(57)【要約】【課題】ＳＤＧｓの目標への寄与の程度を評価可能とすること。【解決手段】評価装置は、ＳＤＧｓのいずれかの目標のターゲットが記述されたテキストデータと、当該目標に寄与することが明らかな１以上の第１のサービスの概要が記述されたテキストデータとに含まれる各単語について、前記テキストデータに関する特徴量を計算する第１の計算部と、前記各単語の特徴量に基づいて文章特徴行列を生成する生成部と、第２のサービスの概要が記述されたテキストデータが入力されると、当該テキストデータに含まれる各単語について、当該テキストデータに関する特徴量を計算する第２の計算部と、前記第２のサービスに係る各単語の特徴量と、前記文章特徴行列とに基づいて、前記第２のサービスが当該目標に寄与する程度を評価する評価部と、を有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＤＧｓのいずれかの目標のターゲットが記述されたテキストデータと、当該目標に寄与することが明らかな１以上の第１のサービスの概要が記述されたテキストデータとに含まれる各単語について、前記テキストデータに関する特徴量を計算する第１の計算部と、
前記各単語の特徴量に基づいて文章特徴行列を生成する生成部と、
第２のサービスの概要が記述されたテキストデータが入力されると、当該テキストデータに含まれる各単語について、当該テキストデータに関する特徴量を計算する第２の計算部と、
前記第２のサービスに係る各単語の特徴量と、前記文章特徴行列とに基づいて、前記第２のサービスが当該目標に寄与する程度を評価する評価部と、
を有することを特徴とする評価装置。
【請求項２】
前記文章特徴行列は、前記目標と、前記テキストデータに含まれる各単語との確率頻度を要素とする行列である。
ことを特徴とする請求項１記載の評価装置。
【請求項３】
前記第１の計算部は、ＳＤＧｓの複数の目標のそれぞれごとに、当該目標のターゲットが記述されたテキストデータと、当該目標に寄与することが明らかな１以上の第１のサービスの概要が記述されたテキストデータとに含まれる各単語について、前記テキストデータに関する特徴量を計算し、
前記生成部は、前記目標ごとに計算された特徴量に基づいて前記文章特徴行列を生成し、
前記評価部は、前記第２のサービスに係る各単語の特徴量と、前記文章特徴行列とに基づいて、前記目標ごとに前記第２のサービスが当該目標に寄与する程度を評価する、
ことを特徴とする請求項１又は２記載の評価装置。
【請求項４】
ＳＤＧｓのいずれかの目標のターゲットが記述されたテキストデータと、当該目標に寄与することが明らかな１以上の第１のサービスの概要が記述されたテキストデータとに含まれる各単語について、前記テキストデータに関する特徴量を計算する第１の計算手順と、
前記各単語の特徴量に基づいて文章特徴行列を生成する生成手順と、
第２のサービスの概要が記述されたテキストデータが入力されると、当該テキストデータに含まれる各単語について、当該テキストデータに関する特徴量を計算する第２の計算手順と、
前記第２のサービスに係る各単語の特徴量と、前記文章特徴行列とに基づいて、前記第２のサービスが当該目標に寄与する程度を評価する評価手順と、
をコンピュータが実行することを特徴とする評価方法。
【請求項５】
前記文章特徴行列は、前記目標と、前記テキストデータに含まれる各単語との確率頻度を要素とする行列である。
ことを特徴とする請求項４記載の評価方法。
【請求項６】
前記第１の計算手順は、ＳＤＧｓの複数の目標のそれぞれごとに、当該目標のターゲットが記述されたテキストデータと、当該目標に寄与することが明らかな１以上の第１のサービスの概要が記述されたテキストデータとに含まれる各単語について、前記テキストデータに関する特徴量を計算し、
前記生成手順は、前記目標ごとに計算された特徴量に基づいて前記文章特徴行列を生成し、
前記評価手順は、前記第２のサービスに係る各単語の特徴量と、前記文章特徴行列とに基づいて、前記目標ごとに前記第２のサービスが当該目標に寄与する程度を評価する、
ことを特徴とする請求項４又は５記載の評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、評価装置及び評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
２０１５年に、持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ（Sustainable Development Goals））を中心とする「持続可能な開発のための２０３０アジェンダ」が国連サミットで採択された。ＳＤＧｓは、１７の目標（ゴール）と１６９のターゲットで構成されており、貧困や飢餓、健康や教育、水の安全など、開発途上国の開発支援などから、働きがいや経済成長、エネルギー、更には気候変動や生物多様性に関するものまで多義に及ぶ。
【０００３】
ＳＤＧｓなどの社会課題に対する貢献は大きなビジネスチャンスをもたらす市場として捉えられ、多数の企業が各目標に対するソリューションの検討を始めている（例えば、非特許文献１）。特に、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）サービス・ソリューションは、これら社会課題の解決に大きく貢献することが期待されている（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４７７０４９５号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】"SDGsビジネスの可能性とルール形成"、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：https://www.jsa.or.jp/datas/media/10000/md_3079.pdf＞
【非特許文献２】GeSI、"#SystemTransformation - HOW DIFITAL SOLUTION WILL DRIVE PROGRESS TOWARDS THE SUSTAINABLE DEVELOPMENT GOALS"、［online］、インターネット＜ＵＲＬ：http://systemtransformation-sdg.gesi.org/160608_GeSI_SystemTransformation.pdf＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
但し、ＩＣＴサービス・ソリューションのようなサービスが、ＳＤＧｓのどの目標に貢献可能かを判定するには、ＳＤＧｓ目標の記載内容に対する知識と、ＩＣＴサービス・ソリューションが持つ効果・環境影響を理解し、両者の因果関係をモデル化して分析する必要が有る。すなわち、斯かる判定は、ＳＤＧｓの詳細内容に対する知識のみならず、ＩＣＴサービス・ソリューションの効果・環境影響に関する知識を有した専門家でないと難しい。
【０００７】
例えば、従来の技術では、社会構造やシステム構造を把握するために因果関係図やシステムダイナミクス等の手法で分析を可能にしており、評価対象（例えばＩＣＴサービス・ソリューションなど）毎に専門家の分析が必要である。
【０００８】
また、特許文献１は、社会・経済問題の解決策の決定に資するため、当該問題に係る現象の因果関係をモデル化する技術である。特許文献１の技術では、人手による作業を要するため、気候変動に関連する現象・リスクをモデル化し分析するためには気候変動に関する専門性を要する。更に、分析結果とＩＣＴソリューションを関連付けるためにはＩＣＴソリューションの効果・環境影響に関する専門性を要する。
【０００９】
しかしながら、ＩＣＴサービス・ソリューションの設計者や提案者は必ずしもＩＣＴサービス・ソリューションの効果・環境影響に関する専門的な知識を有していない場合が多いため、社会課題解決を目指したサービス設計の障壁となっている。
【００１０】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであって、ＳＤＧｓの目標への寄与の程度を評価可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
そこで上記課題を解決するため、評価装置は、ＳＤＧｓのいずれかの目標のターゲットが記述されたテキストデータと、当該目標に寄与することが明らかな１以上の第１のサービスの概要が記述されたテキストデータとに含まれる各単語について、前記テキストデータに関する特徴量を計算する第１の計算部と、前記各単語の特徴量に基づいて文章特徴行列を生成する生成部と、第２のサービスの概要が記述されたテキストデータが入力されると、当該テキストデータに含まれる各単語について、当該テキストデータに関する特徴量を計算する第２の計算部と、前記第２のサービスに係る各単語の特徴量と、前記文章特徴行列とに基づいて、前記第２のサービスが当該目標に寄与する程度を評価する評価部と、を有する。
【発明の効果】
【００１２】
ＳＤＧｓの目標への寄与の程度を評価可能とすることを目的とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施の形態における評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における評価装置１０の機能構成例を示す図である。
【図３】モデル生成部１１が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【図４】ＳＤＧｓの目標１の詳細が記述されたテキストデータの一例を示す図である。
【図５】形態素解析の結果の一例を示す図である。
【図６】単語特徴量の計算結果の一例を示す図である。
【図７】文章特徴行列Ｘの一例を示す図である。
【図８】文書処理部１２が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形態における評価装置１０のハードウェア構成例を示す図である。図１の評価装置１０は、それぞれバスＢで相互に接続されているドライブ装置１００、補助記憶装置１０２、メモリ装置１０３、ＣＰＵ１０４、及びインタフェース装置１０５等を有する。
【００１５】
評価装置１０での処理を実現するプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体１０１によって提供される。プログラムを記憶した記録媒体１０１がドライブ装置１００にセットされると、プログラムが記録媒体１０１からドライブ装置１００を介して補助記憶装置１０２にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体１０１より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置１０２は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。
【００１６】
メモリ装置１０３は、プログラムの起動指示が有った場合に、補助記憶装置１０２からプログラムを読み出して格納する。ＣＰＵ１０４は、メモリ装置１０３に格納されたプログラムに従って評価装置１０に係る機能を実行する。インタフェース装置１０５は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。
【００１７】
図２は、本発明の実施の形態における評価装置１０の機能構成例を示す図である。図２において、評価装置１０は、モデル生成部１１及び文書処理部１２等を有する。これら各部は、評価装置１０にインストールされた１以上のプログラムが、ＣＰＵ１０４に実行させる処理により実現される。評価装置１０は、また、テキストＤＢ１３及びモデル記憶部１４等の記憶部を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置１０２、又は評価装置１０にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。
【００１８】
モデル生成部１１は、ＳＤＧｓの各目標（各ゴール）の詳細を記述したテキストデータと、ＳＤＧｓのいずれかの目標に寄与することが既に明らかになっているＩＣＴサービスやソリューション（以下、単に「サービス」という。）の機能概要を示したテキストデータとから抽出される各単語の特徴量に基づいて、当該各単語について、ＳＤＧｓの各目標との関連の強さを示すモデルを生成する。当該テキストデータは、テキストＤＢ１３に記憶されている。図２において、モデル生成部１１は、単語特徴量計算部１１１、文章特徴行列計算部１１２及びモデル出力部１１３を含む。
【００１９】
文書処理部１２は、評価対象として指定されたサービスのテキストデータを入力し、当該テキストデータから各単語の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と、モデル記憶部１４に記憶されているモデルとを用いて、評価対象のサービスがＳＤＧｓの各目標に寄与（光景）する程度を評価する。図２において、文書処理部１２は、入力部１２１、演算部１２２、評価部１２３及び評価結果出力部１２４を含む。
【００２０】
以下、評価装置１０が実行する処理手順について説明する。図３は、モデル生成部１１が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００２１】
ステップＳ１０１において、単語特徴量計算部１１１は、ＳＤＧｓの複数の（１７の）目標（ゴール）のそれぞれごとに、当該目標の詳細（ターゲット）が記述されたテキストデータと、当該目標へ寄与することが既に明らかなサービスの機能概要が記述されたテキストデータとを読み込む。ＳＤＧｓいずれかの目標に寄与することが明らかな各サービスが、いずれの目標に寄与するかについて（すなわち、目標とサービスとの関連付け）は、例えば、補助記憶装置１０２に記憶されている。
【００２２】
図４は、ＳＤＧｓの目標１の詳細が記述されたテキストデータの一例を示す図である。図４に示されるように、目標１のテキストデータには、目標１のターゲットを示す文が含まれている。なお、図４では、便宜上、目標１を示す文（「貧困をなくそうあらゆる場所で、あらゆる形態の貧困に終止符を打つ」）も含まれているが、当該文は、テキストデータに含まれなくてもよい。すなわち、各ターゲットの文がテキストデータに含まれていればよい。目標２〜１７のそれぞれのテキストデータも同様の構成を有する。
【００２３】
例えば、目標１に対してサービスＡ及びサービスＢが寄与するのであれば、目標１のテキストデータと、サービスＡ及びサービスＢのそれぞれの機能概要が記述されたテキストデータとが組みにされて読み込まれる。また、サービスＡが目標２にも寄与するのであれば、サービスＡのテキストデータは、目標２のテキストデータとも組みにされて読み込まれる。ＳＤＧｓの目標は１７個である。したがって、ステップＳ１０１では、１７個の目標のそれぞれごとに、当該目標のテキストデータと、当該目標に寄与する１以上のサービスのテキストデータとの組が読み込まれる。
【００２４】
なお、サービスの機能概要が記述されたテキストデータは、例えば、サービスを紹介するＷｅｂページやパンフレット等に記載された数行程度の文（例えば、「ＸＸＸサービスは、ＹＹＹするサービスです。」）を含むテキストデータであればよい。
【００２５】
続いて、単語特徴量計算部１１１は、１７個の組みごとに、当該組みに属するテキストデータ群に含まれる各文を形態素解析する（Ｓ１０２）。
【００２６】
図５は、形態素解析の結果の一例を示す図である。図５には、目標１のターゲットの一つである「２０３０年までに、現在１日１．２５ドル未満で生活する人々と定義されている極度の貧困をあらゆる場所で終わらせる。」という一文についての形態素解析の結果の一例が示されている。形態素解析により、各文に含まれる単語が抽出される。なお、形態素解析は、公知技術を用いて行われればよい。
【００２７】
続いて、単語特徴量計算部１１１は、１７個の組みごとに、当該組みに対する形態素解析によって抽出された各単語について、当該組みに属するテキストデータ群に関する単語特徴量を計算する（Ｓ１０３）。
【００２８】
図６は、単語特徴量の計算結果の一例を示す図である。図６には、目標１に関するテキストデータ群の組みについての単語特徴量の計算結果の一例が示されている。すなわち、目標１のテキストデータ、及び目標１に寄与することが明らかな各サービスのテキストデータから抽出された各単語（各名詞）について、これらのテキストデータの集合に対するスコア及び出現頻度が単語特徴量として計算されている。スコアは、例えば、ＴＦ−ＩＤＦ法などにより算出可能である。
【００２９】
なお、目標２〜目標１７のそれぞれの組みについても同様に単語特徴量が計算される。したがって、単語特徴量について、１７個の計算結果が得られる。
【００３０】
続いて、文章特徴行列計算部１１２は、ステップＳ１０３において得られた１７個の計算結果に基づいて、１つの文章特徴行列Ｘを計算（生成）する（Ｓ１０４）。文章特徴行列Ｘの計算には、例えば、潜在意味解析（ＬＳＡ）又は潜在ディリクレ割り当て（ＬＤＡ）等の公知技術を用いることができる。
【００３１】
図７は、文章特徴行列Ｘの一例を示す図である。図７の文章特徴行列Ｘにおいて、カテゴリ１〜１７は、目標１〜１７に対応する。すなわち、各行は、目標に対応する。各列は、各目標のテキストデータ群から抽出された単語である。行列の要素は、単語と目標との関連の強さを示す確率頻度である。なお、本実施の形態において、文章特徴行列Ｘが、各単語と目標との関連を示すモデルの一例である。
【００３２】
続いて、モデル出力部１１３は、モデル（文章確率行列Ｘの内容）をモデル記憶部１４に記憶する（Ｓ１０５）。例えば、各目標及び各単語に関連付けて、当該目標及び当該単語の確率頻度がモデル記憶部１４に記憶される。
【００３３】
図８は、文書処理部１２が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。
【００３４】
ステップＳ２０１において、入力部１２１は、評価対象サービスの機能概要が記載されたテキストデータの入力を受け付ける。
【００３５】
続いて、演算部１２２は、当該テキストデータから単語特徴量を抽出する（Ｓ２０２）。なお、単語特徴量の抽出は、図３のステップＳ１０２及びＳ１０３と同様の手順によって行われればよい。したがって、当該テキストデータに含まれる単語について、図６に示したような単語特徴量が抽出される。
【００３６】
続いて、評価部１２３は、モデル記憶部１４からモデル（文章特徴行列Ｘ（図７））を読み込む（Ｓ２０３）。
【００３７】
続いて、評価部１２３は、ステップＳ２０２において抽出された単語特徴量と、文章特徴行列Ｘとに基づいて、公知のトピックモデル等の手法を用いて、文章特徴行列Ｘの行ごと（すなわち、目標ごと）に寄与確率を計算する（Ｓ２０４）。各寄与確率は、評価対象サービスが各目標へ寄与する程度を示す指標の一例である。評価部１２３は、各寄与確率をそのまま各目標に対する寄与度として判定（評価）してもよいし、閾値以上である寄与確率に係る目標を評価対象サービスが貢献する目標とし、閾値未満である寄与確率に係る目標を評価対象サービスが貢献しない目標として判定（評価）してもよい。
【００３８】
続いて、評価結果出力部１２４は、評価部１２３による評価結果を出力する（Ｓ２０５）。例えば、判定結果が表示装置へ表示されてもよいし、補助記憶装置１０２等に保存されてもよい。
【００３９】
上述したように、本実施の形態によれば、ＳＤＧｓの目標への寄与の程度を評価可能とすることができる。すなわち、各目標のターゲットが記述されたテキストデータと、各目標への寄与が明らかなサービスの概要が記述されたテキストデータとに基づいてモデルが生成されているため、評価者は、評価対象のサービスのテキストデータを作成すれば、当該サービスについて、ＳＤＧｓの各目標への寄与の程度について評価結果を得ることができる。その結果、例えば、企業によるＳＤＧｓの各目標に対するサービスの訴求を可能とすることができる。
【００４０】
なお、本実施の形態において、評価装置１０は、計算装置の一例である。単語特徴量計算部１１１は、第１の計算部の一例である。文章特徴行列計算部１１２は、モデル生成部１１の一例である。演算部１２２は、第２の計算部の一例である。評価部１２３は、第３の計算部の一例である。
【００４１】
以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定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要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１０          評価装置
１１          モデル生成部
１２          文書処理部
１３          テキストＤＢ
１４          モデル記憶部
１００        ドライブ装置
１０１        記録媒体
１０２        補助記憶装置
１０３        メモリ装置
１０４        ＣＰＵ
１０５        インタフェース装置
１１１        単語特徴量計算部
１１２        文章特徴行列計算部
１１３        モデル出力部
１２１        入力部
１２２        演算部
１２３        評価部
１２４        評価結果出力部
Ｂ            バス
【図１】
2020135726.tif 000003
【図２】
2020135726.tif 000004
【図３】
2020135726.tif 000005
【図４】
2020135726.tif 000006
【図５】
2020135726.tif 000007
【図６】
2020135726.tif 000008
【図７】
2020135726.tif 000009
【図８】
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