(57)【要約】（ａ）第１の情報の組に基づいて、関心対象のトピックに関する第１の推薦スコアを付与する工程と、（ｂ）第２の情報の組に基づいて、同じ関心対象のトピックに関する第２の推薦スコアを付与する工程と、（ｃ）補償型ファジィ集約結合により、第１の推薦スコアと第２の推薦スコアとを融合する工程と、（ｄ）工程（ｃ）での融合に基づいて、その関心対象のトピックに関する最終的な推薦を付与する工程とを含む、推薦スコアを融合する方法。最終的な推薦は、ディスプレイ・ユニットおよびテレビセットのいずれかに出力されてもよい。工程（ｃ）での融合に用いられる補償型ファジィ集約結合は、一般化平均またはガンマ・モデルを含んでいてもよい。同一のトピックに関する第１および第２の推薦スコアは、テレビを見ている２人の人物のような、異なる人々についてのスコアであってもよい。
2005529415.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）第１の情報の組および第１の手法のいずれかに基づいて、関心対象のトピックに関する第１の推薦スコアを付与する工程と、
（ｂ）第２の情報の組および第２の手法のいずれかに基づいて、前記関心対象のトピックに関する第２の推薦スコアを付与する工程と、
（ｃ）補償型ファジィ集約結合により、前記第１の推薦スコアと前記第２の推薦スコアとを融合する工程と、
（ｄ）前記工程（ｃ）での前記融合に基づいて、前記関心対象のトピックに関する最終的な推薦を付与する工程とを含むことを特徴とする推薦スコアを融合する方法。
【請求項２】
前記工程（ｂ）がさらに、少なくとも第３の推薦スコアを付与する処理を含み、前記工程（ｃ）が、該少なくとも第３の推薦スコアを、前記第１の推薦スコアおよび前記第２の推薦スコアと融合する処理を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記最終的な推薦が、ディスプレイ・ユニットおよびテレビセットのいずれかに出力されることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記工程（ｃ）での融合に用いられる前記補償型ファジィ集約結合が、一般化平均を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記一般化平均が、式
【数１】
2005529415.tif 000009
に従って決定されるものであり、ここで、ｘｉは入力値であり、ｗｉは重み（重要度因子）であり、ｐは、前記入力値の論理和／論理積演算への、類似度を特定する指数であることを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記ｗｉが、式
【数２】
2005529415.tif 000010
により決定されることを特徴とする請求項５記載の方法。
【請求項７】
ｐの値が増加させられるほど、演算が論理和演算に類似したものとなるように、前記ｐの値を変更することによって、前記一般化平均の補償の割合を制御することを特徴とする請求項４記載の方法。
【請求項８】
前記工程（ｃ）での融合に用いられる前記補償型ファジィ集約結合が、ガンマ・モデルを含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記ガンマ・モデルが、式
【数３】
2005529415.tif 000011
に従って決定されるものであり、ここで、ｘｉは入力値であり、δｉは重みであり、γは、前記入力値の論理和／論理積演算への、類似度を特定する補償の程度であることを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記重みが、式
【数４】
2005529415.tif 000012
により決定されるものであり、ここで、ｍは入力値の個数であることを特徴とする請求項９記載の方法。
【請求項１１】
γの値が増加させられるほど、演算が論理和演算に類似したものとなるように、前記γの値を変更することによって、前記ガンマ・モデルの補償の割合を制御する処理をさらに含むことを特徴とする請求項８記載の方法。
【請求項１２】
前記工程（ｃ）での融合に用いられる前記補償型ファジィ集約結合が、ガンマ・モデルを含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項１３】
前記ガンマ・モデルが、式
【数５】
2005529415.tif 000013
に従って決定されるものであり、ここで、ｘｉは入力値であり、ｍは入力値の個数であることを特徴とする請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記第１の推薦スコアおよび前記第２の推薦スコアが、テレビ番組および映画のいずれかに関する推薦を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１５】
前記第１の推薦スコアおよび前記第２の推薦スコアが、本に関する推薦を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の推薦スコアおよび前記第２の推薦スコアが、音楽に関する推薦を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１７】
前記第１の推薦スコア、前記第２の推薦スコア、および前記少なくとも第３の推薦スコアが、テレビ番組に関する推薦を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項１８】
前記第１の推薦スコア、前記第２の推薦スコア、および前記少なくとも第３の推薦スコアが、本および音楽のいずれかに関する推薦を含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項１９】
前記工程（ａ）における前記第１の推薦スコアが、第１の人物について付与されるものであり、前記工程（ｂ）における前記第２の推薦スコアが、第２の人物について付与されるものであることを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項２０】
前記工程（ａ）における前記第１の推薦スコアが、第１の人物について付与されるものであり、前記工程（ｂ）における前記第２の推薦スコアが、第２の人物について付与されるものであり、前記第３の推薦スコアが、前記第１の人物および前記第２の人物のいずれかについて付与されるものであることを特徴とする請求項２記載の方法。
【請求項２１】
前記工程（ａ）における前記第１の推薦スコアが、第１の人物について付与されるものであり、前記工程（ｂ）における前記第２の推薦スコアが、第２の人物について付与されるものであり、前記第３の推薦スコアが、第３の人物について付与されるものであることを特徴とする請求項２記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビ番組等の関心対象項目を推薦する方法に関するものである。より詳細には、本発明は、ファジィ集約結合を用いた、複数の推薦元からのテレビ推薦スコアの、判断レベルの融合に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のテレビ推薦システムは、視聴者の明示された好み、または視聴履歴から推測される視聴者の暗黙の好みから、視聴者に対する推薦を生成する。
【０００３】
たとえば、明示的な推薦は、その特定のユーザーが興味を示すテレビ番組のユーザー定義に基づいている。言い換えれば、ユーザーが、チャンネル、ジャンル、タイトルといった好みを、積極的にテレビ推薦システムに与える。そのユーザーが実際に見たまたは見なかった番組に基づいて、ユーザーの好みに関する情報を推測する、暗黙的な推薦もある。当該技術分野では、明示、暗黙的なベイズ統計、暗黙的な判断ツリー、および最近傍（ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ）分類器といった、視聴履歴に基づいて推薦を生成するための技術を用いることが知られている。
【０００４】
当該技術分野では、票決技術を通じた、暗黙的なベイズ統計と暗黙的な判断ツリーと明示的な推薦との組合せも提案されている（「Ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｍｐｌｉｃｉｔ  ａｎｄ  Ｅｘｐｌｉｃｉｔ  Ｓｃｏｒｅｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｅｃｏｍｍｅｎｄｅｒ  Ｔｈｒｏｕｇｈ  Ｖｏｔｉｎｇ（票決を通じた明示的および暗黙的な推薦スコアの組合せ）」、発明者Ｓ．Ｇｕｔｔａ、Ｋ．ＫｕｒａｐａｔｉおよびＤ．Ｓｃｈａｆｆｅｒ、米国特許出願番号０９／８２１，２７７、２００１年３月２７日出願参照。この出願は、背景技術の文献として、その内容が、参照により本明細書に含まれているものとする）。
【０００５】
推薦システムは、番組の内容または内容の説明を、そのメタ・データに基づいて分析し、推薦スコアを生成することができる。ユーザーによる内容評価の推定である推薦スコアは、推薦リストの編集や、自動録画等の動作に用いることができる。一般的に、異なる推薦ツールは、所与の週の視聴可能な番組リストといった同一のデータの組に対しても、幾分異なる推薦を与えることが観察されている。生成される推薦の違いは、異なる推薦ツールが異なる情報（相補的な情報であることがよくある）を用いていることに起因する。たとえば、所与のユーザーから取得した明示的な情報は、そのユーザーの視聴履歴から確立された暗黙的な情報とは実質的に異なる。
【０００６】
また、異なる推薦メカニズムは、典型的には、最終的な推薦に影響する自己のバイアス（先入観）を有している。異なる推薦元からの推薦スコアを組み合わせることは、ユーザーに提示される推薦を向上させ得る。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
したがって、当該技術分野では、ユーザーに提案される選択を向上させるために、複数の推薦元がより人間的な判断に基づく提案を行うようにすることによって、複数の異なるテレビ推薦元からの推薦を融合することへのニーズがある。さらに、当該技術分野では、いくつかの推薦を組み合わせる手法として推薦の融合を実行するために、具体的なファジィ集約結合を提案することへのニーズもあるが、これは、これまで当該技術分野で知られていなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、これまで当該技術分野で知られていなかった、テレビ推薦の融合のための方法およびシステムを開示するものである。本発明では、テレビ番組、買うまたは読む本、見る映画等の項目の、最終的な推薦を提案する効率を高めるための推薦の融合を実行するために、複数のファジィ集約結合が用いられる。
【０００９】
本発明によれば、個々の推薦エンジンからの推薦を融合するために、補償型ファジィ集約結合が用いられる。人間の判断プロセスを真似るために補償型ファジィ集約結合を用いることは、１つの特徴の属性上の不足を、別の特徴の特定の属性に重きを置くことにより補おうとする、かかる結合の人間の傾向に似た数学的特性のため、良好な結果を生み出す。
【００１０】
以下でより詳細に説明されるように、本発明は、これまで当該技術分野で知られていなかった、推薦の融合を実行するより自由度の高い手法を提供するために、ファジィ集約結合を用いて一連の推薦を実行する。これらの結合は、異なる推薦の論理和と論理積との間の立場を許容する。また、票決方式はｎ個中の１個、ｎ個中の２個、ｎ個中のｋ個といったの種類の機能しか実行できないので、本発明では、票決方式を用いるよりも高い自由度が許される。単純な重み付け平均に対し、ファジィ集約結合を用いて一連の推薦を実行することの１つの利点は、入力された推薦間で、単純な重み付け平均では実現できない種々の補償レベルのモデリングを行うことができる点である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
視聴者が、見る番組としてどの番組を選択するかまたは選択しないかという判断は、人間の判断である。この人間の判断プロセスを真似る（かつ、かかる判断を融合する）際には、人間の判断に似た手法を用いることが有利である。補償型ファジィ集約結合は、人間の判断プロセスを良好に真似ることが分かった。１つの特徴の属性上の不足を、別の特徴の特定の属性に重きを置くことにより補おうとする人間の傾向のため、これらの補償型ファジィ集約結合は、良好な結果を生み出す。人間の判断プロセスを真似ることによって、より精確な推薦スコアを得ることができる。
【００１２】
推薦を融合することには、多くの理由があり得ることを理解されたい。１つのケースは、ある所与のトピックに関していくつかの推薦があるケースである。このトピックは、たとえばテレビであり得る。各推薦元は、異なる事前データを用いて、推薦を提案する。たとえば、第１の推薦元は、質問表を提出した際にユーザーが述べた明示的な関心に基づいて推薦を行う、明示的な推薦元である。第２の推薦元は、ユーザーの視聴履歴を用いて推薦を計算するテレビ推薦元である。
【００１３】
別の１つのケースは、第１の推薦元と第２の推薦元との両方が、推薦を生成する基として、視聴者の視聴履歴を用いているケースである。しかしながら、これらの推薦元は、推薦を提案するために異なる方法を用いている（たとえば、第１の推薦元がニューラル・ネットワークを用い、第２の推薦元がベイズ統計エンジンを用いる等）。
【００１４】
第３のケースとしては、各推薦元が、別の人々向けに発達させられたテレビ推薦元であるケースが考えられる。各推薦元は、１人の人物の好みに基づいている。これらの人々が一緒に視聴したい場合には、１つの最終的な推薦が必要である。この推薦は、個々からの推薦を融合することにより取得される。
【００１５】
本発明では、特定のテレビ推薦元による判断が、任意の所与のテレビ番組をその視聴者が見たいと思うかまたは見たくないと思うかを、その推薦元が予見する度合いとして規定される。
【００１６】
その後、ファジィ集約結合により、判断が組み合わされる。特に、本発明によれば、推薦の融合を実行するために選択されるファジィ集約結合は、補償型のものである。補償型ファジィ集約結合の例としては、いずれも当業者には理解されるものである、一般化平均とガンマ・モデルとが挙げられる。ガンマ・モデルについては、Ｈ−Ｊ．Ｚｉｍｍｅｒｍａｎｎ、Ｐ．Ｚｙｓｎｏ、「Ｌａｔｅｎｔ  Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｅｓ  ｉｎ  Ｈｕｍａｎ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｍａｋｉｎｇ（人間の判断における潜在的な結合）」、Ｆｕｚｚｙ  Ｓｅｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  ４、第３７−５１頁、１９８０年に記載されている。一般化平均については、Ｈ．Ｄｙｃｋｈｏｆｆ、Ｗ．Ｐｅｄｒｙｃｚ、「Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  Ｍｅａｎ  ａｓ  Ｍｏｄｅｌ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｖｅ  Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｅｓ（補償型結合のモデルとしての一般化平均）」、Ｆｕｚｚｙ  Ｓｅｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  １４、第１４３−１５４頁、１９８４年に記載されている。これらはいずれも、背景技術の文献として、参照により本明細書に含まれているものとする。
【００１７】
一般化平均およびガンマ・モデルの結合は、論理積演算子によって特徴付けられる補償なしの極端な状態と、論理和演算子によって特徴付けられる完全補償型の極端な状態との、間の立場をとることを可能とするという利点を有している。異なる源（推薦元）の間で全く補償がない前者のケースでは、判断空間の種々の特徴は、各源（推薦元）から認知される。通常、いくつかの基準に基づく推薦（たとえば、テレビ番組の推薦）では、いくらかの量の補償を行うことが望ましく、したがって補償型結合が融合プロセスを最もよく説明する。
【００１８】
たとえば、テレビ番組の推薦を実行する場合には、ユーザーは、論理積演算子によって特徴付けられる補償なしの状態と、論理和演算子によって特徴付けられる完全補償型の状態との、２つの両極端な状態の間の立場をとりたいと考える。補償なしの状態とは、情報が相補的である状態を意味し、完全補償型の状態とは、情報が過剰である状態を意味する。
【００１９】
異なる情報源（推薦元）の間で全く補償がない場合には、判断空間の種々の特徴は、各情報源から認知される。いくつかの基準に基づく推薦では、いくらかの量の補償を行うことが望ましく、したがって補償型結合が融合プロセスを最もよく説明する。
【００２０】
ファジィ集合理論は、根拠ある判断の融合／集約の１つのアプローチである。たとえば、論理和および論理積に加えて、いくつかの結合を集約目的で用いることができる。伝統的な集合理論では、集約目的で用いることができるのは論理和および論理積のみであるが、ファジィ論理における補償型結合は、ある１つの基準のより高い満足度によって、別の１つの基準の別の程度のより低い満足度を補償することができるという特性を有する。ユーザーが選択する具体的な結合は、判断プロセスにより課される必要条件に加えて、各基準の性質および相対的な重要度に依存する。その必要条件とは、すべての基準が満足されるという条件であってもよいし、いずれか１つの基準が満足されるという条件であってもよい。前者の場合には論理積結合が使用されるべきであり、後者の場合には論理和結合が使用されるべきである。以下により詳しく説明されるのは、ファジィ集約および融合を用いて、１人または複数のユーザーに対してより精確な最終的な推薦を付与する推薦方法およびシステムである。当業者においては、推薦の融合のためにいかなる補償型演算子を用いてもよいことが理解されよう。具体的な結合の選択は、所与のアプリケーションが採用する判断方針に依存する。以下、一般化平均とガンマ・モデルとを、それぞれ説明する。
【００２１】
一般化平均
一般化平均は、式
【数６】
2005529415.tif 000003
により定義される。ここで、ｘｉは入力値であり、ｗｉは重み（重要度因子）であり、ｐは論理和／論理積演算への類似度を示す指数である。ｐが小さいほど、演算は論理積演算に類似しており、ｐが大きいほど、演算は論理和演算に類似している。
【００２２】
ｗｉは、式
【数７】
2005529415.tif 000004
を満たす、種々の基準に対する相対的な重要度因子であってもよい。
【００２３】
図１は、本発明に係る推薦システムにおいて、補償型ファジィ集約結合の１つのタイプとして用いることのできる一般化平均を示した図である。ｘ１＝０．１かつｘ２＝０．９の集約について、一般化平均結合の挙動が示されている。一般化平均の魅力的な特性は、
ｍｉｎ（ａ，ｂ）≦ｍｅａｎ（ａ，ｂ）≦ｍａｘ（ａ，ｂ）
であり、平均（ｍｅａｎ）がｐの増大と共に増大し、負の無限大と正の無限大との間でｐの値を変化させることにより、最小値（ｍｉｎ）と最大値（ｍａｘ）との間のすべての値が得られる点である。極端なケースでは、一般化平均演算子は、論理積演算子または論理和演算子として用いることもできる。一般化平均の補償の割合は、ｐを変化させることによって制御することができる。
【００２４】
ガンマ・モデル
図２に示すように、ガンマ・モデルは、いくつかの状況では、他のモデルよりもよく人間の判断に合致する結果を与える。ガンマ・モデルは、式
【数８】
2005529415.tif 000005
により定義される。ここで、ｘｉは入力値であり、ｍは入力値の個数であり、γは補償の程度である。γ＝０のとき、ガンマ・モデルは論理積となり、γ＝１のとき、ガンマ・モデルは論理和となる。０と１との間の値のときには、ガンマ・モデルは、論理積と論理和との間の補償型結合となる。γが０に近いほど、より「論理積様の」演算が実行され、γが１に近いほど、より論理和様の演算が実行される。
【００２５】
ガンマ・モデルは、それぞれ論理積と論理和との代数的表現として知られている、積と代数和との凸結合である。式（３）では、集約されるべき入力値ｘｉは、区間＜０，１＞からとられるものであり、δｉは、ｘｉと関連付けられた重みであり、γは、論理和の部分と論理積の部分との間の補償の程度を制御するパラメータである。
【００２６】
便宜上、図２のガンマ・モデルの論理和の部分と論理積の部分とは、それぞれ、
【数９】
2005529415.tif 000006
であるｙ１とｙ２とによって表すことができる。
【００２７】
例１
ある家族が判断を行うやり方を代表し得る、以下の例を見てみることとする。
【００２８】
夫と妻とがおり、いずれもが、テレビ番組用の別個の推薦システムを持っているものとする。ある月曜の夜のテレビで、１つのチャンネルで「フレンズ」が放送されており、同時に別の１つのチャンネルでパバロッティのオペラが放送されているとする。システムは、いずれの番組の視聴をより強く推薦するであろうか。以下の表１が、いくらかの洞察を与える。
【表１】
2005529415.tif 000007
【００２９】
夫と妻とに対する推薦スコアが、上記の表１に示されている。両推薦の重み付け平均は、いずれも同一の０．５４５である。
【００３０】
これに応じて、システムは、たとえ重み付け平均が等しい場合であっても、「パバロッティ」と「フレンズ」との間で、いずれの番組の視聴をより強く推薦するかを選択しなくてはならない。しかしながら、一般化平均のスコア（ｐ＝２に対して）は異なり、パバロッティについては、一般化平均のスコアが０．７０４である（１人の人（０．９９のスコアを有している妻）が、それを見逃すことを受け入れられないであろうほど、パバロッティを好んでいたため）のに対して、フレンズについては、いずれの人もその番組に関して非常に強い意見を持ってはいないため、一般化平均のスコアは０．５４８しかない（２人ともその番組が「そこそこ好き（ｗａｒｍ）」である、たとえば、夫と妻との両者が、それぞれ０．４９と０．６とのスコアを有しているため）。すなわち、ある人が、その番組を見ることに関してより強い感情を持っているほど、一般化平均の値は大きくなる（ｐ＝２に対して）。したがって、本発明により、パバロッティがフレンズよりも強く推薦される。どのテレビ番組を見るかについて、別のある家族が判断を行うやり方の例が、表２に例示されている。
【表２】
2005529415.tif 000008
【００３１】
夫と妻とのパバロッティおよびフレンズに対するスコアは、上記で表１に示したスコアと同じであり、各番組についての重み付け平均も同じである。しかしながら、この家族は、合意型の判断を好む。すなわち、この家族は、どちらの人からも低く評価されていない番組を見る番組として選択するようにしている。この場合、一般化平均の指数ｐは０．５である。このことは、これが上記の例よりも論理積寄りの演算であることを意味する。一般化平均の結果は、パバロッティについてはたった０．２３であり、フレンズについてはより高い０．５４１である。したがって、この夫と妻とには、フレンズの方がずっと強く推薦される。
【００３２】
図３は、本発明の方法の概略を示すフローチャートである。
【００３３】
ステップ３０５では、関心対象のトピックに関する第１の推薦スコアが、たとえばテレビの視聴履歴のような、そのトピックの情報に基づいて付与される。あるいは、第１の推薦スコアは、第１の人物（ここでの例における夫や妻のような）についてのスコアであってもよい。関心対象のトピックとしては、テレビ、映画、音楽、本、レストラン等があり得る。
【００３４】
ステップ３１０では、同一の関心対象のトピックに関する第２の推薦スコアが、別の情報の組（たとえば映画を見に行った履歴）に基づいて付与される。あるいは、第２の推薦スコアは、同一の情報の組を用いたが、別の推薦エンジンを使用して得た推薦スコアであってもよい。あるいは、第２の推薦スコアは、第２の人物（上記の例と同様）についてのスコアであってもよい。
【００３５】
ステップ３１５では、第１および第２の推薦スコアが、ファジィ集約結合を用いて融合される。ファジィ集約結合のタイプは、たとえば、一般化平均またはガンマ・モデルであってもよい。
【００３６】
最後に、ステップ３２０で、ステップ３１５の融合の結果として最終的な推薦が付与される。これにより、ファジィ集約結合を用いた融合は、精度が大幅に高められたものであり得る推薦を付与する。これは、上記の例で説明したように、たとえばテレビを見ている２人の人物の好みといったものには、たとえ重み付け平均では両方の事項について同一の推薦スコアが示されたとしても、たとえば誰も極端に嫌がらない番組を探すことについて合意を見出したいという要求といった、票決方式ではいかなる精度でも考慮に入れることのできない他の因子があり得るからである。これらの因子を定量化し、第１および第２の推薦スコアをファジィ集約結合を用いて融合して、最終的な推薦を付与することは、これまで知られていなかったことであり、人間の判断のより精確な描写を与えることである。
【００３７】
本発明の精神および特許請求の範囲による本発明の技術的範囲から逸脱することなく、様々な変更形態が可能であることに留意されたい。たとえば、ファジィ集約により融合される事項としては、上記に述べた他にも多くの事項があり得る。それらの事項には、スポーツおよび消費者の購入品（たとえば、衣類、電子機器、宝石、耐久財および非耐久財）が含まれるが、これらにも限られるものでもない。一般化平均やガンマ・モデルを実行する実際の方法も、特許請求の範囲による本発明の精神および技術的範囲から逸脱することなく、多少のバリエーションを有し得る。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の１つの実施形態に係るファジィ結合として用いられる、一般化平均を図解した図
【図２】本発明の１つの実施形態に係るファジィ結合として用いられる、ガンマ・モデルを図解した図
【図３】本発明に係る基本的な方法のフローチャート
【図１】
2005529415.tif 000014
【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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