(57)【要約】【課題】選択肢に対する投票で複数の選択肢を採用する場合に、メンバの不満を抑えるように推薦選択肢を絞り込む。【解決手段】メンバ毎に各選好順位について当該メンバの選択肢を格納する選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する第１工程と、選好順位データ格納部を上記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバをメンバ集合から除去する第２工程と、推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が予め定められている推薦選択肢数に達するまで、第１及び第２工程を実行させる。【選択図】図６
2011053920.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各前記メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出手段と、
前記選好順位データ格納部を前記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を前記満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバを前記メンバ集合から除去するメンバ除去手段と、
前記推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が初期設定データ格納部に格納されている推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出手段及び前記メンバ除去手段を動作させる制御手段と、
を有する投票先集約支援装置。
【請求項２】
前記メンバ毎に前記選択肢間の選好関係を数値化して表している選好関係行列を格納する選好関係行列格納部から、前記メンバ毎に、前記選好関係行列を読み出し、当該選好関係行列と、前記選択肢の順位列毎に当該順位列を前記選好関係行列と同じ形式の行列で表すように生成された各比較選好関係行列との類似度を算出し、当該類似度が最も高い前記比較選好関係行列についての前記選択肢の順位列を特定し、当該選択肢の順位列を各前記推定選好順位についての選択肢として前記選好順位データ格納部に格納する手段
をさらに有する請求項１記載の投票先集約支援装置。
【請求項３】
前記メンバ毎に前記選択肢間の選好関係を当該メンバによる前記選択肢に対する行動履歴に基づき優劣で表す第２選好関係行列を格納する第２選好関係行列格納部から、全ての前記メンバの前記第２選好関係行列における同一要素の値を要素毎に読み出して各選好ベクトルを生成する手段と、
前記第２選好関係行列の類似度に応じて設定され且つ前記メンバ間の選好類似度を表す選好類似ネットワーク行列を格納する選好類似ネットワーク行列格納部から前記選好類似ネットワーク行列を読み出し、前記選好類似ネットワーク行列によって各前記選好ベクトルの要素の値を当該選好ベクトル内において伝搬させて全ての前記メンバの前記選好関係行列の各要素の値を計算し、前記選好関係行列格納部に格納する手段と、
をさらに有する請求項２記載の投票先集約支援装置。
【請求項４】
前記メンバの識別子と、前記選択肢と、当該メンバが行った投票、閲覧又は提案の識別データと、前記投票、閲覧又は提案がなされた日時とを含む行動レコードを複数格納する行動データ格納部から、特定のメンバについての行動レコードを読み出し、前記投票又は提案の識別データを含む第１の行動レコードが存在する場合には、前記第１の行動レコードに含まれる選択肢について優勢を表すデータと、当該第１の行動レコードの後に他の前記選択肢と前記投票又は提案の識別データとを含む第２の行動レコードが存在する場合には当該第２の行動レコードに含まれる日時又は前記第２の行動レコードが存在しない場合には処理日時までに出現する第３の行動レコードに含まれる前記選択肢の各々について、前記第１の行動レコードに含まれる選択肢に対する劣勢を表すデータとを含む前記第２選好関係行列を生成し、前記第２選好関係行列格納部に格納する手段
をさらに有する請求項３記載の投票先集約支援装置。
【請求項５】
前記初期設定データ格納部が前記推薦選択肢数を時間と関連付けて保持しており、
前記制御手段が、現時刻に応じて前記初期設定データ格納部から特定される推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出手段及び前記メンバ除去手段を動作させる、
請求項１乃至４のいずれか１つ記載の投票先集約支援装置。
【請求項６】
前記選択肢抽出手段は、
前記最も多く抽出された選択肢が複数の場合、前記選好順位又は前記推定選好順位がより上位である回数がより多い選択肢を１つ特定する
請求項１乃至５のいずれか１つ記載の投票先集約支援装置。
【請求項７】
メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各前記メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出ステップと、
前記選好順位データ格納部を前記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を前記満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバを前記メンバ集合から除去するメンバ除去ステップと、
前記推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が予め定められている推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出ステップ及び前記メンバ除去ステップを実行させるステップと、
をコンピュータに実行させるための投票先集約支援プログラム。
【請求項８】
メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各前記メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出ステップと、
前記選好順位データ格納部を前記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を前記満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバを前記メンバ集合から除去するメンバ除去ステップと、
前記推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が予め定められている推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出ステップ及び前記メンバ除去ステップを実行させるステップと、
を含み、コンピュータにより実行される投票先集約支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は、あるテーマについて複数のメンバにより複数の選択肢のいずれかに投票する場面において投票先の集約を支援するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、多くのメンバの嗜好情報を蓄積し、あるメンバと嗜好の類似した他のメンバの情報を用いて自動的に推薦すべき商品等の推論を行うような技術が存在している。このような技術によれば、メンバの少ない行動情報から、個々のメンバが希望すると思われるような商品等（すなわち選択肢）が推薦されるようになっている。このような技術では、推薦される選択肢を絞り込む機能はないが、単に商品等を推薦するだけであれば問題はほとんどない。しかし、多数のメンバによる議論を行いつつ複数の選択肢のいずれかに投票を行って投票結果という形で議論の結果を得るような場面では、議論が発散してしまうことになる。すなわち、全体として少数の選択肢に絞り込むことができない。
【０００３】
また、楽曲ヒットチャート等のように、多くのメンバの嗜好情報（さらにはその遷移情報）を蓄積・集約した結果から多くのメンバが好む選択肢を推薦するような技術も存在する。このような技術によれば、メンバの少ない行動情報から、大多数の嗜好を反映した少数の選択肢集合を得ることができる。しかしながら、少数派の選択を強調できないため、妥協できる選択肢をもたない不満足メンバが少なくなる選択肢を推薦できないという問題がある。
【０００４】
上で述べたような、あるテーマについて複数のメンバにより議論しつつ複数の選択肢のいずれかに投票する場面において、投票結果の選択肢集合に対してメンバのコミットメントを引き出すには、不満足メンバを極力少なくすることが必要となる。また議論の最終段階で出された選択肢は吟味が不十分となるので、議論の最終段階における選択肢が必ずしも適正とは言えない。従って、議論途中において俎上にあがる選択肢集合に対しても不満足メンバが少なくなるよう、議論をファシリテートすることが好ましい。
【０００５】
これに対して、ファシリテータを設けて議論を正しく導くような方策も考えられるが、コストが高くなる。同様にメンバの活動コストは有限のため、可能な限りメンバに負荷をかけることなく、自然に選択肢の提案／投票を活性化することが好ましい。さらに、議論の焦点となる選択肢が細分化を防ぎ、焦点となる選択肢を各メンバが把握しうる程度の数に抑えることが好ましい。一方で、上で述べたように絞り込みによって不満足メンバの数を増加させることは好ましくない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平０７−２３４８８１号公報
【特許文献２】特開２００３−２４８７４０号公報
【特許文献３】特開２００８−２１７３２０号公報
【特許文献４】特開２００２−２７９２７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従って、本技術の目的は、あるテーマについて複数のメンバにより議論しつつ複数の選択肢のいずれかに投票する場面において、不満足メンバの数を抑えつつ、議論の焦点となる推薦選択肢を適度に絞り込む技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本投票先集約支援方法は、メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出ステップと、選好順位データ格納部を上記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバをメンバ集合から除去するメンバ除去ステップと、推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が予め定められている推薦選択肢数に達するまで又はメンバ集合が空になるまで、選択肢抽出ステップ及びメンバ除去ステップを実行させるステップとを含む。
【発明の効果】
【０００９】
あるテーマについて複数のメンバにより議論しつつ複数の選択肢のいずれかに投票する場面において、不満足メンバの数を抑えつつ、議論の焦点となる推薦選択肢を適度に絞り込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本実施の形態の前提を説明するための図である。
【図２】図２は、従来技術の問題を説明するための図である。
【図３】図３は、従来技術で処理された場合の選択肢集合の関係を説明するための図である。
【図４】図４は、本実施の形態の概要を説明するための図である。
【図５】図５は、本実施の形態で処理された場合の選択肢集合の関係を説明するための図である。
【図６】図６は、本実施の形態におけるシステム概要図である。
【図７】図７は、ファシリテーション支援システムの機能ブロック図である。
【図８】図８は、メンバＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。
【図９】図９は、選択肢ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、推薦選択肢集合格納部に格納されるデータの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、本実施の形態におけるメインの処理フローを示す図である。
【図１２】図１２は、推薦選択肢の数が時間変化する場合の設定例を示す図である。
【図１３】図１３は、議論投票画面の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、行動ＤＢに格納されるデータの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、選好推定処理の処理フローを示す図である。
【図１６】図１６は、選好関係行列生成処理の処理フローを示す図である。
【図１７Ａ】図１７Ａは、選好関係行列生成処理の処理フローを示す図である。
【図１７Ｂ】図１７Ｂは、選好関係行列生成処理を説明するための図である。
【図１８】図１８は、選好関係行列生成処理を説明するための図である。
【図１９】図１９は、選好関係行列生成処理を説明するための図である。
【図２０】図２０は、選好類似ネットワーク生成処理の処理フローを示す図である。
【図２１】図２１は、選好類似ネットワーク生成処理を説明するための図である。
【図２２】図２２は、選好類似ネットワーク生成処理を説明するための図である。
【図２３】図２３は、選好類似ネットワーク行列の一例を示す図である。
【図２４】図２４は、選好関係行列推定処理の処理フローを示す図である。
【図２５】図２５は、選好関係行列推定処理を説明するための図である。
【図２６】図２６は、選好ベクトルの一例を示す図である。
【図２７】図２７は、推定選好ベクトルの一例を示す図である。
【図２８】図２８は、選好関係行列推定処理の処理フローを示す図である。
【図２９】図２９は、選好関係行列推定処理を説明するための図である。
【図３０】図３０は、本実施の形態におけるメインの処理フローを示す図である。
【図３１】図３１は、推薦選択肢集合更新処理の処理フローを示す図である。
【図３２】図３２は、順位推定処理の処理フローを示す図である。
【図３３】図３３は、順位推定処理を説明するための図である。
【図３４】図３４は、順位推定処理の処理結果の一例を示す図である。
【図３５】図３５は、推薦選択肢集合更新処理を説明するための図である。
【図３６】図３６は、推薦選択肢集合更新処理を説明するための図である。
【図３７】図３７は、通知データ生成処理の処理フローを示す図である。
【図３８】図３８は、個人ランキング情報生成処理の処理フローを示す図である。
【図３９】図３９は、個人ランキング情報の一例を示す図である。
【図４０】図４０は、個人ランキング情報の他の例を示す図である。
【図４１】図４１は、全体ランキング情報生成処理の処理フローを示す図である。
【図４２】図４２は、全体ランキング情報の時間変化について説明するための図である。
【図４３】図４３は、通知データ生成処理の処理フローを示す図である。
【図４４】図４４は、コンピュータの機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本実施の形態では、図１に模式的に示すように、主催者が、あるテーマ（例えば携帯電話機の色）について投票権を有する複数のメンバに掲示板において一定期間議論及び投票を行ってもらい、最終的に投票結果、すなわち各選択肢の得票数を得るということを想定する。図１にも示しているように、メンバが選択肢を提案することも可能であり、また、議論の途中で提案した選択肢から他の選択肢に投票先を変更すること、さらに他の選択肢に投票を変更することも可能であるものとする。
【００１２】
ここで「複数意見集約」とは、主催者が提示した特定のテーマに対し、投票権を有するメンバが一定期間内に選択肢の提案と投票を行うことで、期間終了時に少数の複数選択肢を結論として得る議論形態とする。また、「動的複数意見集約」とは、（１）メンバは期間中に選択肢を随時提案可能であり、（２）選択肢への投票をいつでも変更可能であるという特徴を有する複数意見集約である。
【００１３】
すなわち、本実施の形態では動的複数意見集約という議論形態を対象とする。
【００１４】
また、本実施の形態では、できるかぎりメンバの負担を増加させないため、閲覧、投票、提案の履歴データを用いて、不満足メンバの数を抑えつつ、議論の焦点となる推薦選択肢を適度に絞り込むものとする。この際、不満足メンバの数を抑えるためには、推薦選択肢の絞り込みの仕方が重要となる。
【００１５】
例えば、図２に示すように、４人のメンバ（遼、淳、駿及び章）のメンバについて５つの選択肢（黄、緑、赤、橙及び青）の選好順位が特定された場合、従来技術によれば、例えば第２位までに多く出現する順に２つ選択肢を抽出すると、「橙」及び「青」が推薦選択肢集合として選択される。このような状況を集合で表すと、図３に示すように、選択肢の全体集合の中に、「橙」及び「青」を含む推薦選択肢集合が含まれる。この場合、メンバ「遼」以外のメンバについては、満足基準順位（ここでは第２位）までに「橙」及び「青」が含まれているので満足メンバとなる。一方、メンバ「遼」は、満足基準順位までに「橙」及び「青」が含まれていないので不満足メンバとなる。これでは、不満足メンバの数を０にはできていない。
【００１６】
これに対して、図２と同様の状況において、図４に示すように、「橙」を選択せず、「青」及び「黄」を推薦選択肢集合として選択すると、５人のメンバ全てについて満足基準順位までに推薦選択肢集合のいずれかの要素が含まれるようになる。すなわち、不満足メンバの数は「０」となり、不満足メンバの数が最小となる。このような状況を集合で表すと、図５に示すように、選択肢の全体集合の中に、不満足メンバの数が最小となる推薦選択肢集合である「大局代表集合」が構成されるようになる。本実施の形態では、この大局代表集合を、できるだけ少ないデータ、具体的にはメンバの行動データから抽出するようにする。
【００１７】
次に、図６に、上で述べたように大局代表集合をできるだけ少ないデータから抽出してメンバに提示するためのシステムの構成例を示す。例えばインターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワーク１に、本実施の形態における主要な処理を実施するファシリテーション支援システム３と、テーマなどの設定を行う主催者が操作する例えばパーソナルコンピュータである主催者端末５と、予め登録されているメンバが操作する例えばパーソナルコンピュータである複数のメンバ端末７（図６では７ａ及び７ｂ）とが接続されている。パーソナルコンピュータには、Ｗｅｂブラウザがインストールされており、ユーザの指示に応じて実行される。
【００１８】
ファシリテーション支援システム３は、上で述べたような掲示板システムに加えて、図７に示すように、掲示板処理部３１と、初期設定データ格納部３２と、表示部３３と、メンバＤＢ３６と、メンバ行動登録部３４と、行動ＤＢ３５と、選択肢ＤＢ３７と、選好推定処理部３８と、推定選好関係行列格納部３９と、推薦選択肢更新処理部４０と、推薦選択肢集合格納部４１と、通知処理部４２とを含む。
【００１９】
掲示板処理部３１は、主催者端末５からの初期設定データを受信して、初期設定データ格納部３２に格納し、主催者端末５へ投票結果等のデータを送信する。表示部３３は、メンバ端末７からの要求に応じて選択肢ＤＢ３７に格納されている選択肢のデータや、図示されていない投稿データ格納部に格納されている投稿データを含むＷｅｂページ・データを生成して、要求元のメンバ端末７に送信する。メンバ行動登録部３４は、メンバ端末７からファシリテーション支援システム３へのアクセスから、メンバによる選択肢の投票、提案又は閲覧を検出して、行動ＤＢ３５に登録する。また、選択肢の提案を検出した場合には、提案に係る選択肢を選択肢ＤＢ３７に登録する。選好推定処理部３８は、行動ＤＢ３５に格納されている行動履歴のデータと選択肢ＤＢ３７に格納されているデータを用いて処理を行い、処理結果である推定選好関係行列を推定選好関係行列格納部３９に格納する。推薦選択肢更新処理部４０は、推定選好関係行列格納部３９と選択肢ＤＢ３７と初期設定データ格納部３２とに格納されているデータを用いて処理を行い、処理結果である推薦選択肢集合のデータを推薦選択肢集合格納部４１に格納する。通知処理部４２は、推薦選択肢集合格納部４１と選択肢ＤＢ３７と初期設定データ格納部３２と行動ＤＢ３５とに格納されているデータを用い、表示部３３と連携して処理を行う。
【００２０】
メンバＤＢ３６は、各処理部により用いられ、例えば図８に示すようなデータを格納している。図８の例では、メンバＩＤに対応付けてメンバ情報が登録されている。ここでは、図２と同じ４人がメンバとして登録されているものとする。なお、メンバＤＢ３６には、メールアドレスその他のデータを併せて保持するようにしても良い。
【００２１】
また、現段階では選択肢ＤＢ３７には、例えば図９に示すようなデータが登録されているものとする。図９の例では、選択肢ＩＤに対応付けて登録内容とが登録されている。ここでは、図３及び図５に示した選択肢の全体集合に含まれる各選択肢が登録されているものとする。
【００２２】
なお、以下で説明する処理が行われると、推薦選択肢集合格納部４１には、例えば図１０に示すようなデータが格納される。図１０の例では、選択順位毎に、選択肢ＩＤが登録されるようになっている。
【００２３】
次に、図１１乃至図４３を用いて図６及び図７に示したシステムの動作について説明する。まず、主催者は、主催者端末５を操作して、初期設定指示をファシリテーション支援システム３に送信させる。ファシリテーション支援システム３の掲示板処理部３１は、主催者端末５から初期設定指示を受け付け、当該初期設定指示に含まれる初期設定データを初期設定データ格納部３２に格納する（ステップＳ１）。初期設定データには、議論すべきテーマのデータ、投票期間のデータ、推薦選択肢の数Ｎのデータと、満足基準順位ｍとが含まれる。なお、初期的な選択肢のデータを含むようにしても良い。この場合は選択肢ＤＢ３７にも格納する。また、推薦選択肢の数Ｎは、１つの値である場合もあれば、時間と共に動的に変化する値である場合もある。後者の場合には、例えば図１２に示すように、規定された時間を経過する毎に推薦選択肢数Ｎが減少して推薦される選択肢がより絞り込まれるようにしてもよい。このようにすれば、より議論を集約する方向に導くことができるようになる。
【００２４】
このような初期設定がなされると、例えばメンバＤＢ３６に登録されているメンバにメールなどで、議論すべきテーマのデータ、投票期間のデータなどを含むお知らせが通知される。
【００２５】
掲示板処理部３１は、投票期間中は（ステップＳ３：Ｙｅｓルート）、特に処理を行う必要はない。一方、投票期間終了後（ステップＳ３：Ｎｏルート）、掲示板処理部３１は、主催者端末５からの要求に応じて最終投票結果を、主催者端末５に送信する（ステップＳ５）。最終投票結果については、図示しない投票結果格納部に格納されている、各選択肢についての投票数を含むようにしても良い。さらに、投票結果格納部を設けない場合には、行動ＤＢ３５から、各メンバの最新の投票先の選択肢を特定して、各選択肢の得票数を計数するようにしても良い。また、上では投票期間中は特に何もしないと述べたが、主催者端末５からの要求に応じて、その時点での各選択肢の得票状況を例えば行動ＤＢ３５などから抽出して送信するようにしてもよい。
【００２６】
一方、投票期間中であれば、メンバ端末７から議論投票ページへのアクセスがなければ（ステップＳ７：Ｎｏルート）、議論投票ページへのアクセスがあるまで、ステップＳ３に戻る。但し、表示部３３は、メンバ端末７からのアクセスがあれば、そのアクセスに応じたＷｅｂページ・データを生成して、送信している。これに対して、メンバ端末７から議論投票ページへのアクセスがあれば（ステップＳ７：Ｙｅｓルート）、表示部３３は、推薦選択肢集合格納部４１に格納されている推薦選択肢集合のデータ又は通知処理部４２が生成したデータを含む議論投票ページ・データを生成し、メンバ端末７に送信する（ステップＳ９）。
【００２７】
本実施の形態では、例えばテーマを選択するページ及び選択したテーマの中で選択肢を選択するページに加え、選択した選択肢について投票するページ及び新たな選択肢を提案するページ（以下、共に議論投票ページと呼ぶ）などを用意する。メンバによって投稿されたコメントなどを共に表示するようにしても良い。さらに、選択肢を選択するページや議論投票ページには、推薦選択肢集合を提示して、メンバに対して議論集約を促す。なお、新たな選択肢を提案する議論投票ページには様々なページから遷移できるようにする。このようなページの構成であれば、選択した選択肢について投票をする議論投票ページを閲覧だけして他のページに遷移した場合には「閲覧」という行動を特定でき、議論投票ページで新たな選択肢の提案を行えば「提案」という行動を特定でき、特定の選択肢の議論投票ページで投票ボタンをクリックすれば、「投票」という行動を特定できる。
【００２８】
なお、図示しない認証処理部によってメンバＤＢ３６などによりメンバについては認証が済んでいるものとする。
【００２９】
メンバ端末７は、議論投票ページ・データを受信し、例えばＷｅｂブラウザなどにより表示装置に表示する。例えば図１３に示すような画面を表示する。
【００３０】
図１３の画面例では、上で述べたように携帯電話機の色（カラーラインナップ）を決定するということを示すテーマ表示欄、新たな選択肢を提案するためのボタン、既に提案されている特定の選択肢についての投票ボタン、メンバからのコメントなどを表示するためのコメント・議論の表示欄、推薦選択肢の表示欄などが含まれる。テーマについては、初期設定データ格納部３２から読み出され、既に提案されている選択肢については選択肢ＤＢ３７から読み出され、コメント・議論は、図示しないデータ格納部から読み出され、推薦選択肢については推薦選択肢集合格納部４１から読み出される。以下で述べるように、推薦選択肢に係る他のデータを推薦選択肢の表示欄に表示するようにしても良い。投票ボタンに対応して表示される選択肢の票数については、別途投票結果格納部を設けてそこから読み出すようにしても良いし、行動ＤＢ３５から抽出するようにしても良い。
【００３１】
メンバは、表示内容を確認した上でメンバ端末７を操作して指示をファシリテーション支援システム３に送信させる。ファシリテーション支援システム３の表示部３３は、メンバ端末７からの指示を受信すると（ステップＳ１１）、メンバ行動登録部３４に指示を出力する。表示部３３は、指示に従って次のＷｅｂページ・データの生成処理を実施するが、以下で述べる処理の結果、具体的に推薦選択肢集合の更新結果及びそれに応じて通知処理部４２により生成された通知データを反映させた表示を行う場合もあるので、他の必要な処理を実施する。
【００３２】
メンバ行動登録部３４は、指示に応じて行動ＤＢ３５を更新する（ステップＳ１３）。なお、指示が「提案」で提案に係る選択肢を含む場合には、選択肢ＤＢ３７に当該選択肢のデータを追加する。
【００３３】
図１４に、行動ＤＢ３５に格納されるデータの一例を示す。図１４の例では、行動ＩＤ（例えばテーマ毎のシリアル番号）と、行動メンバＩＤと、行動種別と、対象選択肢ＩＤと、行動日時とが登録されるようになっている。このようなデータが、上記指示に含まれるか若しくは表示部３３又はメンバ行動登録部３４側で特定される。
【００３４】
その後、選好推定処理部３８は、行動ＤＢ３５の更新に応じて、選好推定処理を実施する（ステップＳ１５）。この選好推定処理については、図１５乃至図２９を用いて説明する。
【００３５】
まず、選好推定処理部３８は、指示を行ったメンバＡを行動ＤＢ３５から特定する（図１５：ステップＳ３１）。例えば最新レコードのメンバＩＤを特定する。ここではメンバ「遼」がメンバＡであるものとする。そして、選好推定処理部３８は、選好関係行列生成処理を実施する（ステップＳ３３）。この選好関係行列抽出処理については、図１６乃至図１９を用いて説明する。
【００３６】
選好推定処理部３８は、選択肢ＤＢ３７から未処理の選択肢Ｃｖを１つ特定する（図１６：ステップＳ４１）。そして、行動ＤＢ３５内にＣｖに対する該当メンバ（例えばメンバＡ：「遼」）の投票又は提案レコードが存在するか判断する（ステップＳ４３）。図１４の例では、Ｃｖが「橙」であればＡ００５のレコードが存在し、Ｃｖが「黄」であればＡ００９のレコードが存在する。投票又は提案レコードが存在しない場合には、選好推定処理部３８は、選択肢ＤＢ３７に登録されている全ての選択肢について処理したか判断し（ステップＳ４９）、未処理の選択肢が存在すればステップＳ４１に戻る。全ての選択肢について処理した場合には元の処理に戻る。
【００３７】
投票又は提案レコードが存在する場合には、選好推定処理部３８は、行動ＤＢ３５に該当メンバ（例えばメンバＡ：「遼」）によるＣｖから他の選択肢へ変更する投票レコード（又は提案レコード）があるか判断する（ステップＳ４４）。ステップＳ４３でＡ００５が特定されている場合には、「橙」から「黄」に変更する投票レコードＡ００９が存在する。他の選択肢に変更する投票レコード又は提案レコードが存在しない場合には、選好推定処理部３８は、Ｃｖの投票継続終了時刻Ｔｖに、現在時刻を設定する（ステップＳ４７）。Ａ００９のレコードをステップＳ４４で特定した場合には、現在時刻がＴｖに設定される。そして端子Ｂを介して図１７の処理に移行する。
【００３８】
一方、他の選択肢に変更する投票レコードが存在する場合には、選好推定処理部３８は、Ｃｖの投票継続終了時刻Ｔｖに、Ｃｖから他の選択肢へ変更する投票を行った時刻を設定する（ステップＳ４５）。例えば「橙」から「黄」に変更する際には、投票継続終了時刻Ｔｖに、Ａ００９の時刻が設定される。そして端子Ｂを介して図１７Ａの処理に移行する。
【００３９】
図１７Ａの処理の説明に移行して、選好推定処理部３８は、選択肢ＤＢ３７からＣｖとは異なる未処理の選択肢Ｃｒを特定する（ステップＳ５１）。また、選好推定処理部３８は、行動ＤＢ３５において、該当メンバについて、Ｃｒについての初期認識時刻Ｔｒ（最初に閲覧、提案、投票の何れかをした時刻）を検索する（ステップＳ５３）。そして、選好推定処理部３８は、検索結果によって初期認識時刻Ｔｒが抽出できたか確認し（ステップＳ５５）、抽出できなければステップＳ６１に移行する。
【００４０】
一方、抽出できれば、選好推定処理部３８は、初期認識時刻Ｔｒが投票継続終了時刻Ｔｖより古いか判断する（ステップＳ５７）。投票継続終了時刻Ｔｖ以降に初期認識時刻Ｔｒが出現する場合にはステップＳ６１に移行する。初期認識時刻Ｔｒが投票継続終了時刻Ｔｖより古い場合には、選好推定処理部３８は、該当メンバの選好関係行列における要素値ｘを、以下のように設定して、推定選好関係行列格納部３９に格納する（ステップＳ５９）。具体的には、Ｃｒ行Ｃｖ列のｘの値は＋１であり、Ｃｖ行Ｃｒ列のｘの値は−１である。そして、ステップＳ６１に移行する。
【００４１】
そして、選好推定処理部３８は、選択肢ＤＢ３７においてＣｖ以外の全ての選択肢について処理したか判断する（ステップＳ６１）。未処理の選択肢が存在する場合にはステップＳ５１に戻る。一方、未処理の選択肢が存在しない場合には端子Ｃを介して図１６のステップＳ４９に戻る。
【００４２】
以上のような処理を実施することによって、行動履歴に基づくメンバの選択肢選好関係を特定することができるようになる。
【００４３】
図１４に示したような行動履歴データが得られた場合には、図１７Ｂに模式的に示すような行動履歴が抽出される。すなわち、初期認識時刻Ｔｒ（赤）で「赤」を閲覧し、初期認識時刻Ｔｒ（橙）で「橙」を提案し（逆三角形マーク）、初期認識時刻Ｔｒ（青）で「青」を閲覧し、初期認識時刻Ｔｒ（黄）で「黄」を投票し（逆三角形マーク）、初期認識時刻Ｔｒ（緑）で「緑」を閲覧している。このような状況において、上で述べた処理を実施すると、Ｃｖ＝「橙」であれば、「橙」から「黄」へ投票先が変更されるので、Ｔｖ（１）＝Ｔｒ（黄）となる。従って、「橙」は、メンバ「遼」が心変わりするまでに閲覧した「赤」及び「青」よりも優勢であり、逆に「赤」及び「青」は、「橙」よりも劣勢である。従って、図１８に示すような推定選好関係行列が得られる。推定選好関係行列は、図１８に示すように、行列の行と列に選択肢を配置して、対角要素については意味がない。上で述べたように、「赤」列を見れば、「橙」に対して劣勢であることを表す「−１」が登録されている。「橙」列を見れば、「赤」及び「青」に対して優勢であることを表す「＋１」が登録されている。さらに、「青」列を見れば、「橙」に対して劣勢であることを表す「−１」が登録されている。
【００４４】
次に、Ｃｖ＝「黄」となると、「黄」からメンバ「遼」は心変わりしていないので、現在時刻がＴｖ（２）に設定される。従って、Ｔｖ（２）＝現在時刻までに閲覧、投票又は提案している「赤」「橙」「青」及び「緑」に対しては、「黄」が優勢である。逆に、「赤」「橙」「青」及び「緑」は、「黄」に対しては劣勢である。従って、最終的に図１９に示すような推定選好関係行列が得られる。「赤」「橙」「青」「緑」の列には、「黄」に対して劣勢を表す「−１」が登録されている。また、「黄」の列には、「赤」「橙」「青」「緑」に対して優勢を表す「＋１」が登録されている。
【００４５】
なお、初期的には全てのメンバについて推定選好関係行列を図１６及び図１７Ａの処理で算出して推定選好関係行列格納部３９に格納するようにする。
【００４６】
図１５の処理の説明に戻って、選好推定処理部３８は、選好類似ネットワーク生成処理を実施する（ステップＳ３５）。この選好類似ネットワーク生成処理は、メンバ間の類似度を算出する処理であり、図２０乃至図２３を用いて説明する。
【００４７】
まず、選好推定処理部３８は、メンバＤＢ３６から未処理のメンバＡを一人特定する（ステップＳ７１）。また、メンバＤＢ３６から未処理のメンバＢを一人特定する（ステップＳ７３）。そして、選好推定処理部３８は、メンバＡとメンバＢが一致しているか判断する（ステップＳ７５）。選好推定処理部３８は、メンバＡとメンバＢが一致しない場合には、推定選好関係行列格納部３９に格納されているメンバＡの選好関係行列とメンバＢの選好関係行列において、値が一致する選好数（すなわち要素数）ｐと値が不一致の選好数（すなわち要素数）ｎをカウントする（ステップＳ７９）。選好関係行列の右上半分と左下半分とは符号が異なるだけである。従って、いずれかのみで、一致不一致を判断する。そして、この行列の同一要素で値「＋１」又は「−１」で一致していればｐを１インクリメントし、メンバＡとメンバＢのいずれか一方が「＋１」で他方が「−１」の場合には、ｎを１インクリメントする。また同一要素の一方のメンバの値が「＋１」又は「−１」であっても他方に値がない場合にはｐもｎもカウントしない。
【００４８】
例えば、図２１に示すように、メンバ「遼」の選好関係行列とメンバ「淳」の選好関係行列とを比較すると、「＋１」で一致する要素と「−１」で一致する要素とが存在するのでｐ＝２であり、不一致の要素がないのでｎ＝０となる。
【００４９】
そのほか図２１に示すように、メンバ「遼」の選好関係行列とメンバ「駿」の選好関係行列とを比較すると、ｐ＝０、ｎ＝１とカウントされる。メンバ「遼」の選好関係行列とメンバ「章」の関係行列とを比較すると、ｐ＝１、ｎ＝１とカウントされる。メンバ「淳」の選好関係行列とメンバ「駿」の関係行列とを比較すると、ｐ＝０、ｎ＝１とカウントされる。メンバ「駿」の選好関係行列とメンバ「章」の関係行列とを比較すると、ｐ＝０、ｎ＝１とカウントされる。メンバ「淳」の選好関係行列とメンバ「章」の関係行列とを比較すると、ｐ＝１、ｎ＝１とカウントされる。
【００５０】
そして、選好推定処理部３８は、類似度Ｓを算出する（ステップＳ８１）。類似度Ｓは、以下の式で算出される。なお、選択肢数はＺで表される。
Ｓ（Ｚ，ｐ，ｎ）＝２（ｐ−ｎ）／｛Ｚ（Ｚ−１）｝
処理はステップＳ８３に移行する。
【００５１】
メンバ「遼」とメンバ「淳」との類似度Ｓは、ｐ＝２、ｎ＝０なので、２（２−０）／｛５（５−１）｝＝２／１０となる。同様に、メンバ「遼」とメンバ「駿」との類似度Ｓは、ｐ＝０、ｎ＝１であるので、Ｓ＝−１／１０となる。メンバ「遼」とメンバ「章」との類似度Ｓは、ｐ＝１、ｎ＝１であるので、Ｓ＝０となる。メンバ「淳」とメンバ「駿」の類似度Ｓは、ｐ＝０、ｎ＝１であるので、Ｓ＝−１／１０となる。メンバ「駿」とメンバ「章」の類似度Ｓは、ｐ＝０、ｎ＝１であるので、Ｓ＝−１／１０となる。メンバ「淳」とメンバ「章」との類似度Ｓは、ｐ＝１、ｎ＝１であるので、Ｓ＝０となる。
【００５２】
一方、メンバＡとメンバＢとが同一である場合には、選好推定処理部３８は、類似度Ｓ＝１を設定する（ステップＳ７７）。そしてステップＳ８３に移行する。
【００５３】
そして、選好推定処理部３８は、メンバＡＢ間の選好類似ネットワーク行列の要素の値として類似度Ｓを設定する（ステップＳ８３）。
【００５４】
その後、選好推定処理部３８は、全てのメンバをメンバＢとして処理したか判断する（ステップＳ８５）。メンバＢとして処理していないメンバが存在する場合には、ステップＳ７３に戻る。一方、全てのメンバをメンバＢとして処理した場合には、選好推定処理部３８は、全てのメンバをメンバＡとして処理したか判断する（ステップＳ８７）。メンバＡとして処理していないメンバが存在する場合には、ステップＳ７１に戻る。一方、全てのメンバをメンバＡとして処理した場合には、元の処理に戻る。
【００５５】
以上のような処理を実施すれば、各メンバ間に類似度が算出される。上で述べた例では、図２２のような選好類似ネットワークが得られる。ステップＳ８１に関連して計算した類似度Ｓが、「０」以外の場合には、メンバ間にリンクが設けられ且つ類似度Ｓが示されている。同一メンバ間の類似度Ｓは「１」であるが、これも示されていない。
【００５６】
図２２のような選好類似ネットワークを対称行列として表すと、図２３に示すような選好類似ネットワーク行列Ｍが得られる。この選好類似ネットワーク行列は、メンバ間の類似度合いを表すものであり、以下で述べるようにメンバの選好関係行列の要素値を他のメンバに伝搬する際に用いられる。
【００５７】
図１５の処理の説明に戻って、選好推定処理部３８は、選好関係行列推定処理を実施する（ステップＳ３７）。この選好関係行列推定処理については、図２４乃至図２９を用いて詳細に説明する。なお、この処理が完了すると、選好推定処理は終了して、図１１の処理に戻る。
【００５８】
図２４の処理の説明に移行して、選好推定処理部３８は、選択肢ＤＢ３７から未処理の選択肢Ｃ１を特定する（図２４：ステップＳ９１）。また、選択肢ＤＢ３７から選択肢Ｃ１とは異なる未処理の選択肢Ｃ２を特定する（ステップＳ９３）。そして、選好推定処理部３８は、選択肢ペア｛Ｃ１，Ｃ２｝に対する全メンバの選好関係行列の要素ｘを取得し、選好ベクトルを生成する（ステップＳ９５）。図２５に模式的に示すように、Ｃ１＝「橙」、Ｃ２＝「赤」であるとすると、図２５の○の付いた行列要素ｘの値を、「遼」「淳」「駿」「章」について抽出する。これによって、図２６に示すような、メンバ４人の合計４つの値を含む選好ベクトルＶが生成される。
【００５９】
さらに、選好推定処理部３８は、予め定められた伝搬係数α、繰り返し回数ｔmax及び繰り返しカウンタｔ＝０を設定する（ステップＳ９７）。α及びｔmaxについては、主催者が設定するようにしても良い。その場合には、初期設定データ格納部３２に格納されている値を用いる。ｔmaxは、伝搬処理の処理回数であり、例えばメンバの人数等から決定される。また、選好推定処理部３８は、Ｍに選好類似ネットワーク行列を、ベクトルＶの初期値に選好ベクトルを設定する（ステップＳ９９）。
【００６０】
そして、選好推定処理部３８は、Ｖ(t+1)＝αＭＶ(t)＋（１−α）Ｖ(t)を算出することによって、選好類似ネットワーク行列Ｍ及び伝搬係数αを用いて、選択肢ペア｛Ｃ１，Ｃ２｝についての各メンバの選好関係行列の要素値を伝搬させる（ステップＳ１０１）。その後、選好推定処理部３８は、ｔがｔmax以上となったか判断し（ステップＳ１０３）、ｔがｔmax以上でなければｔを１インクリメントして（ステップＳ１０５）、ステップＳ１０１に戻る。一方、ｔmaxに達した場合には、端子Ｄを介して図２８の処理に移行する。
【００６１】
例えば、図２６に示すような選好ベクトルＶの初期値を処理すると、図２７に示すような推定選好ベクトルが得られる。図２６の選好ベクトルＶと比較すると、メンバ「淳」と「駿」の値が「０」であったが、上で述べた処理を実施することによって、異なる値が設定されている。
【００６２】
図２８の処理の説明に移行して、選好推定処理部３８は、推定選好ベクトルＶ(tmax)を用いて、メンバ毎の推定選好関係行列の該当要素に値を設定し、推定選好関係行列格納部３９に格納する（ステップＳ１０７）。このような処理を実施することによって、図２９に示すような推定選好関係行列を得られる。上で述べた例に従えば、全ての推定選好関係行列において｛Ｃ１，Ｃ２｝＝｛橙，赤｝の要素に、推定選好ベクトルＶ(tmax)の要素の値を設定する。
【００６３】
そして、選好推定処理部３８は、全ての選択肢Ｃ２について処理したか判断する（ステップＳ１０９）。未処理の選択肢Ｃ２が存在する場合には端子Ｅを介してステップＳ９３に戻る。一方、全ての選択肢Ｃ２について処理した場合には、選好推定処理部３８は、全ての選択肢Ｃ１について処理したか判断する（ステップＳ１１１）。未処理の選択肢が存在する場合には端子Ｆを介してステップＳ９１に戻る。一方、全ての選択肢Ｃ１について処理した場合には、元の処理に戻る。
【００６４】
このようにすれば、行動履歴を用い且つ他のメンバとの類似性を考慮した上で、選択肢の全ての組み合わせについて値が設定された推定選好関係行列を用意できたことになる。
【００６５】
ここまで処理が完了すると、選好推定処理が完了するので図１１の処理に戻る。
【００６６】
図１１の処理の説明に戻って、選好推定処理が完了すると、推薦選択肢更新処理部４０は、初期設定データ格納部３２に格納されているデータに基づき、推薦選択肢数Ｎが時間変化するか判断する（ステップＳ１７）。図１２に示されているように推薦選択肢数Ｎが時間変化するような設定がなされている場合には、推薦選択肢更新処理部４０は、初期設定データ格納部３２に格納されているデータに基づき、現時刻に応じて推薦選択肢数Ｎを設定する（ステップＳ１９）。そして端子Ａを介して図３０の処理に移行する。推薦選択肢数Ｎが時間変化しない場合も、端子Ａを介して図３０の処理に移行する。
【００６７】
図３０の処理の説明に移行して、推薦選択肢更新処理部４０は、推薦選択肢集合更新処理を実施する（ステップＳ１２１）。推薦選択肢集合更新処理については、図３１乃至図３６を用いて説明する。
【００６８】
図３１の処理の説明に移行して、推薦選択肢更新処理部４０は、順位推定処理を実施する（ステップＳ１３１）。順位推定処理については、図３２乃至図３４を用いて説明する。
【００６９】
図３２の処理の説明に移行して、推薦選択肢更新処理部４０は、メンバＤＢ３６において未処理のメンバを一人特定する（ステップＳ１５１）。そして、推薦選択肢更新処理部４０は、未処理の順位列Ｌを特定し、対応する比較選好関係行列ｘを生成し、例えばメインメモリなどの記憶装置に格納する（ステップＳ１５３）。本実施の形態では、可能性のある全ての選択肢の順位列Ｌについて、当該順位列Ｌを表す比較選好関係行列ｘを生成する。具体的には、例えば図３３の右上に示すように、「黄」「緑」「青」「橙」「赤」の順番で選択肢の順位が決定される場合には、「黄」は他の全ての色に対し優勢であり、「緑」は「黄」以外の色に対し優勢であり、「青」は「黄」及び「緑」以外の色に対し優勢であり、「橙」は「赤」に対して優勢であり、「赤」は全ての他の色に対して劣勢であるので、それを表す比較選好関係行列ｘ１が生成される。このような形で各順位列Ｌに対して比較選好関係行列ｘが生成される。
【００７０】
そして、推薦選択肢更新処理部４０は、推定選好関係行列格納部３９に格納されており特定されたメンバの推定選好関係行列ｙと比較選好関係行列ｘとから順位列ＬについてのコストＥ（類似度又は一致度とも呼ぶ）を算出する（ステップＳ１５５）。コストＥは、例えば以下のような式にて算出される。
【００７１】
【数１】
2011053920.tif 000003
【００７２】
ｘijは、比較選好関係行列ｘのｉｊ要素（２つの選択肢の組み合わせ）の値であり、ｙijは、推定選好関係行列ｙのｉｊ要素の値である。
【００７３】
その後、推薦選択肢更新処理部４０は、算出されたコストＥがこれまでに計算されているＥの最大値Ｅmaxより大きいか判断する（ステップＳ１５７）。最初の処理の場合には、Ｅmaxが存在しないので必ず大きいと判断される。Ｅ＞ＥmaxでなければステップＳ１６１に移行する。Ｅ＞Ｅmaxであれば、推薦選択肢更新処理部４０は、算出されたコストＥをＥmaxとして保持し、順位列ＬをＬmaxとして保持する（ステップＳ１５９）。そしてステップＳ１６１に移行する。
【００７４】
その後、推薦選択肢更新処理部４０は、全ての順位列Ｌについて処理したか判断する（ステップＳ１６１）。未処理の順位列Ｌが存在する場合には、ステップＳ１５３に戻る。
【００７５】
このような処理を模式的に示せば図３３に示すようになる。図３３の例では、メンバ「遼」の推定選好関係行列ｙと、順位列Ｌ1乃至Ｌnに対応する比較選好関係行列ｘ1乃至ｘnとについてコストＥを算出する。ここでは、具体的には示していないが、コストＥが０．８でＥmaxとなり、そのときに順位列ＬがＬmaxとして特定される。
【００７６】
そして、推薦選択肢更新処理部４０は、特定されたメンバの順位列Ｌmaxを、推薦選択肢集合格納部４１の一部の領域に格納する（ステップＳ１６３）。その後、推薦選択肢更新処理部４０は、全てのメンバについて処理したか判断する（ステップＳ１６５）。未処理のメンバが存在する場合には、Ｅmax及びＬmaxを初期化し、ステップＳ１５１に戻る。一方、全てのメンバを処理した場合には、元の処理に戻る。
【００７７】
このような処理を実施することによって、例えば図３４に示すように、各メンバの順位列Ｌmaxを得ることができるようになる。
【００７８】
図３１の処理の説明に戻って、推薦選択肢更新処理部４０は、メンバＤＢ３６に登録されている全てのメンバを不満足メンバ集合に登録する（ステップＳ１３３）。そして、推薦選択肢更新処理部４０は、不満足メンバの第ｍ位（初期設定データ格納部３２に格納されている満足基準順位ｍ）までの選択肢を特定する（ステップＳ１３５）。図３４のような状態であってｍ＝２であれば、図３５の点線の範囲において、メンバ「遼」の「黄」「赤」、メンバ「淳」の「橙」「青」、メンバ「駿」の「青」「橙」、メンバ「章」の「青」「橙」が抽出される。
【００７９】
その後、推薦選択肢更新処理部４０は、得票数最多の選択肢Ｔを特定し、推薦選択肢集合に追加する（ステップＳ１３７）。推薦選択肢集合のデータは、推薦選択肢集合格納部４１に格納される。図３５では、「青」及び「橙」が３票ずつである。本実施の形態では、１つずつ推薦選択肢集合に追加するので、同一得票数である場合には、順位が高いものを選択することとする。「青」は１位が２票、「橙」は１位が１票なので、「青」が選択されて推薦選択肢集合に追加される。但し、初期設定データに含まれる推薦選択肢数Ｎまでであれば、同一得票数の選択肢が複数ある場合に推薦選択肢集合に追加しても良い。但し、以下で述べるように満足となったメンバを不満足メンバ集合から除外した上で処理を繰り返すので、不満足メンバを最小にするためには、１つだけ追加するようにした方がよい。
【００８０】
その後、推薦選択肢更新処理部４０は、不満足メンバ集合から、特定された選択肢Ｔが第ｍ位までに入っているメンバを除去する（ステップＳ１３９）。図３５の例であれば、選択肢「青」が第２位までに入っているメンバ「淳」「駿」「章」が除外される。すなわち、不満足メンバ集合はメンバ「遼」のみになる。
【００８１】
そして、推薦選択肢更新処理部４０は、上で述べた処理を推薦選択肢数Ｎである回数だけ繰り返したか判断し（ステップＳ１４１）、繰り返し回数がＮに達していない場合にはステップＳ１３５に戻る。一方、繰り返し回数がＮに達した場合には、元の処理に戻る。
【００８２】
なお、繰り返し回数がＮに達する前に、不満足メンバ集合が空となる場合もあるので、その場合にはその時点で処理を終了させて良い。
【００８３】
図３５の例では、図３６に示すように、ステップＳ１３５でメンバ「遼」の「黄」「橙」が特定され、ステップＳ１３７で順位の高い「黄」が推薦選択肢集合に追加される。これによって繰り返し回数がＮに達するので元の処理に戻る。なお、図３６の例では、不満足メンバは「無し」となる。
【００８４】
このように、各メンバについて順位列が特定できれば、不満足メンバの数を最小にする推薦選択肢集合、すなわち大局代表集合が得られるようになる。
【００８５】
図３０の処理の説明に戻って、通知処理部４２は、推薦選択肢集合格納部４１に格納されている、新たに生成された推薦選択肢集合とこれより前に生成されている推薦選択肢集合とを比較して、推薦選択肢集合が変化したか判断する（ステップＳ１２３）。変化がない場合には、通知処理部４２は、推薦選択肢集合のデータを表示部３３に出力して、表示部３３に推薦選択肢集合を含むウェブデータを、ステップＳ１１で指示を行ったメンバのメンバ端末７に送信する（ステップＳ１３０）。
【００８６】
一方、変化があった場合には、通知処理部４２は、通知データ生成処理を実施する（ステップＳ１２５）。通知データ生成処理については図３７乃至図４３を用いて説明する。
【００８７】
まず、通知処理部４２は、メンバＤＢ３６から未処理のメンバＡを一人特定する（ステップＳ１７１）。また、通知処理部４２は、行動ＤＢ３５から、メンバＡが現在投票している選択肢Ｃを取得する（ステップＳ１７３）。行動ＤＢ３５をメンバＡのメンバＩＤで検索して最も最近の提案又は投票先の選択肢を特定する。そして、選択肢Ｃが推薦選択肢集合に含まれるか判断する（ステップＳ１７５）。選択肢Ｃが推薦選択肢集合に含まれる場合には、端子Ｈを介して図４３の処理に移行する。
【００８８】
一方、選択肢Ｃが推薦選択肢集合に含まれない場合には、通知処理部４２は、選択肢Ｃが選択されていない旨のメッセージを生成し、表示部３３に出力する（ステップＳ１７７）。また、通知処理部４２は、メンバＡについての個人ランキング情報生成処理を実施する（ステップＳ１７９）。この個人ランキング情報生成処理については図３８乃至図４０を用いて説明する。
【００８９】
図３８の処理の説明に移行して、通知処理部４２は、Ｋを１に初期化し（ステップＳ１９１）、推薦選択肢集合格納部４１の一部の領域に格納されているメンバＡの順位列ＬmaxからＫ番目の選択肢Ｄを取得する（ステップＳ１９３）。そして、選択肢Ｄが推薦選択肢集合に含まれているか判断する（ステップＳ１９５）。含まれない場合には、ステップＳ１９９に移行する。
【００９０】
一方、含まれる場合には、通知処理部４２は、個人ランキング情報に、選択肢Ｄ及び推薦選択肢集合内の選択順位を登録する（ステップＳ１９７）。そしてステップＳ１９９に移行する。
【００９１】
例えば、メンバ「遼」の場合には、推薦選択肢集合（「青」「黄」）と一致する選択肢は「黄」のみであるので、図３９に示すような個人ランキング情報が得られる。
【００９２】
一方、メンバ「淳」の場合には、推薦選択肢集合（「青」「黄」）と一致する選択肢は「青」のみであるので、図４０に示すような個人ランキング情報が得られる。
【００９３】
そして、通知処理部４２は、Ｋを１インクリメントして（ステップＳ１９９）、Ｋが選択肢数より大きくなったか判断する（ステップＳ２０１）。Ｋが選択肢数以下であればステップＳ１９３に戻る。一方、Ｋが選択肢数を超えた場合には、元の処理に戻る。
【００９４】
このような処理を実施することによって、投票先を集約する上で嗜好と一致する選択肢を提示することができるようになる。
【００９５】
図３７の処理の説明に戻って、通知処理部４２は、他のメンバについて全体ランキング情報を生成済みであるか判断する（ステップＳ１８１）。生成済みであればそれを用いることができるのでステップＳ１８５に移行する。一方、生成済みでなければ、通知処理部４２は、全体ランキング情報生成処理を実施する（ステップＳ１８３）。全体ランキング情報生成処理については、図４１及び図４２を用いて説明する。
【００９６】
図４１の処理の説明に移行して、通知処理部４２は、Ｋを１に初期化し（ステップＳ２１１）、推薦選択肢集合格納部４１に格納されている推薦選択肢集合において、Ｋ番目の選択肢Ｄを取得する（ステップＳ２１３）。そして、通知処理部４２は、全体ランキング情報に、選択肢Ｄ及び推薦選択肢集合内における選択順位を登録する（ステップＳ２１５）。その後、通知処理部４２は、Ｋを１インクリメントして（ステップＳ２１７）、Ｋが推薦選択肢の数より大きくなったか判断する（ステップＳ２１９）。Ｋが推薦選択肢の数以下であればステップＳ２１３に戻る。一方、Ｋが推薦選択肢の数より大きくなれば、元の処理に戻る。
【００９７】
当然ながら、この処理では推薦選択肢集合の内容がそのまま読み出される。但し、推薦選択肢集合自体は時間と共に変化するものであり、全体ランキング情報も時間変化する。例えば図４２に示すように、「赤」「橙」が含まれる状態から、「橙」「青」が含まれる状態に遷移し、さらに現在の「青」「黄」が含まれる状態に遷移することもある。
【００９８】
図３７の処理の説明に戻って、ステップＳ１８３の後又はステップＳ１８１で全体ランキング情報生成済みであると判断された場合には、通知処理部４２は、全てのメンバについて処理したか判断する（ステップＳ１８５）。未処理のメンバが存在する場合にはステップＳ１７１に戻る。一方、全てのメンバについて処理を行った場合には、元の処理に戻る。
【００９９】
ステップＳ１７５で、選択肢Ｃが推薦選択肢集合に含まれている場合の処理について、図４３を用いて説明する。まず、通知処理部４２は、推薦選択肢集合から未処理の選択肢Ｅを１つ特定する（ステップＳ２２１）。そして、推薦選択肢集合格納部４１の一部の領域に格納しているメンバＡの順位列Ｌmaxに従って、選択肢Ｃよりも選択肢Ｅを好むと推定されるか判断する（ステップＳ２２３）。現在投票中で且つ推薦選択肢集合に含まれる選択肢Ｃの順位より選択肢Ｅの順位が上である、すなわち、より好ましい選択肢が上位に存在しているか判断する。選択肢Ｅがこの条件を満たさない場合にはステップＳ２２９に移行する。
【０１００】
一方、選択肢Ｅがこの条件を満たす場合には、通知処理部４２は、メンバＡは選択肢Ｅを未読であるか、行動ＤＢ３５をメンバＡで検索して行動履歴内に選択肢Ｅについてのレコードが含まれるか否かで判断する（ステップＳ２２５）。既に、投票、提案又は閲覧している場合にはステップＳ２２９に移行する。
【０１０１】
一方、メンバＡが選択肢Ｅを未読である場合には、通知処理部４２は、上で述べた個人ランキング情報生成処理を実施する（ステップＳ２２７）。処理内容は同じであるからこれ以上述べない。
【０１０２】
そして、通知処理部４２は、推薦選択肢集合内の全ての選択肢を処理したか判断する（ステップＳ２２９）。推薦選択肢集合内に未処理の選択肢が存在する場合にはステップＳ２２１に戻る。一方、未処理の選択肢が存在しない場合には、端子Ｊを介して図３７のステップＳ１８５に戻る。
【０１０３】
以上のような処理を実施することによって、各メンバに通知すべきデータが生成される。
【０１０４】
図３０の処理の説明に戻って、通知処理部４２は、通知データ生成処理で生成された、投票議論ページについて指示を行ったメンバに通知するべき通知データ（個人ランキング情報、又はメッセージ、個人ランキング情報及び全体ランキング情報）を表示部３３に出力し、表示部３３は、投票議論ページについての指示の後に表示すべきページであって通知データを含むページ・データを生成して、メンバ端末７へ送信する（ステップＳ１２７）。例えば、投票を行った場合には、通知データを含む、投票後のページ・データをメンバ端末７に送信する。
【０１０５】
また、通知処理部４２は、他のメンバに対しては、ステップＳ１２５で生成されている該当通知データを、例えばメンバＤＢ３６に格納されているメールアドレス宛に送信する（ステップＳ１２９）。そして端子Ｇを介して図１１のステップＳ３に戻る。
【０１０６】
以上のような処理を実施することによって、メンバは最新の推薦選択肢集合（より具体的には大局代表集合）に関連するデータが通知されるので、自己の投票先を再検討することができるようになる。
【０１０７】
以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図７に示した機能ブロック図は一例であって、実際のプログラムモジュール構成とは異なる場合もある。データ格納部についても同様である。
【０１０８】
さらに、処理フローについても処理結果が同じであれば、処理順番を入れ替えたり、並列に実行することができるものもある。
【０１０９】
なお、上で述べたファシリテーション支援システム３などは、コンピュータ装置であって、図４４に示すように、メモリ２５０１とＣＰＵ２５０３とハードディスク・ドライブ（ＨＤＤ）２５０５と表示装置２５０９に接続される表示制御部２５０７とリムーバブル・ディスク２５１１用のドライブ装置２５１３と入力装置２５１５とネットワークに接続するための通信制御部２５１７とがバス２５１９で接続されている。オペレーティング・システム（ＯＳ：Operating System）及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーション・プログラムは、ＨＤＤ２５０５に格納されており、ＣＰＵ２５０３により実行される際にはＨＤＤ２５０５からメモリ２５０１に読み出される。必要に応じてＣＰＵ２５０３は、表示制御部２５０７、通信制御部２５１７、ドライブ装置２５１３を制御して、必要な動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、メモリ２５０１に格納され、必要があればＨＤＤ２５０５に格納される。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーション・プログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブル・ディスク２５１１に格納されて頒布され、ドライブ装置２５１３からＨＤＤ２５０５にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部２５１７を経由して、ＨＤＤ２５０５にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたＣＰＵ２５０３、メモリ２５０１などのハードウエアとＯＳ及び必要なアプリケーション・プログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。
【０１１０】
以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。
【０１１１】
本投票先集約支援方法は、メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出ステップと、選好順位データ格納部を上記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバをメンバ集合から除去するメンバ除去ステップと、推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が予め定められている推薦選択肢数に達するまで又はメンバ集合が空になるまで、選択肢抽出ステップ及びメンバ除去ステップを実行させるステップとを含む。
【０１１２】
このような処理を実施することによって不満が残るようなメンバの数を抑えることができるようになる。すなわち、推薦選択肢集合には、満足とみなすことができる満足基準順位までの、より多くのメンバの選択肢が、含まれるようになるので、不満が残るようなメンバの数が最小限に抑えられる。なお、メンバにより直接指定されている選好順位又はメンバからの他のデータに基づき推定される推定選好順位のいずれを採用するようにしてもよい。
【０１１３】
本投票先集約支援方法は、メンバ毎に選択肢間の選好関係を数値化して表している選好関係行列を格納する選好関係行列格納部から、メンバ毎に、選好関係行列を読み出し、当該選好関係行列と、選択肢の順位列毎に当該順位列を選好関係行列と同じ形式の行列で表すように生成された各比較選好関係行列との類似度を算出し、当該類似度が最も高い比較選好関係行列についての選択肢の順位列を特定し、当該選択肢の順位列を上記各推定選好順位についての選択肢として選好順位データ格納部に格納するステップをさらに含むようにしてもよい。
【０１１４】
このような選好関係行列が得られれば、各推定選好順位についての選択肢を自動的に特定できるようになる。選好関係行列は、メンバや管理者から直接得るようにしてもよいし、以下のような処理又はさらに他の処理にて生成するようにしてもよい。
【０１１５】
本投票先集約支援方法は、メンバ毎に選択肢間の選好関係を当該メンバによる選択肢に対する行動履歴に基づき優劣で表す第２選好関係行列を格納する第２選好関係行列格納部から、全てのメンバの第２選好関係行列における同一要素の値を要素毎に読み出して各選好ベクトルを生成するステップと、第２選好関係行列の類似度に応じて設定され且つメンバ間の選好類似度を表す選好類似ネットワーク行列を格納する選好類似ネットワーク行列格納部から選好類似ネットワーク行列を読み出し、選好類似ネットワーク行列によって各選好ベクトルの要素の値を当該選好ベクトル内において伝搬させて全てのメンバの選好関係行列の各要素の値を計算し、選好関係行列格納部に格納するステップとをさらに含むようにしてもよい。
【０１１６】
このような第２選好関係行列が得られれば、上で述べた選好関係行列を自動的に得ることができるようになる。第２選好関係行列は、メンバや管理者から直接得るようにしてもよいし、以下のような処理又はさらに他の処理にて生成するようにしてもよい。
【０１１７】
本投票先集約支援方法は、メンバの識別子と、選択肢と、当該メンバが行った投票、閲覧又は提案の識別データと、投票、閲覧又は提案がなされた日時とを含む行動レコードを複数格納する行動データ格納部から、特定のメンバについての行動レコードを読み出し、投票又は提案の識別データを含む第１の行動レコードが存在する場合には、第１の行動レコードに含まれる選択肢について優勢を表すデータと、当該第１の行動レコードの後に他の選択肢と投票又は提案の識別データとを含む第２の行動レコードが存在する場合には当該第２の行動レコードに含まれる日時又は第２の行動レコードが存在しない場合には処理日時までに出現する第３の行動レコードに含まれる選択肢の各々について、第１の行動レコードに含まれる選択肢に対する劣勢を表すデータとを含む第２選好関係行列を生成し、第２選好関係行列格納部に格納するステップをさらに含むようにしてもよい。
【０１１８】
このように行動履歴が把握される場合には、第２選好関係行列を自動的に生成することができるようになる。
【０１１９】
また、上で述べた推薦選択肢数は、時間によって変化するような場合もある。例えば投票終了に近づくにつれ推薦選択肢数が小さな値になる場合には、より投票先の絞り込みが行うことができるようになる。
【０１２０】
さらに、上で述べた選択肢抽出ステップにおいて、最も多く抽出された選択肢が複数の場合、選好順位又は推定選好順位がより上位である回数がより多い選択肢を１つ特定するようにしてもよい。このように１つずつ推薦選択肢集合に追加することによって、不満足メンバの数を減らすことができるようになる。
【０１２１】
なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブル・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、コンピュータのメモリ等の記憶装置に一時保管される。
【０１２２】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１２３】
（付記１）
メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各前記メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出手段と、
前記選好順位データ格納部を前記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を前記満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバを前記メンバ集合から除去するメンバ除去手段と、
前記推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が初期設定データ格納部に格納されている推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出手段及び前記メンバ除去手段を動作させる制御手段と、
を有する投票先集約支援装置。
【０１２４】
（付記２）
前記メンバ毎に前記選択肢間の選好関係を数値化して表している選好関係行列を格納する選好関係行列格納部から、前記メンバ毎に、前記選好関係行列を読み出し、当該選好関係行列と、前記選択肢の順位列毎に当該順位列を前記選好関係行列と同じ形式の行列で表すように生成された各比較選好関係行列との類似度を算出し、当該類似度が最も高い前記比較選好関係行列についての前記選択肢の順位列を特定し、当該選択肢の順位列を各前記推定選好順位についての選択肢として前記選好順位データ格納部に格納する手段
をさらに有する付記１記載の投票先集約支援装置。
【０１２５】
（付記３）
前記メンバ毎に前記選択肢間の選好関係を当該メンバによる前記選択肢に対する行動履歴に基づき優劣で表す第２選好関係行列を格納する第２選好関係行列格納部から、全ての前記メンバの前記第２選好関係行列における同一要素の値を要素毎に読み出して各選好ベクトルを生成する手段と、
前記第２選好関係行列の類似度に応じて設定され且つ前記メンバ間の選好類似度を表す選好類似ネットワーク行列を格納する選好類似ネットワーク行列格納部から前記選好類似ネットワーク行列を読み出し、前記選好類似ネットワーク行列によって各前記選好ベクトルの要素の値を当該選好ベクトル内において伝搬させて全ての前記メンバの前記選好関係行列の各要素の値を計算し、前記選好関係行列格納部に格納する手段と、
をさらに有する付記２記載の投票先集約支援装置。
【０１２６】
（付記４）
前記メンバの識別子と、前記選択肢と、当該メンバが行った投票、閲覧又は提案の識別データと、前記投票、閲覧又は提案がなされた日時とを含む行動レコードを複数格納する行動データ格納部から、特定のメンバについての行動レコードを読み出し、前記投票又は提案の識別データを含む第１の行動レコードが存在する場合には、前記第１の行動レコードに含まれる選択肢について優勢を表すデータと、当該第１の行動レコードの後に他の前記選択肢と前記投票又は提案の識別データとを含む第２の行動レコードが存在する場合には当該第２の行動レコードに含まれる日時又は前記第２の行動レコードが存在しない場合には処理日時までに出現する第３の行動レコードに含まれる前記選択肢の各々について、前記第１の行動レコードに含まれる選択肢に対する劣勢を表すデータとを含む前記第２選好関係行列を生成し、前記第２選好関係行列格納部に格納する手段
をさらに有する付記３記載の投票先集約支援装置。
【０１２７】
（付記５）
前記初期設定データ格納部が前記推薦選択肢数を時間と関連付けて保持しており、
前記制御手段が、現時刻に応じて前記初期設定データ格納部から特定される推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出手段及び前記メンバ除去手段を動作させる、
付記１乃至４のいずれか１つ記載の投票先集約支援装置。
【０１２８】
（付記６）
前記選択肢抽出手段は、
前記最も多く抽出された選択肢が複数の場合、前記選好順位又は前記推定選好順位がより上位である回数がより多い選択肢を１つ特定する
付記１乃至５のいずれか１つ記載の投票先集約支援装置。
【０１２９】
（付記７）
メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各前記メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出ステップと、
前記選好順位データ格納部を前記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を前記満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバを前記メンバ集合から除去するメンバ除去ステップと、
前記推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が予め定められている推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出ステップ及び前記メンバ除去ステップを実行させるステップと、
をコンピュータに実行させるための投票先集約支援プログラム。
【０１３０】
（付記８）
メンバ毎に各選好順位又は各推定選好順位について当該メンバの選択肢を格納している選好順位データ格納部から、メンバ集合に含まれる各前記メンバについて、予め定められている満足基準順位までの選択肢を抽出し、最も多く抽出された選択肢を推薦選択肢集合格納部に格納する選択肢抽出ステップと、
前記選好順位データ格納部を前記最も多く抽出された選択肢で検索することによって当該最も多く抽出された選択肢を前記満足基準順位までに含むメンバを抽出し、当該メンバを前記メンバ集合から除去するメンバ除去ステップと、
前記推薦選択肢集合格納部に格納されている選択肢の数が予め定められている推薦選択肢数に達するまで又は前記メンバ集合が空になるまで、前記選択肢抽出ステップ及び前記メンバ除去ステップを実行させるステップと、
を含み、コンピュータにより実行される投票先集約支援方法。
【符号の説明】
【０１３１】
１  ネットワーク    ３  ファシリテーション支援システム
５  主催者端末    ７  メンバ端末
３１  掲示板処理部    ３２  初期設定データ格納部
３３  表示部    ３４  メンバ行動登録部
３５  行動ＤＢ    ３６  メンバＤＢ
３７  選択肢ＤＢ    ３８  選好推定処理部
３９  推定選好関係行列格納部    ４０  推薦選択肢更新処理部
４１  推薦選択肢集合格納部    ４２  通知処理部
【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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【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１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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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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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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