(57)【要約】【課題】所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成すること。【解決手段】本願に係る予測装置は、正解生成部と、第２モデル生成部とを有する。正解生成部は、所定の事柄への対応の予測に用いる第１モデルと、第１の対象に関する第１情報と、に基づいて、第１の対象における事柄への対応を示す正解情報を生成する。第２モデル生成部は、正解生成部により生成された正解情報と、第１の対象以外の対象の情報を含み、事柄との関連が第１情報よりも低い情報である第２情報のうち第１の対象に関する情報と、に基づいて、第２情報に対応する第２の対象における事柄への対応の予測に用いる第２モデルを生成する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の事柄への対応の予測に用いる第１モデルと、第１の対象に関する第１情報と、に基づいて、前記第１の対象における前記事柄への対応を示す正解情報を生成する正解生成部と、
前記正解生成部により生成された前記正解情報と、前記第１の対象以外の対象の情報を含み、前記事柄との関連が前記第１情報よりも低い情報である第２情報のうち前記第１の対象に関する情報と、に基づいて、前記第２情報に対応する第２の対象における前記事柄への対応の予測に用いる第２モデルを生成する第２モデル生成部と、
を備えたことを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記正解生成部は、
前記第２情報よりも量が少ない前記第１情報に基づいて、前記正解情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記第２モデル生成部は、
前記第２情報として、前記第１情報とは異なる種別の情報を用いる
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記正解生成部は、
所定の種別の情報のうち、所定の条件を満たす前記第１の対象に関する前記第１情報に基づいて、前記正解情報を生成し、
前記第２モデル生成部は、
前記所定の種別の情報を前記第２情報として、前記第２モデルを生成する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の学習装置。
【請求項５】
前記正解生成部は、
予測の対象とする前記所定の事柄に紐付く前記第１情報に基づいて、前記正解情報を生成する
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の学習装置。
【請求項６】
前記第１の対象のうち前記事柄への対応が判別された対象に関する前記第１情報に基づいて、前記第１モデルを生成する第１モデル生成部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の学習装置。
【請求項７】
前記第１モデル生成部は、
未来に発生する可能性がある前記事柄への対応の予測に用いる前記第１モデルを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載の学習装置。
【請求項８】
前記第１モデル生成部は、
確定している前記事柄への対応の予測に用いる前記第１モデルを生成する
ことを特徴とする請求項６に記載の学習装置。
【請求項９】
前記第２モデルと前記第２情報とに基づいて、前記第２の対象における前記事柄への対応を予測する予測部、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載の学習装置。
【請求項１０】
コンピュータが実行する学習方法であって、
所定の事柄への対応の予測に用いる第１モデルと、第１の対象に関する第１情報と、に基づいて、前記第１の対象における前記事柄への対応を示す正解情報を生成する正解生成工程と、
前記正解生成工程により生成された前記正解情報と、前記第１の対象以外の対象の情報を含み、前記事柄との関連が前記第１情報よりも低い情報である第２情報のうち前記第１の対象に関する情報と、に基づいて、前記第２情報に対応する第２の対象における前記事柄への対応の予測に用いる第２モデルを生成する第２モデル生成工程と、
を備えたことを特徴とする学習方法。
【請求項１１】
所定の事柄への対応の予測に用いる第１モデルと、第１の対象に関する第１情報と、に基づいて、前記第１の対象における前記事柄への対応を示す正解情報を生成する正解生成手順と、
前記正解生成手順により生成された前記正解情報と、前記第１の対象以外の対象の情報を含み、前記事柄との関連が前記第１情報よりも低い情報である第２情報のうち前記第１の対象に関する情報と、に基づいて、前記第２情報に対応する第２の対象における前記事柄への対応の予測に用いる第２モデルを生成する第２モデル生成手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、学習方法、及び学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、多くの対象、例えばユーザから収集できる情報、例えば検索ログ等の情報に基づいて、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを生成する技術が提供されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２２８８１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記の従来技術では、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができるとは限らない。例えば、単純なキーワードのような検索クエリのログ情報を用いて、ユーザの行動有無の予測に用いるモデルを精度よく生成することは難しい。
【０００５】
本願は、上記に鑑みてなされたものであって、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成する学習装置、学習方法、及び学習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】
【０００６】
本願に係る学習装置は、所定の事柄への対応の予測に用いる第１モデルと、第１の対象に関する第１情報と、に基づいて、前記第１の対象における前記事柄への対応を示す正解情報を生成する正解生成部と、前記正解生成部により生成された前記正解情報と、前記第１の対象以外の対象の情報を含み、前記事柄との関連が前記第１情報よりも低い情報である第２情報のうち前記第１の対象に関する情報と、に基づいて、前記第２情報に対応する第２の対象における前記事柄への対応の予測に用いる第２モデルを生成する第２モデル生成部と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
実施形態の一態様によれば、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成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】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係る予測装置の構成例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る第１情報記憶部の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る第１モデル記憶部の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る第２情報記憶部の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る第２モデル記憶部の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る第１モデルの生成処理の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、変形例に係る予測処理の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、変形例に係る正解情報の統合の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、変形例に係る正解情報の統合の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、変形例に係る正解情報の統合の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、変形例に係る正解情報の統合の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、変形例に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、予測装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、本願に係る学習装置、学習方法、及び学習プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と呼ぶ）について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により本願に係る学習装置、学習方法、及び学習プログラムが限定されるものではない。また、以下の各実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１０】
（実施形態）
〔１．予測処理〕
まず、図１を用いて、実施形態に係る予測処理の一例について説明する。図１は、実施形態に係る予測処理の一例を示す図である。以下に示す例において、対象はユーザであり、第１の対象を第１ユーザとし、第２の対象を第２ユーザとして説明する。なお、対象はユーザに限らず、例えば、街、商品、サービスなど、情報を収集可能な対象であれば、どのような対象であってもよい。予測装置１００は、第１情報としてユーザの行動の日程に関する情報であるカレンダ情報を用いる。以下で、第１情報に対応するユーザを第１ユーザとする。また、図１に示す例では、第１モデルは予め生成された場合を例に説明する。なお、第１モデルは第１情報を用いて生成してもよいが、第１情報を用いて第１モデルを生成する例は後述する。なお、第１モデルは、第１情報に適用可能であって、第１情報に基づいて第１ユーザに対して所定の事柄（以下、「予測対象」とする場合がある）への対応を判別可能にするモデルである。
【００１１】
また、予測装置１００は、第２情報として検索クエリの履歴に関する情報、すなわち検索ログ情報を用いる。このように、図１に示す例においては、予測装置１００は、第２情報として、第１情報とは異なる種別の情報を用いる。なお、以下で、第２情報に対応するユーザを第２ユーザとする。ここで、第２ユーザには、少なくとも１人以上の第１ユーザが含まれる。また、第２ユーザには、第１ユーザ以外のユーザが少なくとも１人以上含まれる。以下では、第２ユーザのうち、第１ユーザにも該当するユーザを第２Ａユーザとし、第２ユーザのうち、第１ユーザには該当しないユーザを第２Ｂユーザとして、説明する場合がある。
【００１２】
図１では、予測対象への対応が、卒業式への参加の有無である場合を例に説明する。以下に示す例では、予測対象である卒業式への参加というユーザの行動が予測対象であり、その行動の有無、すなわち予測対象への対応を予測する。つまり、ユーザが卒業式へ参加する場合が、行動有となり、ユーザが卒業式へ参加しない場合が、行動無となる。以下、予測対象である卒業式への参加を予測対象「卒業式」と記載する場合がある。また、以下、「行動有無」を単に「有無」と記載し、「行動有」を単に「有」、「行動無」を単に「無」と記載する場合がある。
【００１３】
図１に示す例においては、予測装置１００が、カレンダ情報が収集された第１ユーザの情報から、第２ユーザのうち検索ログ情報のみが収集されたユーザ、すなわち第２Ｂユーザが卒業式に参加するユーザかどうかを予測する場合を示す。
【００１４】
まず、予測装置１００は、第１情報と第１モデルに基づいて、正解情報を生成する（ステップＳ１）。図１に示す例においては、予め生成された第１モデルＴ１０１と、第１情報Ｔ１０２とに基づいて、正解情報Ｔ１０３を生成する。図１に示す例において、第１モデルＴ１０１は、予測対象「卒業式」に対応付けられた要素（以下、「素性」をする）と、各素性の予測対象「卒業式」に対する影響度を示す重み値（以下、単に「重み」とする）とを含む。例えば、図１に示す例において、素性「卒業式」の重みは「１」であり、素性「卒論」の重みは「０．８」である。このように、予測対象「卒業式」に対する影響度が大きい素性ほど大きな重みが割り当てられる。なお、予測装置１００は、第１モデルを生成する場合、例えば第１情報Ｔ１０２のうち卒業式への参加の有無が判別されたユーザに対応する情報に基づいて、第１モデルＴ１０１を生成するが、詳細は後述する。また、図１に示す例において、第１情報Ｔ１０２は、カレンダ情報であり、例えば、ユーザ名、日程を示す日付、及びその内容を示す用件等の情報を含む。
【００１５】
ここで、ステップＳ１で生成される正解情報Ｔ１０３について説明する。図１に示す例において、第１情報Ｔ１０２における用件が第１モデルＴ１０１における素性に対応し、各ユーザの用件に含まれる素性とその重みとにより算出される算出値（以下、「スコア」とする場合がある）に基づいて、各ユーザの予測対象「卒業式」の有無を示す正解情報を生成する。例えば、ユーザＡの用件には、素性「卒業旅行」や素性「卒業式」等が含まれており、ユーザＡのスコアは、「０．９＋１＋・・・＝３．５」となる。なお、スコアの算出の詳細については後述する。
【００１６】
図１に示す例においては、予測装置１００は、スコアが０より大きい場合、予測対象「卒業式」が有ると判定し、スコアが０以下の場合、予測対象「卒業式」が無いと判定する。正解情報Ｔ１０３において、有無「１」が予測対象有を示し、有無「０」が予測対象無を示す。つまり、正解情報Ｔ１０３において、有無「１」であるユーザは、卒業式へ参加すると推定されるユーザであり、有無「０」であるユーザは、卒業式へ参加しないと推定されるユーザであることを示す。ここに、正解情報Ｔ１０３において、スコアが０より大きいユーザＡ及びユーザＢは、予測対象「卒業式」が有ると判定されたユーザであり、スコアが０以下のユーザＣは、予測対象「卒業式」が無いと判定されたユーザである。
【００１７】
このように、ステップＳ１において、第１モデルＴ１０１と第１情報Ｔ１０２とに基づいて、第１情報に対応する第１ユーザの予測対象「卒業式」の有無を示す正解情報Ｔ１０３が生成される。
【００１８】
次に、予測装置１００は、正解情報と第２情報とに基づいて、第２モデルを生成する（ステップＳ２）。具体的には、予測装置１００は、正解情報と第２Ａユーザに対応する第２情報とに基づいて、第２モデルを生成する。図１に示す例においては、ステップＳ１で生成された正解情報Ｔ１０３と、第２情報Ｔ１０４とに基づいて、第２モデルＴ１０５を生成する。図１に示す例において、第２情報Ｔ１０４は、検索ログ情報であり、例えば、ユーザ名、検索を行った日付、及び検索に用いた検索クエリ等の情報を含む。図１に示す例においては、ステップＳ２で生成される第２モデルＴ１０５では、予測対象「卒業式」に素性として検索クエリが対応付けられ、各検索クエリの予測対象「卒業式」に対する影響度を示す重みが含まれる。つまり、予測装置１００は、正解情報Ｔ１０３と、第２情報Ｔ１０４とに基づいて、素性である検索クエリの予測対象「卒業式」に対する影響度を示す重みを学習処理により導出する。なお、第２モデルを生成する学習処理の詳細については、後述する。なお、第２モデルは、第２情報に適用可能であって、第２情報に基づいて第２ユーザに対して予測対象となる予測対象への対応を判別可能にするモデルである。
【００１９】
ここで、予測装置１００は、正解情報に対応するユーザ、すなわち第１ユーザに対応する第２情報を用いて、第２モデルを生成する。図１に示す例において、第２情報Ｔ１０４には、第１情報Ｔ１０２に対応する第１ユーザに含まれないユーザが含まれる。例えば、第２情報Ｔ１０４には、第１情報Ｔ１０２に対応する第１ユーザに含まれないユーザＸが含まれる。そこで、予測装置１００は、正解情報と、第２情報Ｔ１０４のうち第１ユーザに対応する情報とに基づいて、第２モデルＴ１０５を生成する。例えば、予測装置１００は、正解情報と、第２情報Ｔ１０４のうちユーザＡ、Ｂ、Ｃ等に対応する情報とに基づいて、第２モデルＴ１０５を生成する。すなわち、予測装置１００は、第２情報Ｔ１０４から第１ユーザに含まれないユーザＸ１〜Ｘ５等の情報を除いて、第２モデルＴ１０５を生成する。つまり、予測装置１００は、第２Ａユーザに対応する第２情報Ｔ１０４を用いて、第２モデルＴ１０５を生成する。
【００２０】
ステップＳ２で生成された第２モデルＴ１０５は、予測対象「卒業式」に対応付けられた素性（検索クエリ）と、各素性の予測対象「卒業式」に対する影響度を示す重みとを含む。例えば、図１に示す例において、素性「クエリＡ」の重みは「０．８」であり、素性「クエリＢ」の重みは「１．２」である。このように、予測対象「卒業式」に対する影響度が大きい素性ほど大きな重みが割り当てられる。
【００２１】
その後、予測装置１００は、第２モデルＴ１０５を用いて、第２情報Ｔ１０４に対応する第２ユーザの予測対象「卒業式」の有無を予測する予測情報Ｔ１０６を生成する（ステップＳ３）。図１に示す例においては、予測装置１００は、第２モデルＴ１０５を用いて、第２Ｂユーザの予測対象「卒業式」の有無を予測する予測情報Ｔ１０６を生成する。例えば、予測装置１００は、第２情報Ｔ１０４のうちユーザＸ１に対応する情報と、第２モデルＴ１０５とに基づいて、ユーザＸ１の予測対象「卒業式」の有無を予測する予測情報Ｔ１０６を生成する。
【００２２】
具体的には、ユーザＸ１の検索クエリには、素性「クエリＡ」や素性「クエリＤ」等が含まれており、ユーザＸ１のスコアは、「０．８＋０．１＋・・・＝２．７」となる。図１に示す例においては、予測装置１００は、スコアが０より大きい場合、予測対象「卒業式」が有ると判定し、スコアが０以下の場合、予測対象「卒業式」が無いと判定する。ここに、予測情報Ｔ１０６において、スコアが０より大きいユーザ「Ｘ１」は、予測対象「卒業式」が有ると判定される。また、予測装置１００は、他の第２ＢユーザであるユーザＸ２〜Ｘ５等についても予測対象「卒業式」の有無を予測する予測情報Ｔ１０６を生成する。なお、予測装置１００は、スコアと所定の閾値との関係に基づいて、予測対象「卒業式」の有無を判定してもよい。例えば、予測装置１００は、閾値「２」以上の場合に予測対象「卒業式」が有ると判定し、閾値「２」未満の場合、予測対象「卒業式」が無いと判定する。また、予測装置１００は、値が「０」及び「１」の２値に限らず、３値以上の値を取り扱う、いわゆるマルチラベル問題に対応する処理を行ってもよい。例えば、予測装置１００は、予測対象への対応を有無の２段階ではなく、３以上の段階のいずれにユーザが属するかを予測してもよい。例えば、予測装置１００は、複数の閾値を用いて、予測対象への対応のいずれの段階にユーザが属するかを予測してもよい。具体的には、予測装置１００は、第１の閾値と、第１の閾値よりも小さい第２の閾値を用いて、スコアが第１の閾値以上の場合、そのユーザの予測対象への対応を高であると判定し、スコアが第１の閾値未満であり第２の閾値以上の場合、そのユーザの予測対象への対応を中であると判定し、スコアが第２の閾値未満の場合、そのユーザの予測対象への対応を低であると判定してもよい。
【００２３】
このように、実施形態に係る予測装置１００は、予測対象への対応の予測、すなわちユーザの行動有無の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。具体的には、予測装置１００は、ユーザの行動と関連が検索ログ情報よりも高いカレンダ情報を第１情報として、第１情報に対応する第１ユーザに関する正解情報を生成する。上述したように、正解情報は、第１ユーザに関して予測対象への対応の判別を可能とする情報である。また、予測装置１００は、正解情報と第２情報のうち第１ユーザに対応する情報とを用いて、第２モデルを生成する。このように、ユーザの行動と関連が高い第１情報から生成された正解情報を用いて第２モデルを生成することにより、第２モデルは、第２情報に対応する第２ユーザの全員に対して適用でき、かつ予測対象への対応を精度よく予測できるモデルとなる。したがって、予測装置１００は、予測対象への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。また、予測装置１００は、第２ユーザに対して第２モデルを適用することにより、予測対象への対応を精度よく予測できる。つまり、予測装置１００は、第１ユーザ以外の第２ユーザ、すなわち第２Ｂユーザに対しても予測対象への対応を精度よく予測できる。
【００２４】
また、図１に示す例のように、カレンダ情報は、検索ログ情報に比べて収集できるデータ量が少ない場合が多い。また、カレンダ情報は、検索ログ情報に比べて収集できるユーザが限られる場合が多い。このように、予測対象との関連が第２情報よりも高い第１情報は、第２情報に比べて収集できるデータ量やユーザ数が少ないことが多い。言い換えると、第２情報は、多くのユーザから多くのデータを収集できるが、予測対象との関連が第１情報より低い場合が多い。このような場合であっても、予測装置１００は、第１情報から生成された正解情報と、第２情報のうち第１ユーザに関する情報とに基づいて、第１ユーザ以外の第２ユーザ、すなわち第２Ｂユーザに対しても予測対象への対応の予測を可能とする第２モデルを生成することができる。すなわち、予測装置１００は、予測対象との関連が低い第２情報に基づいて、予測対象への対応を精度よく予測できるモデルを生成することができる。したがって、予測装置１００は、予測対象との関連が高い第１情報を収集できないユーザ、すなわち、第１ユーザに含まれない第２ユーザ、すなわち第２Ｂユーザに対しても、予測対象への対応を精度よく予測できるモデルを生成することができる。また、図１に示す例において、第１情報は、予測の対象とする所定の事柄に紐付く情報が用いられる。具体的には、図１に示す例において、予測対象はユーザの行動である。そのため、図１に示す例において、予測装置１００は、第１情報としてユーザの行動の日程に関する情報であるカレンダ情報を用いる。上述するように、カレンダ情報はユーザの行動の日程に関する情報である。つまり、カレンダ情報である第１情報は、予測対象であるユーザの行動に紐付く情報である。言い換えると、カレンダ情報である第１情報は、予測対象であるユーザの行動に密接に関連する情報である。そのため、カレンダ情報である第１情報は、予測対象であるユーザの行動の予測を精度よく行うことができる情報である。なお、予測の対象とする所定の事柄に紐付く情報かどうかは、所定の事象に応じて変動する。つまり、ある所定の事象に紐付く第１情報として用いられる情報が、他の所定の事象に紐付かず、第１情報とならない場合がある。つまり、どの情報が第１情報となり、どの情報が第１情報とならないかは、予測の対象とする所定の事柄に応じて変動する。言い換えると、どの情報が第１情報となり、どの情報が第１情報とならないかは、相対的に決定される。例えば、ユーザがある検索クエリを入力するかを予測の対象とする所定の事柄とする場合、図１に示す例において、第２情報として用いられた検索ログ情報が第１情報となり得る。
【００２５】
上述したように、第１情報のほうが、第２情報よりも取集できるユーザが限られる場合が多い。すなわち、予測対象との関連が低い情報しか収集できない第２ユーザの数のほうが、予測対象との関連が高い情報を収集できる第１ユーザの数よりも多い。つまり、第２ユーザ内での関係で言うと、第１ユーザにも該当する第２Ａユーザよりも第１ユーザには該当しない第２Ｂユーザの方が圧倒的多数となる。したがって、予測装置１００は、予測対象への対応を精度よく予測することができる少人数のユーザの情報に基づいて学習を行うことにより、予測対象への対応を精度よく予測することが難しかった大多数のユーザに対して、予測対象への対応を精度よく予測することができる。なお、予測装置１００は、予測対象が所定の行動のような場合、例えば、予測を行う日から一週間や三か月など、予測対象に応じて所定の期間を設定してもよい。また、例えば、予測装置１００は、第２モデルを生成する日から一週間や三か月など、予測対象に応じて所定の期間を設定してもよい。
【００２６】
〔２．予測装置の構成〕
次に、図２を用いて、実施形態に係る予測装置１００の構成について説明する。図２は、実施形態に係る予測装置１００の構成例を示す図である。予測装置１００は、第１モデルと第１情報とから正解情報を生成し、生成した正解情報と第２情報とから第２モデルを生成する学習装置である。また、予測装置１００は、生成した第２モデルに基づいて、予測対象について第２ユーザに対して予測を行う。図２に示すように、予測装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。なお、予測装置１００は、各種の情報を表示する表示部や、各種の情報を入力する入力部を有してもよい。
【００２７】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ等によって実現される。そして、通信部１１０は、所定のネットワークと有線または無線で接続され、外部の情報処理装置との間で情報の送受信を行う。
【００２８】
（記憶部１２０）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。実施形態に係る記憶部１２０は、図２に示すように、第１情報記憶部１２１と、第１モデル記憶部１２２と、第２情報記憶部１２３と、第２モデル記憶部１２４とを有する。
【００２９】
（第１情報記憶部１２１）
実施形態に係る第１情報記憶部１２１は、正解情報の生成に用いる第１情報を記憶する。図３には、第１情報記憶部１２１に記憶される第１情報の一例を示す。図３に示す例においては、第１情報として第１ユーザのカレンダ情報が記憶される。図３に示すように、第１情報記憶部１２１は、第１情報として、「ユーザＩＤ」、「ユーザ」、「日付」、「時間」、「用件」、「場所」・・・といった項目を有する。なお、項目は上記に限らず、第１情報記憶部１２１は、用件に関連する他のユーザ、例えば一緒に行動するユーザなどの情報に対応する項目など、目的に応じて種々の項目を有してもよい。
【００３０】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ」は、そのユーザＩＤにより識別されるユーザ名が記憶される。例えば、図３に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、ユーザ「Ａ」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１２」により識別されるユーザは、ユーザ「Ｂ」であることを示す。
【００３１】
「日付」は、ユーザが登録した用件に関する日付を示す。また、「時間」は、ユーザが登録した用件に関する時間を示す。また、「用件」は、ユーザが登録したユーザのスケジュールに関する情報を示す。また、「場所」は、ユーザが登録した用件に関する場所を示す。
【００３２】
例えば、図３に示す例において、ユーザ「Ａ」は、２月２８日の９時に用件「卒業旅行」があり、その場所が「羽田」であることを示す。また、例えば、ユーザ「Ｂ」は、１１月１日の１３時に用件「内定式」があり、その場所が「品川」であることを示す。なお、上記の例においては、日付や用件をユーザが登録する場合を一例として説明したが、日付や用件は、ユーザが登録を行うことなく、ユーザが所有する端末装置等などの所定の機能により、自動的に登録されてもよい。また、日付には、西暦や和暦など年を示す情報が記憶されてもよい。
【００３３】
（第１モデル記憶部１２２）
実施形態に係る第１モデル記憶部１２２は、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルであって、第１ユーザ（第１情報）に適用可能なモデルである第１モデルに関する情報を記憶する。図４には、第１モデル記憶部１２２に記憶されるユーザ分類情報の一例を示す。図４に示すように、第１モデル記憶部１２２は、第１モデルとして、「予測対象」、「素性」、「重み」・・・といった項目を有する。
【００３４】
「予測対象」は、「内容」及び「対象ＩＤ」からなる。「内容」は、予測対象となる事柄の内容を示し、「対象ＩＤ」は、予測対象を識別するための識別情報を示す。例えば、図４に示す例では、予測対象「卒業式」は対象ＩＤ「Ｍ１１」により識別され、予測対象となる予測対象「旅行」は対象ＩＤ「Ｍ１２」により識別される。
【００３５】
「素性」は、「内容」及び「素性ＩＤ」からなる。「内容」は、素性の内容を示し、「素性ＩＤ」は、各素性を識別するための識別情報を示す。例えば、図４に示す例では、素性「卒業式」は、素性ＩＤ「Ａ１１」により識別され、素性「卒論」は、素性ＩＤ「Ａ１２」により識別される。また、図４に示す例では、予測対象「卒業式」における素性「卒業式」の重みは「１」であり、予測対象「旅行」における素性「卒業式」重みは「０．２」である。このように、同じ素性であっても予測対象が異なれば、異なる重みが割り当てられる。なお、予測対象「卒業式」における素性「卒業式」と予測対象「旅行」における素性「卒業式」とには、異なる素性ＩＤを割り当ててもよい。また、図４に示す例では、予測対象「卒業式」における素性「部活」の重みは「−０．５」であり、素性「試合」の重みは「−０．４」である。このように、素性には、負の値の重みが割り当てられてもよい。
【００３６】
（第２情報記憶部１２３）
実施形態に係る第２情報記憶部１２３は、正解情報の生成に用いる第１情報を記憶する。図５には、第２情報記憶部１２３に記憶される第１情報の一例を示す。図５に示す例においては、第１情報として第１ユーザのカレンダ情報が記憶される。図５に示すように、第２情報記憶部１２３は、第１情報として、「ユーザＩＤ」、「ユーザ」、「日付」、「時間」、「検索クエリ」、「クリック」、「滞在時間」・・・といった項目を有する。なお、項目は上記に限らず、第２情報記憶部１２３は、目的に応じて種々の項目を有してもよい。
【００３７】
「ユーザＩＤ」は、ユーザを識別するための識別情報を示す。「ユーザ」は、そのユーザＩＤにより識別されるユーザ名が記憶される。例えば、図５に示す例において、ユーザＩＤ「Ｕ１１」により識別されるユーザは、ユーザ「Ａ」であることを示す。また、例えば、ユーザＩＤ「Ｕ１２」により識別されるユーザは、ユーザ「Ｂ」であることを示す。また、ユーザＩＤ「Ｕ２０」により識別されるユーザは、ユーザ「Ｘ」であることを示す。図５に示す例においては、ユーザ「Ａ」やユーザ「Ｂ」は、図３に示す第１情報に対応する第１ユーザに含まれるユーザであり、ユーザ「Ｘ」は、図３に示す第１情報に対応する第１ユーザに含まれないユーザである。
【００３８】
「日付」は、ユーザが検索クエリにより検索を実行した日付を示す。また、「時間」は、ユーザが検索クエリにより検索を実行した時間を示す。また、「検索クエリ」は、ユーザが検索に用いた検索クエリを示す。また、「クリック」は、ユーザが検索クエリによる検索結果のうちどの検索結果をクリックしたかを示す。また、「滞在時間」は、検索結果でクリックして遷移したサイトでの滞在時間を示す。
【００３９】
例えば、図５に示す例において、ユーザ「Ａ」は、１月１８日の９時に検索クエリ「クエリＡ」で検索を実行したことを示す。また、ユーザ「Ａ」は、１月１８日９時の検索クエリ「クエリＡ」による検索結果のうち「サイトＡ」をクリックした後、サイトＡに「２０分」滞在したことを示す。また、例えば、ユーザ「Ｂ」は、３月１０日の１２時３０分に検索クエリ「クエリＢ」で検索を実行したことを示す。また、ユーザ「Ｂ」は、３月１０日１２時３０分の検索クエリ「クエリＢ」による検索結果のうち「サイトＣ」をクリックした後、サイトＣに「３分」滞在したことを示す。なお、日付には、西暦や和暦など年を示す情報が記憶されてもよい。
【００４０】
（第２モデル記憶部１２４）
実施形態に係る第２モデル記憶部１２４は、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルであって、第２ユーザ（第２情報）に適用可能なモデルである第２モデルに関する情報を記憶する。図６には、第２モデル記憶部１２４に記憶されるユーザ分類情報の一例を示す。図６に示すように、第２モデル記憶部１２４は、第２モデルとして、「予測対象」、「素性」、「重み」・・・といった項目を有する。
【００４１】
「予測対象」は、「内容」及び「対象ＩＤ」からなる。「内容」は、予測対象となる事柄の内容を示し、「対象ＩＤ」は、予測対象を識別するための識別情報を示す。例えば、図６に示す例では、予測対象「卒業式」は対象ＩＤ「Ｍ１１」により識別され、予測対象となる予測対象「旅行」は対象ＩＤ「Ｍ１２」により識別される。
【００４２】
「素性」は、「内容」及び「素性ＩＤ」からなる。「内容」は、素性の内容を示し、「素性ＩＤ」は、各素性を識別するための識別情報を示す。例えば、図６に示す例では、素性「クエリＡ」は、素性ＩＤ「Ａ２１」により識別され、素性「クエリＢ」は、素性ＩＤ「Ａ２２」により識別される。また、図６に示す例では、予測対象「卒業式」における素性「クエリＡ」の重みは「０．８」であり、予測対象「旅行」における素性「クエリＡ」の重みは「−０．４」である。なお、予測対象「卒業式」における素性「クエリＡ」と予測対象「旅行」における素性「クエリＡ」とには、異なる素性ＩＤを割り当ててもよい。
【００４３】
（制御部１３０）
図２の説明に戻って、制御部１３０は、例えば、ＣＰＵやＭＰＵ等によって、予測装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラム（予測プログラムの一例に相当）がＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の集積回路により実現される。
【００４４】
図２に示すように、制御部１３０は、第１モデル生成部１３１と、正解生成部１３２と、第２モデル生成部１３３と、予測部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図２に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図２に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。また、制御部１３０は、例えば、外部の情報処理装置から第１モデルや第１情報などの種々の情報を受信する場合、受信部を有してもよい。また、制御部１３０は、例えば、外部の情報処理装置に第２モデルや予測情報を送信する場合、送信部を有してもよい。
【００４５】
（第１モデル生成部１３１）
第１モデル生成部１３１は、種々の情報に基づいて第１モデルを生成する。実施形態において、第１モデル生成部１３１は、第１情報を用いて第１モデルを生成するが、詳細は後述する。
【００４６】
（正解生成部１３２）
正解生成部１３２は、第１情報と第１モデルに基づいて、第１ユーザにおける事柄への対応を示す正解情報を生成する。図１に示す例においては、正解生成部１３２は、第１モデルＴ１０１と、第１情報Ｔ１０２とに基づいて、正解情報Ｔ１０３を生成する。以下、図１に示す第１モデルＴ１０１、第１情報Ｔ１０２、及び正解情報Ｔ１０３を例に説明する。まず、正解生成部１３２は、正解情報のスコアを以下の式（１）により算出する。
【００４７】
【数１】
2016177377.tif 000003
【００４８】
なお、上記式（１）は、記号「Σ（シグマ）」を用いた式で表すと、以下の式（２）のようになる。以下、下記式（２）のように記号「Σ（シグマ）」を用いた式は、上記式（１）の形式のように表現されるものとして、以下説明する。
【００４９】
【数２】
2016177377.tif 000004
【００５０】
上記式（２）中の「ｘ１」〜「ｘｎ」は、各第１ユーザに対応する第１情報に素性が含まれるかどうかを数値で示す。ｎは、第１モデルに含まれる素性数に対応する。上記式（２）中の「ｘ１」〜「ｘｎ」は、対応する素性が含まれる場合は「１」が割り当てられ、対応する素性が含まれない場合は「０」が割り当てられる。例えば、「ｘ１」は第１情報Ｔ１０２のうち対応するユーザの情報に用件「卒業式」が含まれるかどうかを示し、「ｘ２」は第１情報Ｔ１０２のうち対応するユーザの情報に用件「卒論」が含まれるかどうかを示し、「ｘ３」は第１情報Ｔ１０２のうち対応するユーザの情報に用件「卒業旅行」が含まれるかどうかを示す。
【００５１】
また、上記式（２）中の「ｗ１」〜「ｗｎ」は、「ｘ１」〜「ｘｎ」のそれぞれの重みを示す。例えば、「ｗ１」は「ｘ１（卒業式）」の重みを、「ｗ２」は「ｘ２（卒論）」の重み、「ｗ３」は「ｘ３（卒業旅行）」の重みを示す。
【００５２】
例えば、図１に示す第１情報Ｔ１０２においてユーザ「Ａ」は、「ｘ１」に対応する素性「卒業式」や「ｘ３」に対応する素性「卒業旅行」に対応する用件が登録されている。そのため、ユーザ「Ａ」のスコアは、上記式（２）に数値を代入した「ｙ＝１×１＋０．８×０＋０．９×１＋・・・」により算出される。例えば、図１に示す例では、ユーザ「Ａ」のスコアは、「ｙ＝３．５」となる。また、ユーザ「Ｂ」のスコアは、「ｙ＝２．１」となり、ユーザ「Ｃ」のスコアは、「ｙ＝−０．５」となる。
【００５３】
次に、正解生成部１３２は、上記式（２）により算出したスコアに基づいて、予測対象の有無を示す情報を生成する。正解生成部１３２は、以下の式（３）により予測対象の有無を示す情報を生成する。
【００５４】
【数３】
2016177377.tif 000005
【００５５】
ここで、上記式（３）中の「ｓｇｎ」は、符号関数であり実数に対しその符号に応じて「１」、「−１」のいずれかを返す関数である。例えば、「ｂ  ＝  ｓｇｎ（ａ）」において、「ａ≧０」の場合「ｂ＝１」、「ａ＜０」の場合「ｂ＝−１」となる。つまり、上記式（３）中の「ｚ」は上記式（１）で算出される「ｙ」の値が「０」以上ならば「１」、「０」未満ならば「−１」となる。このような上記式（３）中の「ｚ」が、予測対象の有無を示す情報となる。なお、符号関数「ｓｇｎ」が、「ａ＝０」に対して「ｂ＝０」を返す場合、「ｂ＝０」を「ｂ＝１」又は「ｂ＝−１」に置き換えて処理を行ってもよい。
【００５６】
正解生成部１３２は、上記式（３）の「ｙ」に各ユーザ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」等について上記式（２）により算出したスコアを代入することにより、予測対象の有無を示す情報を生成する。具体的には、図１の正解情報Ｔ１０３に示すように、正解生成部１３２は、正解情報として、ユーザ「Ａ」及びユーザ「Ｂ」については、予測対象が有ることを示す「１」を生成し、ユーザ「Ｃ」については、予測対象が無いことを示す「０」を生成する。
【００５７】
（第２モデル生成部１３３）
第２モデル生成部１３３は、正解生成部１３２により生成された正解情報と、第１ユーザ以外のユーザの情報を含み、事柄との関連が第１情報よりも低い情報である第２情報のうち第１ユーザに関する情報と、に基づいて、第２情報に対応する第２ユーザにおける事柄への対応の予測に用いる第２モデルを生成する。図１に示す例においては、第２モデル生成部１３３は、正解情報Ｔ１０３と、第２情報Ｔ１０４とに基づいて、第２モデルＴ１０５を生成する。以下、図１に示す正解情報Ｔ１０３、第２情報Ｔ１０４、及び第２モデルＴ１０５を例に説明する。第２モデル生成部１３３は、第２モデルを以下の式（４）により算出する。
【００５８】
【数４】
2016177377.tif 000006
【００５９】
上記式（４）の左辺中の「ｗｉ」、「ｘｉ」は、上記式（２）の「ｗｉ」、「ｘｉ」と同様である。また、上記式（４）の右辺中の「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」は、各第１ユーザに対応する第１情報に素性が含まれるかどうかを数値で示す。ｎ´は、第２モデルに含まれる素性数に対応する。すなわち、第２モデルを生成する際に重みを算出する対象とする素性数に対応する。第２モデル生成部１３３は、所定の条件に基づいて、素性の数及び素性の内容を決定してもよい。上記式（４）中の「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」は、対応する素性が含まれる場合は「１」が割り当てられ、対応する素性が含まれない場合は「０」が割り当てられる。例えば、「ｘ´１」は第２情報Ｔ１０４のうち対応するユーザの情報に検索クエリ「クエリＡ」が含まれるかどうかを示し、「ｘ´２」は第２情報Ｔ１０４のうち対応するユーザの情報に検索クエリ「クエリＢ」が含まれるかどうかを示し、「ｘ´３」は第２情報Ｔ１０４のうち対応するユーザの情報に検索クエリ「クエリＣ」が含まれるかどうかを示す。なお、「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」には、対応する素性（クエリ）が使用された回数が割り当てられてもよい。
【００６０】
また、上記式（４）中の「ｗ´１」〜「ｗ´ｎ´」は、「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」のそれぞれの重みを示す。例えば、「ｗ´１」は「ｘ´１（クエリＡ）」の重みを、「ｗ´２」は「ｘ´２（クエリＢ）」の重み、「ｗ´３」は「ｘ´３（クエリＣ）」の重みを示す。
【００６１】
第２モデル生成部１３３は、学習処理により第２モデルを生成する。具体的には、上記式（４）を満たすような「ｗ´１」〜「ｗ´ｎ´」の重みの組合せを求める。第２モデル生成部１３３は、学習処理で用いるアルゴリズムとして、機械学習で用いられるアルゴリズムを用いる。例えば、第２モデル生成部１３３は、アルゴリズムとしては、分類木、回帰木、判別分析、ｋ最近傍、単純ベイズ、サポートベクターマシンなどを用いる。
【００６２】
例えば、図１に示す例の場合、ユーザ「Ａ」については、上記式（４）の左辺は「１」になる。ここに、上記式（４）にユーザ「Ａ」についての数値を代入した結果は、「１＝ｗ´１×１＋ｗ´２×１＋ｗ´３×０＋・・・」となる。また、上記式（４）にユーザ「Ｂ」についての数値を代入した結果は、「１＝ｗ´１×０＋ｗ´２×１＋ｗ´３×１＋・・・」となる。また、上記式（４）にユーザ「Ｃ」についての数値を代入した結果は、「１＝ｗ´１×１＋ｗ´２×１＋ｗ´３×０＋・・・」となる。このように、正解情報に含まれる各ユーザの第２情報を上記式（４）に代入して得られる数式を全て満たすような「ｗ´１」〜「ｗ´ｎ´」の重みの組合せを求める。
【００６３】
第２モデル生成部１３３は、上記学習処理により第２モデルを生成する。具体的には、図１の第２モデルＴ１０５に示すように、第２モデル生成部１３３は、第２モデルとして、予測対象「卒業式」に関して、素性「クエリＡ」の重みが「０．８」であり、素性「クエリＢ」の重みが「１．２」であり、素性「クエリＣ」の重みが「０．５」であり、素性「クエリＤ」の重みが「０．１」となる重みの組合せを生成する。なお、第２モデル生成部１３３は、有無を示す０，１の２値のみでなく、３値以上を用いて学習処理を行って第２モデルを生成してもよい。例えば、第２モデル生成部１３３は、正解情報Ｔ１０３のスコアに基づいて学習処理を行って第２モデルを生成してもよい。
【００６４】
（予測部１３４）
予測部１３４は、第２モデルと第２情報とに基づいて、第２ユーザにおける事柄への対応を予測する。例えば、予測部１３４は、第２モデルと第２情報とに基づいて、第２ユーザにおける予測対象の有無を予測する。図１に示す例においては、予測部１３４は、第２モデルＴ１０５と、第２情報Ｔ１０４とに基づいて、予測情報Ｔ１０６を生成する。以下、図１に示す第２モデルＴ１０５、第２情報Ｔ１０４、予測情報Ｔ１０６を例に説明する。予測部１３４は、予測情報を以下の式（５）により算出する。
【００６５】
【数５】
2016177377.tif 000007
【００６６】
上記式（５）の右辺中の「ｗ´ｉ」、「ｘ´ｉ」は、上記式（４）の「ｗ´ｉ」、「ｘ´ｉ」と同様である。
【００６７】
例えば、予測部１３４は、第２ユーザのうち第１ユーザ以外のユーザについて予測情報を生成する。例えば、予測部１３４は、図１に示す例において、第１ユーザに含まれるユーザであるユーザ「Ｘ」について予測情報を生成する。
【００６８】
図１に示す第２情報Ｔ１０４においてユーザ「Ｘ」は、「ｘ´１」に対応する素性「クエリＡ」や「ｘ´４」に対応する素性「クエリＤ」に対応する検索クエリで検索を行った履歴が登録されている。そのため、ユーザ「Ｘ」のスコアは、上記式（５）に数値を代入した「ｙ´＝０．８×１＋１．２×０＋０．５×０＋０．１×１＋・・・」により算出される。例えば、図１に示す例では、ユーザ「Ｘ」のスコアは、「２．７」となる。
【００６９】
また、予測部１３４は、上記式（３）の「ｙ」にユーザ「Ｘ」について上記式（５）により算出したスコア（ｙ´の値）を代入することにより、予測対象の有無を示す情報を生成してもよい。具体的には、図１の予測情報Ｔ１０６に示すように、予測部１３４は、予測情報として、ユーザ「Ｘ」について、予測対象が有ることを示す「１」を生成してもよい。
【００７０】
ここで、実施形態において、第１モデル生成部１３１が第１情報を用いて第１モデルを生成する点について図７を用いて説明する。図７は、実施形態に係る第１モデルの生成処理の一例を示す図である。第１モデル生成部１３１は、第１ユーザのうち事柄への対応が判別されたユーザに関する第１情報に基づいて、第１モデルを生成する。図７に示す例においては、第１情報と第１情報に対応する第１ユーザの予測対象の有無を示す情報とに基づいて、第１モデルを生成する（ステップＳ１１）。具体的には、第１モデル生成部１３１は、第１情報と第１ユーザの予測対象の有無を示す情報とに基づいて、予測対象である事柄「旅行」に行くかどうかを予測する第１モデルを生成する。
【００７１】
図７に示す例では、第１情報Ｔ１１１は、カレンダ情報である第１情報と、予測対象である旅行に行くかどうかを示す有無情報を含む。以下、予測対象となる旅行の有無を予測対象「旅行」と記載する場合がある。図７に示す例では、第１モデル生成部１３１が、１月１日に第１モデルの生成を行い、モデル生成日（１月１日）から三か月以内にユーザが旅行に行くかを予測対象「旅行」とする。
【００７２】
ここで、ユーザが旅行へ行く場合、予測対象の有無を示す情報は「１」であり、ユーザが旅行へ行かない場合、予測対象の有無を示す情報は「０」となる。図７に示す例では、ユーザ「Ａ」やユーザ「Ｄ」は予測対象の有無を示す情報が「１」であり、旅行へ行くユーザである。また、ユーザ「Ｂ」やユーザ「Ｋ」は予測対象の有無を示す情報が「０」であり、旅行へ行かないユーザである。なお、図７に示す第１情報Ｔ１１１は、予測対象の有無を示す情報が対応付けられた第１ユーザのみを示しており、第１ユーザには、予測対象の有無を示す情報が対応付けられていないユーザ、例えばユーザ「Ｃ」等が含まれてもよい。
【００７３】
例えば、第１モデル生成部１３１は、予測対象の有無を判別可能なユーザについて予測対象の有無を示す情報を生成してもよい。例えば、第１モデル生成部１３１は、ユーザ「Ａ」の２月２８日の用件に「卒業旅行」が登録されていることにより、ユーザ「Ａ」を予測対象「旅行」有のユーザとして判別してもよい。また、例えば、第１モデル生成部１３１は、ユーザ「Ｄ」の１月２８日の用件に「パスポート」が登録されていることにより、予測対象「旅行」有のユーザとして判別してもよい。このように、第１モデル生成部１３１は、予測対象「旅行」有に関連の高い用件が含まれるユーザを予測対象が有りのユーザと判別してもよい。
【００７４】
また、例えば、第１モデル生成部１３１は、ユーザ「Ｂ」の２月５日の用件に「下期テスト」や３月１０日の用件に「卒論」が登録されていることにより、ユーザ「Ｂ」を予測対象「旅行」無しのユーザとして判別してもよい。また、例えば、第１モデル生成部１３１は、ユーザ「Ｋ」の３月１５日の用件に「引っ越し」が登録されていることにより、ユーザ「Ｋ」を予測対象「旅行」無しのユーザとして判別してもよい。このように、第１モデル生成部１３１は、予測対象「旅行」無しに関連の高い用件が含まれるユーザを予測対象が無しのユーザと判別してもよい。
【００７５】
上述したように、第１モデル生成部１３１は、特定の用件が含まれるユーザを予測対象が有りのユーザと判別し、他の特定の用件が含まれるユーザを予測対象が無しのユーザと判別してもよい。すなわち、第１モデル生成部１３１は、所定の条件に基づいて、予測対象の有無を判別可能なユーザについて予測対象の有無を示す情報を生成してもよい。なお、予測装置１００は、予測対象の有無を示す情報を外部の情報処理装置から取得してもよい。また、例えば、予測装置１００は、予測対象の有無を示す情報をユーザに入力させてもよい。また、予測対象の有無を示す情報はスコアであってもよい。第１モデル生成部１３１は、第１モデルを上記式（２）により算出する。
【００７６】
上記式（２）中の「ｘ１」〜「ｘｎ」は、対応する素性が含まれる場合は「１」が割り当てられ、対応する素性が含まれない場合は「０」が割り当てられる。例えば、図７に示す例においては、「ｘ１」は第１情報Ｔ１１１のうち対応するユーザの情報に用件「旅行」が含まれるかどうかを示し、「ｘ２」は第１情報Ｔ１１１のうち対応するユーザの情報に用件「パスポート」が含まれるかどうかを示し、「ｘ３」は第１情報Ｔ１１１のうち対応するユーザの情報「卒業式」が含まれるかどうかを示す。
【００７７】
また、上記式（２）中の「ｗ１」〜「ｗｎ」は、「ｘ１」〜「ｘｎ」のそれぞれの重みを示す。図７に示す例においては、「ｗ１」は「ｘ１（旅行）」の重みを、「ｗ２」は「ｘ２（パスポート）」の重み、「ｗ３」は「ｘ３（卒業式）」の重みを示す。
【００７８】
第１モデル生成部１３１は、学習処理により第１モデルを生成する。具体的には、上記式（２）を満たすような「ｗ１」〜「ｗｎ」の重みの組合せを求める。第１モデル生成部１３１は、学習処理で用いるアルゴリズムとして、機械学習で用いられるアルゴリズムを用いる。例えば、第１モデル生成部１３１は、アルゴリズムとしては、分類木、回帰木、判別分析、ｋ最近傍、単純ベイズ、サポートベクターマシンなどを用いる。
【００７９】
例えば、図７に示す例の場合、ユーザ「Ａ」については、上記式（２）の左辺「ｙ」には、予測対象の有無を示す「１」が代入される。ここに、上記式（２）にユーザ「Ａ」についての数値を代入した結果は、「１＝ｗ１×０＋ｗ２×０＋ｗ３×１＋ｗ４×０＋・・・」となる。また、上記式（２）にユーザ「Ｂ」についての数値を代入した結果は、「０＝ｗ１×０＋ｗ２×０＋ｗ３×０＋ｗ４×０＋・・・」となる。また、上記式（２）にユーザ「Ｄ」についての数値を代入した結果は、「１＝ｗ１×０＋ｗ２×１＋ｗ３×０＋ｗ４×０＋・・・」となる。また、上記式（２）にユーザ「Ｋ」についての数値を代入した結果は、「０＝ｗ１×０＋ｗ２×０＋ｗ３×０＋ｗ４×１＋・・・」となる。このように、第１ユーザのうち前記事柄への対応が判別されたユーザの第１情報を上記式（２）に代入して得られる数式を全て満たすような「ｗ１」〜「ｗｎ」の重みの組合せを求める。
【００８０】
第１モデル生成部１３１は、上記学習処理により第１モデルを生成する。具体的には、図７の第１モデルＴ１１２に示すように、第１モデル生成部１３１は、第１モデルとして、予測対象「旅行」に関して、素性「旅行」の重みが「１」であり、素性「パスポート」の重みが「０．９」であり、素性「卒業式」の重みが「０．２」であり、素性「引っ越し」の重みが「−１．５」となる重みの組合せを生成する。なお、第１モデル生成部１３１は、有無を示す０，１の２値のみでなく、３値以上を用いて学習処理を行って第１モデルを生成してもよい。
【００８１】
〔３．予測処理のフロー〕
次に、図８を用いて、実施形態に係る予測装置１００による予測処理の手順について説明する。図８は、実施形態に係る予測装置１００による予測処理手順を示すフローチャートである。
【００８２】
図８に示すように、予測装置１００の第１モデル生成部１３１は、予測対象の有無が判別される第１ユーザの第１情報を読み出す（ステップＳ１０１）。そして、第１モデル生成部１３１は、読み出した第１情報を用いて第１モデルを生成する（ステップＳ１０２）。なお、第１モデルが取得される場合、予測装置１００はステップＳ１０１，Ｓ１０２の処理を行わなくてもよい。
【００８３】
その後、予測装置１００の正解生成部１３２は、全ての第１情報を読み出す（ステップＳ１０３）。そして、正解生成部１３２は、全ての第１情報と生成した第１モデルとを用いて、正解情報を生成する（ステップＳ１０４）。なお、ここでいう、全ての第１情報とは、正解情報の生成に用いる第１情報であり、例えば図３に示す第１情報記憶部１２１のうち正解情報の生成に用いる情報を意味する。
【００８４】
続けて、予測装置１００の第２モデル生成部１３３は、第１ユーザの第２情報を読み出す（ステップＳ１０５）。そして、第２モデル生成部１３３は、読み出した第２情報と生成した正解情報とを用いて、第２モデルを生成する（ステップＳ１０６）。
【００８５】
その後、予測装置１００の予測部１３４は、全ての第２情報を読み出す（ステップＳ１０７）。そして、予測装置１００は、全ての第２情報と生成した第２モデルとを用いて、第２ユーザに関する予測対象の有無を予測する（ステップＳ１０８）。なお、ここでいう、全ての第２情報とは、正解情報の生成に用いる第１情報であり、例えば図５に示す第２情報記憶部１２３のうち予測対象の有無の予測に用いる情報を意味する。例えば、ステップＳ１０７において、予測装置１００は、第２情報を用いて予測を行うユーザに関する第２情報のみを読み出してもよい。
【００８６】
〔４．変形例〕
上述した実施形態に係る予測装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、予測装置１００の他の実施形態について説明する。
【００８７】
〔４−１．予測処理〕
上述した実施形態において、予測装置１００は、１つの第１情報に基づいて正解情報を生成し、第２モデルを生成する。しかしながら、予測装置１００は、複数の第１情報に基づいて複数の正解情報を生成し、第２モデルを生成する。この点について、図９を用いて説明する。図９は、変形例に係る予測処理の一例を示す図である。なお、実施形態と同様の内容については、説明を省略する。
【００８８】
以下に示す例において、予測装置１００は、ユーザの行動の日程に関する情報であるカレンダ情報とユーザの位置情報の履歴（以下、「位置ログ情報」とする）との２つの第１情報を用いる。図９に示す例では、２つの第１情報であるカレンダ情報と位置ログ情報とに各々対応する２つの第１モデルは予め生成された場合を例に説明する。また、予測装置１００は、第２情報として閲覧したサイトの履歴に関する情報（以下、「閲覧ログ情報」とする）を用いる。なお、位置情報は、種々の技術により収集可能であり、例えば、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）やビーコンなどの機能を用いて収集されてもよい。
【００８９】
図９では、予測対象が、引っ越しである場合を例に説明する。以下に示す例では、予測対象である引っ越しの有無というユーザの行動の有無が予測対象であり、その行動の有無、すなわち予測対象への対応を予測する。つまり、ユーザが引っ越しをする場合が、行動有となり、ユーザが引っ越しをしない場合が、行動無となる。以下、予測対象となる引っ越しの有無を予測対象「引っ越し」と記載する場合がある。なお、予測装置１００は、予測する対象の期間を設定してもよい。例えば、予測装置１００は、第２モデルを生成する日付から半年以内の引っ越しの有無を予測対象「引っ越し」としてもよい。
【００９０】
図９に示す例においては、予測装置１００が、カレンダ情報や位置ログ情報が収集された第１ユーザの情報から、第２ユーザのうち検索ログ情報のみが収集されたユーザ、すなわち第２Ｂユーザが引っ越しをするユーザかどうかを予測する場合を示す。
【００９１】
まず、予測装置１００は、１つ目の第１情報であるカレンダ情報とその第１モデルとに基づいて、正解情報を生成する（ステップＳ２１）。図９に示す例においては、予め生成された第１モデルＴ２０１と、第１情報Ｔ２０２とに基づいて、正解情報Ｔ２０３を生成する。次に、予測装置１００は、２つ目の第１情報である位置ログ情報とその第１モデルとに基づいて、正解情報を生成する（ステップＳ２２）。図９に示す例においては、予め生成された第１モデルＴ２０４と、第１情報Ｔ２０５とに基づいて、正解情報Ｔ２０６を生成する。図９に示す例において、第１情報Ｔ２０５は、カレンダ情報であり、例えば、ユーザ名、日程を示す日付、及び位置情報等の情報を含む。
【００９２】
図９に示す例においては、予測装置１００は、スコアが０より大きい場合、予測対象「引っ越し」が有ると判定し、スコアが０以下の場合、予測対象「引っ越し」が無いと判定する。正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６において、有無「１」が予測対象有を示し、有無「０」が予測対象無を示す。つまり、正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６において、有無「１」であるユーザは、引っ越しすると推定されるユーザであり、有無「０」であるユーザは、引っ越しをしないと推定されるユーザであることを示す。
【００９３】
ここで、図９に示す例において、ユーザ「Ｆ」は、正解情報Ｔ２０３においては予測対象「引っ越し」が有ると判定され、正解情報Ｔ２０６においては予測対象「引っ越し」が無いと判定される。図９に示す例においては、予測装置１００は、いずれかの正解情報で予測対象「引っ越し」が有ると判定されたユーザは、予測対象「引っ越し」が有りのユーザとして、以降の処理を行うが詳細は後述する。
【００９４】
次に、予測装置１００は、複数の正解情報と第２情報とに基づいて、第２モデルを生成する（ステップＳ２３）。具体的には、予測装置１００は、複数の正解情報と第２Ａユーザに対応する第２情報とに基づいて、第２モデルを生成する。図９に示す例においては、ステップＳ２１で生成された正解情報Ｔ２０３と、ステップＳ２２で生成された正解情報Ｔ２０６と、第２情報Ｔ２０７とに基づいて、第２モデルＴ２０８を生成する。図９に示す例において、第２情報Ｔ２０７は、閲覧ログ情報であり、例えば、ユーザ名、サイトを閲覧した日付、及び閲覧したサイト等の情報を含む。図９に示す例においては、ステップＳ２３で生成される第２モデルＴ２０８では、予測対象「引っ越し」は素性として閲覧サイトが対応付けられ、各サイトの予測対象「引っ越し」に対する影響度を示す重みが含まれる。つまり、予測装置１００は、２つの正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６と、第２情報Ｔ２０７とに基づいて、素性である閲覧サイトの予測対象「引っ越し」に対する影響度を示す重みを学習処理により導出する。
【００９５】
ここで、予測装置１００は、正解情報に対応するユーザ、すなわち第１ユーザに対応する第２情報を用いて、第２モデルを生成する。例えば、予測装置１００は、正解情報と、第２情報Ｔ２０７のうちユーザＤ，Ｅ，Ｆ等に対応する情報とに基づいて、第２モデルＴ２０８を生成する。上述したように、図９に示す例において、ユーザ「Ｆ」も予測対象「引っ越し」が有りのユーザとされるため、ユーザ「Ｄ」及びユーザ「Ｆ」を予測対象「引っ越し」が有りのユーザとし、ユーザ「Ｅ」を予測対象「引っ越し」が無しのユーザとして学習処理を行い、第２モデルＴ２０８を生成する。なお、予測装置１００は、第２情報Ｔ２０７から第１ユーザに含まれないユーザＹ１〜Ｙ５等の情報を除いて、第２モデルＴ２０８を生成する。つまり、予測装置１００は、第２Ａユーザに対応する第２情報Ｔ２０７を用いて、第２モデルＴ２０８を生成する。
【００９６】
ステップＳ２３で生成された第２モデルＴ２０８は、予測対象「引っ越し」に対応付けられた素性（閲覧サイト）と、各素性の予測対象「引っ越し」に対する影響度を示す重みとを含む。例えば、図９に示す例において、素性「サイトＡ」の重みは「０．２」であり、素性「サイトＢ」の重みは「１．５」である。
【００９７】
その後、予測装置１００は、第２モデルＴ２０８を用いて、第２情報Ｔ２０７に対応する第２ユーザの予測対象「引っ越し」の有無を予測する予測情報Ｔ２０９を生成する（ステップＳ２４）。図９に示す例においては、予測装置１００は、第２モデルＴ２０８を用いて、第２Ｂユーザの予測対象「引っ越し」の有無を予測する予測情報Ｔ２０９を生成する。例えば、予測装置１００は、第２情報Ｔ２０７のうちユーザＹ１に対応する情報と、第２モデルＴ２０８とに基づいて、ユーザＹ１の予測対象「引っ越し」の有無を予測する予測情報Ｔ２０９を生成する。具体的には、ユーザＹ１の閲覧サイトには、素性「サイトＡ」や素性「サイトＤ」等が含まれており、ユーザＹ１のスコアは、「０．２＋０．１＋・・・＝０．４」となる。図９に示す例においては、予測装置１００は、スコアが０より大きい場合、予測対象「引っ越し」が有ると判定し、スコアが０以下の場合、予測対象「引っ越し」が無いと判定する。ここに、予測情報Ｔ２０９において、スコアが０より大きいユーザ「Ｙ１」は、予測対象「引っ越し」が有ると判定される。また、予測装置１００は、他の第２ＢユーザであるユーザＹ２〜Ｙ５等についても予測対象「引っ越し」の有無を予測する予測情報Ｔ２０９を生成する。
【００９８】
〔４−２．正解情報のスコア算出〕
変形例において、正解生成部１３２は、第１情報と第１モデルとの組合せ毎に、正解情報を生成する。図９に示す例においては、正解生成部１３２は、第１モデルＴ２０１と、第１情報Ｔ２０２とに基づいて、正解情報Ｔ２０３を生成し、第１モデルＴ２０４と、第１情報Ｔ２０５とに基づいて、正解情報Ｔ２０６を生成する。例えば、正解生成部１３２は、第１モデルＴ２０１と、第１情報Ｔ２０２とに基づいて、正解情報Ｔ２０３のスコアを以下の式（６）により算出する。
【００９９】
【数６】
2016177377.tif 000008
【０１００】
上記式（６）中の「ｘ＿１１」〜「ｘ＿１ｎ＿１」は、各第１ユーザに対応する第１情報に素性が含まれるかどうかを数値で示す。ｎ＿１は、第１モデルＴ２０１に含まれる素性数に対応する。上記式（６）中の「ｘ＿１１」〜「ｘ＿１ｎ＿１」は、対応する素性が含まれる場合は「１」が割り当てられ、対応する素性が含まれない場合は「０」が割り当てられる。例えば、「ｘ＿１１」は第１情報Ｔ２０２のうち対応するユーザの情報に用件「引っ越し」が含まれるかどうかを示し、「ｘ＿１２」は第１情報Ｔ２０２のうち対応するユーザの情報に用件「電話」が含まれるかどうかを示し、「ｘ＿１３」は第１情報Ｔ２０２のうち対応するユーザの情報に用件「住民票」が含まれるかどうかを示す。
【０１０１】
また、上記式（６）中の「ｗ＿１１」〜「ｗ＿１ｎ＿１」は、「ｘ＿１１」〜「ｘ＿１ｎ＿１」のそれぞれの重みを示す。例えば、「ｗ＿１１」は「ｘ＿１１（引っ越し）」の重みを、「ｗ＿１２」は「ｘ＿１２（電話）」の重み、「ｗ＿１３」は「ｘ＿１３（住民票）」の重みを示す。
【０１０２】
例えば、図９に示す第１情報Ｔ２０２においてユーザ「Ｄ」は、「ｘ＿１１」に対応する素性「引っ越し」や「ｘ＿１２」に対応する素性「電話」に対応する用件が登録されている。そのため、ユーザ「Ｄ」のスコアは、上記式（６）に数値を代入した「ｙ＿１＝１×１＋０．４×１＋０．９×０＋・・・」により算出される。例えば、図９に示す例では、ユーザ「Ｄ」のスコアは、「ｙ＿１＝３．５」となる。また、ユーザ「Ｅ」のスコアは、「ｙ＿１＝−１．５」となり、ユーザ「Ｆ」のスコアは、「ｙ＿１＝０．９」となる。
【０１０３】
また、正解生成部１３２は、上記式（６）により算出したスコアに基づいて、予測対象の有無を示す情報を含む正解情報Ｔ２０３を生成する。正解生成部１３２は、上記式（３）により予測対象の有無を示す情報を含む正解情報Ｔ２０３を生成する。
【０１０４】
また、例えば、正解生成部１３２は、第１モデルＴ２０４と、第１情報Ｔ２０５とに基づいて、正解情報Ｔ２０６のスコアを以下の式（７）により算出する。
【０１０５】
【数７】
2016177377.tif 000009
【０１０６】
上記式（７）中の「ｘ＿２１」〜「ｘ＿２ｎ＿２」は、各第１ユーザに対応する第１情報に素性が含まれるかどうかを数値で示す。ｎ＿２は、第１モデルＴ２０４に含まれる素性数に対応する。上記式（７）中の「ｘ＿２１」〜「ｘ＿２ｎ＿２」は、対応する素性が含まれる場合は「１」が割り当てられ、対応する素性が含まれない場合は「０」が割り当てられる。例えば、「ｘ＿２１」は第１情報Ｔ２０５のうち対応するユーザの情報に位置情報「位置Ａ」が含まれるかどうかを示し、「ｘ＿２２」は第１情報Ｔ２０５のうち対応するユーザの情報に位置情報「位置Ｂ」が含まれるかどうかを示し、「ｘ＿２３」は第１情報Ｔ２０５のうち対応するユーザの情報に位置情報「位置Ｃ」が含まれるかどうかを示す。
【０１０７】
また、上記式（７）中の「ｗ＿２１」〜「ｗ＿２ｎ＿２」は、「ｘ＿２１」〜「ｘ＿２ｎ＿２」のそれぞれの重みを示す。例えば、「ｗ＿２１」は「ｘ＿２１（位置Ａ）」の重みを、「ｗ＿２２」は「ｘ＿２２（位置Ｂ）」の重み、「ｗ＿２３」は「ｘ＿２３（位置Ｃ）」の重みを示す。
【０１０８】
例えば、図９に示す第１情報Ｔ２０５においてユーザ「Ｄ」は、「ｘ＿２１」に対応する素性「位置Ａ」や「ｘ＿２２」に対応する素性「位置Ｂ」に対応する位置情報が登録されている。そのため、ユーザ「Ｄ」のスコアは、上記式（７）に数値を代入した「ｙ＿２＝０．５×１＋１．５×１＋０．２×０＋０．５×１＋・・・」により算出される。例えば、図９に示す例では、ユーザ「Ｄ」のスコアは、「ｙ＿２＝２．５」となる。また、ユーザ「Ｅ」のスコアは、「ｙ＿２＝−３．２」となり、ユーザ「Ｆ」のスコアは、「ｙ＿２＝−０．５」となる。
【０１０９】
また、正解生成部１３２は、上記式（７）により算出したスコアに基づいて、予測対象の有無を示す情報を含む正解情報Ｔ２０６を生成する。正解生成部１３２は、上記式（３）により予測対象の有無を示す情報を含む正解情報Ｔ２０６を生成する。
【０１１０】
〔４−３．正解情報の統合〕
変形例において、正解生成部１３２は、生成した複数の正解情報を統合する。この点について、図１０〜図１３を用いて説明する。図１０〜図１３は、変形例に係る正解情報の統合の一例を示す図である。以下、図９に示す正解情報Ｔ２０３，Ｔ２０６、第２情報Ｔ２０７、及び第２モデルＴ２０８を例に説明する。
【０１１１】
図１０に示す例は、ユーザ毎に複数の正解情報の予測対象の有無において、「１」の個数が「０」の個数以上である場合に、そのユーザの予測対象の有無を「１」とする正解情報Ｔ２１０に正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６を統合する。言い換えると、図１０の例では、正解情報Ｔ２０３と正解情報Ｔ２０６との少なくとも１つの予測対象の有無を示す値が「１」であるユーザについては、統合後の正解情報Ｔ２１０においても予測対象の有無は「１」となる。具体的には、図１０に示す例においては、ユーザ「Ｄ」は正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６の両方において、予測対象の有無が「１」であるため、統合後の正解情報Ｔ２１０においても予測対象の有無は「１」となる。また、ユーザ「Ｅ」は正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６の両方において、予測対象の有無が「０」であるため、統合後の正解情報Ｔ２１０においても予測対象の有無は「０」となる。また、ユーザ「Ｆ」は正解情報Ｔ２０３においては予測対象の有無が「１」であり、正解情報Ｔ２０６においては予測対象の有無が「０」であるため、統合後の正解情報Ｔ２１０においても予測対象の有無は「１」となる。
【０１１２】
そして、第２モデル生成部１３３は、正解生成部１３２により統合された正解情報と、第２情報のうち正解情報に含まれるユーザに関する情報と、に基づいて、第２モデルを生成する。すなわち、第２モデル生成部１３３は、統合後の正解情報Ｔ２１０に基づいて第２モデルを生成する。なお、第２モデル生成部１３３が、正解情報の統合を行ってもよい。
【０１１３】
この場合、第２モデル生成部１３３は、第２モデルを以下の式（８）により算出する。
【０１１４】
【数８】
2016177377.tif 000010
【０１１５】
上記式（８）の左辺は、上述した正解情報の統合に対応する。具体的には、上記式（８）の左辺の値が、統合された正解情報Ｔ２１０における予測対象の有無に対応する。
【０１１６】
また、上記式（８）の右辺中の「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」は、正解情報に含まれる各ユーザに対応する第２情報に素性が含まれるかどうかを数値で示す。上記式（８）中の「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」は、対応する素性が含まれる場合は「１」が割り当てられ、対応する素性が含まれない場合は「０」が割り当てられる。例えば、「ｘ´１」は第２情報Ｔ２０７のうち対応するユーザの情報に閲覧サイト「サイトＡ」が含まれるかどうかを示し、「ｘ´２」は第２情報Ｔ２０７のうち対応するユーザの情報に閲覧サイト「サイトＢ」が含まれるかどうかを示し、「ｘ´３」は第２情報Ｔ２０７のうち対応するユーザの情報に閲覧サイト「サイトＣ」が含まれるかどうかを示す。なお、「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」には、対応する素性（サイト）が閲覧された回数が割り当てられてもよい。
【０１１７】
また、上記式（８）中の「ｗ´１」〜「ｗ´ｎ´」は、「ｘ´１」〜「ｘ´ｎ´」のそれぞれの重みを示す。例えば、「ｗ´１」は「ｘ´１（サイトＡ）」の重みを、「ｗ´２」は「ｘ´２（サイトＢ）」の重み、「ｗ´３」は「ｘ´３（サイトＣ）」の重みを示す。
【０１１８】
第２モデル生成部１３３は、学習処理により第２モデルを生成する。具体的には、上記式（８）を満たすような「ｗ´１」〜「ｗ´ｎ´」の重みの組合せを求める。例えば、図９及び図１０に示す例の場合、ユーザ「Ｄ」についての数値を代入した結果は、「１＝ｗ´１×１＋ｗ´２×１＋ｗ´３×０＋・・・」となる。また、上記式（８）にユーザ「Ｅ」についての数値を代入した結果は、「０＝ｗ´１×１＋ｗ´２×０＋ｗ´３×１＋・・・」となる。また、上記式（８）にユーザ「Ｆ」についての数値を代入した結果は、「１＝ｗ´１×１＋ｗ´２×０＋ｗ´３×０＋・・・」となる。このように、正解情報に含まれる各ユーザの第２情報を上記式（８）に代入して得られる数式を全て満たすような「ｗ´１」〜「ｗ´ｎ´」の重みの組合せを求める。
【０１１９】
第２モデル生成部１３３は、上記学習処理により第２モデルを生成する。例えば図９及び図１０に示す例においては、第２モデルＴ２０８に示すように、第２モデル生成部１３３は、第２モデルとして、予測対象「引っ越し」に関して、素性「サイトＡ」の重みが「０．２」であり、素性「サイトＢ」の重みが「１．５」であり、素性「サイトＣ」の重みが「−０．５」であり、素性「サイトＤ」の重みが「０．１」となる重みの組合せを生成する。
【０１２０】
また、図１１に示す例は、ユーザ毎に複数の正解情報の予測対象の有無において、全てが「１」である場合に、そのユーザの予測対象の有無を「１」とする正解情報Ｔ２１１に正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６を統合する。言い換えると、図１１の例では、正解情報Ｔ２０３と正解情報Ｔ２０６との少なくとも１つの予測対象の有無を示す値が「０」であるユーザについては、統合後の正解情報Ｔ２１１においては予測対象の有無は「０」となる。具体的には、図１１に示す例においては、ユーザ「Ｄ」は正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６の両方において、予測対象の有無が「１」であるため、統合後の正解情報Ｔ２１１においても予測対象の有無は「１」となる。また、ユーザ「Ｅ」は正解情報Ｔ２０３及び正解情報Ｔ２０６の両方において、予測対象の有無が「０」であるため、統合後の正解情報Ｔ２１１においても予測対象の有無は「０」となる。また、ユーザ「Ｆ」は正解情報Ｔ２０３においては予測対象の有無が「１」であり、正解情報Ｔ２０６においては予測対象の有無が「０」であるため、統合後の正解情報Ｔ２１１においても予測対象の有無は「０」となる。
【０１２１】
そして、第２モデル生成部１３３は、正解生成部１３２により統合された正解情報と、第２情報のうち正解情報に含まれるユーザに関する情報と、に基づいて、第２モデルを生成する。すなわち、第２モデル生成部１３３は、統合後の正解情報Ｔ２１１に基づいて第２モデルを生成する。
【０１２２】
この場合、第２モデル生成部１３３は、第２モデルを以下の式（９）により算出する。
【０１２３】
【数９】
2016177377.tif 000011
【０１２４】
上記式（９）の左辺は、上述した正解情報の統合に対応する。具体的には、上記式（９）の左辺の値が、統合された正解情報Ｔ２１１における予測対象の有無に対応する。これ以降の処理は、図１０に示す例と同様であるため、説明を省略する。
【０１２５】
なお、正解生成部１３２は、複数の正解情報に含まれるユーザが異なる場合であっても、正解情報の統合を行ってもよい。この点について、図１２，図１３を用いて説明する。
【０１２６】
図１２に示す例においては、正解情報Ｔ２２１には、ユーザＧ，Ｈ，Ｉが含まれ、正解情報Ｔ２２２には、ユーザＨ，Ｉ，Ｊが含まれる。ここで、正解情報Ｔ２２１には、ユーザＪは含まれず、正解情報Ｔ２２２には、ユーザＧは含まれないものとする。図１２に示す例では、少なくとも１つの正解情報に含まれるユーザであれば、統合後の正解情報に含む。具体的には、統合後の正解情報Ｔ２２３には、正解情報Ｔ２２１にしか含まれないユーザＧ及び正解情報Ｔ２２２にしか含まれないユーザＪも含まれる。すなわち、統合後の正解情報Ｔ２２３には、ユーザＧ，Ｈ，Ｉ，Ｊの４名が含まれる。そして、第２モデル生成部１３３は、統合後の正解情報Ｔ２２３に基づいて第２モデルを生成する。
【０１２７】
また、図１３に示す例においては、正解情報Ｔ２２１と正解情報Ｔ２２２とは図１２と同様である。図１３に示す例では、全ての正解情報に含まれるユーザのみを、統合後の正解情報に含む。具体的には、統合後の正解情報Ｔ２２４には、正解情報Ｔ２２１にしか含まれないユーザＧ及び正解情報Ｔ２２２にしか含まれないユーザＪは含まれない。すなわち、統合後の正解情報Ｔ２２４には、ユーザＨ，Ｉの２名が含まれる。そして、第２モデル生成部１３３は、統合後の正解情報Ｔ２２４に基づいて第２モデルを生成する。なお、正解生成部１３２は、所定個数以上の正解情報に含まれるユーザを、統合後の正解情報に含んでもよい。
【０１２８】
なお、上記の例では、２つの正解情報を統合する例を示したが、２以上であればどのような数の正解情報を統合してもよい。また、予測装置１００は、第２モデルについても複数用いて、予測処理を行ってもよい。例えば、予測装置１００は、複数の第２モデルを組み合せた第３モデルを用いて予測処理を行ってもよい。
【０１２９】
〔４−４．予測処理のフロー〕
次に、図１４を用いて、変形例に係る予測装置１００による予測処理の手順について説明する。図１４は、変形例に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。
【０１３０】
図１４に示すように、変形例に係る予測装置１００の第１モデル生成部１３１は、変数ｉを１に設定する（ステップＳ２０１）。その後、第１モデル生成部１３１は、ｉ番目の第１情報において行動有無が判別される第１ユーザの第１情報を読み出す（ステップＳ２０２）。そして、第１モデル生成部１３１は、読み出した第１情報を用いてｉ番目の第１モデルを生成する（ステップＳ２０３）。なお、第１モデルが取得される場合、予測装置１００はステップＳ２０２，Ｓ２０３の処理を行わなくてもよい。
【０１３１】
その後、予測装置１００の正解生成部１３２は、全てのｉ番目の第１情報を読み出す（ステップＳ２０４）。そして、正解生成部１３２は、全てのｉ番目の第１情報と生成したｉ番目の第１モデルとを用いて、正解情報を生成する（ステップＳ２０５）。なお、ここでいう、全てのｉ番目の第１情報とは、正解情報の生成に用いるｉ番目の第１情報であり、例えば図３に示す第１情報記憶部１２１のうち正解情報の生成に用いる情報を意味する。
【０１３２】
ここで、正解生成部１３２は、対象とする全ての第１情報に対して正解情報を生成したかどうかを判定する（ステップＳ２０６）。正解生成部１３２は、対象とする全ての第１情報に対して正解情報を生成していない場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、変数ｉに１を加算した後（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０２に戻って処理を繰り返す。
【０１３３】
正解生成部１３２は、対象とする全ての第１情報に対して正解情報を生成した場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、生成された全ての正解情報を統合する（ステップＳ２０８）。
【０１３４】
続けて、予測装置１００の第２モデル生成部１３３は、正解情報に含まれるユーザの第２情報を読み出す（ステップＳ２０９）。そして、第２モデル生成部１３３は、読み出した第２情報と生成した正解情報とを用いて、第２モデルを生成する（ステップＳ２１０）。
【０１３５】
その後、予測装置１００の予測部１３４は、全ての第２情報を読み出す（ステップＳ２１１）。そして、予測装置１００は、全ての第２情報と生成した第２モデルとを用いて、第２ユーザに関する予測対象の有無を予測する（ステップＳ２１２）。なお、ここでいう、全ての第２情報とは、正解情報の生成に用いる第１情報であり、例えば図５に示す第２情報記憶部１２３のうち予測対象の有無の予測に用いる情報を意味する。例えば、ステップＳ２１１において、予測装置１００は、第２情報を用いて予測を行うユーザに関する第２情報のみを読み出してもよい。
【０１３６】
〔４−５．その他〕
上記実施形態において、予測装置１００は、第１情報と第２情報とに異なる種別の情報を用いたが、第１情報と第２情報は同じ種別の情報であってもよい。この場合、予測装置１００は、所定の条件に基づいて、第１情報を選択する。例えば、予測装置１００は、検索ログ情報を用いる場合、第１情報には、所定数以上のキーワードの組合せまたは所定数以上の文字数のキーワードを含むクエリの情報を用い、第２情報には、それ以外の検索クエリの情報を用いる。これにより、予測装置１００は、同じ種別の情報であっても、予測対象との関連が高いと推定される情報を第１情報として、正解情報を生成し、予測対象との関連が低い第２ユーザに対しても精度よく予測できる。
【０１３７】
また、予測対象として、ユーザの行動を例に説明したが、予測対象はユーザの行動に限らず、予測したい事柄であれば、種々の目的に応じて適宜選択してもよい。例えば、予測対象はユーザの属性情報であってもよい。具体的には、予測対象をユーザの性別として上記の予測処理を行ってもよい。
【０１３８】
例えば、予測装置１００は、予測対象（所定の事柄）をユーザの性別とし、クレジットカードの購入履歴に関する情報を第１情報とし、検索ログ情報を第２情報として、第２モデルを生成してもよい。この場合、予測装置１００は、検索ログ情報のみが取得可能なユーザに対しても性別の判定に用いることができるモデルを精度よく生成できる。
【０１３９】
また、第１情報は、上記に限らず、例えば、インターネットショッピングでの購入や閲覧の履歴、オークションサイトでの落札や入札や閲覧の履歴、クレジットカードの決済情報の履歴、インターネットでの宿泊施設や交通機関の予約や閲覧の履歴が用いられてもよい。また、第１情報は、インターネットへの写真の投稿履歴、ＳＮＳ（Social  Networking  Service）、メール、ブログ等の情報、例えばメッセージに関する情報、ユーザが歩いた歩数に関する情報、ユーザの身体的特徴（例えば体重など）に関する情報が用いられてもよい。また、第１情報は、上記の組合せた情報が用いられてもよい。また、第２情報は、上記に限らず、予測対象に応じて種々の情報が適宜選択されてもよい。例えば、第２情報は、乗り換え案内やグルメサイトなどインターネット上での調査履歴が用いられてもよい。また、例えば、第２情報は、アプリの利用に関する情報が用いられてもよい。
【０１４０】
〔５．効果〕
上述してきたように、実施形態に係る予測装置１００は、正解生成部１３２と、第２モデル生成部１３３とを有する。正解生成部１３２は、所定の事柄への対応の予測に用いる第１モデルと、第１の対象（実施形態においては、ユーザ。以下同じ）に関する第１情報と、に基づいて、第１の対象における事柄への対応を示す正解情報を生成する。第２モデル生成部１３３は、正解生成部１３２により生成された正解情報と、第１の対象以外の対象の情報を含み、事柄との関連が第１情報よりも低い情報である第２情報のうち第１の対象に関する情報と、に基づいて、第２情報に対応する第２の対象における事柄への対応の予測に用いる第２モデルを生成する。
【０１４１】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。具体的には、測装置１００は、ユーザの行動と関連が高い第１情報から生成された正解情報を用いて第２モデルを生成することにより、第２情報に対応する第２ユーザの全員に対して適用でき、かつ予測対象への対応を精度よく予測できる第２モデルを生成できる。したがって、予測装置１００は、予測対象への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。また、予測装置１００は、予測対象との関連が高い第１情報を収集できないユーザ、すなわち、第１ユーザに含まれない第２ユーザに対しても、予測対象への対応を精度よく予測できるモデルを生成することができる。
【０１４２】
また、実施形態に係る予測装置１００において、正解生成部１３２は、第２情報よりも量が少ない第１情報に基づいて、正解情報を生成する。
【０１４３】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、少ない情報である第１情報に基づいて生成された正解情報により、多くの情報を含む第２情報に対応するユーザに対しても、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。
【０１４４】
また、実施形態に係る予測装置１００において、正解生成部１３２は、第２情報として、第１情報とは異なる種別の情報を用いる。
【０１４５】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、異なる種別の情報に基づいて、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。
【０１４６】
また、実施形態に係る予測装置１００において、正解生成部１３２は、所定の種別の情報のうち、所定の条件を満たす第１の対象に関する第１情報に基づいて、正解情報を生成する。第２モデル生成部１３３は、所定の種別の情報を第２情報として、第２モデルを生成する。
【０１４７】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、所定の条件を満たす、例えば事柄との関連性が高い第１情報に基づいて、事柄との関連が低い第２情報のみ取得されたユーザに対しても、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。
【０１４８】
また、実施形態に係る予測装置１００において、正解生成部１３２は、予測の対象とする前記所定の事柄に紐付く第１情報に基づいて、正解情報を生成する。
【０１４９】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、予測の対象とする前記所定の事柄に紐付く第１情報に基づいて生成された正解情報により、第２情報に対応するユーザに対しても、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。具体的には、第１情報が予測の対象とする前記所定の事柄に紐付く情報である場合、第２情報よりも取集できるユーザが限られる場合が多い。すなわち、予測対象との関連が低い情報しか収集できない第２ユーザの数のほうが、予測対象との関連が高い情報を収集できる第１ユーザの数よりも多い。したがって、予測装置１００は、予測の対象とする前記所定の事柄に紐付く情報が取集でき、予測対象への対応を精度よく予測することができる少人数のユーザの情報に基づいて学習を行うことにより、予測対象への対応を精度よく予測することが難しかった大多数のユーザに対して、予測対象への対応を精度よく予測することができる。
【０１５０】
実施形態に係る予測装置１００は、第１モデル生成部１３１を備える。第１モデル生成部１３１は、第１の対象のうち事柄への対応が判別された対象に関する第１情報に基づいて、第１モデルを生成する。
【０１５１】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、第１モデルを生成し、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。また、予測装置１００は、目的に応じて種々の第１モデルを生成することができる。
【０１５２】
また、実施形態に係る予測装置１００において、第１モデル生成部１３１は、未来に発生する可能性がある事柄への対応の予測に用いる第１モデルを生成する。
【０１５３】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、未来に発生する可能性がある事柄、例えばユーザの未来の行動への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。
【０１５４】
また、実施形態に係る予測装置１００において、第１モデル生成部１３１は、確定している事柄への対応の予測に用いる前記第１モデルを生成する。
【０１５５】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、確定している事柄、例えばユーザの性別やユーザの過去の行動等への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。
【０１５６】
また、実施形態に係る予測装置１００において、第１モデル生成部１３１は、第１情報として、ユーザの行動の日程に関する情報またはユーザの位置情報を用いる。
【０１５７】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、ユーザの行動の日程に関する情報、例えばカレンダ情報やユーザの位置情報に基づいて、所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。
【０１５８】
また、実施形態に係る予測装置１００において、第２モデル生成部１３３は、第２情報として、ユーザの検索に関する情報を用いる。
【０１５９】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、ユーザの検索に関する情報のみが取得されたユーザに対しても所定の事柄への対応の予測に用いるモデルを精度よく生成することができる。
【０１６０】
また、実施形態に係る予測装置１００は、予測部１３４を備える。予測部１３４は、第２モデルと第２情報とに基づいて、第２の対象における事柄への対応を予測する。
【０１６１】
これにより、実施形態に係る予測装置１００は、生成した第２モデルを用いることにより、第２ユーザに対しても所定の事柄への対応の予測をすることができる。したがって、予測装置１００は、第１ユーザ以外の第２ユーザに対しても予測対象への対応を精度よく予測できる。
【０１６２】
〔６．ハードウェア構成〕
上述してきた実施形態に係る予測装置１００は、例えば図１５に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１５は、予測装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ１３００、ＨＤＤ１４００、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１５００、入出力インターフェイス（Ｉ／Ｆ）１６００、及びメディアインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１７００を有する。
【０１６３】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００またはＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０１６４】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を格納する。通信インターフェイス１５００は、所定のネットワークを介して他の機器からデータを受信してＣＰＵ１１００へ送り、ＣＰＵ１１００が生成したデータを所定のネットワークを介して他の機器へ送信する。
【０１６５】
ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやプリンタ等の出力装置、及び、キーボードやマウス等の入力装置を制御する。ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、入力装置からデータを取得する。また、ＣＰＵ１１００は、生成したデータを入出力インターフェイス１６００を介して出力装置へ出力する。
【０１６６】
メディアインターフェイス１７００は、記録媒体１８００に格納されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１２００を介してＣＰＵ１１００に提供する。ＣＰＵ１１００は、かかるプログラムを、メディアインターフェイス１７００を介して記録媒体１８００からＲＡＭ１２００上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記録媒体１８００は、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０１６７】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る予測装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現する。コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、これらのプログラムを記録媒体１８００から読み取って実行するが、他の例として、他の装置から所定のネットワークを介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【０１６８】
以上、本願の実施形態のいくつかを図面に基づいて詳細に説明したが、これらは例示であり、発明の開示の行に記載の態様を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変形、改良を施した他の形態で本発明を実施することが可能である。
【０１６９】
〔７．その他〕
また、上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１７０】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１７１】
また、上述してきた各実施形態は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【０１７２】
また、上述してきた「部（section、module、unit）」は、「手段」や「回路」などに読み替えることができる。例えば、第１モデル生成部は、第１モデル生成部手段や第１モデル生成部回路に読み替えることができる。
【符号の説明】
【０１７３】
１００  予測装置
１２１  第１情報記憶部
１２２  第１モデル記憶部
１２３  第２情報記憶部
１２４  第２モデル記憶部
１３０  制御部
１３１  第１モデル生成部
１３２  正解生成部
１３３  第２モデル生成部
１３４  予測部
【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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【図１４】
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【図１５】
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