(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
意思決定支援システムを用いたネットワークグラフ生成方法であって、
前記意思決定支援システムは、条件入力受け付け機能、データ収集機能、グラフ生成機能、シミュレーション機能、及び、データベースを備えており、
ネットワークグラフ生成条件の入力を受け付け、
入力された前記生成条件に基づき、特定のコンテキストに関するデータを収集して前記データベースに蓄積し、
前記特定のコンテキストに関する収集データに基づき、前記生成条件に対応する過去から現在までの第１の時間における第１のネットワークグラフを生成し、
前記特定のコンテキストに関する収集データに基づき、前記生成条件に対応する、前記第１の時間とは異なる過去から現在までの第２の時間における第２のネットワークグラフを生成し、
前記第１のネットワークグラフと前記第２のネットワークグラフとに基づき、仮想の複数の第３の時間における複数の第３のネットワークグラフを、前記生成条件に対応する複数のシミュレーションにより生成する
ことを特徴とするネットワークグラフ生成方法。
【請求項２】
前記第１のネットワークグラフ及び前記第２のネットワークグラフを、前記シミュレーションにより、成長、派生、交代、または撹乱させることにより、前記複数の第３のネットワークグラフを生成する
ことを特徴とする請求項１記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項３】
前記意思決定支援システムは、異なる予測法に基づく複数種類のシミュレーション機能を備えており、
前記複数の第３の時間が未来であり、
前記シミュレーションにより生成される前記複数の第３のネットワークグラフの１つが、前記第１のネットワークグラフ及び前記第２のネットワークグラフを未来へ発展させたネットワークグラフである
ことを特徴とする請求項１記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項４】
前記意思決定支援システムは、異なる予測法に基づく複数種類のシミュレーション機能を備えており、
前記シミュレーションにより生成される前記複数の第３のネットワークグラフの１つが、前記第１のネットワークグラフと前記第２のネットワークグラフの差分に基づき生成されたネットワークグラフである
ことを特徴とする請求項１記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項５】
前記第１のネットワークグラフ、前記第２のネットワークグラフ及び前記複数の第３のネットワークグラフが、前記特定のコンテキストに関して収集されたデータを各々頂点とし、前記収集されたデータの頻出度を前記各頂点の大きさ、前記収集されたデータ間の共起度を辺の太さとするシナリオマップである
ことを特徴とする請求項１記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項６】
前記意思決定支援システムはディスプレイ画面を備えており、
前記各ネットワークグラフの表示条件の入力を受け付け、
該表示条件に基づき、前記第１、前記第２、または前記複数の第３のネットワークグラフを前記ディスプレイ画面に表示する
ことを特徴とする請求項１記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項７】
意思決定支援システムを用いたネットワークグラフ生成方法であって、
前記意思決定支援システムは、条件入力受け付け機能、データ収集機能、グラフ生成機能、異なる予測法に基づく複数種類のシミュレーション機能、及び、データベースを備えており、
ネットワークグラフ生成の条件の入力を受け付ける第１のステップと、
入力された前記生成条件に基づき、特定のコンテキストに関して、過去から現在までのデータを収集する第２のステップと、
前記収集データ及び前記生成条件に基づき、過去から現在までの第１の時間における第１のネットワークグラフと、該第１の時間とは異なる第２の時間における第２のネットワークグラフとを生成する第３のステップと、
前記第１のネットワークグラフと前記第２のネットワークグラフに基づき、前記生成条件に対応する何れかの前記シミュレーション機能により複数のシミュレーションを行い、前記第１の時間及び前記第２の時間とは異なる仮想の複数の第３の時間における複数の第３のネットワークグラフを生成する第４のステップとを実行する
ことを特徴するネットワークグラフ生成方法。
【請求項８】
前記第４のステップにおいて、
前記第１のネットワークグラフ及び前記第２のネットワークグラフを、前記シミュレーションにより、成長、派生、交代、または撹乱させることにより、前記複数の第３のネットワークグラフを生成する
ことを特徴とする請求項７記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項９】
前記意思決定支援システムはディスプレイ画面を備えており、
前記複数の第３の時間が未来であり、
前記第１のステップにおいて、前記各ネットワークグラフの表示条件の入力を受け付け、
前記第４のステップにおいて、
前記第１のネットワークグラフ及び前記第２のネットワークグラフを前記シミュレーションにより未来へ発展させて前記複数の第３のネットワークグラフを生成し、
前記表示条件に基づき、前記第１、前記第２、または前記複数の第３のネットワークグラフを、タイムスライダの指定時間に応じて前記ディスプレイ画面に表示する第５のステップを実行する
ことを特徴とする請求項７記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項１０】
前記複数の第３のネットワークグラフを、前記シミュレーション機能の選択に応じて表示する
ことを特徴とする請求項７記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項１１】
前記意思決定支援システムが、サーバ、クライアント、及び、ネットワークを備えたクライアントサーバシステムであり、
前記サーバは、データ収集機能、グラフ生成機能、及びシミュレーション機能を備えており、
前記クライアントからデータ収集条件及びシミュレーション条件を含むネットワークグラフ生成の条件を入力する第１のステップと、
前記サーバが、過去から現在までのデータを収集する第２のステップと、
前記サーバが、前記収集データに基づいて過去から現在までの第１の時間における第１のネットワークグラフと第２の時間における第２のネットワークグラフを生成する第３のステップと、
前記サーバが、前記収集データに基づき複数のシミュレーションにより仮想の複数の第３の時間における複数の第３のネットワークグラフを生成する第４のステップと、
前記クライアントに、前記第１乃至第３のネットワークグラフを表示する第５のステップとを含む
ことを特徴する請求項７記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項１２】
前記クライアントからインタラクティブに前記ネットワークグラフ生成の条件及びネットワークグラフ表示条件を入力する
ことを特徴する請求項１１記載のネットワークグラフ生成方法。
【請求項１３】
サーバ、クライアント、ネットワーク及び、データベースを備えたクライアントサーバシステムにより構成される意思決定支援システムであって、
前記クライアントが、
ネットワークグラフの生成条件を受け付ける条件入力受け付け機能と、
ディスプレイ画面とを備え、
前記サーバが、
入力された前記生成条件に基づき、特定のコンテキストに関するデータを収集して前記データベースに蓄積するデータ収集機能と、
ネットワークグラフを生成するグラフ生成機能と、
異なる予測法に基づく複数種類のシミュレーション機能とを備え、
前記特定のコンテキストに関する収集データに基づき、前記生成条件に対応する過去から現在までの第１の時間における第１のネットワークグラフを生成し、
前記特定のコンテキストに関する収集データに基づき、前記生成条件に対応する、与えられた前記第１の時間とは異なる過去から現在までの第２の時間における第２のネットワークグラフを生成し、
前記第１のネットワークグラフと前記第２のネットワークグラフとに基づき、前記生成条件に対応する複数種類のシミュレーション機能を実行して仮想の複数の第３の時間における複数の第３のネットワークグラフを生成し、
前記ディスプレイ画面に、前記第１、前記第２、または前記複数の第３のネットワークグラフを表示する
ことを特徴とする意思決定支援システム。
【請求項１４】
前記サーバが、
前記生成条件に対応する複数種類のシミュレーションにより、前記第１のネットワークグラフ及び前記第２のネットワークグラフを、成長、派生、交代、または撹乱させることにより、前記第３のネットワークグラフを複数生成する
ことを特徴とする請求項１３記載の意思決定支援システム。
【請求項１５】
前記クライアントからインタラクティブに前記ネットワークグラフ生成の条件及びネットワークグラフ表示条件を入力する
ことを特徴とする請求項１３記載の意思決定支援システム。
【請求項１６】
前記シミュレーションは、回帰分析法、移動平均法、または指数平滑法により実行される
ことを特徴とする請求項１記載のネットワークグラフ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、頂点と辺或いはノードとリンクにより構成されるネットワークグラフの生成方法及び意思決定支援システムに係り、特に、意思決定支援システムに好適な、ビッグデータを活用したネットワークグラフ即ちシナリオマップの創生方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット、ソーシャルメディア、センサネット、携帯端末など情報通信の急激な発展に伴い、そこから生まれるビッグデータを統計解析やデータマイニングにより意思決定に活用する動きが盛んになっている。【０００３】
例えば、チャンス発見手法では、或るコンテキストを前提とする事象系列をシナリオと呼び、シナリオを遷移させる切っ掛けとなる重要な事象や状況をチャンスと捉え、意思決定をチャンスにおけるシナリオの選択であるとする。シナリオの提示方法として、事象の頻出度と共起度を可視化したネットワークグラフやポテンシャルマップなどのシナリオマップを用いており、そのツールとしてＫｅｙＧｒａｐｈやＫｅｙＢｉｒｄが知られている。【０００４】
非特許文献１では、チャンス発見のための統合型データマイニングツールとしての”Polaris”により、過去から現在までに生起したシナリオマップを提示している。また、非特許文献２では、チャンス発見手法としてシナリオの履歴分析による未来予測を行ない、非特許文献３では、データ結晶化により観測できない隠れ事象の可視化を行なっている。【０００５】
特許文献１では、コンピュータベースのコラボレーションにおいて、チャンス発見手法を用いて参加者のコミュニケーションデータをネットワークグラフで可視化することにより、コミュニケーションの主題や構成を提示してコラボレーションを援けている。【０００６】
特許文献２では、テキストデータベースからの知識抽出において、単なる連想データの提示でなく、データベースから所定の共起関係にある連想ネットワークを抽出して同義語を集約することにより、連想データ間の関係や相違を明確化して有用な知識を抽出している。【０００７】
特許文献３では、機械翻訳などの言語処理システムにおいて、単語間の概念の階層関係と単語及び概念の共起度を概念階層木というネットワークグラフ構造として学習することにより、構文解析における曖昧性を解消して言語処理を効率化している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許２００５／０２７６４７９号公報
【特許文献２】特開平０６−１６８１２９号公報
【特許文献３】特開平０９−３０５６０８号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Okazaki, N. and Ohsawa, Y., “Polaris: An Integrated Data Miner for Chance Discovery”, in Workshop of Chance Discovery and Its Management (in conjunction with International Human Computer Interaction Conference (HCI2003)), pp. 27-30, Crete, Greece (2003)
【非特許文献２】Ohsawa, Y., “KeyGraph as Risk Explorer from Earthquake Sequence”, Journal of Contingencies and Crisis Management (Blackwell) Vol. 10, No. 3, pp. 119-128 (2002)
【非特許文献３】Ohsawa, Y., “Data Crystallization: A Project Beyond Chance Discovery for Discovering Unobservable Events”, IEEE International Conference on Granular Computing, Beijin (2005), Vol. 1, pp. 51-56
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
サイモンの意思決定論によれば、社会システムや経済システムなどの複雑系に関わる非定型的意思決定は情報収集能力と情報処理能力の合理性限界に制約され、未来を正確に予測することができない。このため、一定の目標水準を満たす代替案の中から満足化原理に基く意思決定を行なう必要がある。【００１１】
ルーマンの社会システム理論によれば、社会システムは情報、伝達、理解から成るコミュニケーションの連鎖によるオートポイエーシスシステムであり、大澤（Ohsawa）の意思決定手法によればチャンス発見は社会を構成する人間とコンピュータのインタラクションによる気付き、理解、発案、行動から成る二重螺旋プロセスである。【００１２】
両者を合わせれば、意思決定支援システムとは、人間とコンピュータの協調による二重螺旋のオートポイエーシスシステムと考えられ、コンピュータは人間や環境の変化に適応しつつ不確実な未来に対して合理性限界の中で満足化原理を満たすサービスを提供する必要がある。【００１３】
これからの意思決定支援システムでは、合理性限界の下で不確実な未来に対して限られた情報と能力と時間で、人間が気付かない多様なシナリオを分かりやすく提示することが重要になる。【００１４】
しかしながら、上記先行技術文献に記載された従来のシナリオマップは、過去から現在までの事象の提示とそこからのシナリオの分析や変成に留まっている。【００１５】
例えば、非特許文献２では過去から現在までのシナリオマップの履歴を比較することにより未来に生起する事象を予測し、特許文献１ではコミュニケーションのネットワークグラフを可視化し、特許文献２では連想共起ネットワークを抽出し、特許文献３では概念階層ネットワークを学習している。しかし、いずれも、未来のシナリオそのものを提示している訳ではない。【００１６】
本発明の課題は、未来に生起し得る多様なシナリオを創生するネットワークグラフ生成方法、及び、不確実な未来に対して満足化原理を満たす多様なネットワークグラフを提示し意思決定の支援を行う意思決定支援システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の代表的なものの一例を示すと、次の通りである。意思決定支援システムを用いたネットワークグラフ生成方法であって、前記意思決定支援システムは、条件入力受け付け機能、データ収集機能、グラフ生成機能、シミュレーション機能、及び、データベースを備えており、  ネットワークグラフ生成条件の入力を受け付け、入力された前記生成条件に基づき、特定のコンテキストに関するデータを収集して前記データベースに蓄積し、前記特定のコンテキストに関する収集データに基づき、前記生成条件に対応する過去から現在までの第１の時間における第１のネットワークグラフを生成し、前記特定のコンテキストに関する収集データに基づき、前記生成条件に対応する、前記第１の時間とは異なる過去から現在までの第２の時間における第２のネットワークグラフを生成し、前記第１のネットワークグラフと前記第２のネットワークグラフとに基づき、仮想の複数の第３の時間における複数の第３のネットワークグラフを、前記生成条件に対応する複数のシミュレーションにより生成することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、新たな時間における多様なネットワークグラフすなわちシナリオマップを創生し、意思決定主体であるユーザに提示することにより、不確実な未来に対してユーザが満足な意思決定を行うのを支援する効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明による実施例１のネットワークグラフ生成方法を適用した、意思決定支援システムの構成図である。
【図２Ａ】実施例１のネットワークグラフ生成方法を説明する、フローチャートである。
【図２Ｂ】実施例１のネットワークグラフ表示の例を示した図である。
【図３】本発明による実施例２のネットワークグラフ生成方法を説明する、フローチャートである。
【図４Ａ】実施例２におけるディスプレイの新規検索の画面を示す図である。
【図４Ｂ】第１のネットワークグラフの生成過程を示した図である。
【図４Ｃ】第１のネットワークグラフの生成過程を示した図である。
【図４Ｄ】第２のネットワークグラフの生成過程を示した図である。
【図４Ｅ】第２のネットワークグラフの生成過程を示した図である。
【図４Ｆ】第３のネットワークグラフ（成長）の生成過程を示した図である。
【図４Ｇ】第３のネットワークグラフ（成長）の生成過程を示した図である。
【図４Ｈ】第３のネットワークグラフ（成長）の生成過程を示した図である。
【図５】本発明による実施例３のネットワークグラフの時系列推移図である。
【図６Ａ】本発明による実施例４のネットワークグラフ生成方法を説明する、ディスプレイ画面図である。
【図６Ｂ】実施例４のネットワークグラフ生成方法を説明する、ディスプレイ画面図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明は、ビッグデータを活用し、未来に生起し得る多様なシナリオを可能性の束として意思決定主体である人間に対して提示することにより、不確実な未来に対して満足化原理を満たす意思決定支援サービスを提供し、人間とコンピュータの協調によるオートポイエーシスな意思決定支援システムを実現するものである。
【００２１】
本発明の代表的な実施形態によれば、意思決定支援システムは、過去から現在までの幾つかの時間における、頂点と辺或いはノードとリンクにより構成される第１、第２のネットワークグラフを生成し、これに基いて他の仮想の時間における第３のネットワークグラフを生成してシナリオマップとして提示する手段を備える。さらに望ましくは、仮想の時間を現在より先の未来に設定して未来のシナリオマップを提示する。  
過去から現在までの第１、第２のネットワークグラフと新たに生成した未来の第３のネットワークグラフを提示する手段では、タイムスライダの時間指定や生成方法の選択に応じて多様なネットワークグラフをグラフィックに表示する。  
未来のネットワークグラフを生成する手段では、例えば、過去から現在までの変化（差分）に基いて第１、第２のネットワークグラフを未来へ発展させ、或いは成長、派生、交代、または撹乱させることにより、多様な未来の第３のネットワークグラフを生成する。  
ネットワークグラフを生成するためのクライアントサーバシステムでは、クライアントからデータ収集条件やシミュレーション条件を入力し、サーバがデータに基いて過去から現在までの第１、第２のネットワークグラフを生成すると共に、仮想の時間の第３のネットワークグラフをシミュレーションにより新たに生成し、それら第１乃至第３のネットワークグラフをクライアントに表示する。
【００２２】
以下、本発明によるネットワークグラフ生成方法の実施形態の詳細を、図面と共に説明する。
【実施例１】
【００２３】
図１は、本発明の実施例１によるネットワークグラフ生成方法を適用した意思決定支援システムの構成図である。意思決定支援システム１は、複数のサーバ１００〜１０ｎ、クライアント２０、ネットワーク３０、データベース４０から成るクライアントサーバシステムである。【００２４】
複数のサーバ１００〜１０ｎは、サーバ１００をマスタ、サーバ１０１〜１０ｎをワーカとする分散処理システムであり、それぞれ、複数のプロセッサ１１０〜１１ｎ、複数のメモリ１２０〜１２ｎ、複数のネットワークインタフェース１８０〜１８ｎを備えている。各メモリ１２０〜１２ｎはそれぞれ、コンピュータ（プロセッサ）に各種の機能を実現させるための複数のプログラム１３０〜１３ｎを載せている。すなわち、複数の分散処理基盤１７０〜１７ｎ上において、コンピュータに、データ収集機能を実現させるためのデータ収集プログラム１４０〜１４ｎ、グラフ生成機能を実現させるための複数のネットワークグラフ生成プログラム１５０〜１５ｎ、シミュレーション機能を実現させるための複数のシミュレーションプログラム１６０〜１６ｎを備えている。【００２５】
なお、シミュレーションプログラムは、異なる予測法に基づく複数種のシミュレーションを行い仮想の第３の時間における多様なネットワークグラフの提示を可能にするために、異なる複数種類のシミュレーションプログラムが、複数のサーバ１００〜１０ｎの各々に搭載されている。【００２６】
クライアント２０は、プロセッサ２１、メモリ２２、ネットワークインタフェース２８、ディスプレイ２９を備えている。メモリ２２はコンピュータ（プロセッサ）に各種の機能を実現させるための複数のプログラム２３を載せている。すなわち、コンピュータに、ユーザ端末５０のインタフェースとして生成条件入力受け付け機能を実現させるためのデータ収集条件入力部２４やシミュレーション条件入力部２５、表示条件入力受け付け機能を実現させるためのネットワークグラフ表示条件入力部２６、ネットワークグラフ表示部２７を備えている。【００２７】
クライアント２０では、ユーザ端末５０にデータ収集条件の入力、シミュレーションの条件の入力や方法の選択、ネットワークグラフ表示条件の入力を行なわせることにより、ユーザ端末５０と意思決定支援システム１をインタラクティブに協調させることができる。ネットワークグラフ表示部２７は、ディスプレイ２９の画面にネットワークグラフの生成結果を出力表示する。【００２８】
ネットワーク３０は、複数のサーバ１００〜１０ｎとクライアント２０の複数のネットワークインタフェース１８０〜１８ｎ、２８を接続してクライアントサーバシステムを構成する。データベース４０は、過去から現在までのデータを格納し、ネットワーク３０を介して複数のサーバ１００〜１０ｎへ意思決定に必要なデータを供給する。【００２９】
図２Ａは、本発明による実施例１のネットワークグラフ生成方法を説明するフローチャートである。フローチャート２００はステップ２０１から始まり、ステップ２０２では先ずユーザが端末５０からクライアント２０にネットワークグラフ生成の条件を入力する。ネットワークグラフの生成の条件には、「コンテキスト」等のデータ収集条件２４、及び、複数種のシミュレーションを択一的あるいは組み合わせて行うシミュレーション条件２５等がある。また、ユーザは端末５０から、必要に応じて、クライアント２０にネットワークグラフの表示条件も入力できる。クライアント２０はこのネットワークグラフの生成条件や表示条件の入力を受け付け、ネットワーク経由でサーバ（マスタ）１００に送信する。【００３０】
ステップ２０３では、サーバ（マスタ）１００が、クライアント２０からデータ収集条件２４、複数のシミュレーション条件２５を受信し、複数のサーバ１００〜１０ｎの分散処理基盤１７０〜１７ｎに展開する。【００３１】
ステップ２０４では、複数のサーバ（ワーカ）１０１〜１０ｎがデータベース４０からデータ収集条件２４に合うデータ収集１４０〜１４ｎを実行する。データベース４０のデータは意思決定の対象に応じてテキスト、画像、動画、センサデータなど多様であり、これらのデータは「コンテキスト」やそれに含まれる「コンテンツ」等の形で体系化されている。データ収集方法としてＷｅｂ検索エンジンやソーシャルメディアなども活用できる。例えば、複数のサーバ（ワーカ）は、ネットワークを介して外部のＷｅｂ検索エンジンにアクセスし、データ収集条件に合致したデータを収集する。このようにして、入力された収集条件２４に基づき、特定のコンテキストに関して、過去から現在までのデータが収集される。【００３２】
ステップ２０５では、複数のサーバ（ワーカ）１０１〜１０ｎが収集データ１４０〜１４ｎに基づき過去の第１の時間ｔ１におけるネットワークグラフ生成（第１のグラフ生成）、及び過去から現在ｔ２までの（現在若しくは現在寄りの）第２の時間ｔ２におけるネットワークグラフ生成（第２のグラフ生成）１５０〜１５ｎを実行する。【００３３】
過去の第１の時間ｔ１におけるネットワークグラフは、現実の履歴、すなわち、過去の第１の時間ｔ１に実際に生起した事実をシナリオマップ、すなわち、過去から現在までのネットワークグラフ、として生成する。また、第２の時間ｔ２におけるネットワークグラフも、例えば、過去から第２の時間ｔ２までに生起した事実、履歴を基にシナリオマップを生成する手法により実現することができる。【００３４】
第１の時間ｔ１、第２の時間ｔ２におけるネットワークグラフの生成手段として、非特許文献１や非特許文献２に記載された手法を用いても良い。【００３５】
なお、後の実施例で詳細に述べるように、第１の時間ｔ１、第２の時間ｔ２は、各々、第１の時間帯（ｔ１１〜ｔ１ｎ）、第２の時間帯（ｔ２１〜ｔ２ｎ）のように、各々、１つ若しくは複数の時点を含んでいる。第１の時間ｔ１、第２の時間ｔ２のこれらの多数のデータを活用することで、シミュレーションの精度を高め、仮想の第３の時間若しくは第３の時間帯（ｔ３１〜ｔ３ｎ）における、満足化原理を満たす多様なネットワークグラフを生成することができる。【００３６】
ステップ２０６では、サーバ（ワーカ）１０１〜１０ｎが収集データ１４０〜１４ｎに基きシミュレーション条件２５に合うシミュレーション１６０〜１６ｎを実行し、ステップ２０７ではサーバ（ワーカ）１０１〜１０ｎがシミュレーション実行結果１６０〜１６ｎから収集データ１４０〜１４ｎに含まれない仮想の第３の時間（任意の過去或いは未来の時間）ｔ３におけるネットワークグラフ生成（第３のグラフ生成）１５０〜１５ｎを実行する。【００３７】
この未来（若しくは任意の過去）の時間ｔ３のネットワークグラフを生成するための異なる予測法に基づく複数種類のシミュレーション方法としては、例えば過去から現在までのデータの頻出度と共起度の時系列変化に基いて、自己回帰モデルや移動平均モデルなどにより統計予測を行なう方法（歴史的ドリフト、成長）、初期のデータ収集条件に対して類推データや連想データを追加してゆく方法（系統発生、派生）、データ共起対を共起度の高いデータに置換してゆく方法（遺伝変異、世代交代）、自然界や社会に対する複雑系のアプローチに倣って砂山モデルや地震モデルなどよりデータの臨界状態を引き起こす方法（淘汰、撹乱）などが有用である。これら異なる予測法に基づく複数種のシミュレーションを組み合わせて用いることにより、未来の多様な可能性を提示することができる。【００３８】
ステップ２０８では、サーバ（マスタ）１００がサーバ（ワーカ）１０１〜１０ｎからステップ２０５及びステップ２０７のネットワークグラフ生成結果１５０〜１５ｎを集約し、ステップ２０９ではサーバ（マスタ）１００がクライアント２０へネットワークグラフ生成結果（第１乃至第３のグラフ生成結果）１５０〜１５ｎを送信する。【００３９】
ステップ２１０では、クライアント２０がネットワークグラフ生成結果１５０〜１５ｎを受信し、それを感知してステップ２１１ではユーザが端末５０からクライアント２０からネットワークグラフ表示条件２６を入力する。【００４０】
ステップ２１２では、クライアント２０が表示条件２６に合わせてディスプレイ２９に対するネットワークグラフ表示２７を実行し、ユーザ５０へ過去の第１の時間ｔ１、第２の時間ｔ２とそれに含まれない仮想の第３の時間ｔ３におけるネットワークグラフ生成結果（第１乃至第３のグラフ生成結果）１５０〜１５ｎをシナリオマップとして提示する。【００４１】
ステップ２１３では、ユーザ５０がネットワークグラフ表示条件２６を変更する必要があれば再びステップ２１１へ戻り、必要なければ次のステップ２１４へ移行する。【００４２】
ステップ２１４では、ユーザが意思決定における選択肢としてネットワークグラフ表示結果２７すなわちシナリオマップの提示結果に満足であれば次のステップ２１５へ移行して終了し、満足でなければ再びステップ２０２に戻ってネットワークグラフ生成（第１乃至第３のグラフ生成）をやり直す。【００４３】
このようにして、収集データ及び生成条件に基き、過去から現在までの第１の時間における第１のネットワークグラフと、この第１の時間とは異なる第２の時間における第２のネットワークグラフとが生成され、さらに、これら第１のネットワークグラフと第２のネットワークグラフに基き、生成条件に対応するシミュレーションを実行して、仮想の第３の時間における第３のネットワークグラフが生成される。【００４４】
図２Ｂのディスプレイ画面例６０に、図２Ａのステップ２１２におけるネットワークグラフ表示２７の例を、示す。この例では、ディスプレイ画面６０は、過去の第１の時間ｔ１、現在若しくは現在寄りの第２の時間ｔ２、未来（若しくは任意の過去）の第３の時間ｔ３に対応する３つの画面６１があり、各々の画面６１は、タイムスライダ６２とネットワークグラフ表示部６３から成っている。【００４５】
ステップ２１１において、ユーザが端末５０を介してタイムスライダ６２の上で時間（黒い部分）を指定すると、ステップ２１２ではその時間に応じたネットワークグラフ生成結果（第１乃至第３のグラフ生成結果）１５０〜１５ｎを抽出して、ネットワークグラフ表示２７を実行する。【００４６】
ディスプレイ画面例６０において、与えられたコンテキストに関して、左側の画面ではタイムスライダ６２が指定する過去の第１の時間ｔ１におけるネットワークグラフ７１（第１のグラフ生成結果）を表示し、中央の画面ではタイムスライダ６２が指定する第２の時間ｔ２におけるネットワークグラフ７２（第２のグラフ生成結果）を表示し、右側の画面ではタイムスライダ６２が指定する第３の時間ｔ３におけるネットワークグラフ７３（第３のグラフ生成結果）を表示している。【００４７】
ネットワークグラフ表示部２７は、ディスプレイ２９のディスプレイ画面６０にネットワークグラフ生成結果を出力表示する。図２Ｂのディスプレイ画面例６０のネットワークグラフ７１〜７３すなわちシナリオマップでは、抽出されたテキストを各々頂点としそれらのテキストデータの頻出度の大小関係を各頂点の大きさ、テキストデータ間の共起度の大小関係を辺の太さで示しており、過去ｔ１から現在ｔ２、そして未来ｔ３へ時間が遷移するに伴ってネットワークグラフ７１〜７３が変化している。なお、ディスプレイ画面６０には、各頂点に対応するテキストデータ名も併せ表示されるが、図２Ｂではこの表示を省略している。【００４８】
実施例１に示すネットワークグラフ生成方法によれば、意思決定支援システム１において、与えられたコンテキストに関して、過去から現在までの第１の時間ｔ１と第２の時間ｔ２におけるネットワークグラフ７１、７２と共に、仮想の時間（第３の時間ｔ３）における新たなネットワークグラフ７３をユーザの端末５０にシナリオマップとして提示することにより、合理性限界に制約される不確実な未来に対する意思決定の選択肢を広げ、ユーザの気付きや理解を支援する効果を高めることができる。すなわち、仮想の時間（第３の時間）における多様なネットワークグラフすなわちシナリオマップを創生してユーザに提示することにより、不確実な未来に対して満足な意思決定を支援できる効果がある。【００４９】
なお、実施例１では、ネットワークグラフ７１〜７３、すなわちシナリオマップを、データの頻出度を頂点、共起度を辺として描いているが、ポテンシャルマップやマインドマップとして描いても良い。【００５０】
意思決定支援システム１では、ビッグデータを活用するために分散処理基盤１７０〜１７ｎを構成しているが、この上で動くシミュレーションプログラム１６０〜１６ｎは膨大な頂点や辺から成るネットワークグラフを生成する必要があり、マルチエージェントシミュレーションやアクターモデルによる非同期並行計算が適している。また、クライアントサーバシステムを構成して、クライアント２０にユーザインタフェースを、サーバ１００〜１０ｎにネットワークグラフ生成計算を担わせているが、多数のクライアントを含めて分散処理を行なうことも可能であり、実施例１に示すシステム構成に限る訳ではない。【００５１】
実施例１では、クライアントサーバシステムの導入により、ビッグデータを活用しながら人間とコンピュータがインタラクティブに協調する意思決定支援システムを実現できる。【００５２】
また、ネットワークグラフ表示条件入力２６の方法としてタイムスライダ６２を導入することにより、過去から現在そして未来に亘るネットワークグラフ７１〜７３の推移を連続的に把握し、未来への洞察を深めることができる。タイムスライダ６２において時間だけでなく時間幅（時間帯）を変えて俯瞰的または局所的にシナリオマップを提示し、または自動的に時間を送ってシナリオマップを動画表示することにより、意思決定における新しい気付きがさらに誘発され易くなる。すなわち、ビッグデータを活用して多様なシナリオマップを代替選択肢として提示することにより、意思決定の自由度を高めてチャンス発見の機会を広げ、シナリオマップをタイムスライダや選択肢に応じて表示することにより、意思決定主体である人間の気付きや理解を助ける効果がある。
【実施例２】
【００５３】
実施例２として、実施例１をより具体化し、「コンテキスト」の対象をテキストデータとしたものを一例に挙げ、ネットワークグラフを未来へ発展させる方法を示す。図３は、実施例２のネットワークグラフ生成方法を説明するフローチャートである。また、図４Ａ〜図４Ｈは、クライアント２０のディスプレイ画面の例を示す図である。実施例２を実現するためのハードウエアすなわち意思決定支援システムの構成は、図１に示した実施例１の意思決定支援システム１と同じもので良い。簡便のため、システム構成の説明は省略する。【００５４】
フローチャート３００は、条件設定を入力するステップ３０１から始まる。図４Ａはディスプレイ４００の新規検索の画面４０１を示しており、入力ボックス４０２〜４０６、検索始ボタン４０７が表示されている。入力ボックス４０２にテキストデータ収集条件を入力し、さらに、開始日４０３、終了日４０４、ステップ数４０５、最大枚数４０６などを入力し、開始ボタン４０７を押すと、デフォルト設定に従ってデータ収集、シミュレーション、ネットワークグラフ生成が実行される。この例では、入力ボックス４０２にテキストデータ収集条件として検索語「ビックデータ」を入力している。なお、ステップ数４０５は、６月毎のように、検索処理やシミュレーションの単位期間を表し、最大枚数４０６は、出力される画面の最大枚数を表している。【００５５】
図３のステップ３０２では、設定された検索語に基いて検索エンジンによりテキストデータを収集し、ステップ３０３で形態素解析によりテキストデータを構成する語の頻出度と共起度を計算する。これにより、過去から現在までのネットワークグラフ生成データ（第１及び第２のグラフ生成データ）を得る。【００５６】
ステップ３０３の次のステップは、ユーザにより設定された未来シナリオの条件に応じて、成長、派生、交代、撹乱の四つのシミュレーションに分岐する。【００５７】
未来シナリオのステップ３０４（成長）では、過去から現在までの頻出度と共起度の時系列解析に基いて、シミュレーションにより未来の頻出度と共起度を予測し（ステップ３０５）、終了条件を満たすまでシミュレーションを繰り返し、終了条件を満たしたら（ステップ３０６でＹＥＳ）、過去から未来の文脈シナリオマップのネットワークグラフ（第３のグラフ＝成長）を生成し（ステップ３０７）、表示条件に従ってネットワークグラフを表示し（ステップ３０８）、ステップ３０９へ移行して終了する。シミュレーションによる予測手法には、回帰分析法、移動平均法、指数平滑法などから選択し、周期性やコーザルの影響を考慮する場合がある。【００５８】
ステップ３１０（派生）では、高頻出度または高共起度の語を検索語に追加して再検索を行ない（ステップ３１４）、形態素解析により再検索結果の頻出度と共起度を計算し（ステップ３１５）、シミュレーション条件に応じてステップ３１４へ戻って再検索を繰り返し、シミュレーションが終了したら（ステップ３１６でＹＥＳ）、再検索の繰返しを未来への時間発展とするネットワークグラフ（第３のグラフ＝派生）を生成し（ステップ３１７）、グラフを表示し（ステップ３１８）、ステップ３０９で終了する。【００５９】
ステップ３２０（交代）では、語と語の共起対で再検索を行ない（ステップ３２４）、共起対を構成する二つの語をそれら以外の一つの高共起語に置換し（ステップ３２５）、シミュレーション条件に応じてステップ３２４へ戻って再検索を繰り返す。シミュレーションが終了したら（ステップ３２６でＹＥＳ）、ステップ３２７で置換の繰返しを未来への時間発展とするネットワークグラフ（第３のグラフ＝交代）を生成し（ステップ３２７）、グラフを表示し（ステップ３２８）、ステップ３０９で終了する。【００６０】
ステップ３３０（撹乱）では、語の頻出度を乱択的または確率的に上積みしてゆき（ステップ３３４）、所定の規則に従って語の頻出度が閾値を超えた場合にその語の共起語へ共起度に応じて頻出度を分配し（ステップ３３５）、シミュレーション条件に応じてステップ３３４へ戻って上積みを繰り返す。この方法は複雑系の砂山雪崩モデルに倣うが、他に地震モデルなどを用いてもよい。シミュレーションが終了したら（ステップ３３６でＹＥＳ）、上積みの繰返しを未来への時間発展とするネットワークグラフを生成し（ステップ３３７）、グラフ（第３のグラフ＝撹乱）を表示し（ステップ３３８）、ステップ３０９で終了する。【００６１】
図４Ｂ〜図４Ｈは、ディスプレイ４００に表示される、過去から現在までのネットワークグラフ（第１、第２のグラフ）生成データ、及びそれに基づく未来のネットワークグラフ（第３のグラフ＝成長）生成データの状況を示している。各図中、文字間の線の太さが検索語「ビックデータ」との共起度、文字自体の太さが頻出度を表している。また、共起度の少ないものは線の表示を省略している。第１、第２のグラフの対象期間の区切りは、次のシミュレーションに適したもので有れば良い。ここでは便宜上、図４Ｂ、図４Ｃを第１のグラフ生成データ、図４Ｄ、図４Ｅを第２のグラフ生成データとして説明する。【００６２】
図４Ｂのステップ（２００９年４月〜同年９月）におけるネットワークグラフ４２０では、「ビックデータ」に関するデータ分析４１１が主体となっている。【００６３】
図４Ｃのステップ（２０１０年４月〜同年９月）のネットワークグラフ４２０では、文字の太さや線の太さから、企業４２１での「ビックデータ」の活用が始まっていることが分かる。図４Ｄのステップ（２０１１年４月〜２０１１年９月）のネットワークグラフ４３０では、文字の太さや線の太さから、「ビックデータ」が広まり始め（４３１）、クラウド、Hadoop (登録商標)が顕在化している。図４Ｅのステップ（２０１１年１０月〜２０１２年３月）のネットワークグラフ４４０になると、「ビックデータ」一気に広まり、事業戦略４４１への活用も始まっている。【００６４】
次に、図４Ｆ〜図４Ｈは、未来シナリオの「成長」に基づき、シミュレーションにより、現在から未来の時間におけるシナリオマップのネットワークグラフ（第３のグラフ＝成長）が生成される過程を示している。図４Ｆのステップ（２０１２年１０月〜２０１３年３月）のネットワークグラフ４５０では、「ビックデータ」向けのベンダー４５１、プラットフォーム４５２が広がり始めていることが分かる。図４Ｇのステップ（２０１３年１０月〜２０１４年３月）のネットワークグラフ４６０では、センサーやグーグル（登録商標）４６１に加えて、ソーシャルメディア４６２が現れる。図４Ｈのステップ（２０１４年１０月〜２０１５年３月）のネットワークグラフ４７０になると、ソーシャルメディア４７１の活用も進展する。【００６５】
実施例２によれば、新たな時間における多様なネットワークグラフすなわちシナリオマップを創生することにより、不確実な未来に対して満足な意思決定を行なえる効果がある。また、多様なシナリオマップを代替選択肢として提示することにより、意思決定の自由度を高めてチャンス発見の機会を広げ、シナリオマップをタイムスライダや選択肢に応じて表示することにより、意思決定主体である人間の気付きや理解を援ける効果がある。さらに、ビッグデータを活用しながら人間とコンピュータがインタラクティブに協調する意思決定支援システムを実現できる。【００６６】
特に、実施例２に示す未来シナリオのネットワークグラフ生成方法によれば、過去から現在までのシナリオマップに基いて、ステップ３０４〜３０８（成長）ではトレンドや周期性に沿って歴史的に発展させ、ステップ３１０〜３１８（派生）では系統的に分化させ、ステップ３２０〜３２８（交代）では遺伝的に世代交代させ、ステップ３３０〜３３８（撹乱）では自然淘汰を引き起こすことにより、未来に生起し得る多様なシナリオマップをネットワークグラフ（成長、派生、交代、撹乱）として提示することができ、意思決定支援サービスやコンテキストアウェアサービスに有用である。【００６７】
なお、実施例２では生態系のアナロジに基いてネットワークグラフを生成しているが、パターンランゲージやゲーム理論などのアプローチをネットワークグラフ生成に導入してもよい。また、「コンテキスト」の対象としてテキストデータを例に取って説明したが、株価、流通、交通、地震などの時系列データ、都市、建築物、ソフトウェアなどのデザインパターンデータ、ソーシャルメディア、コミュニティ、企業組織などのネットワークデータなどにも、実施例２若しくはこれに類するシミュレーションによるグラフ生成方法を拡張できる。
【実施例３】
【００６８】
本発明による実施例３は、実施例１や実施例２の処理により生成され、ディスプレイ２９に表示される、ネットワークグラフ５００の表示画面の他の例を示すものである。図５は、実施例３のネットワークグラフの時系列推移図であり、過去から現在そして未来への時間軸５０１に沿ってネットワークグラフ５００の表示画面を時系列に並べた模式図である。【００６９】
ネットワークグラフ５１０は過去から現在までの履歴データに基いて生成された複数の第１のグラフであり、ネットワークグラフ５１１は過去から現在までの履歴データに基いて生成された複数の第２のグラフであり、ネットワークグラフ５２１〜５２４は、履歴データすなわちネットワークグラフ５１０、５１１に基いて生成された複数の未来シナリオのグラフ（第３のグラフ）であり、未来に生起し得る可能性に応じて多様に分岐している。【００７０】
複数のネットワークグラフ５１２、５１３は、過去から現在までの複数の履歴データ５１０、５１１に基いてまたは現在の状況から遡って生成された、起こり得た過去のグラフ（第３のグラフ）であり、ネットワークグラフ５３１〜５３３は第３のグラフ５１２、５１３に基いて生成された、起こり得た過去から起こり得る未来へのグラフ（第３のグラフ）である。【００７１】
なお、実施例３の時間軸５０１は過去から未来への時間の流れを示し、ネットワークグラフ５１０、５１１は絶対時間の時間軸５０１に沿って表示されるが、ネットワークグラフ５１２、５１３、５２１〜５２４、５３１〜５３３はグラフ生成方法に応じて絶対時間または相対時間の時間軸５０１に沿って表示される。【００７２】
実施例３においても、実施例１や実施例２と同様な効果がある。  
特に、実施例３によれば、ネットワークグラフ５１０〜５１３、５２１〜５２４、５３１〜５３３をデータ収集条件やシミュレーション条件に応じて生成し、グラフ表示条件に応じてディスプレイ２９の画面に表示することにより、多様な未来シナリオを可視化し、チャンス発見や意思決定に資することができる。
【実施例４】
【００７３】
本発明による実施例４は、実施例１のクライアントのディスプレイ２９に表示される、ネットワークグラフの表示画面の他の例を示すものである。図６Ａ及び図６Ｂは、実施例４のネットワークグラフ生成方法を説明するディスプレイ画面図であり、テキストデータを例としてクライアント端末６００のディスプレイ６０１に表示する画面例を示す。【００７４】
図６Ａのディスプレイ６０１では、システム呼称６１０、入力ボックス６１１、開始ボタン６１２、メニューバー６２０が表示されている。呼称６１０のＫａｉｒｏｓはチャンスを司るギリシャ神の名前であり、チャンスは意思決定における重要な事象系列（シナリオ）の転換点であるから、未来シナリオを提示するシステムに相応しい。入力ボックス６１１にテキストデータ収集条件として検索語を入力し、開始ボタン６１２を押すとデフォルト設定に従ってデータ収集、シミュレーション、ネットワークグラフ生成が実行される。【００７５】
デフォルト設定を変更したい場合は、メニューバー６２０のオプションを選択すればよい。検索条件のプルアップメニュー６２１では開始日（年月日）、終了日（年月日）、間隔日（年月日）を入力し、処理条件のプルアップメニュー６２２では検索したテキストデータに対する処理として文字種の統一、類義語の統一、不要語フィルタ、ユーザ指定のチェックボックスを選択し、未来シナリオのプルアップメニュー６２３ではシミュレーション条件として成長、派生、交代、撹乱、ユーザ指定のチェックボックスを選択する。【００７６】
図６Ｂのディスプレイ６０１のネットワークグラフ表示部６３０では、タイムスライダ６４０、動作設定ボタン６４１、未来シナリオ選択部６４２のグラフ表示条件に応じてネットワークグラフ（第３のグラフ）６３１が表示されている。ネットワークグラフ６３１は、テキスト（簡便のためＡ〜Ｊなどで略示）を頂点、その頻出度を頂点の大きさ、テキスト間の共起関係を辺、その共起度を辺の太さで表したシナリオマップである。【００７７】
ネットワークグラフ６３１は、タイムスライダ６４０の過去から現在そして未来に対する時間の指定に応じて、動作設定ボタン６４１の再生、ステップ送り、早送り、逆再生、ステップ戻り、巻戻し、停止、一時停止の指定に応じて、未来シナリオ選択部６４２の成長、派生、交代、撹乱、ユーザ指定のチェックボックスの選択に応じて表示される。【００７８】
実施例４においても、実施例１乃至実施例３と同様な効果がある。  
特に、実施例４に示すクライアント端末６００からディスプレイ６０１を介してデータ収集条件、シミュレーション条件、グラフ表示条件をインタラクティブに入力し、クライアントすなわち人間とコンピュータが協調しながらシナリオマップの探索と意思決定を連鎖させてゆくことにより、未来へ発展するオートポイエーシスシステムを実現することができる。【００７９】
なお、実施例４に示すクライアント端末６００は、タブレット端末や携帯端末などのグラフィックユーザインタフェースを想定しているが、音声や身振りなどによるノンバーバルインタフェース、共同作業のためのマルチユーザインタフェース、仮想現実インタフェースなどのヒューマンコンピュータインタラクションを活用しても良い。
【符号の説明】
【００８０】
１              意思決定支援システム
１００〜１０ｎ      サーバ
１１０〜１１ｎ      プロセッサ
１２０〜１２ｎ      メモリ
１３０〜１３ｎ      プログラム
１４０〜１４ｎ      データ収集プログラム
１５０〜１５ｎ      ネットワークグラフ生成プログラム
１６０〜１６ｎ      シミュレーションプログラム
１７０〜１７ｎ      分散処理基盤
１８０〜１８ｎ      ネットワークインタフェース
２０            クライアント
２１            プロセッサ
２２            メモリ
２３            プログラム
２４            データ収集条件入力
２５            シミュレーション条件入力
２６            ネットワークグラフ表示条件入力
２７            ネットワークグラフ表示
２８            ネットワークインタフェース
２９            ディスプレイ
３０            ネットワーク
４０            データベース
５０            ユーザ端末
６０            ディスプレイ画面例
６１            画面
６２            タイムスライダ
６３            ネットワークグラフ表示部
７１〜７３      ネットワークグラフ
２００          フローチャート
Ｓ２０１〜Ｓ２１５  ステップ
３００          フローチャート
Ｓ３０１〜Ｓ３３８  ステップ
５００          ネットワークグラフ
５０１          時間軸
５１０          過去から現在までのネットワークグラフ（第１のグラフ）
５１１          過去から現在までのネットワークグラフ（第２のグラフ）
５１２、５１３  起こり得た過去のネットワークグラフ
５２１〜５２４  過去から現在の履歴に基く未来のネットワークグラフ（第３のグラフ）
５３１〜５３３  起こり得た過去に基く未来のネットワークグラフ（第３のグラフ）
６００          クライアント端末
６０１          ディスプレイ
６１０          システム呼称
６１１          入力ボックス
６２０          メニューバー
６２１〜６２３  プルアップメニュー
６３０          ネットワークグラフ表示部
６３１          ネットワークグラフ
６４０          タイムスライダ
６４１          動作設定ボタン
６４２          未来シナリオ選択部。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
0005964450.tif 000004
【図３】
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【図４Ａ】
0005964450.tif 000006
【図４Ｂ】
0005964450.tif 000007
【図４Ｃ】
0005964450.tif 000008
【図４Ｄ】
0005964450.tif 000009
【図４Ｅ】
0005964450.tif 000010
【図４Ｆ】
0005964450.tif 000011
【図４Ｇ】
0005964450.tif 000012
【図４Ｈ】
0005964450.tif 000013
【図５】
0005964450.tif 000014
【図６Ａ】
0005964450.tif 000015
【図６Ｂ】
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