JP2018147101A - 推定プログラム、推定方法及び推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現できる推定プログラム、推定方法及び推定装置を提供する。
【解決手段】推定プログラムは、コンピュータに以下の処理を実行させる。コンピュータは、時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付ける。コンピュータは、登録された第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。コンピュータは、算出した推定値に基づいて、１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する。
【選択図】図２

Description

本発明は、推定プログラム、推定方法及び推定装置に関する。

一般に、人には、就職、結婚、出産、子育て、介護、及び、相続等のライフイベントが発生する。従来から、保険外交員などの営業職員は、顧客に対して業務の話をする前に、ライフイベントに関連する話題を含む世間話や雑談をして顧客との信頼関係の構築を行う。

また、営業職員は、顧客に提供する話題についての情報を得るために、様々な情報技術を利用している。こうした情報技術として、例えば、各通話者に対して通話中に好みに適した話題情報を提供する話題情報提供システムが提案されている。

特開２００３−１１５９５１号公報

しかしながら、従来の技術では、ライフイベントの発生の確からしさが視覚的に把握することが困難である。例えば、新生児の子供を持つ顧客であれば、現時点では育児への関心が高いと考えられる。しかし、将来的に親の年齢が高くなると、育児のほか介護にも関心が高くなると考えられる。そのため、上述の技術では、ライフイベントの発生に伴う顧客の関心の変化に対応した話題情報を提供することが難しい。

一つの側面では、本発明は、ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現できる推定プログラム、推定方法及び推定装置を提供することにある。

一つの態様では、推定プログラムは、コンピュータに以下の処理を実行させる。コンピュータは、時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付ける。コンピュータは、登録された第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。コンピュータは、算出した推定値に基づいて、１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する。

ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現できる。

図１は、実施例１に係る推定システムの構成の一例を示す図である。 図２は、サーバ装置の構成の一例を示す図である。 図３は、顧客情報ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。 図４は、時系列情報のデータ構成の一例を示す図である。 図５は、トレンド情報ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。 図６は、ワード情報ファイルのデータ構成の一例を示す図である。 図７は、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値の一例を示す図である。 図８は、興味ゲージ及びキーワード推移を表示する表示画面の一例を示す図である。 図９は、未来に対応する興味ゲージ及びキーワード推移を表示する表示画面の一例を示す図である。 図１０は、実施例１の推定処理の一例を示すフローチャートである。 図１１は、現在に対応する興味ゲージを表示する表示画面の一例を示す図である。 図１２は、基準値を超えるライフイベントの興味ゲージを表示する表示画面の一例を示す図である。 図１３は、興味ゲージ及びキーワード推移を表示する表示画面の他の一例を示す図である。 図１４は、顧客プロファイル情報の表示画面の一例を示す図である。 図１５は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する推定プログラム、推定方法及び推定装置の実施例を詳細に説明する。なお、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下の実施例は、矛盾しない範囲で適宜組み合わせてもよい。

［システム構成例］
図１は、実施例１に係る推定システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、推定システム１０は、ユーザ端末１１と、サーバ装置１２とを有する。本実施例では、サーバ装置１２が推定装置の一例である。

推定システム１０は、ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現するシステムである。本実施例では、ユーザとして保険外交員などの営業職員が、顧客のライフイベントの発生の確からしさを視覚的に把握するために、推定システム１０を利用する場合を例に説明する。

ユーザ端末１１とサーバ装置１２との間は、ネットワークＮを介して相互に通信可能に接続される。かかるネットワークＮには、有線又は無線を問わず、インターネットを始め、ＬＡＮ（Local Area Network）やＶＰＮ（Virtual Private Network）、移動体通信網などの任意の種類の通信網を採用できる。

ユーザ端末１１は、ユーザである営業職員が所持する端末装置の一例である。例えば、ユーザ端末１１は、スマートフォンやタブレット端末などの携帯端末装置を用いることができる。営業職員は、ユーザ端末１１を用いてサーバ装置１２にアクセスし、顧客のプロフィール情報等をユーザ端末１１に表示させる。このとき、営業職員は、ユーザ端末１１に表示されたプロフィール情報等を閲覧することで、顧客のライフイベントの発生の確からしさを視覚的に把握することができる。

サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現する推定サービスをユーザに提供する情報処理装置の一例である。例えば、サーバ装置１２は、ユーザ端末１１から指定された時（現在、過去又は将来）の近傍の時に対応付けられたワード（例えば、年齢、興味キーワード等）に基づいてライフイベント（例えば、結婚、出産等）の発生の確からしさに関する推定値を算出する。サーバ装置１２は、ユーザ端末１１に対して、算出した推定値に基づいてライフイベントの表示制御を実行する。なお、サーバ装置１２は、１台の情報処理装置だけでなく、複数の情報処理装置を用いてもよい。また、サーバ装置１２には、ＳａａＳ（Software as a Service）やＰａａＳ（Platform as a Service）等のクラウドコンピューティング技術を適用しても構わない。なお、本実施例では、推定サービスを１台のサーバ装置１２により提供する場合の一例を説明する。

［サーバ装置］
次に、図２を用いてサーバ装置１２の構成について説明する。図２は、サーバ装置の構成の一例を示す図である。図２に示すように、サーバ装置１２は、通信部２０と、記憶部２１と、制御部２２とを有する。なお、サーバ装置１２は、図２に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば各種の入力デバイスや音声出力デバイス等の機能部を有することとしてもかまわない。

通信部２０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。通信部２０は、ネットワークＮを介してユーザ端末１１と有線または無線で接続され、ユーザ端末１１との間で情報の通信を司る通信インタフェースである。

記憶部２１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）等の半導体メモリ素子、ハードディスクや光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部２１は、顧客情報データベース３０と、トレンド情報データベース３１とを有する。また、記憶部２１は、制御部２２での処理に用いる情報を記憶する。なお、以下の説明では、データベースをＤＢと表す場合がある。

顧客情報ＤＢ３０は、顧客のプロフィール情報及び興味キーワード等を時に対応付けた情報を記憶する。図３は、顧客情報ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、顧客情報ＤＢ３０は、例えば、顧客ＩＤ（Identifier）、顧客名、生年月日、年齢、地域コード（住所）、住所、地域コード（出身地）、出身地、電話番号、メールアドレス、世帯情報、家族構成、趣味、及び、時系列情報といった項目を有する。顧客情報ＤＢ３０は、例えば、顧客ＩＤごとに１レコードとして記憶する。

顧客ＩＤは、顧客を一意に識別する識別子である。顧客名は、顧客の氏名を示す情報である。地域コード（住所）は、住所に対応した地域を識別する識別子である。住所は、顧客の現在の住所を示す情報である。地域コード（出身地）は、出身地に対応した地域を識別する識別子である。出身地は、顧客の出身地を示す情報である。電話番号は、顧客の連絡先である電話番号を示す情報である。メールアドレスは、顧客の連絡先であるメールアドレスを示す情報である。世帯情報は、未婚か既婚かを区別する情報である。家族構成は、顧客の家族構成を示す情報である。趣味は、顧客の趣味を示す情報である。時系列情報は、時に対応付けられた顧客のプロフィール情報や興味キーワードについての情報を時系列に並べた情報である。

ここで、図４を用いて時系列情報の詳細について説明する。図４は、時系列情報のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、時系列情報は、顧客の過去、現在、未来のプロフィール情報及び興味キーワードについての情報を有する。具体的には、時系列情報は、例えば、顧客ＩＤ、顧客名、年齢、時系ＩＤ、時、趣味、地域コード、地域、家族構成、及び、興味キーワードといった項目を有する。

顧客ＩＤは、顧客を一意に識別する識別子である。なお、ここでは、顧客ＩＤは、顧客Ｂの顧客ＩＤを一例として挙げている。顧客名は、顧客ＩＤに対応する顧客の氏名を示す情報である。年齢は、時系ＩＤに対応した時における顧客の年齢を示す情報である。時系ＩＤは、顧客のプロフィール情報に対応付けられた、過去、現在、未来などの「時」を識別する識別子である。時は、時系ＩＤに対応する時を示す情報である。趣味は、時系ＩＤが示す時に対応した、顧客の趣味を示す情報である。地域コードは、地域を一意に識別する識別子である。地域は、時系ＩＤが示す時に対応した、顧客の所在地の地域を示す情報である。家族構成は、時系ＩＤが示す時に対応した、顧客の家族構成を示す情報である。興味キーワードは、時系ＩＤが示す時に対応した、顧客が興味を持っているキーワードを示す情報である。なお、図４に示した時系列情報の各項目は、一例であり、その他の項目を有していてもよい。また、図３に示した顧客情報ＤＢ３０の各項目は、一例であり、その他の項目を有していてもよい。

図２の説明に戻る。トレンド情報ＤＢ３１は、例えば、平均結婚年齢や平均出産年齢など、各種の世の中のトレンド情報を記憶する。図５は、トレンド情報ＤＢのデータ構成の一例を示す図である。図５に示すように、トレンド情報ＤＢ３１は、ライフイベントのトレンド、年代といった項目を有する。また、年代は、例えば、２０１０年、２０１５年、２０２０年、…といった項目を有する。

ライフイベントのトレンドは、例えば、平均結婚年齢、平均出産年齢、及び、平均介護必要年齢等が挙げられる。各年代の欄、例えば、２０１０年の欄は、各ライフイベントのトレンドについての２０１０年の統計数値である。同様に、２０１５年の欄は、各ライフイベントのトレンドについての２０１５年の統計数値である。また、２０２０年の欄以降も同様である。なお、図５に示したトレンド情報ＤＢ３１の各項目は、一例であり、その他の項目を有していてもよい。

図２の説明に戻る。制御部２２は、サーバ装置１２を制御する。制御部２２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、内部の記憶装置に記憶されているプログラムがＲＡＭを処理領域として実行されることにより実現される。また、制御部２２は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されるようにしてもよい。

制御部２２は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２２は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。制御部２２は、登録部５０と、算出部５１と、表示制御部５２とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部２２の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。

登録部５０は、キーワードの登録や各種情報の入力等を受け付け、受け付けた情報等を記憶部２１の対応する各種ＤＢや各種ファイルに記憶する。算出部５１は、各種ＤＢ及び各種ファイル等からデータを取得し、取得したデータに基づいて処理に必要な数値等を算出する。表示制御部５２は、各種の情報の表示を制御する。

登録部５０は、ユーザ端末１１からアクセスを受け付けると、表示制御部５２に対して、アクセス元のユーザ端末１１に各種の操作画面の情報を送信してアクセス元のユーザ端末１１に操作画面を表示させる指示を出力する。例えば、登録部５０は、ユーザ端末１１に表示されたログイン画面においてユーザＩＤの入力を受け付けることで、ユーザのログインを受け付ける。また、登録部５０は、ログインを受け付けると、表示制御部５２に対して、例えば、顧客の選択画面を表示させる指示を出力する。

以下、例えば、「ユーザＡ」がログインし、顧客の選択画面において顧客ＩＤが「０００２」である「顧客Ｂ」を選択した場合を一例として、各機能部を説明する。

登録部５０は、時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付け、記憶部２１の処理領域に記憶する。例えば、登録部５０は、顧客Ｂについて、顧客情報ＤＢ３０を参照し、時に対応付けられた（時間付きの）複数の興味キーワードやプロフィール情報（プロフィールを示すワード）を受け付け、顧客Ｂの登録ワード群（第１のワード群）として記憶部２１の処理領域に登録する。このとき、登録部５０は、顧客Ｂの登録ワード群としてワード情報ファイルを生成し、記憶部２１の処理領域に記憶する。

ここで、図６を用いてワード情報ファイルについて説明する。図６は、ワード情報ファイルのデータ構成の一例を示す図である。図６に示すように、ワード情報ファイルは、顧客の登録ワード群についての情報を格納する。具体的には、ワード情報ファイルは、例えば、顧客ＩＤ、顧客ワードＩＤ、顧客の登録ワード、時系ＩＤ、及び、ワード種別といった項目を有する。

顧客ＩＤは、顧客を一意に識別する識別子である。なお、図６の例では、顧客ＩＤが顧客Ｂの顧客ＩＤである場合を示す。顧客ワードＩＤは、顧客の登録ワードを一意に識別する識別子である。顧客の登録ワードは、顧客の登録ワード群に含まれるワードを示す情報である。時系ＩＤは、顧客の登録ワードに対応付けられた、過去、現在、未来などの「時」を識別する情報である。ワード種別は、顧客の登録ワードが、興味キーワードであるか、プロフィール情報から抽出したワードであるかを区別する情報である。興味キーワードとしては、例えば、「ドラマ」、「ダイエット」及び「芸能」等が挙げられる。プロフィール情報から抽出したワードとしては、例えば、「男性」、「川崎市」及び「３５歳」等が挙げられる。なお、図６に示したワード情報ファイルの各項目は、一例であり、その他の項目を有していてもよい。

図２の説明に戻る。算出部５１は、登録された第１のワード群を記憶する記憶部２１を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。

次に、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値の算出方法について説明する。算出部５１は、例えば、図５に示したトレンド情報ＤＢと、図６に示したワード情報ファイルとを参照し、指定された時の近傍の時に対応付けられた顧客Ｂの登録ワード群に基づいて、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。まず、算出部５１は、図６に示したワード情報ファイルを参照し、顧客Ｂの登録ワード群から、顧客の年齢や家族構成を示すワードを取得する。次に、算出部５１は、図５に示したトレンド情報ＤＢを参照し、各ライフイベントのトレンドについて、指定された時に対応する数値を取得する。算出部５１は、顧客の年齢や家族構成を示すワードと、各ライフイベントのトレンドの数値とから、所定の算出方法によりライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。算出部５１は、興味キーワードにライフイベントに対応するものがある場合、そのライフイベントの推定値を高く補正して算出してもよい。

ここで、図７を用いて当該推定値について説明する。図７は、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値の一例を示す図である。なお、図７では、時は「現在」が指定されているとする。また、ライフイベントとしては、例えば、結婚、出産、育児、住宅、大学、及び、介護について、発生の確からしさに関する推定値を百分率で表している。図７に示すように、算出部５１は、例えば、各ライフイベントについて、ライフイベントが発生するタイミングが近づくにつれ１００％に近づくように推定値を算出する。算出部５１は、各ライフイベントに対して、例えば、指定された時である「現在」、５年前（過去）、５年後（将来）及び１０年後（将来）について、それぞれ発生の確からしさに関する推定値を算出する。なお、図７に示したライフイベントの発生の確からしさに関する推定値の各項目は、一例であり、その他の項目を有していてもよい。また、上記の各ライフイベントは一例であり、これらに限定されない。

ライフイベントのそれぞれの例について説明する。算出部５１は、結婚については、顧客が既婚者の場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：既婚者」が登録されている場合）は推定値を０％として算出する。また、算出部５１は、顧客が未婚者の場合は（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：未婚者」が登録されている場合）、年齢が平均結婚年齢に近いほど高く、平均結婚年齢を過ぎると年齢に応じて減少するように推定値を算出する。ただし、算出部５１は、顧客が未婚者であって平均結婚年齢を大きく超えていても、結婚に対して個人的に関心が高い顧客の場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：結婚」が登録されている場合）については、推定値を補正して高く算出する。

また、算出部５１は、出産については、顧客が未婚者の場合は推定値を低く算出し、既婚者の場合は、本人又は配偶者の年齢が平均出産年齢に近いほど高く、平均出産年齢を過ぎると年齢に応じて減少するように推定値を算出する。ただし、算出部５１は、顧客が既婚者で本人又は配偶者の年齢が平均出産年齢以下であっても、子供を望まない夫婦の場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：Ｄｉｎｋｓ（子供なし）」が登録されている場合）は推定値を０％とする。また、算出部５１は、顧客本人又は配偶者の年齢が平均出産年齢を大きく超えていても、子供を強く望んでいる夫婦の場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：子供」が登録されている場合）については推定値を補正して高く算出する。

また、算出部５１は、育児については、子供がいない顧客の場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：Ｄｉｎｋｓ（子供なし）」が登録されている場合）は推定値を極めて低く算出する。一方、算出部５１は、子供がいる顧客の場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：子供、５歳」が登録されている場合）は、子供の年齢が低いほど高く、かつ、子供の人数が多いほど高くなるように推定値を算出する。

また、算出部５１は、住宅については、顧客が住宅を所有している場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：持ち家」が登録されている場合）は推定値を低く算出し、住宅を所有していない場合は推定値を高く算出する。

また、算出部５１は、大学については、顧客に子供がいない場合は推定値を極めて低く算出し、子供がいる場合は子供の年齢が大学受験期に近づくにつれ高くなるように推定値を算出する。ただし、算出部５１は、子供がいない顧客であっても、生涯学習などで大学について個人的に関心が高い場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：大学」が登録されている場合）は推定値を補正して高く算出する。

また、算出部５１は、介護については、顧客の世帯に親がいない場合（例えば「時：現在」に対応付けて「両親：他界」が登録されている場合）は推定値を極めて低く算出する。一方、算出部５１は、顧客の世帯に親がいる場合（例えば「時：現在」に対応付けて「ワード：父親、７５歳」が登録されている場合）は、親の年齢が平均介護必要年齢に近づくにつれ高く、実際に介護が必要な親がいる場合は推定値を最も高く算出する。また、顧客の世帯に親がいない場合であっても、顧客本人又は配偶者が高齢である場合がある。この場合、算出部５１は、顧客本人又は配偶者の年齢が平均介護必要年齢に近づくにつれ介護についての推定値を高く算出し、実際に介護が必要な家族がいる場合は推定値を最も高く算出する。なお、上記の算出方法は一例であり、これに限定されない。

図２の説明に戻る。表示制御部５２は、算出した推定値に基づいて、１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する。表示制御部５２は、例えば、上記のように算出した推定値を、対応するライフイベントに対応付けた興味ゲージを表示する画面データを生成する。すなわち、表示制御部５２は、例えば、結婚、出産、育児、住宅、大学、及び、介護等のライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を、各ライフイベントにそれぞれ対応付けた興味ゲージを表示する画面データを生成する。また、表示制御部５２は、興味ゲージの表示とともに、時を示すスライドバーの表示や興味キーワードの表示を画面データに追加してもよい。

表示制御部５２は、記憶部２１に記憶した第１のワード群のうち、指定された時に対応するワード群の表示を画面データに追加する。表示制御部５２は、例えば、顧客Ｂの登録ワード群のうち、指定された時の近傍の時の範囲内の時に対応するワード群の一部又は全部を含むように、過去、現在、未来に応じた時系列に表示するように選択する。

表示制御部５２は、上記のように生成された画面データをユーザ端末１１に送信し、顧客Ｂのライフイベントに関する興味ゲージ及びキーワード推移を表示させる。図８は、興味ゲージ及びキーワード推移を表示する表示画面の一例を示す図である。図８に示すように、表示画面７０では、例えば左側の領域７１に、結婚、出産、育児、住宅、大学及び介護等のライフイベントの発生の確からしさに関して、指定された時の近傍の時に対応する推定値を各ライフイベントに対応付けた興味ゲージ７２が百分率で表示される。興味ゲージ７２は、例えば、ライフイベントごとに円グラフで表すことができる。

また、表示制御部５２は、顧客Ｂの興味キーワードのうち、主な興味キーワードを、興味ゲージの領域７１の上方に領域７３を設けて表示してもよい。図８は、主な興味キーワードとして、例えば「芸能」、「ダイエット」、「小学校」を領域７３に表示した場合の一例である。また、主な興味キーワードは、例えば、キーワードの付加情報である「関心度」が高いワードとすることができる。更に、領域７３に表示する興味キーワードは、例えば、営業職員が顧客を訪問する予定を立てる際に指定した興味キーワードであってもよい。

また、表示画面７０では、例えば右側の領域７４に、顧客Ｂの興味キーワード及びプロフィール情報から抽出されたワード群が時系列に表示される。すなわち、領域７４には、指定された時である現在を中心に、過去、現在、未来の時系列に沿って抽出されたワード群が表示される。具体的には、領域７４には、例えば「男性」、「川崎市」、「３５歳」、「ゴルフ」といったプロフィール情報が、興味キーワードとともに時系列に沿って表示される。なお、図８は、現在が指定されている場合の一例である。

更に、表示画面７０では、例えば、ライフイベントに関する興味ゲージの領域７１と興味キーワードの時系列表示の領域７４の間に、時を示すスライドバーＭ１が表示される。スライドバーＭ１は、ユーザによる時の指定を受け付けるものである。すなわち、スライドバーＭ１は、興味キーワードの時系列の表示を操作しやすいように、領域７４の近傍に配置される。算出部５１は、ユーザによるスライドバーＭ１の移動を受け付けると、スライドバーＭ１の位置に応じた時に対応するように推定値を算出する（なお、算出部５１は、現在の推定値を算出する際に、過去及び未来の推定値も合わせて算出していてもよい。）。表示制御部５２は、算出した推定値に基づいて画面データを生成し、スライドバーＭ１の位置に応じた時に対応するように時系列に表示するワード群を選択し、画面データに追加する。表示制御部５２は、選択したワード群が追加された興味ゲージ及びキーワード推移を表示する画面データをユーザ端末１１に送信し、表示領域内に表示されるワード群を、時を示すスライドバーＭ１の位置に応じて移動させる。なお、移動により表示領域外に出ていくワードについては表示させなくてよい。

次に、時を示すスライドバーＭ１の位置が未来に対応する位置に移動した場合について説明する。図９は、未来に対応する興味ゲージ及びキーワード推移を表示する表示画面の一例を示す図である。図９に示すように、表示画面８０上には、表示画面７０と同様に、例えば、興味ゲージの領域７１と、主な興味キーワードの領域７３と、スライドバーＭ１と、キーワード推移の領域７４とが表示される。表示画面８０上に表示される興味ゲージ７２と、主な興味キーワードと、スライドバーＭ１と、キーワード推移とは、いずれも未来に対応している。

また、表示制御部５２は、表示する興味キーワードについて、設定された重み付けに応じた表示態様に変更してもよい。例えば、表示制御部５２は、各ワードに対する関心度の高さに応じて、各ワードの文字サイズ（フォントの大きさ）や色の濃淡を選択して表示させてもよい。

さらに、表示制御部５２は、例えば、登録部５０から顧客の選択画面を表示させる指示が入力されると、入力された指示に応じて顧客の選択画面の画面データをユーザ端末１１に送信して表示させる。また、表示制御部５２は、操作画面など各種画面の画面データをユーザ端末１１に送信して表示させる。表示制御部５２は、例えば、入力されたユーザＩＤのユーザが担当する顧客のプロフィール情報やプロファイル情報をユーザ端末１１に表示させることができる。

［処理の流れ］
次に、サーバ装置１２の動作について説明する。図１０は、実施例１の推定処理の一例を示すフローチャートである。推定処理、つまりライフイベントの発生の確からしさを推定する推定処理では、ログインしたユーザが特定の顧客を選択すると処理が開始される。ここでは、例えば「ユーザＡ」がログインしてユーザ端末１１を操作し、顧客ＩＤが「０００２」である「顧客Ｂ」を選択した場合について説明する。

まず、サーバ装置１２の登録部５０は、顧客Ｂについて、顧客情報ＤＢ３０を参照し、時に対応付けられた（時間付きの）複数のキーワードを受け付け、顧客Ｂの登録ワード群（第１のワード群）として記憶部２１の処理領域に登録する（ステップＳ１１）。

次に、算出部５１は、登録された第１のワード群を記憶した記憶部２１を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。例えば、算出部５１は、図６に示したワード情報ファイルを参照し、指定された時の近傍の時に対応付けられた顧客Ｂの登録ワード群に基づいて、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する（ステップＳ１２）。

続いて、表示制御部５２は、算出した推定値を、対応するライフイベントに対応付けた興味ゲージを表示する画面データを生成する（ステップＳ１３）。

次に、表示制御部５２は、記憶部２１に記憶した第１のワード群のうち、指定された時に対応するワード群の表示を画面データに追加する（ステップＳ１４）。表示制御部５２は、例えば、顧客Ｂの登録ワード群のうち、指定された時の近傍の時の範囲内の時に対応するワード群の時系列表示を画面データに追加する。このとき、表示制御部５２は、表示するそれぞれのキーワードについて、関心度に応じた文字サイズを選択し、画面データを更新してもよい。

表示制御部５２は、生成した画面データをユーザ端末１１に送信し、顧客Ｂのライフイベントに関する興味ゲージ及びキーワード推移を表示させる（ステップＳ１５）。表示制御部５２は、図８に示すように、例えば領域７１に、結婚、出産、育児、住宅、大学及び介護等のライフイベントの発生の確からしさに関して、指定された時の近傍の時に対応する推定値を各ライフイベントに対応付けた各興味ゲージ７２を表示する。また、表示制御部５２は、例えば領域７４に、指定された時である現在を中心に、過去、現在、未来の時系列にワード群を表示する。

ここで、表示制御部５２は、登録部５０がユーザによるスライドバーＭ１の移動を受け付けると、スライドバーＭ１の位置が示す時に対応するように、顧客のワード群の表示を変更し（ステップＳ１６）、処理を終了する。これにより、サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現できる。

［効果］
このように、サーバ装置１２は、時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付ける。また、サーバ装置１２は、登録された第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。また、サーバ装置１２は、算出した推定値に基づいて、１又は複数のライフイベントの表示制御を実行することができる。その結果、サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現できる。

また、サーバ装置１２では、算出した推定値を対応するライフイベントに対応付けて表示する。その結果、サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさをユーザに解りやすく視覚的に表現できる。

また、サーバ装置１２では、１又は複数のライフイベントの表示とともに、推定された時に対応するワード群を表示する。その結果、サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現できるとともに、推定された時に対応するワード群を視覚的に表現できる。

また、サーバ装置１２では、１又は複数のライフイベントの表示とともに、指定された時の近傍の時の範囲内の時に対応するワード群の一部又は全部を含むように表示する。その結果、サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさを視覚的に表現できるとともに、推定された時に対応するワード群の主なワード群を選択して視覚的に表現できる。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、登録部５０と算出部５１を統合させてもよい。また、図示した各処理は、上記の順番に限定されるものではなく、処理内容を矛盾させない範囲において、同時に実施してもよく、順序を入れ替えて実施してもよい。

さらに、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、Micro Controller Unit（ＭＣＵ））等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよい。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行されるプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしてもよい。

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。

［興味ゲージのみを表示する場合の一例］
上記の実施例１では、興味ゲージ及びキーワード推移が表示画面上に表示される例について説明した。しかし、これに限定されるものではない。例えば、表示制御部５２は、キーワード推移を表示せずに興味ゲージのみを表示画面上に表示してもよい。図１１は、現在に対応する興味ゲージを表示する表示画面の一例を示す図である。図１１に示すように、例えば、時として現在が指定されている場合、表示画面９０上には、現在に対応する興味ゲージと、現在に対応する主な興味キーワード（例えば、「芸能」、「ダイエット」及び「小学校」）とが表される。また、表示画面９０上には、時を示すスライドバーＭ１が表示される。これにより、サーバ装置１２は、キーワードの推移を表示しなくてもよい場合に、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を効率的に視覚化することができる。

［基準値を超えるライフイベントの興味ゲージを表示する場合の一例］
また、上記の実施例１では、推定値を算出した各ライフイベントの興味ゲージが全て表示画面上に表示される例について説明した。しかし、これに限定されるものではない。例えば、表示制御部５２は、推定値が基準値を超えるライフイベントの興味ゲージを表示画面上に表示することができる。図１２は、基準値を超えるライフイベントの興味ゲージを表示する表示画面の一例を示す図である。図１２に示すように、表示画面９１上には、例えば、推定値が基準値を超える興味ゲージと、主な興味キーワード（例えば、「芸能」、「ダイエット」及び「小学校」）とが表示される。また、表示画面９１上には、時を示すスライドバーＭ１が表示される。また、基準値は、例えば、３０％とすることができる。すなわち、表示画面９１の例では、推定値が３０％を超えるライフイベントの興味ゲージを表示している。これにより、サーバ装置１２は、重要なライフイベントを強調することができる。

このように、サーバ装置１２では、算出した推定値が所定の基準を超えるライフイベントを選択的に表示することができる。その結果、サーバ装置１２は、重要なライフイベントを強調して、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を視覚化することができる。

［キーワード推移として興味キーワードのみを表示する場合の一例］
また、上記の実施例１では、キーワード推移として、興味キーワードとプロフィール情報から抽出したワードとが表示画面上に表示される例について説明した。しかし、これに限定されるものではない。例えば、表示制御部５２は、キーワード推移として興味キーワードのみを表示画面上に表示することができる。図１３は、興味ゲージ及びキーワード推移を表示する表示画面の他の一例を示す図である。図１３に示すように、表示画面９２上には、例えば、興味ゲージと、主な興味キーワードと、スライドバーＭ１と、興味キーワードのみのキーワード推移とが表示される。キーワード推移の領域７４には、プロフィール情報から抽出したワードは表示されず、興味キーワードのみが表示される。これにより、サーバ装置１２は、特にプロフィール情報を表示しなくてもよい場合に、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を効率的に視覚化することができる。

［顧客のキーワード推移及びユーザのキーワード推移を表示する場合の一例］
また、上記の実施例１では、キーワード推移として、顧客のキーワード推移が表示画面上に表示される例について説明した。しかし、これに限定されるものではない。例えば、登録部５０は、記憶部２１に含まれるユーザＤＢ（図示せず）を参照して、ユーザ情報から同様にキーワードを抽出し、時に対応付けたユーザのキーワード（第２のワード群）の登録を受け付けることができる。表示制御部５２は、１又は複数のライフイベントの表示とともに、第１のワード群のうち指定された時に対応する顧客の表示ワード群（第３のワード群）を表示することができる。更に、表示制御部５２は、第２のワード群のうち指定された時に対応するユーザの表示ワード群（第４のワード群）を表示することができる。

表示制御部５２は、上記の第１〜第４のワード群に基づき、キーワード推移として、顧客のキーワード推移とユーザ自身のキーワード推移とを、例えば、顧客プロファイル情報の表示画面上に表示することができる。図１４は、顧客プロファイル情報の表示画面の一例を示す図である。図１４に示すように、顧客プロファイル情報の表示画面９３上には、顧客のライフイベントの発生の確からしさに関する推定値に対応した興味ゲージを示す領域９４と、顧客のキーワード推移及びユーザのキーワード推移を示す領域９５とが表示される。また、顧客のキーワード推移とユーザのキーワード推移の近傍には、それぞれに対応する時を示すスライドバーＭ１，Ｍ２が表示される。なお、スライドバーＭ１，Ｍ２は、独立して動かせるようにしてもよい。表示制御部５２は、例えば、スライドバーＭ１の位置が現在を示し、スライドバーＭ２の位置が過去を示す場合、現在に対応した顧客のキーワード推移と、過去に対応したユーザのキーワード推移とを領域９５に表示する。これにより、サーバ装置１２は、顧客のキーワード推移とユーザのキーワード推移とを視覚化することができる。

また、図１４に示すように、表示制御部５２は、第３のワード群又は第４のワード群に含まれるワードと共通するワードが第２のワード群又は第１のワード群に含まれる場合に、共通するワードが対応付けられた時の方向を示す表示を行うことができる。表示制御部５２は、時の方向を示す表示として、例えば、共通するワード同士を結ぶ結線を表示することができる。これにより、サーバ装置１２は、共通するワードをユーザに解りやすく視覚化して表示することができる。

このように、サーバ装置１２では、時に対応付けた第２のワード群の登録を受け付け、１又は複数のライフイベントの表示とともに、第１のワード群のうち指定された時に対応する第３のワード群を表示するとともに、第２のワード群のうち指定された時に対応する第４のワード群を表示することができる。その結果、サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を視覚化するとともに、顧客のキーワード推移とユーザのキーワード推移とを視覚化することができる。

また、サーバ装置１２では、第３のワード群又は第４のワード群に含まれるワードと共通するワードが第２のワード群又は第１のワード群に含まれる場合に、共通するワードが対応付けられた時の方向を示す表示を行うことができる。その結果、サーバ装置１２は、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を視覚化するとともに、共通するワードをユーザに解りやすく視覚化して表示することができる。

［属性に応じたテンプレートを用いる場合の一例］
また、上記の実施例１では、算出部５１は、顧客の属性に関係なく、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する例について説明した。しかし、これに限定されるものではない。例えば、算出部５１は、顧客の属性に応じて選択される所定項目のライフイベントについて、所定項目ごとにライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出することができる。例えば、記憶部２１には、２０代、３０代、４０代など年代ごとや、男性、女性の性別ごとといった様に、適切なライフイベントの項目を有する所定のテンプレートを記憶させる。算出部５１は、記憶部２１に記憶された所定のテンプレートから、顧客の属性に応じた対応するテンプレートを選択する。算出部５１は、選択したテンプレートに含まれる所定項目のライフイベントについて、所定項目ごとにライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する。これにより、サーバ装置１２は、顧客の属性に応じたライフイベントを選択することができる。

このように、サーバ装置１２は、ユーザの属性に応じて選択される所定項目のライフイベントについて、所定項目ごとにライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出することができる。その結果、サーバ装置１２は、顧客の属性に応じたライフイベントを選択して、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を視覚化することができる。

［その他の応用例］
また、上記の他にも様々の応用例が挙げられる。例えば、サーバ装置１２は、アラーム機能を備え、ライフイベントが所定の値を超える顧客が居る場合に、当該顧客を担当するユーザが用いるユーザ端末１１にアラームをあげてもよい。

また、サーバ装置１２は、例えば、話題提供機能を備え、表示画面上に表示されているライフイベントのボタンが押下されると、該当するコンテンツをユーザ端末１１に送信して表示させるようにしてもよい。

また、サーバ装置１２は、例えば、訪問ルート選択機能を備え、ライフイベントの発生の確からしさに関する推定値が高い顧客を優先的に訪問ルートに組み込むように選択した最適な訪問ルートをユーザに提示してもよい。

［表示プログラム］
また、上記の各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の各実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図１５は、推定プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１５に示すように、コンピュータ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２０１と、データ入力を受け付ける入力装置２０２と、モニタ２０３とを有する。また、コンピュータ２００は、記憶媒体からプログラム等を読み取る媒体読取装置２０４と、各種装置と接続するためのインタフェース装置２０５と、他の情報処理装置等と有線又は無線により接続するための通信装置２０６とを有する。また、コンピュータ２００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ２０７と、ハードディスク装置２０８とを有する。また、各装置２０１〜２０８は、バス２０９に接続される。

ハードディスク装置２０８には、図２に示した登録部５０、算出部５１、及び、表示制御部５２の各処理部と同様の機能を有する推定プログラムが記憶される。また、ハードディスク装置２０８には、顧客情報ＤＢ３０、トレンド情報ＤＢ３１、及び、推定プログラムを実現するための各種データが記憶される。入力装置２０２は、例えば、コンピュータ２００の管理者から操作情報等の各種情報の入力を受け付ける。モニタ２０３は、例えば、コンピュータ２００の管理者に対して表示画面等の各種画面を表示する。インタフェース装置２０５には、例えば、印刷装置等が接続される。通信装置２０６は、例えば、図２に示した通信部２０と同様の機能を有しネットワークＮと接続され、ユーザ端末１１と各種情報をやりとりする。

ＣＰＵ２０１は、ハードディスク装置２０８に記憶された各プログラムを読み出して、ＲＡＭ２０７に展開して実行することで、各種の処理を行う。また、これらのプログラムは、コンピュータ２００を図２に示した登録部５０、算出部５１、及び、表示制御部５２として機能させることができる。

なお、上記の推定プログラムは、必ずしもハードディスク装置２０８に記憶されている必要はない。例えば、コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体に記憶されたプログラムを、コンピュータ２００が読み出して実行するようにしてもよい。コンピュータ２００が読み取り可能な記憶媒体は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ、ハードディスクドライブ等が対応する。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ等に接続された装置にこの推定プログラムを記憶させておき、コンピュータ２００がこれらから推定プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上、本実施例を含む実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付け、
登録された前記第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出し、
算出した前記推定値に基づいて、前記１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。

（付記２）算出した前記推定値を対応するライフイベントに対応付けて表示する、
ことを特徴とする付記１に記載の推定プログラム。

（付記３）算出した前記推定値が所定の基準を超えるライフイベントを選択的に表示する、
ことを特徴とする付記１に記載の推定プログラム。

（付記４）前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、推定された前記時に対応するワード群を表示する、
ことを特徴とする付記１に記載の推定プログラム。

（付記５）前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、指定された前記時の近傍の時の範囲内の時に対応するワード群の一部又は全部を含むように表示する、
ことを特徴とする付記１に記載の推定プログラム。

（付記６）時に対応付けた第２のワード群の登録を受け付け、
前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、前記第１のワード群のうち指定された前記時に対応する第３のワード群を表示するとともに、前記第２のワード群のうち指定された前記時に対応する第４のワード群を表示する、
ことを特徴とする付記１に記載の推定プログラム。

（付記７）前記第３のワード群又は前記第４のワード群に含まれるワードと共通するワードが前記第２のワード群又は前記第１のワード群に含まれる場合に、共通するワードが対応付けられた時の方向を示す表示を行う、
ことを特徴とする付記６に記載の推定プログラム。

（付記８）前記算出する処理は、ユーザの属性に応じて選択される所定項目のライフイベントについて、該所定項目ごとに前記推定値を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の推定プログラム。

（付記９）時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付け、
登録された前記第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出し、
算出した前記推定値に基づいて、前記１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。

（付記１０）算出した前記推定値を対応するライフイベントに対応付けて表示する、
ことを特徴とする付記９に記載の推定方法。

（付記１１）算出した前記推定値が所定の基準を超えるライフイベントを選択的に表示する、
ことを特徴とする付記９に記載の推定方法。

（付記１２）前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、推定された前記時に対応するワード群を表示する、
ことを特徴とする付記９に記載の推定方法。

（付記１３）前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、指定された前記時の近傍の時の範囲内の時に対応するワード群の一部又は全部を含むように表示する、
ことを特徴とする付記９に記載の推定方法。

（付記１４）時に対応付けた第２のワード群の登録を受け付け、
前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、前記第１のワード群のうち指定された前記時に対応する第３のワード群を表示するとともに、前記第２のワード群のうち指定された前記時に対応する第４のワード群を表示する、
ことを特徴とする付記９に記載の推定方法。

（付記１５）前記第３のワード群又は前記第４のワード群に含まれるワードと共通するワードが前記第２のワード群又は前記第１のワード群に含まれる場合に、共通するワードが対応付けられた時の方向を示す表示を行う、
ことを特徴とする付記１４に記載の推定方法。

（付記１６）前記算出する処理は、ユーザの属性に応じて選択される所定項目のライフイベントについて、該所定項目ごとに推定値を算出する、
ことを特徴とする付記９に記載の推定方法。

（付記１７）時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付ける登録部と、
登録された前記第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する算出部と、
算出した前記推定値に基づいて、前記１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する表示制御部と、
を有することを特徴とする推定装置。

（付記１８）算出した前記推定値を対応するライフイベントに対応付けて表示する、
ことを特徴とする付記１７に記載の推定装置。

（付記１９）算出した前記推定値が所定の基準を超えるライフイベントを選択的に表示する、
ことを特徴とする付記１７に記載の推定装置。

（付記２０）前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、推定された前記時に対応するワード群を表示する、
ことを特徴とする付記１７に記載の推定装置。

（付記２１）前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、指定された前記時の近傍の時の範囲内の時に対応するワード群の一部又は全部を含むように表示する、
ことを特徴とする付記１７に記載の推定装置。

（付記２２）時に対応付けた第２のワード群の登録を受け付け、
前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、前記第１のワード群のうち指定された前記時に対応する第３のワード群を表示するとともに、前記第２のワード群のうち指定された前記時に対応する第４のワード群を表示する、
ことを特徴とする付記１７に記載の推定装置。

（付記２３）前記第３のワード群又は前記第４のワード群に含まれるワードと共通するワードが前記第２のワード群又は前記第１のワード群に含まれる場合に、共通するワードが対応付けられた時の方向を示す表示を行う、
ことを特徴とする付記２２に記載の推定装置。

（付記２４）前記算出部は、ユーザの属性に応じて選択される所定項目のライフイベントについて、該所定項目ごとに推定値を算出する、
ことを特徴とする付記１７に記載の推定装置。

１０ 推定システム
１１ ユーザ端末
１２ サーバ装置
２０ 通信部
２１ 記憶部
２２ 制御部
３０ 顧客情報ＤＢ
３１ トレンド情報ＤＢ
５０ 登録部
５１ 算出部
５２ 表示制御部
Ｎ ネットワーク

Claims (10)

1. 時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付け、
   登録された前記第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出し、
   算出した前記推定値に基づいて、前記１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする推定プログラム。
2. 算出した前記推定値を対応するライフイベントに対応付けて表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
3. 算出した前記推定値が所定の基準を超えるライフイベントを選択的に表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
4. 前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、推定された前記時に対応するワード群を表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
5. 前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、指定された前記時の近傍の時の範囲内の時に対応するワード群の一部又は全部を含むように表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
6. 時に対応付けた第２のワード群の登録を受け付け、
   前記１又は複数のライフイベントの表示とともに、前記第１のワード群のうち指定された前記時に対応する第３のワード群を表示するとともに、前記第２のワード群のうち指定された前記時に対応する第４のワード群を表示する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
7. 前記第３のワード群又は前記第４のワード群に含まれるワードと共通するワードが前記第２のワード群又は前記第１のワード群に含まれる場合に、共通するワードが対応付けられた時の方向を示す表示を行う、
   ことを特徴とする請求項６に記載の推定プログラム。
8. 前記算出する処理は、ユーザの属性に応じて選択される所定項目のライフイベントについて、該所定項目ごとに前記推定値を算出する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
9. 時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付け、
   登録された前記第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出し、
   算出した前記推定値に基づいて、前記１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
10. 時に対応付けた第１のワード群の登録を受け付ける登録部と、
    登録された前記第１のワード群を記憶する記憶部を参照して、指定された時の近傍の時に対応付けられたワードに基づいて、１又は複数のライフイベントについてライフイベントの発生の確からしさに関する推定値を算出する算出部と、
    算出した前記推定値に基づいて、前記１又は複数のライフイベントの表示制御を実行する表示制御部と、
    を有することを特徴とする推定装置。

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