(57)【要約】【課題】ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減する。【解決手段】情報管理装置は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する記憶部と、設定ファイルに含まれる複数のユーザを、各ユーザの属性情報に基づき複数のクラスタに分類する分類部と、クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測する推測モデルを生成し、該推測モデルに基づきユーザへの質問項目を生成する生成部と、ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、クラスタに対応する質問項目を取得する取得部と、ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、取得部が取得した質問項目にユーザが行った回答とに基づいて、ユーザについて複数の項目の各々の設定値を推測する推測部とを備える。【選択図】図１
2018060478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、
前記設定ファイルに含まれる前記複数のユーザを、各ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類する分類部と、
前記分類部が分類した前記複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測するための推測モデルを生成し、該推測モデルに基づいて、ユーザに対する質問項目を生成する生成部と、
設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記複数のクラスタのうち、該設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する質問項目を取得する取得部と、
前記設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、前記取得部が取得した前記質問項目に対して前記設定対象ユーザが行った回答とに基づいて、前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を推測する推測部と
を備える、情報管理装置。
【請求項２】
前記分類部は、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の設定値を、ユーザの属性情報に基づいて、複数のクラスタに分類する、請求項１に記載の情報管理装置。
【請求項３】
前記分類部は、クラスタリングアルゴリズムを使用して、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の設定値を、回答傾向に基づいて、複数のクラスタに分類する、請求項１に記載の情報管理装置。
【請求項４】
前記生成部は、前記クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可について設定する複数の項目から選択した項目の組み合わせの精度に基づいて、質問項目を選択する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報管理装置。
【請求項５】
前記質問項目を前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して前記質問項目に対する回答を受信する問合せ部をさらに備える、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報管理装置。
【請求項６】
前記推測部が推測した前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して前記複数の項目の各々の設定値に対する回答を受信する提示部をさらに備える、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の情報管理装置。
【請求項７】
複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶するステップと、
前記設定ファイルに含まれる前記複数のユーザを、各ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類するステップと、
前記分類するステップで分類した前記複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測するための推測モデルを生成し、該推測モデルに基づいて、ユーザに対する質問項目を生成するステップと、
設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記複数のクラスタのうち、該設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する質問項目を取得するステップと、
前記設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、前記取得するステップで取得した前記質問項目に対して前記設定対象ユーザが行った回答とに基づいて、前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を推測するステップと
を有する、情報管理装置が実行する方法。
【請求項８】
コンピュータに、
複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、
前記設定ファイルに含まれる前記複数のユーザを、各ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類する分類機能と、
前記分類機能が分類した前記複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測するための推測モデルを生成し、該推測モデルに基づいて、ユーザに対する質問項目を生成する生成機能と、
設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記複数のクラスタのうち、該設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する質問項目を取得する取得機能と、
前記設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、前記取得するステップで取得した前記質問項目に対して前記設定対象ユーザが行った回答とに基づいて、前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を推測する推測機能と
を実現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】
本発明の実施形態は、情報管理装置、方法、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、より有用なサービスを提供するために、ビッグデータを活用する取り組みが活発に行われている。特に、個人に関わるパーソナルデータの活用に際しては、個人のプライバシーに配慮する必要がある。例えば、ＯＥＣＤ（Ｏｒｇａｎｉｓａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃ  Ｃｏ−ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）のガイドラインに従えば、収集されたパーソナルデータの利用目的は被収集者に明らかにされるべきであり、また、パーソナルデータ収集者は、収集したパーソナルデータを非収集者から同意を得ている利用目的以外の目的で利用してはならない。
【０００３】
一部のサービスでは、パーソナルデータの提供可否を選択できるアクセス制御機能が提供されている（例えば、特許文献１参照）。しかし、サービス毎に、パーソナルデータの提供可否を設定することは、利用者にとって負担が大きい。このような問題を解決するフレームワークとして、プライバシーデータサービス（Ｐｒｉｖａｃｙ  Ｄａｔａ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）等のパーソナルデータへのアクセス制御を一元化するフレームワークが提案されている。
また、ウェブ（Ｗｅｂ）サービスに対して提供するパーソナルデータを制御する仕組みに関する規格であるＰ３Ｐ（Ｐｌａｔｆｏｒｍ  ｆｏｒ  Ｐｒｉｖａｃｙ  Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）が知られている（例えば、非特許文献１参照）。また、Ｐ３Ｐに従って利用者がプリファレンスを設定することで、プリファレンスに違反するサービスを利用しようとした際に警告を発するようなエージェントシステムが提案されている（例えば、非特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１６−１２６３９０号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ｗ３Ｃ，  “Ｔｈｅ  ｐｌａｔｆｏｒｍ  ｆｏｒ  ｐｒｉｖａｃｙ  ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ  １．０  （Ｐ３Ｐ１．０）  ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，  ２００２．
【非特許文献２】Ｌｏｒｒｉｅ  Ｆａｉｔｈ  Ｃｒａｎｏｒ，  ｅｔ  ａｌ．  “Ｕｓｅ  ｏｆ  ａ  Ｐ３Ｐ  Ｕｓｅｒ  Ａｇｅｎｔ  ｂｙ  Ｅａｒｌｙ  Ａｄｏｐｔｅｒｓ”，  Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２００２  ＡＣＭ  ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｐｒｉｖａｃｙ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  ＷＰＥＳ’０２，  ｐｐ．１−１０，  ２００２．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、利用される個人情報の種類と利用目的は膨大な量になることが想定されるため、これらの提供可否を一つ一つ設定していくことは現実的ではない。
【０００７】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１）本発明の一態様は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、前記設定ファイルに含まれる前記複数のユーザを、各ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類する分類部と、前記分類部が分類した前記複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測するための推測モデルを生成し、該推測モデルに基づいて、ユーザに対する質問項目を生成する生成部と、設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記複数のクラスタのうち、該設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する質問項目を取得する取得部と、前記設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、前記取得部が取得した前記質問項目に対して前記設定対象ユーザが行った回答とに基づいて、前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を推測する推測部とを備える、情報管理装置である。
【０００９】
（２）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報管理装置において、前記分類部は、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の設定値を、ユーザの属性情報に基づいて、複数のクラスタに分類する、情報管理装置である。
【００１０】
（３）本発明の一態様は、上記（１）に記載の情報管理装置において、前記分類部は、クラスタリングアルゴリズムを使用して、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の各々の設定値を、回答傾向に基づいて、複数のクラスタに分類する、情報管理装置である。
【００１１】
（４）本発明の一態様は、上記（１）から上記（３）のいずれか一に記載の情報管理装置において、前記生成部は、前記クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可について設定する複数の項目から選択した項目の組み合わせの精度に基づいて、質問項目を選択する、情報管理装置である。
【００１２】
（５）本発明の一態様は、上記（１）から上記（４）のいずれか一に記載の情報管理装置において、前記質問項目を前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して前記質問項目に対する回答を受信する問合せ部をさらに備える、情報管理装置である。
【００１３】
（６）本発明の一態様は、上記（１）から上記（５）のいずれか一に記載の情報管理装置において、前記推測部が推測した前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して前記複数の項目の各々の設定値に対する回答を受信する提示部をさらに備える、情報管理装置である。
【００１４】
（７）本発明の一態様は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶するステップと、前記設定ファイルに含まれる前記複数のユーザを、各ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類するステップと、前記分類するステップで分類した前記複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測するための推測モデルを生成し、該推測モデルに基づいて、ユーザに対する質問項目を生成するステップと、設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記複数のクラスタのうち、該設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する質問項目を取得するステップと、前記設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、前記取得するステップで取得した前記質問項目に対して前記設定対象ユーザが行った回答とに基づいて、前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を推測するステップとを有する、設定管理装置が実行する方法である。
【００１５】
（８）本発明の一態様は、コンピュータに、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、前記設定ファイルに含まれる前記複数のユーザを、各ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類する分類機能と、前記分類機能が分類した前記複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測するための推測モデルを生成し、該推測モデルに基づいて、ユーザに対する質問項目を生成する生成機能と、設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記複数のクラスタのうち、該設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する質問項目を取得する取得機能と、前記設定対象ユーザの属性情報に基づいて、前記設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、前記取得するステップで取得した前記質問項目に対して前記設定対象ユーザが行った回答とに基づいて、前記設定対象ユーザについて前記複数の項目の各々の設定値を推測する推測機能とを実現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】
【００１６】
本発明の実施形態によれば、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】一実施形態に係る情報管理システムの構成例を示す図である。
【図２】一実施形態に係る情報管理装置のハードウェアの構成例を示す図である。
【図３】一実施形態に係る設定ファイルの構成例を示す図である。
【図４】一実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャート（その１）である。
【図５】一実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャート（その２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報管理システムの構成例を示す図である。図１において、情報管理システムは、情報管理装置１と端末装置３とを備える。情報管理装置１と端末装置３とは、通信回線を介して、データを送受信する。具体的には、情報管理装置１と端末装置３とは、インターネット等の通信網を介して、無線接続されてもよいし、有線接続されてもよい。
【００１９】
＜情報管理装置＞
情報管理装置１は、設定ファイル記憶部１１と、分類部１２と、生成部１３と、取得部１４と、推測部１５と、問合せ部１６とを備える。
設定ファイル記憶部１１は、設定ファイル２１を記憶する。設定ファイル２１は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目と該複数の項目の各々の設定値とを格納する。例えば、個人情報の提供の許可について設定する複数の項目には「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」ことが含まれ、設定値には「ＹＥＳ」又は「ＮＯ」が含まれる。
【００２０】
分類部１２は、複数のユーザの各々について、該ユーザの性別、年代、使用している端末装置等のユーザの属性情報を記憶している。ユーザの属性情報は、ユーザが端末装置３を操作することによって端末装置３から情報管理装置１へ送信される。なお、ユーザの属性情報は、設定ファイル２１に格納された特定の項目の設定値または特定の複数の項目の設定値の組合せに基づくものであってもよい。また、ユーザの属性情報は、設定ファイル２１に含まれない、各ユーザのサービス契約に関する情報(例えば、ユーザの住所、性別)に基づくものであってもよい。分類部１２は、設定ファイル２１に含まれる複数のユーザを、機械学習アルゴリズム等の所定のアルゴリズムを使用して、ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類する。
【００２１】
生成部１３は、分類部１２によって得られた複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれるユーザについて個人情報の提供の許可についての設定を推測するための推測モデルを生成する。生成部１３は、生成した推測モデルに基づいて、新たに設定情報を設定するユーザ（以下、「設定対象ユーザ」という）に対する質問項目を生成する。具体的には、生成部１３は、複数のクラスタの各々について、該クラスタに含まれる複数の項目から所定の個数の項目を選択する。生成部１３は、所定の個数の項目を組み合わせた選択項目及び選択項目の設定値と、選択項目を除いた残りの項目の設定値とを学習することによって、分類器を生成する。分類器の一例は、サポートベクターマシン（ｓｕｐｐｏｒｔ  ｖｅｃｔｏｒ  ｍａｃｈｉｎｅ：  ＳＶＭ）等である。所定の個数は、設定値の入力の際にユーザによる入力の負荷とならない個数として、ユーザ又は管理者等によって選択されてもよい。
【００２２】
生成部１３は、分類器の精度を示す評価値を算出する。具体的には、生成部１３は、選択項目の既存の設定値から分類した値であって、選択項目を除いた残りの項目のうちの一の項目の設定値として分類した値と、一の項目の既存の設定値との誤差の総和を、残りの項目の全てについて総和した評価値を算出する。生成部１３は、選択項目を構成する所定の個数の項目の組み合わせを、評価値を比較することによって決定する。
生成部１３は、設定ファイル２１に記憶されていない新たなユーザの選択項目の設定値が入力された場合に、入力されていない残りの項目の設定値を推測する推測モデルを生成する。具体的には、生成部１３は、選択項目を構成する組み合わせを替えて、所定の個数の項目からなる全ての組み合わせについて算出された評価値のうちで最も評価が高い評価値に対応する選択項目及び分類器を推測モデルに決定する。ユーザの属性情報毎に項目の設定値を推測する分類器を生成し、各属性情報を有するユーザに対しては、該当するユーザの属性情報の分類器を適用することで、誤差が最小となる、つまり、最も精度が高い推測モデルを決定できる。
【００２３】
さらに、生成部１３は、設定対象ユーザの設定値を推測するために、推測モデルの選択項目を含む質問セットを作成する。具体的には、生成部１３は、生成した推測モデルの選択項目に基づいて、設定値を取得するためにユーザの入力を促すための質問セットを作成する。例えば、生成部１３は、生成した推測モデルの選択項目として、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」、「購買情報を提供する」等の項目に基づいて、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供してもよいですか？」、「購買情報を提供してもよいですか？」等の質問を作成する。生成部１３は、所定の個数の選択項目（例えば、ｎ（ｎは、ｎ＞０の整数）個の選択項目）に基づいて所定の個数（例えば、ｎ個）の質問を作成する。これによって、誤差が最小となる、つまり、最も精度が高い選択項目に基づいて、質問セットを作成できる。
【００２４】
取得部１４は、問合せ部１６から、設定対象ユーザの属性情報を取得する。取得部１４は、設定対象ユーザの属性情報を取得すると、複数のクラスタのうち、該設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタを特定し、特定したクラスタに対応する所定数の質問項目の組み合わせを含む質問セットを取得する。
推測部１５は、取得部１４が取得した質問セットに対して設定対象ユーザが行った回答を取得する。推測部１５は、設定対象ユーザの属性情報に対応するクラスタに対応する推測モデルと、取得した設定対象ユーザが行った回答（の傾向）とに基づいて、設定対象ユーザについて複数の項目のうち選択された項目以外の他の設定値を推測する。
【００２５】
問合せ部１６は、設定対象ユーザの属性情報の問合せを設定対象ユーザの端末装置３へ通信回線を介して送信し、該端末装置３から通信回線を介して属性情報を取得する。そして、問合せ部１６は、設定対象ユーザの属性情報を取得すると、該ユーザの属性情報を取得部１４へ出力する。また、問合せ部１６は、取得部１４が取得した質問セットを設定対象ユーザの端末装置３へ通信回線を介して送信し、該端末装置３から通信回線を介して所定数の質問項目の組合せに対する回答を受信する。そして、問合せ部１６は、回答を取得すると、該回答を推測部１５へ出力する。
【００２６】
＜端末装置＞
端末装置３は、問合せ対応部３１を備える。
問合せ対応部３１は、情報管理装置１の問合せ部１６からの問合せに応じて回答を行う。問合せ対応部３１は、情報管理装置１から通信回線を介して受信した設定対象ユーザの属性情報の問い合せに対するユーザの属性情報を、通信回線を介して情報管理装置１へ送信する。また、問合せ対応部３１は、情報管理装置１から通信回線を介して受信した質問セットに対する回答を、通信回線を介して情報管理装置１へ送信する。
【００２７】
＜情報管理装置のハードウェア構成＞
図２は、実施形態に係る情報管理装置１のハードウェア構成例を示す図である。図２において、情報管理装置１は、ＣＰＵ５１と記憶部５２と通信部５３とを備える。これら各部はデータを交換できるように構成されている。
ＣＰＵ５１は情報管理装置１の制御を行う。この制御機能は、ＣＰＵ５１がコンピュータプログラムを実行することにより実現される。記憶部５２は、ＣＰＵ５１で実行されるコンピュータプログラムや各種のデータを記憶する。記憶部５２は、設定ファイル２１とプログラム５４とを記憶している。
【００２８】
図１に示される情報管理装置１の各部の機能は、図２に示されるＣＰＵ５１が記憶部５２に記憶されているプログラム５４を実行することにより実現される。また、図１に示される情報管理装置１の設定ファイル記憶部１１は、図２に示される記憶部５２内に設けられる。通信部５３は、通信回線を介して他の装置と通信する。通信部５３は、通信回線を介して、端末装置３と通信する。
なお、情報管理装置１として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。
【００２９】
＜設定ファイル＞
図３は、実施形態に係る設定ファイル２１の構成例を示す図である。図３において、設定ファイル２１は、ユーザの識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けて、複数（Ｍ（Ｍは、Ｍ＞０の整数）個）の項目１〜項目Ｍの設定値を格納する。設定ファイル２１は、複数のユーザＩＤの各々について、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を格納する。一つの項目は、当該項目について個人情報の提供の許可について設定する項目である。例えば、ある項目は、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」ことを許可するか否かを設定する項目である。また、例えば、ある項目は、「ユーザの性別及び年齢を商品の案内サービスに提供する」ことを許可するか否かを設定する項目である。
【００３０】
項目の設定値は、図３の例では、当該項目について、個人情報の提供を許可することを示す場合に「数値１（ＹＥＳを表す）」であり、個人情報の提供を許可しないことを示す場合に「数値０（ＮＯを表す）」であり、個人情報の提供の機会の都度に許可するかを確認することを示す場合に「数値２（要確認を表す）」である。
なお、項目の設定値は、２値（個人情報の提供を許可する又は許可しない）であってもよく、又は、３値以上であってもよい。本実施形態は、項目の設定値が２値又は３値以上のいずれである場合にも適用できる。項目の設定値が３値以上である例を以下に挙げる。
（項目の設定値が３値以上である例１：３値の例）
数値０：個人情報の提供を許可しない。
数値１：個人情報の提供を許可する。
数値２：個人情報の提供の機会の都度に許可するかを確認する。
（項目の設定値が３値以上である例２：４値の例）
数値０：個人情報の提供を許可しない。
数値１：個人情報の提供を常に許可する。
数値２：個人情報の提供を特定のユーザ（例えば、属性が友人であるユーザ）のみに許可する。
数値３：個人情報の提供を特定のグループ（例えば、属性がゲームであるサービス提供者のグループ）のみに許可する。
【００３１】
＜情報管理装置の動作（その１）＞
次に、図４を参照して、情報管理装置の推測モデルの決定に係る動作を説明する。図４は、実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。図４を参照して、情報管理装置１の動作を説明する。なお、この動作は、分類部１２によって分類されたクラスタ毎に行われる。
ステップＳ４０２では、情報管理装置１の分類部１２は、設定ファイル２１に含まれる複数のユーザを、ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類する。
ステップＳ４０４では、情報管理装置１の生成部１３は、複数のクラスタの各々に含まれる複数の設定値の複数の項目からランダムに、推測に利用する複数の項目を選択する。
ステップＳ４０６では、情報管理装置１の生成部１３は、ステップＳ４０４で選択した複数の項目の設定値を用いて、残りの各項目について、推測モデルを生成する。推測モデルの一例は、サポートベクターマシンモデルである。
ステップＳ４０８では、情報管理装置１の生成部１３は、ステップＳ４０６で生成した推測モデルの精度を示す評価値を算出する。
ステップＳ４１０では、情報管理装置１の生成部１３は、ランダムに選択した、推測に利用する設定項目の組み合わせについて、十分な試行回数を繰り返し、最も精度が高い組み合わせを質問セットとして採用する。
【００３２】
＜推測モデル生成の一例＞
推測モデルの生成の一例について説明する。
情報管理装置１の生成部１３は、クラスタに含まれるＭ個の項目１−項目Ｍの中から、所定数（Ｊ（Ｊは、Ｊ＞０の整数）個）の項目の組合せを順次選択しながら、該組合せの数だけ繰り返し実行する。Ｊの値は、任意に設定可能であってもよく、又は、予め決められたデフォルト値であってもよい。但し、「Ｊ＜Ｍ」である。Ｊは、ユーザに対して設定値を問い合わせる項目の個数である。このため、Ｊの値が小さいほど、ユーザの設定値の設定にかかる負担を小さくできる。
【００３３】
生成部１３は、クラスタに含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から、Ｊ個の項目を選択する。生成部１３は、クラスタに含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍのうち、選択したＪ個の項目の設定値を学習データに使用して、該Ｊ個の項目についての入力値に対してＭ個の項目のうちＭ−Ｋ個の項目の設定値を推測する推測モデルを生成する。この推測モデルの生成では、生成部１３は、クラスタから、選択したＪ個の項目の設定値を取得する。クラスタからＪ個の項目の設定値を取得する対象のユーザＩＤは、クラスタに含まれる全てのユーザＩＤであってもよく、又は、一部のユーザＩＤであってもよい。生成部１３は、クラスタから取得したＪ個の項目の設定値を学習データに使用して、推測モデルを生成する。例えば、推測モデルは、導出した結果の項目の設定値を出力する。推測モデルとして、例えば、サポートベクターマシンを利用してもよい。また、推測モデルとして、例えば、マルチレベルサポートベクターマシンを利用してもよい。
【００３４】
生成部１３は、生成した推測モデルの評価値を算出する。生成部１３は、推測モデルの評価を行い、該評価の結果を総合して評価値を求める。生成部１３は、クラスタに含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中の全てのＪ個の項目の組合せについて、推測モデルの生成及び評価が終了したかを判断する。この判断の結果、まだ選択されていないＪ個の項目の組合せについて、推測モデルの生成及び評価を行う。
生成部１３は、クラスタに含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から選択されるＪ個の項目の各組合せについての推測モデルの評価値に基づいて、推測モデルを決定する。この推測モデルの決定では、生成部１３は、Ｊ個の項目の各組合せについての推測モデルのうち最良の評価値である推測モデルに決定する。例えば、生成部１３は、生成した推測モデルのうち、最も精度が高い推測モデルに決定する。また、生成部１３は、推測モデルに対応するＪ個の項目の組合せをＪ個の質問項目の組合せに決定する。
【００３５】
＜情報管理装置の動作（その２）＞
図５は、実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャート（その２）である。
ステップＳ５０２では、情報管理装置１の問合せ部１６は、取得部１４が取得したＪ個の質問項目の組合せを、設定対象ユーザの端末装置３へ通信回線を介して送信する。設定対象ユーザの端末装置３は、該Ｊ個の質問項目の組合せを、情報管理装置１から通信回線を介して受信する。
【００３６】
設定対象ユーザの端末装置３の問合せ対応部３１は、該受信したＪ個の質問項目の組合せを、該端末装置３の表示画面上に表示させる。設定対象ユーザは、該表示画面上に表示されたＪ個の質問項目の組合せについて各質問項目の設定値を、該端末装置３の入力デバイスを使用して入力する。例えば、設定対象ユーザは、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」ことの許可について設定する質問項目に対して、許可する場合には「数値１（ＹＥＳを表す）」を入力し、許可しない場合には「数値０（ＮＯを表す）」を入力し、現在の位置情報の提供の機会の都度に許可するかを確認する場合に「数値２（要確認を表す）」を入力する。
【００３７】
ステップＳ５０４では、設定対象ユーザの端末装置３の問合せ対応部３１は、設定対象ユーザがＪ個の質問項目の組合せに対して入力した設定値を、情報管理装置１へ送信する。
情報管理装置１は、設定対象ユーザの端末装置３から通信回線を介してＪ個の質問項目の組合せに対する設定値を受信する。情報管理装置１の問合せ部１６は、該受信したＪ個の質問項目の組合せに対する設定値を推測部１５へ渡す。
【００３８】
ステップＳ５０６では、推測部１５は、選択項目と、ステップＳ５０４において取得した設定値とから、推測モデルを用いて、選択項目を除いた残りの項目の設定値を推測する。具体的には、推測部１５は、選択項目の設定値を、推測モデルに入力し、推測モデルからの出力を取得することにより、残りの項目ごとの設定値を推測する。
【００３９】
ステップＳ５０８では、推測部１５は、推測した設定値を設定ファイル２１に記憶させる。具体的には、推測部１５は、設定ファイル記憶部１１に記憶されている設定ファイル２１に、ステップＳ５０４において取得したユーザの識別情報に対応付けて、ステップＳ５０４において取得した選択項目の設定値と、ステップＳ５０６において推測した残りの項目の設定値とを記憶させる。その後、情報管理装置１は、設定値を推測する処理を終了する。
【００４０】
本実施形態に係る情報管理装置１によれば、複数のユーザの各々について、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を含む設定ファイル２１に関して、該設定ファイル２１に含まれる複数の項ユーザを、各ユーザの属性情報に基づいて、分類する。
情報管理装置１は、クラスタに含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から選択されるＪ個の項目の各組合せについての推測モデルの評価値に基づいて、推測モデルを決定する。そして、情報管理装置１は、設定ファイルに記憶されていない新たなユーザの項目の設定値が入力された場合に、入力されていない残りの項目の設定値を推測する推測モデルを生成する。つまり、ユーザの属性情報に基づいて、分類されるクラスタ毎に、項目の設定値を推測する分類器を生成し、該属性を有するユーザに対しては、該当する属性の分類器を適用することで、クラスタに含まれるユーザの属性情報は共通するので、項目の設定値の推測精度を向上できる。
【００４１】
推測モデルの生成において、情報管理装置１は、選択項目を除いた残りの項目毎に生成した推測モデルによって分類された値と、既存の設定値との誤差を評価して、最も評価の高い選択項目及び推測モデルを決定する。そして、情報管理装置１は、推測モデルを用いて、設定値が全て入力されなくても、所定の個数の項目を組み合わせた選択項目の設定値から、入力されていない残りの項目の設定値を精度よく推測する。
さらに、情報管理装置１は、ユーザの設定値を推測するために、推測モデルの選択項目を含む質問セットを作成し、質問セットによって、新たなユーザの選択項目の設定値を取得し、推測モデルを用いて、残りの項目の設定値を推測する。これによって、情報管理装置１は、詳細なプライバシー設定を精度よく予測して、少数の質問によって自動的に設定し、ユーザによる入力の負荷を軽減することができる。
【００４２】
具体的には、Ｊ個の質問項目の組合せに対する設定値によって、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を設定ファイル２１に含めることができる。これにより、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減することができるという効果が得られる。例えば、実施形態において、設定ファイル２１に含まれる項目の個数が１００個（Ｍ＝１００）であって、ユーザに提示される質問項目の組合せに含まれる質問項目の個数が１０個（Ｊ＝１０）である場合、ユーザは１０個の質問項目の組合せに対する設定値を入力することによって、１００個の項目の設定値を設定ファイル２１に含めることができる。
【００４３】
前述した実施形態では、分類部１２が、設定ファイル２１に含まれる複数のユーザを、ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、分類部１２は、クラスタリングアルゴリズムを使用して、設定ファイル２１に含まれる複数のユーザを、ユーザの属性情報に基づいて複数のクラスタに分類するようにしてもよい。
前述した実施形態では、推測部１５が推測した設定値を設定ファイル２１に記憶させる場合について説明したが、この例に限られない。例えば、情報管理装置１に、推測部１５が推測した設定値を端末装置３へ提示する提示部を備えるようにしてもよい。そして、提示部は、推測部１５が推測した設定値を端末装置３へ提示し、該設定値でよいか否かの確認を促すようにしてもよい。提示部は、端末装置３のユーザが設定値の変更を行った場合には、該設定値を変更するようにしてもよい。
以上、本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、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００４４】
また、上述した情報管理装置１の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）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のことをいう。
【００４５】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００４６】
上述した実施形態において、情報管理装置１は情報管理装置の一例であり、設定ファイル記憶部１１は設定ファイル記憶部の一例であり、分類部１２は分類部の一例であり、生成部１３は生成部の一例であり、取得部１４は取得部の一例であり、推測部１５は推測部の一例であり、問合せ部１６は問合せ部の一例である。
【符号の説明】
【００４７】
１…情報管理装置、３…端末装置、１１…設定ファイル記憶部、１２…分類部、１３…生成部、１４…取得部、１５…推測部、１６……問合せ部、２１…設定ファイル、３１…問合せ対応部、５１…ＣＰＵ、５２…記憶部、５３…通信部、５４…プログラム
【図１】
2018060478.tif 000003
【図２】
2018060478.tif 000004
【図３】
2018060478.tif 000005
【図４】
2018060478.tif 000006
【図５】
2018060478.tif 000007