(57)【要約】      （修正有）【課題】より信頼性のある行動計画の策定を支援することができる予測装置、予測方法及びプログラムを提供する。【解決手段】予測装置１は、目標が達成されるために行われる行動の方針を含む行動方針情報を設定する設定部と、将来予測における変動要因を示す環境情報と、設定部により設定された行動方針情報とに基づいて、事象の状態遷移についてのシミュレーションを実行するシミュレータと、シミュレーションの結果に基づく事象の状態ごとの実現確率に基づいて、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を出力する予測値出力部と、設定部により設定された行動方針情報に基づき目標候補の中から選択された目標について、目標の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報を出力する状態遷移出力部と、を備える。【選択図】図１
2020046923.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標が達成されるために行われる行動の方針を含む行動方針情報を設定する設定部と、
将来予測における変動要因を示す環境情報と、前記設定部により設定された行動方針情報とに基づいて、事象の状態遷移についてのシミュレーションを実行するシミュレータと、
前記シミュレーションの結果に基づく前記事象の状態ごとの実現確率に基づいて、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を出力する予測値出力部と、
前記設定部により設定された行動方針情報に基づき前記目標候補の中から選択された目標について、前記目標の達成に至るまでの前記事象の状態遷移を示す状態遷移情報を出力する状態遷移出力部と、
を備える予測装置。
【請求項２】
前記シミュレーションは、モンテカルロシミュレーションである、
請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記環境情報は、前記事象の状態遷移に応じて動的に変動する情報を含む、
請求項１または２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記状態遷移出力部は、前記状態遷移情報に基づく前記状態遷移における前記事象の状態ごとに、前記事象の状態に対応するユーザの行動計画を示す情報を出力する、
請求項１から３のうちいずれか一項に記載の予測装置。
【請求項５】
前記予測値出力部は、複数の前記実現確率を集計することにより、前記予測値を算出する、
請求項１から４のうちいずれか一項に記載の予測装置。
【請求項６】
前記シミュレータは、複数の前記環境情報の値の組み合わせごとに前記シミュレーションを実行する、
請求項１から５のうちいずれか一項に記載の予測装置。
【請求項７】
目標が達成されるために行われる行動の方針を含む行動方針情報の設定を受け付ける設定ステップと、
将来予測における変動要因を示す環境情報と、前記設定ステップによって受け付けられた行動方針情報とに基づいて、事象の状態遷移についてのシミュレーションを実行するシミュレーション実行ステップと、
前記シミュレーションの結果に基づく前記事象の状態ごとの実現確率に基づいて、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を出力する予測値出力ステップと、
前記設定ステップにより設定された行動方針情報に基づき前記目標候補の中から選択された目標について、前記目標の達成に至るまでの前記事象の状態遷移を示す状態遷移情報を出力する状態遷移出力ステップと、
を有する予測方法。
【請求項８】
コンピュータに、
目標が達成されるために行われる行動の方針を含む行動方針情報の設定を受け付ける設定ステップと、
将来予測における変動要因を示す環境情報と、前記設定ステップによって受け付けられた行動方針情報とに基づいて、事象の状態遷移についてのシミュレーションを実行するシミュレーション実行ステップと、
前記シミュレーションの結果に基づく前記事象の状態ごとの実現確率に基づいて、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を出力する予測値出力ステップと、
前記設定ステップにより設定された行動方針情報に基づき前記目標候補の中から選択された目標について、前記目標の達成に至るまでの前記事象の状態遷移を示す状態遷移情報を出力する状態遷移出力ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、予測装置、予測方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な場面において、将来の状況を予測し、予測結果に基づいて予測者自身にとって理想の状態に近づくための行動計画を策定することがある。様々な場面とは、マラソン等の競技、囲碁や将棋等の対戦型のボードゲーム、及び組織等における集団行動等である。理想の状態とは、例えばマラソン競技の場合には、目標とする順位あるいは目標とするタイムでゴールすることである。行動計画とは、レースプラン等である。
【０００３】
また、予測結果を左右する変動要素が多い場合、シミュレータを用いて将来予測が行われることがある。一般的に、シミュレータは、多数の変動要素に基づく膨大な計算量の計算を行い、最終的な予測結果を出力する。例えば、大気シミュレータは、多数の変動要素に基づいて計算を行い、気象や天候を予測する。しかしながら、気象や天候に関する予測における変動要素には、予測者自身の行動内容は含まれない。なぜならば、予測者がどのような行動をとったとしても、気象や天候が変化することはないからである。
【０００４】
一方、例えば上述したマラソン競技のように他者と競うような場面等においては、予測者の行動に応じて結果が異なることがある。このような場面に対して、例えば大気シミュレータのように最終的な予測結果を一意に出力するだけのシミュレータを用いて将来予測を行った場合、信頼性のある行動計画を策定できないことがある。なぜならば、策定された行動計画が、目標に至るまでの過程における予測者の行動等の変動要素が反映された予測に基づく行動計画ではないためである。これにより、従来、策定された行動計画どおりに予測者が行動をとったとしても、実際には予測者の理想通りには事象が進まない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１６−１２６４０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、より信頼性のある行動計画の策定を支援することができる予測装置、予測方法、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の予測装置は、設定部と、シミュレータと、予測値出力部と、状態遷移出力部と、を持つ。設定部は、目標が達成されるために行われる行動の方針を含む行動方針情報を設定する。シミュレータは、将来予測における変動要因を示す環境情報と、前記設定部により設定された行動方針情報とに基づいて、事象の状態遷移についてのシミュレーションを実行する。予測値出力部は、前記シミュレーションの結果に基づく前記事象の状態ごとの実現確率に基づいて、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を出力する。状態遷移出力部は、前記設定部により設定された行動方針情報に基づき前記目標候補の中から選択された目標について、前記目標の達成に至るまでの前記事象の状態遷移を示す状態遷移情報を出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る予測装置１の機能構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態に係る予測装置１の動作の流れを示すフローチャート。
【図３】第１の実施形態に係る予測装置１によるシミュレーションによって生成されるシミュレーション結果の一例を示す図。
【図４】第１の実施形態に係る予測装置１によるシミュレーションによって生成されるシミュレーション結果及び行動計画情報の一例を示す図。
【図５】第２の実施形態に係る予測装置１の動作の流れを示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、実施形態の予測装置、予測方法、及びプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
以下、予測装置１の構成について説明する。
予測装置１は、事象に対する将来予測を行う装置である。予測装置１は、例えば、将来の事象の状態を変動させる変動要素となる情報を取得する。そして、予測装置１は、当該情報を用いてシミュレーションを実行することにより、将来予測を行う。事象とは、例えば、マラソン等の競技におけるレース状況（通過地点ごとの競技者の通過順位及び通過タイム、ゴール地点における最終順位及びゴールタイム等）、囲碁や将棋等の対戦型のボードゲームにおける盤面の状況、及び組織等における集団行動の状況等である。
【００１１】
予測装置１は、事象の最終的な状態（例えばマラソンにおける最終順位及びゴールタイム）だけでなく、最終的な状態に至るまでの任意の時点における状態（例えばマラソンにおける通過地点ごとの通過順位及び通過タイム）を予測する。ユーザ（以下「予測者」という。）は、予測された任意の時点における事象の状態となるような行動計画を策定することにより、理想とする事象の最終的な状態を実現し易くなる。
【００１２】
例えば、マラソンにおける行動計画を策定する予測者が、理想とする事象の最終的な状態として、優勝すること（１位でゴールすること）を設定する。そして、予測者は、予測装置１によって予測された、優勝に至るまでの各通過地点における通過順位及び通過タイム等を示す情報を取得する。予測者は、取得した情報に基づく通過順位及び通過タイムで各通過地点を通過できるように行動計画を策定する。
【００１３】
このように、予測装置１は、予測者による行動計画の策定を支援することができる。
なお、以下、一例として、将来予測の対象とする事象が、マラソンにおけるレース状況である場合について説明する。
【００１４】
以下、予測装置１の機能構成について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る予測装置１の機能構成を示すブロック図である。
【００１５】
図１に示すように、予測装置１は、例えば、入力インターフェース１０と、行動方針設定部１３と、シミュレータ１４と、集計部１５と、出力制御部１６と、出力インターフェース１９と、を含んで構成される。予測装置１は、例えば、パーソナルコンピュータ又は汎用コンピュータ等の情報処理装置である。
【００１６】
入力インターフェース１０は、情報の入力を受け付けるインターフェースである。入力インターフェース１０は、外部の機器から出力された情報が入力される入力端子であってもよいし、予測装置に内蔵された入力装置であってもよい。入力装置とは、例えば、キーボード、マウス又はタッチパネル等である。また、図１に示すように、入力インターフェース１０は、静的情報入力部１１と、動的情報入力部１２と、を含んで構成される。なお、静的情報入力部１１及び動的情報入力部１２は、必ずしも別々のハードウェアによって構成される必要はない。静的情報入力部１１及び動的情報入力部１２は、入力インターフェース１０が備える共通のハードウェアによって構成される機能部であってもよい。
【００１７】
静的情報入力部１１は、静的情報の入力を受け付ける。また、動的情報入力部１２は、動的情報の入力を受け付ける。静的情報入力部１１は、入力された静的情報を、シミュレータ１４へ出力する。動的情報入力部１２は、入力された動的情報を、シミュレータ１４へ出力する。静的情報及び動的情報とは、例えば、マラソンにおけるレース状況の予測結果を変動させる変動要因となる情報である。なお、静的情報と動的情報とを併せて、以下「環境情報」という。環境情報は、例えば、将来予測における変動要因を示す情報である。
【００１８】
環境情報のうち、静的情報は、競技が開始される前に取得可能な情報である。静的情報は、競技への参加にあたって事前に行動計画が策定される場合に行われる将来予測において用いられる情報である。静的情報には、例えば、予測者の競技力、過去の競技実績及び走行スタイルに関する情報、他の競技者の競技力、過去の競技実績及び走行スタイルに関する情報、マラソンコース及びスタート日時等のマラソンの実施条件に関する情報、及び、気象及び天候の予報に関する情報等が含まれる。
【００１９】
また、環境情報のうち、動的情報は、競技が開始された後に取得される情報であり、競技中において変化する情報である。動的情報は、競技中における様々な状況の変化に応じて、改めて将来予測をする際に用いられる情報である。動的情報には、例えば、ペースの速さ及び集団の大きさ等のレース展開に関する情報、通過地点における予測者の順位及び通過タイムに関する情報、通過地点における他の競技者の順位及び通過タイムに関する情報、路面状態及び路面温度等のマラソンコースの状態に関する情報、及び、実際の気象及び天候に関する情報等が含まれる。
【００２０】
また、入力インターフェース１０は、行動方針情報の入力を受け付ける。行動方針情報とは、目標が達成されるために行われる、予測者の行動の方針を示す情報である。行動方針情報は、例えば、序盤から先行して他者を引き離して逃げきる、終盤まで先頭集団の中で走行することを維持する、あるいは、所定のペースを維持して走行する等の、予測者の走行の方針に関する情報である。また、目標とは、例えば、１位でゴールすること、３位以内でゴールすること、あるいは、２時間３０分以内にゴールすること等である。入力インターフェース１０は、入力された行動方針情報を行動方針設定部１３へ出力する。
【００２１】
なお、入力インターフェース１０の構成は、上述したように受動的に情報の入力を受け付ける構成に限られるものではない。例えば、入力インターフェース１０は、所定の条件が満たされた場合に、所定の時刻に、又は定期的（例えば、１時間ごと、又は１日ごと）に、能動的に外部の機器に対して情報の入力を要求する構成であってもよい。
【００２２】
行動方針設定部１３は、入力インターフェース１０から出力された行動方針情報を取得する。行動方針設定部１３は、取得された行動方針情報をシミュレータ１４へ出力する。これにより、行動方針設定部１３は、シミュレータ１４に対し、シミュレーションにおける予測者の行動方針を設定する。なお、行動方針設定部１３は、例えば、入力インターフェース１０に対して入力された定性的なデータ形式の行動方針情報を、シミュレータ１４がシミュレーションの実行に用いることができるように、定量的なデータ形式の行動方針情報に変換する機能を有する機能部であってもよい。
【００２３】
シミュレータ１４は、入力インターフェース１０から出力された環境情報（すなわち、静的情報入力部１１から出力された静的情報、又は動的情報入力部１２から出力された動的情報）を取得する。また、シミュレータ１４は、行動方針設定部１３から出力された行動方針情報を取得する。シミュレータ１４は、取得された環境情報と行動方針情報とに基づいて、レースのシミュレーションを実行する。これにより、シミュレータ１４は、事象の最終的な状態ごとの実現確率を示す情報と、事象の最終的な状態に至るまでの状態遷移を示す状態遷移情報と、を含むシミュレーション結果を生成する。事象の最終的な状態とは、例えば、レースの最終結果（例えば、１位でゴールすること、２位でゴールすること、・・・等）である。また、事象の状態遷移とは、例えば、１０［ｋｍ］通過地点におけるレースの状態から、２０［ｋｍ］通過地点におけるレースの状態への遷移である。また、レースの状態とは、例えば、通過地点における予測者の通過順位、あるいは、通過地点における予測者の通過タイムと他の競技者の通過タイムとの差等である。
【００２４】
シミュレータ１４は、例えば、モンテカルロシミュレーションの手法を用いてシミュレーションを行う。モンテカルロシミュレーションの手法とは、例えば、同一の行動方針情報のもと、同一の環境情報または一部を変えた環境情報で所定回数のシミュレーションを繰り返し行い、統計的に答えを導き出す手法である。但し、シミュレータ１４が、その他の統計的な手法を用いて、上記の実現確率を示す情報及び状態遷移情報を生成する構成であってもよい。また、シミュレータ１４は、学習済みの機械学習モデルを用いて、上記の実現確率を示す情報及び状態遷移情報を生成する構成であってもよい。シミュレータ１４は、生成された実現確率を示す情報及び状態遷移情報を集計部１５へ出力する。
【００２５】
集計部１５は、シミュレータ１４から出力された実現確率を示す情報及び状態遷移情報を取得する。集計部１５は、取得された実現確率を示す情報に基づく実現確率を集計することにより予測値を算出する。予測値とは、設定されうる目標候補の単位で実現確率の値が合算された値である。
【００２６】
例えば、シミュレータ１４から出力された実現確率を示す情報が、予測者が１位でゴールする実現確率が２［％｝であり、予測者が２位でゴールする実現確率が３［％｝であり、予測者が３位でゴールする実現確率が１０［％｝であることを示す情報であるものとする。この場合、集計部１５は、１位、２位、及び３位でゴールするそれぞれの実現確率である、２［％｝、３［％｝及び１０［％｝を適宜合算することにより、１位（以内）でゴールする予測値、２位以内でゴールする予測値、及び３位以内でゴールする予測値を算出する。すなわち、上記の例の場合、１位（以内）でゴールする予測値、２位以内でゴールする予測値、及び３位以内でゴールする予測値は、それぞれ２［％｝、５［％｝、及び１５［％｝になる。
【００２７】
集計部１５は、算出された予測値を示す情報、及び取得された状態遷移情報を出力制御部１６へ出力する。
【００２８】
出力制御部１６は、出力インターフェース１９による情報の出力を制御する。出力制御部１６は、集計部１５から出力された予測値を示す情報及び状態遷移情報を取得する。
また、図１に示すように、出力制御部１６は、例えば、予測値出力部１７と、状態遷移出力部１８と、を含んで構成される。
【００２９】
予測値出力部１７は、集計部１５から出力された予測値を示す情報を、出力インターフェース１９に出力させる。例えば、予測値出力部１７は、集計部１５から出力された予測値を示す情報を、出力インターフェース１９によって出力することが可能な形式の情報に変換する。そして、予測値出力部１７は、変換された情報を出力インターフェース１９へ出力することにより、当該情報を出力インターフェース１９に出力させる。出力インターフェース１９によって出力することが可能な形式の情報とは、例えば、テキストデータ、画像情報、又は音声情報等である。
【００３０】
状態遷移出力部１８は、集計部１５から出力された状態遷移情報を出力インターフェース１９に出力させる。状態遷移出力部１８は、少なくとも１つの目標候補の中から（例えば予測者によって）予測値に基づいて設定（選択）される目標である目標情報が設定された場合に、当該目標情報に対応する状態遷移情報を出力させる。例えば、状態遷移出力部１８は、集計部１５から出力された状態遷移情報を、出力インターフェース１９によって出力することが可能な形式の情報に変換する。そして、状態遷移出力部１８は、変換された情報を出力インターフェース１９へ出力することにより、当該情報を出力インターフェース１９に出力させる。
【００３１】
出力インターフェース１９は、情報を出力するインターフェースである。出力インターフェース１９は、外部の機器へ情報を出力する出力端子であってもよいし、予測装置１に内蔵された出力装置であってもよい。出力装置とは、例えば、ディスプレイ、電光掲示板又はスピーカー等である。出力インターフェース１９は、予測値出力部１７から出力された、予測値を示す情報及び状態遷移情報を取得する。出力インターフェース１９は、取得された予測値を示す情報及び状態遷移情報に基づく情報（例えば、テキスト情報、画像情報又は音声情報等）を出力する。
【００３２】
以下、予測装置１の動作の一例について説明する。
図２は、第１の実施形態に係る予測装置１の動作の流れを示すフローチャートである。図２のフローチャートが示す予測装置１の動作は、入力インターフェース１０に対し、環境情報（静的情報又は動的情報）が入力される際に開始する。
【００３３】
入力インターフェース１０は、環境情報を取得する（ステップＳ０１０）。すなわち、静的情報入力部１１が静的情報の入力を受け付ける、又は、動的情報入力部１２が動的情報の入力を受け付ける。
【００３４】
次に、入力インターフェース１０は、行動方針情報を取得する（ステップＳ０２０）。次に、シミュレータ１４は、入力インターフェース１０から出力された環境情報（すなわち、静的情報入力部１１から出力された静的情報、又は動的情報入力部１２から出力された動的情報）を取得する。また、シミュレータ１４は、入力インターフェース１０から出力された行動方針情報を、行動方針設定部１３を介して取得する。シミュレータ１４は、取得された環境情報と行動方針情報とに基づいて、レースのシミュレーションを実行する（ステップＳ０３０）。
【００３５】
次に、集計部１５は、シミュレータ１４によるシミュレーションによって生成された、事象の最終的な状態ごとの実現確率を示す情報を取得する。集計部１５は、取得された情報に基づいて実現確率を集計することにより、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を算出する（ステップＳ０４０）。次に、予測値出力部１７は、集計部１５によって算出された予測値を示す情報を、出力インターフェース１９に出力させる（ステップＳ０５０）。
【００３６】
ここで、予測者は、出力インターフェース１９を介して出力された、目標候補ごとの予測値を示す情報を参照する。目標候補ごとの予測値とは、例えば、予測者が参加するマラソンにおいて、予測者が各順位以内（１位以内、２位以内、・・・）でゴールする実現確率である。すなわち、予測値とは、例えば、予測者が１位（以内）でゴールすることを目標とした場合における実現確率、予測者が２位以内でゴールすることを目標とした場合における実現確率、予測者が３位以内でゴールすることを目標とした場合における実現確率、・・・、等を示す予測値である。
【００３７】
あるいは、目標候補ごとの予測値とは、例えば、予測者のゴールタイムごとの実現確率を示すそれぞれの予測値である。すなわち、予測値とは、例えば、予測者が２時間３０分以内でゴールすることを目標とした場合における実現確率、予測者が２時間３５分以内でゴールする確率、予測者が２時間４０分以内でゴールすることを目標とした場合における実現確率、・・・、等を示す予測値である。
【００３８】
予測者は、目標候補ごとの予測値を示す情報を参照し、設定しようとしている目標が妥当な目標であるか否かを検討する。妥当な目標であると判断した場合、予測者は、目標情報を設定（選択）する。目標情報とは、例えば、１位（以内）でゴールすることを示す情報、２位以内でゴールすることを示す情報、・・・等である。あるいは、目標情報とは、２時間３０以内でゴールすることを示す情報、２時間３５分以内でゴールすることを示す情報等である。
【００３９】
また、集計部１５によって集計された少なくとも１つの目標候補ごとの予測値における予測者が設定しようとしていた目標の予測値が、予測者が想定していた予測値とは大きく異なる場合に、予測者は行動方針の再設定を行うことがある。予測者が想定していた予測値とは大きく異なる場合とは、例えば、集計部１５によって集計された予測値に基づく実現確率が、予測者が想定していた予測値に基づく実現確率より大幅に低い確率である場合等である。この場合、予測者は、行動方針を再設定することにより、他の行動方針を選択した場合における、目標候補ごとの予測値を示す情報を参照することができる。これにより、予測者は、他の行動方針を選択した場合に、設定しようとしている目標が妥当な目標であるか否かを再度検討することができる。
【００４０】
図２に示すように、予測者によって目標情報が設定されず（ステップＳ０６０において、ＮＯ）、行動方針情報が再入力された場合（ステップＳ０７０においてＹＥＳ）、シミュレータ１４は、ステップＳ０１０において取得された環境情報と、再入力された行動方針情報と、に基づいて、レースのシミュレーションを再び実行する（ステップＳ０３０）。なお、予測者によって目標情報が設定されず（ステップＳ０６０においてＮＯ）、かつ、行動方針情報が再入力されない場合（ステップＳ０７０においてＮＯ）には、目標情報が設定されるか、又は、行動方針情報が再入力されるまで、予測装置１は待機する。
【００４１】
予測者によって目標情報が設定された場合（ステップＳ０６０においてＹＥＳ）、状態遷移出力部１８は、設定された目標の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報を、出力インターフェース１９に出力させる（ステップＳ０８０）。なお、状態遷移出力部１８は、シミュレータ１４によって生成された、少なくとも１つの目標候補の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報を、集計部１５を介して取得する。状態遷移出力部１８は、取得された状態遷移情報のうち、予測者によって設定された目標の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報が出力される。以上で、図２のフローチャートの処理が終了する。
【００４２】
以下、予測装置１を用いた予測者による行動計画の策定の流れについて、より分かり易く説明するため一例を挙げて説明する。
図３は、第１の実施形態に係る予測装置１によるシミュレーションによって生成されるシミュレーション結果の一例を示す図である。
なお、以下に説明するシミュレーション結果は、出力インターフェース１９から出力される。ここでは、一例として、シミュレーション結果が画面に表示される場合について説明するが、これに限られるものではない。シミュレーション結果が、画像情報又はテキスト情報として表示される代わりに、例えば、音声によって出力される構成であってもよい。
【００４３】
図３に例示するシミュレーション結果は、マラソンについてシミュレーションが行われた場合のシミュレーション結果を示している。このシミュレーションにおいては、予測者のゴール地点における最終順位と、任意に設定される４つの通過地点（例えば、１０[ｋｍ]地点、２０[ｋｍ]地点、３０[ｋｍ]地点、及び４０[ｋｍ]地点）における通過順位と、が予測の対象である。通過地点の数または位置は、上記の例に限定されず、例えば、マラソン競技の場合には、レースの折り返し地点や給水所地点など、上り坂の手前等、人の行動の変化が起きやすい地点に設定されてもよく、ゴール地点からの距離を基準に通過地点が設定されてもよい。
【００４４】
また、予測の対象は、順位に限られるものではなく、例えばタイム（通過タイム及びゴールタイム）等であってもよい。また、予測の対象は、通過地点に限られるものではなく、スタートからの経過時間等であってもよい。また、図３の例では、スタート地点からゴール地点までのシミュレーション結果を示しているが、レース途中（例えば、１５［ｋｍ］地点）からゴール地点またはゴール手前の所定の地点（例えば、４０［ｋｍ］地点）までのシミュレーションを行ってもよい。
【００４５】
シミュレータ１４は、例えば、取得された環境情報と行動方針情報とに基づいてモンテカルロシミュレーションを実行することにより、予測者の各通過地点における通過順位及びゴール地点における最終順位を予測する。そして、シミュレータ１４は、変動要因である環境情報を変化させながら、繰り返し上記のシミュレーションを実行する。なお、環境情報を変化させてシミュレーションを実行することは、例えば、変動が予想される範囲内で、気温、湿度、又は天候等の条件を少しずつ変えながら繰り返しシミュレーションを実行することを意味する。すなわち、シミュレータ１４は、複数の環境情報の値の組み合わせごとにシミュレーションを実行する。
【００４６】
所定の回数（例えば１０００回）のシミュレーションが繰り返し実行されると、図３に示すように、各最終順位（事象の最終的な状態）の実現確率が算出される。各最終順位の実現確率は、シミュレーションによって各最終順位となった回数を、シミュレーション実行回数によって除算することによって算出される。図３に示す例においては、予測者が、１位でゴールする実現確率、２位でゴールする実現確率、２位でゴールする実現確率、・・・、９位でゴールする確率は、それぞれ２［％］、３［％］、１０［％］、・・・、２［％］である。
【００４７】
集計部１５は、算出されたこれらの実現確率を集計し、予測値を算出する。例えば、集計部１５は、図３に示す各最終順位の実現確率を合算することにより、予測者が、１位以内で（すなわち、1位で）ゴールする実現確率、２位以内でゴールする実現確率、３位以内でゴールする実現確率、・・・、９位以内でゴールする確率を算出する。図３に示す例においては、１位でゴールする実現確率、２位以内でゴールする実現確率、３位以内でゴールする実現確率、・・・、９位以内でゴールする確率は、それぞれ２［％］、５［％］、１５［％］、・・・、９５［％］である。算出されたこれらの予測値が、予測者に対して提示される。
【００４８】
ここで、予測者が想定していた目標が、３位以内でゴールすることであるものとする。図３に示す例においては、３位以内でゴールする実現確率は１５［％｝である。予測者は、この予測値を参照し、妥当な目標であると判断したならば、３位以内でゴールすることを目標として設定する。
【００４９】
なお、予測者は、妥当な目標ではないと判断した場合には、行動方針の再設定を行うことがある。例えば、予測者が参照した予測値において、３位以内でゴールする実現確率が０．００１［％］であるなど、実現可能性がかなり低い値であった場合に、予測者は妥当な目標ではないと判断する。この場合、予測者は、例えば、行動方針が適切でない可能性があると考え、行動方針の再設定を行う。例えば、予測者は、序盤から先行して他者を引き離して逃げきるという行動方針から、終盤まで先頭集団の中で走行するという行動方針への再設定を行う。
【００５０】
ここで、予測者によって３位以内でゴールすることを示す目標が設定（選択）されたものとする。この場合、所定の回数（例えば１０００回）実行されたシミュレーションのシミュレーション結果において、３位以内でゴールするまでの各通過地点における順位の遷移（事象の状態遷移）には複数のパターンが存在することがある。例えば、３０［ｋｍ］地点を超えて終盤に順位を上げていき３位以内でゴールする状態遷移のパターン、あるいは、常に３位以内を維持してそのままゴールする状態遷移のパターン等がある。
【００５１】
状態遷移出力部１８は、例えば、複数の状態遷移のパターンの中で、最も出現頻度の高い状態遷移のパターンを、出力インターフェース１９に出力させる。但し、出力される状態遷移のパターンは、最も出現頻度の高い状態遷移のパターンに限られるものではない。例えば、複数の状態遷移のパターンの全てが出力される構成であってもよい。
【００５２】
図４は、第１の実施形態に係る予測装置１によるシミュレーションによって生成されるシミュレーション結果及び行動計画情報の一例を示す図である。
なお、以下に説明するシミュレーション結果及び行動計画情報は、出力インターフェース１９から出力される。ここでは、一例として、シミュレーション結果及び行動計画情報が画面に表示される場合について説明するが、これに限られるものではない。シミュレーション結果が、画像情報又はテキスト情報として表示される代わりに、例えば、音声によって出力される構成であってもよい。とくに、マラソン競技において走行中の予測者が、例えば手首に装着した情報端末等によって行動計画情報を確認する場合等のように、行動計画情報が音声によって出力されるほうが好ましい場合もある。
【００５３】
図４に示すように、状態遷移出力部１８は、例えば、シミュレーション結果に基づく、各通過地点及びゴール地点における予測者と他の競技者との位置関係を示す情報を視覚的に出力させる。図４において、白丸は予測者を、黒丸は他の競技者を示す。すなわち、シミュレーション結果に基づき、各通過地点において図４に示すような予測者と他の競技者との位置関係であれば、ゴール地点において目標とした順位でゴールすることができることを示す予測結果が示される。
【００５４】
なお、例えば図４に示すように、シミュレーション結果に従って、シミュレーション結果どおりに各通過地点を通過するための行動計画を示すテキスト情報が、上記位置関係を示す情報と併せて通過地点ごとに出力される構成であってもよい。状態遷移出力部１８は、例えば図４に示すように、１０［ｋｍ］地点及び２０［ｋｍ］地点では「集団に追随する」こと、３０［ｋｍ］地点では「１位の競技者に対し１５秒遅れの差で通過する」こと、及び４０［ｋｍ］地点では「２位競技者に対し１０秒の差をつけて１位で通過する」ことを予測者に対して促す情報を出力させる。なお、状態遷移情報と、行動計画を示すテキスト情報とが、予め対応付けられて予測装置１に記憶されており、シミュレータ１４によって生成された状態遷移情報に対応するテキスト情報が出力される構成であってもよい。
【００５５】
以上の構成を備えることで、例えばマラソン競技のように、予測者がどのように進行して勝利に結び付けたいかを考えることを必要とする状況において、予測装置１は、予測者による行動計画の策定を支援することができる。
【００５６】
（第２の実施形態）
上述したように、第１の実施形態に係る予測装置１は、環境情報と行動方針情報とを取得してシミュレーションを実行し、事象の最終的な状態ごとの実現確率を算出する。そして、予測装置１は、算出した実現確率に基づく、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を示す情報を出力する。予測者は、出力された目標候補ごとの予測値において、想定した目標に対応する予測値を参照して、想定していた目標が妥当であるか否かについて判断を行い、目標を設定（選択）する。
【００５７】
一方、以下に説明する第２の実施形態に係る予測装置は、環境情報と行動方針情報とに加えて、予め予測者によって指定された目標を示す目標情報を取得する。目標情報とは、上述したように、例えば、１位（以内）でゴールすることを示す情報、２位以内でゴールすることを示す情報、・・・等である。あるいは、目標情報とは、２時間３０以内でゴールすることを示す情報、２時間３５分以内でゴールすることを示す情報、・・・等である。
【００５８】
第２の実施形態に係る予測装置は、環境情報と行動方針情報と目標情報とを用いてシミュレーションを実行する。第２の実施形態に係る予測装置は、目標情報に基づく目標に対応する予測値を示す情報を算出する。そして、予測者は、出力された予測値を参照して、入力した目標情報に基づく目標が妥当な目標であるか否かについて判断を行う。予測者は、妥当な目標であると判断したばあい、目標を確定させる。
【００５９】
上述したように、第２の実施形態に係る予測装置は、取得された目標情報に基づく目標についてシミュレーションを実行する。そのため、第２の実施形態に係る予測装置は、第１の実施形態に係る予測装置１と比べて、シミュレーションにおける計算量を削減することができる。
【００６０】
なお、第２の実施形態に係る予測装置の機能構成は、図１を参照しながら説明した第１の実施形態に係る予測装置の機能構成と共通であるため、説明を省略する。
【００６１】
以下、第２の実施形態に係る予測装置の動作の一例について説明する。
図５は、第２の実施形態に係る予測装置１の動作の流れを示すフローチャートである。図５のフローチャートが示す予測装置の動作は、入力インターフェース１０に対し、環境情報（静的情報又は動的情報）が入力される際に開始する。
【００６２】
入力インターフェース１０は、環境情報を取得する（ステップＳ１１０）。すなわち、静的情報入力部１１が静的情報の入力を受け付ける、又は、動的情報入力部１２が動的情報の入力を受け付ける。次に、入力インターフェース１０は、行動方針情報を取得する（ステップＳ１２０）。次に、入力インターフェース１０は、目標情報を取得する（ステップＳ１２５）。シミュレータ１４は、入力インターフェース１０から出力された環境情報（すなわち、静的情報入力部１１から出力された静的情報、又は動的情報入力部１２から出力された動的情報）を取得する。また、シミュレータ１４は、入力インターフェース１０から出力された行動方針情報を、行動方針設定部１３を介して取得する。また、シミュレータ１４は、入力インターフェース１０から出力された目標情報を取得する。次に、シミュレータ１４は、取得された環境情報と行動方針情報と目標情報とに基づいて、レースのシミュレーションを実行する（ステップＳ１３０）。
【００６３】
次に、集計部１５は、シミュレータ１４によるシミュレーションによって生成された、実現確率を示す情報を取得する。集計部１５は、取得された実現確率を示す情報に基づいて実現確率の集計を実行することにより、目標情報に基づく目標に対する予測値を算出する（ステップＳ１４０）。次に、予測値出力部１７は、集計部１５によって算出された予測値を示す情報を、出力インターフェース１９に出力させる（ステップＳ１５０）。
【００６４】
ここで、予測者は、出力インターフェース１９を介して出力された、目標情報に基づく目標に対する予測値を示す情報を参照する。目標情報に基づく目標に対する予測値とは、例えば、予測者によって設定された、３位以内でゴールするという目標に対する実現確率である。あるいは、当該予測値とは、例えば、予測者によって設定された、２時間３０分以内でゴールするという目標に対する実現確率である。
【００６５】
予測者は、目標情報に基づく目標に対する予測値を示す情報を参照し、設定した目標が妥当な目標であるか否かを判断する。妥当な目標であると判断した場合、予測者は、当該目標に確定する。
【００６６】
また、目標情報に基づく目標の予測値が、予測者が想定していた予測値とは大きく異なる場合に、予測者は目標情報の再設定を行うことがある。予測者が想定していた予測値とは異なる場合とは、例えば、集計部１５によって集計された目標情報に対応する目標の予測値が、予測者が想定していた予測値より大幅に低い確率である場合である。この場合、予測者は、目標を再設定することにより、他の目標情報を設定した場合における予測値を示す情報を参照することができる。これにより、予測者は、他の目標情報を設定した場合について、設定した目標が妥当な目標であるか否かを再度検討することができる。
【００６７】
図５に示すように、予測者によって目標が確定されず（ステップＳ１６０においてＮＯ）、目標情報が再入力された場合（ステップＳ１７０においてＹＥＳ）、シミュレータ１４は、ステップＳ１１０において取得された環境情報と、ステップＳ１２０において取得された行動方針情報と、再入力された目標情報とに基づいて、レースのシミュレーションを再び実行する（ステップＳ１３０）。なお、予測者によって目標が確定されず（ステップＳ１６０においてＮＯ）、かつ、目標情報が再入力もされない場合（ステップＳ１７０においてＮＯ）には、目標が確定されるか、又は、目標情報が再入力されるまで、第２の実施形態に係る予測装置は待機する。
【００６８】
予測者によって目標が確定された場合（ステップＳ１６０においてＹＥＳ）、状態遷移出力部１８は、確定された目標の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報を、出力インターフェース１９に出力させる（ステップＳ０８０）。なお、状態遷移出力部１８は、シミュレータ１４によって生成された、各目標の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報を、集計部１５を介して取得する。取得された状態遷移情報のうち、予測者によって確定された目標の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報が出力される。以上で、図５のフローチャートの処理が終了する。
【００６９】
以上の構成を備えることで、例えばマラソンのように、予測者がどのように進行して勝利に結び付けたいかを考えることを必要とする状況において、第２の実施形態に係る予測装置は、予測者による行動計画の策定を支援することができる。
【００７０】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、将来予測における変動要因を示す環境情報と、目標が達成されるために行われる行動の方針を示す行動方針情報とに基づいて、事象の状態遷移についてのシミュレーションを実行するシミュレータと、シミュレーションの結果に基づく事象の状態ごとの実現確率に基づいて、少なくとも１つの目標候補ごとの予測値を出力する予測値出力部と、目標候補の中から目標が選択された場合、選択された目標の達成に至るまでの事象の状態遷移を示す状態遷移情報を出力する状態遷移出力部と、を持つことにより、予測者に対し、より信頼性のある行動計画の策定を支援することができる。
【００７１】
上述した実施形態における予測装置の一部又は全部を、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＰＬＤ（Programmable Logic Device)やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。
【００７２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７３】
１…予測装置、１０…入力インターフェース、１１…静的情報入力部、１２…動的情報入力部、１３…行動方針設定部、１４…シミュレータ、１５…集計部、１６…出力制御部、１７…予測値出力部、１８…状態遷移出力部、１９…出力インターフェース
【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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