JP6909183B2 - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

従来、情報（データ）の価値評価に関する技術が提供されている。例えば、ターゲティング配信の運用を維持しつつ外部から取得した情報における広告効果への貢献度を算出する技術が提案されている。

特開２０１３−２４２６５７号公報 特開２０１４−８１９６１号公報 特開２０１４−８１９６２号公報

しかしながら、上記の従来技術では、事業者が所有するデータの価値を算出することが難しい場合がある。例えば、広告等に利用された場合のデータについては、広告に対するユーザの反応等により、そのデータの貢献度（価値）を算出することができるが、単に事業者が所有するデータについての価値評価を適切に行うことができない場合がある。このように、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することが難しいという課題がある。

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、事業者が所有するデータの価値を適切に算出する情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。

本願に係る情報処理装置は、事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された前記データの前記特徴情報に基づいて、前記データの価値を示す価値スコアを算出する算出部と、を備えることを特徴とする。

実施形態の一態様によれば、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができるという効果を奏する。

図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。 図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。 図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。 図４は、実施形態に係る事業者情報記憶部の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係る特徴情報記憶部の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る価値スコア情報記憶部の一例を示す図である。 図７は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。 図８は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。

以下に、本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。

（実施形態）
〔１．情報処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。図１では、情報処理装置１００（図３参照）が事業者が所有するデータの特徴情報に基づいて、事業者のデータの価値スコアを算出する場合を一例として説明する。

図１の例では、情報処理装置１００は、所定のプラットフォーム（以下、「プラットフォームＰＦ」とする）を利用する事業者ＥＡ（図４参照）のデータＤＴ１や事業者ＥＢ（図４参照）のデータＤＴ２の価値スコアを算出する。以下では、価値スコアを単に「価値」と記載する場合がある。なお、ここでいうプラットフォームは、所定のサービス（以下、「プラットフォームサービス」とする）を提供するための環境のことであるものとする。図１の例に示すプラットフォームＰＦは、情報処理装置１００を用いて種々のサービスを行うサービス事業者が提供する環境であってもよい。また、プラットフォームＰＦは、複数のクラウドサービス（以下、「クラウド」ともいう）等に跨って提供されてもよい。

上記のように「事業者＊（＊は任意の文字列）」と記載した場合、その事業者は事業者ＩＤ「＊」により識別される事業者であることを示す。例えば、「事業者ＥＡ」と記載した場合、その事業者は事業者ＩＤ「ＥＡ」により識別される事業者である。また、「データＤＴ＊（＊は任意の数値）」と記載した場合、そのデータはデータＩＤ「ＤＴ＊」により識別されるデータであることを示す。例えば、「データＤＴ１」と記載した場合、そのデータはデータＩＤ「ＤＴ１」により識別されるデータである。

図示を省略するがプラットフォームＰＦは、データを所有する各所有者（事業者）が、自身のデータを他の事業者が利用可能にしたり、自身が他の事業者のデータを利用したりするためのプラットフォームサービスであるものとする。なお、各事業者は、プラットフォームサービスにおけるデータを、所定のインターフェース（Interface：ＩＦ）を介して、利用可能となるものとする。例えば、図１の例に示すプラットフォームＰＦに登録されたデータは、所定のアプリケーションプログラミングインターフェイス（ＡＰＩ：Application Programming Interface）や仮想機械（ＶＭ：virtual machine）等の種々のネットワークコンピューティング等に関する従来技術を適宜用いることにより、取得等の利用が可能になるものとする。例えば、事業者は、所定のアプリケーションプログラミングインタフェースや仮想機械等を利用することにより、プラットフォームＰＦを介して他の事業者のデータの取得等の利用が可能であってもよい。

図１の例では、事業者ＥＡがデータＤＴ１をプラットフォームＰＦに登録している。例えば、プラットフォームＰＦには、事業者ＥＡが利用する事業者端末２０−１（図２参照）からデータＤＴ１が登録される。例えば、事業者ＥＡのデータＤＴ１は、事業者ＥＡが利用する事業者サーバ５０ｃに格納される。例えば、事業者ＥＡのデータＤＴ１は、プラットフォームＰＦ外のクラウドサーバである事業者サーバ５０−２に格納される。また、事業者ＥＡのデータＤＴ１は、プラットフォームＰＦを経由した取得要求等により、プラットフォームＰＦを介して、プラットフォームＰＦを利用する他の事業者に提供される。なお、事業者ＥＡが登録するデータＤＴ１は、どのようなデータ（情報）であってもよい。例えば、事業者ＥＡが登録するデータＤＴ１は、事業者ＥＡが所有するデータであれば、どのようなデータであってもよい。例えば、事業者ＥＡが登録するデータＤＴ１は、事業者ＥＡが保険を販売する事業者である場合、保険の販売データ等であってもよい。例えば、事業者ＥＡが登録するデータＤＴ１は、保険に加入したユーザ（個人）の性別や年齢（年代）や職業等の種々のデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性に関する情報であってもよい。また、事業者ＥＡが登録するデータＤＴ１は、保険業務に特有のデータ（例えば資産や病歴等）が含まれてもよい。また、図１の例では、事業者ＥＡは、プラットフォームＰＦを利用する事業者であり、事業者ＥＡが所有するデータ（データＤＴ１等）の利用が許可されている事業者であるものとする。

また、図１の例では、事業者ＥＢがデータＤＴ２をプラットフォームＰＦに登録している。例えば、プラットフォームＰＦには、事業者ＥＢが利用する事業者端末２０−２（図２参照）からデータＤＴ２が登録される。例えば、事業者ＥＢのデータＤＴ２は、事業者ＥＢが利用する事業者サーバ５０−２に格納される。例えば、事業者ＥＢのデータＤＴ２は、プラットフォームＰＦ外のクラウドサーバである事業者サーバ５０−２に格納される。また、事業者ＥＢのデータＤＴ２は、プラットフォームＰＦを経由した取得要求等により、プラットフォームＰＦを介して、プラットフォームＰＦを利用する他の事業者に提供される。なお、事業者ＥＢが登録するデータＤＴ２は、どのようなデータ（情報）であってもよい。例えば、事業者ＥＢが登録するデータＤＴ２は、事業者ＥＢが所有するデータであれば、どのようなデータであってもよい。例えば、事業者ＥＢが登録するデータＤＴ２は、事業者ＥＢが自動車を販売する事業者である場合、自動車の販売データ等であってもよい。例えば、事業者ＥＢが登録するデータＤＴ２は、自動車を購入したユーザ（個人）の性別や年齢（年代）や職業等の種々のデモグラフィック属性やサイコグラフィック属性に関する情報であってもよい。また、事業者ＥＢが登録するデータＤＴ２は、自動車販売業務に特有のデータ（例えば自動車の所有有無等）が含まれてもよい。また、図１の例では、事業者ＥＡは、プラットフォームＰＦを利用する事業者であり、事業者ＥＢが所有するデータ（データＤＴ２等）の利用が許可されている事業者であるものとする。

まず、図１の例では、情報処理装置１００は、データＤＴ１を取得する（ステップＳ１１）。情報処理装置１００は、事業者情報記憶部１２１（図４参照）に記憶された登録データ情報に基づいて、データＤＴ１を取得する。情報処理装置１００は、事業者情報記憶部１２１（図４参照）に記憶されたデータＤＴ１が事業者サーバ５０−１に格納されていることを示す情報に基づいて、事業者サーバ５０−１からデータＤＴ１を取得する。例えば、情報処理装置１００は、事業者サーバ５０−１にデータＤＴ１の取得要求を送信することにより、事業者サーバ５０−１からデータＤＴ１を取得する。なお、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図３参照）に事業者が登録したデータが記憶されている場合、記憶部１２０からデータＤＴ１を取得してもよい。

そして、情報処理装置１００は、データＤＴ１の価値を算出する（ステップＳ１２）。情報処理装置１００は、データＤＴ１の特徴情報に基づいて、データＤＴ１の価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、特徴情報記憶部１２２（図５参照）に示すような、データＤＴ１の特徴情報に基づいて、データＤＴ１の価値を算出する。情報処理装置１００は、データＤＴ１の特徴を示す「データ列数」や「各列の利用頻度」や「データ行数」や「各行の利用頻度」や「更新頻度」といった情報を用いて、データＤＴ１の価値を算出する。

「データ列数」は、対応するデータの列数を示す。「データ列数」は、対応するデータのうち、重複データを排除した列数であってもよい。「データ列数」は、対応するデータのうち、重複する列を除いた列数であってもよい。例えば、「データ列数」は、対応するデータの項目（カラム）数を示す。「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の利用頻度を示す。なお、ここでいう「列の利用」とは、データ所有する事業者以外の事業者がそのデータ中の項目に対応するデータを利用（要求）することであってもよい。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各項目（カラム）の利用頻度を示す。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の利用回数の平均であってもよい。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の所定の期間（例えば１週間等）における利用回数の平均であってもよい。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の利用回数の合計であってもよい。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の所定の期間（例えば１日等）における利用回数の合計であってもよい。

「データ行数」は、対応するデータの行数を示す。例えば、「データ行数」は、対応するデータのレコード数を示す。「データ行数」は、対応するデータのうち、重複データを排除した行数であってもよい。「データ行数」は、対応するデータのうち、重複する行を除いた行数であってもよい。「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の利用頻度を示す。なお、ここでいう「行の利用」とは、データ所有する事業者以外の事業者がそのデータ中のレコード（行）を利用（要求）することであってもよい。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各レコードの利用頻度を示す。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の利用回数の平均であってもよい。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の所定の期間（例えば３日間等）における利用回数の平均であってもよい。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の利用回数の合計であってもよい。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の所定の期間（例えば２日間等）における利用回数の合計であってもよい。

また、「更新頻度」は、対応するデータが更新される頻度を示す。例えば、「更新頻度」は、対応するデータに新たなレコードが追加される頻度であってもよい。例えば、「更新頻度」は、所定の期間（例えば５日間等）において、対応するデータに新たなレコードが追加される頻度であってもよい。また、例えば、「更新頻度」は、対応するデータに含まれるレコードの内容が更新される頻度であってもよい。例えば、「更新頻度」は、所定の期間（例えば１日間等）において、対応するデータに含まれるレコードの内容が更新される頻度であってもよい。

図１に示す例では、データＤＴ１は、データ列数が「ＤＣ１」であり、各列の利用頻度が「ＣＦ１」であることを示す。また、データＤＴ１は、データ行数が「ＤＬ１」であり、各行の利用頻度が「ＬＦ１」であることを示す。また、データＤＴ１は、更新頻度が「ＲＦ１」であることを示す。

情報処理装置１００は、データＤＴ１の特徴を示すデータ列数「ＤＣ１」や各列の利用頻度「ＣＦ１」やデータ行数「ＤＬ１」や各行の利用頻度「ＬＦ１」や更新頻度「ＲＦ１」等を用いて、データＤＴ１の価値を算出する。なお、データ列数「ＤＣ１」や各列の利用頻度「ＣＦ１」やデータ行数「ＤＬ１」や各行の利用頻度「ＬＦ１」や更新頻度「ＲＦ１」は、具体的な数値であるものとする。

なお、情報処理装置１００は、データＤＴ１からデータＤＴ１の特徴情報を生成（抽出）してもよいし、所定の外部装置からデータＤＴ１の特徴情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データＤＴ１の行（レコード）や列（カラム）を解析することにより、データＤＴ１の特徴情報を生成してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、事業者サーバ５０−１や事業者端末２０−１等からデータＤＴ１の特徴情報を取得してもよい。

そして、図１の例では、情報処理装置１００は、上記のデータＤＴ１の特徴情報と、下記の式（１）とを用いて、データＤＴ１の価値を算出する。なお、下記の式（１）は、図１中の算出式ＦＣに対応する。

データの価値スコア＝（データ列数＊各列の利用頻度＋データの行数＊各行の利用頻度）＊(係数＊更新頻度)＋定数 … （１）

上記の式（１）のうち、「係数」及び「定数」については、所定の値が割り当てられる。例えば、情報処理装置１００は、「定数」を固定値とすることにより、価格が所定値よりも下がらないようにする。また、例えば、情報処理装置１００は、上記の式（１）中の「係数＊更新頻度」について、更新頻度を１００分率などであらわし、それと係数をかけることで、更新頻度が高い場合に価値が高く（大きく）なるようにする。

そして、情報処理装置１００は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ１の特徴情報を割り当てることにより、データＤＴ１の価値を算出する。なお、上記の式（１）は一例であり、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いて、データの価値を算出してもよい。

図１では、情報処理装置１００は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ１の特徴情報を割り当てることにより、下記の式（２）のように、データＤＴ１の価値を算出する。

データＤＴ１の価値スコア＝（ＤＣ１＊ＣＦ１＋ＤＬ１＊ＬＦ１）＊(係数＊ＲＦ１)＋定数 … （２）

情報処理装置１００は、上記の式（２）により、図１中のスコア情報ＳＬ１に示すように、データＤＴ１の価値スコアを「ＶＳ１」と算出する。なお、価値スコア「ＶＳ１」は、具体的な数値であるものとする。

また、図１の例では、情報処理装置１００は、データＤＴ２を取得する（ステップＳ２１）。情報処理装置１００は、事業者情報記憶部１２１（図４参照）に記憶された登録データ情報に基づいて、データＤＴ２を取得する。情報処理装置１００は、事業者情報記憶部１２１（図４参照）に記憶されたデータＤＴ２が事業者サーバ５０−２に格納されていることを示す情報に基づいて、事業者サーバ５０−２からデータＤＴ２を取得する。例えば、情報処理装置１００は、事業者サーバ５０−２にデータＤＴ２の取得要求を送信することにより、事業者サーバ５０−２からデータＤＴ２を取得する。なお、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図３参照）に事業者が登録したデータが記憶されている場合、記憶部１２０からデータＤＴ２を取得してもよい。

そして、情報処理装置１００は、データＤＴ２の価値を算出する（ステップＳ２２）。情報処理装置１００は、データＤＴ２の特徴情報に基づいて、データＤＴ２の価値を算出する。例えば、情報処理装置１００は、特徴情報記憶部１２２（図５参照）に示すような、データＤＴ２の特徴情報に基づいて、データＤＴ２の価値を算出する。情報処理装置１００は、データＤＴ２の特徴を示す「データ列数」や「各列の利用頻度」や「データ行数」や「各行の利用頻度」や「更新頻度」といった情報を用いて、データＤＴ２の価値を算出する。

図１に示す例では、データＤＴ２は、データ列数が「ＤＣ２」であり、各列の利用頻度が「ＣＦ２」であることを示す。また、データＤＴ２は、データ行数が「ＤＬ２」であり、各行の利用頻度が「ＬＦ２」であることを示す。また、データＤＴ２は、更新頻度が「ＲＦ２」であることを示す。

情報処理装置１００は、データＤＴ２の特徴を示すデータ列数「ＤＣ２」や各列の利用頻度「ＣＦ２」やデータ行数「ＤＬ２」や各行の利用頻度「ＬＦ２」や更新頻度「ＲＦ２」等を用いて、データＤＴ２の価値を算出する。なお、データ列数「ＤＣ２」や各列の利用頻度「ＣＦ２」やデータ行数「ＤＬ２」や各行の利用頻度「ＬＦ２」や更新頻度「ＲＦ２」は、具体的な数値であるものとする。

なお、情報処理装置１００は、データＤＴ２からデータＤＴ２の特徴情報を生成（抽出）してもよいし、所定の外部装置からデータＤＴ２の特徴情報を取得してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データＤＴ２の行（レコード）や列（カラム）を解析することにより、データＤＴ２の特徴情報を生成してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、事業者サーバ５０−２や事業者端末２０−２等からデータＤＴ２の特徴情報を取得してもよい。

そして、図１の例では、情報処理装置１００は、上記のデータＤＴ２の特徴情報と、上記の式（１）とを用いて、データＤＴ２の価値を算出する。情報処理装置１００は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ２の特徴情報を割り当てることにより、データＤＴ２の価値を算出する。図１では、情報処理装置１００は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ２の特徴情報を割り当てることにより、下記の式（３）のように、データＤＴ２の価値を算出する。

データＤＴ２の価値スコア＝（ＤＣ２＊ＣＦ２＋ＤＬ２＊ＬＦ２）＊(係数＊ＲＦ２)＋定数 … （３）

情報処理装置１００は、上記の式（３）により、図１中のスコア情報ＳＬ２に示すように、データＤＴ２の価値スコアを「ＶＳ２」と算出する。なお、価値スコア「ＶＳ２」は、具体的な数値であるものとする。

上述したように、情報処理装置１００は、データＤＴ１の特徴情報に基づいて、データＤＴ１の価値スコアを「ＶＳ１」と算出する。また、情報処理装置１００は、データＤＴ２の特徴情報に基づいて、データＤＴ２の価値スコアを「ＶＳ２」と算出する。このように、情報処理装置１００は、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

例えば、上記のようなプラットフォームＰＦにおけるデータの相互利用においては、よいデータを提供するデータ提供者（事業者）を優遇し、悪いデータを提供するデータ提供者（事業者）を冷遇するために、よいデータの定義が必要となる。また、情報（データ）は通常の製品（有体物）とは異なる、提供しても在庫が減ることがない。一方で、情報の価値は広まることで誰もが知る情報となり、価値が低下する。つまり、よいデータは利用される事となる一方で価値が下がる可能性が高い。このため、情報処理システム１においては、データを軸にした価値を定義する。具体的には、情報処理システム１においては、データの価値を、量と質とに基づいて定義する。

例えば、データの量については、ユニークなデータ量に基づいて定義する。例えば、データの量については、冗長なデータを除き重複排除したデータ量に基づいて定義する。例えば、単純に１つのデータテーブルなどにおいてのユニークなデータ行数をデータ量として定義し、その量が多いほど量が多いデータとする。したがって、情報処理システム１においては、データの価値は、データ量が多いものほど価値が高くなる。また、同様に、情報処理システム１においては、列数が多いものほど価値が高くなる。

例えば、データの質については、情報（データ）の鮮度に基づいて定義する。更新頻度が高い情報（データ）程データの質が高いデータとする。したがって、情報処理システム１においては、更新頻度が高い情報ほどデータの質が高くなり、データの価値が高くなる。また、情報処理システム１においては、変更されにくいデータは価値を低く保つ。例えば、情報処理システム１においては、マスターデータなどは優良ではあるが、高価ではないため価値を低く保つ。

データの質については、情報（データ）の利用頻度に基づいて定義する。例えば、情報処理システム１においては、データ量が多くとも、利用される行と列が少ない場合、価値は低くする。これにより、事業者が無駄な行や列を提供することで価値を高く見せることを抑制することができる。また、情報処理システム１においては、他の事業者等に提供できないデータは各サービス（事業者）にとっては価値が高いが、プラットフォームＰＦとしては多くの事業者が使えないデータとなるため、価値を低くする。これにより、情報処理システム１は、他の事業者等に提供できないデータは、プラットフォームＰＦ等のデータを相互利用する環境では、その価値が低いものとして、価値を算出する。

〔１−１．価値比較〕
また、情報処理装置１００は、算出した価値スコアを比較することにより、各データ間の価値比較をすることができる。例えば、情報処理装置１００は、データＤＴ１の価値スコア「ＶＳ１」とデータＤＴ２の価値スコア「ＶＳ２」とを比較することにより、データＤＴ１とデータＤＴ２との価値比較をすることができる。例えば、価値スコア「ＶＳ１」が価値スコア「ＶＳ２」よりも大きい場合、情報処理装置１００は、データＤＴ１の方がデータＤＴ２よりも価値が高いと判定することができる。また、例えば、価値スコア「ＶＳ２」が価値スコア「ＶＳ１」よりも大きい場合、情報処理装置１００は、データＤＴ２の方がデータＤＴ１よりも価値が高いと判定することができる。例えば、価値スコア「ＶＳ１」と価値スコア「ＶＳ２」とは等しい場合、情報処理装置１００は、データＤＴ１とデータＤＴ２とが等価であると判定することができる。

〔１−２．レア度（希少度）に基づく価値算出〕
なお、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いてデータの価値を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データのレア度（希少度）を用いて、データの価値を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データのレア度が高い程、データの価値が高くなるように、価値を算出してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、データの項目（カラム）が他のデータに少ない場合、そのデータのレア度が高いと判定し、そのデータのレア度を示す値を大きくしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、データの項目（カラム）が他のデータに多い場合、そのデータのレア度が低いと判定し、そのデータのレア度を示す値を小さくしてもよい。

例えば、情報処理装置１００は、下記の式（４）を用いて、データの価値を算出してもよい。

データの価値スコア＝（データ列数＊各列の利用頻度＋データの行数＊各行の利用頻度）＊(係数＊更新頻度)＊レア度＋定数 … （４）

なお、上記の式（４）は一例であり、情報処理装置１００は、種々の情報を適宜用いて、レア度を加味したデータの価値を算出してもよい。

〔１−３．レア度（希少度）について〕
例えば、情報処理装置１００は、事業者情報記憶部１２１（図４参照）に記憶された各種情報を用いて、各データのレア度を算出してもよい。情報処理装置１００は、一の事業者のデータと他の事業者の他のデータとの比較に基づいて、データの価値スコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データの要素であるカラムと他のデータの他の要素であるカラムとの比較に基づいて、データの価値スコアを算出してもよい。

情報処理装置１００は、事業者のデータのデータ形式（メタデータフォーマット）を、他の事業者のデータ形式（メタデータフォーマット）に変換するための情報を用いて、各データのレア度を算出してもよい。情報処理装置１００は、各事業者のデータ間の対応関係を示す対応関係情報を用いて、各データのレア度を算出してもよい。情報処理装置１００は、各事業者のデータのメタデータフォーマット間の対応関係を示す対応関係情報を用いて、各データのレア度を算出してもよい。情報処理装置１００は、各事業者のメタデータに含まれるデータの項目（カラム）間の対応関係を示す対応関係情報を用いて、各データのレア度を算出してもよい。また、情報処理装置１００は、メタデータ変換における変換内容を示す変換情報を用いて、各データのレア度を算出してもよい。情報処理装置１００は、各事業者間のデータの変換に用いる変換テーブル等の変換情報に基づいて、各データのレア度を算出してもよい。

情報処理装置１００は、データの要素（カラムなど）に対応する他の要素（カラムなど）が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数に基づいて、データの価値スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、データの要素に対応する他の要素が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数が少ない程値が大きくなるように、データの前記価値スコアを算出してもよい。情報処理装置１００は、データのカラムが変換可能な変換先の事業者数に基づいて、各データのレア度を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データのカラムが変換可能な変換先の事業者数が少ない程、各データのレア度を高く算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データのカラムが変換可能な変換先の事業者数が多い程、各データのレア度を低く算出してもよい。

情報処理装置１００は、データのカラムごとに部分レア度を算出し、各カラムの部分レア度に基づいて、データのレア度を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データの各カラムの部分レア度の合計を、データのレア度として算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データの各カラムの部分レア度の平均を、データのレア度として算出してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、事業者ＥＡのデータＤＴ１におけるカラム「性別」が多くの事業者のデータのカラムと変換可能である場合、データＤＴ１におけるカラム「性別」の部分レア度を低く算出してもよい。情報処理装置１００は、事業者ＥＡのデータＤＴ１におけるカラム「性別」が、１００の事業者のデータのカラムと変換可能である場合、データＤＴ１におけるカラム「性別」の部分レア度を低く算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、下記の式（５）を用いてカラムの部分レア度を算出してもよい。

部分レア度＝１／変換可能な事業者数 … （５）

情報処理装置１００は、上記の式（５）を用いて最大値が「１」となる部分レア度を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者ＥＡのデータＤＴ１におけるカラム「性別」が、１００個の事業者のデータのカラムと変換可能である場合、データＤＴ１におけるカラム「性別」の部分レア度を「０．０１（＝１／１００）」と算出してもよい。

また、情報処理装置１００は、事業者ＥＡのデータＤＴ１におけるカラム「資産」が少数の事業者のデータのカラムと変換可能である場合、データＤＴ１におけるカラム「資産」の部分レア度を高く算出してもよい。情報処理装置１００は、事業者ＥＡのデータＤＴ１におけるカラム「資産」が、１個の事業者のデータのカラムのみと変換可能である場合、データＤＴ１におけるカラム「資産別」の部分レア度を高く算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、下記の式（５）を用いてカラムの部分レア度を算出してもよい。

例えば、情報処理装置１００は、事業者ＥＡのデータＤＴ１におけるカラム「資産」が、１個の事業者のデータのカラムのみと変換可能である場合、データＤＴ１におけるカラム「資産」の部分レア度を「１（＝１／１）」と算出してもよい。

変換可能な事業者数が「０」である場合、上記の式（５）で算出する部分レア度は「∞（無限）」となるため、情報処理装置１００は、変換可能な事業者数が「０」であるカラムの部分レア度を所定の値（例えば、１より大きい数）として算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、変換可能な事業者数が「０」である場合、そのカラムの部分レア度を「１０」と算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、事業者ＥＡのデータＤＴ１におけるカラム「病歴」がどの事業者のデータのカラムとも変換できない場合、変換可能な事業者数を「０」として、そのカラム「病歴」の部分レア度を算出してもよい。情報処理装置１００は、変換可能な事業者数が「０」であるデータＤＴ１におけるカラム「病歴」の部分レア度を「１０」と算出してもよい。なお、情報処理装置１００は、変換可能な事業者数が「０」である場合、交換可能性が無いため価値が低いとして、そのカラムの部分レア度を「０」と算出してもよい。

そして、情報処理装置１００は、上記のように算出した事業者ＥＡのデータＤＴ１における各カラムの部分レア度に基づいて、データＤＴ１のレア度を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、上記のように算出した事業者ＥＡのデータＤＴ１における各カラムの部分レア度の合計を、データＤＴ１のレア度として算出してもよい。また、例えば、情報処理装置１００は、上記のように算出した事業者ＥＡのデータＤＴ１における各カラムの部分レア度の平均を、データＤＴ１のレア度として算出してもよい。

なお、上記は一例であり、情報処理装置１００は、どのように各データのレア度を算出してもよい。例えば、データのカラムはデータの要素の一例であり、情報処理装置１００は、データの要素であれば、どのような要素の比較に基づいて、データの価値スコアを算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、データのレコードの比較に基づいて、データの価値スコアを算出してもよい。

〔１−４．データの価値に基づくサービス提供〕
また、情報処理装置１００は、事業者が所有するデータの価値に応じて、事業者に種々のサービスを提供してもよい。情報処理装置１００は、事業者が所有するデータの価値に応じて、事業者に提供するサービスの態様を変更してもよい。例えば、情報処理装置１００は、価値が高いデータを所有する事業者に対して、所定のインセンティブを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、価値が高いデータを所有する事業者に対して、所定のインセンティブを提供してもよい。例えば、情報処理装置１００は、価値が高いデータを所有する事業者に対して、プラットフォームＰＦを優先的に利用可能にしてもよい。例えば、情報処理装置１００は、価値が高いデータを所有する事業者に対して、プラットフォームＰＦを介して他の事業者のデータを優先的に取得可能にしてもよい。

また、情報処理装置１００は、価値が低いデータを所有する事業者に対して、所定のサービスを提供しなくてもよい。情報処理装置１００は、所定の閾値未満の価値スコアであるデータを所有する事業者に対して、プラットフォームＰＦを介した他の事業者のデータを制限してもよい。情報処理装置１００は、所定の閾値未満の価値スコアであるデータを所有する事業者に対して、所定の閾値以上の価値スコアのデータを利用不可としてもよい。例えば、情報処理装置１００は、各事業者に対して、自身の所有するデータの価値スコア以下の価値スコアのデータのみを利用可能としてもよい。

〔２．情報処理システムの構成〕
図２に示すように、情報処理システム１には、事業者端末２０と、事業者サーバ５０と、情報処理装置１００とが含まれる。事業者端末２０と、事業者サーバ５０と、情報処理装置１００とは所定のネットワークＮを介して、有線または無線により通信可能に接続される。図２は、実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。なお、情報処理システム１には、複数台の情報処理装置１００が含まれてもよい。

例えば、情報処理システム１には、事業者端末２０−１、事業者端末２０−２、事業者端末２０−３、及び事業者端末２０−４に限らず、５つ以上の事業者端末２０が含まれてもよい。なお、事業者端末２０−１、事業者端末２０−２、事業者端末２０−３、及び事業者端末２０−４等を区別せずに説明する場合、事業者端末２０と記載する場合がある。また、情報処理システム１には、事業者サーバ５０−１、事業者サーバ５０−２、事業者サーバ５０−３、及び事業者サーバ５０−４に限らず、５つ以上の事業者サーバ５０が含まれてもよい。なお、事業者サーバ５０−１、事業者サーバ５０−２、事業者サーバ５０−３、及び事業者サーバ５０−４等を区別せずに説明する場合、事業者サーバ５０と記載する場合がある。

事業者端末２０は、事業者（企業）によって利用される情報処理装置である。例えば、事業者端末２０は、事業者サーバ５０にデータを格納（登録）したり、事業者サーバ５０に記憶されたデータを利用したりするために用いられる情報処理装置（コンピュータ）である。事業者端末２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等により実現される。以下では、事業者端末２０を事業者と表記する場合がある。すなわち、以下では、事業者を事業者端末２０と読み替えることもできる。

例えば、事業者端末２０−１は、事業者ＥＡにおいて利用される情報処理装置である。例えば、事業者端末２０−２は、事業者ＥＢにおいて利用される情報処理装置である。例えば、事業者端末２０−３は、事業者ＥＣにおいて利用される情報処理装置である。例えば、事業者端末２０−４は、事業者ＥＤにおいて利用される情報処理装置である。また、事業者端末２０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等により実現される。図１は、事業者端末２０がノート型ＰＣである場合を示す。

情報処理装置１００は、事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報に基づいて、データの価値を示す価値スコアを算出する情報処理装置（コンピュータ）である。例えば、情報処理装置１００は、事業者端末２０や事業者サーバ５０から種々の情報を取得する。例えば、情報処理装置１００は、事業者端末２０や事業者サーバ５０に種々の情報を送信する。なお、情報処理装置１００は、記憶部１２０（図３参照）に記憶される各種情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。

事業者サーバ５０は、各事業者が利用する情報処理装置である。事業者サーバ５０は、各事業者が所有するデータを記憶する装置である。事業者サーバ５０は、いわゆるクラウドサーバであってもよい。例えば、事業者サーバ５０は、クラウドサービスにおける各種のデータを記憶する記憶手段を有する。

なお、情報処理システム１には、クラウドサーバに限らず、種々の運用形態のサーバが含まれてもよい。例えば、情報処理システム１には、事業者の施設内等に配置されるオンプレミスの運用形態によるサーバが含まれてもよい。

〔２−１．システム構成一例〕
ここで、実施形態に係る情報処理システム１の構成の一例を説明する。例えば、事業者サーバ５０−１に、事業者ＥＡのデータが格納される。事業者サーバ５０−１に、データＤＴ１等が格納される。なお、事業者サーバ５０−１は、複数のサーバであってもよい。

例えば、事業者サーバ５０−２に、事業者ＥＢのデータが格納される。事業者サーバ５０−２に、データＤＴ２等が格納される。なお、事業者サーバ５０−２は、複数のサーバであってもよい。例えば、事業者サーバ５０−３に、事業者ＥＣのデータが格納される。事業者サーバ５０−３に、データＤＴ３等が格納される。なお、事業者サーバ５０−３は、複数のサーバであってもよい。例えば、事業者サーバ５０−４に、事業者ＥＤのデータが格納される。事業者サーバ５０−４に、データＤＴ４等が格納される。なお、事業者サーバ５０−４は、複数のサーバであってもよい。

例えば、プラットフォームＰＦは、事業者サーバ５０−１〜５０−４と情報を通信することにより、各事業者のデータを取得する。例えば、事業者ＥＡは、事業者サーバ５０−１にデータを格納することにより、プラットフォームＰＦにデータを登録する。また、例えば、事業者ＥＢは、事業者サーバ５０−２にデータを格納することにより、プラットフォームＰＦにデータを登録する。これにより、プラットフォームＰＦでは、異なる事業者間においてもデータを相互利用が可能になる。

例えば、情報処理システム１においては、各事業者は、各事業者サーバ５０に配置されたデータを、プラットフォームＰＦを介することによりアクセス可能であってもよい。例えば、情報処理システム１においては、各事業者は、プラットフォームＰＦのアプリケーションプログラミングインタフェースを利用することにより、一の事業者サーバ５０に配置されたデータにアクセス可能であってもよい。

〔２−２．システム構成態様〕
なお、図２に示した構成は一例であり、情報処理システム１は種々の構成であってもよい。例えば、情報処理システム１における情報処理装置１００は、事業者サーバ５０と一体であってもよい。この場合、一の事業者が、情報処理装置１００を用いてプラットフォームサービスを提供してもよい。例えば、情報処理システム１においては、データを所有する一事業者が、プラットフォームサービスを提供するサービス提供者であってもよい。

例えば、情報処理システム１においては、プラットフォームＰＦは、事業者サーバ５０−１に構築されてもよい。例えば、複数の事業者サーバ５０に跨ってプラットフォームＰＦが構築されてもよいし、プラットフォームＰＦは、１つの事業者サーバ５０に構築されてもよい。このように、情報処理システム１の構成は、上述のような情報処理やデータに関する制御が可能であればどのような構成であってもよい。すなわち、情報処理システム１において、プラットフォームＰＦを利用する各事業者が相互にデータを利用可能であれば、どのようなシステム構成であってもよい。

〔３．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

（通信部１１０）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、所定のネットワークＮ（図２参照）と有線または無線で接続され、事業者端末２０との間で情報の送受信を行う。

（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図３に示すように、事業者情報記憶部１２１と特徴情報記憶部１２２と価値スコア情報記憶部１２３とを有する。また、図示することを省略するが、記憶部１２０には、各データがどのように利用されたかを示す履歴情報（ログ）が記憶されてもよい。例えば、記憶部１２０には、プラットフォームＰＦ内の各データの登録に関する情報や各データがどの事業者にどのように利用されたかを示すログが記憶されてもよい。

（事業者情報記憶部１２１）
実施形態に係る事業者情報記憶部１２１は、事業者に関する各種情報を記憶する。例えば、事業者情報記憶部１２１は、プラットフォームサービスを利用する事業者に関する情報を記憶する。図４は、実施形態に係る事業者情報記憶部の一例を示す図である。図４に示すように、事業者情報記憶部１２１は、事業者に関する情報として、「事業者ＩＤ」、「業種」、「登録メタデータ情報」、「登録データ情報」といった項目が含まれる。

「事業者ＩＤ」は、事業者を識別するための識別情報を示す。「業種」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者の業種を示す。なお、図４の例では業種を「Ａ業種」等の抽象的な符号で図示するが、「業種」は、「保険」、「食品」、「化粧品」、「自動車」等の具体的な情報であってもよい。

「登録メタデータ情報」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者が登録したメタデータを示す。「登録メタデータ情報」は、事業者のデータのメタデータフォーマット（メタデータ形式）を示す。例えば、「登録メタデータ情報」は、事業者がプラットフォームＰＦに登録したデータのメタデータフォーマットを示す。また、「登録データ情報」は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者が登録したデータを示す。例えば、「登録データ情報」は、事業者がプラットフォームＰＦに登録したデータを示す。

図４に示す例において、事業者ＩＤ「ＥＡ」により識別される事業者（事業者ＥＡ）は、業種が「Ａ業種」であることを示す。事業者ＥＡのデータのメタデータフォーマットは、メタデータフォーマットＭＤＴ１であることを示す。また、事業者ＥＡは、データＤＴ１をプラットフォームＰＦに登録したことを示す。例えば、事業者ＥＡは、データＤＴ１を事業者サーバ５０−１に登録したことを示す。

なお、事業者情報記憶部１２１は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。例えば、事業者情報記憶部１２１は、対応する事業者ＩＤにより識別される事業者の名称等が記憶されてもよい。例えば、事業者情報記憶部１２１は、事業者の従業員数や売上高等の事業規模に関する情報を記憶してもよい。

また、事業者情報記憶部１２１は、事業者のデータのデータ形式（メタデータフォーマット）を、他の事業者のデータ形式（メタデータフォーマット）に変換するための情報を記憶してもよい。事業者情報記憶部１２１は、各事業者のデータ間の対応関係を示す情報（対応関係情報）を記憶してもよい。事業者情報記憶部１２１は、各事業者のデータのメタデータフォーマット間の対応関係を示す対応関係情報を記憶してもよい。事業者情報記憶部１２１は、各事業者のメタデータに含まれるデータの項目（カラム）間の対応関係を示す対応関係情報を記憶してもよい。また、事業者情報記憶部１２１は、メタデータ変換における変換内容を示す情報（変換情報）を記憶してもよい。

（特徴情報記憶部１２２）
実施形態に係る特徴情報記憶部１２２は、データに関する情報を記憶する。特徴情報記憶部１２２は、データの特徴情報等の各種情報を記憶する。図５は、実施形態に係る特徴情報記憶部の一例を示す図である。図５に示すように、特徴情報記憶部１２２は、「データＩＤ」、「データ列数」、「各列の利用頻度」、「データ行数」、「各行の利用頻度」、「更新頻度」といった項目を有する。

「データＩＤ」は、データを識別するための識別情報を示す。例えば、データＩＤ「ＤＴ１」により識別されるデータは、図４中の事業者ＥＡが所有するデータＤＴ１に対応する。

「データ列数」は、対応するデータの列数を示す。例えば、「データ列数」は、対応するデータの項目（カラム）数を示す。図５では、「データ列数」には、「ＤＣ２」等のように抽象的に図示するが、「１０」や「１００」等の具体的な値が記憶される。「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の利用頻度を示す。図５では、「各列の利用頻度」には、「ＣＦ２」等のように抽象的に図示するが、「５．４」や「２５」等の具体的な値が記憶される。

なお、ここでいう「列の利用」とは、データ所有する事業者以外の事業者がそのデータ中の項目に対応するデータを利用（要求）することであってもよい。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各項目（カラム）の利用頻度を示す。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の利用回数の平均であってもよい。例えば、「各列の利用頻度」は、対応するデータの各列の所定の期間（例えば１週間等）における利用回数の平均であってもよい。

「データ行数」は、対応するデータの行数を示す。例えば、「データ行数」は、対応するデータのレコード数を示す。図５では、「データ行数」には、「ＤＬ２」等のように抽象的に図示するが、「１０００」や「５００００」等の具体的な値が記憶される。「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の利用頻度を示す。図５では、「各行の利用頻度」には、「ＬＦ２」等のように抽象的に図示するが、「１５」や「３５．２」等の具体的な値が記憶される。

「なお、ここでいう「行の利用」とは、データ所有する事業者以外の事業者がそのデータ中のレコード（行）を利用（要求）することであってもよい。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各レコードの利用頻度を示す。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の利用回数の平均であってもよい。例えば、「各行の利用頻度」は、対応するデータの各行の所定の期間（例えば３日間等）における利用回数の平均であってもよい。

また、「更新頻度」は、対応するデータが更新される頻度を示す。図５では、「更新頻度」には、「ＲＦ２」等のように抽象的に図示するが、「８．２」や「３５０」等の具体的な値が記憶される。例えば、「更新頻度」は、対応するデータに新たなレコードが追加される頻度であってもよい。例えば、「更新頻度」は、所定の期間（例えば５日間等）において、対応するデータに新たなレコードが追加される頻度であってもよい。また、例えば、「更新頻度」は、対応するデータに含まれるレコードの内容が更新される頻度であってもよい。例えば、「更新頻度」は、所定の期間（例えば１日間等）において、対応するデータに含まれるレコードの内容が更新される頻度であってもよい。

図５に示す例では、データＩＤ「ＤＴ１」により識別されるデータ（データＤＴ１）は、データ列数が「ＤＣ１」であり、各列の利用頻度が「ＣＦ１」であることを示す。また、データＤＴ１は、データ行数が「ＤＬ１」であり、各行の利用頻度が「ＬＦ１」であることを示す。また、データＤＴ１は、更新頻度が「ＲＦ１」であることを示す。

なお、特徴情報記憶部１２２は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。特徴情報記憶部１２２は、各データを所有する事業者を特定する情報を記憶してもよい。

また、特徴情報記憶部１２２は、各データのレア度（希少度）を示す情報を記憶してもよい。例えば、特徴情報記憶部１２２は、各データの項目（カラム）が他のデータに少ない程場合、値が大きくなるレア度（希少度）を示す情報を記憶してもよい。特徴情報記憶部１２２は、対応関係情報や変換情報に基づいて算出された各データのレア度を示す情報を記憶してもよい。

（価値スコア情報記憶部１２３）
実施形態に係る価値スコア情報記憶部１２３は、データの価値に関する情報を記憶する。価値スコア情報記憶部１２３は、データの価値スコア等の各種情報を記憶する。図６は、実施形態に係る価値スコア情報記憶部の一例を示す図である。図６に示すように、価値スコア情報記憶部１２３は、「データＩＤ」、「価値スコア」といった項目を有する。

「データＩＤ」は、データを識別するための識別情報を示す。例えば、データＩＤ「ＤＴ２」により識別されるデータは、図４中の事業者ＥＢが所有するデータＤＴ２に対応する。「価値スコア」は、対応するデータの価値を示す。図５では、「価値スコア」には、「ＶＳ２」等のように抽象的に図示するが、「３５」や「１０５．８」等の具体的な値が記憶される。

図６に示す例では、データＩＤ「ＤＴ１」により識別されるデータ（データＤＴ１）は、価値スコアが「ＶＳ１」であることを示す。

なお、価値スコア情報記憶部１２３は、上記に限らず、目的に応じて種々の情報を記憶してもよい。価値スコア情報記憶部１２３は、価値スコアを算出した日時を記憶してもよい。価値スコア情報記憶部１２３は、各データを所有する事業者を特定する情報を記憶してもよい。

（制御部１３０）
制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、情報処理装置１００内部の記憶部１２０などの記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。例えば、この各種プログラムは、インストールされている管理アプリケーション等の種々のプログラムが含まれる。また、制御部１３０は、コントローラであり、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

図３に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、算出部１３２と、提供部１３３とを有し、以下に説明する管理処理の機能や作用を実現または実行する。例えば、制御部１３０は、情報処理を行うために用いる情報を管理する管理処理を行う。

（取得部１３１）
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、外部の情報処理装置から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、事業者端末２０や事業者サーバ５０から各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、事業者が他の事業者のデータの利用要求していることを示す情報を取得する。例えば、取得部１３１は、事業者が他の事業者のデータの利用要求していることを示す情報を事業者端末２０や事業者サーバ５０から取得する。

また、取得部１３１は、記憶部１２０から各種情報を取得する。取得部１３１は、事業者情報記憶部１２１や特徴情報記憶部１２２や価値スコア情報記憶部１２３等から各種情報を取得する。

取得部１３１は、事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報を取得する。取得部１３１は、データの量的な特徴を示す量情報を取得する。取得部１３１は、データにおける重複したデータを除いたデータ量を示す量情報を取得する。取得部１３１は、データの質的な特徴を示す質情報含む特徴情報を取得する。取得部１３１は、データの更新頻度を示す質情報を取得する。取得部１３１は、データの更新頻度に関する質情報を取得する。取得部１３１は、データの利用頻度を示す質情報を取得する。取得部１３１は、データの利用頻度に関する質情報を取得する。取得部１３１は、データにおける要素の利用を示す質情報を取得する。取得部１３１は、データにおける要素の利用に関する質情報を取得する。取得部１３１は、事業者とは異なる他の事業者が所有する他のデータを取得する。

図１の例では、取得部１３１は、データＤＴ１を取得する。取得部１３１は、事業者情報記憶部１２１に記憶された登録データ情報に基づいて、データＤＴ１を取得する。取得部１３１は、事業者情報記憶部１２１に記憶されたデータＤＴ１が事業者サーバ５０−１に格納されていることを示す情報に基づいて、事業者サーバ５０−１からデータＤＴ１を取得する。取得部１３１は、事業者サーバ５０−１にデータＤＴ１の取得要求を送信することにより、事業者サーバ５０−１からデータＤＴ１を取得する。

図１の例では、取得部１３１は、データＤＴ２を取得する。取得部１３１は、事業者情報記憶部１２１に記憶された登録データ情報に基づいて、データＤＴ２を取得する。取得部１３１は、事業者情報記憶部１２１に記憶されたデータＤＴ２が事業者サーバ５０−２に格納されていることを示す情報に基づいて、事業者サーバ５０−２からデータＤＴ２を取得する。取得部１３１は、事業者サーバ５０−２にデータＤＴ２の取得要求を送信することにより、事業者サーバ５０−２からデータＤＴ２を取得する。

（算出部１３２）
算出部１３２は、種々の情報を算出する。算出部１３２は、種々の情報を生成する。算出部１３２は、各種情報を判定する。算出部１３２は、各種情報を抽出する。例えば、算出部１３２は、事業者情報記憶部１２１や特徴情報記憶部１２２や価値スコア情報記憶部１２３等に記憶された情報に基づいて、各種算出を行う。例えば、算出部１３２は、取得部１３１により取得された情報に基づいて、種々の算出処理を行う。

算出部１３２は、取得部１３１により取得されたデータの特徴情報に基づいて、データの価値を示す価値スコアを算出する。算出部１３２は、データの量情報に基づいて、データの価値スコアを算出する。算出部１３２は、データ量が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。算出部１３２は、データの質情報に基づいて、データの価値スコアを算出する。

算出部１３２は、更新頻度が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。算出部１３２は、利用頻度が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。算出部１３２は、要素のうち利用される要素の割合が大きい程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。

算出部１３２は、データと他のデータとの比較に基づいて、データの価値スコアを算出する。算出部１３２は、データの要素と他のデータの他の要素との比較に基づいて、データの価値スコアを算出する。算出部１３２は、データの要素に対応する他の要素が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数に基づいて、データの価値スコアを算出する。算出部１３２は、データの要素に対応する他の要素が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数が少ない程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。

図１の例では、算出部１３２は、データＤＴ１の価値を算出する。算出部１３２は、データＤＴ１の特徴情報に基づいて、データＤＴ１の価値を算出する。例えば、算出部１３２は、特徴情報記憶部１２２に示すような、データＤＴ１の特徴情報に基づいて、データＤＴ１の価値を算出する。算出部１３２は、データＤＴ１の特徴を示す「データ列数」や「各列の利用頻度」や「データ行数」や「各行の利用頻度」や「更新頻度」といった情報を用いて、データＤＴ１の価値を算出する。

算出部１３２は、データＤＴ１の特徴を示すデータ列数「ＤＣ１」や各列の利用頻度「ＣＦ１」やデータ行数「ＤＬ１」や各行の利用頻度「ＬＦ１」や更新頻度「ＲＦ１」等を用いて、データＤＴ１の価値を算出する。算出部１３２は、データＤＴ１の特徴情報と、上記の式（１）とを用いて、データＤＴ１の価値を算出する。

そして、算出部１３２は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ１の特徴情報を割り当てることにより、データＤＴ１の価値を算出する。算出部１３２は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ１の特徴情報を割り当てることにより、上記の式（２）のように、データＤＴ１の価値を算出する。算出部１３２は、上記の式（２）により、図１中のスコア情報ＳＬ１に示すように、データＤＴ１の価値スコアを「ＶＳ１」と算出する。

算出部１３２は、データＤＴ２の価値を算出する。算出部１３２は、データＤＴ２の特徴情報に基づいて、データＤＴ２の価値を算出する。例えば、算出部１３２は、特徴情報記憶部１２２に示すような、データＤＴ２の特徴情報に基づいて、データＤＴ２の価値を算出する。算出部１３２は、データＤＴ２の特徴を示す「データ列数」や「各列の利用頻度」や「データ行数」や「各行の利用頻度」や「更新頻度」といった情報を用いて、データＤＴ２の価値を算出する。

算出部１３２は、データＤＴ２の特徴を示すデータ列数「ＤＣ２」や各列の利用頻度「ＣＦ２」やデータ行数「ＤＬ２」や各行の利用頻度「ＬＦ２」や更新頻度「ＲＦ２」等を用いて、データＤＴ２の価値を算出する。

算出部１３２は、上記のデータＤＴ２の特徴情報と、上記の式（１）とを用いて、データＤＴ２の価値を算出する。算出部１３２は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ２の特徴情報を割り当てることにより、データＤＴ２の価値を算出する。算出部１３２は、上記の式（１）の各項にデータＤＴ２の特徴情報を割り当てることにより、上記の式（３）のように、データＤＴ２の価値を算出する。算出部１３２は、上記の式（３）により、図１中のスコア情報ＳＬ２に示すように、データＤＴ２の価値スコアを「ＶＳ２」と算出する。

（提供部１３３）
提供部１３３は、各種情報を提供する。例えば、提供部１３３は、事業者端末２０や事業者サーバ５０等の外部の情報処理装置に各種情報を提供する。例えば、提供部１３３は、事業者端末２０や事業者サーバ５０等の外部の情報処理装置に各種情報を要求する。提供部１３３は、事業者端末１０や事業者サーバ５０に各種情報を送信する。提供部１３３は、事業者端末２０や事業者サーバ５０等に各種情報を配信する。提供部１３３は、取得部１３１により取得された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。提供部１３３は、算出部１３２により算出された各種情報に基づいて、種々の情報を提供する。例えば、提供部１３３は、算出部１３２により算出されたデータの価値スコアを提供する。提供部１３３は、算出部１３２により算出されたデータの価値スコアを事業者に提供する。

〔４．情報処理のフロー〕
次に、図７を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００による情報処理の手順について説明する。図７は、実施形態に係る情報処理の一例を示すフローチャートである。

図７に示すように、情報処理装置１００は、事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、情報処理装置１００は、特徴情報に基づいて、データの価値を示す価値スコアを算出する（ステップＳ１０２）。

〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る情報処理装置１００は、取得部１３１と、算出部１３２とを有する。取得部１３１は、事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報を取得する。算出部１３２は、取得部１３１により取得されたデータの特徴情報に基づいて、データの価値を示す価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの特徴情報に基づいて、データの価値を示す価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、データの量的な特徴を示す量情報を取得する。算出部１３２は、データの量情報に基づいて、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの量情報に基づいて、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、データにおける重複したデータを除いたデータ量を示す量情報を取得する。算出部１３２は、データ量が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データにおける重複したデータを除いたデータ量を示す量情報を取得し、データ量が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、データの質的な特徴を示す質情報含む特徴情報を取得する。算出部１３２は、データの質情報に基づいて、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの質情報に基づいて、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、データの更新頻度を示す質情報を取得する。算出部１３２は、更新頻度が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの更新頻度を示す質情報を取得し、更新頻度が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、データの利用頻度を示す質情報を取得する。算出部１３２は、利用頻度が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの利用頻度を示す質情報を取得し、利用頻度が多い程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、取得部１３１は、事業者とは異なる他の事業者が所有する他のデータを取得する。算出部１３２は、データと他のデータとの比較に基づいて、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、事業者とは異なる他の事業者が所有する他のデータを取得し、データと他のデータとの比較に基づいて、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３２は、データの要素と他のデータの他の要素との比較に基づいて、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの要素と他のデータの他の要素との比較に基づいて、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３２は、データの要素に対応する他の要素が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数に基づいて、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの要素に対応する他の要素が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数に基づいて、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

また、実施形態に係る情報処理装置１００において、算出部１３２は、データの要素に対応する他の要素が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数が少ない程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出する。

このように、実施形態に係る情報処理装置１００は、データの要素に対応する他の要素が含まれる他のデータを所有する他の事業者の数が少ない程値が大きくなるように、データの価値スコアを算出することにより、事業者が所有するデータの価値を適切に算出することができる。

〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図８に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図８は、情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。

ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。

ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定のネットワークＮを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定のネットワークＮを介して他の機器へ送信する。

ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。

メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。

例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定のネットワークＮを介してこれらのプログラムを取得してもよい。

以上、本願の実施形態を図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。

〔７．その他〕
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。

また、上述してきた各実施形態に記載された各処理は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。

また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、取得部は、取得手段や取得回路に読み替えることができる。

１ 情報処理システム
１００ 情報処理装置
１２１ 事業者情報記憶部
１２２ 特徴情報記憶部
１２３ 価値スコア情報記憶部
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３２ 算出部
１３３ 提供部
２０ 事業者端末
５０ 事業者サーバ
ＰＦ プラットフォーム
Ｎ ネットワーク

Claims (8)

1. 事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された前記データの前記特徴情報に基づいて、前記データの価値を示す価値スコアを算出する算出部と、
   を備え、
   前記取得部は、
   前記事業者とは異なる他の事業者が所有する他のデータを取得し、
   前記算出部は、
   前記データの要素と前記他のデータの他の要素との比較に基づいて、前記データの前記要素と変換可能である前記他の要素が含まれる前記他のデータを所有する前記他の事業者の数である変換可能数を分母とする部分スコアであって、前記変換可能数が０である場合は０となる部分スコアを用いて、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記取得部は、
   前記データの量的な特徴を示す量情報を取得し、
   前記算出部は、
   前記データの前記量情報に基づいて、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記取得部は、
   前記データにおける重複したデータを除いたデータ量を示す前記量情報を取得し、
   前記算出部は、
   前記データ量が多い程値が大きくなるように、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記取得部は、
   前記データの質的な特徴を示す質情報を含む前記特徴情報を取得し、
   前記算出部は、
   前記データの前記質情報に基づいて、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記取得部は、
   前記データの更新頻度を示す前記質情報を取得し、
   前記算出部は、
   前記更新頻度が多い程値が大きくなるように、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記取得部は、
   前記データの利用頻度を示す前記質情報を取得し、
   前記算出部は、
   前記利用頻度が多い程値が大きくなるように、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の情報処理装置。
7. コンピュータが実行する情報処理方法であって、
   事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報を取得する取得工程と、
   前記取得工程により取得された前記データの前記特徴情報に基づいて、前記データの価値を示す価値スコアを算出する算出工程と、
   を含み、
   前記取得工程は、
   前記事業者とは異なる他の事業者が所有する他のデータを取得し、
   前記算出工程は、
   前記データの要素と前記他のデータの他の要素との比較に基づいて、前記データの前記要素と変換可能である前記他の要素が含まれる前記他のデータを所有する前記他の事業者の数である変換可能数を分母とする部分スコアであって、前記変換可能数が０である場合は０となる部分スコアを用いて、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする情報処理方法。
8. 事業者が所有するデータの特徴を示す特徴情報を取得する取得手順と、
   前記取得手順により取得された前記データの前記特徴情報に基づいて、前記データの価値を示す価値スコアを算出する算出手順と、
   をコンピュータに実行させ、
   前記取得手順は、
   前記事業者とは異なる他の事業者が所有する他のデータを取得し、
   前記算出手順は、
   前記データの要素と前記他のデータの他の要素との比較に基づいて、前記データの前記要素と変換可能である前記他の要素が含まれる前記他のデータを所有する前記他の事業者の数である変換可能数を分母とする部分スコアであって、前記変換可能数が０である場合は０となる部分スコアを用いて、前記データの前記価値スコアを算出する
   ことを特徴とする情報処理プログラム。

Images