WO2023175687A1

WO2023175687A1 - ロジックモデル作成支援装置、ロジックモデル作成支援方法、およびロジックモデル作成支援プログラム

Info

Publication number: WO2023175687A1
Application number: PCT/JP2022/011422
Authority: WO
Inventors: 美沙宮越; 純一宮越
Original assignee: 株式会社日立製作所
Priority date: 2022-03-14
Filing date: 2022-03-14
Publication date: 2023-09-21
Also published as: JPWO2023175687A1; JP7412585B1

Abstract

ロジックモデル作成支援装置は、指標を有するノードと、２つの前記ノードが示す指標のつながりを示すエッジと、により構成されるネットワーク構造であるロジックモデルを記憶する記憶部と、第１ノードおよび第１エッジを入力する入力部と、前記入力部によって入力された第１ノードおよび第１エッジに基づいて、第１ロジックモデルを生成する生成部と、前記生成部によって生成された第１ロジックモデル内の前記第１ノードが指定されると、前記第１ノードの第１指標に類似する類似指標を前記ロジックモデルから特定する特定部と、前記特定部によって特定された類似指標を出力する出力部と、を有する。

Description

ロジックモデル作成支援装置、ロジックモデル作成支援方法、およびロジックモデル作成支援プログラム

　本発明は、ロジックモデルの作成を支援するロジックモデル作成支援装置、ロジックモデル作成支援方法、およびロジックモデル作成支援プログラムに関する。

　下記特許文献１は、インターネット等の通信ネットワークを利用したコミュニケーション支援システムを開示する。このコミュニケーション支援システムは、オンラインでの議論の収束を支援し、その議論の中で出てきた、メールやテキストボックスに入力された情報をサーバで、問題と解決策に分類し、ロジックモデルを生成する。

特開２００５－０５６３７７号公報

　しかしながら、特許文献１では、同じ論題で議論をする異なる価値観を持つユーザの意見であるロジックモデルをそれぞれ表現することは考慮されていない。このため、特許文献１のコミュニケーション支援システムは、異なる価値観のロジックモデルを個別に生成できず、意見の違いが発生しても特定のユーザのロジックモデルに集約されて提示してしまう場合がある。

　本発明は、ロジックモデルの作成の効率化を図ることを目的とする。

　本願において開示される発明の一側面となるロジックモデル作成支援装置は、指標を有するノードと、２つの前記ノードが示す指標のつながりを示すエッジと、により構成されるネットワーク構造であるロジックモデルを記憶する記憶部と、第１ノードおよび第１エッジを入力する入力部と、前記入力部によって入力された第１ノードおよび第１エッジに基づいて、第１ロジックモデルを生成する生成部と、前記生成部によって生成された第１ロジックモデル内の前記第１ノードが指定されると、前記第１ノードの第１指標に類似する類似指標を前記ロジックモデルから特定する特定部と、前記特定部によって特定された類似指標を出力する出力部と、を有することを特徴とする。

　本発明の代表的な実施の形態によれば、ロジックモデルの作成の効率化を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

図１は、ロジックモデル作成システムのシステム構成例を示す説明図である。図２は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック説明図である。図３は、ロジックモデルＤＢの一例を示す説明図である。図４は、ロジックモデル指標ＤＢの一例を示す説明図である。図５は、ロジックモデル作成支援装置の機能的構成例を示すブロック図である。図６は、ロジックモデル作成支援装置を利用する際のロビー画面例を示す説明図である。図７は、端末の入力画面例を示す説明図である。図８は、ロジックモデルの例１を示す説明図である。図９は、端末でのロジックモデル作成画面の表示例１を示す説明図である。図１０は、ノード候補リストの一例を示す説明図である。図１１は、端末でのロジックモデル作成画面の表示例２を示す説明図である。図１２は、ロジックモデルの例２を示す説明図である。図１３は、ロジックモデルの例３を示す説明図である。図１４は、ロジックモデルの例４を示す説明図である。図１５は、ロジックモデルの例５を示す説明図である。

　＜ロジックモデル＞
　ロジックモデルとは、対象を理解するための論理的なネットワーク構造を示すモデルである。たとえば、対象が施策であれば、ロジックモデルは、ある施策がその目的を達成するに至るまでの論理的な因果関係を明示した施策の論理的なネットワーク構造を示すモデルである。ノードとリンクと階層によって表現される。ノードは、たとえば、住民の満足度などの社会的インパクトに影響を与える要因となる指標を示す。エッジは指標間のつながりを示す。

　論理的なネットワーク構造は、ノードとエッジとの結合により階層化される。この階層には、インプット、アクティビティ、アウトプット、アウトカムおよびインパクトがある。インプットに属するノードは、人やモノ、お金などの物的リソースに関する指標を示す。アクティビティに属するノードは、インプットに属するノードの物的リソースが実際に活動を行う内容に関する指標を示す。アウトプットに属するノードは、アクティビティに属するノードの活動によって得られる利益や生産されるモノ、サービスに関する指標を示す。アウトカムに属するノードは、利益や生産されるモノ、サービスによって発生する変化や効果に関する指標を示す。インパクトに属するノードは、変化や効果によって生じたＳＤＧｓなどで提言されているような社会的、環境的なアウトカムに関する指標である。なお、インプット、アクティビティ、アウトプット、アウトカムおよびインパクトの各々は、内部に複数の層を有してもよい。本実施例では、このようなロジックモデルを作成するロジックモデル作成システムについて説明する。

　＜システム構成例＞
　図１は、ロジックモデル作成システムのシステム構成例を示す説明図である。ロジックモデル作成システム１００は、サーバとして機能するロジックモデル作成支援装置１０１と、ユーザ１２０の端末１０２と、を有する。ロジックモデル作成支援装置１０１と端末１０２とは、インターネット、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１０３を介して通信可能に接続される。

　ロジックモデル作成支援装置１０１は、ユーザ１２０が地域活動や企業投資活動などの、何らかの活動に基づく社会への影響を筋道立てて検討するためのロジックモデルを作成するコンピュータである。ユーザ１２０は、一人であっても、複数人であってもよい。

　ロジックモデル作成支援装置１０１は、過去に作成されたロジックモデルのデータを格納するロジックモデルＤＢ１１１と、ロジックモデルを構成するために必要な指標を格納するロジックモデル指標ＤＢ１１２と、を有する。ロジックモデルＤＢ１１１およびロジックモデル指標ＤＢ１１２は、ロジックモデル作成支援装置１０１とネットワーク１０３を介して通信可能に接続された他のコンピュータやネットワークハードディスクに記憶されてもよい。

　＜コンピュータ（ロジックモデル作成支援装置１０１および端末１０２）のハードウェア構成例＞
　図２は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック説明図である。コンピュータ２００は、プロセッサ２０１と、記憶デバイス２０２と、入力デバイス２０３と、出力デバイス２０４と、通信インターフェース（通信ＩＦ）２０５と、を有する。プロセッサ２０１、記憶デバイス２０２、入力デバイス２０３、出力デバイス２０４、および通信ＩＦ２０５は、バス２０６により接続される。プロセッサ２０１は、コンピュータ２００を制御する。記憶デバイス２０２は、プロセッサ２０１の作業エリアとなる。また、記憶デバイス２０２は、各種プログラムやデータを記憶する非一時的なまたは一時的な記憶媒体である。記憶デバイス２０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）がある。入力デバイス２０３は、データを入力する。入力デバイス２０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナ、ペンタブレットがある。出力デバイス２０４は、データを出力する。出力デバイス２０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、プロジェクタがある。通信ＩＦ２０５は、ネットワーク１０３と接続し、データを送受信する。

　＜ロジックモデルＤＢ１０１＞
　図３は、ロジックモデルＤＢ１０１の一例を示す説明図である。ロジックモデルＤＢ１０１は、過去にロジックモデル作成支援装置１０１で作成されたロジックモデルＬＭ１～ＬＭｎ（ｎは１以上の整数）を記憶する。ロジックモデルＬＭ１～ＬＭｎを区別しない場合は、ロジックモデルＬＭｉ（ｉは１≦ｉ≦ｎを満たす整数）と表記する。

　ロジックモデルＬＭｉは、ノードテーブル３１０と、エッジテーブル３２０と、により、構成される。ノードテーブル３１０は、フィールドとして、ノードＩＤ３１１と、指標名３１２と、階層番号３１３と、を有する。ノードＩＤ３１１は、ノードを一意に特定する識別情報である。指標名３１２は、ノードＩＤ３１１によって特定されるノードが示す指標の名称である。階層番号３１３は、ノードが属する階層を示す番号であり、たとえば、「０」はインプット、「１」はアクティビティ、「２」はアウトプット、「３」はアウトカム、「４」はインパクトを示す。なお、階層内部に階層がある場合、「１－１」、「１－２」のように枝番を用いて表現される。ノードテーブル３１０の各エントリが、ノードを規定する。

　エッジテーブル３２０は、フィールドとして、ターゲットＩＤ３２１と、ソースＩＤと、を有する。ターゲットＩＤ３２１は、ターゲットとなるノードのノードＩＤ３１１である。ソースＩＤ３２２は、ソースとなるノードのノードＩＤ３１１である。ターゲットの階層番号３１３は、ソースの階層番号３１３よりも大きい階層番号３１３である。エッジテーブル３２０の各エントリが、エッジを規定する。

　＜ロジックモデル指標ＤＢ１２２＞
　図４は、ロジックモデル指標ＤＢ１２２の一例を示す説明図である。ロジックモデル指標ＤＢ１２２は、ロジックモデルＬＭｉの指標名３１２を登録するデータベースである。ロジックモデル指標ＤＢ１２２は、フィールドとして指標名３１２と、詳細説明４００と、を有する。詳細説明４００は、指標名３１２に関連する情報である。具体的には、たとえば、詳細説明４００は、指標名３１２を詳細に説明した文字列であり、ロジックモデルＬＭｉの作成中または作成後に端末１０２から登録可能である。

　＜ロジックモデル作成支援装置１０１の機能的構成例＞
　図５は、ロジックモデル作成支援装置１０１の機能的構成例を示すブロック図である。ロジックモデル作成支援装置１０１は、記憶部５００と、入力部５０１と、生成部５０２と、出力部５０３と、特定部５０４と、を有する。記憶部５００は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２、または、ロジックモデル作成支援装置１０１がアクセス可能な他のコンピュータの記憶デバイスにより実現される機能である。入力部５０１、生成部５０２、出力部５０３、および特定部５０４は、具体的には、たとえば、図２に示した記憶デバイス２０２に記憶されたプログラムをプロセッサ２０１に実行させることにより実現される機能である。

　記憶部５００は、上述したロジックモデルＤＢ１１１およびロジックモデル指標ＤＢ１１２を記憶する。

　入力部５０１は、ノードおよびエッジの入力を入力デバイス２０３から受け付ける。ノードは、ノードテーブル３１０のエントリである。エッジは、エッジテーブル３２０のエントリである。入力部５０１は、ノードおよびエッジを入力情報５１０として、生成部５０２および特定部５０４に出力する。

　生成部５０２は、入力情報５１０を元にロジックモデルＬＭを生成し、出力部５０３に出力する。

　出力部５０３は、生成部５０２によって生成されたロジックモデルＬＭを出力デバイス２０４または通信ＩＦ２０５を介して端末１０２に出力する。また、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭをロジックモデルＤＢ１１１に格納し、ロジックモデルＬＭを構成するノードの指標名３１２および詳細説明４００をロジックモデル指標ＤＢ１１２に格納する。

　特定部５０４は、２つの指標名３１２の類似度を算出する。２つの指標名３１２の一方は、入力情報５１０またはロジックモデルＬＭ内のノードが示す指標名３１２であり、他方はロジックモデルＤＢ１０２内のロジックモデルＬＭｉのノードが示す指標名３１２またはロジックモデル指標ＤＢ１１２内の指標名３１２である。

　具体的には、たとえば、特定部５０４は、当該２つの指標名３１２の各々を形態素解析し、２つの指標名３１２の各々についてＴＦ－ＩＤＦにより特徴ベクトルを生成する。そして、特定部５０４は、両特徴ベクトルのコサイン類似度を算出する。特定部５０４は、コサイン類似度が０よりも大きいしきい値以上であれば、２つの指標名３１２は類似すると判断する。

　また、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭ内のノードが示す指標名３１２について、ロジックモデルＬＭｉ内のノードが示す指標名３１２の各々とのコサイン類似度を算出してもよいが、コサイン類似度の算出に先立ってロジックモデルＬＭｉを絞り込んでもよい。

　たとえば、ロジックモデルＤＢ１１１のロジックモデルＬＭ１～ＬＭｎの各々は、分野を特定する識別子を有し、分野別にグルーピング可能とする。特定部５０４は、ロジックモデルＤＢ１１１のロジックモデルＬＭ１～ＬＭｎを分野別に分け、分野ごとに、当該分野に属するロジックモデルＬＭｉを訓練データとし、当該ロジックモデルＬＭｉがその施策に利用されたか否かを正解データとして、グラフニューラルネットワークで学習して、分野ごとに学習モデルを生成する。学習モデルは、記憶デバイス２０２に格納される。

　つぎに、特定部５０４は、生成されたロジックモデルＬＭを各分野の学習モデルに入力し、予測値を出力する。予測値がロジックモデルＬＭがその施策に利用されることを示すデータである場合、特定部５０４は、その予測値を出力した学習モデルの学習に用いられたロジックモデルＬＭｉを、コサイン類似度の算出対象として選択する。

　なお、特定部５０４は、類似度算出結果（指標名３１２）を出力部５０３に出力する。これにより、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭとともに類似度算出結果を出力デバイス２０４に出力することができる。

　＜ロビー画面例＞
　図６は、ロジックモデル作成支援装置１０１を利用する際のロビー画面例を示す説明図である。ロビー画面６００では、ロジックモデル作成支援装置１０１に参加する際の参加者名入力欄６０１と、参加する部屋番号入力欄６０２と、を入力することが可能である。部屋作成ボタン６０３は、部屋を新たに作成することが可能で、部屋参加ボタン６０４は、すでに作成された部屋へ参加することが可能である。

　＜入力画面例＞
　図７は、端末１０２の入力画面例を示す説明図である。入力画面７００は、端末１０２に表示される。入力画面７００には、ノード情報７１０と、追加ボタン７１１と、削除ボタン７１２と、エッジ情報７２０と、追加ボタン７２１と、削除ボタン７２２と、が表示される。

　ノード情報７１０は、新規登録されたノードのエントリ（ノードＩＤ３１１、指標名３１２、階層番号３１３）を含む。追加ボタン７１１は、ノード情報７１０にエントリが作成された場合に押下することにより、当該エントリをノード情報７１０に追加するためのユーザインタフェースである。削除ボタン７１２は、ノード情報７１０からカーソルで指定されたノード情報７１０エントリを削除するためのユーザインタフェースである。

　エッジ情報７２０は、新規登録されたエッジのエントリ（ターゲットＩＤ３２１、ソースＩＤ３２２）を含む。追加ボタン７２１は、エッジ情報７２０にエントリが作成された場合に押下することにより、当該エントリをエッジ情報７２０に追加するためのユーザインタフェースである。削除ボタン７１２は、エッジ情報７２０からカーソルで指定されたエッジ情報７２０のエントリを削除するためのユーザインタフェースである。

　＜ロジックモデル例＞
　図８は、ロジックモデルＬＭの例１を示す説明図である。ロジックモデルＬＭは、入力画面７００で入力されたノード情報７１０とエッジ情報７２０とを用いて、生成部５０２により生成される。ノード情報７１０のエントリは、指標を示すノード８０１として黒丸図形で表示される。ノードＩＤ３１１および指標名３１２は、ラベル情報８０３として、対応するノード７０１近傍に表示される。エッジ情報７２０のエントリは、つながりを示すエッジ８０２として線分で表示される。また、階層番号３１３で特定される階層は、黒破線の楕円図形で表示される。

　＜ロジックモデル作成画面例＞
　図９は、端末１０２でのロジックモデル作成画面の表示例１を示す説明図である。ロジックモデル作成画面９００は、第１表示領域９０１と第２表示領域９０２とを有する。第１表示領域９０１には、ユーザ１２０が入力した入力情報５１０で生成部５０２により生成されたロジックモデルＬＭが表示される。

　第２表示領域９０２には、他のユーザ１２０が入力した入力情報５１０で生成部５０２により生成されたロジックモデルＬＭｏが表示される。このように、複数のユーザ１２０がロジックモデルＬＭ、ＬＭｏを作成中の場合、各々自分の端末１０２のロジックモデル作成画面９００には、自分のロジックモデルＬＭと、他のユーザのロジックモデルＬＭｏが表示される。

　＜ノード候補リスト＞
　図１０は、ノード候補リストの一例を示す説明図である。ノード候補リスト１０００は、新規にノード８０１を追加したり、作成したノード８０１の指標名３１２を変更したりする際に、表示されるリストである。ノード候補リスト１０００は、指標名３１２と詳細説明４００とを有する。図１０は、ノードＩＤ３１１が「ｎ１」であるノード８０１に対するノード候補リスト１０００である。

　具体的には、たとえば、ユーザ１２０の操作により入力部５０１がノード８０１の指定を受け付けると、特定部５０４が、当該指定されたノード８０１の指標名３１２と、ロジックモデルＤＢ１０２内のロジックモデルＬＭｉのノード８０１が示す指標名３１２またはロジックモデル指標ＤＢ１１２内の指標名３１２と、のコサイン類似度を算出する。そして、出力部５０３は、コサイン類似度がしきい値以上、または、上位ｍ番目（ｍは１以上の整数）までの指標名３１２とその詳細説明４００をノード候補リスト１０００として、ノード８０１を指定したユーザ１２０の端末１０２に表示可能に出力する。

　また、たとえば、ユーザ１２０の操作により入力部５０１がエッジ８０２の指定を受け付けると、特定部５０４が、当該指定されたエッジ８０２によって接続される両端のノード８０１のうち少なくとも一方のノード８０１の指標名３１２と、ロジックモデルＤＢ１０２内のロジックモデルＬＭｉのノード８０１が示す指標名３１２またはロジックモデル指標ＤＢ１１２内の指標名３１２と、のコサイン類似度を算出する。そして、出力部５０３は、コサイン類似度がしきい値以上、または、上位ｍ番目（ｍは１以上の整数）までの指標名３１２とその詳細説明４００をノード候補リスト１０００として、当該少なくとも一方のノード８０１を指定したユーザ１２０の端末１０２に表示可能に出力してもよい。

　＜ノード候補リスト表示画面例＞
　図１１は、端末１０２でのロジックモデル作成画面９００の表示例２を示す説明図である。図１１では、ロジックモデル作成画面９００において、ユーザ操作でノード８０１が指定された場合にノード候補リスト１０００が表示される例である。

　＜階層でノードの色を変えたロジックモデル表示例＞
　図１２は、ロジックモデルＬＭの例２を示す説明図である。図１２では、ロジックモデルＬＭのノード８０１の色を階層別に変えた表示例を示す説明図である。このように、階層別にノード８０１の色を異ならせることで、視認性の向上を図ることができる。

　＜ノード強調での他ユーザとの非類似表示例＞
　図１３は、ロジックモデルＬＭの例３を示す説明図である。図１３は、複数のユーザ１２０でロジックモデル作成支援装置１０１を利用する際のユーザ１２０（例として、ユーザＡ）のロジックモデルＬＭ（以下、ＬＭａ）と他のユーザ１２０（例として、ユーザＢ）のロジックモデルＬＭ（以下、ＬＭｂ）との間で非類似があるノード８０１を強調表示する例である。なお、ここでは、ユーザＡの端末１０２での非類似表示例について説明する。

　たとえば、特定部５０４は、ユーザＡが作成するロジックモデルＬＭａのノード８０１の指標名３１２の各々について、ユーザＢが作成するロジックモデルＬＭｂの各ノード８０１の指標名３１２と、のコサイン類似度を算出する。特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の指標名３１２の各々について、コサイン類似度がしきい値以上となる指標名３１２がロジックモデルＬＭｂにあるか否かを判断する。特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度がしきい値以上である指標名３１２がロジックモデルＬＭｂに１つもないロジックモデルＬＭａのノード８０１を非類似表示対象ノード８０１に決定する。

　出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象ノード８０１を、非類似表示対象でないノード８０１と区別できるように強調表示可能にユーザＡの端末１０２に出力する。

　図１３では、たとえば、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象ノード８０１の色を、非類似表示対象でないノード８０１（黒塗り）と異なる色（図１３ではハッチング）で表示する。

　また、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象ノード８０１の大きさを、非類似表示対象でないノード８０１の大きさとは異なる大きさで表示してもよい。

　また、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象ノード８０１の色および大きさを、非類似表示対象でないノード８０１の色および大きさとは異なる色および大きさで表示してもよい。

　また、ユーザＢの端末１０２から見れば、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭｂのノード８０１の指標名３１２の各々について、コサイン類似度がしきい値以上となる指標名３１２がロジックモデルＬＭａにあるか否かを判断する。特定部５０４は、ロジックモデルＬＭｂのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度がしきい値以上である指標名３１２がロジックモデルＬＭａにないロジックモデルＬＭｂのノード８０１を非類似表示対象ノード８０１に決定する。

　出力部５０３は、ロジックモデルＬＭｂにおいて、非類似表示対象ノード８０１を、非類似表示対象でないノード８０１と区別できるように強調表示可能にユーザＢの端末１０２に出力することになる。

　＜エッジ強調での他ユーザとの非類似表示例＞
　図１４は、ロジックモデルＬＭの例４を示す説明図である。図１４は、複数のユーザ１２０でロジックモデル作成支援装置１０１を利用する際の、ユーザＡのロジックモデルＬＭａとユーザＢのロジックモデルＬＭｂとの間で非類似があるエッジ８０２を強調表示する例である。なお、ここでは、ユーザＡの端末１０２での非類似表示例について説明する。

　たとえば、特定部５０４は、ユーザＡが作成するロジックモデルＬＭａのノード８０１の指標名３１２の各々について、ユーザＢが作成するロジックモデルＬＭｂの各ノード８０１の指標名３１２と、のコサイン類似度を算出する。特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の指標名３１２の各々について、コサイン類似度がしきい値以上となる指標名３１２がロジックモデルＬＭｂにあるか否かを判断する。

　特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度に基づいてロジックモデルＬＭａのノード８０１を特定する。このロジックモデルＬＭａのノード８０１を、ソースノード８０１Ａｓとする。具体的には、たとえば、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度がしきい値以上である指標名３１２が示すノード８０１を特定する。この場合、特定部５０４は、ソースノード８０１Ａｓの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上であるロジックモデルＬＭｂのノード８０１を、ソースノード８０１Ｂｓとして特定する。

　特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度がしきい値以上である指標名３１２が示すノード８０１を特定する。このロジックモデルＬＭａのノード８０１を、ソースノード８０１Ａｓとする。また、ソースノード８０１Ａｓの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上であるロジックモデルＬＭｂのノード８０１を、ソースノード８０１Ｂｓとする。

　特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａにおいて、ソースノード８０１Ａｓとつながるノード８０１を特定する。このノード８０１をターゲットノード８０１Ａｔとする。同様に、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭｂにおいて、ソースノード８０１Ｂｓとつながるノード８０１を特定する。このノード８０１をターゲットノード８０１Ｂｔとする。

　特定部５０４は、ターゲットノード８０１Ａｔの指標名３１２と、ターゲットノード８０１Ｂｔの指標名３１２と、のコサイン類似度を算出し、当該コサイン類似度がしきい値以上であるか否かを判断する。ターゲットノード８０１Ａｔの指標名３１２と、ターゲットノード８０１Ｂｔの指標名３１２と、のコサイン類似度が、しきい値以上でない場合、特定部５０４は、ソースノード８０１Ａｓとターゲットノード８０１Ａｔとをつなげるエッジ８０２を、非類似表示対象エッジ８０２（以下、８０２ｄ）に決定する。

　出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象エッジ８０２ｄを、非類似表示対象でないエッジ８０２と区別できるように強調表示可能にユーザＡの端末１０２に出力する。

　図１４では、たとえば、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象エッジ８０２ｄの太さを、非類似表示対象でないエッジ８０２と異なる太さで表示する。

　また、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象エッジ８０２ｄの色を、非類似表示対象でないエッジ８０２と異なる色で表示してもよい。

　また、出力部５０３は、ロジックモデルＬＭａにおいて、非類似表示対象エッジ８０２ｄの色および太さを、非類似表示対象でないエッジ８０２の色および大きさとは異なる色および太さで表示してもよい。

　また、ユーザＢの端末１０２から見れば、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭｂのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度がしきい値以上である指標名３１２が示すノード８０１を特定する。このロジックモデルＬＭｂのノード８０１を、ソースノード８０１Ｂｓとする。また、ソースノード８０１Ｂｓの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上であるロジックモデルＬＭａのノード８０１を、ソースノード８０１Ａｓとする。

　特定部５０４は、ロジックモデルＬＭｂにおいて、ソースノード８０１Ｂｓとつながるノード８０１を特定する。このノード８０１をターゲットノード８０１Ｂｔとする。同様に、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａにおいて、ソースノード８０１Ａｓとつながるノード８０１を特定する。このノード８０１をターゲットノード８０１Ａｔとする。

　特定部５０４は、ターゲットノード８０１Ｂｔの指標名３１２と、ターゲットノード８０１Ａｔの指標名３１２と、のコサイン類似度を算出し、当該コサイン類似度がしきい値以上であるか否かを判断する。ターゲットノード８０１Ｂｔの指標名３１２と、ターゲットノード８０１Ａｔの指標名３１２と、のコサイン類似度が、しきい値以上でない場合、特定部５０４は、ソースノード８０１Ｂｓとターゲットノード８０１Ｂｔとをつなげるエッジ８０２を、非類似表示対象エッジ８０２ｄに決定する。

　出力部５０３は、ロジックモデルＬＭｂにおいて、非類似表示対象エッジ８０２ｄを、非類似表示対象でないエッジ８０２と区別できるように強調表示可能にユーザＢの端末１０２に出力することになる。

　なお、図１４では、特定部５０４は、ソースノード８０１Ａｓおよびソースノード８０１Ａｓの指標名３１２とコサイン類似度がしきい値以上となるソースノード８０１Ｂｓを特定した後、ターゲットノード８０１Ａｔの指標名３１２とターゲットノード８０１Ｂｔの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上でない場合に、ソースノード８０１Ａｓとターゲットノード８０１Ａｔとをつなげる非類似表示対象エッジ８０２ｄを特定した。

　これに対し、特定部５０４は、ターゲットノード８０１Ａｔおよびターゲットノード８０１Ａｔの指標名３１２とコサイン類似度がしきい値以上となるターゲットノード８０１Ｂｔを特定した後、ソースノード８０１Ａｓの指標名３１２とソースノード８０１Ｂｓの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上でない場合に、ターゲットノード８０１Ａｔとソースノード８０１Ａｓとをつなげる非類似表示対象エッジ８０２ｄを特定してもよい。

　また、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度に基づいてソースノード８０１Ａｓを特定する場合、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度がしきい値以上である指標名３１２が示すノード８０１をソースノード８０１Ａｓとして特定した。

　これに対し、特定部５０４は、ロジックモデルＬＭａのノード８０１の各々のうち、コサイン類似度がしきい値以上でない指標名３１２が示すノード８０１をソースノード８０１Ａｓとして特定してもよい。この場合、特定部５０４は、ソースノード８０１Ａｓの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上でないロジックモデルＬＭｂのノード８０１を、ソースノード８０１Ｂｓとして特定することになる。

　これにより、ソースノード８０１Ｂｓの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上でないロジックモデルＬＭａのソースノード８０１Ａｓと、ターゲットノード８０１Ｂｔの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上でないロジックモデルＬＭａのターゲットノード８０１Ａｔと、をつなぐエッジ８０２が非類似表示対象エッジ８０２ｄとして特定され、ユーザＡの端末１０２に表示可能に出力される。

　同様に、ソースノード８０１Ａｓの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上でないロジックモデルＬＭｂのソースノード８０１Ｂｓと、ターゲットノード８０１Ａｔの指標名３１２とのコサイン類似度がしきい値以上でないロジックモデルＬＭｂのターゲットノード８０１Ｂｔと、をつなぐエッジ８０２が非類似表示対象エッジ８０２ｄとして特定され、ユーザＡの端末１０２に表示可能に出力される。

　＜ノードとエッジの強調＞
　図１５は、ロジックモデルＬＭの例５を示す説明図である。図１５は、図１３に示した非類似表示例と図１４に示した非類似表示例とを組み合わせた表示例である。これにより、非類似表示対象エッジ８０２ｄの両端のターゲットノード８０１Ａｔおよびソースノード８０１Ａｓのうちいずれのノードが、ユーザＢのロジックモデルＬＭＢの非類似があるかを容易に視認することができる。

　このように、本実施例によれば、ロジックモデルＬＭの作成を支援して、ユーザ１２０によるロジックモデルの作成の効率化を図ることができる。これにより、施策決定の容易化や高速化を図ることができる。また、各ユーザ１２０のロジックモデルＬＭを対比することにより、ユーザ１２０ごとに使用する指標の違いの明確化を図ることができる。

　また、上述したロジックモデル作成支援装置１０１は、下記（１）～（８）のように構成することもできる。

（１）ロジックモデル作成支援装置１０１は、指標を有するノードと、２つの前記ノードが示す指標のつながりを示すエッジと、により構成されるネットワーク構造であるロジックモデルを記憶する記憶部５００と、第１ノードおよび第１エッジを入力する入力部５０１と、前記入力部５０１によって入力された第１ノードおよび第１エッジに基づいて、第１ロジックモデルを生成する生成部５０２と、前記生成部５０２によって生成された第１ロジックモデル内の前記第１ノードが指定されると、前記第１ノードの第１指標に類似する類似指標を前記ロジックモデルから特定する特定部５０４と、前記特定部５０４によって特定された類似指標を出力する出力部５０３と、を有する。

（２）上記（１）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記記憶部５００は、前記指標に関連する関連情報を記憶しており、前記出力部５０３は、前記類似指標および前記類似指標に関連する情報を出力する。

（３）上記（１）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記特定部５０４は、前記第１ロジックモデル内の前記第１エッジが指定されると、前記第１エッジに接続される前記第１エッジの前記第１指標に類似する前記類似指標を前記ロジックモデルから特定する。

（４）上記（１）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記記憶部５００は、前記ロジックモデルを訓練データとし前記ロジックモデルの利用有無を正解データとして学習した学習モデルを記憶し、前記特定部５０４は、前記第１ロジックモデルを前記学習モデルに入力することにより出力された出力データが前記第１ロジックモデルの利用を示す場合、前記学習モデルの前記訓練データとなった前記ロジックモデルから前記類似指標を特定する。

（５）上記（１）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記入力部５０１は、第２ノードおよび第２エッジを入力し、前記生成部５０２は、前記入力部５０１によって入力された第２ノードおよび第２エッジに基づいて、第２ロジックモデルを生成し、前記特定部５０４は、前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードの前記第１指標に類似する第２指標が前記第２ロジックモデルのいずれの前記第２ノードにも存在しない場合、前記第１ノードを、前記第１指標が前記第２指標と類似しない特定の第１ノードに決定し、前記出力部５０３は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１ノードを、前記特定の第１ノードではない他の第１ノードとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先（端末１０２）に表示可能に出力する。

（６）上記（１）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記入力部５０１は、第２ノードおよび第２エッジを入力し、前記生成部５０２は、前記入力部５０１によって入力された第２ノードおよび第２エッジに基づいて、第２ロジックモデルを生成し、前記特定部５０４は、前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードの前記第１指標に類似する第２指標を有する類似第２ノードを前記第２ロジックモデルから特定し、前記第１ノードと前記第１エッジで接続される接続先の第１ノードの前記第１指標が、前記類似第２ノードと前記第２エッジで接続される接続先の第２ノードの前記第２指標と類似しない場合、前記第１ノードと前記接続先の第１ノードとを接続する前記第１エッジを特定の第１エッジに決定し、前記出力部５０３は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１エッジを、前記特定の第１エッジではない他の第１エッジとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先（端末１０２）に表示可能に出力する。

（７）上記（６）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記特定部５０４は、前記接続先の第１ノードを、前記第１指標が前記第２指標と類似しない特定の第１ノードに決定し、前記出力部５０３は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１ノードを、前記特定の第１ノードではない他の第１ノードとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先（端末１０２）に表示可能に出力する。

（８）上記（１）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記入力部５０１は、第２ノードおよび第２エッジを入力し、前記生成部５０２は、前記入力部５０１によって入力された第２ノードおよび第２エッジに基づいて、第２ロジックモデルを生成し、前記特定部５０４は、前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードの前記第１指標に類似しない第２指標を有する非類似第２ノードを前記第２ロジックモデルから特定し、前記第１ノードと前記第１エッジで接続される接続先の第１ノードの前記第１指標が、前記類似第２ノードと前記第２エッジで接続される接続先の第２ノードの前記第２指標と類似しない場合、前記第１ノードと前記接続先の第１ノードとを接続する前記第１エッジを特定の第１エッジに決定し、前記出力部５０３は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１エッジを、前記特定の第１エッジではない他の第１エッジとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先に表示可能に出力する。

（９）上記（８）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記特定部５０４は、前記第１ノードおよび前記接続先の第１ノードを、前記第１指標が前記第２指標と類似しない特定の第１ノードに決定し、前記出力部５０３は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１ノードを、前記特定の第１ノードではない他の第１ノードとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先に表示可能に出力する。

（１０）上記（１）のロジックモデル作成支援装置１０１において、前記入力部５０１は、前記第１ノードの階層を入力し、前記生成部５０２は、前記第１ノード、前記第１エッジおよび前記階層に基づいて、前記第１ノードを前記階層別に配置した前記第１ロジックモデルを生成し、前記出力部５０３は、前記第１ノードを前記階層別に配置した前記第１ロジックモデルを出力する。

　なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。たとえば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。

　また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、たとえば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

　各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。

　また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

Claims

　指標を有するノードと、２つの前記ノードが示す指標のつながりを示すエッジと、により構成されるネットワーク構造であるロジックモデルを記憶する記憶部と、
　第１ノードおよび第１エッジを入力する入力部と、
　前記入力部によって入力された第１ノードおよび第１エッジに基づいて、第１ロジックモデルを生成する生成部と、
　前記生成部によって生成された第１ロジックモデル内の前記第１ノードが指定されると、前記第１ノードの第１指標に類似する類似指標を前記ロジックモデルから特定する特定部と、
　前記特定部によって特定された類似指標を出力する出力部と、
　を有することを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項１に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記記憶部は、前記指標に関連する関連情報を記憶しており、
　前記出力部は、前記類似指標および前記類似指標に関連する情報を出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項１に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記特定部は、前記第１ロジックモデル内の前記第１エッジが指定されると、前記第１エッジに接続される前記第１エッジの前記第１指標に類似する前記類似指標を前記ロジックモデルから特定する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項１に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記記憶部は、前記ロジックモデルを訓練データとし前記ロジックモデルの利用有無を正解データとして学習した学習モデルを記憶し、
　前記特定部は、前記第１ロジックモデルを前記学習モデルに入力することにより出力された出力データが前記第１ロジックモデルの利用を示す場合、前記学習モデルの前記訓練データとなった前記ロジックモデルから前記類似指標を特定する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項１に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記入力部は、第２ノードおよび第２エッジを入力し、
　前記生成部は、前記入力部によって入力された第２ノードおよび第２エッジに基づいて、第２ロジックモデルを生成し、
　前記特定部は、前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードの前記第１指標に類似する第２指標が前記第２ロジックモデルのいずれの前記第２ノードにも存在しない場合、前記第１ノードを、前記第１指標が前記第２指標と類似しない特定の第１ノードに決定し、
　前記出力部は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１ノードを、前記特定の第１ノードではない他の第１ノードとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先に表示可能に出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項１に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記入力部は、第２ノードおよび第２エッジを入力し、
　前記生成部は、前記入力部によって入力された第２ノードおよび第２エッジに基づいて、第２ロジックモデルを生成し、
　前記特定部は、前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードの前記第１指標に類似する第２指標を有する類似第２ノードを前記第２ロジックモデルから特定し、前記第１ノードと前記第１エッジで接続される接続先の第１ノードの前記第１指標が、前記類似第２ノードと前記第２エッジで接続される接続先の第２ノードの前記第２指標と類似しない場合、前記第１ノードと前記接続先の第１ノードとを接続する前記第１エッジを特定の第１エッジに決定し、
　前記出力部は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１エッジを、前記特定の第１エッジではない他の第１エッジとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先に表示可能に出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項６に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記特定部は、前記接続先の第１ノードを、前記第１指標が前記第２指標と類似しない特定の第１ノードに決定し、
　前記出力部は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１ノードを、前記特定の第１ノードではない他の第１ノードとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先に表示可能に出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項１に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記入力部は、第２ノードおよび第２エッジを入力し、
　前記生成部は、前記入力部によって入力された第２ノードおよび第２エッジに基づいて、第２ロジックモデルを生成し、
　前記特定部は、前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードの前記第１指標に類似しない第２指標を有する非類似第２ノードを前記第２ロジックモデルから特定し、前記第１ノードと前記第１エッジで接続される接続先の第１ノードの前記第１指標が、前記類似第２ノードと前記第２エッジで接続される接続先の第２ノードの前記第２指標と類似しない場合、前記第１ノードと前記接続先の第１ノードとを接続する前記第１エッジを特定の第１エッジに決定し、
　前記出力部は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１エッジを、前記特定の第１エッジではない他の第１エッジとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先に表示可能に出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項８に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記特定部は、前記第１ノードおよび前記接続先の第１ノードを、前記第１指標が前記第２指標と類似しない特定の第１ノードに決定し、
　前記出力部は、前記第１ロジックモデルにおいて、前記特定の第１ノードを、前記特定の第１ノードではない他の第１ノードとは異なるように、前記第１ロジックモデルの出力先に表示可能に出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　請求項１に記載のロジックモデル作成支援装置であって、
　前記入力部は、前記第１ノードの階層を入力し、
　前記生成部は、前記第１ノード、前記第１エッジおよび前記階層に基づいて、前記第１ノードを前記階層別に配置した前記第１ロジックモデルを生成し、
　前記出力部は、前記第１ノードを前記階層別に配置した前記第１ロジックモデルを出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援装置。
　プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有するコンピュータによるロジックモデル作成支援方法であって、
　前記プロセッサは、
　指標を有するノードと、２つの前記ノードが示す指標のつながりを示すエッジと、により構成されるネットワーク構造であるロジックモデルを記憶するデータベースにアクセス可能であり、
　前記プロセッサが、
　第１ノードおよび第１エッジを入力し、
　前記第１ノードおよび第１エッジに基づいて、第１ロジックモデルを生成し、
　前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードが指定されると、前記第１ノードの第１指標に類似する類似指標を前記ロジックモデルから特定し、
　前記類似指標を出力する、
　ことを特徴とするロジックモデル作成支援方法。
　指標を有するノードと、２つの前記ノードが示す指標のつながりを示すエッジと、により構成されるネットワーク構造であるロジックモデルを記憶するデータベースにアクセス可能なプロセッサに、
　第１ノードおよび第１エッジを入力し、
　前記第１ノードおよび第１エッジに基づいて、第１ロジックモデルを生成し、
　前記第１ロジックモデル内の前記第１ノードが指定されると、前記第１ノードの第１指標に類似する類似指標を前記ロジックモデルから特定し、
　前記類似指標を出力する、
　処理を実行させることを特徴とするロジックモデル作成支援プログラム。