JP6720050B2 - 情報管理装置、情報管理方法及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報管理装置、情報管理方法及びコンピュータプログラムに関する。

近年、より有用なサービスを提供するために、ビッグデータとして例えば個人に関わるパーソナルデータを活用する取り組みが活発に行われている。パーソナルデータの活用に際しては、個人のプライバシーに配慮する必要がある。例えば、ＯＥＣＤ（Organisation for Economic Co-operation and Development）のガイドラインに従えば、収集されたパーソナルデータの利用目的は被収集者に明らかにされるべきであり、またパーソナルデータ収集者は、収集したパーソナルデータを被収集者から同意を得ている利用目的以外の目的で利用してはならない。

非特許文献１には、ウェブ（Web）サービスに対して提供するパーソナルデータを制御する仕組みに関する規格であるＰ３Ｐ（Platform for Privacy Preference）が記載されている。非特許文献２には、Ｐ３Ｐに従って利用者がプリファレンスを設定することで、プリファレンスに違反するサービスを利用しようとした際に警告を発するようなエージェントシステムが提案されている。

また、特許文献１には、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、設定の入力の負荷を軽減するためのパーソナルデータ利用可否設定技術が開示されている。特許文献１のパーソナルデータ利用可否設定技術では、所定数の設定項目の設定値から残りの設定項目の設定値を推測するための分類器を、該残りの設定項目毎に生成している。

特開２０１６−１２６３９０号公報

W3C，"The platform for privacy preferences 1.0 (P3P1.0) specicati"，2002. L. F. Cranor, et. Al.，"Use of a P3P user agent by early adapters，"In Proceedings of the 2002 ACM workshop on Privacy in the Electronic Society，WPES’02，pp.1-10，2002.

しかし、上述した従来のパーソナルデータ利用可否設定技術では、パーソナルデータの被収集者が設定値を入力する入力設定項目の個数を一定にしようとすると、設定項目の総数の増加に応じて、入力設定項目以外の残りの設定項目も増加する。このため、残りの設定項目の設定値を推測するための分類器として生成する分類器の個数が増加する等の要因で処理時間が長くなり、不都合が生じる可能性があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減すると共に処理時間の短縮を図ることができる、情報管理装置、情報管理方法及びコンピュータプログラムを提供することを課題とする。

（１）本発明の一態様は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択部と、前記質問セット選択部が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価部と、前記推測モデル評価部が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価部が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定部と、を備え、前記質問セット選択部は、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目を前記質問数のクラスタにクラスタリングし、前記質問数のクラスタから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、情報管理装置である。
（２）本発明の一態様は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択部と、前記質問セット選択部が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価部と、前記推測モデル評価部が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価部が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定部と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の属性を示す属性情報を格納する属性情報ファイルを記憶する属性情報ファイル記憶部と、を備え、前記質問セット選択部は、前記属性の中から前記質問数の属性を選択し、該選択した前記質問数の属性毎に当該属性に属する項目を同じ項目グループに分類し、前記質問数の項目グループから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、情報管理装置である。
（３）本発明の一態様は、上記（１）又は（２）のいずれかの情報管理装置において、前記推測モデル評価部が決定した質問セットを前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して該質問セットの質問に対する前記設定対象ユーザによる設定値を受信する問合せ部をさらに備える、情報管理装置である。

（４）本発明の一態様は、情報管理装置が、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを設定ファイル記憶部に記憶する設定ファイル記憶ステップと、前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択ステップと、前記情報管理装置が、前記質問セット選択ステップにより選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価ステップと、前記情報管理装置が、前記推測モデル評価ステップにより決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価ステップにより決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定ステップと、を含む情報管理方法であって、前記質問セット選択ステップは、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目を前記質問数のクラスタにクラスタリングし、前記質問数のクラスタから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、情報管理方法である。
（５）本発明の一態様は、情報管理装置が、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを設定ファイル記憶部に記憶する設定ファイル記憶ステップと、前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択ステップと、前記情報管理装置が、前記質問セット選択ステップにより選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価ステップと、前記情報管理装置が、前記推測モデル評価ステップにより決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価ステップにより決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定ステップと、を含む情報管理方法であって、前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の属性を示す属性情報を格納する属性情報ファイルを属性情報ファイル記憶部に記憶する属性情報ファイル記憶ステップをさらに含み、前記質問セット選択ステップは、前記属性の中から前記質問数の属性を選択し、該選択した前記質問数の属性毎に当該属性に属する項目を同じ項目グループに分類し、前記質問数の項目グループから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、情報管理方法である。

（６）本発明の一態様は、コンピュータに、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択機能と、前記質問セット選択機能が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価機能と、前記推測モデル評価機能が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価機能が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定機能と、を実現させるためのコンピュータプログラムであって、前記質問セット選択機能は、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目を前記質問数のクラスタにクラスタリングし、前記質問数のクラスタから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、コンピュータプログラムである。
（７）本発明の一態様は、コンピュータに、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択機能と、前記質問セット選択機能が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価機能と、前記推測モデル評価機能が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価機能が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定機能と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の属性を示す属性情報を格納する属性情報ファイルを記憶する属性情報ファイル記憶機能と、を実現させるためのコンピュータプログラム
であって、前記質問セット選択機能は、前記属性の中から前記質問数の属性を選択し、該選択した前記質問数の属性毎に当該属性に属する項目を同じ項目グループに分類し、前記質問数の項目グループから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、コンピュータプログラムである。

本発明によれば、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減すると共に処理時間の短縮を図ることができるという効果が得られる。

一実施形態に係る情報管理システムの構成例を示す図である。 一実施形態に係る情報管理装置１のハードウェアの構成例を示す図である。 一実施形態に係る設定ファイル２１の構成例を示す図である。 一実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。 一実施形態に係る属性情報ファイル２３の構成例を示す図である。 一実施形態に係る推測モデル評価方法の例を示すフローチャートである。 一実施形態に係るユーザの集合のクラスタリングを説明するための図である。 一実施形態に係るユーザ付与ラベル情報の構成例を示す図である。 一実施形態に係るクラスタの代表値の構成例を示す図である。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報管理システムの構成例を示す図である。図１において、情報管理装置１と端末装置３とは、通信回線を介して、データを送受する。情報管理装置１は、ファイル記憶部１１と、質問セット選択部１２と、推測モデル評価部１４と、ファイル設定部１６と、問合せ部１７とを備える。ファイル記憶部１１は、設定ファイル２１を記憶する。端末装置３は、問合せ対応部３１を備える。

設定ファイル２１は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する。

質問セット選択部１２は、設定ファイル２１に含まれる複数（Ｍ個）の項目のうち所定の質問数（Ｎ個）の項目の質問から構成される質問セットを選択する。但し、「Ｍ＞Ｎ」である。該選択される質問セットの個数は、設定ファイル２１に含まれる複数（Ｍ個）の項目の中から質問数（Ｎ個）の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数である。質問数（Ｎ個）は、ユーザに対して設定値を問い合わせる項目の個数である。このため、Ｎの値が小さいほど、ユーザの設定値の設定にかかる負担が小さくなる。

推測モデル評価部１４は、質問セット選択部１２が選択した質問セット毎に、当該質問セットに対応する推測モデルを評価する。ある質問セットに対応する推測モデルは、当該質問セットの項目に対応する入力値から導出対象項目の設定値を導出する推測モデルである。導出対象項目は、少なくとも、当該質問セットの項目以外の残りの項目を含む。導出対象項目は、設定ファイル２１の全ての項目であってもよく、又は、設定ファイル２１の一部の項目であってもよい。推測モデル評価部１４は、該評価結果に基づいて、質問セットと推測モデルとを決定する。

ファイル設定部１６は、推測モデル評価部１４が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を推測モデル評価部１４が決定した推測モデルの入力値に使用して、該推測モデルにより設定値を導出させる。ファイル設定部１６は、該推測モデルにより導出された設定値と、該設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、設定ファイル２１に含める該設定対象ユーザの設定値を決定する。

問合せ部１７は、推測モデル評価部１４が決定した質問セットを設定対象ユーザの端末装置３へ通信回線を介して送信し、該端末装置３から通信回線を介して該質問セットの質問に対する該設定対象ユーザによる設定値を受信する。

端末装置３において、問合せ対応部３１は、情報管理装置１の問合せ部１７からの問合せに応じて回答を行う。問合せ対応部３１は、情報管理装置１から通信回線を介して受信した質問セットの質問に対する設定値を、通信回線を介して情報管理装置１へ送信する。情報管理装置１の問合せ部１７は、設定対象ユーザの端末装置３の問合せ対応部３１から受信した「質問セットの質問に対する設定値」を、「質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値」として使用する。

なお、情報管理装置１の問合せ部１７は、設定対象ユーザの端末装置３の問合せ対応部３１により、設定対象ユーザの認証を実施してもよい。問合せ部１７は、設定対象ユーザの認証が合格した場合にのみ、設定対象ユーザの端末装置３の問合せ対応部３１から受信した「質問セットの質問に対する設定値」を、「質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値」として使用してもよい。

図２は、本実施形態に係る情報管理装置１のハードウェアの構成例を示す図である。図２において、情報管理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央演算処理装置）５１と記憶部５２と通信部５３とを備える。これら各部はデータを交換できるように構成されている。

ＣＰＵ５１は情報管理装置１の制御を行う。この制御機能は、ＣＰＵ５１がコンピュータプログラムを実行することにより実現される。記憶部５２は、ＣＰＵ５１で実行されるコンピュータプログラムや各種のデータを記憶する。記憶部５２は、設定ファイル２１とプログラム５４とを記憶している。図１に示される情報管理装置１の各部の機能は、図２に示されるＣＰＵ５１が記憶部５２に記憶されているプログラム５４を実行することにより実現される。また、図１に示される情報管理装置１のファイル記憶部１１は、図２に示される記憶部５２内に設けられる。通信部５３は、通信回線を介して他の装置と通信する。通信部５３は、通信回線を介して、端末装置３と通信する。

なお、情報管理装置１として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。

図３は、本実施形態に係る設定ファイル２１の構成例を示す図である。図３において、設定ファイル２１は、ユーザの識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けて、複数（Ｍ個）の項目１〜項目Ｍの設定値を格納する。設定ファイル２１は、複数のユーザＩＤの各々について、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を格納する。一つの項目は、当該項目について個人情報の提供の許可について設定する項目である。例えば、ある項目は、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」ことを許可するか否かを設定する項目である。また、例えば、ある項目は、「ユーザの性別及び年齢を商品の案内サービスに提供する」ことを許可するか否かを設定する項目である。

項目の設定値は、図３の例では、当該項目について、個人情報の提供を許可することを示す場合に「数値１（ＹＥＳを表す）」であり、個人情報の提供を許可しないことを示す場合に「数値０（ＮＯを表す）」であり、個人情報の提供の機会の都度に許可するかを確認することを示す場合に「数値２（要確認を表す）」である。
なお、項目の設定値は、２値（個人情報の提供を許可する又は許可しない）であってもよく、又は、３値以上であってもよい。本実施形態は、項目の設定値が２値又は３値以上のいずれである場合にも適用できる。項目の設定値が３値以上である例を以下に挙げる。
（項目の設定値が３値以上である例１：３値の例）
数値０：個人情報の提供を許可しない。
数値１：個人情報の提供を許可する。
数値２：個人情報の提供の機会の都度に許可するかを確認する。
（項目の設定値が３値以上である例２：４値の例）
数値０：個人情報の提供を許可しない。
数値１：個人情報の提供を常に許可する。
数値２：個人情報の提供を特定のユーザ（例えば、属性が友人であるユーザ）のみに許可する。
数値３：個人情報の提供を特定のグループ（例えば、属性がゲームであるサービス提供者のグループ）のみに許可する。

次に、図４及び図５を参照して、本実施形態に係る情報管理方法の例を説明する。図４及び図５は、本実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。以下の説明では、設定ファイル２１の構成として図３の構成例を挙げて説明する。図３の構成例では、設定ファイル２１は、Ｍ個の項目を有する。

［情報管理方法の第１段階］
図４を参照して、本実施形態に係る情報管理方法の第１段階の例を説明する。情報管理方法の第１段階では、設定対象ユーザに問い合わせる質問セットと、該質問セットに対応する推測モデルとを決定する。

（ステップＳ１０１）質問セット選択部１２は、設定ファイル２１のＭ個の項目の中から所定の質問数（Ｎ個）の項目を選択し、選択したＮ個の項目の質問から構成される質問セットを生成する。質問セット選択部１２は、複数の質問セットを生成する。質問セットの個数（Ｐ個）は、設定ファイル２１のＭ個の項目の中からＮ個の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数である。質問数（Ｎ個）は、予め、情報管理装置１に設定される。質問セットの個数（Ｐ個）は、情報管理装置１に予め設定されてもよく、又は、任意でもよい。

（ステップＳ１０２）推測モデル評価部１４は、Ｐ個の質問セットの各々について、質問セットに対応する推測モデルを評価する。ある質問セットに対応する推測モデルは、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデルである。

（ステップＳ１０３）推測モデル評価部１４は、Ｐ個の質問セットと推測モデルの組合せの中から、最良の評価結果である質問セットと推測モデルの組合せを選択する。推測モデル評価部１４は、該選択した質問セットと推測モデルを、設定対象ユーザに問い合わせる質問セットと、該質問セットに対応する推測モデルに決定する。

［情報管理方法の第２段階］
図５を参照して、本実施形態に係る情報管理方法の第２段階の例を説明する。情報管理方法の第２段階では、設定対象ユーザに対する質問セットの問い合わせと、該質問セットに対する回答の設定値及び該質問セットに対応する推測モデルを使用した設定ファイルの更新とを行う。

（ステップＳ１１）問合せ部１７は、推測モデル評価部１４が決定した質問セットを設定対象ユーザの端末装置３へ通信回線を介して送信する。設定対象ユーザの端末装置３は、該質問セットを情報管理装置１から通信回線を介して受信する。設定対象ユーザの端末装置３において、問合せ対応部３１は、該受信した質問セットのＮ個の項目の質問を、該端末装置３の表示画面上に表示させる。

設定対象ユーザは、該表示画面上に表示されたＮ個の項目の質問に対して各々に設定値を、該端末装置３の入力デバイスを使用して入力する。例えば、設定対象ユーザは、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」ことの許可について設定する項目の質問に対して、許可する場合には「数値１（ＹＥＳを表す）」を入力し、許可しない場合には「数値０（ＮＯを表す）」を入力し、現在の位置情報の提供の機会の都度に許可するかを確認する場合に「数値２（要確認を表す）」を入力する。

（ステップＳ１２）設定対象ユーザの端末装置３において、問合せ対応部３１は、設定対象ユーザがＮ個の項目の質問に対して入力した設定値を、情報管理装置１へ送信する。情報管理装置１は、設定対象ユーザの端末装置３から通信回線を介してＮ個の項目の質問に対する設定値を受信する。情報管理装置１の問合せ部１７は、該受信したＮ個の項目の質問に対する設定値をファイル設定部１６へ渡す。

（ステップＳ１３）ファイル設定部１６は、問合せ部１７から、設定対象ユーザについて、Ｎ個の項目の質問に対する設定値を取得する。ファイル設定部１６は、該取得したＮ個の項目の質問に対する設定値を入力値にして推測モデルを実行する。該推測モデルは、推測モデル評価部１４が決定した質問セット（設定対象ユーザに問い合わせた質問セット）に対応する推測モデルである。ファイル設定部１６は、推測モデルの実行結果である導出対象項目の設定値を取得する。導出対象項目は、少なくとも、推測モデルの入力値にした設定値の項目以外の残りの項目を含む。

ファイル設定部１６は、推測モデルの実行結果の設定値と、問合せ部１７から取得した設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、設定ファイル２１に含める設定対象ユーザの設定値を決定する。

例えば、ファイル設定部１６は、問合せ部１７から取得したＮ個の項目の質問に対する設定値については、そのまま該当する項目の設定値に使用する。そして、ファイル設定部１６は、該Ｎ個の項目以外の残りの項目について、推測モデルの実行結果の設定値を使用する。

（ステップＳ１４）ファイル設定部１６は、設定対象ユーザの設定値を、該設定対象ユーザのユーザＩＤに関連付けて設定ファイル２１に格納する。

次に、情報管理方法の第１段階の質問セット選択方法（ステップＳ１０１）の例１，例２，例３を説明する。

［質問セット選択方法の例１］
質問セット選択方法の例１では、質問セット選択部１２は、設定ファイル２１のＭ個の項目をＮ個（質問数）のクラスタに分類する。クラスタリング方法は特に限定しない。クラスタリング方法として、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を使用してもよい。クラスタリングによって、Ｎ個の各クラスタには、設定値の回答の傾向が似ている項目が分類される。次いで、質問セット選択部１２は、Ｎ個の各クラスタから１個ずつ項目を選択して、Ｎ個の項目の質問から構成される質問セットを生成する。質問セット選択部１２は、各々異なるＰ個の質問セットを生成する。質問セットの個数（Ｐ個）は、情報管理装置１に予め設定されてもよく、又は、任意でもよい。例えば、質問セット選択部１２は、Ｎ個の各クラスタから１個ずつ項目を選択する方法によって、Ｎ個の項目の質問の全ての組合せの質問セットを生成してもよい。

［質問セット選択方法の例２］
質問セット選択方法の例２では、質問セット選択部１２は、設定ファイル２１のＭ個の項目の中から無作為にＮ個（質問数）の項目を選択して、Ｎ個の項目の質問から構成される質問セットを生成する。質問セット選択部１２は、各々異なるＰ個の質問セットを生成する。質問セットの個数（Ｐ個）は、情報管理装置１に予め設定される。

［質問セット選択方法の例３］
質問セット選択方法の例３では、ファイル記憶部１１は、図６に例示される属性情報ファイル２３をさらに記憶する。属性情報ファイル２３は、設定ファイル２１のＭ個の項目の各々の属性を示す属性情報を格納する。図６の例では、属性の種類として、「個人情報の利用目的」、「提供対象の個人情報の種類」などがある。属性の一の種類「個人情報の利用目的」には、属性の例として、「ナビゲーションサービス」、「商品案内サービス」、「○○情報提供サービス」などがある。属性の一の種類「提供対象の個人情報の種類」には、属性の例として、「現在位置」、「性別と年齢」、「居住地」、「家族構成」、「性別と年齢と現在位置」などがある。

質問セット選択部１２は、属性情報ファイル２３の同じ種類の属性の中からＮ個（質問数）の属性を選択する。例えば、質問セット選択部１２は、「個人情報の利用目的」の属性の中からＮ個の属性を選択する。選択対象の属性の種類は、情報管理装置１に予め設定される。

質問セット選択部１２は、該選択したＮ個の属性毎に、当該属性に属する項目を同じグループに分類する。これにより、Ｎ個の各属性に対応するＮ個の項目グループが生成される。次いで、質問セット選択部１２は、Ｎ個の各項目グループから１個ずつ項目を選択して、Ｎ個の項目の質問から構成される質問セットを生成する。質問セット選択部１２は、各々異なるＰ個の質問セットを生成する。質問セットの個数（Ｐ個）は、情報管理装置１に予め設定されてもよく、又は、任意でもよい。例えば、質問セット選択部１２は、Ｎ個の各項目グループから１個ずつ項目を選択する方法によって、Ｎ個の項目の質問の全ての組合せの質問セットを生成してもよい。

以上が情報管理方法の第１段階の質問セット選択方法の例の説明である。

［推測モデルの評価方法及び決定方法、並びに、設定対象ユーザの設定値の決定方法の例］
次に、情報管理方法の第１段階の推測モデル評価方法及び決定方法（図４のステップＳ１０２，ステップＳ１０３）、並びに、設定対象ユーザの設定値の決定方法（図５のステップＳ１３）の例を説明する。図７は、本実施形態に係る推測モデル評価方法の例を示すフローチャートである。

（ステップＳ１）推測モデル評価部１４は、設定ファイル２１に登録されているユーザの集合をクラスタリングする。クラスタ数（Ｋ個）は、予め、情報管理装置１に設定される。クラスタリング方法は特に限定しない。クラスタリング方法として、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を使用してもよい。

ユーザの集合のクラスタリングにおいて、推測モデル評価部１４は、設定ファイル２１に含まれるユーザＩＤをクラスタリング対象にして、例えばＫ−ｍｅａｎｓ法によって、設定ファイル２１に含まれる該クラスタリング対象のユーザＩＤに関連付けられている設定値に基づいて、Ｋ個のクラスタに、該クラスタリング対象のユーザＩＤを分類する。クラスタリングの対象のユーザＩＤは、設定ファイル２１に含まれる全てのユーザＩＤであってもよく、又は、一部のユーザＩＤであってもよい。ユーザの集合のクラスタリングによって、クラスタリング対象のユーザＩＤ（ユーザ）はＫ個のクラスタに分類される。

推測モデル評価部１４は、Ｋ個のクラスタの各々にラベルを付与する。また、推測モデル評価部１４は、Ｋ個のクラスタの各々の代表値を算出する。クラスタの代表値は、該クラスタに属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の代表値である。代表値は、例えば、重心、平均、最頻値などに基づいて算出される。

図８は、本実施形態に係るユーザの集合のクラスタリングを説明するための図である。図８の例では、クラスタ数は３個（Ｋ＝３）である。図８において、ユーザの集合のクラスタリングによって、クラスタリング対象のユーザＵ１〜Ｕ１３は、３個のクラスタＣＬ１，ＣＬ２，ＣＬ３に分類されている。クラスタＣＬ１にはラベル１が付与されている。クラスタＣＬ２にはラベル２が付与されている。クラスタＣＬ３にはラベル３が付与されている。

また、各クラスタＣＬ１，ＣＬ２，ＣＬ３の代表値として、各重心Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３が算出されている。クラスタＣＬ１の代表値は、クラスタＣＬ１に属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の重心Ｄ１である。クラスタＣＬ２の代表値は、クラスタＣＬ２に属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の重心Ｄ２である。クラスタＣＬ３の代表値は、クラスタＣＬ３に属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の重心Ｄ３である。

推測モデル評価部１４は、クラスタリング対象のユーザＩＤに関連付けて、該ユーザＩＤが属するクラスタのラベルを記録する。図９は、本実施形態に係るユーザ付与ラベル情報の構成例を示す図である。図９において、ユーザ付与ラベル情報は、ユーザＩＤに関連付けてラベルを示すラベル値を有する。ユーザ付与ラベル情報は、記憶部５２に記憶される。

図１０は、本実施形態に係るクラスタの代表値の構成例を示す図である。図１０の例では、代表値は重心である。図１０の例は、図８に対応している。図１０においては、各クラスタＣＬ１，ＣＬ２，ＣＬ３の代表値として、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を要素に持つ重心ベクトルが算出されている。クラスタの代表値は、該クラスタのラベルに関連付けて記憶部５２に記憶される。

説明を図７に戻す。以降のステップＳ２〜Ｓ５までは、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から、Ｐ個の質問セット毎に、当該質問セット（評価対象質問セット）のＮ個（質問数）の項目の組合せを順次選択しながら、評価対象質問セットの個数分つまり合計Ｐ回だけ繰り返し実行される。

（ステップＳ２）推測モデル評価部１４は、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から、評価対象質問セットのＮ個の項目を選択する。

（ステップＳ３）推測モデル評価部１４は、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍのうち、ステップＳ２で選択したＮ個の項目の設定値を学習データに使用して、該Ｎ個の項目についての入力値に対してＫ個のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する。

この分類器の生成では、推測モデル評価部１４は、設定ファイル２１から、ステップＳ２で選択したＮ個の項目の設定値を取得する。設定ファイル２１からＮ個の項目の設定値を取得する対象のユーザＩＤは、設定ファイル２１に含まれる全てのユーザＩＤであってもよく、又は、一部のユーザＩＤであってもよい。次いで、推測モデル評価部１４は、設定ファイル２１から取得したＮ個の項目の設定値を学習データに使用して、分類器を生成する。この生成される分類器は、該Ｎ個の項目についての入力値に対して、Ｋ個のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器である。例えば、分類器は、導出した結果のクラスタを示すラベルを出力する。分類器として、例えば、サポートベクターマシン（support vector machine：SVM）を利用してもよい。また、多値分類器として、例えば、マルチレベルサポートベクターマシンを利用してもよい。

（ステップＳ４）推測モデル評価部１４は、ステップＳ３で生成した分類器の評価値を算出する。この分類器の評価値の算出では、推測モデル評価部１４は、記憶部５２に記憶されているユーザ付与ラベル情報を正解データとして、分類器のクラスタの導出結果との比較を行う。推測モデル評価部１４は、該比較の結果として、例えば正答率を算出する。

図９のユーザ付与ラベル情報を例に挙げて具体的に説明する。例えばユーザＩＤ「ＵＩＤ＿Ａ」を例に挙げる。推測モデル評価部１４は、設定ファイル２１から、ユーザＩＤ「ＵＩＤ＿Ａ」に関連付けられている項目のうちステップＳ２で選択したＮ個の項目の設定値を取得する。推測モデル評価部１４は、該取得したＮ個の項目の設定値を入力値にして分類器を実行し、該実行の結果として導出されたクラスタのラベルを得る。推測モデル評価部１４は、ユーザ付与ラベル情報から、ユーザＩＤ「ＵＩＤ＿Ａ」に関連付けられているラベル（正答ラベルと称する）「１」を取得する。推測モデル評価部１４は、分類器の実行結果として導出されたクラスタのラベルと、正答ラベル「１」とを比較する。この比較の結果、両者が一致する場合には正解であり、両者が不一致である場合には不正解である。

推測モデル評価部１４は、ユーザ付与ラベル情報に含まれる各ユーザＩＤについて分類器の評価を行い、該評価の結果を総合して評価値を求める。例えば、推測モデル評価部１４は、ユーザ付与ラベル情報に含まれる各ユーザＩＤについて分類器の正解又は不正解を判定し、該判定結果を総合して正答率を算出する。分類器の評価に用いる対象のユーザＩＤは、ユーザ付与ラベル情報に含まれる全てのユーザＩＤであってもよく、又は、一部のユーザＩＤであってもよい。

（ステップＳ５）推測モデル評価部１４は、Ｐ個の全ての質問セットについて、分類器の生成及び評価が終了したかを判断する。この判断の結果、終了した場合には図４のステップＳ１０３に進む。一方、まだ終了していない場合にはステップＳ２に戻り、まだ選択されていない質問セットについて、分類器の生成及び評価を行う。

次いで、図４のステップＳ１０３では、推測モデル評価部１４は、Ｐ個の質問セットの各々の分類器のうち最良の評価値である分類器を推測モデルに決定する。例えば、推測モデル評価部１４は、Ｐ個の質問セットの各々の分類器のうち、正答率が最大である分類器を推測モデルに決定する。該推測モデルに決定した分類器に対応する質問セットは、設定対象ユーザに問い合わせる質問セットである。該推測モデルに決定した分類器は、設定対象ユーザに問い合わせる質問セットに対応する推測モデルである。

図５のステップＳ１３では、ファイル設定部１６は、問合せ部１７から、設定対象ユーザについて、Ｎ個の項目の質問に対する設定値を取得する。ファイル設定部１６は、該取得したＮ個の項目の質問に対する設定値を入力値にして推測モデルを実行し、該実行の結果として導出されたクラスタのラベルを得る。ファイル設定部１６は、該推測モデルの実行結果のクラスタのラベルに関連付けられているクラスタの代表値を記憶部５２から取得する。記憶部５２には、図１０に例示されるように各クラスタの代表値が格納されている。ファイル設定部１６は、該記憶部５２から取得したクラスタの代表値と、問合せ部１７から取得した設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、設定ファイル２１に含める設定対象ユーザの設定値を決定する。

例えば、ファイル設定部１６は、問合せ部１７から取得したＮ個の項目の質問に対する設定値については、そのまま該当する項目の設定値に使用する。そして、ファイル設定部１６は、該Ｎ個の項目以外の残りの項目について、記憶部５２から取得したクラスタの代表値のうち該当する項目の代表値を使用する。図１０に例示されるように、各クラスタの代表値は、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を要素に持つ重心ベクトルで表される。

以上が情報管理方法の第１段階の推測モデル評価方法及び決定方法、並びに、設定対象ユーザの設定値の決定方法の例の説明である。

本実施形態によれば、設定ファイル２１のＭ個の項目１〜項目Ｍに対して、Ｎ個の項目の質問に対する設定対象ユーザによる設定値によって、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を決定することができる。これにより、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減することができるという効果が得られる。

また、本実施形態によれば、設定ファイル２１のＭ個の項目の中から質問数（Ｎ個）の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数（Ｐ個）だけの質問セットに対して推測モデルを評価すればよく、評価対象の推測モデルの個数をＰ個に抑制することができる。これにより、処理時間の短縮を図ることができるという効果が得られる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

上述した実施形態に係る情報管理装置１の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。

１…情報管理装置、３…端末装置、１１…ファイル記憶部、１２…質問セット選択部、１４…推測モデル評価部、１６…ファイル設定部、１７…問合せ部、２１…設定ファイル、２３…属性情報ファイル、３１…問合せ対応部、５１…ＣＰＵ、５２…記憶部、５３…通信部、５４…プログラム

Claims (7)

1. 複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、
   前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択部と、
   前記質問セット選択部が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価部と、
   前記推測モデル評価部が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価部が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定部と、を備え、
   前記質問セット選択部は、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目を前記質問数のクラスタにクラスタリングし、前記質問数のクラスタから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、
   情報管理装置。
2. 複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、
   前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択部と、
   前記質問セット選択部が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価部と、
   前記推測モデル評価部が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価部が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定部と、
   前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の属性を示す属性情報を格納する属性情報ファイルを記憶する属性情報ファイル記憶部と、を備え、
   前記質問セット選択部は、前記属性の中から前記質問数の属性を選択し、該選択した前記質問数の属性毎に当該属性に属する項目を同じ項目グループに分類し、前記質問数の項目グループから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、
   情報管理装置。
3. 前記推測モデル評価部が決定した質問セットを前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して該質問セットの質問に対する前記設定対象ユーザによる設定値を受信する問合せ部をさらに備える、
   請求項１又は２のいずれか１項に記載の情報管理装置。
4. 情報管理装置が、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを設定ファイル記憶部に記憶する設定ファイル記憶ステップと、
   前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択ステップと、
   前記情報管理装置が、前記質問セット選択ステップにより選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価ステップと、
   前記情報管理装置が、前記推測モデル評価ステップにより決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価ステップにより決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定ステップと、を含む情報管理方法であって、
   前記質問セット選択ステップは、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目を前記質問数のクラスタにクラスタリングし、前記質問数のクラスタから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、
   情報管理方法。
5. 情報管理装置が、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを設定ファイル記憶部に記憶する設定ファイル記憶ステップと、
   前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択ステップと、
   前記情報管理装置が、前記質問セット選択ステップにより選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価ステップと、
   前記情報管理装置が、前記推測モデル評価ステップにより決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価ステップにより決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定ステップと、を含む情報管理方法であって、
   前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の属性を示す属性情報を格納する属性情報ファイルを属性情報ファイル記憶部に記憶する属性情報ファイル記憶ステップをさらに含み、
   前記質問セット選択ステップは、前記属性の中から前記質問数の属性を選択し、該選択した前記質問数の属性毎に当該属性に属する項目を同じ項目グループに分類し、前記質問数の項目グループから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、
   情報管理方法。
6. コンピュータに、
   複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、
   前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択機能と、
   前記質問セット選択機能が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価機能と、
   前記推測モデル評価機能が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価機能が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定機能と、を実現させるためのコンピュータプログラムであって、
   前記質問セット選択機能は、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目を前記質問数のクラスタにクラスタリングし、前記質問数のクラスタから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、
   コンピュータプログラム。
7. コンピュータに、
   複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、
   前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定の質問数の項目の質問から構成される質問セットを、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から前記質問数の項目を選択する組合せの数よりも少ない個数だけ選択する質問セット選択機能と、
   前記質問セット選択機能が選択した質問セット毎に、当該質問セットの項目に対応する入力値から当該質問セットの項目以外の残りの項目を少なくとも含む導出対象項目の設定値を導出する推測モデル、を評価し、該評価結果に基づいて質問セットと推測モデルとを決定する推測モデル評価機能と、
   前記推測モデル評価機能が決定した質問セットの質問に対する設定対象ユーザによる設定値を前記推測モデル評価機能が決定した推測モデルの入力値に使用して該推測モデルにより導出された設定値と、前記設定対象ユーザによる設定値とに基づいて、前記設定ファイルに含める当該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定機能と、
   前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の属性を示す属性情報を格納する属性情報ファイルを記憶する属性情報ファイル記憶機能と、を実現させるためのコンピュータプログラムであって、
   前記質問セット選択機能は、前記属性の中から前記質問数の属性を選択し、該選択した前記質問数の属性毎に当該属性に属する項目を同じ項目グループに分類し、前記質問数の項目グループから各々に項目を選択して前記質問数の質問から構成される質問セットを生成する、
   コンピュータプログラム。

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