(57)【要約】【課題】  ユーザの活動を適切に評価して当該ユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定する。【解決手段】  貢献度推定装置１０は、所定の活動を実施したユーザの集団等への貢献度を推定する装置である。貢献度推定装置１０は、評価者であるユーザ及び実施当事者であるユーザを示す情報、並びに実施当事者の活動に対する評価者による定量的な評価を示す情報を含む評価情報を取得する評価情報取得部１１と、実施当事者の活動が行われた地域であって当該活動が行われた場所以外を含む地域にユーザが存在していた状況を示す、ユーザ毎の存在状況情報を取得する存在状況情報取得部１２と、取得された評価情報及び存在状況情報に基づいてユーザの貢献度を推定する貢献度推定部１３とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の活動を実施したユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定する貢献度推定装置であって、
評価者であるユーザ及び実施当事者であるユーザを示す情報、並びに実施当事者の活動に対する評価者による定量的な評価を示す情報を含む評価情報を取得する評価情報取得部と、
前記実施当事者の活動が行われた地域であって当該活動が行われた場所以外を含む地域にユーザが存在していた状況を示す、ユーザ毎の存在状況情報を取得する存在状況情報取得部と、
前記評価情報取得部によって取得された評価情報、及び前記存在状況情報取得部によって取得された存在状況情報に基づいてユーザの貢献度を推定する貢献度推定部と、
を備える貢献度推定装置。
【請求項２】
前記貢献度推定部は、前記評価情報及び前記存在状況情報に基づいて、ユーザ間の評価関係をグラフで表してグラフ構造分析を行ってユーザの貢献度を推定する請求項１に記載の貢献度推定装置。
【請求項３】
前記貢献度推定部は、前記評価情報に基づいて複数のユーザそれぞれを行列の行及び列に割り当てると共に前記定量的な評価を示す値を要素値とする行列を生成し、当該複数のユーザの前記存在状況情報に応じた値を要素値とする行列を生成し、生成した行列から複数のユーザの貢献度を算出する請求項１又は２に記載の貢献度推定装置。
【請求項４】
前記貢献度推定部は、ページランクアルゴリズムによって複数のユーザの貢献度を算出する請求項３に記載の貢献度推定装置。
【請求項５】
前記存在状況情報取得部は、前記実施当事者の活動が行われた地域にユーザが存在していた位置の種別に応じた当該ユーザの存在状況情報を取得する請求項１〜４の何れか一項に記載の貢献度推定装置。
【請求項６】
前記存在状況情報取得部は、前記実施当事者の活動が行われた地域にユーザが存在していた時刻に応じた当該ユーザの存在状況情報を取得する請求項１〜５の何れか一項に記載の貢献度推定装置。
【請求項７】
前記存在状況情報取得部は、前記実施当事者の活動が行われた地域におけるユーザの移動に応じた当該ユーザの存在状況情報を取得する請求項１〜６の何れか一項に記載の貢献度推定装置。
【請求項８】
前記評価情報取得部は、前記活動が行われた地域を示す情報を含む評価情報を取得し、
前記貢献度推定部は、前記活動が行われた地域にも基づいてユーザの貢献度を推定する請求項１〜７の何れか一項に記載の貢献度推定装置。
【請求項９】
前記評価情報取得部は、前記活動に係る時刻を示す情報を含む評価情報を取得し、
前記貢献度推定部は、前記活動に係る時刻にも基づいてユーザの貢献度を推定する請求項１〜８の何れか一項に記載の貢献度推定装置。
【請求項１０】
前記貢献度推定部は、前記評価情報取得部によって取得された評価情報のうち、貢献度の推定対象のユーザが実施当事者になっている評価情報についての客観度を算出し、算出された客観度にも基づいて当該ユーザの貢献度を推定し、
前記貢献度推定部は、前記評価情報取得部によって取得された評価情報のうち、貢献度の推定対象のユーザが実施当事者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報、及び貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザが評価者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報の少なくとも何れかに基づいて、客観度を算出する請求項１〜９の何れか一項に記載の貢献度推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の活動を実施したユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定する貢献度推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザが実施したボランティア活動を記録し、実施した活動の履歴をポイントに換算することで、当該ユーザが実施した活動を定量化する装置が提案されている（下記特許文献１参照）。特許文献１に提案されている装置では、活動の種類に応じて予め設定されたポイントに基づいて、ユーザが実施した活動が定量化される。例えば、草取りであれば１２ポイント、屋根の雪降ろしであれば３８ポイント等と設定されている。ポイントの設定は、活動の内容、労働量、危険度及び技能度等が考慮されて行われるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１９９３９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のように設定されたポイントは、特定の人物又は組織（設定者）の主観的な判断のみに基づいて設定されており、システムを利用するユーザの判断が考慮されていない。即ち、この方法では、ユーザにとって妥当な貢献度を適切に推定することが困難である。その一方で、活動の種類に応じて一律に設定されたポイントを用いるではなく、活動を評価する評価者がユーザの活動毎に定量的な評価を行い、個々の評価を統合して貢献度を算出することが考えられる。しかしながら、必ずしも個々の評価者が、所定の活動が所定の地域ではどれ程効果があるか（どれ程評価されるべきか）を正しく判断した上で評価しているとは限らない。そのため、この方法では、必ずしも個々の評価者による評価が適切なものになっているとは限らず、ユーザの貢献度を適切に推定できないおそれがある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、ユーザの活動を適切に評価して当該ユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定することができる貢献度推定装置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】
上記の目的を達成するために、本発明に係る貢献度推定装置は、所定の活動を実施したユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定する貢献度推定装置であって、評価者であるユーザ及び実施当事者であるユーザを示す情報、並びに実施当事者の活動に対する評価者による定量的な評価を示す情報を含む評価情報を取得する評価情報取得部と、実施当事者の活動が行われた地域であって当該活動が行われた場所以外を含む地域にユーザが存在していた状況を示す、ユーザ毎の存在状況情報を取得する存在状況情報取得部と、評価情報取得部によって取得された評価情報、及び存在状況情報取得部によって取得された存在状況情報に基づいてユーザの貢献度を推定する貢献度推定部と、を備える。
【０００７】
本発明に係る貢献度推定装置では、評価情報に加えて、活動が行われた地域におけるユーザの存在状況情報にも基づいてユーザの貢献度が推定される。従って、評価情報を適切にユーザの貢献度に反映させることができる。即ち、本発明に係る貢献度推定装置によれば、ユーザの活動を適切に評価して当該ユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定することができる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、評価情報を適切にユーザの貢献度に反映させることができ、ユーザの活動を適切に評価して当該ユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態に係る貢献度推定装置の構成を示す図である。
【図２】評価情報を入力するための画面を示す図である。
【図３】特定の拠点を考慮した在圏時間の例を模式的に示す図である。
【図４】在圏時間の時間減衰を示すグラフである。
【図５】ページランクアルゴリズムのグラフ構造を示す図である。
【図６】評価情報に基づいて生成される行列を示す図である。
【図７】ユーザ間の評価関係を示す図である。
【図８】存在状況情報に基づいて生成される行列を示す図である。
【図９】貢献度を算出する際の重み付け行列の例を示す図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る貢献度推定装置で実行される処理を示すフローチャートである。
【図１１】簡易評価におけるシナリオを示す図である。
【図１２】簡易評価において算出されたユーザ毎の貢献度を示すグラフであるである。
【図１３】ユーザ間の評価（申告）関係及び客観度の例を示す図である。
【図１４】本発明の実施形態に係る貢献度推定装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面と共に本発明に係る貢献度推定装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１１】
図１に本実施形態に係る貢献度推定装置１０を示す。貢献度推定装置１０は、所定の活動を実施したユーザの所定の集団又は組織への貢献度を推定する装置（システム）である。貢献度推定装置１０は、地域毎に貢献度を推定する。貢献度推定の単位となる地域は予め設定されており、例えば、市区町村とする。また、それらの地域の貢献度を統合して、更に大きな地域、例えば、都道府県単位での貢献度が推定されてもよい。また、貢献度推定の単位となる地域に関して、互いに異なる地域が重複していてもよい。また、貢献度推定の単位となる地域には、都道府県と市区町村とが混在していてもよい。また、貢献度推定の単位となる地域は、上記のように地方自治体の区割りに限られず任意の地域であってもよい。例えば、貢献度の算出の単位となる地域は、メッシュ状に区切られた地域であってもよい。
【００１２】
本実施形態では、貢献度推定装置１０は、ユーザの地域社会への貢献度を推定する。地域社会への貢献となる活動としては、例えば、ゴミ拾い、挨拶運動といった地域社会をよくする活動である。なお、貢献の対象となる集団又は組織は、地域社会に限られず、会社又はスポーツチーム等であってもよい。また、貢献に係るユーザの活動も、上記のものに限られない。
【００１３】
貢献度推定装置１０によって推定された貢献度は、例えば、ユーザへのインセンティブ（見返り）の付与に用いられる。具体的には、貢献度に応じてユーザに通貨（例えば、電子マネー、地域通貨（仮想通貨））として用いることができるポイントを与えることとしてもよい。また、ユーザに与えるものとしては、ポイントに限らず、割引券（クーポン券）、特定施設又はサービスを利用できる権利等であってもよい。また、貢献度のランキングをユーザに提示することで、ユーザに貢献活動を実施したことの達成感を与えてもよい。上記のように貢献度が用いられることで、地域社会への貢献活動を活性化させることができる。なお、算出される貢献度は、上記以外の用途に用いられてもよい。
【００１４】
貢献度推定装置１０は、後述するように他のユーザからの活動に係る評価の履歴に基づいてユーザの貢献度を推定する。貢献度推定装置１０は、例えば、サーバ装置によって実現される。また、貢献度推定装置１０は、複数のサーバ装置、即ち、コンピュータシステムによって実現されてもよい。貢献度推定装置１０は、移動体通信網又はインターネット等の通信網を介して、ユーザによって用いられる装置である外部装置２０と互いに情報の送受信を行うことができる。貢献度推定装置１０は、外部装置２０との間で上記の評価に係る情報等の本実施形態に係る情報を送受信する。
【００１５】
外部装置２０は、具体的には、携帯電話機、スマートフォン又はＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の端末である。外部装置２０は、通常、ユーザ毎に所持される。後述する外部装置２０における本実施形態に係る機能は、外部装置２０にインストールされる専用のアプリ（アプリケーション）で実現されてもよい。アプリが利用される際には、アプリを利用するためのユーザ毎のアカウントが生成される。同一ユーザによる複数アカウントの作成を防ぐため、電話番号認証等による同一ユーザ検出を行ってもよい。当該アカウントでログインしてアプリを利用する。当該アカウントは、後述するようにユーザの識別子である人物識別子として利用することができる。詳細には、貢献度推定装置１０の機能とあわせて説明する。なお、上記のアプリ以外で本実施形態に係る機能が実現されてもよい。
【００１６】
引き続いて、本実施形態に係る貢献度推定装置１０の機能を説明する。図１に示すように貢献度推定装置１０は、評価情報取得部１１と、存在状況情報取得部１２と、貢献度推定部１３とを備えて構成される。
【００１７】
評価情報取得部１１は、評価者であるユーザ及び実施当事者（実施者）であるユーザを示す情報、並びに実施当事者の活動に対する評価者による定量的な評価を示す情報を含む評価情報を取得する機能部である。評価情報は、活動に係る時刻、例えば、活動が行われた時刻を示す情報を含んでいてもよい。評価情報は、活動が行われた地域を示す情報を含んでいてもよい。
【００１８】
具体的には、評価情報は、評価者であるユーザの人物識別子、実施当事者であるユーザの人物識別子、地域識別子、日時識別子及び評価値を含む。人物識別子は、ユーザを特定する情報であり、例えば、予めユーザ毎に付与される。具体的には、上述したアプリのアカウントを人物識別子として用いることができる。地域識別子は、地域を特定する情報である。地域識別子は、例えば、予め地域毎に付与される。地域識別子としては、例えば、全国地方公共団体コード（例えば、地域が市区町村であれば市区町村コード）又は標準地域メッシュコードを用いることができる。評価情報に含まれる地域識別子は、実施当事者によって活動が行われた地域の地域識別子である。日時識別子は、活動に係る時刻（ここでは日時）を特定する情報である。例えば、日時識別子は、活動が行われた時刻を特定する情報である。但し、日時識別子は、活動に係る時刻を示すものであればよく、後述するように必ずしも活動が行われた時刻を示す情報でなくてもよい。
【００１９】
評価値は、実施当事者の活動に対する評価者による定量的な評価を示す情報である。例えば、評価値は、評価者から実施当事者へのポイントの譲渡（寄付）額としてもよい。この態様では、あるユーザは自身が持つポイント分しか他人を評価することができなくてもよい。譲渡されるポイントが多い程、評価者からの実施当事者の活動に対する評価が高いことを示している。
【００２０】
当該ポイントは、他の価値に交換できる価値交換媒体として扱ってもよい。このとき、他の価値と交換できるポイントを譲渡するという行為は、自分が損をしてしまうが、それでも相手を評価したいという思いから発生するものである。そのため、ユーザは、活動の内容により正確に基づいた評価値（譲渡額）を決定するように促されると期待できる。ここでのポイントは、上述したインセンティブとして付与されるポイントと同一でもよいし、違っていてもよい。なお、評価値の取得は、必ずしも上記のようにポイントの譲渡によって行われる必要はなく、上記以外の任意の方法で取得されてもよい。
【００２１】
評価情報取得部１１は、例えば、外部装置２０から評価情報を受信して取得する。貢献度推定装置１０に対する評価情報の送信、即ち、活動の評価は、例えば、上述したアプリが用いられて以下のように行われる。
【００２２】
例えば、評価者が不特定の他人に活動を依頼することで、評価情報が取得される。この場合、評価者は、他人に実施してもらいたい地域の活動を、インターネット等を通じて不特定多数の人物に向けて依頼する。例えば、図２（ａ）に示すような各外部装置２０において表示され得る依頼の情報を貢献度推定装置１０に送信する。その際、評価者は、活動の詳細な内容に基づき、お礼のポイント数を定義する。評価者にとって、この活動はこの額のポイントに相当する活動であるとみなしたことになる。評価者からの依頼の情報には、少なくとも、評価者の人物識別子、地域識別子、及び評価値であるポイント数が含まれている。
【００２３】
この依頼を引き受けた実施当事者は、当該活動の実施を完了するとその旨を貢献度推定装置１０に送信してお礼のポイントを受け取る。例えば、実施当事者は、図２（ａ）に示す「引き受ける」のボタンを押して情報を送信する。この際に送信される情報には、実施当事者の人物識別子が含まれている。日時識別子は、評価者からの依頼の情報に含まれていてもよいし（この場合、例えば、活動実施の依頼の時刻を示す情報となる）、実施当事者から送信される情報に含まれていてもよい（この場合、例えば、活動を実施した時刻を示す情報となる）。評価情報取得部１１は、上記のようにこれらの一連の情報を評価者及び実施当事者の外部装置２０から受信して評価情報を取得する。
【００２４】
また、同一の活動に対する依頼が複数の異なる人物から行われることを想定し、各依頼が同一の活動を示しているかを依頼の情報（例えば、依頼の情報に含まれる画像、依頼内容、場所及び日時等の情報）から判定し、ある活動を実施した実施当事者は、当該活動と同一の活動に関する依頼も同時に引き受けていたとみなしてもよい。また、評価者は、自身が依頼したい内容が既に他者から依頼されている場合、既に行われている他者からの依頼に対して、自身のお礼のポイントを追加してもよい。これらの場合、実施当事者は複数人からの依頼を同時に引き受けていたとみなしてもよい。即ち、実施当事者からの一つの報告（一つの活動情報）に対して、評価者が異なる複数の評価情報が取得されてもよい。
【００２５】
また、例えば、実施当事者が評価者からの評価に先立って活動を報告することで、評価情報が取得される。この場合、実施当事者が、自分自身が行った地域に対する活動を、インターネット等を通じて不特定多数の人物に向けて報告する。例えば、図２（ｂ）に示すような各外部装置２０において表示され得る報告の情報を貢献度推定装置１０に送信する。実施当事者からの報告の情報には、少なくとも、実施当事者の人物識別子、地域識別子、日時識別子（例えば、活動を実施した時刻を示す情報）が含まれている。
【００２６】
この報告を見た評価者は、当該活動に対してお礼のポイントを渡すことができる。例えば、評価者は、図２（ｂ）に示す「お礼をする」のボタンを押して情報を送信する。この際に送信される情報には、評価者の人物識別子、及び評価値であるポイント数が含まれている。このとき、評価者は、この活動はこの額のポイントを貰うに相当する活動であるとみなしたことになる。評価情報取得部１１は、上記のようにこれらの一連の情報を評価者及び実施当事者の外部装置２０から受信して評価情報を取得する。なお、評価者は複数人でもよい。評価者が複数人になる場合には、評価者毎の複数の評価情報が取得される。
【００２７】
また、図２（ａ）に示す依頼において、評価者がお礼のポイント数を定義せず、依頼だけを不特定のユーザに対して行い、当該依頼を引き受けたユーザが図２（ｂ）のように報告を行い、当初の評価者を含む不特定多数のユーザから評価をもらってもよい。このときも、上述したように評価者が複数人でもよく、評価者が複数人になる場合には、評価者毎の複数の評価情報が取得される。
【００２８】
上述した例の何れの場合でも、複数の実施当事者が協力して一つの依頼を解決することも想定される。その場合には、一つの活動に係る情報に対して、実施当事者が異なる複数の評価情報が取得されてもよい。その際には、評価者が定義したポイント数が、予め設定されたルールに応じて実施当事者に分配される（例えば、均等に分配）。
【００２９】
なお、評価情報の取得は、必ずしも上記のように行われる必要はなく、上記以外の任意の方法で取得されてもよい。評価情報取得部１１は、適切に貢献度を推定するために後述するような複数のユーザ間の評価情報を取得する。評価情報取得部１１によって取得された評価情報は、貢献度推定装置１０に記憶されて貢献度推定部１３によって利用される。
【００３０】
存在状況情報取得部１２は、実施当事者の活動が行われた地域であって当該活動が行われた場所以外を含む地域にユーザが存在していた状況を示す、ユーザ毎の存在状況情報を取得する機能部である。存在状況情報取得部１２は、実施当事者の活動が行われた地域にユーザが存在していた位置の種別（例えば、自宅、職場等）に応じた当該ユーザの存在状況情報を取得してもよい。存在状況情報取得部１２は、実施当事者の活動が行われた地域におけるユーザの移動（例えば、移動の目的又は手段）に応じた当該ユーザの存在状況情報を取得してもよい。存在状況情報取得部１２は、実施当事者の活動が行われた地域にユーザが存在していた時刻に応じた当該ユーザの存在状況情報を取得してもよい。なお、上記では存在状況情報について、実施当事者の活動が行われた地域に係る情報であると記載しているが、実際には、存在状況情報は、以下のようにユーザの活動とは独立して取得されてもよい。
【００３１】
存在状況情報は、ユーザが、どの地域にどの程度、存在していたかを示す情報である。存在状況情報は、基本的にはユーザがその地域に存在していた時間に基づく情報である。ユーザが、その地域に長く存在している程、その地域における知識及び経験を有しており、その地域における課題を把握していると考えることができる。従って、存在状況情報は、ユーザのその地域における課題把握度であると捉えることもできる。ある地域における課題把握度が高いユーザは、当該地域においてどのような活動が地域に貢献するものであるかを適切に評価することができると考えられる。そのため、ある地域における課題把握度が高いユーザによる評価は当該地域で実施された活動を適切に評価できるとし妥当性が高いと考えられ、当該ユーザから評価された当該地域で行われた活動の実施当事者は、当該地域での貢献度が高いとみなす。また、ある地域における課題把握度が高いユーザは、その地域における知識及び経験を得る活動によって当該地域に貢献しているとみなし、当該ユーザは当該地域での貢献度が高いとみなす。また、上記の考え方によって導出された、ある地域での貢献度が高いユーザは、当該地域で実施された活動を適切に評価できるとし、当該ユーザから評価された当該地域で行われた活動の実施当事者は、当該地域での貢献度が高いとみなす。本実施形態は、上記の考え方に基づいてユーザの貢献度を推定する。なお、評価対象となる活動は、通常、当該地域における特定の場所で行われる。上記の観点から、存在状況情報に係る地域は当該活動が行われ得る場所よりも広い範囲とする。即ち、存在状況情報に係る地域は、上記のように実施当事者の活動が行われ得る地域であって当該活動が行われ得る場所以外を含む地域であるものとする。
【００３２】
存在状況情報取得部１２は、評価者及び実施当事者の少なくとも何れかになり得るユーザ（例えば、上記のアプリを利用しているユーザ）それぞれの地域毎の存在状況情報を取得する。存在状況情報取得部１２は、具体的には以下のように各ユーザ及び地域の存在状況情報を取得する。
【００３３】
存在状況情報取得部１２は、ユーザの位置を示す位置情報及び当該位置にいた時刻を示す時刻情報（例えば、日時識別子）をユーザ毎に取得する。位置情報としては、例えば、ユーザに携帯される移動通信端末等の携帯端末（外部装置２０と同一のものであってもよい）に備えられるＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）機能又は基地局測位機能によって取得される緯度及び経度が用いられる。なお、各携帯端末の測位は、携帯端末自身ではなく、貢献度推定装置１０によって行われてもよい。存在状況情報取得部１２は、定期的な位置情報及び時刻情報（例えば、１分毎の情報）を取得する。また、位置情報としては、緯度及び経度以外の情報が用いられてもよい。例えば、位置情報として、携帯端末が在圏している通信キャリアの基地局を示す情報が用いられてもよい。
【００３４】
存在状況情報取得部１２は、上記の位置情報から、地域におけるユーザの在圏時間を算出する。在圏時間は、存在状況情報の算出対象となる地域にユーザが存在している時間を示す。在圏時間は、滞在時間と移動時間とを含む。滞在時間は、特定の拠点にユーザが一定時間留まっている時間を示す。移動時間は、在圏時間から滞在時間を除いた時間である。即ち、ユーザが特定の地域に在圏しているとは、当該ユーザが当該特定の地域において滞在か移動かの何れかの状態であることを指す。
【００３５】
存在状況情報取得部１２は、予め地域に係る位置の情報をシェープファイル等の形式で記憶しておき、その情報及びユーザの位置情報に基づいて、存在状況情報の算出対象となる地域でのユーザの在圏を判断する。また、存在状況情報取得部１２は、予め設定された一定の時間以上、一定の距離の範囲内にユーザが位置しているか否かを判断して、ユーザの滞在を判断する。
【００３６】
存在状況情報取得部１２は、位置情報から在圏時間を算出して、算出した在圏時間を存在状況情報として取得することとしてもよい。在圏時間の算出に用いられる位置情報は、当該ユーザの全ての（過去の全期間にわたる）位置情報であってもよいし、一定の時間範囲の位置情報（例えば、過去１年間の位置情報）であってもよい。なお、常に全ユーザの位置情報を観測することは困難であるため、在圏時間に欠損値が発生することが予測される。そのため、欠損している在圏時間に関しては、取得できた期間の情報に基づく補間処理等によって、妥当な値を設定してもよい。
【００３７】
また、存在状況情報取得部１２は、必ずしも位置情報からユーザの在圏時間を算出して取得する必要はない。例えば、存在状況情報取得部１２は、外部装置２０からユーザの地域の在圏時間を示す情報を存在状況情報として受信して取得することとしてもよい。あるいは、存在状況情報取得部１２は、ユーザ情報に基づいてユーザの在圏時間を予測することとしてもよい。例えば、年齢、性別、自宅住所、職場住所等のユーザ情報と、在圏時間を示す情報とが取得できているユーザのデータを利用して、当該ユーザ情報を説明変数とし在圏時間を目的変数とした教師有り学習を行って予測モデルを構築してもよい。存在状況情報取得部１２は、任意のユーザに係るユーザ情報を取得して、学習済み予測モデルを用いて在圏時間を予測してもよい。
【００３８】
存在状況情報取得部１２は、上記のような単なる在圏時間ではなく、課題把握度の観点から以下の値を算出して、存在状況情報として取得することとしてもよい。存在状況情報取得部１２は、在圏時間のうち、ユーザの自宅及び職場等の特定の拠点での滞在時間を在圏時間から除いてもよい。即ち、存在状況情報取得部１２は、当該特定の拠点以外の拠点の滞在時間と移動時間との合計を在圏時間とした存在状況情報を取得することとしてもよい。図３に特定の拠点を考慮した在圏時間の例を示す。図３において、丸はユーザが滞在した拠点を示し、矢印はユーザが移動した位置を示している。図３において破線で示された位置に在圏した時間を、存在状況情報の算出対象となる地域Ａの在圏時間とする。
【００３９】
例えば、ユーザのある一日の行動が、自宅（存在状況情報に係る地域Ｘ）→職場（地域Ｘ）→自宅（地域Ｘ）という人物を仮定する。単純に地域Ｘに在圏していたかという基準で考えた場合、この人物の地域Ｘの在圏時間は２４時間である。しかし、少なくとも、自宅及び職場等の特定の拠点に滞在している時間は、地域の課題についての知見が増えることはなく、当該地域とは切り離された場所に在圏していると考えられる。そのため、上記のように特定の拠点の滞在時間を除く処理を行ってもよい。自宅、職場以外の場所であったとしても、地域の課題とは関係がないと想定される場所（例えば、コンビニ等）の在圏時間は、自宅、職場と同様に在圏時間から除外してもよい。反対に公園及び観光地等の地域の課題と関係があると想定される場所の在圏時間は除外しない。
【００４０】
上記を実現するため、存在状況情報取得部１２は、拠点（位置）毎に、当該拠点の滞在時間を在圏時間に含めるか否かを示すパラメータを予め記憶しておく。例えば、拠点毎に、所定の拠点を在圏時間に含めるなら１、含めないなら０と設定しておく。この設定をユーザ毎にしてもよい。また、拠点毎に重みを設定してもよい。例えば、特定の公園では問題がよく発生することが外部情報等に基づき明らかになっている場合、当該公園に対する重みを当該公園以外の拠点の重みと比べて大きくし、当該公園の滞在時間を大きくし、在圏時間が大きくなるようにしてもよい。
【００４１】
また、存在状況情報取得部１２は、在圏時間内の移動に関して、移動目的及び移動手段の少なくとも何れかを基に重み付けを行ってもよい。移動目的を特定する方法として、拠点の情報を参照して特定の拠点から特定の拠点へユーザの位置が遷移（移動）している場合には、特定の移動目的とみなす方法がある。例えば、自宅から職場への移動は出勤、職場から自宅への移動は退勤等である。このとき、例えば、通勤の目的で移動するよりも観光の目的で移動した方が地域の課題の発見に繋がるとするならば、観光が移動目的の移動時間に大きい重みを付与して移動時間を大きくし、在圏時間が大きくなるようにしてもよい。なお、上記以外の方法で移動目的を特定してもよい。
【００４２】
移動手段を特定する方法として、ユーザの位置の遷移（移動）の長さ（距離）とその遷移にかかった時間を基に移動の速度を算出して、速度から移動手段を分類する方法がある。例えば、速度が５ｋｍ／ｈならば徒歩、２０ｋｍ／ｈ以上ならば車等である。このとき、例えば、車で移動した移動時間と比べ、歩いて移動した移動時間を強く考慮する場合であれば、即ち車で移動するよりも歩いて移動した方が地域の課題の発見に繋がるとするならば、歩きが移動手段の移動時間に大きい重みを付与して移動時間を大きくし、在圏時間が大きくなるようにしてもよい。なお、上記以外の方法で移動手段を特定してもよい。
【００４３】
また、存在状況情報取得部１２は、在圏していた時刻に応じて在圏時間を減衰させてもよい。同じ長さの時間、地域に在圏していても、貢献度の推定時点（例えば、現時点）からより近い時点で地域に在圏していた方が地域の課題をよく把握していると考えられる。例えば、図４に示すように２０１８年７月の時点で、２０１７年７月〜２０１８年６月の一年間、特定の地域に住んでいた人物Ａと、２０００年７月〜２００１年６月の一年間、特定の地域に住んでいた人物Ｂとを考える。２０１８年７月の時点での地域をよく把握している人物は、直近で当該地域に住んでいたＡとみなす。即ち、ある時刻の課題をよく把握している人物は、当該時刻から近い過去により長時間在圏していた人物であるとする。
【００４４】
例えば、存在状況情報取得部１２は、以下のように在圏時間を減衰させる。各ユーザの一日毎の存在状況情報の算出対象となる地域の在圏時間が取得できているとする。存在状況情報取得部１２は、現時点の日付の００時００分００秒のＵＮＩＸ時間をＴとして定義し、在圏時間に係る各日の００時００分００秒を示すＵＮＩＸ時間をＴｋ（Ｔｋ＋８６４００≦Ｔ）とする。ここでｋは、在圏時間に係る各日の日付を示すインデックスである。ＴｋからＴｋ＋８６４００（Ｔｋの時点から２４時間経過後）までの在圏時間をＳｋとする。
【００４５】
存在状況情報取得部１２は、時刻に応じて在圏時間を減衰させた在圏時間Σ｛Ｓｋ／（Ｔ−Ｔｋ）ａ｝を新たな在圏時間として算出する。ここで、ａ（＞０）は予め設定されるパラメータであり、０に近づける程時間減衰が考慮されなくなる。また、算出式は、時間減衰が考慮できるのであれば（即ち、図４に示す関数が単調増加である場合）、上記のものでなくてもよい。また、上記の例では、時刻をＵＮＩＸ時間で表し、かつ１日単位で扱っている。しかしながら、時刻の表現及び単位は上記に限定されない。例えば、単位に関しては１か月単位又は１年単位等の任意の単位で扱われてもよい。但し、単位にかかわらず時間減衰は考慮される。
【００４６】
存在状況情報取得部１２によって取得されたユーザ毎の存在状況情報は、貢献度推定装置１０に記憶されて貢献度推定部１３によって利用される。
【００４７】
貢献度推定部１３は、評価情報取得部１１によって取得された評価情報、及び存在状況情報取得部１２によって取得された存在状況情報に基づいてユーザの貢献度を推定する機能部である。貢献度推定部１３は、評価情報及び存在状況情報に基づいて、ユーザ間の評価関係をグラフで表し、当該グラフに対してグラフ構造分析を行ってユーザの貢献度を推定する。貢献度推定部１３は、活動に係る時刻にも基づいてユーザの貢献度を推定してもよい。貢献度推定部１３は、活動が行われた地域にも基づいてユーザの貢献度を推定してもよい。
【００４８】
本発明者は、Ｗｅｂページのスコアを付けるアルゴリズムをユーザの実際の活動に対する貢献度の推定に用いることができることを見出した。その知見に基づいて、貢献度推定部１３は、評価情報に基づいて複数のユーザそれぞれを行列の行及び列に割り当てると共に定量的な評価を示す値を要素値とする行列を生成し、当該複数のユーザの存在状況情報に応じた値を要素値とする行列を生成し、生成した行列から複数のユーザの貢献度を算出する。貢献度推定部１３は、ページランク（ＰａｇｅＲａｎｋ）アルゴリズムによって複数のユーザの貢献度を算出する。ページランクアルゴリズムは、図５（ａ）に示すようにＷｅｂページのリンク関係をグラフ構造とみなし、Ｗｅｂページ毎にスコアを付けるアルゴリズムである。
【００４９】
ページランクアルゴリズムは、多くの良質なページからリンクされているページは、やはり良質なページであるという前提に基づいている。その前提に基づいて、ページがどれ程良質であるかがスコアとして算出される。なお、算出されるスコアは、一定値に対する比で表現される。一般的には、各ノード（ページ）が持つスコアを全て合計すると１になるようにスコアが算出される（各スコアＸは、０≦Ｘ≦１で表現される）。
【００５０】
ページランクアルゴリズムと本実施形態とは、以下のように対応している。ページランクアルゴリズムにおけるページ、リンク及び良質は、人物（ユーザ）、評価及び地域に貢献しているにそれぞれ対応している。図５（ｂ）に示すように本実施形態では、ユーザ同士の評価関係からグラフを構築し、グラフ構造分析を行って各ユーザに対するスコア（貢献度）を算出する。また、後述するようにノード（ページ）毎の重要性を考慮したページランクアルゴリズムが、従来から提案されている。本実施形態でも、従来のノード（ページ）毎の重要性を考慮したページランクアルゴリズムを利用する。ノード毎の重要性が、ユーザ毎の存在状況情報に対応する。
【００５１】
貢献度推定部１３は、具体的には以下のようにユーザの貢献度を推定する。貢献度の推定は、地域毎、即ち、地域識別子Ｐｉ毎に実施される（ここでｉは地域識別子Ｐのインデックスである）。貢献度推定部１３は、各ユーザそれぞれを行列の行及び列に割り当てると共に、地域識別子Ｐｉに係る評価情報の評価値を要素値とする行列を生成する。例えば、実施当事者であるユーザを行に割り当て、評価者であるユーザを列に割り当てる。割り当て対象となるユーザは、例えば、人物識別子が割り当てられた全ユーザでもよいし、当該地域で実施当事者か評価者のいずれかになったことがあるユーザでもよい。割り当て対象となるユーザの数がｎであれば、それぞれのユーザが行と列とに割り当てられたｎ×ｎの行列が生成される。あるユーザからあるユーザに対する評価情報が存在しない場合には、行列内の対応する要素の値を０とする。当該行列の例を図６（ａ）に示す。また、図６（ａ）の行列に対応するユーザ間の評価関係を図７に示す。図７において、各丸がユーザを表しており、丸の中の数字が人物識別子を示している。また各丸間の矢印は評価を表し、矢印の元のユーザが矢印の先のユーザの活動を評価していることを示している。矢印に記載された数値が評価値である。地域識別子Ｐｉに係る評価情報に評価者と実施当事者との組み合わせが同一のものが複数あった場合、それらの評価情報の評価値を合計した値を要素値として用いてもよい。
【００５２】
また、一度も実施当事者になっていないユーザは、貢献度推定対象から除外してもよく、当該ユーザの貢献度を０としてもよい。その場合、当該ユーザは、上記の行及び列の何れにも割り当てられない。また、評価情報の日時識別子を参照し、過去の評価である程、評価値を減衰させてもよい。減衰の処理は、例えば、予め設定された関数に基づき行われる。これは、１年前に評価値１００の評価を受けた人物Ａと、１日前に評価値１００の評価を受けた人物Ｂとが存在したとき、人物Ｂの評価を優先するということである。即ち、現時点における貢献度という観点から、１年前の評価値よりも１日前の評価値が優先されるべきという考えに基づく。
【００５３】
続いて、貢献度推定部１３は、生成した行列に対して、全ての要素値が０の列を除いて、列の要素値の合計で当該列の要素値を割ることで各列の合計値が１になるように正規化する。正規化された行列の例を図６（ｂ）に示す。これは、ある評価者が持つ評価値（貢献度）が、どの比率で当該評価者が評価した実施当事者に伝播すべきか確率的に表現するためのものである。ある評価者から沢山評価値を集めているユーザには、当該評価者が持つ評価値がより多く流入するべきという考えに基づく。
【００５４】
続いて、貢献度推定部１３は、生成した行列に対して、全ての要素値が０の列の要素値を１／ｎに値を置き換えて行列Ｓとする。ここで、ｎは上述の割り当て対象のユーザ数である。行列Ｓの例を図６（ｃ）に示す。誰も評価していない人物の評価値が高くなる問題を避けるため、誰も評価していない人物は全てのノードを平等に評価しているとみなす。なお、正規化後の行列に全ての要素値が０の列が無い場合、上記の正規化後の行列を行列Ｓとする。
【００５５】
貢献度推定部１３は、以下の式によって、算出した行列Ｓと後述する行列Ｅとの重み付け和を取る。行列Ｅは、ノード毎の重要度を示すものである。重み付け和によって生成された行列Ｇを用いて、ユーザの貢献度に相当するスコアを算出する。
Ｇ＝αＳ＋（１−α）Ｅ
【００５６】
全てのノードを均一に扱うべきであるときには、行列Ｅの全ての要素の要素値が１／ｎとされる。０から１までの範囲で定義されるαは、ノード毎の重要度をどれだけ考慮すべきかを示す予め設定されるパラメータである。上記の式では、αが小さい程、ノード毎の重要度が考慮される。
【００５７】
貢献度推定部１３は、全てのノードの貢献度を１／ｎとする初期スコアベクトルｘ（０）（次元数がノード数ｎであるベクトル）を定義し、べき乗法によって貢献度を算出する。貢献度推定部１３は、ｘ（ｉ＋１）←Ｇｘ（ｉ）の計算を複数回繰り返す。貢献度推定部１３は、ｘ（ｉ＋１）とｘ（ｉ）との差（例えば、ユークリッド距離）を算出して、それが限りなく０に近づいたとき（例えば、予め設定した閾値以下になったとき）、つまりｘ＝Ｇｘとなるｘが発見されたとき、そのｘをユーザ毎の貢献度とみなす。
【００５８】
行列Ｓの作成の一方で、貢献度推定部１３は、存在状況情報によって示される値である在圏時間に基づいて行列Ｅを生成する。具体的には、ノード毎の重要度を示すベクトルｖを各列の列ベクトルとしたｎ×ｎ行列（ｎ＝ノード数）を行列Ｅとすることで、ノード毎の重要度の差が考慮される。ここで、ベクトルｖの要素値の総和は１である。
【００５９】
本実施形態では、貢献度推定部１３は、存在状況情報によって示される上述の割り当て対象の各ユーザの在圏時間の値をベクトルｖとし、ベクトルｖを各列の列ベクトルとしたｎ×ｎ行列を生成する。貢献度推定部１３は、当該行列の各列の要素値の合計で当該列の要素値を割ることで各列の合計値が１になるように正規化して行列Ｅを生成する。即ち、ベクトルｖの要素値の総和が１になるように正規化する。行列Ｅの生成の例を図８に示す。在圏時間をベクトルｖとして生成される行列Ｅに基づき、ページランクアルゴリズムで貢献度を算出することで、ある地域における課題把握度が高いユーザから評価された当該地域で行われた活動の実施当事者は当該地域での貢献度が高いとみなされ、ある地域における課題把握度が高いユーザは当該地域での貢献度が高いとみなされ、ある地域での貢献度が高いユーザから評価された当該地域で行われた活動の実施当事者は、当該地域での貢献度が高いとみなされる。
【００６０】
貢献度推定部１３は、上述した貢献度ｘの要素値を各ユーザの地域識別子Ｐｉにおける貢献度とする。上述したように算出される貢献度は、値が大きい程、貢献度が大きいことを示している。貢献度推定部１３は、地域識別子Ｐｉ毎に算出された貢献度（部分貢献度）を、複数の地域識別子Ｐｉについて重み付けして足し合わせて統合することとしてもよい。例えば、市区町村単位で算出した部分貢献度から、都道府県単位での貢献度を算出することとしてもよい。地域識別子Ｐｉ毎の重みを示すパラメータ（重みベクトル）は予め設定される。例えば、全ての地域識別子を同一に扱ってもよいし、地域識別子毎に重みを変えてもよい。具体的には、地域識別子Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３についての部分貢献度ｘｐ１，ｘｐ２，ｘｐ３に対して、それぞれの同一の重み０．３３を掛け合わせて足し合わせることで各ユーザの地域識別子Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の地域を統合した地域での貢献度を算出する。
【００６１】
上記の重みベクトルは、地域識別子とアプリケーション（応用）とに応じて決定されてもよい。例として、地域識別子が市区町村コード毎になっており、アプリケーションが都道府県毎の貢献度を算出する場合には、当該都道府県に属する市区町村の地域識別子の部分貢献度を考慮するような重みベクトルを定義すればよい。
【００６２】
なお、最終的に算出される貢献度のスケールを合わせるため、即ち全ユーザの貢献度の合計値を１にするため、重みベクトルの要素値の合計で当該要素値を割ることで当該重みベクトルの要素値の合計値が１になるように正規化してもよい。
【００６３】
また、部分貢献度の算出は、地域識別子毎に加えて日時識別子毎に行われてもよい。地域識別子Ｐｉ、日時識別子Ｔｊの部分貢献度を算出する際には、地域識別子Ｐｉかつ日時識別子Ｔｊに対応する評価情報と存在状況情報とが用いられる（ここでｊは日時識別子Ｔのインデックスである）。なお、ここでの日時識別子Ｔｊは、評価情報と存在状況情報とにおける複数の日時識別子を含む一定の範囲を有するものであってもよい。また、部分貢献度の統合時に日時識別子の違いを考慮することができるため、在圏時間の算出時に上述した時間減衰が考慮されなくてもよい。この処理によって算出される部分貢献度は、地域識別子毎かつ日時識別子毎の貢献度である。
【００６４】
このとき、各部分貢献度を統合して、最終的な貢献度を算出する際に、日付識別子毎の重みを示すパラメータが用いられてもよい。アプリケーションに応じて地域識別子と日時識別子との重み付けが自由に行われてもよい。上記のパラメータは、重み行列によって定義される。重み行列の例を図９に示す。図９（ａ）（ｂ）において各列が地域識別子を示し、各行が日時識別子を示している。また、上の行である程、新しい時刻となっている。図９（ａ）における各マスの数値が、重みを示す値である。図９（ｂ）における丸の大きさが、重みを示している。なお、図９では、ハッチングを付したマス又は丸に対応する地域識別子及び日時識別子の部分貢献度が最終的な貢献度の算出に利用される。
【００６５】
例えば、図９（ａ）の（１）に示すように日時識別子に重みを付ける場合には、上述した在圏時間の時間減衰が考慮される。一方で、図９（ａ）の（４）及び図９（ｂ）に示すように任意の日時と地域の部分貢献度だけ重み付けした上で統合することも可能となる。これは、例えば、特定の時刻かつ特定の地域で実施された活動の重みを考慮した上で、ユーザの貢献度を算出することに相当する。
【００６６】
なお、最終的に算出される貢献度のスケールを合わせるため、即ち全ユーザの貢献度の合計値を１にするため、重み行列の要素値の合計で当該要素値を割ることで当該重み行列の要素値の合計値が１になるように正規化してもよい。なお、貢献度推定対象の地域又は日時が、上記の部分貢献度に係る地域又は日時と一致する場合には、当該部分貢献度をそのまま最終的な貢献度としてもよい。
【００６７】
貢献度推定部１３は、算出したユーザ毎の貢献度を、ユーザにポイントを付与するモジュール又は装置に出力する。貢献度の出力は、それ以外の方法で行われてもよい。
【００６８】
貢献度に応じたインセンティブの付与は、貢献度推定装置１０によって行われてもよい。例えば、合計１０００ポイントのポイントを貢献度に応じて配布する場合、各ユーザには、各ユーザの貢献度と１０００ポイントとを掛け合わせた額のポイントが付与される（但し、０≦貢献度≦１の場合）。インセンティブは、上記以外にも、上記の通り、割引券（クーポン券）、特定施設又はサービスを利用できる権利等であってもよい。いずれの場合でも、貢献度に応じた量又は質のインセンティブが各ユーザに付与される。
【００６９】
上述したように貢献度の推定（算出）においては、評価時（例えば、現在時間）から見て過去の評価及び在圏時間が貢献度に影響しにくくするように時間減衰させてもよい。評価及び在圏時間を時間減衰させるとすると、インセンティブを貰い続けるためには、高い貢献度を維持する必要がある。高い貢献度を維持するためには、評価時の時点で、自身が地域の課題をよく把握しているユーザとなるか、地域の課題をよく把握しているユーザから評価され続けなければならない。即ち、当該貢献度に基づくインセンティブの付与は、地域における知識及び経験を得る活動、又は周りから評価されるような活動を継続的に行うためのモチベーションをユーザに与える。
【００７０】
なお、存在状況情報取得部１２による在圏時間の算出及び貢献度推定部１３による貢献度の推定は、予め貢献度推定装置１０に設定されたタイミングで行われてもよいし、貢献度推定装置１０の管理者の貢献度推定装置１０への操作等をトリガとして行われてもよい。以上が、本実施形態に係る貢献度推定装置１０の機能である。
【００７１】
引き続いて、図１０のフローチャートを用いて、本実施形態に係る貢献度推定装置１０で実行される処理（貢献度推定装置１０が行う動作方法）を説明する。本処理では、評価情報取得部１１によって、評価情報が取得される（Ｓ０１）。また、存在状況情報取得部１２によって、ユーザ毎の存在状況情報が取得される（Ｓ０２）。続いて、貢献度推定部１３によって、評価情報及び存在状況情報に基づいてユーザの貢献度が推定されて出力される（Ｓ０３）。以上が、本実施形態に係る貢献度推定装置１０で実行される処理である。
【００７２】
上述した実施形態に係る貢献度推定装置１０によってダミーデータを用いた貢献度の推定を行い、本実施形態の簡易評価を行った。本簡易評価では、図１１に示すような以下のシナリオを想定している。ユーザ数７人（人物識別子０〜６）、地域３地点（地域識別子Ｐ１〜Ｐ３）を想定する。地域識別子毎に在圏時間が長いユーザを１人設定する。なお、図１１において、各丸がユーザを表しており、丸の中の数字が人物識別子を示し、丸の大きさが在圏時間を示している（丸が大きい程、在圏時間が長い）。また各丸間の矢印は評価を表し、矢印の元のユーザが矢印の先のユーザの活動を評価していることを示している。矢印に記載された数値が評価値である。
【００７３】
人物識別子１のユーザが行う活動は、全ての地域において、その地域における在圏時間が長いユーザから評価されている。即ち、人物識別子１のユーザが行う活動は、全ての地域の課題を解決しているとみなすことができる。また、人物識別子２のユーザは、全ての地域において、人物識別子１のユーザから評価されている。上記の条件から、各地域識別子に対する在圏時間が長いユーザ、及びそのユーザから評価されている人物識別子１のユーザ、また更に人物識別子１のユーザから評価されている人物識別子２のユーザは、貢献度が高くなると想定される。
【００７４】
図１２に算出したユーザ毎の貢献度を示す。図１２（ａ）〜（ｃ）は、地域識別子Ｐ１〜Ｐ３の部分貢献度であり、図１２（ｄ）は、地域識別子Ｐ１〜Ｐ３の部分貢献度の平均（統合した最終的な貢献度）である。また、αの値毎のグラフを示す。なお、α＝１の場合は、Ｅが考慮されていないため、本実施形態には含まれない（比較例）。
【００７５】
想定される結果の通り、αの値を小さくする程、在圏時間の影響が大きくなった。特にα＝０．５の時、全ての地域で在圏時間が長いユーザに評価された人物識別子１のユーザは、最終的な貢献度が最も高くなった。人物識別子１のユーザから常に評価されていた人物識別子２のユーザも、貢献度の増大傾向が確認できた。
【００７６】
上述したように本実施形態では、評価情報に加えて、活動が行われた地域におけるユーザの存在状況情報にも基づいてユーザの貢献度が推定される。上述したように存在状況情報は、ユーザのその地域における課題把握度であると捉えることもできる。従って、課題把握度に応じて評価情報を適切にユーザの貢献度に反映させることができる。例えば、在圏時間が大きいユーザからの評価は、ユーザの貢献度へ大きく反映させることができる。これらによって、所定の地域で実施された所定の活動が、所定の地域ではどれ程評価されるべきか（評価の妥当性）を考慮した上で所定のユーザの貢献度を定量的に算出することができる。即ち、本実施形態によれば、ユーザの活動を適切に評価して当該ユーザの所定の集団又は組織への貢献度を定量的に推定することができる。
【００７７】
また、上述した実施形態のように、評価情報及び存在状況情報に基づいて、ユーザ間の評価関係をグラフで表してグラフ構造分析を行ってユーザの貢献度を推定することとしてもよい。また、評価情報及び存在状況情報（課題把握度）に基づいて、行列Ｓ，Ｅを生成して、ページランクアルゴリズムによって複数のユーザの貢献度を算出することとしてもよい。これらの構成によれば、ある地域における課題把握度が高いユーザから評価された当該地域で行われた活動の実施当事者は当該地域での貢献度が高いとみなされ、ある地域における課題把握度が高いユーザは当該地域での貢献度が高いとみなされ、ある地域での貢献度が高いユーザから評価された当該地域で行われた活動の実施当事者は、当該地域での貢献度が高いとみなされる。即ち、本実施形態によれば、確実かつ適切に貢献度を推定することができる。但し、貢献度の推定は、必ずしも上記のように行われる必要はなく、存在状況情報が考慮されて行われれば、上記以外の方法で行われてもよい。
【００７８】
また、上述したように存在状況情報は、ユーザが存在していた位置の種別、ユーザの移動及びユーザが存在していた時刻の少なくとも何れかに応じたものとしてもよい。これらの構成によれば、貢献度を推定する上で存在状況情報を適切なものとすることができる。但し、必ずしも、存在状況情報を、これらを考慮したものとする必要はない。
【００７９】
また、上述したように貢献度の推定を、活動に係る時刻及び活動が行われた地域の少なくとも何れかに基づいて行うこととしてもよい。これらの構成によれば、更に適切に貢献度を推定することができる。
【００８０】
上述したように貢献度推定の単位となる地域を細分化して、それらを統合した貢献度を算出することで、活動が行われた場所で当該活動がどのくらい評価されるべきかという評価の妥当性がより考慮される。地域をより細分化することで各ユーザが課題をよく把握している地域がどこかをより正確に特定できるためである。
【００８１】
評価情報には、自分自身に対する評価に係るものが含まれていてもよい。即ち、自分自身に対する評価を想定してもよい。但し、自分自身に対する評価は、上記のユースケースにおける価値の譲渡を伴わない（あるいは、伴ったとしても意味をなさない）ため、評価値を考慮しなくてもよい。この場合、例えば、予め設定したデフォルト値を評価値として用いてもよい。
【００８２】
引き続いて、本実施形態の変形例について説明する。貢献度推定部１３は、評価情報取得部１１によって取得された評価情報のうち、貢献度の推定対象のユーザが実施当事者になっている評価情報についての客観度を算出し、算出された客観度にも基づいて当該ユーザの貢献度を推定することとしてもよい。この場合、貢献度推定部１３は、評価情報取得部１１によって取得された評価情報のうち、貢献度の推定対象のユーザが実施当事者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報、及び貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザが評価者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報の少なくとも何れかに基づいて、客観度を算出する。なお、上述した実施形態では複数のユーザについてまとめて貢献度が推定される。上記の貢献度の推定対象のユーザは、客観度を算出する際の特定のユーザ（客観度を算出する際に着目する特定のユーザ）を示している。複数のユーザ（例えば、全てのユーザ）を貢献度の推定対象のユーザとして客観度を算出して、算出した客観度を用いて貢献度を算出してもよい。
【００８３】
評価情報の客観度とは、評価情報に係る評価（申告）がどの程度、客観性があるかを示すものである。即ち、客観度は、評価情報に係る評価（申告）が本物である度合い（真正性の度合い）である。客観度が高い程、評価情報によって示される活動が、評価情報によって示される実施当事者によって確かに行われたものであることを示している。
【００８４】
上述したように、例えば、ユーザの活動に対してポイントが与えられるものとすると、実際に活動を行っていないにもかかわらず、ポイントを得るために虚偽の評価が行われることが考えられる。本実施形態における客観度は、正しい評価を適切に扱うためのものである。
【００８５】
貢献度推定部１３は、評価情報取得部１１によって取得された評価情報のうち、貢献度の推定対象のユーザが実施当事者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報、及び貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザが評価者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報の少なくとも何れかに基づいて、客観度を算出する。客観度の算出は、例えば、客観度の算出対象の評価情報に係る活動よりも過去の活動についての評価情報に基づいて行われる。なお、評価情報に日時識別子が含まれていない等の場合には、客観度の算出は、客観度の算出対象の評価情報に係る活動以外の全ての活動についての評価情報に基づいて行われてもよい。
【００８６】
また、客観度の算出は、貢献度の推定対象のユーザ、即ち、実施当事者自身が評価者になっている評価情報と、貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザ、即ち、実施当事者以外のユーザが評価者になっている評価情報とで異なる算出方法で行われる。実施当事者自身が評価者になっている評価情報については、例えば、過去に一定数以上の他者が当該実施当事者の活動を評価し（後述するＸに対応）、過去に当該実施当事者の活動を評価した他者が特定の人物に偏っておらず（後述するＹに対応）、過去に当該実施当事者が自分自身の活動を評価した回数が過去に他者が当該実施当事者の活動を評価した回数と比べて多くない（後述するＺに対応）場合に、当該実施当事者の活動の客観度は高いとみなし、当該評価の客観度は高いとみなされる。図１３にユーザ間の評価関係の例を示す。上記の基準から、例えばユーザＣの自分自身の活動についての評価は、客観度は高いものとされる。
【００８７】
また、他者が評価者になっている評価情報については、例えば、過去に当該他者が一定数以上の過去の活動を評価し（後述するＸ´に対応）、過去に当該他者から活動を評価された人物が当該実施当事者を含む特定の人物に偏っていない（後述するＹ´，Ｚ´に対応）場合に、当該他者の評価の客観度は高いとみなされる。上記の基準から、例えば図１３のユーザＡからのユーザＣの活動についての評価は、客観度は低いものとされる。
【００８８】
以下、客観度の具体的な算出方法について説明する。貢献度推定部１３は、評価情報取得部１１によって取得された評価情報を読み出す。上述したように貢献度推定部１３は、客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報を客観度の算出に用いる。
【００８９】
貢献度推定部１３は、貢献度の推定対象のユーザ自身が評価者になっている評価情報については、貢献度の推定対象のユーザが実施当事者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報のうち、貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザが評価者である評価情報、及び貢献度の推定対象のユーザが評価者である評価情報の少なくとも何れかに基づいて客観度を算出する。貢献度推定部１３は、上記の評価情報に基づいて、貢献度の推定対象のユーザの活動を評価した他者の人数、貢献度の推定対象のユーザの活動を他者が評価した回数に対する、貢献度の推定対象のユーザの活動を評価した他者の人数の比、及び貢献度の推定対象のユーザの活動を自分自身が評価した回数に対する、貢献度の推定対象のユーザの活動を他者が評価した回数の比の少なくとも何れかを算出して、算出した値から貢献度の推定対象のユーザが評価者になっている評価情報についての客観度を算出する。上記の人数は、ユニークな人数である。例えば、異なる活動についてＢ→Ａという２つの評価があった場合、他者がＡの活動を評価した回数は２回であるが、Ａの活動を評価した他者の人数は１人となる。また、後述する人数についても同様である。
【００９０】
具体的には、貢献度推定部１３は、客観度に係る値として以下の値Ｘ，Ｙ，Ｚを算出する。
【数１】
2020021413.tif 000003
上記の式中のｍｉｎ（）は、最も小さい値を関数値とする関数である。上記の式中のｐ，ｑ，ｒは、予め設定されるパラメータである。ｐは、過去に少なくともｐ人以上の他者から活動を評価されていれば、その人物の活動（即ち、評価）には客観性があると定義するパラメータであり、０より大きい（＞０）値とされる。なお、実施当事者自身による活動の評価の客観性は、当該実施当事者による活動の客観性と等しい。ｑには、過去に実施当事者の活動を評価した他者が特定の人物に偏ることを全く許容しない場合には１が設定され、特定の人物に一定の割合で偏ることを許容する場合には０を除く１未満の正の値が設定される。ｒには、過去に実施当事者が自分自身の活動を評価した回数が、過去に他者が実施当事者の活動を評価した回数と比べ多くなることを全く許容しない場合には１が設定され、多くなることを一定の割合で許容する場合には０を除く１未満の正の値が設定される。Ｙ，Ｚの算出の際に式中の分数の分母が０になる場合（０除算時）には、それらのパラメータ（Ｙ，Ｚ）の値を１とすることとしてもよい。
【００９１】
貢献度推定部１３は、Ｘ×Ｙ×Ｚを算出して、算出した値を評価情報についての客観度とする。このように算出した値は、値が大きい程、客観度が大きいことを示している。
【００９２】
なお、上記のＸ，Ｙ，Ｚの式では、各値の影響度を均一にするため、値が１を上回る場合に１としているが、値が１を上回る場合であってもその値をＸ，Ｙ，Ｚの値として用いることとしてもよい。また、上記のようにＸ，Ｙ，Ｚの積ではなく、Ｘ，Ｙ，Ｚの和を客観度としてもよい。また、和を取る際にそれぞれの値の予め設定した重み付けをしてもよい。また、Ｘ，Ｙ，Ｚの全ての値を用いる必要はなく、少なくとも何れかが用いられて客観度が算出されてもよい。また、上記の客観度の観点にあうような、上記の式以外で算出される値が用いられてもよい。
【００９３】
貢献度推定部１３は、貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザが評価者になっている評価情報については、貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザが評価者であり、かつ客観度の算出対象の評価情報に係る活動と異なる活動についての評価情報のうち、当該評価者のユーザ以外のユーザが実施当事者である評価情報に基づいて客観度を算出する。貢献度推定部１３は、上記の評価情報に基づいて、当該評価者であるユーザが活動を評価した他者の人数、当該評価者であるユーザが他者の活動を評価した回数に対する、当該評価者であるユーザが活動を評価した他者の人数の比、及び当該評価者であるユーザが他者の活動を評価した回数に対する、当該評価者であるユーザが当該貢献度の推定対象のユーザ以外の他者の活動を評価した回数の比の少なくとも何れかを算出して、当該貢献度の推定対象のユーザ以外のユーザが評価者になっている評価情報についての客観度を算出する。即ち、Ｂ（評価者）→Ａ（実施当事者）の評価の客観度は、Ｂ→Ｃ（Ｂ以外）の評価から算出される。つまり、Ｂが他者の活動を評価したことを示す評価情報を参照して、客観度に係る値（後述する値Ｘ´，Ｙ´，Ｚ´）を算出する。上記における他者が、上記のＣにあたる。つまりＣは、貢献度の推定対象のユーザ以外の評価者であるユーザ（Ｂ：評価者）以外のユーザ（Ｂ以外）となる。そのため、他者には、貢献度の推定対象のユーザ（Ａ：実施当事者）も含まれる。
【００９４】
具体的には、貢献度推定部１３は、客観度に係る値として以下の値Ｘ´，Ｙ´，Ｚ´を算出する。
【数２】
2020021413.tif 000004
上記の式中のｐ´，ｑ´，ｒ´は、予め設定されるパラメータである。ｐ´は、ある人物が過去に少なくともｐ´人以上の他者の活動を評価していれば、その人物の評価には客観性があると定義するパラメータであり、０より大きい（＞０）値とされる。ｑ´には、客観度の算出対象の評価情報に係る評価者が過去に活動を評価した他者（評価者によって活動を評価された他者）が、特定の人物に偏ることを全く許容しない場合には１が設定され、特定の人物に一定の割合で偏ることを許容する場合には０を除く１未満の正の値が設定される。ｒ´には、客観度の算出対象の評価情報に係る評価者が過去に活動を評価した他者（評価者によって活動を評価された他者）が、客観度の算出対象の評価情報に係る実施当事者に偏ることを全く許容しない場合には１が設定され、実施当事者に一定の割合で偏ることを許容する場合には０を除く１未満の正の値が設定される。Ｙ´，Ｚ´の算出の際に式中の分数の分母が０になる場合（０除算時）には、それらのパラメータ（Ｙ´，Ｚ´）の値を１とすることとしてもよい。
【００９５】
貢献度推定部１３は、Ｘ´×Ｙ´×Ｚ´を算出して、算出した値を評価情報についての客観度とする。このように算出した値は、値が大きい程、客観度が大きいことを示している。
【００９６】
なお、上記のＸ´，Ｙ´，Ｚ´の式では、各値の影響度を均一にするため、値が１を上回る場合に１としているが、値が１を上回る場合であってもその値をＸ´，Ｙ´，Ｚ´の値として用いることとしてもよい。また、上記のようにＸ´，Ｙ´，Ｚ´の積ではなく、Ｘ´，Ｙ´，Ｚ´の和を客観度としてもよい。また、和を取る際にそれぞれの値の予め設定した重み付けをしてもよい。また、Ｘ´，Ｙ´，Ｚ´の全ての値を用いる必要はなく、少なくとも何れかが用いられて客観度が算出されてもよい。また、上記の客観度の観点にあうような、上記の式以外で算出される値が用いられてもよい。
【００９７】
貢献度推定部１３は、例えば、全ての評価情報についての客観度を算出する。貢献度推定部１３は、評価情報毎の客観度から、ユーザ（実施当事者）毎の客観度を算出する。貢献度推定部１３は、例えば、評価情報毎の客観度から、予め設定された所定の換算ルールでユーザ毎の客観度を算出する。具体的には、貢献度推定部１３は、客観度の算出対象のユーザが評価者となっている評価情報毎の客観度の平均を取ることでユーザ毎の客観度を算出する。
【００９８】
貢献度推定部１３は、評価情報毎の客観度及びユーザ毎の客観度の少なくとも何れかを用いて貢献度を算出してもよい。例えば、客観度が低い評価情報及びユーザの評価に係る評価値は、より小さく見積もられるべきとみなし、客観度に応じた補正をかけてもよい。
【００９９】
具体的には、上述したＸ，Ｙ，Ｚ、Ｘ´，Ｙ´，Ｚ´を用いて算出される評価情報毎の客観度（≦１）を用いる場合、評価情報によって示される評価値と当該評価情報の客観度とを掛け合わせた値を新たな評価値として算出し、算出した値を貢献度の算出に用いてもよい。ユーザ毎の客観度を用いる場合、上述したベクトルｖの要素値（在圏時間の値）と対応するユーザの客観度とを掛け合わせた値を要素値とした新たなベクトルｖを貢献度の算出に用いてもよい。このとき、客観度が低いユーザが行った全ての評価に係る評価値が小さくなる。また、これらを組み合わせてもよい。
【０１００】
また、一定の条件を満たした場合だけ、評価情報毎の客観度及びユーザ毎の客観度を用いた補正が行われてもよい。例えば、評価情報の客観度が０．１（１０％）以下のときだけ、評価情報の客観度を用いることとしてもよい。あるいは、ユーザの客観度が０．１（１０％）以下でかつ評価数が１００件を超えるユーザに対してだけ、ユーザの客観度を用いてもよい。この処理は、明らかに不正とみなされる評価情報及びユーザの評価に係る評価値を下げるためである。上記の条件は、パラメータによって自由に設定することができる。また、明らかに不正とみなされたユーザに対しては、貢献度に基づくインセンティブ付与時に、インセンティブの代わりにペナルティを与えてもよい。
【０１０１】
上記のように客観度を用いて貢献度を推定することとすれば、ユーザの活動を客観的に評価して、当該ユーザの所定の集団又は組織への精度の高い貢献度を推定することができる。
【０１０２】
なお、上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に(例えば、有線及び／又は無線)で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【０１０３】
例えば、本発明の一実施の形態における貢献度推定装置１０は、本実施形態の貢献度推定装置１０の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図１４は、本実施形態に係る貢献度推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の貢献度推定装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【０１０４】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。貢献度推定装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【０１０５】
貢献度推定装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることで、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信や、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び／又は書き込みを制御することで実現される。
【０１０６】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）で構成されてもよい。例えば、貢献度推定装置１０の各機能は、プロセッサ１００１で実現されてもよい。
【０１０７】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールやデータを、ストレージ１００３及び／又は通信装置１００４からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態で説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、貢献度推定装置１０の各機能は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１で動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１で実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップで実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【０１０８】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つで構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本発明の一実施の形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【０１０９】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つで構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及び／又はストレージ１００３を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【０１１０】
通信装置１００４は、有線及び／又は無線ネットワークを介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の貢献度推定装置１０の各機能は、通信装置１００４で実現されてもよい。
【０１１１】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【０１１２】
また、プロセッサ１００１やメモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７で接続される。バス１００７は、単一のバスで構成されてもよいし、装置間で異なるバスで構成されてもよい。
【０１１３】
また、貢献度推定装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つで実装されてもよい。
【０１１４】
以上、本実施形態について詳細に説明したが、当業者にとっては、本実施形態が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本実施形態は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本実施形態に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【０１１５】
情報の通知は、本明細書で説明した態様／実施形態に限られず、他の方法で行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング（例えば、ＤＣＩ（Downlink  Control  Information）、ＵＣＩ（Uplink  Control  Information））、上位レイヤシグナリング（例えば、ＲＲＣ（Radio  Resource  Control）シグナリング、ＭＡＣ（Medium  Access  Control）シグナリング、報知情報（ＭＩＢ（Master  Information  Block）、ＳＩＢ（System  Information  Block）））、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、ＲＲＣシグナリングは、ＲＲＣメッセージと呼ばれてもよく、例えば、ＲＲＣ接続セットアップ（RRC Connection Setup）メッセージ、ＲＲＣ接続再構成（RRC ConnectionReconfiguration）メッセージなどであってもよい。
【０１１６】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【０１１７】
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルで管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、または追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【０１１８】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：trueまたはfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【０１１９】
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【０１２０】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【０１２１】
また、ソフトウェア、命令などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア及びデジタル加入者回線（ＤＳＬ）などの有線技術及び／又は赤外線、無線及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び／又は無線技術は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【０１２２】
本明細書で説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【０１２３】
なお、本明細書で説明した用語及び／又は本明細書の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及び／又はシンボルは信号（シグナル）であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア（ＣＣ）は、キャリア周波数、セルなどと呼ばれてもよい。
【０１２４】
本明細書で使用する「システム」および「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【０１２５】
また、本明細書で説明した情報、パラメータなどは、絶対値で表されてもよいし、所定の値からの相対値で表されてもよいし、対応する別の情報で表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスで指示されるものであってもよい。
【０１２６】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的なものではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本明細書で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル（例えば、ＰＵＣＣＨ、ＰＤＣＣＨなど）及び情報要素（例えば、ＴＰＣなど）は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的なものではない。
【０１２７】
移動通信端末は、当業者によって、加入者局、モバイルユニット、加入者ユニット、ワイヤレスユニット、リモートユニット、モバイルデバイス、ワイヤレスデバイス、ワイヤレス通信デバイス、リモートデバイス、モバイル加入者局、アクセス端末、モバイル端末、ワイヤレス端末、リモート端末、ハンドセット、ユーザエージェント、モバイルクライアント、クライアント、またはいくつかの他の適切な用語で呼ばれる場合もある。
【０１２８】
本明細書で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up)（例えば、テーブル、データベースまたは別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
【０１２９】
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。本明細書で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及び／又はプリント電気接続を使用することにより、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどの電磁エネルギーを使用することにより、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【０１３０】
本明細書で使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【０１３１】
本明細書で「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した場合においては、その要素へのいかなる参照も、それらの要素の量または順序を全般的に限定するものではない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本明細書で使用され得る。したがって、第１および第２の要素への参照は、２つの要素のみがそこで採用され得ること、または何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【０１３２】
「含む（include）」、「含んでいる（including）」、およびそれらの変形が、本明細書あるいは特許請求の範囲で使用されている限り、これら用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本明細書あるいは特許請求の範囲において使用されている用語「または（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【０１３３】
本明細書において、文脈または技術的に明らかに1つのみしか存在しない装置である場合以外は、複数の装置をも含むものとする。本開示の全体において、文脈から明らかに単数を示したものではなければ、複数のものを含むものとする。
【符号の説明】
【０１３４】
１０…貢献度推定装置、１１…評価情報取得部、１２…存在状況情報取得部、１３…貢献度推定部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス、２０…外部装置。
【図１】
2020021413.tif 000005
【図２】
2020021413.tif 000006
【図３】
2020021413.tif 000007
【図４】
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【図５】
2020021413.tif 000009
【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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