(57)【要約】【課題】情報の受け手となるユーザの知識を考慮し、しかも事象を表現するための尺度及び程度感覚を考慮して、伝達情報を受け手となるユーザに提示できるようにする。【解決手段】情報の伝え手となるユーザから伝達情報として、事象とその尺度及び程度感覚の定量値と、伝え手ユーザの送信者ＩＤ及び受け手ユーザの受信者ＩＤが入力された場合に、受け手ユーザの知識度が伝え手ユーザの知識度より低い場合には、先ず知識ＤＢ２３から受け手ユーザの知識度がしきい値以上の事象を変換候補として選出する。そして、この選出された変換候補の中から、上記伝え手が入力した事象の尺度に対しその程度を表す数値の発生率の分布形状が最も類似する事象とその尺度を変換対象として選出する。そして、この選出された事象とその尺度の程度の数値を、その代表値に対する偏差が入力値の代表値に対する偏差と同一となるように変換し、受け手ユーザに提示する。【選択図】図１２
2014102615.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法であって、
事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信する過程と、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換対象として読み出す過程と、
前記受信された第１の伝達情報に含まれる入力値の予め設定された代表値に対する偏差を算出すると共に、前記変換対象として読み出された事象を表現する尺度の程度を示す数値についてその代表値とそのばらつきを示す分散値を算出し、この算出された代表値及び分散値をもとに、変換後の偏差が前記算出された入力値の偏差と同一となるような前記変換対象の事象を表現する尺度の程度を示す数値を算出する変換過程と、
前記変換対象として読み出された事象とその尺度を表す情報と、前記変換過程により算出された程度の変換後の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する過程と
を具備することを特徴とする理解支援方法。
【請求項２】
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法であって、
事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信する過程と、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換候補として読み出す過程と、
前記変換候補として読み出された事象と、前記受信された第１の伝達情報に含まれる事象の各々について、当該各事象を表現する尺度の程度の発生率を表す情報を、複数の事象についてその尺度の程度の発生率を表す情報を予め記憶した数値データベースからそれぞれ読み出し、当該読み出された変換候補の事象と尺度の中から、程度の発生率の分布形状が前記受信された事象を表現する尺度の程度の発生率の分布形状と一定以上の度合いで類似する事象と尺度を変換対象として選択する過程と、
前記受信された第１の伝達情報に含まれる入力値の予め設定された代表値に対する偏差を算出すると共に、前記変換対象として選択された事象を表現する尺度の程度を示す数値についてその代表値とそのばらつきを示す分散値を算出し、この算出された代表値及び分散値をもとに、変換後の偏差が前記算出された入力値の偏差と同一となるような前記変換対象の事象を表現する尺度の程度を示す数値を算出する変換過程と、
前記変換対象として選択された事象とその尺度を表す情報と、前記変換過程により算出された程度の変換後の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する過程と
を具備することを特徴とする理解支援方法。
【請求項３】
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法であって、
事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信する過程と、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換候補として読み出す過程と、
前記変換候補として読み出された事象と、前記受信された第１の伝達情報に含まれる事象の各々について、当該各事象を表現する尺度の程度の発生率を表す情報を、複数の事象についてその尺度の程度の発生率を表す情報を予め記憶した数値データベースからそれぞれ読み出し、当該読み出された変換候補の事象と尺度の中から、程度の発生率の分布形状が前記受信された事象を表現する尺度の程度の発生率の分布形状と一定以上の度合いで類似する事象と尺度を選択する過程と、
前記選択された事象とその尺度についての程度を表す数値を、前記第１の伝達情報に含まれる程度を表す入力値に相当する値に変換する過程と、
前記選択された事象とその尺度を表す情報と、前記変換された当該程度の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する過程と
を具備することを特徴とする理解支援方法。
【請求項４】
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援装置であって、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信する手段と、
前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換対象として読み出す手段と、
前記受信された第１の伝達情報に含まれる入力値の予め設定された代表値に対する偏差を算出すると共に、前記変換対象として読み出された事象を表現する尺度の程度を示す数値についてその代表値とそのばらつきを示す分散値を算出し、この算出された代表値及び分散値をもとに、変換後の偏差が前記算出された入力値の偏差と同一となるような前記変換対象の事象を表現する尺度の程度を示す数値を算出する変換手段と、
前記変換対象として読み出された事象とその尺度を表す情報と、前記変換過程により算出された程度の変換後の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する手段と
を具備することを特徴とする理解支援装置。
【請求項５】
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援装置であって、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
複数の事象の各々についてその尺度の程度の発生率を表す情報を予め記憶した数値データベースと、
事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信する手段と、
前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換候補として読み出す手段と、
前記変換候補として読み出された事象と、前記受信された第１の伝達情報に含まれる事象の各々について、当該各事象を表現する尺度の程度の発生率を表す情報を前記数値データベースからそれぞれ読み出し、当該読み出された変換候補の事象と尺度の中から、程度の発生率の分布形状が前記受信された事象を表現する尺度の程度の発生率の分布形状と一定以上の度合いで類似する事象とその尺度を変換対象として選択する手段と、
前記受信された第１の伝達情報に含まれる入力値の予め設定された代表値に対する偏差を算出すると共に、前記変換対象として選択された事象を表現する尺度の程度を示す数値についてその代表値とそのばらつきを示す分散値を算出し、この算出された代表値及び分散値をもとに、変換後の偏差が前記算出された入力値の偏差と同一となるような前記変換対象の事象を表現する尺度の程度を示す数値を算出する変換手段と、
前記変換対象として選択された事象とその尺度を表す情報と、前記変換手段により算出された程度の変換後の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する手段と
を具備することを特徴とする理解支援装置。
【請求項６】
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する機能を備えた理解支援装置であって、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースと、
複数の事象の各々についてその尺度の程度の発生率を表す情報を予め記憶した数値データベースと、
事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信する手段と、
前記知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換候補として読み出す手段と、
前記変換候補として読み出された事象と、前記受信された第１の伝達情報に含まれる事象の各々について、当該各事象を表現する尺度の程度の発生率を表す情報を前記数値データベースからそれぞれ読み出し、当該読み出された変換候補の事象と尺度の中から、程度の発生率の分布形状が前記受信された事象を表現する尺度の程度の発生率の分布形状と一定以上の度合いで類似する事象とその尺度を選択する手段と、
前記選択された事象とその尺度についての程度を表す数値を、前記第１の伝達情報に含まれる程度を表す入力値に相当する値に変換する手段と、
前記選択された事象とその尺度を表す情報と、前記変換された当該程度の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する手段と
を具備することを特徴とする理解支援装置。
【請求項７】
伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法であって、
事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信する過程と、
事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換候補として読み出す過程と、
前記変換候補として読み出された事象及び前記受信された第１の伝達情報に含まれる事象それぞれの尺度の程度の発生率の分布情報に基づいて、前記変換候補の事象とその尺度の中から発生率の分布が類似する事象とその尺度を変換対象として選択し、かつこの選択された変換対象の事象とその尺度の程度を表す数値を、前記発生率の分布情報に基づいて前記受信された入力値に相当する値に変換する変換過程と、
前記変換対象として選択された事象とその尺度を表す情報と、前記変換された程度の変換後の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信する過程と
を具備することを特徴とする理解支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザが情報を受け取る場合にその理解を支援するために用いられる理解支援方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットに代表される情報通信ネットワークの拡充と情報通信端末の普及に伴い、ユーザ間で手軽に情報のやり取りが行われたり、またＷｅｂサイト等からユーザに対し種々様々な情報が配信されるようになっている。しかし、送られた情報の種類やユーザの知識によっては、受け取った情報をユーザが理解できないことがある。
【０００３】
ユーザによる情報の理解を支援する方法として、従来では例えば会話中に出現するキーワードを可視化してこれに万人に共通な表現を付加する対面型の異文化間コミュニケーション支援システム（例えば非特許文献１を参照）や、情報伝達に際し事物同士をマッチングして例示する方法（例えば非特許文献２を参照）が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】岡本健吾、吉野考、“可視化した会話中のキーワードを用いた対面型異文化間コミュニケーション支援システムの開発”、FIT2009 情報科学技術フォーラム、Vol.3, pp393-396, 2009.
【非特許文献２】望月理香、永徳真一郎、茂木学、八木貴史、武藤伸洋、小林透、“ライフログを活用した感性コミュニケーション実現方式の提案―実感をともなう情報伝達効果に関する検証”、情報処理学会論文誌、Vol.53,No.1,pp.30-38,2012.1.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ところが、上記各非特許文献１、２に記載された技術には以下のような解決すべき課題があった。  
すなわち、先ず非特許文献１に記載された可視化による理解の促進方法は、万人に共通な表現を用いるものとなっているため、ユーザ間の知識の差が考慮されず、常に全てのユーザに対し分かり易く情報を提示できるとは限らない。また、視覚的な表現の利用だけでは物事の価値や危険性といった“程度”を伝達することが難しく、伝達事象そのものに対する知識が少ない受け手にその“程度”を理解させることはきわめて困難である。
【０００６】
また、非特許文献２に記載された、事物同士をマッチングして例示する方法では、同一種類の事物をマッチング対象としているため、異なる種類の事物間のマッチングには対応できない。このため、マッチングされた事物の情報が提示されても、ユーザがこの提示された事物に対する知識を持っていなければ当該情報を理解することは困難である。
【０００７】
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、情報の受け手となるユーザの知識を考慮し、しかも事象を表現するための尺度の程度に対するユーザの感覚量を考慮して、伝達情報を受け手となるユーザに提示できるようにした理解支援方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法又は装置にあって、事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信した場合に、先ず事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換対象として読み出す。次に、前記受信された第１の伝達情報に含まれる入力値の予め設定された代表値に対する偏差を算出すると共に、前記変換対象として読み出された事象を表現する尺度の程度を示す数値についてその代表値とそのばらつきを示す分散値を算出し、この算出された代表値及び分散値をもとに、変換後の偏差が前記算出された入力値の偏差と同一となるような前記変換対象の事象を表現する尺度の程度を示す数値を算出する。そして、前記変換対象として読み出された事象とその尺度を表す情報と、前記算出された程度の変換後の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信するようにしたものである。
【０００９】
この発明の第２の観点は、伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法又は装置にあって、事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信した場合に、先ず事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換候補として読み出す。次に、前記変換候補として読み出された事象と、前記受信された第１の伝達情報に含まれる事象の各々について、当該各事象を表現する尺度の程度の発生率を表す情報を、複数の事象についてその尺度の程度の発生率を表す情報を予め記憶した数値データベースからそれぞれ読み出し、当該読み出された変換候補の事象と尺度の中から、程度の発生率の分布形状が前記受信された事象を表現する尺度の程度の発生率の分布形状と一定以上の度合いで類似する事象と尺度を変換対象として選択する。さらに、前記受信された第１の伝達情報に含まれる入力値の予め設定された代表値に対する偏差を算出すると共に、前記変換対象として選択された事象を表現する尺度の程度を示す数値についてその代表値とそのばらつきを示す分散値を算出し、この算出された代表値及び分散値をもとに、変換後の偏差が前記算出された入力値の偏差と同一となるような前記変換対象の事象を表現する尺度の程度を示す数値を算出する。そして、前記変換対象として選択された事象とその尺度を表す情報と、前記変換処理により算出された程度の変換後の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信するようにしたものである。
【００１０】
この発明の第３の観点は、伝達情報を受け手となるユーザ端末へ伝送する際に、当該受け手となるユーザによる前記伝達情報の理解を支援する方法又は装置にあって、事象と当該事象を表現するための尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す入力値とを含む第１の伝達情報を受信した場合に、先ず事象ごとに当該事象に対するユーザの知識度を表す情報が記憶された知識データベースから、前記受け手となるユーザの知識度が予め設定した条件を満たす事象を変換候補として読み出す。次に、前記変換候補として読み出された事象と、前記受信された第１の伝達情報に含まれる事象の各々について、当該各事象を表現する尺度の程度の発生率を表す情報を、複数の事象についてその尺度の程度の発生率を表す情報を予め記憶した数値データベースからそれぞれ読み出し、当該読み出された変換候補の事象と尺度の中から、程度の発生率の分布形状が前記受信された事象を表現する尺度の程度の発生率の分布形状と一定以上の度合いで類似する事象と尺度を選択する。そして、前記選択された事象とその尺度についての程度を表す数値を、前記第１の伝達情報に含まれる程度を表す入力値に相当する値に変換し、前記選択された事象とその尺度を表す情報と、前記変換された当該程度の数値とを含む第２の伝達情報を、前記第１の伝達情報に代えて前記受け手となるユーザ端末へ送信するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明の第１の観点によれば、以下のような作用効果が奏せられる。  
(1) 伝達情報を入力したユーザ自身が受け手となる場合に、上記入力された伝達情報に含まれる事象とその尺度の程度を表す値が、受け手ユーザの知識度が所定の条件を満たす他の事象、例えば知識度が最も高い他の事象の尺度の程度を表す値に変換されて提示される。すなわち、ユーザが自身では理解できない事象とその尺度の程度を入力すると、ユーザが自身で理解できる事象とその尺度の程度に置き換えられて提示される。このため、ユーザは自身が理解できない事象とその尺度の程度の意味を、他の事象とその尺度の程度に置き換えて理解することが可能となる。
【００１２】
(2) 上記尺度の程度を表す数値の変換に際し、変換対象の事象の変換後の数値の代表値に対する偏差が、入力値の代表値に対する偏差と同一となるように変換される。すなわち、変換対象の数値が入力値と等価な感覚量を与える数値に変換される。一般に、数値表現の変換において、数値と数値に対して人が感じる感覚量は必ずしも比例しない。このため、例えば事象の数値の最大値と最小値のみを考慮した相対的な数値変換では、感覚量の変換には対応できない。例えば、酒Ａのアルコール度数５０度（最小値０度、最大値１００度とする）という数値を、車のスピードという事象の相対的に等価な数値である時速５０km（最小値時速０km、最大値時速１００kmとする）に変換すると、アルコール度数５０度は平均的な酒の度数に対してかなり強いことを意味するが、車の時速５０kmは平均的な速度に近く、アルコール度数５０度に対して人が感じる「強さ」を的確に提示することができない。
これに対し本発明の第１の観点によれば、代表値に対する偏差が同一になるように変換対象事象の数値を変換しているので、異なる事象間においてユーザによる感覚量の違いを考慮した数値の変換処理が可能となり、これにより異なる事象に置き換えて情報伝達するにもかかわらず、感覚量の等価性を重視した情報伝達が可能となる。
【００１３】
この発明の第２の観点によれば、上記(1) 及び(2) に加え、さらに以下のような作用効果が奏せられる。  
(3) 複数の変換候補の中から、事象の尺度の程度を示す値の発生率の分布形状が、入力値の発生率の分布形状に対し一定以上の度合いで類似する事象とその尺度が変換対象として選択され、この選択された事象とその尺度の程度を表す数値が入力値に相当する値に変換される。ここで、程度に対するユーザの感覚量は受け手が伝達情報を受け取った際に想起する量であるため観測することが不可能である。しかし、本発明の第２の観点では、感覚量を数値の発生率（発生頻度）として定義し、この数値の発生率の分布形状に着目して変換対象となる事象とその尺度を選択している。このため、変換対象となる事象とその尺度としてユーザの感覚量をより適切に反映したものを使用して、受け手に伝え手の情報を伝達することが可能となる。
【００１４】
この発明の第３の観点によれば、上記(1) 及び(3) に記載した作用効果が奏せられる。
【００１５】
すなわちこの発明の各観点によれば、情報の受け手となるユーザの知識を考慮し、しかも事象を表現するための尺度の程度に対するユーザの感覚量を考慮して、伝達情報を受け手となるユーザに提示できるようにした理解支援方法及び装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】この発明の一実施形態に係る理解支援サーバを中核とするシステムの構成を示すブロック図。
【図２】図１に示した理解支援サーバによる知識データベースの作成処理手順と処理内容を示すフローチャート。
【図３】図２に示した知識データベース作成処理に使用される行動履歴データベースの一例を示す図。
【図４】図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第１の例を示す図。
【図５】図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第２の例を示す図。
【図６】図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識構造化処理の第３の例を示す図。
【図７】図２に示した知識データベース作成処理の知識構造化処理により作成された構造化知識データベースの一例を示す図。
【図８】図２に示した知識データベース作成処理の一工程である知識定量化処理の説明に用いる図。
【図９】図２に示した知識データベース作成処理により作成された知識データベースの一例を示す図。
【図１０】図１に示した理解支援サーバに設けられる表現方法データベースの一例を示す図。
【図１１】図１に示した理解支援サーバに設けられる数値データベースの一例を示す図。
【図１２】図１に示した理解支援サーバによる理解支援情報生成処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１３】図１２に示した理解支援情報生成処理におけるデータ入力処理を説明するための図。
【図１４】図１２に示した理解支援情報生成処理における知識度判定処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１５】図１２に示した理解支援情報生成処理における知識度が高い表現選定処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１６】図１２に示した理解支援情報生成処理における変換対象決定処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図１７】図１６に示した変換対象決定処理内容の一例を示す図。
【図１８】図１６に示した変換対象決定処理に用いる発生率一覧データの一例を示す図。
【図１９】図１２に示した理解支援情報生成処理における数値変換処理の手順と処理内容を示すフローチャート。
【図２０】図１９に示した数値変換処理の一例を説明するための図。
【図２１】図１２に示した理解支援情報生成処理の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
［一実施形態］
（構成）
図１は、この発明の一実施形態に係る理解支援装置を備えるシステムの構成を示すブロック図である。このシステムは、理解支援装置としての機能を有する理解支援サーバＳＶを中核として備え、この理解支援サーバＳＶに対し通信ネットワークＮＷを介して複数のユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎを接続可能としたものである。
【００１８】
ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎには、例えば携帯電話機、スマートフォン、タブレット型端末、ノード型パーソナル・コンピュータ等の携帯端末が用いられる。通信ネットワークＮＷは、例えばＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網にアクセスするためのアクセス網とから構成される。アクセス網としては、携帯電話網や無線ＬＡＮ（Wireless Local Area Network）等の移動通信網が用いられる。
【００１９】
理解支援サーバＳＶは、例えばＷｅｂサーバからなり、制御ユニット１と、記憶ユニット２と、通信インタフェース３を備えている。  
通信インタフェース３は、通信ネットワークＮＷにおいて規定された通信プロトコルに従い上記ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎとの間で情報データの送受信を行う。
【００２０】
記憶ユニット２は、記憶媒体として例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込み及び読出しが可能な不揮発性メモリを備えたもので、この実施形態を実施する上で必要なデータベースとして、行動履歴データベース（行動履歴ＤＢ）２１と、構造化知識データベース（構造化知識ＤＢ）２２と、知識データベース（知識ＤＢ）２３と、表現方法データベース、（表現方法ＤＢ）２４と、数値データベース（数値ＤＢ）２５を備えている。
【００２１】
行動履歴ＤＢ２１は、ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎから取得されたユーザのライフログデータを、当該ユーザの識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けて行動履歴情報として蓄積するために用いられる。図３は、行動履歴ＤＢ２１に蓄積されたあるユーザの行動履歴情報の一例を示すもので、この例では日時、立ち寄った店舗名、この店舗で購入した商品名及びその価格が蓄積される。
【００２２】
構造化知識ＤＢ２２は、上記行動履歴ＤＢ２１に蓄積された行動履歴情報をもとに生成されるユーザごとの構造化知識情報を記憶するために用いられる。構造化知識情報は、例えば商品の分類結果を表す各階層、商品名、投資頻度及び投資内容のバリエーションの分散値を含む。図７は、構造化知識ＤＢ２２に記憶されたあるユーザの構造化知識情報の一例を示すもので、この例では商品ごとにその分類結果を表す階層と商品名のそれぞれについて、購入頻度と価格の分散を表す情報が記憶される。
【００２３】
知識ＤＢ２３は、上記構造化知識ＤＢ２２に記憶された構造化知識情報をもとに生成されるユーザごとの知識情報を記憶するために用いられる。図９は、知識ＤＢ２３に記憶されたあるユーザの知識情報の一例を示すもので、商品ごとにその階層と商品名のそれぞれについてその知識度を表す情報が記憶される。
【００２４】
表現方法ＤＢ２４は、事象ごとにその尺度と単位の刻みを表す情報を記憶するために使用される。尺度とは、事象を数値で表現することが可能な当該事象に関する数値化尺度を示す。単位の刻みは、当該事象を定量化した際の数値の刻み幅を示す。図１０はその一例を示すもので、例えば事象が“コーヒー”の場合には、尺度として“苦みの強さ”と“濃度の濃さ”が保存され、単位の刻みとして苦みの単位の刻みについては“free”、濃度の単位の刻みについては１又は１０といった数値が保存される。
【００２５】
数値ＤＢ２５には、各事象の尺度に関連付けて、取り扱える数値の一覧データと、各数値の発生率の一覧データが予め記憶される。なお、発生率とは、例えばアルコール度数５０である酒の存在が全ての酒に対し占める割合を示す。図１１（ａ）〜（ｅ）はこの数値ＤＢ２５に記憶された数値の一覧データ及びその発生率の一覧データの一例を示す図である。
【００２６】
制御ユニット１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、この実施形態を実施する上で必要な制御処理機能として、行動履歴管理処理部１１と、知識構造化処理部１２と、知識定量化処理部１３と、入力データ受付処理部１４と、知識度判定処理部１５と、変換候補選択処理部１６と、変換対象決定処理部１７と、数値変換処理部１８と、出力処理部１９を備えている。これらの処理部１１〜１９は、いずれも図示しないプログラムメモリに格納されたアプリケーション・プログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現される。
【００２７】
行動履歴管理処理部１１は、ユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎから定期的又は不定期に当該ユーザ端末を使用するユーザのライフログデータを取得し、この取得したライフログデータのうち商品の購買行動に関するデータを選択して、これを当該ユーザの行動履歴情報として上記行動履歴ＤＢ２１に時系列に従い蓄積させる処理を行う。
【００２８】
知識構造化処理部１２は、上記行動履歴ＤＢ２１から行動履歴情報を読み込み、購買行動の対象となった商品をその分類に応じて階層化し、各商品についてその投資頻度、及び投資内容のバリエーションの分散を算出する。そして、この算出された投資頻度及び投資内容のバリエーションの分散を表す情報を、構造化知識情報として上記構造化知識ＤＢ２２に格納する処理を行う。
【００２９】
知識定量化処理部１３は、上記構造化知識ＤＢ２２から構造化知識情報を読み込み、投資頻度が高いほど知識度が高いこと、投資内容のバリエーションの分散が大きいほど知識度が高いことの二点を基準として、各階層の内容及び商品に関するユーザの知識度を算出し、この算出した知識度を表す情報を知識ＤＢ２３に格納する処理行う。
【００３０】
入力データ受付処理部１４は、情報の送り手となるユーザがそのユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎにおいて情報の入力操作を行った場合に、当該入力操作により入力された情報を通信インタフェース３を介して受信する処理を行う。入力される情報には、事象とその尺度を表す情報と、当該尺度の程度を表す数値（定量値）と、伝え手を表す送信者ＩＤ及び受け手を表す受信者ＩＤが含まれる。
【００３１】
知識度判定処理部１５は、上記入力された事象に対する伝え手及び受け手の知識度をそれぞれその送信者ＩＤ及び受信者ＩＤを用いて上記知識ＤＢ２３から検索する。そして、この検索された受け手の知識度を伝え手の知識度と比較し、受け手の知識度が伝え手の知識度より高いか否かを判定する処理を行う。
【００３２】
変換候補選択処理部１６は、上記知識度判定処理部１５により受け手の知識度が伝え手の知識度より低いと判定された場合に、表現方法ＤＢ２４に含まれる事象一覧データのうち、知識ＤＢ２３に含まれる受け手の事象を検索し、この検索された知識度の一覧データに含まれる事象の中から知識度が予め設定されたしきい値以上の事象を変換候補として少なくとも１つ選出する処理を行う。
【００３３】
変換対象決定処理部１７は、上記選出された変換候補の事象に対応する尺度の一覧データを表現方法ＤＢ２４から読み出し、この読み出された変換候補の事象の尺度に関する数値とその発生率の一覧データを数値ＤＢ２５から読み出す。また、それと共に上記入力された事象の尺度を表す数値とその発生率の一覧データを数値ＤＢ２５から読み出す。そして、上記変換候補の中で、数値とその発生率の分布形状が、上記入力された事象の尺度を表す数値とその発生率の分布形状と最も類似する事象とその尺度を、変換対象として決定する処理を行う。
【００３４】
数値変換処理部１８は、先ず上記入力された事象を表現する尺度の単位の刻みと、上記決定された変換対象の事象を表現する尺度の単位の刻みを、表現方法ＤＢ２４からそれぞれ読み出す。続いて、上記入力された事象を表現する尺度の数値とその発生率の一覧データと、上記変換対象の事象を表現する尺度の数値とその発生率の一覧データを、数値ＤＢ２５からそれぞれ読み出す。そして、これらの読み出されたデータをもとに、変換対象の事象の尺度の程度を表す数値を、その変換後の数値の代表値に対する偏差が、入力された数値の代表値に対する偏差と同一となるように変換する処理を行う。
【００３５】
出力処理部１９は、上記知識度判定処理部１５により受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高いと判定された場合には、伝え手のユーザ端末において入力された情報をそのまま通信インタフェース３から受け手のユーザ端末へ送信させる。また、上記知識度判定処理部１５により受け手の知識度が伝え手の知識度より低いと判定された場合には、上記変換対象決定処理部１７により決定された変換対象の事象とその尺度を表す情報と、上記数値変換処理部１８により変換された数値とを含む第２の伝達情報を生成し、この生成された第２の伝達情報を通信インタフェース３から受け手のユーザ端末へ送信させる処理を行う。
【００３６】
（動作）
（１）知識ＤＢの作成
図２は、知識ＤＢ２３の作成処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
理解支援サーバＳＶは、先ずステップＳ２１において、行動履歴管理処理部１１の制御の下、定期的又は不定期にユーザ端末ＴＭ１〜ＴＭｎから送信されるユーザのライフログデータを受信し、この受信されたライフログデータから商品の購買行動に関するデータを選択して、これを当該ユーザの行動履歴情報として上記行動履歴ＤＢ２１に格納する。この結果、例えば図３に示すように、日時に関連付けて、訪れた店舗名と、購入した商品名と、価格を表す情報が時系列に従い格納される。
【００３７】
次にステップＳ２２において、知識構造化処理部１２の制御の下、上記行動履歴ＤＢ２１に新たな行動履歴情報が格納されるごと、或いは一定量の行動履歴情報が蓄積されるか或いは一定時間が経過するごとに、上記行動履歴ＤＢ２１から行動履歴情報を読み込む。そして、この読み込んだ行動履歴情報をもとに、経験の量と経験の幅の二つのパラメータを算出する。例えば、ユーザの事象に対する経験量を経験の頻度によって数値化し、利用者の当該事象に対する経験の幅を経験のバリエーションの分散によって数値化する。  
より具体的には、購買行動の対象となった商品をそれぞれその分類に応じて階層化し、各階層及び商品名についてそれぞれ投資頻度、及び投資内容のバリエーションの分散を算出する。
【００３８】
図４は、この知識構造化処理の一例を示すものである。この例では、オントロジを構成する既存技術（ＯＷＬウェブ・オントロジ言語等）を用いて商品を階層化する。例１及び例２はそれぞれ異なるオントロジ技術を用いた場合を示すもので、同じ商品であっても例えばコーヒーカップの場合、例１では生活雑貨／食器／カップの３階層の下に位置づけられ、例２では生活雑貨／カップの２階層の下に位置づけられる。すなわち、階層の数は用いるオントロジ技術に依る。また、例３に示すように階層を設けずに構造化してもよい。階層を設けることで、例えば毎回異なる種類のコーヒーを購入していても「コーヒーを頻繁に購入」という形で個々の商品を集合的に扱えるというメリットがある。なお、ＯＷＬウェブ・オントロジ言語については、インターネット＜URL:http://www.asahi-net.or.jp/~ax2s-kmtn/internet/rec-owl-guide-20040210.html ＞に詳しく記載されている。
【００３９】
図５に、階層、商品ごとの投資頻度ｆの算出例を示す。投資頻度ｆは、頻度の大きさが数値化できる定義を任意に設けるものとする。例えば１週間、１か月間のような一定期間における平均購入回数、或いは過去の全ての購入回数など、全ユーザに関して統一の基準を任意に指定する。図５に示す例では、１週間当たりの飲料に関する購入回数を算出し、過去の全ての算出結果の平均値（４．３回）を飲料に関する投資頻度ｆとしている。
【００４０】
図６に階層、商品毎の投資内容のバリエーションの分散ｕ2 の算出例を示す。先ず、飲料の階層下に属する各商品の購入価格を正規化する。そして、当該ユーザの過去の全ての正規化値の分散値ｕ2を算出する。この例では、分散値ｕ2として０．１１が算出された場合を示す。
【００４１】
正規化及び分散の算出処理は、例えば以下のように行われる。すなわち、算出対象とする飲料に関し、全ユーザにおける購入最低価格を０、購入最高価格を１として価格を正規化する。そして、それらに基づき投資内容のバリエーションの分散を算出する。分散は０から１の範囲となる。
【００４２】
具体的には、他ユーザ全体の「飲料」に属する商品の最低購入価格をｘmin 、他ユーザ全体の「飲料」に属する商品の最高購入価格をｘmax とし、さらに当該ユーザのｉ番目の購入商品の価格の正規化値ｘ′i を
ｘ′i ＝（ｘi −ｘmin ）／（ｘmax −ｘmin ）
とする。そして、当該ユーザの「飲料」に属する商品の購入総数をｎとすると、分散ｕ2 は
【数１】
2014102615.tif 000003
により算出される。
【００４３】
以上のように知識構造化処理部１２により、階層１、階層２及び商品名のそれぞれについて購入頻度（回／週）ｆと価格の分散ｕ2が算出され、この算出結果が例えば図７に示すように構造化知識ＤＢ２２に格納される。
【００４４】
続いてステップＳ２３において、知識定量化処理部１５の制御の下、上記構造化知識ＤＢ２２から構造化知識情報を読み込む。そして、投資頻度ｆが高いほど知識度が高いこと、投資内容のバリエーションの分散ｕ2大きいほど知識度が高いことの二点を基準として、各階層の内容及び商品に関するユーザの知識の高さを算出する。このとき、投資内容のバリエーションの分散は、図８に示すようにユーザの投資内容の種類の広がり度合いを示し、本実施例では種類の広がりの定量化の一例として購入価格を用い、投資価格のばらつき度合いをバリエーションの豊富さとしている。
【００４５】
上記投資頻度ｆ及び分散ｕ2を用いて、知識の高さは、
【数２】
2014102615.tif 000004
により算出される。なお、知識の高さの算出に際しては、分散値ｕ2、標準偏差ｆのどちらを用いてもよい。  
上記知識度の高さは、商品ごとにその階層１、階層２及び商品名のそれぞれについて算出され、例えば図９に示すように知識ＤＢ２３に格納される。
【００４６】
（２）表現方法ＤＢ２４の作成
表現方法ＤＢ２４は、例えば事前にサービス提供者がデータを入力することにより作成する。なお、表現方法ＤＢ２４は予め定められたデータ構造を持つように作成すればよく、その作成手段は問わない。
表現方法ＤＢ２４には、例えば図１０に示すように、複数の事象の各々について、その事象名、尺度及びその単位の刻みを格納する。この表現方法ＤＢ２４は全ユーザ共通のデータベースとして使用する。なお、単位の刻みが固定値の場合にはその値を、固定値でない場合（特定の範囲内で値を自由に入力可能な場合）には図１０に示す“free”のように自由入力可能であることを表す記号を設定する。
【００４７】
事象は、必ず知識ＤＢ２３の階層或いは商品名一覧に含まれる内容のどれか一つに対応付けられるものとする。例えば、知識ＤＢ２３から選択して設定する手法、知識ＤＢ２３に含まれる内容を全て設定する手法、含まれない内容を日用品（生活雑貨）のように対応付ける形で設定する手法等を用いて設定する。
【００４８】
尺度としては、各事象の定量化方法を指定する。例えば、書籍や当該商品を提供する企業のホームページ等のＷｅｂ上で一般に公開されて自由に取得可能なデータから、単位の刻みを表す情報を取得して設定する。尺度の単位の刻みは、尺度として指定した各定量化方法について数値化する単位を指定する。なお、行動履歴ＤＢ２１に記憶された当該事象の購入店舗を検索し、その店舗のホームページを参照してもよい。少なくとも一つ以上の方法を設定する。
【００４９】
尺度とその数値設定の具体例としては、例えば「Ｃ店のカレー」という事象について、Ｃ店のホームページで公開されるメニューに記載された「選べる辛さ」を尺度とし、この辛さの値の刻み値を“１”のように指定する。なお、単位の刻みに加えて、“１辛”〜“１０辛”という辛さの範囲を表す最大値“１０”と最小値“１”を設定するようにしてもよい。
【００５０】
また、尺度についてユーザが感じる程度感覚を表す情報を合わせて設定するようにしてもよい。例えば、ブログや店舗のホームページに記載された口コミや、ソーシャルネットワークの掲示板等に書き込まれた文章を解析し、当該事象の程度に関する感覚表現を抽出し、任意の条件を満たす感覚表現の一覧を指定する。任意の条件とは、例えば出現頻度の上位１０件、出現回数１００回以上、など自由に設定可能な抽出の条件とする。文章の形態素解析の方法については、例えば「ChaSen -- 形態素解析器」、インターネット＜URL: http://chasen-legacy.sourceforge.jp/＞等の汎用ツールを利用する。
【００５１】
程度感覚の具体例について述べると、例えば“ビール”という事象については、尺度が“アルコール度数”、“苦味”、“麦の量”、“泡立ち”であった場合、「アルコール度数、弱い」、「苦味、弱い」、「苦味、少ない」のように、「弱い」、「少ない」といった程度感覚が抽出される。
【００５２】
（３）伝達情報の理解支援処理
（３−１）事前準備
本実施形態の理解支援サービスを利用するユーザには、当該ユーザを識別するための識別子としてユーザＩＤが割り当てられているものとする。このユーザＩＤは、先に述べた行動履歴ＤＢ２１、構造化知識ＤＢ２２及び知識ＤＢ２３で使用されているユーザＩＤと共通である。また、知識ＤＢ２３及び表現方法ＤＢ２４は、それぞれ先に（１）及び（２）で述べた作成処理により既に作成されているものとする。
【００５３】
（３−２）伝え手による情報の入力
ここでは、ユーザ端末ＴＭ１のユーザがユーザ端末ＴＭ２のユーザに対し情報を伝える場合を例にとって説明する。  
情報の伝え手となるユーザは、自身のユーザ端末ＴＭ１において、伝えようとする情報として、事象とその尺度、当該尺度の程度を表す数値（定量値）、伝え手を表す送信者ＩＤ及び受け手を表す受信者ＩＤを入力する。この入力操作のために、理解支援サーバＳＶからユーザ端末ＴＭ１へ入力テンプレートが送られて表示される。
【００５４】
例えば、図１３（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、「事象」、「尺度」及び「程度の定量値」を入力するためのテンプレート画面が順次表示される。ユーザは、表示された各入力テンプレート（図１３（ａ），（ｂ））において、それぞれ伝達しようとする「事象」、「尺度」を複数の候補の中から選択して入力し、また入力テンプレート（図１３（ｃ））において、「程度の定量値」として任意の値を入力する。以上のように入力された「事象」、「尺度」及び「程度の定量値」は、伝え手となるユーザの送信者ＩＤ及び受け手となるユーザの受信者ＩＤと共に、理解支援サーバＳＶへ送られる。  
理解支援サーバＳＶは、以上述べた入力テンプレートの送信処理、及びユーザ端末ＴＭ１から送られた情報の受信処理を、入力データ受付処理部１４の制御の下で実行する。
【００５５】
上記ユーザ端末ＴＭ１において入力された「事象」、「尺度」及び「程度の定量値」と、送信者ＩＤ及び受信者ＩＤが受信されると、理解支援サーバＳＶは以下のように伝達情報の理解支援処理を実行する。図１２は、その処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００５６】
（３−３）知識の判定
理解支援サーバＳＶは、先ずステップＳ１１において知識度判定処理部１５を起動し、この知識度判定処理部１５の制御の下で、上記入力された伝達情報に含まれる事象に関する伝え手の知識度と受け手の知識度との高低を判定する。例えば、図１４に示すように先ずステップＳ１１１により入力情報の中に送信者ＩＤが含まれているか否かを判定し、含まれていない場合にはそのまま次のステップＳ１２に移行する。
【００５７】
これに対し送信者ＩＤが含まれていた場合には、図１４に示すように入力情報に含まれる「事象」と「受信者ＩＤ」をもとに、知識ＤＢ２３から伝え手の知識度と受け手の知識度をそれぞれ読み出し、ステップＳ１１２においてこの伝え手の知識度と受け手の知識度とを比較する。そして、この比較の結果受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高い場合には、その旨を出力処理部１７に通知する。一方、上記比較の結果、受け手の知識度が伝え手の知識度より低い場合にはステップＳ１２に移行する。
【００５８】
（３−４）変換候補の選出
理解支援サーバＳＶは、ステップ１２において変換候補選択処理部１６を起動し、この変換候補選択処理部１６の制御の下、表現方法ＤＢ２４に記憶されている事象一覧の中で、知識ＤＢ２３に記憶されている受け手の事象を検索し、この受け手の事象の中から知識度が予め設定されたしきい値以上となる事象を少なくとも１つ選出する。
【００５９】
具体的には、図１５に示すように表現方法ＤＢ２４から事象の一覧データを読み出した後、この読み出された事象の一覧データと上記入力された受信者ＩＤをもとに、知識ＤＢ２３から受け手の事象とその知識度の一覧データを検索する。そして、この検索された受け手の事象の知識度一覧データの中から、ステップＳ１２１により受け手の知識度が予め設定されたしきい値以上の事象を変換候補として少なくとも１つ選出する。
【００６０】
なお、受け手の知識度が高い事象の選出方法としては、知識度が高い上位Ｎ個の事象を選出する方法や、知識度が高い上位Ｍ個の事象を受け手となるユーザ端末ＴＭ２に送信してそのユーザに提示し、この提示された上位Ｍ個の事象の中から所望の事象を受け手のユーザに選出させる方法等も考えられる。要するに、選出条件を予め決めておき、この選出条件を満たす事象を選出する。
【００６１】
（３−５）変換対象の決定
理解支援サーバＳＶは、次にステップＳ１３により変換対象決定処理部１７を起動し、この変換対象決定処理部１７の制御の下で、変換対象として最適な尺度を以下のように決定する。図１６はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００６２】
すなわち、先ず上記入力データ受付処理部１４により入力された事象、尺度及びその程度を表す定量値を読み込むと共に、上記変換候補選択処理部１６により変換候補として選出された事象のそれぞれについて、当該事象に紐付けられた尺度を表現方法ＤＢ２４から読み出す。
【００６３】
次に、上記読み出された変換候補の事象の尺度を表す数値とその発生率の一覧データを数値ＤＢ２５から読み出す。またそれと共に、上記入力された事象の尺度を表す数値とその発生率の一覧データを数値ＤＢ２５から読み出す。そして、ステップＳ１３１において、上記変換候補の中で、数値とその発生率の分布形状が上記入力された事象の尺度を表す数値とその発生率の分布形状と最も類似する事象とその尺度を、変換対象として決定する処理を行う。
【００６４】
図１７に、上記変換対象決定処理の具体的な処理内容を示す。図１７において、（ａ）はユーザが入力した事象とその尺度である「ウイルスＸの感染度」の発生率を、また（ｂ）〜（ｄ）は変換候補となっている事象とその尺度である「Ｃ店のカレーの辛さ」、「酒のアルコール度数」、「酒の甘さ（糖度）」の発生率をそれぞれ示している。これらのグラフは、いずれも横軸（ｘ軸）を数値、縦軸（ｙ軸）を発生率として、その分布を定式化したものである。
【００６５】
変換対象決定処理では、上記（ａ）に示した「ウイルスＸの感染度」の発生率の分布形状を、上記（ｂ）〜（ｄ）に示した「Ｃ店のカレーの辛さ」、「酒のアルコール度数」、「酒の甘さ（糖度）」の発生率の分布形状とそれぞれ比較し、分布の凹凸の形状が最も類似するものを変換対象として決定する。
【００６６】
発生率の分布形状を比較する際には、数値ＤＢ２５に記憶されている数値の最小値を０、最大値を１としてｘ軸の全ての値を正規化したのち計算を行う。正規化した値の具体例を図１８に示す。本実施形態では、先ずExcelによる多項式曲線への近似を行い、変換候補を比較する。当てはめる曲線の次数は、曲線の当てはまりの良さを示す決定係数Ｒ２乗（ExcelのＲＳＱ関数）の値が予め設定したしきい値αより高いものとする。
【００６７】
本実施形態ではα＝０．７とし、「ウイルスの感染度」の次数を“４”、「Ｃ店のカレーの辛さ」の次数を“２”、「酒のアルコール度数」の次数を“４”、「酒の甘さ」の次数を“３”と定めている。これにより、関数同士の次数が等しいものを優先的に選ぶ。次数が等しいものが無い場合は、最も次数が近いものとする。次数が等しいものが複数存在した場合は、高次の係数から順に係数値を比較して値が近いものから優先的に選ぶ、などの方法をとる。以上の処理によって変換対象を決定する。上記例では、「酒のアルコール度数」の次数“４”が「ウイルスの感染度」の次数“４”と等しいので、「酒のアルコール度数」を変換対象に決定する。
【００６８】
（３−６）程度感覚の定量値の変換
理解支援サーバＳＶは、続いてステップＳ１４により数値変換処理部１８を起動し、この数値変換処理部１８の制御の下で、尺度の程度を表す定量値の変換処理を以下のように行う。図１９はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。
【００６９】
すなわち、先ず上記入力された事象を表現する尺度をもとに、その単位の刻みを表現方法ＤＢ２４から読み出すと共に、上記決定された変換対象の事象とその尺度をもとに、その単位の刻みを表現方法ＤＢ２４から読み出す。続いて、上記入力された事象を表現する尺度をもとに、当該尺度の程度を表す数値とその発生率の一覧データを数値ＤＢ２５から読み出すと共に、上記決定された変換対象の事象とその尺度をもとに、その当該尺度の程度を表す数値とその発生率の一覧データを数値ＤＢ２５から読み出す。
【００７０】
次にステップＳ１４１により、上記読み出されたデータをもとに、変換対象の事象の尺度の程度を表す数値を、その変換後の数値の代表値に対する偏差が、入力された数値の代表値に対する偏差と同一となるように変換する処理を行う。すなわち、入力された数値を、変換対象において等価な感覚量を意味する数値に変換するための処理を行う。
【００７１】
例えば、「ウイルスＸの感染度」を表す数値“０．８”を「酒のアルコール度数」を表す数値に変換する場合、先ず「ウイルスＸの感染度」について数値ＤＢ２５に記憶されるＮ個の数値をｘi 、発生率をｙi とすると、この発生率をｙi と総発生回数Ｍから求まる数値をｘi の発生回数の行列は、
【数３】
2014102615.tif 000005
で表される。その際、数値については図１１に示したように正規化した値を用いる。
【００７２】
続いて、上記入力された「ウイルスＸの感染度」について、以下の式（１）及び式（２）を用いて、入力された数値Ｑの最頻値ＥQ と不偏分散ＶQ をそれぞれ算出する。最頻値ＥQ は、数値の代表的な値であり代表値とも呼称する。  
【数４】
2014102615.tif 000006
【００７３】
なお、上記式（１）は幾何平均（数値群の代表値）の算出式であるが、本来はｘ1 ，…，ｘN は発生した数値の行列（１０，１０，１０，１５，２０，…等）であり、下式で表される。  
【数５】
2014102615.tif 000007
本実施形態では、数値ＤＢ２５に蓄積されていた値が全ての数値でなく「数値の種類」とその「発生頻度」であるため、上記本来の式に基づき式（１）形式とした。なお、代表値としては、上記幾何平均以外に、平均値や中央値等を使用することも可能である。
【００７４】
同様に、上記変換対象である「酒のアルコール度数」についても、最頻値ＥP と不偏分散ＶP を算出する。このうち最頻値ＥP についても数値Ｐの代表値と呼称する。
【００７５】
次に、上記数値の最頻値及び不偏分散の算出値ＥQ ，ＶQ 及びＥP ，ＶP を用いて、以下の式（３）及び式（４）により変換後の数値Ｑ′を算出する。  
【数６】
2014102615.tif 000008
【００７６】
具体的には、先ず式（３）において、入力値Ｐの最頻値ＥP からの離れ具合の、標準偏差λに対する割合を算出する。その際、最頻値ＥP に対して左側か右側かを判定するために、ｉｆ文に記載した判定が真であれば偏差λは負の値、そうでなければ正の値とする。続いて、式（４）において、変換対象の分散値ＶQ に式（３）で算出された割合を反映させる。
【００７７】
例えば、数値ＤＢ２５に記憶された数値とその分散値の一覧データを用いると、ウイルスＸの感染度の数値は、最頻値“0.4336”、分散“0.1653”となる。これに対しアルコール度数の数値は、最頻値“0.1151”（幾何平均の場合には数値が“0”の場合を除外）、分散0.1898となる。数値“0.8”を入力すると、λ=0.9522、Ｑ′＝0.5244となり、正規化した値を元に戻すと“0.5244”は“38.28”度と出力される。
【００７８】
このとき、変換対象の単位の刻みが“free”の場合には上記変換後の値をそのまま出力する。一方、変換対象の単位の刻みが固定値の場合には、変換された値に最も近い値に丸める。例えば、算出値が“38.28”で単位の刻みが“１”の場合には、出力は“38”とする。図２０は上記変換処理のイメージを示したものである。
【００７９】
（４）受け手への情報の提示
理解支援サーバＳＶは、最後に出力処理部１９を起動し、この出力処理部１９の制御の下で以下のように情報の提示処理を行う。  
すなわち、知識度判定処理部１５において、受け手の知識度が伝え手の知識度と同等又は高いと判定された場合には、入力データ受付処理部１４により受信した、伝え手が入力した事象とその尺度、及びその程度を表す数値（定量値）を、そのまま伝達情報として通信インタフェース３から受け手のユーザが使用するユーザ端末ＴＭ２へ送信し表示させる。
【００８０】
これに対し知識度判定処理部１５において、受け手の知識度が伝え手の知識度より低いと判定された場合には、上記変換候補選択処理部１６により受け手の知識度が高いと判定された複数の変換候補から上記変換対象決定処理部１７により選択された事象とその尺度を表す情報と、上記数値変換処理部１８により変換された数値Ｑ′よりなる第２の伝達情報を生成する。そして、この生成された第２の伝達情報を、通信インタフェース３から受け手のユーザが使用するユーザ端末ＴＭ２へ送信し表示させる。したがって、この場合受け手のユーザ端末ＴＭ２には、図２１に示すように、コンピュータウイルスＸの危険度の定量値＝０．８が、「酒」のアルコール度数に置き換えた場合３８度となる旨のメッセージが提示される。
【００８１】
図２１は、以上述べた一実施形態による理解支援動作の実施イメージを示したものである。同図に示すように、伝え手ユーザＡが例えば「新型ウイルスＸの危険度は０．８です」といった情報を受け手ユーザＢに伝達しようとしたとする。この場合、もし受け手ユーザＢの“コンピュータセキュリティ”に関する知識レベルが、伝え手ユーザＡと同等かそれ以上であれば、この受け手ユーザＢには上記伝え手ユーザＡが送信した伝達情報がそのまま転送される。
【００８２】
これに対し“コンピュータセキュリティ”に関する知識レベルについて、受け手ユーザＢが伝え手ユーザＡよりも低ければ、受け手ユーザＢが有している様々な分野の事象のうちで知識度（熟知度）がしきい値以上の変換候補の中から、上記コンピュータセキュリティの尺度に対しその程度を表す数値の発生率の分布形状が最も類似する事象とその尺度が変換対象として選出される。そして、この選出された事象とその尺度の程度の数値が、その代表値に対する偏差と入力値の代表値に対する偏差とが同一となるように変換され、この変換された情報、例えば「酒の度数であれば３８度ぐらいです。」が、上記「新型コンピュータウイルスＸの危険度は０．８です。」に代えて受け手ユーザＢに伝達される。
【００８３】
（一実施形態の効果）
以上詳述したようにこの発明の一実施形態に係る理解支援サーバＳＶ及び理解支援方法は、以下のような手段又は処理過程を備えている。  
すなわち、情報の伝え手となるユーザから伝達情報として、事象とその尺度及び程度感覚の定量値と、伝え手ユーザの送信者ＩＤ及び受け手ユーザの受信者ＩＤが入力された場合に、先ず当該入力された事象に対する伝え手ユーザの知識度と受け手ユーザの知識度を知識ＤＢ２３から検索して両者を比較する。そして、受け手ユーザの知識度が伝え手ユーザの知識度と同等又は高い場合には、上記入力された伝達情報をそのまま受け手ユーザのユーザ端末へ送信する。これに対し、受け手ユーザの知識度が伝え手ユーザの知識度より低い場合には、先ず知識ＤＢ２３から受け手ユーザの知識度がしきい値以上の事象を変換候補として選出する。そして、この選出された変換候補の中から、上記伝え手が入力した事象の尺度に対しその程度を表す数値の発生率の分布形状が最も類似する事象とその尺度を変換対象として選出する。そして、この選出された事象とその尺度の程度の数値を、その代表値に対する偏差が入力値の代表値に対する偏差と同一となるように変換し、受け手ユーザに提示するようにしている。
【００８４】
したがって一実施形態によれば、伝え手ユーザが入力した事象の程度が、受け手ユーザにとって詳しい事象の程度に置き換えられて提示される。このため、伝え手ユーザと受け手ユーザとの間の知識が著しく異なる場合であっても、伝え手ユーザが受け手ユーザの保有する知識を考慮することなく、伝え手ユーザが入力した事象の程度を受け手ユーザが理解しやすい形態で伝達することができ、これにより伝え手ユーザは特別な配慮をすることなく受け手ユーザに情報を確実に伝達することが可能となる。また、受け手ユーザは伝え手ユーザが伝達しようとした事象の程度を、自身が理解しやすい事象の程度として容易に理解することが可能となる。
【００８５】
しかも、上記置き換え対象の事象と尺度を選出する際に、知識ＤＢ２３から選択された複数の変換候補の中から、伝え手が入力した事象の尺度に対しその程度を表す数値の発生率の分布形状が最も類似する事象とその尺度が選出される。このため、変換対象となる事象とその尺度としてユーザの感覚量をより適切に反映したものを使用して、受け手に対し伝え手の情報を伝達することが可能となる。
【００８６】
さらに、上記変換対象として選出された事象とその尺度の程度の数値が、その代表値に対する偏差が入力値の代表値に対する偏差と同一となるように変換される。すなわち、変換対象の数値が入力値と等価な感覚量を与える数値に変換される。このため、異なる事象間においてユーザによる感覚量の違いを考慮した数値の変換処理が可能となり、これにより異なる事象に置き換えて情報伝達するにもかかわらず、感覚量の等価性を重視した情報伝達が可能となる。
【００８７】
［他の実施形態］
前記一実施形態では、情報の伝え手となるユーザが入力した情報を、受け手となるユーザに対しその知識に応じて他の事象とその尺度に置き換えて伝える場合を例にとって説明した。しかしそれに限らず、伝え手となるユーザと受け手となるユーザが同一の場合にもこの発明は適用可能である。この実施形態によれば、例えばユーザが自身の知識では理解が困難な事象とその程度を入力した場合に、理解支援サーバＳＶがこの入力された事象の数値を入力ユーザにとって理解可能な事象とその尺度の数値に変換して、入力ユーザ自身に返送することができる。すなわち、この場合理解支援サーバＳＶは、ユーザにとって理解し難い事象の程度を理解するための辞書のような役割を持つことになる。
【００８８】
また、情報配信サイト等が発信するニュースや時事用語などの事象とその程度をユーザに配信する場合にもこの発明は適用可能である。この実施形態によれば、情報配信サイトがユーザに対し配信情報を送信すると、理解支援サーバＳＶがこの発信された情報に含まれる事象とその数値を配信先ユーザの知識に応じて理解可能な事象の数値に置換し、当該配信先ユーザに送信することができる。
【００８９】
さらに前記一実施形態では、行動履歴ＤＢ２１、構造化知識ＤＢ２２、知識ＤＢ２３及び表現一覧ＤＢ２４からなるデータベース群と、行動履歴管理処理部１１、知識構造化処理部１２、知識定量化処理部１３、入力データ受付処理部１４、知識度判定処理部１５、変換候補選択処理部１６、変換対象決定処理部１７、数値変換処理部１８及び出力処理部１９からなる制御機能を、１個のサーバＳＶ内に全て収容した場合を例にとって説明したが、上記データベース群及び制御機能を適宜異なるサーバ又は端末に分散させ、これらを通信ネットワークを介して接続するように構成してもよい。
【００９０】
なお、この発明は上記各実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではユーザ端末として携帯端末を使用する場合を例にとって説明したが、有線端末であってもよい。但し、この場合には、ユーザ自身が当該有線端末を使用してライフログデータを理解支援サーバＳＶに送信する必要がある。
【００９１】
また、前記一実施形態では事象として主として生活雑貨や飲料等の商品を取り上げて説明を行ったが、地理や物理、気象、政治、経済、金融、芸術等に関する事象を利用してもよい。その他、理解支援装置の構成、知識ＤＢの作成処理や、受け手ユーザの知識度に応じた事象とその程度の置換処理の手順と内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。
【００９２】
要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００９３】
ＳＶ…理解支援サーバ、ＴＭ１〜ＴＭｎ…ユーザ端末、ＮＷ…通信ネットワーク、１…制御ユニット、２…記憶ユニット、３…通信インタフェース、１１…行動履歴管理処理部、１２…知識構造化処理部、１３…知識定量化処理部、１４…入力データ受付処理部、１５…知識度判定処理部、１６…変換候補選択処理部、１７…変換対象決定処理部、１８…数値変換処理部、１９…出力処理部、２１…行動履歴データベース（行動履歴ＤＢ）、２２…構造化知識データベース（構造化知識ＤＢ）、２３…知識データベース（知識ＤＢ）、２４…表現方法データベース、（表現方法ＤＢ）、２５…数値データベース（数値ＤＢ）。
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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