JP6204923B2 - アセスメント装置、アセスメントシステム、アセスメント方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、アセスメント装置、アセスメントシステム、アセスメント方法、及びプログラムに関する。

特許文献１乃至４には、ユーザの操作に従って入力されたデータにより特定される対象を、予め記憶されたモデルに基づいて評価する技術が開示されている。

米国特許出願公開第２０１１／１７８９３８号明細書 特開２０１１−５９７８９号公報 特開２０１２−１８５０８号公報 特表２０１２−５１３６５０号公報

しかしながら、特許文献１乃至４に開示された装置は、常に同じモデルによって対象を評価する。そのため、この種の装置は、多様な対象を適切に評価することができない、という問題がある。

本発明は、このような問題を解決するためのものであり、多様な対象を適切に評価することができる、アセスメント装置、アセスメントシステム、アセスメント方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の観点に係るアセスメント装置は、
外部から評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする。

本発明の第２の観点に係るアセスメントシステムは、
外部から評価対象を受け付けるアセスメント装置と、前記アセスメント装置とネットワークを介して接続されたサーバ装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記サーバ装置は、
前記アセスメント装置から前記評価対象を表すリクエスト情報を受信するリクエスト情報受信手段と、
前記リクエスト情報受信手段が受信した前記リクエスト情報により表される前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した補充データを前記アセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
前記アセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を表すリクエスト情報を前記サーバ装置に送信する送信手段と、
前記サーバ装置から前記メインモデル及び前記補充データを受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記メインモデル及び前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする。

本発明の第３の観点に係るアセスメントシステムは、
外部から評価対象を受け付けるアセスメント装置と、前記アセスメント装置とネットワークを介して接続されたサーバ装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記サーバ装置は、
前記アセスメント装置から前記評価対象を表すリクエスト情報を受信するリクエスト情報受信手段と、
前記リクエスト情報受信手段が受信した前記リクエスト情報により表される前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を前記アセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
前記アセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を表すリクエスト情報を前記サーバ装置に送信する送信手段と、
前記サーバ装置から前記評価対象が評価された結果を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする。

本発明の第４の観点に係るアセスメントシステムは、
外部から評価対象を受け付ける第１のアセスメント装置と、前記第１のアセスメント装置と通信を行う第２のアセスメント装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記第１のアセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データの少なくとも一部から構成される対象データを、前記第２のアセスメント装置に要求する要求手段と、
前記第２のアセスメント装置に要求した前記対象データを受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記対象データと、自己が取得した前記対象データ以外のデータとに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
前記第２のアセスメント装置は、
前記第１のアセスメント装置から前記対象データの要求を受け付ける要求受付手段と、
前記要求受付手段が受け付けた要求に従って前記対象データを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記対象データを前記第１のアセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする。

本発明の第５の観点に係るアセスメントシステムは、
外部から評価対象を受け付ける第１のアセスメント装置と、前記第１のアセスメント装置と通信を行う第２のアセスメント装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記第１のアセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データの少なくとも一部から構成される対象データに係る評価を、前記第２のアセスメント装置に要求する要求手段と、
前記第２のアセスメント装置から前記対象データに係る評価結果を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記対象データに係る評価結果、及び前記対象データ以外のデータに基づいて前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
前記第２のアセスメント装置は、
前記第１のアセスメント装置から前記対象データに係る評価の要求を受け付ける要求受付手段と、
前記要求受付手段が受け付けた要求に従って前記対象データを取得する対象データ取得手段と、
前記対象データ取得手段が取得した前記対象データを評価する対象データ評価手段と、
前記対象データ評価手段によって得られた前記対象データに係る評価結果を前記第１のアセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする。

本発明の第６の観点に係るアセスメント方法は、
外部から評価対象を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップで受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択ステップと、
前記メインモデル選択ステップで選択された前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択ステップと、
前記メインモデル選択ステップで選択された前記メインモデル、及び前記補充データ選択ステップで選択された前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価ステップと、
前記評価ステップで評価された結果を外部に提供する提供ステップと、を有し、
前記補充データ選択ステップでは、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする。

本発明の第７の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
外部から評価対象を受け付ける受付手段、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択手段、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段、として機能させ、
前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする。

本発明によれば、多様な対象を適切に評価することができる。

本発明の第１の実施の形態に係るアセスメント装置が行う処理を説明するための模式図である。 本発明の第１の実施の形態に係るアセスメント装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係るモデル関連情報の構成を示す図である。 本発明の第１の実施の形態に係るデータ関連情報の構成を表す図である。 本発明の第１の実施の形態に係るアセスメント装置が行う処理を示すフローチャートである。 図２に示した補充データ選択処理を示すフローチャートである。 メインモデル及び補充データを並べた状態を示す模式図である。 本発明の第２の実施の形態に係るアセスメントシステムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態に係るアセスメント装置が行う処理を示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態に係るアセスメントシステムの構成を示すブロック図である。 本発明の第４の実施の形態に係るアセスメントシステムの構成を示すブロック図である。 本発明に係るアセスメント装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

以下に、本発明を実施するための形態に係るアセスメント装置及びアセスメントシステムについて図面を参照して詳細に説明する。なお、図中同一または相当する部分には同じ符号を付す。

（第１の実施の形態）
図１及び図２を参照して、本発明の第１の実施の形態に係るアセスメント装置１の構成を説明する。アセスメント装置１は、外部から評価の対象を受け付け、対象を評価する装置である。以下の説明ではアセスメント装置１が交通に係る対象を評価する場合を例に説明する。
アセスメント装置１は、ネットワークを介してサーバ２及びユーザ端末７と通信可能に接続される。アセスメント装置１とサーバ２とは、アセスメントシステム１００を構成する。

ユーザ端末７は、入力部７１と、出力部７２とを備える。

入力部７１は、ユーザの操作に従って、対象の評価を求める要求情報を入力し、要求情報をアセスメント装置１に送信する。例えば、入力部７１は、ユーザの操作に従って「Ｚ市の交通騒音」という文字列から構成される要求情報を入力し、これをアセスメント装置１に送信する。

出力部７２は、アセスメント装置１から対象が評価された結果を表すアセスメント情報を受信する。出力部７２は、アセスメント装置１から受信したアセスメント情報を画像または音声によって出力する。例えば、アセスメント装置１から受信したアセスメント情報が「Ｚ市の交通騒音マップ」を表す画像データだった場合、出力部７２は、当該画像データを出力する。

サーバ２は、モデル記憶部２１と、データ記憶部２２とを備える。

モデル記憶部２１は、多様な対象を評価するための複数のモデルを記憶する。ここでいうモデルとは対象を評価する指標を定式化したものをいう。

また、モデル記憶部２１は、モデルを識別する情報（以下、モデル関連情報という）を記憶する。モデル関連情報は、図３に示すように、モデルを一意に識別するモデルＩＤ、モデル名、モデルの入出力を表す入出力リスト、及び、メモリ上のモデルが記憶された場所（メモリアドレス）を表す情報から構成される。

各モデル関連情報により表されるモデルは、それぞれが階層的に関連付けられている。例えば、モデルＩＤが「Ａ１」であるモデルの入力データは、モデルＩＤが「Ａ２」であるモデルの出力データ（交通流マップ）、及びモデルＩＤが「Ａ５」であるモデルの出力データ（音伝播特性）から構成されている。このように、あるモデルの入力要素が他のモデルの出力要素から構成されている場合、各モデルは階層的に関連付けられているといえる。アセスメント装置１は、このように構成されたモデル関連情報を参照し、評価対象を評価するために必要なモデルを選択し、選択したモデルをモデル記憶部２１から取得する。

データ記憶部２２は、モデル記憶部２１に記憶されたモデルがアセスメント装置１によって使用されたときに出力されたデータを記憶する。アセスメント装置１によって選択されたモデルの不足しているデータがデータ記憶部２２に記憶されていた場合、アセスメント装置１は、当該不足しているデータをデータ記憶部２２から取得する。

また、データ記憶部２２は、データを識別する情報（以下、データ関連情報という）を記憶する。データ関連情報は、図４に示すように、データを一意に識別するデータＩＤ、データ名、地域名、当該データが入力されるモデルを一意に識別する関連モデルＩＤ、及び、メモリ上のデータが記憶された場所（メモリアドレス）を表す情報から構成される。

例えば、データＩＤが「Ｄ３」であるデータは、「Ｚ市の交通量」を表す。当該データはモデルＩＤが「Ａ３」であるモデルの入力データに使用される。データ記憶部２２は、複数のデータ関連情報を記憶する。アセスメント装置１は、このように構成されたデータ関連情報を参照し、評価対象を評価するために必要なデータを選択し、選択したデータをデータ記憶部２２から取得する。

アセスメント装置１は、図２に示すように、要求取得部１１と、クエリ抽出部１２と、モデル取得部１３と、データ取得部１４と、実行部１５と、送信部１６とを備える。要求取得部１１、クエリ抽出部１２、モデル取得部１３、データ取得部１４、実行部１５、送信部１６は、アセスメント装置１が起動したときに機能し、以下の（Ａ）乃至（Ｃ）から構成されるアセスメント処理をアセスメント装置１が停止するまで繰り返し実行する。

（Ａ）ユーザ端末７から受信した要求情報に基づいて評価対象を表すクエリを抽出する動作
（Ｂ）抽出したクエリ（評価対象）を評価するために必要なモデル及びデータを選択する動作
（Ｃ）選択したモデル及びデータに基づいて評価対象を評価し、その結果を表すアセスメント情報をユーザ端末７に送信する動作

以下、図５を参照して、アセスメント装置１（要求取得部１１、クエリ抽出部１２、モデル取得部１３、データ取得部１４、実行部１５、送信部１６）が実行するアセスメント処理を説明する。

アセスメント装置１の起動後、要求取得部１１は、ユーザ端末７から要求情報を受信したか否かを判別する（ステップＳ１１）。要求取得部１１は、ユーザ端末７から要求情報を受信するまでは待機状態となる（ステップＳ１１；ＮＯ）。要求取得部１１は、要求情報を受信したと判別した場合は（ステップＳ１１；ＹＥＳ）、当該要求情報をクエリ抽出部１２に供給する。例えば、要求取得部１１は、ユーザ端末７から「Ｚ市の交通騒音」という文字列から構成される要求情報を受信し、当該要求情報をクエリ抽出部１２に供給する。

クエリ抽出部１２は、要求取得部１１から要求情報を受け取る。クエリ抽出部１２は、受け取った要求情報からクエリを抽出する（ステップＳ１２）。

具体的には、クエリ抽出部１２は、要求情報の形態素解析を行うことにより、当該要求情報により表される文字列を単語に分割する。クエリ抽出部１２は、分割された単語毎にフィルタリングを行うことにより不要な単語（助詞等）を除外する。その後、クエリ抽出部１２は、残った単語（除外されなかった単語）からクエリを抽出する。例えば、クエリ抽出部１２は、地域名や指標等をそれぞれ個別に記憶したメモリを参照することにより、残った単語からクエリを抽出する。クエリ抽出部１２は、抽出したクエリを評価対象として特定し、これをモデル取得部１３に供給する。

具体的には、クエリ抽出部１２は、要求取得部１１から受け取った文字列「Ｚ市の交通騒音」から、地域名「Ｚ市」、指標「交通騒音」を表すクエリ（評価対象）を抽出する。なお、上述した方法以外に、クエリ抽出部１２は、ユーザにクエリを選択させる画面情報をユーザ端末７に提供してもよい。この場合、クエリ抽出部１２は、ユーザの操作に従って選択されたクエリを、要求取得部１１を介してユーザ端末７から取得する。

モデル取得部１３は、クエリ抽出部１２からクエリを受け取る。モデル取得部１３は、モデル記憶部２１に記憶されたモデル関連情報を参照し、受け取ったクエリにより表される評価対象を評価するモデル（以下、メインモデルという）を選択する（ステップＳ１３）。例えば上述したクエリは、指標「交通騒音」を表す。この場合、モデル取得部１３は、図３に示したモデル関連情報の中からモデル名が「交通騒音」であるモデル関連情報（モデルＩＤが「Ａ１」であるモデル関連情報）を選択することによってメインモデルを選択する。なお、モデル取得部１３は、モデル名が指標と完全に一致するモデルをメインモデルとして選択する他、指標と部分的に一致するモデルや、指標と類似するモデルをメインモデルとして選択してもよい。モデル取得部１３は、例えば、上位/下位関係、部分/全体関係、同義関係、類義関係等によって単語が分類され、体系付けられた辞書（シソーラス）によって、指標と類似するモデルを選択する。

つづいてモデル取得部１３は、メインモデルの入力データが不足しているか否かを判別する（ステップＳ１４）。メインモデルの入力データが不足しているか否かは、クエリに含まれているデータによってメインモデルの入力データが構成できるか否か（メインモデルの入力データを保持しているか）によって判別される。例えば、上述したクエリは、地域名「Ｚ市」、指標「交通騒音」を表している。また、上述したモデルＩＤが「Ａ１」であるメインモデルには、地域名「Ｚ市」、データ名「交通流マップ」を表す第１の入力データと、地域名「Ｚ市」、データ名「音伝播特性」を表す第２の入力データとが必要である。この場合には、モデル取得部１３は、メインモデルの各入力データは、クエリに含まれているデータによって何れも構成できないため、選択されたメインモデルの入力データは不足していると判別する。

モデル取得部１３によってメインモデルの入力データが不足していると判別された場合（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、データ取得部１４は、メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択処理を行う（ステップＳ１５）。

図６を参照して、図５のステップＳ１５に示した補充データ選択処理を説明する。

データ取得部１４は、メインモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されているか否かを判別する（ステップＳ１５１）。例えば、上述したメインモデル（モデルＩＤが「Ａ１」であるモデル）の入力データ（第１及び第２の入力データ）の場合、当該入力データを表すデータ関連情報は、図４に示したデータ関連情報には含まれていない。よって、この場合、データ取得部１４は、メインモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されていないと判別する。

一方、データ取得部１４は、メインモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されていると判別した場合（ステップＳ１５１；ＹＥＳ）、当該入力データを補充データとして選択する（ステップＳ１５２）。

データ取得部１４が入力データを選択した後、モデル取得部１３は、その他に入力データが不足しているか否かを判別する（ステップＳ１５４）。モデル取得部１３は、メインモデルの入力データが不足していると判別した場合は（ステップＳ１５４；ＹＥＳ）、ステップＳ１５１に戻る。一方、モデル取得部１３は、その他に不足している入力データがないと判別した場合は（ステップＳ１５４；ＮＯ）、図５に示すステップＳ１６に進む。

また、ステップＳ１５１において、データ取得部１４が、メインモデルの不足している入力データが記憶されていないと判別した場合（ステップＳ１５１；ＮＯ）、モデル取得部１３は、当該不足している入力データを出力するモデル（以下、サブモデルという）を補充データとして選択する（ステップＳ１５３）。例えば、上述した例では、モデル取得部１３は、モデル記憶部２１に記憶されたモデル関連情報を参照し、選択したメインモデル（モデルＩＤが「Ａ１」であるモデル）の第１及び第２の入力データを出力するサブモデル（モデルＩＤが「Ａ２」、「Ａ５」であるモデル）を補充データとして選択する。

また、モデル取得部１３は、サブモデルを選択した後、その他に入力データが不足しているか否かを判別する（ステップＳ１５４）。モデル取得部１３は、選択したサブモデルの入力データが不足していると判別した場合は（ステップＳ１５４；ＹＥＳ）、ステップＳ１５１に戻る。一方、モデル取得部１３は、その他に不足している入力データがないと判別した場合は（ステップＳ１５４；ＮＯ）、図５に示すステップＳ１６に進む。例えば、上述したクエリを受け取った場合において、モデルＩＤが「Ａ２」であるサブモデルを使用するためには、地域名「Ｚ市」、データ名「交通ネットワーク」を表す第１の入力データと、地域名「Ｚ市」、データ名「交通トリップ統計」を表す第２の入力データとが必要である。しかし、各入力データは上述したクエリに含まれていない。よって、上述した例では、モデル取得部１３は、モデルＩＤが「Ａ２」であるサブモデルの入力データは不足していると判別する。一方、上述したクエリを受け取った場合において、モデルＩＤが「Ａ５」であるサブモデルを使用するためには、地域名を表す入力データのみが必要であり、当該入力データは上述したクエリに含まれている。よって、上述した例では、モデル取得部１３は、モデルＩＤが「Ａ５」であるサブモデルの入力データは不足していないと判別する。

サブモデルの入力データが不足している場合は、データ取得部１４は、ステップＳ１５１に戻る。そして、データ取得部１４は、メインモデルの入力データが不足していたときと同様に、サブモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されているか否かを判別する（ステップＳ１５１）。

例えば、上述したモデルＩＤが「Ａ２」であるサブモデルの入力データ（地域名「Ｚ市」、データ名「交通ネットワーク」を表す第１の入力データと、地域名「Ｚ市」、データ名「交通トリップ統計」を表す第２の入力データ）を表すデータ関連情報は、図４に示したデータ関連情報には含まれていない。よって、この場合、データ取得部１４は、当該サブモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されていないと判別する（ステップＳ１５１；ＮＯ）。また、この場合、モデル取得部１３は、当該不足している入力データを出力するサブモデルを補充データとして選択する（ステップＳ１５３）。例えば、上述した例では、モデル取得部１３は、モデル記憶部２１に記憶されたモデル関連情報を参照し、モデルＩＤが「Ａ２」であるサブモデルの第１及び第２の入力データを出力するサブモデル（モデルＩＤが「Ａ３」、「Ａ４」であるモデル）を補充データとして選択する。

その後、モデル取得部１３は、選択したサブモデルについて上記ステップＳ１５４の処理を行う。例えば、上述したクエリを受け取った場合において、モデルＩＤが「Ａ３」であるサブモデルを使用するためには、地域名「Ｚ市」、データ名「交通量」を表す入力データが必要である。しかし、当該入力データは上述したクエリに含まれていない。よって、上述した例では、モデル取得部１３は、モデルＩＤが「Ａ３」であるサブモデルの入力データは不足していると判別する。一方、上述したクエリを受け取った場合において、モデルＩＤが「Ａ４」であるサブモデルを使用するためには、地域名を表す入力データのみが必要であり、当該入力データは上述したクエリに含まれている。よって、上述した例では、モデル取得部１３は、モデルＩＤが「Ａ４」であるサブモデルの入力データは不足していないと判別する。

サブモデルの入力データが不足している場合は、上記と同様、データ取得部１４は、ステップＳ１５１に戻る。つまり、上述した例では、データ取得部１４は、モデルＩＤが「Ａ３」であるサブモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されているか否かを判別する（ステップＳ１５１）。

モデルＩＤが「Ａ３」であるサブモデルの入力データ（地域名「Ｚ市」、データ名「交通量」を表す入力データ）を表すデータ関連情報は、図４に示したデータ関連情報に含まれている（データＩＤが「Ｄ３」であるデータ）。よって、この場合、データ取得部１４は、当該サブモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されていると判別する（ステップＳ１５１；ＹＥＳ）。この場合、データ取得部１４は、当該入力データを補充データとして選択する（ステップＳ１５２）。データ取得部１４が入力データを選択した後、モデル取得部１３は、その他に入力データが不足しているか否かを判別する（ステップＳ１５４）。

このように、モデル取得部１３は、メインモデルまたはサブモデルについて不足している入力データがないと判別するまで（ステップＳ１５４；ＮＯ）、ステップＳ１５１〜Ｓ１５４から構成される補充データ選択処理を繰り返し行う。つまり、メインモデルまたはサブモデルの不足している入力データがないとモデル取得部１３によって判別された場合は、抽出したクエリ（評価対象）を評価するために必要なモデル及びデータが全て選択されたことを意味する。

図５に戻り、モデル取得部１３及びデータ取得部１４は、ステップＳ１３で選択されたメインモデル、ステップＳ１５で選択された補充データを取得する（ステップＳ１６）。具体的には、例えば、上述したクエリを受け取った場合において、モデル作成部１３は、モデルＩＤが「Ａ１」であるメインモデル、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ５」であるサブモデルをモデル記憶部２１に記憶されたモデル関連情報を参照して取得する。モデル取得部１３は、メインモデル及びサブモデルを取得する際、これらが選択された順序とは逆の順序で取得し、取得した順序でメインモデル及びサブモデルを組み合わせる。モデル取得部１３は、組み合わせたメインモデル及びサブモデルを実行部１５に供給する。また、データ取得部１４は、データＩＤが「Ｄ３」であるデータをデータ記憶部２２に記憶されたデータ関連情報を参照して取得する。データ取得部１４は、取得したデータを実行部１５に供給する。

なお、メインモデルに入力する入力データが、ステップＳ１２で抽出されたクエリに含まれている場合（メインモデルに入力するデータを保持している場合）、モデル取得部１３は、メインモデルの入力データが不足していないと判別する（ステップＳ１４；ＮＯ）。つまり、この場合、モデル取得部１３は、ステップＳ１６において、選択されたメインモデルのみを取得し、これを実行部１５に供給する。

実行部１５は、モデル取得部１３によって取得されたモデル（メインモデル及びサブモデルの組み合わせ、またはメインモデルのみ）を受け取る。また、実行部１５は、データ取得部１４によって取得されたデータを受け取る。実行部１５は、モデル取得部１３から受け取った各モデル（メインモデル、サブモデル）に入力すべきデータを入力することにより評価対象（クエリ）を評価する（ステップＳ１７）。

例えば、図７に示すように、実行部１５は、モデルＩＤが「Ａ３」であるサブモデルにデータ取得部１４から受け取った「Ｚ市の交通量」を入力する。また、実行部１５は、モデルＩＤが「Ａ４」及び「Ａ５」であるサブモデルに、クエリに含まれた地域名である「Ｚ市」を入力する。これにより、モデルＩＤが「Ａ３」であるサブモデルからは「Ｚ市の交通ネットワーク」が出力される。また、モデルＩＤが「Ａ４」であるサブモデルからは「Ｚ市の交通トリップ統計」が出力される。また、モデルＩＤが「Ａ５」であるサブモデルからは「Ｚ市の音伝播特性」が出力される。

実行部１５は、モデルＩＤが「Ａ３」であるサブモデルから出力されたデータ（「Ｚ市の交通ネットワーク」）、モデルＩＤが「Ａ４」であるサブモデルから出力されたデータ（「Ｚ市の交通トリップ統計」）を、モデルＩＤが「Ａ２」であるサブモデルに入力する。これにより、モデルＩＤが「Ａ２」であるサブモデルからは「Ｚ市の交通流マップ」が出力される。

実行部１５は、モデルＩＤが「Ａ２」であるサブモデルから出力されたデータ（「Ｚ市の交通流マップ」）、モデルＩＤが「Ａ５」であるサブモデルから出力されたデータ（「Ｚ市の音伝搬特性」）を、モデルＩＤが「Ａ１」であるメインモデルに入力する。これにより、当該メインモデルからは「Ｚ市の交通騒音マップ」が出力される。

実行部１５は、評価対象を評価した結果を表すアセスメント情報を送信部１６に供給する。送信部１６は、実行部１５から受け取ったアセスメント情報をユーザ端末７に送信する（ステップＳ１８）。その後、要求取得部１１は、ステップＳ１１に戻り、次の要求情報を受信するまで待機状態となる。

このようにしてステップＳ１１〜Ｓ１８から構成されるアセスメント処理は、アセスメント装置１が停止するまで実行される。

以上説明したように、第１の実施の形態に係るアセスメント装置１によれば、ユーザ端末７から受け付けた評価対象を基に、対象を評価するメインモデルと、当該メインモデルを使用するために補充すべき補充データ（メインモデルに入力するデータ、サブモデル、サブモデルに入力するデータ）とを取得する。アセスメント装置１は、取得したメインモデル及び補充データに基づいて評価対象を評価し、その結果をユーザ端末７に提供する。これにより、アセスメント装置１は、多様な対象を適切に評価することができ、対象についての評価の要求に適切に応えることができる。

なお、上記アセスメント装置１の実行部１５は、ステップＳ１８でユーザ端末７に送信したアセスメント情報を、ステップＳ１２で抽出されたクエリとともにデータ記憶部２２に記憶してもよい。この場合、アセスメント装置１は、当該アセスメント情報を、その後のアセスメント処理において流用してもよい。例えば、ステップＳ１２においてクエリ抽出部１２がクエリを抽出した後、データ取得部１４は、当該クエリに対応するアセスメント情報がデータ記憶部２２に記憶されているか否かを判別する。データ取得部１４は、データ記憶部２２に当該クエリに対応するアセスメント情報があると判別した場合は、当該アセスメント情報を送信部１６を介してユーザ端末７に送信すればよい。これにより、アセスメント装置１がクエリを評価するまでの時間や処理の負荷を軽減できる。なお、データ取得部１４によって、当該クエリに対応するアセスメント情報がないと判別された場合には、上記実施の形態と同様、ステップＳ１３以降の処理が行われる。

また、アセスメント装置１のモデル取得部１３は、クエリに複数の指標が含まれていた場合、各指標に対応する複数のメインモデルを選択してもよい。この場合、モデル取得部１３及びデータ取得部１４は、各メインモデルについて使用するために補充すべき補充データを選択する。また、モデル取得部１３は、クエリに含まれた指標が１つのみであっても、モデル記憶部２１に記憶されたモデル関連情報に基づいて複数のメインモデルが選択されることもある。

また、アセスメントシステム１００が備えるユーザ端末７及びサーバ２はそれぞれ複数あってもよい。また、ユーザ端末７及びサーバ２の構成の少なくとも一部をアセスメント装置１に備えてもよく、ユーザ端末７及びサーバ２をアセスメント装置１の附属品として用いてもよい。

また、モデル記憶部２１が記憶するモデル関連情報は、図３に示したモデル関連情報以外に、モデルの信頼度、使用料金、処理時間、提供会社名、作成時期、精度、言語、使用頻度、過去の利用者、使用実績（該モデルを使用して作成されたモデル名等）といった、選択するモデルを限定するためのメタ情報を含んでもよい。

例えば、ユーザ端末７は、ユーザの操作に従って、「Ｚ市の交通騒音」以外に、「処理時間がＹ以下」を入力する。この場合、アセスメント装置１のクエリ抽出部１２は、ユーザ端末７から受信した要求情報から、地域名「Ｚ市」、指標「交通騒音」の他に、処理時間「Ｙ以下」を表すクエリを抽出する。この場合、モデル取得部１３は、処理時間「Ｙ以下」によって、処理時間の合計がＹ以下になるようにメインモデルを選択する。このように、メタ情報によって、選択するモデルを限定するための条件が設定されてもよい。

また、データ記憶部２２が記憶するデータ関連情報は、データの信頼度、使用料金、提供会社名、作成時期、精度、言語、使用される頻度、過去の利用者、使用実績（該データを使用して作成されたモデル名等）といった、選択するデータを限定するためのメタ情報を含んでもよい。

例えば、ユーザ端末は、ユーザの操作に従って、「Ｚ市の交通騒音」以外に、「データの信頼度がＸ以上」を入力する。この場合、アセスメント装置１のクエリ抽出部１２は、ユーザ端末７から受信した要求情報から、地域名「Ｚ市」、指標「交通騒音」の他に、データの信頼度「Ｘ以上」を表すクエリを抽出する。この場合、データ取得部１４は、信頼度がＸ以上であるデータのみを選択する。このように、メタ情報によって、選択するデータを限定するための条件が設定されてもよい。

また、モデル記憶部２１に記憶されたモデル関連情報、データ記憶部２２に記憶されたデータ関連情報は、それぞれモデルまたはデータへのアクセス可否を表すアクセス制限情報をユーザ識別情報毎に有してもよい。ユーザ端末７は、ユーザの操作に従って、ユーザ識別情報を入力し、当該ユーザ識別情報を要求情報とともにアセスメント装置１に送信する。モデル取得部１３またはデータ取得部１４は、選択対象のモデルまたはデータについて、受信したユーザ識別情報に対応するアクセス制限情報を参照し、当該モデルまたはデータへのアクセス可否を判別する。モデル取得部１３またはデータ取得部１４は、その判別結果に基づいて、取得対象のモデルまたはデータを取得してもよい。

また、上述した例では、交通に係る各種指標によって地域毎の評価を行う場合を例に説明したが、評価対象は、地域・地名、団体・組織、団体・組織の集合、生物の種・類、地学・海洋・気象の観測対象、システム（交通システム、エネルギー制御システム、照明システム、薬剤・バイオケミカルの生産システム等、機械・電子情報システム全般）等、適宜に設定できる。

また、指標は、渋滞状況、交通騒音量、疫病の発生率（伝播率）、交通事故率、売り上げ、発生率、個体数、ユーザ数、経済効果、幸福度、満足度、人間開発指数、ICT開発指数等を評価するものを採用してもよい。評価対象は、地域、期間、業種、年齢層・世代、性別、材料、企業、またはこれらの集合体等でもよい。また、評価の単位は、日／月／期／年、市町村／都道府県／国、組織・団体／組織・団体の集合・分野／時間／人等でもよい。

また、上述した例では、交通に係る各種モデルを例に説明したが、物流やエネルギー（エネルギー需要、エネルギー供給）に係る指標を定式化したモデルを採用してもよい。また、満足度・幸福度等の高次指標を所得等の低次指標から計算するモデルを採用してもよい。

（第２の実施の形態）
次に図８を参照して、本発明の第２の実施の形態に係るアセスメント装置１の構成を説明する。アセスメント装置１は、第１の実施の形態で説明した構成と同様の構成を備える。アセスメント装置１は、上記第１の実施の形態で説明した動作を行う他、メインモデル及び補充データのリストをユーザに提供する。また、アセスメント装置１は、ユーザの操作に従って選択されたメインモデル及び補充データに基づいて評価対象を評価する。また、アセスメント装置１とサーバ２とは、アセスメントシステム２００を構成する。

以下、図９を参照して、アセスメント装置１が実行するアセスメント処理を説明する。図９に示すステップＳ３１〜ステップＳ３５の処理は、図２に示したステップＳ１１〜ステップＳ１５の処理と同様である。

アセスメント装置１の実行部１５は、ステップＳ３３でモデル取得部１３によって選択されたメインモデル、及びステップＳ３５でモデル取得部１３及びデータ取得部１４によって選択された補充データを表すソリューション情報のリストを作成する（ステップＳ３６）。例えば、モデル取得部１３によって複数のメインモデルが選択された場合、実行部１５は、各メインモデルの出力データを識別する情報をソリューション情報のリストとして作成する。実行部１５は、作成したソリューション情報のリストを送信部１６に供給する。

送信部１６は、実行部１５から受け取ったソリューション情報のリストをユーザ端末７に送信する（ステップＳ３８）。

ユーザ端末７の出力部７２は、アセスメント装置１からソリューション情報のリストを受信する。出力部７２は、当該ソリューション情報のリストを画像または音声によって出力する。ユーザは、リストの中から入力部７１は、ユーザの操作に従って選択されたソリューション情報を表す選択情報をアセスメント装置１に送信する。

アセスメント装置１の要求取得部１１は、ユーザ端末７から選択情報を受信するまで待機状態となる（ステップＳ３９；ＮＯ）。要求取得部１１は、選択情報を受信したと判別した場合は（ステップＳ３９；ＹＥＳ）、当該選択情報を実行部１５に供給する。

実行部１５は、要求取得部１１から受け取った選択情報に基づいて、ステップＳ３３でモデル取得部１３によって選択されたメインモデル、及びステップＳ３５でモデル取得部１３及びデータ取得部１４によって選択された補充データ（サブモデルを含む）を取得する。実行部１５は、取得した各モデル（メインモデル、サブモデル）に入力すべきデータを入力することにより評価対象（クエリ）を評価する（ステップＳ４０）。

実行部１５は、評価対象を評価した結果を表すアセスメント情報を送信部１６に供給する。送信部１６は、実行部１５から受け取ったアセスメント情報をユーザ端末７に送信する（ステップＳ４１）。その後、要求取得部１１は、ステップＳ１１に戻り、次の要求情報を受信するまで待機状態となる。

そして、以上によりアセスメント装置１が行う一連のアセスメント処理は行われ、アセスメント装置１は、上記ステップＳ３１〜Ｓ４１から構成されるアセスメント処理を停止するまで実行する。

以上説明したように、第２の実施の形態に係るアセスメント装置１によれば、評価対象を評価するために選択されたメインモデル及び補充データを表すソリューション情報のリストをユーザに提供できる。アセスメント装置１は、ユーザの操作に従って選択されたソリューション情報に基づいて、評価対象を評価することができる。

なお、第２の実施形態では、モデル取得部１３によって複数のメインモデルが選択された場合を例に説明したが、メインモデルが１つだけ選択された場合も、実行部１５は、当該メインモデルのソリューション情報を作成し、これを送信部１６を介してユーザ端末７に提供してもよい。

また、実行部１５は、モデル取得部１３によって評価対象を評価する複数のメインモデルが選択された段階で、補充データが選択される前に、各メインモデルを表すソリューション情報のリストを作成してもよい。この場合、補充データは、実行部１５が選択情報（ソリューション情報）を受け取った後に選択されればよい。また、この場合に選択される補充データは、当該選択情報により表されるメインモデルに対応する補充データが選択されればよい。

なお、モデル記憶部２１が記憶するモデル関連情報、データ記憶部２２が記憶するデータ関連情報には、第１の実施の形態で説明されたメタ情報が含まれてもよい。この場合、、実行部１５は、ソリューション情報のリストに、選択されたメインモデル及び補充データに対応するメタ情報を含ませてもよい。これにより、ユーザは、ソリューション情報に含まれるメタ情報を参考にして、ソリューション情報を選択することができる。

（第３の実施の形態）
次に図１０を参照して、本発明の第３の実施の形態に係るアセスメント装置１の構成を説明する。アセスメント装置１は、第１の実施の形態で説明した構成と同様の構成を備える。アセスメント装置１は、ネットワークを介してサーバ２及びユーザ端末７と通信可能に接続される他、インターネットを介して外部サーバ４と通信可能に接続される。アセスメント装置１は、クエリを含むリクエスト情報を外部サーバ４に送信し、外部サーバ４からメインモデル及び補充データを受信する。アセスメント装置１と外部サーバ４とはアセスメントシステム３００を構成する。

外部サーバ４は、インターネットを介してアセスメント装置１と通信を行う。外部サーバ４は、アセスメント装置１からクエリを含むリクエスト情報を受信する。外部サーバ４は、受信したリクエスト情報に含まれるクエリに基づいて、評価対象を評価するメインモデル及び当該メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する処理を行う。外部サーバ４は、選択したメインモデル及び補充データをアセスメント装置１に送信する。

外部サーバ４は、送受信部４１、検索部４２、モデル記憶部４３及びデータ記憶部４４を備える。

モデル記憶部４３は、サーバ２のモデル記憶部２１と同様に、モデル関連情報を記憶する。データ記憶部４４は、サーバ２のデータ記憶部２２と同様に、データ関連情報を記憶する。

送受信部４１は、アセスメント装置１からリクエスト情報を受信する。例えば、送受信部４１は、アセスメント装置１からリクエスト情報を受信すると、当該リクエスト情報を検索部４２に供給する。

検索部４２は、送受信部４１からリクエスト情報を受け取る。検索部４２は、受け取ったリクエスト情報を基に評価対象を評価するメインモデルをモデル記憶部４３に記憶されたモデル関連情報を参照して選択する。

また、検索部４２は、モデル記憶部４３に記憶されたモデル関連情報、データ記憶部４４に記憶されたデータ関連情報を参照して、メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する。具体的には、検索部４２は、選択したメインモデルの不足しているデータがデータ記憶部４４に記憶されている場合には当該不足しているデータを補充データとして選択する。また、検索部４２は、メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には、モデル記憶部４３に記憶されたモデル関連情報を参照して、当該不足しているデータを出力するサブモデルを補充データとして選択する。さらに、検索部４２は、選択したサブモデルの不足しているデータがデータ記憶部４４に記憶されている場合には当該不足しているデータを補充データとして選択する。また、サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には、モデル記憶部４３に記憶されたモデル関連情報を参照して、当該不足しているデータを出力するサブモデルを補充データとして選択する。このように、検索部４２は、補充データを選択する処理をメインモデルまたはサブモデルの不足しているデータがなくなるまで繰り返し行う。

検索部４２は、選択したメインモデル及び補充データを送受信部４１に供給する。送受信部４１は、検索部４２から供給されたメインモデル及び補充データをアセスメント装置１に送信する。

一方、アセスメント装置１のモデル取得部１３は、クエリ抽出部１２から受け取ったクエリを含むリクエスト情報を作成し、これを外部サーバ４に送信する。その後、モデル取得部１３は、外部サーバ４から送信されたメインモデル及び補充データを受信する。モデル取得部１３は、受信したメインモデル及び補充データを実行部１５に供給する。実行部１５は、モデル取得部１３から受け取ったメインモデル及び補充データを受け取ると、各モデル（メインモデル、サブモデル）に入力すべきデータを入力することにより評価対象（クエリ）を評価する。実行部１５は、評価対象を評価した結果を表すアセスメント情報を送信部１６を介してユーザ端末７に送信する。

以上説明したように、第３の実施の形態に係るアセスメント装置１によれば、外部サーバ４にクエリを含むリクエスト情報を送信することにより、外部サーバ４によって選択されたメインモデル及び補充データを受信できる。これにより、アセスメント装置１がメインモデル及び補充データを選択する処理を外部サーバ４に代替させることができ、アセスメント装置１が行う処理の負荷を軽減することができる。

なお、アセスメント装置１は、外部サーバ４にリクエスト情報を送信せずに、外部サーバ４に記憶されたメインモデル及び補充データを選択してもよい。つまり、アセスメント装置１のモデル取得部１３及びデータ取得部１４は、第１の実施の形態においてサーバ２に記憶されたメインモデル及び補充データを選択したときと同様に、外部サーバ４に記憶されたモデル関連情報及びデータ関連情報を参照してメインモデル及び補充データを選択してもよい。

また、外部サーバ４は、アセスメント装置１から受信したリクエスト情報を基に、評価対象（クエリ）を評価し、その結果を表すアセスメント情報をアセスメント装置１に送信してもよい。この場合、検索部４２は、アセスメント装置１から受信したリクエスト情報に基づいて、上記第１の実施の形態で説明したモデル取得部１３及びデータ取得部１４と同様に、メインモデル及び補充データを選択する。検索部４２は、選択したメインモデル及び補充データを基に、各モデル（メインモデル、サブモデル）に入力すべきデータを入力することにより評価対象（クエリ）を評価する。その後、検索部４２は、評価対象を評価した結果を表すアセスメント情報をアセスメント装置１に送信する。一方、アセスメント装置１は、外部サーバ４から受信したアセスメント情報をユーザ端末７に送信する。これにより、アセスメント装置１は、評価対象を評価する処理を省略でき、アセスメント装置１が行う処理の負荷をさらに軽減することができる。

また、モデル記憶部４３に記憶されたモデル関連情報、データ記憶部４４に記憶されたデータ関連情報は、それぞれモデルまたはデータへのアクセス可否を表すアクセス制限情報を、ユーザを識別するユーザ識別情報毎に有してもよい。この場合、アセスメント装置１は、ユーザ端末７から要求情報とともユーザ識別情報を受信し、当該ユーザ識別情報を含むリクエスト情報を外部サーバ４に送信する。外部サーバ４の検索部４２は、アセスメント装置１から受信したリクエスト情報に含まれるクエリを基に、選択対象のモデルまたはデータを検索する。このとき検索部４２は、アセスメント装置１から受信したユーザ識別情報に対応するアクセス制限情報を参照し、当該モデルまたはデータへのアクセス可否を判別する。検索部４２は、その判別結果に基づいて、選択対象のモデルまたはデータを選択する。

また、モデル記憶部４３に記憶されたモデル関連情報、データ記憶部４４に記憶されたデータ関連情報は、それぞれモデルまたはデータへのアクセス可否を表すアクセス制限情報を、アセスメント装置１を識別する装置識別情報毎に有してもよい。この場合、アセスメント装置１は、装置識別情報を含むリクエスト情報を外部サーバ４に送信する。外部サーバ４の検索部４２は、アセスメント装置１から受信したリクエスト情報に含まれるクエリを基に、選択対象のモデルまたはデータを検索する。このとき検索部４２は、アセスメント装置１から受信した装置識別情報に対応するアクセス制限情報を参照し、当該モデルまたはデータへのアクセス可否を判別する。検索部４２は、その判別結果に基づいて、選択対象のモデルまたはデータを選択する。

なお、検索部４２は、ユーザ識別情報または装置識別情報を基に、モデルまたはデータへのアクセスができないと判別した場合に、その旨を示すエラー情報をアセスメント装置１に送信してもよい。なお、モデルまたはデータへのアクセス可否の条件は、ユーザ識別情報及び装置識別情報の任意の組み合わせによって設定できる。例えば、ユーザ識別情報及び装置識別情報のいずれか一方が認証された場合に当該モデルまたはデータへのアクセスを許可することや、その両方が認証された場合にのみアクセスを許可することができる。

（第４の実施の形態）
図１１を参照して、本発明の第４の実施の形態に係るアセスメント装置１Ａの構成を説明する。アセスメント装置１Ａは、ネットワークを介してサーバ２Ａ及びユーザ端末７Ａと通信可能に接続される他、インターネットを介して外部サーバ４及びアセスメント装置１Ｂと通信可能に接続される。

アセスメント装置１Ｂは、アセスメント装置１Ａと同様、サーバ２Ｂ及びユーザ端末７Ｂと通信可能に接続される他、インターネットを介して外部サーバ４及びアセスメント装置１Ａと通信可能に接続される。

アセスメント装置１Ａとアセスメント装置１Ｂとはアセスメントシステム４００を構成する。以下、アセスメント装置１Ａ，１Ｂを区別しない場合はアセスメント装置１と称する。また、サーバ２Ａ，２Ｂを区別しない場合はサーバ２と称する。また、ユーザ端末７Ａ，７Ｂを区別しない場合はユーザ端末７と称する。なお、以下の説明では、アセスメントシステム４００において、アセスメント装置１を２台ずつ備えた場合について説明するが、アセスメント装置１は３台以上備えられてもよい。これはサーバ２及びユーザ端末７についても同様である。なお、サーバ２及びユーザ端末７は、第１乃至第３の実施の形態で説明した構成と同様の構成を備える。

また、外部サーバ４は、第３の実施の形態で説明した構成と同様の構成を備える。モデル記憶部４３は、各モデルへのアクセス可否を表すアクセス制限情報を、アセスメント装置１毎に記憶する。また、データ記憶部４４は、各データへのアクセス可否を表すアクセス制限情報を、アセスメント装置１毎に記憶する。

アセスメント装置１Ａは、第１の実施の形態で説明した構成に加えてアクセス権記憶部１７と、アクセス権判別部１８を備える。なお、アセスメント装置１Ｂは、アセスメント装置１Ａと同様の構成を備える。

アクセス権記憶部１７は、外部サーバ４のモデル記憶部４３及びデータ記憶部４４にそれぞれ記憶されたモデル関連情報及びデータ関連情報を記憶する。また、アクセス権記憶部１７は、外部サーバ４に記憶された各モデルまたはデータへのアクセス可否を表すアクセス制限情報を、アセスメント装置１毎に記憶する。

アクセス権判別部１８は、クエリ抽出部１２で抽出されたクエリを基に、アクセス権記憶部１７に記憶されたモデル関連情報及びデータ関連情報を参照し、外部サーバ４に記憶されたメインモデル及び補充データを選択する。アクセス権判別部１８は、アクセス権記憶部１７に記憶されたアクセス制限情報を参照し、選択したメインモデル及び補充データについて、自己がアクセスできるものとできないものとに区分けする。

具体的には、例えば、図３に示したモデル関連情報、図４に示したデータ関連情報がアクセス権記憶部１７に記憶されているものとし、アクセス権判別部１８が、モデルＩＤが「Ａ１」であるメインモデル、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ５」であるサブモデルを選択したとする。また、アクセス権判別部１８が、データＩＤが「Ｄ３」であるデータを選択したとする。そして、アクセス権判別部１８は、モデルＩＤが「Ａ１」，「Ａ５」であるモデルについては自己がアクセスできるものに区分けしたものとする。また、アクセス権判別部１８は、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ４」であるモデル、データＩＤが「Ｄ３」であるデータについては自己がアクセスできないものに区分けしたものとする。

アクセス権判別部１８は、自己がアクセスできるものに区分けされたデータ（以下、第１対象データという）について、当該第１対象データを要求する第１リクエスト情報を作成し、これを外部サーバ４に送信する。上述した例では、アクセス権判別部１８は、モデルＩＤが「Ａ１」，「Ａ５」であるモデルを第１対象データとして、当該第１対象データを要求する第１リクエスト情報を外部サーバ４に送信する。

外部サーバ４の検索部４２は、アセスメント装置１Ａから送信された第１リクエスト情報を送受信部４１を介して受け取る。検索部４２は、受け取った第１リクエスト情報により表されるモデルまたはデータについて、アセスメント装置１Ａによってアクセスできるか否かを判別する。アセスメント装置１Ａによってアクセスできるか否かは、モデル記憶部４３またはデータ記憶部４４に記憶されたアクセス制限情報を参照することにより判別される。検索部４２は、その判別結果に基づいて第１リクエスト情報により表される第１対象データを取得する。検索部４２は、取得した第１対象データを送受信部４１を介してアセスメント装置１Ａに送信する。上述した例では、検索部４２は、モデルＩＤが「Ａ１」，「Ａ５」であるモデルを第１対象データとして取得し、当該第１対象データをアセスメント装置１Ａに送信する。

また、アクセス権判別部１８は、自己がアクセスできないものに区分けされたデータ（以下、第２対象データという）について、当該第２対象データにアクセスできるアセスメント装置１を特定する。アクセス権判別部１８は、当該アセスメント装置１をアクセス権記憶部１７に記憶されたアクセス制限情報を参照して特定する。アクセス権判別部１８は、当該第２対象データを要求する第２リクエスト情報を作成し、これを特定したアセスメント装置１に送信する。なお、ここでは、アセスメント装置１Ｂに当該第２リクエスト情報が送信されたものとする。上述した例では、アクセス権判別部１８は、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ４」であるモデル、データＩＤが「Ｄ３」であるデータを第２対象データとして、当該第２対象データを要求する第２リクエスト情報をアセスメント装置１Ｂに送信する。

アセスメント装置１Ｂのアクセス権判別部１８は、アセスメント装置１Ａから第２リクエスト情報を受信すると、当該第２リクエスト情報を外部サーバ４に送信する。

外部サーバ４の検索部４２は、アセスメント装置１Ｂから送信された第２リクエスト情報を送受信部４１を介して受け取る。検索部４２は、受け取った第２リクエスト情報により表されるモデルまたはデータについて、アセスメント装置１Ｂによってアクセスできるか否かを判別する。検索部４２は、その判別結果に基づいて第２リクエスト情報により表される第２対象データを取得する。検索部４２は、取得した第２対象データを送受信部４１を介してアセスメント装置１Ｂに送信する。上述した例では、検索部４２は、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ４」であるモデル、データＩＤが「Ｄ３」であるデータを第２対象データとして取得し、当該第２対象データをアセスメント装置１Ｂに送信する。

アセスメント装置１Ｂのアクセス権判別部１８は、外部サーバ４から第２対象データを受信すると、当該第２対象データをアセスメント装置１Ａに送信する。

アセスメント装置１Ａのアクセス権判別部１８は、外部サーバ４から第１対象データを受信し、アセスメント装置１Ｂから第２対象データを受信する。受信した第１対象データ及び第２対象データは、選択したメインモデル及び補充データを構成する。つまり、上述した例では、モデルＩＤが「Ａ１」であるメインモデル、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ５」であるサブモデルが受信されたことになる。

アクセス権判別部１８は、受信した各モデル（メインモデル、サブモデル）に入力すべきデータを入力することにより評価対象（クエリ）を評価する。アクセス権判別部１８は、評価対象を評価した結果を表すアセスメント情報を送信部１６に供給する。送信部１６は、実行部１５から受け取ったアセスメント情報をユーザ端末７に送信する。

以上説明したように、第４の実施の形態に係るアセスメント装置１によれば、選択したメインモデル及び補充データの少なくとも一部から構成される対象データを、他のアセスメント装置１に要求できる。そして、アセスメント装置１は、要求した対象データと自己が取得した対象データ以外のデータとに基づいて評価対象を評価することができ、アセスメント装置１が行う処理の負荷を軽減することができる。

なお、上記実施形態では、アセスメント装置１Ｂに要求した対象データ（第２対象データ）と、自己が取得する対象データ以外のデータ（第１対象データ）とについて、自己がアクセスできるものとできないものとを基準にして区分けしたが、それ以外の基準によって区分けしてもよい。

また、アセスメント装置１Ａのアクセス権判別部１８は、対象データを要求するリクエスト情報をアセスメント装置１Ｂに送信する代わりに、対象データに係る評価を要求するリクエスト情報を送信してもよい。この場合、アクセス権判別部１８は、上述した第１対象データに係る評価を要求する第１リクエスト情報を外部サーバ４に送信する一方、上述した第２対象データに係る評価を要求する第２リクエスト情報をアセスメント装置１Ｂに送信する。上述した例と同様、モデルＩＤが「Ａ１」，「Ａ５」であるモデルが第１対象データとして取得されたものとする。また、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ４」であるモデル、データＩＤが「Ｄ３」であるデータが第２対象データとして取得されたものとする。そして、この場合、当該第１対象データに係る評価を要求する第１リクエスト情報は外部サーバ４に送信され、当該第２対象データを要求する第２リクエスト情報はアセスメント装置１Ｂに送信されたものとする。また、第１及び第２リクエスト情報には、クエリ抽出部１２によって抽出されたクエリが含まれる。例えば、クエリは、上述した例と同様、地域名「Ｚ市」、指標「交通騒音」を表す。

外部サーバ４の検索部４２は、アセスメント装置１Ａから送信された第１リクエスト情報を送受信部４１を介して受け取る。検索部４２は、受け取った第１リクエスト情報により表される第１対象データを取得し、取得した第１対象データを評価する処理を行う。上述した例では、検索部４２は、モデルＩＤが「Ａ１」，「Ａ５」であるモデルを第１対象データとして取得する。つづいて検索部４２は、取得した第１対象データによって評価できるものについて評価を行う。具体的には、例えば、モデルＩＤが「Ａ５」であるモデルには、クエリに含まれた地域名である「Ｚ市」を入力でき、「Ｚ市の音伝播特性」を取得できる。一方、モデルＩＤが「Ａ１」であるモデルを使用するためには、「Ｚ市の交通流マップ」を表すデータが不足している。そして検索部４２は、評価結果を表すアセスメント情報をアセスメント装置１Ａに送信する。なお、取得した第２対象データを評価できなかった場合は、評価できなかった対象データをアセスメント情報に含ませて送信する。上述した例では、「Ｚ市の音伝搬特性」を表すデータが評価結果に該当し、モデルＩＤが「Ａ１」であるモデルが対象データに該当する。

一方、アセスメント装置１Ｂのアクセス権判別部１８は、アセスメント装置１Ａから第２リクエスト情報を受信すると、当該第２リクエスト情報を外部サーバ４に送信する。

外部サーバ４の検索部４２は、アセスメント装置１Ｂから送信された第２リクエスト情報を送受信部４１を介して受け取る。検索部４２は、受け取った第２リクエスト情報により表される第２対象データを取得し、取得した第２対象データを評価する処理を行う。上述した例では、検索部４２は、モデルＩＤが「Ａ２」〜「Ａ４」であるモデル、データＩＤが「Ｄ３」であるデータを第２対象データとして取得する。つづいて検索部４２は、取得した第２対象データによって評価できるものについて評価を行う。具体的には、例えば、モデルＩＤが「Ａ３」であるモデルには、データＩＤが「Ｄ３」であるデータを入力でき、「Ｚ市の交通ネットワーク」を表すデータを取得できる。また、モデルＩＤが「Ａ４」であるモデルには、クエリに含まれた地域名である「Ｚ市」を入力でき、「Ｚ市の交通トリップ統計」を表すデータを取得できる。さらに、モデルＩＤが「Ａ２」であるモデルには、「Ｚ市の交通ネットワーク」を表すデータと、「Ｚ市の交通トリップ統計」を表すデータとを入力でき、「Ｚ市の交通流マップ」を表すデータを取得できる。そして検索部４２は、評価結果を表すアセスメント情報をアセスメント装置１Ｂに送信する。上述した例では、「Ｚ市の交通流マップ」を表すデータが評価結果に該当する。

アセスメント装置１Ｂのアクセス権判別部１８は、外部サーバ４からアセスメント情報を受信すると、当該アセスメント情報をアセスメント装置１Ａに送信する。

アクセス権判別部１８は、アセスメント装置１Ａの外部サーバ４から第１対象データに係る評価結果を表すアセスメント情報を受信し、アセスメント装置１Ｂから第２対象データに係る評価結果を表すアセスメント情報を受信する。アクセス権判別部１８は、受信した各アセスメント情報により表される評価結果に基づいて評価対象を評価する。つまり、上述した例では、アクセス権判別部１８は、モデルＩＤが「Ａ１」であるメインモデルと、「Ｚ市の交通流マップ」を表すデータと、「Ｚ市の音伝搬特性」を表すデータとを受信する。この場合、アクセス権判別部１８は、モデルＩＤが「Ａ１」であるメインモデルに「Ｚ市の交通流マップ」を表すデータと、「Ｚ市の音伝搬特性」を表すデータとを入力することにより、「Ｚ市の交通騒音マップ」を表すデータを出力する。アクセス権判別部１８は、評価対象を評価した結果を表すアセスメント情報を送信部１６に供給する。送信部１６は、実行部１５から受け取ったアセスメント情報をユーザ端末７に送信する。

このように、アセスメント装置１Ａのアクセス権判別部１８は、対象データに係る評価を要求するリクエスト情報をアセスメント装置１Ｂに送信し、その評価結果を表すアセスメント情報をアセスメント装置１Ｂから受信してもよい。これにより、アセスメント装置１Ａは、評価対象を評価する処理の一部を省略でき、アセスメント装置１Ａが行う処理の負荷をさらに軽減することができる。

なお、アセスメント装置１Ｂのアクセス権判別部１８は、対象データ（第２対象データ）の評価を、サーバ２に記憶された情報を基に行ってもよい。例えば、上述した例の場合、モデルＩＤが「Ａ２」であるモデルから出力される「Ｚ市の交通ネットワーク」を表すデータがサーバ２に記憶されていた場合、当該「Ｚ市の交通ネットワーク」を表すデータを対象データに係る評価結果として取得してもよい。この場合、アクセス権判別部１８は、当該評価結果を表すアセスメント情報をアセスメント装置１Ａに送信する。これにより、外部サーバ４が行う処理の負荷を軽減することができる。

また、アクセス権判別部１８が、外部サーバ４に記憶されたモデル関連情報、データ関連情報、及び各モデルまたはデータへのアクセス可否を表すアクセス制限情報を参照できれば、アセスメント装置１に備えたアクセス権記憶部１７は備えなくてもよい。この場合、アクセス権判別部１８は、外部サーバ４に記憶されたモデル関連情報及びデータ関連情報を参照してメインモデル及び補充データを選択する。また、アクセス権判別部１８は、自己がアクセスできないものに区分けされた上記第２対象データにアクセスできるアセスメント装置１を、外部サーバ４に記憶されたアクセス制限情報を参照して特定する。

以上、第１乃至第４の実施の形態を説明したが、各実施の形態に係る構成は適宜に組み合わせることができる。

例えば、モデル取得部１３は、クエリ抽出部１２から受け取ったクエリ（評価対象）を評価した結果を表すデータがサーバ２に記憶されていると判別した場合には、当該データを評価結果とすることができる。しかし、この場合でも、モデル取得部１３及びデータ取得部１４は、最新のモデル及びデータに基づいて評価対象を評価するためメインモデル及び補充データを選択する処理を行ってもよい。また、これによって選択されたメインモデル及び補充データを、上記ソリューション情報以外のリストとして提供してもよい。

また、データ取得部１４がメインモデルの不足している入力データがデータ記憶部２２に記憶されている場合でも、モデル取得部１３は、最新のモデル及びデータに基づいて評価対象を評価するために、サブモデルまたは当該サブモデルの入力データを選択してもよい。また、これによって選択されたサブモデル及びデータを、上記ソリューション情報以外のリストとして提供してもよい。

また、上記各実施の形態では、外部から受け付けた対象を評価するシステムに適用する場合を説明したが、対象を分析するシステム、対象をシミュレーションするシステムに応用してもよい。

図１２を参照して、アセスメント装置１が備えるハードウェア構成を説明する。アセスメント装置１は、制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５、入出力部３６、及び送受信部３７を備える。主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５、入出力部３６及び送受信部３７は、いずれも内部バス３０を介して制御部３１に接続される。

制御部３１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）から構成される。制御部３１は、外部記憶部３３から主記憶部３２にロードされた制御プログラム３９を実行する。上記第１乃至第４の実施の形態で説明した、クエリ抽出部１２、モデル取得部１３、データ取得部１４、実行部１５、及びアクセス権判別部１８は、制御部３１が制御プログラム３９を実行することにより実現される。

主記憶部３２は、ＲＡＭ（Random-Access Memory）から構成される。主記憶部３２は、制御部３１の作業領域として用いられる。主記憶部３２には、外部記憶部３３に記憶されている制御プログラム３９がロードされる。

外部記憶部３３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成される。外部記憶部３３は、制御プログラム３９を予め記憶する。アクセス権記憶部１７は、外部記憶部３３によって実現される。

操作部３４は、キーボード及びマウス等のポインティングデバイス等と、キーボード及びポインティングデバイス等を内部バス３０に接続する操作インタフェース装置から構成される。

表示部３５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置から構成される。ユーザがアセスメント装置１に直接情報を入力する場合は、操作画面を表示する。

入出力部３６は、外部周辺機器インタフェースから構成されている。入出力部３６は、ユーザ端末７及びサーバ２と接続される。また、送受信部３７は、ネットワークに接続する通信インタフェース装置から構成される。要求取得部１１、モデル取得部１３、データ取得部１４、送信部１６、及びアクセス権判別部１８は、入出力部３６または送受信部３７により実現される。

このように、上記第１乃至第４の実施の形態で説明した、アセスメント装置１が行う制御プログラム３９による情報処理は、ハードウェア資源を用いて実現される。

その他、上述したハードウェア構成やフローチャートは一例であり、適宜に変更及び修正が可能である。

制御部３１、主記憶部３２、外部記憶部３３、操作部３４、表示部３５、入出力部３６、送受信部３７、内部バス３０は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行するアセスメント装置１を構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上のサーバ装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することでアセスメント装置１を構成してもよい。

また、アセスメント装置１の機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合等には、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。

また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板（BBS, Bulletin Board System）に前記コンピュータプログラムを掲表し、ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。

なお、本発明は、本発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施形態および変形が可能とされるものである。また、上述した実施形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内およびそれと同などの発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

(付記１)
外部から評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備える、
ことを特徴とするアセスメント装置。

(付記２)
前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
ことを特徴とする付記１に記載のアセスメント装置。

(付記３)
前記補充データ選択手段は、前記メインモデルまたは前記サブモデルの不足しているデータがなくなるまで、前記補充データとして選択する処理を繰り返し行う、
ことを特徴とする付記２に記載のアセスメント装置。

(付記４)
前記評価対象を評価した結果を表すデータの有無を判別する判別手段を備え、
前記補充データ選択手段は、前記判別手段によって前記データがないと判別された場合に前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択し、
前記提供手段は、前記判別手段によって前記データがあると判別した場合に当該データを前記評価対象を評価した結果として外部に提供する、
ことを特徴とする付記１から３の何れかに記載のアセスメント装置。

(付記５)
前記提供手段は、前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、前記補充データ選択手段が選択した前記補充データの少なくとも何れかを表すソリューション情報のリストを外部に提供し、
前記受付手段は、前記リストの中から選択されたソリューション情報を表す選択情報を外部から受け付け、
前記評価手段は、前記受付手段が受け付けた前記選択情報に基づいて前記評価対象を評価する、
ことを特徴とする付記１から４の何れかに記載のアセスメント装置。

(付記６)
外部から評価対象を受け付けるアセスメント装置と、前記アセスメント装置とネットワークを介して接続されたサーバ装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記サーバ装置は、
前記アセスメント装置から前記評価対象を表すリクエスト情報を受信するリクエスト情報受信手段と、
前記リクエスト情報受信手段が受信した前記リクエスト情報により表される前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した補充データを前記アセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
前記アセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を表すリクエスト情報を前記サーバ装置に送信する送信手段と、
前記サーバ装置から前記メインモデル及び前記補充データを受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記メインモデル及び前記データに基づいて、前記対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備える、
ことを特徴とするアセスメントシステム。

(付記７)
外部から評価対象を受け付けるアセスメント装置と、前記アセスメント装置とネットワークを介して接続されたサーバ装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記サーバ装置は、
前記アセスメント装置から前記評価対象を表すリクエスト情報を受信するリクエスト情報受信手段と、
前記リクエスト情報受信手段が受信した前記リクエスト情報により表される前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を前記アセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
前記アセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を表すリクエスト情報を前記サーバ装置に送信する送信手段と、
前記サーバ装置から前記評価対象が評価された結果を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記結果を外部に提供する提供手段と、を備える、
ことを特徴とするアセスメントシステム。

(付記８)
外部から評価対象を受け付ける第１のアセスメント装置と、前記第１のアセスメント装置と通信を行う第２のアセスメント装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記第１のアセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データの少なくとも一部から構成される対象データを、前記第２のアセスメント装置に要求する要求手段と、
前記第２のアセスメント装置に要求した前記対象データを受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記対象データと、自己が取得した前記対象データ以外のデータとに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
前記第２のアセスメント装置は、
前記第１のアセスメント装置から前記対象データの要求を受け付ける要求受付手段と、
前記要求受付手段が受け付けた要求に従って前記対象データを取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記対象データを前記第１のアセスメント装置に送信する送信手段と、を備える、
ことを特徴とするアセスメントシステム。

(付記９)
外部から評価対象を受け付ける第１のアセスメント装置と、前記第１のアセスメント装置と通信を行う第２のアセスメント装置とを備えたアセスメントシステムであって、
前記第１のアセスメント装置は、
外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データの少なくとも一部から構成される対象データに係る評価を、前記第２のアセスメント装置に要求する要求手段と、
前記第２のアセスメント装置から前記対象データに係る評価結果を受信する受信手段と、
前記受信手段が受信した前記対象データに係る評価結果、及び前記対象データ以外のデータに基づいて前記評価対象を評価する評価手段と、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
前記第２のアセスメント装置は、
前記第１のアセスメント装置から前記対象データに係る評価の要求を受け付ける要求受付手段と、
前記要求受付手段が受け付けた要求に従って前記対象データを取得する対象データ取得手段と、
前記対象データ取得手段が取得した前記対象データを評価する対象データ評価手段と、
前記対象データ評価手段によって得られた前記対象データに係る評価結果を前記第１のアセスメント装置に送信する送信手段と、を備える、
ことを特徴とするアセスメントシステム。

(付記１０)
外部から評価対象を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップで受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択ステップと、
前記メインモデル選択ステップで選択された前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択ステップと、
前記メインモデル選択ステップで選択された前記メインモデル、及び前記補充データ選択ステップで選択された前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価ステップと、
前記評価ステップで評価された結果を外部に提供する提供ステップと、を有する、
ことを特徴とするアセスメント方法。

(付記１１)
コンピュータを、
外部から評価対象を受け付ける受付手段、
前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択手段、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段、
前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段、
前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段、として機能させるプログラムが記録された、
ことを特徴とするコンピュータが読み取り可能な記録媒体。

本発明は、２０１２年１１月６日に出願された日本国特許出願２０１２−２４４３８６号に基づく。本明細書中に日本国特許出願２０１２−２４４３８６号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。

１，１Ａ，１Ｂ アセスメント装置
２，２Ａ，２Ｂ サーバ
４ 外部サーバ
７ ユーザ端末
１１ 要求取得部
１２ クエリ抽出部
１３ モデル取得部
１４ データ取得部
１５ 実行部
１６ 送信部
１７ アクセス権記憶部
１８ アクセス権判別部
２１ モデル記憶部
２２ データ記憶部
３０ 内部バス
３１ 制御部
３２ 主記憶部
３３ 外部記憶部
３４ 操作部
３５ 表示部
３６ 入出力部
３７ 送受信部
３９ 制御プログラム
４１ 送受信部
４２ 検索部
４３ モデル記憶部
４４ データ記憶部
７１ 入力部
７２ 出力部
１００、２００、３００、４００ アセスメントシステム

Claims (8)

1. 外部から評価対象を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
   前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
   前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
   ことを特徴とするアセスメント装置。
2. 前記補充データ選択手段は、前記メインモデルまたは前記サブモデルの不足しているデータがなくなるまで、前記補充データとして選択する処理を繰り返し行う、
   ことを特徴とする請求項１に記載のアセスメント装置。
3. 外部から評価対象を受け付けるアセスメント装置と、前記アセスメント装置とネットワークを介して接続されたサーバ装置とを備えたアセスメントシステムであって、
   前記サーバ装置は、
   前記アセスメント装置から前記評価対象を表すリクエスト情報を受信するリクエスト情報受信手段と、
   前記リクエスト情報受信手段が受信した前記リクエスト情報により表される前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した補充データを前記アセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記アセスメント装置は、
   外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記評価対象を表すリクエスト情報を前記サーバ装置に送信する送信手段と、
   前記サーバ装置から前記メインモデル及び前記補充データを受信する受信手段と、
   前記受信手段が受信した前記メインモデル及び前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
   前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
   前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
   ことを特徴とするアセスメントシステム。
4. 外部から評価対象を受け付けるアセスメント装置と、前記アセスメント装置とネットワークを介して接続されたサーバ装置とを備えたアセスメントシステムであって、
   前記サーバ装置は、
   前記アセスメント装置から前記評価対象を表すリクエスト情報を受信するリクエスト情報受信手段と、
   前記リクエスト情報受信手段が受信した前記リクエスト情報により表される前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
   前記評価手段が評価した結果を前記アセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記アセスメント装置は、
   外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記評価対象を表すリクエスト情報を前記サーバ装置に送信する送信手段と、
   前記サーバ装置から前記評価対象が評価された結果を受信する受信手段と、
   前記受信手段が受信した前記結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
   前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
   ことを特徴とするアセスメントシステム。
5. 外部から評価対象を受け付ける第１のアセスメント装置と、前記第１のアセスメント装置と通信を行う第２のアセスメント装置とを備えたアセスメントシステムであって、
   前記第１のアセスメント装置は、
   外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データの少なくとも一部から構成される対象データを、前記第２のアセスメント装置に要求する要求手段と、
   前記第２のアセスメント装置に要求した前記対象データを受信する受信手段と、
   前記受信手段が受信した前記対象データと、自己が取得した前記対象データ以外のデータとに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段と、
   前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
   前記第２のアセスメント装置は、
   前記第１のアセスメント装置から前記対象データの要求を受け付ける要求受付手段と、
   前記要求受付手段が受け付けた要求に従って前記対象データを取得する取得手段と、
   前記取得手段が取得した前記対象データを前記第１のアセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
   ことを特徴とするアセスメントシステム。
6. 外部から評価対象を受け付ける第１のアセスメント装置と、前記第１のアセスメント装置と通信を行う第２のアセスメント装置とを備えたアセスメントシステムであって、
   前記第１のアセスメント装置は、
   外部から前記評価対象を受け付ける受付手段と、
   前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを選択するメインモデル選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段と、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データの少なくとも一部から構成される対象データに係る評価を、前記第２のアセスメント装置に要求する要求手段と、
   前記第２のアセスメント装置から前記対象データに係る評価結果を受信する受信手段と、
   前記受信手段が受信した前記対象データに係る評価結果、及び前記対象データ以外のデータに基づいて前記評価対象を評価する評価手段と、
   前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段と、を備え、
   前記第２のアセスメント装置は、
   前記第１のアセスメント装置から前記対象データに係る評価の要求を受け付ける要求受付手段と、
   前記要求受付手段が受け付けた要求に従って前記対象データを取得する対象データ取得手段と、
   前記対象データ取得手段が取得した前記対象データを評価する対象データ評価手段と、
   前記対象データ評価手段によって得られた前記対象データに係る評価結果を前記第１のアセスメント装置に送信する送信手段と、を備え、
   前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
   ことを特徴とするアセスメントシステム。
7. 外部から評価対象を受け付ける受付ステップと、
   前記受付ステップで受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択ステップと、
   前記メインモデル選択ステップで選択された前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択ステップと、
   前記メインモデル選択ステップで選択された前記メインモデル、及び前記補充データ選択ステップで選択された前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価ステップと、
   前記評価ステップで評価された結果を外部に提供する提供ステップと、を有し、
   前記補充データ選択ステップでは、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
   ことを特徴とするアセスメント方法。
8. コンピュータを、
   外部から評価対象を受け付ける受付手段、
   前記受付手段が受け付けた前記評価対象を評価するメインモデルを複数のモデルの中から選択するメインモデル選択手段、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデルに入力するデータが不足している場合に、前記メインモデルを使用するために補充すべき補充データを選択する補充データ選択手段、
   前記メインモデル選択手段が選択した前記メインモデル、及び前記補充データ選択手段が選択した前記補充データに基づいて、前記評価対象を評価する評価手段、
   前記評価手段が評価した結果を外部に提供する提供手段、として機能させ、
   前記補充データ選択手段は、記憶部において、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記メインモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されている場合には当該不足しているデータを、前記サブモデルの不足しているデータが記憶されていない場合には当該不足しているデータを出力するサブモデルを、それぞれ前記補充データとして選択する処理を行う、
   ことを特徴とするプログラム。

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