(57)【要約】【課題】他人のライフログデータを使って自分が相手に対してどのようなつながり度を抱いているかを推定できる統計モデルを効率よく作成すること。【解決手段】人物又は物の属性の情報と、人物又は物のつながりの強さを表すつながり度とを表す教師データを用いて、つながり度を推定する際に用いる統計モデルを作成し、予め設定された属性の情報及びつながり度を表す検証データと、作成ステップにおいて作成された統計モデルとを用いてつながり度を算出し、検証データに設定されているつながり度と、算出ステップにおいて算出されたつながり度とを比較してつながり度の一致する割合を表す値である推定精度を算出し、推定精度算出ステップにおいて算出された推定精度に基づいて、統計モデルの精度を判断する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人物又は物の属性の情報と、前記人物又は物のつながりの強さを表すつながり度とを表す教師データを用いて、つながり度を推定する際に用いる統計モデルを作成する作成部と、
予め設定された前記属性の情報及び前記つながり度を表す検証データと、前記作成部が作成した前記統計モデルとを用いてつながり度を算出する算出部と、
前記検証データに設定されているつながり度と、前記算出部が算出したつながり度とを比較してつながり度の一致する割合を表す値である推定精度を算出する推定精度算出部と、
前記推定精度算出部が算出した推定精度に基づいて、前記作成部が作成した前記統計モデルの精度を判断する判断部と、
を備える統計モデル生成装置。
【請求項２】
前記作成部は、前記教師データに予め設定されている複数種の属性のうち、つながり度と相関の高い属性を選択し、選択された属性の情報に基づいて前記統計モデルを生成する、請求項１に記載の統計モデル生成装置。
【請求項３】
人物又は物の属性の情報と、前記人物又は物のつながりの強さを表すつながり度とを表す教師データを用いて、つながり度を推定する際に用いる統計モデルを作成する作成ステップと、
予め設定された前記属性の情報及び前記つながり度を表す検証データと、前記作成ステップにおいて作成された前記統計モデルとを用いてつながり度を算出する算出ステップと、
前記検証データに設定されているつながり度と、前記算出ステップにおいて算出されたつながり度とを比較してつながり度の一致する割合を表す値である推定精度を算出する推定精度算出ステップと、
前記推定精度算出ステップにおいて算出された推定精度に基づいて、前記統計モデルの精度を判断する判断ステップと、
を有する統計モデル生成方法。
【請求項４】
人物又は物の属性の情報と、前記人物又は物のつながりの強さを表すつながり度とを表す教師データを用いて、つながり度を推定する際に用いる統計モデルを作成する作成ステップと、
予め設定された前記属性の情報及び前記つながり度を表す検証データと、前記作成ステップにおいて作成された前記統計モデルとを用いてつながり度を算出する算出ステップと、
前記検証データに設定されているつながり度と、前記算出ステップにおいて算出されたつながり度とを比較してつながり度の一致する割合を表す値である推定精度を算出する推定精度算出ステップと、
前記推定精度算出ステップにおいて算出された推定精度に基づいて、前記統計モデルの精度を判断する判断ステップと、
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人又は物のつながりの強さを推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
人に対するコミュニケーション支援を行う場合、人と人との関係を把握する技術が重要になる。
従来、人と人との関係を把握する技術には、センサやＧＰＳ（Global Positioning System）などの外部観測可能な情報やウェブ上の参照関係から本人と他人との関係を見つけ出す技術がある。１つ目の技術として、タグを用いてコミュニケーション頻度を計測し、多くのコミュニケーションが行われていると良好な関係であると判断する技術がある（例えば、非特許文献１参照）。２つ目の技術として、メールの送受信頻度にある関数を組み合わせて親密さを評価する技術がある（例えば、非特許文献２参照）。
【０００３】
また、ウェブサービスにおいては、セマンティック技術を使いウェブ上から人と人との関係を見つけ出すＳｐｙｓｅｅがある（例えば、非特許文献３参照）。Ｓｐｙｓｅｅは、ブログや論文の共著関係などのウェブ上に公開された情報を自動で収集して整理することによって人と人とのつながりを見つけることができるサービスである。
しかし、上記の技術で特定できる人と人との関係は、参照関係から特定できる人と人とのつながりや、コミュニケーション量の多さから親しいといったような表面的な関係に限定される。そのため、上記の技術は、職場の人間関係向上やコミュニケーションが苦手な高齢者や子供への適用が困難であった。
【０００４】
そこで上記問題を解決するために、表面的な観測情報からでは分かりにくい人の内面的な情報を把握する技術が必要となる。内面的な情報は、古くから心理の分野で研究されている。しかし、工学で使うためにはウェブ上の情報やセンサやＧＰＳなどで採取できるような外部観測できるデータと、内面的な情報とをつなぐ技術が必要となる。本発明では、人が人をどう思っているのかという内面的な情報を“つながり度”と呼ぶ。つながり度をブログやツイッター（登録商標）などに記載されているウェブ上の情報やセンサやＧＰＳから採取される情報と、ユーザの性別や年齢などの個人情報とを使って、予測（推定）するための技術について説明する。
【０００５】
人が人をどう思っているのかを表すつながり度は、人の主観に依存するところが大きい。そのため、つながり度をできるだけ正確に推定するためには、個人差をできるだけ少なくするための人毎のカスタマイズが必要となる。
本発明では、統計的手法によるカスタマイズを前提としているため、つながり度の推定に使う教師データのカスタマイズ方法は、２つの方法が考えられる。１つ目の方法は、自分のライフログデータだけを使ってカスタマイズする方法である。２つ目の方法は、一定レベルまで他人のデータを使い、差分を個別にカスタマイズする方法である。
【０００６】
まず、１つ目の方法について説明する。ライフログデータは、個人の行動履歴や関わった人、嗜好などの個人情報を蓄積した情報である。ライフログデータは、個人毎の蓄積情報であるので、個人が関わった相手をどう思っているかを判定することができる。１つ目の方法は、ライフログデータを長期間蓄積している場合、分析データが膨大な上、雑多な情報が多く含まれる。そのため、必要なつながり度の情報を分析するための前処理や情報整理に非常に手間がかかる。それに対して、ライフログデータを短期間蓄積している場合、個人が関わった相手が限定されるため、十分な教師データを得ることができない。そのため、個人が出会ったことのない未知の相手に対してはつながり度の推定を精度よく行うことができない。このように、個人毎のライフログデータをカスタマイズするための教師データとして使うには、手間と時間がかかってしまう。そのため、１つ目方法は、古くからアイデアとしては存在するものの利便性に問題があることから利用している人は少ない。
【０００７】
次に、２つ目の方法について説明する。２つ目の方法は、自分のライフログデータを用いたカスタマイズではなく、自分と似たような境遇や嗜好の他人のライフログデータを教師データとして用いる方法である。２つ目の方法は、完全に一般化するのは不可能であっても、人の性質や特徴に関する属性を用いて個人をある程度グルーピングすることで、つながり度の推定が可能ではないかという仮定の上に成り立った方法である。そのため、ライフログのように、個人のライフログデータを大量に揃える必要がないという利点がある。しかし、２つ目の方法は、他人のライフログデータを自分のライフログデータのカスタマイズのための教師データとする。そのため、自分がどのようなタイプの人が同じつながり度を持つのかのタイプ分けが非常に困難である。また、タイプ分けを失敗すると、つながり度の推定精度も低い値にしかならない。
【０００８】
つまり２つ目の方法では、教師データから如何にして自分と同じタイプのグループを作り（クラスタリング）、つながり度を推定できる統計モデルを作るかが課題となる。
性別や年齢層といった心理の分野でクラスタリングに有効と言われる属性を用いる方法も考えられるが、その属性だけからのクラスタリングでは低い精度の推定しか行えない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】“「ＮＫ３−人間関係向上計画」〜Android OS搭載スマートフォンアプリ”、［online］、［平成24年8月9日検索］、インターネット（URL:http://nk3.nii.ac.jp/content/intro.html）
【非特許文献２】金ナレ、外２名、「知人同士のインフォーマルコミュニケーションを支援するプレゼンスサービスシステムの検討」、情報処理学会研究報告、2009年3月18日、第2009巻、第33号、p.1-6
【非特許文献３】“SPYSEE”、［online］、［平成24年8月13日検索］、インターネット（URL: http://spysee.jp/help/index/）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記事情に鑑み、本発明では、他人のライフログデータを使って自分が相手に対してどのようなつながり度を抱いているかを推定できる統計モデルを効率よく作成する技術の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一態様は、人物又は物の属性の情報と、前記人物又は物のつながりの強さを表すつながり度とを表す教師データを用いて、つながり度を推定する際に用いる統計モデルを作成する作成部と、予め設定された前記属性の情報及び前記つながり度を表す検証データと、前記作成部が作成した前記統計モデルとを用いてつながり度を算出する算出部と、前記検証データに設定されているつながり度と、前記算出部が算出したつながり度とを比較してつながり度の一致する割合を表す値である推定精度を算出する推定精度算出部と、前記推定精度算出部が算出した推定精度に基づいて、前記作成部が作成した前記統計モデルの精度を判断する判断部と、を備える統計モデル生成装置である。
【００１２】
本発明の一態様は、上記の統計モデル生成装置であって、前記作成部は、前記教師データに予め設定されている複数種の属性のうち、つながり度と相関の高い属性を選択し、選択された属性の情報に基づいて前記統計モデルを生成する。
【００１３】
本発明の一態様は、人物又は物の属性の情報と、前記人物又は物のつながりの強さを表すつながり度とを表す教師データを用いて、つながり度を推定する際に用いる統計モデルを作成する作成ステップと、予め設定された前記属性の情報及び前記つながり度を表す検証データと、前記作成ステップにおいて作成された前記統計モデルとを用いてつながり度を算出する算出ステップと、前記検証データに設定されているつながり度と、前記算出ステップにおいて算出されたつながり度とを比較してつながり度の一致する割合を表す値である推定精度を算出する推定精度算出ステップと、前記推定精度算出ステップにおいて算出された推定精度に基づいて、前記統計モデルの精度を判断する判断ステップと、を有する統計モデル生成方法である。
【００１４】
本発明の一態様は、人物又は物の属性の情報と、前記人物又は物のつながりの強さを表すつながり度とを表す教師データを用いて、つながり度を推定する際に用いる統計モデルを作成する作成ステップと、予め設定された前記属性の情報及び前記つながり度を表す検証データと、前記作成ステップにおいて作成された前記統計モデルとを用いてつながり度を算出する算出ステップと、前記検証データに設定されているつながり度と、前記算出ステップにおいて算出されたつながり度とを比較してつながり度の一致する割合を表す値である推定精度を算出する推定精度算出ステップと、前記推定精度算出ステップにおいて算出された推定精度に基づいて、前記統計モデルの精度を判断する判断ステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明により、他人のライフログデータを使って自分が相手に対してどのようなつながり度を抱いているかを推定できる統計モデルを効率よく作成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明におけるつながり度推定システムのシステム構成を示す図である。
【図２】つながり度推定装置３０の機能構成を表す概略ブロック図である。
【図３】属性情報ＤＢの構成図である。
【図４】統計モデル作成準備の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】つながり度算出処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】ＡＩＣ計算処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】相関係数を算出する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】統計モデル作成処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】人と物に関する属性情報ＤＢの構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照しながら説明する。以後の説明では、ユーザ自身のことを認知者、ユーザ以外の人のことを被認知者とする。また、属性とは一般的に世の中に存在するものに備わっている性質や特徴を表す。例えば、属性は、物体の色や形、人の能力、人の素性、社会的関係などである。
図１は、本発明におけるつながり度推定システムのシステム構成を示す図である。
本発明のつながり度推定システムは、情報入力端末１０、センシングデバイス２０、つながり度推定装置３０及び表示端末４０を備える。
【００１８】
情報入力端末１０は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置を用いて構成される。情報入力端末１０は、ユーザ（認知者）によって操作され、認知者属性と、被認知者属性と、つながり度とをつながり度推定装置３０に送信する。認知者属性とは、認知者に関する情報であり、例えば、認知者の性別や職業などを表す。被認知者属性とは、被認知者に関する情報であり、例えば、被認知者の性別や認知者との関係などを表す。つながり度とは、人（認知者）と人（被認知者）とのつながりの強さを表す情報である。
センシングデバイス２０は、センサを利用して認知者や被認知者の行動を検知して、認知者や被認知者の感情に関する情報を計測する。センシングデバイス２０は、例えば、ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグ、人感センサ、映像や音声記憶装置、生理センサ等であっても良い。センシングデバイス２０は、認知者と被認知者との間で起こった行動に関する情報をライフログ属性として計測する。具体的には、例えば、ライフログ属性は認知者と被認知者とが共有した体験や体験をしたときに認知者が抱いた感情、被認知者の忙しさや体調不良などの情報である。
【００１９】
つながり度推定装置３０は、人と人とのつながりの強さを表すつながり度を推定する。つながり度推定装置３０は、情報入力端末１０やセンシングデバイス２０から送信される認知者属性と被認知者属性とつながり度とを蓄積して管理する。
表示端末４０は、パーソナルコンピュータなどの情報処理装置を用いて構成される。表示端末４０は、つながり度推定装置３０から出力されるつながり度の推定結果を表示する。
【００２０】
図２は、つながり度推定装置３０の機能構成を表す概略ブロック図である。
つながり度推定装置３０は、バスで接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit）やメモリや補助記憶装置などを備え、つながり度推定プログラムを実行する。つながり度推定プログラムの実行によって、つながり度推定装置３０は、情報管理部１００、情報記憶部１１０、抽出部１２０、作成部１３０、つながり度算出部１４０、決定係数算出部１５０、推定精度算出部１６０、判断部１７０、出力部１８０を備える装置として機能する。また、作成部１３０は、分析処理部１３１、ＡＩＣ選択部１３２、相関係数算出部１３３及び生成処理部１３４として機能する。なお、つながり度推定装置３０の各機能の全て又は一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や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ても良い。また、つながり度推定プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されても良い。コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、例えば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である。また、つながり度推定プログラムは、電気通信回線を介して送受信されても良い。
【００２１】
情報管理部１００は、情報入力端末１０から送信された認知者属性及び被認知者属性の情報と、センシングデバイス２０から送信されたライフログ属性の情報とを情報記憶部１１０に記録する。
情報記憶部１１０は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置などの記憶装置を用いて構成される。情報記憶部１１０は、情報管理部１００から出力された認知者属性、被認知者属性、ライフログ属性及びつながり度の情報（以下、「属性情報」という。）を有する属性情報ＤＢを記憶する。なお、認知者属性、被認知者属性及びライフログ属性は、それぞれ属性の一態様である。
【００２２】
抽出部１２０は、情報記憶部１１０に記憶されている属性情報ＤＢから必要な情報を抽出し、教師データ及び検証データを生成する。
作成部１３０は、つながり度を推定する際に使用される統計モデルを作成する。以下、作成部１３０の具体的な構成について説明する。
分析処理部１３１は、抽出部１２０が抽出した教師データを用いて、１又は複数の属性の組み合わせ（以下、「属性群」という。）毎に分散分析を行う。分析処理部１３１は、Ｆ検定表を用いて、予め定めた有意水準を超えた属性群を抽出する。
【００２３】
ＡＩＣ選択部１３２は、情報記憶部１１０に記憶されている属性情報又は教師データの属性情報毎に、ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）を用いてＡＩＣ値を算出する。ＡＩＣ値は、ＡＩＣを用いて算出された値である。ＡＩＣ選択部１３２は、算出した複数のＡＩＣ値の中からつながり度を推定するのに有効な１つのＡＩＣ値を選択する。ＡＩＣ選択部１３２は、例えば、複数のＡＩＣ値の中から最小のＡＩＣ値を選択する。
【００２４】
相関係数算出部１３３は、分析処理部１３１が抽出した属性群でデータをクラスタリングし、クラスタリングしたデータ毎に、ＡＩＣ選択部１３２が選択したＡＩＣ値の最小の属性群とクラスタリングしたデータのつながり度との相関係数を算出する。
生成処理部１３４は、相関係数算出部１３３が算出した相関係数が閾値以上の属性群に対して回帰分析を行うことによって統計モデルを作成する。
【００２５】
つながり度算出部１４０は、抽出部１２０が抽出した検証データを用いて、生成処理部１３４が作成した統計モデルに基づいてつながり度の値を算出する。
決定係数算出部１５０は、生成処理部１３４が作成した統計モデルの決定係数Ｒ＾２を算出する（「＾」は、べき乗を表す）。決定係数とは、回帰分析によって生成された統計モデルの精度の高さを示す指標である。例えば、決定係数Ｒ＾２は、“０”から“１”の範囲で算出され、以下のように定義されても良い。決定係数Ｒ＾２は、“０．８”以上で精度が非常に良いことを表す。決定係数Ｒ＾２は、“０．５”以上で精度が良いことを表す。決定係数Ｒ＾２は、“０．２５”以上で精度がふつうであることを表す。決定係数Ｒ＾２は、“０．２５”未満で精度が良くないことを表す。
【００２６】
推定精度算出部１６０は、つながり度算出部１４０が算出したつながり度の値と、検証データのつながり度の値との一致する割合を表す推定精度の平均値ＥＡａｖを算出する。例えば、推定精度の平均値ＥＡａｖは、以下のように定義されても良い。推定精度の平均値ＥＡａｖは、“０．８”以上で一致する割合がとても良いことを表す。推定精度の平均値ＥＡａｖは、“０．５”以上で一致する割合が良いことを表す。
判断部１７０は、決定係数算出部１５０が算出した決定係数Ｒ＾２と、推定精度算出部１６０が算出した推定精度の平均値ＥＡａｖとが閾値以上か否かを判断する。
出力部１８０は、つながり度の推定結果を表示端末４０に出力する。
【００２７】
図３は、属性情報ＤＢの構成図である。
属性情報ＤＢは、レコード５０を複数有する。１つのレコード５０には、１つの属性情報が定義される。レコード５０に定義される属性情報は、データ番号、認知者属性、被認知者属性、その他の属性、つながり度の各値を有する。
データ番号は、レコード５０毎に割り当てられる識別番号を表す。
【００２８】
レコード５０に定義される認知者属性の具体例として、本人ＩＤ、本人性別、本人職業などの各属性がある。本人ＩＤは、レコード５０によって表される認知者の識別番号を表す。本人性別は、レコード５０によって表される認知者の性別を表す。本人職業は、レコード５０によって表される認知者の職業を表す。
【００２９】
レコード５０に定義される被認知者属性の具体例として、相手ＩＤ、相手性別、認知者との関係などの各属性がある。
相手ＩＤは、レコード５０によって表される被認知者の識別番号を表す。相手性別は、レコード５０によって表される被認知者の性別を表す。認知者との関係の値は、レコード５０によって表される認知者と被認知者との関係を表す。
その他の属性は、認知者属性及び被認知者属性以外の属性情報を表す。その他の属性は、例えば、ライフログ属性であっても良い。
【００３０】
つながり度の値は、レコード５０によって表される認知者と被認知者とのつながりの強さを表す。レコード５０に定義されるつながり度の値は、ユーザによって任意に決定されても良い。つながり度の値は、正の値が大きいほど認知者と被認知者とのつながり度が高いことを表す。
例えば、図３では、つながり度の値を“−３“から“＋３“までの７段階で表している。すなわち、“−３“から“−１“までのつながり度の値は、絶対値の大きい負の値が大きいほど認知者と被認知者との関係が険悪であることを表している。“０”のつながり度の値は、認知者と被認知者とが他人のような関係であることを表している。“１“から“３“までのつながり度の値は、正の値が大きいほど認知者と被認知者との関係が良好であることを表している。
【００３１】
図４は、統計モデル作成準備の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、情報管理部１００は、ユーザによって送信された属性情報を入力する（ステップＳ１０１）。情報管理部１００は、入力した属性情報を属性情報ＤＢに格納する（ステップＳ１０２）。判断部１７０は、情報記憶部１１０が記憶している属性情報ＤＢに所定の数以上の属性情報が存在するか否か判断する（ステップＳ１０３）。
【００３２】
属性情報ＤＢに所定の数以上の属性情報が存在する場合（ステップＳ１０３−ＹＥＳ）、抽出部１２０は属性情報ＤＢから予め決められた割合でランダムに属性情報を抽出し、教師データ及び検証データを生成する（ステップＳ１０４）。判断部１７０は、所定の回数以上抽出処理を繰り返したか否かを判断する（ステップＳ１０５）。所定の回数以上ステップＳ１０４の処理を繰り返した場合（ステップＳ１０５−ＹＥＳ）、処理を終了する。
【００３３】
一方、ステップＳ１０３の処理において、属性情報ＤＢに所定の数以上の属性情報が存在しない場合（ステップＳ１０３−ＮＯ）、つながり度推定装置３０は属性情報が入力されるまで待機する。つながり度推定装置３０は、属性情報が入力されるとステップＳ１０１以降の処理を実行する（ステップＳ１０６）。
ステップＳ１０５の処理において、ステップＳ１０４の処理が所定の回数未満である場合（ステップＳ１０５−ＮＯ）、抽出部１２０はステップＳ１０４の処理を繰り返し実行する。
【００３４】
図５は、つながり度算出処理の流れを示すフローチャートである。
まず、抽出部１２０が抽出した教師データにおいて、つながり度の値を目的変数とし、各属性の値を説明変数とする。分析処理部１３１は、説明変数の属性群毎に分散分析を行う（ステップＳ２０１）。分析処理部１３１は、Ｆ検定表を用いて、あらかじめ定めた有意水準を超えた属性群を抽出する。（ステップＳ２０２）。
【００３５】
図６は、ＡＩＣ計算処理の流れを示すフローチャートである。
ＡＩＣ選択部１３２は、情報記憶部１１０に記憶されている属性情報ＤＢの属性群毎に、ＡＩＣを用いてＡＩＣ値を算出する。（ステップＳ３０１）。ＡＩＣ選択部１３２は、算出した複数のＡＩＣ値の中から最小のＡＩＣ値を選択する（ステップＳ３０２）。
【００３６】
図７は、相関係数を算出する処理の流れを示すフローチャートである。
相関係数算出部１３３は、分析処理部１３１が抽出した属性群でデータをクラスタリングし、クラスタリングしたデータ毎に、ＡＩＣ選択部１３２が選択したＡＩＣ値の最小の属性群とクラスタリングしたデータのつながり度との相関係数を算出する。（ステップＳ４０１）。判断部１７０は、算出された相関係数が閾値以上か否かを判断する（ステップＳ４０２）。相関係数が閾値以上である場合（ステップＳ４０２−ＹＥＳ）、判断部１７０は相関があると判断し、相関がある属性群を属性情報ＤＢに格納する（ステップＳ４０３）。
【００３７】
判断部１７０は、分析処理部１３１が抽出した属性群全てに対して相関係数を算出したか否か判断する（ステップＳ４０４）。属性群全てに対して相関係数を算出した場合（ステップＳ４０４−ＹＥＳ）、処理を終了する。
ステップＳ４０２の処理において、相関係数が閾値未満である場合（ステップＳ４０２−ＮＯ）、判断部１７０は相関がないと判断し、ステップＳ４０４の処理に進む。
ステップＳ４０４の処理において、属性群全てに対して相関係数を算出していない場合（ステップＳ４０４−ＮＯ）、相関係数算出部１３３はステップＳ４０１に戻り、相関係数が算出されていない属性群に対して相関係数を算出する。
【００３８】
図８は、統計モデル作成処理の流れを示すフローチャートである。
生成処理部１３４は、判断部１７０に相関があると判断された属性群を属性情報ＤＢから全て読み出す（ステップＳ５０１）。生成処理部１３４は、属性情報ＤＢから読み出した属性群毎に線形重回帰分析を行い、統計モデルを作成する（ステップＳ５０２）。つながり度算出部１４０は、抽出部１２０が抽出した各検証データを用いて、生成処理部１３４が作成した統計モデル毎につながり度を算出する（ステップＳ５０３）。
推定精度算出部１６０は、つながり度算出部１４０が算出したつながり度の値と、つながり度算出部１４０がつながり度を算出するのに用いた検証データに予め定義されているつながり度の値との一致する割合を表す推定精度ＥＡを算出する（ステップＳ５０４）。推定精度算出部１６０は、ステップＳ５０４の処理を抽出部１２０が抽出した各検証データを用いて行う。推定精度算出部１６０は、式１に基づいて推定精度の平均値ＥＡａｖを算出する（ステップＳ５０５）。なお、式１において、ｘは検証データの数を表す。また、式１に表されている各値（ＥＡ１、ＥＡ２、…、ＥＡｘ）は、各検証データに基づいて算出された推定精度ＥＡの値を表す。例えば、ｎ番目（ｎ＝１〜ｘの整数）の検証データに基づいて算出された推定精度を“ＥＡｎ”と表す。
【数１】
2014048801.tif 000003
【００３９】
また、決定係数算出部１５０は、式２に基づいて統計モデル毎に決定係数Ｒ＾２を算出する（ステップＳ５０６）。
【数２】
2014048801.tif 000004
【００４０】
なお、Ｓ１は式３に基づいて算出される。なお、Ｓ２は式４に基づいて算出される。
【数３】
2014048801.tif 000005
【数４】
2014048801.tif 000006
【００４１】
式３のｙ１は、検証データのつながり度の値である。式４のｙ２は、検証データを用いて統計モデルによって算出されたつながり度の値である。ｙａｖは、抽出部１２０によって抽出された検証データのつながり度の平均値である。
判断部１７０は、決定係数算出部１５０が算出した統計モデルの決定係数Ｒ＾２と、推定精度算出部１６０が算出した推定精度の平均値ＥＡａｖとの両方の値が閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ５０７）。
【００４２】
決定係数Ｒ＾２と推定精度の平均値ＥＡａｖとの両方の値が閾値以上である場合（ステップＳ５０７−ＹＥＳ）、判断部１７０は生成処理部１３４が作成した統計モデルを一次方程式で表せる統計モデル（適切な統計モデル）と判断する。判断部１７０は、ステップＳ５０７で適切と判断された統計モデルと、統計モデルの決定係数Ｒ＾２と、統計モデルの推定精度の平均値ＥＡａｖとを属性情報ＤＢに格納する（ステップＳ５０８）。
【００４３】
一方、ステップＳ５０７の処理において、決定係数Ｒ＾２と推定精度の平均値ＥＡａｖとのいずれか一方の値、あるいは両方の値が閾値未満である場合（ステップＳ５０７−ＮＯ）、判断部１７０は生成処理部１３４が作成した統計モデルを一次方程式で表せない統計モデル（不適切な統計モデル）と判断する。なお、決定係数Ｒ＾２と推定精度の平均値ＥＡａｖとには、それぞれ異なる閾値が設定される。
【００４４】
以上のように構成されたつながり度推定装置３０は、計算量の重みが異なる３段階の処理によって主観的なつながり度を算出できる統計モデルを作成する。つながり度推定装置３０は、計算量の重みが軽い処理から順番に処理を行い、その都度統計モデルに適用される属性の候補の数を減少させる。つながり度推定装置３０は、このような処理を行うことによって、つながり度と相関がある属性情報を選別する。そのため、つながり度推定装置３０は、主観的なつながり度を算出できる統計モデルを効率よく作成することが可能となる。
【００４５】
具体的な処理として、例えば、以下のような３段階の処理が行なわれる。１つ目の段階として、つながり度推定装置３０は、Ｆ検定表を用いて有意水準の属性群を抽出する。２つ目の段階として、つながり度推定装置３０は、ＡＩＣを用いてつながり度と相関がある属性群を選択する。３つ目の段階として、つながり度推定装置３０は、決定係数Ｒ＾２及び推定精度の平均値ＥＡａｖを用いて、適切な統計モデルを選択する。上述した３段階の処理によって、つながり度推定装置３０は、主観的なつながり度を推定するために用いる統計モデルを効率よく作成することができる。
【００４６】
つながり度推定装置３０は、作成した統計モデルに対して決定係数Ｒ＾２及び推定精度の平均値ＥＡａｖをつながり度推定装置３０は、統計モデルを作成する際に個人毎のカスタマイズが必要ない。そのため、つながり度推定装置３０は、効率よく主観的なつながり度を算出できる統計モデルを作成することができる。
【００４７】
つながり度推定装置３０は、つながり度に相関の高い属性を選択する。そのため、つながり度推定装置３０は、より少ない数の属性で統計モデルを作成することができる。したがって、つながり度の推定精度を維持しつつ、認知者に提供してもらう属性の数を制限し、プライバシーの保護を実現することが可能となる。
なお、以上のように構成されたつながり度推定装置３０によって生成される統計モデルは、一次関数で表現される。そのため、ベイズやマルコフモデルのような状態遷移確率を用いる手法に比べて、つながり度を推定する時間を短縮できる。
【００４８】
＜変形例＞
情報入力端末１０がつながり度の推定結果を表示するように構成されても良い。
認知者属性は、本実施形態の属性に限定される必要はなく、認知者に関する情報であればどのような情報であってもよい。また、被認知者属性は、本実施形態の属性に限定される必要はなく、被認知者に関する情報であればどのような情報であってもよい。
ステップＳ２０２の処理は、有意水準以上の属性群を抽出できる方法であれば、Ｆ検定以外の方法が用いられても良い。例えば、Ｔ検定を用いて有意水準以上の属性群が抽出されても良い。また、その他の方法が採用されても良い。
【００４９】
属性情報ＤＢに登録されているレコード５０には、必ずしも全ての属性について値が登録されていなくても良い。例えば、いくつかの属性について値が登録されていないレコード５０が存在しても良い。このような状況において、分析処理部１３１は、値が属性情報ＤＢに所定個数以上登録されていない属性を含む属性群については、分散分析等の選別の処理の対象としないように構成されても良い。登録されている値の数が少ない属性を用いて統計モデルを作成すると、その精度が低下してしまうおそれがある。したがって、上述した構成が採用されることにより、統計モデルの精度を維持することができる。さらに、分散分析等の選別の処理の対象となる属性群の数が減るため、より効率よく統計モデルを生成することが可能となる。
【００５０】
つながり度推定装置３０が推定するつながり度は、人と人とのつながりの強さに限定される必要はない。つながり度推定装置３０は、人と物とのつながりの強さや物と物とのつながりの強さを推定するように構成されても良い。
【００５１】
本実施形態において、被認知者属性を“職場関係の人”に限定するように構成されても良い。その場合、つながり度の値は、認知者が被認知者に対する“和み−イライラ”の感情を“−３“から”＋３“までの７段階で表している。“−３“から”−１”までのつながり度の値は、絶対値が大きいほど認知者が被認知者に対して怒っていること表している。“０”のつながり度の値は、認知者と被認知者とが他人のような関係であることを表している。“１“から”３“までのつながり度の値は、値が大きいほど認知者が被認知者に対してやすらいでいることを表している。
【００５２】
このようなつながり度は、例えば以下の４つの属性のみを用いて生成された統計モデルに基づいて推定されても良い。被認知者との間の過去の体験によって抱いた感情（回帰係数：−０．４１〜０．４９）、体験の種類（回帰係数：０〜０．７８）、電子メールの頻度（回帰係数：０．２２）、認知者の年齢層（回帰係数：−０．２９）の属性。その結果、職場関係の人の“和み−イライラ”というつながり度は、４つの属性を用いるだけで約６０％程度の推定が可能となる。回帰係数とは、目的変数（つながり度）と説明変数との関係を数値化して表している指標である。
【００５３】
本実施形態において、被認知者属性を“職場関係の人”に限定するように構成されても良い。その場合、つながり度の値は、認知者が被認知者に対する“尊敬−軽蔑”の感情を“−３“から”＋３”までの７段階で表している。”−３”から”−１”までのつながり度の値は、絶対値の大きい負の値が大きいほど認知者が被認知者を軽蔑していること表している。“０”のつながり度の値は、認知者と被認知者とが他人のような関係であることを表している。”１”から”３”までのつながり度の値は、正の値が大きいほど認知者が被認知者を尊敬していることを表している。
【００５４】
このようなつながり度は、例えば以下の５つの属性のみを用いて生成された統計モデルに基づいて推定されても良い。被認知者との間の過去の体験によって抱いた感情（回帰係数：−０．３４〜０．３８）、体験の種類（回帰係数：０〜０．６８）、体験をしたときの認知者の状況（回帰係数：−０．３７〜０．０７）、電子メールの頻度（回帰係数：０．１４）、電話頻度（回帰係数：−０．１８）の属性。その結果、職場関係の人の“尊敬−軽蔑”というつながり度は、５つの属性を用いるだけで約７０％程度の推定が可能となる。
【００５５】
図９は、人と物に関する属性情報ＤＢの構成図である。
属性情報ＤＢは、レコード６０を複数有する。レコード６０に定義される属性情報は、データ番号、認知者属性、被認知者属性、つながり度の各値を有する。
データ番号は、レコード６０によって表される属性情報の識別番号を表す。
レコード６０に定義される認知者属性の具体例として、本人ＩＤ、本人性別、本人職業などの各属性がある。
【００５６】
本人ＩＤは、レコード６０によって表される認知者の識別番号を表す。本人性別は、レコード６０によって表される認知者の性別を表す。本人職業は、レコード６０によって表される認知者の職業を表す。
レコード６０に定義される被認知者属性の具体例として、物ＩＤ、物のジャンル（名前）、認知者との関係など各属性がある。
【００５７】
物ＩＤは、レコード６０によって表される被認知者の識別番号を表す。物のジャンル（名前）は、レコード６０によって表される物の名前を表す。認知者との関係の値は、レコード６０によって表される認知者と被認知者との関係を表す。
つながり度の値は、レコード６０によって表される認知者と被認知者とのつながりの強さを表す。つながり度の値は、ユーザによって任意に決定されても良い。つながり度の値は、正の値が大きいほど認知者と被認知者との関係が良好であることを表す。
【００５８】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００５９】
１０…情報入力端末，  ２０…センシングデバイス，  ３０…つながり度推定装置，  ４０…表示端末，  １００…情報管理部，  １１０…情報記憶部，  １２０…抽出部，  １３０…作成部，  １３１…分析処理部，  １３２…ＡＩＣ選択部，  １３３…相関係数算出部，  １３４…生成処理部，  １４０…つながり度算出部，  １５０…決定係数算出部（算出部），  １６０…推定精度算出部，  １７０…判断部，  １８０…出力部
【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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