(57)【要約】【課題】ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減すること。【解決手段】設定ファイルに含まれる設定値に基づいて複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、所定数の項目の設定値を学習データに使用して複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する分類器生成部と、分類器の評価値を算出する評価部と、分類器の評価値に基づいて、所定数の質問項目の組合せを決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する分類器を推測モデルに決定する推測モデル決定部と、所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして推測モデルを使用することによってクラスタを導出し、導出したクラスタと所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて設定ファイルに含める設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定部と、を備える。【選択図】図１
2017174329.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、
前記設定ファイルに含まれる前記設定値に基づいて、前記複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、
前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定数の項目の前記設定値を学習データに使用して、該所定数の項目についての入力値に対して前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する分類器生成部と、
前記分類器の評価値を算出する評価部と、
前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から選択される前記所定数の項目の各組合せについての前記分類器の前記評価値に基づいて、前記設定ファイルに含まれるいずれかの前記所定数の項目の組合せを前記所定数の質問項目の組合せに決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する前記分類器を推測モデルに決定する推測モデル決定部と、
設定対象ユーザについて、前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして前記推測モデルを使用することによって前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出し、該導出したクラスタと該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて前記設定ファイルに含める該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定部と、
を備える情報管理装置。
【請求項２】
前記ファイル設定部は、前記導出したクラスタに属するユーザの前記設定ファイルに含まれる設定値の代表値に基づいて、前記設定対象ユーザについて、前記取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値以外の残りの設定値を決定する、
請求項１に記載の情報管理装置。
【請求項３】
前記所定数の質問項目の組合せを前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を受信する問合せ部をさらに備える、
請求項１又は２のいずれか１項に記載の情報管理装置。
【請求項４】
情報管理装置が、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶ステップと、
前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記設定値に基づいて、前記複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリングステップと、
前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定数の項目の前記設定値を学習データに使用して、該所定数の項目についての入力値に対して前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する分類器生成ステップと、
前記情報管理装置が、前記分類器の評価値を算出する評価ステップと、
前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から選択される前記所定数の項目の各組合せについての前記分類器の前記評価値に基づいて、前記設定ファイルに含まれるいずれかの前記所定数の項目の組合せを前記所定数の質問項目の組合せに決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する前記分類器を推測モデルに決定する推測モデル決定ステップと、
前記情報管理装置が、設定対象ユーザについて、前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして前記推測モデルを使用することによって前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出し、該導出したクラスタと該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて前記設定ファイルに含める該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定ステップと、
を含む情報管理方法。
【請求項５】
コンピュータに、
複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、
前記設定ファイルに含まれる前記設定値に基づいて、前記複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング機能と、
前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定数の項目の前記設定値を学習データに使用して、該所定数の項目についての入力値に対して前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する分類器生成機能と、
前記分類器の評価値を算出する評価機能と、
前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から選択される前記所定数の項目の各組合せについての前記分類器の前記評価値に基づいて、前記設定ファイルに含まれるいずれかの前記所定数の項目の組合せを前記所定数の質問項目の組合せに決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する前記分類器を推測モデルに決定する推測モデル決定機能と、
設定対象ユーザについて、前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして前記推測モデルを使用することによって前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出し、該導出したクラスタと該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて前記設定ファイルに含める該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定機能と、
を実現させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報管理装置、情報管理方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、より有用なサービスを提供するために、ビッグデータとして例えば個人に関わるパーソナルデータを活用する取り組みが活発に行われている。パーソナルデータの活用に際しては、個人のプライバシーに配慮する必要がある。例えば、ＯＥＣＤ（Organisation for Economic Co-operation and Development）のガイドラインに従えば、収集されたパーソナルデータの利用目的は被収集者に明らかにされるべきであり、またパーソナルデータ収集者は、収集したパーソナルデータを被収集者から同意を得ている利用目的以外の目的で利用してはならない。
【０００３】
非特許文献１には、ウェブ（Web）サービスに対して提供するパーソナルデータを制御する仕組みに関する規格であるＰ３Ｐ（Platform for Privacy Preference）が記載されている。非特許文献２には、Ｐ３Ｐに従って利用者がプリファレンスを設定することで、プリファレンスに違反するサービスを利用しようとした際に警告を発するようなエージェントシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】W3C，“The platform for privacy preferences 1.0 (P3P1.0) specicati”，2002.
【非特許文献２】L. F. Cranor, et. Al.，“Use of a P3P user agent by early adapters，”In Proceedings of the 2002 ACM workshop on Privacy in the Electronic Society，WPES’02，pp.1-10，2002.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上述した従来の技術では、ユーザはパーソナルデータの利用目的に対して自己のパーソナルデータの利用の可否の設定を行うが、この設定の作業がユーザの負担になる可能性があった。例えば、パーソナルデータの利用目的（例えば、ナビゲーションサービスに利用、商品の案内サービスに利用など）とパーソナルデータの種類（例えば、性別、年齢、居住地、現在の位置など）との組合せは、膨大な量になることが予想される。それら組合せ毎に利用の可否の設定を行うことは、ユーザにとって大きな負担になり得る。
【０００６】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減することができる情報管理装置、情報管理方法及びコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明の一態様は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶部と、前記設定ファイルに含まれる前記設定値に基づいて、前記複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング部と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定数の項目の前記設定値を学習データに使用して、該所定数の項目についての入力値に対して前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する分類器生成部と、前記分類器の評価値を算出する評価部と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から選択される前記所定数の項目の各組合せについての前記分類器の前記評価値に基づいて、前記設定ファイルに含まれるいずれかの前記所定数の項目の組合せを前記所定数の質問項目の組合せに決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する前記分類器を推測モデルに決定する推測モデル決定部と、設定対象ユーザについて、前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして前記推測モデルを使用することによって前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出し、該導出したクラスタと該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて前記設定ファイルに含める該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定部と、を備える情報管理装置である。
【０００８】
（２）本発明の一態様は、上記（１）の情報管理装置において、前記ファイル設定部は、前記導出したクラスタに属するユーザの前記設定ファイルに含まれる設定値の代表値に基づいて、前記設定対象ユーザについて、前記取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値以外の残りの設定値を決定する、情報管理装置である。
【０００９】
（３）本発明の一態様は、上記（１）又は（２）のいずれかの情報管理装置において、前記所定数の質問項目の組合せを前記設定対象ユーザの端末装置へ通信回線を介して送信し、該端末装置から通信回線を介して前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を受信する問合せ部をさらに備える、情報管理装置である。
【００１０】
（４）本発明の一態様は、情報管理装置が、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶ステップと、前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記設定値に基づいて、前記複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリングステップと、前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定数の項目の前記設定値を学習データに使用して、該所定数の項目についての入力値に対して前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する分類器生成ステップと、前記情報管理装置が、前記分類器の評価値を算出する評価ステップと、前記情報管理装置が、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から選択される前記所定数の項目の各組合せについての前記分類器の前記評価値に基づいて、前記設定ファイルに含まれるいずれかの前記所定数の項目の組合せを前記所定数の質問項目の組合せに決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する前記分類器を推測モデルに決定する推測モデル決定ステップと、前記情報管理装置が、設定対象ユーザについて、前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして前記推測モデルを使用することによって前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出し、該導出したクラスタと該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて前記設定ファイルに含める該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定ステップと、を含む情報管理方法である。
【００１１】
（５）本発明の一態様は、コンピュータに、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する設定ファイルを記憶する設定ファイル記憶機能と、前記設定ファイルに含まれる前記設定値に基づいて、前記複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングするクラスタリング機能と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目のうち所定数の項目の前記設定値を学習データに使用して、該所定数の項目についての入力値に対して前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する分類器生成機能と、前記分類器の評価値を算出する評価機能と、前記設定ファイルに含まれる前記複数の項目の中から選択される前記所定数の項目の各組合せについての前記分類器の前記評価値に基づいて、前記設定ファイルに含まれるいずれかの前記所定数の項目の組合せを前記所定数の質問項目の組合せに決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する前記分類器を推測モデルに決定する推測モデル決定機能と、設定対象ユーザについて、前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして前記推測モデルを使用することによって前記複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出し、該導出したクラスタと該取得した前記所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて前記設定ファイルに含める該設定対象ユーザの設定値を決定するファイル設定機能と、を実現させるためのコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施形態に係る情報管理システムの構成例を示す図である。
【図２】一実施形態に係る情報管理装置１のハードウェアの構成例を示す図である。
【図３】一実施形態に係る設定ファイル２１の構成例を示す図である。
【図４】一実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。
【図５】一実施形態に係るユーザの集合のクラスタリングを説明するための図である。
【図６】一実施形態に係るユーザ付与ラベル情報の構成例を示す図である。
【図７】一実施形態に係るクラスタの代表値の構成例を示す図である。
【図８】一実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る情報管理システムの構成例を示す図である。図１において、情報管理装置１と端末装置３とは、通信回線を介して、データを送受する。情報管理装置１は、設定ファイル記憶部１１と、クラスタリング（clustering）部１２と、分類器生成部１３と、評価部１４と、推測モデル決定部１５と、ファイル設定部１６と、問合せ部１７とを備える。設定ファイル記憶部１１は、設定ファイル２１を記憶する。端末装置３は、問合せ対応部３１を備える。
【００１５】
情報管理装置１において、設定ファイル記憶部１１は、設定ファイル２１を記憶する。設定ファイル２１は、複数のユーザの各々について個人情報の提供の許可について設定する複数の項目の各々の設定値を格納する。クラスタリング部１２は、設定ファイル２１に含まれる設定値に基づいて、複数のユーザを複数のクラスタにクラスタリングする。分類器生成部１３は、設定ファイル２１に含まれる複数の項目のうち所定数の項目の設定値を学習データに使用して、該所定数の項目についての入力値に対して複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する。
【００１６】
評価部１４は分類器の評価値を算出する。推測モデル決定部１５は、設定ファイル２１に含まれる複数の項目の中から選択される所定数の項目の各組合せについての分類器の評価値に基づいて、設定ファイル２１に含まれるいずれかの所定数の項目の組合せを所定数の質問項目の組合せに決定し、該所定数の質問項目の組合せに対応する分類器を推測モデルに決定する。
【００１７】
ファイル設定部１６は、設定対象ユーザについて、所定数の質問項目の組合せに対する設定値を取得し、該取得した所定数の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして推測モデルを使用することによって複数のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出し、該導出したクラスタと該取得した所定数の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて設定ファイル２１に含める該設定対象ユーザの設定値を決定する。問合せ部１７は、所定数の質問項目の組合せを設定対象ユーザの端末装置３へ通信回線を介して送信し、該端末装置３から通信回線を介して所定数の質問項目の組合せに対する設定値を受信する。
【００１８】
端末装置３において、問合せ対応部３１は、情報管理装置１の問合せ部１７からの問合せに応じて回答を行う。問合せ対応部３１は、情報管理装置１から通信回線を介して受信した所定数の質問項目の組合せに対する設定値を、通信回線を介して情報管理装置１へ送信する。
【００１９】
図２は、本実施形態に係る情報管理装置１のハードウェアの構成例を示す図である。図２において、情報管理装置１は、ＣＰＵ５１と記憶部５２と通信部５３とを備える。これら各部はデータを交換できるように構成されている。
【００２０】
ＣＰＵ５１は情報管理装置１の制御を行う。この制御機能は、ＣＰＵ５１がコンピュータプログラムを実行することにより実現される。記憶部５２は、ＣＰＵ５１で実行されるコンピュータプログラムや各種のデータを記憶する。記憶部５２は、設定ファイル２１とプログラム５４とを記憶している。図１に示される情報管理装置１の各部の機能は、図２に示されるＣＰＵ５１が記憶部５２に記憶されているプログラム５４を実行することにより実現される。また、図１に示される情報管理装置１の設定ファイル記憶部１１は、図２に示される記憶部５２内に設けられる。通信部５３は、通信回線を介して他の装置と通信する。通信部５３は、通信回線を介して、端末装置３と通信する。
【００２１】
なお、情報管理装置１として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。
【００２２】
図３は、本実施形態に係る設定ファイル２１の構成例を示す図である。図３において、設定ファイル２１は、ユーザの識別情報（ユーザＩＤ）に関連付けて、複数（Ｍ個）の項目１〜項目Ｍの設定値を格納する。設定ファイル２１は、複数のユーザＩＤの各々について、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を格納する。一つの項目は、当該項目について個人情報の提供の許可について設定する項目である。例えば、ある項目は、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」ことを許可するか否かを設定する項目である。また、例えば、ある項目は、「ユーザの性別及び年齢を商品の案内サービスに提供する」ことを許可するか否かを設定する項目である。
【００２３】
項目の設定値は、図３の例では、当該項目について、個人情報の提供を許可することを示す場合に「数値１（ＹＥＳを表す）」であり、個人情報の提供を許可しないことを示す場合に「数値０（ＮＯを表す）」であり、個人情報の提供の機会の都度に許可するかを確認することを示す場合に「数値２（要確認を表す）」である。
なお、項目の設定値は、２値（個人情報の提供を許可する又は許可しない）であってもよく、又は、３値以上であってもよい。本実施形態は、項目の設定値が２値又は３値以上のいずれである場合にも適用できる。項目の設定値が３値以上である例を以下に挙げる。
（項目の設定値が３値以上である例１：３値の例）
数値０：個人情報の提供を許可しない。
数値１：個人情報の提供を許可する。
数値２：個人情報の提供の機会の都度に許可するかを確認する。
（項目の設定値が３値以上である例２：４値の例）
数値０：個人情報の提供を許可しない。
数値１：個人情報の提供を常に許可する。
数値２：個人情報の提供を特定のユーザ（例えば、属性が友人であるユーザ）のみに許可する。
数値３：個人情報の提供を特定のグループ（例えば、属性がゲームであるサービス提供者のグループ）のみに許可する。
【００２４】
次に、図４を参照して、情報管理装置１の推測モデルの決定に係る動作を説明する。図４は、本実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。図４を参照して、情報管理装置１の動作を説明する。
【００２５】
（ステップＳ１）クラスタリング部１２は、設定ファイル２１に登録されているユーザの集合をクラスタリングする。クラスタ数（Ｋ個）は、予め、情報管理装置１に設定される。クラスタリング方法は特に限定しない。クラスタリング方法として、例えば、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を使用してもよい。
【００２６】
ユーザの集合のクラスタリングにおいて、クラスタリング部１２は、設定ファイル２１に含まれるユーザＩＤをクラスタリング対象にして、例えばＫ−ｍｅａｎｓ法によって、設定ファイル２１に含まれる該クラスタリング対象のユーザＩＤに関連付けられている設定値に基づいて、Ｋ個のクラスタに、該クラスタリング対象のユーザＩＤを分類する。クラスタリングの対象のユーザＩＤは、設定ファイル２１に含まれる全てのユーザＩＤであってもよく、又は、一部のユーザＩＤであってもよい。ユーザの集合のクラスタリングによって、クラスタリング対象のユーザＩＤ（ユーザ）はＫ個のクラスタに分類される。
【００２７】
クラスタリング部１２は、Ｋ個のクラスタの各々にラベルを付与する。また、クラスタリング部１２は、Ｋ個のクラスタの各々の代表値を算出する。クラスタの代表値は、該クラスタに属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の代表値である。代表値は、例えば、重心、平均、最頻値などに基づいて算出される。
【００２８】
図５は、本実施形態に係るユーザの集合のクラスタリングを説明するための図である。図５の例では、クラスタ数は３個（Ｋ＝３）である。図５において、ユーザの集合のクラスタリングによって、クラスタリング対象のユーザＵ１〜Ｕ１３は、３個のクラスタＣＬ１，ＣＬ２，ＣＬ３に分類されている。クラスタＣＬ１にはラベル１が付与されている。クラスタＣＬ２にはラベル２が付与されている。クラスタＣＬ３にはラベル３が付与されている。
【００２９】
また、各クラスタＣＬ１，ＣＬ２，ＣＬ３の代表値として、各重心Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３が算出されている。クラスタＣＬ１の代表値は、クラスタＣＬ１に属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の重心Ｄ１である。クラスタＣＬ２の代表値は、クラスタＣＬ２に属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の重心Ｄ２である。クラスタＣＬ３の代表値は、クラスタＣＬ３に属するユーザＩＤに関連付けられて設定ファイル２１に格納されている設定値の重心Ｄ３である。
【００３０】
クラスタリング部１２は、クラスタリング対象のユーザＩＤに関連付けて、該ユーザＩＤが属するクラスタのラベルを記録する。図６は、本実施形態に係るユーザ付与ラベル情報の構成例を示す図である。図６において、ユーザ付与ラベル情報は、ユーザＩＤに関連付けてラベルを示すラベル値を有する。ユーザ付与ラベル情報は、記憶部５２に記憶される。
【００３１】
図７は、本実施形態に係るクラスタの代表値の構成例を示す図である。図７の例では、代表値は重心である。図７の例は、図５に対応している。図７においては、各クラスタＣＬ１，ＣＬ２，ＣＬ３の代表値として、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を要素に持つ重心ベクトルが算出されている。クラスタの代表値は、該クラスタのラベルに関連付けて記憶部５２に記憶される。
【００３２】
説明を図４に戻す。以降のステップＳ２〜Ｓ５までは、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から、所定数（Ｎ個）の項目の組合せを順次選択しながら、該組合せの数だけ繰り返し実行される。Ｎの値は、任意に設定可能であってもよく、又は、予め決められたデフォルト値であってもよい。但し、「Ｎ＜Ｍ」である。Ｎは、ユーザに対して設定値を問い合わせる項目の個数である。このため、Ｎの値が小さいほど、ユーザの設定値の設定にかかる負担が小さくなる。
【００３３】
（ステップＳ２）分類器生成部１３は、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から、Ｎ個の項目を選択する。
【００３４】
（ステップＳ３）分類器生成部１３は、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍのうち、ステップＳ２で選択したＮ個の項目の設定値を学習データに使用して、該Ｎ個の項目についての入力値に対してＫ個のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器を生成する。この分類器の生成では、分類器生成部１３は、設定ファイル２１から、ステップＳ２で選択したＮ個の項目の設定値を取得する。設定ファイル２１からＮ個の項目の設定値を取得する対象のユーザＩＤは、設定ファイル２１に含まれる全てのユーザＩＤであってもよく、又は、一部のユーザＩＤであってもよい。分類器生成部１３は、設定ファイル２１から取得したＮ個の項目の設定値を学習データに使用して、分類器を生成する。この生成される分類器は、該Ｎ個の項目についての入力値に対して、Ｋ個のクラスタのうちいずれかのクラスタを導出する分類器である。例えば、分類器は、導出した結果のクラスタを示すラベルを出力する。分類器として、例えば、サポートベクターマシン（support vector machine：SVM）を利用してもよい。また、多値分類器として、例えば、マルチレベルサポートベクターマシンを利用してもよい。
【００３５】
（ステップＳ４）評価部１４は、分類器生成部１３が生成した分類器の評価値を算出する。この分類器の評価値の算出では、評価部１４は、記憶部５２に記憶されているユーザ付与ラベル情報を正解データとして、分類器のクラスタの導出結果との比較を行う。評価部１４は、該比較の結果として、例えば正答率を算出する。
【００３６】
図６のユーザ付与ラベル情報を例に挙げて具体的に説明する。例えばユーザＩＤ「ＵＩＤ＿Ａ」を例に挙げる。評価部１４は、設定ファイル２１から、ユーザＩＤ「ＵＩＤ＿Ａ」に関連付けられているＮ個の項目の設定値を取得する。評価部１４は、該取得したＮ個の項目の設定値を入力値にして分類器を実行し、該実行の結果として導出されたクラスタのラベルを得る。評価部１４は、ユーザ付与ラベル情報から、ユーザＩＤ「ＵＩＤ＿Ａ」に関連付けられているラベル（正答ラベルと称する）「１」を取得する。評価部１４は、分類器の実行結果として導出されたクラスタのラベルと、正答ラベル「１」とを比較する。この比較の結果、両者が一致する場合には正解であり、両者が不一致である場合には不正解である。
【００３７】
評価部１４は、ユーザ付与ラベル情報に含まれる各ユーザＩＤについて分類器の評価を行い、該評価の結果を総合して評価値を求める。例えば、評価部１４は、ユーザ付与ラベル情報に含まれる各ユーザＩＤについて分類器の正解又は不正解を判定し、該判定結果を総合して正答率を算出する。分類器の評価に用いる対象のユーザＩＤは、ユーザ付与ラベル情報に含まれる全てのユーザＩＤであってもよく、又は、一部のユーザＩＤであってもよい。
【００３８】
（ステップＳ５）分類器生成部１３は、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中の全てのＮ個の項目の組合せについて、分類器の生成及び評価が終了したかを判断する。この判断の結果、終了した場合にはステップＳ６に進む。一方、まだ終了していない場合にはステップＳ２に戻り、まだ選択されていないＮ個の項目の組合せについて、分類器の生成及び評価を行う。
【００３９】
（ステップＳ６）推測モデル決定部１５は、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍの中から選択されるＮ個の項目の各組合せについての分類器の評価値に基づいて、推測モデルを決定する。この推測モデルの決定では、推測モデル決定部１５は、Ｎ個の項目の各組合せについての分類器のうち最良の評価値である分類器を推測モデルに決定する。例えば、推測モデル決定部１５は、分類器生成部１３が生成した分類器のうち、評価部１４が算出した正答率が最大である分類器を推測モデルに決定する。また、推測モデル決定部１５は、推測モデルに決定した分類器に対応するＮ個の項目の組合せをＮ個の質問項目の組合せに決定する。
【００４０】
次に、図８を参照して、情報管理装置１の設定ファイル２１の設定に係る動作を説明する。図８は、本実施形態に係る情報管理方法の例を示すフローチャートである。図８を参照して、情報管理装置１の動作を説明する。
【００４１】
（ステップＳ１１）問合せ部１７は、推測モデル決定部１５が決定したＮ個の質問項目の組合せを、設定対象ユーザの端末装置３へ通信回線を介して送信する。設定対象ユーザの端末装置３は、該Ｎ個の質問項目の組合せを、情報管理装置１から通信回線を介して受信する。設定対象ユーザの端末装置３において、問合せ対応部３１は、該受信したＮ個の質問項目の組合せを、該端末装置３の表示画面上に表示させる。設定対象ユーザは、該表示画面上に表示されたＮ個の質問項目の組合せについて各質問項目の設定値を、該端末装置３の入力デバイスを使用して入力する。例えば、設定対象ユーザは、「現在の位置情報をナビゲーションサービスに提供する」ことの許可について設定する質問項目に対して、許可する場合には「数値１（ＹＥＳを表す）」を入力し、許可しない場合には「数値０（ＮＯを表す）」を入力し、現在の位置情報の提供の機会の都度に許可するかを確認する場合に「数値２（要確認を表す）」を入力する。
【００４２】
（ステップＳ１２）設定対象ユーザの端末装置３において、問合せ対応部３１は、設定対象ユーザがＮ個の質問項目の組合せに対して入力した設定値を、情報管理装置１へ送信する。情報管理装置１は、設定対象ユーザの端末装置３から通信回線を介してＮ個の質問項目の組合せに対する設定値を受信する。情報管理装置１の問合せ部１７は、該受信したＮ個の質問項目の組合せに対する設定値をファイル設定部１６へ渡す。
【００４３】
（ステップＳ１３）ファイル設定部１６は、問合せ部１７から、設定対象ユーザについて、Ｎ個の質問項目の組合せに対する設定値を取得する。ファイル設定部１６は、該取得したＮ個の質問項目の組合せに対する設定値を入力値にして推測モデルを実行し、該実行の結果として導出されたクラスタのラベルを得る。ファイル設定部１６は、該推測モデルの実行結果のクラスタのラベルに関連付けられているクラスタの代表値を記憶部５２から取得する。ファイル設定部１６は、該記憶部５２から取得したクラスタの代表値と、問合せ部１７から取得した設定対象ユーザについてのＮ個の質問項目の組合せに対する設定値とに基づいて、設定ファイル２１に含める設定対象ユーザの設定値を決定する。
【００４４】
例えば、ファイル設定部１６は、問合せ部１７から取得した設定対象ユーザについてのＮ個の質問項目の組合せに対する設定値については、そのまま該当する項目の設定値に使用する。一方、ファイル設定部１６は、問合せ部１７から取得した設定対象ユーザについてのＮ個の質問項目の組合せに対する設定値以外の設定値には、記憶部５２から取得したクラスタの代表値のうち該当する項目の代表値を使用する。
【００４５】
（ステップＳ１４）ファイル設定部１６は、設定対象ユーザの設定値を、該設定対象ユーザのユーザＩＤに関連付けて設定ファイル２１に格納する。
【００４６】
本実施形態によれば、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を含む設定ファイル２１に関し、Ｎ個の質問項目の組合せに対する設定値によって、Ｍ個の項目１〜項目Ｍの設定値を設定ファイル２１に含めることができる。これにより、ユーザが個人情報の提供の許可について設定する作業の負担を軽減することができるという効果が得られる。例えば、本実施形態において、設定ファイル２１に含まれる項目の個数が１００個（Ｍ＝１００）であって、ユーザに提示される質問項目の組合せに含まれる質問項目の個数が１０個（Ｎ＝１０）である場合、ユーザは１０個の質問項目の組合せに対する設定値を入力することによって、１００個の項目の設定値を設定ファイル２１に含めることができる。
【００４７】
また、本実施形態によれば、設定ファイル２１に含まれるＭ個の項目１〜項目Ｍについて設定値を導出する分類器を、設定値を推測する項目ごとに生成する必要がない。これにより、分類器を生成する処理量の低減を図ることができる。例えば、設定ファイル２１に含まれる項目の個数が１００個（Ｍ＝１００）であって、ユーザに提示される質問項目の組合せに含まれる質問項目の個数が１０個（Ｎ＝１０）である場合に、もし設定値を推測する項目ごとに分類器を生成すると、ある１０個の質問項目の組合せに対する設定値以外の残りの９０個の設定値を導出する各分類器、つまり、９０個の分類器を生成しなければならない。しかし、本実施形態によれば、ある１０個の質問項目の組合せに対応する分類器として１個のみを生成すればよい。
【００４８】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【００４９】
例えば、上述した実施形態において、あるユーザの端末装置３へ、設定ファイル２１に含まれる該ユーザに関する設定値を送信し、該ユーザの端末装置３から設定値の変更を受け付けるようにしてもよい。
【００５０】
また、各ユーザのサービス使用履歴を記録し、同じクラスタに属するユーザ同士で該記録に基づいてサービス使用頻度が高いサービスを推薦するようにしてもよい。
【００５１】
また、上述した情報管理装置１の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００５２】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００５３】
１…情報管理装置、３…端末装置、１１…設定ファイル記憶部、１２…クラスタリング部、１３…分類器生成部、１４…評価部、１５…推測モデル決定部、１６…ファイル設定部、１７…問合せ部、２１…設定ファイル、３１…問合せ対応部、５１…ＣＰＵ、５２…記憶部、５３…通信部、５４…プログラム
【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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