JP5390263B2 - 予測投票処理装置 - Google Patents

Description

この発明は、データ処理技術に関し、特に、経済指標動向の予測に基づく利益提供を実現するための技術に関する。

ＩＴ技術は経済のグローバル化を促し、経済のグローバル化により、さまざまな経済指標が企業活動だけでなく個人生活にも大きな影響を与えるようになった。

特開２００２−０８５８５１号公報

経済指標の動向を予測するために、専門家へのインタビューなどが従来より行われてきたが、その予測精度は必ずしも高いものではなかった。本発明者は、少数の専門家の予測よりも、人々の集団における各人の予測を集約することにより形成される予測の方が、経済指標の動向に対する妥当な予測となると考えた。

本発明は、本発明者の上記着想に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、経済指標動向に対する予測の正確さに基づく収益機会をユーザに提供することにより、多くのユーザから経済指標動向に対する予測を収集しやすくする技術を提供することである。

上記課題を解決するために、本発明のある態様の予測投票処理装置は、投票受付期間中に変化する所定の経済指標について、投票受付期間終了後の所定時点における経済指標の値を実際値と呼ぶとき、投票受付期間中において、経済指標の実際値が収まると想定される範囲である指定範囲を含む投票を投票者から受け付ける投票受付部と、経済指標の実際値を所定の外部装置から取得する指標値取得部と、経済指標の実際値が指定範囲に含まれる場合、指定範囲が小さいほど投票者への報酬が大きくなるよう決定する報酬決定部と、決定された報酬を投票者に提供する報酬提供部と、を備える。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を装置、方法、システム、プログラム、プログラムを格納した記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、多くのユーザから経済指標動向に対する予測を収集しやすくなる。

本実施の形態における予測市場システムの模式図である。 図１の予測投票処理装置の機能構成を示すブロック図である。 投票保持部における記憶データの構造を示す図である。 設定保持部における記憶データの構造を示す図である。 図３の投票データに基づいて決定された報酬額を示す図である。 予測投票処理装置の動作を示すフローチャートである。

本発明の実施の形態について、その構成を説明する前に、まず概要を説明する。
映画の興行成績や選挙における獲得議席数等、様々な社会活動の動向を示す指標データについて、その将来的な動向は、多くの人々が関心を寄せる対象となる。このような指標データの動向を予測するために、これまでにも、過去のトレンドの分析、専門家へのインタビュー、アンケート等が実施されてきたが、これらの予測精度は必ずしも高いものではなかった。

指標データの動向に対する妥当な予測を得るために、現在、人々の集団の知識すなわち集団知による予測が有効であると考えられている。そして、個々の人々から真剣な予測を収集するために、市場メカニズムを用いて、予測の正しさによってその予測の提供者への報酬を変化させる「予測市場」が提案されている。予測市場の参加者は、大きな報酬を求めて、指標データの動向に対する真剣な予測を予測市場に提供する。予測市場では、多数の人々から収集した予測を集約したデータを、予測市場のスポンサーや参加者に提供することで様々な意思決定を支援する。

本実施の形態では、上述の予測市場の概念を具体化し、経済活動の状態を示す指標データ（以下、「経済指標」と呼ぶ。）の動向に対する予測市場を形成する予測市場システムを提案する。この予測市場に参加するユーザは、経済指標の変化に対する自身の予測を投票することにより、その予測内容の正確性に応じた報酬を得ることができる。

ただし、経済指標を予測する場合、予測対象となる経済指標の将来時点における実際の値（以下、適宜「実際値」とも呼ぶ。）を厳密に予測することは困難である。例えば、日経平均株価を予測する場合、その値を１円単位で正確に予測することは困難である。したがって、経済指標の実際値と参加者の予測値との間で、ある程度の差異を許容しないと、ユーザが報酬を得ることは実質的に困難となり、予測市場に参加しようとする意欲が削がれてしまう。

そこで、本実施の形態の予測市場システムでは、ユーザは経済指標の予測を投票するに際し、経済指標の実際の値が収まると想定される範囲を指定する。後述するように、予測市場システムでは、狭い範囲を指定した場合には、報酬無しとなる可能性が高いが、予測が正確であった場合には大きな報酬を得られる。逆に、広い範囲を指定した場合には、予測の正確性が低くても多少の報酬は得られる代わりに、予測が正確であった場合でも比較的小さな報酬に留まることになる。ユーザは、自身の予測に対する自信の度合いに応じた範囲を設定することで、投票のリスク傾向を任意に設定できる。すなわち、投票をハイリスク・ハイリターン型とするか、もしくは、ローリスク・ローリターン型とするかを任意に選択できる。これにより、ユーザにとって参加しやすい予測市場を実現できる。

なお、本明細書における経済指標は、経済活動の状態を示す経済データであり、投票受付期間中において経時的に変動する指標・指数・価格を広く含む概念である。例えば、主に金融市場や商品市場において決定される株価、為替レート、金利、商品価格等を含む。また、それらを基に算出される指数、例えば日経平均株価や東証株価指数も含む。また、調査等に基づき決定された各種指標値、例えば失業率や物価指数、テレビの視聴率も含む。以下では、ユーザの予測対象となる経済指標を「日経平均株価」として説明する。

具体的には、本実施の形態の予測市場システムでは、当日の０時から１４時４５分までの間が投票受付期間となり、ユーザはその投票受付期間中に、当日の１５時における日経平均株価の終値を予測して投票する。変形例として予測対象がガソリン単価である場合、ガソリン単価を予測すべき当日の７日前から１日前までの間が投票受付期間となってもよく、ユーザはその投票受付期間中に当日におけるガソリン単価の予測を投票してもよい。

図１は、本実施の形態における予測市場システムの模式図である。複数のクライアント端末２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ、・・・２００ｅ（以下、総称する場合「クライアント端末２００」と呼ぶ。）、ポイントシステム２１０、証券取引所システム２２０および予測投票処理装置１００は、インターネット等の公知の通信ネットワークを介して互いに接続され、仮想的な「予測市場」が形成される。

証券取引所システム２２０は、日経平均株価の現在値を、クライアント端末２００や予測投票処理装置１００等の外部装置に通知する。
ポイントシステム２１０は、予測市場に参加した各ユーザが保持する投資ポイントと引換ポイントとを管理する。例えば、各ユーザのＩＤと投資ポイントと引換ポイントとが対応づけられたポイント管理テーブルを保持してもよい。投資ポイントは、ユーザの予想に対する投資原資として使用される仮想通貨であり、直接商品やサービス等との引換には使用できない。引換ポイントは、ユーザの予想の正確度合いに応じた報酬としてユーザに提供される仮想通貨であり、商品やサービス等との引換に使用される。

クライアント端末２００は、ＰＣや携帯電話など、ウェブアクセス機能を備える端末であり、日経平均株価の予測市場に参加するユーザにより操作される。各ユーザは、予測市場における投票受付期間中に、クライアント端末２００を介して、日経平均株価の終値の予測情報を投票する。

この予測情報では、日経平均株価の終値として最も可能性が高いとユーザが想定する値が「中央値」として設定され、中央値と終値との差異としてユーザが想定する範囲が「指定幅」として設定される。例えば、ユーザが最も可能性が高い終値を１３１１０円と想定し、その前後１００円は終値となる可能性があると想定する場合、中央値を１３１１０円、指定幅を１００円に設定する。すなわち指定幅は、実際値と中央値との差異に対するリスクヘッジの大きさを示している。中央値に自信のあるユーザは、あらかじめ定められた最少の指定幅を設定することで、大きな報酬を期待することができる。

またユーザは、ポイントシステム２１０で管理された自身の投資ポイントを上限として、予測情報に対する投資ポイントを設定する。後述するように、予測情報に設定した投資ポイントが大きいほど、その予想が正確であった場合の報酬も大きくなるため、ユーザは自信があるほど大きな投資ポイントを設定する。ユーザが投票操作を実行すると、クライアント端末２００は、予測情報と、投資ポイントと、ユーザＩＤとが対応づけられた投票データを予測投票処理装置１００に送信する。

またユーザは、予測市場における投票受付期間中に、先に実施した投票行為を取り消すことができる。ユーザが、先の投票に対して採番された投票ＩＤを指定して、その投票の取消操作を実行すると、クライアント端末２００は、その投票ＩＤを指定する、投票を取り消すための投票取消データを予測投票処理装置１００に対して送信する。

またクライアント端末２００は、予測投票処理装置１００から随時送信される最新の予測値、すなわち日経平均株価の終値に対する予測市場全体としての予測値を受信して、ディスプレイに表示させる。ユーザは、この予測値を確認して、新たな投票を行ってもよく、先に実行した投票を取り消してもよい。

予測投票処理装置１００は、投票受付期間中にクライアント端末２００から送信された投票データを受信する。また、複数のクライアント端末２００からの投票データにしたがって経済指標の予測値を算出し、その予測値をクライアント端末２００に提供する。また、当日の日経平均株価の終値と各ユーザの予測内容とに応じて、各ユーザへの報酬額を決定し、その報酬額に相当する引換ポイントをユーザに提供する。

予測投票処理装置１００における報酬額決定処理を説明する。予測投票処理装置１００は、日経平均株価の終値と投票データの中央値との差異が小さいほど報酬額が大きくなるよう決定する。また、投票データの指定幅が小さいほど報酬額が大きくなるよう決定する。また、投票データで指定された投票ポイントが大きいほど報酬額が大きくなるよう決定する。また、投票データが受け付けられたタイミングについて投票受付開始時点からの時間経過が短いほど報酬額が大きくなるよう決定する。

本実施の形態においては、予測投票処理装置１００は、数１で示す評価関数（以下、適宜「報酬額決定関数」）にしたがって、各投票データを投票したユーザに対する報酬額を決定することとする。

数１の後段のｅｘｐ関数は、ネイピア数ｅを底として入力値のべき畳を返す関数である。数１の後段全体は、平均を「中央値」、標準偏差を「指定幅×σ係数」とする正規分布の確率密度関数において、経済指標の実際値すなわち日経平均株価の終値に対応する確率値を示している。すなわち、予測投票処理装置１００では、投票データに基づいて形成された正規分布における日経平均株価の終値に対応する確率値を、ユーザによる予測の正確度合いを示す指標値として、報酬額を決定する際の１つのパラメータとする。

σ係数は標準偏差を調整する係数であり、経済指標に応じた正の値があらかじめ設定される。σ係数が大きく設定されると標準偏差が大きくなり、確率分布は扁平化し、中央値の確率値は小さくなる。逆にσ係数が小さく設定されると標準偏差が小さくなり、確率分布は尖鋭化し、中央値の確率値は大きくなる。すなわち、予測市場全体として、ハイリスク・ハイリターン型に設定する場合にはσ係数は小さく設定され、ローリスク・ローリターン型に設定する場合にはσ係数は大きく設定される。

数１の投資額は、投票データで指定された投資ポイントが設定される。数１の先行係数は、投票受付期間において先に受け付けられた投票ほど報酬額を大きくするための係数であり、典型的には１００％〜２００％の値が設定される。この先行係数には、投票データが受け付けられた時刻について投票受付期間の開始時点からの経過時間が長いものほど、小さい値が設定される。

数１の調整係数は、実際値と中央値との差異の大きさ、指定幅の大きさの傾向が経済指標ごとに異なることを踏まえ、その傾向の違いを吸収するための係数である。この調整係数は、経済指標に応じて、典型的には、数千から数万の範囲までの正の値があらかじめ設定される。

例えば、日経平均株価の予測は、円ドル相場の予測と比較すると、実際値と中央値との差異および指定幅は大きく設定される。具体的には、前者は１０数円〜数１００円の幅で設定されるのが一般的であるのに対し、後者は数銭〜数円の幅で設定されるのが一般的である。数１では、実際値と中央値との差異の大きさ、および、指定幅の大きさに逆相関させて評価値が決定されるため、調整を行わなければ、日経平均株価の予測に対する報酬額は、円ドル相場の予測に対する報酬額より小さくなり、予測対象としての魅力が削がれてしまう。したがって、数１の調整係数には、実際値と中央値との差異、または、指定幅が他の経済指標よりも大きくなる経済指標の場合ほど大きな調整係数があらかじめ設定される。逆に、実際値と中央値との差異、または、指定幅が他の経済指標よりも小さくなる経済指標の場合ほど小さな調整係数があらかじめ設定される。

図２は、図１の予測投票処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。予測投票処理装置１００は、投票保持部１０と、設定保持部１２と、投資ポイント提供部１４と、投票受付部１６と、取消受付部１８と、予測値算出部２０と、予測値提供部２２と、指標値取得部２４と、報酬決定部２６と、引換ポイント提供部２８とを備える。

本明細書のブロック図において示される各ブロックは、ハードウェア的には、コンピュータのＣＰＵをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウェア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウェア、ソフトウェアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、当業者には理解されるところである。

投票保持部１０は、クライアント端末２００から受け付けられた投票データを記憶する記憶領域である。図３は、投票保持部１０における記憶データの構造を示す。投票ＩＤ欄には、複数のクライアント端末２００からの投票データを一意に特定するための投票ＩＤが記録される。ユーザＩＤ欄には、投票データの提供元のユーザを一意に特定するためのユーザＩＤが記録される。受付時刻欄には、予測投票処理装置１００において投票データが受け付けられた時刻が記録される。中央値欄、指定幅欄、投資ポイント欄のそれぞれには、投票データで指定された中央値、指定幅、投資ポイントが記録される。図２に戻る。

設定保持部１２は、報酬決定部２６における報酬額決定処理において使用される各種パラメータを記憶する記憶領域である。図４は、設定保持部１２における記憶データの構造を示す。本実施の形態では、経済指標ごとのσ係数が記録されるσ係数テーブルと、経済指標ごとの調整指数が記録される調整係数テーブルと、経済指標ごとの先行係数が記録される先行係数テーブルとが設定保持部１２において保持される。

図４（ａ）は、σ係数テーブルの構造を示す。上述したように、σ係数は特定の経済指標について予測市場全体におけるリスク傾向を設定する係数であるため、開発者の知見や、予測市場システムを用いた実験等により適切なσ係数が設定されてよい。本実施の形態では、予測対象が日経平均株価である場合、σ係数は「０．３」に設定される。

図４（ｂ）は、調整係数テーブルの構造を示す。同図の経済指標について、実際値と中央値との差異および指定幅は「液晶テレビ平均価格＞日経平均株価＞ガソリン単価＞円ドル相場」と想定されている。したがって、各経済指標における調整係数は「液晶テレビ平均価格＞日経平均株価＞ガソリン単価＞円ドル相場」となるよう設定されている。

図４（ｃ）は、先行係数テーブルの構造を示す。同図においては、いずれの経済指標についても投票受付期間の開始時に適用される先行係数は、投票受付期間の終了時に適用される先行係数よりも大きくなるよう設定されている。予測に対する報酬額決定時には、その予測の受付時刻について投票受付期間の開始時点からの経過時間に応じて、先行係数（開始時）と先行係数（終了時）の間の値が選択される。図２に戻る。

投資ポイント提供部１４は、投票受付期間の開始時に、予測市場へ参加登録済みのユーザに対して所定額の投資ポイントを提供する。具体的には、予測市場へ参加登録済みのユーザのユーザＩＤと投資ポイントとを対応づけてポイントシステム２１０に通知し、各ユーザの投資ポイントを管理させる。

投票受付部１６は、投票受付期間中に、クライアント端末２００から投票データを受信する。投票受付部１６は、新規に採番した投票ＩＤと、クライアント端末２００のユーザＩＤと、投票データの受付時刻と、投票データとを対応づけて投票保持部１０に記憶させる。それとともに、その投票ＩＤをクライアント端末２００に通知する。

取消受付部１８は、投票受付期間中に、クライアント端末２００から投票取消データを受信する。取消受付部１８は、投票保持部１０の記憶レコードから、投票取消データで指定された投票ＩＤが設定されたレコードを削除する。投票保持部１０から削除された投票データのレコードは、予測値の算出対象から除外されるとともに、報酬額の算出対象から除外される。

予測値算出部２０は、予測市場に参加した各ユーザの予測内容に基づいて、予測市場全体としての、日経平均株価の終値の予測値（以下、適宜「集約予測値」）を算出する。予測値算出部２０は、各ユーザの自信度合いに応じて、集約予測値に対して各ユーザの予測値を反映させる。すなわち、指定幅が小さい投票データほど、かつ、投資ポイントが大きな投票データほど、ユーザの自信度合いが高いものとして、重く重み付けする。

例えば、予測値算出部２０は、まず、指定幅の逆数と投資ポイントとの乗算値の割合で、各投票データの重み付けを決定する。例えば、図３で示す投票データの場合、投票ＩＤ「００１・００２・００３」それぞれの重み付けは「約２０％・約２２％・約５８％」として決定される。予測値算出部２０は、次に、その重み付けにしたがって、各投票データで指定された中央値の加重平均値を集約予測値として算出する。図３で示す投票データの場合、その集約予測値は、「１３１７０．５５円」となる。なお、指定幅の逆数と投資ポイントとの乗算値の割合は、数１の後段において実際値＝中央値となる確率値、すなわち確率分布における最大値と投資ポイントとの乗算値の割合であるとも言える。

予測値提供部２２は、予測値算出部２０において算出された集約予測値のデータをクライアント端末２００や、図示しないスポンサー企業の端末に送信することにより、集約予測値を各ユーザに報知する。
指標値取得部２４は、証券取引所システム２２０から日経平均株価の終値を示すデータを取得する。

報酬決定部２６は、日経平均株価の終値と、投票保持部１０に記憶された投票データと、設定保持部１２に記憶された各種パラメータと、数１の報酬額決定関数とにしたがって、各投票データに対する報酬額を決定する。数１の先行係数の決定に際しては、投票データに対応づけられた受付時刻にしたがって投票受付開始時点からの経過時間を算出し、その経過時間に応じて先行係数を決定する。例えば、日経平均株価の先行係数は、受付時刻が投票受付開始時点である場合には２００％が選択され、投票受付開始時点からの経過時間が大きくなるほど先行係数は小さい値に変更され、最終的に投票受付期間が終了する時点では１００％が選択される。結果として、報酬決定部２６では、日経平均株価の終値と投票データにおける中央値との差異の大きさ、投票データにおける指定範囲の大きさに対して逆相関する報酬額が決定される。また、投票データにおける投資ポイントの大きさ、先行係数の大きさ、および調整係数の大きさに対して正相関する報酬額が決定される。

引換ポイント提供部２８は、報酬決定部２６において決定された各投票データへの報酬額に相当する引換ポイントを、各投票データの投票者であるユーザに提供する。具体的には、引換ポイントを提供すべきユーザのユーザＩＤと、そのユーザに提供すべき引換ポイント額とを対応づけてポイントシステム２１０に通知し、各ユーザの引換ポイントを管理させる。

図５は、図３の投票データに基づいて決定された報酬額を示す。同図の横軸は日経平均株価の終値を示し、縦軸は数１の報酬額決定関数により決定された各ユーザへの報酬額を示している。ここで、図３の投票データの受付時刻はいずれも投票受付期間の終了時点であるため、先行係数は１００％である。また、図４（ａ）よりσ係数は０．３であり、図４（ｂ）より調整係数は１００である。例えば、日経平均株価の終値、すなわち予測に対する実際値が１３１００円となった場合、Ｂユーザ・Ｃユーザ・Ｄユーザのそれぞれに対する報酬額は、約６３００ポイント・約３８００ポイント・０ポイントとなる。また、日経平均株価の終値が１３１９０円となった場合には、約２００ポイント・約４８００ポイント・約１４９００ポイントとなる。

以上の構成に基づく動作を以下説明する。
図６は、予測投票処理装置１００の動作を示すフローチャートである。投資ポイント提供部１４は、予測市場に参加登録済みのユーザに対して所定額の投資ポイントを提供する（Ｓ１０）。投票受付部１６は、投票受付期間中に、複数のクライアント端末２００のそれぞれから投票データを受け付ける（Ｓ１２）。予測値算出部２０は、新たな投票データが受け付けられたタイミングや所定日時に到達したタイミング等、所定のタイミングにて複数の投票データに基づいて集約予測値を算出する。予測値提供部２２は、クライアント端末２００等、所定の外部装置に集約予測値を提供する（Ｓ１４）。投票受付期間が継続中であれば（Ｓ１６のＮ）、Ｓ１２に戻る。投票受付期間の終了後（Ｓ１６のＹ）、指標値取得部２４は、予測対象の経済指標の実際値を取得する（Ｓ１８）。報酬決定部２６は、経済指標の実際値や受け付けられた投票データ等に基づいて、各ユーザに提供すべき報酬である引換ポイントの額を決定する（Ｓ２０）。引換ポイント提供部２８は、決定された報酬額に相当する引換ポイントを各ユーザに提供する（Ｓ２２）。

上述の動作は、典型的には、各機能ブロックのデータ処理内容が実装されたコンピュータプログラムが、予測投票処理装置１００に読み込まれ、予測投票処理装置１００のＣＰＵやメモリ等のハードウェア資源においてそのデータ処理が実行されることにより実現される。例えば、予測値を算出する処理において、まずＣＰＵは、補助記憶装置に永続的に記憶された投票データの各レコードをメモリに読み出してもよい。次にＣＰＵは、各レコードの指定幅および投資ポイントを各種レジスタに読み込んで重み付け度合いを決定し、その重み付け度合いに応じて、各レコードの中央値の加重平均値を予測値として算出し、その予測値をメモリに保持させてもよい。次にＣＰＵは、ＯＳ（Operating System）の通信プログラムを実行し、ＮＩＣ（Network Interface Card）を介して、メモリに保持された予測値のデータを外部装置に送信してもよい。

また、各ユーザに提供すべき報酬額を決定する処理において、まずＣＰＵは、外部より取得した経済指標の実際値をメモリに記憶させるとともに、投票データの各レコードと、報酬額決定関数において使用される各種パラメータとを補助記憶装置からメモリに読み出してもよい。次にＣＰＵは、報酬額決定関数のアルゴリズムにしたがって、これらの各種データを各種レジスタに適宜ストアして演算することにより、報酬額を算出してメモリに保持させてもよい。次にＣＰＵは、報酬額に相当する引換ポイントのデータを生成して、そのデータをポイントシステム２１０に送信してもよい。

本実施の形態の予測投票処理装置１００によれば、経済指標動向に対する各ユーザの予測の正確さに基づいて、各ユーザに対して利益が提供される。したがって、各ユーザから真剣な予測結果を収集することができる。また、中央値のみならず、指定幅を指定できることにより、ハイリスク・ハイリターン型の投票か、ローリスク・ローリターン型の投票かをユーザが自信度合いに応じて任意に選択できる。これにより、ユーザにとって参加しやすい予測市場を実現できる。言い換えれば、予測市場において精度の高い予測値を算出するために必要な、多数のユーザからの投票データの収集を実現しやすくなる。

また予測投票処理装置１００によれば、経済指標の実際値と投票データにおける中央値との差異の大きさ、および、投票データにおける指定幅の大きさに対して逆相関し、調整係数に対して正相関する報酬額決定関数の出力値をユーザへの報酬額として決定する。その際には、実際値と中央値との差異、または、所定幅が他の経済指標よりも相対的に小さく設定される経済指標の場合ほど小さい調整係数が選択される。これにより、各経済指標における変動傾向の差異を吸収し、経済指標ごとのユーザのリスクおよびリターンの傾向を平滑化できる。言い換えれば、異なる経済指標に対する予測であっても、同レベルの投資リスクを負ったユーザに対しては、同レベルの報酬を提供しやすくなる。

さらに予測投票処理装置１００によれば、経済指標動向に対する予測市場全体としての予測値を各ユーザに提供できる。また、予測市場全体としての予測値は、予測市場に参加した各ユーザの自信度合いを反映したものとなる。これにより、予測市場全体としての妥当な予測値が算出されやすくなり、ユーザやスポンサー企業は妥当な予測値に基づいて様々な意思決定を行いやすくなる。

さらにまた予測投票処理装置１００によれば、同じ予測内容に対しては、その投票が早い時点で行われるほど、大きな報酬が提供される。これにより、投票受付期間の早い段階において投票するインセンティブがユーザにもたらされる。その結果、予測投票処理装置１００は投票受付期間の早い段階で精度の高い予測値を提供しやすくなり、ユーザは投票受付期間の早い段階から経済指標の実際値に対する他者の相場観を知ることができる。例えば、ユーザは、日経平均株価に対する他者の相場観に基づいて、当日の株式投資の方針を決定することができる。

さらにまた予測投票処理装置１００によれば、一旦実行した投票を取り消すことができるため、ユーザにとって参加しやすい予測市場が実現される。また、現実の経済指標動向に応じて、報酬の見込みが低い投票、言い換えれば現実の経済指標動向と乖離した予測内容の投票は取り消されることとなる。したがって、予測投票処理装置１００において算出される予測値は、現実の経済指標動向を一層反映したものとなり、ユーザやスポンサー企業にとって一層有益なものとなる。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。以下、変形例を説明する。

上述の実施の形態では、経済指標動向の予測を投票したユーザに対して、その予測の正確度合いに応じて、仮想通貨である引換ポイントが報酬として提供された。変形例においては、その他の態様の報酬が提供されてもよい。この報酬は、ユーザが真剣な予測を行って、正確な予測情報を予測市場に提供するインセンティブとなるものであるため、ユーザにとって利益となるものであればよく、利益の多寡が調整可能な報酬であることが望ましい。例えば、現実の通貨でもよく、ユーザにとって名誉となる所定の特典でもよい。

上述の実施の形態では言及しなかったが、投票データにおける中央値として設定可能な値範囲があらかじめ設定されてよい。この場合、投票受付部１６は、その値範囲外の中央値が設定された投票データについては、その受け付けを拒否してもよく、ユーザにその旨を通知してもよい。また、クライアント端末２００に表示された投票フォームにおいて、その値範囲外の中央値が設定できないようあらかじめ設定されてもよい。本発明者の実験によれば、この値範囲は、経済指標の前回の実際値に対して、過去の最大変動幅の２倍程度を増減した値とすることが好適である。例えば、前回の日経平均株価の終値が１５０００円であり、過去の最大変動幅が１０００円である場合、設定可能な値範囲を１３０００円〜１７０００円に設定することが望ましい。この態様によれば、過去における変動幅にしたがって適切な予測範囲をあらかじめ設定することができ、予測値算出部２０において算出される予測値を妥当な値に誘導しやすくなる。例えば、わざと可能性が低い中央値を設定することで、予測値の精度を下げるようなユーザの戦略を排除でき、予測値の精度を向上できる。なお、予測投票処理装置１００は、予測テーマの最大変動幅を記憶する変動状況記憶部と、最大変動幅が更新された予測テーマについて、その投票において設定可能な値範囲を、最新の最大変動幅の所定割合を示す値に随時更新する投票条件調整部とをさらに備えてもよい。

上述の実施の形態では言及しなかったが、投票データにおける指定幅として設定可能な大きさの制限が設けられてもよい。例えば、指定幅の下限を示す下限幅と、上限を示す上限幅とがあらかじめ設定されてもよい。投票受付部１６は、下限幅未満の指定幅が設定された投票データ、および、上限幅を超過した指定幅が設定された投票データについては、その受け付けを拒否し、ユーザにその旨を通知してもよい。

上限幅は、予測値の精度を向上させるために設定される。すなわち上限値を設けない場合、過去の最大変動幅の全てをカバーするように指定幅が設定可能となる。例えば、日経平均株価に対する中央値として１３０００円〜１７０００円が設定可能である場合、中央値を１５０００円、指定幅を５０００円とすると、１００００円から２００００円の範囲をカバーでき、この投票はわずかな報酬を期待できるものの予測値の精度向上には寄与しない。上限幅を設定することにより、投票においてカバー可能な範囲が限定され、ユーザは少なくとも最低限のリスクを負うこととなる。これにより、ユーザにはまじめに予測するインセンティブが生じ、その結果、予測市場全体として予測値の精度が向上する。本発明者の実験によれば、上限幅は、過去の最大変動幅に設定することが好適である。この場合、上記の例では、中央値１５０００円、指定幅１０００円が最大となり、カバー範囲を１４０００円から１６０００円までに制限できる。なお、予測投票処理装置１００は、予測テーマの最大変動幅を記憶する変動状況記憶部と、最大変動幅が更新された予測テーマについて、その投票に対する下限値を、最新の最大変動幅の所定割合を示す値に随時更新する投票条件調整部とをさらに備えてもよい。

下限幅は、日経平均株価、為替レート、ガソリン価格等の複数種のテーマ間での報酬額のバランスを図るために設定される。すなわち、複数種のテーマ間では、ユーザが負うリスクの大きさと報酬額の大きさとは概ね等しいことが望ましい。しかし、複数種のテーマの中には、将来の値の予測が比較的容易なものと難しいものとが混在しうる。予測が容易であれば、実際値に近い値を中央値として設定しやすく、小さな指定幅の設定で十分となる。この場合、ユーザが負うリスクは比較的低いものの報酬額は非常に大きくなる。その一方で、予測が困難であれば、実際値に近い値を中央値として設定することは困難であり、大きな指定幅を設定する必要がある。この場合、ユーザのリスクは比較的高いものの報酬額は小さくなってしまう。したがって、予測が容易であると想定されるテーマほど、その投票における下限幅は大きく設定されることが好ましい。これにより、予測が容易であると想定されるテーマほど、ユーザが獲得可能な報酬額が抑制され、ユーザが負うリスクに見合った報酬額が提供される。すなわち、複数種のテーマ間でのバランスを図ることができる。なお、予測投票処理装置１００は、ユーザに提供した報酬額を逐次記憶していく報酬履歴記憶部と、所定値以上の報酬額が所定回以上提供された予測テーマについて、その投票に対する下限幅をその時点の設定よりも大きくする投票条件調整部とをさらに備えてもよい。

上述した実施の形態では言及しなかったが、予測市場に参加したユーザは、１人で複数の投票を行ってもよい。各投票ではそれぞれ異なる中央値および指定幅が指定されてもよく、各投票における投資ポイントの合計値が予測投票処理装置１００から提供された投資ポイント内に収まればよい。複数の投票を行ったユーザには、各投票における予測の正確さに応じた報酬が提供される。なお、適切な予測を実施することをユーザに対して促すために、投票数の上限値があらかじめ定められることが望ましく、例えば特定日の日経平均株価の終値等、１つの予測対象あたり最大５つの投票までと規定されてもよい。これにより、適切な予測をすることなく多くの投票をすることで、多くの報酬を期待するようなユーザの戦略を排除でき、予測値の精度を高めることができる。

上述した実施の形態では、投票において中央値とその前後の範囲とが指定されたが、変形例においては、中央値とその前後の範囲を含む全体範囲のみが指定されてもよい。この変形例において予測値や報酬額が算出される際には、全体範囲における中央値が自動で算出されればよい。

上述した実施の形態、変形例の任意の組み合わせもまた本発明の実施の形態として有用である。組み合わせによって生じる新たな実施の形態は、組み合わされる実施の形態、変形例それぞれの効果をあわせもつ。

請求項に記載の各構成要件が果たすべき機能は、実施の形態、変形例において示された各構成要素の単体もしくはそれらの連係によって実現されることも当業者には理解されるところである。

１０ 投票保持部、 １２ 設定保持部、 １４ 投資ポイント提供部、 １６ 投票受付部、 １８ 取消受付部、 ２０ 予測値算出部、 ２２ 予測値提供部、 ２４ 指標値取得部、 ２６ 報酬決定部、 ２８ 引換ポイント提供部、 １００ 予測投票処理装置、 ２００ クライアント端末、 ２１０ ポイントシステム、 ２２０ 証券取引所システム。

Claims (6)

1. 投票受付期間中に変化する所定の経済指標について、投票受付期間終了後の所定時点における前記経済指標の値を実際値と呼ぶとき、
   投票受付期間中において、前記実際値として想定される値である中央値と、当該中央値と前記実際値との差異として想定される範囲である指定幅と、を含む投票を投票者から受け付ける投票受付部と、
   前記経済指標の実際値を所定の外部装置から取得する指標値取得部と、
   前記実際値と前記中央値との差異が前記指定幅の範囲内である場合、前記指定幅が小さいほど投票者への報酬が大きくなるよう決定する報酬決定部と、
   決定された報酬を投票者に提供する報酬提供部と、を備え、
   前記報酬決定部は、さらに、前記経済指標の実際値と前記中央値との差異が小さいほど投票者への報酬が大きくなるよう決定することを特徴とする予測投票処理装置。
2. 前記報酬決定部は、前記経済指標の実際値と前記中央値との差異の大きさ、および、前記指定幅の大きさに対して逆相関し、かつ、投資金額、および、前記経済指標に応じて選択された調整係数に対して正相関する所定の評価関数の出力値を投票者への報酬として決定し、
   前記報酬決定部は、互いに異なる複数の経済指標のそれぞれについて報酬を決定する際、前記経済指標の実際値と前記中央値との差異、または、指定幅が他の経済指標よりも相対的に小さく設定される経済指標の場合ほど小さい調整係数を選択することを特徴とする請求項１に記載の予測投票処理装置。
3. 複数の投票に基づいて前記経済指標の実際値に対する予測値を算出する予測値算出部と、
   算出された予測値を所定の外部装置に提供する予測値提供部と、
   をさらに備え、
   前記投票受付部は、複数の投票を受け付け、
   前記予測値算出部は、各投票における指定幅の大きさと投資金額とに応じて各投票の重み付けを決定し、その重み付けに応じて、各投票における中央値の加重平均値を前記予測値として算出することを特徴とする請求項１または２に記載の予測投票処理装置。
4. 前記報酬決定部は、複数の投票のそれぞれにおける指定幅と投資金額が同じであっても、先に受け付けられた投票ほど投票者への報酬が大きくなるよう決定することを特徴とする請求項３に記載の予測投票処理装置。
5. 投票を取り消すための指示を投票者から受け付ける取消受付部をさらに備え、
   前記報酬決定部は、投票受付期間中に受け付けられた投票のうち投票受付期間終了時において取り消しがなされていない投票を対象として投票者への報酬を決定することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の予測投票処理装置。
6. 投票受付期間中に変化する所定の経済指標について、投票受付期間終了後の所定時点における前記経済指標の値を実際値と呼ぶとき、
   投票受付期間中において、前記実際値として想定される値である中央値と、当該中央値と前記実際値との差異として想定される範囲である指定幅と、を含む投票を投票者から受け付ける機能と、
   前記経済指標の実際値を所定の外部装置から取得する機能と、
   前記実際値と前記中央値との差異が前記指定幅の範囲内である場合、前記指定幅が小さいほど投票者への報酬が大きくなるよう決定する機能と、
   決定された報酬を投票者に提供する機能と、をコンピュータに実現させ、
   前記決定する機能は、さらに、前記経済指標の実際値と前記中央値との差異が小さいほど投票者への報酬が大きくなるよう決定することを特徴とするコンピュータプログラム。