特開 2023-121070 情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法

(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】P2023121070

(43)【公開日】2023-08-30

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/00 20120101AFI20230823BHJP

   G06F 16/28 20190101ALI20230823BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/00 300

G06F16/28

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022024308

(22)【出願日】2022-02-18

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110001689

【氏名又は名称】青稜弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】加藤 孝

(72)【発明者】

【氏名】高山 俊弘

(72)【発明者】

【氏名】小高 航汰

(72)【発明者】

【氏名】萩野 喜一

【テーマコード（参考）】

5B175

5L049

【Ｆターム（参考）】

5B175FB04

5L049CC11

(57)【要約】

【課題】
膨大な情報の中から信頼性が高いと思われる情報を的確かつ効率的に抽出可能な情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法を提供する。
【解決手段】
情報処理装置は、プロセッサを備えている。前記プロセッサは、ネットワークを介して、情報発信者が投稿する主観的情報を収集し、前記主観的情報を分析する分析ルールを用いて、収集した前記主観的情報を分析して情報の内容の信頼性を評価する信頼度を算出し、収集した前記主観的情報の内容と算出した信頼度を出力する。そして、前記分析ルールは、それぞれが異なる複数の判定条件を含み、前記プロセッサは、前記の複数の判定条件を用いて段階的な判定を行うことで、前記主観的情報の信頼度を算出する。
【選択図】 図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
ネットワークを介して、情報発信者が投稿する主観的情報を収集し、
前記主観的情報を分析する分析ルールを用いて、収集した前記主観的情報を分析して情報の内容の信頼性を評価する信頼度を算出し、
収集した前記主観的情報の内容と算出した信頼度を出力し、
前記分析ルールは、
それぞれが異なる複数の判定条件を含み、
前記プロセッサは、
前記の複数の判定条件を用いて段階的な判定を行うことで、前記主観的情報の信頼度を算出する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記分析ルールは、ユーザが編集可能である、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項3】

請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記判定条件による判定を行う順番をユーザが編集可能である、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項4】

請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記の複数の判定条件には、
前記情報発信者が投稿した情報が１次情報か否か、
投稿された主観的情報が虚偽の情報あるいは誤報であるとする否定的な情報が、収集した主観的情報のうちに閾値以上あるか否か、
投稿された主観的情報に影響を与える要因が、ネットワークを介して収集する客観的情報の中にあるか否か、
主観的情報の投稿時刻付近に地理的に近い場所から類似する投稿が閾値以上あるか否か、
前記情報発信者が公的ユーザもしくは実名として登録されているか否か、
前記情報発信者が過去に有益な災害情報を提供した実績がある者か否か、
投稿された主観的情報に画像または動画が含まれる場合、過去に投稿されたものが使い回されていないか、
とする条件のうち、少なくとも２つの条件が含まれる、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項5】

請求項４に記載の情報処理装置であって、
前記プロセッサは、
防災に用いるセンサ装置、報道またはインターネットによる情報メディア、防災関係機関が保有する防災システムから、前記客観的情報を収集する、
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項6】

情報処理装置と、
ネットワークを介して前記情報処理装置と接続され、情報発信者が主観的情報を投稿する情報システムと、を備え、
前記情報処理装置は、
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
前記情報システムから、情報発信者が投稿する主観的情報を収集し、
前記主観的情報を分析する分析ルールを用いて、収集した前記主観的情報を分析して情報の内容の信頼性を評価する信頼度を算出し、
収集した前記主観的情報の内容と算出した信頼度を出力し、
前記分析ルールは、
それぞれが異なる複数の判定条件を含み、
前記プロセッサは、
前記の複数の判定条件を用いて段階的な判定を行うことで、前記主観的情報の信頼度を算出する、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項7】

請求項６に記載の情報処理システムであって、
前記分析ルールは、前記情報処理装置を操作するユーザが編集可能である、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項8】

請求項７に記載の情報処理システムであって、
前記判定条件による判定を行う順番を、前記情報処理装置を操作するユーザが編集可能である、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項9】

請求項６に記載の情報処理システムであって、
前記の複数の判定条件には、
前記情報発信者が投稿した情報が１次情報か否か、
投稿された主観的情報が虚偽の情報あるいは誤報であるとする否定的な情報が、収集した主観的情報のうちに閾値以上あるか否か、
投稿された主観的情報に影響を与える要因が、ネットワークを介して収集する客観的情報の中にあるか否か、
主観的情報の投稿時刻付近に地理的に近い場所から類似する投稿が閾値以上あるか否か、
前記情報発信者が公的ユーザもしくは実名として登録されているか否か、
前記情報発信者が過去に有益な災害情報を提供した実績がある者か否か、
投稿された主観的情報に画像または動画が含まれる場合、過去に投稿されたものが使い回されていないか、
とする条件のうち、少なくとも２つの条件が含まれる、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項10】

請求項９に記載の情報処理システムであって、
ネットワークを介して前記情報処理装置と接続され、前記客観的情報を取得する情報ソースを備え、
前記情報ソースは、
防災に用いるセンサ装置、報道またはインターネットによる情報メディア、防災関係機関が保有する防災システムから、前記客観的情報を取得し、
前記プロセッサは、
前記情報ソースから、前記客観的情報を収集する、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項11】

請求項６に記載の情報処理システムであって、
前記情報処理装置を操作するユーザに、収集した前記主観的情報の内容と算出した信頼度を出力する表示装置を備える、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項12】

請求項６に記載の情報処理システムであって、
災害現場で対応するユーザが用いる端末装置を備え、
前記プロセッサは、
前記端末装置に、収集した前記主観的情報の内容と算出した信頼度を出力する、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項13】

請求項６に記載の情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、クラウド上に配置される、
ことを特徴とする情報処理システム。

【請求項14】

プロセッサを用いて行う情報処理方法であって、
ネットワークを介して、情報発信者が投稿する主観的情報を収集する情報収集工程と、
前記主観的情報を分析する分析ルールを用いて、収集した前記主観的情報を分析して情報の内容の信頼性を評価する信頼度を算出する情報分析工程と、
収集した前記主観的情報の内容と算出した信頼度を出力する情報出力工程と、
を備え、
前記分析ルールは、
それぞれが異なる複数の判定条件を含み、
前記情報分析工程では、
前記の複数の判定条件を用いて段階的な判定が行われることで、前記主観的情報の信頼度が算出される、
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項15】

請求項１４に記載の情報処理方法をプロセッサに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

災害への対処を行うためには、事象及びそれに関連する状況を的確に認識することが重要である。例えば、特許文献１では、単位時間内においてＳＮＳに投稿される自然言語情報を収集し、当該自然言語情報に含まれる単語の出現回数に基づいて、地震の発生等を推定する推定システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１４４９０５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一例として、ソーシャル・ネットワーキング・サービス（ＳＮＳ）により発信される情報の中には、デマ、流言や誤報が含まれていることもある。ここで、特許文献１の技術では、例えば、緊急時の混乱の中で、膨大な情報の中から有用と思われる情報を的確かつ効率的に抽出することは容易ではないと考えられる。

【0005】

そこで、本発明は、膨大な情報の中から信頼性が高いと思われる情報を的確かつ効率的に抽出可能な情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法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】

【0006】

本発明の第１の態様によれば、下記の情報処理装置が提供される。すなわち、情報処理装置は、プロセッサを備える。プロセッサは、ネットワークを介して、情報発信者が投稿する主観的情報を収集する。プロセッサは、主観的情報を分析する分析ルールを用いて、収集した主観的情報を分析して情報の内容の信頼性を評価する信頼度を算出する。プロセッサは、収集した主観的情報の内容と算出した信頼度を出力する。そして、分析ルールは、それぞれが異なる複数の判定条件を含む。プロセッサは、複数の判定条件を用いて段階的な判定を行うことで、主観的情報の信頼度を算出する。

【0007】

本発明の第２の態様によれば、下記の情報処理システムが提供される。すなわち、情報処理システムは、情報処理装置と、ネットワークを介して情報処理装置と接続され、情報発信者が主観的情報を投稿する情報システムと、を備える。情報処理装置は、プロセッサを備える。プロセッサは、情報システムから、情報発信者が投稿する主観的情報を収集する。プロセッサは、主観的情報を分析する分析ルールを用いて、収集した主観的情報を分析して情報の内容の信頼性を評価する信頼度を算出する。プロセッサは、収集した主観的情報の内容と算出した信頼度を出力する。そして、分析ルールは、それぞれが異なる複数の判定条件を含む。プロセッサは、複数の判定条件を用いて段階的な判定を行うことで、主観的情報の信頼度を算出する。

【0008】

本発明の第３の態様によれば、下記の情報処理方法が提供される。すなわち、この方法は、プロセッサを用いて行う方法である。情報処理方法は、ネットワークを介して、情報発信者が投稿する主観的情報を収集する情報収集工程と、主観的情報を分析する分析ルールを用いて、収集した主観的情報を分析して情報の内容の信頼性を評価する信頼度を算出する情報分析工程と、収集した主観的情報の内容と算出した信頼度を出力する情報出力工程と、を備える。そして、分析ルールは、それぞれが異なる複数の判定条件を含む。情報分析工程では、複数の判定条件を用いて段階的な判定が行われることで、主観的情報の信頼度が算出される。

【発明の効果】

【0009】

本発明によれば、膨大な情報の中から信頼性が高いと思われる情報を的確かつ効率的に抽出可能な情報処理装置、情報処理システム、および、情報処理方法が提供される。なお、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明のシステム構成例を示した図である。

【図2】品質担保装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図3】情報処理方法の一例を示した図である。

【図4】収集データベースの内容の一例を示した図である。

【図5】分析結果データベースの内容の一例を示した図である。

【図6】情報発信者データベースの内容の一例を示した図である。

【図7】収集ルールの内容の一例を示した図である。

【図8】分析ルールの内容の一例を示した図である。

【図9】情報収集工程の一例を示した図である。

【図10】情報分析工程の一例を示した図である。

【図11A】信頼度評価の一例を示すフローチャートである。

【図11B】図１１Ａの処理の続きであり、信頼度評価の一例を示すフローチャートである。

【図11C】図１１Ｂの処理の続きであり、信頼度評価の一例を示すフローチャートである。

【図12】情報表示工程の一例を示した図である。

【図13】メンテナンス工程の一例を示した図である。

【発明を実施するための形態】

【0011】

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。実施形態は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略および簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。特に限定しない限り、各構成要素は単数でも複数でも構わない。
図面において示す各構成要素の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。
各種情報の例として、「テーブル」、「リスト」、「キュー」等の表現にて説明することがあるが、各種情報はこれら以外のデータ構造で表現されてもよい。例えば、識別情報について説明する際に、「識別情報」、「識別子」、「名」、「ＩＤ」、「番号」等の表現を用いるが、これらについてはお互いに置換が可能である。

【0012】

＜第１実施形態＞
第１実施形態では、品質担保装置１０１（情報処理装置）を用いて災害対応を行う場合について説明する。図１は、システム構成例を示した図である。図示するように、品質担保システム（情報処理システム）は、災害に関する情報の収集と管理を行い、災害対応に利用するシステムである。このシステムは、一例として、品質担保装置１０１と、情報システム１２０と、を備える構成とすることができる。ここで、品質担保装置１０１は、インターネット等のネットワーク１５０を介して災害情報を収集し、状況認識に資する情報に分析し、例えば、災害対応を指揮するユーザ１６０が、迅速かつ効果的な状況把握、及び状況に応じた対処を行うために有効な情報を提供する。

【0013】

情報システム１２０は、品質担保装置１０１にＳＮＳ等の情報を提供する。また、このシステムは、適宜の情報ソースから情報を取得してもよく、センサ等のデータに基づく情報ソース１３０や災害関連組織が保有する防災システム等の情報ソース１４０から情報を取得してもよい。

【0014】

情報システム１２０、情報ソース１３０、情報ソース１４０は、それぞれ複数存在しても良い。なお、ネットワーク１５０を介して送受信される情報の種類としては、テキスト情報、位置情報、時刻情報、音声情報、画像、動画、その他情報発信者に関する付帯情報等がある。

【0015】

図１を参照しながら、品質担保装置１０１の代表的なソフトウェア構成を説明する。品質担保装置１０１は、データ収集部１０２、データ分析部１０３、情報表示部１０４、メンテナンス部１０５、ルールＤＢ１０６、収集ＤＢ１０７、情報発信者ＤＢ１０８、分析結果ＤＢ１０９を備える。

【0016】

データ収集部１０２は、ＳＮＳ等の情報を提供する情報システム１２０、地震計や河川水位計等の情報ソース１３０、報道やインターネット等の情報メディア、各防災関係機関が保有する防災システム等の情報ソース１４０等から、ルールＤＢ１０６に格納された収集ルール１１０に基づき情報を収集し、収集ＤＢ１０７に格納する。ここで、収集ルール１１０には、収集頻度や収集地域、収集キーワードや収集対象等のデータ収集に必要な情報が記載されている。

【0017】

データ分析部１０３は、収集ＤＢ１０７に格納されたデータについて、ルールＤＢ１０６に格納された分析ルール１１１に基づき、信憑性（すなわち、情報の内容の信頼性を示す信頼度）を算出し、前記信頼度をデータ収集部１０２で収集した情報システム１２０の情報に付与して分析結果ＤＢ１０９に登録する。ここで、分析ルール１１１には、ＳＮＳ投稿された時刻付近に投稿内容（例えば、「断水」）に影響を与える要因（例えば、「地震」）が、収集した客観的情報（情報ソース１３０、１４０）にあるか否か、当該情報の投稿時刻付近に地理的に近い場所から類似投稿が閾値以上あるか否か、情報発信者の属性は何か等の信頼度の分析に必要な分析アルゴリズムが記載されている。

【0018】

また、データ分析部１０３は、信頼度が高い投稿と判断された情報発信者を「有益な災害情報を提供した実績がある者」として、前記情報発信者の情報を情報発信者ＤＢ１０８に格納する。本実施形態では、この情報発信者ＤＢ１０８の情報も信頼度の判定に使用される。

【0019】

情報表示部１０４は、分析結果ＤＢ１０９に格納されたデータに基づき、ユーザ１６０へ信頼度を付与したＳＮＳ等の情報を一覧表示する。

【0020】

メンテナンス部１０５は、データ収集部１０２で利用するデータ収集先や収集頻度、収集キーワードや収集対象等を記載した収集ルール１１０と、データ分析部１０３で利用する分析アルゴリズムを記載した分析ルール１１１を、ユーザ１６０の入力に基づき作成し、ルールＤＢ１０６に格納する。

【0021】

ルールＤＢ１０６の収集ルール１１０、分析ルール１１１、及び情報発信者ＤＢ１０８の情報発信者は、運用する中でメンテナンス部１０５によりユーザ１６０が追加、更新、削除を加えてもよい。

【0022】

品質担保装置１０１は、平常時から継続的に情報を収集・監視し、収集したデータを用いて災害等の危機的事象が発生した直後の異常検知、及び状況の推移をユーザ１６０に提供することができる。

【0023】

次に、品質担保装置のハードウェア構成の一例について説明する。図２に示すように、品質担保装置１０１は、プロセッサ１７１と、記憶装置１７２と、通信ＩＦ１７３と、を備える。プロセッサ１７１は、データ処理の主体として機能する。記憶装置１７２は、上記したソフトウェア構成（１０２～１０９）を記憶する。通信ＩＦ１７３は、インタフェースであり、ネットワーク１５０を介した通信に用いられる。

【0024】

プロセッサ１７１は、一例として、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）により構成されるが、他の半導体デバイスにより構成されてもよい。記憶装置１７２は、補助記憶装置と主記憶装置を用いて構成することができる。補助記憶装置としては、一例として、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＤＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）が挙げられる。主記憶装置としては、一例として、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）が挙げられる。プロセッサ１７１は、処理にあたってプログラムを主記憶装置に読み出して実行する。また、品質担保装置１０１は、ユーザ１６０が情報を入力することに用いる入力装置１７４や、出力されたデータを画面表示することで、ユーザ１６０に情報を提示する表示装置１７５を備えてもよい。

【0025】

次に、本実施形態での情報処理方法の一例を説明する。図３は、本実施形態における情報処理方法の一例について示した図である。情報処理方法は、主に情報収集工程２０１、情報分析工程２０２、情報表示工程２０３（情報出力工程）、メンテナンス工程２０４を含んで構成される。

【0026】

情報収集工程２０１では、情報システム１２０や情報ソース（１３０、１４０）から情報を収集し、収集した情報を収集ＤＢ１０７に格納する。

【0027】

情報分析工程２０２では、情報収集工程２０１によって処理されて格納された収集ＤＢ１０７内のデータを用いて、情報を分析し、分析した結果を分析結果ＤＢ１０９に格納する。

【0028】

情報表示工程２０３では、情報分析工程２０２によって処理されて格納された分析結果ＤＢ１０９内のデータを用いて、ユーザ１６０へ情報提供する。

【0029】

メンテナンス工程２０４では、ユーザ１６０からの入力に基づいて、ルールＤＢ１０６や情報発信者ＤＢ１０８を更新する。ルールＤＢ１０６や情報発信者ＤＢ１０８は情報収集工程２０１、及び情報分析工程２０２で使用される。

【0030】

次に、本実施形態での各データベースの内容について説明する。まず、図４を参照しながら、収集ＤＢ１０７の内容について説明する。図４は、本実施形態における収集ＤＢ１０７の内容の一例を示した図である。

【0031】

図４に示すように、この収集ＤＢ１０７には、データ収集部１０２によって収集したＳＮＳ等の情報を提供する情報システム１２０、地震計や河川水位計等の情報ソース１３０、報道やインターネット等の情報メディア、各防災関係機関が保有する防災システム等の情報ソース１４０に関する情報が登録されている。このＤＢは、一例として、データを識別するためのデータＩＤ４０１、取得時刻４０２、情報源に関する発信者情報（システム名称、ＳＮＳ情報発信者、センサ種別等）４０３、位置情報（例えば、緯度・経度）４０４、収集区分（ＳＮＳ、防犯システム、情報メディア、センサ装置等）４０５、データ本体である本文４０６、本文のリンク先４０７、画像情報のリンク先４０８、音声情報のリンク先４０９、動画情報のリンク先４１０を含み、レコード４１１、４１２のように格納される。

【0032】

収集ＤＢ１０７は、膨大な量の情報を蓄積することになるため、重複データの排除や参照頻度に応じたデータの削除・圧縮等、効率的・効果的にデータを蓄積することが望ましい。ここで、データ収集部１０２で収集される情報について、全ての項目に値を登録する必要はなく、該当する値のない項目は空欄で登録しても良い（例えば、画像情報のリンク先を持たない場合は、画像情報リンク４０８を空欄にして登録しても良い）。また、本文４０６に地名等の位置情報に関するワードを抽出した場合は、それをレコードの位置情報４０４に登録しても良い。

【0033】

次に、図５を参照しながら、分析結果ＤＢ１０９の内容について説明する。図５は、本実施形態における分析結果ＤＢ１０９の内容の一例を示した図である。

【0034】

収集ＤＢ１０７に登録されている収集区分４０５が「ＳＮＳ」のレコードについて、分析ルール１１１により算出された信頼度が付与され、その結果が分析結果ＤＢ１０９に登録されている。図５の例では、分析結果ＤＢ１０９は、一例として、収集ＤＢ１０７より転記したデータＩＤ５０１、取得時刻５０２、情報発信者５０３、位置情報５０４、本文５０６、本文のリンク先５０７、画像情報のリンク先５０８、音声情報のリンク先５０９、動画情報のリンク先５１０及び算出した信頼度５０５、信頼度の判定に使用した情報源５１１を含み、レコード５１２、５１３のように格納される。なお、図４と同様に、該当する値のない項目は空欄で登録しても良い。全レコード、あるいは一部分のレコードに対して、情報収集工程２０１で収集した後続の情報により、信頼度が見直されることもある。

【0035】

次に、図６を参照しながら、情報発信者ＤＢ１０８の内容について説明する。図６は、本実施形態における情報発信者ＤＢ１０８の内容の一例を示した図である。

【0036】

データ分析部１０３で信頼度が高い投稿と判断されたＳＮＳ情報発信者は、「有益な災害情報を提供した実績がある者」として、情報発信者ＤＢ１０８に登録される。図６に示すように、情報発信者ＤＢ１０８は、一例として、ユーザＩＤ６０１、スクリーン名６０２、ユーザ名６０３、現在地６０４、ＵＲＬ６０５、自己紹介文６０６、認証済みアカウントの有無６０７、フォロー数６０８、フォロアー数６０９、リスト数６１０、全ツイート数６１１を含み、レコード６１２、６１３のように格納される。なお、フォロー数やフォロワー数、リスト数や全ツイート数は、データ取得時点での件数となる。情報発信者ＤＢ１０８の各レコードについて、ユーザ１６０が運用の中で追加、更新、削除しても良い。

【0037】

次に、図７を参照しながら、ルールＤＢ１０６における収集ルール１１０の内容について説明する。図７は、本実施形態における収集ルールの内容の一例を示した図である。

【0038】

データ収集部１０２は、ルールＤＢ１０６に格納された収集ルール１１０に基づき情報を収集する。図７に示すように、ルールＤＢ１０６は、一例として、ルールを識別するための収集ルールIＤ７０１、収集頻度（秒、分、時間等）７０２、収集地域（都道府県市区町村、緯度・経度での範囲指定等）７０３、収集対象（ＳＮＳ等の情報システムや地震計や河川水位計のセンサ、情報メディア、防災システム等の情報ソースのＵＲＬやＩＰアドレス等）７０４、災害に関連する収集キーワード７０５、情報発信者を公的ユーザに絞り込みを行うか否かの公的ユーザに絞り込み（はい、いいえ）７０６、実名ユーザに絞り込みを行うか否かの実名ユーザに絞り込み（はい、いいえ）７０７、フォロワー数の数で絞り込みを行うか否かのフォロワー数の数（以上、以下、未満等）７０８、写真付きツイートに限定するか否かの写真付きツイートに限定（はい、いいえ）７１０、動画付きツイートに限定するか否かの動画付きツイートに限定（はい、いいえ）７１１、音声付きツイートに限定するか否かの音声付きツイートに限定（はい、いいえ）７１２、このレコード（ルール）を有効にするか無効にするかの有効／無効（有効、無効）７１３を含み、レコード７１４、７１５のように格納される。なお、収集地域７０３、収集対象７０４、災害に関連する収集キーワード７０５は、複数指定することが出来る。収集ルール１１０の各レコードについて、ユーザ１６０が運用の中で追加、更新、削除しても良い。

【0039】

次に、図８を参照しながら、ルールＤＢ１０６における分析ルール１１１の内容について説明する。図８は、本実施形態における分析ルールの内容の一例を示した図である。

【0040】

データ分析部１０３は、ルールＤＢ１０６に格納された分析ルール１１１に基づき収集した情報の信憑性（信頼度）を算出する。ルールＤＢ１０６は、一例として、ルールを識別するための分析ルールIＤ８０１、ルールの優先順位８０２、信頼度を判定する分析アルゴリズム８０３、判定の境界となる閾値８０４、分析アルゴリズム評価後の処理を設定する分析アルゴリズム評価（真の場合）８０５、（偽の場合）８０６、このレコード（ルール）を有効にするか無効にするかの有効／無効（有効、無効）８０７を含み、レコード８０８、８０９のように格納される。なお、この例では、信頼度の判定は、優先順位８０２の値が低い順に実行される。分析アルゴリズム８０３の内容によっては、閾値８０４が空欄の場合がある。分析ルール１１１の各レコードについて、ユーザ１６０が編集可能であり、例えば、ユーザ１６０が運用の中で優先順位の入れ替えや、追加、更新、削除しても良い。

【0041】

次に、上記で説明した情報処理方法における各工程について具体的に説明する。まず、情報収集工程について説明する。図９は、本実施形態における情報収集工程の一例について示す図である。情報収集工程２０１では、プロセッサ１７１がデータ収集部１０２を実行する。

【0042】

品質担保装置１０１は、データ収集部１０２によって、ＳＮＳ等の情報を提供する情報システム１２０、地震計や河川水位計等の情報ソース１３０、報道やインターネット等の情報メディア、各防災関係機関が保有する防災システム等の情報ソース１４０等から、ルールＤＢ１０６に格納された収集ルール１１０に記載された収集頻度や収集地域、収集キーワードや収集対象等に基づき情報を収集し、収集ＤＢ１０７に格納する。

【0043】

次に、情報分析工程について説明する。図１０は、本実施形態における情報分析工程の一例について示す図である。情報分析工程２０２では、プロセッサ１７１がデータ分析部１０３を実行する。

【0044】

品質担保装置１０１は、データ分析部１０３によって、収集ＤＢ１０７に蓄積された各データレコードを用いて、ルールＤＢ１０６に登録された分析ルール１１１に基づいたＳＮＳ投稿の分析（信頼度評価）を行う。分析後は、当該ＳＮＳ投稿に信頼度等を付与し、分析結果ＤＢ１０９に格納する。データ分析部１０３で信頼度が高い投稿と判断されたＳＮＳ情報発信者は、「有益な災害情報を提供した実績がある者」として、情報発信者ＤＢ１０８に格納する。情報発信者ＤＢ１０８に格納されている発信者情報は、信頼度の算出のために使用される。

【0045】

なお、情報収集工程２０１、情報分析工程２０２は、収集ルール１１０に記載された収集頻度により、繰り返し実行される。情報分析工程２０２で「信頼度が高い」と信頼度評価されていても、情報収集工程２０１で収集した後続の情報により、信頼度が見直されることもある。

【0046】

ここで、図１１を参照しながら、情報分析工程で実行される信頼度の評価の一例について説明する。図１１Ａ－図１１Ｃは、本実施形態における情報分析工程にて実行される信頼度評価の一例を示すフローチャートである。

【0047】

品質担保装置１０１は、例えば、収集ＤＢ１０７に蓄積されている収集区分が「ＳＮＳ」のデータレコードについて、１件毎に信頼度の評価を実施する。評価基準は、分析ルール１１１に基づく。本実施形態では、分析アルゴリズム８０３の記載や分析アルゴリズム評価を利用した複数の段階的な判定により、信頼度が算出される。図１１の例では、まず、当該レコードの投稿内容が１次情報（情報源となる独自の情報）か判定する（Ｓ５０１）。１次情報ではない場合には（Ｓ５０１で「ＮＯ」）、信頼度を「低」と判定し（Ｓ５０２）、処理が後述するＳ５１３に移行する。

【0048】

１次情報である場合には（Ｓ５０１で「ＹＥＳ」）、品質担保装置１０１は、当該レコードに対してデマ（虚偽の情報）や誤報であるといった否定的な情報が収集ＤＢ１０７の中に閾値以上ないか判定する（Ｓ５０３）。閾値８０４が示す値を基準として、閾値以上、否定的な情報がある場合には（処理５０３で「ＮＯ」）、信頼度を「低」と判定し（Ｓ５０２）、処理が後述するＳ５１３に移行する。その一方で、閾値以上、否定的な情報がない場合には（Ｓ５０３で「ＹＥＳ」）、当該レコードに影響を与える要因が収集ＤＢ１０７の中の客観的情報内（収集区分が防犯システム、情報メディア、センサ装置等であるデータレコード）にあるか判定する（Ｓ５０４）。すなわち、Ｓ５０４において、投稿された内容と客観的情報との関連性が評価される。

【0049】

Ｓ５０４において、客観的情報がある場合には（Ｓ５０４で「ＹＥＳ」）、品質担保装置１０１は、信頼度を「高」と判定し（Ｓ５１１）、処理が後述するＳ５１３に移行する。その一方で、客観的情報がない場合には（Ｓ５０４で「ＮＯ」）、当該レコードが投稿された時刻付近、且つ当該レコードの位置情報に地理的に近い場所から類似投稿が閾値以上あるか判定する（Ｓ５０５）。

【0050】

Ｓ５０５において、閾値８０４が示す値を基準として、閾値以上、類似投稿がある場合には（Ｓ５０５で「ＹＥＳ」）、品質担保装置１０１は、信頼度を「高」と判定し（Ｓ５１１）、処理がＳ５１３に移行する。その一方で、閾値以上、類似投稿がない場合には（Ｓ５０５で「ＮＯ」）、当該レコードの情報発信者が公的ユーザもしくは実名で登録されているユーザか判定する（Ｓ５０６）。

【0051】

Ｓ５０６において、情報発信者が公的ユーザもしくは実名で登録されているユーザである場合には（Ｓ５０６で「ＹＥＳ」）、品質担保装置１０１は、信頼度を「高」と判定し（Ｓ５１１）、処理がＳ５１３に移行する。その一方で、情報発信者が公的ユーザもしくは実名で登録されているユーザでない場合には（Ｓ５０６で「ＮＯ」）、情報発信者は情報発信者ＤＢ１０８に登録されているか判定する（Ｓ５０７）。

【0052】

Ｓ５０７において、情報発信者ＤＢ１０８に登録されている場合には（処理５０７で「ＹＥＳ」）、品質担保装置１０１は、信頼度を「中」と判定し（Ｓ５１２）、処理がＳ５１３に移行する。その一方で、情報発信者ＤＢ１０８に登録されていない場合には（Ｓ５０７で「ＮＯ」）、当該レコードに画像もしくは動画が投稿されているか判定する（Ｓ５０８）。

【0053】

Ｓ５０８において、画像もしくは動画が投稿されていない場合には（Ｓ５０８で「ＮＯ」）、信頼度を「低」と判定し（Ｓ５０２）、処理がＳ５１３に移行する。その一方で、画像もしくは動画が投稿されている場合には（Ｓ５０８で「ＹＥＳ」）、インターネット上で画像もしくは動画検索を実行し（Ｓ５０９）、過去に該当するものがないか判定する（Ｓ５１０）。

【0054】

Ｓ５１０において、該当するものがある場合には（Ｓ５１０で「ＮＯ」）、品質担保装置１０１は、信頼度を「低」と判定し（Ｓ５０２）、処理がＳ５１３に移行する。その一方で、該当するものがない場合には（Ｓ５１０で「ＹＥＳ」）、信頼度を「中」と判定し（Ｓ５１２）、処理がＳ５１３に移行する。

【0055】

品質担保装置１０１は、判定した信頼度と判定に使用した情報源を当該レコードに付与して分析結果ＤＢ１０９に登録する（Ｓ５１３）。ここで、信頼度が「低」の場合には、信頼度の判定に使用した情報源は、空欄となる。

【0056】

最後に、品質担保装置１０１は、処理で算出した信頼度を判定し（Ｓ５１４）、信頼度が「高」である場合には（Ｓ５１４で「ＹＥＳ」）、当該レコードの情報発信者を情報発信者ＤＢ１０８に「有益な災害情報を提供した実績がある者」として登録し（Ｓ５１５）、処理を終了する。その一方で、信頼度が「高」以外である場合には（Ｓ５１４で「ＮＯ」）、そこで処理が終了する。

【0057】

次に、情報表示工程について説明する。図１２は、本実施形態における情報表示工程の一例について示す図である。情報表示工程２０３では、プロセッサ１７１が情報表示部１０４を実行する。

【0058】

品実担保装置１０１は、前記の情報分析工程２０２によって蓄積された分析結果ＤＢ１０９のレコードについて、ユーザ１６０に対して、情報表示部１０４を介して提供する。すなわち、分析結果ＤＢ１０９のデータが、表示装置１７５に出力される。

【0059】

次に、メンテナンス工程について説明する。図１３は、本実施形態におけるメンテナンス工程の一例について示す図である。メンテナンス工程２０４では、プロセッサ１７１がメンテナンス部１０５を実行する。

【0060】

品質担保装置１０１は、一例として、収集ルール１１０に基づいて、平常時から常にデータを収集し、収集ＤＢ１０７にデータの登録を行う。また、収集ＤＢ１０７に登録されたデータは、分析ルール１１１に基づいて分析され、分析結果ＤＢ１０９に登録されている。そして、ユーザ１６０が、各ルールを作成し、変更することによって、データの量や質を改善させることができ、より迅速かつ効果的な対処が可能となる。また、ルールだけでなく、信用度評価に使用される情報発信者ＤＢ１０８の内容も、ユーザ１６０が運用の中で追加、更新、削除を加えることができる。

【0061】

本実施形態によれば、膨大な情報の中から信頼性が高いと思われる情報（主観的情報）を的確かつ効率的に抽出することができる。その一例として、ＳＮＳの主観的情報に、情報発信者の付帯情報、地震計、河川水位計等のセンサ装置、報道やインターネット等の情報メディア、各防災関係機関が保有する防災システム等の情報ソースによる客観的情報を掛け合わせることによって、膨大な情報の中から信頼性が高いと思われる情報を、より的確かつ効率的に抽出することができる。

【0062】

本実施形態によれば、一例として、災害等の事象への対応者が、想定外の事象が発生するような状況下においても、誤報やデマの影響を極小化しながら、発生及び発生が懸念される事象について、迅速かつ継続的に情報を収集し、効果的な状況把握を行うことができる。すなわち、品質担保装置１０１は、災害時等の緊急時において、信頼性が高いと思われる情報を的確かつ効率的に抽出することができる。

【0063】

以上、本発明の実施形態について詳述したが、本発明は、前記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の精神を逸脱しない範囲で、種々の設計変更を行うことができるものである。例えば、前記した実施の形態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限定されるものではない。実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

【0064】

図１１に示す情報分析工程２０２にて実行される信頼度評価のフローは、図８に示す分析ルール１１１の変更に応じて、適宜に変更されてもよい。

【0065】

情報表示部１０４による情報表示の態様は特に限定されない。例えば、文字、数値、グラフや記号などを用いた表示が行われてもよい。

【0066】

情報表示部１０４は、表示装置１７５とは異なる装置に出力してもよい。例えば、災害現場で対応する作業者（ユーザ）が保有する端末装置に、分析結果ＤＢ１０９のデータがネットワーク１５０を介して出力され、当該端末装置が当該データを表示することで、作業者に情報を提示してもよい。

【0067】

品質担保装置１０１は、クラウド上に配置されてもよい。これにより、クラウド上でデータ管理を行うことができる。この場合、入力装置１７４や表示装置１７５は省略されてもよく、通信を介した入力および出力が行われる。

【0068】

本実施形態では、主観的情報として、ＳＮＳに投稿された情報を処理する例が具体的に説明されたが、この例に限定されず、品質担保装置１０１は、例えば、インターネット上のウェブサイトから主観的情報を収集して処理を行ってもよい。

【0069】

品質担保装置１０１は、上記で説明したセンサやシステムとは異なる構成から客観的情報を収集してもよい。実施形態では、地震計、河川水位計が例示されていたが、他の異なる防災対策センサからの客観的情報が収集されてもよい。また、品質担保装置１０１は、地震や漏水等に限定されず他の災害情報を対象として処理を行ってもよく、ユーザ１６０は、各ルールを適切に編集することができる。

【符号の説明】

【0070】

１０１…品質担保装置、１０２…データ収集部、１０３…データ分析部、１０４…情報表示部、１０５…メンテナンス部、１０６…ルールＤＢ、１０７…収集ＤＢ、１０８…情報発信者ＤＢ、１０９…分析結果ＤＢ、１１０…収集ルール、１１１…分析ルール、１２０…情報システム（ＳＮＳ等）、１３０…情報ソース（センサ等）、１４０…情報ソース（防災システム等）、１５０…ネットワーク、１６０…ユーザ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図11C】

【図12】

【図13】