特開 2016-218950 インタレスト情報生成システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】特開2016-218950(P2016-218950A)

(43)【公開日】2016年12月22日

(54)【発明の名称】インタレスト情報生成システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20161125BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/10 180

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

【全頁数】21

(21)【出願番号】特願2015-106302(P2015-106302)

(22)【出願日】2015年5月26日

(71)【出願人】

【識別番号】501408204

【氏名又は名称】株式会社神戸デジタル・ラボ

(71)【出願人】

【識別番号】301022471

【氏名又は名称】国立研究開発法人情報通信研究機構

(71)【出願人】

【識別番号】504132272

【氏名又は名称】国立大学法人京都大学

(74)【代理人】

【識別番号】100114764

【弁理士】

【氏名又は名称】小林 正樹

(72)【発明者】

【氏名】荘司 洋三

(72)【発明者】

【氏名】新熊 亮一

(72)【発明者】

【氏名】山口 和泰

(72)【発明者】

【氏名】福井 公三

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC20

(57)【要約】

【課題】本発明は、統計データに基づいて所定の人数のエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成し、ひいては人間行動を精度良くシミュレーションすることが可能なインタレスト情報生成システムを提供することを目的とする。
【解決手段】統計データを入力するデータ入力部１０と、データ入力部１１に入力された統計データに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合を解析する統計データ解析部１１と、統計データ解析部１１によるエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成するエージェント生成部１２と、エージェント生成部１３により生成された仮想のエージェントに関するインタレストグラフに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するインタレスト生成部１３とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

統計データを入力するデータ入力部と、
前記データ入力部に入力された統計データに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合を解析する統計データ解析部と、
前記統計データ解析部によるエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成するエージェント生成部と、
前記エージェント生成部により生成された仮想のエージェントに関するインタレストグラフに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するインタレスト生成部とを備え、
前記エージェント生成部は、
オブジェクトの属性情報をノードとして生成し、
オブジェクトをノードとして生成し、各オブジェクトのノードを対応する属性情報のノードにリンクさせ、
前記統計データ解析部により解析されたエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合に応じて、オブジェクトごとに一ないし複数の仮想のエージェントをノードとして生成し、仮想のエージェントを対応するオブジェクトのノードにリンクさせ、
リンクの距離が近い異なるオブジェクトにリンクされている仮想のエージェント同士を結合し、
仮想のエージェントの個数が所定の個数になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返すことにより、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成することを特徴とするインタレスト情報生成システム。

【請求項2】

前記エージェント生成部は、オブジェクトの属性情報をノードとして生成するときに、上位となる属性情報のノードを生成し、該上位となる属性情報のノードに対応する属性情報のノードをリンクさせる請求項１に記載のインタレスト情報生成システム。

【請求項3】

前記インタレスト生成部は、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報として、インタレストグラフの各仮想のエージェントと、各仮想のエージェントにリンクしているオブジェクトとからなるポテンシャルインタレストリストを生成する請求項１または請求項２に記載のインタレスト情報生成システム。

【請求項4】

前記インタレスト生成部は、各オブジェクトのノードを対応する属性情報のノードにリンクさせたポテンシャルインタレストグラフを生成する請求項１から請求項３のいずれかに記載のインタレスト情報生成システム。

【請求項5】

前記データ入力部は実測データを入力し、
前記データ入力部により入力された実測データに基づいて、現実のエージェントのオブジェクトに対するインタレストを解析する実測データ解析部を備え、
前記エージェント生成部は、
前記統計データ解析部により解析されたエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合に応じて、オブジェクトごとに仮想のエージェントをノードとして生成するときに、現実のエージェントが存在するオブジェクトについては、仮想のエージェントの個数から実測データ解析部により解析された現実のエージェントのオブジェクトの個数を差し引いた状態で仮想のエージェントのノードを生成し、
仮想のエージェント同士の結合を繰り返すときに、所定の個数から実測データ解析部により解析された現実のエージェントの個数を差し引いた個数になるまで仮想の仮想のエージェント同士の結合を繰り返す請求項１から請求項４のいずれかに記載のインタレスト情報生成システム。

【請求項6】

前記インタレスト生成部は、前記エージェント生成部により生成された仮想のエージェントに関するグラフに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するときに、実測データ解析部により解析された現実のエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を加える請求項５に記載のインタレスト情報生成システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、統計データや実測データに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するインタレスト情報生成システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

近年、インターネットや通信機器の発展および普及に伴って、ビッグデータに代表されるように様々な分野において人間の行動をシミュレーションすることが行われている。この中でも、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成し、そのインタレストに関する情報を利用して人間の行動をシミュレーションすることが注目されている。

【0003】

このエージェントとは、システム内で生成される人を指す。また、オブジェクトとは、何らかの商品やサービスを指す。また、インタレストとは、エージェントの行動に現れるオブジェクトに対する興味や関心を指す。例えば、ある人が「宅内でテレビを見ている」「店舗で商品Ａを購入した」といったことが、エージェントのオブジェクトに対するインタレストということになる。

【0004】

このようにエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するに際して、元のデータとして実測データや統計データが用いられる。この実測データとは、宅内や市街地、店舗などで観測される人の行動を記録し、数値化したものを指す。一方、統計データは、実測データを統計化したものや、社会調査などによって得た人の行動パターンを数値化したものを指す。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0005】

【非特許文献1】大森他「仮想通信ネットワークシステムによるライフログに基づく行動予測」信学技報ＬＯＩＳ２０１４−３６

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、人間の行動をシミュレーションするには実測データは最も有効ではあるが、プライバシー的な観点からも人間行動の実測データがかなり限られ、希望する所定の人数のエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成することは難しかった。また、事前に立てた仮説に基づいてエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するため、限定的であり拡張性に乏しいものであった。

【0007】

本発明は、上述の問題に鑑みてなされたものであり、統計データに基づいて所定の人数のエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成し、ひいては人間行動を精度良くシミュレーションすることが可能なインタレスト情報生成システムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

本発明は、上記目的を達成するために、統計データを入力するデータ入力部と、前記データ入力部に入力された統計データに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合を解析する統計データ解析部と、前記統計データ解析部によるエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成するエージェント生成部と、エージェント生成部により生成された仮想のエージェントに関するインタレストグラフに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するインタレスト生成部とを備える。そして、前記エージェント生成部は、オブジェクトの属性情報をノードとして生成し、オブジェクトをノードとして生成し、各オブジェクトのノードを対応する属性情報のノードにリンクさせ、前記統計データ解析部により解析されたエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合に応じて、オブジェクトごとに一ないし複数の仮想のエージェントをノードとして生成し、仮想のエージェントを対応するオブジェクトのノードにリンクさせ、リンクの距離が近い異なるオブジェクトにリンクされている仮想のエージェント同士を結合し、仮想のエージェントの個数が所定の個数になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返すことにより、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。

【0009】

また、前記エージェント生成部は、オブジェクトの属性情報をノードとして生成するときに、上位となる属性情報のノードを生成し、該上位となる属性情報のノードに対応する属性情報のノードをリンクさせてもよい。

【0010】

また、前記インタレスト生成部は、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報として、インタレストグラフの各仮想のエージェントと、各仮想のエージェントにリンクしているオブジェクトとからなるポテンシャルインタレストリストを生成してもよい。

【0011】

また、前記インタレスト生成部は、各オブジェクトのノードを対応する属性情報のノードにリンクさせたポテンシャルインタレストグラフを生成してもよい。

【0012】

前記データ入力部は実測データを入力し、前記データ入力部により入力された実測データに基づいて、現実のエージェントのオブジェクトに対するインタレストを解析する実測データ解析部を備えてもよい。この場合、前記エージェント生成部は、前記統計データ解析部により解析されたエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合に応じて、オブジェクトごとに仮想のエージェントをノードとして生成するときに、現実のエージェントが存在するオブジェクトについては、仮想のエージェントの個数から実測データ解析部により解析された現実のエージェントのオブジェクトの個数を差し引いた状態で仮想のエージェントのノードを生成する。また、仮想のエージェント同士の結合を繰り返すときに、所定の個数から実測データ解析部により解析された現実のエージェントの個数を差し引いた個数になるまで仮想の仮想のエージェント同士の結合を繰り返す。

【0013】

また、前記インタレスト生成部は、エージェント生成部により生成された仮想のエージェントに関するグラフに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するときに、実測データ解析部により解析された現実のエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を加えてもよい。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、統計データ、あるいはさらに少数の実測データに基づいて、所定の人数のエージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成することができる。このため大量の実測データを収集することなく、人間行動を精度良くシミュレーションすることが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】第１の実施形態に係るインタレスト情報生成システムの構成を示す図である。

【図2】図１の本システムにおけるインタレストグラフを生成する過程を示す図である。

【図3】図１の本システムにおける仮想エージェントを結合する過程を示す図である。

【図4】図１の本システムにおける（ａ）ポテンシャルインタレストリストと（ｂ）ポテンシャルインタレストグラフを示す図である。

【図5】第２の実施形態に係るインタレスト情報生成システムの構成を示す図である。

【図6】図５の本システムにおけるインタレストグラフを生成する過程を示す図である。

【図7】図５の本システムにおける仮想エージェントを結合する過程を示す図である。

【図8】図５の本システムにおける（ａ）ポテンシャルインタレストリストと（ｂ）ポテンシャルインタレストグラフを示す図である。

【図9】実施例１に係るインタレストグラフを生成する過程を示す図である。

【図10】実施例１に係る仮想エージェントを結合する過程を示す図である。

【図11】実施例１に係る（ａ）ポテンシャルインタレストリストと（ｂ）ポテンシャルインタレストグラフを示す図である。

【図12】実施例２に係るインタレストグラフを生成する過程を示す図である。

【図13】実施例２に係る仮想エージェントを結合する過程を示す図である。

【図14】実施例２に係る（ａ）ポテンシャルインタレストリストと（ｂ）ポテンシャルインタレストグラフを示す図である。

【図15】実施例３に係るインタレストグラフを生成する過程を示す図である。

【図16】実施例３に係る仮想エージェントを結合する過程を示す図である。

【図17】実施例３に係る（ａ）ポテンシャルインタレストリストと（ｂ）ポテンシャルインタレストグラフを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

＜第１の実施形態＞
次に、本発明に係るインタレスト情報生成システム（以下、本システムという）の第１の実施形態について図１〜図４を参照しながら説明する。

【0017】

本システム１は、図１に示すように、データ入力部１０と、該データ入力部１０の出力側に設けられた統計データ解析部１１と、該統計データ解析部１１の出力側に設けられたエージェント生成部１２と、該エージェント生成部１２の出力側に設けられたインタレスト生成部１３とを備える。

【0018】

なお、このエージェントとは、システム内で生成される人を指す。また、オブジェクトとは、何らかの商品やサービスを指す。また、インタレストとは、エージェントの行動に現れるオブジェクトに対する興味や関心を指す。例えば、ある人が「宅内でテレビを見ている」「店舗で商品Ａを購入した」といったことが、エージェントのオブジェクトに対するインタレストということになる。

【0019】

前記データ入力部１０は、統計データを入力する。この統計データは、実測データを統計化したものや、社会調査などによって得た人の行動パターンを数値化したものを指す。例えば、あるオブジェクトＡが顧客（エージェント）の５０％に購入され、オブジェクトＢが顧客（エージェント）の４０％に購入され、オブジェクトＣが顧客（エージェント）の２０％に購入され、オブジェクトＤが顧客（エージェント）の３０％に購入されたことを示す統計データが挙げられる。なお、この統計データは、本システム１に直接的に入力されてもよいし、あるいはネットワークを介して別の装置から入力されてもよい。

【0020】

前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０に入力された統計データに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合を解析することによりインタレストリストを生成する。例えば、上述の統計データがデータ入力部１０に入力された場合、統計データ解析部１１は、エージェントの各オブジェクトＡ〜Ｄに対するインタレストの割合を解析することにより下記のインタレストリストを生成する。

【0021】

[インタレストリスト（統計データ）]
オブジェクトＡ：５０％、オブジェクトＢ：４０％、オブジェクトＣ：２０％、オブジェクトＤ：３０％

【0022】

また、前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０により入力された統計データに基づいて、オブジェクトの属性情報も解析する。例えば、オブジェクトＡが属性情報ａかつ属性情報ｂ、オブジェクトＢが属性情報ａかつ属性情報ｃ、オブジェクトＣが属性情報ｄかつ属性情報ｅ、オブジェクトＤが属性情報ｆかつ属性情報ｃをそれぞれ有する場合、前記統計データ解析部１１は、オブジェクトＡ〜Ｄの属性情報を解析することにより下記の属性情報リストを生成する。なお、本実施形態では、各属性情報ａ〜ｆに基づいて上位の属性情報ｘも解析する。

【0023】

[属性情報リスト]
オブジェクトＡ：属性情報ａ、属性情報ｂ、オブジェクトＢ：属性情報ａ、属性情報ｃ、
オブジェクトＣ：属性情報ｄ、属性情報ｅ、オブジェクトＤ：属性情報ｆ、属性情報ｃ、
上位の属性情報：属性情報ｘ

【0024】

前記エージェント生成部１２は、前記統計データ解析部１１によるエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合（インタレストリスト）に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。

【0025】

具体的に説明すると、まず、エージェント生成部１２は、図２（ａ）に示すように、オブジェクトの属性情報をノードとして生成する。本実施形態では、属性情報ａ〜ｆは上位の属性情報ｘと関係性を有しているため、エージェント生成部１２は、属性情報ａ〜ｆのノードを上位の属性情報ｘのノードにリンクさせる。

【0026】

次に、エージェント生成部１２は、図２（ｂ）に示すように、オブジェクトＡ〜Ｄをノードとして生成し、各オブジェクトＡ〜Ｄのノードを対応する属性情報ａ〜ｆのノードにリンクさせる。この各オブジェクトＡ〜Ｄのノードを対応する属性情報ａ〜ｆのノードにリンクさせた中間グラフは、ポテンシャルインタレストグラフとして後述のインタレスト生成部１３に用いられる。

【0027】

次に、エージェント生成部１２は、図２（ｃ）に示すように、前記統計データ解析部１１により解析されたエージェントのオブジェクトＡ〜Ｄに対するインタレストの割合（インタレストリスト）に応じて、各オブジェクトＡ〜Ｄごとに一ないし複数の仮想のエージェントをノードとして生成し、それら仮想のエージェントを対応する各オブジェクトＡ〜Ｄのノードにリンクさせる。このとき、所定の仮想のエージェント数に対して、エージェントの各オブジェクトＡ〜Ｄに対するインタレストの割合を乗算することにより、各オブジェクトＡ〜Ｄにリンクさせる仮想のエージェント数を算出する。例えば、所定の仮想のエージェント数が１０の場合、エージェントのオブジェクトＡに対するインタレストの割合は５０％なので、オブジェクトＡにリンクする仮想のエージェント数は１０×５０％＝５ということになる。オブジェクトＢ〜Ｄについても下式に示すように同様に計算される。

【0028】

オブジェクトＡ：所定のエージェント数１０×５０％＝５
オブジェクトＢ：所定のエージェント数１０×４０％＝４
オブジェクトＣ：所定のエージェント数１０×２０％＝２
オブジェクトＤ：所定のエージェント数１０×３０％＝３

【0029】

次に、エージェント生成部１２は、図３に示すように、リンクの距離が近いオブジェクトにリンクされている仮想のエージェント同士を結合する。この仮想のエージェント同士の結合に際しては、異なる２個の仮想のエージェントがそれぞれリンクしている異なるオブジェクトが同じ属性情報にリンクしている場合に、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近いオブジェクトにリンクされていると判断して、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。この結合した後の１個の仮想のエージェントは、元の２個の仮想エージェントがそれぞれリンクしていた各オブジェクトにリンクした状態となっている。

【0030】

例えば、図２（ｃ）に示すように、オブジェクトＡにリンクしている一の仮想エージェントと、オブジェクトＢにリンクしている一の仮想エージェントについて見ると、オブジェクトＡとオブジェクトＢは同じ属性情報ａにリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近いオブジェクトにリンクされていると判断して、図３（ａ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0031】

また、図２（ｃ）に示すように、オブジェクトＢにリンクしている別の一の仮想エージェントと、オブジェクトＤにリンクしている一の仮想エージェントについて見ると、オブジェクトＢとオブジェクトＤは同じ属性情報ｃにリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近いオブジェクトにリンクされていると判断して、図３（ｂ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0032】

次に、図３（ａ）に示すように、同じくオブジェクトＡにリンクしている別の一の仮想エージェントと、オブジェクトＢにリンクしている別の一の仮想エージェントについて見ると、オブジェクトＡとオブジェクトＢは同じ属性情報ａにリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近いオブジェクトにリンクされていると判断して、図３（ｂ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0033】

また、図３（ａ）に示すように、オブジェクトＢにリンクしている別の一の仮想エージェントと、オブジェクトＤにリンクしている別の一の仮想エージェントについて見ると、オブジェクトＢとオブジェクトＤは同じ属性情報ｃにリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近いオブジェクトにリンクされていると判断して、図３（ｂ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0034】

このように、エージェント生成部１２は、図３に示すように、仮想のエージェントの個数が所定の個数になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返すことにより、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。なお、この仮想のエージェント同士の結合を繰り返すに際しては、リンクの距離が近い順に仮想のオブジェクト同士を結合していくとよい。

【0035】

このインタレストグラフは、図３（ｂ）に示すように、上位の属性情報ｘのノードを中心として属性情報ａ〜ｆのノードがリンクした状態となり、その属性情報ａ〜ｆのノードに周りにオブジェクトＡ〜Ｄのノードがリンクした状態となり、さらにオブジェクトＡ〜Ｄのノードの周りに所定の個数になるまで結合を繰り返した仮想のエージェントのノードがリンクした状態となっている。

【0036】

前記インタレスト生成部１３は、エージェント生成部１２により生成された仮想のエージェントに関するインタレストグラフに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成する。

【0037】

このとき、インタレスト生成部１３は、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報として、図４（ａ）に示すように、インタレストグラフの各仮想のエージェントと、各仮想のエージェントにリンクしているオブジェクトＡ〜Ｄとからなるポテンシャルインタレストリストを生成することが挙げられる。このポテンシャルリスト中のオブジェクトＡ〜Ｄは、各仮想エージェントが当該オブジェクトＡ〜Ｄに対するインタレストであることを示すものである。なお、ポテンシャルインタレストリストの統計を取ると、元の統計データの統計と一致する。

【0038】

また、インタレスト生成部１３は、図４（ｂ）に示すように、前記エージェント生成部１２によりインタレストグラフを生成する過程で生成した、各オブジェクトＡ〜Ｄのノードを対応する属性情報ａ〜ｆのノードにリンクさせたポテンシャルインタレストグラフを生成（抽出）してもよい。これによれば、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関して、属性情報から算出されるオブジェクト間の関連度を後のシミュレーションで反映させることができる。

【0039】

＜第２の実施形態＞
次に、本システム１の第２の実施形態について図５〜図８を参照しながら説明する。

【0040】

本システム１では、統計データのみならず、実測データを考慮しながら、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成するものである。すなわち、本システム１は、図５に示すように、データ入力部１０と、該データ入力部１０の出力側に設けられた統計データ解析部１１および実測データ解析部１４と、統計データ解析部１１および実測データ解析部１４の出力側に設けられたエージェント生成部１２と、該エージェント生成部１２の出力側に設けられたインタレスト生成部１３とを備える。

【0041】

前記データ入力部１０は、統計データと実測データを入力する。実測データは、宅内や市街地、店舗などで観測される現実の人（エージェント）の行動を記録し、数値化したものを指す。例えば、ある顧客（エージェント）１によりオブジェクトＡ、Ｂが購入され、顧客（エージェント）２によりオブジェクトＤが購入されたことを示す実測データが挙げられる。なお、この実測データは、本システム１に直接的に入力されてもよいし、あるいはネットワークを介して別の装置から入力されてもよい。

【0042】

前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０に入力された上述の統計データに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合を解析することによりインタレストリストを生成する。

【0043】

[インタレストリスト（統計データ）]
オブジェクトＡ：５０％、オブジェクトＢ：４０％、オブジェクトＣ：２０％、オブジェクトＤ：３０％

【0044】

また、前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０により入力された上述の統計データに基づいて、オブジェクトの属性情報も解析する。

【0045】

[属性情報リスト]
オブジェクトＡ：属性情報ａ、属性情報ｂ、オブジェクトＢ：属性情報ａ、属性情報ｃ、
オブジェクトＣ：属性情報ｄ、属性情報ｅ、オブジェクトＤ：属性情報ｆ、属性情報ｃ、
上位の属性情報：属性情報ｘ

【0046】

前記実測データ解析部１４は、データ入力部１０により入力された実測データに基づいて、現実のエージェントのオブジェクトに対するインタレストを解析する。例えば、上述の実測データがデータ入力部１０により入力された場合、実測データ解析部１４は、現実のエージェントのオブジェクトに対するインタレストを解析することにより下記のインタレストリストを作成する。

【0047】

[インタレスト（実測データ）]
顧客（エージェント）１：オブジェクトＡ、Ｂ、顧客（エージェント）２：オブジェクトＤ

【0048】

前記エージェント生成部１２は、前記統計データ解析部１１によるエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合（インタレストリスト）に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。

【0049】

具体的に説明すると、まず、エージェント生成部１２は、図６（ａ）に示すように、オブジェクトの属性情報をノードとして生成する。本実施形態では、属性情報ａ〜ｆは上位の属性情報ｘに関係性を有しているため、エージェント生成部１２は、属性情報ａ〜ｆのノードを上位の属性情報ｘのノードにリンクさせる。

【0050】

次に、エージェント生成部１２は、図６（ｂ）に示すように、オブジェクトＡ〜Ｄをノードとして生成し、各オブジェクトＡ〜Ｄのノードを対応する属性情報ａ〜ｆのノードにリンクさせる。

【0051】

次に、エージェント生成部１２は、図６（ｃ）に示すように、前記統計データ解析部１１により解析されたエージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合（インタレストリスト）に応じて、各オブジェクトＡ〜Ｄごとに一ないし複数の仮想のエージェントをノードとして生成し、それら仮想のエージェントを対応する各オブジェクトのノードにリンクさせる。このとき、所定の仮想のエージェント数に対して、エージェントの各オブジェクトＡ〜Ｄに対するインタレストの割合を乗算することにより、各オブジェクトＡ〜Ｄにリンクさせる仮想のエージェント数を算出する。ただし、現実のエージェントが存在するオブジェクトＡ、Ｂ、Ｄについては、仮想のエージェントの個数から実測データ解析部１４により解析された現実のエージェントのオブジェクトの個数を差し引いた状態で仮想のエージェントのノードを生成する。例えば、所定の仮想のエージェント数が１０の場合、オブジェクトＡには現実のエージェントが１個存在するため、オブジェクトＡにリンクする仮想のエージェント数は１０×５０％−１＝４ということになる。オブジェクトＢ〜Ｄについても下式に示すように同様に計算される。

【0052】

オブジェクトＡ：所定のエージェント数１０×５０％−現実のエージェント数１＝４
オブジェクトＢ：所定のエージェント数１０×４０％−現実のエージェント数１＝３
オブジェクトＣ：所定のエージェント数１０×２０％＝２
オブジェクトＤ：所定のエージェント数１０×３０％−現実のエージェント数１＝２

【0053】

次に、エージェント生成部１２は、図７に示すように、リンクの距離が近いオブジェクトにリンクされている仮想のエージェント同士を結合することを繰り返すことによりインタレストグラフを生成する。このとき、エージェント生成部１２は、実施形態１では、仮想のエージェントの個数が所定の個数になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返したが、本実施形態では、所定の個数から実測データ解析部１４により解析された現実のエージェント数を差し引き、仮想のエージェントの個数が「所定の個数−現実のエージェントの個数」になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返す。なお、仮想のエージェント同士の結合方法は実施形態１の結合方法と同一なので、詳細な説明は省略する。

【0054】

このインタレストグラフは、上位の属性情報ｘのノードを中心として属性情報ａ〜ｆのノードがリンクした状態となり、その属性情報ａ〜ｆのノードに周りにオブジェクトＡ〜Ｄのノードがリンクした状態となり、さらにオブジェクトＡ〜Ｄのノードの周りに「所定の個数−現実のエージェントの個数」になるまで結合を繰り返した仮想のエージェントのノードがリンクした状態となっている。

【0055】

前記インタレスト生成部１３は、エージェント生成部１２により生成された仮想のエージェントに関するインタレストグラフに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報を生成する。

【0056】

このとき、インタレスト生成部１３は、エージェントのオブジェクトに対するインタレストに関する情報として、図８（ａ）に示すように、インタレストグラフの各仮想のエージェントと、各仮想のエージェントにリンクしているオブジェクトとからなるポテンシャルインタレストリストを生成するに際して、現実のエージェント１，２のオブジェクトに対するインタレストに関する情報を加えた状態でポテンシャルインタレストリストを生成する。これによれば、統計データに実測データを反映させた状態でポテンシャルインタレストリストを生成することができ、人間行動をより一層精度良くシミュレーションすることが可能となる。

【0057】

また、インタレスト生成部１３は、図８（ｂ）に示すように、前記エージェント生成部１２によりインタレストグラフを生成する過程で生成した、各オブジェクトＡ〜Ｄのノードを対応する属性情報ａ〜ｆのノードにリンクさせたポテンシャルインタレストグラフを生成（抽出）してもよい。

【実施例】

【0058】

［実施例１］
次に、本発明の実施例１について、図９〜図１１を参照しながら説明する。

【0059】

本実施例では、オブジェクトを書籍として、書籍の購買数に関する統計データのみに基づいて、エージェントのオブジェクト（書籍）に対するインタレストに関する情報を生成する場合について説明する。

【0060】

前記データ入力部１０は、統計データを入力する。この統計データは、書籍Ａが顧客（エージェント）の５０％に購入され、書籍Ｂが顧客（エージェント）の４０％に購入され、書籍Ｃが顧客（エージェント）の２０％に購入され、書籍Ｄが顧客（エージェント）の３０％に購入されたことを示す。

【0061】

前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０に入力された統計データに基づいて、エージェントの書籍に対するインタレストの割合を解析することによりインタレストリストを生成する。つまり、上述の統計データがデータ入力部１０に入力された場合、統計データ解析部１１は、エージェントの各書籍Ａ〜Ｄに対するインタレストの割合を解析することにより下記のインタレストリストを生成する。

【0062】

[インタレストリスト（統計データ）]
書籍Ａ：５０％、書籍Ｂ：４０％、書籍Ｃ：２０％、書籍Ｄ：３０％

【0063】

また、前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０により入力された統計データに基づいて、下記に示すように書籍の属性情報と上位の属性情報も解析する。

【0064】

[属性情報リスト]
書籍Ａ：球技、参考書、書籍Ｂ：球技、雑誌、書籍Ｃ：ＩＴ、技術書、書籍Ｄ：英語、雑誌、上位の属性情報：書籍

【0065】

前記エージェント生成部１２は、前記統計データ解析部１１によるエージェントの書籍に対するインタレストの割合（インタレストリスト）に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。

【0066】

具体的に説明すると、まず、エージェント生成部１２は、図９（ａ）に示すように、書籍の属性情報をノードとして生成する。本実施形態では、各属性情報は上位の属性情報（書籍）と関係性を有しているため、エージェント生成部１２は、各属性情報のノードを上位の属性情報（書籍）のノードにリンクさせる。

【0067】

次に、エージェント生成部１２は、図９（ｂ）に示すように、書籍Ａ〜Ｄをノードとして生成し、各書籍Ａ〜Ｄのノードを対応する属性情報のノードにリンクさせる。

【0068】

次に、エージェント生成部１２は、図９（ｃ）に示すように、前記統計データ解析部１１により解析されたエージェントの書籍に対するインタレストの割合（インタレストリスト）に応じて、各書籍Ａ〜Ｄごとに一ないし複数の仮想のエージェントをノードとして生成し、それら仮想のエージェントを対応する各属性情報のノードにリンクさせる。このとき、所定の仮想のエージェント数１０に対して、エージェントの各書籍Ａ〜Ｄに対するインタレストの割合を乗算することにより、各書籍Ａ〜Ｄにリンクさせる仮想のエージェント数を算出する。

【0069】

書籍Ａ：所定のエージェント数１０×５０％＝５
書籍Ｂ：所定のエージェント数１０×４０％＝４
書籍Ｃ：所定のエージェント数１０×２０％＝２
書籍Ｄ：所定のエージェント数１０×３０％＝３

【0070】

次に、エージェント生成部１２は、図１０に示すように、リンクの距離が近い書籍にリンクされている仮想のエージェント同士を結合する。つまり、図９（ｃ）に示すように、書籍Ａにリンクしている一の仮想エージェントと、書籍Ｂにリンクしている一の仮想エージェントについて見ると、書籍Ａと書籍Ｂは同じ属性情報（球技）にリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近い書籍にリンクされていると判断して、図１０（ａ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0071】

また、図９（ｃ）に示すように、書籍Ｂにリンクしている別の一の仮想エージェントと、書籍Ｄにリンクしている一の仮想エージェントについて見ると、書籍Ｂと書籍Ｄは同じ属性情報（雑誌）にリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近い書籍にリンクされていると判断して、図１０（ａ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0072】

次に、図１０（ａ）に示すように、同じく書籍Ａにリンクしている別の一の仮想エージェントと、書籍Ｂにリンクしている別の一の仮想エージェントについて見ると、書籍Ａと書籍Ｂは同じ属性情報（球技）にリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近い書籍にリンクされていると判断して、図１０（ｂ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0073】

また、図１０（ａ）に示すように、同じく書籍Ｂにリンクしている別の一の仮想エージェントと、書籍Ｄにリンクしている別の一の仮想エージェントについて見ると、書籍Ｂと書籍Ｄは同じ属性情報（雑誌）にリンクしているので、それら２個の仮想のエージェントはリンクの距離が近い書籍にリンクされていると判断して、図１０（ｂ）に示すように、それら２個の仮想のエージェントを１個の仮想エージェントとして結合する。

【0074】

このように、エージェント生成部１２は、図１０に示すように、仮想のエージェントの個数が所定の個数（１０個）になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返すことにより、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。

【0075】

このインタレストグラフは、図１０（ｂ）に示すように、上位の属性情報（書籍）のノードを中心として各属性情報のノードがリンクした状態となり、その各属性情報のノードに周りに書籍Ａ〜Ｄのノードがリンクした状態となり、さらに書籍Ａ〜Ｄのノードの周りに所定の個数（１０個）になるまで結合を繰り返した仮想のエージェントのノードがリンクした状態となっている。

【0076】

前記インタレスト生成部１３は、エージェントの書籍に対するインタレストに関する情報として、図１１（ａ）に示すように、インタレストグラフの各仮想のエージェントと、各仮想のエージェントにリンクしている書籍とからなるポテンシャルインタレストリストを生成する。

【0077】

また、インタレスト生成部１３は、図１１（ｂ）に示すように、前記エージェント生成部１２によりインタレストグラフを生成する際に生成した、各書籍Ａ〜Ｄを対応する属性情報にリンクさせたポテンシャルインタレストグラフを生成（抽出）する。

【0078】

［実施例２］
次に、本発明の実施例２について、図１２〜図１４を参照しながら説明する。

【0079】

本実施例では、オブジェクトを書籍として、書籍の購買数に関する統計データと実測データに基づいて、エージェントのオブジェクト（書籍）に対するインタレストに関する情報を生成する場合について説明する。

【0080】

前記データ入力部１０は、統計データと実測データを入力する。この統計データは、書籍Ａが顧客（エージェント）の５０％に購入され、書籍Ｂが顧客（エージェント）の４０％に購入され、書籍Ｃが顧客（エージェント）の２０％に購入され、書籍Ｄが顧客（エージェント）の３０％に購入されたことを示す。また、この実測データは、ある顧客（エージェント）１により書籍Ａ、Ｂが購入され、顧客（エージェント）２により書籍Ｄが購入されたことを示す。

【0081】

前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０に入力された統計データに基づいて、エージェントのオブジェクトに対するインタレストの割合を解析することによりインタレストリストを生成する。

【0082】

[インタレストリスト（統計データ）]
書籍Ａ：５０％、書籍Ｂ：４０％、書籍Ｃ：２０％、書籍Ｄ：３０％

【0083】

また、前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０により入力された統計データに基づいて、書籍の属性情報も解析する。

【0084】

[属性情報リスト]
書籍Ａ：球技、参考書、書籍Ｂ：球技、雑誌、書籍Ｃ：ＩＴ、技術書、書籍Ｄ：英語、雑誌、上位の属性情報：書籍

【0085】

前記実測データ解析部１４は、データ入力部１０により入力された実測データに基づいて、現実のエージェントの書籍に対するインタレストを解析することにより下記のインタレストリストを作成する。

【0086】

[インタレストリスト（実測データ）]
顧客（エージェント）１：書籍Ａ、Ｂ、顧客（エージェント）２：書籍Ｄ

【0087】

前記エージェント生成部１２は、前記統計データ解析部１１によるエージェントの書籍に対するインタレストの割合（インタレストリスト）に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。

【0088】

具体的に説明すると、まず、エージェント生成部１２は、図１２（ａ）に示すように、書籍の属性情報をノードとして生成する。本実施形態では、各属性情報は上位の属性情報（書籍）に関係性を有しているため、エージェント生成部１２は、各属性情報のノードを上位の属性情報ｘ（書籍）のノードにリンクさせる。

【0089】

次に、エージェント生成部１２は、図１２（ｂ）に示すように、書籍Ａ〜Ｄをノードとして生成し、各書籍Ａ〜Ｄのノードを対応する各属性情報のノードにリンクさせる。

【0090】

次に、エージェント生成部１２は、図１２（ｃ）に示すように、前記統計データ解析部１１により解析されたエージェントの書籍に対するインタレストの割合（インタレストリスト）に応じて、各書籍Ａ〜Ｄごとに一ないし複数の仮想のエージェントをノードとして生成し、それら仮想のエージェントを対応する各書籍Ａ〜Ｄのノードにリンクさせる。このとき、所定の仮想のエージェント数１０に対して、エージェントの各書籍Ａ〜Ｄに対するインタレストの割合を乗算することにより、各書籍Ａ〜Ｄにリンクさせる仮想のエージェント数を算出する。ただし、現実のエージェントが存在する書籍Ａ、Ｂ、Ｄについては、仮想のエージェントの個数から実測データ解析部１４により解析された現実のエージェントの書籍の個数を差し引いた状態で仮想のエージェントのノードを生成する。

【0091】

書籍Ａ：所定のエージェント数１０×５０％−現実のエージェント数１＝４
書籍Ｂ：所定のエージェント数１０×４０％−現実のエージェント数１＝３
書籍Ｃ：所定のエージェント数１０×２０％＝２
書籍Ｄ：所定のエージェント数１０×３０％−現実のエージェント数１＝２

【0092】

次に、エージェント生成部１２は、図１３に示すように、リンクの距離が近い書籍にリンクされている仮想のエージェント同士を結合することを繰り返すことによりインタレストグラフを生成する。このとき、エージェント生成部１２は、所定の個数から実測データ解析部１４により解析された現実のエージェント数を差し引き、仮想のエージェントの個数が「所定の個数−現実のエージェントの個数（８個）」になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返す。なお、仮想のエージェント同士の結合方法は実施例１の結合方法と同一なので、詳細な説明は省略する。

【0093】

このインタレストグラフは、図１３（ｂ）に示すように、上位の属性情報（書籍）のノードを中心として各属性情報のノードがリンクした状態となり、それら各属性情報のノードに周りに書籍Ａ〜Ｄのノードがリンクした状態となり、さらに書籍Ａ〜Ｄのノードの周りに「所定の個数−現実のエージェントの個数」（８個）になるまで結合を繰り返した仮想のエージェントのノードがリンクした状態となっている。

【0094】

前記インタレスト生成部１３は、エージェントの書籍Ａ〜Ｄに対するインタレストに関する情報として、図１４（ａ）に示すように、インタレストグラフの各仮想のエージェントと、各仮想のエージェントにリンクしている書籍Ａ〜Ｄとからなるポテンシャルインタレストリストを生成するに際して、現実のエージェント１，２の書籍に対するインタレストに関する情報を加えた状態でポテンシャルインタレストリストを生成する。

【0095】

また、インタレスト生成部１３は、図１２（ｂ）に示すように、前記エージェント生成部１２によりインタレストグラフを生成する際に生成した、各書籍Ａ〜Ｄを対応する属性情報にリンクさせたポテンシャルインタレストグラフを生成（抽出）する。

【0096】

［実施例３］
次に、本発明の実施例１について、図１５〜図１７を参照しながら説明する。

【0097】

本実施例では、オブジェクトをインテリアとして、宅内の人の行動に関する統計データと実測データに基づいて、エージェントのインテリアに対するインタレストに関する情報を生成する場合について説明する。

【0098】

前記データ入力部１０は、統計データと実測データを入力する。前記データ入力部１０は、統計データと実測データを入力する。この統計データは、宅内の人（エージェント）において、ある時間においてテレビが人（エージェント）の５０％に使用され、ソファが人（エージェント）の４０％に使用され、本棚が人（エージェント）の２０％に使用され、ＰＣが人（エージェント）の３０％に使用され、人が顧客（エージェント）の３０％に使用されたことを示す。また、この実測データは、ある時間において、宅内の人（エージェント）１によりテレビとソファが使用され、人（エージェント）２によりＰＣが使用されたことを示す。

【0099】

前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０に入力された統計データに基づいて、エージェントのインテリアに対するインタレストの割合を解析することによりインタレストリストを生成する。

【0100】

[インタレストリスト（統計データ）]
テレビ：５０％、ソファ：４０％、本棚：２０％、ＰＣ：３０％、冷蔵庫：４０％

【0101】

また、前記統計データ解析部１１は、データ入力部１０により入力された統計データに基づいて、インテリアの属性情報も解析する。

【0102】

[属性情報リスト]
テレビ：リビング、ソファ：リビング、本棚：寝室、ＰＣ：寝室、
上位の属性情報：インテリア

【0103】

前記実測データ解析部１４は、データ入力部１０により入力された実測データに基づいて、現実のエージェントのインテリアに対するインタレストを解析することにより下記のインタレストリストを作成する。

【0104】

[インタレストリスト（実測データ）]
人（エージェント）１：テレビ、ソファ、人（エージェント）２：ＰＣ

【0105】

前記エージェント生成部１２は、前記統計データ解析部１１によるエージェントのインテリアに対するインタレストの割合（インタレストリスト）に基づいて、仮想のエージェントに関するインタレストグラフを生成する。

【0106】

具体的に説明すると、まず、エージェント生成部１２は、図１５（ａ）に示すように、インテリアの属性情報をノードとして生成する。本実施形態では、各属性情報は上位の属性情報（インテリア）に関係性を有しているため、エージェント生成部１２は、各属性情報のノードを上位の属性情報（インテリア）のノードにリンクさせる。

【0107】

次に、エージェント生成部１２は、図１５（ｂ）に示すように、各インテリアをノードとして生成し、各インテリアのノードを対応する属性情報のノードにリンクさせる。

【0108】

次に、エージェント生成部１２は、図１５（ｃ）に示すように、前記統計データ解析部１１により解析されたエージェントのインテリアに対するインタレストの割合（インタレストリスト）に応じて、各インテリアごとに一ないし複数の仮想のエージェントをノードとして生成し、それら仮想のエージェントを対応する各インテリアのノードにリンクさせる。このとき、所定の仮想のエージェント数１０に対して、エージェントの各インテリアに対するインタレストの割合を乗算することにより、各インテリアにリンクさせる仮想のエージェント数を算出する。ただし、現実のエージェントが存在するテレビ、ソファ、ＰＣについては、仮想のエージェントの個数から実測データ解析部１４により解析された現実のエージェントのインテリアの個数を差し引いた状態で仮想のエージェントのノードを生成する。

【0109】

テレビ：所定のエージェント数１０×５０％−現実のエージェント数１＝４
ソファ：所定のエージェント数１０×４０％−現実のエージェント数１＝３
本棚：所定のエージェント数１０×２０％＝２
ＰＣ：所定のエージェント数１０×３０％−現実のエージェント数１＝２
冷蔵庫：所定のエージェント数１０×３０％＝２

【0110】

次に、エージェント生成部１２は、図１６に示すように、リンクの距離が近いインテリアにリンクされている仮想のエージェント同士を結合することを繰り返すことによりインタレストグラフを生成する。このとき、エージェント生成部１２は、所定の個数から実測データ解析部１４により解析された現実のエージェント数を差し引き、仮想のエージェントの個数が「所定の個数−現実のエージェントの個数」（８個）になるまで仮想のエージェント同士の結合を繰り返す。なお、仮想のエージェント同士の結合方法は実施例１の結合方法と同一なので、詳細な説明は省略する。

【0111】

このインタレストグラフは、図１６（ｂ）に示すように、上位の属性情報（インテリア）のノードを中心として各属性情報のノードがリンクした状態となり、それら各属性情報のノードに周りに各インテリアのノードがリンクした状態となり、さらに各インテリアのノードの周りに「所定の個数−現実のエージェントの個数」（８個）になるまで結合を繰り返した仮想のエージェントのノードがリンクした状態となっている。

【0112】

前記インタレスト生成部１３は、エージェントのインテリアに対するインタレストに関する情報として、図１７（ａ）に示すように、インタレストグラフの各仮想のエージェントと、各仮想のエージェントにリンクしているインテリアとからなるポテンシャルインタレストリストを生成するに際して、現実のエージェント１，２のインテリアに対するインタレストに関する情報を加えた状態でポテンシャルインタレストリストを生成する。

【0113】

また、インタレスト生成部１３は、図１７（ｂ）に示すように、前記エージェント生成部１２によりインタレストグラフを生成する際に生成した、各インテリアを対応する属性情報にリンクさせたポテンシャルインタレストグラフを生成（抽出）する。

【0114】

以上、図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明は、図示した実施形態のものに限定されない。図示された実施形態に対して、本発明と同一の範囲内において、あるいは均等の範囲内において、種々の修正や変形を加えることが可能である。

【符号の説明】

【0115】

１・・・本システム
１０・・・データ入力部
１１・・・統計データ解析部
１２・・・エージェント生成部
１３・・・インタレスト生成部
１４・・・実測データ解析部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】