"ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するための装置であって、1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、情報取得部と、前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、支援モデル作成部と、を備えている、ことを特徴とする支援モデル作成装置。前記評価構造モデルが、複数の確率変数間の依存関係を示すグラフ構造と、前記確率変数の間の関係を表す条件付確率表とを有しており、前記支援モデル作成部が、前記関係として、前記グラフ構造と前記支援情報との共通要素を抽出し、更に、抽出した共通要素を用いて、前記グラフ構造及び前記条件付確率表のうち少なくとも一方を再構築することによって補正を行う、請求項1に記載の支援モデル作成装置。前記支援情報が、過去に発生した事象で扱われた物品に関するデータ、過去に発生した事象から得られるデータのうち、一方又は両方である、請求項1または2に記載の支援モデル作成装置。前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の種類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、請求項1~3のいずれかに記載の支援モデル作成装置。前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の分類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、請求項1~3のいずれかに記載の支援モデル作成装置。ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するための方法であって、a1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、ステップと、b前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、ステップと、を有する、ことを特徴とする支援モデル作成方法。コンピュータによって、ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するためのプログラムであって、前記コンピュータに、a1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、ステップと、b前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、ステップと、を実行させるプログラム。しかしながら、非特許文献1に開示された技術を、小売業における発注業務の支援に適用するためには、経験値及び能力の高い従業員を被験者として多数集めて、面接及びアンケートを行う必要がある。このため、現実的には、上述した支援モデルを構築することは困難である。また、少人数の被験者によって、支援モデルを構築することは可能ではあるが、この場合、支援モデルの推定精度は低くなってしまう。本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、被験者の数が少ない場合であっても、推定精度の高い支援モデルを構築し得る、支援モデル作成装置、支援モデル作成方法、及びプログラムを提供することにある。上記目的を達成するため、本発明の一側面における支援モデル作成装置は、ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するための装置であって、1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、情報取得部と、前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、支援モデル作成部と、を備えている、ことを特徴とする。また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における支援モデル作成方法は、ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するための方法であって、a1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、ステップと、b前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、ステップと、を有する、ことを特徴とする。更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータによって、ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するためのプログラムであって、前記コンピュータに、a1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、ステップと、b前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、ステップと、を実行させることを特徴とする。以上のように本発明によれば、被験者の数が少ない場合であっても、推定精度の高い支援モデルを構築することができる。実施の形態以下、本発明の実施の形態における、支援モデル作成装置、支援モデル作成方法、及びプログラムについて、図1~図13を参照しながら説明する。[装置構成]最初に、本実施の形態における支援モデル作成装置の構成について図1を用いて説明する。図1は、本発明の実施の形態における支援モデル作成装置の構成を示すブロック図である。図1に示す、本実施の形態における支援モデル作成装置10は、ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成する装置である。図1に示すように、支援モデル作成装置10は、情報取得部11と、支援モデル作成部12とを備えている。情報取得部11は、1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルM10図2参照と、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報I11図2参照と、を取得する。支援モデル作成部12は、評価構造モデルM10と支援情報I11との関係を特定し、特定した関係に基づいて、評価構造モデルM10を補正して支援モデルを作成する。このように、本実施の形態では、評価構造モデルM10は支援情報I11を用いて補正される。よって、評価構造モデルM10が少数の被験者から作成されていたとしても、得られる支援モデルの推定精度を高めることが可能となる。ここで、図1に加えて、図2~図10を用いて、本実施の形態における支援モデル作成装置10の構成について更に具体的に説明する。図1に示すように、支援モデル作成装置10は、情報取得部11及び支援モデル作成部12に加えて、記憶部20を備えている。記憶部20は、外部から入力された評価構造モデルM10と支援情報I11とを保持している。まず、評価構造モデルM10の具体例を、図2を用いて説明する。図2は、本実施の形態において用いられる評価構造モデルの一例を示す図である。図2に示す評価構造モデルM10は、被験者がコンビニエンスストアの店員である場合の評価構造モデルであり、何人かの店員から得られたサンプルデータを用いて予め構築されている。また、本実施の形態では、図2に示すように、評価構造モデルM10は、グラフ構造G10と、条件付確率表PR10とを有する確率モデルである。グラフ構造G10は、複数個の確率変数V10と、確率変数間の依存関係を示す複数本のリンクP10とで構成されている。以下の説明では、確率変数V10を評価項目V10と表記し、リンクP10を依存関係P10と表記する。また、条件付確率表PR10は、確率変数V10間の関係を表しており、確率変数毎に作成される。図2の例では、確率変数Zが評価項目お得感である場合の条件付確率表PR10のみが示されている。また、図2の例では評価構造モデルM10は、被験者であるコンビニエンスストアの店員に、デザートに属する商品チョコバナナクレープ、いちごクレープ、しっとりロールケーキ等の売れ行きを評価させることによって構築されている。従って、この評価構造モデルM10を用いて支援モデルを作成すれば、発注の上手な店員がクレープの発注時にどのようにして売れ行きを推測しているのかを知ることができる。即ち、発注の上手な店員が、発注支援情報のどの情報に着目しているのか、更には、着目している情報がどのような状態にあるときに例えば、気温が高い、低い、平均どのような判断をするのか発注量を増やす又は減らす、を知ることができる。結果、支援モデルにより、コンビニエンスストアにおける発注業務が支援されることになる。更に、本実施の形態では、評価構造モデルM10は、商品、季節、店舗の立地条件、店舗周辺の施設の情報といった、条件毎に作成されていても良く、この場合、複数種類の評価構造モデルM10が、記憶部20に保持される。そして、情報取得部11は、外部から上述した情報が入力されると、保持されている評価構造モデルの中から、入力された情報に合った評価構造モデルを選択し、選択した評価構造モデルを取得する。更に、本実施の形態では、評価構造モデルM10は、実際には、図3に示す情報I10の状態で、外部から入力され、記憶部20に格納される。そして、評価構造モデルM10は、情報I10に基づいて、記述される。図3は、本実施の形態において、評価構造モデルM10を記述するために必要な情報I10の一例を示す図である。図3に示すように、情報I10は、グラフ構造G10を記述するための表G11と、条件付確率表PR10とを有している。表G11は、評価項目を識別するための評価項目番号と、評価項目を表す文字列と、親項目となる評価項目の評価項目番号親項目番号と、評価項目の属性とを備えている。続いて、条件付確率表PR10の作成手順について図4を用いて説明する。まず、子ノードの一つを根、これに接続する親ノード群を葉とした木を想定すると、図2に示すグラフ構造G10は、この木が複数組み合わさったものと考えることができる。そして、条件付確率表は、この木のそれぞれについて一つ定義される。以下においては、グラフ構造G10を構成する1つの木を取り出し、取り出した木についての条件付確率表を作成する例について説明する。なお、取り出す木は、お得感が子ノード子項目であり、値段及び内容量がお特感の親ノード親項目である、木とする図2参照。また、図2の例と同様に、確率変数X=値段、確率変数Y=内容量、確率変数Z=お得感とする。更に、コンビニエンスストアの店員から、図4に示すサンプルデータが予め取得されているとする。図4は、コンビニエンスストアの店員から得られたサンプルデータの一例を示す図である。図4において、X、Y、Zの離散状態の数は2とする。具体的には、Xは、安い場合は0、高い場合は1をとる。Yは、少ない場合は0、多い場合は1をとる。Zは、お買得でない場合は0、お買得である場合は1をとる。そして、図4を用いて、例えば、値段が安くて内容量が多い場合にお買得となる確率PZ=1|X=0、Y=1と、値段が安くて内容量が多い場合にお買得とならない確率PZ=0|X=0、Y=1と、を計算してみる。まず、図4から、X=0であり、且つ、Y=1である場合のデータを抽出すると、番号が、2、3、6、7、9、10、11、12、15、17、20の場合のデータが該当する。このうち、Z=1となる事例の数は8、Z=0となる事例の数は2である。従って、確率PZ=1|X=0、Y=1と、確率PZ=0|X=0、Y=1とは下記の数1及び数2のように計算される。但し、下記の数3が成立する。その後、上記と同様にして、他の確率、PZ=1|X=0、Y=0、PZ=0|X=0、Y=0、PZ=1|X=1、Y=0、PZ=0|X=1、Y=0、PZ=1|X=1、Y=1、PZ=0|X=1、Y=1、を求めれば、確率変数Zについての条件付確率表PR10が得られる。続いて、支援情報I11の具体例を図5~図9を用いて説明する。図5~図9は、それぞれ、本実施の形態において用いられる支援情報の一例を示す図である。本実施の形態では、支援情報I11は、コンビニエンスストアで過去に発生した事象に関するデータであり、例えば、特定の商品の過去の販売傾向、販売された商品の商品データなどである。具体的には、支援情報I11としては、従来から、コンビニエンスストアのPOSシステムで収集されているPOSデータが挙げられる。また、この場合、POSデータは数ヶ月分以上であるのが好ましい。具体的には、図5は、支援情報I11として、チョコバナナクレープの過去の販売傾向を示している。図6は、支援情報I11として、いちごクレープの過去の販売傾向を示している。図7は、支援情報I11として、しっとりロールケーキの過去の販売傾向を示している。図8は、支援情報I11として、クレープ全般の過去の販売傾向を示している。図9は、支援情報I11として、各デザートの商品データを示している。また、図5~図8に示すように、過去の販売傾向は複数個の項目で成り立っている。過去の販売傾向の項目の例としては、曜日、納品数、販売数、前日の販売数、天候、女性客の数、自店周辺でのイベントの有無、お買得商品に該当するか否か、他店との間の売上順位が挙げられる。更に、図5~図8には例示していないが、その他の項目として、気温、廃棄数、自店でのキャンペーンの有無、年間行事七夕、クリスマス等との関連性、なども挙げられる。更に、図9に示すように、商品データも複数個の項目で成り立っている。商品データの項目の例としては、商品がデザートであるならば、値段、内容量、カロリー、甘味度、材料のこだわりの有無、などが挙げられる。更に、図9には例示していないが、商品データのその他の項目としては、CM放映の期間も挙げられる。なお、図5~図9に示すように、各支援情報I11は、項目毎に、属性も備えている。以下においては、属性を表す文字列はW11と表記する。また、本実施の形態では、支援モデル作成部12は、評価構造モデルM10と支援情報I11との関係として、グラフ構造G10と支援情報I11との共通要素D10を抽出する。そして、支援モデル作成部12は、抽出した共通要素を用いて、グラフ構造G10及び条件付確率表PR10のうち少なくとも一方を再構築することによって補正を行い、支援モデルを作成する。具体的には、まず、支援モデル作成部12は、図3に示すように、情報G11に基づいて、グラフ構造G10を構成する各評価項目V10の属性を取得する。以下においては、各評価項目V10の属性を表す文字列をW10と表記する。そして、支援モデル作成部12は、各評価項目V10の属性を表す文字列W10と、支援情報I11の各項目の属性を表す文字列W11とが一致するか否かを判定する。そして、支援モデル作成部12は、文字列W10に一致する文字列W11を、共通要素D10として抽出する。図10は、本実施の形態において支援モデル作成部によって抽出される共通要素D10の一例を示す図である。図10の例では、評価項目V10のうち、値段、内容量、お得感、他店との間の売上げ順位、イベント、前日の総販売数、それぞれの属性は、支援情報I11のいずれかの項目の属性と一致する。そして、一致している項目について、商品毎及び日毎に、支援情報I11に含まれる情報が取得され、取得された情報が共通要素D10となっている。そして、支援モデル作成部12は、図10に示す共通要素D10を用いて、グラフ構造及び条件付確率表PR10のうち少なくとも一方を再構築する。その後、支援モデル作成部12は、両方とも再構築された場合は、再構築後のグラフ構造及び条件付確率表を、支援モデルM11として出力する。また、支援モデル作成部12は、一方のみが再構築された場合は、再構築されている方と、再構築されていない方とを、支援モデルM11として出力する。図11は、本実施の形態において出力される支援モデルの一例を示す図である。図11の例では、条件付確率表のみが再構築されている。なお、再構築された条件付確率表は、条件付確率表PR11と表記する。また、グラフ構造及び条件付確率表が、再構築の前と後とで、変化しない場合もある。[装置動作]次に、本発明の実施の形態における支援モデル作成装置10の動作について図12を用いて説明する。図12は、本発明の実施の形態における支援モデル作成装置の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図1~図11を参酌する。また、本実施の形態では、支援モデル作成装置10を動作させることによって、支援モデル作成方法が実施される。よって、本実施の形態における支援モデル作成方法の説明は、以下の支援モデル作成装置10の動作説明に代える。まず、前提として、評価構造モデルM10図2参照と、支援情報I11図5~図9参照とが、予め外部から入力され、記憶部20に格納されている。本実施の形態において、評価構造モデルM10及び支援情報I11の入力は、外部のコンピュータからのネットワークを介した送信によって行われていても良いし、キーボード等の入力機器を介した直接入力によって行われていても良い。次に、外部から、店舗の立地条件等の情報が入力されると、図12に示すように、情報取得部11は、記憶部20にアクセスし、入力された情報にあった評価構造モデルM10と、支援情報I11とを取得するステップS1。また、情報取得部11は、取得した評価構造モデルM10と、支援情報I11とを、支援モデル作成部12に入力する。次に、支援モデル作成部12は、評価構造モデルM10を構成するグラフ構造G10と支援情報I11との共通要素D10を抽出するため、1つの文字列W10図3参照を選択し、選択した当該文字列W10と一致する文字列W11を検索するステップS2。次に、支援モデル作成部12は、全ての文字列W10についてステップS2の検索が終了しているかどうかを判定するステップS3。ステップS3の判定の結果、全ての文字列W10について検索が終了していない場合は、支援モデル作成部12は、再度、ステップS2を実行する。一方、ステップS3の判定の結果、全ての文字列W10について検索が終了している場合は、支援モデル作成部12は、検索によって特定した全ての文字列W11を共通要素D10として抽出するステップS4。次に、支援モデル作成部12は、ステップS4で抽出した共通要素D10を用いて、グラフ構造G10及び条件付確率表PR10の少なくとも一方を再構築し、支援モデルM11を作成するステップS5。例えば、条件付確率表PR10のみが再構築された場合は、支援モデル作成部12は、再構築によって得られた条件付確率表PR11と、グラフ構造G10とを、支援モデルM11として出力する。ここで、共通要素D10を用いた条件付確率表PR10の再構築処理について説明する。本実施の形態において、条件付確率表PR10の再構築処理は、特に限定されるものではないが、当該処理の具体例としては、下記の参照文献に記載されているCooperのK2アルゴリズムを用いた処理が挙げられる。[参照文献]繁桝算男、植野真臣、本村陽一著、ベイジアンネットワーク概説、培風館、2006年7月21日発行、p5963以下では、CooperのK2アルゴリズムを用いた場合について、図13を用いて説明する。図13は、図12に示した条件付確率表の再構築処理を更に具体的に示すフロー図である。図13に示すように、まず、支援モデル作成部12は、グラフ構造の学習再構築が必要かどうかを判定するステップS50。本実施の形態では、支援モデル作成装置10の使用者が、ステップS1における情報の入力の際に、予め、グラフ構造の学習が必要かどうかを指示している。従って、ステップS50における判定は、ステップS1で行なわれた指示に基づいて行なわれる。ステップS50の判定の結果、グラフ構造の学習が必要ない場合は、支援モデル作成部12は、ステップS58を実行する。一方、ステップS50の判定の結果、グラフ構造の学習が必要な場合は、支援モデル作成部12は、図10に示した共通要素D10を構成している項目毎に、当該項目に対して親項目となり得る項目を、親項目候補として特定するステップS51。次に、支援モデル作成部12は、共通要素D10を構成している項目のうち、子項目となる項目を一つ選択するステップS52。続いて、支援モデル作成部12は、ステップS52で選択した子項目に、ステップS51で特定した1又は2以上の親項目候補を組み合わせて、考えられる全ての構造局所木を作成するステップS53。次に、支援モデル作成部12は、ステップS53で作成した各局所木について、下記の数4を用いてCooperの予測分布確率を計算するステップS54。上記の数4において、Aiは、選択された子項目の確率変数を示す。iは1~n子項目の数までの自然数である。Bsは、確率構造例えば、値段→お買得感←内容量等を示す。riは、確率変数Aiの離散状態の数を示し、例えば、真偽二値の場合は、ri=2となる。qiは、確率変数Aiの親項目候補の離散状態の数を示す。また、Nijkは、確率変数Aiの親ノード変数集合がj番目の離散状態をとり,変数Aiがk番目の離散状態をとるデータの数を示す。なお、jは、1~qiまでの自然数である。kは、0~ri-1までの自然数である。よって、例えば、子項目が、図10に示すお買得商品であり、その親項目が値段及び内容量であるとする。この場合は、図10から分かるように、jは、1~9となる。また、お買得商品についてのkは0又は1となる。値段及び内容量それぞれについてのkは0、1、又は2となる。次に、支援モデル作成部12は、ステップS54の計算の対象となった局所木のうち、上記数4で得られる予測分布の値が最も高くなる局所木を特定し、特定した局所木を採用するステップS55。次に、支援モデル作成部12は、全ての子項目について、ステップS53~S55が終了しているかどうかを判定するステップS56。ステップS56の判定の結果、全ての子項目についてステップS53~S55が終了していない場合は、支援モデル作成部12は、ステップS52を再度実行する。一方、ステップS56の判定の結果、全ての子項目についてステップS53~S55が終了している場合は、支援モデル作成部12は、ステップS55で採用した局所木を用いてグラフ構造を新たに構築するステップS57。次に、支援モデル作成部12は、ステップS57が実行された場合は新たなグラフ構造について、ステップS57が実行されていない場合は、グラフ構造G10について、共通要素D10を用いて、新たな条件付確率表PR11を構築するステップS58。なお、条件付確率表PR11の構築も、図4を用いて説明した上述の手順に準じて実行される。その後、支援モデル作成部は、ステップS57が実行されている場合は、新たなグラフ構造と、ステップS58で新たに構築された条件付確率表PR11とを、支援モデルM11として出力するステップS59。また、支援モデル作成部は、ステップS57が実行されていない場合は、グラフ構造G10と、ステップS58で新たに構築された条件付確率表PR11とを、支援モデルM11として出力する。ところで、本実施の形態において、評価構造モデルM10は、1人又は数人といった少数の店員から得られたものであっても良い。少数の店員から得られた評価構造モデルを支援モデルとして用いた場合は、発明が解決しようとする課題の欄で述べたように、推定精度は低くなってしまう。しかしながら、本実施の形態では、このような評価構造モデルに対して支援情報I11が適用され、再構築されて、支援モデルが作成されるので、推定精度の低下が回避される。本実施の形態によれば、多数の被験者からサンプルデータを収集しなくても、推定精度の高い支援モデルを作成することができる。このようにして作成された支援モデルによれば、発注の上手な店員が商品の発注時にどのようにして売れ行きを推測しているのかを知ることができる。この結果、コンビニエンスストアにおける発注業務が支援されることになる。また、上述の例では、評価構造モデルは、被験者であるコンビニエンスストアの店員に、デザートに属する商品の売れ行きを評価させることによって構築されているが、本実施の形態はこれに限定されず、対象となる商品は限定されるものではない。また、本実施の形態において、作成される支援モデルの用途は、コンビニエンスストアにおける発注業務に限定されるものではない。その他の用途としては、コピー機等の装置の故障原因の診断、管制官の危険予測、自動車の運転での危険予測等が挙げられる。つまり、本実施の形態は、ベテランの手本マスターに基づいた支援モデルの作成が求められる全ての分野に適用可能である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図12に示すステップS1~S5、図13に示すステップS51~S56を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における支援モデル作成装置10と支援モデル作成方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのCPUCentralProcessingUnitは、情報取得部11、支援モデル作成部12として機能し、処理を行なう。また、コンピュータに備えられたハードディスク等の記憶装置が、記憶部20として機能する。ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、支援モデル作成装置10を実現するコンピュータについて図14を用いて説明する。図14は、本発明の実施の形態における支援モデル作成装置10を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。図14に示すように、コンピュータ110は、CPU111と、メインメモリ112と、記憶装置113と、入力インターフェイス114と、表示コントローラ115と、データリーダ/ライタ116と、通信インターフェイス117とを備える。これらの各部は、バス121を介して、互いにデータ通信可能に接続される。CPU111は、記憶装置113に格納された、本実施の形態におけるプログラムコードをメインメモリ112に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ112は、典型的には、DRAMDynamicRandomAccessMemory等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体120に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス117を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。また、記憶装置113の具体例としては、ハードディスクの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス114は、CPU111と、キーボード及びマウスといった入力機器118との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ115は、ディスプレイ装置119と接続され、ディスプレイ装置119での表示を制御する。データリーダ/ライタ116は、CPU111と記録媒体120との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体120からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ110における処理結果の記録媒体120への書き込みを実行する。通信インターフェイス117は、CPU111と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。また、記録媒体120の具体例としては、CFCompactFlash及びSDSecureDigital等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスクFlexibleDisk等の磁気記憶媒体、又はCD-ROMCompactDiskReadOnlyMemoryなどの光学記憶媒体が挙げられる。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する付記1~付記15によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。付記1ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するための装置であって、1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、情報取得部と、前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、支援モデル作成部と、を備えている、ことを特徴とする支援モデル作成装置。付記2前記評価構造モデルが、複数の確率変数間の依存関係を示すグラフ構造と、前記確率変数の間の関係を表す条件付確率表とを有しており、前記支援モデル作成部が、前記関係として、前記グラフ構造と前記支援情報との共通要素を抽出し、更に、抽出した共通要素を用いて、前記グラフ構造及び前記条件付確率表のうち少なくとも一方を再構築することによって補正を行う、付記1に記載の支援モデル作成装置。付記3前記支援情報が、過去に発生した事象で扱われた物品に関するデータ、過去に発生した事象から得られるデータのうち、一方又は両方である、付記1または2に記載の支援モデル作成装置。付記4前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の種類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、付記1~3のいずれかに記載の支援モデル作成装置。付記5前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の分類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、付記1~3のいずれかに記載の支援モデル作成装置。付記6ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するための方法であって、a1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、ステップと、b前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、ステップと、を有する、ことを特徴とする支援モデル作成方法。付記7前記評価構造モデルが、複数の確率変数間の依存関係を示すグラフ構造と、前記確率変数の間の関係を表す条件付確率表とを有しており、前記bのステップにおいて、前記関係として、前記グラフ構造と前記支援情報との共通要素を抽出し、更に、抽出した共通要素を用いて、前記グラフ構造及び前記条件付確率表のうち少なくとも一方を再構築することによって補正を行う、付記6に記載の支援モデル作成方法。付記8前記支援情報が、過去に発生した事象で扱われた物品に関するデータ、過去に発生した事象から得られるデータのうち、一方又は両方である、付記6または7に記載の支援モデル作成方法。付記9前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の種類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、付記6~8のいずれかに記載の支援モデル作成方法。付記10前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の分類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、付記6~8のいずれかに記載の支援モデル作成方法。付記11コンピュータによって、ユーザによる意思決定を支援する支援モデルを作成するためのプログラムであって、前記コンピュータに、a1又は2以上の被験者の評価構造をモデル化することによって得られた評価構造モデルと、過去に発生した事象に関するデータを含む支援情報と、を取得する、ステップと、b前記評価構造モデルと前記支援情報との関係を特定し、特定した関係に基づいて、前記評価構造モデルを補正して前記支援モデルを作成する、ステップと、を実行させるプログラム。付記12前記評価構造モデルが、複数の確率変数間の依存関係を示すグラフ構造と、前記確率変数の間の関係を表す条件付確率表とを有しており、前記bのステップにおいて、前記関係として、前記グラフ構造と前記支援情報との共通要素を抽出し、更に、抽出した共通要素を用いて、前記グラフ構造及び前記条件付確率表のうち少なくとも一方を再構築することによって補正を行う、付記11に記載のプログラム。付記13前記支援情報が、過去に発生した事象で扱われた物品に関するデータ、過去に発生した事象から得られるデータのうち、一方又は両方である、付記11または12に記載のプログラム。付記14前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の種類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、付記11~13のいずれかに記載のプログラム。付記15前記評価構造モデルが、前記被験者による、特定の分類に属する商品の売れ行きについての評価から構築されている、付記11~14のいずれかに記載のプログラム。"