

メッシュ情報ＤＢ１３２は、図３に示すようにメッシュＩＤと、メッシュの属性情報とが対応付けられて登録されている。図３の例では、メッシュの属性情報として、メッシュの区分とメッシュに紐づくキーワードとが登録されている。

メッシュの区分は、プローブ情報の分析結果に基づいて、情報処理装置１００などが決定することができる。具体的には、平日の昼間に人が多いメッシュは「オフィス街」であり、深夜に人が多いメッシュは「住宅街」であり、夜に人が多いメッシュは「繁華街」であり、休日に人多いメッシュは「行楽施設」であり、人が少ないメッシュは「過疎地」である、という属性が割り当てられる。

また、メッシュに紐づくキーワードはそのメッシュ内に含まれる建物に割り当てられている施設情報に基づいて、情報処理装置１００などが決定することができる。たとえば、サッカー競技場を含むメッシュには、「サッカー」、「スポーツ」、「スポーツ観戦」等のキーワードが紐づけられている。なお、キーワードは、複数の建物に割り当てられている施設情報に基づいて決定されてもよい。たとえば、メッシュ内に、サッカー競技場と陸上競技場と大型ショッピングセンターが含まれる場合、このメッシュに紐づくキーワードとして、「サッカー」、「陸上」、「ショッピング」が登録されるものとしてもよい。

さらに、図１に示すように、演算処理部１２１は、機能部として、抽出部１２１１と、算出部１２１２と、を備えている。

抽出部１２１１は、ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出する。たとえば一例として、抽出部１２１１はプロフィール情報のうち、ユーザの趣味に関する情報からキーワードを抽出するものとしてもよい。また、抽出部１２１１は、居住地、勤務場所、出身地等の市町村名を抽出するとしてもよい。

本実施形態では、プロフィール情報は、ＳＮＳサーバ３００のユーザ情報ＤＢ３３１に登録されている。そのため、抽出部２１１１は、プロフィール情報から、信頼度を付与する対象となる項目に基づいて所定のキーワードを抽出する。所定のキーワードは、たとえば、趣味に信頼度を付与する場合には、スポーツ、読書、登山等の趣味をあらわす単語を指してもよい。また、たとえば、出身地に信頼度を付与する場合には、市町村名等の地名を指してもよい。

算出部１２１２は、行動分析情報ＤＢ１３２に登録された情報と、抽出部１２１１が抽出したキーワードとに基づいて、プロフィール情報の信頼度を算出する。算出部１２１２は、抽出したキーワードに対応する属性情報に紐づくメッシュにユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出することが望ましい。

信頼度は、たとえば百分率で算出されることが望ましいが、これに限定されない。たとえば、１〜５までの５段階の数値で算出されるものとしてもよいし、高・中・低の３段階で算出されるものとしてもよい。

算出部１２１２は、たとえば、趣味に対して信頼度を算出する場合、自宅または勤務地を含むメッシュを除外したメッシュにユーザが訪れる頻度の高さに基づいて、信頼度を算出することができる。

具体的には、算出部１２１２は、メッシュ情報ＤＢ１３２を参照し、抽出したキーワードを含む属性情報を有するメッシュを抽出する。算出部１２１２は、メッシュを抽出する際に、従来のキーワードマッチング技術を用いてキーワードと属性情報との関連度を求め、関連度が閾値以上のメッシュを抽出するとしてもよい。さらに、算出部１２１２は、行動分析情報ＤＢ１３１の対応するユーザのレコードを参照し、抽出したメッシュが、当該ユーザが何番目によく訪れるメッシュであるか、判定する。たとえば、抽出したメッシュがそのユーザが最もよくいくメッシュである場合、最も高い信頼度を算出するとしてもよい。一方で、抽出したメッシュが、そのユーザのレコードに、よくいくメッシュとして登録されていないメッシュである場合、最も低い信頼度を算出するとしてもよい。なお、行動分析情報ＤＢ１３１に、よくいくメッシュに対応付けて「最後に訪れた日時」も登録されている場合には、算出部１２１２は、期間を指定して、信頼度を算出することも可能である。具体的には、算出部１２１２は、行動分析情報ＤＢ１２１の対応するユーザのレコードのうち、「最後に訪れた日時」が指定期間（たとえば直近１〜３か月）に含まれるよくいくメッシュを取得する。そして算出部１２１２は、抽出したメッシュが、取得したよくいくメッシュのうち何番目に訪れる頻度が高いメッシュであるかに基づいて信頼度を算出することができる。これによって、プロフィール情報が、いつごろのユーザの行動によって裏付けられるのか、という観点からも信頼性を与えることが可能となる。

次に、図４を用いて、情報処理装置１００の信頼度算出処理のフローについて説明する。なお、以下に説明する処理のフローに含まれる各処理ステップは、処理内容に矛盾を生じない範囲で、任意に順番を変更して又は並列に実行することができるとともに、各処理ステップ間に他のステップを追加してもよい。また、便宜上１ステップとして記載されているステップは、複数ステップに分けて実行することができる一方、便宜上複数ステップに分けて記載されているものは、１ステップとして把握することができる。

ＳＮＳサーバが提供するＳＮＳシステムの会員であるユーザは端末装置２００を操作して、ＳＮＳサーバ３００に自身のプロフィール情報を登録する。登録したプロフィール情報は、ユーザＩＤと対応付けられて、ユーザ情報ＤＢ３３１に保存される。たとえば、ユーザが以下のプロフィール情報を登録した場合を例に説明する。また、このとき図３及び図４に示す情報が、記憶部１３０に保存されているものとする。
・居住地 川崎市
・出身地 神戸市
・勤務場所 横浜市
・趣味 野球観戦、登山

ユーザがプロフィール情報を登録すると、ＳＮＳサーバ３００は、信頼度付与要求を情報処理装置１００に対して送信する。信頼度付与要求には、対象となるユーザのユーザＩＤ、対象となる項目等が含まれていることが望ましい。この例では、対象となるユーザのユーザＩＤが「ＵＩＤ０００１」、対象となる項目が「趣味」であるとして説明する。この信頼度付与要求を受信した情報処理装置１００の抽出部１２１１は、通信部１４０を介してＳＮＳサーバ３００にアクセスし、ユーザ情報ＤＢ３３１を参照する（Ｓ１０１）。抽出部１２１１は、ＵＩＤ０００１に対応するレコードから、趣味として「野球観戦」及び「登山」の２つのキーワードを抽出する（Ｓ１０３）。

次に、算出部１２１２は、行動分析情報ＤＢ１３１を参照（Ｓ１０５）し、自宅または勤務地を含むメッシュを除く、ユーザがよくいくメッシュを、訪れる頻度の高い順に１０取得する（Ｓ１０７）。このとき算出部１２１２は、たとえば「最後に訪れた日時」が直近３か月以内であるメッシュの中から、訪れる頻度の高い順によくいくメッシュを１０取得するとしてもよい。そして、算出部１２１２は、この取得した１０のメッシュに紐づくキーワードを、メッシュ情報ＤＢ１３２を参照して確認する（Ｓ１０９）。図３の例では、ＵＩＤ０００１のユーザが最もよくいくメッシュの最小緯度経度は（ｃｃｃ．ｃｃｃ，ｄｄｄ．ｄｄｄ）で、最大緯度経度は（ＣＣＣ．ＣＣＣ，ＤＤＤ．ＤＤＤ）である。図４を参照すると、このメッシュには、キーワードとして「野球」「野球観戦」などが紐づいている。そのため、ＵＩＤ０００１のユーザの趣味「野球観戦」は、最もよくいくメッシュに紐づくキーワードと一致している（Ｓ１１１：ＹＥＳ）ため、最も高い信頼度を算出部１２１２は付与する（Ｓ１１３）。

一方で、ＵＩＤ０００１のよくいくメッシュの中に、「登山」というキーワードに紐づくメッシュがない場合（Ｓ１１１：ＮＯ）、算出部１２１２は、最も低い信頼度を付与する（Ｓ１２３）。算出部１２１２によって算出された信頼度は、ＳＮＳサーバ３００に送信され、ユーザのプロフィール情報とあわせて表示される（Ｓ１１５）ことが望ましい。

このように、ユーザのプロフィール情報の信頼度を、ユーザが実際によくいくメッシュに基づいて算出することで、登録されているプロフィール情報が信頼できるものか否か、客観的な評価をすることが可能となる。これによって、ＳＮＳ上で公開する個人情報等のプロフィール情報に信頼性を与えることができる。

[その他の実施形態]
以上、本発明の実施形態について述べたが、本発明は既述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づいて各種の変形及び変更が可能である。

例えば、既述の実施形態において、情報処理装置１００とＳＮＳサーバ３００は別筐体として実装される構成を説明した。しかし、これに限定されず、情報処理装置１００とＳＮＳサーバ３００とは同一筐体上に実装されるものとしてもよい。また、ＳＮＳサーバ３００は、情報処理システム１０には含まれないものとしてもよい。

また、既述の実施形態において、趣味等のプロフィール情報はユーザが自由に登録可能としているが、これに限定されない。たとえば、プロフィール情報は、あらかじめ用意された選択肢からプルダウン等によって選択させるものであってもよい。

さらに、既述の実施形態において、ＳＮＳサーバ３００が、信頼度付与要求を送信する構成として説明しているが、これに限定されない。たとえば、ＳＮＳサーバ３００が提供するシステムの利用者が、他の利用者の信頼度を確認するために、自分の端末装置を操作して、信頼度付与要求を送信するものとしてもよい。この場合、算出部１２１２によって算出された信頼度は、信頼度付与要求を行った端末装置に送信されることが望ましい。また、プロフィール情報を登録したユーザ自身の要求によって、算出部１２１２が信頼度を算出するものとしてもよい。この場合、信頼度は、プロフィール情報とあわせて公開されることが望ましい。

さらに、既述の実施形態において、算出部１２１２は、出身地や趣味等のプロフィール情報に対して、信頼度を算出できる構成を説明したが、これに限定されない。たとえば、算出部１２１２は、ユーザの年齢、性別、生年月日等の情報についても信頼度を算出できるものとしてもよい。この場合、メッシュ情報ＤＢ１３２には、属性情報として各メッシュに含まれる施設・店舗等の情報に基づいて、訪れる頻度の高い世代及び性別等が紐づけられて保存されていることが望ましい。たとえば、あるメッシュにベビーグッズを扱うお店が含まれている場合、そのメッシュには「３０代女性」が紐づけられていてもよい。

１０ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１１０ 入力部
１２０ 制御部
１２１ 演算処理部
１２１１ 抽出部
１２１２ 算出部
１３０ 記憶部
１３１ 行動分析情報ＤＢ
１３２ メッシュ情報ＤＢ
１４０ 通信部
２００ 端末装置
３００ ＳＮＳサーバ
３１０ 入力部
３２０ 制御部
３３０ 記憶部
３４０ 通信部
４００ ネットワーク

Claims (6)

1. ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出する抽出部と、
   前記ユーザの行動分析情報と抽出した前記キーワードとに基づいて、前記プロフィール情報の信頼度を算出する算出部と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記行動分析情報は、
   前記ユーザの端末装置から取得した位置情報に基づいて当該ユーザが訪れる頻度が高いと判定されたエリアと、当該エリアに紐づく属性情報とを含むことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記算出部は
   抽出した前記キーワードに対応する属性情報に紐づくエリアに前記ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて信頼度を算出することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記抽出部は、
   前記プロフィール情報のうち、前記ユーザの趣味に関する情報からキーワードを抽出し、
   前記算出部は、
   前記エリアから、前記ユーザの勤務地または自宅を含むエリアを除外したエリアに当該ユーザが訪れる頻度の高さに基づいて、前記信頼度を算出することを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. コンピュータに、
   ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、
   前記ユーザの行動分析情報と抽出した前記キーワードとに基づいて、前記プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、
   を実行させるプログラム。
6. コンピュータにおいて実施される方法であって、
   前記コンピュータが、
   ユーザが登録したプロフィール情報から所定のキーワードを抽出するステップと、
   前記ユーザの行動分析情報と抽出した前記キーワードとに基づいて、前記プロフィール情報の信頼度を算出するステップと、
   を実行する、方法。