(57)【要約】【課題】金融情報に対するユーザの生体情報の変化に基づく投資情報を提供可能な投資行動補助サーバ及びその方法を提供すること。【解決手段】投資行動補助サーバ（１）は、ネットワーク（１００）を介して接続されたクライアント部６から、提示された金融情報に対するユーザの生体情報を取得する。投資行動補助サーバ（１）の投資モデル生成部（１３）は、取得した生体情報と金融情報とから、生体情報の変化に応じた投資モデルを生成する。投資行動補助サーバ（１）の投資情報決定部（１４）は、このように生成された投資モデルに、リアルタイムの金融情報及び生体情報を入力し、投資行動に寄与する投資情報を決定し、提示情報決定部（１５）は、当該投資情報をユーザに提示する。【選択図】図２
2011065505.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザに対し投資行動に寄与する投資情報を提供する投資行動補助サーバであって、
複数のユーザ毎に設けられたクライアント部と通信回線を介して接続され、
金融情報が提示された際の前記ユーザの生体情報を、複数の前記クライアント部から受信し記憶する生体情報ＤＢと、
金融情報及び複数のユーザの前記生体情報から、生体情報の変化に応じた投資モデルを生成する投資モデル生成部と、
前記投資モデル生成部により生成された前記投資モデルに、リアルタイムの金融情報及び生体情報を入力し、前記投資情報を決定する投資情報決定部と、
前記ユーザに前記投資情報を提示するため、前記投資情報決定部により決定された前記投資情報を前記クライアント部に送信する提示情報決定部と、
を備えることを特徴とする投資行動補助サーバ。
【請求項２】
前記投資情報決定部により決定された前記投資情報に基づいて、自動投資を行う自動投資部を備えることを特徴とする請求項１に記載の投資行動補助サーバ。
【請求項３】
前記投資モデル生成部は、前記生体情報を投資行動のリスク回避度のパラメータとして採用する投資モデルを生成することを特徴とする請求項１又は２に記載の投資行動補助サーバ。
【請求項４】
複数の前記ユーザの投資パフォーマンスを対応する前記クライアント部から受信し記憶するフィードバックＤＢと、
前記フィードバックＤＢに記憶される複数の前記ユーザの投資パフォーマンスから、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザを特定する有効生体情報判定部と、
を備え、
前記投資モデル生成部は、前記有効生体情報判定部により特定されたユーザの生体情報に基づいて、前記投資モデルを生成し、
前記投資情報決定部は、リアルタイムの金融情報及び前記有効生体情報判定部により特定されたユーザの生体情報を入力し、前記投資情報を決定することを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の投資行動補助サーバ。
【請求項５】
前記投資パフォーマンスの向上に有効なユーザとは、投資パフォーマンスの高いユーザであることを特徴とする請求項４に記載の投資行動補助サーバ。
【請求項６】
前記投資パフォーマンスの向上に有効なユーザとは、市場価格予測に有効な生体情報を有するユーザであることを特徴とする請求項４に記載の投資行動補助サーバ。
【請求項７】
コンピュータがユーザに対し投資行動に寄与する投資情報を提供する方法であって、
前記コンピュータは、複数のユーザ毎に設けられたクライアント部と通信回線を介して接続され、
金融情報が提示された際の前記ユーザの生体情報を、複数の前記クライアント部から受信し生体情報ＤＢに記憶するステップと、
金融情報及び複数のユーザの前記生体情報から、生体情報の変化に応じた投資モデルを生成するステップと、
前記投資モデルを生成するステップにより生成された前記投資モデルに、リアルタイムの金融情報及び生体情報を入力し、前記投資情報を決定するステップと、
前記ユーザに前記投資情報を提示するため、前記投資情報決定部により決定された前記投資情報を前記クライアント部に送信するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投資行動に寄与する投資情報を提供する投資行動補助サーバ及びその方法に関し、特に、金融情報に対するユーザの生体情報の変化（反応）に基づく投資情報を提供する投資行動補助サーバ及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、株式手数料の自由化などを背景として、インターネットを利用したインターネットトレードサービスが各証券会社から提供されている。このインターネットトレードサービスは、手続きのほとんどが自動化され手数料が安く、また、利用開始の手続もいたって簡単なため、ユーザが急速に増大している。
【０００３】
このような中、各証券会社はユーザに対し様々なサービスを提供することで、他の証券会社との差別化を図っている。例えば、特許文献１では、特定の銘柄に関するニュースなどを提供することで、当該銘柄の売買を行う適正なタイミングをユーザに知らせ、さらに売買の注文を容易に行うことのできる有価証券情報配信システムが開示されている。
【０００４】
ところで、近年では脳機能画像化技術の進展に伴い、様々な環境における人間の意思決定過程の解明に新たな光が投げかけられている。経済的意思決定の分野においても、このことは例外ではなく、戦略的な環境におけるゲーム論的な意思決定問題、マーケティングにおける商品選択問題、さらにリスク下での投資意思決定問題など、幅広く脳神経科学的な分析が行われ、Ｎｅｕｒｏｅｃｏｎｏｍｉｃｓという新たな分野が発展している。
【０００５】
例えば、本発明者による論文（非特許文献１）では、血中ヘモグロビン濃度を体動制限の少ない小型のｆＮＩＲＳ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｎｅａｒ  Ｉｎｆａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）により測定し、この測定結果から、ユーザの投資行動を予測することが可能なこと、すなわち、ユーザの生体情報からユーザの投資行動を予測可能なことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００８−２４２８９０号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】下川  哲矢（Ｓｈｉｍｏｋａｗａ，  Ｔｅｔｓｕｙａ）、鈴木  恭子（Ｓｕｚｕｋｉ，  Ｋｙｏｋｏ）、参沢  匡将（Ｍｉｓａｗａ，  Ｔａｄａｎｏｂｕ）、「Ｐｒｅｄｉｃｔａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ  Ｂｅｈａｖｉｏｒ  ｆｒｏｍ  Ｂｒａｉｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｍｅａｓｕｒｅｄ  ｂｙ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｎｅａｒ−Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：  Ａ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｍｏｄｅｌ」、２００９年１月、Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ  １６１  ３４７−３５８  （２００９）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
従来においてはユーザの投資行動に寄与する投資情報として、特許文献１のような生体情報を加味しない情報が提供されていた。しかしながら、非特許文献１に示すようにユーザの生体情報からユーザの投資行動が予測できるため、本発明者は生体情報を加味した投資情報を提供することで、ユーザの投資パフォーマンスの向上を図ることができるのではないかと考えた。
【０００９】
そこで、本発明は、金融情報に対するユーザの生体情報の変化に基づく投資情報を提供可能な投資行動補助サーバ及びその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】
【００１０】
（１）  ユーザに対し投資行動に寄与する投資情報を提供する投資行動補助サーバであって、複数のユーザ毎に設けられたクライアント部と通信回線を介して接続され、金融情報が提示された際の前記ユーザの生体情報を、複数の前記クライアント部から受信し記憶する生体情報データベース（以下、データベースを「ＤＢ」と表記する）と、金融情報及び複数のユーザの前記生体情報から、生体情報の変化に応じた投資モデルを生成する投資モデル生成部と、前記投資モデル生成部により生成された前記投資モデルに、リアルタイムの金融情報及び生体情報を入力し、前記投資情報を決定する投資情報決定部と、前記ユーザに前記投資情報を提示するため、前記投資情報決定部により決定された前記投資情報を前記クライアント部に送信する提示情報決定部と、を備えることを特徴とする投資行動補助サーバ。
【００１１】
（１）の投資行動補助サーバによれば、投資モデル生成部は、金融情報及び複数のユーザの生体情報から、生体情報の変化に応じた投資モデルを生成する。そして、投資情報決定部が、生成された投資モデルにリアルタイムの金融情報及びその金融情報が提示された際のユーザの生体情報を入力とし、投資情報を決定する。そして、提示情報決定部は、この投資情報をユーザに提示する。
ここで、非特許文献１に示すようにユーザの生体情報からユーザの投資行動を予測することができるため、ユーザに提示される投資情報には、提示された金融情報に対して（通信回線を介して接続された複数の）ユーザが取るであろう投資行動が加味される。そのため、単に金融情報に基づいて投資情報を提供する場合に比べて、ユーザの投資パフォーマンスの向上を図ることの可能な投資情報を提供することができる。
【００１２】
なお、「投資行動」とは、投資対象を購入・売却することや、投資比率を変動させることなどの投資に関する行動をいう。また、「金融情報」とは、株価、金利、市場分析結果、金融ニュース、ポートフォリオなどの金融に関する様々な情報をいう。また、「投資情報」とは、投資対象の好適な購入時期や売却時期を知らせる情報などをいう。また、「投資パフォーマンス」とは、実現利益、未実現利益、保有株式、保有株式の価値などをいう。
【００１３】
（２）  前記投資情報決定部により決定された前記投資情報に基づいて、自動投資を行う自動投資部を備えることを特徴とする（１）に記載の投資行動補助サーバ。
【００１４】
（２）の投資行動補助サーバによれば、投資パフォーマンスの向上を図ることの可能な投資情報に基づいて自動投資を行う。
【００１５】
（３）  前記投資モデル生成部は、前記生体情報を投資行動のリスク回避度のパラメータとして採用する投資モデルを生成することを特徴とする（１）又は（２）に記載の投資行動補助サーバ。
【００１６】
（３）の投資行動補助サーバによれば、生体情報を投資行動のリスク回避度のパラメータとして採用するため、例えば、価格変動が急変動し生体情報が変化した場合（ユーザの危機意識が高まった場合）に投資比率を下げるといった投資情報を提供することができる。その結果、より投資パフォーマンスの向上を図ることの可能な投資情報を提供することができる。
【００１７】
（４）  複数の前記ユーザの投資パフォーマンスを対応する前記クライアント部から受信し記憶するフィードバックＤＢと、前記フィードバックＤＢに記憶される複数の前記ユーザの投資パフォーマンスから、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザを特定する有効生体情報判定部と、を備え、前記投資モデル生成部は、前記有効生体情報判定部により特定されたユーザの生体情報に基づいて、前記投資モデルを生成し、前記投資情報決定部は、リアルタイムの金融情報及び前記有効生体情報判定部により特定されたユーザの生体情報を入力し、前記投資情報を決定することを特徴とする（１）から（３）のいずれかに記載の投資行動補助サーバ。
【００１８】
（４）の投資行動補助サーバによれば、投資モデルの生成及び投資情報の決定に用いられる生体情報は、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザのみとなる。その結果、より投資パフォーマンスの向上を図ることの可能な投資情報を提供することができる。
【００１９】
（５）  前記投資パフォーマンスの向上に有効なユーザとは、投資パフォーマンスの高いユーザであることを特徴とする（４）に記載の投資行動補助サーバ。
【００２０】
（５）の投資行動補助サーバによれば、投資パフォーマンスの高いユーザの心理状態を定量的に評価した投資情報を提示できるため、投資パフォーマンスの向上が期待できる。
【００２１】
（６）  前記投資パフォーマンスの向上に有効なユーザとは、市場価格予測に有効な生体情報を有するユーザであることを特徴とする（４）に記載の投資行動補助サーバ。
【００２２】
（６）の投資行動補助サーバによれば、市場価格予測に有効なユーザの心理状態を定量的に評価できるため、ユーザに対しより好適な投資情報を提供できる。
【００２３】
（７）  コンピュータがユーザに対し投資行動に寄与する投資情報を提供する方法であって、前記コンピュータは、複数のユーザ毎に設けられたクライアント部と通信回線を介して接続され、金融情報が提示された際の前記ユーザの生体情報を、複数の前記クライアント部から受信し生体情報ＤＢに記憶するステップと、金融情報及び複数のユーザの前記生体情報から、生体情報の変化に応じた投資モデルを生成するステップと、前記投資モデルを生成するステップにより生成された前記投資モデルに、リアルタイムの金融情報及び生体情報を入力し、前記投資情報を決定するステップと、前記ユーザに前記投資情報を提示するため、前記投資情報決定部により決定された前記投資情報を前記クライアント部に送信するステップと、を備えることを特徴とする方法。
【００２４】
（７）の方法によれば、（１）の投資行動補助サーバと同様の効果を奏する。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、金融情報に対するユーザの生体情報の変化に基づく投資情報を、ユーザに提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の概要を示す図である。
【図２】第１実施形態に係る投資行動補助サーバの構成を示すブロック図である。
【図３】第１実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図５】第１実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図６】第１実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図７】第１実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図８】第１実施形態に係る投資行動補助サーバの動作の概要を示す図である。
【図９】第２実施形態に係る投資行動補助サーバの構成を示すブロック図である。
【図１０】第２実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図１１】第２実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図１２】第２実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態に係る投資行動補助サーバの動作の概要を示す図である。
【図１４】第３実施形態に係る投資行動補助サーバの構成を示すブロック図である。
【図１５】第３実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図１６】第３実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図１７】第３実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図１８】第３実施形態に係る投資行動補助サーバの処理を示すフローチャートである。
【図１９】ＮＩＲＳ装着位置を示す図である。
【図２０】本実施形態に係る生体情報取得部を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。本発明は、図１に示すように、従来は金融情報のみから投資モデルを生成し投資パフォーマンスの向上を図っていたのが、金融情報だけでなく生体情報も加味して投資モデルを生成することで、従来以上の投資パフォーマンスの向上を図るものである。ここで、「生体情報」とは、血中ヘモグロビン濃度、脳波、皮膚電位、心拍、目線の推移などを含み、生体情報はネットワークを介して収集する。その結果、大人数の生体情報の収集を容易に行うことができ、システムの大規模化も容易となる。
【００２８】
［第１実施形態］
図２から図８を参照して、第１実施形態に係る投資行動補助サーバ１について説明する。第１実施形態に係る投資行動補助サーバ１では、複数のユーザの生体情報のうち統計学上有意な生体情報を用いて投資モデルを生成し、投資情報を提供する。
【００２９】
［投資行動補助サーバ１の構成］
図２を参照して、投資行動補助サーバ１は、ネットワーク１００を介して、複数のユーザ毎に設けられたクライアント部６、金融情報外部ＤＢ７及び証券取引所８と通信可能に接続されている。
【００３０】
ここで、クライアント部６は、ユーザインターフェース部６１と、生体情報取得部６２と、生体情報フィルタリング部６３と、を備える。
ユーザインターフェース部６１は、株価などの金融情報を表示するディスプレイである。
【００３１】
生体情報取得部６２は、ユーザの生体情報を測定する装置（例えば、ＮＩＲＳ、ＭＲＩ、ＥＥＧといった脳機能画像化技術、皮膚電位や心拍の測定機器、アイトラッカーなど。特に、ユーザに課せられる体動制限が少なく、比較的安い導入コスト・維持コストでユーザの生体情報を測定可能なものが望ましい。）であり、生体情報の計測を行う。一例としては、図２０に示すように、生体情報取得部６２は、バンド部６２０と測定部６２１と図示しない脳情報送信部とからなる。測定部６２１は、送光部６２１Ａ及び受光部６２１Ｂから構成され、ユーザの脳情報を測定する。送光部６２１Ａ及び受光部６２１Ｂは、選好関係の予測に好適な部位（例えば、図１９の１１ｃｈ、２９ｃｈ）における脳情報を測定する。バンド部６２０は、脳情報を測定するために好適な位置に測定部６２１を固定するために用いられる。
【００３２】
生体情報フィルタリング部６３は、生体特有のノイズを除去するため、スムージングなどの前処理を行う。具体的には、一定（例えば、１Ｈｚ）以上の周波数をもつ情報を、高速フーリエ変換を用いた後にローパスフィルタによって除去する。生体情報フィルタリング部６３によりスムージングされた生体情報は、ネットワーク１００を介して投資行動補助サーバ１に送信され、生体情報ＤＢ１１に記憶される。なお、生体情報フィルタリング部６３は、投資行動補助サーバ１に設けることとしてもよい。
【００３３】
続いて、本実施の形態に係る投資行動補助サーバ１は、生体情報ＤＢ１１と、金融情報内部ＤＢ１２と、投資モデル生成部１３と、投資情報決定部１４と、提示情報決定部１５と、自動投資部１６と、を備える。
【００３４】
生体情報ＤＢ１１は、生体情報取得部６２及び生体情報フィルタリング部６３で得られたフィルタリング前後の生体情報や、個人差を除去するために各個人でＺ変換した生体情報を、ネットワーク１００を介してリアルタイムに収集し、記憶する。
金融情報内部ＤＢ１２は、金融情報外部ＤＢ７からＡＰＩやウェブマイニングにより逐次的に金融情報を収集し、投資モデルの生成に必要な情報を蓄積する。
【００３５】
投資モデル生成部１３は、金融情報及びこの金融情報が提示された際の複数のユーザの生体情報から、生体情報の変化に応じた投資モデルを生成する。「生体情報の変化に応じた投資モデル」とは、例えば、生体情報をリスク回避度のパラメータとする（危険を感じたときに反応する生体情報からリスクを回避する）投資モデルなどをいう。
なお、投資モデル生成部１３は、生体情報の解析を行う生体情報解析部１３１と、金融情報から最適な投資対象を選択するポートフォリオ選択部１３２と、これらのデータを統合する統合部１３３と、の３つの機能で構成され、これらはリアルタイムに逐次行われる。
【００３６】
ここで、生体情報解析部１３１は、ネットワーク１００を介して接続された複数のユーザの生体情報の中から統計学上有意な情報（すなわち、投資モデルの投資効率を改善し得る有益な情報）を抽出する。具体的な手法としては次の３つがある。
【００３７】
＜手法１＞
時系列相関をとることによって金融資産価格と生体情報との関係性を評価するもので、投資モデルに考慮するファクターをスクリーニングするために利用する。具体的には、対象となる金融資産価格と生体情報との時系列相関を計測し、時系列相関係数の絶対値が有意に大きなものを採用する。
【００３８】
＜手法２＞
時系列相関をとることによって金融資産に関する指標と生体情報との関係性を評価するもので、投資モデルに考慮するファクターをスクリーニングするために利用する。具体的には、様々な期間の移動平均乖離率、ボラティリティの変化率、トレンドリバーサル、自己相関、大規模な価格上昇・下落などの金融指標と生体情報との時系列相関を計測し、その絶対値が有意に大きなものを選択する。手法１が金融資産の価格に注目したのに対して、手法２では金融資産の価格の特徴に注目している。
【００３９】
＜手法３＞
高度な統計技術を用いることによって最適な投資戦略と生体情報との関係性を評価するもので、投資モデルに考慮するファクターをスクリーニングするために利用する。具体的には、非説明変数を最適な投資比率とした投資モデルに、生体情報を説明変数として採用し、それを最尤推定法であれば赤池の情報量基準（ＡＩＣ）、シュワルツのベイズ情報量基準（ＳＢＩＣ）、ベイズ推定であれば赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）などで選択して有効なファクターを選択する。手法１，２では金融資産の特徴に注目したのに対して、手法３では投資戦略に注目し、さらに、より複雑な要因と投資効率の関係に注目している。
【００４０】
また、ポートフォリオ選択部１３２は、金融情報内部ＤＢ１２を用いて最も高いパフォーマンスが期待される投資対象を選択する。具体的な手法としては次の３点がある。
【００４１】
＜手法１＞
金融資産の過去の価格と市場全体のポートフォリオ価格との関係から金融資産を評価する資本資産評価モデル（ＣＡＰＭ：Ｃａｐｉｔａｌ  Ａｓｓｅｔ  Ｐｒｉｃｉｎｇ  Ｍｏｄｅｌ）を用いることによって期待値と分散の組み合わせの意味で最も効率的なポートフォリオを組成するもので、投資対象と投資額の配分を決定するために利用する。これによって投資家のリスク許容度に応じた統計的に最適な投資対象及び投資額の組み合わせが選択される。
【００４２】
＜手法２＞
高度な統計技術を用いることによって金融資産の特徴と銘柄の価格との予測可能性の関係性を評価するもので、投資対象を決定するために利用する。これによって統計的基準によって実現できる最も予測精度の高い投資対象を選択することができる。具体的には、ＰＢＲ，ＰＥＲ，ＲＯＥなどのファンダメンタルデータ、ボラティリティ、自己相関などのテクニカルデータ、及びデリバティブ、マーケットインデックスなどの関連金融資産データ、さらには、数量化したニュースデータなどを用い、最も予測が可能であり、かつ投資効率の良い銘柄を選択する。モデルの生成には、ベイジアン３層パーセプトロン、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）などを用い、モデルの選択は赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）などの基準で行う。手法１では、金融資産の価格と市場ポートフォリオの価格による投資効率との関係だけに注目しているのに対して、手法２では、より複雑な要因と投資効率の関係に注目している。
【００４３】
＜手法３＞
手法２に加え、予測対象銘柄の重み（投資比率）も被測定変数として内生的に推定することによって最も予測可能なポートフォリオを推定する。これによって統計的基準によって実現できる最も予測精度の高い投資対象と最も効率の良い投資配分とを選択することができる。モデル（予測ファクター及び予測対象となる銘柄）の生成はベイジアン３層パーセプトロンなどを用い、赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）などによって選択を行う。
【００４４】
また、統合部１３３は、生体情報解析部１３１において選ばれた生体情報とポートフォリオ選択部１３２において選ばれた金融情報とから、生体情報も加味した最適な投資モデルを生成する。具体的な手法としては次の３点がある。
【００４５】
＜手法１＞
生体情報を市場のリスク指標として利用することによって統計的なデータでは捉えきれなかった市場の雰囲気や危機感をモデルに組み込むための手法であって、ポートフォリオ選択部１３２で選ばれた金融情報（ポートフォリオ）への投資比率を決定するために利用する。これによって市場の雰囲気や投資家の危機意識まで考慮に入れた投資モデルを構築することが可能になる。具体的には以下のような方法を用いる。
【数１】
2011065505.tif 000003
【数２】
2011065505.tif 000004
数式１に、手法１における投資モデルの一例を示す。ｉ（ｔ）はｔ期の投資比率であり、σは数式２に示すように０〜１の単調増加関数、τｐｔはｔ期の当該ポートフォリオの予測確度、τｍｔはｔ期の市場ポートフォリオの確度、（Ｈｂ）は血中ヘモグロビン濃度の行列、γ（Ｈｂ）は血中ヘモグロビン濃度が与えられたときのリスク回避度、Ｐｅはモデルによって推定されたポートフォリオの予測価格、Ｐｔはｔ期のポートフォリオ価格、α、βはそれぞれ定数を示す。
この投資モデルでは、予測ポートフォリオ価格が現在のポートフォリオ価格を上（下）回ると投資量が上昇（減少）し、ポートフォリオ価格の予測の確度が上昇（減少）すると投資量が上昇（減少）し、注意やリスクに対応した特定部位の血中ヘモグロビン濃度の変化によってリスク回避度が上昇（減少）したら投資量が減少（上昇）する。これによって、従来反映させることのできなかった人間の危機意識を投資モデルに取り入れることが可能となる。
【００４６】
＜手法２＞
生体情報を情報探索範囲の指標として利用することによって、普段は計算量を抑えて必要最低限の情報のみでモデルを構築し、市場の緊張感が高まった時のみ広範な情報を用いてモデルを構築するための手法であり、投資モデル生成のためのファクターを選択するために利用する。例えば、注意を表す部位が反応した場合に金融情報の探索区間を広げるなどといった利用が考えられる。
【００４７】
＜手法３＞
生体情報を投資モデルのファクターとして組み込むことによって、生体情報も加味したポートフォリオを選択するための手法である。これによって、より精緻な投資モデルを構築することが可能となる。具体的には、非説明変数を最適な投資比率とした投資モデルに、生体情報を様々な金融データとともに説明変数として採用し、それを最尤推定法であれば赤池の情報量基準（ＡＩＣ）、シュワルツのベイズ情報量基準（ＳＢＩＣ）、ベイズ推定であれば赤池のベイズ情報量基準（ＡＢＩＣ）などで選択して有効なファクターを選択する。
【００４８】
続いて、投資情報決定部１４は、投資モデル生成部１３により生成された投資モデルを有し、リアルタイムな金融情報と生体情報とを投資モデルに入力して、投資対象及び投資額を含む投資情報を決定する。
【００４９】
提示情報決定部１５は、投資情報決定部１４により決定された投資情報を、ネットワーク１００を介してクライアント部６に送信することでユーザに提供する。
【００５０】
自動投資部１６は、証券取引所８にアクセスし、投資情報決定部１４により決定された投資情報に基づいてユーザの選択によらず自動的に投資を行う。なお、自動投資を行うユーザについて予め登録しておき、自動投資部１６は、予め登録されているユーザに代わって自動投資を行うこととしてもよい。また、自動投資部１６をクライアント部６に設け、各クライアント部の自動投資部１６が対応するユーザの代わりに自動投資を行うこととしてもよい。
【００５１】
投資行動補助サーバ１の構成についての説明は以上である。なお、投資行動補助サーバ１は、記憶手段及び制御手段を備えた汎用コンピュータにより実現することができる。
【００５２】
［投資行動補助サーバ１の処理フロー］
続いて、本実施形態に係る投資行動補助サーバ１の処理の流れについて、図３から図７を参照して説明する。
【００５３】
初めに、投資行動補助サーバ１は、株価などを含む金融情報をユーザに対して提示する（Ｓ１）。このとき、金融情報は、金融情報外部ＤＢ７からリアルタイムに取得したものを提示することができる。
【００５４】
続いて、金融情報が提示された際の各ユーザの生体情報を取得し（Ｓ２）、取得した生体情報について前処理を行う（Ｓ３）。なお、生体情報の前処理は投資行動補助サーバ１により行うこととしてもよく、クライアント部６により行うこととしてもよい。前処理前後の生体情報は、生体情報ＤＢ１１に記憶される。
【００５５】
生体情報の前処理では、まず生体特有のノイズを除去するために、高速フーリエ変換を用いて１Ｈｚ以上の振動数をもつ情報を除去する（ローパスフィルタ）。次に、個人間での振幅の差異を除去し、後の解析を容易にするために、Ｚ変換を用いて各個人のデータを規格化する。さらに、価格時系列と各投資家の各部位の血中ヘモグロビン濃度の変化の時系列データに関して、時系列相関を取り、ラグが−５期から＋５期までの相関係数の平均が０．１以上のものを有効なファクター候補として採用する。ここで採用されたファクター候補は、後の投資モデルの決定でさらに厳密に統計的な有意性が分析されるため、ここでは比較的緩めの基準で採否を決定する。なお１期は１ｓｅｃとする。
【００５６】
続いて、生体情報解析部１３１が生体情報を解析し、のうち統計学上有意なものを抽出する（Ｓ４）。なお、この処理の詳細については、図４において行う。
また、生体情報の取得と併せて、提示された金融情報を取得するとともに（Ｓ５）、ポートフォリオ選択部１３２により、最適なポートフォリオの選択を行う（Ｓ６）。
【００５７】
なお、ポートフォリオの選択は、例えば、価格時系列データだけではなく、予測に関係するとされる発行株価総額、ＰＥＲ、ＰＢＲのファンダメンタルデータを取得、さらに、Ｓ＆Ｐ５００（登録商標）指数、Ｔｏｐｉｘ（登録商標）指数、円ドル為替レートのマーケットインデックスデータを用いて行うこととしてもよい。
【００５８】
続いて、Ｓ４において抽出された有効な生体情報と、Ｓ６において選択された最適なポートフォリオとから、統合部１３３が投資モデルを生成する（Ｓ７）。なお、この処理の詳細については、図５から図７において行う。次に、投資情報決定部１４が生成された投資モデルにリアルタイムの金融情報及び生体情報を入力し、投資対象及び投資額を含む投資情報を決定する（Ｓ８）。その後、提示情報決定部１５が決定された投資情報をユーザに提示し、又は自動投資部１６が決定された投資情報に基づいてユーザの代わりに自動投資を行う。
【００５９】
続いて、図４を参照して、Ｓ４における生体情報の解析の詳細な処理の流れについて説明する。なお、図４は、生体情報解析部１３１における手法２の流れを示している。
【００６０】
初めに、投資行動補助サーバ１の生体情報解析部１３１は、生体情報とマーケット指標との時系列相関を計算する（Ｓ４−１）。続いて、相関の絶対値が閾値以上である生体情報を判別し（Ｓ４−２）、この生体情報を有効な生体情報として決定する（Ｓ４−３）。
【００６１】
次に、図５から図７を参照して、Ｓ７における投資モデルの生成の詳細な処理の流れについて説明する。なお、図５は統合部１３３における手法１の流れを示し、図６は統合部１３３における手法２の流れを示し、図７は統合部１３３における手法３の流れを示している。
【００６２】
図５を参照して、投資行動補助サーバ１の統合部１３３は、生体情報をリスク回避度のパラメータとして、Ｓ６において選択されたポートフォリオへの投資比率を決定するモデル候補を生成する（Ｓ７−１）。続いて、生成されたモデル候補の情報量基準を計算し、最適なモデルを決定する（Ｓ７−２）。なお、情報量基準の計算は、モデルに観測されたデータ、サンプリングされたパラメータ及びハイパーパラメータ値を逐次代入し、尤度を計算、それらをモンテカルロ確率積分することによって赤池のベイズ情報量基準などにより行う。
【００６３】
続いて、図６を参照して、投資行動補助サーバ１の統合部１３３は、生体情報から金融情報探索の範囲を規定する（Ｓ７−１１）。次に、ポートフォリオを再選択する（Ｓ７−１２）。これにより、普段用いる金融情報探索の範囲と、市場の緊張感が高まった時に用いる金融情報探索の範囲とを異ならせることができる。
【００６４】
続いて、図７を参照して、投資行動補助サーバ１の統合部１３３は、生体情報と金融情報とから投資モデルを生成する（Ｓ７−２１）。続いて、投資モデルの情報量基準値を計算し（Ｓ７−２２）、この値が閾値以上のモデルからポートフォリオを決定する（Ｓ７−２３、Ｓ７−２４）。
【００６５】
［投資行動補助サーバ１の動作の概要］
続いて、図８を参照して、投資行動補助サーバ１の動作の概要について説明する。生体情報ＤＢ１１は、ネットワーク１００を介して接続されたクライアント部６から、金融情報が提示された際のユーザの生体情報（例えば、図１９の１１ｃｈ、２９ｃｈにおける血中ヘモグロビン濃度）を受信し、記憶する。その後、生体情報解析部１３１は、ユーザの生体情報のうち統計学上有意なものを決定する。また、ポートフォリオ選択部１３２は、ユーザに提示されていた金融情報を取得し、最も高いパフォーマンスが期待される投資対象を選択する。統合部１３３では、これら生体情報と金融情報とから投資モデルを生成する。投資モデルは、統合部１３３における上記手法１から手法３のようなモデルが考えられる。例えば、上記数式１に記載した、血中ヘモグロビン濃度をリスク回避度のパラメータとした投資比率があげられる。
【００６６】
このような投資モデルが生成されると、投資情報決定部１４は、生成した投資モデルにリアルタイムな金融情報及び生体情報を入力し、投資行動に寄与する投資情報（例えば、投資比率の変化）を決定する。そして、提示情報決定部１５は、この投資情報をネットワーク１００を介してユーザに提供する。例えば、クライアント部６のユーザインターフェース部６１に対し、特定の銘柄がお勧めであることを提示し、購入を促すことが考えられる。
【００６７】
なお、従来におけるポートフォリオ予測のみを用いた場合と、本発明のようにポートフォリオ予測に加え生体情報（血中ヘモグロビン濃度）を加味した場合とを比較すると、日分で平均して１２．７１ベーシスポイントの改善が確認され、シャープレシオでは、０．０５５２の改善が確認された。また、同じ時期のＴｏｐｉｘ（登録商標）のパフォーマンスと比較すると、日分で平均して９２０．２ベーシスポイントの改善が確認され、シャープレシオでは、０．５０９５の大幅な改善が確認された。
【００６８】
［第２実施形態］
第１実施形態に係る投資行動補助サーバ１の説明は以上である。次に、図９から図１３を参照して、第２実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ａについて説明する。第１実施形態に係る投資行動補助サーバ１が統計学上有意な生体情報を用いて投資モデルを生成していたのに対し、第２実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ａは、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザの生体情報を用いて投資モデルを生成する点に特徴を有している。
【００６９】
［投資行動補助サーバ１Ａの構成］
図９に第２実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ａの構成を示す。なお、第１実施形態に係る投資行動補助サーバ１と同じ構成については、符号を同一にし、説明を省略する。また、外部に設けられネットワークを介して接続された金融情報外部ＤＢ７及び証券取引所８については図示を省略している。
【００７０】
第２実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ａは、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザを特定するため、クライアント部６から投資パフォーマンスについてのフィードバック（実現利益、未実現利益、保有株式数、保有株式の価値、含み損が生じたときの行動、含み益が生じたときの行動、投資比率の時系列など）を受けることとしている。そのため、クライアント部６には、投資パフォーマンスについてのフィードバックを逐次送信するフィードバック送信部６４が設けられている。なお、フィードバック送信部６４は、情報の提示からフィードバックまでの所要時間などについても併せて送信すると好適な場合がある。
【００７１】
投資行動補助サーバ１Ａは、生体情報ＤＢ１１と、金融情報内部ＤＢ１２と、フィードバックＤＢ２１と、有効生体情報判定部２２と、投資モデル生成部１３と、投資情報決定部１４Ａと、提示情報決定部１５と、を備える。
【００７２】
フィードバックＤＢ２１は、クライアント部６からフィードバックを受信し記憶する。
【００７３】
有効生体情報判定部２２は、フィードバックＤＢ２１に記憶される複数のユーザの投資パフォーマンスから、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザを特定する。具体的な手法としては次の２点がある。
【００７４】
＜手法１＞
フィードバックデータを利用することによって、投資パフォーマンスの優劣を特定する。具体的には、投資パフォーマンスの優劣の特定を、ドローダウンが小さい、利益が大きい、未実現損益の影響をさほど受けないなどの基準から行う。これにより、優秀な投資家の生体情報を投資情報として提供することができ、ユーザは優秀な成績をあげる投資家の心理状態を定量的に評価することが可能となる。
【００７５】
＜手法２＞
市場価格と生体情報の変化との関係に注目することによって、市場価格予測に有効な生体情報を特定する。具体的には、市場価格予測に有効な生体情報を、時系列相関、クラスタリング、又は情報量基準を用いた有意なファクターの選択によって特定する。これにより、市場価格予測に有効な生体情報を投資情報として提供することができ、ユーザは市場価格予測に有効な市場心理の状態を定量的に評価することが可能となる。
【００７６】
投資モデル生成部１３は、有効生体情報判定部２２により投資パフォーマンスの向上に有効と特定されたユーザの生体情報を解析し（生体情報解析部１３１）、金融情報と統合することで投資モデルを生成する（統合部１３３）。
【００７７】
投資情報決定部１４Ａは、生成された投資モデルに、リアルタイムな金融情報と、有効生体情報判定部２２により特定されたユーザの生体情報を入力し、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザの心理状態を反映させた投資情報を決定する。
そして、提示情報決定部１５は、この投資情報をネットワーク１００を介してユーザに提供する。
【００７８】
［投資行動補助サーバ１Ａの処理フロー］
次に、図１０から図１２を参照して、投資行動補助サーバ１Ａの処理の流れについて説明する。
【００７９】
初めに、投資行動補助サーバ１Ａは、株価などを含む金融情報をユーザに対して提示する（Ｓ１１）。このとき、金融情報は、金融情報外部ＤＢ７からリアルタイムに取得したものを提示することができる。
【００８０】
続いて、投資行動補助サーバ１Ａは、金融情報が提示された際のユーザの生体情報、ユーザがとった投資行動を含むフィードバック、及び提示された金融情報を取得し、それぞれを生体情報ＤＢ１１、フィードバックＤＢ２１、及び金融情報内部ＤＢ１２に記憶する（Ｓ１２，Ｓ１３，Ｓ１４）。
【００８１】
次に、投資行動補助サーバ１Ａの有効生体情報判定部２２は、取得した生体情報、フィードバック、及び金融情報から、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザを特定する。なお、この処理の詳細については、図１１及び図１２において行う。
【００８２】
次に、投資行動補助サーバ１Ａの投資モデル生成部１３は、特定したユーザの生体情報を用いて投資モデルを生成する（Ｓ１６）。その後、投資情報決定部１４Ａが、生成した投資モデルに、リアルタイムの金融情報及び金融情報が提示された際のユーザ（特定されたユーザ）の生体情報を入力し、投資情報を決定すると、提示情報決定部１５は、ネットワーク１００を介して接続された複数のクライアント部６のユーザに対して、この投資情報を提供する。これにより、複数のユーザには、投資パフォーマンスの向上に有効なユーザの心理状態を反映させた投資情報が提供される。
【００８３】
続いて、図１１及び図１２を参照して、Ｓ１５における投資パフォーマンスの向上に有効なユーザの特定の詳細な処理の流れについて説明する。なお、図１１は有効生体情報判定部２２における手法１の流れを示し、図１２は有効生体情報判定部２２における手法２の流れを示している。
【００８４】
図１１を参照して、複数のユーザのうち１のユーザの投資パフォーマンスについてのフィードバックを取得する（Ｓ１５−１、Ｓ１５−２）。続いて、このユーザの投資パフォーマンスが高いか否か判別する（Ｓ１５−３）。そして、パフォーマンスが高い場合には、有効なユーザと判断し（Ｓ１５−４）、次のユーザのパフォーマンスの判断に移る。他方、パフォーマンスが低い場合には、次のユーザのパフォーマンスの判断に移る（Ｓ１５−５）。なお、一例としては、ネットワーク１００を介してつながった複数のユーザのうち、総利益（＝確定利益＋未確定利益）が上位２０％のユーザをパフォーマンスが高いユーザとして特定することができる。
【００８５】
次に、図１２を参照して、複数のユーザのうち１のユーザの生体情報を取得する（Ｓ１５−１１、Ｓ１５−１２）。続いて、価格予測モデルの推定を行い、価格予測に有効な生体情報であるか判別する（Ｓ１５−１３、Ｓ１５−１４）。このとき、価格予測に有効な生体情報である場合には、有効なユーザと判断し（Ｓ１５−１５）、次のユーザの判断に移る。他方、価格予測に有効でない場合には、次のユーザの判断に移る（Ｓ１５−１６）。
【００８６】
［投資行動補助サーバ１Ａの動作の概要］
続いて、図１３を参照して、投資行動補助サーバ１Ａの動作の概要について説明する。なお、図１３においては、投資パフォーマンスの高いユーザを有効なユーザとして特定している（手法１）。
【００８７】
生体情報ＤＢ１１は、ネットワーク１００を介して接続されたクライアント部６から、金融情報が提示された際のユーザの生体情報（例えば、図１９の１１ｃｈ、２９ｃｈにおける血中ヘモグロビン濃度）を受信し、記憶する。また、フィードバックＤＢ２１は、ネットワーク１００を介して接続されたクライアント部６から、各ユーザの投資パフォーマンスを受信し、記憶する。
【００８８】
その後、有効生体情報判定部２２は、フィードバックＤＢ２１に記憶されたフィードバックデータから、例えば、総利益が上位２０％のユーザを特定する。続いて、投資モデル生成部１３の生体情報解析部１３１は、複数のユーザのうち特定されたユーザの生体情報のうち統計学上有意なものを決定する。また、投資モデル生成部１３のポートフォリオ選択部１３２は、ユーザに提示されていた金融情報を取得し、最も高いパフォーマンスが期待される投資対象を選択する。そして、統合部１３３は、これら生体情報と金融情報とから投資モデル（手法１から手法３による投資モデル）を生成する。
【００８９】
このような投資モデルが生成されると、投資情報決定部１４Ａは、生成した投資モデルにリアルタイムな金融情報及び特定されたユーザの生体情報を入力し、投資行動に寄与する投資情報（例えば、投資比率の変化）を決定する。そして、提示情報決定部１５は、この投資情報をネットワーク１００を介してユーザに提供する。その結果、投資パフォーマンスの高いユーザの心理状態を定量的に評価した投資情報をユーザに対して提供することができる。
【００９０】
［第３実施形態］
第２実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ａの説明は以上である。次に、図１４から図１９を参照して、第３実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ｂについて説明する。第１実施形態及び第２実施形態に係る投資行動補助サーバ１、１Ａが投資行動に寄与する投資情報をユーザに提供していたのに対し、第３実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ｂは、ユーザの投資に対する適性や訓練の効果を判定することを特徴としている。
【００９１】
［投資行動補助サーバ１Ｂの構成］
図１４に第３実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ｂの構成を示す。なお、第１実施形態及び第２実施形態に係る投資行動補助サーバ１、１Ａと同じ構成については、符号を同一にし、説明を省略する。また、外部に設けられネットワークを介して接続された金融情報外部ＤＢ７及び証券取引所８については図示を省略している。
【００９２】
第３実施形態に係る投資行動補助サーバ１Ｂは、ユーザの投資に対する適性や訓練の効果を判定するため、クライアント部６から投資パフォーマンスについてのフィードバック（実現利益、未実現利益、保有株式数、保有株式の価値、含み損が生じたときの行動、含み益が生じたときの行動、投資比率の時系列など）を受けることとしている。そのため、クライアント部６には、投資パフォーマンスについてのフィードバックを逐次送信するフィードバック送信部６４が設けられている。なお、フィードバック送信部６４は、情報の提示からフィードバックまでの所要時間などについても併せて送信すると好適な場合がある。
【００９３】
投資行動補助サーバ１Ｂは、生体情報ＤＢ１１と、金融情報内部ＤＢ１２と、フィードバックＤＢ２１と、訓練・適性判定モデル生成部３１と、訓練・適性判定部３２と、提示情報決定部１５と、を備える。
【００９４】
訓練・適性判定モデル生成部３１は、生体情報、フィードバック、及び金融情報を用いて、投資パフォーマンスの優劣の決定する要因を特定し、有効な訓練・適性判定モデルを生成する。具体的な手法としては次の２点がある。
【００９５】
＜手法１＞
投資の上級者の生体情報の特徴と下級者の生体情報の特徴とを対比することによって、上級者と下級者とを分ける生体情報の特徴（投資パフォーマンスの優劣を決定する要因）を特定する。このように特定される特徴と判定するユーザの生体情報とを対比することで、ユーザの投資に対する適性を判定することができる。
【００９６】
＜手法２＞
同一ユーザの訓練前後の生体情報の特徴を対比することによって、投資技術の上達を示す生体情報の特徴を特定する。ユーザに対し投資技術の訓練を施した後、このように特定された生体情報の変化を見ることで、施した訓練の成果を判定することができる。そのために、個人の訓練前と後の比較を行い、比較を通して投資パフォーマンスの優劣を決定する要因を特定する。
【００９７】
なお、手法１，２における投資パフォーマンスの優劣を決定する要因の特定は、時系列相関などの相関分析や、各種のクラスタリングによって行い、情報量基準を用いたモデルの選択によって抽出する。
特に（Ａ）情動と投資意思決定の関係に着目し、バブル、ドローダウン、トレンドリバーサル、ボラティリティ、自己相関が金融情報から特定されたときにどのような生体反応を示すか、（Ｂ）意思決定バイアスに着目し、一時的に損失が生じた時の対応、含み損益（フィードバックから特定）が生じた時にどのような生体反応を示すか、（Ｃ）参照点との関係に着目し、移動平均（金融情報から特定）からの乖離によりどのような生体反応を示すか、確認する。
【００９８】
次に、訓練・適性判定部３２は、生成された訓練・適性判定モデルに、適性判定や訓練の効果を判定するユーザのフィードバック及び生体情報と、金融情報とを入力し、適性や訓練の効果を判定する。
【００９９】
［投資行動補助サーバ１Ｂの処理フロー］
次に、図１５から図１８を参照して、投資行動補助サーバ１Ａの処理の流れについて説明する。
【０１００】
初めに、投資行動補助サーバ１Ｂは、株価などを含む金融情報をユーザに対して提示する（Ｓ２１）。このとき、金融情報は、金融情報外部ＤＢ７からリアルタイムに取得したものを提示することができる。
【０１０１】
続いて、投資行動補助サーバ１Ｂは、金融情報が提示された際のユーザの生体情報、ユーザがとった投資行動を含むフィードバック、及び提示された金融情報を取得し、それぞれを生体情報ＤＢ１１、フィードバックＤＢ２１、及び金融情報内部ＤＢ１２に記憶する（Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２４）。
【０１０２】
次に、投資行動補助サーバ１Ｂの訓練・適性判定モデル生成部３１は、取得した生体情報、フィードバック、及び金融情報から、訓練・適性判定モデルを生成する（Ｓ２５）。なお、なお、この処理の詳細については、図１６から図１８において説明する。
【０１０３】
次に、投資行動補助サーバ１Ｂの訓練・適性判定部３２は、適性判定や訓練の効果を判定するユーザのフィードバック及び生体情報と、金融情報とを入力し、適性判定や訓練の効果を判定する（Ｓ２６）。その後、提示情報決定部１５は、判定結果を対象のユーザに提示する（Ｓ２７）。
【０１０４】
続いて、図１６から図１８を参照して、Ｓ２５における訓練・適性判定モデルの生成の詳細な処理の流れについて説明する。なお、図１６は（Ａ）情動と投資意思決定の関係に着目したモデルの生成処理を示し、図１７は（Ｂ）意思決定バイアスに着目したモデルの生成処理を示し、図１８は（Ｃ）参照点との関係に着目したモデルの生成処理を示す。
【０１０５】
初めに、投資行動補助サーバ１Ｂは、ユーザを上級者と下級者とにグルーピングしてモデルを生成するか判定する（Ｓ２５−１、Ｓ２５−１１、Ｓ２５−２１）。グルーピングしない場合には、個人のユーザの訓練前の生体情報と後の生体情報とを取得する（Ｓ２５−２、Ｓ２５−１２、Ｓ２５−２２）。なお、この処理は、訓練・適性判定モデル生成部３１の手法２に該当する。訓練前の生体情報と後の生体情報とを対比することから、投資技術の上達を示す生体情報の特徴を特定することとしている。
【０１０６】
他方、グルーピングする必要のある場合には、投資行動補助サーバ１Ｂは、上級者の生体情報と下級者の生体情報とを取得する。例えば、総利益（＝確定利益＋未確定利益）により、上位２０％を上級者、下位２０％を下級者としてグルーピングすることができる。なお、この処理は、訓練・適性判定モデル生成部３１の手法１に該当する。上級者の生体情報と下級者の生体情報とを対比することから上級者と下級者とを分ける生体情報の特徴を特定することとしている。
【０１０７】
続いて、取得した対比対象の生体情報のうち、トレンドが変わるなどマーケットイベントがあったときの生体情報を対比し（Ｓ２５−４）、モデルを生成する（Ｓ２５−５）。このようなモデルによれば、例えば、あるマーケットイベントに対し上級者であれば反応すべき（反応すべきでない）といったことを判定することができる。
【０１０８】
また、取得した対比対象の生体情報のうち、意思決定バイアスが観測されやすい環境における生体情報を対比し（Ｓ２５−１４）、モデルを生成することとしてもよい（Ｓ２５１５）。意思決定バイアスが観測されやすい環境とは、例えば、含み損を持っているときや含み益を持っているときなどが挙げられる。このようなモデルによれば、例えば、含み損（含み益）と市場の状況とから、上級者であれば反応すべき（反応すべきでない）といったことを判定することができる。
【０１０９】
また、取得した対比対象の生体情報のうち、参照点からの乖離した生体情報を対比し（Ｓ２５−２４）、モデルを生成することとしてもよい（Ｓ２５−２５）。このようなモデルによれば、例えば、トレンドから価格が乖離している状態において、上級者であれば反応すべき（反応すべきでない）といったことを判定することができる。
【０１１０】
［生体情報］
以上、第１実施形態から第３実施形態に係る投資行動補助サーバ１，１Ａ，１Ｂについて説明した。次に、図１９を参照して、投資モデルを生成するための生体情報の一例について説明する。図１９は、国際１０−２０法を用いＮＩＲＳを装着した図である。非特許文献１に示すように、投資モデルを生成するための生体情報の好適な一例としては、図１９における１１ｃｈ又は２９ｃｈの血中ヘモグロビン濃度が挙げられる。なお、生体情報についてはこれに限られるものではなく、脳波、皮膚電位、心拍、目線の推移などとしてもよい。
【０１１１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。
【符号の説明】
【０１１２】
１    投資行動補助サーバ
１１  生体情報ＤＢ
１２  金融情報内部ＤＢ
１３  投資モデル生成部
１４  投資情報決定部
１５  提示情報決定部
１６  自動投資部
【図１】
2011065505.tif 000005
【図２】
2011065505.tif 000006
【図３】
2011065505.tif 000007
【図４】
2011065505.tif 000008
【図５】
2011065505.tif 000009
【図６】
2011065505.tif 000010
【図７】
2011065505.tif 000011
【図８】
2011065505.tif 000012
【図９】
2011065505.tif 000013
【図１０】
2011065505.tif 000014
【図１１】
2011065505.tif 000015
【図１２】
2011065505.tif 000016
【図１３】
2011065505.tif 000017
【図１４】
2011065505.tif 000018
【図１５】
2011065505.tif 000019
【図１６】
2011065505.tif 000020
【図１７】
2011065505.tif 000021
【図１８】
2011065505.tif 000022
【図１９】
2011065505.tif 000023
【図２０】
2011065505.tif 000024