(57)【要約】【課題】情報受信者の内面的属性に対応して情報を提供する。【解決手段】内面的属性に含まれる複数の要因に対応する複数の軸からなる多次元空間と多次元空間内の領域に応じて定められるクラスタとを備える認知マップ３０１と、認知マップを参照して算出された位置に対応するクラスタを決定する決定手段３１２と、各クラスタに対応して情報受信者が最も容易に内容を把握し理解することが可能な情報の内容に関する情報属性を予め記憶している属性記憶手段３１５と、属性記憶手段を参照して決定されたクラスタに対応する情報属性を選択する選択手段３１６と、情報データベース３０８から情報を取得する情報取得手段３０４と、取得した情報を情報設計ルールに則して加工する加工手段３０４と、選択された情報属性に対応する加工情報を情報管理データベースから抽出し、情報受信者に提供する提供手段３０７と、を具備する。【選択図】図３
2006190174.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報データベースから取得した情報を加工して情報受信者に提供する情報提供システムにおいて、
情報受信者が情報を認知する場合に該情報の認知に関する情報受信者の内面的属性を判定するための複数の設問を記憶している設問記憶手段と、
前記複数の設問を前記情報受信者に提示する提示手段と、
各設問に対する各回答を前記情報受信者から取得する回答取得手段と、
前記内面的属性に含まれる複数の要因に対応する複数の軸からなる多次元空間と、該多次元空間内の領域に応じて定められるクラスタとを備える認知マップと、
前記各回答に基づいて、前記情報受信者の内面的属性が前記多次元空間のどこに位置するかを算出する算出手段と、
前記認知マップを参照して前記算出された位置に対応するクラスタを決定する決定手段と、
各前記クラスタに対応して、情報受信者が最も容易に内容を把握し理解することが可能な情報の内容に関する情報属性を予め記憶している属性記憶手段と、
前記属性記憶手段を参照して、前記決定されたクラスタに対応する情報属性を選択する選択手段と、
前記情報データベースから情報を取得する情報取得手段と、
複数の情報属性に１対１に対応した複数の情報設計ルールを記憶している設計ルール記憶手段と、
前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して加工する加工手段と、
前記加工手段により加工された加工情報を情報属性に対応させて記憶している情報管理データベースと、
前記選択手段により選択された情報属性に対応する加工情報を前記情報管理データベースから抽出し、情報受信者に提供する提供手段と、を具備することを特徴とする情報提供システム。
【請求項２】
前記内面的属性は、情報受信者の情報の見方、読み方、捉え方、理解の仕方、判断の仕方の情報の認知に関する属性であることを特徴とする請求項１に記載の情報提供システム。
【請求項３】
前記情報属性は、情報の構成、詳細度、表現形式、専門度の情報の内容に関する属性であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の情報提供システム。
【請求項４】
前記加工手段は、
前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して、用語及び表現を変換する言語変換手段と、
前記取得した情報に数値データを含む図、表、又は、テキストがある場合に、前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して、数値データを変換する数値変換手段と、
前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して、前記変換された用語及び表現、前記変換された数値データの構成を構築する構築手段と、を具備することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１つに記載の情報提供システム。
【請求項５】
前記加工情報は、事実に関する事実情報、該事実情報の評価に関する評価情報、該評価情報の根拠に関する根拠情報、これらをまとめた結論に関する結論情報、及び、その他の付加価値情報からなる論説的な論説情報であることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１つに記載の情報提供システム。
【請求項６】
情報提供する論説的な情報の分野、種類、内容等に応じて想定される代表的な情報受信者をサンプルとし、情報受信者の情報の認知に関する内面的属性を判定するための設問群を使用してあらかじめ実施した主成分分析、クラスタ分析の結果を基にして、属性値解析のための主成分得点の算出と属性割付を行うクラスタ判定を行う計算アルゴリズムを導出する導出手段と、
前記情報受信者の論説的な情報の見方、読み方、捉え方、理解の仕方、判断の仕方などの感性的な情報の認知に関する内面的属性を、該設問群の情報受信者からの回答と、該規定の簡便な計算アルゴリズムとにより判定する判定手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報提供システム。
【請求項７】
前記内面的属性を自己組織化マップにより判定する判定手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報提供システム。
【請求項８】
前記内面的属性を自己組織化マップにより判定し、かつ、判定結果を基に自己組織化マップを用いて前記認知マップを更新する更新手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の情報提供システム。
【請求項９】
前記情報取得手段は、前記情報データベースから、測定データ、工程履歴データ、事実データの事実に関する情報を取得することを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の情報提供システム。
【請求項１０】
前記提供手段は、事実に関する事実情報、該事実情報の分析、解析による評価に関する評価情報、該評価情報の根拠に関する根拠情報、これらをまとめた結論に関する結論情報、および、その他の付加価値情報で構成される、任意の環境リスクとその評価を前記情報受信者に伝える安心情報を提供することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報提供システム。
【請求項１１】
情報受信者の内面的属性に対応して、その内面的属性に最適な構成、内容の情報を提供し、提供した情報の質、量に対応して課金する課金手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報提供システム。
【請求項１２】
情報データベースから取得した情報を加工して情報受信者に提供する情報提供方法において、
情報受信者が情報を認知する場合に該情報の認知に関する情報受信者の内面的属性を判定するための複数の設問を記憶している設問記憶手段を用意し、
前記複数の設問を前記情報受信者に提示し、
各設問に対する各回答を前記情報受信者から取得し、
前記内面的属性に含まれる複数の要因に対応する複数の軸からなる多次元空間と、該多次元空間内の領域に応じて定められるクラスタとを備える認知マップを用意し、
前記各回答に基づいて、前記情報受信者の内面的属性が前記多次元空間のどこに位置するかを算出し、
前記認知マップを参照して前記算出された位置に対応するクラスタを決定し、
各前記クラスタに対応して、情報受信者が最も容易に内容を把握し理解することが可能な情報の内容に関する情報属性を予め記憶している属性記憶手段を用意し、
前記属性記憶手段を参照して、前記決定されたクラスタに対応する情報属性を選択し、
前記情報データベースから情報を取得し、
複数の情報属性に１対１に対応した複数の情報設計ルールを記憶している設計ルール記憶手段を用意し、
前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して加工し、
前記情報設計ルールに則して加工された加工情報を情報属性に対応させて記憶している情報管理データベースを用意し、
前記選択された情報属性に対応する加工情報を前記情報管理データベースから抽出し、情報受信者に提供することを特徴とする情報提供方法。
【請求項１３】
前記内面的属性は、情報受信者の情報の見方、読み方、捉え方、理解の仕方、判断の仕方の情報の認知に関する属性であることを特徴とする請求項１２に記載の情報提供方法。
【請求項１４】
前記情報属性は、情報の構成、詳細度、表現形式、専門度の情報の内容に関する属性であることを特徴とする請求項１２又は請求項１３に記載の情報提供方法。
【請求項１５】
前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して加工することは、
前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して、用語及び表現を変換し、
前記取得した情報に数値データを含む図、表、又は、テキストがある場合に、前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して、数値データを変換し、
前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して、前記変換された用語及び表現、前記変換された数値データの構成を構築することであることを特徴とする請求項１２から請求項１４のいずれか１つに記載の情報提供方法。
【請求項１６】
前記加工情報は、事実に関する事実情報、該事実情報の評価に関する評価情報、該評価情報の根拠に関する根拠情報、これらをまとめた結論に関する結論情報、及び、その他の付加価値情報からなる論説的な論説情報であることを特徴とする請求項１２から請求項１５のいずれか１つに記載の情報提供方法。
【請求項１７】
情報提供する論説的な情報の分野、種類、内容等に応じて想定される代表的な情報受信者をサンプルとし、情報受信者の情報の認知に関する内面的属性を判定するための設問群を使用してあらかじめ実施した主成分分析、クラスタ分析の結果を基にして、属性値解析のための主成分得点の算出と属性割付を行うクラスタ判定を行う計算アルゴリズムを導出し、
前記情報受信者の論説的な情報の見方、読み方、捉え方、理解の仕方、判断の仕方などの感性的な情報の認知に関する内面的属性を、該設問群の情報受信者からの回答と、該規定の簡便な計算アルゴリズムとにより判定することをさらに具備することを特徴とする請求項１２から請求項１６のいずれか１項に記載の情報提供方法。
【請求項１８】
前記内面的属性を自己組織化マップにより判定することをさらに具備することを特徴とする請求項１２から請求項１６のいずれか１項に記載の情報提供方法。
【請求項１９】
前記内面的属性を自己組織化マップにより判定し、かつ、判定結果を基に自己組織化マップを用いて前記認知マップを更新することをさらに具備することを特徴とする請求項１２から請求項１６のいずれか１項に記載の情報提供方法。
【請求項２０】
前記前記情報データベースから情報を取得することは、前記情報データベースから、測定データ、工程履歴データ、事実データの事実に関する情報を取得することを特徴とする請求項１２から請求項１９のいずれか１項に記載の情報提供方法。
【請求項２１】
前記情報受信者に提供することは、事実に関する事実情報、該事実情報の分析、解析による評価に関する評価情報、該評価情報の根拠に関する根拠情報、これらをまとめた結論に関する結論情報、および、その他の付加価値情報で構成される、任意の環境リスクとその評価を前記情報受信者に伝える安心情報を提供することを特徴とする請求項１２から請求項２０のいずれか１項に記載の情報提供方法。
【請求項２２】
情報受信者の内面的属性に対応して、その内面的属性に最適な構成、内容の情報を提供し、提供した情報の質、量に対応して課金することをさらに具備することを特徴とする請求項１２から請求項２０のいずれか１項に記載の情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、各種測定データ、各種工程履歴データ、各種事実データなどの事実に関する事実情報、事実情報の分析、解析等による評価に関する評価情報、評価情報の根拠に関する根拠情報、これらをまとめた結論に関する結論情報、及び、その他の付加価値情報からなる論説的な論説情報を提供する情報提供システム、及び、情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、国や行政の機関、各種事業者等は、市民や消費者向けに様々な種類、内容の論説的な情報を公開、提供している。これらの団体は、例えば、ＢＳＥ事件や食品加工業者の不正表示の発覚等を契機とした食品の安全・安心に関するリスクコミュニケーションの実現や、環境中の化学物質リスクの低減を目的とした化学物質のリスクコミュニケーションの実現等の消費者からの要求に応じて、市民・事業者・行政が相互対話の場において同じ基準で考えられるように情報共有化を推進する環境リスク情報を公開している。
【０００３】
化学物質のリスク情報の例では、環境リスクの要因である、環境中に排出されている化学物質などによるリスクの評価や、これらの化学物質などによる人の健康や生態系に及ぼす影響などに関する、各種測定データなどの事実に関する情報、事実情報の分析、解析等による評価に関する情報、評価情報の根拠に関する情報、これらをまとめた結論に関する情報、及び、その他の付加価値情報で構成される環境リスク情報がある。
【０００４】
しかし、行政や事業者等で現在公開されている食の安全・安心に関する情報や環境リスク情報などは、専門家が作成した情報をそのまま公開しているため、理解するには専門的な知識が必要となり、現状の情報公開システムでは、市民・消費者には理解できない場合が多いという状況にある。専門家は、科学的に評価した結果を絶対的であると考えがちで、合理的に判断することが大切であると考えるが、市民や消費者の理解の仕方や捉え方は個人個人で異なっており、市民にとっては科学的に正確でかつ合理的な情報が求めている情報とは限らない。また、科学的な安全が必ずしも安心に結びつかない。
【０００５】
リスクコミュニケーションにおいて重要なことは、リスクを正確に分かりやすく伝えることであり、市民のリスクリテラシー等に応じて、例えば、リスクを他のリスクと比較したり、基準値や過去のデータと比較をしたりして分かり易く情報公開することが必要である。しかし、このような機能を備えた情報公開システムはない。
【０００６】
また、環境リスク等のように市民の関心の少ないリスクコミュニケーションに対しては、対象とする環境リスクや情報発信者への市民の関与感を生起し、成長させる発展的コミュニケーションの必要性が述べられているが、そのような市民の成熟度に対応した情報公開システムもない（例えば、非特許文献１参照）。
【０００７】
個人個々の情報の捉え方や認知に関しては、近年、情報の理解や認知の仕方は個人で異なり、例えば、教育や人材育成等の分野において、思考スタイル、認知スタイル等によりタイプ分類し、タイプ毎に適した情報を提供する手法が研究、開発されている。人間が情報を認知、理解するバイアスとして、個人個人で異なる思考スタイル、認知スタイルが存在しており、例えば、物事を分析的（analytic）に捉えるか、全体（wholist）として捉えるかという軸と、物事を言語的（verbaliser）に取り扱うか、イメージ的（imager）に取り扱うかという軸の２つの直交した軸で、おおよそ４つのタイプに分類する。別の分け方としては、第１の観点（分析的、論理的、合理的）、第２の観点（直感的、コンセプト的、全体像的）、詳細な時系列的観点、感情的観点等の４つの観点による４タイプに分類する。これらの分類法は、教育や人材育成等に活用されようとしている（例えば、非特許文献２参照）。しかし、これらの手法を取り込んだ情報公報手法はない。
【０００８】
また、マーケティングの領域では、消費者のユーザの行動を分析し、ユーザの好む情報を提供する手法が用いられている。例えば、広告で取り扱う製品のターゲットと想定される消費者からアンケートを取って主成分分析をすることにより、広告の好感度や商品の購買意欲を診断する手法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。また、消費者の購入履歴等のデータを主成分分析し、商品の購買意欲に結びつく広告を配信する手法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。さらに、広告の通信販売のＨＰでアウトドア用品を何度か購入したユーザが、次にＨＰにアクセスしたときにはアウトドア用品の情報が優先的に示されていたり、同じＨＰで本を購入しようとしたときには、アウトドア分野の本が優先的に示されたりする手法や、あらかじめ得られている個人情報の性別や家族情報を利用して、それに類する情報を優先的に表示したりする手法もある（例えば、非特許文献３参照）。
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−１３３０６４公報
【００１０】
【特許文献２】特開２００２−１８３５８９公報
【００１１】
【非特許文献１】中村他、「リスク情報共有のための発展的コミュニケーションモデルの提案」、ヒューマンインタフェースシンポジウム2004、ppll01-1104、2004
【００１２】
【非特許文献２】Riding,R,J.(1991).Cognitive styles analysis user manual. Birmingham: Learning and Training Technology、ネッド・ハーマン著、「ハーマンモデル」、東洋経済新聞社など
【００１３】
【非特許文献３】データマイニング手法；マイケルＪ．Ａ．ベリーら；海文堂出版（1999.9.24）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
しかし、このように、好みの情報を提供するシステムは多々あるが、ひとつの基となるデータ、事実、根拠、結論から構成される安心情報を、伝える内容そのものものはそのままにして、情報受信者の情報の捉え方に合わせて、構成、詳細度、表現等を変える加工のみ行うシステムは存在しない。
【００１５】
このように、従来の技術では、情報受信者個々の論説的な情報の捉え方などの感性に関わる属性に対応した論説的な情報を提供することはできなかった。
本発明は、上述した従来の技術における問題を解決するためになされたものであり、情報受信者個々の情報の捉え方などの感性に関わる内面的属性に対応して情報を提供する情報提供システム及び情報提供方法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】
【００１６】
本発明の情報提供システムによれば、情報データベースから取得した情報を加工して情報受信者に提供する情報提供システムにおいて、情報受信者が情報を認知する場合に該情報の認知に関する情報受信者の内面的属性を判定するための複数の設問を記憶している設問記憶手段と、前記複数の設問を前記情報受信者に提示する提示手段と、各設問に対する各回答を前記情報受信者から取得する回答取得手段と、前記内面的属性に含まれる複数の要因に対応する複数の軸からなる多次元空間と、該多次元空間内の領域に応じて定められるクラスタとを備える認知マップと、前記各回答に基づいて、前記情報受信者の内面的属性が前記多次元空間のどこに位置するかを算出する算出手段と、前記認知マップを参照して前記算出された位置に対応するクラスタを決定する決定手段と、各前記クラスタに対応して、情報受信者が最も容易に内容を把握し理解することが可能な情報の内容に関する情報属性を予め記憶している属性記憶手段と、前記属性記憶手段を参照して、前記決定されたクラスタに対応する情報属性を選択する選択手段と、前記情報データベースから情報を取得する情報取得手段と、複数の情報属性に１対１に対応した複数の情報設計ルールを記憶している設計ルール記憶手段と、前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して加工する加工手段と、前記加工手段により加工された加工情報を情報属性に対応させて記憶している情報管理データベースと、前記選択手段により選択された情報属性に対応する加工情報を前記情報管理データベースから抽出し、情報受信者に提供する提供手段と、を具備することを特徴とする。
【００１７】
本発明の情報提供方法によれば、情報データベースから取得した情報を加工して情報受信者に提供する情報提供方法において、情報受信者が情報を認知する場合に該情報の認知に関する情報受信者の内面的属性を判定するための複数の設問を記憶している設問記憶手段を用意し、前記複数の設問を前記情報受信者に提示し、各設問に対する各回答を前記情報受信者から取得し、前記内面的属性に含まれる複数の要因に対応する複数の軸からなる多次元空間と、該多次元空間内の領域に応じて定められるクラスタとを備える認知マップを用意し、前記各回答に基づいて、前記情報受信者の内面的属性が前記多次元空間のどこに位置するかを算出し、前記認知マップを参照して前記算出された位置に対応するクラスタを決定し、各前記クラスタに対応して、情報受信者が最も容易に内容を把握し理解することが可能な情報の内容に関する情報属性を予め記憶している属性記憶手段を用意し、前記属性記憶手段を参照して、前記決定されたクラスタに対応する情報属性を選択し、前記情報データベースから情報を取得し、複数の情報属性に１対１に対応した複数の情報設計ルールを記憶している設計ルール記憶手段を用意し、前記取得した情報を前記情報設計ルールに則して加工し、前記情報設計ルールに則して加工された加工情報を情報属性に対応させて記憶している情報管理データベースを用意し、前記選択された情報属性に対応する加工情報を前記情報管理データベースから抽出し、情報受信者に提供することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の情報提供システム及び情報提供方法によれば、情報受信者個々の情報の捉え方などの感性に関わる内面的属性に対応して情報を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態にかかる情報提供システム及び情報提供方法について詳細に説明する。  
まず、本発明の実施形態について概略を説明する。  
本発明の実施形態にかかる情報提供システム及び情報提供方法は、情報受信者が好むと好まざるとに関わらず、例えば、環境リスク情報のような論説的な情報を正しく情報受信者に伝えることが目的である。情報要求者の好みに合った情報を提供したり、情報提供者が意図的に情報受信者を情報提供者の望む方向に誘導したりすることはしない。したがって、情報提供者にとって不利益になる情報でも公開することが前提である。例えば、論説的な情報の一例として環境リスク情報等を扱う場合、環境リスクは環境リスクとして情報受信者に正しく捉えてもらうことが目的である。また、本実施形態の情報提供システム及び情報提供方法が対象とする情報提供は、伝えるべき情報の内容は既に定まっており、個人に合わせて「伝えたい内容をどの様な形に情報を加工するか」、「どの様に情報を伝えるか」を重要視する。
【００２０】
そのために、本実施形態の情報提供システム及び情報提供方法は、情報提供者が、例えば、論説的な情報として環境リスク情報を提供する場合、その環境リスクを環境リスクとして正しく把握することが可能となるように、情報受信者の情報の認知に関する内面的属性を判定する。情報の認知に関する内面的属性は、例えば、その情報受信者の、情報の見方、情報の読み方、情報の捉え方、情報の理解の仕方、情報に対する判断の仕方がある。本実施形態の情報提供システム及び情報提供方法は、ある情報受信者に関する、情報の認知に関する内面的属性を判定するために、例えば、情報の見方、情報の読み方、情報の捉え方、情報の理解の仕方、情報に対する判断の仕方のそれぞれを複数の軸に１対１対応で対応させた情報認知マップを参照して判定する。
【００２１】
そして、本実施形態の情報提供システム及び情報提供方法は、この内面的属性に対応して、情報受信者が最も容易に内容を把握し、理解することが可能な情報の情報属性を含む情報を情報受信者に提供する。この情報属性は、例えば、情報の構成、情報の構造、情報の詳細度、情報の表現形式、情報の専門度がある。
【００２２】
また、本実施形態の情報提供システム及び情報提供方法が提供する情報は、各種測定データ、各種工程履歴データ、各種事実データなどの事実に関する情報を基本要素データとする。本実施形態の情報提供システム及び情報提供方法は、この基本要素データに基づいて情報受信者の内面的属性に対応づけられた情報属性に即した情報を、規定の情報設計ルールに則って加工、構築することにより、情報受信者の内面的属性に対応した情報属性を有する論説的な情報を提供することができる。
【００２３】
本実施形態では、各種測定データ、各種工程履歴データ、各種事実データなどの事実に関する事実情報、この事実情報の分析、解析等による評価に関する評価情報、この評価情報の根拠に関する根拠情報、これらの情報をまとめた結論に関する結論情報、及び、その他の付加価値情報で構成される論説的な論説情報を提供する場合について説明する。  
以下では、上述した事実情報、評価情報、根拠情報、結論情報、及び、論説情報として、任意のリスクとその評価を情報受信者に伝える安心情報を例にして述べるが、他の論説的な情報提供においても同様である。
【００２４】
まず、安心情報の基本的な構成について図１を参照して説明する。  
安心情報１０１は、リスク情報と付加価値情報１０６からなる。リスク情報は、事実情報１０２、評価情報１０３、根拠情報１０４、結論情報１０５からなる。安心情報１０１は、情報受信者がこの情報を受け取ることにより安心感を得ることができる情報である。
【００２５】
事実情報１０２は、各種測定データや各種工程履歴データなどの事実に関する情報である。事実情報１０２は、例えば、任意の対象物や現象に関するリスクの事実に関する情報である。評価情報１０３は、事実情報１０２の分析、解析等を行って得た、事実情報１０２に対する評価に関する情報である。根拠情報１０４は、事実情報１０２の分析、解析等による評価の裏付け等を証明する情報である。結論情報１０５は、事実情報１０２、評価情報１０３、根拠情報１０４の結果として導かれるまとめに関する情報である。付加価値情報１０６は、リスク情報に関連するその他の情報である。付加価値情報１０６は、例えば、対象物や現象が情報受信者にとってメリットであるかデメリットであるか、情報提供者のコンセプトやポリシー等の内容に関する情報である。  
次に、情報受信者が得る安心感とリスク情報を構成する事実情報の詳細度、及び、付加価値情報との関係の一例について図２を参照して説明する。図２は、中村他、「食品に関する提供情報内容が消費者の安心感に及ぼす影響」、日本社会心理学会第４４回大会論文集、pp258-259、2003に記載された図を基に作成したものである。  
図２では、事実情報として食品（ここでは牛乳）の品質管理情報を採用し、付加価値情報として生産者のポリシー情報を採用した場合に、品質管理情報の詳細度、及び、付加価値情報の有無による情報受信者の安心感の変化を示している。
【００２６】
図２によれば、情報受信者の安心感は、食品の品質管理に関するリスク情報が、簡易な情報から詳細な情報になるにつれて増すとともに、生産者の情報等の付加価値情報を付与することにより増すことがわかる。図２は、情報発信者側が、情報受信者の心理的影響を考慮してリスク情報と付加価値情報の構造、詳細度等の情報設計を行うことにより、情報受信者に安心感を与えることが可能なことを示している。
【００２７】
次に、本実施形態の情報提供システムの基本的な構成について図３を参照して説明する。  
本実施形態の情報提供システムは、リスク情報認知マップ３０１、内面的属性判定部３０２、情報属性割付部３０３、情報設計・作成部３０４、情報管理ＤＢ３０５、内面的属性情報入力部３０６、情報提供部３０７からなる。各部はそれぞれ情報通信網を介して接続されている。なお、本実施形態では、情報の基となる要素データは、本システムとは独立した既存の各種ＤＢ等（図３では、要素データＤＢ３０８）から入手する。
【００２８】
リスク情報認知マップ３０１は、対象とするリスク情報の読み方、捉え方等の感性に関わる内面的属性の要因を軸とする多次元空間と、個人個人の感性に関わる内面的属性を代表する特徴的な内面的属性を有する集団（クラスタ）とを含んでいる。すなわち、リスク情報認知マップ３０１は、情報受信者個々の内面的属性を判定する指標としての機能を有している。  
多次元空間の軸は、例えば、対象とするリスク情報の分野、リスク情報があつかう対象物等に固有の要因、及び、リスク情報全般に見られる汎用的な要因からなる。多次元空間の軸は、本実施形態の情報提供システムが扱うリスク情報の分野、種類、対象物等に対応して一意的に規定されている。また、多次元空間の軸は、本実施形態の情報提供システムに情報提供を要求する情報受信者の母集団の職種、専門性、地域性等の母集団属性に対応して、さらには、社会情勢等に対応して、一意的に規定されている。  
また、リスク情報認知マップ３０１では、情報受信者の内面的属性を定量的に判定するため、リスク情報認知マップ３０１上で各情報受信者の配置される位置を定量的に評価できるように指標化されている。内面的属性を軸とする多次元空間上には、様々な代表的な内面的属性を有するクラスタが多数存在している。各クラスタは、多次元空間内の領域に応じて定められている。  
各クラスタは、本実施形態の情報提供システムが提供するリスク情報の分野、種類、対象物等に対応して、あらかじめ分類されている特徴的な内面的属性を有するクラスタであって、クラスタ境界面が有する各軸に対応した既定値を指標として、情報受信者の内面的属性が判定される。また、各クラスタは、本実施形態の情報提供システムが提供する情報受信者の母集団の有する母集団属性に対応して、さらには、社会状況等に対応して、あらかじめ分類されている特徴的な内面的属性を有するクラスタであって、クラスタ境界面が有する各軸に対応した既定値を指標として、情報受信者の内面的属性が判定される。各クラスタは基本的には独立して重なり合う部分は存在しないが、本実施形態の情報提供システムがあつかうリスク情報の分野や種類によって複数のクラスタが重なり合っていてもよい。図３では、簡単のため、軸をＡ，Ｂ，Ｃ、また、軸の組み合わせで特徴づけられるクラスタの特徴的な属性タイプを１〜８までとした構成で示しているが、実際は、提供する安心情報の見方、読み方、捉え方、理解の仕方、判断の仕方などの着目する視点によって、最も適した任意の構成になっている。
【００２９】
内面的属性判定部３０２は、リスク情報認知マップ３０１上に情報受信者をマッピングし、リスク情報認知マップ３０１上に配置された位置に最も適合する情報受信者の内面的属性タイプを判定する機能を有している。また、内面的属性判定部３０２は、設問群管理部３１１、属性値解析部３１２、マッピング部３１３、属性割付部３１４を備えている。  
設問群管理部３１１は、情報受信者個々の内面的属性を分析する元データを収集する。設問群管理部３１１は、情報受信者各個人の内面的属性タイプを判定する上で必要な主要な構成因子となる項目が設問項目として設定されている設問群を蓄積、管理している。各設問項目は、内面的属性判定部３０２により、情報受信者のリスク情報の読み方、捉え方に関する内面的属性が鮮明に特徴づけられることが可能となるように設計されている。  
属性値解析部３１２は、情報受信者個々のリスク情報認知マップ３０１における各軸に対する配置位置を定量的に分析する。属性値解析部３１２は、内面的属性判定部３０２により入力された設問群に対する情報受信者の回答を元データとして、既定の解析手法によりリスク情報認知マップ３０１の各軸の配置される位置を示す数値データを定量的に解析する。すなわち、属性値解析部３１２は、情報受信者の回答を基にして多次元空間のどこに情報受信者の内面的属性が位置するかを定量的に計算する。  
マッピング部３１３は、リスク情報認知マップ３０１上に情報受信者個々を配置する。マッピング部３１３は、属性値解析部３１２により得られた数値データを基に、リスク情報認知マップ３０１における情報受信者の占める位置に情報受信者を配置する。  
属性割付部３１４は、情報受信者の属するクラスタを特定して特徴的な属性タイプを割り付ける。属性割付部３１４は、マッピング部３１３により情報受信者が配置された位置が属する最適なクラスタのタイプを、その情報受信者の属するタイプとして特定する。この判定により、情報受信者のリスク情報の読み方、捉え方に関する内面的属性を客観的、定量的に把握することができる。
【００３０】
情報属性割付部３０３は、クラスタのタイプと情報属性とを対応づける属性対応表３１５、クラスタのタイプに対応した情報属性を抽出する情報属性抽出部３１６を備えている。情報属性抽出部３１６が、既定の属性対応表３１５を基に、情報受信者に割り付けられたクラスタのタイプに対応づけられた情報属性を抽出することにより、各クラスタに割り付けられているリスク情報の認知に関する内面的属性タイプに対応して、該クラスタのタイプに属する情報受信者が最も容易に内容を把握し、理解することが可能な情報の構成、構造、詳細度、表現形式、専門度などの情報の特徴に関する既定の情報属性を対応づける機能を有している。各クラスタは、分析軸の組み合わせによりそれぞれ特徴的な安心情報に対する情報受信者の情報の見方、読み方、捉え方、理解の仕方、判断の仕方などを有しており、各クラスタにふさわしい情報属性は異なる。
【００３１】
情報設計・作成部３０４は、各クラスタ内に属する情報受信者の情報の認知に関する内面的属性に対応づけられた情報属性を有する情報を、規定の情報設計ルールに則して加工、作成する機能を有している。情報設計・作成部３０４は、情報設計ルール管理部３１７、要素データ抽出部３１８、用語・表現変換部３１９、図表作成部３２０、情報構築部３２１を備えている。  
情報設計ルール管理部３１７は、情報属性に対応した情報設計ルールを記憶し管理する。要素データ抽出部３１８は、提供するリスク情報の元情報・データである要素データを抽出する。用語・表現変換部３１９は、抽出した要素データや情報を情報設計ルールにしたがって各クラスタのタイプにとって最も理解しやすい用語や表現に変換する。図表作成部３２０は、抽出した要素データや情報を情報設計ルールにしたがって各クラスタのタイプにとって最も理解しやすい図、表に数値データを変換する。情報構築部３２１は、用語・表現変換機能、図表作成機能で作成した情報要素を基にして、情報設計ルールにしたがって各クラスタのタイプにとって最も理解しやすい情報の構成に組み替え、各クラスタに対応して提供するリスク情報を構築する。
【００３２】
情報管理ＤＢ３０５は、情報設計・作成部３０４により作成されたリスク情報を、情報属性に対応して蓄積し管理する機能を有しており、情報属性割付部３０３で判定された情報受信者の内面的属性に適した情報属性を有するリスク情報を、情報受信者の要請に応じて情報提供部３０７に転送する。
【００３３】
内面的属性情報入力部３０６は、情報受信者個々の内面的属性を判定する上で必要な主要な構成因子となる項目が設問項目として設定されている設問群を情報受信者に提示し、各設問に対する回答を情報受信者から取得するインタフェース機能を有している。複数の設問は、情報受信者が情報を認知する場合に、情報の受け取りに関わる情報受信者の内面的属性を判定するためのものである。提示する設問群は、設問群管理部３１１に記憶されていて、設問群管理部３１１から内面的属性情報入力部３０６に転送され、情報受信者に提供される。また、内面的属性情報入力部３０６は、設問群の回答を情報受信者に入力してもらい、これら回答を内面的属性判定部３０２に転送する。
【００３４】
情報提供部３０７は、情報設計・作成部３０４により作成され、情報管理ＤＢ３０５に蓄積されているリスク情報から、情報属性割付部３０３により判定された情報受信者の内面的属性に対応した情報属性を有する情報を、情報受信者に提供するインタフェース機能を有している。
【００３５】
次に、図３の情報提供システムの動作のうちのリスク情報を情報受信者に提供する場合ついて図４のフロー図を参照して説明する。  
まず、内面的属性情報入力部３０６により、内面的属性判定に必要な設問群に対する回答を情報受信者から入手する（ステップＳ４０１）。提示する設問群は、内面的属性判定部３０２の設問群管理部３１１から内面的属性情報入力部３０６に転送され、情報受信者に提示されている。情報受信者により入力された設問群の回答は、内面的属性判定部３０２に転送される。情報受信者の内面的属性を定量的に判定するため、得られた回答を元データとして、内面的属性判定部３０２は、リスク情報認知マップ３０１における各軸に対する配置位置を定量的に解析し（ステップＳ４０２）、リスク情報認知マップ３０１上に情報受信者個々を配置（マッピング）し（ステップＳ４０３）、情報受信者の該当する位置が属するクラスタを判定する（ステップＳ４０４）。
【００３６】
続いて、情報属性割付部３０３の属性対応表３１５を参照し、情報属性抽出部３１６が、クラスタのタイプに対応した情報属性を抽出（ステップＳ４０５）する。情報提供部３０７が情報属性を有するリスク情報と付加価値情報とで構成された安心情報を情報受信者に提供する（ステップＳ４０６）。
【００３７】
次に、図３の情報提供システムの動作のうちの安心情報を作成する基本的な動作について図５（Ａ）、図５（Ｂ）を参照して説明する。図５（Ａ）は、本実施形態の情報提供システムで扱う情報の更新される頻度が比較的少ない場合の動作であり、一方、図５（Ｂ）は、本実施形態の情報提供システムで扱う情報の更新される頻度が比較的多い場合の動作である。図５（Ａ）では、情報が更新されるごとに全てのクラスタのタイプに対応した情報属性を有する情報を作成して情報管理ＤＢ３０５に記憶させる。一方、図５（Ｂ）では、情報提供の要求ごとにその情報受信者の属するクラスタに対応した情報のみを作成し、情報管理ＤＢ３０５に記憶させることなく、情報受信者に情報を提供する。  
図５（Ａ）では、情報設計・作成部３０４が、提供情報の素材、デザイン、及び、情報の基となる要素データ等の更新、追加、修正等を機に安心情報を新規に作成、あるいは、更新する（ステップＳ５０１）。このとき、要素データ抽出部３１８が、情報作成に必要な要素データを抽出する（ステップＳ５０２）。情報設計ルール管理部３１７で管理されている、あらかじめ規定された情報設計ルールに従い、用語・表現変換部３１９、図表作成部３２０、情報構築部３２１が、情報受信者が最も容易に内容を把握し、情報受信者が理解することが可能な情報の構成、詳細度、表現形式、専門度などの情報の内容に関する、各クラスタのタイプに対応した情報属性を有する情報を作成する（ステップＳ５０３）。作成された情報は、情報管理ＤＢ３０５で情報属性に対応して蓄積・管理される（ステップＳ５０４）。情報受信者からの情報提供要請に従い、情報属性割付部３０３で抽出されて指示された情報属性に対応した安心情報を情報管理ＤＢ３０５が情報提供部３０７に提供し、情報提供部３０７がこの安心情報を情報受信者に提供する（ステップＳ５０５）。  
図５（Ａ）に示した情報作成フローでは、提供情報の素材、デザイン、及び、情報の基となる要素データ等の更新、追加、修正等を機に情報を作成し、ＤＢ等に保存しておき、情報受信者の情報要求に応じて該情報受信者の属するクラスタのタイプに対応した情報をＤＢ等から読み出し、該情報受信者に提供する手順を例に説明している。  
これとは異なり図５（Ｂ）では、情報提供は、情報受信者からの情報請求に基づき、情報を提供する毎に情報受信者の属するクラスタに対応した情報を作成し、情報を提供する。この場合、情報属性割付部３０３から直接、情報設計・作成部３０４に、作成する情報属性が指示される。
情報受信者が情報提供の要求を行った場合（ステップＳ５１１）、情報属性割付部３０３が、情報受信者に割り付けられたクラスタのタイプに対応づけられた情報属性を抽出し、このクラスタのタイプに対応づけられた情報属性を情報設計・作成部３０４に出力して指示する（ステップＳ５１２）。例えば、内面的属性情報入力部３０６が情報提供の要求を受け、内面的属性判定部３０２、情報属性割付部３０３に情報提供の要求があった旨を伝える。
また、ステップＳ５１２に併せて、要素データ抽出部３１８が、情報作成に必要な要素データを抽出する（ステップＳ５１３）。情報設計ルール管理部３１７で管理されている、あらかじめ規定された情報設計ルールに従い、用語・表現変換部３１９、図表作成部３２０、情報構築部３２１が、情報受信者が最も容易に内容を把握し、情報受信者が理解することが可能な情報の構成、詳細度、表現形式、専門度などの情報の内容に関する、ステップＳ５１２でのクラスタのタイプに対応した情報属性を有する情報を作成する（ステップＳ５１４）。情報受信者からの情報提供要請に従い、情報属性割付部３０３で抽出されて指示された情報属性に対応した安心情報を情報提供部３０７に提供し、情報提供部３０７がこの安心情報を情報受信者に提供する（ステップＳ５１５）。
【００３８】
また、要素データは、各種測定データ、各種工程履歴データなどの事実データ、事実データの分析、解析等による評価に関するデータ、評価データの根拠に関するデータ、これらをまとめた結論に関するデータ、及び、その他の付加価値データ等であり、各データを収集、分析、管理する個別の組織の例えばＤＢ等で管理されている場合を例に説明しており、それらのＤＢとの間で要素データ抽出のインタフェース整合が得られている。
【００３９】
次に、図３の情報提供システムの動作のうちの情報受信者の内面的属性を判定するプロセスの一例について説明する。  
一般的に、人間の感性に関する属性などの分析、分類には、主成分析やクラスタ分析などの多変量解析等の公知の分析手法が採用されている。主成分分析によりリスク情報認知マップ３０１に配置される位置を決定し、クラスタ分析により分類されるクラスタを決定する手法の例として、例えば、各個人の内面的属性の数値化は主成分分析により得られる主成分得点により行い、該主成分得点を用いたクラスタ分析により自動的にタイプ分類する手法を採用してもよい。このとき、入力された各個人の分析軸各々に対応する因子座標空間での位置と、各クラスタの例えば中心座標位置との距離を算出し、最も距離の短いクラスタのタイプに属すると分類する。具体的には、分析軸毎にその軸のどの位置に配置されるかを分析する複数の質問に情報受信者に回答させ、該回答結果を基に、主成分分析を行い、軸毎に主成分得点を導き出す。続いて、リスク情報認知マップ３０１における個人の位置を割り出し、規定のクラスタの中から属するクラスタを判定する。判定の手法は、例えば、規定のクラスタ中心に最も近いクラスタに属するように規定しており、判定する。これらの主成分分析、及び、クラスタ分析は、ＳＰＳＳなどの統計解析ツールなどで実施することが可能である。また、あらかじめ算出された近似式を用い、主成分得点の算出と属するクラスタ判定を行っても良い。
【００４０】
次に、リスク情報認知マップ３０１の空間を構成する軸の一例について図６を参照して説明する。  
リスク情報認知マップ３０１を構成する軸とクラスタは、本実施形態の情報提供システムで情報を提供する組織、事業者等のポリシーに従いあらかじめ設定されている。また、これら軸とクラスタは、本実施形態の情報提供システムで扱うリスク情報の対象、種類、内容等に対応して、また、情報受信者の母集団の属性に対応して、さらには、社会状況等に対応して、あらかじめ設定されている。
【００４１】
主要因となる軸は、対象とするリスク情報の読み方、捉え方等の感性に関わる内面的属性の主要因を示している。主要因となる軸としては、例えば、情報の接し方の主要因として、情報リテラシー等があり、情報の捉え方の主要因としてリスク対応度等があり、判断の仕方の主要因としてステレオタイプ度等がある。リスク情報認知マップ３０１では、例えば、情報リテラシー、リスク対応度、ステレオタイプ度が軸として選択される。
【００４２】
次に、リスク情報認知マップ３０１を構成するクラスタのタイプとその内面的属性の対応の一例について図７を参照して説明する。  
クラスタは、対象とするリスク情報に対して特長的な情報受信者の内面的属性を有する集団である。例えば、リスク情報認知マップ３０１の軸が、リスク情報認知マップ３０１の軸として野菜の関与度、情報リテラシー、第三者依存性、リスク対応度、知識度等である場合について考察する。この場合、例えば、図７に示したように、４つのタイプのクラスタに分類される。タイプ１のクラスタは、リテラシー・判断の第三者依存度が高く、ある程度の情報リテラシーを持つが、情報源の論調に影響されやすい内面的属性を有する。タイプ２のクラスタは、リスク対応度が高く、一方、判断の第三者依存度が低く、自分で情報収集し判断するとともに、リスクを理解している内面的属性を有する。タイプ３のクラスタは、情報リテラシー・食品知識度が低く、難しい情報は苦手で、人の言うことに左右されやすい内面的属性を有する。タイプ４のクラスタは、情報リテラシーが高く、リスク対応度が低く、リスクに対して敏感で、情報は自分で確認・判断する内面的属性を有する。
【００４３】
次に、設問群管理部３１１が収集する際に使用する設問群の一例について図８を参照して説明する。  
図８には、インターネットを介した情報公開を例として、個人情報の登録も含めた内容を示している。図８に示した「２．安心情報の捉え方」以降の設問が、属性判定に必要な設問の一例である。右側のボタンで回答を選択してもらうことにより、内面的属性情報入力部３０６から数値化された回答が内面的属性判定部３０２に転送される。
【００４４】
リスク情報認知マップ３０１の設定は、提供する情報に対応して、情報の分野、種類、内容等に応じて想定される代表的な情報受信者をサンプルとし、あらかじめ、適切なサンプルによる主成分分析、クラスタ分析などの統計多重解析などの一般的な手法で分析した結果を基に構築されている。また、図７に示したリスク情報に対する内面的属性は、対象となるリスク情報に対する市民などの情報受信者のスキル、習熟度、関与などの高まり、社会状況の変化などにより変化することから、リスク情報認知マップ３０１の更正が定期的、あるいは、不定期に適切な時期に行われる。
【００４５】
内面的属性判定部３０２が、主成分分析、クラスタ分析等をＳＰＳＳなどの統計解析ツールなどで実施する場合、情報受信者の属性判定結果を母集団に追加して常時、あるいは、適時、リスク情報認知マップ３０１を更新してもよい。内面的属性判定部３０２において、あらかじめ算出された近似式を用い、主成分得点の算出と属するクラスタ判定を行う場合には、内面的属性の変化に対応して近似式の係数等を変更する。この近似式の係数等の変更による近似式の更正は、定期的、あるいは、不定期に適切な時期に行われる。
【００４６】
ここで、人間の感性を定量的に捉えることに長けているニューラルネットワークを内面的属性判定に利用した具体例を簡単に説明する。  
ニューラルネットワークの１手法である自己組織化マップは、外から細かい制御を加えていない状態で、様々な多次元のデータを予備的な知識なしに、系そのものが持つ機構によって一定の秩序を持つようにクラスタリングすることができる。したがって、リスク情報認知マップ３０１の作成や、内面的属性判定部３０２による内面的属性判定を容易に実現することができる。また、入力データの特徴が変化した場合、それを検出し、特徴の追加学習を行い、状況の変化に対応したリスク情報認知マップ３０１の更新と属性判定を行うことが自動で可能である（例えば、大藪他、「自己組織化マップによるクラスタリング」、http://www2.kanazawa-it.ac.jp/oyabu/som/somint.htm、道端他、「自己組織化マップの自動追加学習システム」、日本ファジィ学会誌，Vol.14,No.2,pp.147-156(2002-04)等参照）。また、情報受信者の論説的な情報の見方、読み方、捉え方、理解の仕方、判断の仕方などの情報の認知に関する内面的属性を、自己組織化マップにより分析し、分類することができる。また、蓄積されたデータを基に随時自己組織化マップを用いて前記情報認知マップを修正することもできる。
【００４７】
次に、クラスタのタイプ（内面的属性）と提供するリスク情報が具備すべき基本的な情報属性との対応の一例について図９を参照して説明する。  
クラスタのタイプ１の情報受信者には、詳細な情報よりもポイントをまとめた要約、すなわち、一言で結論を述べる構成及び内容の属性を有する情報が対応している。クラスタのタイプ２の情報受信者には、正確で、専門的な構成及び内容の属性を有する情報が対応している。クラスタのタイプ３の情報受信者には、詳細な情報よりも、ポイントをまとめ、また、筋道の順に説明し、図表には見方や着目ポイント等を示す構成及び内容の属性を有する情報が対応している。クラスタのタイプ４の情報受信者には、データをそのまま提示し、また、図表を用いて詳細に説明する構成及び内容の属性を有する情報が対応している。
【００４８】
情報設計ルール管理部３１７では、前記属性対応表に示された情報属性を満足する情報を作成する設計ルールが登録してある。情報設計ルール管理部３１７は、設計ルールにしたがって、要素データ抽出機能により抽出された要素データを基にして、用語・表現変換部３１９、図表作成部３２０、情報構築部３２１により、各クラスタのタイプに対応した安心情報を作成する。
【００４９】
用語・表現変換部３１９は、専門的な用語を一般的な用語に変換する。また、用語・表現変換部３１９は、数値データや数値データの単位が専門的な内容の情報については、日常的に使われている、身近でイメージ可能な単位や表現への変換などを行う。具体的な一例としては、用語・表現変換部３１９は、情報抽出により抽出された残留農薬値等の化学物質の専門的な数値データを、身近でイメージしやすい量として、身近な量いくつ分に換算した表現、身近な量に対する比較表現等に変換する。より具体的には、用語・表現変換部３１９は、化学物質などの濃度を表す単位「ｐｐｔ」を、「目薬１滴分（０．０５ｍｌ）の物質を２５メートルプール（幅１２メートル、水深１．５メートル）の水１００杯分で薄めた濃度」という表現に変換したり、「１個（１０ｇ）に牛乳１本分（２００ｍｌ）のカルシウムを含む」という表現に変換したりする。また、魚に含まれる水銀等の量を、一切れ当たりに含まれる量に変換したり、農産物の栽培に使用される農薬の量を、「１０ａ当り１２５ｇ」から、身の回りの物に例えてイメージ可能な量として、「トマト１個に家庭用噴霧器で１回吹きかけた量」という表現に変換したりする。  
図表作成部３２０は、専門的な図表に、着目ポイントなどの情報を付加し、図表を分かり易く解説するように変換することも行われる。
【００５０】
次に、情報構築部３２１が行う基本的な情報の構築例について図１０（Ａ）、図１０（Ｂ）、図１０（Ｃ）を参照して説明する。  
図１０（Ａ）に示した構成例１では、最初に提供する情報は、事実情報１０２、評価情報１０３、根拠情報１０４、結論情報１０５、付加価値情報１０６のそれぞれの概要が一覧できるように一括で示され、各概要の下位層に各詳細情報が配置された構成となっている。構造を意識しないで筋道通りに上から下に読めるようになっており、やや難しい根拠や理由付けの情報は必要に応じて読める構成である。この構成例１は、例えば、クラスタのタイプ３に適した構成である。  
図１０（Ｂ）に示した構成例２は、事実情報、評価情報、根拠情報、結論情報、付加価値情報の概要と詳細が順番に一括で配置された構成となっている。この構成例２は、斜め読みをしながら全体像を把握し、必要に応じて詳細情報を読むクラスタのタイプ１、及び、全情報を読まなければ気が済まないクラスタのタイプ４に適した構成である。  
図１０（Ｃ）に示した構成例３は、最初に例えば事実情報１０２、評価情報１０３、根拠情報１０４、結論情報１０５、付加価値情報１０６のタイトルだけを示しておき、その下位層に各情報の概要と詳細を示す構成となっている。この構成例３は、全体の構成を把握し、ランダムに必要な情報だけを読むクラスタ２のタイプに適した構成である。
【００５１】
本実施形態の情報提供システムは、仮に情報発信者にとって不利益な内容のリスク情報でも、伝えるべきリスク情報、及び、付加価値情報を脚色したり隠蔽したりするのではなく、各タイプの情報受信者にリスクはリスクとして正しく伝えることを目的としたシステムである。本実施形態によれば、例えば、図７及び図９に示したタイプ２の情報受信者を例にすると、タイプ２の情報受信者にとって難しく、むしろ理解の妨げになるようなリスク情報は、本筋には含めずに、かつ、閲覧ができるように下位層に配置されているので、タイプ２の情報受信者にとって最も理解できる構成及び内容の情報が提供される。
【００５２】
次に、本発明の上記とは異なる実施形態として、情報受信者の登録、認証、情報受信者から入手した個人情報、内面的属性判定部３０２で判定された受信者の内面的属性に関する情報等、さらに、情報受信者のログ情報、提供した情報に対する満足度等の情報を管理する個人属性管理部を付加することも可能である。認証では、情報受信者等のユーザのＩＤ，パスワード等によりユーザの認証を行う。また、この実施形態では、内面的属性判定部３０２で判定された内面的属性に関する個人情報を管理し、既に、内面的属性情報を判定し保持している情報受信者がアクセスした場合は、情報受信者の内面的属性とその内面的属性に対応する情報の内容、レベル等の情報を提供し、必要に応じて内面的属性判定部３０２での判定処理を経ずに情報提供するように処理をする。また、この情報提供システムでは、過去の利用者のログ分析等の結果を蓄積する。さらには、情報提供後に、提供した情報の満足度を情報受信者から入手し、蓄積することにより、提供情報に対する満足度、ログ分析の結果を、内面的属性判定部３０２やリスク情報認知マップ３０１等の更新の基礎データとして活用することが可能である。
【００５３】
次に、本発明の実施形態にかかる情報提供システムを適用したビジネスの一例を以下に述べる。  
第１の例として、行政機関等による環境リスク情報等の情報公開サービス等に本システムを適用する実施例の一例を示す。行政機関等は、例えば魚介類や農産物等の食品に含まれる化学物質に関するリスク情報や、ＰＲＴＲ法等による化学物質の移動、排出量等の情報は、例えば実測値を解析し、人の健康や生態系への影響を評価し、評価結果から導き出された結論などの情報を市民に公開している。本サービスでは、リスク情報認知マップ３０１の軸として、例えば、市民の職業や学歴、地域の状況、社会動向等も含めた要因を考慮することにより、市民に分かり易い情報提供を行うための専門的知識のない行政担当者が、市民にリスク情報を正しく認識してもらうことが可能となる。  
また、例えば、要素データＤＢ３０８には各種独立行政法人や事業者などが運営管理しているデータベースの情報を活用することが可能である。
【００５４】
第２の例として、農業生産者団体等が、農産物等のインターネット販売等のシステムにおいて、販売する農産物の栽培情報などを提供するサービスヘの適用例の一例を示す。この例では、消費者等が購入した農産物の栽培履歴情報等の閲覧において、例えば、購入した農産物に記載されている識別コードを基に、トレーサビリティシステムを介して、該当する農産物のリスク情報である農薬の使用量、使用基準、健康への影響評価、結論等の栽培履歴に関する情報、及び、付加情報として生産者や生産者団体の栽培ポリシー等の安心情報を、消費者の内面的属性に合わせて自動的に最も分かり易い構成、内容等に組み替えて提供することが可能である。また、例えば、生産者や生産団体が既に運用している農産物販売システム、栽培履歴管理システム、トレーサビリティシステムとのインタフェースを合わせることにより、農産物販売システムの消費者とのインタフェース機能に内面的属性情報入力部３０６、情報提供部３０７をリンクさせ、また、トレーサビリティシステムと連携して該当する農産物の栽培履歴に相当する要素データが管理されている栽培履歴システム（図示せず）のデータベース（要素データＤＢ３０８に対応）を検索し、要素データ抽出部３１８により該データベースから要素データを抽出することが可能である。  
上述したように、本発明の実施形態にかかる情報提供システムは、既存の各種システムとの連携が可能であり、また、本システムだけを独自に管理することができるので、複数の団体が所有する各種情報提供システムと連携し、安心情報を様々な内面的属性を有する情報受信者に正しく伝える機能として、例えば、ＡＳＰとしてのサービスが可能である。
【００５５】
第３の例として、同一の内容のテキストを受講者全員に理解させることが目的のe-learning等の教育に本システムを適用する例を示す。教育では、例えば数値データを定量化し、評価し、評価結果から導き出された結論を教える科目については、リスク情報認知マップ３０１の軸として受講者（ここでは、情報受信者は受講者と同一）の見方、読み方、捕らえ方、理解の仕方、判断の仕方、理解の到達度などを選択する。判定された受講者の内面的属性に対応して理解することが可能な情報の構成、詳細度、表現形式、専門度などの情報属性を有する教育用資料を提供することにより、受講者にとって最も理解しやすい構成のテキストで講義を受けることができ、効率的に勉強することが可能である。また、適時受講者の属性を評価しなおすことにより、理解度、到達度等を把握でき、教育実施者も受講者個人にとってきめ細かな教育が可能となる。なお、この場合、説明の読み方、捕らえ方等が情報受信者のクラスタのタイプに該当しており、図１に示すリスク情報認知マップ３０１は、教科書等の内容の読み方、捉え方、理解の仕方に関する認知マップに置き換えればよい。また、内面的属性判定部３０２等も、同様に、教科書等の内容の読み方、捉え方、理解の仕方に関する属性判定に置き換えればよい。これらの置き換えは、以下に示す例においても同様である。また、本システムは、情報受信者の情報の読み方、捉え方、理解の仕方などの内面的属性に対応して、その内面的属性に最適な構成、内容の情報を提供し、提供した情報の質、量に対応して課金してもよい。
【００５６】
第４の例として、各種情報提供システムの一例、例えば、マーケティングツールと合わせて活用した情報提供システムの一例を示す。本システムの内面的属性判定の原理は、例えば、一般の市民や消費者の好き嫌いに合わせて、市民や消費者個人が望んでいる情報や商品を提供するためのマーケティングツールにも使われており、例えば、同一のメッセージを正しく伝えるべき情報提供部３０７に本システムを使い、マーケティングに関するサービスはマーケティングツールを使い、かつ、個人情報は統合した個人情報管理システム（図示せず）で管理する情報提供サービスなどへの適用が可能である。
【００５７】
また、図３に示した各部、及び上述した各部は、基本的にはコンピュータ（サーバ、パソコン）等に搭載され、各部が情報通信網を介して接続され、必要な情報を流通させ、論説的な情報提供サービスを提供する。情報通信網は、各機能が個別にコンピュータに搭載される場合は、コンピュータ間を接続する公衆網、専用線、ＩＰネットワーク、ＬＡＮ、ＷＡＮ等で構築される。複数の機能が１台のコンピュータに搭載される場合は、コンピュータ内の内部バス、外部バス等で構築される。
【００５８】
なお、本発明は上記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わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、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、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】安心情報の基本的な構成を示す図。
【図２】情報受信者が得る安心感とリスク情報を構成する事実情報の詳細度、及び、付加価値情報との関係の一例を示す図。
【図３】本発明の実施形態にかかる情報提供システムのブロック図。
【図４】図３の情報提供システムの動作のうちのリスク情報を情報受信者に提供する場合のフローチャート。
【図５】（Ａ）は図３の情報提供システムの動作のうちの安心情報を作成する場合のフローチャート、（Ｂ）は図３の情報提供システムの動作のうちの情報受信者の内面的属性を判定するプロセスを示すフローチャート。
【図６】図３のリスク情報認知マップの空間を構成する軸の一例を示す図。
【図７】図３のリスク情報認知マップを構成するクラスタのタイプとその内面的属性の対応を示す図。
【図８】図３の設問群管理部が収集する際に使用する設問群の一例を示す図。
【図９】クラスタのタイプ（内面的属性）と提供するリスク情報が具備すべき基本的な情報属性との対応の一例を示す図。
【図１０】図３の情報構築部が行う基本的な情報の構築例を示す図。
【符号の説明】
【００６０】
１０１…安心情報、１０２…事実情報、１０３…評価情報、１０４…根拠情報、１０５…結論情報、１０６…付加価値情報、３０１…リスク情報認知マップ、３０２…内面的属性判定部、３０３…情報属性割付部、３０４…情報設計・作成部、３０５…情報管理ＤＢ、３０６…内面的属性情報入力部、３０７…情報提供部、３０８…要素データＤＢ、３１１…設問群管理部、３１２…属性値解析部、３１３…マッピング部、３１４…属性割付部、３１５…属性対応表、３１６…情報属性抽出部、３１７…情報設計ルール管理部、３１８…要素データ抽出部、３１９…用語・表現変換部３２０…図表作成部、３２１…情報構築部。
【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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【図１０】
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