JP5117587B2 - 意思決定支援装置、意思決定支援方法及び意思決定支援プログラム - Google Patents

Description

本発明は、選択肢が複数有る中その選択に迷っている人が、当該選択肢に関連する分野に詳しい人の知識を利用して選択案の提示を受けるサービスを提供するシステムに関する。

従来、多様な意思決定や計画の優先順位付け等を行うための方法のうち、特に、主観的判断とシステムアプローチとをうまくミックスした手法としてＡＨＰ（Analytic Hierarchy Process：階層分析法）（参考文献（入門ＡＨＰ、日科技連）が存在する。このＡＨＰでは、まず、対象となる問題の要素を、「総合目的（最終目標）」、「評価基準」、「代替案」の関係で把握して、階層構造を作り上げる。そして、総合目的に基づいて各評価基準の重要度を求め、次に、各評価基準に基づいて各代替案の評価を行い、最終的に総合的な代替案の評価値を求めるものである。

このようなＡＨＰでは、通常の場合、重要度を求める際に一対比較を行い、その結果に基づいて重要度を算出している。また、ＡＨＰを利用することにより、ゲーム感覚で簡単に意思決定を行うことができる。

一方で、人は様々なモノ・サービスに興味を持ち、購買意欲を有するものであるが、興味を持ったモノ・サービスに関し各人が必ずしも豊富な知識を備えているわけではなく、人は選択肢の中からどのモノ・サービスを選択すれば良いのか迷うことがしばしばある。

そのような場合、ＡＨＰ等の意思決定分析法を利用すれば、各人の嗜好にフィットするモノ・サービスをゲーム感覚で容易に選択することができる場合が有る。例えば、ＡＨＰ等の意思決定分析法を利用したシステムに関し、特許文献１乃至７に記載の技術が公開されている。

特開２００１−３３７９６８号公報 特開２００４−３８３２５号公報 特開２００４−１８５６１４号公報 特開２００８−１４００９５号公報 特開２００１−２９７２３４号公報 特開２００１−１３４６７５号公報 特開平０８−８３１８２号公報

しかしながら、上記技術においては、特定の分野に精通した人の知識を利用し、当該分野に関する事柄の選択基準を有さない人に一定の選択基準を提供する仕組みが提供されていないという問題点が有る。さらに、当該選択基準を提供する人が信頼できるか否かに関する情報を提供する仕組みが無いという問題点が有る。

そこで、本発明では、上記問題点に鑑み、特定の分野に精通した人の知識を利用し、当該分野に関する事柄の選択基準を有さない人に一定の選択基準を提供すると共に、当該選択基準を提供する人の信頼性も測ることができる意思決定支援装置、意思決定支援方法及び意思決定支援プログラムを提供することを目的とする。

開示する意思決定支援装置の一形態は、対象となる問題の要素について、総合目的、該総合目的に対応する代替案、該総合目的に対応する評価基準、及び該代替案間の一対比較の結果を含むマスタ情報について、一のユーザによる入力を受け付けるマスタ情報受付手段と、前記マスタ情報受付手段により受け付けた前記マスタ情報を記憶するマスタ情報記憶手段と、他のユーザによる入力に従い、前記マスタ情報記憶手段により記憶される前記マスタ情報のうち、一の前記総合目的を抽出するテーマ抽出手段と、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応する前記評価基準について、前記他のユーザによる該評価基準間の一対比較の結果の入力を受け付けるユーザ嗜好受付手段と、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応する、前記マスタ情報記憶手段に記憶される前記代替案間の一対比較の結果と、前記ユーザ嗜好受付手段により受け付けた前記評価基準間の一対比較の結果と、に基づいて、各前記代替案の優先度を算出する代替案評価算出手段と、前記代替案評価算出手段による算出結果をユーザに提示する評価結果提示手段と、を有し、前記マスタ情報記憶手段が、前記マスタ情報受付手段により受け付けた前記マスタ情報と、該マスタ情報の入力を行った前記一のユーザの識別情報とを関係付けて記憶し、さらに、前記評価結果提示手段による前記算出結果の提示が行われた後、該算出結果に関する満足度を示す満足度情報について、前記他のユーザによる入力を受け付けるユーザ満足度受付手段と、前記ユーザ満足度受付手段により受け付けた前記満足度情報を、前記算出結果を算出するために利用した前記マスタ情報の入力を行った前記一のユーザの識別情報毎に記憶するユーザ評価記憶手段と、前記ユーザ評価記憶手段に記憶される前記満足度情報に基づき、前記一のユーザ毎の評価を行うユーザ評価手段と、を有することを特徴とする。

換言すれば、意思決定支援装置は、特定分野に精通した人に、当該分野に関する総合目的、代替案、評価基準、代替案間の一対比較を行ってもらい、その結果をデータベースとして蓄積する。一方、意思決定支援装置は、特定分野に関する事柄の選択基準を有さない人には、データベースより適当な総合目的を抽出し、当該総合目的に対応する評価基準間の一対比較の入力を行ってもらう。次に、意思決定支援装置は、この総合目的に関し、特定分野に精通した人が行った代替案間の一対比較の結果に、当該分野に関する事柄の選択基準を有さない人が行った評価基準間の一対比較の結果を適用し、各代替案の優先度を算出する。さらに、意思決定支援装置は、前者が提供する情報の信頼性を後者によって評価してもらい、その評価結果も蓄積する。

開示する意思決定支援装置は、特定の分野に精通した人の知識を利用し、当該分野に関する事柄の選択基準を有さない人に一定の選択基準を提供すると共に、当該選択基準を提供する人の信頼性も測ることができる。

本実施の形態に係る意思決定支援装置の概要を説明する図である。 本実施の形態に係る意思決定支援装置の機能ブロック図である。 本実施の形態に係るマスタ情報の一例を示す図である。 特定分野に精通する人が行う一対比較の結果の一例を示す図である。 特定分野に精通する人が行う一対比較の結果の一例（その２）を示す図である。 一般ユーザが行う一対比較の結果の一例を示す図である。 本実施の形態に係る一対比較の結果の一例（その２）を示す図である。 本実施の形態に係る代替案評価算出手段による算出結果の一例を示す図である。 本実施の形態に係るユーザ評価記憶手段が記憶する情報の一例を示す図である。 本実施の形態に係るマーケティング情報記憶手段が記憶する情報の一例を示す図である。 本実施の形態に係る意思決定支援装置のハードウエア構成の一例を示す図である。 本実施の形態に係る意思決定支援装置によるマスタ情報蓄積処理の一例を示すフローチャートである。 本実施の形態に係る意思決定支援装置によるアドバイス提示処理の一例を示すフローチャートである。

図面を参照しながら、本発明を実施するための形態について説明する。
（本実施の形態に係る意思決定支援装置の動作原理）

図１を用いて、本実施の形態に係る意思決定支援装置１００の概要について説明する。図１は、意思決定支援装置１００の概要説明図である。意思決定支援装置１００は、インターネットなどの通信ネットワーク５００を介して、ユーザ端末４００と接続される。各ユーザは、ユーザ端末４００から通信ネットワーク５００を介して意思決定支援装置１００に接続し、意思決定支援装置１００が提供するサービスを利用することができる。ここで、ユーザ端末４００は、携帯電話、スマートフォン、ノート型パソコン、デスクトップ型パソコンなどの情報処理装置であり、通信ネットワーク５００により意思決定支援装置１００と接続可能であれば、ユーザ端末４００の形態は問わない。

図２を用いて、本実施の形態に係る意思決定支援装置１００の動作原理について説明する。図２は、意思決定支援装置１００の機能ブロック図である。図２で示すように、意思決定支援装置１００は、マスタ情報受付手段１１０、マスタ情報記憶手段１２０、テーマ抽出手段１３０、ユーザ嗜好受付手段１４０、代替案評価算出手段１５０、評価結果提示手段１６０、ユーザ満足度受付手段１７０、ユーザ評価記憶手段１８０、ユーザ評価手段１９０、マーケティング情報記憶手段２００を有する。

マスタ情報受付手段１１０は、通信ネットワーク５００を介しユーザ端末４００を利用したマスタ情報２１０について、一のユーザ２８０による入力を受け付ける。ここで、一のユーザ２８０とは、特定分野に精通し当該分野に関する相当の知識を有するユーザであり、当該特定分野に精通していない一般ユーザ２９０は、ユーザ２８０が提供する知識を利用して一定の選択基準を得る。

また、マスタ情報２１０とは、対象となる問題の要素に関する、総合目的（「最終目標」ともいう。）２３０、総合目的２３０に対応する代替案２４０、評価基準２５０、及び評価基準２５０毎に行った代替案２４０の一対比較の結果２６０、並びにこれらの入力を行うユーザ２８０の識別情報２２０を含む情報である。

ここで、図３は、マスタ情報２１０の一例を示す図である。図３で示すように、総合目的２３０は、例えば、「家庭用ゲーム機はどれがお勧めか？」であり、その他「お勧めのスポーツ」、「お勧めの家電」、「お勧めのワイン」など、ユーザ２８０は、総合目的２３０を自由に設定、入力することができる。また、図３で示すように、代替案２４０は、例えば、「任天堂（登録商標、以下省略）社製Ｗｉｉ（登録商標、以下省略）」、「ソニー・コンピュータエンタテインメント（登録商標、以下省略）社製プレイステーション３（登録商標、以下省略）」、「マイクロソフト社（登録商標、以下省略）製Ｘ−ＢＯＸ（登録商標、以下省略）」であり、ユーザ２８０は、総合目的２３０に合わせ代替案２４０を自由に設定、入力することができる。

図３で示すように、評価基準２５０は、例えば、「海外のゲームを楽しめる」、「ネット対戦がし易い」、「みんなで楽しめる」、「映画など他も楽しめる」であり、ユーザ２８０は、総合目的２３０に合わせ選択基準２５０を自由に設定、入力することができる。また、図３で示すように、ユーザ識別情報２２０は、例えば、「Ｈｉｇａｓｈｉ」であり、総合目的２３０、代替案２４０、評価基準２５０などの入力を行ったユーザ２８０である。

ここで、図３乃至５を用いて、評価基準２５０毎に行う代替案２４０の一対比較の結果２６０について説明する。図４は、ユーザ２８０が行った、評価基準２５０毎の代替案２４０の一対比較の結果の一例を示す図であり、図５は、図４の結果に基づき算出される、評価基準２５０毎の代替案２４０の優先度（「重要度（ウエイト）」とも言う。）の一例を示す図である。図４で示すように、ユーザ２８０は、４つの評価基準２５０毎に、３つの代替案２４０の一対比較を行う。例えば、評価基準（１）「海外のゲームを楽しめる」に関し、代替案（１）「Ｗｉｉ」に対する代替案（２）「プレイステーション３」の重要度は「１／７」と入力・設定され、評価基準（２）「ネット対戦がし易い」に関し、代替案（２）「プレイステーション３」に対する代替案（３）「Ｘ−ＢＯＸ」の重要度は「１／３」と入力・設定されている。図４で示すように、他の組み合わせに関しても、代替案２５０間の一対比較が行われ、その結果が入力・設定される。

図５には、図４で示す一対比較の結果を行列として表している。図５で示すように、行方向に各代替案２４０の幾何平均を算出すると共に、各評価基準２５０における全代替案２４０の幾何平均の和の中に占める各代替案２４０の幾何平均の割合を算出し、その割合を各評価基準２５０における各代替案２４０の優先度（重要度）とする。例えば、評価基準（１）「海外のゲームを楽しめる」に関し、代替案（１）「Ｗｉｉ」の幾何平均は「０．２４８８」であり、評価基準（１）「海外のゲームを楽しめる」における代替案（１）「Ｗｉｉ」の優先度は「０．０５４４」である。一方、評価基準（２）「ネット対戦がし易い」に関し、代替案（２）「プレイステーション３」の幾何平均は「０．９９６７」であり、評価基準（２）「ネット対戦がし易い」における代替案（２）「プレイステーション３」の優先度は「０．２５７７」である。

ここで、図３において、マスタ情報２１０における一対比較の結果２６０は、各代替案２４０の優先度であるように図示しているが、この形態に限られず、図４で示される形態であっても、図５で示される幾何平均の形態であっても良い。

マスタ情報記憶手段１２０は、マスタ情報受付手段１１０により受け付けたマスタ情報２１０を記憶する。マスタ情報記憶手段１２０は、例えば、図３で示すような形態でマスタ情報２１０を記憶する。

テーマ抽出手段１３０は、一般ユーザ２９０によるユーザ端末４００からの入力であって、マスタ情報２１０の項目値のうち何れか１つ以上の入力をキーにして、マスタ情報記憶手段１２０に記憶されているマスタ情報２１０の中から、１つの総合目的２３０を抽出する。ここで、キーとは、図３におけるユーザ識別情報２２０「Ｈｉｇａｓｈｉ」、総合目的２３０の一部「家庭用ゲーム機」、代替案２４０のうち１つ「プレイステーション３」であっても良く、これらの組み合わせであっても良い。

ユーザ嗜好受付手段１４０は、テーマ抽出手段１３０により抽出された総合目的２３０に対応する評価基準２４０をマスタ情報記憶手段１２０より抽出し、ユーザ端末４００上に提示する。そして、ユーザ嗜好受付手段１４０は、ユーザ端末４００上に提示された評価基準２４０間の一対比較をユーザ２９０に促し、ユーザ２９０による評価基準２４０間の一対比較の結果の入力を受け付ける。

ここで、図６、７は、ユーザ嗜好受付手段１４０により受け付けるユーザ２９０による評価基準２４０間の一対比較の結果２７０を説明するための図である。図６で示すように、ユーザ２９０は、ユーザ端末４００上で、例えば、評価基準（１）「海外のゲームを楽しみたい」に対する評価基準（２）「ネット対戦がしたい」の重要度は「１」と入力・設定し、評価基準（２）「ネット対戦がし易い」に対する評価基準（３）「みんなで楽しみたい」の重要度は「１／１１」と入力・設定する。

図７には、図６で示す一対比較の結果２７０を行列として表している。図７で示すように、行方向に各評価基準２５０の幾何平均を算出すると共に、全評価基準２５０の幾何平均の和の中に占める各評価基準２５０の幾何平均の割合を算出し、その割合を各評価基準２５０の優先度（重要度）とする。例えば、評価基準（１）「海外のゲームを楽しめる」の幾何平均は「０．３０００」であり、評価基準（１）「海外のゲームを楽しめる」の優先度は「３．７４」である。一方、評価基準（３）「みんなで楽しみたい」の幾何平均は「５．３９４７」であり、評価基準（３）「みんなで楽しみたい」の優先度は「６７．２４」である。

ここで、ユーザ嗜好受付手段１４０により受け付けるデータは、図６で示すデータ形態であっても良く、図７で示す各評価基準２５０の優先度の形態であっても良い。

代替案評価算出手段１５０は、テーマ抽出手段１３０により抽出された総合目的２３０に対応する、マスタ情報記憶手段１２０に記憶される一対比較の結果２６０、及びユーザ嗜好受付手段１４０により受け付けられた一対比較の結果２７０に基づいて、各代替案２４０の優先度を算出する。

図８を用いて、代替案評価算出手段１５０による処理について説明する。図８は、行方向に評価基準２５０を並べると共に、列方向に代替案２４０を並べた行列であり、当該行列の各要素は、図５で示す代替案２４０の優先度と、図７で示す評価基準２５０の優先度とを掛け合わせた値である。例えば、要素（代替案（１）「Ｗｉｉ」，評価基準（１）「海外のゲームを楽しみたい」）の値は、「０．０５４４×０．０３７４＝０．００２０」となる。また、要素（代替案（２）「プレイステーション３」，評価基準（３）「みんなで楽しみたい」）の値は、「０．１４８０×０．６７２４＝０．０９９５」となる。

そして、図８で示す行列各要素の値を行方向に足すと、各代替案２４０の優先度が得られる。例えば、代替案（１）「Ｗｉｉ」の優先度は、「０．００２０＋０．００３９＋０．５２８８＋０．００９６＝５４．４３％」となり、同様に、代替案（３）「プレイステーション３」の優先度は、「０．０１０８＋０．００９６＋０．０９９５＋０．１８１３＝３０．１３％」となる。代替案評価算出手段１５０は、このようにして、各代替案２４０の優先度を算出する。

評価結果提示手段１６０は、代替案評価算出手段１５０により算出された結果をユーザ端末４００上に提示する。例えば、評価結果提示手段１６０は、全代替案２４０を優先度の高い順に提示する形態であっても良く、優先度が一番高い代替案２４０を提示する形態であっても良い。その際、提示する各代替案２４０に対応する優先度を併記しても良い。このようにすることで、特定分野に関する事柄の選択基準を有さないユーザ２９０が、当該分野に精通したユーザ２８０の知識を利用し、一定の選択基準を取得することができる。

ユーザ満足度受付手段１７０は、評価結果提示手段１６０により提示した内容に対するユーザ２９０の満足度に関する情報（以下、「満足度情報」という。）を受け付ける。ここで、満足度情報は、「○（１）」又は「×（０）」の２値評価の結果でも良く、例えば、０から１００までの満足度を表す数値情報であって良い。

ユーザ評価記憶手段１８０は、評価結果提示手段１６０により提示した内容を算出するために利用したマスタ情報２１０のオーナーユーザ２８０と、ユーザ満足度受付手段１７０により受け付けた満足度情報とを関連付けて記憶する。図９で示すように、ユーザ評価記憶手段１８０は、例えば、オーナーユーザ２８０「Ｈｉｇａｓｈｉ」と満足度情報「１」とを関連付けて記憶する。

ユーザ評価手段１９０は、ユーザ評価記憶手段１８０に記憶される情報を集計し、最も評価の高い（又は低い）ユーザ２８０を抽出・提示したり、評価の高い順（低い順）にユーザ２８０を提示したりする。このようにすることで、ユーザ２８０が提供する情報の信頼性を計測することができる。

マーケティング情報記憶手段２００は、意思決定支援装置１００がユーザ端末４００上に提示する画面表示に基づき入力されるユーザ２９０の属性情報と、代替案評価算出手段１５０による算出結果と、を関連付けて記憶する。ここで、属性情報とは、ユーザ２９０の年齢、性別、居住地域、職業などの情報である。

図１０で示すように、マーケティング情報記憶手段２００は、年齢「３５歳」、性別「男」、居住地域「東京」、職業「企画・編集」などの属性情報と、総合目的２３０「家庭用ゲーム機はどれがお勧めか」、代替案（１）「Ｗｉｉ」の優先度「５４．４％」、代替案（２）「プレイステーション３」の優先度「３０．１％」、代替案（３）「Ｘ−ＢＯＸ」の優先度「１５．４％」とを関連付けて記憶する。このようにすることで、特定の属性を備えたユーザがどのような嗜好を有するのかなど、マーケティングに利用できる情報を収集することができる。
（本実施の形態に係る意思決定支援装置のハードウエア構成例）

図１１を用いて、本実施の形態に係る意思決定支援装置１００のハードウエア構成の一例について説明する。図１１は、意思決定支援装置１００のハードウエア構成の一例を示す図である。

図１１で示すように、意思決定支援装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１０、ＲＯＭ（Read-Only Memory）３２０、ＲＡＭ（Random
Access Memory）３３０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３４０、通信インタフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」という。）３５０、入出力装置３６０、記録媒体インタフェース（以下、「記録媒体Ｉ／Ｆ」という。）３７０を有する。

ＣＰＵ３１０は、ＲＯＭ３２０に記憶されたプログラムを実行する装置であり、ＲＡＭ３３０に展開（ロード）されたデータを、プログラムの命令に従って演算処理し、意思決定支援装置１００全体を制御する。ＲＯＭ３２０は、ＣＰＵ３１０が実行するプログラムやデータを記憶している。ＲＡＭ３３０は、ＣＰＵ３１０でＲＯＭ３２０に記憶されたプログラムを実行する際に、実行するプログラムやデータが展開（ロード）され、演算の間、演算データを一時的に保持する。

ＨＤＤ３４０は、基本ソフトウエアであるＯＳ（Operating System）や本実施の形態に係るアプリケーションプログラムなどを、関連するデータとともに記憶する装置である。例えば、ＨＤＤ３４０は、マスタ情報記憶手段１２０、ユーザ評価記憶手段１８０、マーケティング情報記憶手段２００を含む。

通信Ｉ／Ｆ３５０は、有線・無線ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネットなど通信ネットワーク５００に接続し、通信機能を提供する他装置とデータの授受を行うためのユニットである。入出力装置３６０は、キーボートなど意思決定支援装置１００にデータ入力を行うための入力装置を含み、さらに、ＬＣＤ（Liquid
Crystal Display）等で構成され、意思決定支援装置１００が有する機能をユーザが利用する際や各種設定を行う際のユーザインタフェースとして機能する出力装置を含む。記録媒体Ｉ／Ｆ３７０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリなどの記録媒体３８０とデータの送受信を行うためのインタフェースである。

ここで、意思決定支援装置１００が有する各手段は、ＣＰＵ３１０が、ＲＯＭ３２０又はＨＤＤ３４０に記憶された各手段に対応するプログラムを実行することにより実現される形態としても良い。また、意思決定支援装置１００が有する各手段は、当該各手段に関する処理をハードウエアとして実現する形態としても良い。また、記録媒体Ｉ／Ｆ３７０を介して、記録媒体３８０から本発明に係る意思決定支援プログラムを読み込ませ、意思決定支援装置１００に当該プログラムを実行させる形態としても良い。
（本実施の形態に係る意思決定支援装置による処理の流れ）
以下、本実施の形態に係る意思決定支援装置１００により行われる情報処理の流れを説明する。
（Ａ）マスタ情報２１０を蓄積する処理

図１２を用いて、意思決定支援装置１００による、マスタ情報２１０を蓄積する処理の一例について説明する。図１２は、意思決定支援装置１００によるマスタ情報２１０を蓄積する処理のフローチャートである。

Ｓ１０でマスタ情報受付手段１１０が、通信ネットワーク５００を介しユーザ端末４００を利用して、ユーザ２８０の識別情報２２０、例えば、「Ｈｉｇａｓｈｉ」を受け付ける。ここで、ユーザ２８０とは、特定分野に精通し当該分野に関する相当の知識を有するユーザである。また、Ｓ１０でマスタ情報記憶手段１２０が、マスタ情報受付手段１１０により受け付けたユーザ識別情報２２０、例えば、「Ｈｉｇａｓｈｉ」をマスタ情報２１０として記憶する。

Ｓ２０でマスタ情報受付手段１１０が、マスタ情報２１０について、ユーザ２８０による入力を受け付ける。ここで、マスタ情報２１０は、例えば、図３に示すようなデータであり、総合目的２３０として「家庭用ゲーム機はどれがお勧めか？」、代替案２４０として（１）「任天堂社・Ｗｉｉ」、（２）「ソニー・コンピュータエンタテインメント社・プレイステーション３」、（３）「マイクロソフト社・Ｘ−ＢＯＸ」、評価基準２５０として（１）「海外のゲームを楽しめる」、（２）「ネット対戦がし易い」、（３）「みんなで楽しめる」、（４）「映画など他も楽しめる」という情報である。

また、Ｓ２０でマスタ情報記憶手段１２０が、マスタ情報受付手段１１０により受け付けた総合目的２３０、代替案２４０、評価基準２５０を、これらの入力を行ったユーザ２８０の識別情報２２０と関連付けて記憶する。マスタ情報記憶手段１２０は、例えば、図３で示すような形態で記憶する。

Ｓ３０でマスタ情報受付手段１１０が、Ｓ２０で受け付けた各評価基準２５０で行った代替案２４０間の一対比較の結果２６０に関する入力を受け付ける。そして、Ｓ３０でマスタ情報記憶手段１２０が、マスタ情報２１０として、マスタ情報受付手段１１０により受け付けた代替案２４０間の一対比較の結果２６０を記憶する。

ここで、マスタ情報２１０として記憶される一対比較の結果２６０は、ユーザ２８０による入力を加工せず、図４で示されるような形式で記憶されても良い。一方で、一対比較の結果２６０は、図５の優先度（ウエイト）で示されるようにユーザ２８０による入力に処理を施したデータを記憶する形態であっても良い。図３で示される一対比較の結果２６０は、後者の形態である。

このような処理を行うことにより、意思決定支援装置１００は、特定分野に関する事柄の選択基準を有さない人に一定の選択基準を提供するために、当該分野に精通した人の知識を利用することができる。
（Ｂ）ユーザ２９０に対しアドバイスを提示する処理

図１３を用いて、意思決定支援装置１００による、ユーザ２９０に対しアドバイスを提示する処理の一例について説明する。図１３は、意思決定支援装置１００によるユーザ２９０に対しアドバイスを提示する処理のフローチャートである。

Ｓ１１０でテーマ抽出手段１３０が、一般のユーザ２９０によるユーザ端末４００からの入力であって、マスタ情報２１０の項目値のうち何れか１つ以上の入力をキーにして、マスタ情報記憶手段１２０に記憶されているマスタ情報２１０の中から、１つの総合目的２３０を抽出する。ここで、ユーザ２９０とは、ユーザ２８０が提供する知識を利用して、特定分野の事柄に関し一定の選択基準を得るユーザのことである。また、キーとは、図３におけるユーザ識別情報２２０「Ｈｉｇａｓｈｉ」、総合目的２３０の一部「家庭用ゲーム機」、代替案２４０のうち１つ「プレイステーション３」であっても良く、これらの組み合わせであっても良い。つまり、キーとは、マスタ情報記憶手段１２０に記憶されるデータを特定するための情報である。

Ｓ１２０でユーザ嗜好受付手段１４０が、Ｓ１１０においてテーマ抽出手段１３０により抽出された総合目的２３０に対応する評価基準２５０をマスタ情報記憶手段１２０より抽出し、ユーザ端末４００上に提示する。例えば、ユーザ嗜好受付手段１４０は、テーマ抽出手段１３０が抽出した総合目的２３０「家庭用ゲーム機はどれがお勧めか」に対応する評価基準２５０（１）「海外のゲームを楽しめる」、（２）「ネット対戦がし易い」、（３）「みんなで楽しめる」、（４）「映画など他も楽しめる」を抽出し、これらをユーザ端末４００上に提示する。

さらに、ユーザ嗜好受付手段１４０が、ユーザ端末４００上に提示された評価基準２５０間の一対比較をユーザ２９０に促し、ユーザ２９０による評価基準２５０間の一対比較の結果２７０の入力を受け付ける。ユーザ嗜好受付手段１４０は、ユーザ２９０による入力を加工せず、図６で示すようなデータ形式のデータ２７０を受け付けても良く、図７の優先度（ウエイト）で示されるようにユーザ２９０による入力に処理を施したデータ２７０を受け付ける形態であっても良い。後者の場合、意思決定支援装置１００により適当なデータ変換処理（図７参照）が行われる。

Ｓ１３０で代替案評価算出手段１５０が、テーマ抽出手段１３０により抽出された総合目的２３０に対応する、マスタ情報記憶手段１２０に記憶される一対比較の結果２６０、及びユーザ嗜好受付手段１４０により受け付けられた一対比較の結果２７０に基づいて、各代替案２４０の優先度を算出する。

ここでは、図８を用いて、Ｓ１３０で代替案評価算出手段１５０が行う処理について説明する。図８は、行方向に評価基準２５０を並べると共に、列方向に代替案２４０を並べた行列であり、当該行列の各要素は、図５で示す代替案２４０の優先度と、図７で示す評価基準２５０の優先度とを掛け合わせた値である。例えば、図８で示す行列の要素（代替案（１）「Ｗｉｉ」，評価基準（１）「海外のゲームを楽しみたい」）の値は、「０．０５４４×０．０３７４＝０．００２０」となる。また、図８で示す行列の要素（代替案（２）「プレイステーション３」，評価基準（３）「みんなで楽しみたい」）の値は、「０．１４８０×０．６７２４＝０．０９９５」となる。

そして、図８で示す行列各要素の値を行方向に足すと、各代替案２４０の優先度が得られる。例えば、代替案（１）「Ｗｉｉ」の優先度は、「０．００２０＋０．００３９＋０．５２８８＋０．００９６＝５４．４３％」となり、同様に、代替案（３）「プレイステーション３」の優先度は、「０．０１０８＋０．００９６＋０．０９９５＋０．１８１３＝３０．１３％」となる。このようにして、代替案評価算出手段１５０は、各代替案２４０の優先度を算出する。

Ｓ１４０で評価結果提示手段１６０が、代替案評価算出手段１５０により算出された結果をユーザ端末４００上に提示する。例えば、評価結果提示手段１６０は、全代替案２４０を優先度の高い、代替案（１）「Ｗｉｉ」、代替案（２）「プレイステーション３」、代替案（３）「Ｘ−ＢＯＸ」の順に提示する形態であっても良い。他方、評価結果提示手段１６０は、優先度が一番高い代替案（１）「Ｗｉｉ」のみを提示する形態であっても良い。その際、提示する各代替案２４０に対応する優先度を併記しても良い。このようにすることで、意思決定支援装置１００は、特定分野に関する事柄の選択基準を有さないユーザ２９０に、当該分野に精通したユーザ２８０の知識を利用し、一定の選択基準を取得させることができる。

Ｓ１５０でユーザ満足度受付手段１７０が、評価結果提示手段１６０により提示した内容に対するユーザ２９０の満足度情報を受け付ける。ここで、満足度情報は、「○（１）」又は「×（０）」の２値評価の結果でも良く、例えば、０から１００までの満足度を表す数値情報であって良い。

Ｓ１５０でユーザ評価記憶手段１８０が、評価結果提示手段１６０により提示した内容を算出するために利用したマスタ情報２１０のユーザ２８０と、ユーザ満足度受付手段１７０により受け付けた満足度情報とを関連付けて記憶する。図９で示すように、ユーザ評価記憶手段１８０は、例えば、オーナーユーザ２８０「Ｈｉｇａｓｈｉ」と満足度情報「１」とを関連付けて記憶する。

Ｓ１６０でユーザ評価手段１９０が、ユーザ評価記憶手段１８０に記憶される情報を集計し、最も評価の高い（又は低い）ユーザ２８０を抽出・提示したり、評価の高い順（低い順）にユーザ２８０を並べて提示する。このようにすることで、ユーザ２８０が提供する情報の信頼性を計測することができる。

また、マーケティング情報記憶手段２００が、装置１００によってユーザ端末４００上に提示される画面表示に基づき入力されるユーザ２９０の属性情報と、代替案評価算出手段１５０による算出結果と、を関連付けて記憶する。図１０で示すように、例えば、マーケティング情報記憶手段２００は、年齢「３５歳」、性別「男」、居住地域「東京」、職業「企画・編集」などの属性情報と、総合目的２３０「家庭用ゲーム機はどれがお勧めか」、代替案（１）「Ｗｉｉ」の優先度「５４．４％」、代替案（２）「プレイステーション３」の優先度「３０．１％」、代替案（３）「Ｘ−ＢＯＸ」の優先度「１５．４％」とを関連付けて記憶する。このようにすることで、特定の属性を備えたユーザがどのような嗜好を有するのかなど、マーケティングに利用できる情報を収集することができる。

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は係る特定の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲において、種々の変形・変更が可能である。

１００ 意思決定支援装置
１１０ マスタ情報受付手段
１２０ マスタ情報記憶手段
１３０ テーマ抽出手段
１４０ ユーザ嗜好受付手段
１５０ 代替案評価算出手段
１６０ 評価結果提示手段
１７０ ユーザ満足度受付手段
１８０ ユーザ評価記憶手段
１９０ ユーザ評価手段
２００ マーケティング情報記憶手段
２１０ マスタ情報
２２０ ユーザ識別情報
２３０ 総合目的
２４０ 代替案
２５０ 評価基準
２６０ 評価基準毎に行った代替案の一対比較の結果
２７０ 評価基準の一対比較の結果
２８０ ユーザ（特定分野に精通した人）
２９０ ユーザ（ユーザ２８０を除く、一般ユーザ）
３１０ ＣＰＵ
３２０ ＲＯＭ
３３０ ＲＡＭ
３４０ ＨＤＤ
３５０ 通信Ｉ／Ｆ
３６０ 入出力装置
３７０ 記録媒体Ｉ／Ｆ
３８０ 記録媒体
４００ ユーザ端末
５００ 通信ネットワーク

Claims (5)

1. 対象となる問題の要素について、総合目的、該総合目的に対応する代替案、該総合目的に対応する評価基準及び該代替案間の一対比較の結果の入力を受け付けるための入力フォームを提示すると共に、一のユーザによる入力情報を対応付けて受け付けるマスタ情報受付手段と、
   前記マスタ情報受付手段により受け付けた前記情報と、該情報に含まれる前記代替案間の一対比較の結果に基づき算出され、各前記評価基準における各前記代替案の優先度を表す第１の優先度と、を対応付けて、マスタ情報として記憶するマスタ情報記憶手段と、
   他のユーザによる入力に従い、前記マスタ情報記憶手段により記憶される前記マスタ情報のうち、一の前記総合目的を抽出するテーマ抽出手段と、
   前記マスタ情報記憶手段において、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応付けて記憶される前記評価基準について、該評価基準間の一対比較の結果の入力を受け付けるための入力フォームを提示すると共に、前記他のユーザによる入力を受け付けるユーザ嗜好受付手段と、
   前記マスタ情報記憶手段において、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応付けて記憶される前記第１の優先度と、前記ユーザ嗜好受付手段により受け付けた前記評価基準間の一対比較の結果に基づき算出され、各前記評価基準の優先度を表す第２の優先度と、を用いて、前記マスタ情報記憶手段において、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応付けて記憶される前記代替案毎に、同一の評価基準に対する前記第１の優先度と前記第２の優先度とを掛けた結果を足し合わせることによって、各前記代替案の優先度を算出する代替案評価算出手段と、
   前記代替案評価算出手段による算出結果である前記各代替案の優先度を前記他のユーザに提示する評価結果提示手段と、を有し、
   前記マスタ情報記憶手段が、前記マスタ情報受付手段により受け付けた前記情報と、該情報の入力を行った前記一のユーザの識別情報とを関係付けて記憶し、
   さらに、
   前記評価結果提示手段による前記算出結果の提示が行われた後、該算出結果に関する満足度を示す満足度情報について、前記他のユーザによる入力を受け付けるユーザ満足度受付手段と、
   前記ユーザ満足度受付手段により受け付けた前記満足度情報を、前記算出結果を算出するために利用した前記マスタ情報の入力を行った前記一のユーザの識別情報毎に記憶するユーザ評価記憶手段と、
   前記ユーザ評価記憶手段に記憶される前記満足度情報に基づき、前記一のユーザ毎の評価を行うユーザ評価手段と、を有し、
   一の前記評価基準における一の前記代替案に関する前記第１の優先度は、該一の評価基準において、該一の代替案に対する他の前記代替案の優先度の幾何平均が、全ての前記代替案に関する該幾何平均の和の中に占める割合であり、
   一の前記評価基準に関する前記第２の優先度は、該一の評価基準に対する他の前記評価基準の優先度の幾何平均が、全ての前記評価基準に関する該幾何平均の和の中に占める割合であることを特徴とする意思決定支援装置。
2. 前記他のユーザの属性情報と、該他のユーザに関する前記代替案評価算出手段による算出結果と、を関連付けて記憶するマーケティング情報記憶手段を有することを特徴とする請求項１に記載の意思決定支援装置。
3. 意思決定支援装置が行う意思決定支援方法であって、
   マスタ情報受付手段が、対象となる問題の要素について、総合目的、該総合目的に対応する代替案、該総合目的に対応する評価基準及び該代替案間の一対比較の結果の入力を受け付けるための入力フォームを提示すると共に、一のユーザによる入力情報を対応付けて受け付けるステップと、
   テーマ抽出手段が、他のユーザによる入力に従い、前記マスタ情報受付手段により受け付けた前記情報と該情報に含まれる前記代替案間の一対比較の結果に基づき算出され各前記評価基準における各前記代替案の優先度を表す第１の優先度とを対応付けてマスタ情報として記憶する前記マスタ情報記憶手段において記憶される前記マスタ情報のうち、一の前記総合目的を抽出するステップと、
   ユーザ嗜好受付手段が、前記マスタ情報記憶手段において、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応付けて記憶される前記評価基準について、該評価基準間の一対比較の結果の入力を受け付けるための入力フォームを提示すると共に、前記他のユーザによる入力を受け付けるステップと、
   代替案評価算出手段が、前記マスタ情報記憶手段において、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応付けて記憶される前記第１の優先度と、前記ユーザ嗜好受付手段により受け付けた前記評価基準間の一対比較の結果に基づき算出され、各前記評価基準の優先度を表す第２の優先度と、を用いて、前記マスタ情報記憶手段において、前記テーマ抽出手段により抽出された前記総合目的に対応付けて記憶される前記代替案毎に、同一の評価基準に対する前記第１の優先度と前記第２の優先度とを掛けた結果を足し合わせることによって、各前記代替案の優先度を算出するステップと、
   評価結果提示手段が、前記代替案評価算出手段による算出結果である前記各代替案の優先度を前記他のユーザに提示するステップと、を備え、
   前記マスタ情報記憶手段において、前記マスタ情報受付手段により受け付けた前記情報と、該情報の入力を行った前記一のユーザの識別情報とが関係付けて記憶され、
   さらに、
   ユーザ満足度受付手段が、前記評価結果提示手段による前記算出結果の提示が行われた後、該算出結果に関する満足度を示す満足度情報について、前記他のユーザによる入力を受け付けるステップと、
   ユーザ評価手段が、前記ユーザ満足度受付手段により受け付けた前記満足度情報を、前記算出結果を算出するために利用した前記マスタ情報の入力を行った前記一のユーザの識別情報毎に記憶するユーザ評価記憶手段に記憶される前記満足度情報に基づき、前記一のユーザ毎の評価を行うステップと、を備え、
   一の前記評価基準における一の前記代替案に関する前記第１の優先度は、該一の評価基準において、該一の代替案に対する他の前記代替案の優先度の幾何平均が、全ての前記代替案に関する該幾何平均の和の中に占める割合であり、
   一の前記評価基準に関する前記第２の優先度は、該一の評価基準に対する他の前記評価基準の優先度の幾何平均が、全ての前記評価基準に関する該幾何平均の和の中に占める割合であることを特徴とする意思決定支援方法。
4. 前記意思決定支援装置が、
   前記他のユーザの属性情報と、該他のユーザに関する前記代替案評価算出手段による算出結果と、を関連付けて記憶するマーケティング情報記憶手段を有することを特徴とする請求項３に記載の意思決定支援方法。
5. コンピュータに、請求項３又は４に記載の方法を実行させるための意思決定支援プログラム。
   
   

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