JP2016206914A - 意思決定支援システム、及び意志決定支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】将来発生することが予想される事象を、変化する現実の状況に対応して精度よく推定してユーザの意志決定を支援する。
【解決手段】意志決定支援システム１は、ステークホルダ管理部１５０と、取得した現在情報に基づきステークホルダについて発生することが予測される事象を取得するデータ取得分析部１１０と、事象因果関係モデルデータを記憶する事象因果関係モデル管理部１４０と、現在情報に基づき事象因果関係モデルデータを更新する事象因果関係モデル更新部１２０と、各ステークホルダについて、事象因果関係モデルデータに基づき将来発生することが予測される事象を時系列に示した反応予測情報を生成する反応予測部１３０と、事象因果関係モデル図５０１を生成して出力する事象因果関係モデル図生成出力部１６２と、反応予測図８０１を生成して出力する反応予測図生成出力部１６３とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、意思決定支援システム、及び意志決定支援方法に関する。

特許文献１には、「意思決定支援シミュレーションシステムが、関与対象の事象が予め定めた複数の評価軸上でいかなる評価値に対応するかを評価する手段と、複数の評価軸上で評価した関与対象事象の各評価値のいずれかが許容範囲を外れているか否かを判定する手段と、複数の評価軸上での各評価値のいずれかが許容範囲を外れていた場合、重要評価軸を選択し、重要評価軸に対応して定めた方策を抽出する手段と、抽出した方策のうち任意数の方策を選択し、その選択された方策を実施した場合に関与対象事象の重要評価軸上での評価値の変化を推論モデルにより方策別に推論する手段と、推論結果に基づき関与対象事象を許容範囲の状態に矯正する最適な方策を選択する手段とを備える」ことが記載されている。

特開２００４−１１０４６９公報

上記特許文献１では、意思決定により発生する事象の推定に用いるモデルとして、ユーザが初期入力した事象評価モデルを利用しており、時間の経過とともに事象評価モデルが現実と乖離し、事象の推定精度が低下してしまうという課題がある。また特許文献１では情報源の信頼性を考慮していないため、推定結果の信頼性が必ずしも保証されるわけではない。

本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、将来発生することが予想される事象を変化する現実の状況に対応して精度よく推定してユーザの意志決定を支援することが可能な、意思決定支援システム、及び意志決定支援方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一つは、情報処理装置を備えて構成される意志決定支援システムであって、ステークホルダ構造を記憶するステークホルダ管理部と、事象に関する現在情報を取得し、前記現在情報に基づき前記ステークホルダ構造を構成する各ステークホルダについて発生することが予測される事象を発生予測日時と対応づけて記憶するデータ取得分析部と、前記事象間の因果関係を示す情報である事象因果関係モデルデータを記憶する事象因果関係モデル管理部と、前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータを更新する事象因果関係モデル更新部と、前記各ステークホルダについて、前記事象因果関係モデルデータに基づき、将来発生することが予測される事象を時系列に示した情報である反応予測情報を生成する反応予測部と、を備える。

その他、本願が開示する課題及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄及び図面により明らかにされる。

本発明によれば、将来発生することが予想される事象を変化する現実の状況に対応して精度よく推定してユーザの意志決定を支援することができる。

意志決定支援システム１の概略的な構成を示す図である。 意志決定支援システム１を構成する情報処理装置２００のハードウェアを示す図である。 ステークホルダ構造図の一例である。 ステークホルダＴＢＬ４０１の一例である。 因果関係モデル図５０１の一例である。 事象因果関係ＴＢＬ６０１の一例である。 反応予測図初期生成処理Ｓ７００を説明するフローチャートである。 反応予測図８０１の一例である。 現在情報を反映した反応予測図生成処理Ｓ９００を説明するフローチャートである。 情報源信頼度ＴＢＬ１００１の一例である。 意思決定を反映した反応予測図生成処理Ｓ１１００を説明するフローチャートである。 意思決定を反映した反応予測図１２０１の一例である。 意思決定支援システム１が表示する画面１３０１（反応予測図）である。 意思決定支援システム１が表示する画面１４０１（事象因果関係モデル）である。 意思決定支援システム１が表示する画面１５０１（更新情報）である。

以下、実施形態につき図面を参照しつつ説明する。尚、以下の説明並びに図面において、共通する構成に同一の符号を付して説明を省略することがある。

図１に一実施形態として説明する意志決定支援システム１の概略的な構成を示している。意思決定支援システム１は、ある事象が発生した際、もしくは、ある意思決定がされた際、関連して発生しうる事象間の因果関係を表したモデル（以下、事象因果関係モデルと称する。）を構築し、構築した事象因果関係モデルに基づき、意思決定により発生しうる事象を予測し、予測結果をユーザに提供することによりユーザの意思決定を支援する。

また意思決定支援システム１は、インターネット等を介して取得される情報、例えば、公開情報（ソーシャルメディア情報、報道情報等）や内部情報（諜報情報、政府機関が収集した情報、関係国の情報、国際情勢等）を分析し、その結果に応じて事象因果関係モデルを逐次更新し、ユーザが意志決定を行う場面において、常に最新の情報に基づく事象の予測結果をユーザに提供する。

また意思決定支援システム１は、インターネット等を介して取得される情報の情報源の信頼度を求めてその結果を事象因果関係モデルに反映し、将来発生することが予想される事象を変化する現実の状況に対応して精度よく推定してユーザの意志決定を支援する。

意志決定支援システム１は、ユーザに意志決定が必要とされる様々な場面に適用することができる。意志決定支援システム１のユーザとしては、例えば、国家や政府機関、自治体等の公共機関、企業等の組織、個人などが想定される。意志決定支援システム１は、例えば、地震等の防災事案、その他政治や経済などといった事案の対応に役立てることができる。また例えば、ユーザが政府機関である場合、意志決定支援システム１は、政府機関の図上訓練における意思決定トレーニングやリアルタイムな意思決定支援等に役立てることができる。以下、ユーザたる政府機関が、意志決定支援システム１を利用して、外国船籍船であるＢ国船籍船がＥＥＺ（排他的経済水域）で操業した事案について意思決定を行
う場合を例として説明する。

図１に示すように、意思決定支援システム１は、データ取得分析部１１０、事象因果関係モデル更新部１２０、反応予測部１３０、事象因果関係モデル管理部１４０、ステークホルダ管理部１５０、及びインタフェース部１６０の各機能を備える。これらの機能は、意志決定支援システム１を構成する情報処理装置（コンピュータ）が、記憶装置２０３に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。また意思決定支援システム１ではＤＢＭＳ（DataBase Management System）が機能しており、意思決定支援システム１はＤＢＭＳの制御の下で各種のデータベース（取得情報ＤＢ１４１、情報源信頼度ＤＢ１４２、事象因果関係モデルＤＢ１４３、反応予測情報ＤＢ１４４、ステークホルダＤＢ１５３等））を管理する。

図２に意志決定支援システム１を構成する情報処理装置２００のハードウェアを示している。同図に示すように、情報処理装置２００は、プロセッサ２０１、記憶装置２０２、計時装置２０３、入力装置２０４、出力装置２０５、及び通信装置２０６を備える。これらは内部バス２０８を介して互いに通信可能に接続されている。プロセッサ２０１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）を用いて構成されている。記憶装置２０２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、プログラムやデータを記憶する。計時装置２０３
は、例えば、ＲＴＣ（Real Time Clock）を用いて構成され、現在日時等の時間に関する
情報を生成する。入力装置２０４は、ユーザから情報を取得するユーザインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。尚、意志決定支援システム１が、可搬型記録媒体読取装置や通信によって外部から情報を取得するとしてもよい。出力装置２０５は、情報をユーザに提供するユーザインタフェースであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、スピーカ、印字装置等である。通信装置２０６は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）であり、インターネット等の通信ネットワーク５０を介して他の装置（以下、情報提供装置６０と称する。）と通信する。

図１に示すように、データ取得分析部１１０は、現在情報取得分析部１１１及び実績情報取得分析部１１２を有する。現在情報取得分析部１１１は、通信ネットワーク５０を介して情報提供装置６０から現在情報（リアルタイム性の高い情報）を取得し、取得した現在情報を分析し、取得した現在情報並びに分析した結果を取得情報ＤＢ１４１に格納する。実績情報取得分析部１１２は、通信ネットワーク５０を介して情報提供装置６０から実績情報（現在情報に比べてリアルタイム性の低い情報）を取得し、取得した実績情報を分析し、取得した実績情報並びに分析結果を取得情報ＤＢ１４１に格納する。現在情報や実績情報は、例えば、公開情報（例えば、ソーシャルメディアや報道情報等のＷｅｂ情報等）や内部情報（例えば、諜報情報、各政府機関収集情報、関係国情報、国際情勢等）等である。現在情報や実績情報は、通信ネットワーク５０以外から取得される情報であってもよく、例えば、入力装置２０４や可搬型記録媒体を介して提供される情報であってもよい。

図１に示すように、事象因果関係モデル更新部１２０は、現在情報反映モデル更新部１２１、信頼度計算部１２２、及び実績情報反映モデル更新部１２３の各機能を有する。現在情報反映モデル更新部１２１は、現在情報取得分析部１１１が取得した現在情報や現在情報に基づき分析した結果を、事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納されている事象因果関係モデルを表わすデータ（以下、事象因果関係モデルデータと称する。）に反映する。これにより意志決定支援システム１は、常に最新の情報（事象因果関係モデル）に基づき求めた事象の予測結果をユーザに提供することができる。信頼度計算部１２２は、実績情報取得分析部１１２が取得した実績情報の情報源の信頼度を求めて情報源信頼度ＤＢ１４
２に反映する。実績情報反映モデル更新部１２３は、情報源信頼度ＤＢ１４２に格納されている情報源の信頼度に基づき、事象因果関係モデルデータを更新する。

反応予測部１３０は、事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納されている因果関係モデルデータに基づき、ある事象が発生した場合のステークホルダ（利害と行動に直接・間接的な利害関係を有する者（利害関係者）の集合）の反応を予測した情報（将来発生することが予測される事象を時系列に示した情報。以下、反応予測情報と称する。）を生成し、生成した反応予測情報を反応予測情報ＤＢ１４４に格納する。

事象因果関係モデル管理部１４０は、前述したデータベースのうち、取得情報ＤＢ１４１、情報源信頼度ＤＢ１４２、事象因果関係モデルＤＢ１４３、及び反応予測情報ＤＢ１４４を管理する。

ステークホルダ管理部１５０は、ステークホルダごと重要度計算部１５１及び更新情報生成部１５２を有する。またステークホルダ管理部１５０は、ステークホルダに関する情報が格納されるステークホルダＤＢ１５３を管理する。

ステークホルダごと重要度計算部１５１は、ステークホルダＤＢ１５３に管理されている各ステークホルダについて、各ステークホルダから見た他のステークホルダの重要度を算出し、算出した重要度をステークホルダＤＢ１５３に反映する。

更新情報生成部１５２は、事象因果関係モデルデータの更新内容に関する情報（以下、更新情報と称する。）を生成する。また更新情報生成部１５２は、過去の更新情報を記憶装置２０２に管理する。

図１に示すように、インタフェース部１６０は、事象因果関係モデル取得部１６１、事象因果関係モデル図生成出力部１６２、反応予測図生成出力部１６３、分析対象期間取得部１６４、意思決定取得部１６５、更新情報出力部１６６、ステークホルダ情報取得部１６７、及び信頼度出力部１６８の各機能を有する。

事象因果関係モデル取得部１６１は、入力される事象因果関係モデルデータを取得し、取得した事象因果関係モデルデータを事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納する。事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納される事象因果関係モデルデータの初期値は、例えば、事象因果関係モデル取得部１６１を介してユーザが設定する。ユーザが事象因果関係モデル取得部１６１を介して事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納されている事象因果関係モデルデータを編集することができるとしてもよい。

事象因果関係モデル図生成出力部１６２は、事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納されている事象因果関係モデルデータに基づく事象因果関係モデルを視覚的に表した図（以下、事象因果関係モデル図と称する。）を生成して出力する。

反応予測図生成出力部１６３は、反応予測情報ＤＢ１４４に格納されている反応予測情報を視覚的に表した図（以下、反応予測図と称する。）を生成して出力する。

分析対象期間取得部１６４は、入力装置２０４を介して分析対象とする期間（以下、分析対象期間と称する。）を取得する。データ取得分析部１１０は、データ取得分析部１１０が取得するデータのうち分析対象期間に取得されたデータを分析の対象とする。

意思決定取得部１６５は、入力装置２０４を介してユーザの意志決定を取得する。反応予測部１３０は、意思決定取得部１６５が取得した意志決定を反映した反応予測情報を生
成して反応予測情報ＤＢ１４４に格納されている反応予測情報を更新する。意思決定取得部１６５は、例えば、反応予測情報に基づき生成された反応予測図を提示しつつ、ユーザから意志決定の入力を受け付ける。

更新情報出力部１６６は、更新情報生成部１５２が生成した更新情報、当該更新情報に対応する、反応予測図や事象因果関係モデル図の該当箇所を示す情報、更新に関連する事象の情報源などの情報を出力する。

ステークホルダ情報取得部１６７は、入力装置２０４を介してステークホルダに関する情報（以下、ステークホルダ情報と称する。）を取得し、受け付けたステークホルダ情報をステークホルダＤＢ１５３に格納する。ステークホルダ情報取得部１６７は、例えば、ステークホルダＤＢ１５３に格納されている各ステークホルダ間の関係（以下、ステークホルダ構造と称する。）を示した図（以下、ステークホルダ構造図と称する。）を提示しつつ、ユーザからステークホルダ情報を受け付ける。ユーザがステークホルダ情報取得部１６７を介してステークホルダＤＢ１５３に格納されているステークホルダ情報を編集することができるとしてもよい。

信頼度出力部１６８は、ユーザからの要求等に応じて情報源信頼度ＤＢ１４２の内容を出力装置２０５に出力する。

図３にステークホルダ構造図３０１の一例（Ａ国の意志決定に関与するステークホルダの関係を表したステークホルダ構造図）を示す。同図において、矩形枠３０２（ノード）は夫々１つのステークホルダに対応する。矩形枠３０２の上段３０３にはステークホルダの名称が、下段３０４にはステークホルダについて設定された重要度が設定される。重要度は、ユーザ（例えば意志決定支援システム１にログイン中のユーザ。）が所属するステークホルダから見た重要度であり、例えばユーザが政府機関Ｂであれば政府機関Ｂからみた重要度である。ユーザが属するステークホルダの重要度は、例えば、それ以外のステークホルダの重要度よりも高く設定される。破線枠３０５は、ステークホルダが所属する属性を表わし、ある矩形枠３０２と他の矩形枠３０２とを結ぶ線分３０６は、各矩形枠３０２のステークホルダ間の関係（親子関係、並列関係等）を表わす。

図４にステークホルダＤＢ１５３に格納されるテーブル（以下、ステークホルダＴＢＬ４０１と称する。）の一例を示す。ステークホルダＴＢＬ４０１は、ステークホルダＩＤ４０２、ステークホルダ名称３０３、重要度３０４、属性３０５、及び親ステークホルダＩＤ４０３の各項目を有するレコード群で構成される。各レコードは１つのステークホルダに対応している。ステークホルダＩＤ４０２には、当該ステークホルダの識別子（以下、ステークホルダＩＤと称する。）が設定される。ステークホルダ名称３０３には、当該ステークホルダの名称が設定される。重要度３０４には、当該ステークホルダの重要度が設定される。属性３０５には、当該ステークホルダが所属する属性が設定される。親ステークホルダＩＤ４０３には、当該ステークホルダの親のステークホルダのステークホルダＩＤが設定される。親のステークホルダが存在しないステークホルダについては親ステークホルダＩＤ４０３に「ＮＵＬＬ」が設定される。

図５は事象因果関係モデル図生成出力部１６２が生成する因果関係モデル図の一例である。同図において、実線枠５０５はユーザの意志決定の集合（以下、意志層と称する。）を表し、実線枠５０６は事象の集合（以下、事象層と称する。）を表わす。また破線枠５０７はステークホルダを、実線円５０３は意志又は事象（以下、ノードとも称する。）を表わす。ノード間を結ぶ実線５０４はノード間の因果関係を表わす（以下、実線５０４を因果関係線とも称する。）。尚、ユーザが事象因果関係モデル取得部１６１を介して事象因果関係モデル図を編集することにより事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納されている
事象因果関係モデルデータを編集できるとしてもよい。

図６に事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納されるテーブル（以下、事象因果関係ＴＢＬ６０１と称する。）の一例を示す。同図に示すように、事象因果関係ＴＢＬ６０１は、ノードＩＤ６０１、ノード名称６０２、ステークホルダＩＤ４０２、ステークホルダ名称３０３、種別６０５、リンクノード６０６、発生日時６０７、因果関係度６０８、情報取得日時６０９、及び情報源６１０の各項目を有する。事象因果関係ＴＢＬ６０１の各レコードは１つのノードに対応している。尚、同じリンク元のノード（以下、リンク元ノードと称する。）に対して複数のリンク先のノード（以下、リンク先ノードと称する。）が存在する場合もあるが、その場合は、各リンク先ノードに対応して、リンクノード６０６、発生日時６０７、因果関係度６０８、情報取得日時６０９、及び情報源６１０の項目の組が事象因果関係ＴＢＬ６０１に格納される。同図において、リンクノード６０６、発生日時６０７、因果関係度６０８、情報取得日時６０９、及び情報源６１０の各項目の符号に付記した数字（１）、（２）、・・・は、複数のリンク先ノードの夫々に対応する。

ノードＩＤ６１１には、ノードごとに付与される識別子（以下、ノードＩＤと称する。）が設定される。ノード名称６０２には、当該ノードの名称が設定される。ステークホルダＩＤ４０２には、当該ノードに対応するステークホルダのステークホルダＩＤが設定される。ステークホルダ名称３０３には、当該ノードに対応するステークホルダの名称が設定される。種別６０５には、当該ノードが意志決定か事象か（意志層５０５に属するか事象層５０６に属するか）を示す情報が設定される。当該ノードが意志層に属する場合は「意志」が、当該ノードが事象層に属する場合は「事象」が設定される。

リンクノード６０６には、当該事象（ノード）と因果関係を有するノードのノードＩＤが設定される。発生日時６０７には、当該レコードの事象（ノード）（リンク元ノード）が発生してから、リンク先ノードの事象が発生するまでに要する（もしくは要した）日時が設定される。例えば、リンク元ノードの発生から１日後にリンク先ノードが発生する（もしくは発生した）場合は発生日時６０７に「＋１Ｄａｙ」が設定される。因果関係度６０８には、リンク元ノードについてリンク先ノードが発生する確率が設定される。情報取得日時６０９には、事象因果関係モデル取得部１６１が、当該リンク先ノードの情報を追加した日時（もしくは当該リンク先ノードの情報を更新した直近の日時（最新更新日時））が設定される。情報源６１０には、当該リンク先ノードに関する情報の所在を示す情報（例えば、ＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等）が設定される。

＝処理説明＝
続いて、意志決定支援システム１において行われる処理について説明する。

図７は、意志決定支援システム１が反応予測図を初期生成する処理（以下、反応予測図初期生成処理Ｓ７００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに反応予測図初期生成処理Ｓ７００について説明する。

反応予測図の初期生成に際しては、まずステークホルダ情報取得部１６７がステークホルダ情報を取得する（Ｓ７０１）。ステークホルダ情報取得部１６７は、取得したステークホルダ情報に基づきステークホルダＴＢＬ４０１を生成し、生成したステークホルダＴＢＬ４０１をステークホルダＤＢ１５３に格納する（Ｓ７０２）。

続いて、事象因果関係モデル取得部１６１が事象因果関係モデルデータを取得する（Ｓ７０３）。事象因果関係モデル取得部１６１は、取得した事象因果関係モデルデータに基づき事象因果関係ＴＢＬ６０１を生成し、生成した事象因果関係ＴＢＬ６０１を事象因果関係モデルＤＢ１４３に格納する（Ｓ７０４）。

続いて、反応予測部１３０が、ステークホルダＤＢ１５３からステークホルダＴＢＬ４０１を、事象因果関係データベース２１９から事象因果関係ＴＢＬ６０１を、夫々取得し、取得したステークホルダＴＢＬ４０１及び事象因果関係ＴＢＬ６０１に基づき、反応予測図を生成する（Ｓ７０５）。

図８に反応予測部１３０が生成する反応予測図８０１の一例を示す。反応予測図８０１の各行８０２は、夫々１つのステークホルダに対応する。この例ではユーザが所属するステークホルダが最上位の行に表示されている。反応予測図８０１の列方向８０３は時系列を示し、１つの列は１日に相当する。Ｘはユーザが意志決定を行う（もしくは行った）日（以下、意志決定日と称する。）であり、Ｘ−１は意志決定日の１日前、Ｘ＋１は意志決定日から１日後である。

反応予測図８０１の各セルには、事象の内容もしくは意志決定の内容が設定される。反応予測図８０１の各セルに記載される事象には、既に発生した事象と将来発生することが予測される事象とが含まれる。また将来発生することが予測される事象には、意志決定に起因して発生することが予測される事象が含まれる。Ｘ−１以前の列のセルには、既に発生した事象の内容が設定される。Ｘの列のセルには、例えば、Ｘ−１以前に発生した事象と因果関係度が高い事象や意志決定の内容が設定される。この例では、符号８０４で示すセルに「抗議」という意志決定の内容が設定されている。Ｘ＋１以降のセルには、Ｘ−１以前に発生した事象もしくはＸにされた意志決定の内容と因果関係度が高い事象（将来発生することが予測される事象）が設定される。この例では、符号８０５で示すセルに「Ｃ国に支援要請」という将来発生することが予測される事象の内容が設定されている。

図９は、意志決定支援システム１が現在情報を反映した反応予測図を生成する処理（以下、現在情報を反映した反応予測図生成処理Ｓ９００と称する。）を説明するフローチャートである。

まずデータ取得分析部１１０が、現在情報を反応予測図８０１に反映するタイミングが到来したか否かを判定する（Ｓ９０１）。上記タイミングは、例えば、毎日午前１０時等の所定の日時に設定される。データ取得分析部１１０が現在情報を反応予測図８０１に反映するタイミングが到来したと判定した場合（Ｓ９０１：ＹＥＳ）、意志決定支援システム１はＳ９０２からの処理を実行する。データ取得分析部１１０が上記タイミングが到来していないと判定した場合（Ｓ９０１：ＮＯ）、意志決定支援システム１はＳ９０９からの処理を実行する。

Ｓ９０２では、データ取得分析部１１０が、通信ネットワーク５０を介して現在情報を取得し、現在情報からステークホルダＤＢ１５３に格納されているステークホルダについて将来発生することが予測される事象を生成し、生成した事象を発生予測日時に対応づけて取得情報ＤＢ１４１に格納する。ステークホルダについて将来発生することが予測される事象は、例えば、ステークホルダの名称と現在情報とについて行った相関分析の結果に基づき生成するとしてもよい。またステークホルダについて予測される事象は、例えば、入力装置２０４を介して取得するとしてもよい。

続いて、現在情報反映モデル更新部１２１が、取得情報ＤＢ１４１に格納されている事象について、事象間の因果関係度を求め、求めた因果関係度を事象因果関係ＴＢＬ６０１に格納する（Ｓ９０３）。ここで現在情報反映モデル更新部１２１は、ある事象Ａとある事象Ｂとの間の因果関係度を、例えば、分析対象期間に取得されたＷｅｂページに基づき次の式１から求める。
［式１］
事象Ａと事象Ｂとの間の因果関係度
＝ 因果関係度の初期値 ＋
（「事象Ａ」を示す文字列と「事象Ｂ」を示す文字列が同一のＷｅｂページに出現した回数）／取得されたＷｅｂページの総数

尚、因果関係度の初期値は０としてもよいし、ユーザが設定するとしてもよい。また因果関係度を更新する際は、式１の「因果関係度の初期値」を「更新前の因果関係度」として更新後の因果関係を求めるようにしてもよい。また例えば、「事象Ａ」を示す文字列と「事象Ｂ」を示す文字列とが同一Ｗｅｂページ内に所定期間内に出現していることをもって因果関係度が高くなるようにしてもよい。また例えば、「事象Ａ」を示す文字列と「事象Ｂ」を示す文字列とが同時期に異なるＷｅｂページに出現していることをもって因果関係度が高くなるようにしてもよい。

Ｓ９０４では、実績情報取得分析部１１２が、通信ネットワーク５０を介して実績情報を取得し、信頼度計算部１２２が、取得された実績情報についてその情報源の信頼度を求め、求めた信頼度を情報源信頼度ＤＢ１４２に格納する。ここで信頼度計算部１２２は、情報源の信頼度を、例えば、過去に求めた因果関係度と、取得情報ＤＢ１４１に格納されている情報から特定される過去に実際に発生した事象とを照合することにより求める。例えば信頼度計算部１２２は、情報源の信頼度を、分析対象期間に取得されたＷｅｂページに基づき次の式２から求める。
［式２］
情報源の信頼度
＝情報源の信頼度の初期値 ＋
（「事象Ａ」と「事象Ｂ」とが一定期間内に実際に発生した回数）
／（「事象Ａ」を示す文字列と「事象Ｂ」を示す文字列とが情報源の同一Ｗｅｂページに出現した回数）

尚、信頼度計算部１２２は、過去のある時点における反応予測情報を反応予測情報ＤＢ１４４から取得し、ある情報源から取得した最新の現在情報と過去の反応予測情報とを照合し、最新の現在情報と過去の反応予測情報とが一致する場合にはその情報源の信頼度を上げ、一致しない場合にはその情報源の信頼度を下げることにより、情報源の信頼度１００５を随時更新する。その場合の情報源の更新は、例えば、毎日午前１０時など、所定のタイミングでバッチ処理により行う。情報源の信頼度を更新した場合にその旨を出力装置２０５に出力してユーザに報知するようにしてもよい。情報源の初期値は０としてもよいしユーザが設定するとしてもよい。信頼度を更新する際は、式２の「信頼度の初期値」を「更新前の信頼度」として更新後の信頼度を求めるようにしてもよい。

図１０は、情報源信頼度ＤＢ１４２に格納されるテーブル（以下、情報源信頼度ＴＢＬ１００１）の一例である。同図に示すように、情報源信頼度ＴＢＬ１００１は、情報源ＩＤ１００２、情報源名称１００３、種別１００４、信頼度１００５、及び最新更新日時１００６の各項目を有する。情報源信頼度ＴＢＬ１００１の各レコードは１つの情報源に対応している。情報源ＩＤ１００２には、情報源の識別子（情報源のＵＲＬ等）が設定される。情報源名称１００３には、情報源の名称が設定される。種別１００４には、情報源の種別を示す情報が設定される。情報源が公開情報であれば種別１００４に「公開情報」が、内部情報（政府機関の内部情報等）であれば種別１００４に「内部情報」が設定される。信頼度１００５には、信頼度計算部１２２が求めた当該情報源の信頼度が設定される。最新更新日時１００６には、信頼度１００５の最新更新日時が設定される。信頼度出力部１６８は、ユーザからの要求等に応じて情報源信頼度ＴＢＬ１００１の内容を出力装置２０５に出力する。これによりユーザは情報源の信頼度を確認することができ、予測結果の信頼性（精度）を確認することができる。

図９に戻り、Ｓ９０５では、実績情報反映モデル更新部１２３が、情報源信頼度ＤＢ１４２から情報源の信頼度を取得し、例えば、次の式３に基づき因果関係度に信頼度を重み付けして合算することにより因果関係度を再度求め、事象因果関係ＴＢＬ６０１の因果関係度を、求めた因果関係度に更新する。

［式３］
「事象Ａ」と「事象Ｂ」の因果関係度
＝情報源αの信頼度・情報源αから算出した因果関係度
＋ 情報源βの信頼度・情報源βから算出した因果関係度
・・・
＋ 情報源Ζの信頼度・情報源Ζから算出した因果関係度

Ｓ９０６では、データ取得分析部１１０が、取得情報ＤＢ１４１に格納されている現在情報に基づき事象が発生したか否かを判定する。データ取得分析部１１０が事象が発生したと判定した場合（Ｓ９０６：ＹＥＳ）、意志決定支援システム１はＳ９０７からの処理を実行する。データ取得分析部１１０が事象が発生していないと判定した場合（Ｓ９０６：ＮＯ）、意志決定支援システム１はＳ９０９からの処理を実行する。

Ｓ９０７では、データ取得分析部１１０は、事象因果関係モデルＤＢ１４３の事象因果関係ＴＢＬ６０１の発生日時６０７を更新する。このとき、反応予測部１３０が、その取得情報ＤＢ１４１に格納されている事象のうち、その発生日時６０７（発生予測日時）が現在日時よりも古い事象について、その発生日時６０７を現在日時よりも先の日時に更新するとしてもよい。これにより将来発生する可能性がある事象を引き続き反応予測図８０１に反映することができる。

更新情報生成部１５２は、発生日時６０７を更新した場合はその旨を示す更新情報を生成し、更新情報出力部１６６は、生成された更新情報を出力装置２０５に出力する（Ｓ９０８）。これによりユーザは反応予測図８０１や事象因果関係モデル図５０１が更新されたことを知ることができる。

Ｓ９０９では、意志決定支援システム１は、反応予測図８０１や事象因果関係モデル図５０１の出力指示をユーザから受け付けたか否かを判定する。意志決定支援システム１が出力指示を受け付けたと判定した場合（Ｓ９０９：ＹＥＳ）、反応予測図生成出力部１６３又は事象因果関係モデル図生成出力部１６２は、反応予測図８０１又は事象因果関係モデル図５０１を生成して出力装置２０５に出力する（Ｓ９１０）。その後、処理はＳ９０１に戻る。

図１１は、意志決定支援システム１が、ユーザの意思決定を反映した反応予測図を生成する処理（以下、意思決定を反映した反応予測図生成処理Ｓ１１００と称する。）を説明するフローチャートである。意思決定を反映した反応予測図生成処理Ｓ１１００は、例えば、反応予測図を出力装置２０５に表示しつつ行われる。以下、同図とともに意思決定を反映した反応予測図生成処理Ｓ１１００について説明する。

意志決定取得部１１３は、例えば、反応予測図８０１のセルに意志決定の選択肢（リスト）を表示することにより、ユーザから意志決定の入力を受け付ける（Ｓ１１０１）。意志決定取得部１１３が、意志決定が入力されたと判定すると（Ｓ１１０１：ＹＥＳ）、反応予測図生成出力部１６３が、事象因果関係モデルＤＢ１４３の事象因果関係ＴＢＬ６０１から、入力された意志決定と因果関係を有する事象（ノード）を取得する（Ｓ１１０２）。反応予測図生成出力部１６３は、意志決定と取得した事象（ノード）との因果関係を
反映した反応予測図を生成して出力する（Ｓ１１０３）。

図１２は、反応予測図生成処理Ｓ１１００によって生成される、意思決定を反映した反応予測図１２０１の一例である。意思決定を反映した反応予測図（以下、反応予測図１２０１と称する。）の基本的な構成は図８に示した反応予測図８０１と同様である。ユーザが反応予測図１２０１のセルの一つを選択すると、意志決定の選択肢が表示される。同図はユーザがＸの列の最上段のセルを選択した場合であり、当該セルに重ねて意志決定の選択肢として「航空機派遣」、「抗議」、「静観」という３つの選択肢が表示されている。ユーザはこのうちの一つを選択することで意志決定を入力し、意志決定取得部１１３がこれを取得する。反応予測図生成出力部１６３は、取得された意志決定に応じて反応予測図１２０１の各セルの内容を更新する。尚、同図に示すように、反応予測図生成出力部１６３は、更新により内容に変更のあったセル１２０３を強調表示（同図では着色表示）する。尚、この例では、ユーザが所属するステークホルダ（政府機関Ｂ）に対して意思決定を行っているが、他のステークホルダに対して意思決定を行うとしてもよい。またユーザが複数のステークホルダに対して同時に意思決定を行うとしてもよい。また意志決定を行う日はＸのみでなく、Ｘ＋１、Ｘ＋２等、Ｘ以降の複数の日に逐次意思決定を行うとしてもよい。

＜出力画面＞
図１３は、意思決定支援システム１が出力装置２０５に表示する画面の一例である。同図に示すように、この画面１３０１の上部には、４つのタブ（ホーム１３０４、反応予測１３０５、事象因果関係モデル１３０６、初期入力／設定等１３０７）が設けられている。ユーザはタブを選択することにより表示内容を切り替えることができる。

同図に示す画面１３０１は、ユーザが反応予測１３０５のタブを選択することにより表示される。この画面１３０１には、反応予測図１３０２（反応予測図８０１もしくは意志決定を反映した反応予測図１２０１）、及び取得情報ＤＢ１４１に格納されているデータに基づき描画されたグラフ１３０３が表示されている。反応予測図１３０２にはセルの表示範囲を移動（スクロール）させるスクロールバー１３０４が設けられ、ステークホルダの数や時系列の数が多い場合には、ユーザはスクロールバー１３０４を操作して効率よく反応予測図１３０２を参照することができる。

この例では、グラフ１３０３として、内閣支持率の変化を示すグラフ、及びＢ国船のＡ国ＥＥＺ（排他的経済水域）操業隻数の変化を示すグラフが表示されている。尚、画面１３０１に表示するグラフ１３０３をユーザが予め選択して設定できるとしてもよい。また反応予測図１３０２に表示されている事象に関連するグラフ１３０３を意思決定支援システム１が生成して表示するとしてもよい。またユーザが反応予測図１３０２から選択したセルの事象に関連するグラフ１３０３を意思決定支援システム１が自動生成して表示するとしてもよい（例えば、ユーザが「対Ａ国サイバー活動等」を選択した場合に「対Ａ国サイバー活動等の数」の推移を示すグラフ１３０３を意思決定支援システム１が生成して表示する等）。また出力装置２０５が複数のディスプレイで構成されている場合、反応予測図１３０２とグラフ１３０３とが異なるディスプレイに表示されるとしてもよい。

図１４に示す画面１４０１は、図１３に示した画面１３０１においてユーザが事象因果関係モデル１３０６のタブを選択することにより表示される。同図に示すように、この画面１４０１には、事象因果関係モデル図１４０２（事象因果関係モデル図５０１）が表示されている。この事象因果関係モデル図１４０２において、反応予測図１２０１でユーザが入力した意志決定に対応するノード、当該ノードと因果関係を有するノード、及び意志決定に対応するノードと因果関係を有するノードとを結ぶ因果関係線５０４が強調表示（太線表示）されている。これによりユーザは意志決定と因果関係を有している事象を容易
に把握することができる。またユーザは、タブを操作することで反応予測図１３０２と事象因果関係モデル図１４０２とを対照することができ、反応予測図１３０２に記載されている事象の因果関係を容易に確認することができる。因果関係モデル図１４０２に含まれる情報が多い場合には、ユーザはスクロールバー１４０４を操作して効率よく因果関係モデル図１４０２を参照することができる。

図１５に示す画面１５０１は、図１３の画面１３０１もしくは図１４の画面１４０１においてユーザがホーム１３０４のタブを選択することにより表示される。同図に示すように、この画面１５０１には、ログイン情報の表示欄１５０２、更新情報の表示欄１５０３、及び過去の更新情報の表示指示欄１５０４が表示されている。ログイン情報の表示欄１５０２には、現在ログイン中のユーザに関する情報（所属部署、氏名（ユーザＩＤ）等）が表示される。

更新情報の表示欄１５０３には、更新情報に関する情報が表示される。同図に示すように、更新情報の表示欄１５０３は、更新日時１５１１、更新内容１５１２、及び情報源１５１３の各表示項目を有する。更新日時１５１１には、更新があった日時が表示される。更新内容１５１２には、更新情報、当該更新情報に対応する反応予測図１３０２や事象因果関係モデル図１４０２の該当箇所等が表示される。情報源１５１３には、更新の発生要因となった情報の情報源を示す情報が表示される。ユーザが過去の更新情報の表示指示欄１５０４を選択すると、更新情報出力部１６６は更新情報生成部１５２が記憶している過去の更新情報を出力装置２０５に表示する。

尚、更新情報出力部１６６が、ステークホルダＴＢＬ４０１の重要度３０４が予め設定された閾値以上であるステークホルダの事象の更新情報のみを表示欄１５０３に表示するとしてもよい。これによりユーザは重要度３０４の高い更新情報のみを効率よく把握することができる。また更新内容１５１２に表示する更新内容を記述した文字列等にリンクを設定しておき、ユーザが当該文字列を選択すると、更新情報出力部１６６が、更新内容が反映された反応予測図１３０２や事象因果関係モデル図１４０２を自動的に表示するとしてもよい。またその場合、更新情報出力部１６６が、表示される反応予測図１３０２や事象因果関係モデル図１４０２の更新内容に対応する部分を強調表示した反応予測図１３０２や事象因果関係モデル図１４０２を生成して出力装置２０５に出力するとしてもよい。

以上に説明したように、本実施形態の意志決定支援システム１は、インターネット等から取得した情報に基づき、ステークホルダについて将来発生することが予測される事象を時系列に示した反応予測情報を生成し、反応予測図や事象因果関係モデル図を出力するので、変化する現実の状況に対応して将来発生することが予想される事象を精度よく推定してユーザに提供することができる。

また意志決定支援システム１は、ユーザの意志決定を取得し、取得した意志決定と事象因果関係モデルとに基づき、取得した意志決定の内容を反映した反応予測図や事象因果関係モデル図を生成して出力するので、意思決定により将来発生することが予想される事象を変化する現実の状況に対応して精度よく推定してユーザに提供することができる。

また意志決定支援システム１は、インターネット等から取得される情報の情報源の信頼度を求め、信頼度を考慮して求めた因果関係度を事象因果関係モデルデータに反映するので、ユーザに信頼性の高い情報を提供することができる。

ところで、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また
、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

例えば、意志決定支援システム１は意思決定者のトレーニングに利用することができる。その場合、新人の意思決定者の意思決定を意志決定支援システム１に入力することにより得られる意志決定支援システム１の出力を利用して、ベテランの意思決定者が新人の評価を行うといった利用形態も可能である。また意志決定支援システム１は、例えば、複数の意思決定者の意思決定の入力を受け付けて意志決定者の傾向を分析するといった用途に用いることも可能である。

上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ等の記録装置や、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 意思決定支援システム、５０ 通信ネットワーク、６０ 情報提供装置、１１０ データ取得分析部、１１１ 現在情報取得分析部、１１２ 実績情報取得分析部、１２０ 事象因果関係モデル更新部、１２１ 現在情報反映モデル更新部、１２２ 信頼度計算部、１２３ 実績情報反映モデル更新部、１３０ 反応予測部、１４０ 事象因果関係モデル管理部、１４１ 取得情報ＤＢ、１４２ 情報源信頼度ＤＢ、１４３ 事象因果関係モデルＤＢ、１４４ 反応予測情報ＤＢ、１５０ ステークホルダ管理部、１５１ ステークホルダごと重要度計算部、１５２ 更新情報生成部、１５３ ステークホルダＤＢ、１６０ インタフェース部、１６１ 事象因果関係モデル取得部、１６２ 事象因果関係モデル図生成出力部、１６３ 反応予測図生成出力部、１６４ 分析対象期間取得部、１６５ 意思決定取得部、１６６ 更新情報出力部、１６７ ステークホルダ情報取得部、１６８ 信頼度出力部、２００ 情報処理装置、２０４ 入力装置、２０５ 出力装置、３０１ ステークホルダ構造図、４０１ ステークホルダＴＢＬ、５０１ 事象因果関係モデル図、６０１ 事象因果関係ＴＢＬ、８０１ 反応予測図、１００１ 情報源信頼度ＴＢＬ、１２０１ 意思決定を反映した反応予測図、Ｓ７００ 反応予測図初期生成処理、Ｓ９００ 現在情報を反映した反応予測図生成処理、Ｓ１１００ 意思決定を反映した反応予測図生成処理

Claims (15)

1. 情報処理装置を備えて構成される意志決定支援システムであって、
   ステークホルダ構造を記憶するステークホルダ管理部と、
   事象に関する現在情報を取得し、前記現在情報に基づき前記ステークホルダ構造を構成する各ステークホルダについて発生することが予測される事象を発生予測日時と対応づけて記憶するデータ取得分析部と、
   前記事象間の因果関係を示す情報である事象因果関係モデルデータを記憶する事象因果関係モデル管理部と、
   前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータを更新する事象因果関係モデル更新部と、
   前記各ステークホルダについて、前記事象因果関係モデルデータに基づき、将来発生することが予測される事象を時系列に示した情報である反応予測情報を生成する反応予測部と、
   を備える意志決定支援システム。
2. 請求項１に記載の意志決定支援システムであって、
   前記事象因果関係モデルデータは、前記事象間の因果関係の強さを示す指標である因果関係度を含み、
   前記事象因果関係モデル更新部は、前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータにおける前記事象間の因果関係度を更新する
   意志決定支援システム。
3. 請求項１に記載の意志決定支援システムであって、
   前記データ取得分析部は、記憶している前記事象のうち前記発生予測日時が現在よりも古い前記事象について、前記事象の前記発生予測日時を現在よりも先の日時に更新する
   意志決定支援システム。
4. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の意志決定支援システムであって、
   前記反応予測情報を視覚的に表した図である反応予測図を生成して出力する反応予測図生成出力部と、
   前記事象因果関係モデルデータを視覚的に表した図である事象因果関係モデル図を生成して出力する事象因果関係モデル図生成出力部と、
   を備える意志決定支援システム。
5. 請求項４に記載の意志決定支援システムであって、
   ユーザの意志決定を取得する意志決定取得部を有し、
   前記反応予測図生成出力部は、取得した前記意志決定と前記事象因果関係モデルデータとに基づき、前記意志決定を反映した前記反応予測図を生成して出力する
   意志決定支援システム。
6. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の意志決定支援システムであって、
   前記現在情報に基づき、前記現在情報の取得元である情報源の信頼度を求める信頼度計算部を備え、
   前記事象因果関係モデルデータは、前記事象間の因果関係の強さを示す指標である因果関係度を含み、
   前記事象因果関係モデル更新部は、前記情報源の夫々から取得した現在情報に基づき求められる前記因果関係度に前記信頼度を重み付けして合算することにより前記因果関係度を求め、求めた前記因果関係度を前記事象因果関係モデルデータに反映する
   意志決定支援システム。
7. 請求項６に記載の意志決定支援システムであって、
   前記信頼度計算部は、過去に求めた前記因果関係度と前記現在情報から特定される実際に発生した事象とを照合することにより、前記情報源の信頼度を求める
   意志決定支援システム。
8. 請求項７に記載の意志決定支援システムであって、
   前記信頼度を示す画面を生成して出力する信頼度出力部を備える
   意志決定支援システム。
9. 請求項１に記載の意志決定支援システムであって、
   前記事象因果関係モデルデータの更新内容に関する情報である更新情報を生成する更新情報生成部と、
   前記更新情報を出力する更新情報出力部と、
   を備える意志決定支援システム。
10. 請求項９に記載の意志決定支援システムであって、
    前記反応予測情報を視覚的に表した図である反応予測図を生成して出力する反応予測図生成出力部と、
    前記事象因果関係モデルデータを視覚的に表した図である事象因果関係モデル図を生成して出力する事象因果関係モデル図生成出力部と、
    を備え、
    前記更新情報出力部は、前記更新情報に対応する、前記反応予測図又は前記事象因果関係モデル図の該当箇所を示す情報を出力する
    意志決定支援システム。
11. 請求項１０に記載の意志決定支援システムであって、
    前記更新情報出力部は、前記該当箇所に対応する部分を強調表示した、前記反応予測図又は前記事象因果関係モデル図を生成して出力する
    意志決定支援システム。
12. 請求項９に記載の意志決定支援システムであって、
    前記ステークホルダ管理部は、前記ステークホルダの夫々の重要度を記憶し、
    前記更新情報出力部は、前記重要度が予め設定された閾値以上である前記ステークホルダの前記事象に関する前記更新情報のみを出力する
    意志決定支援システム。
13. 請求項１乃至３のいずれか一項に記載の意志決定支援システムであって、
    分析対象とする期間の設定を受け付ける分析対象期間取得部を有し、
    前記事象因果関係モデル更新部は、前記現在情報のうち前記期間に取得された情報に基づき前記事象因果関係モデルデータを更新する
    意志決定支援システム。
14. 情報処理装置が、
    ステークホルダ構造を記憶するステップ、
    事象に関する現在情報を取得し、前記現在情報に基づき前記ステークホルダ構造を構成する各ステークホルダについて発生することが予測される事象を発生予測日時と対応づけて記憶するステップ、
    前記事象間の因果関係を示す情報である事象因果関係モデルデータを記憶するステップ、
    前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータを更新するステップ、
    前記各ステークホルダについて、前記事象因果関係モデルデータに基づき、将来発生することが予測される事象を時系列に示した情報である反応予測情報を生成するステップ、
    を実行する、意志決定支援方法。
15. 請求項１４に記載の意志決定支援方法であって、
    前記事象因果関係モデルデータは、前記事象間の因果関係の強さを示す指標である因果関係度を含み、
    前記情報処理装置が、前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータにおける前記事象間の因果関係度を更新するステップを実行する
    意志決定支援方法。