(57)【要約】【課題】既知の対象の情報と既知の対象の関連情報との間の関連性に基づいて、未知の対象の重要属性を推定する重要度算出装置、重要度算出装置方法、及び重要度算出装置システムを提供する。【解決手段】重要度算出装置は、複数の属性からなる情報群のうち所定の属性を所定の値に設定した第１の情報群と入力されたクエリからなる第２の情報群とに所定の処理を実行し推定スコアを算出するデータ処理部と、前記推定スコアと目標スコアとの間の類似性により前記クエリにおける前記所定の属性の重要度を算出する算出部と、を備える【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の属性からなる情報群のうち所定の属性を所定の値に設定した第１の情報群と入力されたクエリからなる第２の情報群とに所定の処理を実行し推定スコアを算出するデータ処理部と、
前記推定スコアと目標スコアとの間の類似性により前記クエリにおける前記所定の属性の重要度を算出する算出部と、
を備える重要度算出装置。
【請求項２】
前記第１の情報群は第１のベクトルであり、前記第２の情報群は前記クエリがベクトルに変換された第２のベクトルである、
請求項１記載の重要度算出装置。
【請求項３】
前記所定の処理は、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとをそれぞれ処理するための異なるニューラルネットワークで構成され、
前記ニューラルネットワークは所定の重みに基づいて推定スコアを算出する、
請求項２記載の重要度算出装置。
【請求項４】
第１データと第２データとを含むデータペアをデータ処理部に入力して算出された推定スコアと前記データペアに対応する教師スコアとの差に基づいて、前記前記ニューラルネットワークの前記重みをそれぞれ最適化する学習部をさらに備える
請求項３記載の重要度算出装置。
【請求項５】
前記重要度を算出した日時ごとに前記所定の属性について前記算出部が算出した前記重要度を保持する時系列算出部と、
前記日時ごとに前記所定の属性の前記重要度をそれぞれ表示する時系列表示部と、
をさらに備える請求項１ないし４のいずれか１項記載の重要度算出装置。
【請求項６】
前記重要度は、推定スコアと目標スコアとの差を求めることにより算出される、
請求項１ないし５のいずれか１項記載の重要度算出装置。
【請求項７】
前記第１データは店舗に関する属性情報を含むデータであり、
前記第２データは前記店舗に対する評価情報を含むデータであり、
前記教師スコアは前記店舗に対する評価スコアである、
請求項１ないし６のいずれか１項記載の重要度算出装置。
【請求項８】
複数の属性からなる情報群のうち所定の属性を所定の値に設定した第１の情報群と入力されたクエリからなる第２の情報群とに所定の処理を実行により推定スコアを算出し、
前記推定スコアと目標スコアとの間の類似性により前記クエリにおける前記所定の属性の重要度を算出する、
重要度算出方法。
【請求項９】
前記第１の情報群は第１のベクトルであり、前記第２の情報群は前記クエリがベクトルに変換された第２のベクトルである、
請求項８記載の重要度算出方法。
【請求項１０】
前記所定の処理は、前記第１のベクトルと前記第２のベクトルとをそれぞれ処理するための異なるニューラルネットワークで構成され、
前記ニューラルネットの所定の重みに基づいて推定スコアを算出する、
請求項９記載の重要度算出方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
複数の属性からなる情報群のうち所定の属性を所定の値に設定した第１の情報群と入力されたクエリからなる第２の情報群とに所定の処理を実行して推定スコアを算出し、
前記推定スコアと目標スコアとの間の類似性により前記クエリにおける前記所定の属性の重要度を算出する
処理を実行させる重要度算出プログラム。
【請求項１２】
既存店舗の属性情報と前記既存店舗の評価属性情報との間の関係性に基づいて、新規店舗における評価属性情報の各属性を評価するデータ処理部と、
前記評価に基づいて前記各属性の重要度を算出する算出部と、
を備える重要度算出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、重要度算出装置、重要度算出装置方法、及び重要度算出装置システムに関し、特に、対象の情報を用いて対象に関連する属性の重要度をランク付けする重要度算出装置、重要度算出装置方法、及び重要度算出装置システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
飲食店が提供するメニューに対してユーザがした評価の蓄積に基づいて評価の高いメニューを検索する、店舗情報提供システムの一例が特許文献１に記載されている。
【０００３】
特許文献１記載の店舗情報検索システムは、店舗情報と商品情報を関連付けて店舗情報データベースに格納する。ユーザは、端末を通じて、訪れた店舗で提供されたメニューの評価をシステムに投稿する。システムは、投稿されたデータを前述の商品情報と結びついた情報として店舗情報データベースに格納する。システムは、ユーザの投稿の数や他のユーザからの参考票の数に応じてユーザレベルを決定する。システムはさらに、メニューを検索する機能を提供する。あるメニューを条件とする検索に対して、ユーザレベルに基づいて補正された評価数に基づき評価の高いメニューが提示される。
【０００４】
店舗情報を閲覧者に提示し、閲覧者の関心動向に合わせ立地評価し、その結果を店舗運営者・出店希望者等に提示する、店舗情報の収集提供装置の一例が特許文献２に記載されている。
【０００５】
特許文献２記載の店舗情報の収集提供装置は、予め登録店舗情報データベースに店舗に関する情報（店舗位置、利用可能人数、営業時間等）が登録されている。ユーザが端末を介して店舗の検索を行った際に検索結果に対して行った反応行動（詳細情報の閲覧等）の情報を収集提供装置が収集する。収集提供装置は反応行動に基づいて店舗位置に対するユーザの評価を求める。
【０００６】
ところで、新規の店舗開設において、この新規店舗に求められる重要属性（味、清潔さ、など）を推定（または分析）する必要がある。
【０００７】
しかしながら、特許文献１や特許文献２に開示されている発明を用いた場合、既存の店舗に対するユーザ評価や反応行動を得ることはできても、未出店の新規店舗に対しては何ら情報が得られない。評価や反応行動を得るには店舗が実際に存在していることが前提だからである。すなわち、既知の店舗およびこれに関する情報を収集しても、そこに存在しない未知の店舗の重要属性を推定することは不可能である。言い換えると、既知データ（既存店舗に関するデータ）に基づいて未知データ（新規店舗に関するデータ）の重要属性を推定する分析処理技術は開示されていない。
【０００８】
なお、具体例として店舗を示したが、これに限らず、既知の対象の情報（サービスや、動産・不動産などの取引対象や、人材募集により集めたい人材など）と、その既知の対象の関連情報（消費者や購入者による評価コメントや、採用者による評定コメントなど）とが関連づいている場合において、未知の対象の情報における重要属性を推定することと置き換えても同じである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２０１３−７３５７７号公報
【特許文献１】特開２００３−３４５９６２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述の特許文献１および特許文献２に記載された技術のように、存在しない未知の対象における、その対象の重要属性を推定することはできないという問題があった。
【００１１】
本発明の目的は、上述の課題を解決し、既知の対象の情報と既知の対象の関連情報との間の関連性に基づいて、未知の対象の重要属性を推定する重要度算出装置、重要度算出装置方法、及び重要度算出装置システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の重要度算出装置は、複数の属性からなる情報群のうち所定の属性を所定の値に設定した第１の情報群と入力されたクエリからなる第２の情報群とに所定の処理を実行し推定スコアを算出するデータ処理部と、前記推定スコアと目標スコアとの間の類似性により前記クエリにおける前記所定の属性の重要度を算出する算出部と、を備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の効果は、対象が既存のものでなくても、その対象の重要属性を推定することができることである。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第一の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第一の実施の形態におけるデータ処理部の動作例を示す図である。
【図３】本発明の第一の実施の形態における属性の例を示す図である。
【図４】本発明の第一の実施の形態におけるデータ処理部の動作例を示す図である。
【図５】本発明の第一の実施の形態における重要度算出の処理を示すフローチャートである。
【図６】本発明の第一の実施の形態における仮の関連ベクトルの生成処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第一の実施の形態におけるクエリ画面の例を示す図である。
【図８】本発明の第一の実施の形態における結果画面の例を示す図である。
【図９】本発明の第二の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第二の実施の形態の店舗情報記憶部および評価情報記憶部の構成を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第二の実施の形態における学習処理を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第二の実施の形態における推定処理を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第二の実施の形態における評価属性情報記憶部のデータ構造の例を示す図である。
【図１４】本発明の第二の実施の形態における評価属性マスタ記憶部のデータ構造の例を示す図である。
【図１５】本発明の第二の実施の形態における評価属性辞書記憶部のデータ構造の例を示す図である。
【図１６】本発明の第二の実施の形態における評価属性辞書生成処理を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第二の実施の形態における店舗属性情報記憶部のデータ構造の例を示す図である。
【図１８】本発明の第二の実施の形態における店舗属性マスタ記憶部のデータ構造（店舗分類）の例を示す図である。
【図１９】本発明の第二の実施の形態における店舗属性マスタ記憶部のデータ構造（所在地域）の例を示す図である。
【図２０】本発明の第二の実施の形態における店舗属性辞書記憶部のデータ構造の例を示す図である。
【図２１】本発明の第二の実施の形態における店舗属性辞書生成処理を示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第二の実施の形態における評価属性ベクトルの例を示す図である。
【図２３】本発明の第二の実施の形態における評価属性ベクトル生成処理を示すフローチャートである。
【図２４】本発明の第二の実施の形態における店舗属性ベクトルの例を示す図である。
【図２５】本発明の第二の実施の形態における店舗属性ベクトル生成処理を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の第二の実施の形態の属性学習部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図２７】本発明の第二の実施の形態における属性学習処理を示すフローチャートである。
【図２８】本発明の第二の実施の形態における仮属性ベクトルの例を示す図である。
【図２９】本発明の第二の実施の形態における仮属性ベクトル生成処理を示すフローチャートである。
【図３０】本発明の第二の実施の形態における新規店舗の店舗属性情報の例を示す図である。
【図３１】本発明の第二の実施の形態における新規店舗の店舗属性ベクトルの例を示す図である。
【図３２】本発明の第二の実施の形態における重要属性スコア記憶部のデータ構造の例を示す図である。
【図３３】本発明の第二の実施の形態の重要属性スコア算出部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３４】本発明の第二の実施の形態における重要属性スコア算出処理を示すフローチャートである。
【図３５】本発明の第二の実施の形態における重要属性表示処理を示すフローチャートである。
【図３６】本発明の第二の実施の形態における重要属性表示部の表示結果の例を示す図である。
【図３７】本発明の第三の実施の形態の特徴的な構成を示すブロック図である。
【図３８】本発明の第三の実施の形態における重要属性スコア時系列記憶部のデータ構造の例を示す図である。
【図３９】本発明の第三の実施の形態における重要属性スコア時系列算出処理を示すフローチャートである。
【図４０】本発明の第三の実施の形態における重要属性時系列表示を示すフローチャートである。
【図４１】本発明の第三の実施の形態における重要属性時系列表示部の表示結果の例を示す図である。
【図４２】本発明の第四の実施の形態における既存店舗の店舗属性改善を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（第一の実施の形態）
次に、本発明の第一の実施の形態について説明する。
【００１６】
はじめに、本発明の第一の実施の形態の構成について説明する。図１は、本発明の第一の実施の形態における重要度算出装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
図１を参照すると、本発明の第一の実施の形態における重要度算出装置は、データ処理部２０４、および、算出部２０５を含む。
【００１８】
まず、本発明における対象の属性情報および対象の関連属性情報の定義について説明する。対象とはサービスや、動産・不動産などの取引対象や、人材募集により集めたい人材などである。対象の属性情報とは、対象の属性を表す情報である。対象の属性とは、例えば不動産であれば価格、面積、駅からの距離などであり、例えば人材であれば年齢、性別、学歴などである。対象の関連属性情報とは、消費者や購入者による評価コメントや、採用者による評定コメントなどである。それぞれ複合的なデータであり、構造化または非構造化データの形でやり取りされる。対象の属性情報および対象の関連属性情報は、所定の処理のためにベクトル表現に変換されたものであってよい。この場合、対象の属性情報は長さｍのベクトル、対象の関連属性情報は長さｎのベクトルとして変換される。また対象の属性情報と対象の関連属性情報との間のスコア（スカラ値）も与えられる。例えば高い評価、評定であれば高いスコアである。
【００１９】
データ処理部２０４は、クエリとして入力された対象の属性情報に基づいたクエリベクトルの生成、仮ベクトルの生成、および二つのベクトルに基づくスコアの算出を行う、コンピュータハードウェア上で実行可能なプログラムである。クエリベクトルの生成では、対象の属性情報をクエリベクトル（長さｍ）としてベクトルに変換する。仮ベクトルの生成では、対象の関連属性情報のうち推定したい属性を所定の値にした仮ベクトル（長さｎ）を生成する。スコアの算出では、長さｍのベクトルおよび長さｎのベクトルを所定の処理により処理して推定スコアを算出する。
【００２０】
算出部２０５は、算出された推定スコアと、算出部にあらかじめ規定されているかまたは外部から設定された目標スコアとの類似度に基づいて重要度を算出する、コンピュータハードウェア上で実行可能なプログラムである。
【００２１】
図２はデータ処理部２０４の処理の具体例である。データ処理部２０４は、対象の属性情報から、形態素解析やテーブル参照を用いて情報を抽出する。対象が例えば物であれば価格や製造年数のほか紹介文の単語出現頻度、対象が例えば人であれば年齢層や性別といった情報が抽出される。データ処理部２０４は、抽出した情報を、所定の長さのベクトルのそれぞれ定められた位置に格納することにより、ベクトル化する。例えばベクトルの１番目の要素は年齢、２番目の要素は性別、３番目は単語Ａの出現回数、といったことである。その結果、クエリは長さｍのベクトルとなる。さらに、対象の関連属性情報のうち推定したい属性の値を１にし、それ以外の属性の値を０にした、長さｎの仮ベクトルを生成する。要素の値を０，１で示しているのは一例であり、実数であってもよい。ｍとｎは等しくても、異なっていてもよい。
【００２２】
データ処理部２０４はクエリベクトルと仮ベクトルとから、推定スコアとして例えば０．５２８といった数値を算出する。この数値は、データ処理部が例えば一定のルールに基づいて算出するものである。一定のルールは、例えば、入力として対象の属性情報のベクトルおよび対象の関連属性情報のベクトルをとり、出力として前記二つの情報の間のスコアを取るときの、入出力データ間の傾向や相関を機械的に学習したルールである。このルールに基づけば、学習データに含まれる入力データはもとより、学習データに含まれないデータを入力した場合であっても、その傾向や相関から出力されるべきスコアが得られるという特性がある。
【００２３】
具体例は、データ処理部２０４が二つの入力ベクトルに対してそれぞれ異なるニューラルネットを用いて実現されている場合である。データ処理部２０４は、対象の属性情報のベクトルを第１のニューラルネットワークにより特徴抽出を行い、特定の次元数Ｎに次元圧縮したベクトルを出力し、並行して、対象の関連属性情報のベクトルを第２のニューラルネットワークにより特徴抽出を行い、特徴抽出したクエリベクトルと同一の次元数Ｎに次元圧縮したベクトルを出力し、さらに、特徴抽出後の両ベクトル（Ｎ次元）の内積から推定スコアを算出し、算出した推定スコアと二つの情報の間のスコアとの差から推定誤差を算出し、誤差逆伝播法により両ニューラルネットワークを調整して学習結果であるニューラルネットワークの各要素の値に対しての重み値を得る。
【００２４】
図３に、対象の属性情報と、そのベクトル表現の具体例を示す。この例では、１０個の属性が定義されている。例えば、対象の属性情報が「２０代の社会人男性」を表す情報であったとする。データ処理部２０４は、抽出した情報が各々定義されている属性に当てはまるか否かを判断し、当てはまる属性の要素を抽出した情報に置き換えていく。その結果、「２０代の社会人男性」という対象の属性情報は、第４列の通りのベクトルに変換される。
【００２５】
図４はデータ処理部２０４が仮ベクトルを生成して推定スコアを算出する処理の具体例である。仮ベクトルは長さｎのベクトル表現であり、ｋ（ｋは１からｎ）番目の仮の関連情報は、ｋ番目の属性が１、他の属性が０であるように設定されている。ここでも属性の値は０，１以外に実数であっても問題ない。このように生成された仮の関連情報と、未知の対象の情報とを、データ処理部に入力して、それぞれのｋ番目の試行においてｋ番目の仮スコアを得る。図３の例では、１番目の仮スコアは０．９２、ｎ番目の仮スコアは０．１１、である。
【００２６】
ここで、算出部２０５によるクエリに対する重要属性の推定について説明する。当該推定は、目標スコア、例えば１．００、に近いスコアを出力する仮ベクトルのｋを得ることにより実現する。図４の例において、１番目の仮ベクトルを入力すると比較的高いスコアとなり、ｎ番目の仮ベクトルを入力すると比較的低いスコアとなる。このことから、関連情報におけるｋ＝１に相当する、関連属性情報の１番目の属性は、当該クエリにおいて、ｎ番目の属性よりも重要であると言える。このようにして、ｋ番目の仮ベクトルを用いた際のスコアを仮スコア（ｋ）とすると、目標スコアと仮スコア（ｋ）が近似するほど、関連属性情報のｋ番目の属性は当該クエリにとって重要であると判断することができる。例えば両者の差が小さいほど近似しているとして良い。なお目標スコアは予め与えてもよいし、都度入力してもよい。
【００２７】
このようにして、当該クエリにとっての重要属性が推定される。推定された結果は画面等を通じて、クエリをした利用者に通知される。
【００２８】
なお、重要度算出装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）とプログラムを記憶した記憶媒体を含み、プログラムに基づく制御によって動作するコンピュータであってもよい。また、データ処理部２０４、および、算出部２０５は、それぞれ個別の記憶媒体でも、１つの記憶媒体によって構成されてもよい。
【００２９】
図５は、本発明の第一の実施の形態における重要度算出装置１００の重要度算出の処理の流れを示すフローチャートである。
【００３０】
ステップＳ１０１において、クエリデータ入力部２０２は、クエリおよび目標スコアを入力受付する。なお目標スコアはあらかじめ定められているものとして本ステップで入力を省略することも可能である。
【００３１】
つぎに、関連情報のベクトル表現の長さｎの数だけループが始まる（ステップＳ１０２）。ループ内においてインデックスをｋとして参照するものとする。
【００３２】
ステップＳ１０３において、データ処理部２０４は、クエリを長さｍのクエリベクトルに変換し、さらにｋ番目の仮ベクトルを生成する。これは、ｋ番目の属性が例えば１、その他の要素が例えば０の長さｎのベクトルである。
【００３３】
つぎに、データ処理部２０４は、クエリベクトルと生成したｋ番目の仮のベクトルとから、仮スコア（ｋ）を取得する（ステップＳ１０４）。
【００３４】
ステップＳ１０５において、算出部２０５は、仮スコア（ｋ）と目標スコアとを比較処理し、重要属性スコア（ｋ）を算出する（）。重要属性スコア（ｋ）は、仮スコア（ｋ）と目標スコアの関係について、それぞれのｋについて相対的に評価するスコアである。例えば、重要属性スコア（ｋ）は、両者の差（この場合ゼロに近いほど高い順位またはランク）であってよいし、除算結果（この場合１に近いほど高い順位またはランク）であってもよい。さらに別の例として、重要属性スコア（ｋ）は、重要、普通、非重要のようなランク分けであってもよい。
【００３５】
以上のステップＳ１０３からＳ１０６を、ｋがｎに到達するまで繰り返す（ステップＳ１０６）。
【００３６】
なおこのようにｋについて得られた上記いずれかの結果は、表示装置に表示されるなど何らかの方法を通じて利用者に通知されてもよい。以上で重要度算出の流れの説明を終了する。
【００３７】
図６は、ステップＳ１０３で行われる仮ベクトルの生成の詳細である。
【００３８】
ステップＳ２０１において、長さｎの仮ベクトルの領域を生成する。
【００３９】
つぎに、仮ベクトルの領域の全ての属性を０に初期化する（ステップＳ２０２）。
【００４０】
ステップＳ２０３において、ｋ番目の属性を１に設定する。以上で仮ベクトルの生成を流れの説明を終了する。
【００４１】
本実施形態におけるユーザインタフェースである画面について、図７と図８を用いて説明する。
【００４２】
図７は、クエリの入力をユーザから受け付ける画面Ｗ１０１である。このインタフェースは、目標スコアを入力する画面部品と、未知の対象の情報を入力する画面部品とを備える。入力された情報はクエリ入力部２０２を介して重要度算出装置１００に引き渡される。目標スコアは０から１の間をスライダー形式で入力可能である。未知の対象の情報は、検索ボックスに文字や単語を入力して表示されるリストの中からチェックボックスを操作することにより入力する。例えば、「塩ラーメン」と入力するとそれに関連する要素がリスト表示されるので、ユーザはリストに表示されたものの中から必要なものを選択する。設定が終わるとOKボタンを押下して重要度の算出を開始する。
【００４３】
図８は、得られた重要度を表示する画面Ｗ１０２である。この画面は、ユーザによる画面Ｗ１０１への入力を契機に、各部が処理し、最後に算出部２０５が算出した結果を、ユーザに提示する。上部にはあらかじめ設定した目標スコアが表示される。下部には重要属性スコア、属性、属性IDを含む表形式の画面部品が表示されている。この画面部品にはそれぞれ得られた結果が行として表示されている。昇順・降順ボタンにより、この表のソート順序を制御することができ、重要なものから順に上から表示したり、または逆に重要ではないものから順に上から表示したりできる。
【００４４】
このように、ユーザは、画面を通してクエリとして目標スコアおよび未知の対象の情報を入力し、画面を通して属性についての重要度（上記例では重要属性スコアの多寡）を得ることができる。本実施の形態では、画面を通して重要度の情報を得る例を説明したが、画面を通して得られることも一例にすぎず、例えば他に例示をすれば、結果はPDFファイルやTXTファイルにより出力され、それらはメールに添付されていてもよい。
【００４５】
以上により、本発明の第一の実施の形態の動作が完了する。
【００４６】
本発明の第一の実施の形態によれば、対象がまだ存在していなくても、その対象の重要属性を推定することができる。
【００４７】
その理由は、算出部が算出部の有するルールに基づいて、入力されたクエリおよび順次生成されたｋ番目の仮の関連情報ベクトルの両者に対する仮スコアを算出し、これが目標スコアに高いほどｋ番目の属性の重要属性スコアが決まるので、このスコアを用いれば属性の間の相対的な重要度判断ができるからである。
【００４８】
（第二の実施の形態）
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。
【００４９】
本実施形態は、第一の実施の形態を応用した実施形態である。店舗情報（既存および新規）が第１の実施形態における対象の属性情報に対応し、評価情報が対象の関連属性情報に対応する。
【００５０】
本発明の実施例の構成について図９および図１０を参照して詳細に説明する。
【００５１】
本発明の実施の形態は、学習フェーズと推定フェーズの2つのフェーズから構成されるので、それぞれ分けて説明する。
【００５２】
学習フェーズは、評価情報と店舗情報とから属性学習を行う。
【００５３】
評価情報に関する部分は、評価属性マスタ情報を保持する評価属性マスタ記憶部３１１ａと、既存店舗の評価属性情報を保持する評価属性情報記憶部３１１ｂと（３１１ａと３１１ｂとを総称して評価情報記憶部３１１とも呼ぶ）、評価情報記憶部３１１から評価属性辞書を生成して記憶する評価属性辞書３１３と、評価情報記憶部３１１と評価属性辞書３１３とからの情報を入力して評価属性ベクトルを生成する評価属性ベクトル生成部３１４と、を含む。
【００５４】
店舗情報に関する部分は、既存店舗の店舗属性マスタ情報を保持する店舗属性マスタ記憶部３０１ａと、既存店舗の店舗属性情報を保持する店舗属性情報記憶部３０１ｂと（３０１ａと３０１ｂとを総称して店舗情報記憶部３０１とも呼ぶ）、店舗情報記憶部３０１から店舗属性辞書を生成して記憶する店舗属性辞書記憶部３０３と、店舗情報記憶部３０１と店舗属性辞書記憶部３０３とからの情報を入力して店舗属性ベクトルを生成する店舗属性ベクトル生成部３０４と、を含む。
【００５５】
さらに、属性学習に関する部分は、店舗属性ベクトル生成部３０４と評価属性ベクトル生成部３１４とにより生成された２つのベクトル、および、評価属性情報記憶部３１１ｂが記憶している評価スコア、の３つの組に成り立つ関係を機械学習する属性学習部３２１と、学習結果を保持する学習結果記憶部３２２と、を含む。
【００５６】
推定フェーズは、新規店舗の店舗属性情報を保持する店舗属性情報記憶部（新規店舗）３０１ｃと、新規店舗に付与したい評価スコアである目標スコアの入力を受け付ける目標スコア入力部３３４と、店舗属性ベクトル生成部３０４、評価属性ベクトル生成部３１４、学習結果記憶部３２２、および、目標スコア入力部３３４からの情報を入力として新規店舗の評価属性毎の重要度スコアを算出する重要属性スコア算出部３３１と、重要属性スコア算出部３３１が算出した重要属性毎の重要度スコアを保持する重要属性スコア記憶部３３２と、重要属性スコア記憶部３３２からの重要度スコアを入力として新規店舗の重要属性を表示する重要属性表示部３３３と、を含む。
【００５７】
フローチャート等の図面に基づいて本実施の形態の動作を説明する。
【００５８】
本実施の形態の動作について図１１を参照して詳細に説明する。
【００５９】
はじめに、学習フェーズの動作について説明する。評価属性辞書記憶部３１３は、評価属性情報記憶部３１１ｂが保持するレコードを1件ずつ選択して繰り返して（Ｓ３０１、Ｓ３０３）、評価属性マスタ記憶部３１１ａが保持するデータを参照しながら、評価属性辞書生成処理を行い（Ｓ３０２）、生成した辞書を評価属性辞書記憶部３１３の記憶領域に保存する（Ｓ３０２）。並行して、店舗属性辞書生成部３０３は、店舗属性情報記憶部３０１ｂが保持するレコードを1件ずつ繰り返して（Ｓ３０４、Ｓ３０６）、店舗属性マスタ記憶部３０１ａが保持するデータを参照しながら、店舗属性辞書生成処理（Ｓ３０５）を行い、生成した辞書を店舗属性辞書記憶部３０３の記憶領域に保存する（Ｓ３０５）。
次に、評価属性ベクトル生成部３１４は、評価属性情報記憶部３１１ｂが保持する評価属性情報のレコードを１件ずつ選択し（Ｓ３０７）、選択した評価属性情報が対象とする店舗属性情報を選択し、選択した評価属性情報（既存店舗）に対応する評価スコアを選択し、評価属性辞書記憶部３１３が保持する評価属性辞書を参照しながら、選択した評価属性情報を評価属性ベクトルに変換する（Ｓ３０８）。並行して、店舗属性ベクトル生成部３０４は、店舗属性辞書記憶部３０１ｂが保持する情報を参照しながら、選択した店舗属性情報を店舗属性ベクトルに変換する（Ｓ３０９）。属性学習部３２１は、両属性ベクトルと評価スコアの関係を機械学習し、学習結果は学習結果記憶部３２２に逐次保存する（Ｓ３１０）。
【００６０】
評価属性辞書生成・保存（Ｓ３０２）について図１３、図１４、図１５、および、図１６を参照して詳細に説明する。評価属性情報記憶部３１１ｂのデータ構造を図１３、評価属性マスタ記憶部３１１ａのデータ構造を図１４、評価属性辞書記憶部３１３のデータ構造を図１５、評価属性辞書記憶部３１３の動作を図１６にそれぞれ示す。評価属性辞書記憶部３１３は、取得した評価属性情報のカラム毎のデータを取得し（Ｓ５０１、Ｓ５０２）、当該データがテキストか否かを判定し（Ｓ５０３）、テキストである場合は形態素解析を行って属性を抽出し（Ｓ５０４）、テキストでない場合は評価属性マスタ記憶部３１１ａが保持する評価属性マスタを参照して属性を抽出し（Ｓ５０５）、抽出した属性を評価属性辞書記憶部３１３に追加する（Ｓ５０６）。図１５では、評価属性情報から抽出したテキスト形式の属性とそれ以外の形式の属性とを区別するため、評価属性辞書は、『カラム名:評価属性』（但し、テキストから抽出した属性の場合は、カラム名を『単語』とする）の形式で評価属性を保持する。
【００６１】
図１７、図１８、図１９、図２０、および図２１を参照して店舗属性辞書生成・保存（Ｓ３０５）について詳細に説明する。店舗属性情報記憶部３０１ｂのデータ構造を図１７、店舗属性マスタ記憶部３０１ａのデータ構造を図１８および図１９、店舗属性辞書記憶部３０３のデータ構造を図２０、店舗属性辞書記憶部３０３の動作を図２１にそれぞれ示す。店舗属性辞書記憶部３０３は、取得した店舗属性情報（既存店舗）のカラム毎のデータを取得し（Ｓ６０１、Ｓ６０２）、当該データがテキストの場合は形態素解析を行って属性を抽出し（Ｓ６０４）、テキストでない場合は店舗属性マスタ記憶部３０１ａが保持する店舗属性マスタを参照して属性を抽出し（Ｓ６０５）、抽出した属性を店舗属性辞書記憶部３０３の記憶領域に追加する（Ｓ６０６）。テキスト形式の属性とそれ以外の形式の属性とを区別するため、店舗属性辞書は、『カラム名:店舗属性』（但し、テキストから抽出した属性の場合は、カラム名を『単語』とする）の形式で店舗属性を保持する。
【００６２】
図１３、図１５、図２２及び図２３を参照して評価属性ベクトル生成（Ｓ３０８）について詳細に説明する。評価属性ベクトルのデータ構造を図２２、評価属性ベクトル生成部１０５の動作を図２３にそれぞれ示す。評価属性ベクトル生成部３１４は、評価属性辞書記憶部３１３が保持する評価属性辞書の評価属性数と同一次元を有する評価属性ベクトルを生成して当該ベクトルの全要素を０で初期化し（Ｓ７０１）、取得した評価属性情報のカラム毎のデータを取得し（Ｓ７０２、Ｓ７０３）、当該データがテキストか否かを判断し（Ｓ７０４）、テキストである場合は形態素解析を行って属性を抽出し（Ｓ７０５）、テキストでない場合は評価属性マスタ記憶部３１１ａが保持する評価属性マスタを参照して属性を抽出し（Ｓ７０６）、評価属性辞書記憶部３１３が保持する評価属性辞書を参照して、抽出した属性と合致する評価属性を探索し（Ｓ８０７）、合致する属性が見つかった場合は、当該属性に対応する評価属性ベクトルの要素を１に設定する（Ｓ８０８）。
【００６３】
店舗属性ベクトル生成（Ｓ３０９）について図１７、図２０、図２４及び図２５を参照して詳細に説明する。店舗属性ベクトルのデータ構造を図２４、店舗属性ベクトル生成部３０４の動作を図２５それぞれ示す。店舗属性ベクトル生成部３０４は、店舗属性辞書記憶部３０３が保持する店舗属性辞書の店舗属性数と同一次元を有する店舗属性ベクトルを生成して当該ベクトルの全要素を０で初期化し（Ｓ８０１）、取得した店舗属性情報（既存店舗）のカラム毎のデータを取得する（Ｓ８０２、Ｓ８０３）。Ｓ８０４において、当該データがテキストであるか否かを判断し、Ｓ８０５において、テキストである場合は形態素解析を行って属性を抽出する。テキストでない場合は店舗属性マスタ記憶部３０１ａが保持する店舗属性マスタを参照して属性を抽出し（Ｓ８０６）、店舗属性辞書記憶部３０３が保持する店舗属性辞書を参照して、抽出した属性と合致する店舗属性を探索し（Ｓ８０７）、合致する属性が見つかった場合は、当該属性に対応する店舗属性ベクトルの要素を１に設定する（Ｓ８０８）。
【００６４】
属性相関学習・保存（Ｓ３１０）について図１３、図２２、図２４、図２６及び図２７を参照して詳細に説明する。
【００６５】
属性学習部３２１の構成を図２６に示す。属性学習部３２１は、店舗属性ベクトルから特徴抽出を行い特定の次元数Ｎに次元圧縮する店舗属性ベクトル特徴抽出部３２１ａと、評価属性ベクトルから特徴抽出を行い特徴抽出後の店舗属性ベクトルの次元数Ｎと同一の次元数に次元圧縮する評価属性ベクトル特徴抽出部３２１ｂと、特徴抽出を行った店舗属性ベクトル及び評価属性ベクトルから推定評価スコアを算出する推定評価スコア算出部３２１ｃと、推定評価スコア算出部３２１ｃが算出した推定評価スコアと評価属性情報記憶部３１１ｂとが保持する実際の評価スコアの差（推定誤差）を算出し、店舗属性ベクトル特徴抽出部３２１ａ及び評価属性ベクトル特徴抽出部３２１ｂに推定誤差を逆伝搬させる推定誤差算出部３２１ｄから構成される。
【００６６】
なお、店舗属性ベクトル特徴抽出部３２１ａ及び評価属性ベクトル特徴抽出部３２１ｂには特徴抽出を行う任意の手法（主成分分析、Latent Semantic Indexing等）が適用可能だが、以降ではニューラルネットワークを用いて実装した例を記載する。また、推定評価スコア算出部３２１ｃには2つのベクトルからスカラー値を算出する任意のメトリック（L1ノルム、L2ノルム等）が適用可能だが、以降では内積を用いて実装した例を記載する。
【００６７】
属性学習部３２１の動作を図２７に示す。属性学習部３２１は、評価属性ベクトル生成部３１４が生成した評価属性ベクトルを入力としてニューラルネットワークにより特徴抽出を行い、特定の次元数Ｎに次元圧縮したベクトルを出力し（Ｓ９０１）、並行して、店舗属性ベクトル生成部３０４が生成した店舗属性ベクトルを入力としてニューラルネットワークにより特徴抽出を行い、特徴抽出した評価属性ベクトルと同一の次元数Ｎに次元圧縮したベクトルを出力する（Ｓ９０２）。さらに、特徴抽出後の評価属性ベクトル（Ｎ次元）及び店舗属性ベクトル（Ｎ次元）の内積から推定評価スコアを算出し（Ｓ９０３）、算出した推定評価スコアと実際の評価スコアの差から推定誤差を算出する（Ｓ９０４）。推定誤差を評価属性ベクトル特徴抽出部３２１ｂにフィードバックして、推定誤差が小さくなるよう評価属性ベクトル特徴抽出部３２１ｂのパラメータを機械学習により調整し（Ｓ９０５）、並行して、推定誤差を店舗属性ベクトル特徴抽出部にフィードバックして、推定誤差が小さくなるよう店舗属性ベクトル特徴抽出部３２１ａのパラメータを機械学習により調整する（Ｓ９０６）。最後に、学習結果（店舗属性ベクトル特徴抽出部３２１ａと評価属性ベクトル特徴抽出部３２１ｂのパラメータ群）を学習結果記憶部（既存店舗）３２２に保存する（Ｓ９０７）。
【００６８】
なお、推定誤差に基づくニューラルネットワークのパラメータ調整手法（逆誤差伝播法）は周知であるため、詳細な説明は割愛する。また店舗属性ベクトルを入力とするニューラルネットと、評価属性ベクトルを入力とするニューラルネットとは、それぞれ同一または異なるベクトルを入力として同一次元のベクトルを出力するよう、それぞれが入力に対応する重みをもつようにしてよい。
【００６９】
次に、推定フェーズの動作について図１２を参照しながら説明する。属性ベクトル生成部３０４は、新規店舗の情報を保持する店舗属性情報記憶部３０１ｃから、店舗属性情報（新規店舗）を１個選択し、店舗属店舗属性辞書記憶部３０３及び店舗属性マスタ記憶部３０１ａが保持する情報を参照しながら、選択した店舗属性情報（新規店舗）を店舗属性ベクトルに変換する（Ｓ４０１）。評価属性ベクトル生成部３１４は、Ｓ３０２が生成した評価属性辞書記憶部３１３が保持する評価属性辞書からレコード（素性）を１件ずつ選択し（Ｓ４０２）、評価属性辞書記憶部（既存店舗）３１３が保持する評価属性辞書を参照しながら、選択したレコード（素性）を仮属性ベクトルに変換する（Ｓ４０３）。重要属性スコア算出部３３１は、Ｓ３１０が生成した学習結果記憶部３２２が保持する学習結果を利用して、店舗属性ベクトルと仮属性ベクトルとに基づいて推定評価スコアを算出し（Ｓ４０４）、算出結果をレコード（素性）毎に重要属性スコア記憶部３３２に逐次保存する（Ｓ４０４）。目標スコアを入力すると（Ｓ４０６）、目標スコアと当該推定評価スコアとに基づき重要属性スコアを算出し（Ｓ４０７）、相関の高い評価属性を重要属性として画面表示する（Ｓ４０８）。
【００７０】
推定フェーズの詳細について説明する。初めに評価属性ベクトル生成部３１４による仮属性ベクトル生成（Ｓ４０３）について図１５、図２８及び図２９を参照して詳細に説明する。仮属性ベクトルの例を図２８に、評価属性ベクトル生成部３１４の動作を図２９にそれぞれ示す。評価属性ベクトル生成部３１４は、評価属性辞書記憶部３１３が保持する評価属性辞書の評価属性数と同一次元を有する評価属性ベクトルを生成して（Ｓ１００１）当該ベクトルの全要素を０で初期化し（Ｓ００２）、Ｓ４０２で選択した評価属性辞書の評価属性に対応する要素に１を設定する（Ｓ１００３）。図２８を用いて説明すると、Ｓ４０２で選択した評価属性辞書の評価属性が１番目の属性（ＥＡ１）のときは、対応する仮属性ベクトルは（１，０，０，・・・０）となる。２番目、３番目の属性（ＥＡ２、ＥＡ３）を選択したときは、これに対応する仮属性ベクトルがそれぞれ生成される。従って属性が１９個ある場合、仮属性ベクトルは全部で１９個生成される。
【００７１】
推定フェーズの店舗属性ベクトル生成（Ｓ４０１）について図３０及び図３１を参照して詳細に説明する。店舗属性情報記憶部（新規店舗）３０１ｃのデータ構造は店舗属性情報記憶部（既存店舗）３０１ｂと同一である。店舗属性情報記憶部（新規店舗）３０１ｃが保持する店舗属性情報の例を図３０、当該情報から生成された店舗属性ベクトルの例を図３１にそれぞれ示す。また、店舗属性ベクトル生成部３０４の動作は、店舗属性ベクトル生成（Ｓ３０９）と同一であるため、詳細な動作の説明は割愛する。
【００７２】
重要属性スコア算出・保存（Ｓ４０７）について図３２、図３３及び図３４を参照して詳細に説明する。重要属性スコア記憶部３３２のデータ構造を図３２に示す。また、重要属性スコア算出部３３１の構成を図３３に示す。重要属性スコア算出部３３１は、店舗属性ベクトルから特徴抽出を行い特定の次元数Ｎに次元圧縮する店舗属性ベクトル特徴抽出部３３１ａと、評価属性ベクトルから特徴抽出を行い特徴抽出後の店舗属性ベクトルの次元数Ｎと同一の次元数に次元圧縮する評価属性ベクトル特徴抽出部３３１ｂと、特徴抽出を行った店舗属性ベクトル及び評価属性ベクトルから推定評価スコアを算出する推定評価スコア算出部３３１ｃから構成される。
重要属性スコア算出部３３１の動作を図３４に示す。重要属性スコア算出部３３１は、属性学習部３２１により生成された学習結果記憶部３２２が保持する学習結果の読込を行い（Ｓ１１０１）、評価属性ベクトル生成部３１４が生成した仮属性ベクトルを入力としてニューラルネットワークにより特徴抽出を行い、特定の次元数Ｎに次元圧縮したベクトルを出力し（Ｓ１１０２）、並行して、店舗属性ベクトル生成部３０４が生成した店舗属性ベクトルを入力としてニューラルネットワークにより特徴抽出を行い、特徴抽出した評価属性ベクトルと同一の次元数Ｎに次元圧縮したベクトルを出力し（Ｓ１１０３）、特徴抽出後の評価属性ベクトル（Ｎ次元）及び店舗属性ベクトル（Ｎ次元）の内積から推定評価スコアを算出し（Ｓ１１０４）、重要属性スコア記憶部３３２においてＳ４０２で選択した評価属性に対応する要素の推定評価スコア列に、算出した推定評価スコアを保存する（Ｓ１１０５）。
【００７３】
重要属性表示（Ｓ４０６、Ｓ４０７）について図３５及び図３６を参照して詳細に説明する。重要属性表示部３３３の動作を図３５に示す。また、ユーザから目標スコア（以下、『1.0』がユーザ入力された場合の例を記載する）を取得したケースにおける重要属性表示部３３３の表示結果を図３６に示す。重要属性表示部３３３は、目標スコア入力部３３４から、ユーザが新規店舗に付与したい目標スコアを取得し（Ｓ１２０１）、重要属性スコア記憶部３３２が保持する評価属性ID毎の推定評価スコアを1件ずつ選択し（Ｓ１２０２、Ｓ１２０３）、目標スコアと推定評価スコアとの差の絶対値を計算して当該評価属性IDの重要属性スコア（この例では、スコア値が小さいほど重要属性度合いが強い）を算出し（Ｓ１２０４）、すべての評価属性IDに対する重要属性スコアの算出が完了した後、評価属性IDを重要属性スコアで昇順ソートし（Ｓ１２０６）、評価属性IDと重要属性スコアのペアを画面表示する（Ｓ１２０７）。
【００７４】
なお、本実施の形態において、形態素解析による属性の抽出（Ｓ５０４、Ｓ６０４）は、周知の任意の手法（ルールベース、学習ベース等）が適用可能であるため、詳細な説明を割愛する。
【００７５】
以上により、本発明の第二の実施の形態の動作が完了する。
【００７６】
本発明の第二の実施の形態によれば、存在しない未知の店舗についても、その店舗における重要属性を推定することができる。
【００７７】
その理由は、既存店舗の店舗属性情報と当該店舗に対する評価情報から、両者の相関関係を機械学習し、学習した相関関係に基づいて、当該情報に含まれていない未知の店舗属性情報に対する重要属性（特徴）を推定するからである。
【００７８】
（第三の実施の形態）
次に、本発明の第三の実施の形態について説明する。
【００７９】
本発明の第三の形態は、図３７に示すように、第二の実施の形態における推定フェーズの構成（図９）において、重要属性スコア算出部３３１を重要属性スコア時系列算出部４０１、重要属性スコア記憶部３３２を重要属性スコア時系列記憶部４０２、重要属性表示部３３３を重要属性時系列表示部４０３にそれぞれ置き換えた構成になっている。
【００８０】
図３９を参照すると、重要属性スコア時系列算出部４０１の動作は、図３４に示されている重要属性スコア算出部３３１の動作を、その基礎となる店舗情報及び評価情報の日時に応じて学習及び算出をすべく拡張したものである。図３９のＳ１３０１、Ｓ１３０２、Ｓ１３０３、Ｓ１３０４、および、Ｓ１３０５はそれぞれ、図３４のＳ１１０１、Ｓ１１０２、Ｓ１１０３、Ｓ１１０４、および、Ｓ１１０５に対応する。ただし、Ｓ１３０１で読込がされる学習結果は、重要属性スコア時系列算出部の動作した日時に対応する店舗情報および評価情報により学習された結果が用いられる。また、重要属性スコア時系列算出部４０１は、推定評価スコアを保存（Ｓ１３０５）するとともに、推定評価スコアを算出した日時を推定日時列に追加で格納する（Ｓ１３０６）。
【００８１】
重要属性スコア時系列記憶部４０２のデータ構造を図３８に示す。重要属性スコア時系列算出部４０１の動作を図３９に示す。図３８の通り評価属性ＩＤおよび推定評価スコアにくわえて、推定日時列が追加され、推定日時列に左記推定評価スコアが算出された日時が記録される。
【００８２】
重要属性時系列表示部４０３の動作を、図４０を参照しながら説明する。重要属性時系列表示部４０３は、目標スコア入力部３３４から、ユーザが新規店舗に付与したい目標スコアを取得し（Ｓ１４０１）、重要属性スコア時系列記憶部４０２が保持する評価属性ID、推定評価スコア及び推定日時のタプルを1件ずつ選択し（Ｓ１４０２、Ｓ１４０３）、目標スコアと推定評価スコアの差の絶対値を計算して当該評価属性IDの重要属性スコア（この例では、スコア値が小さいほど重要属性度合いが強い）を算出し（Ｓ１４０４）、当該推定評価スコアの推定日時を取得し（Ｓ１４０５）、すべての評価属性ID及び推定日時のペアに対する重要属性スコアの算出が完了した後、評価属性ID、重要属性スコア及び推定日時のタプルを画面表示する（Ｓ１４０８）。
【００８３】
重要属性時系列表示部４０３の表示結果を図４１に示す。異なる日時においてそれぞれ評価した重要度の間で、所定の基準により判断したときに大きな変化があった属性を、一覧で強調表示する。例えば図４１ではＥＡ２の重要度が大きく上がっていることがわかるように、強調表示している。
【００８４】
以上により、本発明の第三の実施の形態の動作が完了する。
【００８５】
本発明の第三の実施の形態によれば、重要属性の日時に応じた変化傾向を特定することができる。
【００８６】
その理由は、異なるそれぞれの日時における、各評価属性の重要属性スコアを推定してそれらを一括表示することにより、評価属性ごとの日時間での上がり下がりが把握できるからである。
【００８７】
（第四の実施の形態）
次に、本発明の第四の実施の形態について説明する。
（既存店舗の店舗属性改善）
本発明の第四の形態は、図４２に示すように、第二の実施の形態における推定フェーズの動作（図１２）において、店舗属性情報（新規店舗）を1件選択するところを、店舗属性情報（改善既存店舗）を1件選択すること（Ｓ１５０２）に置き換えた動作になっている。
【００８８】
推定フェーズの構成（図１２）で、既存の店舗の店舗属性情報において一部の店舗属性を変更したものを、仮想的な新規店舗に関する店舗属性情報とみなして店舗属性情報記憶部（新規店舗）３０１ｃに保持しておき、図４２に示す推定フェーズの動作において、当該店舗属性情報を選択し（Ｓ１５０２）、当該店舗属性情報に係る重要属性を表示する（Ｓ１５０９）。
【００８９】
以上により、本発明の第四の実施の形態の動作が完了する。
【００９０】
本発明の第四の実施の形態によれば、既存の店舗について、その店舗が改善すべき属性を推定することができる。
【００９１】
その理由は、既存の店舗についての重要属性も、新規店舗と同様に算出することができるからである。
【産業上の利用可能性】
【００９２】
本発明は、対象の属性の重要度をランク付けする重要度算出装置に適用できる。
【符号の説明】
【００９３】
１００      重要度算出装置
２０４      データ処理部
２０５      算出部
３０１      店舗情報記憶部
３０１ａ    店舗属性マスタ記憶部
３０１ｂ    店舗属性情報記憶部
３０１ｃ    店舗属性情報記憶部（新規店舗）
３０３      店舗属性辞書記憶部
３０４      店舗属性ベクトル生成部
３１１      評価情報記憶部
３１１ａ    評価属性マスタ記憶部（既存店舗）
３１１ｂ    評価属性情報記憶部（既存店舗）
３１３      評価属性辞書記憶部
３１４      評価属性ベクトル生成部
３２１      属性学習部
３２１ａ    店舗属性ベクトル特徴抽出部
３１２ｂ    評価属性ベクトル特徴抽出部
３２１ｃ    推定評価スコア算出部
３２１ｄ    推定誤差算出部
３２２      学習結果記憶部
３３１      重要属性スコア算出部
３３１ａ    店舗属性ベクトル特徴抽出部
３３１ｂ    評価属性ベクトル特徴抽出部
３３１ｃ    推定評価スコア算出部
３３１ｄ    重要属性スコア算出部
３３２      重要属性スコア記憶部
３３３      重要属性表示部
３３４      目標スコア入力部
４０１      重要属性スコア時系列算出部
４０２      重要属性スコア時系列記憶部
４０３      重要属性時系列表示部
【図１】
2015187807.tif 000003
【図２】
2015187807.tif 000004
【図３】
2015187807.tif 000005
【図４】
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【図５】
2015187807.tif 000007
【図６】
2015187807.tif 000008
【図７】
2015187807.tif 000009
【図８】
2015187807.tif 000010
【図９】
2015187807.tif 000011
【図１０】
2015187807.tif 000012
【図１１】
2015187807.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2015187807.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
2015187807.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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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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