(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された商品に係わる情報を加工して当該商品に関するリスク情報を生成し、この生成されたリスク情報を閲覧要求元のユーザ端末へ送信するリスク情報提供システムであって、
ユーザの前記リスク情報に対する理解の特徴を表す属性の分類先として定義された複数のクラスタに対応して予め作成された複数の基本テンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
前記入力された商品に係わる情報を複数の情報部品に分割する情報分割手段と、
前記分割された複数の情報部品をその識別情報と対応付けて記憶する情報部品記憶手段と、
前記入力された商品に関係する複数の情報部品の識別情報を前記複数の基本テンプレートにそれぞれ記述することにより前記商品に対応する複数の情報提供用テンプレートを作成し、この作成された複数の情報提供用テンプレートを前記商品の識別情報に対応付けて前記テンプレート記憶手段に記憶させるテンプレート記憶制御手段と、
ユーザの端末から前記商品に関するリスク情報の閲覧要求が送られた場合に、当該要求元のユーザの情報理解に関する属性が前記複数のクラスタの何れに分類されるかを判別する判別手段と、
前記ユーザの情報理解に関する属性の判別結果と、当該ユーザから前記閲覧要求により閲覧対象として指定された商品の識別情報とに基づいて、前記テンプレート記憶手段から対応する情報提供用テンプレートを読み出すテンプレート読み出し手段と、
前記読み出された情報提供用テンプレートに記述されている情報部品の識別情報をもとに、前記情報部品記憶手段から該当する情報部品を読み出して、前記要求元のユーザに対応する前記商品のリスク情報を生成するリスク情報生成手段と、
前記生成されたリスク情報を前記要求元のユーザの端末へ送信する送信手段と
を具備することを特徴とするリスク情報提供システム。
【請求項２】
前記テンプレート記憶手段に記憶される複数の基本テンプレートは、商品に関するリスクの結論を表す情報と、当該商品を提供するまでに実施した事実を表す情報と、当該事実から前記結論を導くための根拠又は解説を表す情報と、前記事実、根拠又は解説に関する詳細な説明を表す情報とを、取捨選択して組み合わせることにより作成されることを特徴とする請求項１記載のリスク情報提供システム。
【請求項３】
前記複数のクラスタが、
判断の第三者依存度が高く、かつ、ある程度の情報リテラシや食品知識を有し、かつ、情報源の論調に影響されやすい属性を有するユーザの分類先となる第１のクラスタと、
リスクゼロ志向度が低く、かつ、判断の第三者依存度が低く、かつ、自分で情報収集し判断する属性を有するユーザの分類先となる第２のクラスタと、
判断の第３者依存度が高く、かつ、情報リテラシが低く、かつ、食品知識度が低い属性を有するユーザの分類先となる第３のクラスタと、
リスクゼロ志向度が高く、かつ、判断の第３者依存度が低く、かつ、リスクに対して敏感であり、情報はある程度自分で確認、判断したい属性を有するユーザの分類先となる第４のクラスタと
を備える場合に、
前記複数の基本テンプレートは、前記第１及び第４のクラスタに対応する第１の基本テンプレートと、前記第２のクラスタに対応する第２の基本テンプレートと、前記第３のクラスタに対応する第３の基本テンプレートを備え、
前記第１の基本テンプレートは、結論を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ事実とその詳細な説明の一部が記載される第２のページと、前記第１のページにリンク付けられ根拠又は解説とその詳細な説明の一部が記載される第３のページとから構成され、
前記第２の基本テンプレートは、結論を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ事実が記載される第２のページと、前記第１のページにリンク付けられ根拠又は解説が記載される第３のページと、前記第２のページにリンク付けられ前記事実の詳細な説明が記載される第４のページと、前記第３のページにリンク付けられ前記根拠又は解説の詳細な説明が記載される第５のページとから構成され、
前記第３の基本テンプレートは、結論、事実、根拠又は解説の概要を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ前記事実の詳細な説明が記載される第２のページと、前記第１のページにリンク付けられ前記根拠又は解説の詳細な説明が記載される第３のページとから構成されることを特徴とする請求項２記載のリスク情報提供システム。
【請求項４】
前記判別手段は、
ユーザごとに、そのユーザ識別情報と、当該ユーザの情報理解に関する属性の分類先となるクラスタとを対応付けて記憶する個人情報記憶手段と、
前記ユーザの端末から閲覧要求が送られた場合に、当該要求元のユーザのユーザ識別情報に対する認証を行う手段と、
前記認証により前記要求元のユーザの正当性が確認された場合に、当該要求元のユーザのユーザ識別情報をもとに前記個人情報記憶手段から対応するクラスタを読み出す手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載のリスク情報提供システム。
【請求項５】
前記判別手段は、
前記複数のクラスタと、ユーザの情報理解に関する属性を生成するための複数の分析項目に対する関係度との係わりを示す属性マップを格納する属性マップ記憶手段と、
前記ユーザの端末から閲覧要求が送られた場合に、前記属性マップに基づいて当該要求元のユーザの情報理解に関する属性を生成し、この生成された属性が前記複数のクラスタの何れに分類されるかを判別する手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載のリスク情報提供システム。
【請求項６】
入力された商品に係わる情報を加工して当該商品に関するリスク情報を生成し、この生成されたリスク情報を閲覧要求元のユーザ端末へ送信するリスク情報提供方法であって、
ユーザの前記リスク情報に対する理解の特徴を表す属性の分類先として定義された複数のクラスタに対応して予め作成された複数の基本テンプレートをテンプレート記憶手段に記憶する過程と、
前記入力された商品に係わる情報を複数の情報部品に分割する過程と、
前記分割された複数の情報部品をその識別情報と対応付けて情報部品記憶手段に記憶する過程と、
前記入力された商品に関係する複数の情報部品の識別情報を前記基本テンプレートに記述することにより、前記複数の基本テンプレートに対応する複数の情報提供用テンプレートを作成する過程と、
前記作成された複数の情報提供用テンプレートを前記商品の識別情報に対応付けて前記テンプレート記憶手段に記憶させる過程と、
ユーザの端末から前記商品に関するリスク情報の閲覧要求が送られた場合に、当該要求元のユーザの情報理解に関する属性が前記複数のクラスタの何れに分類されるかを判別する過程と、
前記ユーザの情報理解に関する属性の判別結果と、当該ユーザから前記閲覧要求により閲覧対象として指定された商品の識別情報とに基づいて、前記テンプレート記憶手段から対応する情報提供用テンプレートを読み出す過程と、
前記読み出された情報提供用テンプレートに記述されている情報部品の識別情報をもとに、前記情報部品記憶手段から該当する情報部品を読み出して、前記要求元のユーザに対応する前記商品のリスク情報を生成する過程と、
前記生成されたリスク情報を前記要求元のユーザの端末へ送信する過程と
を具備することを特徴とするリスク情報提供方法。
【請求項７】
前記テンプレート記憶手段に記憶される複数の基本テンプレートは、商品に関するリスクの結論を表す情報と、当該商品を提供するまでに実施した事実を表す情報と、当該事実から前記結論を導くための根拠又は解説を表す情報と、前記事実、根拠又は解説に関する詳細な説明を表す情報とを、取捨選択して組み合わせることにより作成されることを特徴とする請求項６記載のリスク情報提供方法。
【請求項８】
前記複数のクラスタが、
判断の第三者依存度が高く、かつ、ある程度の情報リテラシや食品知識を有し、かつ、情報源の論調に影響されやすい属性を有するユーザの分類先となる第１のクラスタと、
リスクゼロ志向度が低く、かつ、判断の第三者依存度が低く、かつ、自分で情報収集し判断する属性を有するユーザの分類先となる第２のクラスタと、
判断の第３者依存度が高く、かつ、情報リテラシが低く、かつ、食品知識度が低い属性を有するユーザの分類先となる第３のクラスタと、
リスクゼロ志向度が高く、かつ、判断の第３者依存度が低く、かつ、リスクに対して敏感であり、情報はある程度自分で確認、判断したい属性を有するユーザの分類先となる第４のクラスタと
を備える場合に、
前記複数の基本テンプレートとして、前記第１及び第４のクラスタに対応する第１の基本テンプレートと、前記第２のクラスタに対応する第２の基本テンプレートと、前記第３のクラスタに対応する第３の基本テンプレートとを作成し、
前記第１の基本テンプレートには、結論を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ事実とその詳細な説明の一部が記載される第２のページと、前記第１のページにリンク付けられ根拠又は解説とその詳細な説明の一部が記載される第３のページとを含め、
前記第２の基本テンプレートには、結論を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ事実が記載される第２のページと、前記第１のページにリンク付けられ根拠又は解説が記載される第３のページと、前記第２のページにリンク付けられ前記事実の詳細な説明が記載される第４のページと、前記第３のページにリンク付けられ前記根拠又は解説の詳細な説明が記載される第５のページとを含め、
前記第３の基本テンプレートには、結論、事実、根拠又は解説の概要を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ前記事実の詳細な説明が記載される第２のページと、前記第１のページにリンク付けられ前記根拠又は解説の詳細な説明が記載される第３のページとを含めることを特徴とする請求項７記載のリスク情報提供方法。
【請求項９】
前記判別する過程は、
ユーザごとに、そのユーザ識別情報と、当該ユーザの情報理解に関する属性の分類先となるクラスタとを対応付けて個人情報記憶手段に記憶させる過程と、
前記ユーザの端末から閲覧要求が送られた場合に、当該要求元のユーザのユーザ識別情報に対する認証を行う過程と、
前記認証により前記要求元のユーザの正当性が確認された場合に、当該要求元のユーザのユーザ識別情報をもとに前記個人情報記憶手段から対応するクラスタを読み出す過程と
を備えることを特徴とする請求項６記載のリスク情報提供方法。
【請求項１０】
前記判別する過程は、
前記複数のクラスタと、ユーザの情報理解に関する属性を生成するための複数の分析項目に対する関係度との係わりを示す属性マップを属性マップ記憶手段に記憶させる過程と、
前記ユーザの端末から閲覧要求が送られた場合に、前記属性マップに基づいて当該要求元のユーザの情報理解に関する属性を生成し、この生成された属性が前記複数のクラスタの何れに分類されるかを判別する過程と
を備えることを特徴とする請求項６記載のリスク情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、例えば食品に関するリスク情報をユーザの閲覧要求に応じて提供する、コンピュータシステムを用いたリスク情報提供システム及びリスク情報提供方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今の食品の原産地詐称や、野菜や果実への無登録農薬の使用事実の発覚、Ｏ１５７、ＢＳＥなどの問題発生により、消費者の食品に対する不信感、不安感は増大している。この状況に対し、各団体においては食品に関する生産履歴や流通情報を公開する動きが出ている。
【０００３】
トレーサビリティシステムの導入や、リスク情報の公開ホームページなどがその例に当たる。店舗によっては、商品にＩＤを付加しそのＩＤにより店舗端末又は店舗ＨＰで生産情報を公開している。しかし、これらのリスク情報や生産情報は全てのユーザに対して画一的である。特に、リスク情報は専門的な情報が多いので、情報が全てのユーザに対して画一的であると、ユーザによって理解できたり理解できなかったりするユーザ格差が出てしまう。このため、情報は公開しているが、その情報がユーザに伝わらないなどの問題がある。そこで、ユーザ個人、個人に合わせた情報を提供する必要が出てくる。
【０００４】
これに対して、データマイニングなどの分野で、ユーザの行動を分析し、ユーザの好む情報を提供する手法が用いられている。例えば、この手法は、通信販売のホームページでアウトドア用品を何度か購入したユーザが、次に当該ホームページにアクセスしたときにはアウトドア用品の情報を優先的に示したり、同じホームページで本を購入しようとしたときにはアウトドア分野の本を優先的に示したりしている。また一方で、予め得られている個人情報の性別や家族情報を利用して、それに類する情報を優先的に表示したりする例もある。
【０００５】
しかし、食品等の商品に関するリスク情報の公開では、伝えるべき内容や分野は既に定まっているので、個人に合わせた情報とは、「どの情報を選択するか」ではなく、「伝えたい内容をどの様な形の情報に加工するか」、「どの様に情報を伝えるか」が問題とされる。上記のデータマイニングの方法では、この問題を解決することができない。
【０００６】
リスクコミュニケーション研究の立場からも、リスク情報を伝えるためには、ユーザの属性をセグメント化し、その属性に合わせた情報に加工する必要性が示されている。その例として「目的を明確にすること」、「情報の受け手の日常用いている用語、概念、表現方法で伝える」、「明瞭な表現」、「図、表、イラストの活用をする」が提案されている（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００７】
しかしながら、実際に実験を行ってみると、２番目の項目である「情報の受け手の日常用いている用語、概念、表現方法で伝える」以外は、どの属性のユーザもそれを望むので、属性による違いは認められない。したがって、この２番目の項目を満たしつつ、他の分析軸で属性の評価を行わなければならない。
【０００８】
そこで本発明者等は、特に食品のリスク情報を公開するに当たり、ユーザに対する質問の回答結果から主成分分析を行うことによりユーザを認知属性ごとにグループ分けし、グループごとにその認知属性に応じてリスク情報を作成し提供する方法を提案した（特許文献１を参照。）。
【特許文献１】特開２００６−０７９４４１号公報
【非特許文献１】「環境としての自然・社会・文化」、有福ら、京都大学学術出版会、１９９７年９月１０日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
ところが、前記提案した方法では、ユーザごとにその属性に応じてリスク情報をその都度作成するものであるため、リスク情報の作成に多くの処理負荷と時間がかかる。また、全ての商品について全ての認知属性グループに対応するリスク情報を予め作成しておくと、膨大なメモリ容量が必要となると共に、リスク情報の内容が一部変更又は追加された場合に簡単に対応できないと云う問題点がある。  
この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、ユーザの情報理解に関する属性に応じたリスク情報を少ない処理負荷及びメモリ容量により効率良く作成できるようにし、しかもリスク情報の内容の一部変更に対しても容易に対応できるリスク情報提供システム及びリスク情報提供方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するためにこの発明の一観点は、入力された商品に係わる情報を加工して当該商品に関するリスク情報を生成し、この生成されたリスク情報を閲覧要求元のユーザ端末へ送信するリスク情報提供システム又は方法にあって、ユーザの上記リスク情報に対する理解の特徴を表す属性の分類先として定義された複数のクラスタに対応して予め作成された複数の基本テンプレートを記憶するテンプレート記憶手段を設ける。そして、入力された商品に係わる情報を複数の情報部品に分割してこれを識別情報と対応付けて情報部品記憶手段に記憶すると共に、上記入力された商品に関係する複数の情報部品の識別情報を上記複数の基本テンプレートにそれぞれ記述することにより上記商品に対応する複数の情報提供用テンプレートを作成して、これを上記商品の識別情報に対応付けて上記テンプレート記憶手段に記憶させる。次に、ユーザの端末から上記商品に関するリスク情報の閲覧要求が送られた場合に、当該要求元のユーザの情報理解に関する属性が上記複数のクラスタの何れに分類されるかを判別し、その判別結果と商品の識別情報とに基づいて上記テンプレート記憶手段から対応する情報提供用テンプレートを読み出す。そして、この読み出された情報提供用テンプレートに記述されている情報部品の識別情報をもとに、上記情報部品記憶手段から該当する情報部品を読み出して上記要求元のユーザに対応する上記商品のリスク情報を生成し、この生成されたリスク情報を上記要求元のユーザの端末へ送信するようにしたものである。
【００１１】
したがって、ユーザから商品に関するリスク情報の閲覧要求が到来すると、商品ごとに複数のクラスタに対応して予め作成されている複数の情報提供用テンプレートの中から、上記要求元のユーザの情報理解に関する属性に対応する情報提供用テンプレートが読み出される。そして、この読み出された情報提供用テンプレートに記述されている情報部品の識別情報をもとに、情報部品記憶手段から該当する情報部品が読み出され、閲覧要求元のユーザに適した上記商品のリスク情報が生成される。このため、情報提供用テンプレートを用いることで、ユーザに適合したリスク情報を少ない処理ステップで短時間に作成することが可能となる。しかも、情報提供用テンプレートには情報部品の識別情報が記述されているだけで、情報部品は情報部品記憶手段に記憶されているので、商品とクラスタの全ての組み合わせに対応するリスク情報を予め作成して記憶しておく場合に比べ、リスク情報の作成に要する処理負荷とメモリ容量を大幅に減らすことが可能となる。さらに、情報部品の一部の内容が変更された場合でも、情報部品記憶手段の該当する情報部品を変更するだけでよく、情報提供用テンプレートを作り直す必要がないので、比較的容易に対応することが可能となる。
【００１２】
また、この発明の一観点は以下のような特徴的構成要素を備えることも特徴とする。  
第１の特徴的構成要素は、テンプレート記憶手段に記憶される複数の基本テンプレートを、商品の関するリスクの結論を表す情報と、当該商品を提供するまでに実施した事実を表す情報と、当該事実から上記結論を導くための根拠又は解説を表す情報と、上記事実、根拠又は解説に関する詳細な説明を表す情報とを、取捨選択して組み合わせることにより作成するものである。  
このようにすると、複数の基本テンプレートを、結論、事実、根拠又は解説及びその詳細な説明を情報要素としてその組み合わせを変えるだけで比較的簡単に作成することが可能となり、また作成された複数の基本テンプレートについてもフォーマットがパターン化された簡素なものにすることができる。したがって、複数の基本テンプレートに対応する情報提供用テンプレートを簡単に作成することが可能となる。
【００１３】
第２の特徴的構成要素は、以下のような構成又は方法としたものである。すなわち、複数のクラスタが、判断の第三者依存度が高く、ある程度の情報リテラシや食品知識を有し、かつ情報源の論調に影響されやすい属性を有するユーザの分類先となる第１のクラスタと、リスクゼロ志向度が低く、判断の第三者依存度が低く、かつ自分で情報収集し判断する属性を有するユーザの分類先となる第２のクラスタと、判断の第３者依存度が高く、情報リテラシが低く、かつ食品知識度が低い属性を有するユーザの分類先となる第３のクラスタと、リスクゼロ志向度が高く、判断の第３者依存度が低く、かつリスクに対して敏感であり、情報はある程度自分で確認、判断したい属性を有するユーザの分類先となる第４のクラスタとを備える場合に、上記複数の基本テンプレートを、上記第１及び第４のクラスタに対応する第１の基本テンプレートと、上記第２のクラスタに対応する第２の基本テンプレートと、上記第３のクラスタに対応する第３の基本テンプレートとから構成する。そして、上記第１の基本テンプレートを、結論を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ事実とその詳細な説明の一部が記載される第２のページと、上記第１のページにリンク付けられ根拠又は解説とその詳細な説明の一部が記載される第３のページとから構成する。また、上記第２の基本テンプレートを、結論を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ事実が記載される第２のページと、上記第１のページにリンク付けられ根拠又は解説が記載される第３のページと、上記第２のページにリンク付けられ上記事実の詳細な説明が記載される第４のページと、上記第３のページにリンク付けられ上記根拠又は解説の詳細な説明が記載される第５のページとから構成する。さらに、上記第３の基本テンプレートを、結論、事実、根拠又は解説の概要を表す情報が記載される第１のページと、この第１のページにリンク付けられ上記事実の詳細な説明が記載される第２のページと、上記第１のページにリンク付けられ上記根拠又は解説の詳細な説明が記載される第３のページとから構成する。  
このようにすると、複数の基本テンプレートを互いにリンク付されたページ構成とすることができる。したがって、ユーザにとってさらに見やすい形でリスク情報を作成して提供することが可能となる。
【００１４】
第３の特徴的構成要素は、判別手段又は過程において、ユーザごとにそのユーザ識別情報と当該ユーザの情報理解に関する属性の分類先となるクラスタとを対応付けて記憶する個人情報記憶手段を設け、ユーザの端末から閲覧要求が送られた場合に、当該要求元のユーザのユーザ識別情報に対する認証を行い、この認証により上記要求元のユーザの正当性が確認された場合に、当該要求元のユーザのユーザ識別情報をもとに上記個人情報記憶手段から対応するクラスタを読み出すようにしたものである。  
このようにすると、ユーザごとにそのユーザ識別情報と当該ユーザの情報理解に関する属性の分類先となるクラスタとが対応付けられて事前に記憶される。このため、ユーザの端末から閲覧要求が送られるごとに当該ユーザの情報理解に関する属性を生成するための処理が不要となり、これによりユーザの負担を軽減することが可能となる。
【００１５】
第４の特徴的構成要素は、判別手段に、上記複数のクラスタと、ユーザの情報理解に関する属性を生成するための複数の分析項目に対する関係度との係わりを示す属性マップを格納する属性マップ記憶手段を設けておき、ユーザの端末から閲覧要求が送られた場合に、上記属性マップに基づいて当該要求元のユーザの情報理解に関する属性を生成し、この生成された属性が上記複数のクラスタの何れに分類されるかを判別するようにしたものである。  
このようにすると、属性が事前に登録されていないユーザから閲覧要求が到来した場合にも、その時点でリアルタイムに当該ユーザの情報理解に関する属性を生成してこの属性に対応するテンプレートに従いリスク情報を送信することが可能となる。
【発明の効果】
【００１６】
すなわち、この発明によれば、ユーザの情報理解に関する属性に応じたリスク情報を少ない処理負荷及びメモリ容量により効率良く作成できるようにし、しかもリスク情報の内容の一部変更に対しても容易に対応できるリスク情報提供システム及びリスク情報提供方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。  
先ず、この本発明の実施形態に係わるリスク情報提供システム及び方法の基本となる仕組みを説明する。  
伝えるべき内容や分野は既に定まっている情報（例えば、リスク情報、又は換言して安心情報）では、ユーザ個人に合わせて情報を発信する際に重要なことは、「どの情報を選択するか」ではなく、「伝えたい内容の情報をどの様な形に加工するか」、「どの様に情報を伝えるか」である。ユーザ属性にあわせた情報を提供すれば、ユーザ個人に合わせて情報を発信することができると期待できる。この際に、重要なのはユーザ属性をどのように規定するかである。ユーザ属性は、例えば、ユーザの情報を読み解く能力、ユーザが理解するために必要な情報の要素、ユーザの感性を刺激する要素等を含む特徴である。
【００１８】
例えば、ユーザが何らかの目的を持って文書情報を読み取るとき、その目的を達成するために文書情報に要求するものは、ユーザによって必ずしも一致するものではない。具体的には、食品に関する安全情報を文書によって提示した際に、「この食品は検査に合格しています」とか「この食品は安全基準を満たしています」というような結論のみの情報で満足する人もいれば、結論のみの情報では満足せずにその結論に達した考え方や根拠を求める人もいるというような多様性がある。
【００１９】
また、リスクに対して不安感を抱く場合、不安にはリスクの認知と整合性のある不安と、リスクの認知と不整合な不安があるといわれている。これについては、例えば文献「環境としての自然・社会・文化」；有福ら；京都大学学術出版会（１９９７年９月１０日）１６６〜１６７頁に詳しく述べられている。リスクの認知と整合性のある不安とは、適切なリスクの認知により不安が軽減することである。適切なリスクの認知は、適切なリスクの理解によってなされるが、情報を理解する（読み取る）場合には、前述のとおり個人差（後述するユーザ属性の違い）があると認定することができる。  
このことから情報の読み取り、理解（認知）の個人差をユーザ属性と捉えることができれば、それに合わせて情報を加工し提供することが、すなわちリスク情報の公開においてユーザ属性にあわせて情報を提供する１つの手法になる。
【００２０】
そこで、この発明の実施形態においては、個々のユーザに対して、ユーザの情報理解に関する属性を規定し、その属性を３〜８のクラスタにグループ分けし、これらのクラスタごとに情報コンテンツを作成し提供する。さらに、クラスタごとの情報コンテンツを作成する際に、テンプレートを用意してこのテンプレートに従い情報コンテンツを効率良く作成する手法を提供する。
【００２１】
先ず、本実施形態に係わるリスク情報提供システムは次のように構成される。図１はそのハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。  
すなわち、リスク情報提供システムは、リスク情報公開システムＤＳＶと、リスク情報加工システムＰＳＶとを備え、これらのシステムＤＳＶ，ＰＳＶは通信ネットワークＮＷを介して相互に情報伝送が可能となっている。リスク情報公開システムＤＳＶは、例えば百貨店やスーパマーケット等を運営する販売会社が管理するＷｅｂサーバからなり、このリスク情報公開システムＤＳＶには、消費者等のユーザが使用する消費者端末ＵＴＭが通信ネットワークＮＷを介して接続可能となっている。またリスク情報加工システムＰＳＶは、例えば農家や農業協同組合、生産事業者等の生産者団体が管理するＷｅｂサーバからなり、このリスク情報加工システムＰＳＶには、例えば生産者端末ＦＴＭとトレーサビリティシステムＴＳＶが通信ネットワークＮＷを介して接続可能となっている。トレーサビリティシステムＴＳＶには複数のデータベース３１〜３ｎが設けられている。
【００２２】
通信ネットワークＮＷは、例えばインターネットに代表されるＩＰ（Internet Protocol）網と、このＩＰ網に対しアクセスするための複数のアクセス網とから構成される。アクセス網としては、例えば自営網、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、携帯電話網、有線電話網、ＣＡＴＶ（Cable Television）網が用いられる。
【００２３】
リスク情報公開システムＤＳＶは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）からなる制御部１１を備え、この制御部１１に対しバス１２を介して、個人情報管理部１３、個人情報ＤＢ（Data Base）１８、属性判定部１４、属性マップＤＢ１９、組立加工部１５、情報ＤＢ２０、表示部１６及びインタフェース部を接続したものとなっている。情報ＤＢ２０は、情報テンプレートＤＢ２０１と提供情報部品ＤＢ２０２とを備えている。
【００２４】
リスク情報加工システムＰＳＶも、上記リスク情報公開システムＤＳＶと同様に、上記ＣＰＵからなる制御部２１を備え、この制御部２１に対しバス２２を介して、インタフェース部２３、情報ＤＢ２６、情報抽出部２４及び情報加工部２５を接続したものとなっている。情報ＤＢ２６は、情報テンプレートＤＢ２６１と提供情報部品ＤＢ２６２とを備えている。
【００２５】
以下に、上記リスク情報公開システムＤＳＶ及びリスク情報加工システムＰＳＶの構成を詳しく説明する。  
（１）リスク情報公開システムＤＳＶ  
個人情報管理部１３は、消費者等のユーザの個人情報を受け取り、この受け取った個人情報をユーザ識別情報（ユーザＩＤ）に対応付けて管理する。ユーザは、消費者端末ＵＴＭを使用し、上記通信ネットワークＮＷを介して個人情報管理部１３に対しアクセスする。また、個人情報管理部１３は、例えばユーザからユーザＩＤ及びパスワードを受け付け、ユーザの認証を行う。さらに、個人情報管理部１３は、認証を受けたユーザが後述する属性判定部１３により属性判定を受けたか否かを判定する。すなわち、個人情報管理部１３が、個人情報ＤＢ１８に認証されたユーザのユーザ属性情報が格納されているか否かを判定する。個人情報管理部１３は、ユーザが過去に属性判定を受けていると判定した場合は属性判定部１４の処理を省略させる。
【００２６】
個人情報ＤＢ１８は、個人情報管理部１３がユーザから受け取った個人情報を格納する。この個人情報は、各ユーザの認証データ（例えば、ユーザＩＤ及びパスワード）と、各ユーザのユーザ属性（次の属性判定部１４の説明を参照）等からなる。個人情報ＤＢ１８は、一般に複数のユーザの個人情報を格納する。また、個人情報ＤＢ１８は、ユーザ属性を導くための質問情報も格納している。
【００２７】
属性判定部１４は、個人情報管理部１３が受け取ったユーザの個人情報に属性判定ルールを適用して、このユーザの属性を判定する。ユーザ属性は、ユーザがリスク情報を受け取った場合にこのリスク情報に対するユーザの受け取り方の特徴を示す。ユーザ属性は、例えばリスク情報を理解し正しく判断する度合いを示す。すなわち、同一の情報を複数のユーザが受け取って各ユーザの情報の受け取り方が異なる場合には、各ユーザ属性は異なる。また、属性判定ルールとは、使用する分析項目である分析軸や、主成分分析のための係数行列、得点算出式、クラスタからの距離算出式、それぞれのデータの対応関係が記載された設定ファイル（データ）に属性マップＤＢ１９に格納されている属性マップを適用したルールである。このファイルの内容を逐次変更することで、さまざまな分析軸や、係数を利用し、食品のリスク情報だけでなくその他のリスク情報のための属性判定へ応用することができる。
【００２８】
また、属性判定部１４は、ユーザ属性の判定が必要な場合には、その都度若しくは必要な都度、分析軸に沿った質問を行い、その回答と属性マップを比較することで、属性マップに起因するクラスタのうちのどれにユーザ属性が属するかを判定する。属性判定部１４は、判定されたユーザ属性をユーザごとに個人情報として個人情報ＤＢ１８に格納する。属性判定部１４のユーザ属性の判定は、後に詳細に説明する。
【００２９】
属性マップＤＢ１９は、属性マップを格納している。属性マップは、分析軸ごとにクラスタ分析が行われてユーザ属性を示すクラスタが特定されて、特定されたクラスタと各分析軸に対する関係度合いを示す得点（後述する主成分得点）との関係を示したものである。分析軸は、例えば、「判断の第三者依存度」、「情報リテラシ」がある。属性マップは、予め想定されるユーザの代表（数１０人から数１００人を選出）をサンプルとし、分析軸にそった質問の回答により、ユーザをクラスタ分けして作成される。したがって、利用すると想定されるユーザによって異なる属性マップを使用することが望ましい。例えば、本実施形態のリスク情報提供システムを、使用する地方によって使用する属性マップを異ならせたりする。属性マップの作成は、後に図２を参照して詳細に説明する。
【００３０】
組立加工部１５は、消費者端末ＵＴＭから商品の閲覧を要求するためのアクセスが発生した場合に、上記属性判定部１４によるユーザ属性の判定結果、つまりどのクラスタに属するかを表す情報と、閲覧対象となる商品の識別情報とに基づいて、情報テンプレートＤＢ２０１から対応する情報提供用テンプレートを読み出す。そして、この読み出した情報提供用テンプレートに記述された部品ＩＤをもとに、情報提供部品ＤＢ２０２から該当する情報部品を読み出し、この読み出した情報部品を上記情報提供用テンプレートに貼り付けることにより、上記要求元のユーザの情報理解に関する属性に対応するフォーマットに対応した、閲覧対象商品のリスク情報を作成する。
【００３１】
表示部１６は、組立加工部１５により作成されたリスク情報を、インタフェース部１７から通信ネットワークＮＷを介して閲覧要求元の消費者端末ＵＴＭへ送信するための制御を行う。図１に示したシステム構成は、表示系にパーソナル・コンピュータを利用する場合と非常に親和性が高い。したがって、情報のデータをＸＭＬ、テンプレートや表示形式をＨＴＭＬ、ＸＳＬＴの形式を利用することで、Ｗｅｂブラウジングを用いた情報公開が可能となる。この表示形式は、例えば食品をインターネットや専用回線を使ってパソコン画面上で購入する、いわゆるオンラインショッピングの場合に、食品の販売及びリスク情報を表示する際に適用される。
【００３２】
インタフェース部１７は、上記消費者端末ＵＴＭとの間で閲覧要求の受付及びリスク情報の送信を行う処理と、リスクリスク情報加工システムＰＳＶから情報テンプレートＤＢ２６１及び提供情報部品ＤＢ２６２に格納されている情報を取得する処理を行う。インタフェース部１７を介して、例えば１日１回だけ通信量の少ない深夜にリスクリスク情報公開システムＤＳＶとリスクリスク情報加工システムＰＳＶとを接続させ、情報テンプレートＤＢ２６１及び提供情報部品ＤＢ２６２に記憶されている情報提供用テンプレート及び情報部品をミラーリングする。  
制御部１１は、リスクリスク情報公開システムＤＳＶの全体の制御を行う。
【００３３】
（２）リスクリスク情報加工システムＰＳＶ
情報テンプレートＤＢ２６１には、ユーザの情報理解に関する属性の分類先となる複数のクラスタに対応して予め設定された複数の基本テンプレートが記憶されている。この複数の基本テンプレートについては、後に詳しく説明する。また情報テンプレートＤＢ２６１は、後述する情報加工部２５により作成される情報提供用テンプレートを格納するためにも使用される。  
提供情報部品ＤＢ２６２は、後述する情報抽出部により分割された各種情報部品を格納するために使用される。
【００３４】
情報抽出部２４は、生産者端末ＦＴＭから通信ネットワークＮＷを介して商品に関する情報が送られた場合に、予め用意された素材抽出ルールに従い上記送られた商品に関する情報を複数の情報部品に分解し、この分解された複数の情報部品にそれぞれ部品ＩＤを付けて提供情報部品ＤＢ２６２に格納する。また情報抽出部２４は、例えば定期的又は生産者端末ＦＴＭからの要求に応じ、トレーサビリティシステムＴＳＶや各種参考情報データベース（図示せず）等の外部情報格納システムにアクセスして商品のリスク情報を構成する上で必要な例えば各種詳細データを取得する。そして、この取得した各種詳細データを素材抽出ルールに基づいて複数の情報部品に分解し、この分解された複数の情報部品にそれぞれ部品ＩＤを付けて提供情報部品ＤＢ２６２に格納する。
【００３５】
情報加工部２５は、上記情報テンプレートＤＢ２６１に格納されている複数の基本テンプレートの各々に、上記生産者端末ＦＴＭにより入力された情報群を参照して、上記情報抽出部２４により分解された情報部品の部品ＩＤを記述し、これにより商品ごとの上記複数の基本テンプレートに対応する複数の情報提供用テンプレートを作成する。そして、この作成した各情報提供用テンプレートを上記情報テンプレートＤＢ２６１に格納する。
【００３６】
インタフェース部２３は、通信ネットワークＮＷを介して生産者端末ＦＴＭ及びトレーサビリティシステムＴＳＶ等の外部情報格納システムとの間で商品に関する情報を取得するための通信処理を行う機能と、上記情報テンプレートＤＢ２６１及び提供情報部品ＤＢ２６２にそれぞれ記憶された情報提供用テンプレート及び各種情報部品を、通信ネットワークＮＷを介して上記リスク情報公開システムＤＳＶの情報テンプレートＤＢ２０１及び提供情報部品ＤＢ２０２にコピーするための通信処理を行う機能を有する。  
制御部１５７は、リスクリスク情報加工システムＰＳＶの全体の制御を行う。
【００３７】
次に、以上のように構成されたリスク情報提供システムの動作を説明する。  
（１）属性マップの作成
システムの運用に先立ち、リスク情報公開システムＤＳＶでは属性マップが作成される。図４はその作成方法を説明するための図である。この属性マップの作成は、例えば制御部１１が行う。ここでは、ユーザ属性を規定するために、多変量解析で一般的に用いられる主成分分析を用いて属性の要因となる分析軸をもとめ、その分析軸を用いてクラスタ分析によりクラスタにグループ分けする。
【００３８】
ユーザをその属性でグループ化することを目的としてクラスタ分析するためには、少なくとも数１０人以上の人数が必要である。しかし、情報を提供しようとする場合、同時にそれだけの人数が存在するとは限らない。例えばスーパマーケット等で買物をする場合、スーパマーケットの売場には数１０人以上の客が存在するが、情報の提供を行う瞬間や購買の瞬間は個々となってしまう。
【００３９】
そこで、予め想定されるユーザ代表（数１０人から数１００人を選出）をサンプルとし、分析軸に沿った質問に対する回答を収集することにより、ユーザをクラスタ分けした属性マップを作成し、属性マップＤＢ１９に格納する。ユーザ属性の判定が必要な場合には、属性判定部１４が、その都度、若しくは必要な都度、分析軸に沿った質問をユーザに行い、その回答と属性マップを比較することで、そのユーザがどのクラスタに所属するかを判定する。
【００４０】
属性マップの作成には、図４に示すように、８つの分析軸を主体にした質問に対する回答を利用する。この８つの分析軸は、
項目番号   質問の分析軸
１      判断の第三者依存度
２      情報リテラシ
３      リスクゼロ志向度
４      食品知識度
５      情報感度
６      パターナリズム
７      政治不信度
８      対象食品（例えば野菜）への安全関与度
である。質問は、例えば図４に示したように、各項目に対し２つずつ設定し、合計１６問とする。図４は、対象食品を野菜とした場合の質問の例である。なお、質問は必ずしも各項目に２つである必要はない。質問が多いほど分析精度は向上するが、ユーザの負担を考えれば全体を通して２０問以下にすべきである。
【００４１】
また、質問に対する回答の回答群として下記の５つ設け、それぞれに数値を割り振る。  
項目     回答                  数値  
回答１   あてはまらない         １  
回答２   あまりあてはまらない   ２  
回答３   どちらともいえない     ３  
回答４   ややあてはまる         ４  
回答５   あてはまる             ５  
各質問に対するユーザの回答結果から相関行列を計算し、この相関行列から「質問の標準化係数」、「固有ベクトル」を算出し、主成分得点の計算式を求める。
【００４２】
次に、この求めた、主成分得点の計算式によって項目番号８「対象食品への安全関与度」の主成分得点に基づいて、サンプルユーザの中から、「対象食品への安全関与度」がある設定された閾値よりも高いユーザを抽出する。この抽出されたサンプルユーザに対して、項目番号２〜８の分析軸にクラスタ分析を行い、ユーザ属性を示すクラスタを特定する。
【００４３】
特定されたクラスタとこれらの分析軸に対する主成分得点との関係を示したものが属性マップである。ここでは分析軸が項目番号２〜８に対応する７つであるので、属性マップは７次元の多次元空間をもつことになる。属性マップＤＢ１９は、このようにして得られた属性マップを格納する。
【００４４】
（２）ユーザの情報理解に関する属性の判定
次に、属性判定部１４が行うユーザ属性の判定処理を説明する。  
属性判定部１４は、属性マップＤＢ１９を参照してユーザの情報理解に関する属性の判定を行う。すなわち、属性判定部１４は、上述した属性マップ上のどのクラスタに所属するかを判定する。
【００４５】
属性判定部１４は、まず利用者のエンロールメントを受ける。すなわち、属性判定部１４は、属性を判定するユーザに質問を行い、その回答を得る。本実施形態では、属性マップの作成に用いた項目のうち項目１〜４の分析軸を主体とした質問により行う。質問は各項目に対し２つずつ設定、合計８問とする。ここでも、質問は必ずしも各項目に２つである必要は無い。また、質問は多いほど分析精度は向上するが、ユーザの負担を考えれば全体を通して２０問以下にすべきである。
【００４６】
すなわち、質問群の項目は、  
項目番号   質問の分析軸
１      判断の第三者依存度
２      情報リテラシ
３      リスクゼロ志向度
４      食品知識度
であり、回答群は下記の５つを設ける。  
項目     回答                  数値  
回答１   あてはまらない         １  
回答２   あまりあてはまらない   ２  
回答３   どちらともいえない     ３  
回答４   ややあてはまる         ４  
回答５   あてはまる             ５。
【００４７】
次に、属性判定部１４は、上記エンロールメントにより得られた回答からユーザの情報処理に対する主成分得点を求める。すなわち、属性判定部１４が、回答から属性マップの分析軸に対する主成分得点を算出する。属性判定部１４は、次に示す主成分得点算出式である数式  
Ｘｎ＝（Ｑｎ１×Ａｎ１×Ｂｎ１＋Ｑｎ２×Ａｎ２×Ｂｎ２）×Ｃｎ
を利用して主成分得点を求める。ここで、
ｎ      ：分析項目（１≦ｎ≦５）
Ｑｎ１  ：分析項目ｎの質問１に関する回答に対応する数値（１〜５）
Ｑｎ２  ：分析項目ｎの質問２に関する回答に対応する数値（１〜５）
Ａｎ１  ：分析項目ｎの質問１に対する標準化係数
Ａｎ２  ：分析項目ｎの質問２に対する標準化係数
Ｂｎ１  ：分析項目ｎの質問１に対する固有ベクトル
Ｂｎ２  ：分析項目ｎの質問２に対する固有ベクトル
Ｃｎ    ：分析項目ｎに関する標準化係数
である。
【００４８】
次に、属性判定部１４は、分析軸ごとの主成分得点と、情報受信者であるユーザの成分得点との差分から、クラスタｉの平均値からの属性マップ（多次元空間）上の距離を求める。得られた主成分得点と、クラスタが有する分析軸に対する主成分の平均値との属性マップ（多次元空間）上の距離を算出する。ここで、クラスタｉの平均値からの距離Ｌｉは、数式  
Ｌｉ2 ＝（Ｘ１−Ｙｉ１）2 ＋（Ｘ２−Ｙｉ２）2 ＋（Ｘ３−Ｙｉ３）2 ＋（Ｘ４−Ｙｉ４）2 
により算出される。ここで、  
Ｘｎ      ：項目番号ｎの算出された主成分得点  
Ｙｉｎ    ：クラスタｉかつ項目番号ｎの分析軸に対する主成分得点の平均値  
である。
【００４９】
次に、属性判定部１４はクラスタｉへの振り分けを行う。属性判定部１４は、すべてのクラスタとの距離を比較し、最も距離の短いクラスタを、そのユーザの属するクラスタと判定する。換言すれば、属性判定部１４は、ユーザの主成分得点とクラスタｉの平均値からの距離Ｌｉが最小となるクラスタに振り分ける。
【００５０】
（３）基本テンプレートの作成
リスク情報を作成する際に用いる基本テンプレートは、上述した４つの分析軸をもった属性マップの分析軸に沿って作成される。
【００５１】
１．判断の第三者依存度  
「１．判断の第三者依存度」について低い反応を示す場合は、ユーザは自分自身で情報の内容を理解し判断する傾向がある。したがって、このユーザには、判断材料となる情報について工夫を凝らす必要がある。このユーザには、例えば、生データを提示したり、情報を読み解く方法を示すことが適している。  
一方、「１．判断の第三者依存度」について高い反応を示す場合は、情報を事細かく説明することよりも、第三者の、可能ならば信用のおける機関のお墨付きなど、何らかの証明書をユーザに提示すると説得力がある。また、買物をしている現場でも、いち早く情報を欲している場合にも同様な傾向があり、その場合にはお墨付きのマークなどの提示が効果を奏する。
【００５２】
２．情報リテラシ（ＩＴリテラシとも呼ばれる）  
本実施形態においては、インターネットなどＩＴを活用したシステム上での情報公開を想定しているので、情報を閲覧するユーザに対しては、情報リテラシは十分満たされると期待できる。ただし、対象とするリスク情報は専門的な場合もあり得、例えば、農薬の利用が安全か否かを議論する場合、使用基準や化学薬品名等の専門的な情報を含むことがある。したがって、本実施形態において想定されるようなユーザでも情報リテラシを考慮する必要がある。  
情報リテラシが高い場合には、数式や化学物質名、グラフについての情報に対し読むことの抵抗は少ないが、情報リテラシが低い場合には、できるだけ専門的な名称は使用しない、文章を短くするなどのより全体の情報量をさげ、情報を段階的に表示する情報の提示方法が有効である。
【００５３】
３．リスクゼロ志向度  
「３．リスクゼロ志向度」について高い反応を示す場合は、情報の正確性に注意を要する。例えば０．９９という値を約１と表現する場合、全体の内容を把握するのに便利であるが、正確ではないので、高い反応を示すユーザには好ましくない。また、一般にリスクゼロ志向度の高いユーザには食品に対する知識の程度が高い者が多く含まれる。したがって、「２．情報リテラシ」や、「４．食品知識度」の分析軸に対する反応も高い場合が多いので、これらの分析軸の高低に注意する必要がある。
【００５４】
４．食品知識度  
「４．食品知識度」については、単独ではなく上記の３つの分析軸に加えあわせて考慮すべきものである。「４．食品知識度」はクラスタの特徴を強く示すものではないが、「４．食品知識度」が高い反応を示す場合は、専門性の高い情報を提供してもユーザに敬遠されることが少ない。
【００５５】
ここまで、「１．第三者依存度」、「２．情報リテラシヘの反応」、「３．リスクゼロ志向度」の３つの軸を中心にコンテンツ作成の指針を述べてきたが、実際にクラスタ分けされたユーザにそのまま組み合わせた情報を提示すれば良いとは限らない。なぜならば、ユーザをクラスタ分けすると、クラスタそれぞれが３つの分析軸に均等に反応を示すわけではなく、クラスタによっては３つのうち１つないし２つの分析軸に強く反応を示したりする場合があるからである。
【００５６】
実際にクラスタ分けされたユーザにそのまま組み合わせた情報を提示すれば良いとは限らない例を、図３を参照して説明する。  
例えば、図３に示したように、「１．第三者依存度」、「２．情報リテラシヘの反応」、「３．リスクゼロ志向度」の３つの分類軸に対し、それぞれの反応が高い場合又は反応が低い場合についての組合せを取ると８つの組合せが考えられる。  
しかし、例えば図２に示したような食品（野菜）について３軸に対して主成分分析、クラスタ分析を行うと、実際には図３に示した四角で囲った分類になる。すなわち、例えばクラスタＣ１は「判断の第三者依存度」と「情報リテラシ」に対し強く反応するが、「リスクゼロ志向度」には特に特徴づけられる関連が得られない。この場合、コンテンツの作成においては、「判断の第三者依存度」と「情報リテラシ」の２点について考慮すればよく、「リスクゼロ志向」を考慮したとしても、効果が得られないことになる。
【００５７】
このように実際には必ずしも３つの軸に対しての情報の組合せではなく、最も強く反応が出ている軸を見極めて、コンテンツを作成することが必要である。反応の強さは、各クラスタの分析軸に対する主成分得点の大小で判定することができる。
【００５８】
図３に示したように分類される各クラスタＣ１〜Ｃ４及び分析軸から示されるユーザ属性は以下の通りとなる。  
クラスタＣ１：
・判断の第三者依存度が高い
・ある程度の情報リテラシや食品知識を持つ
・情報源の論調に影響されやすい
クラスタＣ２：
・リスクゼロ志向度が低い
・判断の第三者依存度が低い
・自分で情報収集し判断する
クラスタＣ３：
・判断の第３者依存度が高い
・情報リテラシが低い
・食品知識度が低い
クラスタＣ４：
・リスクゼロ志向度が高い
・判断の第三者依存度が低い
・リスクに対して敏感であり、情報はある程度自分で確認・判断したいタイプ。
【００５９】
また、以上のような各クラスタＣ１〜Ｃ４に対応するユーザ属性ごとのリスク情報の読み取り方の特徴を分析すると、図４に示すようになる。  
例えば、クラスタＣ１に対応する属性に分類されるユーザは、  
・結論を得るために、とりあえず全体を把握する（斜め読みする）
・内容の深さ、詳細さは望まないが、必要になったら見る
・難しくても読み取る力はある
のような特徴を有し、またクラスタＣ２に対応する属性に分類されるユーザは、  
・とりあえず全体を把握したい（斜め読みしない）
・詳細については必要に応じてみる
・読み取る力はやや弱い
のような特徴を持つ。
【００６０】
また、クラスタＣ３に対応する属性に分類されるユーザは、  
・何だか分からずに読む
・難しい内容は好まない
のような特徴を有し、またクラスタＣ４に対応する属性に分類されるユーザは、  
・隅から隅まで気が済むまで読む
・詳細な情報、深い情報を求める
・情報を読み取る力がある
のような特徴を持つ。
【００６１】
このような属性ごとに、ユーザが情報を理解する上で最適な情報構造を被検者を用いた実験により調べてみると、以下のようになる。  
クラスタＣ１，Ｃ４に対応する属性；
先ず結論を示し、そこから事実と根拠・解説が引用できるようにする。ここで、事実と、根拠又は解説の詳細な説明は１例程度にとどめ、他は引用できるようにする。
【００６２】
クラスタＣ２に対応する属性；
先ず結論を示し、そこから事実と根拠又は解説を引用できるようにし、事実と根拠又は解説の詳細な説明も含めて記述する。
【００６３】
クラスタＣ３に対応する属性；
先ず概要のみを提示して、一旦全体を把握できるようにする。そこから事実と根拠又は解説の本文を必要に応じて引用できるようにする。
【００６４】
そして、以上のようなユーザ属性ごとの最適な情報構造に対応する基本テンプレートは次のように作成される。  
先ず、食品のリスク情報の基本構造は、例えば図５に示すように、「商品に関するリスクの結論（安全であること）」を表す情報５０と、「商品を提供するまでに実施した事実」を表す情報５１１〜５１ｎと、「事実から前記結論を導くための根拠又は解説」を表す情報５２１〜５２ｍと、「事実、根拠又は解説に関する詳細な説明」を表す情報５３１〜５３ｎ，５４１〜５６４ｍと、当該「事実、根拠又は解説に関する詳細な説明」を表す情報５３１〜５３ｎ，５４１〜５６４ｍに付属する「詳細な情報」５３１１〜５３ｎ２，５４１１〜５４ｍ２とをツリー状に構成したものとして表される。このうち、「詳細な説明」は例えば図、表により構成される。
【００６５】
例えば、「野菜」に関するリスク情報の基本構造は図６に示すように構成される。すなわち、「商品に関するリスクの結論（安全であること）」６０には(1) 結論が記載される。「商品を提供するまでに実施した事実」６１には、(2) 栽培履歴の概要、(3) 栽培履歴の説明、(4) 栽培日誌を示す表、及び(5) 残留農薬試験結果を示す表が挿入される。そして、この事実の「詳細な説明」６１１には(6) 使用農薬の概要、(7) 使用農薬の説明、及び(8) 使用農薬１（代表例）を示す表が挿入され、さらにこれに(9) 使用農薬の表６１１１が複数添付される。また、「事実から前記結論を導くための根拠又は解説」６２には、(10)農薬使用基準の概要、(11)農薬使用基準の説明、及び(12)説明図が挿入され、さらに必要に応じてこれに(13)農薬使用基準の簡単な説明及び(14)簡単な説明図６２１が添付される。
【００６６】
基本テンプレートは、以上のようなリスク情報の基本構造を構成する「商品に関するリスクの結論（安全であること）」、「商品を提供するまでに実施した事実」、「事実から前記結論を導くための根拠又は解説」及び「事実、根拠又は解説に関する詳細な説明」からなる各情報要素を取捨選択して組み合わせることにより、以下のように作成される。
【００６７】
＜クラスタＣ１，Ｃ４の属性に対応する基本テンプレート＞
図７に示すように、(1) 結論の記載欄が設けられる「トップページ」７０と、このトップページ７０にリンク付けされた、「栽培履歴についてのページ」７１、「使用した農薬についてのページ」７２、及び「農薬の基準についてのページ」７３とから構成される。  
「栽培履歴についてのページ」７１には、(2) 栽培履歴の概要、(3) 栽培履歴の説明、(4) 栽培日誌を示す表、及び(5) 残留農薬試験結果を示す表を記載又は挿入するための空欄が設けられる。「使用した農薬についてのページ」７２には、(6) 使用農薬の概要、(7) 使用農薬の説明、及び(9) 使用農薬の表（複数）を記載又は挿入するための空欄が設けられる。「農薬の基準についてのページ」７３には、(10)農薬使用基準の概要、(11)農薬使用基準の説明、及び(12)説明図を記載又は挿入するための空欄が設けられる。
【００６８】
＜クラスタＣ２の属性に対応する基本テンプレート＞
図８に示すように、(1) 結論の記載欄が設けられる「トップページ」８０と、この「トップページ」８０にリンク付けされた、「栽培履歴についてのページ」８１、「使用した農薬についてのページ」８２、及び「農薬の基準についてのページ」８３と、上記「使用した農薬についてのページ」８２にリンク付けされた「使用した農薬についての詳細情報を示すページ」８２１と、上記「農薬の基準についてのページ」８３にリンク付けされた「農薬の基準についての詳細情報を示すページ」８３１とから構成される。
【００６９】
「栽培履歴についてのページ」８１には、(2) 栽培履歴の概要、(3) 栽培履歴の説明、(4) 栽培日誌を示す表、及び(5) 残留農薬試験結果を示す表を記載又は挿入するための空欄が設けられる。「使用した農薬についてのページ」８２には、(6) 使用農薬の概要、(7) 使用農薬の説明、及び(8) 使用農薬１（代表例）を示す表を記載又は挿入するための空欄が設けられる。「農薬の基準についてのページ」８３には、(10)農薬使用基準の概要、(13)農薬使用基準の簡単な説明、及び(14)簡単な説明図を記載又は挿入するための空欄が設けられる。「使用した農薬についての詳細情報を示すページ」８２１には、(9) 使用農薬の表を複数添付するための領域が設けられる。「農薬の基準についての詳細情報を示すページ」８３１には、(11)農薬使用基準の説明、及び(12)説明図を記載又は挿入するための領域が設けられる。
【００７０】
＜クラスタＣ３の属性に対応する基本テンプレート＞
図９に示すように、「トップページ」９０と、この「トップページ」９０にリンク付けされた、「使用した農薬についてのページ」９１及び「農薬の基準についてのページ」９２とから構成される。「トップページ」９０には、(1) 結論、(2) 栽培履歴の概要、(3) 栽培履歴の説明、(4) 栽培日誌を示す表、及び(5) 残留農薬試験結果を示す表を記載又は挿入するための空欄が設けられる。「使用した農薬についてのページ」９１には、(6) 使用農薬の概要、(7) 使用農薬の説明、及び(9) 使用農薬の表（複数）を記載又は挿入するための空欄が設けられる。「農薬の基準についてのページ」９２には、(10)農薬使用基準の概要、(11)農薬使用基準の説明、及び(12)説明図を記載又は挿入するための空欄が設けられる。  
以上のように作成された３種類の基本テンプレートは、リスク情報加工システムＰＳＶの情報テンプレートＤＢ２６１に格納される。
【００７１】
（４）商品（野菜）に関する情報の入力の受け付け
商品（野菜）に関する情報の入力の受け付け処理はリスク情報加工システムＰＳＶにおいて行われる。図１０はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
リスク情報加工システムＰＳＶは、ステップＳ１１において生産者端末ＦＴＭからの情報入力要求を監視している。この状態で、生産者が生産者端末ＦＴＭを操作してリスク情報加工システムＰＳＶに対しＷｅｂアクセスすると、リスク情報加工システムＰＳＶはステップＳ１２により情報入力画面のデータを生産者端末ＦＴＭへ送信する。
【００７２】
この情報入力画面データは、図６に示した野菜のリスク情報の構造に対応して、「結論」の入力ページと、「栽培履歴について（記録の事実）」の入力ページと、「使用した農薬について（影響を与える事実）」の入力ページと、「農薬の各種基準について（解説・根拠）」の入力ページと、「表等の詳細な情報」の入力ページとから構成される。
【００７３】
図１２は「結論」の入力ページの一例を示すもので、「(1) 結論」の入力枠ＩＮ０が設けられている。図１３は、上記「栽培履歴について（記録の事実）」の入力ページの一例を示すもので、このページには「(2) 栽培履歴の概要」と、「(3) 栽培履歴の説明」の入力枠ＩＮ１，ＩＮ２が設けられ、さらに「(4) 栽培日誌を示す表」を挿入するための日誌選択ボタンＢ１が設けられている。図１４は、上記図１３に示した「栽培履歴について（記録の事実）」の入力ページをスクロールした状態を示すもので、このページには「(5) 残留農薬試験結果を示す表」を挿入するための試験結果選択ボタンＢ２が設けられている。図１５は、「使用した農薬について（影響を与える事実）」の入力ページの一例を示すもので、このページには「(6) 使用農薬の概要」と、「(7) 使用農薬の説明」の入力枠ＩＮ３，ＩＮ４がそれぞれ設けられ、さらに「(8) 使用農薬１（代表例）を示す表」を挿入する領域が設けられている。図１６は、「農薬の各種基準について（解説・根拠）」の入力ページの一例を示すもので、このページには「(10)農薬使用基準の概要」と、「(11)農薬使用基準の説明」の入力枠ＩＮ５，ＩＮ６が設けられ、さらに「(12)説明図」を挿入するための図選択ボタンＢ３が設けられている。図１７は、上記図１６に示した入力ページの一部を示すもので、これには「(13)農薬使用基準の簡単な説明」の入力枠ＩＮ７と、「(14)簡単な説明図」を挿入するための図選択ボタンＢ４が設けられている。
【００７４】
上記情報入力画面データは、生産者の操作に応じてページ単位で生産者端末ＦＴＭへ送られ、表示される。生産者は、上記表示された各ページにおいて、生産した野菜に関する説明文等を入力し、かつ表や図の挿入を行う。そして、入力操作が終了して送信ボタンを押下すると、上記入力された野菜に関する情報群が通信ネットワークＮＷを介してリスク情報加工システムＰＳＶへ送信される。
【００７５】
リスク情報加工システムＰＳＶは、上記生産者端末ＦＴＭから送られた野菜に関する情報群をステップＳ１３において受信し、情報抽出部２４内に設けられた作業用メモリに一旦保存する。そして、全ての入力情報の受信が終了したことをステップＳ１４で確認すると、ステップＳ１５に移行して情報抽出部２４を起動し、この情報抽出部２４により上記受信された入力情報群を素材抽出ルールに基づいて複数の情報部品に分解する。そして、この分解された複数の情報部品に対しそれぞれ部品ＩＤを付け、この部品ＩＤが付けられた情報部品を提供情報部品ＤＢ２６２に格納する。
【００７６】
なお、情報抽出部２４は、上記生産者端末ＦＴＭからの要求に応じて、又は定期的にトレーサビリティシステムＴＳＶや各種参考情報データベース（図示せず）等の外部情報格納システムにアクセスし、商品のリスク情報を構成する上で必要な例えば各種詳細データを取得する処理も行う。そして、この取得した各種詳細データについても素材抽出ルールに基づいて複数の情報部品に分解し、この分解された複数の情報部品にそれぞれ部品ＩＤを付けて提供情報部品ＤＢ２６２に格納する。
【００７７】
続いてリスク情報加工システムＰＳＶは、ステップＳ１６により情報加工部２５を起動し、この情報加工部２５により、情報テンプレートＤＢ２６１から３種類の基本テンプレートを読み出す。そして、上記各入力ページに入力された野菜に関する情報群を参照して、上記提供情報部品ＤＢ２６２から該当する情報部品の部品ＩＤを読み出し、この読み出した情報部品の部品ＩＤを上記３種類の基本テンプレートのそれぞれに記述する。そして、こうして作成された３種類の情報提供用テンプレートを、上記野菜に対し与えられた商品ＩＤと対応付けて上記情報テンプレートＤＢ２６１に格納する。
【００７８】
なお、上記情報テンプレートＤＢ２６１及び提供情報部品ＤＢ２６２にそれぞれ記憶された情報提供用テンプレート及び各種情報部品は、例えばリスク情報公開システムＤＳＶから転送要求が到来した場合、又はリスク情報加工システムＰＳＶにおいて予め設定した転送タイミングになった場合に、インタフェース部２３から通信ネットワークＮＷを介して上記リスク情報公開システムＤＳＶへ送信される（ステップＳ１８）。このリスク情報加工システムＰＳＶから送信された情報提供用テンプレート及び各種情報部品は、リスク情報公開システムＤＳＶのインタフェース部１７により受信されて、それぞれ情報テンプレートＤＢ２０１及び提供情報部品ＤＢ２０２に格納される。
【００７９】
（５）ユーザに対するリスク情報の公開
消費者端末ＵＴＭから閲覧要求が到来すると、リスク情報公開システムＤＳＶは次のようにリスク情報を送信する。図１１はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。  
すなわち、リスク情報公開システムＤＳＶは、インタフェース部１７により消費者端末ＵＴＭからの閲覧要求の到来を監視している。この状態で、ユーザが消費者端末ＵＴＭからリスク情報公開システムＤＳＶに対しＷｅｂアクセスし、所望の野菜を指定した上でリスク情報の閲覧要求を送信したとする。
【００８０】
情報閲覧システムＤＳＶは、上記閲覧要求を受信すると、先ずステップＳ２２により個人情報管理部１３を起動して、この個人情報管理部１３により要求元のユーザについて認証を行う。この認証処理は、消費者端末ＵＴＭからユーザＩＤ及びパスワードを受け付け、この受け付けたユーザＩＤ及びパスワードを個人情報ＤＢ１８に登録されているものと照合することにより行われる。続いて個人情報管理部１３は、ステップＳ２３において、上記認証を受けたユーザの属性を判定済か否かを判定する。この判定は、個人情報ＤＢ１８を検索して、上記要求元のユーザに対応する属性情報が格納されているか否かを判定することにより行われる。
【００８１】
この判定の結果、上記要求元のユーザの属性が判定済であれば、ステップＳ２５に移行する。これに対し未判定であれば、ステップＳ２４により属性判定部１４を起動し、この属性判定部１４により上記要求元のユーザについてその属性を判定するための処理を実行する。このユーザ属性の判定処理は、先に「（２）ユーザの情報理解に関する属性の判定」にて述べた手順により行われる。そして、このユーザ属性の判定が終了すると、ステップＳ２５に移行する。
【００８２】
ステップＳ２５に移行するとリスク情報公開システムＤＳＶは、組立加工部１５を起動させ、この組立加工部１５により、上記ユーザから要求された野菜に関するリスク情報を次のように作成する。すなわち、先ず上記個人情報ＤＢ１８に記憶されていたユーザ属性、或いは上記属性判定部１４により判定されたユーザ属性が、クラスタＣ１〜Ｃ４のうちのどのクラスタに分類されるかを判定する。そして、この判定結果であるクラスタの識別情報と、閲覧対象としてユーザから指定された野菜の識別情報とに基づいて、情報テンプレートＤＢ２０１から対応する情報提供用テンプレートを読み出す。次に、ステップＳ２６において、上記読み出された情報提供用テンプレートに記述された部品ＩＤをもとに、情報提供部品ＤＢ２０２から該当する情報部品を読み出し、この読み出した情報部品を上記情報提供用テンプレートに貼り付けることにより、上記要求元のユーザの情報理解に関する属性に対応するフォーマットのリスク情報を作成する。
【００８３】
例えば、いま要求元のユーザの属性がクラスタＣ１又はＣ４に分類されたとする。この場合情報加工部１５は、上記閲覧対象として指定された野菜の識別情報に対応する３種類の情報提供用テンプレートのうち、上記クラスタＣ１，Ｃ４に対応する情報提供用テンプレートを情報テンプレートＤＢ２０１から読み出す。そして、この情報提供用テンプレートに記述された部品ＩＤをもとに、情報提供部品ＤＢ２０２から該当する情報部品を読み出し、この読み出した情報部品を上記情報提供用テンプレートに貼り付ける。
【００８４】
次にリスク情報公開システムＤＳＶは、ステップＳ２７に移行して表示部１６を起動し、この表示部１６により上記作成されたリスク情報をインタフェース部１７から要求元の消費者端末ＵＴＭに向け送信させる。
【００８５】
消費者端末ＵＴＭでは、リスク情報公開システムＤＳＶからリスク情報が送られると、このリスク情報が表示部に表示される。図１８は、上記クラスタＣ１，Ｃ４に対応する情報提供用テンプレートをもとに作成された野菜のリスク情報の表示例を示すもので、先ずトップページ７００が表示され、このトップページ７００に設けられているリンク情報を選択操作することにより、栽培履歴を記載したページ７１０、使用農薬を記載したページ７２０及び農薬の各基準を記載したページ７３０が選択的に表示される。
【００８６】
以上説明したようにこの実施形態では、リスク情報加工システムＰＳＶにおいて、ユーザの属性の分類先となる複数のクラスタＣ１〜Ｃ４に対応して予め作成された複数の基本テンプレートを情報テンプレートＤＢ２６１に格納しておく。そして、生産者端末ＦＴＭから入力された１つの商品に関する情報群を複数の情報部品に分解して提供情報部品ＤＢ２６２に格納すると共に、情報テンプレートＤＢ２６１から上記複数の基本テンプレートを読み出して、これらの基本テンプレートにそれぞれ上記提供情報部品ＤＢ２６２から読み出した該当する情報部品の部品ＩＤを記述することにより情報提供用テンプレートを作成し、これを上記野菜に対し与えられた商品ＩＤと対応付けて上記情報テンプレートＤＢ２６１に格納する。
【００８７】
一方、情報公開システムＳＤＶにおいては、消費者端末ＩＴＭから閲覧要求が到来した場合に、ユーザの情報理解に関する属性を複数のクラスタＣ１〜Ｃ４のいずれかに分類し、この分類されたクラスタに対応する情報提供用テンプレートを情報テンプレートＤＢ２０１から読み出す。そして、この情報提供用テンプレートに記述された部品ＩＤをもとに、情報提供部品ＤＢ２０２から該当する情報部品を読み出し、この読み出した情報部品を上記情報提供用テンプレートに貼り付けることで上記要求元のユーザの属性に対応するフォーマットのリスク情報を作成して、これを消費者端末ＵＴＭへ送信するようにしている。
【００８８】
したがって、ユーザ属性の分類先となる複数のクラスタＣ１〜Ｃ４に対応して予め用意された複数の基本テンプレートをもとに、リスク情報加工システムＰＳＶにおいて商品ごとに複数の情報提供用テンプレートが作成され、リスク情報公開システムＤＳＶにおいてこの情報提供用テンプレートを用いてリスク情報を作成することで、ユーザに適合したリスク情報を少ない処理ステップで短時間に作成することが可能となる。しかも、情報提供用テンプレートには情報部品の識別情報が記述されているだけで、情報部品は情報部品記憶手段に記憶されているので、商品とクラスタの全ての組み合わせに対応するリスク情報を予め作成して記憶しておく場合に比べ、リスク情報の作成に要する処理負荷とメモリ容量を大幅に減らすことが可能となる。さらに、情報部品の一部の内容が変更された場合でも、情報部品記憶手段の該当する情報部品を変更するだけでよく、情報提供用テンプレートを作り直す必要がないので、比較的容易に対応することが可能となる。
【００８９】
なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、前記実施形態ではリスク情報公開システムＤＳＶとリスク情報加工システムＰＳＶを１つずつ備える情報提供システムを例にとって説明したが、１つの情報公開システムに対し複数の情報加工システムを接続させたり、反対に１つの情報加工システムを複数の情報公開システムに接続するように構成してもよい。前者のように構成すると、例えば情報公開者たる販売者団体は複数の生産者団体からそれぞれ商品に関する情報を取得してそのリスク情報を作成し公開することが可能となる。また、後者のように構成すると、複数の販売者団体が１つの生産者団体が生産する商品の情報を共有することが可能となる。
【００９０】
また、前記実施形態ではリスク情報公開システムＤＳＶとリスク情報加工システムＰＳＶを別システムとして構成したが、１つのサーバに両方の機能を設けるようにしてもよい。この構成は、販売者団体が生産から販売まで一貫して管理している場合や、生産者団体が生産から販売まで一貫して管理している場合に有効である。
【００９１】
その他、情報公開システム及び情報加工システムの構成や、その処理手順と処理内容、ユーザ属性の分類先となるクラスタの数、このクラスタに対応して作成される基本テンプレートの数とその構成、商品の種類等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施できる。
【００９２】
要するにこの発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】この発明の一実施形態に係わるリスク情報提供システムのハードウエア及びソフトウエアの構成を示すブロック図である。
【図２】図１の属性マップＤＢに格納される属性マップを作成する際に使用する質問の一例を示す図。
【図３】図２の質問に対する回答のパターンを分類して示すと共に、この回答分類結果に対してクラスタ分析を行った場合の分類結果を示した図。
【図４】各クラスタに対応する属性ごとの情報の読み取り方の特徴分析結果を示す図である。
【図５】食品のリスク情報の基本構造を示す図である。
【図６】「野菜」に関するリスク情報の基本構造を示す図である。
【図７】クラスタＣ１，Ｃ４の属性に対応する基本テンプレートの構成を示す図である。
【図８】クラスタＣ２の属性に対応する基本テンプレートの構成を示す図である。
【図９】クラスタＣ３の属性に対応する基本テンプレートの構成を示す図である。
【図１０】情報加工システムによる商品に関する情報の入力受付処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図１１】情報公開システムによるリスク情報の作成及び送信処理の手順と内容を示すフローチャートである。
【図１２】生産者が商品の情報を入力する際に、情報加工システムから生産者端末に送られる「結論」の入力ページの一例を示す図である。
【図１３】生産者が商品の情報を入力する際に、情報加工システムから生産者端末に送られる「栽培履歴について（記録の事実）」の入力ページの一例を示す図である。
【図１４】図１３に示した「栽培履歴について（記録の事実）」の入力ページをスクロールした状態を示す図である。
【図１５】生産者が商品の情報を入力する際に、情報加工システムから生産者端末に送られる「使用した農薬について（影響を与える事実）」の入力ページの一例を示す図である。
【図１６】生産者が商品の情報を入力する際に、情報加工システムから生産者端末に送られる「農薬の各種基準について（解説・根拠）」の入力ページの一例を示す図である。
【図１７】図１６に示した入力ページの一部を示す図である。
【図１８】クラスタＣ１，Ｃ４に対応する情報提供用テンプレートをもとに作成された野菜のリスク情報の表示例を示す図である。
【符号の説明】
【００９４】
ＤＳＶ…リスク情報公開システム、ＰＳＶ…リスク情報加工ステム、ＮＷ…通信ネットワーク、ＵＴＭ…消費者端末、ＦＴＭ…生産者端末、ＴＳＶ…トレーサビリティシステム、１１，２１…制御部（ＣＰＵ）、１２，２２…バス、１３…個人情報管理部、１４…属性判定部、１５…組立加工部、１６…表示部、１７，２３…インタフェース部、１８…個人情報ＤＢ、１９…属性マップＤＢ、２０１，２６１…情報テンプレートＤＢ、２０２，２６２…提供情報部品ＤＢ、２４…情報抽出部、２５…情報加工部、Ｃ１〜Ｃ４…クラスタ。
【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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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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