(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
設備が有する機能および前記設備の性能の情報を含む設備データと、前記設備を購入済みの設備購入者が前記購入済みの設備を導入したことにより得られる効果の情報、前記購入済みの設備の使用環境の情報および前記購入済みの設備の情報を含む設備購入者データとを保持する設備関連情報記憶部と、
設備の購入を検討している設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備を購入済みの設備購入者から取得した設備購入者データに含まれる効果の情報および設備の使用環境の情報と、前記設備購入検討者が設備を使用する環境の情報とに基づいて、前記設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する評価エンジン部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備を購入済みの設備購入者から取得した設備購入者データを前記設備関連情報記憶部が保持する設備購入者データの中から検索する検索サービス部、
を備え、
前記評価エンジン部は、
前記検索サービス部が前記検索で発見した設備購入者データに含まれる効果の情報を抽出し、抽出した効果の情報を、当該情報の抽出元の設備購入者データに含まれる設備の使用環境の情報および前記設備購入検討者が設備を使用する環境の情報に基づいて変換して前記設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検索サービス部は、
前記設備購入検討者が有する端末から前記設備購入検討者が希望する設備の情報を取得する情報取得機能と、
設備の購入を検討している設備購入検討者が希望する機能および性能を示す情報を含む設備データを前記設備関連情報記憶部が保持する設備データの中から検索する第１の検索機能と、
前記設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備を購入済みの設備購入者から取得した設備購入者データを前記設備関連情報記憶部が保持する設備購入者データの中から検索する第２の検索機能と、
を有し、
前記情報取得機能を実行して取得した設備の情報が、前記設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備の名称、呼称または形名を示す第１の情報、および、前記設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備のメーカ名または販売者名を示す第２の情報、の少なくとも一方を含む場合、前記設備の情報に含まれる前記第１の情報および前記第２の情報の一方または双方を使用して前記第２の検索機能を実行し、
前記設備の情報が前記第１の情報および前記第２の情報のいずれも含まない場合、前記第１の検索機能を実行して前記設備購入検討者が希望する機能および性能を示す情報を含む設備データを検索し、当該検索で発見した設備データに含まれる情報を使用して前記第２の検索機能を実行する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記設備購入検討者が使用中の設備の情報、前記使用中の設備が有する機能、前記使用中の設備の性能の情報および前記使用中の設備の使用環境の情報を含む設備構成情報を取得し、取得した設備構成情報と、前記設備関連情報記憶部が保持する設備データおよび設備購入者データとに基づいて、前記設備購入検討者に導入を提案する設備についての情報および提案する設備を導入した場合に得られる効果の情報を生成するマッチングエンジン部、
を備えることを特徴とする請求項２または３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記マッチングエンジン部は、前記設備関連情報記憶部が保持する設備データおよび設備購入者データに基づいて、前記設備購入者が使用中の設備よりも高い効果が得られる設備についての情報を生成し、生成した情報を前記設備購入検討者に導入を提案する設備についての情報とする、
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記設備購入者データは、前記購入済みの設備の使用環境の情報として、前記購入済みの設備のランニングコストおよび賃金を含み、
前記評価エンジン部は、前記設備購入者データに含まれる前記購入済みの設備のランニングコストおよび賃金に基づいて効果を算出し、算出した効果を変換して前記設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する、
ことを特徴とする請求項２から５のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記評価エンジン部は、
前記設備関連情報記憶部が保持する前記設備購入者データに含まれる効果の情報および使用環境の情報と、前記設備関連情報記憶部が保持する前記設備データに含まれる設備が有する機能および設備の性能の情報とに基づいて、設備を導入した場合に得られる効果を学習して学習済モデルを生成する学習部と、
前記設備購入検討者が設備を使用する環境の情報と、前記設備購入検討者が購入を検討している設備が有する機能および当該設備の性能と、前記学習済モデルとに基づいて、前記設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する効果予測値生成部と、
を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の情報処理装置。
【請求項８】
設備が有する機能および前記設備の性能の情報を含む設備データと、前記設備を購入済みの設備購入者が前記購入済みの設備を導入したことにより得られる効果の情報、前記購入済みの設備の使用環境の情報および前記購入済みの設備の情報を含む設備購入者データとを取得するデータ取得ステップと、
設備の購入を検討している設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備を購入済みの設備購入者から取得した設備購入者データに含まれる効果の情報および設備の使用環境の情報と、前記設備購入検討者が設備を使用する環境の情報とに基づいて、前記設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する情報生成ステップと、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項９】
設備を購入済みの設備購入者が前記購入済みの設備を導入したことにより得られる効果の情報、前記購入済みの設備の使用環境の情報および前記購入済みの設備の情報を含む設備購入者データを前記設備購入者から取得する設備購入者端末と、
設備の購入を検討している設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備の情報を前記設備購入検討者から取得する設備購入検討者端末と、
前記設備購入検討者端末が取得した設備の情報に対応する設備を当該設備購入検討者が購入した場合に得られる効果の情報を、前記設備購入者端末が取得した前記設備購入者データに基づいて生成する情報処理装置と、
を備え、
前記情報処理装置は、
設備が有する機能および前記設備の性能の情報を含む設備データと、前記設備購入者端末が取得した前記設備購入者データと、を保持する設備関連情報記憶部と、
前記設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備を購入済みの設備購入者から前記端末が取得した設備購入者データに含まれる効果の情報および設備の使用環境の情報と、前記設備購入検討者が設備を使用する環境の情報とに基づいて、前記設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する評価エンジン部と、
を備えることを特徴とする情報提供システム。
【請求項１０】
設備を購入済みの設備購入者が前記設備を導入したことにより得られる効果を示す効果情報と、前記設備の使用環境を示す使用環境情報と、前記設備が有する機能を示す機能情報と、前記設備の性能を示す性能情報とを取得するデータ取得部と、
前記効果情報、前記使用環境情報、前記機能情報および前記性能情報に基づいて作成される学習用データに基づいて、設備を導入した場合に得られる効果の予測値である効果予測値を学習して学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備えることを特徴とする機械学習装置。
【請求項１１】
設備の購入を検討している設備購入検討者が購入を検討している前記設備を導入した場合に得られる効果の情報を生成する推論装置であって、
前記設備購入検討者から、購入を検討している設備である購入検討設備が有する機能を示す機能情報、前記購入検討設備の性能を示す性能情報および前記購入検討設備の使用環境を示す使用環境情報を取得するデータ取得部と、
設備を購入済みの設備購入者が購入済みの設備である購入済設備を導入したことにより得られる効果を示す効果情報と、前記購入済設備の使用環境を示す使用環境情報と、前記購入済設備が有する機能を示す機能情報と、前記購入済設備の性能を示す性能情報とに基づいて設備を導入した場合に得られる効果を学習する機械学習装置で生成される学習済モデルと、前記データ取得部が取得した、前記機能情報、前記性能情報および前記使用環境情報と、を用いて前記設備購入検討者が前記購入検討設備を導入した場合に得られる効果を生成する推論部と、
を備えることを特徴とする推論装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備や機器の購入を検討する購入検討者に情報を提供する情報処理装置、情報処理方法、情報提供システム、機械学習装置および推論装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
設備等の購入検討者に対して検討に必要な情報を提供する従来の情報処理装置として特許文献１に記載の情報提供装置が存在する。【０００３】
特許文献１に記載の情報提供装置は、既に販売済みの稼働中の設備の状態を撮影した映像を別の購入予定のユーザに提供することで、同設備を導入した際の効果を伝え購入を促進する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２０８５４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の発明では、設備を購入済みのユーザから取得した動画、導入効果の情報などを組み合わせて新規ユーザに提供する。しかしながら、特許文献１に記載の発明では、ユーザから取得した動画、導入効果の情報などのデータをそのまま提供するため、新規ユーザは、設備を購入するかを提供されたデータから直接判断することが難しく、本当に必要な情報を得るためには、提供されたデータを解析するなどの作業を設備購入検討者自身もしくはその支援者が別途行う必要がある。【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、設備の購入を検討している購入検討者が必要とする情報を、購入検討者が使用可能な形で提供することができる情報処理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる情報処理装置は、設備が有する機能および設備の性能の情報を含む設備データと、設備を購入済みの設備購入者が購入済みの設備を導入したことにより得られる効果の情報、購入済みの設備の使用環境の情報および購入済みの設備の情報を含む設備購入者データとを保持する設備関連情報記憶部を備える。また、情報処理装置は、設備の購入を検討している設備購入検討者が希望する機能および性能を有する設備を購入済みの設備購入者から取得した設備購入者データに含まれる効果の情報および設備の使用環境の情報と、設備購入検討者が設備を使用する環境の情報とに基づいて、設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する評価エンジン部を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明にかかる情報処理装置は、設備の購入を検討している購入検討者が必要とする情報を、購入検討者が使用可能な形で提供することができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１にかかる情報処理装置を備える情報提供システムの構成例を示す図
【図２】実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置が保持する設備購入者データテーブルの一例を示す図
【図３】実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置が保持する設備購入検討者データテーブルの一例を示す図
【図４】実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置が保持する設備データテーブルの一例を示す図
【図５】実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置の動作の一例を示すフローチャート
【図６】実施の形態２にかかる設備導入効果分析装置の動作の一例を示すフローチャート
【図７】実施の形態１および２にかかる設備導入効果分析装置を実現するハードウェアの一例を示す図
【図８】実施の形態３にかかる評価エンジン部の構成例を示す図
【図９】実施の形態３にかかる評価エンジン部が備える学習部の構成例を示す図
【図１０】ニューラルネットワークの構成例を示す図
【図１１】実施の形態３にかかる評価エンジン部が備える学習部の学習動作を示すフローチャート
【図１２】実施の形態３にかかる評価エンジン部が備える効果予測値生成部の構成例を示す図
【図１３】実施の形態３にかかる評価エンジン部が備える効果予測値生成部の効果予測値生成動作を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の実施の形態にかかる情報処理装置、情報処理方法、情報提供システム、機械学習装置および推論装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる情報処理装置を備える情報提供システムの構成例を示す図である。
【００１２】
本実施の形態にかかる情報提供システム１００は、情報処理装置である設備導入効果分析装置１０と、設備を購入済みのユーザである設備購入者２０が有する端末２１および設備２２と、新たに導入する設備の購入を検討する設備購入検討者３０が有する端末３１とを含む。設備２２は、設備購入者２０が購入して導入済みの設備である。設備導入効果分析装置１０、端末２１、設備２２および端末３１はインターネットなどのネットワーク１に接続されている。設備導入効果分析装置１０は、端末２１、設備２２および端末３１と通信が可能である。なお、図１では記載を省略しているが、設備購入者２０および設備購入検討者３０は複数存在する。また、設備導入効果分析装置１０を複数としてもよいが、その場合には、それぞれの設備導入効果分析装置１０が持つ設備導入効果に関するデータは共有化する。
【００１３】
情報提供システム１００において、設備導入効果分析装置１０は、設備購入者２０が購入した設備２２の効果の情報を収集し、設備購入検討者３０からの要求に応じて、保持する情報に基づいて設備購入検討者３０が必要とする情報を生成して提供する。
【００１４】
次に、情報提供システム１００の設備導入効果分析装置１０について説明する。設備導入効果分析装置１０は、登録サービス部１１、検索サービス部１２、評価エンジン部１３、マッチングエンジン部１４および設備関連情報記憶部１５を備える。
【００１５】
登録サービス部１１は、図２に示す設備購入者データテーブル２００を作成するための情報を設備購入者２０の端末２１および設備２２の一方または双方から取得し、設備購入者データテーブル２００に登録する。図２は、実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置１０が保持する設備購入者データテーブル２００の一例を示す図である。設備購入者データテーブル２００は、設備関連情報記憶部１５で保持される。設備購入者データテーブル２００は、ユーザ２０１、設備メーカ名２０２、設備名２０３、価格２０４、効果２０５、使用環境２０６およびコメント２０７といった情報を含む。設備購入者データテーブル２００に含まれる各情報の詳細については後述する。
【００１６】
また、登録サービス部１１は、図３に示す設備購入検討者データテーブル３００を作成するための情報を設備購入検討者３０の端末３１から取得し、設備購入検討者データテーブル３００に登録する。図３は、実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置１０が保持する設備購入検討者データテーブル３００の一例を示す図である。設備購入検討者データテーブル３００は、設備関連情報記憶部１５で保持される。設備購入検討者データテーブル３００は、ユーザ３０１および使用環境３０２といった情報を含む。設備購入検討者データテーブル３００に含まれる各情報の詳細については後述する。
【００１７】
また、登録サービス部１１は、図４に示す設備データテーブル４００を作成するための情報を図１では記載を省略している設備メーカまたは相当の情報を持つ者から取得し、設備データテーブル４００に登録する。図４は、実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置１０が保持する設備データテーブル４００の一例を示す図である。設備データテーブル４００は、設備関連情報記憶部１５で保持される。設備データテーブル４００は、設備メーカ名４０１、設備名４０２、定価４０３、機能４０４および性能４０５といった情報を含む。設備データテーブル４００に含まれる各情報の詳細については後述する。
【００１８】
検索サービス部１２は、設備購入検討者３０の端末３１から問い合わせを受けると、設備関連情報記憶部１５が保持している情報に基づいて、設備購入検討者３０に提供するデータを生成し、この問い合わせ元の端末３１へ送信する。検索サービス部１２がデータを生成する方法については後述する。なお、本実施の形態では登録サービス部１１と検索サービス部１２とを別構成としたが、これらを１つのサービスとして統合してもよい。
【００１９】
評価エンジン部１３は、設備購入検討者３０の端末３１から各設備の効果に関する問い合わせを受けた場合、設備関連情報記憶部１５に登録されている、効果２０５、設備購入者２０の使用環境２０６および設備購入検討者３０の使用環境３０２を参照し、例えば、原単位の調整などを行い、各設備購入検討者３０にとってどれくらいの効果となるかを評価する。
【００２０】
マッチングエンジン部１４は、設備関連情報記憶部１５に登録されている使用環境２０６および３０２の情報に基づき、設備購入検討者３０が設備を使用する状況と近い状況で設備を使用中の設備購入者２０の情報を抽出し、設備購入検討者３０にとって効果の高い事例を選出する。
【００２１】
設備関連情報記憶部１５は、図２に示す設備購入者データテーブル２００と、図３に示す設備購入検討者データテーブル３００と、図４に示す設備データテーブル４００とを保持する。
【００２２】
設備購入者２０の端末２１、設備２２は、ネットワーク１を介して設備導入効果分析装置１０の登録サービス部１１と接続し、例えば端末２１からは既に購入し使用している設備の価格、人員削減といった効果などの情報を送信し、例えば設備２２からはセンサ等で自動的に収集し算出可能な消費電力、タクトタイム等の効果を送信する。
【００２３】
設備購入検討者３０の端末３１は設備購入検討者端末であり、ネットワーク１を介して設備導入効果分析装置１０の検索サービス部１２と接続し、例えば求めている設備の機能、価格および効果といった情報を送信し、送信した情報に対応する設備メーカ名、設備名などの設備に関する情報を設備導入効果分析装置１０から取得する。
【００２４】
次に、設備導入効果分析装置１０の設備関連情報記憶部１５が保持する各情報について説明する。
【００２５】
まず、図２に示す設備購入者データテーブル２００に含まれる情報について説明する。ユーザ２０１は、設備購入者２０の識別情報であり、情報提供システム１００を利用する上で設備購入者２０に割り振られる固有のＩＤ（IDentification）である。設備メーカ名２０２は、基本的には設備メーカを示す情報であるが、設備の販売者を示す情報であってもよい。設備メーカ名２０２は、検索サービス部１２が行う検索で使用される第２の情報である。設備名２０３は、設備の名称や呼称、形名といった識別名称であり、設備メーカ名２０２と設備名２０３をもって単一の設備を特定する情報となる。また、複数の設備を組み合わせて構成される設備に対して、複数の設備全体を示す別の名称、すなわち、組み合わせる複数の設備それぞれの設備メーカ名と設備名のペアを一纏めにしたものを示す名称を付与し、１つの名称で複数の設備を表現することもできる。名称の代わりに形名を付与して複数の設備を表現するようにしてもよい。設備名２０３は、検索サービス部１２が行う検索で使用される第１の情報である。価格２０４は、設備購入者２０が当該設備を購入した際の費用であり、公表したくない場合もあるため入力必須の項目ではない。効果２０５は、当該設備を使用した際の良い面も悪い面も含む効果であり、基本的には消費エネルギー、作業工数などの定量的表現もしくはそれらの変化を表す情報であるが、定量的に表現できない、例えば使用者の主観などが入ったような定性的表現も含めたい場合も考えられるため、数値等の定量的記述に留めない。使用環境２０６は、当該設備を使用している環境の情報であり、例えば、当該設備と組み合わせて使用している製品の情報、設備のランニングコストの傾斜に影響を与える電気料金、設備を運用する人の賃金、設備を設置する場所の気候、メンテナンス頻度などといった、設備の費用（マイナスの面）と効果（プラスの面）に影響を与えるパラメータを示す。コメント２０７は、当該ユーザが当該設備を使用した際の所感、特記事項などであり、効果２０５に含めないが設備購入検討者３０に伝えたい情報として入力することを可とし、設備購入検討者３０が参考にする情報である。
【００２６】
次に、図３に示す設備購入検討者データテーブル３００に含まれる情報について説明する。ユーザ３０１は、設備購入検討者３０の識別情報であり、情報提供システム１００を利用する上で設備購入検討者３０に割り振られる固有のＩＤである。使用環境３０２は、設備購入検討者３０が購入を検討している設備を使用する環境の情報であり、例えば、同時に組み合わせて使用する予定の製品、自身が設備購入後に設備を使用する際の単位使用量あたりの電気料金、設備を稼動させる際に担当させる人の賃金などを示す。
【００２７】
次に、図４に示す設備データテーブル４００に含まれる情報について説明する。設備データテーブル４００に含まれる各データは、図１では記載を省略している設備メーカにより登録されるものである。設備メーカは、例えば、端末２１および３１と同様の端末を使用して設備導入効果分析装置１０に接続し、設備データテーブル４００に含まれる各情報を登録する。設備メーカ名４０１は、設備メーカに関する情報であり、設備メーカの名称、設備メーカＩＤなどである。設備名４０２は、設備の製品名や形名といった識別名称である。定価４０３は、設備の価格の情報である。機能４０４は、設備が有する機能を示す情報である。性能４０５は、設備の性能を示す情報である。設備名４０２、定価４０３、機能４０４および性能４０５は、設備メーカが提供する設備に関する情報である。
【００２８】
つづいて、設備導入効果分析装置１０の動作について説明する。具体的には、設備購入検討者３０が希望する設備の費用および効果といった情報を設備購入検討者３０の端末３１から受信し、受信した情報に対応する情報を検索する場合の設備導入効果分析装置１０の動作について、図５のフローチャートを用いて説明する。図５は、実施の形態１にかかる設備導入効果分析装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。なお、本実施の形態では、設備導入効果分析装置１０が図５に示す動作を行う前に必要な事前準備についても併せて説明する。
【００２９】
（事前準備）
設備導入効果分析装置１０が図５に示すフローチャートに従って動作を行う場合、以下に説明する準備を事前に行い、設備関連情報記憶部１５に情報を登録しておく。
【００３０】
すなわち、設備メーカの担当者または登録をしようとしている設備の情報を持つ者は、端末を登録サービス部１１に接続し、図４に示す設備データテーブル４００に登録する各情報（設備メーカ名４０１〜性能４０５）を入力する。登録サービス部１１は、入力された情報を受け取ると、受け取った情報を設備データとして設備関連情報記憶部１５の設備データテーブル４００に登録する。
【００３１】
また、設備購入者２０は、設備購入者端末である端末２１を登録サービス部１１に接続し、設備購入者データテーブル２００に登録する各情報（ユーザ２０１〜コメント２０７）を可能な範囲で入力する。登録サービス部１１は、設備購入者２０が入力した情報を受け取ると、受け取った情報を設備購入者データとして設備関連情報記憶部１５の設備購入者データテーブル２００に登録する。また、登録サービス部１１は、可能であれば設備購入者２０の設備２２から、許可された範囲で自動的に当該設備２２が持つ効果に関する情報を取得し、効果２０５として設備購入者データテーブル２００に登録しておく。
【００３２】
また、設備購入検討者３０は、端末３１を登録サービス部１１に接続し、設備購入検討者データテーブル３００に登録する各情報（ユーザ３０１および使用環境３０２）を入力する。登録サービス部１１は、設備購入検討者３０が入力した情報を受け取ると、受け取った情報を購入検討者データとして設備関連情報記憶部１５の設備購入検討者データテーブル３００に登録する。
【００３３】
（検索動作）
設備購入検討者３０は、設備の価格や導入効果などの情報を取得する場合、端末３１をネットワーク１経由で設備導入効果分析装置１０の検索サービス部１２に接続し、購入を検討する設備の情報、具体的には、既に購入を希望する設備が特定されている場合は設備メーカ名と設備名を、設備が特定されていない場合は希望する機能や性能などの情報を入力する。端末３１は、入力された各情報を検索サービス部１２へ送信するとともに、検索を要求する。なお、端末３１は、設備購入検討者３０の識別情報も一緒に送信する。
【００３４】
設備導入効果分析装置１０は、設備購入検討者３０の端末３１が送信する各情報（希望する設備の情報）を取得すると（ステップＳ１１）、設備メーカ名および設備名を取得したか、すなわち、取得した情報に設備メーカ名および設備名が含まれているかを確認する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２での確認処理は検索サービス部１２が行う。設備メーカ名および設備名の少なくとも一方を取得していない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、設備導入効果分析装置１０は、取得した情報に含まれる設備の機能や性能に関する情報を使用して設備関連情報記憶部１５が保持する設備データテーブル４００を検索する第１の検索を実行し、対応する設備データが存在するか否かを確認する（ステップＳ１３）。具体的には、検索サービス部１２が、設備関連情報記憶部１５が保持する設備データテーブル４００とステップＳ１１で取得した設備の機能や性能に関する情報とを照合し、取得した情報と同じ情報を含む設備データが設備データテーブル４００に存在するか否かを確認する。この際、検索サービス部１２は、定価４０３を使って設備購入検討者３０が希望する価格帯の設備の絞り込みを行ってもよい。
【００３５】
設備購入検討者３０の希望に対応する設備データが存在する場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ１３での検索で発見した設備データに含まれる各情報を使用して設備関連情報記憶部１５が保持する設備購入者データテーブル２００を検索する第２の検索を実行し、対応する設備購入者データが存在するか否かを確認する（ステップＳ１４）。具体的には、検索サービス部１２が、設備関連情報記憶部１５が保持する設備購入者データテーブル２００と設備データに含まれる情報とを照合し、設備購入検討者３０が希望する設備を購入済みの設備購入者２０から取得した各情報（図２に示すユーザ２０１，設備メーカ名２０２，設備名２０３，・・・）を含む設備購入者データが設備購入者データテーブル２００に存在するか否かを確認する。より詳細には、検索サービス部１２は、ステップＳ１３での検索で発見した設備データに含まれる設備メーカ名４０１および設備名４０２と設備メーカ名２０２および設備名２０３が一致する設備購入者データが存在するか否かを確認する。更に、実購入価格として価格２０４を使用して設備購入検討者３０の希望する価格帯の設備の絞り込みを行ってもよい。
【００３６】
一方、設備導入効果分析装置１０は、上記のステップＳ１１で設備メーカ名および設備名を取得した場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１で取得した設備メーカ名および設備名を使用して設備関連情報記憶部１５が保持する設備購入者データテーブル２００を検索し、対応する設備購入者データが存在するか否かを確認する（ステップＳ１４）。なお、ステップＳ１３に続いて実行するステップＳ１４での処理と、ステップＳ１２に続いて実行するステップＳ１４での処理は同じである。
【００３７】
設備購入検討者３０の希望に対応する設備購入者データが存在する場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ１１で取得した各情報を基に導き出した設備メーカ名と設備名を使用して設備関連情報記憶部１５が保持する設備購入者データテーブル２００を検索し、更には設備購入検討者３０の識別情報を用いて設備購入検討者データテーブル３００を検索し、対応する使用環境情報が存在するか否かを確認する（ステップＳ１５）。具体的には、検索サービス部１２が、ステップＳ１４で設備メーカ名と設備名を用いて検索した設備購入者データに使用環境情報（図２に示す使用環境２０６に相当）が登録され、かつ、設備購入検討者３０の識別情報および使用環境情報（図３に示すユーザ３０１および使用環境３０２に相当）が登録された購入検討者データが設備購入検討者データテーブル３００に存在するかを確認する。
【００３８】
使用環境情報が存在する場合、すなわち、対応する使用環境情報が登録された設備購入者データおよび設備購入検討者データが存在する場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ１４で検索した設備購入者データに登録されている効果（図２に示す効果２０５に相当）を抽出し、使用環境情報を利用して効果を変換する（ステップＳ１６）。このステップＳ１６では、評価エンジン部１３が、設備購入者データに登録されている使用環境情報および設備購入検討者データに登録されている使用環境情報を使用して、設備購入者データに登録されている効果の情報を、設備購入検討者３０の立場に合った情報に変換する。例として使用環境情報に電気料金および賃金といった情報が含まれる場合、評価エンジン部１３は、例えば、使用環境２０６側に記載されている時間あたりの賃金と使用環境３０２側に記載されている時間あたりの賃金との違いに基づき、同じ設備が使用環境３０２側（設備購入検討者３０側）で使用された場合の設備に携わる人の人件費を計算することや、２者間の電気料金の差から設備データの消費電力情報に基づく使用環境３０２側の電気料金を計算する、といった処理を行い、効果（マイナスの効果である費用なども含み、設備購入検討者３０が検討に使用する材料）の情報を変換する。
【００３９】
ステップＳ１６で評価エンジン部１３が行う処理の具体的な例を示す。ある加工設備について、設備購入者データテーブル２００の使用環境２０６として労働者の賃金が１時間当たり１０００円と登録され、かつ効果２０５または性能４０５に「標準的な加工１サイクルの稼動に３時間を要する」旨が登録され、一方、設備購入検討者データテーブル３００の使用環境３０２として労働者の賃金が１時間当たり３０００円と登録されているとする。この場合、当該加工設備を設備購入検討者３０が購入した場合には標準的な加工１サイクルに９０００円の人件費が必要であることが分かる。このとき、設備購入検討者３０が従来使用していた設備の同様の加工が４時間かかる場合には、設備の置き換えで１回の稼動につき３０００円の費用が削減される計算になる。もし使用環境３０２に耐用年数や１日当たりの加工回数などの情報が記載していればそれも評価エンジン部１３が考慮し、年間の費用削減額や設備のライフサイクルにおける費用削減額を算出することで、当該設備の価格２０４あるいは定価４０３の費用に対して回収見込み期間の年数あるいはそれが設備のライフサイクルをどれくらい下回るかを評価することができる。このようにして、評価エンジン部１３は、設備購入者２０から取得した効果の情報を、設備購入者２０から取得した使用環境情報および設備購入検討者３０から取得した使用環境情報に基づいて、設備購入検討者３０が設備を導入した場合に得られる効果の情報に変換する。
【００４０】
次に、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ１６で変換処理を実行して得られた効果を設備購入検討者３０の端末３１に通知し（ステップＳ１７）、動作を終了する。ステップＳ１７における通知処理、すなわち、設備購入検討者３０の端末３１への効果の通知は評価エンジン部１３が行う。
【００４１】
また、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ１５で使用環境情報が存在しないと判定した場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、ステップＳ１４で検索した設備購入者データに登録されている効果を設備購入検討者３０の端末３１に通知し（ステップＳ１７）、動作を終了する。
【００４２】
また、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ１３で該当する設備データが存在しないと判定した場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、および、ステップＳ１４で該当する設備購入者データが存在しないと判定した場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、該当するデータが存在しないことを設備購入検討者３０の端末３１に通知し（ステップＳ１８）、動作を終了する。ステップＳ１８における通知処理、すなわち、該当するデータが存在しないことを端末３１に通知する処理は、検索サービス部１２が行う。
【００４３】
次に、本実施の形態にかかる設備導入効果分析装置１０の効果（本実施の形態の効果）について説明する。上述したように、本実施の形態にかかる設備導入効果分析装置１０の特徴は、事前に設備購入者２０から取得した、購入済みの設備の評価に関する情報（図２に示すユーザ２０１〜コメント２０７の情報）と、設備購入検討者３０から取得した使用環境に関する情報（図３に示す使用環境３０２）とを使って、設備購入検討者３０が本当に知りたい、購入を検討している設備の投資回収期間といった費用対効果の情報を評価エンジン部１３が算出することにある。従来の方法では、設備の購入価格（設備購入者２０から得られる情報）やどれくらいの消費電力か（設備自身から得られる情報）といった個々の設備導入現場に散り散りに存在した情報を１つに集めて、別の設備購入検討者３０が利用できる形にするのに（他者に公開しにくいという面もあり）障壁があった。しかし本実施の形態にある方法を用いることで、情報を集めて再利用するための、これまでは各設備購入検討者３０あるいは設備の販売セールスマンが行っていた作業の一部を自動化するという効果だけでなく、それらの情報を一箇所に集めることで設備導入効果分析装置１０の価値を高め、設備購入者２０と設備購入検討者３０、設備メーカも積極的利用を希望するようになることが期待でき、それにより更に設備導入効果分析装置１０に適切に情報が集められ、それを利用することで設備の新規購入または置き換えを考えている設備購入検討者３０は、どの設備を導入すべきかの判断材料を手に入れることができ、適切な資産運用および設備改善を行うことが可能となり、それが本装置へまた設備購入者２０としての情報提供となるという好循環が形成される。
【００４４】
実施の形態２．
次に、実施の形態２にかかる情報処理装置について説明する。本実施の形態にかかる情報処理装置を含んで構成される情報提供システムの構成、情報処理装置である設備導入効果分析装置の構成は実施の形態１と同様である（図１参照）。
【００４５】
実施の形態１では、本発明の最も基本的な利用方法である、設備購入検討者３０が設備導入効果分析装置１０に対して購入を検討する設備の情報を送信し、希望する設備の費用および効果といった情報を入手することについて説明した。しかし、設備購入検討者３０に明確な意思がなく、具体的に検討している設備名やそれが持つ機能、性能といった条件がないと、設備導入効果分析装置１０の検索サービス部１２に対する問い合わせの種類が膨大になってしまい、設備購入検討者３０にとって都合の良い結果を得るまでに時間がかかってしまう、あるいは、都合の良い結果を得ることができない。
【００４６】
そこで本実施の形態にかかる設備導入効果分析装置１０は、実施の形態１で説明した検索機能に加えて、以下で説明する検索機能を有する。すなわち、本実施の形態にかかる設備導入効果分析装置１０は、設備購入検討者３０の端末３１から送られてくる設備購入検討者３０側の現在の設備構成および使用環境といった条件に適合する、より効果を発揮する設備を導出する機能を有する。以下、実施の形態２にかかる設備導入効果分析装置１０の動作を説明する。
【００４７】
図６は、実施の形態２にかかる設備導入効果分析装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００４８】
設備購入検討者３０は、設備の情報を取得する場合、端末３１をネットワーク１経由で設備導入効果分析装置１０の検索サービス部１２に接続し、希望する費用回収期間、出資可能金額などの情報を含む使用環境の情報（図３に示す使用環境３０２に相当）と一緒に、使用中の設備の情報、すなわち現在使用している設備の情報を入力する。この時入力する情報は、図４に示す設備データテーブル４００に含まれる設備メーカ名４０１，設備名４０２，定価４０３，機能４０４，性能４０５と、同様の情報とする。端末３１は、入力された各情報を、現在使用している設備の設備構成情報として検索サービス部１２へ送信するとともに、検索を要求する。
【００４９】
設備導入効果分析装置１０は、設備購入検討者３０の端末３１が送信する上記の設備構成情報を取得すると（ステップＳ２１）、取得した設備構成情報に基づいて、設備購入検討者３０が現在使用している設備に類似する設備の設備購入者データを検索する（ステップＳ２２）。具体的には、マッチングエンジン部１４が、まず、ステップＳ２１で取得した設備構成情報が示す設備と類似する（互換性のある）機能および性能を有する設備の設備データを、設備データテーブル４００に登録されている設備データの中から検索する。この検索では、マッチングエンジン部１４は、設備構成情報に含まれる設備メーカ名および設備名と同じ設備メーカ名および設備名が登録された設備データを検索する。マッチングエンジン部１４は、次に、検索した設備データに登録されている機能および性能と同じような、あるいは置き換えても問題のない機能および性能が登録された設備購入者データを、設備購入者データテーブル２００に登録されている設備購入者データの中から検索する。マッチングエンジン部１４は、例えば、検索した設備データに登録されている機能の全てが登録され、かつ検索した設備データに登録されている性能と同等以上の性能が登録された設備購入者データを検索する。なお、マッチングエンジン部１４は、上記ステップＳ２１において、設備購入検討者３０が使用中の設備が有する機能のそれぞれが必須の機能か否かを示す情報を併せて取得してもよい。この場合、マッチングエンジン部１４は、ステップＳ２２において、検索した設備データに登録されている機能の中の必須の機能の全てが登録され、かつ検索した設備データに登録されている性能と同等以上の性能が登録された設備購入者データを検索してもよい。
【００５０】
設備導入効果分析装置１０は、次に、類似する設備の設備購入者データが存在するか否か、すなわち、ステップＳ２２での検索で該当する設備購入者データが見つかったかを確認する（ステップＳ２３）。
【００５１】
該当する設備購入者データが存在する場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、設備導入効果分析装置１０は、使用環境情報が存在するか、すなわち、ステップＳ２１で取得した設備構成情報およびステップＳ２２で検索した設備購入者データの双方が使用環境情報を含んでいるかを確認する（ステップＳ２４）。ステップＳ２３およびＳ２４のそれぞれにおける確認処理はマッチングエンジン部１４が行う。
【００５２】
使用環境情報が存在する場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ２２で検索した設備購入者データに登録されている効果（図２に示す効果２０５に相当）を抽出し、使用環境情報を利用して効果を変換する（ステップＳ２５）。このステップＳ２５は、図５に示したステップＳ１６と同様の処理である。
【００５３】
次に、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ２５で変換処理を実行して得られた効果が現在の設備の効果を上回るかを確認する（ステップＳ２６）。すなわち、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ２５で変換処理を実行して得られた効果が上記のステップＳ２１で取得した設備構成情報に含まれる効果を上回るかを確認する。具体的には、評価エンジン部１３が、ステップＳ２５で得られた効果が示す費用回収期間および出資可能金額を、ステップＳ２１で取得した費用回収期間および出資可能金額と比較することで、ステップＳ２５で変換処理を実行して得られた効果が現在の設備の効果を上回るかを判断する。つまり設備の買い替えによって設備購入検討者に利益が発生するかを見る。
【００５４】
設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ２５で変換処理を実行して得られた変換後の効果が現在の設備の効果を上回る場合（ステップＳ２６：Ｙｅｓ）、導入を提案する設備についての情報、具体的には、ステップＳ２２で検索した設備購入者データに対応する設備データと効果（変換後の効果）を設備購入検討者３０の端末３１に通知し（ステップＳ２７）、動作を終了する。ステップＳ２７における通知処理、すなわち、導入を提案する設備についての情報を設備購入検討者３０の端末３１に通知する処理は評価エンジン部１３が行う。
【００５５】
また、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ２４で使用環境情報が存在しないと判定した場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、ステップＳ２２で検索した設備購入者データに対応する設備データと効果（ステップＳ２２で検索した設備購入者データに登録されている効果）を設備購入検討者３０の端末３１に通知し（ステップＳ２７）、動作を終了する。この場合、すなわち、ステップＳ２５を実行せずにステップＳ２７で通知を行う場合、参考情報であることを併せて通知する。この場合のステップＳ２７における通知処理も評価エンジン部１３が行う。
【００５６】
また、設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ２３で該当する設備購入者データが存在しないと判定した場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、および、ステップＳ２６で変換後の効果が現在の設備の効果を上回らないと判定した場合（ステップＳ２６：Ｎｏ）、該当するデータが存在しないことを設備購入検討者３０の端末３１に通知し（ステップＳ２８）、動作を終了する。ステップＳ２８における通知処理、すなわち、該当するデータが存在しないことを端末３１に通知する処理は、検索サービス部１２または評価エンジン部１３が行う。具体的には、ステップＳ２３での判定が「Ｎｏ」の場合に実行するステップＳ２８では、検索サービス部１２が通知処理を行い、ステップＳ２６での判定が「Ｎｏ」の場合に実行するステップＳ２８では、評価エンジン部１３が通知処理を行う。
【００５７】
なお、本実施の形態の設備導入効果分析装置１０は、ステップＳ２１で設備購入検討者３０から現在使用している設備の設備構成情報を取得し、設備構成情報を使用して導入を提案可能な設備、すなわち、現在使用している設備よりも効果が高い設備を検索することとしたがこれに限定されない。設備導入効果分析装置１０は、既に設備購入者データの各情報を登録している設備購入者２０に提案可能な設備を検索し、当該設備購入者２０に新しい設備の導入を提案する形式としてもよい。設備購入者２０に提案可能な設備の一例は、設備購入者２０が導入済みの設備と同様の機能の機能を有し、かつ同様の性能またはさらに高い性能の設備であって、導入済みの設備よりも高い効果が得られる設備である。
【００５８】
次に、本実施の形態にかかる設備導入効果分析装置１０の効果について説明する。本実施の形態にかかる設備導入効果分析装置１０は、マッチングエンジン部１４によって、設備購入検討者３０が現在使用している設備よりも効果が高く、導入することで利益が得られる設備を、実施の形態１のように設備購入検討者３０が希望する設備の詳しい情報を入力して検索しなくても、設備関連情報記憶部１５にある情報を使って自動的に導出することが可能となる。よって、現在の設備構成や投資限度などの条件を入力しておけば、設備導入効果分析装置１０から比較的効果の高い設備をレコメンドされ、設備の置き換え検討等に要する手間を大幅に削減することができる。また、実施の形態１のように設備の調査や検索から入った人に対しても、一度でも設備を購入して設備購入者データ（図２に示すユーザ２０１〜コメント２０７）の情報を登録すると、次からはマッチングエンジン部１４が設備購入者２０を次の設備購入検討者３０として扱い、次なる設備の置き換え提案をするのでこのサイクルが必然的に設備購入者データを増加させることに貢献し、より有益な情報を設備購入検討者３０および設備購入者２０にもたらす働きがある。まとめると、本実施の形態の効果は、実施の形態１の施行の省力化に貢献し、施行回数を増加させその効果を高めることが効果である。
【００５９】
最後に、設備導入効果分析装置１０を実現するハードウェアについて説明する。図７は、実施の形態１および２にかかる設備導入効果分析装置１０を実現するハードウェアの一例を示す図である。設備導入効果分析装置１０は、図７に示すプロセッサ９１、メモリ９２および通信インタフェース９３により実現することができる。
【００６０】
プロセッサ９１は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）ともいう）、システムＬＳＩ（Large  Scale  Integration）などである。メモリ９２は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically  Erasable  Programmable  Read  Only  Memory）、ハードディスクドライブなどである。通信インタフェース９３は、例えばネットワークインタフェースカードである。
【００６１】
設備導入効果分析装置１０の登録サービス部１１、検索サービス部１２、評価エンジン部１３およびマッチングエンジン部１４は、これらの各部として動作するためのプログラムをプロセッサ９１が実行することにより実現される。登録サービス部１１、検索サービス部１２、評価エンジン部１３およびマッチングエンジン部１４として動作するためのプログラムはメモリ９２に予め格納されている。プロセッサ９１は、上記プログラムをメモリ９２から読み出して実行することにより、登録サービス部１１、検索サービス部１２、評価エンジン部１３およびマッチングエンジン部１４として動作する。
【００６２】
設備関連情報記憶部１５はメモリ９２で実現される。なお、通信インタフェース９３は、設備導入効果分析装置１０がネットワーク１を介して端末２１、設備２２および端末３１と通信する場合に利用される。
【００６３】
なお、検索サービス部１２、評価エンジン部１３およびマッチングエンジン部１４として動作するためのプログラムは、メモリ９２に予め格納されているものとしたがこれに限定されない。上記のプログラムは、ＣＤ（Compact  Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）−ＲＯＭなどの記録媒体に書き込まれた状態でユーザに供給され、ユーザがメモリ９２にインストールする形態であってもよい。この場合、設備導入効果分析装置１０を実現するハードウェアは、記録媒体からプログラムを読み出すための読み取り装置、または、読み取り装置を接続するためのインタフェース回路を含む構成となる。
【００６４】
実施の形態３．
次に、実施の形態３にかかる情報処理装置について説明する。本実施の形態にかかる情報処理装置を含んで構成される情報提供システムの構成、情報処理装置である設備導入効果分析装置の構成は実施の形態１と同様である（図１参照）。
【００６５】
実施の形態１にかかる情報提供システム１００の設備導入効果分析装置１０では、評価エンジン部１３が、設備購入者データに登録されている使用環境情報と、設備購入検討者データに登録されている使用環境情報と、設備購入者データに登録されている効果の情報とに基づいて、設備購入検討者３０が設備を購入するか否かを判断する際に役立つ情報を算出していた。本実施の形態では、評価エンジン部１３を機械学習装置で実現する設備導入効果分析装置について説明する。
【００６６】
図８は、実施の形態３にかかる評価エンジン部１３の構成例を示す図である。実施の形態３にかかる評価エンジン部１３は、学習部１６、学習済モデル記憶部１７および効果予測値生成部１８を備える。
【００６７】
学習部１６は、設備関連情報記憶部１５が保持する設備購入者データテーブル２００（図２参照）および設備データテーブル４００（図４参照）に登録されている情報に基づいて、設備を導入した場合に得られる効果を学習し、学習済モデルを生成する。
【００６８】
学習済モデル記憶部１７は、学習部１６で生成される学習済モデルを学習部１６から受け取り記憶する。
【００６９】
効果予測値生成部１８は、設備購入検討者３０から取得する、使用環境情報および購入を検討している設備の特徴に関する情報と、学習済モデル記憶部１７が保持する学習済モデルとに基づいて、設備購入検討者３０が設備を導入した場合に得られる効果の予測結果である効果予測値を生成し、生成した効果予測値を導入効果情報として出力する。なお、学習部１６または効果予測値生成部１８の内部に学習済モデル記憶部１７が存在する構成であってもよい。
【００７０】
図９は、実施の形態３にかかる評価エンジン部１３が備える学習部１６の構成例を示す図である。学習部１６は、データ取得部６１およびモデル生成部６２を備える。
【００７１】
データ取得部６１は、設備関連情報記憶部１５が保持する設備購入者データテーブル２００および設備データテーブル４００から、設備の識別情報としての設備メーカ名２０２および設備名２０３と、設備の特徴を示す特徴情報としての機能４０４および性能４０５と、使用環境２０６と、効果２０５と、を取得する。なお、データ取得部６１は、設備メーカ名２０２および設備名２０３と値が同じ設備メーカ名４０１および設備名４０２と対応付けられている機能４０４および性能４０５を取得する。
【００７２】
モデル生成部６２は、データ取得部６１が取得した設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５の組み合わせに基づいて作成される学習用データに基づいて、効果予測値を学習する。すなわち、モデル生成部６２は、設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５から最適な効果予測値を推測する学習済モデルを生成する。ここで、学習用データは、設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５を互いに関連付けたデータである。設備メーカ名２０２および設備名２０３は、設備を特定するための情報であり、使用環境２０６は、設備を使用する環境および条件を示す情報（例えば操作者の有無、電源電圧、気温など）である。効果２０５は、使用環境２０６が示す環境および条件において設備メーカ名２０２および設備名２０３で特定される設備を使用した際に得られる効果を示す情報である。効果予測値は、設備を導入した場合に得られる効果の予測値である。
【００７３】
なお、本実施の形態では、評価エンジン部１３が学習部１６を含む構成としたが、学習部１６が評価エンジン部１３の外部に存在する構成としてもよい。また、設備導入効果分析装置１０の外部の機械学習装置が学習部１６を実現する構成としてもよい。すなわち、学習部１６は、例えば、ネットワーク１を介して設備導入効果分析装置１０に接続された機械学習装置で実現される構成であってもよい。この場合、学習部１６を実現する機械学習装置はクラウドサーバ上に存在していてもよい。
【００７４】
モデル生成部６２が用いる学習アルゴリズムは教師あり学習、教師なし学習、強化学習等の公知のアルゴリズムを用いることができる。一例として、ニューラルネットワークを適用した場合について説明する。
【００７５】
モデル生成部６２は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、効果予測値を学習する。ここで、教師あり学習とは、ある入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に機械学習装置に与えることで、それらの学習用データにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデルをいう。
【００７６】
ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層と、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）と、複数のニューロンからなる出力層とで構成される。中間層は、１層、または、２層以上でもよい。
【００７７】
例えば、図１０に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数のデータが入力層の各ニューロン（Ｘ１−Ｘ３）に入力されると、各ニューロンは入力されたデータの値に重みＷ１（ｗ１１−ｗ１６）を掛けて、中間層の各ニューロン（Ｙ１−Ｙ２）へ出力する。すなわち、入力層の各ニューロンは、入力値に重みＷ１を掛けて得られた値を、中間層の全てのニューロンに向けて出力する。同様に、中間層の各ニューロンは、入力された値に重みＷ２（ｗ２１−ｗ２６）を掛けて、出力層の各ニューロン（Ｚ１−Ｚ３）へ出力する。出力層の各ニューロンは、中間層の各ニューロンから入力された値を外部に出力する。この出力結果は、重みＷ１およびＷ２の値によって変わる。
【００７８】
モデル生成部６２に適用されるニューラルネットワークにおいては、データ取得部６１から入力される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、効果予測値を学習する。
【００７９】
すなわち、モデル生成部６２は、学習用データに含まれるデータのうち、設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５および使用環境２０６をニューラルネットワークの入力層に入力したときに出力層から出力される結果が効果２０５に近づくように重みＷ１とＷ２を調整する。なお、データ取得部６１が取得する学習用データは、設備メーカ名２０２、設備名２０３および使用環境２０６であってもよい。この場合、モデル生成部６２は、設備メーカ名２０２および設備名２０３に対応する機能４０４および性能４０５を設備データテーブル４００から取得し、データ取得部６１から受け取った設備メーカ名２０２、設備名２０３および使用環境２０６とともに、ニューラルネットワークに入力させる。
【００８０】
モデル生成部６２は、以上のような学習を実行することで学習済モデルを生成し、学習済モデル記憶部１７に出力する。
【００８１】
次に、図１１を用いて、学習部１６が効果予測値を学習する動作について説明する。図１１は、実施の形態３にかかる評価エンジン部１３が備える学習部１６の学習動作を示すフローチャートである。
【００８２】
学習部１６においては、まず、データ取得部６１が、学習処理で必要なデータ、具体的には、設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５を設備関連情報記憶部１５から取得する（ステップＳ３１）。なお、データ取得部６１は、設備関連情報記憶部１５が保持している全ての設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５の組み合わせを取得する。
【００８３】
次に、モデル生成部６２が、学習処理を行う（ステップＳ３２）。すなわち、モデル生成部６２は、データ取得部６１で取得された設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５の組合せに基づいて作成される学習用データに従って、いわゆる教師あり学習により、効果予測値を学習し、学習済モデルを生成する。モデル生成部６２は、データ取得部６１が取得した全ての設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５の組合せを用いて、効果予測値を学習する。
【００８４】
次に、モデル生成部６２が、ステップＳ３２で生成した学習済モデルを学習済モデル記憶部１７に出力する（ステップＳ３３）。学習済モデル記憶部１７は、モデル生成部６２から受け取った学習済モデルを記憶する。
【００８５】
また、上記のステップＳ３１において、データ取得部６１は、モデル生成部６２が行う学習処理で必要な各データを同時に取得するものとしたが、各データを最終的に関連づけて学習用データを作成できればよく、各データをそれぞれ別のタイミングで取得してもよい。
【００８６】
図１２は、実施の形態３にかかる評価エンジン部１３が備える効果予測値生成部１８の構成例を示す図である。効果予測値生成部１８は、データ取得部８１、推論部８２および通知部８３を備える。なお、図１２に示す学習済モデル７１は、学習済モデル記憶部１７で記憶されている学習済モデルとする。
【００８７】
データ取得部８１は、設備購入検討者３０が購入を検討している設備に関するデータ、具体的には、設備メーカ名、設備名、設備の特徴および使用環境を取得する。データ取得部８１は、これらのデータを設備購入検討者３０が有する端末３１および設備関連情報記憶部１５が保持する設備購入検討者データテーブル３００から取得する。なお、データ取得部８１は、使用環境のデータについても設備購入検討者３０が有する端末３１から取得してもよい。
【００８８】
推論部８２は、学習済モデル記憶部１７が記憶している学習済モデル７１を利用して、効果予測値を推論する。すなわち、推論部８２は、設備メーカ名、設備名、設備の特徴および使用環境をデータ取得部８１から受け取り、受け取った各データを学習済モデル記憶部１７が記憶している学習済モデル７１に入力し、学習済モデル７１から出力される、設備メーカ名、設備名、設備の特徴および使用環境から推論される効果予測値を取得する。
【００８９】
通知部８３は、推論部８２から出力される推論結果、すなわち、効果予測値を、設備購入検討者３０が有する端末３１に通知する。
【００９０】
なお、本実施の形態では、評価エンジン部１３の学習部１６が生成した学習済モデル７１を用いて効果予測値生成部１８が効果予測値を生成するものとして説明したが、設備導入効果分析装置１０の外部から学習済モデル７１を取得し、この学習済モデル７１を用いて効果予測値を生成するようにしてもよい。例えば、学習済モデル記憶部１７は、他の設備導入効果分析装置の評価エンジン部で生成された学習済モデル７１を受け取って記憶し、効果予測値生成部１８は、学習済モデル記憶部１７が保持している学習済モデル７１を用いて効果予測値を生成してもよい。
【００９１】
次に、図１３を用いて、効果予測値生成部１８が効果予測値を生成する動作について説明する。図１３は、実施の形態３にかかる評価エンジン部１３が備える効果予測値生成部１８の効果予測値生成動作を示すフローチャートである。ここで、実施の形態３にかかる設備導入効果分析装置１０は、図１３に示す、効果予測値生成部１８が効果予測値を生成する動作を、実施の形態１で説明した図５に示すフローチャートのステップＳ１６、および、実施の形態２で説明した図６に示すフローチャートのステップＳ２５に代えて実行する。すなわち、実施の形態１および２にかかる設備導入効果分析装置１０の評価エンジン部１３は、上記のステップＳ１６およびＳ２５において、設備購入者データに登録されている使用環境情報および設備購入検討者データに登録されている使用環境情報に基づき、設備購入者データに登録されている効果の情報を変換することで、設備購入検討者３０が検討中の設備を導入した場合に得られる効果である効果予測値を求めていた。これに対して、実施の形態３にかかる設備導入効果分析装置１０の評価エンジン部１３は、上記のステップＳ１６およびＳ２５において、学習済モデルと、設備メーカ名、設備名、設備の特徴および使用環境とに基づいて、効果予測値を求める。
【００９２】
効果予測値生成部１８が効果予測値を生成する場合、まず、データ取得部８１が、設備購入検討者３０が購入を検討している設備に関するデータ、具体的には、設備メーカ名、設備名、設備の特徴および使用環境を、設備購入検討者３０が有する端末３１から取得する（ステップＳ４１）。
【００９３】
次に、推論部８２が、学習済モデル記憶部１７に記憶された学習済モデル７１にデータ取得部８１で取得されたデータ、具体的には、設備メーカ名、設備名、設備の特徴および使用環境を入力し（ステップＳ４２）、これに伴い学習済モデル７１から出力される効果予測値を取得する（ステップＳ４３）。推論部８２は、学習済モデル７１から取得した効果予測値を通知部８３に出力する（ステップＳ４４）。
【００９４】
通知部８３は、推論部８２から効果予測値を受け取ると、受け取った効果予測値を、設備購入検討者３０における使用環境において設備を使用した場合に得られる効果として返答する。これにより、設備購入検討者３０は、未購入の設備を購入せずとも、当該設備を導入した場合に得られる効果の概算値を知ることができ、費用対効果情報から設備購入検討に役立てることができる。
【００９５】
設備購入検討者３０が設備購入検討の結果、実際に設備を購入した場合、情報提供システム１００は、設備購入後に実際に得られた効果の情報を取得し、取得した効果の情報を含む新たな設備購入者データを作成して設備関連情報記憶部１５内の設備購入者データテーブル２００に登録する。情報提供システム１００は、新たな設備購入者データを作成した場合、新たな設備購入者データを用いて学習部１６で再度学習を行い、学習済みモデルを更新する。
【００９６】
なお、本実施の形態では、評価エンジン部１３が効果予測値生成部１８を含む構成としたが、効果予測値生成部１８が評価エンジン部１３の外部に存在する構成としてもよい。また、設備導入効果分析装置１０の外部の例えば推論装置が効果予測値生成部１８を実現する構成としてもよい。すなわち、効果予測値生成部１８は、例えば、ネットワーク１を介して設備導入効果分析装置１０に接続された推論装置で実現される構成であってもよい。この場合、効果予測値生成部１８を実現する推論装置はクラウドサーバ上に存在していてもよい。
【００９７】
なお、本実施の形態では、学習部１６のモデル生成部６２が用いる学習アルゴリズムに教師あり学習を適用した場合の例について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、教師あり学習以外にも、強化学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。
【００９８】
また、モデル生成部６２は、複数の評価エンジン部１３に対して作成される学習用データに従って、効果予測値を学習するようにしてもよい。この場合、学習を行おうとしているモデル生成部６２を備える学習部１６において、データ取得部６１は、自己を含む評価エンジン部１３を備えた設備導入効果分析装置１０とは別の１台以上の設備導入効果分析装置１０のそれぞれが備える設備関連情報記憶部１５から、これらの設備関連情報記憶部１５が記憶している設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５を取得する。なお、データ取得部６１は、同一のエリアで使用される複数の設備導入効果分析装置１０から学習用データを収集して効果予測値を学習してもよいし、異なるエリアで独立して動作する複数の設備導入効果分析装置１０から学習用データを収集して効果予測値を学習してもよい。また、学習用データを収集する対象の設備導入効果分析装置１０を途中で対象に追加したり、対象から除去したりすることも可能である。さらに、ある設備導入効果分析装置１０の評価エンジン部１３に関して効果予測値を学習した学習済モデルを、これとは別の設備導入効果分析装置１０が備える評価エンジン部１３に適用し、当該別の評価エンジン部１３に関して効果予測値を再学習して学習済モデルを更新するようにしてもよい。
【００９９】
また、学習部１６のモデル生成部６２に用いられる学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep  Learning）を用いることもでき、他の公知の方法、例えば遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
【０１００】
このように、本実施の形態にかかる設備導入効果分析装置１０の評価エンジン部１３は、設備購入者２０が購入済みの設備の識別情報と、設備の特徴情報と、設備の設置環境の情報と、設備を導入したことにより得られた効果の情報とを用いて、設備を購入した場合に得られる効果の予測結果である効果予測値を学習する。また、評価エンジン部１３は、効果予測値の学習結果である学習済モデル７１を利用して、設備購入検討者３０が購入を検討している設備を導入した場合に得られる効果を予測する。
【０１０１】
なお、実施の形態３にかかる評価エンジン部１３は、実施の形態１にかかる評価エンジン部１３の処理（設備購入検討者３０が設備を導入した場合に得られる効果の情報を生成する処理）の代わりに、機械学習により得られた学習済モデルを利用して効果（設備購入検討者３０が設備を導入した場合に得られる効果）を予測する処理を行うこととしたが、これらの処理の双方を選択的に使用できる構成としてもよい。例えば、評価エンジン部１３は、設備購入者データテーブル２００に登録されている設備購入者データの数が予め定められた数に達していない場合は実施の形態１で説明した処理を実行して効果を予測し、これ以外の場合は学習済モデルを利用して効果を予測するようにすることが考えられる。また、評価エンジン部１３は、実施の形態１で説明した処理を実行して効果を予測できる場合、具体的には、図５に示すステップＳ１５における判定が「Ｙｅｓ」の場合は実施の形態１で説明した処理を実行して効果を予測し、これ以外の場合は学習済モデルを利用して効果を予測することが考えられる。また、評価エンジン部１３が実施の形態１で説明した処理を実行して効果を予測するか、学習済モデルを利用して効果を予測するかを、情報提供システム１００の利用者または管理者が選択可能な構成としてもよい。
【０１０２】
また、実施の形態３において、学習部１６のモデル生成部６２は、設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５の組み合わせに基づく学習用データを用いて、設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５および使用環境２０６の組み合わせと、効果２０５との関係を学習することとしたが、これとは異なる学習データを用いて学習を行う構成としてもよい。例えば、設備メーカ名２０２、設備名２０３、機能４０４、性能４０５、使用環境２０６および効果２０５と、設備購入検討者データに含まれる使用環境３０２と、実施の形態１で説明した図５のステップＳ１６を実行して得られる変換後の効果との組み合わせに基づく学習用データを用いて学習を行う構成としてもよい。すなわち、学習用データを用いて、効果２０５を設備購入検討者３０に提供する効果に変換する方法を学習するようにしてもよい。
【０１０３】
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【０１０４】
１  ネットワーク、１０  設備導入効果分析装置、１１  登録サービス部、１２  検索サービス部、１３  評価エンジン部、１４  マッチングエンジン部、１５  設備関連情報記憶部、１６  学習部、１７  学習済モデル記憶部、１８  効果予測値生成部、２０  設備購入者、２１，３１  端末、２２  設備、３０  設備購入検討者、６１，８１  データ取得部、６２  モデル生成部、７１  学習済モデル、８２  推論部、８３  通知部、１００  情報提供システム、２００  設備購入者データテーブル、３００  設備購入検討者データテーブル、４００  設備データテーブル。
【要約】
情報処理装置である設備導入効果分析装置（１０）は、設備の情報、設備が有する機能および性能の情報を含む設備データと、設備購入者（２０）が設備を導入したことにより得られる効果の情報、設備の使用環境の情報および購入済みの設備の情報を含む設備購入者データとを保持する設備関連情報記憶部（１５）と、設備購入検討者（３０）が希望する機能および性能を有する設備を購入済みの設備購入者から取得した設備購入者データに含まれる効果の情報および設備の使用環境の情報と、設備購入検討者が設備を使用する環境の情報とに基づいて、設備購入検討者に提供する効果の情報を生成する評価エンジン部（１３）と、を備える。【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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