JP2019144862A - 予測装置、予測方法および予測プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
〔1.情報提供装置の概要〕
以下、図1を用いて、予測装置の一例となる情報提供装置10の一例について説明する。図1は、実施形態に係る情報提供装置の一例を示す図である。なお、図1に示す例では、情報提供装置10が各種指数の将来の予測を行う予測処理の一例について記載した。
ここで、情報提供装置10は、物価指数や景況指数等、価値や物事の状態を示す数値であれば、任意の状態を示す数値を指数としてよい。例えば、情報提供装置10は、政府や自治体、銀行等の各種機関が発表している消費者物価指数や景気動向指数、日銀短観、国債の金利、地価、最低賃金、平均賃金等を示す各種の情報を指数としてもよい。すなわち、情報提供装置10は、任意の事象を示す数値であって、時系列的に変化する数値であれば、任意の数値を指数として採用してよい。例えば、情報提供装置10は、公害がどれくらい生じているかを示す数値や、二酸化炭素量、地域別の事象(例えば、平均賃金や人口等)を示す数値等を指数として採用してもよい。また、情報提供装置10は、経済的な状況を示す各種の数値を指数として採用してもよい。
ここで、情報提供装置10は、将来の指数の予測精度を向上させるために、以下の処理を実行する。まず、情報提供装置10は、所定の状況の変遷を示す変遷情報を取得する。そして、情報提供装置10は、取得した変遷情報に基づいて、将来における所定の指数の値を予測する。例えば、情報提供装置10は、指数の値の履歴と、過去における所定の状況の変遷との間の関係性を学習した学習モデルを用いて、変遷情報から、将来における所定の指数の値を予測する。
ここで、変遷情報について説明する。例えば、経済的な状況を示す数値は、その時々における経済的な状況を示すと推定される。しかしながら、このような数値が変動する場合は、その時々における経済的な状況のみならず、その経済的な状況がどのように変化しているかという状況の変遷に基づいて変動するとも考えられる。
ここで、情報提供装置10は、取得した変遷情報と指数との間の関係性を予測モデルに学習させる。例えば、情報提供装置10は、SVM(Support Vector Machine)や重回帰分析等を用いたモデルに変遷情報と指数との間の関係性を学習させる。
次に、図1を用いて、情報提供装置10が実行する予測処理の一例について説明する。まず、情報提供装置10は、各種の履歴情報を履歴管理サーバ100から受付ける(ステップS1)。このような場合、情報提供装置10は、履歴情報に基づいて、所定の事象の変遷を示す変遷情報を生成する(ステップS2)。
続いて、図2を用いて、情報提供装置10が有する機能構成の一例について説明する。図2は、実施形態に係る情報提供装置が有する機能構成の一例を示す図である。図2に示すように、情報提供装置10は、通信部、記憶部30、および制御部40を有する。
続いて、図5を用いて、情報提供装置10が実行する処理の流れの一例を説明する。図5は、実施形態に係る情報提供装置が実行する予測処理の流れの一例を示すフローチャートである。
上記では、情報提供装置10による予測処理の一例について説明した。しかしながら、実施形態は、これに限定されるものではない。以下、予測処理のバリエーションについて説明する。
例えば、情報提供装置10は、予測対象となる指数の指定を受付けてもよい。ここで、情報提供装置10は、予め指定された指数を予測するための予測モデルを作成し、作成した予測モデルを用いて指数の予測を行ってもよい。また、情報提供装置10は、指定されうる指数ごとに予測モデルをあらかじめ生成しておき、指数が指定された場合に、指定された指数と対応する予測モデルを用いて、指数値の予測を行ってもよい。
また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、逆に、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
上述した実施形態に係る情報提供装置10は、例えば図6に示すような構成のコンピュータ1000によって実現される。図6は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ1000は、出力装置1010、入力装置1020と接続され、演算装置1030、一次記憶装置1040、二次記憶装置1050、出力IF(Interface)1060、入力IF1070、ネットワークIF1080がバス1090により接続された形態を有する。
上述したように、情報提供装置10は、所定の状況の変遷を示す変遷情報を取得する。そして、情報提供装置10は、取得した変遷情報に基づいて、将来における所定の指数の値を予測する。例えば、情報提供装置10は、指数の値の履歴と、過去における所定の状況の変遷との間の関係性を学習した学習モデルを用いて、変遷情報から、将来における所定の指数の値を予測する。このため、情報提供装置10は、指数の予測精度を向上させることができる。
20 通信部
30 記憶部
31 履歴情報データベース
32 変遷情報データベース
40 制御部
41 収集部
42 取得部
43 特定部
44 予測部
45 提供部
100 履歴管理サーバ
200 指数管理サーバ
300 端末装置
Claims (16)
- 所定の状況の変遷を示す変遷情報を取得する取得部と、
取得した変遷情報に基づいて、将来における所定の指数の値を予測する予測部と
を有することを特徴とする予測装置。 - 前記予測部は、前記指数の値の履歴と、過去における前記所定の状況の変遷との間の関係性を学習した学習モデルを用いて、前記変遷情報から、将来における前記所定の指数の値を予測する
ことを特徴とする請求項1に記載の予測装置。 - それぞれ異なる種別の状況の変遷を示す複数の変遷情報のうち、前記所定の指数の値の予測に寄与する比率が高い変遷情報を特定する特定部
を有し、
前記予測部は、前記特定部が特定した変遷情報に基づいて、将来における前記所定の指数の値を予測する
ことを特徴とする請求項1または2に記載の予測装置。 - 前記特定部は、複数の前記変遷情報に対してそれぞれ異なる係数を適用することで、前記所定の指数の値を予測する予測モデルの各係数のうち、値が所定の閾値を超える係数が適用される前記変遷情報を特定する
ことを特徴とする請求項3に記載の予測装置。 - それぞれ異なる種別の状況の組み合わせの変遷を示す変遷情報のうち、前記所定の指数の値の予測に寄与する比率が高い変遷情報を特定する特定部
を有し、
前記予測部は、前記特定部が特定した変遷情報に基づいて、将来における前記所定の指数の値を予測する
ことを特徴とする請求項1〜4のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 前記特定部は、前記変遷情報に対してそれぞれ異なる係数を適用することで、前記所定の指数の値を予測する予測モデルの各係数のうち、値が所定の閾値を超える係数が適用される前記変遷情報を特定する
ことを特徴とする請求項5に記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、購買される取引対象の変遷を示す変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜6のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、検索クエリの変遷を示す変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜7のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、それぞれ異なる地域における状況の変遷を示す複数の変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜8のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、案内処理に関する情報の変遷を示す変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜9のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、利用者が閲覧したコンテンツの変遷を示す変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜10のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、所定の事象と紐付けられる利用者の属性の変遷を示す変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜11のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、所定の取引対象を購買した利用者、所定の検索クエリを入力した利用者、案内処理において所定の出発地若しくは到着地を入力した利用者、もしくは所定のニュースを閲覧した利用者の属性の変遷を示す変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項12に記載の予測装置。 - 前記取得部は、前記変遷情報として、所定の事象と紐付けられる利用者の数の変遷を示す変遷情報を取得する
ことを特徴とする請求項1〜13のうちいずれか1つに記載の予測装置。 - 予測装置が実行する予測方法であって、
所定の状況の変遷を示す変遷情報を取得する取得工程と、
取得した変遷情報に基づいて、将来における所定の指数の値を予測する予測工程と
を含むことを特徴とする予測方法。 - 所定の状況の変遷を示す変遷情報を取得する取得手順と、
取得した変遷情報に基づいて、将来における所定の指数の値を予測する予測手順と
をコンピュータに実行させるための予測プログラム。
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