JP5847052B2 - 理解支援方法及びシステム - Google Patents

Description

この発明は、ユーザが情報を受け取る場合にその理解を支援するために用いられる理解支援方法及びシステムに関する。

近年、インターネットに代表される情報通信ネットワークの拡充と情報通信端末の普及に伴い、ユーザ間で手軽に情報のやり取りが行われたり、またＷｅｂサイト等からユーザに対し種々様々な情報が配信されるようになっている。しかし、送られた情報の種類やユーザの知識によっては、受け取った情報をユーザが理解できないことがある。

ユーザによる情報の理解を支援する方法として、従来では例えば会話中に出現するキーワードを可視化してこれに万人に共通な表現を付加する対面型の異文化間コミュニケーション支援システム（例えば非特許文献１を参照）や、ユーザの思案スタイルを分類して図解表現を提示する方法（例えば非特許文献２を参照）、情報伝達に際し事物同士をマッチングして例示する方法（例えば非特許文献３を参照）が提案されている。

岡本健吾、吉野考、"可視化した会話中のキーワードを用いた対面型異文化間コミュニケーション支援システムの開発"、FIT2009 情報科学技術フォーラム、Vol.3, pp393-396, 2009. 中村光伴、"誰もが同じ図で理解できるのか？手続き的説明文における図の呈示方法と嗜好スタイルとの適性処遇交互作用"、日本教育工学会論文誌、Vol.30, pp.85-88, 2006. 望月理香、永徳真一郎、茂木学、八木貴史、武藤伸洋、小林透、"ライフログを活用した感性コミュニケーション実現方式の提案―実感をともなう情報伝達効果に関する検証"、情報処理学会論文誌、Vol.53,No.1,pp.30-38,2012.1.

ところが、上記各非特許文献１−３に記載された技術には以下のような解決すべき課題があった。
すなわち、先ず非特許文献１に記載された可視化による理解の促進方法は、万人に共通な表現を用いるものとなっているため、ユーザ間の知識の差が考慮されず、常に全てのユーザに対し分かり易く情報を提示できるとは限らない。また、視覚的な表現の利用だけでは物事の価値や危険性といった“程度”を伝達することが難しく、伝達事象そのものに対する知識が少ない受け手にその“程度”を理解させることはきわめて困難である。

また、非特許文献２に記載された、ユーザの思案スタイルを分類して図解表現を提示する技術も、提示される図解表現はユーザ間の知識の差を考慮していないため、全てのユーザにとって常に効果的な情報が提示されるとは限らない。また、物事の“程度”の定量的な表現方法が定義されないため、“程度”を図解表現することが困難である。

非特許文献３に記載された、事物同士をマッチングして例示する方法では、同一種類の事物をマッチング対象としているため、異なる種類の事物間のマッチングには対応できない。このため、マッチングされた事物の情報が提示されても、ユーザがこの提示された事物に対する知識を持っていなければ当該情報を理解することは困難である。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、情報の受け手となるユーザの知識を考慮して当該受け手ユーザが事象の程度を容易に理解できるようにした理解支援方法及びシステムを提供することにある。

上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる上記伝達情報の理解を支援する方法又はシステムであって、事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースを備え、受け手となるユーザ端末から事象とその程度の定量値を含む第１の伝達情報を受信した場合に、上記知識データベースから、上記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す。そして、上記第１の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値を、前記読み出された事象の程度において相対的に等価な定量値に変換し、上記読み出された事象と上記変換された当該事象の程度の定量値を含む第２の伝達情報を、上記第１の伝達情報に代えて上記受け手となるユーザ端末へ送信するようにしたものである。

この発明の第２の観点は、伝え手となる第１のユーザ端末から送信された伝達情報を受け手となる第２のユーザ端末へ転送する際に、当該受け手となるユーザによる上記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースを備え、上記伝え手となる第１のユーザ端末から事象とその程度の定量値を含む第１の伝達情報を受信した場合に、上記知識データベースから上記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す。そして、上記第１の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値を、前記読み出された事象の程度において相対的に等価な定量値に変換し、上記読み出された事象と上記変換された当該事象の程度の定量値を含む第２の伝達情報を、上記第１の伝達情報に代えて上記受け手となる第２のユーザ端末へ送信するようにしたものである。

この発明の第３の観点は、上記第１又は第２の観点において、上記知識データベースを作成する手段又は過程をさらに備え、上記ユーザが上記事象に関連して起こした行動の頻度と、上記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を上記事象に関連付けて上記知識データベースに記憶させるようにしたものである。

この発明の第４の観点は、上記知識度を算出する際に、行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出し、かつ行動の幅広さを表す指標として上記購買行動における購買価格の分散を算出するものである。

すなわちこの発明の第１の観点によれば、伝達情報を入力したユーザ自身が受け手となる場合に、上記入力された伝達情報に含まれる事象とその程度の定量値が、受け手ユーザの知識度が最も高い他の事象の程度において相対的に等価な定量値に置き換えられて提示される。すなわち、ユーザが自身では理解できない事象とその程度を入力すると、自身が理解できる事象とその程度に変換されて提示される。このため、ユーザ自身が理解できない事象とその程度の意味を、他の事象とその程度に置き換えて理解することが可能となる。

第２の観点によれば、伝え手ユーザがある事象の程度が、当該事象に詳しくない受け手ユーザに伝達する際に、受け手ユーザの知識度が最も高い他の事象の程度において相対的に等価な定量値に置き換えられて例示される。すなわち、伝え手ユーザが入力した事象の程度が、受け手ユーザにとって詳しい事象の程度に変換されて提示される。このため、伝え手ユーザと受け手ユーザとの間の知識が著しく異なる場合であっても、伝え手ユーザが受け手ユーザの保有する知識を考慮することなく、伝え手ユーザが入力した事象の程度を受け手ユーザが理解しやすい形態で伝達することができ、これにより伝え手ユーザは特別な配慮をすることなく受け手ユーザに情報を確実に伝達することが可能となる。また、受け手ユーザは伝え手ユーザが伝達しようとした事象の程度を、自身が理解しやすい事象の程度として容易に理解することが可能となる。

第３の観点によれば、ユーザの事象に対する知識度を記憶する知識データベースを、ユーザの行動履歴に従い更新することが可能となり、これにより受け手ユーザにとって常に最適な事象の程度を使用して情報を伝達することが可能となる。

第４の観点によれば、知識度を算出する際に、行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出され、かつ行動の幅広さを表す指標として上記購買行動における購買価格の分散が算出される。このため、商品に対する購買行動をもとにユーザの当該商品に対するユーザの知識度を適切に算出することができる。

すなわち、本発明によれば、情報の受け手となるユーザの知識を考慮して当該受け手ユーザが事象の程度を容易に理解できるようにした理解支援方法及びシステムを提供することができる。

この発明の一実施形態に係る理解支援システムの構成を示すブロック図。 図１に示した理解支援システムによる知識データベースの作成処理手順と処理内容を示すフローチャート。 図２に示した知識データベース作成処理に使用される行動履歴データベースの一例を示す図。 図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第１の例を示す図。 図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第２の例を示す図。 図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第３の例を示す図。 図２に示した知識データベース作成処理の知識構造化処理により作成された構造化知識データベースの一例を示す図。 図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識定量化処理の説明に用いる図。 図２に示した知識データベース作成処理により作成された知識データベースの一例を示す図。 表現一覧データベースの一例を示す図。 図１に示した理解支援システムによる理解支援情報生成処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１１に示した理解支援情報生成処理におけるデータ入力処理を説明するための図。 図１１に示した理解支援情報生成処理における知識度判定処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１１に示した理解支援情報生成処理における知識度最大の表現選定処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１１に示した理解支援情報生成処理における程度定量値変換処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図１５に示した程度定量値変換処理の一例を説明するための図。 図１１に示した理解支援情報生成処理により生成された理解支援情報の一例を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る理解支援システムの構成を示すブロック図である。この理解支援システムは、理解支援サーバＳＶを中核として備え、この理解支援サーバＳＶに対し通信ネットワークＮＷを介して複数のユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎを接続可能としたものである。

ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎには、例えば携帯電話機、スマートホン、タブレット型端末、ノード型パーソナル・コンピュータ等の携帯端末が用いられる。通信ネットワークＮＷは、例えばＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、携帯電話網や無線ＬＡＮ（Wireless Local Area Network）等の移動通信網が用いられる。

理解支援サーバＳＶは、例えばＷｅｂサーバからなり、制御ユニット１と、記憶ユニット２と、通信インタフェース３を備えている。
通信インタフェース３は、通信ネットワークＮＷにおいて規定された通信プロトコルに従い上記ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎとの間で情報データの送受信を行う。

記憶ユニット２は、記憶媒体として例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリを備えたもので、この実施形態を実施する上で必要なデータベースとして、行動履歴データベース（行動履歴ＤＢ）２１と、構造化知識データベース（構造化知識ＤＢ）２２と、知識データベース（知識ＤＢ）２３と、表現一覧データベース、（表現一覧ＤＢ）２４を備えている。

行動履歴ＤＢ２１は、ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎから取得されたユーザのライフログデータを、当該ユーザの識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けて行動履歴情報として蓄積するために用いられる。図３は、行動履歴ＤＢ２１に蓄積されたあるユーザの行動履歴情報の一例を示すもので、この例では日時、立ち寄った店舗名、この店舗で購入した商品名及びその価格が蓄積される。

構造化知識ＤＢ２２は、上記行動履歴ＤＢ２１に蓄積された行動履歴情報をもとに生成されるユーザごとの構造化知識情報を記憶するために用いられる。構造化知識情報は、例えば商品の分類結果を表す各階層、商品名、投資頻度及び投資内容のバリエーションの分散値を含む。図７は、構造化知識ＤＢ２２に記憶されたあるユーザの構造化知識情報の一例を示すもので、この例では商品ごとにその分類結果を表す階層と商品名のそれぞれについて、購入頻度と価格の分散を表す情報が記憶される。

知識ＤＢ２３は、上記構造化知識ＤＢ２２に記憶された構造化知識情報をもとに生成されるユーザごとの知識情報を記憶するために用いられる。図９は、知識ＤＢ２３に記憶されたあるユーザの知識情報の一例を示すもので、商品ごとにその階層と商品名のそれぞれについてその知識度を表す情報が記憶される。

表現一覧ＤＢ２４は、提示対象となる事象の程度一覧情報を記憶するために用いられる。図１０は、表現一覧ＤＢ２４に記憶された表現一覧情報の一例を示すもので、各事象の各々に関連付けて、その“程度”の表現方法と、“程度”の最大値及び最小値と、単位の刻みを表す情報が記憶されている。

制御ユニット１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、この実施形態を実施する上で必要な制御処理機能として、行動履歴管理処理部１１と、知識構造化処理部１２と、知識定量化処理部１３と、入力データ受付処理部１４と、知識度判定処理部１５と、最適表現選択処理部１６と、程度の定量値変換処理部１７と、出力処理部１８を備えている。これらの処理部１１〜１８は、いずれも図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。

行動履歴管理処理部１１は、ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎから定期的又は不定期に当該ユーザ端末を使用するユーザのライフログデータを取得し、この取得したライフログデータのうち商品の購買行動に関するデータを選択して、これを当該ユーザの行動履歴情報として上記行動履歴ＤＢ２１に時系列に従い蓄積させる処理を行う。

知識構造化処理部１２は、上記行動履歴ＤＢ２１から行動履歴情報を読み込み、購買行動の対象となった商品をその分類に応じて階層化し、各商品についてその投資頻度、及び投資内容のバリエーションの分散を算出する。そして、この算出された投資頻度及び投資内容のバリエーションの分散を表す情報を、構造化知識情報として上記構造化知識ＤＢ２２に格納する処理を行う。

知識定量化処理部１３は、上記構造化知識ＤＢ２２から構造化知識情報を読み込み、投資頻度が高いほど知識度が高いこと、投資内容のバリエーションの分散が大きいほど知識度が高いことの二点を基準として、各階層の内容及び商品に関するユーザの知識度を算出し、この算出した知識度を表す情報を知識ＤＢ２３に格納する処理行う。

入力データ受付処理部１４は、情報の送り手となるユーザがそのユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎにおいて情報の入力操作を行った場合に、当該入力操作により入力された情報を通信インタフェース３を介して受信する処理を行う。入力される情報は、事象、程度表現、程度の定量値、伝え手を表す送信者ＩＤ及び受け手を表す受信者ＩＤからなる。

知識度判定処理部１５は、上記入力された事象に対する伝えて及び受け手の知識度をそれぞれその送信者ＩＤ及び受信者ＩＤを用いて上記知識ＤＢ２３から検索する。そして、この検索された受け手の知識度を伝え手の知識度と比較し、受け手の知識度が伝え手の知識度より高いか否かを判定する処理を行う。

最適表現選択処理部１６は、上記知識度判定処理部１５により受け手の知識度が伝え手の知識度より低いと判定された場合に、表現一覧ＤＢ２４に含まれる事象一覧の中で、知識ＤＢ２３に含まれる受け手の事象を検索し、それらの知識度一覧の中から知識度が最大である事象を選出する処理を行う。なお、代替処理として、例えば知識度が一定のしきい値より高い候補が複数存在した場合に、当該事象の上位階層（ジャンル）がより近いものを優先的に選出する等の選択方法をとることも考えられる。

程度の定量値変換処理部１７は、先に入力された事象の程度の定量値の最大値及び最小値と、上記選出された受け手の知識度最大となる事象の程度の定量値の最大値及び最小値を、それぞれ表現一覧ＤＢ２４から抽出する。そして、上記入力された事象の程度の定量値を、上記知識度最大の事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する処理を行う。知識度最大の事象について複数の程度表現が存在する場合には、複数の程度表現を全て抽出するか、或いは適宜の方法で程度表現を選択し出力する等の方法をとる。

出力処理部１７は、上記知識度判定処理部１５により受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高いと判定された場合には、伝えてのユーザ端末において入力された情報をそのまま通信インタフェース３から受け手のユーザ端末へ送信させる。また、上記知識度判定処理部１５により受け手の知識度が伝え手の知識度より低いと判定された場合に、上記程度の定量値変換処理部１７により変換された、受け手の知識度最大となる事象の程度の定量値を表す情報を通信インタフェース３から受け手のユーザ端末へ送信させる処理を行う。

（動作）
（１）知識ＤＢの作成
図２は、知識ＤＢ２３の作成処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
理解支援サーバＳＶは、先ずステップＳ２１において、行動履歴管理処理部１１の制御の下、定期的又は不定期にユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎから送信されるユーザのライフログデータを受信し、この受信されたライフログデータから商品の購買行動に関するデータを選択して、これを当該ユーザの行動履歴情報として上記行動履歴ＤＢ２１に格納する。この結果、例えば図３に示すように、日時に関連付けて、訪れた店舗名と、購入した商品名と、価格を表す情報が時系列に従い格納される。

次にステップＳ２２において、知識構造化処理部１２の制御の下、上記行動履歴ＤＢ２１に新たな行動履歴情報が格納されるごと、或いは一定量の行動履歴情報が蓄積されるか又は一定時間が経過するごとに、上記行動履歴ＤＢ２１から行動履歴情報を読み込む。そして、この読み込んだ行動履歴情報をもとに、経験の量と経験の幅の二つのパラメータを算出する。例えば、ユーザの事象に対する経験量を経験の頻度によって数値化し、利用者の当該事象に対する経験の幅を経験のバリエーションの分散によって数値化する。

より具体的には、購買行動の対象となった商品をそれぞれその分類に応じて階層化し、各階層及び商品名についてそれぞれ投資頻度、及び投資内容のバリエーションの分散を算出する。

図４はこの知識構造化処理の一例を示すものである。この例では、オントロジを構成する既存技術（ＯＷＬウェブ・オントロジ言語等）を用いて商品を階層化する。例１、例２はそれぞれ異なるオントロジ技術を用いた場合を示すもので、同じ商品であっても例えばコーヒーカップの場合、例１では生活雑貨／食器／カップの３階層の下に位置づけられ、例２では生活雑貨／カップの２階層の下に位置づけられる。すなわち、階層の数は用いるオントロジ技術に依る。また、例３に示すように階層を設けずに構造化してもよい。階層を設けることで、例えば毎回異なる種類のコーヒを購入していても「コーヒを頻繁に購入」という形で個々の商品を集合的に扱えるというメリットがある。なお、ＯＷＬウェブ・オントロジ言語については、インターネット＜URL:http://www.asahi-net.or.jp/~ax2s-kmtn/internet/rec-owl-guide-20040210.html ＞に詳しく記載されている。

図５に階層、商品ごとの投資頻度ｆの算出例を示す。投資頻度ｆは、頻度の大きさが数値化できる定義を任意に設けるものとする。例えば１週間、１か月間のような一定期間における平均購入回数、或いは過去の全ての購入回数など、全ユーザに関して統一の基準を任意に指定する。図５に示す例では、１週間当たりの飲料に関する購入回数を算出し、過去の全ての算出結果の平均値（４．３回）を飲料に関する投資頻度ｆとしている。

図６に階層、商品毎の投資内容のバリエーションの分散ｕ² の算出例を示す。先ず、飲料の階層下に属する各商品の購入価格を正規化する。そして、当該ユーザの過去の全ての正規化値の分散値ｕ²を算出する。この例では、分散値ｕ²として０．１１が算出された場合を示す。

正規化及び分散の算出処理は、例えば以下のように行われる。すなわち、算出対象とする飲料に関し、全ユーザにおける購入最低価格を０、購入最高価格を１として価格を正規化する。そして、それらに基づき投資内容のバリエーションの分散を算出する。分散は０から１の範囲となる。

具体的には、他ユーザ全体の「飲料」に属する商品の最低購入価格をｘmin 、他ユーザ全体の「飲料」に属する商品の最高購入価格をｘmax とし、さらに当該ユーザのｉ番目の購入商品の価格の正規化値ｘ′i を
ｘ′i ＝（ｘi −ｘmin ）／（ｘmax −ｘmin ）
とする。そして、当該ユーザの「飲料」に属する商品の購入総数をｎとすると、分散ｕ² は

により算出される。

以上のように知識構造化処理部１２により、階層１、階層２及び商品名のそれぞれについて購入頻度（回／週）ｆと価格の分散ｕ²が算出され、この算出結果が例えば図７に示すように構造化知識ＤＢ２２に格納される。

続いてステップＳ２３において、知識定量化処理部１５により、上記構造化知識ＤＢ２２から構造化知識情報を読み込み、投資頻度ｆが高いほど知識度が高いこと、投資内容のバリエーションの分散ｕ²大きいほど知識度が高いことの二点を基準として、各階層の内容及び商品に関するユーザの知識の高さを算出する。このとき、投資内容のバリエーションの分散は、図８に示すようにユーザの投資内容の種類の広がり度合いを示し、本実施例では種類の広がりの定量化の一例として購入価格を用い、投資価格のばらつき度合いをバリエーションの豊富さとしている。

上記投資頻度ｆ及び分散ｕ²を用いて、知識の高さは、

により算出される。なお、知識の高さの算出に際しては、分散値ｕ²、標準偏差ｆのどちらを用いてもよい。
上記知識度の高さは、商品ごとにその階層１、階層２及び商品名のそれぞれについて算出され、例えば図９に示すように知識ＤＢ２３に格納される。

（２）表現一覧ＤＢ２４の作成
表現一覧ＤＢ２４は、例えば事前にサービス提供者がデータを入力することにより作成する。なお、表現一覧ＤＢ２４は予め定められたデータ構造を持つように作成すればよく、その作成手段は問わない。
表現一覧ＤＢ２４は、程度表現を定量的に変換するためのデータが事象毎に格納されているものであり、全ユーザ共通のデータベースとする。表現一覧ＤＢ２４の構成は、図１０に示すように事象、程度表現、程度の最大値、最小値、単位の刻みを含むものとする。単位の刻みが固定値の場合はその値を、固定値でない場合（特定の範囲内で値を自由に入力可能な場合）には図１０に示す“free”のように自由入力可能であることを表す記号を設定する。

事象は、必ず知識ＤＢ２３の階層或いは商品名一覧に含まれる内容のどれか一つに対応付くものとする。例えば、知識ＤＢ２３から選択して設定する、知識ＤＢ２３に含まれる内容は全て設定する、含まれない内容を日用品（生活雑貨）のように対応付く形で設定する、等の手法により設定する。

程度表現は、各事象について、事象の程度を表す言語表現を指定する。例えば、Webページの形態素解析を行い、先に設定した事象と共起する“〜度、〜さ”という表記（例えば駅と共起する混雑度、広さ等）を出現頻度の上位から一定数抽出する手法により指定する。形態素解析については、例えば「ChaSen -- 形態素解析器」、インターネット＜URL: http://chasen-legacy.sourceforge.jp/＞等の汎用ツールを利用する。

程度表現の最大値、最小値及び単位の刻みは、程度表現として指定した各言語表現について数値化する単位を指定し、その最大値、最小値及び単位の刻み幅を指定する。例えば、書籍や当該商品・当該商品を提供する企業のホームページ（ＨＰ）等のＷｅｂ上で一般に公開され自由に取得可能なデータから、最大値、最小値及び単位の刻み値を取得し設定する。

その際、行動履歴ＤＢ２１における当該事象の購入店舗を検索し、その店舗のホームページを参照してもよい。具体例として、“Ｃ店のカレー”という事象の“辛さ”という程度表現について、Ｃ店のホームページで公開されるメニューに記載された“１辛”〜“１０辛”という辛さの単位を指定し、その最大値“１０”と最小値“１”、辛さの値の刻み値“１”とする、等の方法により指定する。

（３）伝達情報の理解支援処理
（３−１）事前準備
本実施形態の理解支援サービスを利用するユーザには、当該ユーザを識別するための識別子としてユーザＩＤが割り当てられているものとする。このユーザＩＤは、先に述べた行動履歴ＤＢ２１、構造化知識ＤＢ２２及び知識ＤＢ２３で使用されているユーザＩＤと共通である。また、知識ＤＢ２３及び表現一覧ＤＢ２４は、それぞれ先に（１）及び（２）で述べた作成処理により既に作成されているものとする。

（３−２）伝え手による情報の入力
ここでは、ユーザ端末ＴＭ１のユーザがユーザ端末ＴＭ２のユーザに対し情報を伝える場合を例にとって説明する。
情報の伝え手となるユーザは、自身のユーザ端末ＴＭ１において、伝えようとする情報として、事象と程度表現、程度の定量値、伝え手となるユーザの送信者ＩＤ及び受け手となるユーザの受信者ＩＤを入力する。この入力操作のために、理解支援サーバＳＶからユーザ端末ＴＭ１へ入力テンプレートが送られて表示される。

例えば、図１２（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、「事象」、「程度表現」及び「程度の定量値」を入力するためのテンプレート画面が順次表示される。ユーザは、表示された各入力テンプレート（図１２（ａ），（ｂ））において、それぞれ伝達しようとする「事象」、「程度表現」を複数の候補の中から選択して入力し、また入力テンプレート（図１２（ｃ））において、「程度の定量値」として任意の値を入力する。以上のように入力された「事象」、「程度表現」及び「程度の定量値」は、伝え手となるユーザの送信者ＩＤ及び受け手となるユーザの受信者ＩＤと共に、理解支援サーバＳＶへ送られる。

理解支援サーバＳＶは、以上述べた入力テンプレートの送信処理、及びユーザ端末ＴＭ１から送られた情報の受信処理を、入力データ受付処理部１４の制御の下で実行する。

上記ユーザ端末ＴＭ１において入力された「事象」、「程度表現」、「程度の定量値」、送信者ＩＤ及び受信者ＩＤが受信されると、理解支援サーバＳＶは以下のように伝達情報の理解支援処理を実行する。図１１は、その処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

（３−３）知識の判定
理解支援サーバＳＶは、先ずステップＳ１１において知識度判定処理部１５を起動し、この知識度判定処理部１５の制御の下で、上記入力された伝達情報に含まれる事象に関する伝え手の知識度と受け手の知識度との高低を判定する。例えば、図１３に示すように先ずステップＳ１１１により入力情報の中に送信者ＩＤが含まれているか否かを判定し、含まれていない場合にはそのまま次のステップＳ１２に移行する。

これに対し送信者ＩＤが含まれていた場合には、図１３に示すように入力情報に含まれる「事象」と「受信者ＩＤ」をもとに、知識ＤＢ２３から伝え手の知識度と受け手の知識度をそれぞれ読み出し、ステップＳ１１２においてこの伝え手の知識度と受け手の知識度とを比較する。そして、この比較の結果受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高い場合には、その旨を出力処理部１７に通知する。一方、上記比較の結果、受け手の知識度が伝え手の知識度より低い場合にはステップＳ１２に移行する。

（３−４）受け手の知識度が最大である事象の選出
理解支援サーバＳＶは、ステップ１２において最適表現選択処理部１６を起動し、この最適表現選択処理部１６の制御の下、表現一覧ＤＢ２４に記憶されている事象一覧の中で、知識ＤＢ２３に記憶されている受け手の事象を検索し、この受け手の事象の中から知識度が最大である事象を選出する。

具体的には、図１４に示すように表現一覧ＤＢ２４から事象一覧を読み出した後、この読み出された事象一覧と上記入力された受信者ＩＤをもとに、知識ＤＢ２３から受け手の事象とその知識度一覧を検索する。そして、この検索された受け手の事象の知識度一覧の中から、ステップＳ１２１により受け手の知識度が最大である事象を選出する。

なお、受け手の知識度が高い事象の選出方法としては、知識度が最大となる事象を選出するもの以外に、知識度が高い上位Ｎ個の事象の中からランダムに１つを選出する方法や、知識度が高い上位Ｍ個の事象を受け手となるユーザ端末ＴＭ２に送信してそのユーザに提示し、この提示された上位Ｍ個の事象の中から所望の１つの事象を受け手のユーザに選出させる方法等も考えられる。要するに、選出条件を予め決めておき、この選出条件を満たす事象を選出する。

（３−５）程度の定量値の変換
上記受け手の知識度が最大の事象の選出が終了すると、理解支援サーバＳＶは続いてステップＳ１３により程度の定量値変換処理部１７を起動し、この定量値変換処理部１７の制御の下で、先に伝え手により入力された事象の程度の定量値を、上記選出された知識度最大の事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する処理を行う。

具体的には、図１５に示すように、上記伝え手が入力した事象をもとに、表現一覧ＤＢ２４から当該事象の程度の最大値、最小値及び単位の刻み表す情報を読み出す。またそれと共に、上記最適表現選択処理部１６により選出された知識度最大の事象をもとに、表現一覧ＤＢ２４から当該事象の程度の最大値、最小値及び単位の刻み表す情報を読み出す。この結果、例えば伝え手が伝達しようとする事象として「新型のコンピュータウィルス」を、その程度表現として「脅威度」、程度の定量値として「０．８」を入力したとすると、表現一覧ＤＢ２４からは「脅威度（危険度）」の最大値：１及び最小値：０が読み出される。また、受け手の知識度最大の事象が「酒」、その程度表現が「強さ」の場合、表現一覧ＤＢ２４からは「強さ」の最大値：９６、最小値：０．１、単位の刻み：freeが読み出される。

続いてステップＳ１３１において、上記伝え手が入力した事象の程度の定量値、最大値、最小値及び単位の刻みと、上記受け手の知識度最大の事象の程度の最大値、最小値及び単位の刻みをもとに、受け手の知識度最大の事象における程度の定量値の相対値を算出する。

下式はその計算式を示すもので、ｘi は伝え手が入力した事象ｉの程度の定量値、ｘmax 及びｘmin はそれぞれその最大値及び最小値、ｙmax 及びｙmin はそれぞれ受け手の知識度最大の事象の程度の最大値及び最小値を示している。

この計算により、上記した「新型コンピュータウィルス」及び「酒」の例では、受け手の知識度最大の事象「酒」における程度「強さ」の定量値の相対値は「７６」として算出される。

以上のように算出された受け手の知識度最大の事象における程度の定量値の相対値「７６」は、知識度最大の事象「酒」とその程度表現「強さ」と共に、出力処理部１７に通知される。

（４）受け手への情報の提示
理解支援サーバＳＶは、最後に出力処理部１８を起動し、この出力処理部１８の制御の下で以下のように情報の提示処理を行う。
すなわち、知識度判定処理部１５において、受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高いと判定された場合には、入力データ受付処理部１４により受信した、伝え手が入力した事象、その程度表現、程度の定量値を、そのまま伝達情報として通信インタフェース３から受け手のユーザが使用するユーザ端末ＴＭ２へ送信し表示させる。

これに対し知識度判定処理部１５において、受け手の知識度が伝え手の知識度より低い場合には、上記最適表現選択処理部１６により選出された受け手の知識最大の事象とその程度表現と、上記程度の定量値変換処理部１７により算出された程度の定量値の相対値を、伝達情報として通信インタフェース３から受け手のユーザが使用するユーザ端末ＴＭ２へ送信し表示させる。したがって、この場合受け手のユーザ端末ＴＭ２には、図１６に示すように、コンピュータウィルスの危険度の定量値＝０．８が、「酒」の度数に置き換えた場合の相対値「７６」として提示される。

図１７は、以上述べた一実施形態による理解支援動作の実施イメージを示したものである。同図に示すように、伝え手ユーザＡが例えば「新型ウィルスＸの危険度は０．８です。」といった情報を受け手ユーザＢ，Ｃに伝達しようとしたとする。この場合、受け手ユーザＣの“コンピュータセキュリティ”に関する知識レベルが伝え手ユーザＡと同等かそれ以上であれば、この受け手ユーザＣには上記伝え手ユーザＡが送信した伝達情報がそのまま転送される。

これに対し“コンピュータセキュリティ”に関する知識レベルが伝え手ユーザＡよりも低い受け手ユーザＢに対しては、受け手ユーザＢが有している様々な分野の事象のうち知識度（熟知度）が最大の事象がその分野に関係なく選出され、この選出された事象の程度の定量値が、上記伝え手ユーザＡが伝達しようとした事象の程度の定量値に相当する値に置き換えられる。そして、この置き換えられた情報、例えば「酒の度数であれば７６度ぐらいです。」が、上記「新型ウィルスＸの危険度は０．８です。」に代えて受け手ユーザＢに伝達される。

（一実施形態の効果）
以上詳述したようにこの発明の一実施形態に係る理解支援サーバＳＶ及び理解支援方法は、以下のような手段又は処理過程を備えている。
すなわち、情報の伝え手となるユーザから伝達情報として事象とその程度表現、程度の定量値、伝え手ユーザの送信者ＩＤ及び受け手ユーザの受信者ＩＤが入力された場合に、先ず当該入力された事象に対する伝え手ユーザの知識度と受け手ユーザの知識度を知識ＤＢ２３から検索して両者を比較する。そして、受け手ユーザの知識度が伝え手ユーザの知識度と同等又は高い場合には、上記入力された伝達情報をそのまま受け手ユーザのユーザ端末へ送信する。これに対し、受け手ユーザの知識度が伝え手ユーザの知識度より低い場合には、知識ＤＢ２３から受け手ユーザの知識度が最も高い事象を選出し、上記伝え手ユーザにより入力された事象の程度の定量値を上記抽出された事象の程度の定量値に置換して、この置換された事象とその程度の定量値を表す情報を受け手ユーザのユーザ端末へ送信するようにしている。

したがって一実施形態によれば、伝え手ユーザがある事象の程度を、当該事象に詳しくない受け手ユーザに伝達する際に、受け手ユーザの知識度が最も高い他の事象の程度に置き換えられて例示される。すなわち、伝え手ユーザが入力した事象の程度が、受け手ユーザにとって詳しい事象の程度に変換されて提示される。このため、伝え手ユーザと受け手ユーザとの間の知識が著しく異なる場合であっても、伝え手ユーザが受け手ユーザの保有する知識を考慮することなく、伝え手ユーザが入力した事象の程度を受け手ユーザが理解しやすい形態で伝達することができ、これにより伝え手ユーザは特別な配慮をすることなく受け手ユーザに情報を確実に伝達することが可能となる。また、受け手ユーザは伝え手ユーザが伝達しようとした事象の程度を、自身が理解しやすい事象の程度として容易に理解することが可能となる。

また本実施形態では、上記理解支援処理を実現するために、ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎから定期的又は不定期にユーザのライフログデータをそれぞれ取得して行動履歴ＤＢ２１に蓄積し、この蓄積されたライフログデータをもとに事象（購買商品）ごとにその分類の階層と商品名について購入頻度と購入のバリエーションの分散をそれぞれ算出して、この購入頻度と分散の算出結果をもとに知識度を算出して知識ＤＢ２３に格納するようにしている。

したがって、伝え手ユーザ及び受け手ユーザの事象に対する知識度を格納する知識ＤＢ２３を、ユーザの行動履歴に従い更新することが可能となり、これにより受け手ユーザにとって常に最適な事象の程度を使用して情報を伝達することができる。また、ユーザの事象に対する経験量を経験の頻度によって数値化すると共に、経験の幅を経験のバリエーションの分散によって数値化し、この数値化された頻度と分散をもとに知識度を定量化しているので、ユーザの知識度を適切に算出することができる。

［他の実施形態］
前記一実施形態では、情報の伝え手となるユーザが入力した情報を、受け手となるユーザに対しその知識に応じて事象の程度表現と程度の定量値を変換して伝える場合を例にとって説明した。しかしそれに限らず、伝え手となるユーザと受け手となるユーザが同一の場合にもこの発明は適用可能である。この実施形態によれば、例えばユーザが自身の知識では理解が困難な事象とその程度を入力した場合に、理解支援サーバＳＶがこの入力された事象の程度の定量値を入力ユーザにとって理解可能な事象の程度の定量値に置換して、上記入力ユーザ自身に返送することができる。すなわち、この場合理解支援サーバＳＶは、ユーザにとって理解しにくい事象の程度を理解するための辞書のような役割を持つことになる。

また、情報配信サイト等が発信するニュースや時事用語などの事象とその程度をユーザに配信する場合にもこの発明は適用可能である。この実施形態によれば、情報配信サイトがユーザに対し配信情報を送信すると、理解支援サーバＳＶがこの発信された情報に含まれる事象とその程度の定量値を配信先ユーザの知識に応じて理解可能な事象の程度の定量値に置換し、当該配信先ユーザに送信することができる。

さらに前記一実施形態では、行動履歴ＤＢ２１、構造化知識ＤＢ２２、知識ＤＢ２３及び表現一覧ＤＢ２４からなるデータベース群と、行動履歴管理処理部１１、知識構造化処理部１２、知識定量化処理部１３、入力データ受付処理部１４、知識度判定処理部１５、最適表現選択処理部１６、程度の定量値変換処理部１７及び出力処理部１８からなる制御機能を、１個のサーバＳＶ内に全て収容した場合を例にとって説明したが、上記データベース群及び制御機能を適宜異なるサーバ又は端末に分散させ、これらを通信ネットワークを介して接続するように構成してもよい。

なお、この発明は上記各実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではユーザ端末として携帯端末を使用する場合を例にとって説明したが、有線端末であってもよい。但し、この場合には、ユーザ自身が当該有線端末を使用してライフログデータを理解支援サーバＳＶに送信する必要がある。

また、前記一実施形態では事象として主として生活雑貨や飲料等の商品を取り上げて説明を行ったが、地理や物理、気象、政治、経済、金融、芸術等に関する事象を利用してもよい。その他、理解支援システムの構成、知識ＤＢの作成処理や、受け手ユーザの知識度に応じた事象とその程度の置換処理の手順と内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

ＳＶ…理解支援サーバ、ＴＭ１〜ＴＭｎ…ユーザ端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１…制御ユニット、２…記憶ユニット、３…通信インタフェース、１１…行動履歴管理処理部、１２…知識構造化処理部、１３…知識定量化処理部、１４…入力データ受付処理部、１５…知識度判定処理部、１６…最適表現選択処理部、１７…程度の定量値変換処理部、１８…出力処理部、２１…行動履歴データベース（行動履歴ＤＢ）、２２…構造化知識データベース（構造化知識ＤＢ）、２３…知識データベース（知識ＤＢ）、２４…表現一覧データベース、（表現一覧ＤＢ）。

Claims (8)

1. 伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法であって、
   事象とその程度の定量値を含む第１の伝送情報を受信する過程と、
   事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す過程と、
   前記第１の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値を、前記読み出された事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する過程と、
   前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する過程と
   を具備することを特徴とする理解支援方法。
2. 前記ユーザが前記事象に関連して起こした行動の頻度と、前記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を前記事象に関連付けて前記知識データベースに記憶させる知識情報算出過程と
   を、さらに具備することを特徴とする請求項１記載の理解支援方法。
3. 前記知識情報算出過程は、前記行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出し、かつ前記行動の幅広さを表す指標として前記購買行動における購買価格の分散を算出することを特徴とする請求項２記載の理解支援方法。
4. 伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
   事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
   前記受け手となるユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第１の伝達情報を受信する手段と、
   前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
   前記第１の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値を、前記読み出された事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する手段と、
   前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する手段と
   を具備することを特徴とする理解支援システム。
5. 伝え手となる第１のユーザ端末から送信された伝達情報を受け手となる第２のユーザ端末へ転送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
   事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
   前記伝え手となる第１のユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第１の伝達情報を受信する手段と、
   前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
   前記第１の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値を、前記読み出された事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する手段と、
   前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となる第２のユーザ端末へ送信する手段と
   を具備することを特徴とする理解支援システム。
6. 伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
   事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
   前記ユーザが前記事象に関連して起こした行動の頻度と、前記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を前記事象に関連付けて前記知識データベースに記憶させる知識情報算出手段と、
   前記受け手となるユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第１の伝達情報を受信する手段と、
   前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
   前記第１の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値を、前記読み出された事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する手段と、
   前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する手段と
   を具備することを特徴とする理解支援システム。
7. 送り手となる第１のユーザ端末から送信された伝達情報を受け手となる第２のユーザ端末へ転送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援システムであって、
   事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
   前記ユーザが前記事象に関連して起こした行動の頻度と、前記行動の幅広さを表す指標とに基づいて、当該行動の頻度又は幅広さの指標が高いほど高くなるように関係付けられた知識度を算出し、この算出された知識度を表す情報を前記事象に関連付けて前記知識データベースに記憶させる知識情報算出手段と、
   前記伝え手となる第１のユーザ端末から、事象とその程度の定量値を含む第１の伝達情報を受信する手段と、
   前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を読み出す手段と、
   前記第１の伝達情報に含まれる事象の程度の定量値を、前記読み出された事象の程度において相対的に等価な定量値に変換する手段と、
   前記読み出された事象と、前記変換された当該事象の程度の定量値を含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となる第２のユーザ端末へ送信する手段と
   を具備することを特徴とする理解支援システム。
8. 前記知識情報算出手段は、前記行動の頻度として特定の商品に対する購買行動の頻度を算出し、かつ前記行動の幅広さを表す指標として前記購買行動における購買価格の分散を算出することを特徴とする請求項６又は７記載の理解支援システム。

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