(57)【要約】【課題】遺伝的アルゴリズムを用いて、その遺伝子長を長くすることなく、したがって、少ない処理数で迅速に、適合精度が高い分配結果の最適解を得ることができる分配方法、コンピュータプログラムおよび分配システムを提供する。【解決手段】本発明の分配方法では、遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理において、分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分け、遺伝子配列から成る個体の生成では、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とで、その遺伝子生成形態を異ならせるようにしている。そして、第２の個体種の遺伝子配列に関してのみ、その遺伝子座に割り当てられた乱数値を比率換算し、評価項目の評価基準値に対する適合度の評価においては、第１の個体種と第２の個体種とを統合して評価する。【選択図】図３
2020095632.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配するための分配方法において、
入力部に入力される前記分配対象項目と、前記分配先と、評価項目とを含む分配情報に基づき、遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理により、前記評価項目に応じた分配結果の最適解を得る最適解取得ステップと、
前記最適解に関連する情報としての分配結果を出力する出力ステップと、
を含み、
前記最適解取得ステップは、
前記分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける第１のステップと、
前記分配対象項目の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体を所定数生成する第２のステップであって、前記各個体は、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とを含み、前記第１の個体種は、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成され、前記第２の個体種は、分配先の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成される、第２のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記第２の個体種の乱数を比率換算する第３のステップであって、前記比率換算は、前記第２の個体種の遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合をそれぞれの遺伝子座ごとに算出する、第３のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記評価項目の評価基準値に対する適合度を評価する第４のステップであって、前記第１の個体種に関しては各遺伝子座に割り当てられた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第２の個体種に関しては前記第３のステップで算出された比率に基づき細分化可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第１の個体種における前記分配量と前記第２の個体種における前記分配量とに基づいて前記評価基準値に対する適合度が評価される、第４のステップと、
前記第４のステップで評価された適合度に基づいて複数の個体同士を組み合わせて個体対を生成する第５のステップと、
前記個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう第６のステップと、
前記第３のステップから前記第６のステップを所定回数繰り返すことにより前記評価基準値に最も近い最適解として推定される個体を取得する第７のステップと、
を含むことを特徴とする分配方法。
【請求項２】
前記分配情報が複数の前記評価項目を有し、前記最適解取得ステップの前記第４のステップは、それぞれの前記評価項目ごとにスコアを求めてそれぞれのスコアに基づく最終スコアから最適解を得ることを特徴とする請求項１に記載の分配方法。
【請求項３】
前記適合度は、前記複数の分配先間での前記評価基準値に対する最大誤差に基づいて評価されることを特徴とする請求項１または２に記載の分配方法。
【請求項４】
表示装置が前記出力ステップで出力された前記最適解に関連する情報をグラフとして表示するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の分配方法。
【請求項５】
前記分配先が資産を相続する相続人であり、前記分配対象項目が相続人に分割されるべき資産であり、前記細分化不可能な項目が細分化不可能な資産であり、前記細分化可能な項目が細分化可能な資産であり、前記評価項目が各相続人における資産の分割割合を含むことを特徴とする請求項１から４のいずれか一項に記載の分配方法。
【請求項６】
所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配した分配結果を得るためのコンピュータプログラムにおいて、
前記分配対象項目と、前記分配先と、評価項目とを含む分配情報に基づき、遺伝的アルゴリズムを用いた演算処理により、前記評価項目に応じた分配結果の最適解を得る最適解取得ステップと、
前記最適解に関連する情報としての分配結果を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記最適解取得ステップは、
前記分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける第１のステップと、
前記分配対象項目の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体を所定数生成する第２のステップであって、前記各個体は、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とを含み、前記第１の個体種は、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成され、前記第２の個体種は、分配先の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成される、第２のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記第２の個体種の乱数を比率換算する第３のステップであって、前記比率換算は、前記第２の個体種の遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合をそれぞれの遺伝子座ごとに算出する、第３のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記評価項目の評価基準値に対する適合度を評価する第４のステップであって、前記第１の個体種に関しては各遺伝子座に割り当てられた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第２の個体種に関しては前記第３のステップで算出された比率に基づき細分化可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第１の個体種における前記分配量と前記第２の個体種における前記分配量とに基づいて前記評価基準値に対する適合度が評価される、第４のステップと、
前記第４のステップで評価された適合度に基づいて複数の個体同士を組み合わせて個体対を生成する第５のステップと、
前記個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう第６のステップと、
前記第３のステップから前記第６のステップを所定回数繰り返すことにより前記評価基準値に最も近い最適解として推定される個体を取得する第７のステップと、
を含むことを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項７】
前記分配情報が複数の前記評価項目を有し、前記最適解取得ステップの前記第４のステップは、それぞれの前記評価項目ごとにスコアを求めてそれぞれのスコアに基づく最終スコアから最適解を得ることを特徴とする請求項６に記載のコンピュータプログラム。
【請求項８】
前記適合度は、前記複数の分配先間での前記評価基準値に対する最大誤差に基づいて評価されることを特徴とする請求項６または７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項９】
前記分配先が資産を相続する相続人であり、前記分配対象項目が相続人に分割されるべき資産であり、前記細分化不可能な項目が細分化不可能な資産であり、前記細分化可能な項目が細分化可能な資産であり、前記評価項目が各相続人における資産の分割割合を含むことを特徴とする請求項６から８のいずれか一項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１０】
所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配するための分配システムにおいて、
入力される前記分配対象項目と、前記分配先と、評価項目とを含む分配情報に基づき、遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理により、前記評価項目に応じた分配結果の最適解を得る最適解取得部と、
前記最適解に関連する情報としての分配結果を出力する出力部と、
を備え、
前記最適解取得部は、
前記分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける項目振り分け部と、
前記分配対象項目の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体を所定数生成する個体生成部であって、前記各個体は、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とを含み、前記第１の個体種は、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成され、前記第２の個体種は、分配先の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成される、個体生成部と、
それぞれの前記個体ごとに前記第２の個体種の乱数を比率換算する換算処理を行なう比率換算部であって、前記比率換算は、前記第２の個体種の遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合をそれぞれの遺伝子座ごとに算出する、比率換算部と、
それぞれの前記個体ごとに前記評価項目の評価基準値に対する適合度を評価する評価処理を行なう適合度評価部であって、前記第１の個体種に関しては各遺伝子座に割り当てられた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量をそれぞれの分配先ごとに算出し、前記第２の個体種に関しては前記比率換算部で算出された比率に基づき細分化可能な項目の分配量をそれぞれの分配先ごとに算出し、前記第１の個体種における前記分配量と前記第２の個体種における前記分配量とに基づいて前記評価基準値に対する適合度を評価する、適合度評価部と、
前記適合度評価部で評価された適合度に基づいて複数の個体同士を組み合わせて個体対を生成する個体対生成処理を行なう個体対生成部と、
前記個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう遺伝的操作部と、
を備える演算処理部を含み、
前記比較換算部による換算処理と、前記適合度評価部による評価処理と、前記個体対生成部による個体対生成処理と、前記遺伝的操作部による遺伝的操作とを所定回数繰り返すことにより前記評価基準値に最も近い最適解として推定される個体を取得する、
ことを特徴とする分配システム。
【請求項１１】
前記分配情報が複数の前記評価項目を有し、前記最適解取得ステップの前記第４のステップは、それぞれの前記評価項目ごとにスコアを求めてそれぞれのスコアに基づく最終スコアから最適解を得ることを特徴とする請求項１０に記載の分配システム。
【請求項１２】
前記適合度は、前記複数の分配先間での前記評価基準値に対する最大誤差に基づいて評価されることを特徴とする請求項１０または１１に記載の分配システム。
【請求項１３】
前記出力部で出力された前記最適解に関連する情報をグラフとして表示する表示装置をさらに備えることを特徴とする請求項１０から１２のいずれか一項に記載の分配システム。
【請求項１４】
前記分配先が資産を相続する相続人であり、前記分配対象項目が相続人に分割されるべき資産であり、前記細分化不可能な項目が細分化不可能な資産であり、前記細分化可能な項目が細分化可能な資産であり、前記評価項目が各相続人における資産の分割割合を含むことを特徴とする請求項１０から１３のいずれか一項に記載の分配システム。
【請求項１５】
前記分配情報が通信手段を介して入力され、前記分配結果が前記出力部から前記通信手段を介して出力されることを特徴とする請求項１１から１５のいずれか一項に記載の分配システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配するための分配方法、コンピュータプログラムおよび分配システムに関し、特に、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を用いたコンピュータによる演算処理によって分配対象項目を複数の分配先に分配する分配方法、コンピュータプログラムおよび分配システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、工業、通信、流通、金融経済などの分野では、様々な物品、サービス、データ等を細分化して分配する必要性が多く存在するようになってきている。特に、処理が膨大かつ複雑となる状況では、処理の効率化および高速化も求められている。
【０００３】
例えば、金融経済の分野、とりわけ、相続手続きにおいても、資産を細分化して複数の相続人に分配（分割）する必要性が生じる場合もある。そのような場合、例えば、担税能力との関連では、資産の内訳や相続人を含む相続データを相続税の申告ソフトに入力して、税額を計算し、納税後の状態を見て、納税できるかどうかを判断する場合がある。判断結果が肯定的であれば、次の手続きステップに進むが、判断結果が否定的である場合には、それまでの手続きを何回も繰り返してやり直さなければならない。したがって、それらを相続人が個別に行なって互いに希望通りの財産分与を得られるようにするには、多くの労力と時間がかかることとなる。そのため、財産分与、すなわち、資産分割の最適な組み合わせに関する提示をコンピュータで客観的に且つ迅速に行なえ、しかも、その組み換えもできる仕組みが切望されている。
【０００４】
そのような仕組みの実現には、従来から各種の処理で用いられている遺伝的アルゴリズム（例えば、特許文献１乃至特許文献３参照）が適し得る。そのような遺伝的アルゴリズムを用いた資産分割処理では、遺伝的アルゴリズムの一般的な手法にしたがって、図１３〜図１８に示されるような処理形態を導き出すことができる。以下、これについて簡単に説明する。
【０００５】
図１３に示されるように、ここでは、分配対象項目である分割されるべき資産として、３つの土地（１億円の土地Ａ、２億円の土地Ｂ、１億円の土地Ｃ）と現金（１億円）とが存在するものとする。また、これらの５億円の資産（財産）が分配される分配先として相続人が３人（相続人１、相続人２、相続人３）存在するものとする。更に、これらの相続人１，２，３が所定の分割割合で資産の分割を希望しているものとする。具体的には、相続人１が４０％の資産分割割合を希望し、相続人２が４０％の資産分割割合を希望し、相続人３が２０％の資産分割割合を希望しているものとする。
【０００６】
このような所定の条件下で、遺伝的アルゴリズムを用いる場合には、まず初めに、図１４に示されるように、分配対象項目である資産の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を無作為に付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体を第１世代として所定数生成する（生成処理）。この例では、極力希望通りの分割割合で資産を３人の相続人に分割できるように、細分化できる資産である現金を２千万円単位で５つに分けて相続人に付与するようにしているため、全部で８個の資産（３つの土地Ａ，Ｂ，Ｃおよび５つの現金２千万円）に対応する８個の遺伝子座ａに対して相続人の数に対応する３つの乱数（１〜３の範囲の整数）を無作為に付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体１（１００ａ）、個体２（１００ｂ）、個体３（１００ｃ）、個体４（１００ｄ）・・・・を所定数生成する。
【０００７】
なお、図では４つの個体しか描かれていないが、通常は数百から数千個の単位で個体が生成される。また、各遺伝子座に付与された乱数値（１〜３）はその数値に対応する相続人の取り分であることを示す。例えば、乱数値１は相続人１の取り分を示し、乱数値２は相続人２の取り分を示し、乱数値３は相続人３の取り分を示す。具体的には、個体１に関しては、土地Ａ、土地Ｃ、および、２つの現金２千万円が相続人１に付与され、土地Ｂおよび２つの現金２千万円が相続人２に付与され、また、１つの現金２千万円が相続人３に付与される。
【０００８】
続いて、それぞれの個体１，２，３，４・・・ごとに希望分割割合に対する適合度を評価する（評価計算処理）。具体的には、図１５に示されるように、例えば個体１に関しては、相続人１に２．４億円（１億円の土地Ａ＋１億円の土地Ｃ＋現金２千万円×２＝２．４億円）が付与され、相続人２に２．４億円（２億円の土地Ｂ＋現金２千万円×２＝２．４億円）が付与されるとともに、相続人３に０．２億円（現金２千万円のみ）が付与されるため、このときの分割割合は、希望分割割合４０％の相続人１が４８％（２．４億円／５億円）、希望分割割合４０％の相続人２が４８％（２．４億円／５億円）、および、希望分割割合２０％の相続人３が４％（０．２億円／５億円）となり、したがって、評価基準値となる希望分割割合からの誤差は、相続人１が８％（４８％−４０％）、相続人２が８％（４８％−４０％）、相続人３が１６％（２０％−４％）となる。このとき、最も大きかった相続人３の誤差、すなわち、最大誤差１６％を、個体１の適合度の指標として採用する。同様にして、それ以降の個体２，３，４・・・に関しても分割割合および誤差を計算して適合度（最大誤差）を求める。そして、希望分割割合に近づく個体ほど、すなわち、最大誤差が小さい個体ほど、適合度が高い優れた個体として評価し、一方、最大誤差が大きい個体ほど、適合度が低い劣った個体として評価する。
【０００９】
このようにして適合度が評価されたら、今度は、図１６に示されるように、評価された適合度に基づいて２つの個体同士を組み合わせて個体対を生成する（親の組み合わせ選択処理）。この場合、優れた個体同士（または劣った個体同士）をペアリングする。図１６では、最大誤差が最も小さい個体４と２番目に最大誤差が小さい個体１とが第２世代の起点（親）となる優れた個体としてペアリングされ（図１６中に実線の枠で示される）、一方、最大誤差が最も大きい個体２と２番目に最大誤差が大きい個体３とが第２世代の起点（親）としてペアリングされる（図１６中に点線の枠で示される）。なお、図１７中には、個体１，２，３，４・・・がそれぞれ第２世代として参照符号１００ａ’，１００ｂ’，１００ｃ’，１００ｄ’・・・・により示されている。
【００１０】
このペアリング後、続いて、図１７に示されるように、交叉および突然変異を含む遺伝的操作が任意の個体に関して行なわれる。具体的には、個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう。一例として、図１７では、個体１の遺伝子配列７番目の遺伝子座の乱数値（２）と個体４の遺伝子配列７番目の遺伝子座の乱数値（１）とが交換され、また、個体２の遺伝子配列１番目の遺伝子座の乱数値（２）が乱数値（３）に置き換えられる。なお、この例では、交叉および突然変異が１か所でのみ行なわれているが、一般的には、生成される個体数や遺伝子長などに応じて所定数の箇所（例えば、全体の２０〜３０％の箇所）で無作為に行なわれる。
【００１１】
以上のような遺伝的操作が完了すると、図１８に示されるように、図１５において説明したのと同様の適合度評価（評価計算処理）が第２世代の個体に関して再び行なわれ、その後、この図１５（図１８）の評価計算処理から、図１６の組み合わせ選択処理（個体対生成処理）、および、図１７の遺伝的操作までの処理が所定回数（例えば数百〜数千回）繰り返されることにより、評価基準値である希望分割割合に最も近い最適解として推定される１つの個体が取得される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特許第４０８５１８３号
【特許文献２】特許第４６６０７６５号
【特許文献３】特開２０１７−１６２０６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
このように、資産分割に関する組み合わせ問題の解決方法として遺伝的アルゴリズムを使用する場合、前述した一般的な手法では、資産の情報を遺伝子配列に置き換えるとともに、資産の分割先（相続人）を各遺伝子配列の内容に置き換えて遺伝的アルゴリズムで演算する必要がある。その際、不動産や物品などの「細分化できない資産」については、遺伝子配列の１ピース（１つの遺伝子座）として扱うしかないが、現金や預貯金などの「細分化できる資産」については、小規模なピースに細分化して遺伝子配列上に配置できることから、最適解の適合精度を上げるために、細分化するピースの単位を小さくすることが考えられる。しかしながら、「細分化できる資産」を小さな単位のピースに細分化すると、以下のような幾つかの問題が生じ得る。
【００１４】
すなわち、「細分化できる資産」を小さな単位のピースに細分化することにより、遺伝子配列（個体）の長さ（遺伝子長）が長くなってしまい、その結果、各遺伝子配列の評価計算が増大するとともに、遺伝的操作（交叉や突然変異）の数も増大する（すなわち、１世代にかかる計算時間が増大する）。
【００１５】
また、ピースを細分化しすぎると、細分化されたピース部分の遺伝子が変化しても評価計算にその影響が出難くなり、同程度の遺伝子評価の繰り返しが発生するという悪循環に陥る。このような事態を解消するには、世代数を増大させる必要があるが、そのような増大は計算量（計算時間）の増大を招く。
【００１６】
また、遺伝子配列が長くなることにより、最適解周辺から最適解が得られる確率が低下するという遺伝的アルゴリズムが持つ固有の問題、すなわち、ヒッチハイク問題が発生する。このヒッチハイク問題に伴う確率低下を補償するためには、世代数を増大させる必要があるが、そのような増大は先と同様に計算量（計算時間）の増大を招く。
【００１７】
また、以上のような問題は、前述した資産分割割合などの評価項目（評価基準）が増えれば増えるほど累積的に増大し、したがって、最適解の探索までの処理世代数が増加していく。そのため、処理時間が膨大となり、例えばＣＰＵのみでの演算だけでは実用に耐えられなくなる。
【００１８】
高齢化が加速的に進み、毎年数十兆円を超える資産が相続によって次世代へと移転している（相続手続き件数が膨大な）大相続時代の昨今にあっては、円滑な財産分割案の作成および相続手法の構築が急務である。また、このような複雑で膨大な処理を伴う組み合わせ問題は、相続における財産分与の処理を含む金融経済分野に限らず、工業や流通等を含むあらゆる分野の分配処理に関しても当てはまる。
【００１９】
本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであり、遺伝的アルゴリズムを用いて、その遺伝子長を長くすることなく、したがって、少ない処理数で迅速に、適合精度が高い分配結果の最適解を得ることができる分配方法、コンピュータプログラムおよび分配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】
【００２０】
前記課題を解決するために、本発明は、所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配するための分配方法において、
入力部に入力される前記分配対象項目と、前記分配先と、評価項目とを含む分配情報に基づき、遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理により、前記評価項目に応じた分配結果の最適解を得る最適解取得ステップと、
前記最適解に関連する情報としての分配結果を出力する出力ステップと、
を含み、
前記最適解取得ステップは、
前記分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける第１のステップと、
前記分配対象項目の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体を所定数生成する第２のステップであって、前記各個体は、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とを含み、前記第１の個体種は、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成され、前記第２の個体種は、分配先の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成される、第２のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記第２の個体種の乱数を比率換算する第３のステップであって、前記比率換算は、前記第２の個体種の遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合をそれぞれの遺伝子座ごとに算出する、第３のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記評価項目の評価基準値に対する適合度を評価する第４のステップであって、前記第１の個体種に関しては各遺伝子座に割り当てられた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第２の個体種に関しては前記第３のステップで算出された比率に基づき細分化可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第１の個体種における前記分配量と前記第２の個体種における前記分配量とに基づいて前記評価基準値に対する適合度が評価される、第４のステップと、
前記第４のステップで評価された適合度に基づいて複数の個体同士を組み合わせて個体対を生成する第５のステップと、
前記個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう第６のステップと、
前記第３のステップから前記第６のステップを所定回数繰り返すことにより前記評価基準値に最も近い最適解として推定される個体を取得する第７のステップと、
を含むことを特徴とする。
【００２１】
また、本発明は、所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配した分配結果を得るためのコンピュータプログラムにおいて、
前記分配対象項目と、前記分配先と、評価項目とを含む分配情報に基づき、遺伝的アルゴリズムを用いた演算処理により、前記評価項目に応じた分配結果の最適解を得る最適解取得ステップと、
前記最適解に関連する情報としての分配結果を出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記最適解取得ステップは、
前記分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける第１のステップと、
前記分配対象項目の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体を所定数生成する第２のステップであって、前記各個体は、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とを含み、前記第１の個体種は、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成され、前記第２の個体種は、分配先の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成される、第２のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記第２の個体種の乱数を比率換算する第３のステップであって、前記比率換算は、前記第２の個体種の遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合をそれぞれの遺伝子座ごとに算出する、第３のステップと、
それぞれの前記個体ごとに前記評価項目の評価基準値に対する適合度を評価する第４のステップであって、前記第１の個体種に関しては各遺伝子座に割り当てられた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第２の個体種に関しては前記第３のステップで算出された比率に基づき細分化可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、前記第１の個体種における前記分配量と前記第２の個体種における前記分配量とに基づいて前記評価基準値に対する適合度が評価される、第４のステップと、
前記第４のステップで評価された適合度に基づいて複数の個体同士を組み合わせて個体対を生成する第５のステップと、
前記個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう第６のステップと、
前記第３のステップから前記第６のステップを所定回数繰り返すことにより前記評価基準値に最も近い最適解として推定される個体を取得する第７のステップと、
を含むことを特徴とする。
【００２２】
さらに、本発明は、所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配するための分配システムにおいて、
入力される前記分配対象項目と、前記分配先と、評価項目とを含む分配情報に基づき、遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理により、前記評価項目に応じた分配結果の最適解を得る最適解取得部と、
前記最適解に関連する情報としての分配結果を出力する出力部と、
を備え、
前記最適解取得部は、
前記分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける項目振り分け部と、
前記分配対象項目の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体を所定数生成する個体生成部であって、前記各個体は、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とを含み、前記第１の個体種は、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成され、前記第２の個体種は、分配先の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成される、個体生成部と、
それぞれの前記個体ごとに前記第２の個体種の乱数を比率換算する換算処理を行なう比率換算部であって、前記比率換算は、前記第２の個体種の遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合をそれぞれの遺伝子座ごとに算出する、比率換算部と、
それぞれの前記個体ごとに前記評価項目の評価基準値に対する適合度を評価する評価処理を行なう適合度評価部であって、前記第１の個体種に関しては各遺伝子座に割り当てられた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量をそれぞれの分配先ごとに算出し、前記第２の個体種に関しては前記比率換算部で算出された比率に基づき細分化可能な項目の分配量をそれぞれの分配先ごとに算出し、前記第１の個体種における前記分配量と前記第２の個体種における前記分配量とに基づいて前記評価基準値に対する適合度を評価する、適合度評価部と、
前記適合度評価部で評価された適合度に基づいて複数の個体同士を組み合わせて個体対を生成する個体対生成処理を行なう個体対生成部と、
前記個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう遺伝的操作部と、
を備える演算処理部を含み、
前記比較換算部による換算処理と、前記適合度評価部による評価処理と、前記個体対生成部による個体対生成処理と、前記遺伝的操作部による遺伝的操作とを所定回数繰り返すことにより前記評価基準値に最も近い最適解として推定される個体を取得する、
ことを特徴とする。
【００２３】
本発明によれば、遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理において、分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分け、遺伝子配列から成る個体の生成では、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と、細分化可能な項目に関連する第２の個体種とで、その遺伝子生成形態を異ならせるようにしている。すなわち、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種は、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成し、細分化可能な項目に関連する第２の個体種は、分配先の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成する。そして、第２の個体種の遺伝子配列に関してのみ、その遺伝子座に割り当てられた乱数値を比率換算し（すなわち、分配対象項目を按分し）、評価項目の評価基準値に対する適合度の評価においては、第１の個体種と第２の個体種とを統合して評価し、その場合、第１の個体種に関しては、各遺伝子座に割り当てれた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量をそれぞれの分配先ごとに算出し、第２の個体種に関しては、乱数値の前記比率に基づき細分化可能な項目の分配量をそれぞれの分配先ごとに算出し、算出された第１の個体種における分配量と第２の個体種における分配量とに基づいて評価基準値に対する適合度を各個体ごとに評価するようにしている。
【００２４】
言い換えると、細分化不可能な項目に関しては、遺伝的アルゴリズムの一般的な手法に従うが、細分化可能な項目に関しては、乱数値の比率換算という新たな手法を導入することにより、第１の個体種の配列数（遺伝子長又は遺伝子座数）は分割対象項目数に依存させるが、第２の個体種の配列数は分配先の数に依存させるようにして、第２の個体種の配列数を制限するようにしている。それにもかかわらず、第２の個体種の適合度評価が比率に基づいて行なわれるため、第２の個体種の乱数範囲を大きくとることにより、換算比率を細かく設定でき、適合度評価においてその適合精度を細かく制御できる（遺伝子長を長くすることなく、精度良く最適解を見出すことができる）ようになる。
【００２５】
このような新たなデータ組み合わせ（データ配分）の構築により、細分化可能な項目における遺伝子長の増大を抑止できるため、遺伝的アルゴリズムの一般的手法よりも格段に短い（例えば１０分の１程度の）遺伝子長で同一問題を高い精度で計算できる。すなわち、本発明によれば、適合度の精度がデータの粒度に依らない。また、遺伝子長が短くなることにより、組み合わせ総数が減少することとなり、遺伝的アルゴリズムの一般的手法よりも格段に短い（例えば１０分の１程度の）世代数で同一問題を解決できる。更に、取り扱う遺伝子長が短くなることにより、遺伝的アルゴリズムが持つ固有の問題であるヒッチハイキング問題の発生も抑制できる。
【００２６】
つまり、本発明によれば、細分化可能な項目の分配（線形計画問題）と細分化不可能な項目の分配（非線形計画問題）とが混在する組み合わせ問題を、遺伝的アルゴリズムのみで、しかも、その遺伝子長を長くすることなく、したがって、少ない処理数で迅速に（収束速度を向上させて）、適合精度が高い分配結果の最適解（パレート解）を取得可能に計算することができる。これは、効率的なデータ処理および計算の単純化を可能にし、したがって、例えば、ＣＰＵのみに依らず、並列処理による膨大な単純計算に優れるＧＰＵとの併用により、かつてないほど高速のコンピュータ演算を実現可能にする。
【００２７】
なお、上記構成において、「分配対象項目」とは、分配されるべき対象となる項目、例えば、工業分野においては、加工品、製品、材料等を意味し、流通分野においては、配送されるべき物品等を意味し、通信分野においては、各種の配信データ等を意味し、金融経済分野においては資産等を意味する。また、上記構成において、「分配先」とは、分配対象項目の分配を受ける対象位置、対象者、対象物等を意味する。また、上記構成において、「評価項目」とは、遺伝的アルゴリズムにおける適合度（適応度）を評価するための基準となるべきものを意味する。また、上記構成において、「細分化可能な項目」とは、例えば物理的に又は電子的に分割可能な項目を意味し、「細分化不可能な項目」とは、例えば物理的に又は電子的に分割不可能な項目を意味する。例えば金融経済分野では、例えば土地や建物等の分割が困難なものが「細分化不可能な項目」に該当し、例えば金銭等の分割が容易なものが「細分化可能な項目」に該当する。また、上記構成において、「出力部」は、分配結果を用いて動作制御を行なう制御部や、分配結果を必要とするユーザが使用するユーザ機器など、分配結果を使用するあらゆる対象物に対して分配結果を出力する。
【００２８】
また、上記構成では、分配条件や評価項目等に応じて、第１の個体種および第２の個体種が複数存在しても構わない。例えば、第２の個体種として、第１の口座に預金されている現金資産と、第２の口座に預金されている現金資産との２つの個体種が存在するようにしてもよく、さらに、第２の個体種として有価証券等が存在することとしてもよい。また、これら第１の個体種および第２の個体種とは異なる第３の個体種が存在することとしてもよい。また、上記構成における遺伝的アルゴリズムの演算処理では、評価項目に基づく幾つかの評価軸を有する評価関数が使用されてもよく、その場合、評価関数は、評価基準値に対する適合度が高い遺伝子配列が生成されたときに高い評価となるようにプログラミングされていることが好ましい。また、上記構成において、出力部で出力される分配結果は、複数回にわたって再計算可能になっていてもよい。その場合、各出力結果が比較可能になっている、および／または、比較評価されるようになっていることが好ましい。
【００２９】
また、上記構成では、分配情報が複数の評価項目を有し、最適解取得ステップの第４のステップは、それぞれの評価項目ごとにスコアを求めてそれぞれのスコアに基づく最終スコアから最適解を得るようになっていてもよい。このような構成によれば、多種多様な評価基準を統合して所望の最適解を得ることができる。しかも、前述した計算の単純化に伴う並列処理も相俟って各評価項目を全て反映し得る最適解を容易にかつ迅速に導くことができる。
【００３０】
また、上記構成において、適合度は、複数の分配先間での評価基準値に対する最大誤差に基づいて評価されてもよい。これによれば、適合度の評価基準を単純化でき、処理数の低減が可能になる。
【００３１】
また、上記構成において、出力部で出力される分配結果は、最適解に関連する情報をグラフ化して表示することが好ましい。これによれば、視覚的に一目瞭然な分かり易い態様で分配結果をユーザ等に提供できる。
【００３２】
また、上記構成では、分配先が資産を相続する相続人であり、分配対象項目が相続人に分割されるべき資産であり、細分化不可能な項目が細分化不可能な資産であり、細分化可能な項目が細分化可能な資産であり、評価項目は、各相続人における資産の分割割合を含んでもよい。これによれば、昨今の多様化した相続処理に的確かつ迅速に対応でき、ニーズに応じた円滑な財産分割が可能となる。
【００３３】
また、本発明は、前述の分配方法に加えて、該分配方法に関連するコンピュータプログラムおよび分配システムも提供する。
【発明の効果】
【００３４】
本発明によれば、分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分け、細分化不可能な項目に関しては、遺伝的アルゴリズムの一般的な手法に従うが、細分化可能な項目に関しては、乱数値の比率換算という新たな手法を導入することにより、遺伝子長を長くすることなく、したがって、少ない処理数で迅速に、適合精度が高い分配結果の最適解を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の一実施の形態に係る分配システムの概念図である。
【図２】図１の分配システムのサーバ構成の詳細を示すブロック図である。
【図３】図１の分配システムにより実行される分配処理（分配方法）のフローチャートである。
【図４】遺伝的アルゴリズムに基づく図３の分配処理（最適解取得処理）の第１および第２のステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図５】遺伝的アルゴリズムに基づく図３の分配処理（最適解取得処理）の第３のステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図６】遺伝的アルゴリズムに基づく図３の分配処理（最適解取得処理）の第４のステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図７】遺伝的アルゴリズムに基づく図３の分配処理（最適解取得処理）の第５のステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図８】遺伝的アルゴリズムに基づく図３の分配処理（最適解取得処理）の第６のステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図９】複数の評価項目（評価軸）が存在する場合の最適解導出方法を示す概念図である。
【図１０】出力部により出力される分配結果の第１の例を示す図である。
【図１１】出力部により出力される分配結果の第２の例を示す図である。
【図１２】出力部により出力される分配結果の第３の例を示す図である。
【図１３】遺伝的アルゴリズムの従前の一般的な手法にしたがった分配処理に関連する分配条件の例を示す説明図である。
【図１４】遺伝的アルゴリズムの従前の一般的な手法にしたがった分配処理の最初のステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図１５】図１４に続くステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図１６】図１５に続くステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図１７】図１６に続くステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【図１８】図１７に続くステップにおける遺伝子配列を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１には、所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配するための分配方法を実行し得る分配システム１が示される。この分配システム１は、分配対象項目と、前記分配先と、評価項目とを少なくとも含む分配情報を入力するための端末２と、通信手段（ネットワーク）１０を介して端末２にデータ通信可能に接続されるサーバ２０とを有する。
【００３７】
この場合、通信手段１０は、端末２とサーバ２０との間で情報のやり取りを行なうものであり、有線通信、無線通信のいずれであってもよい。そのような通信手段１０としては、例えば、有線ケーブルを用いた回線、有線電話回線、携帯電話回線、ＷｉＦｉ回線などが挙げられる。
また、端末２は分配情報入力装置２ａを有する。ここで、分配情報入力装置２ａは、例えば、キーボードやマウス、あるいはタッチパネル等である。分配情報は、入力装置２ａを介して端末２に入力され、この入力された分配情報が通信手段１０（ネットワーク）を介してサーバ２０に送られる。
なお、端末２としては、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレット端末等を利用することができる。
【００３８】
また、入力装置２ａからは分配情報に関連した個人を特定可能な情報（個人情報）も入力される。具体的には、例えば、後述する資産分配処理に際して、分配先としての相続人の個人名や、分配対象項目としての土地に関連した住所情報等が個人情報として入力される。しかし、これらの個人情報は、端末２からサーバ２０に送られないようになっており、例えば、分配先は各相続人に対して端末２側で割り振られた記号で表わすようにして、この記号を分配先の情報として端末２からサーバ２０に送るようになっている。換言すると、個人情報を除いた資産分割の最適解の算出に必要な分配情報のみが端末２からサーバ２０に送られるようになっている。これにより、例えば端末２が金融機関に設置されており、端末２とネットワークを介して接続されたサーバ２０が当該金融機関とは異なる管理会社によって管理されている場合に、端末からサーバ２０に個人を特定可能な情報を渡すことなく、資産分割に係る処理を行なうことが可能となる。
【００３９】
なお、本実施の形態では、端末２から通信手段１０を介して送信される分配情報に基づいてサーバ２０が遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理によって前記評価項目に応じた分配結果の最適解を得るとともにこの最適解に関連する情報としての分配結果を出力部で出力する例について説明するが、通信手段１０を介することなく、端末２がそれ単体でのみ、あるいは、サーバ２０がそれ単体でのみ、そのような分配方法を実行するようになっていても構わない。また、システムという形態ではなく、そのような分配方法を実行する（所定の条件に基づいて複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配した分配結果を得る）ためのコンピュータプログラムが格納されたコンピュータプログラムプロダクトとして存在していてもよい。
【００４０】
図２には、サーバ２０の概念的な構成がブロック図で示される。図示のように、サーバ２０は、端末２からの分配情報が入力される入力部２１と、入力部２１に入力される分配情報に基づいて遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理によって評価項目に応じた分配結果の最適解を得る最適解取得部としてのＧＡエンジン２３と、ＧＡエンジン２３で得られた最適解に関連する情報としての分配結果を出力するための出力部２２とを備える。なお、認証データ、利用記録、履歴データなどの必要な情報を記憶するデータベース３６が随意的に設けられてもよく、その場合、データベース３６は、サーバ２０側に設けられてもよく、あるいは、サーバ２０とは別個に設けられてもよい（図２では、データベース３６がサーバ２０内の随意的要素として破線枠で示されている）。また、ＧＡエンジン２３は、全体の統括制御および複雑な演算処理を行なうＣＰＵと、膨大な単純計算を並列に分散処理するＧＰＵとから構成されており、遺伝的アルゴリズム以外の他の人工知能（ＡＩ）要素を伴ってもよい。
【００４１】
なお、出力部２２から出力された分配結果は、通信手段１０を介して端末２に送られるが、端末２は表示装置（ディスプレイ；図示せず）２ｂを有しており（図１参照）、この表示装置２ｂで分配結果が表示される。分配結果の表示においては、サーバ２０から受信した分配結果に前述のサーバ２０に送信しなかった個人情報を関連付けて分配結果を表示することが可能となっている。なお、サーバ２０が分配結果を表示可能な表示装置を有することとしてもよい。また、分配結果は、端末２の記憶部（例えば入力装置２ａ側の図示しない記憶部）や、前述したデータベース３６等に記憶されてもよい。
【００４２】
最適解を取得するためのＧＡエンジン２３は、分配対象項目を細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける項目振り分け部３０と、分配対象項目の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を無作為に付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体をそれぞれが細分化不可能な項目に関連する第１の個体種と細分化可能な項目に関連する第２の個体種とを含むように所定数生成する個体生成部３１と、それぞれの個体ごとに第２の個体種の乱数を比率換算する換算処理を行なう比率換算部３２と、それぞれの個体ごとに評価項目の評価基準値に対する適合度を評価する評価処理を行なう適合度評価部３３と、適合度評価部３３で評価された適合度に基づいて２つの個体同士を組み合わせて個体対を生成する個体対生成処理を行なう個体対生成部３４と、個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう遺伝的操作部３５とを備える演算処理部２４を少なくとも含む。
【００４３】
なお、ＧＡエンジン２３は、本実施の形態では、このように、項目振り分け部３０、個体生成部３１、比率換算部３２、適合度評価部３３、個体対生成部３４、および、遺伝的操作部３５を個別に有するが、これらの構成要素の少なくとも一部又は全部を統合する機能部から構成されてもよく、要は、これらのそれぞれの構成要素の機能が確保されてさえいれば、どのような形態で存在していても構わない。
【００４４】
次に、図３のフローチャートおよび図４〜図８の遺伝子配列概念図を参照しながら、金融経済分野における資産分割処理を例にとってＧＡエンジン２３で行なわれる演算処理を説明するが、ＧＡエンジン２３は、そのような資産分割処理に限定されず、以下で説明される原理に基づき、工業、通信、流通、金融経済などの様々な分野において所定条件下で複数の異なる分配対象項目を複数の分配先に分配する遺伝的アルゴリズムを用いた様々な演算処理を行なうことができる。
【００４５】
以下で説明される資産分割処理の例においても、図１３において既に説明したように、分配対象項目である分割されるべき資産として、３つの土地（１億円の土地Ａ、２億円の土地Ｂ、１億円の土地Ｃ）と現金（１億円）とが存在するものとする。また、これらの５億円の資産（財産）が分配される分配先として相続人が３人（相続人１、相続人２、相続人３）存在するものとする。更に、これらの相続人１，２，３が所定の分割割合で資産の分割を希望しているものとする。具体的には、相続人１が４０％の資産分割割合を希望し、相続人２が４０％の資産分割割合を希望し、相続人３が２０％の資産分割割合を希望しているものとする。
【００４６】
このような所定の条件、すなわち、分配対象項目（資産）、分配先（相続人）、および、評価項目（希望された資産分割割合）を含む分配情報を端末２から通信手段１０を介して入力部２１で受けたＧＡエンジン２３は、遺伝的アルゴリズムを用いた演算処理により、評価項目に応じた分配結果の最適解を得るべく以下のような資産分割を実行する。
【００４７】
まず初めに、ＧＡエンジン２３は、端末２から入力部２１を通じて分配情報が入力されたかどうかを判断する（図３のステップＳ１）。入力部２１に分配情報が入力される（ステップＳ１の判断がＹＥＳである）と、続いて、ＧＡエンジン２３は、図４に示されるように、項目振り分け部３０に伴う機能により、分配対象項目である資産を所定の基準にしたがって細分化不可能な項目と細分化可能な項目とに分ける（図３のステップＳ２；最適解取得ステップの第１のステップ）。ここでは、資産が、細分化不可能な項目である土地Ａ，Ｂ，Ｃと、細分化可能な項目である現金１億円とに分けられる。また、ＧＡエンジン２３は、個体生成部３１に伴う機能により、同様に図４に示されるように、分配対象項目である資産の数に応じた数の遺伝子座に対して乱数を無作為に付与して成る乱数配列としての遺伝子配列から成る個体１（５０ａ）、個体２（５０ｂ）、個体３（５０ｃ）、個体４（５０ｄ）・・・・を第１世代として所定数生成する（図３のステップＳ３；最適解取得ステップの第２のステップ）。なお、図４では４つの個体しか描かれていないが、実際には数百から数千個の単位で個体が生成される。
【００４８】
この個体生成では、適合精度を上げるために細分化できる資産である現金１億円を前述した従前の遺伝的アルゴリズムの一般的手法のように数千万円単位に分けることはせず、資産自体は全部で４個の資産（３つの土地Ａ，Ｂ，Ｃおよび現金１億円）として扱う。各個体１（５０ａ）、個体２（５０ｂ）、個体３（５０ｃ）、個体４（５０ｄ）・・・・はそれぞれ、細分化不可能な項目（土地Ａ，Ｂ，Ｃ）に関連する第１の個体種（組み合わせモデル遺伝子）５０Ａと、細分化可能な項目（現金）に関連する第２の個体種（比率モデル遺伝子）５０Ｂとから成る。第１の個体種５０Ａは、細分化不可能な項目の数に対応する数の各遺伝子座、すなわち、３つの土地Ａ，Ｂ，Ｃに対応する３つの各遺伝子座に対して相続人の数に対応する３つの乱数（１〜３の範囲の整数）が無作為に割り当てられて成る遺伝子配列（乱数配列）として構成され、一方、第２の個体種５０Ｂは、相続人の数に対応する数の各遺伝子座、すなわち、３人の相続人に対応する３つの遺伝子座に対して任意の範囲の数（ここでは、例えば１〜２００の範囲の整数）の乱数が無作為に割り当てられて成る遺伝子配列（乱数配列）として構成される。
なお、第２の個体種５０Ｂは複数存在していてもよく、例えば、現金の種類（現金の預金先や、貨幣の発行元等に応じて分類される種類）ごとに１つの第２の個体種５０Ｂとして分けて扱い、それぞれの第２の個体種５０Ｂについて、相続人の数に対応する数の遺伝子座に対して乱数を割り当てるようにしてもよい。
【００４９】
第１の個体種５０Ａに関しては、各遺伝子座に付与された乱数値（１〜３）がその数値に対応する相続人の取り分であることを示す。例えば、乱数値１は相続人１の取り分を示し、乱数値２は相続人２の取り分を示し、乱数値３は相続人３の取り分を示す。具体的には、個体１に関しては、土地Ａおよび土地Ｃが相続人１に付与され、土地Ｂが相続人２に付与され、また、相続人３には土地が付与されない。一方、第２の個体種５０Ｂに関しては、後述するように各遺伝子座に付与された乱数値（１〜２００）の比率換算に伴う分配率で現金１億円が３人の相続人１，２，３に振り分けられることになる。
【００５０】
以上のような個体生成処理が完了すると、ＧＡエンジン２３は、図５に示されるように、比率換算部３２に伴う機能により、それぞれの個体１（５０ａ）、個体２（５０ｂ）、個体３（５０ｃ）、個体４（５０ｄ）・・・・ごとに第２の個体種５０Ｂの乱数を比率換算する（図３のステップＳ４；最適解取得ステップの第３のステップ）。この比率換算は、第２の個体種５０Ｂの遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合をそれぞれの遺伝子座ごとに算出することによって行なわれる。具体的には、例えば個体１（５０ａ）の第２の個体種５０Ｂに関しては、その遺伝子配列を構成する全ての遺伝子座に割り当てられた乱数値の総和が３００（９０＋１２０＋９０）であるため、この３００に対する各遺伝子座に割り当てられた乱数値の割合がそれぞれの遺伝子座ごとに比率として算出されることになる。すなわち、第１の遺伝子座、すなわち、相続人１の比率は、９０／３００＝３０％となり、第２の遺伝子座、すなわち、相続人２の比率は、１２０／３００＝４０％となり、第３の遺伝子座、すなわち、相続人３の比率は、９０／３００＝３０％となる。
【００５１】
比率換算が終了すると、続いて、ＧＡエンジン２３は、図６に示されるように、適合度評価部３３に伴う機能により、それぞれの個体１（５０ａ）、個体２（５０ｂ）、個体３（５０ｃ）、個体４（５０ｄ）・・・・ごとに、評価項目の評価基準値に対する、この場合には希望分割割合に対する適合度を評価する（図３のステップＳ５；最適解取得ステップの第４のステップ）。具体的には、第１の個体種５０Ａに関しては各遺伝子座に割り当てれた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出され、第２の個体種５０Ｂに関しては比率換算部３２により算出された比率に基づき細分化可能な項目の分配量がそれぞれの分配先ごとに算出される。すなわち、例えば個体１（５０ａ）の第１の個体種５０Ａに関しては、相続人１に分配量として２億円の土地（１億円の土地Ａ＋１億円の土地Ｃ）が付与され、相続人２に分配量として２億円の土地（２億円の土地Ｂ）が付与されるとともに、相続人３には土地が付与されない（分配量０）という算出結果が出される。一方、個体１（５０ａ）の第２の個体種５０Ｂに関しては、換算比率３０％の相続人１に分配量として３千万円の現金（１億円×０．３）が付与され、換算比率４０％の相続人２に分配量として４千万円の現金（１億円×０．４）が付与されるとともに、換算比率４０％の相続人３には分配量として３千万円の現金（１億円×０．３）が付与されるという算出結果が出される。
【００５２】
そして、最終的に、適合度評価部３３は、第１の個体種５０Ａにおけるこれらの土地分配量と第２の個体種５０Ｂにおけるこれらの現金分配量とに基づいて希望分割割合に対する適合度を評価する。具体的には、例えば個体１（５０ａ）に関しては、相続人１に２．３億円（１億円の土地Ａ＋１億円の土地Ｃ＋現金３千万円×２＝２．３億円）が付与され、相続人２に２．４億円（２億円の土地Ｂ＋現金４千万円＝２．４億円）が付与されるとともに、相続人３に０．３億円（現金３千万円のみ）が付与されるため、このときの分割割合は、希望分割割合４０％の相続人１が４６％（２．３億円／５億円）、希望分割割合４０％の相続人２が４８％（２．４億円／５億円）、および、希望分割割合２０％の相続人３が６％（０．３億円／５億円）となり、したがって、評価基準値となる希望分割割合からの誤差は、相続人１が６％（４６％−４０％）、相続人２が８％（４８％−４０％）、相続人３が１４％（２０％−６％）となる。このとき、最も大きかった相続人３の誤差、すなわち、最大誤差１４％を、個体１の適合度の指標として採用する。同様にして、それ以降の個体２，３，４・・・に関しても分割割合および誤差を計算して適合度（最大誤差）を求める。そして、希望分割割合に近づく個体ほど、すなわち、最大誤差が小さい個体ほど、適合度が高い優れた個体として評価し、一方、最大誤差が大きい個体ほど、適合度が低い劣った個体として評価する。
なお、分割割合を求める際には、税引き後の値に基づいて分割割合を求めることとしてもよい。すなわち、前述の例の個体１（５０ａ）においては、相続人１に２．３億円が付与され、相続人２に２．４億円が付与され、相続人３に０．３億円が付与されることとなっているが、これらの付与される金額から、それぞれの相続人が支払うべき税金（相続税）を差し引いて税引き後の金額を求め、この税引き後の金額に基づいて分割割合を求め、この分割割合と評価基準値としての希望分割割合との誤差を計算して適合度の評価を行なうこととしてもよい。
【００５３】
このようにして適合度が評価されたら、ＧＡエンジン２３は、図７に示されるように、個体対生成部３４に伴う機能により、評価された適合度に基づいて２つの個体同士を組み合わせて個体対を生成する（図３のステップＳ６；最適解取得ステップの第５のステップ）。この場合、優れた個体同士（または劣った個体同士）をペアリングする。図７では、最大誤差が最も小さい個体２と２番目に最大誤差が小さい個体４とが第２世代の起点（親）となる優れた個体としてペアリングされ（図７中に点線の枠で示される）、一方、最大誤差が最も大きい個体３と２番目に最大誤差が大きい個体１とが第２世代の起点（親）としてペアリングされる（図７中に実線の枠で示される）。なお、図８中では、個体１，２，３，４・・・がそれぞれ第２世代として参照符号５０ａ’，５０ｂ’，５０ｃ’，５０ｄ’・・・・により示されている。
【００５４】
このペアリング後、続いて、ＧＡエンジン２３は、図８に示されるように、遺伝的操作部３５に伴う機能により、交叉および突然変異を含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう（図３のステップＳ７；最適解取得ステップの第６のステップ）。具体的には、個体対を形成する個体間で遺伝子座の乱数値を交換する交叉と、任意の個体中の任意の遺伝子座の乱数値を他の乱数値に置き換える突然変異とを含む遺伝的操作を任意の個体に関して行なう。一例として、図８では、図７における個体１（５０ａ）の第１の個体種５０Ａの遺伝子配列３番目の遺伝子座の乱数値（１）と個体３（５０ｃ）の第１の個体種５０Ａの遺伝子配列３番目の遺伝子座の乱数値（２）とが交換され、図７における個体１（５０ａ）の第２の個体種５０Ｂの遺伝子配列３番目の遺伝子座の乱数値（９０）と個体３（５０ｃ）の第２の個体種５０Ｂの遺伝子配列３番目の遺伝子座の乱数値（２０）とが交換されるとともに、図７における個体２（５０ｂ）の第２の個体種５０Ｂの遺伝子配列１番目の遺伝子座の乱数値（１００）が乱数値（３００）に置き換えられる。なお、この例では、交叉が２か所で、突然変異が１か所でのみ行なわれているが、一般的には、生成される個体数や遺伝子長などに応じて個体種に依らず所定数の箇所（例えば、全体の２０〜３０％の箇所）で無作為に行なわれる。また、全ての個体についてペアリングを行なって遺伝的操作を行なう必要はない。例えば、その世代における全ての個体のうち、２０〜３０％の個体についてペアリングを行なって遺伝的操作を行なうようにし、残りの個体についてはペアリングおよび遺伝的操作を行なわないようにしてもよい。
【００５５】
以上のような遺伝的操作が完了すると、その後、図５において説明したのと同様の比率換算（図３のステップＳ８）、図６において説明したのと同様の適合度評価（図３のステップＳ９）が第２世代の個体に関して再び順次に行なわれ、評価基準値（希望分割割合）に最も近い最適解として推定される個体が得られたかどうかがＧＡエンジン２３によって判断される（図３のステップＳ１０）。最適解が得られていないと判断される（図３のステップＳ１０の判断がＮＯである）と、最適解が見出されるまでステップＳ６からステップ１０までの作業（最適解取得ステップの第３のステップから第６のステップまでの作業）が何回も繰り返される（最適解取得ステップの第７のステップ）。
なお、最適解として推定される個体が得られたか否かの判断は、例えば、その世代における最も適合度が高く優れた個体の適合度が所定範囲内に収まった場合に最適解として推定される個体が得られたこととしてもよく、最も優れた個体の適合度が収束したと判断した場合に最適解として推定される個体が得られたこととしてもよく、予め設定された回数（世代数）にわたりステップＳ６〜ステップＳ９（Ｓ１０）の作業を繰り返し当該回数繰り返して得られた個体のうち最も優れた個体を最適解として推定される個体とすることとしてもよく、これらの判断方法を複数組み合わせて行なうこととしてもよい。
【００５６】
なお、以上は、評価項目が１つの場合、すなわち、希望の資産分割割合のみが評価項目として入力された場合について説明したが、分配情報が複数の評価項目を含む場合には、図９に示されるように、最適解を取得するためのＧＡエンジン２３は、ステップＳ５およびステップＳ９の適合度評価において、これらの複数の評価項目についての評価を総合して適合度を評価する。例えば、各相続人の担税能力Ｘ、各相続人における資産の分割割合Ｙ、および、分割資産に基づくキャッシュフローＺが評価項目として含まれる場合、それぞれの評価項目Ｘ，Ｙ，Ｚについて各個体のスコア（点数）を求める。具体的には、各評価項目Ｘ，Ｙ，Ｚについて評価基準値が設定されており、評価基準値からの誤差に基づいて各評価項目Ｘ，Ｙ，Ｚについてのスコアｘ，ｙ，ｚを決定する。このとき、誤差が小さいほどスコアが高くなり、誤差が大きいほどスコアが低くなる。次いで、各評価項目Ｘ，Ｙ，Ｚについて求められたスコア（適合度）ｘ，ｙ，ｚに基づいて、最終的なスコア（最終スコア）Ｈを求める。具体的には、各評価項目Ｘ，Ｙ，Ｚの重要度に応じて、各評価項目Ｘ，Ｙ，Ｚについて求められたスコアｘ，ｙ，ｚに重みづけをして各スコアｘ，ｙ，ｚの総和を求め、これを最終スコアＨとする。例えば、評価項目Ｘに対する重みをａ、評価項目Ｙに対する重みをｂ、評価項目Ｚに対する重みをｃ、とすると、ａ×（評価項目Ｘのスコアｘ）＋ｂ×（評価項目Ｙのスコアｙ）＋ｃ×（評価項目Ｚのスコアｚ）＝（最終スコアＨ）のようにして、最終スコアＨを求める。そして、求められた最終スコアＨに基づいて、その適合度評価（ステップＳ５，Ｓ８）における適合度を決定する。具体的には、最終スコアＨが高い個体ほど適合度が高い優れた個体として評価し、一方、最終スコアＨが低い個体ほど適合度が低い劣った個体として評価する。
なお、評価項目に何を含めるかや、各評価項目Ｘ，Ｙ，Ｚの重要度（どの評価項目を重視するか）についても入力装置２から分配情報として入力して設定することが可能となっていてもよい。また、前述の例においては、担税能力Ｘの重みを、各相続人における資産の分割割合Ｙおよび分割資産に基づくキャッシュフローＺよりも重くしてもよい。すなわち、担税能力Ｘが足りない分割割合では現実的でない可能性があるため、分割割合Ｙよりも担税能力Ｘについての重みを重くするようにしてもよい（重要度を高くしてもよい）。
【００５７】
なお、分割資産に基づくキャッシュフローとは、例えば、引き継いだ資産に基づいて得られる果実等である。また、相続関連の分配情報に含まれる評価項目は、前述した担税能力、資産分割割合、および、キャッシュフロー以外に、例えば、遺留分を侵害しない配分、特定の分配対象項目を特定の分配先に分配するなどの項目であってもよい。
【００５８】
そして、以上のようにして、最終的にＧＡエンジン２３によって最適解が得られたと判断される（図３のステップＳ１０の判断がＹＥＳである）と、サーバ２０は、出力部２２を通じて、最適解に関連する情報としての分配結果を通信手段１０を介して端末２に出力する（図３のステップＳ１１）。また、本実施の形態において、出力部２２で出力される分配結果は、図１０に示されるように、最適解に関連する情報をグラフ化して表示する。図示のように、この分配結果は、資産の分割結果として、それぞれの相続人（ここでは、相続人１が妻、相続人２が長男、相続人３が長女として示されている）ごとに、分割資産額の表示項目７０、相続税額の表示項目７２、希望分割率の表示項目７３を表示するとともに、分割資産の内訳を円グラフ７４で表示する。また、図１１に示されるような納税可能性を示す表示が分配結果として含まれてもよい。この表示は、金融資産額の表示項目８１、相続税額の表示項目８２、納税後金融資産額の表示項目８３を含むとともに、これらを棒グラフ８４でも示す。また、図１０の表示形態と図１１の表示形態とを組み合わせた図１２に示されるような表示形態の分配結果が出力されてもよい。なお、このような分配結果は、前述したように端末２の記憶部（例えば入力装置２ａ側の図示しない記憶部）やデータベース３６等に電子的に保存されてもよく、印刷等により紙で出力され、あるいは、端末２の表示装置２ｂの画面上に表示されてもよい（例えば、図１０および図１１は紙で出力された状態、図１２は表示装置２ｂの画面上に表示された状態で示されている）。
【００５９】
以上説明したように、本実施の形態によれば、遺伝的アルゴリズムを用いたコンピュータによる演算処理において、分配対象項目を細分化不可能な項目（細分化不可能な資産）と細分化可能な項目（細分化可能な資産）とに分け、遺伝子配列から成る個体の生成では、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種５０Ａと、細分化可能な項目に関連する第２の個体種５０Ｂとで、その遺伝子生成形態を異ならせるようにしている。すなわち、細分化不可能な項目に関連する第１の個体種５０Ａは、細分化不可能な項目（細分化不可能な資産）の数に対応する数の各遺伝子座に対して分配先（相続人）の数に対応する数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成し、細分化可能な項目に関連する第２の個体種５０Ｂは、分配先（相続人）の数に対応する数の各遺伝子座に対して任意の範囲の数の乱数が割り当てられて成る遺伝子配列として構成する。そして、第２の個体種５０Ｂの遺伝子配列に関してのみ、その遺伝子座に割り当てられた乱数値を比率換算し（すなわち、分配対象項目を按分し）、評価項目の評価基準値（希望分割割合）に対する適合度の評価においては、第１の個体種５０Ａと第２の個体種５０Ｂとを統合して評価し、その場合、第１の個体種５０Ａに関しては、各遺伝子座に割り当てれた乱数に基づき細分化不可能な項目の分配量をそれぞれの分配先（相続人）ごとに算出し、第２の個体種５０Ｂに関しては、乱数値の前記比率に基づき細分化可能な項目の分配量をそれぞれの分配先（相続人）ごとに算出し、算出された第１の個体種５０Ａにおける分配量と第２の個体種５０Ｂにおける分配量とに基づいて評価基準値に対する適合度を各個体ごとに評価するようにしている。
【００６０】
言い換えると、細分化不可能な項目（細分化不可能な資産）に関しては、遺伝的アルゴリズムの一般的な手法に従うが、細分化可能な項目（細分化可能な資産）に関しては、乱数値の比率換算という新たな手法を導入することにより、第１の個体種５０Ａの配列数（遺伝子長又は遺伝子座数）は分割対象項目数（細分化不可能な資産の数）に依存させるが、第２の個体種５０Ｂの配列数は分配先（相続人）の数にのみ依存させるようにして、第２の個体種５０Ｂの配列数を制限するようにしている。それにもかかわらず、第２の個体種５０Ｂの適合度評価が比率に基づいて行なわれるため、第２の個体種５０Ｂの乱数範囲を大きくとることにより、換算比率を細かく設定でき、適合度評価においてその適合精度を細かく制御できる（遺伝子長を長くすることなく、精度良く最適解を見出すことができる）ようになる。
【００６１】
このような新たなデータ組み合わせ（データ配分）の構築により、細分化可能な項目（細分化可能な資産）における遺伝子長の増大を抑止できるため、遺伝的アルゴリズムの一般的手法よりも格段に短い（例えば１０分の１程度の）遺伝子長で同一問題を高い精度で計算できる。すなわち、本実施の形態によれば、適合度の精度がデータの粒度に依らない。また、遺伝子長が短くなることにより、組み合わせ総数が減少することとなり、遺伝的アルゴリズムの一般的手法よりも格段に短い（例えば１０分の１程度の）世代数で同一問題を解決できる。更に、取り扱う遺伝子長が短くなることにより、遺伝的アルゴリズムが持つ固有の問題であるヒッチハイキング問題の発生も抑制できる。
【００６２】
つまり、本実施の形態によれば、細分化可能な項目の分配（線形計画問題）と細分化不可能な項目の分配（非線形計画問題）とが混在する組み合わせ問題を、遺伝的アルゴリズムのみで、しかも、その遺伝子長を長くすることなく、したがって、少ない処理数で迅速に（収束速度を向上させて）、適合精度が高い分配結果の最適解（パレート解）を取得可能に計算することができる。これは、効率的なデータ処理および計算の単純化を可能にし、したがって、本実施の形態のように、ＣＰＵのみに依らず、並列処理による膨大な単純計算に優れるＧＰＵとの併用により、かつてないほど高速のコンピュータ演算を実現可能にする。
【００６３】
以上、本発明の一実施の形態について説明してきたが、本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。例えば、本発明では、前述した実施の形態の演算処理のステップ間に別の処理が更に加えられてもよく、また、ステップの順序が一部入れ替わっても構わない。また、遺伝的操作では、交叉および突然変異以外に、間引きなどの他の操作が更に行なわれてもよい。すなわち、例えば、適合度評価において適合度の低い個体を捨てたり、このようにして捨てられた個体の代わりに、新たな個体を生成して加えることとしてもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１  分配システム
２１  入力部
２２  出力部
２３  ＧＡエンジン（最適解取得部）
２４  演算処理部
３０  項目振り分け部
３１  個体生成部
３２  比率換算部
３３  適合度評価部
３４  個体対生成部
３５  遺伝的操作部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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