(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
因果関係モデル管理部と、データ収集・分析部と、因果関係モデル更新部と、を備える意思決定支援システムであって、
前記因果関係モデル管理部は、社会または自然において発生する複数の事象、および、前記事象同士の発生の関係性を、因果関係モデルとして記憶し、
前記データ収集・分析部は、
前記事象に関する情報を取得するデータ取得機能と、
取得した前記事象に関する情報を分析するデータ分析機能と、を有し、
前記因果関係モデル更新部は、
前記因果関係モデルと、前記データ分析機能による分析結果とに基づき、前記因果関係モデルを更新するための更新データを生成する更新情報生成機能と、
前記更新データによる更新の有効性を評価するモデル更新評価機能と、
ユーザにとって関心がある事象を記憶する関心事象記憶部と、を有し、
前記モデル更新評価機能は、前記更新データと前記関心事象記憶部に記憶された事象とに基づき、更新の有効性を評価し、
前記因果関係モデル管理部は、前記モデル更新評価機能による評価結果が一定以上の場合に、前記更新データにより前記因果関係モデルを更新するモデル登録・更新機能を有すること、
を特徴とする意思決定支援システム。
【請求項２】
前記因果関係モデルに基づいて、ある事象が発生した場合における前記ある事象に続いて発生する複数の事象をシミュレーションによって予測し、予測結果を端末に表示させる反応予測部を更に備え、
前記因果関係モデル更新部は、ユーザにより前記端末の前記予測結果へ入力されたユーザにとって関心がある事象を取得し、前記関心事象記憶部に記憶する関心事象登録機能を有すること、
を特徴とする請求項１に記載の意思決定支援システム。
【請求項３】
前記更新情報生成機能は、前記更新データに基づく更新後の因果関係モデルを端末に表示させ、
前記因果関係モデル更新部は、ユーザにより前記端末へ入力された前記更新後の因果関係モデルに対する修正を取得し、前記更新データを修正する更新情報修正機能を有すること、
を特徴とする請求項１に記載の意思決定支援システム。
【請求項４】
前記モデル更新評価機能は、前記端末に更新の有効性の評価結果を表示させ、
前記モデル登録・更新機能は、ユーザにより前記端末へ入力された前記因果関係モデルの更新の指示を取得すると、前記更新データにより前記因果関係モデルを更新すること、
を特徴とする請求項３に記載の意思決定支援システム。
【請求項５】
前記因果関係モデルおよび前記更新データに基づく更新後の因果関係モデルに基づいて、ある事象が発生した場合における前記ある事象に続いて発生する複数の事象をそれぞれシミュレーションによって予測し、予測結果を端末に表示させる反応予測生成機能と、
前記更新後の因果関係モデルに基づく前記予測結果を表示する前記端末に入力されたユーザによる前記更新後の因果関係モデルに基づく前記予測結果に対する修正を取得し、前記更新データを修正する反応予測調整機能と、
を有する反応予測部を更に備えること、
を特徴とする請求項１に記載の意思決定支援システム。
【請求項６】
前記更新情報生成機能は、前記更新データにおいて同一の事象が含まれる場合には、一方のデータを削除すること、
を特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の意思決定支援システム。
【請求項７】
前記データ収集・分析部は、前記データ取得機能が前記事象に関する情報を取得するために予め設定された複数の取得源データと各取得源データの重要さを示す重要度とを記憶する取得・分析記憶部を有し、
前記モデル登録・更新機能により、前記因果関係モデルに含まれる前記複数の事象のうち前記更新データにより更新された事象が、前記関心事象記憶部に記憶されている場合、前記更新された事象の取得に用いられた前記取得源データに対応する前記重要度を増加させる更新評価管理部を更に備え、
前記データ取得機能は、前記重要度に基づいて前記事象に関する情報を取得すること、
を特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の意思決定支援システム。
【請求項８】
前記データ収集・分析部は、前記データ取得機能が前記事象に関する情報を取得するために予め設定された複数の取得源データと各取得源データの重要さを示す重要度とを記憶する取得・分析記憶部を有し、
前記モデル登録・更新機能により、前記因果関係モデルに含まれる前記複数の事象のうち前記更新データにより更新された事象について、前記更新された事象の取得に用いられた前記取得源データに対応する前記重要度を増加させる更新評価管理部をさらに備え、
前記データ取得機能は、前記重要度に基づいて前記事象に関する情報を取得すること、
を特徴とする請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の意思決定支援システム。
【請求項９】
前記因果関係モデルの事象について、一定期間以上更新がなく、かつ、他の事象との関係において一定期間以上更新がない事象を前記因果関係モデルから削除する更新評価管理部をさらに備えること、
を特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の意思決定支援システム。
【請求項１０】
前記データ分析機能による分析の結果、一つの事象について、当該一つの事象に続いて発生する事象がない、または、残りの他の事象に続いて当該一つの事象が発生することがない場合、前記更新情報生成機能は、当該一つの事象を、前記因果関係モデルを更新する事象から除外すること、
を特徴とする請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の意思決定支援システム。
【請求項１１】
因果関係モデル管理部と、データ収集・分析部と、因果関係モデル更新部と、を備える意思決定支援システムにより実行される意思決定支援方法であって、
社会または自然において発生する事象に関する情報を取得し、
取得した前記事象に関する情報を分析し、
社会または自然において発生する複数の前記事象、および、前記事象同士の発生の関係性により構成される因果関係モデルと、前記情報の分析結果とに基づき、前記因果関係モデルを更新するための更新データを生成し、
前記更新データによる更新の有効性を評価し、
前記更新の有効性の評価結果が一定以上の場合に、前記更新データにより前記因果関係モデルを更新すること、
を特徴とする意思決定支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、意思決定支援システムおよび意思決定支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特許文献１がある。特許文献１には、「組織または個人の関与対象となる事象が発生した場合に、いかなる方策を執るべきかの意思決定を支援すること」を課題とし、「関与対象の事象が予め定めた複数の評価軸上でいかなる評価値に対応するかを評価する手段と、複数の評価軸上で評価した関与対象事象の各評価値のいずれかが許容範囲を外れているか否かを判定する手段と、複数の評価軸上での各評価値のいずれかが許容範囲を外れていた場合、重要評価軸を選択し、重要評価軸に対応して定めた方策を抽出する手段と、抽出した方策のうち任意数の方策を選択し、その選択された方策を実施した場合に関与対象事象の重要評価軸上での評価値の変化を推論モデルにより方策別に推論する手段と、推論結果に基づき関与対象事象を許容範囲の状態に矯正する最適な方策を選択する手段とを備える」と記載されている。
【０００３】
さらに特許文献１には、「関与対象の事象が予め定めた複数の評価軸上でいかなる評価値に対応するかを評価する手段と、複数の評価軸上で評価した関与対象事象の各評価値のいずれかが許容範囲を外れているか否かを判定する手段と、複数の評価軸上での各評価値のいずれかが許容範囲を外れていた場合、重要評価軸を選択し、重要評価軸に対応して定めた方策を抽出する手段と、抽出した方策のうち任意数の方策を選択し、その選択された方策を実施した場合に関与対象事象の重要評価軸上での評価値の変化を推論モデルにより方策別に推論する手段と、推論結果に基づき関与対象事象を許容範囲の状態に矯正する最適な方策を選択する手段とを備える」意思決定支援シミュレーションシステムが記載されている。この意思決定支援シミュレーションシステムにより、組織または個人の関与対象となる事象が発生した場合に、推論モデルにより方策を推論、評価し、いかなる方策を執るべきかの意思決定を支援している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平２００４−１１０４６９公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１では、意思決定により発生する事象を推定するモデルは、ユーザが最初に組み立てたモデルを利用しており、逐次変化する現実の状況に対応してモデルを更新する方法がなく、現実と乖離したモデルとなり、意思決定支援が困難になるという問題があった。特に時々刻々と状況や情報、知識・ノウハウが変化する場合には、モデルが現実から乖離しやすい。
【０００６】
また、逐次変化する状況や情報に基づきモデルを更新する場合も、意思決定支援への影響が少ない（意味や効果が小さな）追加・更新が多数含まれると、モデルの巨大化や品質低下により、予測シミュレーションの性能（速度、精度）が低下する問題がある。また、予測対象とする事象の範囲が広いほど、更新のための情報源も膨大となり、更新速度が低下する問題がある。
【０００７】
そこで、上記課題を解決するために、本発明では、シミュレーションによる意思決定支援のための発生する事象を推定するモデルについて、効果的にモデルを更新する技術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】
【０００８】
上記目的を達成するため本発明の意思決定支援システムは、因果関係モデル管理部と、データ収集・分析部と、因果関係モデル更新部と、を備える意思決定支援システムであって、前記因果関係モデル管理部は、社会または自然において発生する複数の事象、および、事象同士の発生の関係性を、因果関係モデルとして記憶し、前記データ収集・分析部は、前記事象に関する情報を取得するデータ取得機能と、取得した前記事象に関する情報を分析するデータ分析機能と、を有し、前記因果関係モデル更新部は、前記因果関係モデルと、前記データ分析機能による分析結果とに基づき、前記因果関係モデルを更新するための更新データを生成する更新情報生成機能と、前記更新データによる更新の有効性を評価するモデル更新評価機能と、ユーザにとって関心がある事象を記憶する関心事象記憶部をと、を有し、前記モデル更新評価機能は、前記更新データと前記関心事象記憶部に記憶された事象とに基づき、更新の有効性を評価し、前記因果関係モデル管理部は、前記モデル更新評価機能による評価結果が一定以上の場合に、前記更新データにより前記因果関係モデルを更新するモデル登録・更新機能を有する。
【０００９】
また、本発明の意思決定支援方法は、因果関係モデル管理部と、データ収集・分析部と、因果関係モデル更新部と、を備える意思決定支援システムにより実行される意思決定支援方法であって、社会または自然において発生する事象に関する情報を取得し、取得した前記事象に関する情報を分析し、社会または自然において発生する複数の前記事象、および、前記事象同士の発生の関係性により構成される因果関係モデルと、前記情報の分析結果とに基づき、前記因果関係モデルを更新するための更新データを生成し、前記更新データによる更新の有効性を評価し、前記更新の有効性の評価結果が一定以上の場合に、前記更新データにより前記因果関係モデルを更新する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、シミュレーションによる意思決定支援のための発生する事象を推定するモデルについて、効果的にモデルを更新する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】意思決定支援システムの全体構成図の一例を示す図である。
【図２】意思決定支援システムの機能構成図の一例を示す図である。
【図３】意思決定支援シーケンスの一例を示す図である。
【図４】因果関係モデルＤＢの一例を示す図である。
【図５】反応予測結果ＤＢの一例を示す図である。
【図６】意思決定支援画面（初期事象設定、予測結果表示）の一例を示す図である。
【図７】意思決定支援画面（発生事象変更、予測結果表示）の一例を示す図である。
【図８】関心事象登録シーケンスの一例を示す図である。
【図９】関心事象管理ＤＢの一例を示す図である。
【図１０】関心事象登録機能の処理手順（モデルに対する関心事象設定）の一例を示すフローチャートである。
【図１１】関心事象登録機能の処理手順（予測結果に対する関心事象設定）の一例を示すフローチャートである。
【図１２】関心事象登録画面（モデルに対する関心事象設定）の一例を示す図である。
【図１３】関心事象登録画面（予測結果に対する関心事象設定）の一例を示す図である。
【図１４】因果関係モデル更新シーケンスの一例を示す図である。
【図１５】取得・分析管理ＤＢの一例を示す図である。
【図１６】取得情報ＤＢの一例を示す図である。
【図１７】データ取得機能の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８】（ａ）分析結果管理ＤＢ、および（ｂ）発生事象管理ＤＢの一例を示す図である。
【図１９】データ分析機能の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２０】仮更新モデルＤＢの一例を示す図である。
【図２１】更新情報生成機能の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２２】モデル更新管理ＤＢの一例を示す図である。
【図２３】モデル更新評価機能、およびモデル登録・更新機能の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２４】更新ログ登録機能、および更新ログ分析機能の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２５】ユーザが介在する場合の因果関係モデル更新シーケンスの一例を示す図である。
【図２６】因果関係モデル更新画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態に係る意思決定支援システム１０１および意思決定支援方法について図面を用いて説明する。本実施形態では、国および組織の行動を予測し、対策を検討する国家的戦略における意思決定の支援を例に説明するが、本実施形態は他分野への応用も可能である。
【００１３】
本実施形態では、国家的戦略の判断を行う意思決定者、あるいは意思決定を支援する者が、戦略に影響を与える事象（例えば、他国の軍事的行動など）が発生する前または発生時に、自国または自組織の対応を決定する際に、その決定を支援する情報を提供する意思決定支援方法および意思決定支援システム１０１について説明する。
【００１４】
本システム１０１は、自然災害および株価の暴落などの社会的な発生事象、および自国・自組織を含む各国・各組織の行動などの関係性（ある事象が発生した際に、どの事象の発生に影響を及ぼすか）を、因果関係モデルとして保有し、その因果関係モデルを用いて、ある事象の発生やそれに対する対応の結果、次に発生する事象をシミュレーションによって予測し、意思決定者（あるいは意思決定支援者）に提示する。また、因果関係モデルは、本システム１０１が逐次取得する情報源からの情報、例えば、ソーシャルメディアや報道情報などの公開情報、および本システム１０１のユーザが保有する調査報告情報および対処情報などの非公開の内部情報の分析結果に応じて逐次更新されるため、常に最新情報に沿った事象の予測の提示を可能とする。本システム１０１は、随時実行して戦略に影響を与える事象（例えば、他国の軍事的行動など）が発生する前や発生時に、自国または自組織の対応を検討、または決定するために利用しても良いし、現在発生していない事象が発生したと仮定して本システムに入力・実行してどのような対応を採るべきかを検討するといった図上訓練に利用しても良い。
【００１５】
図１は、本実施形態における意思決定支援方法、およびシステムの全体構成の一例を示す図である。
【００１６】
図１に示すように、本実施形態に係る意思決定支援システム１０１は、データ収集・分析部１０２と、因果関係モデル更新部１０３と、更新評価管理部１０４と、因果関係モデル管理部１０５と、反応予測部１０６と、ユーザ管理部１０７、インタフェース部１０８とから構成される。
【００１７】
データ取得・分析部１０２は、情報源１０９を、インターネットまたはローカルネットワーク等のネットワーク１１０を介して収集し、収集した情報を分析して因果関係モデルを更新するための情報を生成する。情報源１０９は、ソーシャルメディアや報道情報などの公開情報、および本システム１０１のユーザが保有する調査報告情報および対処情報などの非公開の内部情報等により構成される。
【００１８】
因果関係モデル更新部１０３は、データ取得・分析部１０２で生成された情報を利用して、因果関係モデル管理部１０５で管理される因果関係モデルの更新をし、および更新の有効性（ユーザにとって意味のある更新が行われたか否か）を評価する。
【００１９】
更新評価管理部１０４は、因果関係モデル更新部１０３で行われた更新の内容とその評価結果を管理する。
【００２０】
因果関係モデル管理部１０５は、自然災害や株価の暴落などの社会的な発生事象、および自国・自組織を含む各国・各組織の行動などの関係性（ある事象が発生した際に、どの事象の発生に影響を及ぼすか）を示す情報を、因果関係モデルとして管理する。
【００２１】
反応予測部１０６は、因果関係モデル管理部１０５で管理される因果関係モデルを用いて、ある事象の発生やそれに対する対応の結果、次に発生する事象をシミュレーションによって予測する。
【００２２】
ユーザ管理部１０７は、意思決定支援システム１０１を利用するユーザを管理し、例えば、ユーザ（モデル管理者）１１１およびユーザ（意思決定者）１１２が、本システム１０１を利用する際のアクセス認証を行う。ユーザ（モデル管理者）１１１は、因果関係モデルの更新、評価を担当するユーザであり、ユーザ（意思決定者）１１２は、本システム１０１を利用して今後発生する事象の予測等を行うユーザである。
【００２３】
インタフェース部１０８は、ユーザ（モデル管理者）１１１およびユーザ（意思決定者）１１２が使用する端末からの情報の入力の受け付け、およびユーザが使用する端末に対して意思決定支援システム１０１の各部で処理した結果の出力を行う。ここで、意思決定支援システム１０１と各ユーザの端末は、直接接続されていても良いし、ローカルネットワークやインターネットなどのネットワーク経由で接続されていても良い。
【００２４】
図２は、本実施形態に係る意思決定支援システム１０１の機能構成図の一例を示す図である。
【００２５】
図２に示すように、本実施形態に係る意思決定支援システム１０１において、データ収集・分析部１０２は、データ取得機能２０１と、データ分析機能２０２とを提供する。
【００２６】
データ取得機能２０１は、データ取得・分析管理ＤＢ２０４に登録された情報源および検索条件に関するデータ（取得源データ）に基づいて、ソーシャルメディアおよび報道情報などの公開情報と、本システム１０１のユーザが保有する調査報告情報および対処情報などの非公開の内部情報等とを取得し、取得した情報を取得情報ＤＢ２０３に登録する。
【００２７】
データ分析機能２０２は、取得情報ＤＢ２０３に登録されたデータに対し、自然言語解析処理および共起分析処理等を行って、因果関係モデルを更新するための情報を生成し、分析結果管理ＤＢ２０５に登録する。
【００２８】
なお、データ取得機能２０１は、ユーザが現在発生していない事象を発生したと仮定して本システム１０１に入力した情報を、発生事象管理ＤＢ２０６に登録する。また、データ分析機能２０２は、分析結果管理ＤＢ２０５に登録した情報を、現在発生している最新の情報として発生事象管理ＤＢ２０６に登録する。
【００２９】
因果関係モデル更新部１０３は、関心事象登録機能２１１と、更新情報生成機能２１２と、モデル更新評価機能２１３と、予測結果評価機能２１４と、更新情報修正機能２１５とを提供する。
【００３０】
関心事象登録機能２１１は、ユーザにとって関心がある事象を取得（後述の関心事象設定画面２６２を介して取得）し、関心事象管理ＤＢ（関心事象記憶部）２１７に登録する。
【００３１】
更新情報生成機能２１２は、分析結果管理ＤＢ２０５に登録されたデータを利用して、因果関係モデルに新たに登録する事象（ノード）および事象間（ノード間）の関係性を生成し、それらを登録して更新した後の因果関係モデルを仮更新モデルとして仮更新モデルＤＢ２１６に登録する。
【００３２】
モデル更新評価機能２１３は、関心事象管理ＤＢ２１７に登録された関心事象（ノード）および更新のされ方（例えば、既存の因果関係モデルには登録されていなかった事象間（ノード間）の関係性が新たに追加された等）に基づき更新内容を評価する。
【００３３】
予測結果評価機能２１４は、更新前後（既存の因果関係モデルと仮更新モデル）のモデルを利用したシミュレーション結果を取得（後述の反応予測生成機能２４１を介して取得）し、ユーザに出力（後述のモデル更新画面２６３を介して提示）する。
【００３４】
更新情報修正機能２１５は、ユーザからモデル更新内容に対する修正内容を取得（後述のモデル更新画面２６３を介して取得）し、仮更新モデルＤＢ２１６に登録されている情報を修正する。
【００３５】
更新結果管理部１０４は、更新ログ登録機能２２２と、更新ログ分析機能２２１とを提供する。
【００３６】
更新ログ登録機能２２２は、因果関係モデル更新部１０３で生成された更新内容を、モデル更新管理ＤＢ２２３に登録する。
【００３７】
更新ログ分析機能２２１は、モデル更新管理ＤＢ２２３に登録された更新内容および関心事象管理ＤＢ２１７に登録されたユーザにとって関心がある事象に関するデータから、情報源の重要さおよび検索すべき情報を抽出し、データ取得・管理ＤＢ２０４に登録された情報源および検索条件に関するデータを更新する。
【００３８】
因果関係モデル管理部１０５は、モデル登録・更新機能２３１と、モデル取得機能２３２とを提供する。
【００３９】
モデル登録・更新機能２３１は、モデル更新評価機能２１３の評価結果（モデル更新の有効性）に基づき、一定以上の評価の場合に、因果関係モデルＤＢ２３３に登録されているデータを、過去モデルとして過去モデル管理ＤＢ２３４に保存し、仮更新モデルＤＢ２１６に登録されているデータを因果関係モデルＤＢ２３３に登録する（因果関係モデルを更新する）。
【００４０】
モデル取得機能２３２は、因果関係モデルＤＢ２３３および過去モデル管理ＤＢ２３４に登録されているデータを取得し、他の機能に出力する。
【００４１】
反応予測部１０６は、反応予測生成機能２４１と、反応予測調整機能２４２とを提供する。
【００４２】
反応予測生成機能２４１は、因果関係モデルＤＢ２３３、過去モデル管理ＤＢ２３４、および仮更新モデルＤＢ２１６に登録されたデータ（因果関係モデル）を利用して、ある事象の発生やそれに対する対応の結果、次に発生する事象をシミュレーションによって予測し、その結果を反応予測結果ＤＢ２４３に登録する。
【００４３】
反応予測調整機能２４２は、ユーザから反応予測結果に対する修正内容を取得（後述のモデル更新画面２６３を介して取得）し、その修正内容が予測結果となるように仮更新モデルＤＢ２１６に登録された事象間（ノード間）の関係性を修正する。
【００４４】
ユーザ管理部１０７は、ユーザ登録・認証機能２５１を提供する。
【００４５】
ユーザ登録・認証機能２５１は、意思決定支援システム１０１を利用するユーザに関する情報（ユーザ名やパスワードなど）をユーザ管理ＤＢ２５２に登録し、因果関係モデルの更新、評価を担当するユーザ（モデル管理者）１１１、および本システム１０１を利用して今後発生する事象の予測等を行うユーザ（意思決定者）１１２が、本システム１０１を利用する際のアクセス認証を行う。
【００４６】
インタフェース部１０８は、メニュー選択画面２６１と、関心事象設定画面２６２と、モデル更新画面２６３と、意思決定支援画面２６４とを、ユーザが使用する端末に対して提供する。
【００４７】
メニュー選択画面２６１は、例えば、ユーザ（モデル管理者）１１１およびユーザ（意思決定者）１１２に対して、意思決定支援システム１０１が提供する機能から利用する機能を選択するための画面である。
【００４８】
関心事象設定画面２６２は、各ユーザが関心のある事象を入力するため画面である。
【００４９】
モデル更新画面２６３は、取得情報ＤＢ２０３に登録された情報の提示、ユーザからの情報の入力、分析結果管理ＤＢ２０５に登録された分析結果の提示、因果関係モデルＤＢ２３３および仮更新モデルＤＢ２１６に登録された因果関係モデルの提示とユーザからの修正入力、および反応予測結果ＤＢ２４３に登録された予測結果の提示とユーザからの修正入力等を行うための画面である。
【００５０】
意思決定支援画面２６４は、予測に利用する因果関係モデルの選択およびシミュレーションの実行、ユーザからの対応内容の入力、および予測結果の提示を行うための画面である。
【００５１】
図３は、本実施形態に係る意思決定支援シーケンスの一例を示す図である。
【００５２】
本シーケンスは、意思決定支援システム１０１において、因果関係モデルを用いて、ある事象の発生やそれに対する対応の結果、次に発生する事象をシミュレーションによって予測し、意思決定者（あるいは意思決定支援者）に提示するための基本的な処理である。
【００５３】
ユーザ（意思決定者）１１２が、意思決定支援システム１０１に、予めユーザ管理ＤＢ２５２に登録されたユーザＩＤ、パスワードによりログインすると、メニュー選択画面２６１が表示される。メニュー選択画面２６１では、関心事象設定、モデル更新、および意思決定支援を選択することができる。ここで、ユーザ１１２が、意思決定支援を選択すると、意思決定支援画面２６４が表示される（画面の詳細は、後述図６で説明）。
【００５４】
また、ユーザ１１２のユーザＩＤがモデル一覧取得要求としてモデル取得機能２３２に渡され、モデル取得機能２３２は、ユーザＩＤに基づき、因果関係モデルＤＢ２３３（詳細は、後述図４で説明）の因果関係モデル管理テーブル４１０を検索し、上記ユーザＩＤに該当するレコード（モデルＩＤ、モデル名称、更新時刻）を因果関係モデル管理データとして取得し、モデル名称一覧として意思決定支援画面２６４に出力する。
【００５５】
意思決定支援画面２６４に出力されたモデル名称一覧（因果関係モデル管理データ）の中から、今回の意思決定支援に使用するモデルをユーザ１１２が選択すると、選択したモデルのモデルＩＤがモデル取得機能２３２に渡される。モデル取得機能２３２は、渡されたモデルＩＤに基づき、因果関係モデルＤＢ２３３の因果関係モデルテーブル４００、あるいは過去の因果関係モデルが保存された過去モデル管理ＤＢ２３４から、渡されたモデルＩＤに該当するレコード（モデルＩＤ、ノードＩＤ、ノード名称、主体、更新時刻、リンク先ノード、関係度、関係更新時刻）を因果関係モデルデータとして取得し、意思決定支援画面２６４に出力する。
【００５６】
意思決定支援画面２６４において、ユーザ１１２が、因果関係モデルデータの中からステップ０で発生する事象（初期事象）を選択して予測開始を実行すると、初期事象のノードＩＤが反応予測生成機能２４１に渡される。反応予測生成機能２４１は、選択された初期事象をステップ０で発生する事象として、モデル取得機能２３２で取得された因果関係モデルデータを用いて、ステップ１以降に発生する事象をシミュレーションにより予測し、その予測結果（主体、発生ステップ、ノードＩＤ、ノード名称、確率）を、予測結果データとして意思決定支援画面２６４に出力する。
【００５７】
また、出力された予測結果データと初期事象をシナリオとして、シミュレーションに利用した因果関係モデルデータと関連付けて、反応予測結果ＤＢ２４３に登録する。なお、ユーザ１１２が、初期事象を選択せずに予測開始を実行すると、反応予測生成機能２４１は、発生事象管理ＤＢ２０６に登録されている最新の事象（主体、ノード名称）をステップ０で発生する事象として、モデル取得機能２３２で取得された因果関係モデルデータを用いて、ステップ１以降に発生する事象をシミュレーションにより予測する。
【００５８】
意思決定支援画面２６４において、ユーザ１１２が、予測結果データの中からあるステップで発生する事象（ノード）を、別の事象に変更すると、そのステップ番号、変更前後の事象（ノード）のノードＩＤが変更事象データとして反応予測生成機能２４１に渡される。反応予測生成機能２４１は、出力した予測結果データのうち変更事象データの変更前の事象（ノード）に該当する箇所を変更後の事象（ノード）に置き換え、そのステップ番号以降に発生する事象をシミュレーションにより再予測し、再予測されたステップ番号以前の予測結果データ、初期事象を含め、その予測結果（主体、発生ステップ、ノードＩＤ、ノード名称、確率）を、予測結果データとして意思決定支援画面２６４に出力する。
【００５９】
また、予測結果データをシナリオとして、シミュレーションに利用した因果関係モデルデータと関連付けて、反応予測結果ＤＢ２４３に登録する。ユーザ１１２による事象変更と反応予測生成機能２４１による再予測を繰り返し実行することによって、次に何が発生するかを、様々な事象が発生するパターンを変えながら予測し、ユーザの意思決定を支援する情報を提供することができる。また、あるステップに発生する事象（予測結果）に対する対応策として、次のステップでどの事象（行動）を選択するかをユーザが選択して、その後に発生する事象を提示することで、意思決定のトレーニングを行うこともできる。
【００６０】
図４は、本実施形態に係る因果関係モデルＤＢ２３３の一例を示す図である。
【００６１】
因果関係モデルＤＢ２３３は、因果関係モデルテーブル４００と、因果関係モデル管理テーブル４１０を持つ。
【００６２】
因果関係モデルテーブル４００は、モデルＩＤ４０１と、ノードＩＤ４０２と、ノード名称４０３と、主体４０４と、更新時刻４０５と、リンク先ノード４０６と、関係度４０７と、関係更新時刻４０８と、から構成される。
【００６３】
モデルＩＤ４０１は、モデルを識別するためのものである。ノードＩＤ４０２は、事象（ノード）を識別するためのものである。ノード名称４０３は、事象の内容を示す。主体４０４は、事象の主体（主語）を示す。更新時刻４０５は、当該レコードの内容が更新された時の時刻を示す。リンク先ノード４０６は、当該レコードのノードと関係があるノード（次に発生する可能性があるノード）のノードＩＤを登録するためのものである。関係度４０７は、その関係の強さ（次に発生する可能性の高さ）を示す。関係更新時刻４０８は、関係があるノードや、その関係の強さが更新された時の時刻を示す。
【００６４】
以降、関係があるノードが複数存在する場合には、上記リンク先ノード４０６、関係度４０７、関係更新時刻４０８と同等の内容を、リンク先ノード（２）４０９以降に登録される。例えば、レコード４２０は、「Ｃ国が貿易規制をする」という事象（ノード）が発生すると、ノードＩＤ「４」の「Ｂ国が軍事行動する」という事象（ノード）が発生する可能性があるという関係性を示している。
【００６５】
因果関係モデル管理テーブル４１０は、モデルＩＤ４１１と、モデル名称４１２と、更新時刻４１３と、ユーザＩＤ４１４と、保管場所４１５とから構成される。
【００６６】
モデルＩＤ４１１は、モデルを識別するためのものである。更新時刻４１３は、モデルが更新（新しく追加）された時の時刻を示す。ユーザＩＤ４１４は、モデルの所有者を識別するためのものである。保管場所４１５は、当該レコードに該当するモデルが保管されている場所（ローカルパス、ＵＲＬなど）を示す。なお、保管場所４１５が登録されていない場合は、最新モデルとして因果関係モデルテーブル４００に登録されている。
【００６７】
図５は、本実施形態に係る反応予測結果ＤＢ２４３の一例を示す図である。
【００６８】
反応予測結果ＤＢ２４３は、反応予測結果テーブル５００と、反応予測結果管理テーブル５１０を持つ。
【００６９】
反応予測結果テーブル５００は、シナリオＩＤ５０１と、主体５０２と、発生ステップ５０３と、ノードＩＤ５０４と、ノード名称５０５と、発生確率５０６とから構成される。
【００７０】
シナリオＩＤ５０１は、予測結果（シナリオ）を識別するためのものである。主体５０２は、発生する事象（ノード）の主体（主語）を示す。発生ステップ５０３は、発生する事象のタイミングを示す。ノードＩＤ５０４は、発生する事象（ノード）を識別するためのものである。ノード名称５０５は、事象の内容を示す。発生確率５０６は、その事象が発生する確率を表す。例えば、レコード５２０は、ステップ２のタイミングで「Ａ国が抗議をする」という事象（ノード）が３０％の確率で発生することを示している。
【００７１】
反応予測結果管理テーブル５１０は、シナリオＩＤ５１１と、シナリオ名称５１２と、予測時刻５１３と、ユーザＩＤ５１４と、モデルＩＤ５１５とから構成される。
【００７２】
シナリオＩＤ５１１予測結果（シナリオ）を識別するためのものである。予測時刻５１３当該レコードのシナリオが生成（予測）された時の時刻を示す。ユーザＩＤ５１４当該レコードの予測で使用した因果関係モデルの所有者を識別するためのものである。モデルＩＤ５１５因果関係モデルを識別するためのものである。
【００７３】
図６は、本実施形態に係る意思決定支援画面（初期事象設定、予測結果表示）２６４の一例を示す図である。
【００７４】
意思決定支援画面２６４は、シナリオ名称表示部６０１と、シナリオ名称変更ボタン６０２と、反応予測結果表示部６０３と、モデル名称表示部６０４と、モデル読込ボタン６０５と、予測開始ボタン６０６から構成される。
【００７５】
ユーザ１１２が、モデル名称表示部６０４を押下すると、前述のモデル取得機能２３２によって出力されたモデル名称一覧が表示される。ユーザ１１２が、表示された一覧の中から今回の意思決定支援に使用するモデルを選択してモデル読込ボタン６０５を押下すると、前述のモデル取得機能２３２によって選択したモデルの因果関係モデルデータが意思決定支援画面に出力される。次に、ユーザ１１２が、ステップ０で発生する事象（初期事象）を選択して予測開始ボタン６０６を押下すると、前述の反応予測生成機能２４１によって出力された予測結果が、反応予測結果表示部６０３に表示される。例えば、ユーザ１１２が、初期事象として、ステップ０のＢ国の事象（行動）６１０を押下すると、選択可能なＢ国の事象が表示部６１１に表示され、表示された事象の中から「Ａ国軍事侵攻」を選択し予測開始ボタン６０６を押下すると、予測結果が反応予測結果表示部６０３に表示される。反応予測結果６２１に示すように、各主体の各ステップで発生する事象が確率付きで表示される。例えば、反応予測結果の中の発生事象６２２は、ステップ１において、Ａ国が抗議する確率が７０％であることを示している。
【００７６】
また、反応予測結果を識別するためのシナリオ名称（意思決定支援システムによって自動生成）がシナリオ名称表示部６０１に表示される。シナリオ名称はユーザ１１２によって自由に変更でき、シナリオ名称変更ボタン６０２を押下することによって、シナリオ名称を変更することができる。
【００７７】
図７は、本実施形態に係る意思決定支援画面（発生事象変更、予測結果表示）２６４の一例を示す図である。
【００７８】
ユーザ１１２が、反応予測結果表示部６０３に表示された反応予測結果６２１の中から変更する事象を選択して予測開始ボタン６０６を押下すると、前述の反応予測生成機能２４１によって出力された予測結果が、反応予測結果表示部６０３に表示される。例えば、ステップ１のＡ国の事象（行動）７１０を押下すると、選択可能なＡ国の事象（ステップ１で発生する可能性がある他の事象）が表示部７１１に表示され、その中から「艦船派遣」を選択して予測開始ボタン６０６を押下すると、ステップ２以降が再予測された予測結果が表示される。
【００７９】
図８は、本実施形態に係る関心事象登録シーケンスの一例を示す図である。
【００８０】
図８に示すように、関心事象登録シーケンスでは、因果関係モデルや、因果関係モデルに基づく反応予測結果をユーザに提示し、ユーザが提示された情報の中から関心のある事象（ノード）を選択すると、因果関係モデルの各ノードに対する関心値が設定され、関心事象管理ＤＢ２１７に登録される。
【００８１】
ユーザ（モデル管理者）１１１が、意思決定支援システム１０１に、予めユーザ管理ＤＢ２５２に登録されたユーザＩＤ、パスワードによりログインすると、メニュー選択画面２６１が表示される。メニュー選択画面２６１では、関心事象設定、モデル更新、意思決定支援を選択することができる。ここで、ユーザ１１１が関心事象設定を選択すると、関心事象設定画面２６２が表示される（画面の詳細は、後述図１２、１３で説明）。
【００８２】
次に、ユーザ１１１のユーザＩＤがモデル取得機能２３２に渡され、モデル取得機能２３２はユーザＩＤに基づき、因果関係モデルＤＢ２３３の因果関係モデル管理テーブル４１０を検索し、ユーザＩＤに該当するレコード（モデルＩＤ、モデル名称、更新時刻）を因果関係モデル管理データとして取得し、関心事象設定画面２６２に出力する。
【００８３】
関心事象設定画面２６２に出力された因果関係モデル管理データの中から、今回の関心事象設定に使用するモデルをユーザ１１１が選択すると、選択したモデルのモデルＩＤがモデル取得機能２３２に渡される。モデル取得機能２３２は、モデルＩＤに基づき、因果関係モデルＤＢ２３３の因果関係モデルテーブル４００、あるいは過去の因果関係モデルが保存された過去モデル管理ＤＢ２３４から、モデルＩＤに該当するレコード（モデルＩＤ、ノードＩＤ、ノード名称、主体、更新時刻、リンク先ノード、関係度、関係更新時刻）を因果関係モデルデータとして取得し、関心事象設定画面２６２に出力する。このとき、関心事象管理ＤＢ２１７に既に関心値が登録されているノード名称、主体については、因果関係モデルデータと併せて出力しても良い。
【００８４】
関心事象設定画面２６２に出力された因果関係モデルデータの中から、ユーザ１１１は、関心のある事象として関心値を設定したいノードを選択し、関心値を入力する（モデルに対する関心事象設定）。複数のノードに関心値を入力しても良い。
【００８５】
ここで、ユーザ１１１は、予測結果に対して関心値を登録することもできる。ユーザ１１１が、予測結果に対して関心値を登録する手段を選択し、初期事象（ステップ０で発生する事象）を選択する。この結果、反応予測生成機能２４１は、前述のモデル取得機能２３２によって取得された因果関係モデルデータ、および初期事象（ユーザからの入力が無い場合は、発生事象管理ＤＢ２０６に登録されている最新の事象（主体、ノード名称））を利用して、ステップ１以降に発生する事象をシミュレーションにより予測し、その予測結果（シナリオＩＤ、主体、発生ステップ、ノードＩＤ、ノード名称、確率）を、予測結果データとして関心事象設定画面２６２に出力する。予測結果データは、反応予測結果ＤＢ２４３にも登録される。
【００８６】
関心事象設定画面２６２に出力された予測結果データの中から、ユーザ１１１は、関心のある事象として関心値を設定したい事象（ノード）を選択し、関心値を入力する（予測結果に対する関心事象設定）。複数のノードに関心値を入力しても良い。
【００８７】
関心事象設定画面２６２において、ユーザ１１１が、関心事象登録を実行すると、前述のモデルに対する関心事象設定で入力された関心事象設定データ（モデルＩＤ、ノードＩＤ、関心値）、予測結果に対する関心事象設定で入力された関心事象設定データ（シナリオＩＤ、ノードＩＤ、関心値）がユーザＩＤと併せて関心事象登録機能２１１に渡される。関心事象登録機能２１１は、後述図１０、図１１で説明する処理に従って、因果関係モデルの各ノードに対する関心値を、関心事象管理ＤＢ２１７に登録する。
【００８８】
図９は、本実施形態に係る関心事象管理ＤＢ２１７の一例を示す図である。
【００８９】
関心事象管理ＤＢ２１７は、関心値管理テーブル９００を持つ。関心値管理テーブル９００は、ノードＩＤ９０１と、ノード名称９０２と、主体９０３と、更新時刻９０４と、関心値９０５と、ユーザＩＤ９０６と、モデルＩＤ９０７とから構成される。
【００９０】
ノードＩＤ９０１は、事象（ノード）を識別するためのものである。ノード名称９０２は、事象の内容を示す。主体９０３は、事象の主体（主語）を示す。更新時刻９０４は、当該レコードの内容が更新された時の時刻である。関心値９０５は、当該レコードのノードに設定された関心値である。ユーザＩＤ９０６は、関心値を設定したユーザを識別するためのものである。モデルＩＤ９０７は、モデルを識別するためのものである。
【００９１】
図１０は、本実施形態に係る関心事象登録機能２１１の処理手順（モデルに対する関心事象設定）の一例を示すフローチャートである。
【００９２】
関心事象登録機能２１１は、関心事象設定画面２６２から、モデルに対する関心事象設定データ（モデルＩＤ、ノードＩＤ、関心値）、予測結果に対する関心事象設定データ（シナリオＩＤ、ノードＩＤ、関心値）を受信すると、以下の処理に従って、因果関係モデルの各ノードに対する関心値を、関心事象管理ＤＢ２１７に登録する。
【００９３】
まずＳ１００１において、関心事象登録機能２１１は、モデルに対する関心事象設定データ（モデルＩＤ、ノードＩＤ、関心値）を受信しているかどうかを確認し、受信している場合には、Ｓ１００２以降を実行し、受信していない場合は、図１１のＳ１１０１以降を実行する。
【００９４】
Ｓ１００２では、関心事象登録機能２１１は、受信した１つ以上のモデルに対する関心事象設定データ（モデルＩＤ、ノードＩＤ、関心値）から、本処理手順によってまだ処理していない関心事象設定データを１つ抽出する。
【００９５】
Ｓ１００３では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１００２で抽出した１つの関心事象設定データのモデルＩＤ、ノードＩＤ、関心値、および関心事象設定データと併せて受信したユーザＩＤを、関心事象データ（レコード）として、現在時刻（更新時刻）と併せて関心事象管理ＤＢ２１７に登録する（既に同一ノードＩＤのレコードが存在する場合は、今回のデータ（レコード）で上書きする）。
【００９６】
Ｓ１００４では、関心事象登録機能２１１は、因果関係モデルテーブル４００（図４）の項目「リンク先ノード」（４０６、４０９）を検索して、Ｓ１００３で登録した関心事象データ（レコード）のノードＩＤをリンク先ノードＩＤとして持つレコード（要因レコード）を抽出する。例えば、図４において、ノードＩＤ「５」の「軍事演習」のリンク先ノードは「２」であることから、「軍事演習」は、ノードＩＤ「２」の「抗議」の要因レコードである。
【００９７】
Ｓ１００５において、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１００４で要因レコードが存在する場合は、Ｓ１００６以降を実行し、存在しない場合は、Ｓ１０１０以降を実行する。
【００９８】
Ｓ１００６では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１００４で抽出した要因レコードにおいて、リンク先ノードに該当する関係度を抽出、Ｓ１００３またはＳ１００８で関心事象管理ＤＢ２１７に登録した関心値に、関係度（％）の値を乗じた値（１０以下切り捨て）を関心値として算出する。図４では、ノードＩＤ「２」の「抗議」の要因レコード「軍事演習」は、「抗議」との関係度は５０であることから、例えば、ユーザ１１１が「抗議」に関心値５０を設定した場合は、「軍事演習」の関心値は、５０×５０（％）＝２０（１の位切り捨て）となる。
【００９９】
Ｓ１００７において、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１００６で算出した関心値が０以外の要因レコードが存在する場合は、Ｓ１００８以降を実行し、存在しない場合（全て０の場合）は、Ｓ１０１０以降を実行する。
【０１００】
Ｓ１００８において、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１００６で関心値を算出したノードのノードＩＤ、関心値（例えば、ノードＩＤ「５」の軍事演習の関心値「２０」）を、関心事象データ（レコード）として、関心事象管理ＤＢ２１７に登録する（既に同一ノードＩＤが存在する場合は、関心値を足し算する（上限１００））。
【０１０１】
Ｓ１００９では、因果関係モデルテーブル４００より、Ｓ１００８で登録したレコードのノードＩＤをリンク先ノードとして持つ要因レコードを抽出し、Ｓ１００５以降を実行する。Ｓ１００５〜Ｓ１００９を繰り返すことにより、ノードの因果関係をさかのぼりながら関心値を設定することができる（さかのぼるにつれて関心値は小さくなる）。
【０１０２】
Ｓ１０１０において、受信したモデルに対する関心事象設定データ（モデルＩＤ、ノードＩＤ、関心値）のうち、本処理手順によってまだ処理していない関心事象設定データ残っている場合には、Ｓ１００２以降を実行し、残っていない場合は、図１１のＳ１１０１以降を実行する。
【０１０３】
図１１は、本実施形態に係る関心事象登録機能２１１の処理手順（予測結果に対する関心事象設定）の一例を示すフローチャートである。
【０１０４】
関心事象登録機能２１１は、関心事象設定画面２６２から、予測結果に対する関心事象設定データ（シナリオＩＤ、ノードＩＤ、関心値）を受信すると、以下の処理に従って、因果関係モデルの各ノードに対する関心値を、関心事象管理ＤＢ２１７に登録する。
【０１０５】
まずＳ１１０１において、関心事象登録機能２１１は、予測結果に対する関心事象設定データ（シナリオＩＤ、ノードＩＤ、関心値）を受信しているかどうかを確認し、受信している場合には、Ｓ１１０２以降を実行し、受信していない場合は、処理を終了する。
【０１０６】
Ｓ１１０２では、関心事象登録機能２１１は、受信した１つ以上の予測結果に対する関心事象設定データ（シナリオＩＤ、ノードＩＤ、関心値）から、本処理手順によってまだ処理していない関心事象設定データを１つ抽出する。
【０１０７】
Ｓ１１０３では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１１０２で抽出した１つの関心事象設定データのシナリオＩＤ、ノードＩＤ、関心値、および関心事象設定データと併せて受信したユーザＩＤを、関心事象データ（レコード）として、現在時刻（更新時刻）と併せて関心事象管理ＤＢ２１７に登録する（既に同一ノードＩＤのレコードが存在する場合は、今回のデータ（レコード）で上書きする）。なお、シナリオＩＤについては、反応予測結果管理テーブル５１０を参照してモデルＩＤを取得し、そのモデルＩＤを関心事象管理ＤＢ２１７に登録する。
【０１０８】
Ｓ１１０４では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１１０２で抽出した関心事象設定データのシナリオＩＤ、ノードＩＤに基づき、反応予測結果テーブル５００（図５）の当該ノードＩＤのレコードを抽出する。
【０１０９】
Ｓ１１０５において、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１１０２で抽出した１つの関心事象設定データのシナリオＩＤを持ち、かつＳ１１０４で抽出したレコードの発生ステップの値−１を、発生ステップの値として持つレコードが反応予測結果テーブル５００に存在するか確認し、存在する場合は、Ｓ１１０６以降を実行し、存在しない場合は、Ｓ１１１０以降を実行する。例えば、Ｓ１１０４で抽出したレコードが、反応予測結果テーブル５００のノードＩＤ「５」の「軍事演習」であった場合、その発生ステップは「３」であることから、発生ステップが「２」のレコードとしてはノードＩＤ「２」「３」「４」の３つのレコードが存在する。
【０１１０】
Ｓ１１０６では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１１０４またはＳ１１０９で抽出したレコードの発生ステップの値−１を、発生ステップの値として持つレコードのノードＩＤを抽出し、Ｓ１１０３またはＳ１１０８で関心事象管理ＤＢ２１７に登録した関心値×１／２の値×前ステップで抽出したレコードの発生確率（１の位切り捨て）で計算される値を関心値として算出する。例えば、Ｓ１１０４で抽出したレコードが、反応予測結果テーブル５００のノードＩＤ「５」の「軍事演習」であった場合、その発生ステップは「３」であることから、発生ステップが「２」のレコードとしてはノードＩＤ「２」「３」「４」の３つのレコードが存在する。この場合、「軍事演習」の発生確率が５０％であることから、例えば、ノードＩＤ「４」の「軍事行動」の関心値は、ユーザ１１１が「軍事演習」に関心値９０を設定していた場合は、９０×１／２×５０（％）＝２０（１の位切り捨て）となる。
【０１１１】
Ｓ１１０７では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１１０６で算出した関心値が０以外のレコードが存在する場合は、算出した関心値が０以外のレコードについてＳ１１０８以降を実行し、全て０の場合は、Ｓ１１１０以降を実行する。
【０１１２】
Ｓ１１０８では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１１０６で関心値を算出したレコードのノードＩＤ、関心値（例えば、ノードＩＤ「４」の軍事行動の関心値「２０」）を、関心事象データ（レコード）として、関心事象管理ＤＢ２１７に登録する（既に同一ノードＩＤが存在する場合は、関心値を足し算する（上限１００））。
【０１１３】
Ｓ１１０９では、関心事象登録機能２１１は、Ｓ１１０６で関心値を算出したレコードのノードＩＤについて、反応予測結果テーブル５００の当該ノードＩＤのレコードを抽出し、Ｓ１１０５以降を実行する。Ｓ１１０５〜Ｓ１１０９を繰り返すことにより、予測結果をさかのぼりながら関心値を設定することができる（さかのぼるにつれて関心値は小さくなる）。
【０１１４】
Ｓ１１１０では、関心事象登録機能２１１は、受信した予測結果に対する関心事象設定データ（シナリオＩＤ、ノードＩＤ、関心値）のうち、本処理手順によってまだ処理していない関心事象設定データ残っている場合には、Ｓ１１０２以降を実行し、残っていない場合は、処理を終了する。
【０１１５】
図１２は、本実施形態に係る関心事象登録画面（モデルに対する関心事象設定）２６２の一例を示す図である。
【０１１６】
関心事象登録画面２６２は、メニュー画面に戻るためのメニューに戻るボタン１２０１と、モデル名称表示部１２０２と、モデル表示ボタン１２０３と、予測結果表示ボタン１２０４と、検索入力部１２０５と、検索ボタン１２０６と、関心事象設定部１２０７と、関心値登録ボタン１２０８とから構成される。
【０１１７】
ユーザ１１１が、モデル名称表示部１２０２を押下すると、前述のモデル取得機能２３２によって出力されたモデル名称一覧が表示される。ユーザ１１１は、表示された一覧の中から今回の関心事象登録に使用するモデルを選択して、モデル表示ボタン１２０３を押下すると、前述のモデル取得機能２３２によって、選択したモデルの因果関係モデルデータが関心事象設定部１２０７に表示される。次に、ユーザ１１１が、関心事象設定部１２０７に表示された事象（ノード）の中から関心値を設定する事象を押下すると、関心値登録部１２０９が表示され、ユーザ１１１は、その事象に対する関心値を入力することができる。ユーザ１１１が、入力を完了して関心値登録ボタン１２０８を押下すると、前述の関心事象登録機能２１１によって、各事象に設定した関心値、および関係性のある各事象の関心値が算出され、関心事象管理ＤＢ２１７に登録される。
【０１１８】
なお、モデルの規模が大きな場合は、検索入力部１２０５に検索キーワードを入力し、検索ボタン１２０６を押下することによって、検索キーワードに基づき検索された事象（ノード）を関心事象設定部１２０７の中央に表示して関心値を入力することができる。
【０１１９】
図１３は、本実施形態に係る関心事象登録画面（予測結果に対する関心事象設定）２６２の一例を示す図である。
【０１２０】
ユーザ１１１が、モデル名称表示部１２０２を押下すると、前述のモデル取得機能２３２によって出力されたモデル名称一覧が表示される。ユーザ１１１は、表示された一覧の中から今回の関心事象登録に使用するモデルを選択して、予測結果表示ボタン１２０４を押下すると、前述の反応予測生成機能２４１によって出力された反応予測結果データが関心事象設定部１２０７に表示される。次に、ユーザ１１１が、関心事象設定部１２０７に表示された事象（ノード）の中から関心値を設定する事象を押下すると、関心値登録部１３０１が表示され、ユーザ１１１は、その事象に対する関心値を入力することができる。ユーザ１１１が、入力を完了して関心値登録ボタン１２０８を押下すると、前述の関心事象登録機能２１１によって、各事象に設定した関心値、およびその事象の発生前に発生した各事象の関心値が算出され、関心事象管理ＤＢ２１７に登録される。
【０１２１】
例えば、図１３に示すように、ステップ２の「軍事演習」を関心事象として指定（例えば、関心値９０）すると、因果関係モデルのノード（軍事演習）に関心値９０が設定される（関心事象管理ＤＢ２１７に登録）。１つ前のステップ（ステップ１）にある予測結果「軍事行動」についても、軍事演習が起こる確率７０％を乗じて、９０×１／２×０．７＝３０（１の位切り捨て）が設定される。そのさらに１つ前のステップ（ステップ０）のノード（貿易規制）についても、軍事行動（関心値３０）の起こる確率８０％を乗じて、３０×１／２×０．８＝１０が設定される。
【０１２２】
図１４は、本実施形態に係る因果関係モデル更新シーケンスの一例を示す図である。
【０１２３】
図１４に示すように、因果関係モデル更新シーケンスでは、定期的、あるいはユーザからの指示により、情報源からニュース記事などのデータを取得し、モデル更新のための事象（ノード）およびそのノード間の関係性抽出等のデータ分析を行って、更新情報を生成し、更新情報について有効度を評価して、有効度が一定以上の場合にモデルを更新し、一定以下の場合は、更新を保留する。
【０１２４】
データ取得機能２０１は、定期的（例えば、３時間ごと）あるいはユーザ（モデル管理者）１１１からの要求に応じて、取得・分析管理ＤＢ２０４からデータ取得対象の情報源に関する情報源データ（情報源ＩＤ、ＵＲＬ等）および情報検索するための検索データ（検索ＩＤ、キーワード）を取得し、これらのデータに基づいて、前述の情報源１０９より、因果関係モデル更新を行うための情報を取得する。情報を取得した情報源については、取得時刻を取得・分析管理ＤＢ２０４の該当するレコードに登録する。また、取得した情報は、取得情報ＤＢ２０３に登録する。
【０１２５】
データ分析機能２０２は、取得情報ＤＢ２０３に登録された取得情報について、自然言語解析による名詞抽出および主語述語抽出、共起分析による共起回数抽出などを行い、その分析結果を分析結果管理ＤＢ２０５に登録する。また、主語述語抽出結果については、現在発生している事象として、発生事象管理ＤＢ２０６に登録する。
【０１２６】
更新情報生成機能２１２は、分析結果管理ＤＢ２０５に登録された分析結果、および取得情報ＤＢ２０３に登録された各取得情報の取得時間を用いて、事象（ノード）間の関係性を抽出し、今回の更新で対象とする事象（ノード）と事象間（ノード間）の関係性を更新対象データとして、仮更新モデルＤＢ２１６に登録する。また、因果関係モデルＤＢ２３３より、今回更新する因果関係モデルデータを取得し、更新対象データに基づき、更新後の仮更新モデルデータを生成して、仮更新モデルＤＢ２１６に登録する。
【０１２７】
モデル更新評価機能２１３は、仮更新モデルＤＢ２１６に登録された仮更新モデルデータ（更新データ）について、各事象（ノード）の更新パターン（例えば、既存の因果関係モデルには登録されていなかった事象間（ノード間）の関係性が新たに追加された等）に基づき更新内容を評価する。また、関心事象管理ＤＢ２１７に登録された関心事象（ノード）が更新されたか否かにより更新内容を評価する。これらの評価結果に基づき、更新有効度を算出する。
【０１２８】
モデル登録・更新機能２３１は、モデル更新評価機能２１３で算出された更新有効度に基づき、更新有効度が一定値以上の場合に、因果関係モデルＤＢ２３３に登録されているデータを、過去モデルとして過去モデル管理ＤＢ２３４に保存し、仮更新モデルＤＢ２１６に登録されているデータを因果関係モデルＤＢ２３３に登録する（因果関係モデルを更新する）。
【０１２９】
更新ログ登録機能２２２は、仮更新モデルＤＢ２１６に登録された更新内容を、モデル更新管理ＤＢ２２３に登録する。
【０１３０】
更新ログ分析機能２２１は、モデル更新管理ＤＢ２２３に登録された更新内容や関心事象管理ＤＢ２１７に登録されたユーザにとって関心がある事象に関するデータから、情報源の重要さおよび検索すべき情報を抽出し、取得・分析管理ＤＢ２０４に登録された情報源および検索条件に関するデータを更新する。
【０１３１】
図１５は、本実施形態に係る取得・分析管理ＤＢ２０４の一例を示す図である。
【０１３２】
取得・分析管理ＤＢ２０４は、情報源管理テーブル１５００と、検索管理テーブル１５１０を持つ。
【０１３３】
情報源管理テーブル１５００は、情報源ＩＤ１５０１と、情報源（ＵＲＬ）１５０２と、更新時刻１５０３と、前回取得時刻１５０４と、重要度１５０５と、ユーザＩＤ１５０６とから構成される。
【０１３４】
情報源ＩＤ１５０１は、情報源を識別するためのものである。情報源（ＵＲＬ）１５０２は、情報源の場所を特定するためのものである。更新時刻１５０３は、各レコードが更新された時の時刻を示す。前回取得時刻１５０４は、当該レコードの情報源から情報取得を行った時刻を示す。重要度１５０５は、各情報源の重要さを示す。ユーザＩＤ１５０６は、当該レコードの情報源からの情報収集を利用するユーザを識別するためのものである。ここで、情報源（ＵＲＬ）１５０２には、ユーザのローカルサーバ上の格納場所（ユーザが保有している記事や報告文書等を格納したフォルダ）を登録しても良い。
【０１３５】
検索管理テーブル１５１０は、検索ＩＤ１５１１と、キーワード１５１２と、更新時刻１５１３と、重要度１５１４と、ユーザＩＤ１５１５とから構成される。
【０１３６】
検索ＩＤ１５１１は、検索キーワードを識別するためのものである。キーワード１５１２は、検索で使用するためのものである。更新時刻１５１３は、各レコードが更新された時の時刻を示す。重要度１５１４は、各キーワードの重要さを示す。ユーザＩＤ１５１５は、当該レコードのキーワードを用いた情報収集を利用するユーザを識別するためのものである。
【０１３７】
図１６は、本実施形態に係る取得情報ＤＢ２０３の一例を示す図である。
【０１３８】
取得情報ＤＢ２０３は、取得情報テーブル１６００を持つ。
【０１３９】
取得情報テーブル１６００は、更新ＩＤ１６０１と、記事ＩＤ１６０２と、記事内容１６０３と、情報源（ＵＲＬ）１６０４と、取得時刻１６０５と、ステータス１６０６と、ユーザＩＤ１６０７とから構成される。
【０１４０】
更新ＩＤ１６０１は、どの更新時に取得された情報であるかを識別するためのものである。記事ＩＤ１６０２は、取得された各情報を識別するためのものである。記事内容１６０３は、取得した情報の内容を登録するためのものである。情報源（ＵＲＬ）１６０４は、各情報を取得した情報源を示す。取得時刻１６０５は、各情報の取得した時刻を示す。ステータス１６０６は、各情報がデータ分析機能２０２によって処理されたか否かを示す。ユーザＩＤ１６０７は、当該レコードの情報を利用するユーザを識別するためのものである。
【０１４１】
図１７は、本実施形態に係るデータ取得機能２０１の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１４２】
データ取得機能２０１は、以下の処理に従って、定期的（例えば、３時間ごと）あるいはユーザ（モデル管理者）１１１からの要求に応じて、重要度が一定以上の情報源からニュース記事などのデータを取得する。また、重要度が一定以上のキーワードによるインターネット上の検索を行い、情報（記事および文章）を取得する。取得した記事毎にＩＤを発行し、取得情報ＤＢ２０３に登録する。
【０１４３】
データ取得機能２０１が起動すると、Ｓ１７０１において、更新を識別するために、今回の更新に対する更新ＩＤを発行する。
【０１４４】
Ｓ１７０２では、データ取得機能２０１は、取得・分析管理ＤＢ２０４（図１５）の情報源管理テーブル１５００のうち、重要度１５０５が一定値以上（例えば、３０以上）、または前回取得時刻１５０４から一定時間以上経過（例えば、３か月以上経過）のレコードを抽出する。
【０１４５】
Ｓ１７０３では、データ取得機能２０１は、Ｓ１７０２で抽出したレコードについて、情報源（ＵＲＬ）１５０２を基に、インターネット上、およびローカルネットワーク上から情報（記事）を取得する。データ取得機能２０１は、情報が取得できた情報源（ＵＲＬ）については、情報源管理テーブル１５００の当該レコードの前回取得時刻１５０４を現在時刻に更新する。
【０１４６】
Ｓ１７０４では、データ取得機能２０１は、Ｓ１７０３で取得した情報（記事）毎に識別のための記事ＩＤを発行し、Ｓ１７０１で発行した更新ＩＤ、取得した情報の内容（記事内容）、取得元となる情報源（ＵＲＬ）、取得時刻、さらに更新タイミングや更新内容をユーザ毎に管理する場合は、ユーザＩＤと併せて取得情報テーブル１６００（図１６）に登録する。ここで、取得情報テーブル１６００のステータス１６０６には、それぞれ「未処理」を登録する。
【０１４７】
Ｓ１７０５では、データ取得機能２０１は、取得・分析管理ＤＢ２０４の検索管理テーブル１５１０のうち、重要度１５１４が一定値以上（例えば、３０以上）のレコードを抽出する。
【０１４８】
Ｓ１７０６では、データ取得機能２０１は、Ｓ１７０５で抽出したレコードについて、キーワード１５１２を基に、インターネット上、およびローカルネットワーク上を検索して、情報（記事）を取得する。
【０１４９】
Ｓ１７０７では、データ取得機能２０１は、Ｓ１７０６で取得した情報（記事）毎に識別のための記事ＩＤを発行し、Ｓ１７０１で発行した更新ＩＤ、取得した情報の内容（記事内容）、取得元を示す情報源（ＵＲＬ）、取得時刻、さらに更新タイミングや更新内容をユーザ毎に管理する場合は、ユーザＩＤと併せて取得情報テーブル１６００に登録する。ここで、取得情報テーブル１６００のステータス１６０６には、それぞれ「未処理」を登録する。
【０１５０】
Ｓ１７０８では、データ取得機能２０１は、更新タイミングであるか否か（例えば、前回の更新（更新ＩＤ発行）から１ヶ月を経過しているか）を判定する。更新タイミングである場合は、処理を終了し、更新タイミングではない場合は、一定時間経過後（例えば、３時間後）にＳ１７０２以降を実行する。更新タイミングおよびＳ１７０２に戻るタイミングは、ユーザ（モデル管理者）１１１が設定しても良い。
【０１５１】
例えば、因果関係モデル更新シーケンスの一連の処理が終了した直後に、データ取得機能２０１を起動させ、更新タイミングを１ヶ月、取得時間を３時間に設定すると、３時間ごとに最新の情報取得が行われ、１ヶ月ごとに、因果関係モデル更新処理が行われる（すなわち、更新の間にＳ１７０２〜Ｓ１７０８の処理が２４０回行われる）。
【０１５２】
図１８は、本実施形態に係る（ａ）分析結果管理ＤＢ２０５および（ｂ）発生事象管理ＤＢ２０６の一例を示す図である。
【０１５３】
分析結果管理ＤＢ２０５は、分析結果管理テーブル１８００、共起結果管理テーブル１８１０を持つ。
【０１５４】
分析結果管理テーブル１８００は、更新ＩＤ１８０１と、記事ＩＤ１８０２と、名詞１８０３と、主語述語セット１８０４とから構成される。
【０１５５】
更新ＩＤ１８０１は、どの更新時に分析した結果であるかを識別するためのものである。記事ＩＤ１８０２は、分析の元となった各情報を識別するためのものである。名詞１８０３は、各情報（記事）から抽出された名詞を登録するためのものである。主語述語セット１８０４は、各情報（記事）から抽出された主語と述語のセットを登録するためのものである。
【０１５６】
共起結果管理テーブル１８１０は、更新ＩＤ１８１１と、主語述語セット（１）１８１２と、主語述語セット（２）１８１３と、共起回数１８１４とから構成される。
【０１５７】
更新ＩＤ１８１１は、どの更新時に分析した結果であるかを識別するためのものである。
主語述語セット（１）１８１２と、主語述語セット（２）１８１３とは、共起関係にある（同一の記事に登場する）主語述語セットを登録するためのものである。共起回数１８１４は、共起回数を登録するためのものである。
【０１５８】
発生事象管理ＤＢ２０６は、発生事象管理テーブル１８２０を持つ。
【０１５９】
発生事象管理テーブル１８２０は、記事ＩＤ１８２１と、主語述語セット１８２２と、取得時刻１８２３とから構成される。
【０１６０】
記事ＩＤ１８２１は、主語述語セットが記載されていた元の情報（記事）を識別するためのものである。主語述語セット１８２２は、各情報（記事）から抽出された主語と述語のセット（発生している事象）を登録するためのものである。取得時刻１８２３は、主語述語セットが記載されていた元の情報（記事）が取得された時刻を示す。
【０１６１】
図１９は、本実施形態に係るデータ分析機能２０２の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１６２】
データ分析機能２０２は、以下の処理に従って、取得情報ＤＢ２０３（図１６）に登録された取得情報（記事や文章）について、自然言語解析による名詞抽出および主語述語抽出、共起分析による共起回数抽出などを行う。また、主語述語抽出結果については、現在発生している事象として、発生事象管理ＤＢ２０６（図１８）に登録する。
【０１６３】
データ分析機能２０２が起動すると、Ｓ１９０１において、取得情報テーブル１６００を検索して、ステータス１６０６が「未処理」のレコードを１つ抽出する。
【０１６４】
Ｓ１９０２では、データ分析機能２０２は、Ｓ１９０１で抽出したレコードについて、記事内容１６０３を取得する。
【０１６５】
Ｓ１９０３では、データ分析機能２０２は、Ｓ１９０２で取得した記事内容について、自然言語解析により、名詞を抽出する。
【０１６６】
Ｓ１９０４では、データ分析機能２０２は、Ｓ１９０２で取得した記事内容について、自然言語解析により、主語と述語のセット（例えば、「Ａ国」が「抗議」した）を抽出する。
【０１６７】
Ｓ１９０５では、データ分析機能２０２は、Ｓ１９０３、Ｓ１９０４で抽出した名詞、主語述語セットを、抽出された元の情報（記事）の記事ＩＤ、今回の更新を示す更新ＩＤとともに分析結果管理テーブル１８００（図１８）に登録する。また、取得情報テーブル１６００について、Ｓ１９０１で抽出したレコードのステータスを「処理済み」に更新する。また、登録した主語述語セットについて、現在発生している事象として、抽出された元の情報（記事）の記事ＩＤ、取得時刻と併せて発生事象管理ＤＢ２０６の発生事象管理テーブル１８２０に登録する。
【０１６８】
Ｓ１９０６では、データ分析機能２０２は、取得情報テーブル１６００を参照して、ステータス１６０６が「未処理」のレコードが残っているか否かを判定する。データ分析機能２０２は、残っている場合は、Ｓ１９０１以降の処理を実行し、残っていない場合は、Ｓ１９０７以降の処理を実行する。
【０１６９】
Ｓ１９０７では、Ｓ１９０２で取得した全ての記事内容に対して共起分析を行い、Ｓ１９０４で抽出した全ての主語述語セットについて、同時に出てくる回数（共起回数）を抽出する。
【０１７０】
Ｓ１９０８では、データ分析機能２０２は、Ｓ１９０７で抽出した共起情報（２つ以上の主語述語セット（例えば、（Ｂ国、軍事侵攻）と（Ａ国、抗議））と共起回数）を、共起結果管理テーブル１８１０に登録する。例えば、共起回数が一定回数以上（例：５回以上）の主語述語のセットのみ登録するなど、登録する共起情報を絞っても良い。
【０１７１】
図２０は、本実施形態に係る仮更新モデルＤＢ２１６の一例を示す図である。
【０１７２】
仮更新モデルＤＢ２１６は、更新対象データテーブル２０００と、仮更新モデルデータテーブル２０１０を持つ。
【０１７３】
更新対象データテーブル２０００は、仮ノードＩＤ２００１と、ノード名称２００２と、主体２００３と、更新ステータス２００４と、記事ＩＤ２００５と、リンク先仮ノード２００６と、関係度２００７とから構成される。
【０１７４】
仮ノードＩＤ２００１は、今回更新する事象（ノード）を識別するためのものである。ノード名称２００２は、事象の内容を示す。主体２００３は、事象の主体（主語）を示す。更新ステータス２００４は、当該レコードの事象（ノード）を更新するか否かを示す。記事ＩＤ２００５は、当該レコードの事象（ノード）の元となった各情報を識別するためのものである。リンク先仮ノード２００６は、当該レコードのノードと関係があるノード（次に発生する可能性があるノード）の仮ノードＩＤを登録するためのものである。関係度２００７、その関係の強さ（次に発生する可能性の高さ）を示す。以降、関係があるノードが複数存在する場合には、上記リンク先仮ノード２００６、関係度２００７と同等の内容を、リンク先仮ノード（２）２００８以降に登録される。
【０１７５】
仮更新モデルデータテーブル２０１０は、ノードＩＤ２０１１と、ノード名称２０１２と、主体２０１３と、更新パターン２０１４と、リンク先ノード２０１５と、関係度２０１６とから構成される。
【０１７６】
ノードＩＤ２０１１は、事象（ノード）を識別するためのものである。ノード名称２０１２は、事象の内容を示す。主体２０１３は、事象の主体（主語）を示す。更新パターン２０１４は、当該レコードの事象（ノード）の更新パターン（例えば、既存の因果関係モデルには登録されていなかった事象間（ノード間）の関係性が新たに追加された等）を示す。リンク先ノード２０１５は、当該レコードのノードと関係があるノード（次に発生する可能性があるノード）のノードＩＤを登録するためのものである。関係度２０１６は、その関係の強さ（次に発生する可能性の高さ）を示す。以降、関係があるノードが複数存在する場合には、上記リンク先ノード２０１５、関係度２０１６と同等の内容を、リンク先ノード（２）２０１７以降に登録される。
【０１７７】
図２１は、本実施形態に係る更新情報生成機能の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１７８】
更新情報生成機能２１２は、以下の処理に従って、分析結果管理ＤＢ２０５（図１８）から今回の情報源から得られた主体とノードのセット（主語述語セット）とその関係性を抽出（情報（記事）内で出てくる順番、記事間の時間関係、全記事での共起回数から抽出）し、更新対象となるデータ（更新対象データテーブル２０００）を生成して、既存の因果関係モデルと更新対象となるデータから仮更新モデルデータ（仮更新モデルデータテーブル２０１０）を生成する。
【０１７９】
更新情報生成機能２１２が起動すると、Ｓ２１０１において、分析結果管理テーブル１８００から各レコードの主語述語セット１８０４、記事ＩＤ１８０２を抽出する。ここで、後述の更新内容管理テーブル２２１０（図２２）の更新ステータス２２１７が「保留」となっているレコードの更新ＩＤ、記事ＩＤに該当する分析結果管理テーブル１８００のレコードも併せて分析対象として抽出しても良い。
【０１８０】
Ｓ２１０２では、更新情報生成機能２１２は、Ｓ２１０１で抽出した主語述語セットを、更新対象ノード（主体とノードのセット）として、それぞれ仮ノードＩＤを発行する。
【０１８１】
Ｓ２１０３では、更新情報生成機能２１２は、Ｓ２１０２で設定した更新対象ノードについて、分析結果管理テーブル１８００で同じ記事ＩＤを持つ主語述語セットについて、関係性を抽出（例えば、記事内の前後関係より、後から出てくる主語述語セットの方を、前に出てくる主語述語セットのリンク先とする）し、仮ノードＩＤとリンク先仮ノードＩＤを設定する。例えば、記事ＩＤ「１」のレコード１８０５において、「Ａ国、抗議する」が「Ｂ国、軍事侵攻する」の後に出てくる場合には、「Ａ国、抗議する」を「Ｂ国、軍事侵攻する」のリンク先にする。
【０１８２】
Ｓ２１０４では、更新情報生成機能２１２は、分析結果管理テーブル１８００の各レコードの名詞１８０３から一定数以上同じ名詞を含むレコード（関連レコード）を抽出する。例えば、記事ＩＤ「１」のレコード１８０５と、記事ＩＤ「２」のレコード１８０６は、同じ名詞が３つ以上（Ｚ領海、Ａ国、Ｂ国）あるため、関係性ありと判定する。
【０１８３】
Ｓ２１０５では、更新情報生成機能２１２は、Ｓ２１０４で判定した関連レコードの主語述語セット間の関係性を抽出（各レコードの記事ＩＤから、取得情報テーブル１６００の取得時刻１６０５を参照して時間的な前後関係を抽出）し、仮ノードＩＤとリンク先仮ノードＩＤを設定する。例えば、記事ＩＤ「２」のレコード１８０６の「Ｃ国、調停する」が、記事ＩＤ「１」のレコード１８０５の「Ａ国、抗議する」のリンク先とされる。
【０１８４】
Ｓ２１０６では、更新情報生成機能２１２は、共起結果管理テーブル１８１０から、主語述語セット間の関係の強さを抽出（共起回数が多いほど関係性が強い）し、仮ノードＩＤとリンク先仮ノードＩＤの関係度を設定（例えば、共起回数＝関係度）する。
【０１８５】
Ｓ２１０７では、更新情報生成機能２１２は、Ｓ２１０２〜Ｓ２１０６で抽出した主体とノードのセット（主語述語セット）と仮ノードＩＤとその関係性（リンク先仮ノードＩＤ、関係度）、記事ＩＤを更新対象データテーブル２０００に登録する。
【０１８６】
Ｓ２１０８では、更新情報生成機能２１２は、更新対象データテーブル２０００について、重複しているレコード（主体とノード名称が同じ）については、１つに統合する（それぞれ異なるリンク先ノードがある場合は、リンク先ノード（２）以降に結合する）。例えば、分析結果管理テーブル１８００の記事ＩＤ「１」と「３」から抽出されるノードは、重複しているため、１つにまとめて（一方を削除）、レコード２０２１、レコード２０２２として更新対象データテーブル２０００に登録される。ここで、重複語彙を判定する辞書ファイル（語彙が同一であると推測するためのルールが記述されたファイル）を用意し、例えば、軍事侵攻と領海侵犯は同一であると判定して、上記と同様の処理によって、ノード名称「領海侵犯」のレコードは、ノード名称「軍事侵攻」のレコードに統合しても良い。
【０１８７】
Ｓ２１０９では、更新情報生成機能２１２は、更新対象データテーブル２０００について、リンク先ノードがない、またはいずれのレコードのリンク先ノードにもなっていないレコードについては、更新ステータスを「保留」にする。これにより、いずれのノードとも繋がらない（因果関係がない）ノードは、予測結果に影響を与えない無意味なノードであるため、更新対象から除外し、更新後のモデルのサイズの巨大化を防ぐ。
【０１８８】
Ｓ２１１０では、更新情報生成機能２１２は、更新対象データテーブル２０００について、更新ステータス２００４が「保留」ではないレコードの更新ステータスを「更新」とする。さらに、更新情報生成機能２１２は、現在の因果関係モデルテーブル４００（図４、以降、既存モデル）と比較して以下の処理を行い、仮更新モデルデータを登録する。
（１）まず、既存モデルのモデルＩＤ４０１を除く全てのレコードの内容をそのまま仮更新モデルデータテーブル２０１０に登録する。更新パターン２０１４については、全て「０」（更新無し）を登録する。
（２）更新対象データテーブル２０００の主体とノード名称のセットのうち、既存モデルに存在しないものは、新規のノードＩＤを発行して仮更新モデルデータテーブル２０１０に登録する。この新規に登録されたレコードにおいて、そのリンク先ノード（の主体、ノード名称）も既存モデルには存在しないもの（新規ノードＩＤが発行されている）については、そのリンク先ノードと関係度も追加し、更新パターン２０１４に「１」を登録する。すなわち、新規に登録されたレコードと、そのリンク先ノード（の主体、ノード名称）とが、共に既存モデルに存在しない場合、更新パターン２０１４に「１」を登録する。一方、新規に登録されたレコードは既存モデルに存在しないが、そのリンク先ノード（の主体、ノード名称）は既存モデルに存在するものについては、リンク先ノードとして、既存モデルの当該ノードＩＤと、今回抽出した関係度を追加し、更新パターン２０１４に「２」を登録する。また、新規に登録されたレコードがリンク先ノードを持たないが、そのレコードが、既存モデル、あるいは更新対象データテーブル２０００の他レコードのリンク先ノードとなっている（ノード名称、主体のみ仮更新モデルデータテーブル２０１０に登録された）ものについては、更新パターン２０１４に「３」を登録する。
（３）更新対象データテーブル２０００の主体とノード名称のセットのうち、既存モデルにも存在し（上記（１）で仮更新モデルデータテーブル２０１０に登録されている）、かつリンク先ノード（の主体、ノード名称）も同一のものがある（既存モデルにも存在する）場合は、仮更新モデルデータテーブル２０１０の当該レコードの関係度を更新（例えば、関係度を＋１０）し、更新パターン２０１４に「４」を登録する。また、更新対象データテーブル２０００の主体とノード名称のセットのうち、既存モデルに存在するが、そのリンク先ノード（の主体、ノード名称）が既存モデルに存在しない（新規ノードＩＤが発行されている）場合は、リンク先ノードと関係度を追加し、更新パターン２０１４に「５」を登録する。
【０１８９】
図２２は、本実施形態に係るモデル更新管理ＤＢ２２３の一例を示す図である。
【０１９０】
モデル更新管理ＤＢ２２３は、更新有効度管理テーブル２２００と、更新内容管理テーブル２２１０を持つ。
【０１９１】
更新有効度管理テーブル２２００は、更新ＩＤ２２０１と、モデルＩＤ２２０２と、更新時刻２２０３と、更新有効度２２０４と、ユーザＩＤ２２０５とから構成される。
【０１９２】
更新ＩＤ２２０１は、どの更新時に有効度評価した結果であるかを識別するためのものである。モデルＩＤ２２０２は、更新したモデルを識別するためのものである。更新時刻２２０３は、モデルを更新した時刻を示す。更新有効度２２０４は、有効度評価結果を登録するためのものである。ユーザＩＤ２２０５は、モデルの所有者を識別するためのものである。
【０１９３】
更新内容管理テーブル２２１０は、更新ＩＤ２２１１と、ノードＩＤ２２１２と、ノード名称２２１３と、主体２２１４と、更新パターン２２１５と、記事ＩＤ２２１６と、リンク先ノード２２１７と、関係度２２１８とから構成される。
【０１９４】
更新ＩＤ２２１１は、どの更新時に更新されたかを識別するためのものである。ノードＩＤ２２１２は、ノードを識別するためのものである。ノード名称２２１３は、事象の内容を示す。主体２２１４は、事象の主体（主語）を示す。更新パターン２２１５は、当該レコードの事象（ノード）の更新パターンを示す。記事ＩＤ２２１６と、当該レコードの事象（ノード）の元となった各情報を識別するためのものである。更新ステータス２２１７は、当該レコードの事象（ノード）を更新したか否かを示す。リンク先ノード２２１８は、当該レコードのノードと関係があるノード（次に発生する可能性があるノード）のノードＩＤを登録するためのものである。関係度２２１９は、その関係の強さ（次に発生する可能性の高さ）を示す。以降、関係があるノードが複数存在する場合には、上記リンク先ノード２２１８、関係度２２１９と同等の内容を、リンク先ノード（２）２２２０以降に登録される。
【０１９５】
図２３は、本実施形態に係るモデル更新評価機能２１３およびモデル登録・更新機能２３１の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０１９６】
モデル更新評価機能２１３は、以下の処理に従って、今回の更新内容に対する更新有効度を算出する。
【０１９７】
モデル更新評価機能２１３が起動すると、Ｓ２３０１において、前述の仮更新モデルＤＢ２１６（図２０）の仮更新モデルデータテーブル２０１０の更新パターン２０１４を検索し、更新パターンが「０」（更新無し）以外のレコードを抽出する。
【０１９８】
Ｓ２３０２では、モデル更新評価機能２１３は、Ｓ２３０１で抽出されたレコードがあるか否かを確認し、ある場合は、Ｓ２３０３以降の処理を実行し、無い場合は、Ｓ２３０７以降を実行する。
【０１９９】
Ｓ２３０３では、モデル更新評価機能２１３は、関心事象管理ＤＢ２１７（図９）の関心値管理テーブル９００より、Ｓ２３０１で抽出した各レコードについて、ノードＩＤを基に、関心値を取得する。
【０２００】
Ｓ２３０４では、モデル更新評価機能２１３は、Ｓ２３０３で取得した各レコードの関心値の総和を計算し、更新有効度を算出する。例えば、関心値の総和×０．１を更新有効度とする。
【０２０１】
Ｓ２３０５では、モデル更新評価機能２１３は、Ｓ２３０１で抽出した各レコードについて、更新パターンを取得し、更新パターン１〜５のそれぞれに該当するレコードの数を算出する。
【０２０２】
Ｓ２３０６では、モデル更新評価機能２１３は、Ｓ２３０５で算出した数に基づき、更新パターンごとに重みを付けて更新有効度を算出する。例えば、（更新パターン「２」の個数×５×０．１）＋（更新パターン「５」の個数×３×０．１）＋（更新パターン「１」の個数×２×０．１）＋（更新パターン「３」の個数×１×０．１）＋（更新パターン「４」の個数×０．５×０．１）を更新有効度とする。これにより、新たな因果関係が追加される場合には、更新の有効性が高いなど、更新のされ方による評価が可能となる。
【０２０３】
Ｓ２３０７では、モデル更新評価機能２１３は、Ｓ２３０４、Ｓ２３０６で算出したそれぞれの更新有効度を足して、今回の更新に対する更新有効度を算出する。Ｓ２３０１でレコードが抽出されていない場合は、更新有効度を「０」に設定する。また、モデル更新管理ＤＢ２２３（図２２）の更新有効度管理テーブル２２００に今回の更新ＩＤと上記算出した更新有効度を登録する。
【０２０４】
次に、モデル登録・更新機能２３１は、以下の処理に従って、モデル更新評価機能２１３で算出された更新有効度に基づき、更新有効度が一定値以上の場合に、因果関係モデルを更新する。
【０２０５】
Ｓ２３０８では、モデル登録・更新機能２３１は、Ｓ２３０７で算出した更新有効度が一定値以上か否かを確認し、一定値以上（例えば、３０以上）の場合は、Ｓ２３０９以降を実行し、それ以外の場合は、Ｓ２３１０以降を実行する。
【０２０６】
Ｓ２３０９では、モデル登録・更新機能２３１は、新規のモデルＩＤを発行し、因果関係モデルＤＢ２３３（図４）の因果関係モデルテーブル４００に登録されているデータを、過去モデルとして過去モデル管理ＤＢ２３４に保存し、仮更新モデルＤＢ２１６（図２０）の仮更新モデルデータテーブル２０１０に登録されているデータを、因果関係モデルＤＢ２３３の因果関係モデルテーブル４００に登録する（因果関係モデルを更新する）。また、新規に発行したモデルＩＤを、現在時刻（更新時刻）とともに因果関係モデル管理テーブル４１０に登録する（モデル名称はシステムが任意に作成、あるいはユーザ１１１が定める命名規則に従って登録する）。
【０２０７】
Ｓ２３１０では、モデル登録・更新機能２３１は、モデル更新管理ＤＢ２２３（図２２）の更新有効度管理テーブル２２００の今回の更新ＩＤに該当するレコードに、Ｓ２３０９で発行したモデルＩＤと、更新時刻を登録する。Ｓ２３０９を実行しなかった場合は、モデルＩＤ２２０２に「ＮＵＬＬ」を登録し、更新時刻２２０３に現在時刻を登録する。
【０２０８】
図２４は、本実施形態に係る更新ログ登録機能２２２および更新ログ分析機能２２１の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【０２０９】
更新ログ登録機能２２２は、以下の処理に従って、仮更新モデルＤＢ２１６（図２０）に登録された今回の更新内容を、モデル更新管理ＤＢ２２３（図２２）に登録する。
【０２１０】
更新ログ登録機能２２２が起動すると、Ｓ２４０１において、仮更新モデルデータテーブル２０１０から更新パターンが０（更新無し）以外のレコードを抽出する。また、更新対象データテーブル２０００から、当該レコードの更新の元となった記事ＩＤを抽出する。
【０２１１】
Ｓ２４０２では、更新ログ登録機能２２２は、Ｓ２４０１で抽出されたレコードがあるか否かを確認し、ある場合は、Ｓ２４０３以降を実行し、無い場合は、Ｓ２４０４以降を実行する。
【０２１２】
Ｓ２４０３では、Ｓ２４０１で抽出したレコードを、記事ＩＤ、今回の更新ＩＤとともに、更新内容管理テーブル２２１０に追加する。
【０２１３】
Ｓ２４０４では、更新ログ登録機能２２２は、更新対象データテーブル２０００から、更新ステータスが「保留」となっているレコードを抽出する。
【０２１４】
Ｓ２４０５では、更新ログ登録機能２２２は、Ｓ２４０４で抽出されたレコードがあるか否かを確認し、ある場合は、Ｓ２４０６以降を実行し、無い場合は、Ｓ２４０７以降を実行する。
【０２１５】
Ｓ２４０６では、更新ログ登録機能２２２は、Ｓ１２０４で抽出したレコードを、当該レコードの記事ＩＤ、今回の更新ＩＤとともに、更新内容管理テーブル２２１０に追加する。
【０２１６】
Ｓ２４０７では、更新ログ登録機能２２２は、Ｓ２４０３およびＳ２４０６において、更新内容管理テーブル２２１０に追加されたレコードがあるか否かを確認し、ある場合は、Ｓ２４０８以降を実行し、無い場合は、Ｓ２４１１以降を実行する。
【０２１７】
次に、更新ログ分析機能２２１は、以下の処理に従って、更新内容やユーザにとって関心がある事象に関するデータから、情報源の重要さや検索すべき情報を抽出して、取得・分析管理ＤＢ２０４（図１５）を更新する。また、更新ログ分析機能２２１は、因果関係モデルＤＢ２３３（図４）において不要なノードを抽出して削除する。
【０２１８】
Ｓ２４０８では、更新ログ分析機能２２１は、更新内容管理テーブル２２１０（図２２）の更新ステータスが「更新」、かつ更新パターンが「１」または「５」となっているレコードを抽出する。抽出したそれぞれのレコードの記事ＩＤに基づき、取得情報テーブル１６００（図１６）と情報源管理テーブル１５００（図１５）から、当該記事ＩＤに該当する情報源の重要度を＋１カウントアップする。
【０２１９】
Ｓ２４０９では、更新ログ分析機能２２１は、Ｓ２４０３で抽出したレコード（更新内容管理テーブル２２１０に追加されたレコード）のノードＩＤが関心値管理テーブル９００（図９）に登録されている場合は、当該レコードの記事ＩＤに基づき、取得情報テーブル１６００と情報源管理テーブル１５００から、当該記事ＩＤに該当する情報源の重要度を＋１０カウントアップする。
【０２２０】
Ｓ２４１０では、更新ログ分析機能２２１は、更新内容管理テーブル２２１０の更新ステータスが「保留」となっているレコードについて、当該レコードのノード名称を、キーワードとして検索管理テーブル１５１０（図１５）に新規追加する（既にノード名称が同一のレコードが登録されている場合は、当該レコードの重要度を＋１カウントアップする）。また、因果関係モデルテーブル４００に登録されているレコードについて、当該レコードのノード名称を、キーワードとして検索管理テーブル１５１０に新規追加する（既に同一のノード名称が検索管理テーブル１５１０のレコードに登録されている場合は、当該レコードの重要度を＋１カウントアップする）。また、関心値管理テーブル９００（図９）に新規追加・更新されたレコード（前回更新時刻から今回更新までの間に更新されたレコード）のノード名称と同一の検索管理テーブル１５１０のレコードの重要度を１０増加させる。
【０２２１】
Ｓ２４１１では、更新ログ分析機能２２１は、因果関係モデルテーブル４００の各レコードについて、更新時刻４０５と関係更新時刻４０８のいずれも一定期間以上（例えば、半年以上）更新が無く、かつ当該レコードのノードＩＤがリンク先ノード４０６に登録されているレコードの関係更新時刻４０８が一定期間以上（例えば、半年以上）更新が無く、分析結果管理テーブル１８００の今回の更新ＩＤを持つレコードの主語述語セット１８０４の中に、当該レコードのノード名称４０３、主体４０４と一致するものが無い場合、当該レコードを因果関係モデルテーブル４００から削除し、更新内容管理テーブル２２１０に、当該レコードの内容を、今回の更新ＩＤと、更新ステータス「削除」とともに登録する。
【０２２２】
図２５は、本実施形態に係るユーザが介在する場合の因果関係モデル更新シーケンスの一例を示す図である。
【０２２３】
ユーザが介在する場合の因果関係モデル更新シーケンスでは、モデル更新画面２６３を介して入力されたユーザ（モデル管理者）１１１からの情報や指示により、図１４の因果関係モデル更新シーケンスの各機能を起動し、情報源からニュース記事などのデータを取得し、モデル更新のための事象（ノード）やそのノード間の関係性抽出等のデータ分析を行って、更新情報を生成し、更新情報について有効度を評価する。次に有効度と併せて、更新前後の因果関係モデルや更新前後の因果関係モデルを利用した反応予測結果を、モデル更新画面２６３を介してユーザ１１１に提示し、ユーザは更新内容に対する修正や因果関係モデル更新の実行指示を行い、図１４の因果関係モデル更新シーケンスと同様の手順によってモデル登録・更新機能２３１により因果関係モデルの更新が行われる。
【０２２４】
モデル更新画面２６３は、仮更新モデルＤＢ２１６より、仮更新モデルデータ（更新後の因果関係モデル）、および関心事象管理ＤＢ２１７より、各事象（ノード）の関心値を取得する。また、モデル取得機能２３２を利用して、因果関係モデルＤＢ２３３より、因果関係モデルデータ（更新前の因果関係モデル）を取得し、ユーザ１１１に提示する。
【０２２５】
ユーザ１１１が、提示された仮更新モデルデータに対する修正（事象（ノード）間の関係性修正、事象（ノード）の削除、事象（ノード）名称の変更等）を行うと、更新情報修正機能２１５は、修正内容を取得し、仮更新モデルＤＢ２１６に登録されているレコードのうち、該当するレコードの各項目を修正する。
【０２２６】
反応予測生成機能２４１は、因果関係モデルＤＢ２３３、仮更新モデルＤＢ２１６から、更新前と更新後の因果関係モデルデータを取得し、前述の図３で説明した処理と同等の処理によって、更新前後（既存の因果関係モデルと仮更新モデル）のモデルを利用したシミュレーションによる反応予測結果を生成し、反応予測結果ＤＢ２４３に登録する。
【０２２７】
予測結果評価機能２１４は、生成した更新前後（既存の因果関係モデルと仮更新モデル）のモデルを利用した反応予測結果を取得し、モデル更新画面２６３に出力する。
【０２２８】
ユーザ１１１がモデル更新画面２６３に出力された反応予測結果（仮更新モデルを用いた予測結果）に対する修正を行うと、反応予測調整機能２４２は、その修正内容を取得し、シミュレーションを実行して、その修正内容が予測結果となるように仮更新モデルＤＢ２１６に登録された事象間（ノード間）の関係性を修正する。
【０２２９】
モデル登録・更新機能２３１は、ユーザ１１１によって修正された仮更新モデルＤＢ２１６に基づき、前述の図１４で説明した処理と同等の処理によって、因果関係モデルの更新を行う。
【０２３０】
図２６は、本実施形態に係るモデル更新画面２６３の一例を示す図である。
【０２３１】
モデル更新画面２６３は、取得情報ＤＢ２０３に登録された情報の提示やユーザからの情報の入力、分析結果管理ＤＢ２０５に登録された分析結果の提示、因果関係モデルＤＢ２３３や仮更新モデルＤＢ２１６に登録された因果関係モデルの提示とユーザからの修正入力、反応予測結果ＤＢ２４３に登録された予測結果の提示とユーザからの修正入力等を行うためのインタフェースを提供する。
【０２３２】
モデル更新画面２６３は、ボタン２６０１と、データ選択部２６０２と、手動入力ボタン２６０３と、自動収集ボタン２６０４と、データ収集結果表示部２６０５と、分析実行ボタン２６０６と、データ分析結果表示部２６０７と、仮更新実行ボタン２６０８と、更新結果表示部２６０９と、更新前の因果関係モデル表示部２６１０と、更新後の因果関係モデル表示部２６１１と、更新有効度表示部２６１２と、修正前に戻すボタン２６１３と、修正反映ボタン２６１４と、更新実行ボタン２６１５と、予測結果表示部２６１６と、更新前の予測結果表示部２６１７と、更新後の予測結果表示部２６１８と、予測実行ボタン２６１９とから構成される。
【０２３３】
ボタン２６０１は、メニュー画面に戻るためのメニューに戻るためのボタンである。データ選択部２６０２は、モデル更新に利用するデータを登録するためのボタンである。手動入力ボタン２６０３は、データ選択部２６０２で指定したデータを登録するためボタンである。自動収集ボタン２６０４は、本システムにより自動でデータ収集を行うためのボタンである。
【０２３４】
ユーザ（モデル管理者）１１１が、データ選択部２６０２を押下すると、モデル更新に利用するデータの一覧（事前に特定のフォルダに格納していたファイル一覧）が表示される。そして、ユーザ（モデル管理者）１１１が、データを選択して手動入力ボタン２６０３を押下すると、選択されたデータがモデル更新に利用するデータとして取得情報ＤＢ２０３に登録され、取得情報ＤＢ２０３の内容がデータ収集結果表示部２６０５に表示される。また、自動収集ボタン２６０４を押下すると、データ取得機能２０１によって図１７と同様の処理によって自動で情報収集が行われ、取得情報ＤＢ２０３に登録されたデータがデータ収集結果表示部２６０５に表示される。
【０２３５】
ユーザ１１１が、分析実行ボタン２６０６を押下すると、データ分析機能２０２によって、図１９と同様の処理により分析が行われ、分析結果管理ＤＢ２０５に登録されたデータがデータ分析結果表示部２６０７に表示される。
【０２３６】
ユーザ１１１が、仮更新実行ボタン２６０８を押下すると、更新情報生成機能２１２によって、図２１と同様の処理により仮更新モデルデータが作成され、現在の因果関係モデルＤＢ２３３の内容が、更新前の因果関係モデル表示部２６１０に、仮更新モデルＤＢ２１６の内容が、更新後の因果関係モデル表示部２６１１に表示される。また、図２３と同様の処理により算出された更新有効度がモデル更新評価機能２１３により更新有効度表示部２６１２に表示される。
【０２３７】
ここで、ユーザ１１１が、更新後の因果関係モデル表示部２６１１に表示された仮更新モデルデータに対する修正（事象（ノード）間の関係性修正、事象（ノード）の削除、事象（ノード）名称の変更等）を行い、修正反映ボタン２６１４を押下すると、更新情報修正機能２１５により、仮更新モデルＤＢ２１６に登録されている仮更新モデルデータの修正が行われ、修正後の内容が更新後の因果関係モデル表示部２６１１に表示される。修正前に戻すボタン２６１３を押下すると、仮更新実行ボタン２６０８を押下した後の状態に戻すことができる。更新実行ボタン２６１５を押下すると、モデル登録・更新機能２３１によって、上記ユーザ１１１によって修正された仮更新モデルＤＢ２１６に基づき、図１４で説明した処理と同等の処理によって、因果関係モデルの更新が行われる。
【０２３８】
ユーザが予測実行ボタン２６１９を押下すると、反応予測生成機能２４１により、因果関係モデルＤＢ２３３、仮更新モデルＤＢ２１６から、更新前と更新後の因果関係モデルデータを取得し、図３で説明した処理と同等の処理によって、更新前後（既存の因果関係モデルと仮更新モデル）のモデルを利用したシミュレーションによる反応予測結果が生成される。現在の因果関係モデルＤＢ２３３を利用した予測結果が、更新前の予測結果表示部２６１７に、仮更新モデルＤＢ２１６を利用した予測結果が、更新後の予測結果表示部２６１８に表示される。ここで、ユーザ１１１が更新後の予測結果表示部２６１８に表示された反応予測結果（仮更新モデルを用いた予測結果）に対する修正を行うと、反応予測調整機能２４２により、シミュレーションを実行して、その修正内容が予測結果となるように仮更新モデルＤＢ２１６に登録された事象間（ノード間）の関係性を修正する。修正後の内容が更新後の因果関係モデル表示部２６１１に表示される。
【０２３９】
以上の意思決定支援システム１０１によれば、因果関係モデル更新部１０３は、因果関係モデルと、データ分析機能２０２による分析結果とに基づき、因果関係モデルを更新するための仮更新モデルデータを生成する更新情報生成機能２０２と、仮更新モデルデータによる更新の有効性を評価するモデル更新評価機能２１３と、を有し、因果関係モデル管理部１０５は、モデル更新評価機能２１３による評価結果が一定以上の場合に、仮更新モデルデータにより因果関係モデルを更新するモデル登録・更新機能２３１を有する。
【０２４０】
かかる構成によれば、逐次変化する現実の状況に対応するようにモデルを更新する場合において、ユーザにとって意味のある因果関係モデルの更新が実行されるので、意思決定支援システム１０１の因果関係モデルの品質低下を防止することができる。
【０２４１】
また、ユーザにとって関心がある事象を記憶する関心事象管理ＤＢ２１７を更に備え、モデル更新評価機能２１３は、仮更新モデルデータと関心事象管理ＤＢ２１７に記憶された事象とに基づき、更新の有効性を評価する。
【０２４２】
かかる構成によれば、ユーザにとって関心がある事象に基づき、更新の有効性が評価されるので、ユーザにとって意味のない因果関係モデルの更新が行われるのを防止することができるので、意思決定支援システム１０１の因果関係モデルの品質低下および巨大化を防止することができる。
【０２４３】
また、反応予測部１０６は、因果関係モデルに基づいて、ある事象が発生した場合におけるある事象に続いて発生する複数の事象をシミュレーションによって予測し、予測結果を端末に表示させ、因果関係モデル更新部１０３は、ユーザにより前記端末へ入力されたユーザにとって関心がある事象を取得し、関心事象管理ＤＢ２１７に記憶する関心事象登録機能２１１を有する。
【０２４４】
かかる構成によれば、予測結果へ入力されたユーザが関心のある事象が登録され、この登録された事象に基づいて、更新の有効性が評価されるので、ユーザにとって意味のない因果関係モデルの更新が行われるのを防止することができ、意思決定支援システム１０１の因果関係モデルの品質低下および巨大化を防止することができる。
【０２４５】
更新情報生成機能２１２は、仮更新モデルデータに基づく更新後の因果関係モデルを端末に表示させ、因果関係モデル更新部１０３は、ユーザにより端末へ入力された更新後の因果関係モデルに対する修正を取得し、仮更新モデルデータを修正する更新情報修正機能２１５を有する。
【０２４６】
かかる構成によれば、ユーザが所望する因果関係モデルが作成されるため、ユーザにとって意味のある因果関係モデルを提供することができる。また、ユーザにとって意味のない因果関係モデルへの追加等が抑制されるので、因果関係モデルの巨大化を抑制することができる。
【０２４７】
モデル更新評価機能２１３は、端末に更新の有効性の評価結果を表示させ、モデル登録・更新機能２３１は、ユーザにより端末へ入力された因果関係モデルの更新の指示を取得すると、仮更新モデルデータにより因果関係モデルを更新する。
【０２４８】
かかる構成によれば、ユーザにとって意味のある因果関係モデルを提供することができる。また、ユーザにとって意味のない因果関係モデルへの追加等が抑制されるので、因果関係モデルの巨大化を抑制することができる。
【０２４９】
また、反応予測部１０６は、因果関係モデルおよび仮更新モデルデータに基づく更新後の因果関係モデルに基づいて、ある事象が発生した場合におけるある事象に続いて発生する複数の事象をそれぞれシミュレーションによって予測し、予測結果を端末に表示させる反応予測生成機能２４１と、更新後の因果関係モデルに基づく予測結果を表示する端末に入力されたユーザによる更新後の因果関係モデルに基づく予測結果に対する修正を取得し、仮更新モデルデータを修正する反応予測調整機能２４２とを有する。
【０２５０】
かかる構成によれば、ユーザが所望する因果関係モデルが作成されるため、ユーザにとって意味のある因果関係モデルを提供することができる。また、ユーザにとって意味のない因果関係モデルへの追加等が抑制されるので、因果関係モデルの巨大化を抑制することができる。
【０２５１】
更新情報生成機能２１２は、更新対象データテーブル２０００において同一の事象が含まれる場合には、一方のデータを削除する。
【０２５２】
かかる構成により、意思決定支援システム１０１の因果関係モデルの巨大化を防止することができる。
【０２５３】
また、モデル登録・更新機能２３１により、更新後の因果関係モデルに含まれる複数の事象のうち仮更新モデルデータにより更新された事象が、関心事象管理ＤＢ２１７に記憶されている場合、更新された事象の取得に用いられた情報源または検索条件に関するデータに対応する重要度を増加させる更新評価管理部１０４を備え、データ取得機能２０１は、重要度に基づいて事象に関する情報を取得する。
【０２５４】
かかる構成によれば、ユーザにとって関心がある事象が取得された情報源等の重要度が増加されるので、情報源等の絞り込みを行うことができる。そして、重要度が一定以上の情報源等から情報を取得することにより、ユーザにとって意味のある因果関係モデルの更新を行うことができ、更新性能の低下を防止することができる。
【０２５５】
また、モデル登録・更新機能２３１により、更新後の因果関係モデルに含まれる複数の事象のうち仮更新モデルデータにより更新された事象について、更新された事象の取得に用いられた情報源または検索条件に関するデータに対応する重要度を増加させる更新評価管理部１０４を備え、データ取得機能２０１は、重要度に基づいて事象に関する情報を取得する。
【０２５６】
かかる構成によれば、情報源等の絞り込みを行うことができる。そして、重要度が一定以上の情報源等から情報を取得することにより、ユーザにとって意味のある因果関係モデルの更新を行うことができ、更新性能の低下を防止することができる。
【０２５７】
因果関係モデルの事象について、一定期間以上更新がなく、かつ、他の事象との関係において一定期間以上更新がない事象を因果関係モデルから削除する更新評価管理部１０４を備える。
【０２５８】
かかる構成により、意思決定支援システム１０１の因果関係モデルの巨大化を防止することができる。
【０２５９】
データ分析機能２０２による分析の結果、一つの事象について、当該一つの事象に続いて発生する事象がない、または、残りの他の事象に続いて当該一つの事象が発生することがない場合、更新情報生成機能２１２は、当該一つの事象を、因果関係モデルを更新する事象から除外する。すなわち、更新対象データテーブル２０００について、リンク先ノードがない、またはいずれのレコードのリンク先ノードにもなっていないレコードについては、更新ステータスを「保留」にする。
【０２６０】
かかる構成により、更新後の因果関係モデルのサイズの巨大化を防止することができる。
【０２６１】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
【０２６２】
例えば、更新情報生成機能２１２は、更新対象データテーブル２０００について、リンク先ノードがない、またはいずれのレコードのリンク先ノードにもなっていないレコードについては、更新ステータスを「保留」にし、当該レコードを更新対象から除外したが、さらに、仮更新モデルデータテーブル２０１０において、更新パターン２０１４が「１」と「３」の関係にある２つのレコードを更新対象から除外するようにしてもよい。このようなレコードは、予測結果にそれほど影響を与えないレコードであるため、更新対象から除外し、更新後の因果関係モデルのサイズの巨大化をされに防止することができる。
【０２６３】
また、上記実施形態の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０２６４】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０２６５】
１０１  意思決定支援システム
１０２  データ収集・分析部
１０３  因果関係モデル更新部
１０４  更新評価管理部
１０５  因果関係モデル管理部
１０６  反応予測部
２０１  データ取得機能
２０２  データ分析機能
２０４  取得・分析管理ＤＢ
２１１  関心事象登録機能
２１２  更新情報生成機能
２１３  モデル更新評価機能
２１５  更新情報修正機能
２１７  関心事象管理ＤＢ
２３１  モデル登録・更新機能
２４１  反応予測生成機能
２４２  反応予測調整機能
【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】
0006748474.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
0006748474.tif 000018
【図１８】
0006748474.tif 000019
【図１９】
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【図２０】
0006748474.tif 000021
【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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