JP7515389B2

JP7515389B2 - 簡易質問票取得装置、簡易質問票の生産方法、およびプログラム

Info

Publication number: JP7515389B2
Application number: JP2020205373A
Authority: JP
Inventors: 桂子水間; 玄通瀬田; 礼治渡邊
Original assignee: Suntory Holdings Ltd
Current assignee: Suntory Holdings Ltd
Priority date: 2020-12-10
Filing date: 2020-12-10
Publication date: 2024-07-12
Anticipated expiration: 2040-12-10
Also published as: JP2022092519A

Description

本発明は、精度の高い推定値を得るために、少ない設問数の設問から構成される簡易質問票を取得する簡易質問票取得装置等に関するものである。

従来、アンケートの回答を用いて、健康に関するアドバイスを提供する健康アドバイス装置があった。かかる装置は、生活習慣の改善のためのアドバイスを表示する健康アドバイス装置であって、所定の質問群に対する回答群を入力するための生活分析アンケート入力手段と、生活分析アンケート入力手段より入力された前記回答群を用いて、健康リスクの予測される増減を演算する手段と、健康リスクの増加を予測した場合、該健康リスクを増加させた回答を、入力された回答群より選択する影響回答抽出手段と、選択された回答に対応する質問又は該質問と関連づけられたアドバイスを表示する、影響生活項目表示手段とを有する（特許文献１参照）。

特開２０１４－１３５０２７号公報（第１頁、第１図等）

しかしながら、従来技術において、適切な情報を提供するために、多数の設問を有するアンケートに回答しなければならなかった。また、従来技術において、少ない設問数の簡易質問票であり、正確な推定値を取得するための適切な簡易質問票を取得できなかった。

本第一の発明の簡易質問票取得装置は、２以上の実測値が格納される実測値格納部と、２以上の各実測値に対応し、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答のうち、Ｎ個より少ないＭ個の各設問に対する回答を用いて得られる推定値を取得する推定値取得部と、対応する推定値と実測値とが予め決められた近似条件を満たす場合に、推定値に対応するＭ個の設問である設問を決定する設問決定部と、設問決定部が決定したＭ個の設問の集合である設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する簡易質問票出力部とを具備する簡易質問票取得装置である。

かかる構成により、正確な推定値を取得するための適切な簡易質問票を取得できる。

また、本第二の発明の簡易質問票取得装置は、第一の発明に対して、第二質問票を構成するＸ個の各第二設問に対する第二回答を用いて、実測値を取得する実測値取得部をさらに具備し、実測値格納部の２以上の各実測値は、実測値取得部が取得した実測値である、簡易質問票取得装置である。

かかる構成により、第二質問票に対する第二回答を用いて実測値を自動的に取得できる。

また、本第三の発明の簡易質問票取得装置は、第一または第二の発明に対して、推定値取得部は、２以上の異なる数の２以上の設問の集合であり、設問集合の候補である２以上の設問集合候補を取得する候補取得手段と、候補取得手段が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、各設問集合候補が有する２以上の設問に対する回答を用いて得られる値である推定値を取得する推定値取得手段とを具備し、設問決定部は、推定値取得手段が取得した２以上の各設問集合候補に対する推定値と実測値とが、予め決められた近似条件を満たすかを判断し、近似条件を満たす推定値に対応する設問集合候補が有するＭ個の設問を決定する簡易質問票取得装置である。

また、本第四の発明の簡易質問票取得装置は、第三の発明に対して、推定値取得部は、実測値に対するＮ個の各設問に対する回答の寄与度を取得する寄与度取得手段をさらに具備し、候補取得手段は、寄与度取得手段が取得した寄与度が予め決められた寄与度条件を満たす設問の集合である２以上の設問集合候補を取得する簡易質問票取得装置である。

また、本第五の発明の簡易質問票取得装置は、第四の発明に対して、候補取得手段は、寄与度が大きい順に含む設問の数が異なる２以上の設問集合候補を取得し、設問決定部は、推定値取得手段が取得した設問集合候補に対する推定値と実測値とが、近似条件を満たす設問集合候補の中で、最も設問数が少ない設問集合候補が有する設問を決定する、簡易質問票取得装置である。

また、本第六の発明の簡易質問票取得装置は、第一から第五いずれか１つの発明に対して、Ｎ個の設問に対する回答が予め決められた不適切条件を満たすか否かを判断する不適切判断部をさらに具備し、推定値取得部は、不適切判断部が不適切条件を満たすと判断したＮ個の設問に対する回答を除いて、推定値を取得する、簡易質問票取得装置である。

また、本第七の発明の簡易質問票取得装置は、第一から第六いずれか１つの発明に対して、実測値および推定値は、ユーザの１日の水分摂取量を特定する情報であり、設問は、水分摂取量を取得するための設問である、簡易質問票取得装置である。

かかる構成により、正確な水分摂取量の推定値を取得するための適切な簡易質問票を取得できる。

また、本第八の発明の簡易質問票取得装置は、第七の発明に対して、Ｎ個の設問は、飲料由来の設問、酒類由来の設問、食事由来の設問、全由来の設問のうち２種類以上の設問を有し、実測値格納部には、由来ごとの実測値が格納され、推定値取得部は、由来ごとに、推定値を取得し、設問決定部は、由来ごとに、実測値と推定値との相関に関する相関情報を取得し、相関情報が近似条件を満たす場合に、推定値に対応するＭ個の設問を決定する、簡易質問票取得装置である。

また、本第九の発明の簡易質問票取得装置は、第七または第八の発明に対して、生活習慣および食事に関わる質問票である、簡易質問票取得装置である。

本発明による簡易質問票取得装置によれば、正確な推定値を取得するための適切な簡易質問票を取得できる。

実施の形態１における簡易質問票取得装置Ａ同次に、簡易質問票取得装置Ａの動作例について説明するフローチャート同実測値取得処理の例について説明するフローチャート同設問決定処理の第一の例について説明するフローチャート同寄与度取得処理の第一の例について説明するフローチャート同寄与度取得処理の第二の例について説明するフローチャート同設問決定処理の第二の例について説明するフローチャート同生活習慣および食事に関わる質問票の例を示す図同回答入力画面の例を示す図同回答管理表の例を示す図同実測値管理表の例を示す図同相関係数の算出結果を示す図同簡易質問票の例を示す図同簡易質問票の例を示す図同コンピュータシステムの概観図同コンピュータシステムのブロック図

以下、簡易質問票取得装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本実施の形態において、Ｎ個の設問のうちのＭ個（Ｍ＜Ｎ）の設問に対する回答を用いて得られる推定値と実測値とが予め決められた近似条件を満たす場合に、当該推定値を取得する際に採用されたＭ個の設問の集合である設問集合を取得し、当該設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する簡易質問票取得装置について説明する。

また、本実施の形態において、質問票に対する回答を用いて実測値を取得する簡易質問票取得装置について説明する。

また、本実施の形態において、異なる設問数の２以上の設問集合の候補を取得し、当該候補ごとに、近似条件を満たすか否かを判断し、近似条件を満たす候補の中で、設問数が最小の候補を、簡易質問票を作成する際に使用する設問集合に決定する簡易質問票取得装置について説明する。

また、本実施の形態において、各設問に対する回答の寄与度を取得し、当該寄与度が大きいＭ個の設問の集合である設問集合を採用する簡易質問票取得装置について説明する。

また、本実施の形態において、寄与度の高い順から設問数を増やして設問集合の候補を作成し、各候補の設問集合に対する回答を用いて取得した推定値が近似条件を満たすと判断した場合に、当該推定値を取得する際に採用されたＭ個の設問の集合である設問集合を取得し、当該設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する簡易質問票取得装置について説明する。

また、本実施の形態において、不適切な回答者の回答を検知し、当該回答を採用しないで、簡易質問票を作成する簡易質問票取得装置について説明する。

また、本実施の形態において、人の１日の水分摂取量を推定するための簡易質問票を出力する簡易質問票取得装置について説明する。

さらに、本実施の形態において、Ｘ個の設問を有する設問集合である第二質問票に対する回答を用いて実測値を取得する簡易質問票取得装置について説明する。なお、Ｘは、１以上の自然数である。

図１は、本実施の形態における簡易質問票取得装置Ａのブロック図である。簡易質問票取得装置Ａは、格納部１、受付部２、処理部３、および出力部４を備える。

格納部１は、質問票格納部１１、回答格納部１２、および実測値格納部１３を備える。受付部２は、回答受付部２１を備える。処理部３は、実測値取得部３１、不適切判断部３２、推定値取得部３３、および設問決定部３４を備える。推定値取得部３３は、寄与度取得手段３３１、候補取得手段３３２、および推定値取得手段３３３を備える。出力部４は、簡易質問票出力部４１を備える。

格納部１には、各種の情報が格納される。各種の情報は、例えば、後述する質問票、後述する、後述する回答、後述する実測値、後述する不適切条件、後述する近似条件、実測値元管理表である。

実測値元管理表は、２以上の実測値元レコードを有する。実測値元レコードは、設問識別子と回答とに対応付けられた実測値元を有する。実測値元は、実測値の元になる情報である。実測値元は、例えば、設問の回答に対応する水分摂取量である。

質問票格納部１１には、第一質問票が格納される。質問票格納部１１には、例えば、第二質問票が格納されていても良い。

第一質問票は、Ｎ（Ｎは自然数）個の設問の集合である。第一質問票は、後述する推定値を取得する際に使用されるＭ（Ｍは自然数，Ｍ＜Ｎ）個の設問を含む設問の集合である。設問は、質問、問等と言っても良い。第一質問票は、いわゆるアンケートである、と言っても良い。

第一質問票は、例えば、ユーザの１日の水分摂取量を推定するための設問の集合である。ただし、第一質問票の内容や設問数等は問わない。

第一質問票は、例えば、３００問である。第一質問票は、例えば、生活習慣および食事に関わる質問票である。かかる質問票は、生活習慣に関する質問と食事に関する質問の集合である。さらに具体的には、かかる第一質問票は、前日の酒類に対する摂取量を問う１または２以上の設問を有する。第一質問票は、例えば、前日の食事に対する摂取量を問う１または２以上の設問を有する。第一質問票は、例えば、国民生活基礎調査に含まれる生年月日を問う設問、性別を問う設問、職業を問う設問、世帯状況を問う設問、教育歴を問う設問、健康状態を問う設問が含まれる。第一質問票は、例えば、国民健康・栄養調査に含まれる身長を問う設問、体重を問う設問、居住地を問う設問、地域のつながりに関して問う設問、身体活動に関して問う設問、喫煙の有無を問う設問、歯の状態を問う設問が含まれる。第一質問票は、例えば、食事に対する習慣性に関して問う設問が含まれる。第一質問票は、例えば、食事に関する設問（例えば、食物摂取頻度調査（ＦＦＱを使用した栄養調査）に含まれる設問）が含まれる。第一質問票は、例えば、食欲に関する設問（Simplified Nutritional Appetiteの日本語版（ＳＮＡＱ－Ｊ）に含まれる設問）が含まれる。第一質問票は、例えば、中医体質に関する設問（日本語版中医体質調査票（ＣＣＭＱ－Ｊ）に含まれる設問）が含まれる。第一質問票は、例えば、睡眠に関する設問（ピッツバーグ睡眠質問票日本語版に含まれる設問）が含まれる。

第一質問票が有するＮ個の設問は、例えば、飲料由来の設問、酒類由来の設問、食事由来の設問、全由来の設問のうち２種類以上の設問を有することは好適である。

第一質問票は、例えば、ダミーの設問が含まれる。ダミーの設問とは、回答者であるユーザが不適切で否かを判断するための設問である。ダミーの設問は、ユーザが適当に回答すると、矛盾が分かる質問である。ダミーの設問は、例えば、他と同じ設問である。ダミーの設問は、例えば、２つの同じ設問である。

第二質問票は、実測値を得るための１または２以上の設問の集合である。第二質問票は、例えば、ユーザの１日の水分摂取量の実測値を得るための設問の集合である。なお、実測値は、正確な値であることは好適であるが、多少の誤差や違いがあっても良い。実測値は、正確な値に近ければ良い、と考えても良い。

第二質問票は、例えば、記述式食事記録法（ＤＲ）に対応する設問の集合である。記述式食事記録法は、一定期間に飲食したものを、対象者に記録用紙を渡して記録してもらう方法である。食事記録法の最も大きな長所は、実際に食べた内容そのものの情報が得られる点である。食事記録法に基づく回答を用いて、ユーザの１日の水分摂取量の実測値を得ることができる。

第二質問票は、例えば、摂取した飲食物の種類と量を選択式で選ぶ質問の集合でも良い。

回答格納部１２には、回答が格納される。回答格納部１２には、識別子に対応付いた回答が格納される。回答は、第一質問票が有する各設問に対するユーザの回答である。なお、ユーザは、回答者である。回答は、第一質問票が有する各設問の設問識別子に対応付いている。設問識別子は、設問を識別する情報であり、例えば、設問番号、設問のＩＤである。

識別子は、ユーザ識別子、または日識別子、またはユーザ識別子と日識別子である。ユーザ識別子は、ユーザを識別する情報であり、例えば、ＩＤ、メールアドレス、電話番号、ユーザが使用する端末のＩＤ（例えば、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレス、端末識別子等）である。

回答は、ユーザ属性値に対応付いていても良い。ユーザ属性値は、ユーザの属性値であり、例えば、性別、年齢、職業である。

回答格納部１２に格納されている回答は、第二質問票の各設問に対する回答でも良い。かかる回答も、通常、識別子に対応付いている。

回答は、設問の種類を識別する種類識別子に対応付いていても良い。種類は、例えば、由来である。種類は、例えば、飲料由来、酒類由来、食事由来、全由来のいずれかである。回答が水分摂取量を取得するための回答である場合、飲料由来の水分摂取量は、飲料から摂取される水分量である。酒類由来の水分摂取量は、酒類から摂取される水分量である。食事由来の水分摂取量は、食事から摂取される水分量である。全由来の水分摂取量は、飲料、酒類、および食事から摂取される水分量である。

回答は、回答を利用する用途に対応付いていても良い。回答格納部１２に格納されている回答は、学習のための回答と、テストのための回答とが、区別されて格納されていても良い。また、回答格納部１２に格納されている回答は、学習のための回答と、検証のための回答と、テストのための回答とが、区別されて格納されていても良い。

用途は、例えば、「学習用」「検証用」「テスト用」のいずれかである。用途「学習用」の回答は、学習器の構築のために使用される。「検証用」の回答は、学習器の各種パラメータを調整するために利用される。「テスト用」の回答は、推定値を取得し、実測値との相関情報を得て、最終の設問を決定するために使用される。

実測値格納部１３は、２以上の実測値が格納される。実測値は、通常、識別子に対応付いている。

実測値は、回答に対応付いていることは好適である。実測値は、実測値を利用する用途に対応付いていても良い。つまり、実測値格納部１３には、学習のための実測値と、テストのための実測値とが、区別されて格納されていても良い。実測値格納部１３には、学習のための実測値と、検証のための実測値と、テストのための実測値とが、区別されて格納されていても良い。

実測値は、例えば、ユーザの１日の水分摂取量である。実測値は、例えば、一のユーザの１日の水分摂取量であり、ユーザ識別子に対応付けられている。実測値は、例えば、一のユーザの一の日の水分摂取量であり、ユーザ識別子と日識別子とに対応付けられている。

実測値は、例えば、種類識別子に対応付いている。実測値格納部１３には、由来ごとの実測値が格納されることは好適である。実測値がユーザの１日の水分摂取量である場合、由来は、例えば、飲料由来、酒類由来、食事由来、全由来のうちの２以上の由来である。

実測値格納部１３の実測値は、例えば、実測値取得部３１が取得した実測値である。ただし、実測値格納部１３の実測値は、人手で入力された値等でも良く、その取得方法、格納方法は問わない。

受付部２は、各種の指示や情報を受け付ける。各種の指示や情報は、例えば、回答、簡易設問票出力指示である。簡易設問票出力指示は、簡易設問票の出力の指示である。

各種の指示や情報の入力手段は、タッチパネルやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。

受け付けとは、キーボードやマウス、タッチパネルなどの入力デバイスから入力された情報の受け付け、有線もしくは無線の通信回線を介して送信された情報の受信、光ディスクや磁気ディスク、半導体メモリなどの記録媒体から読み出された情報の受け付けなどを含む概念である。

回答受付部２１は、回答を受け付ける。回答は、第一質問票の各設問に対する回答である。回答は、例えば、第二質問票の各設問に対する回答である。回答は、通常、ユーザ識別子に対応付く。

回答受付部２１は、例えば、第一質問票の各設問に対する回答の集合を受け付け、当該回答の集合をユーザ識別子に対応付けて、回答格納部１２に蓄積する。

処理部３は、各種の処理を行う。各種の処理は、例えば、実測値取得部３１、不適切判断部３２、推定値取得部３３、設問決定部３４、候補取得手段３３２、推定値取得手段３３３、寄与度取得手段３３１が行う処理である。

実測値取得部３１は、第二質問票を構成するＸ個の各第二設問に対する第二回答を用いて、実測値を取得する。実測値取得部３１は、例えば、ユーザ識別子ごとに、Ｘ個の各第二回答または各第二回答と対になる値を取得し、当該Ｘ個の各第二回答または各値をパラメータとする増加関数（例えば、加算関数）を用いて、実測値を算出する。実測値取得部３１は、受け付けられた実測値を取得しても良い。つまり、実測値取得部３１は、第二回答を用いずに、実測値を取得しても良い。

不適切判断部３２は、Ｎ個の設問に対する回答が予め決められた不適切条件を満たすか否かを判断する。不適切条件は、例えば、同じ２以上の設問に対する回答が異なることである。不適切条件は、例えば、閾値以上の割合（例えば、９５％以上）または閾値以上の数の回答が同じ回答であること（例えば、すべての回答が同じ回答であること）である。実測値取得部３１や推定値取得部３３や設問決定部３４は、不適切判断部３２が不適切条件を満たすと判断した回答の集合を使用しないことは好適である。

推定値取得部３３は、２以上の各実測値に対応する推定値を取得する。推定値取得部３３は、例えば、ユーザ識別子に対応する推定値を取得する。推定値取得部３３は、例えば、ユーザ識別子と日識別子とに対応する推定値を取得する。

推定値取得部３３は、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答のうち、Ｎ個より少ないＭ個の各設問に対する回答を用いて得られる推定値を取得する。

推定値取得部３３は、不適切判断部３２が不適切条件を満たすと判断したＮ個の設問に対する回答を除いて、推定値を取得することは好適である。

推定値取得部３３は、上述した由来ごとに、推定値を取得することは好適である。

推定値取得部３３は、例えば、寄与度取得手段３３１、候補取得手段３３２、および推定値取得手段３３３により、推定値を取得する。

寄与度取得手段３３１は、実測値に対するＮ個の各設問に対する回答の寄与度を取得する。なお、各設問に対する回答の寄与度は、各設問の寄与度とも言える。寄与度取得手段３３１は、例えば、以下の（１）または（２）の方法により、各設問の寄与度を取得する。ただし、各設問の寄与度を取得する方法は問わない。
（１）ランダムフォレストの学習器から寄与度を取得する場合

寄与度取得手段３３１は、例えば、ランダムフォレストのモジュールを用いて、回答の寄与度を取得する。

寄与度取得手段３３１は、例えば、識別子ごとに、第一質問票が有する各設問に対する当該識別子と対になる回答を取得する。また、寄与度取得手段３３１は、例えば、識別子ごとに、当該識別子と対になる実測値を実測値格納部１３から取得する。次に、寄与度取得手段３３１は、例えば、識別子ごとに、各回答と実測値とを、各々要素とするベクトルを構成する。次に、寄与度取得手段３３１は、例えば、ランダムフォレストの学習モジュールに、２以上の識別子に対応するベクトルを与え、当該ランダムフォレストの学習モジュールを実行し、学習器を取得する。そして、寄与度取得手段３３１は、当該学習器を用いて、各回答に対応する各設問の寄与度を取得する。なお、各設問の寄与度は、実測値を得るための各設問の寄与に関する情報であり、寄与率と言っても良いし、重要度等と言っても良い。なお、ランダムフォレストの学習モジュールの実行により取得された学習器を用いて、各回答に対応する各設問の寄与度を取得する処理は公知技術である。

寄与度取得手段３３１は、種類識別子ごとに、学習器を取得することは好適である。寄与度取得手段３３１は、例えば、飲料由来、酒類由来、食事由来、および全由来の４つの由来ごとに、学習器を取得することは好適である。
（２）機械学習の学習器の精度の評価結果を用いて寄与度を取得する場合

（１）で述べた処理と同様、寄与度取得手段３３１は、例えば、識別子ごとに、全設問の各回答と実測値とを各々要素とするベクトルを構成する。ここで、寄与度取得手段３３１は、２以上のベクトルを取得できた。次に、寄与度取得手段３３１は、例えば、ｋ分割交差検証により、全設問の各回答と実測値とを用いて構成した学習器の精度（正解率、適合率、または再現率等の精度等のうち、いずれの精度でも良い）である基本精度を取得する。

次に、寄与度取得手段３３１は、例えば、識別子ごとに、全設問のうち、１つの設問に対する回答を除いた回答と実測値とを、各々要素とするベクトルを構成する。次に、寄与度取得手段３３１は、例えば、ｋ分割交差検証により、１つの設問に対する回答を除いた各回答と実測値とを用いて構成した学習器の精度である欠落精度を取得する。次に、寄与度取得手段３３１は、基本精度と欠落精度との差を算出する。次に、寄与度取得手段３３１は、例えば、この差をパラメータとする増加関数により、除いた回答に対する設問の寄与度を算出する。なお、除いた回答に対する設問の寄与度は、演算式「ｆ（基本精度－欠落精度）」により算出可能である。また、基本精度と欠落精度との差が大きいほど、除いた回答、つまり除いた設問の寄与度が大きいこととなる。また、回答を除くことは、当該回答に対応する設問を除くことでもある。

そして、寄与度取得手段３３１は、例えば、除く設問の１つめからＮ個目まで変更し、ｋ分割交差検証により、除いた設問ごとの、Ｎ個の欠落精度を取得する。

なお、寄与度取得手段３３１は、ｋ分割交差検証を、機械学習のモジュールを用いて行う。機械学習のモジュールは、ランダムフォレストでも良いし、決定木、深層学習、ＳＶＲ等でも良く、そのアルゴリズムは問わない。また、機械学習には、例えば、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのライブラリ、ｆａｓｔＴｅｘｔ、ｔｉｎｙＳＶＭ、Ｒ言語のｒａｎｄｏｍｆｏｒｅｓｔのモジュール等の各種の機械学習の関数や、種々の既存のライブラリを用いることができる。なお、ｋ分割交差検証は、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

また、（２）の方法において、寄与度取得手段３３１は、例えば、基本精度を使用せずに、Ｎ個の欠落精度のみを用いて、各設問の寄与度を取得しても良い。つまり、寄与度取得手段３３１は、欠落した設問に対応する欠落精度が示す精度が低いほど、当該設問の寄与度を大きくするように、寄与度を取得しても良い。寄与度取得手段３３１は、例えば、各設問の欠落精度をパラメータとする減少関数により、各設問の寄与度を取得しても良い。

候補取得手段３３２は、２以上の設問集合候補を取得する。設問集合候補は、設問集合の候補である。設問集合は、第一質問票が有するＮ個の設問の中の、２以上の異なる数の２以上の設問の集合である。候補取得手段３３２が２以上の設問集合候補を取得する方法は問わない。候補取得手段３３２は、例えば、以下の（１）から（３）のいずれかの方法により、２以上の設問集合候補を取得する。
（１）寄与度を用いる場合

候補取得手段３３２は、例えば、寄与度取得手段３３１が取得した寄与度が予め決められた寄与度条件を満たす設問の集合である２以上の設問集合候補を取得する。なお、寄与度条件とは、寄与度が大きいことである。寄与度条件は、例えば、寄与度が閾値以上、閾値より大きいこと、上位Ｎ位以上などである。

候補取得手段３３２は、例えば、寄与度が大きい順に含む設問の数が多くなる２以上の設問集合候補を取得する。寄与度が大きい順に含む設問の数が多くなる２以上の設問集合候補とは、例えば、「寄与度が１位の設問」「寄与度が１位と２位の２個の設問の集合」「１位から３位までの３個の設問の集合」・・・「１位からＸ位までのＸ個の設問の集合」である。なお、Ｘの数は問わない。
（２）全組み合わせを取得する場合

候補取得手段３３２は、例えば、Ｎ個の設問の集合である第一質問票から、Ｎ通りの１個の設問の設問集合候補、_ＮＣ_２通りの数の設問集合候補、_ＮＣ_３通りの数の設問集合候補、_ＮＣ_４通りの数の設問集合候補、・・・、_ＮＣ_Ｎ－１通りの数の設問の設問集合候補、１通りのＮ個の設問の設問集合候補を取得する。つまり、候補取得手段３３２は、Ｎ個の設問の集合である第一質問票から、（_ＮＣ_１＋_ＮＣ_２＋_ＮＣ_３＋・・・＋_ＮＣ_Ｎ－２＋_ＮＣ_Ｎ－１＋_ＮＣ_Ｎ）通りの設問集合候補を取得する。なお、かかる場合、寄与度取得手段３３１は不要である。なお、ここで、候補取得手段３３２は、例えば、Ｎ個の設問の集合を取得しない等、集合が含む設問数の上限を決めていても良い。
（３）ランダムに取得する場合

候補取得手段３３２は、例えば、２個の設問からなる第一の設問集合候補をランダムに選択して、Ｘ（Ｘは、例えば、予め決められている）通り取得する。また、候補取得手段３３２は、例えば、３個の設問からなる第二の設問集合候補をランダムに選択して、Ｘ通り取得する。また、候補取得手段３３２は、例えば、４個の設問からなる第三の設問集合候補をランダムに選択して、Ｘ通り取得する。・・・候補取得手段３３２は、例えば、Ｙ個（Ｙ＜Ｎであり、予め決められている）個の設問からなる設問集合候補をランダムに選択して、Ｘ通り取得する。なお、かかる場合も、寄与度取得手段３３１は不要である。

推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、各設問集合候補が有する２以上の設問に対する回答を用いて得られる値である推定値を取得する。推定値取得手段３３３は、例えば、以下の（１）または（２）の方法により推定値を取得する。
（１）学習のための回答および実測値を用いて学習器を構成し、当該学習器とテスト用の回答を用いて推定値を取得する方法

推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、かつ識別子ごとに、各設問集合候補が有する２以上の設問に対する回答であり、学習のための回答を、回答格納部１２から取得する。また、推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、かつユーザ識別子ごとに、学習のための回答に対応する実測値を実測値格納部１３から取得する。

次に、推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、２以上の各識別子と対になる回答と実測値とを、機械学習の学習モジュールに与え、学習処理を行い、学習器を取得する。なお、機械学習は、ランダムフォレストが好適であるが、深層学習、決定木、ＳＶＲ等の他のアルゴリズムでも良い。

次に、推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、かつ識別子ごとに、各設問集合候補が有する２以上の設問に対する回答であり、テスト用の回答を、回答格納部１２から取得する。そして、推定値取得手段３３３は、２以上の各設問集合候補ごとに、かつ識別子ごとに、取得した学習器とテスト用の回答とを、機械学習の予測モジュールに与え、当該予測モジュールを実行し、推定値を取得する。なお、推定値は、予測値等と言っても良い。

次に、推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、推定値の代表値（例えば、平均値、中央値）を取得し、当該代表値を、当該設問集合候補の推定値として取得する。
（２）ｋ分割交差検証による方法

推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、かつ識別子ごとに、各設問集合候補が有する２以上の設問に対する回答を、回答格納部１２から取得する。また、推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、かつ識別子と対になる実測値を実測値格納部１３から取得する。

次に、推定値取得手段３３３は、２以上の各設問集合候補ごとに、かつ識別子ごとに、ｋ分割交差検証により、推定値を取得する。つまり、２以上の各設問集合候補ごとに、例えば、全ユーザの回答の集合と実測値とを、ｋ個（例えば、１０個）に分割し、（ｋ－１）／ｋのデータを、機械学習の学習モジュールに与え、当該学習モジュールを実行し、学習器を取得する。次に、推定値取得手段３３３は、残りの１／ｋのデータと学習器とを、機械学習の予測モジュールに与え、当該予測モジュールを実行し、残りの１／ｋのデータに対応する回答の集合の推定値を取得する。そして、推定値取得手段３３３は、学習モジュールに与えるデータおよび予測モジュールに与えるデータを変えていき、ｋ回、上記の処理を実行し、２以上の各設問集合候補ごとに、識別子ごとの推定値を取得する。

次に、推定値取得手段３３３は、候補取得手段３３２が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、推定値の代表値（例えば、平均値、中央値）を取得し、当該代表値を、当該設問集合候補の推定値として取得する。

設問決定部３４は、対応する推定値と実測値とが予め決められた近似条件を満たす場合に、推定値に対応するＭ個の設問である設問を決定する。近似条件とは、近似することである。近似条件は、例えば、推定値と実測値との差異が最も小さいことである。近似条件は、例えば、推定値と実測値との差異が閾値以下であり、設問の数（Ｍ）が最小であることである。

設問決定部３４は、推定値取得手段３３３が取得した２以上の各設問集合候補に対する推定値と実測値とが、予め決められた近似条件を満たすかを判断し、近似条件を満たす推定値に対応する設問集合候補が有するＭ個の設問を決定する。

設問決定部３４は、推定値取得手段３３３が取得した設問集合候補に対する推定値と実測値とが、近似条件を満たす設問集合候補の中で、最も設問数が少ない設問集合候補が有する設問を決定する。

設問決定部３４は、由来ごとに、実測値と推定値との相関に関する相関情報（例えば、相関係数）を取得し、相関情報が近似条件を満たす場合に、推定値に対応するＭ個の設問を決定する。

出力部４は、各種の情報を出力する。各種の情報とは、例えば、後述する簡易質問票である。

ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタでの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラムなどへの処理結果の引渡しなどを含む概念である。

簡易質問票出力部４１は、設問決定部３４が決定したＭ個の設問の集合である設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する。簡易質問票は、Ｍ個の設問の集合でも良いし、Ｍ個の設問のＩＤの集合でも良い。簡易質問票は、Ｍ個の設問の集合を取得可能な情報であれば良い。また、出力される簡易質問票は、設問決定部３４が決定したＭ個の設問のうち、少なくとも１つの設問が加工された設問でも良い。

格納部１、質問票格納部１１、回答格納部１２、および実測値格納部１３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

格納部１等に情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された情報が格納部１等で記憶されるようになってもよい。

受付部２、および回答受付部２１は、タッチパネやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。なお、受付部２等は、無線または有線の通信手段で実現されても良い。

処理部３、実測値取得部３１、不適切判断部３２、推定値取得部３３、設問決定部３４、候補取得手段３３２、推定値取得手段３３３、および寄与度取得手段３３１は、通常、プロセッサやメモリ等から実現され得る。処理部３等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、プロセッサは、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ等であり、その種類は問わない。

出力部４、および簡易質問票出力部４１は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部４等は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。なお、出力部４等は、無線または有線の通信手段で実現されても良い。

次に、簡易質問票取得装置Ａの動作例について、図２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２０１）回答受付部２１は、識別子と対にして、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答を受け付けたか否かを判断する。回答を受け付けた場合はステップＳ２０２に行き、回答を受け付けなかった場合はステップＳ２０３に行く。なお、識別子は、例えば、ユーザ識別子である。また、識別子は、例えば、ユーザ識別子と日識別子である。

（ステップＳ２０２）処理部３は、ステップＳ２０１で受け付けられた回答の集合を、識別子と対にして、回答格納部１２に蓄積する。ステップＳ２０１に戻る。

（ステップＳ２０３）処理部３は、実測値を取得するタイミングであるか否かを判断する。実測値を取得するタイミングであればステップＳ２０４に行き、実測値を取得するタイミングでなければステップＳ２０５に行く。なお、例えば、受付部２が実測値の取得指示を受け付けた場合に、処理部３は実測値を取得するタイミングであると判断する。また、例えば、予め決められた時刻になった場合に、処理部３は実測値を取得するタイミングであると判断する。また、例えば、すべてのユーザのユーザ識別子と対になる回答が回答格納部１２に格納された場合に、処理部３は実測値を取得するタイミングであると判断する。また、回答受付部２１が回答を受け付けるごとに、実測値取得部３１は、実測値を取得しても良い。なお、処理部３が実測値を取得するタイミングであると判断する条件は問わない。

（ステップＳ２０４）実測値取得部３１は、実測値取得処理を行う。ステップＳ２０１に戻る。実測値取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ２０５）受付部２は、簡易質問票出力指示を受け付けたか否かを判断する。簡易質問票出力指示を受け付けた場合はステップＳ２０６に行き、簡易質問票出力指示を受け付けなかった場合はステップＳ２０１に戻る。

（ステップＳ２０６）処理部３は、設問決定処理を行う。設問決定処理の例について、図４および図７のフローチャートを用いて説明する。なお、設問決定処理は、簡易質問票を構成するための設問を決定する処理である。

（ステップＳ２０７）処理部３は、ステップＳ２０６で決定された１または２以上の各設問を用いて、出力する簡易質問票を取得する。

（ステップＳ２０８）簡易質問票出力部４１は、ステップＳ２０７で取得された簡易質問票を出力する。ステップＳ２０１に戻る。

なお、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、ステップＳ２０４の実測値取得処理の例について、図３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３０１）実測値取得部３１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ３０２）実測値取得部３１は、ｉ番目の識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の識別子が存在する場合はステップＳ３０３に行き、ｉ番目の識別子が存在しない場合は上位処理にリターンする。なお、ｉ番目の識別子は、実測値を取得するための対象の回答の集合である。ｉ番目の識別子は、例えば、ｉ番目のユーザ識別子であり、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答の集合に対応付いている。

（ステップＳ３０３）実測値取得部３１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ３０４）実測値取得部３１は、ｊ番目の設問の種類が存在するか否かを判断する。ｊ番目の設問の種類が存在する場合はステップＳ３０５に行き、ｊ番目の設問の種類が存在しない場合はステップＳ３１３に行く。なお、設問の種類は、例えば、飲料由来、酒類由来、および食事由来である。また、設問の種類は、１種類でも良い。

（ステップＳ３０５）実測値取得部３１は、カウンタｋに１を代入する。

（ステップＳ３０６）実測値取得部３１は、ｉ番目の識別子およびｊ番目の設問の種類に対応するｋ番目の設問が存在するか否かを判断する。ｋ番目の設問が存在する場合はステップＳ３０７に行き、ｋ番目の設問が存在しない場合はステップＳ３１０に行く。なお、ｋ番目の設問が存在することと、ｋ番目の回答が存在することとは、同じ意義がある。

（ステップＳ３０７）実測値取得部３１は、ｉ番目の識別子およびｊ番目の設問の種類に対応するｋ番目の設問に対する回答を、回答格納部１２から取得する。

（ステップＳ３０８）実測値取得部３１は、ステップＳ３０７で取得した回答と対になる実測値元を格納部１の実測値元管理表から取得し、図示しないバッファに一時蓄積する。

（ステップＳ３０９）実測値取得部３１は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ３０６に戻る。

（ステップＳ３１０）実測値取得部３１は、ステップＳ３０８で一時蓄積されたすべての実測値元を用いて、実測値を取得する。実測値取得部３１は、例えば、ステップＳ３０８で一時蓄積されたすべての実測値元を加算し、実測値を取得する。

（ステップＳ３１１）実測値取得部３１は、ステップＳ３１０で取得した実測値を、ｉ番目の識別子およびｊ番目の設問の種類に対応付けて、実測値格納部１３に蓄積する。かかる処理により、例えば、ユーザ識別子に対応付けて、飲料由来の水分摂取量、酒類由来の水分摂取量、および食事由来の水分摂取量が、実測値格納部１３に蓄積される。

（ステップＳ３１２）実測値取得部３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ３０４に戻る。

（ステップＳ３１３）実測値取得部３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３０２に戻る。

なお、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ３１１で取得した２種類以上の設問の種類に対応付く実測値を加算し、全体の実測値を取得しても良い。図３のフローチャートにおいて、実測値取得部３１は、例えば、飲料由来の水分摂取量、酒類由来の水分摂取量、および食事由来の水分摂取量を加算し、全由来の水分摂取量を取得し、当該水分摂取量を識別子に対応付けて実測値格納部１３に蓄積しても良い。

次に、ステップＳ２０６の設問決定処理の第一の例について、図４のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ４０１）推定値取得部３３は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ４０２）推定値取得部３３は、ｉ番目の種類が存在するか否かを判断する。ｉ番目の種類が存在する場合はステップＳ４０３に行き、ｉ番目の種類が存在しない場合は上位処理にリターンする。なお、種類とは、設問の種類であり、例えば、飲料由来の設問、酒類由来の設問、食事由来の設問、全由来の設問である。

（ステップＳ４０３）寄与度取得手段３３１は、ｉ番目の種類に対応する各設問の寄与度を取得する。かかる寄与度取得処理の例について、図５および図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ４０４）推定値取得部３３は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ４０５）候補取得手段３３２は、ステップＳ４０３で取得した各設問の寄与度を用いて、ｊ番目の設問集合候補を取得する。候補取得手段３３２は、例えば、寄与度が１番大きい設問から寄与度がｊ番目に大きい設問までの、ｊ個の設問を質問票格納部１１の第一質問票から取得する。

（ステップＳ４０６）推定値取得手段３３３は、回答格納部１２から学習用データを取得する。

つまり、例えば、推定値取得手段３３３は、用途「学習用」と対になる回答の集合であり、ｊ番目の設問集合候補が有する各設問の各回答の集合を回答格納部１２から取得する。また、推定値取得手段３３３は、用途「学習用」と対になる識別子ごとに、当該各識別子と対になる実測値を実測値格納部１３から取得する。次に、推定値取得手段３３３は、識別子ごとに、各設問の各回答と実測値とを要素として有するベクトルを取得する。なお、かかる学習用データは、２以上の各識別子に対応するベクトルの集合である。

（ステップＳ４０７）推定値取得手段３３３は、ステップＳ４０６で取得した学習用データを機械学習の学習処理のモジュールに与え、当該モジュールを実行し、学習器を取得する。なお、機械学習のモジュールは、例えば、ランダムフォレストのモジュールである。

（ステップＳ４０８）推定値取得部３３は、カウンタｋに１を代入する。

（ステップＳ４０９）推定値取得手段３３３は、ｋ番目のテスト用データが回答格納部１２に格納されているか否かを判断する。ｋ番目のテスト用データが存在する場合はステップＳ４０８に行き、ｋ番目のテスト用データが存在しない場合はステップＳ４１１に行く。なお、テスト用データは、識別子に対応付いている、回答の集合である。

（ステップＳ４１０）推定値取得手段３３３は、回答格納部１２に格納されているテスト用データの中から、ｋ番目のテスト用データであり、ｊ番目の設問集合候補が有する各設問の各回答を要素として有する回答の集合を回答格納部１２から取得する。次に、推定値取得手段３３３は、かかる回答の集合とステップＳ４０５で取得した学習器とを、機械学習の予測モジュールに与え、当該予測モジュールを実行し、推定値を取得する。

（ステップＳ４１１）設問決定部３４は、ｋ番目のテスト用データと対になる識別子を回答格納部１２から取得する。次に、設問決定部３４は、当該識別子と対になる実測値を実測値格納部１３から取得し、当該実測値とステップＳ４１０で取得された推定値とを対応付ける。

（ステップＳ４１２）推定値取得部３３は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ４０７に戻る。

（ステップＳ４１３）設問決定部３４は、ステップＳ４１０で取得した推定値とステップＳ４１１で取得した実測値の組を、テスト用データの数だけ取得する。次に、設問決定部３４は、推定値と実測値の組の情報をすべて用いて、推定値の実測値に対する精度に関する精度情報を取得する。

設問決定部３４は、例えば、推定値と実測値の組の情報をすべて用いて、推定値と実測値との相関係数を取得する。設問決定部３４は、例えば、推定値と実測値との差の合計を取得する。つまり、精度情報は、例えば、相関係数、または推定値と実測値との差の合計であり、その種類は問わない。

（ステップＳ４１４）設問決定部３４は、ステップＳ４１３で取得した精度情報が、格納部１に格納されている近似条件を満たすか否かを判断する。近似条件を満たす場合はステップＳ４１５に行き、近似条件を満たさない場合はステップＳ４１７に行く。

（ステップＳ４１５）設問決定部３４は、ｊ番目の設問集合候補に関する情報を取得する。設問決定部３４は、ｉ番目の種類識別子に対応付けて、当該情報を図示しないバッファに蓄積する。なお、ｊ番目の設問集合候補に関する情報は、例えば、ｊ番目の設問集合候補そのもの、またはｊ番目の設問集合候補が有する各設問の設問識別子である。

（ステップＳ４１６）推定値取得部３３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０２に戻る。

（ステップＳ４１７）推定値取得部３３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。

次に、ステップＳ４０３の寄与度取得処理の第一の例について、図５のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ５０１）寄与度取得手段３３１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ５０２）寄与度取得手段３３１は、ｉ番目の識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の識別子が存在する場合はステップＳ５０３に行き、ｉ番目の識別子が存在しない場合はステップＳ５０７に行く。

（ステップＳ５０３）寄与度取得手段３３１は、ｉ番目の識別子および着目する種類の種類識別子に対応するすべての設問の回答を取得する。なお、着目する種類は、例えば、飲料由来、酒類由来、食事由来、全由来のいずれかである。ただし、種類は一つでも良い。

（ステップＳ５０４）寄与度取得手段３３１は、寄与度取得手段３３１は、ｉ番目の識別子および着目する種類の種類識別子に対応する実測値を実測値格納部１３から取得する。

（ステップＳ５０５）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ５０３で取得したすべての回答およびステップＳ５０４で取得した実測値を要素とするベクトルを構成する。

（ステップＳ５０６）寄与度取得手段３３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。

（ステップＳ５０７）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ５０５で構成したすべてベクトルをランダムフォレストの学習モジュールに与え、当該学習モジュールを実行し、学習器を取得する。なお、学習器は、ランダムフォレストの予測処理のために用いることができる学習器であり、着目する種類の種類識別子に対応するすべての設問の回答を入力とし、推定値を出力するために使用される学習器である。

（ステップＳ５０８）寄与度取得手段３３１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ５０９）寄与度取得手段３３１は、着目する種類の種類識別子に対応するｊ番目の設問が存在するか否かを判断する。ｊ番目の設問が存在する場合はステップＳ５１０に行き、ｊ番目の設問が存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ５１０）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ５０７で取得した学習器を用いて、ｊ番目の設問（ｊ番目の特徴量）の寄与度を取得する。なお、ランダムフォレストの学習器を用いて、ｊ番目の特徴量の寄与度を取得する処理は公知技術である。

（ステップＳ５１１）寄与度取得手段３３１は、ｊ番目の設問に対応付けて、ステップＳ５１０で取得した寄与度を蓄積する。

（ステップＳ５１２）寄与度取得手段３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０９に戻る。

次に、ステップＳ４０１の寄与度取得処理の第二の例について、図６のフローチャートを用いて説明する。図６のフローチャートにおいて、図５のフローチャートと同一のステップの説明は省略する。

（ステップＳ６０１）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ５０５で取得したベクトルの集合を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、ｋ分割交差検証を行い、対象となるすべての設問の回答を使用した場合の精度である基本精度を取得する。

（ステップＳ６０２）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ６０１で取得した基本精度を一時蓄積する。

（ステップＳ６０３）寄与度取得手段３３１は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ６０４）寄与度取得手段３３１は、対象となるすべての設問の中で、ｊ番目の設問が存在するか否かを判断する。、ｊ番目の設問が存在する場合はステップＳ６０５に行き、ｊ番目の設問が存在しない場合は上位処理にリターンする。

（ステップＳ６０５）寄与度取得手段３３１は、カウンタｋに１を代入する。

（ステップＳ６０６）寄与度取得手段３３１は、ｋ番目の識別子が存在するか否かを判断する。ｋ番目の識別子が存在する場合はステップＳ６０７に行き、ｋ番目の識別子が存在しない場合はステップＳ６０９に行く。

（ステップＳ６０７）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ５０５で取得したベクトルであり、ｋ番目の識別子と対になるベクトルを取得し、当該ベクトルからｊ番目の設問の回答を除くベクトルを構成する。つまり、寄与度取得手段３３１は、ステップＳ５０５で取得したベクトルから１次元少ない次元のベクトルを構成する。

（ステップＳ６０８）寄与度取得手段３３１は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ６０６に戻る。

（ステップＳ６０９）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ６０７で取得したベクトルの集合を用いて、機械学習のアルゴリズムにより、ｋ分割交差検証を行い、ｊ番目の設問に対する回答を除いた回答を使用した場合の精度である欠落精度を取得する。

（ステップＳ６１０）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ６０９で取得した欠落精度を、ｊ番目の設問に対応付けて、一時蓄積する。

（ステップＳ６１１）寄与度取得手段３３１は、ステップＳ６０２で一時蓄積した欠落精度とステップＳ６１０で一時蓄積した基本精度との差を取得する。かかる差が大きいほど、ｊ番目の設問に対する回答の寄与の度合いが大きいので、ここでは、かかる差を寄与度とする。

（ステップＳ６１２）寄与度取得手段３３１は、ｊ番目の設問に対応付けて、ステップＳ６１１で取得した寄与度を蓄積する。

（ステップＳ６１３）寄与度取得手段３３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ６０４に戻る。

次に、ステップＳ２０６の設問決定処理の第二の例について、図７のフローチャートを用いて説明する。設問決定処理の第二の例は、寄与度を用いない場合である。なお、図７のフローチャートにおいて、図４のフローチャートと同一のステップの説明は省略する。

（ステップＳ７０１）設問決定部３４は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ７０２）設問決定部３４は、カウンタｋに１を代入する。

（ステップＳ７０３）設問決定部３４は、ｉ番目の種類に対応する設問であり、ｊ個の設問のｋ番目の組み合わせが存在するか否かを判断する。ｋ番目の組み合わせが存在する場合はステップＳ７０４に行き、存在しない場合はステップＳ７１４に行く。

（ステップＳ７０４）設問決定部３４は、ｊ個の設問のｋ番目の組み合わせである設問集合候補を取得する。

（ステップＳ７０５）設問決定部３４は、カウンタｌに１を代入する。

（ステップＳ７０６）設問決定部３４は、ｌ番目の識別子が存在するか否かを判断する。ｌ番目の識別子が存在する場合はステップＳ７０７に行き、ｌ番目の識別子が存在しない場合はステップＳ７１１に行く。

（ステップＳ７０７）設問決定部３４は、ステップＳ７０４で取得した設問集合候補が有する各設問の回答であり、ｌ番目の識別子と対になる回答を回答格納部１２から取得する。

（ステップＳ７０８）設問決定部３４は、ｉ番目の種類に対応し、ｌ番目の識別子と対になる実績値を実測値格納部１３から取得する。

（ステップＳ７０９）設問決定部３４は、ステップＳ７０７で取得した各設問の回答とステップＳ７０８で取得した実績値とを要素とするベクトルを構成する。

（ステップＳ７１０）カウンタｌを１、インクリメントする。ステップＳ７０６に戻る。

（ステップＳ７１１）設問決定部３４は、ステップＳ７０９で取得したベクトルの集合を用いて、ｋ分割交差検証を行い、ステップＳ７０９で取得したベクトルの集合を用いて構成する学習器の精度を特定する精度情報を取得する。

（ステップＳ７１２）設問決定部３４は、ｋ番目の設問集合候補に対応付けて、ステップＳ７１１で取得した精度情報を図示しないバッファに蓄積する。

（ステップＳ７１３）設問決定部３４は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ７０３に戻る。

（ステップＳ７１４）設問決定部３４は、ステップＳ７１２で蓄積された精度情報の中で、ｊ個の設問を用いた場合の最良の精度情報を取得する。

（ステップＳ７１５）設問決定部３４は、ステップＳ７１４で取得した精度情報が、格納部１の近似条件を満たすか否かを判断する。近似条件を満たす場合はステップＳ７１６に行き、近似条件を満たさない場合はステップＳ７１７に行く。

（ステップＳ７１６）設問決定部３４は、ｊ個の設問のｋ番目の設問集合候補に関する情報を取得する。ステップＳ４１６に行く。なお、かかるｊ個の設問のｋ番目の設問集合候補が、設問決定部３４が決定した設問の集合であり、簡易質問票を構成するために使用される設問の集合である。

（ステップＳ７１７）設問決定部３４は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ７０２に戻る。
（実験）

以下、本実施の形態における簡易質問票取得装置Ａの実験例について説明する。ここでは、簡易質問票取得装置Ａは、ユーザの１日の水分摂取量を推定するための簡易質問票を取得するものとする。また、ここでの第一質問票は、水分摂取量に関するアンケートである生活習慣および食事に関わる質問票である、とする。生活習慣および食事に関わる質問票は、約３００問の設問からなる。かかる質問票は、飲水・食事等の生活習慣情報や身体情報等の多種類の設問からなる。かかる質問査票には、設問の種類を識別する種類識別子が対応付いている。設問の種類は、ここでは、飲料由来、酒類由来、食事由来、全由来のいずれかである。また、質問票には、ダミーの設問が含まれている。上述した通り、ダミーの質問を入れることにより、解析対象者として不適当でないかを、不適切判断部３２が判断する。

質問票格納部１１には、例えば、図８に示す第一質問票が格納されている。図８は、「質問」と「回答」とを有する。「質問」は設問例であり、「回答」は回答の候補である。また、ユーザが、第一質問票に対する回答を入力する画面例を図９に示す。

４３４名のユーザが、１日間、第一質問票に対する回答を、各ユーザの端末装置（図示しない）に入力し、簡易質問票取得装置Ａに送信した。簡易質問票取得装置Ａの回答受付部２１は、上記の回答の集合（約３００問に対する回答）を端末装置から受信し、処理部３は、当該回答の集合を回答格納部１２に蓄積する。

以上の処理により、回答格納部１２には、例えば、ユーザ識別子と日識別子に対応付いた約３００次元の回答のベクトルが格納された。なお、ユーザ識別子と日識別子とは、後述する「ＩＤ」に対応する。また、回答のベクトルは、ユーザ属性値「性別」にも対応付いている、とする。

回答格納部１２の回答は、「用途」に対応付いている。ここでは、用途は、「学習用」「検証用」「テスト用」のいずれかである。「学習用」のレコードは、ランダムフォレストの学習器の構築のために使用される。「検証用」のレコードは、ランダムフォレストの学習器の各種パラメータを調整するために利用される。「テスト用」のレコードは、推定値を取得し、実測値との相関情報を得て、最終の設問を決定するために使用される。かかる回答を管理する回答管理表の例は、図１０である。回答管理表は、「ＩＤ」「設問識別子」「用途」を有する４３４名分のレコードを有する。なお、「用途」は自動的に付加されても良いし、手入力により付加されても良い。

そして、簡易質問票取得装置Ａの実測値取得部３１は、第一質問票に対する回答の集合ごと、および由来ごとに、各回答に対応する実測値元を格納部１の実測値元管理表から取得する。そして、実測値取得部３１は、回答の集合ごと、および由来ごとに、実測値元を加算し、実測値を算出する。次に、実測値取得部３１は、回答の集合のＩＤと、種類識別子に対応付けられた実測値を実測値格納部１３に蓄積する。

かかる実測値を格納している実測値管理表の例は、図１１である。図１１は、４３４名の各ユーザの４日間の各日における、由来ごとの水分摂取量の実測値のレコードを有する。図１１のａ_０００１，ａ_０００２，・・・，ａ_１７３６，・・・・，ｄ_１７３６は、水分摂取量の実測値である。水分摂取量の実測値は、実測値取得部３１が上述した処理により取得した値である。また、図１１において、各レコードは、「用途」を有する。ここでは、用途は、「学習用」「検証用」「テスト用」のいずれかである。

次に、推定値取得部３３は、４つの各由来ごとに、各由来を識別する種類識別子と対になる１以上の各設問に対する回答と、当該回答と対になる当該由来の実測値とを、各々、要素とするベクトルを構成する。

次に、推定値取得部３３は、４つの各由来ごと、および性別ごとに、対応するベクトルの集合を、ランダムフォレストの学習モジュールに与え、当該学習モジュールを実行し、学習器を取得する。つまり、推定値取得部３３は、飲料由来、酒類由来、食事由来、および全由来ごと、および性別ごとの８つの学習器を取得する。

次に、処理部３は、「検証用」のレコードを用いて、４つの各学習器のパラメータを調整する。ランダムフォレストの学習器の調整対象のパラメータは、例えば、ハイパーパラメータといわれる。ハイパーパラメータは、例えば、木の数、木の最大の深さ、与えるベクトルの最大次元数である。処理部３は、１または２以上の各ハイパーパラメータの候補値の組み合わせを取得し、組み合わせごと、４つの各由来ごとに、学習器を構成し、学習器を評価する。なお、学習器の評価は、ｋ分割交差検証のアルゴリズムにより行っても良い。かかるハイパーパラメータの調整により、より精度の高い８つの学習器が得られた。

次に、寄与度取得手段３３１は、８つの各学習器から、設問ごとの寄与度（ここでは、寄与率）を取得する。そして、寄与度取得手段３３１は、種類識別子と性別（男性，女性）と各設問の設問識別子とに対応付けて、寄与度を図示しないバッファに一時蓄積する。

次に、候補取得手段３３２は、８つの学習器ごとに、寄与度の上位から設問数を増やした設問集合候補を取得する。つまり、候補取得手段３３２は、８つの学習器ごとに、「寄与度が１位の設問」「寄与度が１位と２位の２個の設問の集合」「１位から３位までの３個の設問の集合」・・・「１位からＸ位までのＸ個の設問の集合」を取得する。なお、Ｘは、予め決められた数値（例えば、１０、１５等）でも良いし、「最大数－１」である「３００－１＝２９９」でも良い。

次に、推定値取得手段３３３は、設問集合候補ごと、および８つの学習器ごとに、用途「テスト用」に対応する各回答を要素とするベクトルを構成する。なお、かかる回答は、設問集合候補が有する設問に対する回答である。そして、推定値取得手段３３３は、８つの学習器ごとに、ベクトルと学習器とを、ランダムフォレストの予測モジュールに与え、当該予測モジュールを実行し、推定値を取得する。

次に、推定値取得手段３３３は、８つの学習器ごとに、推定値の代表値を取得し、各由来を示す種類識別子と対にして、推定値の代表値を図示しないバッファに蓄積する。

また、設問決定部３４は、８つの学習器ごとに、当該ベクトルに対応するＩＤと同じＩＤと対になる実測値を図１１の表から取得する。そして、設問決定部３４は、８つの学習器ごとに、同じＩＤに対応する推定値と実測値とを対応付ける。

次に、設問決定部３４は、８つの学習器ごとに、推定値と実測値との組の集合を用いて、推定値と実測値との相関係数を算出する。なお、かかる相関係数の算出結果は、図１２である。なお、図１２に示すように、処理部３は、ユーザ属性値「性別」ごとに、上記の処理を行い、４つの由来ごと、性別ごとに、推定値と実測値との相関係数を取得した、とする。図１２において、設問の種類である４つの由来（飲料由来、酒類由来、食事由来、全由来）、性別（男性，女性）ごとに、各設問集合候補の相関係数が示されている。設問集合候補は、「寄与度の上位１問」、「寄与度の上位２問」、「寄与度の上位３問」、・・・、「寄与度の上位１５問」の１５種類である。

次に、設問決定部３４は、４つの由来ごと、性別ごとに、相関係数が予め決められた閾値以上または閾値を超える設問集合候補であり、最小の設問数の設問集合候補を、簡易質問票を取得するための設問の集合に決定する。

次に、処理部３は、簡易質問票を取得するための設問の集合を用いて、出力する簡易質問票を取得する。

次に、簡易質問票出力部４１は、当該簡易質問票を格納部１に蓄積する。

以上の処理により、４つの由来ごとの、水分摂取量を推定するための簡易質問票が得られた。かかる簡易質問票の例は、図１３、および図１４である。図１３は、種類「全由来」、性別「男性」に対する簡易質問票を示す。図１３において、「相関係数」は、累積の相関係数である。つまり、２問目に対応する相関係数は、１問目と２問目とを有する簡易質問票に対する回答から得られる推定値と実測値との相関係数である。また、１０問目に対応する相関係数は、１問目から１０問目までの１０問を有する簡易質問票に対する回答から得られる推定値と実測値との相関係数である。また、図１４は、種類「全由来」、性別「女性」に対する簡易質問票を示す。

以上、本実施の形態によれば、正確な推定値を取得するための適切な簡易質問票を取得できる。なお、適切な簡易質問票は、少ない設問数の質問票である。

また、本実施の形態において、第二質問票に対する第二回答を用いて実測値を自動的に取得できる。

さらに、本実施の形態において、正確な水分摂取量の推定値を取得するための適切な簡易質問票を取得できる。

なお、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における簡易質問票取得装置Ａを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、２以上の実測値が格納される実測値格納部にアクセス可能なコンピュータを、前記２以上の各実測値に対応し、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答のうち、前記Ｎ個より少ないＭ個の各設問に対する回答を用いて得られる推定値を取得する推定値取得部と、対応する前記推定値と前記実測値とが予め決められた近似条件を満たす場合に、当該推定値に対応するＭ個の設問である設問を決定する設問決定部と、前記設問決定部が決定したＭ個の設問の集合である設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する簡易質問票出力部として機能させるためのプログラムである。

また、図１４は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の簡易質問票取得装置Ａを実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１４は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１５は、システム３００のブロック図である。

図１４において、コンピュータシステム３００は、ＣＤ－ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。

図１５において、コンピュータ３０１は、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＭＰＵ３０１３と、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２等に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３０１５と、ＭＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の簡易質問票取得装置Ａ等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１に記憶されて、ＣＤ－ＲＯＭドライブ３０１２に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ３１０１またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の簡易質問票取得装置Ａ等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信するステップや、情報を受信するステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。つまり、簡易質問票取得装置Ａは、スタンドアロンの装置であっても良く、２以上の装置から構成されても良い。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理は、単一の装置によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる簡易質問票取得装置は、正確な推定値を取得するための適切な簡易質問票を取得できるという効果を有し、簡易質問票取得装置等として有用である。

１格納部
２受付部
３処理部
４出力部
１１質問票格納部
１２回答格納部
１３実測値格納部
２１回答受付部
３１実測値取得部
３２不適切判断部
３３推定値取得部
３４設問決定部
４１簡易質問票出力部
３３１寄与度取得手段
３３２候補取得手段
３３３推定値取得手段

Claims

２以上の実測値が格納される実測値格納部と、
前記２以上の各実測値に対応し、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答のうち、前記Ｎ個より少ないＭ個の各設問に対する回答を用いて得られる推定値を取得する推定値取得部と、
対応する前記推定値と前記実測値とが予め決められた近似条件を満たす場合に、当該推定値に対応するＭ個の設問である設問を決定する設問決定部と、
前記設問決定部が決定したＭ個の設問の集合である設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する簡易質問票出力部とを具備する簡易質問票取得装置。
第二質問票を構成するＸ個の各第二設問に対する第二回答を用いて、実測値を取得する実測値取得部をさらに具備し、
前記実測値格納部の２以上の各実測値は、前記実測値取得部が取得した実測値である、請求項１記載の簡易質問票取得装置。
前記推定値取得部は、
２以上の異なる数の２以上の設問の集合であり、前記設問集合の候補である２以上の設問集合候補を取得する候補取得手段と、
前記候補取得手段が取得した２以上の各設問集合候補ごとに、当該各設問集合候補が有する２以上の設問に対する回答を用いて得られる値である推定値を取得する推定値取得手段とを具備し、
前記設問決定部は、
前記推定値取得手段が取得した２以上の各設問集合候補に対する推定値と前記実測値とが、予め決められた近似条件を満たすかを判断し、当該近似条件を満たす推定値に対応する設問集合候補が有するＭ個の設問を決定する請求項１または請求項２記載の簡易質問票取得装置。
前記推定値取得部は、
実測値に対する前記Ｎ個の各設問に対する回答の寄与度を取得する寄与度取得手段をさらに具備し、
前記候補取得手段は、
前記寄与度取得手段が取得した寄与度が予め決められた寄与度条件を満たす設問の集合である２以上の設問集合候補を取得する請求項３記載の簡易質問票取得装置。
前記候補取得手段は、
前記寄与度が大きい順に含む設問の数が異なる２以上の設問集合候補を取得し、
前記設問決定部は、
前記推定値取得手段が取得した設問集合候補に対する推定値と前記実測値とが、前記近似条件を満たす設問集合候補の中で、最も設問数が少ない設問集合候補が有する設問を決定する、請求項４記載の簡易質問票取得装置。
前記Ｎ個の設問に対する回答が予め決められた不適切条件を満たすか否かを判断する不適切判断部をさらに具備し、
前記推定値取得部は、
前記不適切判断部が前記不適切条件を満たすと判断した前記Ｎ個の設問に対する回答を除いて、前記推定値を取得する、請求項１から請求項５いずれか一項に記載の簡易質問票取得装置。
前記実測値および前記推定値は、ユーザの１日の水分摂取量を特定する情報であり、
前記設問は、水分摂取量を取得するための設問である、請求項１から請求項６いずれか一項に記載の簡易質問票取得装置。
前記Ｎ個の設問は、飲料由来の設問、酒類由来の設問、食事由来の設問、全由来の設問のうち２種類以上の設問を有し、
前記実測値格納部には、由来ごとの実測値が格納され、
前記推定値取得部は、
前記由来ごとに、前記推定値を取得し、
前記設問決定部は、
前記由来ごとに、前記実測値と前記推定値との相関に関する相関情報を取得し、当該相関情報が前記近似条件を満たす場合に、当該推定値に対応するＭ個の設問を決定する、請求項７記載の簡易質問票取得装置。
前記第一質問票は、生活習慣および食事に関わる質問票である、請求項７または請求項８記載の簡易質問票取得装置。
２以上の実測値が格納される実測値格納部と、推定値取得部と、設問決定部と、簡易質問票出力部とにより実現される簡易質問票の生産方法であって、
前記推定値取得部が、前記２以上の各実測値に対応し、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答のうち、前記Ｎ個より少ないＭ個の各設問に対する回答を用いて得られる推定値を取得する推定値取得ステップと、
前記設問決定部が、対応する前記推定値と前記実測値とが予め決められた近似条件を満たす場合に、当該推定値に対応するＭ個の設問である設問を決定する設問決定ステップと、
前記簡易質問票出力部が、前記設問決定部が決定したＭ個の設問の集合である設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する簡易質問票出力ステップとを具備する簡易質問票の生産方法。
２以上の実測値が格納される実測値格納部にアクセス可能なコンピュータを、
前記２以上の各実測値に対応し、第一質問票を構成するＮ個の各設問に対する回答のうち、前記Ｎ個より少ないＭ個の各設問に対する回答を用いて得られる推定値を取得する推定値取得部と、
対応する前記推定値と前記実測値とが予め決められた近似条件を満たす場合に、当該推定値に対応するＭ個の設問である設問を決定する設問決定部と、
前記設問決定部が決定したＭ個の設問の集合である設問集合に関する情報である簡易質問票を出力する簡易質問票出力部として機能させるためのプログラム。