JP6437376B2 - 意思決定支援システム、及び意志決定支援方法 - Google Patents
意思決定支援システム、及び意志決定支援方法Info
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Description
う場合を例として説明する。
は、例えば、RTC(Real Time Clock)を用いて構成され、現在日時等の時間に関する
情報を生成する。入力装置204は、ユーザから情報を取得するユーザインタフェースであり、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。尚、意志決定支援システム1が、可搬型記録媒体読取装置や通信によって外部から情報を取得するとしてもよい。出力装置205は、情報をユーザに提供するユーザインタフェースであり、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)、スピーカ、印字装置等である。通信装置206は、例えば、NIC(Network Interface Card)であり、インターネット等の通信ネットワーク50を介して他の装置(以下、情報提供装置60と称する。)と通信する。
2に反映する。実績情報反映モデル更新部123は、情報源信頼度DB142に格納されている情報源の信頼度に基づき、事象因果関係モデルデータを更新する。
成して反応予測情報DB144に格納されている反応予測情報を更新する。意思決定取得部165は、例えば、反応予測情報に基づき生成された反応予測図を提示しつつ、ユーザから意志決定の入力を受け付ける。
事象因果関係モデルデータを編集できるとしてもよい。
続いて、意志決定支援システム1において行われる処理について説明する。
[式1]
事象Aと事象Bとの間の因果関係度
= 因果関係度の初期値 +
(「事象A」を示す文字列と「事象B」を示す文字列が同一のWebページに出現した回数)/取得されたWebページの総数
[式2]
情報源の信頼度
=情報源の信頼度の初期値 +
(「事象A」と「事象B」とが一定期間内に実際に発生した回数)
/(「事象A」を示す文字列と「事象B」を示す文字列とが情報源の同一Webページに出現した回数)
「事象A」と「事象B」の因果関係度
=情報源αの信頼度・情報源αから算出した因果関係度
+ 情報源βの信頼度・情報源βから算出した因果関係度
・・・
+ 情報源Ζの信頼度・情報源Ζから算出した因果関係度
反映した反応予測図を生成して出力する(S1103)。
図13は、意思決定支援システム1が出力装置205に表示する画面の一例である。同図に示すように、この画面1301の上部には、4つのタブ(ホーム1304、反応予測1305、事象因果関係モデル1306、初期入力/設定等1307)が設けられている。ユーザはタブを選択することにより表示内容を切り替えることができる。
に把握することができる。またユーザは、タブを操作することで反応予測図1302と事象因果関係モデル図1402とを対照することができ、反応予測図1302に記載されている事象の因果関係を容易に確認することができる。因果関係モデル図1402に含まれる情報が多い場合には、ユーザはスクロールバー1404を操作して効率よく因果関係モデル図1402を参照することができる。
、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
Claims (15)
- 情報処理装置を備えて構成される意志決定支援システムであって、
ステークホルダ構造を記憶するステークホルダ管理部と、
事象に関する現在情報を取得し、前記現在情報に基づき前記ステークホルダ構造を構成する各ステークホルダについて発生することが予測される事象を発生予測日時と対応づけて記憶するデータ取得分析部と、
前記事象間の因果関係を示す情報である事象因果関係モデルデータを記憶する事象因果関係モデル管理部と、
前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータを更新する事象因果関係モデル更新部と、
前記各ステークホルダについて、前記事象因果関係モデルデータに基づき、将来発生することが予測される事象を時系列に示した情報である反応予測情報を生成する反応予測部と、
を備える意志決定支援システム。 - 請求項1に記載の意志決定支援システムであって、
前記事象因果関係モデルデータは、前記事象間の因果関係の強さを示す指標である因果関係度を含み、
前記事象因果関係モデル更新部は、前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータにおける前記事象間の因果関係度を更新する
意志決定支援システム。 - 請求項1に記載の意志決定支援システムであって、
前記データ取得分析部は、記憶している前記事象のうち前記発生予測日時が現在よりも古い前記事象について、前記事象の前記発生予測日時を現在よりも先の日時に更新する
意志決定支援システム。 - 請求項1乃至3のいずれか一項に記載の意志決定支援システムであって、
前記反応予測情報を視覚的に表した図である反応予測図を生成して出力する反応予測図生成出力部と、
前記事象因果関係モデルデータを視覚的に表した図である事象因果関係モデル図を生成して出力する事象因果関係モデル図生成出力部と、
を備える意志決定支援システム。 - 請求項4に記載の意志決定支援システムであって、
ユーザの意志決定を取得する意志決定取得部を有し、
前記反応予測図生成出力部は、取得した前記意志決定と前記事象因果関係モデルデータとに基づき、前記意志決定を反映した前記反応予測図を生成して出力する
意志決定支援システム。 - 請求項1乃至3のいずれか一項に記載の意志決定支援システムであって、
前記現在情報に基づき、前記現在情報の取得元である情報源の信頼度を求める信頼度計算部を備え、
前記事象因果関係モデルデータは、前記事象間の因果関係の強さを示す指標である因果関係度を含み、
前記事象因果関係モデル更新部は、前記情報源の夫々から取得した現在情報に基づき求められる前記因果関係度に前記信頼度を重み付けして合算することにより前記因果関係度を求め、求めた前記因果関係度を前記事象因果関係モデルデータに反映する
意志決定支援システム。 - 請求項6に記載の意志決定支援システムであって、
前記信頼度計算部は、過去に求めた前記因果関係度と前記現在情報から特定される実際に発生した事象とを照合することにより、前記情報源の信頼度を求める
意志決定支援システム。 - 請求項7に記載の意志決定支援システムであって、
前記信頼度を示す画面を生成して出力する信頼度出力部を備える
意志決定支援システム。 - 請求項1に記載の意志決定支援システムであって、
前記事象因果関係モデルデータの更新内容に関する情報である更新情報を生成する更新情報生成部と、
前記更新情報を出力する更新情報出力部と、
を備える意志決定支援システム。 - 請求項9に記載の意志決定支援システムであって、
前記反応予測情報を視覚的に表した図である反応予測図を生成して出力する反応予測図生成出力部と、
前記事象因果関係モデルデータを視覚的に表した図である事象因果関係モデル図を生成して出力する事象因果関係モデル図生成出力部と、
を備え、
前記更新情報出力部は、前記更新情報に対応する、前記反応予測図又は前記事象因果関係モデル図の該当箇所を示す情報を出力する
意志決定支援システム。 - 請求項10に記載の意志決定支援システムであって、
前記更新情報出力部は、前記該当箇所に対応する部分を強調表示した、前記反応予測図又は前記事象因果関係モデル図を生成して出力する
意志決定支援システム。 - 請求項9に記載の意志決定支援システムであって、
前記ステークホルダ管理部は、前記ステークホルダの夫々の重要度を記憶し、
前記更新情報出力部は、前記重要度が予め設定された閾値以上である前記ステークホルダの前記事象に関する前記更新情報のみを出力する
意志決定支援システム。 - 請求項1乃至3のいずれか一項に記載の意志決定支援システムであって、
分析対象とする期間の設定を受け付ける分析対象期間取得部を有し、
前記事象因果関係モデル更新部は、前記現在情報のうち前記期間に取得された情報に基づき前記事象因果関係モデルデータを更新する
意志決定支援システム。 - 情報処理装置が、
ステークホルダ構造を記憶するステップ、
事象に関する現在情報を取得し、前記現在情報に基づき前記ステークホルダ構造を構成する各ステークホルダについて発生することが予測される事象を発生予測日時と対応づけて記憶するステップ、
前記事象間の因果関係を示す情報である事象因果関係モデルデータを記憶するステップ、
前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータを更新するステップ、
前記各ステークホルダについて、前記事象因果関係モデルデータに基づき、将来発生することが予測される事象を時系列に示した情報である反応予測情報を生成するステップ、
を実行する、意志決定支援方法。 - 請求項14に記載の意志決定支援方法であって、
前記事象因果関係モデルデータは、前記事象間の因果関係の強さを示す指標である因果関係度を含み、
前記情報処理装置が、前記現在情報に基づき、前記事象因果関係モデルデータにおける前記事象間の因果関係度を更新するステップを実行する
意志決定支援方法。
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