(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザのパーソナルデータに関する設定を記憶する設定データ記憶装置であって、
前記パーソナルデータを構成する要素の提供を許可するか否かを設定する複数の項目について、前記ユーザに対応付けた前記項目ごとの設定値を含む設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、
前記設定ファイルに基づいて、前記項目のうちの所定の個数の項目の組み合わせである選択項目として選択されうる項目及び当該項目の既存の設定値と、前記選択項目として選択されうる項目を除いた残りの項目の既存の設定値とを学習した分類器を生成する分類器生成部であって、前記分類器が、前記選択項目の設定値から前記選択項目を除いた残りの項目のうちの一の項目の設定値を推測する、前記残りの項目ごとの分類器である、分類器生成部と、
前記選択項目として選択されうる項目の組み合わせの一つについて、前記設定ファイルに記憶された一のユーザに対応付けた前記選択項目として選択されうる項目の既存の設定値から当該選択項目として選択されうる項目を除いた残りの項目のうちの一の項目の設定値として前記分類器によって推測された値と前記設定ファイルにおける当該一のユーザに対応付けた当該一の項目の既存の設定値との誤差を算出する操作を、前記設定ファイルに記憶された全てのユーザについて実行し、前記誤差の全てのユーザについての総和を当該残りの項目の全ての項目についてそれぞれ算出し、当該残りの項目の全てについてそれぞれ算出した総和を、前記選択項目として選択されうる項目の組み合わせの一つについて総和した評価値を算出する評価値算出部と、
前記選択項目として選択されうる項目の組み合わせの全てについてそれぞれ算出された前記評価値のうちで最も評価が高いことを示す前記評価値に対応する項目の組み合わせを前記選択項目として決定するとともに、決定された選択項目の組み合わせに対応する残りの項目ごとの分類器を決定する推測モデル生成部と、
前記設定ファイルに記憶されていない新たなユーザの前記決定された選択項目の設定値を取得し、前記決定された分類器を用いて前記新たなユーザによって入力されていない前記残りの項目の設定値を推測する設定値推測部と、
を備える設定データ記憶装置。
【請求項２】
前記新たなユーザの前記残りの項目の設定値を推測するために、前記決定された選択項目の組み合わせを含む質問セットを作成する質問セット作成部をさらに備え、
前記設定値推測部は、前記質問セットに対し前記新たなユーザが設定値を入力することによって前記決定された選択項目の設定値を取得する請求項１に記載の設定データ記憶装置。
【請求項３】
請求項１に記載の設定データ記憶装置が実行する方法であって、
前記分類器生成部が、前記設定ファイルに基づいて、前記項目のうちの所定の個数の項目の組み合わせである選択項目として選択されうる項目及び当該項目の既存の設定値と、前記選択項目として選択されうる項目を除いた残りの項目の既存の設定値とを学習した分類器を生成する分類器生成ステップであって、前記分類器が、前記選択項目の設定値から前記選択項目を除いた残りの項目のうちの一の項目の設定値を推測する、前記残りの項目ごとの分類器である、分類器生成ステップと、
前記評価値算出部が、前記選択項目として選択されうる項目の組み合わせの一つについて、前記設定ファイルに記憶された一のユーザに対応付けた前記選択項目として選択されうる項目の既存の設定値から当該選択項目として選択されうる項目を除いた残りの項目のうちの一の項目の設定値として前記分類器によって推測された値と前記設定ファイルにおける当該一のユーザに対応付けた当該一の項目の既存の設定値との誤差を算出する操作を、前記設定ファイルに記憶された全てのユーザについて実行し、前記誤差の全てのユーザについての総和を当該残りの項目の全ての項目についてそれぞれ算出し、当該残りの項目の全てについてそれぞれ算出した総和を、前記選択項目として選択されうる項目の組み合わせの一つについて総和した評価値を算出する評価値算出ステップと、
前記推測モデル生成部が、前記選択項目として選択されうる項目の組み合わせの全てについてそれぞれ算出された前記評価値のうちで最も評価が高いことを示す前記評価値に対応する項目の組み合わせを前記選択項目として決定するとともに、決定された選択項目の組み合わせに対応する残りの項目ごとの分類器を決定する推測モデル生成ステップと、
前記設定値推測部が、前記設定ファイルに記憶されていない新たなユーザの前記決定された選択項目の設定値を取得し、前記決定された分類器を用いて前記新たなユーザによって入力されていない前記残りの項目の設定値を推測する設定値推測ステップと、
を備える方法。
【請求項４】
請求項１に記載の設定データ記憶装置に、請求項３に記載の方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設定データ記憶装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、より有用なサービスを提供するために、ビッグデータを活用する取り組みが活発に行われている。特に、個人に関わるパーソナルデータの活用に際しては、個人のプライバシーに配慮する必要がある。例えば、ＯＥＣＤ（Ｏｒｇａｎｉｓａｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｅｃｏｎｏｍｉｃ  Ｃｏ−ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）のガイドラインに従えば、収集されたパーソナルデータの利用目的は被収集者に明らかにされるべきであり、また、パーソナルデータ収集者は、収集したパーソナルデータを非収集者から同意を得ている利用目的以外の目的で利用してはならない。
【０００３】
このようなパーソナルデータに関して、非特許文献１では、Ｗｅｂサービスに対して提供するパーソナルデータを制御する仕組みに関する規格であるＰ３Ｐ（Ｐｌａｔｆｏｒｍ  ｆｏｒ  Ｐｒｉｖａｃｙ  Ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅ）が記載されている。非特許文献２では、Ｐ３Ｐに従って利用者がプリファレンスを設定することで、プリファレンスに違反するサービスを利用しようとした際に警告を発するようなエージェントシステムが提案されている。
【０００４】
また、特許文献１では、パーソナルデータのアクセスポリシに従ってパーソナルデータの提供の可否を制御するシステムが開示されている。開示されたシステムにおけるアクセスポリシは、アクセスしようとするリソース、アプリケーション事業者、アクセス用途などの組み合わせに対する条件式として実現され、事前に設定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１７８７２７号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｗ３Ｃ，“Ｔｈｅ  ｐｌａｔｆｏｒｍ  ｆｏｒ  ｐｒｉｖａｃｙ  ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ  １．０（Ｐ３Ｐ１．０）  ｓｐｅｃｉｃａｔｉ，”２００２．
【非特許文献２】Ｌ．Ｆ．Ｃｒａｎｏｒ，ｅｔ．Ａｌ．，“Ｕｓｅ  ｏｆ  ａ  Ｐ３Ｐ  ｕｓｅｒ  ａｇｅｎｔ  ｂｙ  ｅａｒｌｙ  ａｄａｐｔｅｒｓ”，Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２００２  ＡＣＭ  ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｐｒｉｖａｃｙ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，ＷＰＥＳ’０２，ｐｐ．１−１０，２００２．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述の技術では、パーソナルデータへのアクセスを制御したいユーザは、アクセスの条件を設定する必要がある。
しかしながら、利用されるパーソナルデータの項目と利用目的などとの組み合わせは、膨大な量になることが予想される。このような項目の利用についての可否の設定は、ユーザにとって負担が大きい作業であり、一つ一つ設定していくことは現実的ではない。
【０００８】
そこで、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、設定の入力の負荷を軽減することができる装置が求められている。
【０００９】
本発明は、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、設定の入力の負荷を軽減することができる設定データ記憶装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
具体的には、以下のような解決手段を提供する。
（１）  複数のユーザのパーソナルデータに関する設定を記憶する設定データ記憶装置であって、前記パーソナルデータを構成する要素の提供を許可するか否かを設定する複数の項目について、当該項目ごとの設定値を含む設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、前記設定ファイルに基づいて、前記項目のうちの選択された所定の個数の項目を組み合わせた選択項目及び前記設定値と、前記選択項目を除いた残りの項目の前記設定値とを学習した分類器を生成する分類器生成部と、前記分類器の分類の精度を示す評価値を算出する評価値算出部と、前記選択項目を構成する前記所定の個数の項目の組み合わせを、前記評価値の比較により決定し、前記設定ファイルに記憶されていない新たなユーザの前記選択項目の前記設定値が入力された場合に、入力されていない前記残りの項目の前記設定値を推測する推測モデルを生成する推測モデル生成部と、前記新たなユーザの前記選択項目の前記設定値を取得し、前記推測モデルを用いて、前記残りの項目の前記設定値を推測する設定値推測部と、を備える設定データ記憶装置。
【００１１】
（１）の設定データ記憶装置は、パーソナルデータを構成する項目ごとに対応付けられた、項目の利用が可能か否かを示す設定値を含む設定ファイルを記憶し、項目のうちの選択された所定の個数の項目を組み合わせた選択項目及び設定値と、選択項目を除いた残りの項目の設定値とを、設定ファイルに基づいて学習した分類器を生成する。次に、設定データ記憶装置は、分類器の精度を示す評価値を算出し、選択項目を構成する所定の個数の項目の組み合わせを、評価値の比較により決定し、設定ファイルに記憶されていない新たなユーザの選択項目の設定値が入力された場合に、入力されていない残りの項目の設定値を推測する推測モデルを生成する。そして、設定データ記憶装置は、新たなユーザの選択項目の設定値を取得し、推測モデルを用いて、残りの項目の設定値を推測する。
【００１２】
すなわち、（１）の設定データ記憶装置は、設定値が全て入力されなくても、所定の個数の項目を組み合わせた選択項目の設定値から、入力されていない残りの項目の設定値を精度良く推測することができる。
したがって、（１）の設定データ記憶装置は、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、入力する項目数を減らしてユーザによる入力の負荷を軽減することができる。
【００１３】
（２）  前記評価値算出部は、前記選択項目の前記設定値から、前記残りの項目のうちの一の項目の前記設定値として前記分類器によって分類された値と、前記設定ファイルにおける前記一の項目の既存の前記設定値との誤差の総和を、前記残りの項目の全てについて総和した評価値を算出し、前記推測モデル生成部は、前記選択項目を構成する組み合わせを替えて、前記所定の個数の項目からなる全ての組み合わせについて算出された前記評価値のうちで最も評価が高いことを示す前記評価値に対応する前記選択項目及び前記分類器を決定する（１）に記載の設定データ記憶装置。
【００１４】
すなわち、（２）の設定データ記憶装置は、生成した分類器によって分類された値と、既存の設定値との誤差を評価して、最も評価の高い選択項目及び分類器を決定する。
したがって、（２）の設定データ記憶装置は、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、適切な選択項目を決定できる。
【００１５】
（３）  前記ユーザの前記設定値を推測するために、前記推測モデルの前記選択項目を含む質問セットを作成する質問セット作成部をさらに備え、前記設定値推測部は、前記質問セットによって前記選択項目の前記設定値を取得する（１）又は（２）に記載の設定データ記憶装置。
【００１６】
すなわち、（３）の設定データ記憶装置は、選択項目に基づいて質問セットを作成して選択項目の設定値を取得する。
したがって、（３）の設定データ記憶装置は、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、ユーザが容易に入力できるようにした質問セットによって、ユーザによる入力の負荷をさらに軽減することができる。
【００１７】
（４）  （１）に記載の設定データ記憶装置が実行する方法であって、前記分類器生成部が、前記設定ファイルに基づいて、前記項目のうちの選択された所定の個数の項目を組み合わせた選択項目及び前記設定値と、前記選択項目を除いた残りの項目の前記設定値とを学習した分類器を生成する分類器生成ステップと、前記評価値算出部が、前記分類器の分類の精度を示す評価値を算出する評価値算出ステップと、前記推測モデル生成部が、前記選択項目を構成する前記所定の個数の項目の組み合わせを、前記評価値の比較により決定し、前記設定ファイルに記憶されていない新たなユーザの前記選択項目の前記設定値が入力された場合に、入力されていない前記残りの項目の前記設定値を推測する推測モデルを生成する推測モデル生成ステップと、前記設定値推測部が、前記新たなユーザの前記選択項目の前記設定値を取得し、前記推測モデルを用いて、前記残りの項目の前記設定値を推測する設定値推測ステップと、を備える方法。
【００１８】
（４）の方法は、（１）と同様に、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、ユーザによる入力の負荷を軽減することができる。
【００１９】
（５）  コンピュータに、（４）に記載の方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
【００２０】
（５）のプログラムは、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、ユーザによる入力の負荷を軽減させるように、コンピュータに機能させることができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、パーソナルデータの利用が可能か否かの設定において、設定の入力の負荷を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置の設定ファイルの例を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置による評価モデルの生成を説明するための図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置の推測モデル生成処理の例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置の設定値推測処理の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の実施形態について、図を参照しながら説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置１０の構成を示すブロック図である。
設定データ記憶装置１０は、設定ファイル３１１を記憶する設定ファイル記憶部３１と、分類器生成部１１と、評価値算出部１２と、推測モデル生成部１３と、質問セット作成部１４と、設定値推測部１５とを備える。
設定データ記憶装置１０は、ユーザの端末５０と通信可能に接続されたサーバとし、各部について詳述する。
【００２４】
設定ファイル記憶部３１は、パーソナルデータを構成する要素の提供を許可するか否かを設定する複数の項目について、当該項目ごとの設定値を含む設定ファイル３１１を記憶する。具体的には、設定ファイル３１１は、ユーザの識別情報と、項目の設定値とを対応付けている（後述する図２参照）。項目の設定値は、例えば、パーソナルデータの要素の利用が可能であることを示す場合に「Ｙ」（数値１）、要素の利用が可能でないことを示す場合に「Ｎ」（数値０）である。
【００２５】
分類器生成部１１は、設定ファイル３１１に基づいて、項目のうちの選択された所定の個数の項目を組み合わせた選択項目及び選択項目の設定値と、選択項目を除いた残りの項目の設定値とを学習した分類器を生成する。具体的には、設定ファイル３１１の項目のうちから所定の個数（例えば、ｎ個）の項目が選択され、分類器生成部１１は、選択された項目である選択項目の設定値と、選択項目を除いた残りの項目の設定値とを、分類器に学習させ、残りの項目ごとのそれぞれの分類器を生成する。
分類器は、例えば、サポートベクターマシンなどでよい。また、分類器は、例えば、懸念度を１０段階で表現するようなｎ値分類器でもよい。生成された分類器は、学習によって、入力値を２クラスに分類するためのパラメータがそれぞれ異なる。
所定の個数は、設定値の入力の際にユーザによる入力の負荷とならない個数として、ユーザ又は管理者などによって選択されるとしてよい。
【００２６】
評価値算出部１２は、分類器の精度を示す評価値を算出する。具体的には、評価値算出部１２は、設定ファイル３１１の選択項目の既存の設定値から分類器によって分類された値であって、選択項目を除いた残りの項目のうちの一の項目の設定値として分類器によって分類された値と、設定ファイル３１１における一の項目の既存の設定値との誤差の総和を、残りの項目の全てについて総和した評価値を算出する。
【００２７】
推測モデル生成部１３は、選択項目を構成する所定の個数の項目の組み合わせを、評価値の比較により決定し、設定ファイル３１１に記憶されていない新たなユーザの選択項目の設定値が入力された場合に、入力されていない残りの項目の設定値を推測する推測モデルを生成する。具体的には、推測モデル生成部１３は、選択項目を構成する組み合わせを替えて、所定の個数の項目からなる全ての組み合わせについて算出された評価値のうちで最も評価が高いことを示す評価値（すなわち、誤差の最小値）に対応する選択項目及び分類器を決定する。
【００２８】
質問セット作成部１４は、ユーザの設定値を推測するために、推測モデルの選択項目を含む質問セットを作成する。具体的には、質問セット作成部１４は、推測モデル生成部によって生成された推測モデルの選択項目（例えば、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」、「購買情報を提供する」などという項目）に基づいて、設定値を取得するためにユーザの入力を促すための、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供してもよいですか？」、「購買情報を提供してもよいですか？」などを作成する。質問セット作成部１４は、所定の個数の選択項目（例えば、ｎ個の選択項目）に基づいて所定の個数（例えば、ｎ個）の質問を作成する。
【００２９】
設定値推測部１５は、新たなユーザの選択項目の設定値を取得し、推測モデルを用いて、選択項目を除いた残りの項目の設定値を推測する。設定値推測部１５は、質問セット作成部１４によって作成された質問セットによって、新たなユーザの選択項目の設定値を取得する。具体的には、設定値推測部１５は、作成された質問セットをユーザの端末５０に送信し、送信された質問に対しユーザによって入力された設定値をユーザの端末５０から受信することによって、新たなユーザの選択項目の設定値を取得する。次に、設定値推測部１５は、受信した選択項目の設定値に基づいて、推測モデルを用いて、選択項目を除いた残りの項目の設定値を推測する。
【００３０】
図２及び図３により、上述の推測モデルの生成方法についてさらに説明する。
図２は、本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置１０の設定ファイル３１１の例を示す図である。図３は、本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置１０による評価モデルの生成を説明するための図である。
図２のように、設定ファイル３１１は、ユーザのＩＤと、項目に対応する設定値（Ｙ又はＮ）とを対応付けている。設定ファイル３１１の項目は、項目１、項目２、・・・、項目ｋとし、その項目に対応する設定値をＱ１、Ｑ２、・・・、Ｑｋとする。選択項目の個数である所定の個数は、ｎ個とする。例えば、選択項目のうちの一の組み合わせの設定値は、選択項目の設定値Ｑａ１〜Ｑａｎと表され、選択項目を除いた残りの項目の設定値は、残りの項目の設定値Ｒａ１〜Ｒａｒと表される（ｒ＝ｋ−ｎ）。
【００３１】
分類器生成部１１は、選択項目のうちの一の組み合わせの設定値Ｑａ１〜Ｑａｎのｎ次元のデータと、残りの項目の設定値Ｒａ１〜Ｒａｒのうちの一の項目の設定値Ｒａ１とを、分類器に学習させる。このようにして、一の組み合わせの設定値Ｑａ１〜Ｑａｎのｎ次元のデータから、一の項目の設定値Ｒａ１として分類する分類器ａ１が生成される。この分類器ａ１の精度は、設定ファイル３１１のユーザごとの設定値Ｑａ１〜Ｑａｎの既存の値から分類器ａ１により分類された値と、設定ファイル３１１のユーザごとの設定値Ｒａ１の既存の値との誤差の、全てのユーザについての総和である誤差ｄａ１として表される。
【００３２】
同様にして、分類器生成部１１は、全ての残りの項目の設定値Ｒａ２〜Ｒａｒについて、分類する分類器ａ２〜分類器ａｒをそれぞれ生成する。これらの分類器の精度は、誤差ｄａ２〜ｄａｒとして表される。
【００３３】
次に、評価値算出部１２は、それぞれの分類器の誤差ｄａ１〜ｄａｒの総和Ｈａを算出する。この総和は、選択項目のうちの一の組み合わせの設定値Ｑａ１〜Ｑａｎから分類器ａ１〜分類器ａｒによって残りの項目の設定値Ｒａ１〜Ｒａｒを推測する精度を示す評価値である。
【００３４】
次に、分類器生成部１１及び評価値算出部１２は、選択項目として選択されうるｎ個の項目の全ての組み合わせについて、選択項目を除いた残りの項目ごとにそれぞれの分類器を生成し、評価値Ｈａ〜Ｈｐを算出する。
【００３５】
次に、推測モデル生成部１３は、評価値Ｈａ〜Ｈｐのうち分類器による分類の精度が最も良い（すなわち、誤差が最小である）ことを示す評価値に基づいて、選択項目の組み合わせと、残りの項目ごとの分類器とを決定し、推測モデルとする。
【００３６】
図４は、本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置１０の推測モデル生成処理の例を示すフローチャートである。設定データ記憶装置１０は、コンピュータ及びその周辺装置が備えるハードウェア並びに該ハードウェアを制御するソフトウェアによって構成される。以下の処理は、制御部（例えば、ＣＰＵ）が、所定のソフトウェアに従い実行する処理である。推測モデル生成処理は、プログラムを管理するＯＳの下で、定期的に、又はユーザにより要求された場合に実行される。
【００３７】
ステップＳ１０１において、ＣＰＵ（推測モデル生成部１３）は、選択項目の所定の個数ｎを取得する。より具体的には、ＣＰＵは、ユーザの端末５０から入力（例えば、コンピュータ用キーボードによる入力や、所定の個数ｎを選択させる選択画面からマウスなどのポインティングデバイスによる選択などによる入力）された所定の個数ｎを取得する。なお、所定の個数ｎは、例えば、管理者によってサーバに入力されてもよく、固定値でもよく、項目数の一定の割合から算出されてもよい。
【００３８】
ステップＳ１０２において、ＣＰＵ（推測モデル生成部１３）は、選択項目として、所定の個数ｎからなる一の組み合わせを選択する。
【００３９】
ステップＳ１０３において、ＣＰＵ（分類器生成部１１）は、選択項目の設定値と、選択項目を除いた残りの項目のうちの一の項目の設定値とを、設定ファイル３１１に基づいて分類器に学習させる。より具体的には、ＣＰＵは、設定ファイル３１１から、ユーザＩＤごとに記憶されている、選択項目の設定値と、残りの項目のうちの一の項目の設定値とを、全てのユーザＩＤについて分類器に学習させる。
【００４０】
ステップＳ１０４において、ＣＰＵ（評価値算出部１２）は、ステップＳ１０３において学習させた分類器により分類された値と、設定ファイル３１１の既存の設定値との誤差を算出する。より具体的には、ＣＰＵは、一の項目について学習させた分類器に、選択項目の既存の設定値を入力し、出力された分類結果と、一の項目の既存の設定値との誤差を、全てのユーザＩＤに対して求め、求めた誤差の総和を一の項目の誤差として算出する。
【００４１】
ステップＳ１０５において、ＣＰＵ（推測モデル生成部１３）は、残りの項目の全てについて学習したか否かを判断する。この判断がＹＥＳの場合、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０６に移し、この判断がＮＯの場合、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０３に移す。
【００４２】
ステップＳ１０６において、ＣＰＵ（評価値算出部１２）は、評価値を算出する。より具体的には、ＣＰＵは、ステップＳ１０４において求めた項目ごとの誤差の総和を、選択項目のうちの一の組み合わせの評価値として算出する。
【００４３】
ステップＳ１０７において、ＣＰＵ（推測モデル生成部１３）は、選択項目の全ての組み合わせについて終了か否かを判断する。この判断がＹＥＳの場合、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０８に移し、この判断がＮＯの場合、ＣＰＵは、処理をステップＳ１０２に移す。
【００４４】
ステップＳ１０８において、ＣＰＵ（推測モデル生成部１３）は、選択項目を決定する。より具体的には、ＣＰＵは、選択項目の組み合わせごとにステップＳ１０６において算出した評価値のうち、分類器による分類の精度が最も良い（すなわち、誤差が最小である）ことを示す評価値に対応する選択項目の組み合わせ及び分類器を、設定値を推測する推測モデルの選択項目及び分類器として決定する。その後、ＣＰＵは、推測モデル生成処理を終了する。
【００４５】
図５は、本発明の一実施形態に係る設定データ記憶装置１０の設定値推測処理の例を示すフローチャートである。質問処理は、プログラムを管理するＯＳの下で、例えば、ユーザにより要求された場合に実行される。
【００４６】
ステップＳ２０１において、ＣＰＵ（質問セット作成部１４）は、推測モデルの選択項目に基づいて質問セットを作成する。より具体的には、ＣＰＵは、推測モデルの選択項目について設定値を取得するために、ユーザの入力を促すための質問セットを作成する。質問は、選択項目を構成する項目の個数（例えば、ｎ個）だけ作成される。
【００４７】
ステップＳ２０２において、ＣＰＵ（設定値推測部１５）は、ステップＳ２０１において作成した質問セットに対する設定値を取得する。具体的には、ＣＰＵは、質問セットをユーザの端末５０に送信し、ユーザによって入力された設定値と共にユーザの識別情報を、ユーザの端末５０から受信する。
【００４８】
ステップＳ２０３において、ＣＰＵ（設定値推測部１５）は、選択項目と、ステップＳ２０２において取得した設定値とから、推測モデルを用いて、選択項目を除いた残りの項目の設定値を推測する。より具体的には、ＣＰＵは、選択項目の設定値（ｎ次元データ）を、推測モデルに対し入力し、推測モデルからの出力を取得することにより、残りの項目ごとの設定値を推測する。
【００４９】
ステップＳ２０４において、ＣＰＵ（設定値推測部１５）は、推測した設定値を設定ファイル３１１に記憶させる。より具体的には、ＣＰＵは、設定ファイル記憶部３１に記憶されている設定ファイル３１１に、ステップＳ２０２において取得したユーザの識別情報に対応付けて、ステップＳ２０２において取得した選択項目の設定値と、ステップＳ２０３において推測した残りの項目の設定値とを記憶させる。その後、ＣＰＵは、設定値推測処理を終了する。
【００５０】
本実施形態によれば、設定データ記憶装置１０は、選択項目を構成する所定の個数の項目の組み合わせを、評価値の比較により決定し、設定ファイルに記憶されていない新たなユーザの選択項目の設定値が入力された場合に、入力されていない残りの項目の設定値を推測する推測モデルを生成する。推測モデルの生成において、設定データ記憶装置１０は、選択項目を除いた残りの項目ごとに生成した分類器によって分類された値と、既存の設定値との誤差を評価して、最も評価の高い選択項目及び分類器を決定する。そして、設定データ記憶装置１０は、推測モデルを用いて、設定値が全て入力されなくても、所定の個数の項目を組み合わせた選択項目の設定値から、入力されていない残りの項目の設定値を精度良く推測する。
さらに、設定データ記憶装置１０は、ユーザの設定値を推測するために、推測モデルの選択項目を含む質問セットを作成し、質問セットによって、新たなユーザの選択項目の設定値を取得し、推測モデルを用いて、残りの項目の設定値を推測する。
このように、設定データ記憶装置１０は、詳細なプライバシー設定を精度良く予測して、少数の質問によって自動的に設定し、ユーザによる入力の負荷を軽減する。
【００５１】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。
例えば、上述した実施形態では、設定データ記憶装置１０は、新たなユーザによる選択項目の設定値の入力に対して、残りの項目の入力されていない設定値を設定するとしたが、既存の設定ファイル３１１におけるユーザの選択項目の入力に対して、残りの項目の既に入力されている設定値を、再設定するとしてもよい。設定データ記憶装置１０は、選択項目の既存の設定値の変更に伴って、残りの項目の設定値の変更を行うことができる。
また、上述した実施形態では、設定データ記憶装置１０は、推測モデルを生成するごとに分類器を学習させるとしたが、設定ファイル３１１の更新により学習が必要な分類器のみを学習させるとしてもよい。設定データ記憶装置１０は、効率よく、推測モデルを更新することができる。
【００５２】
また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。
【００５３】
設定データ記憶装置１０による一連の処理は、ソフトウェアにより行うこともできる。一連の処理をソフトウェアによって行う場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、汎用のコンピュータなどにインストールされる。また、当該プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭのようなリムーバブルメディアなど）に記録されてユーザに配布されてもよいし、ネットワークを介してユーザのコンピュータにダウンロードされることにより配布されてもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１０    設定データ記憶装置
１１    分類器生成部
１２    評価値算出部
１３    推測モデル生成部
１４    質問セット作成部
１５    設定値推測部
３１    設定ファイル記憶部
３１１  設定ファイル
５０    ユーザの端末
【図１】
0006355554.tif 000002
【図２】
0006355554.tif 000003
【図３】
0006355554.tif 000004
【図４】
0006355554.tif 000005
【図５】
0006355554.tif 000006