(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融取引におけるユーザの取引スタイルをマッピングする取引スタイルマッピング装置であって、
人が指定可能な取引スタイル特徴値によって特定される取引特徴点が、前記取引スタイル特徴値で各取引特徴点が参照可能なマップ空間に保持されてなる取引スタイル特徴マップと、
上記取引スタイル特徴マップの各取引特徴点にそれぞれ接続され、前記取引スタイル特徴値を拘束条件として指定の相場情報に対する売買行動を実行しその売買成績値を出力する人工知能取引機構と
を有し、
上記取引スタイル特徴マップの任意の取引特徴点を指定することで、その取引特徴点における前記売買成績値を出力するものである
ことを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項２】
請求項１記載の取引スタイルマッピング装置において、
さらに、
ユーザの現在の取引スタイル特徴点を入力する手段と、
ユーザの目標取引スタイル特徴点を入力する手段と、
前記取引スタイル特徴マップ上の、上記ユーザの現在の取引スタイル特徴点から目標取引スタイル特徴点までの最短距離のうち、取引特徴点間の前記売買成績値の下落幅が最小であるものを最適経路として出力する手段と、
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置
【請求項３】
請求項２記載の取引スタイルマッピング装置において、
さらに、
前記最適経路に基づいて、前記ユーザを現在の取引スタイル特徴点から目的取引スタイル特徴点まで誘導するための誘導案内を出力する手段
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項４】
請求項３記載の取引スタイルマッピング装置において、
前記誘導案内を出力する手段は、現在の取引スタイル特徴と次に誘導する取引スタイル特徴点との間の取引スタイル特徴値の差に基づいてあらかじめ用意されたメッセージを表示することで誘導案内を行うものである
ことを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項５】
請求項３記載の取引スタイルマッピング装置において、
さらに、
前記ユーザの取引スタイル特徴値と、特定の取引特徴点の取引スタイル特徴値とを比較することでその適合率を算出する手段と
上記適合率に基づいて、ユーザが現在位置する取引特徴点を決定する手段と
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項６】
請求項１記載の取引スタイルマッピング装置において、
全ユーザの取引情報、相場情報を入力する手段と、
前記入力された全ユーザの取引情報、相場情報に基づいてクラスタリング分析を実行し、これに基づいて分類された各クラスタを取引スタイルとして定義する取引スタイル決定手段と
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項７】
請求項６記載の取引スタイルマッピング装置において、
さらに、
前記決定された取引スタイルの範囲を、前記取引スタイル特徴マップ上に表示する手段
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項８】
請求項６記載の取引スタイルマッピング装置において、
さらに、
前記決定された取引スタイルと、ユーザの現在の取引スタイル特徴値とに基づいて、ユーザの現在の取引スタイルを決定する手段を有する
ことを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項９】
請求項７記載の取引スタイルマッピング装置において、
ユーザの目標取引スタイルを入力する手段と、
前記取引スタイル特徴マップ上の、上記ユーザの現在の取引スタイル特徴点から目標となる取引スタイルの重心近傍の取引スタイル特徴点までの最短距離のうち、取引特徴点間の前記売買成績値の下落幅が最小であるものを最適経路として出力する手段と、
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置
【請求項１０】
請求項９記載の取引スタイルマッピング装置において、
さらに、
前記最適経路に基づいて、前記ユーザを現在の取引スタイル特徴点から目的取引スタイル特徴点まで誘導するための誘導案内を出力する手段
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の取引スタイルマッピング装置において、
前記誘導案内を出力する手段は、現在の取引スタイル特徴と次に誘導する取引スタイル特徴点との間の取引スタイル特徴値の差に基づいてあらかじめ用意されたメッセージを表示することで誘導案内を行うものである
ことを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項１２】
請求項６記載の取引スタイルマッピング装置において、
さらに、
ユーザの現在の取引スタイル特徴値と、当該ユーザの現在の取引スタイル特徴点が属する取引スタイルとを比較することで、ユーザの当該取引スタイルへの定着率を決定する手段と、
当該定着率をユーザに表示する手段と
を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項１３】
請求項８記載の取引スタイルマッピング装置において、
上記決定されたユーザの現在の取引スタイルに属する各特徴点について、ユーザが上記取引スタイルを特定した金融商品と異なる他の金融商品の売買成績値を求め、当該他の金融商品の売買成績値を表示する他商品シミュレーション手段を有する
ことを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項１４】
請求項１３記載の取引スタイルマッピング装置において、
前記他商品シミュレーション手段は、複数の他の金融商品の売買成績値を比較し、その比較結果に基づいてユーザに推薦する他の金融商品を決定し、当該他の金融商品の売買成績値を表示するものである
ことを特徴とする取引スタイルマッピング装置。
【請求項１５】
取引スタイル特徴マップを生成する方法であって、
ａ．コンピュータが、マップ空間に取引特徴点をマッピングする工程であって、各取引特徴点は、前記マップ空間内で人が設定可能な取引スタイル特徴値を参照することによって前記マップ空間内で特定されるものである、工程と、
ｂ．コンピュータが、前記取引特徴点毎に、前記取引スタイル特徴値を拘束条件として任意の相場情報に対する人の売買行動を模倣する模倣人工知能機構を構築し、上記各取引特徴点に接続する工程と、
ｃ．コンピュータが、前記取引特徴点に接続された模倣人工知能機構に疑似取引を実行させることで、当該取引特徴点における売買成績値を計算する工程と、
ｄ．コンピュータが、前記マップ空間にマッピングされた各取引特徴点に、その取引特徴点における前記売買成績値を関連付けて格納することで取引スタイル特徴マップを生成する工程と
を有するものであり、
前記取引スタイル特徴マップは、上記マップ空間の任意の取引特徴点を指定することで前記売買成績値を出力するものである
ことを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
さらに、
ユーザの現在の取引スタイル特徴点を入力する工程と、
ユーザの目標取引スタイル特徴点を入力する工程と、
前記取引スタイル特徴マップ上の、上記ユーザの現在の取引スタイル特徴点から目標取引スタイル特徴点までの最短距離のうち、取引特徴点間の前記売買成績値の下落幅が最小であるものを最適経路として出力する工程と、
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
さらに、
前記最適経路に基づいて、前記ユーザを現在の取引スタイル特徴点から目的取引スタイル特徴点まで誘導するための誘導案内を出力する工程
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
前記誘導案内は、現在の取引スタイル特徴と次に誘導する取引スタイル特徴点との間の取引スタイル特徴値の差に基づいてあらかじめ用意されたメッセージを表示することで行われることを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項１９】
請求項１７記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
さらに、
前記ユーザの取引スタイル特徴値と、特定の取引特徴点の取引スタイル特徴値とを比較することでその適合率を算出する工程と
上記適合率に基づいて、ユーザが現在位置する取引特徴点を決定する工程と
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２０】
請求項１５記載の取引スタイルマッピング装置において、
全ユーザの取引情報、相場情報を入力する工程と、
前記入力された全ユーザの取引情報、相場情報に基づいてクラスタリング分析を実行し、これに基づいて分類された各クラスタを取引スタイルとして定義する取引スタイル決定工程と
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２１】
請求項２０記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
さらに、
前記決定された取引スタイルの範囲を、前記取引スタイル特徴マップ上に表示する工程
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２２】
請求項２０記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
さらに、
前記決定された取引スタイルと、ユーザの現在の取引スタイル特徴値とに基づいて、ユーザの現在の取引スタイルを決定する工程を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２３】
請求項２１記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
ユーザの目標取引スタイルを入力する工程と、
前記取引スタイル特徴マップ上の、上記ユーザの現在の取引スタイル特徴点から目標となる取引スタイルの重心近傍の取引スタイル特徴点までの最短距離のうち、取引特徴点間の前記売買成績値の下落幅が最小であるものを最適経路として出力する工程と、
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２４】
請求項２３記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
さらに、
前記最適経路に基づいて、前記ユーザを現在の取引スタイル特徴点から目的取引スタイル特徴点まで誘導するための誘導案内を出力する工程
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２５】
請求項２４記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
前記誘導案内は、現在の取引スタイル特徴と次に誘導する取引スタイル特徴点との間の取引スタイル特徴値の差に基づいてあらかじめ用意されたメッセージを表示することで行われることを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２６】
請求項２０記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
さらに、
ユーザの現在の取引スタイル特徴値と、当該ユーザの現在の取引スタイル特徴点が属する取引スタイルとを比較することで、ユーザの当該取引スタイルへの定着率を決定する工程と、
当該定着率をユーザに表示する工程と
を有することを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２７】
請求項２２記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
上記決定されたユーザの現在の取引スタイルに属する各特徴点について、ユーザが上記取引スタイルを特定した金融商品と異なる他の金融商品の売買成績値を求め、当該他の金融商品の売買成績値を表示する他商品シミュレーション工程を有する
ことを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【請求項２８】
請求項２７記載の取引スタイル特徴マップ生成方法において、
前記他商品シミュレーション工程は、複数の他の金融商品の売買成績値を比較し、その比較結果に基づいてユーザに推薦する他の金融商品を決定し、当該他の金融商品の売買成績値を表示するものである
ことを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、金融取引スタイルの特徴をマッピングできる取引スタイル特徴マップの生成方法及び、当該取引スタイル特徴マップ上に特定のユーザの取引スタイル特徴をマッチングする装置、及びその取引スタイル特徴マップを用いた投資サポートシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータの高性能化・ポータブル化及び接続するネットワークの広帯域化に伴い、インターネットを利用して株式・為替・商品先物などの取引を行う、いわゆるオンライントレードが普及してきている。オンライントレードによれば、実店舗を運営するコストがかからないため、一般的に窓口での売買や電話による取引に比べ手数料が安いという利点もある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
ところで、オンライントレードのユーザは、投資手法を学ぶのに主にネットワーク上の情報源や参考書等の一般的な公衆利用可能な知識を利用する。【０００４】
しかしながら、上記参考書等に掲載された情報は、理論的なものが多く、いわゆるＨｏｗ  ｔｏを教示するようなものであっても、それは理想的な市場における模範的なユーザを想定したものに過ぎない。【０００５】
これに対して、実際のユーザの取引スタイルはそれぞれの経験や性格、投資嗜好等に応じて千差万別なのであり、それに応じて個々のユーザが目指すべき投資ゴールも異なるはずである。【０００６】
この発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、個々のユーザの取引スタイルの特徴を目指すべき取引スタイルと共にマッピングできる取引スタイル特徴マップの生成方法及び、当該取引スタイル特徴マップ上に特定のユーザの取引スタイル特徴をマッチングする装置を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、この発明の第一の主要な観点によれば、人が指定可能な取引スタイル特徴値によって特定される取引特徴点が、前記取引スタイル特徴値で各取引特徴点が参照可能なマップ空間に保持されてなる取引スタイル特徴マップと、上記取引スタイル特徴マップの各取引特徴点にそれぞれ接続され、前記取引スタイル特徴値を拘束条件として指定の相場情報に対する売買行動を実行しその売買成績値を出力する人工知能取引機構とを有し、上記取引スタイル特徴マップの任意の取引特徴点を指定することで、その取引特徴点における前記成績値を出力するものであることを特徴とする取引スタイルマッピング装置が提供される。【０００８】
この発明の１の実施態様によれば、上記取引スタイルマッピング装置において、さらに、ユーザの現在の取引スタイル特徴点を入力する手段と、ユーザの目標取引スタイル特徴点を入力する手段と、前記取引スタイル特徴マップ上の、上記ユーザの現在の取引スタイル特徴点から目標取引スタイル特徴点までの最短距離のうち、取引特徴点間の前記成績値の下落幅が最小であるものを最適経路として出力する手段と、を有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置が提供される。ここで、この取引スタイルマッピング装置は、さらに、前記最適経路に基づいて、前記ユーザを現在の取引スタイル特徴点から目的取引スタイル特徴点まで誘導するための誘導案内を出力する手段を有することが好ましい。【０００９】
また、前記誘導案内手段は、現在の取引スタイル特徴と次に誘導する取引スタイル特徴点との間の取引スタイル特徴値の差に基づいてあらかじめ用意されたメッセージを表示することで誘導案内を行うものであることが望ましい。【００１０】
さらに、上記取引スタイルマッピング装置は、前記ユーザの取引スタイル特徴値と、特定の取引特徴点の取引スタイル特徴値とを比較することでその適合率を算出する手段と、上記適合率に基づいて、ユーザが現在位置する取引特徴点を決定する手段とを有するものであることが好ましい。【００１１】
さらにこの発明の他の１の実施態様によれば、前記取引スタイルマッピング装置において、全ユーザの取引情報、相場情報を入力する手段と、前記入力された全ユーザの取引情報、相場情報に基づいてクラスタリング分析を実行し、これに基づいて分類された各クラスタを取引スタイルとして定義する取引スタイル決定手段とを有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置が提供される。【００１２】
ここで、この取引スタイルマッピング装置は、さらに、前記決定された取引スタイルの範囲を、前記取引スタイル特徴マップ上に表示する手段を有する者であることが好ましい。また、この取引スタイルマッピング装置は、さらに、前記決定された取引スタイルと、ユーザの現在の取引スタイル特徴値とに基づいて、ユーザの現在の取引スタイルを決定する手段を有することが望ましい。【００１３】
また、この取引スタイルマッピング装置は、ユーザの目標取引スタイルを入力する手段と、前記取引スタイル特徴マップ上の、上記ユーザの現在の取引スタイル特徴点から目標となる取引スタイルの重心近傍の取引スタイル特徴点までの最短距離のうち、取引特徴点間の前記成績値の下落幅が最小であるものを最適経路として出力する手段とを有することが好ましい。この場合、さらに、前記最適経路に基づいて、前記ユーザを現在の取引スタイル特徴点から目的取引スタイル特徴点まで誘導するための誘導案内を出力する手段を有することが好ましい。さらにこの場合、前記誘導案内手段は、現在の取引スタイル特徴と次に誘導する取引スタイル特徴点との間の取引スタイル特徴値の差に基づいてあらかじめ用意されたメッセージを表示するものであることが望ましい。【００１４】
この発明の他の１の実施態様によれば、この発明の取引スタイルマッピング装置において、さらに、ユーザの現在の取引スタイル特徴値と、当該ユーザの現在の取引スタイル特徴点が属する取引スタイルとを比較することで、ユーザの当該取引スタイルへの定着率を決定する手段と、当該定着率をユーザに表示する手段とを有することを特徴とする取引スタイルマッピング装置が提供される。【００１５】
この発明の第２の主要な観点によれば、取引スタイル特徴マップを生成する方法であって、
ａ．コンピュータが、マップ空間に取引特徴点をマッピングする工程であって、各取引特徴点は、前記マップ空間内で人が設定可能な取引スタイル特徴値を参照することによって前記マップ空間内で特定されるものである、工程と、
ｂ．コンピュータが、前記取引特徴点毎に、前記取引スタイル特徴値を拘束条件として任意の相場情報に対する人の売買行動を模倣する模倣人工知能機構を構築し、上記各取引特徴点に接続する工程と、
ｃ．コンピュータが、前記取引特徴点に接続された模倣人工知能機構に疑似取引を実行させることで、当該取引特徴点における成績値を計算する工程と、
ｄ．コンピュータが、前記所定マップ空間にマッピングされた各取引特徴点に、その取引特徴点における前記成績値を関連付けて格納することで取引スタイル特徴マップを生成する工程と
を有するものであり、
前記取引スタイル特徴マップは、上記マップ空間の任意の取引特徴点を指定することで前記成績スコアを出力するものである
ことを特徴とする取引スタイル特徴マップ生成方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、この発明の一実施形態を示す概略構成図。
【００１７】
【図２】図２は、同じく、概略システム構成図。
【００１８】
【図３】図３は、同じく、取引スタイル特徴マップを示す概略図。
【００１９】
【図４】図４は、同じく、システムインタフェースを示す模式図。
【００２０】
【図５】図５は、同じく、取引スタイル特徴マップ上の最適経路を示す概略図。
【００２１】
【図６】図６は、同じく、システムインタフェースを示す模式図。
【図７】図７は、同じく、他商品シミュレーション結果表示インタフェースを示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、この発明の一実施形態を、添付図面を参照して説明する。
【００２３】
１．発明の概要
この発明に際して、本件発明者らが機械学習を用い個々のユーザのトレーディングパターンを分析したところ、そこにはユーザ毎に一定の取引スタイルが存在することが判明した。この知見に基づき、ユーザの現在の取引スタイルを特定すると共に、各ユーザが目指すべき取引スタイルへと導ける投資サポートシステムを完成したものである。
【００２４】
すなわち、個々のユーザが自己の投資スキルの上達を図る場合、上達の目標（ゴール）をどのように設定するかが重要となる。従来の考え方によれば、前述したように、ユーザは参考書などで説明されているような理想のロールモデルに従おうとする。
【００２５】
これに対して、実際のユーザの経験や性格、投資指向等は千差万別なのであり、それに応じて個々のユーザが手本にするべきロールモデルも異なるはずである。また、実際の任意相場においては、ロールモデルに相応しい個人が存在するとは限らない。
【００２６】
そこで、本発明者らは、全ユーザの過去の取引情報及び相場情報に基づいてユーザの取引指向をクラスタリングすることにより、ユーザによって異なる取引スタイルを定義すると共に、ユーザの目標となる各取引スタイルを特定できるようにした。
【００２７】
そして、ユーザを目標取引スタイルに導くにあたっては、異なる取引スタイルを実行する人間的なロールモデルをＡＩで構築するようにして、より無理のない経路で取引スタイルを変遷させることができるように、取引特徴マップを生成し、その上に最適経路を表示できるようにした。
【００２８】
また、このシステムでは、ユーザの現在及び目標に至る中途にある取引スタイルへの適合率や定着率を評価基準の一つとしユーザへ適宜フィードバックすることにより、着実に目標取引スタイルへと誘導するようにしたものである。
【００２９】
以下、詳細に説明する。
【００３０】
２．本実施形態にかかるシステムの構成
図１、２は、本発明の一実施形態を示す概略構成図である。
【００３１】
図１中１で示すのは、本発明の一実施形態である投資サポートシステム、２で示すのはユーザ端末装置である。ユーザ端末装置２は、インターネット３を介して投資サポートシステム１に接続できるようになっている。
【００３２】
図２は、前記投資サポートシステム１を詳しく示す概略構成図である。
【００３３】
この投資サポートシステム１は、ＣＰＵ５、ＲＡＭ６、 出力部/表示部７、入力部８が接続されてなるバス１０に、プログラム格納部１１及びデータ格納部１２が接続されてなる。
【００３４】
プログラム格納部１１には、取引スタイル特徴値特定部１３、取引スタイル特徴マップ生成部１４、模擬取引人工知能部１５、取引スタイル定義部１６、ユーザ取引スタイル特定部１７、最適経路探索部１８、相場難易度特定部１９が格納されている。また、データ格納部１２には、取引スタイル特徴マップ２０、取引スタイル特徴値の定義情報２１、模擬取引人工知能モデル２２、取引情報集積部２３が格納されている。これらは、実際にはコンピュータソフトウエアプログラム若しくはデータであり、前記ＣＰＵ５によって読み出されＲＡＭ６上に展開されて適宜実行又は処理されることで、本発明の各構成要素として機能するようになっている。
【００３５】
以下、上記各構成部１３〜２３の詳しい構成及び作用を、実際の処理を通して説明する。
【００３６】
３．取引スタイル特徴値の定義
このシステム１では、まず、取引スタイル特徴値特定部１３が、ユーザの取引スタイルを特定するための取引スタイル特徴値を定義する。この実施例では、取引スタイル特徴値の項目として以下の４つの項目を用いる。
（１）取引頻度：単位期間内に売買を行う回数
（２）建玉保有期間：新規注文を行った後、対応する反対売買（決済）を行うまでの期間
（３）順張り率：順張りの回数 / 全体の売買回数
（４）建玉数：新規注文時の直前の建玉数（+１）の中央値
取引スタイル特徴値特定部１３は、上記４つの項目について実際にどのような値を特徴値として用いるかを、前記情報集積部２３に格納された全ユーザの過去の取引情報２４及び相場情報２５を分析することで決定する。
【００３７】
具体的には、この実施例では、前記取引スタイル特徴値特定部１３は、全ユーザの取引スタイル特徴値の分布の中央値を決定し、その周囲にグリッド状に一定の間隔で１以上の取引特徴値の組のリストを生成していく。直接各ユーザの取引スタイル特徴値を使用しない、すなわち、リサンプリングするのは、そうしないと、元となる取引特徴量値の数が多くなりすぎ、かなりの計算リソースが必要になることや、計算対象としたユーザの分布の偏りに影響され得るためのである。
【００３８】
次いで、取引スタイル特徴マップ生成部１４が、図３に示すような取引スタイル特徴マップ２０を生成する。具体的には、全てのユーザの取引特徴点（特徴値の組によってマップ上で特定される点）が１つのマップ上にプロットできるように上述の４つの特徴値のうち、２以上の組によってマップ上の特徴点がグリッドの格子点（交点）として一意に特定されるように前記取引スタイル特徴マップ２０を生成する。
【００３９】
図３に示す取引スタイル特徴マップ２０の例では、取引スタイル特徴値として縦軸に取引頻度、横軸に建玉数を採った２次元グリッド状のものとなっている。このマップ２０上で黒丸で示す格子点が取引スタイル特徴値の組で特定される取引特徴点（＝格子点）となる。
【００４０】
このようにして生成された取引スタイル特徴マップ２０の情報は上記データ格納部１２に格納される。
【００４１】
なお、図３に示す取引スタイル特徴マップ２０の例では取引頻度、建玉数で取引特徴点を特定する２次元のものであったが、前述した全ての取引スタイル特徴値を使用した４次元のものあるいは３つを用いた３次元のものであっても良い。また、取引スタイル特徴マップ２０自体は２次元表示であっても、実際には４つの取引スタイル特徴値で各取引特徴点を特定するものであっても良い。
【００４２】
さらに、上記順張りの判断方法としては、この実施形態では、売買時の直近の固定本数のローソク足について、Ｈｉｇｈの最大値と後一点を通り、残り全てのＨｉｇｈの値以上である、高々２本の直線の傾きのうち、その絶対値が小さい方の傾きと、Ｌｏｗの最小値と後一点を通り、残りの全ての値以下である、高々２本の直線の傾きのうち、その絶対値が小さい方の傾きが、共に閾値より大きい時を上昇相場、共に閾値より小さい時を下降相場と定義する。
上昇相場時に買った場合、もしくは、下降相場時に売った場合を、順張りと判断する。
【００４３】
４．擬似取引人工知能の構築及び成績スコアの算出
次に、模擬取引人工知能部１５が、上記取引スタイル特徴マップ２０の各取引特徴点（格子点）毎に、模擬人工知能モデル（ＡＩモデル）２２を構築し、このＡＩモデル２２を用いて各点における成績スコアを算出する。
【００４４】
具体的には、前記模擬取引人工知能部１５は、図２に示すように、取引情報統計分析部３０、人工知能モデル生成部３１及び成績計算部３２を有し、以下の工程を実行する。
（１）前記取引情報統計分析部３０が、集積した全ユーザの取引情報２４をもとに、各取引特徴点の取引スタイル特徴値各々について、ヒストグラムを取る工程、
（２）前記取引情報統計分析部３０が、集積した全ユーザの取引情報をもとに、前記取引スタイル特徴値以外の特徴値について、ヒストグラムを取る工程、
（３）取引スタイル特徴値のヒストグラムをもとに、前記人工知能モデル生成部３１が、任意の取引特徴点における取引スタイル特徴値を各取引特徴点に関連付けたＡＩモデル２２に設定する工程、
（４）前記人工知能モデル生成部３１が、前記ＡＩモデル２２の内部パラメータを初期化する工程、
（５）前記人工知能部１５が、過去の相場情報２５をもとに、ＡＩモデル２２を用いて内部パラメータから売買の判断を行い、擬似取引を実施する工程、
（６）前記成績計算部３２が、上記（５）で行われた擬似取引の売買結果による売買損益、及び、上記（３）で設定された取引特徴値からの差異をもとに、報酬値を計算する工程、
（７）前記人工知能モデル生成部３１が、擬似取引の報酬値をもとに、ＡＩモデル２２の内部パラメータを更新する工程、
（８）前記人工知能部１５が、上記（１）、（２）の特徴値について、（５）のＡＩモデル２２の擬似取引について算出し、ヒストグラムから外れる値の場合に、内部パラメータを初期化する工程、
（９）前記人工知能モデル生成部３１が、過去の相場情報２５をもとに、ＡＩモデル２２が内部パラメータから売買の判断を行い、擬似取引を実施する工程、
（１０）前記成績計算部３２が、ＡＩモデル２２に設定された、特定の取引スタイル特徴値について、（９）で行った擬似取引をもとに求められた前記報酬値を成績スコアとして計算し、この成績スコアを前記取引スタイル特徴マップ２０の各取引特徴点に関連付けて前記データ格納部１２に格納する工程。
【００４５】
このような工程によれば、人間では行えないような取引を行うＡＩモデル２２は、（８）の工程で除外することができる。この結果、そのＡＩモデルが関連つけられてなる取引特徴点は利用されてしまうことを防ぐことができる。
【００４６】
また、（１０）の成績スコアは、（６）の報酬値をそのまま使用したが、 売買損益のみを成績スコアとする事も考えられる。また、売買損益を除く報酬値のみを成績スコアとする事も可能である。
【００４７】
５．相場難易度の計算
また、このシステム１では、前記成績スコアに加え、相場難易度も前記取引スタイル特徴マップ２０の各取引特徴点に関連付けられて格納されるようになっている。
【００４８】
この相場難易度は、相場難易度演算部１８が、種々の金融取引データの相場情報２５をもとに、上記で成績計算部３２により生成された成績について、所定値の閾値を超えない割合（若しくは前記４（８）工程で除外される割合）を、金融取引データの種類に関連付けられた相場難易度として計算するものである。そして、このようにして計算された金融取引データの種類ごとの相場難易度を、前記成績スコアと同様に前記取引スタイル特徴マップ２０の各特徴点に関連付けて格納する。
【００４９】
以上の工程により取引スタイル特徴マップ２０及びこのマップの各取引特徴点に接続された人工知能モデル２２が完成し、データ格納部１２に格納されて利用できる状態となる。
【００５０】
以下、この取引スタイル特徴マップ２０及び人工知能モデル２２を用いた各種処理について説明する。
【００５１】
６．目標地点の取引スタイルの特定
まず、取引スタイル定義部１６が、全ユーザの取引情報２４、相場情報２５に基づいてクラスタリングを実行し、これに基づいて、各ユーザが目指すべき「取引スタイル」を定義する。
【００５２】
ここで、取引スタイルとは、ユーザの取引を特徴付ける投資傾向を定義するものであり、具体的には取引スタイル定義部１６が、各ユーザ（全ユーザ）の過去の取引情報２４を累積したものを統計的に定め、それらを全顧客分集積した際に現れる集団構造に対してクラスタ分類を実施することによって決定する。
【００５３】
具体的には、以下の工程よって実行される。
（１）集積している全ユーザの取引情報２４について、相場情報２５と共に、取引に関する取引スタイル特徴値を計算する工程（取引スタイル特徴値としては、連続決済数・建玉未保持期間率・上昇相場取引率、等を用いる）。
（２）上記（１）で抽出した取引スタイル特徴値をもとに、ユーザをクラスタリングする工程（主成分分析による分散共分散行列の固有ベクトルの固有空間上で、ｋ−Ｍｅａｎｓを用いてクラスタリングを行う）。
【００５４】
このように決定されたクラスタは、前記取引スタイル特徴マップ２０上では、図３に楕円で示すクラスタ１、２のように示される。
（３）上記（２）で求められた個々のクラスタに対して、そのクラスタに属する全ユーザの取引特徴点の重心（図３中に×で示す）を当該クラスタの代表点として計算する工程。
（４）上記（２）で求められた個々のクラスタに対して、取引スタイルを特定するラベル（例えば取引スタイル１、取引スタイル２等）を付す工程。
【００５５】
以上の工程は、一定の時間毎に実行され、前記取引スタイル特徴マップ情報２０として更新されてデータ格納部１２に格納される。
【００５６】
なお、上記（３）の工程では、クラスタ（取引スタイル）の重心点を代表点として特定したが、上記マップ上で特定の取引特徴点を直接指定するか、あるいは任意の取引スタイル特徴値を指定することで代表点を特定するようにしても良い。
【００５７】
７．開始地点の取引スタイルの特定
次に、ユーザ取引スタイル特定部１７が、ユーザ現在の取引情報をもとに、当該ユーザの現在の取引スタイルを特定する。
【００５８】
このユーザ取引スタイルの特定は、後で説明する最適経路の開始地点から開始され、ユーザが目標地点に達するまで継続的に実行されるものである。
【００５９】
具体的には、このユーザ取引スタイル特定部１７は、ユーザの現在及び/若しくは過去の取引情報２４及び相場情報２５に基づいてユーザの取引スタイル特徴値を求め、ユーザの取引特徴点がどのクラスタに入っているかを判別し、そのクラスタにラベリングされた取引スタイルをユーザの現在の取引スタイル４３とし、後で記載するユーザインタフェース上に、表示する。
【００６０】
例えば、図４において、★で示す位置がユーザの現在の取引特徴値であるとすると、ユーザの現在の取引スタイルは、「取引スタイル２」ということになる。
【００６１】
なお、開始地点のユーザの取引スタイルは、上記ユーザの現在の取引特徴点に基づいて決定するものだけではなく、ユーザが開始地点の取引スタイルを直接指定する方法若しくは取引特徴点を直接指定する方法であっても良い。また、ユーザが手動で任意の取引特徴値を指定することで決定するものであっても良い。
【００６２】
８．ユーザインタフェース
図４はこのシステムのユーザインタフェースの一例を示すものである。
【００６３】
このシステム１では、後で図５を参照して説明するように、ユーザの現在の取引スタイルとユーザが目指したい取引スタイルに基づいて、そこへの最適上達経路を前記取引スタイル特徴マップ上に表示しロードマップとしてユーザに提示するものである。
【００６４】
そのため、このインタフェースは、図４に示すように、目標スタイル入力部４０と、目標への到達率表示部４２と、現在取引スタイル詳細表示部４３と、目標取引スタイル詳細表示部４４と、目標へのロードマップ表示部４５と、ユーザへの誘導メッセージ表示部４６とを有する。
【００６５】
前記目標スタイル入力部４０には、前述した工程で特定された目標地点となりうる取引スタイルが例えばドロップダウン式に選択可能に表示されるようになっている。
【００６６】
ここで、現在取引スタイル詳細表示部４３には、前記で説明したユーザの現在の取引特徴点に基づいて決定された取引スタイルの詳細が表示される。なお、上述したように、ユーザが任意の取引特徴点を現在の取引特徴点として指定することも可能であり、その場合には、図６で示すようなインタフェースで指定することも可能である。図６のインタフェースにおいては、４つの種類の取引スタイル特徴値をスライダを左右に動かすことによって独り的に設定できるようになっている。
【００６７】
なお、上記目標地点の取引スタイルを手動で設定することも可能であり、この場合にも、上記図６で示したインタフェースで指定することができる。
【００６８】
これらのインタフェースは、実際にはこの投資サポートシステム１によってＨＴＭＬ文書として生成され、インターネット３を通したユーザ端末装置２からのリクエストにより、当該ユーザ端末装置２上に表示され、ユーザからの入力をインターネット３を通してシステム１で受け取るようになっている。
【００６９】
以下、このインタフェースを通した最適経路案内について説明する。
【００７０】
９．最適経路の計算
この工程では、最適経路探索部１８が、上記で特定されたユーザの現在の取引スタイルと、図４に示すインタフェースの目標取引スタイル入力部４０でユーザが入力した目標取引スタイルに基づいて、それに到達するための最適経路を演算して、上記マップ２０と共にユーザインタフェース上にロードマップ４５として表示する。
【００７１】
具体的には、この最適経路探索部１８は、探索開始地点特定部５０と、探索終了地点特定部５１と、誘導情報生成部５２とを有し、以下の工程を実行する。
（１）探索開始地点特定部５０が、上記現在のユーザの取引スタイル特徴値で定まる取引特徴点を探索開始地点として設定する。
【００７２】
例えば図５において、★がユーザの現在の取引スタイル特徴値を示す点だとすると、開始地点５４は、★に最も近い格子点が取引特徴点として決定される。
（２）前記探索終了地点特定部５１が、前記インタフェースでユーザが指定した目標取引スタイルを取得し、この目標取引スタイルの重心に近い取引特徴点を探索終了地点として設定する。
【００７３】
例えば、ユーザが指定した目標取引スタイルが図４に示す「クラスタ１」であるとすると、そのクラスタの重心（×で示す）に最も近い格子点が探索終了地点５５として決定される。
（３）経路探索部５２が、上記探索開始地点５４、探索終了地点５５、その間の格子地点の成績スコアを用いて、最適な経路を探索する。
【００７４】
この実施例では、最適経路探索は、格子点を通過する開始地点５４、終了地点５５間の全ての最短経路（経路候補）のうち、経由する取引特徴点の最大成績下落幅が近似的に最小となる経路を最適経路５６として決定する。
【００７５】
ここで、前記最短経路候補は、順列組み合わせ的に求まる全て最短経路を候補としても良いが、この実施形態ではコンピュータ資源を節約するため、開始地点５４から終了地点５５に向かう方向に、次の隣接格子点の移動先方向である、取引スタイル特徴値をランダムに決めることで、求めるようになっている。そしてこのようにランダムに決められた最短経路候補を構成する連続する各取引特徴点から前記成績スコアを取り出し、隣り合う取引特徴点間の成績スコアの差を順次計算し、各経路候補毎に最大成績下落幅を算出する。そして、最大成績下落幅が最小となる経路候補を、最適経路として決定するものである。
【００７６】
このようにランダムに最短経路を生成することにより、最短経路の数を減らし、探索にかかる計算コストを減らすことができる。もちろん、格子点数が少ない場合は、開始地点５４から終了地点５５までの全ての最短経路について、全探索することも可能である。
【００７７】
他にも、ランダムに生成した最短経路について、方向転換回数に制限をかけ探索経路数を減らし、その中から最適経路を決定することも可能である。
【００７８】
また、前記最適経路の評価方法としては、経路上の取引特徴点の成績スコアの合計値が最大であるもの、あるいは、終了地点５５を指定せずに、開始地点５４から、最も成績スコアが高い隣接格子点へ、成績スコアが上がらなくなるまで辿る経路、とすることも可能である。
【００７９】
１０．経路誘導（誘導メッセージの表示）
上記のようにして最適経路が決定すると、前記経路誘導情報生成部５３が、上記ユーザを次に通過するべき格子地点へと誘導するための情報を生成して前記インタフェースの誘導メッセージ表示部４６に表示する。
【００８０】
具体的には、前記経路誘導情報生成部５３が、ユーザの現在の取引スタイルのブレの幅を示す指標であるスタイル定着率、及び、次に目指すべき格子地点である取引特徴点の取引スタイル特徴値との一致具合を表す指標であるスタイル適合率を計算し、計算したスタイル定着率及びスタイル適合率に基づいた、所定のメッセージを前記メッセージ表示部４６に表示すると共に、ユーザの取引特徴値に基づいて、前記マップ上に現在位置を表示する。
【００８１】
（１）スタイル定着率
まず、スタイル定着率は、前記経路誘導情報生成部５３が、ユーザの現在の取引スタイル特徴点に対応する擬似取引人工知能モデル２２に、ユーザの直近の金融取引のタイミングで、取引判断を行わせ、ユーザの取引判断との一致率 ＡＵＣ(Area under the Curve）で計算し、その値をスタイル定着率として出力する。
【００８２】
このスタイル定着率は、前記取引スタイル特徴マップ上に図に４８で示すように表示される。
【００８３】
（２）スタイル適合率
次に、スタイル適合率は、経路誘導情報生成部５３が、ユーザの現在の取引スタイル特徴点に対応する擬似取引人工知能と、任意の格子地点である取引スタイル特徴点に対応する擬似取引人工知能とに、それぞれ特定の期間金融取引を行わせ、時系列上でサンプリングした複数時点での、それぞれの取引判断の一致率をＡＵＣ(Area under the Curve）で計算し、その値をスタイル適合率として出力する。
【００８４】
これにより、ユーザは自己の取引スタイルがどれぐらいブレているか（或はどれぐらい安定しているか）を知ることができる。
【００８５】
（３）誘導メッセージの生成
誘導メッセージの生成は、経路誘導情報生成部５３が、テンプレートとなる誘導文章から、前記スタイル定着率の値と、前記スタイル適合率の値によって、テンプレート文書の特定の文言を、一定のルールによって変更し、誘導文書を生成することによって実行される。
【００８６】
例えば、この実施例では以下の文章がテンプレートとして用意され、データ格納部に格納されている。
【００８７】
『目標へ成長するためには「Ａと「Ｂ」がポイントとなります。今回は以前に比べ「Ｃ」が「Ｄ」され、目標に近づきました。次は「Ｅ」を「Ｆ」する事を意識して取引をすることで、更に目標に向かって進みましょう。改善難易度は、「Ｇ」です。過去２週間のデータによると、「Ｈ」あるいは「Ｉ」での取引がお勧めです。
【００８８】
一方で取引の一貫性が低いため、「Ｊ」を「Ｋ」しスタイルの定着を図る事も大切です。』
そして、前記誘導情報生成部５３が、上記Ａ〜Ｋを以下の条件およびアルゴリズムで動的に変更してユーザに表示する誘導文書を生成する。
【００８９】
（１）計算済み取引スタイル特徴値Ｘ１〜Ｘ４の設定
まず、ユーザの現在、目標、過去の取引スタイルが以下のようであるとする。
【００９０】
Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、Ｘ４＝取引頻度、建玉保有期間、順張り率、建玉数 
・ユーザの目標の取引スタイル「Ｘ１:大、Ｘ２:中、Ｘ３:小、Ｘ４:大」
・ユーザの現在の取引スタイル「Ｘ１:大、Ｘ２：小、Ｘ３.大、Ｘ４:大」
・ユーザの過去の取引スタイル「Ｘ１：中、Ｘ２:小、Ｘ３.大、Ｘ４.大」
なお、上記取引スタイル特徴マップの表示においては、２つの種類取引スタイル特徴値を用いた例、すなわち２次元であったが、誘導文書の生成においては以下に説明するように４種類の取引スタイル特徴値を用いた４次元で行っても良い。
【００９１】
（２）最適経路
前記最適経路計算に基づいて最適経路探索部１８が求めた、案内するべき最適経路の一部が、以下であるとする。
【００９２】
「Ｘ３を大から中 => Ｘ２を小から中 => Ｘ３を、中 => 小」。
【００９３】
（３）相場難易度
現在のユーザ地点取引スタイルに最も近い格子点（取引特徴点）について、前記相場難易度の計算に基づき、相場難易度演算部１８が計算した相場難易度で、１番目と２番目に低い金融取引データの種類が、以下であるとする。
【００９４】
・１番目に相場難易度が低い金融取引データの種類：「USD/JPY」
・２番目に相場難易度が低い金融取引データの種類：「AUD/JPY」。
【００９５】
（４）スタイル定着率、スタイル適合率
前記スタイル定着率と前記スタイル適合率が、それぞれ以下となったとする。
【００９６】
・スタイル適合率：８０%
・スタイル定着率：３０% （利用者の平均よりも低いとする。）。
【００９７】
（５）テンプレート埋め込みアルゴリズム
テンプレート埋め込みアルゴリズムが、以下のように決まっているとする。
【００９８】
ルール１.「Ａ」と「Ｂ」には、最適ルートの中の直近から１番目、２番目の項目を入力する。
【００９９】
ルール２.「Ｃ」と「Ｄ]には、過去スタイルから目標スタイルまでの差分で、最も絶対値の大きい項目を入力する。
【０１００】
ルール３.「Ｅ」と「Ｆ]には、最適ルートの中の、直近の項目を入力する。
【０１０１】
ルール４.「Ｇ」には、直近で次に目指すべき格子点までのスタイル適合率を入力する。
【０１０２】
ルール５.「Ｈ」「Ｉ」には、それぞれ、１番目/２番目に相場難易度が低い金融取引データの種類を入力する。
【０１０３】
ルール６.一貫性が平均よりも低い場合、顧客の最も分散の大きい取引特徴について、「Ｊ」と「Ｋ」を入力する。
【０１０４】
結果として、以下のような誘導文書が生成される。
【０１０５】
『目標へ成長するためには、建玉を保有する期間と、新規エントリーの仕方がポイントとなります。今回は以前に比べ、日にち当たりの取引頻度が３回から５回に増加し、目標に近づきました。次はエントリー時に、逆張りを狙う事を意識して取引をすることで、更に目標に向かって進みましょう。改善難易度は８０%です。過去２週間のデータによると「USD/JPY」あるいは「AUD/JPY」での取引がお勧めです。
【０１０６】
一方で取引の一貫性が低いため、建玉保有期間を一定にする事を意識しスタイルの定着を図ることも大切です。』
以上の工程で生成された誘導文書は、ユーザ毎に、前記インタフェースの誘導メッセージ表示部４６に表示される。
【０１０７】
１２．現在の取引スタイルで他の商品のシミュレート結果を表示
図７は、前記他商品シミュレーション部２６により求めたれた他商品のシミュレート結果を表示するユーザインタフェース７１を示すものである。
【０１０８】
この実施例では、前述した誘導文書において、「過去２週間のデータによると「USD/JPY」あるいは「AUD/JPY」での取引がお勧めです。」というように、現在取引している通過ペアとは異なる通貨ペア（異なる金融商品）についても相場難易度等を演算・比較して推奨しているが、図７のインタフェース２１は、さらにその詳細情報を提供するものである（ただし、この図７の例では現在取引している通貨ペアは「USD/JPY」であり、「EUR/JP」での取引を勧めるものとなっている）。
【０１０９】
すなわち、前記他商品シミュレーション部２６は、ユーザの現在の取引スタイルに属する各特徴点に接続された模擬取引人工知能部１５に、模擬人工知能モデル（ＡＩモデル）２２を用いて各点における他の通過ペアを用いた場合の成績値を算出させる。
【０１１０】
ここで、他の通過ペアについてシミュレーションを行う場合でも、ＡＩモデル２２自体は上記ですでに作成されたものを共通で使えば良いので、実際全通過ペアについて平行して実行するのは成績値の演算のみということになる。
【０１１１】
そして、前記他商品シミュレーション部２６は、各点の成績値を所定のアルゴリズムに適用して収益が最も高いものや、成績分散の少ないものを推奨通貨ペアとして選択し、その比較結果を前記インタフェース７１上に表示する。なお、比較アルゴリズムは、収益値、収益分散に限らず、他の要因を組み合わせたものであっても良い。また、比較する商品はＦＸ商品に限られるものではなく、全く異なる投資商品を表示するようにしても良い。
【０１１２】
この実施形態では、上記他商品シミュレーション部２６は、現在の通過ペア「USD/JPY」と推奨通貨ペア「EUR/JP」の比較結果として、詳細表示７２の他、相場難易度―収益率マップ７３、収益分布グラフ７４上に一目で分かるように表示するようになっている。
【０１１３】
このように他商品でシミュレートすることによって、ユーザが現在の取引スタイルを変えることなく、より収益を上げることができる商品を推奨することができる。
【０１１４】
１３．効果
以上説明したような構成によれば、全ユーザの過去の取引情報及び相場情報に基づいてユーザの取引指向をクラスタリングすることにより、ユーザによって異なる取引スタイルを定義すると共に、ユーザの目標となる各取引スタイルを特定できるようにした。
【０１１５】
そして、ユーザを目標取引スタイルに導くにあたっては、異なる取引スタイルを実行する人間的なロールモデルをＡＩで構築するようにして、より無理のない経路で取引スタイルを変遷させることができるように、取引特徴マップを生成し、その上に最適経路を表示できるようにした。
【０１１６】
また、このシステムでは、ユーザの現在及び目標に至る中途にある取引スタイルへの適合率や定着率を評価基準の一つとしユーザへ適宜フィードバックすることにより、着実に目標取引スタイルへと誘導することができようにした。
【０１１７】
上記のような構成によれば、個々のユーザの取引スタイルの特徴を目指すべき取引スタイルと共にマッピングできる取引スタイル特徴マップの生成方法及び、当該取引スタイル特徴マップ上に特定のユーザの取引スタイル特徴をマッチングする装置を提供することができるものである。
【０１１８】
なお、この発明は上記一実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲で種々変形可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【０１１９】
１…投資サポートシステム
２…ユーザ端末装置
３…インターネット
５…ＣＰＵ
６…ＲＡＭ
７…表示部
８…入力部
１０…バス
１１…プログラム格納部
１２…データ格納部
１３…取引スタイル特徴値特定部
１３〜２３…構成部
１４…取引スタイル特徴マップ生成部
１５…模擬取引人工知能部
１６…取引スタイル定義部
１７…ユーザ取引スタイル特定部
１８…最適経路探索部
１９…相場難易度特定部
２０…取引スタイル特徴マップ
２１…定義情報
２２…模擬取引人工知能モデル
２３…取引情報集積部
２４…取引情報
２５…相場情報
３０…取引情報統計分析部
３１…人工知能モデル生成部
３２…成績計算部
４０…目標取引スタイル入力部
４２…到達率表示部
４３…現在取引スタイル詳細表示部
４４…目標取引スタイル詳細表示部
４５…ロードマップ表示部
４６…誘導メッセージ表示部
５０…探索開始地点特定部
５１…探索終了地点特定部
５２…誘導情報生成部
５３…経路誘導情報生成部
５４…探索開始地点
５５…探索終了地点
５６…最適経路
【要約】
【解決課題】  個々のユーザの取引スタイルの特徴を目指すべき取引スタイルと共にマッピングできる取引スタイル特徴マップの生成方法を提供する。
【解決手段】  人が指定可能な取引スタイル特徴値によって特定される取引特徴点が、前記取引スタイル特徴値で各取引特徴点が参照可能なマップ空間に保持されてなる取引スタイル特徴マップ２０と、上記取引スタイル特徴マップ２０の各取引特徴点にそれぞれ接続され、前記取引スタイル特徴値を拘束条件として指定の相場情報に対する売買行動を実行しその売買成績値を出力する模擬取引人工知能部１５とを有し、上記取引スタイル特徴マップ２０の任意の取引特徴点を指定することで、その取引特徴点における前記成績スコアを出力するものであることを特徴とする取引スタイルマッピング装置が提供される。
【選択図】  図２【図１】
0006584713.tif 000002
【図２】
0006584713.tif 000003
【図３】
0006584713.tif 000004
【図４】
0006584713.tif 000005
【図５】
0006584713.tif 000006
【図６】
0006584713.tif 000007
【図７】
0006584713.tif 000008