(57)【要約】【課題】産業活動や行政において、社会、経済、市場で起きている変化に対応しよりよい状態を目指すために、社会、経済、市場で起きている現象を理解し、説明し、予測することは非常に重要である。従来は、複雑な社会現象や自然現象は還元主義的な方法論によって、これらの現象を説明してきたが、社会現象などは複雑で非線形な現象であるので充分な説明や分析を行うことが困難だった。【解決手段】社会現象のような複雑な現象を、適切に視覚化し、モデル化し、シミュレーションするためのシステムを実現する具体的には計算機によって社会や経済や市場の変化や現象を可視化し、現象を説明するモデルを抽出し、現象をシミュレーションするためのシステムと方法に関するである。【選択図】図１ 
2005196752.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データの収集を行う手段であって、外部のデータベースから、社会の構成要素としてのデ
ータと社会現象の結果としてのデータを収集して、情報やデータが有する座標情及び時系
列情報を標準化し、さらに必要であれば単位等を標準化した上で、計算機によって統一的
に情報処理可能なデータ形式に変換することを特徴とする、データ収集手段。
【請求項２】
社会や経済や市場における現象を可視化する手段であって、計算機上にモデル化された社
会や経済や市場における空間及び／又は時間における、現象とその変化を空間的及び時間
的な動画映像として情報処理して視覚化することを特徴とする社会現象可視化手段。
【請求項３】
請求項２に記載の社会現象可視化化手段であって、計算機上に離散化モデル化された社会
や経済や市場における空間及び／又は時間における、現象とその変化を空間的及び時間的
な動画映像として情報処理して視覚化することを特徴とする社会現象可視化手段。
【請求項４】
請求項２或いは請求項３に記載の社会現象可視化化手段であって、
請求項１に記載のデータ収集手段が収集したデータを視覚化することを特徴とした、社会
現象可視化手段。
【請求項５】
自然科学、社会科学或いは計算機科学が利用している、モデルのライブラリーを分類し記
憶する記憶手段であって自然科学に於ける数理モデル及び／又は物理学的モデル及び／又
は化学的モデル及び／又は生物学的モデル、及び／又は社会科学に於けるモデル及び／又
は経済学的モデル及び／又はマルチエージェントモデル及び／又は計算機科学に於けるネ
ットワークモデルと、それぞれのモデル記述する方程式及び／又はプログラムコード及び
／又は論理式を及び／又はパラメーター及びモデルが有する数理モデル、方程式、パラメ
ーター、プログラムコード、などの数値的特徴及び／又はモデルが表現する軌道、軌跡  
写像、などのパターン及び／又はモデルの性質及び／又はモデルの近似度によって分類し
て記憶することを特徴とするモデルライブラリ記憶手段。
【請求項６】
自然科学、社会科学或いは計算機科学が利用している、モデルを分類する方法であって、
自然科学に於ける数理モデル及び／又は物理学的モデル及び／又は化学的モデル及び／又
は生物学的モデル、及び／又は社会科学に於けるモデル及び／又は経済学的モデル及び／
又はマルチエージェントモデル及び／又は計算機科学に於けるネットワークモデルと、そ
れぞれのモデル記述する方程式及び／又はプログラムコード及び／又は論理式を及び／又
はパラメーター及びモデルが有する数理モデル、方程式、パラメーター、プログラムコー
ド、などの数値的特徴及び／又はモデルが表現する軌道、軌跡  写像、などのパターン及
び／又はモデルの性質及び／又はモデルの近似度によって分類されたことを特徴とするモ
デル分類方法。
【請求項７】
社会や経済や市場における現象のモデルを抽出し及び／又は仮定する手段であって、
請求項１に記載のデータ収集手段が収集したデータの数値的なパターンや特徴を、計算機
によって数値のパターンを認識し、請求項５に記載のモデルライブラリ記憶手段に予め記
憶されたモデルと照合することで、前記、社会や経済や市場における現象のモデル抽出し
及び／又は仮定することを特徴とするモデル抽出手段。
【請求項８】
社会や経済や市場における現象のモデルを抽出し及び／又は仮定する手段であって、
請求項２から４に記載の可視化手段が可視化した映像のパターンや特徴を、計算機によっ
てパターン認識し、請求項５に記載のモデルモデルライブラリ記憶手段に予め記憶された
モデルと照合することで、前記、社会や経済や市場における現象のモデルを抽出し及び／
又は仮定することを特徴とするモデル抽出手段。
【請求項９】
社会や経済や市場における現象を計算処理可能なモデルを利用してシミュレーションを行
う手段であって請求項２から請求項４に記載した可視化手段の映像出力の特徴を基に請求
項５に記載のモデルライブラリ記憶手段に記憶したモデルから選択したモデルを数値計算
或いはプログラムの実行によってシミュレーションする事を特徴とするシミュレーション
手段。
【請求項１０】
社会や経済や市場における現象を計算処理可能なモデルを利用してシミュレーションを行
う手段であって、請求項７或いは請求項８記載のモデル抽出手段が抽出した或いは仮定し
たモデルを数値計算或いはプログラムの実行によってシミュレーションする事を特徴とす
るシミュレーション手段。
【請求項１１】
請求項９或いは請求項１０に記載のシミュレーション手段のシミュレーション出力を、請
求項２から請求項４記載の視覚化手段によって可視化することを特徴とした、社会や経済
や市場における現象の分析手段
【請求項１２】
請求項１から請求項１１に記載の発明を利用したことを特徴とする、社会を自律的に理解
する機械或いは計算機の実現手段。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
計算機によって社会や経済や市場の変化や現象を可視化し、現象を説明するモデルを抽出
し、現象をシミュレーションするための手段、及び分析する手段についての発明である。
【背景技術】
【０００２】
産業活動や行政において、社会、経済、市場で起きている変化に対応しよりよい状態を目
指すために、社会、経済、市場で起きている現象を理解し、説明し、予測することは非常
に重要である。
このため、社会や経済や市場における現象を理解し、説明し予測するための様々な技術が
提案されている。（特許文献１参照）
【特許文献１】特許第３１７７３２７号
【０００３】
また長い間、社会的な現象や市場における現象については主に統計学を中心にした解析的な手法や、力学などの物理学的なモデルを社会、経済、市場の現象に当てはめ、その振る舞いを理解し説明し予測しようとしてきた。
【非特許文献１】原因をさぐる統計学―共分散構造分析入門  豊田 秀樹  講談社(19    92/07)
【非特許文献２】計量経済学  浅野  析、中村二郎  有斐閣  （２０００）
【非特許文献３】多変量解析のはなし―複雑さから本質を探る  大村 平  日科技連      (1985/02)
【０００４】
従来の社会科学や経済学の分野では、主に線形方程式で現象を説明するモデルを作ること
が多かった。非線形なモデルでは解析的に解を得ること及び現象の予測が困難であるため
である。
しかし、社会的な現象は多くの要素が相互作用するため、線形的な近似モデルだけではその振る舞いを上手く説明できないという観点から非線形なモデルを経済学に応用しようと言う試みも為されている。
【非特許文献４】非線形経済動学  リチャード・M. グッドウィン  日本経済評論社      (1992/12)
【非特許文献５】非線形経済動学とカオス  ハンス‐ヴァルター ローレンツ  日本    経済評論社  (2000/10)
【０００５】
人間には論理的な能力の限界が存在するため、複雑な現象を（その多くの要素の相互作用について、計算したり予測したりして）説明したり理解するためには、人間の理解の範囲を超えない単純なモデルに落とし込む事が可能で、且つ実務的な使用に耐えられる範囲で情報処理をする必要がある。
このため、従来では社会現象や自然現象を還元主義的な方法論により現象を説明するための単純化したモデルをつくっていた。
それらのモデルの多くは極めて理想化した架空の条件における、社会・市場・経済の時系列的な振る舞いを記述しようとするものが主流だった。
しかし、社会・市場・経済などは明らかに、複雑な現象でありさらに、実際に人間が生きて活動する膨大な要素が相互作用する社会という空間で展開する時系列的且つ複雑な現象である。このため社会的な現象には、非線形的な特徴のみならず、複雑系に特有の様々な特徴、さらには、予測困難性或いは予測不可能性も存在する可能性がある。
このため、単純で理想化した条件のもとでのみ整合性が取れるモデルで、社会的な現象の説明を行い、その振る舞いを理解し予測することには大きな困難があった。
【非特許文献６】知の限界 G.J.チャイティン  エスアイビー・アクセス  (2001/09)
【非特許文献７】混沌からの秩序 I. プリゴジン  みすず書房  (1987/07)
【非特許文献８】複雑性の探究 G. ニコリス I. プリゴジン  みすず書房  (1993/08)
【非特許文献９】自己組織化と進化の理論  スチュアート.カウフマン  日本経済新聞社（1999/09）
【０００６】
また、社会的な状況を空間的に分析するため手段として、地図とデータをコンピュータ上で重ね合わせて表示する地図情報システム（ＧＩＳ：Geographical Information Systems）が開発された。
コンピュータを利用して、地図上に様々な情報を重ね合わせて表示し分析するシステムであり、紙地図やそれに付随する様々な情報をデジタル化したデータとしてコンピュータに格納し、要求に応じた加工を施して、新たな情報を提供するシステムである。
ＧＩＳでは主に地図を多数の矩形に区切り、各矩形における人口や商業的なデータを各矩形に関連づけて記憶し、様々な条件付けのもとに表示することによって、従来の上の地図では困難だった社会の状況の空間的な把握を容易にすることが出来る。
さらに、ＧＩＳと統計解析ソフトウェアを組み合わせて、ＧＩＳ上の各矩形に関連づけられたデータを統計的に分析するシステム提案されている。しかし従来のＧＩＳは主に空間的なデータを処理・表示し、さらに統計的な計算処理を行うものであった。
しかし、GISでは統計的な情報処理によって、社会を静的に分析し可視化してきたため、ＧＩＳでは社会現象を時空間における現象とみなして空間における表示や分析のみではなく、時系列における動的な現象として表示し分析することは困難であった。様々な社会的な要因の相互作用を計算処理する事、非線形的なモデルを利用して計算処理することは不可能だった。
【０００７】
社会は一瞬たりとも静止してはいない、社会は時間的にも空間的にも変化し続ける「現象」である。今日のように社会や経済や市場が急激に変化する状況では、産業や行政において切実に必要とされているものは、社会現象の全体的且つ動的な変化についての質的或いは量的な説明や予測を短時間で包括的に行えることである。
【０００８】
そして、社会を構成する人間は適応的に社会に対応することで社会生活を行っている。以上のような特徴から社会は非線形適応複雑系であり、時系列的に定常的な系ではないと言える。
【０００９】
つまり社会は循環的に変化し続ける現象系であると言うことが出来る。このことから現在では最適である状況が時系列的に最適ではない状況に変化する可能性が高いと言うことが言える。
さらに、非線形適応複雑系における現象には、経路依存性が存在する。つまり現象が発展する経路に依存して、結果が異なるという性質であり、線形的に結果が収束する系とは大きく異なる事がその特徴として挙げられる。
【００１０】
ここに、線形手法によって社会或いは社会現象の分析或いは予測を行うこと、そして社会或いは社会現象を静的な断片として数値やグラフや表などで表現し理解することの限界が存在する。
【００１１】
にもかかわらず、従来的な統計を中心とした手法では、社会や経済や市場における現象を構成するデータを調査やアンケート等で収集し、統計の専門家やコンサルタントなどがデータを統計的に処理し、社会現象の全体像を著しく簡略化したモデルで示す、或いは社会現象全体の一部を詳細に分析して断片的に示すかであった。
【００１２】
企業経営や商品開発や販売計画、或いは経済政策などにおいては、社会や市場に対して統計的な分析手法や経験則を頼りに人間の主観によって得られた社会やその変化や社会現象を説明するモデルを構築して予測を行い様々な計画を策定してきた。
しかし、このような手段による分析や予測が及びそれに基づく計画が、複雑でスピード化した今日的な社会現象と乖離していることが社会、経済に大きな損失をもたらしてきた。
【００１３】
なぜなら、社会、経済、市場などは複合的システムであり、そこで生じている現象は複雑に要素が相互作用しあって連続的に変化しつづける動的な現象であり、多くの要素がフィードバック的に相互作用するシステム（複雑系）でもあるからである。
さらに、そこで起きる現象は多くの場合非線形であるという特徴を持つ系であり、加えて社会、経済、市場を構成する多くの要素が、フィードバック的に相互作用している系でもある。このような複雑で非線形な現象は、極度に単純化したモデルでは説明が困難である。社会現象のような複雑な現象は単なる部分の集合ではなく、部分とその相互作用の総和であるからである。
【非特許文献１０】複雑系入門―知のフロンティアへの冒険 井庭 崇(1998/06) NTT出版
【００１４】
このように、従来的な方法で、社会の部分の状態（ステート）を統計的に分析することで、社会全体の現象やその変化の説明し、その動学的な原因を突き止め、現象の振る舞いを予測するには本来的な困難性の存在することは明らかである。
【００１５】
このような系は、自己組織化現象などに象徴されるような、全体が部分の総和を超えた現象が見られる系であり。本来であれば現象が起きている系全体を動的に概観することで、系全体傾向と現象の特徴を捉えることが望ましい。
【００１６】
しかし、現在、経済活動や企業活動の現場で働く多くの人々は、通常では複雑な社会現象や非線形現象について専門的な教育や知識をもつ研究者ではない。
このような一般の人々が、複雑で、往々にして非線形である社会現象についてのモデルを構築して現象の変化の要因を見出したり、重要な変化を予測するためのシミュレーションをおこなったりする事が出来るような手段は存在していない。
【００１７】
つまり、社会現象のような複雑な現象について、説明し理解し予測するためには、静的な或いは部分の分析から、全体的な或いは動的なシステムとしての分析へ分析手法を進歩させる必要があり、そのためには現象を全体から見て、現象全体の変化について知見を得られるよう
な手段が求められている。
しかし、現状では社会現象のような現象を総合的に視覚化しモデル化しシミュレーションするような効果的な分析手段が存在しない。
【非特許文献１１】社会シミュレーションの技法 ナイジェル ギルバート(2003/02)日本評論社
【００１８】
一方、自然科学の分野では複数の要因の相互作用によって成り立つような非線系的な力学的現象についての空間的且つ時系列的なモデル化の方法、及びその数値的なシミュレーション方法や可視化方法が長年に渉って考案され実際に開発されてきた。
例えば、水や空気などの流体の振る舞いをモデル化したナビエストークス方程式を、コンピュータを援用して計算し流体の振る舞いを時空間的にシミュレーションする計算流体力学で発達してきたシミュレーションソフトウェアや可視化ソフトウェアなど、さらには構造物の強度をシミュレーションし可視化する、構造解析シミュレーションソフトウェア、衝撃解析シミュレーションソフトウェア等が挙げられる。
これらのシミュレーションソフトウェアの主な機能は、現象が存在する空間を複数の格子によって分割し、各格子における流体を構成する分子の動きを、方程式を計算することによってシミュレーションしようとするものである。
これらのシミュレーションソフトウェアは非常に精度が高く、流体シミュレーションソフトウェアを利用して大気の振る舞いをシミュレーションし天気予報に応用する事を始め、産業に応用するためのソフトウェア製品が数多く販売され、実際に飛行機や自動車の設計など産業の分野でも広く利用されるに至っている。
【特許文献２】特開２００１−９９７４８
【非特許文献６】パソコンで見る流れの科学（数値流体力学入門）矢川  元基  講談    社  （2001）
【００１９】
また、人工知能を実現しようとする技術的な試みが長く為されている。
【非特許文献７】コンピュータと思考  ファイゲンバウム  好学社  （1969）
【非特許文献８】人工知能  ウィンストン  倍風館  （1980）
【００２０】
第５世代コンピュータと呼ばれた技術的な試みを始めとして、認知科学の分野などでも同じ方向の技術的な挑戦が行われている。
人工知能の目的の一つは、コンピュータや機械が従来よりも高度に人間の活動を補助するようにさせようとする試みである。
さらに、同様の目的を持ってエージェントと呼ばれる、知的で自律的なソフトウェアが提案されている。
【特許文献３】特許第２８８５１３０号
【００２１】
しかし、高度に人間活動の補助を実現させるためには、補助する対象の人間が置かれた状態についての理解や、状態の理解に基づくプランニングや、意志決定支援が必要になる。
プラニングや意思決定支援は、人間の知的活動の中でも、高度なものである。 
プラニングは、多くの可能なプランから選択するという問題であり。プラニングのための必要な道具立てとしては、状態についての理解と、プラン（選択肢）を選択した結果についての理解が必要である。また意思決定支援では置かれた環境（状況）についての理解を必要とする。
【非特許文献９】人工生命の夢と悩み―コンピュータの中の知能と行動の進化  星野 力  裳華房 (1994/08)
【非特許文献１０】ロボットにつけるクスリ―誤解だらけのコンピュータサイエンス 星野 力 アスキー (2000/01)
【００２２】
しかし、人間のみならず犬や猫でも行っている自らが置かれた環境（状況）の理解を、コンピュータに行わせることは非常に困難なことと考えられてきた。
計算機は記号処理を行う機械であり、知識は数値化或いはコード化することによって計算機で扱えるようになる。つまり、計算機が環境（状況）の理解を行うためには、環境（状況）をコードで記述する或いは環境（状況）そのものを数値化する必要があるためである。
しかし、人間が置かれた環境（状況）である社会（社会現象）は複雑であるため適切に数値化或いはコード化することが困難であり、現状で人間が有する社会についての知識はその多くが形式化されていない暗黙的な知識である。
社会現象の説明と理解においては、社会現象についての多くの要素の相互作用を正しく数
理モデル化することによって、計算機で正確に情報処理する事が可能になる。しかし現状
では人間は社会現象のような複雑な現象についての充分な知識を持っていない、さらに社
会現象は非常にモデル化が困難な現象の一つである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２３】
社会現象のような多くの要素の複雑な相互作用を伴う現象に対して、膨大な要素の相互作用の総てを勘案することが困難であるという人間の合理性の限界が大きな壁になっていた。
また、
社会・経済・市場は複雑で非線形系であるため、従来的手法では全体像や変化の様子を捉えにくかった
本発明は計算機の助けを得ることによって社会・市場・経済的な現象を可視化し、現象の原因を説明し、その振る舞いを理解し予測の手助けをしようとするものであり、膨大で複雑なデータからなる現象を「一目瞭然」で理解する事を可能にする。
具体的には、社会や市場や経済における現象を、動的な映像で可視化でき、社会や市場の理解と予測に役立つ。
現象の全体を見渡せ、社会現象の変化の様子或いは現象の特徴やパターンを直感的に捉えることが可能になる
一瞬にして現象の変化の様子総てを把握できるばかりではなく、必要ならば部分や時間を拡大して現象の変化の詳細な様子を観察することもできる。
【００２４】
本発明では  社会的な現象の可視化及びシミュレーションに、計算流体力学や構造解析などのコンピュータを利用した方法を利用して、社会や経済や市場における現象を映像として空間的に時系列的に展開する動画像として視覚化して現象の全体像を見渡す事を可能にし、グラフや表やＧＩＳなどの従来の手法であれば苦労して現象やその変化の様子を読みとらねばならないのに比較して一目瞭然に現象の変化の様子を把握できるようにする。
さらに、必要ならば部分や時間を拡大して現象の変化の詳細な様子を観察することもできる
ようにする。
【００２５】
また、社会的な現象を極度に単純化した架空のモデル上でシミュレーションし可視化し説明するのではなく、実際に人口、人口密度、交通網、流通網、販売網等が存在するような社会の雛型モデル上で空間的・時間的に動的にシミュレーションする事を可能にする。
そして、従来の他の分析手法である静的な統計的手段や表やグラフやＧＩＳなどのように現象の結果のシミュレーションや表示ではなく、現象のプロセスのシミュレーション及び表示を可能にする。
【００２６】
本発明では、複雑で難解な数理モデルや数値計算を意識することなく、一般の人々が簡単な
操作によって、社会現象などのような複雑な或いは非線形的な現象の振る舞いについて、
充分な知見を得る事が出来るようにするための手段を提供する。
具体的には、統計学やデータマイニングなどの教育を受けていないユーザーであっても、社会現象をリアルに直感的に把握することが可能にし、統計的処理やデータマイニング処理などの技術的な詳細に煩われることなく、現象の本質を捉え現象の振る舞いの予測を行うための知見を得ることを容易にする。
【００２７】
さらに、社会的な現象を記述するモデルや方程式に関する特別な知識を持たずとも、様々な現象モデルを記憶したモデルライブラリとパターン認識によって、複雑な現象のモデルを設定する事が出来るようにする。さらに設定したモデルに基づいて簡単に現象をシミュレーションする事を可能にする。
【００２８】
さらに、本発明では、計算機が自律的に（または、計算機の優れた能力と人間の優れた能力とを協調的に利用する事で半自律的に）社会現象のような複雑な現象についてコード化することを可能にする手段。具体的には社会現象のような複雑な現象を視覚化し、現象のパターンを認識して数理モデルを構築し、さらに現象をシミュレーションする手段を提供する。
【００２９】
具体的には、社会という外的環境及びその要因及びその変化に関する予測を、計算機（機械）が自律的本発明を、現実世界に実装されてロボットやキオスクなどのように行動や情報提供によってサービス提供を行う機械或いはソフトウェアエージェントなどのようネットワーク上に実装されてサービスを行う手段と組み合わせることによって、社会現象や社会の状況について情報を得て、社会現象や社会の状況を認知して、社会現象や社会の状況の変化を予測する手段を有するロボットやキオスクやエージェントを実現するための手段を提供する。
【００３０】
【課題を解決するための手段】
【００３１】
請求項１の発明はデータの収集を行う手段であって、
外部のデータベースから、社会の構成要素としてのデータと社会現象の結果としてのデータを収集して、情報やデータが有する座標情及び時系列情報を標準化して、さらに必要であれば単位等を標準化した上で、計算機によって統一的に情報処理可能なデータ形式に変換することを特徴としたものである。
【００３２】
請求項２の発明は社会や経済や市場における現象を可視化する手段であって、
計算機上にモデル化された社会や経済や市場における空間及び／又は時間における、現象とその変化を空間的及び時間的な動画映像として情報処理して視覚化することを特徴としたものである。
【００３３】
請求項３の発明は請求項２に記載の社会現象可視化化手段であって、
計算機上に離散化モデル化された社会や経済や市場における空間及び／又は時間における、現象とその変化を空間的及び時間的な動画映像として情報処理して視覚化することを特徴としたものである。
【００３４】
請求項４の発明は請求項２或いは請求項３に記載の社会現象可視化化手段であって、請求
項１に記載のデータ収集手段が収集したデータを視覚化することを特徴とした、社会現象可視化手段である。
【００３５】
請求項５の発明は自然科学、社会科学或いは計算機科学が利用している、モデルのライブラリーを分類し記憶する記憶手段であって自然科学に於ける数理モデル及び／又は物理学
的モデル及び／又は化学的モデル及び／又は生物学的モデル、及び／又は社会科学に於けるモデル及び／又は経済学的モデル及び／又はマルチエージェントモデル及び／又は計算機科学に於けるネットワークモデルと、それぞれのモデル記述する方程式及び／又はプログラムコード及び／又は論理式を及び／又はパラメーター及びモデルが有する数理モデル、方程式、パラメーター、プログラムコード、などの数値的特徴及び／又はモデルが表現する軌道、軌跡  写像、などのパターン及び／又はモデルの性質及び／又はモデルの近似度によって分類して記憶することを特徴としたものである。
【００３６】
請求項６の発明は自然科学、社会科学或いは計算機科学が利用している、モデルを分類す
る方法であって、自然科学に於ける数理モデル及び／又は物理学的モデル及び／又は化学的モデル及び／又は生物学的モデル、及び／又は社会科学に於けるモデル及び／又は経済学的モデル及び／又はマルチエージェントモデル及び／又は計算機科学に於けるネットワークモデルと、それぞれのモデル記述する方程式及び／又はプログラムコード及び／又は論理式を及び／又はパラメーター及びモデルが有する数理モデル、方程式、パラメーター
、プログラムコード、などの数値的特徴及び／又はモデルが表現する軌道、軌跡  写像、
などのパターン及び／又はモデルの性質及び／又はモデルの近似度によって分類されたこ
とを特徴としたものである。
【００３７】
請求項７の発明は社会や経済や市場における現象のモデルの、仮説を設定・抽出する手段
であって、請求項１に記載のデータ収集手段が収集したデータの数値的なパターンや特徴
を、計算機によって数値のパターンを認識し、請求項５に記載のモデルライブラリ記憶手段に予め記憶されたモデルと照合することで、前記、社会や経済や市場における現象のモデルの、仮説を設定・抽出することを特徴としたものである。
【００３８】
請求項８の発明は社会や経済や市場における現象のモデルの、仮説を設定・抽出する手段
であって、請求項２から４に記載の可視化手段が可視化した映像のパターンや特徴を、計算機によってパターン認識し、請求項５に記載のモデルモデルライブラリ記憶手段に予め記憶されたモデルと照合することで、前記、社会や経済や市場における現象のモデルを抽出することを特徴としたものである。
【００３９】
請求項９の発明は、社会や経済や市場における現象を計算処理可能なモデルを利用してシ
ミュレーションを行う手段であって請求項２から請求項４に記載した可視化手段の映像出力の特徴を基に請求項５に記載のモデルライブラリ記憶手段に記憶したモデルから選択したモデルを数値計算或いはプログラムの実行によってシミュレーションする事を特徴とするものである。
【００４０】
請求項１０の発明は、社会や経済や市場における現象を計算処理可能なモデルを利用して
シミュレーションを行う手段であって、請求項７或いは請求項８記載のモデル抽出手段が抽出した或いは仮定したモデルを数値計算或いはプログラムの実行によってシミュレーションする事を特徴特徴とするものである。
【００４１】
請求項１１の発明は、請求項９或いは請求項１０に記載のシミュレーション手段のシミュレーション出力を、請求項２から請求項４記載の視覚化手段によって可視化することを特徴とした、社会や経済や市場における現象の分析手段である。
【００４２】
請求項１２の発明は、請求項１から請求項１１に記載の発明を利用したことを特徴とする
、社会を自律的に理解する機械或いは計算機の実現手段である。
【００４３】
【００４４】
【００４５】
【００４６】
【００４７】
【００４８】
【００４９】
【００５０】
【００５１】
【００５２】
【００５３】
【００５４】
【００５５】
【００５６】
【００５７】
【００５８】
【発明を実施するための最良の形態】
【００５９】
本発明を実施するための構成要素は計算機上のソフトウェアやハードウェアとして実装することで実現することが出来る。
【００６０】
本発明を実現するソフトウェアやハードウェアの構成要素として、外部データベース、データ収集モジュール、視覚化モジュール、モデル抽出モジュール、シミュレーションモジュールが考えられる。これらの構成要素の一部或いは全部を組み合わせることで本発明の様々な機能及び効果を実現することが出来る。
【００６１】
上述の構成要素の一部、或いは全部を組み合わせて本発明（以下本システムと呼ぶ）の様々な機能及び効果を実現する方法について、以下に図を用いて説明する。
【実施例１】
【００６２】
図１は、社会現象分析システム全体のモジュール構成の実施例を略示的な概念図として示したブロック図である。図中の３５１０は本システムにデータを供給する外部のデータ源である。
外部のデータ源の具体例としては、社会や経済や市場における実際のデータを収集し蓄積しているデータ及びデータベース等である。
【００６３】
外部のデータの具体例を挙げれば、国勢調査による人口データや商業統計など及び道路交通量などのような社会の基礎データなどが挙げられる。
【００６４】
また、外部のデータベースの具体例としては、ＰＯＳ（ポイントオブセールス）システムなどのような商品販売データ、ＣＲＭ（カスタマーリレーションシップマネジメント）システムのような顧客管理システム、宣伝広告活動を記憶したデータベースや、流通に関するデータを記憶したデータ、さらに、市場の状況を記録したデータなどを記録したデータベース等が挙げられる。
【００６５】
さらに、外部のデータ源として、現在提案されているユビキタスな（コンピュータが社会のあちこちに偏在する）システムを挙げることが出きる。ユビキタスなシステム具体例としては双方向広告（特許文献４参照）、或いはＲＦタグを利用した、AutoＩＤ（http://www.autoidcenter.org）
やユビキタスＩＤ（http://www.uidcenter.org）などのような様々なユビキタスなネットワークシステムで発生するデータを収集したデータベースなど、さらにはセンサネットで収集したデータなどを利用することも効果的である。
【特許文献４】特願２００３−０９７６９４
【００６６】
図中の１０００はデータ収集モジュールである。データ収集モジュールは外部データ源（データベース）からデータを収集し、本システムで処理可能な形式に変換し記憶する。
１１００は視覚化モジュールであり、データ収集モジュールが記憶したデータを読み込み、データによって構成される社会現象とその変化を、空間的及び時間的な動画映像として視覚化する。
【００６７】
１２００はモデル抽出モジュールであり、視覚化モジュールが視覚化した、社会現象とその変化のパターンをパターン認識して予めモデル抽出モジュールに記憶されたパターンと比較することによって、分析対象の社会現象を説明するモデル（や方程式）を抽出する。
【００６８】
１３００はシミュレーションモジュールであり、様々な既存のモデル（や方程式）、或いはモデル抽出モジュールが抽出したモデル（や方程式）によって、社会現象を数値的にコンピュータシミュレーションする。シミュレーションモジュールのコンピュータシミュレーション結果（数値）は可視化モジュールによって動的に可視化する事が出来る。
コンピュータシミュレーションの結果を可視化することによって、様々な社会現象の動的な予測を空間的・時間的に詳細に検討する事が出来る。
【００６９】
また後述するように、各モジュールの一部の入出力を再帰的に処理することによって現象を説明するモデルや方程式の妥当性を検証し、モデルや方程式を修正することが出来る。
＜各モジュールの構成と機能＞
【００７０】
図２、図３、図４、図５、は各モジュールの実装例を略示的に示したブロック図である。
各図を利用して各モジュールの構成と、データ及び情報処理の流れを説明する。
＜データ収集モジュール＞
【００７１】
図２はデータ収集モジュール１０００の実施構成例を略示的に示したブロック図である。データ収集モジュールは、データ収集部、データフォーマット変換エンジン、データ蓄積部からなる。
【００７２】
データ収集部は外部のデータ源（外部データベース）３５１０から、社会的なデータ（社会の構成要素としてのデータ（地政学的な情報、国勢調査による人口データ、商業統計による情報など）や、社会的活動の結果としてのデータ（ＰＯＳ、ＣＲＭ、ユビキタス等のデータ）を収集する。
【００７３】
データ収集の方法としては、データ収集部から外部データベース（３５１０）に対しクエリーやスクリプトを発行して収集する方法、或いは外部データ源（外部データベース）（３５１０）からデータ収集モジュールにデータを自動的に送付す方法によって収集する事が出来る。
具体的にはデータ源（外部データベース）３５１０とデータ収集モジュールを通信によって結データを送受信する。自動的なデータ送受信はマクロプログラムなどを利用して予めデータ送信の方法や時刻を定めて通信を行うなど従来から知られている様々な方法を利用してデータを収集する事が出来る。
【００７４】
次に、データ収集部がデータ源から収集したデータは、データフォーマット変換エンジンによって変換された上で、データ蓄積部に蓄積される。
【００７５】
データフォーマット変換エンジンは、後述する可視化モジュールやモデル抽出モジュールやシミュレーションモジュールが、データを入力し或いは参照して情報処理を行えるように、情報やデータが有する座標情及び時系列情報を標準化し、さらに必要であれば単位等を標準化した上で、各モジュールが情報処理可能なデータ形式に変換する。
【００７６】
データフォーマット変換エンジンが、標準化する座標情及び時系列情報について、具体例を挙げて詳細に説明する。
【００７７】
ＰＯＳシステムや双方向広告システム（特許文献３参照）などのデータには、データが発生した或いはデータが属する地点及び時点に応じた、店舗名や場所についての住所及び時間が付加している。これらの空間的情報及び時間的情報を、後述する可視化モジュールやモデル化モジュールやシミュレーションモジュールが使用する空間及び時間モデルに対応させて座標化する。
【００７８】
具体的には、データが持つ空間（位置）成分を緯度経度などのＸＹ座標に変換して、各データをＸＹ座標に対応づけ、さらにデータが発生した時間（日付時刻）成分をｔ（時間）座標に対応させる。
【００７９】
例えば或る販売チェーン店のＰＯＳデータaが、神奈川県逗子市の逗子駅前の店舗Ｂで年齢ｙ才の消費者に対し２００３年１０月３１日の午前１０時３５分に商品Ａをｘ個販売したという情報をもっていた場合、ａに含まれる店舗名Ｂと商品名Ａと販売個数ｘ、と販売価格ｚという情報を空間座標である店舗の所在地＝北緯３５度１７分３８．３８秒東経１３９度３４分５６．８５秒という空間成分の標準かを行い、さらに２００３年１０月３１日の午前１０時３５分と言う時間成分を付与してデータ形式の標準化を行う、例えば「Ｙ：35.173838,Ｘ139.45685,ｔ：20031031.10311035,
商品：Ａ,消費者年齢：ｙ,価格：ｚ,個数：ｘ」という形式で標準化しデータ蓄積部に記録する。
【００８０】
次に、本システムが利用する、空間及び時間のモデルと座標について説明する。
本システム内に作る社会的な空間モデルは様々な方法でモデル化できる。大きく分けると連続的モデル或いは離散化モデルとしてモデル化することが出来る、或いは双方の利点を巧く組み合わせてモデル化することも可能である。さらに、離散化モデルには、格子モデル、粒子モデルなどのモデル化方法がある。
【００８１】
本発明の目的は、社会、経済、市場が実際に存在している時空間における、現象を計算機によって情報処理し可視しモデル抽出を行い、モデルとして社会現象分析システム内にモデリングすることであるので、本発明のシステムは実際の社会によく対応した空間・時間のモデルを持つことが望ましい。
【００８２】
そこで、以下の実施例では離散化モデルである、格子モデルとして、空間をモデル化する例として説明を進める。
【００８３】
具体的には、日本における社会現象を分析するために、５００ｍ四方或いは１km四方などのように一定の大きさの正方形格子によって日本地図を分割した格子モデルを計算機上に生成する。
【００８４】
正方形の格子モデルを利用する利点としては、標準地域メッシュと整合性が取れることがある。「標準地域メッシュ・システム」とは昭48.7.12
行政管理庁告示第143号「統計に用いる標準地域メッシュ及び標準地域メッシュコード」に基づくもので、一定の経線、緯線で地域を網の目状に区画する方法である。
第１次地域区画は、経度差１度、緯度差40分で区画された範囲を指す。第２次地域区画は第１次地域区画を縦横８等分したもので、第３次地域区画は第２次地域区画を縦横10等分したものである。
【００８５】
一般にこの第３次地域区画のことを「基準地域メッシュ」あるいは「３次メッシュ」と呼ぶ。集計・解析等にあたっては、対象とするデータの性質などのよりこれをまとめたり（５倍地域メッシュ等）、さらに細区分する場合もある。
国勢調査や商業統計調査など社会的な基礎データの調査でも、この「基準地域メッシュ」を利用しており、具体的には日本全国を約１km平方の格子に分割した及び約５００ｍ平方の格子に分割した４次メッシュによって日本全国を格子に区画し、それぞれの格子の区画内における総人口、性別人口、（５才区分の）年齢別人口、職業別人口、昼夜間人口などを調査し、さらに商業施設数、商業施設の面積、商業施設の売上などのような、社会的な基礎データを調査し、発表している。
【００８６】
さらに「基準地域メッシュ」に対応して様々な社会的データが用意され提供されている、具体例を挙げれば、地形的な情報、地勢的な情報、交通網交通量などの情報、網税額、などである、これらのデータは主にＧＩＳ（地図情報システム）向けに提供されているものであるが、本システムで社会的な現象を視覚化しシミュレーションする際にこれら人口などに関するデータは基礎データとして利用することが出来る。正方格子によって空間を分割することでこれらのデータを利用しやすくなる。
【００８７】
後述するように、視覚化モジュール及びシミュレーションモジュールは現象が生成する空間を多数の格子に分割し情報処理する事が出来る。具体例として視覚化モジュールの項で説明するように日本全国を一辺１km、或いは一辺５００ｍなどの格子で区切り（離散化し）情報処理を行うことで、従来からの情報を利用しやすくすることが出来る。
【００８８】
さらに、予め視覚化モジュールが空間を分割（離散化）した各格子を、地図上のＸＹ座標に対応づけた上で識別番号を付与しておき、データ収集モジュールが収集した各データを分割された各格子の認識番号に関連づけて整理し記録することによって、その後の情報処理を行いやすくすることが出来る。
【００８９】
また、データ収集モジュールは、その他の基礎データとして、さらに地図上の座標に関連する数値データ、具体的には、標高データ、道路や鉄道のデータ、行政区分データ、植生のデータ、河川データなどを収集して、各格子に対応づけて記録する事ができるが、格子と別の記憶レイヤーを生成して記憶し、情報処理を行う事も可能である。
さらに、分析対象によっては、現象が起因している時空間（実空間）をモデル化した空間ではなく、位相的な空間としてモデル化して、情報処理することも可能である、この位相空間モデルについては後述する。
【００９０】
時間のモデルと座標に関しても離散化モデルを使用する、視覚化或いはシミュレーションする際には一回の計算を行う単位（１ステップ）が１離散化時間単位となる。例えば或る商品の売上状況を視覚化する際に毎日の変化を見る場合には  １離散化時間単位を一日として計算及び視覚化を行う。具体的には３０日分のデータがあった場合には、例えば１時間ステップを一日として、３０ステップのシミュレーションを行う。
＜視覚化モジュール＞
【００９１】
視覚化モジュール1100は、社会的な現象を実際の社会の土台である社会的データと一体化された地図としての格子座標上で可視化することが出来るようにする機能を有する。
視覚化モジュール1100は、データ収集モジュール1000が収集したデータを読み込み、モデル化された社会や経済や市場における空間及び／又は時間における、現象とその変化を空間的及び時間的な動画映像として視覚化する事が出来る。
また同様にシミュレーションモジュール1300によって計算された計算結果ファイルを読み込み、シミュレーションの結果を空間モデル上における時系列的な現象の変化の様子を示す動画映像として視覚化する事が出来る。
視覚化モジュールを実現するための、数値データ基にコンピュータ画面上に描画する技術は既に広く利用されている。具体例を挙げれば科学技術計算結果の視覚化ソフトウェアなどが挙げられる。当然、本システムの視覚化モジュールもこれらの従来技術を利用して実現することが出来る。
【００９２】
図３は視覚化モジュール１１００の実施構成例を略示的に示したブロック図である。視覚化モジュールはデータ入力部と可視化（映像データ生成）モジュールと操作モジュールと映像データ出力部からなる。
【００９３】
データ入力部は、データ収集モジュールのデータ蓄積部からデータを入力し可視化モジュールの格子描画エンジンによって描画した格子の交点座標を各格子の計算の中心点として各データの数値に対応した画素を描画する。
【００９４】
格子生成モジュールは、前述した空間モデルとして空間を離散化した格子を描画しデータの視覚化した際に現象が起きている状況及び現象の状態を判別しやすくする。
【００９５】
この時、生成する格子は正方格子のみではなく、情報処理を行う時空間モデルに対応して、様々な形状の格子や２次元以上の空間に対応した格子を生成して可視化をすることも可能である。
【００９６】
具体例を挙げれば、関東地方における社会や市場の現象の視覚化を行う際には、関東地方を格子に分割する場合には、１辺が５００ｍの格子を縦横２５６づつ配置すれば、１２８ｋｍ四方の６５５３６個の格子座標中にほぼ関東地方全域が収まることになる。
図１４に実際に関東地方を地域メッシュで格子座標に区切った例を表示する。
【００９７】
格子生成する際、座標を以下のように設定することでさらに効果的な計算処理を行うことが出来る。
【００９８】
前述したように、本システムにおける格子生成は、構成調査などのデータと整合性をとることで、社会的な現象の分析を効率的に行うために、国勢調査やＧＩＳにおける格子と同サイズ（例えば５００ｍ平方格子）とする事が可能である。
【００９９】
ただしこの時、これは後述するシミュレーションモジュールがシミュレーションの計算時に利用する計算手法が、例えば差分法や有限要素法である場合には、
基準地域メッシュの格子の中心に、視覚化モジュールが生成する格子の中心がくるようにて配置することによって、本発明における空間を離散化した格子の格子点に社会的な現象の要因となるデータを配置することによってこれらの計算法を利用しやすくする事が出来る。
具体例を挙げれば、図９で示すように、基準地域メッシュの中心に数値計算格子配置する。図９の太線で示すのが基準地域メッシュであり、点線で示すのが数値計算格子である。
【０１００】
また、計算処理は格子の多さに依存するので、５００ｍ或いは１kmの整数倍の大きな格子を生成して（整数倍した）複数の格子のデータを加算することにより、格子数と計算量を少なくすることも可能である。例えば全国における社会現象を概観する際には、２０個の１ｋｍ格子のデータを加算した上で、２０km平方の格子を生成して、短時間で可視化やシミュレーションといった計算処理をおこなう事が可能である。
【０１０１】
さらに、現象の詳細を検証する際には、小さな格子を生成して、例えば関東地方における現象の様子を視覚化或いはシミュレーションするといった方法が可能になる。
【０１０２】
具体例としては、５００ｍよりも小さな格子を生成して、各格子に対応する各データをモデルに基づいて分配する或いは平準化する等の方法で、詳細な格子を生成して現象の視覚化やシミュレーションを行うことも可能である。
【０１０３】
さらに、特殊な例として、２次元以上の次元で格子を生成することも可能である、例えば３次元格子を生成してそのうち２次元（ＸＹ座標）は空間座標として空間地図に対応させ、もう１次元（Ｚ座標）は空間座標に対応するなんらかのデータ（例えば人口密度など）として加えて、人口密度が高さとして表現された３次元格子を生成することが出来る。
このように、多次元のデータを多次元の格子に対応させることによって、従来では困難であった、様々な要素の相互作用を一括して視覚化及び計算処理する事が可能になる。
【０１０４】
たとえば、Ｚ軸（高さと）して表現されるデータは人口密度のような一次的なデータのみならず後述するように計算処理の結果得られる（ターゲット人口と広告投下量から予測される販売量のような）二次的なデータであっても良いし、空間座標に対応する現象の時間的な変化を示すデータなどであっても良い。
【０１０５】
具体例としては、全国を５００ｍメッシュに区切った多数の格子によって表現される２次元座標に時間変化を加えた３次元座標上で、情報提供状況や広告投下状況や商品販売状況などの様々なデータの変化を実際の地図に対応して表現される市場での様々なデータの変化（現象）として可視化する事が出来る。
【０１０６】
この格子上に現象に関わる数値データを描画してゆくわけであるが、データの描画は現象のパターン（特徴）について知見を得やすいように、可視化モジュールの等高線計算エンジン、パーティクル計算エンジン、ベクトル計算エンジン、シェーディング計算エンジンなどのような視覚化エンジンにより、各データの変化が適切に強調され動画として映像化される。
このようなデータの描画方法は、例えばコンピュータによる流体の可視化技術等において透明な空気の流れを表現するために、空気の粗密に対する色を付けたり、流線や矢印やパーティクルライン等の表現を行うことと同様である。
また、本来目に見えない圧力や揚力を表現するために、等高線や彩色でこれを表現する事とも同様である。
【０１０７】
そこで格子座標とその交点に対するデータ描画という基本的に同等の機能を有する可視化モジュールによって、例えば社会現象の基礎的なデータの量的或いは質的な変化を、それぞれ色彩、彩度、明度、等高線、流線や矢印やパーティクルライン等の表現によって可視化することが考えられる。
【０１０８】
さらに、２次元だけでは表現が困難な現象やその要素となるデータの相互作用を表現する際に、例えば３次元座標生成しｚ軸上に新たな要素を表現することでより、高度な可視化を行うこともできる。
具体例を挙げれば、２次元ｘｙ座標には市場を構成する人口の密度を等高線によって描画表現し、ｚ軸には各座標における商品の販売量を描画表現することで、人口密度と販売量の関係を一括して表現する事が出来る。
当然、３次元以上の多次元を３次元格子に集約して表現する事も可能である。
【０１０９】
また、後述するように適応地形データを生成して、最適化の度合いを視覚化的に表現することが可能なる。
【０１１０】
上述のように、情報処理された上で生成された映像データは映像データ合成部で合成されて。映像データ出力部に送られ、映像データ出力部に表示装置に適したデータ形式に変換した上で、表示装置上に動画映像として表示される。
【０１１１】
動画映像は視覚化モジュールからの映像出力としてそのままモニターなどで見ることが可能であるし、映像データ出力部で、ＧＩＳシステムが処理可能な形式（例えばアニメーションＪＰＥＧなど）に変換してＧＩＳシステムに再入力しＧＩＳシステムの地図レイヤーや地図属性情報レイヤーと重ねて見ることも可能である。
【０１１２】
また、表示装置としては２次元的なＣＲＴや液晶モニターに出力する事も可能であるし、映像データ合成部にパララックス（視差）計算ソフトウェアを追加して、視差計算を行わせて立体映像とし出力して３次元的な表示装置で、立体的に表示する事も可能である。
【０１１３】
さらに、可視化する際には、現象の変化の様子を観察しやすいように、例えば一日分の変化を１秒で計算出力した上で出力することにより、１年間の現象の推移を６分で表示するなど、時間的な圧縮や伸張を行ったうえで表示することが出来る。
【実施例２】
【０１１４】
実施例２では、視覚化モジュールを使用して新たなマーケットの生成過程を可視化する実施例について説明する。ここでは、新たな産業が産まれて、全国に拡がって行く様子を時系列的な現象として映像化する例として、昭和５年に第一号店が日本に出店したパチンコ店の全国への展開の視覚化例を説明する。
【０１１５】
昭和２５年の、全国のパチンコ店の組合成立以降は、時系列（ほぼ毎年）に調査した全国のパチンコ店のリストが存在するので、この店舗リストをデータ収集情報収集モジュールに入力する。具体的には各パチンコ店の住所を緯度経度のＸＹ座標に変換し、視覚化モジュールの格子の識別番号に対応させて、時系列のデータファイルとしてデータ蓄積部に記憶する。
【０１１６】
視覚化モジュールのデータ入力部は、データ収集モジュールのデータ記憶部から、上述のパチンコ店データを読み出し、日本全国を分割（離散化）した格子に対応づけてプロットする。
【０１１７】
この時、可視化モジュールの各機能を使用して、一つの格子内におけるパチンコ店の絶対数を色彩の濃さで示す事でパチンコ店の絶対数（密集度）を表現し、同時にパチンコ店が拡大して行く前線を等高線で時系列に表現することで、時系列な広がりの状況や産業が拡がって行く速さの度合いなどを動画化することが出来る。
【０１１８】
この時、パチンコ店の拡大の様子を特徴づける現象に注目して新たなモデルを作り、そのモデルを後述するシミュレーションモジュールで数値計算して、その結果を視覚化モジュールで視覚化することもできる。また、同様にデータ欠損部分について、モデルに基づいてシミュレーションし、補完して視覚化することが可能である。
【０１１９】
具体例としては、視覚化モジュール上で日本全国を一辺約４０ｋｍの２次元格子として離散化し各格子（セル）におけるパチンコ店の件数（の増加）を時系列変化で映像化する事が出来る。
しかしこの時、特定の地域、具体的には大都市圏などの変化の様子を詳細に見るために、それらの地域にのみさらに詳細な格子（例えば１ｋｍの）などを生成し、全体と一部の変化の様子を観察することも可能である。同様に時間の離散化についても、全国レベルでは１年を１秒として動画化し、大都市圏では１ヶ月を１秒として動画化することで時系列での詳細な変化を観察する事が出来る。
図１５に実際にデータを基に可視化を行った可視化結果の例を示す。
【０１２０】
このように、視覚化モジュールを利用して新たな産業が社会に広がって行く様子を社会現象の全体及び／又は詳細を時空間にわたる変化として、時系列的に可視化し概観することができるようになる。視覚化モジュールを利用して社会現象の全体及び／又は詳細を時空間にわたる変化として、時系列的に可視化し概観することで、現象のパターンや特徴が明らかになり、従来の方法では得られなかった直感的な理解が得られるようになる。
【実施例３】
【０１２１】
同様に、全く新しい商品の広がりを、可視化することが出来る、具体的には、全国展開しているコンビニエンスストアのＰＯＳデータから或る商品の売り上げ状態の遷移を可視化することが出来る。
【０１２２】
具体例としては、ミネラルウォーターや発泡酒などの新商品の販売量は、卸流通時のデータや販売店舗のＰＯＳデータとして蓄積されている、これらのデータの発生した空間座標（販売店の空間的な位置）を、視覚化モジュールが生成した格子座標に対応させ、発生時系列にデータの変化を映像化することによって、新たな商品の市場が生成する状況を概観することが出来る。
それまでに存在していなかった商品が市場で広がって行く様子などを視覚化モジュールによって可視化することが出来る。
【０１２３】
当然、可視化モジュールは、現在存在している商品の販売状況を視覚化することもできる。この時、国勢調査による人口データから、格子内における人口：販売量比や、格子内におけるターゲットとする人口（例えば２０歳以上の女性人口）：販売額比などのような、情報処理を行った結果を映像として可視化することも可能であるし、複数のデータを異なる表現手段によって重ねて映像化することも可能である。
【０１２４】
これらの、異なる量を映像の中で表現するための視覚化処理は、可視化（映像データ生成）モジュールの、メッシュ描画エンジン、等高線計算エンジン、パーティクル計算エンジン、ベクトル計算エンジン、シェーディング計算エンジンなどの視覚化エンジンを利用して様々な視覚化を行うことが出来る。具体的には、それぞれの量を等高線として、パーティクルとして、ベクトルとして、或いは色としてそしてその濃度として、量とその変化を表現する事が出来る。これら出所が異なる様々なデータは、データ収集モジュールが収集し、空間座標、時系列を標準化して記憶することで、可視化モジュールで一元的に映像化することが出来る。
【０１２５】
さらに、前述の双方向広告システムや従来的な広告の投下量の記録をデータ収集モジュールが収集し、人口：広告投下量：販売量比を可視化する。或いは都市サイズ：人口：広告投下量：販売量比を可視化するなどの方法によって、商品ターゲット設定や広告戦略の成果確認や、マーケティングモデルの構築や検証に可視化モジュールを利用することが出来る。
【０１２６】
このように様々な情報処理を行った上で可視化を行えば、新たな商品や産業の発展する現象やその変化のパターン或いは特徴について知見を得ることが出来るだけではなく、従来の方法では、得る事が困難であった現象やその変化についての直感的な理解を容易に得る事が可能になる。
【０１２７】
具体例として、実施例２及び実施例３は、それまでに無かった商売や商品の市場創成の様子を数値・映像化している。もし２つの例の可視化映像や数値に、共通のパターンや特徴が見られる様なことがあった場合には、これらの（有意な）パターンの認識・抽出を通じて、新たな産業や商品が市場に拡がって行く際の法則性を導くことが出来る可能性がある。
パターンの認識・抽出及び、法則性を導く方法としては、後述するようにモデル抽出モジュール及びシミュレーションモジュールを利用することが出来る。
【０１２８】
上述したように、可視化することによって、現象そのものを概観し直感的に捉えることが可能になる。また、数式や数値やグラフや表としてではなく、変化の様子を捉えた映像として現象の変化の様々な特徴やパターンを捉えることで、直感や経験を充分に働かせて、現象と変化に対する理解を得ることが出来るようになった。
従来の他の分析手法である静的な統計的表現などに比較すると、統計学やデータマイニングなどの教育を受けていないユーザーであっても、社会現象をリアルに直感的に把握することが可能になり、統計的処理やデータマイニング処理などに煩われることなく現象を理解し本質を捉え予測を行うための知見を得ることが容易になる。
【実施例４】
【０１２９】
＜モデル抽出モジュール＞
【０１３０】
上述のように社会的な現象を実際の社会的な土台である社会的データと一体化された地図としての格子座標上で可視化することが出来るようになった。
しかし社会的な現象を可視化するだけで社会的な現象の理解がすべて行えるという訳ではない。
「物事の本質を理解したり、全体の挙動を予測するためにはモデルを必要とする。モデルは本質と思われる要素だけを抽出し、それらの間に存在する関係などを記述したものである。現実を出来るだけ抽象化することで、様々な現象の本質を理解することが容易になる。」（人口市場  和泉  潔  (2003/07)  森北出版  序文より引用。）  
【非特許文献１１】人口市場  和泉  潔  (2003/07)  森北出版
【０１３１】
自然科学的な手法では、現象を充分に理解しその未来を正確に予測するためには、現象を駆動する要因とその相互作用を司るモデル（或いは法則そのもの）を発見することで、現象の本質を理解し、さらに実験によってそのモデルの信頼性を計る。
【０１３２】
社会的な現象のような複雑な現象を充分に説明できるモデルはその要素の多さとの相互作用の複雑さから、非常に複雑なものになる可能性がある。そこで社会的な現象について様々な情報処理を行うにはコンピュータの力が非常に役立つ。
しかしコンピュータで現象に関する情報処理を行うためには、現象やその変化を数値モデル化する必要がある。
社会的な現象を説明する理論的なモデルや数理モデルなどを導く事が出来れば、社会的な現象を理論的或いは数値的にシミュレーションし、社会的な現象の変化を合理的に予測することが可能になる。
さらに社会的な現象の振る舞いや変化を本質的に理解し、その原因や振る舞いや変化の予測を行い、社会的な現象とその振る舞いや変化に大きな影響を及ぼす要因とその相互作用について知見を得ることが可能になる。
【０１３３】
上述のような状況から、現象可視化映像に見られる特徴的なパターンや現象の数値データに見られる特徴的なパターンなど、現象を特徴づけるパターンから現象を分類し、現象と相似或いは類似な現象を説明する法則を利用して分析対象現象のモデルを仮定するための仕組みが存在すれば、社会的な現象について非常に効率的に分析を行う社会シミュレーションシステムを構築することが可能になる。
従来このようなモデル化の作業は人間の高度な知的作業であると考えられてきた。しかし、モデル化は多くの経験や高度な知性をもっても困難な作業である。
【０１３４】
「モデルは、・・・・現実を近似化し、集約的に記述することである。枝葉的な事は切り捨て、本質的な事だけを引き出すためには、多くの場合、優れた知恵を必要とする。重要なものとして何を取り出すべきかの判断は、極めてむずかしい。多くの研究者は共通の標準的なモデルを用いる。それは、そのモデルがすぐれているというよりは、研究の多くは、先駆的な研究を模倣することからスタートするためである。
そのような中にあって、これまでと異なる新しいモデルが必要とされることがある、モデルの妥当性について現実のデータなどを用いて検証することは不可欠であり、現実の世界が大きく変化したときには、新しい視点からのモデルの再構築という知的な作業が必要になる。」（人口市場  和泉  潔  (2003/07)  森北出版  序文より引用。）
【０１３５】
社会現象のような多くの要素が相互作用する複雑な現象において、モデルを仮定し、そのモデルで現象そのものをシミュレーションし、シミュレーション結果と実際の現象の推移を比較して、モデルの妥当性を検討し、モデルに修正を加えさらに検証すると言う作業は非常に煩雑且つ多くのコストを必要とする。（ここで言うコストとは人的、時間的、費用的などを含む大きな意味である。）社会現象のモデル化が困難な理由はここにもあるのだが、本システムは将に社会的な現象のモデル化にも大きな助けとなる可能性がある。
【０１３６】
そこで本発明では上述の課題を解決するために、モデル抽出モジュール１２００を提供する。
モデル抽出モジュール１２００によって、社会現象の可視化結果や数値的なデータから、社会現象のモデル抽出（仮定）を自動的或いは半自動的に行うモジュールを組み込むことが可能になる。
そして、モデル抽出モジュール１２００によって、現象を説明する可能性があるとして抽出（仮定）されたモデルを利用して、社会現象に対する様々な説明や理解を試みたり、現象の振る舞いや要素の相互作用について数値的にシミュレーションを試みることが可能になる。
自然科学に於いては相似の現象や相同の現象について研究することが、対象とする現象の理解についての大きなヒントとなることが多い。  
モデル抽出モジュールは、このように似たようなパターンや特徴を持つ現象（相似の現象）は、似たような（相似の）法則によってその原因や振る舞いが記述されている可能性があり、似たような現象の発展経路をたどる可能性があるという科学的思想をバックボーンに持つ。
【非特許文献１２】自然の中に隠された数学  イアン・スチュアート  1996  草思社
【０１３７】
図４はモデル抽出モジュール1200の構成例を略示的に示したブロック図である。
モデル抽出モジュール1200は、モデルパターンデータベース、幾何学パターン認識エンジン、数値パターン認識エンジン等によって構成することが出来る。
また必要に応じて、モデル抽出モジュール1200の構成にパラメーターセット検定モジュールやモデルコントロールモジュールを追加することもできる。
【０１３８】
モデル抽出モジュールの主要なモジュールは２つのパターン認識エンジンとモデルパターンデータベースである。
モデル抽出モジュールの主な機能はパターン認識であり、パターン認識とは観測されたパターンをあらかじめ定められたパターン分類（クラス）の１つに対応させる情報処理である。
さらにモデル抽出モジュールのパターン認識の、もう一つの機能はモデルパターンデータベースにパターン分類（クラスフィケーション）された様々なモデルやパターンと、パターン認識された社会的な現象を比較して、現象を説明すると思われるモデルを仮定的に当てはめる（現象を説明すると思われるモデルを抽出する）機能である。
【０１３９】
モデル抽出モジュールは、まず可視化モジュールの可視化出力を幾何学的パターン認識エンジンに入力し、可視化された分析対象の社会的な現象の可視化画像を幾何学的なパターンとして捉え、現象の画像や動きなどの特徴をパターン認識する。
次に、後述するように、数値パターン認識エンジンによって、現象の要素としてのデータの数値的パターンとその特徴を認識する。
そして認識されたパターンや特徴と、よく似たパターンや特徴を有する現象を、モデルパターンデータベースに記憶された現象とそのモデル及びパターンとパターン認識エンジンによって比較して、分析対象の社会的な現象を説明するモデルとして仮定的に選択（現象モデルを抽出）する。
【０１４０】
モデル抽出モジュールの主要な機能であるコンピュータによるパターン認識技術は既に様々な分野で研究され実用化されている。
幾何学パターン認識エンジンが、可視化された社会的な現象の画像およびその動的なパターン（つまり現象の振る舞いや変化の様子である。）を認識するには、画像パターン認識の手法を利用する。
上述してきたように、格子モデル上で現象を可視化した場合には１持間ステップ当たりの現象の様子を画像パターンとしてパターン認識する事が可能である。
幾何学的なパターン認識エンジンを実装する技術は、具体的にはコンピュータによって画像のパターン認識をする方法である。この分野ではすでに多くの技術が開示され実用化されている。
コンピュータによる画像パターン認識の分野では、手書き文字の認識を始めとして、人間の相貌認識や表情から感情を読みとる技術、さらにＸ線画像の自動診断などの医療のためのパターン認識等も実用化されている。
【０１４１】
また、元々は画像中の雑音成分の除去のために開発された、３×３画像マスクフィルタリングを本システムのパターン認識エンジンとして利用することも可能である。
画像のマスクフィルタリングとは、画像上の任意の画素（ピクセル）の新しい輝度値（階調値）をその画素の近傍画素達の輝度値を用いた演算により決定する方法である。この手法は画像におけるエッジの強調や雑音除去等の画像処理に用いられることが多い。
フィルタリングの中心となる処理は、画像中の線や縁の強調、画像中の雑音の除去、特定のパターンの抽出等である。
特に３×３画像マスクフィルタリングによるパターン抽出フィルタ
は、画像中の特定の形状を持つ図形だけを強調、言い換えれば抽出する為に用いられるフィルタである。
対象形状によって様々なフィルタが考えられる。
例えば、幅が１画素分しかないような水平線や垂直線を抽出するための水平線抽出フィルタや垂直線抽出フィルタは現象の詳細な振る舞いのパターンを認識することが出来る。
【非特許文献１３】パターン認識  石井  健一郎  オーム社  (1998/08)
【０１４２】
また、複数の時間ステップにおける現象の変化は動的なパターンとしてパターン認識することが可能になる。
この時、可視化画像は正方格子で区切られているので現象のパターンはメッシュで区切られたパターンとして計算機で処理する事が出来る。また可視化手段を等高線によって行った場合には等高線のアウトラインを抽出して、マスクフィルタリングによるパターン抽出フィルタによってパターン認識を行うという方法も可能である。
このような、動画像のパターン認識についても既に多くの技術が開示され実用化されている。
【０１４３】
具体例を挙げれば、セキュリティにおける指紋照合や網膜照合など、或いはコンピュータによる自動的な監視のための人の動きのパターン認識などが既に実用化されている。
さらに医療分野でのＸ線画像解析や、ITS（交通情報システム）における走行中車両のナンバープレートの認識など。
或いは衛星画像からの地質や植生に分析、或いは軍事施設や車両などの高精度追跡。文字・文書・画像の認識、介護などの分野での人間の顔貌認識及び人物の高精度追跡や・ジェスチャ認識のためのパターン認識など。情景画像中の文字情報の抽出などから、様々な画像の特徴を抽出して自動的に分類する技術などが既に実用化され、実装のための技術的な詳細についても既に広く知られている。
【０１４４】
上述のようなコンピュータによるパターン認識は通常、特徴抽出と識別の２つの過程で行われる。
特徴抽出とは、対象を区別できるような情報を、観測された分析対象現象の視覚化パターン或いは数値パターンから取り出す処理である。
この時、計算機で扱いやすいように、取り出された情報はすべて数値化さていれる必要がある。取り出された情報を特徴と呼ぶ、具体的には幾何学的な形状や数値的な特徴などが特徴となる。
【０１４５】
また、パターンや特徴としては、線分、面、曲線などの交差や傾きなどの特徴や、静的な状態だけでなく、動きや速度ベクトルのパターンや特徴を認識することもできる。
【０１４６】
パターンの識別は、得られた特徴を用いて観測されたパターンがどの分類（クラス）に属するかを判断する処理である。観測パターンから得られた数値を対象とするので、識別の理論は様々な認識対象に対して適用できる。
識別の手法は、大きく統計的アプローチと構文解析的アプローチに分類される。代表的な統計的アプローチとしては、確率分布を求める方法が様々な特徴に対応できる一般的な方法として挙げられる。これは、パターン分類ごとに多くのデータを収集して特徴を求め、特徴の確率分布を求めておき、未知の観測パターンから特徴を求め、
それが各クラスに属する確率を計算し、最も確率の高い分類（クラス）が一番もっともらしいパターン分類であると判断する。
【０１４７】
一方、構文解析的アプローチでは、各クラスのパターンがある理論（文法）に従って生成すると考え、観測パターンを生成するのはどのクラスの理論であるかを判断することでパターン分類を判定する。
さらに、パターンの様々な特徴の度合いに数値的な重み付けを施すことにより、パターンがどの分類に属するかを。数値的な近さとして（例えばクラスター化して）判断する事も可能である。
【０１４８】
パターン認識エンジンによるパターン認識方法は、データベースに含まれるパターンすべてについて、総当たり的に行うことも可能であるし、既に提案されている様々な、パターン認識アルゴリズムのプログラム或いはヒューリスティック的なパターン認識プログラムなどによって実現することが出来る。
【０１４９】
前述したように、可視化モジュールによって、描画されるデータは現象のパターン（特徴）について知見を得やすいように、可視化モジュールの等高線計算エンジン、パーティクル計算エンジン、ベクトル計算エンジン、シェーディング計算エンジンなどの視覚化エンジンなどにより、各データの変化を捉えやすいように適切にエフェクトされた上で動画として映像化されている。
コンピュータが形を処理する場合には、形を形成する点を画面スクリーン上座標としての数値で処理している。
具体的には視覚化モジュールの出力映像は、画素（ドット）の集合で表示されているが、各画素はスクリーン上の座標として数値的に処理されている。一般に形とは点の集合であり、計算機においては数値の組みのリストとして処理する事が出来る。
【０１５０】
幾何学的パターン認識エンジンは、上述したような様なパターン認識技術をソフトウェア或いはハードウェアとして実装したものであり。
このような可視化手段に含まれる映像生成モジュールの映像データ合成部からの出力を入力とし、現象を可視化した映像（描画データ）の幾何学的特徴やその変化から、現象の振る舞いやその特徴的なパターンを認識する事が出来る。
【０１５１】
パターン認識エンジンによって抽出した、社会現象の可視化結果の幾何学的なパターンやその特徴は、モデルパターンデータベースに予め記憶されている様々な現象のパターンや特徴と比較される。
様々なパターンやモデルや方程式やパラメーターを関連づけて記憶するモデルパターンデータベースは、具体的には幾何学的或いは数値的パターンと特徴とそれらのパターンや特徴を説明する或いは生成するモデルのライブラリーである。
【０１５２】
このモデルライブラリーには、自然科学的な現象のパターンや既存の社会現象など、或いは予測される社会現象のパターン、さらにはそれらのパターンや振る舞いや変化の様子の特徴等を分類した上で記憶させておく。
分類方法としては、自然現象の種類、社会現象の種類、方程式の種類による分類。或いは、数学的な近さ、理論的な近さなどによる分類など様々な分類方法が考えられる。
分類方法の詳細な実施例については後述するが、分類は可能であれば複数の方法によって為された方が良い、比較選択するモデルが様々な分類によって分類されていれば、その分類自体が比較対象の社会的現象の説明や理解を得る助けとなる。
【０１５３】
これら、現象モデルパターンデータベースに記憶するパターンや特徴については、そのパターンや特徴を有する現象を生成する、或いは説明するための、モデル、或いは方程式やそのパラメーターを関連づけて記憶しておく事が望ましい。
記憶するモデルの具体例を挙げれば、自然科学の分野に於いては、流体力学や波動力学や熱力学や電磁気学や力学的な的な現象のモデルが考えられる。
さらに、これらモデルによって記述されるの現象の振る舞いや変化、特に時系列的な変化としての動的なパターンも同時に関連づけて記憶する。
具体例を挙げれば、拡散パターンや移流パターン、流体的な現象パターンとして層流のパターンやカルマン流や乱流的なパターンなど、波動力学的なパターンとして、波のパターンさらには干渉縞や、波形のパターンなど様々なパターンをモデルに関連づけて記憶させておく。
【０１５４】
記憶するパターンとしては、幾何学的なパターンや特徴を線分、面、曲線などの交差や傾きなどの特徴や、幾何学的な特異点としての、頂点、鞍点など。
さらに静的な状態だけでなく、動きや速度ベクトルなどの動的なパターンや特徴を記憶させることにより、可視化した社会現象の幾何学的なパターンや動的なパターンをパターン認識エンジンでパターン認識し、モデルパターンデータベースに記憶されたモデル・パターンと比較し、似たパターンを持つモデルを選択することが出来るようになる。
【０１５５】
これらの力学的なモデルとその振る舞いについては、多くがすでに数理モデル化され、数理モデルである方程式とそのパラメーターは、多くの場合ほぼ決定されている。
このためこれらの自然科学におけるモデルやパターンを、分析対象とする社会現象のモデルとして選択した場合には、数理的な分析やシミュレーションに非常に都合がよい。
そこで、現象モデルパターンデータベースには、モデルとモデルが記述する現象のパターンの特徴と、それらのパターンを説明する方程式とそのパラメーターを関連づけて記憶させておく。
またこの時、力学的相似を認識するために、方程式を構成するパラメーターは可能な限り無次元化しておく事が望ましい。
【０１５６】
しかし、社会現象のような複雑な現象は従来的な力学や社会科学のモデルだけでは説明できない可能性がある。
そこで自然科学的な現象のモデル及びパターンに加えて、これまで観察されてきた社会現象のモデル及びパターンや、現在の社会科学的な研究から予測される社会現象のモデルやパターンと、それらの現象の振る舞いや変化のパターンを説明すると考えられている方程式とそのパラメーターを関連づけて記憶させておく。
【０１５７】
さらに近年研究が進んでいる複雑系における現象の特徴的なモデル及びパターンを記憶させておくことも有効であるとかなえられる。
具体例を挙げれば、自己組織的な現象のモデルやパターン、相転移的な現象のモデルとそのパターン、伝播現象のモデルとそのパターン、カオス的な現象のモデルやパターン、フラクタル的な現象とパターン及びフラクタル次元などの特徴的な数値パターンなどが考えらる。
【０１５８】
また、実験経済学のようなコンピュータを利用しないシミュレーションによって得られた数理モデルや現象の振る舞いのパターンなどを記憶させることも考えられる。
【非特許文献１９】実験経済学の原理と方法  ダニエルフリードマン  同文舘出版  (1999/07)
【０１５９】
さらに近年、従来の社会学的なアプローチから別れて、社会を複雑系として捉えるためのモデルとして、マルチエージェントモデルを利用して社会的現象を研究することが盛んになってきている。
そしてマルチエージェントモデルに価格決定メカニズムを持たせてコンピュータの中に人工的に市場を作る、人口市場の研究も為されている。
【０１６０】
そこで、これらのようなマルチエージェントモデル研究によって得られた数値モデルや、そのモデルから得られる現象の特徴的なパターンを記憶させておくことも考えられる。
これにより複雑系としてみた社会現象の分析が容易になるばかりではなく、複雑系現象全般の分析ツールとして、また実験や検証が困難であった、複雑系としての経済学研究及びシミュレーションなど、社会学全般における研究ツールとして本システムを活用することも可能になる。
【０１６１】
さらに、上述した複雑系モデルやマルチエージェントモデルは、数理的・数値的なパターンや特徴などの有用な情報を多く含んでいる。
例えばカオス的な現象における解の分岐におけるファイゲンバウム数などの様に非常に特徴的な数値がある。これらの数理的・数値的なパターンは後述する数値的パターン認識に利用することもできる。
【非特許文献１４】複雑系を解く確率モデル  香取  眞理  講談社  (1997/11)
【非特許文献１５】人工社会―複雑系とマルチエージェント・シミュレーション  構造計画研究所  共立出版(1999/12)
【非特許文献１６】マルチエージェントシステムの基礎と応用―複雑系工学の計算パラダイム  大内  東コロナ社（2002/04）
【非特許文献１７】人口市場アプローチによる家庭用ＶＴＲの規格競争  「情報処理学会誌：数理モデルと応用」Vol.42  No.SIG14(TOM5)  （平成１３年１２月）
【非特許文献１８】社会・経済のエージェントベースモデリングのフレームワーク    情報処理学会誌
【０１６２】
次に数値パターン認識エンジンについて説明する。数値パターン認識エンジンは、幾何学パターン認識エンジンとは異なり、データ収集モジュールに記憶された現象の数値データ、或いは映像生成モジュールから数値段階での出力を取り込み、現象を構成するデータの数理的・数値的な特徴や、現象の映像を構成する要素の数理的・数値的な特徴やその変化として現象を特徴づけるパターンを認識する。
【０１６３】
そして認識されたパターンや特徴と、よく似たパターンや特徴を有する現象を、モデルパターンデータベースに記憶された現象とそのモデル及びパターンと比較して、分析対象の社会的な現象を説明するモデルとして仮定的に選択する。
【０１６４】
数値パターン認識は、データ収集モジュールが収集してきた分析対象の社会的な現象の要素でるデータの時系列的な変化や、パラメーター同士の関連や相互作用などに、数学的なパターンや特徴がないかをパターン認識する作業であり、数値パターン認識エンジンに予めパターンや特徴を捜索するソフトウェアプログラムを実装して数値計算的にこのパターンや特徴を認識する事で実現できる。
このソフトウェアプログラムは総当たり的に数値パターンを比較して行くものでもよいが、数値パターンを比較或いは捜索するためのアルゴリズム的なもの、或いは特定のパターンを発見しやすいようなルールをソフトウェア化したものなどが望ましい。
比較或いは捜索するパターンや特徴の一例を挙げると、３６５日で循環するようなパターンや季節的に変動するような数値的なパターン、さらには何らかの特徴的なパターンや特徴をもつ数値が考えられる。特徴的な数値の例としては例えばフィボナッチ数列のようなものが考えられる。
【０１６５】
また、別の特徴的な数値の例を挙げれば、自然科学の現象に見られる数値パターンを捜索することが考えられる。
また複雑系としての現象を表す数理的・数値的なパターンの具体例を挙げれば、上述した自己組織的な現象、相転移的な現象、伝播現象、カオス的な現象、フラクタル的な現象などに見られる特徴的な数理・数値のパターン等が挙げられる。
さらに、マルチエージェントモデルや遺伝的アルゴリズムなど様々なモデルとそのモデルのパラメーターの挙動パターンをモデルパターンデータベースに記憶しておくことによって、これらのモデルと分析対象の社会的な現象の数値パターンの比較（マッチング）を行うことが出来る。
【０１６６】
これらの数理・数的なパターンや特徴が現象を構成するデータの数値に見られた場合数値パターン認識エンジンは
よく似たパターンや特徴を有する現象を、モデルパターンデータベースに記憶された現象とそのモデル及びパターンと比較して、分析対象の社会的な現象を説明するモデルとして仮定的に選択（現象を説明するモデルを抽出）する。
また別の数値パターン認識の方法としては、空間を分割した格子の各格子点の現象の要素としてのデータの量的変化（移動）の特徴をパターンとして抽出することも可能である。
例えば、すべての格子点の現象の要素としてのデータの量的変化状態を真理値表化して現象を抽象化した上で、パターンマッチングを行う方法なども可能である。
【０１６７】
現象に見られる数値的なパターンや特徴を比較或いは捜索する際の対照群として、モデルパターンデータベースには様々な現象の数理的・数値的なパターンと特徴が、その現象を説明するモデルとともに記憶されている。
さらに、それらのモデルが数理モデルである場合には、当然数理モデルを構成するパラメーター及びパラメーターの相互作用も関連づけられて記憶されている。
【０１６８】
数理モデルを構成するパラメーターとパラメーターの相互作用は、方程式など記述されることも可能であるし、マルチエージェントモデルのようにルール化されたソフトウェアプログラムのような形式で記述されることも可能である。
【０１６９】
また、パラメーターの関連や相互作用としては、２乗に反比例する関係、平法則や立方則、べき乗則的な特徴、対数的な特徴などが考えられる。分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴は、分析対象現象を説明するモデルを抽出する際に大きな手がかりになる。
【０１７０】
もし、従来知られた方程式とほぼ同じ様なパラメーターの関連或いは相互作用が分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴として見られた場合、分析対象現象をこの方程式で説明できる可能性がある。
【０１７１】
上述したような様々なパターンや特徴については、幾何学的特徴や数値的な特徴、その時系列変化の特徴や特異点、そのモデル記述や数理モデルやパラメーターのセットなどを関連させてモデルパターンデータベースに記憶させておくことで、様々な現象と近似するモデルを抽出すること、或いは分析対象現象を様々な観点からモデル化する事が可能になる。
上述したように、モデル抽出モジュールを利用して、分析対象の社会的な現象を、説明する可能性のある仮説としてのモデルを抽出することが出来る。
ただし、抽出されるモデルは、「分析対象の社会的な現象を、説明する可能性のある仮説としての近似モデル」であり、後述する検証作業によって現象を十分に説明できるかを検討する。
【０１７２】
当然、モデル抽出モジュールが、現象を説明する仮説として、第一近似モデルの他にも仮説モデル複数抽出するも可能性もある。
これらの複数の仮説モデルを基に、後述するシミュレーションと検証という再帰的な作業を行うことで、さらに精度の高いモデルを抽出する事もできる。
さらに、複数のモデルを合成してシミュレーションと検証を行い精度の高いモデルを作ることも可能である。
【０１７３】
上述してきたようにモデル抽出モジュールはコンピュータによるパターン認識とパターン分類（クラス）のマッチングをほぼ自動的に行う機能を持つ。
人間が行うには困難性の高い膨大なパターン認識及びパターンマッチングを網羅的に検索する作業をコンピュータでおこなうことにより、、モデルパターンデータベースに記憶されている数値的なパターンやパラメーターのライブラリーの照合を効率的に行うことが出来る。
【０１７４】
上述したように、モデル抽出モジュールによって、モデルパターンデータベースから分析対象の現象を説明する近似的な仮説モデルを抽出することが出来た。
この仮説モデルによって、分析対象の現象を説明し予測するために数値計算によるシミュレーションを行うことが出来るようになる。
【実施例５】
【０１７５】
＜人間がパターン認識を行う例＞
当然、本システムを実現する際に、上述したモデルの抽出をパターン認識エンジンを利用せず人間が行う。
或いは計算機と人間が協同して行うことも可能である。
例えば、視覚化モジュールによって映像化した現象の変化のパターンを人間が読みとり、前述した理論化モジュールに予め記憶されているパターンと対応するパターンを選択することによって、現象を記述するモデル及び方程式を選択して、現象のシミュレーションを行うことも可能である。
【０１７６】
幾何学的なパターンの認識は、人間の特に秀でた能力の一つである事が知られている。人間を含む動物のパターン認識能力は捕食者から逃れ被捕食者を捉えるために発達したと言われ、「動きのある対象」及び「いつもと異なるパターン」などに対して特に鋭い。人間は文字や画像をパターン認識して、それが何を意味するかを抽出すると言う複雑な作業を毎日膨大に行う。さらに地図や空模様などをパターン認識して、目の前のパターンと高次の概念を結びつけることが出来る。細かい例では、話をしている相手の顔に浮かんだ一瞬の表情の変化などから、相手の情動を的確に読みとるといような、機械で行うには複雑すぎるパターン認識をも日常的に無意識に行う事が出来る。
【０１７７】
また、これらのパターン認識は学習を繰り返すことによって精度が飛躍的に高まる事が知られている。脳機能の研究から脳の視覚に関する機序が解明された結果、人間が行っているのは基本的にパターン認識及びパターンマッチングであると言われている。以前に記憶したパターンと今回認識したパターンを比較している。
【０１７８】
もし、経験や学習により記憶したパターンと同じパターンが認められれば、類推から同様の原因からパターンが生じたと仮定して、同様の結果を予測する。同じパターンを持つ現象は同様の機序、相似な相互作用から成り立っている可能性があることから、一般的にこのような類推が成り立つ。このように人間よるモデル抽出モジュールも、本質的には計算機によるパターン認識プロセスと同様に、現象の変化の幾何学的或いは数値的パターンを
読みとるものである。
そこで、現象のパターン或いは特徴の認識を人間が行い、モデルパターンデータベースから、似たパターンや特徴を有する、現象のモデルや方程式を選択するという方法で。パターン認識を行うことが出来る。
ただし、人間によるパターン認識には注意すべき点がある。以下に代表的な２つの点を挙げる。
人間のパターン認識能力は非常に高速であるが、高速である理由が記憶や直感的な情報処理に頼っているという特徴がある。人間の特性である記憶力の界限や感情的なバイアス、例えば希望的観測に影響を受けて判断を誤るなどのように、人間の判断には限定的な合理性しか有しない点を考慮するべきである。
また、膨大なパターンのデータベースからマッチするパターンを総当たり的に検索することや、パターンの類似度を数値的に判断するなどの情報処理、及び数値的なパターン認識は計算機が圧倒的に優れている。
【実施例６】
【０１７９】
＜モデル抽出モジュールの具体的利用例＞
モデル抽出モジュールの実施例として、実施例２で視覚化した産業が拡大する現象の映像に含まれるパターンをパターン認識し、現象を説明する理論的な数値モデルを仮定する例を説明する。
具体例として、実施例２で視覚化したパチンコ産業が拡大する現象の映像パターンを、パターン認識エンジン及び／又は人間によってパターン認識処理して、予め現象モデルパターンデータベースに記憶された様々なモデルのパターンとパターンマッチング処理を行い、似たパターン或いは特徴を有するモデルを抽出する。
以下に、サンプル画像１で視覚化したパチンコ産業拡大現象を分析対象現象としてパターン認識する例を説明する。
分析対象現象の映像の幾何学的且つ数値的なパターンの特徴として、出店が周囲に拡散して行く拡散パターンに加えて、やや離れた或いは非常に離れた都市へ出店が飛び火するパターンの特徴がパターン認識エンジンによって認識される。
【０１８０】
そして、予めモデルパターンデータベースに記憶された分類された映像の幾何学的且つ動的なパターンから、同じ様な幾何学的且つ動的なパターンの特徴を有するモデルを抽出（選択）する。
ここでは具体的な例を挙げて、森林火災モデルを抽出するものとする。
モデルパターンデータベースに記憶された森林火災の延焼モデルは、森林において発生した火災が周囲の樹木に燃え広がり、さらに風によって飛び火して周辺の地域に火災を延焼させる現象を説明するモデルである。
つまり森林火災の延焼モデルは、「拡散：周囲への延焼」と「移流：周辺地域への飛び火」によって構成される移流拡散現象をモデル化したものであり、モデルパターンデーターベースにおける森林火災の延焼モデルは、移流拡散方程式によって数理モデルとして記述されている。
図１３に移流拡散方程式の例を表示する。
【０１８１】
移流拡散方程式は基本的には流体や熱などの移動や拡散を記述する方程式である。図１３に示した数理モデル（移流拡散方程式）にはｆ：移流速度関数、ｖ：拡散係数、ｕ：速度、ｐ：圧力というパラメーターがある。
これらのパラメーターは森林火災モデルにおいては、ｖ：拡散係数は現象が起因する空間の基礎的データとしての火災現場及び周辺の樹木の種類による森林の燃え易さのパラメーターであり、具体的には生育している樹木の種類である。ｕ：速度は現象の変化に大きな影響を与えるパラメーターである風向きと風速である。ｐ：圧力は風（飛び火）を起因する気圧であり、ｆ：移流速度関数は火災の局所的な温度と風の速度から計算される火災が飛び火する確率である。    
【０１８２】
次に、数値パターン認識エンジンは、森林火災モデルを記述する数理モデル（移流拡散方程式）の各パラメーターと、産業が拡大する現象の各要素（パラメーター、データ）の数値的な、関連や相互作用のパターンと特徴を数値的にパターン認識して数値的に近い関連や相互作用パターンを持つ分析対象現象の要素（パラメーター、データ）を、森林火災モデルを記述する数理モデル（移流拡散方程式）の各パラメーターに充当してパラメーターセットを生成する。
具体例を挙げると、以下のようなものである。
ｖ：拡散係数は各格子におけるパチンコを遊戯できる年齢層の人口密度、ｕ：速度は情報が交通網や通信網に乗って移流する速度、ｐ：圧力は  移流を起因する、各格子における情報の（移流拡散による）蓄積量、ｆ：移流速度関数は情報が周囲の地域に移流する確率。
【０１８３】
上述のパラメーターセットは、現象の定性的な側面から見ると、「新たな産業：パチンコ店が流行って非常に売り上げを上げている」という情報が周囲の地域に拡散し、或いは交通網や通信網などに乗って周辺または遠隔地域に情報が移流した結果、情報が充分に蓄積した地域にさらにパチンコ店が生まれるという社会的現象のパターンを説明していると考えることが出来る。
【０１８４】
上述の例では、まず、可視化モジュールの出力に対して幾何学的なパターン認識を行い、次にデータ収集モジュールが収集した現象の要素データ（パラメーター）に対して、数値的なパターン認識を行ってモデルを抽出したが、逆の順序でモデル抽出を行う事も可能である。
【０１８５】
また、単にデータ収集モジュールが収集した現象の要素データ（パラメーター）に対して、数値的なパターン認識を行うことによりモデルパターンデータベースからモデルを抽出する事も可能である。
【０１８６】
同様に、単に可視化モジュールの出力に対して幾何学的なパターン認識を行いモデルパターンデータベースからモデルを抽出する事も可能である。ただし、この場合にはモデルにパラメーターを充当するために後述する、パラメーター選択モジュールやモデルコントロールモジュールを利用することが望ましい。
【０１８７】
モデル抽出モジュールによって抽出した上述の移流拡散方程式及びそのパラメーターセットが、産業拡大現象のモデルとして妥当であるかどうかは、後述するシミュレーションモジュールでの数値計算と結果の検証によって検討される。
【０１８８】
また、上述の例では分析対象現象のモデルを一つだけ抽出したが、分析対象現象を説明する可能性のある複数のモデルを抽出することも可能である。様々な観点から現分析対象のモデル化を行い、それぞれのモデルに関してシミュレーションによって、モデルの妥当性を検証することにより、一面的な見方によって現象の本質を見誤る可能性を排除することが出来る。
さらに、複数のパターンでパラメーターの充当を行い、複数のパラメーターセットを出力することが可能である、複数のパラメーターセットについてシミュレーションを実施してパラメーターセットの妥当性を検証することにより一面的な見方によって現象の本質を見誤る可能性を排除することが出来る。
【実施例７】
【０１８９】
＜パラメーター選択モジュール＞
パラメーターの充当は上述のように数値パターン認識を行う方法以外にも、様々な方法で実行できる。例えば可能なすべてのパラメーターの充当パターンを総当たり的に充当して、シミュレーション結果から妥当性を判断してパラメーターの充当を絞り込む方法が可能である。
しかし、上述の方法では、計算処理量が増大してしまうので、モデル抽出モジュールにパラメーター選択モジュールを組み込んで計算機によってパラメーターの推定と選択を行うことも可能である。
【０１９０】
パラメーターの推定は様々な方法によって実現可能である。前述したように、数値パターン認識エンジンによって認識された、分析対象現象のパラメーターの関連或いは相互作用は、分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴は、分析対象現象を説明するモデルを抽出する際に大きな手がかりになる。
もし、従来知られた方程式とほぼ同じ様なパラメーターの関連或いは相互作用が分析対象現象のパラメーターの関連や相互作用の特徴として見られた場合、分析対象現象をこの方程式で説明できる可能性がある。
さらに、パラメーター選択モジュールに統計的検定を行うプログラムを組み込んでパラメーターの推定と充当を実現することも出来る。具体的には最尤度法などによってデータ収集モジュールが収集したデータが、移流拡散方程式のどのパラメーターに相当するかを判定して、分析対象現象のデータを方程式のパラメーターに充当する方法などが考えられる。
或いは、予めパラメーター選択モジュールにパラメーターを推定と選択を行うためのアルゴリズムをプログラムとして実装する方法も可能である。
パラメーターを推定するためのアルゴリズムの具体例としては、従来から知られている一般的探索アルゴリズムを利用することが出来る。この方法では、パラメーターの充当状態を探索木としてコード化し、一般的探索アルゴリズムをプログラムとしてパラメーター選択モジュールに実装して、パターン認識結果が抽出したパターンや特徴である、線分、面、曲線などの交差や傾きなどの特徴や、静的な状態だけでなく、動きや速度ベクトルのパターンや特徴を、検索に利用する情報として深さ優先探索や反復深化探索などを行い、それぞれのパラメーターを検索的に推定して充当する事が出来る。
上述したような、パラメーターの推定と充当作業を単独で或いは組み合わせておこうなうことにより、モデルにパラメーターを充当してパラメーターセットを生成することが出来る。
【実施例８】
【０１９１】
＜モデルコントロールモジュール＞
さらに、モデル抽出モジュールに、モデルコントロールモジュールを追加することによって、パターン認識によって選択したモデル及びパラメーター選択モジュールによって充当したパラメーターを調整する或いは修正することが可能である。
モデルコントロールモジュールは主に人間が持つ経験的な知見や仮説などに応じて、モデルの細部やパラメーターや初期条件や境界状況などを調整する或いは修正することが出来る。
このため、モデルコントロールモジュールは、モデルやそのパラメーターを、スライドバーや選択ボタンや入力ウィンドウなどのようなＧＵＩ（視覚的ユーザーインターフェース）によって簡便に操作できることが好ましい。
モデルコントロールモジュールによって、パラメーター設定やパラメーターの相互作用の重み付けなどを変化させた複数のパラメーターセットを作り、各々のパラメーターセットについて数値計算シミュレーションを行うことが簡単に実現できるようになる。
モデルコントロールモジュールによって、モデルやパラメーターを様々に変化させて、現象をシミュレーションすることにより、現象やその変化の振る舞いについて多くの知見を得ることが出来る。
【０１９２】
さらに、実際に産業や行政に於いて、本発明を利用する際に特に重要であるのはパラメーターの変化に対する現象の振る舞いの変化である。具体的には、少し変化させただけで大きく現象の振る舞いが変わってしまうようなパラメーター。もう一つは変化させても現象の振る舞いがほとんど変化しないパラメーターである。
【０１９３】
前者は少しの違いが結果に大きな影響を及ぼすため非常に注意すべきパラメーターであり、後者はパラメーターの選択に関わらず安定的な現象であると考えられる。
具体的には、前者については充分に注意と時間とかけて選択肢を調査して意志決定すべき要因であるし。後者ようなについては、どのような選択肢を選択しても大きく現象に変化はないと推定できるので、無駄な調査や会議などによって経営資源を浪費する危険を避けるべきであることがわかる。
【０１９４】
またモデルコントロールモジュールを利用して、モデルやパラメーターに人間（分析担当者）の持つ経験則を加えることで、現象をより経験則に沿うものとして記述することも可能である。
また、パラメーターの充当についてパラメーター選択モジュールを使用せずに、現象の可視化結果としてのパターンや特徴から、人間が大まかな判断を行い、或いは統計的検定などを行ってモデルコントロールモジュールからパラメーターを充当する方法も可能である。
【実施例９】
【０１９５】
＜複雑なモデルの自動的な形成＞
上述したように、本発明を利用して、分析対象現象のモデルと、その方程式やパラメーターを仮定することが出来る、モデルは上述の説明のように単純なモデルであっても良いが、さらにモデルデータベースとパターン認識エンジンを利用して、多くの要素が相互作用する複雑なモデルを生成することもできる。
【０１９６】
具体的には、モデルパターンデータベースに記憶された各モデルに関連するサブモデル、或いはモデルの詳細な部分を説明するモデルを関連づけて記憶させておくことが可能である。
【０１９７】
例えば、森林火災モデルの重要なパラメーターである火災周辺の風の流れを詳細に計算する事が出来れば、森林火災現象やその変化の可能性の重要な細部に迫る事が出来る。具体的には流体の振る舞いを記述するナビエストークス方程式によって、火災現場周辺の地形、気圧の配置、空気の温度、及び火災によって発生する上昇気流等の空気の流れや、火災の拡散及び延焼に重要な影響を与える風向きと風の強さを計算する事が出来る。
また、火の粉の飛散による森林火災の延焼の確率はマルチエージェントモデルによってもモデル化することが出来る。
【０１９８】
このような、現象を構成する要素の振る舞いに関する現象サブモデルを、主要なモデルと組み合わせて多くの要素が複雑に相互作用するモデルを構築することが出来る。
上述のように、現象を構成する要素のサブモデルを森林火災モデルと関連づけてモデルデータベース記憶させておく、モデル相互のメイン・サブの関係は、例えば一意的に決定してツリー的に記述することも可能であるし、或いはオントロジー的に記述して或るモデルを選択するとそのモデルに関連するサブモデルの候補としていくつかのモデルを抽出するように関連づけておくこともできる。
【０１９９】
前述の実施例２における、産業拡大の移流拡散モデルに於いて、情報が交通網や通信網に乗って移流する速度（ｕ）情報が周囲の地域に拡散する確率（ｆ）は現象の変化に大きな影響を与えるパラメーターである。（産業拡大現象ばかりではなく、社会、経済、市場において非常に重要なパラメーターである。
【０２００】
情報伝達・伝播をシミュレーションすることが出来るモデルが存在すれば、産業拡大現象など、が重要なパラメーターである現象を、説明し数理モデル化し数値的にシミュレーション計算することが出来る。そこで、モデルデータベースが森林火災モデルに関連して記憶しておいた、移流する速度（ｕ）や、拡散する確率（ｆ）を記述する、ナビエストークス方程式やマルチエージェントモデルを、産業拡大の移流拡散モデルを構成するサブモデルとして利用
することが出来る。
【０２０１】
これらの、サブモデルを後述するシミュレーションモジュールで、離散化した各格子における情報の移流拡散による情報蓄積量を計算或いは情報処理してシミュレーションし、可視化モジュールでシミュレーション結果を可視化することによって、産業拡散現象において、情報が交通網や通信網に乗って移流する速度（ｕ）情報が周囲の地域に拡散する確率（ｆ）の仕組みや現象の変化や特徴を詳細に説明し予測し理解する手助けとなる。
【０２０２】
また、情報の移流拡散現象は、上述してきた移流拡散方程式によるモデル化に限らない。具体例を挙げれば流体現象を記述するナビエストークス方程式によるモデル化や、セルオートマトンモデルによるモデル化、或いはマルチエージェントモデル、パーコレーションモデル、相転移モデル、粒子モデルなどによってモデル化し計算或いは情報処理する事もできる。当然これらの様々な方程式やモデルをモデルデータベースに記憶させておき産業の拡大を説明する主要なモデルとして、さらに主要なモデルと比較対象するサブモデルとして選択することも可能である。
【０２０３】
上述のように、本発明によれば、現象を詳細に説明し、精度の高い予測を行うために、複雑なモデルが生成される可能性がある。
【０２０４】
本発明では、従来のようにモデルに於けるシンプルさの基準を重要視する必要は小さい。何故なら、すでに人間には直接理解することも計算することもコントロールする事もできないモデルであっても、充分に現象を説明することが出来れば本発明のシステムはこのモデルによって現象をシミュレーションし可視化することが出来るからである。
【０２０５】
また、上述の説明でモデル抽出モジュールが抽出したモデル、移流拡散方程式やナビエストークス方程式は偏微分方程式である。偏微分方程式は要素のフィードバック的な相互作用を記述する事が可能な方程式であり、一つ以上の目的変数を取り扱える方程式であるので、社会現象のような複雑な現象の記述には都合がいい事が考えられるが、通常は解析的に解くことが出来ないので、数値計算的に解くことになる。このため通常の解析的な方法論ではなく、本システムのような発見的な方法論を実行するツールが必要になる。
【０２０６】
偏微分方程式の数値計算的な解は、初期条件や要素（パラメーター）の小さな変動に大きな影響をうけることもある。
そして上述のように、偏微分方程式やマルチエージェントモデルを組み合わせた複雑なモデルによる分析や説明や予測は、従来的な社会予測観のように一つの答えに収束する予測とは大きく異なる可能性を有する。
【０２０７】
しかし、このことは実際の社会現象の特徴を捉えていると言える。よく、社会現象や生命現象のような複雑な現象においては「全体は部分の総和ではない」と言われる。
【０２０８】
社会現象は部分（要素）と、部分（要素）のフィードバック的な相互作用の総和である。
また、分析対象の現象が複雑な非線形現象であることは、おおまかに言えば個別要素がもつ性質の総和としては全体を理解することが決してできないと言うことを意味する。さらに、初期値に対する敏感性やカオス的な挙動や、小さな変化の雪崩的な増幅によって、大きな変化が生まれる自己組織的な現象や、マクロな存在様式や運動様式が突然変化する現象は、非線形現象によく見られる特徴であり、非常に小さなパラメーターの変化が系全体
の挙動に大きな変化をもたらす。
【０２０９】
社会現象はシンプルな決定論的に予め定められた通りに進行する現象ではなく、ほんの少しの変化が様々な結果を引き起こす、つまり解が複数存在する可能性が大きな現象なのである。実際の社会現象にこのような非線形的な特徴が存在する可能性については言及されてきたが、従来は、主に還元的且つ統計的な方法論によって社会現象を解析してきたため、上述したような社会の非線形的な特徴である突然の変化や予測困難性については充分な
言及をおこなう方法自体が存在していなかった。
【０２１０】
そして、産業や行政において、社会現象の分析が重要なのは、何が問題なのかを見極めることである。ここに直感を働かせることが出来る余地が可能であれば大きくあることの重要性が存在する。本発明のシステムは現象を解析的に解くのではなく数値計算によってシミュレーションすることで現象の全体像を把握するので「部分の分析から、全体として視覚化する」ことによって現象全体の変化についての直感的理解を促すことの有意性がある。
【０２１１】
さらに、現象のモデルを偏微分方程式として記述して、シミュレーションする事が可能であり、数値計算的に現象とその変化を説明し予測した結果を直感的な理解を得やすいように可視化することで、要素の相互作用についての知見を得ることが出来るということに本発明の従来にない優位性がある。
【０２１２】
端的に言えば、社会現象は社会という系（システム）の高次のレベルに固有の現象である可能性が高いので、社会現象に対する理解を得るためにはただ単なる分析結果の集積を超えて、複雑な非線形現象に対する新たな概念を得る必要があり、本発明は概念の得ることに適したシステムであると言える。
【０２１３】
また、上述の説明に関わらず本システムは当然、複雑ではないモデルや、偏微分方程式以外の方程式によって記述したモデルを取り扱うことも可能である。具体的には通常の微分方程式や線形方程式だけで記述されたシンプルなモデルを取り扱うこともできる。これらのシンプルなモデルをシミュレーションモジュールによってシミュレーション計算して、可視化モジュールで可視化することによっても、社会現象の可視化とシミュレーションを総合的に実現するという従来技術には無かった大きな効果を有する。
【０２１４】
実施例４から実施例８で説明したように、モデル抽出モジュール或いは人間によって、現象を記述するモデル、方程式を抽出し、パラメーターセットを出力することが出来た。このパラメーターセットを利用して分析対象現象を数値的にシミュレーションする事が可能なる。
【０２１５】
上述の実施例では、モデル抽出モジュール或いは人間が抽出したモデルは自然科学的な数理モデルであったが、現象のパターンや特徴によっては、社会科学的なモデルや、複雑系科学に於ける確率的なモデルや、マルチエージェントモデル或いはセルオートマトンなどのモデルを抽出し、それらのモデルを利用してシミュレーションを行うことも可能である。
【０２１６】
モデル抽出モジュールによって抽出されたモデル、方程式、パラメーターは、パラメーターセットとしてシミュレーションモジュールに出力される、モデル抽出モジュールが出力したパラメーターセットの妥当性はシミュレーションモジュールでの数値計算と結果の検証によって検討される。
【実施例１０】
【０２１７】
＜モデルの分類＞
上述したように、複雑な現象に関する概念を得るための有効な方法としては現象を分類することが挙げられる。そこで本発明では、複雑な現象に対する概念を得る事を助けるために、モデル抽出モジュールとモデルパターンデータベースを利用して、分析対象現象をパターンや特徴によって分類し記憶する。
【０２１８】
モデル抽出モジュールによって、認識された分析対象現象のモデルは、パターン認識の結果で分類され、モデルパターンデータベースに記録される。具体的には、例えばパターンの特徴の数値的な重み付けの結果で、近い数値を有するクラスターに含まれるパターンは同じ分類のパターンとして関連づけて記憶する。
さらに、モデル抽出モジュールは、後述するように、シミュレーションと実現象の比較を通じて、モデルの精度を向上させるという機能を有するようにする事も可能である。
具体的には、従来から知られた機械学習機能をモデル抽出モジュールに組み込み、結果に対する評価を与えることでこの機能を実現することが出来る。
このようにモデル抽出モジュールによって、現象を近似する数理モデルを仮定することが出来る。
【０２１９】
社会現象を数理モデル化することによって、社会現象の要因の相互作用として現象とその変化の予測を、後述するシミュレーションモジュールで差分法や有限要素法といった従来から利用されてきた手法によって数値的に計算処理する事が可能になる。
【実施例１１】
【０２２０】
＜シミュレーションモジュール＞
シミュレーションモジュールは、既存の様々なモデルやパラメーターセットや仮説的なモデルとパラメーターセットを利用して社会現象をシミュレーションする事が出来る。
さらにモデル抽出モジュールを利用して抽出した数理モデルとパラメーターセットを用いて、計算機による数値計算による現象シミュレーションを行う事が出来る。また、前述したように、社会科学的なモデルや、複雑系科学に於ける確率的なモデルや、セルオートマトンモデルやマルチエージェントモデルなどのモデルを抽出し、それらのモデルを利用してシミュレーションを行うことも可能である。現象シミュレーション結果は可視化モジュールに出力する事が出来る。可視化モジュールがシミュレーション結果を可視化することによって、現象やその変化の様子を映像出力として可視化することが出来る。
【０２２１】
図５はシミュレーションモジュール５００の実施構成例を略示的に示したブロック図である。シミュレーションモジュールは、モデル抽出モジュールが抽出したモデルとそのパラメーターを計算条件ファイルとして計算条件ファイル入力部に入力し、モデルとの振る舞いをシミュレーション数値計算モジュールによって数値計算し、シミュレーションの計算結果をシミュレーション結果ファイル出力部にシミュレーション結果ファイルとして出力する。
【０２２２】
計算条件ファイル入力部に入力する計算条件ファイルの具体例を挙げれば、モデル抽出モジュールが出力した現象を説明すると仮定する複数の条件の異なるモデルとパラメーターのセット（＝パラメーターセット１、２・・・ｎ）や、人間が経験的に選択したシミュレーションする現象を説明すると思われるモデルとパラメーターのセットなどである。
またこの時、シミュレーション計算の参考データ或いは初期値データとして過去のデータを収集モジュールから入力する事も可能である。
【０２２３】
シミュレーション数値計算は具体例としては、一定の空間（地域）における社会現象のシミュレーション計算を時系列（例えば１日ごと）に計算して、時系列（例えば毎日）の計算結果を出力する。
この時、シミュレーション計算は分散可能であるので、並列計算機を利用して並列に計算を行えば効果的に処理のスピードを上げることができる。
シミュレーション計算モジュールは、計算条件ファイルを利用して、現象を記述すると仮定する複数の条件の異なる方程式とパラメーターのセット（＝パラメーターセット１、２・・・ｎ）の各々について計算を行い、現象のシミュレーションとなる数値計算を行う。
【０２２４】
シミュレーションモジュールには扱う数理モデルの種類や分析の目的によって様々な計算方法を実装することで、様々な数値計算を行わせることが出来るようになる。
例えば、前述してきたような、離散化された格子モデル上で移流拡散方程式によって現象をモデル化し、各格子におけるパラメーターの相互作用として数値的に計算してシミュレーションする事が考えられる。
【０２２５】
このような方程式を計算してシミュレーションを行う際の、効率的な数値計算方法の具体例としては、例えば差分法を利用することが考えられる。
差分法は、代表的な数値解析法であり、様々な流体現象を捉えることを目指す研究と計算機の発達と共に発展してきた。差分法は、対象とする現象が起きている場の領域を網の目(格子)に分割し、それぞれの格子内で現象を記述する微分方程式を差分化することにより、方程式を連立方程式として近似して、連立方程式を解くことで現象の変化を数値としてシミュレーションすることが出来る。
当然、数値計算を高速に行うために計算方法に特化したソルバー（この例では差分方に特化したソルバー）を実装することが好ましい。
【０２２６】
シミュレーション計算機モジュールに様々な計算方法に対応するソルバーを用意すれば、当然、差分法以外にも、有限要素法やスペクトル法などの数値計算方法を利用してシミュレーションする事も考えられる。
また、上述してきたように方程式を利用するアルゴリズム的なモデルを利用するだけではなく、セルオートマトンやマルチエージェントなどのようなルールベースのヒューリスティックなモデルを利用して現象をシミュレーションすることも可能である。
さらに、モデル抽出モジュールが抽出したモデルに、社会科学や経済学やマーケティングにおける様々な数理モデルを組み合わせて現象の仮説的なモデルを作ってシミュレーションモジュールで、現象仮説をシミュレーションする事も可能である。
【０２２７】
上述のように計算されたシミュレーション結果ファイルは時間軸に沿った現象の時系列変化の予測ファイルとして複数（例えば１日を単位として１ヶ月分であれば、３０個）出力される。
【０２２８】
シミュレーション計算モジュールは、現象を記述すると仮定する複数の条件の異なる方程式とパラメーターのセット（＝パラメーターセット１、２・・・ｎの各々に対して、現象の予測シミュレーションを行い、シミュレーション結果ファイルを生成する。
【０２２９】
さらにこの時、シミュレーション結果チェックモジュールを設けて、シミュレーション結果がどの程度、妥当であるかを検査することにより、さらに実際的なシミュレーション結果を得ることが出来る。
具体的には、シミュレーション結果を検査するシミュレーション結果チェック部に、シミュレーション結果の理論的なチェックを行うモジュールを実装して、シミュレーション結果を検査する。
例えばシミュレーション結果が熱力学の第２法則（エントロピー増大則）を守っているかどうかを検査する事が考えられる。
自然科学に於いては、総ての自然現象は熱力学の第一法則（エネルギー保存則）と熱力学の第２法則（エントロピー増大則）を守っていると考えられている。
であるから、もし或るモデルによって自然現象をシミュレーションした結果が、熱力学の第一法則（エネルギー保存則）と熱力学の第２法則（エントロピー増大則）を守っていない場合には、このモデル或いはそのシミュレーション結果は正しくないと判断することが出来る。
具体例としては、前述の熱力学法則や、社会や経済や市場についての経験則による法則などを利用して、シミュレーション結果出力がこれらの法則を満たしているかを検査することが考えられる。
【０２３０】
ただし、シミュレーション結果に対して熱力学的チェックを行う場合には、社会現象が自然科学的な現象と同様の理論的本質を有すると仮定することになる。
検査の結果、シミュレーション結果が検査法則を満たさない場合には、数理モデル、パラメーターセット、シミュレーション計算の何れかが正しくない或いは何らかの問題がある、と推定することが出来る。
【０２３１】
複数のパラメーターセットによって計算され生成されたシミュレーション結果ファイルは、モデルの条件を変えて現象を予測したファイルとしての意味を持つので、パラメーターセット毎に時系列にまとめられ、シミュレーション結果ファイル出力部に記憶される。
【０２３２】
シミュレーション結果ファイルは具体的には数値の羅列であり、このままでは人間が現象の変化を直感的に捉えることが出来ないので、シミュレーション結果ファイルを可視化モジュールに入力し。現象の変化を（例えば一ヶ月分）予測したアニメーションとして可視化する事が出来る。
【実施例１２】
【０２３３】
上述した実施例では、モデル抽出モジュール或いは人間が抽出したモデルは自然科学的な数理モデルであり、離散化された格子モデル上で、移流拡散方程式やナビエストークス方程式などの方程式によって各格子におけるパラメーターの相互作用としてモデル化されていた。
しかし、現象のパターンや特徴によっては、粒子モデルや連続的なモデルが仮定される、或いは社会科学的なモデルや、複雑系科学に於ける確率的なモデルや、マルチエージェントモデルなどのモデルが抽出され仮定されることもあり得る。
当然、離散化格子を用いたモデルに限らず、これらのような様々なモデルを利用してモデルの時系列な変化についてのシミュレーションを行い、シミュレーション結果ファイルを生成し、現象のシミュレーション結果を可視化モジュールで映像化することも可能である。
【０２３４】
それらのモデルは、数理的なモデルでは無い場合もあるが、モデルパターンデータベースにモデルを記憶させる際に、モデルを計算機によって情報処理可能な状態にしておけば、シミュレーションモジュールを利用してシミュレーションを行うことが可能である。
具体例としては、複雑系科学に於ける確率的なモデルが抽出された場合には、格子ガス法や格子ボルツマン法、パーコレーションモデルや相転移モデルなどの確率的なモデルを利用してシミュレーションを行い、シミュレーション結果をシミュレーションファイルとして出力することが出来る。
【０２３５】
例えば、マルチエージェントモデルが抽出された場合には、マルチエージェントモデルのプログラムとルールを用いて現象のシミュレーションを行い、シミュレーション結果をシミュレーションファイルとして出力する事が出来る。
マルチエージェントモデルは、社会現象などのような複雑で、ルール自体が時系列に変化してしまうような現象を計算機上でシミュレーションする方法として考えられた方法である。
また例えば、遺伝的アルゴリズムによって現象のシミュレーションを行うことも可能である。遺伝的アルゴリズムのプログラムとルールを利用して現象の振る舞いを計算することが考えられる。
【非特許文献１】遺伝的アルゴリズム  北野  宏明  産業図書  （1993）
【０２３６】
さらに、実験経済学のモデルにおいては、個々の人間を社会の構成要素として考え、各人間の行動基準を簡略化したプログラムで記述している。このようなプログラムを計算処理してシミュレーションを行うこともまた可能である。
【０２３７】
上述のように、シミュレーション結果を可視化した映像出力を概観或いは精査することによって、現象とその変化についての知見を得ることが出来る。またモデル及びパラメーターが正しく抽出できた場合には高い精度で現象とその変化を予測することが出来る。
【０２３８】
以上のように、社会現象のような複雑な現象のシミュレーションを理論的なモデルを利用して行うことが出来るようになった。
【実施例１３】
【０２３９】
＜モデル検証作業＞
各モジュールの一部、或いは全部の入出力を再帰的に情報処理することによって、現象を説明するモデルや方程式の妥当性を検証し、モデルや方程式を修正することが出来る。シミュレーション結果を可視化した映像出力を、実際の現象推移と比較する。
【０２４０】
具体的には、実際の現象推移に関するデータをデータ収集モジュールが収集して、可視化モジュールで可視化し、数値的及び／又は幾何学的なパターンや特徴が一致しているかを、モデル抽出モジュール或いは人間が比較する。比較の結果、シミュレーションが実現象を良く再現していない場合、及び／又は、モデル及びシミュレーション結果が実現象と一部異なるパターン及び／又は特徴を有する場合には、再度、現れた特徴をキーとしてモデルの再抽出及び／又は修正を行い、再抽出及び／又は修正されたモデルに基づいてシミュレーションを行い、再度実現象と比較を行う。
図１０から図１２に、モデル検証フローチャートの例を示す。
【０２４１】
この時、モデルやパラメーターを変更した複数回にわたるシミュレーションにおいても頻繁に認められるパターンや特徴は、モデルやパラメーターの変化にもかかわらず、安定した現象の側面が示されていると考えられる。
【０２４２】
さらに、モデルやパラメーター少しでも修正すると、大きく現象の振る舞いが変わる場合には、現象に大きく影響を及ぼすモデルやパラメーター及びその性質が示されている可能性があるので特に注意を要する。
【０２４３】
上述のモデルの検証作業は、人間の介在無しにモデル抽出モジュールのみで行うことによって、すべて計算機によるシステムだけで行うことも可能である。計算機システムは上述の作業をフィードバック的に繰り返して、実現象を説明し予測する
モデルを生成する、生成されたモデルとそのパターン及び／又は特徴は分類した上でモデルのライブラリーに加えモデルパターンデータベースに記憶する。
モデルのシミュレーション結果と、実現象をモデル抽出モジュールのみで比較して、モデル及びシミュレーションが実現象のパターン及び／又は特徴を良く再現している場合には計算機システムは実現象とモデルを関連づけて記憶して作業を停止する。
【実施例１４】
【０２４４】
＜本発明の応用＞
本発明は、社会科学、経済学、マーケティング全般などに利用することが可能である。特に、社会現象を駆動する要素間の相互作用の研究に応用することが出来る。
具体的には、従来見落とされていたような要素について知ること、或いは重要性の高い要素の相互作用の発見などが期待できる。
【０２４５】
或いは図６の本システムの応用例に示したよう、本発明の各システムを応用して、市場分析（マーケティングリサーチ）を行い、企業戦略やマーケティングプランを構築し、マーケティングプランをシミュレーションする事が出来る。また、企業戦略やマーケティングプランを実行した際には実行状況の検証ツールとして、さらに実行結果の分析・評価ツールとして利用することも考えられる。
【０２４６】
本発明は上述したように、効率的な経営戦略の策定及び実行検証ツールなどとして或いは、広告効果の検証、より効果的な広告手法の開発など産業における様々な局面で効果的に利用することが考えられる。
【０２４７】
また従来、社会科学や経済学やマーケティングの分野には、それぞれの現象を説明する多くの仮説（モデル）が存在していた。これらの仮説（モデル）は、コンサルティング企業などにより、実際の企業経営や行政活動などに導入されていた。
しかし、これらの仮説（モデル）を事前に簡単に且つ詳細にシミュレーションし、且つ直感的に理解できるように可視化する或いは検証する手段は存在していなかった。
本発明を利用すれば、様々な仮説に基づいて、事前に様々な仮説（モデル）やモデルの要素（パラメーター）の相互作用をシミュレーションして、各モデル、各パラメーターの相互作用について様々な知見を得る事が出来、企業において仮説（モデル）を実際に戦略や業務に導入する、或いは実行する前に、仮説（モデル）の正しさや効果や要素（パラメーター）を定性的或いは定量的に変化させて実行した場合のシミュレーションを行えることが本発明の利点である。
さらに、本発明を利用して、様々な仮説構築と検証を繰り返すことで、仮説（モデル）の本質についての理解を得る事が出来る。
【０２４８】
具体例としては、実施例２で説明したような新たな産業の拡大現象に加え、新たな商品の拡大現象についてデータを収集し、現象を可視化し、現象のモデルを抽出し、モデルに基づいて現象をシミュレーションすることで、全く異なる産業や商品が市場拡大するための重要な要素（パラメーター）や、市場拡大に必要な機序を発見する事が出来る。
上述したように本発明を利用することにより、社会や市場の消費者における情報伝播の様子を概観する或いは、本質的な法則性を探ることにより従来の方法では困難だった複雑な現象について理解と予測を得ることが出来るようになる。
【実施例１５】
【０２４９】
＜マーケティングツール＞
図７はマーケティングにおける本システムの応用例の実施構成例を略示的に示したブロック図である。図に示すように、市場におけるデータを収集して様々なマーケティング分析やシミュレーションを行うことが出来る。
【０２５０】
例えば、販売量の推移をマーケットリサーチする、或る商品とその競合商品の、或る地域における販売量の時系列データを、ＰＯＳシステムなどから、データ収集モジュールが収集してモデリングモジュールが適当な格子を生成し、店舗と各店舗における販売量をプロットし、時系列な変化を可視化モジュールで動画として映像化する。
【０２５１】
或いは、広告効果の測定を組み合わせてマーケティング分析や予測を行うこともできる。
具体例としては、対象商品をメーカーの新商品とし、プロモーション戦略として都市部に集中的な広告宣伝を行っている状況である場合、モデリングモジュールが適当な格子を生成し、店舗と各店舗における販売量をプロットする。
【０２５２】
このケースでは、以下のような関係に注目して、広告効果測定を行うことが考えられる。
【０２５３】
具体例としては、ＴＶＣＭなどのプロモーションと時系列的に連動する販売量の増減傾向、ＴＶＣＭなどのプロモーションコンテンツを変えた場合における販売量の増減傾向、その他の要因（例えば時間や曜日や週その他様々な変動）による販売量の増減傾向。
【０２５４】
また、以下のような可視化出力から「社会における流行の発生（情報伝播）の過程」が可視化されている可能性がある。その他には都市部から（おそらく鉄道や幹線道路などの動線に沿って）周辺部に広がって行く販売量の増加の波。或いは都市部から周辺部への販売増加量の「飛び火」など。
【０２５５】
さらにこのケースが、具体例として若い女性をターゲットに設定している場合、国勢調査による年齢別区分メッシュ地図データを同時にビジュアリゼーションモジュールで処理すれば、ターゲットとする年齢層の女性への地域別の浸透度も可視化できる。
さらに、競合商品が発売されたケースを数理モデル化して、競合商品の販売量データも同時にアニメーション化することもできる。これによって、競合商品の侵食状況が可視化されるので、競争マーケット（消費者行動）の動態を見ることができる。例えば、以下のようなことが見てとれる可能性がある。
【０２５６】
先行商品の販売量増加の波を追いかける競合商品の販売量増加の波。先行商品のマーケッ
トに侵食する競合商品のクラスタの増殖或いは縮小。地域による、先行商品と競合商品の販売量の変化率。競合商品のＴＶＣＭなどのプロモーションと連動する、先行商品の販売量の増減傾向競合商品がＴＶＣＭなどのプロモーションコンテンツを変えた場合における先行商品の販売量の増減傾向
【０２５７】
また、可視化モジュールはシミュレーションモジュールの結果を可視化する際にも用いる。これによって、販売手法の最適化、広告・プロモーションの投下手法及び量の最適化、営業資源配置の最適化、販売手法実行の最適化を行い、さらに最適化した手法の実行後に、結果の検証を行うこともできる（図６参照）
【実施例１６】
【０２５８】
＜広告及び／又は情報の移流拡散と販売量の関係モデル＞
本システムの各モジュールを利用して、広告及び／又は情報の移流拡散と販売量の関係を
モデル化し、広告投下量と販売量をシミュレーションする事が可能である。
【０２５９】
広告と商品の販売量の関係ついては、ＡＩＤＭＡ（アイドマ）と呼ばれる有名なマーケティング理論（仮説、モデル）がある。AIDMAは注意、興味、欲求、記憶、（購買）行動の略で、消費者が商品を認知してから購買行動を起こすまでのモデルであると言われている。
消費者に情報を提供することによって消費行動を喚起できるとする理論である。
【０２６０】
アイドマ理論はマーケティング理論の代表的な例であり、告宣伝や口コミによって消費者へ商品に関する情報を伝播させ、Attention：注意、Interest：興味、Desire：欲求、Memoriy：記憶  と喚起を行い、その効果によってAction：購買行動を起すという段階を説明している理論である。
【０２６１】
このモデルを信じて企業は莫大な宣伝広告を繰り返し投下し、消費者に商品を記憶させ欲求を喚起しようとする。実際に企業は莫大な費用を投じて広告を大量に投下し自社のサービス・商品を消費者に訴求している。
【０２６２】
もしこのモデル（ルール）が正しければ、ある地域における宣伝広告の投下量と、ターゲット消費者人口と商品の販売量には右のグラフのような相関関係があることになる。
このアイドマ理論をモデル化すると、例えば図８に示すようなモデル及び方程式として表すことが出来る。
宣伝広告（購買を促す情報）量の増加に従って、赤い曲線で示す消費者の注意・興味・記憶・欲求が高まり
或る点で或る確率で消費者が商品を購入する。
【０２６３】
図８で示した方程式とグラフは広告と販売量の関係を示したモデルであり、具体的には前述のように日本全国を格子によって離散化した各格子において、広告の投下及び情報の移流拡散によって各格子の情報量の蓄積量が決定されるモデルによる、情報量の蓄積量の推移を示すグラフである。
このモデルにおいては、販売量（購買行動量）は購入ターゲット人口に購買確率をかけることで算出できるとし、そして購買確率は商品の広告量と商品の情報移流拡散によって各格子に蓄積した情報の量から求められるとする。
【０２６４】
実際には、一部の商品を除いて、一般的な商品は人口すべてを購買対象としていない。つまりその商品を購入する見込みユーザーが存在する。例えばビールであれば２０歳以上の年齢の男性が主な見込みユーザーであり、化粧品であれば若年層から中年層の女性が主な見込みユーザーである。
【０２６５】
これらの見込みユーザーに商品情報を効果的に届けるように広告などのプロモーションが行われ、結果として購買行動が惹起され、販売量が増加するというモデルが現在実際に行われている企業における広告及び販売戦略である。
【０２６６】
そこで、アイドマモデルに基づいて現象を計算するには、まず商品の見込みユーザーがどの地域にどの程度の量存在しているかを明確にする必要がある。
【０２６７】
具体的には、国勢調査によるの人口データをデータ収集モジュールが収集し、５年に一度行われる国勢調査により、日本全国を５００ｍＸ５００ｍの矩形に分割し、各格子における性別、年齢別、職業別の人口をプロットする。
【０２６８】
そして、可視化モジュールによって収集したデータの時系列変化を可視化し、シミュレーションモジュールによって広告量と販売量の関係をシミュレーションする事が出来る。
また、現象に影響を与える、パラメーターとして、各格子におけるの税収から推定した、各矩形内の平均年収や、商業統計調査による、各矩形内の商業施設の数、その平均面積及び売り上げなどをプロットする事もできる。
【０２６９】
さらに、図８に示すモデル及びグラフは、実施例２などに前述した産業拡大モデルの、空間離散化格子間の情報の移流拡散及び、各情報の空間離散化格子間における情報の蓄積モデルとしても利用することが出来る。
従来このような社会学的或いはマーケティングの理論を実際的に検証することは非常に困難だった。
しかし、今回の社会シミュレーションシステムを利用すれば、各（格子）地域での、ターゲット消費者人口と投下広告量と販売数の関係を調べることが出来、さらにシミュレーションする事もできる。
また、様々な社会・市場の現象やモデルをシミュレーションすることで、社会・市場を動かすルールについて、非常に多くのことを知ることが出来る。
このシステムはデータマイニングを超えたルールマイニングツールであると言うこともできる。
【実施例１７】
【０２７０】
＜最適出店地、最適出店規模シミュレーション＞
本システムの各モジュールを利用して、店舗出店或いは店舗最適化の分析やシミュレーシ
ョンに応用することが出来る。
【０２７１】
産業においては商品を販売する店舗をどの地域にどの程度の規模で出店するかという課題
がある。
企業などは最適地域に最適規模で店舗を出店することができないと、出店したにも関わらず集客、売り上げ、利益などが損益分岐を上回る事が出来ないため損害を被ることになる。
また、最適地域に出店できても、店舗規模が最適でない場合は、店舗規模に勝る競合店に
駆逐されるなどの悪影響を被る恐れがある。
そこで、従来では統計的手法を利用して、最適な店舗出店地を選定するための発明が為さ
れている。
【特許文献６】特開２００３−１１４９６９  商業施設提案システム
【０２７２】
しかし、上述したような従来的な方法やシステムは統計的な分析や情報処理が中心であり、統計的な分析や情報処理の基礎となる、社会的な状況や社会的な現象やその変化などについては、充分に分析し説明し予測することは行わなかった。しかし、最適な店舗出店地を選定に影響を与えるパラメーターが非線形的に相互作用することで、非線形で複雑な現象に特有の、急激な変化や小さな要因の大きな影響を考慮した上で。社会的な状況を分析し説明し予測することが必要である。そこで本発明の各システムを利用して最適な店舗出店地を選定のためのモデルを様々に変更してシミュレーションを行う。さらに、出店後の様々な要因の変動をもとに店舗の営業状態のシミュレーションをおこなう。この時、利用可能な固定的なパラメーターとしては、各格子における現在の消費者人口、推定所得、鉄道や道路などの消費者の動線など。さらに商業統計による各格子（５００ｍメッシュ）あたりの店舗数と、その平均面積と平均売り上げなど、そして現在の競合店舗の位置、競合店舗の売場面積など、変動的なパラメーターとしては広告投下量や商品の価格設定など。さらに確率的に変動するパラメーターとしては将来の消費者人口の確率的な増加現象や将来するかもしれない競合店舗の位置及び競合店舗の売場面積など。上述のような要素（パラメーター）を使用し、本発明のモデルパターンデータベースやモデルコントロールモジュールを利用して、店舗最適化シミュレーション用の数理モデルを設定して。様々な状況におけるシミュレーションをおこない、結果を可視化することで、よりよい店舗最適化を行うことが出来る。
【実施例１８】
【０２７３】
＜位相空間・環境適応地形＞
上述してきた、実施例では空間モデルは、実際に空間に対応した座標系が緯度経度に対応
する地図とほぼ同様の概念の空間を利用してきた。しかし、分析対象によっては、現象が起因している時空間（実空間）をモデル化した空間ではなく、位相的な空間としてモデル化して、情報処理することも可能である。
【０２７４】
例えば、情報の移流を考える場合には、移流速度に対応して、空間的な距離を修正した位相空間をモデル化し、そのモデル上で情報の移流についてシミュレーションを行った方が正確な結果を得ることが出来るような場合には、実空間を移流速度に対応して歪めた位相空間モデルを生成する事が考えられる。
【０２７５】
また、実空間対応の時空間モデルでは、次元軸がそれぞれ緯度、経度、高度、時間などに対応していたが、それぞれの次元軸を現象に影響を与えるパラメーター、或いは現象の結果を示すパラメーターに対応させることで、現象の性質や現象の変化を巧く可視化する事が考えられる。
【０２７６】
具体的には、或る商品の販売量に関する現象の可視化や分析を行う場合には、Ｘ軸及びＹ軸を販売個数に大きく影響を与えるパラメーターに対応させて、Ｚ軸に販売個数を対応させることで、より理解しやすい可視化や分析を行えるようになる。
【０２７７】
また、環境適応地形として空間をモデル化する事も可能である。環境適応地形は或る状況（環境）における、選択肢の適応度を高度として表す地形的な表現方法であると言える。
【非特許文献１２】自己組織化と進化の理論  スチュアートカウフマン  日本経済新聞社  （１９９９）
【０２７８】
例えば、Ｘ軸に状況（環境）、Ｙ軸に選択肢のパラメーターを対応させる、Ｘ座標が示す状況（環境）において、Ｙ座標が示す選択肢を選択した場合の適応度をシミュレーションし、結果をＺ軸に高度としてプロットする。
【０２７９】
或いは、ＸＹそれぞれに可能な選択肢を対応させることによって、ＸＹそれぞれの選択肢の組み合わせをＸＹ表面上にプロットする、それぞれの選択肢を選択した結果を状況（環境）のパラメーターとしてシミュレーションし、シミュレーション結果をＸＹ表面上に状況（環境）パラメーターとしてプロットするそしてそれぞれの選択肢を選択した場合の適応度をシミュレーションし、結果をＺ軸に高度としてプロットする。
【０２８０】
どちらの場合も、状況（環境）に対して最も適応度が高い選択肢或いは選択肢の組み合わせは、最も高度が高い（或いは低い）地点として表示される。
【０２８１】
この時、Ｚ軸に対応させるのは、選択肢ではなく、これまでの行動の結果であっても良い。具体例としては、或る商品の販売量を最大化させるために販売個数に大きく影響を与えるパラメーターとして、商品の価格と機能の選択肢の適応度を最大にするような課題に対する可視化や分析を行う場合には、Ｘ軸に価格、Ｙ軸に機能を対応させて、Ｚ軸に販売個数のシミュレーション結果を表示させることで、より理解しやすい可視化や分析を行える
ようになる。
【０２８２】
この時、現象に影響を与える様々なパラメーターの変化によって、選択肢の適応度が時系列的に変化することが考えられる。
このように、実際の社会においては、環境の変化によって有効な選択肢が変化する。
このことによって、従来有効であった選択肢を選択しても環境が変化した場合は効果がないことになる。情報技術などの進歩により、急激に環境が変化する社会において、行政や企業が、多くの情報を収集し分析し、素早い意志決定を行わなければならない。
従来的な成功体験が、全く異なる有効な選択肢の選択を妨げることによって、大企業であっても急速に業績が悪化するという問題の本質を、この環境適応地形は見事に表現する事が出来る。
【０２８３】
本システムの各モジュールを利用すれば、現象に影響を与える様々なパラメーターの変化によって動的に変化する環境と選択肢の適応度をシミュレーションによって計算して出力し、可視化モジュールによって動的な映像として、動的に変化する環境と選択肢の関係を表現する事が出来る、動的な環境適応地形図を実現することが出来る。
本システムを利用して、環境適応地形図を生成して様々な選択肢をシミュレーションを行うことによって、変化する社会環境において最適な選択肢を計算機によって選択することが出来る。
【０２８４】
例えば、政府が政策を策定する際に、或いは企業が３年間にわたる経営計画を策定する際、或いはチェーンストアが出店を計画する際などに、環境適応地形を生成し様々な選択肢をシミュレーションすることによって、事業環境となる社会的現象系を分析し、様々な要素の相互作用について知見を得、様々な選択肢の組み合わせによって、事業環境全体や事業そのものがどう変化して行くのかを視覚的且つ論理的に分析することが出来る。
【０２８５】
また、社会的現象を適応適応地形上で情報処理することによって系の変化のシミュレーションを行い、加えて計画や行動を選択した結果のシミュレーションを行うことによって、計算機で自律的に行動最適化のシミュレーションを行い、社会的な環境適応地形における行動の最適化解を得ることが出来る。
【実施例１９】
【０２８６】
＜経路依存性＞
本システムを用いて、可能性のある現象の発展の経路をすべてシミュレーションする事が出来るので、現象の経路依存性についての知見を得ることが出来る。
ただし、充分に早い計算処理が行えない場合には、現象を特徴づけるような主な経路のみ或いは、利用目的に応じて必要な経路についてのみシミュレーションを行い、各経路に依存する現象の特徴或いはパターンなどを分析し比較することによって、現象の経路依存性についての知見を得ることもできる。
【０２８７】
例えば、販売戦略計画の立案に本発明装置を利用する場合であれば、販売チャネル或いは販売価格或いは宣伝広告方法、さらにはそれらの各選択肢の組み合わせをシミュレーションしそれぞれの選択肢の組み合わせによる現象の発展の経路依存性を分析する。
さらに、市場背景の様々な変化をシミュレーションの際に様々に変えたパラメーターとして処理し、市場背景が変化する際に採り得る選択肢の組み合わせを変えて複数のシミュレーションを実施することにより、予想される或いは予想を超える市場の変化と、その変化の各経路において、採り得る選択肢の組み合わせの結果としての現象の変化としての、販売状況或いは販売量さらには利益率などが、それぞれの経路の選択によって、どの様な地域で、どの様に時系列変化するかを分析することが出来る。
具体例としては、自社商品の価格を２０００円に設定して販売した場合、競合の同等商品が価格を１５００円或いは１０００円に設定して、１ヶ月後或いは３ヶ月後に市場参入してきた場合のそれぞれのシミュレーションを行う。
また、自社商品の価格を、競合の同等商品が価格に合わせて値下げした場合の販売状況と、販売当初から価格を１２００円に下げて販売をした場合の販売状況を、どの様な地域で、どの様に時系列変化するかを分析することが出来る。
【０２８８】
この時、各パラメーターが相互に影響を与えあうことに注目して、シミュレーション時のアルゴリズムを組み立てることによって、社会現象に特有のフィードバック性、非線形性、適応性、複雑さなどの特徴を失わずに、現象の本質をより深く理解することが可能になる。
さらに、それぞれのシミュレーションにおける経路依存性のパターンを分類し数値化することによって、それらの現象の経路依存性の特徴を素早く的確に把握することが可能になる。
【０２８９】
上述のように従来では困難であった経路依存性の分析について、本発明では現象の背景の変化と、多くの選択肢の組み合わせと、選択した組み合わせがフィードバック的に影響を与える様子をシミュレーションすることによってより効果的に実現することが出来る。
【０２９０】
具体例としては、店舗出店の最適配置、最適規模を求める課題の場合、様々な要因によって時系列に最適配置、最適規模が変化する可能性があると言うことである。
現在から将来に渡る環境変化が、出店最適配置及び最適規模にどの様などの程度の変化を及ぼすのかを数値的に解析し、動的に表示する事が出来れば、出店計画における時系列的なリスクを把握した上で意志決定を行うことが出来る。
【実施例２０】
【０２９１】
＜社会を自律的に理解する機械或いは計算機の実現＞
また、前述したように計算機科学やロボット工学や認知科学の分野で、エージェントやロボットや人工知能などによって、計算機や機械に従来よりも高度に人間の活動を補助させようとする試みが為されている。
【０２９２】
しかし、このような高度な人間活動の補助を実現させるためには、補助する対象の人間が置かれた状態についての理解や、状態の理解に基づくプランニングや、意志決定支援が必要になる。社会における人間の活動を広範に支援するための人工知能やエージェントなど計算機（機械）にある種の知性を持たせるためには、社会という外的環境及びその要因及びその変化に関する数値化された入力（知覚）を有する必要がある。さらに社会という外的環境及びその要因及びその変化に関する予測を、計算機（機械）が自律的或いは或る程度自律的に行う手段を実現させる必要がある。
【０２９３】
計算機は記号処理を行う機械であり、知識は数値化或いはコード化することによって計算機で扱えるようになる。つまり、計算機によって高度なサービスを行うためには、環境（状況）をコードで記述する或いは環境（状況）そのものを数値化する必要がある。
しかし、人間が置かれた環境（状況）である社会（社会現象）は複雑であるため適切に数値化或いはコード化することが困難であり、現状で人間が有する社会についての知識はその多くが形式化されていない暗黙的な知識である。
【０２９４】
一方、上述してきたように本システムを利用したデータ収集、データ可視化、モデル抽出、シミュレーション、モデル検証という情報処理は計算機によって自律的に行うことが可能である。
本システムを現実世界に実装されてロボットやキオスクなどのように行動や情報提供によってサービス提供を行う機械或いはソフトウェアエージェントなどのようネットワーク上に実装されてサービスを行うシステムと組み合わせることによって、社会現象や社会の状況について情報を得て、社会現象や社会の状況を認知して、社会現象や社会の状況の変化を予測する手段を有するロボットやキオスクやソフトウェアエージェントを実現することが出来る。
【０２９５】
機械的な知性を実現させる課題の一つは、人間社会で充分に人間の手助けを行える知性を構築するためには、社会という環境と、その要因、その変化を計算機に入力（機械が知覚）することが不可欠である。また、効果的に自律的な機械的な知性を創造するためには、自律的に環境（状況）の認識とその変化の予測を行えるようにすることである。
【０２９６】
このことから、社会における人間の活動を広範に支援するための人工知能やソフトウェアエージェントなど計算機（機械）にある種の知性を持たせるためには、社会という外的環境及びその要因及びその変化に関する数値化された入力（知覚）を有することが必要である。
【０２９７】
社会は我々が生存し活動する背景である。そのような意味で社会についての様々な知識は我々のコンテキストであると言うことが出来る。本システムによって、機械や計算機が社会的なコンテキストを認知し、モデル化し、シミュレーションを行うことによってその変化を予測する事を可能にする、いわば機械的な知性を実現することが可能になり、自律的に世界観を構築する機械や計算機を実現することが出来る。
【０２９８】
具体的には、単体の機械或いは計算機に本システムを組み合わせて、ネットワークによって外部のデータ源からデータを収集することによって、単体の機械或いは計算機が自律的に社会的なコンテキストを認知し、その理論を数値的にモデル化し、シミュレーションを行うことによってその変化を予測するようにすることが可能である。
【０２９９】
また、単体の機械や計算機とネットワークで接続されたサーバーに本発明の社会現象分析システム或いは方法実装し、単体の機械や計算機からネットワークを経由した依頼を受けて、現象の可視化、数値モデル構築、数値計算シミュレーションを行い、結果を単体の機械や計算機に提供することで、単体の機械や計算機に本発明の社会現象分析システム或いは方法を実装することと同様の効果を得ることが出来る。
【０３００】
さらに、ネットワークで結ばれた、サーバー及び、複数の機械や計算機に本発明の社会現象分析システム或いは方法の、一部或いは全部を実装し、協調分散処理によって各サーバー、機械、計算機が協調して、社会現象の分析を行うことも可能である。
【０３０１】
この時、複数の計算機上の分析結果を照合することによって、社会現象の分析プロセスを進めることも可能である。
上述の計算機による社会現象の分析及び背景状況に適したサービスの実現は、パターン認識を主とする人間の世界観構築手法を計算機に実装したとも言えるが、人間の限定的合理性や感情に左右されずに複雑で確率的な系の現象の説明・予測を合理的に行う事を可能にする。
【０３０２】
上述の説明のように、本発明を計算機に実装することにより、社会に対する暗黙情報を明示化する事が可能になり社会を計算機やロボットが理解することが可能になる。また、エージェントやソフトウェアやロボット相互の合意形成に役立つばかりではなく、人間とコンピュータとの理解共有。及びコンピュータによる意味制約の解釈（概念実行）による共通語彙の提供（親和性）
を実現できる。さらに、得られた社会的な知識の再利用と共有、標準化、知識の体系化（コンピュータ上での）を実現できる。
【０３０３】
説明してきたように、本発明を利用することによって、社会や社会における現象やその変化やその理由について、人々の合意形成に役立ち、通常暗黙となっている基本的な世界観（概念化）が明示化され，それが人々に共有されると同時に、人々が持つ知識の根元となる概念が明示化され，それらを標準化して（少なくとも企業内で共通化して）必要であればそれらを用いて知識を再記述して体系化を行うと同時に、必要なモデル構築を行う事が
出来る。
本発明によって抽出されたモデルは透明性が高く、人々に共有され規範的なモデルと成り得る。
【０３０４】
本発明は非線形で複雑で適応的な系の現象を自然科学の方法で理解するためのシステム・
方法であるとも言える。社会現象が自然科学の概念や方法で理解できるとすると、世界そのものに対する人間の理解が革命的に進歩し、世界の変化、世界の変化の予測、経済や政治を従来よりも格段に科学的に遂行できる可能性が開ける。
【０３０５】
一方、非線形複雑系である、社会現象の分析と理解を通じて、自然科学の理解が一段と進む可能性もある。
【０３０６】
さらに本発明を利用して、非線形で複雑で適応的な系の代表とも言える、生物の脳機能の研究や理論化やシミュレーションに本発明を応用することも考えられる。具体的には脳の構造であるシナプスやコラムを離散化格子として空間モデル化して、シナプスやコラムの相互作用をモデル化しシミュレーションし可視化する事が出来る。
【産業上の利用可能性】
【０３０７】
本発明は製造業、流通業、販売業など、さらにはコンサルタント企業や教育機関における、市場調査、市場分析、戦略構築、販売状況分析、などを初めとする様々な局面に於けるマーケティングツールとして利用可能である。
【０３０８】
本発明はまた、社会科学、経済学などに利用することが可能である。
特に、従来困難であった社会現象を駆動する要素間の相互作用の研究や理論付けやシミュレーションや予測に応用することが出来る。
具体的には、従来見落とされていたような要素について知ること、或いは重要性の高い要素の相互作用の発見などが期待できる。
【０３０９】
或いは全く新たなマーケティングツール、として利用することも考えられる。
具体例としては、広告効果の検証、より効果的な広告手法の開発、効率的な経営戦略の策定及び実行検証ツールなどとして利用することが考えられる。
上述した、社会科学や経済学やマーケティングの分野には、それぞれの現象を説明する多くの仮説（とパラメーターセット）が存在していた。
これらの仮説は、コンサルティング企業などにより、実際の企業経営や行政活動などに導入されていた。
【０３１０】
しかし、これらの仮説を事前に詳細にシミュレーションする或いは検証する手段は存在していなかった。
様々な仮説に基づいて、事前に様々なパラメーターセット（仮説）をシミュレーションして、各パラメーターの相互作用について検証する事が出来、仮説の導入或いは実行前に仮説の正しさや仮説を導入・実行した場合のシミュレーションを行えることが本発明の利点である。
さらに、本発明を利用して、様々な仮説構築と検証を繰り返すことで、現象の本質についての理解を得る事が出来る。
【０３１１】
本発明を利用することによって、社会や社会における現象やその変化やその理由について、人々の合意形成に役立ち、通常暗黙となっている基本的な世界観（概念化）が明示化され，それが人々に共有されると同時に、人々が持つ知識の根元となる概念が明示化され，それらを標準化して（少なくとも企業内で共通化して）必要であればそれらを用いて知識を再記述して体系化を行うと同時に、必要なモデル構築を行う事が出来る。
本発明によって抽出されたモデルは透明性が高く、人々に共有され規範的なモデルと成り得る。
【図面の簡単な説明】
【０３１２】
【図１】社会現象分析システム全体のモジュール構成の実施例を略示的な概念として示したブロック図
【図２】データ収集モジュールの実施構成例を略示的に示したブロック図
【図３】視覚化モジュールの実施構成例を略示的に示したブロック図
【図４】数理モデル抽出モジュールの実施構成例を略示的に示したブロック図
【図５】シミュレーションモジュールの実施構成例を略示的に示したブロック図
【図６】産業における本システムの応用例
【図７】マーケティングにおける本システムの応用例の実施構成例を略示的に示したブロック図
【図８】広告の投下及び  情報の移流拡散による  情報量の蓄積モデル
【図９】計算用格子の配置を略字的に示した図
【図１０】モデル検証作業のフローチャート１
【図１１】モデル検証作業のフローチャート２
【図１２】モデル検証作業のフローチャート１３
【図１３】移流拡散方程式
【図１４】関東地方を地域メッシュで格子座標に区切った例
【図１５】産業拡大の可視化結果 の例
【符号の説明】
【０３１３】
１０００：データ収集モジュール、１１００：視覚化モジュール、１２００：モデル抽出
モジュール、１３００：シミュレーションモジュール、３５１０：外部データベース
【図１】
2005196752.tif 000003
【図２】
2005196752.tif 000004
【図３】
2005196752.tif 000005
【図４】
2005196752.tif 000006
【図５】
2005196752.tif 000007
【図６】
2005196752.tif 000008
【図７】
2005196752.tif 000009
【図８】
2005196752.tif 000010
【図９】
2005196752.tif 000011
【図１０】
2005196752.tif 000012
【図１１】
2005196752.tif 000013
【図１２】
2005196752.tif 000014
【図１３】
2005196752.tif 000015
【図１４】
2005196752.tif 000016
【図１５】
2005196752.tif 000017